CN101675598B - 规约格解调方法和装置 - Google Patents

Abstract

基于RAKE的接收机利用格规约以提高符号估计的准确度。将信道响应估计和接收信号流从星座格基变换为整数格基以提高符号估计判决区的正交性。在一个实施方式中，根据接收到的使用不同扩频码发送的信号流来生成解扩信号采样，由此处理接收信号流(200)。估计与不同的接收信号流相关联的信道响应(204)并且将其从第一格基变换为第二格基，与第一格基相比，第二格基在判决区之间具有更大的正交性(206)。使解扩信号采样对准第二格(202)并基于变换后的信道响应估计生成组合权重(208)。基于组合权重以及对准的解扩信号采样生成符号估计判决统计(210)。基于符号估计判决统计生成用于解码的比特软值(212)。

Description

规约格解调方法和装置

技术领域

本发明大体上涉及无线通信系统中对接收信号的处理，更具体地说，涉及基于规约格(reduced-lattice)方法处理接收到的信号。

背景技术

在多天线无线通信系统中，从一个基站的天线向移动终端的接收天线发送多个数据流。在移动终端与基站之间建立的多个数据信道承载数据流。各种类型的线性接收机被用于处理在多天线系统(也称为多输入多输出系统或MIMO系统)中接收到的信号。作为接收信号处理的一部分，一些线性接收机进行干扰消除，从而提高接收机的总体性能。广义RAKE(GRAKE，Generalized RAKE)接收机就是这样一种线性接收机。GRAKE接收机通常抵消小区内和其它小区的干扰成分。通过构建减损协方差矩阵(impairment covariance matrix)来消除干扰，其中在接收信号处理过程中使用减损协方差矩阵以减轻二阶统计(比如多个接收天线上的空间特征(spatial signature))。最小均方误差(MMSE，minimummean-square error)GRAKE接收机可以在检测一个流的同时通过将干扰流的空间信道包含到减损协方差估计中。

线性接收机一次检测一个信号流，同时将其它信号流当作干扰。然而，当使用多个流来发送数据时，可以将干扰流视为数据而不仅仅是干扰。因此，可以联合地检测各个流而不是单独地检测各个流并同时将其它流当作干扰。联合检测接收机改善了性能，但复杂性增加。联合检测接收机的一个例子是联合检测GRAKE(JD-GRAKE，joint-detectionGRAKE)接收机。

JD-GRAKE接收机生成不包含来自其它发送数据流(协方差)的影响的减损协方差估计。在通过接收机的RAKE指(RAKE finger)进行相干和匹配滤波之后生成符号估计判决统计。该判决统计用于根据在多个发送流上生成的联合符号假设(joint symbol hypotheses)来形成检测软值(soft value)。各发送流都包括多组映射到符号的连续比特，有时该符号被视为具有实部和虚部的复数符号。

从符号星座(或信号星座)中选择符号值，符号星座(或信号星座)是可用于特定调制方案的各符号与相对应的比特序列之间的关系的一种表示。可以将符号星座视为将符号描绘为二维空间中的点的网格。例如，正交相移键控(QPSK)调制得到这样的符号星座网格，其中，比特序列00被映射到符号

比特序列01被映射到符号

等等，其中，P是数字通信系统在发送符号时所使用的功率。在非线性接收机中设计的联合符号假设在复杂性方面随符号星座的大小和发送流的数量的增加而呈指数上升。例如，当使用64正交幅度调制(64-QAM，64-QuadratureAmplitude Modulation)来发送四个符号流时，可以发送符号的644种可能的组合。

理想地是，多天线环境中配置的接收机将具有线性接收机的低复杂性但是会提供非线性接收机的性能。一种改善线性接收机性能而不增加复杂性的方法基于格规约(lattice reduction)。格规约涉及确定如下给出的信道响应(H)与发送符号(X)的一种替代表示：

y＝Hx+w＝(HP)(P^-1x)+w＝H′z+w    (1)

其中，y表示接收信号流，w表示加性高斯白噪声(AWGN，Additive WhiteGaussian Noise)，而P表示变基矩阵(basis-change matrix)。

将信道响应与接收信号流从与原始调制方案相对应的星座格基变换为具有整数(可能是复数)间隔的规约格基，其中式(1)中的矩阵P提供格变换。当利用星座格来表述信道响应向量时，信道响应向量通常是非正交的，并且因此导致当由于判决区鲁棒性较差而存在噪声和干扰时符号估计错误增加。最少量的噪声或干扰就可能导致符号估计错误。当使用整数格来表示时，格变换提供了信道响应向量之间的更大的正交性。因此，在存在噪声和干扰的情况下改善了符号估计准确性。规约格方式已应用于有限类型的接收机，诸如逆信道检测(ICD，Inverse ChannelDetection)接收机和贝尔实验室的BLAST接收机。

需要将规约格方法扩展到多天线系统，例如与WCDMA的高速下行链路分组数据接入(HSDPA，High-Speed Downlink Packet-Data Access)模式相兼容的多天线系统。然而，多天线系统引入了若干复杂性，在多天线环境中成功实现格规约之前必需解决这些复杂性。首先，在多天线系统中，使用不同扩频码调制的多个发送信号流被发往同一个接收装置。而且，可能存在来自由同一基站发送的其它信号的同小区干扰。还可能存在相邻基站产生的其它小区干扰。此外，高级的多天线系统要求比传统线性接收机所提供的性能更高的接收机性能。

GB 2429884公开了一种无线MIMO解码器，其在给定了信道估计的条件下确定候选发送状态的似然度的过程中利用了格规约。

US 2007/0047629公开了一种处理接收到的通信信号的方法。该方法包括以下步骤：根据从所接收的通信信号获得的解扩导频值确定信道估计和噪声相关度；根据从所述接收通信信号获得的解扩业务值确定数据相关度；通过将所述噪声相关度表述为所述数据相关度的函数而计算流量-导频缩放因子；以及作为所述流量-导频缩放因子、所述数据相关度和所述信道估计中的一个或者更多个的函数而生成用于组合所述解扩业务值的组合权重。

发明内容

根据这里所教导的方法和装置，将格规约应用于多天线无线通信系统中部署的基于RAKE的接收机。基于RAKE的接收机将信道响应估计和接收信号流从星座格变换为整数格，由此增加符号估计区之间的正交性。当符号估计区更加正交时，在存在噪声和干扰时也可提高符号估计准确性。在这里将格规约应用于GRAKE接收机和基于RAKE的迫零(ZF，zero-forcing)接收机。

根据一个实施方式，通过根据接收的使用不同扩频码发送的信号流生成解扩信号采样来处理所接收的信号流。估计与所述不同的接收信号流相关联的信道响应并将该信道响应从第一格基变换为第二格基，与所述第一基格相比，所述第二基格在判决区之间具有更大的正交性。使所述解扩信号采样对准所述第二格基，并基于变换后的信道响应估计生成组合权重。基于所述组合权重和所对准的解扩信号采样生成符号估计判决统计。生成比特软值以基于所述符号估计判决统计进行解码。

当然，本发明不限于以上特征和优点。在阅读以下的详细说明并查看附图后，本领域的技术人员会看到其它特征和优点。

附图说明

图1是实现格规约的GRAKE接收机的一个实施方式的框图。

图2例示了格规约处理逻辑的一个实施方式。

图3是实现格规约的基于RAKE的迫零接收机的实施方式的框图。

图4例示了具有仅与有效星座符号相对应的点的受限整数格(restricted integer lattice)的一个实施方式的标绘图。

图5例示了被量化为图4的受限整数格的判决统计的一个实施方式的标绘图。

具体实施方式

图1例示了在GRAKE接收机(未示出)中使用的基带处理器100的一个实施方式。GRAKE基带处理器100使用格规约来提高符号估计准确度。在L个接收天线(未示出)处从多径衰落信道接收到接收信号r₁(t)至r_L(t)，其中向接收机发送了M个信号流。针对特定的扩频码k，使接收到的信号通过相关器组102。相关器组102对于每个接收天线包括F个RAKE指，并产生表示从这些RAKE指和接收天线得到的采样向量(例如，如图2的步骤200所示)的复合解扩信号y_k(i)。

最终，基于解扩信号采样和由GRAKE基带处理器100生成的信道响应估计生成了GRAKE组合权重。然而，组合权重并不是从解扩信号采样和信道响应估计直接计算出来的。相反，在计算出组合权重之前，使解扩信号采样对准新的整数格，将信道响应估计从与发送符号相关联的星座格变换为新的格。与新的整数格相关联的判决区比星座格的判决区更加正交，因而在存在噪声和干扰时也提高了符号估计准确度。

为此，GRAKE基带处理器100包括用于使解扩信号采样y_k(i)对准新的整数格(例如，如图2的步骤200所示)的对准器104。由于诸如QAM的很多调制方案既不包括连续整数也不包含原点，因此使解扩信号采样对准新的整数格。因此，对解扩信号采样进行移位和缩放，使得GRAKE基带处理器100能够正确地执行格规约。在一个实施方式中，对准器104对解扩信号采样进行下式给出的移位和缩放：

${y^{\′}}_k\left(i\right)=\frac{1}{2}(y_k\left(i\right)+\mathrm{\αHd})---\left(2\right)$

其中，y’_k(i)表示被比例缩放为1/2并被移位α和d的解扩信号采样。项α和d取决于在本领域中公知的具体调制方案。

GRAKE基带处理器100还包括信道估计器106，用于得出各发送和接收天线/指对之间的中间冲击响应g(i)的估计。如在本领域中公知的那样，中间冲击响应估计是使用公共导频信道(例如，CPICH)和RAKE指布置信息(诸如延迟)从接收信号流得出的。如在本领域中公知的那样，增益及协方差估计器108然后至少基于中间冲击响应来确定净信道响应矩阵H和数据协方差矩阵R_y(例如，如图2的步骤204所示)。

格规约器110将净信道响应矩阵H从星座格变换为具有比星座格的判决区更加正交的判决区的整数格(例如，如图2的步骤206所示)。在一个实施方式中，新的整数格具有复整数间隔。无论如何，由于与新的整数矩阵相关联的判决区比与星座格相关联的判决区更加鲁棒，因此在存在噪声与干扰时也提高了符号估计准确度。

在一个实施方式中，格规约器110将净信道响应矩阵H的列向量所代表的星座基变换为具有改善了正交性的判决区的整数基。为此，格规约器110假设发送符号位于整数格上而不是实际的星座格上。格规约器110可执行任何适当的格基规约算法，诸如Lenstra-Lenstra-Lovasv(LLL)、Korkin-Zolotarev(KZ)、Minkowski、Seysen等。仅仅是为了便于说明，在这里使用了LLL格基规约算法。

净信道响应矩阵H的LLL格基规约变换得到整数矩阵P及该整数矩阵P的逆P^-1，使得可以将解扩信号采样y_k(i)表示如下：

y_k(i)＝HPP^-1c_k(i)+x(i)                    (3)

其中，c_k(i)表示第k个扩频码的可能发送符号。设G＝HP且s_k(i)＝P^-1c_k(i)，则提供了由下式给出的解扩信号采样的新表示：

y_k(i)＝Gs_k(i)+x(i)                            (4)

权重生成器112针对G的列所给出的新整数格基中的符号s_k(i)计算GRAKE组合权重(例如，如图2的步骤208所示)。通过在下式中求解W而生成组合权重：

$E\left\{y_k\left(i\right)y_k^H\left(i\right)\right\}W=E\left\{y_k\left(i\right)s_k^H\left(i\right)\right\}---\left(5\right)$

式(5)左侧的项E{y_k(i)y_k ^H(i)}与增益及协方差估计器108所生成的数据协方差矩阵R_y相对应。需要注意的是，数据协方差矩阵未受到格变换的影响，因此不需要修正。然而，式(5)右侧的项变为：

$E\left\{y_k\left(i\right)s_k^H\left(i\right)\right\}=E\left\{{\mathrm{Gs}}_k\left(i\right)s_k^H\left(i\right)\right\}={\mathrm{HP}}^{-H}---\left(6\right)$

因而，通过如下式给出的那样求解W而生成GRAKE组合权重：

R_yW＝HP^-H                            (7)

在另一个实施方式中，可使用减损协方差的估计来生成最大似然(ML，Maximum Likelihood)GRAKE组合权重。针对流m，由下式给出ML GRAKE权重：

R_uw_ML，m＝h_mP^-H                        (8)

其中，h_m是H的与来自第m个流的信道响应相对应的第m列，R_u是减损协方差矩阵，而w_ML，m是流m的ML GRAKE权重。减损协方差矩阵可以由E{(y_k(i)-h_mc_k(i))(y_k(i)-h_mc_k(i))^H}建立并且可以通过数据协方差矩阵以变量或非变量方式来构建。ML GRAKE权重w_ML，m通过缩放因子与以上的矩阵W的第m列相关。

权重组合器114基于对准的解扩信号采样y’_k(i)和组合权重W来生成符号估计判决统计z_mk(i)(例如，如图2的步骤210所示)。由于组合权重是基于整数矩阵P生成的，因此对应的判决统计位于各发送流M的整数格上而不是原始的星座格上。按照这种方式，通过识别位于整数格上而不是位于正交性更低的星座格上的符号来执行符号估计。

诸如分割器(slicer)的符号检测器116将各判决统计量化到位于整数格上的最近的符号上。在一个实施方式中，符号检测器116识别位于整数格上最靠近判决统计的符号以及相邻格点。按照这种方式，通过基于识别出的符号

与相邻格点(而不是整数格上的每个可能的点)之间的距离来限制比特软值的生成，由此提高了计算效率。无论如何，基于识别出的符号，依次生成比特软值(例如，如图2的步骤212所示)。

在一个实施方式中，格变换器118将识别出的符号的列向量从整数格基变换为基于整数矩阵P的星座格基。比特软值估计器120然后根据变换后的符号

生成比特软值sbv_k(i)。在另一个实施方式中，比特软值估计器120在将识别出的符号变换为星座格之前生成比特软值。因此，比特软值被依次地映射到基于整数矩阵P的原始星座格中的对应符号上。按照任意一种方式，通过识别提高了判决区间正交性的整数格上的符号，提高了检测准确度。

图3例示了在采用格规约以提高符号估计准确度的基于RAKE的迫零(ZF)接收机(未示出)中使用的基带处理器300的一个实施方式。除了ZF-RAKE基带处理器300不解决信号干扰(除了发送流之间的干扰以外)以外，ZF-RAKE基带处理器300与图1的GRAKE基带处理器100以非常相同的方式工作。因此，ZF-RAKE基带处理器300不生成数据协方差矩阵R_y。ZF-RAKE基带处理器300包括对准器302，用于使解扩信号采样对准整数格。ZF-RAKE基带处理器300还包括用于生成解扩信号y_k(i)的相关器组304和用于估计中间冲击响应g(i)的信道估计器306。增益估计器308基于中间冲击响应估计来确定净信道响应矩阵H。在计算出RAKE组合权重之前，将信道响应估计从星座格变换为整数格，因而提高了符号估计准确度。

为此，格规约器310将由净信道响应矩阵H的列形成的星座基变换成同样如上所述提高了正交性的整数基。在该实施方式中，权重生成器312所生成的组合权重并不是基于数据协方差矩阵。相反，如下式给出的那样，组合权重仅基于净信道响应矩阵H和整数矩阵P：

W＝(G^HG)^-1G＝P^-1(H^HH)^-1P^-HHP            (9)

权重组合器314基于对准的解扩信号采样y_k(i)和组合权重来生成符号估计判决统计z_mk(i)。诸如分割器的符号检测器316将各判决统计量化到位于整数格上的最靠近的符号上。在一个实施方式中，在比特软值估计器320如上所述地处理识别出的符号之前，格变换器318基于整数矩阵P将识别出的符号变换为星座矩阵。在另一个实施方式中，比特软值估计器320同样如前所述地生成比特软值并且然后将比特软值映射到星座格上。

通过将判决统计的量化限制于整数格上仅与有效星座符号相对应的点，可进一步提高检测效率。使用已知的调制方案来发送符号。所发送的符号位于与调制方案相关联的星座格上。星座格具有有限数量的点，各点表示有效符号。由于调制方案是已知的，因此接收机可以确定有效的星座符号。因此，这里所公开的基带处理器100、300可以将整数格限制于与有效星座符号相对应的点。即，基于这里所公开的变换技术，将星座格上表示有效符号的点映射到整数格上。由于所有其它的整数格点都不表示有效符号，所以然后可以将判决统计的量化限制于整数格上与有效星座符号相对应的点。

图4例示了具有仅与示例性第一和第二信号流相关联的有效星座符号相对应的点的一个示例性受限整数格。在该示例中，位于受限格上的九个点对应于与第一信号流相关联的九个有效星座符号。类似地，位于受限格上的四个点对应于与第二信号流相关联的四个有效星座符号。可以把针对第一和第二信号流而得出的判决统计的量化限制于与第一流和第二流的有效星座符号相对应的整数格点。按照这种方式，通过将判决统计的量化限制于整数格上表示有效符号的点，提高了符号估计效率。

图5例示了在把针对第一和第二信号流得出的判决统计映射到图4的受限整数格之后的格。将基于判决统计的符号估计限制于与第一和第二信号流的有效星座符号相对应的格点。在一个实施方式中，单独地针对各信号流执行符号估计。例如，针对第一信号流，将符号估计限制于九个识别出的格点，而针对第二信号流将符号估计限制于四个识别出的格点。因此，第二信号流的符号估计并不基于与仅对第一信号流有效的星座符号相对应的五个格点。

在另一个实施方式中，联合地针对所有接收信号流执行符号估计。即，将符号估计限制于与所有接收信号流的有效星座符号相对应的整数格点的超集(superset)。按照这种方式，基于相同数量的受限整数格点，针对各接收信号流执行符号估计。在本示例中，将符号估计限制于两个接收信号流的九个整数格点的超集。这九个格点与第一和第二接收信号流的有效星座符号相对应。

根据单独估计或联合估计中任一种实施方式，基于使用仅具有与有效星座符号相对应的点的受限整数格所识别出的符号生成比特软值。确定各识别出的整数格点(即，符号)与相邻格点之间的距离。按照这种方式，不仅将比特软值的确定限制于整数格上的相邻点，而且还将其限制于与有效星座符号相对应的点。例如在图5中，确定靠近与格点 $\left[\begin{array}{c}1\\ 0\end{array}\right]$ 相关联的识别符号的判决统计与相邻点 $\left[\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right]$ 以及 $\left[\begin{array}{c}0\\ 0\end{array}\right]$ 之间的距离，从而判断识别符号是否是实际发送符号。

有了以上这些变化和应用，应当理解本发明既不受到前述说明的限制，也不受到附图的限制。相反，本发明仅受所附权利要求及其等同物的限制。

Claims (22)

1.一种处理接收信号的方法，该方法包括以下步骤：

根据接收到的使用不同扩频码发送的信号流生成解扩信号采样；

估计与不同的接收信号流相关联的信道响应，作为信道响应估计；

生成变基矩阵，并利用所生成的变基矩阵执行格规约，以将所述信道响应估计从第一格基变换到第二格基，其中与所述第一格基相比，所述第二格基在判决区之间具有更大的正交性；

使所述解扩信号采样对准所述第二格基；

基于所述信道响应估计并基于所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵生成组合权重；

基于所述组合权重以及所对准的解扩信号采样生成符号估计判决统计；以及

基于所述符号估计判决统计生成用于解码的比特软值。

2.根据权利要求1所述的方法，该方法的特征在于：作为所述信道响应估计、所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵和从所述接收信号流得出的数据协方差估计的函数而生成所述组合权重。

3.根据权利要求1所述的方法，该方法的特征在于：作为所述信道响应估计、所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵和减损协方差估计的函数而生成所述组合权重。

4.根据权利要求1所述的方法，该方法的特征在于：

对位于所述第二格基上最靠近所述符号估计判决统计的符号进行识别；以及

基于识别出的符号生成所述比特软值。

5.根据权利要求4所述的方法，该方法的特征在于：

将所述识别出的符号变换到所述第一格基；以及

根据变换后的符号生成所述比特软值。

6.根据权利要求4所述的方法，该方法的特征在于：

将位于所述第一格基上的有效星座符号映射到所述第二格基上；以及

将所述符号估计判决统计的量化限制于所映射的位于所述第二格基上的星座符号。

7.根据权利要求6所述的方法，该方法的特征在于：针对各接收信号流，将与所述接收信号流相关联的符号估计判决统计的量化限制于所映射的与所述接收信号流相关联的星座符号。

8.根据权利要求6所述的方法，该方法的特征在于：将与所述接收信号流中的各信号流相关联的符号估计判决统计的量化联合地限制于所映射的与所述接收信号流相关联的星座符号。

9.根据权利要求1所述的方法，该方法的特征在于：

对位于所述第二格基上最靠近所述符号估计判决统计的点进行识别；以及

基于识别出的点与位于所述第二格基上的相邻点之间的距离来确定所述比特软值。

10.根据权利要求9所述的方法，该方法的特征在于：基于在所述第二格基上识别出的与有效星座符号相对应的点和位于所述第二格基上与有效星座符号相对应的相邻点之间的距离来确定所述比特软值。

11.根据权利要求1所述的方法，该方法的特征在于：所述对准步骤包括基于与所述接收信号流相关联的调制方案来对所述解扩信号采样进行移位和缩放。

12.一种无线接收机，包括：

基带处理器，所述基带处理器包括：

相关器，用于根据接收到的使用不同扩频码发送的信号流生成解扩信号采样；

信道估计器，用于估计与不同的接收信号流相关联的信道响应，作为信道响应估计；

格规约器，用于生成变基矩阵，并利用所生成的变基矩阵执行格规约，以将所述信道响应估计从第一格基变换到第二格基，其中与所述第一格基相比，所述第二格基在判决区之间具有更大的正交性；

对准器，用于使所述解扩信号采样对准第二格基；

权重生成器，用于基于所述信道响应估计并基于所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵来生成组合权重；

权重组合器，用于基于所述组合权重以及所对准的解扩信号采样生成符号估计判决统计；以及

比特软值估计器，用于基于所述符号估计判决统计生成用于解码的比特软值。

13.根据权利要求12所述的无线接收机，其中，所述权重生成器被配置成：作为所述信道响应估计、所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵和从所述接收信号流得出的数据协方差估计的函数而生成所述组合权重。

14.根据权利要求12所述的无线接收机，其中，所述权重生成器被配置成：作为所述信道响应估计、所述变基矩阵的逆的共轭转置矩阵和减损协方差估计的函数而生成所述组合权重。

15.根据权利要求12所述的无线接收机，其中，所述基带处理器还包括符号检测器，

其中，符号检测器被配置成对位于所述第二格基上最靠近所述符号估计判决统计的符号进行识别；以及

比特软值估计器被配置成基于识别出的符号来生成所述比特软值。

16.根据权利要求15所述的无线接收机，其中，所述基带处理器还包括格变换器，

其中，格变换器被配置成将所述识别符号变换到所述第一格基；以及

比特软值估计器被配置成根据所变换的符号生成所述比特软值。

17.根据权利要求15所述的无线接收机，其中，所述基带处理器被配置成：

将位于所述第一格基上的有效星座符号映射到所述第二格基；以及

将所述符号估计判决统计的量化限制于所映射的位于所述第二格基上的星座符号。

18.根据权利要求17所述的无线接收机，其中，所述基带处理器被配置成：针对各接收信号流，将与所述接收信号流相关联的符号估计判决统计的量化限制于所映射的与所述接收信号流相关联的星座符号。

19.根据权利要求17所述的无线接收机，其中，所述基带处理器被配置成：将与所述接收信号流中的各信号流相关联的符号估计判决统计的量化联合地限制于所映射的与所述接收信号流相关联的星座符号。

20.根据权利要求12所述的无线接收机，其中，所述基带处理器还包括符号检测器，

其中，符号检测器被配置成对位于所述第二格基上最靠近所述符号估计判决统计的点进行识别；以及

比特软值估计器被配置成基于识别出的点与位于所述第二格基上的相邻点之间的距离来确定所述比特软值。

21.根据权利要求20所述的无线接收机，其中，所述比特软值估计器被配置成：基于在所述第二格基上识别出的与有效星座符号相对应的点和位于所述第二格基上与有效星座符号相对应的相邻点之间的距离来确定所述比特软值。

22.根据权利要求12所述的无线接收机，其中，所述对准器被配置成：基于与所述接收信号流相关联的调制方案来对所述解扩信号采样进行移位和缩放，由此使所述解扩信号采样对准所述第二格基。

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