CN101617476A - 基于具偏差去除的信道化码功率估计抑制干扰的方法和设备 - Google Patents

Abstract

通过在处理接收的信号时估计信道化码功率并从码功率估计至少降低干扰和噪声功率之一，改进基带处理器中的处理。根据诸如移动电话或局域网(LAN)适配器等无线通信装置的一个实施例，装置包括配置成接收具有来自关注的信号和一个或多个干扰信号的贡献的复合信号的电路和基带处理器。基带处理器配置成估计关于与关注的信号相关联的信道化码以及与一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。基带处理器也配置成从信道化码功率估计至少降低干扰和噪声功率之一。

Description

基于具偏差去除的信道化码功率估计抑制干扰的方法和设备

技术领域

本发明主要涉及无线通信装置，并且具体地说，涉及使用信道化码功率估计，从接收的信号抑制干扰。

背景技术

直序码分多址(DS-CDMA)系统在发射数据时使用两种不同的码来分离装置和/或信道。扰码是用于在下行链路中将基站、小区或扇区相互分离的伪噪声序列。在上行链路中，扰码分离用户。信道化码是正交序列，用于在下行链路中分离特定小区或扇区中不同信道或者用于在上行链路或下行链路中分离预期用于一个用户的数据的不同并行流。因此，信道化码将用户特定数据信道化到相应信道上，并且扰码为信道化数据加扰。分配到每个信道化码的功率一般不同，并取决于信道条件。例如，对具有良好信号传输特征的那些信道，可降低信道化码功率，并且对于具有差信号传输特征的那些信道，可增大信道化码功率。备选地，更多的无线电资源可分配到高质量信道，并且更少无线电资源分配到低质量信道。

多径衰落造成不同信道化码之间的正交性丢失，因而导致信号干扰。此干扰能够是自干扰(例如，在分配到相同用户的码之间)及用户间干扰。信号干扰限制了在诸如宽带CDMA(WCDMA)、高速下行链路分组接入(HSDPA)、CDMA2000和1XEV-DO系统等DS-CDMA系统中的性能。具体而言，容量和高数据速率覆盖受到了不利的影响。在并行(多码)或串行(以前、以后符号)中发送的其它所需符号干扰关注的符号的情况下，信号干扰可以是自诱导的。其它用户符号也造成干扰，并且可从相同基站(自己小区干扰)或从不同基站(其它小区干扰)发送。

在处理接收的信号时，常规无线接收器顾及(account for)在干扰信号与关注的信号之间的损害(impairment)(干扰和噪声)相关。顾及损害相关使接收器能够更好地抑制来自接收的信号的干扰，从而改进性能。例如，在广义RAKE(G-RAKE)接收器中，一些信号处理“耙指(finger)”置于多径衰落信道的信号路径延迟上以优化信号能量收集，而其它耙指未置于信号路径延迟上以抑制干扰。通过基于损害相关将每个分量加权，组合耙指输出以形成符号估计。

也就是说，G-RAKE接收器通过基于损害相关，优化组合接收的信号的分量而抑制干扰。组合权重也可用于估计接收的信号质量，例如，通过计算信号与干扰加噪声比(SINR)。SINR信息提供到对应的基站以便在例如通过调整分配到不同信道化码的功率等优化无线电资源中使用。

G-RAKE组合权重和SINR估计以常规方式从信道响应和损害相关估计中得出。信道响应和损害相关估计至少在一定程度上从经公共信道发射的解调和解扩导频符号断定。在损害相关估计过程期间，通过将干扰和噪声相关项对基于导频符号的测量的损害进行拟合，以常规方式估计干扰和噪声功率。与干扰相关项相关联的模型拟合参数粗略估计总基站功率而不是各个信道化码功率。因此，常规组合权重和SINR估计是基于总基站功率近似值而不是信道特定的功率估计。

发明内容

根据本文中所述的方法和设备，使用接收的信号执行信道化码功率的估计，接收的信号具有各种信号分量。接收的信号的一个分量对应于使用第一信道化码发射的关注的信号。剩余的分量对应于使用附加信道化码发射的一个或多个干扰信号。接收的复合信号被下变频为基带信号。随后，使用基于信道化码的损害相关模型来处理基带信号，该模型能够在抑制与干扰信号分量相关联的干扰的同时，实现所需信号分量的恢复。基于信道化码功率估计，得出损害相关模型。

估计码功率时，顾及干扰和/或噪声功率贡献。例如，在使用RAKE组合值估计分配到关注的信道化码的功率时，由于在RAKE组合值中存在干扰，因此来自其它码的功率可“泄露”到该码功率估计中。在估计信道化码功率时，降低了此类干扰功率泄露。同样地，在码功率估计过程期间，还可降低诸如热噪声或未建模干扰等噪声功率。因此，形成了信道功率分配的更准确理解。

根据诸如移动电话或局域网(LAN)适配器等无线通信装置的一个实施例，装置包括配置成接收具有来自关注的信号和一个或多个干扰信号的贡献的复合信号的电路。装置还包括基带处理器。基带处理器配置成估计关于与关注的信号相关联的信道化码以及与一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。基带处理器还配置成从信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个。信道化码功率估计可以多种方式得出，例如，根据单级或多级模型拟合过程，或者基于测量的信道化码功率电平。信道化码功率估计可从导频信号、数据信号或两者的组合得出。

当然，本发明并不限于上述特征和优点。本领域的技术人员在阅读以下详细说明并查看附图时将认识到其它特征和优点。

附图说明

图1是具有估计信道化码功率的基带处理器的无线通信装置的一个实施例的框图。

图2是图1的无线通信装置中包括的基带处理器的一个实施例的框图。

图3示出基于信道化码功率估计来处理接收的信号的处理逻辑的一个实施例。

图4示出具有信道化码特定的项和非码特定的项的示范损害相关矩阵。

具体实施方式

图1示出诸如移动电话或无线局域网(LAN)适配器等无线通信装置10的实施例。装置10接收和处理符合诸如W-CDMA、HSDPA、CDMA2000和1XEV-DO系统等DS-CDMA复用方案发射的信号。装置10包括一根或多根天线12、前端电路14、基带处理器16及附加处理电路18。每根天线12接收包括由不同信道化码分开的各种信号分量的复合信号r_a(t)。例如，给定发射器通过使用一组正交信道化码分离每个信号，在复合信号中发射多个控制和信息信号。理论上，此类信道化允许对应的信道化码在接收器用于从接收的复合信号提取任何关注的信号，而不受其它信号的干扰。然而，多径衰落至少部分损坏了信道化码正交性，导致来自其它信号的至少一些干扰。

如本文中所教导的一样，信道化码发射功率分配的考虑改进了在装置10的接收的信号干扰抑制。更具体地说，诸如一个或多个放大器、滤波器、混频器、数字转换器(digitizer)等前端电路14将接收的复合信号转换为基带信号r(n)。基带处理器16基于从基带处理器16中包括或与其相关联的码功率估计器20得到信道化码功率估计，形成损害或数据相关估计。在处理从接收的复合信号得到的基带信号时，基带处理器16使用信道化码特定的相关估计来抑制信号干扰。附加处理电路例如通过执行纠错来分析软比特值(sbv)。

例如，根据2003年11月24日提交的美国专利申请10/720492的M-RAKE和MC-LEQ教导，在一个实施例中，基带处理器16充当多符号RAKE(M-RAKE)接收器，而在另一实施例中，基带处理器16充当多码线性均衡器(MC-LEQ)，该申请通过引用整体结合于本文中。无论基带配置如何，基于信道化码功率估计而不是总基站功率估计确定损害或数据相关估计。此外，在估计码功率时，顾及干扰和/或噪声功率贡献。例如，在使用RAKE组合值估计码功率时，降低了信道化码之间的功率泄露。同样地，在码功率估计过程期间，也可降低诸如热噪声或未建模干扰等噪声功率。

因此，相关项基于更准确的信道功率分配理解，因而改进了基带处理器16的性能。仅出于便于说明的原因，下面参照损害(干扰加噪声)相关描述基带信号处理。然而，该模型同样适用于数据相关，因此，数据相关在本文中公开的各种实施例的范围内。

虽然下面相对于M-Rake和MC-LEQ接收器描述本发明，但估计的码功率可由其它接收器类型使用。例如，能够使用取决于码功率的矩阵，执行线性最小均方误差(MMSE)多用户检测。在S.Verdu的剑桥大学出版社出版的“Multiuser Detection”中，第294页的等式6.28示出能够使用矩阵A的-2次方(matrix A raised to the-2 power)来估计比特。矩阵A对应于码振幅的对角矩阵。该矩阵的-2次方运算产生了其元素是码功率倒数的对角矩阵。实际上，这些码功率能够被估计并在等式6.28中用于估计符号。

有鉴于此，图2示出基带处理器16的一个实施例。符号解扩器(despreader)22将基带信号r(n)解调和解扩。基带信号包括由不同信道化码分离的各种信号分量，如上所述。一个分量对应于关注的符号，而剩余分量对应于干扰符号。干扰符号可能是干扰关注的符号的并行(多码)或串行(以前、以后的符号)中发送的其它所需符号，或者其它用户符号(自己小区和/或其它小区)。与关注的符号和干扰符号相关联的信道化码可具有不同的功率电平。基带处理器16在顾及干扰和/或噪声功率贡献时估计不同的信道化码功率电平。基带处理器16随后使用码功率估计改进接收的信号处理。

更详细地说，例如，如图3的步骤100所示，基于符号解扩器22提供的解扩导频符号和如本领域熟知的扩频码，信道估计器24为第i个符号期间的第k个信道化码生成公共中间响应估计g_i和码特定的信道响应估计h_i，k。例如，如图3的步骤102所示，符号解扩器22将接收的符号解扩，并且可基于中间响应估计对它们进行或不进行RAKE组合。具体而言，如果基带处理器16配置成M-RAKE接收器，则符号解扩器22产生表示如下的解扩符号值y：

$y=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{j,k}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,k}s(i,k)+n---\left(1\right)$

其中，j表示基站，θ_k表示第k个信道化码的信道化码功率(例如，每符号能量)，s(i，k)表示在第i个符号期间第k个码的调制解调器符号值，以及n表示噪声。类似地，如果基带处理器16配置成MC-LEQ，则符号解扩器22产生表示如下的RAKE组合值z：

$z=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{{\mathrm{\θ}}_{j,k}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,k}^{\′}s(i,k)+n^{\′}---\left(2\right)$

其中，z是来自不同符号期间和不同信道化码的RAKE输出的向量。仅出于便于说明的原因，考虑了一个发射器，使得在j上的求和变为一个项，并且指数j被忽略。然而，本领域的技术人员将容易认识到多个发射器也可考虑在内，并因此是在本发明的范围内。

解扩符号处理器26通过对解扩符号值或RAKE组合值进行适当加权和组合，产生软符号估计

或接收的信号质量估计(例如，SINR)，其中，m表示正在解扩的特定符号。解扩符号值和RAKE组合值基于损害相关矩阵R(m)和码特定的信道响应估计h_i，k进行加权。相关估计器28生成损害相关矩阵R(m)。矩阵具有由码功率估计器20得出的对应信道化码功率估计

缩放的码特定的损害项。在基带处理器16充当M-RAKE接收器时，相关估计器28生成表示如下的码特定的损害矩阵：

$R\left(m\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k\left(\underset{i,i\≠i\left(m\right)\mathrm{ifk}=k\left(m\right)}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,k}{h}_{i,k}^H\right)+\mathrm{\β}{R}_n$

$=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k{R}_{k,m}+\mathrm{\β}{R}_n---\left(3\right)$

其中，R_n是能够从信道响应估计和接收器脉冲形状信息来估计的噪声相关矩阵。类似地，在基带处理器16充当MC-LEQ接收器时，相关估计器28生成表示如下的码特定的损害矩阵：

$R^{\′}\left(m\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k\left(\underset{i,i\≠i\left(m\right)\mathrm{ifk}=k\left(m\right)}{\mathrm{\Σ}}{{h^{\′}}_{i,k}h}_{i,k}^{\′H}\right)+\mathrm{\β}{R}_{n^{\′}}$

$=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k{R^{\′}}_{k,m}+\mathrm{\β}{R}_{n^{\′}}---\left(4\right)$

任一情况下，等式(3)和(4)中的二重求和未将关注的符号包括在内。因此，只表征了来自干扰符号的信号贡献。正如从等式(3)和(4)中看到的一样，码特定的损害相关可表示为码功率拟合参数和模型项之和，其中，对于关注的每个信道化码估计存在码特定的结构化损害相关元素R_k，m。

每个信道化码的实际码功率与E_c/I_or、即分配到信道化码的功率与总发射功率之间的比率相关。例如，如图3的步骤104所示，在顾及干扰和/或噪声功率贡献的同时，码功率估计器20使用解扩符号值或RAKE组合值来估计归一化信道化码功率电平(由导频符号中的能量归一化)。在确定码功率估计

后，它们用于计算损害相关矩阵，例如根据等式(3)和(4)。

在第一实施例中，码功率估计器20通过将码特定的结构化损害相关项R_k，m和噪声相关项R_n对测量的损害相关进行联合拟合，生成信道化码功率估计。测量的损害相关表示噪声功率加混在一起的所有码功率的测量。基带处理器16充当M-RAKE接收器时，测量的损害相关表示如下：

$R_{u,\mathrm{meas}}\≈\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k{R}_{k,m}+\mathrm{\β}{R}_n---\left(5\right)$

其中，β是噪声功率估计，并且R_u，meas是在一个符号期间内从导频符号得出的测量的损害协方差，例如，损害向量的外积。基带处理器16充当MC-LEQ时，测量的损害相关表示如下：

$R_{u^{\′},\mathrm{meas}}\≈\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k{R}_{k,m}^{\′}+\mathrm{\β}{R}_{n^{\′}}---\left(6\right)$

其中，R_u’，meas是基于RAKE组合的导频符号值而不是解扩导频符号值。

无论任一方式，根据任何常规技术，例如，根据2006年10月3日提交的美国专利申请11/538074的教导，可使用导频信号测量信号损害。无论如何，等式(5)和(6)中的表达式对于关注的每个信道化码具有码功率模型拟合项

而不是对于特定干扰基站的单个功率补偿项。信号损害在多个符号期间内测量和收集。然后，码功率模型拟合项通过最小二乘拟合测量的信号损害的采集进行联合求解。联合拟合过程例如通过在拟合过程中包括βR_n而至少顾及噪声功率贡献，因而产生信道化码功率分配的更准确估计。码功率估计

提供到相关估计器28以便在例如根据等式(3)或(4)生成损害相关矩阵中使用。

在第二实施例中，码功率估计器使用二级拟合过程生成信道化码功率估计。在第一级期间，采用常规拟合过程，由此对于关注的发射器的总发射器(下行链路中的基站)功率估计α和噪声功率估计β由如下给出：

R＝αR₁+βR_N    (7)

其中，R₁是干扰相关矩阵，R_N是噪声相关矩阵。附加项能够用于为多个发射器建模。在生成常规噪声和总基站功率估计后，码功率估计器20采用最小二乘拟合过程，该过程估计指配给信道化码的不同码的α的部分。基带处理器16充当M-RAKE接收器时，第二拟合级表示如下：

$R_{u,\mathrm{meas}}\≈\mathrm{\α}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_k{R}_{k,m}+\mathrm{\β}{R}_n---\left(8\right)$

类似地，基带处理器16充当MC-LEQ时，第二拟合级表示如下：

$R_{u^{\′},\mathrm{meas}}\≈\mathrm{\α}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_k{R}_{k,m}^{\′}+\mathrm{\β}{R}_{n^{\′}}---\left(9\right)$

象第一实施例一样，拟合过程的第二级例如通过在拟合过程中包括βR_n而至少顾及噪声功率贡献，因而产生信道化码功率分配的更准确估计。信道估计器28再次使用信道化码功率估计

生成损害相关矩阵，例如，根据等式(3)或(4)。

在第三实施例中，码功率估计器20使用解扩符号值或RAKE组合值估计关注的信道化码的功率电平。仅出于便于说明的原因，下面参照RAKE组合值描述第三实施例。象第二实施例一样，码功率估计过程的第一级产生归一化总基站功率估计α和噪声功率估计β。基站功率估计可通过导频符号的每符号能量进行归一化。在码功率估计过程的第二级中，形成并且RAKE组合对应于不同CDMA码信道的解扩值。导频和数据信道均可使用。此外，考虑的信道化码不必对应于物理分配的CDMA信道。相反，考虑的信道化码也可对应于“虚拟”信道，例如，基于高速下行链路分组接入(HSDPA)协议的虚拟信道，其中，可使用长度十六的十六个信道化码。

接着，例如通过取RAKE组合值的幅度平方，并在多个符号期间内求它们的平均值，生成平均符号功率估计。因此，对于基站i和信道化码k，对应的Rake组合值表示如下：

$z_{i,k}\left(j\right)=g_i^H{y}_{i,k}\left(j\right)---\left(10\right)$

并且平均符号功率(或能量)估计表示如下：

$P_{i,k}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{\left|z_{i,k}\left(j\right)\right|}^2---\left(11\right)$

其中，j是时间(符号期间)指数，g_i是与基站i相关联的中间响应估计，以及y_i，k是与基站i和码k相关联的解扩值的向量。非码特定的中间和净响应估计g和h是相关的，例如，如2004年3月12日提交的美国专利申请10/800167所述，该申请的内容通过引用整体结合于本文中。在一些实例中，净响应估计可用作中间响应估计。此外，可使用诸如G-Rake权重等其它组合权重。

无论如何，通过缩放平均符号估计功率以顾及使用中间响应估计的Rake组合的影响，获得码功率测量，例如根据导频符号中每符号能量归一化的归一化码功率估计。码功率测量表示如下：

M_i，k＝F_iP_i，k    (12)

其中，缩放因子F_i表示如下：

$F_i=\frac{1}{{\left|{\stackrel{\‾}{h}}_i\right|}^2{\left|g_i\right|}^2}---\left(13\right)$

并且h_i是与码k相关联的净响应估计(非码特定)。

码功率测量被归一化，类似于来自第一级的总基站功率估计α。可选的是，F_i能够通过数据的扩频因子归一化。码功率测量可用作表示如下的最终码功率估计：

θ_i，k＝M_i，k    (14)

如果码功率测量用作最终估计，则干扰和噪声功率贡献使码功率估计失真，特别是在使用Rake组合值时。

码功率估计上的与噪声功率相关联的不利影响可例如通过从码功率估计减去噪声偏差项而得以降低。在一个实施例中，从码功率估计中去除在码功率估计过程的第一级期间生成的噪声功率估计β，表示如下：

${\mathrm{\θ}}_{i,k}=F_i{P}_{i,k}-F_i\mathrm{\β}{g}_i^H{R}_n{g}_i=F_i(P_{i,k}-\mathrm{\β}{g}_i^H{R}_n{g}_i)---\left(15\right)$

其中，R_n是归一化白噪声协方差。如果路径延迟是芯片间隔的(chip-spaced)或如此近似的，则噪声偏差能够从码功率估计去除，表示如下：

θ_i，k＝F_iP_i，k-F_iβ|g_i|²＝F_i(P_i，k-β|g_i|²)    (16)

或者

θ_i，k＝F_iP_i，k-U_iβ    (17)

其中

$U_i=\frac{1}{{\left|{\stackrel{\‾}{h}}_i\right|}^2}---\left(18\right)$

码功率估计上的与干扰功率相关联的不利影响也可例如通过从码功率估计中减去干扰偏差项，或者通过使用等式(14)给出的初始估计为改进的估计求解而得以降低。在使用Rake组合值时，来自其它码的功率泄露到码功率估计中，因而在码功率估计中产生了不需要的干扰功率贡献。在一个实施例中，通过从码功率估计减去在码估计过程的第一级期间生成的归一化总基站功率估计α，从码功率估计降低了干扰功率贡献，表示如下：

${\mathrm{\θ}}_{i,k}=F_i(P_{i,k}-\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_m{g}_i^H{R}_{1,i,m}\left(g_m\right)g_i)---\left(19\right)$

其中，R_1，i，m(g_m)是与从基站i发送但受基站m干扰的数据相关联的归一化干扰协方差。此外，α_m是与基站m相关联的归一化总基站功率。对于自己小区(m＝i)和其它小区(m≠i)干扰，以不同的方式计算干扰协方差矩阵。备选地，可从码功率估计联合减去噪声和干扰功率贡献，表示如下：

${\mathrm{\θ}}_{i,k}=F_i(P_{i,k}-\mathrm{\β}{g}_i^H{R}_n{g}_i-\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_m{g}_i^H{R}_{1,i,m}\left(g_m\right)g_i)---\left(20\right)$

在另一实施例中，通过从已去除噪声功率贡献后获得的初始估计计算精确的码功率估计，从码功率估计降低干扰功率贡献。根据此实施例，例如等式(14)、(15)、(16)或(17)所示，生成初始码功率估计θ_i，k。随后，从初始估计得出精确的码功率估计，表示如下：

${\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{i,k}={\mathrm{\θ}}_{i,k}-V_{i,k}{Q}_{i,k}---\left(21\right)$

其中

$V_{i,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,k,m}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_{m,j}---\left(22\right)$

$Q_{i,k}=\frac{1}{1+\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{K}_m{A}_{i,k,m}}---\left(23\right)$

$A_{i,k,m}=F_i{g}_i^H{R}_{1,i,m}\left(g_m\right)g_i=F_i{I}_{i,m}---\left(24\right)$

$I_{i,m}=g_i^H{R}_{1,i,m}\left(g_m\right)g_i---\left(25\right)$

并且K_m是为基站m建模的信道化码数量。注意，I_i，m能够理解为由于从基站m发射的干扰信号而在Rake组合值上存在的干扰功率。等式(21)中的减法运算类似于减去偏差，只是偏差项取决于初始码功率估计。此外，等式(21)中的减法运算也取决于缩放的干扰功率估计(A_i，k，m)。

如果为建模的所有用户(或虚拟用户)采用相同的扩频因子，则F_i并且因此A_i，k，m不再取决于码指数k。在此情形下，V_i，k和Q_i，k表示如下：

$V_{i,k}=V_i=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,m}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_{m,j}---\left(26\right)$

$Q_{i,k}=Q_i=\frac{1}{1+\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{K}_m{A}_{i,m}}---\left(27\right)$

在计算信道化码功率估计的第四实施例中，如果接收的信号包括大部分已知符号，例如，接收的信号包括导频符号块，则可跳过测量损害相关的步骤。在此情形下，可如等式(3)或(4)所示，通过直接将最小二乘拟合应用到解扩符号值，得出信道码功率估计。解扩值能够对应于导频和数据符号。

在某些情况下，几个信道化码分配有相同的功率。例如，在HSDPA中，为指配到相同用户的多个码分配了相同的功率。如果接收器对应于HSDPA用户，则它知道分配到该用户的码的此情况。通常，接收器能够知道或检测到为码分配了相同的功率电平，并在码功率估计过程期间利用此知识。对于本文中所述包括拟合过程的实施例，可使用更少的拟合参数。对于本文中所述包括使用解扩或Rake组合值来测量码功率的实施例，可平均具有相同功率的不同码的结果。备选地，可进行更少的测量，即，在估计过程期间，可跳过一些信道化码。

在已估计信道化码功率后，可基于码功率估计，确定码特定的损害相关矩阵R(m)，例如，根据等式(3)或(4)。随后，例如，如图3的步骤106所示，解扩符号值或RAKE组合值由基带处理器16使用码特定损害相关矩阵和信道响应估计进行处理。更详细地说，解扩符号处理器26生成软符号估计

接收的信号质量估计，如SINR，或两者。基带处理器16充当M-RAKE接收器时，解扩符号处理器26生成解扩符号组合权重w，表示如下：

w_m＝R^-1(m)h_{i(m)，k(m)，m}    (28)

解扩符号处理器26使用组合权重组合不同的解扩符号y_i，k以形成软符号估计。解扩符号处理器26也使用组合权重以生成SINR，表示如下：

$\mathrm{SINR}=h_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}^H{R}^{-1}\left(m\right)h_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}=w_m^H{h}_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}---\left(29\right)$

类似地，基带处理器16充当MC-LEQ时，解扩符号处理器26生成组合权重w′，表示如下：

w_m′＝R′^-1(m)h′_i(m)k(m)，m    (30)

解扩符号处理器26使用组合权重组合不同的RAKE组合值z_i，k以形成软符号估计。解扩符号处理器26也使用组合权重以生成SINR，表示如下：

$\mathrm{SINR}=h_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}^{\′H}{R}^{\′-1}\left(m\right){h_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}^{\′}=w}_m^{\′H}{h}_{i\left(m\right),k\left(m\right),m}^{\′}---\left(31\right)$

任一情况下，可假设不同的码加扰子序列来计算SINR值，而不一定是当前使用的子序列。随后能够平均多个SINR值。对于M-Rake和MC-LEQ接收器，在(29)和(31)中的SINR表达式可用于功率控制或速率自适应。在功率控制方面，将SINR与阈值比较以确定该码上是需要更多还是更少的功率。随后，发出对应的功率控制命令。对于速率自适应，SINR用于确定在将来传输中应使用的数据速率或承载。

虽然前面公开的实施例广泛涉及在处理基带信号时基于码功率估计形成信道化码特定损害或数据相关估计，并使用码特定模型来抑制信号干扰，但下面解释各种修改。除非另有说明，否则，这些修改同样适用于前面公开的实施例。

在第一修改中，未使用信道化码知识抑制所有干扰符号。例如，为保持接收器复杂性在可接受的程度，只使用码知识抑制主要的干扰符号。剩余的干扰符号例如可通过使用常规M-RAKE或MC-LEQ技术，作为有色噪声处理。其它小区基站使用的信道化码可提供到无线通信装置10。否则，无线装置10可检测与其它小区基站相关联的信道化码。在一种情况下，基带处理器16搜索使用中的正交可变扩频因子(OVSF)码。在另一情况下，基带处理器16比较阈值和干扰解扩符号值的幅度平方以识别活动码。备选地，基带处理器16假设OVSF码集全部是在活动状态。随后，码功率估计用于识别哪些码是在活动状态，哪些不在活动状态。

无论如何，在非限制性示例中，考虑由以下两个基站信号主导的接收的信号：所需(自己小区)基站和干扰(其它小区)基站。可形成对信道化码平均的损害矩阵，表示如下：

$\hat{R}={\widehat{\mathrm{\θ}}}_1{R}_1+\mathrm{\α}{R}_I+\mathrm{\β}{R}_N+\mathrm{\γ}{R}_O+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2{R}_2---\left(32\right)$

其中，干扰信号被划分到单独的组中。一些组是通过码特定信息寻址，而其它组不是。在所述示例中，抑制了两个干扰符号，每个基站一个符号。这样，等式(32)中的项

对应于自己小区基站发射的关注的干扰符号，其中，

表示与该符号相关联的信道化码功率估计，R₁是对应的结构化损害项。同样地，在等式(32)中的项

对应于其它小区基站发射的关注的干扰符号。

例如，根据前面公开的第一实施例(等式5或6)，可使用从嵌入的导频符号获得的测量的损害相关矩阵，联合估计码特定的拟合参数(

和)和非码特定的拟合参数(α、β和γ)。然而，在当前示例中，与两个不同基站相关联的码功率估计拟合到测量的损害相关矩阵。此外，拟合参数α表示与自己小区基站相关联的总功率减去与关注的第一干扰符号相关联的码功率。同样地，γ表示与其它小区基站相关联的总功率减去与关注的其它干扰符号相关联的码功率。备选地，等式(32)中的表达式可表示如下：

$\hat{R}={\widehat{\mathrm{\θ}}}_1{R}_1+(\mathrm{\α}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1)R_1+\mathrm{\β}{R}_N+(\mathrm{\γ}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2)R_O+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2{R}_2---\left(33\right)$

其中，α和γ现在分别对应于总的自己小区和其它小区基站功率。任一情况下，可使用最小二乘拟合确定拟合参数。

备选地，例如根据前面公开的第二实施例(等式8或9)，可使用二级方案估计拟合参数。在第一级中，公共导频信道符号用于估计α、β和γ，表示如下：

$\hat{R}=\mathrm{\α}{R}_1+\mathrm{\β}{R}_N+\mathrm{\γ}{R}_O---\left(34\right)$

在第二级中，根据等式(32)或(33)，联合确定信道化码功率参数

和

备选地，可单独估计信道化码功率参数，表示如下：

${\hat{R}}_1={\widehat{\mathrm{\θ}}}_1{R}_1+(\mathrm{\α}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1)R_1+\mathrm{\β}{R}_N+\mathrm{\γ}{R}_O---\left(35\right)$

和

${\hat{R}}_2=\mathrm{\α}{R}_I+\mathrm{\β}{R}_N+(\mathrm{\γ}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2)R_O+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2{R}_2---\left(36\right)$

由于二级过程中的矩阵阶计算更低，因此，通过使用二级过程估计拟合参数，降低计算处理。

可选的是，通过使用乘法而不是加法或减法，可从总基站功率分离出关注的干扰符号的功率。例如，可联合确定模型拟合参数，表示如下：

$\hat{R}={\widehat{\mathrm{\θ}}}_1\mathrm{\α}{R}_1+(1-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1)\mathrm{\α}{R}_1+\mathrm{\β}{R}_N+\mathrm{\γ}(1-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2)R_O+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2\mathrm{\γ}{R}_2$

$={\mathrm{\λ}}_1{R}_1+{\mathrm{\λ}}_2{R}_1+\mathrm{\β}{R}_N+{\mathrm{\λ}}_3{R}_O+{\mathrm{\λ}}_4{R}_2---\left(37\right)$

λ和β可使用最小二乘拟合估计。随后，可从λ确定θ、α和γ。

在第二修改中，数据符号用于估计本文中论述的各种拟合参数。根据此实施例，嵌入的导频符号做为数据符号处理。备选地，通过从导频符号估计减去接收的信号，可生成一些拟合等式。无论如何，通过添加表示尚未从拟合分析去除数据信号的附加模型项，本文中前面公开的实施例可扩展为包括数据符号的使用。例如，等式(6)变为：

$R_{d,\mathrm{meas}}\≈\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\θ}}}_k{R}_{k,m}+\mathrm{\β}{R}_n+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_m{R}_m--\left(38\right)$

其中，

表示在拟合过程中数据信号的存在。在另一示例中，等式(33)变为：

$\hat{R}={\widehat{\mathrm{\θ}}}_1{R}_1+(\mathrm{\α}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1)R_1+\mathrm{\β}{R}_N+(\mathrm{\γ}-{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2)R_O+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_2{R}_2+{\widehat{\mathrm{\θ}}}_0{R}_0---\left(39\right)$

在第三修改中，对多个符号期间平均一个或多个信道化码功率估计。在一个实施例中，对多个符号期间平均与具有不同于来自相同基站的其它用户的平均信道响应估计的干扰用户相关联的信道化码功率。在关注的基站采用用户特定的发射波束形成，或者干扰用户使用闭环发射分集接收发射时，这可发生。

在第四修改中，损害相关矩阵R(m)中并非所有项是信道化码特定的。例如，在M-RAKE上下文中，更希望的是确定干扰符号耙指如何与所需符号耙指相关，而不是所需符号耙指如何彼此相关。通过适当地排列损害相关矩阵，可沿矩阵的最后行和列排列干扰耙指符号相关，如图4所示。在图4中，损害矩阵的最后行和列包含涉及干扰RAKE耙指与两个所需RAKE耙指之间的相关的码特定项。其它项由于涉及所需耙指相关，因而在随机加扰序列上被平均。因此，只有码特定的量位于损害矩阵的最后行和最后列中。通常，使用平均项而不是码特定项来逼近不同干扰符号的解扩或预组合值之间以及相同符号的解扩值之间的相关是合理的。

在第五修改中，使用参数化和非参数化两种方案估计损害相关矩阵R(m)。在一个实施例中，基带处理器16包括参数化和非参数化两种损害相关估计器(均未示出)，例如，在2004年3月29日提交的美国专利申请10/811699中所述种类的估计器，该申请通过引用整体结合于本文中。参数化估计器跟踪已建模干扰中的快速变化，而非参数化估计器平滑处理一段时间内的相关测量。这样，可确定参数化和非参数化相关矩阵，每个矩阵具有对应于关注的信道化码的码特定项。

在了解了应用和变化的上述范围后，应理解，本发明并不受上述说明限制，也不受附图限制。相反，本发明只受所附权利要求及其法律等效物的限制。

Claims (38)

1.一种在无线接收器中处理接收的复合信号的方法，所述复合信号具有来自关注的信号和一个或多个干扰信号的贡献，所述方法包括：

估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率；以及

从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个。

2.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

为所述信道化码的相应码确定损害相关项；以及

将所述损害相关项对测量的损害相关进行拟合。

3.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

确定噪声功率估计；

为所述噪声功率估计和所述信道化码的相应码确定损害相关项；以及

将所述损害相关项对测量的损害相关进行拟合。

4.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

基于解扩符号值或RAKE组合符号值之一，为所述信道化码的相应码测量码功率电平；以及

将所述码功率电平转换为码功率估计。

5.如权利要求4所述的方法，其中从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个包括从所述码功率估计去除噪声偏差项，所述噪声偏差项包括噪声功率估计。

6.如权利要求4所述的方法，其中从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个包括从所述码功率估计去除干扰偏差项，所述干扰偏差项包括至少一个信号功率估计。

7.如权利要求4所述的方法，其中从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个包括从所述码功率估计去除干扰偏差项，所述干扰偏差项包括从所述RAKE组合符号值得出的初始码功率估计之和。

8.如权利要求7所述的方法，其中从所述码功率估计去除干扰偏差项包括：

从所述信道化码功率估计降低噪声功率以形成初始码功率估计；以及

基于所述初始码功率估计，计算精确的码功率估计。

9.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

确定噪声功率估计和至少一个发射器功率估计；

基于解扩符号值或RAKE组合符号值之一，为所述信道化码的相应码估计码功率；以及

使用所述噪声功率估计、所述至少一个发射器功率估计以及所述码功率来估计损害相关。

10.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

为所述信道化码的相应码确定损害相关项；以及

将所述损害相关项对解扩符号值相关进行拟合。

11.如权利要求10所述的方法，其中将所述损害相关项对解扩符号值相关进行拟合包括将所述损害相关项对解扩导频符号值和解扩数据符号值相关进行拟合。

12.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括：

为第一集合中一个或多个信道化码的每个估计信道化码功率；以及

为第二集合中的信道化码估计复合码功率。

13.如权利要求12所述的方法，其中为第一集合中一个或多个信道化码的每个估计信道化码功率包括将噪声相关项、至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对测量的损害相关进行拟合。

14.如权利要求13所述的方法，还包括将所述噪声相关项、所述至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对所述测量的损害相关进行联合拟合。

15.如权利要求13所述的方法，其中将噪声相关项、至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对测量的损害相关进行拟合包括：

计算所述噪声相关项；

估计所述至少一个复合损害相关项；以及

随后将所述噪声相关项、所述至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对所述测量的损害相关进行拟合。

16.如权利要求1所述的方法，其中估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率包括为与干扰基站相关联的一个或多个信道化码估计信道化码功率。

17.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于信道响应估计和所述信道化码功率估计来估计损害相关；以及

基于所述损害相关来确定组合权重。

18.如权利要求1所述的方法，还包括基于所述码功率估计的至少一个来确定功率控制命令。

19.如权利要求1所述的方法，还包括基于所述码功率估计的至少一个来确定数据速率。

20.一种无线通信装置，它包括：

电路，配置成接收复合信号，所述复合信号具有来自关注的信号和一个或多个干扰信号的贡献；以及

基带处理器，配置成：

估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率；以及

从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个。

21.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过为所述信道化码的相应码确定损害相关项、并将所述损害相关项对测量的损害相关进行拟合，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

22.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过确定噪声功率估计、为所述噪声功率估计和所述信道化码的相应码确定损害相关项、以及将所述损害相关项对测量的损害相关进行拟合，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

23.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过基于解扩符号值或RAKE组合符号值之一来为所述信道化码的相应码测量码功率电平、并将所述码功率电平转换成码功率估计，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

24.如权利要求23所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过从所述码功率估计去除噪声偏差项，来从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个，所述噪声偏差项包括噪声功率估计。

25.如权利要求23所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过从所述码功率估计去除干扰偏差项，来从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个，所述干扰偏差项包括至少一个信号功率估计。

26.如权利要求23所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过从所述码功率估计去除干扰偏差项，来从所述信道化码功率估计降低干扰和噪声功率中至少一个，所述干扰偏差项包括从所述RAKE组合符号值得出的初始码功率估计之和。

27.如权利要求26所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过从所述信道化码功率估计降低噪声功率以形成初始码功率估计、并基于所述初始码功率估计来计算精确的码功率估计，来从所述码功率估计去除干扰偏差项。

28.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过确定噪声功率估计和至少一个发射器功率估计、基于解扩符号值或RAKE组合符号值之一为所述信道化码的相应码估计码功率、以及使用所述噪声功率估计、所述至少一个发射器功率估计以及所述码功率来估计损害相关，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

29.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过为所述信道化码的相应码确定损害相关项、并将所述损害相关项对解扩符号值相关进行拟合，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

30.如权利要求29所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过将所述损害相关项对解扩导频符号值和解扩数据符号值相关进行拟合，来将所述损害相关项对解扩符号值相关进行拟合。

31.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过为第一集合中一个或多个信道化码的每个估计信道化码功率、并为第二集合中的信道化码估计复合码功率，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

32.如权利要求31所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过将噪声相关项、至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对测量的损害相关进行拟合，来为第一集合中一个或多个信道化码的每个估计信道化码功率。

33.如权利要求32所述的无线通信装置，其中所述基带处理器还配置成将所述噪声相关项、所述至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对所述测量的损害相关进行联合拟合。

34.如权利要求32所述的无线通信装置，其中所述基带处理器还配置成通过计算噪声相关项、估计至少一个复合损害相关项、并随后将所述噪声相关项、所述至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对所述测量的损害相关进行拟合，来将所述噪声相关项、所述至少一个复合损害相关项及对应于所述第一集合中的信道化码的损害相关项对测量的损害相关进行拟合。

35.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器配置成通过为与干扰基站相关联的一个或多个信道化码估计信道化码功率，来估计关于与所述关注的信号相关联的信道化码以及与所述一个或多个干扰信号相关联的一个或多个信道化码的信道化码功率。

36.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器还配置成基于信道响应估计和所述信道化码功率估计来估计损害相关，并基于所述损害相关来确定组合权重。

37.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器还配置成基于所述码功率估计的至少一个，确定功率控制命令。

38.如权利要求20所述的无线通信装置，其中所述基带处理器还配置成基于所述码功率估计的至少一个，确定数据速率。

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