CN101473556B - 用于高保真高数据率无线通信的抗干扰滤波器系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种在空间复用的无线通信系统中从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号的抗干扰滤波器和方法。抗干扰滤波器估计来自于已知和未知源的干扰，并使用该估计从接收信号中滤除干扰。被滤波的期望用户信号被提供，用于使用现有方法来进行进一步的信号处理。抗干扰滤波器和方法是模块化的，其可应用于在接收机处使用多个天线的多种无线通信系统。

Description

用于高保真高数据率无线通信的抗干扰滤波器系统和方法
技术领域
本发明涉及高保真、高数据率无线通信系统。 
通信无线频谱是宝贵的商品。部分带宽被政府授权并被管理以供其自己使用和商业无线通信系统的使用，例如，蜂窝通信标准的通用移动通信系统(UMTS)。剩余的带宽是免授权的，并且主要在低成本无线通信系统中使用，包括无线局域网(WLAN)标准IEEE 802.11。对在无线链路上的带宽密集应用的日益增加的需要，要求使可利用带宽中的数据率最大化。通信信道的容量，也被称作香农容量，是通过存在噪声的信道的可达到的数据率的上限，并且是可利用带宽和可利用传输功率的函数。 
达到的数据率受数据传输中的误差限制，而这种误差与接收机处的相对于噪声和干扰来说较低的信号电平有关。低强度的信号很难可靠地检测，从而导致保真度的损失。由于所产生的增加的差错率，所以要求重新传输，并且这导致了降低的有效数据率。噪声通常是由接收机中的热和其它电子噪声产生的，而干扰是由从已知或未知的源处接收到的干扰性的无线电信号产生的，所述已知或未知的源例如使用干扰发射机意图干扰通信的其它的用户或敌方。由于在免授权的带宽中缺乏政府的监督，因此干扰在免授权的带宽中更加严重。 
接收机处的信噪比(SNR)为无线通信系统提供了保真度的度量标准。SNR是期望的信号的功率与在接收机处测得的背景噪声中的功率的比值。较高的SNR与较高的保真度数据传输相关联，并与较少的被请求的重新传输相关联。102或更低的误码率(BER)使通信变得可行。较低的BER值产生改善的保真度。例如，与具有10-4的BER的系统相比，具有10-6的BER值的系统提供了更高的保真度。达到这些BER的SNR提供了高保真度无线通信。当干扰信号存在时，它降低了信号与(加上干扰的)噪声的比率， 从而增加了BER并降低了性能。 
当诸如干扰源发射的信号的统计数据以及这些信号在无线信道中传输时所经历的变换的估计等干扰源的一些界定性征是已知的时候，多用户检测(MUD)技术可被用于抑制干扰并增加SNR。例如，参照剑桥大学于1998年出版的Sergio Verdu的“Multiuser Detection”。然而，这些技术在计算上是复杂的，并假定对干扰源的一定程度的了解，而且专门用于那些他们所针对开发的无线通信技术。 
其中，在传输任何用户数据信号之前，通信系统传输训练序列，即，被发射机和接收机先验已知的信号形式，训练序列可在接收机处被使用，以通过使用如最小均方(LMS)和递归最小平方技术或子空间投影技术等自适应梯度搜索算法减轻无线信道中的干扰。例如，参照Simon Haykin，“Adaptive Filter Theory”第四版，Prentice Hall，2002年，第5章和第9章；L.Zhao、M.G.Amin和A.R.Lindsey，“GPS Anti-jam via SubspaceProjection：A Performance Analysis for FM Interference in the C/A Code，”Digital Signal Processing，第12卷，第2-3期，2002年。然而，训练序列的存在降低了系统的整体通量(throughput)。当训练序列不可利用时，盲技术(blind technique)可被使用，但是盲技术通常计算量很大、非模型化并且整体性能不佳。例如，参照Simon Haykin，“Adaptive Filter Theory”第四版，Prentice Hall，2002，第16章。 
如果期望的用户和干扰源的方向性是已知的或者可被推断，那么基于天线的技术可提供干扰抑制。例如，在接收机处的多天线阵列的辐射方向图(pattern)可被设计为在干扰信号的方向上设置零点(零控，null steering)，并在期望信号的方向上设置峰值(波束控制)。反过来，发射机天线阵列辐射方向图可被调整为其峰值与期望的接收机天线的峰值重合，并且其零点与那些它不打算干扰的用户的期望接收机天线的零点重合。 
在接收机处可利用相同的传输信号的多个副本的情况下，该接收机可使用这些副本以增加接收的可靠性。在这种“分集(diversity)”系统中，传输信号的副本可通过以下方式获得：在多个时间点(时间分集)而被获得、通过多个接收天线(空间分集)而被获得、或通过两种分集的组合(时空 分集)而被获得。 
分集系统中的干扰消除是多个现有美国专利的主题。例如，第5,268,927号美国专利和第5,596,600号美国专利使用在连续的时间时接收到的多个信号作为数字自适应横向滤波器的输入以消除干扰。然而，为了获得有效的性能，干扰需要是时间相关的。在干扰信号是随机的，且在连续的时间接收到的信号之间没有显著的相关性的情况下，干扰消除的性能降低。 
多个天线干扰消除技术取决于规定的假设，并且受高计算量之苦。例如，第5,694,416号美国专利假设知道期望的发射机的方向性。对方向性的估计增加了计算量。在接收机处，干扰消除是通过使期望的信号功率与干扰功率的比率最大化来实现的。然而，该技术不能区分如在传统的多输入多输出(MIMO)系统中的来自于相同位置处的发射机天线的传输。如第6,115,409号美国专利，综合的自适应时空技术使用在多个天线处多个连续时间点接收到的信号，这种技术对于高数据率系统太复杂，因为这些在连续时间点接收到的信号必须被缓冲，并且与只有一组多天线信号被使用的情况相比，更多的滤波器系数必须被计算出来。 
用发射机和接收机处的多个天线进行空间复用的无线通信系统在给定的频带宽度内产生了最高的通信数据率。空间复用涉及将源数据分为多个数据流并同时在不同的天线上对它们进行发射。尽管这些天线工作在相同的无线电频率，但是当数据流通过它们各自的路径到达接收机天线时，它们经历独立的衰减。在接收机天线物理地彼此间隔开半个所发射的无线电波长的情况下，数据流空间上不相关地到达。数据流可通过使用本领域中已知的算法估计它们的信道变换而被彼此区分，所述已知的算法例如是V-BLAST(P.W.Wolniansky、G.J.Foschini、G.D.Golden和R.A.Valenzuela，“V-BLAST：An Architecture for Realizing Very High Data Rates over theRich-scattering Wireless Channel”Proc.ISSSE，1998年9月，295-300页；G.D.Golden、G.J.Foschini、R.A.Valenzuela和P.W.Wolniansky，“DetectionAlgorithm and Initial Laboratory Results using V-BLAST Space-timeCommunication Architecture”Electronics Letters，第35卷，第1号，1999年1 月7日，14-15页)。通过在工作在相同的无线电频率的不同天线上同时发射和接收多个数据流，与单一数据流被传输的情况相比，达到了更高的数据率。 
在空间复用的MIMO系统中，如果接收机天线的个数等于或大于被传输的数据流的个数，并且如果已知对应于这些数据流的独立的衰减信道是以足够高的SNR(高保真度)进行传输的，那么所有的被传输数据流可被检测并且达到了近似与被传输的数据流的个数成比例的频谱效率。然而，这些现有技术MIMO系统基本上不能处理来自于同一个信道的干扰信号的干扰，无论是敌方的或还是其它方式的。降低的SNR使差错率劣化，并且使数据率因被请求的重新传输而变得不可接收。 
在MIMO系统中的同一个信道的干扰消除的例子由MIMO-OFDM(OFDM＝正交频分复用)系统提供，其使用用于滤除干扰信号的时空均衡器，如在T.Tang和R.W.Heath、Jr.“A Direct Training-basedMethod for Joint Space-Time Interference Cancellation in MIMO-OFDMSystems”Proc.IEEE GLOBECOM 2004中所描述的。时空均衡使用空间域和时间域的二维滤波器，以补偿带限(band-limited)信道的失真。然而，该技术的性能取决于通过训练序列计算滤波器系数，而这在敌方环境中是不可利用的手段。这种方法也不能容易地适应于其它无线技术。 
对于MIMO型高数据率无线通信系统，期望得到低复杂性和模块化的数字干扰抑制方案，其在无需训练序列的情况下作用于瞬时信号。模块化表示将该技术应用于多种无线通信系统的能力。因此，已经部署的通信系统可被升级以获得抗干扰保护，并且该技术可与在公用硬件平台上实现多个无线通信技术的软件无线电(Software Defined Radio，SDR)技术相结合。例如，参照Joseph Mitola，III，“Software Radio Architecture：Object-OrientedApproaches to Wireless Systems Engineering，”John Wiley & Sons，Inc.2000。 
发明内容
本发明在此处提供了至今未得到的、但非常需要的、模块化、低复杂度、基于多天线的抑制系统和方法，其在各种高数据率的无线通信系统(包括MIMO-OFDM和MIMO-CDMA)中有效地防止了敌方的同一个信道的干扰，并且不需要对用户有了解，也不需要训练序列。 
通过将干扰从期望用户接收到的空间复用信号中移除，本发明的基于多天线的抗干扰滤波器和方法提供了改善的高保真度、高速无线数据通信。无线通信系统的用户之间的无线链路包括衰减多路径富散射信道上(fading multi-path rich scattering channel)的双向通信链路。 
通过使用一种对多个接收机天线上的干扰信号进行去相关的算法而将接收到的信号结合，抗干扰滤波器减小了来自于敌方干扰器(jammer)和其它源的干扰信号。结合这些信号是这样一种手段，即，使用接收机处的相同的发射的数据流的多个副本来通过增加接收到的信噪比而有利地改善了性能。在如MIMO检测等附加操作之前，对信号进行抗干扰处理，从而未改变下游(downstream)信号处理。 
抗干扰滤波器可以以模块化的形式用于大多数MIMO无线接收算法。抗干扰处理之后的信号流包括来自于期望用户的空间复用的数据流，并且来自于干扰器或其它源的干扰被减小/消除。被滤波的信号可通过使用如V-BLAST等低复杂度的最优或次优MIMO接收方案被处理，从而以可靠的方式提取发射的数据流。当接收机比发射机具有更多的天线并且接收机的天线超过发射机天线的数量等于或大于干扰器或其它任何干扰信号源的个数时，抗干扰滤波器尤其有效。 
虽然本文中的抗干扰滤波器中体现的抗干扰性对于使用MIMO的无线通信系统中的数据流量最大化是很有吸引力的，但是，由于其取决于通过使用多个发射机天线和多个接收机天线而达到的空间分集，易于受到敌方干扰的其它相似的双向无线通信系统也从本发明的模块性获得好处并且属于本发明的范围。例子包括OFDM、CDMA等类似系统。唯一的要求是在接收机处存在不止一个天线。由于只使用一个天线，但在接收机处具有不止一个天线，在发射机处缺少空间分集的无线系统包括退化的MIMO(degenerate MIMO)系统并且属于本发明的范围内。 
本发明的目的是提供一种从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号的、用于多天线接收机的抗干扰滤波器。 
本发明的第二个目的是提供一种从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号的方法。 
本发明的第三个目的是提供用于从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号以用于接下来的信号处理的、用于多天线接收机的抗干扰滤波器和方法。 
本发明的第四个目的是提供用于在不需要知道通信系统的用户的情况下从期望用户接收到的信号中滤除干扰信号的、用于多天线接收机的抗干扰滤波器和方法。 
本发明的另一个目的是提供无线通信系统的接收机处的抗干扰滤波器，用于从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号。 
本发明的另一个目的是提供无线通信系统的接收机处的抗干扰滤波器，以从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号，从而用于接下来的使用MIMO技术的信号处理。 
本发明的另一个目的是提供无线通信系统的接收机处的抗干扰滤波器，以从期望用户处接收到的信号中滤除干扰信号，从而用于接下来的只在接收机处要求空间分集的信号处理技术。 
本发明的另一个目的是提供一种通过提供不含有诸如来自于干扰器等的干扰信号的接收信号而促进高速数据通信的、用于多天线接收机的抗干扰滤波器。 
本发明的另一个目的是提供从期望用户处接收到的信号中消除诸如来自于干扰器等的干扰信号的、用于多天线接收机的抗干扰滤波器和方法，以用于接下来的数字信号处理。 
本发明的另一个目的是提供一种基于多天线接收机的抗干扰滤波器以实现低复杂度模块化技术，该技术并不需要在很多无线通信系统中用于干扰消除的训练序列。 
本发明在此包括一种用于无线通信系统的多天线接收机的抗干扰滤 波器，其包括：用于识别来自于期望用户的信号源的算法；用于估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号的算法；以及用于从所接收的信号中滤除干扰信号的算法。所述信号源包括具有至少一个天线的发射机。识别所述信号源包括通过搜索和接收来自所述发射机的信标信号来识别所述期望用户的发射机。估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号包括估计所述干扰和噪声信号的协方差矩阵，所述协方差矩阵用于滤除所述干扰信号。所述期望用户的发射机可通过识别经滤波的信号中的信标信号来识别。估计所述干扰和噪声信号还包括与所述信号源协商平静期，以及估计在所述平静期内接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵。滤除所接收的信号中的干扰信号通过使用所述协方差矩阵来完成。一种包括但不限于多个天线和上述抗干扰滤波器的接收机，所述接收机在已被公开和要求的范围内。 
所被进一步描述和要求的是一种用于无线通信系统的多天线接收机的抗干扰滤波器，其包括：用于识别来自期望用户的信号源的算法；用于与所述信号源协商平静期的算法；用于估计与所述期望用户的信号一起接收的干扰和噪声信号的算法；以及用于从所接收的信号中滤除干扰信号的算法。所述信号源包括具有至少一个天线的发射机。识别所述信号源包括通过搜索和接收来自所述发射机的信标信号来识别所述期望用户的发射机。估计在所述平静期内接收的干扰和噪声信号包括估计所述干扰和噪声信号的协方差矩阵。从所接收的信号中滤除干扰信号是通过使用所述协方差矩阵来完成的。包括但不限于多个天线和所述抗干扰滤波器的接收机在已被公开和要求的范围内。 
本公开还包括和要求一种无线通信系统，其包括：至少一个发射机，其具有用于发射来自期望用户的信号的至少一个天线；至少一个接收机，其具有用于接收信号的至少两个天线；以及抗干扰滤波器，其包括：用于识别来自于所述期望用户的信号源的算法；用于估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号的算法；以及用于从所接收的信号中滤除干扰信号以对经滤波的期望用户的信号进行后续处理的算法。识别所述信号源包括通过搜索和接收来自于所述发射机的信标信号来识别所述期望 用户的发射机。估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号包括估计所述干扰和噪声信号的协方差矩阵，所述协方差矩阵用于滤除所述干扰信号。所述期望用户的发射机可通过识别经滤波的信号中的信标信号来识别。估计所述干扰和噪声信号还包括用于与所述信号源协商平静期，以及估计在所述平静期内接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵的算法，所述协方差矩阵用于从所述接收的信号中滤除干扰信号。对经滤波的期望用户的信号的后续处理包括多输入多输出MIMO处理的使用。 
还被公开和要求的是一种用于在具有多个接收机天线的无线通信系统中从接收的信号中滤除干扰信号的方法，其包括以下步骤：识别来自于期望用户的信号源；估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号；以及从所接收的信号中滤除干扰信号。所述信号源包括具有至少一个天线的发射机。识别所述信号源包括通过搜索和接收来自于所述发射机的信标信号来识别所述期望用户的发射机。估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号包括估计所述干扰和噪声信号的协方差矩阵，所述协方差矩阵用于滤除干扰信号。所述期望用户的发射机可通过识别经滤波的信号中的信标信号来识别。估计所述干扰和噪声信号还包括与来自所述期望用户的信号源协商平静期，以及估计在所述平静期内接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵，所述协方差矩阵用于从所接收的信号中滤除干扰信号。 
所被进一步公开和要求的是一种用于在具有多个接收机天线的无线通信系统中从接收的信号中滤除干扰信号的方法，其包括下述步骤：估计在平静期内所接收的信号中的干扰和噪声信号；以及通过使用对所述干扰和噪声信号的所述估计从接收的信号中滤除所述干扰信号。估计在所述平静期内所接收的干扰和噪声信号包括估计所述干扰和噪声信号的协方差矩阵。从所接收的信号中滤除干扰信号是通过使用协方差矩阵来完成的。 
在通过使用附图而被描述的抗干扰滤波器和方法的优选实施方式中，本发明的这些目的和其它目的被实现。然而，这些附图主要用于说明而不应被理解为是限制性的。本发明的范围将只受权利要求限制，而不受本文中的附图说明和具体实施方式的限制。 
附图说明
当结合附图考虑之后，本发明的目的、特征和伴随的优点将更加完整地被理解。 
图1示出了本发明的使用抗干扰滤波器的多个无线发射机和接收机天线的系统的结构图； 
图2示出了具有MIMO空间复用的抗干扰滤波器的使用； 
图3示出了用于使用V-BLAST MIMO接收机的、单个载波无线通信系统的、具有抗干扰的MIMO与不具有抗干扰的MIMO相比的特征曲线； 
图4示出了用于使用最小距离检测器的、单个载波无线通信系统的、具有抗干扰的MIMO与不具有抗干扰的MIMO相比的特征曲线，最小距离检测器是用于加性高斯白噪声(AWGN)信道的最大似然(ML)检测器； 
图5示出了用于基于IEEE 802.11a标准规范的、使用V-BLAST MIMO接收机的、OFDM无线通信系统的、具有抗干扰的MIMO与不具有抗干扰的MIMO相比的特征曲线； 
图6示出了用于使用ML MIMO接收机的、基于UMTS TDD 3G标准的通信系统的、具有抗干扰的MIMO与不具有抗干扰的MIMO相比的特征曲线； 
图7示出了当不期望的干扰源具有与期望用户的调制形式相同的调制形式的情况下，用于使用V-BLAST MIMO接收机的、单个载波无线通信系统的、具有抗干扰的MIMO与不具有抗干扰的MIMO相比的特征曲线；和 
图8示出了当具有来自于家用微波炉的干扰或不具有来自于家用微波炉的干扰的情况下，在基于IEEE 802.Hg标准规范的、使用ML检测器的OFDM无线通信系统中，具有抗干扰的MIMO的特征曲线。 
具体实施方式
本文的抗干扰滤波器通过对来自于空间复用的接收信号的干扰信号进行滤波，提供了改进的高速无线数据通信，并且可以以模块化的形式为大多数MIMO无线接收系统所用。空间复用提供了在一对无线通信发射机-接收机中同时传输的独立的数据流，发射机和接收机中的每一个都具有多个天线。当无线通信系统的接收机具有比发射机更多的天线并且接收机天线超过发射机天线的数量等于或大于干扰信号源的个数时，本滤波器尤其有效。除了使用MIMO的无线通信系统，其它相似的双向无线通信系统，例如OFDM和CDMA，也受益于本发明的模块性并且属于本发明的范围。 
图1示出了MIMO无线通信系统100的结构图，其使用在期望的用户发射机110处的用于传输数字数据的NT个天线112、114等，和接收机150处的NR个天线152、154等。相同的接收机天线152等接收来自于期望的用户的发射机110的信号121、123等和来自于不期望的源192、194等(此后称为干扰源或干扰器)的信号191、193等。如192等干扰器的作用频带与期望的用户的发射机110的作用频带相同，其或者是为了阻止可靠的通信(在这种情况下，诸如192的干扰源是敌方的干扰器)而故意如此，或者是在通信系统的正常操作的过程中无意地导致这种状况。 
在给定的接收机天线如154处接收到的数据是由来自于期望的用户的发射机110如121、123等的数据和来自于干扰器192、194等的诸如191的不期望的叠加干扰信号构成。这些干扰信号增加了接收机150中的固有噪声，从而进一步限制了无线系统的SNR。抗干扰滤波器120使用一种从接收的信号中滤除干扰的算法，防止SNR中由此产生附加损失。 
在本领域中普遍的准静态的或缓慢的变化的信道假设中，例如171、173等无线信道的时间变化可在符号块(symbol block)中被忽略。符号是用来表示通信系统中的一组比特的标记(alphabet)。符号块是指规定持续时间的数据包，其包括多个符号。因为此持续时间可被选择为任意小的，因此符号块中的信道时间不变的假设是合理的。在该符号块内，由诸如171的无线散射信道分离开的诸如112的发射机天线和诸如152的接收机天线的这种多天线配置可被表示在诸如NR×NT信道矩阵H的复基带模型中，矩阵H的元(element)体现了诸如112的发射机天线与诸如152的接收机天 线之间的响应。 
H的元可被假设为独立同分布(i.i.d.)的瑞利复随机变量，在本领域中，已知这些瑞利复随机变量是实部和虚部为i.i.d.正态分布随机变量的复变量。实部和虚部是均值为0且方差为
Figure DEST_PATH_G200780022730XD0009170142QIETU
的i.i.d.高斯分布的。该选择模拟了富散射衰减的多路径无线信道，例如171。富散射衰减的多路径无线信道是这样的信道，即，其是空间不相关的，并且由因媒质的变化的物理特征而产生的随机的时变增益来表征，该媒质例如是散射物质或吸收物质，发射的信号和接收的信号通过所述物质在自由空间传输。 
发射机110处的诸如112的天线和接收机150处的诸如152的天线以合适的间距与诸如114和154的它们各自相邻的天线分别分开，以使由诸如152和154的接收机天线接收到的数据保持不相关。发射机110和接收机150处的发射的信号波长的一半的天线间距满足该条件。对于美国免授权的国家信息基础建设(U-NII)频段中通常使用的5GHz的工作无线电频率，该间距计算为(3×108m/s)/(2×5×109Hz)＝3cm。这个小的间距要求允许多个天线阵列被紧凑地建立。 
优选地，使用本发明的抗干扰滤波器120，在诸如152的接收机天线处接收到的诸如121和191的信号被首先处理，以从诸如121的期望的用户信号中滤除诸如191的干扰信号或其它干扰信号。通过使用对多个接收机天线上的干扰信号进行去相关的算法而将干扰信号结合，滤波器120减小了诸如191的干扰信号。当诸如121的被传输的信号的无线信道已经使用本领域中已知的技术130被估计后，被滤波的信号181被提交给附加处理140，以通过使用几个方案中的一个，可靠地从它们中提取被传输的数据流，例如121。这些方案非限制地包括使用V-BLAST，即一种次优MIMO算法，进行处理。针对被滤波的信号181，无线信道已经被估计，如图1中的183所示。 
本发明的优选实施方式的功能流程图200在图2中被示出。数据在发射机110处被空间复用且被编码115，并且作为诸如121的独立数据流从诸如112的不同的发射机天线发射。发射机功率被分配在例如121、123的多个数据流之间。为了发起数据通信270，接收机150扫描信标信号以 识别来自于诸如发射机110的期望用户的信号的源。 
在步骤270，如果对信标信号是否被接收的判断结果为“是”，那么在步骤210，信号源被识别并且连接被建立。然后，在步骤220，发射机110和接收机150使用一种算法来协商(negotiate)一平静期(quiet period)。在步骤230，平静期期间，接收机执行另一个算法，其估计干扰加噪声协方差矩阵。在步骤240处，在步骤230中按照上述方式获得的协方差矩阵估计被用于创建并应用抗干扰滤波器120。不愿意协商平静期的发射机是敌方的发射机，从那里发出的干扰信号通过使用抗干扰滤波器120而被滤除。 
另一方面，如果接收机在固定时间内未检测到来自于任何发射机的任何信标信号，即步骤270中的判断结果为“否”，那么在步骤275，接收机自动地执行用于估计周围的干扰加噪声的协方差矩阵的算法。然后，在步骤280，在步骤275中所得的协方差矩阵被用于创建抗干扰滤波器120，其滤除周围的干扰信号。在步骤285，接收机150再次扫描被滤波的信号中有无来自于期望的用户发射机的信标信号。如果在步骤285中对信标是否被找到的判断结果为“是”，那么在步骤250和260中，信标信号的源发射机110和接收机150接合(engage)，以进行信道估计和接下来的MIMO处理。如果在步骤285中被滤波的信号中没有找到信标信号，即判断结果为“否”，那么在步骤290进行一段延迟之后，接收机重复地再执行信标识别算法，即重复地再执行步骤270。 
使用由152、154等接收机天线阵列以向量形式提供给抗干扰滤波器120的161、163等信号，使用最大似然估计或最大后验估计等本领域中已知的方法获得步骤230或275中的协方差矩阵估计。步骤230或275中的协方差矩阵估计用于计算抗干扰滤波器120。抗干扰滤波器120滤除从除了期望的用户发射机110以外的所有源处接收到的干扰信号，例如191。 
如果在接收机150计算步骤230或275中的协方差矩阵估计并且将抗干扰滤波器120应用到诸如161的接收到的信号期间，接收机150处的干扰统计数据保持不变，那么滤波工作在最佳状态。在接收机150被安装在移动平台上的情况下，步骤230或275中的干扰加噪声的协方差矩阵估计 和抗干扰滤波120必须在最短的时间内被执行，并且步骤230或275中的协方差矩阵估计被周期地更新，以跟踪干扰统计数据中的任何变化。 
在步骤230或275中估计协方差矩阵是一种产生抗干扰滤波器120所需的干扰统计数据的方式。在平静期内获得的协方差矩阵估计具有节省发射功率的优点。此外，它提供了干扰器的精确且有用的统计数据，而未受期望的用户发射的影响。 
抗干扰滤波器120通过使用接收机150处的协方差矩阵估计和控制矩阵(steering matrix)而被计算出来。因为接收机不依赖于期望的用户的已知方向性，因此，具有相等的特征值的控制向量(steering vector)的全向矩阵被使用。例如，抗干扰滤波器120可通过使用维纳滤波器技术被计算，这使诸如121的被发射的信号和诸如161的实际被接收的信号(此信号可能被干扰和噪声破坏)之间的均方误差(MSE)最小化。基于维纳的抗干扰滤波器是协方差矩阵估计的逆与全向控制矩阵的乘积。所得的抗干扰滤波器120包括的矩阵的行数和列数等于152、154等接收机天线的总数。在240中所进行的接收机处的滤波是抗干扰滤波器矩阵120与161、163等输入向量信号的矩阵-向量乘积。 
在发射机的方向性在接收机处是先验已知的情况下，例如，在具有固定的一对发射机-接收机的单个发射机天线无线通信系统中，全向控制矩阵可由控制向量替换，该控制向量是正如从接收机观测到的发射机的方向性向量。然后，由此产生的抗干扰滤波器120是由协方差估计矩阵的逆与控制(方向性)向量的乘积得到的向量。在发射机和接收机具有关于彼此的非零的相对速度的情况下，控制向量和抗干扰滤波器需要被周期地更新。 
在干扰加噪声协方差估计步骤230或275之后，发射机110和接收机150重新接合。在接收机150处的所有接下来的输入信号，例如信号161，按240或280步骤中的前述方式用抗干扰滤波器120滤波。在步骤250，发射机110和接收机150现在共同执行信标协议，该信标协议允许接收机估计诸如112的发射机天线与诸如152的接收机天线之间的信道。这可通过以下方式来实现：以预定序列中的已知信号逐个地激发发射机天线，以使在任何给定时间，只有一个发射机天线例如发射机天线112在工作。
如果发射信号例如121与接收信号例如161的相关性是已知的，那么在步骤250中对工作中的发射机天线例如112与接收机天线例如152之间的信道例如171的估计可被确定。在步骤250中，对信道例如171的估计叫做最小均方误差(MMSE)信道估计，其被设计为使估计的信道与实际信道之间的平方误差的均值最小。对所有发射机天线112、114等执行估计步骤250，产生MIMO信道矩阵H的估计，用于在步骤260中对所接收的数据161、163等进行MIMO处理。MIMO信道估计的其它方法也可被使用，例如，R.Trepkowski，“Channel Estimation Strategies for Coded MIMOSystems”M.S.Thesis，弗吉尼亚理工大学，布莱克斯堡，弗吉尼亚州，2004年6月，中描述的方法。 
V-BLAST是用于从所接收的信号161、163等中解码出符号数据流121、123等的候选的MIMO检测算法。例如，参见授予Foschini等人的第6,097,771、第6,317,466号和第6,763,073号美国专利。V-BLAST是一种调零和消除算法(nulling-and-cancellation algorithm)，其一个符号接一个符号地处理每个符号块内的接收的信号。在算法的第i次迭代中，V-BLAST接收机试图解码出第Ni个发射机天线例如121的对接收的信号例如161的贡献。这通过将自第i次迭代接收信号ri的其它发射机天线例如123的贡献进行调零而实现。结果值被用于识别由天线Ni发射的符号。然后，该天线的贡献从ri中消除以获得ri+1，即，第i+1次迭代接收信号，以此类推。在任何给定的迭代中，具有最高的信噪比(SNR)的接收机天线数据流例如161被选择以解码，因为这构成了最佳的排序策略。 
尽管V-BLAST迭代检测方法在计算上是有效的，并且保证数据传输率接近理论的最大值，但是当存在同信道干扰时，V-BLAST失效。V-BLAST将干扰当做背景噪声处理，因此不能利用干扰信号的统计数据来获得抗干扰性。本文的抗干扰滤波器120通过从所接收的信号中滤除诸如191的干扰而增强V-BLAST处理，从而允许对来自于期望的用户发射机110的信号例如121进行高通量的解码。 
本发明还完全地适用于其它MIMO检测算法。例如，最优MIMO检测算法，即，在所有的检测算法中提供统计上的最佳性能的MIMO检测算 法，使用了最大似然(ML)标准，参见例如S.J.Grant和J.K.Cavers，“Performance Enhancement Through Joint Detection of Cochannel SignalsUsing Diversity Arrays”IEEE Transactions on Communications，第46卷，第8号，1998年8月，1038-1049页。ML标准允许通过使在有干扰的信道的情况下接收给定序列的概率最大化而在接收机处检测发射的数据流。对于加性白高斯噪声(AWGN)信道，即，将具有高斯统计分布的噪声加到接收的信号的信道，ML标准产生最小距离检测器(AWGN-ML检测器)，其决定了最接近接收符号的发射符号。该算法的复杂度与星座尺寸(constellation size)成指数关系，其包括通信系统中的所有符号的集合。因此，虽然AWGN-ML检测器对于大的星座并不适用，但是其对于小的星座是有用的。然而，当存在干扰器时，它也失效。但是，如果与本文的抗干扰滤波器结合使用，那么下降的差错率性能可实质上被恢复。 
图3示出了Matlab仿真的结果，其显示了当使用以V-BLAST作为MIMO检测算法的本发明的抗干扰滤波器时，达到的作为SNR的函数的误码率的改进。该通信系统是由Gray编码的4-QAM调制、两个发射机天线(NT＝2)和准静态瑞利衰减信道建模的。发射机天线和接收机天线被建模为彼此间距为半个波长的偶极子。假设存在干扰器，其瞄准线相对于接收机的入射角为60°，并且以与来自于期望的用户的数据相同的功率水平工作。 
图3中的接收机天线的个数从NR＝2变为NR＝6，且干扰器处于激活状态或非激活状态。误码率曲线在顶端的边界由对应于激活的干扰器而无抗干扰的、NR＝6的曲线限制。在低端，误码率极限是对应于干扰器不活动即不存在干扰信号的情况下的NR＝6的曲线。中间的四条曲线表示当干扰存在的情况下对误码率性能的改善，其通过改变接收机天线的个数并应用抗干扰滤波获得。误码率随着接收机天线的个数的增加而减小，直到在NR＝6时，抗干扰增强的处理导致差错率接近于当具有相同的接收机天线个数(6)时干扰器不活动的情况下的差错率。 
图4示出了图3中的系统在用MIMO AWGN-ML检测器替代V-BLAST检测器时的特征曲线。两个图中的趋势是相同的，示出了本文中 的抗干扰滤波器和方法的模块性，用于使用不同检测方案，例如V-BLAST以及AWGN-ML MIMO检测方案，来改善通信系统的性能。 
虽然上面的讨论说明了低差错率无线通信中的抗干扰滤波器的一般应用，但是图5给出了特定系统的结果，即，具有MIMO增强的基于多天线OFDM的IEEE 802.11a PHY系统。该系统使用4-QAM星座和比率1/2的卷积码。该仿真使用了Jakes信道模型，即，一种用于无线信道的通用数学模型。假定一移动接收机以每小时5千米的速度移动。与前面一样，在干扰器激活时，抗干扰滤波器显著地改善了性能。当NR＝4且SNR＝18dB时，达到了接近于10-5的误码率。在NR＝6且SNR＝15dB的仿真中，误码率减小到0，并且因此没有在曲线上显示。这些结果说明了本文的抗干扰滤波器使在干扰环境中的高保真度的通信成为可能。如果没有它，那么即使在NR＝6时也会产生非常高的、约10-1的差错率，这使得通信变得不可能。 
同样地，图6示出了在基于通用移动通信系统(UMTS)时分复用(TDD)3G标准的宽带码分多址(WCDMA)无线通信系统中来自于高功率干扰器的通信干扰。图6中的系统模型包括一个发射机天线和两个接收机天线，并且在接收机处具有最大比合并(Maximal Ratio Combining，MRC)。该MRC是一种最佳ML接收机检测算法，其通过将每个符号间隔的所有接收机天线输出相干地合并而使接收机SNR最大化，从而通过使用最小距离度量对发射的符号做出判断。接收机MRC使用两个天线，每个天线最多具有四个支路(finger)。不使用编码。对于每个间隙(slot)，在1、2、4、8和16中等概率地选择扩散因子(spreading factor)，也被称作处理增益。该信道被建模为瑞利衰减信道。抗干扰的使用在未受干扰的信道的几个dB内改善了性能。 
图7示出了使用抗干扰滤波器的好处，即使其中MIMO数据检测受到“友好的”干扰源的干扰，所述干扰源即系统中的一用户，该用户的通信的格式与期望用户的格式相同，并且不经意地干扰了期望用户的通信。对这种干扰的减少可包括使用本文的抗干扰滤波器，或者修改MIMO检测算法(例如，V-BLAST)以显式地将“友好的”干扰源考虑在内。后面的方法 需要明显更高的计算复杂性，并且需要对干扰源的显式解码。图7示出了具有抗干扰(AJ)的未更改的V-BLAST比更改的V-BLAST的性能更好。 
工作在2.4GHz ISM频带的IEEE 802.11b/g WLAN设备受到来自于工作在相同的频率范围内的其它设备(例如，家用微波炉和无绳电话)的干扰。图8示出了在没有干扰信号的情况下，正如期望地，对于4-QAM和16-QAM星座IEEE 802.11g通信设备，都得到了可接受的BER值。当来自于800瓦的A型磁控管微波炉的信号存在的情况下，对于16-QAM和4-QAM星座设备，通信都是不可能，800瓦的A型磁控管微波炉的有效各向同性辐射功率(EIRP)是如在NTIA(国家电信和信息管理局)的第94-303-1号报告中示出的1号炉。然而，通过将抗干扰滤波使用到4-QAM星座，可接受的通信仍可继续。实际上，对于15dB的SNR，启用抗干扰的4-QAM星座设备在微波炉开启时的性能，与16-QAM设备在无干扰存在时的性能是相同的。 
本抗干扰滤波器提供了低复杂度。当以干扰加噪声协方差估计的逆来实现时，矩阵逆运算具有O(NR 3)(＝NR 3的量级)的复杂度。然而，该逆运算可根据每一传输组(transmission burst)脱机地被执行，其具有连续突发地(burst-by-burst)跟踪干扰器统计数据的附加的优点，并从而提供了更好的接收机性能。由于抗干扰滤波器，联机运算复杂度减小到矩阵乘法的运算复杂度，即每符号块O(NR 2)。该复杂度水平低于很多通信系统中使用的解码器和Viterbi算法的复杂度水平。 
本文中的抗干扰滤波器和方法有效地消除了敌方干扰和非故意的干扰。抗干扰方案是模块化的且具有低复杂度，并且可相对容易地被并入很多无线通信系统中。唯一的系统要求是接收机具有多个天线。实施例已经说明了与单个用户系统(图3、图4)、基于多用户OFDM的系统(图5)和基于多用户CDMA的系统(图6)结合的抗干扰滤波器的多功能性。尽管提出的分析假设只有空间分集，但是其它分集技术，例如时间/频率分集，可应用于空间分集，以提供系统性能的附加增益。

Claims (30)

1.一种用于无线通信系统的多天线接收机的抗干扰滤波器，包括：
用于识别接收自期望用户的信号的源的模块，所述信号的源包括发射机；
用于与所识别的发射机协商平静期的模块；
用于在所述协商平静期内估计所接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵的模块；以及
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除所述干扰信号的模块。
2.根据权利要求1所述的抗干扰滤波器，其中所述发射机包括至少一个天线。
3.根据权利要求1所述的抗干扰滤波器，其中识别所述期望用户的发射机包括搜索来自于所述发射机的信标信号。
4.根据权利要求3所述的抗干扰滤波器，其中识别所述期望用户的发射机进一步包括接收来自于所述发射机的信标信号。
5.根据权利要求1所述的抗干扰滤波器，其中所述协方差矩阵估计所述干扰和噪声信号的统计数据。
6.一种用于无线通信系统的多天线接收机的抗干扰滤波器，包括：
用于通过估计所接收的信号的协方差矩阵来估计在所接收的信号中的干扰和噪声信号的模块；
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除所述干扰信号的模块；
用于检测在经滤波的信号中的用于识别来自期望用户的信号的源的信标信号的模块，所述信号的源包括发射机；以及
用于提供用于后续处理的包含所检测的信标信号的经滤波的信号的模块。
7.根据权利要求6所述的抗干扰滤波器，其中所述发射机包括至少一个天线。
8.根据权利要求6所述的抗干扰滤波器，其中识别来自所述期望用户的信号的源包括识别所述期望用户的发射机。
9.根据权利要求8所述的抗干扰滤波器，其中检测用于识别所述期望用户的发射机的信标信号包括搜索来自于所述发射机的所述信标信号。
10.根据权利要求9所述的抗干扰滤波器，其中检测用于识别所述期望用户的发射机的信标信号进一步包括接收来自于所述发射机的所述信标信号。
11.根据权利要求6所述的抗干扰滤波器，其中所述协方差矩阵估计所述干扰和噪声信号的统计数据。
12.一种无线通信系统，包括：
至少一个发射机，其具有用于发射来自于期望用户的信号的至少一个天线；
至少一个接收机，其具有用于接收所述信号的至少两个天线和抗干扰滤波器，所述抗干扰滤波器包括：
用于识别接收自所述期望用户的信号的源的模块，所述信号的源包括发射机；
用于与所识别的发射机协商平静期的模块；
用于在所述协商平静期内估计所接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵的模块；以及
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除所述干扰信号以对经滤波的期望用户的信号进行后续处理的模块。
13.根据权利要求12所述的无线通信系统，其中识别所述信号的源包括识别所述期望用户的发射机。
14.根据权利要求13所述的无线通信系统，其中识别所述期望用户的发射机包括搜索来自于所述发射机的信标信号。
15.根据权利要求14所述的无线通信系统，其中识别所述期望用户的发射机进一步包括接收来自于所述发射机的信标信号。
16.根据权利要求12所述的无线通信系统，其中所述协方差矩阵估计在所述平静期内接收的所述干扰和噪声信号的统计数据。
17.根据权利要求12所述的无线通信系统，其中对经滤波的期望用户的信号的后续处理包括多输入多输出MIMO处理。
18.一种用于在具有多个天线的无线通信系统接收机处从接收的信号中滤除干扰信号的方法，所述方法包括下述步骤：
识别来自于期望用户的信号的源，所述信号的源包括发射机；
与所识别的所述期望用户的发射机协商平静期；
在所述平静期内估计所接收的干扰和噪声信号的协方差矩阵；
通过使用所估计的协方差矩阵将抗干扰滤波器应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除所述干扰信号；以及
提供用于后续处理的经滤波的期望用户信号。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述发射机包括至少一个天线。
20.根据权利要求18所述的方法，其中识别信号的源的所述步骤包括识别所述期望用户的发射机。
21.根据权利要求20所述的方法，其中识别所述期望用户的发射机的所述步骤包括搜索来自于所述发射机的信标信号。
22.根据权利要求21所述的方法，其中识别所述期望用户的发射机的所述步骤进一步包括接收来自于所述发射机的信标信号。
23.根据权利要求18所述的方法，其中所接收的信号包括空间复用信号。
24.根据权利要求18所述的方法，其中所述协方差矩阵估计在所述平静期内所接收的干扰和噪声信号的统计数据。
25.根据权利要求18所述的方法，其中后续处理包括多输入多输出处理。
26.一种用于在具有多个天线的无线通信系统接收机处从接收的信号中滤除干扰信号的方法，所述方法包括下述步骤：
估计所接收的信号的干扰和噪声的协方差矩阵；
通过使用所估计的协方差矩阵将抗干扰滤波器应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除所述干扰信号；
检测在经滤波的信号中的来自所期望的用户发射机的信标信号；以及
提供用于后续处理的包含所述信标信号的经滤波的信号。
27.根据权利要求26所述的方法，其中所接收的信号包括空间复用信号。
28.一种无线通信系统，包括：
至少一个接收机，其具有用于接收来自期望用户接收机的信号的多个天线和抗干扰滤波器；所述抗干扰滤波器包括：
用于通过估计所接收的信号的协方差矩阵来估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号的模块；
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除干扰信号的模块；
用于检测在经滤波的信号中的来自所述期望用户的发射机的识别信号的模块；以及
用于提供用于后续处理的包含所检测的识别信号的经滤波的信号的模块。
29.一种用于无线通信系统的接收机，包括：
用于接收信号的多个天线；以及
抗干扰滤波器，其包括：
用于识别接收自期望用户的信号的源的模块，所述信号的源包括发射机；
用于与所识别的发射机协商平静期的模块；
用于通过在所述协商平静期内估计所接收的信号的协方差矩阵来估计与所述期望用户的信号一起被接收的干扰和噪声信号的模块；以及
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号中滤除干扰信号的模块。
30.一种用于无线通信系统的接收机，包括：
用于接收信号的多个天线；以及
抗干扰滤波器，其包括：
用于通过估计所接收的信号的协方差矩阵来估计所接收的信号中的干扰和噪声信号的模块；
用于将所估计的协方差矩阵应用到所接收的信号来从所接收的信号滤除所述干扰信号的模块；
用于检测在经滤波的信号中的来自期望用户发射机的识别信号的模块；以及
用于提供用于后续处理的包含所检测的识别信号的经滤波的信号的模块。
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Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7414572B2 (en) * 2006-03-02 2008-08-19 Motorola, Inc. Method and apparatus for signal detection
KR100808663B1 (ko) * 2006-12-06 2008-03-03 한국전자통신연구원 다중 송수신 시스템의 신호검출 방법 및 수신 장치
US8000413B2 (en) * 2007-08-20 2011-08-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Selective signal demodulation method and apparatus
US8150345B2 (en) 2008-03-31 2012-04-03 Qualcomm Incorporated Simplified interference suppression in multi-antenna receivers
US8347162B2 (en) * 2008-05-07 2013-01-01 Nec Laboratories America, Inc. Cognitive radio, anti-jamming coding retransmission methods and systems
US8106811B2 (en) 2009-05-15 2012-01-31 Mayflower Communications Company, Inc. Antijam protected GPS-based measurement of roll rate and roll angle of spinning platforms
US9502022B2 (en) * 2010-09-02 2016-11-22 Spatial Digital Systems, Inc. Apparatus and method of generating quiet zone by cancellation-through-injection techniques
US8676144B2 (en) * 2011-04-14 2014-03-18 Cisco Technology, Inc. Adaptive interference nulling for MIMO receiver based on interference characteristics
US9215622B1 (en) * 2012-07-30 2015-12-15 GoNet Systems Ltd. Method and systems for associating wireless transmission with directions-of-arrival thereof
US9680675B1 (en) * 2012-08-29 2017-06-13 Altera Corporation Methods and apparatus for automated adaptation of transmitter equalizer tap settings
CN102821486A (zh) * 2012-09-14 2012-12-12 中山大学 Wlan抗干扰方法
WO2014149120A2 (en) * 2013-01-22 2014-09-25 Eden Rock Communications, Llc Method and system for intelligent jamming signal generation
GB2512093B (en) * 2013-03-20 2015-04-08 Trl Technology Ltd Scheme for detection and classification of modulated swept frequency signals
CN103200141B (zh) * 2013-03-22 2015-11-04 电子科技大学 基于空间分解的同频全双工mimo系统自反馈干扰抑制方法
US9312968B2 (en) * 2013-06-07 2016-04-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Computing system with power estimation mechanism and method of operation thereof
US9801115B2 (en) 2013-09-04 2017-10-24 Qualcomm Incorporated Robust inter-radio access technology operations in unlicensed spectrum
US9288007B2 (en) 2013-11-15 2016-03-15 At&T Intellectual Property I, L.P. Endpoint device antenna beam forming based jamming detection and mitigation
US11156708B2 (en) * 2017-08-15 2021-10-26 Aviation Communication & Surveillance Systems, Llc Systems and methods for enhanced reception
US10826645B2 (en) * 2018-03-29 2020-11-03 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Methods, systems, and computer readable media for utilizing a jamming-resistant receiver device
CN113225147B (zh) * 2018-05-07 2024-05-14 中兴通讯股份有限公司 一种阵列天线总辐射功率的测量方法、装置和系统
CN111523686B (zh) * 2020-04-23 2021-08-03 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种模型联合训练的方法和系统
CN113271273B (zh) * 2021-05-11 2022-06-21 中山大学 基于维纳滤波预处理的调制识别方法
CN115407372A (zh) * 2021-05-26 2022-11-29 博通集成电路（上海）股份有限公司 产生Weil码的装置和方法
US11764894B2 (en) * 2021-08-26 2023-09-19 Qualcomm Incorporated Unstable jamming signal detection

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5260968A (en) * 1992-06-23 1993-11-09 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for multiplexing communications signals through blind adaptive spatial filtering
US5268927A (en) * 1992-10-06 1993-12-07 Mayflower Communications Company, Inc. Digital adaptive transversal filter for spread spectrum receivers
US5694416A (en) * 1995-02-24 1997-12-02 Radix Technologies, Inc. Direct sequence spread spectrum receiver and antenna array for the simultaneous formation of a beam on a signal source and a null on an interfering jammer
US5596600A (en) * 1995-04-06 1997-01-21 Mayflower Communications Company, Inc. Standalone canceller of narrow band interference for spread spectrum receivers
US6097771A (en) * 1996-07-01 2000-08-01 Lucent Technologies Inc. Wireless communications system having a layered space-time architecture employing multi-element antennas
US6078284A (en) * 1996-09-30 2000-06-20 Qualcomm Incorporated Passive position determination using two low-earth orbit satellites
KR100525317B1 (ko) * 1997-05-14 2005-11-02 비티지 인터내셔널 리미티드 개선된 식별 시스템
US6317466B1 (en) * 1998-04-15 2001-11-13 Lucent Technologies Inc. Wireless communications system having a space-time architecture employing multi-element antennas at both the transmitter and receiver
US6115409A (en) * 1999-06-21 2000-09-05 Envoy Networks, Inc. Integrated adaptive spatial-temporal system for controlling narrowband and wideband sources of interferences in spread spectrum CDMA receivers
DE69931521T2 (de) * 1999-11-26 2006-12-21 Nokia Corp. Rake-Empfänger
US7697595B2 (en) * 2006-05-11 2010-04-13 Tensorcomm Incorporated Interference cancellation in variable codelength systems for multi-access communication
US7420916B2 (en) * 2003-05-13 2008-09-02 Nokia Corporation Fourier-transform based linear equalization for MIMO CDMA downlink
US7492809B2 (en) * 2003-08-19 2009-02-17 Nokia Corporation Blind speech user interference cancellation (SUIC) for high speed downlink packet access (HSDPA)
GB2453477A (en) * 2004-02-06 2009-04-08 Zih Corp Identifying a plurality of transponders
US20070127608A1 (en) * 2005-12-06 2007-06-07 Jacob Scheim Blind interference mitigation in a digital receiver
US7873326B2 (en) * 2006-07-11 2011-01-18 Mojix, Inc. RFID beam forming system
US7667652B2 (en) * 2006-07-11 2010-02-23 Mojix, Inc. RFID antenna system

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