表2

對于TD-HSPA+信道而言，當兩 時，

這兩條徑將被系統識別為同一條徑。因此，對于PA和VA信道而言，TD-HSPA+系統識別的某一徑實際上是多條徑的疊加，其疊加后的結果如表2所示。

由表2可知，對于PA信道而言，TD-HSPA+系統只能識別出1徑，這1徑實際上是PA信道所有4條主徑的疊加，集中了所有4條主徑的全部能量；對于VA信道，TD-HSPA+系統的第1徑占所有能識別出的3條徑總能量的93.1%，在能識別出的3條徑中，第2徑和第3徑的所占能量很少，也就是說PA和VA信道第1徑的功率最強。另外，由于基站端8根天線的空間間距很小，當每個徑的離開角(AoD)在一個相對較小的區間內對8×1空時信道的徑做SVD分解時，獲得的預編碼矩陣是基本相同的。為了使SVD分解的復雜度可控并同時保證可行性，該算法只對8×1空時信道的第1徑矩陣做SVD分解。

根據TD系統信道互惠性，通過對前一時隙上行、用戶天線1與基站8根天線組成的8×1信道矩陣的估計，得到下行基站與用戶天線組成的8×1信道等效發送矩陣：

H1=[h 1, h 2, …, h 8]1×8

hi (i =1,2,…, 8)為基站第i 根發射天線與用戶相應的接收天線之間主徑的信道響應。

對矩陣[H1]進行SVD分解，若矩陣為滿秩，[H1]=U1×1∑1×1V1×8

預編碼矩陣W的確定為：W=V8×1

系統模型可以寫為：

Y=HWX +n

H=?H1,1…H1,MT」E×MT (E+L-1)

其中：

i =1, j =1,2,…,MT ,是包含了多徑信息的第i 根接收天線和第j 根發射天線間的信道矩陣。

設

接收端用戶對信號進行線性-最小均分誤差(L-MMSE)檢測：

檢測矩陣為：

G =(H' )H((H' )(H' )H+σ2I )-1MR (E+L-1)×MRE

對原始信號的估計如下：

X=G (H' X+n)=GH' X=Gn

每個流的信號與干擾加噪聲比(SINR)可以計算如下：

預編碼矩陣W的獲得，需要對信道矩陣H進行SVD分解。為了控制SVD算法復雜度，本算法只對8×1空時信道的第1徑矩陣做SVD分解，獲得預編碼矩陣W。

2、系統級仿真平臺設計

文章評估了TD-HSPA+8×1MIMO系統使用基于SVD的波束賦形算法時的系統性能，并與使用傳統EBB算法時的性能進行比較，重點對市區宏小區和市區微小區下采用64 QAM高階調制時和不采用64 QAM高階調制時的小區吞吐量以及系統的首傳正確率進行仿真評估及分析。

仿真平臺為系統級動態仿真平臺，利用OPNETTM軟件編寫，仿真場景的假設主要是根據文獻[8-9]中的相關場景進行設定。整個仿真區域由19 個小區組成，每個小區包含3個扇區，每個扇區隨機分布10 個用戶。系統級仿真與鏈路級仿真不同，它不僅考慮單個基站和用戶間通信。由于系統級仿真需要包含多個小區、扇區、基站和用戶，對于系統級仿真如果仍采取鏈路級仿真逐比特地對物理層的編碼、調制和擴頻等處理模塊進行建模的方式，將變得復雜。因此，將系統級仿真平臺分為系統級仿真和鏈路級仿真兩部分，鏈路級仿真提供信噪比—誤塊率(SNR-BLER)曲線以供系統級仿真使用。系統級仿真參數如表3所示。

表3