CN103444109A - 用于无线通信系统的信道估计的体系结构和方法 - Google Patents

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Abstract

设备可包括用于无线通信的信道估计体系结构。本发明也描述和要求保护了其它实施例。

Description

用于无线通信系统的信道估计的体系结构和方法
背景技术
在诸如正交频分复用(OFDM)等频分无线通信中，执行信道估计以估计给定无线信道造成的信号幅移和相移。对于基于导频的信道估计，导频和数据音可分布在整个时间频率资源块阵列内，该时间频率资源块阵列通常在802.16m标准中称为物理资源单元(PRU)，并且在LTE标准中称为资源块。为执行信道估计，计算必须有规律地执行，如在一个PRU的级别。甚至在此级别，涉及大量的计算以执行信道估计。在802.16m标准中，每个通信子帧可传送预设数量的符号。在一个示例中，子帧中可用频率副载波的数量可以为1728，并且每个PRU可包含6个符号乘以18个副载波，使得一个子帧对应于96个PRU。
使用在多个信道上分布的导频的已知信道估计技术包括线性最小均方误差(LMMSE)技术。由于计算复杂性，当前信道估计技术一般情况下应用简单的一维(1-D) LMMSE运算。然而，原则上二维(2D)信道估计(例如，同时处理所有导频并且产生所有信道估计的LMMSE运算)由于其比其中先沿频率或时间轴然后沿另一轴组合导频的单维LMMSE更卓越的性能而合乎需要。使用2D LMMSE的缺陷是矩阵大小：对于使用典型资源块大小的直接2D LMMSE方案，将导频值与每个副载波上估计的信道相关的每个系数矩阵的大小可在6×108与21×126之间，这对应于导频的数量乘以PRU中副载波的数量。另外，在统计MIMO模式、交织样式、子帧持续时间等的组合时，有大约100种不同矩阵适合用于不同传送模式。因此，用于甚至2D LMMSE的简单实现的总存储大小是大约每信噪比(SNR)点120000个系数。另外，为了在可能时通过处理过去子帧的导频而使用2D LMMSE来获得改进的信道估计，计算中涉及的导频数量必须随着计算的复杂性而增大。
此外，最佳信道LMMSE估计矩阵随SNR和信道模型而变化，信道模型一般情况下由描述延迟扩散的功率延迟剖面(profile)和描述时间可变性的多普勒谱组成。存储用于SNR、信道条件和导频结构的每个组合的不同矩阵可能是不可行的，并且因此这些矩阵的在线计算是合乎需要的。然而，在直接实现中，LMMSE信道估计矩阵的计算要求复杂的矩阵运算，包括其维数是导频的数量（例如，高达21×21）的矩阵的矩阵求逆。
就这些和其它考虑因素而言，一直以来便需要所述改进。
附图说明
图1示出通信系统的一个实施例。
图2示出两阶段信道估计体系结构的一个实施例。
图3示出两阶段信道估计体系结构的另一实施例。
图4示出两阶段信道估计体系结构的另一实施例。
图5示出包括LMS自适应的信道估计体系结构的又一实施例。
图6是示范系统实施例的图。
具体实施方式
各种实施例可通常涉及采用使用频分复用的无线通信的系统。一些实施例可特别涉及用于基于传送的导频的信道估计的体系结构和方法。
在各种实施例中，两阶段信道估计技术和体系结构可应用到多输入多输出通信系统。在一些实施例中，通信系统可采用频分无线通信，频分无线通信可提供在大量间隔紧密的载波内分布的导频，其各自被指派到相应的信道集合。根据各种实施例，提供了体系结构和方法以处理来自诸如PRU或子帧的资源的导频和数据音，使得数据音的处理可以以逻辑顺序（例如，映射特定编码数据流的正交调幅(QAM)符号的顺序）执行，同时一部分信道估计以物理顺序进行。在一些实施例中，信道估计和白化(whitening)可以以物理顺序执行。
各种实施例可包括一个或多个元件。元件可包括布置为执行某些操作的任何结构。虽然实施例可通过在作为示例的某个布置中有限数量的元件进行描述，但根据给定实现的需要，实施例可在备选布置中包括或多或少的元件。要注意的是，对“一个实施例”或“实施例”的任何引用指结合该实施例描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。在说明书中各个位置出现的短语“在一个实施例中”不一定全部指同一实施例。
图1示出可包括本文中公开的信道估计体系结构的实施例的通信系统700的一个实施例的框图。如图1所示，通信系统700可包括通过链路708-m与多个节点704-n进行通信的网络702，其中，m和n可表示任何正整数值。在各种实施例中，节点704-n可实现为各种类型的无线装置。无线装置的示例可包括但不限于站、订户站、基站、无线接入点(AP)、无线客户端装置、无线站(STA)、膝上型计算机、超膝上型计算机、便携式计算机、个人计算机(PC)、笔记本PC、手持式计算机、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、组合蜂窝电话/PDA、智能电话、寻呼机、消息传递装置、媒体播放器、数字音乐播放器、机顶盒(STB)、家用电器、工作站、用户终端、移动单元、消费者电子设备、电视、数字电视、高清晰电视、电视接收器、高清晰电视接收器等等。
在一些实施例中，通信系统700中的多个装置可采用多输入和多输出(MIMO)通信，其中，接收器和发射器均采用多个天线。通信系统的一些实施例可通过诸如IEEE 802.16 (WiMAX)、IEEE 802-20、演进UTRA (E-UTRA)等无线电技术实现。IEEE 802.16m是IEEE 802.16e的演进，并且提供与基于IEEE 802.16的系统的后向兼容性。UTRA是通用移动电信系统(UMTS)的一部分。第3代合作伙伴项目(3GPP)长期演进(LTE)是使用E-UTRA的演进UMTS (E-UMTS)的一部分。LTE-高级 (LTE-A)是3GPP LTE的演进。
为清晰起见，以下描述可集中在与IEEE 802.16m有关的实施例上。然而，其它实施例可采用如上所述和/或本领域技术人员通常熟知的其它标准。
在各种实施例中，OFDM通信帧包括多个子帧。子帧可包括在频域中的多个物理资源单元(PRU)。PRU是用于资源分配的基本物理单元，并且由在时域中的多个连续OFDM符号和在频域中的多个连续副载波组成。PRU中包括的OFDM符号的数量可等于在一个子帧中包括的OFDM符号的数量。因此，PRU中OFDM符号的数量能够根据子帧类型确定。例如，在一个子帧由6个OFDM符号组成时，PRU可由18个副载波或不同数量的副载波和6个OFDM符号定义。
逻辑资源单元(LRU)是用于分布式资源分配和连续资源分配的基本逻辑单元。LRU通过多个OFDM符号和多个副载波定义，并且包括在PRU中使用的导频。因此，用于一个LRU的副载波的所需数量取决于分配的导频的数量。
在802.16m标准的图状结构中，地图(map)和调制的数据交织到相同PRU中。在将地图解调、解码和解析前，不知道数据突发的配置。因此，以逻辑顺序处理数据音可更有效，例如，逐突发或逐FEC。然而，由于导频通过PRU发送，因此，例如信道估计和协方差估计等依赖导频算法更适用于以物理顺序处理。本实施例通过组合逻辑物理顺序处理以便为导频和数据的处理提供新颖和创造性的布置，提供了在OFDM通信中的改进。
图2示出根据可采用OFDM通信的通信系统接收器的一个实施例的频域体系结构（也称为“布置”）100。如图所示，布置包括导频处理器部分120和数据音处理器部分130。导频处理器部分包括布置成接收在后快速傅立叶变换(FFT)(post-fast Fourier Transform)缓冲器102中存储的信息的信道估计器104。如下面进一步所述，信道估计器（也称为“压缩信道估计器”）104可处理从缓冲器102中存储的PRU或PRU集合收到的导频，并且确定用于OFDM信道的压缩信道估计g。可将压缩信道估计输出并存储在估计缓冲器106中。
布置100也包括布置成与在信道估计器104中进行的PRU的导频的处理分开，处理PRU的数据音的数据音处理器部分130。具体而言，可与在进行来自相同PRU的导频的处理时不同的时间处理数据音。这样，只需要在导频处理部分120中处理各种导频的导频模式和组合。数据音处理器130可包括置换块110，置换块布置成计算从中读取在后FFT缓冲器102中存储的来自给定PRU的数据音的位置。解压缩器108布置成接收在估计缓冲器106中存储的压缩信道估计g。如下面进一步所述，解压缩器106可应用固定内插矩阵到多个压缩信道估计向量g以计算和输出每个数据音的完全信道估计h。在体系结构100中，解压缩器耦合到可接收信道估计h及每个音的数据音的样本的均衡器112。均衡器112随后可输出度量，如数据音的对数似然比。虽然图2中未示出，但在各种实施例中，信道估计g、h和数据音可如下进一步所述经受白化。在各种实施例中，数据音处理器130的组件可在微处理器或类似硬件中具体体现。解压缩器108可以能够操作用于应用固定内插矩阵到从估计缓冲器106收到的多个信道估计向量g。
如图2所示实施例的所述实施例提供的一个优点是能够在导频处理器120中使用从PRU提取的导频执行2D LMMSE信道估计，而没有使用常规信道估计方案将要求的计算复杂性或存储容量。在一些实施例中，压缩器104可仅使用在已知2D LMMSE矩阵方案中要求的系数存储量的大约10%来执行压缩信道估计。另外，在用于使用一般PRU大小的信道估计的一些实施例中，可将用于估计PRU的每个信道的乘法运算的数量降低大约50%。
所述实施例也通过分离数据音处理和信道估计而提供更大的灵活性。由于大多数计算可耗费在数据音处理中，因此，可方便地在专用处理器硬件中隔离这些计算，其中，用于解压缩的矩阵运算可以是固定的，或者只偶尔改变。另一方面，根据收到的测量可持续更新用于在导频处理器104中执行压缩信道估计的降低大小的矩阵。这样，在更小的维数内执行了“智能”运算，从而有利于在DSP类型处理器中压缩信道估计的计算。
在各种实施例中，可为其中调制数据散置有地图的任何通信系统特别有利地应用两阶段信道估计体系结构。如前面所述，在802.16m中，地图和调制的数据交织到相同的PRU中。包括802.16m的OFDM系统中数据副载波的处理在性质上要以极高速率进行，但在将地图解调、解码和解析之前不确定数据突发的配置。因此，以物理顺序（“频率排先”(frequency first)）处理数据效率更低，并且以逻辑顺序（例如，以逐突发或逐FEC（前向纠错）方式）处理数据音效率更高。因此，由于两阶段信道估计体系结构有利于执行依赖导频的处理，诸如信道估计和协方差估计的依赖导频的处理的物理顺序处理和数据音的逻辑顺序处理，因此，数据音可得到有效地处理，同时也促使用于处理地图和数据突发的等待时间降低，
图3示出频域体系结构140的另一实施例，该体系结构布置有与在布置100中类似的元件，包括压缩器104和解压缩器108。在此实施例中，计算白化矩阵的元件在导频处理器150中提供。这些元件可包括协方差估计器114和白化矩阵计算器116。协方差估计器可布置成从后FFT缓冲器102接收导频，以计算噪声协方差矩阵Rvv以及将此矩阵输出到白化矩阵计算器116。在一些实施例中，白化矩阵W可计算为收到的矩阵的逆Choletsky分解。如下所述，此白化矩阵随后可由计算器116输出并且用于各种目的。
如图3进一步示出的一样，可提供乘法器118以接收白化矩阵W和压缩信道估计g，以及输出白化的信道估计g W 以便在估计缓冲器106中存储。可将此白化信道估计gW输出并用于解压缩器108进行的完全白化信道估计h W的计算，类似于上述用于计算h的布置100使用的方式。例如，可将用于PRU i的白化压缩信道估计g W i发送到解压缩器108，解压缩器计算用于PRU的数据音j的白化完全信道估计h W i,j。
在此实施例中，数据音处理器160也包括乘法器124以接收白化矩阵W和可由PRBS块122解扰的数据音样本y, i,j，以及将白化数据音y W i,j输出到均衡器112。
体系结构140的一个优点是不必为PRU中每个数据音的信道系数单独执行白化。由于白化一般情况下要求对来自PRU的收到的导频音执行多个运算，因此，单独白化给定PRU的每个数据音的信道矩阵可能是低效率的。在常规实现中，将必须估计信道和白化并将其存储在缓冲器中。未压缩信道估计的大小比收到的数据的大小更大得多，这是因为收到的数据的每个音可表示为NRX × 1，而每个信道矩阵可表示为NRX × NTX。相应地，在没有压缩的情况下，每个数据音的信道矩阵的单独白化将要求巨大的缓冲器。
在一些其它实施例中，可在数据音处理器中而不是导频处理器中在压缩信道估计上执行信道白化。图4示出其中协方差估计器114和白化矩阵计算器116布置成将白化矩阵W输出到乘法器126的此类布置170，乘法器126布置成接收来自信道估计器106的压缩信道估计g。在此布置中，在需要时，可在比PRU更小的单元上执行信道白化。
在各种实施例中，一组硬件和/或软件组件可布置在接收器中以提供两阶段信道估计，其中，在处理来自相同单元的数据音之前执行来自所需物理单元的基于导频的处理以便存储压缩信道估计。根据一些实施例，可为每个PRU或备选为每个子帧执行压缩信道估计。在一些实施例中，仅在所有相关压缩信道估计已计算并准备好将特定的数据突发解码时才触发信道估计的第二阶段（数据音处理）。在一些实施例中，具体体现如在前面提及的图形中公开的两阶段信道估计体系结构的接收器可同时处理来自诸如第一PRU等第一资源的导频以用于压缩信道估计以及处理来自诸如第二PRU等第二资源的数据音以用于解压缩。这样，数据突发的处理可流水线化，这是因为来自子帧的第一PRU的数据音可在数据音处理器中解压缩，与之相并行的是来自子帧的第二PRU的导频的压缩。这可最小化在连续PRU中的导频模式和/或数据音的处理之间的等待时间。
在各种实施例中，LMMSE信道估计器可具体体现为两阶段估计过程，其中，在第一阶段中，导频处理器基于收到的数据信号y和信道估计矩阵B的积，计算信道估计向量g。在第二阶段中，可将完全信道估计计算为内插矩阵A和在导频上所取信道估计矩阵之积。在2阶段信道估计的各种实施例中，矩阵A可以是固定的，使得它与数据的来源无关，例如，使用哪些导频，而只是与信道统计有关。矩阵A可从信道协方差矩阵的r最强特征值的特征向量构成。估计的导频-导频和导频-信道协方差矩阵R yy 和R hy 及矩阵B可表示相关情况的LMMSE矩阵在矩阵A上的投影，使得                                                
Figure 110684DEST_PATH_IMAGE001
。
通过考虑以下示例，可领会此方案与执行信道的常规2D LMMSE估计相比的优点。通常，使用导频的信道估计可视为要求从N次测量估计K个参数的问题。例如，假设为估计K=108个音而考虑具有总共N=18个导频的三个相邻PRU。在使用存储的矩阵的常规2D LMMSE估计中，在此计算中涉及的乘法运算的次数是NK或1944。然而，可假设数据的真实维度d与N和K相比是小的。在此情况下，为简化信道估计，可将矩阵拆分成矩阵A*B，其中，A具有维数K × d，并且B具有维数d × N。例如，表示信道的适当维数d可以为8，这可基于所选的准则。例如，可选择d值作为产生合理误码平层(error floor)的值，如比40dB更小的级别。将8的值用于d，将乘法运算的总次数降到(108 × 8) + (8 × 18)或1008。因此，在3个PRU上使用18个导频的2步信道估计过程可将乘法运算的次数从1944降到1008或接近50%。更普遍地说，根据各种实施例，乘法运算的次数可从NK降到d(N+K)，其中，d<< N,K。
在一些实施例中，上述压缩信道估计可用于时间平滑。换而言之，在[子帧n，PRU k]中的g随在[子帧n，PRU k-1、k和k+1]的导频和在[子帧n-1，PRU k]中的g而变化。这将对一个或多个过去子帧中导频的相关性简化成压缩信道估计上的单个相关性。在其它实施例中，压缩信道估计可用于噪声协方差估计。
在信道估计器的一些实施例中，可更新信道估计矩阵B以适应更改的信道统计。协方差矩阵R yy 和R hy 可随时间更改，从而要求协方差矩阵的周期性估计(如在每个帧后)，以便适应信道估计器。这可有利于在延迟扩散或移动性低时获得更佳性能，同时也为大延迟扩散/移动性提供了健壮性。R yy 和R hy 的估计可以是有噪声的，从而需要在时间内求它们的平均值。在一些实施例中，在执行要求的平均的同一时间，计算LMMSE矩阵R hy R yy -1的有效方式可通过应用LMMSE信道估计的最小均方(LMS)自适应来提供。具体而言，可应用最陡下降梯度算法以获得以下迭代：
Figure 90141DEST_PATH_IMAGE002
其中，μ是应用的步长。能够看到，如果矩阵R yy 和R hy 是固定的，则对于μ的足够小的值，此迭代始终收敛成正确的解B= R hy R yy -1。在LMS解中，这些值可替换成其估计以产生
在结合压缩信道估计应用时，使用解压缩矩阵A，用于B的所需解为
Figure 265087DEST_PATH_IMAGE004
，并且可通过应用以下迭代而不是(2)而递归获得：: 
Figure 141777DEST_PATH_IMAGE005
执行此LMS自适应的一个优点是执行更新不要求矩阵求逆。这可避免在用于OFDM系统的信道估计中为矩阵求逆所要求的密集计算。例如，在考虑LTE中的三个资源块时，矩阵大小大约是24×24，从而导致非平凡的求逆。在各种实施例中，使用LMS自适应的矩阵更新可在每次新测量后进行。这与以前的方法不同，在以前的方法中，先执行平均，之后可以是计算矩阵，其中，由于矩阵求逆计算的复杂性，后一过程一般情况下不经常执行。
图5示出用于信道估计的LMS自适应的体系结构的一个实施例。资源块中的导频可从缓冲器102检索并且转发到信道估计器194，在一些实施例中，该信道估计器可类似于信道估计器104布置。因此，信道估计器可接收来自PRU或PRU集合的导频，并且输出用于OFDM信道的压缩信道估计g。导频也可由信道协方差矩阵估计器192接收以便计算R yy 和R hy 以及将输出发送到LMS信道矩阵更新引擎196。引擎196接收协方差矩阵，并且可执行LMS迭代以便根据
Figure 964239DEST_PATH_IMAGE006
，如上所述为每次新测量更新矩阵B。更新的B值可转发到信道估计器194，使得信道估计g的当前计算基于更新的矩阵B。在一些实施例中，压缩的更新g可转发到解压缩器198以便基于LMS更新的B矩阵来计算完全估计。虽然LMMSE矩阵估计的LMS自适应可结合如本文中上面所述的双阶段信道估计实施例执行，但在其它实施例中，LMS自适应可结合诸如1-D LMMSE、已知2-D LMMSE过程等常规信道估计使用。在此情况下，通过替代A=I（单位矩阵）来修改LMS等式。
总之，所述实施例为包括基于OFDM的系统的频分通信的处理提供改进。通过使用上面提及的技术降低计算复杂性，所述实施例的体系结构使能干扰协方差矩阵的现场估计和2D LMMSE信道估计，而不同于基于过去的导频，采用1D信道估计和干扰估计的当前技术。相应地，使能实现更佳的系统性能的更完善过程是可能的。
除为采用802.16m和LTE标准的系统提供更有效处理外，所述实施例的体系结构在通常包括802.16m、802.16e和基于LTE的系统的OFDM系统中降低了等待时间并且节省了缓冲器空间。
在各种实施例中，可使用LMS方案，根据更改的信道统计更新信道估计矩阵而不要求矩阵求逆。
图6是示范系统实施例的图。具体而言，图6是示出可包括各种元件的平台600的图。例如，图6示出平台（系统）600可包括处理器602、芯片组604、输入/输出(I/O)装置606、随机存取存储器(RAM) （如动态RAM (DRAM) 608和只读存储器(ROM) 610、显示电子设备620、显示背光622及各种其它平台组件614（例如，风扇、横流风机、散热片、DTM系统、冷却系统、外壳、通风口等等）。系统600也可包括无线通信芯片616和图形装置618。然而，实施例并不限于这些元件。
如图6所示，I/O装置606、RAM 608和ROM 610通过芯片组604耦合到处理器602。芯片组604可通过总线612耦合到处理器602。相应地，总线612可包括多个线路。
处理器602可以是包括一个或多个处理器核的中央处理单元，并且可包括具有任何数量的处理器核的任何数量的处理器。处理器602可包括任何类型的处理单元，例如CPU、多处理单元、精简指令集计算机(RISC)、具有管道的处理器、复杂指令集计算机(CISC)、数字信号处理器(DSP)等等。
可使用硬件元件、软件元件或两者的组合实现各种实施例。硬件元件的示例可包括处理器、微处理器、电路、电路元件（例如，晶体管、电阻器、电容器、电感器等等）、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、逻辑门、寄存器、半导体装置、芯片、微芯片、芯片组等等。软件的示例可包括软件组件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、机器程序、操作系统软件、中间件、固件、软件模块、例程、子例程、功能、方法、过程、软件接口、应用程序接口(API)、指令集、计算代码、计算机代码、代码段、计算机代码段、字、值、符号或其任何组合。确定实施例是否使用硬件元件和/或软件元件实现可根据任何数量的因素而变化，例如所需的计算速率、功率电平、耐热度、处理周期预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度及其它设计或性能约束。
一些实施例可使用表述“耦合”和“连接”及其衍生词描述。这些术语并非意为彼此的同义词。例如，一些实施例可使用术语“连接”和/或“耦合”描述，以指示两个或更多个元件相互直接物理或电接触。然而，术语“耦合”也可指两个或更多个元件相互不直接接触，但仍相互协作或交互。
一些实施例可例如使用可存储指令或指令集的计算机可读媒体或制品实现，指令或指令集在由计算机执行时可使计算机执行根据实施例的方法和/或操作。此类计算机例如可包括任何适合的处理平台、计算平台、计算装置、处理装置、计算系统、处理系统、计算机、处理器或诸如此类，并且可使用硬件和/或软件的任何适合组合实现。计算机可读媒体或制品例如可包括任何适合类型的存储器单元、存储器装置、存储器制品、存储器媒体、存储装置、存储制品、存储媒体和/或存储单元，例如，存储器、可移或非可移式媒体、可擦除或非可擦除媒体、可写或可重写媒体、数字或模拟媒体、硬盘、软盘、压缩光盘只读存储器(CD-ROM)、可刻录压缩光盘(CD-R)、可重写压缩光盘(CD-RW)、光盘、磁媒体、磁光媒体、可移动存储卡或盘、各种类型的数字多功能盘(DVD)、磁带、盒式磁带或诸如此类。指令可包括任何适合类型的代码，如源代码、编译的代码、解释的代码、可执行代码、静态代码、动态代码、加密的代码及诸如此类，并且可使用任何适合的高级、低级、面向对象、可视、编译和/或解释编程语言实现。
除非另有明确说明，否则，可理解诸如“处理”、“计算”、“运算”、“确定”等术语指计算机或计算系统或类似电子计算装置的动作和/或过程，所述动作和/或过程可将表示为计算机系统的寄存器和存储器内的物理量（例如，电子）的数据操控和/或变换成类似地表示为计算机系统存储器、寄存器或其它此类信息存储、传输或显示装置内物理量的其它数据。实施例并不受限制在此上下文中。
虽然本主题已通过结构特征和/或方法动作特定的语言描述，但要理解，所附权利要求中定义的主题不必限于上述的特定特征或动作。相反，上述特定的特性和动作作为实现权利要求的示例形式公开。

Claims (25)

1. 一种通信系统的接收器，包括：
导频处理器，其布置成使用在物理资源单元(PRU)集合中收到的导频，确定多个载波的压缩信道估计；以及
解压缩器，其布置成基于从所述导频处理器收到的压缩信道估计，计算所述PRU集合的给定数据音的信道估计。
2. 如权利要求1所述的接收器，包括能操作用于在第一时间存储所述压缩信道估计以便由所述解压缩器在第二时间处理的估计缓冲器。
3. 如权利要求1所述的接收器，所述导频处理器包括布置成基于所收到的PRU和给定线性解压缩器来执行线性最小均方误差计算的信道估计器。
4. 如权利要求1所述的接收器，其中所述接收器是多载波频率无线通信系统的一部分，所述导频处理器包括能操作用于计算与所收到的导频线性相关的压缩信道向量g的压缩信道估计器。
5. 如权利要求4所述的接收器，所述导频处理器包括：
白化器，其布置成计算白化矩阵W；以及
信道白化单元，其布置成根据所述白化矩阵和所述压缩信道向量的矩阵积计算白化压缩信道g W 。
6. 如权利要求5所述的接收器，包括布置成通过将白化压缩信道估计g W解压缩来估计白化信道h W的处理器。
7. 如权利要求1所述的接收器，所述处理器包括：
包括所述导频处理器的可编程信号处理处理器；以及
包括所述解压缩器的数据音处理器。
8. 如权利要求7所述的接收器，其中所述接收器布置成在所述解压缩器计算PRU集合的数据音的信道估计之前，在缓冲器中存储该PRU集合的压缩信道估计。
9. 如权利要求7所述的接收器，包括：
估计缓冲器，其能操作用于存储从所述导频处理器收到的所述压缩信道估计；以及
白化器，其布置成从所述估计缓冲器接收存储的压缩信道估计用于白化。
10. 如权利要求4所述的接收器，所述导频处理器包括：
信道协方差矩阵估计器，其布置成接收所述PRU的导频以及输出导频-导频协方差矩阵R yy 和导频-信道协方差矩阵R hy ；以及
信道矩阵更新引擎，其布置成执行对所述信道估计矩阵B的最小均方自适应更新以及输出所更新的信道估计矩阵B n+1到所述信道估计器。
11. 如权利要求4所述的接收器，所述无线通信系统包括数字显示器。
12. 一种设备，包括多载波频率无线通信系统的接收器，包括：
信道估计器，其布置成从收到的物理资源单元(PRU)提取导频y以及使用估计矩阵B计算信道估计；
信道协方差矩阵估计器，其布置成接收所述导频以及输出导频-导频协方差矩阵R yy 和导频-信道协方差矩阵R hy ；以及
信道矩阵更新引擎，其布置成执行对所述信道估计矩阵B的最小均方自适应更新以及输出更新的信道估计矩阵B n+1到所述信道估计器。
13. 如权利要求12所述的设备，所述信道估计包括压缩信道估计g，其中g=By，所述接收器包括布置成接收g的值以及应用内插矩阵A以确定内插信道估计h的内插器，其中h=Ag。
14. 如权利要求12所述的设备，所述信道矩阵更新引擎布置成基于相应估计的导频-导频和导频-信道协方差矩阵R yy 和R hy ，使用步长μ，根据
Figure 17452DEST_PATH_IMAGE002
更新B的值。
15. 如权利要求12所述的设备，所述信道估计器布置成基于所收到的PRU和给定线性解压缩器来执行线性最小均方误差计算。
16. 如权利要求13所述的设备，包括：
估计缓冲器，其布置成在第一时间存储所述压缩信道估计g；以及
数据音处理器，其布置成在第二时间接收所述压缩信道估计以及根据H=Ag，使用内插矩阵A，产生所述PRU的每个数据音的内插信道估计H。
17. 一种包括包含指令的计算机可读存储媒体的制品，所述指令在由处理器执行时使系统能够：
使用在各自包括导频和数据音的物理资源单元(PRU)集合中收到的导频，确定多个载波中每个载波的压缩信道估计g；
在第一时间在估计缓冲器中存储所述压缩信道估计；以及
在第二时间在数据音处理器中将所述压缩信道估计解压缩。
18. 如权利要求17所述的制品，包括在由处理器执行时使所述系统能够根据g=By来确定g的指令，其中，其中B是对应于导频y的信道估计矩阵。
19. 如权利要求17所述的制品，包括指令,所述指令在由处理器执行时使所述系统能够：
基于所收到的导频，确定噪声协方差矩阵；以及
基于所述噪声协方差矩阵，计算白化矩阵W。
20. 如权利要求19所述的制品，包括指令,所述指令在由处理器执行时使所述系统能够：
在所述估计缓冲器中存储所述压缩信道估计和白化矩阵的积g W ；以及
基于所存储的积g W ，计算每个数据音的内插信道估计H W。
21. 如权利要求18所述的制品，包括指令,所述指令在由处理器执行时使所述系统能够：
基于所述PRU的所收到的导频，计算导频-导频协方差矩阵R yy 和导频-信道协方差矩阵R hy ；
执行对所述信道估计矩阵B的最小均方自适应更新；以及
基于所更新的信道估计矩阵B n+1，计算更新的信道估计g。
22. 如权利要求21所述的制品，其中，使用步长μ，
。
23. 一种方法，包括：
使用在包括多个数据音和导频的物理资源单元(PRU)集合中收到的导频，确定在正交频分复用通信系统中多个载波中每个载波的压缩信道估计g，其中g=By，其中B是对应于导频y的信道估计矩阵；
在第一时间在估计缓冲器中存储至少每个压缩信道估计g；以及
在第二时间使用内插矩阵A将每个压缩信道估计解压缩以产生每个数据音的内插信道估计H。
24. 如权利要求23所述的方法，包括：
确定导频-导频协方差矩阵R yy 和导频-信道协方差矩阵R hy ；
使用步长μ，根据
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
，基于相应估计的导频-导频和导频-信道协方差矩阵
Figure 234173DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 48545DEST_PATH_IMAGE012
，更新B的值；以及
基于B的更新的值，计算更新的压缩信道估计g。
25. 如权利要求23所述的方法，包括：
白化每个数据音的内插信道估计H和样本；以及
基于白化的信道估计和白化的数据音，计算每个数据音的对数似然比。
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