CN102484543B - 用于mimo系统的基于导频的sinr估计 - Google Patents

Abstract

公开了参数方法和非参数方法的组合，以允许用于MIMO系统的基于导频的SINR估计。基于导频的SINR估计实施例考虑在单流数据传送或多流数据传送期间应用的预编码。基于导频的SINR估计实施例还考虑在多流数据传送期间当扩频码在数据信道上再用时发生的码再用干扰。因此，由本文公开的基于导频的SINR估计实施例固有地考虑因为预编码和/或码再用而在数据信道和导频信号之间存在的不匹配。

Description

用于MIMO系统的基于导频的SINR估计

技术领域

本发明一般涉及无线网络中的SINR估计，并且更具体地涉及用于MIMO系统的基于导频的SINR估计。

背景技术

高速下行链路分组接入(HSDPA)是高速分组接入(HSPA)家族中增强的3G(第三代)移动电话通信协议。HSDPA使用快速链路自适应和快速用户调度二者，用于允许非常高的数据率。这两种技术都要求UE(用户设备)将有关UE观察的下行链路信道的质量的信息反馈给节点B基站。通常，UE通过估计下行链路公共导频信道(CPICH)上的SINR(信号与干扰加噪声比)并且然后使用查找表将这个SINR转换成信道质量指示符(CQI)来确定反馈信息。查找表包含SINR到传输格式(例如，调制类型、编码率、码的数量)的映射并且在3GPP TS 25.214，“PhysicalLayer Procedure(FDD)”，Version 7.9.0，Release 7，July 2008中定义。

对于单天线的系统，通常使用基于CPICH的方法来估计SINR，如下所述。首先，制定适于解调HS-DSCH(高速下行链路共享信道)的一组组合权重(例如，Rake、G-Rake)。组合权重通常由向量w来表示。接着，使用与用于制定组合权重的相同耙指布局(finger placement)(例如，Rake耙指、G-Rake耙指，等)来解扩公共导频。单个时隙期间的解扩向量的序列由以下等式给出：

y(i)＝hc_p(i)+x(i)，i＝1...K          (1)

其中，i索引在该时隙期间传送的K个CPICH符号(K＝10)。这里，是QPSK调制的导频符号，其为UE所知，h是净信道响应，以及x(i)是由干扰和噪声组成的(均值为零的)减损向量(impairment vector)，下文简单地称为噪声。噪声协方差表示为R_x。

所组合的CPICH解扩值由下列等式给出：

z(i)＝w^Hy(i)

    ＝w^Hhc_p(i)+w^Hx(i)           (2)

等式(2)的表达式中的第一项是期望信号分量，其具有由均方值给出的功率：

P_sig＝E[|w^Hhc_p(i)|²]＝|w^Hh|²     (3)

等式(2)的表达式中的第二项是噪声分量，其具有由方差给出的功率：

P_noise＝E[w^Hx(i)x^H(i)w]＝w^HR_xw    (4)

因此，在组合权重W的条件下，在组合器的输出处的真实SINR值由以下等式给出：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{true}}=\frac{P_{\mathrm{sig}}}{P_{\mathrm{noise}}}=\frac{{\left|w^{H}h\right|}^2}{w^H{R}_{x}w}---\left(5\right)$

真实SINR是假恒值，在实践中，在接收机处通常不计算真实SINR，因为接收机仅具有净信道响应h和噪声协方差R_x的可用估计，而不是真实值其本身。但是，能够分别使用净信道响应和噪声协方差的估计和来估计SINR。通常根据解扩CPICH来确定无偏估计，如下所示：

$\hat{h}=\frac{1}{K}\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{y}_p\left(i\right)c_p^{*}\left(i\right)---\left(6\right)$

以及

${\hat{R}}_x=\frac{1}{K-1}\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}[y\left(i\right)c_p^{*}\left(i\right)-h]{[y\left(i\right)c_p^{*}\left(i\right)-h]}^H---\left(7\right)$

则，通常获得信号功率的无偏估计，如下所示：

${\hat{P}}_{\mathrm{sig}}={\left|w^{H}h\right|}^2-\frac{1}{K}{w}^H{R}_{x}w---\left(8\right)$

以及噪声功率的无偏估计，如下所示：

${\hat{P}}_{\mathrm{noise}}=w^H{R}_{x}w---\left(9\right)$

等式(8)的表达式中的减去的项负责移除信号功率估计中的偏差，偏差由于净响应估计中的噪声而出现。通常在多个时隙内执行信号和噪声功率的平滑，从而引起SINR估计：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{est}}=\frac{\⟨{\hat{P}}_{\mathrm{sig}}\⟩}{\⟨{\hat{P}}_{\mathrm{noise}}\⟩}---\left(10\right)$

其中，运算符<·>指示时间平均(即，平滑)。然后，SINR估计被映射成CQI值并且在上行链路HS-DPCCH(高速专用物理控制信道)上反馈以将下行链路信道质量通知给节点B。

注意，SINR估计隐含地与分配给CPICH信道的功率成比例，因为解扩CPICH用于估计全部量。但是，为了进行可靠的链路自适应和调度决策，节点B要求估计会在HS-DSCH(数据)信道上经历的SINR。数据和导频SINR通过比例因子相联系，比例因子是节点B知道的数据导频功率比和节点B也知道的数据信道和导频信道上的扩频因子比的函数。因此，节点B能够应用已知的比例因子以将导频SINR转换成对应的数据SINR。

上述常规SINR估计方法完全是非参数的。也就是，CPICH用于测量SINR并且因此考虑即时小区内干扰、小区间干扰、噪声、RF减损等，而没有明确将它们建模。但是，上述纯非参数的基于CPICH的SINR估计技术不是很好地适合于多天线系统。

MIMO系统(多输入，多输出)在发射机和接收器二者处使用多个天线，用于改进通信性能。例如，对于Rel-7HSDPA，2x2 MIMO系统已经被标准化。Rel-7 HSDPA中的标准化2x2 MIMO方案称为双传送自适应阵列(D-TxAA)。D-TxAA能够被视为之前标准化的叫作闭环模式-1(CL-1)的传送分集方案的扩充，因为用于每个数据流的预编码向量是从与用于CL-1的码本相同的码本中取出的。但是，与CL-1相反，D-TxAA具有两种工作模式：单流模式和双流。在单流模式中，来自CL-1码本的四个可能的预编码矩阵之一被应用于单个数据流。在双流模式中，预编码向量的两个可能的正交对之一被应用于两个不同的数据流。在双流传送的情况下，对于每个数据流，使用相同的一组信道化码。

当被应用到MIMO系统时，上述常规基于CPICH的SINR估计方法存在若干问题。首先并且最重要的是，当处于双流模式中时通过在HS-DSCH(数据)信道上再用扩频码而造成的附加干扰。这种所谓的码再用干扰在CPICH(导频)信道上不存在，因为在每个天线上传送的导频是正交的。因此，使用上述常规基于CPICH的SINR估计方法得到数据信道质量的过高估计，从而导致过高的误块率以及因此显著降低吞吐量。另外，在HS-DSCH上使用预编码，而在CPICH上不使用预编码。预编码也影响SINR，因此，使用上述常规基于CPICH的SINR估计方法所运算的SINR值得到数据信道质量的甚至更不准确的表示，因为在导频信道上不采用预编码，而SINR完全依据导频信道得出。

发明内容

根据本文公开的方法和设备，描述了参数方法和非参数方法的组合，以允许用于MIMO系统的基于导频的SINR估计。预编码能够应用于MIMO系统中的单流数据传送或多流数据传送。本文公开的基于导频的SINR估计技术考虑(account for)MIMO系统中数据流预编码对信号质量具有的影响。对于多流数据传送，当在数据信道上再用扩频码时，发生码再用干扰。本文公开的基于导频的SINR估计技术还估计MIMO系统中码再用干扰对信号质量具有的影响。

在一个实施例中，以非参数方式基于解扩导频符号来估计噪声功率。取决于UE正以单流模式还是以多流模式运算SINR估计来提供附加参数项。当配置在多流模式中时，附加参数项估计在数据信道上存在的码再用干扰。参数项是分配给数据信道的每个码功率以及所估计的每个数据流“看到”的有效净响应的函数。有效净响应考虑在数据信道上使用而不在导频信道上出现的预编码。还基于解扩导频符号估计信号功率，其作为所估计的有效净响应的函数。这样，因为预编码和码再用干扰而在数据信道和导频信道之间存在的不匹配固有地由本文公开的SINR估计实施例考虑。

根据一个实施例，从多个天线传送单个数据流，或从所述多个天线传送多个数据流，对于全部流使用相同组的扩频码。不管目前传送的流的数量，对于单个流传送和多个流传送二者都要求SINR估计。用于估计单个数据流和多个数据流的SINR的方法包括为单个数据流和多个数据流中的每个数据流运算信号功率估计，其考虑在传送之前应用到对应数据流的预编码。对于单个数据流运算作为噪声协方差的函数的噪声功率估计，以及对于多个数据流中的每个数据流运算作为噪声协方差和码再用干扰的函数的噪声功率估计，码再用干扰与使用相同组的扩频码传送的所述多个数据流关联。对于单个数据流以及对于多个数据流中的每个数据流，基于对于对应数据流运算的信号功率估计和噪声功率估计来运算SINR估计。根据另一实施例，提供包括基带处理器的无线接收机，用于实施SINR估计方法。

当然，本发明不限于上述特征和优点。在阅读以下详细描述之后以及在观看附图之后，本领域技术人员将认识到附加的特征和优点。

附图说明

图1示出包括无线发射机和无线接收机的MIMO系统的实施例的框图。

图2示出与图1的接收机的基带处理器关联或包括在其中的接收信号处理模块的实施例的框图。

图3示出与图1的接收机的基带处理器关联或包括在其中的单流SINR估计模块的实施例的框图。

图4示出与图1的接收机的基带处理器关联或包括在其中的多流SINR估计模块的实施例的框图。

具体实施方式

图1示出MIMO系统100的实施例。MIMO系统100包括发射机110(例如节点B基站)和接收机120(例如UE)。发射机110和接收机120每个都具有多个天线102、103、122、123，用于实现MIMO通信。能够在单个流或多个流中通过信道从发射机110向接收机120传送数据，这取决于通信模式。仅为了易于说明，接着参照单流数据传送和双流数据传送来描述发射机110和接收机120的操作。但是，本文描述的SINR估计实施例广泛适用于MIMO系统中的任何数量的数据流的传送，并且作为MIMO系统所采用的传送天线和接收天线的数量的函数可容易扩充。

有了这个理解，接着参照D-TxAA MIMO传送方案来描述发射机110的操作。发射机110包括多路分用器104，用于控制数据流到与每个天线102、103关联的编码和扩频块106、108，其作为数据传送模式的函数。编码和扩频块106、108执行数据编码和调制。对于单流数据传送，单个数据流由第一编码和扩频块106来编码和调制，经由第一组乘法器112预编码，并且通过天线102、103二者来传送。对于双流数据传送，第一数据流由第一编码和扩频块106编码和调制，并且第二数据流类似地由第二编码和扩频块108编码和调制。经由第一组乘法器112将预编码应用到第一数据流，以及经由第二组乘法器114将预编码应用到第二数据流。经由第一信号组合器116将第一数据流的第一预编码部分与第二数据流的第一预编码部分组合。经由第二信号组合器118将第一数据流的第二预编码部分类似地与第二数据流的第二预编码部分组合。这两个数据流然后在相同的正交扩频码上传送，并且因此容易受到码再用干扰。

在单流模式和双流模式二者中，预编码在传送之前被应用于每个数据流以改进系统性能。例如，在单流模式中，使用一组流特定天线权重(例如，{b11，b21})通过天线102、103二者来传送相同的数据流。在双流模式中，使用两组流特定天线权重(例如，{b11，b21}用于第一流，并且{b12，b22}用于第二流)通过天线102、103二者来传送两个数据流。在这两种数据传送模式中，选择流特定天线权重使得从传送天线102、103发出的束一般是正交的，流特定天线权重能够由接收机120确定并且被反馈给发射机110。能够在发射机110处采用任何类型的合适的线性或非线性预编码。所传送数据然后通过信道被运送到接收机120。

接收机120包括前端电路124，用于对接收信号进行滤波以及将接收信号下变频成基带信号。接收机120还具有基带处理器126。基带处理器126包括用于处理基带信号的接收信号处理模块128，以及用于基于导频信道信息生成SINR估计的SINR估计模块130。接着更详细描述的是，通过基带处理器126为单流数据传送模式和双流数据传送模式二者实现的SINR估计实施例，其隐含地考虑了在例如D-TxAA的MIMO方案中存在的码再用和预编码二者的影响。如本文之前提到的，仅为了易于说明，对于单流数据传送方案和双流数据传送方案描述SINR估计实施例。但是，SINR估计技术广泛适用于MIMO系统中的任何数量的数据流的传送。

仅为了易于描述，本文描述的实施例假设在所谓的分集导频模式中配置导频方案，分集导频模式被指定用于两个传送天线的情况，这是当配置了传送分集或MIMO时的情况。在这个模式中，从两个传送天线102、103中的每个传送天线传送的导频信号利用相同的信道化码。但是，导频符号型式(pattern)在两个符号周期上是正交的，并且在下面定义。替代地，可使用第一天线上的主公共导频(P-CPICH)和第二传送天线上的辅助公共导频(S-CPICH)来配置导频方案。在这种情况下，P-CPICH和S-CPICH上使用的信道化码是正交的。本领域技术人员将认识到本发明的基本原理广泛适用于任一导频方案。

对于本文假设的分集导频模式，让是第一传送天线102上传送的恒值导频符号序列。第二传送天线103上传送的导频符号序列c_p，2(i)由下列等式给出：

c_p，2(i)＝m(i)c_p，1(i)，i＝1...10      (11)

其中，序列m(i)由下列式子给出：

使用这个导频方案，能够由使用以下方法的接收机120的基带处理器126估计每个流的SINR，其考虑预编码和码再用干扰。

图2示出与接收机基带处理器126关联或包括在其中的接收信号处理模块128的实施例。接收信号处理模块128包括组合权重计算器202，用于生成适于解调数据信道(例如HS-DSCH)的两组组合权重。表示为w_single的第一组组合权重应用于单流数据传送的情况。表示为{w_dual，1和w_dual，2}的第二组组合权重应用于双流数据传送的情况。对于双流数据传送，w_dual，1应用于第一数据流并且w_dual，2应用于第二数据流。用于单流模式和双流模式的组合权重是不同的，因为对于双流模式，权重设计成抑制由于码再用而引起的干扰，而对于单流模式，不存在码再用干扰。任何合适技术能够由组合权重计算器202用于确定权重，例如2008年2月25日提交的美国专利申请顺序号12/036323、2008年2月25日提交的美国专利申请顺序号12/036337以及2008年8月27日提交的美国专利申请顺序号12/198973中公开的组合权重计算技术，本文通过引用它们整体来将其中每个的内容结合于本文中。

接收信号处理模块128的导频样本解扩器部件204使用与用于制定组合权重的耙指布局相同的耙指布局来解扩公共导频(例如CPICH)。由导频样本解扩器204为单个时隙生成的解扩向量的序列由下列等式给出：

y(i)＝h₁c_p，1(i)+h₂c_p，2(i)+x(i)，i＝1...K    (13)

其中，i索引在该时隙期间传送的K个CPICH符号(例如K＝10)；h₁和h₂分别是对应于第一传送天线和第二传送天线的净信道响应；并且x(i)是由干扰和噪声组成的(均值为零的)减损向量，下文简单地称为噪声。噪声协方差在本文中表示为R_x。

接收信号处理模块128的信道样本发生器部件206基于已知导频和解扩向量的序列计算两个不同的长度K/2的序列。长度K/2的序列表示为y₁(i)和y₂(i)，并且在本文中分别称为对应于第一天线和第二天线的“信道样本”。相应的信道样本如下计算：

$y_1\left(i\right)=\frac{1}{2}[y(2i-1)c_{p,1}^{*}(2i-1)+y\left(2i\right)c_{p,1}^{*}\left(2i\right)]$

$=h_1+\frac{1}{2}[x(2i-1)c_{p,1}^{*}(2i-1)+x\left(2i\right)c_{p,1}^{*}\left(2i\right)],i=1...\frac{K}{2}---\left(14\right)$

和

$y_2\left(i\right)=\frac{1}{2}[y(2i-1)c_{p,2}^{*}(2i-1)+y\left(2i\right)c_{p,2}^{*}\left(2i\right)]---\left(15\right)$

$=h_2+\frac{1}{2}[x(2i-1)c_{p,2}^{*}(2i-1)+x\left(2i\right)c_{p,2}^{*}\left(2i\right)],i=1...\frac{K}{2}$

基于信道样本，接收信号处理模块128的均值计算器部件208、210生成相应净信道响应的无偏估计，如下所示：

${\hat{h}}_1=\frac{1}{K/2}\underset{i=1}{\overset{K/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_1\left(i\right)---\left(16\right)$

${\hat{h}}_2=\frac{1}{K/2}\underset{i=1}{\overset{K/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_2\left(i\right)$

接收信号处理模块128的协方差计算器部件212、214和加法器216也基于信道样本生成相应的噪声协方差估计，如下所示：

${\hat{R}}_{x,1}=\frac{1}{K/2-1}\underset{i=1}{\overset{K/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}[y_1\left(i\right)-{\hat{h}}_1]{[y_1\left(i\right)-{\hat{h}}_1]}^H$

${\hat{R}}_{x,2}=\frac{1}{K/2-1}\underset{i=1}{\overset{K/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}[y_2\left(i\right)-{\hat{h}}_2]{[y_2\left(i\right)-{\hat{h}}_2]}^H---\left(17\right)$

${\hat{R}}_x={\hat{R}}_{x,1}+{\hat{R}}_{x,2}$

接收信号处理模块128的有效净信道响应发生器部件218通过估计不同数据流(所述数据流也被预编码)“看到的”有效净信道响应来考虑例如在D-TxAA中使用的数据流预编码。在发射机110处，应用于第一流的预编码向量表示为b₁＝[b₁₁ b₂₁]^T，并且应用于第二流的预编码向量表示为b₂＝[b₁₂ b₂₂]^T。有效净信道响应发生器218基于对应的预编码向量运算相应的有效净信道响应。根据解扩导频样本得出的相应净信道响应的无偏估计由下列等式给出：

${\hat{h}}_{\mathrm{eff},1}=b_{11}{\hat{h}}_1+r_p{b}_{21}{\hat{h}}_2---\left(18\right)$

${\hat{h}}_{\mathrm{eff},2}=b_{12}{\hat{h}}_1+r_p{b}_{22}{\hat{h}}_2$

其中，r_p是分配给第一传送天线102的导频功率关于分配给第二传送天线103的导频功率的比。经常跨传送天线平衡导频功率，在这种情况下，r_p＝1。对于Rel-7 MIMO，UE建议要应用在节点B处的预编码权重。这个建议连同SINR例如在HS-DPCCH上行链路控制信道上反馈。因此，根据等式(18)运算的有效净信道响应考虑应用于处于单流传送模式或多流传送模式中的数据流的预编码。在单流模式中，仅第一有效净响应是相关的。

除了预编码以外，还能够为多流数据传送解决由于码再用而发生的干扰。对于解调第一数据流的情况，码再用干扰是由于双流模式中的另一数据流，例如第二数据流。这将加性项引入到噪声协方差矩阵，该加性项是第二流的有效净响应和分配给第二流的每个码功率的外积的函数，第二流的每个码功率比例表示为α_PC，2。码功率估计器220运算与每个数据流关联的每个码功率比例因子。任何合适技术能够由码功率估计器220或SINR估计模块130用于估计每个码功率比例项，例如2008年2月25日提交的美国专利申请顺序号12/036368以及2008年2月25日提交的美国专利申请顺序号12/036425中公开的技术，本文通过参考它们的整体来将其中每个的内容结合于本文中。SINR估计模块130基于接收信号处理模块128提供的参数信息和非参数信息来生成SINR估计。

图3示出与接收机基带处理器126关联或包括在其中的SINR估计模块130的实施例，其适应于单流数据传送模式。SINR估计模块130的信号功率计算器部件302运算每个时隙信号功率的无偏估计，如下所示：

${\hat{P}}_{\mathrm{sig}}={\left|w_{\sin \mathrm{gle}}^H{\hat{h}}_{\mathrm{eff},1}\right|}^2-\frac{1}{K/2}{w}_{\sin \mathrm{gle}}^H{\hat{R}}_x{w}_{\sin \mathrm{gle}}---\left(19\right)$

SINR估计模块130的噪声功率计算器部件304运算噪声功率的无偏估计，如下所示：

${\hat{P}}_{\mathrm{noise}}=W_{\sin \mathrm{gle}}^H{\hat{R}}_x{w}_{\sin \mathrm{gle}}---\left(20\right)$

类似于等式(8)，等式(19)中的减去的项代表移除信号功率估计中的偏差，偏差由于有效净信道响应估计中的噪声而出现。

SINR估计模块130的信号平滑部件306、308能够例如通过时间平均分别使信号功率估计和噪声功率估计在多个时隙上平滑。信号除法器310得到单流SINR估计，如下所示：

${\mathrm{SINR}}_{\sin \mathrm{gle}}=\frac{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{sig}}\&rang;}{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{noise}}\&rang;}---\left(21\right)$

通过基于解扩导频样本(例如解扩CPICH样本)的测量以非参数方式获得单流SINR估计。不同于常规基于CPICH的SINR估计技术，根据本文描述的单流SINR估计实施例考虑预编码。SINR估计模块130通过考虑单流数据传送之前采用的数据流预编码来降低预编码招致的采用预编码的数据信道(例如HS-DSCH)和不采用预编码的导频信道(例如CPICH)之间的不匹配。

图4示出适应于多流数据传送的SINR估计模块130的实施例。与单流数据传送的情况相反，多流传送的SINR估计是非参数方法和参数方法的组合。参数方法明确考虑多流数据传送模式中出现的码再用干扰。这个干扰仅在数据信道(例如HS-DSCH)上出现。为考虑在导频信道(例如CPICH)上不存在的这个干扰，SINR估计模块130修改噪声功率估计以包括以参数方式合成码再用干扰对数据流具有的影响的项。

SINR估计模块130的第一码再用干扰合成器部件402从解调第一流的角度来运算用于合成码再用干扰的参数项，如下列等式给出：

${\hat{R}}_{\mathrm{CR},1}={\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{PC},2}({\hat{h}}_{\mathrm{eff},2}{\hat{h}}_{\mathrm{eff},2}^H-\frac{1}{K/2}{\hat{R}}_x)---\left(22\right)$

等式(22)中的减去的项对应于移除由于有效净信道响应估计中的噪声而出现的偏差。第二码再用干扰合成器部件404类似地从解调第二流的角度来运算用于合成码再用干扰的参数项，如下列等式给出：

${\hat{R}}_{\mathrm{CR},2}={\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{PC},1}({\hat{h}}_{\mathrm{eff},1}{\hat{h}}_{\mathrm{eff},1}^H-\frac{1}{K/2}{\hat{R}}_x)---\left(23\right)$

等式(22)和(23)中的项α_PC，1和α_PC，2分别代表分配给第一数据流和第二数据流的每个码功率比例，如本文之前描述的。

SINR估计模块130的第一信号功率计算器部件和第二信号功率计算器部件406、408分别生成第一流和第二流的每个时隙信号功率的无偏估计，如下列等式给出：

${\hat{P}}_{\mathrm{sig},1}={\left|w_{\mathrm{dual},1}^H{\hat{h}}_{\mathrm{eff},1}\right|}^2-\frac{1}{K/2}{w}_{\mathrm{dual},1}^H{\hat{R}}_x{w}_{\mathrm{dual},1}---\left(24\right)$

${\hat{P}}_{\mathrm{sig},2}={\left|w_{\mathrm{dual},2}^H{\hat{h}}_{\mathrm{eff},2}\right|}^2-\frac{1}{K/2}{w}_{\mathrm{dual},2}^H{\hat{R}}_x{w}_{\mathrm{dual},2}$

SINR估计模块130的第一噪声功率计算器部件和第二噪声功率计算器部件410、412生成相应噪声功率的无偏估计，如下列等式给出：

${\hat{P}}_{\mathrm{noise},1}=w_{\mathrm{dual},1}^H[{\hat{R}}_x+{\hat{R}}_{\mathrm{CR},1}]w_{\mathrm{dual},1}---\left(25\right)$

${\hat{P}}_{\mathrm{noise},2}=w_{\mathrm{dual},2}^H[{\hat{R}}_x+{\hat{R}}_{\mathrm{CR},2}]w_{\mathrm{dual},2}$

在等式(25)的噪声功率表达式中，通过将相应项和添加到所测量的噪声协方差来合成码再用干扰的影响，以明确考虑码再用干扰。因此，多流SINR估计实施例是非参数方法和参数方法的组合。SINR估计模块的相应平滑部件414、416、418、420能够例如通过时间平均使对应的信号功率和噪声功率在多个时隙内平滑。信号除法器422、424分别得到第一数据流和第二数据流的双流SINR估计，如下列等式给出：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{dual},1}=\frac{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{sig},1}\&rang;}{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{noise},1}\&rang;}---\left(26\right)$

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{dual},2}=\frac{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{sig},2}\&rang;}{\&lang;{\hat{P}}_{\mathrm{noise},2}\&rang;}$

通过接收机120的基带处理器126执行以下步骤，用于产生单流SINR估计和双流SINR估计二者。基带处理器126获得单流组合权重w_single与双流组合权重w_dual，1和w_dual，2，以及预编码向量b₁和b₂，要基于它们进行SINR估计。使用与用于生成组合权重的耙指布局相同的耙指布局来解扩导频信道(例如CPICH)，以产生等式(13)给出的解扩向量y(i)的长度K的序列。使用等式(14)和(15)，基于用于两个传送天线的已知导频序列c_p，1(i)和c_p，2(i)以及解扩向量y(i)的序列，计算信道样本y₁(i)和y₂(i)的两个长度K/2的序列。经由信道样本的均值计算净信道响应估计和(等式16)。经由信道样本的协方差运算噪声协方差估计(等式17)。基于对应的所估计的净响应和以及预编码向量b₁和b₂来运算有效净响应估计和(等式18)。

通过基于单流组合权重w_single、有效净响应以及所估计的噪声协方差运算每个时隙的信号功率估计和噪声功率估计(等式19和20)来产生单流SINR估计。能够可选地使每个时隙的信号功率估计和噪声功率估计平滑。使用可选地平滑的信号功率估计和噪声功率估计来运算单流SINR估计(等式21)。

通过获得分别与第一数据流和第二数据流关联的每个码功率比例因子α_PC，1和α_PC，2的估计来产生双流SINR估计。基于对应的有效净响应估计和所估计的每个码功率α_PC，1和α_PC，2以及所估计的噪声协方差来合成码再用干扰项和(等式22和23)。基于双流组合权重w_dual，1和w_dual，2、有效净响应估计和所估计的码再用干扰项和以及所估计的噪声协方差分别对于第一数据流和第二数据流运算每个时隙的信号功率估计和噪声功率估计(等式24和25)。能够可选地使每个时隙的信号功率估计和噪声功率估计平滑。使用可选地平滑的信号功率估计和噪声功率估计来运算每个数据流的双流SINR估计(等式26)。

本文公开的MIMO SINR估计实施例所具有的复杂度与用于非MIMO系统的常规基于CPICH的方法在相同的数量级上，而得到更准确的数据流SINR估计。另外，本文公开的SINR估计实施例保留非参数的基于CPICH的方法的益处，其得到固有地考虑未建模的影响(例如小区间干扰、RF减损等)的准确SINR估计。本文公开的SINR估计实施例还消除打算对其进行SINR估计的数据信道(例如HS-DSCH)和用作SINR估计的基础的导频信道(例如CPICH)之间的不匹配。这得到准确的SINR估计，其补偿由于预编码和/或码再用干扰而出现的不匹配。通过将预编码向量分别设定成b₁＝[1 0]和b₂＝[0 1]，本文公开的SINR估计实施例能够容易地应用于不采用预编码的MIMO系统。在这种情况下，简化很多计算步骤，因为与每个数据流关联的有效净信道响应变得等于对应于每个物理传送天线的净信道响应，即 等。通过运算与每个附加数据流有关的附加适当项，本文公开的SINR估计实施例还能够容易地扩充超过双流数据传送方案。

考虑到上述范围的变化和应用，应该理解的是，本发明不由前述描述限制，并且它也不由附图限制。而是，本发明仅由以下权利要求书及其法律等效限制。

Claims (22)

1.一种为从多个天线传送的单个数据流和从所述多个天线传送的使用相同组的扩频码的多个数据流估计信号与干扰加噪声比(SINR)的方法，所述方法包括：

为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算信号功率估计，所述信号功率估计考虑在传送之前应用于对应数据流的预编码；

为所述单个数据流运算作为噪声协方差的函数的噪声功率估计，以及为所述多个数据流中的每个数据流运算作为所述噪声协方差和码再用干扰的函数的噪声功率估计，所述码再用干扰与使用相同组的扩频码传送的所述多个数据流关联；以及

为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算SINR估计，该运算基于为对应数据流运算的所述信号功率估计和所述噪声功率估计。

2.如权利要求1所述的方法，包括：为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算所述信号功率估计，所述信号功率估计作为得出的用于对应数据流的一组组合权重和代表预编码之后所述对应数据流经历的信道的有效净信道响应估计的函数。

3.如权利要求2所述的方法，包括：估计由所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流经历的所述有效净信道响应，所述有效净信道响应作为与所述多个天线中的每个天线关联的净信道响应估计和与所述对应数据流关联的预编码信息的函数。

4.如权利要求3所述的方法，包括：运算与所述多个天线中的每个天线关联的所述净信道响应估计，该运算基于从对应天线传送的解扩导频样本。

5.如权利要求2所述的方法，包括：基于所述噪声协方差和得出的用于所述单个数据流的所述一组组合权重运算所述单个数据流的噪声功率估计。

6.如权利要求2所述的方法，包括：运算所述多个数据流中的每个数据流的噪声功率估计，该运算基于所述噪声协方差、所述码再用干扰以及得出的用于所述多个数据流中的对应数据流的一组组合权重。

7.如权利要求1所述的方法，包括：估计与所述多个数据流中的每个数据流关联的所述码再用干扰，所述码再用干扰作为与所述多个数据流中的其他数据流中的每个数据流关联的每个码功率比例因子和代表在预编码之后所述多个数据流中的其他数据流中的每个数据流经历的信道的有效净信道响应估计的函数。

8.如权利要求7所述的方法，包括：估计所述多个数据流中的每个数据流经历的所述有效净信道响应，所述有效净信道响应作为与所述多个天线中的每个天线关联的净信道响应估计和与所述多个数据流中的对应数据流关联的预编码信息的函数。

9.如权利要求8所述的方法，包括：基于从对应天线传送的解扩导频样本，运算与所述多个天线中的每个天线关联的所述净信道响应估计。

10.如权利要求7所述的方法，包括：从每个码再用干扰估计中移除基于对应有效净信道响应估计中的噪声而出现的偏移。

11.如权利要求7所述的方法，包括：运算所述多个数据流中的每个数据流的所述噪声功率估计，该运算基于所述噪声协方差、为所述多个数据流中的对应数据流估计的码再用干扰以及得出的用于所述多个数据流中的对应数据流的一组组合权重。

12.一种无线接收机，可操作以为从多个天线传送的单个数据流和从所述多个天线传送的使用相同组的扩频码的多个数据流估计信号与干扰加噪声比(SINR)，所述无线接收机包括可操作以执行以下操作的基带处理器：

为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算信号功率估计，所述信号功率估计考虑在传送之前应用到对应数据流的预编码；

为所述单个数据流运算作为噪声协方差的函数的噪声功率估计，以及为所述多个数据流中的每个数据流运算作为所述噪声协方差和码再用干扰的函数的噪声功率估计，所述码再用干扰与使用相同组的扩频码传送的所述多个数据流关联；以及

为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算SINR估计，该运算基于为对应数据流运算的所述信号功率估计和所述噪声功率估计。

13.如权利要求12所述的无线接收机，其中，所述基带处理器包括SINR估计模块，所述SINR估计模块可操作以为所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流运算所述信号功率估计，所述信号功率估计作为得出的用于对应数据流的一组组合权重和代表预编码之后对应数据流经历的信道的有效净信道响应估计的函数。

14.如权利要求13所述的无线接收机，其中，所述基带处理器包括接收信号处理模块，所述接收信号处理模块可操作以估计所述单个数据流和所述多个数据流中的每个数据流经历的所述有效净信道响应，所述有效净信道响应作为与所述多个天线中的每个天线关联的净信道响应估计和与对应数据流关联的预编码信息的函数。

15.如权利要求14所述的无线接收机，其中，所述接收信号处理模块可操作以运算与所述多个天线中的每个天线关联的所述净信道响应估计，该运算基于来自对应天线的解扩导频样本。

16.如权利要求13所述的无线接收机，其中，所述SINR估计模块可操作以基于所述噪声协方差和得出的用于所述单个数据流的所述一组组合权重来运算所述单个数据流的所述噪声功率估计。

17.如权利要求13所述的无线接收机，其中，所述SINR估计模块可操作以运算所述多个数据流中的每个数据流的所述噪声功率估计，该运算基于所述噪声协方差、所述码再用干扰以及得出的用于所述多个数据流中的对应数据流的所述一组组合权重。

18.如权利要求12所述的无线接收机，其中，所述SINR估计模块可操作以估计与所述多个数据流中的每个数据流关联的所述码再用干扰，所述码再用干扰作为与所述多个数据流中的其他数据流中的每个数据流关联的每个码功率比例因子和代表在预编码之后所述多个数据流中的其他数据流中的每个数据流经历的信道的有效净信道响应估计的函数。

19.如权利要求18所述的无线接收机，其中，所述接收信号处理模块可操作以估计由所述多个数据流中的每个数据流经历的所述有效净信道响应，所述有效净信道响应作为与所述多个天线中的每个天线关联的净信道响应估计和与所述多个数据流中的对应数据流关联的预编码信息的函数。

20.如权利要求19所述的无线接收机，其中，所述接收信号处理模块可操作以运算与所述多个天线中的每个天线关联的所述净信道响应估计，该运算基于从对应天线传送的解扩导频样本。

21.如权利要求18所述的无线接收机，其中，所述SINR估计模块可操作以从每个码再用干扰估计中移除基于对应有效净信道响应估计中的噪声而出现的偏移。

22.如权利要求18所述的无线接收机，其中，所述SINR估计模块可操作以运算所述多个数据流中的每个数据流的所述噪声功率估计，所述运算基于所述噪声协方差、为所述多个数据流中的对应数据流估计的码再用干扰以及得出的用于所述多个数据流中的对应数据流的一组组合权重。