CN101048949B - 在通用rake接收机中用于参数估计的方法和设备 - Google Patents

Abstract

示意性的接收信号处理可以基于保持接收信号减损相关的模型，其中周期性更新该模型的每个项或按照需要根据测量感兴趣接收信号的减损来更新。示意性模型包括通过第一模型拟合参数定标的干扰减损项，和通过第二模型拟合参数定标的噪声减损项。可以根据当前信道估计和延迟信息保持这些模型项并且通过根据测量的减损适配模型拟合参数以将该模型项拟合成测量的减损。模型化的接收信号减损相关可以用于计算接收信号处理的RAKE组合加权，或者计算信号干扰比(SIR)估计。组合或独立的模型可以用于多个接收信号。从而，将示意性的模型化扩展成软切换、多天线、和其他分集情形。

Description

在通用RAKE接收机中用于参数估计的方法和设备

技术领域

本发明通常涉及无线通信服务，并具体而言涉及跟踪接收通信信号的信号减损(impairment)相关。 

背景技术

在通信领域中RAKE接收机是熟知的并且在诸如IS-95、IS-2000(cmda2000)，以及宽带CDMA(WCDMA)无线通信网络之类的码分多址接入(CDMA)系统中广泛使用。该名称来源于这种接收机的类似耙子(rake)的外部特征，其中使用多个、并列的接收机分支(finger)接收所接收多径信号中的多个信号镜象。通过在RAKE组合器中相关地组合分支输出，传统的RAKE接收机能够使用多径接收来提高接收多径信号的信噪比(SNR)。 

但是，正如本领域普通技术人员所公知的，传统的RAKE接收机只在一定的有限情况下是最佳的。例如，自干扰和多用户接入干扰的存在都将恶化传统RAKE接收机的性能。为此，目前申请的受让人已经申请一个或更多与“通用”RAKE接收机体系结构使用相关的专利，其中通过增加组合加权产生的技巧提高接收机性能。 

因此，在通用RAKE体系结构中，组合加权计算考虑跨RAKE分支的一个或更多信号减损的相关。例如，通用RAKE接收机可以跟踪跨这些RAKE分支的噪声相关。通用RAKE接收机还可以包括相对较大数量的分支以便在信号路径延迟之外定位额外的分支。事实上，通用RAKE接收机能够通过移位这些额外分支以优化接收信号的SNR而获得性能的提高。在通常称为信号干扰比(SIR)估计的SNR估计中还能够使用信号减损的相关。SIR估计在功率控制以及监控链路质量和速率适配中使用。 

无论如何，通过使用关于如何跨分支对所选择的信号减损进行相关的知识，通用RAKE接收机能够补偿分支组合加权以便提高接收机性能。当然，需要足够精确和快速地确定信号减损相关的需求是与实现通用RAKE接收机相关的主要挑战。

发明内容

本发明提供了一种使用基于模型的技术估计一个或更多感兴趣接收信号的信号减损相关的方法和设备，其中响应于可以频繁进行，例如宽带CDMA(WCDMA)帧的每个时隙上进行的信号减损相关循环(recurring)测量以适配所述模型，借此动态地跟踪甚至快速改变信号减损相关。在一个或更多示意性实施例中，本发明因此包括一种确定在产生RAKE组合加权和/或SIR估计中使用的接收信号减损相关的方法，其中该方法包括提供接收信号减损相关的模型，这种模型包括多个通过相应的模型拟合参数定标(scale)的减损项，以及响应于接收信号减损相关的循环测量适配每个模型拟合参数，以便接收信号减损相关的模型动态地跟踪变化的接收条件。 

在至少一个实施例中，示意性方法包括提供通过第一拟合参数定标的干扰减损项和通过第二拟合参数定标的噪声减损项以模型化接收信号减损相关，在一个或更多相继时间瞬间的每个瞬间上测量接收信号减损相关，并且在每个时间瞬间，通过适配第一和第二拟合参数的瞬时值拟合该模型成测量的接收信号减损相关，以及通过基于为其在每个时间瞬间计算的瞬时值更新第一和第二拟合参数保持该模型。 

实施一个或更多的这些示意性方法，在无线通信网络中使用的示意性无线通信终端包括无线电前端电路，例如无线电处理器，其被配置用于提供对应于一个或更多天线接收信号的一个或更多感兴趣的接收信号，以及RAKE接收机电路，其被配置用于通过RAKE处理一个或更多感兴趣的接收信号产生一个或更多RAKE组合信号。示意性RAKE接收机电路被配置用于通过提供用于感兴趣接收信号的接收信号减损相关模型计算RAKE组合加权和SIR估计，该模型包括通过第一拟合参数定标的干扰减损项和通过第二拟合参数定标的噪声减损项，在一个或更多相继时间瞬间的每个瞬间测量接收信号减损相关，并且在每个时间瞬间，通过适配第一和第二拟合参数的瞬时值拟合该模型成测量的接收信号减损相关，以及通过基于为其在每个时间瞬间计算的瞬时值更新第一和第二拟合参数保持该模型。 

当然，本发明包括在以下详细讨论中突出的其他特征和优点。本领域的普通技术人员将会在阅读以下讨论和观看附图时意识到其他的特征和优点。 

附图说明

图1是根据本发明对接收信号减损相关模型化的示意性方法的图示。 

图2是根据本发明对接收信号减损相关模型化的示意性方法的更详细的图示。 

图3是对接收信号减损相关模型化的另一个示意性实施例。 

图4是简化发送机和接收机的图示，其中接收机包括根据本发明一个或更多实施例的通用RAKE接收机电路。 

图5是图4的通用RAKE接收机电路的图示。 

图6是包括在图5电路中的示意性组合加权和SIR发生器的图示。 

图7是示意性无线通信网络的图示，其中移动终端包括根据本发明配置的接收机电路。 

具体实施方式

根据本发明的一个或更多示意性实施例，接收机，诸如无线通信网络中使用的移动终端的接收机电路，包括根据模型化的接收信号减损相关产生RAKE组合加权和SIR估计的通用RAKE接收机电路。正如在RAKE接收机领域中所公知的，从各个RAKE分支获得的输出信号能够包括交叉相关的“减损”。正如这里使用的，术语“减损”具有广泛的定义，其包括但不局限于以下的一个或更多项：自干扰和多用户干扰及噪声。对于有关示意性通用RAKE操作的其他背景，可以参考赋予的序列号为09/344899的共同未决和共同转让的美国专利申请。 

在通用RAKE体系结构中，这里表示为“G-RAKE”，在一个或更多这些减损项中用于组合RAKE分支输出的组合加权对交叉分支相关补偿，本发明提供使用基于模型的途径实现这种补偿的方法和设备。图1概括描绘了用于实现本发明基于模型的减损相关估计方法的示意性方法。在图1的上下文中，示意性模型包括一个或更多减损项，其可以包括结构化元素，例如特别定义的矩阵，每一项通过模型拟合参数定标。这里在下文中更详细地研究这种模型结构。 

在检查示例的处理逻辑中，可以看到，以提供接收信号减损相关的模型“开始”这种处理(步骤100)。本领域的普通技术人员将会理解在本文中的“提供”可以包括配置数字信号处理器(DSP)、微处理 器、或其他处理逻辑，以根据存储的计算机指令实现减损相关模型。利用可用的模型，示意性的接收机在相继的时间瞬间从接收信号测量估计减损相关，然后基于这些测量更新模型。在这种意义上，因此本发明提供直接从接收信号测量“获知”减损相关的自适应模型化方法。 

因此，如果到了进行这些测量和更新模型的时间(步骤102)，示意性的接收机逻辑测量接收信号减损相关-至少感兴趣的减损项(步骤104)，并计算模型的拟合参数的瞬时值(步骤106)。然后使用这些瞬时值更新模型的拟合参数，以便接收信号减损相关的模型跟踪变化的接收条件(步骤108)。 

详细参考示意性的模型，用于从无线电基站接收CDMA信号传输的移动终端的接收信号的减损相关矩阵R能够基于下式给出的理论表达式表示为某个参数的函数。 

$R=\frac{C}{N}\frac{E_t}{E_p}{R}_l+N_0{R}_{11},---\left(1\right)$

这里E_p是每单位时间的导频能量，E_t是每单位时间的基站总能量，N是扩展因子，C是定标因子，N₀是噪声因子，R_i是干扰相关矩阵，以及R_n是源于接收机滤波的自相关特性的热噪声相关矩阵。注意到R_I可以构造为干扰协方差矩阵以及R_n可以构造为噪声相关矩阵。这里使用的术语“协方差”和“相关”应该理解为可互换的除非特定段落的上下文明确区分这两种术语。当然了，本领域的普通技术人员将会理解协方差是具有零平均值的自相关的特殊情况。 

查看上述方程(1)，应该注意到接收机通常不能够明确地知道E_t/E_p和N₀。本发明的一个或更多示意性实施例通过使用信道系数和接收机脉冲形状信息，明确地确定模型的减损项(R_i和R_n)消除了这种问题。本领域的普通技术人员将会理解，给定的接收机能够利用其接收机滤波器脉冲形状的知识来配置，例如滤波器自相关函数，并且能够基于接收导频符号、训练数据、或接收机之前知道的其他信号保持信道系数估计，以便能够使用已知信号的接收表征传播信道。这里给出示意性的公式以按照信道系数和脉冲形状信息来计算R₁和Rn。因此，在示意性实施例中本发明提供减损相关模型，它包括通过第一模型拟合参数定标的干扰项，以及通过第二模型拟合参数定标的噪声项。使用这种方法，能够将减损相关R模型化为：

R＝αR_i+βR_n(2) 

这里， 

$R_l(d_1,d_2)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_l{g_q}^{*}\underset{m=-\∞,m\≠0}{\overset{m=\∞}{\mathrm{\Σ}}}{R}_p(d_1-m{T}_c-{\mathrm{\τ}}_l){R_p}^{*}(d_2-m{T}_c-{\mathrm{\τ}}_q),---\left(3\right)$

R_n(d₁，d₂)＝R_p(d₁-d₂) 

以及这里  $\left(\mathrm{\τ}\right)\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_l\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_l)$ (复数信道模型，导频信道)，R_p(T)是脉冲形状自相关函数，T_c是CDMA码片周期，以及d_k是第k个G-RAKE分支的延迟。注意到g值是对应于导频信道的信道系数，即直接从接收导频信道信号估计的信道系数。 

根据上述方程的基于模型的示意性减损估计方法包括一组基本步骤。首先，根据由在相继时间瞬间采取测量所估计的接收信号减损相关适配减损模型。在每个时间瞬间，该方法提供拟合参数α和β的瞬间估计，而第二步骤可以平滑这些估计以消除估计噪声和提供更好的接收机性能或者可以不平滑这些估计。 

在大量重复时间间隔，例如时隙，的每一个中执行根据上述信息的示意性方法，并且该方法包括： 

a.测量在当前时隙中接收信号的减损相关，即确定表示为矩阵

(时隙)的减损相关的粗略估计； 

b.计算每个时隙的模型项R_i(时隙)和R_n(时隙)； 

c.根据执行以下最小二乘法拟合确定用于时隙的瞬时模型拟合参数α_inst和β_inst， 

$\hat{R}\left(\mathrm{slot}\right)\≈{\mathrm{\α}}_{\mathrm{inst}}{R}_l\left(\mathrm{slot}\right)+{\mathrm{\β}}_{\mathrm{inst}}{R}_n\left(\mathrm{slot}\right);---\left(4\right)$

d.根据瞬时拟合参数更新模型拟合参数α和β，例如使用α_inst和β_inst更新α和β的滤波值；以及 

e.如下计算将要在产生RAKE组合加权和SIR估计用于当前时隙时使用的模型化减损相关

(时隙)， 

$\tilde{R}\left(\mathrm{slot}\right)=\mathrm{\α}{R}_l\left(\mathrm{slot}\right)+\mathrm{\β}{R}_n\left(\mathrm{slot}\right),---\left(5\right)$

注意到R_n(时隙)可以简单表示为R_n，因为热噪声特征典型不显著地从一个时隙到另一个时隙发生变化并且因此能够更慢速地更新。而且，本领域的普通技术人员应该理解在这里术语时隙被赋予广泛的结构，它能够表示任何时间周期，诸如在无线通信信号中有规律重复 的帧时间。再者，本领域的普通技术人员将会理解可以在不规则间隔和/或根据需要执行参数更新，诸如响应于在组合后降到低于规定门限下的SNR。 

根据上述示意性方法，基于模型的减损相关估计处理中的第一步骤基于产生粗略的-例如潜在有噪声的-基于接收信号的测量的接收信号减损相关估计。因此，该示意性的接收机被配置成在短期基础上(每个时隙，每个其他时隙等等)产生减损相关矩阵的测量。给定这种测量、信道的知识(系数g₁和延迟τ₁)、RAKE分支延迟d，那么除α_inst和β_inst之外，方程(4)中的每个量都是已知的。通过根据

R_i和R_n的列的堆叠以等效的形式重写方程(4)能够分离这些未知量，这产生了， 

$\left[\begin{array}{c}{\hat{r}}_1\\ {\hat{r}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\hat{r}}_K\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{r}_{I,1}& r_{n,1}\\ r_{I,2}& r_{n,2}\\ \·& \·\\ \·& \·\\ \·& \·\\ r_{I,K}& r_{n,K}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{inst}}\\ {\mathrm{\β}}_{\mathrm{inst}}\end{array}\right]---\left(6\right)$

这里

测量的减损相关矩阵

的第i列，r_I，i＝干扰相关矩阵R_I的第i列，以及r_n，i＝热噪声相关矩阵R_n的第i列。(由于零平均值，相关矩阵可以被理解成协方差矩阵)。 

如上所规定的，这个方程组能够经由最小二乘法求解。如下给出示意性的最小二乘法解答， 

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{inst}}\\ {\mathrm{\β}}_{\mathrm{inst}}\end{array}\right]={\left(A^{H}A\right)}^{-1}{A}^{H}p.---\left(7\right)$

这里 

$A=\left[\begin{array}{cc}{r}_{I,1}& r_{n,1}\\ r_{I,2}& r_{n,2}\\ \·& \·\\ \·& \·\\ \·& \·\\ r_{I,K}& r_{n,K}\end{array}\right].$ 和(8) 

这里 

$p=\left[\begin{array}{c}{\hat{r}}_1\\ {\hat{r}}_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\hat{r}}_K\end{array}\right].---\left(9\right)$

注意到需要将这种最小二乘法拟合应用于测量减损相关矩阵

的所有元素。例如，只有对角元素和第一非对角元素能够用于执行这种 拟合操作。通常，减损相关矩阵是厄密共轭(Hermitian)对称的，因此仅仅将会使用对角和上、下三角的之一。这种特性能够在全文中使用，以便只需要通过示意性的接收机计算和存储唯一的矩阵元素。而且，期望它可以限制所产生的瞬时模型拟合参数估计。例如，能够复位小于零的任何估计成零以及接收机能够被配置成然后对其他估计求解。 

在获得瞬时拟合参数值之后，示意性的接收机使用它们更新长期模型拟合参数。该示意性的接收机能够配置成具有基本上任意的低通滤波器以平滑瞬时拟合参数估计。以下给出一种有效的滤波器 

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{\α}\left(n\right)\\ \mathrm{\β}\left(n\right)\end{array}\right]=\mathrm{\λ}\left[\begin{array}{c}\mathrm{\α}(n-1)\\ \mathrm{\β}(n-1)\end{array}\right]+(1-\mathrm{\λ})\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{inst}}\\ {\mathrm{\β}}_{\mathrm{inst}}\end{array}\right],---\left(10\right)$

这里n表示当前时隙，并且0<λ≤1。 

图2阐述了在示意性处理逻辑中上述方法的操作，其中能够使用适当编程的DSP、微处理器等等在接收机中实现该处理逻辑。所示例的逻辑假设接收机被配置成给每个时隙诸如给WCDMA系统中的每个业务信道时隙提供一组组合加权，其中接收机在每个时隙期间在公共导频信道(C-PICH)信号上接收十(10)个导频信道符号。 

对于每个时隙接收机获得期望的(解扩)导频(CPICH)符号和RAKE分支延迟(步骤110)，并如下使用CPICH估计网络(net)和媒介信道系数(步骤112)。首先，仅对于对应于路径(信道延迟)的分支计算 

$\hat{h}=\frac{1}{10}\underset{l=0}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(i\right)s^{*}\left(i\right),---\left(11\right)$

这里包括网络信道系数，x(i)是对于符号索引i的对应于信道延迟的解扩CPICH符号的向量，s(i)是对于符号索引i的参考CPI CH符号。通常，还可以使用嵌入的导频符号或数据符号以及判定反馈。 

接下来，示意性接收机基于下式估计信道延迟的媒介系数， 

以及然后经由下式估计所有G-RAKE分支的网络信道系数

示意性接收机接下来计算测量的减损相关矩阵(步骤114)为， 

$\hat{R}=\frac{1}{9}\underset{i=0}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}(x\left(i\right)s^{*}\left(i\right)-\tilde{h}){(x\left(i\right)s^{*}\left(i\right)-\tilde{h})}^H;---\left(14\right)$

并且基于下式计算模型的减损相关项-干扰和噪声(步骤116)， 

$R_l(d_1,d_2)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{q=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\widehat{g_l}{\hat{g}}_q*\underset{m=\&infin;,m\&NotEqual;0}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_1-m{T}_c-{\mathrm{\&tau;}}_l)R_p*(d_2-m{T}_c-{\mathrm{\&tau;}}_q).---\left(15\right)$

R₁(d₁，d₂)＝R_p(d₁-d₂) 

注意到在实践中，可以截短无穷的求和。示意性接收机然后可选地使用以上给出的方程(7)计算模型拟合参数的瞬时值α_inst和β_inst(步骤118)。(应该明白对于干扰减损矩阵定标因子和噪声减损矩阵定标因子的其中之一或二者可以跳过平滑)。 

处理利用接收机使用以上方程(10)根据瞬时值更新模型拟合参数α和β继续(步骤120)。该接收机然后计算将要在产生RAKE组合加权中使用的模型化减损相关矩阵

(时隙)，以及使用上述步骤的结果计算用于当前时隙的SIR估计(步骤122)。该接收机然后能够计算G-RAKE接收机电路使用的SIR估计和RAKE组合加权，以便考虑到这些镜象之间的模型化减损相关执行不同信号镜象的组合(步骤124)。通常对于一系列相继时隙的每个时隙重复这些步骤(步骤126)。 

G-RAKE接收机使用

(时隙)和基本上通过以下计算形成组合加权： 

$w={\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right)\tilde{h}.---\left(16\right)$

能够使用迭代方法诸如Gauss-Seidel而不使用对矩阵求反。通过组合y表示的业务解扩值获得判定变量或符号估计，给出 

z＝w^Hy(17) 

G-RAKE接收机还使用

(时隙)和

基本上通过下式计算形成SIR估计： 

$\mathrm{SIR}={\tilde{h}}^H{\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}=\tilde{h}}^{H}w---\left(18\right)$

这里上标H表示厄密共轭转置。

关于减损相关模型的初始化，一种方法将使用RAKE解决方案进行初始化。这种方法包括设置α成0以及β成正值，诸如通过传统方式获得的1或噪声功率的估计。当然，其他形式的初始化也是有可能的并且可以根据需要使用。 

尽管给出了信道估计和参数拟合的特定方法，但是本发明并不局限于这些特定的方法。以下将描述第二实施例，它应用不同方法来进行信道估计和参数拟合。本实施例提供根据内插方法计算信道估计的示意性方法。以下方程中的求和界限假设WCDMA时隙，其中一根发送天线在每个业务时隙发送10个导频符号。 

利用第二实施例，设置媒介系数等于网络系数  $(\hat{g}=\tilde{h}).$ 对于所有分支计算网络系数作为时隙内时间的内插函数。具体而言，步骤112使用以下式子计算网络和媒介系数 

$\tilde{h}\left(m\right)=\left(\frac{7-m}{5}\right)\frac{1}{5}\underset{i=0}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(i\right)s^{*}\left(i\right)+\left(\frac{m-2}{5}\right)\frac{1}{5}\underset{i=5}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(i\right)s^{*}\left(i\right)---\left(19\right)$

两个求和项可以视为信道测量。随着这种时间变化的响应，当前时隙的测量的减损相关矩阵(步骤114)通过下式给出 

这里SF是业务数据的扩展因子。这里使用通过256/SF的定标以得到绝对减损电平。这里仅计算该矩阵的对角元素。 

注意到使用如以上给出的内插信道估计的效果是在给定间隔，例如WCDMA时隙上测量减损相关的信道估计能够变化以反映例如变化的衰落条件。这种方法与计算减损相关(例如，干扰协方差)作为在时隙上所获得一系列采样中的每个采样和对于整个时隙不变的信道估计值之差的替换方法相反。 

利用本实施例，我们可以在使用它之前可选地平滑测量的减损相关矩阵以执行用于减损相关模型的参数拟合。这种平滑能够利用指数拟合完成。能够将这认为是步骤114的一部分。一旦完成平滑，我们将对应于分支f的对角元素表示为

如果使用平滑，那么基本上拟合减损相关矩阵的平滑测量成减损相关的平滑模型。接下来，我们计算拟合参数。通过确定一个参数然后确定另一个参数，而不是使用LS联合拟合方法来简单地拟合(更新)模型。 

确定模型拟合参数的这种方法利用以下事实即β项基本上是噪声 功率，它可以根据以下给出的方法，使用测量减损相关矩阵

的对角元素而获得。尽管这些细节提供了具体的方法，但是范围广泛的方法应该最佳地理解为获得包括以第一成比例数量的噪声和干扰功率项的第一求和，然后减去包括噪声和干扰功率但是以不同于第一比例的比例的项的第二求和，以便从第一求和减去第二求和产生β的合理优良的估计。 

为了实现这，分割F表示的一组分支成两个子集：P和E。集合P对应于置于信号路径上的分支。集合E对应于置于信号路径延迟之外的“额外”分支。而且，我们使用|P|和|E|表示在这些子集中的分支数量。我们计算 

${\mathrm{\&beta;}}_{\mathrm{inst}}=(\underset{f\&Element;P}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{SF}\&times;\hat{r}\left(f\right))-\frac{(\left|p\right|-1)}{\left|E\right|}(\underset{f\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{SF}\&times;\hat{r}\left(f\right))---\left(21\right)$

利用本实施例，进行平滑以获得β是可选的-因此处理可以使用β_inst或它的平滑版本。 

现在，为了获得第二参数α，我们使用 

${\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{inst}}=\frac{\underset{f\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}(\hat{r}\left(f\right)-q\left({\mathrm{\&beta;}}_{\mathrm{inst}}\right)r_n\left(f\right))}{u\left(\underset{f\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{r}_I\left(f\right)\right)}---\left(22\right)$

这里分子是对应于测量协方差矩阵中分支f的元素和通过β的函数加权的模型化噪声相关矩阵中相应元素之差的函数。通过q给出的加权以期望的数量过度加重噪声并给问题解提供添加的稳定性量度。给出的加权越多，解也更加倾向于RAKE解。而且，分母给定为u，它是可选地在时间上平滑自变量的函数。理想情况下，这应该以与平滑测量的减损相关所相同的等级来平滑模型化的相关。 

映射函数q例如能够是如下给出的线性函数 

q(x)＝ax+b.(23) 

建议在范围[1，2]中选择a以及在范围[0，0.1]中选择b。较佳的选择是a＝2，b＝0。可选地，可以平滑α_inst以获得α。 

在WCDMA高速下行链路共享信道(HS-DSCH)的上下文中本发明的其他实施例可具有特定的优点。因此，图3示例了示意性的步骤140-156的处理逻辑，这些步骤大致对应于图2中给出的步骤，除这些操作考虑某些状态信息以外，例如步骤150-154基于以下详细说明的状 态特定的信息。 

利用HS-DSCH，WCDMA基站分配其功率的一部分给高速分组数据接入。例如，它可以分配功率的百分之七十给语音用户并一直向它们发送。功率的剩余百分之三十可以根据需要分配给HS-DSCH。即，当有分组要发送时，基站仅发送HS-DSCH信号。因此，基站通常以两种状态中的一种状态操作：当它发送语音业务和HS-DSCH业务时是全功率状态，以及当它不发送HS-DSCH业务时是减小功率状态。 

示意性的接收机能够配置成使用状态相关的减损相关模型信息。使用HS-DSCH服务的移动终端通常监控告知它基站处于哪种状态的控制信息。因此，移动终端能够确定哪种基于状态的信息用于减损相关模型的计算。 

在示意性的实施例中，减损相关模型能够基于以上给出的相同的两种减损项，即干扰项和噪声项，但是在两种状态之间模型拟合参数α是不同的。因此，移动终端能够保持两个独立的参数值α1和α2。当解调给定的时隙或特定的发送时间间隔(TTI)时，移动终端能够使用对应于基站状态的参数。 

因此，参考图3，当估计模型拟合参数时，使用瞬时值更新(平滑)对应于系统状态的相应模型拟合参数值。然后使用这种更新的值形成用于产生RAKE组合加权的模型

(时隙)。初始，能够估计单个值然后使用它初始化第二参数。当然，其他形式的初始化也是有可能的。类似地，对应于相邻基站的不同状态，移动终端可能希望保持β的多个值。考虑相邻基站的状态信息具有值，例如，在移动终端监控多个基站的情况下确定是否应该通过另一个基站服务该终端。 

对于不使用HS-DSCH服务的移动终端，若干选项是可用的。一种是简单地使用如通过图2的处理逻辑所示意的本发明的第一实施例。在基站操作的两种状态上能够平均模型拟合参数值。另一个选项是对于这些移动终端监控HS-DSCH控制信息，并使用状态信息以便例如根据图3的逻辑具有状态相关模型拟合参数。再一个选项是对于移动终端摸索地估计基站处于哪种状态并相应地保持多个模型拟合参数值。例如可以通过测量减损功率并且对它取门限以形成不同的状态来摸索地估计所述状态。 

利用上述示意性实施例，图4概括地示例了发送机10，例如无线网络基站，和接收机12，例如移动终端或其他无线通信设备。示意性 的发送机10使用扩频调制发送包括业务信号和导频信号的扩频信号。这些信号通过无线电信道并在接收机12的一个和更多天线被接收。因此，接收机12接收发送的信号加上噪声和干扰，无线电处理器14从被破坏的接收信号中产生接收信号采样r。尽管对于本领域的普通技术人员来说将会熟悉至少部分实施例中的无线电处理器14的细节，示意性的无线电处理器14包括滤波和转换电路，例如模数转换器，以便通过输入到G-RAKE处理器16的一系列数字化基带信号采样表示接收的信号。依次，处理器16解调接收的信号采样以产生软值或比特估计。这些估计被提供给一个或更多附加处理电路18用于进一步处理，诸如前向纠错(FEC)解码和转换成语音、文本或图形图像等等。本领域的普通技术人员将会意识到接收信号携带的特定信息类型和接收机12应用的特定处理步骤是其预定使用和类型的函数。处理器16还通过产生也是基于模型化减损的SIR估计以估计接收信号质量。 

图5示例了包括相关电路20、组合器电路22、分支安排电路24、以及组合加权和SIR估计发生电路26的示意性处理器16。在操作中，提供接收的采样给分支安排电路24，它确定在相关所述接收信号采样和业务扩展序列中使用什么延迟。在相关电路20中使用这些延迟以延迟接收信号采样流或相关电路20中各个RAKE分支使用的扩展码，以便根据各个分支安排产生业务相关值。还提供所述延迟给组合加权和SIR估计发生电路26，该电路计算用于组合来自相关电路20的RAKE分支输出信号的RAKE组合加权。它还计算SIR估计。在组合器22中使用组合加权来组合来自相关电路20的分支输出信号，产生组合值或软比特值。 

示意性的相关电路20包括多个相关单元，在这里也称为RAKE分支，能够使用相关码偏移或可调整的延迟元件，诸如缓冲器以相对于接收信号有期望相对时间偏移安排每个相关单元。在示意性的G-RAKE操作中，分支安排电路24控制相关电路20以便一个或更多RAKE分支与接收信号(路径上分支)中所选择的信号镜象的相对路径延迟进行时间对准，并且典型地，在路径之外布置一个或更多RAKE分支。处理器16能够被配置成动态地调整路径上和/或路径之外RAKE分支的对准以最大化从组合器电路22输出的RAKE组合信号的SNR。 

在这点上，G-RAKE处理器16在至少部分接收条件下，通过在产生RAKE组合加权过程中考虑RAKE分支之间接收信号减损相关的效果 提供与传统RAKE接收机相比改进的性能。当然，在本发明的上下文中，组合加权产生受益于模型化减损相关的使用。为此，图6示例了示意性的组合加权和SIR发生电路26，该电路被配置成根据基于模型的信号减损补偿的一个或更多示意性实施例产生RAKE组合加权。 

根据这种示例，电路26包括相关电路30、信道跟踪器电路32、SIR计算器33、组合加权计算电路34、减损相关估计电路36、结构化元素计算电路38、模型拟合参数计算电路40、以及模型化减损计算电路42。这后三个元件在功能上协作为可以以硬件和/或软件实现的“减损模型电路”。 

在操作中，提供所述接收的采样给相关电路30，该电路将接收采样和导频或其他参考信号扩展序列进行相关，并去除产生导频相关值的符号调制。信道跟踪器电路32接收这些导频相关并使用它们来估计或否则跟踪用于接收信号的信道系数。这些系数被提供给还接收导频相关的估计电路36。电路36被配置成通过从导频相关减去信道估计获得减损采样，即接收信号的减损测量，并进一步配置成通过将减损采样互相关以及自相关来计算减损相关测量。 

结构化元素计算电路38接收信道估计并使用它们构造对应于减损模型的减损项R₁和R_n的元素，在这里称之为结构化元素。提供减损相关测量，即矩阵以及结构化元素给模型拟合参数计算电路40，该电路使用它们形成模型拟合参数α和β。提供拟合参数和结构化元素给产生模型化减损相关矩阵

的模型化减损计算电路42。提供信道估计和模型化减损相关矩阵给加权计算电路34，该电路在RAKE组合来自相关电路20的分支输出信号中产生组合器电路22将要使用的组合加权。还提供信道估计和模型化减损相关矩阵给产生用于功率控制目的的SIR估计的SIR计算器33。 

在示意性的实施例中，确定在接收信号处理中使用的接收信号减损相关的接收机电路包括减损相关估计器36，其在示意性配置中测量用于感兴趣接收信号的接收信号减损相关，以及一个或更多减损模型化电路(例如，电路38、40和42)，这些电路在示意性配置中实现接收信号减损相关的模型，该模型包括通过相应模型拟合参数定标的一个或更多减损项。示意性的减损模型化电路进一步响应于如通过减损相关估计器提供的接收信号减损相关的循环测量，适配模型拟合参数的每个参数。正如所示例的，这种接收机电路可以包括在RAKE处理器 中或与RAKE处理器和/或SIR估计器相关，二者都可以在其操作中使用模型化接收信号减损相关。 

记住上述示意性的细节，本领域的普通技术人员将会意识到本发明广泛拟合典型具有某些估计误差的测量的接收信号减损相关成减损模型，包括成为结构化矩阵元素的定标求和的结构化格式。至今，已经示例了使用两个结构化矩阵，一个矩阵表示干扰项以及另一个表示噪声项。在蜂窝通信网络中操作的移动接收机的上下文中，干扰项可以表示自己小区的干扰以及噪声项可以表示白噪声和其他干扰。正如以下将所示的，能够将该模型扩展成包括通过相应模型拟合参数定标的另一个小区干扰项。 

通常，该方法能够通过包括对应于尤其是其他小区干扰的其他结构化元素扩展成包括其他模型项。在模型化一个附加基站中，方程(4)变成： 

$\hat{R}\&ap;\mathrm{\&alpha;}{R}_l+\mathrm{\&beta;}{R}_n+\mathrm{\&gamma;}{R}_0---\left(24\right)$

这里R₀对应于其他小区干扰。其他小区干扰的结构稍微不同于自己小区干扰的结构，如对于这种形式的干扰不存在正交码特性。结果，R₀的元素通过下式给出， 

$R_0(d_1,d_2)=\underset{l=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{q=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\tilde{g}}_l{{\tilde{g}}_q}^{*}\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_1-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l){R_p}^{*}(d_2-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_q).---\left(25\right)$

这里g项上的代字号指示它们是对应于从其他小区基站到该接收机的具有

个路径的信道的媒介信道系数。示意性接收机能够被配置成通过与其他小区基站的导频信号相关来估计这些项。还注意到在最后的求和中不排除m＝0。 

在上述方程(25)中，假设对应于从其他小区基站到该接收机的信道的媒介信道系数是估计的。在瞬时媒介信道系数不可用的情况下，通过任何数量的替换，包括以下示意性的替换能够形成R₀(d₁，d₂)。 

如果可以从搜索器获得对应于从其他小区基站到该接收机的信道的平均路径强度和延迟，那么能够将R₀(d₁，d₂)公式化为 

$R_0(d_1,d_2)=\underset{l=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}E\left[{\left|{\tilde{g}}_l\right|}^2\right]\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_1-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l){R_p}^{*}(d_2-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l).---\left(25a\right)$

如果路径搜索器只提供对应于主要回波的延迟，那么能够将R₀(d₁，d₂)公式化为

$R_0(d_1,d_2)=\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_1-m{\&CenterDot;T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_0){R_p}^{*}(d_2-m\&CenterDot;T_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_0).---\left(25b\right)$

在这种情况下，所述路径强度折算(fold)到γ中。 

扩展该方法到其他小区干扰的另一种方式是模型化其他小区干扰为已经通过发送脉冲整形滤波器的白噪声。这种方法不需要估计另一个基站的信道响应。所产生的R₀(d₁，d₂)简化为： 

R₀(d₁，d₂)＝R_q(d₁-d₂)，    (26) 

这里R_q(τ)是与其本身卷积的脉冲形状的自相关函数，并且有可能归一化以便零位延迟元素是一。 

注意到有可能使用这些不同方法的组合。在这种情况下，能够在方程(25)、(25a)、(25b)和(26)中将其他小区干扰的相关矩阵表示为R₀(d₁，d₂)的加权求和。 

当示意性的接收机处于两个或更多基站之间的软切换时，存在两个或更多感兴趣的接收信号，例如通过网络从不同无线电扇区或不同站点发送给接收机的业务信号。 

在这些情况下接收机分配一个RAKE分支集以提取一个信号以及另一RAKE分支集以提取另一个信号。这些分支集能够被独立地处理，直到涉及组合加权计算。因此，本发明能够独立地应用于每个分支集。 

在这些软切换情况中，接收机执行多个基站的信道估计。因此，接收机能够配置成在其减损模型中包括其他小区干扰，例如在模型的减损相关矩阵中包括其他小区干扰的影响。当计算用于第一基站信号的组合加权时，接收机将会将第二基站信号当作其他小区干扰。当计算用于第二基站信号的加权时，它将会把第一基站信号当作其他小区干扰。 

除软切换之外，另一种方式是当使用发送分集时接收机接收多个发送信号。在WCDMA中，存在基本上两种形式的发送分集。一种形式是开环或STTD，它使用Alamouti方法跨两根发送天线编码信息。另一种形式是闭环，它依赖于反馈，以便从两根天线发送的相同符号同步到达接收机。在任何一种情况下，在每个发送天线的时隙中仅有效存在5个导频符号而不是10个。因此，在方程11中求和将从0到4以及将通过 

代替 

对于方程19，我们能够利用： 

$\tilde{h}\left(m\right)=\left(\frac{3-m}{2.5}\right)\frac{1}{2}\underset{i=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(i\right)s^{*}\left(i\right)+\left(\frac{m-0.5}{2.5}\right)\frac{1}{3}\underset{i=2}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(i\right)s^{*}\left(i\right).---\left(27\right)$

而且，在任何情况下，类似于在多个基站情况中那样利用每根发送天线的项(参见(24))模型化减损相关矩阵。但是，在(25)中，应该排除m＝0项，正如在(15)中一样。对于有关这些和相关计算的其他示意性细节，可以参考共同未决和共同转让的题为“A METHOD ANDAPPARATUS FOR RECEIVED SIGNAL QUALITY ESTIMATION”的美国专利申请，它被赋予了美国序列号10/799322。该申请以此日期提交。 

一种方法是仅仅具有(24)形式的一个R矩阵。以下将给出如何使用这种矩阵的细节。注意到无论特定接收机是否正在使用发送分集都能够使用这种模型。因此，只要基站在两根天线上进行发送，那么就应该使用减损相关矩阵的这种扩展模型。对于STTD方法，成对地发送数据符号。在发送天线1，在第一符号周期发送符号1，而在第二符号周期发送符号2。在发送天线2，在第一符号周期发送符号2的负共轭，而在第二符号周期发送符号1的共轭。假设 是来自发送天线A的响应以及 

是来自发送天线B的响应。因此形成以下两个加权向量： 

$w_A={\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_A---\left(28\right)$

$w_B={\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_B.---\left(29\right)$

假设y₁和y₂是在第一和第二符号周期期间业务解扩值的向量。因此用于符号1和2的判定变量通过下式获得： 

$z_1=w_A^H{y}_1+{\left(w_B^H{y}_2\right)}^{*}---\left(30\right)$

$z_2=w_A^H{y}_2-{\left(w_B^H{y}_1\right)}^{*}.---\left(31\right)$

因此，将使用减损相关矩阵形成两个组合加权向量。能够使用下式估计SIR： 

$\mathrm{SIR}={{\tilde{h}}_A}^H{\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_A+{{\tilde{h}}_B}^H{\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_B={{\tilde{h}}_A}^H{w}_A+{{\tilde{h}}_B}^H{w}_B.---\left(32\right)$

因此，SIR将是两个SIR项的求和。对于闭环方法，使用相同扩展码从两根发送天线发送相同的符号。在一种闭环方法中，适配两个发送的相对相位。在另一种方法中，还改变相对幅度。为了简化，我们可以认为这是在一根天线上发送符号s以及在另一根天线上发送符号es，这里e是复数量。接收机将知道e或能够从发送获知它。根据两个导 频信道，接收机将估计两个响应

和

然后使用下式形成组合加权： 

$w={\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right)({\tilde{h}}_A+e{\tilde{h}}_B)={\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_{\mathrm{\&tau;}}---\left(33\right)$

使用下式来估计SIR： 

$\mathrm{SIR}={{\tilde{h}}_{\mathrm{\&tau;}}}^H{\tilde{R}}^{-1}\left(\mathrm{slot}\right){\tilde{h}}_{\mathrm{\&tau;}}={{\tilde{h}}_{\mathrm{\&tau;}}}^{H}w.---\left(34\right)$

通常，利用发送分集，我们有用于计算减损相关的大量选择。概括地说，可以根据分集情况以一种或多种方式来配置示意性的接收机。在对于每个发送分集信号存在独立的(RAKE)分支位置的情况下，我们可以使用具有独立拟合的独立减损相关模型。相反地，在对于所有发送分集信号来说分支位置相同的情况下，我们能够考虑所有发送分集信号通过添加元素给向量和矩阵来“堆叠”方程(6)。预组合用于发送分集信号1..n的减损相关测量

代表另一种方法。对于在发送分集信号之间只有部分分支位置相同的中间情况，所述示意性接收机能够被配置成使用基于每个发送分集信号使用的分支所形成的相关矩阵的子集。 

对于独立模型化的情况，示意性接收机对于每根发送天线独立地模型化减损相关。因此，使用发送天线1和2举例说明，对于天线1接收机将确定减损相关为  ${\hat{R}}_1={\mathrm{\&alpha;}}_1{R}_{I1}+{\mathrm{\&beta;}}_1{R}_n+{\mathrm{\&gamma;}}_1{R}_{I2},$ 对于天线2确定为  ${\hat{R}}_2={\mathrm{\&alpha;}}_2{R}_{I1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{R}_n+{\mathrm{\&gamma;}}_2{R}_{I2}.$ 使用每个天线模型可以特别有利，其中发送天线可相互地物理独立。进行必要的用于模型拟合所需的减损相关测量可以基于从不同的天线接收独立的导频信号。 

对于在不同天线之间只有分支位置部分重叠的情况，接收机可以基于减损相关矩阵的子集形成组合加权向量。例如，假设接收机分支位置0、1和2分配给发送天线1以及分支位置0、1和3分配给发送天线2，我们看到位置0和1在两个天线之间重叠但位置2和3不会重叠。在这种情况下，减损相关矩阵R将包括四列(0，1，2，3)和四行(0，1，2，3)，但是只有该矩阵的相应3×3子集将会用于每根天线以产生组合加权和SIR估计。 

如果接收机包括多根接收天线，那么能够将其配置用于分配一个或更多它的RAKE分支给一个接收天线信号，以及分配一个或更多剩余分支给每根其他的接收天线。换言之，示意性接收机能够分配其RAKE分支的子集给每根接收天线，并且能够配置成对于每根天线独立地执行信道估计。在这种情况下，能够如前所述处理减损相关测量，除部 分减损测量对应于不同接收天线之间的减损相关之外。 

类似地，整个信道估计包括对应于不同接收天线的信道估计集合。因此假设h₁和h₂分别表示用于第一和第二接收天线的网络信道响应。而且，假设R_i，j为在天线i和j支路上的分支之间的减损相关矩阵，即，R_i，j的第(m，n)元素是在i天线支路上RAKE分支m和在j天线支路上分支n的干扰相关。在这种情况下，RAKE组合加权仍能够被公式化为： 

w＝R^-1h，(35) 

这里  $h={[{h_1}^T,{h_2}^T]}^T,$ 以及  $R=\left[\begin{array}{cc}{R}_{11}& R_{12}\\ R_{21}& R_{22}\end{array}\right].$ 应该注意R₂₁＝R₁₂ ^H

能够使用至今讨论的方法估计来自相同天线支路(R₁₁和R₂₂)的分支之间的减损相关。来自不同天线支路的分支之间的减损相关能够如下进行估计。 

首先根据减损实现计算R₁₂的测量，该测量可表示为

根据以上信息，应该明白能够将R₁₂表示为自己小区干扰分量R_12,1和其他小区干扰分量R_12，0的加权求和。 

${\hat{R}}_{12}=\mathrm{\&alpha;}{R}_{12,I}+\mathrm{\&gamma;}{R}_{12,O}.---\left(36\right)$

加权因子α通过自己小区功率确定，而γ通过其他小区干扰功率确定，并且在某些情况下，还通过天线之间的相关确定。能够假设白噪声在天线之间是不相关的。应该注意到相同的α和γ出现在所有四个子矩阵中。当天线增益不同时，对于R₁₁和R₂₂来说它有助于具有不同的β值。 

根据网络响应和脉冲自相关能够如下计算R_12，1和R_12，0的第(i，j)个元素： 

$R_{12,I}(d_i,d_j)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{q=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{1,l}{g}_{2,q}^{*}\underset{m=-\&infin;,m\&NotEqual;0}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_i-m{T}_c-{\mathrm{\&tau;}}_l){R_p}^{*}(d_j-m{T}_c-{\mathrm{\&tau;}}_q)$ (37) 

$R_{12,O}(d_i,d_j)=\underset{l=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{q=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\tilde{g}}_{1,l}{\tilde{g}}_{2,q}^{*}\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_i-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l){R_p}^{*}(d_j-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_q)$

这里g_i，j是对应于从自己小区基站到接收机天线i的第1个路径的媒介信道系数，以及

是对应于从其他小区基站到接收机天线i的第1个路径的媒介信道系数。 

应该注意到在方程(37)中，假设对应于从其他小区基站到接收机的信道的媒介信道系数是估计的。在瞬时媒介信道系数不可用的情 况下，能够通过其他方式，诸如下列替换其中之一形成R_12，0(d_i，d_j)。 

如果可以从接收机中的搜索器电路获得对应于从其他小区基站到接收机的信道的信道的路径平均强度和延迟，那么能够将R_12，0(d_i，d_j)公式化为： 

$R_{12,O}(d_i,d_j)=\underset{l=0}{\overset{\tilde{L}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}E\left[{\left|{\tilde{g}}_{1,l}\right|}^2\right]\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_i-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l){R_p}^{*}(d_j-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_l).---\left(38\right)$

在这种情况下，天线之间的相关折成γ。 

如果路径搜索器只提供对应于主要回波的延迟，那么能够将R_12，0(d_i，d_j)公式化为： 

$R_{12,O}(d_i,d_j)=\underset{m=-\&infin;}{\overset{m=\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_p(d_i-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_0){R_p}^{*}(d_j-m{T}_c-{\widetilde{\mathrm{\&tau;}}}_0).---\left(39\right)$

在这种情况下，天线之间的相关和路径强度都折成γ。 

扩展减损模型以包括由于其他小区干扰产生的减损相关的另一种方式是模型化其他小区干扰为已经通过发送脉冲整形滤波器的白噪声。这种方法不需要估计另一个基站的信道响应。所产生的R_12，0(d_i，d_j)简单地为： 

R_12，0(d_i，d_j)＝R_q(d_i-d_j).(40) 

应该注意到有可能使用这些不同方法的组合。在这种情况下，其他小区干扰的相关矩阵能够表示为方程(37)、(38)、(39)和(40)中R_12，0(d_i，d_j)的加权求和。而且，如果分支延迟的间隔不比码片相距的四分之三更近，那么其他小区干扰协方差能够近似为R_12，0＝I。利用

R_12，1和R_12，0，能够使用最小二乘法求解未知的加权因子α和γ。优选地，一起使用

和

求解α、β、和γ。 

当然，这些多发送机和多天线的实施例仅代表可以根据本发明实践的许多可能变型的一部分。本领域的普通技术人员将意识到落入本发明范围内的其他特征和优点。基本上，本发明包括其中在RAKE组合加权产生中使用产生计算和性能优点的基于模型的方法来补偿接收信号减损相关的方法和设备。这些优点至少部分通过形成模型为通过模型拟合参数定标的一个或更多结构化元素而获得，这些参数允许基于根据测量的减损拟合该参数以在一个或更多相继时间瞬间的每个瞬间有效地适配模型。 

减损模型可以配置成考虑多个干扰源，诸如同小区和其他小区干扰，并且可以配置用于在来自蜂窝无线电环境中两个或更多无线电扇 区和/或基站的多个发送信号，和/或在从两个或更多接收天线获得的多个发送信号的情况下操作。图7提供了无线通信网络50的示意性图示，该网络可以配置为WCDMA无线蜂窝网络，如IS-95/IS2000无线蜂窝网络，或根据某些其他开放或专有的通信标准进行配置。 

网络50支持在表示为代表小区1、扇区1和小区2、扇区2等的C1、S1、C2、S2等的一个或更多无线电服务区域中操作的多个移动终端52(为了清楚只示出了一个终端)。本领域的普通技术人员将会理解，这里使用的术语“小区”和/或“扇区”应该给予广泛的结构，通常情况下，术语扇区应该理解成在给定载波频率处识别给定的无线电覆盖区域。因此，给定的小区可以具有对应于多个载波频率的多个重叠的无线电扇区。 

在任何情况下，网络50可通信地耦合移动终端52至一个或更多外部网络54，诸如公共交换电路网络(PSTN)、因特网或其他公共数据网络、基于ISDN的网络等等。这种耦合通过提供无线电链路给移动终端52，并对接到进而又链接到外部网络54的一个或更多核心网络(CN)58的无线电接入网络(RAN)56予以支持。本领域的普通技术人员将会理解，所采用的特定网络体系结构和使用的实体名称可根据所涉及的网络标准变化，但是这些变化与理解或解释本发明没有密切关系。而且，应该明白，可以简化示例的网络并且实际的网络实现有可能具有这里为了清楚起见没有示例的其他实体。 

无论如何，示意性的RAN56包括一个或更多基站系统，每个系统典型包括控制实体和一个或更多分布式无线电收发信机实体。在所述示例中，这些实体描述为一个基站控制器(BSC)60、和多个相关联的无线电基站(RBS)62，例如62-1、62-2和62-3。示例的移动终端52包括这里之前示例的示意性接收机12，它可以使用各种处理电路来实现，包括A/D转换器、滤波器、DSP或其他数字处理器、存储器等等。在至少一个示意性实施例中，移动终端52包括一个或更多DSP和/或专用集成电路(ASIC)、或其他可编程装置，以实现接收机12，它包括在图4、5和6中以示意性方式示例的G-RAKE处理器16。应该明白本发明功能的至少一部分因此能够实施为存储的微代码、固件、软件等形式的计算机指令。 

更一般而言，根据特定设计的要求，本发明能够以硬件、软件或基本上二者的任何组合来实现。实际上，本发明并不限制于以上讨论 或附图。相反，本发明仅通过以下权利要求书进行限定。 

Claims (56)

1.一种确定在接收信号处理中使用的接收信号减损相关的方法，该方法包括：

提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型；和

响应于接收信号减损相关的循环测量而适配每个模型拟合参数，

其中接收信号减损相关的循环测量包括根据内插的信道估计在一个或更多相继时间瞬间的每个时间瞬间测量接收信号减损相关以及调整被模型化用于接收导频信号和一个或更多被处理的接收信号之间的扩展因子差的减损相关。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：提供至少包括通过第一拟合参数定标的干扰减损项以及通过第二拟合参数定标的噪声减损项的模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，响应于接收信号减损相关的循环测量而适配每个模型拟合参数包括：通过适配第一和第二拟合参数的值以拟合该模型成测量的接收信号减损相关。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，响应于接收信号减损相关的循环测量而适配每个模型拟合参数还包括：为了拟合该模型，将模型拟合参数确定为瞬时拟合值或从相继确定的瞬时拟合值中获得的滤波值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，处理的接收信号包括宽带码分多址WCDMA信号，其中在对应于宽带码分多址WCDMA信号时隙的相继时间瞬间适配模型拟合参数。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括通过将第一拟合参数设置成零以及将第二拟合参数设置成正值来初始化所述模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，提供接收信号减损相关的模型包括下述各项中的一个：提供用于两个或两个以上被处理的接收信号的接收信号减损相关的组合模型，或提供用于两个或两个以上被处理的接收信号中每个信号的接收信号减损相关的模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，处理的接收信号包括无线通信网络信号，其中提供接收信号减损相关的模型包括提供具有通过第一拟合参数定标的两个或两个以上相同小区干扰减损项、通过第二拟合参数定标的噪声减损项、以及通过第三拟合参数定标的其他小区干扰减损项的模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，提供接收信号减损相关的模型包括提供通过第一模型拟合参数定标的干扰相关矩阵和通过第二模型拟合参数定标的噪声相关矩阵，其中从对应于一个或更多被处理的接收信号的信道估计中确定接收信号减损相关的模型中干扰相关矩阵的元素。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于循环测量而适配所述模型包括在重复时隙的每个时隙上计算多个信道估计，从信道估计中测量减损相关，以及根据测量的减损相关对每个时隙计算更新的模型拟合参数。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，从信道估计中测量减损相关包括跨每个时隙改变信道估计以便跨该时隙进行的对减损相关的测量反映变化的衰落条件。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，跨每个时隙改变信道估计包括跨该时隙内插信道测量。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，为了处理接收的宽带码分多址WCDMA信号，内插信道估计基于对于非发送分集接收在每个时隙接收的导频符号的第一数量，以及基于对于发送分集接收在每个时隙接收的导频符号的第二数量。

14.根据权利要求10所述的方法，其中，计算用于每个时隙的第二模型拟合参数包括：对通过测量接收信号的减损相关获得的测量减损相关矩阵的第一成比例数量的对角元素进行求和以便获得第一求和，并且对通过测量接收信号的减损相关获得的测量减损相关矩阵的与第一成比例数量不同的成比例数量的对角元素进行求和以便获得第二求和，以及从第一求和中减去第二求和以获得噪声功率的估计。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，对通过测量接收信号的减损相关获得的测量减损相关矩阵的第一成比例数量的对角元素进行求和以便获得第一求和并且对通过测量接收信号的减损相关获得的测量减损相关矩阵的与第一成比例数量不同的成比例数量的对角元素进行求和以便获得第二求和以及从第一求和中减去第二求和以获得噪声功率的估计包括：对对应于与接收信号中所选择的信号镜像的路径延迟进行时间对准的RAKE分支的主对角元素求和并减去通过对对应于未与接收信号中所选择的信号镜像的路径延迟进行时间对准的RAKE分支的主对角元素求和确定的第二值。

16.根据权利要求14所述的方法，其中，计算用于每个时隙的第一模型拟合参数包括对测量的减损相关和通过第二模型拟合参数的函数定标的模型化减损相关之间的差求和。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，对测量的减损相关和通过第二模型拟合参数的函数定标的模型化减损相关之间的差求和包括：对测量的减损相关矩阵和包括在模型中的模型化减损相关矩阵的对角元素之间的差求和。

18.根据权利要求16所述的方法，还包括设置第二模型拟合参数的定标以加重模型化噪声分量。

19.根据权利要求10所述的方法，其中，基于测量的减损相关对每个时隙计算更新的模型拟合参数包括：执行模型拟合参数的最小二乘法拟合以使模型化干扰相关矩阵和噪声相关矩阵的加权求和基本上匹配测量的减损相关。

20.根据权利要求1所述的方法，还包括保持一个或多个模型拟合参数的不同状态值，以便相应减损项的定标是状态相关的。

21.根据权利要求20所述的方法，其中，所述模型包括通过第一模型拟合参数定标的干扰减损项，其中处理的接收信号包括从具有第一状态和非激活状态的宽带码分多址WCDMA基站发送的宽带码分多址WCDMA信号，在该第一状态中，该基站激活发送高速下行链路共享信道HS-DSCH信号，在该非激活状态中，该基站不激活发送高速下行链路共享信道HS-DSCH信号，其中保持一个或更多模型拟合参数的不同状态值包括保持对应于高速下行链路共享信道HS-DSCH信号的激活和不激活状态的第一模型拟合参数的第一和第二状态值。

22.根据权利要求21所述的方法，还包括基于来自基站的接收控制信息之一选择用于第一模型拟合参数的其中一个状态值，或估计基站状态。

23.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：模型化接收信号减损相关作为通过第一模型拟合参数定标的第一干扰协方差矩阵、通过第二模型拟合参数定标的第二干扰协方差矩阵、以及通过第三模型拟合参数定标的噪声协方差矩阵。

24.根据权利要求23所述的方法，还包括提供第一被处理的接收信号的第一模型，和提供第二被处理的接收信号的第二模型，其中第一和第二被处理的接收信号包括分别从第一和第二基站发送机发送的软切换业务信号，还包括分别使用来自第一模型的第一和第二拟合参数作为第二模型中的第二和第一拟合参数。

25.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：保持两个或两个以上被处理的接收信号的组合模型之一，或保持用于两个或两个以上被处理的接收信号中的每个信号的独立模型。

26.根据权利要求1所述的方法，还包括使用来自所述模型的模型化信号减损相关以便为对应于该模型的接收信号RAKE组合解扩值产生至少一个RAKE组合加权，或产生接收信号的信号质量估计。

27.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：提供对应于与作为被处理的信号接收的两个或两个以上发送分集信号相关的减损相关的组合模型。

28.根据权利要求27所述的方法，其中，提供组合模型包括：在组合减损相关矩阵中包括每个被处理的接收信号的减损相关测量，以及对与每个被处理的信号相关的模型拟合参数求解。

29.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于接收信号减损相关的循环测量而适配每个模型拟合参数包括：根据被处理的接收信号的当前信道估计和路径延迟在相继时间瞬间更新模型的减损项，并计算更新的模型拟合参数以拟合更新的减损项为当前测量的接收信号减损。

30.根据权利要求29所述的方法，其中，所述模型包括干扰减损项，该干扰减损项包括根据当前信道估计、当前RAKE分支延迟以及当前接收信号路径延迟在每个时间瞬间更新的干扰协方差矩阵。

31.根据权利要求30所述的方法，其中，所述模型还包括噪声减损项，该噪声减损项包括根据接收信号滤波脉冲的自相关函数以及当前RAKE分支延迟在一个或更多时间瞬间上更新的噪声协方差矩阵。

32.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：为一个或更多被处理的接收信号中的每个信号保留减损项。

33.根据权利要求1所述的方法，其中，提供包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项的接收信号减损相关的模型包括：根据两个不同接收天线的值计算多个减损项中的至少一项。

34.一种确定在接收信号处理中使用的接收信号减损相关的接收机电路，该接收机电路包括：

减损相关估计器，被配置成测量被处理的接收信号的接收信号减损相关；和

一个或更多减损模型化电路，被配置成实现接收信号减损相关的模型，该模型包括通过相应模型拟合参数定标的多个减损项，并且响应于该减损相关估计器提供的接收信号减损相关的循环测量而适配每个模型拟合参数，

其中接收信号减损相关的循环测量包括根据内插的信道估计在一个或更多相继时间瞬间的每个时间瞬间测量接收信号减损相关以及调整被模型化用于接收导频信号和一个或更多被处理的接收信号之间的扩展因子差的减损相关。

35.根据权利要求34所述的接收机电路，其中，所述接收机电路还包括RAKE组合加权发生器，被配置成至少部分基于接收信号减损相关的模型，产生用于被处理的接收信号的RAKE组合解扩采样的RAKE组合加权。

36.根据权利要求34所述接收机电路，其中，所述接收机电路还包括信号干扰比SIR估计电路，被配置成至少部分地基于接收信号减损相关的模型估计被处理的接收信号的信号干扰比SIR。

37.一种在无线通信网络中使用的无线通信终端，包括：

无线电前端电路，被配置成提供对应于一个或更多天线接收的信号的一个或更多被处理的接收信号；以及

接收机电路，被配置成通过RAKE处理所述一个或更多被处理的接收信号来产生一个或更多RAKE组合信号；

所述接收机电路被配置成通过以下步骤来计算RAKE组合加权：

提供被处理的接收信号的接收信号减损模型，该模型包括通过第一拟合参数定标的干扰减损项以及通过第二拟合参数定标的噪声减损项；和

在一个或更多相继时间瞬间的每个时间瞬间测量接收信号减损相关，以及在每个时间瞬间适配第一和第二拟合参数的值以拟合该模型为测量的接收信号减损相关，

其中每个相继时间瞬间包括定义的时隙，其中所述接收机电路被配置成对于每个时隙根据确定在时隙上产生的多个解扩值的每个值和随着时隙而改变以反映变化的衰落条件的信道估计之差，来测量接收信号减损相关。

38.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成根据被处理的接收信号的当前信道估计和路径延迟在每个时间瞬间更新所述模型，以便计算第一和第二拟合参数的瞬时值以拟合当前干扰减损和噪声减损项为测量的接收信号减损相关。

39.根据权利要求38所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成通过适配第一和第二拟合参数的瞬时值以拟合所述模型为测量的接收信号减损相关包括：使用最小二乘法估计LSE处理拟合当前干扰减损和噪声减损项为测量的接收信号减损相关。

40.根据权利要求38所述的终端，其中，所述干扰减损项包括根据当前信道估计、当前RAKE分支延迟和当前接收信号路径延迟在每个时间瞬间更新的干扰协方差矩阵。

41.根据权利要求38所述的终端，其中，所述噪声减损项包括根据接收信号滤波脉冲的自相关函数以及当前RAKE分支延迟在一个或更多时间瞬间更新的噪声协方差矩阵。

42.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成将接收信号减损相关模型化为通过第一拟合参数定标的干扰协方差矩阵以及通过第二拟合参数定标的噪声协方差矩阵。

43.根据权利要求37所述的终端，所述接收机电路被配置成通过将第一拟合参数设置成零以及将第二拟合参数设置成正值来初始化所述模型。

44.根据权利要求43所述的终端，其中，所述接收机电路通过将第二拟合参数设置成接收噪声功率的估计来将它设置成正值。

45.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成提供用于一个或更多被处理的发送信号中每个信号的模型。

46.根据权利要求45所述的终端，其中，对应于两根或两根以上发送天线中每一个各自的值获得解扩值，其中所述接收机电路被配置成提供用于对应于每根发送天线的解扩值集合的模型项。

47.根据权利要求37所述的终端，其中，所述终端包括被配置成从宽带码分多址WCDMA基站接收信号的宽带码分多址WCDMA终端，并且所述接收机电路被配置成保持第一拟合参数的第一值，该值对应于通过宽带码分多址WCDMA基站进行的共享下行链路信道传输的激活状态，以及保持第一拟合参数的第二值，该值对应于通过宽带码分多址WCDMA基站进行的共享下行链路信道传输的不激活状态。

48.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成保持第一和第二拟合参数的其中之一或二者的多个值，它们对应于在发送该终端接收的信号的一个或更多无线电基站处的不同发送条件。

49.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成根据所述模型计算信号干扰比SIR。

50.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成适配第一和第二拟合参数的值以根据将第二拟合参数估计为噪声功率值从而拟合所述模型成测量的接收信号减损相关，并基于从作为所计算的第二拟合参数的函数的所测量的接收信号减损相关中去除噪声减损项来计算第一拟合参数。

51.根据权利要求50所述的终端，其中，从作为所计算的第二拟合参数的函数的所测量的接收信号减损相关中去除噪声减损项包括：应用映射函数到第二拟合参数以给予噪声功率期望的加权，和从测量的接收信号减损相关中减去加权的噪声功率。

52.根据权利要求37所述的终端，其中，所述接收机电路被配置成适配第一拟合参数和第二拟合参数的值以便根据拟合该模型为测量的接收信号减损相关的最小二乘法来拟合该模型为测量的接收信号减损相关。

53.一种接收信号处理的方法，包括：

在每个相继的时隙期间接收一个或更多被处理的信号；

在每个时隙上产生信道估计；

根据所述信道估计测量一个或更多被处理的信号的减损相关；

根据测量的减损相关通过下列方式来更新多个减损相关模型项的每个项：

响应于减损相关的循环测量来适配每个模型拟合参数，其中减损相关模型包括通过相应的模型拟合参数定标的多个减损项，并且响应于减损相关的循环测量来适配每个模型拟合参数包括在重复时隙的每个时隙上计算多个信道估计，从信道估计中测量减损相关，根据测量的减损相关对每个时隙计算更新的模型拟合参数；以及

在每个时隙中产生至少一个RAKE组合加权，用于组合一个或更多被处理的信号的解扩值，和一个或更多被处理的信号的信号质量测量，

其中每个相继的时隙周期包括定义的时隙，其中对于每个时隙根据确定在时隙上产生的多个解扩值的每个值和随着时隙而改变以反映变化的衰落条件的信道估计之差来测量接收信号减损相关。

54.根据权利要求53所述的方法，其中，根据测量的减损相关更新多个减损相关模型项的每个减损相关模型项包括：通过更新第一模型拟合参数来更新模型化的干扰相关矩阵，以及通过更新第二模型拟合参数来更新模型化的噪声相关矩阵，其中减损相关模型包括通过第一模型拟合参数定标的模型化的干扰相关矩阵和通过第二模型拟合参数定标的模型化的噪声相关矩阵。

55.根据权利要求54所述的方法，其中，通过更新第一模型拟合参数来更新模型化的干扰相关矩阵以及通过更新第二模型拟合参数来更新模型化的噪声相关矩阵包括：通过估计噪声功率计算第二模型拟合参数，以及通过从代表测量减损相关的测量减损相关矩阵中的元素中减去使用第二模型拟合参数的噪声减损项来计算第一模型拟合参数。

56.根据权利要求55所述的方法，其中，通过从代表测量减损相关的测量减损相关矩阵中的元素中减去使用第二模型拟合参数的噪声减损项来计算第一模型拟合参数包括：将映射函数应用于第二模型拟合参数以给予噪声功率期望的加权，并且从测量的接收信号减损相关中减去加权的噪声功率。

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