CN102480453A - 一种宽带同频干扰噪声估计和干扰抑制的方法及相应系统 - Google Patents

Abstract

一种宽带同频干扰噪声估计和干扰抑制的方法及相应系统，在一干扰抑制区域内用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，包括：对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该子载波上发送的信号、该子载波上的接收信号和该子载波位置的信道系数估计值，计算该子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该子载波上发送的信号的初步估计值、该子载波上的接收信号和该子载波位置的信道系数估计值，计算该子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该子载波位置的干扰噪声协方差矩阵。

Description

一种宽带同频干扰噪声估计和干扰抑制的方法及相应系统

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种宽带同频干扰噪声估计和干扰抑制的方法及相应系统。

背景技术

无线通信系统总是受到各种各样的干扰，对于第4代以OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，正交频分多址)技术为基础的通信系统(如4G(第四代移动通信及其技术)、Wimax(WorldwideInteroperability for Microwave Access，全球微波互联接入)、LTE(Long TermEvolution，长期演进))而言，始终受到较严重的OFDM(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，正交频分复用)同道干扰(Co-Channel Interference，简称为CCI)。在蜂窝网络中，由于频谱复用的关系，此种干扰表现为邻区干扰，由于干扰源通常同时干扰多个数据载波，因而可以认为是一种宽带的干扰。

目前，邻区干扰控制、抑制及消除问题是一个热门的研究课题，也是4G通信系统同频组网过程中必须要解决的问题。主动式的手段通常表现为功率控制、动态的频率复用、邻区的波束及调度协作、以及正在讨论中的CoMP(Coordinated Multi-points transmission/reception，协同多点传输)中的联合传输，这些技术在标准制定时就需要做较详细的讨论，需要网络结构和信令的支持。而被动式的干扰消除技术则不需要依赖于信令的交互，通常仅由接收机完成，因此可以广泛适用于各种网络。

通常情况下，接收机侧的干扰消除过程往往要依赖于空间、时间和频率三个维度的资源。第四代通信系统广泛采用了多天线技术(Multiple-InputMultiple-Output，简称为MIMO)，而MIMO系统广泛采用在空间维度上对多个天线上的信号响应样本的分集进行合并接收。传统的最大比合并(Maximum Ratio Combining，简称为MRC)技术等，在噪声受限的信道环境下有着非常优秀的性能，但在干扰受限的信道环境下性能并不理想，因为该技术只利用了每根天线的信道信息，并没有利用干扰的统计特性。同时一类以抑制干扰为目的的多天线分集合并算法——干扰抑制合并技术(Interference Rejection Combining，简称为IRC)，在消除邻区同频干扰上体现出了优异的性能。但IRC算法仅在获得比较准确的干扰统计特性和每根天线的信道估计的前提下，性能才会非常好；如果干扰的统计特性不准确或者信道估计中包含了干扰，其性能并不理想。

发明内容

本发明的目的是提供一种宽带同频干扰噪声估计的方法，已解决现有技术中对干扰估计不准确的缺陷。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种宽带同频干扰噪声估计的方法，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，包括：

对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值、该数据子载波上的接收信号和该数据子载波位置的信道系数估计值，计算出该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。

较佳地，

所述发送端在该数据流对应的每一数据子载波上发送的数据信号的初步估计值按以下方式得到：

将该数据子载波位置的信道系数估计值的共轭转置与该数据子载波上的接收信号相乘；

将相乘后的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值；或者，对相乘后的结果进行硬判决，将硬判决的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值。

较佳地，

所述该数据流对应的每一导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值按下式计算得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H---\left(a\right)$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，

为该第i个导频子载波位置的信道系数估计值，

为矩阵

的共轭转置。

较佳地，

所述该数据流对应的每一数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值按下式计算得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H---\left(b\right)$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；为发送端在该第j个数据子载波上发送的数据信号的初步估计值，y_d(j)为该第j个数据子载波上的接收信号，

为该第j个数据子载波位置的信道系数估计值，表示矩阵

的共轭转置。

较佳地，

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ij}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\underset{l=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{lj}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(l\right)---\left(c\right)$

其中，

R_NI-D(j)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

β_ij为计算R_NI-D(j)时赋予

的权值，γ_li为计算R_NI-D(j)时赋予

的权值，l为循环变量，l＝1，2，...，J。

较佳地，

按式(c)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵之前，将该干扰抑制区域划分为一个或多个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波；

按式(c)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时，为同一干扰噪声估计单元中各个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值，为同一干扰噪声估计单元中各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值。

较佳地，

所述在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，将该干扰抑制区域划分为M个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波，M为正整数；

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=a\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+(1-a)\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)---\left(d\right)$

其中，

为第m个干扰噪声估计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，m＝1，2，…，M；

α为一权值，0≤α≤1；

l为一循环变量，l＝1，2，…，M；

Ω_l，p为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

Ω_l，d为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的数据子载波的索引j的集合，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

β_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的

的权值；

γ_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波位置的

的权值；

|Ω_l，p|为Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数；|Ω_l，d|为Ω_l，d包含的数据子载波的索引的个数，计算

采用的权值β_ml中，β_mm大于等于其他的权值；计算采用的权值γ_ml中，γ_mm大于等于其他的权值，l＝1，2，…，M。

较佳地，

所述发送端在该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值按以下方式得到：将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

所述发送端在该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值按以下方式得到：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

较佳地，

所述在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，还将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时域二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(d\right)$

其中，

为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波的

的权值，

|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

相应地，本发明还提供了一种宽带同频干扰噪声估计的系统，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值、该数据子载波上的接收信号和该数据子载波位置的信道系数估计值，计算出该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第三装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵。

较佳地，

该系统还包括第四装置：

所述第四装置用于将该数据子载波位置的信道系数估计值的共轭转置与该数据子载波上的接收信号相乘；然后，将相乘后的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值；或者，对相乘后的结果进行硬判决，将硬判决的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值。

较佳地，

所述第一装置计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，

为该第i个导频子载波位置的信道系数估计值，

为矩阵

的共轭转置；

所述第二装置计算出该数据流对应的每一数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H$

其中，为该干扰抑制区域内该数据对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为发送端在该第j个数据子载波上发送的数据信号的初步估计值，y_d(j)为该第j个数据子载波上的接收信号，为该第j个数据子载波位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置。

较佳地，

该系统还包括第五装置：

所述第五装置用于将该干扰抑制区域划分为M个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波，M为正整数；

相应地，所述第三装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=a\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+(1-a)\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，

为第m个干扰噪声估计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，m＝1，2，…，M；

α为一权值，0≤α≤1；

l为一循环变量，l＝1，2，…，M；

Ω_l，p为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

Ω_l，d为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的数据子载波的索引j的集合，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

β_ml为计算时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的的权值；

γ_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波位置的

的权值；

|Ω_l，p|为Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数；|Ω_l，d|为Ω_l，d包含的数据子载波的索引的个数，计算

采用的权值β_ml中，β_mm大于等于其他的权值；计算

采用的权值γ_ml中，γ_mm大于等于其他的权值，l＝1，2，…，M。

较佳地，

该系统还包括第六装置和第七装置；

所述第六装置用于按以下方式得到发送端在该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第一装置：将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

所述第七装置用于按以下方式得到在该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第二装置：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

较佳地，

该系统还包括第八装置；

所述第八装置用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时域二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

相应地，所述第七装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，

为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算

时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波的

的权值，

|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

本发明还提供了一种宽带同频干扰抑制的方法，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰抑制时，包括：

按上述宽带同频干扰噪声估计方法，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵；

对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵进行数据检测，得到该数据子载波上的数据信号估计值；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。

相应地，本发明还提供了一种宽带同频干扰抑制的系统，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰抑制，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一子系统，用于按与上述的宽带同频干扰噪声估计的系统相同的方式，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵；

第二子系统，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵进行数据检测，得到该数据子载波上的数据信号估计值。

采用本发明后，可以准确估计出干扰的统计特性和信道信息，并对干扰进行消除，以大幅度提高系统的信干噪比。

附图说明

图1本发明实施例中的算法总体流程图；

图2本发明实施例中1个数据流的干扰抑制区域样式；

图3本发明实施例中2个数据流的干扰抑制区域样式。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本实施例宽带同频干扰的估计和抑制方法应用于OFDM/OFDMA系统。文中的发送端可以是基站、中继站等控制设备，也可以是手机、笔记本电脑、手持电脑等终端设备。类似地，接收端用于接收发送端的数据信号，接收端可以是手机、笔记本电脑、手持电脑等终端设备，也可以是基站，中继站等控制设备。

接收端将接收数据承载区域划分为一个或多个干扰抑制区域，每一干扰抑制区域为帧/半帧结构中的一个时频二维资源块，即每一个干扰抑制区域在时间上包含多个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含多个连续的子载波。接收数据承载区域可能包括一个时频二维资源块，也可能包括多个分离的时频二维资源块，在本实施例中，将其中的每一个独立的时频二维资源块作为一个干扰抑制区域。当然，在其他实施例中，接收数据承载区域中的相对独立的各个时频二维资源块也可以被进一步划分为多个干扰抑制区域。

在OFDM/OFDMA系统中，上述干扰抑制区域可以承载一个或多个数据流，每一数据流对应一个或多个数据子载波和导频子载波，不同数据流对应的导频子载波不同。

如图1所示，在一个干扰抑制区域内，接收端按本实施例方法对其中承载的一个数据流进行宽带同频干扰噪声估计和干扰抑制时，包括：

步骤10、将该数据流对应的每一导频子载波上的接收信号和对应的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值，再根据各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值；

步骤20、对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波位置的信道系数估计值和该数据子载波上的接收信号，得到该数据子载波上的数据信号的初步估计值；

步骤30、对该数据流对应的每一子载波，根据该子载波上的数据信号、接收信号及该子载波位置的信道系数估计值，得到该子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；再根据各子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，得到该数据流对应的各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

执行完步骤30后，即完成了该干扰抑制区域内该数据流的宽带同频干扰噪声估计。此后，可执行下一步骤来进行数据信号检测，实现干扰抑制：

步骤40、根据得到的该数据流对应的数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵，进行数据检测。

上述步骤10中，具体可以通过以下方式计算：

步骤一，对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

将该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波记为PsC(i)，该PsC(i)位置的信道系数估计值

由下式得到：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)---\left(1\right)$

其中，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数，y_p(i)为接收端在PsC(i)上的接收信号，p(i)为发送端在PsC(i)上发送的导频信号，p^*(i)表示对p(i)取共轭。

因为相邻小区在同一导频子载波上的导频信号相关性比较低，通过上述运算，可以滤除导频子载波上相邻小区导频带来的干扰信号，得到较为准确的信道系数估计值。进而，基于各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均得到的数据子载波位置的信道系数估计值也较为准确。

步骤二，对该干扰抑制区域中该数据流对应的每一数据子载波，接收端将该干扰抑制区域中各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；

该干扰抑制区域中第j个数据子载波DsC(j)位置的信道系数估计值

按下式得到：

${\hat{h}}_d\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(2\right)$

其中，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中的数据子载波的个数，α_ij为计算DsC(j)位置的

时，赋予

的权值，部分

的权值可以为0，其他参数含义如上文所述。

接收端可以将该干扰抑制区域再划分为K个时频二维资源块，K＝1，2，...；每个时频二维资源块作为一个信道估计单元，每一信道估计单元中包括至少一个导频子载波。

在进行信道估计单元划分的一实施例中，在按公式(2)计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值。

在进行信道估计单元划分的另一实施例中，在按公式(2)计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，使用一组相同的权值α_ij，i＝1，…，I，j＝1，…，J，得到的各数据子载波位置的信道系数估计值相同。

在进行信道估计单元划分的又一实施例，可以结合上述两个实施例的约束条件，具体如下：

定义第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引构成的集合为Ω_k，k＝1，2，…，K；

第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值相等，记为

接收端按下式来计算该

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(3\right)$

其中，l为一循环变量，l＝1，2，…，K；α_kl为计算

时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波位置的的权值，因为是加权平均，α_kl要满足条件

其中|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波索引的个数。在时域上，与某个数据子载波位置越近的导频子载波，信道相关性就越强。因此，较佳地，在计算

采用的权值α_kl中，α_kk大于等于其他的权值，l＝1，2，…，K。

采用上述基于信道估计单元的方式可以简化计算。

在步骤20中，接收端利用MRC合并算法初步估计发送端在各数据子载波上的数据信号时，公式如下：

${\hat{S}}^{\′}\left(j\right)={\left({\hat{h}}_d\left(j\right)\right)}^H\·y_d\left(j\right)---\left(4\right)$

其中，

表示该数据流对应的第j个数据子载波DsC(j)位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置，y_d(j)表示接收端在DsC(j)上的接收信号。

可以将该直接作为发送端在DsC(j)上的数据信号的初步估计值

或者，还可以对该计算出的

进行硬判决，将硬判决结果作为发送端在DsC(j)上的数据信号的初步估计值。

硬判决的步骤，包括：将对

进行解调后得到的

分别与当前调制方式下的各归一化星座点符号的差值进行取模平方处理，将其中最小的值作为硬判决结果S_d，即：

$S_d=\underset{k}{\min }{\left|\right|{\hat{S}}_j-S_k\left|\right|}^2---\left(5\right)$

其中，S_k表示当前调制方式下第k个归一化星座点符号，正整数k为与当前调制方式有关的参数。

在步骤30中，计算各数据子载波的干扰噪声协方差矩阵具体可包括：

步骤一，对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

PsC(i)位置的干扰噪声协方差矩阵估计值

由下式得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H---\left(6\right)$

其中，p(i)为发送端在PsC(i)上发送的导频信号，y_p(i)为PsC(i)上的接收信号，

为PsC(i)位置的信道系数估计值，

表示矩阵的共轭转置，其他参数含义见上文。

步骤二，对该干扰抑制区域中该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号和数据信号的初步估计值，及该数据子载波位置的信道系数估计值，计算得到该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

则DsC(j)位置的干扰噪声协方差矩阵估计值由下式得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H---\left(7\right)$

其中，

为DsC(i)上的数据信号的初步估计值，y_d(j)为DsC(j)上的接收信号，为DsC(j)位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置。

步骤三：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置和数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

将该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵记为R_NI-D(j)，则有：

$R_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ij}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\underset{l=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{lj}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(l\right)---\left(8\right)$

其中，β_ij为计算R_NI-D(j)时赋予

的权值，γ_nj为计算R_NI-D(j)时赋予的权值，

部分权值可以为0，l为一循环变量，l＝1，…，J，其他参数含义见上文。

将数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵表示为R_NI-D(j)是为了和

相区别，R_NI-D(j)仍是估计得到的。

上述步骤40中数据检测的运算是常规运算。将数据子载波DsC(j)上的数据信号估计值记为

有：

当

表示为列向量时，

$\hat{s}\left(j\right)={{\hat{h}}_d}^H\left(j\right)R_{\mathrm{NI}-D}^{-1}\left(j\right)y_d\left(j\right)---\left(9\right)$

当

表示为行向量时，

$\hat{s}\left(j\right)=\mathrm{conj}\left({\hat{h}}_d\left(j\right)\right)R_{\mathrm{NI}-D}^{-1}\left(j\right)y_d\left(j\right)---\left(10\right)$

其中，

为DsC(j)位置的信道系数估计值，为

的共轭转置，表示对

的元素取共轭，

为R_NI-D(j)的逆矩阵，y_d(j)为DsC(j)上的接收信号，其他参数含义见上文。本实施例中，y_d(j)表示为列向量，如y_d(j)表示为行向量，上述公式可以做相应变化。

得到的各数据子载波上的数据信号估计值可以送到解调译码装置，完成数据的检测。

对接收数据承载区域包含的每一干扰抑制区域，均可用上述方法对该干扰抑制区域承载的每一数据流进行干扰噪声估计和/或干扰抑制，权值可以不同。但是在数据流对应的导频子载波个数较多时，也可以不对数据信号进行初步估计，直接利用导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均得到数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵。因此，也可以是：对接收数据承载区域包含的每一干扰抑制区域，只有在该干扰抑制区域承载的一个或多个数据流对应的导频子载波个数小于一设定值时，才用该方法对该干扰抑制区域中的该一个或多个数据流进行干扰噪声估计和/或干扰抑制，该设定值如可以等于接收端的接收天线数或其倍数。

在上述计算子载波的干扰噪声协方差矩阵的步骤三中对各数据子载波和导频子载波的加权平均可以基于干扰噪声估计单元来进行。接收端将该干扰抑制区域再划分为M个时频二维资源块，M＝1，2，...；每个时频二维资源块作为一个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元中包括至少一个导频子载波和一个数据子载波。同一干扰抑制区域中信道估计单元和干扰噪声估计单元的划分可以相同，也可以不同。

在进行干扰噪声估计单元划分的一实施例中，按公式(8)计算某个子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时，为同一干扰噪声估计单元中各个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值，为同一干扰噪声估计单元中各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值。

在进行干扰噪声估计单元划分的另一实施例，按公式(8)计算同一干扰噪声估计单元中各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时，可以取相同的一组权值β_il和γ_ll，i＝1，…，I，j＝1，…，J，以得到相同的干扰噪声协方差矩阵。

在进行干扰噪声估计单元划分的又一实施例，可以同时采用上述两个实施例的约束条件，如下：

定义第m个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引构成的集合为Ω_m，p，m＝1，2，…，M。第m个干扰噪声估计单元中，定义一个该数据流对应的导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，记为

有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^m=\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)---\left(11\right)$

其中，l为一循环变量，l＝1，2，…，M；β_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波对应的

的权值，因为是加权平均，β_ml要满足条件

其中|Ω_l，p|表示导频索引集合Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数，在权值β_ml中，l＝1，2，…，M，可以令β_mm大于等于其他的权值。

同理，定义第m个干扰噪声估计单元包含的数据子载波的索引构成的集合为Ω_m，d，m＝1，2，…，M。在第m个干扰噪声估计单元中，定义一个该数据流对应的数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，记为有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^m=\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)---\left(12\right)$

其中，l为一循环变量，l＝1，2，…，M；γ_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波对应的

的权值，因为是加权平均，γ_ml要满足条件

其中|Ω_l，d|表示导频索引集合Ω_l，d包含的数据子载波索引的个数，在权值γ_ml中，l＝1，2，…，M，可以令γ_mm大于等于其他的权值。

之后，对于第m个干扰噪声估计单元包含的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，均可以通过下式来计算：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=\mathrm{\α}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^m+(1-\mathrm{\α}){\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^m---\left(13\right)$

采用上述基于干扰噪声估计单元的方式可以简化计算。

相应地，本实施例还提供了一种宽带同频干扰噪声估计的系统，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值、该数据子载波上的接收信号和该数据子载波位置的信道系数估计值，计算出该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第三装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵。

进一步地，

该宽带同频干扰噪声估计的系统还可以包括第四装置，用于将该数据子载波位置的信道系数估计值的共轭转置与该数据子载波上的接收信号相乘；然后，将相乘后的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值；或者，对相乘后的结果进行硬判决，将硬判决的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值。

进一步地，

所述第一装置计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式可以如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，

为该第i个导频子载波位置的信道系数估计值，

为矩阵

的共轭转置；

所述第二装置计算出该数据流对应的每一数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式可以如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；为发送端在该第j个数据子载波上发送的数据信号的初步估计值，y_d(j)为该第j个数据子载波上的接收信号，

为该第j个数据子载波位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置。

进一步地，

该宽带同频干扰噪声估计的系统还可以包括第五装置，用于将该干扰抑制区域划分为M个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波，M为正整数；

相应地，所述第三装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=a\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+(1-a)\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，

为第m个干扰噪声估计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，m＝1，2，…，M；

α为一权值，0≤α≤1；

l为一循环变量，l＝1，2，…，M；

Ω_l，p为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

Ω_l，d为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的数据子载波的索引j的集合，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

β_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的

的权值；

γ_ml为计算时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波位置的

的权值；

|Ω_l，p|为Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数；|Ω_l，d|为Ω_l，d包含的数据子载波的索引的个数，计算

采用的权值β_ml中，β_mm大于等于其他的权值；计算

采用的权值γ_ml中，γ_mm大于等于其他的权值，l＝1，2，…，M。

进一步地，该宽带同频干扰噪声估计的系统还可以包括第六装置和第七装置；其中：

所述第六装置用于按以下方式得到发送端在该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第一装置：将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

所述第七装置用于按以下方式得到在该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第二装置：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

进一步地，

该宽带同频干扰噪声估计的系统还可以包括第八装置，用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时域二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

相应地，所述第七装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，

为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算

时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波的

的权值，|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

相应地，本实施例还提供了一种宽带同频干扰抑制的系统，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰抑制，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一子系统，如上述的宽带同频干扰噪声估计的系统，用于按相同的方式，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵；

第二子系统，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵进行数据检测，得到该数据子载波上的数据信号估计值。

下面结合具体的应用场景，对本发明进行进一步说明。

应用示例1

接收端通过下述步骤完成每个数据流的干扰噪声估计和数据检测：

(1)接收端将干扰抑制区域内当前数据流的第i个导频子载波上的接收信号y_p(i)与发送端在第i个导频子载波上发送的导频信号p(i)的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值

即：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)$

其中各参数的定义参见上文；

(2)进行信道系数估计：

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个信道估计单元，其中每个信道估计单元中包含a个导频子载波，导频子载波索引1～a属于导频索引集合Ω₁，导频子载波索引(a+1)～2*a属于导频索引集合Ω₂，导频子载波索引((n-1)*a+1)～n*a属于导频索引集合Ω_n。

在进行信道估计时：

第k个信道估计单元内的各个数据子载波位置的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^k={\mathrm{\α}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{k2}\underset{i=a+1}{\overset{2a}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=(n-1)a+1}{\overset{\mathrm{na}}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件

0≤α_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波索引的个数，均等于a。

(3)对数据流进行MRC合并，计算当前数据子载波的MRC合并结果，具体过程如下：

设当前数据子载波的信道响应估计值为

在该数据子载波j上的接收信号为y_d(j)，则经过MRC合并后的结果为

这里

表示矩阵

的共轭转置。

在本示例中，将得到的

直接作为发送端在第j个数据子载波上的数据信号的初步估计值

在另一示例中，对得到的

进行硬判决，将硬判决结果作为发送端在DsC(j)上的数据信号的初步估计值

(4)进行各数据子载波的干扰噪声协方差估计

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个干扰噪声估计单元，假定划分方式与信道估计单元的划分方式相同。其中每个干扰噪声估计单元中包含α个导频子载波，导频子载波索引1～α属于导频索引集合Ω_1，p，导频子载波索引(a+1)～2*α属于导频索引集合Ω_2，p，导频子载波索引((n-1)*a+1)～n*α属于导频索引集合Ω_n，p；第l个干扰噪声估计单元中包含的数据子载波的索引属于数据索引集合Ω_l，d。

在进行干扰噪声估计时：

令第k个干扰噪声估计单元内的导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为

有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k={\mathrm{\β}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{a}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\β}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=(n-1)a+1}{\overset{\mathrm{na}}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)$

其中，β_kl满足条件

0≤β_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

公第k个干扰噪声估计单元内的数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为

有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\γ}}_{k1}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{1,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)+\·\·\·+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{kn}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{n,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，γ_kl满足条件0≤γ_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

则第k个干扰噪声估计单元内的各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵均为：

$R_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\α}}_k{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k+(1-{\mathrm{\α}}_k){\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k.$

(5)对当前数据流进行检测，见上文。

应用示例2

在本示例中，该干扰抑制区域中承载1个数据流，且采用16e上行导频结构，如图2所示。

接收端通过下述步骤完成该数据流对应的干扰噪声估计和数据检测：

(1)接收端将该数据流对应的第i导频子载波上的接收信号y_p(i)与发送端在第i个导频子载波上发送的导频信号p(i)的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值

即：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)$

其中各参数的定义参见上文；

(2)进行信道系数估计：

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个信道估计单元，其中每个信道估计单元中包含4个导频子载波，导频子载波索引1～4属于导频索引集合Ω₁，导频子载波索引5～8属于导频索引集合Ω₂，导频子载波索引(4n-3)～4n属于导频索引集合Ω_n。

在进行信道估计时：

第k个信道估计单元内的各个数据子载波位置的信道系数估计值均为

有：

${\hat{h}}_d^k={\mathrm{\α}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{k2}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=4n-3}{\overset{4n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件

0≤α_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波索引的个数。

(3)对数据流进行MRC合并，计算当前数据子载波的MRC合并结果，具体过程如下：

设当前数据子载波的信道响应估计值为在该数据子载波上的接收信号为y_d(j)，则经过MRC合并后的结果符号为

这里

表示矩阵

的共轭对称矩阵。

在本示例中，将该

直接作为发送端在第j个数据子载波上的数据信号的初步估计值

在另一示例中，对得到的

进行硬判决，将硬判决结果作为发送端在DsC(j)上的数据信号的初步估计值

(4)再接着完成干扰噪声协方差估计

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个干扰噪声估计单元，其中每个干扰噪声估计单元中包含4个导频子载波，导频子载波索引1～4属于导频索引集合Ω_1，p，导频子载波索引5～8属于导频索引集合Ω_2，p，导频子载波索引4n-3～4n属于导频索引集合Ω_n，p；第l个干扰噪声估计单元中包含的数据子载波索引属于数据索引集合Ω_l，d。

在进行干扰噪声估计时：

令第k个干扰噪声估计单元内的导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为

有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k={\mathrm{\β}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\β}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=4n-3}{\overset{4n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)$

其中，β_kl满足条件

0≤β_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

令第k个干扰噪声估计单元内的数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\γ}}_{k1}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{1,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)+\·\·\·+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{kn}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{n,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，γ_kl满足条件0≤γ_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

则第k个干扰噪声估计单元内的各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵均为：

$R_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\α}}_k{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k+(1-{\mathrm{\α}}_k){\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k.$

(5)对当前数据流进行检测，如上文。

应用示例3

在本示例中，该干扰抑制区域中承载2个数据流，且采用16e上行导频结构，如图3所示。

对每一个数据流，接收端通过下述步骤完成该数据流对应的干扰噪声估计和数据检测：

(1)接收端将该数据流的第i导频子载波上的接收信号y_p(i)与发送端在第i个导频子载波上发送的导频信号p(i)的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值

即：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)$

其中各参数的定义参见上文；

(2)进行信道系数估计：

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个信道估计单元，其中每个信道估计单元中每一数据流对应的导频子载波为2个，导频子载波索引1～2属于导频索引集合Ω₁，导频子载波索引3～4属于导频索引集合Ω₂，导频子载波索引(2n-1)～2n属于导频索引集合Ω_n。

在进行信道估计时：

第k个信道估计单元内的各个数据子载波位置的信道系数估计值均为

有：

${\hat{h}}_d^k={\mathrm{\α}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{k2}\underset{i=3}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=2n-1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件

0≤α_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波索引的个数。

(3)对数据流进行MRC合并，计算当前数据子载波的MRC合并结果，具体过程如下：

设当前数据子载波的信道响应估计值为在该数据子载波上的接收信号为y_d(j)，则经过MRC合并后的结果符号为这里

表示矩阵

的共轭对称矩阵。

在本示例中，将得到的直接作为发送端在第j个数据子载波上的数据信号的初步估计值

在另一示例中，对得到的

进行硬判决，将硬判决结果作为发送端在DsC(j)上的数据信号的初步估计值

(4)再接着完成干扰噪声协方差估计

接收端将干扰抑制区域平均分成n份，其中每一份为一个干扰噪声估计单元，其中每个干扰噪声估计单元中每一数据流对应的导频子载波有2个，导频子载波索引1～2属于导频索引集合Ω_1，p，导频子载波索引3～4属于导频索引集合Ω_2，p，导频子载波索引(2n-1)～2n属于导频索引集合Ω_n，p；第l个干扰噪声估计单元中包含的数据子载波索引属于数据索引集合Ω_l，d。

在进行干扰噪声估计时：

令第k个干扰噪声估计单元内的导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k={\mathrm{\β}}_{k1}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\·\·\·+{\mathrm{\β}}_{\mathrm{kn}}\underset{i=2n-1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)$

其中，β_kl满足条件

0≤β_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

令第k个干扰噪声估计单元内的数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值为

有：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\γ}}_{k1}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{1,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)+\·\·\·+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{kn}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{n,d}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，γ_kl满足条件

0≤γ_kl≤1，k＝1，…，n，l＝1，…，n。

则第k个干扰噪声估计单元内的各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵均为：

$R_{\mathrm{NI}-D}^k={\mathrm{\α}}_k{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}^k+(1-{\mathrm{\α}}_k){\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}^k.$

(5)对当前数据流进行检测，略。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种宽带同频干扰噪声估计的方法，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，包括：

对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值、该数据子载波上的接收信号和该数据子载波位置的信道系数估计值，计算出该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述发送端在该数据流对应的每一数据子载波上发送的数据信号的初步估计值按以下方式得到：

将该数据子载波位置的信道系数估计值的共轭转置与该数据子载波上的接收信号相乘；

将相乘后的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值；或者，对相乘后的结果进行硬判决，将硬判决的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述该数据流对应的每一导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值按下式计算得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H---\left(a\right)$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，

为该第i个导频子载波位置的信道系数估计值，

为矩阵

的共轭转置。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述该数据流对应的每一数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值按下式计算得到：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H---\left(b\right)$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；为发送端在该第j个数据子载波上发送的数据信号的初步估计值，y_d(j)为该第j个数据子载波上的接收信号，

为该第j个数据子载波位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ij}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+\underset{l=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{lj}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(l\right)---\left(c\right)$

其中，

R_NI-D(j)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

β_ij为计算R_NI-D(j)时赋予

的权值，γ_lj为计算R_NI-D(j)时赋予

的权值，

l为循环变量，l＝1，2，...，J。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

按式(c)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵之前，将该干扰抑制区域划分为一个或多个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波；

按式(c)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时，为同一干扰噪声估计单元中各个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值，为同一干扰噪声估计单元中各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值赋予相同的权值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，将该干扰抑制区域划分为M个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波，M为正整数；

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=a\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+(1-a)\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)---\left(d\right)$

其中，

为第m个干扰噪声估计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，m＝1，2，…，M；

α为一权值，0≤α≤1；

l为一循环变量，l＝1，2，…，M；

Ω_l，p为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

Ω_l，d为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的数据子载波的索引j的集合，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

β_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的

的权值；

γ_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波位置的

的权值；

|Ω_l，p|为Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数；|Ω_l，d|为Ω_l，d包含的数据子载波的索引的个数，计算

采用的权值β_ml中，β_mm大于等于其他的权值；计算

采用的权值γ_ml中，γ_mm大于等于其他的权值，l＝1，2，…，M。

8.如权利要求1至7中任一权利要求所述的方法，其特征在于，

所述发送端在该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值按以下方式得到：将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

所述发送端在该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值按以下方式得到：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时，还将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时域二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(d\right)$

其中，

为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波的

的权值，

|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

10.一种宽带同频干扰抑制的方法，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行干扰抑制时，包括：

按权利要求8或9所述的宽带同频干扰噪声估计方法，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵；

对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵进行数据检测，得到该数据子载波上的数据信号估计值；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。

11.一种宽带同频干扰噪声估计的系统，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值，计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值、该数据子载波上的接收信号和该数据子载波位置的信道系数估计值，计算出该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

第三装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，还包括第四装置：

所述第四装置用于将该数据子载波位置的信道系数估计值的共轭转置与该数据子载波上的接收信号相乘；然后，将相乘后的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值；或者，对相乘后的结果进行硬判决，将硬判决的结果作为发送端在该数据子载波上发送的数据信号的初步估计值。

13.如权利要求11所述的系统，其特征在于：

所述第一装置计算出该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)=(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right)){(y_p\left(i\right)-{\hat{h}}_p\left(i\right)p\left(i\right))}^H$

其中，

为该干扰抑制区域内该数据对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，

为该第i个导频子载波位置的信道系数估计值，为矩阵

的共轭转置；

所述第二装置计算出该数据流对应的每一数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)=(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right)){(y_d\left(j\right)-{\hat{h}}_d\left(j\right)\hat{S}\left(j\right))}^H$

其中，为该干扰抑制区域内该数据对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为发送端在该第j个数据子载波上发送的数据信号的初步估计值，y_d(j)为该第j个数据子载波上的接收信号，

为该第j个数据子载波位置的信道系数估计值，

表示矩阵

的共轭转置。

14.如权利要求11所述的系统，其特征在于，还包括第五装置：

所述第五装置用于将该干扰抑制区域划分为M个干扰噪声估计单元，每一干扰噪声估计单元为一个时域二维资源块且其中至少包含一个导频子载波和一个数据子载波，M为正整数；

相应地，所述第三装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置和各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，采用的计算公式如下：

$R_{\mathrm{NI}-D}^m=a\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,p}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-P}\left(i\right)+(1-a)\underset{l=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_{l,d}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ml}}{\hat{R}}_{\mathrm{NI}-D}\left(j\right)$

其中，

为第m个干扰噪声估计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵，m＝1，2，…，M；

α为一权值，0≤α≤1；

l为一循环变量，l＝1，2，…，M；

Ω_l，p为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数；

Ω_l，d为第l个干扰噪声估计单元中该数据流对应的数据子载波的索引j的集合，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值；

β_ml为计算时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的

的权值；

γ_ml为计算

时，赋予第l个干扰噪声估计单元中各数据子载波位置的

的权值；

|Ω_l，p|为Ω_l，p包含的导频子载波索引的个数；|Ω_l，d|为Ω_l，d包含的数据子载波的索引的个数，计算采用的权值β_ml中，β_mm大于等于其他的权值；计算采用的权值γ_ml中，γ_mm大于等于其他的权值，l＝1，2，…，M。

15.如权利要求11或12或13或14所述的系统，其特征在于，还包括第六装置和第七装置；

所述第六装置用于按以下方式得到发送端在该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第一装置：将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

所述第七装置用于按以下方式得到在该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值并输出到所述第二装置：对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，还包括第八装置；

所述第八装置用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时域二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

相应地，所述第七装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各个导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，

为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第k个信道估计单元包含的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算

时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波的的权值，

|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

17.一种宽带同频干扰抑制的系统，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)系统的接收端，在一干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行干扰抑制，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该系统包括：

第一子系统，用于按与权利要求15或16所述的宽带同频干扰噪声估计的系统相同的方式，得到该数据流对应的各数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵；

第二子系统，用于对该数据流对应的每一数据子载波，根据该数据子载波上的接收信号，及该数据子载波位置的信道系数估计值和干扰噪声协方差矩阵进行数据检测，得到该数据子载波上的数据信号估计值。

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