CN101563862B - 用于确定mimo接收机的组合权重的方法 - Google Patents

Abstract

根据这里教导的一种方法和设备，对中间组合权重的计算(100)考虑到对于两个接收信号流而言是共同的损害相关，但是不考虑可归因于所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰。通过从对于中间组合权重的计算中排除对于信道重复使用串流干扰的考虑，简化了中间组合权重计算并且提高计算鲁棒度。此外，通过使用考虑到信道重复使用串流干扰的权重缩放因数，可以从所述中间组合权重高效地获得(102)例如用于广义Rake组合或均衡化组合的最终组合权重。此外，在至少某些情况下对于所述中间组合权重感兴趣。例如可以从相应的中间组合权重计算对应于其中一个或全部两个流的信号质量估计。

Description

用于确定MIMO接收机的组合权重的方法

背景

发明领域

本发明总体上涉及多输入多输出(MIMO)通信系统，更具体来说涉及确定对于MIMO接收机的组合权重。

背景

MIMO系统通常使用一种或多种信道化技术来区分不同的发射信息流。例如，基于码分多址(CDMA)信号类型的MIMO系统使用正交码集合来定义不同的信息信道，其中每一条这种信道载送可单独解析的数据。基于正交频分多路复用(OFDM)信号类型的MIMO系统使用OFDM子载波集合中的不同子载波来定义不同的信道。但是这些类型以及其他类型的MIMO系统通常可能在不同天线上的跨越各发射数据流重复使用信道化码和/或信道化频率，从而导致在目标接收机处的各流之间的所谓的“重复使用”干扰——这被宽泛地称为“信道重复使用串流(cross-stream)干扰”。

比如通常由广义Rake(G-Rake)接收机、均衡化接收机以及其他类型的线性干扰抵消接收机提供的鲁棒的干扰抑制必须包括在MIMO中抑制信道重复使用串流干扰以及在其中可能出现这种干扰的其他情境中抑制这种干扰。但是由接收机在干扰抑制处理中考虑信道重复使用串流干扰可能会引入很高的计算复杂度。此外，在考虑信道重复使用串流干扰时，用于确定干扰抑制组合权重的现有的信号处理算法可能无法在实际的迭代次数内收敛(或者根本无法收敛)。

例如知道如何在非MIMO G-Rake处理情境中从信号损害相关估计确定组合权重，其中各损害分量包括同一小区干扰(即符号间干扰或ISI)、其他小区干扰以及热噪声。因此，表示跨越各G-Rake解扩耙指的接收信号损害的相关的总的损害相关估计包括相同小区损害相关项、其他小区损害相关项以及热噪声损害项。(用来进行损害相关建模的一些方法把所述其他小区项和热噪声项塌缩成组合项。)

在把上面的情境扩展到具有信道重复使用的MIMO系统时，接收信号损害包括信道重复使用串流干扰。因此，被用于组合权重生成的接收信号损害相关的表达式必须包括相应的损害相关项。更具体来说，在至少一些用于对损害相关进行建模的方法中，在损害相关模型中考虑信道重复使用串流干扰会引入一秩(rank-one)分量，从而使得更加难以(或者实际上不可能)确定组合权重解决方案。此外，针对计算用于MIMO操作的依赖于模式的组合权重的需求(即计算对于两种或多种可能的MIMO发射模式当中的每一种的组合权重)将恶化由于潜在的组合权重计算的复杂度提高所引发的问题。

概要

考虑由MIMO系统中的信道重复使用所引起的串流干扰引起的所述损害相关将在G-Rake接收机中以及在其他类型的干扰抑制接收机中引入严重的计算问题。为此，这里所公开的一种方法和设备基于排除了信道重复使用串流干扰的简化的损害相关表示来确定中间组合权重。这些中间组合权重可用于报告对于至少一些MIMO操作模式的信道质量信息。此外，所述中间组合权重提供了用于计算确实考虑到信道重复使用串流干扰的最终组合权重的在计算上高效且鲁棒的基础。

在一个实施例中，一种确定对于MIMO接收机的组合权重的方法包括：根据不考虑可归因于两个接收信号流之间的信道重复使用的串流干扰的损害相关来计算对于所述两个流的中间组合权重。所述方法继续根据为所述两个流计算的所述中间组合权重和权重缩放因数来计算对于所述两个流的至少其中之一的最终组合权重。所述权重缩放因数考虑到可归因于所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰。

在另一个实施例中，一种用于确定对于MIMO接收机的组合权重的接收机电路包括一个或多个处理电路，所述处理电路被配置成根据不考虑可归因于两个接收信号流之间的信道重复使用的串流干扰的损害相关来计算对于所述两个流的中间组合权重。所述接收机电路还被配置成根据为所述两个流计算的所述中间组合权重和权重缩放因数来计算对于所述两个流的至少其中之一的最终组合权重。如前面所解释的那样，所述权重缩放因数考虑到可归因于所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰。

当然，本发明不限于上面的特征和优点。实际上，在参照附图阅读了下面的详细描述之后，本领域技术人员将认识到附加的特征和优点。

附图简述

图1是MIMO发射机和接收机的一个实施例的方框图，其中所述接收机包括用于干扰抑制的在计算上高效且鲁棒的组合权重生成电路。

图2是用于在计算上高效且鲁棒的组合权重生成的处理逻辑的一个实施例的逻辑流程图。

图3是支持这里所教导的组合权重生成的处理电路的一个实施例的方框图。

图4是在图1中引入的接收机的G-Rake实现方式的一个实施例的方框图。

图5是在图1中引入的接收机的均衡器实现方式的一个实施例的方框图。

详细描述

图1示出了无线通信网络12中的多输入多输出(MIMO)发射机10，其被配置成通过两个或多个发射天线14把MIMO信号发射到比如蜂窝无线电话或者其他通信终端或模块的无线通信设备或系统16。所述MIMO发射机10利用不同的信道化策略对其所发射的不同信息流进行信道化。例如，在所述发射机10的CDMA实施例中，其使用不同的扩频码来发射不同的信息流。在OFDM实施例中，其出于相同的目的使用不同的子载波频率。

在本上下文可以假设所述发射机10对于两个或多个流的发射重复使用一条或多条信道。例如在CDMA系统中，所述发射机10可以跨越各流重复使用相同的(多个)扩频码，从而导致利用相同的(多个)信道码发射至少第一和第二流。这样，在所述无线通信设备16的天线18处接收到的信号包括经受串流干扰的第一和第二接收信号流，其中所述串流干扰是由所述两个流之间的信道重复使用而引发的。

有利的是，通过开关或双工器22耦合到所述天线18的接收机20包括接收机电路24，其被配置成在组合权重生成处理中基于一种考虑到由信道重复使用而引发的串流干扰的在计算上高效且鲁棒的方法来生成抑制这种干扰的MIMO组合权重。在此实例情境中，所述接收机20包括前端电路26、一个或多个接收机处理电路28(其包括所述有利的接收机电路24)、发射机30以及系统处理器32。

所述接收机电路24在下文中被称作“组合权重生成器”24，其实施一种确定用于干扰抑制的MIMO组合权重的方法。图2示出了这种方法的一个实施例，图3示出了相应的功能电路。更具体来说，图3描绘了所述接收机电路24的实施例，其包括中间组合权重(ICW)电路40、权重缩放因数(WSF)电路42以及最终组合权重(FCW)电路44。

考虑到这些功能电路并且假设接收到通过所述发射机10处的信道重复使用而有关联的第一和第二流，图2的处理开始于根据不考虑可归因于两个接收信号流之间的信道重复使用的串流干扰的损害相关来计算对于所述两个流的中间组合权重(步骤100)。因此，如在下文中将详细解释的那样，所述ICW电路40可以被配置成利用Gauss-Seidel迭代过程来计算中间组合权重，其中通过省略由可归因于所述发射机10处的第一流与第二流之间的信道重复使用的串流干扰而引发的损害相关项来简化所述迭代计算。

所述处理继续根据为所述两个流计算的所述中间组合权重和权重缩放因数来计算对于所述两个流的至少其中之一的最终组合权重，所述权重缩放因数考虑到可归因于所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰(步骤102)。因此，如在下文中将详细解释的那样，所述WSF电路42可以被配置成计算考虑到由于信道重复使用而在所述两个流之间引发的串流干扰的权重缩放因数。所述(多个)权重缩放因数随后又可以被所述FCW 44结合所述中间组合权重一起使用，以便确定对于所述第一和/或第二流的最终MIMO组合权重。上面的该处理方法在这里被称作“一秩更新”方法，利用该方法，所述最终组合权重考虑到由信道重复使用所引发的所述第一流与第二流之间的串流干扰，同时其计算又避免了在直接考虑这种干扰时所带来的计算复杂度。

为了理解基于省略可归因于由信道重复使用引发的串流干扰的损害相关项简化计算中间组合权重，可以把对于第一接收信号流的总体接收信号损害相关表达为下式：

R_z(1)＝α_CR2h₂h₂ ^H+α_IR_I+βR_N               等式1

并且把对于第二接收信号流的总体接收信号损害相关表达为下式：

R_z(2)＝α_CR1h₁h₁ ^H+α_IR_I+βR_N               等式2

其中，h₁和h₂是分别对于所述第一和第二流的净流响应，α_CR1和α_CR2是分别对于所述第一和第二流的信道重复使用串流干扰项的缩放因数，其依赖于所述两个流的相对发射功率分配。此外，α_IR_I是对应于所述同一小区自身干扰的ISI分量的经过缩放的损害相关矩阵，βR_N是对应于一般化的其他小区干扰和(热)噪声的经过适当缩放的损害相关矩阵。(应当注意到，α_IR_I项存在于基于CDMA的信道化中，但是通常不存在于基于OFDM的信道化中。)

在解释于等式(1)和(2)中给出的表达式时可以看出，α_CR2h₂h₂ ^H项对于等式(1)是唯一的，并且α_CR1h₁h₁ ^H项对于等式(2)是唯一的。这些唯一项表示由所述发射机10处的所述两个流之间的信道重复使用所引发的串流干扰。可以注意到，α_IR_I+βR_N项对于全部两个流是共同的。因此可以令R来表示所述共同损害相关项：

R＝α_IR_I+βR_N           等式3

于是对于第m个流如下给出对于所述最终组合权重的传统表达式：

w_m＝R_z ^-1(m)h_m           等式4

但是利用等式(3)中给出的R，所述组合权重生成器24如下表示中间组合权重：

v_m＝R^-1h_m               等式5

因此，对于所述第一流的中间组合权重由下式给出：

v₁＝R^-1h₁               等式6

同样地，对于所述第二流的中间组合权重由下式给出：

v₂＝R^-1h₂               等式7

利用等式(6)和(7)中给出的表达式，所述接收机电路24被配置成至少基于所估计的由对于全部两个流而言是共同的噪声和其他小区干扰所引发的损害相关(即损害相关项βR_N)来计算对于每一个流的所述中间组合权重。对于其中时间分散传播信道会破坏码正交性的CDMA实施例来说，所述接收机电路24被配置成进一步基于所估计的由对于全部两个流而言是共同的相同小区干扰所引发的损害相关(即α_IR_I项)来计算所述中间组合权重。在至少某些情况下，比如在CDMA实施例中，相同小区干扰可能更加重要。因此，在至少一个实施例中，所述接收机电路24被配置成至少基于对于全部两个流而言是共同的噪声和相同小区干扰来计算所述中间组合权重。所述接收机电路24还可以在其中间组合权重计算过程中考虑其他小区干扰。此外还应当理解，可以在单一组合损害相关项中把其他小区干扰与噪声一起考虑。

在任何情况下，所述中间组合权重的Gauss-Seidel迭代解都可以受益于消除对应于所述信道重复使用干扰的成问题的一秩损害相关项，即等式(1)中的α_CR2h₂h₂ ^H项和等式(2)中的α_CR1h₁h₁ ^H项。把来自等式(3)的R代换到等式(1)和(2)中，对于所述第一和第二流的特定于流的损害相关可以被如下表示：

R_z(1)＝R+α_CR2h₂h₂ ^H             等式8

以及

R_z(2)＝R+α_CR1h₁h₁ ^H             等式9

返回对于最终组合权重的表达式，对于所述第一流的接收的MIMO权重解由下式给出：

w₁＝R_z ^-1(1)h₁                   等式10

其于是变成“

w₁＝(R+α_CR2h₂h₂ ^H)^-1h₁           等式11

在下面的表达式中应用矩阵求逆引理结果：

$w_1=v_1-v_2\left(\frac{{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}2}{v_2}^H{h}_1}{1+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}2}{v_2}^H{h}_2}\right)$ 等式12

或者

w₁＝v₁-av₂                      等式13

其中，“a”是表示为

的(复数值)权重缩放因数，其是对于所述第一和第二流的净流响应h₁和h₂以及对于所述第一和第二流的信道参数重复使用缩放因数的函数。通过遵循相同的数学推导，可以根据所述中间组合权重如下表示对于所述第二流的最终MIMO组合权重解：

$w_2=v_2-v_1\left(\frac{{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}1}{v_1}^H{h}_2}{1+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}1}{v_1}^H{h}_1}\right)$ 等式14

或者

w₂＝v₂-bv₁                      等式15

其中，所述权重缩放因数“b”等于

因此，所述最终权重解包括所述中间权重解的缩放和，其中所述缩放的一部分涉及到相对简单的内积。更具体来说，所述接收机电路24被配置成计算对于所述两个流当中的第一个的最终组合权重，这是通过形成由适当权重缩放因数所缩放的为所述两个流当中的所述第一个确定的中间组合权重v₁(或v₂)与为所述两个流当中的另一个确定的中间组合权重v₂(或v₁)的线性组合而实现的。

从对于权重缩放因数a和b的表达式中可以看出，所述接收机电路24被配置成计算权重缩放因数a，以便根据为所述第二流确定的中间组合权重和为所述两个流确定的净流响应来确定对于所述第一流的中间组合权重。所述权重缩放因数确定还考虑到所述信道重复使用缩放因数，其如上所述依赖于所述两个流的相对发射功率分配。类似地，所述接收机电路24根据为所述第一流确定的中间组合权重以及对于所述第一和第二流的净流响应和信道重复使用缩放因数来生成权重缩放因数b。

应当注意到，如果所述接收机20仅仅对所述第一流有兴趣，则从等式(13)计算最终组合权重w₁，并且不需要计算最终组合权重w₂。相反，如果所述接收机20仅仅对所述第二流有兴趣，则从等式(15)计算最终组合权重w₂，并且不需要计算最终组合权重w₁。

为了认识到上面的组合权重确定方法的计算效率，可以把“传统的”组合权重解与这里给出的一秩更新方法进行比较。从等式(1)和(2)计算组合权重的传统的G-Rake方法计算所述净流响应矢量的Hermitian外积，即它计算h₁h₁ ^H和h₂h₂ ^H，这对于每一个外积需要近似

个计算循环。传统的处理随后执行所述Hermitian对称结果与相应的信道重复使用缩放因数的实数-复数乘法，这对于每一次乘法需要近似

个计算循环。随后，用来求解R_z(1)和R_z(2)矩阵的所述Gauss-Seidel算法的传统应用对于w₁和w₂全部二者“花费”近似2[M_GS0(4N²-N)+20N]个计算循环，其中M_GS0是被应用来获得所述权重解的Gauss-Seidel迭代的次数。

总计对于所述传统方法所需要的所估计的计算循环得到2M_GS0(4N²-N)+6N²+46N个计算循环的总体估计来计算对于全部两个流的组合权重。与此相对，在这里所教导的一秩更新方法中，并不明确计算在等式(1)和(2)中所表示的R_z(1)和R_z(2)矩阵。相反，根据这里教导的方法，从对于全部两个流而言是共同的损害相关项R来求解所述中间权重，其表示除了由信道重复使用所引发的损害相关之外的接收信号流损害相关。

v₁＝R^-1h₁和v₂＝R^-1h₂的计算对于每一个中间组合权重需要近似M_GS1(4N²-N)+20N个循环。也就是说，对于上面的两个流的实例，这里教导的方法两次应用具有M_GS1次迭代的所述Gauss-Seidel算法。在这样做时，所述组合权重生成器24计算复数内积v₁ ^Hh₁、v₂ ^Hh₂、v₁ ^Hh₂和v₂ ^Hh₁，这分别需要近似4N个计算循环。所述处理随后继续计算所述权重缩放因数比 $a=\frac{{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}2}{v_1}^H{h}_2}{1+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}2}{v_1}^H{h}_1}$ 和 $b=\frac{{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}1}{v_2}^H{h}_1}{1+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{CR}1}{v_2}^H{h}_2},$ 其中把复数除以实数，并且需要近似16+2个计算循环。最后对w₁和w₂的计算是一个中间权重矢量与另一个中间权重矢量的复数缩放和加法，其需要近似4N个计算循环。把所有这些操作的复杂度相加得到2M_GS1(4N²-N)+64N+34个计算循环来计算对于全部两个流的最终组合权重。

这里所教导的一秩更新方法不仅对于最为实际的处理情况需要更少的计算循环，其还避免了在由信道重复使用所引发的串流干扰存在的情况下使用所述Gauss-Seidel迭代方法来直接求解等式(1)和(2)时所可能带来的收敛问题。当然，所述信道重复使用项对于不是基于所述Gauss-Seidel算法的其他数值解方法可能会导致可计算性问题。因此，本领域技术人员将认识到，所述Gauss-Seidel情境代表非限制性实例，并且这里的教导同样有利地适用于其他数值处理方法。

上述这些优点在多种MIMO接收机应用中都带来了有意义的处理改进。例如，图4示出了所述接收机处理电路28的G-Rake实施例，其包括延迟搜索器50、净响应估计器52、损害相关估计器54、Rake处理电路56(例如耙指放置处理)、多个Rake耙指(相关器)58、组合器60以及附加的处理电路52(例如解码等等)。

在操作中，所述Rake处理器56基于功率延迟分布(PDP)设置各耙指58的延迟对准，所述功率延迟分布表明在所述天线接收信号中居主导地位的延迟分量。同样假设两个流的串扰情况，所述净响应估计器52确定对于所述第一和第二流的h₁和h₂，所述损害相关估计器54确定由所述损害协方差矩阵R表示的损害相关估计。

利用这里教导的一秩更新方法，所述组合权重生成器24使用R、h₁和h₂的值来计算中间组合权重v₁和v₂。在其中只对所述第一和第二流当中的单一流感兴趣的操作情况下，信号质量估计器64可以被配置成利用所述中间组合权重来估计感兴趣的该流的接收信号质量。出于这一原因以及其他可能的用途，除了为最终组合权重组合提供在计算上高效且鲁棒的基础之外，所述中间组合权重还有其他价值。

当然，为了对来自各耙指58的解扩值(其中包括对应于其中一个或全部两个所述流的解扩值)进行MIMO组合，所述组合权重生成器24计算最终组合权重(例如w₁和w₂)，这样允许所述组合器60利用所述各组合权重来组合各耙指信号，从而提供干扰抑制，其中包括对由所述发射机10处的所述两个流之间的信道重复使用所引发的串流干扰的抑制。经过干扰抑制的组合信号(或者对于两个或多个感兴趣流的信号)被输入到所述附加处理电路62，其对所述(多个)组合信号进行解码以用于信息恢复等等。

图5示出了类似的处理但是描绘了所述接收机处理电路28的均衡器实施例，其包括多个延迟元件70、滤波器处理器72、组合电路74(其中包括加权电路76和加法电路78)以及解扩器80。所述滤波器处理器72被配置成生成净流响应估计以及所述共同损害相关的估计，从而使得所述组合权重生成器24计算最终组合权重w₁和/或w₂以供所述加权电路76使用。

考虑到上面的两个接收机实例，本领域技术人员将认识到，这里所教导的组合权重确定方法可以广泛应用于多种接收机类型以及多种通信系统标准，其中包括CDMA和OFDM系统。因此，本领域技术人员将认识到，本发明不限于前面的描述和附图。相反，本发明仅由权利要求书及其等效法律表述限定。

Claims (19)

1.一种确定对于多输入多输出MIMO接收机(20)的组合权重的方法，所述接收机(20)接收第一和第二流，所述第一和第二流具有可归因于在MIMO发射机(10)处的所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰，所述方法的特征在于：

计算对于所述两个流当中的每一个的净流响应；

计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项；

通过排除由所述串流干扰所引发的损害相关项而在使用所述净流响应和所述共同损害相关项的迭代过程中计算对于所述两个流当中的每一个的中间组合权重；以及

通过用第一权重缩放因数对为所述第二流计算的中间组合权重进行缩放来计算对于所述第二流的经过缩放的中间组合权重，其中所述第一权重缩放因数取决于为所述第二流计算的中间组合权重、所述两个流的净流响应以及对于第二流的信道重复使用串流干扰项的缩放因子而考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰，并且所述缩放因子依赖于两个流的相对发射功率分配；以及

通过形成为所述第一流计算的中间组合权重与为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合来计算考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰的对于所述第一流的最终组合权重。

2.权利要求1的方法，其特征还在于，被用来计算对于所述第一和第二流当中的每一个的中间组合权重的所述迭代过程是Gauss-Seidel迭代过程。

3.权利要求1的方法，其特征还在于，形成为所述第一流计算的中间组合权重与为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合的所述步骤包括：从为所述第一流计算的中间组合权重中减去为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重。

4.权利要求1的方法，其特征还在于，当所述接收机(20)操作在其中该接收机(20)仅仅对所述第一流感兴趣的单输入多输出SIMO模式下时，基于为所述第一流计算的中间组合权重来估计对于该第一流的信号质量。

5.权利要求4的方法，其特征还在于，利用为所述第一流计算的最终组合权重来执行对于该第一流的干扰抑制组合。

6.权利要求1的方法，其特征还在于，当在所述接收机(20)处对全部两个流感兴趣时执行以下步骤：

通过用第二权重缩放因数对为所述第一流计算的中间组合权重进行缩放来计算对于所述第一流的经过缩放的中间组合权重，其中所述第二权重缩放因数取决于为所述第一流计算的中间组合权重、所述两个流的净流响应以及依赖于所述两个流的相对发射功率分配的对于第一流的信道重复使用串流干扰项的缩放因子；以及

通过形成为所述第二流计算的中间组合权重与为所述第一流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合来计算考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰的对于所述第二流的最终组合权重。

7.权利要求6的方法，其还包括：基于为所述第一流计算的最终组合权重对于该第一流估计信号质量并且执行干扰抑制组合；以及基于为所述第二流计算的最终组合权重对于该第二流估计信号质量并且执行干扰抑制组合。

8.权利要求1的方法，其特征还在于，计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项的所述步骤包括：估计由对于所述全部两个流而言是共同的噪声和同一小区干扰所引发的损害相关。

9.权利要求8的方法，其特征还在于，计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项的所述步骤还包括：估计由对于所述全部两个流而言是共同的其他小区干扰所引发的损害相关。

10.一种确定对于多输入多输出MIMO接收机(20)的组合权重的装置，所述接收机(20)接收第一和第二流，所述第一和第二流具有可归因于在MIMO发射机(10)处的所述两个流之间的信道重复使用的串流干扰，所述装置包括：

用于计算对于所述两个流当中的每一个的净流响应的部件；

用于计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项的部件；

用于通过排除由所述串流干扰所引发的损害相关项而在使用所述净流响应和所述共同损害相关项的迭代过程中计算对于所述两个流当中的每一个的中间组合权重的部件；以及

用于通过用第一权重缩放因数对为所述第二流计算的中间组合权重进行缩放来计算对于所述第二流的经过缩放的中间组合权重的部件，其中所述第一权重缩放因数取决于为所述第二流计算的中间组合权重、所述两个流的净流响应以及对于第二流的信道重复使用串流干扰项的缩放因子而考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰，并且所述缩放因子依赖于两个流的相对发射功率分配；以及

用于通过形成为所述第一流计算的中间组合权重与为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合来计算考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰的对于所述第一流的最终组合权重的部件。

11.权利要求10的装置，其中还包括：

用于计算对于所述第一和第二流的中间组合权重的部件；

用于计算对于所述第一流的最终组合权重的部件；

用于确定被用来对为所述第二流计算的中间组合权重进行缩放的权重缩放因数的部件；以及

用于估计对所述全部两个流而言是共同的损害相关的部件。

12.权利要求10的装置，其特征还在于，用于计算对于所述第一和第二流当中的每一个的中间组合权重的所述迭代过程是Gauss-Seidel迭代过程。

13.权利要求10的装置，其中还包括：通过从为所述第一流计算的中间组合权重中减去为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重而形成为所述第一流计算的中间组合权重与为所述第二流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合。

14.权利要求10的装置，其中还包括：用于当所述接收机(20)操作在其中该接收机(20)仅仅对所述第一流感兴趣的单输入多输出SIMO模式下时基于为所述第一流计算的中间组合权重来估计对于该第一流的信号质量的部件。

15.权利要求14的装置，其中还包括：用于利用为所述第一流计算的最终组合权重来执行对于该第一流的干扰抑制组合的部件。

16.权利要求10的装置，还包括用于当在所述接收机(20)处对所述全部两个流感兴趣时执行以下步骤的部件：

通过用第二权重缩放因数对为所述第一流计算的中间组合权重进行缩放来计算对于所述第一流的经过缩放的中间组合权重，其中所述第二权重缩放因数取决于为所述第一流计算的中间组合权重、所述两个流的净流响应以及依赖于所述两个流的相对发射功率分配的对于第一流的信道重复使用串流干扰项的缩放因子；以及

通过形成为所述第二流计算的中间组合权重与为所述第一流计算的经过缩放的中间组合权重的线性组合来计算考虑到所述第一流与第二流之间的串流干扰的对于所述第二流的最终组合权重。

17.权利要求16的装置，其中还包括：

用于基于为所述第一流计算的最终组合权重对于该第一流估计信号质量并且执行干扰抑制组合的部件；以及

用于基于为所述第二流计算的最终组合权重对于该第二流估计信号质量并且执行干扰抑制组合的部件。

18.权利要求10的装置，其中还包括：用于通过估计由对于所述全部两个流而言是共同的噪声和同一小区干扰所引发的损害相关来计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项的部件。

19.权利要求18的装置，其中还包括：用于通过进一步估计由对于所述全部两个流而言是共同的其他小区干扰所引发的损害相关来计算对于所述全部两个流而言是共同的损害相关项的部件。

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