CN101371539B - 用于球检测的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明描述了用于执行球检测以恢复在MIMO传输中发送的数据符号的技术。在一个方面，对利用至少两种调制方案生成的数据符号执行球检测。在另一方面，按照基于数据符号的至少一个属性确定的顺序对所述数据符号执行球检测，所述至少一个属性是数据符号的错误概率、调制方案和/或链路余量。在又一方面，基于信道状态信息来为利用球检测来检测的多个数据流选择速率。可以基于信道状态信息，例如(1)球检测所用的上三角矩阵和/或(2)来自已经检测的数据流的干扰被消除的假设，估计数据流的信号质量。基于所估计出的信号质量来为数据流选择速率。

Description

用于球检测的方法和装置

基于35U.S.C.§119要求优先权 

本专利申请要求于2006年1月11日提交的、名称为“SPHEREDETECTION AND RATE SELECTION FOR A MIMO TRANSMISSION”的临时申请No.60/758,344的优先权，该临时申请被转让给这里的受让人且在此全文引入作为参考。 

技术领域

本发明通常涉及通信，更为具体地，涉及用于对MIMO传输执行检测和速率选择的技术。 

背景技术

MIMO传输是从多个(T个)发射天线发送到多个(R个)接收天线的传输。由T个发射天线和R个接收天线形成的MIMO信道可以被分解为M个空间信道，其中M≤min{T，R}。所述M个空间信道可以用来以实现较高的整体吞吐量和/或更高可靠性的方式传输数据。 

发射机可以对M个数据流进行编码并经由T个发射天线并行发射。接收机经由R个接收天线获取R个接收符号流，对该接收符号流执行检测，并且对检测符号流进行解码以恢复发射数据流。为了实现最佳检测性能，接收机将需要基于在接收机处可得到的信息，对可能已经发射的所有可能位序列的多种假定(hypothese)进行估计。此种穷尽性搜索的计算量大，并且对于许多应用而言是被禁止的。 

因此，在本领域中需要用于利用较低的复杂度来执行检测同时实现良好性能的技术。 

发明内容

这里公开了用于执行球检测(sphere detection)以恢复在MIMO传输中 发送的数据符号的技术。在一个方面，对利用至少两种调制方案生成的数据符号执行球检测。在另一方面，按照基于数据符号的至少一个属性确定的顺序来对数据符号执行球检测，所述数据符号的至少一个属性可以是数据符号的错误概率、数据符号所使用的调制方案、数据符号的链路余量等。在又一方面，基于信道状态信息来选择利用球检测所检测的数据流的速率。所述信道状态信息可以包括信道估计、噪声估计、干扰估计、功率测量、信号质量估计等。在一个或多个实施例中，可以基于(1)球检测所使用的上三角矩阵和/或(2)已经检测的数据流的干扰被消除的假设来估计数据流的信号质量。随后，可以基于所估计出的信号质量来选择数据流的速率。在其它实施例中，可以以其它方式基于信道状态信息来选择所述速率。 

以下详细描述球检测和速率选择。本发明的各个方面和实施例也在下面进行描述。 

附图说明

根据以下结合下述附图进行的详细描述，本发明的特征和特点将变得更加显而易见，在整个附图中，相同的参考标记标识相同的部件： 

图1示出了发射机和接收机的方框图； 

图2示出了发射机处的发射(TX)数据处理器和TX空间处理器的示意图； 

图3示出了球检测的示例搜索树； 

图4示出了按照所选顺序执行球检测的过程； 

图5示出了用于按照所选顺序执行球检测的装置； 

图6示出了对利用多种调制方案生成的数据符号执行球检测的过程； 

图7示出了用于对利用多种调制方案生成的数据符号执行球检测的装置； 

图8示出了为数据流选择速率的过程； 

图9示出了用于为数据流选择速率的装置； 

图10示出了在接收机处的接收(RX)空间处理器和RX数据处理器的方框图。 

具体实施方式

这里使用的“示例性的”一词意味着“用作一个实例、示例和图例”。这里被描述为“示例性”的任何实施例或设计不必被解释为相比其他实施例或设计为优选或具有优势。 

这里描述的检测和速率选择技术可被用于其中经由通信信道并行地传输多个数据流的各种通信系统。例如，这些技术可以用于采用单一子载波的MIMO系统、采用多个子载波的MIMO系统、码分多址(CDMA)系统、频分多址(FDMA)系统、时分多址(TDMA)系统等等。可以利用正交频分复用(OFDM)、单载波频分多址(SC-FDMA)或一些其它调制技术来获得多个子载波。OFDM和SC-FDMA将整个系统带宽分为多个正交子载波，这些子载波也被称为音调、频段等，这些子载波中每个都独立地调制有数据。通常，在频域中利用OFDM以及在时域中利用SC-FDMA发送调制符号。为了清楚，下面的描述大多是针对采用单子载波的MIMO系统。 

图1示出了MIMO系统100中的发射机110和接收机150的方框图。发射机110配备有多个(T个)天线，以及接收机150配备有多个(R个)天线。对于下行链路(或前向链路)传输，发射机110可以是基站、接入点、节点B等中的一部分，其可以包含基站、接入点、节点B等的部分或所有功能。接收机150可以是移动站、用户终端、用户装置等中的一部分，其可以包含移动站、用户终端、用户装置等的部分或所有功能。对于上行链路(或反向链路)传输，发射机110可以是移动站、用户终端、用户装置等中的一部分，接收机150可以是基站、接入点、节点B等中的一部分。 

在发射机110，TX数据处理器120从数据源112接收业务数据，并对该业务数据进行处理(例如，格式化、编码、交织或符号映射)以生成数据符号，该数据符号是业务数据的调制符号。TX空间处理器130将数据符号与导频符号复用，该导频符号是导频的调制符号。导频是被发射机和接收机两者事先知道的传输，其还可以称为训练信号、参考、前导码等。TX空间处理器130执行发射机空间处理，并向T个发射机单元(TMTR)132a到132t提供T个发射符号流。每个发射机单元132处理(例如，OFDM调制、转换到模拟、滤波、放大或上变频)其发射符号流，并生成调制信号。来自发射机单元132a到132t的T个调制信号分别从天线134a到134t发射。 

在接收机150，R个天线152a到152r接收T个调制信号，并且每个天线152将接收信号提供给相应的接收机单元(RCVR)154。每个接收机单元154以与发射机单元132执行的处理互补的方式处理其接收信号，以获取接收符号。每个接收机单元154将业务数据的接收符号提供给RX空间处理器160，并且将导频的接收符号提供给信道处理器194。信道处理器194基于导频的接收符号估计从发射机110到接收机150的MIMO信道的响应，并将信道估计提供给RX空间处理器160。RX空间处理器160利用信道估计对接收符号执行球检测，并且提供检测符号，该检测符号是发射数据符号的估计。RX数据处理器170对检测符号进行进一步处理(例如，解交织和解码)，并将解码数据提供给数据宿172。 

接收机150可以发送反馈信息来帮助发射机110控制到接收机150的数据传输。所述反馈信息可以指示传输所用的特定传输模式、每个数据流所用的特定速率或分组格式、接收机150解码的分组的确认(ACK)和/或否认(NAK)、信道状态信息等，或其任意组合。反馈信息由TX信令处理器180进行处理(例如，编码、交织和符号映射)，与导频符号复用，由TX空间处理器182进行空间处理，并由发射机单元154a到154r进一步处理以生成R个调制信号，该R个调制信号经由天线152a到152r发射。 

在发射机110，R个调制信号由天线134a到134t接收，由接收机单元132a到132t进行处理，由RX空间处理器136进行空间处理，并由RX信令处理器138进一步处理(例如，解交织和解码)以恢复出所述反馈信息。控制器/处理器140基于所接收的反馈信息来控制到接收机150的数据传输。信道处理器144可以估计从接收机150到发射机110的MIMO信道的响应，并且导出TX空间处理器130所使用的空间映射度量。 

控制器/处理器140和190分别控制发射机110和接收机150处的操作。存储器142和192分别存储用于发射机110和接收机150的数据和程序。 

图2示出了在发射机110处的TX数据处理器120和TX空间处理器130的结构的方框图。在本实施例中，对于所有数据流使用公共编码方案，以及对于每个数据流使用单独的码率和单独的调制方案。为了说明清楚，下述描述假设在M个空间信道上发送M个数据流。然而，这不必是上述情形，数据流可以在多个空间信道上扩展。 

在TX数据处理器120内，编码器220根据编码方案对业务数据进行编码，并生成码位。所述编码方案可以包括卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、循环冗余校验(CRC)码、分组码等，或者其组合。解复用器(Demux)222将所述码位解复用或解析为M个流，并将所述M个码位流提供给M组处理单元。每组处理单元包括打孔(puncture)单元224、信道交织器226和符号映射器228。对于每组处理单元，打孔单元224根据需要对码位进行打孔或删除码位，以实现为其数据流所选择的码率，并将所保留的码位提供给相关的信道交织器226。信道交织器226基于交织方案对所述码位进行交织或重排序，并将交织后的位提供给相关的符号映射器228。可以对每个数据流(如图2中所示)或在部分或所有数据流之间(图2中未示出)单独地执行所述交织。 

在一个或多个实施例中，每个数据流可以利用为该流选择的调制方案发送。通常，取决于系统操作、信道条件和/或其它因素，对于M个数据流，可以使用相同或不同的调制方案。每个符号映射器228根据为该流选择的调制方案对其交织后的位进行映射，并提供数据符号流{s_m}。可以通过(1)成组为具有Q_m个位的组来形成Q_m-位值，其中Q_m≥1，以及(2)将每个Q_m-位值映射到所选择的调制方案的信号星座中的 

个点中之一来实现对流m的符号映射。每个映射后的信号点是数据符号的复数值。所述符号映射可以是基于Gray映射或非Gray映射的。对于Gray映射，信号星座(在水平和垂直方向两者中)中的邻近点在Q_m个位位置中仅仅只有一位不同。Gray映射降低了更可能错误事件的位错误的数目，其对应于被映射到正确位置附近的位置，在该情形下，在错误上检测到仅仅一个编码位。对于非Gray映射，邻近点可以在多于一个位位置上存在不同。 

在TX空间处理器130中，复用器(Mux)230从M个符号映射器228a到228m接收M个数据符号流，并且将所述数据符号与导频符号复用。矩阵乘法器232将数据和/或导频符号与空间映射矩阵P相乘，并提供发射符 号。在一个或多个实施例中，空间映射矩阵是单位矩阵I，其导致在发射机处不进行空间处理。在其它实施例中，对于不同符号周期和/或不同子载波，使用不同的空间映射矩阵以对于M个数据流实现类似功能。在其它实施例中，空间映射矩阵是特征向量矩阵。 

图2示出了可用于M个数据流的共同编码方案和不同的码率和调制方案。可以通过针对这些流使用不同的打孔图案来为M个数据流实现不同的码率。在其它实施例中，对于所有数据流可以使用共同编码方案和共同码率以及对于所述数据流可以使用不同的调制方案。在其它实施例中，对于所有数据流，可以使用共同编码方案、共同码率和共同调制方案。在其它实施例中，基于为每个数据流选择的编码和调制方案，对该数据流独立进行处理。通常，对于M个数据流，可以使用相同或不同的编码方案、相同或不同的码率以及相同或不同的调制方案。如果多个子载波可用，则在所述子载波上可以使用相同或或不同的编码方案、相同或不同的码率以及相同或不同的调制方案。 

发射机110通常对每个数据分组单独地进行编码。分组可以被分为多个块，其中每个块包含K个码位。每个块中的所述K个码位可以如下映射到M个数据符号： 

s＝map(b)    等式(1) 

其中，s＝[s₁ s₂...s_M]^T是具有M个数据符号的向量； 

是其中在一个块中具有K个码位的向量； 

b _m是其中具有被用来形成数据符号s_m的Q_m个码位的向量； 

b_m，q(其中m＝1，...，M且q＝1，...，Q_m)是向量b_m中的第q个码位； 

b_k(其中k＝1，...，K)是向量b中的第k个码位；以及 

“T”表示转置。 

等式(1)指示在给定的位向量b和对应的数据向量s之间存在一一对应。通常，对于在给定数据向量s上发送的M个数据符号，可以使用相同或不同的调制方案。因此，对于向量s中的M个数据符号，Q₁到Q_M可以相同 或不同。 

在一个或多个实施例中，对M个数据流进行联合编码，从而使得单一分组可以在多个(例如，所有M个)空间信道上发送。在其它实施例中，可以对M个数据流进行单独编码，从而使得每个分组在一个空间信道上发送。在其它实施例中，对部分数据流进行联合编码，同时对其他数据流单独进行编码。 

为了清楚，下面的描述假设在每个空间信道上发送一个数据流。因此，在下面的大多数描述中，术语“数据流”和“空间信道”是可交换的。数据流的数目是可配置的，并且可以基于信道条件和/或其它因素来选择。为了清楚，下面描述假设M个数据流在M个空间信道上发送。 

1、检测

在接收机处的接收符号可被表示为： 

y＝H _ch·P·s+n＝H·s+n    等式(2) 

其中P是发射机使用的T×M空间映射矩阵； 

H _ch是R×T实际MIMO信道响应矩阵； 

H＝H _ch·P是R×M有效MIMO信道响应矩阵； 

y是接收机处的具有R个接收符号的R×1向量；以及 

n是R×1噪声向量。 

所述噪声可以假定是加性高斯白噪声(AWGN)，其均值向量为0，协方差矩阵为σ_n ²·I，其中σ_n ²是噪声方差。 

有效MIMO信道响应H包括发射机所使用的实际MIMO信道响应H _ch 和空间映射矩阵P。所述有效MIMO信道响应可以如下给出： 

等式(3) 

其中，项h_r，m(其中r＝1，...，R和m＝1，...，M)表示由接收天线r处的数据流m观测的复信道增益。为了清楚，MIMO信道假设是平坦衰落，不具有 频率选择性。接收机通常导出 

(其是H的估计)，并且使用 

来进行检测。为了清楚，这里的描述假设没有信道估计误差，因此， $\underset{\‾}{\overset{^}{H}}=\underset{\‾}{H}.$ H也被称为MIMO信道响应矩阵。 

对于单一子载波上的MIMO传输，接收机获得用于传输的每个符号周期中的接收符号向量y。对于多个子载波上的MIMO传输，接收机获得用于传输的每个符号周期的每个子载波的接收符号向量y。在一个或多个实施例中，接收机对每个接收符号向量y单独执行检测。在其它实施例中，接收机对多个接收符号向量进行联合检测。接收机可以按照各种方式进行检测。 

接收机可以对接收符号进行最大似然(ML)检测，以获得检测符号。对于ML检测，对于数据符号向量s，接收机对可能已经发射的2^K个假定符号向量中的每个进行估计。对于每个假定符号向量，接收机计算如下给出的距离度量： 

$D\left(\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\right)={\left|\right|\underset{\‾}{y}-\underset{\‾}{H}\·\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\left|\right|}^2$ 等式(4) 

其中， 

是对于向量s，被假定已经发射的符号向量； 

是假定符号向量 

的距离。 

等式(4)可以被称为代价函数、误差函数等。 也可以被称为向量 s的代价值或误差值。 

对于ML检测，接收机获得2^K个假定符号向量 的2^K个距离。接收机随后可以导出如下的检测符号： 

$\underset{\‾}{\overset{^}{s}}=\arg \left\{\underset{\underset{\‾}{\overset{~}{s}}}{\min }{\left|\right|\underset{\‾}{y}-\underset{\‾}{H}\·\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\left|\right|}^2\right\}$ 等式(5) 

其中， $\underset{\‾}{\overset{^}{s}}={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{s}}_1& {\hat{s}}_2& \·\·\·& {\hat{s}}_M\end{array}\right]}^T$ 是具有M个检测符号的M×1向量。在等式(5)中，2^K个假定符号向量 

的2^K个距离之间的最小距离被识别。具有最小距离的假定符号向量被提供为检测符号向量 

其是发射数据符号向量s的估计。 

对于ML检测，在对应于数据符号向量s的可能已经发射的数据符号的所有可能组合上进行穷尽搜索。所述穷尽搜索考虑对应于所述数据符号向 量s的所有2^K个可能假设。因此，ML检测的复杂度是用于形成数据符号向量s的位的数目(K)次幂。ML检测可以提供好的性能。然而，穷尽性搜索在计算上是繁重的，并且对于许多应用是禁止的。例如，如果对于所有流，使用QPSK来发射四个数据流，则K＝8且对于每个接收符号向量y估计256个假定。然而，如果对于4个数据流使用16-QAM，则K＝16且对于每个接收符号向量y估计65,536个假定，其更加复杂。如果使用QPSK、16-QAM、64-QAM和256-QAM来发送四个数据流，则K＝20且对于每个接收符号向量y估计超过百万个假定，其是不可实现的。这个实例例示了对于较大信号星座尺寸在假定数目上的快速增长。 

通过执行球检测(SD)，可以减少要考虑的假定的数目，所述球检测也被称为列表球检测、球解码和球面解码等。球检测通过搜索备选假定并丢弃较小可能性的假定来减少ML检测的搜索空间。 

对于球检测，通过如下对MIMO信道响应矩阵H执行分解来将等式(4)中的距离度量简化。 

H＝Q·R    等式(6) 

其中Q是R×M正交矩阵，R是M×M上三角矩阵。正交矩阵Q具有正交列，且每列具有单元功率，或Q ^H·Q＝I，其中“H”表示共轭转置。上三角矩阵R在对角线之下包含0。上三角矩阵R的结构可以被利用来减少要估计的假定的数目。 

等式(2)可以被改写为： 

y＝H·s+n＝Q·R·s+n    等式(7)和 

y′＝Q ^H·y＝R·s+n′，等式(8) 

其中y′＝[y′₁ y′₂...y′_R]^T是y的旋转变换，且n′＝Q ^H·n。 

等式(4)中的距离度量可以被改写为下述： 

$D\left(\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\right)={\left|\right|\underset{\‾}{y^{\′}}-\underset{\‾}{R}\·\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\left|\right|}^2$ 等式(9) 

等式(9)可以被扩展为： 

等式(10) 

对于M＝4，等式(10)可以进一步被扩展为： 

$D_4={|y_4^{\′}-r_{\mathrm{4,4}}\·{\tilde{s}}_4|}^2$ 等式(11a) 

$D_3=D_4+{|y_3^{\′}-r_{3,4}\·{\tilde{s}}_4-r_{\mathrm{3,3}}\·{\tilde{s}}_3|}^2$ 等式(11b) 

$D_2=D_3+{|y_2^{\′}-r_{2,3}\·{\tilde{s}}_3-r_{2,4}\·{\tilde{s}}_4-r_{\mathrm{2,2}}\·{\tilde{s}}_2|}^2$ 等式(11c)和 

$D_1=D_2+{|y_1^{\′}-r_{\mathrm{1,2}}\·{\tilde{s}}_2-r_{\mathrm{1,3}}\·{\tilde{s}}_3-r_{\mathrm{1,4}}\·{\tilde{s}}_4-r_{\mathrm{1,1}}\·{\tilde{s}}_1|}^2=D\left(\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\right)$ 等式(11d) 

对于任何M值，等式组(11)可以被统一为： 

$D_i=D_{i+1}+{|y_i^{\′}-\underset{j=i}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,j}\·{\tilde{s}}_j|}^2$ 其中i＝M，...，1    等式(12) 

其中D_M+1＝0。对于等式(12)，索引i从M往下到1。 

如等式(10)到等式(12)中所示，可以利用M个项D₁到D_M来递增地计算距离度量。项D_M仅仅取决于假定符号 

其代表该符号的距离。项D_M-1取决于假定符号 

和 

其代表这两个符号的合计距离。每个随后的项取决于一个另外的假定符号。项D₁取决于所有M个假定符号 

到 并代表所有这些符号的总距离。可以按照M个级来递增地计算所述距离度量，每级一个项D_i，从第一级中的最后一个项D_M开始。对于每级，对应于适合于该级的所有假设来计算D_i。 

可以按照各种方式来执行球检测。球检测的若干实施例如下所述。 

对于完全球检测，保留其距离等于或小于阈值D_th的所有假定，而丢弃所有其它假定。该阈值D_th也被称为球半径。如下执行完全球检测。对于i＝M的第一级，利用对应于数据符号s_M的可能已经发射的 个假定符号 形成列表P_M，该数据符号s_M是基于具有 

个信号点的信号星座，例如 

QAM，生成的。如等式(12)中所示，为列表P_M中的 

个假定符号计算D_M，以获得 

个距离。将其距离等于或小于阈值的所有假定符号存储在备选列 表C_M中。丢弃其它所有假定符号，这具有删除包含丢弃符号的所有假定符号向量 

的效果。 

对于i＝M-1的第二级，利用对应于数据符号s_M-1的可能已经发射的 

个假定符号 

形成列表P_M-1，该数据符号s_M-1是基于具有 

个信号点的信号星座生成的。为所有有效假定符号对 

计算D_M-1，以获得这些假定符号对的距离。这些有效假定符号对包括备选列表C_M中的每个符号与列表P_M-1中的每个符号的所有可能组合。其距离小于或等于阈值的所有假定符号对被存储在备选列表C_M-1中，并且丢弃所有其它假定符号对。 

可以按照相似的方式来估计剩余级中的每一个。利用对应于数据符号s_i 的可能已经发射的2^Qi个假定符号 

形成列表P_i，其是基于具有 

个信号点的信号星座生成的。为所有有效假定符号集 计算D_i，以获得这些假定符号集的距离。这些有效假定符号集包括备选列表C_i+1中的每个符号与列表P_i中的每个符号的所有可能组合。其距离小于或等于阈值的所有假定符号集被存储在备选列表C_i中，并且丢弃所有其它假定符号集。在已经对所有M个级进行估计后，基于在备选列表C₁中存储的假定来确定检测符号。为了清楚，对于不同级，上述描述使用了不同的备选列表。对于所有M个级还可以使用单一备选列表C，并且在每级进行更新。 

图3示出了可以利用不同的调制方案生成的数据符号的球检测的示例搜索树。在该实例中，M＝4并计算四个项D₁到D₄。对于i＝4的第一级，针对对应于数据符号s₄的可能已经发射的 

个可能的数据符号的 

个假定计算D₄。在图3中，所述 

个假定符号被表示为 

到 

两个假定的距离小于或等于阈值，其以黑色填充的节点示出。对于i＝3的第二级，针对对应于数据符号s₃和s₄的可能已经发射的 

个可能的数据符号对的 

个假定计算D₃。同样，两个假定的距离小于或等于阈值，其以黑色填充的节点示出。对于i＝2的第三级，针对对应于数据符号s₂、s₃和s₄的可能已经发射的 

个可能的数据符号集的 个假定计算D₂。三个假定的距离小于或等于阈值，其以黑色填充的节点示出。对于i＝1的第四级，针对对应于数据符号s₁、s₂、s₃和s₄的可能已经发射的 

个可能的数据符号集的 

个假定计算D₁。四个假定的距离小于或等于阈值，其以黑色填充的节点示出。具有最小距离的符号集以加重线示出。 

对于部分球检测，对于每级保留N_bs个最佳假定符号，并且将该N_bs个最佳假定符号用来形成下一级的假定。如等式集(11)中所示，通过消除来自其它数据符号的干扰，QR分解允许以隔离的方式检测数据符号s₄。对下一数据符号s₃的检测依赖于消除来自数据符号s₄的干扰。该干扰在等式(11b)中被给出为 

干扰估计的准确性和干扰消除的效率都取决于正被校正的符号 

如果 ${\tilde{s}}_4=s_4$ 且信道估计中不存在误差，则可以从数据符号s₃ 的检测中完全消除来自数据符号s₄的干扰。 

在一个或多个实施例中，为每级要保留的最佳假定符号的数目(N_bs)是固定值，例如2，3，4等。在其它实施例中，N_bs是取决于正被检测的数据符号s_i的星座尺寸、信号质量或数据符号s_i的其它信道状态信息和/或其它标准的配置值。信号质量可以利用信噪比(SNR)、信噪干比(SINR)、每符号能量总噪声比(E_c/N₀)等。例如，N_bs可被设置为信号星座尺寸的1/4，  $N_{\mathrm{bs}}=2^{Q_i}/4,$ 或其它百分比。选择N_bs，使得发射数据符号在N_bs个假定符号中的可能性满足或超过预定百分比，例如，95％或其它百分比。 

对于受限球检测，为每级保留一个最佳假定符号，并且该最佳假定符号被称为该级的硬判决。受限球检测是其中N_bs＝1的部分球检测的具体情形。每级的硬判决可以如下给出： 

${\stackrel{\‾}{s}}_i=\arg \left\{\underset{{\tilde{s}}_i}{\min D_i}\right\},$ 等式(13) 

其中s_i是发射数据符号s_i的硬判决。在等式(13)中，产生对应于D_i的最小距离的假定符号 

被提供为数据符号s_i的硬判决。每级的硬判决可被传送到下一级且用来计算下一级的距离。 

等式(12)中的距离度量随后可以被表示为： 

$D_i=D_{i+1}+{|y_i^{\′}-r_{i,i}\·{\tilde{s}}_i-\underset{j=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,j}\·{\stackrel{\‾}{s}}_j|}^2,$ 其中i＝M，...，1    等式(14) 

等式(14)中的求和项可以被认为是来自先前检测符号的干扰。在该情形下，在消除干扰后获得的修正的接收符号y″_i可以表示为： 

$y_i^{\′\′}=y_i^{\′}-\underset{j=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,j}\·{\stackrel{\‾}{s}}_j$ 其中i＝M-1，...，1    等式(15) 

等式(14)中的距离度量随后可以被改写为： 

$D_i=D_{i+1}+{|y_i^{\′\′}-r_{i,i}\·{\tilde{s}}_i|}^2,$ 其中i＝M-1，...，1    等式(16) 

作为实例，如果发送两个数据流，且s＝[s₁ s₂]^T和y′＝[y′₁ y′₂]^T，则数据符号s₂的距离可以表示为： 

$D_2={|y_2^{\′}-r_{\mathrm{2,2}}\·{\tilde{s}}_2|}^2$ 等式(17) 

数据符号s₁的距离随后可以表示为： 

$D_1=D_2+{|y_1^{\′}-r_{\mathrm{1,2}}\·{\stackrel{\‾}{s}}_2-r_{\mathrm{1,1}}\·{\tilde{s}}_1|}^2=D_2+{|y_1^{\′\′}-r_{\mathrm{1,1}}\·{\tilde{s}}_1|}^2,$ 等式(18) 

其中y″₁＝y′₁-r_1，2·s₂。 

对于部分和受限球检测，通过保留对应于每级的N_bs个最佳假定符号，可以大大地减少要在第一级之后的每级估计的假定的数目。对于受限球检测，为每级向前传送一个硬判决，并且每级要估计的假定的数目为 

对于第二级，可以取代不同的假定符号对 

估计不同的假定符号 

和硬判决s_M。对于第三级，可以取代不同的假定符号集 

估计不同的假定符号 和硬判决s_M和s_M-1。 

所述受限球检测依赖于使用已经检测的数据符号的硬判决来计算出的距离，如等式(14)中所示。因此，受限球检测的性能取决于硬判决的可靠性。给定数据流的硬判决的可靠性取决于该数据流的调制方案和信号质量。在一个或多个实施例中，基于对应于该数据流的期望符号概率或符号错误率(SER)来选择检测顺序。该数据流应该相对于用于该数据流的调制方案的要求，未编码的信号质量，例如SNR，具有最大链路余量。随后，利用下一最低SER等来对该数据流执行检测。该检测排序在计算较后的检测流的距离时减少了来自较早检测流的符号错误的传播。可以选择每个数据流的速率来实现期望的SER。 

如下所述，可以基于每个数据流的信号质量来为该数据流选择速率或分组格式。所述速率可以与特定的频谱效率相关联，频谱效率可以以每Hz每秒比特(bps/Hz)为单位给出。可以利用调制方案和码率的不同组合来实现给定的速率。例如，可以利用(1)码率3/4和16-QAM、(2)码率1/2和64-QAM或(3)码率3/8和256-QAM来实现速率3bps/Hz。这些不同的码率和调制方案的组合可以要求稍微不同的信号质量，以实现目标分组错误率(PER)。然而，这些不同的码率和调制方案的组合可以具有基本不同 的SER。对于给定的信号质量，16-QAM的SER低于64-QAM的SER，64-QAM的SER低于256-QAM的SER。利用16-QAM、64-QAM和256-QAM的累进变强的代码(或较低的码率)，可以得到16-QAM、64-QAM和256-QAM的累进变高的SER。 

要检测的较早的数据流(例如，第一数据流)的SER影响受限球检测的性能。可以选择较早检测流中的每个流的速率来实现目标SER或更低的SER。该目标SER可以是5％、10％或其它值。在一个或多个实施例中，如果较早检测流(例如第一检测流)的SER超过目标SER，则该流的速率减少到采用较低阶调制方案的最高速率，其随后降低干扰消除的错误传输。较低阶调制方案的选择可以降低较早检测流的吞吐量，但是可以改进稍后检测流的吞吐量。计算机模拟指示该速率选择策略可以改进对应于特定信道条件(例如，高SNR)的整体吞吐量。 

对于上述球检测方案，可以按照各种方式来调整列表C中存储的备选假定的数目。在一个或多个实施例中，保留其距离等于或小于阈值D_th的所有假定。对于该实施例，每级存储的备选假定的数目不必是恒定的。在其它实施例中，每级上保留的备选假定的数目可以是期望SER的函数，该期望SER取决于正在检测的数据流的调制方案和信号质量。在其它实施例中，每级保留N_bl个最佳假定。在其它实施例中，每级保留最多N_bl个其距离等于或小于阈值D_th的最佳假定。在其它实施例中，为每个节点保留N_bn个最佳假定。在其它实施例中，为每个节点保留最多N_bn个其距离等于或小于阈值D_th 的最佳假定。可以基于检测性能、复杂度和/或其它限制之间的折中来选择N_bl和N_bn。例如，可以基于信号星座尺寸来选择N_bl和N_bn，从而为较大的信号星座存储较多的备选假定。N_bl和N_bn还可以被限制为等于或大于某最小值(例如，N_min＝2)，这确保对于每级或每个节点，存储至少N_min个备选假定。通常，可以在备选列表C中存储任何数目的假定。 

在完成球检测后，可以基于列表C中的备选假定，如下计算码位的对数似然比(LLR)： 

$L_e\left(b_k\right)\≈\frac{1}{2}\underset{\underset{\‾}{\overset{~}{b}}:C_k^{+}}{\max }\{-\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2}\·{\left|\right|\underset{\‾}{y}-\underset{\‾}{H}\·\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\left|\right|}^2+{\underset{\‾}{\overset{~}{b}}}_{\left[k\right]}^T\·{\underset{\‾}{L}}_{a,\left[k\right]}\}$

$-\frac{1}{2}\underset{\underset{\‾}{\overset{~}{b}}:C_k^{-}}{\max }\{-\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2}\·{\left|\right|\underset{\‾}{y}-\underset{\‾}{H}\·\underset{\‾}{\overset{~}{s}}\left|\right|}^2+{\underset{\‾}{\overset{~}{b}}}_{\left[k\right]}^T\·{\underset{\‾}{L}}_{a,\left[k\right]}\}$ 等式(19) 

其中， 

是与假定符号向量 

对应的位向量； 

是具有向量 

中除了码位b_k之外的所有码位的向量； 

L _a，[k]是具有 

中的所有码位的先验LLR的向量； 

C_k ⁺是备选列表C的子集且包含其b_k＝+1的假定； 

C_k ^-是备选列表C的子集且包含其b_k＝-1的假定；以及 

L_e(b_k)是码位b_k的外部LLR。 

通常，检测符号可以被提供为LLR或以其它形式提供。 

对于发射位向量b中的每个码位，可以估计等式(18)。对于每个码位b_k，可以考虑备选列表C中的所有假定符号向量 

每个假定符号向量 

具有对应的假定位向量 

对于等式(18)，为每个假定位向量 

计算max操作中的表达式，以获得该位向量的结果。确定b_k＝+1的所有假定位向量 

的最大结果。确定b_k＝-1的所有假定位向量 

的最大结果。码位b_k的LLR等于b_k＝+1的最大结果和b_k＝-1的最大结果之间的差值。 

图4示出了执行球检测的过程400。在MIMO传输中发送的数据符号的检测顺序是基于数据符号的至少一个属性来选择的(块412)。在一个或多个实施例中，所述顺序是基于数据符号的错误概率来选择的，其从具有最低错误概率的数据符号开始。在其它实施例中，所述顺序是基于数据符号的调制方案来选择的，其从具有最低阶调制方案的数据符号开始。在其它实施例中，所述顺序是基于数据符号的链路余量来选择，其从具有最大链路余量的数据符号开始。 

按照所选顺序来对数据符号执行球检测(块414)。对于球检测，可以对信道响应矩阵进行分解以获得上三角矩阵。对于数据符号，可以按照所选顺序一次检测一个。对于每个数据符号，可以基于接收符号、上三角矩阵和已经检测的数据符号的备选假定和/或硬判决来计算数据符号的多个假定的距离。数据符号的备选假定是基于计算出的距离确定的。数据符号的码位的LLR是基于备选假定计算的(块416)。 

图5示出了用于执行球检测的装置500。装置500包括用于基于数据符号的至少一个属性，例如，错误概率、调制方案和/或链路余量，来选择在MIMO传输中发送的数据符号的检测顺序的模块(块512)，用于按照所选顺序来对数据符号执行球检测的模块(块514)以及用于基于球检测的备选假定来计算数据符号的码位的LLR的模块(块516)。 

图6示出了执行球检测的过程600。例如基于错误概率、调制方案和/或链路余量来选择在MIMO传输中发送的数据符号的检测顺序(块612)。随后，对接收符号执行球检测，以检测利用至少两种调制方案生成的数据符号(块614)。所述球检测可以是基于数据符号所用的调制方案执行的。在一个或多个实施例中，针对每个数据符号要估计的假定的数目是基于该数据符号的调制方案确定的。在其它实施例中，针对每个数据符号而保留的假定的数目是基于该数据符号的调制方案确定的。数据符号的码位的LLR是基于数据符号的备选假定计算的(块616)。 

图7示出了用于执行球检测的装置700。装置700包括用于选择在MIMO传输中发送的数据符号的检测顺序的模块(块712)，用于对接收符号执行球检测，以检测利用至少两种调制方案生成的数据符号的模块(块714)，以及用于基于数据符号的备选假定来计算数据符号的码位的LLR的模块(块716)。 

2、速率选择

可以为每个数据流选择速率或分组格式，以实现目标级别的性能，其可以利用目标PER，例如1％PER来量化。每个数据流的速率是基于信道状态信息，例如数据流的信号质量，来选择的，该信号质量可以如下所述来进行估计。 

对于采用QR分解的球检测，每个数据流的信号质量(例如，SNR)可以取决于检测流的顺序。对于两个数据流的简单情形，其中首先检测流2，随后检测流1，每个数据流的SNR可以表示为： 

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{sd},2}=\frac{r_{\mathrm{2,2}}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2},$ 等式(20)和 

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{sd},1}=\frac{{\left|\right|{\underset{\‾}{h}}_1\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2}$ 等式(21) 

其中γ_sd，1和γ_sd，2分别是采用球检测的流1和2的SNR。 

接收机还可以实现连续干扰消除(SIC)方案，并且使用硬判决来执行空间匹配滤波和连续干扰消除。对于SIC方案，接收机按照M级来恢复M个数据流，每级一个数据流。对于第一级，接收机对接收符号y执行空间匹配滤波，并且获得一个数据流的检测符号。所述空间匹配滤波可以是基于迫零(ZF)、最小均方误差(MMSE)、最大比率合并(MRC)或其它技术的。对于编码干扰消除，接收机对检测符号进行处理(例如，符号解映射、解交织和解码)以获取解码数据，并且对解码数据进行进一步处理(例如，编码、交织和解调)来获取重调制符号，其是刚解码的数据符号的估计。接收机还利用信道估计来对重调制符号进行进一步处理，并获取由于恢复出的数据流而产生的干扰分量i _M。随后，从接收符号y中减去该干扰分量i _M，以获取消除了干扰分量的修正后的接收符号y _M-1。该修正后的接收符号y _m-1 随后由下一级来处理。 

所述受限球检测等价于采用未编码干扰消除的SIC方案。对于受限球检测，针对数据符号s_i+1到s_M获取硬判决，并将该硬判决用于干扰消除。所述修正的接收符号y″_i是基于已经检测的数据符号的硬判决s_i+1到s_M，如等式(15)中所示。理想地，期望使用根据解码器的输出而生成的重调制符号来执行干扰消除，因为与硬判决相比，这些符号趋于更可靠。然而，在许多情形中，由于处理复杂度和/或等待延迟，重调制符号不可用。 

球检测和SIC方案可以是并行的。利用球检测来检测的数据流的SNR可以利用采用SIC方案恢复的数据符号的SNR来估计。对于SIC方案，可以基于迫零(ZF)或MMSE技术来如下为数据流m导出空间滤波器向量： 

${\underset{\‾}{m}}_{\mathrm{zf},m}^H={\underset{\‾}{h}}_m^H\·{[{\underset{\‾}{H}}_m^H\·{\underset{\‾}{H}}_m]}^{-1},$ 其中m＝M，...，1    等式(22) 

${\underset{\‾}{m}}_{\mathrm{mmse},m}^H={\underset{\‾}{h}}_m^H\·{[{\underset{\‾}{H}}_m^H\·{\underset{\‾}{H}}_m+{\mathrm{\σ}}_n^2\·\underset{\‾}{I}]}^{-1}$ 等式(23) 

其中H _m是对应于数据流m的R×m缩减信道响应矩阵； 

h _m是对应于数据流m的R×1信道响应向量；和 

m _zf，m和m _mmse，m是分别对应于迫零和MMSE技术的数据流m的R×1空间滤波器向量。 

H _m包含对应于m个还未检测的数据符号的H的m列，其中对应于已经在先前级中检测的数据符号的H的M-m列被去除。 

数据流m的检测符号 

可以被表示为： 

${\hat{s}}_m={\underset{\‾}{m}}_m^H\·{\underset{\‾}{y}}_m,$ 等式(24) 

其中，y _m是对应于数据流m的修正后的接收符号的R×1向量；和 

m _m可以等于m _zf，m或m _mmse，m。 

对应于SIC方案的数据流m的SNR可以表示为： 

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{zf}-\mathrm{sic},m}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2\·{\left|\right|{\underset{\‾}{m}}_{\mathrm{zf},m}\left|\right|}^2}$ 等式(25)    和 

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{zmmse}-\mathrm{sic},m}=\frac{{\underset{\‾}{m}}_m^H\·{\underset{\‾}{h}}_m}{1-{\underset{\‾}{m}}_m^H\·{\underset{\‾}{h}}_m},$ 等式(26) 

其中，γ_zf-sic，m和γ_{zmmse-sic，m}分别是采用迫零和MMSE技术的数据流m的SNR。基于采用迫零或MMSE技术的SIC方案而计算出的SNR可用来为利用球检测来检测的数据流选择速率。 

可以看出，对于两个数据流和理想干扰消除的情形而言，利用SIC方案第二个检测的数据流的γ_{zmmse-sic，1}等于利用球检测的第二个检测的数据流的γ_sd，1。利用SIC方案第一个检测的数据流的γ_{zmmse-sic，2}几乎与以高SNR利用球检测的第一个检测的数据流的γ_sd，2相同。因此，可以基于利用MMSE-SIC方案为数据流计算的SNR来为利用球检测来检测的数据流选择速率。 

还可以以其它方式来估计利用球检测来检测的数据流的信号质量。所估计出的数据流的信号质量可以用来为数据流选择合适的速率。 

在一个或多个实施例中，所述系统支持一组速率或分组格式。每个支 持的速率可以与特定频谱效率、特定码率、特定调制方案和实现非衰落AWGN信道的目标PER所要求的特定最小SNR相关。所支持的速率和所要求的SNR可以存储在查找表中。可以基于为每个数据流计算的SNR来为该数据流独立地选择速率。 

在其它实施例中，所述系统支持向量量化速率集，其也可以称为调制编码方案(MCS)集。所述向量量化速率集仅仅包含速率的特定组合。可以从所述速率集的速率组合中为M个数据流联合选择速率。 

对于两个实施例，可以基于不同数据流的信号质量和/或其它因素来为不同数据流选择不同的速率。为数据流使用不同速率的能力可以改善整体吞吐量。 

在一个或多个实施例中，可以按照迭代方式来为利用球检测来检测的数据流选择速率。可以基于数据流的信号质量来为数据流选择初始速率。如果较早检测流的SER高于目标SER，则为该流选择利用较低阶调制方案的另一速率，并且可以为所有流确定整体吞吐量。可以选择对应于所有数据流的具有最高整体吞吐量的速率的组合来供使用。 

图8示出了用于为数据流选择速率的过程800。对多个数据流执行球检测(块812)。获取利用球检测来检测的数据流的信道状态信息(块814)。所述信道状态信息可以包括信道估计(例如，信道响应矩阵)、噪声估计、干扰估计、功率测量、信号质量估计和/或其它信息。 

可以基于信道状态信息来为数据流选择速率(块816)。在一个或多个实施例中，可以基于数据流的信号质量(例如，SNR)来为数据流选择速率，所述信号质量可以是基于信道状态信息来估计的。数据流的信号质量可以基于球检测所用的上三角矩阵来估计。所述上三角矩阵可以从信道响应矩阵中导出，所述信道响应矩阵是所述信道状态信息的一部分。假设来自已经检测的数据流的干扰已经消除，每个数据流的信号质量还可以基于SIC方案来估计。每个数据流的速率可以独立地选择。也可以为所有数据流联合地选择速率。可以选择数据流(例如，要检测的第一数据流)的速率，以相对该数据流实现目标SER或更好的SER。可以基于数据流的估计出的信号质量来为该数据流选择初始速率，并且如果所述初始速率导致所述数据流超过目标SER，则选择采用较低阶调制方案的修正速率。 

图9示出了用于为数据流选择速率的装置900。装置900包括用于对多个数据流执行球检测的模块(块912)，用于获取数据流的信道状态信息的模块(块914)，以及用于基于所述信道状态信息来为数据流选择速率的模块(块916)。可以为一个或多个数据流选择速率以实现目标SER或更好的SER。 

图10示出了接收机150处的RX空间处理器160和RX数据处理器170的方框图。在RX空间处理器160中，计算单元1010接收来自信道处理器194的信道估计H并导出正交矩阵Q和上三角矩阵R。球检测器1020对来自R个接收机单元154a到154r的接收符号y执行球检测，并提供检测符号或备选假定。球检测器1020可以按照控制器190确定的顺序来执行检测。球检测器102可以对检测符号进行硬判决，并可以基于所述硬判决来计算距离。球检测器1020可以考虑每个数据符号的所有假定，或者如果执行了空间匹配滤波，则球检测器1020可以仅仅考虑靠近由所述空间匹配滤波所提供的检测符号的假定子集。LLR计算单元130基于来自球检测器1020的检测符号或备选假定来计算码位的LLR。 

在RX数据处理器170中，M个信道解交织器1040a到1040m从LLR计算单元1030接收M个数据流的LLR。每个信道解交织器1040按照与信道交织器226对该数据流执行的交织互补的方式来对该数据流的LLR进行解交织。复用器1050对来自信道解交织器1040a到1040m的解交织后的LLR进行复用或串行化。解码器1060对解交织后的LLR进行解码并提供解码数据。 

这里所描述的技术可以利用各种手段来实现。例如，这些技术可以按照硬件、固件、软件或其组合的方式实现。对于硬件实现方式，用于执行检测、速率选择等的处理器可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(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 子设备或被设计来执行这里所描述的功能的其它电子单元或其组合内实现。 

对于固件和/或软件实现方式，所述技术可以利用执行这里所描述的功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。所述固件和/或软件代码可以存储在存储器(例如图1中的存储器192)中并由处理器(例如，处理器190)来执行。所述存储器可以在处理器内或在处理器外实现。 

提供所述公开的实施例的上述描述可使得本领域的技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域的技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的主旨或范围的基础上应用于其他实施例。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而是与符合这里公开的原理和新颖特征的最广范围相一致。 

Claims (35)

1.一种用于球检测的方法，包括：

基于在MIMO传输中发送的数据符号的至少一个属性，选择在球检测中所述数据符号的检测顺序，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的；以及

按照所选顺序来对所述数据符号执行所述球检测。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述组进一步包括所述数据符号的错误概率，并且其中，所述选择所述数据符号的检测顺序进一步包括：

基于所述数据符号的错误概率来选择所述顺序，所述顺序以具有最低错误概率的数据符号开始。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个属性是所述数据符号的调制方案，并且其中，所述选择所述数据符号的检测顺序进一步包括：

基于所述数据符号的调制方案来选择所述顺序，所述顺序以具有最低阶调制方案的数据符号开始。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个属性是所述数据符号的链路余量，并且其中，所述选择所述数据符号的检测顺序进一步包括：

基于所述数据符号的链路余量来选择所述顺序，所述顺序以具有最大链路余量的数据符号开始。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

对信道响应矩阵进行分解，以获得对应于所选顺序的上三角矩阵，

基于所述上三角矩阵来计算每个数据符号的多个假定的距离，以及

基于所计算出的距离来确定所述数据符号的备选假定。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

识别每个数据符号的至少一个假定符号，以及

基于每个数据符号的所述至少一个假定符号来确定所述数据符号的备选假定。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

获得至少一个数据符号的至少一个硬判决，以及

利用所述至少一个硬判决来确定所述数据符号的备选假定。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述数据符号包括第一和第二数据符号，并且其中，所述执行所述球检测进一步包括：

计算所述第一数据符号的至少一个假定的第一组至少一个距离，

基于所述第一组至少一个距离来获得所述第一数据符号的第一硬判决，以及

利用所述第一硬判决来计算所述第二数据符号的至少一个假定的第二组至少一个距离。

9.如权利要求8所述的方法，其中，所述数据符号还包括第三数据符号，并且其中，所述执行所述球检测进一步包括：

基于所述第二组至少一个距离来获得所述第二数据符号的第二硬判决，以及

利用所述第一和第二硬判决来计算所述第三数据符号的至少一个假定的第三组至少一个距离。

10.如权利要求1所述的方法，其中，所述组进一步包括所述数据符号的错误概率、调制方案、链路余量或其组合。

11.一种用于球检测的装置，包括：

用于基于在MIMO传输中发送的数据符号的至少一个属性来选择在球检测中所述数据符号的检测顺序的模块，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的；以及

用于按照所选顺序来对所述数据符号执行所述球检测的模块。

12.如权利要求11所述的装置，其中，所述组进一步包括所述数据符号的错误概率、调制方案、链路余量或其组合。

13.如权利要求11所述的装置，其中，用于执行球检测的模块包括：

用于对信道响应矩阵进行分解，以获得对应于所选顺序的上三角矩阵的模块；

用于基于所述上三角矩阵，计算每个数据符号的多个假定的距离的模块；以及

用于基于所计算出的距离来确定所述数据符号的备选假定的模块。

14.如权利要求11所述的装置，其中，用于执行球检测的模块包括：

用于获得至少一个数据符号的至少一个硬判决的模块；以及

用于利用所述至少一个硬判决来确定所述数据符号的备选假定的模块。

15.一种用于球检测的方法，包括：

基于在MIMO传输中发送的数据符号的至少一个属性来选择在球检测中所述数据符号的检测顺序，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的，并且

按照所选顺序来对接收符号执行所述球检测，以检测利用至少两种调制方案生成的数据符号。

16.如权利要求15所述的方法，其中，所述选择所述数据符号的检测顺序进一步包括：

基于所述至少两种调制方案来确定所述数据符号的检测顺序，并且其中，按照所确定的顺序来对所述数据符号执行球检测。

17.如权利要求15所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

基于数据符号所用的调制方案来确定每个数据符号的要估计的特定数目的假定。

18.如权利要求15所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

基于数据符号所用的调制方案来识别每个数据符号的所有假定的子集，并且估计每个数据符号的假定的所述子集。

19.如权利要求15所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

基于数据符号所用的调制方案来保留每个数据符号的特定数目的假定。

20.如权利要求15所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

基于数据符号的链路余量来保留每个数据符号的特定数目的假定。

21.一种用于球检测的装置，包括

用于基于在MIMO传输中发送的数据符号的至少一个属性来选择在球检测中所述数据符号的检测顺序的模块，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的；以及

用于按照所选顺序来对接收符号执行所述球检测，以检测利用至少两种调制方案生成的数据符号的模块。

22.如权利要求21所述的装置，所述用于选择所述数据符号的检测顺序的模块进一步包括：

用于基于所述至少两种调制方案来确定所述数据符号的检测顺序的模块，其中按照所确定的顺序来对所述数据符号执行球检测。

23.如权利要求21所述的装置，所述执行所述球检测的模块进一步包括：

用于基于数据符号所用的调制方案来确定每个数据符号的要估计的特定数目的假定的模块。

24.一种用于球检测的方法，包括：

基于多个数据流的每一个数据流中数据符号的至少一个属性，来选择在球检测中所述多个数据流的所述数据符号的检测顺序，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的，

按照所选顺序来对所述数据符号执行所述球检测，

获得所述多个数据流的信道状态信息，以及

基于所述信道状态信息来为所述多个数据流选择速率。

25.如权利要求24所述的方法，其中，所述信道状态信息包括信道响应矩阵，并且其中，所述执行所述球检测进一步包括：

对所述信道响应矩阵进行分解，以获得球检测所用的上三角矩阵，

所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

基于所述上三角矩阵来估计所述多个数据流的信号质量，以及

基于所述信号质量来为所述多个数据流选择速率。

26.如权利要求24所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

按照连续的顺序对所述多个数据流执行球检测，每次一个数据流，并且其中

所述获得信道状态信息进一步包括：

通过假设来自已经检测的数据流的干扰被消除来对每个数据流的信号质量进行估计。

27.如权利要求24所述的方法，其中，所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

基于所述信道状态信息并利用连续干扰消除来对所述多个数据流的信号质量进行估计。

28.如权利要求24所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

按照以第一数据流开始的连续顺序来对所述多个数据流执行球检测，并且

所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

为所述第一数据流选择速率以为所述第一数据流实现目标符号错误率或更好的符号错误率。

29.如权利要求24所述的方法，其中，所述执行所述球检测进一步包括：

按照以第一数据流开始的连续顺序对所述多个数据流执行球检测，

所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

基于所述信道状态信息估计所述第一数据流的信号质量，

基于所述第一数据流的信号质量来为所述第一数据流选择初始速率，以及

如果所述初始速率导致所述第一数据流超过目标符号错误率，则为所述第一数据流选择利用较低阶调制方案的修正速率。

30.如权利要求24所述的方法，其中，所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

基于所述信道状态信息来估计所述多个数据流中的每个的信号质量，以及

基于每个数据流的信号质量来为每个数据流独立地选择速率。

31.如权利要求24所述的方法，其中，所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

从一组速率组合中为所述多个数据流选择速率。

32.如权利要求24所述的方法，其中，所述为所述多个数据流选择速率进一步包括：

将所述多个数据流的速率的指示发送到发射机。

33.一种用于球检测的装置，包括：

用于基于多个数据流的每一个数据流中数据符号的至少一个属性，来选择在球检测中所述多个数据流的所述数据符号的检测顺序的模块，其中，所述至少一个属性是从包含调制方案、链路余量和调制方案与链路余量的组合的组中选出的；

用于按照所选顺序对所述数据符号执行所述球检测的模块；

用于获得所述多个数据流的信道状态信息的模块；以及

用于基于所述信道状态信息来为所述多个数据流选择速率的模块。

34.如权利要求33所述的装置，其中，所述用于执行所述球检测的模块进一步包括：

用于按照连续顺序对所述多个数据流执行球检测，每次一个数据流的模块，以及

所述用于获得信道状态信息的模块进一步包括：

用于通过假设来自已经检测的数据流的干扰被消除来估计每个数据流的信号质量的模块。

35.如权利要求33所述的装置，其中，所述用于执行所述球检测的模块进一步包括：

用于按照以第一数据流开始的连续顺序来对所述多个数据流执行球检测的模块，以及

所述用于为所述多个数据流选择速率的模块进一步包括：

用于为所述第一数据流选择速率以为所述第一数据流实现目标符号错误率或更好的符号错误率的模块。

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