CN101283562A - 单载波和多载波频分多址系统中的信道和干扰估计 - Google Patents

Abstract

在单载波频分多址(SC－FDMA)系统中，一种接收机接收来自发射机的传输码元，确定该发射机所使用的子带集，针对此子带集处理接收到的传输码元，获得传送的导频的收到导频值，并获得传送的数据的收到数据值。该接收机可迭代地执行针对该发射机的信道和干扰估计。该接收机选择一初始干扰估计，基于收到的导频值和此干扰估计来推导信道估计，并基于收到的导频值和此信道估计来推导一新的干扰估计。该接收机可将信道估计和干扰估计的推导重复进行多次迭代。该接收机然后基于此信道估计和此干扰估计来对收到的数据值执行数据检测和/或接收机空间处理。

Description

单载波和多载波频分多址系统中的信道和干扰估计

I.在35U.S.C.§119下的优先权要求

本专利申请要求于2005年8月9日提交的题为“CHANNEL ANDINTERFERENCE ESTIMATION IN A SINGLE-CARRIER FREQUENCYDIVISION MULTIPLE ACCESS SYSTEM(单载波频分多址系统中的信道和干扰估计)”的临时申请No.60/708,239以及于2005年8月22日提交的题为“CHANNEL AND INTERFERENCE ESTIMATION IN A SINGLE-CARRIERFREQUENCY DIVISION MULTIPLE ACCESS SYSTEM(单载波频分多址系统中的信道和干扰估计)”的临时申请No.60/710,375的优先权，以上两者皆已被转让给本申请受让人并因而被明确援引纳入于此。

背景

I.领域

本公开一般涉及通信，尤其涉及用于在无线通信系统中执行信道和干扰估计的技术。

II.背景

在无线通信系统中，发射机通常编码、交织、并调制(或码元映射)话务数据以获得数据码元，其中数据码元是数据的调制码元。对于相干系统，发射机将导频码元与这些数据码元多路复用，处理经多路复用的数据和导频码元以生成已调制信号，并经由无线信道传送此信号。无线信道因信道响应而使传送的信号畸变，并进一步因噪声和干扰而使信号劣化。

接收机接收所传送的信号并处理收到的信号以获得收到的数据和导频码元。为进行相干数据检测，接收机基于收到的导频码元来估计无线信道的响应。接收机然后用此信道估计来对收到的数据码元执行数据检测以获得数据码元估计，其中数据码元估计是对发射机所传送的数据码元的估计。接收机随后解调、解交织、并解码这些数据码元估计以获得针对该发射机的已解码数据。

噪声和干扰使信道估计的质量劣化。噪声和干扰以及信道估计对数据检测性能有很大的影响，因此会影响数据码元估计的质量以及已解码数据的可靠性。因此本领域中需要能够在无线通信系统中有效地执行信道和干扰估计的技术。

概要

本文中描述了在单载波频分多址(SC-FDMA)系统和多载波FDMA(MC-FDMA)系统中执行信道和干扰估计的技术。SC-FDMA系统可采用(1)交织式FDMA(IFDMA)在跨一频带或系统总带宽分布的多个频率子带上传送数据和导频，(2)局部式FDMA(LFDMA)在一群毗邻子带上传送数据和导频，(3)增强型FDMA(EFDMA)在多群毗邻子带上传送数据和导频，或(4)其他某种单载波复用方案。IFDMA也称作分布式FDMA，并且LFDMA也称作窄带FDMA、经典FDMA、以及FDMA。MC-FDMA系统可采用正交频分多址(OFDMA)或其他某种多载波复用技术。

在一个实施例中，接收机(例如，基站)接收来自一发射机(例如，终端)的传输码元，确定该发射机所使用的子带集，针对此子带集来处理接收到的传输码元，获得该发射机所传送的导频的收到导频值，并获得该发射机所传送的数据的收到数据值。

这些传送码元可以是用了诸如IFDMA、LFDMA、或EFDMA等的SC-FDMA方案生成的。

该接收机可迭代地执行针对该发射机的信道和干扰估计。该接收机选择一初始干扰估计，基于收到的导频值和此干扰估计来推导信道估计，并基于收到的导频值和此信道估计来推导一新的干扰估计。该接收机可将信道估计和干扰估计的推导重复进行多次迭代。该接收机然后可基于此信道估计和此干扰估计来对收到的数据值执行数据检测和/或接收机空间处理。

本发明的各个方面和实施例在下面进一步具体说明。

附图简要说明

结合附图理解下面阐述的具体说明，本发明的特征和本质将变得更加显而易见，在附图中，相同附图标记贯穿始终作相应标示。

图1示出一种无线通信系统。

图2A示出IFDMA的示例性子带结构。

图2B示出LFDMA的示例性子带结构。

图2C示出EFDMA的示例性子带结构。

图3A示出IFDMA、LFDMA、或EFDMA码元的生成。

图3B示出IFDMA码元的生成。

图4示出一种跳频(FH)方案。

图5示出一个时频块上的示例性传输。

图6A示出IFDMA的示例性导频。

图6B示出LFDMA的示例性导频。

图7示出一种接收数据传输的过程。

图8示出两个发射机和一接收机的框图。

具体说明

本文中使用术语“示例性的”来表示“起到示例、实例、或例示的作用”。本文中描述为“示例性”的任何实施例或设计不必被解释为优于或胜过其他实施例或设计。

本文中描述的信道和干扰估计技术可用于各种通信系统。例如，这些技术可用于采用IFDMA、LFDMA、或EFDMA的SC-FDMA系统、采用OFDMA的MC-FDMA系统、其他FDMA系统，等等。OFDMA利用正交频分复用(OFDM)。在SC-FDMA下调制码元是在时域中发送的，而在MC-FDMA下是在频域中发送的。一般而言，对前向和反向链路使用一种或多种复用技术的系统可使用这些技术。例如，该系统可(1)对前向和反向链路两者皆采用SC-FDMA(例如，IFDMA、LFDMA、或EFDMA)，(2)对一条链路采用一个版本的SC-FDMA(例如，LFDMA)而对另一条链路采用另一个版本的SC-FDMA(例如，IFDMA)，(3)对前向和反向链路两者皆采用MC-FDMA，(4)对一条链路(例如，反向链路)采用SC-FDMA而对另一条链路(例如，前向链路)采用MC-FDMA(例如，OFDMA)，或(5)采用复用方案的其他某种组合。可对每条链路使用SC-FDMA、MC-FDMA、SC-FDMA与MC-FDMA的组合、和/或其他某种复用方案来达成合需的性能。例如，可对一给定链路采用SC-FDMA和OFDMA，其中对一些子带采用SC-FDMA而对其他子带采用OFDMA。在反向链路上采用SC-FDMA来达成较低的峰均功率比(PAPR)并放宽对各终端的功率放大器要求可能是可取的。在前向链路上采用OFDMA来潜在可能地达成更高的系统容量可能是可取的。

本文中描述的这些技术可用于前向链路和反向链路。这些技术还可用于(1)正交多址系统中，其中在一给定蜂窝小区或扇区内的所有用户在时域、频域和/或码域中是正交的，以及(2)准正交多址系统，其中同一蜂窝小区或扇区内的多个用户可同时在同一频率上传送。为清楚起见，以下说明中很大一部分是针对正交SC-FDMA系统。

图1示出具有多个基站110和多个终端120的无线通信系统100。基站一般是与诸终端通信的固定站，并且也可以接入点、B节点、或其他某个术语来述及。每一基站110提供对特定地理区域102的通信覆盖。术语“蜂窝小区”取决于使用该术语的上下文可指基站和/或其覆盖区域。为增大系统容量，可将基站覆盖区域划分成多个较小的区域，例如三个较小的区域104a、104b、和104c。每一较小的区域由各自的基收发机子系统(BTS)来服务。术语“扇区”取决于使用该术语的上下文可指BTS和/或其覆盖区域。对于分扇区的蜂窝小区，该蜂窝小区中所有扇区的BTS通常共同位于该蜂窝小区的基站内。

终端120通常分散在系统中各处，并且每一终端可以是固定的或移动的。终端也可用移动站、用户装备、或其他某个术语来称呼。终端可以是无线设备、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、无线调制解调器卡、等等。每一终端在任意给定时刻可在前向和反向链路上与一个或可能多个基站通信。前向链路(或下行链路)是指从基站至终端的通信链路，而反向链路(或上行链路)是指从终端至基站的通信链路。

对于集中式架构，系统控制器130耦合到诸基站110并提供对这些基站的协调和控制。对于分布式架构，诸基站可根据需要彼此通信。

本文中描述的技术既可用于具有分扇区的蜂窝小区的系统也可用于具有不分扇区的蜂窝小区的系统。为清楚起见，以下说明是针对具有分扇区的蜂窝小区的系统。术语“基站”被普适地既用于服务扇区的固定站也用于服务蜂窝小区的固定站。术语“终端”和“用户”被可互换地使用，并且术语“扇区”和“基站”也被可互换地使用。进行服务的基站/扇区是终端与之通信的基站/扇区。邻基站/扇区是终端并不与之通信的基站/扇区。

系统100可采用IFDMA、LFDMA、和/或EFDMA。以下对IFDMA、LFDMA、和EFDMA的子带结构和码元生成进行说明。

图2A示出IFDMA的示例性子带结构200。BW MHz的系统总带宽被分划成多个(K个)正交子带，它们被给予1至K的索引，其中K可以是任意整数值。毗邻子带之间的间隔是BW/K MHz。为简单化，下面的说明假定所有K个子带都可用于进行传输。对于子带结构200，这K个子带被编排成S个不相交或非重叠的子带集，其也称作交织。这S股交织是不相交的，因为这K个子带中的每一个仅属于一股交织。在一个实施例中，每一股交织包含跨总共K个子带均匀分布的N个子带，每一股交织中连贯的子带隔开S个子带，并且交织u包含子带u作为第一子带，其中K＝S·N并且u∈{1，...，S}。一般而言，子带结构可包括任意数目股交织，每一股交织可包含任意数目个子带，并且这些交织可包含相同或不同数目个子带。此外，N可以是K的整除数也可以不是，并且这N个子带可以跨总共K个子带均匀分布也可以并非如此。

图2B示出LFDMA的示例性子带结构210。对于子带结构210，总共K个子带被安排成S个非重叠的群。在一个实施例中，每一群包含相互毗邻的N个子带，并且群v包含子带(v-1)·N+1至v·N，其中v是群索引并且v∈{1，...S}。子带结构210的N和S可以与子带结构200的N和S相同或不同。一般而言，子带结构可包括任意数目个群，每一群可包含任意数目个子带，并且这些群可包含相同或不同数目个子带。

图2C示出EFDMA的示例性子带结构220。对于子带结构220，总共K个子带被编排成S个非重叠集，其中每一集包括G群子带。在一个实施例中，总共K个子带被如下分给这S个集。总共K个子带首先被分划成多个频率范围，其中每一范围包含K′＝K/G个连贯子带。每一频率范围被进一步分划成S群，其中每一群包括V个连贯子带。对于每一频率范围，首V个子带被分配给集1，次V个子带被分配给集2，依此类推，并且末V个子带被分配给集S。s＝1，...，S的集s包括索引k满足(s-1)·V≤kmod(K/G)＜s·V的子带。每一集包含G群各V个连贯子带，或即总共N＝G·V个子带。一般而言，子带结构可包括任意数目个集，每一集可包含任意数目个群以及子带，并且这些集可包含相同或不同数目个子带。对于每一集，各群可包含相同或不同数目个子带，并可跨系统带宽均匀或不均匀地分布。

系统100还可采用IFDMA、LFDMA、和/或EFDMA的组合。例如，可为每一子带群形成多股交织，并且每一股交织可被分配给一个或多个用户用于进行传输。又如，可为每股交织形成多个子带群，并且每一子带群可被分配给一个或多个用户用于进行传输。IFDMA、LFDMA、EFDMA、及其变体和组合可被认为是SC-FDMA的不同版本。一般而言，本文中描述的技术可用于具有任意数目个子带集并且其中每一子带集可包括可按任意方式编排的任意数目个子带的任何子带结构。对于每一子带集，(1)诸子带可个体地并且或均匀或不均匀地跨系统带宽分布，(2)诸子带可在一个群中彼此毗邻，或者(3)诸子带可分布在多个群中，其中每一群可位于系统带宽中的任何地方并可包含一个或多个子带。

图3A示出为一股交织生成一IFDMA码元，为一个子带群生成一LFDMA码元，或是为一个子带集生成一EFDMA码元。在一个码元周期里要在该股交织、子带群、或子带集上传送的有N个调制码元的原始序列记为{d₁，d₂，d₃，...，d_N}(框310)。用N点离散傅立叶变换(DFT)将此原始序列变换到频域中以获得有N个频域值的序列(框312)。将这N个频域值映射到用于进行传输的这N个子带上，并将K-N个零值映射到其余的K-N个子带上以生成有K个值的序列(框314)。用于进行传输的这N个子带对于LFDMA而言是彼此毗邻的(如图3A中所示)，对于IFDMA而言是跨总共K个子带分布的(在图3A中未示出)，而对于EFDMA而言是落在多群子带中(在图3A中亦未示出)。然后用K点离散傅立叶逆变换(IDFT)将该K个值的序列变换到时域以获得有K个时域输出采样的序列(框316)。

将该序列的最后C个输出采样拷贝到该序列的起始处以形成包含K+C个输出采样的IFDMA、LFDMA、或EFDMA码元(框318)。这C个拷贝的输出采样常被称作循环前缀或保护区间，并且C是循环前缀长度。循环前缀用来对抗由频率选择性衰落引起的码元间干扰(ISI)。

图3B示出对于N是K的整除数且这N个子带跨总共K个子带均匀分布的情形为一股交织生成一IFDMA码元。在一个码元周期里要在交织u中的N个子带上传送的有N个调制码元的原始序列记为{d₁，d₂，d₃，...，d_N}(框350)。该原始序列被复制S次以获得有K个调制码元的扩展序列(框352)。这N个调制码元在时域中被发送，并且在频域中合计占据了N个子带。该扩展序列具有占据图2A中的交织1的梳状频谱。

将该扩展序列与一相位斜坡相乘以获得有K个输出采样的经频移序列(框41354)。此经频移序列中的每一输出采样可被生成为x_n＝d_n·e^{-j2π·(n-1)·(u-1)/K}，其中d_n是上述扩展序列中的第n个调制码元，并且x_n是此经频移序列中的第n个输出采样。在时域中与相位斜坡e^{-j2π·(n-1)(u-1)/K}作乘法结果得到频域中占据交织u的经频移序列。将此经频移序列的最后C个输出采样拷贝到此经频移序列的起始处以形成包含K+C个输出采样的IFDMA码元(框356)。

图3A中所示的处理可用于为任意N和K值生成IFDMA、LFDMA、和EFDMA码元。图3B中所示的处理可用于为N是K的整除数且这N个子带跨总共K个子带均匀分布的情形生成IFDMA码元。IFDMA、LFDMA和EFDMA码元也可用其他方式生成。

如本文中使用的，传输码元可以是用SC-FDMA方案生成的SC-FDMA码元或者是用MC-FDMA方案生成的MC-FDMA码元。SC-FDMA码元可以是IFDMA码元、LFDMA码元、或EFDMA码元。MC-FDMA码元可以是OFDM码元。传输码元的这K+C个输出采样在K+C个采样周期里被传送，每一个采样周期里一个输出采样。码元周期是一个传输码元的历时，并且等于K+C个采样周期。采样周期也被称为码片周期。

如本文中普适地使用的，子带集是一集子带，其对于IFDMA而言可以是一股交织，对于LFDMA而言可以是一子带群，或对于EFDMA而言可以是一集多个子带群。对于反向链路，S个用户可在S个子带集(例如，S股交织或S个子带群)上同时向基站传送而不会彼此干扰。对于前向链路，基站可在这S个子带集上同时向S个用户传送而不会有干扰。

图4示出可用于系统100的跳频(FH)方案400。跳频可为每一用户提供频率分集和干扰随机化。采用跳频，用户可被指派与指示在每一时隙里使用哪个(些)子带集——若有——的跳跃模式相关联的话务信道。跳跃模式也称作FH模式或序列，并且时隙也称作跳跃周期。时隙是花在给定子带集上的时间量，并且通常横贯多个码元周期。跳跃模式可以在不同时隙里伪随机地选择不同子带集。通过在一定数目个时隙上选择这S个子带集中的全部或许多就可达成频率分集。

可为每一扇区定义一信道集。该信道集包含S个彼此正交的话务信道，从而在任意给定时隙里没有任何两个话务信道会映射到同一子带集。这避免被指派了该信道集中诸话务信道的用户间产生扇区内干扰。每一话务信道基于该话务信道的跳跃模式被映射到一特定序列的时频块。时频块是在特定时隙里特定的一集子带。最多达S个用户可被指派这S个话务信道，并且将会彼此正交。每一扇区的信道集中诸话务信道可关于各邻扇区的信道集中诸话务信道呈伪随机。这使得给定用户观察到的因来自各邻扇区里其他用户的传输而产生的干扰随机化。

图4示出每一扇区的话务信道1至一序列时频块的一种示例性映射。每一扇区的话务信道2至S可被映射至话务信道1的时频块序列的纵向和循环移位的版本。例如，扇区1的话务信道2可在时隙1里被映射至子带集2，在时隙2里被映射至子带集5，在时隙3里被映射至子带集1，等等。

一般而言，为便于进行干扰估计以及可能提高系统总体性能，可供传输之用的子带和码元周期可被分划成有跳频或无跳频的时频块。诸扇区可用同步方式来操作，由此给定扇区的给定时频块观察到来自每一邻扇区的特定时频块的干扰。此同步操作还便于进行干扰估计，因为针对给定扇区中的给定时频块获得的干扰估计归因于来自诸邻扇区的有限数目的干扰传输——例如每一邻扇区一个干扰传输。如果诸扇区不作同步，则每一时频块会观察到来自诸邻扇区的许多干扰传输，并且因此每一时频块所见的平均干扰可能是相似的，即便不同的调制码元可能见到不同的干扰值。为了也能便于进行干扰估计，可跨诸扇区使用一共同的最小子带指派规模。例如，如果所有扇区均有16个子带的最小指派，则干扰估计可跨16个子带来执行，其中这些子带对于IFDMA而言可能是均匀分布的，或对于LFDMA而言可能是毗连的。

回到图1，终端120x位于基站110c的覆盖边缘附近，并且可能会对正与基站110a和110b通信的其他终端造成较大量的干扰。反之，终端120y位于靠近进行服务的基站110a附近之处，并且可能会对正与基站110b和110c通信的其他终端造成少量的干扰。如果来自系统100中诸终端的传输作了同步，则正与基站110a和110b通信的诸终端在与终端120x于相同时频块上传送时可在较低速率下传送。正与基站110b和110c通信的诸终端在与终端120y于相同时频块上传送时可在较高速率下传送。

图5示出一个时频块上的示例性传输方案500。以图5中所示为例，发射机1在码元周期1至t-1里传送数据，然后在码元周期t里传送导频，然后在码元周期t+1至T里传送数据。上述数据可包括话务数据、信令、等等。发射机可在相同或不同的子带上传送数据和导频。例如，发射机可在时频块的不同码元周期里在所有N个子带上传送数据和导频，在所有N个子带上传送数据并在这些子带的一个子集上传送导频，在这N个子带的一个子集上传送数据并在这些子带的另一个子集上传送导频，等等。一般而言，用于导频传输的子带(其被称作导频子带)可以与用于数据传输的子带(其被称作数据子带)一样也可以不一样。

同一扇区中的多个用户在相同码元周期里可在相同子带集上传送导频。在此情形中，可使用时分复用(TDM)、码分复用(CDM)、交织式频分复用(IFDM)、局部式频分复用(LFDM)、和/或其他某种复用方案来复用给这些用户的导频。

图6A示出IFDMA的示例性导频。一股交织中的N个子带被给予1至N的索引，并且被分划成多个子集。以图6A中所示为例，该股交织被分划成两个子集，第一子集包含有奇数索引的子带，而第二子集包含有偶数索引的子带。用户可在一个子集中的诸子带上传送导频。另一(其他)子集中诸子带可用来传送数据(例如，信令)或可分配给其他用户用于进行导频传输。

图6B示出LFDMA的示例性导频。一个子带群中的N个子带被给予1至N的索引，并且被分划成多个子集。以图6B中所示为例，该子带群被分划成两个子集，第一子集包含有奇数索引的子带，而第二子集包含有偶数索引的子带。用户可在一个子集中的诸子带上传送导频。另一(其他)子集中诸子带可用来传送数据(例如，信令)或可分配给其他用户用于进行导频传输。

为恢复发射机(例如，终端)向接收机(例如，基站)发送的传输，接收机可基于接收自该发射机的导频来推导信道估计和干扰估计。接收机然后可基于此信道和干扰估计来执行针对该发射机的数据检测。

接收机可获得该发射机所使用的每一时频块上的收到SC-FDMA码元。对于每一收到的SC-FDMA码元，接收机移除循环前缀以获得K个输入采样，对这K个输入采样执行K点DFT以获得K个频域收到值，保留关于该接收机所使用的N个子带的N个收到值，并丢弃其余K-N个收到值。接收机获得每一导频SC-FDMA码元(其为导频的SC-FDMA码元)的收到导频值，并获得每一数据SC-FDMA码元(其为数据的SC-FDMA码元)的收到数据值。

这些收到导频值可被表达为：

R_p(k)＝H(k)·P(k)+N(k)，k∈K_p，            式(1)

其中P(k)是子带k的传送导频值；

H(k)是该无线信道中子带k的复增益；

R_p(k)是子带k的收到导频值；

N(k)是子带k的噪声和干扰；并且

K_p是此集P个导频子带。

接收机可用各种方式来推导信道和干扰估计。在一个实施例中，接收机基于最小均方误差(MMSE)技术来估计无线信道的频率响应如下：

$\hat{H}\left(k\right)=\frac{R_p\left(k\right)\·P^{*}\left(k\right)}{{\left|P\left(k\right)\right|}^2+{\hat{N}}_0},k\∈K_p,$ 式(2)

其中

是子带k的信道增益估计，并且“^*”标示复共轭。如果对于所有k值都有|P(k)|＝1，则式(2)可被表达为：

$\hat{H}\left(k\right)=\frac{R_p\left(k\right)\·P^{*}\left(k\right)}{1+{\hat{N}}_0},k\∈K_p,$ 式(3)

在一个实施例中，接收机基于求均方案来推导干扰估计如下：

${\hat{N}}_0=\frac{1}{P}\·\underset{k\∈K_p}{\mathrm{\Σ}}{|R_p\left(k\right)-P\left(k\right)\·\hat{H}\left(k\right)|}^2$ 式(4)

如式(2)到(4)中所示，干扰估计

可用来推导信道估计

而后者进而可用来推导新的干扰估计。可将此信道和干扰估计反复地执行多次迭代以推导出更高质量的信道和干扰估计。

式(4)假定干扰电平是跨所有P个子带恒定的。求均可在较小的导频子带子集上执行，例如，如果预期不同子带上的干扰电平会不同就可这样做。例如，可对前P/2个导频子带推导一干扰估计，并对后P/2个导频子带推导另一干扰估计。当用户被分配了比最小指派规模要多的子带时，推导多个干扰估计可能是可取的。例如，IFDMA系统的最小指派规模可以是一集16个子带，并且一用户可能被分配了两集，或即总共32个子带。该用户的偶数子带(属第一子带集)上的干扰电平可能与该用户的奇数子带(属第二子带集)上的干扰电平不同，因为这两个子带集可能被分配给诸邻扇区中不同的用户。该用户由此可在偶数的子带上对干扰求均以获得针对第一子带集的第一干扰估计，并可在奇数子带上对干扰求均以获得针对第二子带集的第二干扰估计。该用户可将第一干扰估计用于针对第一子带集的信道估计和数据检测，并可将第二干扰估计用于针对第二子带集的信道估计和数据检测。

在另一个实施例中，接收机基于各正交维度来推导干扰估计。接收机获得关于P个导频子带的P个收到导频值。这P个收到导频值构成P维空间中一矢量，并且原则上可被用来估计关于该无线信道的P个参数。但是，无线信道往往仅有数个参数要被估计。例如，窄带的缓慢变化的无线信道可被假定为跨频率和时间两者皆为恒定的，并可基于收到的导频值来估计关于信道增益的单个参数。又如，可假定此无线信道在频率k和时间t上呈a₁+a₂·k+a₃·t地线性变化。以此为例，可基于收到的导频值来估计三个参数a₁、a₂和a₃。一般而言，如果关于该无线信道有L个参数，则可利用此P维矢量的L维来估计这P个参数，而P-L维可供干扰估计之用。

P个收到导频值的矢量(即，收到矢量)可记为，r _p＝[R_p(1)，R_p(2)，...，R_p(P)]^T，其中“^T”标示转置。可定义一P×P的酉阵为V＝[v ₁，v ₂，...，v _P]，其中j∈{1，...，P}的v _j是一P×1的矢量/列。该酉阵V由性质V ^H·V＝I表征，其中I是单位矩阵，并且“^H”标示共轭转置。酉阵V的诸列彼此正交，并且每一列具有单位功率。酉阵V可基于使得信道变动被约束于V的首L列的信道模型来生成。由此V的末P-L列可用于进行干扰估计，因为信道并不呈现在这些维度中。例如，如果P＝2并且信道响应在频域中是恒定的，那么酉阵V可以是2×2的Walsh矩阵 ${\underset{\‾}{V}}_{2\×2}=\left[\begin{array}{cc}1& 1\\ 1& -1\end{array}\right]$ (未作使得每列为单位功率的归一化)。V _2×2的首行可用于进行信道估计，因为乘以此首行即是对收到导频值求均。V _2×2的次行消去了传送的导频的贡献，因而可被用来估计干扰。

基于正交维度的干扰估计可如下执行。酉阵V中的P-L个矢量(例如，末P-L个矢量)被选用作P-L个正交矢量。对于这P-L个正交矢量中的每一个，收到的矢量r _p被投影到该正交矢量上，并且计算结果所得的矢量的能量如下：

$E_j={\left|\right|{\underset{\‾}{r}}_p^H\·{\underset{\‾}{v}}_j\left|\right|}^2,j=P-L+1,...,P,$ 式(5)

其中E_j是收到的矢量r _p在第j个正交矢量v _j上的投影的能量。通过对所有P-L个正交矢量上的能量求均可获得干扰估计如下：

${\hat{N}}_0=\frac{1}{P-L}\·\underset{j=P-L+1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{E}_j.$ 式(6)

如果在一给定扇区中有多个(Q个)用户被分配了相同的导频子带集，则针对这Q个用户的信道估计可使用总共L·Q维。其余P-L·Q维可用于进行干扰估计。

在又一实施例中，接收机联合地执行信道和干扰估计。收到的导频值可用矢量形式表达如下：

式(7)

其中p是包含在这P个导频子带上发送的P个导频值的P×1矢量；

h _p是包含关于这P个导频子带的P个信道增益的P×1矢量；

n是归一化的噪声和干扰的矢量；

E_p是每一导频值的能量；

N₀是每一导频值的噪声和干扰组合的能量；并且

“ο”标示诸元素的乘法运算。

上述信道响应矢量可给为h _p＝[H(1)，H(2)，...，H(P)]^T。上述噪声和干扰被假定为是呈零均值、单位方差、和循环高斯分布地独立恒等分布(i.i.d)的。

信道响应矢量h _p的P×P协方差矩阵R _pp可被表达为：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}=E\{{\underset{\‾}{h}}_p\·{\underset{\‾}{h}}_p^H\},$ 式(8)

在此E{  }标示期望运算。协方差矩阵R _pp包含复值并且可基于无线信道的模型、计算机模拟、经验量度等来确定。

接收机可推导针对这P个导频子带的MMSE信道估计如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_p={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}\·{[{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}+{(E_p/{\hat{N}}_0)}^{-1}\·{\underset{\‾}{I}}_p]}^{-1}\·{\underset{\‾}{r}}_p$ 式(9)

在此I _p是P×P的单位矩阵，而

是h _p的MMSE估计。式(2)提供针对每一个体导频子带的MMSE信道增益估计。式(9)提供基于信道模型的针对所有P个导频子带的MMSE信道增益估计，并试图使跨所有P个导频子带的总误差最小化。

如果干扰电平N₀在接收机处是已知的，则式(9)提供针对诸导频子带的合需的信道估计。信道估计

的准确性依赖于N₀的估计的准确性。

接收机可推导误差矢量如下：

式(10)

其中e＝[e(1)，e(2)，...，e(P)]^T是一P×1的误差矢量。

接收机可推导干扰估计

如下：

${\hat{N}}_0=\frac{1}{P-L}\·\underset{k=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e\left(k\right)\right|}^2.$ 式(11)

在式(11)中，干扰估计是通过对e中诸元素的能量求和并将总能量除以P-L来获得的，其中P-L对应于可供干扰估计之用的维数。此总能量还可由其他值取代P-L来作比例定标。

可将式(9)中的信道估计以及式(10)和(11)中的干扰估计反复地执行多次迭代。对于首次迭代，在式(9)中使用初始干扰估计来推导信道估计

然后在式(10)和(11)中使用此信道估计来推导干扰估计

而后者又在下一次迭代中用于进行信道估计。在典型的情景中，5至10次迭代将足以获得相当准确的信道和干扰估计。

这种迭代式信道和干扰估计的伪码和数学表达式可表达如下：

${\hat{N}}_0={\hat{N}}_{0,\mathrm{init}};$

while iterations

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_p={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}\·{[{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}+{(E_p/{\hat{N}}_0)}^{-1}\·{\underset{\‾}{I}}_p]}^{-1}\·{\underset{\‾}{r}}_p;$

end

上面给出的伪码采用了特定的信道估计技术以及特定的干扰估计技术。一般而言，可将任何信道估计技术与任何干扰估计技术迭代。

对于信道估计而言，N₀的过估计(即，使用比实际值要大的值作

)结果导致项

被给予较多的权重而项R _pp(其建模时域和频率上的信道变动)被给予较少权重。因此，可能会需要更多的求均。反之，N₀的欠估计(即，使用比实际值要小的值作

)结果导致项R _pp被给予较多的权重而项

被给予较少权重。由于R _pp往往是低秩矩阵，因此其逆往往具有很大的本征值，并且这会放大噪声。对N₀更准确的知识可提供对信道响应更准确的估计，在导频子带数目很小时尤甚。

的初始值即

可基于对系统中的干扰电平的可用知识来选择。作

的保守值(即，显著大于实际N₀的

值)可避免前几次迭代里估计误差的发散。如果导频开销很小，或者通过执行此迭代算法可能无法提高估计准确度，则可使用进取值(即显著小于实际N₀的

值)作

如式(9)中所示，对于每一次迭代，用从前一次迭代获得的干扰估计

来计算矩阵

并且对此矩阵执行矩阵求逆。矩阵求逆可能是计算密集的，对于因很大数目的导频子带而产生的大矩阵而言尤甚。例如，对于16个导频子带要对16×16的矩阵求逆，这是计算密集的。可如下面描述地来避免矩阵求逆。

P×P的协方差矩阵R _pp可基于本征值分解来作分解如下：

R _pp＝U·Λ·U ^H，                式(12)

其中U是一P×P的酉阵；并且

Λ是一包含R _pp的本征值的P×P对角阵。

对角阵Λ沿对角线包含R个非零实值并且在其他地方包含零，在此R是R _pp的秩并且R≤P。

可定义一P×P的中间矩阵B如下：

B＝U·Λ                        式(13)

可计算针对这P个导频子带的MMSE信道估计如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_p=\underset{\‾}{B}\·{[\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}+{(E_p/{\hat{N}}_0)}^{-1}\·{\underset{\‾}{I}}_p]}^{-1}\·{\underset{\‾}{U}}^H\·{\underset{\‾}{r}}_p$ 式(14)

如式(14)中所示，

是一包含P个标量的P×P对角阵。此对角阵的求逆可用P个标量求倒来执行，其计算比任意性的P×P矩阵的求逆要少得多。此中间矩阵B允许不必执行对任意性矩阵的矩阵求逆地来推导信道估计

这种不带矩阵求逆的迭代式信道和干扰估计的伪码和数学表达式可表达如下：

B＝U·Λ；

${\hat{N}}_0={\hat{N}}_{0,\mathrm{init}};$

while iterations

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_p=\underset{\‾}{B}\·{[\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}+{(E_p/{\hat{N}}_0)}^{-1}\·{\underset{\‾}{I}}_p]}^{-1}\·{\underset{\‾}{U}}^H\·{\underset{\‾}{r}}_p;$

End

矩阵B和U可计算一次并被存储在存储器中。通过截短作为R _pp的秩的R，B和U的存储要求可得以降低。

如果Λ包含R个非零对角元素，则Λ的P-R列包含全零，并且U·Λ在实效上是一P×R矩阵。

由于R代表该无线信道在频率和时间上自由参数的数目(或自由度)，因此可将R选择成小于P而不会造成显著的性能劣化。在一个实施例中，将R选择成比P小两倍或以上。在另一个实施例中，将R选择成小于一预定的上限(例如，10)。一般而言，可基于诸如合需的性能、计算复杂度等各种因素来选择R。

一般而言，接收机可或个别地或联合地来推导信道估计和干扰估计。接收机还可或一次性地或迭代地来推导信道估计和干扰估计。例如，接收机可基于式(2)和(4)、基于式(2)、(5)和(6)、基于式(9)、(10)和(11)、基于式(14)、(10)和(11)、基于上面给出的这些伪码中的任意一个、等等来迭代地推导信道和干扰估计。

如果数据子带与导频子带是相同的，则针对导频子带的信道估计可用于数据检测和/或接收机空间处理。如果数据子带与导频子带是不同的，则可基于针对导频子带的信道估计以及干扰估计来推导针对数据子带的信道估计，或即使在数据子带和导频子带是相同的情况下亦可如此。

如果一子带集中所有N个子带皆被用于进行数据传输，则可定义一包含这N个子带的信道增益的N×1矢量h _d为h _d＝[H(1)，H(2)，...，H(N)]^T。N×P的协方差矩阵R _dp可表达为：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{dp}}=E\{{\underset{\‾}{h}}_d\·{\underset{\‾}{h}}_p^H\}.$ 式(15)

协方差矩阵R _dp可基于无线信道的模型、计算机模拟、经验量度等来确定。R _dp还捕捉时间上的变动，由此针对数据子带的信道估计可能与针对导频子带的信道估计不同，甚至在数据子带与导频子带相同的情况下亦是如此。

接收机可推导针对这N个子带的MMSE信道估计如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_d={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{dp}}\·{[{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{pp}}+{(E_p/{\hat{N}}_0)}^{-1}\·{\underset{\‾}{I}}_p]}^{-1}\·{\underset{\‾}{r}}_p$ 式(16)

其中

是对h _d的MMSE估计。接收机还可基于其他内插方案来推导针对这N个子带的信道估计。

接收机可将此信道和干扰估计用于数据检测。例如，接收机可基于MMSE技术来执行数据检测(或均衡)如下：

$Z_d\left(k\right)=\frac{R_d\left(k\right)\·{\hat{H}}^{*}\left(k\right)}{{\left|\hat{H}\left(k\right)\right|}^2+{\hat{N}}_0},k\∈K_d,$ 式(17)

其中R_d(k)是子带k的收到数据值，Z_d(k)是子带k的检出数据值，而K_d是数据子带集。式(17)是用于针对接收机处一个天线的数据检测。

如果接收机装备有多个天线，则接收机还可使用此信道和干扰估计来进行接收机空间处理。接收机可基于针对在同一时频块上传送的所有发射机的信道估计来形成一信道响应矩阵H。接收机随后可基于此信道响应矩阵以及干扰估计来推导空间滤波器矩阵M。例如，接收机可基于MMSE技术来推导空间滤波器矩阵如下：

$\underset{\‾}{M}=\underset{\‾}{D}\·{[{\underset{\‾}{H}}^H\·\underset{\‾}{H}+{\hat{N}}_0\·\underset{\‾}{I}]}^{-1}\·{\underset{\‾}{H}}^H,$ 式(18)

其中 $\underset{\‾}{D}=\mathrm{diag}{\{{[{\underset{\‾}{H}}^H\·\underset{\‾}{H}+{\hat{N}}_0\·\underset{\‾}{I}]}^{-1}\·{\underset{\‾}{H}}^H\·\underset{\‾}{H}\}}^{-1}.$ 接收机可基于此空间滤波器矩阵来执行接收机空间处理以获得针对每一发射机的检出数据值。

接收机还可将干扰估计用于解码。举例而言，接收机可基于干扰估计来标识出较为可靠的码元(例如，观察到较少干扰的码元)并可在解码过程中给予这些码元较多的权重。基于干扰估计对码元的加权可提升像例如卷积码、Turbo码等的某些码的解码性能。

图7示出由接收机执行以恢复来自发射机的数据传输的过程700。接收机接收来自该发射机的传输码元(框712)并确定该发射机所使用的子带集(例如，基于指派给该发射机的跳频模式来确定)(框714)。这些传输码元可以是用了诸如IFDMA、LFDMA、或EFDMA等的SC-FDMA方案生成的。接收机针对此子带集来处理接收到的传输码元，获得用于进行导频传输的子带和码元周期的收到导频值，并获得用于进行数据传输的子带和码元周期的收到数据值(框716)。

该接收机可迭代地执行针对该发射机的信道和干扰估计(框720)。接收机为干扰估计选择一初始值(框722)。此初始值可以是例如针对先前一时频块获得的干扰估计、干扰估计的长期平均、通过将收到的导频值投影到正交维度上而获得的干扰估计、或其他某个值。接收机然后基于收到的导频值以及此干扰估计来推导针对诸导频子带的信道估计，例如采用如式(9)或(14)中所示的MMSE技术来作此推导(框724)。接收机基于收到的导频值以及此信道估计来推导新的干扰估计(即，来更新干扰估计)，例如像式(10)和(11)中所示那样来作此推导(框726)。接收机将信道估计和干扰估计的推导重复多次迭代直至在框728确定遇到终止条件。终止条件可以在例如已完成了预定次数的迭代的情况下遇到。

接收机可基于针对诸导频子带的信道估计以及此干扰估计来推导针对诸数据子带的信道估计(框732)。该接收机然后基于此针对诸数据子带的信道估计和此干扰估计来对收到的数据值执行数据检测和/或接收机空间处理并获得数据码元估计(框734)。接收机然后可解调、解交织、并解码这些数据码元估计，在此解码可基于上述干扰估计(框736)。

图8示出两个发射机810a和810b以及一接收机850的一个实施例。发射机810a是其传输正由接收机850恢复的合需发射机。发射机810b是其传输对该合需发射机造成干扰的干扰发射机。对于反向链路，每一发射机810可以是终端的一部分，而接收机850可以是基站的一部分。对于前向链路，每一发射机810可以是基站的一部分，而接收机850可以是终端的一部分。为简单化，每一发射机810装备有单个天线834，并且接收机850也装备有单个天线852。为清楚起见，以下说明假定采用SC-FDMA。

在每一发射机810处，发射(TX)数据暨导频处理器820对数据(例如，话务数据和信令)作编码、交织、以及码元映射并生成数据码元。处理器820还生成导频码元，并复用数据码元和导频码元。如本文中使用的，数据码元是数据的调制码元，导频码元是导频的调制码元，调制码元是关于信号星座(例如，PSK或QAM所用的信号星座)中的一点的复值，并且码元是复值。SC-FDMA调制器830执行SC-FDMA调制(例如，针对IFDMA、LFDMA、或EFDMA)并生成SC-FDMA码元。发射机单元(TMTR)832处理(例如，转换到模拟、放大、滤波、和上变频)这些SC-FDMA码元并生成射频(RF)已调制信号，此信号经由天线834被发射。

在接收机850处，天线852接收来自发射机810a和810b的RF已调制信号并提供收到的信号。接收机单元(RCVR)854调理(例如，滤波、放大、下变频、以及数字化)此收到的信号并提供输入采样。DFT单元856对每一码元周期里的输入采样执行DFT并提供该码元周期的频域值。分用器(Demux)856向信道暨干扰估计器858提供频域导频值(或收到的导频值)并向数据检测器860提供频域数据值(或收到的数据值)。估计器858基于收到的导频值并采用上面描述的任何估计方案来推导针对发射机810a的信道估计和干扰估计。数据检测器860对收到的数据值执行数据检测，例如像式(17)中所示那样来作此检测。SC-FDMA解调器870对每一码元周期里的检出数据值执行IDFT并提供数据码元估计，这些数据码元估计是对发射机810所发送的数据码元的估计。RX数据处理器872解调、解交织、并解码这些数据码元估计并提供关于发射机810a的已解码数据。一般而言，接收机850所作的处理与发射机810a所作的处理是互补的。

控制器840a和840b以及控制器880分别指导发射机810a和810b以及接收机850处的各个处理单元的操作。存储器842a和842b以及存储器882分别存储发射机810a和810b以及接收机850所用的程序代码和数据。

本文中描述的信道和干扰估计技术可通过各种手段来实现。例如，这些技术可在硬件、软件、或其组合中实现。对于硬件实现，用于执行信道和干扰估计的各个处理单元可在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子器件、设计成执行本文中描述的功能的其他电子单元、或其组合内实现。

对于软件实现，这些技术可用执行本文中描述的功能的模块(例如，过程、函数等等)来实现。这些软件代码可被存储在存储器(例如，图8中的存储器882)中，并由处理器(例如，处理器880)执行。该存储器单元可被实现在处理器内，或可外置于处理器。

提供前面对所公开的实施例的描述是为了使本领域任何技术人员皆能制作或使用本发明。对这些实施例的各种修改对于本领域技术人员而言将是显而易见的，并且本文中定义的普适原理可被应用于其他实施例而不会脱离本发明的精神或范围。由此，本发明并非旨在被限定于本文中所示出的这些实施例，而是应被授予与本文中公开的原理和新颖性特征一致的最宽泛的范围。

Claims (44)

1.一种装置，包括：

处理器，用于接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的且包含自多集频率子带当中选择的一集频率子带上的数据和导频的传输码元，并基于所接收到的传输码元来推导干扰估计；以及

耦合到所示处理器的存储器。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于估计所述一集频率子带中的每一频率子带上的干扰并跨所述一集频率子带对所估计出的干扰求均来推导所述干扰估计。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于所接收到的传输码元获得收到导频值的矢量，将所述收到导频值的矢量投影到多个正交矢量上，并跨所述多个正交矢量求均来推导所述干扰估计。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于针对所述一集频率子带的多个子集推导多个干扰估计。

5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于所述收到的传输码元和所述干扰估计来推导信道估计。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于以所述干扰估计来执行数据检测。

7.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于以所述干扰估计来执行解码。

8.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于跳频模式来确定在不同时隙里用于传输的不同的频率子带集并针对所述不同频率子带集来推导干扰估计。

9.一种方法，包括：

接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的且包含自多集频率子带当中选择的一集频率子带上的数据和导频的传输码元；以及

基于所接收到的传输码元来推导干扰估计。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述推导干扰估计包括估计所述一集频率子带中的每一频率子带上的干扰，以及

跨所述一集频率子带对所估计出的干扰求均来推导所述干扰估计。

11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述推导干扰估计包括基于所接收到的传输码元获得收到导频值的矢量，

将所述收到导频值的矢量投影到多个正交矢量上，以及

跨所述多个正交矢量求均来推导所述干扰估计。

12.一种装置，包括：

用于接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的且包含自多集频率子带当中选择的一集频率子带上的数据和导频的传输码元的装置；以及

用于基于所接收到的传输码元来推导干扰估计的装置。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述用于推导干扰估计的装置包括

用于估计所述一集频率子带中的每一频率子带上的干扰的装置，以及

用于跨所述一集频率子带对所估计出的干扰求均来推导所述干扰估计的装置。

14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述用于推导干扰估计的装置包括

用于基于所接收到的传输码元获得收到导频值的矢量的装置，

用于将所述收到导频值的矢量投影到多个正交矢量上的装置，以及

用于跨所述多个正交矢量求均来推导所述干扰估计的装置。

15.一种装置，包括：

处理器，用于接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的至少一个传输码元并基于所述至少一个接收到的传输码元来迭代地推导信道估计和干扰估计，以及

耦合到所述处理器的存储器。

16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于所述至少一个接收到的传输码元以及所述干扰估计来推导所述信道估计，基于所述至少一个接收到的传输码元和所述信道估计来推导所述干扰估计，并将所述信道估计和所述干扰估计的推导进行多次迭代。

17.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于最小均方误差(MMSE)技术来推导所述信道估计。

18.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于所述至少一个接收到的传输码元、所述干扰估计、以及关于无线信道的协方差矩阵来推导所述信道估计。

19.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述处理器用于执行所述协方差矩阵的分解来获得一酉阵和一对角阵，基于所述酉阵和所述对角阵来推导一中间矩阵，并基于所述至少一个接收到的传输码元、所述中间矩阵、和所述干扰估计不执行矩阵求逆地来推导所述信道估计。

20.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于针对各导频子带来迭代地推导所述信道估计和所述干扰估计，并基于所述针对各导频子带的信道估计及干扰估计来推导针对各数据子带的第二信道估计。

21.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于为所述干扰估计选择一初始值。

22.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于以所述信道估计和所述干扰估计来执行数据检测。

23.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于以所述信道估计和所述干扰估计来执行接收机空间处理。

24.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于跳频模式确定在不同时隙里用于传输的不同频率子带集并针对所述不同的频率子带集来迭代地推导信道估计和干扰估计。

25.一种方法，包括：

接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的至少一个传输码元；以及

基于所述至少一个接收到的传输码元来迭代地推导信道估计和干扰估计。

26.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述迭代地推导信道估计和干扰估计包括

基于所述至少一个接收到的传输码元和所述干扰估计来推导所述信道估计，

基于所述至少一个接收到的传输码元和所述信道估计来推导所述干扰估计，以及

将所述推导信道估计所述推导干扰估计重复进行多次迭代。

27.如权利要求25所述的方法，其特征在于，进一步包括：

以所述信道估计和所述干扰估计来执行数据检测或接收机空间处理。

28.一种装置，包括：

用于接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的至少一个传输码元的装置；以及

用于基于所述至少一个接收到的传输码元来迭代地推导信道估计和干扰估计的装置。

29.如权利要求28所述的装置，其特征在于，所述用于迭代地推导信道估计和干扰估计的装置包括

用于基于所述至少一个接收到的传输码元和所述干扰估计来推导所述信道估计的装置，

用于基于所述至少一个接收到的传输码元和所述信道估计来推导所述干扰估计的装置，以及

用于将所述信道估计和所述干扰估计的推导重复进行多次迭代的装置。

30.如权利要求28所述的装置，其特征在于，进一步包括：

用于以所述信道估计和所述干扰估计来执行数据检测或接收机空间处理的装置。

31.一种装置，包括：

处理器，用于接收以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的至少一个传输码元，处理所述至少一个接收到的传输码元以获得关于一集频率子带的收到导频值，将所述收到导频值投影到多个正交矢量上，并基于所述收到导频值在所述多个正交矢量上的投影来推导干扰估计；以及

耦合到所述处理器的存储器。

32.如权利要求31所述的装置，其特征在于，所述处理器用于跨所述多个正交矢量求均来推导所述干扰估计。

33.如权利要求31所述的装置，其特征在于，所述处理器用于计算所述收到导频值在每一正交矢量上的投影的能量，并对所述收到导频值在所述多个正交矢量上的投影的能量求均来推导所述干扰估计。

34.如权利要求31所述的装置，其特征在于，所述多个正交矢量是一酉阵的各列。

35.一种装置，包括：

处理器，用于确定用于进行传输的一集频率子带，并以要在所述一集频率子带上发送的数据和导频生成传输码元，其中所述传输码元是以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的，其中所述一集频率子带是自可用于传输的多集频率子带当中选择的，并且其中各邻扇区采用相同的多集频率子带并且是同步的；以及

耦合到所述处理器的存储器。

36.如权利要求35所述的装置，其特征在于，进一步包括：

发射机，用于经由反向链路向基站传送所述传输码元。

37.如权利要求35所述的装置，其特征在于，进一步包括：

发射机，用于经由前向链路向终端传送所述传输码元。

38.如权利要求35所述的装置，其特征在于，所述各邻扇区具有共同的最小子带分配规模。

39.如权利要求35所述的装置，其特征在于，所述处理器用于基于跳频模式来确定在不同时隙里用于传输的不同的频率子带集。

40.一种方法，包括：

确定用于进行传输的一集频率子带，其中所述一集频率子带是自可用于传输的多集频率子带当中选择的，并且其中各邻扇区采用相同的多集频率子带并且是同步的；以及

以要在所述一集频率子带上发送的数据和导频并使用单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成传输码元。

41.如权利要求40所述的方法，其特征在于，进一步包括：

基于跳频模式确定在不同时隙里用于传输的不同的频率子带集。

42.一种装置，包括：

用于确定要用于传输的一集频率子带的装置，其中所述一集频率子带是自可用于传输的多集频率子带当中选择的，并且其中各邻扇区采用相同的多集频率子带并且是同步的；以及

用于以要在所述一集频率子带上发送的数据和导频并使用单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案来生成传输码元的装置。

43.如权利要求42所述的装置，其特征在于，进一步包括：

用于基于跳频模式来确定在不同时隙里用于传输的不同的频率子带集的装置。

44.一种装置，包括：

处理器，用于接收包含自多集频率子带当中选择的一集频率子带上的数据和导频的传输码元，并基于所接收到的传输码元来推导信道估计、干扰估计、或所述信道估计和所述干扰估计两者，其中所述传输码元是以单载波频分多址(SC-FDMA)方案或多载波频分多址(MC-FDMA)方案生成的，并且其中各邻扇区采用相同的多集频率子带并且是同步的；以及

耦合到所述处理器的存储器。

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