CN102640436A - 从耦合矩阵的信号质量估计 - Google Patents

从耦合矩阵的信号质量估计 Download PDF

Info

Publication number
CN102640436A
CN102640436A CN2010800456616A CN201080045661A CN102640436A CN 102640436 A CN102640436 A CN 102640436A CN 2010800456616 A CN2010800456616 A CN 2010800456616A CN 201080045661 A CN201080045661 A CN 201080045661A CN 102640436 A CN102640436 A CN 102640436A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal quality
coupling matrix
matrix
signal
estimated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2010800456616A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102640436B (zh
Inventor
G·E·博顿利
王怡彬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Original Assignee
Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB filed Critical Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Publication of CN102640436A publication Critical patent/CN102640436A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102640436B publication Critical patent/CN102640436B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/20—Monitoring; Testing of receivers
    • H04B17/26—Monitoring; Testing of receivers using historical data, averaging values or statistics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
    • H04L2025/0335—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission
    • H04L2025/03426—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission transmission using multiple-input and multiple-output channels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

使用耦合矩阵G或Q来估计非线性接收机中的接收信号的质量，耦合矩阵G或Q描述接收信号中的符号与其它符号的交互和/或接收信号中的损害(噪声和干扰)如何交互。耦合矩阵还用于联合检测。信号质量估计可包括例如耦合矩阵的最小特征值，以及其它函数，例如行列式和迹。当G或Q随着每个块变化时(如在采用长码加扰的CDMA系统中)，能够使用有代表性的矩阵，例如实和虚分量的平均幅值或RMS值的矩阵。信号质量估计能够被表达为误比特率(BER)。

Description

从耦合矩阵的信号质量估计
技术领域
本发明一般涉及无线通信网络，并且具体涉及根据耦合矩阵来估计非线性接收机中的接收信号强度的方法和设备。
背景技术
现代无线通信网络中的很多系统任务(例如功率控制、速率自适应、链路监视以及诸如此类)依靠信道质量的估计。一般地，接收机生成信号干扰噪声比(SINR)作为信号质量的度量，并且将SINR报告给网络。线性接收机能够使用闭合形式理论表达式来估计SINR，用参数估计取代实际值。由Gregory E.Bottomley在2004年六月16日提交的名称为“SIR Estimation in a Wireless Receiver”的共同未决美国专利申请序列号10/869,456中公开了这个方法，其被转让给该申请的受让人并且通过引用以其整体结合于本文中。
但是，这个方法对更高级的、非线性的接收机不起作用。例如，宽带CDMA(WCDMA)中的高速分组接入(HSPA)利用具有并行传送符号(本领域也称为多码传送)的联合检测的块均衡。见G.Bottomley和Y-P.E.Wang在2008年二月22日提交的转让给该申请的受让人的名称为“Method and Apparatus for Block-Based SignalDemodulation”的共同未决美国专利申请序列号12/035,846，并且其通过引用以其整体结合于本文中。
对于通用移动电信系统(UMTS)的HSPA和长期演进(LTE)增强二者，使用多输入多输出(MIMO)技术。MIMO是通信技术，其中，在传送机利用多个传送天线，并且在接收机也可能使用多个接收天线。MIMO技术提供增加的数据吞吐量和范围，而不要求附加的带宽或传送功率。它通过更高的谱效率和链路分集来实现这个。MIMO传送涉及发送多个、重叠流的数据。联合检测是用于恢复同时接收的符号的一个方法，如2003年十月6日-9日在奥兰多的Proc.IEEE车载技术会议(VTC 2003秋)中发表的S.J.Grant、K.J.Molnar以及G.E.Bottomley的名称为“Generalized RAKE receivers for MIMOsystems”的论文中描述的，该论文通过引用以其整体结合于本文中。另外，当传送重叠时，能够在HSPA和LTE二者中使用同信道信号的联合检测。
对于采用联合检测的非线性接收机，没有简单的、闭合形式的表达用于解调输出SINR。因此，由这类接收机来估计信号质量，以在执行基本网络优化任务中使用，是有问题的。
发明内容
根据本文描述并且要求保护的一个或更多实施例，使用耦合矩阵G或Q来估计非线性接收机中的接收信号的质量，耦合矩阵G或Q描述接收信号中的符号与其它符号的交互和/或接收信号中的损害(噪声和干扰)如何交互。耦合矩阵还用于联合检测。信号质量估计可包括例如耦合矩阵的最小特征值或其它函数，例如行列式和迹。当G或Q随着每个块变化时(如在采用长码加扰的CDMA系统中)，能够使用有代表性的矩阵，例如实和虚分量的平均幅值或RMS值的矩阵。信号质量估计能够被表达为线性接收机的有效SINR或误比特率(BER)。
附图说明
图1是无线通信网络的功能框图。
图2是在图1的无线通信网络中操作的传送机和接收机的功能框图。
图3是图2的接收机的基带处理器中的电路模块的功能框图。
图4是估计图2的接收机中的接收信号的信号质量的方法的流程图。
图5是通过将图4的方法获得的信号质量估计与备选解调器的信号质量估计相比较来估计信号质量的方法的流程图。
图6是使用多个加扰码实现来估计信号质量的蒙特卡罗方法的流程图。
图7是图4的方法的所估计信号质量对有效信号质量的图。
图8是图5的方法的所估计信号质量对有效信号质量的图。
具体实施方式
图1描绘有代表性的无线通信网络10。虽然本文在UMTS的LTE扩展的上下文中描述，但是网络10可根据利用非线性接收机的任何协议来操作。在其它网络中，可与示出的那些不同地来组织和命名图1中描绘的网络10的单元。但是，给定LTE上下文中的本公开的教导，本领域技术人员将容易了解本发明可应用于其它网络。
无线通信网络10包括核心网络(CN)12，其通过通信连接到一个或更多其它网络14，例如公共交换电话网络(PTSN)、因特网以或诸如此类。通过通信连接到CN 12是一个或更多无线电网络控制器(RNC)16，其又控制一个或更多NodeB或增强的NodeB(eNodeB)站18。NodeB 18(也称为基站)包括实现与地理区域或小区22内的一个或更多用户设备(UE)20的无线无线电通信必要的射频(RF)设备和天线。如所描绘的，NodeB 18和UE 20可利用MIMO技术、多播或诸如此类来同时经由两个或更多数据流来通信。
使用联合检测，通过形成依靠耦合矩阵G或Q的度量来在接收机联合地检测所传送的符号。这个矩阵指示接收信号中的符号如何与彼此交互和/或接收信号中的损害(噪声和干扰)如何交互。根据本文描述的发明的实施例，根据耦合矩阵导出信号质量估计。这种信号质量估计可包括例如最小特征值以及其它函数，例如行列式和迹。当G或Q随着每个块变化时(如在采用长码加扰的CDMA系统中)，能够使用有代表性的矩阵，例如，实和虚分量的平均幅值或均方根(RMS)值的矩阵。
图2描绘示范系统功能框图，包括传送机30和接收机38。本领域技术人员将容易认识到可在NodeB或eNodeB 18中实施传送机30并且在UE 20中实施接收机36用于下行链路传送，或反之用于上行链路传送。在任一情况中，传送机30对信号33进行编码、调制和放大，并且通过一个或更多天线32来在多个、重叠流中传送信号33。所传送的信号33经过传送介质34(例如多路径衰落信道)，并且在接收机38的一个或更多接收天线36被接收。
信号33(其可包括MIMO信号并且可包括许多多路径分量)被前端RF接收机电路40处理，其操作以对所述信号进行放大、滤波、数字化以及下转换到基带。所得的基带信号被提供给基带处理器42，其恢复对应于接收信号中的符号的硬或软信息。基带处理器42输出经恢复的符号，用于被电路44另外处理，例如前向纠错(FEC)解码以及诸如此类。
图3描绘基带处理器42的一个实施例。处理器42包括检测统计计算器46、联合符号检测器48、参数估计器50以及信号质量估计器52。检测统计计算器46配置成为接收信号中的符号生成检测统计。例如，能够生成匹配的滤波器或rake输出。检测统计能够被表示为向量z，其能够被建模为：
z＝Hs+u                                      (1)
其中，H是响应矩阵，s是感兴趣的K个符号的向量，并且u是具有协方差R的损害。注意，R能够被视为损害的耦合矩阵。对于OFDM系统，响应矩阵H依靠信道估计。对于CDM或CDMA系统，H还可依靠加扰的扩频序列。用于估计R的方法是众所周知的。例如，见上面引用的美国专利申请序列号12/035,846。
联合符号检测器48配置成通过假设不同的符号组合并且选择最优化度量的组合来联合地检测K个符号。要最大化的典型联合检测度量具有以下形式：
M(a)＝-(z-Ha)HR-1(z-Ha)                      (2)
其中，a是所假设符号值的向量并且上标H标记赫米特转置。展开这个度量并且丢弃与a无关的项给出等效度量：
M(a)≡2Re{aHy}-aHGa                          (3)
其中：
y＝HHR-1z和                                  (4a)
G＝HHR-1H.                                   (4b)
如果G被正确地缩放，则它对应于SINR矩阵Q＝fG，因为性能能够与Q中的元素相关。
参数估计器50提供根据接收信号33导出的参数估计。参数估计器50可例如估计被联合符号检测器48使用的H和R。另外，参数估计器50可形成耦合矩阵G或Q。信号质量估计器52然后取这些参数估计并且形成信号质量估计。信号质量估计可取“有效SINR”的形式，使得能够推断错误率性能。例如，对于二进制移相键控(BPSK)调制，希望确定有效SINR使得误比特率(BER)被下面等式给出：
BER = 0.5 erfc ( SINR ) - - - ( 5 )
其中，erfc是误差补函数。
本领域中已知的是性能与Q的特征值相关。见例如1998年剑桥大学出版社的S.Verdú，Multiuser Detection4.3.2部分186-195页，本文包括该公开的整体。例如，错误事件的最小距离与Q的最小特征值相关。在高SINR(其中，可使用联合检测)，由最小距离主导性能。因此，在一个实施例中，使用Q的最小特征值来估计SINR。数学上，
Figure BPA00001534802900052
能够使用特征值估计的标准方法来确定最小特征值。这些方法通常估计最大特征值，然后第二，等等。在一个实施例中，首先对Q求逆，估计最大特征值，并且然后取其倒数。
等效地，可使用G的最小特征值，事后应用缩放，给出：
Figure BPA00001534802900061
注意，耦合矩阵能够被联合符号检测器48和信号质量估计器52二者共享。
如果除了信号质量估计以外还执行联合检测，则接收信号被检测统计计算器46处理以形成检测统计。处理可涉及线性滤波，例如CDMA接收机中的解扩以及可能的RAKE合并。在OFDM接收机中，它可涉及执行FFT。这得出统计，例如等式(1)中的z或等式(4a)中的y。在联合符号检测器48中使用这些统计以形成度量(例如等式(2)或(3)中的度量)，用于确定符号估计。符号估计能够是以下面的形式：硬符号或比特判决，以及软信息，例如符号似然或比特对数似然比。
度量形成还使用由参数估计器50提供的参数估计。对于等式(2)中的度量，会提供H和R的估计。对于等式(3)的度量，参数估计器50可分开地提供H和R或提供等式(4b)中给出的G。信号质量估计器52也使用这些参数估计以形成信号质量估计，例如SINR。
图4描绘估计接收机38中的接收信号33的信号质量的方法100。从一个或更多天线36获得信号(框102)。根据接收信号来生成参数估计(例如响应矩阵H和信号损害的协方差R)(框104)。基于参数估计来形成耦合矩阵G或Q(框106)。然后根据耦合矩阵来估计信号质量(例如SINR量度)(框108)。信号质量可例如包括Q的最小特征值(或G的经缩放的最小特征值)。在一些实施例中，还可也基于参数估计来执行联合符号检测。K个符号的每块重复方法100，这依靠操作的信号协议(例如，CDMA、OFDM或诸如此类)。
图4中描绘的方法100能够得出信号质量的悲观估计。在一个实施例中，将所估计信号质量与某个界限(bound)相比较，并在界限更高时选择界限。参考图5来描述这个方法112，其中，附加步骤包括为备选解调器形成信号质量估计(框114)，并且比较这两个信号质量估计(框116)。在一个实施例中，界限是另一解调器(例如线性解调器或具有单个符号检测(SSD)的非线性解调器)的SINR估计。然后取信号质量的更多值，作为接收机38的有效信号质量(框118)。在其它实施例中，所估计信号质量可被缩放成移除方法100中固有的负偏差(bias)。
例如，用于具有SSD的块判决反馈估计器(BDFE)的前馈滤波器可用于使用标准方法来生成备选SINR估计(块114)。用于具有联合检测的BDFE(例如实际用于解调数据的BDFE)的前馈滤波器然后能够用于使用最小特征值方法或可能偏差的方法之一来确定第二SINR估计(框108)。比较这些值(框116)，并且取这两个值的最大作为最终SINR估计(框118)。
上面描述的方法100和112用适度的复杂度来得出准确的信号质量估计。在其它实施例中，Q的更简单函数可用于冒丧失准确度的风险来降低计算复杂度。理论上，Q的行列式(标记为|Q|)是全部特征值的积。对于K×K矩阵Q，行列式的第K个根给出特征值的几何平均。几何平均倾向于被最小元素主导，所以结果接近于最小特征值。因此，另一估计是：
Figure BPA00001534802900071
其能够在对数域中被计算为：
Figure BPA00001534802900072
在一个实施例中，对于2×2矩阵的特殊情况，能够获得特征值的闭合形式的表达。行列式给出这两个特征值的积并且迹给出这两个特征值的和。这两个等式能够用于按照Q中的元素的函数来解特征值。这给出：
其中，T标记Q的迹并且D标记Q的行列式。虽然等式(9)中的表达是2×2矩阵的最小特征值，但是它仍能够用作更大矩阵的SINR估计的形式。因此，SINR估计是Q的迹和行列式的函数。
在另一实施例中，特征值的几何和算术平均用于形成质量量度。因为行列式是特征值的积，所以能够使用下面等式来获得几何平均：
a G = | Q | K - - - ( 10 )
因为迹是特征值的和，所以能够使用下面等式来获得算术平均：
aA＝trace(Q)/K                               (11)
当全部特征值是相同的时，这两个平均将是相同的并且等于最小特征值。否则，算术平均将更大。这两个平均的差或比会给出等式(6)的准确度的指示。例如，可形成以下的比：
r＝aG/aA                                     (12)
其在0和1之间。如果它接近1，则几何均值(或算术均值)接近最小特征值。如果比接近0，则几何均值将大于最小特征值，指示等式(7)或(8)中的估计可能偏高。能够使用r来纠正这种偏差。例如，能用下面等式来替换等式(8)：
其中，C是纠正因子，可基于仿真来确定其值。纠正因子可能是信号和噪声电平以及信道的散射度的函数。
纠正可不必要，因为如果大多数其它特征值大得多则最小特征值可能不完全主导性能。在这类情况中，C可能是负值，使得当使用等式(13)时增加来自等式(8)的估计SINR。
用于估计没有闭合形式表达的量的已知技术是蒙特卡罗仿真，如2005年11月的IEEE Sig.Proc.Mag的A.Doucet和X.Wang的“MonteCarlo Methods for Signal Processing[A review in the statistical signalprocessing context]”描述的，其公开通过引用以其整体结合于本文中。蒙特卡罗仿真可用于使用Q矩阵来估计有效SINR。在一个实施例中，使用等式(1)，通过以下方法来随机地生成z值：随机地生成符号向量s，对它们缩放H的估计，并且添加u的随机生成实现。然后可应用联合检测以形成s的估计。将该估计与生成的值相比较以确定多少符号或比特是错误的。然后重复这个过程，使得能够测量准确的错误率。然后，使用等式(5)或类似的、调制有关的表达，能够确定有效SINR。在一个实施例中，等式(5)用于生成SINR和BER值的表。使用插值，根据所测量BER和该表来获得有效SINR。虽然这个方法相当复杂，但是当用于测量错误率的实现的数量增加时其准确度没有限制地改进。
对于HSPA，H是信道估计(其缓慢改变)和长码加扰(其快速改变)的函数。在一个实施例中，包括长码加扰的随机实现，也给出H的随机实现。还在加扰码实现上对结果求平均。
图6描绘使用修改的蒙特卡罗仿真方法来估计无线通信接收机38中的接收信号33的信号质量的方法120，其中，通过仅生成H或Q的实现来降低用于HSPA的随机实现的量。从一个或更多天线36获得信号(框102)。根据接收信号来生成参数估计(例如矩阵H的信道响应部分和信号损害u的协方差R)(框104)。在循环内，生成随机加扰码实现(框122)，并且基于参数估计(包括矩阵H中一起的加扰码实现和信道估计)来形成耦合矩阵Q(框124)。使用本文描述的技术之一来对于每个实现确定SINR，并且使用等式(5)或类似的某物来将SINR转换到错误率(框126)。累积错误率以在多个迭代上求平均(框128)。当已经生成足够数量的加扰码实现并且运算了对应的错误率时(框130)，在多个迭代上对所累积的错误率求平均，并且然后将其转换到有效SINR(框132)。
在一个实施例，使用随机数发生器“在运行中(on the fly)”执行随机生成。在另一实施例中，线下生成随机数并且将其存储在接收机38中的存储器中的表中。在又一实施例中，混合这两个方法，使用随机生成的索引来访问随机值的表。
对于HSPA(其中，存在要平均的很多H或Q矩阵)，本文描述的实施例能够改为使用有代表性的H或Q矩阵。对于很多应用，简单的平均值不是那么有用，因为非对角元素通常平均到零，指示不需要联合检测。这是过度乐观的。在一个实施例中，对于矩阵中的每个项运算RMS值，其具有好的结果。能够通过以下步骤来获得RMS值：导出元素的公式、取幅值平方、取期望值以及然后取平方根。在另一实施例中，对于矩阵中的每个项运算平均幅值值。在这个情况中，更简单的是分开地对实和虚分量的幅值求平均以避免平方根操作。
对于块线性均衡器(BLE)呈现详细示例，块线性均衡器(BLE)包括具有联合检测的块判决反馈均衡器(BDFE)，如上面引用的共同未决美国专利申请序列号12/035,846“Method and Apparatus forBlock-Based Signal Demodulation”中描述的，其考虑时间变化、码片级前向滤波器的一般情况(时间不变FF是特殊情况)。在时间t＝n0Tc+djTs的码片样本的(堆叠的天线信号)向量能够被表达为将接收信号向量r(t)滤波到匹配于码片脉冲形状p(t)的滤波器，给出码片样本：
Figure BPA00001534802900101
其中，r(t)是基带等效接收信号，dj是处理延时(例如，FF抽头位置)，Tc是码片周期，并且Ts是样本周期。
首先，使用下面等式来获得码片估计：
Figure BPA00001534802900102
其中，wj(n0)是对应于第j个抽头位置的随着码片周期n0变化的合并权重的子向量。
然后对于不同码k0解扩这些码片估计，给出初始检测统计：
Figure BPA00001534802900103
其中，ck，j(n)是对应于多码k、符号周期j以及码片周期n的扩频码码片值。
汇集到向量z中的这些初始统计能够被建模成如等式(1)中的。由等式(2)给出与符号假设s＝a关联的最大似然联合检测度量，其能够被简化成等式(3)中的形式。因此，需要H和R的表达以获得G的表达。
根据等式(1)，H将z中的元素与符号s相关。H中的元素是：
Figure BPA00001534802900111
其中，Rp(t)是脉冲形状自动纠正函数(或传送和接收滤波器的卷积)并且无线电信道响应已经被建模为具有延时τt和系数gt的L个抽头。对n和n0的求和能够被解释为对矩阵的行和列求和。
通过改为沿着对角(索引m)求和，可获得备选表达：
Figure BPA00001534802900112
其中，当m是负的时A(m)＝-m并且B(m)＝N-1，当m是正的时A(m)＝0并且B(m)＝N-1-m。
在一个实施例中，其中，使用时间变化权重，
G≈H以及(19)
Figure BPA00001534802900113
在一个实施例中，其中，使用时间不变权重，
wj(n0)＝wj                                   (21)
并且等式(18)简化成：
Figure BPA00001534802900114
其中：
是非周期码互相关函数。
用码平均，R与单位矩阵成比例，使得：
Q＝G＝(1/X)HHH                               (24)
其中：
X＝wHRvw                                     (25)
并且Rv是与w的设计关联的损害协方差矩阵。特定地，对于ML设计：
w = R v - 1 h - - - ( 26 )
其中，h是信道响应向量。可依据净信道响应向量来表达等式(18)和(22)，如Cairns等在2008年六月5日提交的名称为“Method andApparatus for Efficient Estimation of Interference in a Wireless Receiver”的转让给该申请的受让人的共同未决美国专利申请序列号12/133,636中进行的，该申请通过引用以其整体结合于本文中。
等式(19)或(24)按照随机加扰掩码和Walsh扩频码的函数得出Q矩阵的表达。为了形成有代表性的值，考虑不同的加扰掩码子序列以获得不同的Q矩阵，用于形成RMS值。
在一个实施例中，考虑可能矩阵的穷尽列表。作为一个非限制的示例，对于4码片和QPSK加扰的块，存在44＝256个可能的加扰序列。对于提出的有代表性的矩阵，普通相位旋转不改变结果。因此，码片值之一能够是固定的，给出仅64个可能的序列。这64个序列能够用于生成64个Q矩阵，允许RMS或绝对值矩阵被确定。在一个实施例中，不是穷尽列表，而是使用有代表性的子集合。
在一个实施例中，通过使用根据具体加扰序列生成的Q矩阵来获得有代表性的Q矩阵。作为非限制的示例，HSPA上行链路时隙由640个4码片的块组成。在一个实施例中，如果时隙无论如何被解调，则为该时隙生成的G矩阵用于获得有代表性的Q矩阵。如果不存在要解调的时隙，则接收机可模拟解调时隙。
在一个实施例中，对于具有联合检测的GRake和MIMO的情况，仅联合检测使用相同扩频码的符号。在这个情况中，简单的平均Q矩阵能够用作有代表性的矩阵，因为平均不移除对联合检测的需要。注意，平均是对伪随机加扰进行，而不是衰落信道系数。
一般地，联合检测中使用的矩阵Q与G成比例。因此，可需要附加缩放以将G转换到SINR矩阵。这种缩放给出对角元素，对于当非对角元素是零的情况，其是SINR。
例如，假设使用具有符号能量Ep或幅度
Figure BPA00001534802900131
的导频信道或导频符号来估计信道。信道估计通常包括符号幅度，作为信道估计的一部分，使得在等式(17)中，省略
Figure BPA00001534802900132
g的值包括因子Ap，并且包括被N除。为了获得导频的SINR估计，等式(24)中不需要另外的缩放。但是，为了获得业务信道的SINR估计，等式(24)中的结果会需要被缩放业务到导频功率比。能够使用估计码功率的已知技术来获得这个比。在WCDMA上行链路中，能够通过检测传输格式来知道业务到导频功率比。
对于HSPA上行链路、16-QAM以及使用RMS耦合矩阵的情况，仿真根据方法100的根据耦合矩阵来估计信号质量的最小特征值方法。将所估计SINR与通过蒙特卡罗方法获得的有效SINR相比较。对于每个衰落信道实现，形成有代表性的Q矩阵(RMS值)，并且提取最小特征值。图7描绘估计对有效(正确的)SINR的散点图，其中，每个点是不同的衰落实现。注意，大多数估计是在有效值的1dB内。图8描绘类似的图，用于与备选解调器的信号质量估计比较并且取最大信号质量估计的方法112。注意，结果不比图7中示出的那些那么悲观。
虽然已经在CDMA系统的上下文中描述本发明，但是本发明不限于这类系统。本发明可应用于任何联合检测或最大似然(ML)接收机。这包括LTE下行链路中的MIMO OFDM符号的ML检测、LTE上行链路中的TDM符号的ML检测以及HSPA上行链路中的TDM和CDM符号的ML检测。
参考图2，本领域技术人员将容易领会，接收机38包括一个或更多处理电路40、42、44，其能够用硬件、软件或其任何组合来实现。具体地，可用硬件、软件或其任何组合来实现基带处理器42或其构成模块46、48、50、52(如图3中描绘的)。在一个实施例中，至少部分用数字信号处理器(DSP)或运行在被包括在基带处理器42中的或与基带处理器42关联的存储器装置中存储的计算机程序指令的其它基于微处理器的电路来实现基带处理器42。在另一实施例中，用硬件来实现基带处理器42的至少部分，其可包括现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)内的数字处理单元。
当然可用除了本文特定阐述的那些方式以外的其它方式来实施本发明，而不背离本发明的基本特性。现有实施例在所有方面中被认为是说明性的而不是约束性的，并且打算在其中涵盖所附权利要求的含义或等同范围内的所有改变。

Claims (22)

1.一种估计无线通信接收机中接收信号的信号质量的方法，包括：
获得接收信号；
从所述接收信号来估计一个或更多参数；
从所述参数估计来形成至少一个耦合矩阵，所述耦合矩阵描述干扰和其它符号之一有关的符号交互；以及
使用所述至少一个耦合矩阵来估计信号质量。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所估计的参数包括信道响应矩阵。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所估计的参数包括对所述接收信号的损害的协方差。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述耦合矩阵包括RMS值的矩阵。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述耦合矩阵包括实和虚分量的平均幅值的矩阵。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述信号质量包括所述耦合矩阵的最小特征值。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述信号质量包括所述耦合矩阵的特征值的几何平均。
8.如权利要求1所述的方法，其中，对于K×K矩阵，所述耦合矩阵的特征值的几何平均包括所述矩阵的行列式的第K个根。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述信号质量是所述耦合矩阵的迹和行列式的函数。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述信号质量包括所述耦合矩阵的特征值的几何平均对所述特征值的算术平均的比。
11.如权利要求10所述的方法，还包括：如果特征值的几何对算术平均的比接近零，则在估计所述信号质量中应用纠正因子。
12.如权利要求1所述的方法，还包括：
为备选解调器估计信号质量；
将使用所述耦合矩阵来估计的信号质量与为所述备选解调器所估计的信号质量相比较；以及
取最大信号质量值作为所述接收机的信号质量。
13.如权利要求12所述的方法，其中，所述备选解调器是线性解调器。
14.如权利要求12所述的方法，其中，所述备选解调器是具有单符号检测的非线性解调器。
15.如权利要求1所述的方法，还包括缩放所估计的信号质量以移除悲观偏差。
16.如权利要求1所述的方法，其中：
从所述参数估计来形成至少一个耦合矩阵包括，对于多个迭代中的每个，
随机地生成加扰码实现；
将所述加扰码实现与参数估计组合；
基于包括所述加扰码实现的参数估计来形成耦合矩阵；
使用基于所述加扰码实现的耦合矩阵来形成迭代信号质量估计；
将所述迭代信号质量估计转换到错误率；以及
累积所述错误率；以及
使用所述至少一个耦合矩阵来估计信号质量包括：将所累积的错误率转换到总信号质量估计。
17.如权利要求16所述的方法，其中，随机地生成加扰码实现包括：基于随机数发生器的输出来生成加扰码实现。
18.如权利要求16所述的方法，其中，随机地生成加扰码实现包括：基于随机值的存储的表来生成加扰码实现。
19.如权利要求18所述的方法，其中，随机地生成加扰码实现包括：生成动态随机值，并且使用所述动态随机值对所述存储的表编索引。
20.一种在无线通信网络中操作的接收机，包括：
无线电前端，操作以接收包括多个符号的通信信号，并且将所接收的信号下转换到基带；
基带处理器，操作以：
从所述无线电前端接收基带信号；
从所述基带信号来估计一个或更多参数；
从所述参数估计来形成至少一个耦合矩阵，所述耦合矩阵描述干扰和其它符号之一有关的符号交互；以及
使用所述至少一个耦合矩阵来估计信号质量。
21.如权利要求20所述的接收机，其中，所述基带处理器包括：
参数估计器，操作以从所述基带信号来估计一个或更多参数；以及
信号质量估计器，操作以从所述参数估计来形成耦合矩阵，并且还操作以使用所述耦合矩阵来估计所接收的信号的质量。
22.如权利要求21所述的接收机，其中，所述基带处理器还包括：
检测统计计算器，操作以从所述基带信号来生成检测统计；以及
联合符号检测器，操作以基于所述检测统计和所述参数估计来联合地检测符号。
CN201080045661.6A 2009-10-02 2010-09-28 一种估计无线通信接收机中接收信号的信号质量的方法及其接收机 Expired - Fee Related CN102640436B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/572680 2009-10-02
US12/572,680 US8724741B2 (en) 2009-10-02 2009-10-02 Signal quality estimation from coupling matrix
PCT/IB2010/054372 WO2011039705A2 (en) 2009-10-02 2010-09-28 Signal quality estimation from coupling matrix

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102640436A true CN102640436A (zh) 2012-08-15
CN102640436B CN102640436B (zh) 2015-11-25

Family

ID=43735051

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201080045661.6A Expired - Fee Related CN102640436B (zh) 2009-10-02 2010-09-28 一种估计无线通信接收机中接收信号的信号质量的方法及其接收机

Country Status (9)

Country Link
US (1) US8724741B2 (zh)
EP (1) EP2486680B1 (zh)
KR (1) KR101655502B1 (zh)
CN (1) CN102640436B (zh)
CA (1) CA2773516A1 (zh)
CL (1) CL2010001039A1 (zh)
PL (1) PL2486680T3 (zh)
TW (1) TWI501594B (zh)
WO (1) WO2011039705A2 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110959259A (zh) * 2017-06-14 2020-04-03 索尼公司 自适应天线配置
CN111999717A (zh) * 2020-09-02 2020-11-27 中国人民解放军海军航空大学 基于协方差矩阵结构统计估计的自适应融合检测方法
CN113572550A (zh) * 2021-07-23 2021-10-29 Oppo广东移动通信有限公司 确定信号的信噪比的方法、装置、计算机设备及存储介质

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8428547B2 (en) * 2009-10-22 2013-04-23 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Signaling in wireless communication systems
US20120259792A1 (en) * 2011-04-06 2012-10-11 International Business Machines Corporation Automatic detection of different types of changes in a business process
US8787427B2 (en) * 2012-05-10 2014-07-22 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Chip-level processing for joint demodulation in CDMA receivers
US10200999B2 (en) 2016-02-18 2019-02-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for blind detection of interference parameters in LTE system
CN111600626B (zh) * 2020-05-13 2021-11-02 北京升哲科技有限公司 一种信噪比估计方法、装置、电子设备及存储介质
CN111999716B (zh) * 2020-09-02 2022-03-29 中国人民解放军海军航空大学 基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法
US12063063B2 (en) * 2021-09-16 2024-08-13 L3Harris Technologies, Inc. Rake receiver and related methods

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1817017A (zh) * 2003-06-30 2006-08-09 Lm爱立信电话有限公司 Qam接收器中的决策阈值的设定
CN101213762A (zh) * 2005-06-10 2008-07-02 艾利森电话股份有限公司 无线通信接收器中的减损相关估算的方法和装置
US20090011771A1 (en) * 2003-10-20 2009-01-08 Fujitsu Limited Transmission power control method and apparatus for mobile communication system

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1207299A (en) 1968-06-03 1970-09-30 Toyo Kogyo Co An ignition system for a rotary internal combustion engine
US8045638B2 (en) * 2004-03-05 2011-10-25 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for impairment correlation estimation in a wireless communication receiver
US8599972B2 (en) * 2004-06-16 2013-12-03 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) SIR estimation in a wireless receiver
US20070133814A1 (en) * 2005-08-15 2007-06-14 Research In Motion Limited Joint Space-Time Optimum Filter (JSTOF) Using Cholesky and Eigenvalue Decompositions
JP4838353B2 (ja) 2006-06-16 2011-12-14 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） マルチアンテナシステムにおけるチャネル品質測定値を得るための方法
US20100061438A1 (en) * 2006-11-13 2010-03-11 Agency For Science, Technology And Research Method for selecting transmission parameters for a data transmission and data transmission controller
US7983333B2 (en) * 2007-02-09 2011-07-19 Broadcom Corporation Non-linear analog decision feedback equalizer
US8126043B2 (en) * 2008-02-22 2012-02-28 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for block-based signal demodulation
US8295417B2 (en) * 2008-06-05 2012-10-23 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for efficient estimation of interference in a wireless receiver
US8233517B2 (en) * 2009-07-28 2012-07-31 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Pilot-based SINR estimation for MIMO systems

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1817017A (zh) * 2003-06-30 2006-08-09 Lm爱立信电话有限公司 Qam接收器中的决策阈值的设定
US20090011771A1 (en) * 2003-10-20 2009-01-08 Fujitsu Limited Transmission power control method and apparatus for mobile communication system
CN101213762A (zh) * 2005-06-10 2008-07-02 艾利森电话股份有限公司 无线通信接收器中的减损相关估算的方法和装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110959259A (zh) * 2017-06-14 2020-04-03 索尼公司 自适应天线配置
CN110959259B (zh) * 2017-06-14 2022-11-11 索尼公司 自适应天线配置
CN111999717A (zh) * 2020-09-02 2020-11-27 中国人民解放军海军航空大学 基于协方差矩阵结构统计估计的自适应融合检测方法
CN113572550A (zh) * 2021-07-23 2021-10-29 Oppo广东移动通信有限公司 确定信号的信噪比的方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
EP2486680A2 (en) 2012-08-15
WO2011039705A3 (en) 2011-07-21
WO2011039705A2 (en) 2011-04-07
US20110080982A1 (en) 2011-04-07
EP2486680B1 (en) 2018-08-22
PL2486680T3 (pl) 2018-12-31
CL2010001039A1 (es) 2011-08-12
CN102640436B (zh) 2015-11-25
KR101655502B1 (ko) 2016-09-07
US8724741B2 (en) 2014-05-13
TWI501594B (zh) 2015-09-21
CA2773516A1 (en) 2011-04-07
TW201138336A (en) 2011-11-01
KR20120093246A (ko) 2012-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102640436B (zh) 一种估计无线通信接收机中接收信号的信号质量的方法及其接收机
CN102907059B (zh) 数据辅助的信道估计
US7295624B2 (en) Wireless system with hybrid automatic retransmission request in interference-limited communications
US8442168B2 (en) Interference cancellation with a time-sliced architecture
CN101341663B (zh) 使用解扩值的线性Turbo均衡
US7356071B2 (en) Method and apparatus for estimating signal-to-noise ratio based on dedicated physical channel pilot symbols
CN1817017B (zh) 估计多级正交调幅码元群集决策边界的方法、系统和设备
CN101233698A (zh) 在闭环发送分集通信系统中测量信道质量的方法
CN101194433A (zh) 使用blast算法和部分并行干扰抵消来减小干扰的方法
CN101258696A (zh) Ack/nack信号的检测方法及其检测器
JP2005509371A5 (zh)
US20030156563A1 (en) Data signal demodulation in a communication system
EP1474887A1 (en) Apparatus and method for determining combiner weights and log-likelihood ratios for symbols transmitted in a wireless communication system
CN101743712A (zh) 处理在无线通信系统中的传输
Hamid et al. Performance Evaluation of Digital Modulation Techniques on DS-WCDMA
Karimi Iterative intra-and inter-cell interference mitigation algorithms for the cellular CDMA downlink
Boujemâa et al. Throughput performance of Hybrid ARQ schemes with packet and code combining for DS‐CDMA downlink systems using orthogonal spreading sequences
Swanepoel et al. A time spread technique with interference cancellation for fading mobile communication channels
Rizvi et al. Performance enhancement analysis for a DS-CDMA system
Roh Throughput analysis of multiple access system with hybrid ARQ in wireless networks

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20151125