CN103069759B - Mimo信道状态信息估计的方法和接收器 - Google Patents
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Abstract
多个无线信道链接发射器和接收器，各信道对应于不同的发射-接收天线对。通过将多个信道编组为一个或多个组来为多个无线信道估计信道状态信息，各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线关联的信道。在时域中为每组信道迭代地估计延迟抽头值的集合，使得同一组中包含的信道与相同延迟抽头值关联。基于为组估计的延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
Description
技术领域
一般来说，本发明涉及无线通信，具体来说，涉及在无线接收器从无线发射器所发送的稀疏数据来估计多输入和/或多输出(MIMO)信道状态信息(CSI)的有效系统和方法。
背景技术
无线通信网络在下行链路中通过射频信道从称作基站的固定收发器向通常称作小区的地理区域内的移动用户设备(UE)发送通信信号。类似地，UE能够在上行链路中向基站中的一个或多个基站发送信号。在两种情况下，接收信号都可表征为由信道影响所改变、加上噪声和干扰的发送信号。
为了从接收信号中恢复发送信号，接收器必须估计信道和噪声/干扰。信道的表征通常称作信道状态信息(CSI)。估计信道的一种已知方式是周期性地发送通常称作导频符号的已知参考符号。由于参考符号是接收器已知的，所以接收符号与参考符号的任何偏差(在去除估计噪声/干扰之后)由信道影响引起。CSI的准确估计允许接收器更准确地从接收信号中恢复发送信号。
另外，通过从接收器向发射器发送CSI，发射器能够选择最适合于当前信道状态的诸如编码、调制等的传输特性。这普遍称为信道相关链路自适应。例如，无线通信网络中的UE能够向网络发送简洁的直接信道状态信息而没有实质地增加上行链路开销。UE接收和处理按照与网络同步的方案所选的非均匀间隔的副载波的集合上的参考符号。在另一个示例中，网络基于从UE偶尔发送的CSI反馈数据来计算准确信道估计。这两种技术通常都涉及两个步骤。首先从逆量化CSI反馈样本来构建时域抽头延迟信道模型。然后，时域抽头延迟信道模型经过频率变换，从而得到下行链路通信信道的频率响应估计。这些技术有效地估计一对发射和接收天线之间的CSI。在具有多输入和多输出(MIMO)天线的系统中，对于每个发射/接收天线对多次和独立地应用这些估计技术。
但是，上述方式对于基于MIMO的系统是次最佳的，因为MIMO设置的物理细节没有被用于估计过程中以达到最佳精确度或者减小反馈样本量。另外，上述CSI估计技术在计算上是复杂的。例如，一种用于估计时域抽头延迟模型的极有效技术是基于凸优化，这特别是对于基于MIMO的系统因大量发射/接收天线对而引起高计算复杂度。
发明内容
按照本文所公开的系统和方法实施例，无线接收器从无线发射器所发送的稀疏数据来估计多输入和/或多输出(MIMO)信道状态信息(CSI)。能够从例如按照长期演进的版本10(Rel/10 LTE)无线通信系统所发送的稀疏CSI参考符号(CSI-RS)来得到准确MIMO CSI。在另一个实施例中，如2009年4月24日提交的序列号为61/172484、标题为“Channel StateInformation Feedback by Digital Loopback”的美国临时专利申请中公开的，从所生成的稀疏抽样反馈信息来计算准确MIMO CSI模型，通过引用将其内容完整地结合到本文中。在每种情况下，从尽可能少的参考符号或反馈样本得到准确CSI，以便减少在资源利用上的开销。本文所公开的实施例还可适用于要求信道状态信息估计的更宽范围的设置。
本文所述的一些实施例跨多个输入/输出天线对征集(impose)时域抽头延迟信道模型结构的知识来提高估计精确度和/或减少所需参考符号或反馈样本的数量。在一个实施例中，对于共享接近空间相邻的所有天线对实施相同抽头延迟位置。
本文所公开的一些实施例实现迭代评级和简单最小平方估计来代替凸优化。第一评级功能征集信道结构知识，以及第二评级功能将迭代算法从对应凸优化定向到稀疏解。拟合函数的良好性控制不同应用情形的结构质量。评级中的参数和拟合函数的良好性允许相同迭代算法被部署在具有不同干扰特性、不同类型的估计质量要求以及不同等级的MIMO模型不定性的系统中。算法的复杂度能够通过采用简单最小平方估计子步骤来降低，并且还是通过适当设置最大迭代次数和最小良好性改进量可控制的。提供高估计质量，而计算复杂度降低到比原始复杂度的十分之一还小。
按照为链接发射器和接收器的多个无线信道估计信道状态信息的方法的一个实施例，每个信道对应于不同发射-接收天线对，该方法包括将多个信道编组为一个或多个组。各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线关联的信道。该方法还包括在时域中为每组信道迭代地估计延迟抽头值的集合，使得同一组中包含的信道与相同的延迟抽头值关联，并且基于为该组估计的延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
按照经由多个无线信道链接到发射器的接收器的一个实施例，每个信道对应于不同的发射-接收天线对，接收器包括一个或多个接收天线和CSI估计器。CSI估计器可用来将多个信道编组为一个或多个组，各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线关联的信道。CSI估计器还可用来在时域中为每组信道迭代地估计延迟抽头值的集合，使得同一组中包含的信道与相同的延迟抽头值关联，并且基于为该组估计的延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
当然，本发明并不局限于上述特征和优点。通过阅读以下详细描述以及参见附图，本领域的技术人员会知道其它特征和优点。
附图说明
图1示出包括服务于移动台的基站的无线通信网络的一个实施例。
图2示出用于为链接发射器和接收器的多个无线信道迭代地估计信道状态信息的方法的一个实施例。
图3示出用于为链接发射器和接收器的多个无线信道迭代地估计信道状态信息的方法的另一个实施例。
具体实施方式
图1示出包括服务于诸如UE之类的移动台120的基站110的无线通信网络100的一个实施例。基站110在下行链路中通过射频信道向移动台120发送通信信号。移动台120能够在上行链路中向基站110发送信号。在两种情况下，接收信号都可表征为由信道影响所改变、加上噪声和干扰的发送信号。基站110和/或移动台120中的至少一个具有不止一个天线。在下行链路方向，移动台120是无线接收器，以及基站110是无线发射器。相反的情况在上行链路方向成立，即，基站110是接收器，以及移动台120是发射器。因此，本文所使用的术语‘接收器’取决于通信链路方向能够表示基站110或移动台120。
无线接收器从无线发射器所发送的稀疏数据来估计多输入和/或多输出(MIMO)信道状态信息(CSI)。为此，基站110和移动台120均具有基带处理器112、122。包含在对应基带处理器112、122中或者与其关联的CSI估计器114、124从发射器所发送的稀疏数据来估计MIMO CSI。每个CSI估计器114、124能够通过硬件、固件、软件或者它们的各种组合来实现。接收器CSI估计器114/124将MIMO信道编组为多链路信道的一组或多组，各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线(即，空间邻近的两个或更多发射或接收天线)关联的信道，例如，如图2的步骤200所示。所有移动台天线能够被认为是共址的。在一个纯粹说明性的示例中，图1示出基站110具有两个天线116、118，以及移动台120也具有两个天线126、128。因此，存在四个信道。信道C1,1在基站110的第一天线116与移动台120的第一天线126之间。信道C1,2在基站110的第一天线116与移动台120的第二天线128之间。信道C2,1在基站110的第二天线118与移动台120的第一天线126之间。信道C2,2在基站110的第二天线118与移动台120的第二天线128之间。一般来说，基站110可具有更少或更多的天线，并且移动台120也能够这样。
与特定的一组MIMO信道关联的天线是共址的，因为两个或更多发射天线在物理上邻近地设置，和/或两个或更多接收天线在物理上邻近地设置。例如，移动台120的天线126、128或者基站110的发射天线116、118中的部分或全部能够非常接近地设置。因此，与共址天线关联的多链路信道受到多径反射体的相似集合影响。接收器CSU估计器114/124能够假定这类多链路信道的时域抽头延迟信道模型，以便共享相同的抽头延迟位置。接收器CSI估计器114/124使用这个物理特征来增强信道估计精确度。例如，如果基站110具有四个共址发射天线并且移动台120具有两个接收天线，则4×2 MIMO信道在本文所述的算法中由接收器CSI估计器114/124作为Pmax=8个链路的一组来共同处理。另一方面，如果四个基站天线包括各在两个不同位置的两个天线，则Pmax=4个链路的两组在本文所述的算法中由接收器CSI估计器114/124来分别处理。
每组多链路信道具有Pmax个链路，其中，在确定不止一组MIMO信道的情况下Pmax对于不同组可能不同。在Smax个副载波处对各链路信道进行抽样。链路信道中的每个能够以不同副载波集合来被抽样。设是用于多链路信道的抽样副载波索引的集合，其中p=0,K,Pmax-1和s=0,K,Smax-1。对于第p链路信道，其中p=0,K,Pmax-1，接收器CSI估计器114/124将在接收器可用的反馈频域样本收集到Smax×1向量中，Smax×1向量由下式给定：
矩阵表示由接收器CSI估计器114/124为该组中的第p链路信道确定的频域信道响应。例如，对于图1来说，如果两个基站天线116、118共址并且两个移动台天线126、128也共址，则Pmax=4，并且H1对应于链路信道C1,1，H2对应于链路信道C1,2，H3对应于链路信道C2,1，以及H4对应于链路信道C2,2。反馈样本可包含信道估计误差和量化/解量化误差以及其它损伤。
对于同一组的第p链路信道，其中p=0,K,Pmax-1，接收器CSI估计器Pmax=4迭代地跨若干链路信道联合地估计时域抽头延迟信道模型，作为如下式给定的Lmax×1抽头延迟向量：
使得同一组中包含的链路信道与相同的延迟抽头值关联，例如，如图2的步骤202所示。接收器CSI估计器Pmax=4通过例如LTE标准中定义的OFDM信号的信号带宽和循环前缀长度以及其它因素来确定抽头延迟的最大跨度Lmax。抽头延迟向量Lmax能够是大约数十或数百纳秒，其中只有几个抽头有意义地为非零。这类抽头延迟向量称作稀疏向量。
接收器CSI估计器114/124基于为组估计的延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个链路信道的频域信道响应，例如，如图2的步骤204所示。在一个实施例中，接收器CSI估计器114/124将Wp设置为具有下式给定的元素的N点FFT矩阵的Smax×Lmax子矩阵：
例如，其中N能够是如LTE系统规范中定义的OFDM信号的FFT大小。
由接收器CSI估计器114/124实现的估计算法确定Tmax个活动抽头的集合，其中t=0,K,Tmax-1并且Tmax<<Lmax。估计算法还确定的Pmax×Tmax个抽头值，其中p=0,K,Pmax-1并且，使得对于所有p=0,K,Pmax-1，与一致。对于不在活动集合中的抽头，抽头值能够被估计为零，即，对于所有，。
通过所估计的时域模型，接收器CSI估计器114/124能够通过执行傅立叶变换来确定跨整个OFDM信号带宽的频域信道响应。为了降低计算复杂度，随后描述并且在图3中示出基于迭代应用评级和简单最小平方估计的一个示范实施例。
按照图3所示的实施例，接收器CSI估计器114/124首先执行初始化过程，该过程包括对于p=0,K,Pmax-1，将第0残差向量设置成，并且计算拟合量度的良好性(步骤300)。拟合函数的良好性R3对于不同应用和情形允许估计的可定制质量控制。本文中稍后描述用于确定R3的实施例。第0活动抽头估计还被设置为空集，并且迭代次数n在初始化过程期间被设置为1(步骤302)。
对于估计过程的第n迭代，为每个计算第一评级函数R1(l)的值(步骤304)。第一评级函数R1(l)被设计成通过检查未建模的信道响应并且将值给予跨多链路信道的各信道抽头，来征集信道结构知识。本文中稍后描述用于确定R1(l)的实施例。
评级则被确定为使得R1(l)是最大的Tmax个索引的集合(步骤306)。也就是说，对于所有并且，。接收器CSI估计器114/124则将设置为和的并集，设Ttmp是集合的大小，并且对于基于作为正确活动抽头位置的执行最小平方信道估计(步骤308)。集合包含前一迭代期间所确定的假设信道抽头，包含当前迭代期间所确定的新假设信道抽头，以及包含对于当前迭代用于确定时域信道估计的假设信道抽头。在一个实施例中，是的Ttmp×1个非零值，由下式给定：
其中，是通过取集合所索引的Ttmp列的的Smax×Ttmp子矩阵。因此，按照这个实施例，信道响应估计基于中包含的假设信道抽头来确定。因此，每个假设信道抽头用于在时域中估计信道的最小平方拟合。由于数值或其它实现原因，最小平方估计能够采用不同算法来计算，如本文中稍后所述。
对于每个，接收器CSI估计器114/124计算第二评级函数R2(l)的值，并且将确定为使得R2(l)是最大的Tmax个索引的集合(步骤310)。也就是说，对于所有并且，。第二评级函数R2(l)被设计成指导迭代算法从对应高复杂度凸优化方式向稀疏解收敛。因此，集合包括具有如基于第二评级函数R2(l)所确定的最大值的信道抽头。本文中稍后描述用于确定R2(l)的实施例。接收器CSI估计器114/124则对于p=0,K,Pmax-1来更新残差向量(步骤312)。在一个实施例中，如下式所给定来更新残差向量：
其中，是通过取集合所索引的Tmax列的的Smax×Tmax子矩阵。等式(5)表示用于根据由接收器CSI估计器114/124基于中的信道抽头所确定的频域信道响应估计来确定新频域残差的最小平方频域信道估计算法。
通过已更新的频域残差，接收器CSI估计器114/124确定是停止还是继续进行迭代估计过程(步骤314)。各种停止标准能够用于进行这个确定。在一个实施例中，接收器CSI估计器114/124计算总残差，如下式所示：
如果，即，总残差没有降低以上，则接收器CSI估计器114/124设置，停止迭代估计过程，并且根据新计算最终频域信道响应估计(步骤316)。否则，使n递增1(步骤318)，并且重复进行迭代估计过程(步骤304到314)。在另一个实施例中，如果n大于最大的容许迭代次数，则接收器CSI估计器114/124停止迭代估计过程，以及根据计算最终频域信道响应估计(步骤316)。否则，使n递增1(步骤318)，并且重复进行迭代估计过程(步骤304到314)。在又一个实施例中，如果等式(6)的小于或等于预定值，则接收器CSI估计器114/124停止迭代估计过程，以及根据计算最终频域信道响应估计(步骤316)。否则，使n递增1(步骤318)，并且重复进行迭代估计过程(步骤304到314)。在具有的各种MIMO信道情形的浮点测试中，迭代次数一般大约为3，并且通常不超过5。因此，最大容许迭代次数能够设置成比较低。
在完成迭代估计过程时计算最终频域信道响应估计(步骤316)。按照一个实施例，在迭代过程结束时，对于跨整个OFDM信号带宽来计算频域信道响应估计，如下式所示：
其中，是N×1向量，以及是通过取集合所索引的Tmax列的N点FFT矩阵的N×Tmax子矩阵。N是例如LTE系统规范中定义的OFDM信号的FFT大小。
返回到迭代估计过程，接收器CSI估计器114/124计算第一评级函数R1(l)，以便对于不同链路信道在不同抽样副载波集合来测量第l延迟抽头的频域响应与当前残差向量之间的相关性。残差对应于尚未建模的频域响应，并且因此接收器CSI估计器114/124尝试识别与未建模频域响应对应的最终信道抽头。第一评级函数R1(l)还设计成征集MIMO信道结构知识，从而提供同一组中的不同链路信道之间的耦合机制。
在一个实施例中，接收器CSI估计器114/124计算第一评级函数R1(l)，如下式所示：
其中，q1是能够对于特定应用来指定和微调的正的常数。一般来说，q1在1与2之间。对于q1=2，第一评级函数R1(l)耦合来自不同链路信道的能量，以便对不同延迟抽头的相关性评级。q1的这个选择更符合常规信号处理范例，但是更易受到意外频域干扰尖峰。通过设置更接近1的q1，能够显著降低对于不均匀频域干扰的这种弱点。因此，参数q1允许在具有频域中的均匀或不均匀干扰的情况下部署相同估计算法。
接收器CSI估计器114/124计算第二评级函数R2(l)，以便指导迭代算法所提供的解从对应高复杂度凸优化方式向稀疏解收敛。第二评级函数R2(l)还优选地保持不同MIMO链路信道之间的耦合。为此，第二评级函数R2(l)能够按照一个实施例如下式所示来计算：
其中，q2是能够被指定和微调以处理MIMO信道模型不定性的正的常数。等式(9)逐一检查各信道抽头，并且对于所考虑的抽头把来自所有链路信道的能量组合在一起。在一个实施例中，q2=2以用于组合来自用于评级的所有MIMO链路的抽头能量。但是，当首次估计新LTE小区的下行链路信道时，存在与多个发射天线是否实际在物理上共址有关的模型不定性。因此，在这类初始接入情况下，能够采用迭代估计算法来测试较低q2，以便查看所识别抽头延迟位置集合是否与采用q2=2设定所识别的相似。如果两个集合基本上相似，则能够安全地采用q2的正常设定。否则，所识别抽头延迟位置的集合提供关于多个发射天线的哪些子集在物理上共址的指示。估计算法则能够应用于重构的多个MIMO链路组。
接收器CSI估计器114/124计算拟合函数的良好性R3，以便提供关于对于不同MIMO天线链路信道在不同抽样副载波集合的多个残差向量的总量度。按照一个实施例，拟合函数的良好性R3如下式所示来计算：
其中，q2是为第二评级函数R2(l)定义的正的可调常数，以及q3是正的可调常数以定制不同的估计质量特性。在传统信号处理中，残差的整体影响通过误差向量中的总能量来测量。按照这个传统，参数q3能够设置为2。注意，通过这个设定，允许具有几个副载波中的高残差而具有其它副载波中的低残差的误差向量。也就是说，不存在关于在任何副载波的最大残差的绝对保证。
存在其中应当控制在任何副载波的最大残差的应用。对于这类情况，q3能够设置成大于2，以便得到跨副载波的更均匀残差。在设置的极端情况下，拟合函数的良好性变为：
因此，估计输出的质量特性能够采用可用于计算具有更好覆盖的拟合函数的良好性的不同q3设定来定制。
由于数值或其它实现原因，等式(4)、(5)和(7)中的最小平方估计不一定完全如相应数学式所指示来计算。具体来说，最有效实现利用本领域的技术人员众所周知的QR或SVD分解方法，以便避免显式矩阵求逆。此外，最小平方估计算法的更一般形式还能够与本文所述的迭代框架相结合。例如，能够引入正则化，以便改进信道响应估计的数值稳定性，如下式所示：
其中，是正则化参数，以及I是Ttmp×Ttmp单位矩阵。通过这个正则化最小平方，等式(5)所表示的误差向量更新以及等式(7)所表示的最终估计输出分别变为：
在另一个实施例中，加权最小平方解能够应用于信道响应估计，如下式所示：
其中，Cp是包含第p链路信道的加权系数的Smax×Smax对角矩阵。加权系数能够部署成考虑在不同频域副载波的不同干扰特性。通过这个加权正则化最小平方，等式(5)所表示的误差向量更新以及等式(7)所表示的最终估计输出分别变为：
本文所述的整个迭代过程能够与这些实现变型中的任一个相结合。
先前所识别的包含参数Tmax确定将要使用本文所述的迭代算法来估计的延迟抽头的最大数量。一般来说，能够可靠估计的抽头的数量通过估计问题的维Lmax和样本数量Smax来确定。对于较高问题维Lmax，包含参数Tmax应当设置成较小。对于更多样本，包含参数Tmax能够设置成较高。基于Lmax和Smax的Tmax的设定能够作为查找表或者作为函数来存储，如下式所示：
Tmax一般随Smax而线性缩放以及随Smax/Lmax非线性地缩放。从对于本文所述的迭代算法的各种MIMO信道情形的测试结果，随Smax/Lmax进行的缩放一般对于弱二阶效应是线性的。因此，Tmax的设定能够作为下列二次函数紧凑地存储：
其中，a、b和c是接收器CSI估计器中存储的三个常数。
通过征集时域抽头延迟信道模型结构的知识，本文所述的方法对于相同数量的可用参考符号或反馈样本实现更好的估计精确度。基于迭代应用评级和简单最小平方估计，本文所述的方法以明显更低的计算复杂度来达到高保真估计。本文所述的估计方法能够应用于CSI反馈样本、Rel/10 LTE系统中的CSI-RS等。
有鉴于变型和应用的上述范围，应当理解，本发明不受以上描述限制，也不受附图限制。而是，本发明仅由以下权利要求及其合法等效物来限制。
Claims (23)
1.一种为链接发射器和接收器的多个无线信道估计信道状态信息的方法，各信道对应于不同的发射-接收天线对，所述方法包括：
将多个信道编组为一个或多个组，各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线关联的信道；
在时域中为每组信道迭代地估计延迟抽头值的集合，使得同一组中包含的信道与相同延迟抽头值关联；以及
基于为所述组估计的所述延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
2.如权利要求1所述的方法，包括：将所述多个信道编组为包括与至少两个共址发射天线关联的信道的第一组以及包括与至少两个不同的共址发射天线关联的信道的第二组。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述接收器具有多个接收天线，并且所有所述接收天线被认为是共址的。
4.如权利要求1所述的方法，包括：
为同一组中包含的信道确定总共M个延迟抽头的稀疏向量；
识别所述总共M个延迟抽头中的N个最主导延迟抽头，其中N<<M；以及
计算所述N个最主导延迟抽头中的每个的延迟抽头值，其中，所述N个最主导延迟抽头对应于所述稀疏向量中包含的具有最大延迟抽头值的延迟抽头。
5.如权利要求4所述的方法，包括：对于所述稀疏向量中包含的没有被识别为所述N个最主导延迟抽头的延迟抽头，将所述延迟抽头值设置为零。
6.如权利要求4所述的方法，包括：
在每次迭代期间为所述稀疏向量中包含的所述总共M个延迟抽头中的每个计算第一评级度量的值，所述第一评级度量是延迟抽头频域响应的函数和残差的量度；以及
在同一迭代期间识别所述稀疏向量中包含的具有最大第一评级度量值的延迟抽头。
7.如权利要求6所述的方法，包括：将当前迭代期间被识别为具有最大第一评级度量值的延迟抽头与前一迭代期间被识别为具有最大第一评级度量值的延迟抽头组合，从而形成主导延迟抽头的合成集合。
8.如权利要求7所述的方法，包括：
根据所述主导延迟抽头的合成集合中包含的延迟抽头，为同一组中包含的每个信道计算时域信道响应估计；
为所述稀疏向量中包含的所述总共M个延迟抽头中的每个计算第二评级度量的值，所述第二评级度量是所述时域信道响应估计的函数；
识别所述总共M个延迟抽头中具有最大第二评级度量值的N个最主导延迟抽头；以及
根据所述N个最主导延迟抽头修正所述残差的量度。
9.如权利要求8所述的方法，包括：如果所述残差的量度被修正了小于预定量，或者如果所述残差的量度小于预定值，或者在预定迭代次数之后，则终止迭代过程。
10.如权利要求8所述的方法，包括：根据从总共M个延迟抽头的所述稀疏向量中识别的所述N个最主导延迟抽头，估计同一信道组中包含的每个信道的所述频域信道响应。
11.如权利要求10所述的方法，包括：在多个频率副载波处对同一组中包含的信道抽样以计算时域和频域信道响应估计。
12.一种经由多个无线信道链接到发射器的接收器，每个信道对应于不同的发射-接收天线对，所述接收器包括：
一个或多个接收天线；以及
信道状态信息估计器，可用来：
将多个信道编组为一个或多个组，各组包括与两个或更多共址发射和/或接收天线关联的信道；
在时域中为每组信道迭代地估计延迟抽头值的集合，使得同一组中包含的信道与相同的延迟抽头值关联；以及
基于为所述组估计的所述延迟抽头值的集合来估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
13.如权利要求12所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：将所述多个信道编组为包括与至少两个共址发射天线关联的信道的第一组以及包括与至少两个不同的共址发射天线关联的信道的第二组。
14.如权利要求12所述的接收器，其中，所述接收器具有多个接收天线，并且所有所述接收天线被认为是共址的。
15.如权利要求12所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：
为同一组中包含的信道确定总共M个延迟抽头的稀疏向量；
识别所述总共M个延迟抽头中的N个最主导延迟抽头，其中N<<M；以及
为所述N个最主导延迟抽头中的每个计算延迟抽头值，其中所述N个最主导延迟抽头对应于所述稀疏向量中包含的具有最大延迟抽头值的延迟抽头。
16.如权利要求15所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：对于所述稀疏向量中包含的没有被识别为所述N个最主导延迟抽头的延迟抽头，将所述延迟抽头值设置为零。
17.如权利要求15所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：
在每次迭代期间为所述稀疏向量中包含的所述总共M个延迟抽头中的每个计算第一评级度量的值，所述第一评级度量是延迟抽头频域响应的函数和残差的量度；以及
在同一迭代期间识别所述稀疏向量中包含的具有最大第一评级度量值的延迟抽头。
18.如权利要求17所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：将当前迭代期间被识别为具有最大第一评级度量值的延迟抽头与前一迭代期间被识别为具有最大第一评级度量值的延迟抽头组合，从而形成主导延迟抽头的合成集合。
19.如权利要求18所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：
根据所述主导延迟抽头的合成集合中包含的延迟抽头，为同一组中包含的每个信道计算时域信道响应估计；
为所述稀疏向量中包含的所述总共M个延迟抽头中的每个计算第二评级度量的值，所述第二评级度量是所述时域信道响应估计的函数；
识别所述总共M个延迟抽头中具有最大第二评级度量值的所述N个最主导延迟抽头；以及
根据所述N个最主导延迟抽头修正所述残差的量度。
20.如权利要求19所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：如果所述残差的量度被修正了小于预定量，或者如果所述残差的量度小于预定值，或者在预定迭代次数之后，则终止迭代过程。
21.如权利要求19所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：根据从总共M个延迟抽头的所述稀疏向量中识别的所述N个最主导延迟抽头，估计同一信道组中包含的每个信道的频域信道响应。
22.如权利要求21所述的接收器，其中，所述信道状态信息估计器可用来：在多个频率副载波处对同一组中包含的信道进行抽样，从而计算时域和频域信道响应估计。
23.如权利要求12所述的接收器，其中，所述接收器是移动台，以及所述发射器是基站。
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