技术领域
[0001] 本
发明涉及自适应天线技术领域，具体涉及一种多天线下带有判决反馈频域均衡的波束赋形方法。
背景技术
[0002] 目前自适应天线技术研究工作主要集中在系统理论和工程实现,其中系统理论的研究主要是指自适应波束形成
算法；工程实现的研究主要是数字波束形成的
硬件实现。就算法而言国内外已经做了大量工作有了很大发展，但至今仍是国际上的热点研究内容之一，关于自适应波束形成的新算法新理论一直不断涌现。
[0003] 其实，传统天线波束成形跟数字处理技术相结合，就是我们所说的数字波束形成技术：天线阵列系统通过天线接收到
信号，经过高频功率
放大器和
低噪声放大器以及下
变频器件以后，再经过
中频处理，得到基带信号。再通过对基带信号的
模数转换得到数字基带信号，同时在一定的准则下，通过一定的算法得到对应数字基带信号的最佳权值。数字基带信号和最佳权值对应相乘并累加便得到我们所需的
输出信号。同时，我们也可以画出天线阵列的方向图。
[0004] 数字波束成形中的最佳权值算法是数字波束成形系统的核心，根据自适应天线的工作方式和波束形成算法的方式，大致上可以把算法划分为两类，一类是空间参考法，包括MUSIC算法，ESPRIT算法，最小方差算法，最大似然算法；另一类是时间参考算法，这一类又分为参考信号算法和盲算法。比如大家非常熟悉的LMS算法RLS算法，以及DMI算法、约束算法、功率制导算法、微扰法、格行算法、最大似然法等等算法，都属于参考信号算法；而盲算法在应用上，性能远远不如参考信号算法，所以，研究的深度不如前者，能知道的就只有CMA，基于循环稳定算法和基于神经网络算法。
[0005] 但是单载波接收机采用何种均衡算法，能够最好的完成接收机的最大比合并(MRC)，主要有WCDMA的RAKE接收机算法，以及针对TD-SCDMA的联合检测算法，联合检测是在CDMA系统中利用各个用户的特征
波形和信道响应的信息来联合进行信号检测，可以达到抑制多址干扰(MAI)和码间干扰(ISI)的作用。这些算法主要在时域进行均衡，使用信道估计h和扩频码进行卷积后，得到组合信道响应，组合信道响应再对接收信号进行匹配滤波，然后再采用ZF/MMSE算法完成信号解调，
[0006] 此种算法适合窄带的扩频信号，对于宽带的非扩频信号不适合。下面示意了TD-SCDMA的联合检测算法细节：
[0007] 组合信道响应根据信道响应 与其可能对应的所有扩频码 的对应关系计算得到。
[0008] 组合信道响应 的计算方法如下：
[0009]
[0010] 复数扩频码 是被ji调制的二进制数，可由下式得到：
[0011]
[0012] 其中， 是对应kru的信道化码(扩频因子为Q，序号为k), 是与之对应的复数因子，v是二进制扰码v＝(v1,v2,...,v16)得到的复数扰码矢量，两者之间的关系为：
[0013] vi＝(j)i·vivi∈{1,-1},i＝1,…,16
[0014] 为简化计算，定义矩阵b如式(2-5)所示：
[0015]
[0016] 则系统矩阵A可表示为
[0017]
[0018] 联合合检测的算法可表示为：
[0019]
[0020]
[0021] 通过上面公式看出来算法需要进行矩阵组合，矩阵求逆，算法过于复杂，不适合宽频非扩频信号。
发明内容
[0022] 针对
现有技术的不足，本发明公开了一种多天线下带有判决反馈频域均衡的波束赋形方法，解决多天线下单载波信道估计后,使用估计的信道信息h如何进行频域均衡，和多天线波束赋形问题。带有判决反馈的单载波频域均衡能够更好的解调信号，最后在多天线的最大比合并MRC时，能使得接收机的波束赋形效果达到最佳。
[0023] 本发明通过以下技术方案予以实现：
[0024] 一种多天线下带有判决反馈频域均衡的波束赋形方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
[0025] S1天线阵列系统通过天线接收到信号，并同步取出导频dw；
[0026] S2对导频dw使用LMS算法/特征值分解算法结合信道特性，进行信道估计计算；
[0027] S3使用单载波频域均衡系统对单载波带有判决反馈频域均衡处理；
[0028] S4对调节后的信号最大比合并，完成接收机的BF赋形合并。
[0029] 优选的，所述S1中，采用信道的训练序列加入CP用来辅助信道同步，其数据不加入CP，其中导频训练序列的长度N＝128，提取出最后的1/2部分复制到前面，组成信道训练序列64+128＝192，形成第一级CP功能。
[0030] 优选的，所述S2中，信道估计时，每一数据
块利用数据块前后导频的对称出现，数据前后的导频都一样，形成第二级CP功能。
[0031] 优选的，所述S3中，对单载波带有判决反馈频域均衡包括频域前馈滤波和频域反馈滤波。
[0032] 优选的，设接收信号yk与发送信号xk之间具有以下的关系
[0033]
[0034] 其中，hl为信道响应
抽头系数，ωk为方差为 的加性高斯白噪声，M1和M2分别为信道响应的非因果部分和因果部分的长度，总的信道长度为M＝M1+M2+1；
[0035] 所述前馈滤波是基于长度为L的数据块进行的，并且频域均衡要求系统为最小
相位系统，即信道响应
[0036] h＝[h0,h1,…,hM-1]T (2)
[0037] 中h0对第一个接收到的多径信号；
[0038] 信道对一个数据块的影响看作是对整个数据块的循环卷积，将多径信道模型改写为
[0039] y＝HCx+ω (3)
[0040] 其中，
[0041] y＝[y0,y1,…,yL-1]T (4)
[0042] x＝[x0,x1,…,xL-1]T， (5)
[0043] ω＝[ω0,ω1,…,ωL-1]T (6)
[0044] HC＝CircL[h0,h1,…,hM-1]
[0045] 定义
[0046]
[0047] 即由一个N长的向量构造一个L×L(L≥N)的循环矩阵；
[0048] 对均衡器中的线性
滤波器，设该滤波器的长度为N＝N1+N2+1，其中N1＝L-1、N2＝0，
线性滤波器为非因果，其时变滤波系数为
[0049] 优选的，对频域前馈滤波首次均衡，定义均方误差为 则由均方误差的最小化，对部分接收序列
[0050] yk＝[yk,yk+1,…,yk+L-1]T， (8)
[0051] 得到对xk的最佳估计为，从接收机估计的
角度推导接收机的算法过程[0052]
[0053] 对所有的k，有 vk＝1，此时得到的最佳估计为
[0054]
[0055]
[0056] s＝[1,01×(L-1)]T (12)
[0057] 其中c为时不变滤波系数，即在一个数据块内滤波系数是不变的；
[0058] 将数据看做一个首尾相接的环，滤波操作看作是在这个环上进行的，将均衡过程表示为以下过程：
[0059]
[0060] 其 中 是 N × N 为 循 环 矩 阵 ，具 有 如 下 的 形 式 ：
[0061] 当发射端采用分块传输和添加CP的操作时，多经信道的线性卷及效果等于圆周卷积，在接收端删除CP后，信道传输矩阵成为循环矩阵，根据矩阵理论知识，循环矩阵被Fourier变换矩阵对角化，即H＝FHΛF
[0062] 将式(13)在频域进行计算以降低计算量。
[0063] 优选的，所述Fourier变换矩阵中，第(k,n)个元素为
[0064] 为对角阵，
[0065] 其中 是信道冲激响应矢量h的N点FFT的第k系数；
[0066] 定义DFT变换矩阵
[0067]
[0068] 其中 并且对F有如下性质
[0069] L·F-1F＝FHF＝L·IL (15)
[0070] 设a为一N长向量，A＝Fa为其离散傅里叶变换，若AC＝CircL[a]为一循环矩阵，则[0071] FACF-1＝Diag[Fa]＝Diag[A] (16)
[0072] 若AD＝Diag[A]为一对角矩阵，则
[0073] F-1AF＝CircL(F-1A)＝CircL(a) (17)
[0074] 时域L长的列向量和该L×L的DFT变换矩阵F相乘得到对应的L长频域列向量，将均衡过程转换到频域
[0075] C＝Fc＝[C0,C1,…,CL-1]T (18)
[0076] H＝Fh＝[H0,H1,…,HL-1] (19)
[0077] Y＝Fy＝[Y0,Y1,…,YL-1]T (20)
[0078]
[0079] 进一步计算频域均衡系数C如下
[0080]
[0081] 即
[0082]
[0083]
[0084] 优选的，均衡过程转换到频域后，接收信号的频域响应Y等于发射信号的频域响应X和信道
频率响应H的乘积再加上噪声V；为噪声矢量的N点FFT变换后得到的N×1维频域矢量，接收信号改写为Yk(n)＝HkXk(n)+Vk,0≤k≤N-1 (78)
[0085] v＝[v(0),v(1),...,v(Nb-1)]T表示噪声矢量；
[0086] 多径
频率选择性衰落信道转化为频域的N个并行子信道，每个子信道仅由包括一个乘性抽头系数Hk和一个加性白噪声Vk；
[0087] 采用前向线性均衡器对经过FFT变换和删除CP后的频域接收矢量进行均衡，用下式表示：
[0088]
[0089] 其中W＝[W(0),W(1),...,W(N-1)]T为均衡器系数矢量；
[0091] MMSE均衡器：
[0092] 设噪声方差为 令 有
[0093]
[0094] 其中
[0095] 令 得到MMSE均衡器：
[0096]
[0097]
[0098] 将均衡后的结果转换到时域就得到 即
[0099]
[0100] 根据时域均衡的结果，首次均衡时的输出软信息为
[0101]
[0102] 令 则其DFT为
[0103]
[0104] 从而令
[0105]
[0106] 从而频域均衡软信息计算为
[0107]
[0108] 在上一级的频域均衡之后进行整个进行反馈。
[0109] 优选的，所述频域反馈滤波，在前馈滤波之后对整个数据块前馈滤波结果进行
硬判决得到判决反馈值
[0110] d＝[d0,d1,…,dL-1]T (30)
[0111] 其中
[0112]
[0113] 针对每个数据符号的判决反馈均衡的过程可写为
[0114]
[0115] 其中
[0116] pk＝[01×k,1,01×(L-k-1)] (33)
[0117] 最后一项是对向量C和H的对应
位置乘积的结果求均值；
[0118] 矩阵形式为：
[0119]
[0120] 本发明的有益效果为：
[0121] 1.为了更好的估计信道的同时节省资源，采用信道的训练序列加入CP，而数据不加入CP的方式。导频训练序列的长度N＝128，提取出最后的1/2部分(最后的64个数值)复制到前面，组成一块信道训练序列64+128＝192，此时信道加入CP的方式不仅能有效抵抗多径干扰，并且附加的信道CP还可以用来辅助信道同步，即节省了资源，又能够准确的估计出信道特性，用于后续的均衡和波束赋形因子的求解，这是第一级CP保护功能。
[0122] 2.数据没有CP功能，也就是每一数据块没有复制一部分到数据块前面作为CP，但是利用数据块前后导频的对称出现，起到了保护数据不受干扰的效果，数据前后的导频都一样，这样就形成了第二级CP功能。这样就形成了一个两级的信道CP模型，两级CP保护最终使得单载波频域均衡有很好的抵抗多径效果。
[0123] 3.利用估计的信道信息，就可以得到多天线赋形因子
[0124] 假设有Ka根天线，那么根据上面信道估计得到的各个天线上的信道CIR: 进行功率
叠加,将各天线上信道冲激响应的功率合并，得到
[0125]
[0126] 求出 的最大值所对应的位置wmax，它表示用户k在时延为wmaxTc处信道冲激响应功率最大，也即用户k的信号在时延为wmaxTc时到达接收机的信号功率最强，那么得到的赋形参数可以由下式确定
[0127]
[0128] 由于前面准确的信道估计，此时就可以直接求得多天线的赋形因子，算法简单，易于实现。
附图说明
[0129] 为了更清楚地说明本发明
实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还根据这些附图获得其他的附图；
[0130] 图1是本发明多天线下带有判决反馈频域均衡的波束赋形方法原理示意图；
[0131] 图2是本发明实施例SC-FDE接收端频域并行处理模型图；
[0132] 图3是本发明实施例单载波判决反馈频域均衡图；
[0133] 图4是本发明实施例信道估计示意图；
[0134] 图5是本发明实施例数据FFTSIZE＝2048的幅度图；
[0135] 图6是本发明实施例数据FFTSIZE＝2048的
星座图；
[0136] 图7是本发明实施例数据FFTSIZE＝2048数据占1856点的幅度图；
[0137] 图8是本发明实施例数据FFTSIZE＝2048数据占1856点的星座图；
[0138] 图9是本发明实施例训练序列有CP保护后的信道估计图；
[0139] 图10是本发明实施例训练序列没有CP保护后的信道估计图；
[0140] 图11是本发明实施例训练序列有CP保护后的均衡后的星座图；
[0141] 图12是本发明实施例训练序列没有CP保护后的均衡后的星座图。
具体实施方式
[0142] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0143] 实施例1
[0144] 本实施例提供了一种多天线下带有判决反馈频域均衡的波束赋形方法，使用这种方法能够很好的解决接收机赋形问题，而带有判决反馈的单载波频域均衡能够更好的解调信号，最后在多天线的最大比合并MRC时，能使得接收机的波束赋形效果达到最佳。
[0145] 单载波时域均衡系统(SC—TDE)和单载波频域均衡系统(SC—FDE)。单载波频域均衡系统结合了OFDM系统和单载波时域均衡系统的优点，在复杂度和性能的折衷方面优于后两者.
[0146] 在抗频率选择性衰落的机理上，OFDM是发端并行传输，收端并行处理，降低符号速率降低从而减小了相对时延扩展，适合于多径时延扩展很严重的频率选择性衰落信道；单载波频域均衡系统是发端串行传输，收端并行处理，发射的符号速率并没有降低，没有改变相对时延扩展，适合于多径时延扩展不是很严重的信道。单载波频域均衡系统通过增加均衡器阶数来补偿由于频率选择性衰落造成的ISI，但是这种均衡器的复杂度并不像传统的时域均衡器那样随着时延扩展的增加而线性上升，由于巧妙利用了信道矩阵在频域呈现的对角特性以及FFT的快速算法，频域线性均衡器的复杂度随着时延扩展的增加仅仅以对数律增加。
[0147] 本文的推导基于如下的通信系统，其接收信号yk与发送信号xk之间具有以下的关系
[0148]
[0149] 其中，hl为信道响应抽头系数，ωk为方差为 的加性高斯白噪声，M1和M2分别为信道响应的非因果部分和因果部分的长度，总的信道长度为M＝M1+M2+1。
[0150] 频域均衡算法的推导基于循环前缀的存在，或基于前后相同的训练序列构造的等效循环前缀,而不是数据等效构成循环前缀，由此将时域算法的滤波操作转换到频域进行计算，从而降低了计算复杂度。频域均衡算法均基于时域的混合MMSE均衡算法，即第一次均衡基于MMSE准则进行，之后的
迭代均衡基于SIC进行。以下对其算法进行推导。
[0151] 频域均衡是基于长度为L的数据块进行的，并且频域均衡要求系统为最小相位系统，即信道响应
[0152] h＝[h0,h1,…,hM-1]T 式(2)
[0153] 中h0对第一个接收到的多径信号。
[0154] 由于循环前缀的存在，信道对一个数据块的影响可以看作是对整个数据块的循环卷积，可将多径信道模型改写为
[0155] y＝HCx+ω 式(3)
[0156] 其中，
[0157] y＝[y0,y1,…,yL-1]T 式(4)
[0158] x＝[x0,x1,…,xL-1]T， 式(5)
[0159] ω＝[ω0,ω1,…,ωL-1]T 式(6)
[0160] HC＝CircL[h0,h1,…,hM-1]
[0161] 定义
[0162]
[0163] 即由一个N长的向量构造一个L×L(L≥N)的循环矩阵。
[0164] 这里，对均衡器中的线性滤波器，设该滤波器的长度为N＝N1+N2+1，其中N1＝L-1、N2＝0，线性滤波器为非因果，其时变滤波系数为
[0165] 定义均方误差为 则由均方误差的最小化，对部分接收序列
[0166] yk＝[yk,yk+1,…,yk+L-1]T， 式(8)
[0167] 可以得到对xk的最佳估计为，从接收机估计的角度推导接收机的算法过程[0168]
[0169] 由于不存在先验信息，即认为对所有的k，有 vk＝1，此时得到的最佳估计为[0170]
[0171]
[0172] s＝[1,01×(L-1)]T 式(12)
[0173] 其中c为时不变滤波系数，即在一个数据块内滤波系数是不变的。
[0174] 由于存在循环前缀，可以将数据看做一个首尾相接的环，滤波操作可以看作是在这个环上进行的，可以将均衡过程表示为以下过程：
[0175]
[0176] 其中 是N×N为循环矩阵，具有如下的形式：
[0177]
[0178] 可知，当发射端采用分块传输和添加CP的操作时，多经信道的线性卷及效果等于圆周卷积，这样在接收端删除CP后，信道传输矩阵成为循环矩阵。
[0179] 根据矩阵理论知识，循环矩阵可以被Fourier变换矩阵对角化，即[0180] H＝FHΛF (73)
[0181] 这样就可以将式(13)在频域进行计算以降低计算量。
[0182] 其第(k,n)个元素为
[0183] 为对角阵，
[0184] 其中 是信道冲激响应矢量h的N点FFT的第k系数。
[0185] 定义DFT变换矩阵
[0186]
[0187] 其中 并且对F有如下性质
[0188] L·F-1F＝FHF＝L·IL 式(15)
[0189] 设a为一N长向量，A＝Fa为其离散傅里叶变换，若AC＝CircL[a]为一循环矩阵，则[0190] FACF-1＝Diag[Fa]＝Diag[A] 式(16)
[0191] 若AD＝Diag[A]为一对角矩阵，则
[0192] F-1AF＝CircL(F-1A)＝CircL(a) 式(17)
[0193] 时域L长的列向量和该L×L的DFT变换矩阵F相乘得到对应的L长频域列向量。下面将均衡过程转换到频域
[0194] C＝Fc＝[C0,C1,…,CL-1]T 式(18)
[0195] H＝Fh＝[H0,H1,…,HL-1] 式(19)
[0196] Y＝Fy＝[Y0,Y1,…,YL-1]T 式(20)
[0197]
[0198] 进一步计算频域均衡系数C如下
[0199]
[0200] 即
[0201]
[0202]
[0203] 对上面公式的进一步解释如下：接收信号的频域响应Y等于发射信号的频域响应X和信道频率响应H的乘积再加上噪声V。
[0204] 为噪声矢量的N点FFT变换后得到的N×1维频域矢量，接收信号可以改写为[0205] Yk(n)＝HkXk(n)+Vk,0≤k≤N-1 (78)
[0206] v＝[v(0),v(1),...,v(Nb-1)]T表示噪声矢量
[0207] (78)式可以用图2描述如下。
[0208] 可以看到，多径频率选择性衰落信道转化为频域的N个并行子信道，每个子信道仅由包括一个乘性抽头系数Hk和一个加性白噪声Vk。可以使用简单的N阶频域线性均衡器来实现均衡操作，包括迫零均衡器和MMSE均衡器，这些将在下一小节中详细描述。除了简单的线性均衡外，也可以采用更复杂的判决反馈均衡来实现频域均衡。
[0209] 可以采用简单的前向线性均衡器对经过FFT变换和删除CP后的频域接收矢量进行均衡，可以用下式表示：
[0210]
[0211] 其中W＝[W(0),W(1),...,W(N-1)]T为均衡器系数矢量。
[0212] 迫零均衡器：MMSE均衡器：
[0213] 设噪声方差为E(vn2)＝σ2,令 有
[0214]
[0215] 其中
[0216] 令 得到MMSE均衡器：
[0217]
[0218]
[0219] 将均衡后的结果转换到时域就得到 即
[0220]
[0221] 根据时域均衡的结果，首次均衡时的输出软信息为
[0222]
[0223] 令 则其DFT为
[0224]
[0225] 从而令
[0226]
[0227] 从而频域均衡软信息计算为
[0228]
[0229] 由于频域均衡是按块进行的，因此其判决反馈也需要按照整个数据块来进行，即在上一级的频域均衡之后在整个进行反馈，由于后续的判决反馈之后才输出对 的最终估计值，因此上一级得到的 只是中间结果，因此在本节需要将上一级所用公式中的 改写为[0230] 实施例2
[0231] 本实施例公开频域反馈滤波，在前馈滤波之后需要对整个数据块前馈滤波结果进行硬判决得到判决反馈值
[0232] d＝[d0,d1,…,dL-1]T 式(30)
[0233] 其中
[0234]
[0235] 针对每个数据符号的判决反馈均衡的过程可写为
[0236]
[0237] 其中
[0238] pk＝[01×k,1,01×(L-k-1)] 式(33)
[0239] 式(32)中的最后一项实际上是对向量C和H的对应位置乘积的结果求均值。
[0240] 将式(32)改写成矩阵形式为：
[0241]
[0242] 其单载波判决反馈频域均衡图如图3所示。
[0243] 信道估计
[0244] 数据没有CP功能，也就是每一数据块没有复制一部分到数据块前面作为CP，但是利用数据块前后导频的对称出现，起到了保护数据不受干扰的效果，数据前后的导频都一样，这样就形成了第二级CP功能，如上图示意。这样就形成了一个两级的信道CP模型，两级CP保护最终使得单载波频域均衡有很好的抵抗多径效果。
[0245] 为了更好的估计信道的同时节省资源，采用信道的训练序列加入CP，而数据不加入CP的方式。导频训练序列的长度N＝128，提取出最后的1/2部分(最后的64个数值)复制到前面，组成一块信道训练序列64+128＝192，此时信道加入CP的方式不仅能有效抵抗多径干扰，并且附加的信道CP还可以用来辅助信道同步，即节省了资源，又能够准确的估计出信道特性，用于后续的均衡和波束赋形因子的求解，这是第一级CP保护功能,如图4示意。
[0246] 信道估计的准确性直接影响后级的波束赋形算法性能。如果没有采用导频前后对称的放置，如果导频放置业务数据块中心，则采用频域均衡时，相当于频域
加窗，由于吉布斯(Gibbs)效应，所以频域均衡后变到时域会使得时域的两端边界抖动剧烈，因此导致数据块两端的信号恶化。采用前后导频CP保护，从而避免了数据两端的抖动和恶化。此时每一次信号在做FFT处理时，采用的结构是一个FFT数据块＝前面导频+业务数据+后面导频保护的结构。
[0247] 其中数据FFTSIZE＝2048的幅度图如图5所示；数据FFTSIZE＝2048的星座图如图6所示；数据FFTSIZE＝2048，其中数据占1856点的幅度图如图7所示；数据FFTSIZE＝2048，其中数据占1856点的星座图如图8所示。
[0248] 对比导频前面的CP的作用，针对导频；训练序列(导频序列)有CP保护后的信道估计如图9所示；训练序列(导频序列)没有CP保护后的信道估计如图10所示；训练序列(导频序列)有CP保护后的均衡后的星座图如图11所示；训练序列(导频序列)没有CP保护后的均衡后的星座图如图12所示。
[0249] 假设有Ka根天线，那么根据上面信道估计得到的各个天线上的信道CIR: 进行功率叠加,将各天线上信道冲激响应的功率合并，得到
[0250]
[0251] 求出 的最大值所对应的位置wmax，它表示用户k在时延为wmaxTc处信道冲激响应功率最大，也即用户k的信号在时延为wmaxTc时到达接收机的信号功率最强，那么得到的赋形参数可以由下式确定
[0252]
[0253] 由于前面准确的信道估计，此时就可以直接求得多天线的赋形因子，算法简单，易于实现。
[0254] 综合上述实施例本发明的优点为：
[0255] 1.为了更好的估计信道的同时节省资源，采用信道的训练序列加入CP，而数据不加入CP的方式。导频训练序列的长度N＝128，提取出最后的1/2部分(最后的64个数值)复制到前面，组成一块信道训练序列64+128＝192，此时信道加入CP的方式不仅能有效抵抗多径干扰，并且附加的信道CP还可以用来辅助信道同步，即节省了资源，又能够准确的估计出信道特性，用于后续的均衡和波束赋形因子的求解，这是第一级CP保护功能。
[0256] 2.数据没有CP功能，也就是每一数据块没有复制一部分到数据块前面作为CP，但是利用数据块前后导频的对称出现，起到了保护数据不受干扰的效果，数据前后的导频都一样，这样就形成了第二级CP功能。这样就形成了一个两级的信道CP模型，两级CP保护最终使得单载波频域均衡有很好的抵抗多径效果。
[0257] 3.利用估计的信道信息，就可以得到多天线赋形因子
[0258] 假设有Ka根天线，那么根据上面信道估计得到的各个天线上的信道CIR: 进行功率叠加,将各天线上信道冲激响应的功率合并，得到
[0259]
[0260] 求出 的最大值所对应的位置wmax，它表示用户k在时延为wmaxTc处信道冲激响应功率最大，也即用户k的信号在时延为wmaxTc时到达接收机的信号功率最强，那么得到的赋形参数可以由下式确定
[0261]
[0262] 由于前面准确的信道估计，此时就可以直接求得多天线的赋形因子，算法简单，易于实现。
[0263] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然对前述各实施例所记载的技术方案进行
修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
