CN101523751B - 用于在无线通信设备中进行信道估计的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了用于无线通信系统的信道估计方法和装置。根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计。根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计，对业务信号符号的估计业务信号能量进行估计。根据导频信号能量以及业务信号能量来对业务导频比进行估计。

Description

用于在无线通信设备中进行信道估计的方法和装置

相关申请的交叉引用

本发明要求于2006年10月3日递交的、美国临时专利申请号为60/827,912以及于2007年10月2日递交的、美国专利申请号为11/866,371的优先权，将上述两个申请以引用的方式并入本文。

技术领域

概括地说，本发明涉及无线通信系统，具体地说，本发明涉及用于在无线通信设备中进行信道估计的方法和装置。

背景技术

无线通信系统可以通过如下方程进行描述：

$y_i=\sqrt{E_s}{h}_i{x}_i+n_i,$

其中xi是发射符号，hi是衰落或信道估计，ni是噪声，yi是在时刻i接收到的信号。Es是信号功率，N0是噪声功率(E|ni|2)。

对于接收机而言，衰落hi是需要估计的未知量。通常，通过发射已知“导频符号”pi来完成对hi的估计，其中，接收机可以根据pi估计出hi。

$z_j=\sqrt{E_p}{h}_j{p}_j+n_j$

根据损坏的导频符号zj估计出hj的过程被称为信道估计。

通常来说，导频符号发射功率Ep与数据符号发射功率Es不同。将Es/Ep称作为业务导频比或T/P。

通常，对于接收机而言，T/P比是未知的。此外，在多用户系统中，T/P随时间变化而变化，且随用户变化而变化。例如，在发射机进行功率控制时会出现这种情况。然而，接收机需要准确得知Es，以便正确地对接收到的信号进行解调，并准确地恢复出所发射的数据。

一种选择是在开销控制信道上发射T/P比值。然而，考虑到开销信道带宽，这种做法还是代价太高。如果接收机能够根据接收到的数据yi估计出业务能量，那么这将是非常有益的。对T/P比的估计称为T/P估计或业务能量估计。

能够从T/P估计中受益的通信系统的一个例子是正交频分多址(OFDMA)系统。OFDMA系统使用正交频分复用(OFDM)，其将整个系统带宽有效地划分成多个(N个)正交频率子带。这些子带也称作为音调、子载波、频段、频率信道等等。每个子带都与各自的子载波相关联，其中，子载波上面可以调制有数据。OFDMA系统可以使用时分复用、频分复用和/或码分复用的任何组合。

对于OFDMA系统而言，多个“业务”信道可以由此来定义：(1)在任何给定时间间隔，每个子带仅用于一个业务信道；(2)在每个时间间隔，每一个业务信道都可以分配有0个、1个或多个子带。业务信道可以包括：“数据”信道，用于发送业务/分组数据；“控制”信道，用于发送开销/控制数据。控制信道还可称作为物理信道、传输信道或一些其它术语。

将每个扇区的多个业务信道限定为在时间和频率上互相正交，从而使得在任何给定时间间隔，没有任何两个业务信道使用同一子带。这种正交性避免了在同一扇区的多个业务信道上同时发送的多路传输之间的扇区内干扰。某种程度的正交性缺失可能源于各种因素的影响，例如，载波间干扰(ICI)以及符号间干扰(ISI)。

在诸如OFDMA系统之类的无线通信系统中，通常需要对从发射机到接收机之间的无线信道的响应进行估计。信道估计可用于多种用途，例如：数据检测、时间同步、频率修正、空间处理、速率选择等等。通常来说，通过发射导频信号来执行信道估计，其中，导频信号包括发射机和接收机预先已知的导频符号。

导频信号通常会受到噪声和干扰的损害。这些损害使得接收机根据接收到的导频信号而得到的信道估计的质量下降。噪声的来源有多种，例如，无线信道、接收机特性等等。通常可以通过以合适的方式发射导频信号和/或通过足够长时间地发射导频信号，以使得接收机能够得到所期望的信道估计质量，来解决噪声损害问题。干扰可能源自于多个发射机同时发出它们的导频信号。这些发射机可以对应于系统中不同的基站，也可以对应于同一个基站的不同的天线等等。来自每一个发射机的导频信号都构成对来自其它发射机的导频信号的干扰。这种导频干扰也使得信道估计质量下降。

通常，我们期望对信道和干扰电平进行估计。在前向链路(FL)上，使用公共导频符号是已知的。在OFDMA系统中，这种公共导频符号通常散布于所有用户共享的整个带宽。在传统的单一天线传输中，这种公共导频符号由所有用户来使用，以便于进行FL信道估计。蜂窝应用中典型的带宽和信道相干时间值使得公共导频音调非常有用。

公共导频相比于专用导频而言的相对带宽效率可以通过比较以下两者得出：对应于总共享带宽的宽带信道的全部自由度个数(使用公共导频来估计)、分配给每个用户的窄带子信道的自由度个数×这种窄带子信道的个数。对于蜂窝应用中典型的带宽和信道相干时间值而言，公共导频更具优势。当然，专用导频方法也有不少值得关注的特征。

发明内容

在一个方面，本发明提供了一种用于无线通信系统的信道估计方法，该方法包括：接收导频符号；接收业务信号符号；根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计；根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对业务信号符号的估计业务信号能量进行估计；根据导频信号能量和业务信号能量来确定业务导频比。该方法还包括：计算总接收能量。该方法还包括：对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算。该方法还包括：计算接收能量的加权均值。该方法还包括：对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算。该方法还包括：根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对业务信号符号的估计业务信号能量进行最大似然估计。

在另一个方面，本发明提供了一种用于无线通信系统的信道估计装置。该装置包括处理器，该处理器用于：接收导频符号；接收业务信号符号；根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计；根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对业务信号符号的估计业务信号能量进行最大似然估计。根据导频信号能量和业务信号能量来确定业务导频比。该装置还包括耦合到处理器的存储器。

在另一个方面，本发明提供了一种计算机程序制品，其包括计算机可读介质。所述计算机可读介质，包括：用于接收导频符号的代码；用于接收业务信号符号的代码；用于根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计的代码；用于根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对业务信号符号的估计业务信号能量进行最大似然估计的代码。用于根据导频信号能量和业务信号能量来确定业务导频比的代码。

附图说明

结合附图，根据下文更详细的阐述，本发明的特征、本质以及优势将变得显而易见，其中，在这些附图中，使用相同的附图标记进行全文标识，其中，

图1示出了示例性无线多址通信系统。

图2示出了无线多址通信系统中的示例性发射机和示例性接收机。

图3A、3B、3C根据本发明的示例性方面示出了专用导频符号在时频域多个数据符号之间的放置方式。

图4是根据本发明一个方面的无线通信系统的示例性信道估计方法的流程图。

图5是根据本发明一个方面的无线通信系统的信道估计装置的框图。

具体实施方式

在某些方面，本发明提供了信道和干扰估计的简化算法，该算法可应用于快速时变信道、共享相同导频音调的两个或多个用户/层。在某些方面，对导频信号的加扰可能会改变。对于车载信道以及多用户/层而言，该信道估计简化算法能够显著地改善性能。

参照图1，示出了根据本发明一个方面的无线多址通信系统100。本文的用户功率偏移量估计方法可实现在系统100中。无线多址通信系统100包括多个接入点142、144和146。接入点为其各自的地理区域提供通信覆盖。接入点和/或其覆盖区域可以称作为“小区”，这取决于该术语所使用的上下文。例如，无线多址通信系统100包括多个小区102、104和106。为增加容量，每个接入点的覆盖区域被划分成多个(例如，三个)扇区。这些扇区由多组天线组成，其中，每一组天线都与位于小区的一部分中的多个接入终端通信。例如，在小区102中，天线组112、114和116中的每一组都对应于一个不同的扇区；在小区104中，天线组118、120和122中的每一组都对应于一个不同的扇区；在小区106中，天线组124、126和128中的每一组都对应于一个不同的扇区。

在每个小区，一个或多个接入终端都与每个接入点的一个或多个扇区通信。例如，接入终端130和接入终端132与接入点142通信；接入终端134和接入终端136与接入点144通信；接入终端138和接入终端140与接入点146通信。

对于集中式结构而言，系统控制器150耦接至接入点142、144和146，并对这些接入点进行协调和控制，同时还对这些接入点所服务的多个终端进行数据路由控制。对于分布式结构而言，接入点可以按需(比方说，为与一个接入点通信的终端提供服务、协调子带的使用、等等)彼此间相互通信。

如图1所示，接入终端130、132、134、136、138和140中的每一个终端都位于各自小区的不同部分，其中，同一小区中的接入终端彼此相关。另外，每个接入终端和与其通信的相应的天线组之间的距离不同。取决于小区的环境和其它状况，上述这些因素将会导致在每个接入终端和与其通信的相应的天线组之间的信道状况不同。

在本发明中，接入点(AP)可以是用于同多个终端通信的固定站；AP也可以称作为基站、节点B或一些其它术语，其具有基站、节点B或一些其它术语的一些或所有功能。接入终端(AT)也可以称作为用户装备(UE)、无线通信设备、终端、移动站或一些其它术语，其具有用户装备(UE)、无线通信设备、终端、移动站或一些其它术语的一些或所有功能。

参照图2，示出了根据本发明一个方面的无线多址通信系统200中的发射机系统210和接收机系统250。本文的信道估计方法可以实现在该系统200中。在发射机系统210，将数个数据流的业务数据从数据源212提供到发射(TX)数据处理器214。在一个实施例中，每个数据流在各自的发射天线上进行发射。TX数据处理器214根据为该数据流选择的特定编码方案，对每个数据流的业务数据进行格式化、编码和交织，以提供编码后的数据。在一些实施例中，TX数据处理器214根据符号所发自的用户和天线对数据流符号施加预编码权重。在一些实施例中，可以根据对在收发机254处生成的码本的索引生成预编码权重，并将该预编码权重作为反馈提供给收发机222，其中，该收发机222知道该码本及其索引。此外，在调度传输的实例中，TX数据处理器214可以根据用户所发出的秩信息来选择分组格式。

利用OFDM技术，将每个数据流的编码数据与导频数据进行多路复用。导频数据通常是采用公知技术进行处理的公知数据模型，并且在接收机系统处用于对信道响应进行估计。然后根据为该数据流选择的特定调制方案(例如BPSK、QSPK、M-PSK或M-QAM)，对经过复用的导频数据和每个数据流的编码数据进行调制(即，符号映射)以提供调制符号。通过处理器230所执行的指令来确定每个数据流的数据率、编码和调制方式。如上文所述，在一些实施例中，取决于用户所发出的秩信息，一个或多个流的分组格式具有多样性。

接着将每个数据流的调制符号提供给TX MIMO处理器220，该处理器对(例如OFDM的)调制符号进行进一步处理。随后，TX MIMO处理器220向N_T个收发机(TMTR)222a至222t提供N_T个调制符号流。在某些实施例中，基于符号所发往的用户以及发射来自用户信道响应信息的符号的天线，TX MIMO处理器220对数据流的符号施加预编码权重。

每个收发机222接收各自的符号流并对其进行处理，以便提供一个或多个模拟信号，并进一步对这些模拟信号进行调节(例如放大、滤波和上变频)，以便提供适用于在MIMO信道上传输的调制信号。随后，来自发射机222a至222t的N_T个调制信号分别从N_T个天线224a至224t发出。由N_T个发射天线和N_R个接收天线形成的MIMO信道可以细分成N_S个独立信道，其中N_S≤min{N_T，N_R}。N_S个独立信道中每个信道都可以称作为MIMO信道的空间子信道(或传输信道)，其中，所述每个信道都对应于一个维度。

在接收机系统250处，所发射的调制信号由N_R个天线252a至252r接收到，并将从每个天线252接收到的信号提供给各自的收发机(RCVR)254。每个收发机254对各自接收到的信号进行调节(例如滤波、放大和下变频)、对调节后的信号进行数字化处理以提供抽样，并进一步对这些抽样进行处理，以便提供相应的“接收到的”符号流。

随后，RX数据处理器260根据特定的接收机处理技术从N_R个收发机254接收N_R个接收到的符号流，并对这些符号流进行处理，以便提供N_T个“经检测的”符号流。在下文中将详细描述RX数据处理器260所执行的处理过程。每个经检测的符号流包括若干符号，这些符号是对调制符号的估计，其中，所述调制符号是针对相应数据流而传送的。然后，RX数据处理器260对每个经检测的符号流进行解调、解交织和解码，以便恢复数据流的业务数据。RX数据处理器260的处理互补于在发射机系统210处TXMIMO处理器220和TX数据处理器214执行的处理。

RX处理器260生成的信道响应估计可用于在接收机处执行空间、空间/时间处理，调节功率电平，改变调制率或方案，或者其它动作。RX处理器260还用来估计经检测的符号流的信号噪声干扰比(SNR)(也可以对其它信道特征进行估计)，并且将这些量提供给处理器270。通过RX数据处理器260或处理器270还可得到对系统“运行中的”SNR的估计。处理器270随后提供所估计的信道状态信息(CSI)，后者包括与通信链路和/或接收到的数据流相关的各种类型的信息。例如，CSI可以仅包括运行中的SNR。随后，CSI由TX数据处理器278进行处理、由调制器280进行调制、由收发机254a至254r进行调节并被发回发射机系统210，其中，TX数据处理器278还从数据源276接收数个数据流的业务数据。

在发射机系统210，来自接收机系统250的调制信号由天线224进行接收、由接收机222进行调节、由解调器240进行解调、由RX数据处理器242进行处理，以恢复接收机系统所报告的CSI。随后，将所报告的量化信息(例如，CQI)提供给处理器230，并将该量化信息用来：(1)确定数据率和针对多个数据流的编码和调制方案；(2)产生对TX数据处理器214和TX MIMO处理器220的多种控制命令。

1.系统模型

通常来说，传输带宽可以划分成多个跳跃域(hop region)。将一个跳跃域的符号分配给多个用户，并且由分配给该跳跃域的多个用户的AT或AP共同对所述符号进行处理。一个跳跃域包括以N_S个连续OFDM符号的形式在相同的邻接音调组上传送的符号，其中，所述音调组包括N_T个音调。由此，在一个跳跃域有N_S×N_T个符号。跳跃域也称作为时频域。取决于上下文，时频域可以是区块或子区块。

在某些方面，Q个用户共享一个跳跃域。术语“用户”与本发明在前向链路中所使用的术语“层”是可互换的。在这个方面，如果单个终端具有多根发射天线，那么它就能够发出多个流，从而该单个终端就可以对应于多个用户。然而，在一些情况下，每个终端仅仅发射单个层，由此也就只对应于一个用户。

由y表示在一个跳跃域中所接收到的符号的向量，该向量是N_SN_T×1的复向量，表示如下：

$y=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_q{h}^{\left(q\right)}\·S^{\left(q\right)}+n_0---\left(1\right)$

其中，y(以及在方程(1)中的所有其它向量)的第一组N_T个元素对应于第一个OFDM符号的音调的信道，以此类推。Δ_q ²(q＝1，...，Q)是用户q的功率偏移量，其中，假定Δ_q ²已知。用户功率偏移量给出了在所发射的信号的功率是单位功率的情况下，所接收到的信号功率的平均值。S^(q)(q＝1，...，Q)是N_SN_T×1的复向量，该向量是用户q在一个跳跃域内所发出的调制符号的向量。h^(q)(q＝1，...，Q)是N_SN_T×1的复向量，该向量是用户q的频域信道。可假定信道系数h^(q)与用户无关。对于每个用户而言，通常来说，h^(q)被认为是复高斯函数，其均值为0且协方差矩阵已知。n₀是N_SN_T×1的复向量，该向量是CAWGN(包括干扰)，假定其均值为0、协方差矩阵为σ²I。其中，噪声方差σ²未知。

在一些方面，本发明的系统模型可用来估计所有用户的信道系数以及干扰。就此而言，将专用导频符号插入在给定跳跃域的多个数据符号中。基于所接收到的导频符号以及有关信道统计特性的知识给出估计。

1.1信道模型

假定信道的统计特性已知。对每个用户而言，可以假定一个跳跃域中的多个信道系数是相互关联的。如果确实如此，那么对于进行信道估计而言，下述近似是足够准确的。

1.1.1信道协方差矩阵结构

实际上，一个用户的信道协方差矩阵的结构至多具有三个重要的特征值，其相应的特征向量可以通过如下解析式来近似：

$E\left\{h^{\left(q\right)}{h}^{\left(q\right)H}\right\}\≈{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^3{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{U}_i{U}_i^H---\left(2\right)$

其中，将在下文对U₁、U₂、U₃进行说明。

下面对克罗内克积(Kronecker product)的定义可用在对协方差矩阵的近似中。给定向量a_n×1及b_m×1，将它们的克罗内克积 $c_{\mathrm{mn}\×1}:=a_{n\×1}\⊗b_{m\×1}$ 定义为：

$c:=\left[\begin{array}{c}{a}_{1}b\\ a_{2}b\\ .\\ .\\ .\\ a_{n}b\end{array}\right]={[a_1{b}_1,a_1{b}_2,...,a_1{b}_m,a_2{b}_1,a_2{b}_2,...,a_2{b}_m,...,a_n{b}_1,a_n{b}_2,...,a_n{b}_m]}^T---\left(3\right)$

进一步地，可以将如下向量定义为：

$U_{N_s,0}:=\frac{1}{\sqrt{N_s}}{[1,...1]}^T$ N_s×1向量                     (4)

$U_{N_s,1}:=\sqrt{\frac{3}{N_s({N_s}^2-1)}}{[-(N_s-1):2:(N_s-1)]}^T$ N_s×1向量                     (5)

$U_{N_t,0}:=\frac{1}{\sqrt{N_t}}{[1,...1]}^T$ N_t×1向量       (6)

$U_{N_t,1}:=\sqrt{\frac{3}{N_t({N_t}^2-1)}}{[-(N_t-1):2:(N_t-1)]}^T$ N_t×1向量       (7)

下面3个N_sN_t×1的向量称作为近似特征向量，在进行信道估计时，使用的是该近似特征向量而非实际特征向量，其中，所述信道是对应于数据符号的信道。

$U_1:=U_{N_s,0}\⊗U_{N_t,0};$ $U_2:=U_{N_s,0}\⊗U_{N_t,1};$ $U_3:=U_{N_s,1}\⊗U_{N_t,0}.$

在一些方面，第一个特征值比其余两个特征值至少高一个数量级。先前所描述的协方差矩阵的结构可用来提供如下的信道的近似表示。

1.1.2信道函数的泰勒近似

跳跃域中的每一个用户的信道可以表示为时间和频率的随机函数ξ^(q)(t，f)。随后，可以利用泰勒级数展开式中的前三项来准确近似ξ^(q)(t，f)：

${\mathrm{\ξ}}^{\left(q\right)}(t,f)\≈{\mathrm{\ξ}}^{\left(q\right)}(t_0,f_0)+\frac{{\∂\mathrm{\ξ}}^{\left(q\right)}(t,f)}{\∂f}{|}_{(t_0,f_0)}(f-f_0)+\frac{{\∂\mathrm{\ξ}}^{\left(q\right)}(t,f)}{\∂t}{|}_{(t_0,f_0)}(t-t_0)---\left(8\right)$

由此，在该近似中，在一个跳跃域中的信道由三个复参数来描述。

如果将(t₀，f₀)定义为该跳跃域的对称中心，那么与坐标为(n_S，n_T)的符号相对应的一个用户的信道可按如下表示：

$h^{\left(q\right)}(n_S,n_T)\≈{\mathrm{\α}}^{\left(q\right)}+{\mathrm{\β}}_F^{\left(q\right)}(n_T-n_{T0})+{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}(n_S+n_0)---\left(9\right)$

其中，n_T0：＝(N_T+1)/2，n_S0：＝(N_S+1)/2，此两者为跳跃域的中心坐标；α^(q)是DC分量；β_F ^(q)、β_T ^(q)分别是频率斜率和时间斜率。

1.2导频插入方案

可以使用专用导频。例如，下文对专用导频方案进行了描述。当然，也可以使用公共导频。

在一个方面，以一种满足如下条件的方式在跳跃域内放置导频符号：(1)在一个跳跃域中总共有N_P个导频符号；(2)将这些导频符号分成4组，其中，每一组有M_Q个符号，由此可得N_P＝4M_Q；(3)一个组内的导频符号占据时频域中的连续区域，从而对于每个用户而言，使得一个组的符号的信道变化尽可能小；(4)导频的放置策略关于跳跃域的对称中心对称。在某些方面，共享一个跳跃域的用户数量不超过组的大小，也即Q≤M_Q。图3A、3B、3C示出了根据本发明多个示例性方面，在时频域中的多个数据符号之间的专用导频符号的放置。如图3A所示，4个组中的4个导频符号分散在8 x 8个子块302内的60个数据音调之间，其中，N_P＝4、M_Q＝1。参照图3B，4个组中的8个导频符号分散在8 x 8个子块304内的56个数据音调之间，其中，N_P＝8、M_Q＝2。如图3C所示，4个组中的12个导频符号分散在8 x 8个子块306内的52个数据音调之间，其中，N_P＝12、M_Q＝3。

使用加扰序列对属于同一组的一个用户的多个导频符号进行加扰，以便复用；为简单起见，针对所有的组，每个用户都使用相同的加扰序列。不同用户的加扰序列是长度为M_Q的相互正交的向量，而且这些加扰序列具有单位模元素。至多有M_Q个这种序列，表示为：s_k(k＝1，...，M_Q)。

用户q发出的导频符号的N_P×1向量可表示为：

$r_{1,q}:=\frac{1}{\sqrt{N_P}}{1}_{4\×1}\⊗s_q---\left(10\right)$

其中，

是具有N_C个1的列向量，

表示克罗内克积，向量r_1，q(q＝1，...，Q)是标准正交的。对下述N_P×1复向量r_i，q(i＝1，...，4，q＝1，...，M_Q)进行定义：

$r_{i,q}:=\frac{1}{\sqrt{N_P}}{\mathrm{\α}}_i\⊗s_q---\left(11\right)$

其中 ${\mathrm{\α}}_1:=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ 1\end{array}\right],$ ${\mathrm{\α}}_2:=\left[\begin{array}{c}-1\\ -1\\ 1\\ 1\end{array}\right],$ ${\mathrm{\α}}_3:=\left[\begin{array}{c}-1\\ 1\\ -1\\ 1\end{array}\right],$ ${\mathrm{\α}}_4:=\left[\begin{array}{c}1\\ -1\\ -1\\ 1\end{array}\right]$

实际上，对于每一个组而言，多个用户的加扰序列之间的正交性派生出了该算法。

2.具有内嵌功率偏移量估计的信道和干扰估计算法

2.1干扰估计

在一个方面，仅使用所接收到的导频符号就可得到有关干扰功率的信息。观察区域共有N_P维，每个用户的信道通过三个参数来给定。由此，观察区域中剩余的N_P-3Q维可用来获取有关干扰功率的信息。由此，在图3A中，观察区域中的N_P-3Q(即，4-3＝1)维可用来获取有关干扰功率的信息；在图3B中，观察区域中的N_P-3Q(即，8-6＝2)可用来获取有关干扰功率的信息；在图3C中，观察区域中的N_P-3Q(即，12-9＝3)可用来获取有关干扰功率的信息。

将干扰估计为接收到的信号在所发射的导频信号没有占据的维度上的投影的功率。换言之，将接收到的信号x投影到在方程(11)中所定义的基r_i，q(i左1，...，4，q＝1，...，M_Q)上，并对与干扰相对应的分量的功率求和。如果将解扩项w_i，q定义为：

$w_{i,q}:=r_{i,q}^{H}x---\left(12\right)$

那么可以通过对获得的样本的功率取平均来估计干扰功率。

${\widehat{\mathrm{\σ}}}^2=\frac{1}{4M_Q-3Q}(\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_{4,q}\right|}^2+\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=Q+1}{\overset{M_Q}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_{i,q}\right|}^2)---\left(13\right)$

如果每个用户的信道在区块中具有理想的线性变化，那么第一个求和可以是噪声功率估计。然而，实际上，该求和包括信道建模误差。第二个求和只在Q＜M_Q时才存在，它是接收到的信号的功率，其中，使用在发射用户的序列上正交的扩频序列对该接收到的信号进行解扩。

2.2信道估计

在一个方面，通过对MMSE估计量的近似给出信道估计：

${\hat{h}}^{\left(q\right)}=E\left\{h^{\left(q\right)}{x}^H\right\}{\left(E\right\{{\mathrm{xx}}^H\left\}\right)}^{-1}x---\left(14\right)$

可得到如下：

${\mathrm{\Δ}}_q{\hat{h}}^{\left(q\right)}=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i}{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i^2+{\widehat{\mathrm{\σ}}}^2}{w}_{i,q}{U}_i---\left(15\right)$

其中，量β_i可如下所示：

${\mathrm{\β}}_1:={\left(\sqrt{\frac{N_S{N}_T}{N_P}}\right)}^{-1}---\left(16\right)$

${\mathrm{\β}}_2:={\left(\sqrt{\frac{N_S{N}_T({N_T}^2-1)}{3N_P}}\frac{1}{N_T-{\mathrm{\θ}}_T}\right)}^{-1}---\left(17\right)$

${\mathrm{\β}}_3:={\left(\sqrt{\frac{N_S{N}_T({N_S}^2-1)}{3N_P}}\frac{1}{N_S-{\mathrm{\θ}}_S}\right)}^{-1}---\left(18\right)$

根据导频符号的实际位置获得θ_T以及θ_S，它们用于标识区块内导频符号组的中心。更确切地说，左上部导频符号组的中心可由

给定。如果导频符号放置在最上面的一“行”，那么θ_T＝1，如果导频符号放置在第二“行”，那么θ_T＝3，以此类推。

2.2.1一种效应(串扰)

在传统信道估计方法中使用的一项假设是：每个用户的信道对于每组导频符号而言是固定的。信道估计表达式中的解扩项w_i，q可按照如下计算：

$w_{i,q}:=r_{i,q}^{H}x=r_{i,q}^H[\underset{k=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_k{h}^{\left(k\right)}\·r_{1,k}+n_0]=r_{i,q}^H\underset{k=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}}_k{h}^{\left(k\right)}\·r_{1,k}+r_{i,q}^H{n}_0---\left(19\right)$

如果解扩理想，那么在解扩项w_i，q的表达式中不存在来自其它用户的影响。来自其它用户的影响通过以下项的和给出：

$n_{i,q,k}:=r_{i,q}^H(h^{\left(k\right)}\·r_{1,k})---\left(20\right)$

其中，k≠q。

首先，可以利用先前给定的泰勒近似来表述每个用户的信道：

$h^{\left(q\right)}(n_S,n_T)\≈{\mathrm{\α}}^{\left(q\right)}+{\mathrm{\β}}_F^{\left(q\right)}(n_T-n_{T0})+{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}(n_S-n_{S0})---\left(21\right)$

$h^{\left(q\right)}\≈{\mathrm{\α}}^{\left(q\right)}{1}_{4M_Q\×1}+2{\mathrm{\β}}_F^{\left(q\right)}(n_T-n_{T0})(\left[\begin{array}{c}-1\\ -1\\ 1\\ 1\end{array}\right]\⊗1_{M_Q\×1})+{2\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}{\mathrm{\η}}_q---\left(22\right)$

$h^{\left(q\right)}\≈{\mathrm{\α}}^{\left(q\right)}{\mathrm{\α}}_1\⊗1_{M_Q\×1}+2{\mathrm{\β}}_F^{\left(q\right)}(n_T-n_{T0})({\mathrm{\α}}_2\⊗1_{M_Q\×1})+2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}{\mathrm{\η}}_q---\left(23\right)$

根据图3C所示的放置，按照如下给出向量η_q：

${\mathrm{\η}}_q=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗\left(\left[\begin{array}{c}-7\\ -5\\ -3\\ 3\\ 5\\ 7\end{array}\right]\right)=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗\left(\left[\begin{array}{c}-5\\ -5\\ -5\\ 5\\ 5\\ 5\end{array}\right]\right)+\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗\left(\left[\begin{array}{c}-2\\ 0\\ 2\\ -2\\ 0\\ 2\end{array}\right]\right)$

$={5\mathrm{\α}}_3\⊗1_{M_Q\×1}+\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗\left(\left[\begin{array}{c}-2\\ 0\\ 2\\ -2\\ 0\\ 2\end{array}\right]\right)---\left(24\right)$

然后，按照如下计算项 $n_{i,q,k}:=r_{i,q}^H(h^{\left(k\right)}\·r_{1,k}):$

$r_{i,q}:=\frac{1}{\sqrt{N_P}}{\mathrm{\α}}_i\⊗s_q---\left(25\right)$

其中 ${\mathrm{\α}}_1:=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ 1\end{array}\right],{\mathrm{\α}}_2:=\left[\begin{array}{c}-1\\ -1\\ 1\\ 1\end{array}\right],{\mathrm{\α}}_3:=\left[\begin{array}{c}-1\\ 1\\ -1\\ 1\end{array}\right],{\mathrm{\α}}_4:=\left[\begin{array}{c}1\\ -1\\ -1\\ 1\end{array}\right].$

$\sqrt{N_P}{h}^{\left(q\right)}\·r_{1,q}\≈{\mathrm{\α}}^{\left(q\right)}({\mathrm{\α}}_1\⊗s_q)+2{\mathrm{\β}}_F^{\left(q\right)}(n_T-n_{T0})({\mathrm{\α}}_2\⊗s_q)+2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}{p}_q---\left(26\right)$

根据图3C所示的放置，通过下式给出向量P_q：

$p_q=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗(\left[\begin{array}{c}-7\\ -5\\ -3\\ 3\\ 5\\ 7\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{s}_q\\ s_q\end{array}\right])=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗(\left[\begin{array}{c}-5\\ -5\\ -5\\ 5\\ 5\\ 5\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{s}_q\\ s_q\end{array}\right])+\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗(\left[\begin{array}{c}-2\\ 0\\ 2\\ -2\\ 0\\ 2\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{s}_q\\ s_q\end{array}\right])---\left(27\right)$

$=5{\mathrm{\α}}_3\⊗s_q+\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right]\⊗(\left[\begin{array}{c}-2\\ 0\\ 2\\ -2\\ 0\\ 2\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{s}_q\\ s_q\end{array}\right])$

表达式(27)中的最后一项表示为θ_q：

${\mathrm{\θ}}_q:=p_q-2(n_{T_1}-n_{T_0})({\mathrm{\α}}_3\⊗s_q)={\mathrm{\α}}_1\⊗{\mathrm{\ξ}}_q---\left(28\right)$

其中， ${\mathrm{\ξ}}_q:=\left[\begin{array}{c}-2\\ 0\\ 0\end{array}\right]\·s_q,$

是右上部训练符号组的对称中心的时域索引。根据图3C中的放置，可得

$n_{T_1}=7,n_{T_0}=4.5.$

$N_P{n}_{i,q,k}=N_P{r}_{i,q}^H(h^{\left(k\right)}\·r_{1,k})$

$={\mathrm{\α}}^{\left(k\right)}\left({\mathrm{\α}}_i^H{\mathrm{\α}}_1\right)\left(s_q^H{s}_k\right)+2{\mathrm{\β}}_F^{\left(k\right)}(n_T-n_{T0})\left({\mathrm{\α}}_i^H{\mathrm{\α}}_2\right)\left(s_q^H{s}_k\right)+2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}(n_S-n_{S0})\left({\mathrm{\α}}_i^H{\mathrm{\α}}_3\right)\left(s_q^H{s}_k\right)$

$+2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}({\mathrm{\α}}_i^H\⊗s_q^H){\mathrm{\θ}}_k$

利用所涉及的向量的正交性：

$s_q^H{s}_k={\mathrm{\δ}}_{q,k},{\mathrm{\α}}_i^H{\mathrm{\α}}_k={4\mathrm{\δ}}_{i,k}$

由此

$N_P{n}_{i,q,k}=2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}({\mathrm{\α}}_i^H\⊗s_q^H){\mathrm{\θ}}_k=2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}({\mathrm{\α}}_i^H\⊗s_q^H)({\mathrm{\α}}_1\⊗{\mathrm{\ξ}}_k)$

$=2{\mathrm{\β}}_T^{\left(q\right)}\left({\mathrm{\α}}_i^H{\mathrm{\α}}_1\right)\left(s_q^H{\mathrm{\ξ}}_k\right)---\left(29\right)$

由此，对于导频符号的当前设计方案而言，只有在i＝1时，以上表达式(29)才不为0。

总体说来，对每个用户而言，其它用户的信道在时间上的变化引起了解扩项中的误差(偏差)。

2.2.2修正方法(保持发射机不变)

在某些方面，本发明提供了如下修正方法。

首先，对所有用户的系数β_T ^(q)进行估计。通过比较前述估计方程(15)和泰勒近似来得到所述β_T ^(q)。其中，估计方程(15)为：

${\mathrm{\Δ}}_q{\hat{h}}^{\left(q\right)}=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i}{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i^2+{\widehat{\mathrm{\σ}}}^2}{w}_{i,q}{U}_i---\left(15\right)$

泰勒近似为：

${\mathrm{\Δ}}_q{\widehat{\mathrm{\β}}}_T^{\left(q\right)}=\frac{1}{2}\frac{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i}{{\mathrm{\Δ}}_q^2{\mathrm{\Λ}}_i^{\left(q\right)}{\mathrm{\β}}_i^2+{\widehat{\mathrm{\σ}}}^2}{w}_{i,q}\sqrt{\frac{3}{N_s{N}_t({N_s}^2-1)}}---\left(30\right)$

然后，根据前述方程(29)，利用所估计的系数或斜率

对误差项

进行估计。

接下来，使用所估计的误差项来修正解扩项w_i，q：

${\tilde{w}}_{i,q}:=w_{i,q}-\underset{k=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{n}}_{i,q,k}---\left(31\right)$

根据前述方程(15)，使用

而非w_i，q对信道估计进行重新计算。

3.业务导频比估计

3.1根据高斯假设的最大似然

不失一般性，下面的讨论基于Ep＝1的假设。假定Ep＝1，那么T/P等于业务能量Es。Ep取其它值会使得Es大小改变，但是Es与Ep之比Es/Ep保持不变。第一种用来得到Es值的算法是最大似然估计。下面给出另外的假定：(1)信道估计是理想的，也即所估计的衰落

等于实际的衰落hi。(2)输入数据xi是高斯概率分布函数。

在发射的信号是xi、发射功率为Es的情况下，接收到的值是yi的概率为：

$\mathrm{Pr}\left[y_i\right|E_s,x_i]=\frac{1}{\mathrm{\π}{N}_0}\exp \frac{-{|y_i-\sqrt{E_s}{h}_i{x}_i|}^2}{N_0}.$

根据所述高斯数据的假设，在发射功率为Es的情况下，接收到yi的概率为：

$\∫\mathrm{Pr}\left[y_i\right|E_s,x_i\left]\mathrm{Pr}\right[x_i]\mathrm{dx}=\frac{1}{\mathrm{\π}(N_0+{\left|h_i\right|}^2{E}_s)}\exp \frac{-{\left|y_i\right|}^2}{N_0+{\left|h_i\right|}^2{E}_s}.$

Es的最大似然(ML)估计使得所有接收到的符号都是yi的概率最大。

$E_s^{\mathrm{ML}}=\underset{E_s}{\arg \max }\underset{i}{\mathrm{\Π}}\mathrm{Pr}\left[y_i\right|E_s]=\underset{E_s}{\arg \min }\underset{i}{\mathrm{\Σ}}-\log \mathrm{Pr}[y_i\left|E_s\right].$

将 $\underset{i}{\mathrm{\Σ}}-\log \mathrm{Pr}\left[y_i\right|E_s]$ 的导数设为0，得出：

$\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\left[(1-\frac{{\left|y_i\right|}^2}{N_0+{\left|h_i\right|}^2{E}_s^{\mathrm{ML}}})\frac{{\left|h_i\right|}^2}{N_0+{\left|h_i\right|}^2{E}_s^{\mathrm{ML}}}\right]=0.$

接收机对上述方程进行解析，以得到对Es的ML估计。

3.2总接收能量近似

在移动无线通信设备中，ML估计的实现比较复杂。另外一种选择是根据如下方程计算总接收能量(TRE)。

$E_s^{\mathrm{TRE}}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}({\left|y_i\right|}^2-N_0)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_i\right|}^2}.$

3.3加权接收能量近似

另外一种估计方法涉及根据如下方程对接收能量(WRE)的加权均值的计算。

$E_s^{\mathrm{WRE}}\frac{\mathrm{\Σ}{\left|h_i\right|}^2({\left|y_i\right|}^2-N_0)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_i\right|}^4}.$

权重不一定必须是衰落功率|h_i|²；权重可以是|h_i|的任何函数。所使用的衰落和噪声值是它们的估计值

和

可以发射导频符号，而不需要在开销信道中显式指示数据符号功率。导频符号可公用于多于一个用户。数据符号可以是非常数的模量符号，诸如16QAM符号、64QAM符号。另外，不同用户的数据符号功率不同。

图4是根据本发明的一个方面的示例性方法400的流程图，该方法400用于无线通信系统的信道估计。该方法400可以在图1中的无线多址通信系统100、图2中的无线多址通信系统200中实现。在步骤402，接收接入点(例如，接入点146)所发出的导频符号。在步骤404，接收接入点所发出的业务信号符号。在步骤406，根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计。在步骤408，根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号和噪声估计对业务信号符号的估计业务信号能量进行估计。在步骤410，根据导频信号能量以及业务信号能量来确定业务导频比。导频信号和/或业务信号可以是正交频分多址(OFDMA)信号。

图5是根据本发明一个方面的装置500的框图，该装置500用于对无线通信系统进行信道估计。该装置500包括处理器502和耦接到处理器502的存储器504。处理器502用于实现图4所示的方法。再次参照图5，处理器502可以是图2中的处理器230或处理器270。

本文的方法可以使用构成程序的一个或多个软件模块的构成程序的多种代码来实现，并作为指令/数据通过诸如中央处理器单元来执行；或者，本方法使用专用于执行本方法的硬件模块来实现。作为另一种选择，在一些实施例中，本文的方法可以使用软件模块和硬件模块的组合来实现。

本文中描述的技术可通过多种方式来实现。例如，这些技术可以用硬件、软件或软硬件结合的方式来实现。对于硬件实现，用于进行信道估计的处理单元可以实现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、用于执行本文所述功能的其它电子单元或其组合中。对于软件实现，可以通过用于执行本文所描述的功能的各种模块(例如，程序、函数等)来实现。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述这些实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，这些实施例可以做进一步的结合和变换。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的精神和保护范围内的所有改变、修改和变形。此外，就说明书或权利要求书中使用的“包含”一词而言，该词意指包含在内的，其指代方式类似于“包括”一词，就如同“包括”一词在权利要求中用作衔接词所解释的那样。

应当理解，所公开的处理步骤的特定次序或等次仅仅是示例性方法中的一个例子。基于设计爱好，应当理解，只要不脱离本发明的范围，就可以对处理步骤的特定次序或等次进行重新排列。所附方法的权利要求按照示例的次序给出了各个步骤的单元，但并不旨在将各个步骤的单元的次序限于所给出的特定次序或等次。

本领域技术人员应当理解，信息和信号可以使用多种不同的技术和方法来表示。例如，在贯穿上面的描述中提及的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号和码片可以用电压、电流、电磁波、磁场或粒子、光场或粒子或者其任意组合来表示。

本领域技术人员还应当明白，结合本文公开的实施例描述的各种示例性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地表示硬件和软件之间的可交换性，上面对各种示例性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了总体描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本发明的保护范围。

用于执行本文所述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件部件或者其任意组合，可以实现或执行结合本文公开的实施例所描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，或者，该处理器也可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可能实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的结合，或者任何其它此种结构。另外，至少一个处理器包括用于执行上文所描述的步骤和/或动作的一个或多个模块。

结合本文公开的多个实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或两者的组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动硬盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。

为使本领域技术人员能够实现或者使用本发明，上面围绕公开的实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说，对这些实施例的各种修改都是显而易见的，并且，本文定义的总体原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本发明并不限于本文给出的实施例，而是与本文公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

Claims (14)

1.一种用于无线通信设备的信道估计方法，包括：

接收导频符号；

接收业务信号符号；

根据接收到的导频符号，对导频信号能量进行估计；

根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计，对所述业务信号符号的估计业务信号能量进行估计；

根据所述导频信号能量和所述估计业务信号能量来确定业务导频比，以供在所述无线通信设备中解调所接收的信号时使用；以及

其中，对所述估计业务信号能量进行估计包括计算总接收能量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算总接收能量包括：

对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述估计业务信号能量进行估计包括：

计算接收能量的加权均值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，计算接收能量的加权均值包括：

对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对所述业务信号符号的所述估计业务信号能量进行估计包括：

根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计，对所述业务信号符号的估计最大似然业务信号能量进行估计。

6.一种用于无线通信设备的信道估计装置，包括：

用于接收导频符号的模块；

用于接收业务信号符号的模块；

用于根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计的模块；

用于根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对所述业务信号符号的估计业务信号能量进行估计的模块；

用于根据所述导频信号能量和所述估计业务信号能量来确定业务导频比，以供在所述无线通信设备中解调所接收的信号时使用的模块；以及

其中，所述用于对所述估计业务信号能量进行估计的模块包括：用于计算总接收能量的模块。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述用于计算总接收能量的模块包括：

用于对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算的模块。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述用于对所述估计业务信号能量进行估计的模块包括：

用于计算接收能量的加权均值的模块。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用于计算接收能量的加权均值的模块包括：

用于对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算的模块。

10.根据权利要求6所述的装置，其中，所述用于根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对所述业务信号符号的所述估计业务信号能量进行估计的模块包括：

用于根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对所述业务信号符号的估计最大似然业务信号能量进行估计的模块。

11.一种用于无线通信设备的信道估计装置，该装置包括：

用于接收导频符号的模块；

用于接收业务信号符号的模块；

用于根据接收到的导频符号对导频信号能量进行估计的模块；

用于根据接收到的业务信号符号、接收到的导频符号以及噪声估计对所述业务信号符号的估计最大似然业务信号能量进行估计的模块；

用于根据所述导频信号能量和所述估计最大似然业务信号能量来确定业务导频比，以供在所述无线通信设备中解调所接收的信号时使用的模块；其中，

所述装置还包括：用于通过计算总接收能量，对所述估计最大似然业务信号能量进行估计的模块。

12.根据权利要求11所述的装置，还包括：

用于通过对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算，计算所述总接收能量的模块。

13.根据权利要求11所述的装置，还包括：

用于通过计算接收能量的加权均值，对估计最大似然业务信号能量进行估计的模块。

14.根据权利要求13所述的装置，还包括：

用于通过对接收到的业务信号符号的绝对值的平方减去所述噪声估计所得的差进行求和计算，计算所述接收能量的加权均值的模块。

Images