CN105409260A - 用于用户设备协作的系统和方法 - Google Patents

Abstract

可以通过将部分软信息中继至目标UE来改进用户设备(UE)协作。更具体地，协作UE可以将对数似然比(LLR)子集中继至目标UE。该LLR子集可以与比原始传输的所有资源块少的资源块对应。这可以使得在协作UE仅能够解码一部分原始传输时能够实施UE协作。这还可以使得在目标UE不需要所有的软信息来解码原始传输时能够使用更少的网络资源(例如，带宽等)。多个协作UE可以提供不同的LLR子集，并且各子集可以彼此重叠或者可以彼此不重叠。

Description

用于用户设备协作的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2013年09月16日提交的标题为“SystemandMethodforUserEquipmentCooperation(用于用户设备协作的系统和方法)”的美国专利申请第14/027,919号的优先权，上述申请的内容通过引用特别地合并在本文中。

技术领域

本发明涉及用于无线通信的系统和方法，并且特别地涉及用于用户设备(UE)协作的系统和方法。

背景技术

在无线网络中，数据消耗的速率和移动设备的密度不断增加。随着移动设备的密度的增加，已经出现经由本地连接的设备到设备(D2D)通信。通常通过未授权频段上的WiFi或蓝牙来执行D2D通信。但是，也可以经由具有改进的干扰受控环境的中央控制专用频带在蜂窝网络中的授权蜂窝频段上执行D2D。

D2D通信可以用于用户设备(UE)协作，这会增加蜂窝吞吐量和覆盖范围。在蜂窝系统中，在给定时刻存在比服务UE多得多的空闲UE。当UE彼此靠近时，UE协作可以提供虚拟多输入多输出(MIMO)接收器的益处。

发明内容

总体上，通过本公开内容中的描述用于用户设备(UE)协作的系统和方法的实施方式来实现技术优点。

根据一个实施方式，提供了一种用于用户设备(UE)协作的方法。在这个示例中，该方法包括：接收通过多个资源块(RB)传输的第一消息；根据所述多个RB来确定多个对数似然比(LLR)；以及在所述多个LLR中选择第一LLR子集。第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应。该方法还包括将第一LLR子集传输至目标UE。还提供了一种用于执行该方法的装置。

根据另一个实施方式，提供了一种用于用户设备(UE)协作的方法。在这个示例中，该方法包括：接收通过多个资源块(RB)传输的消息；以及从协作UE接收第一对数似然比(LLR)子集。第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应。还提供了一种用于执行该方法的装置。

上述内容相当广泛地概括了本发明实施方式的特征，以便能够更好地理解以下对本发明的详细描述。下文将对本发明实施方式的形成本发明权利要求的主题的附加特征和优点进行描述。本领域的技术人员应当理解，所公开的构思和特定实施方式可以容易地用作修改或设计其他实现与本发明相同目的结构或过程的基础。本领域的技术人员还应当意识到，这种等同构造不脱离所附权利要求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，现在参考结合附图的以下描述。在附图中，

图1示出了用于用户设备(UE)协作的实施方式系统；

图2示出了对数似然比(LLR)合并的实施方式方法的图；

图3示出了物理资源映射的图；

图4示出了由通信控制器执行的UE协作的实施方式方法的流程图；

图5示出了由协作UE执行的UE协作的实施方式方法的流程图；

图6示出了由目标UE执行的UE协作的实施方式方法的流程图；

图7示出了选择由协作UE转发的LLR的实施方式方法的流程图；

图8示出了在LLR合并中选择要转发至目标UE的LLR的实施方式方法的流程图；

图9示出了在LLR合并中选择要转发至目标UE的LLR的另一个实施方式方法的流程图；

图10示出了在LLR合并中选择要转发至目标UE的LLR的附加实施方式方法的流程图；

图11示出了在LLR合并中选择要转发至目标UE的LLR的另一个实施方式方法的流程图；以及

图12示出了实施方式通用计算机系统的框图。

除非另有说明，不同附图中的对应的附图标记通常表示对应的部分。绘制附图是为了清楚地示出实施方式的相关方面，因此未必按比例绘制。

具体实施方式

首先应当理解，虽然以下提供了一个或更多个实施方式的说明性实现方式，但是也可以使用不论是目前已知的还是现有的任意数量的技术来实现所公开的系统和/或方法。本公开内容绝不限于以下说明的说明性实现方式、附图以及技术，包括本文中所说明和描述的示例性设计和实现方式，而是可以在所附权利要求的范围及其等同内容的全部范围内修改本公开内容。

一种用户设备(UE)协作技术用于协作UE向目标UE转发解码信号的对数似然比(LLR)。然而，该方法通常需要宽的带宽，这是因为每个协作UE针对每个编码比特传输一个LLR。因为高的带宽，所以可能需要另一种UE协作的方法。

本公开内容的方面提供了如下UE协作技术，该UE协作技术利用由协作UE将选择的LLR转发至目标UE。注意，可以将用于转发的LLR选择成使得转发最有用的LLR而不转发不太有用的LLR。

图1示出了用于UE协作的系统100。系统100包括通信控制器(CC)102和多个UE。虽然描绘了四个UE，但是可以存在更少或更多的UE。通信控制器102可以是能够通过特别是建立与UE的上行链路连接和/或下行链路连接来提供无线接入的任何部件，例如基站、演进型基站(eNB)、微微小区、毫微微小区和其他具有无线功能的设备。UE可以是能够与通信控制器102建立无线连接的任何部件，例如蜂窝电话、智能电话、平板电脑、传感器等。UE包括在邻近区域104中的协作UE(CUE)106、108和112以及目标UE(TUE)110。当通信开始时，通信控制器102向UE广播数据。在一个示例中，通信控制器102知晓UE间的协作。在另一示例中，通信控制器102不知晓UE协作。协作UE106、108和112以及目标UE110侦听由通信控制器102广播的数据。然后，协作UE106、108和112中的一些协作UE或全部协作UE可以向目标UE110转发数据以辅助目标UE110。目标UE可以发现并选择一组附近的协作UE，例如，协作UE106、108和112。

一个示例性的UE协作策略是解码与转发(D&F)。在D&F中，每个协作UE尝试对从通信控制器接收的目的地为目标UE的信息进行解码。成功解码的信息被重新编码并且从协作UE转发至目标UE。目标UE对从通信控制器接收的信息和从协作UE接收的中继信息进行解码。如果没有UE能够解码该信息，则传输失败。D&F特别适合于通信控制器与协作UE之间的链路显著好于从通信控制器到目标UE的链路的情形。然而，协作UE中的至少一个UE或目标UE必须能够解码该信息以实施D&F。因此，即使在具有完美的设备到设备(D2D)链路的情况下，D&F也比虚拟多输入多输出(VMIMO)的性能更差。

另一个UE协作策略是放大与转发(A&F)。在A&F中，协作UE将从通信控制器接收的模拟噪声信号放大至其自身的发送器功率，并且将所放大的噪声信号转发至目标UE。

在UE协作的另一示例中，执行压缩与转发(C&F)。协作UE将从通信控制器接收的信号进行压缩和量化。接着，协作UE将所量化的比特进行重新编码以转发至目标UE。协作UE也将其接入链路质量转发至目标UE，从而目标UE可以执行联合接收解码，所传输的信号为：

x_c，i＝y_c，i+w_j

其中，y_c,i是在第i个协作UE处的接收信号，并且w_j是量化或压缩噪声。压缩噪声的功率分布取决于量化和压缩的方法。

如果假设D2D链路是理想的，则目标UE可以执行联合接收(JR)策略。在JR中，协作UE处的接收信号为：

y_c，i＝h_a，ix_s+n_a，i

其中，h_a,i是第i个协作UE的瞬间接入链路信道增益，x_s是来自通信控制器的传输信号，n_a,i是第i个协作UE的接入链路处的加性高斯白噪声(AWGN)。目标UE处的接收信号为：

y_d＝h_dx_s+n_d

其中，h_d是从协作UE至目标UE的信道的瞬间接入链路信道增益，并且n_d是从协作UE至目标UE的信道的AWGN。可以假设目标UE已知h_a,i和y_c,i。

为了对所接收的信息进行解码，目标UE应用多输入多输出(MIMO)接收器，例如，MIMO最小均方差(MMSE)接收器。JR的性能与VMIMO的性能相似，并且提供了UE协作所实现的性能的上限。在单个天线的情况下，接收器是最大比合并(MRC)接收器。

在协作UE位于目标UE附近时，C&F特别有用。一种类型的C&F方案是LLR合并。通过下式给出LLR，即指示比特可靠性的两个概率的比率：

$LLR=log\frac{\mathrm{Pr}(x=1|y,h)}{\mathrm{Pr}(x=0|y,h)}$

其中，y是所接收的信号，h是信道增益，x是二进制信息比特或编码比特。LLR合并是基于软合并的UE协作策略。代替压缩所接收的信号，协作UE解调并且计算所编码比特的LLR。接着，协作UE量化该LLR，并且将该量化的LLR进行重新编码以转发至目标UE。目标UE通过对量化的LLR比特进行解码来恢复来自协作UE的LLR，并且对从协作UE和通信控制器接收的LLR进行合并。所合并的LLR是turbo解码器的软输入，该turbo解码器接着对信息进行解码。

图2示出了用于LLR合并的图120。通信控制器接收用于传输至目标UE的信息比特。使用turbo编码器来对所接收的信息比特进行编码。在编码后，该信息被调制并且映射至资源。通信控制器接着在接入链路上向协作UE和目标UE广播该信息。

协作UE接收并解调该信息。接下来，协作UE对该信息进行量化，并且在D2D链路上将该信息传输至目标UE。

目标UE在直接接入链路上从通信控制器接收该信息。接着，目标UE解调并计算直接接入信息的LLR。而且，目标UE从协作UE接收所量化的信息并且恢复来自协作UE的LLR。目标UE将所计算的LLR和所恢复的LLR相加。接着，turbo解码器使用合并的LLR来对该信息进行解码。

当存在多个协作UE时，用于LLR合并的带宽资源和时间资源的量巨大。可以利用接入链路的频率选择性来降低带宽。LLR表示编码比特的可靠性。因为不同波段的信道质量的变化，所以所接收的编码比特的可靠性针对每个UE而不同。因此，可以仅将好的或可靠的LLR转发至目标UE以降低D2D链路的负荷。

LLR可靠性的变化取决于衰落信道以及RB分配。图3以时间和频率示出了针对长期演进(LTE)系统的RB分布130。图示了一个传输时间间隔(TTI)。对每个传输块，可以将物理层资源分配成实现最大频率分集。为了频率分集而选择了RB132。可替代地，可以使用连续的资源块指配。

针对二进制相移键控(BPSK)，通过下式给出单个编码比特的接收信号：

$y=h\sqrt{E_s}b+n$

其中，当x＝0时b＝1，并且当x＝1时b＝-1，n是高斯噪声，E_s是符号能量。LLR被定义为在将输出y视为接收信号时的输入比特的概率的比率的对数，或者：

$LLR=log\frac{\mathrm{Pr}(x=1|y,h)}{\mathrm{Pr}(x=0|y,h)}$

LLR可以被计算为：

$LLR\left(x\right|y)=log\left(\frac{p\left(y\right|x=1)}{p\left(y\right|x=0)}\right)+\log \left(\frac{P(x=1)}{P(x=0)}\right)$

先验LLR为：

$LLR\left(x\right)=log\left(\frac{P(x=1)}{P(x=0)}\right)$

针对相等的先验概率，LLR(x)＝0。

因为噪声遵循高斯分布，所以，

$p\left(y\right|x=1)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\π\σ}}_n^2}}{e}^{-\frac{\left|\right|y+h\sqrt{E_s}|{|}^2}{2{\mathrm{\σ}}_n^2}},$ 并且

$p\left(y\right|x=0)=\frac{1}{\sqrt{2{\mathrm{\π\σ}}_n^2}}{e}^{-\frac{\left|\right|y-h\sqrt{E_s}|{|}^2}{2{\mathrm{\σ}}_n^2}}$

则，

$log\left(\frac{P\left(y\right|x=1)}{P\left(y\right|x=0)}\right)=-4\mathrm{Re}\left\{h^{*}y\right\}\frac{\sqrt{E_s}}{N_o}$

其中，h是瞬间信道增益，Re{h*y}是取复变量的实数值的函数。

当N个协作UE可用并且接入链路具有相同的平均信噪比(SNR)时，用作BPSK或QPSK调制的turbo解码器的软输入的合并后LLR为：

${\mathrm{LLR}}_{combined}={\mathrm{\Σ}}_i^{N+1}4\mathrm{Re}\left\{{h_i}^{*}{y}_i\right\}\frac{\sqrt{E_s}}{N_o}$

其中，i是协作UE的下标。针对BPSK或QPSK调制，LLR合并等同于针对单个接收天线的MRC合并。因此，LLR合并可以实现与JR上限相同的性能。然而，针对较高阶的调制例如16QAM，该结果不等同于MRC，因此LLR合并的性能略微低于JR上限。然而，LLR合并比JR更实用，这是因为LLR合并不是单独地转发信道信息。

因为D2D资源有限，所以可以通过量化和压缩来降低将LLR可靠地转发至目标UE所需的比特数量。可以以多种方式来量化LLR。在一个示例中，考虑了跨不同UE的接收信号之间的关联性，并且联合地执行压缩和解码。在另一示例中，每个UE单独地量化LLR，并且使用固定数量的比特来量化每个LLR值。因此，用于转发D2D链路的可靠性的量化比特的数量与从协作UE转发至目标UE的LLR的量成比例。

量化和压缩过程是映射函数Q(.)，其如下式将模拟LLR值映射为二进制信息比特的序列：

$\stackrel{\→}{x}=(\widetilde{x_1},\widetilde{x_2},...,\widetilde{x_q})=Q({\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_1},{\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_2},...,{\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_N})$

其中，q表示用于表示在量化和压缩之后协作UE的所有LLR信息的比特的总数量。因此，量化器的设计目标可以为：

$U_Q^{Min}({\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_1},{\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_2},...,{\mathrm{LLR}}_{{\mathrm{CUE}}_N},{\mathrm{LLR}}_{TUE},\stackrel{\→}{x})$

在如下条件下：

q≤c。

U(.)是最小化的效用函数或成本，并且c是由于D2D资源的限制而能够可靠转发至目标UE的比特的最大数量。成本函数是协作UELLR的模拟值和量化输出的函数。而且，成本函数可以取决于目标UE的LLR值。如果目标UE已经具有好的信道质量，则证明来自协作UE的量化LLR的益处不大。在一个示例中，该成本函数是误块率(BLER)。

实际上，寻找一个成本函数的简单表达式是个问题。如果给定成本函数，则实现最优量化和压缩算法是个问题。可以使用以固定数量的比特来表示LLR值的可伸缩量化器。

示例性量化器是基于Lloyd-Max量化设计。针对固定的量化级，找到一组阈值和代表值来使平均均方差最小。该量化是基于:

${\tilde{x}}_i=Q\left({\mathrm{LLR}}_i\right)=t_j$

如果

a_j-1＜LLR_i≤a_j(j＝1，2，...m)

其中，m是量化级的数量，针对每LLR量化器k个比特，

m＝2^k

并且用下式给出量化器的界限：

a_j(j＝0，1，...，m)

其中，

a₀＝-∞，且

a_m＝+∞

量化器输出的代表值是：

t_j(j＝1，2，...，m)

Lloyd-Max标量量化器设计的目的是寻找最优界限和代表值以使均方差最小，即

$E_{a,t}^{Min}(LLR,\stackrel{\→}{x})={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}{f}_{LLR}\left(x\right){(x-\tilde{x})}^{2}dx={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{({\mathrm{LLR}}_i-{\tilde{x}}_i)}^2$

最优解应当满足：

$a_j=\frac{1}{2}(t_j+t_{j+1}),j=1,2,...,m=1,$ 且

$t_j=E\left(LLR\right|a_{j-1}\≤LLR\≤a_j)={\∫}_{a_{j-1}}^{a_j}{\mathrm{xf}}_{LLR}\left(x\right)dx$

因此，可以迭代地获得界限和代表值。

通过由通信控制器执行的图4中的流程图140、由协作UE执行的图5中的流程图160和由目标UE执行的图6中的流程图180示出了使用LLR合并的UE协作的实施方式方法。首先，在流程图140中，通信控制器在步骤142中组合用于传输至目标UE的信息比特。

接下来，在步骤144中，通信控制器对所组合的信息比特执行turbo编码。这是为了在存在数据损坏噪声的情况下通过使用前向纠错(FEC)码来实现可靠的信息传输。

接着，在步骤146中，通信控制器对turbo编码信息进行调制。可以使用各种调制技术，包括：相移键控(PSK)、频移键控(FSK)、幅移键控(ASK)以及正交幅度调制(QAM)。例如，可以使用BPSK或QPSK。

在步骤148中，通信控制器在频率和时间上映射用于传输的RB。在一个示例中，按照用于最大频率分集的PRB分布130来分配RB。在另一示例中，连续地指配RB。

在步骤150中，通信控制器广播该信息。该信息的目的地是目标UE，并且也被广播至协作UE。

图5示出了由协作UE进行LLR合并的方法的流程图160。该方法可以一次由多个协作UE来执行。首先，在步骤162中，协作UE从通信控制器接收数据。所接收的数据的目的地是目标UE而非协作UE。

接着，在步骤164中，协作UE对所接收的数据进行解调。解调可以使用用于解调的PSK、FSK、ASK或QAM。例如，可以使用BPSK或QPSK来执行解调。

接下来，在步骤166中，计算所解调数据的LLR。LLR——比特为1的概率与比特为0的概率的比率——指示该比特的可靠性。例如，BPSK调制信号的LLR可以被计算为：

$\log \left(\frac{P\left(y\right|x=1)}{P\left(y\right|x=0)}\right)=-4\mathrm{Re}\left\{h^{*}y\right\}\frac{\sqrt{E_s}}{N_o}$

在步骤168中，协作UE选择用于传输至目标UE的LLR。在一个示例中，由协作UE跨同一协作UE的不同RB来选择用于传输的LLR。在另一示例中，由中央控制器针对多个协作UE来选择用于传输的LLR。可替代地，可以通过比较不同RB和不同协作UE两者的SNR来以混合方式选择LLR。

在步骤170中，协作UE对所选择的LLR进行量化。例如，可以使用每LLR固定数量的比特来进行量化。

在步骤172中，协作UE将所量化的LLR传输至目标UE。

图6示出了由目标UE执行UE协作的方法的流程图180。在步骤182中，目标UE从通信控制器接收数据。

接着，在步骤184中，目标UE对来自通信控制器的传输进行解调。解调可以使用用于解调的PSK、FSK、ASK或QAM。例如，可以使用BPSK或QPSK。

接下来，在步骤186中，目标UE计算所解调的信号的LLR。LLR为：

$\log \left(\frac{P\left(y\right|x=1)}{P\left(y\right|x=0)}\right)$

在步骤198中，目标UE可选地与协作UE配合。目标UE可以广播SNR阈值和/或指示低于该阈值的SNR的RB标记。而且，目标UE可以接收要由协作UE广播哪些RB的指示。

在步骤188中，目标UE从一个或更多个协作UE接收LLR。

在步骤194中，将根据来自通信控制器的传输所计算的LLR与从协作UE接收的LLR相加。

最后，在步骤196中，对LLR执行turbo解码。turbo解码使用FEC码。

在LLR合并中，可以基于频率选择性调度(FSS)来选择待转发的LLR，从而使得转发LLR的仅一部分。RB可以是用于LLR选择的最小单元。因此，协作UE仅将某些RB的LLR转发至目标UE。可以基于在不同维度中比较不同协作UE的不同RB的SNR来选择用于转发的LLR。可以针对同一协作UE跨不同RB来横向比较RB；可以针对跨不同UE的同一RB来纵向比较RB；或可以通过比较不同RB和不同UE二者的SNR来比较RB。

图7示出了由协作UE转发LLR的方法的流程图260。首先，在步骤262中，确定RB的SNR。可以通过使用在RB的不同音调处采样的SNR的有效指数信噪比映射(EESM)平均值来计算每个RB的平均SNR。

接着，在步骤264中，协作UE基于效用函数或成本函数来确定要传输哪些RB的LLR。这可以在中央控制器的协助下执行。可以将效用函数定义为协作UE和目标UE的针对所分配的RB的SNR的成本函数。D2D链路质量在被中央控制器已知的情况下可以用作附加参数。D2D链路上的资源使用可以被限制为转发的LLR的总量。决定特定协作UE是否转发特定RB的LLR包括在资源约束条件下使效用函数最小。因此：

$\begin{array}{c}\underset{D_{i,j}(i=1,2,...,N;j=1,2,...,M)}{Min}f({\mathrm{\γ}}_{i,j}\left(i=1,2,...,N;j=1,2,...,M\right),{\mathrm{\γ}}_j^{\′}(j=\\ 1,2,...,M\left)\right),\end{array}$

在如下条件下：

${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{D}_{i,j}\≤T$

其中，N是CUE的总数量，M是所指配的RB的总数量，i和j分别是CUE和RB的下标，γ和γ’分别是CUE和TUE的SNR。并且D_i,j∈{0,1}是表示是否选择传输与第i个CUE的第j个RB对应的LLR的决定变量。

在LLR合并的实施方式方法中，协作UE选择用于转发的LLR。该方法通过将小数量的LLR从协作UE转发至目标UE来降低D2D带宽而具有低的信令开销。该方法不需要中央控制器。协作UE用最小的信令开销基于其自身的SNR来做出决定。

图8示出了在LLR合并中由协作UE选择用于传输的LLR的方法的流程图200。可以一次由多个协作UE来执行该方法。首先，在步骤202中，协作UE确定阈值。在一个示例中，阈值是预定阈值。在另一个示例中，基于来自目标UE的传输来确定阈值。在附加示例中，由中央控制器来确定阈值。阈值可以在0dB与10dB之间，例如5dB。

可选地，在步骤204中，协作UE从目标UE接收指示目标UE对于哪些RB需要帮助的传输。例如，协作UE从目标UE接收目标UE的低于阈值的RB的标记。在一个示例中，该RB标记由每个RB一个比特来表示。

接下来，在步骤206中，协作UE确定其已经从通信控制器接收的RB的SNR。SNR比较RB信号与背景噪声级别的比率。

接着，在步骤208中，协作UE确定针对哪些RB来广播对应的LLR。在RB标记指示目标UE需要帮助并且RB的SNR在阈值以上时，协作RB可以决定传输该RB的LLR。当目标UE处的RB的SNR高时，协作UE不需要传输对应的LLR，因为目标UE已经具有好的信号。当协作UE处的RB的SNR低时，传输对应的LLR不太有帮助。然而，当目标UE处的RB的SNR低而协作UE处的RB的SNR高时，传输对应的LLR大大有益。

在另一示例中，在步骤208中，将协作UE处的N个总RB中的在SNR方面最优的M个RB传输至目标UE。这将D2D资源使用降低到转发所有LLR时使用的M/N。在附加示例中，仅在目标UE处的RB的SNR小于阈值时才传输M/N的RB。

最后，在步骤210中，协作UE将指示协作UE将针对哪些RB传输对应的LLR的消息传输至目标UE。

图9示出了由目标UE执行的选择由协作UE传输至目标UE的LLR的方法的流程图290。首先，在步骤292中，目标UE确定阈值。在一个示例中，该阈值是预先确定的。在另一示例中，目标UE对阈值进行选择。目标UE可以基于调制编码方案(MCS)、其自身接入链路的SNR以及可用D2D资源来动态确定阈值。在附加示例中，阈值是由中央控制器来确定并且从中央控制器传输至目标UE。

在目标UE选择阈值之后，在步骤294中，目标UE将所选择的阈值广播至协作UE。当阈值是预先确定的时，目标UE跳过步骤292和294，而直接进行到步骤296。

在步骤296中，目标UE确定RB的SNR。SNR指示RB信号功率与背景噪声的比率。可以通过使用在RB的不同音调处所采样的SNR的EESM平均值来计算每个RB的平均SNR。

接着，在步骤298中，目标UE将RB的SNR与阈值进行比较。目标UE确定指示哪些RB具有低于阈值的SNR的RB标记。例如，RB标记可以为每RB一个比特。

接下来，在步骤300中，目标UE将RB标记广播给协作UE。

作为响应，在步骤302中，目标UE从协作UE接收指示协作UE将针对哪些RB传输对应的LLR的消息。

在选择用于转发的LLR以进行LLR合并的另一个示例性方法中，中央控制器确定哪些UE将传输与哪些RB对应的LLR。与N个协作UE中的每个协作UE都将所有LLR转发至目标UE相比较，该方法将所使用的D2D带宽降低了1/N。然而，该方法使用了用于与中央控制器进行通信的额外信令带宽。该方法与蜂窝系统中所使用的FSS调度类似。但是，没有考虑公平性。

图10示出了由协作UE确定用于传输的LLR以进行LLR合并的方法的流程图220。该方法可以由多个协作UE执行。首先，在步骤224中，协作UE通过确定信号功率与噪声功率的比率来确定RB的SNR。可以通过使用在RB的不同音调处所采样的SNR的EESM平均值来计算每个RB的平均SNR。

接着，在步骤226中，协作UE将其RB的SNR传输至中央控制器。

接下来，在步骤228中，协作UE从中央控制器接收消息。该消息指示协作UE应当针对哪些RB传输对应的LLR。

图11示出了由中央控制器执行的确定哪些协作UE将传输与哪些RB对应的LLR的方法的流程图250。中央控制器可以是独立设备、UE或其他设备。首先，在步骤254中，中央控制器从协作UE接收RB的SNR。

接着，在步骤256中，中央控制器确定哪些协作UE将传输与哪些RB对应的LLR。在一个示例中，中央控制器确定针对给定RB具有最优SNR的协作UE将传输与该RB对应的LLR。因此，仅有在每个RB处具有最优接入链路的协作UE才传输对应的LLR。在另一示例中，仅在目标UE处的RB的SNR低于阈值时，才传输与具有最优SNR的RB对应的LLR。这进一步降低了D2D链路资源使用。

在附加示例中，在步骤256中，仅将目标UE的N个RB中最差的M个RB从协作UE转发至目标UE。该示例进一步降低了D2D链路使用。

最后，在步骤258中，中央控制器发送针对所有协作UE指示要传输哪些LLR的消息。将这些消息传输至协作UE和目标UE。

图12示出了用于实现本文中所公开的设备和方法的处理系统270的框图。具体设备可以使用所示出的所有部件或部件的仅子集，并且集成的程度可以因设备而不同。此外，设备可以包括部件的多个实例，例如多个处理单元、多个处理器、多个存储器、多个发送器、多个接收器等。处理系统可以包括装配有一个或更多个输入设备例如麦克风、鼠标、触摸屏、键区、键盘等的处理单元。而且，处理系统270可以装配有一个或更多个输出设备例如扬声器、打印机、显示器等。处理单元可以包括连接至总线的中央处理单元(CPU)274、存储器276、大容量存储设备278、视频适配器280和I/O接口288。

总线可以是包括存储器总线或存储器控制器、外围总线、视频总线等的任意类型的多种总线架构中的一种或更多种总线架构。CPU274可以包括任意类型的电子数据处理器。存储器276可以包括任意类型的系统存储器例如静态随机访问存储器(SRAM)、动态随机访问存储器(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、只读存储器(ROM)及其组合等。在一个实施方式中，存储器可以包括用于启动的ROM、用于程序的DRAM和用于在执行程序时使用的数据存储器。

大容量存储设备278可以包括任意类型的存储设备，该存储设备被配置成存储数据、程序和其他信息并且使得数据、程序和其他信息能够经由总线访问。大容量存储设备278可以包括例如固态驱动器、硬盘驱动器、磁盘驱动器、光盘驱动器等中的一个或更多个驱动器。

视频适配器280和I/O接口288提供将外部输入输出设备耦接至处理单元的接口。如图所示，输入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。可以将其他设备耦接至处理单元，并且可以使用附加的接口卡或更少的接口卡。例如，可以使用串行接口卡(未绘出)来提供打印机的串行接口。

处理单元还包括一个或更多个网络接口284，所述一个或更多个网络接口284可以包括用于接入节点或不同网络的有线链路例如以太网线等和/或无线链路。网络接口284使得处理单元能够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更多个发送器/发送天线和一个或更多个接收器/接收天线来提供无线通信。在一个实施方式中，将处理单元耦接至局域网或广域网以用于与远程设备例如其他处理单元、因特网、远程存储设施等进行数据处理和通信。

尽管在本公开内容中已经提供了多个实施方式，但是应当理解可以在不脱离本公开内容的精神或范围的情况下以许多其他具体形式来实施所公开的系统和方法。本文的示例被认为是说明性而非限制性，并且本发明不限于本文所给出的细节。例如，可以在另一系统中组合或集成各种元件或部件，或者可以省略或不实施某些特征。

另外，可以在不脱离本公开内容的范围的情况下将在各个实施方式中分开或单独描述和示出的技术、系统、子系统和方法与其他系统、模块、技术或方法进行结合或集成。示出或讨论为彼此耦合或直接地彼此耦合或通信的其他项目可以通过一些接口、设备或中间部件以电气形式、机械形式或其他形式间接地耦合或通信。本领域的技术人员能够确定并且可以在不脱离本文中所公开的精神和范围的情况下做出改变、替代和变更的其他示例。

Claims (23)

1.一种用于用户设备(UE)协作的方法，所述方法包括：

协作UE从通信控制器接收通过多个资源块(RB)传输的第一消息；

根据所述多个RB来确定多个对数似然比(LLR)；

从所述多个LLR中选择第一LLR子集，其中，所述第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应；以及

所述协作UE将所述第一LLR子集传输至目标UE。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述多个RB的多个信噪比(SNR)，其中，从所述多个LLR中选择所述第一LLR子集包括根据所述多个SNR选择所述第一LLR子集。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述多个SNR选择所述第一LLR子集包括：

识别所述多个RB中的哪些RB具有超过阈值的SNR；以及

选择将与所识别的RB对应的LLR包含在所述LLR子集中。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：所述协作UE从所述目标UE或从中央控制器接收包括所述阈值的第二消息。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，在开始UE协作过程之前确定所述阈值。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括：

所述协作UE将所述多个SNR传输至中央控制器；以及

所述协作UE从所述中央控制器接收指示消息，其中，所述指示消息标识要传输至所述目标UE的所述第一LLR子集。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多个LLR包括所述第一LLR子集和第二LLR子集，其中，所述第一LLR子集与具有大于阈值的SNR的RB对应，并且其中，所述第二LLR子集与具有小于或等于所述阈值的SNR的RB对应。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述协作UE从所述目标UE接收RB标记，其中，选择所述第一LLR子集包括根据所述RB标记来选择所述第一LLR子集。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：在传输所述第一LLR子集之前对所述第一LLR子集进行量化。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，选择所述第一LLR子集包括根据使效用函数最小来选择所述第一LLR子集。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述协作UE将标识第一RB子集的第二消息传输至所述目标UE。

12.一种协作用户设备(UE)，包括：

处理器；以及

计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于由所述处理器执行的程序，所述程序包括指令以：

接收通过多个资源块(RB)传输的第一消息，所述第一消息由通信控制器传输；

根据所述多个RB来确定多个对数似然比(LLR)；

从所述多个LLR中选择第一LLR子集，其中，所述第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应；以及

将所述第一LLR子集传输至目标UE。

13.一种用于用户设备(UE)协作的方法，所述方法包括：

目标UE从通信控制器接收通过多个资源块(RB)传输的消息；以及

所述目标UE从第一协作UE接收第一对数似然比(LLR)子集，所述第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应。

14.根据权利要求13所述的方法，还包括：

根据所述多个RB来确定多个信噪比(SNR)；

根据所述多个SNR来确定RB标记；以及

所述目标UE将所述RB标记广播至多个协作UE。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述RB标记指示所述多个RB中的哪些RB具有小于SNR阈值的SNR。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括：所述目标UE从中央控制器接收包括所述SNR阈值的消息。

17.根据权利要求13所述的方法，还包括：

根据所述多个RB来确定第二多个LLR；

将所述第一LLR子集中的第一LLR与所述第二多个LLR中的第二LLR相加以生成第三LLR；以及

使用所述第三LLR作为软输入来执行turbo解码。

18.根据权利要求13所述的方法，还包括：

确定SNR阈值；以及

所述目标UE将所述SNR阈值广播给所述多个协作UE。

19.一种用于用户设备(UE)协作的方法，所述方法包括：

中央控制器从第一协作UE接收与至少第一资源块(RB)对应的第一信噪比(SNR)测量值；

所述中央控制器从第二协作UE接收与至少所述第一RB对应的第二SNR测量值；

根据所述第一SNR测量值和所述第二SNR测量值来选择用于传输与所述第一RB对应的对数似然比(LLR)集合的协作UE；以及

使所选择的协作UE传输与所述第一RB对应的所述LLR集合。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，选择用于传输与所述第一RB对应的LLR集合的协作UE包括：

当所述第一SNR测量值大于所述第二SNR测量值时，选择所述第一协作UE；以及

当所述第二SNR测量值大于所述第一SNR测量值时，选择所述第二协作UE。

21.根据权利要求20所述的方法，还包括：所述中央控制器从目标UE接收RB标记，其中，选择用于传输所述对数似然比(LLR)集合的协作UE包括根据所述RB标记来选择协作UE。

22.根据权利要求20所述的方法，还包括：

确定SNR阈值；以及

所述中央控制器将所述SNR阈值发送至多个协作UE和所述目标UE。

23.一种目标用户设备(UE)，包括：

处理器；以及

计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有由所述处理器执行的程序，所述程序包括指令以：

接收通过多个资源块(RB)传输的消息；以及

从第一协作UE接收第一对数似然比(LLR)子集，所述第一LLR子集与比所述多个RB中的所有RB少的RB对应。