CN103430461A - 提供数据检测信息的概念 - Google Patents

Abstract

本发明揭示一种用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息的概念，其包括：第一通信构件(110)，其用于与所述第一移动收发器通信以从所述第一移动收发器接收第一接收信号向量，所述第一接收信号已由所述第一移动收发器从基站收发器接收到；及第二通信构件(120)，其用于与所述第二移动收发器通信以从所述第二收发器接收第二接收信号向量，所述第二接收信号已由所述第二移动收发器从所述基站收发器接收到。此外，所述概念利用构件(130)基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第一数据信号的数据检测信息及关于所述第二数据信号的数据检测信息并利用构件(140)将关于所述第一数据信号的所述数据检测信息提供到所述第一移动收发器且将关于所述第二数据信号的所述数据检测信息提供到所述第二移动收发器。

Description

提供数据检测信息的概念

技术领域

本发明涉及接收的无线电信号中的数据信号检测，更特定来说，本发明涉及(但非排外地)多输入多输出(简称为MIMO)系统中的数据信号检测。

背景技术

多输入多输出(MIMO)天线技术可通过利用空间多路复用而明显增加数据速率及/或通过应用时空译码而实现额外分集增益，查阅1998年3月Wireless PersonalCommunications第6卷第3号第311页至335页Foschini，G.J.及Gans，M.J.著作的“Onlimits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas”；1999年11月European Transactions on Telecommunications第10卷第6号第585页至595页Telatar，I.E.著作的“Capacity of multi-antenna Gaussian channels”；1998年10月IEEEJournal on Selected Areas in Communications第16卷第8号第1451页到1458页Alamouti，S.M.著作的“A simple transmit diversity technique for wireless communications”。然而，随着对于较高数据输送量及较高频谱效率的日益增加的需求，已定义新系统要求用于第4代(简称为4G)及超4G(简称为B4G)无线网络。因此，需要考虑新的关键技术。

举例来说，在2009年4月IEEE Communications Magazine第47卷第4号第74页到81页Boudreau，G.、Panicker，J.、Ning Guo、Rui Chang、Neng Wang、Vrzic，S.著作的“Interference Coordination and Cancellation for 4G Networks”中，作者展示可通过物理层技术(例如小区间干扰消除(ICIC)、MIMO、空分多址(SDMA)、自适应波束形成、球体解码)的组合而实现4G网络中的干扰协调，查阅2009年5月IEEE Signal ProcessingMagazine第26卷第3号第91页到95页Larsson，E.G.著作的“MIMO Detection Methods:How They Work”；2006年8月IEEE Transactions on Wireless Communications第5卷第8号第2004页到2008页Windpassinger，C.、Lampe，L.、Fischer，R.F.H.、Hehn，T.著作的“A performance study of MIMO detectors”；2003年3月IEEE Transactions onCommunications第51卷第3号第389页到399页Hochwald，B.M.、ten Brink，S.著作的“Achieving Near-Capacity on a Multiple-Antenna Channel”。其它概念是网络MIMO，查阅2006年8月IEE Proceedings Communications第153卷第548页到555页Foschini，G.J.、Karakayali，K.、Valenzuela，R.A.著作的“Coordinating multiple antenna cellular networks toachieve enormous spectral efficiency”；2009年6月IEEE Transactions on WirelessCommunications第8卷第6号第2983页到2989页Huang，H.、Trivellato，M.、Hottinen，A.、Shafi，M.、Smith，P.、Valenzuela，R.著作的“Increasing downlink cellular throughputwith limited network MIMO coordination”，及协调多点发射及接收(简称为CoMP)。

显然，对于高数据输送量、高频谱效率及较好覆盖率的挑战已对大型MIMO系统产生新关注点，所述系统具有可能分布式天线技术(2009年12月IEEE Journal of SelectedTopics in Signal Processing第3卷第6号第958页到974页Mohammed，S.K.、Zaki，A.、Chockalingam，A.、Rajan，B.S.著作的“High-Rate Space-Time Coded Large-MIMOSystems:Low-Complexity Detection and Channel Estimation”)，且因此关于性能/复杂性的取舍有细微的考虑。另一方面，由于技术及硅集成进步，具有功率及成本有效检测算法的较大天线阵列配置变得可行。

线性MIMO检测算法(即，强制零(Zero-Forcing，简称为ZF)或最小均方误差(简称为MMSE))以其低计算复杂性闻名，查阅2005年1月IEEE Transactions onCommunications第53卷第1号第74页到83页McKay，M.R.、Collings，I.B.著作的“Capacity and Performance of MIMO-BICM With Zero-Forcing Receivers”；2004年11月到12月IEEE Global Telecommunications Conference2004(GLOBECOM'04)会刊中第2455页到2459页Seethaler，D.、Matz，G.、Hlawatsch，F.著作的“An Efficient MMSE-BasedDemodulator for MIMO Bit-Interleaved Coded Modulation”。线性检测算法可具有低计算要求。然而，如果发射信号流的数目增加，那么分集阶数将降低。在实践中，如果M_R≤M_T成立，其中M_R及M_T分别指代接收及发射天线的数目，则MMSE算法在块衰落信道条件下承受噪声估计误差及严重降级，且ZF算法需要抵抗噪声放大及不良条件的信道矩阵。

软信道解码的情境中的最大似然检测(简称为MLD)或最大后验概率(简称为APP)检测可传递上界性能。然而，在具有较大天线配置的MIMO系统(在下文中还称为大型MIMO系统)内通常无法负担其高计算复杂性。球体解码提供另一成功检测策略以减小信号候选者的数目，查阅上文的引用。一般来说，接近APP上界性能是有效解决方案。然而，球体检测的搜索深度可相对于不同信道实现而明显改变，从而对硬件实施造成困难。

在2008年11月IEEE Transactions on Signal Processing第56卷第11号第5729页到5733页Ariyavisitakul，S.L.、Jun Zheng、Ojard，E.、Joonsuk Kim著作的“SubspaceBeamforming for Near-Capacity MIMO Performance”中，提出子空间波束形成方法，其中MIMO信道矩阵是由特定矩阵分解方法逐块地对角化，从而使联合检测的数据流的数目限制于2。

此外，下行链路发射通常受用户设备(UE)处的接收天线元件的限制制约。由于UE上的有限天线空间，计算要求及分集的损失是两个关键问题。MIMO中继网络是另一热门话题。然而，在实践中，中继网络需要抵抗前向或反馈错误及发射延迟。

发明内容

实施例可基于以下研究结果：单一用户MIMO可增加下行链路输送量但由于可在用户设备处获得的独立信号副本的有限数目而受限制。除了由于UE上的有限天线空间的有限分集之外，计算要求是其它关键问题。实施例因此可进一步基于以下研究结果：多个移动收发器的接收信号可用于克服分集的损失且移动收发器可利用来自同一基站但由其它移动收发器接收的其它接收信号以进一步利用移动通信系统中的下行链路容量。实施例可使移动收发器(其不能够单独利用大型MIMO)能够协作且实现具有比个别下行链路容量的总容量更高的容量的较大MIMO系统。换句话说，实施例可实现利用多个移动收发器的接收信号且由此建立MIMO系统。在一些实施例中，设备可与多个移动收发器通信、接收来自所述多个移动收发器的多个接收信号向量且由此利用多个接收信号作为MIMO系统。在其它实施例中，此设备可包括在移动收发站中。

实施例提供一种设备，其用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息。所述设备包括用于与所述第一移动收发器通信且用于从所述第一移动收发器接收第一接收信号向量的构件，已由所述第一移动收发器从基站收发器接收所述第一接收信号。所述设备进一步包括用于与所述第二移动收发器通信且用于从所述第二收发器接收第二接收信号向量的构件，已由所述第二移动收发器从所述基站收发器接收所述第二接收信号。

所述设备可进一步包括用于基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第一数据信号的数据检测信息及关于所述第二数据信号的数据检测信息的构件。而且，所述设备可包括用于将关于所述第一数据信号的数据检测信息提供到所述第一移动收发器且将关于所述第二数据信号的数据检测信息提供到所述第二移动收发器的构件。所述数据检测信息可对应于关于所述第一数据信号或所述第二数据信号的可靠性信息(举例来说，关于作为对数似然比的数据的概率的信息、关于检测数据自身的信息等等)。在其它实施例中，所述数据检测信息可对应于帮助或促进移动收发器检测其数据信号的任何信息。举例来说，可提供修改的接收信号与修改的信道估计共同作为数据检测信息，其中修改量可使所述移动收发器能够更可靠地检测其数据信号。换句话说，所述设备可提供修改的接收信号及修改的信道估计到移动收发器作为数据检测信息，其中相比于所述移动收发器的原始接收信号及原始信道估计可减小干扰。

在实施例中，确定构件可适于确定所述第一移动收发器与所述基站收发器之间的第一估计无线电信道且适于确定所述第二移动收发器与所述基站收发器之间的第二估计无线电信道。确定构件可进一步适于基于关于所述第一估计无线电信道的信息及关于所述第二估计无线电信道的信息确定对应于所述第一数据信号的数据检测信息及对应于所述第二数据信号的数据检测信息。

用于与所述第一移动收发器通信的构件可进一步适于从所述第一移动收发器接收关于所述第一移动收发器与所述基站收发器之间的所述第一估计无线电信道的信息，且用于与所述第二移动收发器通信的构件可适于从所述第二移动收发器接收关于所述第二移动收发器与所述基站收发器之间的所述第二估计无线电信道的信息。

所述第一估计无线电信道可指所述基站收发器处的多个发射天线与所述第一移动收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道。关于所述第二估计无线电信道的信息可指所述基站收发器处的所述多个发射天线与所述第二移动站台收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道。

所述第一接收信号向量可指在所述第一移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号，且所述第二接收信号向量可指在所述第二移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号。换句话说，所述设备可基于由个别移动收发站建立的个别MIMO系统形成较大型的MIMO系统。

确定构件可适于确定第一无线电信道估计作为第一无线电信道矩阵及确定第二无线电信道估计作为第二无线电信道矩阵。确定构件可进一步适于确定所述基站处的所述多个发射天线与所述第一移动收发器及所述第二移动收发器处的所述多个接收天线之间的无线电信道矩阵，所述无线电信道矩阵具有至少一个信道系数用于所述基站收发器处的所述多个发射天线中的一者与所述第一移动收发器及所述第二移动收发器处的所述多个接收天线中的一者的每一组合。因此，由所述设备形成的MIMO系统可对应于所述基站收发器与所有考虑的移动收发器的所有接收天线之间的MIMO系统。

确定构件可进一步适于确定数据信号的子集且适于确定用于每一数据信号子集的一个子矩阵，其中所述数据信号中的每一者包括在所述子集的至少一者中。确定构件可进一步包括用于产生用于每一子集的修改的接收信号的构件、用于计算每一子集中的每一数据信号的数据检测信息的构件。确定构件可进一步适于基于每一子集中的每一数据信号的数据检测信息确定关于所述第一数据信号及所述第二数据信号的数据检测信息。

确定构件可适于基于所述多个接收信号向量及所述信道矩阵通过确定关于所述第一数据信号及所述第二数据信号的质量信息而确定所述子集，子矩阵是基于基于所述质量信息选自所述信道矩阵的系数的子集。

子矩阵可为基于基于所述质量信息对所述信道矩阵的重新排序操作以及对所述信道矩阵的随后分解的三角矩阵。子矩阵可为从根据重新排序操作对经重新排序信道矩阵的分解得到的三角矩阵的子矩阵，其中重新排序操作对于每一子集可为不同的。所述重新排序可对应于发射信号的子集的选择，基于所述质量信息选择发射信号的所述子集，其中在第一重新排序操作中选择其中质量信息指示对于第一数据信号为最佳质量的发射信号，且其中在第二重新排序操作中选择其中质量信息指示对于第二数据信号为最佳质量的发射信号，或其中所述质量信息指示对于所述第一数据信号比所述第二数据信号更好的质量且其中在两个重新排序操作中或两个子集中选择所述第二数据信号。

矩阵分解可对应于QR分解或Cholesky分解。产生构件可适于基于矩阵分解的结果产生修改的接收信号。确定构件可适于计算所述第一数据信号及所述第二数据信号的发射符号的对数似然比作为数据检测信息。提供构件可适于将所述修改的接收信号的子集及所述矩阵分解结果的至少一部分提供到所述第一移动收发器或所述第二移动收发器作为数据检测信息。在此实施例中，矩阵分解可使得结果指所述第一移动收发器或所述第二移动收发器的所述数据信号的所有者，因此所述修改的接收信号可指所述第一移动收发器或所述第二移动收发器的所有数据信号。因此，当提供到所述第一收发站或所述第二收发站时，相应移动收发站可实行APP检测。

实施例可进一步提供一种方法，其用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息。所述方法包括与所述第一移动收发器通信以用于从所述第一移动收发器接收第一接收信号向量(由所述第一移动收发器从基站收发器接收所述第一接收信号)且与所述第二移动收发器通信以用于从所述第二收发器接收第二接收信号向量(由所述第二移动收发器从所述基站收发器接收所述第二接收信号)的步骤。所述方法进一步包括基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第一数据信号的数据检测信息及关于所述第二数据信号的数据检测信息的步骤。所述方法包括将关于所述第一数据信号的数据检测信息提供到所述第一移动收发器且将关于所述第二数据信号的数据检测信息提供到所述第二移动收发器。

实施例可进一步包括具有程序代码的计算机程序，当在计算机或处理器上执行所述计算机程序时，所述程序代码用于执行上文方法中的一者。

附图说明

将仅仅以实例方式使用设备及/或方法及/或计算机程序的以下非限制性实施例且参考随附图式描述一些其它特征或方面，其中

图1a展示设备的实施例的框图；

图1b展示一方法的实施例的流程图；

图1c说明用于电动车的充电站的情境中的实施例；

图2说明由子集确定的MIMO子空间；

图3说明实施例获得的模拟结果，其展示未经译码BER对SNR；

图4说明实施例获得的模拟结果，其展示可实现比率对SNR；

图5说明实施例获得的模拟结果，其展示未经译码BER对SNR；

图6说明实施例获得的模拟结果，其展示可实现比率对SNR；

图7a说明提供一方法的实施例的伪码；

图7b说明一方法的实施例的流程图；

图7c说明提供一方法的另一实施例的流程图；

图8a说明链接水平模拟参数设定；

图8b说明在实数乘法、加法及除法方面考虑计算复杂性的实施例的比较；及

图8c说明考虑正规化计算复杂性的实施例的性能比较。

具体实施方式

图1a展示用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息的设备100的实施例的框图。所述设备包括用于与第一移动收发器通信以用于从第一移动收发器接收第一接收信号向量的构件110，已由第一移动收发器从基站收发器接收第一接收信号。设备100进一步包括用于与第二移动收发器通信以用于从第二收发器接收第二接收信号向量的构件120，已由第二移动收发器从基站收发器接收第二接收信号。换句话说，设备100可通过接收来自两个用户的接收信号而确定或检测关于专用于两个不同用户的两个数据信号的数据检测信息。因为由第一用户接收的第一接收信号还包括专用于第二用户的信号，然而，当使用相同无线电资源时，经历第一用户的干扰，设备100可利用来自两个接收信号的分集增益。

设备100进一步包括用于基于第一接收信号向量且基于第二接收信号向量确定关于第一数据信号的数据检测信息及关于第二数据信号的数据检测信息的构件130。所述数据检测信息可对应于检测到的数据信号、对数似然比、关于数据的概率或可靠性信息等等。在其它实施例中，所述数据检测信息可对应于使移动收发器能检测其具有较好质量或较高可靠性的数据信号的任何信息。此信息因此可帮助或改进移动收发器处的数据检测。举例来说，可提供修改的接收信号与修改的信道估计共同作为数据检测信息，其中修改量可使移动收发器能更可靠地检测其数据信号。修改量可建立规模上可比整个MIMO系统更小的修改的MIMO系统，即，所述MIMO系统由移动收发器的所有接收天线组成。所述修改的MIMO可包括减小的干扰，即，所述设备可(例如)通过矩阵修改确定修改的MIMO系统，接着将所述修改的MIMO系统提供到移动收发器。换句话说，所述设备可将修改的接收信号及修改的信道估计提供到移动收发器作为数据检测信息，其中相比于移动收发器的原始接收信号及原始信道估计可减小干扰。

此外，设备100可包括用于将关于第一数据信号的数据检测信息提供到第一移动收发器且将关于第二数据信号的数据检测信息提供到第二移动收发器的构件140。以更简单的言语概括，设备100的实施例可使用由多个移动收发器接收的接收信号。利用MIMO系统中的多个接收信号的分集增益，可从多个接收信号中确定或检测出关于对应多个数据信号的信息或数据检测信息。于是，可克服产生于紧密间隔的接收天线(例如，移动终端处)的问题。

实施例可提供用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息的对应方法。图1b展示方法的实施例的流程图，所述方法包括与第一移动收发器通信以用于从第一移动收发器接收第一接收信号向量的步骤210，所述第一接收信号由所述第一移动收发器从基站收发器接收到。此外，所述方法包括与第二移动收发器通信以用于从第二收发器接收第二接收信号向量的步骤220，所述第二接收信号由第二移动收发器从基站收发器接收到。所述方法进一步包括基于第一接收信号向量及第二接收信号向量确定关于第一数据信号的数据检测信息及关于第二数据信号的数据检测信息的步骤230。所述方法进一步包括将关于第一数据信号的数据检测信息提供到第一移动收发器的步骤240及将关于第二数据信号的数据检测信息提供到第二移动收发器的步骤250。实施例还可提供具有程序代码的计算机程序，当在计算机或处理器上执行所述计算机程序时，所述程序代码用于执行本文描述的方法中的一者。

图1c说明用于电动车的充电站的情境中的实施例。在图1c中，举例来说，设备100的实施例放置在用于电动车的充电站处。设备100被多个移动收发器围绕，例如，如膝上型计算机160、蜂窝式电话162、两辆车164及166等等。如由所述图中展示的布线指示，在此实施例中假设通信构件110及120适于以有线方式与移动收发站通信。在其它实施例中，可使用其它接口作为通信构件，例如，NFC(近场通信的简称)接口、蓝牙接口、WLAN(无线局域网络的简称)接口等等。用于与第一移动收发器通信的构件110(例如，图1c中的膝上型计算机160)与用于与第二移动收发器通信的构件120(例如，图1c中的车166)可不相同。在一些实施例中，构件110与120可实施为相同有线或无线接口，在其它实施例中，其可实施为不同接口，特定来说，一个可为有线的而另一个为无线的。如随后将详细描述，在一些实施例中，设备100可包括在第一移动收发器或第二移动收发器中(例如，在蜂窝式电话或车中)，接着通信构件110、120中的一者可对应于到在同一外壳中实施的接收器构件的内部连接，而另一通信构件可对应于到另一移动收发器的有线或无线连接。

图1c还展示发射信号到移动收发器160、162、164及166的基站收发器170。设备100的实施例可包括与膝上型计算机160、智能电话162、汽车164及电动车166等等的共同接口。设备100可通过与所述共同接口的连接与用户160到166通信。设备100可具有关于MIMO检测算法的计算协调能力，随后将在实施例的进一步描述中详细描述所述算法中的一些。图1c的情境说明设备100的实施例可放置在具有特定交通要求的位置(举例来说，电动车的充电站)处、火车中、与其它车协调的车或所述车中的多个移动装置中、任何热点处等等。

对于进一步描述，假设基站收发器170处的天线数目由M_T指代，且大型或组成的MIMO系统中的接收天线的总和可如下给定

$M_R=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{M}_{R_i}\≥M_T$

其中M_Ri表示第i个用户设备或移动收发器的接收天线的数目。在M_T×M_R大型MIMO系统中总共有L个有源用户设备。

设备100的实施例与移动收发器之间的功能性在一定程度上可共享。举例来说，在一些实施例中，确定构件130可适于确定第一移动收发器与基站收发器之间的第一估计无线电信道且适于确定第二移动收发器与基站收发器之间的第二估计无线电信道。换句话说，可由所述实施例确定或使用移动收发器中的每一者的个别无线电信道。此外，确定构件130可进一步适于基于关于第一估计无线电信道的信息及关于第二估计无线电信道的信息确定关于第一数据信号的数据检测信息及关于第二数据信号的数据检测信息。在此实施例中，可由个别移动收发器自身或由设备100确定个别无线电信道。

因此，用于与第一移动收发器通信的构件110可进一步适于从第一移动收发器接收关于第一移动收发器与基站收发器之间的第一估计无线电信道的信息。因此，用于与第二移动收发器通信的构件120可进一步适于从第二移动收发器接收关于第二移动收发器与基站收发器之间的第二估计无线电信道的信息。

此外，移动收发器中的每一者可操作多个接收天线，即，多个移动收发器中的每一者可建立个别MIMO系统。第一估计无线电信道可指基站收发器处的多个发射天线与第一移动收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道。因此，第一接收信号向量可指在第一移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号。相应地，关于第二估计无线电信道的信息可指基站收发器处的多个发射天线与第二移动台收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道，且第二接收信号向量可指在第二移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号。换句话说，确定构件130可基于由移动收发器提供的接收信号向量实行信道估计。在其它实施例中，移动收发器可估计其自身的个别信道且提供结果到设备100。

确定构件130可适于确定第一无线电信道估计作为第一无线电信道矩阵及确定第二无线电信道估计作为第二无线电信道矩阵。此外，确定构件130可适于确定基站处的多个发射天线与第一移动收发器及第二移动收发器处的多个接收天线之间的无线电信道矩阵H，无线电信道矩阵H具有至少一个信道系数用于基站收发器处的多个发射天线中的一者与第一移动收发器及第二移动收发器处的多个接收天线中的一者的每一组合。换句话说，确定构件130可确定整体无线电信道矩阵H，其表示基站收发器处的多个发射天线与分布在多个移动收发器上的多个接收天线之间的MIMO无线电信道。

确定构件130可进一步适于确定数据信号的子集且适于确定用于每一数据信号子集的一个子矩阵，其中所述数据信号中的每一者包括在所述子集中的至少一者中。即，构件130可进一步再分割检测信号子集中的完整MIMO信号组的问题，其中可由子矩阵表示经再分割MIMO无线电信道。

确定构件130可进一步包括用于产生用于每一子集的修改的接收信号的构件、用于计算每一子集中的每一数据信号的数据检测信息的构件，且确定构件130可进一步适于基于每一子集中的每一数据信号的数据检测信息确定关于第一数据信号及第二数据信号的数据检测信息。换句话说，所述MIMO系统可再分割为多个较小尺寸的子MIMO系统，接着可分开解析所述子MIMO系统且接着可组合其结果以获得整体结果。

确定构件130可适于基于所述多个接收信号向量及所述信道矩阵H通过确定关于第一数据信号及第二数据信号的质量信息而确定子集，子矩阵是基于基于所述质量信息选自信道矩阵H的系数的子集。换句话说，可通过(举例来说)利用线性滤波技术(如ZF、MMSE等等)评估所述接收信号的质量而确定接收信号的子集。

在下文中，假设由以下方等式给定M_T×M_R MIMO系统：

y=Hs+n。

发射信号向量表示为s。此外，且E_s=1。向量n表示加性白高斯噪声(简称为AWGN)，其中。MIMO无线电信道矩阵是H，其任意元素[H]_i，j表示发射天线i与接收天线j之间的无线电信道，遵循独立且等同分布的复杂高斯分布(即，[H]_i，j～CN(0，1))。

如上文描述，实施例可从多个接收信号检测第一数据信号及第二数据信号，所述第一数据信号及所述第二数据信号包括在正使用多个发射天线发射且正使用移动收发器处的多个接收天线接收的多个发射数据信号中。无线电信道矩阵H表示多个发射天线与多个接收天线之间的无线电信道，无线电信道矩阵H具有用于多个发射天线中的一者与多个接收天线中的一者的每一组合的至少一个信道系数。确定构件130可基于无线电信道矩阵H确定第一子矩阵及第二子矩阵，所述第一子矩阵及所述第二子矩阵具有比无线电信道矩阵H少的系数且所述第一子矩阵与所述第二子矩阵具有不同系数。换句话说，可考虑多个互相不同的子矩阵。

产生构件可基于无线电信道矩阵且基于第一子矩阵及第二子矩阵产生修改的第一接收信号及第二接收信号。计算构件可基于第一子矩阵及修改的第一接收信号计算关于第一数据信号及第二数据信号的第一数据检测信息，且可基于第二子矩阵及修改的第二接收信号计算关于第一数据信号及第二数据信号的第二数据检测信息。设备100可基于第一数据检测信息及第二数据检测信息进一步检测第一数据信号及第二数据信号。

在实施例中，设备100可进一步包括用于估计多个发射天线与多个接收天线之间的无线电信道矩阵H的构件。换句话说，在一些实施例中，可从外部(例如，从无线电收发器)提供无线电信道估计。在其它实施例中，无线电信道估计器可包括在设备100中。在实施例中，所述设备可包括用于检测第一数据信号及第二数据信号的构件。在一些实施例中，设备100因此可提供输出处用于检测的信号，或者，其自身可包括检测器且可分别提供数据信号、关于其的可靠性信息或数据检测信息。

在实施例中，确定构件130可适于基于多个接收信号及无线电信道矩阵H通过确定关于第一数据信号及第二数据信号的质量信息而确定第一子矩阵及第二子矩阵，第一子矩阵及第二子矩阵是基于质量信息的基于所述无线电信道矩阵H的修改。在不同实施例中可以不同方式获得此信息质量。一种可能是(例如)由ZF滤波或ZF等化获得的对数似然比。

在基于ZF等化的检测中，ZF等化矩阵可如下给定

W_ZF=(H^HH)^-1H^H

因此，检测到的信号可如下表示

s_ZF=W_ZFy=(H^HH)^-1H^HHs+(H^HH)^-1H^Hn=s+n_ZF

其中n_ZF=(H^HH)^-1H^Hn表示经滤波噪声向量。考虑向量n_ZF的协方差。其直接产生

$R_{n_{\mathrm{ZF}}}=E\left[n_{\mathrm{ZF}}{n_{\mathrm{ZF}}}^H\right]=E\left[{\left(H^{H}H\right)}^{-1}{H}^{H}n{n}^H{\left(H^{H}H\right)}^{-1}\right]={\mathrm{\σ}}^{2}E\left[{\left(H^{H}H\right)}^{-1}\right]$

因此，第k个发射数据流的瞬时ZF后处理噪声方差可近似为

${\mathrm{\σ}}_{p,\mathrm{ZF},k}^2={\mathrm{\σ}}^2\·{\left[{\left(H^{H}H\right)}^{-1}\right]}_{k,k}$

此外，假设ZF后处理噪声仍遵循复杂高斯分布。考虑ZF每天线检测，第k个发射数据流中的第j个位的对数似然比(LLR)可如下给定

$\mathrm{LL}{R}_{{\left[s_{\mathrm{ZF}}\right]}_k}^{\left(j\right)}\≈\log \left(\underset{a_i\∈A_j^1}{\mathrm{\Σ}}\exp (-\frac{{|{\left[s_{\mathrm{ZF}}\right]}_k-a_i|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{p,\mathrm{ZF},k}}^2})\right)-\log \left(\underset{a_i\∈A_j^0}{\mathrm{\Σ}}\exp (-\frac{{|{\left[s_{\mathrm{ZF}}\right]}_k-a_i|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{p,\mathrm{ZF},k}}^2})\right)$

其中a_i表示第i个信号群集，且

及

分别指代第j个位是1及0的群集候选者的子集。在实施例中，所述LLR可用作为质量信息，基于所述质量信息可确定子集及相应子矩阵。

线性检测算法(例如，最小均方误差(MMSE)、强制零(ZF))具有低计算要求。然而，如果发射信号流的数目增加，分集阶数将降低。在实际中，如果M_R≤M_T成立，其中M_R及M_T分别指代接收及发射天线的数目，则MMSE算法在块衰落信道条件下承受噪声估计误差及严重降级，且ZF算法需要抵抗噪声放大及不良条件的信道矩阵。在实施例中，此些算法可用于评估质量信息，基于所述质量信息可确定子集及相应子矩阵。

APP检测算法(其也指代最大似然检测(MLD)算法)传递上界性能。然而，在大型MIMO系统内可能无法负担其极高计算要求。球体解码提供检测策略以减小信号候选者的数目。一般来说，接近APP上界性能是有效解决方案。然而，MIMO检测的搜索深度相对于不同信道实现随时间而改变。因此，这将负面影响硬件实施。实施例因此可使用上文线性检测算法中的一者来确定信号的子集，接着可使用APP检测所述信号子集。

APP算法可联合检测M_T个发射数据流，考虑条件概率密度函数：

$p\left(y\right|a_1,a_2,\·\·\·,a_{M_T})={\left(\frac{1}{\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}\right)}^{M_T}\exp (-\frac{{\left|\right|y-\mathrm{Ha}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2})$

其中 $a={\left[\begin{array}{cccc}{a}_1& a_2& \·\·\·& a_{M_T}\end{array}\right]}^T$ 指代任意检测符号向量候选者。使B指代群集符号集合，其中

。因此，第k个发射数据流的第j个位的对数似然比(LLR)可如下计算

$\mathrm{LL}{R}_{{\left[y\right]}_k}^{\left(j\right)}=\log \left(\underset{a:{\left[a\right]}_k\∈B_{j,k}^1}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{\left|\right|y-\mathrm{Ha}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}\right)\right)-\log \left(\underset{a:{\left[a\right]}_k\∈B_{j,k}^0}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{\left|\right|y-\mathrm{Ha}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}\right)\right)$

其中

及

分别指代第j个位是1及0的第k个数据流的群集候选者的子集。

随后将使用将在下文中阐述的点对点链路层模拟的结果阐述实施例。一个优值是与最优性能的对应间隙。遍历MIMO信道的容量可提供为

$C=E\left[{\log }_2\right|I_{M_R}+\frac{\mathrm{\ρ}}{M_T}{\mathrm{HH}}^H\left|\right]$

其中ρ指代由ρ=E_sσ²定义的信噪比(简称为SNR)。可计算逐位相互信息以量化容量的剩余间隙，查阅2000年11月AE

International Journal of Electronics andCommunications第54卷第6号第389页到398页ten Brink，S.著作的“设计迭代解码方案与外在信息传递图(Designing Iterative Decoding Schemes with the Extrinsic InformationTransfer Chart)”。使

及

分别指代发射位0及位1的条件下的LLR值的PDF。逐位相互信息接着可如下计算

$I=\frac{1}{2}\·\underset{b=\mathrm{0,1}}{\mathrm{\Σ}}\underset{-\∞}{\overset{+\∞}{\∫}}p\left(l\right|X_{\mathrm{LLR}}^{\left(b\right)})\·{\log }_2\frac{2p\left(l\right|X_{\mathrm{LLR}}^{\left(b\right)})}{\underset{c=\mathrm{0,1}}{\mathrm{\Σ}}p\left(l\right|X_{\mathrm{LLR}}^{\left(c\right)})}\mathrm{dl}.$

为阐述实施例的子矩阵确定，M_T×M_R MIMO系统如下模型化

y=Hs+n。

任意信道矩阵H是可分解为H=QR的QR，其中Q是M_R×M_R酉矩阵，其中

且M_R×M_T矩阵R可如下给定

$R=\left[\frac{{\tilde{R}}_{M_T\×M_T}}{0_{(M_R-M_T)\×M_T}}\right]$

其中

是M_T×M_T上三角矩阵且是(M_R-M_T)×M_T零矩阵。显然，

y_QR=Q^Hy=Q^H(Hs+n)=Q^H(QRs+n)=Rs+Q^Hn=Rs+n_QR。

注意噪声向量n_QR的协方差可如下给定

$R_{n_{\mathrm{QR}}}=E\left[n_{\mathrm{QR}}{n_{\mathrm{QR}}}^H\right]=E\left[Q^H{\mathrm{nn}}^{H}Q\right]={\mathrm{\σ}}^{2}E\left[Q^{H}Q\right]={\mathrm{\σ}}^2{I}_{M_R}.$

即，经滤波噪声向量n_QR与n具有相同长期统计。如果M_T=M_R，那么所述矩阵R可表示为

注意R的下部的任意正方形子矩阵可建立子MIMO系统(即，可充当实施例中的子矩阵)。在实施例中，可独立检测此子MIMO系统的对应信号流，而不考虑来自此子MIMO系统的信号流的其余部分的流间干扰。在实施例中，可将R的子矩阵作为数据检测信息与修改的接收信号y_QR一起提供到移动用户。换句话说，在实施例中，可形成子矩阵使得特定移动收发站的所有数据信号包括在如此形成的子系统中。关于所述子系统的信息(即，修改的接收信号及子矩阵)接着可提供到移动收发器以使得可在相应移动收发器处实行APP检测。换句话说，提供构件140可适于将修改的接收信号的子集及矩阵分解结果的至少一部分提供到所述第一移动收发器或所述第二移动收发器作为数据检测信息。

显然，当数据流的数目M_T增加时，用于M_T×M_R MIMO系统的完全APP检测明显变得更复杂，然而，将APP检测算法应用于个别子MIMO系统仍保持可行。为进一步按比例调整复杂性，存在若干自由度来调整个别子MIMO系统的维度。

如上文阐述，在实施例中，子矩阵可为基于基于质量信息对信道矩阵H的重新排序操作以及对信道矩阵H的随后分解的三角矩阵。子矩阵可对应于根据重新排序操作对经重新排序的信道矩阵H的分解所得的三角矩阵的子矩阵，其中重新排序操作对于每一子集可为不同的。

重新排序可对应于发射信号的子集的选择，可基于质量信息选择发射信号的所述子集，其中在第一重新排序操作中可选择其中质量信息指示对于第一数据信号为最佳质量的发射信号，且其中在第二重新排序操作中可选择其中质量信息指示对于第二数据信号为最佳质量的发射信号。或者，当质量信息指示对于所述第一数据信号比所述第二数据信号更好的质量时，可在两个重新排序操作中或两个子集中选择所述第二数据信号。

矩阵分解可对应于QR分解或Cholesky分解或任何其它矩阵三角化操作。产生构件可适于基于矩阵分解的结果产生修改的接收信号。确定构件130可适于计算所述第一数据信号及所述第二数据信号的发射符号的对数似然比作为数据检测信息。

为产生且排列信号流的不同集合(即，为确定子矩阵及子集)，实施例可计算度量μ_k，其指示第k个信号流或数据信号的可靠性且可充当实施例中的质量信息。例如，度量或质量信息可为后处理信号干扰噪声比(简称为SINR)或简单线性预处理(例如ZF、MMSE)之后的逐符号LLR。在下文中，考虑使用ZF检测的LLR作为质量信息或用于第k个信号流或数据信号的度量μ_k的实施例，

${\mathrm{\μ}}_k=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{LL}{R}_{{\left[s_{\mathrm{ZF}}\right]}_k}^{\left(j\right)}$

其中M指代每发射天线符号的位数目。在实施例中，每一APP检测集合或子MIMO系统可基于QR三角化，可通过交换所述MIMO信道矩阵H的列而获得不同集合以便将指定信号流分组成此检测集合。换句话说，在实施例中，第一子矩阵可基于基于质量信息对无线电信道矩阵H的第一重新排序操作以及对无线电信道矩阵H的随后分解，且第二子矩阵可基于基于质量信息对无线电信道矩阵H的第二重新排序操作及对无线电信道矩阵H的随后分解。

图2说明由子集确定的MIMO子空间。在图2中，提供示范性说明，其中定义三个检测集合A、B及C。显然，集合A、B及C的联集包括M_T个发射数据流或数据信号的完整指数，

A∪B∪C={1，2，…，M_T-1，M_T}。

不损失一般性，考虑集合A用于实施例的进一步描述。如图2中说明，可在一个APP处理中检测信号流x。因此，假设其相对于对应度量μ_k具有高可靠性。假设信号流y₁、y₂(且尤其信号流z)具有较低可靠性。

在实施例中，重新排序可对应于发射信号的子集的选择，发射信号的所述子集是基于质量信息来选择。在上文描述的实施例中，无线电信道矩阵H的列的重新排序对应于发射信号的子集的选择。举例来说，在第一重新排序操作中可选择其中质量信息指示对于第一数据信号为最佳质量的发射信号。在第二重新排序操作中可选择其中质量信息指示对于第二数据信号为最佳质量的发射信号。或者，当质量信息指示对于第一数据信号比第二数据信号更好的质量时，可在两个重新排序操作中或两个子集中选择第二数据信号。

在实施例中，设备100可进一步适于检测发射数据信号的所有者的数据信号，其中确定构件130可适于确定基于所述无线电信道矩阵H的至少两个子矩阵，其中所述至少两个子矩阵包括用于多个发射数据信号中的每一者的至少一个系数。确定构件130可适于确定数据信号的子集且适于确定数据信号的每一子集的一个子矩阵，其中发射数据信号中的每一者包括在所述子集的至少一者中。

产生构件可适于产生每一子集的修改的接收信号，且计算构件可进一步适于计算每一子集中的每一数据信号的数据检测信息。检测构件可适于基于所述数据检测信息检测每一数据信号。检测构件可适于执行每子集的最大似然检测且适于组合每一子集的最大似然检测结果以检测所述数据信号。一般来说，在实施例中，检测构件可使用任何高度可靠或高复杂性检测方法。确定构件130可适于确定所述子集，使得发射信号中的每一者仅包括在一个子集中或使得发射信号中的至少一者包括在至少两个子集中。

换句话说，实施例可产生建立一些子MIMO系统的信号流或数据信号的一些子集，因此可使用较小维度的子矩阵模型化所述子集。可假设子MIMO系统的维度足够低，使得(例如)仍允许APP检测算法(例如，仍在可用硬件的复杂性边界内)。为产生信号流集合，可计算度量μ_k作为质量信息，其指示将正确检测的第k个信号流(例如，第一数据信号或第二数据信号)的可靠性。例如，度量可为后处理信号干扰噪声比或简单预处理之后的逐符号对数似然比。在一个实施例中，如果每一流在子MIMO系统中仅出现一次，那么此检测算法可表示为非重叠子空间检测(简称为NOSD)。在其它实施例中，部署APP检测，高可靠及低可靠信号流可一起分组在一集合中，且低可靠信号流可出现在若干不同信号流集合中。在实施例中，由于额外分集而因此可改进此信号流的可靠性。对于这些实施例，其也可称为重叠子空间检测(简称为OSD)算法。

在呈现一些实施例获得的模拟结果之前，将阐述图7a，其提供一方法的实施例的另一依序表示。图7a说明提供一方法的实施例的伪码。图7a展示8个步骤的序列。在第一步骤中，例如，通过将可由对应质量信息μ_k评估的强流与弱流或数据信号配对在一起而形成信号流或数据信号的M_s个子集，g_m可指代第m个子集中的流或数据信号的数目。在第二步骤中，指示for循环(for-loop)，其中指数m从1迭代到M_s，即，从1开始且计数到总子集数目的计数器。在第三步骤中，基于无线电信道矩阵H实行重新排序操作，其结果称为

$\tilde{H}=\left[\begin{array}{ccccccc}{H}_1& \·\·\·& H_{m-1}& H_{m+1}& \·\·\·& H_{M_s}& H_m\end{array}\right].$

注意在第三步骤中，用于所要数据信号或流的列向量移动到右边，此由上文等式的右手侧的H_m指示，即，所述矩阵的维度保持相同，在此步骤中仅改变列的顺序。指数展示对于每一子集可实行不同重新排序操作。

在第四步骤中，实行矩阵分解。在此实施例中，考虑QR分解，因此

且y_QR，m=Q_m ^Hy=R_ms_m+n_QR，m。

换句话说，分解结果(即，矩阵Q及R)可用于进一步处理。举例来说，可根据上文操作y_QR，m=Q_m ^Hy获得修改的接收信号。对于所述子集，在第五步骤中产生

或者

$y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)}=R_m^{\left(g_m\right)}{s}_m^{\left(g_m\right)}+n_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)}.$

基于上文，可在第六步骤中计算LLR，例如，用于APP检测的对数似然比，如下

${\mathrm{LLR}}_{y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)}}^{\left(j\right)}=\log \left[\frac{p(b_j=1|y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)})}{p(b_j=0|y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)})}\right]=\log \left[\frac{\underset{a:a\∈A_j^1}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{\left|\right|y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)}-R_m^{\left(g_m\right)}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}\right)}{\underset{a:a\∈A_j^0}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{\left|\right|y_{\mathrm{QR},m}^{\left(g_m\right)}-R_m^{\left(g_m\right)}a\left|\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}\right)}\right].$

在实施例中，可使用任何高度可靠或高复杂性检测方法。从此，在随后第七步骤中，可解码第m个子集中的g_m个接收信号流。接着第八步骤可闭合在第二步骤中开始的for循环。

在实施例中，最不可靠流y₁、y₂(且尤其信号流z)(查阅图2)可通过多个分开的APP检测来处理，查阅图7a的第七步骤。可通过图2中的信号子空间的重叠部分内的额外分集改进这些信号流的可靠性，即，通过(但统计上非独立)相加相应LLR。因此，此方法指代为重叠子空间检测(OSD)。显然，作为特殊情况，通过选择下式而获得非重叠子空间检测(NOSD)

图7b说明一方法的实施例的流程图。在第一步骤702中，设备100可挑选L个用户以建立M_T×M_R MIMO系统。换句话说，设备100可进一步包括用于选择用户以形成MIMO系统的构件。在随后步骤704中，估计M_T×M_R信道矩阵，其可由个别用户的个别较小MIMO信道矩阵组成，在所述信道矩阵上用户可将信道估计与其接收信号向量一起报告给设备100。在下一步骤706中，设备100可建立用于所有信号流或数据信号的M个子集。在第m个子集中可存在g_m个流，查阅图7a的第一步骤。在步骤710中开始While循环之前可在步骤708中启始计数器C，当所述计数器已达到M个子集时，所述While循环终止。在步骤712中，在所述While循环中，关于经记录的信道矩阵，设备100可对第m个检测子集使用QR分解，查阅图7a的步骤3及4。随后在步骤714中，设备100可对第m个检测子集使用APP检测，如图7a的步骤5到7中展示。在又一步骤716中，设备100可将第m个检测子集中的所述流或数据信号的对数似然比(LLR)递送到对应用户。在步骤718中，针对在步骤710处开始的While循环的下一迭代增加计数器。一旦已退出所述While循环，在随后步骤720中，对于L个用户中的每一者，在组合且解码其信号流或数据信号之前，可以分布方式收集其信号流或数据信号的LLR。

在实施例中，若干变体是可想到的，其由图7b的流程图中由“A”、“B”和“C”指示的三个额外分支指示且链接到图7c中展示的流程图。图7b及图7c说明在实施例中设备100与用户之间的协调。在步骤712中，矩阵分解之后，可检查第i个用户的流是否完全属于处理中的第m个子集，此由图7c中的步骤730指示。如果这不适用，那么所述方法可继续如上文描述的步骤714。然而，如果第i个用户的流完全属于所述子集，那么在步骤732中，可检查所述第i个用户设备是否能够进行APP检测。如果不能够，那么所述方法可继续如上文描述的步骤714。如果用户具有这些能力，那么在步骤734中，设备100可将三角化矩阵R以及经处理的接收信号向量递送到第i个用户。在此实施例中，提供到用户i的数据检测信息可对应于矩阵R及经处理或修改的接收信号向量。矩阵R及所述经处理或修改的接收信号向量可视为数据检测信息，因为其对应于包括具有减小干扰的用户的修改的接收信号的MIMO子集，因为不被包括在此子集中的其它流不起作用。相比于从完全MIMO系统的检测，所述修改的用户信号因此更可靠或其可从所述子集以较高可靠性来检测。在又一步骤736中，所述第i个用户可部署如图7a的步骤5到7中阐述的APP检测。随后在步骤738中，所述第i个用户可将其它用户的流的LLR递送到设备100。

在下文中，将呈现点对点链路层模拟结果以使用上文描述的OSD及NOSD算法评估实施例的性能。信道译码不考虑用于所述模拟。因此，对于模拟结果，在MIMO检测的LLR计算之后考虑未经译码位错误率(简称为BER)。图3展示BER对SNR。通过计算等效位信道的可实现比率而评估LLR软输出的质量，查阅图4。对于提出的OSD及NOSD算法，记号M_s×(g×g)指示产生M_s个检测集合，其每一者具有g个信号流。图8a中展示的表提供其它模拟参数。作为调制方案，考虑QPSK(正交相移键控的简称)及16QAM(正交振幅调制的简称)。检测到的发射信号流或数据信号的数目M_T是4或8，考虑类似数目的接收天线。独立且等同分布的复杂高斯分布随机变量已用作为信道条目。此外，假设信道在接收器处完全已知。作为除了上文实施例的检测算法，考虑每天线的完全M_T×M_R APP及ZF M_T×M_R。

此外，考虑对于相应算法的计算要求。图8b展示概述计算复杂性的表，即，其说明在实数乘法、加法及除法方面考虑计算复杂性的实施例的比较。在模拟期间量化实数加法、乘法及除法方面的复杂性。对于完全M_T×M_R APP及完全M_T×M_R QRD-APP算法，考虑简化(例如Jacobian对数及最大对数近似)，查阅Hochwald，B.M.等人。注意QR分解在矩阵R的对角线上产生具有实数条目的三角矩阵，相比于完全APP算法，其提供特定简化。相比于LLR软输出计算自身的假设列举，QR分解的计算要求假设为可忽略的。

在图3及图4中，未经译码BER及可实现比率是针对4×4MIMO系统呈现。注意对于QPSK与16QAM两者，可通过使用OSD2×(3×3)的实施例非常紧密地接近APP性能边界。众所周知如果M_T=M_R成立，那么ZF及完全APP的分集阶数分别是1及M_R。作为“混合方法”，使用OSD算法的实施例相比于ZF可改进分集阶数。图8c说明考虑正规化计算复杂性的实施例的性能比较。图8c展示OSD2×(3×3)的正规化复杂性分别是利用QPSK及16QAM的完全APP的复杂性的大约29.5%及7.44%。此外，考虑码率3/4，APP参考性能的间隙对于QPSK及16QAM分别是1.0分贝及0.9分贝，查阅图4。这指示使用OSD算法的实施例对于较高阶数调制方案实现性能与复杂性之间的良好取舍。

类似地，在图5及6中，研究8×8MIMO系统中的对于QPSK的未经译码BER及可实现比率。由于发射天线的较高数目，存在用于实施例的更多自由度来部署OSD及NOSD算法。可观察到OSD3×(4×4)及OSD2×(6×6)方案递交满意结果，其中计算要求大约是完全APP检测的0.32%及5.09%。APP参考的对应间隙对于码率3/4是2.7分贝及1.2分贝。再者，使用OSD算法的实施例对于具有大量发射数据流的MIMO系统实现性能与复杂性之间的良好取舍。

实施例可使用上文方法中的一者用于子空间检测，其可部署QR分解以三角化有效MIMO信道矩阵，从而允许产生可由最优APP检测个别处理的多个子空间检测集合。可通过适当选择重叠检测区域来改进弱信号流的检测。实施例因此可实现计算复杂性与性能之间的良好取舍，其中基本功能块是按需要复制的。举例来说，4×4APP检测块可用于QRD-APP NOSD2×(4×4)以及QRD-APP OSD3×(4×4)算法，具有服从于硬件实施的确定性计算要求。作为QRD的替代，实施例可使用具有低计算复杂性的其它矩阵三角化方法(例如，Cholesky分解)。

实施例可提供硬件设计的优点。例如，g=4的APP处理功能块相对不复杂。所述功能块可适用于使用QRD-APP NOSD2×(4×4)及QRD-APP OSD3×(4×4)算法的实施例。对应计算要求可为确定性的，其可有利于硬件设计。随着技术及硅集成发展，MIMO系统可越来越朝向较大天线阵列配置(例如，参见AAA，有源天线阵列的简称)发展。实施例可提供用于此些系统的电力及成本有效检测算法。期望在今后2到4年内将大型MIMO部署在高级LTE(长期演进的简称)内。LTE-R10已指定基于8个天线的MIMO系统。

所属领域的技术人员将容易认识到可由经编程计算机执行各种上文描述的方法的步骤。此处，一些实施例还既定涵盖程序存储装置(例如，数字数据存储媒体)，所述存储装置是机器或计算机可读的且编码指令的机器可执行或计算机可执行程序，其中所述指令执行所述上文描述的方法的步骤中的一些或所有。所述程序存储装置可为(例如)数字存储器、磁性存储媒体(例如磁盘及磁带)、硬盘或光学可读数字数据存储媒体。所述实施例还既定涵盖经编程以执行上文描述的方法的所述步骤的计算机。

描述及图式仅说明本发明的原理。因此将了解，所属领域的技术人员将能够设计体现本发明的原理且包含在本发明的精神及范围内的各种布置(但在本文中未明确描述或展示)。此外，本文列举的所有实例主要明确地仅用于教学目的以有助于读者理解本发明的原理及由发明者贡献的推进本领域的概念且应认为并不限于此些特定列举的实例及条件。此外，列举本发明的原理、方面及实施例以及本发明的特定实例的本文的所有阐述既定涵盖其等效物。

指代为“...的构件”(执行特定功能)的功能块应理解为分别包括适宜用于执行特定功能的电路的功能块。因此，“用于某事的构件”也可理解为“适用于或适宜用于某事的构件"。因此，适用于执行特定功能的构件并不暗示此构件必须执行所述功能(在给定时间片刻处)。

可通过使用专用硬件(例如，“收发器”、“确定器”、“产生器”、“计算器”、“估计器”、“检测器”)以及能够执行与适当软件相关联的软件的硬件来提供图中展示的各种元件的功能，包含标记为“构件”、“通信构件”、“确定构件”、“提供构件”、“产生构件”、“计算构件”、“估计构件”、“检测构件”、“处理器”的任何功能块。当由处理器提供时，可通过单一专用处理器、通过单一共享处理器或通过多个个别处理器(其中一些可共享)提供所述功能。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应解释为专门指能够执行软件的硬件，且可隐含地包含(并不限于)数字信号处理器(DSP)硬件、网络处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、用于存储软件的只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)及非易失性存储器。也可包含其它硬件(常规及/或惯例的)。类似地，图中展示的任何开关仅是概念的。可通过程序逻辑的操作、通过专用逻辑、通过程序控制及专用逻辑的相互作用或甚至手动实行其功能，可由实施者选择特定技术，如从上下文更明确理解。

所属领域的技术人员应了解，本文中的任何框图均表示体现本发明的原理的说明性电路的概念图。类似地，将了解任何流程图表、流程图、状态转变图、伪码及类似物均表示实质上可表示在计算机可读媒体中且因此由计算机或处理器执行的各种过程(无论是否明确展示此计算机或处理器)。

Claims (15)

1.一种用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息的设备(100)，其包括：

第一通信构件(110)，其用于与所述第一移动收发器通信以从所述第一移动收发器接收第一接收信号向量，所述第一接收信号已由所述第一移动收发器从基站收发器接收到；

第二通信构件(120)，其用于与所述第二移动收发器通信以从所述第二移动收发器接收第二接收信号向量，所述第二接收信号已由所述第二移动收发器从所述基站收发器接收到；

确定构件(130)，其用于基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第一数据信号的数据检测信息且基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第二数据信号的数据检测信息；及

提供构件(140)，其用于将关于所述第一数据信号的所述数据检测信息提供到所述第一移动收发器且将关于所述第二数据信号的所述数据检测信息提供到所述第二移动收发器。

2.根据权利要求1所述的设备(100)，其中所述确定构件(130)适于确定所述第一移动收发器与所述基站收发器之间的第一估计无线电信道且适于确定所述第二移动收发器与所述基站收发器之间的第二估计无线电信道，且其中所述确定构件(130)进一步适于基于关于所述第一估计无线电信道的信息及关于所述第二估计无线电信道的信息确定关于所述第一数据信号的所述数据检测信息及关于所述第二数据信号的所述数据检测信息。

3.根据权利要求2所述的设备(100)，其中所述第一通信构件(110)进一步适于从所述第一移动收发器接收关于所述第一移动收发器与所述基站收发器之间的所述第一估计无线电信道的信息，且其中所述第二通信构件(120)进一步适于从所述第二移动收发器接收关于所述第二移动收发器与所述基站收发器之间的所述第二估计无线电信道的信息。

4.根据权利要求2所述的设备(100)，其中所述第一估计无线电信道是指所述基站收发器处的多个发射天线与所述第一移动收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道，及/或其中关于所述第二估计无线电信道的所述信息是指所述基站收发器处的所述多个发射天线与所述第二移动收发器处的多个接收天线之间的多输入多输出无线电信道。

5.根据权利要求2所述的设备(100)，其中所述第一接收信号向量是指在所述第一移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号，及/或其中所述第二接收信号向量是指在所述第二移动收发器处的多个接收天线处接收的多个接收信号。

6.根据权利要求5所述的设备(100)，其中所述确定构件(130)适于确定所述第一无线电信道估计作为第一无线电信道矩阵及确定所述第二无线电信道估计作为第二无线电信道矩阵，其中所述确定构件(130)进一步适于确定所述基站处的所述多个发射天线与所述第一移动收发器及所述第二移动收发器处的所述多个接收天线之间的无线电信道矩阵H，所述无线电信道矩阵H具有用于所述基站收发器处的所述多个发射天线中的一者与所述第一移动收发器及所述第二移动收发器处的所述多个接收天线中的一者的每一组合的至少一个信道系数，

其中所述确定构件(130)进一步适于确定数据信号的子集且适于确定数据信号的每一子集的一个子矩阵，其中所述数据信号中的每一者被包括在所述子集的至少一者中，

其中所述确定构件(130)进一步包括用于产生每一子集的修改的接收信号的构件，进一步包括用于计算每一子集中的每一数据信号的数据检测信息的构件，且其中所述确定构件(130)进一步适于基于每一子集中的每一数据信号的所述数据检测信息确定关于所述第一数据信号及所述第二数据信号的所述数据检测信息。

7.根据权利要求6所述的设备(100)，其中所述确定构件(130)适于基于所述多个接收信号向量及所述信道矩阵H通过确定关于所述第一数据信号及所述第二数据信号的质量信息而确定所述子集，子矩阵是基于基于所述质量信息选自所述信道矩阵H的系数的子集。

8.根据权利要求7所述的设备(100)，其中子矩阵是基于基于所述质量信息对所述信道矩阵H的重新排序操作以及对所述信道矩阵H的随后分解的三角矩阵。

9.根据权利要求7所述的设备(100)，其中子矩阵是根据重新排序操作对经重新排序的所述信道矩阵H的所述分解所得的三角矩阵的子矩阵，其中重新排序操作对于每一子集是不同的。

10.根据权利要求8所述的设备(100)，其中所述重新排序对应于发射信号的子集的选择，发射信号的所述子集是基于所述质量信息而选择，其中在第一重新排序操作中选择其中所述质量信息指示对于所述第一数据信号为最佳质量的发射信号，且其中在第二重新排序操作中选择其中所述质量信息指示对于所述第二数据信号为最佳质量的发射信号，或其中所述质量信息指示对于所述第一数据信号比所述第二数据信号更好的质量且其中在两个重新排序操作中选择所述第二数据信号。

11.根据权利要求8所述的设备(100)，其中所述矩阵分解对应于QR分解或Cholesky分解及/或其中所述产生构件适于基于矩阵分解的结果产生所述修改的接收信号。

12.根据权利要求11所述的设备(100)，其中所述提供构件(140)适于将所述修改的接收信号的子集及所述矩阵分解的所述结果的至少一部分提供到所述第一移动收发器或所述第二移动收发器作为数据检测信息。

13.根据权利要求1所述的设备(100)，其中所述确定构件(130)适于计算所述第一数据信号及所述第二数据信号的发射符号的可靠性信息或对数似然比作为数据检测信息。

14.一种用于提供关于第一移动收发器的第一数据信号的第一数据检测信息及关于第二移动收发器的第二数据信号的第二数据检测信息的方法，所述方法包括：

与所述第一移动收发器通信以用于从所述第一移动收发器接收第一接收信号向量(210)，所述第一接收信号由所述第一移动收发器从基站收发器接收到；

与所述第二移动收发器通信以用于从所述第二收发器接收第二接收信号向量(220)，所述第二接收信号由所述第二移动收发器从所述基站收发器接收到；

基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第一数据信号的数据检测信息且基于所述第一接收信号向量及所述第二接收信号向量确定关于所述第二数据信号的数据检测信息(230)；

将关于所述第一数据信号的所述数据检测信息提供到所述第一移动收发器(240)；及

将关于所述第二数据信号的所述数据检测信息提供到所述第二移动收发器(250)。

15.一种具有程序代码的计算机程序，当在计算机或处理器上执行所述计算机程序时，所述程序代码用于执行根据权利要求14所述的方法。

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