CN102104562A - 一种多天线干扰抑制合并的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多天线干扰抑制合并的方法及装置，以解决现有技术中对信号进行解调的准确性较差从而导致系统性能较差的问题。方法包括：对多天线中的每一个天线接收到信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，所述多天线中的每一个天线接收多个用户发送的信号；根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并，并根据干扰抑制合并的结果对所述多个用户进行联合检测，并得到所述多个用户各自的序列估计值。采用本发明技术方案提高了对信号进行解调的准确性，从而提高了系统的性能。

Description

一种多天线干扰抑制合并的方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种多天线干扰抑制合并的方法及装置。

背景技术

随着GSM(Global System for Mobile Communications，全球移动通讯系统)用户数据的不断增长，运营商当前面临着较为严重的系统扩容问题。目前，主要通过小区分裂的方式来实现对GSM系统的扩容，即该种小区分裂的方式为传统的扩容技术。

目前，由于3GPP(3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划)制定的VAMOS(Voice services over Adaptive Multi-user channel on One Slot，一个时隙上的自适应多个用户语音业务)技术在同一频点同一时隙同时承载两路不相关的两个用户，从而与现有的传统扩容技术相比，达到2倍的扩容，因此，VAMOS技术得到了越来越广泛的应用。但是，现有的VAMOS技术的上行解调算法只具有单用户检测功能，当需要同时解调出互为干扰的两路用户的信息时，采用该种VAMOS技术不能够实现，因此，目前迫切需要一种具有干扰抑制能力的联合检测上行解调算法以解决现有技术存在的缺陷。

目前，对于JMLSE(Joint Maximum Likelihood Sequence Estimation，最大似然序列估计)与JD(Joint Detection，联合检测)算法来说，这两种联合检测算法只针对于两个用户的序列估计，针对干扰较为严重的区域，采用该种联合检测的方式对于该用个用户之外的第三个同频干扰的用户毫无抑制能力，从而使得对信号的解调性较差；因此，现有技术，对于多个用户的信号干扰的抑制能力较差从而导致系统性能较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种多天线干扰抑制合并的方法及装置，以实现了对多个用户信号干扰进行抑制，从而提高了对信号进行解调的准确性，继而提高了系统性能。

一种多天线干扰抑制合并的装置，包括信道估计模块、干扰抑制模块以及多用户均衡模块；

所述信道估计模块，用于对多天线中的每一个天线接收到的信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，所述多天线中的每一个天线接收多个用户信号；

所述干扰抑制模块，用于根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；

所述多用户均衡模块，用于根据所述干扰抑制模块干扰抑制合并的结果对所述多个用户进行联合检测，并得到所述多个用户各自的序列估计值。

较佳地，所述信道参数估计值为信道冲激响应；所述信道估计模块，具体用于：根据所述多个用户各自对应的训练序列、各天线接收到的信号，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应。

较佳地，所述信道估计模块根据下式确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应：

H＝(M^HM)^-1M^HY

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，M为各用户对应的训练序列组成的训练序列矩阵，Y为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，所述干扰抑制模块根据所述各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波；以及，根据所述各天线接收到的信道参数估计值、所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

较佳地，所述干扰抑制模块通过下式确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波：

H^H(R_uu ^-1)^HX

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵，X为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，所述干扰抑制模块通过下式确定出各用户干扰抑制后的合成信道自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数：

H^H(R_uu ^-1)^HH

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵。

较佳地，所述装置还包括信号处理模块与位同步模块，其中：

信号处理模块，用于对各天线接收到的信号进行反转处理或扩频处理，并将处理后的信号分别发送至所述位同步模块与所述干扰抑制模块；

位同步模块，用于对所述信号处理模块处理之后的信号进行位同步处理，并将位同步处理后的信号发送至所述信道估计模块。

一种多天线干扰抑制合并的方法，包括：

对多天线中的每一个天线接收到信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，所述多天线中的每一个天线接收多个用户发送的信号；

根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；

根据所述干扰抑制合并的结果对所述多个用户进行联合检测，并得到所述多个用户各自的序列估计值。

较佳地，所述信道参数估计值为信道冲激响应；所述确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值，具体为：根据所述多个用户各自对应的训练序列、各天线接收到的信号，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应。

较佳地，所述确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应，通过下式得到：

H＝(M^HM)^-1M^HY

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，M为各用户对应的训练序列组成的训练序列矩阵，Y为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，所述进行干扰抑制合并，具体为：

根据所述各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波；以及，根据所述各天线接收到的信道参数估计值、所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

较佳地，所述确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HX

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵，X为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，所述确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HH

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵。

本发明实施例中，通过多天线来接收多个用户的信号，并根据该多个天线在空间上的干扰相关性(由于自相关矩阵与多天线间的干扰互相关系数相关，可通过多天线的干扰自相关矩阵来表征多天线在空间上的干扰相关性)来对多个用户的干扰信号进行抑制，因此，采用本发明技术方案实现了对多个用户的干扰信号进行有效的抑制，从而提高了对信号进行解调的准确性，继而使得在干扰受限或噪声受限的网络环境下也能获得较优的系统性能。

附图说明

图1为本发明实施例中实现多天线干扰抑制合并的原理图；

图2为本发明实施例中基于图1所述原理的实现多天线干扰抑制合并装置的结构示意图；

图3为本发明实施例中应用如图2所示装置实现多天线干扰抑制合并的方法流程图。

具体实施方式

当基站的多天线接收多个用户发送的信号之后，对多天线中的每一个天线接收到信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，该多天线中的每一个天线接收多个用户发送的信号；根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、多天线各自接收到的信号以及该多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；再根据干扰抑制合并的结果对该多个用户进行联合检测，并得到该多个用户各自的序列估计值。

较佳地，信道参数估计值为信道冲激响应；确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值，具体为：根据该多个用户各自对应的训练序列、各天线接收到的信号，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应。

较佳地，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应，通过下式得到：

H＝(M^HM)^-1M^HY

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，M为各用户对应的训练序列组成的训练序列矩阵，Y为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，进行干扰抑制合并，具体为：

根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、多天线各自接收到的信号以及该多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波；以及，根据该各天线接收到的信道参数估计值、该多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

较佳地，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HX

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵，X为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

较佳地，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HH

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵。

下面结合说明书附图对本发明实施例进行详细的描述。

参见图1，为本发明实施例中实现多天线干扰抑制合并的原理图，本发明技术方案中实现多个用户天线干扰抑制合并主要为：位于基站的多天线分别接收多个用户发送的信号，如用户0发送的信号为S_0(t)与用户1发送的信号为S_1(t)；将多天线中的每个天线接收到的用户0与用户1的混合信号依次通过下变频处理、模数转换处理之后得到信号y_(k)，再对信号y_(k)进行信号处理(若本发明技术方案应用于GSM系统中，则对该信号y_(k)进行反转处理与位同步处理；若本发明技术方案应用于扩频系统中，则对y_(k)进行扩频与位同步处理)之后得到信号y_derot(t)；再对信号y_derot(k)进行位同步处理之后进行信道估计处理，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值(本发明实施例中的信道参数估计值即为信道冲激响应)，将各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成信道冲激响应矩阵H；再根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、多天线各自接收到的信号以及多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；根据干扰抑制合并的结果对多个用户进行联合检测，并得到多个用户各自的序列估计值(如本发明实施例中，得到用户0的序列估计值为S′_0(t)，用户1的序列估计值为S′_1(t))。

为更清楚、详细的描述本发明技术方案，本发明实施例基于图1原理图提供了一种实现多天线干扰抑制合并的装置，该装置如图2所示。

参见图2，为本发明实施例中实现多天线干扰抑制合并装置的结构示意图，装置包括信号处理模块21、位同步模块22、信道估计模块23、干扰抑制模块24、多用户均衡模块25，其中：通过信号处理模块21实现如图1中的信号处理步骤，信号处理模块21实现对信号的反转或扩频处理；由位同步模块22实现对信号处理模块21处理后的信号进行位同步处理之后发送至信道估计模块23；由信道估计模块23确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；由干扰抑制模块24进行干扰抑制合并；再通过多用户均衡模块25根据干扰抑制模块24进行干扰抑制的结果对多个用户进行联合检测。

信号处理模块21，用于对多天线中的每一个天线接收到的混合信号(该混和信号为多个用户发送的信号的混合所得，用y_(k)表示)进行反转处理或扩频处理得到信号y_derot(k)。

位同步模块22，用于对信号处理模块21处理之后得到的信号进行位同步处理，并将位同步处理后的信号发送至信道估计模块23。

信道估计模块23，用于对各天线接收到的信号(该信号已经经过信号处理模块21与位同步模块22的处理)进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值。

干扰抑制模块24，用于根据多天线中的各天线接收到的信号的信道参数估计值、该多天线各自接收到的信号、该多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并。

多用户均衡模块25，用于根据干扰抑制模块24进行干扰抑制合并的结果对多个用户进行联合检测，并得到多个用户各自的序列估计值。

本发明实施例中，多用户均衡模块25对多个用户进行联合检测采用的联合检测方式为JMLSE，完成最大似然序列估计的多个用户联合检测，以得到多个用户的序列估计。

下面结合图2与图3对本发明技术方案进行更为详细的描述。

参见图3，为本发明实施例中实现多天线干扰抑制合并的方法流程图，假设多天线的天线数量为M，用户为用户0与用户1，该方法包括步骤：

步骤301、基站侧的多天线分别接收用户0与用户1发送的信号(如用户0发送的信号为S_0(t)，用户1发送的信号为S_1(t))，并对每个天线接收到的混和信号(用y_(k)表示)进行下变频、数模转换之后，通过信号处理模块21对y_(k)进行信号反转处理或扩频之后输出信号y_derot(k)。

该步骤中，信号处理模块21对信号y_(k)进行反转处理得到信号y_derot(k)，其中y_derot(k)＝y_(k)×j^-k。

步骤302、位同步模块22对信号y_derot(k)进行位同步处理，并将位同步处理后的信号发送至信道估计模块23；信道估计模块23对接收到的信号进行信道估计处理，并得到每个天线接收到的用户0与用户1的信号对应的信道参数估计值(本发明实施例中信道参数估计值为信道冲激响应)。

步骤303、干扰抑制模块24进行干扰抑制合并，如：根据每个天线接收到的信号对应的信道冲激响应、多天线的干扰自相关矩阵，得到用户0与用户1的干扰抑制后的合成信道的自相关系数与互相关系数；以及，根据每个天线接收到的信号对应的信道冲激响应、多天线的干扰自相关矩阵以及多天线各自接收到的信号对各天线对应的y_derot(k)进行滤波处理，分别得到用户0、用户1干扰抑制后的匹配滤波输出信号。

步骤304、根据用户0与用户1的干扰抑制后的合成信道的自相关系数、互相关系数以及用户0、用户1干扰抑制后的匹配滤波输出信号，通过多用户均衡模块25完成对用户0与用户1进行最大似然估计序列的联合检测，并输出用户0与用户1的序列估计值(如用户0的序列估计值为S′_0(t)，用户1的序列估计值为S′_1(t))。

多天线接收用户0与用户1发送的信号可通过数学模型来表示，如下式(1)1所示：

$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ .\\ .\\ .\\ x_M\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_1^0& h_1^1\\ h_2^0& h_2^1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ h_M^0& h_M^1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}^0\\ s^1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\\ .\\ .\\ .\\ u_M\end{array}\right]$ 式(1)

式中，M为天线的数量，X₁～X_M分别为第1～M个天线接收到用户0与用户1的混合信号，u₁～u_M分别为第1～M个天线接收到干扰信号，并且u＝i+n表示干扰信号为干扰和噪声的混合信号，h_m ⁿ表示第m个天线对应的信道中第n个用户的信道冲激响应，n为用户标识号(比如本发明实施例中设定两个用户，可将n设为n＝0和n＝1，即用户0和用户1)；S⁰为用户0的发射信号，S¹为用户1的发射信号。

本发明实施例中，以多天线的天线数量是2为例对技术方案进行说明，则可将上式(1)简化为下式(2)：

$x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_1^0& h_1^1\\ h_2^0& h_2^1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}^0\\ s^1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\end{array}\right]=\mathrm{Hs}+u$ 式(2)

式(2)中的参数的物理含义与式(1)中对应参数的物理含义一致，在此不再赘述。

上述流程的步骤302中，信道估计模块23对每个天线接收到的信号进行信道估计处理，具体为：

根据多天线接收到的混合信号(用Y表示)与用户0、用户1的训练序列矩阵(如用户0的训练序列矩阵为M⁽⁰⁾，用户1的训练序列矩阵为M⁽¹⁾)确定出信道冲激响应矩阵的估计值(用

表示)，可通过数学模型得到

，如下式(3)所示：

$\hat{H}={\left(M^{H}M\right)}^{-1}{M}^{H}Y$ 式(3)

式(3)中，M为用户0与用户1的训练序列的矩阵，M^H为M的共轭转置，Y为多天线接收到的混合信号的矩阵，

为多天线对应的信道中用户0与用户1的信道冲激响应矩阵。

式(3)中，矩阵Y的表达式如式(4)所示，矩阵M的表达式如式(5)所示，矩阵

的表达式如式(6)所示：

Y＝[y(61+L-1)，y(61+L)，y(61+L+1)，…，y(61+N-1)]^T    式(4)

$M=[M^{\left(0\right)},M^{\left(1\right)}]=\left[\begin{array}{cccccccc}{m}^{\left(0\right)}(L-1)& m^{\left(0\right)}(L-2)& ...& m^{\left(0\right)}\left(0\right)& m^{\left(1\right)}(L-1)& m^{\left(1\right)}(L-2)& ...& m^{\left(1\right)}\left(0\right)\\ m^{\left(0\right)}\left(L\right)& m^{\left(0\right)}(L-1)& ...& ...& m^{\left(1\right)}\left(L\right)& m^{\left(1\right)}(L-1)& ...& ...\\ .& .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .& .\\ m^{\left(0\right)}(N-1)& m^{\left(0\right)}(N-2)& ...& m^{\left(0\right)}(N-L)& m^{\left(1\right)}(N-1)& m^{\left(1\right)}(N-2)& ...& m^{\left(1\right)}(N-L)\end{array}\right]$ 式(5)

H＝[H^(0)T，H^(1)T]^T＝[h⁽⁰⁾(0)，h⁽⁰⁾(1)，…，h⁽⁰⁾(L-1)，h⁽¹⁾(0)，h⁽¹⁾(1)，…，h⁽¹⁾(L-1)]^T    式(6)

式(4)中，L为信道冲激响应的抽头系数；式(5)中M⁽⁰⁾为用户0的训练序列，M⁽¹⁾为用户1的训练序列，并且M⁽⁰⁾与M⁽¹⁾为已知的序列；H即为本发明实施例中的

，H^(0)T的元素分别为用户0在多天线各自对应的信道中的信道冲激响应，H^(1)T的元素分别为用户1在多天线各自对应的信道中的信道冲激响应矩阵。

上述流程的步骤303中，还包括确定出干扰抑制模块24的滤波系数(用W^H表示)的操作，确定出滤波系数可通过下式(7-1)得到：

$w^H={\left(R_{\mathrm{uu}}^{-1}H\right)}^H$ 式(7-1)

式(7-1)中，W^H为干扰抑制模块24的滤波系数，R_uu为干扰和噪声的混合信号u的自相关矩阵(该自相关矩阵由干扰抑制模块24根据各天线接收到的干扰和噪声的混合信号u所生成的矩阵)，并且R_uu的表达式如式(7-2)所示，R_uu ^-1为R_uu的逆矩阵，H为多天线对应的信道中用户0与用户1的信道冲激响应矩阵，该矩阵H的表达式如式(6)所示。

$R_{\mathrm{uu}}=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_1^2& {\mathrm{\ρ}}_{12}\\ {\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}& {\mathrm{\σ}}_2^2\end{array}\right]$ 式(7-2)

σ₁ ²为第一天线对应的信道的信号噪声方差，σ₂ ²为第二天线对应的信道的信号噪声方差ρ₁₂为第一天线与第二天线之间的干扰互相关系数，且ρ₁₂的估计值的表达式如式(7-3)所示。

${\widehat{\mathrm{\ρ}}}_{12}=\frac{E\left[(x_1-h_1^0{y}_{\mathrm{Tsc}}^0-h_1^1{y}_{\mathrm{Tsc}}^1){(x_2-h_2^0{y}_{\mathrm{Tsc}}^0-h_2^1{y}_{\mathrm{Tsc}}^1)}^H\right]}{\sqrt{E{|x_1-h_1^0{y}_{\mathrm{Tsc}}^0-h_1^1{y}_{\mathrm{Tsc}}^1|}^{2}E{|x_2-h_2^0{y}_{\mathrm{Tsc}}^0-h_2^1{y}_{\mathrm{Tsc}}^1|}^2}}$ 式(7-3)

式(7-3)中，

为ρ₁₂的估计值，

为用户0发送的信号中训练序列位置处的符号信息，该符号信息根据用户0的训练序列M⁽⁰⁾的比特映射得到，

为用户1发送的信号中的训练序列位置处的符号信息，该符号信息根据用户1的训练序列M⁽¹⁾的比特映射得到。本发明实施例中，当ρ₁₂的取值为0时，则两天线的合并方式由IRC(Interference Rejection Combining，抗干扰合并)方式退化为MRC(Maximum-Ratio Combining，最大比合并)方式。

步骤303中，干扰抑制模块24对每个天线对应的信道的信道估计进行滤波处理，得到用户0与用户1的干扰抑制后的合成信道的自相关系数与互相关系数，可通过下式(8)得到：

$H^H{\left(R_{\mathrm{uu}}^{-1}\right)}^{H}H={\left[\begin{array}{cc}{h}_1^0& h_1^1\\ h_2^0& h_2^1\end{array}\right]}^H\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_1^2{\mathrm{\σ}}_2^2-{\mathrm{\ρ}}_{12}{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}}\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_2^2& -{\mathrm{\ρ}}_{12}\\ -{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}& {\mathrm{\σ}}_1^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{h}_1^0& h_1^1\\ h_2^0& h_2^1\end{array}\right]$ 式(8)

$=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_1^2{\mathrm{\σ}}_2^2-{\mathrm{\ρ}}_{12}{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}}\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{h}_2^0+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{h}_2^0& {\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{h}_2^1+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{h}_2^1\\ {\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{h}_2^0+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{h}_2^0& {\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{h}_2^1+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{h}_2^1\end{array}\right]$

式(8)中，h_m ⁿ表示第m个天线对应的信道中第n个用户的信道冲激响应，n为用户标识号(比如本发明实施例中设定两个用户，可将n设为n＝0和n＝1，即用户0和用户1)，σ₁ ²为第一天线对应的信道的信号噪声方差，σ₂ ²为第二天线对应的信道的信号噪声方差，R_uu为干扰和噪声混合信号u(k)的自相关矩阵，并且R_uu的表达式如(7-2)所示，ρ₁₂为第一天线与第二天线之间的干扰互相关系数，且ρ₁₂的估计值如式(7-3)所示；得到的用户0与用户1干扰抑制后的合成信道的自相关系数与互相关系数，分别如(9-1)、(9-2)、(9-3)以及(9-4)所示。

$S^{\left(00\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{h}_2^0+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{h}_2^0$ 式(9-1)

$S^{\left(11\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{h}_2^1+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{h}_2^1$ 式(9-2)

$S^{\left(01\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{h}_1^1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{h}_2^1+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{h}_2^1$ 式(9-3)

$S^{\left(10\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{h}_1^0-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{h}_2^0+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{h}_2^0$ 式(9-4)

上式(9-1)～(9-4)中，S⁽⁰⁰⁾为用户0干扰抑制后的合成信道的自相关系数，S⁽¹¹⁾为用户1干扰抑制后的合成信道的自相关系数，S⁽⁰¹⁾为用户0与用户1干扰抑制后的合成信道的互相关系数，S⁽¹⁰⁾为用户1与用户0干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

上述流程的步骤303中，干扰抑制模块24各天线对应的y_derot(k)进行滤波处理，分别得到用户0、用户1干扰抑制后的匹配滤波输出信号，可通过下式(10)得到：

$H^H{\left(R_{\mathrm{uu}}^{-1}\right)}^{H}X={\left[\begin{array}{cc}{h}_1^0& h_1^1\\ h_2^0& h_2^1\end{array}\right]}^H\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_1^2{\mathrm{\σ}}_2^2-{\mathrm{\ρ}}_{12}{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}}\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_2^2& -{\mathrm{\ρ}}_{12}\\ -{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}& {\mathrm{\σ}}_1^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]$ 式(10)

$=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_1^2{\mathrm{\σ}}_2^2-{\mathrm{\ρ}}_{12}{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}}\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{x}_2+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{x}_2\\ {\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{x}_2+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{x}_2\end{array}\right]$

式(10)中，H为多天线对应的信道中用户0与用户1的信道冲激响应矩阵，X为多天线接收到的混合信号，R_uu为干扰和噪声混合信号u(k)的自相关矩阵，R_uu ^-1为R_uu的逆矩阵，得到的各用户的发射信号进行滤波处理后的输出信号如式(11-1)与(11-2)所示。

$Z^{\left(0\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^0}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^0}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^0}^H{x}_2+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^0}^H{x}_2$ 式(11-1)

$Z^{\left(1\right)}={\mathrm{\σ}}_2^2{h_1^1}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}^{*}{h_2^1}^H{x}_1-{\mathrm{\ρ}}_{12}{h_1^1}^H{x}_2+{\mathrm{\σ}}_1^2{h_2^1}^H{x}_2$ 式(11-2)

式(11-1)中，Z⁽⁰⁾为用户0干扰抑制后的匹配滤波输出信号；式(11-2)中，Z⁽¹⁾为用户1干扰抑制后的匹配滤波输出信号。

本发明实施例中列举的是多天线接收两个用户发送的信号的情况，针对于多天线接收两个以上用户的信号的情况所采用的原理与两个用户的情况类似，本领域技术人员根据本发明实施例中列举的实例，针对多天线接收两个以上用户的信号的情况也可以实现对多个用户的干扰信号进行干扰抑制合并。

本发明实施例中，通过多天线来接收多个用户的信号，并根据该多天线在空间上的干扰相关性(通过多天线间的干扰互相关系数来表征干扰相关性)来对多个用户的干扰信号进行抑制，因此，采用本发明技术方案实现了对多个用户的干扰信号进行有效的抑制，从而提高了对信号进行解调的准确性，继而使得在干扰受限或噪声受限的网络环境下也能获得较优的系统性能；另外，本发明实施例中，在对多个用户信号进行干扰抑制时，考虑了干扰和噪声的混合信号u的自相关矩阵R_uu，因此，采用本发明技术方案，针对干扰受限的网络环境与噪声受限的网络环境，不需要为该两种网络环境设置转换门限，因此，本发明技术方案在工程实现的角度来说技术实现简单、稳健性较优。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1.一种多天线干扰抑制合并的装置，其特征在于，包括信道估计模块、干扰抑制模块以及多用户均衡模块；

所述信道估计模块，用于对多天线中的每一个天线接收到的信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，所述多天线中的每一个天线接收多个用户发送的信号；

所述干扰抑制模块，用于根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；

所述多用户均衡模块，用于根据所述干扰抑制模块干扰抑制合并的结果对所述多个用户进行联合检测，并得到所述多个用户各自的序列估计值。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述信道参数估计值为信道冲激响应；

所述信道估计模块，具体用于：根据所述多个用户各自对应的训练序列、各天线接收到的信号，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应。

3.如权利要求2所述的装置，其特征在于，所述信道估计模块，具体用于：根据下式确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应：

H＝(M^HM)^-1M^HY

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，M为各用户对应的训练序列组成的训练序列矩阵，Y为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述干扰抑制模块，具体用于：根据所述各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波；

以及，根据所述各天线接收到的信道参数估计值、所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述干扰抑制模块，具体用于：通过下式确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波：

H^H(R_uu ^-1)^HX

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵，X为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述干扰抑制模块，具体用于：通过下式确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数：

H^H(R_uu ^-1)^HH

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵。

7.如权利要求1～6任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括信号处理模块与位同步模块，其中：

信号处理模块，用于对各天线接收到的信号进行反转处理或扩频处理，并将处理后的信号分别发送至所述位同步模块与所述干扰抑制模块；

位同步模块，用于对所述信号处理模块处理之后的信号进行位同步处理，并将位同步处理后的信号发送至所述信道估计模块。

8.一种多天线干扰抑制合并的方法，其特征在于，包括：

对多天线中的每一个天线接收到信号进行信道估计，确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值；其中，所述多天线中的每一个天线接收多个用户发送的信号；

根据各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，进行干扰抑制合并；

根据干扰抑制合并的结果对所述多个用户进行联合检测，并得到所述多个用户各自的序列估计值。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述信道参数估计值为信道冲激响应；

所述确定出各天线接收到的信号的信道参数估计值，具体为：

根据所述多个用户各自对应的训练序列、各天线接收到的信号，确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定出各天线接收到的信号对应的信道冲激响应，通过下式得到：

H＝(M^HM)^-1M^HY

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，M为各用户对应的训练序列组成的训练序列矩阵，Y为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述进行干扰抑制合并，具体为：

根据所述各天线接收到的信号的信道参数估计值、所述多天线各自接收到的信号以及所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波；

以及，根据所述各天线接收到的信道参数估计值、所述多天线的干扰自相关矩阵，确定出各用户干扰抑制后的合成信道的自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定出各用户干扰抑制后的匹配滤波，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HX

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵，X为各天线接收到的信号所组成的接收信号矩阵。

13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定出各用户干扰抑制后的合成信道自相关系数以及各用户之间干扰抑制后的合成信道的互相关系数，通过下式得到：

H^H(R_uu ^-1)^HH

式中，H为各天线接收到的信号对应的信道冲激响应组成的信道冲激响应矩阵，R_uu为多天线的干扰自相关矩阵。

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