数字广播信道的非线性预编码方法

摘要

在广播信道(BC)中进行数字消息传输时，多个用户信号时间和频率相同地从中心发送器向多个分散的、彼此不协作的接收器传输。借助发送侧的信号预处理方法，应在了解所有用户信号和当前的传输条件的情况下产生公共的发送信号，该发送信号允许无干扰的单独接收。在此情况下，已知的非线性预编码方法完全抑制干扰信号，以致不能利用信道分集。与此相反，在本发明的预编码方法中，考虑出现的干扰信号。在模运算的基础上不完全均衡传输信道，而是虚拟地这样进行拆分，使得用户信号(STk)周期性地延续，按照最小发送功率被选择和被线性预均衡，在此，允许用户信号(STk)之间还保留的剩余干扰取预定的值域中的特殊值。在此，如此选择该值域，使得其他用户的干扰信号同样仅在反正已经存在的周期性延续中被反映，从而在接收侧能够借助模判定被清除或者根据需要被使用。

说明书

本发明涉及一种基于模运算的非线性预编码方法，用于在发送侧预均衡要以相同时间和频率在具有已知传输特性的数字广播信道中传输的由来自M_k级的、具有信号点距离A_k的信号星座的数据符号a_k(k从1到K)组成的K个用户信号，所述数字广播信道在中心发送站和K个分散的、彼此不相连接的接收站之间构建，具有步骤：以对于K个接收侧的模判定器来说完全一致的数据符号间隔周期性地多重表示未受干扰地传输的数据符号a_k；为实现最小的发送功率而从值域a_k+A_k·M_k·z_kk中选择代表符号v_k(其中z_kk来自整数集合)；在构成要传输的发送信号x_k的情况下线性预均衡所选择的代表符号v_k。

在广播信道中进行在公共的、亦即中心的发送器(例如基站)上存在的多个用户信号到多个分散的、亦即在供给区域上分散的接收器(例如移动站)的数字信号传输。用户信号→接收信号的该信号传输在下行发送方向(下行链路)上单向进行。广播信道中的信号传输的特殊性在于在各个接收器之间缺少合作可能性。在任何一个接收器上都不了解其他接收器的信号，不能进行各个接收器之间的通信。因此在中心接收器内不能进行接收信号的任何共同的数据处理。因此，改善传输的信号准备只能在发送侧在公共的发送器中进行。信号传输可以以有线方式进行，但是通常倒是以无线方式进行。为了将每一用户信号正确分配地分配给所属的接收器而对信号进行基本的、但是不完美的区分可以通过码分多址(CDMA Code Division Multiple Access)或者通过空间上分开的辐射(SDMA Space Division Multiple Access)来实现。具有大量信号输入(用户信号)和大量信号输出(接收信号)的总体上形成的结构称为MIMO系统(Multiple Input Multiple Output)。此外，在无线的信号传输(无线电传输)的情况下越来越多地使用多天线系统，在这些多天线系统中信号通过大量发送天线被传输到大量接收天线上，其中天线总数可能相同或不同，并对信号处理有影响。一般在MIMO系统中可以有利地利用时间和空间分集。

在由公共的发送器供给多个接收器时产生的问题在于，给各个用户不仅供给其自己的所希望的信号，而且在这些信号上叠加其他用户的信号，于是产生干扰信号。串扰、即所谓的干扰的出现与丧失正交性同义，正交性在使用去耦合的子信道的理想传输特性情况下存在。因此在发送侧必须尝试在了解用户信号和在广播信道中当前存在的传输条件、即各个用户之间的独特串扰因素的情况下这样产生适宜的公共发送信号，使得每一用户获得他所希望的信号，然而不受其他信号干扰。针对分散的发送器对公共的接收器的多重访问(上行链路)(也称为Multiple Access)，在这期间已知许多解决方案，与该对偶问题相反，在文献中仅能找到少量的用于解决所述由一个公共的发送器来供给空间上分开的、不协作的接收器的问题的方法。所述传输情况允许借助已知的信道公式在数学上简洁地和一般地来表达：

y＝Hx+n

K个用户的可能已经经过预处理的发送符号被汇集在矢量x＝[x₁，x₂，...，x_K]^T(用粗体表示矢量和矩阵书写方式)。信道矩阵H的复数值元素h_k1描述传输路径1→k之间的耦合，即用户1对用户k的串扰。无耦合的理想信道矩阵H是对角矩阵，优选地是单位矩阵(主对角线上值为1)。信道矩阵H可以通过不同的已知的方法利用返回信道来估计，或者在使用时间多路复用的双工方法中也可以在无返回信道的情况下进行估计，并被假定为在中心发送器上是已知的(存在所谓的Channel State Information CSI)。在矢量n中汇集了参与的电子部件的不可避免的噪声影响(加性噪声)和其他外部干扰，而矢量y＝[y₁，y₂，...，y_K]^T的元素是在各个接收器上的接收符号。针对广播信道的已知的第一方案是用户信号的线性预均衡(Linear Channel Inversion LCI或linear preequalization)。由汇集在矢量a中的用户的现有数据符号a_k按照

x＝H^-1a

来构成发送符号x_k(概念“符号”在此被理解为表示信息的实数或复数)，其中H^-1是H的逆矩阵，不过只有当传输矩阵是非奇异的(矩阵的行列式不等于零)时才能构成逆矩阵。然而通过这些措施实现，在接收器上不产生任何干扰信号并且数据符号a_k(仅叠加有加性噪声)直接出现。亦即存在各个直接的传输路径k→k的完全的去耦合(正交性)。然而该方法的缺点是，与此关联地、部分极大地提高了所需要的平均发送功率。矩阵H^-1越接近奇异矩阵，该效应越大。

当代替用户信号的线性预处理而使用公共的非线性预均衡(预编码方法)时将避免大大提高平均发送功率。然而在已知的预编码方法中相互的干扰信号同样被完全抑制，以致不能使用分集接收。预编码方法可以根据关于现有情况、即多重访问情况(Multiple-Access-Problem，例如在上行链路发送方向上，在多个分散的用户访问公共的接收器的情况下)的对偶问题来发展。那里，为了进行非线性均衡，能够执行干扰信号的逐渐清除，其例如在已知的V-BLAST方法中实现并可称为完全清除干扰信号(Zero-Forcing ZF)的判定反馈均衡(Decision-Feedback-Equalization ZF-DFE)。所创立的预编码方法按照Tomlinson和Harashima命名(THP-Tomlinson-Harashima-Precoding)并基于模运算的使用。M.Tomlinson在公开出版物I“New Automatic Equaliser Employing ModuloArithmetic”(Electronics Letters，vol.7，Nos.5/6，第138-139页，1971年3月)以及H.Harashima和H.Miyakawa在公开出版物II“Matched Transmission Technique forChannels with Intersymbol Interference”(IEEE Transactions on Communications，Vol.com.20，No.4，第774-780页，1972年8月)中首次说明了该方法。最初，非线性预编码方法仅仅是针对具有一个输入端和一个输出端、但是具有出现的符号间干扰(ISI)的信道而设计的。后来认识到，这些方法也可以应用于MIMO信道，以便抑制信道间干扰(ICI)或者ISI和ICI的组合。这一传输在创造了概念“MIMO预编码”的情况下在R.Fischer等人的公开出版物III“Space-timeTransmission using Tomlinson-Harashima-precoding”(Proceedings of 4.ITGConference on Source and Channel Coding，第139-147页，Berlin，2002年1月)中被详细说明。

代替仅在中心接收器中可以实现的接收侧反馈均衡，可以在中心发送器内使用该预均衡。因此在此情况下不会极大地提高平均发送功率，THP非线性地工作。在此，利用锯齿形特征曲线的模衰减在为相应数据符号a_k选择的信号星座(Signalkonstellation)的级数M_k和所选择的信号点距离A_k＝1的情况下将发送信号x_k限制在区域(-M_k/2，+M_k/2)上。在此情况下在这里应指出的是，原则上可以为每一要传输的数据流选择特有的级数M_k和特有的信号点距离A_k。但是通常为了简化为所有要发送的用户信号相同地选择这些参数。在任意数据信号的情况下输出信号通过简单的加法规则总是被保持在预定的模极限之间，由此能够相对于线性方法显著减少发送功率。无需记忆逐个符号来实现这一限制，并可等价地表示为可取A_k·M_k的整数倍的修正符号的加法。在这一思考方式下现在线性出现的预均衡完全取消了信道均衡。原则上，在THP中通过数据符号a_k的多重表示和适宜的代表符号v_k的选择，然后对其进行线性预均衡，这样按照x＝H^-1v构成发送信号，使得能够避免平均发送功率的值得注意的增高。通过多重表示和适宜的代表符号v_k的选择，由此在信号处理时提供更大自由度。在二进制传输时二进制符号“0”和“1”例如可以通过振幅值+0.5和-0.5来表示(信号点距离A_k＝1)，这相应于M_k＝2级的信号星座。从所选择的振幅值出发，然后可以在使用预编码时例如通过…-3.5；-1.5；+0.5；+2.5；+4.5；…表示二进制符号“0”，通过…-2.5；-0.5；+1.5；+3.5；+5.5；…在分别增加一个整数(M_k＝2的倍数)时表示二进制符号“1”。于是在了解所有用户数据符号a_k(具有值+0.5和-0.5)的情况下，(从值域(+0.5+2z)中，其中z为正或负整数)这样选择代表符号v_k，使得在线性预均衡信道后发送信号x＝H^-1v具有小的平均功率或者最小可能的振幅。

本发明所基于的现有技术在R.Fischer等人的公开出版物IV：“MIMO-Precoding for Decentralized Receivers”(Proceedings of International Symposium onInformation Theory-ISIT 02，洛桑，瑞士，June/July 2002，第496页)中公开。在公开出版物III的续篇中说明了使用非线性模运算的修改的THP，它针对具有分散的接收器彼此不相接触的下行链路情形的广播信道进行说明。发送侧的非线性预处理可以从DFE导出，并在数学上具有在正向上被驱动的一元矩阵F，它的任务是把信道矩阵变换为三角结构，并具有在非线性工作的反馈回路中存在的、形式为具有单位主对角线的下三角矩阵的矩阵B。如果传输特性的整个信道矩阵具有三角结构，则可以逐步地在中心发送器的反馈分支中使用模运算对出现的干扰信号进行预补偿。于是在单个接收器上出现数据，仿佛其他用户(具有与其他接收器平行的传输路径)不存在。

因为这样即使在使用非线性预编码方法时也完全避免相互的干扰信号，所以可以在每一接收器中借助阈值判定重新得到被发送的数据符号a_k或者构成其估计值，其中所述阈值判定考虑振幅值或者信号点距离的周期性延续。然而该种预编码方法的缺点是，由于完全避免相互的干扰信号而不能获得“分集增益”。每一子传输系统(到所属接收器的用户信号)如此工作，仿佛它通过特有的信道(具有一个输入和输出)被驱动。特别是在衰落信道中在传输条件差的时刻高错误率与此相关联。然而，如果信号被一起处理和传输，则原则上可得到分集增益。如果在两个传输路径的情况下两个传输路径之一具有差的传输条件，则能以高的概率良好地使用另一传输路径。

因此从公开出版物VI出发，本发明的任务是，这样改进用于具有分布式接收器的广播信道的按类别方式的非线性预编码方法，使得能够利用由于出现的干扰信号而存在的分集。在此该方法在其流程方面应该是简单的并应保证高的传输质量。针对该任务的本发明解决方案可从独立权利要求中得知。本发明的非线性预编码方法的有利的改进方案在从属权利要求中说明。下面结合本发明更详细地说明这些从属权利要求。

用于在发送侧共同地预处理用户信号的本发明的预编码方法基于上述THP并且又考虑单个数据符号a_k的可能代表符号的周期性延续。在此不再将相互叠加的干扰信号抑制为零，而是通过共同的预处理、即通过也给这些干扰信号分配精确定义的值域中的值而将其包括在内。被允许用于标识干扰信号的值在此这样来选择，使得接收侧的模判定器即使在存在干扰信号的情况下也总还是能对所发送的数据符号a_k作出可靠判定。因为在使用THP时接收侧的模判定器反正要考虑数据符号a_k的周期的多义性，所以现在干扰信号可以取这样的值，这些值导致来自代表符号的可能集合中的另一个代表符号v_k在接收器上出现，然而它表示相同的数据符号a_k。在此，不受干扰地从用户k传输到接收器k上的数据符号的值域(a_k+A_k·M_k·z_kk，其中z_kk为包括零的正或负整数)与从用户1叠加到接收器k(其中用户k除外)上的干扰符号的值域(A_k·M_k·z_lk，其中z_lk为包括零的正或负整数)正好相差原来的数据符号a_k。因此，在本发明的预编码方法中通过以下方式考虑并一起处理出现的干扰信号，即这些干扰信号导致针对相同的数据符号以判定间隔对模编码的用户信号进行允许的移位。通过周期地移位，判定间隔虽然不同，但是判定的结果和它们的可靠性相同。

也就是说，在上面举出的二进制数据传输的数值例子中，允许相互的干扰信号取值…-4；-2；0；+2；+4；…(整数)，且因此是偶数。然而给干扰信号配备整数的倍数也适用于可能的M_k级信号星座的每一种另外的选择。本发明的预编码也可应用于使用复数空间的正交调幅方法(例如4QAM或者16QAM)。在该调制中数据矢量a由来自复数值QAM字母表的数据符号a_k组成。然后传输符号的利用余弦振荡调制的实部，利用正弦振荡调制的虚部(正交混合)。在使用复数值信道描述(复数值矩阵项)时适宜的是首先将各项分解为实数值分量、即实部和虚部，并且表示为具有双倍的子信号的实数传输。因此信道矩阵H_r得到双倍的维数(2K)。在接收侧设置有解调器，它们相位正确地识别电压值，并重新分配实数分量、即实部和虚部。于是最后在复数值空间中再次执行反变换。下式适用：

$>\left(\begin{array}{}>>Re>\{>y>\}>\; >>Im>\{>y>\}>\; >\end{array}\right)>=\left(\begin{array}{}>>Re>\{>H>\}>>->Im>\{>H>\}>\; >>Im>\{>H>\}>>Re>\{>H>\}>\; >\end{array}\right)>·\left(\begin{array}{}>>Re>\{>x>\}>\; >>Im>\{>x>\}>\; >\end{array}\right)>+\left(\begin{array}{}>>Re>\{>n>\}>\; >>Im>\{>n>\}>\; >\end{array}\right)>$>

在此，用Re和Im表示各参量的实部和虚部，其根据所选择的定义按照

y_r＝H_rx_r+n_r

定义等价的2K维的、实数值(MIMO)信道模型。

为了使均衡简化并有利地使用可能的分集，在本发明的预编码方法中在想象中把存在的广播信道分为两部分。第一部分借助预编码被完全均衡，亦即用户信号被去耦合，然而产生数据符号的周期性延续。数据符号a_k的当前的代表符号v_k当前从与原来的级数M_k相差整数倍的可能的值中选取，使得在线性预均衡所选择的代表符号v_k后所需要的发送功率最小。信道的第二部分不加以均衡，因此在用户信号间产生剩余干扰。然而通过适当选择该部分可以实现，一方面这样产生剩余干扰，使得它在接收器中在判定查找时不起干扰作用，另一方面，信道的第一部分的均衡可以在接收侧的放大较小时实现并且可以因此实现较小的噪声放大，或者能够至少部分地利用信道的分集。因为在使用预编码方法时用户信号总归在接收器上周期性延续地出现，所以允许剩余干扰取与可能的代表符号的距离一致的值，亦即该干扰仅在另一个代表符号的(虚拟)选择中被反映，并且因此它的影响在总归存在的模判定器中被完全消除。本发明的决定性的优点是显著提高信号传输的功率效率。借助所使用的预编码方法可以在与在已知预编码方法中相同的平均功率下实现较低的误比特率，亦即可靠的接收。特别是借助所使用的预编码方法能够获得分集，这在改善广播信道的传输质量的情况下在误比特率更快下降时被积极地注意到。

传输信道的部分均衡相应于使用被修改了的信道描述，在数学上通过把信道矩阵H_r变换为缩减的信道矩阵H_red来给出。于是该信道矩阵H_red与适宜的、描述剩余的相互耦合的剩余干扰矩阵R的相乘按照下述分解又产生信道矩阵H_r：

H_r＝RH_red。

剩余干扰矩阵R仅依赖于信道当前的传输特性。只要信道矩阵H(或者H_r)不改变(脉冲串传输)，剩余干扰矩阵R也就不改变。在主对角线上，剩余干扰矩阵R配备有1(直接信号路径)，所有其他元素按行只取级数M_k的整数(正或负)倍。在二进制传输每一分量时这些元素仅为偶数(正或负)：

可以使用不同的用于适当分解信道矩阵H的方法。通过使用蒙特卡洛方法例如可以根据经验确定合适的系数。最佳的分解方法可以根据其应尽可能低的开销、以及根据接收侧需要的尽可能小的放大(例如借助自动放大匹配，Automatic Gain Control AGC)来进行选择。

用于MIMO信道的其它矩阵缩减在现有技术中作为格子(基阵)缩减(Lattice Reduction)而已知。在H.Yao等人的公开出版物V：“Lattice-Reduction-Aided Detectors For MIMO Communication Systems”(Proceedings ofIEEE Globecom 2002，台北，台湾，2002年11月)中说明了一种花费低的、用于在具有多输入和输出的信道中进行检测的方法。基本思想是数学方法的使用，这些数学方法从Lattice理论(规律格子理论)领域中了解。在此，MIMO信道不完全被线性均衡，而是从另一更合适的表示(缩减的基阵)出发，仅部分均衡该信道，使得能够实现简单的逐分量的(亦即关于单个用户信号的)阈值判定。仅在另一后处理之后才得到被发送的数据符号的所希望的估计值。然而已知的、特别是研究两个发送天线和两个接收天线的情况的方法与本发明的基本区别在于，在已知方法中在多天线系统中在接收侧已知所有用户接收信号，并可以进行共同的信号处理。与此相反，根据本发明的预编码方法涉及具有唯一的下行发送方向(下行链路)的多用户系统的问题。这里，存在共同的发送器，在该发送器上已知所有的用户信号并可对其进行处理。而分散在供应区域上的接收器不能协作，亦即每个接收器仅看到它自己的接收信号(不能“jointprocessing(联合处理)”)。已知的(部分)均衡仅在接收侧并且仅线性地进行，也就是说信道的缩减的部分借助逆信道矩阵来均衡。本发明仅在发送侧基于THP非线性地工作。

Ch.Windpassinger和R.Fischer的公开出版物VI“Low Complexity Near-Maximum-Likelihood Detection and Prcoding for MIMO Systems using LatticeReduction”(Proceedings of IEEE Information Theory Workshop 2003，第345-348页，巴黎，法国，2003年3月/4月)基于公开出版物V并将其扩展。这种用于在具有多个输入和输出的MIMO信道中进行检测的花费低的方法从2×2情况扩展到一般的K个输入和输出的情况。此外，线性的部分均衡用非线性预编码来取代。但是与本发明的决定性的区别在于，该方法又是涉及多天线系统，在这些多天线系统中在接收侧已知所有的部分接收信号并且可执行共同的处理。与此相反，与本发明一起使用的预失真方法是针对不能协作的分散的接收器而设计的。在这方面，对于信号处理来说存在特别的困难，因为仅能在发送侧进行该信号处理。

为了均衡通过缩减的部分H_red描述的信道部分，把该缩减的矩阵继续因子分解为适宜的矩阵。这一分解例如可以具有下面的形式：

P^TH_red＝1/gBF^-1，

其中F是具有正交列的矩阵。B是下三角矩阵，P是置换矩阵(每一行和每一列都正好包含1)，g是接收侧的放大因子(自动放大匹配)。所有三个矩阵和标量都可以在预先规定标准(优选地最小的g)的情况下根据H_red被明确地确定。

在通常从在上面给出的数值例子中偏移1/2的整数栅格中选择信号点时在接收侧产生系统偏移。该系统偏移可以通过相应修改的接收器或者更简单地通过在发送侧的偏移补偿来消除，对于偏移补偿来说不需要任何附加的发送能量。这通过减去按照下式的矢量o来实现：

o＝P^T(R-I)[1/2....1/2]^T。

下面根据示意图更详细地说明本发明的构造形式。其中：

图1表示一个广播信道，

图2表示通过现有技术中的预编码方法实现的广播信道的去耦合，

图3表示通过根据本发明的预编码方法实现的广播信道的叠加，

图4表示根据本发明的预编码方法的框图，

图5表示不同均衡方法的误比特曲线，和

图6表示不同均衡方法的放大因子。

图1示意性地表示一个广播信道BC的结构，该广播信道用于K个用户信号ST_k从公共的中心发送器CT(例如基站)到K个分散的接收器DR_k(例如移动站)的数字消息传输，所述接收器分别只应该得到它的接收信号SR_k，且与相邻的接收器DR_k没有联系。该传输仅向下进行(下行链路)，在所示情况下使用无线的无线电传输。总体上所观察的广播信道BC具有大量输入和大量输出，因此可以被解释为MIMO信道(Multiple Input Multiple Output)。这里存在一个多用户系统，其中应将该多用户系统与同样定义MIMO信道的多天线系统区分开。

图2针对所选择的具有M_k＝2、A_k＝1和k＝1，...，K的实施例示出基于使用已知的非线性预编码方法THP(Tomlinson-Harashima-Precoding)和使用在上面已经说明的模运算而完全去耦合的广播信道BC。原则上，在此给每一(被分配给用户信号ST_k的)数据符号a_k加上信号星座的级数M_k和信号点距离A_k的乘积的整数倍的特定值(A_k·M_k·z，其中z为包括零的正或负整数)，并且选择就最小发送功率而言的最佳值，并且线性预均衡这样得到的信号代表符号。在发送侧使用THP，以便在中心发送器CT中产生这样的共同的发送信号，使得每一分散的接收器DRk得到它希望的接收信号SR_k。出现的干扰信号在该预编码方法THP中被完全消除，以致不能使用信道分集。

与此相对，在图3中示出根据本发明考虑干扰信号的非线性预编码方法的使用。在该方法中，干扰信号在二进制(在所示实施例中M_k＝2、A_k＝1和k＝1，...，K)传输的情况下以用户信号ST_k的值之间的偶整数值来多重表示。在此，给1从1到K且不等于K的数据符号a₁和数据符号a_k之间的干扰信号分配值域A_k·M_k·z_lk(z_lk来自整数集合)中的周期性代表符号。给干扰信号配备偶整数值(偶数干扰)可以正确地简称为EIIP(Even-Integer-Interference-Precoding)。在图3中可明显看出EIIP所基于的部分信道均衡的基本原理，其中广播信道BC虚拟地被区分为经受非线性预编码(以线性化形式表示)的无耦合的缩减信道(第一相加位置)和适当成形的干扰信号的叠加(第二相加位置)。

在图4(上面)中可以看到如在所建议的部分均衡的预编码方法EIIP中存在的整个传输系统。信道矩阵H表示具有K个用户的本来的传输信道。在其输入端可共同访问所有发送信号，这通过一个宽的矢量箭头表示。在其输出端只能单独处理用户信号y_k(k为1...K)，这里用各个标量箭头表示。在接收侧分别还叠加有噪声n_k。在所示的一般的抽象的图示中，接收器分别仅由比例缩放元件(Automatic Gain Control)和阈值判定元件组成(在图4中用圆中的g和具有阈值判定的双边框表示，其中双边框代表非线性运算)。发送器由前三个功能块组成。这里，这三个功能块是依赖于现有信道矩阵H(或者H_red)的置换矩阵P^T、具有非线性模运算MOD、单位矩阵I和下三角矩阵B的反馈回路、以及具有正交列的矩阵F。要发送的数据符号(取自QAM字母表)被汇总在K维矢量a中。每一接收器希望接收它的数据符号a_k(且仅接收此数据符号)。具有复数项的该矢量首先被变换为用标识a/a_r象征性表示的实数矢量(复数分量分解为实部和虚部，如上所述)。在发送器中的进一步的处理以实数值进行。发送器产生汇集在矢量x_r中的发送符号。然后把这些发送符号变换为复数值表示(实部和虚部组成复数；与上述过程相反的过程)，因为信道处理复数值输入符号。

发送器的第一级是矢量a_r的分量的置换(重新分类)。下一功能块是在预编码方法中公知的非线性地工作的反馈回路。在这里，在通过信道传输时出现的干扰信号已经被预先补偿。为了不提高发送功率，这里使用模运算MOD，它通过加上/减去一个适宜的整数值(相应于原来的信号星座的周期性延续)而把输出符号限制在固定地预先给定的区间内。所有彼此拥有预定距离A_k·M_k的信号点表示相同的消息(位组合)，其中例如在二进制传输(M_k＝2)和信号点距离A_k＝1时A_k·M_k＝2成立。最后还使用一元矩阵F，它把一般的信道矩阵在不提高发送功率的情况下变换为下三角矩阵。只有这样才可能如所希望的那样在发送器中执行逐步处理。

为了使接收信号在没有偏移o的情况下出现在接收器上，已经预先在发送器中对该偏移进行了补偿。按照上面的实施方案根据信道矩阵的缩减形式明确地执行矩阵P、B和F的计算。亦即预编码仅均衡该缩减部分；干扰信号基于剩余干扰矩阵R(参见上述)保持不变。

传输的功能方式在图4的中间和下面的行中示出。首先，预编码回路用它的线性化表示来代替。模运算通过加上修正项d来代替。然后剩余的线性反馈回路(前向传输1，反馈B-I)精确地实现矩阵B^-1(B的逆矩阵)。信道矩阵按照上面的实施方案被表示为缩减信道矩阵H_red和剩余干扰矩阵R的级联。由于由H_red得出的矩阵B和F的特殊构造，由B^-1、F和H_red的级联精确地产生矩阵P/g(又产生上式)，由此产生在下面的行中表示的结构。置换矩阵P^T和P抵消；亦即作为传输矩阵仅还保留剩余干扰矩阵R。该剩余干扰矩阵R描述用户信号之间的干扰(耦合)。因为主对角线是1，所以有用信号被理想地传输。描述用户之间的串扰的次对角线元素在二进制传输中是偶数；亦即只产生偶数干扰。但是这些偶数干扰不影响存在的模判定。

在图5中针对不同信号处理方法表示出用户的平均误比特曲线。表示出关于每个信息比特的平均发送能量E_b和加性噪声干扰的频谱功率密度N₀之比(以dB表示)的、分别平均的误比特率BER。假定有两个用户(K＝2，这相对经常出现)，当例如除了大量具有低的数据速率和发送功率的用户外出现两个具有高的数据速率和发送功率的用户时，于是预处理被限制于这两个用户。由于所选择的方法，特别是将缩减信道矩阵H_red分解为g、F、B和P，所以对这两个用户来说产生相同的误比特特性。在接收器上共同的信号处理(joint processingat receiver JPR，曲线a)显示出最有利的误比特特性，发送侧的纯线性信道反转(linear preequalization LPE，曲线b)显示出最不利的误比特特性。然后具有发送侧的非线性复数值预编码(complex-valued precoding CVP，曲线c)和实数值预编码(real-valued precoding RVP，曲线d)的传输信道显示出越来越有利的误比特特性。对于接收侧的共同的信号处理来说最接近的错误特性利用根据本发明的具有在考虑干扰情况下的信道部分均衡的预编码方法来实现(EIIP，曲线e)。

通过在按照本发明的非线性预编码方法EIIP的情况下明显改善的错误特性，尽管最小的发送功率，然而在接收侧只需要显著更小的放大因子。在图6中针对具有两个用户(K＝2)的传输系统相对于放大因子g_PREC表示出在使用按照本发明的非线性预编码时的放大因子g_EIIP-PREC，其中放大因子g_PREC是在不考虑干扰的实数值预编码方法的情况下产生的(以dB为单位作为平方的倒数进行显示，因为信噪比SNR与该项成比例，且该项直接描述本方法的效率)。放大因子g_PREC的大小在x轴上示出，并且在直线y＝x上也可看作为线条的下端。分别相对应的放大因子g_EIIP-PREC作为该线条的上端示出。于是线条的长度给出可实现的增益。特别是在已知方法提供非常差的结果的情况下可明显看出大的增益。

附图标记列表

A_k   发送符号a_k的信号点距离

AGC   自动增益控制

a     数据矢量

a_k   第k个数据符号，其中k为1...K

a_r   实数值数据矢量

B     主对角线上具有1的下三角矩阵

BC    用于数字消息传输的广播信道

BER   误比特率

CT    中心发送器

DR_k  分散的接收器

E_b   每个比特的平均发送能量

EIIP  偶数干扰预编码

F     一元(正交)矩阵

g     放大因子

H     信道矩阵

H_red 缩减信道矩阵

I     单位矩阵

l，k  用户索引

K     用户或者接收器的数目

M_k   发送符号a_k的信号星座的级数

MIMO  多输入多输出

MOD   非线性模减

n_k   第k个噪声信号，其中k为1...K

o     偏移

P     置换矩阵

PREC  预编码方法

QAM   正交调幅

R     剩余干扰矩阵

SR_k  接收信号

ST_k  用户信号

THP   Tomlinson-Harashima预编码

x_r   实数值发送矢量

y_k   第k个用户信号，其中k为1...K

z     包括零的正或负整数