CN104301261B - Mimo检测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种能够自适应选择算法的MIMO检测方法和装置。该MIMO检测方法包括以下步骤：针对每一在时域和频域上划分的资源单元，估计一干扰相关矩阵；根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法；以及根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测。

Description

MIMO检测方法和装置
技术领域
本发明涉及长期研究(LTE)系统，尤其是涉及LTE系统的MIMO检测方法和装置。
背景技术
MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put，多输入多输出)是一种用来描述多天线无线通信系统的抽象数学模型，能利用发射端的多个天线各自独立发送信号，同时在接收端用多个天线接收并恢复原信息。
由于MIMO可以在不需要增加带宽或总发送功率损耗（transmit powerexpenditure）的情况下大幅地增加系统的数据吞吐量（throughput）及传送距离，使得此技术于近几年受到许多瞩目并已经得到较大规模应用。目前在新一代移动通信技术标准——LTE(长期研究系统)中结合了OFDM(Orthogonal frequency-division multiplexing,正交频分复用)和MIMO技术。
MIMO检测算法目前比较通用的是简单而实用的线性检测算法，一般MIMO系统的基带信号处理模型可表示为：
y=Hs+n (1)
其中y是接收到的NR×1信号向量，H是NR×NT的信道矩阵，s时NT×1的发送信号向量，n是NR×1复高斯噪声向量,NT和NR分别为发送天线数和接收天线数。常用的基于ZF（迫零）和MMSE（最小均方误差）准则的线性检测算法表示如下：
然而当存在多小区干扰时，信道模型发生了如下变化：
y=Hs+u (4)
其中u是NR×1的噪声和干扰之和。
其中zi、gi分别表示干扰信号和干扰信号对应的信道系数，L表示干扰源的个数。
这种情况下由于干扰信号不能看成白噪声，其对应的线性接收机表述如下：
其中Ruu是干扰与噪声的协方差矩阵。这也就是通常所说的干扰抑制合并算法（IRC，Interference Rejection Combine）。
目前业界内常用的检测算法是MMSE检测，在有较强同频邻区干扰时，MMSE-IRC算法性能要优于MMSE-MRC(Maximum Ratio Combining，最大比组合)算法。因此如果能在估计时根据需要选择相应的算法能取得总体性能较优的效果。理论上讲MMSE-IRC算法和MMSE-MRC算法可以统一，因为Ruu矩阵在AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性高斯白噪声)环境下应该就是一个对角矩阵。然而实际中由于Ruu是通过估计得到的，很难得到对角矩阵。如果对角矩阵估计不准，在AWGN环境或者比较接近AWGN的环境下仍然采用IRC算法，性能反而不如MRC算法。
另外的解决思路是根据邻区干扰的强弱在这两种接收算法中实现自适应选择。然而由于LTE系统资源调度在时间和频率上都具有突发性和随机性，因此邻区的干扰也具有突发性和随机性。在这种情况下，相对固定地使用MMSE-IRC算法或MMSE-MRC算法无法在各种场景下都达到较优性能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种自适应的MIMO检测方法和装置，可以在各种场景下取得较优检测性能。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提出一种MIMO检测方法，包括以下步骤：
针对每一在时域和频域上划分的资源单元，估计一干扰相关矩阵；
根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法；以及
根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在时域上划分的尺度是时隙。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在时域上划分的尺度是子帧。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在频域上划分的尺度是资源块。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在频域上划分的尺度是子带。
在本发明的一实施例中，决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：在MRC算法和IRC算法中选择其中之一。
在本发明的一实施例中，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：计算该干扰相关矩阵的对角元素与噪声功率的比值，该噪声功率不包含邻区干扰；如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。
在本发明的一实施例中，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素之和或者平均值。
在本发明的一实施例中，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：计算干扰相关矩阵的对角元素与非对角元素的比值；如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。
在本发明的一实施例中，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素的和、平均值、最大值或最小值，该非对角元素为非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
在本发明的一实施例中，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤之前还包括：判断所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值大于一门限。
在本发明的一实施例中，当所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值不大于该门限时，使用MRC算法。
本发明还提出一种MIMO检测装置，包括：
干扰相关矩阵估计模块，针对每一在时域和频域上划分的资源单元估计一干扰相关矩阵；
邻区干扰判断模块，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法；以及
MIMO检测模块，根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在时域上划分的尺度是时隙。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在时域上划分的尺度是子帧。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在频域上划分的尺度是资源块。
在本发明的一实施例中，将该资源单元在频域上划分的尺度是子带。
在本发明的一实施例中，该邻区干扰判断模块是在MRC算法和IRC算法中选择其中之一作为相应于各资源单元的检测算法。
在本发明的一实施例中，该邻区干扰判断模块是计算该干扰相关矩阵的对角元素与不包含邻区干扰的噪声功率的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。
在本发明的一实施例中，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素之和或者平均值。
在本发明的一实施例中，该邻区干扰判断模块是计算干扰相关矩阵的对角元素与非对角元素的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。
在本发明的一实施例中，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素的和、平均值、最大值或最小值，该非对角元素为非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
本发明由于针对每一资源单元进行邻区干扰判断，从而能够针对具有突发性和随机性的邻区干扰环境自适应地选择MIMO检测算法，可以在各种场景下取得较优检测性能。
附图说明
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明，其中：
图1示出本发明一实施例的MIMO检测装置结构图。
图2示出根据本发明一实施例的经过划分的Ruu资源单元。
图3示出本发明一实施例的MIMO检测方法流程图。
具体实施方式
本发明的实施例描述LTE系统的MIMO检测方法和装置。在此，LTE系统可包括TDD-LTE系统和FDD-LTE系统。由于在有较强同频邻区干扰时，MMSE-IRC算法性能要优于MMSE-MRC算法，因此期望能够根据邻区干扰的强弱自适应地选择这两种接收算法中的其中一种。然而众所周知的是，由于LTE系统资源调度在时间和频率上都具有突发性和随机性，因此邻区的干扰也具有突发性和随机性。在这种情况下，一个重要的问题是如何响应突发和随机的干扰以便自适应地选择MIMO检测算法。
根据本发明的实施例，考虑到邻区干扰的突发性和随机性，移动终端接收到的每个资源块(Resource Block,RB)上的干扰情况可能是不相同的，每个子帧的干扰情况也是不相同的。这样，如果能够针对每一资源块进行邻区干扰判定，则所进行算法选择将会更有适应性，从而取得较优的检测性能。
另一个问题是，邻区干扰的估计存在困难，直接根据邻区导频强度无法判断LTE信号所受的邻区干扰情况。这是因为邻区干扰不仅和邻区功率有关，还和邻区的资源分配有关，然而通常情况下移动终端是无法得知邻区的资源分配的。根据本发明的实施例，通过引入干扰相关矩阵估计来解决这一问题。
现在参考附图描述所要求保护的主题，在全部附图中使用相同的参考标号来指相同的元素。在以下描述中，为解释起见，陈述了众多具体细节以提供对所要求保护的主题的全面理解。然而，显而易见的是，这些主题也可以不采用这些具体细节来实施。
图1示出本发明一实施例的MIMO检测装置结构图。参照图1所示，此MIMO检测装置100包括干扰相关矩阵估计模块110、邻区干扰判断模块120和MIMO检测模块130。干扰相关矩阵估计模块110配置有两个或更多天线112。干扰相关矩阵估计模块110连接邻区干扰判断模块120和MIMO检测模块130。邻区干扰判断模块120亦连接到MIMO检测模块130。
干扰相关矩阵估计模块110完成干扰相关矩阵Ruu的估计。这一矩阵估计可以直接基于本区的数据进行估计，也可以基于本区的参考信号（RS）进行估计。较佳地，基于参考信号进行估计，其效果会更好。这一估计的方法可参考3GPP提案R4-120850《System levelevaluation of advanced receiver》。
在本实施例中，由于LTE的邻区干扰在时间和频域上的分布都可能不一样，因此Ruu估计的资源是按照时域和频域划分为一个个小的单元。在一实施例中，时域上的划分尺度可以是时隙（slot）。在另一实施例中，时域上的划分尺度可以是子帧（subframe）。在一实施例中，频域上的划分尺度可以是RB（资源块）。在另一实施例中，频域上的划分尺度可以是子带（subband）。子带的大小可以从1个RB到全带宽。这些时域划分的方式和频域划分的方式可以任意组合。图2示出根据本发明实施例的所划分的Ruu资源单元。在此，将这样的划分之后的单元称为Ruu资源单元，针对每一个Ruu资源单元可以计算得到一个干扰相关矩阵（Ruu）。
邻区干扰判断模块120主要根据每个Ruu资源单元估计得到的干扰相关矩阵Ruu，判断邻区干扰情况，从而决定针对每个Ruu资源单元应该使用的MIMO检测算法。MIMO检测算法主要包括MRC算法和IRC算法，因此邻区干扰判断模块120决定MIMO检测算法的方式实际上是在MRC算法和IRC算法中选择其中之一作为各资源单元的检测算法。
邻区干扰判断模块120判断邻区干扰情况及决定MIMO检测算法的一种示例是：计算干扰相关矩阵Ruu的对角元素与不包含邻区干扰的噪声功率σ2的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。在此，干扰相关矩阵Ruu的对角元素为对角元素之和或者平均值。
邻区干扰判断模块120判断邻区干扰情况及决定MIMO检测算法的另一种示例是：计算干扰相关矩阵Ruu的对角元素与非对角元素的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。在计算比值时，干扰相关矩阵的对角元素可以是对角元素的和、平均值、最大值或最小值，非对角元素可以是非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
邻区干扰判断模块120对对判断邻区干扰情况之前还可加入邻区功率RSRP的判断步骤，即只有当所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值大于某一门限时，才启动上述邻区干扰情况的判断。也就是说，如果所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值不大于该门限，则不需再判断邻区干扰情况，而在决定MIMO检测算法时，直接决定使用MRC算法。
邻区干扰判断模块120决定了MIMO检测算法后，可以输出IRC或MRC指示给MIMO检测模块130，告知后者应当使用的MIMO检测算法。
MIMO检测模块130根据所决定的检测算法对相应的Ruu资源单元的数据进行MIMO检测。例如，MIMO检测模块130会IRC/MRC指示来选择相应的检测算法。
图3示出本发明一实施例的MIMO检测方法流程图。这一MIMO检测方法既可以在图1所示的MIMO检测装置上实施，也可以不依赖于这一特定装置实施，而是使用其它结构的装置实施。参照图3所示，本实施例的MIMO检测方法包括以下步骤：
步骤301，针对每一在时域和频域上划分的资源单元，估计一干扰相关矩阵。
步骤302，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法。
步骤303，根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测。
在步骤301中，将资源单元在时域上划分的尺度可以是时隙或者子帧。另外，将资源单元在频域上划分的尺度可以是资源块或者子带。
在步骤302中，决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：在MRC算法和IRC算法中选择其中之一。
在一实施例中，步骤302中根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：计算该干扰相关矩阵的对角元素与噪声功率的比值，该噪声功率不包含邻区干扰；如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。在此，干扰相关矩阵的对角元素可以为对角元素之和或者平均值。
在另一实施例中，步骤302中根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：计算干扰相关矩阵的对角元素与非对角元素的比值；如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。在此，干扰相关矩阵的对角元素为对角元素的和、平均值、最大值或最小值，该非对角元素为非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
步骤302中在根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况之前还可先判断所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值大于一门限，即只有当所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值大于某一门限时，才启动邻区干扰情况的判断。相反，如果所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值不大于该门限，则不需再判断邻区干扰情况，而在决定MIMO检测算法时，直接决定使用MRC算法。
虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，在没有脱离本发明精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.一种MIMO检测方法，包括以下步骤：
针对每一在时域和频域上划分的资源单元，估计一干扰相关矩阵；
根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法；以及
根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测；
其中，决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：在MRC算法和IRC算法中选择其中之一。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该资源单元在时域上划分的尺度是时隙。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该资源单元在时域上划分的尺度是子帧。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该资源单元在频域上划分的尺度是资源块。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该资源单元在频域上划分的尺度是子带。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：
计算该干扰相关矩阵的对角元素与噪声功率的比值，该噪声功率不包含邻区干扰；
如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素之和或者平均值。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法的步骤包括：
计算干扰相关矩阵的对角元素与非对角元素的比值；
如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素的和、平均值、最大值或最小值，该非对角元素为非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况之前还包括：
判断所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值大于一门限。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，当所有邻区的RSRP之和与本区的RSRP比值不大于该门限时，使用MRC算法。
12.一种MIMO检测装置，包括：
干扰相关矩阵估计模块，针对每一在时域和频域上划分的资源单元估计一干扰相关矩阵；
邻区干扰判断模块，根据每一干扰相关矩阵判断邻区干扰情况，从而决定相应于各资源单元的检测算法；以及
MIMO检测模块，根据所决定的检测算法对相应的资源单元的数据进行MIMO检测；
其中，该邻区干扰判断模块是在MRC算法和IRC算法中选择其中之一作为相应于各资源单元的检测算法。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，将该资源单元在时域上划分的尺度是时隙。
14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，将该资源单元在时域上划分的尺度是子帧。
15.如权利要求12所述的装置，其特征在于，将该资源单元在频域上划分的尺度是资源块。
16.如权利要求12所述的装置，其特征在于，将该资源单元在频域上划分的尺度是子带。
17.如权利要求12所述的装置，其特征在于，该邻区干扰判断模块是计算该干扰相关矩阵的对角元素与不包含邻区干扰的噪声功率的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用IRC算法，反之则使用MRC算法。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素之和或者平均值。
19.如权利要求12所述的装置，其特征在于，该邻区干扰判断模块是计算干扰相关矩阵的对角元素与非对角元素的比值，如果该比值大于预设门限值，则使用MRC算法，否则使用IRC算法。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，该干扰相关矩阵的对角元素为对角元素的和、平均值、最大值或最小值，该非对角元素为非对角元素的模平方的和、平均值、最大值或最小值。
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