CN105827354B - 用于干扰消除的对传输模式进行盲检测的方法和设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于干扰消除的对传输模式进行盲检测的方法和设备。提供用于在使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的蜂窝通信系统中的通信装置上确定干扰传输模式(TM)的方法和设备。在一个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。将接收的第一信号的第一向量投影到N个投影向量中每一个投影向量上。通过使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比(TPR)决策度量。通过在预定传输格式(TF)候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的TF来检测干扰信号的TM。

Description

用于干扰消除的对传输模式进行盲检测的方法和设备

技术领域

本公开的各种实施例总体上涉及对于蜂窝通信系统中的通信装置的干扰消除，更具体地，涉及一种对干扰信号的传输模式进行盲检测的方案。

背景技术

为了满足国际电信联盟无线通信部(ITU-R)的严格要求，下一代蜂窝网络(诸如，先进的长期演进(LTE-A))已被设计为通过高阶空间复用和载波聚合(CA)支持在下行链路(DL)中高达8层并在上层链路(UL)中高达4层的最大为100MHz的宽频带。

然而，使用更多个小区的空间频率再用提供比具有一个更高空间顺序或频谱带宽的小区的情况更大的容量增益。因此，在宏小区环境下使用小型小区的异构网络已经成为下一代蜂窝网络的开发路线。

虽然异构网络提供了各种益处，但是它们也会对蜂窝网络带来前所未有的挑战。干扰管理作为高度关注的问题(例如，基站(BS)数量)，正在明显增加。在这种背景下，先进的同信道干扰感知信号检测最近在对于LTE-A系统的开发过程中已备受关注。当在异构网络中小区被非常密集地部署时，小区间干扰变得更差，这将导致蜂窝网络中的严重问题。

为了解决上述问题，已经进行了各种尝试。

已经提出增强的小区间干扰协调(eICIC)来减轻宏小区针对位于较接近小型小区的用户设备(UE)的干扰。

此外，近乎空白子帧(ABS)的构思已作为基于BS的干扰减轻方案被引入。在由BS指示为ABS的子帧中，宏小区可通过避免DL数据信道(例如，物理下行链路共享信道(PDSCH))中除了导频信号(例如，小区专用参考信号(CRS))之外的传输来减轻干扰。

也考虑过使用CRS序列的识别的基于UE的干扰减轻。此外，已经通过第三代合作伙伴项目(3GPP)的LTE版本11建立由UE准许CRS干扰消除(CRS-IC)的进一步增强的小区间干扰协调(FeICIC)。

此外，3GPP已对网络辅助式干扰消除与抑制(NAICS)进行了研究。被称作NAICS的工作项在LTE版本12中被标准化并被批准。通过研究变得清楚的是，在假设干扰参数通过广播或专用信令(例如，像无线资源控制(RRC)信令的更高层信令)或新定义的下行链路控制信息(DCI)对于UE是已知的，则能够实现明显的性能提高。然而，基于信令的NAICS的成功取决于通过干扰BS而对已信号传递的参数(例如，秩(rank)指示符(RI)、预编码矩阵指示符(PMI)和调制等级(MOD))的使用，这可能限制了邻近小区的调度灵活性。此外，对干扰参数的支持并不适用于实际系统中的所有时间，这是因为在BS之间的回传容量与从BS到UE的控制信道的容量通常受到限制。

为了克服小区调度限制和网络信令开销，UE可从接收的信号盲估计出干扰参数。RI、PMI和MOD的联合盲检测(BD)可利用最大似然(ML)估计，其中，ML估计包括在LTE系统中指定的RI、PMI和MOD的所有可能组合中的穷举搜索。在LTE正交频分多址(LTE-OFDMA)系统中，针对在同一时间被调度的UE，分配的RI、PMI和MOD可在时域上从一个传输时间间隔(TTI)至另一TTI中发生改变，并在频域上从一个资源块(RB)至另一RB中发生改变。这表示在LTE DL系统中需要对每个TTI的每个RB执行联合BD。

然而，这种假设还表示：干扰参数可根据信道状况在每个TTI中从频域的一个RB至另一RB发生动态改变，这限制了调度性能并极大地增加了网络信令负荷。

此外，需要解决针对包括业务信号(traffic signal)以及导频信号(例如，CRS)的LTE DL普通子帧的干扰问题。

发明内容

因此，本公开的各方面提供一种用于蜂窝通信系统中的通信装置的消除干扰的方法。

本公开的各方面还提供基于盲检测的网络辅助式干扰消除与抑制(NAICS)干扰参数的干扰消除技术。

本公开的各种方面还提供估计将由干扰基站(BS)使用的业务导频比(TPR)的盲检测方法以解决与包括业务信号的LET DL子帧有关的干扰问题。

本公开的各方面还提供一种相较于实际TPR具有小损耗的块误码率(BLER)的检测方法，同时检测方法实现了低复杂度的干扰TPR估计。

此外，本公开的各方面提供一种通过对干扰传输模式进行联合分类来估计TPR的方法，其中，可通过将接收的信号投影为格拉斯特向量集来获得针对干扰传输模式的信息。

此外，本公开的各方面提供一种用于实施盲估计器的方案，其中，盲估计器在给定的RB对中检测干扰PDSCH的存在性。

此外，本公开的各方面提供一种针对通过两个连续子载波(或资源元素(RE))传送信号的干扰传输模式(TM)以有效方式对TM进行盲检测的低复杂度方案。

根据本公开的一方面，提供一种用于在使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的蜂窝通信系统中的通信装置上确定干扰传输模式(TM)的方法。在一个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。将接收的第一信号的第一向量投影到N个投影向量中每一个投影向量上。通过使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比(TPR)决策度量。通过在预定传输格式(TF)候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的TF来检测干扰信号的TM。

根据本公开的另一方面，提供一种用于在使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的蜂窝通信系统中的通信装置上确定干扰传输模式(TM)的方法。在与连续子载波相应的两个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。将第一信号的第一向量投影到M个投影向量中的每一个投影向量上。使用与被投影的第一向量相应的M对实际平方值和期望平方值来确定TM决策度量。在预定TM候选之中检测干扰信号的使TM决策度量最小化的TM。所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出(MIMO)方案的秩指示符(RI)为2的第二TM。

根据本公开的另一方法，提供一种在使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的蜂窝通信系统中的通信装置。所述通信装置包括：收发器，被配置为在一个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。所述通信装置还包括：控制器，被配置为将接收的第一信号的第一向量投影到N个投影向量中每一个投影向量上，使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比(TPR)决策度量，通过在预定传输格式(TF)候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的TF来检测干扰信号的TM。

根据本公开的另一方面，提供一种在使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的蜂窝通信系统中的通信装置。所述通信装置包括：收发器，被配置为在与连续子载波相应的两个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。所述通信装置还包括：控制器，被配置为将第一信号的第一向量投影到M个投影向量中的每一个投影向量上，使用与被投影的第一向量相应的M对实际平方值和期望平方值来确定TM决策度量，在预定TM候选之中检测干扰信号的使TM决策度量最小化的TM。所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出(MIMO)方案的秩指示符(RI)为2的第二TM。

根据本公开的另一方面，提供一种使用由频率和时间限定的资源元素(RE)的调制解调芯片，所述调制解调芯片包括：收发器，被配置为在一个RE中接收第一信号。第一信号包括服务信号和干扰信号。所述调制解调芯片还包括：控制器，被配置为将第一信号的第一向量投影到N个投影向量中每一个投影向量上，使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比(TPR)决策度量，通过在预定传输格式(TF)候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的TF来检测干扰信号的TM。

根据本公开的另一方面，提供一种用于在通信系统中的通信装置上确定TM的方法。在所述通信装置接收信号。所述通信装置将信号的向量投影到投影向量集上以产生随机变量。所述通信装置使用随机变量来确定TM决策度量。所述通信装置从多个TM中选择使TM决策度量最小化的TM。

附图说明

通过以下结合附图的详细描述，本公开的以上和其它方面、特征和优点将更清楚，其中：

图1是示出根据本公开的实施例的由通信装置确定干扰信号的TM、MOD和PMI的方法的示图；

图2是示出根据本公开的实施例的使用每个RE对基于投影的干扰信号的TPR和TF进行盲检测的框图；

图3是根据本公开的实施例的使用两个连续的RE对基于投影的干扰信号的TM进行盲检测的框图；

图4是示出根据本公开的实施例的使用两个连续的RE确定基于投影的干扰信号的TPR、TF和TM的框图；

图5是示出根据本公开的实施例的由通信装置确定干扰TM的方法的流程图；

图6是示出根据本公开的实施例的通信装置的结构的示图。

具体实施方式

参照附图对本公开的实施例进行详细描述。虽然相同或相似的组件在不同的附图中示出，但是它们可由相同或相似的标号指定。本领域已知的构造或处理的详细描述可被省略，以避免模糊本公开的主题。

在此使用的术语在考虑本公开的功能的情况下被定义并可根据用户或操作者的意图或使用习惯而变化。因此，应基于在此使用的整体语境来解释术语的含义。

以下提供在此使用的各种术语的含义。然而，应注意，术语不限于这些解释示例。

BS是用于与UE通信的实体，并且BS可被称作节点B(NB)、eNode(eNB)、接入点(AP)等。

UE是用于与BS通信的实体，并且可被称作移动电台(MS)、移动设备(ME)、装置、终端等。

通信装置是包括在UE中的一类芯片(或芯片集)，并且可以是诸如调制解调芯片的装置。通信装置可包括处理器以及诸如控制模块或传输接收模块的至少一个组件。

在此公开的用于检测业务导频比(TPR)的方法根据传输格式(TF)提供关于干扰TM的信息。提供低复杂度检测算法以通过使用提供的TF对干扰TM、PMI和MOD进行盲检测。

表1示出针对使用两个发射天线的MIMO LTE系统指定的TM、PMI和MOD的候选集的示例。

表1

在此，由l、p和q分别表示RI、PMI和MOD。为了方便，作为MOD的示例，提供了正交幅度调制(4QAM和16QAM)。在NAICS中，根据本公开的实施例，假设TM2的指示传输层的数量的RI被设置为2以进行盲检测，并且TM2通过两个传输层来传输单个码字。

为了获得未知的针对星座集的干扰调制，p_q表示针对给定的MOD q的每个调制等级q(q∈{4,…,16})的先验概率，表示每个星座点(j∈{1,…,q})的先验概率。

NAICS最大似然(ML)接收器在没有关于干扰TM(干扰信号的TM)、干扰PMI(干扰信号的PMI)和干扰MOD(干扰信号的MOD)的先验消息的情况下执行符号级干扰消除。因此，TM集、PMI集和MOD集被假设为等概率。相同假设可被应用到星座点。因此，并且，相应地，众所周知，基于ML估计的盲检测使误差概率最小化。

为了减小计算复杂度，本公开的实施例提供TPR、TM和PMI/MOD的顺序检测(也就是说，先是TPR和TM的检测，随后是针对检测的TPR和TM的PMI和/或MOD的检测)。

在此公开的TPR检测提供被称作TF的信息，通过该信息，通信装置可确定干扰TM是否为TM6。如果干扰TM是TM6，则通信装置也可确定PMI。因此，本公开的实施例在应用基于欧氏距离(ED)的PMI和MOD检测的同时使用基于投影的TPR和TM检测。在此，TF是指示TM和PMI的组合的信息，通信装置可通过TF来识别TM值(或其范围)和PMI值(或其范围)。具体来说，TF是指示由TM和PMI的组合而产生的群组的信息，并可具有如表2中示出的值。

表2

针对基于投影的检测，根据本公开的实施例的通信装置可使用信道无关(channel-independent)的投影向量集或信道相关(channel-dependent)的投影向量集。具体来说，根据本公开的实施例的通信装置可不管信道实现如何而应用相同的预定向量集，或可应用针对给定信道实现而计算的信道相关向量。因此，本公开的实施例专注于信道无关的格拉斯曼向量集，其中，所述信道相关的格拉斯曼向量集将节省HW实现中的计算成本。本公开的实施例可进一步简化PMI和MOD检测以避免ED运算。由于确定了Rank-1(RI＝1)TM4的PMI值，所以如表2中所示，可在NAICS操作中以与TM6相似的方式来处理Rank-1TM4。除非另有描述，否则本公开的实施例将Rank-2(RI＝2)TM4表示为TM4。

图1是示出根据本公开的实施例的由通信装置确定干扰信号的TM、MOD和PMI的方法的示图。

通信装置在步骤100接收无线电信号，对接收的无线电信号执行快速傅里叶变换(FFT)，并将FFT信号存储在缓冲器中。在FFT之前由通信装置执行的操作遵循一般的射频(RF)处理过程。

通信装置通过使用FFT信号确定干扰信号的TM和其它参数，并执行块110中所提供的操作中的至少一个操作以进行干扰消除。

更具体地，通信装置在步骤112确定干扰信号的TPR和TF以确定是否存在干扰信号。例如，通信装置通过使用在每个RE中接收的信号来确定是否存在干扰CRS-PDSCH。

如果确定不存在CRS-PDSCH，则通信装置确定不存在干扰，并在步骤126执行随后的NAICS操作。

如果确定存在CRS-PDSCH，则通信装置确定干扰信号的TM和其它干扰参数。

更具体地，通信装置在步骤114确定干扰信号的TF是否为tf₄(TM2、TM3、TM4)，这可使用在每个RE中接收的信号来执行，并将在以下参照图2对此进行更详细地描述。

如果TF不是tf₄，则通信装置在步骤124确定干扰信号的TM。在这种情况下，通信装置确定干扰信号的TM是TM6，并且基于由确定的TF指示的tf_i的i(i＝0，1，2，3)来确定PMI。通信装置在步骤126通过使用PMI和MOD在消除干扰信号的同时执行检测期望的信号的操作(即，NAICS接收操作)。

如果TF是tf₄，则通信装置在步骤116在TM2和TM4之中确定(即，检测)干扰信号的TM。可使用通过两个邻近(连续)RE接收到的信号来执行检测干扰信号的TM的操作，将参照图3和图4对此进行更详细地描述。

通信装置在步骤118确定干扰信号的TM是否为TM2。

如果干扰信号的TM是TM2，则PMI被预定(例如，如表1中所示)，使得通信装置在步骤120执行MOD的检测。通信装置在步骤126通过使用检测的MOD来检测NAICS符号。

如果干扰信号的TM不是TM2，则通信装置确定干扰信号的TM是RI为2的TM4，并在步骤122检测PMI或者MOD(这是因为TM3在盲检测和MIMO解调的性能方面与TM4没有区别，因此作为TM4被处理)。通信装置在步骤126通过使用检测的PMI和MOD来执行NAICS接收操作。

在下文中，根据本公开的实施例，描述了用于对TPR和TF进行盲检测的方案。可使用在每个RE中接收的信号来执行TPR和TF检测。

本公开的实施例提供了一种基于在RE上接收的信号观测来估计干扰TPR的盲检测方法，所述RE用于在服务小区和干扰小区两者中的数据传输。

在第k个RE从基站(BS)i传输的l_i维复数信号向量被表示为其中，表示第l空间层，l_i表示传输层的数量(即，RI)，[·]^T表示向量的转置。

符号是从具有由|C^i,l|表示的基数的星座集C^i,l中选择的。

由给出的平均发射功率。在此，表示期望算子，|·|表示复数的绝对值。在不丧失一般性的情况下，本公开的实施例指示i＝S的BS作为服务BS，将i＝I的BS作为干扰BS。

由期望的UE通过RE k接收的信号向量是r_k，r_k可被表示为以下的等式(1)：

其中，表示包括实际信道矩阵和预编码矩阵的有效信道矩阵，n_k表示具有方差为的独立同分布(i.i.d)的复数高斯元素的加性噪声向量。k的值在1到K之间，通信装置被假设为使用总共K个RE执行盲检测。

在LTE系统中，导频信号(例如，小区专用参考信号(CSR))被用于UE以估计来自BS的信道。针对服务BS和干扰BS估计的信道矩阵分别为和在第k个数据RE中接收的信号向量可被表示为以下的等式(2)：

其中，ρ_i(i＝S或I)表示数据RE发射功率(即，业务发射功率)与CRS RE发射功率(即，导频发射功率)的比率，即TPR。

根据在每个TTI内关于OFDM索引的数据RE位置，通过在3GPP LTE系统中指定的两个TPR参数(由PA和PB表示)的函数来给出TPRρ_i。当静态小区专用参数PB的精确值通过RRC信令在UE中可用时，需要从信号传递的候选值中检测出动态UE专用参数PA。

通过将矩阵(或向量)的弗罗贝尼乌斯(Frobenius)范数表示为||·||_f，接收的信号功率的期望值可被表示为以下的等式(3)：

等式(3)示出接收的信号功率的期望值是干扰预编码矩阵(或向量)的函数。

ρ_S和通过网络信令被提供给UE，但是ρ_I和不被提供。如等式(3)所示，基于接收的信号功率对ρ_I的盲检测需要知道

本公开的实施例提供一种通过将干扰信号的TM分类为TF来估计ρ_I的方案。本公开的实施例根据所得到的合成信道矩阵的范数来将TM分类为TF，并使用针对各个分类后的TF的计算结果。

如表2中所示，根据相应合成信道矩阵的范数值的平方(即，等式(3)中的)，针对LTE系统指定的所有基于CRS的TM可被划分为5个TF。也就是说，TF可包括第一TF tf₀(PMI＝0的TM6)、第二TF tf₁(PMI＝1的TM6)、第三TF tf₂(PMI＝2的TM6)、第四TFtf₃(PMI＝3的TM6)和第五TF tf₄(TM2、TM3、Rank-2TM4)。本公开的实施例，针对ρ_I的估计，事实是不同的TF具有不同的范数值的平方。

属于第五TF tf₄(即，TM2、TM3和TM4)的TM不管如何都具有与相同的范数平方，这是因为预编码矩阵是按缩放以拟合功率约束的单式矩阵。

相比之下，针对其余TF{tf₀,tf₁,tf₂,tf₃}，的范数平方仍然是的函数，其中，是通过在N_t维复数向量空间中由和的行向量所张成(span)的两个子空间之间的角度而确定的，并且该角度也被称作波束形成增益。

一旦UE已知由确定的TM，则可解决ρ_I检测问题。例如，可通过使用针对得到的信道矩阵的最大比合并(MRC)向量来解决ρ_I检测问题，其中，信道矩阵最适合于使期望的信号功率相对于残差信号与噪声加功率(signal-to-noise-plus-power)的比率最大化。

遗憾的是，并未应用前述假设(UE已知由确定的TM)。因此，本公开的实施例提供一种联合TM(tf_i，i＝0，…，4)来估计ρ_I的方案。其余问题是如何识别干扰TM属于哪个TF。本公开可通过将接收的信号向量投影到M个投影向量的集合(p_m(m＝1，…，M)，其中，M指示集合p_m的大小，m指示投影向量的索引)来执行TF分类。

图2是示出根据本公开的实施例的使用每个RE对基于投影的干扰信号的TPR和TF进行盲检测的框图。

可通过将接收的信号向量投影到M个投影向量的集合200来获得关于合成信道矩阵的信息。接收的信号向量r_k到p_m的投影可如以下等式(4)使用p_m,k来表示：

其中，表示厄米特运算，并可被表示为对向量(或矩阵)应用共轭运算和转置运算。在独立同分布(i.i.d)的MIMO瑞利衰落场景中，通过得到的合成信道矩阵的列向量所产生的线可被假设是在N_t维复数向量空间中穿过原点的迷向线。

本公开的实施例提供将格拉斯曼向量集用作投影向量p_m。例如，表3包括用于TPR检测的M＝4并且向量大小N_r＝2的单位范数的格拉斯曼向量集。

表3

在元素和是均值为0、方差分别为和的独立高斯分布，并且是给定的信道实现和预编码矩阵，随机变量p_m,k具有均值为0(即，E[p_p,k]＝0)并且方差通过以下等式(5)来表示的高斯分布。

已知具有0均值和单位方差的K个独立高斯变量(和)的平方和是自由度为K的卡方随机变量。如果如等式(4)表示的随机变量的平方和χ_m被定义为以下等式(6)，则χ_m遵循自由度为k的卡方分布。

卡方分布的基本属性之一是：卡方分布的均值等于自由度并且卡方分布的方差等于自由度的二倍。因此，卡方分布的均值可被表示为以下等式(7)，卡方分布的方差可被表示为以下等式(8)：

E[χ_m]＝K (7)

VAR[χ_m]＝2K (8)

随着自由度K增大(即，用于盲检测的RE的数量增加)，则卡方分布趋于遵循高斯分布。因此，χ_m的分布会渐近近似为等式(9)：

从等式(4)和等式(5)可以看出，本公开明确地考虑而这反过来确定了TF(即，tf_i)。针对tf_i的TF而言干扰TPR为ρ_I(即，(ρ_I,tf_i))的概率P可如以下等式(10)所阐述的通过考虑总共M个投影而获得：

为了获得低复杂度的决策度量，通过对等式(10)取对数并去除常数项，TPR决策度量可被定义为以下等式(11)：

等式(11)可被简化为如以下等式(12)所述：

其中，针对接收到的信号的投影输出的实际平方值被表示为|p_m,k|²，期望平方值被表示为方差TPR决策度量可通过使用M对实际平方值和期望平方值来确定。具体来说，根据本公开的实施例，通信装置可通过使用针对接收到的信号的投影输出P_m,k的实际平方值和期望平方值来确定度量。

接下来，可检测满足等式(13)的

其中，表示可能的TPR集。如等式(13)中所示，TPR盲检测提供关于针对TF的干扰TM的信息，并且关于干扰TM的信息可在以下描述的TM盲检测过程中使用。

如上所述，已经商定在3GPP中在邻近小区中使用的PA的具体值和候选值PB集将经由信令(例如，RRC信令)被信号传递到UE。该信令不仅提高TPR检测的性能，还能减小TPR检测的复杂度。例如，由表示的候选TPR的相应集合可作为用信号传递的参数PA和PB的函数而被获得，并被用作等式(13)中的(即，)。

应注意可通过盲估计器执行TPR盲检测，其中，盲估计器检测在给定的PB对中是否存在任何干扰PDSCH。

具体来说，可将不存在PDSCH表示为ρ_I＝0。相应地，本公开的实施例可通过使用候选TPR的集合结合干扰PDSCH的存在检测来执行TPR盲检测。

NAICS的基本原理依赖于在UE利用干扰信息(即，TM、PMI、MOD)。本公开的实施例提供一种在假设UE不消除服务信号的情况下盲检测信息(即，TM、PMI、MOD)的参数的方法。

在TM盲检测中，传输模式3(即，TM3)可被看做传输模式4(即，TM4)的子集。这是由 于以下事实：参照表1，针对TM3指定的两个预编码矩阵(即，和)在盲检测和 MIMO解调制的性能方面与TM4没有区别。按照相同方式，l＝1的TM4可被认为是TM6。根据本 公开的实施例，干扰TM将被检测为针对随后的MIMO解调制处理的l＝2的TM2、l＝2的TM4和l ＝1的TM6中的一个。

以下详细描述对于TF＝tf₄通过使用两个连续RE来对TM进行盲检测的方法。

如等式(13)中所示，TPR检测提供关于干扰TM的附加信息，即，如表2中所定义的TF。根据附加信息，当检测到的TF是tf₀、tf₁、tf₂和tf₃之一时，干扰TM可基于表2中示出的TM和TF之间的关系被估计为(确定为)使用由TF给定的索引(如PMI)的TM6。

如果通过TPR盲检测检测到tf₄，则需要对TM2至TM4进行盲检测。因此，本公开的实施例利用以下事实：针对TM2，2天线空频分组码(SFBC)被应用到连续子载波(即，RE)。与在TM2中不同，针对TM4，在两个相邻子载波上的传输符号向量被独立地产生。

图3是示出根据本公开的实施例的使用两个连续的RE对基于投影的干扰信号的TM进行盲检测的框图。

通过使用等式(1)，在两个连续RE 2k和2k+1上的接收的信号向量r_2k和r_2k+1可按照以下等式(14)重新排列：

其中，r*_2k+1表示r_2k+1的共轭值，和表示分别在服务小区和干扰小区接收的信号向量。

然后，可针对TM2、TM4和TM6被分别表示为等式(15)、(16)和(17)：

等式(15)表示针对TM2的服务信号向量(2k和2k+1未被区分，这是由于在发射分集方案中同一发射符号在两个RE中被传输，并且两个传输层0和1被使用)。等式(16)表示针对TM4的服务信号向量(两个传输层0和1被使用，并且独立的符号在两个RE 2k和2k+1中被传输)。等式(17)表示针对TM6的服务信号向量(一个传输层0被使用，并且独立的符号在两个RE 2k和2k+1中被传输)。在此，表示在来自服务小区的RE k中的第i个符号层的信道向量(即，中的第i列)。

相似地，针对TM2、TM4和TM6传输的干扰信号向量可分别被表示为等式(18)、(19)和(20)。

等式(18)表示针对TM2的干扰信号向量。等式(19)表示针对TM4的干扰信号向量。等式(20)表示针对TM6的干扰信号向量。在此，表示的第i列。

通过等式(21)、(22)和(23)分别给出相应TM2、TM4和TM4的有效信道矩阵和

等式(21)与等式(22)之间的比较指示出：接收的信号向量张成由大小为4x2的的列所产生的同一二维空间，接收的信号向量张成由大小为4x4的的列所产生的同一四维空间。因此，通信装置可通过使用这样的特征在TM2和TM4之中对干扰TM进行盲检测。

如上所述，本公开的实施例描述了将信道无关的格拉斯曼向量集用作投影向量p_m的基于投影的检测，其中，所述信道无关的格拉斯曼向量可无论信道实现如何都被应用。可选地，本公开可利用信道相关集(例如，张成瞬时信道实现的零空间的两个向量的集合)作为投影向量。

表4包括根据本公开的实施例的用于使用两个RE的TPR检测的M＝8并且向量大小2*N_r＝4的单位范数的格拉斯曼向量集。

表4

通过将如表4中所示的大小为4x1的投影向量p_m 300应用到两个相邻(连续)子载波(即，RE)，可以获得由等式(24)表示的投影输出。

其中，和分别表示投影向量p_m的上层子向量和下层子向量。上层子向量和下层子向量可被表示为如以下等式(25)中所示：

然后，相应的期望值平方可分别被提供为如等式(26)和(27)中所阐述的干扰TM2和TM4的方差：

其中，表示使用等式(13)检测的TPR。

等式(26)表示TM2的方差，等式(27)表示TM4的方差。

注意：等式(26)和等式(27)如等式(28)和(29)所示针对干扰TM分别提供不同值。

因此，如上述TPR检测所应用的，针对干扰TM2和TM4中的每一个，可如以下等式(30)中所阐述那样来获得随机变量的平方和χ_m：

本公开可定义与在等式(11)中定义的度量等同的TM决策度量如以下等式(31)所示：

等式(31)可被简化为以下的等式(32)：

其中，针对接收到的信号的投影输出P_m,k的实际平方值被表示为针对接收到的信号的投影输出P_m,k的期望平方值被表示为方差VAR[p_m，k]。所述度量可通过使用M对实际平方值和期望平方值来确定。也就是说，根据本公开的实施例，通信装置可通过使用投影输出P_m,k的实际平方值和期望平方值来确定所述度量。

最终，本公开的实施例可确定满足以下等式(33)的干扰TM

图4是示出根据本公开的实施例的使用两个连续RE来确定基于投影的干扰信号的TPR、TF和TM的框图。

在图2和图3中，通信装置通过使用一个RE来确定TPR和TF，基于确定的TF，通过使用两个RE来确定TM。然而，通信装置通过使用从两个RE接收的信号来检测TM。

在图4中，通信装置检测干扰TM是TM2还是TM4，并通过使用针对TM6的有效信道矩阵400来对干扰TM是否为TM6进行盲检测。

通过以下等式(34)，将与TM6相应的期望值平方作为TM6的方差给出：

可使用以下等式(35)来确定等式(32)的值：

通信装置可通过使用由等式(31)或(32)确定的TM决策度量来确定满足以下等式的干扰TM和TPR。

也就是说，通过使用等式(36)，通信装置确定干扰信号的TPR和PDSCH的存在性。如果PDSCH存在，则通信装置在TM2、TM4和TM6之中检测TM。

图5是示出根据本公开的实施例的由通信装置确定干扰TM的方法的流程图。

通信装置通过使用由频率和时间限定的通信资源(即，RE)来执行通信。在步骤500，通信装置接收与连续子载波相应的两个RE中的包括服务信号和干扰信号的信号。

在步骤510，通信装置将接收的信号的向量投影到M(＝2,4,8)投影向量集中以产生随机变量p_m，并通过使用该随机变量确定TM决策度量。例如，投影向量可以是格拉斯曼向量。

在步骤504，通信装置在预定TM候选之中检测使TM决策度量最小化的TM作为干扰信号的TM。

在此，预定TM候选可包括LTE系统的TM2(发射分集方案)和TM4(Rank-2闭环MIMO)。TM候选还可包括RI＝1的TM6(或RI＝1的TM4)。

可选地，通信装置还可在产生随机变量和确定TM决策度量之前执行上述针对TF和TPR盲检测的操作。例如，如果确定的TF为tf₄，则通信装置可确定干扰TM是TM2还是TM4。

图6是示出根据本公开的实施例的通信装置的结构的示图。

通信装置600包括收发器610，其中，收发器610用于与在网络中的另一通信装置或实体执行信号发送/接收。通信装置600还包括控制器620，其中，控制器620用于控制通信装置600的每个操作。在本公开的实施例中描述的通信装置或用户设备的所有操作可被理解为在控制器620的控制下被执行。然而，控制器620和收发器610不必由单独的装置来实现，并可以以单个芯片(例如，调制解调器芯片)的形式被实现为一个组件。

应注意，如图1至图6中示出的流程图、框图和装置配置图不意图限制本公开的范围。也就是说，在图1至图6中示出的所有组件和操作不应被解释为用于实施本公开的实施例的基本元件，并可仅通过包括某些元件在不损害本公开的要点的情况下的范围内实现所述所有组件和操作。

可通过在通信装置中包括将相应程序代码存储在任意组件中的存储装置来实现以上描述的操作。也就是说，通信装置的控制器可通过经由处理器或中央处理器(CPU)读取和执行存储在存储装置中的程序代码来执行以上描述的操作。

可根据经由计算机总线或另一连接布局连接的处理器、存储器、输入/输出(I/O)装置和网络接口来实现计算机系统。

应理解：在此使用的术语“处理器”意图包括任何处理装置(例如，包括中央处理器(CPU)和/或其它处理电路的处理装置)。还应理解：术语“处理器”可指示一个以上的处理装置并指示可由其它处理装置共享与处理装置相关联的各种元件。在此使用的术语“存储器”意图包括与处理器或CUP相关联的存储器(例如，随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、固定存储装置(例如，硬盘驱动器)、可移除存储装置、闪存等)。

此外，在此使用的短语“I/O装置”意图包括例如用于将信息输入处理单元的一个或更多个输入装置和/或用于输出与处理单元相关联的信息的一个或更多个输出装置。

此外，在此使用的短语“网络接口”意图包括例如用于准许计算机系统经由合适的通信协议与另一计算机系统进行通信的一个或更多个收发器。这可提供对计算机系统的访问，其中，所述计算机系统提供关于信号路径的时序报告或集成电路装置的物理布局的信息。

包括用于执行在此描述的方法的指令或代码的软件组件可被存储在一个或更多个相关联的存储装置(例如，ROM、固定或可移除存储器)中，并当准备利用所述软件组件时，CPU加载并运行所述软件组件部分或全部。

在此描述的实体、通信装置的各种组件和模块可使用例如基于互补金属氧化物半导体(CMOS)的逻辑电路的硬件电路、诸如固件、软件和/或硬件的硬件电路以及插入到机器可读介质中的固件和/或软件的组合来进行操作。例如，可使用电路(诸如，晶体管、逻辑门和按需半导体)来实现各种电气结构和方法。

通过前述描述清楚的是，根据本公开的实施例的TPR估计保证了低计算复杂度和高检测成功率，并提供与在实际TPR被信号传递到通信装置的情况下的BLER性能相似的BLER性能。

根据本公开的实施例的基于盲检测的先进NAICS接收器可以是针对另外的高性能低复杂度的UE装置的可能候选。

根据本公开的实施例，通信装置可在复杂度低的情况下确定干扰信号的TF，并可通过确定的TF确定干扰TM。

本发明可与集成电路、芯片集或片上系统(SoC)的制造结合使用。这样制造的集成电路被认为是本发明的一部分。

虽然已经参照本公开的特定实施例示出并描述了本公开，但是将理解：在不脱离由权利要求限定的本公开的精神和范围的情况下，可对其在形式上和细节上进行各种修改或改变。

Claims (13)

1.一种用于在使用由频率和时间限定的资源元素RE的蜂窝通信系统中的通信装置上确定干扰传输模式TM的方法，所述方法包括：

在一个RE中接收第一信号，其中，第一信号包括服务信号和干扰信号；

将接收的第一信号的第一向量投影到N个投影向量中每一个投影向量上；

使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比TPR决策度量；

在预定传输格式候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的传输格式；

基于确定的干扰信号的传输格式在预定TM候选之中获得干扰信号的TM，

其中，所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出MIMO方案的秩指示符RI为2的第二TM。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定传输格式候选包括第一传输格式、第二传输格式、第三传输格式、第四传输格式和第五传输格式，其中，第一传输格式包括长期演进LTE系统的预编码矩阵指示符PMI为0的TM6，第二传输格式包括PMI为1的TM6，第三传输格式包括PMI为2的TM6，第四传输格式包括PMI为3的TM6，第五传输格式包括TM2、TM3和TM4。

3.如权利要求1所述的方法，还包括：确定与检测到的干扰信号的TM相应的TPR。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述N个投影向量是格拉斯曼向量，N的值是2、4和8中的一个。

5.一种用于在使用由频率和时间限定的资源元素RE的蜂窝通信系统中的通信装置上确定干扰传输模式TM的方法，所述方法包括：

在与连续子载波相应的两个RE中接收第一信号，其中，第一信号包括服务信号和干扰信号；

将第一信号的第一向量投影到M个投影向量中的每一个投影向量上；

使用与被投影的第一向量相应的M对实际平方值和期望平方值来确定业务导频比TPR决策度量；

在预定TM候选之中检测干扰信号的使TPR决策度量最小化的TM，

其中，所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出MIMO方案的秩指示符RI为2的第二TM。

6.如权利要求5所述的方法，其中，第一TM是长期演进LTE系统的TM2，第二TM是LTE系统的TM3或TM4。

7.如权利要求5所述的方法，还包括：

确定与检测到的干扰信号的TM相应的业务导频比TPR。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述M个投影向量是格拉斯曼向量，M的值是2、4和8中的一个。

9.一种在使用由频率和时间限定的资源元素RE的蜂窝通信系统中的通信装置，所述通信装置包括：

收发器，被配置为在一个RE中接收第一信号，其中，第一信号包括服务信号和干扰信号；

控制器，被配置为将接收的第一信号的第一向量投影到N个投影向量中的每一个投影向量上，使用与被投影的第一向量相应的N对实际平方值和期望平方值来确定干扰信号的业务导频比TPR决策度量，在预定传输格式候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的传输格式，并且基于确定的干扰信号的传输格式在预定TM候选之中获得干扰信号的TM，

其中，所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出MIMO方案的秩指示符RI为2的第二TM。

10.如权利要求9所述的通信装置，其中，所述预定传输格式候选包括第一传输格式、第二传输格式、第三传输格式、第四传输格式和第五传输格式，其中，第一传输格式包括长期演进LTE系统的预编码矩阵指示符PMI为0的TM6，第二传输格式包括PMI为1的TM6，第三传输格式包括PMI为2的TM6，第四传输格式包括PMI为3的TM6，第五传输格式包括TM2、TM3和TM4。

11.如权利要求9所述的通信装置，

其中，控制器还被配置为确定与检测到的干扰信号的TM相应的TPR。

12.一种在使用由频率和时间限定的资源元素RE的蜂窝通信系统中的通信装置，所述通信装置包括：

收发器，被配置为在与连续子载波相应的两个RE中接收第一信号，其中，第一信号包括服务信号和干扰信号；

控制器，被配置为将第一信号的第一向量投影到M个投影向量中的每一个投影向量上，使用与被投影的第一向量相应的M对实际平方值和期望平方值来确定业务导频比TPR决策度量，在预定TM候选之中确定干扰信号的使TPR决策度量最小化的TM；

其中，所述预定TM候选包括使用发射分集方案的第一TM以及使用多输入多输出MIMO方案的秩指示符RI为2的第二TM。

13.如权利要求12所述的通信装置，其中，控制器还被配置为确定与检测到的干扰信号的TM相应的业务导频比TPR。