CN101317340B - 用于接收mimo传输的方法和装置 - Google Patents

Abstract

描述了用于接收MIMO传输的技术。一种接收机分多级处理来自多个接收天线的收到数据。第一级用前端滤波器对该收到数据执行前端滤波/均衡以处理这多个收到信号中的非准时信号分量。第二级用一个或多个组合器矩阵处理经滤波数据以组合对应于多个发射信号的准时信号分量。对于MIMO-CDM传输，可对所有信道化码使用单个前端滤波器，并对每个信道化码使用一不同的组合器矩阵。将接收机处理分为多级简化了前端滤波器和组合器矩阵的导出同时又达到了良好的性能。前端滤波器和各组合器矩阵可用相同或不同速率分别更新。

Description

用于接收MIMO传输的方法和装置

根据35U.S.C.§119的优先权要求

本专利申请要求提交于2005年11月30日并转让给本申请受让人且通过引用被明确包括于此的题为“用于MIMO CDMA下行链路的二分式接收机结构(Bipartite Receiver Structure for MIMO CDMA Downlinks)”的临时申请S/N.60/741,159的优先权。

背景

I.领域

本公开一般涉及通信，尤其涉及用于接收多输入多输出(MIMO)传输的技术。

II.背景

MIMO传输是从多个(M个)发射天线到多个(N个)接收天线的传输。例如，发射机可从M个发射天线同时发射M个数据流。这些数据流由于无线环境而失真并进一步由于噪声和干扰而退化。接收机经由这N个接收天线接收所发射的数据流。来自每个接收天线的收到信号包含所发射的数据流的经定标和延迟的版本。所发射的数据流由此弥散于来自这N个接收天线的N个收到信号当中。接收机然后可用空时均衡器来处理这N个收到信号以恢复所发射的数据流。

接收机可动态地导出该空时均衡器的系数以记及信号性质的变动。这些信号性质可涉及信道和干扰统计量、所发射的数据流的空时处理等。均衡器系数的导出是计算密集性的。更新这些均衡器系数以与信号性质的最快变化相匹配会导致非常复杂的接收机。以较慢速率更新这些均衡器系数可能会导致性能退化。

因此本领域需要高效率地接收MIMO传输的技术。 

概要

在此描述了用于高效率地接收MIMO传输的技术。一种接收机接收发射机所发射的多个信号并处理多个收到信号以获得收到数据。该接收机可分多级处理该收到数据。第一级可用前端滤波器对该收到数据执行滤波/均衡以处理(例如，补偿、抑制、或减弱)非准时信号分量。第二级可用一个或多个组合器矩阵处理来自第一级的经滤波数据以组合准时信号分量。准时信号分量和非准时信号分量可基于发射时间来区分。在接收机处，准时信号分量可包括溯及要恢复的期望码元以及与该期望码元同时发射的其它码元的信号分量。非准时信号分量可包括诸如溯及在期望码元之前和之后发射的其它码元的信号分量等的非准时信号分量的信号分量。

该前端滤波器不依存于发射机处的数据专属处理，而各组合器矩阵可以因变于发射机处的数据专属处理。数据专属处理可对应于例如用于发送数据的信道化码、发射矩阵、增益等。例如，在利用码分复用(CDM)的MIMO传输中，可以导出单个前端滤波器并将其对所有信道化码使用，并可针对每个信道化码导出一不同的组合器矩阵。将接收机处理分为多级简化了前端滤波器和组合器矩阵的导出同时又达到了良好的性能。前端滤波器和各组合器矩阵可用相同或不同速率分别更新。

根据一个方面，描述了一种包括至少一个处理器以及存储器的装置。这个(些)处理器将收到数据滤波以处理多个收到信号中的非准时信号分量并获得经滤波的数据。这个(些)处理器还处理该经滤波数据以将对应于多个发射信号的准时信号分量组合。

根据另一方面，描述了一种包括至少一个处理器以及存储器的装置。这个(些)处理器导出用于处理多个收到信号中的非准时信号分量的前端滤波器并且还导出用于组合对应于用多个信道化码发送的多个发射信号的准时信号分量的多个组合器矩阵。这个(些)处理器用该前端滤波器将收到样本滤波并获得对应于这多个信道化码的经滤波的码元。这个(些)处理器还用对应于每个信道化码的组合器矩阵处理对应于该信道化码的经滤波的码元以获得对应于该信道化码的输出码元。

以下更具体地描述本公开的各个方面和特征。

附图简述

图1示出了发射机和接收机的框图。

图2示出了MIMO-CDM传输。

图3示出了CDMA调制器的框图。

图4示出了该接收机内各个块的设计。

图5示出了用于在接收机处恢复MIMO传输的过程。

具体描述

在此所描述的接收机处理技术可用于各种通信系统，诸如码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统、频分多址(FDMA)系统、正交FDMA(OFDMA)系统、单载波FDMA(SC-FDMA)系统等。CDMA系统利用码分复用(CDM)并使用不同信道化码并行传送调制码元。CDMA系统可利用诸如宽带CDMA(W-CDMA)、cdma2000等无线电技术。cdma2000涵盖IS-2000、IS-856、和IS-95标准。TDMA系统可利用诸如全球移动通信系统(GSM)等无线电技术。W-CDMA和GSM在来自名为“第三代合作伙伴计划”(3GPP)的组织的文档中进行了描述。cdma2000在来自名为“第三代合作伙伴计划2”(3GPP2)的组织的文档中进行了描述。3GPP和3GPP2文档是公众可得的。OFDMA系统利用正交频分复用(OFDM)并在正交副载波上传送频域中的调制码元。SC-FDMA系统利用单载波频分复用(SC-FDM)并在正交副载波上传送时域中的调制码元。

在此所描述的技术不但可用于上行链路上的MIMO传输还可用于下行链路上的MIMO传输。下行链路(或前向链路)是指从基站到无线设备的通信链路，而上行链路(或反向链路)是指从无线设备到基站的通信链路。为了清晰起见，以下针对可利用W-CDMA、cdma2000、或其它某种CDMA无线电技术的CDMA系统中的MIMO传输来描述这些技术。

图1示出了用于MIMO传输的发射机110和接收机150的框图。对于下行链路传输，发射机110是基站的一部分，而接收机150是无线设备的一部分。 对于上行链路传输，发射机110是无线设备的一部分，而接收机150是基站的一部分。基站通常是与无线设备通信的固定站并且也可被称为B节点、接入点等。无线设备可以是固定或移动的，且也可被称为用户装备(UE)、移动站、终端、站、订户单元等。无线设备可以是蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、无线调制解调器、膝上型计算机、手持式设备等。

在发射机110处，发射数据处理器(TX数据处理器)112接收话务数据和信令，处理(例如，编码、交织、和码元映射)所接收到的数据、并提供数据码元。处理器112还生成导频码元并将其与数据码元多路复用。如在此所使用的，数据码元是话务数据或信令的码元，导频码元是导频的码元，而码元通常是复数值。数据码元和导频码元可以是得自诸如PSK或QAM等调制方案的调制码元。导频是发射机和接收机双方皆先验已知的。TX MIMO处理器114如下面所描述地对数据和导频码元执行空间或空时处理并将输出码元提供给多个(M个)CDMA调制器116a到116m。每个CDMA调制器116如下面所描述地处理其输出码元并将输出码片提供给相关联的发射机单元(TMTR)118。每个发射机单元118处理(例如，转为模拟、放大、滤波、以及上变频)其输出码片并生成经调制的信号。来自M个发射机单元118a到118m的M个经调制的信号分别从M个天线120a到120m被发射。

在接收机150处，多个(N个)天线152a到152n经由无线环境中的各种传播路径接收所发射的信号并将N个收到信号分别提供给N个接收机单元(RCVR)154a到154n。每个接收机单元154处理(例如，滤波、放大、下变频、以及数字化)其收到信号并将收到样本提供给信道处理器156和均衡器/CDMA解调器160。处理器156如下面所描述地导出前端滤波器/均衡器的系数以及一个或多个组合器矩阵的系数。单元160用该前端滤波器执行均衡并执行CDMA解调，且提供经滤波的码元。接收(RX)MIMO处理器170将空间维度上的经滤波的码元组合并提供检测出的码元，检测出的码元是所发射的数据码元的估计。RX数据处理器172处理(例如，码元解映射、解交织、和解码)所检测出的码元并提供经解码的数据。一般而言，均衡器/CDMA解调器160、RX MIMO处理器170、以及RX数据处理器172所作的处理分别与发射机110处由CDMA调制器116、TX MIMO处理器114、以及TX数据处理器 112所作的处理互补。

控制器/处理器130和180分别指导发射机110和接收机150处各处理单元的操作。存储器132和182分别存储用于发射机110和接收机150的数据和程序代码。

图2示出了MIMO-CDM传输。对于CDM，用C个信道化码经由一个发射天线可同时发送至多达C个码元，其中一般C≥1。这些信道化码可以是W-CDMA中的正交可变扩展因子(OVSF)码、cdma2000中的Walsh码、其它正交码或准正交码、伪随机码等。每个信道化码是一特定的码片序列。该序列中码片的数目是该信道化码的长度或即扩展因子。一般而言，可对每个发射天线使用任何有一个或多个信道化码的集合，并且这些信道化码可具有相同或不同的扩展因子。为了简单起见，以下描述假定这些信道化码具有相同的扩展因子。可对M个发射天线中的每一个重用相同集合的C个信道化码。对于MIMO，经由M个发射天线可同时发送至多达M个码元。对于MIMO-CDM，用C个信道化码经由M个发射天线可同时发送至多达C·M个码元。MIMO处理可对C个信道化码中的每一个分别执行。MIMO处理是针对每个信道化码在所有M个发射天线上执行的。CDM处理可对这M个发射天线中的每一个分别执行。CDM处理是针对每个发射天线对所有C个信道码执行的。

图3示出了用于一个发射天线m的CDMA调制器116的框图，其中m∈{1,...,M}。CDMA调制器116可用于图1中CDMA调制器116a到116m中的每一个。CDMA调制器116为用于话务数据和/或信令的每个信道化码包括一数据处理器310并为导频包括一导频处理器320。

在数据处理器310内，扩展器312用码片序列为v_c(k)的信道化码c来扩展数据输出码元d_m,c(s)，其中s为码元索引而k为码片索引。乘法器314用增益g_m,c将扩展器312的输出定标，并提供对应于信道化码c的数据码片。在导频处理器320内，扩展器322以用于导频的信道化码p来扩展导频输出码元d_m,p(s)。乘法器324用增益g_m,p将扩展器322的输出定标，并提供导频码片。增益g_m,c和g_m,p分别确定对信道化码c和导频使用的发射功率的量。加法器330将对应于所有信道化码的数据和导频码片相加。加扰器332将加法器330的输出乘以发射机110的加扰序列p(k)，并提供给发射天线m的输出码片y_m(k)。

一般而言，对这M个发射天线中的每一个可使用这C个信道化码中的任意数目个和任何哪几个。在一种设计中，对于所有M个发射天线，同一信道化码被用于导频。在另一设计中，对于所有M个发射天线，M个信道化码被用于导频，而剩余的C-M个信道化码可重用于这M个发射天线中的每一个。对于所有M个发射天线可使用同一加扰序列，正如图3所示。或者，对于每一发射天线可使用一不同的加扰序列。扩展和加扰也可以其它方式执行。

MIMO信道是由发射机110处的这M个发射天线与接收机150处的这N个接收天线之间的传播环境形成的。对于每个信道化码，可从这M个发射天线并行发送L个数据码元，其中1≤L≤min{M,N}。接收机150可分析对应于不同的L值(以及可能还有不同的发射矩阵/向量)该MIMO信道的性能(例如，吞吐量)并可选择达到最佳性能的L值(以及发射矩阵/向量)。

发射机110可在每个码元周期s里针对每个信道化码c执行发射机空间处理，如下：

d _c(s)＝B _c b _c(s)，c＝1，...，C                      式(1)

其中，b _c(s)＝[b_1，c(s)b_2，c(s)...b_L，c(s)]^T是数据码元的L×1向量，

B _c是信道化码c的L×M发射矩阵，

d _c(s)＝[d_1，c(s)d_2，c(s)...d_M，c(s)]^T是输出码元的M×1向量，并且

“^T”标示转置。 

b _c(s)的每一元素可对应一不同的数据流。各数据流可具有不同的增益，在这种情况下B _c对于不同的数据流可具有不同的列范数。式(1)示出了用B _c作空间编码。也可执行诸如空时发射分集(STTD)等空时编码，但未在式(1)中示出。

对于诸如闭环发射分集(CLTD)、每天线率控制(PARC)、码重用贝尔实验室分层空时(CRBLAST)、双发射自适应阵列(D-TXAA)等不同MIMO模式可使用不同的发射矩阵。表1列出了一些MIMO模式，并且对于每一模式，给出了L、M、B _c和数据码元的源。在表1中，B _cltd可以是从集合{[1 e^jπ/4]^T，[1 e^-j3π/4]^T，[1 e^j3π/4]^T，[1 e^-jπ/4]^T}选出的2×1向量。B _d-txaa可以是从集合 $\{\left[\begin{array}{cc}1& 1\\ e^{\mathrm{j\π}/4}& e^{-j3\mathrm{\π}/4}\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}1& 1\\ e^{j3\mathrm{\π}/4}& e^{-\mathrm{j\π}/4}\end{array}\right]\}$ 选出的2×2矩阵。I是沿对角线为1而其余地方为0的单位矩阵。

表1

MIMO模式	L	M	B c	数据码元的源
					CLTD	1	2	B c＝B cltd	来自单个经编码的帧
PARC	L＝M	≥2	B c＝I	来自L个不同的经编码的帧
					CRBLST	L＝M	≥2	B c＝I	来自单个经编码的帧
D-TXAA	L＝M	2	B c＝B d-txaa	来自至多达L个经编码的帧

发射机110可在每个码元周期s里对每个发射天线m执行CDMA处理，如下： 

$y_m\left(k\right)=(\underset{c=1}{\overset{C}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{m,c}\·v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·d_{m,c}\left(k\mathrm{div}C\right))\·p\left(k\right),m=1,...,M,$       式(2)

其中对应码片周期k的码元周期s由给出。对于未使用的每个信道化码，增益g_m,c可被设为等于0。

如果使用了具有不同扩展因子的信道化码，则对发射天线m的CDMA处理可被表达为：

$y_m\left(k\right)=(\underset{c=1}{\overset{N_{\mathrm{pc}}}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{m,c}\·v_c\left(k\mathrm{mod}{C}_c\right)\·d_{m,c}\left(k\mathrm{div}{C}_c\right))\·p\left(k\right),$

其中，C_c是信道化码c的扩展因子，并且

N_pc是用于发射天线m的信道化码的数目。

为了简单起见，以下描述假定对于每个发射天线使用扩展因子为C的信道化码。在式(2)中，输出码元d_m,c(s)被用具有扩展因子C的信道化码c来扩展并由增益g_m,c定标以获得数据码片。该扩展是通过将输出码元d_m,c(s)重复C次并将这C个输出码元副本与信道化码c的C^(c)个码片v_c(k)相乘。对应于所有C个信道化码的数据和导频码片被相加并再用加扰序列p(k)加扰以获得给发射天线m的输出码片y_m(k)。对于这M个发射天线中的每一个执行同样的CDMA处理。

在每个码片周期k中在接收机150处的收到样本可被表达为：

x(k)＝Hy(k)+n(k)，                       式(3) 

其中，y(k)是输出码片的T×1向量，其中T在以下描述，

H是R×T信道响应矩阵，其中R在以下描述，

x(k)是收到样本的R×1向量，并且

n(k)是R×1噪声向量。

接收机150可以在K倍于码片率下将来自每个接收天线的收到信号数字化，其中K是过采样率并且一般K≥1。在每个码片周期k里，接收机150可从 每个接收机154获得E·K个样本并通过堆叠来自N个接收机154a到154n的N·E·K个样本而形成x(k)。E是接收机150处前端均衡器的以码片数目计的长度。一般而言，E≥1并且可基于接收机复杂度与性能之间的权衡来选择。x(k)包括E个码片周期的来自N个接收天线的R个收到样本，其中R＝N·E·K。

矩阵H包含所有发射和接收天线对的时域信道冲激响应。如图1中所示，在每个发射天线与每个接收天线之间有一传播信道，或者在这M个发射天线与N个接收天线之间有总共M·N个传播信道。每个传播信道具有由无线环境决定的特定冲激响应。每个发射天线m与这N个接收天线之间的单输入多输出(SIMO)信道的响应可由R×T_m的子矩阵H _m给出。H _m中的行数由x(k)中的项数决定。H _m中的列数由均衡器长度E以及发射天线m与这N个接收天线之间冲激响应的时间跨度来决定。T_m可以如下给出：

其中l_m，n是发射天线m与接收天线n之间冲激响应的以码片数目计的时间跨度。

矩阵H由M个子矩阵H _m组成，m＝1,…,M，如下：

H＝[H ₁ H ₂ ... H _M]                         式(5)

H具有R×T的维度，其中T＝T₁+T₂+...+T_M。

向量y(k)由这M个发射天线的M个子向量y _m(k)组成，m＝1,…,M。每个子向量y _m(k)包括来自一个发射天线m的以码片周期k为中心的T_m个输出码片。向量y(k)和子向量y _m(k)可被表达为：

$\underset{\‾}{y}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{\underset{\‾}{y}}_1\left(k\right)\\ {\underset{\‾}{y}}_2\left(k\right)\\ .\\ .\\ .\\ {\underset{\‾}{y}}_M\left(k\right)\end{array}\right]$ 和                 式(6)

式(3)可被表达为：

$\underset{\‾}{x}\left(k\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{H}}_m{\underset{\‾}{y}}_m\left(k\right)+\underset{\‾}{n}\left(k\right)$                        式(7)

对于式(7)中所示的模型，在每个码片周期k中，T_m个输出码片从每个发射天线m并经由具有响应H _m的SIMO信道被发送至这N个接收天线。x(k)中的收到样本包括来自所有M个发射天线的贡献。x(k)、y(k)、以及H可能相对较大。作为示例，在M＝2、N＝2、K＝2、E＝20、T＝48、并且R＝80的情况下， y(k)将为48×1向量，H将是80×48矩阵，并且x(k)将是80×1向量。

噪声可被假定为平稳的复随机向量并且有：

E{n(k)}＝0，                          式(8)

E{n(k)n ^H(k)}＝R _nn，                          式(9)

其中E{}是期望运算，0是全零向量，R _nn是R×R噪声协方差矩阵，而“^T”标示共轭转置。式(8)和(9)指示该噪声具有为0均值和R _nn的协方差矩阵。

接收机150可通过用对应于信道化码c的一排L个滤波器将x(k)中的收到样本滤波并随后将经滤波的样本解扩和解扰来恢复对应于每个信道化码c的 b _c(s)中的数据码元，如下：

$\begin{array}{c}{\widehat{\underset{\‾}{b}}}_c\left(s\right)=\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{W}}_c^H\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right){]}^{*}\\ ={\underset{\‾}{W}}_c^H(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}{[\underset{\‾}{H}\underset{\‾}{y}\left(k\right)+\underset{\‾}{n}\left(k\right)]\·[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*})\\ ={\underset{\‾}{W}}_c^H[\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right)]\\ ={\underset{\‾}{W}}_c^H{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c\left(s\right)\end{array}$           式(10)

其中， ${\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right)=(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{y}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*}),$                      式(11)

${\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right)=(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{n}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*}),$                 式(12)

${\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c\left(s\right)=(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*})=\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right),$              式(13)

W _c是对应于信道化码c的L×R总滤波器，

是b _c(s)的估计，并且

“*”标示复共轭。

是对应于信道化码c的经解扩码元的T×1向量并且是基于所传送的码片获得的。n _c(s)是对应于信道化码c的在解扰和解扩之后的R×1噪声向量。 n _c(s)保守n(k)的独立于信道化码c的统计性。χ _c(s)是对应于信道化码c的经解扩码元的R×1向量，并且是基于收到样本而获得的。W _c包括对应于信道化码c的那一排L个滤波器。式(10)指示以W _c进行的处理可以不是对x(k)中的收到样本而是代之以等效地对χ _c(s)中的码元来执行。

滤波器W _c可以是Weiner滤波器，其可如下导出：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{W}}_c=E\{{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c^H\left(s\right){\}}^{-1}\·E\{{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_c^H\left(s\right)\}\\ =\left[\underset{\‾}{H}E\right\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c^H\left(s\right)\}{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}{]}^{-1}\·[\underset{\‾}{H}E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_c^H\left(s\right)\right\}]\\ =[\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\Γ}}}_c{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}{]}^{-1}\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c\\ ={\underset{\‾}{R}}_c^{-1}\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c={\underset{\‾}{R}}_c^{-1}{\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c\end{array}$             式(14)

其中， ${\underset{\‾}{\mathrm{\Γ}}}_c=E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c^H\left(s\right)\right\},$                        式(15)

${\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c=E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Θ}}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_c^H\left(s\right)\right\},$ 并且                    式(16)

R _c＝HΓ _c H ^H+R _nn                  式(17)

Γ _c是的T×T协方差矩阵。γ _c是和b _c(s)的T×L相关矩阵并且指示所发射信号的特性。R _c是无线信道、信号、以及噪声统计性的R×R相关矩阵。矩阵Γ _c、γ _c、和R _c通过发射矩阵B _c和增益g_m,c依存于信道化码c。

矩阵Γ _c可以表达为：

${\mathrm{\Γ}}_c=\underset{\‾}{\overset{~}{\mathrm{\Γ}}}+{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c^H,$                      式(18)

其中，是Γ _c当中不依存于信道化码c的部分。可以证明γ _c当中仅M个元素为非零。γ _c当中这些非零元素的索引满足使得R×L矩阵Φ _c可被表达为：

$\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c={\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c=\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c,$                      式(19)

其中，是包含H的M个“准时”列的R×M矩阵，并且

G _c是沿对角线包含m＝1,…,M的而别处为0的M×M对角矩阵。

如式(5)中所示，H包含关于这M个发射天线的T＝T₁+T₂+...+T_M列。包含H的M列，或即每个发射天线一列。的这M列乘以y(k)中其码片时间与式(10)中的解扩器运算对准的这M个元素。这M列可以如下描述地来标识。

式(17)中的矩阵R _c由此可表达为：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{R}}_c=\underset{\‾}{H}{\underset{\‾}{\mathrm{\Γ}}}_c{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}\\ =\underset{\‾}{H}\underset{\‾}{\overset{~}{\mathrm{\Γ}}}{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}+\underset{\‾}{H}\\ =\underset{\‾}{\overset{~}{R}}+{\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c{\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c^H\end{array}{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c{\underset{\‾}{\mathrm{\γ}}}_c^H{\underset{\‾}{H}}^H$                    式(20)

其中， $\underset{\‾}{\overset{~}{R}}=\underset{\‾}{H}\underset{\‾}{\overset{~}{\mathrm{\Γ}}}{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}.$                  式(21)

式(14)中的矩阵W _c由此可表达为：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{W}}_c={\underset{\‾}{R}}_c^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c\\ ={[\underset{\‾}{\overset{~}{R}}+{\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c{\underset{\‾}{\mathrm{\Φ}}}_c^H]}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c\\ ={\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{B}}_c^H{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c)}^{-1}\\ =\underset{\‾}{F}{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c\end{array}$                   式(22)

其中， $\underset{\‾}{F}={\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}},$ 并且                        式(23)

${\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c={\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{B}}_c^H{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c)}^{-1}.$                式(24)

在式(23)中，F是不依存于信道化码的相对较大的R×M矩阵。在式(24)中， Δ _c是包含W _c中所有码依存矩阵的小M×L矩阵。

式(10)到(24)指示接收机150处的处理可以分两级来执行。第一级用不依存于信道化码的前端滤波器F将收到样本x(k)滤波并且进一步将经滤波的样本解扩和解扰以获得经滤波的码元。可对所有的信道化码使用单个前端滤波器。第二级将经滤波的码元与对应于每个信道化码c的组合器矩阵Δ _c组合以获得对应于该信道化码的检出码元。前端滤波器和各组合器矩阵可用相同速率或不同速率分别更新。

多级接收机处理可以用各种方式来执行。在以下描述中，导频码元被假定以发射矩阵B _c＝I并且对于这M个发射天线中的每一个均使用同一信道化码p来发送。各导频码元还被假定为是不相关的或正交的从而使得 其中b _p(s)是在码元周期s中从这M个发射天线发送的M×1导频码元向量。

在一种接收机设计中，是导出前端滤波器F并将其用于第一级(例如，用于图1中的块160)，并且针对每个信道化码计算出组合器矩阵Δ _c并将其用于第二级(例如，用于图1中的块170)。

对于码元级训练，可使用最小二乘方准则基于导频码元导出滤波器如下：

${\underset{\‾}{W}}_p=\underset{{\underset{\‾}{W}}_h}{\min }\underset{s=s_0}{\overset{s_0+P-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{W}}_h^H{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_p\left(s\right)-{\underset{\‾}{b}}_p\left(s\right)\left|\right|}^2,$                      式(25)

其中，χ _p(s)是经解扩导频码元的R×1向量，

W _h是R×M候选滤波器矩阵，

W _p是基于导频码元导出的R×M滤波器矩阵，并且

P是用于导出W _p的导频码元的数目。

χ _p(s)中的经解扩导频码元可以如式(13)中所示地获得，不过是用导频信道化码p代替了信道化码c。最小二乘方准则以使得右手边的量值被最小化的方式从所有候选滤波器矩阵当中选择一候选滤波器矩阵。所选的滤波器矩阵作为最小二乘方滤波器矩阵W _p被提供。

在式(25)中P→∞这一极限情况下，W _p可被表达为：

${\underset{\‾}{W}}_p={\left[E\right\{{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_p^H\left(s\right)\left\}\right]}^{-1}E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_p^H\left(s\right)\right\}$                     式(26)

对于码元级训练，W _p可如下导出。χ _p(s)中的经解扩导频码元可以如式(13)中所示地从收到样本获得。可以计算出R×R的外积并将其在充分数目的导频码元上进行平均。还可计算出R×M的外积并对其进行平均。可以基于这两个经平均的外积来计算出W _p。W _p也可基于递归最小二乘方(RLS)、分块最小二乘方、或本领域已知的一些其它技术来导出。

对于码片级训练，可使用该最小二乘方准则基于收到样本来导出滤波器如下：

${\underset{\‾}{W}}_p=\underset{{\underset{\‾}{W}}_h}{\min }\underset{k=s_{0}C}{\overset{(s_0+P)C-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{W}}_h^H\underset{\‾}{x}\left(k\right)-{\underset{\‾}{b}}_p\left(s\right)\·v_p\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)\left|\right|}^2,$              式(27)

其中，b _p(s)·v_p(k)·p(k)是通过将导频码元扩展和加扰获得的导频码片的M×1向量。

在式(27)中P→∞这一极限情况下，W _p可被表达为：

${\underset{\‾}{W}}_p={\left[E\right\{\underset{\‾}{x}\left(k\right){\underset{\‾}{x}}^H\left(k\right)\left\}\right]}^{-1}E\{\underset{\‾}{x}\left(k\right){\underset{\‾}{b}}_p^H\left(s\right)\·v_p\left(k\right)\·p\left(k\right)\}$              式(28)

对于码片级训练，W _p可如下导出。可基于收到样本计算R×R的外积 x(k)x ^H(k)并将其在充分数目的导频码元上进行平均。还可计算出R×M的外积 并对其进行平均。然后可以基于这两个经平均的外积来计算出W _p。

根据式(22)，W _p可被表达为：

${\underset{\‾}{W}}_p={\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_p{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{G}}_p{\underset{\‾}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_p)}^{-1}$                  式(29)

其中， ${\underset{\‾}{P}}_p={\underset{\‾}{G}}_p{\underset{\‾}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_p.$                     式(30)

此M×M的矩阵P _p可以如下估计：

${\underset{\‾}{P}}_p=\frac{1}{P}\·\underset{s=s_0}{\overset{s_0+P-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{F}}_p^H{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_p^H\left(s\right)$                  式(31)

P _p的估计在P→∞这一极限情况下变得更加准确。类似于W _p，P _p也可以不是基于导频码元而是代之以基于导频码片来估计。

前端滤波器F可以基于式(29)如下导出：

$\underset{\‾}{F}={\underset{\‾}{W}}_p(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{P}}_p){\underset{\‾}{G}}_p^{-1}$                       式(32)

组合器矩阵Δ _c可基于式(24)和(30)如下导出：

${\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c={\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{B}}_c^H{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{P}}_p{\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c)}^{-1}$                式(33)

滤波器W _c可基于W _p和P _p如下表达：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{W}}_c=\underset{\‾}{F}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{B}}_c^H{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c)}^{-1}\\ ={\underset{\‾}{W}}_p(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{P}}_p){\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{B}}_c^H{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{P}}_p{\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c)}^{-1}\end{array}$            式(34)

如式(32)中所示，前端滤波器F可基于W _p和P _p导出，后两者又可基于导频码元或码片来估计。如式(33)中所示，对应于每一个信道化码c的组合器矩阵Δ _c可基于P _p、用于导频和数据的增益矩阵G _p和G _c、以及对应于信道化码c的发射矩阵B _c来导出。也被称为话务导频比并且可为接收机所已知(例如，经由信令)或估计出来。通常估计话务导频比已足够了，而无需分别估计出G _p和G _c。

接收机150可如下恢复b _c(s)中的数据码元：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c^H(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{F}}^H\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*})$                     式(35)

接收机150可分两级执行式(35)的处理。在第一级的第一部分中，接收机150可在每个码片周期k执行前端滤波如下：

v(k)＝F ^H x(k)，                       式(36)

其中，v(k)是经滤波样本的M×1向量。

在第一级的第二部分中，接收机150可如下地将对应于每个信道化码c的经滤波的样本解扩并解扰：

${\underset{\‾}{\overset{^}{d}}}_c\left(s\right)=\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{v}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*},$                 式(37)

其中，是经滤波码元的M×1向量，它是d _c(s)的估计。

在第二级中，接收机150可针对每个信道化码c执行组合如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c^H{\underset{\‾}{\overset{^}{d}}}_c\left(s\right)$                     式(38)

接收机150还可如下恢复b _c(s)中的数据码元：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_c^H{\underset{\‾}{F}}^H\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*}$                  式(39)

式(39)也可分两级来执行。在第一级的第一部分中，接收机150可将对应于每个信道化码c的收到样本解扩并解扰以获得对应于该信道化码的经解扩码元。在第一级的第二部分中，接收机150可用同一前端滤波器F对应于每个信道化码c的经解扩码元执行滤波以获得对应于该信道化码的经滤波码元。在第二级中，接收机150可用对应于每个信道化码c的组合器矩阵Δ _c将对应于该信 道化码的经滤波码元组合。

W _p是基于导频码元或码片获得的并且可能还未收敛至最优设置——例如因为使用了有限数目的导频码元(P)来进行训练。在这种情况下，使用基于W _p导出的F和Δ _c可能导致性能退化。

在另一接收机设计中，W _p被用作用于第一级的前端滤波器。针对每个信道化码c计算组合器矩阵D _c并将其用于第二级。

用W _p获得的经滤波的码元可被表达为：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{z}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{W}}_p^H{\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_c\left(s\right)\\ ={\underset{\‾}{W}}_p^H{\underset{\‾}{\tilde{H}}\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c{\underset{\‾}{b}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right)\\ ={\underset{\‾}{A}}_c{\underset{\‾}{b}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right)\end{array}$                     式(40)

其中， ${\underset{\‾}{A}}_c={\underset{\‾}{W}}_p^H\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c,$ 并且                 式(41)

z _c(s)是对应于信道化码c的经滤波码元的M×1向量。

b _c(s)中的数据码元可获得如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{z}}_c\left(s\right),$                  式(42)

其中，D _c是对应于信道化码c的M×L组合器矩阵。

组合器矩阵D _c可基于最小均方误差(MMSE)准则来如下导出：

${\underset{\‾}{D}}_c={({\underset{\‾}{A}}_c{\underset{\‾}{A}}_c^H+{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn},c})}^{-1}{\underset{\‾}{A}}_c$                    式(43)

噪声协方差矩阵R _nn，c可如下估计：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn},c}=\frac{1}{P}\·\underset{s=s_{0}C}{\overset{s_0+P-1}{\mathrm{\Σ}}}[{\underset{\‾}{z}}_p\left(s\right)-{\underset{\‾}{A}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_p\left(s\right)]{[{\underset{\‾}{z}}_p\left(s\right)-{\underset{\‾}{A}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{b}}_p\left(s\right)]}^H\\ =\frac{1}{P}\·\underset{s=s_{0}C}{\overset{s_0+P-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{z}}_p\left(s\right){\underset{\‾}{z}}_p^H\left(s\right)-{\underset{\‾}{P}}_p{\underset{\‾}{P}}_p^H\end{array},$             式(44)

其中，式(44)中的第二等式得自A _p的无偏估计简单地就是A _p＝P _p这一事实。

M×L矩阵A _c可表达为：

${\underset{\‾}{A}}_c={\underset{\‾}{A}}_p{\underset{\‾}{G}}_p^{-1}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c$                       式(45)

如式(45)中所示，可以基于(a)根据导频码元或码片估计出并且适用于所有信道化码的矩阵P _p和(b)专属于信道化码c的话务导频比和发射矩阵B _c来针对每一信道化码c计算出矩阵A _c。如式(43)中所示，可以基于(a)适用于所有信道化码c的噪声协方差矩阵R _nn，C和(b)针对信道化码c计算出的矩阵A _c来针对 每一信道化码c计算出组合器矩阵D _c。

也可以如下针对每个信道化码c来估计组合器矩阵D _c：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{zz}}=E\{\frac{1}{C}\·\underset{c=1}{\overset{C}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{z}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{z}}_c^H\left(s\right)\},$ 以及                式(46)

${\underset{\‾}{D}}_c={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{zz}}^{-1}{\underset{\‾}{A}}_c,$                     式(47)

其中，R _zz是z _c(s)的M×M协方差矩阵。

在式(46)中，可对每个信道化码计算出外积然后将其在具有相同发射矩阵B _c的所有信道化码上进行平均，并且进一步将其在充分数目的码元周期上进行平均以获得协方差矩阵R _zz。随后可基于A _c以及R _zz的逆计算出D _c。

接收机150可如下恢复b _c(s)中的数据码元：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{D}}_c^H(\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{W}}_p^H\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*})$               式(48)

在式(48)中，接收机150可用前端滤波器W _p将收到样本滤波，然后将对应于每个信道化码c的经滤波样本解扩和解扰，随后用组合器矩阵D _c将对应于每个信道化码的经滤波码元组合。

接收机150还可如下恢复b _c(s)中的数据码元：

${\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{W}}_p^H\frac{1}{\sqrt{C}}\·\underset{k=\mathrm{sC}}{\overset{(s+1)C-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\‾}{x}\left(k\right)\·{[v_c\left(k\mathrm{mod}C\right)\·p\left(k\right)]}^{*}$                 式(49)

在式(49)中，接收机150可将对应于每个信道化码c的收到样本解扩和解扰，然后用前端滤波器W _p将对应于每个信道化码的经解扩的码元滤波，并且之后用组合器矩阵D _c将对应于每个信道化码的经滤波码元组合。

接收机处理还可以用其它方式分多级来执行。以下描述一种具体的接收机设计。

图4示出了图1中的接收机150内的各个块的设计的框图。在该设计中，前端滤波是在CDMA解调之前执行的。块160包括前端滤波器/均衡器410和CDMA解调器420。解调器420包括对应于用于话务数据的至多达C个信道化码的C个解扰器/解扩器422a到422C。块170包括对应于用于话务数据的至多达C个信道化码的C个组合器432a到432C。

在信道处理器156内，时基估计器442确定收到信号的时基。单元442可估计关于不同天线的信道冲激响应和/或功率延迟分布并可确定这些信道冲激响应和/或功率延迟分布的重心。单元442随后可基于该重心确定收到信号的 时基。

系数计算单元444基于收到样本例如如式(28)中所示地导出滤波器W _p的系数。单元444还可基于RLS、分块最小二乘方、或其它某种技术来导出W _p。来自单元442的时基信息可用于训练，例如将本地生成的导频码片与收到样本对准。单元444将W _p提供给前端滤波器410。

滤波器410用W _p对收到样本x(k)执行前端滤波/均衡并提供经滤波的样本。在解调器420内，每个单元422将对应于不同信道化码的经滤波的样本解扩并解扰并提供对应于该信道化码的经滤波码元z _c(s)。

单元446将对应于信道化码p的经滤波样本解扩并解扰。单元422和446基于由单元442提供的时基执行解扩和解扰。信道估计器448基于来自单元446的经滤波导频码元来估计M×M矩阵单元450例如如式(46)中所示地计算对应于每个信道化码的外积将该外积在各信道化码和码元周期上进行平均，并提供相关矩阵R _zz。单元452基于来自单元448的矩阵来自单元450的相关矩阵R _zz、以及各码专属矩阵来导出对应于每个信道化码c的组合器矩阵D _c的系数，如下：

${\underset{\‾}{D}}_c={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{zz}}^{-1}{\underset{\‾}{W}}_p^H\underset{\‾}{\overset{~}{H}}{\underset{\‾}{G}}_c{\underset{\‾}{B}}_c$                   式(50)

在RX MIMO处理器170内，每个组合器452基于组合器矩阵D _c将对应于不同信道化码c的经滤波码元组合并提供对应于该信道化码的检出码元。

接收机150可估计收到信号质量，该质量可由信号干扰噪声比(SINR)等来量化。来自式(42)的检出码元可被表达为：

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{\overset{^}{b}}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{A}}_c{\underset{\‾}{b}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right)\\ ={\underset{\‾}{L}}_c^H{\underset{\‾}{b}}_c\left(s\right)+{\underset{\‾}{w}}_c\left(s\right)\end{array}$ 式(51)

其中， ${\underset{\‾}{L}}_c^H={\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{A}}_c$ 且 ${\underset{\‾}{w}}_c\left(s\right)={\underset{\‾}{D}}_c^H{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right).$ n _c(s)的协方差可给为 ${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn},c}=E\left\{{\underset{\‾}{n}}_c\left(s\right){\underset{\‾}{n}}_c^H\left(s\right)\right\}.$ w _c(s)的协方差可给为

的第l个元素b_l，c(s)的SINR可被表达为：

$\mathrm{SINR}\left\{b_{l,c}\left(s\right)\right\}=\frac{{\left|L_c(l,l)\right|}^2}{R_{\mathrm{ww},c}(l,l)+\underset{i=1,i\≠l}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\left|L_c(l,i)\right|}^2},$                 式(52)

其中，L_c(l，l)是L _c的第(l，l)个元素，并且

R_ww，c(l，l)是R _ww，c的第(l，l)个元素。

SINR{b_l，c(s)}是用信道化码c发送的第l个数据流的SINR，并且可被用以 选择该数据流所用的数据率。每个信道化码c的SINR依存于用于该信道化码的发射矩阵B _c。接收机150可确定关于不同的可能发射矩阵的SINR并选择具有最高SINR的那个发射矩阵。接收机150可将反馈信息发送给发射机110。该反馈信息可包括针对每一信道化码所选择的发射矩阵，关于每个信道化码的SINR或数据率、关于所有信道化码的平均SINR或数据率等。

一般而言，可在第一级执行前端滤波以处理这M个收到信号中的非准时信号分量。前端滤波器一般不依存于这些信号在传输之前在发射机处是如何被处理的。对于CDM传输，前端滤波器可适用于所有信道化码。第二级可将准时信号分量组合以恢复L个发射的信号。第二级中使用的组合器矩阵可能依存于这些信号在传输之前是如何被处理的(例如，发射机所使用的发射矩阵B _c和增益矩阵G _c)以及其它因素(例如，信道响应和信号统计性R _zz)。

图5示出了用于在接收机处恢复MIMO传输的过程500的设计。导出用于处理(例如，补偿、抑制、或减轻)多个收到信号中的非准时信号分量的前端滤波器(块512)。该前端滤波器不隔离这些非准时信号分量。该前端滤波器代之以用可取的/有益的方式处理这些非准时信号分量并还可(顺便)处理准时信号分量。还导出用于组合对应于多个发射信号的准时信号分量的至少一个组合器矩阵(块514)。该前端滤波器可以是如在式(32)中所示地导出的F，而这些组合器矩阵可以是如在式(33)中所示地导出的Δ _c。该前端滤波器也可以是如在式(26)或(28)中所示地导出的W _p，并且这些组合器矩阵可以是例如如在式(43)、(47)或(50)中所示地导出的D _c。前端滤波器和组合器矩阵还可以用其它方式导出。前端滤波器可以基于对应于导频的收到数据并根据例如最小二乘方准则来导出。组合器矩阵可以基于用于发送数据的各发射矩阵、用于数据的增益、信道响应估计、前端滤波器、信号和/或噪声统计性等来导出。组合器矩阵还可根据MMSE或其它某种准则来导出。

将收到数据滤波以处理这多个收到信号中的非准时信号分量(块516)。处理经滤波的数据以组合对应于这多个发射信号的准时信号分量(块518)。可将一个以上码元周期的收到数据滤波以处理非准时信号分量。可处理一个码元周期的经滤波的数据以组合准时信号分量。收到数据和经滤波数据可以用样本、码元等来给出。

对于用多个信道化码发送的CDM传输，可以导出单个前端滤波器并将其用以处理非准时信号分量，并且可导出多个组合器矩阵并将其用以把对应于多个信道化码的准时信号分量组合。在一个方案中，收到数据首先被用前端滤波器滤波以获得中间数据。该中间数据然后被针对每个信道化码进行解扩以获得对应于该信道化码的经滤波数据。对应于每个信道化码的经滤波的数据被进一步用对应于该信道化码的组合器矩阵处理以获得对应于该信道化码的输出数据。在另一方案中，收到数据首先被针对每个信道化码进行解扩以获得对应于该信道化码的经解扩数据。对应于每个信道化码的经解扩数据然后被用同一前端滤波器滤波以获得对应于该信道化码的经滤波的数据。对应于每个信道化码的经滤波的数据被进一步用对应于该信道化码的组合器矩阵处理以获得对应于该信道化码的输出数据。

对于CDM，前端滤波器可基于收到数据和已知导频来导出，例如基于(a)收到数据的样本和用于码片级训练的已知导频码片或(b)从收到数据获得的经解扩导频码元和用于码元级训练的已知导频码元来导出。组合器矩阵可以基于用于这多个信道化码的发射矩阵、用于这多个信道化码的增益、信道响应估计、前端滤波器、信号和/或噪声统计性等、或其组合来导出。前端滤波器和信道响应估计可以联合估计，例如

该多级接收机还可用于其它通信系统。例如，在时分复用(TDM)系统中，前端滤波器可以基于在第一时间区间中接收到的导频来导出，而第二时间区间的组合器矩阵可基于在此第二时间区间中使用的发射矩阵来导出。在此第二时间区间中接收到的数据可用该前端滤波器滤波，并且经滤波的数据可进一步用该组合器矩阵来处理。

一般而言，滤波器可基于导频来导出，导频可以在一特定信道化码和/或时间区间上并使用一特定发射矩阵和增益来发送。从该导频导出的滤波器可用以导出用于数据的滤波器，数据可以在其它信道化码和/或时间区间上并且可能使用不同的发射矩阵和增益来发送。

对于CDMA，准时和非准时信号分量可以由它们所被发射的时间来区分。接收机可处理一窗的样本以恢复该发射机所发射的期望码元。均衡器的时基决定该期望信号相对于该窗所被发射的时间瞬间。该接收机获得的样本包含不同 的加性信号分量，其中包括准时和非准时信号分量。准时信号分量是对应于该期望码元以及与该期望码元同时发射的其它码元的信号分量。所有其它信号分量都是非准时信号分量，它们包括溯及在该期望码元之前和之后发射的码元的信号分量。

码元可以由可依存于一个或多个参数的发射函数来发射。例如，该发射函数可以依存于码元周期s、信道化码c、频隙或即副载波索引n等，并且可记为f(s,c,n,...)。为了简单起见，该发射函数可以依存于三个函数s、c、和n，或即元组(s,c,n)。不同码元的发射函数可以是正交的以使得仅在s₁＝s₂、c₁＝c₂、和n₁＝n₂——这可表示为(s₁,c₁,n₁)＝(s₂,c₂,n₂)——时才有<f(s₁,c₁,n₁),f(s₂,c₂,n₂)>≠0。

收到信号可包括(a)来自由元组(s₁,c₁,n₁)定义的期望发射函数的期望信号分量和(b)来自其它发射函数f(s,c,n,)——其中(s,c,n)≠(s₁,c₁,n₁)——的其它信号分量。第一级中的前端滤波器将处理这些其它信号分量。第二级中的组合器将处理这些期望信号分量。

对于CDM，码元周期s的发射函数是由长度为C的信道化码乘以加扰序列p(k)来确定的。码元周期s和信道化码c的发射函数可记为f(s,c)。从以发射函数f(s₁,c₁)发射的码元的角度来看，收到信号包含以下：

1.对应于s≠s₁的f(s,c)的非准时信号分量，

2.对应于f(s₁,c)并由以下各项组成的准时信号分量：

a.来自期望信道化码并对应于f(s₁,c₁)的准时信号分量，以及

b.来自其它信道化码并对应于c₁≠c₂的f(s₁,c₂)的准时信号分量，

前端滤波器处理对应于f(s,c)的非准时信号分量。前端滤波器所作的解扰和解扩还消去了来自其它信道化码并对应于f(s₁,c₂)的准时信号分量。组合器处理来自期望信道化码并对应于f(s₁,c₁)的准时信号分量。

在不利用CDM的单载波系统中，发射函数可以简单地是时间上的数字冲激(δ)并且可被给为f(s)＝δ(t-s)。随着时间t前进，该冲激的位置在时间上改变。

在基于OFDM的系统中，各发射函数可以关于不同副载波并且可被给为f(s,n)，其中n为副载波索引。OFDM中的各副载波可对应于CDM中的各信 道化码。发射机可通过(a)用快速傅里叶逆变换(IFFT)将这N个数据/导频码元转换到时域以获得N个时域样本并(b)向这些时域样本附加循环前缀以获得OFDM码元，来从一给定发射天线在一OFDM码元周期中在N个副载波上发送N个数据/导频码元。接收机可通过(a)移除收到样本中的循环前缀并(b)用快速傅里叶变换(FFT)将N个收到样本转换到频域以获得对应于这N个副载波的N个收到码元，来获得对应于一给定接收天线的收到数据/导频码元。收到码元可对应于式(40)中的z _c(s)，其中下标c以副载波索引n代替。对于OFDM，准时信号分量可以是从不同发射天线在一特定副载波上发送的信号分量。非准时信号分量可以是在其它副载波上发送的信号分量。前端滤波器可以由接收机处的FFT和循环前缀移除来实现。可以针对每个副载波计算组合器矩阵D _c并将其用以组合对应于该副载波的来自所有接收天线的收到码元。

本领域的技术人员将理解，信息和信号可使用各种不同技术和技巧中的任何一种来表示。例如，贯穿以上描述可能引述的数据、指令、命令、信息、信号、位、码元、和码片可以由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光粒子、或其任意组合来表示。

本领域技术人员应当领会，结合本文的公开描述的各种示例性逻辑块、模块、电路、和算法步骤可被实现为电子硬件、计算机软件、或两者的组合。为了清楚地说明硬件与软件的这种可互换性，各种示例性组件、块、模块、电路和步骤以上是以其功能集的形式作一般化描述的。这样的功能集是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和强加于整个系统的设计约束。技术人员可针对每种具体应用以不同方式实现所描述的功能集，但是这样的实现决策不应当被解释为致使脱离本公开的范围。

结合本文的公开描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑组件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行这里所描述的功能的任何组合来实现或执行。通用处理设备可以是微处理器，但是在替换方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微处理设备或状态机。处理器也可被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其它 这样的配置。

结合本文的公开描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其它形式的存储介质中。示例性的存储介质耦合到处理器，使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可整合到该处理器。该处理器和存储介质可驻留在ASIC中。该ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

提供了以上对本公开的描述是为了使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改容易为本领域技术人员所显见，并且在此所定义的普适原理可被应用于其它变体而不会脱离本公开的精神或范围。因而，本公开并非旨在限于这里所描述的示例，而是应当被授予与这里所公开的原理和新颖性特征相一致的最宽的范围。

Claims (26)

1.一种用于接收MIMO传输的装置，包括：

前端滤波器，用以将收到数据滤波以处理多个收到信号中的非准时信号分量并获得经滤波的数据，

组合器，用以处理所述经滤波数据以组合对应于多个发射信号的多个准时信号分量；

滤波器系数计算单元，用以导出用于处理所述非准时信号分量的所述前端滤波器的系数；以及

组合器系数计算单元，用以导出用于组合对应于所述多个发射信号的多个准时信号分量的多个组合器矩阵，所述多个发射信号是用多个信道化码来发送的；

其中所述组合器系数计算单元基于对所述多个信道化码使用的多个发射矩阵、用于所述多个信道化码的多个数据增益、信道响应估计和所述前端滤波器来导出所述多个组合器矩阵，

其中所述准时信号分量是对应于期望码元以及与所述期望码元同时发射的其它码元的信号分量，所述非准时信号分量包括不是准时信号分量的信号分量。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述前端滤波器将一个以上码元周期的所述收到数据滤波以处理所述非准时信号分量，并且所述组合器处理一个码元周期的所述经滤波数据以组合所述准时信号分量。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述前端滤波器在时域中将所述收到数据滤波。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元基于对应于导频的收到数据来导出所述前端滤波器的系数。

5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述前端滤波器将所述收到数据滤波并且所述组合器用所述多个组合器矩阵处理所述经滤波的数据以获得对应于所述多个信道化码的多个输出数据。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述前端滤波器将所述收到数据滤波以获得中间数据，所述装置还包括解扩器，用以将对应于所述多个信道化码中的每一个的所述中间数据解扩以获得对应于该信道化码的经滤波数据，并且所述组合器用对应于每个信道化码的组合器矩阵处理对应于该信道化码的所述经滤波数据以获得对应于该信道化码的输出数据。

7.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置还包括解扩器，用以将对应于所述多个信道化码中的每一个的所述收到数据解扩以获得对应于该信道化码的经解扩数据，所述前端滤波器处理对应于每个信道化码的所述经解扩数据以获得对应于该信道化码的经滤波数据，并且所述组合器用对应于每个信道化码的组合器矩阵处理对应于该信道化码的所述经滤波数据以获得对应于该信道化码的输出数据。

8.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元基于所述收到数据和已知导频来导出所述前端滤波器的系数。

9.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元基于所述收到数据的样本和已知导频码片来导出所述前端滤波器的系数。

10.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置还包括解扩器，用以用导频信道化码将所述收到数据解扩以获得经解扩的导频码元，并且所述滤波器系数计算单元基于所述经解扩的导频码元和已知导频码元来导出所述前端滤波器的系数。

11.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元基于最小二乘方准则来导出所述前端滤波器的系数。

12.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述组合器系数计算单元进一步基于噪声协方差矩阵、所述前端滤波器、信道响应估计、对应于每个信道化码的发射矩阵、以及用于该信道化码的数据增益来导出对应于该信道化码的组合器矩阵。

13.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述组合器系数计算单元进一步基于对所述多个信道化码使用的所述多个发射矩阵、用于所述多个信道化码的多个数据增益、信道响应估计、所述前端滤波器以及用于导频的增益矩阵来导出所述多个组合器矩阵。

14.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述组合器系数计算单元进一步基于对所述多个信道化码使用的所述多个发射矩阵、用于所述多个信道化码的多个数据增益、噪声协方差矩阵、用于导频的增益矩阵、信道响应估计和所述前端滤波器来导出所述多个组合器矩阵。

15.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述组合器系数计算单元基于最小均方误差(MMSE)准则来导出所述多个组合器矩阵。

16.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置还包括自相关及平均单元，用以基于所述经滤波数据导出相关矩阵，并且所述组合器系数计算单元进一步基于所述相关矩阵、所述前端滤波器、信道响应估计、对应于每个信道化码的发射矩阵、以及用于该信道化码的数据增益来导出对应于该信道化码的组合器矩阵。

17.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元以第一更新速率更新所述前端滤波器的系数并且所述组合器系数计算单元以与所述第一更新速率不同的第二更新速率更新所述多个组合器矩阵。

18.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述滤波器系数计算单元基于在第一时间区间中接收到的导频导出所述前端滤波器的系数，所述组合器系数计算单元基于在第二时间区间中使用的发射矩阵、用于所述多个信道化码的多个数据增益、信道响应估计和所述前端滤波器导出对应于所述第二时间区间的组合器矩阵，所述前端滤波器将对应于所述第二时间区间的收到数据滤波以获得对应于所述第二时间区间的经滤波数据，并且所述组合器用所述组合器矩阵处理所述经滤波数据。

19.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置估计在所述多个发射信号中发送的至少一个数据信号的收到信号质量。

20.一种用于接收MIMO传输的方法，包括：

用前端滤波器将收到数据滤波以处理多个收到信号中的非准时信号分量并获得经滤波的数据；以及

用至少一个组合器矩阵处理所述经滤波数据以组合对应于多个发射信号的准时信号分量；

其中，基于对应于每个信道化码的发射矩阵、用于该信道化码的数据增益、信道响应估计和所述前端滤波器来导出对应于该信道化码的组合器矩阵，

其中所述准时信号分量是对应于期望码元以及与所述期望码元同时发射的其它码元的信号分量，所述非准时信号分量包括不是准时信号分量的信号分量。

21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，包括：

导出用于处理所述非准时信号分量的前端滤波器的系数；以及

导出用于组合对应于所述多个发射信号的多个准时信号分量的多个组合器矩阵，所述多个发射信号是用多个信道化码来发送的。

22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述将收到数据滤波包括用所述前端滤波器将所述收到数据滤波以获得中间数据、并将对应于所述多个信道化码中的每一个的所述中间数据解扩以获得对应于该信道化码的经滤波数据，并且

其中所述处理经滤波数据包括用对应于每个信道化码的组合器矩阵处理对应于该信道化码的所述经滤波数据以获得对应于所述信道化码的输出数据。

23.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述导出前端滤波器的系数包括基于所述收到数据的样本和已知导频码片来导出所述前端滤波器的系数。

24.一种用于接收MIMO传输的装置，包括：

前端滤波器，用以对多个收到信号中的非准时信号分量执行处理以获得收到码元，

组合器系数计算单元，用以导出用于处理对应于副载波的收到码元以组合对应于在所述副载波上发送的多个发射信号的多个准时信号分量的组合器矩阵，以及

组合器，用以用所述组合器矩阵处理对应于所述副载波的收到码元以获得对应于所述副载波的输出码元；

其中，基于噪声协方差矩阵、信道响应估计、对应于所述副载波的发射矩阵、所述前端滤波器、用于所述副载波的数据增益来导出所述组合器矩阵，

其中所述准时信号分量是对应于期望码元以及与所述期望码元同时发射的其它码元的信号分量，所述非准时信号分量包括不是准时信号分量的信号分量。

25.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述前端滤波器通过对收到样本移除循环前缀并执行快速傅里叶变换(FFT)来对所述非准时信号分量执行处理以获得所述收到码元。

26.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述组合器系数计算单元导出用于组合对应于在第二副载波上发送的多个发射信号的多个准时信号分量的第二组合器矩阵，并且所述组合器用所述第二组合器矩阵处理对应于所述第二副载波的收到码元以获得对应于所述第二副载波的输出码元。