CN101741421B - 一种自适应消除临近基站干扰的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应消除临近基站干扰的方法及装置，包括：通过至少两根接收天线接收来自目标基站和临近基站的物理数据块、前导符号或导频符号序列；根据前导符号或导频符号序列，得到目标基站与临近基站的接收信号强度值；设置区分目标基站覆盖区域的门限值；将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域；根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理。通过本发明实现在改善基站覆盖区边缘的通信特性的同时，最大限度的提高基站中心覆盖区的数据吞吐量。

Description

一种自适应消除临近基站干扰的方法

技术领域

本发明主要涉及无线通信领域，尤其涉及一种自适应消除临近基站干扰的方法及装置。 

背景技术

在蜂窝状的无线通信网络中，大概有20％的移动用户处在基站切换(Handoff)的覆盖区边缘区域中。在这一区域中，来自临近基站的干扰对移动用户的通信质量造成很大影响，有时甚至造成移动用户无法正常通信。目前，在微波存取全球互通(WiMAX，Worldwide Interoperability for Microwave Access)技术中对控制信道采取1/3/3的频率复用，即一个基站覆盖单元(Cell)，三个扇区，三个频段的方法，其目的就是为了避免覆盖区边缘的干扰。但是，这种方法是以牺牲吞吐量为代价的。特别是当移动用户数目增加的时候，数据吞吐量的下降非常显著。另外，在WiMAX技术中，对数据信道也还没有提出任何较为有效的措施来改善覆盖区边缘区域的通信性能。 

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种自适应消除临近基站干扰的方法及装置，达到改善基站覆盖区边缘的通信特性的同时，最大限度的提高基站中心覆盖区的数据吞吐量的目的。 

根据本发明实施例的一方面，提供了一种自适应消除临近基站干扰的方法，包括：

通过至少两根接收天线接收来自目标基站和临近基站的物理数据块、前导符号或导频符号序列； 

根据前导符号或导频符号序列，得到目标基站与临近基站的接收信号强度值；

设置区分目标基站覆盖区域的门限值； 

将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域； 

根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理。 

根据本发明实施例的一个特征，所述目标基站与临近基站的接收信号强度值包括目标基站与临近基站的接收信号强度的比值。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述目标基站覆盖区域包括： 

目标基站覆盖中心区域、存在单个临近基站干扰的目标基站覆盖边缘区域和存在至少两个临近基站干扰的目标基站覆盖边缘区域。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括： 

对每根接收天线接收到的物理数据块进行逆排列，得到逆排列后的逻辑数据块； 

根据前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道； 

对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道；

根据解交织后的估计的逻辑信道以及逻辑数据块的重复次数，构造估计的逻辑信道矩阵； 

根据估计的逻辑信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第一加权系数； 

根据第一加权系数对解交织后的逻辑数据块进行均衡处理，得到每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块； 

对每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括： 

根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临 近基站的物理信道； 

根据每根天线的估计的物理信道，构造估计的物理信道矩阵； 

根据估计的物理信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第二加权系数； 

根据第二加权系数对接收到的物理数据块进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块； 

对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

根据数据块的重复次数对解交织后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括： 

根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道； 

对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道；

对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

根据解交织后的估计的逻辑信道对解交织后的逻辑数据块进行均衡还原处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种自适应消除临近基站干扰的装置，包括： 

接收模块，用于通过至少两根接收天线接收来自目标基站和临近基站的物理数据块、前导符号或导频符号序列； 

移动终端区域确定模块，用于根据前导符号或导频符号序列得到目标基站与临近基站的接收信号强度值，设置区分目标基站覆盖区域的门限值，将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域；

数据处理模块，用于根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理。 

根据本发明实施例的一个特征，所述移动终端区域确定模块包括： 

信号强度计算模块，用于根据前导符号或导频符号序列得到目标基站与临近基站的接收信号强度值； 

门限设置模块，设置区分目标基站覆盖区域的门限值； 

比较判断模块，用于将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端的所在目标基站覆盖区域。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

数据逆排列模块，用于对每根接收天线接收到的物理数据块进行逆排列，得到逆排列后的逻辑数据块； 

信道估计模块，用于根据前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道； 

信道逆排列模块，用于对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

数据解交织模块，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

信道解交织模块，用于对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道； 

信道矩阵构造模块，用于根据解交织后的估计的逻辑信道以及逻辑数据块的重复次数，构造估计的逻辑信道矩阵； 

加权系数模块，用于根据逻辑信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第一加权系数； 

均衡模块，用于根据第一加权系数对解交织后的逻辑数据块进行均衡处理，得到每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块； 

还原模块，用于对每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

信道估计模块，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，估 计来自目标基站和临近基站的物理信道； 

信道矩阵构造模块，用于根据每根接收天线估计的物理信道，构造估计的物理信道矩阵； 

加权系数模块，用于根据估计的物理信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第二加权系数； 

均衡模块，用于根据第二加权系数对接收到的物理数据块进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块； 

数据逆排列模块，用于对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

数据解交织处理，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到了解交织处理后的逻辑数据块； 

还原模块，用于根据数据块的重复次数对解交织处理后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到了压缩噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

信道估计模块，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道； 

信道逆排列模块，用于对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

信道解交织模块，用于对逆排列后的估计的逻辑信道为进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道； 

数据逆排列模块，用于对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

数据解交织模块，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

均衡还原模块，用于根据解交织后的估计的逻辑信道对解交织后的逻辑数据块进行均衡还原处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种自适应消除临近基站干扰的接收机，包括： 

接收模块，用于通过至少两根接收天线接收来自目标基站和临近基站的物 理数据块、前导符号或导频符号序列； 

移动终端区域确定模块，用于根据前导符号或导频符号序列得到目标基站与临近基站的接收信号强度值，设置区分目标基站覆盖区域的门限值，将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域； 

数据处理模块，用于根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理。 

根据本发明实施例的一个特征，所述移动终端区域确定模块包括： 

信号强度计算模块，用于根据前导符号或导频符号序列得到目标基站与临近基站的接收信号强度值； 

门限设置模块，设置区分目标基站覆盖区域的门限值； 

比较判断模块，用于将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端的所在目标基站覆盖区域。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

数据逆排列模块，用于对每根接收天线接收到的物理数据块进行逆排列，得到逆排列后的逻辑数据块； 

信道估计模块，用于根据前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道； 

信道逆排列模块，用于对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

数据解交织模块，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块； 

信道解交织模块，用于对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道； 

信道矩阵构造模块，用于根据解交织后的估计的逻辑信道以及逻辑数据块的重复次数，构造估计的逻辑信道矩阵； 

加权系数模块，用于根据逻辑信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第一加权系数； 

均衡模块，用于根据第一加权系数对解交织后的逻辑数据块进行均衡处 理，得到每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块； 

还原模块，用于对每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

信道估计模块，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道； 

信道矩阵构造模块，用于根据每根接收天线估计的物理信道，构造估计的物理信道矩阵； 

加权系数模块，用于根据估计的物理信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第二加权系数； 

均衡模块，用于根据第二加权系数对接收到的物理数据块进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块； 

数据逆排列模块，用于对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

数据解交织处理，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到了解交织处理后的逻辑数据块； 

还原模块，用于根据数据块的重复次数对解交织处理后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到了压缩噪声的数据块。 

根据本发明实施例的另一个特征，所述数据处理模块包括： 

信道估计模块，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道； 

信道逆排列模块，用于对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道； 

信道解交织模块，用于对逆排列后的估计的逻辑信道为进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道； 

数据逆排列模块，用于对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块； 

数据解交织模块，用于对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块；

均衡还原模块，用于根据解交织后的估计的逻辑信道对解交织后的逻辑数据块进行均衡还原处理，得到压缩了噪声的数据块。 

本发明所述的自适应消除临近基站干扰的方法及装置，根据接收到的前导符号或导频符号确定移动终端所在的基站覆盖区域，针对不同的基站覆盖区域采用最大比合成(MRC，Maximum Ratio Combining)技术和消除临近基站干扰(CCIC，Co-Channel Interference Cancellation)技术的组合来消除临近基站干扰和压缩噪声，从而不仅能大幅改善覆盖区边缘的通信性能，而且可以保证基站中心覆盖区的吞吐量，并使整个系统的可靠性和通信效率得到了改善。 

附图说明

图1为蜂窝网络中心基站覆盖区域受临近基站干扰的示意图； 

图2为本发明实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图； 

图3为本发明实施例中自适应消除临近基站干扰的方法流程图； 

图4为本发明第一实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图； 

图5为本发明第二实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图； 

图6为本发明第三实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图； 

图7为本发明第一实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图； 

图8为本发明第二实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图； 

图9为本发明第三实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图。 

具体实施方式

下面结合附图详细描述本发明的具体实施例。 

图1为蜂窝网络中心基站覆盖区域受临近基站干扰的示意图，图1中，包括基站覆盖单元1、2、3、4、5、6、7，其中，中心基站覆盖单元1与临近基站覆盖单元2、3、4、5、6、7相邻接。中心基站覆盖单元1内的六边形区域被定义为基站覆盖中心区域，处于该区域并属于中心基站覆盖单元1的移动终端将受到来自临近基站2、3、4、5、6、7的弱干扰信号；三角形区域被定义为中心基站覆盖单元1与每2个临近基站覆盖单元的覆盖区边缘区域，例如，中心基站覆盖单元1与临近基站覆盖单元2、3的覆盖区边缘区域，处于该区 域并属于中心基站覆盖单元1的移动终端将受到来自临近基站覆盖单元2、3的强干扰信号。矩形区域为中心基站覆盖单元1与每个临近基站覆盖单元的覆盖区边缘区域，例如，中心基站覆盖单元1与临近基站覆盖单元2的覆盖区边缘区域，处于该区域并属于中心基站覆盖单元1的移动终端受到来自临近基站覆盖单元2的强干扰信号。 

根据位于上述三种区域的移动终端受到的干扰情况，采用以下方法进行干扰消除。

对于作为基站覆盖中心区域的六边形区域，由于该区域内来自临近基站覆盖单元的干扰信号很弱，干扰信号主要为噪声信号，因此，采用MRC技术来压缩噪声信号，从而消除干扰信号； 

对于三角形区域，由于该区域内同时存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此，采用CCIC来消除来自两个临近基站的强干扰信号，同时采用MRC来压缩噪声； 

对于矩形区域，由于该区域内存在来自单个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此，采用CCIC来消除来自单个临近该强干扰信号，并采用MRC技术来压缩噪声信号。 

对于六边形区域与三角形区域、矩形区域的交接区域，由于采用MRC和采用CCIC的效果基本相同，因此，采用MRC技术来消除干扰信号。 

图2为本发明实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图，图2中，包括接收模块201、移动终端区域确定模块202、数据处理模块203，其中，移动终端区域确定模块202包括信号强度计算模块2021、门限设置模块2022和比较判断模块2023；数据处理模块203包括CCIC模块2031和MRC模块2032，其中， 

接收模块201，用于通过接收天线接收来自目标基站和临近基站的数据块、前导符号或导频符号序列； 

移动终端区域确定模块202，用于根据收到的来自基站的前导符号(Preamble Symbol)或导频符号(Pilot Symbol)确定移动终端所属的基站覆盖区域。其中， 

信号强度计算模块2021，用于根据接收到的来自目标基站和临近基站的 前导符号或导频符号序列，得到目标基站与临近基站的接收信号强度的比值。 

门限设置模块2022，用于设置区分目标基站覆盖区域的门限值(Threshold)。 

比较判断模块2023，将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端的所在目标基站覆盖区域。 

数据处理模块203，用于根据移动终端的所在区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对来自目标基站的数据块进行处理。其中， 

CCIC模块2031，用于根据移动终端的所在区域，对来自目标基站的数据块进行CCIC处理。 

MRC模块2032，用于根据移动终端的所在区域，对来自目标基站的数据块进行MRC处理。 

图3为本发明实施例中自适应消除临近基站干扰的方法流程图，具体步骤如下： 

步骤301，通过接收天线接收来自目标基站和临近基站的物理数据块、前导符号或导频符号序列； 

步骤302，根据前导符号或导频符号序列，得到目标基站与临近基站的接收信号强度值； 

步骤303，设置区分目标基站覆盖区域的门限值； 

步骤304，将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域； 

步骤305，根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理。 

下面结合公式对移动终端根据前导符号或导频符号确定其所在区域的过程进行详细描述： 

移动终端根据接收到的来自基站的前导符号或导频符号确定移动终端所属的基站覆盖区域。 

基站覆盖区域包括作为基站覆盖中心区域的六边形区域、作为同时存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号的三角形区域、作为存在来自单个临近基站覆盖单元的强干扰信号矩形区域。

前导符号或导频符号包括表示其所属基站的信息。前导符号或导频符号可以是时域引导序列符号，也可以是频域引导序列符号。在以正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)方式进行数据传输时，如果采用频域引导序列符号，频域引导符号序列是按照预定频率将引导符号插到OFDM符号之间。每一个基站的引导符号序列可以是不同的序列。 

公式(1)为目标基站发送的前导符号或导频符号序列： 

A_T＝[a_T1，a_T2，a_T3，…，a_TΩ]        (1) 

公式(1)中，Ω为前导符号或导频符号序列的长度。 

公式(2)为临近基站发送的前导符号或导频符号序列： 

A_Ii＝[a_Ii1，a_Ii2，a_Ii3，…，a_IiΩ]      (2) 

公式(2)中，i表示临近基站的标号，Ω为前导符号或导频符号序列的长度。 

移动终端接收到的来自目标基站的前导符号或导频符号序列如公式(3)所述： 

S_T＝[s_T1，s_T2，s_T3，…，s_TΩ]           (3) 

公式(3)中，Ω为导频符号序列的长度。 

移动终端接收到的来自临近基站的前导符号或导频符号序列如公式(4)所述： 

S_Ii＝[s_Ii1，s_Ii2，s_Ii3，…，s_IiΩ]        (4) 

公式(4)中，i表示临近基站的标号，Ω为前导符号或导频符号序列的长度。 

对目标基站发送的前导符号或导频符号序列A_T和移动终端接收到的来自目标基站的前导符号或导频符号序列号S_T进行相关计算，得到目标基站接收信号强度C_T，如公式(5)所示： 

$C_T=\frac{1}{\mathrm{\Ω}}\underset{i=1}{\overset{\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{\mathrm{Ti}}{a}_{\mathrm{Ti}}---\left(5\right)$

对临近基站发送的前导符号或导频符号序列A_li和移动终端接收到的来自临近基站的前导符号或导谱符号序列号S_Ii进行相关计算，得到临近基站接收信号强度C_Ii，如公式(6)所示： 

$C_{\mathrm{Ii}}=\frac{1}{\mathrm{\Ω}}\underset{j=1}{\overset{\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{\mathrm{Iij}}{a}_{\mathrm{Iij}}---\left(6\right)$

由于从基站到移动终端的接收天线之间的传输信道将会使基站发送的信号的相位发生变化，例如，原本为正值的信号由于传输信道的影响变成负值的信号。因此，采用下述公式(7)、(8)代替式公式(5)、(6)计算目标基站接收信号强度C_T和临近基站接收信号强度C_Ii，来避免传输信道相位变化对基站发送信号的影响，保证接收信号强度计算精确。 

$C_T=\frac{1}{\mathrm{JP}}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{T(j+P(p-1)}{a}_{T(j+P(p-1)}\right|---\left(7\right)$

$C_{\mathrm{Ii}}=\frac{1}{\mathrm{JP}}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{\mathrm{Ii}(j+P(p-1)}{a}_{T(j+P(p-1)}\right|---\left(8\right)$

公式(7)、(8)中，J为同相信号组数；P为同相时间参数，表示在大小为P的时间长度内的所有信号的方向相同，即同为正值信号或同为负值信号。同相时间参数P由传输信道变化的快慢决定，由于传输信道变化的快慢是根据移动终端的移动速度来估计确定的，因此，根据无线通信系统的最大移动速度确定P的取值。Ω为导频符号序列的长度，J与P的乘积应为大于或等于Ω的正整数。 

根据公式(7)、(8)得到的目标基站接收信号强度C_T和临近基站接收信号强度C_Ii，计算临近基站接收信号强度C_Ii与目标基站接收信号强度C_T的比值

设置区分不同基站覆盖区域的门限值(Threshold)为δ，通过比较

和门限值δ来确定移动终端的所在区域。 

根据蜂窝通信网络结构，通常考虑来自两个临近基站覆盖单元的干扰信号，因此，下述公式(9)、(10)中i＝1，2。i当然也可以根据不同的通信网络结构选择不同的取值范围，如i＝1，2，3或i＝1，2，3，...，n等。 

公式(9)为确定移动终端位于作为基站覆盖中心区域的六边形区域的判断条件： 

$\frac{C_{\mathrm{Ii}}}{C_T}\≤\mathrm{\δ}---\left(9\right)$

将i＝1，2代入公式(9)，得到公式(10)

$\frac{C_{I1}}{C_T}\≤\mathrm{\δ},$ 且  $\frac{C_{I2}}{C_T}\≤\mathrm{\δ}---\left(10\right)$

公式(10)表示第一临近基站接收信号强度C_I1和第二临近基站接收信号强度C_I2与目标基站接收信号强度C_T的比值均小于或等于门限值δ，从而确定移动终端位于作为基站覆盖中心区域的六边形区域。 

公式(11)为确定移动终端位于作为同时存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号的三角形区域的判断条件： 

$\frac{C_{\mathrm{Ii}}}{C_T}>\mathrm{\δ}---\left(11\right)$

将i＝1，2代入公式(11)，得到公式(12) 

$\frac{C_{I1}}{C_T}>\mathrm{\δ},$ 且  $\frac{C_{I2}}{C_T}>\mathrm{\δ}---\left(12\right)$

公式(12)表示第一临近基站接收信号强度C_I1和第二临近基站接收信号强度C_I2与目标基站接收信号强度C_T的比值均大于门限值δ，从而确定移动终端位于同时存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号的三角形区域。 

对于其它情况，如下述公式(13)、(14)所示，则确定移动终端位于作为存在来自单个临近基站覆盖单元的强干扰信号的矩形区域。 

$\frac{C_{I1}}{C_T}>\mathrm{\δ},$ 且  $\frac{C_{I2}}{C_T}\≤\mathrm{\δ}---\left(13\right)$

$\frac{C_{I1}}{C_T}\≤\mathrm{\δ},$ 且  $\frac{C_{I2}}{C_T}>\mathrm{\δ}---\left(14\right)$

图4为本发明第一实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图，该结构主要针对位于图1中三角形区域的移动终端，由于该区域存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此，移动终端对其每根接收天线接收到的物理数据块分别采用CCIC方法进行处理，得到消除了临近基站干扰后的逻辑数据块，然后对消除了临近基站干扰后的逻辑数据块采用MRC方法进行共同处理，得到压缩噪声的数据块。图4中，包括第一接收天线401、第二接收天线402、第一CCIC模块403、第二CCIC模块404和MRC模块405。其中， 

第一CCIC模块403，用于对第一接收天线401接收的第一物理数据块进 行CCIC处理，得到消除了临近基站干扰的第一逻辑数据块； 

第二CCIC模块404，用于对第二接收天线402接收的第二物理数据块进行CCIC处理，得到消除了临近基站干扰的第二逻辑数据块； 

MRC模块405，用于对消除了临近基站干扰的第一数据块和第二数据块共同进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块。 

图5为本发明第二实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图，该结构主要针对位于图1中矩形区域的移动终端，由于该区域存在来自单个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此，移动终端利用多根天线的对其每根接收天线接收到的物理数据块采用CCIC方法进行共同处理，得到消除了临近基站干扰的逻辑数据块，然后利用重复的逻辑数据块对消除了临近基站干扰的逻辑数据块采用MRC方法进行处理，得到压缩噪声的数据块。图5中，包括第一接收天线501、第二接收天线502、CCIC模块503和MRC模块504。其中， 

CCIC模块503，用于对第一接收天线501、第二接收天线502分别接收的第一物理数据块和第二物理数据块共同进行CCIC处理，得到消除了临近基站干扰的第一数据块和第二数据块； 

MRC模块504，用于对消除了临近基站干扰的第一物理数据块和第二物理数据块共同进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块。 

图6为本发明第三实施例中自适应消除临近基站干扰的结构简图，该结构主要针对位于图1中六边形区域的移动终端，由于该区域中的移动终端受到来自临近基站的干扰相对较弱，干扰主要表现为附加性高斯白噪声，因此，对每根接收天线接收到的重复后的逻辑数据块共同进行MRC处理，即可得到消除了噪声的逻辑数据块。图6中，包括第一接收天线601、第二接收天线602和MRC模块603。其中， 

MRC模块603，用于对对第一接收天线601、第二接收天线602分别接收的第一重复后的逻辑数据块和第二重复后的逻辑数据块共同进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块。 

下面详细介绍根据移动终端所处的不同基站覆盖区域进行干扰消除的装置。 

图7为本发明第一实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图，图 7中，包括： 

接收模块701，用于接收多根接收天线接收的物理数据块和前导符号或导频符号； 

数据逆排列模块702，用于对每根接收天线接收到的物理数据块

进行逆排列(De-Permutation)，得到逆排列后的逻辑数据块

数据解交织模块703，用于对逆排列后的逻辑数据块

进行解交织，得到解交织后的逻辑数据块

信道估计模块704，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道

信道逆排列模块705，用于对估计的物理信道

进行逆排列(De-Permutation)，得到逆排列后的估计的逻辑信道

信道解交织模块706，用于对逆排列后的估计的逻辑信道

进行解交织，得到解交织后的估计的逻辑信道

信道矩阵构造模块707，用于根据解交织后的估计的逻辑信道以及逻辑数据块的重复次数，构造估计的逻辑信道矩阵； 

计算加权系数模块708，用于根据估计的逻辑信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到加权系数W_lK； 

均衡模块709，用于根据加权系数W_lK对解交织后的逻辑数据块进行均衡处理，得到每根天线上接收到的消除了临近基站干扰的逻辑数据块

还原模块710，用于对每根天线上接收到的消除了临近基站干扰的逻辑数据块

进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块

图8为本发明第二实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图，图8中，包括： 

接收模块801，用于接收多根接收天线接收的物理数据块和前导符号或导频符号； 

信道估计模块802，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道

信道矩阵构造模块803，用于根据每根天线的估计的物理信道构造估计的物理信道矩阵

加权系数模块804，用于根据估计的物理信道矩阵

以及已知的噪声方差矩阵，得到加权系数W_K； 

均衡模块805，用于根据加权系数WK对移动终端的接收天线接收到的物理数据块

进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块 

数据逆排列模块806，用于对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块 

进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块

数据解交织处理807，用于对逆排列后的逻辑数据块

进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块

还原模块808，用于根据数据块的重复次数对解交织后的逻辑数据块

进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块

图9为本发明第三实施例中自适应消除临近基站干扰的详细结构框图，图9中，包括： 

接收模块901，用于接收多根接收天线接收的物理数据块

和前导符号或导频符号； 

信道估计模块902，用于根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道

信道逆排列模块903，对估计的信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道为

信道解交织模块904，对逆排列后的估计的逻辑信道为

进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道为

数据逆排列模块905，用于对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块 

进行逆排列，得到逆排列后的逻辑数据块

数据解交织模块906，用于对逆排列后的逻辑数据块

进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块

均衡还原模块907，根据解交织后的估计的逻辑信道

对解交织后的数据块

进行均衡还原处理，得到压缩了噪声的数据块

下面详细介绍根据移动终端所处的不同基站覆盖区域进行干扰消除的方法。为了不失一般性，下述公式中的k均表示基站的标号，即第k基站，K表 示基站数，l均表示接收天线的标号，即第l根接收天线，L表示天线数。 

移动终端通过其接收天线接收到的物理数据块

如公式(15)所示： 

$Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^l=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Ψ}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{\mathrm{lk}}{X}_{i_{\mathrm{PHY}}}^k+N_{i_{\mathrm{PHY}}}^l---\left(15\right)$

公式(15)中，

是移动终端的第l根天线接收到的物理数据块；l表示接收天线的标号；

为从第k个基站到第l根接收天线的物理信道；

是附加性高斯白噪声；

是由基站发送的经过交织、重复、排列处理得到的物理数据块，具体过程如下： 

对分组后的逻辑数据块

进行交织，生成交织后逻辑的数据块

如公式(16)所示： 

$S_i^k=f_{\mathrm{Inter}}\left(S_{\mathrm{Org}\_j}^k\right)---\left(16\right)$

公式(16)中，f_Inter()为交织函数。 

对交织后的逻辑数据块

进行重复，生成重复后的逻辑数据块

如公式(17)所示： 

$X_i^k={\left[\begin{array}{ccccc}{S}_i^k& S_{i+M}^k& S_{i+2M}^k& \·\·\·& S_{i+(N-1)M}^k\end{array}\right]}^T---\left(17\right)$

公式(17)中，

的尺寸大小为M，即表示有M个数据子载波；重复次数为N；其中，

中的数据块

j＝0，M，…(N-1)M均表示与

完全相同的重复后的数据块。 

对重复后的数据块

排列，生成排列后的物理数据块

如公式(18)所述： 

$X_{i_{\mathrm{PHY}}}^k=f_{\mathrm{Permut}}\left(X_i^k\right)---\left(18\right)$

公式(18)中，f_Permut()是排列函数，排列函数定义为对数据块的重新排列； 

为重复后的逻辑数据块。 

移动终端根据前导符号或导频符号得到估计的物理信道

设为

其中，k＝1，2，…K。表示从第k基站到第l接收天线的估计的物理信道。 

三角形区域的干扰消除 

对于位于三角形区域的移动终端，由于该区域同时存在来自两个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此移动终端对其每根接收天线接收到的物理数据块分别采用CCIC方法进行处理，得到消除了临近基站干扰的逻辑数据块

然 后对消除了临近基站干扰的逻辑数据块

采用MRC方法进行处理，得到压缩噪声的数据块。具体方法如下： 

对每根接收天线接收到的物理数据块

进行逆排列(De-Permutation)，得到逆排列后的逻辑数据块

如公式(19)所示： 

$Z_{\mathrm{DP}\_i}^l=f_{\mathrm{DE}-\mathrm{Permut}}\left(Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^l\right)---\left(19\right)$

对每根接收天线估计的物理信道

分别进行逆排列，得到逆排列后的估计的逻辑信道

如公式(20)所示： 

${\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{\mathrm{DP}\_i}^{\mathrm{lk}}=f_{\mathrm{DE}-\mathrm{Permut}}\left({\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{\mathrm{lk}}\right)---\left(20\right)$

公式(19)、(20)中，f_DE-Permut()是逆排列函数。其中，逆排列为对逻辑数据块进行排列的逆过程。 

对逆排列后的逻辑数据块

进行解交织，得到解交织后的逻辑数据块 

如公式(21)所示： 

$Z_i^l=f_{\mathrm{DE}\_\mathrm{Inter}}\left(Z_{\mathrm{DP}\_i}^l\right)---\left(21\right)$

对估计的逻辑信道

进行解交织，得到解交织后的估计的逻辑信道 

如公式(22)所示： 

${\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i^{\mathrm{lk}}=f_{\mathrm{DE}\_\mathrm{Inter}}\left({\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{\mathrm{DP}\_i}^{\mathrm{lk}}\right)---\left(22\right)$

公式(21)、(22)中，f_{DE_Inter}()为解交织函数。其中，解交织是对逻辑数据块进行交织的逆过程。如果不同的数据块采用了不同的交织器，则对应的解交织器也应该不同，并且同一数据块采用的交织器与解交织器一一对应。 

解交织后的逻辑数据块

展开式如公式(23)所示： 

$Z_i^l={\left[\begin{array}{cccc}{Y}_i^l& Y_{i+M}^l& \·\·\·& Y_{i+(N-1)M}^l\end{array}\right]}^T=\left[\begin{array}{c}{Y}_i^l\\ Y_{i+M}^l\\ \·\\ \·\\ \·\\ Y_{i+(N-1)M}^l\end{array}\right]---\left(23\right)$

其中，公式(23)中的

j＝o，M，…(N-1)M与公式(17)中的 j＝0，M，…(N-1)M相对应。 

解交织后的估计的逻辑信道

的展开式如公式(24)所示： 

${\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i^{\mathrm{lk}}={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{H}}_i^{\mathrm{lk}}& {\hat{H}}_{i+M}^{\mathrm{lk}}& \·\·\·& {\hat{H}}_{i+(N-1)M}^{\mathrm{lk}}\end{array}\right]}^T---\left(24\right)$

根据解交织后的估计的逻辑信道

以及解交织后的估计的逻辑数据块的 重复次数N，构造估计的逻辑信道矩阵

如公式(25)所示： 

根据估计的逻辑信道矩阵

以及已知的噪声方差矩阵得到加权系数W_lK，具体如公式(26)所示： 

$W_{\mathrm{lK}}={(R_{N_i}^l+{\hat{H}}_i^{{\mathrm{lK}}^T}{\hat{H}}_i^{\mathrm{lK}})}^{-1}{\hat{H}}_i^{{\mathrm{lK}}^T}---\left(26\right)$

公式(26)中，为噪声方差矩阵，其中，l＝1，2，…L，l表示接收天线的标号。

可以通过前序导向符号或导向符号估计出来。如公式(27)所示： 

公式(27)中，

为白噪声方差，其中，l＝1，2，…L，l表示接收天线的标号。 

根据加权系数W_lK对解交织后的逻辑数据块

进行均衡，得到每根天线上的消除了临近基站干扰后的数据块

如公式(28)所示： 

${\hat{S}}_{\mathrm{li}}^k=\left[\begin{array}{c}{\hat{S}}_{\mathrm{li}}^1\\ {\hat{S}}_{\mathrm{li}}^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\hat{S}}_{\mathrm{li}}^K\end{array}\right]=W_{\mathrm{lK}}\left[\begin{array}{c}{Y}_i^l\\ Y_{i+M}^l\\ \·\\ \·\\ \·\\ Y_{i+(N-1)M}^l\end{array}\right]---\left(28\right)$

对每根天线上的消除了临近基站干扰后的数据块

进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块

如公式(29)所示： 

${\stackrel{\‾}{S}}_i^k=\frac{1}{L}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{S}}_{\mathrm{li}}^k---\left(29\right)$

公式(29)中，k＝1，2，…K，其中，K表示基站的标号；l＝1，2，…L，其中，1表示接收天线的标号。 

由于数据块既消除了临近基站干扰又压缩了噪声，因此大大提高了移动终端的接收的信号的质量，大幅改善处于覆盖区边缘三角形区域的移动终端 的通信性能。 

矩形区域的处理 

对于位于矩形区域的移动终端，由于该区域内存在来自单个临近基站覆盖单元的强干扰信号，因此，移动终端利用多根天线的对其每根接收天线接收到的物理数据块

采用CCIC方法进行共同处理，得到消除了临近基站干扰的逻辑数据块

然后利用重复的逻辑数据块对消除了临近基站干扰的逻辑数据块

采用MRC方法进行处理，得到压缩了噪声的数据块

具体方法如下： 

移动终端根据估计的物理信道构造估计的物理信道矩阵

如公式(30)所示： 

${\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i=\left[\begin{array}{cccc}{\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{11}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{12}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{1K}\\ {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{21}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{22}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{2K}\\ \·& & & \\ \·& & & \\ \·& & & \\ {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{L1}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{L2}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{\mathrm{LK}}\end{array}\right]---\left(30\right)$

公式(30)中，k＝1，2，…K，其中，k表示基站的标号；l＝1，2，…L，其中，1表示接收天线的标号。例如，

表示第k基站到第1接收天线的估计的物理信道。 

移动终端的每根天线接收到的物理数据块

的矩阵表达式如公式(31)所示： 

$\left[\begin{array}{c}{Z}_{i_{\mathrm{PHY}}}^1\\ Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^L\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{11}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{12}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{1K}\\ {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{21}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{22}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{2K}\\ \·& & & \\ \·& & & \\ \·& & & \\ {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{L1}& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{L2}& \·\·\·& {\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{\mathrm{LK}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_{i_{\mathrm{PHY}}}^1\\ X_{i_{\mathrm{PHY}}}^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ X_{i_{\mathrm{PHY}}}^K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{N}_i^1\\ N_i^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ N_i^L\end{array}\right]---\left(31\right)$

移动终端根据估计的物理信道矩阵

以及已知的白噪声方差矩阵

，得到加权系数W_K，如公式(32)所示： 

公式(32)中的

()为不同估计准则下的函数。例如，采用最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)的估计准则，加权系数W_K如公式(33)所示：

$W_K={(R_{N_i}+{{\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i}^T{\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i)}^{-1}{{\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i}^T---\left(33\right)$

公式(33)中，

是已知的噪声方差矩阵。 

根据加权系数W_K对移动终端的接收天线接收到的物理数据块

进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块

如公式(34)所示： 

${\hat{X}}_{\mathrm{iPHY}}^k=\left[\begin{array}{c}{\hat{X}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^1\\ {\hat{X}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\hat{X}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^K\end{array}\right]=W_K\left[\begin{array}{c}{Z}_{i_{\mathrm{PHY}}}^1\\ Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^2\\ \·\\ \·\\ \·\\ Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^L\end{array}\right]---\left(34\right)$

对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块

进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块

如公式(35)所示： 

${\hat{X}}_{\mathrm{DP}\_i}^k=f_{\mathrm{DE}-\mathrm{Permut}}\left({\hat{X}}_{\mathrm{iPHY}}^k\right)---\left(35\right)$

公式(35)中，f_DE-Permut()是逆排列函数。其中，逆排列为对逻辑数据块进行排列的逆过程。 

对逆排列后的逻辑数据块

进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块

即消除了临近基站干扰的估计的逻辑数据块，如公式(36)所示： 

${\hat{X}}_i^k=f_{\mathrm{DE}\_\mathrm{Inter}}\left({\hat{X}}_{\mathrm{DP}\_i}^k\right)---\left(36\right)$

公式(36)中，f_{DE_Inter}()为解交织函数。其中，解交织是对逻辑数据块进行交织的逆过程。如果不同的数据块采用了不同的交织器，则对应的解交织器也应该不同，并且同一数据块采用的交织器与解交织器一一对应。 

与前述公式(17)所示的基站侧发送的重复后的逻辑数据块

对应的解交织后的逻辑数据块

展开式如公式(37)所示： 

${\hat{X}}_i^k={\left[\begin{array}{ccccc}{\hat{S}}_i^k& {\hat{S}}_{i+M}^k& {\hat{S}}_{i+2M}^k& \·\·\·& {\hat{S}}_{i+(N-1)M}^k\end{array}\right]}^T---\left(37\right)$

公式(37)中，

的尺寸大小为M，即表示有M个数据子载波；重复次数为N；其中，

中的数据块

j＝0，M，…(N-1)M均表示与

完全相同的重复后的数据块。 

对消除了临近基站干扰的估计的逻辑数据块

进行MRC处理，得到压缩了噪声的数据块

如公式(38)所示： 

${\stackrel{\‾}{S}}_i^k=\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{S}}_{i+(j-1)M}^k---\left(38\right)$

由于数据块

既消除了临近基站干扰又压缩了噪声，因此大大提高了移动终端的接收的信号的质量，大幅改善处于覆盖区边缘矩形区域的移动终端的通信性能。 

六边形区域的处理 

对于位于六边形区域的移动终端，由于该区域中的移动终端受到来自临近基站的干扰相对较弱，干扰主要为附加性高斯白噪声，因此，对接收到的数据块直接进行MRC处理，即可得到消除了附加性高斯白噪声的逻辑数据块。如果接收端的天线数是L，在发送端的重复次数为N的话，则MRC的合成次数为L×N。 

移动终端通过其接收天线接收到的物理数据块

如公式(39)所示： 

$Z_{i_{\mathrm{PHY}}}^l={\mathrm{\Ψ}}_{i_{\mathrm{PHY}}}^{\mathrm{lk}}{X}_{i_{\mathrm{PHY}}}^k+N_{i_{\mathrm{PHY}}}^l---\left(39\right)$

公式(39)中，

是第l个天线接收到的信号；l是天线的标号；是从第k目标基站到第l根接收天线的物理信道；

是附加性白色高斯噪声。 

根据前导符号或导频符号，得到第k目标基站到第l根接收天线的估计的物理信道

根据估计的物理信道

和每根移动终端接收天线接收到的物理数据块

进行MRC处理得到压缩附加性高斯白噪声的物理数据块具体步骤如下： 

对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块

进行逆排列和解交织处理，得到经过逆排列和解交织处理的数据块

如公式(40)所示： 

$Z_i^l={\left[\begin{array}{cccc}{Y}_i^l& Y_{i+M}^l& \·\·\·& Y_{i+(N-1)M}^l\end{array}\right]}^T---\left(40\right)$

对估计的信道

进行逆排列和解交织处理，得到经过逆排列和解交织处理的估计的逻辑信道

如公式(41)所示： 

${\widehat{\mathrm{\Ψ}}}_i^{\mathrm{lk}}={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{H}}_i^{\mathrm{lk}}& {\hat{H}}_{i+M}^{\mathrm{lk}}& \·\·\·& {\hat{H}}_{i+(N-1)M}^{\mathrm{lk}}\end{array}\right]}^T---\left(41\right)$

根据经过逆排列和解交织处理的数据块

和经过逆排列和解交织处理的估计的逻辑信道得到压缩了附加性高斯白噪声的数据块，如公式(42)所示： 

${\stackrel{\‾}{S}}_i^k=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{i+\mathrm{JM}}^l{{\hat{H}}_{i+\mathrm{jM}}^{\mathrm{lk}}}^T{\left(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i+\mathrm{jM}}^{\mathrm{lk}}\right|}^2\right)}^{-1}---\left(42\right)$

由于处于中心覆盖区域的移动终端受到的干扰主要为附加性高斯白噪声， 因此，该方法根据每根天线上接收的前导符号或导频符号得到基站到每根天线上的估计的物理信道为

然后对每根天线上的估计的物理信道为

和每根移动终端接收天线接收到的物理数据块

进行逆排列和解交织处理后，再共同进行MRC处理得到压缩了噪声的数据块，大大简化了处于中心覆盖区域的移动终端对接收信号的处理过程。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，对本发明实施例所作的任何修改、变更、组合、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种自适应消除临近基站干扰的方法，其特征在于，包括：

通过至少两根接收天线接收来自目标基站和临近基站的物理数据块和前导符号或导频符号序列；

根据前导符号或导频符号序列，得到目标基站与临近基站的接收信号强度值；

设置区分目标基站覆盖区域的门限值；

将目标基站与临近基站的接收信号强度值与门限值进行比较来确定移动终端所在目标基站覆盖区域；

根据移动终端所在目标基站覆盖区域，采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理；

其中，所述目标基站与临近基站的接收信号强度值包括目标基站与临近基站的接收信号强度的比值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标基站覆盖区域包括：

目标基站覆盖中心区域、存在单个临近基站干扰的目标基站覆盖边缘区域和存在至少两个临近基站干扰的目标基站覆盖边缘区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括：

对每根接收天线接收到的物理数据块进行逆排列，得到逆排列后的逻辑数据块；

根据前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道；

对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道；

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块；

对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道；

根据解交织后的估计的逻辑信道以及逻辑数据块的重复次数，构造估计的逻辑信道矩阵；

根据估计的逻辑信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第一加权系数；

根据第一加权系数对解交织后的逻辑数据块进行均衡处理，得到每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块；

对每根天线上接收到的消除了临近基站干扰后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括：

根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，估计来自目标基站和临近基站的物理信道；

根据每根天线的估计的物理信道，构造估计的物理信道矩阵；

根据估计的物理信道矩阵以及已知的噪声方差矩阵，得到第二加权系数；

根据第二加权系数对接收到的物理数据块进行均衡处理，得到消除了临近基站干扰的估计的物理数据块；

对消除了临近基站干扰的估计的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块；

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块；

根据逻辑数据块的重复次数，对解交织后的逻辑数据块进行最大比合成处理，得到压缩了噪声的数据块。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用临近基站干扰消除和最大比合成的组合对接收的物理数据块进行处理包括：

根据每根接收天线接收到的前导符号或导频符号，得到估计的物理信道；

对估计的物理信道进行逆排列处理，得到逆排列后的估计的逻辑信道；

对逆排列后的估计的逻辑信道进行解交织处理，得到解交织后的估计的逻辑信道；

对每根移动终端接收天线接收到的物理数据块进行逆排列处理，得到逆排列后的逻辑数据块；

对逆排列后的逻辑数据块进行解交织处理，得到解交织后的逻辑数据块；

根据解交织后的估计的逻辑信道对解交织后的逻辑数据块进行均衡还原处理，得到压缩了噪声的数据块。

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