CN101132208B - 通信装置及其sir估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种通信装置及其SIR估计方法。该针对通过单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法执行通信的通信设备的SIR估计方法，其中利用针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数对特定发送天线的SIR进行估计，该SIR是信号与干扰之比。

Description

通信装置及其SIR估计方法

技术领域

本发明涉及通信装置及其SIR估计方法，更具体地说，涉及通过单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法来执行通信的通信装置及其SIR估计方法。

背景技术

无线电传播路径不断变化，因此根据传播路径的状态来发送信号就变得必要。这样做的一个示例是根据传播路径的状态来控制发送功率的方法。通过在传播路径的状态差时增大发送功率，可以将接收设备处的接收质量保持在某个水平上。然而，在该方法中，发送功率是变化的，因此有可能针对其它接收设备或相邻小区的干扰特性会变化。

因此，作为一种不同的思考方式，提出如下方法：保持发送功率恒定，并将调制参数(数据调制方法、编码率等)改变成与传播路径的状态相对应。该方法被称为自适应调制和编码(AMC)。通常采用某种信道编码方案对数据进行编码，然后采用各种多值调制方案进行调制。数据调制方法的多值的数量越大，用于进行错误校正的编码率R越接近于‘1’，一次发送的数据量就变得越大，因此对发送错误的抗耐性就变得越弱。当传播路径的状态良好时通过增大多值并使编码率R接近于‘1’，发送吞吐量会变高。另一方面，当传播路径的状态差时通过减少多值并降低编码率，可以减小发送数据量并防止发送错误率升高。

图12是用于在移动站与基站之间进行无线电通信的系统的图，其中针对从移动站到基站的上行链路通信执行自适应调制和编码，并且无线电单元1b、2c包括发送器和接收器。

移动站1的导频发送单元1a生成导频信号并对该导频信号执行特定发送处理，然后无线电单元1b将基带导频信号转换成无线电信号并将它从天线1c发送到基站2。

基站2的导频信号接收单元2a从经由天线2b和无线电单元2c输入的接收信号中分离出导频信号，并将它输入给信道估计单元2d。信道估计单元2d利用该导频信号对信道进行估计，然后SIR(信号干扰比)计算单元2e利用所估计出的信道来计算SIR。调度器2f基于所估计出的SIR自适应地确定MCS(调制和编码方案：调制方法和编码率)，然后MCS发送单元2g对该MCS执行特定发送处理，然后无线电单元2c将该基带MCS信号转换成无线电信号并将它从天线2b发送给移动站1。

移动站1的MCS接收单元1d对从基站发送的MCS进行解调，并将该MCS输入给编码/调制单元1e。编码/调制单元1e按所指示的编码率对发送数据进行编码，并采用所指示的多值调制方法(BPSK、QPSK、16QAM等)对该发送数据进行调制，其后数据信号发送单元1f对该发送数据执行特定发送处理，然后无线电单元1b将数据信号转换成无线电信号并将它从天线1c发送给基站2。

基站2的数据信号接收单元2h从经由天线2b和无线电单元2c接收到的信号中分离出数据信号，并将该数据信号输入给解调/解码单元2i。解调/解码单元2i对所接收到的数据信号执行解调处理，其后对该信号进行解码，然后获得数据并输出该数据。

图13是用于在移动站与基站之间进行无线电通信的系统的图，其中针对从基站到移动站的下行链路通信执行自适应调制和编码，并且无线电单元11c、12b包括发送器和接收器。

基站12的导频信号发送单元12a生成导频信号，并对该导频信号执行特定发送处理，然后无线电单元12b将基带导频信号转换成无线电信号并将它从天线12c发送到移动站11。

移动站11的导频信号接收单元11a从经由天线11b和无线电单元11c接收到的输入信号中分离出导频信号，并将该导频信号输入给信道估计单元11d。信道估计单元11d利用该导频信号对信道进行估计，然后SIR计算单元11e利用所估计出的信道来计算SIR。CQI发送单元11f找出与该SIR相对应的CQI(信道质量指标)值，并对该CQI值执行发送处理，然后无线电单元11c将该基带CQI值信号转换成无线电信号，并将该信号从天线11b发送给基站12。

基站12的CQI接收单元12d从所接收到的信号中解调出CQI值，并将其输入给调度器12e。调度器12e找出与CQI值一一对应的MCS(调制方法和编码率)，并将该MCS指示给编码/调制单元12f。编码/调制单元12f采用所指示的调制方法对发送数据进行编码，并采用所指示的调制方法对发送数据进行调制，然后数据信号发送单元12g对该发送数据执行特定发送处理，然后无线电单元12b将基带数据信号转换成无线电信号并将它从天线12c发送到移动站11。

移动站11的数据信号接收单元11g从经由天线11b和无线电单元11c接收的输入信号中分离出数据信号，并将该信号输入给解调/解码单元11h。解调/解码单元11h对所接收到的信号执行解调处理，其后，执行解码以获得数据并输出该数据。

如上所述，在执行自适应调制和编码的系统中，为了确定MCS，必须对SIR进行估计。按照常规，当通过诸如OFDM发送方法或SC(单载波)-FDMA发送方法的发送方法执行通信时，利用以下公式(1)来计算信号带宽内的所有副载波的平均SIR，并通过将该平均SIR与一阈值进行比较来确定MCS(调制方法和编码率)。

${\mathrm{SIR}}_i=\frac{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}---\left(1\right)$

在公式(1)中，M是信号带宽内的副载波数量，σ²是噪声的平均功率，

是第i个发送天线的第l个副载波的信道估计向量。此外，

是向量

的范数，或者换句话说，是各分量的绝对值的平方和。

如可以从公式(1)清楚地看到的，常规SIR是通过只考虑噪声分量来估计的，而未考虑干扰分量。最优MCS与SIR之间的关系取决于多径环境，因此在常规SIR的情况下存在如下的问题：不能确定合适的MCS，因此吞吐量根据该状况而变差。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种用于估计SIR的SIR估计方法，并提供一种采用该SIR估计方法的基站装置和移动站，该SIR估计方法能够与SC-FDMA发送中的多径环境无关地选择合适的MCS。

通过针对通过单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法执行通信的通信设备的SIR估计方法，本发明实现了上述目的，该SIR估计方法包括以下步骤：指定针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数的步骤；和利用所述估计出的信道值和权重系数对特定发送天线的SIR进行估计的步骤，SIR是信号功率与干扰功率(包括热噪声功率)之比。

在上述SIR估计方法中，由以下公式来计算第i个发送天线的SIR：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量(维度是接收天线的数量)；

w_il是在频率均衡过程中使用的MMSE权重向量(维度是接收天线的数量)

是MMSE权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

所述SIR估计方法还包括以下步骤：基于所述估计的SIR来确定所述单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法中的编码率和调制方法。此外，根据所述SIR估计方法，当通过SC-FDMA根据MIMO发送方法从多个发送天线向多个接收天线执行发送时，测量所述SIR并基于所述SIR来执行自适应调制/解调控制。

此外，本发明通过一种基站实现了上述目的，该基站具有自适应调制和编码控制功能，该基站确定通过单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法发送数据的移动站的编码率和调制方法，该基站包括：SIR估计单元，其对移动站的特定发送天线的SIR进行估计，SIR是信号功率与干扰功率之比；调度器，其基于所述估计的SIR来确定针对从所述移动站的特定发送天线发送的数据的编码率和调制方法；以及发送单元，其将所述编码率和调制方法发送给所述移动站；其中所述SIR估计单元利用针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数对所述SIR进行估计，其中由以下公式来计算第i个发送天线的信号干扰比：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量，该信道估计向量的维度是接收天线的数量；

w_il是在频率均衡过程中使用的最小均方误差权重向量，该最小均方误差权重向量的维度是接收天线的数量；

是所述最小均方误差权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

此外，本发明通过一种移动站实现了上述目的，该移动站接收从基站通过单载波频分多址(SC-FDMA)发送方法发送的信号并向所述基站发送接收状态，该移动站包括：SIR估计单元，其对所述基站的特定发送天线的SIR进行估计，该SIR是信号功率与干扰功率之比；CQI确定单元，其基于所述估计的SIR来确定为从所述基站的所述指定发送天线向所述移动站发送的数据指定编码率和调制方法所需的CQI值；以及发送单元，其向所述基站发送所述CQI值；其中所述SIR估计单元利用针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数对所述SIR进行估计，其中由以下公式来计算第i个发送天线的信号干扰比：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量，该信道估计向量的维度是接收天线的数量；

w_il是在频率均衡过程中使用的最小均方误差权重向量，该最小均方误差权重向量的维度是接收天线的数量；

是所述最小均方误差权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

根据本发明，通过考虑不能通过频率均衡来抑制的干扰分量，可以在SC-FDMA发送系统中对SIR进行估计，并且通过与多径环境无关地利用该SIR来选择合适的MCS(调制方法和编码率)，由此可以提高通信系统的吞吐量。

此外，可以将本发明的SIR估计方法应用于在MIMO发送系统中对SIR的估计。在此情况下，本发明的SIR估计方法能够在估计SIR时考虑不能通过频率均衡和MIMO接收来抑制的干扰分量；并且通过利用该SIR执行自适应调制和编码，可以提高通信系统的吞吐量。

此外，可以利用由本发明的SIR估计方法估计的SIR来执行调度(为用户分配执行发送的机会)。

结合附图，根据以下说明，本发明的其它特征和优点将变得明了。

附图说明

图1是用于说明集中式FDM(频分复用)方法和分布式FDM方法的图；

图2是用于说明SC-FDMA的图；

图3是示出SC-FDMA中的发送的结构的图；

图4是用于对副载波映射基于的理论进行说明的图；

图5是示出SC-FDMA接收单元的主要组成部分的图；

图6是示出本发明的基站的结构的图；

图7是示出本发明的移动站的结构的图；

图8是示出频率分配单元的结构的图；

图9是用于对本发明的SIR计算方法进行说明的图；

图10是示出包括自适应调制和编码控制功能的MIMO(多输入多输出)复用发送系统的图；

图11是示出包括自适应调制和编码控制功能的多束MIMO(多输入多输出)复用发送系统的图；

图12是用于在移动站与基站之间进行无线电通信的系统的图，其中针对从移动站到基站的上行链路通信执行自适应调制和编码；

图13是用于在移动站与基站之间进行无线电通信的系统的图，其中针对从基站到移动站的下行链路通信执行自适应调制和编码。

具体实施方式

(A)SC-FDMA(单载波频分多址)

可以在SC-FDMA方法中使用本发明的SIR估计方法。首先，将针对存在一个发送和接收天线的情况对SC-FDMA方法进行说明。应当指出的是，在针对“(A)SC-FDMA(单载波频分多址)”部分的说明中，对M和N的定义与在其它部分中使用的定义不同。

(a)单载波发送

除了在单载波发送中作为上行链路用户复用方法的时分复用(TDM)以外，还存在集中式(localized)FDM(频分复用)和分布式FDM。如图1的(A)所示，集中式FDM方法是将连续的副载波分配给各用户的方法。此外，如图1的(B)所示，分布式FDM方法是将固定间隔内的多个副载波分配给用户并针对每个用户对所分配的副载波进行变化的方法。

当从时间轴来观察分布式FDM方法和集中式FDM方法时，它们看起来好像重复地发送信号，并且可以将它们视为单载波发送。例如，如图2的(A)所示，针对每隔一个的副载波对数据A₀到A_N-1进行映射并通过分布式FDM方法发送它们，这与如图2的(B)所示的在时间轴上重复地发送数据a₀到a_N-1两次是相同的。因此，当采用图2的(A)所示的分布式FDM方法发送N个发送数据抽样a₀、a₁、...、a_N-1时，发送侧执行如图3所示的单载波发送。在图3中，N抽样FFT单元21对发送数据a₀、a₁、...、a_N-1执行FFT处理以生成副载波分量A₀、A₁、...、A_N-1，然后映射单元22将A₀、A₁、...、A_N-1映射到相应的副载波f₀、f₂、...、f_2N-2，并将0映射到副载波f₁、f₃、...、f_2N-1，然后将结果输入给IFFT单元23。IFFT单元23对2×N个副载波执行IFFT处理，并将在时间轴上已重复两次的发送数据a₀到a_N-1的数据序列输入给发送单元(图中未示出)，该发送单元通过单个载波发送该数据。

可以如图4所示地表示上述副载波映射所基于的理论。通常，在分布式FDM副载波映射中，将M取为任意自然数(在图2所示的示例中M＝2)，并将L调节成满足关系0≤L＜M(在图2的示例中L＝1)，并且可以由以下公式表示。

$A_l^{\′}=\left\{\begin{array}{ccc}{A}_k& l=\mathrm{kM}+L& (k=\mathrm{0,1,2},......N-1)\\ 0& & \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(2\right)$

可以由以下公式表示FFT和IFFT：

FFT： $A_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n{e}^{-2\mathrm{nk\π}/N}---\left(3a\right)$

IFFT： $a_n=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_k{e}^{j2\mathrm{\πnk}/N}---\left(3b\right)$

并且通过利用以上公式，获得了以下公式。

$a_m^{\′}=\underset{l=0}{\overset{\mathrm{MN}-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_l^{\′}{e}^{j2\mathrm{\πml}/\mathrm{MN}}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kM}+L}^{\′}{e}^{j2\mathrm{\πm}(\mathrm{kM}+L)/N}$ (4)

$=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kM}+L}^{\′}{e}^{j2\mathrm{\πmk}/N}{e}^{j2\mathrm{\πmL}/N}=e^{j2\mathrm{\πmL}/N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_k{e}^{j2\mathrm{\πmk}/N}$

因此，

$a_m^{\′}=a_{\mathrm{iN}+n}^{\′}=e^{j2\mathrm{\πnL}/N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_k{e}^{j2\mathrm{\πnk}/N}=e^{j2\mathrm{\πnL}/N}{a}_n$ (n＝0，1，...，N-1，i＝0，1，...，M-1)  (5)

结果，可以看到，a′_m成为通过将信号a_n(n＝0、1、...N-1)重复M次并将重复后的信号偏移Lx副载波频率而获得的信号，并将其视为单载波。可以通过N、M以及L来指定由映射单元22分配的频率。类似的是，也可以将集中式FDM方法视为单载波。

(b)频率均衡技术

在单载波发送中，接收侧执行与发送侧相反的处理，并对发送数据进行解调。图5示出了接收单元的主要组成部分的结构，其中数据/导频分离单元43从接收信号中分离出导频和数据，并将它们分别输入给信道估计单元47和频率均衡单元48。在信道估计单元47中，FFT单元47a对针对N×M个抽样的导频执行FFT处理并生成N×M个频率分量，其后频率信道估计单元47b利用N×M个频率分量和已知导频的N×M个频率分量来估计每个频率的信道，并将信道补偿信号输入给频率均衡单元48的频率均衡加权单元(信道补偿单元)48c。频率均衡单元48的FFT单元48a对N×M个抽样数据执行FFT处理以生成N×M个频率分量，并将结果输入给解映射单元48b。解映射单元48b基于发送侧在发送数据(分配频率)时使用的频率f₀、f₂、...、f_2N-2从该N×M个频率分量中选择N个频率分量，并将它们输入给频率均衡加权单元48c。可以由公式(2)中的M和L来指定所分配的频率。频率均衡加权单元48c采用所估计出的信道值来计算MMSE(最小均方误差)的权重，然后将从解映射单元48b输出的N个频率分量乘以该权重，并将该乘法结果输入给IFFT处理单元48d。IFFT处理单元48d对该N个频率分量执行IFFT处理，并将它们输出为时间信号。

(B)基站

图6是示出本发明的基站的结构的图，并示出了采用SC-FDMA方法从移动站发送导频和数据的情况。可以将本发明应用于在MIMO发送方法中进行的SIR估计，在MIMO发送方法中，通过SC-FDMA从发送侧的多个发送天线发送数据，并由接收侧的多个接收天线接收该数据，其后对该数据进行解调，然而，为了使说明简化，该图示出了只使用一个发送/接收天线的情况。

无线电单元41包括接收器，并且该接收器将从移动站用户接收到的信号的频率从射频转换成基带频率，并将该信号输入给上行信号基带处理单元42。上行信号基带处理单元42对来自输入信号的时分复用数据进行解调，其后数据/导频分离单元43从该时分复用数据中分离出导频和数据。信道估计单元47如图5所示地执行信道估计，并将针对与Ntx×Nrx个链路中的每一个相对应的M个副载波的估计信道值输入给SIR估计单元44和频率均衡单元48。

SIR估计单元44根据以下公式来计算SIR。

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}---\left(6\right)$

这里，

是第i个发送天线的第l个副载波的信道估计向量(维数是接收天线的数量)，是针对第i个发送天线和第l个副载波的MMSE权重向量(维数是接收天线的数量)，并且可以由下式表示。

$w_{\mathrm{ij}}^H=h_{\mathrm{ij}}^H{({\tilde{H}}_l^{\′}{\tilde{H}}_l^{\′H}+\frac{M}{N}{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}---\left(7\right)$

系数M/N表示副载波映射/解映射的噪声抑制的效果。稍后将对推导公式(6)的方法进行描述。

调度器45基于所估计出的SIR自适应地确定数据调制方法和编码率，并将结果输入给下行信号基带处理单元46。调度器45可以利用该SIR来执行调度(为用户分配发送机会)，但是在本说明中将略去这一点。

下行信号基带处理单元46例如执行OFDM发送处理，并将数据经由无线电单元41发送给移动站。按此方式，移动站变得可以根据来自基站的指示发送包括导频和数据的时分复用数据。当从移动站接收到信号时，上行信号基带处理单元42对时分复用数据进行解调，然后数据/导频分离单元43从该时分复用数据中分离出导频和数据并将它们分别输入给信道估计单元47和频率均衡单元48。频率均衡单元48执行在图5中说明的处理并输出时域中的数据信号。解调单元49接着对编码数据进行解调，然后解码单元50将该数据解码并输出。

(C)移动站

图7示出了本发明的移动站的结构。应当指出的是，在针对“(C)移动站”部分的说明中使用的对M和N的定义与在其它部分中使用的定义不同。

无线电单元61包括接收器，该接收器将接收信号的频率从射频转换到基带频率，然后将该信号输入给下行信号基带处理单元62。下行信号基带处理单元62对输入信号执行接收处理并将结果输入给数据解调单元63，然后该数据解调单元63对所接收到的数据进行解调。信道编码单元64根据由基站指定的编码率对该信号进行编码，数据调制单元65根据由基站指定的调制方法来执行数据调制，然后导频生成单元66生成导频。

频率分配单元67具有图8的(A)所示的结构，并使得可以采用单载波发送来发送FDM数据。FFT单元67a对N个发送数据抽样a₀、a₁、...、a_N-1执行FFT处理，并生成频率分量A₀、A₁、...、A_N-1，其后映射单元67b基于频率分配数据(N，M，L)将A₀、A₁、...、A_N-1映射到N个数据发送频率，并将0映射到其余频率，然后将结果输入给IFFT单元67c。IFFT单元67c对M×N个频率分量执行IFFT处理，并在时间轴上将发送数据a₀到a_N-1重复M次，然后输出该数据序列。

频率分配单元68具有如图8的(B)所示的结构，并使得可以采用单载波发送来发送FDM数据。FFT单元68a对N个发送数据抽样p₀、p₁、...、p_N-1执行FFT处理，并生成频率分量B₀、B₁、...、B_N-1，其后映射单元68b基于频率分配数据(N、M、L)将B₀、B₁、...、B_N-1映射到N个导频发送频率，并将0映射到其余频率，然后将结果输入给IFFT单元68c。IFFT单元68c对M×N个频率分量执行IFFT处理，然后在时间轴上将发送数据p₀到p_N-1重复M次，然后输出该数据序列。

数据/导频复用单元69对从频率分配单元67、68输出的数据和导频执行时分复用，然后将结果输入给无线电单元61。无线电单元61的发送器将基带信号的频率转换到射频，其后对该信号进行放大并将其发送给基站。

(D)SIR计算方法

图9是对本发明的SIR计算方法进行说明的图，其包括经由信道(传播路径)73和噪声叠加单元74将数据发送侧71与数据接收侧72连接起来的结构。此外，在图9中，将发送站作为数据发送侧，并将基站作为数据接收侧，并且这里针对与图5和图8所示的那些部分相同的部分使用相同的标号。此外，虽然在图9中不清楚，但是，假定针对MIMO发送方法的SIR估计，在MIMO发送方法中，采用SC-FDMA从发送侧的多个发送天线发送数据，并由接收侧的多个接收天线接收该数据，其后对该数据进行解调。

在本发明中，利用公式(6)对SIR进行估计。基本思想是通过精确地考虑不能被频率均衡或MIMO接收完全抑制的干扰分量来估计SIR。常规方法(公式(1))只考虑噪声分量而未考虑干扰分量，因此当执行自适应调制和解调时吞吐量会变差。

首先，以下将所使用的符号进行定义。

d：发送数据向量(M×1)

n：噪声向量(N×1)、各分量的平均功率σ²

x：发送信号向量(M×1)

y：接收信号向量(N×1)

d′：解调数据向量(M×1)

s：副载波映射矩阵(N×M)，元素是0或1

H：传播路径矩阵(N×N循环矩阵)

F_M，

M维傅立叶变换矩阵及其逆变换矩阵(M×M)

F_N，

N维傅立叶变换矩阵及其逆变换矩阵(N×N)

W：频率均衡权重矩阵(M×M对角阵)

当存在多个发送/接收天线时，会出现以下关系。

$x_i=F_N^H{\mathrm{SF}}_M{d}_i---\left(8a\right)$

$y_j=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{H}_{\mathrm{ij}}{x}_i+n_j---\left(8b\right)$

$d_i^{\′}=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{F}_M^H{W}_{\mathrm{ij}}{S}^{-1}{F}_N{y}_j---\left(8c\right)$

在公式(8a)、(8b)以及(8c)中，i(＝1、2、...、Ntx)是发送天线标记，j(＝1、2、...、Ntx)是接收天线标记。

通过将公式(8a)和(8b)代入公式(8c)中，获得了以下公式。

$d_i^{\′}=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\left\{F_M^H{W}_{\mathrm{ij}}{S}^{-1}{F}_N(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{H}_{\mathrm{kj}}{F}_N^H{\mathrm{SF}}_M{d}_k+n_j)\right\}$

$=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\left(F_M^H{W}_{\mathrm{ij}}{S}^{-1}{F}_N\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{H}_{\mathrm{kj}}{F}_N^H{\mathrm{SF}}_M{d}_k\right)+\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{F}_M^H{W}_{\mathrm{ij}}{S}^{-1}{F}_N{n}_j---\left(9\right)$

$=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{F}_M^H\left(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{W}_{\mathrm{ij}}{\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}\right)F_M{d}_k+\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{F}_M^H{W}_{\mathrm{ij}}{\tilde{n}}_{\mathrm{Mj}}$

在公式(9)中，假设下式：

${\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}=S^{-1}{F}_N{H}_{\mathrm{kj}}{F}_N^{H}S---\left(10\right)$

${\tilde{n}}_{\mathrm{Mj}}=W_{\mathrm{ij}}{S}^{-1}{F}_N{n}_j$

由于H_kj是循环矩阵，因此

${\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}$

成为对角阵。此外，由于

W_ij

也是对角阵，因此

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{W}_{\mathrm{ij}}{\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}$

也成为对角阵。因此，可以如下表示公式(9)的右侧第一项的求和∑的内部：

$F_M^H\left(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{W}_{\mathrm{ij}}{\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}\right)F_M{d}_k=p_{\mathrm{ik}}*d_k---\left(11\right)$

这里，*表示向量之间的卷积计算。此外，建立了以下公式。

$p_{\mathrm{ik}}=F_M^H\underset{j}{\mathrm{\Σ}}v\left(W_{\mathrm{ij}}{\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}\right)={[p_{\mathrm{ik}0},p_{\mathrm{ik}1},...,p_{\mathrm{ikM}-1}]}^T---\left(12\right)$

这里，v(X)表示将矩阵X的对角分量变成向量。换句话说，这可以由下式来表示。

$v\left(W_{\mathrm{ij}}{\tilde{H}}_{\mathrm{Mkj}}\right)={[w_{\mathrm{ij}0}^{*}{\tilde{h}}_{\mathrm{kj}0},w_{\mathrm{ij}1}^{*}{\tilde{h}}_{\mathrm{kj}1},...,w_{\mathrm{ij}(M-1)}^{*}{\tilde{h}}_{\mathrm{kjM}-1}]}^T---\left(13\right)$

此外，假定：

在公式(12)中，第一个分量p_ii0是当k＝i时的信号分量，其余分量是干扰分量。因此，可以如下所示地找出信号分量S、干扰分量I以及噪声分量Z。

$S_i={\left|p_{\mathrm{ii}0}\right|}^2=\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2$

$I_i=\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{\mathrm{Ntx}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{kl}}\right|}^2-S_i=\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^T{\tilde{H}}_l^{\′}{\tilde{H}}_l^{\′H}{w}_{\mathrm{il}}-S_i---\left(15\right)$

$Z_i=\frac{1}{N}{\mathrm{\σ}}^2\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{w}_{\mathrm{il}}$

此外，由以下公式表示MMSE权重：

$w_{\mathrm{il}}^T=h_{\mathrm{il}}^H{({\tilde{H}}_l^{\′}{\tilde{H}}_l^{\′H}+\frac{M}{N}{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}---\left(16\right)$

因此利用该式推导SIR_i，得到下式：

${\mathrm{SIR}}_i=\frac{\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{H}}_l^{\′}{\tilde{H}}_l^{\′H}{w}_{\mathrm{il}}+\frac{1}{N}{\mathrm{\σ}}^2\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{w}_{\mathrm{il}}-\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}$

$=\frac{\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H({\tilde{H}}_l^{\′}{\tilde{H}}_l^{\′H}+\frac{M}{N}{\mathrm{\σ}}^{2}I)w_{\mathrm{il}}-\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}---\left(17\right)$

$=\frac{\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}-\frac{1}{M^2}{\left|\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}\right|}^2}={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

可以将以上公式应用于在MIMO发送方法中对SIR进行估计的情况，在MIMO发送方法中，采用SC-FDMA从发送侧的多个发送天线发送数据，然后由接收侧的多个接收天线接收该数据，其后对该数据进行解调，然而，也可以将以上公式应用于除MIMO发送以外的其他情况。

(E)对MIMO发送系统的应用

图10是示出在MIMO(多输入多输出)复用发送系统的自适应调制和编码控制中利用公式(17)来估计SIR的情况的图，其中TRX是发送设备，REC是接收设备。

与发送天线的数量N_tx相同数量的数据流D₀到D_Ntx-1分别经历由发送设备81₀到81_Ntx-1进行的诸如数据编码、数据调制、SC-FDMA处理以及上变频的处理，然后由发送天线82₀到82_Ntx-1发送。

从天线82₀到82_Ntx-1发送的信号经过各发送/接收天线，并且针对各副载波的衰落信道h_ijl(i＝0到Ntx-1，j＝0到Nrx-1，l＝0到M-1)，并由N_rx个接收天线91₀到91_Nrx-1接收。由这些接收天线接收到的信号经e历由接收设备92₀到92_Nrx-1进行的诸如高频放大和下变频的处理，使得生成接收数据流y₀到y_Nrx-1。所接收到的多个数据流中的每一个都由N_tx个发送数据流复用，因此数据处理单元93根据指定算法(例如，MLD算法或MMSE算法)执行数据分离处理，从而分离并再现出发送数据流D₀到D_Ntx-1。换句话说，数据处理单元93接收从发送天线82₀到82_Ntx-1发送的导频信号并对信道h_ijl(i＝0到Ntx-1，j＝0到Nrx-1，l＝0到M-1)进行估计，其后根据指定算法输出所输入的数据D。

SIR估计单元94利用公式(6)来估计SIR，SIR是信号与来自各发送天线的干扰信号之比。在公式(6)中

${\tilde{h}}_{\mathrm{il}}={[h_{i0l},h_{i1l},...,h_{i(\mathrm{Nrx}-1)l}]}^T---\left(18\right)$

是来自第i个发送天线(i＝0到Ntx-1)的第l个副载波中的信道估计向量(维度是接收天线的数量)，并且

w_il

是来自第i个发送天线(i＝0到Ntx-1)的第l个副载波中的MMSE权重向量(维度是接收天线的数量)。

MCS设定单元95基于针对各发送天线的估计SIR来设定针对各发送天线的MCS，然后发送单元96将该结果发送给发送侧。位于发送侧的接收单元84将所接收到的针对各天线的MCS输入给相应的发送设备81₀到81_Ntx-1，然后各发送设备利用所指示的编码率和调制方法执行调制，并发送数据。

(F)对多束MIMO发送系统的应用

图11是示出在多束MIMO(多输入多输出)复用发送系统的自适应调制和编码控制中利用公式(17)来估计SIR的情况的图，其中TRX是发送设备，REC是接收设备。

多束加权单元85将Ns个多束权重数据流D₀到D_Ns-1乘以多束权重矩阵V(Ntx行×Ns列)，并将相同个流转换成发送天线Ntx的数量。发送设备81₀到81_Ntx-1中的每一个执行诸如数据编码、数据调制、SC-FDMA处理以及上变频的处理，并从发送天线82₀到82_Ntx-1中的每一个发送信号。

从天线82₀到82_Ntx-1发送的信号经过各发送/接收天线和针对各副载波的衰落信道h_ijl(i＝0到Ntx-1，j＝0到Nrx-1，l＝0到M-1)，然后在空间上被复用之后，它们由N_rx个接收天线91₀到91_Nrx-1接收。由这些接收天线接收到的信号经历由接收设备92₀到92_Nrx-1进行的诸如高频放大和下变频的处理，从而生成了接收数据流y₀到y_Nrx-1。所接收到的多个数据流中的每一个都由N_tx个数据流复用，因此数据处理单元93根据指定算法(例如，MLD算法或MMSE算法)执行数据分离处理，然后分离并再现出发送数据流D₀到D_Ns-1。换句话说，数据处理单元93接收从发送天线82₀到82_Ntx-1发送的导频信号并对信道h_ijl(i＝0到Ntx-1，j＝0到Nrx-1，l＝0到M-1)进行估计，其后根据指定算法输出所输入的数据D。

SIR估计单元94利用公式(6)来估计SIR，SIR是信号与来自发送天线的干扰信号之比。在公式(6)中，将

${\tilde{h}}_{\mathrm{il}}$

定义为下式：

${\tilde{h}}_{\mathrm{il}}={[h_{i0l}^{\′},h_{i1l}^{\′},...,h_{i(\mathrm{Nrx}-1)l}^{\′}]}^T---\left(19\right)$

这是来自第i个发送流(i＝0到Ns-1)的第l个副载波中的信道估计向量(维度是接收天线的数量)，并且

h′_i0l

是在将信道矩阵H替换成HV的情况下的矩阵分量。此外，在公式(6)中

w_il

是来自第i个发送流(i＝0到Ns-1)的第l个副载波中的MMSE权重向量(维度是接收天线的数量)。

MCS设定单元95基于针对各发送天线的估计SIR来设定针对各发送天线的MCS，然后发送单元96将各MCS发送给发送侧。位于发送侧的接收单元84将所接收到的针对各天线的MCS输入给各相应发送设备81₀到81_Ntx-1，然后各发送设备利用所指示的编码率和调制方法执行调制，并发送数据。

(G)变型示例

在图12所示的移动站通过SC-FDMA发送方法发送数据的情况下，基站的SIR估计单元2e在计算SIR时可以采用上述SIR测量方法，或者换句话说，可以根据公式(17)来计算SIR。

在图13所示的基站通过SC-FDMA发送方法发送数据的情况下，移动站的SIR计算单元11e在计算SIR时可以采用上述SIR测量方法，或者换句话说，可以根据公式(17)来计算SIR。

由于在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以得到本发明的许多明显广泛不同的实施例，因此应当明白本发明并不限于本发明的具体实施例，而应由所附权利要求来限定。

Claims (6)

1.一种针对通过单载波频分多址发送方法执行通信的通信设备的信号干扰比估计方法，该信号干扰比估计方法包括以下步骤：

指定针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数；和

利用所述估计出的信道值和权重系数对特定发送天线的信号干扰比进行估计，所述信号干扰比是信号功率与干扰功率之比，其中由以下公式来计算第i个发送天线的信号干扰比：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量，该信道估计向量的维度是接收天线的数量；

w_il是在频率均衡过程中使用的最小均方误差权重向量，该最小均方误差权重向量的维度是接收天线的数量；

是所述最小均方误差权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

2.根据权利要求1所述的信号干扰比估计方法，该信号干扰比估计方法还包括以下步骤：

基于所述信号干扰比来确定所述单载波频分多址发送方法中的编码率和调制方法。

3.根据权利要求1所述的信号干扰比估计方法，其中，当根据多输入多输出发送方法、通过单载波频分多址从多个发送天线向多个接收天线执行发送时，测量所述信号干扰比并基于所述信号干扰比来执行自适应调制/解调控制。

4.根据权利要求1所述的信号干扰比估计方法，其中，当根据多输入多输出发送方法、通过单载波频分多址采用多个发送束向多个接收天线执行发送时，测量所述信号干扰比并基于所述信号干扰比来执行自适应调制/解调控制。

5.一种具有自适应调制和编码控制功能的基站，该基站确定通过单载波频分多址发送方法发送数据的移动站的编码率和调制方法，该基站包括：

信号干扰比估计单元，其对所述移动站的特定发送天线的信号干扰比进行估计，所述信号干扰比是信号功率与干扰功率之比；

调度器，其基于所述估计的信号干扰比来确定针对从所述移动站的所述特定发送天线发送的数据的编码率和调制方法；以及

发送单元，其将所述编码率和调制方法发送给所述移动站；其中

所述信号干扰比估计单元利用针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和在频率均衡过程中使用的权重系数对所述信号干扰比进行估计，其中由以下公式来计算第i个发送天线的信号干扰比：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量，该信道估计向量的维度是接收天线的数量；

w_il是在频率均衡过程中使用的最小均方误差权重向量，该最小均方误差权重向量的维度是接收天线的数量；

是所述最小均方误差权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

6.一种移动站，该移动站接收从基站通过单载波频分多址发送方法发送的信号并向所述基站发送接收状态，该移动站包括：

信号干扰比估计单元，其对所述基站的特定发送天线的信号干扰比进行估计，该信号干扰比是信号功率与干扰功率之比；

信道质量指标确定单元，其基于所述估计的信号干扰比来确定用于对从所述基站的所述指定发送天线向所述移动站发送的数据的编码率和调制方法进行指定所需的信道质量指标值；以及

发送单元，其向所述基站发送所述信道质量指标值；其中

所述信号干扰比估计单元利用针对信号带宽内的各副载波的估计信道值和针对均衡过程使用的权重系数对所述信号干扰比进行估计，其中由以下公式来计算第i个发送天线的信号干扰比：

${\mathrm{SIR}}_i={(\frac{1}{\frac{1}{M}\underset{l=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{il}}^H{\tilde{h}}_{\mathrm{il}}}-1)}^{-1}$

其中在该公式中，

是第i个发送天线的第l个副载波中的信道估计向量，该信道估计向量的维度是接收天线的数量；

w_il是在频率均衡过程中使用的最小均方误差权重向量，该最小均方误差权重向量的维度是接收天线的数量；

是所述最小均方误差权重向量的共轭转置矩阵；并且

M是所述信号带宽中的副载波的数量。

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