CN101483622B - 在双向中继网络中信道估计的方法、设备和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及在双向中继网络中信道估计的方法、设备和系统。一种用于估计第一终端(16)和中继站(14)之间的无线无线电信道(H₄)的设备包括：用于接收信号(Y_m)的接收机(222)，该信号包括以前从第一终端(16)发送的第一信息(S_m)和从第二终端(12)发送的第二信息(S_b)的叠加，第二终端(12)也与中继站通信；用于存储以前发送的第一信息(S_m)的存储器(210)；以及信道计算器(224)，用于使用接收的信号(Y_m)和所存储的作为接收信号(Y_m)的导频信息的第一信息(S_m)来计算无线无线电信道(H₄)。

Description

在双向中继网络中信道估计的方法、设备和系统

技术领域

本发明涉及通信系统，更具体地，本发明涉及用于在中继站和基站或移动台之间信道估计的方法和设备。

背景技术

近年来中继技术已经成为无线通信团体中研究的热点领域。由于超3G移动无线电系统中出现的距离问题，中继或多跳网络将变为超3G移动无线电系统所必要的，这种观点被广泛地接受。随着能够设想更高载波频率或中心频率被用于未来的移动无线电通信系统，其中预期的中心频率范围达到5-10GHz以及能够预见带宽要求达到100MHz，必须预期显著增加的路径损耗和噪声功率电平，这将转化为基站能够覆盖的显著减小的区域。

使用中继技术，信号能够被发送得远得多，参见R.Pabst、B.Walke、D.Schultz、P.Herhold、H.Yanikomeroglu、S.Mukherjee、H.Viswanathan、M.Lott、W.Zirwas、M.Dohler、H.Aghvami、D.Falconer和G.Fettweis，“Relay-based deployment concepts forwireless and mobile broadband radio”，IEEE Commun.Mag.，vol.42，no.9，pp.80-89，2004年9月，以及J.Zhao、I.Hammerstroem、M.Kuhn、A.Wittneben、M.Herdin和G.Bauch，“Coverage analysis for cellularsystems with multiple antennas using decode-and-forward relays”，Proc.65th IEEE Veh.Tech.Conf.，Dublin，Ireland，2007年4月22-25日。另外中继信号提供附加的分集和改善接收信号质量，参见J.N.Laneman、D.N.Tse和G.W.Wornell，“Cooperative diversity inwireless networks：Efficient protocols and outage behavior”，IEEETrans.Inform.Theory，vol.50，no.12，pp.3062-3080，2004年12月。

为了防止引入基站(BS)的更密集网格，基本构思是引入中继站(RS)，中继站转发数据分组到在基站覆盖范围之外的移动台(MS)。这些中继站能够使用附加的专用基础设施中继站实现，该中继站具有固定的电源，或者它们能够被内置到其他移动台中。中继的两个主要构思在过去被标识为：放大和转发(AF)以及解码和转发(DF)。AF具有对于调制和编码来说是透明的优点，这是因为通过中继站存储和重新发送接收信号的采样版本而不执行任何解码，而DF允许单独适应于两个链路并且还避免噪声增强的影响，这是因为DF意味着中继站解码和重新编码所述信号。

当前的中继不能够使用相同的时间和频率信道发送和接收信号(半双工中继)。半双工通常意味着通信可在两个方向进行，但是一次只能在一个方向(而不是同时地)。所以，传统的中继方案由于两个信道使用而遭受频谱效率的损失。

近来，已经提出被称为双向中继的频谱有效中继方案，参见B.Rankov和A.Wittneben，“Spectral efficient protocols forhalf-duplex fading relay channels”，IEEE J.Select.Areas Commun.，vol.25，no.2，pp.379-389，2007年2月，以及P.Larsson、N.Johansson和K.E.Sunell，“Coded bidirectional relaying”，IEEE Veh.Tech.Conf.，vol.2，Melbourne，Australia，2006年5月7-10日，pp.851-855。在这种方案中，源和目的地终端在第一时间间隔中同时地发送。在第一时间间隔中从源和目的地终端接收数据信号之后，中继站终端在第二时间间隔中重新发送组合或叠加的源和目的地数据信号。由于源和目的地分别知道其自己的数据，两侧都能够消除所谓的自干扰，即在第一时间间隔中向中继站发送的自己的有用数据，以及解码来自另一侧的有用数据。双向中继通过使用半双工终端实现在两个时间间隔或时隙中源和目的地之间的双向发送。因此它避免了由于使用半双工中继引起的频谱效率损失。直到目前为止，所有研究都聚焦于消除自干扰而不是利用它。

“Spectral efficient protocols for half-duplex fading relaychannels”的作者使用所谓的叠加编码方案重新编码将在第二时间间隔中发送的数据符号，而“Coded bidirectional relaying”的作者在比特级应用异或运算以在中继站重新编码将在第二时间间隔中发送的数据符号。这两个重新编码方案的比较参见I.Hammerstroem、M.Kuhn、C.Esli、J.Zhao、A.Wittneben和G.Bauch，“MIMO two-way relayingwith transmit CSI at the relay”，Proc.SPAWC，Helsinki，Finland，2007年6月17-20日，以及T.J.Oechtering、I.Bjelakovic、C.Schnurr和H.Boche，“Broadcast capacity region of two-phase bidirectionalrelaying”，2007年3月，其被提交给IEEE Transactions onInformation Theory。

MIMO(多输入多输出)技术已经成为近年来无线通信领域中的主要突破。使用多个天线能够实现容量显著增加，参见I.E.Telatar，“Capacity of multi-antenna Gaussian channels”，Europ.Trans.Telecommun.，vol.10，no.6，pp.585-595，1999年11月。几乎确定的是大多数通信系统将在不久的将来装备有多个天线。需要精确的信道知识以便利用MIMO系统能够提供的优点。但是，在MIMO系统中进行估计信道是困难的。传统的信道估计方案在不同的发送天线上发送专用、预定的导频或包括已知数据符号的训练序列。因此在传统的信道估计方案中降低了频谱效率。

MIMO信道估计已经与MIMO传输技术一起成为研究主题。最受欢迎和广泛使用的估计MIMO信道的方法之一是从不同的发送天线发送正交训练序列。在接收机将接收的信号与所述训练序列进行相关。基于接收的数据和预定训练序列的知识，能够计算信道矩阵。在M.Biguesh和A.B.Gershman，“Training-based MIMO channelestimation：A study of estimator tradeoffs and optimal trainingsignals”(IEEE Trans.Signal Processing，vol.54，no.3，pp.884-893，2006年3月)中，作者考虑线性最小二乘方(LS)和最小均方误差(MMSE)信道估计方法并研究训练序列的最佳选择。它们显示从不同的天线发送正交训练序列对于LS方法是最佳的。

取代将训练序列与数据符号复用，H.Zhu、B.Farhang-Boroujeny和C.Schlegel的“Pilot embedding for joint channel estimation anddata detection in MIMO communication systems”(IEEE Commun.Lett.，vol.7，no.1，pp.30-32，2003年1月)研究将训练序列嵌入数据来估计信道的性能。不像预定的导频符号被与有用的信息数据符号进行时间复用的传统方法，提出一种导频嵌入方法，参见H.Zhu、B.Farhang-Borouj eny和C.Schlegel的“Pilot embedding for jointchannel estimation and data detection in MIMO communicationsystems”(IEEE Commun.Lett.，vol.7，no.1，pp.30-32，2003年1月)，其中低功率电平预定的导频被与有用的数据同时地发送，它们被用于获得信道的初始估计以便能够开始turbo解码处理。从turbo解码器获得的软信息随后被用于改善信道估计。

已提出了一种判定引导的迭代信道估计方法，参见X.Deng、A.M.Haimovich和J.Garcia-Frias，“Decision directed iterativechannel estimation for MIMO systems”，Proc.IEEE Int.Conf.onCommunications，vol.4，Anchorage，AK，2003年5月11-15日，pp.2326-2329。

所有提出的信道估计方案都依赖于根据发送纯预定训练序列的MIMO信道的初始估计。

发明内容

基于上述现有技术，本发明的目的是避免或至少减少在双向中继网络中需要在数据发送的第二时间间隔中的预定训练符号用于信道估计，以便增加频谱效率。

该目的通过根据权利要求1所述的估计无线无线电信道的设备，以及通过根据权利要求14所述的估计无线无线电信道的方法实现。

根据其他方面，本发明的实施例提供执行用于估计无线无线电信道的本发明方法的计算机程序。

根据再一个方面，本发明提供包括用于估计无线无线电信道的本发明设备的无线通信系统。

本发明的实施例提供一种估计在第一终端或发送机装置和中继站之间的无线无线电信道的方法，所述方法包括存储以前从第一终端发送的第一信息，接收包括以前从第一终端发送的第一信息和从第二终端或发送机装置发送的第二信息的叠加的信号，第二终端也与中继站通信，以及使用接收的信号和作为接收信号的导频信息存储的第一信息计算无线无线电信道。

本发明的其他实施例提供一种估计第一终端或发送机装置和中继站之间的无线无线电信道的设备，该设备包括：接收信号的接收机，该信号包括以前从第一终端发送的第一信息和从第二终端或发送机装置发送的第二信息的叠加，第二终端也与中继站通信；存储以前发送的第一信息的存储器；和使用接收的信号和作为接收信号的导频信息存储的第一信息计算无线无线电信道的信道计算器。

第一和第二终端分别在第一时间间隔中发送第一和第二信息到中继站。在第二时间间隔中，跟随第一时间间隔之后，中继站发送第一信息和第二信息的叠加到第一和第二终端。根据本发明的实施例，存储器适合于在第一时间间隔中存储对应于第一信息的有用数据。进一步，所述设备适合于在随后的第二时间间隔中使用存储的有用数据作为信道计算器的输入获得从中继站到第一终端的无线无线电信道的估计。所以，信道计算器使用来自第一时间间隔的存储的有用数据作为在双向中继方案的第二时间间隔中用于信道估计的准导频符号。应该强调的是对应于第一时间间隔的第一信息的有用数据不是预定的导频信息，即它与对应于第一终端在第一时间间隔之后或以前的时间间隔中所发送第一信息的有用数据不相关。

根据本发明的实施例，移动台可以包括第一终端或发送机装置，其中基站可以包括第二终端或发送机装置。根据再一个实施例，基站可以包括第一终端，其中移动台可以包括第二终端。所以，根据本发明用于估计无线无线电信道的设备或信道估计器可以被定位于基站或移动台内。在本说明书中假设根据本发明实施例的信道估计器被定位于移动台内，尽管如以前所述，它还能够被包括在基站内。

本发明的实施例提供在第一终端使用在双向解码和转发中继的第二时间间隔中由中继站重新发送的第一信息联合估计无线无线电信道和来自第二终端的第二信息的构思。第一信息还能够被认为是自干扰。

为了进一步改善无线无线电信道的估计，信道估计器可以适合于在第二时间间隔中使用接收的信号，存储的第一信息，以及另外，在第二时间间隔中从中继站接收的预定导频或训练信息，计算无线无线电信道的估计。

本发明构思利用从不同天线发送的第一信息或自干扰的固有的准正交性估计无线MIMO信道。本发明构思能够被用于频率平坦和频率选择性无线信道。

在第二时间间隔中的信道估计和信道跟踪能够完全地通过使用例如在第一时间间隔中从移动台发送到中继站以及从中继站发送回到移动台的第一信息和例如在第二时间间隔中从基站发送的第二信息一起实现。不再需要从中继站发送训练序列。替换地，较短的训练序列能够与第一信息或自干扰一起被使用以对比仅仅基于自干扰估计无线无线电信道获得较佳的信道估计性能。所以，根据本发明的实施例不以额外的成本获得信道估计的益处并且提高频谱效率。

进一步，本发明的实施例提供迭代信道估计构思。在第一迭代中基于接收的信号和第一信息(自干扰)估计无线无线电信道。基于该第一信道估计在移动台能够解码对应于来自例如基站的第二信息的有用数据。解码的第二信息能够与第一信息和接收的信号一起被使用以便获得改善的无线无线电信道的估计。

使用叠加导频或训练序列的传统信道估计方案在这些训练序列上花费精力以进行信道估计。传统双向中继方案仅仅消除自干扰而不是利用它。而本发明的实施例使用自干扰作为准导频符号以便执行信道估计。由于在中继站不需要额外的训练符号，能够不以额外的成本获得这种信道估计的益处并能够进一步提高频谱效率。

附图说明

将参考以下附图详细地描述本发明的优选实施例，其中：

图1a显示在第一时间间隔中双向中继网络的数据发送的概要；

图1b显示在第二时间间隔中双向中继网络的数据发送的概要；

图2显示根据本发明的实施例具有估计无线信道的设备的终端框图；

图3显示在中继站编码处理的框图；

图4显示根据本发明的实施例在移动台或基站接收数据的接收和解码过程的框图；

图5示意性显示估计无线无线电信道的2×2导频矩阵以及非正交第一和第二信息；

图6a、6b显示根据本发明的实施例使用正交和非正交导频估计无线无线电信道的仿真结果；

图7显示根据本发明的实施例正交导频和正交导频与非正交第一和第二信息组合以改善导频估计信道的估计的比较；

图8a、8b显示根据本发明的实施例使用自干扰改善导频基本信道估计的仿真结果；

图9a、9b显示根据本发明的实施例对LS与MMSE信道估计进行比较的仿真结果；

图10显示根据本发明的实施例在2×2时变信道中信道估计的仿真结果；

图11显示根据本发明的实施例有关2×2慢时变信道中信道估计的仿真结果；

图12a、12b显示根据本发明的实施例在时变信道中初始信道估计均方根误差的仿真结果；

图13a、13b显示根据本发明的实施例在帧长度上初始信道估计MSE的仿真结果；

图14a、14b显示在块衰落信道中导频辅助迭代最小二乘方信道估计的仿真结果；

图15a、15b显示根据本发明的实施例使用自干扰块衰落信道的迭代最小二乘方信道估计的仿真结果；

图16a、16b显示在块衰落信道中导频辅助迭代LS信道估计的仿真结果；

图17a、17b显示根据本发明的其他实施例在块衰落信道中使用自干扰进行迭代LS信道估计的仿真结果；

图18a、18b显示在块衰落信道中导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图19a、19b显示根据本发明的其他实施例在块衰落中使用自干扰进行迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图20a、20b显示在块衰落信道中导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图21a、21b显示根据本发明的实施例使用自干扰块衰落信道进行迭代MMSE信道估计的性能结果；

图22a、22b显示在时变信道中导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图23a、23b显示根据本发明的实施例在时变信道中使用自干扰进行迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图24a、24b显示没有前向纠错(FEC)的导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图25a、25b显示根据本发明的实施例在时变信道中使用自干扰进行迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图26a、26b显示具有前向纠错的导频辅助迭代LS信道估计的仿真结果；

图27a、27b显示根据本发明的实施例使用自干扰具有前向纠错的迭代LS信道估计的仿真结果；

图28a、28b显示根据本发明的实施例使用自干扰具有前向纠错的迭代MMSE信道估计的仿真结果；

图29a、29b显示具有前向纠错的导频辅助迭代信道估计的仿真结果(时变信道)；

图30a、30b显示根据本发明的实施例具有前向纠错的自干扰辅助迭代信道估计的仿真结果(时变信道)；

图31a、31b显示具有前向纠错的导频辅助迭代信道估计的仿真结果(时变信道)；

图32a、32b显示根据本发明的其他实施例具有前向纠错的自干扰辅助迭代信道估计的仿真结果(时变信道)；

图33a、33b显示根据本发明的实施例使用自干扰具有前向纠错的迭代信道估计的BER性能的仿真结果；

图34a、34b显示根据本发明的实施例使用自干扰具有前向纠错的迭代信道估计的MSE性能的仿真结果；

图35a、35b显示根据本发明的实施例在时变信道中具有前向纠错的迭代信道估计的MS数据BER性能的比较；

图36a、36b显示根据本发明的实施例在时变信道中具有FEC的迭代信道估计的BS数据BER性能的比较；

图37a、37b显示根据本发明的实施例在时变信道中具有FEC的迭代信道估计的MS数据BER性能的比较；以及

图38a、38b显示根据本发明的其他实施例在时变信道中具有FEC的迭代信道估计的BS数据BER性能的比较。

具体实施方式

在更详细地说明本发明的实施例以前，将在下面详细阐述系统模型。双向中继发送方案已经在以下文献中被讨论：J.Zhao、B.Rankov、I.Hammerstroem、M.Kuhn和A.Wittneben，“Second deliverable onMIMO multihop cellular networks”，ETH Zurich，Tech.Rep.，2006年4月；以及J.Zhao、I.Hammerstroem、M.Kuhn和A.Wittneben，“Third deliverable on MIMO multihop cellular networks-two-wayrelaying in cellular systems：Coverage analysis and BER performanceresults”，ETH Zurich，Tech.Rep.，2006年12月。为了容易理解本发明的实施例，将在下文中概括该基础系统模型。

现在参考图1a和1b，图中显示双向中继网络，半双工中继站(RS)14辅助基站(12)和移动台(MS)16之间的通信。假设在BS 12和MS 16之间没有直接的连接或视线(例如由于遮蔽或大的空间分割)。大量的基站天线12-1到12-M应该表示为M。大量的中继站天线14-1到14-R应该表示为R。大量的移动台天线16-1到16-N应该表示为N。

RS 14是解码和转发(DF)中继站，即RS 14在重新发送在随后第二时间间隔T₂中叠加的它们以前首先解码在第一时间间隔或时间相位T₁从BS 12和MS 16接收的信号。DF中继站不受噪声增强的影响，因此它们在蜂窝系统中对比放大和转发(AF)中继站可以是优选的。为了方便在第一时间间隔T₁中在RS 14解码接收的信号，RS 14被装备有R＝(M+N)个天线14-r(r＝1、2、...、R)。实际上，即使R小于M+N，RS 14也能够解码BS和MS信号。但是，在这种情况下将必须应用更复杂的连续干扰信息(SIC)方案，在本说明书中不再对此更详细地描述。在实际场景中BS 12可以同时服务多个RS14。即BS天线的数量可以大于M，但是M个空间流被用于与RS 14通信。

如在图1a和1b中所示，双向中继发送方案包括两个相继的时间间隔T₁和T₂。在图1a中所示的第一时间间隔T₁中，MS 16和BS 12同时地发送第一和第二信息到RS 14。典型地在整个说明书中在第一时间间隔T₁中从MS 16发送到RS 14的信息应该表示为第一信息，其中在第一时间间隔T₁中从BS 12发送到RS 14的信息应该表示为第二信息。即，MS 16对应于第一终端以及BS 12对应于第二终端。自然地命名还能够反之亦然。

参考图1a，表示在第一时间间隔T₁期间在离散时间瞬间k从MS 16发送到RS 14的第一信息的数据符号向量应该表示为s_m，k。在第一时间间隔T₁期间在离散时间瞬间k从BS 12发送到RS 14的第二信息的数据符号向量应该表示为s_b，k。s_b，k和s_m，k表示包括例如根据PSK(相移键控)、QAM(正交幅度调制)或其他调制方案的已调制数据符号的(M×1)和(N×1)个复数值符号向量。数据符号向量s_b，k和s_m，k都在BS 12和MS 16受到功率约束，即，(s_b，k ^Hs_b，k)＝P_BS和E(s_m，k ^Hs_m，k)＝P_MS，这里E(.)表示期望值和.^H表示Hermitian转置。这里，P_BS和P_MS分别表示M个BS天线12-m(m＝1、...、M)和N个MS天线16-n(n＝1、...、N)的整个可获得的发送功率。

在第一时间间隔T₁期间在时间瞬间k在RS 14接收的(R×1)信号向量y_r能够被表示为

y_r，k＝H₁s_b，k+H₂s_m，k+n_r，k                    (1)

这里H₁表示从BS 12到RS 14的(R×M)无线无线电信道矩阵以及H₂表示从MS 16到RS 14的(R×N)无线无线电信道矩阵。n_r，k表示在RS 14的(R×1)高斯噪声向量，并且假设n_r，k～CN(0，σ_r ²I)。σ_r ²表示在RS 14的接收噪声方差。CN(x，y)从而指示正常分布的复数值随机变量，其均值x和方差y≥0。

RS 14使用接收的信号向量y_r，k解码对应于来自MS 16的第一信息的数据符号和对应于来自BS 12的第二信息的数据符号。这对应于多接入场景。许多现有的MIMO接收机结构，诸如例如，MMSE-SIC(最小均方误差连续干扰消除)接收机是可应用的并且能够在文献中找到，例如，D.Tse和P.Viswanath，“Fundamentals of WirelessCommunication”，Cambridge University Press，2005年。典型地，RS 14必须估计检测符号向量s_b，k和s_m，k的无线MIMO信道H₁和H₂。所以，预定的训练序列可能分别在第一时间间隔T₁中被从BS 12和MS 16发送到RS 14。

现在参考图1b，RS 14重新编码分别来自MS 16和BS 12的解码的第一和第二信息，然后在第二时间间隔T₂中在离散的时间瞬间k重新发送符号向量s_r，k。符号向量是被检测符号向量s_b，k和s_m，k的函数，即s_r，k＝f(s_b，k，s_m，k)。例如，基于异或的重新编码和基于重新编码的叠加编码已经在所述文献中讨论过了。在本说明书中只考虑基于重新编码方案的叠加编码用于在中继方案的第二时间间隔T₂中的重新发送。

对应于来自MS 16的第一信息以及对应于来自BS 12的第二信息的解码的符号向量应该分别表示为

和

和

分别是由已调制数据符号构成的(N×1)和(M×1)复数值符号向量。在第二时间间隔T₂中，RS 14将解码的符号向量

和相加到一起以及根据以下公式同时地重新发送解码的符号向量

和

到BS 12和MS 16：

$s_{r,k}=R_3{\hat{s}}_{b,k}+R_4{\hat{s}}_{m,k}---\left(2\right)$

其中R₃和R₄分别表示(R×M)和(R×N)预编码矩阵。为了满足功率约束，要求E(s_r，k ^Hs_r，k)＝P_RS，其中P_RS表示R个RS天线14-r(r＝1、...、R)的整个可获得发送功率。根据本发明的实施例，预编码矩阵R₃和R₄在BS 12和MS 16都是已知的。例如，R₃和R₄能够分别被从RS 14传送到BS 12和MS 16。

发送的信息s_r，k包含对应于解码的第一信息的MS数据符号和对应于解码的第二信息的BS数据符号

也就是，如果在RS 14无错地解码，从RS 14发送数据s_r，k的一部分已经在BS 12和/或MS 16已知。所以，在第二时间间隔T₂中，BS 12和MS 16都能够分别地消除在第一时间间隔T₁中发送的其自己已知的数据(自干扰)和解码来自另一侧的数据。对于MS 16，自干扰对应于在第一时间间隔T₁中发送到中继站14的第一信息s_m，k。对于BS 12，自干扰对应于在第一时间间隔T₁中以前从BS 12发送到RS 14的第二信息s_b，k。

在第二时间间隔T₂中在时间瞬间k在BS 12接收的信号能够被写为：

$y_{b,k}=H_3{s}_{r,k}+n_{b,k}---\left(3\right)$

类似地，在第二时间间隔T₂中在时间瞬间k在MS 16接收的信号能够被写为：

$y_{m,k}=H_4{s}_{r,k}+n_{m,k}---\left(5\right)$

其中H₃表示从RS 14到BS 12的(M×R)无线无线电信道矩阵以及H₄表示从RS 14到MS 16的N×R无线无线电信道矩阵。n_b，k是在BS 12的(M×1)附加高斯噪声向量，n_b～CN(0，σ_b ²I)。σ_b ²表示在BS 12接收的噪声方差。n_m，k是在MS 16的(N×1)附加高斯噪声向量，n_m～CN(0，σ_m ²I)。σ_m ²在MS 16接收的噪声方差。BS 12和MS 16分别知道其自己的自干扰部分。如果在RS 14解码在第一时间间隔T₁中是完全的，那么有 ${\hat{s}}_{b,k}=s_{b,k}$ 和 ${\hat{s}}_{m,k}=s_{m,k}.$ 如果MS 16(BS 12)也知道信道矩阵H₄(或H₃)和预编码矩阵R₃和R₄，MS 16(或BS 12)还能够完全地消除其自干扰。在消除自干扰之后，y_m，k(或y_b，k)的剩余部分仅仅包含在第一时间间隔中通过BS 12(或MS 16)发送的第二信息的有用数据符号。其余问题是传统的MIMO接收机解码问题。

正如从以上的讨论能够看出，在第二相位在接收机的解码性能高度依赖于有关H₃或H₄的信道知识的精确性。另一方面，第一时间间隔T₁的第一信息或自干扰还能够导致在第二时间间隔T₂中有关信道H₄的信息。在下文中，我们考虑如何在第二时间间隔T₂中在MS 16使用自干扰来估计信道。类似的讨论也应用于BS 12。

图2显示根据本发明实施例的MS 16的框图。

MS 16包括发送机部件200和接收机部件220。发送机部件200包括编码数据比特d_m的编码器202。编码器202能够例如是卷积信道编码器。编码器202的输出被耦合到交织器204的输入。交织器204能够在多个连续发送时间间隔上扩展或交织编码的数据比特d_m以便减小深度无线无线电信道衰落的负面影响。交织器204被耦合到调制器206以便给复合代码字母的调制符号s_m分配一定数量的编码和交织比特，诸如例如M-PSK或QAM调制等等。然后调制符号s_m被用作发送机前端208的输入，其中在载波上对调制符号s_m进行调制以及有可能在多个天线16-1到16-M上对调制符号s_m进行扩频以获得数据符号向量s_m，k，该向量表示在第一时间间隔T₁在时间瞬间k从MS 16发送到RS 14的第一信息。例如，第一时间间隔T₁可以包括K个离散时间瞬间或时隙，以便k＝1、...、K。

包括第一时间间隔T₁的数据符号s_m或数据符号向量s_m，k(k＝1，...，K)的第一信息能够被放置到存储器210中。在存储器210中，第一时间间隔T₁的数据符号s_m能够以适当的格式被存储。例如，数据符号向量s_m，k可以以格式S_m＝[R₄s_m，1，R₄s_m，2，...，R₄s_m，K]存储。也就是，包括数据符号s_m的第一信息能够以对应于中继站14所使用的发送矩阵的符号矩阵S_m被存储。例如，存储器210能够是诸如动态RAM(随机访问存储器)形式的集成半导体存储器的存储器。根据本发明的实施例，存储器210适合于将符号矩阵S_m存储至少一个发送时间间隔的持续时间。换言之，通过存储器210的方式，第一信息S_m能够被延迟从第一时间间隔T₁到第二时间间隔T₂的一个发送时间间隔的持续时间。

为了接收包括以前从发送机部件200发送的第一信息和从第二终端或发送机装置(例如被定位于BS 12中)发送的第二信息的叠加的信号，第二终端也与中继站14通信，MS 16包括具有前端接收机222的接收机装置220，该前端接收机用于接收包括第一和第二信息的叠加的信号。

根据本发明的实施例，接收机装置220还包括被耦合到前端接收机222和存储器210的信道计算器224。从前端接收机222，信道计算器224能够接收接收的信号y_m，k，而从存储器210，信道计算器224能够接收在前一时间间隔T₁中从发送机部件200发送的存储的第一信息，例如以符号矩阵S_m的形式的信息。根据包括第一和第二信息s_m，k，s_b，k(k＝1，...，K)的叠加以及存储的第一信息S_m的接收信号y_m，k，信道计算器224能够计算从RS 14到MS 16的无线无线电信道H₄的估计。借此，以前发送和存储的第一信息S_m能够用作接收信号y_m，k的导频或训练信息，该信号包括以前从MS 16发送的第一信息s_m，k(k＝1，...，K)和从BS 12发送的第二信息s_b，k(k＝1，...，K)的叠加。

尽管使用MS 16说明了本发明的实施例，但是类似的讨论还应用于BS 12。应该强调的是本发明的实施例能够包含在BS 12和/或MS 16中。

在下文中，考虑其中无线无线电信道是频率平坦块衰落的低移动性环境。这例如对应于OFDM(正交频分复用)传输中的单载波。在第二时间间隔T₂中在MS 16(N×1)的接收信号向量y_m，k已经在公式(5)中表示。假设对应于RS 14和MS 16之间MIMO无线无线电信道的无线无线电信道矩阵H₄在每个发送天线K个符号的发送周期期间保持恒定，这里K≥R。换言之，K对应于在第二时间间隔T₂期间离散时间瞬间k的数量。假设在第二发送间隔期间从RS 14发送的符号向量是s_r，1，s_r，2，...，s_r，K。所以，在MS 16相应的N×K接收信号矩阵Y_m＝[y_m，1，y_m，2，...，y_m，K]能够被表示为

$Y_m=H_4{S}_r+N_m---\left(7\right)$

$=H_4({\hat{S}}_b+{\hat{S}}_m)+N_m---\left(8\right)$

其中S_r＝[s_r，1，s_r，2，...，s_r，K]， ${\hat{S}}_b=\left[\begin{array}{cc}{R}_3{\hat{s}}_{b,1},...,& R_3{\hat{s}}_{b,K}\end{array}\right]$ 和 ${\hat{S}}_m=[R_4{\hat{s}}_{m,1},...,R_4{\hat{s}}_{m,K}]$ 是R×K发送符号矩阵以及N_m[n_m，1，...，n_m，K]是附加噪声的N×K矩阵。

最小二乘方(LS)信道估计

在传统的基于训练序列的信道估计中，Y_m和S_r在MS接收机装置220是已知的，其中S_r应该包括预定的训练序列。能够使用最小二乘方方法估计从RS 14到MS 16的无线MIMO信道的信道矩阵H₄，这能够被表示为

其中

表示S_r的Moore-Penrose伪倒置。在M.Biguesh和A.B.Gershman的“Training-based MIMO channelestimation：A study of estimator tradeoffs and optimal trainingsignals”(IEEE Trans.Signal Processing，vol.54，no.3，pp.884-893，2006年3月)中，显示经历恒定发送的训练功率约束，当训练矩阵S_r具有相同范数的正交行时信道估计误差被最小化。也就是，每个发送天线发送正交序列。

但是，在本双向中继情况下，在解码以前在MS接收机装置220矩阵S_r并不是完全地被已知。从公式(8)能够看出MS接收机装置220在解码在第一时间间隔T₁中从BS 12发送的相关数据符号以前不具有第二信息

的任何知识。但是，根据本发明的实施例仍然能够通过使用接收的信号Y_m和存储的第一信息S_m[R₄s_m，1，...，R₄s_m，K]作为接收信号Y_m的导频信息获得无线MIMO无线电信道H₄的估计，即信道估计器224适合于基于以下公式估计无线信道：

$=[H_4({\hat{S}}_b+{\hat{S}}_m)+N_m]---\left(11\right){}_{}$

这里假设 ${\hat{S}}_m=S_m,$ 即在第一时间间隔T₁中在RS 14 S_m的完全解码。S_m的发送功率通过以下约束进行限制：

${\left|\right|S_m\left|\right|}_F^2=\mathrm{tr}\left\{S_m^H{S}_m\right\}=\mathrm{\α}{P}_{\mathrm{RS}}K,---\left(12\right)$

其中||·||_F ²表示Frobenius范数以及α＜1是常量并且表示被分配用于发送MS数据的RS功率部分。

LS信道估计的均方误差(MSE)能够被表示为

$\mathrm{\ϵ}=E\left\{{\left|\right|H_4-{\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left|\right|}_F^2\right\}---\left(13\right)$

当

与S_m是正交的，即 ${\hat{S}}_b{S_m}^H=0$ 时，公式(15)中的第一项被最小化。在M.Biguesh和A.B.Gershman的“Training-based MIMOchannel estimation：A study of estimator tradeoffs and optimaltraining signals”(IEEE Trans.Signal Processing，vol.54，no.3，pp.884-893，2006年3月)中，显示公式(15)中的第二项被最小化，当包括第一信息的矩阵具有相同范数的正交行时，经受公式(12)的功率约束。

由于

和S_m是包括调制的有用信息的数据矩阵及其长度K是有限的，正交条件很少被满足。但是，如果发送的序列足够的长，即K→∞，这种条件在传统QAM或PSK调制的系统中能够被近似地满足。这是因为MS和BS数据流，即第一和第二信息是不相关的，以及每个RS天线14-r(r＝1、...、R)发送的数据流也是不相关的。这意味着随着信道相干时间增加，公式(15)中的第一项将渐近地接近0。

在以下的仿真结果中，信道估计的MSE被定义为

${\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{MSE}}=E\left\{\frac{{\left|\right|H_4-{\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left|\right|}_F^2}{\mathrm{NR}}\right\}---\left(16\right)$

并且被用作性能度量。

图6a、b显示假设SNR等于10dB以及α＝0.5使用从不同天线发送的正交或非正交导频估计无线无线电信道的仿真结果。

图6a、b比较使用上述最小二乘方估计方案使用正交导频符号序列或叠加非正交已知数据序列(自干扰)MIMO信道估计的性能。在图6a中，考虑MIMO系统，其中每个发送机和接收机装备有2个天线。对于正交导频的情况，单位矩阵的列被发送到不同发送天线，如在图5的左侧上指示。在第一时间间隔中每个导频符号的功率与在随后第二时间间隔中叠加数据符号的功率相同。对于非正交导频的情况，4QAM符号的两个相同功率的随机序列在每个发送天线上被叠加并且被发送。一个序列对应于第一信息并且被MS 16已知(数据A)以及另一个序列对应于第二信息并且被BS 12已知(数据B)(参考图5右侧)。MS 16和BS 12分别使用其自己的已知数据根据公式(10)估计MIMO信道。

在图6a中显示当使用正交导频序列(曲线61，62)时，信道估计误差能够比在使用非正交序列(曲线63，64)的情况下非常的小。这是因为在公式(15)中用于有限块或序列长度K的剩余估计误差。例如，在图6a中，当对于非正交导频的情况块长度是K＝25时，LS信道估计的MSE将低于×10^-1，这能够通过发送正交导频和块长度K＝2实现。当随着块长度K增加(信道保持恒定越长)，MSE将会降低。

对于(4×4)MIMO信道图6b显示其中所显示的信道估计也是有效的。因此本发明的方案不仅仅对于(2×2)MIMO信道起作用。

在图6a、b中已经比较了使用正交导频序列或使用叠加非正交信息作为导频序列的信道估计方案。根据本发明的实施例通过在第二时间间隔T₂内，例如首先发送短的正交导频序列S_pilot以及然后发送叠加的第一和第二数据序列S_m，S_b能够合并二者的优点，其中一个数据序列(例如S_m)在接收机是已知的。这在图7中显示。信道的LS估计能够被表示为

其中S_pilot代表发送的导频矩阵和S_m代表已知的以前发送的第一信息。所以，根据本发明的实施例，信道计算器224适合于使用接收的信号Y_m、存储的第一信息S_m和从中继站14接收的附加的预定导频信息S_pilot计算无线无线电信道H₄的估计

图8a、b显示根据本发明的实施例如果使用自干扰改善导频辅助信道估计的信道估计性能的仿真结果。

能够看出信道估计的MSE比在仅仅使用自干扰估计信道(参考图6a)的情况下更好。曲线81与图6a中的相同。在图8a的曲线83，84中，一个(2×2)正交导频矩阵被放置在包括第一和第二信息的叠加数据流的前面(参考图7，右侧)。再次如在以前的比较中，由于中继功率约束导频符号的功率是数据符号功率的两倍，即发送功率的一半用于BS以及另一半用于MS数据。在RS 14没有CSIT(在Tx的信道状态信息)是可获得的。对比仅仅(2×2)导频(曲线81，82)的情况，用于具有数据(曲线83，84)的(2×2)导频情况LS方法的MSE增加。这是因为自干扰对导频的信道估计有干扰。但是在一定的块长度K，MSE将降低。例如，当块长度K＝100时，MSE小于在首先两个时间瞬间K＝1、2仅仅使用导频的情况下的MSE。

在图8b中，显示接收机实施例的性能，如果必须的块长度未被给定(曲线87，88)其仅仅基于导频估计无线无线电信道。但是，如果所述块足够的长，信道估计则基于导频和自干扰。

最小均方误差(MMSE)信道估计

现在将推导用于根据公式(8)最小化信道估计MSE的线性信道估计器。它能够在以下的通用形式表示：

${\hat{H}}_{4,\mathrm{MMSE}}=Y_{m}G---\left(18\right)$

其中G被获得以便最小化信道估计误差的MSE，即

$G=\underset{G}{\arg \min E}\left\{{\left|\right|H_4-{\hat{H}}_{4,\mathrm{MMSE}}\left|\right|}_F^2\right\}---\left(19\right)$

$=\underset{G}{\arg \min E}\left\{{\left|\right|H_4-Y_{m}G\left|\right|}_F^2\right\}---\left(20\right)$

估计误差能够被表示为

$\mathrm{\ϵ}=E\left\{{\left|\right|H_4-Y_{m}G\left|\right|}_F^2\right\}---\left(21\right)$

$=\mathrm{tr}\left\{R_H\right\}-\mathrm{tr}\left\{R_H{S}_{r}G\right\}-\mathrm{tr}\left\{G^H{S_r}^H{R}_H\right\}+\mathrm{tr}\left\{G^H({S_r}^H{R}_H{S}_r+{{\mathrm{\σ}}_d}^2\mathrm{NI})G\right\}---\left(22\right)$

其中R_H＝E[H₄ ^HH₄]。

通过 $\∂\mathrm{\ϵ}/\∂G=0$ 最佳G能够被找到并且通过以下公式给出：

G＝(S_r ^HR_HS_r+σ_d ²NI)^-1S_r ^HR_H                (23)

所以，如果S_r和R_H在接收机是已知的，那么信道计算器224能够基于以下公式计算无线信道H₄的线性MMSE估计：

${\hat{H}}_{4,\mathrm{MMSE}}=Y_m{({S_r}^H{R}_H{S}_r+{{\mathrm{\σ}}_d}^2\mathrm{NI})}^{-1}{S_r}^H{R}_H---\left(24\right)$

有关如何在接收机装置220估计信道自相关矩阵R_H的方案例如在以下文献中能够找到：A.Paulraj、R.Nabar、D.Gore，“Introductionto Space-Time Wireless Communications”，Cambridge UniversityPress，2003年。

在本双向中继的情况下，在解码第二信息S_b以前矩阵S_r在MS接收机装置220并不完全地被已知。从公式(8)能够看出，MS接收机装置220在解码以前不具有S_b的任何知识。根据本发明的实施例，将有可能通过仅仅使用第一信息S_m＝[R₄s_m，1，...，R₄s_m，K]获得无线MIMO无线电信道H₄的估计，即

${\hat{H}}_{4,\mathrm{MMSE}}=Y_m{({S_m}^H{R}_H{S}_m+R_{S_{b}H}+{{\mathrm{\σ}}_d}^2\mathrm{NI})}^{-1}{S_m}^H{R}_H---\left(25\right)$

其中 $R_{S_{b}H}=E\left[{S_b}^H{R}_H{S}_b\right].$

图9a、b显示LS方法和MMSE方法的MSE性能比较。考虑(2×2)MIMO系统，即在RS 14上有两个天线以及在MS 16和/或BS 12上有2个天线。假设在RS 14不可获得任何CSIT，MS和BS数据的相等功率即第一和第二信息在RS 14在第二发送时间间隔T₂中被分配。使用块衰落信道模型，其中假设信道保持恒定K＝32的块长度。信道从块到块变化。在每个信道实现中，MIMO信道H₄的每个输入是i.i.d.(独立及同样分布的)瑞利衰落CN(0，1)随机变量。

实的曲线91、92假设在中继站14发送的符号矩阵S_r是已知的以及基于公式(9)或(24)计算所述信道。能够看出估计的MSE随SNR(dB)(SNR＝信号-噪声比)线性地降低。由于发送的数据符号矩阵S_r在接收机装置220是已知的，估计信道误差的唯一原因来自于噪声。另一个观察是LS和MMSE估计方法具有类似的性能。在中间或高SNR(＞10dB)区域中，其性能甚至是不可分辨的。

虚线93、94显示根据公式(10)和公式(25)使用自干扰进行信道估计的MSE性能。这时，信道估计的MSE非常高于当发送的数据符号被完全地已知的情况下的MSE。这是由于根据公式(15)的剩余误差。MMSE信道估计胜过LS方法。

图9b显示通过改变块长度K的LS和MMSE方法的MSE。能够看出LS(曲线96)和MMSE方法(曲线95)具有类似的性能，特别是当块长度长时。

判定引导的迭代信道估计

图3和4显示信道估计和数据检测如何能够在双向中继的SC方案中被集成到卷积编码/解码中。

在RS 14，在第一时间间隔T₁中解码的MS和BS数据(第一和第二信息)必须首先通过卷积编码器202-1，202-2进行重新编码，然后通过交织器204-1，204-2进行交织，使用例如QAM或PSK调制器通过调制器206-1，206-2进行调制以及在块302中被相加到一起或叠加。叠加的第一和第二信息在经由天线14-1，14-2在第二时间间隔T₂中被发送以前然后在块304中被串行到并行(S/P)转换。假设在第二时间间隔T₂中在RS发送中没有任何导频符号。

图4显示根据本发明的实施例包括判定引导的迭代信道估计器的MS接收机装置的实例。

根据本发明的实施例，判定引导的迭代信道估计器如下工作：

1)在信道计算器224中根据公式(10)或(25)使用接收的信号Y_m和对应于第一信息S_m的已知数据计算无线无线电信道的初始估计H₄ ⁽¹⁾，所述第一信息对应于自干扰；

2)在干扰消除器402中然后使用无线无线电信道H₄的估计H₄ ⁽ⁱ⁾(i＝1，2，3，...)从接收信号Y_m中减去对应于自干扰的第一信息S_m，即

$Y_m-{{\hat{H}}_4}^{\left(i\right)}{S}_m=H_4{{\hat{S}}_b}^{\left(i\right)}+(H_4-{{\hat{H}}_4}^{\left(i\right)}){\hat{S}}_m+N_m---\left(26\right)$

使用无线无线电信道H₄的估计H₄ ⁽ⁱ⁾(i＝1，2，3，...)从矩阵

解调对应于第二信息的BS数据符号矩阵这里

被作为噪声处理。

由于信道估计误差和噪声BS数据符号矩阵

的检测当然不是完全的。然后在去交织器404中去交织对应于第二信息的这种BS数据矩阵和使用卷积解码器406解码该矩阵。

3)对于下一次迭代(i+1)(i＝1，2，3，...)，使用卷积编码器202-2重新编码对应于第二信息的解码的BS数据

使用交织器204-2交织以及使用调制器206-2调制该数据。用于第(i+1)(i＝1，2，3，...)次信道估计迭代的解码的BS数据被表示为

这是由于它源自以前的迭代并且被与S_m相加到一起，即

${{\hat{S}}_r}^{\left(i\right)}={{\hat{S}}_b}^{\left(i\right)}+S_m---\left(27\right)$

其中S_r ⁽ⁱ⁾表示S_r的第i个估计。根据公式(9)和(24)能够计算无线无线电信道H₄的第(i+1)个估计

也就是，根据本发明的实施例，对于LS估计，

能够根据以下公式计算：

或者对于MMSE估计根据以下公式进行计算：

${\hat{H}}_{4,\mathrm{MMSE}}=Y_m{({\left({{\hat{S}}_r}^{\left(i\right)}\right)}^H{R}_H\left({{\hat{S}}_r}^{\left(i\right)}\right)+{{\mathrm{\σ}}_d}^2\mathrm{NI})}^{-1}{\left({{\hat{S}}_r}^{\left(i\right)}\right)}^H{R}_H---\left(29\right)$

4)到步骤2并且进行迭代信道估计。

算法可以在一定次数的迭代之后或者当解码的BER(误比特率)不进一步提高时停止。

由于卷积编码纠正被检测BS数据中的一些错误并且在每次迭代中提供S_r的较佳估计

无线无线电信道H₄的估计还在每次迭代中改善。信道H₄的较佳估计还导致在时间检测中的较少错误。

在时间连续变化信道中的信道估计

在以前的部分中讨论了当无线无线电信道H₄保持恒定离散时间瞬间或时隙的一定块时如何估计MIMO信道。在本部分中，将讨论如何估计时变MIMO信道。该讨论仍被约束于平坦衰落MIMO信道，这对应于OFDM系统中的一个副载波。没有缺失普遍性，假设在MS16的N个接收天线16-n(n＝1，2，...，N)不被相关。我们仍然考虑如何在MS接收机装置220估计从RS 14到MS 16的第二时间间隔T₂的MIMO信道。在第n个接收天线在时间k离散时间接收的信号还能够被写为

y_n，k＝s^T _r，kh_n，k+n_n，k                (30)

其中s_r，k是在RS 14在时隙k的发送数据符号向量，以及h_n，k是RS 14和第n个MS接收天线16-n之间的(R x 1)信道系数向量。n_n，k表示在该第n个接收天线16-n的AWGN(附加白高斯噪声)。

考虑发送K个符号向量，s_r，1，...，s_r，K的帧。通过(K×1)个向量y_n，k＝[y_n，1，...，y_n，K]^T表示的在第n个接收天线接收的符号序列能够被表示为

y_n＝S_rh_n+n_n                    (31)

其中n_n是具有零均值和协方差矩阵R_n＝E{n_nn_n ^H}的(K×1)复数高斯噪声向量。h_n是表示信道的(NK×1)向量，h_n＝[h^T _n，1，...，h^T _n，K]^T。K×NK数据矩阵S_r被定义为

对于瑞利衰落，来自第r个天线14-r到第n个MS天线16-n的信道系数h_n，r，k能够被模型化为零均值复数高斯随机变量。如果发送天线被空间足够远地间隔，所述衰落将被假设成在天线上是不相关的。对于二维各向同性散射(Jakes模型)，相关函数能够被表示为

$E\left[h_{n_1,m_1,t_1}{h}_{n_2,m_2,t_2}^{*}\right]={\mathrm{\δ}}_{n_1{n}_2}{\mathrm{\δ}}_{m_1{m}_2}{J}_0\left(2\mathrm{\π}{f}_D{T}_s(k_1-k_2)\right)---\left(33\right)$

其中如果并且仅仅如果n₁＝n₂则 ${\mathrm{\δ}}_{n_1{n}_2}=1.$ J₀是第一种类的第零阶Bessel函数。f_D是多普勒频率以及T_s是采样时间间隔。根据X.Deng、A.M.Haimovich和J.Garcia-Frias，“Decision directed iterativechannel estimation for MIMO systems”(Proc.IEEE Int.Conf.onCommunications，vol.4，Anchorage，AK，2003年5月11-15日，pp.2326-2329)，如果S_r是已知的，那么基于y_n的h_n的MMSE估计能够被表示为

${\hat{h}}_{n,\mathrm{MMSE}}=R_h{S_r}^H{(S_r{R}_H{S_r}^H+R_n)}^{-1}{y}_n---\left(34\right)$

其中R_H＝E[h_nh_n ^H]。有关在如何在接收机装置220估计信道自相关矩阵R_H的方案能够在以下文献中找到：例如K.J.Molnar、L.Krasny、和H.Arslan，“Doppler spread estimation using channelautocorrelation function hypotheses”，WO2001013537，D.A.V.L.Wautelet Xavier、Herzet Cédric，“MMSE-based and EM iterativechannel estimation methods”，SCVT 2003-IEEE 10th Symposium onCommunications and Vehicular Technology in the Benelux，Eindhoven，The Netherlands，2003年11月，以及V.Srivastava、C.K.Ho、P.H.W.Fung和S.Sun，“Robust MMSE channel estimation inOFDM systems with practical timing synchronization”，IEEE Wirel.Comm.and Netw.Conf.(WCNC)，vol.2，Atlanta，GA，2004年3月，pp.711-716。

如果我们仅仅知道S_m部分，估计信道的最简单的方式是

我们能够构造的最佳线性MMSE估计器是

${\hat{h}}_{n,\mathrm{MMSE}}=R_h{S_m}^H{({S_m}^H{R}_H{S}_m+R_{S_{b}h}+R_n)}^{-1}{y}_n---\left(36\right)$

其中 $R_{S_{b}h}=E\left[S_b{h}_n{\left(h_n{S}_b\right)}^H\right].$ 如在公式(32)中S_b和S_r被类似地定义。

图10和图11显示在时变信道中信道估计的MSE性能。我们仍考虑(2×2)MIMO信道。在图10中，我们假设f_DT_s＝0.005，其中f_D是多普勒频率以及T_s是采样时间周期。这对应于在载波频率f_c＝5GHz，带宽B＝20MHz，以及N_FFT＝64点FFT的系统中大约300km/h的速度运动。根据以下公式计算移动的速度v：

$v=\frac{f_D{T}_s\·c\·N_{\mathrm{FFT}}}{B\·f_c}---\left(37\right)$

其中c代表光速。

所述信道估计基于信道的10个观察，即帧长度K＝10。实线101、104表示在发送机(RS 14)发送已知的数据序列的情况，我们根据公式(34)计算信道。虚线102、103、105、106表示仅仅基于自干扰根据公式(35)(线103、106)和公式(36)(线103、105)估计信道的情况。

比较图10和图11，能够看出如果f_DT_s＝0.001，信道估计MSE是较小的。这对应于在具有5GHz载波频率，20MHz带宽，以及64点FFT的系统中大约60km/h的速度运动。也就是，如果信道不非常快速地变化，能够获得信道的更精确的估计。由于使用自干扰的MMSE信道估计比LS信道估计更好，我们仅仅在下文中在时变信道中使用MMSE信道估计。

图12a、b显示在不同时变信道中的初始信道估计MSE。我们使用MMSE方法基于自干扰进行信道估计的第一次或初始迭代。导频辅助信道估计基于在发送帧的开始或中间发送的一个(2×2)导频矩阵。

图12a、b显示在快衰落信道中，使用自干扰的信道估计(实曲线)能够胜过导频辅助信道估计(虚曲线)。

图13a、b显示使用自干扰和使用导频的初始信道估计。随着帧长度变长，使用导频的信道估计(虚曲线)变得更加不精确。但是使用自干扰信道估计(实曲线)的MSE不会非常大地改变。这也是根据本发明的实施例使用自干扰估计信道的优点。

仿真结果

在本部分中，我们提供仿真结果。特别是，我们基于信道估计的MSE和未编码以及编码的BER比较导频辅助信道估计和根据本发明的实施例基于自干扰信道估计的性能。导频总是被放置在发送的开始。仿真设置是使用SPC(串并转换)的双向DF中继系统。为导频辅助发送给出的结果通过仅仅使用信道估计的导频被找到，而不是以导频和自干扰被联合使用获得第一信道估计的方式找到。

LS方法的BER性能

在本部分中，我们使用LS方法估计块衰落信道。也就是，我们在RS 14发送两个不相关叠加的未编码数据流。一个流在MS 16是已知的。信道保持恒定K个离散时间瞬间。我们比较两个迭代信道估计方案：

1)使用导频获得信道的第一估计；

2)使用自干扰估计信道而不插入导频。

图14a、b显示数据发送的BER和信道估计误差的MSE。

我们使用4QAM符号调制和相等的功率分配。

信道保持恒定K＝32个离散时间瞬间。在块长度K的每个块的开始，我们使用短正交训练序列估计信道。在获得信道的第一估计之后，根据公式(9)使用解码的符号重新估计信道。我们能够看到BER性能在三次迭代之后不再改善。在高的SNR，BER性能非常类似于当完全CSI(信道状态信息)可获得的情况。代价是在信道估计中需要附加开销，即在不同的天线需要正交序列在不同的天线发送。对于(2×2)MIMO信道，训练序列至少占据2个离散时间瞬间。这意味着在所考虑的情况中带宽的1/16＝6.25％被用于信道估计，其中对于K＝32个离散时间瞬间或时隙所述信道是恒定的。随着天线数量增加，信道估计开销也将增加。

在比较中，图15a、b显示当仅仅基于自干扰估计信道时的BER和MSE。

对于128比特的短块长度和4QAM调制，32个时隙对于所述信道保持恒定。正如我们能够看出，在第一次迭代中信道估计比基于导频的信道估计非常地差。这是由于公式(15)中的未知数据项的剩余估计误差。在我们获得信道的第一估计之后，根据公式(9)使用解码的符号重新估计信道。在6次迭代之后BER性能收敛。当BER是10^-2时，比较当完全CSI在接收机装置可获得时的情况它损失大约2dB。

存在另一种性能界限“PerData”。这是当发送数据块被“Genie”完全地已知时的性能界限，但是这种已知仅仅被用于信道估计(根据公式(9))。基于该信道估计解码所述数据。使用估计的信道，计算MSE和解码数据BER。我们能够看出“PerData”情况的BER类似于当完全CSI被已知的情况。

正如所知道的，如果信道相干时间允许发送较长的块长度同时所述信道保持恒定，那么没有导频的性能将改善。

图16a、b显示在每个块的开始使用短导频序列数据发送的BER和信道估计误差的MSE。

我们使用4QAM符号调制和相等功率分配。这里信道保持恒定256个时隙。与图14比较，我们能够看出它的BER性能不会非常大地改变。这是因为初始估计被用于整个块。假设所述信道保持恒定256个时隙。由于每个天线在每个时隙发送两个4QAM符号，那么在每个块中发送1024个比特。

图17a、b显示仅仅使用自干扰没有导频的数据发送的BER和信道估计误差的MSE。

再次，所述信道保持恒定256个时隙。我们能够看出BER性能近似与完全CSI的情况相同。这是因为所这块的长度变得更长，根据公式(9)的信道估计变得越来越好。

MMSE方法的BER性能

在本子部分中，我们使用MMSE方法估计块衰落信道。也就是，在RS 14发送两个不相关叠加的未编码数据流。一个流在MS 16是已知的。所述信道保持恒定K个时隙。我们比较两个迭代信道估计方案：

1)使用导频获得信道的第一估计；

2)使用自干扰估计信道而不插入导频。

图18a、b显示在块衰落信道(K＝32)中导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果。

图19a、b显示根据本发明的实施例，在块衰落信道(K＝32)中使用自干扰的迭代MMSE信道估计的仿真结果。

图18a、b和图19a、b显示当MMSE方法被应用于块衰落信道时数据发送的BER以及信道估计误差的MSE。我们观察到如在图14a、b和图15a、b中的LS情况类似的性能。通常，MMSE方法需要更复杂的计算估计所述信道。因此在块衰落信道的本发明信道估计中LS方法更加经济。

图20a、b显示在块衰落信道(K＝256)中导频辅助迭代MMSE信道估计的仿真结果。

图21a、b显示根据本发明的实施例，在块衰落信道(K＝256)中使用自干扰的迭代MMSE信道估计的仿真结果。

假设所述信道保持恒定256个时隙，在图20a、b以及图21a、b中显示MMSE信道估计的BER和MSE性能。它们非常类似于在图16a、b和图17a、b中的LS情况。

在时变信道中的信道估计，Jakes模型

在本子部分中，我们想要估计如以前描述的时变信道。在RS 14发送两个不相关叠加的未编码数据流。一个流在MS 16是已知的。数据流的帧长度是K个时隙。我们比较两个迭代信道估计方案：

1)使用导频获得信道的第一估计；

2)使用自干扰估计信道而不插入导频。

图22a、b显示在时变信道(f_DT_s＝0.001)中导频辅助迭代信道估计的仿真结果。

图23a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道(f_DT_s＝0.001)中使用自干扰的迭代MMSE信道估计的仿真结果。

现在我们考虑时变信道。我们根据公式(33)使用Jakes模型。图22a、b和图23a、b考虑f_DT_s＝0.001的情况。这对应于在具有5GHz载波频率，20MHz带宽，以及64点FFT的系统中大约60km/h的速度运动。这能够在例如以下文献中被考虑：IEEE 802.11n，“IEEE802.11n pre-draft”，IEEE 802.11n Task Group，pre-release。如果f_DT_s＝0.001，仅仅使用自干扰的信道估计比使用导频更差。这是因为在这种情况下信道近似保持恒定，使用导频能够在第一估计中获得较佳的信道估计而使用自干扰的第一估计并不一样的优良。

图24a、b显示在时变信道(f_DT_s＝0.005)中导频辅助迭代信道估计仿真结果。

图25a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道(f_DT_s＝0.005)中使用自干扰的迭代MMSE信道估计的仿真结果。

图24a、b和图25a、b考虑f_DT_s＝0.005的情况。移动用户的速度大约是300km/h。在这种情况下，信道更快速地变化。使用自干扰的信道估计稍微优于导频估计。这是因为叠加的自干扰跟踪信道变化而导频不能够这样。这是使用自干扰进行信道估计的一个优点。

图26a、b显示具有FEC(RS完全解码，瑞利信道)的导频辅助迭代LS信道估计的仿真结果，信道保持恒定K＝32个时隙。

图27a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC使用自干扰(RS完全解码，瑞利信道)的迭代LS信道估计的仿真结果，信道保持恒定K＝32个时隙。

正如我们能够看出，即使在每次迭代之后解码数据的BER性能将改善，但是它们收敛于一定的极限。一种改善信道估计的方法是使用FEC。在仿真中，我们在接收机侧使用具有9比特约束长度的速率1/2UMTS卷积编码器和Viterbi解码器。我们使用随机交织器和在BS/MS以及RS编码器设置随机交织器的状态为不同。每个交织器具有6400比特的长度。在表1中总结仿真参数如下：

表1

速率	1/2
		约束长度	9比特
生成多项式	(561，753)
		追溯长度	45
交织器类型	随机
		交织器长度	6400

我们假设信道保持恒定K＝32个时隙。每个OFDM符号使用50个副载波发送数据。每个副载波不相关地衰落。在每个副载波中所述信道是块衰落信道。图26显示当我们在每个副载波使用短导频估计信道时的BER和MSE性能。这浪费了至少1/16的带宽。在图27中，我们使用自干扰估计信道。它具有与当我们使用导频情况时类似的性能。当SNR高于12dB时，BER性能与完全CSI可获得的情况是相同的。另一方面，在四次迭代之后当SNR高于12dB时，我们实现“PerData”界限(使用完全数据用于信道估计)。

图28a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC(前向纠错)使用自干扰(RS完全解码，瑞利信道)的迭代MMSE信道估计的仿真结果，信道保持恒定K＝32个时隙。

图28显示当MMSE方法被应用于使用自干扰对信道进行估计时的性能。我们观察到如图27类似的性能。再次，我们得出LS方法导致在较低计算复杂度下可比的性能。

图29a、b显示具有FEC(RS完全解码，f_DT_s＝0.001)的导频辅助迭代信道估计的仿真结果，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB；即我们考虑BS和RS之间的距离是固定的以及我们改变RS和MS之间的距离以绘制BER曲线。

图30a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC(RS完全解码，f_DT_s＝0.001)的自干扰辅助迭代信道估计的仿真结果，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

使用与前一子部分中相同的卷积编码器和解码器，我们还能够在时变信道中执行信道估计。图29a、b和图30a、b比较当RS 14完全地解码在第一时间间隔中从BS 12和MS 16接收的数据时，导频辅助信道估计和自干扰辅助信道估计的BER和MSE性能。

这里f_DT_s是0.001。BS到RS跳具有SNR_BS＝20dB的固定SNR。图29a、b和图30a、b描述在MS 16接收数据的BER和MSE。比较具有完全信道知识(“PerCSI”)的BER解码性能与BER性能，以及比较MSE性能与具有完全数据估计信道(“PerData”)的MSE性能。

我们能够看出导频辅助信道估计和自干扰辅助信道估计的性能是非常类似的，这也与在前一子部分中描述的块衰落信道中信道估计的性能相类似。这是因为当f_DT_s＝0.001时，信道总是保持恒定。

图31a、b显示具有FEC(RS完全解码，f_DT_s＝0.005)的导频辅助迭代信道估计的仿真结果，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图32a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC(RS完全解码，f_DT_s＝0.005)的自干扰辅助迭代信道估计的仿真结果，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图31a、b和图32a、b比较当f_DT_s＝0.005时导频辅助信道估计和自干扰辅助信道估计的BER和MSE。现在信道非常快速地变化。我们能够看出在10次迭代之后，导频辅助信道估计的BER与使用完全信道知识的BER具有大约5dB的间隙。当使用自干扰估计信道时，最大间隙降低到大约2dB。这意味着根据实施例，比较在快速变化信道中的导频辅助信道估计，使用自干扰的信道估计能够具有最佳的性能。

图33a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC的使用自干扰(第一跳瑞利衰落)的迭代信道估计的BER性能，信道保持恒定K＝32个时隙，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图34a、b显示根据本发明的实施例，具有FEC的使用自干扰(第一跳瑞利衰落)的迭代信道估计的BER MSE性能，信道保持恒定K＝32个时隙，BS 12和RS 14之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

在前一子部分中，我们假设RS 14完全地解码在第一时间间隔中接收的数据，即在接收机所述自干扰是完全已知的。现在我们取消这种假设和考虑在实际双向中继蜂窝环境中的信道估计。如在前一可传送中的讨论，BS 12和RS 14之间的距离是固定的，以及在BS 12接收的RS信号SNR被固定在20dB。我们改变RS 14和MS 16之间的距离。在MS 16接收信号SNR也相应地改变。我们也假设信道保持恒定K＝32个时隙。

在图33a、b和图34a、b中，我们假设BS-RS和RS-MS信道是瑞利衰落信道。在这种情况下，基于自干扰的信道估计在高SNR区域的中间工作非常优良。我们必须区别MS数据(在第二时间间隔中在BS解码，参考图33a)的BER和BS数据(在第二时间间隔中在MS解码，参考图33b)的BER。

如果我们比较图33b和图34b与前一子部分中的相应的图27a和图27b，能够看出性能是相当类似的(注意到SNR范围是不同的)。当在5次迭代之后在MS 16的SNR高于12dB时，MS 16实现与使用完全CSI进行解码相同的BER。在图34b中低于10dB的较高估计误差是由于在低SNR卷积编码器的性能。

图35a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道中具有FEC的迭代信道估计的MS数据BER性能(f_DT_s＝0.001)的比较，BS和RS之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图36a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道中具有FEC的迭代信道估计的BS数据BER性能(f_DT_s＝0.001)的比较，BS和RS之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

在本子部分中，我们感兴趣的是在双向中继系统中在时变信道中自干扰辅助信道估计的性能。为了与块衰落情况(在前一子部分中描述)进行公平的比较，我们使用块衰落信道模型用于双向中继的第一时间间隔，这与在前一子部分中相同。假设第二时间间隔是时变的，其取决于参数f_DT_s。这里根据在双向中继的完整的两个时间间隔之后接收的数据计算BER性能，即，这里我们考虑在中继站14的解码误差。

图35a、b和图36a、b显示在时变信道(f_DT_s＝0.001)中的BER性能。我们每第32个时隙估计信道，以及在“导频”情况下使用2个时隙发送导频序列。当我们使用导频时，第一迭代已经为我们给出优良的信道估计，如在图36b中所示，这是因为RS 14具有到BS 12的高SNR(SNR_BS＝20dB)以及信道现在几乎保持恒定。在10次迭代之后，在图35a、b中MS数据的BER性能收敛于当完全信道知识(“PerCSI”)可获得时的BER性能。

在图36a中，使用自干扰估计信道的BS数据的BER性能对于“PerCSI”情况具有2dB的最大间隙以及该间隙在高MS SNR中降低。类似性能结果在图36b中可观察到。因此当信道不非常快速地变化(f_DT_s＝0.001)时，导频辅助信道估计和自干扰辅助信道估计具有类似的性能。

图37a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道(f_DT_s＝0.005)中具有FEC的迭代信道估计的MS数据BER性能的比较，BS和RS之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图38a、b显示根据本发明的实施例，在时变信道(f_DT_s＝0.005)中具有FEC的迭代信道估计的BS数据BER性能的比较，BS和RS之间的跳具有SNR_BS＝20dB。

图37a、b和图38a、b显示在快速变化信道(f_DT_s＝0.005)中的BER性能。在图37b中一些迭代的起伏行为是由于仿真运行的次数。但是另一方面，我们能够看出导频辅助信道估计收敛地慢。比较在这种情况下的导频辅助信道估计(使用2个时隙估计信道)，自干扰辅助信道估计具有超级性能。

在图37a中，在自干扰估计信道的情况中MS数据的BER性能在两次迭代之后收敛于当完全信道知识可获得(“PerCSI”)时的BER性能。但是对于图37b中的导频辅助信道估计情况，在5次迭代之后它收敛于“PerCSI”情况。

在图38a中，使用自干扰估计信道的BS数据的BER性能对于“PerCSI”情况具有3dB的最大间隙以及该间隙在高MS SNR中降低，同时对于图38b中的导频辅助信道估计所述间隙大约是5dB。这是因为当f_DT_s＝0.005时短导频序列不能够捕获快速变化信道中的改变特性。我们能够使用更长的导频序列，但是以更多的带宽为代价。因此比较在我们仿真环境中的快速变化信道中基于导频的信道估计，基于自干扰的迭代信道估计显示优点。

总而言之，本发明的实施例在基于叠加编码的双向中继系统中提供使用自干扰估计第二时间间隔信道的构思。主要思想是使用自干扰作为叠加的训练序列。我们使用自干扰获得信道的第一估计。我们能够在迭代判决引导的处理中改善信道估计。我们考虑块衰落信道和时变信道。在块衰落信道中，基于自干扰估计信道的BER性能与基于导频估计信道的性能是具有可比性的。而且，如果块长度足够的长，能够至少在高的SNR中获得信道的完全估计。在时变信道中，由于时间复用的导频不能够跟踪信道变化或在数据发送中必须插入大量的导频，所以使用自干扰估计信道提供一些优点。

为了进一步改善性能，我们还考虑使用前向纠错码(例如，卷积码)。由于在每次迭代中FEC的强纠错能力一些解码的数据将被纠正，卷积码能够改善迭代信道估计。这将导致在下次迭代中较佳的信道估计，改善的信道估计将进一步改善在解码数据中的性能。我们的仿真结果显示使用自干扰信道估计的性能能够被显著地改善。另一方面，通过仅仅使用自干扰的BER性能类似于使用导频时的情况。

根据本发明的实施例，使用自干扰进行信道估计的优点在于，如果与导频一起被使用它能够总是用于改善基于导频的信道估计。在快速衰落情况下，根据本发明实施例的信道估计比较导频辅助方案显示优点，因为自干扰能够被采用作为跟踪信道变化的叠加导频序列。在我们具有相当短突发脉冲的情况下(但是足够的长以允许基于自干扰的信道估计)，由于导频的使用可以导致抑制的开销，根据本发明实施例的信道估计是有吸引力的方法。

考虑基于叠加编码的双向DF(解码和转发)中继系统的第二阶段或时间间隔。两个节点或终端接收未知(但是想要的)信号和已知自干扰的线性叠加。在双向中继中使用自干扰用于信道估计的意图可以被看作如下：

·自干扰的使用可以减小必须被花费用于导频信号的维数，并因此可以增加频谱效率。

·假设导频总是被放置在每个发送帧的开始的系统，自干扰可能被用于跟踪信道的时间变化。

·假设OFDM(正交频分复用)系统，通常若干个副载波被独占地用于导频。经由在频域上内插来估计其他副载波的信道系数。在这种情况下，自干扰可以增加在频域中内插的性能。

特别是，应该理解，取决于情况，操作发送转发器的本发明方法还可以以软件实现。实现可以在数字存储介质上发生，特别是具有电子可读控制信号的盘、DVD或CD，这些信号与可编程计算机系统交互作用以便执行相应的方法。通常，本发明因此还构成具有存储在机器可读载体上的程序代码的计算机程序产品，所述代码用于当计算机程序产品在PC和/或微控制器上运行时执行本发明方法。换言之，本发明因此可以被实现为具有当计算机程序在计算机和/或微控制器上运行时执行所述方法的程序代码的计算机程序。

尽管已经就若干优选实施例描述了本发明，但是有些修改、置换和等同物在本发明的范围内。还应该注意到存在实现本发明方法和构成的许多替换方式。因此，期望以下所附权利要求书被解释为包括在本发明的真实精神和范围内的所有这些修改、置换和等同物。

Claims (14)

1.一种用于估计从中继站(14)到第一终端(16)的无线电信道(H₄)的设备，所述设备包括：

接收机(222)，用于在第二时间间隔(T₂)中接收包括第一信息(S_m)和第二信息(S_b)的叠加的信号(Y_m)，其中，第一信息(S_m)和第二信息(S_b)的所述叠加是由中继站(14)在第二时间间隔(T₂)中发送的，第一信息(S_m)是由第一终端(16)在第一时间间隔(T₁)中发送到中继站(14)的，而第二信息是由第二终端(12)在第一时间间隔(T₁)中发送到中继站(14)的；

存储器(210)，用于存储在第一时间间隔中发送的第一信息(S_m)；以及

信道计算器(224)，用于使用接收的信号(Y_m)和所存储的作为接收的信号(Y_m)的导频信息的第一信息(S_m)来计算无线电信道(H₄)。

2.根据权利要求1所述的设备，其中存储器(210)适合于存储对应于在第一时间间隔(T₁)中的第一信息(S_m)的有用数据，以及其中所述设备适合于使用存储的有用数据(S_m)作为在随后的第二时间间隔(T₂)中对信道计算器(224)的输入。

3.根据权利要求2所述的设备，其中所述对应于第一时间间隔(T₁)的第一信息(S_m)的有用数据独立于对应于第一终端(16)在第一时间间隔之后或以前的时间间隔中发送的第一信息的有用数据。

4.根据权利要求1所述的设备，其中信道计算器(224)适合于使用接收的信号(Y_m)、存储的第一信息(S_m)和从中继站(14)接收的附加的预定导频信息(S_pilot)来计算无线电信道(H₄)的估计

5.根据权利要求1所述的设备，其中所述信道计算器适合于基于以下公式确定无线电信道：

其中，表示包括对应于无线电信道的N×R个信道系数的N×R信道矩阵，N表示接收机天线的数量以及R表示中继站天线的数量，Y_m表示包括在N个接收机天线接收的来自第一发送时间间隔的K个随后符号的N×K个接收信号采样的N×K接收信号矩阵，S_m表示包括对应于中继站发送到接收机装置的第一信息的数据符号的R×K符号矩阵，以及

表示S_m的Moore-Penrose伪倒置。

6.根据权利要求1所述的设备，其中所述信道计算器适合于基于以下公式确定无线电信道：

${\hat{H}}_{\mathrm{MMSE}}=Y_m{({S_m}^H{R}_H{S}_m+R_{S_{b}H}+{{\mathrm{\σ}}_d}^2\mathrm{NI})}^{-1}{S_m}^H{R}_H,$

其中，

表示包括对应于无线电信道的N×R个信道系数的N×R信道矩阵，N表示接收机天线的数量以及R表示中继站天线的数量，Y_m表示包括在N个接收机天线接收的来自第一发送时间间隔的K个随后符号的N×K个接收信号采样的N×K接收信号矩阵，S_m表示包括对应于中继站发送到接收机装置的第一信息的数据符号的R×K符号矩阵，R_H对应于信道自协方差矩阵，

对应于S_b ^HR_HS_b的期望值，其中S_b对应于包括对应于第二信息的数据符号的符号矩阵，I表示单位矩阵，以及σ_d ²表示接收噪声方差。

7.根据权利要求5所述的设备，其中包括对应于第一信息的数据符号的符号矩阵S_m还包括对应于从至少一个中继站天线发送的预定导频符号序列的数据符号，使得来自不同中继站天线的多个导频符号序列是相互正交的。

8.根据权利要求1所述的设备，其中信道计算器(224)适合于在多次迭代中使用接收的信号(Y_m)、存储的第一信息(S_m)和来自第二终端的第二信息的估计

来迭代地计算无线电信道(H₄)的估计

9.根据权利要求8所述的设备，其中使用接收的信号(Y_m)和存储的第一信息(S_m)计算无线电信道的初始估计(H₄ ⁽¹⁾)。

10.根据权利要求8所述的设备，其中信道计算器(224)包括干扰消除器(402)，该干扰消除器适合于使用以前计算的无线电信道(H₄)的第i个估计

从接收的信号(Y_m)减去存储的第一信息(S_m)，以根据以下公式获得干扰消除的接收信号：

$Y_m-{{\hat{H}}_4}^{\left(i\right)}{S}_m,$

其中，

表示包括对应于无线电信道的N×R个信道系数的N×R信道矩阵，N表示接收机天线的数量以及R表示中继站天线的数量，i表示迭代次数，Y_m表示包括在N个接收机天线接收的来自第一发送时间间隔的K个随后符号的N×K个接收信号采样的N×K接收信号矩阵，S_m表示包括对应于中继站发送到接收机装置的第一信息的数据符号的R×K符号矩阵。

11.根据权利要求10所述的设备，其中接收机装置(220)适合于根据干扰消除的接收信号来确定来自第二终端(12)的第二信息的估计

12.根据权利要求8所述的设备，其中信道计算器(224)适合于根据接收的信号(Y_m)、存储的第一信息(S_m)和来自第二终端的第二信息的第i个估计

来计算无线电信道的第i+1个估计其中i表示迭代次数。

13.一种无线通信系统，包括：

第一终端(16)，适合于在第一时间间隔(T₁)中发送第一信息(S_m)，并存储所发送的第一信息(S_m)；

第二终端(12)，适合于在第一时间间隔(T₁)中发送第二信息(S_b)；以及

中继站(14)，适合于在第一时间间隔(T₁)中接收第一和第二信息，并在第二时间间隔(T₂)中发送包括接收的第一和第二信息的叠加的信号，

其中，第一终端(16)包括用于估计从中继站(14)到第一终端(16)的无线电信道(H₄)的设备，该设备包括：

接收机(222)，用于接收所述包括接收的第一和第二信息的叠加的信号(Y_m)；和

信道计算器(224)，用于使用接收的信号(Y_m)和所存储的作为接收的信号(Y_m)的导频信息的第一信息(S_m)来计算无线电信道(H₄)。

14.一种用于估计从中继站(14)到第一终端(16)的无线电信道(H₄)的方法，其中，第一终端(16)在第一时间间隔(T₁)中发送第一信息到中继站(14)，第二终端(12)在第一时间间隔(T₁)中发送第二信息到中继站(14)，以及中继站(14)在第一时间间隔之后的第二时间间隔(T₂)中发送第一信息(S_m)和第二信息的叠加到第一和第二终端(16；12)，所述方法包括：

由第一终端存储在第一时间间隔中从第一终端(16)发送的第一信息(S_m)；

由第一终端在第二时间间隔(T₂)中接收包括第一信息(S_m)和第二信息(S_b)的叠加的信号(Y_m)；以及

由第一终端使用接收的信号(Y_m)和所存储的作为接收的信号(Y_m)的导频信息的第一信息(S_m)来计算无线电信道(H₄)。

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