CN101278535A - 为多载波系统提供宽线性干扰消除的方法、装置和计算机程序产品 - Google Patents

Abstract

提供一种方法。该方法包括：接收多载波信号，所述多载波信号包括多个子载波；以及对接收到的信号执行宽线性(WL)处理。

Description

为多载波系统提供宽线性干扰消除的方法、装置和计算机程序产品

技术领域

本发明的示例性和非限定性实施例大致涉及无线通信系统，更具体地说，涉及其中期望干扰消除的多载波通信系统。

背景技术

本发明感兴趣的信号处理应用是一种已知为“宽线性滤波(WLF)”的应用，其使用信号的复数部分和复共轭部分以进行估计(或检测)。近来，WLF已经应用于多种通信应用，例如均衡、干扰抑制和多用户检测。关于这点，一般可以参考作者为B.Picinbono和P.chevalier的“Widelylinear estimation with complex data，”(IEEE Trans.Signal Processing，vol.43，pp.2030-2033，Aug.1995)；作者为W.H.Gerstacker，F.Obernosterer，R.Schober，A.Lehmann，A.Lampe，和P.Gunerben的“Equalizationconcepts for alamoutis space-time block code，”(IEEE Trans，Commun.，vol.52，pp.1178-90，2004)；作者为H.Trigui和D.Slock的“Cochannelinterference cancellation within the current gsm standard”(Proc.Universal Personal Communications，Oct.1998，pp 511-15)；以及作者为D.Darsena，G.Gelli，L.Paura，和F.Verde的“Widely linear equalizationand blind channel identification for interference-contained multicarriersystem”，(IEEE trans.Signal Processing，vol.53，pp.1163-77，2005)。

在通信接收机的设计和运算中的主要挑战是：剥离在相同信号的码元之间出现的干扰影响(码间干扰或ISI)或在共享可用频谱的多个用户之间出现的干扰影响(共信道干扰或CCI)。TDMA接收机通过使用均衡技术来处理这个问题，而OFDM通过使用离散傅立叶变换(DFT)在频域中处理信号来减轻均衡复杂度。

传统地，在接收机处使用多天线，以减轻干扰，一般的复杂解决方案需要多个RF分支。近来，已经提倡WLF构思，作为低成本手段用于通过使用单个接收机天线来提供均衡。这种构思作为单个天线干扰消除(SAIC)已经得到了GSM系统中的广泛应用。

关于SAIC，可以参考共同受让的美国专利公开：US 2005/0266383，G.Mattellini，K.Kuchi，和P.Ranta，″Method and apparatus for suppressingco-channel interference in a receiver″；美国专利公开：US 2005/0036575，K.Kuchi等，″Method and apparatus providing low complexityequalization and interference suppression for SAIC GSM/EDGE receiver″；以及K.Kuchi和C.Zhang，美国专利申请序列号：10/823,196，2004年4月12日提交的″An I/Q MIMO detection framework for single antennainterference cancellation″。

发明内容

本发明提供一种方法，该方法包括：接收多载波信号，所述多载波信号包括多个子载波；以及对所述接收到的信号执行宽线性(WL)处理。

提供一种计算机程序产品，其具有实施在有形计算机可读介质上的程序指令。对所述程序指令的执行导致以下操作，包括：输入接收到的多载波信号，所述多载波信号包括多个子载波；以及对所述接收到的信号执行宽线性(WL)处理。

提供一种电子设备。所述电子设备包括：多载波射频接收机，其具有用于耦合到至少一个天线的输入部分；信号处理块，其耦合到所述接收机的输出部分，其中，所述信号处理块包括：宽线性(WL)信号处理单元，所述宽线性(WL)信号处理单元可操作为：对接收到的多载波信号进行解调；以及解码器，其具有耦合到所述信号处理块的输出部分的输入部分。

提供一种集成电路。所述集成电路包括：多载波射频接收机，其具有用于耦合到至少一个天线的输入部分；信号处理块，其耦合到所述接收机的输出部分，其中，所述信号处理块包括：宽线性(WL)信号处理单元，所述宽线性(WL)信号处理单元可操作为：对接收到的多载波信号进行解调；以及解码器，其具有耦合到所述信号处理块的输出部分的输入部分。

附图说明

在附图中：

图1描述示出用于实践本发明示例性实施例的方法的一个非限定性示例的流程图；

图2示出用于共轭对称调制的MS接收机；

图3示出用于PAM/QAM调制的MS接收机；

图4示出用于共轭对称调制的WL接收机；

图5示出用于PAM/QAM调制的WL接收机；以及

图6是适合于实现本发明示例性实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

如在此所采用的那样，并且在不丧失一般性的情况下，WL(宽线性)接收机被看作是处理所接收数据的复数部分和复共轭部分的接收机，而MS(多流)接收机是处理复数的所接收信号的同相(I)部分和正交(Q)部分的接收机。更进一步地，如在此所采用的那样，多载波信号被看作是包括多个独立调制的子载波的信号。

本发明示例性实施例提供一种简单且低复杂度的方法，用于通过使用单个接收机天线来在多载波系统中提供干扰消除(IC)能力。本发明示例性实施例提供新颖的WL OFDM检测能力，该能力既适用于脉幅调制(PAM)又适用于正交调幅(QAM)电码表，并且保留了OFDM的精华特征，也就是低复杂度的基于DFT的检测。虽然本发明示例性实施例对于具有单个接收机天线的系统尤其有用，但本发明的应用不限于此，并且本发明示例性实施例可以应用于具有多个接收机天线的系统。

更进一步地，本发明示例性实施例提供一种方法，计算机程序产品、电子设备和集成电路，其中，关于所接收的多载波信号而应用或启用WL处理。在现有技术系统中，WL滤波仅已经应用于单载波信号。本发明示例性实施例公开了如何将WL滤波应用于多载波信号，例如结合OFDM而使用的多载波信号，作为非限定性示例。

在此公开的是用于至少三种OFDM调制信号的WL接收机：(a)“实数”OFDM信号传送格式，在频域使用共轭对称调制电码表来对其进行合成，其在时域变成“实数”；(b)PAM星座图，其采用“实数”调制电码表，例如二进制相移键控(BPSK)、或M元幅移键控(ASK)；以及(c)QAM星座图。

以下提供OFDM信号定义，之后随有本发明示例性实施例的描述。

1.记法

通篇采用以下记法：

以大写加粗字母来表示矩阵(H)。以小写加粗字母来表示向量(h)。以非加粗字母来表示标量(x_k)。矩阵H′、H⁺、和|H|分别表示转置矩阵、Hermitian共轭、共轭和行列式运算。

表示任意两个矩阵或向量之间的按元素的卷积。h(f)表示时域序列h_k的离散傅立叶变换(DFT)。在随后的描述中，基于复数、复共轭的接收机处理被表示为WL处理，而基于实数(I)和虚数(Q)的接收机滤波被表示为MS处理。

2.OFDM概念

OFDM发射机穿过多个正交载波f_l＝l/N发送信息符号x_l，其中，N是OFDM符号时元(epoch)

内的载波的总数。使用在式1A中所示的IDFT运算来生成时域采样：

$s_k=s^{\mathrm{CP}}+\frac{1}{N}\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_l{e}^{j2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{kl}}{N}},l=\mathrm{0,1},..,N-1---\left(1A\right)$

其中，s^CP代表与s_k的最后v个采样对应的循环前缀(CP)。这样形成以N为周期的已发送信号的部分。在移除最前的v个采样之后，可以使用如式1B所示的循环卷积来表示其余采样：

$y_k=h_k\⊗s_k+n_k$

其中，各个时域量是以N为周期的。在频域中，应用式1C所示的表达式：

y(f_k)＝h(f_k)x(f_k)+n(f_k)               (1C)

其中，频域量是各个时域量的DFT，例如，如式1D所示：

$h\left(f_k\right)=\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l{e}^{-j2\mathrm{\π}{f}_{k}l},k=\mathrm{0,1},..,N-1---\left(1D\right)$

并且其中，可以使用记法x(f_k)＝x_k。

3.共轭传输

通过使用共轭对称序列的IDFT是实数这样的事实，用于发送“实数”信号的一种技术是如式1E所示的那样在频域中配对共轭对称QAM符号：

$x_l=x_{N-l}^{*}---\left(1E\right)$

其中， $x_l\≅x_{l,I}+{\mathrm{jx}}_{l,Q},$ 并且初始采样x₀和最后采样x_N/2是实数。虽然承载符号的信息是“QAM”，但由于共轭对称序列的IDFT在时域中是实数，因此这可以被看作是“实数”信号传送方案。在此情况下，可以按两种方式来使用WL处理：要么在时域中，要么在频域中。稍后讨论这两种情况。

4.多流处理

如式1F所示以基带形式来表示时域的所接收信号：

$y_k=h_k\⊗s_k+n_k---\left(1F\right)$

由于s_k是实数，因此可以收集接收信号的同相(I)部分和正交(Q)部分，并以向量格式堆叠它们，如式1G所示：

其采用式1H所示的向量形式：

${\tilde{y}}_k={\tilde{h}}_k\⊗s_k+{\tilde{n}}_k---\left(1H\right)$

在频域中，式1I应用：

$\tilde{y}\left(f_k\right)=\tilde{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\tilde{n}\left(f_k\right)---\left(1I\right)$

其中，由于在下的时域量是实数，因此所有元素都是复数值，并显示出共轭对称。可以使用无偏最小均方误差(MMSE)方案来结合承载符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]的信息，如式1J所示：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1---\left(1J\right)$

其中，在结合共轭对称部分之后应用MMSE加权。然而，注意，表达式1K所示的表达式中的第一部分中的噪声白化矩阵在抑制干扰方面起主要作用。

$R_{\tilde{n}\tilde{n}}^{-1}\left(f_k\right),\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)---\left(1K\right)$

噪声相关矩阵被定义为：

其中，E表示期望运算(例如关于被包含在噪声项中的所有随机变量的取平均运算)。可以使用导频信号来获得噪声相关。

以下在题为“干扰受限情况”的部分中使用示例性实施例来示出IC机制。可以使用标准软生成方法从表达式1K的第二部分所示的判决变量直接计算按比特的软判决。

MS接收机的容量由式1L给出：

其中，为了描述的目的，而不是限制，在假设在接收机处的最佳信道信息并且在发射机处没有信道信息的情况下来测量信道容量。注意，当实数调制符号x_k是相同且独立的(iid)，并且是Gaussian分布的，并且噪声被建模为iid Gaussian过程时，获得这样的容量。对于较大的N，可以使用连续积分来近似离散容量，如式1M所示：

其中，T＝1/2W，并且其中，2W是信道带宽。

由于表达式1N是频率的偶函数，因此可以替换地将容量项表达为式1O：

5.WL结合

由于将信息符号作为共轭对称对来发送，因此可以通过对复数和复共轭复制应用WL滤波而采用共轭对称，如式1R所示：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right)---\left(1R\right)$

其中，各个项具有表达式1S的元素所示的形式：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)\≅{[y\left(f_k\right),y^{*}(N-f_k)]}^{\′},\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)\≅{[h\left(f_k\right),h^{*}(N-f_k)]}^{\′},\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right)\≅{[n\left(f_k\right),n^{*}(N-f_k)]}^{\′}---\left(1S\right)$

可以如式1T所示的那样结合共轭对称符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1---\left(1T\right)$

其中，

表示WL噪声相关矩阵，是用于生成按比特的软判决的标量判决变量。

这种WL接收机的容量由式1V给出：

对于较大的N，可以示出式1W所示的表达式是可应用的：

6.干扰受限情况

现对在信号共信道干扰情况下的WL检测方法的干扰消除能力进行分析。对于这种分析，有用的是，使用上述WL结合方法。这种分析假定了干扰信号具有共轭对称调制，并且被同步到所期望的信号。热噪声分量被假定为白色Gaussian的。对于这种模型，可以如式1b来表示干扰加噪声分量：

$n_k=g_k\⊗{\hat{s}}_k+w_k---\left(1b\right)$

其中，式1c给出干扰信号，w_k表示每维方差N₀/2的热噪声。

${\hat{s}}_k={\hat{s}}^{\mathrm{CP}}+\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1}{\hat{x}}_l{e}^{j2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{kl}}{N}}---\left(1c\right)$

在此情况下，频域干扰加上噪声自相关可以写为式1d所示：

其中，式1e表示干扰信道系数：

$\stackrel{\‾}{g}\left(f_k\right)={[g\left(f_k\right),g_{*}(N-f_k)]}^{\′}---\left(1e\right)$

通过使用矩阵转置公式，可以将

表示为由式1g和式1h所表示的表达式所示：

通过使用式1g，在WL检测器的输出处的有效信噪比(SNR)可以被简化为由式1i和1j所表示的表达式中所描述的那样：

其中，第一项表示将对于非IC检测器而获得的SNR，第二部分表示IC增益。可以进一步将式1j中的第二项的分子简化为如式1k所示：

其中，通过该简化，SNR项变成式1l所示：

在干扰受限情况下，也就是当热噪声电平与干扰电平相比较小时，输出SNR受限于第二项，其作为1/N₀而逆向减少，这暗示输出SNR或IC增益明显增加。当满足式1m时，或者，当满足式1n时，IC增益项变为零。

      ‖h(f_k)g^*(N-f_k)-g(f_k)h^*(N-f_k)‖²＝0        (1m)

$\frac{h\left(f_k\right)}{h^{*}(N-f_k)}=\frac{g\left(f_k\right)}{g^{*}(N-f_k)}---\left(1n\right)$

可以注意，对于复数值无线信道，这种条件很少出现。然而，在信号信道和干扰信道被建模为实数值信道的特殊情况下，将总是满足式1n的条件，在此情况下，IC增益消失为零值。可以通过在发射机处应用随机(或确知)相位旋转从而使得信道总是取得复数值，来避免这种病态的情况。

7.PAM OFDM的MS处理

现考虑式1o所示的形式的OFDM信号：

$s_k=s^{\mathrm{CP}}+\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1}{a}_l{e}^{j2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{kl}}{N}}---\left(1o\right)$

其中，承载符号a_l的信息属于“实数”星座图，例如BPSK星座图或M元PAM星座图。于是考虑式1p所示的DFT输出：

         y(f_k)＝h(f_k)a(f_k)+n(f_k)           (1p)

由于a(f_k)是实数，因此可以集合同相部分和正交部分，如式1q所示：

通过压缩向量的形式，这可以被表示为如式1r所示：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)a\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right)---\left(1r\right)$

其中，在此情况下，由式1s给出线性最小均方误差(LMMSE)符号估计：

对于较大的N，该方案的容量可以近似为如式1t所示：

如果使用复数量和复共轭量要么在DFT之前要么在DFT之后公式化WL问题，则这个结果是相同的。虽然由于其需要稍微较低的计算功率而优选地使用MS公式，但这对本发明示例性实施例的实践没有限制。

8.QAM OFDM的MS处理

现描述QAM信号的WL检测过程。考虑具有式1w所示形式的QAM调制后的OFDM信号：

$s_k=s^{\mathrm{CP}}+\frac{1}{N}{\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1}{b}_l{e}^{j2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{kl}}{N}}---\left(1w\right)$

其中，承载符号b_l＝b_I，l+jb_Q，l的信息属于“复数”星座图，例如M元PSK星座图或M元QAM星座图。于是考虑式1x所示的频域DFT输出：

         y(f_k)＝h(f_k)b(f_k)+n(f_k)

                                                 (1x)

虽然QAM信号是“循环的”，也就是说，其既占据同向(I)维和在正交(Q)维，但仍然可以受益于在噪声是非循环的情况下使用WL滤波。这种情况的一个具体例子是当噪声信号包含PAM信号分量时。为了受益于IC增益，可以使用I/Q空间来公式化WL问题。注意，在这点上，可以使用复数量和复共轭量来公式化WL检测问题。由于I/Q公式化需要稍微较小的计算功率，因此其是优选的，但I/Q公式化不应被理解为对本发明示例性实施例的实践的限制。

可以通过如式1y所示的那样集合频域QAM信号的I部分和Q部分来开始，如式1z中的向量矩阵形式所示。

$\left[\begin{array}{c}{y}_I\left(f_k\right)\\ y_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_I\left(f_k\right)& -h_Q\left(f_k\right)\\ h_Q\left(f_k\right)& h_I\left(f_k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{b}_I\left(f_k\right)\\ b_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_I\left(f_k\right)\\ n_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]---\left(1y\right)$

           y(f_k)＝H(f_k)b(f_k)+n(f_k)       (1z)

可以使用ML/MAP解码器来恢复QAM符号，所述ML/MAP解码器如式1aa所示使距离项最小：

$d\left(f_k\right)=\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)R_{\underset{\‾}{\mathrm{nn}}}^{-1}\left(f_k\right)\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)---\left(1\mathrm{aa}\right)$

式1ab是候选符号。

$\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)=\underset{\‾}{y}\left(f_k\right)-\underset{\‾}{H}\left(f_k\right)\underset{\‾}{\overset{^}{b}}\left(f_k\right)---\left(1\mathrm{ab}\right)$

$\underset{\‾}{\overset{^}{b}}\left(f_k\right)---\left(1\mathrm{bb}\right)$

如果需要，则可以在所述最小化过程期间也计算按比特的软判决。该方法的容量C_MS QAM由式1ac给出：

可以注意，当调制电码表是循环的，iid Gaussian的时的容量以及噪声被建模为iid Gaussian过程。在特定情况下，当噪声由单个PAM干扰加上热噪声组成时，也就是当噪声电平与干扰电平相比较小时，可以示出，容量项可以被近似为式1ad所示，式1ad暗示出干扰电平中的明显减少。

$C_{\mathrm{WL\; QAM}}~{\∫}_{-\frac{1}{2}}^{\frac{1}{2}}\ln \frac{S\left(f_k\right)}{N_0}\mathrm{df}---\left(1\mathrm{ad}\right)$

可以注意，传统QAM检测器在相同条件下不能提供相似的优点。

可以观察到，QAM检测需要非传统符号检测矩阵，这与PAM的情况不同，在PAM的情况下，I/Q分离创建两个独立的信号分支，这两个独立的信号分支被看作用于信号结合的虚拟分集分支。当接收机运行在“非循环”干扰环境中时，复杂度方面的些许增加导致了明显的IC增益。

9.附图

图1描述示出用于实践本发明示例性实施例的方法的一个非限定性示例的流程图。在方框2中，接收多载波信号。所接收的多载波信号包括多个子载波。在方框4中，对所接收的信号执行宽线性(WL)处理。可以如上进一步描述的那样来采用WL处理。此外，可以如关于图2-5如下描述的那样来采用WL处理。

图2、图3、图4和图5示出可以用于实践前述教导的接收机架构的框图。

图2示出用于共轭对称调制的MS接收机10，其中，Re表示从多载波RF接收机前端11发出的实数信号路径12，Im表示从多载波RF接收机前端11发出的虚数信号路径14。FFT块16接收Re信号路径12和Im信号路径14，并将I分支信号和Q分支信号输出到I/Q白化滤波器18，I/Q白化滤波器18之后随有解调器19。

图3示出用于PAM/QAM调制的MS接收机20，其中，FFT块22接收从多载波RF前端21输出的信号，并且将信号既输出给实数信号路径24又输出给虚数信号路径26，实数信号路径24和虚数信号路径26之后随有白化滤波器28和解调器29。

图4示出用于共轭对称调制的WL接收机30，其中，FFT块32接收从多载波RF前端31输出的信号，并将第一数据部分输出给块34，而将第二数据部分输出给块36，块34和块36分别处理信号的复数部分和复共轭部分，并且执行上述共轭对称运算。块34和块36将输出提供给白化滤波器38，白化滤波器38之后随有解调器39。

图5示出用于PAM/QAM调制的WL接收机40，其中，FFT块42接收从多载波RF前端41输出的信号，并将信号既输出给块44，又输出给块46，块44和块46执行上述共轭对称运算。块44和块46将输出提供给白化滤波器48，白化滤波器48之后随有解调器49。

如上所述，优选地使用块处理来处理子载波，其中，得到的信号被串行地发送给解码器。然而，可以结合本发明示例性实施例采用其它处理形式(例如并行、串行)。

图6是用于实现前述教导的电子设备(例如移动站或用户设备(UE)或移动终端(MT)100)的示图。MT 100包括多载波RF接收机(Rx)102，其从接收天线104接收信号。RF接收机102的输出被提供给信号处理块106，信号处理块106包括数据处理器(DP)108，例如数字信号处理器(DSP)，其结合存储在存储器112中的程序110来运行。程序110的执行导致MT 100根据上面详述的MS/WL接收模式中的一个或多个来运行。信号处理块106还可以包括白化滤波器(例如图2-5所示的白化滤波器28、38、48或58)以及解调器(例如图2-5所示的解调器29、39、49或59)。这两个组件中的一个或两个还可以由数据处理器108整体地或部分地实现。

通常，MT 100的各个实施例可以包括蜂窝电话、具有无线通信能力的个人数字助理(PDA)、具有无线通信能力的便携式计算机、具有无线通信能力的图像捕获设备(例如数码相机)、具有无线通信能力的游戏设备、具有无线通信例的音乐存储和播放电器、允许无线互联网访问和浏览的互联网电器、以及包括这些功能的结合的便携式单元或终端，但不限于此。

可以通过可由MT 100的数据处理器(例如处理器108)执行的计算机软件、或通过硬件、或通过软件和硬件的结合来实现本发明实施例。

存储器112可以是适合于本地技术环境的任意类型的，并且可以使用任意适合的数据存储技术(例如基于半导体的存储器设备、磁存储器设备和系统、光存储器设备和系统、固定存储器和可拆卸存储器)来实现。数据处理器108可以是适合于本地技术环境的任意类型的，并且可以包括以下中的一个或多个：通用计算机、专用计算机、微处理器、基于DSP和处理器的多核处理器架构，这些是非限定性示例。

10.结论

通常，可以通过硬件或专用电路、软件、逻辑或其任意组合来实现各个示例。例如，虽然本发明不限于此，但可以用硬件来实现某些方面，而可以用固件或软件来实现其它方面，所述固件和软件可以由控制器、微处理器或其它计算设备来执行。虽然可以将本发明的各个方面示出和描述为框图，或通过使用某些其它图示表述来示出和描述本发明的各个方面，但应理解，作为非限定性示例，可以用硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备、或它们的某些结合，来实现在此所描述的这些块、装置、系统、技术或方法。

可以用各种组件(例如集成电路)来实践本发明实施例。集成电路的设计是通过高度自动处理的，并且大部分是高度自动处理。复杂而强大的软件工具可用于将逻辑级设计转化为半导体电路设计，其准备被蚀刻和形成在半导体基底上。

程序(例如由加州Mountain View的Synopsys公司和加州San Jose的Cadence Design所提供的程序)通过使用良好建立的设计规则以及预存的设计模块的库来自动地路由导体，并将组件定位在半导体芯片上。一旦已经完成了半导体电路的设计，就可以用标准化电子格式(例如Opus、GDSII等)将得到的设计发送给半导体制造厂家或“工厂”以进行制造。

当结合附图进行阅读时，考虑前面的描述，各种修改和改变对于本领域技术人员可以变得明显。例如，本发明示例性实施例可以被使用在多种不同类型的多载波或OFDM系统中，包括超宽带(UWB)、无线局域网(WLAN)、802.16e以及3.9代和第四代(4G)蜂窝系统，但不限于此。802.16e系统是被指定作为对由IEEE 802.16a和802.16c所修改的对IEEE802.16(“Air Interface for Fixed Broadband Wireless Access Systems”)的修订的一种系统。802.16e修订覆盖了“Physical and Medium AccessControl Layers for Combined Fixed and Mobile Operation in LicensedBands”。

还可以要么在DFT之前要么在DFT之后通过对信号的复数部分和复共轭部分应用WL处理来实现本发明实施例。一种这样的替换在描述WL结合的章节中被如上提及。相似地，可以用复数和复共轭形式来实现在题为PAM OFDM的MS处理以及QAM OFDM的MS处理的章节中的上述接收机实施例。

本发明实施例还可以通过使用例如噪声相关矩阵的Cholesky因式分解来将噪声白化滤波器18、28、38、48实现为预先白化滤波，来实现。

然而，本发明的教导的所有这些修改将仍然落入本发明非限定性实施例的范围内。

更进一步地，本发明各个非限定性实施例的特征中的某些可以被使用为优点，而无需对应地使用其它特征。这样，前面的描述应该被看作仅仅是本发明示例性实施例的原理、教导的例证，而不是其限制。

Claims (35)

1.一种方法，包括：

接收多载波信号，所述多载波信号包括多个子载波；以及

对所接收信号执行宽线性WL处理。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述多载波信号包括：正交频分复用OFDM信号。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述所接收多载波信号包括：使用共轭对称调制来调制的信号。

4.如权利要求3所述的方法，其中，时域的所接收信号以基带形式被表示为：

$y_k=h_k\⊗s_k+n_k,$

并且其中，按如下向量格式集合并堆叠所述所接收信号的同相部分和正交部分：

其具有向量形式：

${\tilde{y}}_k={\tilde{h}}_k\⊗s_k+{\tilde{n}}_k.$

5.如权利要求4所述的方法，其中，频域的所接收信号被表示为：

$\tilde{y}\left(f_k\right)=\tilde{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\tilde{n}\left(f_k\right),$

其中，所表示的频域所接收信号的元素是复数值，并且显示出共轭对称，其中，如下使用无偏最小均方误差MMSE方案来结合承载符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]的信息，从而使得：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1$

其中，在结合共轭对称部分之后应用MMSE加权。

6.如权利要求3所述的方法，其中，将WL滤波应用于复数和复共轭复制，使得：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right),$

其中，

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)\≅{[y\left(f_k\right),y^{*}(N-f_k)]}^{\′},$ $\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)\≅{[h\left(f_k\right),h^{*}(N-f_k)]}^{\′},$ $\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right)\≅{[n\left(f_k\right),n^{*}(N-f_k)]}^{\′}.$

7.如权利要求6所述的方法，其中，结合共轭对称符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]，使得：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1,$

其中，表示WL噪声相关矩阵，

表示用于生成按比特的软判决的标量判决变量。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述所接收多载波信号包括：使用脉幅调制PAM而调制的信号。

9.如权利要求8所述的方法，其中，所述WL处理包括：离散傅立叶变换DFT，其中，所述DFT的输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)a(f_k)+n(f_k)，

其中，集合所述所接收信号的同相部分和正交部分，从而使得：

其具有压缩向量形式：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)a\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right).$

10.如权利要求9所述的方法，其中，提供线性最小均方误差LMMSE符号估计，使得：

11.如权利要求1所述的方法，其中，所述所接收多载波信号包括：使用正交调幅QAM而调制的信号。

12.如权利要求11所述的方法，其中，所述WL处理包括：离散傅立叶变换DFT，其中，所述DFT的频域输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)b(f_k)+n(f_k)，

其中，集合在频域中的所述所接收信号的同相部分和正交部分，从而使得：

$\left[\begin{array}{c}{y}_I\left(f_k\right)\\ y_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_I\left(f_k\right)& -h_Q\left(f_k\right)\\ h_Q\left(f_k\right)& h_I\left(f_k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{b}_I\left(f_k\right)\\ b_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_I\left(f_k\right)\\ n_Q\left(f_k\right)\end{array}\right],$

其具有向量矩阵形式：

y(f_k)＝H(f_k)b(f_k)+n(f_k)。

13.如权利要求12所述的方法，其中，使用ML/MAP解码器来恢复QAM符号，所述ML/MAP解码器使得距离项最小，其中，所述距离项包括：

$d\left(f_k\right)=\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)R_{\underset{\‾}{\mathrm{nn}}}^{-1}\left(f_k\right)\underset{\‾}{e}\left(f_k\right),$

其中，候选符号e(f_k)包括：

$\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)=\underset{\‾}{y}\left(f_k\right)-\underset{\‾}{H}\left(f_k\right)\underset{\‾}{\overset{^}{b}}\left(f_k\right).$

14.如权利要求1所述的方法，其中，对所述所接收信号执行宽线性WL处理包括：

将所述所接收信号划分为实部和虚部；

将离散傅立叶变换DFT应用于所述实部和所述虚部，其中，DFT的输出包括同相分支信号和正交分支信号；

将白化滤波应用于所述同相分支信号和所述正交分支信号；以及

对所述白化滤波的输出进行解调。

15.如权利要求14所述的方法，其中，所述白化滤波包括：使用噪声相关矩阵的Cholesky因式分解来预先白化滤波。

16.如权利要求1所述的方法，其中，对所述所接收信号执行宽线性WL处理包括：

将离散傅立叶变换DFT应用于所述所接收信号；

将所述DFT的输出划分为实部和虚部；

将白化滤波应用于所述实部和所述虚部；以及

对所述白化滤波的输出进行解调。

17.如权利要求1所述的方法，其中，对所述所接收信号执行宽线性WL处理包括：

将离散傅立叶变换DFT应用于所述所接收信号，其中，所述DTF的输出包括所述信号的复数部分和所述信号的复共轭部分；

将共轭对称运算应用于所述复数部分和所述复共轭部分；

将白化滤波应用于所述共轭对称运算的输出；以及

对所述白化滤波的输出进行解调。

18.如权利要求1所述的方法，其中，对所述所接收信号执行宽线性WL处理包括：

将离散傅立叶变换DFT应用于所述所接收信号；

将DFT的输出划分为所述信号的复数部分和所述信号的复共轭部分；

将共轭对称运算应用于所述复数部分和所述复共轭部分；

将白化滤波应用于所述共轭对称运算的输出；以及

对所述白化滤波的输出进行解调。

19.如权利要求1所述的方法，其中，所述多载波信号包括：超宽带UWB信号或无线局域网WLAN信号中的一个。

20.一种计算机程序产品，其包括：在有形计算机可读介质上实施的程序指令，执行所述程序指令导致以下操作，包括：

输出所接收的多载波信号，所述所接收的多载波信号包括多个子载波；以及

对所述所接收信号执行宽线性WL处理。

21.如权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述多载波信号包括使用共轭对称调制而调制的信号，其中，时域的所接收信号以基带形式被表示为：

$y_k=h_k\⊗s_k+n_k,$

其中，按向量格式集合并堆叠所述所接收信号的同相部分和正交部分，如下：

其具有向量形式：

${\tilde{y}}_k={\tilde{h}}_k\⊗s_k+{\tilde{n}}_k.$

22.如权利要求21所述的计算机程序产品，其中，频域的所接收信号被表示为：

$\tilde{y}\left(f_k\right)=\tilde{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\tilde{n}\left(f_k\right),$

其中，所表示的频域的所接收信号的元素是复数值，并且显示出共轭对称，其中，使用无偏最小均方误差MMSE方案来结合承载符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]的信息，使得：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1$

其中，在结合共轭对称部分之后应用MMSE加权。

23.如权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述多载波信号包括使用共轭对称调制而调制的信号，其中，将WL过滤应用于复数和复共轭复制，使得：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)x\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right),$

其中，

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)\≅{[y\left(f_k\right),y^{*}(N-f_k)]}^{\′},$ $\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)\≅{[h\left(f_k\right),h^{*}(N-f_k)]}^{\′},$ $\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right)\≅{[n\left(f_k\right),n^{*}(N-f_k)]}^{\′}.$

24.如权利要求23所述的计算机程序产品，其中，结合共轭对称符号对[x(f_k)，x^*(N-f_k)]，使得：

对于 $k=1,..,\frac{N}{2}-1,$

其中，

表示WL噪声相关矩阵，

表示用于生成按比特的软判决的标量判决变量。

25.如权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述多载波信号包括：使用脉幅调制PAM而调制的信号，其中，所述WL处理包括离散傅立叶变换DFT，其中，所述DFT的输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)a(f_k)+n(f_k)，

其中，集合所述所接收信号的同相部分和正交部分，使得：

其具有压缩向量形式：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)a\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right).$

26.如权利要求25所述的计算机程序产品，其中，提供线性最小均方误差LMMSE符号估计，使得：

27.如权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述多载波信号包括使用正交调幅QAM而调制的信号，其中，所述WL处理包括离散傅立叶变换DFT，其中，所述DFT的频域输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)b(f_k)+n(f_k)，

其中，集合在频域中的所述所接收信号的同相部分和正交部分，使得：

$\left[\begin{array}{c}{y}_I\left(f_k\right)\\ y_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_I\left(f_k\right)& -h_Q\left(f_k\right)\\ h_Q\left(f_k\right)& h_I\left(f_k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{b}_I\left(f_k\right)\\ b_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_I\left(f_k\right)\\ n_Q\left(f_k\right)\end{array}\right],$

其具有向量矩阵形式：

y(f_k)＝H(f_k)b(f_k)+n(f_k)。

28.如权利要求27所述的计算机程序产品，其中，使用ML/MAP解码器来恢复QAM符号，所述ML/MAP解码器使得距离项最小，其中，所述距离项包括：

$d\left(f_k\right)=\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)R_{\underset{\‾}{\mathrm{nn}}}^{-1}\left(f_k\right)\underset{\‾}{e}\left(f_k\right),$

其中，候选符号e(f_k)包括：

$\underset{\‾}{e}\left(f_k\right)=\underset{\‾}{y}\left(f_k\right)-\underset{\‾}{H}\left(f_k\right)\underset{\‾}{\overset{^}{b}}\left(f_k\right).$

29.一种电子设备，包括：

多载波射频接收机，其具有耦合到至少一个天线的输入部分；

信号处理块，其耦合到所述接收机的输出部分，其中，所述信号处理块包括：宽线性WL信号处理单元，所述宽线性WL信号处理单元可操作为对所接收的多载波信号进行解调；以及

解码器，其具有耦合到所述信号处理块的输出部分的输入部分。

30.如权利要求29所述的电子设备，其中，所述信号处理块包括：

离散傅立叶变换DFT部分，其具有耦合到所述接收机的输出部分的输入部分；

白化滤波器，其具有耦合到所述DFT部分的输出部分的输入部分；以及

解调器，其具有耦合到所述白化滤波器的输出部分的输入部分，以及耦合到所述解码器的输入部分的输出部分。

31.如权利要求29所述的电子设备，其中，所述所接收的多载波信号包括使用共轭对称调制而调制的信号，其中，时域的所接收信号以基带形式被表示为：

$y_k=h_k\⊗s_k+n_k,$

并且其中，按向量格式集合并堆叠所述所接收信号的同相部分和正交部分，如下：

其具有向量形式：

${\tilde{y}}_k={\tilde{h}}_k\⊗s_k+{\tilde{n}}_k.$

32.如权利要求29所述的电子设备，其中，所述多载波信号包括使用脉幅调制PAM而调制的信号，其中，所述WL处理单元包括：离散傅立叶变换DFT部分，其中，所述DFT部分的输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)a(f_k)+n(f_k)，

其中，集合所述所接收信号的同相部分和正交部分，使得：

其具有压缩向量形式：

$\stackrel{\‾}{y}\left(f_k\right)=\stackrel{\‾}{h}\left(f_k\right)a\left(f_k\right)+\stackrel{\‾}{n}\left(f_k\right).$

33.如权利要求29所述的电子设备，其中，所述多载波信号包括使用正交调幅QAM而调制的信号，其中，所述WL处理单元包括离散傅立叶变换DFT部分，其中，DFT部分的频域输出包括：

y(f_k)＝h(f_k)b(f_k)+n(f_k)，

其中，集合在频域中的所述所接收信号的同相部分和正交部分，使得：

$\left[\begin{array}{c}{y}_I\left(f_k\right)\\ y_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_I\left(f_k\right)& -h_Q\left(f_k\right)\\ h_Q\left(f_k\right)& h_I\left(f_k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{b}_I\left(f_k\right)\\ b_Q\left(f_k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_I\left(f_k\right)\\ n_Q\left(f_k\right)\end{array}\right],$

其具有向量矩阵形式：

y(f_k)＝H(f_k)b(f_k)+n(f_k)。

34.一种集成电路，包括：

多载波射频接收机，其具有耦合到至少一个天线的输入部分；

信号处理块，其耦合到所述接收机的输出部分，其中，所述信号处理块包括宽线性WL信号处理单元，所述宽线性WL信号处理单元可操作为对所接收的多载波信号进行解调；以及

解码器，其具有耦合到所述信号处理块的输出部分的输入部分。

35.如权利要求34所述的集成电路，其中，所述信号处理块包括：

离散傅立叶变换DFT部分，其具有耦合到所述接收机的输出部分的输入部分；

白化滤波器，其具有耦合到所述DFT部分的输出部分的输入部分；以及

解调器，其具有耦合到所述白化滤波器的输出部分的输入部分，以及耦合到所述解码器的输入部分的输出部分。

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