CN102356586A - 多用户多输入多输出(mu-mimo)接收器 - Google Patents

Abstract

本公开的一些实施方式提供一种无线通信网络内的方法，该方法包括：由用户设备(UE)接收信号和干扰分量，其中所述干扰分量是在未知方向上发射的；以及由UE至少部分地基于干扰分量对信号进行解码。

Description

多用户多输入多输出(MU-MIMO)接收器

与相关申请的交叉引用

本发明要求对提交于2009年3月16日的美国临时专利申请No.61/160,546的优先权，除可能存在的与本申请不协调的章节以外，该申请的全文出于所有目的通过引用并入于此。

技术领域

本发明的实施方式涉及多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统，并且更具体而言，涉及实现于MU-MIMO系统之中的接收器。

背景技术

除非本文中另有注明，否则在本章节中所描述的方法既不是针对本公开的权利要求的现有技术，也不因其包含在本章节中而被承认是现有技术。

在下行链路多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统中，通信节点(例如，基站)通过适当的空间复用而同时服务于一个或多个用户设备(例如，其它通信节点、移动台，等等)。因此，在MU-MIMO系统中，基站同时向一个或多个用户设备(UE)发射通信信号。

图1示意性地图示了通信系统100。通信系统100为MU-MIMO通信系统，其包括与多个UE 120、130、140和160进行无线通信的通信节点104。

通信节点104包括多个发射天线106a、…、106d，以及多个接收天线108a和108b。UE 120包括多个接收天线126a和126b以及发射天线128a。类似地，UE 130包括多个接收天线136a和136b以及发射天线138a，UE 140包括多个接收天线146a和146b以及发射天线148a，并且UE 160包括多个接收天线166a和166b以及发射天线168a。

在发射数据信号之前，通信节点104通常通过多个发射天线106a、…、106d中的一个或多个发射天线向UE 120、…、160发射导频或控制信号。至少部分地基于接收自通信节点104的信号(例如，导频信号)，每个单个UE 120、130、140和/或160估计通信节点104与UE之间无线信道的条件。例如，UE 120估计信道矩阵H₁₂₀，该信道矩阵H₁₂₀代表通信节点104与UE 120之间无线通信信道的质量。类似地，UE 130、140和160估计代表相应无线通信信道的质量的相应信道矩阵H₁₃₀、H₁₄₀和H₁₆₀。

在通信系统100中，通信节点104和/或UE 120、…、160中的一个或多个UE一般会存储公共码本C。因此，码本C是在通信节点104和/或UE 120、…、160中的一个或多个UE之间共享的共享码本。码本C包括多个候选预编码矩阵c₁、…、c_N。亦即，C＝{c₁，…，c_N}。

至少部分地基于各经估计的信道矩阵H₁₂₀、…、H₁₆₀，UE 120、…、160中的每个UE从码本C中所存储的多个候选预编码矩阵中选择相应的预编码矩阵。例如，UE 120可以选择预编码矩阵c₂，UE 130可以选择预编码矩阵c₄，等等。

在UE处对预编码矩阵的选择至少部分地基于所估计的关联信道矩阵。例如，在UE 120处选择预编码矩阵u₁，使得：

$u_1=\arg \underset{c_j\∈C}{\max }{\left|\right|\left(H_{120}\right)\left(c_j\right)\left|\right|}^2$ …公式(1)

如稍后关于公式4所讨论的那样，在其中c_j为选定的预编码矩阵的情况中，(H₁₂₀)(c_j)继而代表由UE 120从通信节点104接收到的数据信号中的信号功率分量。因此，在公式1中，在码本C中所包括的数目为N的候选预编码矩阵c₁、…、c_N中，在UE 120处选定的预编码矩阵u₁是与由UE 120从通信节点104接收到的数据信号中相对较高(例如，最高)的信号功率分量相关联的预编码矩阵。

类似地，UE 130、UE 140和UE 160至少部分地基于相应的信道矩阵H₁₃₀、H₁₄₀和H₁₆₀，分别从码本C中选择预编码矩阵u₂、u₃和u₄。例如，如前所述，UE 120可以选择预编码矩阵c₂(即，u₂＝c₂)，UE130可以选择预编码矩阵c₄(即，u₃＝c₄)，等等。

UE 120、…、160中的每一个继而将相应的选定预编码矩阵的索引发射至通信节点104。该索引亦称为预编码矩阵索引(PMI)，这是因为该索引代表关联的预编码矩阵。亦即，UE 120、…、160中的每一个将相应的PMI反馈给通信节点104。例如，如果UE 120选择预编码矩阵c₂(即，如果u₁＝c₂)，则UE 120(例如通过发射天线128a)反馈对应于预编码矩阵c₂的PMI。

通信节点104(例如通过接收天线108a和108b中的一个或多个天线)接收来自UE 120、…、140中每个UE的选定PMI，并且使用从UE 120、…、160接收到的PMI从(存储于通信节点104中的)公共码本C中查找关联的预编码矩阵。通信节点104利用查找到的预编码矩阵来进行波束成形，并于同时向UE发射后续信号。

由于通信系统100是MU-MIMO系统，通信节点104可以通过空间复用而同时服务于多于一个的UE。在一个示例中，通信节点104通过空间复用而同时向UE 120和UE 130发射信号。举例而言，当UE 120和UE 130的选定预编码矩阵u₁和u₂分别彼此正交时，将会是这种情况。在这样的情况下，由通信节点104发射至UE 120和UE130的信号由下式给出：

x＝(u₁)(x₁)+(u₂)(x₂)            …公式(2)

其中x₁和x₂分别为用于UE 120和UE 130的经调制符号，而u₁和u₂分别为针对UE 120和UE 130的预编码矩阵。

由例如UE 120(例如通过UE 120的接收天线126a和126b)接收到的信号由下式给出：

y₁₂₀＝(H₁₂₀)x+n                 …公式(3)

其中n为UE 120的接收天线126a和/或126b处的白噪声，并且x为通信节点104所发射的信号(例如，见公式2)。UE 120所接收到的信号y₁₂₀可以进一步简化为：

…公式(4)

符号x₁用于UE 120并且符号x₂用于UE 130。因此，(H₁₂₀)(u₁)(x₁)项为UE 120所接收到的数据信号中的信号分量，而(H₁₂₀)(u₂)(x₂)项为UE 120所接收到的数据信号中的干扰分量。

UE 120先前选择了预编码矩阵u₁并且将关联于预编码矩阵u₁的PMI发射到了通信节点104。因此，UE 120知晓预编码矩阵u₁(例如，在UE 120中存储了预编码矩阵u₁)，并且因此，((H₁₂₀)(u₁))项为UE120所知。亦即，数据信号y₁₂₀的(关联于((H₁₂₀)(u₁))的)信号方向为UE 120所知。

然而，UE 120并不知道预编码矩阵u₂(或者与预编码矩阵u₂相关联的PMI)，这是因为关联于预编码矩阵u₂的PMI是由UE 130(而非由UE 120)发射至通信节点104的。因此，数据信号y₁₂₀的(关联于((H₁₂₀)(u₂))的)的干扰方向不为UE 120所知。

出于本公开的目的，并且除非另有说明，与UE的信号方向对应的预编码矩阵以及关联的PMI在此分别被称为该UE的“信号预编码矩阵”和“信号PMI”。例如，预编码矩阵u₁与UE 120的信号方向相关联。因此，对于UE 120而言，预编码矩阵u₁在此被称为信号预编码矩阵，而关联的PMI则在此被称为信号PMI。

出于本公开的目的，并且除非另有说明，与UE的干扰方向对应的预编码矩阵以及关联的PMI在此分别被称为该UE的“干扰预编码矩阵”和“干扰PMI”。例如，预编码矩阵u₂与UE 120的干扰方向相关联。因此，对于UE 120而言，预编码矩阵u₂在此被称为干扰预编码矩阵，而关联的PMI则在此被称为干扰PMI。此外，一个UE的干扰预编码矩阵是另一UE的信号预编码矩阵。例如，UE 120的干扰预编码矩阵u₂是UE 130的信号预编码矩阵。

再次参考公式4，UE 120知晓相应的信号预编码矩阵、信号PMI以及UE 120所接收到的数据信号的信号方向。然而，UE 120并不知道UE 120的干扰预编码矩阵、干扰PMI以及干扰方向。

由于干扰方向不为UE 120所知，因此图1的传统通信系统100中的UE 120忽略干扰，并且例如执行数据检测的最大比合并(MRC)，这在高信噪比(SNR)上受限。多种系统已通过向UE 120前馈干扰信息(例如，干扰PMI)，从而利用最小均方误差(MMSE)接收合并而非MRC来克服这一问题。然而，这增加了开销，并且对于在其中干扰流的数目可能不止一个的更高阶系统而言可能是不可行的。

发明内容

在各种实施方式中，本公开提供了一种在无线通信网络内的方法，该方法包括：由用户设备(UE)接收信号和干扰分量，其中该干扰分量是在未知方向上发射的；以及由UE至少部分地基于干扰分量来对信号进行解码。该方法还包括，由UE至少部分地基于该UE的优选矩阵索引来确定干扰分量的多个可能的干扰方向。

在一种实施方式中，所述解码包括：(i)将多个可能的干扰方向中的第一干扰方向分配给未知干扰方向，(ii)至少部分地基于干扰分量对信号进行解码。所述解码还可以包括：(i)将多个干扰方向中的第二干扰方向分配给未知干扰方向，以及(ii)至少部分地基于干扰分量对信号进行解码。

在一种实施方式中，该方法还包括：由UE基于多个可能的干扰方向来确定估计的干扰方向，其中估计的干扰方向为多个可能的干扰方向的平均或者多个可能的干扰方向的加权平均；并且其中所述解码包括将估计的干扰方向分配给未知干扰方向以及至少部分地基于干扰分量进行解码。

在一种实施方式中，该方法还包括：由UE基于干扰分量来确定用于对信号的解码的多个概率，其中干扰分量包括复数符号，该复数符号具有多个干扰星座中之一；并且其中所述解码包括以最高概率对信号进行解码。

在另一实施方式中，所述解码包括通过与多个接收空间正交地对信号及干扰分量进行投射而消除干扰分量。

附图说明

在以下的详细描述中，参考对构成本文一部分的附图，其中在全文中相似的标号表示相似的部件，并且在其中通过示例说明的方式而示出了可在其中对本发明进行实践的实施方式。应当理解，可以在不偏离本发明的范围的情况下利用其它实施方式以及做出结构上或者逻辑上的改变。因此，以下的详细描述不应取限制性意义，并且根据本发明的实施方式的范围由随附的权利要求及其等效条款所限定。

图1示意性地图示了一种通信系统；

图2示意性地图示了一种根据本公开各种实施方式的UE；

图3图示了一种根据各种实施方式的、包括获取干扰PMI在内的用于对信号进行解码的方法；

图4图示了一种根据本公开各种实施方式的、包括估计干扰PMI在内的对信号进行解码的方法；

图5图示了一种根据本公开各种实施方式的、包括将干扰PMI和干扰信号考虑在内的对信号进行解码的方法；

图6图示了另一根据本公开各种实施方式的、对信号进行解码的方法；

图7为一种适合于实践本公开的实施方式的示意性系统的框图。

具体实施方式

在以下的详细描述中，对构成本文一部分的附图做出了参考，其中在全文中相似的标号表示相似的部件，并且在其中通过示例说明的方式而示出了可在其中对本发明进行实践的实施方式。可以在不偏离本发明的范围的情况下利用其它实施方式以及做出结构上或者逻辑上的改变。因此，以下的详细描述不应取限制性意义，并且实施方式的范围由随附的权利要求及其等效条款所限定。

各种操作可以按照可以帮助理解本发明实施方式的方式被描述为依次进行的多个分立的操作；然而，描述的顺序不应被解释为暗示这些操作取决于顺序。

描述可能使用短语“在一种实施方式中”或者“在多种实施方式中”，它们各自意指相同或不同实施方式中的一个或多个实施方式。短语“在一些实施方式中”被反复使用。该短语一般不是指相同的实施方式；然而，其可以指相同的实施方式。术语“包括”、“具有”和“包含”是同义词，除非上下文另有所指。

本公开的实施方式可用于采用如由例如在2009年5月13日通过的Institute of Electrical and Electronics Engineers(IEEE)802.16-2009中所提出的多载波传输方案(连同任何修改、升级和/或修订(例如，目前处于前草案阶段的802.16m))、第三代合作伙伴计算(3GPP)长期演进(LTE)计划、超移动宽带(UMB)计划(亦称为“3GPP2”)所使用的正交频分多址(OFDMA)通信的无线接入网，采用多小区环境的无线接入网(例如，采用高级LTE下行链路/上行链路(DL/UL)MIMO系统(亦称为LTE-A)中的协作多点传输/接收(CoMP)特征的无线网络)，等等。在其它实施方式中，通信可以兼容于附加的/替代的通信标准和/或规范。

在各种实施方式中，UE可以确定、估计或者以其它方式考虑来自在空间上分离的UE的干扰并且采用MMSE接收合并。一个或多个在空间上分离的UE可以利用MMSE接收合并，而不接收其它UE的干扰方向或者干扰PMI。这样可以实现改善的UE性能，而一旦链路适配将前者考虑在内，这也可以被加以利用以改善整体网络性能。虽然本公开是参考在所有时间-频率仓中都具有同一预编码向量的单个干扰UE而讨论的，并且其中噪声项在空间上是白噪声，但其并非仅限于此。本领域中技术人员将很容易理解，本公开适用于各种其它情况。

参考图2，其图示了根据各种实施方式的UE 220。UE 220包括多个接收天线226a和226b以及一个或多个发射天线228a。此外，UE 220包括接收数据信号处理单元218和干扰确定单元230。在各种实施方式中，可以将这些单元中的一个或多个单元结合起来以形成单个的单元，并且/或者这些单元中的至少一些单元的一个或多个组件可以是公共的或者共享的。

在各种实施方式中，干扰确定单元230被配置用于估计所接收到的信号内干扰分量的方向，确定所接收到的信号内干扰分量的方向，基于干扰分量来确定对信号进行解码的各个概率，以及/或者执行各种算法以消除干扰。举例而言，并且如将在本文进一步讨论的那样，干扰确定单元230可以执行一种或多种方法，该一种或多种方法有效地估计、确定或者以其它方式考虑所接收到的信号的干扰分量，并且因此能够使用最小均方误差(MMSE)接收合并。

在各种实施方式中，接收信号数据处理单元218包括一个或多个诸如解码器的组件。接收信号数据处理单元218耦合至一个或多个天线，并且被配置用于至少部分地基于干扰分量来对所接收到的信号进行解码。例如，可以估计或者获取干扰分量的未知干扰方向。基于估计的或者获取的干扰方向，接收信号数据处理单元218使用MMSE接收合并来对信号进行解码。

图3图示了根据各种实施方式的、用于通过获取未知干扰PMI或者干扰方向来对信号进行解码的方法300。如前所述，在MU-MIMO系统中，通信节点通常同时向在空间上不同的UE进行发射。因此，对于每个接收到的信号，存在一定数目的可能的干扰方向的集合。UE可以通过尝试针对每个可能的干扰情形对分组进行解码而从该集合中确定正确的干扰方向。因此，UE可在不被给予干扰UE的干扰PMI的情况下采用MMSE接收合并。这参照图3进一步详细地进行图示。

在图3中，UE 220在304处接收信号以及具有未知干扰方向的干扰分量。换言之，UE 200可能未从通信节点获得关于干扰UE的PMI的信号通知。在308处，干扰确定单元230确定干扰分量的多个可能的干扰方向。该确定能够以若干种方式来完成，例如，干扰确定单元230可以至少部分地基于UE 220的PMI来确定可能的干扰方向。由于UE 220知晓其自己的PMI，因此UE 220可以确定可能的干扰方向的完整集合。

在312处，干扰确定单元230将多个可能的干扰方向中的一个干扰方向分配给干扰分量的未知干扰方向。在316处，接收信号数据处理单元230继而尝试至少部分地给予具有所分配的干扰方向的干扰分量来对信号进行解码。如果在320处UE 220能够使用MMSE接收合并来对信号进行解码，则该方法在328处结束并且等待下一分组。然而，如果在320处UE 220无法对分组进行解码，则UE 220根据先前确定的可能的干扰方向324的集合来确定是否存在更多可能的干扰方向。

如果所有可能的干扰方向均已用尽，则方法在328处结束。在框328之后，UE 220请求从通信节点重新传输分组，或者备选地等待下一分组。回到324，如果有更多可能的干扰方向可用，则干扰确定单元218在326处向未知干扰方向分配多个可能的干扰方向中的另一干扰方向，并且在316处再次尝试至少部分地基于干扰分量对信号进行解码。该方法持续进行，直至所有可能的干扰方向均已被尝试。这可以包括其中不包含任何干扰的场景。

作为示例，考虑具有最多每时隙两个调度的用户的4×2MU-MIMO通信系统。如果所考虑的UE(例如，UE 220)正在使用预编码矩阵c₁，则可能的干扰PMI集合为i＝{0，c₂，c₃，c₄，}。因此，UE220可以针对每个可能的干扰PMI采用MMSE接收合并。如果分组被解码，则算法停止。如果分组未被解码并且已经尝试了素有可能的PMI，则UE 220可以请求重新传输。

参照图4，其图示了根据各种实施方式的、包括估计干扰PMI或者干扰方向在内的对信号进行解码的方法。如前所述，UE 220知晓其自己的PMI。因此，UE 220还可以确定同时向另一UE发射的另一信号的各个可能的干扰方向。在一种实施方式中，UE 220的干扰确定单元218对各个可能的干扰方向取平均。这样的取平均是在没有对所接收到的信号的任何了解的情况下完成的。相反，该平均可以简单地是对所有可能的干扰方向的平均。

备选地，干扰确定单元218基于所接收到的信号来确定针对各个干扰方向的一个或多个概率。凭借所有可能的干扰方向都给出一定概率，UE 220的干扰确定单元218执行对可能的干扰方向的加权平均。该加权平均继而可由接收信号数据处理单元230用于对信号进行解码。

通过参考图4的流程图更加清楚地说明该方法。在404处，UE 220接收信号和干扰分量。在408处，UE 220的干扰确定单元218确定针对干扰分量的多个可能的干扰方向。该确定可以通过若干方式来完成，这些方式例如包括基于UE 220的PMI的算法。如前所述，知晓其PMI的UE 220可以确定在空间上分离的干扰UE的可能的干扰方向。

在已确定了可能的干扰PMI或者干扰方向的集合的情况下，UE220在412处基于多个可能的干扰方向来确定估计的干扰方向。如先前所解释，这可以包括对多个可能的干扰方向求平均，以得出估计的干扰方向，或者备选地，包括执行对可能的干扰方向的加权平均。

作为对可能的干扰方向求平均而不确定针对各个可能方向的概率的示例，可将MMSE接收合并计算为：

公式(5)

其中H为2×4信道并且N₀为噪声方差，其可以是在空间上为白噪声。在对干扰协方差矩阵进行计算的过程中还可以考虑在其中不存在共同调度的用户的情况。

根据一种实施方式，在执行加权平均的过程中，干扰确定单元218基于所接收到的信号来分配每个干扰方向的概率。例如，如果p_i＝Pr(u₂＝c_i|r)是在所接收的采样的条件下干扰PMI或干扰方向为i的概率，则可以依据下式获得MMSE合并器：

公式(6)。

回到图4，干扰确定单元218在416处向未知干扰方向分配估计的干扰方向用以进行信号处理。在各种实施方式中这包括对平均或者加权平均进行分配。在420处，接收信号数据处理单元230使用例如MMSE接收合并，基于干扰分量来对信号进行解码。

参照图5，其图示了根据各种实施方式的、包括对干扰PMI和干扰信号予以考虑在内的对信号进行解码的方法。如参照图3及图4所讨论，UE 220尝试确定或者估计干扰分量的干扰PMI或者干扰方向。在图5中，干扰确定单元218还可以对沿着干扰方向发射至干扰UE的符号加以考虑。例如，干扰确定单元218可以考虑到符号S₂的所有方向和星座。这些星座包括但不限于：QPSK、16QAM以及64QAM。干扰确定单元218尝试针对所有可能性来确定解码的最大似然。

参照图5，在504处，UE接收信号和干扰分量。干扰分量包括发射至符合MU-MIMO通信系统的在空间上不同的UE的复数符号。符号可以是代表所发射数据的信号。基于所接收到的信号和干扰分量，UE确定用于基于干扰分量对信号进行解码的多个概率。这可以对干扰分量的所有可能的方向及星座加以考虑。虽然将在以下关于多种算法来讨论该确定，但也可以采用其它算法及优化而不偏离本公开的范围。

如前所述，假定信道是在缓慢变化的，UE 220可以根据所接收到的采样来确定对干扰的统计，并且寻找到与经验数据最紧密匹配的干扰场景。考虑UE k的接收的采样，其在时间周期T的某一频率仓中，由以下公式表示，其中u_j在与LTE的一个子帧(例如，1毫秒)相对应的相关观察期中是固定的。

$y_k\left(t\right)=H_k\left(t\right)\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{u}_j{x}_j\left(t\right)+n_k\left(t\right),$ t＝1，2，…，T   公式(7)

假定n_k(t)～CN(0，N₀I)为圆形对称高斯随机向量，取决于干扰预编码向量的接收到的向量y_k(t)的概率密度可以写为：

$\mathrm{Pr}(y_k\left(t\right):u_1...u_K)=\underset{s_1\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}...\underset{s_K\∈{\mathrm{\Ω}}_K}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}\left(y_k\left(t\right)\right|x_1\left(t\right)=s_1\left(t\right),...,x_K\left(t\right)=s_K\left(t\right);u_1,...,u_K)\×$

$\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Π}}}\mathrm{Pr}(x_i\left(t\right)=s_i\left(t\right))$

$={\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^{-N}\underset{s_1\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}\underset{s_K\∈{\mathrm{\Ω}}_K}{\mathrm{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Π}}}\mathrm{Pr}(x_i\left(t\right)=s_i\left(t\right))\exp \left(\frac{-1}{N_0}{\left|\right|y_k\left(t\right)-H_k\left(t\right)\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{u}_j{s}_j\left(t\right)\left|\right|}^2\right)$

公式(8)

其中Ω_i表示用户i的符号星座，并且Pr(x_i(t)＝s_i)表示x_i(t)＝s_i∈Ω_i的先验概率。这假定了用户符号在统计上是独立的，并且通常会是这种情况。现在用Y_k表示在整个时间窗t＝1、…、T中观测到的数据Y_k＝[y_k(1)，…y_k(T)]，并且假定n_k(t)和x_i(t)是独立的并且跨时间t相同地分布，可以获得以下公式：

$\log \left[\mathrm{Pr}(Y_k:u_1,...,u_K)\right]=-\mathrm{NT}\log \left[\mathrm{\π}{N}_0\right]+$

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\log [\underset{s_1\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}..\underset{s_K\∈{\mathrm{\Ω}}_K}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Π}}_{i=1}^K\mathrm{Pr}(x_i\left(t\right)=s_i)\exp \left(\frac{-1}{N_0}{\left|\right|y_k\left(t\right)-H_k\left(t\right)\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{u}_j{s}_j\left(t\right)\left|\right|}^2\right)]$

公式(9)

对U_j(j≠k)的最大似然估计相当于寻找最大化公式(9)的U_js。凭借最大似然估计，解码器可以在512处对信号进行解码。

在各种实施方式中，可以利用替代或者优化来降低与以上讨论的最大似然估计相关联的复杂度。例如，应当注意的是，在高SNR条件下，只有实符号会向公式(9)的log函数内的指数求和贡献不可忽略项。用

表示x_i(t)的星座值，高SNR中的最大似然估计简化为寻找满足以下公式的u_js：

公式(10)

其中

表示包含{u_j}的可能值的集合，其中除了零向量以外，没有任何两个条目是相同的，且u_k的值是固定的。可能的集合还允许干扰PVI为零向量，以代表无干扰的情况。在各种实施方式中，公式10还等同于寻找共同地最小化以下的最小二乘方问题的u_js。

公式(11)

在各种实施方式中，假设信道在观测窗口期间固定是合理的。例如，在低多普勒场景中，可以通过用H_k替代H_k(t)来进一步简化公式11，H_k通常由其估计符

所替代。

在其它实施方式中，虽然在接收器处可能知晓所发射的符号中的一些符号，比如导频信号，但是所发射的符号中的大部分符号都是未知的并且因此无法用于公式11。对最大似然估计的进一步近似可以使用某些估计

来替代

项能够以多种方式生成。在一种实施方式中，UE可以应用公式5的MMSE接收器来生成在另一实施方式中，可以使用公式6的MMSE接收器来生成

在又一实施方式中，可以使用公式10来生成

还可以使用其它算法而不偏离本公开的范围。

利用上述的观察来简化公式11产生出以下公式：

公式(12)

并且对于给定的u₁、…、u_k，可从最小二乘方解中获得

公式(13)

因此，最大似然过程现在相当于尝试所有可能的u_js组合(j≠k)，使用公式(13)来对未知符号求解，以及寻找最小化公式(12)的u_js的集合。在各种实施方式中，公式(13)可以是迫零均衡器，该迫零均衡器常可由MMSE均衡器来替代，该MMSE均衡器的复杂度是类似的，但却提供更准确和鲁棒的估计。

上述用于确定针对干扰分量的各个可能性进行解码的最大似然算法还可以被适应于不同的场景。例如，在一种实施方式中，假定u_k通过信令发送而在接收器端是已知的。因此，在所有的最大似然公式中都假定了对u_k的了解，因此u_k不是优化过程的组成部分。对于其中u_k是未知的情况，最大似然推导可在优化过程中包括u_k。

在另一实施方式中，假定针对某一频率仓而言y_k是所接收到的信号向量。这一假设可以扩展到其中预编码在若干个仓(例如在LTE中的12个仓或者更多个仓)中是固定的场景，通过扩充y_k(t)以使y_k(t)包括在其上预编码向量已知是固定的所有频率仓，UE可将用户的数目扩展为KN_bins并且在将U_is约束为在适当数目N_bins的“虚拟”用户上是固定的情况下执行各种最大化步骤。

在又一实施方式中，第i用户的星座对于接收器是未知的，例如在LTE Rel.8中，其它用户信号可以是QPSK、16QAM或者64QAM。在这样的实施方式中，UE可以定义Ω_i作为所有可能的星座的并集。

在另一实施方式中，UE可以根据所接收到的采样来估计干扰协方差矩阵，并且将其直接用于针对数据解调的MMSE接收合并。对于公式(7)的信号模型，所接收到的信号的采样协方差可按下式计算：

公式(14)

继而可以按下式获得对干扰协方差的估计：

公式(15)

其中P_k是针对UEk的平均发射功率。该协方差矩阵可以直接用于获得如下MMSE接收合并器：

$v_k={({\hat{Q}}_k+N_{0}I)}^{-1}H{u}_k$ 公式(16)

还可以确定与每个干扰场景

相对应的干扰协方差矩阵，并且通过将其与经验协方差矩阵

进行比较而选择最可能的场景。均方误差是可用于比较的度量之一。

公式(17)

其中Q[{u_j}]代表对应于场景{uj}的协方差矩阵，并且‖*‖_F代表弗罗宾尼斯范数(frobenius norm)。

一般而言，UE可以考虑迭代算法，在其中首先对星座符号进行估计，并且继而将所估计的符号用于估计干扰预编码向量。例如，设

为对符号的估计。继而，假定所接收到的信号遵循以下模型：

$y_k\left(t\right)=H_k\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{u}_j{\hat{x}}_j\left(t\right)+n_k\left(t\right),$ t＝1，2，…，T    公式(18)

可以确定出对u_js的估计。假定对干扰PVI的估计是完美的，可以获得新的符号估计。迭代可以持续进行一定次数或者在存在收敛时持续进行。对于K＝2的情况，UE可以基于对用户符号的估计来获得对干扰方向的最大似然估计的闭合解。可以通过下式获得针对K＝2的情况在UE1处的干扰方向：

${\hat{u}}_2=H_1^{-1}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{\hat{x}}_2^{*}\left(t\right)(y_1\left(t\right)-H_1{u}_1{\hat{x}}_1\left(t\right))}{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{\left|{\hat{x}}_2\left(t\right)\right|}^2}.$ 公式(19)

做出关于对最接近的可行干扰向量的上述估计的确定通常产生最大似然估计。对于公式(18)中所考虑的场景，还可以通过下式直接获得对干扰协方差的估计：

公式(20)

在其中近似

有效或者其中采样的数目多至足以使用遍历平均的场景中，针对x₁的最大似然估计足以获得对干扰协方差矩阵的估计。现在起其协方差与上述估计紧密匹配的干扰向量被选取为u₂并且被用于针对符号解调的MMSE接收合并：

公式(21)

现在参照图6，其图示了根据各种实施方式的对信号进行解码的另一方法。当通信系统中发射的流的总数小于UE处接收器天线的数目时，UE通过与多个接收空间正交地对信号及干扰分量进行投射来消除干扰。给出零能量，或者在嘈杂情况下给出最小能量的投射对应于实际传输场景。

参照流程图，在604处，UE接收信号及干扰分量。在608处，UE通过与多个接收空间正交地对信号及干扰分量进行投射并且确定哪个投射给出最小能量来消除干扰。

作为示例，考虑两个用户且每个用户有一个流的情况。在无噪声情况下，所接收到的信号(信号加干扰分量)的维数仅为2。如果接收器具有三个或更多个天线，则UE能够与对应于Hc₁和Hc₂(i＝2，3，4)的接收空间正交地投射所接收的信号。仅在u₂＝c_i时，投射才会得出零能量。在UE所知晓的传输场景中，其可以在612处对信号进行解码。

图7是适合于实践本公开的实施方式的示意性系统700的框图。如图所示，系统700包括一个或多个处理器或处理器内核702以及系统存储器704。对于包括权利要求书在内的本申请的目的而言，可将“处理器”与“处理器内核”视为同义词，除非上下文清楚地另有所指。另外，系统700包括海量存储设备706(如磁带、硬盘驱动器、压缩盘只读存储器(CDROM)等)、输入/输出设备708(如用以呈现视觉表现形式的显示器、键盘、光标控件等)以及通信接口710(如网络接口卡、调制解调器等)。图7的元件可经由系统总线712彼此耦合，该系统总线712代表一个或多个总线。在多总线的情况中，这些总线可以通过一个或多个总线桥(未示出)而桥接起来。

在一种实施方式中，可以利用系统存储器704和海量存储器706来存储实现所有先前描述的功能或者这些功能的一部分的编程指令(在此被共同记为722)的工作副本和永久副本。指令722可以是一个或多个处理器702所支持的汇编指令，或者是可从高级语言(诸如，C或者其它合适的高级编程语言)编译的指令。

在一种实施方式中，在工厂中或者在现场中例如通过如压缩盘(CD)之类的分发介质(未示出)或者通过(来自分发服务器(未示出)的)通信接口710，将编程指令的永久副本储存至永久存储706中。亦即，可以利用具有指令722的一个或多个分发介质来分发指令722以及对各种计算设备进行编程。

在各种实施方式中，系统700充当图1或图2的UE 220、…、260中之一(例如，UE 220)。在这些实施方式中，系统700包括或者耦合至一个或多个发射天线和/或接收天线(例如，发射天线226a、…、226d以及/或者接收天线228a)，系统700通过这些天线与通信节点204进行通信(反馈优选的干扰PMI、接收数据信号等)

在本公开的实施方式中，一种制品(未示出)实现如本文所公开的一种或多种方法。例如，在各种实施方式中，制品可以包括诸如计算机可读介质之类的存储介质，以及多个编程指令，该编程指令存储在存储介质之中并且被适配用于对计算设备进行编程以使其执行先前所公开的方法中的一种或多种方法。

虽然已在此图示和描述了特定的实施方式，但是可以用各种各样的改变的和/或等效的实现方式来替代所示和所述的特定实施方式而不偏离本发明的范围。本发明涵盖按文字记载或者按照等同原则而落入所附权利要求的范围内的所有方法、装置和制品。本申请旨在涵盖对在此讨论的实施方式的任何改进或者改变。因此，所表明并且针对的是，本发明仅由权利要求及其等效条款所限制。

Claims (20)

1.一种方法，包括：

由用户设备(UE)接收信号和干扰分量，其中所述干扰分量是在未知干扰方向上发射的；以及

由所述UE至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由所述UE至少部分地基于所述UE的优选矩阵索引来确定所述干扰分量的多个可能的干扰方向。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述解码包括：(i)向所述未知干扰方向分配所述多个可能的干扰方向中的第一干扰方向；以及(ii)至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述解码还包括：(i)向所述未知干扰方向分配所述多个可能的干扰方向中的第二干扰方向；以及(ii)至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码，其中分配所述第二干扰方向是响应于使用分配给未知干扰方向的所述第一干扰方向的解码失败而进行的。

5.根据权利要求2所述的方法，还包括：

由所述UE基于所述多个可能的干扰方向来确定估计的干扰方向，其中所述估计的干扰方向是对所述多个可能的干扰方向的平均；并且

其中所述解码包括向所述未知干扰方向分配所述估计的干扰方向以及至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括：

由所述UE基于所述多个干扰方向来确定估计的干扰方向，其中所述估计的干扰方向是对所述多个可能的干扰方向的加权平均；并且

其中所述解码包括向所述未知干扰方向分配所述估计的干扰分量以及至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由所述UE基于所述干扰分量来确定对所述信号进行解码的多个概率，其中所述干扰分量包括复数符号，该复数符号具有多个干扰星座中之一；并且

其中所述解码包括以最高概率对信号进行解码。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述解码包括通过与多个接收空间正交地对所述信号及所述干扰分量进行投射来消除所述干扰分量。

9.一种制品，包括：

计算机可读介质，其具有在其上存储的计算机可读指令，所述计算机可读指令在由计算设备执行时对所述计算设备进行配置，使其：

接收信号和干扰分量，其中所述干扰分量是在未知干扰方向上发射的；以及

至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

10.根据权利要求9所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

至少部分地基于所述UE的优选矩阵索引来确定所述干扰分量的多个可能的干扰方向。

11.根据权利要求10所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

向所述未知干扰方向分配所述多个可能的干扰方向中的第一干扰方向；以及

至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

12.根据权利要求10所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

响应于所述计算设备用分配给所述未知干扰方向的所述第一干扰方向对所述信号进行解码的失败而向所述未知干扰方向分配所述多个可能的干扰方向中的第二干扰方向；以及

至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

13.根据权利要求10所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

基于所述多个可能的干扰方向来确定估计的干扰方向，其中所述估计的干扰方向是对所述多个可能的干扰方向的平均；以及

向所述未知干扰方向分配所述估计的干扰方向，以至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

14.根据权利要求10所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

基于所述多个干扰方向来确定估计的干扰方向，其中所述估计的干扰方向是对所述多个可能的干扰方向的加权平均；以及

向所述未知干扰方向分配所述估计的干扰方向，以至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

15.根据权利要求9所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

基于所述干扰分量来确定对所述信号进行解码的多个概率，其中所述干扰分量包括复数，该复数具有多个干扰星座中之一；并且

以最高概率对信号进行解码。

16.根据权利要求9所述的制品，其中所述计算机可读指令在由所述计算设备执行时进一步对所述计算设备进行配置，使其：

通过与多个接收空间正交地对所述信号及所述干扰分量进行投射来消除所述干扰分量。

17.一种移动台，包括：

一个或多个天线，被配置用于接收信号和干扰分量，其中所述干扰分量是在未知干扰方向上发射的；以及

耦合至所述一个或多个天线的接收信号数据处理单元，其中所述解码器被配置用于至少部分地基于所述干扰分量对所述信号进行解码。

18.根据权利要求17所述的移动台，还包括：

耦合至所述接收信号数据处理单元的干扰方向选择单元，其中所述干扰方向选择单元被配置用于估计所述干扰分量的方向。

19.根据权利要求17所述的移动台，还包括：

干扰方向选择单元，其耦合至所述解码器，其中所述干扰方向选择单元被配置用于确定所述未知干扰方向。

20.根据权利要求17所述的移动台，其中所述接收信号数据处理单元被配置用于使用最小均方误差接收合并来对所述信号进行解码。

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