CN101057469A - 用于扩频下行链路信道均衡的基于迭代和Turbo的方法和设备 - Google Patents

Abstract

提供用于接收和处理从扩频下行链路信道接收到的信号的系统、终端、接收机和方法。该方法包括接收来自扩频下行链路信道的信号，根据迭代处理生成发送的码片序列的估计。在这点上，迭代处理包括计算例如发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差的统计信息，其中基于与发送的码片序列的先前迭代关联的软比特和软符号中的一个而选择性地计算该统计信息。接着基于统计信息生成码片序列的当前迭代的估计。

Description

用于扩频下行链路信道均衡的基于迭代和Turbo的方法和设备

技术领域

本发明一般地涉及接收扩频信号的扩频接收机和方法，并且更具体地，涉及用于在执行码分多址(CDMA)下行链路信道的均衡的码分多址下行链路接收机和方法中使用的信道均衡器。

背景技术

在设计和实现数据传输系统中的中心问题是同时传输和接收来自几个同时存在的用户的信号，使得相互间的信号干扰尽可能的小。因为这个以及使用的传输容量，已经使用了各种传输协议和多个接入方法，尤其在移动电话业务中最常见的是FDMA(频分多址)和TDMA(时分多址)，以及最近的CDMA(码分多址)。

在各种传输协议中，除了先前使用的FDMA和TDMA之外，CDMA是基于扩频技术的多址方法，并且最近已经被投入使用在蜂窝无线系统中。在这点上，CDMA具有超出现有技术的许多优势，例如频率规划的简化以及频谱效率。

在CDMA方法中，用户的窄带数据信号与具有比数据信号更宽频带的扩频码相乘而获得相对较宽的频带。在已知测试系统中使用的带宽例如包括1.25MHz、10MHz和25MHz。该乘法将数据信号扩展在将被使用的整个频带上。所有的用户在相同的频带上同时发送。在基站和移动台之间的每个连接上使用不同的扩频码，在接收机中可以基于用户的扩频码来将用户的信号进行相互区分。如果可能，扩频码可以相互正交的方式进行选择，即它们彼此是不相关的。

在常规实现的CDMA接收机中的相关器是与期望的信号同步的，它们基于扩频码来识别该期望的信号。在接收机中，通过将数据信号与在发送步骤中使用的相同的扩频码相乘而将数据信号恢复到初始的频带。理想地，已经与某个其他的扩频码相乘的信号不相关并且没有被恢复到窄带。相对于期望的信号，它们因此表现为噪声。目标是从多个干扰信号中检测出期望用户的信号。事实上，扩频码执行某种程度上的相关，并且其他用户的信号通过将接收的信号失真而使检测期望的信号更为困难。这种由用户相互之间造成的干扰被称为多址干扰。

当一个或几个用户以比其他用户明显大的信号强度进行发送时，这种情况尤其有问题。使用更大信号强度的这些用户明显干扰了其他用户的连接。这种情形称为远近问题，并且例如当一个或几个用户位于基站旁边而一些用户离的更远些时该问题可发生在蜂窝无线系统中，因此在基站接收机中，位于更近些的用户将覆盖其他用户的信号，除非系统的功率控制算法很快并且有效。

信号的可靠接收是成问题的，尤其在异步系统中，即，尤其在其中用户相互之间的信号不同步的系统中，因为用户的符号受其他用户的几个符号的干扰。在常规的接收机中，与扩频码匹配的滤波器和滑动相关器都可用作检测器，二者在远近情形中不能很好的发挥作用。在已知的方法中，最佳的结果由解相关检测器来提供，该检测器通过将接收到的信号与使用的扩频码的互相关矩阵相乘而从接收到的信号中消除了多址干扰。在R.Lupas和S.Verdu的“LinearMultiuser Detector for Synchronous Code-Division Multiple-AccessChannels”35 IEEE Trans.Info.Theory 123-136(1989年1月)以及R.Lupas和S.Verdu的Near-Far Resistance of Multiuser Detectors inAsynchronous Channels，38 IEEE Trans，on Comm.496-508(1990年4月)中更为详细地描述了这种解相关检测器。然而，这些方法还包括许多操作，例如矩阵转置操作，并且需要高的计算能力，当传输信道的质量和用户的数目不断地变化时，尤其需要高的计算能力，如同例如在蜂窝无线系统中。

信道均衡是在频率选择性CDMA下行链路中改进下行链路接收机性能的一个有希望的手段。当前的研究包括两种类型的线性均衡，即非自适应线性均衡和自适应线性均衡。非自适应线性均衡器通常假设信道的“分段(piece-wise)”平稳性并且根据例如LMMSE(最小均方误差)或迫零的某个优化准则来设计均衡器，而这通常导致通过矩阵转置来求解系统的线性方程。这在计算方面是昂贵的，尤其当信道的相干时间很短的并且必须频繁地更新均衡器。另一方面，自适应算法通过随机梯度算法来求解类似的LMMSE或迫零优化问题并且避免直接的矩阵转置。尽管在计算方面更为可管理，但因为收敛特性和性能取决于例如步长的参数的选择，所以自适应算法具有较差的鲁棒性。

现有技术依然需要具有鲁棒性并且不消耗大量计算功率的均衡过程。

发明内容

根据上述的背景，本发明的实施方式提供处理从扩频下行链路信道接收到的信号的改进的系统、终端、接收机和方法。本发明的实施方式的接收机(称为“turbo/迭代”接收机)获得了终端的复杂度和性能之间的期望折衷，因此本发明的实施方式的系统获得了终端的复杂度和性能的期望折衷。为了获得这种期望的折衷，turbo/迭代接收机能够选择性地利用软比特(turbo)反馈或软符号(迭代)反馈进行操作。接着该反馈可提供给滤波器，其中针对发送的码片序列的迭代而更新该滤波器。为了减轻误差传播的影响，基于来自一次迭代的反馈计算的统计信息可以被并入到下一次迭代中的滤波器的重新计算中。因此相比较于常规的、非迭代的LMMSE均衡器，turbo/迭代接收机能够获得显著的性能提升。在各种实例中，在3到4次迭代后，本发明的实施方式的turbo/迭代接收机的性能在匹配滤波器边界的1dB理论极限内。

根据本发明的一个实施方式，提供一种用于处理从扩频下行链路信道接收到的信号的方法。该方法包括：接收来自扩频下行链路信道的信号，以及根据迭代处理生成发送的码片序列的估计。在这点上，迭代处理包括计算针对所发送的码片序列的先前迭代的统计信息，例如均值和协方差，可基于与发送的码片序列的先前迭代相关联的软比特和软符号中的一个选择性地计算统计信息。然后基于该统计信息生成例如条件无偏估计的码片序列的当前迭代的估计。

可以以多个不同的方式计算均值和协方差。例如，可基于发送的码片序列的先前迭代的码片级均值和协方差计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差。在这样的实例中，基于先前迭代的符号级均值和协方差计算码片级均值和协方差。

在更为具体的例子中，可根据下式来计算先前迭代的均值 d_i ^u-1：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

同样的，可根据下式来计算先前迭代的协方差c_i ^u-1：

$c_i^{u-1}=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]$

在上式中，i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

可基于扩频通信的类型(例如，CDMA、1X-EVDV、HSDPA等)选择性地计算统计信息，根据该种类型的扩频通信从下行信道链路接收信号。另外，如果期望，可基于从下行链路信道接收到的信号的调制(例如，QPSK、QAM等)选择性地计算统计信息。

根据本发明的其他方式，提供用于接收来自扩频下行链路信道的信号的系统、终端和接收机。因此本发明的实施方式提供用于接收和处理来自扩频下行链路信道的信号的改进的系统、终端、接收机和方法以及计算机程序产品。本发明的实施方式可通过选择性地利用软比特(turbo)反馈或软符号(迭代)反馈操作来处理信号。接着该反馈可提供给滤波器，针对发送的码片序列的迭代而更新滤波器。因此本发明的实施方式获得在处理来自扩频下行链路信道中的复杂度和性能之间的期望的折衷。这样，本发明的实施方式的系统、终端、接收机和方法解决了由现有技术确定的问题并提供额外的优势。

附图说明

已经在一般意义上描述了本发明，现在将针对附图做出参考，这些附图不必按比例绘制，并且其中：

图1是根据本发明的一个实施方式的包括终端的无线通信系统的示意性框图；

图2是图1的无线通信系统的示意性功能框图，该系统包括单输入多输出(SIMO)信道、多路SIMO信道和SIMO接收机；

图3是常规的终端接收机的检测/解码块的示意性框图；

图4是根据本发明的一个实施方式的turbo/迭代终端接收机的检测/解码块的示意性框图；

图5是根据本发明的一个实施方式的用于通信系统操作的功率分布的条形图，其中通信系统的小区包括两个话音用户(终端)；

图6和图7是分别示出在仿真的1X-EVDV系统中利用软符号(迭代)反馈和软比特(turbo)反馈进行操作的本发明的一个实施方式的turbo/迭代接收机的性能的示图，其中接收机接收QPSK32调制信号；

图8和图9是分别示出在仿真的1X-EVDV系统中利用软符号(迭代)反馈和软比特(turbo)反馈进行操作的本发明的一个实施方式的turbo/迭代接收机的性能的示图，其中接收机接收QAM65调制信号；

图10是示出在仿真的1X-EVDV系统中利用软符号(迭代)反馈和偏差码片重新估计进行操作的本发明的一个实施方式的turbo/迭代接收机的性能的示图，其中接收机接收QAM65调制信号；

图11和图12是分别示出在仿真的1X-EVDV系统中不利用和利用软符号(迭代)反馈进行操作的本发明的一个实施方式的turbo/迭代接收机的性能的示图，其中接收机接收QAM102调制信号；以及

图13、14和15是分别示出在仿真的1X-EVDO系统中利用软符号(迭代)反馈进行操作的本发明的一个实施方式的turbo/迭代接收机的性能的示图，其中接收机在不同的调制和编码方案(MCS)下接收信号。

具体实施方式

下面将参考附图对本发明进行更为全面的描述，在这些附图中示出了本发明的优选实施方式。然而，本发明可以许多种不同的形式实施并且不应该被认为限于这里所阐明的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本公开是透彻和完整的，并且向本领域技术人员全面传达本发明的范围。贯穿全文，相同的编号代表相同的元件。

参考图1，提供将从本发明获益的包括终端12的一种类型的无线通信系统10。如下所解释的，终端可包括移动电话。然而，应该理解这样的移动终端仅仅是将从本发明获益的一种类型终端的示例，并且因此不应该用来限制本发明的范围。尽管为了示例的目的，示出终端的几个实施方式并且将在下文中描述，但其他类型的终端，例如便携式数字助理(PDA)、寻呼机、膝上型计算机以及其他类型的语音和文本通信系统可轻易地使用本发明。此外，将主要结合移动通信应用来描述本发明的系统和方法。然而，应该理解，可以结合在移动通信领域内和移动通信领域外的各种其他的应用来使用本发明的系统和方法。

通信系统10通过在例如基站(BS)14和终端12的两个通信台之间形成的无线链路为这两个通信台之间提供无线通信。终端被配置成接收和发送信号以与多个基站通信，这些基站包括示出的基站。通信系统可以被配置成根据多个不同类型的扩频通信中的一个或多个进行操作，或更特别地，根据多个不同种类型的扩频通信协议中的一个或多个协议进行操作。更特别地，通信系统可以被配置成根据多个1G、2G、2.5G和/或3G通信协议等中的任意一个进行操作。例如，通信系统可以被配置成根据2G无线通信协议IS-95(CDMA)和/或cdma2000进行操作。另外，例如，通信系统可以被配置成根据例如使用宽带码分多址(WCDMA)无线接入技术的通用移动电话系统(UMTS)的3G无线通信协议进行操作。另外，例如，通信系统可以被配置成根据例如1X-EVDO(TIA/EIA/IS-856)和/或1X-EVDV的增强3G无线通信协议进行操作。应该理解本发明的实施方式的操作还类似可在其他类型的无线和其他类型的通信系统中。因此，尽管下面的描述可结合上述的无线通信系统描述本发明的实施方式的操作，但在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可类似地结合任意各种其他类型的无线通信协议来描述本发明的实施方式的操作。

基站14耦合到基站控制器(BSC)16。并且接着基站控制器耦合到移动交换中心(MSC)18。MSC耦合到网络骨干，这里是耦合到PSTN(公共交换电话网络)20。接着，通信节点(CN)22耦合到PSTN。可通过PSTN、MSC、BSC和基站形成通信节点和终端12之间的通信通路，以及在基站和终端之间形成无线链路。由此，可在CN和终端之间形成语音数据和非语音数据的通信。在示出的示例性实现中，基站定义小区，并且多个小区站点位于整个地理区域空间上分开的位置处以定义多个小区，在任意一个小区中，终端能够与其进行通信的相关基站进行无线通信。

如图所示，除一个或多个天线24以外，本发明的一个实施方式的终端12可包括发射机26、接收机28和控制器30或分别提供信号给发射机和从接收机接收信号的其他处理器。这些信号包括根据无线通信系统的通信协议的信令信息以及还有用户语音和/或用户生成数据。在这点上，终端能够根据多个不同无线通信协议中的一个或多个进行通信，例如上面所指示的无线通信协议。尽管没有示出，但终端还能够根据一个或多个有线和/或无线组网技术进行通信。更特别地，例如，终端能够根据局域网(LAN)、城域网(MAN)和/或广域网(WAN)(例如，因特网)的有线组网技术进行通信。另外地或可选地，例如，终端能够根据包括例如IEEE802.11的无线LAN(WLAN)技术和/或例如IEEE802.16的WiMAX技术等的无线组网技术进行通信。

将理解到控制器30包括实现终端12的音频和逻辑功能所需的电路。例如，控制器可由数字信号处理器器件、微处理器器件和/或各种模数转换器、数模转换器以及其他的支持电路构成。根据它们相应的能力，终端的控制和信号处理功能分配在这些器件之间。控制器可附加地包括内部话音编码器(VC)30a，并且可包括内部的数据调制解调器(DM)30b。另外，控制器可包括操作一个或多个软件应用的功能，这些软件应用可存储在存储器中(下面将描述到)。

终端12还包括用户接口，该用户接口包括常规的耳机或扬声器32、振铃器34、麦克风36、显示器38和用户输入接口，所有的这些都耦合到控制器18。允许终端接收数据的用户输入接口可包括允许终端接收数据的任意多个设备，例如小键盘40、触摸显示器(未示出)或其他输入设备。在包括小键盘的实施方式中，小键盘包括常规数字(0-9)和相关键(#、*)和用于操作终端的其他键。尽管没有示出，终端可包括用于共享和/或获取数据的一个或多个装置(未示出)。

此外，终端12可包括存储器，例如订户身份模块(SIM)42、可移动用户身份模块(R-UIM)等，该存储器通常存储涉及移动订户的信息元素。除了SIM以外，终端可包括其他可移动和/或固定存储器。在这点上，终端可包括易失性存储器44，例如包括用于临时存储数据的高速缓存区域的易失性随机存取存储器(RAM)。终端还可包括其他非易失性存储器46，其可以被嵌入和/或可以是移动的。非易失性存储器可另外地或可选地包括EEPROM、闪存等。存储器可存储终端为了实施其功能所使用的任意多个软件应用、指令、多条信息和数据。

现在参考图2，该图示出根据本发明的一个实施方式的图1的系统10的功能框图。更特别地，图2示出操作为单输入/多输出(SIMO)通信系统的系统的功能框图。在这样的SIMO通信系统中，基站14包括具有扩频/加扰单元50的SIMO发射机和发射天线52。扩频/加扰单元接收输入的调制(例如，QPSK(正交相移键控)或QAM(正交幅度调制)符号流α₁，...，α_K并向发射天线提供扩频和加扰的符号流d_i。发射天线通过多路下行链路信道将符号流发送到耦合至终端12的接收机28的N个天线24₁，...，24_N。接着接收到的符号流可以被施加到接收机的接收机检测/解码单元54。

更特别地，假设系统中有K个有效的Walsh码，在发射天线52处的信号模型(码片序列)可如下表达：

$d_i=s_c\left(i\right)\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{\mathrm{\α}}_{k,j}{p}_k(i-\mathrm{jG})---\left(1\right)$

其中i、j和k分别是码片、符号和扩频码索引。另外在(1)式中，s_c(i)表示基站14的扰码，α_k表示分配给扩频码k的功率(对于所有的天线都是相同的)，a_k，j表示在符号间隔j的扩频码k的信息符号序列，并且p_k＝[p_k(1)，...，p_k(G)]^T表示第k个扩频码。如这里所解释的，已经隐含地假设相同的一组Walsh码可在所有基站的发射天线上使用。然而，应该理解，Walsh码可在一个或多个基站的一个或多个发射天线上变化。

发送的信号通过由 指示的多路衰落信道传播，该

中的每个具有维度NΔ×1，其中Δ指示每个码片的采样数目。因此，在针对第i个码片间隔将经过所有接收天线的接收到的采样加起来后，在接收机天线处的信号模型可通过下式给出：

注意 $y_i={[y_{i,1}^T,...,y_{i,N}^T]}^T$ 的长度为NΔ，并且每个小矢量y_i，n包括第i个码片间隔内的所有临时样本。同时，L表示信道存储器长度，d_i-l，表示在时间i-l的发送码片矢量，而n_i以

来表示(NΔ)×1维的高斯白噪声矢量。还注意到σ²指示噪声方差而I代表单位矩阵。另外，为了便于下面解释接收机根据LMMSE(最小均方误差)优化准则执行均衡技术，一块2F+1个接收到的矢量可被如下累加起来：

y_i+F:i-F＝Hd_i+F:i-F-L+n_i+F:i-F               (3)

其中2F+1表示LMMSE均衡滤波器的长度(F是LMMSE均衡滤波器的长度的量度)。还如(3)中所示，

$y_{i+F:i-F}={[y_{i+F}^T,...,y_{i-F}^T]}^T,((2F+1)\mathrm{N\Δ}\×1)$

$n_{i+F:i-F}={[n_{i+F}^T,...,n_{i-F}^T]}^T,((2F+1)\mathrm{N\Δ}\×1)$

$d_{i+F:i-F-L}={[d_{i+F}^T,...,d_{i-F-L}^T]}^T,((2F+L+1)\×1)$

其中紧接在相应的等式之后给出矩阵的维度。注意，为了保持标记更为直观，描述可被保持在“块”级。例如，y_i+F:i-F表示包含块y_i+F，...，y_i-F的矢量，其中每个块是大小为NΔ×1的矢量。

I.LLMSE码片级均衡

现在参考图3，其更为具体地示出根据一个常规技术的在图3中示出的接收机28的检测/解码单元54。如图3中所示，常规检测/解码单元包括可接收接收到的矢量y以及信道估计H的非迭代LMMSE码片级均衡器56，其中可以基于接收到的矢量而从信道估计器58中生成信道估计H。关于此类码片级均衡器的更多信息，参见A.Klein，Data Detection Algorithms Specially Designed for the Downlink Of CDMAMobile Radio Systems，PROC.OF VTC 97 203-207(1997)；I.Ghauri&D.T.M.Slock，Linear Receivers for the DS-CDMA Downlink ExploitingOrthogonality of Spreading Sequences，PROC.OF 32ND ASILOMARCONFERENCE 650-654(1998)；S.Werner&J.Lilleberg，Downlink ChannelDecorrelation in CDMA Systems with Long Codes，PROC.OF 49TH VTC1614-1617(1999)；T.P.Krauss，W.J.Hillery&M.D.Zoltowski，MMSEEqualization for Forward Link in 3G CDMA：Symbol-Level VersusChip-Level，PROC.OF 10TH IEEE WORKSHOP ON STATISTICAL SIGNAL ANDARRAY PROCESSING 18-22(2000)；M.J.Heikkila，P.Komulainen&J.Lilleberg，Interference Suppression In CDMA Downlink Through AdaptiveChannel Equalization，PROC.OF VTC 99-FALL 978-982(1999)；L.Mailaender，Low-Complexity Implementation of CDMA Downlink Equalization，PROC.OF 2001 IEEE 3G MOBILE COMMUNICATION TECHNOLOGIES 396-400(2001)；J.Zhang，T.Bhatt&G.Mandyam，Efficient Linear Equalization forHigh Data Rate Downlink CDMA Signaling，PROCEEDINGS OF ASILOMARCONFERENCE(2003)；and H.Nguyen，J.Zhang&B.Raghothaman，Equalization of CDMA Downlink Channel via Kalman Filtering，PROCEEDINGS OF ASILOMAR CONFERENCE(2003)，通过完整参考而将以上所有的内容并入在此。

在码片级均衡器56之后，Walsh码的正交性可被部分地恢复并且可利用解扰/解扩单元60来检测所有发送的符号。如图所示，解扰/解扩单元还可对发送的信号进行解扰。因此，解扰/解扩单元可向解交织/解码器单元62输出解扰/解扩的符号流。

定义误差矢量为z＝d_i-w^Hy_i+F:i-F(H是Hermitian(埃尔米特)的缩写)，SIMO LMMSE码片级均衡器w是下面问题的解：

$w^{\mathrm{opt}}=\arg {\underset{w}{\min }E\left|\right|d_i-w^H{y}_{i+F:i-F}\left|\right|}^2---\left(4\right)$

其优化解可如下给出：

$w^{\mathrm{opt}}={\mathrm{\σ}}_d^2{R}^{-1}h---\left(5\right)$

其中 $R=E\left[y_{i+F:i-F}{y}_{i+F:i-F}^H\right]$ 表示接收到的信号的相关矩阵，而σ_d ²表示码片级基站发射功率。同时，对于给定的处理块，假设信道估计H是平稳的，并且不是符号索引i的函数。然而，如这里所描述的，在后续中将要使用的矩阵矢量积的展开式中，H_i+F:i+1，h和H_i-1:i-F-L分别表示与d_i+F:i+1，d_i和d_i-1:i-F-L关联的H的子矩阵

$=H_{i+F:i+1}{d}_{i+F:i+1}+{\mathrm{hd}}_i+H_{i-1:i-F-L}{d}_{i-1:i-F-L}---\left(6\right)$

II.Turbo/迭代接收机

现在参考图4，其更为具体地示出了根据本发明的一个实施方式的接收机28的检测/解码单元54。根据本发明的实施方式，通过引入迭代处理，LMMSE均衡器56的性能可以进一步改进，其中在每次迭代处设计新的LMMSE滤波器64(即，第二单元)以解决从先前迭代输出获得的发送符号y的统计信息。在这点上，本发明的实施方式的接收机的检测/解码单元还包括先验码片统计更新单元66(即，第一单元)以向码片级LMMSE滤波器提供从先前迭代的输出获得的发送符号y的统计信息。另外，接收机可包括迭代更新单元68(u＝u-1)，该单元能够更新由接收机所接收到的信号的迭代。如下面所解释的，可从检测/解码单元的软符号(迭代)反馈环以及检测/解码单元的软比特(turbo)反馈环生成统计信息。接着迭代更新单元能够选择软符号生成的统计信息或软比特生成的统计信息以提供给先验码片统计更新单元。

该迭代处理的主要原理是利用例如在常规的检测/解码单元54的码片级均衡器56中不使用的调制格式和编码结构的先验信息。注意，如图所示，b_k，j，q表示形成调制符号a_k，j的那些数据比特，并且q＝1，...，log₂Q，其中Q表示星座图大小。如上面所指出并如图4中所示，检测/解码单元包括两个可能的反馈通路，该通路提供来自先前迭代L^u-1的反馈，接着该反馈可被用于生成下一次迭代的先验信息。即，检测/解码单元包括(a)turbo反馈通路，其中来自解交织/解码单元62的软比特b_k，j，q ^u-1被反馈回(即， $L^{u-1}=b_{k,j,q}^{u-1}$ )；(b)迭代反馈通路，其中由解扰/解扩单元60给出的软符号a_k，j ^u-1被反馈回(即， $L^{u-1}=a_{k,j}^{u-1}$ )。

如这里所解释的，本发明的实施方式的接收机28可被称为“turbo/迭代”接收机。如这里所示和所描述的，turbo/迭代接收机包括多个单元，一个或多个单元能够执行类似于常规接收机的一个或多个功能。应该理解本发明的实施方式的turbo/迭代接收机的单元可以包括能够实现相应单元的功能的硬件、固件和/或软件组件。还应该注意到由接收机的一个或多个单元执行的一个或多个功能可选地由终端12的其他单元(例如，控制器30)来执行。

根据本发明的实施方式，在每次迭代处可计算新的LMMSE滤波器w^u以基于这些码片的接收到的信号y、先验均值 d_i ^u-1以及协方差c_i ^u-1来提供码片的新的估计

可如下表示：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

$=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]---\left(7\right)$

其中E[·|·]表示条件期望。另外在(7)式中，

表示条件协方差矩阵。将理解到，LMMSE问题实际类似于式(4)的问题：

$\min E{\left|\right|d_i-{\hat{d}}_i^u\left|\right|}^2---\left(8\right)$

其中d_i的估计量假设形式

其是仿射(affine)的而不像式(4)中是线性的，其中w^u，H(线性滤波器)和v_i ^u(偏移)将被确定。鉴于d_i具有如式(7)中所示出的先验均值和方差，如下给出由高斯-马尔柯夫定理给出的针对式(8)的解：

$w_i^{u,\mathrm{opt}}=\mathrm{Cov}{(y_{i+F:i-F},y_{i+F:i-F})}^{-1}\mathrm{Cov}(y_{i+F:i-F},d_i)$

$v_i^{u,\mathrm{opt}}=E\left[d_i\right]-{\left(w_i^{u,\mathrm{opt}}\right)}^{H}E\left[y_{i+F:i-F}\right]---\left(9\right)$

其中w_i ^u，opt和v_i ^u，opt分别代表最优线性滤波器和偏移，并且针对第u次迭代的新的码片估计

是：

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+\mathrm{Cov}(d_i,y_{i+F:i-F})\mathrm{Cov}{(y_{i+F:i-F},y_{i+F:i-F})}^{-1}(y_{i+F:i-F}-E[y_{i+F:i-F}\left]\right).---\left(10\right)$

关于高斯-马尔柯夫定理的更多信息，参见L.SCHARF，STATISTICALSIGNAL PROCESSING：DETECTION，ESTIMATION AND TIME SEIUES ANALYSIS(1991)。考虑(7)，则其可被表示成

$E\left[y_{i+F:i-F}\right]=H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1}$

$\mathrm{Cov}(d_i,y_{i+F:i-F})=c_i^{u-1}{h}^H$

$\mathrm{Cov}(y_{i+F:i-F},y_{i+F:i-F})={\mathrm{\σ}}_n^{2}I+{\mathrm{HC}}_i^{u-1}{H}^H---\left(11\right)$

其中

并且

并且(10)的码片估计变成

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+c_i^{u-1}{h}^H{({\mathrm{\σ}}_n^{2}I+H{C}_i^{u-1}{H}^H)}^{-1}(y_{i+F:i-F}-H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1})---\left(12\right)$

为验证在先的，考虑针对第一次迭代(即，u＝1)的期望解与先前导出的简单LMMSE算法相同。接着，根据针对所有i的初始条件 ${\stackrel{\‾}{d}}_i^0=0$ 和 $c_i^0={\mathrm{\σ}}_d^2,$ (12)可被缩减为：

${\hat{d}}_i^1={\mathrm{\σ}}_d^2{h}^H{V}_i^{-1}{y}_{i+F:i-F},---\left(13\right)$

其中

并且码片估计与从常规LMMSE接收机先前获得的相同，证明了解的自身一致性。

如可从(12)的更进一步的检查看出，为了合适的操作，应当就每个码片i来实施矩阵转置V_i ^-1。因为就每个码片实施这样的矩阵转置可能是困难的，如果并非不可能的话，对于实际的系统，在一个实施方式中，码片协方差c_i ^u-1与在处理块上平均的码片协方差近似：

其中N_B表示处理块的大小。接着式(12)可如下重新写成：

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}(y_{i+F:i-F}-H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1}),---\left(15\right)$

其中 在码片估计

变得可用于第u次迭代后，将直接计算软符号估计

并最终计算软比特估计

为了继续，注意到符号索引j涉及码片索引i，因为

其中

表示上取整操作。在第j个符号间隔上收集G个估计的码片并且将矢量表示为 ${\hat{d}}_j^u={[{\hat{d}}_{\mathrm{jG}+1}^u,\·\·\·,{\hat{d}}_{\mathrm{jG}+G}^u]}^T,$ 则信号模型

可如下给出：

${\hat{d}}_j^u=S_c\left(j\right)\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{p}_k{a}_{k,j}+n_j^u,---\left(16\right)$

其中

表示第k个Walsh码而表示针对第j个符号间隔的对角线扰码矩阵。还如(16)中所示，

其中如果将(15)写为

则n_i ^u表示(15)中的后滤波噪声。识别Walsh码的正交性，可从(16)通过下式计算软符号

${\hat{a}}_{k,j}^u=p_k^H{S}_c^H\left(j\right){\hat{d}}_j^u$

$=\left({\mathrm{\α}}_{k}G\right)\·a_{k,j}+p_k^H{S}_c^H\left(j\right)n_j^u---\left(17\right)$

其中

表示有效的符号幅度而

表示有效的符号噪声。如果迭代处理运转正常，则随着迭代次数u增加，噪声方差N_o ^u减小。最后，为了完整性，还可注意到一旦

可用，则可执行标准的软解调器和解码处理以获得软比特估计

现在将对从软符号或软比特估计获得的 d_i ^u-1和c_i ^u-1的先验统计做出关注。这需要更多点的工作，因为软符号和软比特是符号级量值并且先验统计是码片级的。然而，在解释码片统计的生成之前，将考虑多个实际的问题，包括在每次迭代u处的条件无偏性、后滤波SNR(信噪比)估计和信道重新估计。如将理解到，这些实际问题将增加本发明的实施方式的接收机28所提供的性能优势，尤其对于具有例如16QAM的可变幅度调制的系统。

A.条件无偏性

对于条件无偏性，考虑对于随机参数θ，如果满足下面的条件，则估计 是无偏的：

$E\left[\widehat{\mathrm{\θ}}\right]=E\left[\mathrm{\θ}\right]---\left(18\right)$

然而，这样的无偏性概念在通信问题中有时是不方便的。为了说明该点，考虑这样一个简单的问题，其中观察值y由下式给出

y＝θ+n                   (19)

其中n是AWGN(加性高斯白噪声)而θ是独立于n的零均值高斯随机变量。因为y和θ是联合高斯的，所以θ的MMSE(最小均方误差)估计可由下式给出：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=E\left[\mathrm{\θ}\right|y]={\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}^2{\left({\mathrm{\σ}}_y^2\right)}^{-1}y={\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}^2{\left({\mathrm{\σ}}_y^2\right)}^{-1}\mathrm{\θ}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}^2{\left({\mathrm{\σ}}_y^2\right)}^{-1}n---\left(20\right)$

根据准则(18)，该估计是无偏了，因为 $E\left[\widehat{\mathrm{\θ}}\right]=E\left[E\right[\mathrm{\θ}\left|y\right]]=E[\mathrm{\θ}].$ 然而，从(20)的右侧可以表现出好像该估计是“有偏”的，因为真正的参数θ由σ_θ ²(σ_y ²)^-1进行缩放，该σ_θ ²(σ_y ²)^-1一般是小于单位值的。混乱是由准则(18)造成的，其中不但在噪声上执行期望，而且在θ本身的分布上执行了期望。在通信问题中，可期望将“无偏”情况表示为其中信号部分，或本情形中的参数θ在估计 中未被缩放的。因此，关于参数本身的期望是可以去除的，并且可以引入条件无偏性的概念，条件无偏性的定义可由下式给出：

$E\left[\widehat{\mathrm{\θ}}\right|\mathrm{\θ}]=\mathrm{\θ}---\left(21\right)$

现在可检查(20)中的估计

以验证其是条件偏差的，因为 $E\left[\widehat{\mathrm{\θ}}\right|\mathrm{\θ}]={\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}^2{\left({\mathrm{\σ}}_y^2\right)}^{-1}\mathrm{\θ}\≠\mathrm{\θ}.$ 另外，该情形中的偏差可通过简单的倍数因子来去除。即， ${\widehat{\mathrm{\θ}}}^{\′}=\widehat{\mathrm{\θ}}{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}^2\right)}^{-1}{\mathrm{\σ}}_y^2$ 是条件无偏估计(尽管不再是MMSE估计)。

利用上述的定义，可以检查每次迭代处的码片估计以确定码片估计是否是条件无偏的，并且如果不是，则如何去除该偏差。接着，目标可以是确保针对(软)解调器的星座图被适当地缩放，这是重要的，尤其对于16QAM调制。因此，根据(16)针对码片估计可做出下面的确定：

$E\left[{\hat{d}}_i^u\right|d_i]=E[{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}({\mathrm{Hd}}_{i+F:i-F-L}+n-H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1})\left|d_i\right]$

$=c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}{\mathrm{hd}}_i+E[(1-c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}h){\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}-c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}{H}_{\stackrel{\‾}{i}}{\stackrel{\‾}{d}}_{\stackrel{\‾}{i}}^{u-1}$

$+c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}{H}_{\stackrel{\‾}{i}}{d}_{\stackrel{\‾}{i}}+c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}n\left|d_i\right]---\left(22\right)$

$=c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}{\mathrm{hd}}_i+E[(1-c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}h){\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}-c^{u-1}{h}^H{V}^{-1}{H}_{\stackrel{\‾}{i}}{\stackrel{\‾}{d}}_{\stackrel{\‾}{i}}^{u-1}|d_i]$

$\≠d_i$

通常，对该估计求均值是条件偏差的。在上面的(22)中，

d_i表示包括d_i+F:i-F-L中除d_i以外的所有元素的矢量。类似地，

h表示包括H中除h以外所有元素的矢量。同时，最后的不等式可以从事实E[d _i |d_i]＝0和E[n|d_i]＝0导出。接着，可以以任意多种不同的方式去除条件无偏性。例如，通过利用(c^u-1h^HV^-1h)^-1来缩放(15)中码片估计的线性部分可去除(22)中c^u-1h^HV^-1h的缩放因子以得到：

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+\frac{h^H{V}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}(y_{i+F:i-F}-H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1}),---\left(23\right)$

并且随后，

$E\left[{\hat{d}}_i^u\right|d_i]=d_i-\frac{h^H{V}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}E[H_{\stackrel{\‾}{i}}{\stackrel{\‾}{d}}_{\stackrel{\‾}{i}}^{u-1}\left|d_i\right].---\left(24\right)$

不幸地是，(24)中的第二项通常是非零的，因为d_i和 d _i ^u-1不是独立的。事实上，在复杂的非线性方式中， d _i ^u-1涉及d_i，当先验均值 d_i ^u-1被计算时，可如下面看出。因此，精确的条件无偏解通常在计算上是复杂的。例外是在u＝1的第一次迭代时。在这样的实例中， ${\stackrel{\‾}{d}}_{\stackrel{\‾}{i}}^0=0$ 和(23)的解成为是条件无偏的MVDR(最小方差无失真响应)解。然而，对于16 QAM调制，在(23)中的简单缩放可导致比(15)的无缩放解明显更好的性能。

B.后滤波噪声方差和有效幅度的估计

除了条件无偏性以外，如果期望的话，可在每次迭代u处考虑后滤波SNR(信噪比)的估计。在这点上，在(17)中，有效符号幅度β_k和后滤波噪声方差N_o ^u通常是未知的。对于某些系统，例如1X-EVDO和HSDPA，β_k＝α_kG要么是固定的(1X-EVDO)，要么可从下行链路控制信道获得(HSDPA)。然而，对于β_k＝α_kG既不是固定也不是可从控制信道获得的1X-EVDV而言，情况通常并非如此。如果幅度β_k是先验已知的，则可以通过在所有符号的功率上进行平均来获得噪声功率的估计：

${\hat{N}}_o^u=\frac{1}{\mathrm{JK}}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{a}}_{k,j}^u\right|}^2-{\mathrm{\β}}_k^2,---\left(25\right)$

其中J表示每个处理块中的符号的数目，而K表示小区中有效Walsh码的数目。

另一方面，如果幅度β_k不是已知先验的，则获得噪声功率的估计通常不是那么无足轻重。根据一个示例性的二阶技术，则可从某些其他均值生成噪声估计

并且(25)被重写以获得β_k的估计：

${{\mathrm{\β}}_k}^2=\frac{1}{\mathrm{JK}}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{a}}_{k,j}^u\right|}^2-{\hat{N}}_o^u.---\left(26\right)$

接着，可通过从码片估计的缩放版本(24)获得噪声估计：

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+\frac{h^H{V}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}(y_{i+F:i-F}-H{\stackrel{\‾}{d}}_{i+F:i-F-L}^{u-1})$

$=d_i+\frac{h^H{V}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}[H_{\stackrel{\‾}{i}}(d_{\stackrel{\‾}{i}}-{\stackrel{\‾}{d}}_{\stackrel{\‾}{i}}^{u-1})+n_{i+F:i-F-L}]---\left(27\right)$

其中

表示针对第i个码片的有效后滤波噪声。接着其可以表示成

$E\left[{\left|n_i^u\right|}^2\right]=\frac{1}{h^H{V}^{-1}h}---\left(28\right)$

其中

注意到在前面中，已经使用了平均码片协方差c^u-1来替代第i个码片协方差c_i ^u-1。还注意前面的等式暗含着使用恒等式：

$\frac{h^H{V}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}=\frac{h^H{\stackrel{\‾}{V}}^{-1}}{h^H{V}^{-1}h}.---\left(29\right)$

因此，一旦根据(28)获得E[|n_i ^u|²]，则噪声流 $n_i^u\→n_j^u\→n_{j,k}^u$ 可被顺次到达最后的符号级噪声估计：

${\hat{N}}_o^u=G\·E\left[{\left|n_i^u\right|}^2\right]=\frac{G}{h^H{V}^{-1}h}.---\left(30\right)$

可选地，根据噪声方差和幅度估计的高阶方法，被观测符号

的非共轭高阶统计可以首先被计算为：

$E\left[{\left({\hat{a}}_{k,j}^u\right)}^n\right]={\mathrm{\β}}_k^{n}E\left[a_{k,j}^n\right]+E\left[{\left(n_{k,j}^u\right)}^n\right],$ 当n≥2，                       (31)

其中可以暗含假设发送的符号和后滤波噪声之间存在独立性。另外，在大多数实际的情况中，大数定律得到近似复高斯分布的n_k，j ^u，由于复高斯分布的圆形对称，这导致

$E\left[{\left(n_{k,j}^u\right)}^n\right]=0,$ 当n≥2，                       (32)

随后，(31)的非共轭高阶统计可以被重新写成：

$E\left[{\left({\hat{a}}_{k,j}^u\right)}^n\right]={\mathrm{\β}}_k^{n}E\left[a_{k,j}^n\right],$ 当n≥2.                        (33)

现在，所有遗留的工作是找到n，使得 $E\left[a_{k,j}^n\right]\≠0.$ 在这点上，n的选择证明是调制相关的。即，对于QPSK和16QAM调制，

如果n＝4t，其中t＝1，...，是自然数。另一方面，对于8PSK，

如果n＝8t，其中t＝1，...，是自然数。

为了示出针对QPSK的高阶技术，对于归一化的QPSK星座图，考虑对于任意n＝4t而言γⁿ＝1。将理解到，期望选择尽可能小的n，并且在这种情况下n＝4。接着可获得β_k的估计为：

${\widehat{\mathrm{\β}}}_k=\sqrt[4]{\frac{1}{\mathrm{JK}}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left({\hat{a}}_{k,j}^u\right)}^4}---\left(34\right)$

尽管理论上看起来不错，但高阶方法可能需要更大的数据采样(几百个符号)以获得可靠的估计。

除了第二阶和更高阶方法，应该理解可以根据多个其他方法估计噪声方差和幅度。例如，可根据所谓的期望最大化(EM)方法来估计噪声方差和幅度。

C.在每个迭代处进行信道重新估计

另外，可以在每个迭代u处考虑信道重新估计。应该注意到在turbo/迭代接收机28的前面讨论中，已经暗含假定无论迭代次数如何信道估计都保持相同。然而，随着在每次迭代u处获得关于发送信号的更多信息，这些信息可以起到获得更好信道估计的杠杆作用。在这点上，考虑如何在非迭代接收机中获得信道估计。为了便于说明，假设信道在N_B个码片的处理块上是平稳的，并且获得单个的信道估计。接着可以相当直接地将其扩展到“滑动窗口”类型的估计方法以解决信道的时变属性。同时，假设已知导频幅度α_p，其中1≤p≤K，所有的1导频符号(即，a_p，j＝1)以及所有的1导频Walsh码(即，p_p＝[1，…，1]^T)。鉴于这些假设以及(1)和(2)中示出的信号模型，可根据如下的相关方法来估计信道：

在迭代u处，可从先前迭代获得码片的先验均值 d_i ^u-1。然而，通常不期望来自导频Walsh码的成分被包括在 d_i ^u-1中。因此，将在第(u-1)处的信道估计表示为

d_i ^u-1的成分可以从y_i中减去而得到

其中由于在第(u-1)次迭代处的信道失配，

包括AWGN和噪声。现在由于d_i-l- d_i-l ^u-1还包括来自导频Walsh码的成分，所以可类似于(35)那样获得第u次迭代的信道估计如下：

在这点上，应该注意到在以稍微更高的复杂度的代价下，通过采用所谓的盲解相关方法，前面的处理可以被进一步改进。在这样的实例中，信道估计可以被重新视为盲单用户检测问题，因为导频Walsh码在干扰抑制码片序列d_i-l- d_i-l ^u-1中是仅有的有效Walsh码。关于盲解相关方法的更多信息，参见L.Tong et al，Blind Decorrelating RAKE Receivers forLong-Code WCDMA，51 IEEE Transactions on Signal Processing1642-1655(2003)；以及A.Weiss&B.Friedlander，Channel Estimation forDS-CDMA Down-Link with Aperiodic Spreading Codes，47 IEEETransactions on Communications 1561-1569(1999)，通过完全参考将其内容并入在此。

III.计算码片级先验均值和协方差

现在将关注码片统计的生成，即根据先前迭代而从软符号估计 $L^{u-1}={\hat{a}}_{k,j}^{u-1}$ 或从软比特估计 $L^{u-1}={\hat{b}}_{k,j,q}^{u-1}$ 计算先验码片均值和协方差。首先，考虑软比特

可以被定义为下面比特的LLR(对数似然比)：

${\hat{b}}_{k,j,q}^{u-1}=\log \frac{\mathrm{Pr}(b_{k,j,q}^{u-1}=1)}{\mathrm{Pr}(b_{k,j,q}^{u-1}=0)}---\left(38\right)$

另外，考虑软符号可以被定义为解扩器的输出信号，该解扩器的信号模型根据式(17)可如下给出：

${\hat{a}}_{k,j}^{u-1}={\mathrm{\β}}_k{a}_{k,j}+n_{k,j}^{u-1},---\left(39\right)$

其中

并且β_k表示有效的后滤波幅度。

为了继续，假设终端12是其相应小区中仅有的有效设备，意味着已知关于所有有效Walsh码的信息，以及调制/编码信息。在具有小区内数据和话音干扰信号的更为普遍的环境下检查该情况之前，考虑到因为均值 d_i和协方差c_i是码片级量值，所以均值和协方差不能从符号级量值L^u-1直接生成。因此，根据如下所解释的中间步骤，可从L^u-1计算符号级先验均值和协方差。

A.符号级先验均值和协方差

为了从L^u-1计算符号级先验均值和协方差，考虑两种情形。如果在先前描述的turbo反馈通路情况下，反馈来自于解码器输出(即， $L^{u-1}={\hat{b}}_{k,j,q}^{u-1}$ )，则符号级先验均值 a_k，j ^u-1和协方差

可由下式给出

${\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1}=\underset{e_h\∈A}{\mathrm{\Σ}}{e}_h\mathrm{Pr}(a_{k,j}=e_h)---\left(40\right)$

$C_{k,j}^{u-1}=(\underset{e_h\∈A}{\mathrm{\Σ}}{\left|e_h\right|}^2\·\mathrm{Pr}(a_{k,j}=e_h))-{\left|{\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1}\right|}^2---\left(41\right)$

其中A＝{e₁，...，e_h，...，e_Q}表示复平面中的一组星座点。同时，符号概率质量函数Pr(a_k，j＝e_h)可由比特概率的积给出：

$\mathrm{Pr}(a_{k,j}=e_h)=\underset{q=1}{\overset{\log Q}{\mathrm{\Π}}}\mathrm{Pr}(b_{k,j,q}=b_{h,q})$

$=\underset{q=1}{\overset{\log Q}{\mathrm{\Π}}}1/2\·[1+({2b}_{h,q}-1)\tanh \left({\hat{b}}_{k,j,q}^{u-1}\right)]---\left(42\right)$

其中b_h，q表示星座符号e_h的第q个比特。

另一方面，如先前所述的迭代反馈通路的情况中，考虑反馈来自解扰/解扩单元60(即， $L^{u-1}={\hat{a}}_{k,j}^{u-1}$ )，其中如早些时在(39)中示出的，软符号

假设下面的符号模型

${\hat{a}}_{k,j}^{u-1}={\mathrm{\β}}_k{a}_{k,j}+n_{k,j}^{u-1},---\left(43\right)$

在这样的实例中，可以示出符号级先验均值由下式给出

${\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1}=E\left[a_{k,j}\right|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}]$

$=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{e_h\∈A}{e}_h\·\exp (-\frac{{|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}-{\mathrm{\β}}_k{e}_h|}^2}{N_o^{u-1}})}{{\mathrm{\Σ}}_{e_h\∈A}\exp (-\frac{{|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}-{\mathrm{\β}}_k{e}_h|}^2}{N_o^{u-1}})}---\left(44\right)$

并且符号级先验协方差可由下式给出

$C_{k,j}^{u-1}=E\left[{|a_{k,j}-{\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1}|}^2\right|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}]$

$=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{e_h\∈A}{\left|e_h\right|}^2\·\exp (-\frac{{|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}-{\mathrm{\β}}_k{e}_h|}^2}{N_o^{u-1}})}{{\mathrm{\Σ}}_{e_h\∈A}\exp (-\frac{{|{\hat{a}}_{k,j}^{u-1}-{\mathrm{\β}}_k{e}_h|}^2}{N_o^{u-1}})}-{\left|{\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1}\right|}^2---\left(45\right)$

B.码片级先验均值和协方差

继续假设在相应的小区内仅有一个终端12存在并且所有的有效Walsh码将具有相同的长度G。在第j个符号间隔上收集G个码片并且将码片矢量表示为d_j＝[d_jG+1，…，d_jG+G]^T，码片矢量可被表示为

$d_j=S_c\left(j\right)\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{p}_k{a}_{k,j}---\left(46\right)$

其中p_k表示第k个Walsh码，并且

表示针对第j个符号间隔的对角线扰码。d_j的先验均值和协方差可由下式给出：

${\stackrel{\‾}{d}}_j^{u-1}=E\left[d_j\right|L^{u-1}]=S_c\left(j\right)\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{p}_k{\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1},---\left(47\right)$

其中在turbo反馈环情况下根据(40)-(41)以及在迭代反馈环情况下根据(44)-(45)来计算符号级先验(即，来自先验或先前迭代的均值和协方差) a_k，j ^u-1和C_k，j ^u-1。将理解到，在式(48)中的码片矢量的协方差矩阵不是对角的，指示出相同符号间隔内的码片级信号之间的互相关。然而，在实际中，该互相关可以被忽略，替代地，关注于协方差矩阵的对角项。注意到所有的(p_kp_k ^H)的对角元素是一，协方差可以被近似为

$C_j^{u-1}\≈\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k^2{C}_{k,j}^{u-1}{I}_G---\left(49\right)$

其中I_G表示大小为G×G的单位矩阵，则对于任意码片d_i的协方差由下式给出

其中 表示上取整操作，而

表示包括码片d_i的符号间隔的索引。在另一方面，对于码片d_i的先验均值或 d_i ^u-1由码片矢量

的第

个元素给出，其中d_j ^u-1在(47)中给出。另外，如前面所解释的，可如下获得码片协方差的平均值：

已经描述如何根据第u-1次迭代的软反馈获得、确定或计算码片级先验均值 d_u ^u-1和协方差c^u-1。然而，直到这点，已经假设在终端12处已知所有的K个有效的Walsh码。在这点上，下面将描述具有来自其他同时存在的下行链路终端的小区内数据和话音干扰的更为普遍的情况。然而，在描述该情况之前，应该注意到尽管话音业务通常比数据业务使用更长的Walsh码，但该差异不会在根本上影响到本发明的实施方式，如从(47)和(51)可明显看出。因此，为了概念的简化，对于所有的Walsh码假设相同的扩频长度。然而，可能需要某种方式的适配以将本发明的实施方式施加到可变扩频增益系统中。

C.处理小区内数据和话音干扰

如在下面的描述中所使用到的，根据1X-EVDV配置通信系统，除了感兴趣的数据用户(终端12)，通信系统在同一个小区内包括几个话音用户(终端)和另一个数据用户。另外，假设期望的用户分配了K₁个Walsh码，而另一个数据用户分配了K₂个Walsh码，并且有K_v个话音用户。有效的Walsh码的总数目被表示为K＝K₁+K₂+K_v。在1X-EVDV系统中，尽管由于功率控制使关于干扰数据用户的信息不是很可靠，但数据用户的Walsh码、调制和编码信息被广播并且在终端侧是已知的。还已知话音业务排他性地使用QPSK调制。然而，对于数据用户来说，针对话音业务的有效话音Walsh码和编码信息通常是未知的。

鉴于此类关于小区内数据和话音干扰的非完整和有时不可靠的知识，turbo/迭代接收机28必须能够在没有使用此类知识的最坏情形中操作。同时，无论何时可认为该信息是可靠时，还可期望turbo/迭代接收机为了性能优势而利用该附加的信息。因此，下面的描述示出本发明的实施方式的turbo/迭代接收机灵活到足以满足这两个要求。首先考虑最坏情形，其中用户仅考虑关于它自己的业务的信息，或携带在第一K₁Walsh码上的信号。在这样的实例中，根据本发明的实施方式，对于K₁+1≤k≤K，符号级均值和协方差可如下表示：

${\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^u=0$

$C_{k,j}^u=1---\left(52\right)$

另外，在(47)和(51)中示出的码片级先验值变成：

${{\stackrel{\‾}{d}}_j^{u-1}=S}_c\left(j\right)\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{p}_k{\stackrel{\‾}{a}}_{k,j}^{u-1},$

其中

表示整个小区内干扰功率，一旦总码片功率σ_d ²和其中(期望的)业务功率∑_k＝1 ^K1α_k ²被估计出，则可计算该干扰功率。

已经处理了最坏情形，现在考虑另一个极端的情况，其中用户试图获得所有数据和话音干扰的先验估计。对于数据干扰，只要Walsh码、编码和调制信息是可靠的，则符号级先验值(即， a_k，j ^u-1和C_k，j ^u-1，k＝K₁+1，...，K₁+K₂)的计算与期望的用户的计算相同。因此，两种类型的反馈，软符号(迭代反馈通路)或软比特(turbo反馈通路)都是可能的。然而，在各种实际的实例中，由于安全或保密关系，使用来自另一个数据用户软比特类型的反馈可能不是可行的。

另一方面，对于话音干扰，情况有些不同。对于该干扰，用户(终端12)可能知道话音用户是经QPSK调制的，但是不知道编码信息，这意味着用户可以被限于软符号(迭代)类型的反馈。此外，由于用户可能需要知道哪些Walsh码是有效的，可以执行能量检测处理，其中比较在所有可能非数据Walsh码上的平均符号能量以确定有效的Walsh码。在这点上，图5示出其中通信系统10中有两个话音用户的情况的功率分布，在低的SNR环境中(几何(geometry)＝4)，每个话音用户共享百分之六的总基站发射功率。在这种情形下，这两个话音用户(用户一和用户二)是高于噪声基底并且难以遗漏。

在涵盖了频谱的两种极端情况后，应该注意到在大多数的实际情况下，可以在获得某些干扰而不是其他的先验值方面获得一些成功。有利地，通过在没有干扰的知识的最坏情形下工作，本发明的实施方式的turbo/迭代接收机28提供许多期望的灵活性，同时在关于干扰的附加信息可用时还提供渐近的性能改进。

IV.仿真结果

如下所解释的，为了进一步示出本发明的实施方式的益处，在1X-EVDV和1X-EVDO无线通信系统10的情形下执行多个仿真。在仿真中，误帧率(FER)用作在几何范围或接收到的SNR上评估的性能标准。另外，这些仿真假设单个发射天线52、单个接收天线24、单输入单输出(SISO)配置。

A.1X-EVDV结果

为了示出在仿真1X-EVDV系统中的turbo/迭代接收机28的性能，考虑三种不同的情形，其参数在下表中示出。在QPSK 32和QAM 65的情形中，所有可用的基站14发射功率的90％(在该情形下)分配给期望的业务用户(终端12)，而在QAM 102情形中，仅部分基站发射功率(在该情形下是50％)分配给期望的用户而其他的40％发射功率分配给小区内数据和话音干扰。

参数名              QPSK32        QAM65        QAM102

信道分布            Veh A         Veh A        Veh A

移动速度(km/h)      30            30           30

调制                QPSK          16QAM        16QAM

信息数据速率(kbps)  932.1         932.1        624

Turbo码率           0.7132        0.5511       0.6771

导频功率            10％          10％         10％

业务功率            90％          90％         50％

业务Walsh码数目     17            11           6

            表1-三组1X-EVDV仿真参数

1)QPSK32情形

在图6和图7中示出针对QPSK32的turbo/迭代接收机28的性能。因为所有可用的业务功率都分配给了期望的用户(终端12)，所以两种类型的反馈，即软符号(迭代)反馈和软比特(turbo)反馈都可被使用。图6示出利用软符号(迭代)反馈操作的turbo/迭代接收机的性能。图7示出turbo/迭代接收机的性能，其中解码器62在迭代环中并且使用软比特(turbo)反馈。

因为简单LMMSE和匹配滤波器边界之间的差距开始是小的(大约2dB)，在这种情形下，由turbo/迭代接收机28利用软符号反馈进行操作获得的性能增益是有限的。在这样的实例中，在第二次迭代后，增益大约是1dB并且此后停滞。另一方面，利用软比特反馈操作，性能将可以随着每次迭代而保持提升，在第四次迭代后，总的增益大约是1.5dB。

2)QAM65情形

在QAM65情形中，所有可用的业务功率同样分配给期望的用户(终端12)，两种类型的反馈，即软符号(迭代)反馈和软比特(turbo)反馈都可被使用。在图8中示出利用软符号反馈操作的接收机28的性能，而在图9中示出利用软比特反馈操作的接收机的性能。注意到在这种情形中，因为简单LMMSE和匹配滤波器边界之间的差距是大的，所以由接收机利用软符号反馈所获得的增益明显大于QPSK32情形中的增益。对于利用软符号反馈操作的接收机，在第三次迭代后，简单LMMSE处理上的增益大约是2.5dB并且此后停滞。另一方面，利用软比特反馈操作的接收机在第五次迭代后增益大约是3dB，并且性能处于匹配滤波器边界的1dB内。

注意到还可利用(23)中的码片重新估计的缩放版本获得这些结果，其中缩放确保码片估计的近似条件无偏性。在这点上，图10示出了具有在利用软符号(迭代)反馈进行操作的接收机28中的(15)的初始偏差LMMSE解的接收机的性能。在这种情形中，利用偏差的码片重新估计，来自迭代处理的增益小于0.5dB。图10示出对于16QAM调制系统，去除条件偏差促进了获得利用软比特(turbo)反馈操作的接收机的期望性能增益。

3)QAM 102情形

QAM 102不同于前面两种情况，在QAM 102中，仅向期望用户(终端12)分配总基站功率的50％，而其他40％的基站功率分配给系统10的同一小区内的混合的其他数据和话音用户(终端)。对于QAM 102的情形，将关注部分地利用软符号(迭代)反馈操作的接收机28，因为对于干扰数据和话音用户而言，接收机所需的软比特(turbo)反馈很难获得。

先前，III部分-C解释了针对处理干扰信号的两种情形。在最坏情形的方案中，接收机28通常根本不试图检测干扰信号，但利用如(53)-(54)中所示的单个协方差项σ_i ²解决它们的干扰。在图11中示出利用软符号(迭代)反馈并且没有干扰反馈进行操作的接收机的性能。正如可看到，尽管性能增益限于大约1dB，但事实上性能没有恶化表现出了接收机的鲁棒性。另一方面，如图12中所示，利用假设正确地检测到干扰Walsh码并且在利用软符号反馈进行操作的接收机中使用了干扰反馈，性能增益将变得更为显著。

B.1X-EVDO结果

在仿真1X-EVDO系统的情形中，在三种不同的1X-EVDO调制和编码方案(MCS)下评估利用软符号(迭代)反馈进行操作的turbo/迭代接收机28的性能。在下面的表2中列举连同每种情形中使用的信道模型的这些方案的规范。应该注意到尽管在这里没有对利用软比特(turbo)反馈操作的接收机的性能进行评估，但软比特反馈技术可以表现类似1X-EVDV标准中的那些性能增益。

MCS号                9         11        12

调制                 QPSK      8相       16-QAM

数据率(kbps)         1228.8    1843.2    2457.6

Turbo码率            1/3       1/3       1/3

业务Walsh码的编号    16        16        16

扩频增益             16        16        16

信道分布             Veh A     Veh A     Veh A

移动速度(km/h)       50        50        30

              表2-1X-EVDO配置和仿真参数

因为EVDO标准的帧结构很不同于EVDV标准的帧结构，对其简短介绍是适宜的。首先，DO标准具有时分多址(TDM)结构。每个物理层下行链路帧包括多个时隙，每个时隙具有等于2048个码片的持续时间。属于期望用户(终端12)的每个时隙通过三个属于其他用户(终端)的时隙与下一个时隙分开。每半个时隙的持续时间，96个码片的导频突发被插入到帧中，从而在每个时隙中有两个导频突发。如果每个时隙被划分成两个相等的半时隙，则每半个时隙包含沿其中心对称的一个导频突发。此外，因为发射功率保持恒定并且在整个EVDO帧上使用所有的16个Walsh扩频码，所以由于动态功率分配和发射功率抖动造成的存在于EVDV中的比例因子不确定性在EVDO中不存在。因此，从均衡器的角度来看，每个EVDO时隙看起来像“理想的”EVDV时隙，其中所有的有效Walsh码属于期望的用户并且发射功率是已知的。关于EVDO帧结构和规范的更多信息，参见电信工业协会(TIA)标准TLA-85-A，标题为：cdma2000High Rate Packet Data Air InterfaceSpecification(2004)。

由于给定的帧结构，在每半个时隙中仅有基于一个时隙的信道估计是可用的。因此，在第0次迭代处(在迭代开始前)，可每半个时隙至多更新LMMSE滤波器68一次。对于这里所提出的仿真，在第0次迭代处，每半个时隙更新均衡器一次。对于后续的迭代，在每个半个时隙内，软判决符号被用于生成导频突发以外的两个信道估计。因此，每半个时隙将两次更新利用软符号(迭代)反馈进行操作接收机28。

在图13、14和15中示出对于三种EVDO配置，利用软符号(迭代)反馈操作的turbo/迭代接收机28的FER性能以便提高数据率。为了比较的目的，还示出了常规瑞克接收机的匹配滤波器边界和性能。正如本领域技术人员所熟知的，在每个帧内执行对所有导频突发的瑞克接收机内的信道估计。从导频突发获得的信道估计被传递通过线性内插器以估计导频突发外的信道脉冲响应。另一方面，匹配滤波器边界是基于从实际发送数据获得的每半个时隙的两个信道估计。因此，这里匹配滤波器边界代表了最优边界。

根据本发明的一个方面，本发明的实施方式的所有或部分终端在一个或多个计算机程序产品的控制下操作。用于执行本发明的实施方式的方法的计算机程序产品包括至少一个计算机可读存储介质，例如非易失性存储介质和计算机可读程序代码部分，例如包括在计算机可读存储介质中的一系列计算机指令。

在这点上，图4是根据本发明的方法、系统和程序产品的控制流程框图。将理解到可以通过计算机程序指令来实现控制流程框图的每个块或步骤以及控制流程框图中的块的组合。这些计算机程序指令可以被加载到计算机或其他可编程设备上以生成机器，使得在计算机或其他可编程设备上运行的指令创建用于实现在控制流程框图块或步骤中所指定的功能。这些计算机程序指令还可被存储在计算机可读存储器中，该存储器可引导计算机或其他可编程设备以特定的方式运转，使得存储在计算机可读存储器内的指令生产出制造物品，该物品包括实现在控制流程框图块或步骤中所指定的功能的指令装置。计算机程序指令还可被加载到计算机或其他可编程设备以形成将要在计算机或其他可编程设备上执行的一系列操作性步骤，从而生成计算机实现的处理，使得在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在控制流程框图块或步骤中所指定的功能的步骤。

因此，控制流程框图的块或步骤支持用于执行指定的功能的装置的组合，用于执行指定步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置。还将理解到可通过执行指定功能或步骤的专用的基于硬件的计算机系统或专用硬件和计算机指令的组合来实现控制流程框图的每个块或步骤，或控制流程框图中的块或步骤的组合。

具有上面描述和相关附图所呈现的教导的益处的本发明所涉及领域的技术人员将知道本发明的许多修改和其他实施方式。因此，将理解到本发明不限于公开的特定实施方式，并且修改和其他实施方式旨在包括在所附权利要求书的范围内。尽管在这里使用了特定的术语，但它们仅是一般和描述性意义上的使用而不是用于限制性的目的。

Claims (34)

1.一种用于处理从扩频下行链路信道接收到的信号的方法，该方法包括：

接收来自所述下行链路信道的信号；

根据迭代处理生成发送的码片序列的估计，所述迭代处理包括：

计算发送的码片序列的先前迭代的统计信息，其中基于与所述发送的码片序列的先前迭代关联的软比特和软符号中的一个而选择性地计算所述统计信息；以及

基于先前迭代的所述统计信息和从所述下行链路信道接收到的信号生成所述码片序列的当前迭代的估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其中计算统计信息包括计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差。

3.根据权利要求2所述的方法，其中计算先前迭代的均值包括根据下式计算先前迭代的均值 d_i ^u-1：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

4.根据权利要求2所述的方法，其中计算先前迭代的协方差包括根据下式计算先前迭代的协方差c_i ^u-1：

$c_i^{u-1}=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

5.根据权利要求2所述的方法，其中计算均值和协方差包括基于所述发送的码片序列的先前迭代的码片级均值和协方差来计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差，其中基于所述先前迭代的符号级均值和协方差来计算码片级均值和协方差。

6.根据权利要求1所述的方法，其中生成估计包括生成发送的码片序列的条件无偏估计。

7.根据权利要求1所述的方法，其中选择性地计算统计信息包括基于根据其从所述下行链路信道接收信号的一种类型的扩频通信来选择性地计算统计信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中选择性地计算统计信息包括另外基于从所述下行链路信道接收到的信号的调制来选择性地计算统计信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述当前迭代的估计包括根据下式生成所述码片序列的当前迭代的估计

${\hat{d}}_i^u={\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}+\mathrm{Cov}(d_i,y_{i+F:i-F})\mathrm{Cov}{(y_{i+F:i-F},y_{i+F:i-F})}^{-1}(y_{i+F:i-F}-E[y_{i+F:i-F}\left]\right)$

其中i表示码片索引，u表示迭代， d_i ^u-1表示先前迭代的均值，d_i表示发送的码片序列，F是滤波器长度的量度，y表示从所述下行链路信道接收到的信号的模型。

10.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述当前迭代的估计包括基于最佳的线性滤波器w_i ^u，opt和最佳的偏移v_i ^u，opt生成所述估计，其中根据下式计算所述最佳的线性滤波器和所述最佳的偏移：

$w_i^{u,\mathrm{opt}}=\mathrm{Cov}{(y_{i+F:i-F},y_{i+F:i-F})}^{-1}\mathrm{Cov}(y_{i+F:i-F},d_i)$

$v_i^{u,\mathrm{opt}}=E\left[d_i\right]-{\left(w_i^{u,\mathrm{opt}}\right)}^{H}E\left[y_{i+F:i-F}\right]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，F是滤波器长度的量度，y表示从所述下行链路信道接收到的信号的模型，而E[·|·]表示条件期望。

11.一种用于从扩频下行链路信道接收信号的系统，该系统包括：

基站，其能够在所述下行链路信道上发送信号；以及

终端，其能够接收来自所述下行链路信道上的信号，并且根据迭代处理生成发送码片序列的估计，其中所述迭代处理包括：

计算发送的码片序列的先前迭代的统计信息，其中基于与所

述发送的码片序列的先前迭代关联的软比特和软符号中的一个

而选择性地计算该统计信息；以及

基于所述统计信息生成所述码片序列的当前迭代的估计。

12.根据权利要求11所述的系统，其中计算统计信息包括计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差。

13.根据权利要求12所述的系统，其中计算先前迭代的均值包括根据下式计算先前迭代的均值 d_i ^u-1：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

14.根据权利要求12所述的系统，其中计算先前迭代的协方差包括根据下式计算先前迭代的协方差c_i ^u-1：

$c_i^{u-1}=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

15.根据权利要求12所述的系统，其中计算均值和协方差包括基于所述发送的码片序列的先前迭代的码片级均值和协方差来计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差，其中基于所述先前迭代的符号级均值和协方差来计算码片级均值和协方差。

16.根据权利要求12所述的系统，其中生成估计包括生成发送的码片序列的条件无偏估计。

17.根据权利要求12所述的系统，其中所述基站能够根据一种类型的扩频通信发送信号，并且其中选择性地计算统计信息包括基于根据其从所述下行链路接收信号的所述类型的扩频通信来选择性地计算统计信息。

18.根据权利要求17所述的系统，其中所述基站能够发送调制的信号，并且选择性地计算统计信息包括另外基于从所述下行链路信道接收到的信号的调制来选择性地计算统计信息。

19.一种用于从扩频下行链路信道接收信号的终端，所述终端包括：

至少一个天线，能够从所述下行链路信道接收信号；以及

接收机，能够根据迭代处理从所述信号生成发送的码片序列的估计，所述迭代处理包括：

计算发送的码片序列的先前迭代的统计信息，其中基于与所

述发送的码片序列的先前迭代关联的软比特和软符号中的一个

选择性地计算所述统计信息；以及

基于所述统计信息生成所述码片序列的当前迭代的估计。

20.根据权利要求19所述的终端，其中计算统计信息包括计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差。

21.根据权利要求20所述的终端，其中计算先前迭代的均值包括根据下式计算先前迭代的均值 d_i ^u-1：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

22.根据权利要求20所述的终端，其中计算先前迭代的协方差包括根据下式计算先前迭代的协方差c_i ^u-1：

$c_i^{u-1}=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

23.根据权利要求20所述的终端，其中计算均值和协方差包括基于所述发送的码片序列的先前迭代的码片级均值和协方差来计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差，其中基于所述先前迭代的符号级均值和协方差来计算码片级均值和协方差。

24.根据权利要求19所述的终端，其中生成估计包括生成发送的码片序列的条件无偏估计。

25.根据权利要求19所述的终端，其中所述至少一个天线能够根据一种类型的扩频通信接收信号，并且其中选择性地计算统计信息包括基于根据其从所述下行链路信道接收信号的所述类型的扩频通信来选择性地计算统计信息。

26.根据权利要求25所述的终端，其中所述至少一个天线能够接收调制的信号，并且选择性地计算统计信息包括另外基于从所述下行链路信道接收到的信号的调制来选择性地计算统计信息。

27.一种用于处理来自扩频下行链路信道的信号的接收机，该接收机包括检测/解码单元，该检测/解码单元能够接收来自所述下行链路信道的信号，并且根据迭代处理生成发送的码片序列的估计，其中所述检测/解码单元包括：

第一单元，其能够计算发送的码片序列的先前迭代的统计信息，其中基于与所述发送的码片序列的先前迭代关联的软比特和软符号中的一个选择性地计算所述统计信息；以及

第二单元，其能够基于所述统计信息生成所述码片序列的当前迭代的估计。

28.根据权利要求27所述的接收机，其中所述第一单元适于计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差。

29.根据权利要求28所述的接收机，其中所述第一单元适于根据下式计算先前迭代的均值 d_i ^u-1：

${\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}=E\left[d_i\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

30.根据权利要求28所述的接收机，其中第一单元适于根据下式计算先前迭代的协方差c_i ^u-1：

$c_i^{u-1}=E\left[{|d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i^{u-1}|}^2\right|L^{u-1}]$

其中i表示码片索引，u表示迭代，d_i表示发送的码片序列，L^u-1表示来自先前迭代的反馈，而E[·|·]表示条件期望。

31.根据权利要求28所述的接收机，其中所述第一单元适于基于所述发送的码片序列的先前迭代的码片级均值和协方差来计算发送的码片序列的先前迭代的均值和协方差，其中基于所述先前迭代的符号级均值和协方差来计算码片级均值和协方差。

32.根据权利要求27所述的接收机，其中所述第二单元适于生成发送的码片序列的条件无偏估计。

33.根据权利要求27所述的系统，其中所述第一单元适于基于根据其从所述下行链路信道接收信号的一种类型的扩频通信来选择性地计算统计信息。

34.根据权利要求33所述的接收机，其中所述第一单元适于另外基于从所述下行链路信道接收到的信号的调制来选择性地计算统计信息。

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