CN101346924A - 用于信道及噪声估计的方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明阐述用于对从多个传输天线发送到多个接收天线的MIMO传输实施信道及噪声估计的技术。从所述接收天线获得样本。对于第一方案，通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计，且还基于所述样本来估计信号、噪声及干扰统计资料。对于第二方案，基于所述样本来估计总接收能量以及信号及干扰能量。然后，基于所估计的总接收能量及所估计的信号及干扰能量来估计噪声。对于第三方案，基于所述样本来估计信号及接通时间干扰的统计资料。同样，基于所述样本来估计噪声及多路径干扰的统计资料。然后，基于所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料。

Description

用于信道及噪声估计的方法及设备

根据35U.S.C.§119主张优先权

本专利申请案主张优先于2005年10月28申请的题为“用于无线通信中的空间时间均衡的方法及设备(METHOD AND APPARATUS FOR SPACE-TIMEEQUALIZATION IN WIRELESS COMMUNICATIONS)”的临时申请案第60/731,423号，其受让于本发明的受让人，且明确地以引用方式并入本文中。

技术领域

本揭示内容一般来说涉及通信，且更具体来说涉及对多输入多输出(MIMO)传输执行信道及噪声估计的技术。

背景技术

MIMO传输是从多个(T个)传输天线到多个(R个)接收天线的传输。举例来说，传输器可自T个传输天线同时传输T个数据流。所述数据流因传播环境而失真并因噪声而进一步降级。接收器经由R个接收天线接收所传输数据流。来自每一接收天线的所接收信号均包含所传输数据流的缩放版本，所述缩放版本可能处于由传播环境所确定的不同延迟。因此，所传输数据流散布在来自所述R个接收天线的R个所接收信号中。然后，所述接收器对所述R个所接收信号执行接收器空间处理(例如，空间时间均衡)以恢复所传输数据流。

所述接收器可导出MIMO信道的信道及噪声估计且然后可基于所述信道及噪声估计来导出空间-时间均衡器的加权。所述信道及噪声估计的质量可对性能具有大的影响。因此，此项技术中需要可导出MIMO传输的质量信道及噪声估计的技术。

发明内容

根据本发明的一个实施例，阐述一种包括至少一个处理器及存储器的装置。所述处理器自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本，通过将所述样本与至少一个导频序列相关导出信道估计，且基于所述样本来估计信号、噪声及干扰统计资料。所述MIMO传输可包括多个从所述多个传输天线所发送的经调制信号。每一经调制信号均可包括多个用不同正交代码所复用的数据流。

根据另一个实施例，阐述一种包括至少一个处理器及存储器的装置。所述处理器自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本，基于所述样本来估计总接收能量，基于所述样本估计信号及干扰能量，且基于所估计的总接收能量及所估计的信号及干扰能量来估计噪声。

根据再一个实施例，阐述一种包括至少一个处理器及存储器的装置。所述处理器自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本，基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料，基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料，且基于所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料。所述接通时间干扰是与所需信号同时到达的干扰，而所述多路径干扰是非接通时间的干扰。

根据再一个实施例，阐述一种包括至少一个处理器及存储器的装置。所述处理器自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本，基于所述样本来确定信道条件，基于所述信道条件来选择多个信道及噪声估计方案中的一者，且基于所选信道及噪声估计方案来执行信道及噪声估计。为确定所述信道条件，所述处理器可处理所述样本以确定延迟扩展，识别单路径或多路径环境等等。

本发明的各个方面及实施例将在下文中进一步详述。

附图说明

图1显示用于MIMO传输的传输器及接收器。

图2显示用于一个传输天线的CDMA调制器。

图3显示用于第一方案的信道及噪声估计器。

图4显示信道估计器。

图5显示第一信道及噪声估计方案的过程。

图6显示用于第二方案的信道及噪声估计器。

图7显示第二信道及噪声估计方案的过程。

图8显示用于第三方案的信道及噪声估计器。

图9显示第三信道及噪声估计方案的过程。

图10显示第四信道及噪声估计方案的过程。

具体实施方式

本文中，措辞“实例性”是用来意谓用作“实例、例示或例证”。本文中任一阐述为“实例性”的实施例未必解释为比其他实施例更为优选或有利。

本文所述的信道及噪声估计技术可用于各种通信系统，例如，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)系统等等。CDMA系统可实施一种或多种无线电技术，例如，宽带CDMA(W-CDMA)、cdma2000等等。cdma2000涵盖IS-2000、IS-856及IS-95标准。TDMA系统可实施(例如)全球移动通信系统(GSM)等无线电技术。所述各种无线电技术及标准已在此项技术中为人们所知。W-CDMA及GSM阐述于来自名为“第三代伙伴工程(3rd Generation Partnership Project)”(3GPP)的组织的文件中。cdma2000则阐述于来自名为“第三代伙伴工程2(3rd GenerationPartnership Project 2)”(3GPP2)的组织的文件中。3GPP及3GPP2档可公开得到。OFDMA系统使用正交频分复用(OFDM)在正交频率副载波上传输所述频域内的调制符号。SC-FDMA系统在正交频率副载波上传输调制符号。为清楚起见，下文将针对CDMA系统中所发送的MIMO传输阐述所述技术，所述CDMA系统可实施W-CDMA及/或cdma2000。

图1显示用于MIMO传输的传输器110及接收器150的方块图。对于下列链路/正向链路传输来说，传输器110是基站的一部分，而接收器150是无线装置的一部分。对于上列链路/反向链路来说，传输器110是无线装置的一部分，而接收器150是基站的一部分。基站通常是与所述无线装置通信的固定台且也可被称为节点B、接入点等等。无线装置可以是固定式或移动式，且也可被称为用户设备(UE)、移动台、用户终端、订户单元等等。无线装置可以是蜂窝式电话、个人数字助理(PDA)、无线调制解调器卡、或某些其他的装置或设备。

于传输器110处，传输(TX)数据处理器120处理(例如，编码、交错及符号映射)业务数据并将数据符号提供到多个(T个)CDMA调制器130a到130t。如本文中所使用，数据符号是数据的调制符号，导频符号是导频的调制符号，调制符号是信号布阵中的一点的复值(例如，对于PSK或QAM来说)，且导频是所述传输器及接收器两者均知道的先验数据。如下文所述，每一CDMA调制器130均处理其数据符号及导频符号并将输出码片提供到相关联的传输器单元(TMTR)136。每一传输器单元136均处理(例如，转换为模拟、放大、滤波、及上变频)其输出码片并产生经调制信号。分别从T个天线138a到138t传输来自T个传输器单元136a到136t的T个经调制信号。

于接收器150处，多个(R)天线152a到152r经由各个信号路径接收所传输的信号并分别将R个所接收信号提供到R个接收器单元(RCVR)154a到154r。每一接收器单元154均处理(例如，滤波、放大、下变频及数字化)其所接收的信号并将样本提供给信道及噪声估计器160及空间-时间均衡器162。如下文所述，估计器160基于所述样本导出信道及噪声估计。空间-时间均衡器162基于所述信道及噪声估计导出加权，并通过所述加权对样本执行均衡化，并向T个CDMA解调器(Demod)170a到170t提供数据码片估计。每一CDMA解调器170均以互补于由CDMA调制器130所执行的处理的方式来处理其数据码片估计并提供数据符号估计。接收(RX)数据处理器180处理(例如，符号解映射、解交错、及解码)所述数据符号估计并提供经解码的数据。一般来说，由CDMA解调器170及RX数据处理器180所执行的处理分别互补于传输器110处的由CDMA调制器130及TX数据处理器120所执行的处理。

控制器/处理器140及190分别指导传输器110及接收器150处的各种处理单元的操作。存储器142及192分别存储用于传输器110及接收器150的数据及程序代码。

图2显示用于一个传输天线的CDMA调制器130的方块图。CDMA调制器130可用于图1中的CDMA调制器130a到130t中的e每一者。CDMA调制器130包括用于每一业务信道(其用于业务数据)的业务信道处理器210及用于导频的导频信道处理器220。在用于业务信道m的处理器210内，扩展器212通过用于业务信道m的c_m(k)来扩展数据符号。乘法器214通过增益g_t，m来按比例放大扩展器212的输出并在传输天线t上提供业务信道m的数据码片x_t，m(k)。在导频信道处理器220中，扩展器212通过用于导频的正交码c_t，n(k)来扩展导频符号。乘法器224通过增益g_t，p来按比例放大扩展器212的输出并在传输天线t上提供导频信道的数据码片x_t，p(k)。加法器230求和所有业务及导频信道的码片。置乱器232将加法器230的输出与用于传输器110的置乱序列s(k)相乘并提供传输天线t的输出码片x_t(k)。

所述用于业务及导频信道的正交码可以是W-CDMA中所使用的正交可变扩展因数(OVSF)码、cdma2000中所使用的Walsh码等等。在一个实施例中，T个不同的正交码用于T个传输天线的导频以允许接收器150估计每一传输天线的信道响应。所述剩余的正交码可用于所述T个传输天线中的每一者。对于所述实施例，用于所述T个传输天线的导频正交码是不同的，然而所述业务正交码可重复用于所述T个传输天线。也可以除图2中所示方式以外的方式来执行所述扩展及置乱。

每一传输天线t的输出码片可表达为：

x _t(k)≡σ_x·[x_t(k)x_t(k+1)...x_t(k+K-1)]^T，    方程式(1)

其中x _t(k)是具有K个从传输天线t所发送的输出码片的K×1向量，

x_t(k)是在码片周期k内从传输天线t所发送的输出码片，

σ_x是所述输出码片的增益，且

“T”表示转置。

可将K设为K＝E+L-1，其中E是接收器150处空间-时间均衡器162的跨度，而L是传输器110与接收器150之间的MIMO信道的延迟扩展。向量x _t(k)则将包含拟在接收器处空间-时间均衡器上操作的E+L-1个码片。

在一个实施例中，针对重复取样因数V所述接收器以V倍的码片速率来数字化来自每一接收天线的所接收信号并针对每一码片周期获得V个样本。每一接收天线r的样本可表达为：

y _r(k)≡[y_r，1(k)...y_r，V(k)...y_r，1(k+E-1)...y_r，V(k+E-1)]^T，    方程式(2)

其中y _r(k)是接收天线r的V·E×1样本向量，且

y_r，v(k)是在接收天线r的码片周期k中的第v个样本。

由y _r(k)中的样本所观测到的噪声可表达为：

n _r(k)≡[n_r，1(k)...n_r，v(k)...n_r，1(k+E-1)...n_r，V(k+E-1)]^T，    方程式(3)

其中n _r(k)是接收天线r的V·E×1噪声向量，且

n_r，v(k)是由y_r，v(k)观测到的噪声。

n _r(k)包括信道噪声、接收器噪声、及来自其他传输器的干扰，这些统称为“背景”噪声。如本文中所使用，术语“噪声”可仅指背景噪声或背景噪声及来自其他传输天线的流间干扰。举例来说，信道及噪声估计可指信道估计以及背景噪声估计或背景噪声和干扰估计。

所有R个接收天线的样本可表达为：

其中H _r，t是传输天线t与接收天线r之间的V·E×K多路径信道矩阵，H _r，t可表示成：

其中h_r，t，v(l)是第l个信道抽头于第v个取样时刻在传输天线t与接收天线r之间的复杂信道增益。

传输天线t与接收天线r之间的脉冲响应具有L个码片的长度且可以V倍码片速率来重复取样以获得V·L个信道增益。可将所述V·L信道增益布置成V个行以使每一行均包含一个取样时刻v的L个信道增益。取样时刻v的样本y_r，v(k)通过将x _t(k)中的所传输数据码片与所述时刻的信道增益行相卷积而获得。H _r，t含有V·E行的V·E个于y _r(k)内的样本。H _r，t的每一行均代表对于y _r(k)内的一个样本的信道脉冲响应。

方程式(4)可重写为：

y(n)＝H·x(k)+n(k)方程式(6)

其中 $\underset{\‾}{y}\left(k\right)\≡{[{\underset{\‾}{y}}_1^T\left(k\right){\underset{\‾}{y}}_2^T{\left(k\right)}^{\text{'}}...{\underset{\‾}{y}}_R^T\left(k\right)]}^T$ 是所有R个接收天线的R·V·E×1总接收样本向量，

$\underset{\‾}{x}\left(k\right)\≡{[{\underset{\‾}{x}}_1^T\left(k\right){\underset{\‾}{x}}_2^T\left(k\right)...{\underset{\‾}{x}}_T^T\left(k\right)]}^T$ 是所有T个传输天线的T·K×1总传输码片向量，

$\underset{\‾}{n}\left(k\right)\≡{[{\underset{\‾}{n}}_1^T\left(k\right){\underset{\‾}{n}}_2^T\left(k\right)...{\underset{\‾}{n}}_R^T\left(k\right)]}^T$ 是所有R个接收天线的R·V·E×1总噪声向量，且

H是R·V·E×T·K总信道响应矩阵。

所述总信道响应矩阵H可表示为：

               方程式(7)

H的第一K个列是关于传输天线1，H的下一K个列是关于传输天线2，等等，且H最后K个列是关于传输天线T。H的每一列表示为h _i，并含有由一个所传输码片x_t(k)所观测的信道增益。

空间-时间均衡器162可将所述传输码片恢复为如下：

${\hat{x}}_t(k+D)={\underset{\‾}{w}}_t^H\·\underset{\‾}{y}\left(k\right),$                     方程式(37)

其中w _t是传输天线t的R·V·E×1均衡器加权向量，

是从传输天线t所发送的数据码片x_t(k+D)的估计，且

“^H”表示共轭转置。

对于每一码片周期k，向量y(k)含有E个最近码片周期的所有R个接收天线的样本。所述样本含有从每一传输天线所发送的K＝E+L-1个最近数据码片的分量。将向量y(k)乘以w _t ^H以获得来自一个传输天线的一个数据码片的估计。可针对T个传输天线形成T个加权向量w ₁到w _T且所述T个加权向量w ₁到w _T可用来获得在一个码片周期内从所述T个传输天线所发送的T个数据码片的估计。

在方程式(8)中，D表示空间-时间均衡器的延迟。对于每一码片周期k，所述空间-时间均衡器提供D个码片周期之后所发送的数据码片x_t(k+D)的估计，而并非提供第k个码片周期内所发送的数据码片x_t(k)的估计。D是由均衡器的设计来确定且一般来说1≤D≤(E+L-1)。

可基于各种接收器处理技术(例如，最小均方误差(MMSE)技术、迫零(ZF)技术、最大比合并(MRC)技术等)来导出所述空间-时间均衡器的加权向量w _t。可基于MMSE、ZF及MRC技术如下导出加权矩阵：

${\underset{\‾}{W}}_{\mathrm{mmse}}^H={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{H}}^H\·{[{\mathrm{\σ}}_x^2\·\underset{\‾}{H}\·{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1},$              方程式(9)

${\underset{\‾}{W}}_{\mathrm{zf}}^H={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{H}}^H\·{[{\mathrm{\σ}}_x^2\·\underset{\‾}{H}\·{\underset{\‾}{H}}^H]}^{-1},$ 及            方程式(10)

${\underset{\‾}{W}}_{\mathrm{mrc}}^H={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{H}}^H,$              方程式(11)

其中R _n是噪声协方差矩阵且W _mmse ^H、W _zf ^H及W _mrc ^H分别是用于MMSE、ZF及MRC技术的T·K×R·V·E加权矩阵。可自行W _mmse ^H、W _zf ^H及W _mrc ^H获得加权向量w _t ^H。

所述噪声协方差矩阵R _n可表达为：

R _n＝E{n(k)·n ^H(k)}，        方程式(12)

其中E{}表示一期望运算。R _n是指示所述背景噪声统计资料且具有R·V·E×R·V·E的维度。

本文所述的信道及噪声估计技术可与各种接收器处理技术一起使用。为清楚起见，以下说明是针对所述MMSE技术。

对于MMSE技术，所述加权向量w _t(其中t＝1，...，T)可表示为：

${\underset{\‾}{w}}_t^H={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{yy}}^{-1}$

$={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[{\mathrm{\σ}}_x^2\·\underset{\‾}{H}\·{\underset{\‾}{H}}^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1}$

$={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i=1}{\overset{T\·K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_i\·{\underset{\‾}{h}}_i^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1}$                  方程式(13)

$=\left(\frac{1}{1+{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i\∈I}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_i\·{\underset{\‾}{h}}_i^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1}\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}}\right)\·{\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i\∈I}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_i\·{\underset{\‾}{h}}_i^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1}$

其中H _t，D＝h _(t-1)·K+D是延迟为D的传输天线t的信道响应向量，

R _yy是指示信号、噪声及干扰统计资料的矩阵，且

I是包含1到T·K但不包含(t-1)·K+D的集合。

如方程式(13)中所示，R _yy包含H·H ^H及R _n。H·H ^H包含所需信号以及来自其他传输天线的干扰。R _n包含所述背景噪声。因此，R _yy包含所需信号、背景噪声、及来自其他传输天线的干扰。对于方程式(13)中的最后一个等式来说，每一求和均是关于除所需信号列(h _t，D)以外的所有H列的外积。h _t，D包含到达所述接收器处的延迟为D的接通时间分量。所述接通时间分量包含(1)来自所需传输天线t的接通时间信号分量及(2)来自另外T-1个传输天线的也以延迟D到达的接通时间流间干扰。方程式(13)可最小化E{|w _t ^H·y(k)-x_t(k+D)|²}，其是所传输数据码片x_l(k+D)与其估计w _t·y(k)之间的均方误差。

考虑到随后CDMA解调器的解扩展效应的增强加权向量

可表达为：

${\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_t^H=G\·{\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{G}^2\·{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}^H+\underset{q\∈Q}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_q\·{\underset{\‾}{h}}_q^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1},$          方程式(14)

$=\left(\frac{1}{1+G^2\·{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i\∈I_t}{\mathrm{\Σ}}{G}^2\·{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}^H+\underset{q\∈Q}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_q\·{\underset{\‾}{h}}_q^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1}\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}}\right)$

$\×G\·{\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[\underset{i\∈I_t}{\mathrm{\Σ}}{G}^2\·{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}^H+\underset{q\∈Q}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_q\·{\underset{\‾}{h}}_q^H+{\underset{\‾}{R}}_n]}^{-1},$

其中G是从传输天线t所接收的业务信道增益，

I_t是包含1到T但不包含t的集合，且

Q是包含1到T·K但不包含(i-1)·K+D(其中i＝1，...，T)的集合。

为简单起见，方程式(14)假设对于所有传输天线及所有业务信道/正交码/流均使用相同的增益G。如果每一传输天线使用J个正交码且如果每一正交码均具有SF的长度，则增益G可表示为 $G=\sqrt{\mathrm{SF}/J}.$ 一般来说，不同的增益可用于不同的正交码及/或不同传输天线。

如方程式(13)及(14)中所示，可基于信道响应向量h ₁到h _T·K及噪声协方差矩阵R _n来导出MMSE加权向量。可基于导频来导出所述信道响应向量，可使用码分复用(CDM)、分时复用(TDM)、频分复用(FDM)等来传输所述导频。为清楚起见，以下说明假设使用如图2中所示所传输的CDM导频。如下所述，可通过各种方案来直接或间接地估计所述信道响应向量及所述噪声协方差矩阵。

在第一信道及噪声估计方案中，从所述接收的样本直接导出所述信道及噪声估计。对于这一方案，所述信道响应向量可估计如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{channe}l}(\frac{1}{N_P\·\sqrt{E_{\mathrm{cp}}/{\mathrm{\σ}}_x^2}}\·\underset{k=-D}{\overset{N_P-D-1}{\mathrm{\Σ}}}{p}_t^{*}(k+D)\·\underset{\‾}{y}\left(k\right)),$                    方程式(15)

其中p_t(k)是在码片周期k内从传输天线t所发送的导频码片

N_P是所述导频的正交码的长度，

E_cp是每导频码片的能量

LPF_channel表示针对所述信道估计的平均运算，且

是σ_x·h _t，D的估计。

传输天线t的导频码片可表示为：

p_t(k)＝d(j)·c_t，p(k)·s(k)，    方程式(16)

其中d(j)是导频符号周期j内所发送的导频符号，

c_t，p(k)是用于传输天线t的导频的正交码，且

s(k)是用于所述传输器的置乱码。

在方程式(15)中，将总样本向量y(k)乘以延迟为D的复共轭导频码片p_t(k+D)并在导频正交码长度的范围内累加以获得h _t，D的初始估计。所述初始估计可在多个导频符号上滤波以获得

所述

是h _t，D的进一步估计。可基于有限脉冲响应(FIR)滤波器、无限脉冲响应(IIR)滤波器等等来执行所述滤波。举例来说，时间常数为每槽0.33、0.2或某一其他值的单抽头IIR滤波器可用于所述信道滤波器LPF_channel。对于W-CDMA，每槽可跨越2560个码片并覆盖10个与256-码片的OVSF码一同发送的导频符号。对于cdma2000，每槽可跨越768个码片并可覆盖12个与64-码片的Walsh码一同发送的导频符号。

可如下估计所述信号、噪声及干扰统计资料：

${\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{yy}}={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{noise}}(\underset{\‾}{y}\left(k\right)\·{\underset{\‾}{y}}^H\left(k\right)),$               方程式(17)

其中LPF_noise表示针对R _yy的平均运算，且

是R _yy的估计。

所述噪声滤波器LPF_noise可相同或不同于信道滤波器LPF_channel。

然后，可如下导出所述加权向量：

${\underset{\‾}{\overset{^}{w}}}_t^H={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{yy}}^{-1}.$                方程式(18)

如果

及

分别是关于σ_x·h _t，D及R _yy的准确估计，则方程式(18)等效于方程式(13)。

来自所述空间-时间均衡器的数据码片估计的SNR可表达为：

${\mathrm{SNR}}_t=\frac{{\underset{\‾}{\overset{^}{w}}}_t^H\·{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}}{1-{\underset{\‾}{\overset{^}{w}}}_t^H\·{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}}.$                方程式(19)

所述第一方案可导出R _yy的单个估计。所述估计

包含方程式(14)的第一等式内的两个求和的分量。无法存取所述两个分量以对所需业务信道施加增益G，且无法自

导出经增强的加权向量

图3显示信道及噪声估计器160a的方块图，所述信道及噪声估计器执行所述第一信道及噪声估计方案且是图1中信道及噪声估计器160的实施例。估计器160a包括串联到并联(S/P)转换器310、信道估计器320、及信号、噪声及干扰统计资料估计器330。S/P转换器310自R个接收器单元154到154r接收样本并形成向量y(k)。

在信道估计器320中，导频相关器322使y(k)与用于每一传输天线t的导频序列p_t(k)相关并提供所有传输天线的初始信道估计。信道滤波器324滤波所述初始信道估计并提供最终信道估计

导频相关器322及滤波器324执行方程式(15)的处理。在估计器330内，单元332计算y(k)的外积。然后，噪声滤波器334对单元332的输出进行滤波并提供所估计的信号、噪声及干扰统计资料

单元332及滤波器334执行方程式(17)的处理。方程式(15)中的比例因数可在不同的单元中(例如，在滤波器324中)计算出。

图4显示图3中信道估计器320的一个实施例。对于这一实施例，图3中的导频相关器322是通过R个导频相关器322a到322r来实施而信道滤波器324是通过R个信道滤波器324a到324r来实施。针对每一接收天线均提供一组导频相关器322r及信道滤波器324r。

来自R个接收天线的样本y_1，v(k)至y_R，v(k)分别被提供到R个导频相关器322a到322r。在每一导频相关器322r内，将样本y_r，v(k)提供到V·E个串联耦接的延迟元件410。每一延迟元件410提供一个样本周期的延迟。所述V·E个延迟元件410将其经延迟的样本提供到V·E个乘法器412。每一乘法器412均将其经延迟的样本乘以延迟为D的复共轭导频码片p_t ^*(k+D)。V·E个累加器414耦接到V·E个乘法器412。每一累加器414均在导频正交码的长度或N_p个码片范围内累加相关联的乘法器412的输出，并提供每一导频符号周期的初始信道增益估计h′_t，r，v(l)。

在每一信道滤波器324r内，V·E个信道滤波器(LPF)420耦接到相关联导频相关器322r内的V·E个累加器414。每一滤波器420均滤波来自相关联累加器414的初始信道增益估计并提供每一更新间隔(例如，每一导频符号周期)的最终信道增益估计

S/P转换器430自滤波器420接收所有R个接收天线的最终信道增益估计并提供每一更新间隔的信道响应向量

一般来说，可以以各种方式实施图3及4中所示的处理单元。举例来说，所述单元可通过专用硬件、共享数字信号处理器(DSP)等来实施。

图5显示用于基于所述第一方案执行信道及噪声估计的过程500的实施例。自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本(方块512)。通过使所述样本与至少一个导频序列相关而导出信道估计(方块514)。所述信道估计可包括T个延迟为D的用于T个传输天线的信道响应向量

其中t＝1，...，T。可基于所述传输天线的导频序列来获得每一传输天线的信道响应向量。基于所述样本(例如)通过计算所述样本的叉积并滤波所述叉积结果来估计所述信号、噪声及干扰统计资料(方块516)。可通过具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计。可通过具有第二带宽的第二滤波器来导出所估计的信号、噪声及干扰统计资料。所述第一及第二滤波器带宽可以相同或不同且可以是固定的或可配置的(例如，可基于信道条件来调节)。基于所述信道估计及所估计的信号、噪声及干扰统计资料来导出均衡器的加权(方块518)。通过所述均衡器加权来滤波所述样本以获得关于自传输天线发送的数据码片的估计(方块520)。

在第二信道及噪声估计方案中，基于所述接收器处的总接收能量I_o的估计及信号及干扰能量I_or的估计来执行所述噪声估计。术语“能量”与“功率”常常可互换。

对于所述第二方案，向量σ_x·h ₁到σ_x·h _T·K的元素可估计如下：

${\mathrm{\σ}}_x\·{\hat{h}}_{r,t,v}\left(l\right)={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{channel}}(\frac{1}{N_P\·\sqrt{E_{\mathrm{cp}}/{\mathrm{\σ}}_x^2}}\·\underset{k=0}{\overset{N_P-1}{\mathrm{\Σ}}}{p}_t^{*}(k+l)\·y_{r,v}\left(k\right)),$                方程式(20)

其中是信道增益h_r，t，v(l)的估计。可获得r＝1，...，R、t＝1，...，T、v＝1，...，V及l＝0，...，L-1下的信道增益估计。方程式(20)等效于方程式(15)。然而，通过方程式(20)可计算在不同r、t、v值下的而通过方程式(15)却可计算在不同t值及特定D值下的

可使用所述信道增益估计

来形成

是h _i的估计，其中i＝1，...，T·K。

对于所述第二方案，可假设所述背景噪声为时空白色噪声，则 ${\underset{\‾}{R}}_n={\mathrm{\σ}}_n^2\·\underset{\‾}{I},$ 其中σ_n ²是噪声方差而I是单位矩阵。可如下估计所述噪声方差：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_n^2={\hat{I}}_o-{\hat{I}}_{\mathrm{or}},$                      方程式(21)

其中

是所估计的总接收能量，且

是所估计的信号及干扰能量。

在一个实施例中，可如下导出

及

${\hat{I}}_o={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{noise}}(\frac{1}{R\·P}\·\underset{r=1}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}{\left|y_{r,v}\left(k\right)\right|}^2),$ 且                          方程式(22)

${\hat{I}}_{\mathrm{or}}={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{noise}}(\frac{1}{R\·P}\·\underset{r=1}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{V}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{h}}_{r,t,v}\left(l\right)\right|}^2).$                             方程式(23)

在另一个实施例中，可通过求和具有足够能量的信道增益来导出

如果(例如) ${\left|{\hat{h}}_{r,t,v}\left(l\right)\right|}^2\≥E_{\mathrm{th}}$ (其中E_th是阈值)，则可将信道增益视为足够强。E_th可以是固定值或可基于所有信道增益的总能量来导出的可配置值。

然后，可如下估计所述噪声协方差矩阵：

${\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_n={\widehat{\mathrm{\σ}}}_n^2\·\underset{\‾}{I},$                  方程式(24)

其中

是R _n的估计。如方程式(13)中所示可使用

及

来导出w _t或如方程式(14)所示可导出

图6显示信道及噪声估计器160b的方块图，所述信道及噪声估计器执行所述第二信道及噪声估计方案且是图1中信道及噪声估计器160的另一个实施例。估计器160b包括多路复用器610、信道估计器620、及噪声估计器630。多路复用器610自R个接收器单元154a到154r接收样本并按所需次序提供样本流y_r，v(k)。

在信道估计器620内，导频相关器622将y_r，v(k)与用于每一传输天线的导频序列p_t(k)相关并提供所有传输天线的初始信道增益估计。信道滤波器624滤波所述初始信道增益估计并提供最终信道增益估计

导频相关器622及滤波器624执行方程式(20)中所示的处理。S/P转换器626接收所有传输天线的最终信道增益估计并提供信道响应向量

其中i＝1，...，T·K。

噪声估计器630估计所述总接收能量I_o、所述信号及干扰能量I_or、及噪声σ_n ²。对于所述I_o估计，能量计算单元642将每一样本的能量计算成|y_r，v(k)|²。累加器644跨越V个样本周期及R个接收天线累加样本能量并提供每一码片周期的初始I_o估计。噪声滤波器646滤波所述初始I_o估计并提供最终I_o估计

对于所述I_or估计，能量计算单元652将每一信道抽头的能量计算成累加器654跨越V个样本周期、L个信道抽头、T个传输天线及R个接收天线累加所述信道抽头能量，并提供初始I_or估计。可在具有足够能量的信道抽头上执行所述累加。噪声滤波器656滤波所述初始I_or估计并提供最终I_or估计

对于所述σ_n ²估计，加法器658自

减去

并提供所述噪声方差估计

如方程式(24)中所示，单元660基于

形成噪声方差矩阵

方程式(20)、(22)及(23)中的比例因数可在不同的单元中(例如，于滤波器624、646及656中)计算出。

图7显示用于基于所述第二方案执行信道及噪声估计的过程700的实施例。自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本(方块712)。通过将所述样本与至少一个导频序列相关而导出信道估计(方块714)。基于所述样本通过(例如)以下步骤来估计所述总接收能量I_o：计算每一样本的能量、跨越所述接收天线并针对既定时间间隔来累加所述样本能量，且滤波不同时间间隔的累加结果(方块716)。基于所述样本通过(例如)以下步骤来估计所述信号及干扰能量I_or：在所述信道估计中计算每一信道抽头的能量、针对既定时间间隔累加所有或足够强的信道抽头的能量，并滤波不同时间间隔的累加结果(方块718)。可通过具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计。可通过具有第二带宽的第二滤波器来估计所述总接收能量以及所述信号及干扰能量，所述第二带宽可相同或不同于所述第一带宽。基于所估计的总接收能量及所估计的信号及干扰能量来估计所述噪声σ_n ²(方块720)。基于所述信道估计及所估计的噪声来导出均衡器加权(方块722)。通过所述均衡器加权来滤波所述样本以获得关于从传输天线所发送的数据码片的估计(方块724)。

所述第二方案可为其中所述背景噪声是时空白色噪声的操作情景提供良好的性能。所述第二方案也可良好地用于严重性多路径环境，这是因为(a)所述背景噪声R _n较不重要且(b)R _yy的主要分量可能是多路径干扰，可基于自方程式(20)获得的所述信道估计准确地估计所述多路径干扰。

在第三信道及噪声估计方案中，将R _yy分解成单独予以估计的接通时间分量与剩余分量。对于所述第三方案，可如下导出初始信道估计：

${\underset{\‾}{h}}_{t,D}^{\′}\left(j\right)=\underset{k=j\·N_P-D}{\overset{(j+1)\·N_P-D-1}{\mathrm{\Σ}}}{p}_t^{*}(k+D)\·\underset{\‾}{y}\left(k\right),$                     方程式(25)

其中h′ _t，D(j)是导频符号周期j的h _t，D的估计。

可如下估计所述信道响应向量：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{channel}}(\frac{1}{N_P\·\sqrt{E_{\mathrm{cp}}/{\mathrm{\σ}}_x^2}}\·{\underset{\‾}{h^{\′}}}_{t,D}\left(j\right)).$                    方程式(26)

方程式(25)及(26)等效于方程式(15)。

可将用于均衡器加权的方程式(13)及(14)重写如下：

${\underset{\‾}{w}}_t^H={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{yy}}^{-1}$

$={\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ot}}+{\underset{\‾}{R}}_c]}^{-1}$                 方程式(27)

且

${\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_t^H=G\·{\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{\overset{~}{R}}}_{\mathrm{yy}}^{-1}$

${=G\·\mathrm{\σ}}_x\·{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\·{[G^2\·{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ot}}+{\underset{\‾}{R}}_c]}^{-1}$                  方程式(28)

其中R _ot其中是指示信号及接通时间干扰统计资料的矩阵，且

R _c是指示噪声及多路径干扰统计资料的矩阵。

R _ot可表达为：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ot}}=\underset{i=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}\·{\underset{\‾}{h}}_{i,D}^H.$                 方程式(29)

R _ot包括所需信号以及来自其他传输天线的接通时间干扰。

R _c可表达为：

${\underset{\‾}{R}}_c=\underset{q\∈Q}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_x^2\·{\underset{\‾}{h}}_q\·{\underset{\‾}{h}}_q^H+{\underset{\‾}{R}}_n,$                方程式(30)

其中Q是包含1到T·K但不包含(i-1)·K+D(其中i＝1，...，T)的集合。R _c包含：(1)多路径干扰，其是不接通时间的干扰且由方程式(30)中的求和来表示；及(2)由R _n表示的背景噪声。R _c不包含来自所述信号及接通时间干扰(其有

来表示)的贡献。因此，可通过执行基于微分的多路径加噪声估计来估计R _c。

为估计R _c，可首先将h′ _t，D(j)微分如下：

$\mathrm{\Δ}{\underset{\‾}{h}}_{t,D}\left(j\right)=\frac{1}{\sqrt{{2N}_P}}\·[{\underset{\‾}{h^{\′}}}_{t,D}\left(j\right)-{\underset{\‾}{h^{\′}}}_{t,D}(j-1)].$                方程式(31)

如果所述信道响应在两个连续的导频符号周期上保持恒定，则方程式(31)中的微分运算会消去h′ _t，D(j)中的接通时间分量。将比例因数引入方程式(31)中以使所述微分运算不会改变多路径干扰及背景噪声。的二次矩。可如下导出R _c的估计：

${\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_c={\mathrm{LPF}}_{\mathrm{noise}}(\frac{1}{T}\·\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{\underset{\‾}{h}}_{t,D}\left(j\right)\·\mathrm{\Δ}{\underset{\‾}{h}}_{t,D}^H\left(j\right)).$                     方程式(32)

并不包含来自所述接通时间分量的贡献，所述贡献被方程式(31)中的微分运算所移除。

可如下导出R _ot的估计：

${\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{ot}}=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}\·{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}^H.$                方程式(33)

对于方程式(13)及(27)中所示的加权向量，可将

与一同增大以获得R _yy的如下估计：

${\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{yy}}={\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{ot}}+{\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_c.$                 方程式(34)

则可将所述加权向量导出为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{w}}}_t^H={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{yy}}^{-1}.$                 方程式(35)

对于方程式(14)及(28)中所示的增强加权向量，可将

与一同增大以获得

的如下估计：

${\underset{\‾}{\overset{^}{\tilde{R}}}}_{\mathrm{yy}}=G^2\·{\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_{\mathrm{ot}}+{\underset{\‾}{\overset{^}{R}}}_c.$                 程式(36)

则可将所述增强的加权向量导出为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{\tilde{w}}}}_t^H={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_{t,D}^H\·{\underset{\‾}{\overset{^}{\tilde{R}}}}_{\mathrm{yy}}^{-1}.$             方程式(37)

图8显示信道及噪声估计器160c的方块图，所述信道及噪声估计器执行所述第三信道及噪声估计方案且是图1中信道及噪声估计器160的再一个实施例。估计器160c包括S/P转换器810、信道估计器820、及信号、噪声及干扰统计资料估计器830。S/P转换器810自R个接收器单元154a到154r接收样本并形成向量y(k)。

在信道估计器820内，导频相关器822将y(k)与每一传输天线t的导频序列p_t(k)相关并提供每一导频符号周期j内每一传输天线的初始信道增益估计h′ _t，D(j)。信道滤波器824滤波所述初始信道估计并提供最终信道估计

导频相关器822执行方程式(25)中所示的处理。滤波器824执行方程式(26)中所示的处理。

在估计器830中，单元832接收并微分如方程式(31)中所示的初始信道估计h′ _t，D(j)并提供差分Δh _t，D(j)。单元834计算Δh _t，D(j)的外积。单元836跨越所有T个传输天线对单元834的输出进行求和。噪声滤波器838滤波来自单元836的输出并提供所估计的噪声及多路径干扰统计资料

单元834、836及838执行方程式(32)中所示的处理。单元844计算

的外积。单元846跨越所有T个传输天线对单元844的输出进行求和并提供所估计的信号及接通时间干扰统计资料

单元844及846执行方程式(33)中所示的处理。矩阵加法器850对

与

进行求和并提供所估计的信号、噪声及干扰统计资料

方程式(26)、(31)及(32)中的比例因数可在不同的单元中(例如，在滤波器824及838中)计算出。

还可以其他方式来估计R _c及R _ot。举例来说，可通过计算h′ _t，D(j)的外积、跨越T个传输天线进行求和、并滤波所述求和结果来获得R _ot的估计。作为另一实例，可通过滤波Δh _t，D(j)、计算经滤波Δh _t，D(j)的外积、并跨越所述T个传输天线进行求和来获得R _c的估计。

图9显示用于基于所述第三方案执行信道及噪声估计的过程900的实施例。自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本(方块912)。通过(例如)将所述样本与至少一个导频序列相关而导出第一或初始信道估计(方块914)。通过第一滤波器来滤波所述第一信道估计以获得第二或最终信道估计(方块916)。

基于所述样本通过(例如)计算所述第二信道估计的叉积并跨越所述传输天线进行求和而估计所述信号及接通时间干扰的统计资料(方块918)。同样基于所述样本通过(例如)微分所述第一信道估计、计算所述微分结果的叉积、并用第二滤波器来滤波所述叉积结果而估计所述噪声及多路径干扰的统计资料(方块920)。所述第一及第二滤波器可具有相同或不同的带宽，所述带宽可以是固定的或可配置的(例如，基于信道条件来调节)。然后，基于所估计的信号及接通时间干扰统计资料与所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料(方块922)。

基于所述第二信道估计及所估计的信号、噪声及干扰统计资料来导出均衡器加权(方块924)。通过所述均衡器加权来滤波所述样本以获得从传输天线所发送的数据码片的估计(方块926)。

如方程式(26)中所示，可通过信道滤波器LPF_channel来平均所述延迟为D的接通时间分量以获得用来导出

的

可通过噪声滤波器LPF_noise来平均化所述背景噪声及多路径干扰以获得

在某些情形中，使用两个滤波器来平均化

中的所需信号及中的噪声及多路径干扰可以是有益。举例来说，在单路径高速信道中，可将小带宽或大时间常数用于所述噪声滤波器来改善

的准确性，且可将大带宽或小时间常数用于所述信道滤波器来防止使用旧的或作废的信道估计通常所述噪声滤波器的带宽越小，则所述噪声及多路径干扰估计越准确。较小的噪声滤波器带宽有益于严重性多路径信道以充分抑制大的与多路径相关联的非相关分量。然而，在严重性多路径高速信道中不应过多地减小所述噪声滤波器的带宽，这是因为多路径分量会变为确定

的主要分量，且如果所述噪声滤波器带宽过小则所述多路径分量可变的过时。

所述第三方案可为诸多信道环境(尤其为单路径高几何信道)提供良好的性能。使用稳健的基于微分的噪声估计允许所述第三方案可在各种信道条件下良好地工作。由于对每一导频符号周期而非每一码片周期执行方程式(32)及(33)中的外积，故所述第三方案还具有比所述第一方案低的计算复杂性。所述第三方案还甚至为彩色背景噪声提供良好的性能。

对于所述第三方案，方程式(31)中的微分运算假设所述信道在两个连续的导频符号周期上恒定不变。可将足够短的导频符号持续时间用于高速信道以便所述噪声及多路径干扰估计不会过时。电脑模拟结果显示在W-CDMA中256个或更少的HSDPA码片的导频符号持续时间可提供速度为30km/h的良好性能。

一般来说，可用更多h′ _t，D(j)的向量来改善R _c中多路径干扰的估计。可通过采取部分整合所述导频符号来增加h′ _t，D(j)向量的数量。举例来说，如果所述导频符号的持续时间是512个码片长，则可将所述整合长度设为128个码片，且每个导频符号可获得四个h′ _t，D(j)向量。所述部分整合可导致来自不同传输天线的正交导频之间的串扰。然而，由于已知所述正交导频图案及所述信道估计

故可估计并减去所述导频串扰。如果某些OCNS信道具有大于128的符号长度，则所述方法可能会仍然受到所述OCNS信道泄漏(串扰)的困扰，但如果相应OCNS的功率为小则此尚可接受。另一选择为，为最大化性能，可采用比所述系统设计中某些OCNS符号的长度短的导频符号长度。

在第四信道及噪声估计方案中，支持多个估计方案且基于信道条件来选择所使用的估计方案。在一个实施例中，针对严重性多路径高速信道选择所述第二方案而针对单路径高几何信道选择所述第三方案。也可使用信道及噪声估计方案的其他组合。

可以各种方式及各种量度来检测所述信道条件。在一个实施例中，所述信道条件的特征在于延迟扩展。对于这一实施例，搜索器可搜索单路径或多路径，例如，类似于针对CDMA接收器所执行的搜索。可将所述延迟扩展计算为最早与最晚到达接收器处的信号路径之间的差值。在另一个实施例中，所述信道条件的特征在于路径能量比。对于这一实施例，计算最强信号路径的能量，且还计算所有其他识别为重要的信号路径(例如，具有超过阈值E_th的能量)的组合能量。所述能量比是所述重要路径的组合能量与最强路径能量的比率。低路径能量比可指示单路径环境，反之高路径能量比可指示多路径环境。在再一个实施例中，基于(例如)Doppler估计及/或某一其他速度指示参数来估计所述接收器的速度。

在一个实施例中，如果所述延迟扩展小于延迟阈值D_th或如果所述路径能量比小于预定的阈值P_th或如果所述速度低于速度阈值V_th，则选择所述第三估计方案。否则，可选择所述第二估计方案。如果所述速度为低，则可减小所述噪声滤波器的带宽来改善噪声估计。一般来说，如果可经由(例如)短导频符号周期或所述噪声滤波器的小带宽来获得足够数量的相对当前的噪声及多路径干扰样本，则可使用所述第三估计方案。否则，可使用所述第二估计方案。

图10显示用于基于所述第四方案执行信道及噪声估计的过程1000的实施例。自多个接收天线获得从多个传输天线所发送的MIMO传输的样本(方块1012)。基于所述样本来确定信道条件(方块1014)。所述信道条件的特征在于：(1)延迟扩展，可基于最早及最晚到达的信号路径来估计所述延迟扩展；(2)单路径或多路径环境，可基于所述接收器处所检测到的信号路径能量来确定所述单路径或多路径环境；(3)速度，可基于Doppler来估计所述速度；及/或(4)其他可能的标准。

基于信道条件从多个信道及噪声估计方案来选择一个信道及噪声估计方案(方块1016)。所述多个信道及噪声估计方案可包括所有上述方案或其任一组合。举例来说，可支持上述第二及第三信道及噪声估计方案。如果所述信道条件指示小延迟扩展、单路径环境、低速度或其组合，则可选择所述第三信道及噪声估计方案。如果所述信道条件指示大延迟扩展、多路径环境、高速度或其组合，则可选择所述第二信道及噪声估计方案。然后，基于所选择的信道及噪声估计方案来执行信道及噪声估计(方块1018)。

本文所述的信道及噪声估计技术可由各种装置来实施。举例来说，可将所述技术可实施于硬件、软件或其组合中。对于硬件实施方案来说，用于执行信道及噪声估计的处理单元可实施于一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子装置、其他设计用于执行本文所述功能的电子单元、或其组合中。

对于固件及/或软件实施方案来说，可使用实施本文所述功能的模块(例如，程序、功能等等)来实施所述技术。固件及/或软件代码可存储于存储器(例如，图1中的存储器192)内并由处理器(例如，处理器190)来执行。所述存储器可实施于处理器内或处理器之外，在存储器实施于处理器之外的情况中，所述存储器可经由此项技术中已知的各种装置以通信方式耦接到所述处理器。

提供所述揭示实施例的前述说明以使任一所属技术领域的技术人员均能够制作或使用本发明。所属技术领域的技术人员将容易地明了所述实施例的各种修改，且本文所界定的一般原理可应用于其他实施例，这并不背离本发明的精神或范围。因此，本发明并非希望限定于本文所示的实施例，相反而是希望赋予其与本文所揭示原理及新颖特征相一致的最宽广范围。

Claims (55)

1、一种设备，其包括：

至少一个处理器，其从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本，通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计，且基于所述样本来估计信号、噪声及干扰统计资料；及

存储器，其耦接到所述至少一个处理器。

2、如权利要求1所述的设备，其中所述至少一个处理器用具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计，且用具有第二带宽的第二滤波器来估计所述信号、噪声及干扰统计资料。

3、如权利要求1所述的设备，其中所述至少一个处理器基于所述信道估计及所述所估计的信号、噪声及干扰统计资料来导出均衡器加权，且用所述均衡器加权来滤波所述样本。

4、如权利要求1所述的设备，其中从所述多个传输天线传输多个信号，且其中每一信号包括与不同正交码多路复用的多个数据流。

5、一种方法，其包括：

从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本；

通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计；及

基于所述样本来估计信号、噪声及干扰统计资料。

6、如权利要求5所述的方法，其中所述导出所述信道估计包括用具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计，且其中所述估计所述信号、噪声及干扰统计资料包括用具有第二带宽的第二滤波器来估计所述信号、噪声及干扰统计资料。

7、如权利要求5所述的方法，其进一步包括：

基于所述信道估计及所述所估计的信号、噪声及干扰统计资料来导出均衡器加权；及

用所述均衡器加权来滤波所述样本。

8、一种设备，其包括：

用于从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本的装置；

用于通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计的装置；及

用于基于所述样本来估计信号、噪声及干扰统计资料的装置。

9、如权利要求8所述的设备，其中所述用于导出所述信道估计的装置包括用于用具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计的装置，且其中所述用于估计所述信号、噪声及干扰统计资料的装置包括用于用具有第二带宽的第二滤波器来估计所述信号、噪声及干扰统计资料的装置。

10、如权利要求8所述的设备，其进一步包括：

用于基于所述信道估计及所述所估计的信号、噪声及干扰统计资料来导出均衡器加权的装置；及

用于用所述均衡器加权来滤波所述样本的装置。

11、一种设备，其包括：

至少一个处理器，其从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本，基于所述样本来估计总接收能量，基于所述样本来估计信号及干扰能量，且基于所述所估计的总接收能量及所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声；及

存储器，其耦接到所述至少一个处理器。

12、如权利要求11所述的设备，其中所述至少一个处理器通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计，且基于所述信道估计来估计所述信号及干扰能量。

13、如权利要求12所述的设备，其中所述至少一个处理器针对所述信道估计从所有信道抽头中识别具有足够强度的信道抽头，并基于所述所识别的信道抽头来确定所述信号及干扰能量。

14、如权利要求11所述的设备，其中所述至少一个处理器计算所述样本中每一者的能量，跨越所述多个接收天线累加所述样本的能量，且滤波不同时间间隔的累加结果以获得所述所估计的总接收能量。

15、如权利要求12所述的设备，其中所述至少一个处理器针对所述信道估计计算多个信道抽头中每一者的能量，累加所述多个信道抽头的能量，并滤波不同时间间隔的累加结果以获得所述所估计的信号及干扰能量。

16、如权利要求12所述的设备，其中所述至少一个处理器用具有第一带宽的第一滤波器来导出所述信道估计，且用具有第二带宽的滤波器来估计所述总接收能量及所述信号及干扰能量。

17、如权利要求16所述的设备，其中所述至少一个处理器基于信道条件来选择所述第一及第二带宽。

18、一种方法，其包括：

从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本；

基于所述样本估计总接收能量；

基于所述样本估计信号及干扰能量；及

基于所述所估计的总接收能量及所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声。

19、如权利要求18所述的方法，其中所述估计所述总接收能量包括：

计算所述样本中每一者的能量；及

累加所述样本的能量。

20、如权利要求18所述的方法，其中所述估计所述信号及干扰能量包括：

导出包括多个信道抽头的信道估计，

计算所述多个信道抽头中每一者的能量，及

累加所述多个信道抽头的能量。

21、一种设备，其包括：

用于从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本的装置；

用于基于所述样本来估计总接收能量的装置；

用于基于所述样本来估计信号及干扰能量的装置；及

用于基于所述所估计的总接收能量及所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声的装置。

22、如权利要求21所述的设备，其中所述用于估计所述总接收能量的装置包括：

用于计算所述样本中每一者的能量的装置；及

用于累加所述样本的能量的装置。

23、如权利要求21所述的设备，其中所述用于估计所述信号及干扰能量的装置包括：

用于导出包括多个信道抽头的信道估计的装置，

用于计算所述多个信道抽头中每一者的能量的装置，及

用于累加所述多个信道抽头的能量的装置。

24、一种设备，其包括：

至少一个处理器，其从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本，基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料，基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料，且基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料；及

存储器，其耦接到所述至少一个处理器。

25、如权利要求24所述的设备，其中所述至少一个处理器通过将所述样本与至少一个导频序列相关来导出信道估计。

26、如权利要求24所述的设备，其中所述至少一个处理器基于所述样本来导出第一信道估计，且滤波所述第一信道估计以获得第二信道估计。

27、如权利要求26所述的设备，其中所述至少一个处理器对所述第一信道估计求微分以获得经求微分的结果，并基于所述经求微分的结果来估计所述噪声及多路径干扰统计资料。

28、如权利要求26所述的设备，其中所述至少一个处理器基于所述第二信道估计来估计所述信号及接通时间干扰统计资料。

29、如权利要求24所述的设备，其中所述至少一个处理器用具有第一带宽的第一滤波器来估计所述信号及接通时间干扰统计资料，并用具有第二带宽的第二滤波器来估计所述噪声及多路径干扰统计资料。

30、如权利要求29所述的设备，其中所述至少一个处理器基于信道条件来选择所述第一及第二带宽。

31、一种方法，其包括：

从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本；

基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料；

基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料；及

基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料。

32、如权利要求31所述的方法，其进一步包括：

基于所述样本来导出第一信道估计；及

滤波所述第一信道估计以获得第二信道估计。

33、如权利要求32所述的方法，其中所述估计所述噪声及多路径干扰统计资料包括：

对所述第一信道估计求微分以获得经求微分的结果，及

基于所述经求微分的结果来估计所述噪声及多路径干扰统计资料。

34、如权利要求32所述的方法，其中所述估计所述信号及接通时间干扰统计资料包括：

基于所述第二信道估计来估计所述信号及接通时间干扰统计资料。

35、一种设备，其包括：

用于从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本的装置；

用于基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料的装置；

用于基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料的装置；及

用于基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料的装置。

36、如权利要求35所述的设备，其进一步包括：

用于基于所述样本来导出第一信道估计的装置；及

用于滤波所述第一信道估计以获得第二信道估计的装置。

37、如权利要求36所述的设备，其中所述用于估计所述噪声及多路径干扰统计资料的装置包括：

用于对所述第一信道估计求微分以获得经求微分的结果的装置，及

用于基于所述经求微分的结果来估计所述噪声及多路径干扰统计资料的装置。

38、如权利要求36所述的设备，其中所述用于估计所述信号及接通时间干扰统计资料的装置包括：

用于基于所述第二信道估计来估计所述信号及接通时间干扰数据的装置。

39、一种设备，其包括：

至少一个处理器，其从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本，基于所述样本确定信道条件，基于所述信道条件来选择多个信道及噪声估计方案中的一者，且基于所述所选择的信道及噪声估计方案来执行信道及噪声估计；及

存储器，其耦接到所述至少一个处理器。

40、如权利要求39所述的设备，其中对于所述所选择的信道及噪声估计方案，所述至少一个处理器基于所述样本来导出信道估计，基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料，基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料，基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料。

41、如权利要求40所述的设备，其中如果所述信道条件指示小延迟扩展、单一路径环境、低速度或其组合，则使用所述所选择的信道及噪声估计方案。

42、如权利要求39所述的设备，其中对于所述所选择的信道及噪声估计方案，所述至少一个处理器基于所述样本导出信道估计，基于所述样本估计总接收能量，基于所述信道估计来估计信号及干扰能量，且基于所述所估计的总接收能量与所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声。

43、如权利要求42所述的设备，其中如果所述信道条件指示大延迟扩展、多路径环境、高速度、或其组合，则使用所述所选择的信道及噪声估计方案。

44、如权利要求39所述的设备，其中对于所述所选择的信道及噪声估计方案，所述至少一个处理器基于所述样本导出信道估计且基于所述样本估计信号、噪声及干扰统计资料。

45、如权利要求39所述的设备，其中所述至少一个处理器确定所述多个传输天线与所述多个接收天线之间的通信信道中的延迟扩展，且基于所述延迟扩展来选择所述信道及噪声估计方案。

46、如权利要求39所述的设备，其中所述至少一个处理器确定所述多个传输天线与所述多个接收天线之间的通信信道中的信号路径的能量，且基于所述信号路径的所述能量来选择所述信道及噪声估计方案。

47、如权利要求39所述的设备，其中所述至少一个处理器基于所估计的速度来选择所述信道及噪声估计方案。

48、一种方法，其包括：

从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本；

基于所述样本来确定信道条件；

基于所述信道条件来选择多个信道及噪声估计方案中的一者；及

基于所述所选择的信道及噪声估计方案来执行信道及噪声估计。

49、如权利要求48所述的方法，其中所述执行信道及噪声估计包括：

基于所述样本来导出信道估计，

基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料，

基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料，及

基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料。

50、如权利要求48所述的方法，其中所述执行信道及噪声估计包括：

基于所述样本来导出信道估计，

基于所述样本来估计总接收能量，

基于所述信道估计来估计信号及干扰能量，及

基于所述所估计的总接收能量及所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声。

51、如权利要求48所述的方法，其中所述选择所述多个信道及噪声估计方案中的一者包括：

基于延迟扩展、路径条件、速度或其组合来选择所述多个信道及噪声估计方案中的一者。

52、一种设备，其包括：

用于从多个接收天线获得从多个传输天线发送的多输入多输出(MIMO)传输的样本的装置；

用于基于所述样本来确定信道条件的装置；

用于基于所述信道条件来选择多个信道及噪声估计方案中的一者的装置；及

用于基于所述所选择的信道及噪声估计方案来执行信道及噪声估计的装置。

53、如权利要求52所述的设备，其中所述用于执行信道及噪声估计的装置包括：

用于基于所述样本导出信道估计的装置，

用于基于所述样本来估计信号及接通时间干扰统计资料的装置，

用于基于所述样本来估计噪声及多路径干扰统计资料的装置，及

用于基于所述所估计的信号及接通时间干扰统计资料及所述所估计的噪声及多路径干扰统计资料来估计信号、噪声及干扰统计资料的装置。

54、如权利要求52所述的设备，其中所述用于执行信道及噪声估计的装置包括：

用于基于所述样本导出信道估计的装置，

用于基于所述样本来估计总接收能量的装置，

用于基于所述信道估计来估计信号及干扰能量的装置，及

用于基于所述所估计的总接收能量及所述所估计的信号及干扰能量来估计噪声的装置。

55、如权利要求52所述的设备，其中所述用于选择所述多个信道及噪声估计方案中的一者的装置包括：

用于基于扩展延迟、路径条件、速度或其组合来选择所述多个信道及噪声估计方案中的一者的装置。

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