干扰消除用的方法、系统和无线电站
用于检测由第一发送站通过空中接口发送给无线电通信系统的第一无线电站的第一基带信号的方法以及第一无线电站和无线电通信系统。
本发明涉及用于检测由第一发送站通过空中接口发送给无线电通信系统的第一无线电站第一基带信号的方法、以及相应的第一无线电站和相应的无线电通信系统。
近几年,对多输入多输出(MIMO)系统实施了许多研究,并且开发出了很多种算法,大部分针对无线LAN(Local Area Network(局域网))且部分地针对蜂窝无线电通信系统。它们被提出来用于支持具有多个天线(比如在MIMOWLAN或者HSDPA[高速下行链路分组接入(High Speed Downlink PacketAccess)]中)的单个终端或者支持多个终端,两者都来自于具有多个天线的单一基站(称为空分多址接入,SDMA(space-division multiple access))。假设存在未使用的自由度,也就是存在比基站天线少的终端天线,这些方法可以部分地用于消除干扰。
当例如在上行链路终端和基站之间很好地同步且所有终端和基站之间的信道是已知的时,多用户多小区场景可以被看作通用MIMO信道,其中终端天线形成输入且多个基站的天线形成输出。
众所周知,在术语服务区域(service area)构想下,由中央单元控制的用户信号的联合传输和检测可以完全消除服务区域内的干扰,该服务区域由两个或多个基站组成。在所谓的“在脏纸上写字(writing on dirty paper)”的理想情形中,小区间干扰可以被消除而没有任何性能下降。
集中的服务区域的构想要容忍高的复杂度。原则上,服务区域越大,复杂度就越大,当然,在服务区域内能消除更多的干扰。但是以前的调查表明服务区域构想在服务区域内时运行良好,但是与对于没有协调的单个小区相同的问题现在较大规模地发生在服务区域的边界处。
服务区域构想需要高数据速率互连用以从所有的基站向一个中央单元传输信号,其中必须解决计算复杂的问题。注意到复杂度至少伴随着所涉及的基站的数目的三阶(the third order)而上升。没有考虑到,在某些位置上可能仅仅存在一点点干扰。这以与高干扰相同的方式被处理。
在X.Tao,C.Tang,Z.Dai,X.Xu,B.Liu,P.Zhang的“Capacity Analysis for aGeneralized Distributed Antenna Architecture for Beyond 3G Systems”(in Proc.VTCSpring2005,Stockholm,Sweden,Vol.5,pp.3193-3196)中,提出了变化的群小区(group-cell)的构想,其中采用中央单元。当终端移动经过服务区域时,为了降低复杂度,中央单元形成小区的子群用于联合传输和检测。当终端是移动的时,位置被跟踪并且新的子群被形成。
在A.Vanelli-Coralli,R.Padovani,J.Hou,J.E.Smee的“Capacity of cell Clusterswith Coordinated Processing”(USCD Inaugural workshop on Information theory andit’s applications”,La Jolla,CA,Feb.6-10,2006)中,服务区域的构想被表示为场景C。
本发明的目的是提供一种改进的方法,用于在无线电通信系统中在上行链路传输中消除干扰,该方法能够以比在服务区域构想中所使用的方法更低的复杂度被执行。本发明另一目的是提供相应的无线电站和相应的无线电通信系统。
该目的通过根据独立权利要求的用于检测第一基带信号的方法、无线电站和无线电通信系统而实现。
优选实施例是从属权利要求的主题。
根据用于检测由第一发送站通过空中接口发送给无线电通信系统的第一无线电站的第一基带信号的方法,其中由第一无线电站接收第一接收信号,所述第一接收信号包含与至少第二基带信号重叠的第一基带信号,该第二基带信号由第二发送站发送给第二无线电站。第一无线电站利用由第二无线电站接收到的至少第二接收信号,用于通过至少部分地消除在第一接收信号中由第二基带信号造成的干扰来检测第一基带信号,其中第二接收信号包含至少第二基带信号。
有利地,由第二发送站发送的导频序列在第一无线电站处被接收,导频序列标识第二发送站(M2)并能用于信道估计。
如果导频序列附加地将第二无线电站标识为第二发送站的服务基站,则更加有用。
可替代地,第二无线电可以发送第二发送站的标识符,比如,MAC-ID(媒体访问控制标识符(Medium Access Control-Identifier)),来标识第二发送站。进一步,第二发送站可替代地发送第二无线电站的标识符,来标识第二无线电站。
有利地,如果导频序列的接收功率大于或者等于阈值和/或如果所述导频序列的使用降低包含在检测信号中的残余干扰,则第二接收信号用于检测第一基带信号,其中所述检测信号在检测第一接收信号的第一基带信号时产生。
在一个实施例中,利用网状网络来连接第一无线电站和至少第二无线电站。
有利地,第一无线电站和至少第二无线电站是同一网格的部分。
如果第一无线电站仅仅考虑是与第一无线电站相同的网格的部分的无线电站的接收信号,则在计算上可以进一步减少。
有利地,第二接收信号在第一无线电站处通过由第二无线电站广播的广播消息而被接收。
特别是如果至少包含第一无线电站和第二无线电站的该网络部分利用因特网协议来组织,则第二接收信号有利地通过第一无线电站从第二无线电站请求。
有利地,第二接收信号包含发送站的导频序列,所述发送站的基带信号包含在第二接收信号中,其中导频序列能用于信道估计。
本发明无线电通信系统包含第一无线电站和至少第二无线电站,两者都具有实施本发明的方法所必要的所有装置。
无线电通信系统的本发明第一无线电站,包含用于检测由第一发送站通过空中接口发送给第一无线电站的第一基带信号的装置,和用于接收第一接收信号的装置,其中第一接收信号包含与至少第二基带信号重叠的第一基带信号,该第二基带信号由第二发送站发送给第二无线电站,以及根据本发明,用于检测第一基带信号的装置被配置用于利用由第二无线电站接收的至少第二接收信号,用于通过至少部分地消除在第一接收信号中由第二基带信号产生的干扰来检测第一基带信号,其中第二接收信号包含至少第二基带信号。
有利地,第一无线电站进一步提供实施本发明方法所必要的所有装置。
接下来,根据附图中所示的实施例来描述本发明:
图1示出表明本发明方法的例子的网状网络,
图2示出本发明无线电站的示意性例子,
图3示出利用网状网络的本发明无线电通信系统的示意图,且
图4示出利用根据本发明的服务区域的服务区切换的示意图。
发送站例如是无线电通信系统中的终端。
无线电站例如是无线电通信系统中的基站。
终端例如是移动无线电终端,特别是移动电话或灵活的固定设备,用于传送图片数据和/或声音数据,用于传真,短消息服务(SMS)消息和/或电子邮件消息,和/或用于因特网接入。
本发明可以有利地被应用在各种通信系统中。通信系统例如是计算机网络或者无线电通信系统。
无线电通信系统是以下系统,其中在所述系统中,在终端之间的数据传输经由空中接口来执行。数据传输可以是双向的或单向的。无线电通信系统特别地是比如根据GSM(全球移动通信系统(Global System for MobileCommunication))标准或UMTS(通用移动电信系统(Universal MobileTelecommunication System))标准的蜂窝无线电通信系统。
还有例如依据第四代的未来移动无线电通信系统以及ad-hoc网络将被理解为无线电通信系统。无线电通信系统也可以是根据来自电气和电子工程师协会(IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers))的标准、如802.11a-i、Hiper-LAN1和HiperLAN2(高性能无线电局域网(High Performance Radio LocalArea Network))以及蓝牙网络的无线局域网络(WLAN)。
图1示出了分散式网状服务区域(DMSA)构想的例子。提出了用于DMSA的网状骨干网络(meshed backbone network)。每个节点(也就是说,每个基站)包含用于降低本地干扰所需要的情报(intelligence)。在图1中,第一发送站M1被分配到第一无线电站BS1且第二发送站M2被分配到第二无线电站。第一发送站M1发送第一基带信号S到第一无线电站BS1。第一基带信号S也由至少第二无线电站BS2接收。第二发送站M2发送第二基带信号I2到第二无线电站BS2。第二基带信号I2也由至少第一无线电站BS2接收。图1另外示出了通过网状网络相互连接并与第一无线电站和第二无线电站相连接的七个无线电站B。
根据本发明,信号处理被跨网络分布,而不是被集中在单个中央单元中。每个无线电站都具有将来自多个发送站的信号在空间上分离开的能力。然而,本地可分离的流的数目应该大于在无线电站处的物理天线的数目。举个例子,除了分离发送站的六个信号的信号处理能力之外,每个无线电站都可以具有两个自己的天线。
图2示意性地示出了第一无线电站BS1,作为用于无线电站的配置的例子。该第一无线电站BS1具有两个自己的天线、两个无线电前端RF1、RF2、和两个模数转换器AD1、AD2。在模数转换器AD1、AD2之后,信号从并行被转换为串行p/s并且串行流被调制e/o到以两个波长λ1和λ2工作的光信号。利用光交叉连接OXC,这些信号被多路复用到光传输纤维OTF,其中在网格(mesh)中的所有无线电站通过该光传输纤维被连接。光交叉连接OXC也可以被连接到其他网格的其他光纤。
通过光传输纤维OTF,第一无线电站BS1访问来自邻近无线电站的所接收的信号。有关的光信号被耦合输出,既在电域中被转换o/e,然后从串行被转换到并行s/p。最后,所述电信号与在第一无线电站接收到的信号一起被读入到联合检测单元JD。联合检测单元JD在每个接收支路中分别具有估计不仅在由第一无线电站服务的小区内的、而且来自临近小区的发送站的信道的装置。
部分干扰消除的实现
作为例子,考虑第一发送站M1和第二发送站M2,所述第一发送站M1和第二发送站M2在假设产生小区间干扰的两个小区中被分配给相同的资源(例如频率和/或码和/或时隙)。现在第一发送站M1和第二发送站M2都发送导频序列,所述导频序列不仅标识其自己的一个天线或多个天线,而且标识小区、也就是说所述导频序列所分配给的无线电站。
一般地,基于所述信息,每个服务无线电站(例如图1中的第一无线电站和第二无线电站)能够估计所期望的发送站的和干扰发送站的信道系数。根据相应的相关电路工作台的输出,服务无线电站也识别干扰发送站被分配给了哪个无线电站,其中相关电路工作台是相应联合检测单元中的每个接收支路的一部分。
为了移除干扰,服务无线电站可以包含来自如此所识别出的邻近无线电站的所接收的信号,并利用其联合检测单元的多流分离能力将发送站的期望信号和干扰分离开来。
如图1中所示,第一无线电站BS1希望检测具有信道H11的第一基带信号S。第一基带信号S的接收被第二基带信号I2所扰乱。忽略噪声,在第一无线电站BS1处的第一接收信号Y1被表示为:
Y1=H11*S+H12*I (1)
其中H12是接收干扰的第二基带信号I2所通过的信道。在相关器组中,第一无线电站BS1已经估计出了干扰信道H12并因此它知道第二发送站M2被分配给第二无线电站BS2。
从广播其接收信号的相邻无线电站B和BS2的接收信号中,挑选出第二无线电站BS2的第二接收信号:
Y2=H21*S+H22*I2 (2)
其中被嵌入了导频序列,所述导频序列在联合信号检测单元JD中被用于估计信道系数H21和H22。另外,时隙的标识符可以与第二接收信号Y2一起被提供,其中在所述时隙期间,第二接收信号Y2被第二无线电站BS2接收。
可替代地,信道系数H21和H22可以通过第二无线电站分别从第二接收信号Y2被告知。另外不是广播其接收信号,而是如果第一无线电站BS1请求的话,相邻的无线电站B和BS2可以被配置用以发送其接收信号。
方程式(1)和(2)可以方便地被写成矩阵形式:
现在第一无线电站BS1具有所有需要的信息以从第一接收信号Y1中消除小区间干扰I2。方程式(3)陈述了传统的MIMO问题,其可以通过多个已知的算法来求解,其中利用表示为H+的矩阵H伪逆的迫零(zero forcing)
是最简单的一个,但同时性能最差。较好但是更复杂的算法是排序串行干扰消除(ordered successive interference cancellation)(V-BLAST)、球解码或最大似然检测。所期望的第一基带信号S从重建的信号矢量(SI)T中被挑选出来且在干扰的第二基带信号I2被丢弃时被检测。
(3)中的信道矩阵H的列矢量和行矢量越正交,且在干扰消除中所涉及的相同基带信号的线性组合越独立,则第一基带信号S就可以越好地被分离。这被称为空间分集(spatial diversity)。
然而总的来说,选择降低干扰所需要的正确的无线电站和发送站是复杂的工作。如上所述,第一无线电站BS1也为由其它无线电站所服务的发送站估计信道系数。因此,第一无线电站BS1总要选择可能的输入信号用于干扰消除。这在文献中被称为天线选择。但是与MIMO系统中的天线选择不同,当系统负载高时,干扰应该被消除所针对的资源(发送站,具有例如多个天线和发送基带信号)的数目变得不确定。
从第一接收信号Y1开始,第一无线电站BS1能够识别干扰发送站(interfering sending station)所连接到的无线电站。接着,第一无线电站BS1包括来自相应无线电站的接收信号和估计干扰发送站和相应的无线电站之间的信道(以矩阵H来布置)。但是这些接收信号可能包含附加的干扰。
在算术上这如此来描述,使得矩阵H可以具有比行多的列:
也就是说,第二无线电站BS2的第二接收信号Y2被例如第三发送站(未在图1中示出)的第三基带信号H23I3干扰。此外,矩阵H左边的伪逆不再存在了。另一种分离第一基带信号S的策略是:
虽然(5)和(5a)中的二次矩阵可能是可逆的,但总有残余的基带信号,其导致不可避免的干扰。归因于这些残余项,分散的干扰消除通常是有缺陷的。但是部分的干扰消除总是实用的且虽然目标不是完美的,但却是可能的最好干扰消除。
注意到,第三基带信号增加附加的功率也用于检测第一基带信号。这已经增大了SIR。众所周知的宏分集增益与这有关,且它们隐含地包括在这里所描述的全部或部分干扰消除中。
为了至少部分地降低(5)中的干扰,可以写为:
第二项包括不能被消除的干扰。不可能如在方程式(1)至(4)示出的特定例子中可能的那样完全移除干扰并且在无干扰的情况下检测第一基带信号S。代替地,具有残余干扰的重建的基带信号可以被计算。重建的基带信号
为:
残余干扰可能比在无(部分)干扰消除的情况下小。在无干扰消除的情况下,从Y1重建的基带信号,由(1)给出的,是:
如果对于代表残余干扰的项来说,下面的关系成立的话,方程式(7)比方程式(8)给出较好的结果:
第三种可能的重建等效地由(5a)产生且从第三基带信号I3移除干扰。相应的方程式并未示出。在实际采用选项之一用于检测第一基带信号S之前,必须总是注意部分干扰消除导致了改善的信号质量。
如果干扰无法被完全消除,则存在三种可能性来检测第一基带信号S、也就是重建的基带信号:
1.容忍(live with)实际上的干扰(方程式(8))。
2.移除第二基带信号I2的干扰并容忍由于第三基带信号I3引起的附加干扰(方程式(7))。
3.移除第三基带信号I3的干扰并容忍由于第二基带信号I2引起的附加干扰。
所有选项都必须被考虑到且选择具有最高有效信噪比的该选项。这可以利用另外无线电站的信号来继续。因此,得到矩阵H中的附加行,使得矩阵H可以变得可逆且干扰可以被完全消除。但是如上所述,这些附加的基带信号是有帮助的还是有损害的是不确定的,因为也可能潜在地卷入新的干扰信号。寻找用于合作的正确无线电站产生复杂的优化问题,对于该优化问题,最佳的策略与上面所述类似,但是下面将利用更普遍的数学方程式来表示。
假设有N—1个无线电站,所述无线电站的基带信号对于第一无线电站BS1是可访问的,且对所有无线电站可见(被其接收)的发送站的总数是M。
当N≤M,这是标准的MIMO问题,其可以通过众所周知的MIMO检测方案求解,使得小区间干扰被全部消除。但是当N>M,干扰不能被完美地消除。接下来的任务就是最小化其干扰无法被消除的源的残余干扰。
让我们考虑启发式部分干扰消除策略。从直觉上认为干扰信号(interferer)(也就是发送站的基带信号,例如通过第一无线电站BS1接收)在矩阵H中是按照其各自列的欧几里德范数降序排列的。按照这种方式,来自于剩余干扰信号的总干扰功率被最小化。由于在联合检测后不考虑这种干扰的效果,因此这当然是次最佳的,所述联合检测是最佳的,但需要考虑干扰源的所有变化,直到找到最好的选择。
无论利用哪种方式,向所消除的干扰信号和其它干扰信号的分离可以被描述为:
或者以矩阵矢量符号的方式为:
Y=(H1:N,1:N ON+1:N,1:M)(S I2:N ON+1:M)T
+(O1:N,1:N HN+1:N,1:M)(O1:N IN+1:M) (11)
现在,对于第一N个干扰信号,利用常用MIMO算法基于部分矩阵H1:N,1:N和部分矢量(S I2...IN)T,干扰部分地被消除,而其它干扰信号的信号被看作附加的噪声。在信号处理中考虑这个“噪声”的协方差是可能的。如在(7)中看到的,在部分干扰消除后,其它干扰信号导致期望信号的附加失真。
提出了一种自下而上(bottom-up)方法,说明新的无线电站是如何潜在地被卷入在干扰消除过程中的。从已经在第一无线电站BS1处被标识的最强干扰信号开始,且首先考虑服务这些干扰信号的无线电站。每个额外的无线电站增加另外的接收信号,但是潜在地也增加干扰信号的一个或多个新维度。对于每个新天线,利用上面所述的部分干扰消除算法,重建所期望的第一基带信号S,且将干扰的残余方差与前面的最好结果相比较,以做出判决,看包括这个新天线是否有用。这被重复,直到不再有降低残余干扰的新无线电站可用为止。
新的无线电站被涉及的顺序也可能对判决有影响。以最佳的方式,考虑所有无线电站的天线的任何排序并利用提供最好干扰消除的一个排序。在实际中,这可能是不可行的且另一排序可以被用作折衷。
网状骨干网络的实现
接下来给出一个例子,说明下面的网状骨干网络怎样能够被实现。存在多种选项。原则上可以利用光纤、电缆、微波和自由空间光链接来实现。但基于波分复用(WDM(wavelength-division multiplexing))技术使用固定光纤网络的确是优选的。这原则上在图3中被描述,示出了第一无线电站BS1、第二无线电站BS2、第三无线电站BS3和第四无线电站BS4以及第一发送站M1和第二发送站M2。图1中的逻辑网格是利用光纤环(optical fibre ring)实现的,所述光纤环被很好地建立在城域纤维网络中。无线电站的每个天线的接收信号被调制到另一波长,使得其对于同一网格中的其它无线电站是可获得的。
此外,每个无线电站具有光交叉连接OXC,其本质上包含至少一个波长分裂和组合设备,其公知为阵列波导光栅(AWG(arrayed waveguide grating))。该光交叉连接OXC启用两个功能性:第一,它能够访问网格内其它无线电站的接收信号。第二,它能够随机访问连接到相邻网格的无线电站的接收信号。
多个波长的块被分配给每个网格。经由每个光交叉连接OXC,相邻网格的波长组可以被耦合输入并在当前网格里多点传送,使得每个无线电站也直接访问相邻网格的信号。在密集(dense)WDM系统中波长的总数可以是100或更多。如果在远的网格中对波长进行某种再利用,这甚至允许在每个无线电站处采用多天线。这可以利用阵列波导光栅的分插(add-drop)功能性来实现。
IP网络议题
可替代地或与光网状网络相结合,可以利用基于因特网协议(IP)的网络。在这个例子中,由于IP网络提供更小的带宽且因此比光网络提供更高的反应时间,所以利用无线电站间基于IP的连接,无线电站的接收信号可以应请求被传递到另一无线电站,而不是广播,以便节省传输资源。
在IP网络用于连接不同的无线电站的情况下,数据传输的延时将不可预测。为了确保组合正确的信号以用于干扰消除,时间戳将被附加地附加到接收信号,所述接收信号应请求被传输到无线电站、例如第一无线电站BS1。
为了使IP骨干网的有限带宽上的数据业务量最小化以及为了降低会导致不希望的用户反应时间的处理延时,有用的是,例如第二无线电站BS2在例如从第一无线电站BS1接收用于第二接收信号的请求时,在存储器中存储第一无线电站BS1的标识符和第一发送站M1的标识符和/或其基带信号包括在第二接收信号中的其它发送站的标识符,和/或其它发送站所被分配给的无线电站的相应标识符,所述标识符例如包括在第二无线电站BS2的第二接收信号中。这允许第二无线电站BS2自动传输接收信号给无线电站、例如第一无线电站,其中第一发送站M1配属于该无线电站,只要第二无线电站BS2例如在其接收信号中检测相同的干扰消除、也就是发送站标识符的相同组合,其可以另外被分配给相同的无线电站,如与第二接收信号相结合所检测的那样。由于接收信号的该提前传输,接收信号请求的时间消耗的数量可以被降低。如果发送站必须发送大量的数据,那么接收信号的该提前传输特别有用,使得相同干扰消除的概率高。
当利用IP网络时,无线电站包括适于利用IP工作的装置。作为对根据图2的光网络所需要的组件的替代或附加,上述装置可以被装入在无线电站中。
服务区域切换预测
重要的是注意,与集中式构想相比较,术语服务区域在这个分散式基础结构中的实际含义是什么。实际上,每个发送站都被其自己的服务区域围绕着,也就是,服务区域现在是发送站中心式(sending-station-centric)术语。发送站被分配给无线电站,其中所述发送站以最强信号功率被接收。发送站的服务区域由以尽可能好的方式提供抑制干扰所需的接收信号的无线电站来定义。
在该上下文中,可能感兴趣于提及切换(称为服务区域切换(service-areahandover))的特殊形式,该特殊形式对于给定的发送站可能发生。与传统的切换的区别在图4中图示。在传统的小区间切换(右边)中,另一无线电站B’代替无线电站B负责检测发送站MS。对于此,可以利用传统的协议。
当改变用以检测所期望的基带信号所需要的合作无线电站组变得更加合适时,发生从包括第一无线电站BS1和第二无线电站BS2的第一服务区域r1到包括第一无线电站BS1、第三无线电站BS3和第四无线电站BS4的第二服务区域r2的服务区域切换,以便使残余干扰最小化。这种服务区域切换可能尤其发生在新的发送站M’在相邻小区中变得活跃时。为了消除突然发生的干扰,来自正在为发生干扰的发送站提供服务的无线电站(例如第三无线电站BS3)的接收信号,必须被包括在相邻无线电站的干扰消除过程中。
切换发生在服务无线电站内部,在这个例子中是第一无线电站BS1,且导致重新配置用于部分干扰消除的本地MIMO信号处理。原则上,对此不需要新的协议。服务无线电站仅仅转换另一组输入到图2中示出的多流信号处理。
但是经由纤维骨干建立广播信令信道是有帮助的,其中,每个无线电站广播:所述无线电站在何时并且在何资源上将要调度在其小区中被服务的所有发送站。基于这个信息,每个周围的无线电站可以预先组织其干扰消除。服务于潜在产生干扰的发送站的无线电站的接收信号可以自动地包括在用于本地干扰降低所使用的多流信号处理中,这被称为服务区域切换预测。
与半静态无线电资源管理(RRM)结合
如上所述,从其它发送站包括到接收信号中的附加干扰导致用以寻找为干扰消除所考虑的发送站的最优组合的相当复杂的处理。除了处理开销外,这也增加骨干开销,这对于带宽受限的IP网络来说是重要的主题。因此将合作检测算法与半静态无线电资源管理相结合是非常有前途的方法,其中具有不同路径损耗(产生不同的发送功率)的发送站以不同的频带被调度。
若合适地被定义,则在相邻无线电小区中发射的发送站不以相同的功率干扰,也就是说可以避免最坏情况干扰情形。为了这个原因,接收信号的第一选择以高的概率永远是避免需要复杂搜索算法的最佳选择。