CN102447533A

CN102447533A - 在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法及装置

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Publication number: CN102447533A
Application number: CN2010105004886A
Authority: CN
Inventors: 郭潇湧; 吴克颖
Original assignee: Alcatel Lucent Shanghai Bell Co Ltd
Current assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Alcatel Lucent SAS
Priority date: 2010-09-30
Filing date: 2010-09-30
Publication date: 2012-05-09

Abstract

本发明提出了一种在通信网络的移动台中用于部分干扰消除的方法及装置，包括步骤：A.接收来自发送机的信号y；B.基于发送符号的预配置的分组方案，对于该分组方案中的指标集I_k，从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵

其中矩阵N＝L^-1，L可通过公式G^HG＝LL^H进行乔列斯基分解获得，其中G代表发送机与接收机之间的等效信道矩阵；C.根据公式

获得指标集I_k对应的第k个符号向量的估计，可以明显降低所需要的乘加运算的数量，即降低了用于部分噪声消除的接收器的解码复杂度。

Description

在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信网络，尤其涉及有线网络中的的接收机中用于部分干扰消除的方法及装置。

背景技术

部分干扰消除(Partial interference cancellation，PIC)分组解码是一种用于线性分散空时块码的灵活的算法，这种算法可以在复杂度与性能之间实现平衡。为了调整解码复杂度，PIC接收器在线性滤波之后，通过将其分为若干组并对各个组分别进行解码，从而对嵌入在空时块码(space-time block code，STBC)中的符号进行解码。PIC接收器可以被视为性能介于ML接收器和ZF/MMSE接收器之间的中间接收器。对于一种给定的PIC接收器的符号分组方案，文献中曾提出了一种满分集(Fulldiversity)编码设计准则，其中给出了一种设计专用于计算能力有限的特定PIC接收器编码的新方法，以及一种特定的误码率性能作为系统的设计目的。

PIC接收器也可以在上行MU-MIMO系统中使用，在该系统中，每组符号都来自同一个移动站。

前述的PIC分组解码的研究着重于PIC解码器所需要的距离计算的数量，本地PIC线性滤波的实施方式还存在高解码复杂度。

发明内容

为了克服背景技术中的接收器的解码复杂度过高的技术问题，本发明提出了一种在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法及装置。

根据本发明的一个实施例，提供了一种在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法，该方法包括，A.接收来自发送机的信号y；B.基于发送符号的预配置的分组方案，对于该分组方案中的指标集I_k，从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵

其中矩阵N＝L^-1，L可通过公式G^HG＝LL^H进行乔列斯基(Cholesky)分解获得，其中G代表发送机与接收机之间的等效信道矩阵；C.根据下式，获得指标集I_k对应的第k个符号向量的估计，

{\hat{x}}_{I_{k}} = \arg \min_{{\overline{x}}_{I_{k}} &Element; {A_{I}}_{k}} | | {u_{I}}_{k} - T_{I_{k}} {\overline{x}}_{I_{k}} | |,

其中，

代表第k个符号向量的估计，

代表第k个符号向量所对应的星座图，

代表中的一个元素；其中，

以及

而

和

是由

根据公式

正交化分解得到，其中，的各个列向量之间正交。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的装置，该装置包括，信号接收模块，用于接收来自发送机的信号y；第k个符号向量对应子矩阵获取模块，用于基于发送符号的预配置的分组方案，对于该分组方案中的指标集I_k，从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵

其中矩阵N＝L^-1，L可通过公式G^HG＝LL^H进行乔列斯基分解获得，其中G代表发送机与接收机之间的等效信道矩阵；以及第k个符号向量估计值获取模块，用于根据下式，获得指标集I_k对应的第k个符号向量的估计，

{\hat{x}}_{I_{k}} = \arg \min_{{\overline{x}}_{I_{k}} &Element; {A_{I}}_{k}} | | {u_{I}}_{k} - T_{I_{k}} {\overline{x}}_{I_{k}} | |,

其中，

代表第k个符号向量的估计，

代表第k个符号向量所对应的星座图，

代表

中的一个元素；其中，以及而和

是由

根据公式

正交化分解得到，其中，的各个列向量之间正交。

基于上述的对发送符号的分组方案进而通过公式

获取对发送符号矩阵中的各个符号向量的估计，本发明的实施例中的用于部分噪声消除的接收器对于发送符号及其各个符号向量的处理方法，可以明显降低所需要的乘加运算的数量，即降低了用于部分噪声消除的接收器的解码复杂度，从而缩短解码过程的时间。

附图说明

通过阅读以下参照附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1为根据本发明的一实施例的通信网络系统拓扑结构图；

图2为根据本发明的一实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法流程图；

图3为根据本发明的另一实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的装置的功能框图；

图4为根据本发明的另一实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法在所需要的乘加复数运算数量方面与现有技术的效果对比图；

其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的步骤特征或装置(模块)。

具体实施方式

在MIMO通信的应用场景中，MIMO信道模型通常可以通过下式描述：

Y＝HX+W (式1)

其中，上式(1)中的一些符号和概念以及其所表示的含义为，H代表信道矩阵，X代表发送符号矩阵，在垂直分层空时编码(VBLAST)的情况下，仅为一符号向量。W代表白高斯噪声，Y代表所接收到的信号的矩阵/向量。

对线性空时分组码(Linear Dispersion STBC)，在本发明的实施例中，将上述信道模型转换为一个等效形式：

y＝Gx+w (式2)

在上式(2)中，G为一个M行n列的复数矩阵，它代表等效信道矩阵。x为嵌入在编码矩阵X中的符号。y是接收到的信号矩阵/向量，w是白高斯噪声。在解码过程中，符号x被分为N组，其中每组具有一个小数目的符号。现有技术中的PIC分组解码方案需要计算N个投影矩阵，其中包括了许多矩阵操作，需要大约N＝3/2mn²+1/2n³+m²n次复数乘加运算。

基本设计思想是利用信道矩阵和各个等效信道矩阵之间的关系。首先，将所有嵌入的符号进行分组，定义一个指标集I＝{0，1，2，......，n-1}，其中，n代表在x之中的信息符号的数目，将I分为N组：I₀，I₁，...，I_N-1。将其中的第k个指标集(Index Set)表示为：

其中n_k为指标集I_k中元素的个数。{I₀，I₁，...，I_N-1}可视为一个分组方案。将

定义为符号向量，其中包含带有I_k中的指数的符号。即将等效信道矩阵G写为如下形式：G＝|g₀·g₁，...，g_n-1]，则

为：

{G_{I}}_{k} = [{g_{i}}_{k, 0}, {g_{i}}_{k, 1} . . . . . . {g_{i}}_{k, n_{k} - 1}] .

(式3)

这样，等效信道模型可以被写为：

y = Σ_{i = 0}^{N - 1} {G_{I}}_{i} {x_{I}}_{i} + ω .

(式4)

在本发明的一些实施例中的方法中，将对上述每个符号组分别进行解码。

以下结合附图对本发明的具体实施例进行详细的示例性描述。

图1为根据本发明的一个实施例的通信网络系统拓扑结构图。如图所示，该实施例的通信网络中包括：接收机和发送机。其中，发送机，例如可以为用户终端，的数量假定为N个，每个用户终端UE_1、UE_2...，UE_N各自配置有2个天线，则N个UE各自向接收机，例如可以为基站BS_1，发送2个数据流。有在一个时隙k中一个符号向量x_i从第i个用户终端UE_i被发送至基站BS_1，其中，符号向量x_i包括了2个符号。从第i个用户终端UE_i至基站BS_1的信道子矩阵以G_i代表，则在基站BS_1端，接收信号y可被下式表示：

y = Σ_{i = 0}^{N - 1} G_{i} x_{i} + w_{i}

(式5)

而接收机所配置的天线数量，应当大于或等于发送机所发送的数据流数的总和。如果每个用户终端发两个数据流，那么基站需要配置至少2*N根天线，此处，假定基站BS_1配置的天线数量为2*N。

图2为根据本发明的一实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法流程图。该方法包括信号接收步骤S201、从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵步骤S202，以及获得指标集I_k对应的第k个符号向量的估计的步骤S203。

在步骤S201中，接收机，例如基站BS_1，接收来自发送机，例如用户终端UE_1，...，UE_N，的信号y。

在步骤S202中，基于发送符号X的预配置的分组方案，对于该分组方案中的指标集I_k，从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵

其中矩阵N＝L^-1，L可通过公式G^HG＝LL^H进行cholesky分解获得，其中G代表发送机与接收机之间的等效信道矩阵。

可选地，上述步骤S202可以包括下面几个子步骤。

假定基站BS_1已知信道子矩阵G_i，则在本发明一个实施例的方法的子步骤S2021中，获取矩阵G^HG的cholesky分解，如下式所示：

[G₁G₂...G_N]^H[G₁G₂...G_N]＝LL^H (式6)

在子步骤S2022中，获取矩阵L的逆矩阵，并记为N＝L^-1。

则基站BS_1根据当前处理的指标集I_k的可从上述矩阵N中获得I_k对应的子矩阵

在步骤S203中，根据下式(7)，获得指标集Ik所对应的第k个符号向量的估计，

{\hat{x}}_{I_{k}} = \arg \min_{{\overline{x}}_{I_{k}} &Element; {A_{I}}_{k}} | | {u_{I}}_{k} - {T_{I}}_{k} {\overline{x}}_{I_{k}} | |

(式7)

其中，代表第k个符号向量的估计，

代表第k个符号向量所对应的星座图，

代表

中的一个元素。

其中，

以及

而

和

是由

根据公式

正交化分解得到，其中，为酉矩阵，其各个列向量之间是正交的。

可选地，上述步骤S203可以通过下面几个子步骤具体实施。

假定k＝i，即当前处理的指标集的索引为i，则首先，在子步骤S2031中，获取矩阵乘积L^-1Gy并将所得的矩阵记为v：v＝L^-1Gy。

然后，在子步骤S2032中，针对矩阵N_i，通过公式N_i＝M_iK_i进行正交分解得到K_i和M_i。

此处，矩阵N可以写成[N₁N₂...N_N]的形式，由于每个用户终端上配置了2个天线，所以，对应于当前处理的指标集的N_i，实际包括两列向量。使用，例如Gram-Schmidt方法、旋转矩阵方法或者反射矩阵方法，对N_i中的列向量进行正交化。经正交化的包括N个正交列向量N_i的矩阵被记为M_i，为一个酉矩阵，并且，N_i与M_i满足公式N_i＝M_iK_i，其中K_i为一个2x2的上三角矩阵。

接着，在子步骤S2033中，获取M_i ^-1v，并将该矩阵之积记为：u_i＝M_i ^-1v。

然后，在子步骤S2034中，获取矩阵K_i的逆矩阵，将该逆矩阵记为：T_i＝K_i ^-1，其中T_i为下三角矩阵。

至此，对于发送符号矩阵的估计，即接收机的解码问题，可以在下式的基础上分解为多个小维度的解码问题：

(式7)

接着，在子步骤S2035中，上式(7)可以依据分组方案，分为N个小规模解码，如下式所示：

(式8)

其中，

代表第i个符号向量的估计，x_i表第i个符号向量所对应的星座图中的一个元素。通过上述方法可将大规模的解码过程，分解成了N个小规模的解码过程。

由于T_i为下三角矩阵，因此，优选地，在上式(8)中，还可以使用球形译码以获得第i个符号向量x_i的估计。

另外，本领域技术人员应当理解：对于发送符号矩阵X的预配置的分组方案可以为对发送机所配置的天线按数量平均分组，例如，在图1中的接收机和发送机的拓扑结构中，用户终端UE_1配置有天线Antenna_1、Antenna_2，用户终端UE_2配置有天线Antenna_3、Antenna_4，...，用户终端UE N配置有天线Antenna_2N-1、Antenna_2N。分组方案可以为每3个天线为一组，例如，Antenna_1、Antenna_2、Antenna_3为一组，Antenna_4、Antenna_5、Antenna_6为一组，...。或者，在无法平均分组的情况下或其他一些情况下，也可以以本领域技术人员能够联想到的方式任意分组。例如，Antenna_1为一组，Antenna_2、Antenna_3为一组，Antenna_4、Antenna_5、Antenna_6为一组，Antenna_7为一组。另外，也可以对应于发送机各自的天线配置分别分组，例如，依照图1的固有配置，将Antenna_1、Antenna_2分为一组，Antenna_3、Antenna_4分为一组，Antenna_5、Antenna_6分为一组...，Antenna_2N-1、Antenna_2N分为一组。

根据本发明的实施例的方法，仅仅需要1/2mn²+1/3n³次复数乘加运算，相对于现有技术，其对运算量的降低的技术效果可见图4所示，该图为根据本发明的上述实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的方法所需要的乘加复数运算数量低于现有技术的效果对比图。

显然，本领域技术人员可以理解，上述实施例中的方法式也适合用于PIC接收器中的分组解码策略中。即，使用本发明实施例中的方法可对来自同一个移动台所配置的若干天线的分组后的天线分别进行解码处理。

图3为根据本发明的另一实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的装置的功能框图。如图所示，该用于部分干扰消除的装置300包括：信号接收模块301，第k个符号向量对应子矩阵获取模块302，第k个符号向量估计值获取模块303。

该部分干扰消除的装置300一般配置于中通信网络中的接收机中，根据应用场景不同，该接收机可以为基站或者用户终端。其中，信号接收模块301，用于接收来自发送机，例如用户终端UE_1，...，UE_N，的信号y。

第k个符号向量对应子矩阵获取模块302，基于发送符号X的预配置的分组方案，对于该分组方案中的指标集I_k，从矩阵N中获取对应于指标集I_k的子矩阵

可选地，上述第k个符号向量对应子矩阵获取模块302，用于根据当前处理的指标集I_k的可从上述矩阵N中获得I_k对应的子矩阵

具体可以包括几个子模块：分解子模块3021、第一逆矩阵获取子模块3022。

假定基站BS_1已知信道子矩阵G_i，则在本发明一个实施例中，装置的分解子模块3021，用于获取矩阵G^HG的cholesky分解，如式(6)所示。

第一逆矩阵获取子模块3022，用于获取矩阵L的逆矩阵，并记为N＝L^-1。

部分干扰消除的装置300中的第k个符号向量估计值获取模块303，用于根据式(7)获得指标集I_k所对应的第k个符号向量的估计。

可选地，第k个符号向量估计值获取模块303可以包括下面几个子模块：第一求积子模块3031，正交分解子模块3032，第二求积子模块3033，第二逆矩阵获取子模块3034，估计子模块3035。

假定k＝i，即当前处理的指标集的索引为i。第一求积子模块3031，用于获取矩阵乘积L^-1Gy并将所得的矩阵记为v＝L^-1Gy。

正交分解子模块3032，用于针对矩阵N_i，通过公式N_i＝M_iK_i进行正交分解得到K_i和M_i。

此处，矩阵N可以写成[N₁N₂...N_N]的形式，由于每个UE上配置了2个天线，所以，对应于当前处理的指标集的N_i，实际包括两列向量。使用，例如Gram-Schmidt方法、旋转矩阵方法或者反射矩阵方法，对N_i中的列向量进行正交化。经正交化的包括N个正交列向量N_i的矩阵被记作M_i，可以为一个酉矩阵，并且，N_i与M_i满足公式N_i＝M_iK_i，其中K_i为一个2x2的上三角矩阵。

第二求积子模块3033，用于获取M_i ^-1v，并将该矩阵之积记为：u_i＝M_i ^-1v

第二逆矩阵获取子模块3034，用于获取矩阵K_i的逆矩阵，将该逆矩阵记为：T_i＝K_i ^-1，其中T_i为下三角矩阵。

至此，对于发送符号矩阵的估计，即接收机的解码问题，可以在式(7)的基础上分解为多个小维度的解码问题。

估计子模块3035，用于基于分组方案，根据公式(8)获取第i个符号向量的估计

由于公式(8)中T_i为下三角矩阵，因此，优选地，估计子模块3035，还可以使用球形译码以获得第i个符号向量x_i的估计。

另外，本领域技术人员应当理解：对于发送符号矩阵X的预配置的分组方案可以为对发送机所配置的天线按数量平均分组，例如，在图1中的接收机和发送机的拓扑结构中，用户终端UE_1配置有天线Antenna_1、Antenna_2，用户终端UE_2配置有天线Antenna_3、Antenna_4，...，用户终端UE_N配置有天线Antenna_2N-1、Antenna_2N。分组方案可以为每3个天线为一组，例如，Antenna_1、Antenna_2、Antenna_3为一组，Antenna_4、Antenna_5、Antenna_6为一组，...。或者，在无法平均分组的情况下或其他一些情况下，也可以以本领域技术人员能够联想到的方式任意分组。例如，Antenna_1为一组，Antenna_2、Antenna_3为一组，Antenna_4、Antenna_5、Antenna_6为一组，Antenna_7为一组。另外，也可以对应于发送机各自的天线配置分别分组，例如，依照图1的固有配置，将Antenna_1、Antenna_2分为一组，Antenna_3、Antenna_4分为一组，Antenna_5、Antenna_6分为一组...，Antenna_2N-1、Antenna_2N分为一组。

根据本发明的实施例的装置，仅仅需要1/2mn²+1/3n³次复数乘加运算，相对于现有技术，其对运算量的降低的技术效果可见图4所示，该图为根据本发明的上述实施例的在通信网络的接收机中用于部分干扰消除的装置300所需要的乘加复数运算数量低于现有技术的效果对比图。

不失一般性地，上文中描述的一些实施例均是应用于MIMO通信场景中。本领域技术人员应能理解，本发明的实施例中的技术方案不仅限于SU-MIMO或MU-MIMO情景下的应用，还可以应用于其他的接收机和发送机之间存在协同解码的通信情景。

本领域技术人员应能理解，本发明中所称的各装置既可以由硬件模块实现，也可以由软件中的功能模块实现，还可以由集成了软件功能模块的硬件模块实现。

本领域技术人员应能理解，上述实施例均是示例性而非限制性的。在不同实施例中出现的不同技术特征可以进行组合，以取得有益效果。本领域技术人员在研究附图、说明书及权利要求书的基础上，应能理解并实现所揭示的实施例的其他变化的实施例。在权利要求书中，术语“包括”并不排除其他装置或步骤；不定冠词“一个”不排除多个；术语“第一”、“第二”用于标示名称而非用于表示任何特定的顺序。权利要求中的任何附图标记均不应被理解为对保护范围的限制。权利要求中出现的多个部分的功能可以由一个单独的硬件或软件模块来实现。某些技术特征出现在不同的从属权利要求中并不意味着不能将这些技术特征进行组合以取得有益效果。