CN101484908A - 涉及无线电信号传输的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种在例如MIMO系统中用于快速且精确的ML低复杂度解调的方法。本发明涉及一种在数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法和装置，所述数字通信系统具有发射n_T个符号的多个发射天线，该方法包括以下步骤：使用x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T；对于给定的信道，选择i和j并进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i－1、x_i+1...x_j－1、x_j+1...

的最佳组合；遍历每种组合x₁...x_i－1、x_i+1...x_j－1、x_j+1...

，对每一种所述组合以多个方向进行投影，并且对每种组合x₁...x_i－1、x_i+1...x_j－1、x_j+1...

生成x_i和x_j的候选组合的列表，由此生成候选组合x₁...

的列表；以及提供最大似然符号组合。

Description

涉及无线电信号传输的方法和装置

技术领域

本发明涉及在数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法和装置。

背景技术

现有的无线移动通信系统提供几种类型的业务，并且主要依赖信道编码以克服信道的任何劣势。然而，由于需求的增大，例如对于用户可以与任何人通信而不用考虑时间和地点的高质量的多媒体业务，现有的业务已经发展为面向数据的业务。因此，下一代无线传输技术对于以更低差错率来发射更大量的数据有着很大的需求。特别地，在所需数据量很大的链路中以高的速率发射数据非常重要。

对于下一代无线通信，已经提出了各种天线系统。例如，MIMO系统，即典型的天线系统，增大了所有传输天线的频谱效率而没有过度使用频率带宽。通常，根据发射机的传输结构和方案，MIMO被分类为空时编码(STC)、分集、波束成型(BF)、以及空间复用(SM)，所有这些都提供高的数据速率和可靠性。

MIMO系统采用多天线或阵列天线以便在发射机和接收机中发射/接收数据。多天线在不同的空间位置具有不同的衰落特征，因此只要MIMO系统中用于发射/接收信号的相邻天线之间的间距足够大，相邻天线所接收的信号就能被近似为是完全不相关的。MIMO系统充分利用了多径的空间特征，以用于实施空间分集发射和接收。

图1示出一个示例性的、简化的MIMO系统100，该系统由M个T_x天线103和N个R_x天线104构成。如较早所述，图1的MIMO系统中的T_x天线和R_x天线之间的天线间距通常足够大，以保证信号的空间不相关性。如图1所示，在发射机中，MIMO架构单元101首先将一个数据流信道转换为M个并行子数据流信道；然后，多址转换单元102执行复用处理；最后，对应的M个T_x天线103同时将信号发射到无线信道中。MIMO架构单元101可以采用MIMO处理方法中的任何一种，比如STTC(空时格码)、空时块码、空时Turbo码、BLAST码等。同时，多址转换单元102可以实施TDD、FDD或CDMA。MIMO的高效解调是至关重要的并且当前是热门的研究课题。

现有的用于MIMO的最大似然检测方法通常在计算上高度复杂。因此，很多的努力都致力于找到简化复杂度的并且仍具有接近最佳性能的MIMO解调技术。

低复杂度方法的一个实例是干扰拒绝合并(IRC)，其在低SNR的情况下具有良好的性能，但是在较高SNR的情况下完全降到最佳解调器之下，更接近于调制方案的饱和区域。其他技术，像球形解码(SD)，在高SNR的情况下精确并且非常快速，但是在低SNR的情况下极其复杂，至少是在被配置成提供相当良好的性能时，因为复杂度则按照问题的大小呈指数变化，例如参见Joakim Jaldén的“On the Complexity ofSphere Decoding in Digital Communications”(IEEE Transactions on SignalProcessing，2005年4月)。另外，SD以其基本形式仅生成硬比特，而软值的生成很复杂或者依赖特别的方法。

另一种方法即所谓的m算法具有不完全依赖于SNR的复杂度，并且以低得多的复杂度显示出接近于最佳解调器的性能。然而，需要相当多的保留路径来达到该性能，从而使得其复杂度仍然相当高。类似于SD，m算法也依赖用于生成软值的特别的方法。具有低复杂度且精确的ML的方法已经在Toshiaki koike、Daisuke Nishikawa和Susumu Yoshida的“Metric-segmented Low-complexity ML Detectionfor Spectrum-efficientMultiple-antenna Systems”(VTC 2005年秋季)中被提出，但是该方法也仅提供硬比特。

EP 1422896涉及一种在数字通信系统中解码通信信号的方法。通信信号根据诸如16-QAM之类的包括幅度信息的调制方案来调制。该方法包括以下步骤：为接收的通信信号生成似然值；基于至少所生成的似然值来解码通信信号。该方法进一步包括：提供由接收的通信信号所传达的幅度信息的可靠性指示；以及基于所提供的幅度信息的可靠性指示来生成似然值。

发明内容

本发明的一个优点在于，本发明提供一种新颖的方法，所述方法包括要被应用于计算机的指令集，并且本发明在具有低计算复杂度的同时仍能产生精确的最大似然解以及用于QAM信号的精确的LOGMAX软值。

优选地，该指令集与任何其他现有技术中用于MIMO的准确LOGMAX算法相比具有低得多的复杂度。该复杂度与大多数其他低复杂度但为次最佳的算法所具有的复杂度是相当的，或者甚至更低。

这些优点通过一种在数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法来实现，所述数字通信系统具有发射n_T个符号的多个发射天线。该方法包括：使用x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T；对于给定信道，选择i和j并进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、的最佳组合；遍历每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，并且对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，由此生成候选组合

的列表；以及提供最大似然符号组合。该方法可以进一步包括计算并比较候选组合

的度量的步骤。该方法可以进一步包括在中为每个比特找到软值，具有等于0的比特的最佳序列和具有等于1的比特的最佳序列均在该列表中。

优选地，生成

种候选组合的列表，其中L是符号字母表中符号的数量。

该方法可以减少用于计算硬输出比特的计算量，并进一步包括以下步骤：对于其他i和j对来重复步骤；对于每对i和j，生成候选组合的列表；选择在所述列表中存在的候选组合；以及计算并比较所述选择的候选组合的度量。

根据一个优选实施例，提供一种在发射4个符号的数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法。该方法包括：使用x₁、x₂、x₃、x₄表示所发射的符号；对于给定信道，选择i和j两个数，其中i＝1...4，j＝1...4，且i≠j，并且进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到发射符号的最佳组合；遍历发射符号的每种组合，对每一种所述组合以多个方向进行投影，并且对发射符号的每种组合生成符号的候选组合的列表，由此生成候选组合x₁、x₂、x₃、x₄的列表；计算并比较候选组合x₁、x₂、x₃、x₄的度量；以及提供最大似然符号组合。

本发明还涉及用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的网络节点装置，所述网络节点装置能够连接到发射n_T个符号的多个天线，其中x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T。所述装置包括：计算装置，用于进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；处理装置，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，并对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，由此生成候选组合

的列表；存储装置，用于存储所述列表；以及用于计算和比较候选组合

的度量的装置；用于提供最大似然符号组合的装置。该网络可以包括MIMO、MISO或SIMO天线阵列中的一种。

根据本发明的一个方面，提供一种用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的计算机程序产品，其具有发射n_T个符号的多个发射天线，以及x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T。所述产品包括：指令集，用于执行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；指令集，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、生成x_i和x_j的候选组合的列表，并生成候选组合

的列表；指令集，用于计算和比较候选组合

的度量并提供最大似然符号组合。

根据本发明的一个方面，提供一种用户设备，所述用户设备包括用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的装置，所述装置能够连接到用于发射n_T个符号的多个天线(610)，其中x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T。所述装置包括：计算装置，用于进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；处理装置，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，并生成候选组合

的列表；存储装置，用于存储所述列表；以及用于计算和比较候选组合

的度量的装置；用于提供最大似然符号组合的装置。

附图说明

在下文中将参考如附图中所示的多个实施例来举例说明本发明，其中：

图1是MIMO系统的示意图；

图2是概述根据本发明的用于确定和使用函数f的原理的示意图；

图3a-3c是可以由本发明的方法高效地处理的符号星座的实例；

图4是说明根据本发明的步骤的流程图；

图5是说明实施本发明的装置的框图；以及

图6是说明实施本发明的用户单元的框图。

具体实施方式

本发明涉及一种用于在系统中低复杂度的精确的ML的方法，所述系统包括多个发射天线和多个接收天线以便在空间上并行地(独立地)发射和接收，以及所述系统优选是用于解调正交幅度调制(QAM)信号的MIMO系统，其在相当低的计算复杂度的情况下具有精确的LOGMAX软值生成。

本发明的方法原则上可以被用于任何数量的天线分支，然而，该方法特别适用于4×4MIMO，这是因为它在相对的复杂度降低和存储要求之间有良好的平衡。因此，参考包括四个发射机和接收机天线的实例来描述本发明。还将讨论其他的维度。

简而言之，本方法如下：令x₁、x₂、x₃和x₄表示四个单独发射天线上的发射符号，并令符号字母表包含L个符号。给定一个信道，显示出有可能对于它们的信道进行一次预先计算，该预先计算使得对于任何给定的x₃和x₄而言能够极其快速地找到最佳(最低的度量)组合x₁和x₂。这通过基于在不同的方向上的投影的方法来实现。通过遍历所有的x₃和x₄(总共L²种组合)，x₁和x₂的L²种候选组合(x₃和x₄的每种组合对应于一种)的列表因此可以以低计算复杂度而被收集。通过计算和比较x₁、x₂、x₃和x₄的这L²个候选组合的度量，可以找到最大似然符号组合。此外，由于对于x₃和x₄中的每个比特，具有等于0的比特的最佳序列和具有等于1的比特的最佳序列均在该列表中，所以对于x₃和x₄中的每个比特的LOGMAX软值能容易地被找到。通过利用与x₃和x₄交换的x₁和x₂来重新运行整个过程，也能够对于x₁和x₂中的所有比特找到软值。

因此，总共仅需要计算2L²量级的度量，其应当与用于强力(brute-force)方法的L⁴个度量相比较。如果仅需要硬比特，那么根据本发明的方法甚至可以进一步简化，并且需要计算的度量的数量可以进一步减少如在本描述中所举例说明的数量级。

通常，通过下列矩阵表示来描述在频率非选择性信道中工作的、具有n_R个接收天线和n_T个发射天线的MIMO天线系统：

y＝H×+w

其中y是n_R×1接收复信号向量，H是n_R×n_TMIMO信道响应，w是在接收机处具有单独方差

的独立同分布元素加性白高斯噪声(AWGN)，以及x是具有某个功率约束的n_T×1发射复信号向量。为了简单起见，在下面的描述中假设n_T-n_R＝M。

于是：

$x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_M\end{array}\right],$ $y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_M\end{array}\right],$ $w=\left[\begin{array}{c}{w}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_M\end{array}\right],$

其中，根据该实例，M＝4是发射天线和接收天线的数量(为了简单起见数量相同)。对于硬比特的MIMO最大似然(ML)解调问题于是可以被陈述为找到：

$\hat{x}=\underset{x\∈X^M}{\arg \min }{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2,$

其中X是符号字母表中的所有符号的集合，X^M是所有向量符号的集合。使用Cholesky因式分解和QR分解或二次Cholesky因式分解，该问题可以被转化为找到：

$\hat{x}=\underset{x\∈X^M}{\arg \min }{\left|\right|R(x-\tilde{x})\′\left|\right|}^2,---\left(1\right)$

其中R是上三角矩阵，

是x的无约束最小平方估计值。

本领域技术人员应当认识到，MIMO的宽范围配置可以被转换为根据本发明的形式，该配置包括那些使用任何线性分散码以及不同数量的发射天线和接收天线的配置。

下面将进一步讨论LOGMAX软比特的生成。

通过写出：

$R=\left[\begin{array}{cc}{R}_{11}& R_{12}\\ R_{21}& R_{22}\end{array}\right],$ $x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right],$ $\tilde{x}=\left[\begin{array}{c}{\tilde{x}}_1\\ {\tilde{x}}_2\end{array}\right],$

其中R₁₁、R₁₂、R₂₁和R₂₂是2×2矩阵(R₂₁全是零)，并且x₁、x₂、和

是2元列向量，

$x_1=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right],$ ${\tilde{x}}_2=\left[\begin{array}{c}{\tilde{x}}_1\\ {\tilde{x}}_2\end{array}\right],$

等式(1)中的问题可以被改述为

对于给定的x₂，即在等式(2)中定义的给定v，现在问题在于找到：

${\hat{x}}_1=\underset{x_1\∈X}{\arg \min }{{\left|\right|R}_{11}{x}_1-v\left|\right|}^2.$

下面致力于描述可以如何以低的计算复杂度来多次找到并估计从v中算出

的函数

即

${\hat{x}}_1=f_{R_{11}}\left(v\right),$

该方法还使得能够容易地生成LOGMAX软判定值，因为如果对于每个v来估计函数

则在x₂中的某个比特具有某个值(0或1)的条件下，可以获得有关最佳比特序列(x₁，x₂)的信息，并且可以直接计算对数似然比。

在下文中提供了对于16QAM的一种特殊情况找到的原理以及对于更一般情况的详细描述。

在进行全面描述之前，下面首先说明基本原理。

图2说明用于16QAM的特殊情况的本发明的方法。在图2中，对应于x₁的所有可能的16×16个值的R₁₁x₁的值作为点21被示出。小叉22表示v。原则上，R₁₁x₁和v驻留在四维空间中，即两个复数，但是为了简单起见，假设对于所有的点而言两个坐标是相同的，并且仅需要示出两个剩余的维度。然而，该简化的假设既不用在下面的推理中，也不用在其后的详细描述中。

需要解决的问题是找到与所述叉最接近的点。下面将描述可以如何容易地排除大量点。多个实线23将平面划分为四个不同的区域。选择这些线以刚好从用实线大圆所标记的点24之间对半穿过。通过将所述叉22投影到与线23横切的实线25上，有可能确定所述叉22位于哪个区域内。确定了区域，则用实线圆标记的四个点中的三个就可以被排除在最接近点的候选之外。在所示的情况下，除了左起第三个26之外，所有具有实线圆的点都能被排除。类似地，基于所述叉在多个虚线27之间的位置，除了左起第三个29之外，所有具有虚线圆的点28都能被排除。以相同的方式，所有点中的总计3/4个点都能被排除，并且仅有4×16＝64个点留下作为候选。这些点20利用较窄的圆来标记。注意，尽管有64个点，但是由于它们的规则结构，所以它们仅在轴上标记16个投影。

类似的过程然后可以在垂直方向上进行重复。这也将导致64个剩余的候选点，它们也通过16个投影来识别。此外，前面的64点集和后面的64点集的交集包含16个点，并且与所述叉最接近的点必然属于该交集。该交集完全由各16个投影的这两个集合来表征。

然后，完整的过程可以被重复第二次，但是与图2相比现在是平行并垂直于第二发射天线维度的线。这也将导致16个候选点的一个集合。理论上，前面的16点集和后面的16点集的交集可以包含的点的个数在1与16之间。然而，对于衰落信道的仿真表明，对于所考虑的16QAM的情况平均仅有大约1.2个点，对于64QAM来说大约有1.5个点，以及对于256QAM来说大约有1.5-2个点。

使用强力方法，该方法对于两个方向中的每一个方向将需要大约3×4×4×4次投影和比较。然而，可以预先计算所有点的投影。所预先计算的表可以包含所有投影的分类列表，并且对于被投影在对应间隔中的叉，可以包含对于每次投影未被排除的点的列表。因此，这将需要总共4×4×3次投影(浮点数)以及在0和3之间的4×4×3×4×4＝768个整数的表。函数f可以利用所述的预先计算被非常快速地估计。由于f对于每个信道实现应被估计多次，所以结果来自预先计算的相对计算复杂度相当小。

为了确定函数f，可以定义下列单位向量：

$e_{1r}=\left[\begin{array}{c}1\\ 0\end{array}\right],$ $e_{1i}=\left[\begin{array}{c}i\\ 0\end{array}\right],$ $e_{2r}=\left[\begin{array}{c}0\\ 1\end{array}\right],$ $e_{2i}=\left[\begin{array}{c}0\\ i\end{array}\right]$

其中i是虚数单位，还定义下式：

$x_1=\left[\begin{array}{c}{m}_1+n_{1}i\\ m_2+n_{2}i\end{array}\right]/\mathrm{\γ},$ $x_2=\left[\begin{array}{c}{m}_3+n_{3}i\\ m_4+n_{4}i\end{array}\right]/\mathrm{\γ},$

其中m_j和n_j可以采用在符号字母表中构建符号所需的整数值，例如对于16QAM，n_j可以采用值-3、-1、+1、+3，以及γ是使调制字母表中的符号的平均能量等于一的归一化因子。为了便于标记，进一步定义了

和

它们采用由m_j和n_j所采用的值之间的中间点。例如，对于16QAM，采用值-2、0、2中的任何一个。

然后计算被定义为下式的、R₁₁x₁在向量k₁r、k_1i、k_2r、k_2i中的每一个上的投影：

k_1r＝R₁₁e_1r/‖R₁₁e_1r‖

k_1i＝R₁₁e_1//‖R₁₁e_1/‖

k_2r＝R₁₁e_2r/‖R₁₁e_2r‖

k_2i＝R₁₁e_2//‖R₁₁e_2/‖，

这些向量指向由图2中所示的天线的实轴和虚轴所指示的方向。在投影过程中，实轴和虚轴应当被认为是向量空间中的不同方向。这可以通过对于所有的m_j、n_j、取复共轭的投影的实部而获得：

$p_{1r}(m_1^{\′},m_2,n_2)=\mathrm{Re}\left\{{\left(R_{11}{x}_1\right)}^{+}{k}_{1r}\right\}=\mathrm{Re}\left\{x_1^{+}{R}_{11}^{+}{k}_{1r}\right\}$

$p_{1i}(n_1^{\′},m_2,n_2)=\mathrm{Re}\left\{x_1^{+}{R}_{11}^{+}{k}_{1i}\right\}$

$p_{2r}(m_1,n_1,m_2^{\′})=\mathrm{Re}\left\{x_1^{+}{R}_{11}^{+}{k}_{2r}\right\}$

$p_{2i}(m_1,n_1,n_2^{\′})=\mathrm{Re}\left\{x_1^{+}{R}_{11}^{+}{k}_{2i}\right\}$

注意，由于k_1r正交于R₁₁·[n₁j 0]^T，所以p_1r不依赖于

其中T表示向量的转置。类似地，p_1i、p_2r、p_2i各自都不依赖于

和

现在对于给定的向量v，对于m₂和n₂的每种组合，通过将v投影在k_1r上来找到可能的m₁，并且对于每个

将该(标量)值与

相比较。令，k＝1，2...表示所有

的有序序列。如果 $p_{1r}(m_{1,k}^{\&prime;},m_2,n_2)<{\mathrm{vk}}_{1r}<p_{1r}(m_{1,k+1}^{\&prime;},m_2,n_2),$ 则唯一可能的m₁为 $m_1=\frac{1}{2}(m_{1,k}^{\&prime;}+m_{1,k+1}^{\&prime;}).$ 从m₂和n₂中找到m₁的函数可以被表示为g_1r。因此，函数g_1r的估计需要投影和大量的比较运算(对于16QAM来说为log₂4次比较)。类似地，分别定义用于计算n₁、m₂和n₂的函数g_1r、g_2r和g_2i。总而言之，得到下式：

m₁＝g_1r(m₂，n₂)，

n₁＝g_1i(m₂，n₂)，

m₂＝g_2r(m₁，n₁)，             (3)

n₂＝g_2i(m₁，n₁).

对于每个可能的输入自变量，估计每个g函数，获得一组用于m₁的L个候选、用于n₁的L个候选、用于m₂的L个候选以及用于n₂的L个候选。该组候选可以通过要求同时保持所有四种关系而进一步简化。因此，可能的m₁和n₁是对于某一m₁满足下式的那些值：

m₁＝g_1r(g_2r(m₁，n₁)，g_2i(m₁，n₁))

n₁＝g_1/(g_2r(m₁，n₁)，g_2i(m₁，n₁))

使用等式(3)从这些m₁和n₁就可以计算候选m₂和n₂。这导致了候选的小集合，对于这些小集合，明确计算了各自的度量并选择了总的最佳候选。

下面，为了计算的高效执行而描述前述的用于计算f的过程。首先考虑函数g_1r的高效计算。优选地，每个可能的p_1r(即对于16QAM是3×4×4个值，

m₂和n₂的每种组合对应于一个值)被预先计算和分类。对于该分类列表中的每个值，预先计算对于m₂和n₂的所有L种组合规定了唯一可能的m₁的列表。然后可以通过在(L-1)L²个分类项的表中投影和查找来估计函数g_1r，该估计需要log₂[(L-1)L²]次比较运算。这类似地适用于其他g函数。

此外，通过预先计算v中的所有项在k_1r、k_1i、k_2r和k_2i上的投影可以大大简化投影运算的复杂度。例如，k_1r上的投影可以被重写为：

$\mathrm{Re}\left\{{(-R_{12}{x}_2)}^{+}{k}_{1r}\right\}=\mathrm{Re}\left\{{\left(R_{12}\left[\begin{array}{c}{m}_3+n_{3}i\\ 0\end{array}\right]\right)}^{+}{k}_{1r}\right\}$

           $+\mathrm{Re}\{{\left(R_{12}\left[\begin{array}{c}0\\ m_4+n_{4}i\end{array}\right]\right)}^{+}{k}_{1r}+{\left(R_{21}{\tilde{x}}_1\right)}^{+}{k}_{1r}+{\left(R_{22}{\tilde{x}}_2\right)}^{+}{k}_{1r}\}$

并且第一项的L个不同值(m₃和n₃的每种组合对应于一个值)以及第二项的L个不同值被预先计算。然后L²次投影可以通过每个投影的仅仅一次求和来完成。

f的整个计算于是由下列运算组成：

1.在分别对于(m₂，n₂)的所有L个值和(m₁，n₁)的所有L个值列出g₁r、g_1r、g_2r和g_2i的表中找到右侧位置的指针，这对于给定的v只需要4×1次加法和大约

次比较运算；

2.一旦获得这些表指针，就可以通过小整数(每个为log₂L个比特)的2L次相等比较运算来找到最终的候选。

值得注意的是，尽管某些简单整数的比较运算的执行多于L²次，但是并没有执行如强力方法中所执行的L⁴次量级的运算。

在上面的描述中，仅考虑了具有完全规则的星座的QAM，即在实方向和虚方向上所有星座点之间都具有相同的间距。然而，本方法对于任何QAM方案都同样很好地适用。图3a-3c中示出一些实例。还应当注意，可以在不同的天线上同时使用不同的QAM方案。

当仅需要硬输出比特时，可以进一步减少度量计算的数量。当对所有x₃和x₄的组合来迭代时，不需要对于每个候选x₁和x₂计算度量。代之以，对x₃和x₄的每种组合保留可能的x₁和x₂的小列表。类似地，当对所有x₁和x₂迭代时，保留x₃和x₄的可能组合的列表。总的最大可能符号组合x₁、x₂、x₃和x₄然后必须在列表的两个集合中。存在于列表的两个集合中的符号组合可以以类似于使用g函数的方式被找到。因此，仅需要对于两个列表中的符号组合计算明确的度量，这在实际中典型地证明是相当少(例如参见表2)。因为度量计算支配该方法的基本形式(软值)的复杂度，所以这应导致复杂度的大大降低。

本发明无疑可以应用于其他维度。例如对于3×3MIMO，该问题可以被分解为2+1维，对于4×4MIMO用2+2维来代替，对于5×5MIMO分解为2+3维。类似地，该方法可以被用于更高维度。

有利地，在将要进行具有相同信道的多个解调以及仅需要硬比特的情况下，可以使用本发明的技术来大大加速2×2MIMO解调。对于函数f的预先计算于是可以首先进行一次，随后对于每个单独的解调仅需要表查找步骤。

所提出的方法的复杂度在表2中与常规的强力LOGMAX算法和m算法的复杂度进行比较。本发明方法的结果通过仿真来获得，以及其他方法的数字是理论上估计的。

前述用于4×4MIMO天线的实例可以被推广用于任何数量的发射nT个符号的发射天线，如图4的流程图所示，通过：(410)使用xm表示所发射的符号，其中m＝1...n_T，(420)使用包含L个符号的符号字母表，(430)对于给定的信道，进行预先计算，从而能够对于任何给定的x_i、x_j和接收信号而言找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合，(440)遍历x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

以及(450)对它们的每种组合以不同的方向进行投影，(460)生成x_i和x_j的

(不限于此)种候选组合的列表以及(470)计算并比较x_i和x_j的

种候选组合的度量，以及提供最大似然符号组合。

本发明可以被实施为硬件或软件解决方案。

本发明可以在网络节点中被实施，所述网络节点可以包括用于处理信号的计算机单元。假设该网络具有发射n_T个符号的多个发射天线，其中x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T。假设符号字母表包含L个符号。如图5中所示意性说明的，计算机单元500可以包括：计算单元510，用于进行预先计算，从而能够在给定信道的情况下对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；处理单元520，用于通过下述操作来进行处理：遍历存储在存储器530中的x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、对它们的每种组合以不同方向进行投影，以及生成x_i和x_j的候选组合的列表(其可以被存储在相同的存储器530或者任何其他存储器中)；以及计算装置540，用于计算并比较x_i和x_j的候选组合的度量；以及输出装置550，用于提供最大似然符号组合。所述处理单元和计算单元可以是同一单元。

图6以示意性框图说明实施本发明的教导的用户设备(UE)600，其中处理单元620处理通信数据以及通信控制信息。UE 600进一步包括易失性存储器(例如RAM)630和/或非易失性存储器(例如硬盘或闪盘)640、以及接口单元650。UE 600可以进一步包括具有各自连接接口的移动通信单元660。UE中的所有单元可以彼此直接通信或者通过处理单元670间接通信。用于实施根据本发明的方法的软件可以在UE600内执行。UE 600还可以包括接口680，以用于与诸如SIM卡之类的识别单元通信，用于唯一地识别网络中的UE并且用于在“SIGN”(即UE的业务量计数以及数字签名)的识别。UE中通常存在的其他特征未在图6中示出，但是本领域技术人员应当理解所述其他特征，例如对于移动电话而言是天线610、照相机、可替换存储器、屏幕和按钮。

本发明不限于MIMO系统，并且可以在任何多发射/接收系统中被实施，例如SIMO、MISO等。

应当注意，词语“包括”并不排除在所列出的元件或步骤之外还存在其他元件或步骤，以及元件之前的词语“一”或“一个”并排除存在多个所述元件。本发明至少可以部分地在软件或硬件中被实施。应当进一步注意，任何参考标记都不限制权利要求的范围，并且几个“装置”、“设备”和“单元”可以由同一项硬件来表示。

上面提及和描述的实施例仅作为实例而给出，并且不应当限制本发明。在下面描述的专利权利要求中所要求保护的本发明的范围内的其他的解决方案、用途、目的以及功能对于本领域技术人员应当是显而易见的。

表1：不同算法所需的度量计算的数量

(所有数字都是近似值)

 

	16QAM	64QAM	256QAM
				强力ML LOGMAX	65000	1.7·107	4.3·109
m算法，每级中保持64个路径*	1000	4000	16000
				所提出的QAMLOGMAX**	600(10***)	11000(40***)	2·105

*)值指示所计算的完整度量的数量。另外，几个部分度量在m算法的中间级中被计算，但是在最终级之前被处理。注意，该数字假设了简化的软值生成。

**)值是计算度量的平均数量，其是对独立瑞利衰落信道进行仿真而确定的。另外，需要大量的比较运算和加法(例如对于16QAM是大约1000次实数加法)。

***)括号内的数字是指仅需硬输出比特时的情况。(对于此处考虑的常规ML LOGMAX以及具有高度简化的软值生成方案的m算法，与软比特情况中相同数量的度量也适用于仅有硬比特的情况。)

从实施的角度来看，不仅计算复杂度是重要的，而且存储器要求也是重要的。由于预先计算，所以该方法需要一定量的存储器。如果根据上述f的高效计算的描述来实施，该方法对于M＝4需要的存储器具有：在主查找表中

个整数(每个整数log₂L个比特)，

在主查找表中4L^3/2个浮点数。

对于16QAM、64QAM、256QAM，这对应于近似为表2中所列出的存储器。

表2：4×4MIMO的存储器要求(近似)

 

	16QAM	64QAM	256QAM
				整数(每个整数log2L个比特)	3000	1·105	4·106
浮点数	350	2000	16000

这意味着所需的存储器数量是合理的。

Claims (11)

1.一种在数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法，所述数字通信系统具有发射n_T个符号的多个发射天线，所述方法包括：

a)使用xm表示所发射的符号，其中m＝1...n_T；

b)对于给定的信道，选择i和j并进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；c)遍历每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，并对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，由此生成候选组合

的列表；以及

d)提供最大似然符号组合。

2.权利要求1所述的方法，进一步包括在所述步骤c之后计算并比较所述候选组合

的度量的步骤。

3.权利要求1或2所述的方法，进一步包括：在

中为每个比特找到软值，具有等于0的比特的最佳序列和具有等于1的比特的最佳序列均在所述列表中。

4.根据权利要求1-3中的任何一项所述的方法，其中生成

种候选组合的列表，其中L是符号字母表中的符号的数量。

5.权利要求1所述的方法，为了计算硬输出比特，进一步包括以下步骤：对于其他的i和j对重复步骤c；对于每对i和j，生成候选组合x₁...x_n的列表；选择在所有所述列表中存在的候选组合；以及计算并比较所述选择的候选组合的度量。

6.一种在发射4个符号的数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的方法，所述方法包括：

a)使用x₁、x₂、x₃、x₄表示所发射的符号；

b)对于给定的信道，选择i和j两个数，其中i和j采用在1至4之间的数字并且i≠j，以及进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到发射符号的最佳组合；

c)遍历发射符号的每种组合，对每一种所述组合以多个方向进行投影，并且对发射符号的每种组合生成符号的候选组合的列表，由此生成候选组合x₁、x₂、x₃、x₄的列表；

d)计算并比较所述候选组合x₁、x₂、x₃、x₄的度量；以及

e)提供最大似然符号组合。

7.一种用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的网络节点装置(500)，所述网络节点装置能够连接到发射n_T个符号的多个发射天线，其中x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T，所述装置包括：计算装置(510)，用于进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；处理装置(520)，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，对每种组合x₁...x_i-i、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，并且生成候选组合

的列表；存储装置(530)，用于存储所述列表；用于计算和比较所述候选组合的度量的装置(540)；用于提供最大似然符号组合的装置。

8.权利要求6所述的装置，所述网络包括MIMO、MISO或SIMO天线阵列中的一种。

9.一种网络节点中的寄存器(530)，用于存储根据权利要求1-7中的任何一项所述的列表。

10.一种在数字通信系统中用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的计算机程序产品，所述数字通信系统具有发射n_T个符号的多个发射天线并且x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T，所述产品包括：

●指令集，用于执行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

的最佳组合；

●指令集，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

生成x_i和x_j的候选组合的列表，并且生成候选组合

的列表；

●指令集，用于计算和比较所述候选组合

的度量并提供最大似然符号组合。

11.一种用户设备(600)，所述用户设备具有用于处理信号、尤其是用于正交幅度调制(QAM)信号的最大似然(ML)解调的装置，所述装置能够连接到用于发射n_T个符号的多个天线(610)，其中x_m表示所发射的符号，其中m＝1...n_T，所述装置包括：计算装置(670)，用于进行预先计算，从而对任何给定的x_i、x_j和接收信号而言便于找到x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、的最佳组合；处理装置(670)，用于分析每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、

对每一种所述组合以多个方向进行投影，对每种组合x₁...x_i-1、x_i+1...x_j-1、生成x_i和x_j的候选组合的列表，并生成候选组合

的列表；存储装置，用于存储所述列表；以及用于计算和比较所述候选组合

的度量的装置(670)；用于提供最大似然符号组合的装置。

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