CN102594524A - 基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法，解决传统方法误码率高传输性能差的问题。其实现过程为：(1)设定一个由源节点S，中继节点R和目的节点D构成的通信系统；(2)在第一时隙，源节点S发送信号向量x₁和x₂，中继节点R接收到数据y_r1和y_r2；(3)中继节点R对源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁和中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂进行奇异值分解；(4)中继节点R构建最优线性加权矩阵W；(5)在第二时隙，中继节点R构建发送信号向量x_r1和x_r2，并发送给目的节点D；(6)目的节点D接收到数据y_d1和y_d2，并构造判决向量来译码。本发明通过提高接收信号的信噪比，降低了系统误码率，提高了系统传输性能。

Description

基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及中继协作通信系统中信号传输，具体来说是基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法，可用于多天线中继系统。

背景技术

无线通信系统中，多输入多输出MIMO天线配置可以极大提高传统的单输入单输出SISO系统的可达容量，并且可以提供分集，复用等增益。例如，在MIMO系统中，通过采用垂直分层空时编码传输方法，可获得空间复用增益，而采用正交空时块编码传输方法时，则可获得分集增益。

但是在实际应用中，一方面，由于通信终端的体积和功耗限制，使得MIMO系统无法实现。另一方面，由于协作技术可以获得空间分集增益，并且可以扩大覆盖范围，因此中继辅助的协作通信系统备受关注。中继辅助方案可以分为两大类：再生方案和非再生方案。在再生方案中，中继节点先解码收到的信号，再编码，然后再发送给目的节点。而对于非再生方案，其复杂度低，中继节点只需线性的处理收到的信号，再转发给目的节点。

对于非再生中继辅助的垂直分层空时编码传输方法，如果中继节点只知道源节点和它自身之间的信道状态信息CSI，就可以采用一种简单的放大系数进行中继。然而，如果源节点和中继节点之间以及中继节点和目的节点之间的CSI信息都已知，则可通过合理的设计中继节点处的线性加权矩阵，使得系统性能比只采用简单的中继放大系数时有极大的提高。

另一方面，对于图1所示的非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统也获得了相当多的研究。在图1所示的系统中，包括一个源节点S，一个中继节点R和一个目的节点D。其中所有节点都配有多根天线。源节点S发送空时块编码数据给中继节点R，中继节点R接收来自源节点S的数据，并进行放大处理，然后转发给目的节点D。其中，中继节点R放大处理数据时，如果中继节点R没有任何CSI信息，其采用的是固定增益系数。但是当中继节点R可获得源节点和中继之间的CSI信息时，其可采用CSI辅助的基于增益系数的简单加权矩阵进行传输。研究表明，通过进行合理的功率控制，采用CSI辅助的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法可以获得同固定中继增益方法相同的性能。但是以上这两种方法都没有充分利用中继的线性处理能力和多天线分集增益，所以会造成系统接收信噪比的降低和误码率性能的下降，从而降低系统的传输性能。并且，当源节点和中继以及中继和目的节点之间的CSI信息都已知时，中继处的最优线性加权矩阵是未知的，因此当前的非再生中继辅助的正交空时块编码传输方法不能最优的处理中继处的信息，使得系统误码率性能很低，系统传输性能受限。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法，以提高接收信号的信噪比，从而提高系统的误码率性能。

实现本发明目的的技术思路是，通过利用源节点和中继以及中继和目的节点之间的CSI信息，设计中继发送信号的最优线性加权矩阵，并且改进现有的正交空时块编码传输方法，从而有效利用中继多根天线提供的分集增益，使得目的节点可以获得最大接收信噪比，提高系统误码率性能。其具体实现过程如下：

(1)设定一个源节点S，一个中继节点R和一个目的节点D，以构建非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统，并将该系统的一个传输周期划分为两个时隙，每个时隙包括两个时刻；

(2)源节点S在第一时隙中发送信号，即在第一时刻，源节点S发送原始信号向量x₁给中继节点R，在第二时刻，源节点S发送空时块编码后的信号向量x₂给中继节点R，并且x₁和x₂满足以下形式：

$x_1=\left[\begin{array}{c}{m}_1\\ m_2\end{array}\right]$

$x_2=\left[\begin{array}{c}{-m}_2^{*}\\ m_1^{*}\end{array}\right]$

其中，m₁为源节点S处的第一个调制符号，m₂为源节点S处的第二个调制符号，()^*代表共轭操作；

(3)中继节点R在第一时隙中接收数据，即在第一时刻，中继节点R接收到的第一个数据为y_r1，在第二时刻，中继节点R接收到的第二个数据为y_r2；

(4)中继节点R使用训练序列估计法得到源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁，并对其进行奇异值分解：

$H_1=U_1\left[\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\Λ}}}_1\\ 0\end{array}\right]V_1^H=U_1{\mathrm{\Λ}}_1{V}_1^H$

其中，U₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量，

为(2×2)维的对角矩阵，V₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的右奇异向量， ${\mathrm{\Λ}}_1=\left[\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\Λ}}}_1\\ 0\end{array}\right]$ 为(N_r×2)维的矩阵，N_r为中继节点R处的天线数，()^H代共轭转置操作；

(5)中继节点R通过反馈得到中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂，并对其进行奇异值分解：

$h_2=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{21}& 0\end{array}\right]V_2^H={\mathrm{\Λ}}_2{V}_2^H$

其中，λ₂₁是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的非零奇异值，V₂是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量，Λ₂＝[λ₂₁ 0]为N_r个元素的行向量；

(6)中继节点R根据源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁和中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂，构建使得接收信噪比最大的最优线性加权矩阵W为：

$W=\sqrt{\frac{P_r}{E_S{\mathrm{\λ}}_{11}^2+{\mathrm{\σ}}_r^2}}{\left(V_2\right)}_1{\left(U_1\right)}_1^H$

其中，P_r为中继节点R的发送功率，E_S为源节点S发送符号的能量，λ₁₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的奇异值，

为噪声功率，(V₂)₁为中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂的第一列元素，(U₁)₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁的第一列元素；

(7)在第二时隙中，中继节点R发送数据，即在第一时刻，中继节点R将步骤(6)构建出的最优线性加权矩阵W与步骤(3)中的第一个接收数据y_r1相乘，获得中继第一个发送信号向量x_r1，并发送给目的节点D；在第二时刻，中继节点R将步骤(6)构建出的最优线性加权矩阵W与步骤(3)中的第二个接收数据y_r2相乘，获得中继第二个发送信号向量x_r2，并发送给目的节点D；

(8)目的节点D在第二时隙中接收数据，即在第一时刻，目的节点D接收到第一个数据为y_d1，在第二时刻，目的节点D接收到第二个数据为y_d2，并根据接收到的两个数据y_d1和y_d2构造判决向量，以进行译码。

本发明具有如下优点：

1)本发明通过利用源节点和中继节点之间以及中继节点和目的节点之间的信道状态信息CSI，构建出中继发送信号的最优线性加权矩阵，使得接收信号获得最大信噪比，并且同传统的CSI辅助的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法和固定中继增益的正交空时块编码传输方法相比，本发明设计的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法可以获得更高信噪比增益，提高了系统误码率性能。

2)本发明通过在中继节点使用线性加权矩阵的方法，充分利用了中继节点处的线性处理能力，提高了接收信号的检测性能。

3)本发明通过将多输入多输出信道状态信息融入到最优线性加权矩阵中，从而充分利用了多天线分集增益，提高了信号检测的可靠性。

附图说明

图1是现有非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统示意图；

图2是本发明采用基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输流程图；

图3是本发明设定非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统示意图；

图4是采用本发明方法与传统的正交空时块编码方法的误比特率性能比较图；

图5是采用本发明方法与传统的正交空时块编码方法的误符号率性能比较图。

具体实施方式

以下参照附图对本发明的传输方法作进一步详细描述。

参照图2，本发明采用的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法包括如下步骤：

步骤1：构建非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统。

本发明构建的非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统，如图3所示，该系统由一个源节点S，一个中继节点R和一个目的节点D构成。其中，源节点S有两根天线，中继节点R有N_r根天线，目的节点D有一根天线。该通信系统的一个传输周期包括两个时隙，每个时隙包括两个时刻。另外，本发明假设任意一对发送接收天线对之间的信道为平坦衰落信道，信道衰落系数在两个时隙内保持不变。并且本发明假设中继节点R已知源节点S到中继节点R以及中继节点R到目的节点D的信道状态信息CSI。

步骤2：源节点S使用功率P_S分别在第一时隙的两个时刻发送两个不同信号向量给中继节点R。

在第一时刻，由源节点S发送原始信号向量x₁给中继节点R，在第二时刻，由源节点S发送空时块编码后的信号向量x₂给中继节点R，并且x₁和x₂满足以下形式：

$x_1=\left[\begin{array}{c}{m}_1\\ m_2\end{array}\right]---\left(1\right)$

$x_2=\left[\begin{array}{c}{-m}_2^{*}\\ m_1^{*}\end{array}\right]---\left(2\right)$

其中，m₁为源节点S处的第一个调制符号，m₂为源节点S处的第二个调制符号，()^*代表共轭操作。

步骤3：中继节点R分别在第一时隙的两个时刻接收来自源节点S的两个不同数据。

在第一时刻，中继节点R接收到的第一个数据y_r1为：

y_r1＝H₁x₁+n_r1                        (3)

其中，H₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵，维数为(N_r×2)，其中N_r为中继节点R处的天线数，n_r1为中继节点R处的第一个加性高斯白噪声向量，维数为(N_r×1)，并且n_r1的均值为零，方差矩阵为

其中

为中继节点R处的噪声功率，I为单位矩阵；

在第二时刻，中继节点R接收到的第二个数据y_r2为：

y_r2＝H₁x₂+n_r2                    (4)

其中，n_r2为中继节点R处第二个加性高斯白噪声向量，维数为(N_r×1)，并且n_r2的均值为零，方差矩阵为

步骤4：中继节点R估计源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁，并对H₁进行奇异值分解。

中继节点R估计源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁可采用现有技术中的多种方法，例如导频序列估计法，训练序列估计法，盲估计法，半盲估计法。本实例采用训练序列估计法估计源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁，具体实现过程为：源节点S发送已知的原始训练序列给中继节点R，中继节点R接收到的经过信道矩阵作用后的衰落训练序列，然后中继节点R将衰落训练序列的逆和已知的原始训练序列相乘，得到源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁。

中继节点R对源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁进行奇异值分解，通过如下公式进行：

$H_1=U_1\left[\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\Λ}}}_1\\ 0\end{array}\right]V_1^H=U_1{\mathrm{\Λ}}_1{V}_1^H---\left(5\right)$

其中，U₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量，为(2×2)维的对角矩阵，V₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的右奇异向量， ${\mathrm{\Λ}}_1=\left[\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\Λ}}}_1\\ 0\end{array}\right]$ 为(N_r×2)维的矩阵，()^H代共轭转置操作。

步骤5：中继节点R获得中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂，并对h₂进行奇异值分解。

中继节点R可以通过现有技术中多种方法获得中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂，例如开环估计法，闭环估计法，反馈信息法。本实例采用反馈信息法，具体实现过程为：目的节点D先采用训练序列估计法得到中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂，然后目的节点D通过反馈链路将中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂反馈给中继节点R。

中继节点R对中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂进行奇异值分解，通过如下公式进行：

$h_2=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{21}& 0\end{array}\right]V_2^H={\mathrm{\Λ}}_2{V}_2^H---\left(6\right)$

其中，λ₂₁是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的非零奇异值，V₂是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量，Λ₂＝[λ₂₁ 0]为N_r个元素的行向量。

步骤6：中继节点R构建使得接收信噪比最大的最优线性加权矩。

中继节点R根据源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁和中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂，构建使得接收信噪比最大的最优线性加权矩阵W为：

$W=\sqrt{\frac{P_r}{E_S{\mathrm{\λ}}_{11}^2+{\mathrm{\σ}}_r^2}}{\left(V_2\right)}_1{\left(U_1\right)}_1^H---\left(7\right)$

其中，P_r为中继节点R的发送功率，E_S为源节点S发送符号的能量，且E_S＝P_S/2，λ₁₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的奇异值，

为噪声功率，(V₂)₁为中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂的第一列元素，(U₁)₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁的第一列元素。

步骤7：在第二时隙中，中继节点R分别在两个时刻构建两个不同数据发送给目的节点D。

在第一时刻，中继节点R将步骤6构建出的最优线性加权矩阵W与步骤3中的第一个接收数据y_r1相乘，获得中继第一个发送数据x_r1，并发送给目的节点D，其中：

x_r1＝Wy_r1＝WH₁x₁+Wn_r1           (8)

在第二时刻，中继节点R将步骤6构建出的最优线性加权矩阵W与步骤3中的第二个接收数据y_r2相乘，获得中继第二个发送数据x_r2，并发送给目的节点D，其中：

x_r2＝Wy_r2＝WH₁x₂+Wn_r2           (9)

步骤8：目的节点D分别在第二时隙的两个时刻接收来自中继节点R的两个不同数据。

在第一时刻，目的节点D接收到第一个数据y_d1为：

$y_{d1}=h_2{x}_{r1}+n_{d1}=h_2{\mathrm{WH}}_1{x}_1+h_2{\mathrm{Wn}}_{r1}+n_{d1}=h_2{\mathrm{WH}}_1{x}_1+{\hat{n}}_{d1}---\left(10\right)$

其中，n_d1为目的节点D处的第一个加性高斯白噪声，且其均值为零，方差为

为目的节点D处的第一个等效噪声，且其均值为零，方差为 ${\widehat{\mathrm{\σ}}}_d^2={\mathrm{\σ}}_d^2+{\mathrm{\σ}}_r^2{h}_2{\mathrm{WW}}^H{h}_2^H;$

在第二时刻，目的节点D接收到第二个数据y_d2为：

$y_{d2}=h_2{x}_{r2}+n_{d2}=h_2{\mathrm{WH}}_1{x}_2+h_2{\mathrm{Wn}}_{r2}+n_{d2}=h_2{\mathrm{WH}}_1{x}_2+{\hat{n}}_{d2}---\left(11\right)$

其中，n_d2为目的节点D处的第二个加性高斯白噪声，且其均值为零，方差为

为目的节点D处的第二个等效噪声，且其均值为零，方差为 ${\widehat{\mathrm{\σ}}}_d^2={\mathrm{\σ}}_d^2+{{\mathrm{\σ}}_r}^2{h}_2{\mathrm{WW}}^H{h}_2^H.$

步骤9：目的节点D根据收到的两个数据y_d1和y_d2构建判决向量。

目的节点D可以通过现有技术中多种方法构建判决向量，例如迫零法，最小均方误差法，最大比例合并法。本实例采用最大比例合并法，具体实现按以下步骤进行：

(9a)目的节点D将收到的第一个数据y_d1和第二个数据y_d2后，将其封装为向量形式

${\hat{y}}_d=\left[\begin{array}{c}{y}_{d1}\\ y_{d2}^{*}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_1& {\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_2\\ {\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_2^{*}& {-\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_1^{*}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\hat{n}}_{d1}\\ {\hat{n}}_{d2}^{*}\end{array}\right]=\mathrm{Hx}+{\hat{n}}_d---\left(12\right)$

其中，[h₂WH₁]_i为向量h₂WH₁的第i个元素，i＝1，2， $H=\left[\begin{array}{cc}{\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_1& {\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_2\\ {\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_2^{*}& {-\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_1^{*}\end{array}\right]$ 代表复合信道矩阵， $x=\left[\begin{array}{c}{m}_1\\ m_2\end{array}\right]$ 为源节点S处的原始信号向量， ${\hat{n}}_d=\left[\begin{array}{c}{\hat{n}}_{d1}\\ {\hat{n}}_{d2}^{*}\end{array}\right]$ 为目的节点D处的复合噪声向量；

(9b)目的节点D将步骤(9a)中得到的复合信道矩阵H进行共轭转置操作，并与步骤(9a)中的接收数据向量

相乘，构造出判决向量

为：

${\tilde{y}}_d=H^H{\hat{y}}_d=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\left[h_2{\mathrm{WH}}_1\right]}_i\right|}^{2}x+{\tilde{n}}_d---\left(13\right)$

其中，()^H表示共轭转置操作，

且其均值为零，方差矩阵为

为目的节点D处的等效噪声方差。

步骤10：目的节点D利用步骤9得到的判决向量进行译码。

目的节点D可以通过现有技术中多种方法进行译码，例如最大似然译码法，维特比译码法，基于最小均方误差准则的译码法。本实例采用最大似然译码法，具体实现为：目的节点D将步骤(9b)中得到的判决向量

和原始信号向量x所在的星座图中的所有信号点进行欧氏距离比较，并找出同判决向量欧式距离最小的信号点，得到译码结果

为：

$\tilde{x}=\arg \underset{{\tilde{x}}_i\∈G}{\min }d({\tilde{y}}_d,{\tilde{x}}_i)---\left(14\right)$

其中，

为星座图中的某一个信号点，G为信号星座图中所有信号点的集合，

表示判决向量

和星座图中的某一个信号点

两者间的欧氏距离，

表示所有元素的最小值。

本发明的效果可以通过以下仿真结果进一步说明：

A.仿真条件：设定一个中继协作系统，包括一个源节点S，一个中继节点节点R和一个目的节点D。源节点S有两根发送天线，中继节点R处的天线数目N_r从2增加到4，目的节点D有一根接收天线。采用的调制方式为4QAM。并且，源节点S的发送功率为P_S＝1，中继节点R处的发送功率为P_r＝1，且假设中继节点R和目的节点D处的噪声方差一样，即

另外假设信道为瑞利平坦衰落信道，且信道系数的均值为零，方差为1。

B.仿真内容：

B1)分别采用传统的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法和本发明提出的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法对协作中继系统的平均误比特率BER相对于平均传输信噪比进行仿真，仿真结果如图4所示。

B2)分别采用传统的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法和本发明提出的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法对协作中继系统的误符号率SER相对于平均传输信噪比进行仿真，仿真结果如图5所示。

C.仿真结果：

从图4可以看出，采用本发明提出的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法所获得的误比特率性能曲线明显低于传统的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法的误比特率性能曲线，在中继节点R天线数为4，且误比特率为10^-3时，采用本发明提出的方法相对于传统方法，系统可以获得12.5dB的增益，表明采用本发明提出的传输方法可降低系统误码率，提高系统的传输性能。并且，使用本发明提出的方法时，系统误比特率会随着中继节点R处天线数的增加而降低，而使用传统方法时，系统误比特率在中继节点R处天线数增加时没有变化，表明采用本发明提出的方法可以更有效地利用中继节点R处多根天线提供的分集增益，从而提高信号检测的可靠性。

从图5可以看出，采用本发明提出的基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法所获得的误符号率性能曲线明显低于传统的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法的误符号率性能曲线，在中继节点R天线数为4，且误符号率为10^-3时，采用本发明提出的方法相对于传统方法，系统可以获得12.5dB的增益，表明采用本发明提出的传输方法可降低系统误符号率，提高系统的传输性能。并且，使用本发明提出的方法时，系统误符号率会随着中继节点R处天线数的增加而降低，而使用传统方法时，系统误符号率在中继节点R处天线数增加时没有变化，表明采用本发明提出的方法可以更有效地利用中继节点R处多根天线提供的分集增益，从而提高信号检测的可靠性。

综上所述，本发明同传统的基于增益系数加权矩阵的正交空时块编码传输方法相比，降低了系统的误比特率和误码率，从而提高了系统的传输性能。

Claims (3)

1.一种基于最优中继线性加权矩阵的正交空时块编码传输方法，包括如下步骤：

(1)设定一个源节点S，一个中继节点R和一个目的节点D，以构建非再生中继辅助的正交空时块编码传输系统，并将该系统的一个传输周期划分为两个时隙，每个时隙包括两个时刻；

(2)源节点S在第一时隙中发送信号，即在第一时刻，源节点S发送原始信号向量x₁给中继节点R，在第二时刻，源节点S发送空时块编码后的信号向量x₂给中继节点R，并且x₁和x₂满足以下形式：

其中，m₁为源节点S处的第一个调制符号，m₂为源节点S处的第二个调制符号，()^*代表共轭操作；

(3)中继节点R在第一时隙中接收数据，即在第一时刻，中继节点R接收到的第一个数据为y_r1，在第二时刻，中继节点R接收到的第二个数据为y_r2；

(4)中继节点R使用训练序列估计法得到源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁，并对其进行奇异值分解：

其中，U₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量， 为(2×2)维的对角矩阵，V₁是源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的右奇异向量，

为(N_r×2)维的矩阵，N_r为中继节点R处的天线数，()^H代共轭转置操作；

(5)中继节点R通过反馈得到中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂，并对 其进行奇异值分解：

其中，λ₂₁是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的非零奇异值，V₂是中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量，Λ₂＝[λ₂₁ 0]为N_r个元素的行向量；

(6)中继节点R根据源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁和中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂，构建使得接收信噪比最大的最优线性加权矩阵W为：

其中，P_r为中继节点R的发送功率，E_S为源节点S发送符号的能量，λ₁₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的奇异值， 

为噪声功率，(V₂)₁为中继节点R到目的节点D的信道矩阵h₂的右奇异向量V₂的第一列元素，(U₁)₁为源节点S到中继节点R的信道矩阵H₁的左奇异向量U₁的第一列元素；

(7)在第二时隙中，中继节点R发送数据，即在第一时刻，中继节点R将步骤(6)构建出的最优线性加权矩阵W与步骤(3)中的第一个接收数据y_r1相乘，获得中继第一个发送信号向量x_r1，并发送给目的节点D；在第二时刻，中继节点R将步骤(6)构建出的最优线性加权矩阵W与步骤(3)中的第二个接收数据y_r2相乘，获得中继第二个发送信号向量x_r2，并发送给目的节点D；

(8)目的节点D在第二时隙中接收数据，即在第一时刻，目的节点D接收到第一个数据为y_d1，在第二时刻，目的节点D接收到第二个数据为y_d2，并根据接收到的两个数据y_d1和y_d2构造判决向量，以进行译码。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(8)所述的目的节点D根据接收到的两个数据y_d1和y_d2构造判决向量，包括如下步骤：

(8a)目的节点D将收到的第一个数据y_d1和第二个数据y_d2封装为向量形式 

得到：

其中，[h₂WH₁]_i，i＝1，2为向量h₂WH₁的第i个元素， 

为目的节点D处的第一个等效噪声， 

为目的节点D处的第二个等效噪声，

代表复合信道矩阵，为源节点S处的原始信号向量，

为目的节点D处的复合噪声向量；

(8b)目的节点D构造判决向量 为：

其中，()^H代共轭转置操作， 

3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(8)所述的目的节点D根据判决向量进行译码，是目的节点D将步骤(8b)中得到的判决向量 

和原始信号向量x所在的星座图中的所有信号点进行欧氏距离比较，并找出同判决向量 

欧式距离最小的信号点，得到译码结果 

为：

其中， 

表示星座图中的某一个信号点，G表示信号星座图中所有信号点的集合， 

表示判决向量 和星座图中的某一个信号点 

两者间的欧氏距离， 

(表示所有元素的最小值。 

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