CN104823508A - 用于低密度扩展调制检测的系统和方法 - Google Patents

Abstract

在一个实施例中，用于对低密度扩展(LDS)主动签名进行盲检测的方法包括：由第一节点接收来自第二节点的信号，并且根据签名列表对所述信号进行去相关，以获得主动签名列表。所述方法还包括根据所述主动签名列表对所述信号进行解码，以获得解码的信号。

Description

用于低密度扩展调制检测的系统和方法

本申请要求保护2012年12月14日递交的发明名称为“System and Method for Low Density Spreading Modulation Detection”的美国临时申请第61/737,601号以及2013年6月13递交的发明名称为“Systemand Method for Low Density Spreading Modulation Detection”的美国非临时申请第13/917,319号的优先权，这两个申请在本文中通过引用结合于此。

技术领域

本发明涉及用于无线通信的系统和方法，并且具体地涉及用于低密度扩展(LDS)调制检测的系统和方法。

背景技术

码分多址接入(CDMA)是通信技术使用的信道接入方法，其中若干用户使用不同的扩展签名在单个信道如公共频率上同时发送信息。CDMA涉及扩频技术，其中调制的编码信号具有比通信的数据高得多的数据带宽。低密度扩展(LDS)是使用稀疏扩展签名的CDMA技术。通常LDS可以要求接收器具有多种发射器使用的扩展签名的知识，这可能显著地增加开销。因此，所期望的是用于在LDS通信期间减少开销的技术。

发明内容

一种用于对低密度扩展(LDS)主动签名进行盲检测的实施例方法包括：通过第一节点接收来自第二节点的信号，并且根据签名列表对所述信号进行去相关，以获得主动签名列表。所述方法还包括根据所述主动签名列表对所述信号进行解码，以获得解码的信号。

提供了一种用于对低密度扩展(LDS)主动签名进行盲检测的另一实施例方法。在该示例中，所述方法包括：通过第一节点接收来自第二节点的信号，并且对所述信号执行联合消息传递算法(JMPA)，其中执行JMPA包括：联合地产生解码的信号和根据解码的信号以及主动签名列表的主动签名列表。

实施例的第一节点包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储由所述处理器执行的程序。所述程序包括进行以下操作的指令：接收来自第二节点的信号，并且根据签名列表对所述信号进行去相关，以获得主动签名列表。所述程序还包括进行以下操作的指令：根据所述主动签名列表对所述信号进行解码，以获得解码的信号。

另一实施例的第一节点包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储由所述处理器执行的程序。所述程序包括用于接收来自第二节点的信号的指令。所述程序还包括用于对所述信号执行联合消息传递算法(JMPA)的指令，该消息传递算法包括用于根据对所述信号进行解码联合地生成主动签名列表的指令。

上文已经相当宽泛地概述了本发明的实施例的特征，目的是可以更好地理解以下对本发明的详细描述。下文中将描述本发明的实施例的附加特征和优点，其形成本发明的权利要求书的主题。所属领域的技术人员应了解，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作进行以下操作的基础：对实现本发明的相同目的的其它结构或过程进行修改或设计。所属领域的技术人员还应意识到，这样的等效构造不脱离所附权利要求书中所阐述的本发明的精神和范围。

附图说明

为了更完整地理解本发明及其优点，现在参考以下结合附图进行的描述，在附图中：

图1图示了用于低密度扩展(LDS)调制检测的实施例系统；

图2图示了用于LDS调制检测的实施例方法；

图3图示了扩展矩阵的因子图表示；

图4图示了用于LDS调制检测的另一实施例方法；

图5图示了针对六个主动用户设备(UE)和无功率偏置的块出错率(BLER)与信噪比(SNR)的曲线图；

图6图示了针对六个主动UE和1分贝(dB)功率偏置的BLER与SNR的曲线图；

图7图示了针对四个主动UE和无功率偏置的BLER与SNR的曲线图；

图8图示了针对四个主动UE和1dB功率偏置的BLER与SNR的曲线图；

图9图示了用于LDS调制检测的另一实施例方法；

图10图示了具有非主动签名的扩展矩阵的因子图表示；

图11图示了考虑主动签名和非主动签名的全因子图的星座点；

图12图示了用于LDS解调检测的附加实施例方法；以及

图13图示了通用计算机系统的实施例的方框图。

除非另有指示，否则不同附图中的对应标记和符号通常指代对应部分。绘制附图是为了清楚地说明实施例的相关方面，并且未必是按比例绘制的。

具体实施方式

首先应理解，尽管下面提供一个或多个实施例的说明性实施，但所公开的系统和/或方法可以使用任意数量的技术来实施，无论该技术是当前已知还是现有的。本发明决不应限于下面所说明的说明性实施、附图和技术，包括本文所说明并描述的示例性设计和实施，而是可以在所附权利要求书的范围以及其等效内容的完整范围内进行修改。

本发明的各方面通过经由盲检测来发现(或识别)LDS签名来减少低密度扩展(LDS)网络中的开销，从而避免了在控制信道上传送主动签名分配的需要。因此，本发明的实施例允许接收器在不具有用于执行传输的主动签名的先验知识的情况下，执行LDS检测。在一个示例中，使用去相关器实现盲检测。对接收到的信号进行去相关，以产生主动签名列表。接着，使用主动签名列表从接收到的信号中对数据进行解码。在另一示例中，使用联合签名来实现盲检测，并且使用MPA(JMPA)来实现数据检测。当确定主动签名列表时，从接收到的信号中对数据进行解码。

图1图示了系统100，其是可以用于LDS调制检测的无线通信网络。系统100包括发射点102，其向用户设备(UE)如UE104、UE106和UE108提供语音无线通信业务和/或数据无线通信业务。虽然描绘了三个UE，但是更多或更少的UE可以耦接至发射点102。发射点102还可以被称作为接入节点、接入点或节点B。发射点102向UE104、106和108发送下行链路信息，并且从UE104、106和108接收上行链路信息。

在使用码分多址接入(CDMA)的示例中，在发射点102处要求主动签名的知识，以用于对从UE104、106和108接收到的信号进行解码，上述需要信令开销。图2图示了在具有主动签名的知识的情况下，用于LDS调制检测的方法的流程图110。在步骤116中，UE104检查签名池，其包含可以使用的签名的池。UE104具有签名池的先验知识，因为签名池是网络中的公共知识。因为签名池是固定的，所以可以提前设置签名池。

然后，在步骤114中，发射点102接收来自UE104的主动签名列表。UE104将主动签名列表通过信号发送到发射点102。在一个示例中，经由控制信道明确地通过信号发送主动签名列表。在另一个示例中，经由高层信令明确地通过信号发送主动签名列表。主动签名列表是签名池的子集。

最后，在步骤112中，UE104使用主动签名列表对接收到的来自发射点102的信号执行LDS调制检测。LDS调制涉及使用基于置信传播(BP)的消息传递算法(MPA)。消息传递算法(MPA)是基于置信传播(BP)的多用户检测，该置信传播(BP)可以用于LDS调制检测。MPA利用签名的稀疏性来减少多用户检测的复杂度。此外，BP是一种用于对图形模型(例如贝叶斯网络和马尔科夫随机域)进行推理的技术。扩展矩阵可以在步骤112中使用，其中行数指示扩展因子，而列表示主动签名(UE)。具有四至六个主动签名(UE)的扩展因子的示例扩展矩阵由下式给出：

$S=\left[\begin{array}{cccccc}0& 1& -1& 0& i& 0\\ 1& 0& i& 0& 0& -1\\ 0& -1& 0& i& 0& 1\\ i& 0& 0& -1& 1& 0\end{array}\right].$

扩展矩阵的非零值为元素。扩展矩阵S中的值是零或具有1的归一化。扩展矩阵中的许多零指示矩阵的低密度结构，这有助于在低复杂度的情况下执行解码。

图3图示了因子图130，其是扩展矩阵S的因子图表示。因子图130包括链接到函数节点134的变量节点132。变量节点132对应于UE(签名)，而函数节点134对应于接收信号。在具有扩展因子4的情况下，四个函数节点针对在四个声调上接收的四个信号。在正交相移键控(QPSK)中，每个分支包含对应于每个星座点的四个概率。变量节点132和函数节点134之间的连接对应于扩展矩阵S的非零值。在示例中，因子图130用于以迭代方式执行MPA。最初，包含先验概率的矢量用于变量节点132。这些先验值与扩展矩阵S一起使用，以计算函数节点134处的值。然后，基于函数节点134处的值来计算虚拟节点132处的值。以迭代方式计算函数节点134处的值和变量节点132处的值。重复这个来回地信息传递直至虚拟节点132处的值收敛于答案为止。然后，对变量节点132处收敛的概率值进行处理，以确定针对六个UE的六个值。在变量节点和函数节点之间来回地对矢量或值进行更新也被称为在两个节点集之间的消息传递或者交换。

在另一示例中，可以对LDS调制进行盲检测。在不具有主动签名的知识的情况下执行对LDS调制的盲检测，这减少了信令开销。图4图示了示出下述方法的流程图120，该方法使用去相关器对LDS调制进行盲检测。最初，在步骤126中检查签名池。

然后，在步骤124中，基于签名池和接收到的信号来执行对签名的去相关。签名去相关器产生主动签名的硬列表或软列表，其是签名池的子集。

基于扩展矩阵确定互补签名矩阵(CSM)。在互补签名矩阵中，零处于与在签名矩阵中的位置相同的位置。互补签名矩阵的元素被分配到对应扩展矩阵中的相同位置中的相同值或该值的负值。扩展矩阵的元素具有零值或常数归一化值。例如，扩展矩阵S的元素具有1的归一化值。扩展矩阵的每个签名具有与所有其它签名的至多一个交叉或公共非零位置。扩展矩阵S满足这些条件。互补签名矩阵的每列与签名矩阵的对应列正交。S的互补签名矩阵由下式给出：

$\tilde{S}=\left[\begin{array}{cccccc}0& -1& 1& 0& -i& 0\\ -1& 0& i& 0& 0& 1\\ 0& -1& 0& -i& 0& 1\\ i& 0& 0& -1& 1& 0\end{array}\right].$

假设扩展因子N，与扩展传输信号对应的接收信号是：

$Y=\left(\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_N\end{array}\right)=\underset{k=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k{H}_k{S}_k{u}_k+z,$

其中Ik是用于指示第k个签名是否主动的指示参数，H_k是信道矩阵，S_k是第k个签名，u_k是针对用户k发送的数据，以及z是加性高斯白噪声。H_k可以写成：

H_k＝diag(h_k1,…,h_kN)。

对于下行链路的情况，所有信道的H_k都是相同的。S_k是扩展矩阵的第k列。I_k的值为0或1。

通过两个签名S_i和对接收到的信号进行去相关。例如，

${\mathrm{\Ψ}}_i=S_i^{H}Y=\underset{k=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k{H}_k\left(S_i^H{S}_k\right)u_k+n_i,$ 以及

${\widetilde{\mathrm{\ψ}}}_i={\tilde{S}}_i^{H}Y=\underset{k=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k{H}_k\left({\tilde{S}}_i^H{S}_k\right)u_k+{\tilde{n}}_i.$

然后，去相关器的输出由下式给出：

${\mathrm{\Γ}}_i=\stackrel{\‾}{{\left|{\mathrm{\Ψ}}_i\right|}^2-{\left|{\widetilde{\mathrm{\Ψ}}}_i\right|}^2},i=1,...J,$ 以及

其中表示感兴趣的带宽内的所有LDS块的平均值。关于主动签名的决定基于下式：

$\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}=({\mathrm{\Γ}}_1,...,{\mathrm{\Γ}}_J).$

在一些情况下，可以作出的假设是，简化去相关器的设计。可以存在信道状态信息(CSI)。当存在传播信道的信道知识时，例如具有迫零，去相关信号由下式给出：

${\mathrm{\Ψ}}_i=S_i^H{H}_i^{-1}Y,$

其中是信道的倒数。当存在最大比值合并(MRC)时，去相关信号由下式给出：

${\mathrm{\Ψ}}_i=S_i^H{H}_i^{-1}Y.$

然而，在不具有信道知识的情况下，去相关信号由下式给出：

${\mathrm{\Ψ}}_i=S_i^{H}Y.$

使用的签名检测可以是硬检测或软检测。在硬检测中，是否使用签名的决定基于函数。然而，在软检测中，确定签名为主动的概率。当使用硬决策时，签名是否主动由下式给出：

$I_i=f\left(\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}\right),i=1,...,J.$

当使用软检测时，签名为主动的概率由下式给出：

$P(I_i=1)=f\left(\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}\right),i=1,...,J.$

签名的排序可以是已知或未知。例如，排序可以是阶层式的，其中所有非主动签名在所有主动签名之后。当签名k为主动时，所有具有较低索引的签名也是主动的，而当签名k为非主动时，所有具有较高索引的签名也是非主动的。在阶层排序的情况下，签名为主动的概率由下式给出：

P{I_k＝1|I_l＝0}＝0,for k＜l。

替代地，所有主动签名可以在所有非主动签名之后。当排序未知时，所有I_ks彼此独立。

去相关之后，基于接收到的信号和由去相关产生的主动签名列表，在步骤122中执行LDS检测。LDS数据检测使用基于BP的MPA，以产生解码的数据。扩展矩阵(例如S)和因子图表示(例如因子图表示130)可以用于对数据进行解码。已知主动签名指示因子图。信息以迭代方式在变量节点132和函数节点134之间来回传递。LDS数据检测器最终产生解码的数据。

当执行迭代软签名检测时，在步骤124中，基于解码的数据和签名池在LDS数据检测之后再次执行签名去相关。然后，基于接收到的信号和更新的软主动签名列表再次执行LDS数据检测。

一些假设可以用于简化针对下行链路情况的去相关设计。由于在下行链路情况下的总传输功率受到限制，所以当签名之间不存在功率偏置时，每个主动签名的功率将以主动签名的总数目进行缩小。例如，第i个签名的功率由下式给出：

其中P_tot是总功率，并且N_A是主动用户的数目。

此外，由于发射器知道在下行链路情况下的主动签名数目，所以发射器可以按照UE已知的预定顺序来使用它们。例如，发射器可以将预定顺序发送到UE。此外，信道的知识可以用于在下行链路情况下的签名检测。因此，在已知CSI、硬检测和已知签名排序的情况下，可以执行具有去相关的盲签名检测。

输出的计算如下：

${\mathrm{\Γ}}_i=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({\left|{\mathrm{\Ψ}}_i\left(j\right)\right|}^2-{\left|{\widetilde{\mathrm{\Ψ}}}_i\left(j\right)\right|}^2).$

然后，使用以下公式对去相关输出进行归一化：

$\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}=({\mathrm{\Γ}}_1,...,{\mathrm{\Γ}}_J),$

使得

$\underset{k=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Γ}}_k=1.$

X_k的定义如下：

${\mathrm{\χ}}_k={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^k{\mathrm{\Γ}}_i-k{\mathrm{\Γ}}_{k+1}.$

以下算法可以用于一些预定阈值th_k：

设置k＝1；

当未找到N_A且k≤Ｊ时，进行以下：

如果X_k≥th_k

则N_A＝k；

返回；

结束

k＝k+1

结束

如果未确定N_A，则N_A＝J；

N_A是主动签名的数目，其在预定签名顺序的情况下提供主动签名。

图5图示了在六个主动用户设备(UE)和无功率偏置的情况下的用于LDS调制的针对下行链路情况的块出错率(BLER)与以分贝(dB)为单位的信噪比(SNR)的曲线图。曲线202具有完备信道状态信息(CSI)和完备签名知识，曲线204针对具有使用MPA的签名去相关的完备CSI，曲线206针对具有完备签名知识的信道估计，以及曲线208针对具有使用MPA的签名去相关的信道估计。因此，针对六个主动UE和无功率偏置使用具有MPA的签名去相关类似于具有完备知识的LDS检测而执行。

此外，图6图示了针对在六个主动UE和1dB功率偏置的情况下针对下行链路情况的模拟的BLER与SNR的曲线图。曲线212针对完备CSI和完备签名知识，曲线214针对具有使用MPA的签名去相关的完备CSI，曲线216针对具有完备签名知识的信道估计，以及曲线218针对具有签名去相关和MPA的信道估计。对于六个主动UE，具有签名去相关和MPA的LDS检测类似于具有在1dB功率偏置情况下的完备知识的LDS检测而操作。

图7图示了针对在四个主动UE和无功率偏置的情况下的模拟的BLER与SNR的曲线图。曲线222针对完备CSI和完备签名知识，曲线224针对具有使用MPA的签名去相关的完备CSI，曲线226针对具有完备签名知识的信道估计，以及曲线228针对具有使用MPA的签名去相关的信道估计。在四个主动UE和无功率偏置的情况下，具有签名去相关的盲LDS检测类似于具有完备知识的LDS检测而执行。

图8图示了针对在四个主动UE和1dB功率偏置的情况下的模拟的BLER与SNR的曲线图。曲线232针对完备CSI和完备签名知识，曲线234针对具有使用MPA的签名去相关的完备CSI，曲线236针对信道估计和完备签名知识，以及曲线238针对使用MPA的签名去相关的信道估计。使用签名去相关和MPA的盲LDS检测类似于在1dB功率偏置的情况下的LDS检测完备签名知识而执行。

在另一示例中，使用JMPA对LDS进行盲检测。在JMPA中，联合地执行对数据和主动签名的检测。图9图示了示出用于执行JMPA的方法的流程图140。最初，在步骤144中检查签名池。

然后，在步骤142中，基于签名池和接收到的信号执行JMPA。对数据进行解码，并且确定主动签名列表。

可以多种方式处理非主动签名。为了处理非主动签名，可以使用因子图减少。图10图示了因子图150，其包含主动变量节点152、非主动变量节点154和函数节点156。通过从因子图150中移除非主动变量节点154来减少因子图的大小。替代地，所有变量节点可以存在，但非主动节点具有零功率。

图11图示了星座160。假设变量节点的原始星座大小是QPSK，当变量节点为非主动时，QPSK的对应值为零。针对星座大小为五的情况，有效星座扩展到四个QPSK点加点零。星座点零表示非主动签名。使用假设所有签名为主动的全因子图对MPA进行初始化。然后，MPA在全因子图和星座大小为五的情况下运行。在MPA迭代的末尾，如果使用零的最高概率检测到变量节点，那么对应的签名没有被确定为主动。当在MPA迭代的末尾处最高概率不为零时，基于QPSK点的概率来计算变量节点的对数似然比(LLR)。

JMPA可被视为MPA，其中星座点的数目增加1。在JMPA中，对于所有LDS块，星座点零的概率相同。这提供了可以用于提高JMPA性能的自然编码增益。JMPA的过程类似于MPA的过程。在JMPA中，星座点零的概率由下式给出：

$p(0,j):=\frac{\underset{t}{\mathrm{\Π}}{p}_x(0,j,t)}{\underset{t}{\mathrm{\Π}}(1-p_x(0,j,t))+\underset{t}{\mathrm{\Π}}{p}_x(0,j,t)}$

点t处的函数节点i到变量节点j的星座点k的概率由下式给出：

p_FN→VN(i,j,k＝0,t)←p(0,j)以及

$p_{\mathrm{FN}\→\mathrm{VN}}(i,j,k,t)\←\frac{p_{\mathrm{FN}\→\mathrm{VN}}(i,j,k,t)(1-p(0,j))}{\underset{k=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{FN}\→\mathrm{VN}}(i,j,k,t)},k=1,...,4.$

如图12中的流程图170所示，JMPA可以和涡轮MPA一起使用。2013年3月15日递交的第61/788,881号临时专利申请案中进一步讨论了涡轮MPA，该申请案通过引用结合于此。流程图170图示了具有涡轮编码解码器和外环早确定解码器的外环决策。如上文所述，步骤172执行MPA。基于接收信号和先验概率来输出LLR。

在步骤174中，执行软输入软输出(SISO)前向纠错(FEC)解码。针对每个UE，可以基于输入LLR或来自MPA的概率值单独地执行SISO FEC。还计算出输出LLR或概率值。

在步骤176中，MPA的早终止基于外环终止指示(例如当根据FEC输出处的阈值更新的概率收敛时)而发生。基于SISO解码器的输出计算LDS检测的先验信息。然后计算LLR之间的差异，以获得外部信息。关于比特的外部信息用于针对每个变量节点或UE来更新关于星座点的先验信息。可以对外环收敛标准进行定义，以较早地终止外环迭代。

基于SISO FEC解码中输出的LLR，在步骤182中确定硬决策。当存在早终止时，硬决策可能发生。替代地，可以在特定次迭代之后执行硬决策。

在下行链路情况下，可以使用具有JMPA的软检测。然而，复杂度可能较高。

在示例中，上行链路解决方案使用JMPA。在上行链路接入是不允许的情况下，接收器不知道用户的身份或不具有信道或排序知识。此外，在上行链路中，不同签名的激活彼此独立。具有JMPA的硬检测或软检测可以用作上行链路解决方案。

如果LDS块的数目相当大，那么Γ_i可以近似于具有I_iγ_i的平均值和σ_i ²的方差的高斯随机变量，其中γ_i是用户i的平均接收到的功率。对于硬检测，

$I_i=\left\{\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\&Gamma;}}_i\&GreaterEqual;{\mathrm{th}}_i\\ 0& {\mathrm{\&Gamma;}}_i<{\mathrm{th}}_i\end{array}\right.,$ 其中 $t{h}_i=\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{2}.$

对于软检测，

$P_{\mathrm{ext}}(I_i=1)=\frac{\exp (-\frac{{({\mathrm{\&Gamma;}}_i-{\mathrm{\&gamma;}}_i)}^2}{{{2\mathrm{\&sigma;}}_i}^2})P_{\mathrm{ap}}(I_i=1)}{\exp (-\frac{{({\mathrm{\&Gamma;}}_i-{\mathrm{\&gamma;}}_i)}^2}{{{2\mathrm{\&sigma;}}_i}^2})P_{\mathrm{ap}}(I_i=1)+\exp (-\frac{{{\mathrm{\&Gamma;}}_i}^2}{{{2\mathrm{\&sigma;}}_i}^2})P_{\mathrm{ap}}(I_i=0)}.$

图13图示了处理系统270的方框图，处理系统270可以用于实施本文公开的设备和方法。具体的设备可以利用所示的所有部件，或仅部件的子集，并且集成水平可以随设备而变化。此外，设备可以包含部件的多个实例，例如多个处理单元、处理器、存储器、发射器、接收器等等。处理系统可包括处理单元，其配备有一个或多个输入设备如麦克风、鼠标、触摸屏、小键盘、键盘等。另外，处理系统270可以配备有一个或多个输出设备如扬声器、打印机、显示器等。处理单元可以包括连接至总线的I/O接口288、视频适配器280、大容量存储器设备278、存储器276以及中央处理器(CPU)274。

总线可以是任意类型的若干总线架构中的一个或多个，总线架构包括存储器总线或存储器控制器、外设总线、视频总线等等。CPU274可以包括任意类型的电子数据处理器。存储器276可以包括任何类型的系统存储器如静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、只读存储器(ROM)或其组合等等。在实施例中，存储器可以包括ROM(用于在开机时使用)以及针对程序和数据存储器的DRAM(用于在执行程序时使用)。

大容量存储器设备278可以包括任意类型的存储器设备，其被配置成存储数据、程序和其它信息，并且使这些数据、程序和其它信息可经由总线访问。例如，大容量存储器设备278可以包括以下中的一个或多个：固态硬盘、硬盘驱动器、磁盘驱动器、光盘驱动器等等。

视频适配器280和I/O接口288提供接口，以将外部输入和输出设备耦接至处理单元。如图所示，输入和输出设备的示例包括耦接至视频适配器的显示器和耦接至I/O接口的鼠标/键盘/打印机。其它设备可以耦接至处理单元，并且可以利用附加的或更少的接口卡。例如，可以使用串行接口卡(未示出)，以提供用于打印机的串行接口。

处理单元还包括一个或多个网络接口284，其可以包括如以太网电缆等的有线链路和/或无线链路，以接入节点或不同网络。网络接口284允许处理单元经由网络与远程单元进行通信。例如，网络接口可以经由一个或多个发射器/发射天线和一个或多个接收器/接收天线来提供无线通信。在实施例中，处理单元耦接至局域网或广域网，用于数据处理和与远程设备如其它处理单元、互联网、远程存储设施等的通信。

虽然本公开中已经提供了若干实施例，但应理解，在不脱离本公开的精神或范围的情况下，所公开的系统和方法可以实施为许多其它具体形式。本示例要被视为说明性而非限制性的，并且本发明并不限于本文所给出的细节。例如，各种元素或部件可以在另一系统中进行组合或集成，或者某些特征可以省略或不实施。

此外，在不脱离本公开的范围的情况下，各种实施例中被描述和被说明为离散或单独的技术、系统、子系统和方法可以与其它系统、模块、技术或方法进行组合或集成。被示出或被论述为彼此耦接或直接耦接或进行通信的其它项也可以采用电方式、机械方式或其它方式通过某一接口、设备或中间部件间接地耦接或进行通信。其它变化、替代和改变的示例可以由本领域的技术人员确定，并且将在不脱离本文所公开的精神和范围的情况下进行。

Claims (22)

1.一种用于对低密度扩展(LDS)主动签名进行盲检测的方法，所述方法包括：

通过第一节点接收来自第二节点信号；

根据签名列表对所述信号进行去相关，以获得主动签名列表；以及

根据所述主动签名列表对所述信号进行解码，以获得解码的信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一节点是用户设备(UE)，并且所述第二节点是发射点。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一节点是发射点，并且所述第二节点是UE。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述信号进行解码包括：

根据扩展矩阵的因子图表示来确定因子图；以及

根据所述因子图对所述信号执行消息传递算法(MPA)，以生成解码的信号。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述信号进行去相关包括：根据扩展矩阵和所述扩展矩阵的互补签名矩阵两者对所述信号进行去相关。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述信号进行去相关进一步包括：根据信道矩阵对所述信号进行去相关。

7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：由所述第一节点识别所述信道矩阵的值。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述信号进行去相关包括：在不具有所述信道矩阵的已知值的情况下，对所述信号进行去相关。

9.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述信号进行去相关进一步包括：对所述信号执行硬检测。

10.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述信号进行去相关进一步包括：对所述信号执行软检测。

11.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法进一步包括：由所述第一节点识别所述主动签名列表的排序。

12.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述信号进行去相关进一步包括：在不具有已知所述主动签名列表的排序的情况下，对所述信号进行去相关。

13.一种用于对低密度扩展(LDS)主动签名进行盲检测的方法，所述方法包括：

通过第一节点接收来自第二节点的信号；以及

对所述信号执行联合消息传递算法(JMPA)，其中执行所述JMPA包括联合地产生解码的信号和根据解码的信号的主动签名列表。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一节点是用户设备(UE)，并且所述第二节点是发射点。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一节点是发射点，并且所述第二节点是UE。

16.根据权利要求13所述的方法，其中，执行所述JMPA进一步包括：根据因子图来执行所述JMPA。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，非主动签名由零星座点来表示。

18.根据权利要求13所述的方法，其中，执行所述JMPA进一步包括：

执行消息传递算法(MPA)，以生成对应于所述信号的多个对数似然比(LLR)；

对多个LLR进行解码，以获得多个解码的LLR；

根据所述多个LLR和所述多个解码的LLR来计算多个先验概率；以及

根据所述信号和所述多个先验概率来执行所述MPA。

19.根据权利要求13所述的方法，其中，执行所述JMPA进一步包括：对所述信号执行硬检测。

20.根据权利要求13所述的方法，其中，执行所述JMPA进一步包括：对所述信号执行软检测。

21.一种第一节点，包括：

处理器；以及

计算机可读存储介质，其存储由所述处理器执行的程序，所述程序包括进行以下操作的指令：

接收来自第二节点的信号；

根据签名列表对所述信号进行去相关，以获得主动签名列表；以及

根据所述主动签名列表对所述信号进行解码，以获得解码的信号。

22.一种第一节点，包括：

处理器；以及

计算机可读存储介质，其存储由所述处理器执行的程序，所述程序包括进行以下操作的指令：

接收来自第二节点的信号，以及

对所述信号执行联合消息传递算法(JMPA)，包括根据解码的信号联合地生成主动签名列表的指令。