CN101939935A - Ofdm信号与矢量子空间内演化的权重矢量的干扰减小 - Google Patents

Abstract

为了减小通过传输信道由接收机接收的信号的干扰，每个信号包括根据频率和时间维度分布并对应于共发射信号的码元，接收机通过对矢量子空间中演化的矢量加权而对发射信号和接收信号的估计进行加权，所述矢量子空间代表发射机和接收机之间的信号传输信道的时间变化和频率变化。由矩阵定义这些矢量子空间，抑制所述矩阵的一些列作为信道的频率和时间约束条件的函数。接收机使经加权的接收信号之和与发射信号的加权估计之间的差的函数最小化，以将发射信号估计为权重矢量和接收信号的函数。

Description

OFDM信号与矢量子空间内演化的权重矢量的干扰减小

技术领域

本发明涉及减小包括根据频率和时间维度分离分布的码元的无线电信号干扰。这些码元，例如，已经历根据正交频分复用OFDM的调制。更具体地，本发明涉及迭代地减小与无线电信号混合的干扰。

背景技术

本发明发现尤其是专业移动无线电(PMR)系统领域内的应用。

根据正交频分复用OFDM调制的无线电信号分布在大量子载波中，该无线电信号处于相对这些子载波之间间隔的宽频带内。因此信号在不同子载波上由发射机发出以使能处理由接收机接收的信号以恢复发出的信号，不管由于信号的多传输路径的潜在破坏干扰如何。

在信号传输过程中，在发射机和接收机之间信号所承受的噪声和干扰使信号接收劣化。噪声和干扰的不充分处理导致高解码误码率。

在目前技术水平下，可通过将来自由多个天线分别接收的信号组合的信号与发射信号的估计进行比较而处理噪声和干扰。

在图1中给出一例，其中两个接收天线分别具有接收的信号r₁和r₂。分别将权重w₁和w₂施加于信号r₁和r₂，并随后将这两个加权信号求和以获得信号r’，从其减去所发射信号的估计d。使所得到的差信号函数ε最小化。例如，对于该帧的码元，使ε值的平方标准和最小化。最后，处理信号r’以估计发射的信号。

可以已知发射信号的估计是来自接收机的先验值，通常是，例如，插入每个发射帧并从发射机和接收机获知的导频码元。也可通过在不同天线上接收的信号的初步处理获得发射信号的估计，例如，使用已知为MRC(最大比率组合)的技术。

可迭代地应用图1描述的处理，部分或完全地用迭代i次估计出的数据作为下一次迭代i+1的发射信号的估计d。通过在每次迭代中估计发射信号并针对OFDM帧的每个码元计算发射信号的估计和由多个天线分别接收的信号加权和之间的差直到该差趋向于极限值为止而减小噪声和干扰。

由不同天线接收的信号的组合有助于抑制或减小残留在结果信号中的干扰水平。通过将该加权信号与发射信号(更准确地说是发射信号的估计)比较，可优化将要施加于由不同天线接收的每个信号的权重，从而抑制或减小存在的干扰。

本发明的目的是良好地增进数字无线电通信接收机中接收的信号的干扰降低，尤其是增进接收信号中的码元的码元解码能力并降低解码误码率。

发明内容

为了达到这个目的，一种减小由接收机通过传输信道接收的每一个包括根据频率和时间维度分布并对应于共发射信号的码元的至少两个信号的干扰的方法，其特征在于，对于每个接收的信号帧，包括步骤：

通过与接收机的各天线关联的权重矢量系数分别对每个接收信号的码元加权并通过另一权重矢量系数对发射信号估计的码元加权，这些权重矢量的每一个均为列数低于行数的矩形矩阵与约化矢量(reduced vector)之积，确定矩阵为关联于频率扩展和时间扩展的传输信道的物理约束条件的函数。

使经加权的接收信号之和与发射信号的经加权估计之间的差函数最小化以确定约化矢量；以及

将权重矢量确定为确定的约化矢量的函数并将发射信号估计为确定的权重矢量和接收信号的函数。

根据本发明，由于信号在类似于接收信号的传输信道的信道中传输，接收机中经解码的信号变得对于干扰较不敏感。

选择矩阵为与频率扩展和时间扩展关联的传输信道的物理约束条件的函数。根据本发明的优选实施例，关联于接收信号的矩形矩阵可类似于施加于其的相同类型物理约束条件。

根据本发明的另一特征，对于每个接收的信号帧，可从信号每个子载波的第一码元开始直至子载波的最末码元排列帧的码元，每个子载波排在前一个之后，并且矩形矩阵可以是源自第一和第二傅立叶矩阵的Kronecker积的矩阵。

根据本发明，关联于所接收信号的矩阵的每一个均可以是源自一个矩阵的，该矩阵是第一矩阵与第二矩阵的Kronecker积，所述第一矩阵被称为傅立叶变换(FFT)矩阵，并具有表达沿频率轴观察到的传输信道的时间曲线上的约束条件的M×M大小，所述第二矩阵被称为逆傅立叶变换(IFFT)矩阵，并具有表达沿时间轴观察到的传输信道的频谱上的约束条件的M×N大小。

根据本发明的其它特征，对关联于接收信号的矩形矩阵而言，可抑制对应于传输信道最大时间扩展以上的时延分量的第一傅立叶矩阵的列，而对关联于发射信号估计的矩形矩阵而言，可抑制对应于传输信道两倍最大时间扩展以上的时延分量的第一傅立叶矩阵的列。此外，对关联于接收信号的矩形矩阵而言，可抑制对应于落在传输信道频率扩展范围外侧的频率分量的第二傅立叶矩阵的列，所述频率扩展范围依赖于多普勒频率(F_max)，该多普勒频率对应于发射机和接收机之间相对位移的最大速度，并对关联于发射信号估计的矩形矩阵而言，可抑制对应于落在传输信道的两倍频率扩展范围外的频率分量的第二傅立叶矩阵的列。

此外，可通过遵守上述规则而抑制Kronecker积的两个矩阵中的列。

根据本发明的其它特征，发射信号的估计可包括导频码元并可包括之前处理中获得的发射码元的估计。因此可通过接收机的不同天线上接收的信号的初步处理而获得发射信号的估计，例如使用已知为最大比率组合MRC的技术。

根据本发明的一个特定实施例，可仅对接收信号帧的一些码元考虑发射信号的估计值，并且该方法可包括使经加权的接收信号之和与发射信号经加权的估计之间的差的函数最小化，所述差局限于所接收信号帧的所述一些码元。

根据本发明，加权、最小化和确定步骤可以是迭代的，以更好地优化两个经加权的信号之和与发射信号经加权的估计之间的差并减小发射信号估计中的误差。经加权的接收信号之和与发射信号经加权的估计之间的差的函数可采取不同形式。本发明旨在减小该差以优化某一准则，例如，使信噪比最大化或使平均误码率最小化。

根据本发明的另一特征，该方法可包括在具有作为恒量的约化矢量分量的至少一种线性组合的约束条件下，对所接收信号帧中的全部码元，使经加权接收信号之和与发射信号的经加权估计之间的差值的平方标准和最小化。尤其，在本发明的具体实施例中，一个约束条件是迫使关联于发射信号估计的约化矢量的一个分量具有恒定值，并且在该约束条件下，对所接收信号帧中的全部码元，使经加权接收信号之和与发射信号的经加权估计之间的差值的平方标准和最小化。

根据本发明的另一特征，该方法可包括使经加权接收信号之和与发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化，所述函数是在解调接收的信号帧中的码元之后估计出的二进制误码率的平均值。

本发明还涉及一种接收机，用于减小由该接收机通过传输信道接收的至少两个信号中的干扰，所接收的信号的每一个均包括根据频率和时间维度分布并对应于共发射信号的码元。该接收机的特征在于，包括：

通过与接收机各自的天线关联的权重矢量的系数分别对每个接收信号的码元加权以及通过另一权重矢量的系数对发射信号的估计的码元加权的装置，所述权重矢量的每一个为列数少于行数的矩形矩阵和约化矢量之积，确定该矩阵为关联于频率扩展和时间扩展的传输信道的物理约束条件的函数。

使经加权接收信号和与发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化以确定约化矢量的装置；以及

将权重矢量确定为已确定约化矢量的函数并将发射信号估计为已确定权重矢量和接收信号的函数的装置。

最后，本发明涉及适于实现在接收机中的计算机程序，用于减小由接收机通过传输信道接收的至少两个信号中的干扰，所述程序包括指令，当在所述接收机中执行程序时，所述指令执行根据本发明的方法的步骤。

附图说明

在阅读通过非限定性示例和参照相应附图给出的本发明若干实施例的如下描述后，本发明的其它特征和优点将变得更为清楚，在附图中：

图1是示出减小干扰的传统方法的图；

图2是示出根据本发明的干扰处理的图；

图3是根据本发明的无线电通信接收机的示意性方框图；以及

图4是根据本发明的干扰减小方法的算法。

具体实施方式

总的来说，下文中描述的本发明涉及数字蜂窝无线电通信网络中的无线电通信接收机。该接收机具有至少两个接收天线并与具有一个或多个发射天线的发射机通信。例如，发射机是基站而接收机是移动终端。

在第一示例中，无线电通信网络是数字蜂窝无线电通信网络，例如GSM类(“全球移动通信系统”)或UMTS类(“通用移动电信系统”)或WLAN类无线本地网(“无线局域网”)或WIMAX类(“环球互通微波接入”)。

在第二例子中，无线电通信网是没有任何基础设施的专用无线本地网。发射机和接收机直接并自发地彼此直接通信而不需要例如接入点或接入站或基站的任何中间通信中央设备。在无线电通信网络中，在用户信号中的码元间的干扰以及若干用户信号间的多址干扰是由于发射机和接收机之间的传输信道中的传输而产生的，并使接收信号的质量劣化。可通过估计传输信道中的传递函数可以减小这种劣化，这可借助事先从接收机那里已知的信息来实现，例如由发射机连续发出的导频序列。然后，所接收的信号包括与要发射的数据对应的有用信号，该有用信号与干扰和附加噪声混合。

在图2中给出一个例子，即接收机中的两个接收天线分别具有接收信号r₁和r₂的情形。权重w₁和w₂分别施加于信号r₁和r₂，并随后对两加权信号求和以获得信号r’，从中减去通过权重w_d加权的发射信号d的估计。所得到的差ε是误差表示，使其函数最小化。最后，处理信号r’以估计发射信号。

图3示出数字无线电通信网络中包含在用于实现本发明方法的具有若干接收天线的无线电通信接收机RE中的功能装置。接收机RE尤其包括输入模块ME、时间-频率转换器CTF、干扰减小模块MRI、解调器DEM和解码器DEC。为了避免图3内容过多，在下文中假设接收机包括连接于输入模块ME的至少第一接收天线AR₁和第二接收天线AR₂。

由接收机RE的每个接收天线AR₁、AR₂通过传输信道接收的信号在传至时-频转换器CTF中的快速傅立叶变换以将所接收信号从时域转换至频域之前，例如在接收机的输入模块ME中，经过放大级、基带整形、采样和保护间隔抑制。频域的每个采样被称为子载波。总的来说，在所接收的信号经历快速傅立叶变换之前，转换器CTF将接收适应时间滤波施加于所接收的信号。

由接收机的每个天线接收的信号由发射机作为相继帧(所谓的OFDM帧)发射，所述相继帧包括沿时间维度和频率维度(即沿时轴和频轴)分布的码元。例如，在分成N个码元连续时间间隔的一个帧中专门用来单独发送M个码元的M个子载波上发送信号。

可通过传输信道中在给定时间间隔n(0≤n ≤N-1)各自关联于子载波m(0≤m≤M-1)的传递函数的复数系数α_m，n，1，α_m，n，2建立在发射天线和接收天线AR₁、AR₂之间的传输信道的模型。

在时-频转换器CTF的输出处，对第一接收天线AR₁提供接收信号r₁，可通过下列关系式给出在第n个给定时间间隔于第m个子载波上接收的每个码元r_m，n，1：

r_m，n，1＝α_m，n，1×s_m，n+β_m，n，1×u_m，n+b_m，n，1

s_m，n是在第m个子载波上在第n个给定时间间隔接收的有用信号码元。β_m，n，1×u_m，n是干扰信号的码元u_m，n与关联于干扰信号的传输信道的传递系数β_m，n，1的积。积β_m，n，1×u_m，n是由第一接收天线AR₁在第m个子载波上在第n个给定时间间隔接收的蜂窝内和/或蜂窝间干扰的表达。假设干扰信号与有用信号是同一类型的。项b_m，n是由第一接收天线AR₁在第m个子载波上在第n个给定时间间隔接收的附加高斯白噪声的表达。所接收的码元r_m，n，1是代表由第一天线接收的信号的码元的矩阵r₁的元：

$r_1=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{0,0,1}}& r_{\mathrm{0,1,1}}& ...& r_{0,N-\mathrm{1,1}}\\ r_{\mathrm{1,0,1}}& r_{\mathrm{1,1,1}}& ...& r_{1,N-\mathrm{1,1}}\\ ...& ...& r_{m,m,1}& ...\\ r_{M-\mathrm{1,0,1}}& r_{M-\mathrm{1,1,1}}& ...& r_{M-1,N-\mathrm{1,1}}\end{array}\right]\∈C^{N\×M}$

在时-频转换器CTF的输出处也为第二接收天线AR₂的接收信号r₂提供类似于第一接收天线AR₁的接收信号r₁的形状，并且通过下列关系式给出在第m个子载波上在第n个给定时间间隔接收的其每个码元r_m，n，2：

r_m，n，2＝α_m，n，2×s_m，n+β_m，n，2×u_m，n+b_m，n，2

根据本发明，由第一天线AR₁接收的信号r₁可表达为大小NM×NM的对角矩阵R₁，其中对角的元分别对应于矩阵r₁一行接一行读出的元：

根据本发明，由第二天线AR₂接收的信号r₂也可以与接收信号r₁相同方式表示为大小NM×NM的对角矩阵R₂。

系数α_m，n，1，α_m，n，2是与各发射天线和接收天线AR₁、AR₂之间的有用信号关联的传输信道中的传递函数的大小NM×NM的各对角矩阵α₁、α₂的元。同样，系数β_m，n，1，β_m，n，2是与各发射天线和接收天线AR₁、AR₂之间的干扰信号关联的传输信道中的传递函数的大小NM×NM的对角矩阵β₁、β₂的元。此外，码元s_m，n和u_m，n是各自代表有用信号和干扰信号的大小NM×NM的矩阵s和对角矩阵u的元。

在下面的说明中保留当前的写变换。

替代地，由第一天线或第二天线接收的信号可表达为大小NM×NM的对角矩阵，其中这些元各自对应于矩阵r一列接一列读出的元。干扰减小模块MRI对接收信号执行一系列操作以减小与有用信号混合的干扰。模块MRI分别通过权重矢量w₁和w₂对分别表示为对角矩阵R₁、R₂的接收信号r₁、r₂加权，其中对关联于第一子载波的码元的权重进行连续分级，从对应于第一码元时间的那个开始，然后是关联于相继子载波的码元的权重。模块MRI将结果矢量求和以形成经组合的接收信号r’，其表示为矢量R’，根据下列关系式：

R’＝R₁.w₁+R₂.w₂

在单个干扰信号存在且没有噪声的情形下，得出下列关系式：

R’＝s.(α₁w₁+α₂w₂)+u.(β₁w₁+β₂w₂)

此外，模块MRI通过权重矢量w_d对表达为大小NM×NM的对角矩阵的发射信号的估计d加权。在单个干扰信号存在且没有噪声的情形下，权重矢量w_d等于表达式α₁w₁+α₂w₂。

在这种情形下组合的信号R’因此可写成：R’＝s.w_d+u.(β₁w₁+β₂w₂)。

发射信号的估计d包括接收机RE事先已知的基准码元，例如导频码元、和/或接收机已充分可靠知晓的基准码元，例如在初步处理过程中估算出的比预定阈值具有更高似然性的码元。导频码元在M个子载波和N个时间间隔中的位置是从接收机那里已知的。除了基准码元，发射信号的估计包括具有零值的其它码元。

发射信号的估计d可表示为大小NM×NM的对角矩阵，其中对角元是具有非零值的部分基准码元并且其它对角元为零。例如，如果发射信号的估计d仅包括导频码元，则矩阵d的对角仅包括与导频码元对应的一些非零值。如果发射信号的全部码元在初步处理中已估计为具有高于预定阈值的似然性，则发射信号的估计d包括全部这些估计码元，并且矩阵d的对角全部都是与估计码元对应的非零值。

干扰减小模块MRI根据下列关系式确定经组合的接收信号R’和对应于发射信号d.w_d的加权估计的信号之间的差的误差ε：

ε＝R′-d.w_d

在单个干扰信号存在且缺少噪声的情形下，得到下列关系式：

ε＝(s-d).w_d+u.(β₁w₁+β₂w₂)

因此，在这种情形下，如果发射信号的估计d等于发射信号s，也就是如果发射信号的估计与实际发射的信号精确地相同，则对于在第n个时间间隔和第m个子载波上接收的每个码元，得到下列关系式：

w_n，m，1＝β_n，m，2；

w_n ，m，2＝-β_n，m，1；以及

w_n，m，d＝β_n，m，2·α_n，m，1-β_n，m，1·α_n，m，2

根据本发明，矢量w₁、w₂和w_d的每一个都具有与所考虑的OFDM帧中的码元数同样数量的分量，并在矢量子空间内选择。

因此，施加下列矩阵表达式以更为容易得解决所提出的问题：

w₁＝B.a₁，

w₂＝C.a₂，以及

w_d＝D.a_d

其中B、C和D是列数小于行数的矩形矩阵。矩阵B、C和D的每一个定义矢量子空间中的矢量基础。执行定义矢量子空间的基础的选择以使矢量子空间的矢量满足传输信道的物理约束条件，例如频率扩展的最大值和时间扩展的最大值。

可以不同方法确定矩阵B、C、D。在本发明的较佳实施例中，矩阵B和C是两个相似的矩阵，施加于其的物理约束条件是相同类型的。根据本发明，模块MRI通过确定使误差ε的函数最小的权重矢量w₁、w₂和w_d来减小误差ε。因此处理信号r’以估计发射的信号。

可迭代地施加之前描述的处理，部分或完全地使用在迭代i时估计的数据作为下一次迭代i+1的发射信号的估计d。通过在每次迭代上估计发射信号并对OFDM帧的每个码元计算发射信号经加权的估计与由天线接收的信号的加权和之间的差直至该差趋向于极限值而减小噪声和干扰。

在确定权重矢量后，模块MRI根据权重矢量w₁、w₂和w_d将组合信号r’的码元均分成若干均等的码元。权重矢量w₁和w₂允许根据下列关系式确定组合的信号r’：R’＝R₁.w₁+R₂.w₂。例如，均等码元取决于通过权重矢量w_d的相应元在组合信号r’中码元的分割，作为示例，当除了有用信号还存在一个干扰信号并因此不存在噪声时，可保留已知经组合的信号r’，根据下列关系式：R’＝s.w_d+u.(β₁.w₁+β₂.w₂)，干扰是通过使表达式(β₁.w₁+β₂.w₂)最小化而减小的。当也存在噪声时，该表达式保持有效的近似值，由于在信号r’中由w_d加权的发射信号s具有噪声和残余干扰，通过根据本发明执行的处理使后者最小化。

根据发射时使用的调制类型使均等的码元通过解调器DEM解调成经解调比特。解调器DEM进一步确定每个经解调比特的似然性。相比例如二进制值“1”或“0”的“硬”值，比特的似然性具有负或正(波动的)“软”值，以指示解调器DEM提供浮点真值，每个所述真值具有对相应比特状态进行后继判定的符号，即对于“硬”值“0”或“1”的判定。

尚未执行任何判定以确定“硬”二进制值“0”或“1”的解调器DEM连续地提供经解调比特似然性的数值给解码器DEC，这些值根据预定标准，例如，在-1和+1之间。

选择地，解交织器根据与用于发射机交织器的信道交织算法互惠的信道解交织算法执行经解调比特似然性的解交织，从而抑制发射信号时引入的交织。

解码器DEC对由解调器DEM作为之前确定似然性的函数提供的解调或解交织的比特进行解码。解码器DEC根据与发射信号的编码对应的解码--例如根据借助维特比算法的纠错的卷积解码--作出硬判决并传递经解码的比特。

选择地，接收机RE进一步包括发射模拟器SE以重建没有噪声或干扰的接收信号，即相应发射信号。例如，发射模拟器SE包括编码器、或者交织器、调制器和频-时转换器。

解码器DEC将已作出硬判决的比特输出至发射模拟器SE以使后者模拟前面描述并与假设既无噪声又无干扰的接收的信号对应的发射信号的估计d的发射链。

为此，在发射模拟器SE中，在由交织器可选择地交织前将从解码器DEC输出的比特施加于编码器。然后，将这些比特提供给调制器以形成发射信号的估计d的估计码元d_m，n，其中0≤m≤M-1且0≤n≤N-1，它们各自对应于尚未经历任何信道畸变的接收码元。换句话说，每个估计的码元d_m，n是各发射码元的更好假设并与从解码器DEC的各接收码元的比特对应。每个估计的码元d_m，n是源自经解码接收信号的各接收码元的假定既无噪声又无干扰地重构的信号码元。

估计的码元d_m，n可施加于频-时转换器，并尤其经历逆傅立叶快速变换IFFT以将包含估计码元d_m，n的信号从频域移动到时域，并经历发射时间滤波。频-时转换器将包含估计码元的估计输出至第二时-频转换器，该第二时-频转换器将适用于发射时间滤波的接收时间滤波施加于发射信号的估计，并随后进行快速傅立叶变换FFT，从而以转换器CTF中的滤波和变换相同的方式，将发射信号的估计从时域移动至频域。第二时-频转换器将包含估计码元d_m，n的发射信号的估计提供给干扰减小模块MRI。

代表发射信号估计d的对角矩阵具有仅对应于足够可靠码元的非零值，所述码元具有，例如，总似然性，该总似然性是分别与码元比特组合的似然性的积，并高于预定阈值。

参见图4，根据本发明的干扰减小方法包括在接收机RE中自动执行的步骤E1-E4。

在步骤E1处，接收机RE的每个接收天线AR₁、AR₂接收已由发射机作为相继帧发射的各个信号r₁、r₂，所述相继帧包括根据频率和时间维度分布的码元。例如，根据正交频分复用调制OFDM在分成N个码元时间间隔的帧中的M个子载波上发射信号。如前所述，每个接收的信号施加于输入模块ME和时-频转换器CTF以将接收信号从时域移至频域，并且接收的信号被表示为大小NM×NM的对角矩阵。

在步骤E2处，干扰减小模块MRI通过含待定内容的权重矢量w₁、w₂分别对接收信号r₁和r₂加权，并对经加权的信号r₁、r₂求和以形成组合信号r’。此外，模块MRI通过具有待定内容的权重矢量w_d对，例如，包含导频码元的发射信号的估计d加权。矢量w₁、w₂和w_d是列矢量，在一帧中包括接收信号那样多个行(即N×M行)的每个列矢量具有码元。

权重矢量w₁和w₂各自根据下面关系式表达为矩阵B和约化矢量a₁的积以及矩阵C和约化矢量a₂的积：

w₁＝B.a₁；以及

w₂＝C.a₂

同样，权重矢量w_d根据下面关系式表达为矩阵D和约化矢量a_d的积：

w_d＝D.a_d

矩阵B、C和D是矩形矩阵，其列数少于行数。

约化矢量a₁、a₂和a_d是列矢量，该列矢量具有许多系数，这些系数的数量少于一帧中所接收的信号包含的码元数。

矩阵B和C各自界定代表传输信道的时间变化和频率变化的矢量子空间。由于对矩阵B和C来说约束条件是相同的，因此较佳地选择这两个矩阵为相同的。

矩阵D界定代表两传输信道之积的时间变化和频率变化的矢量子空间。矩阵D与关联于有用信号的传输信道和关联于干扰信号的传输信道之积是类似的。

例如，矩阵B可以是从矩阵K得到的矩阵，它是具有大小M×M的用于表达沿频率轴(在任意时间间隔上)观察到的传输信道的时间曲线的约束条件的、被称作傅立叶变换[FFT]矩阵的第一矩阵与具有大小N×N的用于表达沿时间轴(在任意子载波上)观察到的传输信道的频谱的约束条件的、被称作逆傅立叶变换[IFFT]矩阵的第二矩阵的Kronecker积。

矩阵K可写成如下形式：

K＝[FFT]x[IFFT]，其中运算符x传统地代表两个矩阵的Kronecker积。

矩阵K也可写成如下形式：

其中

并且

例如，[FFT]矩阵表达如下：

$\left[\mathrm{FFT}\right]=\left[\begin{array}{cccc}1& 1& ...& 1\\ 1& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}}{M}}& ...& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}(M-1)}{M}}\\ .& .& & .\\ .& .& ...& .\\ .& .& & .\\ 1& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}(M-1)}{M}}& ...& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}{(M-1)}^2}{M}}\end{array}\right]$

[IFFT]矩阵是大小为N×N的[FFT]矩阵的共轭矩阵。例如，项IFFT(0，0)等于“1”且项IFFT(n，N)等于“exp((2πin(N-1))/N)”，其中i是作为“-1”平方根的复数。

抑制了矩阵B和C中的列，并且也抑制了与矩阵B和C中抑制的列对应的关联约化矢量a₁和a₂中的行。同样，抑制了矩阵D中的列，并且也抑制了与矩阵D中抑制的列对应的关联约化矢量a₄中的行。矩阵B、C和D因此是具有N×M行和列数低于N×M的矩形矩阵。

抑制矩阵B、C和D的列为发射机和接收机的接收天线AR₁、AR₂之间的传输信道的至少一个参数的函数，该函数关联于传输信道的物理约束条件。一方面，当在任意子载波上沿时间轴观察传输信道时和当取其傅立叶变换以获得其频谱时，该物理约束条件，例如，为传输信道中的最大频率扩展，另一方面，当在任意时间间隔沿频率轴观察传输信道时和当取其逆傅立叶变换以获得其时间曲线时，该物理约束条件为传输信道的最大时间扩展。

根据正交频分复用调制OFDM，M个子载波的频率带宽远低于作为各子载波频率的平均值的发射信号载波的频率Fp。例如，M个子载波的频带位于于信号载波的频率Fp中央。例如，载波频率为3GHz并且两连续子载波之间的频率间距为10kHz。

同样，根据正交频分复用调制OFDM，在N个时间间隔连续和稳定地接收关联于信号载波的N个码元，并且这N个码元对应于根据若干传输路径的发射信号的接收，每个路径具有关联的传输时延。

例如，关联于频率的传输信道的物理约束条件为最大多普勒频率F_max，它依赖于发射机和接收机RE之间的相对位移的最大速度V_max和依赖于具有最大位移速度V_max(例如，200公里/小时)的载波频率Fp。。最大多普勒频率F_max为F_max＝(V_max/c)Fp，其中c是光速。

在矩阵B、各矩阵C中，保持对应于落在频率-F_max和+F_max之间的频率的[IFFT]矩阵的列，而抑制对应于超出频率-F_max和+F_max的全部其它列。例如，将与接收信号频谱中和[IFFT]矩阵中的频率F_max对应的频率索引表示为n_F，其中0＜n_F＜N-1，以抑制具有n_F和N-n_F之间的索引的[IFFT]矩阵中的列。例如，具有抑制列的[IFFT]矩阵表示为下面形式：

$\left[\mathrm{IFFT}\right]=\left[\begin{array}{ccccccc}1& 1& ...& 1& 1& ...& 1\\ 1& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}}{N}}& ...& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}{n}_F}{N}}& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}(N-n_F)}{N}}& ...& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}(N-1)}{N}}\\ .& & & & & & .\\ .& ...& ...& ...& ...& ...& .\\ .& & & & & & .\\ 1& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}(N-1)}{N}}& & e^{\frac{+2\mathrm{i\π}{n}_F(N-1)}{N}}& e^{\frac{+2\mathrm{i\π}(N-n_F)(N-1)}{N}}& & e^{\frac{+2\mathrm{i\π}{(N-1)}^2}{N}}\end{array}\right]$

在矩阵D中，保留与落在频率-2F_max和+2F_max之间的频率对应的[IFFT]矩阵中的列，而抑制对应于落在频率-2F_max和+2F_max以外的频率的全部其它列。

由于频率D与关联于有用信号的传输信道与关联于干扰信号的传输信道之积是类似的，因此频率界限实际上加倍。矩阵D的索引n_F因此两倍于矩阵B的索引n_F，并且矩阵D的[IFFT]矩阵包含矩阵B的[IFFT]矩阵大约两倍那么多的列。

被保留的矩阵B和D的列对应于载波频率周围且低于最大多普勒频率的低频。

关联于时间的传输信道的物理约束条件，例如，为传输信道的时间扩展，该传输信道的时间扩展局限于接收信号的不同可能路径延时中的最大延时τ_max。这些不同的路径延时是统计上已知的，这取决于信号载波的频率以及信号发送的以及传输信道的时间扩展所依赖的环境。例如，对于超高频带UHF中的载波频率，在城市环境中，时间扩展一般局限于5μs的最大延时τ_max，而在山区型不平整环境中，时间扩展一般局限于15μs的最大延时τ_max。

传输信道的时间扩展可由于处理信号的发射链或接收链中的一些部分而增加，例如可能造成信号附加时间分散的接收机的无线电滤波器。

在矩阵B和各矩阵C中，保留与落在接收信号的时间曲线中的时间t＝0和t＝τ_max之间的时间间隔对应的[FFT]矩阵的列，而抑制与超出时间t＝τ_max的延时对应的所有其它列。例如，将在接收信号的时间谱中和[FFT]矩阵中与t＝τ_max对应的时间间隔索引表示为mτ，0＜mτ＜M-1，以抑制具有高于m_τ的索引的[FFT]矩阵中的列。例如，具有抑制列的[FFT]矩阵为下列形式：

$\left[\mathrm{FFT}\right]=\left[\begin{array}{cccc}1& 1& ...& 1\\ 1& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}}{M}}& ...& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}{m}_{\mathrm{\τ}}}{M}}\\ .& .& & .\\ .& .& ...& .\\ .& .& & .\\ 1& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}(M-1)}{M}}& ...& e^{\frac{-2\mathrm{i\π}{m}_{\mathrm{\τ}}(M-1)}{M}}\end{array}\right]$

在矩阵D中，保留与落在接收信号的时间曲线中的时间t＝0和t＝2τ_max之间的时间间隔对应的[FFT]矩阵中的列，而抑制与超出时间t＝2τ_max时延对应的全部其它列。至于频率，由于矩阵D与关联于有用信道的传输信道和关联于干扰信号的传输信道之积是类似的，因此时间间隔的界限加倍。矩阵D的索引m_t因此有B矩阵的索引m_t两倍那么多，并且矩阵D的[FFT]矩阵包含矩阵B的[FFT]矩阵大约两倍那样多的列。

在抑制[IFFT]和[FFT]矩阵中的列之后，矩阵B和D包含N×M个行以及低于N×M的列数。

如果仅作为传输信道的参数的函数来抑制矩阵B和D的列，则单独对应于与传输信道的参数关联的维度的[IFFT]矩阵或[FFT]矩阵具有被抑制的列，而其它矩阵不具有被抑制的列。

在步骤E3，干扰减小模块MRI根据下列关系式确定组合信号r’和对应于通过权重矢量w_d加权的发射信号的估计d估计得到的接收信号d·w_d之间的差的误差ε：

ε＝R′-d.w_d，即

ε＝R₁.w₁+R₂.w₂-d.w_d

模块MRI最小化该误差ε，或者更准确地说是该误差ε的函数，该函数被写成：

ε＝R₁.B.a₁+R₂.B.a₂-d.D.a_d  或

$\mathrm{\ϵ}=\left[\begin{array}{ccc}{R}_1& R_2& -d\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}B& 0& 0\\ 0& B& 0\\ 0& 0& D\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\\ a_d\end{array}\right]$ 或甚至

ε＝R.G.A，其中

$R=\left[\begin{array}{ccc}{R}_1& R_2& -d\end{array}\right],G=\left[\begin{array}{ccc}B& 0& 0\\ 0& B& 0\\ 0& 0& D\end{array}\right],$ 以及 $A=\left[\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\\ a_d\end{array}\right].$

在本发明的一个实施例中，通过使误差ε的平方标准最小化来使误差ε最小化。为了寻求矢量A的全部元均为零的寻常解法以外的解法，确定任意的约束条件。

根据第一例，将任意约束条件施加于矢量a_d等于常数的第一元。更一般地，约束条件可以是存在矢量A等于常数的元的线性组合。

在特定情形下，约束条件可以是存在矢量A等于常数的元，其表达如下：

A^H.[J]＝γ，其中[J]＝[0...010...0]^H

其中γ是常数，幕指数H表示矩阵的共轭变换运算符，而列J的矩阵中值“1”的位置是根据所施加约束条件的选择而确定的。

根据同一例子，可使用表示为λ的拉格朗日乘法器确定矢量A。根据前例中定义的解释，任意约束条件等同于使下面表达式最小化：

‖R.G.A‖²-λ(A^H.[J]-γ)

矢量A由下列关系式定义：

A＝λ(G^H.R^H.R.G)^-1[J]

另外，由于该约束条件，存在常量A^H.[J]＝γ，并且获得下面的结论：

λ＝γ/([J]^H(G^H.R^H.R.G)^-1[J])，因此

A＝γ(G^H.R^H.R.G)^-1[J])/([J]^H(G^H.R^H.R.G)^-1[J])

本发明不局限于这些例子，且任意约束条件可以是任意其它约束条件，用于通过消除其中矩阵A的全部元是零的解(例如使在解调接收信号的码元后估计出的平均二进制误码率的估计最小化)而使误差ε最小化。

因此，模块MRI通过使误差ε最小化而确定矢量A的全部元，并推导出约化矢量a₁、a₂和a_d。在步骤E4处，模块MRI分别从约化矢量a₁、a₂和a_d的表达式推导出作为矩阵B、C和D的函数的权重矢量w₁，w₂和w_d。

根据下面的关系式，模块MRI将组合信号r’的内容确定为权重矢量w₁和w₂以及接收信号R₁和R₂的矩阵的函数：R’＝R₁.w₁+R₂.w₂。

模块MRI则将有用信号s的码元估计为组合信号r’和权重矢量w_d的函数，这代表信号r’所经过的整个信道。

根据本发明，显著降低干扰信号u的作用以及噪声的影响，且在由解调器PEM解调后估计有用信号s的码元，并随后通过解码器DEC对组合信号r’的码元进行解码，如前所述。

步骤E2-E4可迭代。例如，在第一次迭代中，发射信号的估计d包括作为导频码元的基准码元。在随后的迭代中，发射信号的估计d包括接收机对其具有充分可靠认识的基准码元，例如来自步骤E4对组合信号r’的码元解码并具有比预定阈值更高似然性的导频码元和估计码元。

根据本发明，接收机中经解码的信号对于来自与接收信号的传输信道相同的信道中传输的信号的干扰变得较为不灵敏。

事实上，在具有干扰信号但没有噪声的接收信号的情形下，对于OFDM信号帧的每个码元，参照前述解释，可得出下面的表达式：

r₁＝α₁.s+β₁.u，以及

r₂＝α₂.s  +β₂.u

根据现有技术，参见图1，为了抑制已有干涉和获得等于发射信号s的发射信号估计d，只需以如下方式组合接收信号，已知信号r’和发射信号的估计d之间的差应当为零：

r’＝w₁.r₁+w₂.r₂＝s，即.

r’＝(β₂.r₁-β₁.r₂)/(β₂.α₁-β₁.α₂)

其中施加于分别由天线接收的信号的权重如下：

w₁＝β₂/(β₂.α₁-β₁.α₂)，and

w₂＝-β₁/(β₂.α₁-β₁.α₂)

根据现有技术，由于系数α₁和α₂关联于传输信道且矢量w₁和w₂与传输信道的互补信道是类似的，这些项因此具有相对复杂的形状。该形状使无法容易地解决问题。

因此，根据本发明的方法通过设定线性形式的解提供一种简化问题解法的方法。

本文描述的发明涉及用于减小由接收机通过传输信道接收的至少两个信号的干扰的方法和接收机。在一种实现中，通过包含在接收机中的计算机程序指令确定本发明方法的步骤。该程序包括当在接收机中执行所述程序时实现根据本发明方法的步骤的程序指令，然后通过程序执行而控制其操作。

结果，本发明也适用于计算机程序，尤其是存储在可由计算机或适于实现本发明的任何数据处理设备读取的存储介质其上和其内的计算机程序。该程序可使用任何编程语言并采用源代码形式、目标代码形式或源代码和目标代码之间的中间代码形式(例如部分编译形式)或实现根据本发明的方法所需的其它形式。

存储介质可以是能够存储程序的任意实体或设备。例如，介质可包括其中存储根据本发明的计算机程序的存储装置，例如ROM、CD ROM或微电子电路ROM、USB密钥或磁存储装置，例如，磁盘(软盘)或硬盘。

Claims (13)

1.一种减小通过传输信道由接收机(RE)接收的至少两个信号中的干扰的方法，所述接收信号各自包括根据频率和时间维度分布并对应于共同的发射信号的码元，其特征在于，对于每个接收的信号帧，所述方法包括以下步骤：

按照与所述接收机的相应各个天线关联的加权矢量(w₁，w₂)的系数分别对每个接收信号的码元加权(E2)，并按照另一加权矢量(w_d)的系数对所述发射信号(d)的估计(d)的码元加权(E2)，所述加权矢量(w₁，w₂，w_d)各自为列数低于行数的矩形矩阵(B、C、D)与约化矢量(a₁，a₂，a_d)之积，所述矩阵被确定为是所述传输信道关联于频率张开和时间张开的物理约束条件的函数；

使经加权的接收信号之和(r’)与发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化(E3)以确定所述约化矢量；以及

将所述加权矢量确定为(E4)是所确定的约化矢量的函数(w₁，w₂，w_d)并将所述发射信号估计为是所确定的加权矢量和所述接收信号的函数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，关联于所述接收信号的所述矩形矩阵(B、C)是恒等。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于每个接收信号帧，所述帧的码元是从所述信号的每个子载波的第一码元开始直至所述子载波的最末码元来排列的，每个子载波排在前一个之后，并且所述矩形矩阵是源自第一和第二傅立叶矩阵的Kronecker积的矩阵。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对关联于所述接收信号的所述矩形矩阵(B、C)来说，所述第一傅立叶矩阵中对应于位于超出所述传输信道的最大时间张开(τ_max)之处的时延分量的列被抑制，而对关联于所述发射信号的估计的矩形矩阵(D)来说，所述第一傅立叶矩阵中对应于位于超出所述传输信道的双倍最大时间张开(2τ_max)之处的时延分量的列抑制。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，对关联于所述接收信号的矩形矩阵(B、C)来说，第二傅立叶矩阵中抑制对应于落在所述传输信道频率张开范围之外的频率分量的列被抑制，所述频率张开范围依赖于与发射机和接收机之间的相对位移的最大速度对应的多普勒频率(F_max)，而对关联于所述发射信号的估计的矩形矩阵(D)来说，第二傅立叶矩阵中对应于落在与所述传输信道的双倍频率张开对应的范围外的频率分量的列被抑制。

6.如权利要求1-5中任何一项所述的方法，其特征在于，所述发射信号的估计(d)包括导频码元。

7.如权利要求1-6中任何一项所述的方法，其特征在于，所述发射信号的估计(d)包括在之前处理中获得的发射码元的估计。

8.如权利要求1-7中任何一项所述的方法，其特征在于，仅对接收信号帧的一些码元考虑所述发射信号的估计(d)的值，并且所述方法包括使所述经加权的接收信号之和(r’)与所述发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化，所述差仅限于所述接收信号帧中的所述一些码元。

9.如权利要求1-8中任何一项所述的方法，其特征在于，所述加权、最小化和确定步骤是迭代性的。

10.如权利要求1-9中任何一项所述的方法，其特征在于，包括在所述约化矢量(a₁、a₂、a_d)的分量至少有一种线性组合是常数的约束条件下，对所接收信号帧中的全部码元，使经加权的接收信号之和(r’)与所述发射信号的经加权估计之间的差的平方标准之和最小化。

11.如权利要求1-10中任何一项所述的方法，其特征在于，包括使所述经加权的接收信号之和(r’)与所述发射信号的加权估计之间的差的函数最小化，所述函数是在解调所接收信号帧中的码元之后估计出的二进制误码率的平均值。

12.一种无线电通信接收机(RE)，用于减小由所述接收机通过传输信道接收的至少两个信号(r₁，r₂)中的干扰，所接收的信号各自包括根据频率和时间维度分布并对应于共同的发射信号的码元，其特征在于，所述接收机包括：

按照与所述接收机的相应各个天线关联的加权矢量(w₁，w₂)的系数分别对每个接收信号的码元加权以及按照另一加权矢量(w_d)的系数对发射信号的估计(d)的码元加权的装置(MRI)，所述权重矢量(w₁，w₂，w_d)各自为列数少于行数的矩形矩阵(B，C，D)与约化矢量(a₁，a₂，a_d)之积，所述矩阵被确定为是所述传输信道关联于频率张开和时间张开的物理约束条件的函数；

使经加权接收信号之和(r’)与发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化以确定所述约化矢量的装置(MRI)；以及

将加权矢量(w₁，w₂，w_d)确定为是所确定的约化矢量的函数并将所述发射信号估计为是所确定的加权矢量和所述接收信号的函数的装置(MRI)。

13.一种适于在接收机(RE)中实现以减小通过传输信道由接收机(RE)接收的至少两个信号(r₁，r₂)中的干扰的计算机程序，所述接收信号各自包括根据频率和时间维度分布并对应于共同的发射信号的码元，所述程序的特征在于，包括当在所述接收机中执行所述程序时实现下列步骤的程序指令：

按照与所述接收机的相应各个天线关联的加权矢量(w₁，w₂)的系数分别对每个接收信号的码元加权(E2)并按照另一加权矢量(w_d)的系数对发射信号(d)的估计(d)的码元加权(E2)，所述加权矢量(w₁，w₂，w_d)各自为列数低于行数的矩形矩阵(B、C、D)与约化矢量(a₁，a₂，a_d)之积，所述矩阵被确定为是所述传输信道关联于频率张开和时间张开的物理约束条件的函数；

使经加权的接收信号之和(r’)与发射信号的经加权估计之间的差的函数最小化(E3)以确定所述约化矢量；以及

将所述加权矢量确定为(E4)所确定的约化矢量的函数(w₁，w₂，w_d)并将所述发射信号估计为是所确定的加权矢量和所述接收信号的函数。

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