CN106302278B - 用于处理一个或多个所接收到的无线电信号的设备和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的方法。所述方法可以包括:对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；以及识别表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰的至少一个软载波间干扰参数。所述干扰由使用第二频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号所引起。所述方法还可包括：至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。

Description

用于处理一个或多个所接收到的无线电信号的设备和方法
技术领域
各种实施例一般涉及用于处理一个或多个接收到的无线电信号的设备和方法。
背景技术
多载波无线电信号，诸如例如，通过(快速)时变信道传输的正交频分复用(OFDM)无线电信号常常经历所有系统子载波频率之间的正交性损失。这可以致使接收器观察到由所谓的载波间干扰(ICI) 所破坏的信号，所谓的载波间干扰(ICI)可以严重地降低接收器检测能力。
传统的接收器算法通常将信道估计与数据检测去耦，或者忽略一个OFDM符号的持续时间内的信道变化。传统的信道估计技术是基于导频的，并且因此忽略ICI，由此产生错误的信道估计。在执行解调和解码之前，传统的ICI消除方案使用这些信道估计以重构和消除信号中的ICI。然而，由于信道估计的准确性被ICI削弱，所以ICI消除和接收器的整体误比特率(BER)性能也被削弱。
发明内容
提供了一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的方法。所述方法可以包括：对于所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；以及识别至少一个软载波间干扰参数，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰。所述干扰由使用第二频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号所引起。所述方法可以还包括：至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。
附图说明
在附图中，贯穿不同的视图，同样的参考标记一般指代相同的部分。附图不一定是按比例的，而是通常将重点放在例示本发明的原理。在以下描述中，参考以下附图描述本发明的各种实施例，其中：
图1示出了图解无线电通信系统的方框图；
图2示出了图解用于处理所接收到的无线电信号的方法的方框图；
图3示出了图解用于处理图2的所接收到的无线电信号的方法的部分过程的方框图；
图4示出了图解用于处理一个或多个所接收到的无线电信号的方法的流程图；以及
图5示出例了图解用于处理一个或多个所接收到的多载波无线电信号的方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述涉及附图，附图以说明的方式示出其中可以实践本发明的具体细节和实施例。
本文所使用的词“示例性”意指“作为示例、实例或说明”。本文描述作为“示例性”的任何实施例或设计不必被解释为与其他实施例或设计相比是优选的或有利的。
本文关于形成“在侧面或表面上面”的沉积材料所使用的词语“在…上面”可以被用于意指沉积材料可以“直接形成在暗指的侧面或表面上”，例如，与暗指的侧面或表面直接接触。本文关于形成“在侧面或表面上面”的沉积材料所使用的词语“在…上面”可以被用于意指沉积材料可以“间接地形成在暗指的侧面或表面上”，以一个或多个额外的层被布置在暗指的侧面或表面与沉积材料之间。
如本文所使用的“电路”可以被理解为任何种类的逻辑实施实体，其可以是专用电路或执行储存在存储器中的软件的处理器、固件或其任何组合。此外，“电路”可以是硬连线的逻辑电路或可编程的逻辑电路诸如可编程的处理器，例如，微处理器(例如，复杂指令集计算机(CISC)处理器或精简指令集计算机(RISC)处理器)。“电路”还可以是执行软件的处理器，软件例如，任何种类的计算机程序，例如，使用虚拟机代码诸如例如Java的计算机程序。相应的功能的任何其他种类的实施方式(其在下面将被更详细地描述)也可以被理解为“电路”。还应当理解，所描述的电路中的任何两个(或更多)可以被组合成一个电路。
如本文所使用的，在通信领域中“小区”可以被理解为由基站服务的扇区。因此，小区可以指对应于基站的特定的功能分区的一组地理上同位的天线。因此，基站可以服务一个或多个“小区”(或扇区)，其中每个小区由至少一个不同的通信信道表征。
本公开的各种方面例示性地提供了使用例如近似贝叶斯推理以在计算时变信道脉冲响应(CIR)的软估计、软干扰重构和软数据检测之间迭代的接收器方法。“软”值应被理解为在从0到1的范围内的概率值。
在下面，假设(a)时变CIR仅包括一些优势多径分量(在下面中还被称为抽头)，即，是稀疏的，并且(b)电路将每个抽头增益的时间变化建模为来自预选基的函数的线性组合。因此，每个抽头增益可以由它的对应的线性组合的系数表征。作为(a)的结果，表征所有CIR抽头的系数的向量具有很少出现在块中的不可忽略的条目(其是块稀疏的)。为了估计这些条目，来自稀疏贝叶斯学习的工具被用于执行块稀疏的解决方案。然而，应当提及，这些假设是可选的。在本公开的各种方面中，因此可以提供基扩展模型(BEM)，并且可以估计其系数。
图1示出了图解无线电通信系统100的方框图。无线电通信系统 100可以包括多个移动无线电通信终端设备102、移动无线电通信终端设备116。每个移动无线电通信终端设备102、移动无线电通信终端设备116可以包括对应提供的电路和部件，诸如例如，一个或多个天线、 RF(无线电频率)收发器电路、基带电路等。无线电通信系统100可以还包括无线信道114，由相应的移动无线电通信终端设备102、移动无线电通信终端设备116通过无线信道114传输和接收无线电信号。此外，无线电通信系统100可以包括网络基础设施，网络基础设施包括基站、核心网络部件等，其中它们一个或多个无线电通信标准而被提供，所述一个或多个无线电通信标准提供用于在多个移动无线电通信终端设备102、移动无线电通信终端设备116之间进行无线电通信的。
在下面，传输链将被描述如下。在第i传输时间间隔期间，信息位的位向量ui(ui∈{0,1}K)(其可以是已编码的多媒体数据的一部分、其可以包括例如视频数据和/或音频数据和/或文本数据和/或根据需要任何其他种类的数据，并且其可以被储存在移动无线电通信终端设备的存储器 (在下面还被称为用户设备(UE))102中)。位向量ui可以被提供给第一电路106，第一电路106可以配置成信道编码，可选地交错，并且调制位向量ui。以示例的方式，第一电路106可以以编码速率R编码位向量 ui，并且将它们交错成码向量第一电路106 可以将码向量ci调制到ND复数符号上，并且然后，可以将它们例如与NP 导频符号交错或多路复用产生符号向量xi，如下面将更详细描述的。
然后，第一电路106可以将所得的调制的位向量118施加到多路复用器108。此外，无线导频信号110还可以被施加到多路复用器108。多路复用器108可以配置成使所得的已调制的位向量118与无线导频信号110多路复用以生成多路复用的位向量120(在下面，其还将被称为符号向量xi )，多路复用的位向量120被施加到第二电路 112。第二电路112可以配置成对多路复用的位向量120执行例如离散傅里叶逆变换(IDFT)(一般来说逆频谱变换)。第二电路112可以进一步添加所谓的循环前缀(CP)，从而生成传输数据122。换句话说，第二电路112可以使符号向量xi通过第二电路112的逆DFT电路，并且可以预先考虑μ样本长循环前缀(CP)。这导致例如形成传输块的B OFDM符号，一般来说传输数据122，然后通过具有由多个多径分量组成的脉冲响应的时变信道(例如，无线信道114)传输该符号。
根据实施的移动无线电通信标准，第一移动无线电通信终端设备 102可以例如，使用RF电路和一个或多个天线，将传输数据122传输到移动无线电基站，例如，到NodeB，例如，到eNodeB。此外，第二移动无线电通信终端设备116可以例如，使用一个或多个天线和RF收发器电路(未示出)，通过无线通道114接收传输数据122。如图1所示，第二移动无线电通信终端设备116可以包括第一接收电路124，第一接收电路124可以配置成去除CP，并且在无CP的这些接收到的无线电信号上执行离散傅里叶变换(DFT)(一般来说频谱变换)，从而生成接收到的信号yi126。第一接收电路124将所生成的接收到的数据yi126施加到第二接收电路128。第二接收电路128配置成执行确定重构的位向量的过程，然后，重构的位向量可以被源解码为重构的多媒体数据，重构的多媒体数据可以包括例如，重构的视频数据和/或重构的音频数据和/或重构的文本数据和/或根据需要任何其他种类的重构的数据。下面将更详细地描述确定重构的位向量的过程。
无线电通信系统100可以实施且因此提供以下移动无线电通信标准技术中的一个或多个：
通用移动通信系统(UMTS)；
长期演进(LTE)；和/或
高级长期演进(LTE-A)；和/或
任何其他合适的移动无线电通信标准技术。
无线电通信系统100可以实施且因此提供多载波无线电通信技术，多载波无线电通信技术将多个频率载波提供给可以被调制的数据。多载波无线电传输技术的一个示例是所谓的正交频分复用(OFDM)，所谓的正交频分复用(OFDM)配置成以所谓的OFDM符号传输数据，所谓的OFDM符号为预定义的时隙和频隙。然而，可以提供任何其他多载波无线电传输技术。
使用OFDM传输技术，第二电路112可以将符号向量xi处理成例如对其预先考虑了长度μTs的前缀的OFDM符号。然后，可以通过具有脉冲响应的时变信道发送持续时间TOFDM的所得的符号，其可以被表示如下：
其中对以延迟τl(t)到达的第一多径分量的时变增益建模。假设通常，室外无线信道114仅显示很少多径分量，因此，很小。在这方面信道可以是稀疏的。
为了能够使第二移动无线电通信设备116正确地接收和解码通过无线信道114(一般还被称为空中接口)传输的传输数据122，确定无线信道114的传输特性。以示例的方式，这通过使用如下的近似信道输入响应(CIR)模型确定信道输入响应来完成。在第二(在这种情况下接收) 移动无线电通信设备116，例如，在第二接收电路122中，实施统计CIR 模型，这将在下面更详细地进行描述。
为了简化CIR模型，可以忽略在B OFDM符号的块期间每个多径分量的延迟的变化。由于延迟是未知的，所以可以进一步假设多径分量(抽头)可以以位于具有选择的分辨率Δτ和长度LΔτ的网格上的延迟到达。
用这些假设，如在上面的公式(1)中所表示的响应可以近似如下：
其中在(2)中，hl(t)表示具有延迟lΔτ的抽头的时间变化。通过为延迟网格选择足够高的分辨率，可以实现足够准确的(很少) 真正延迟的获得，并且因此，只有很少数量的抽头hl(t)将具有不可忽略的值。
在图1中的第一接收电路124(其可以包括DFT电路)的输出处所接收到的信号yi126是：
yi＝Hixi+ξi (3)
其中
hl[iN+k]＝hl(kTs+iTOFMD)，并且(5)
此外，在观察期间t∈[t0,t0+Δt]，假设抽头增益hl(t)可以使用较少数量的系数以基Ψ进行扩展，如下：
hl(t)＝Ψ(t)αl (7)
其中Ψ(t)＝[Ψ(t)[0],...,Ψ(t)[D-1]]，并且αl＝[αl[0],...,αl[D-1]]T，并且D 取决于最大多普勒频移和持续时间Δt。以示例的方式，可以使用的基是以下函数：离散余弦、离散正弦、Slepian基等。
在上面的公式(3)和(4)中给出Hi的复数结构，确定如上所述捕获时间和信道脉冲响应的频率选择性的近似表示。该选择允许采用随后解释的CIR模型的块稀疏性质，以确保易处理的解决方案。为了解决估计问题，如下面将更详细描述的，可以提供变分(variational) 贝叶斯方法，变分贝叶斯方法将信道参数和位向量处理为未知的变量，并且旨在计算后验概率密度的近似值，其还可以被称为置信度。以示例的方式，过程可以应用将平均场(MF)近似值与置信度传播(BP) 组合的所谓的混合MF-BP方法。该方法的图解表示在于构造表示与系统相关联的概率模型且将其分解为两个子图而没有公因子节点的所谓的因子图；在每个子图中，执行未知变量的或MF更新或BP更新。在这种情况下，因子图是二分图，通过将每个函数与都是它的参数的所有的变量进行连接，二分图描绘概率模型中的相关性。
为了接收可以由第二接收电路128实施的近似接收到的信号模型，公式(7)可以被插入到公式(4)中，这将导致以下：
yi＝Aiα+ξi (8)
其中
其中
α[lD+d]＝αl[d] (10)
此外，定义了以下：
Ψi[k,d]＝Ψ(Ts+iTOFDM)[d],l＝0:L-1,d＝[0:D-1],D＜＜Nb,(12)
其中，IL是单位矩阵，并且表示克罗内克积(Kronecker product)。
因此，应当认识到，为了消除ICI和解码重构的数据，现在第二接收电路128仅需要计算LD复数系数。
此外，由于所以向量α将可能有很多“0”条目发生在块中。可以通过选择适当的概率模型和应用来自所谓的块稀疏的贝叶斯学习的工具施行该特征。因此，由第二接收电路128实施的信道估计器电路将仅计算L’D系数，其中L’<<L。
在该情况下，应当注意的是，上面公式(9)中有ICI的隐式模型：在任何子载波处接收到的信号，即
yi[m]＝Ai[m,:]α,m＝0:N-1 (13)
包含在所有子载波上传输的信号的贡献，即
xi[p],p＝0:N-1 (14)
第二接收电路128在可以如在公式(9)中表示的接收到的信号的假设下工作。使用公式(9)，与所有未知的概率模型一起，并且通过执行近似贝叶斯推理，第二接收电路128为
α,Ai,ui,i＝0:B-1 (15)
且为噪声的方差ξi计算软估计。
应当注意的是，上面的公式(9)的联合概率分布函数(pdf)是：
其中
fh(α,γ)＝p(α|γ) (19)
fm(γ)＝p(γ) (20)
CN指代复高斯分布，并且I指代单位矩阵。
因子
施行调制和编码约束。
根据如下的MF-BP算法执行所有变量置信度的更新。
首先，如下执行BEM系数的估计：应用MF-类型更新，获得置信度q(α)＝CN(α,μα,∑α)，其中
然后，之前假设可以执行集群稀疏性。因此，它的置信度完全分解成Gamma pdf与第一时刻读数的积：
最终，可以执行噪声精度估计和数据检测，其中噪声精度的置信度是具有一阶动量的Gamma pdf：
每个调制的符号的置信度xi[dk],dk∈D是 q(xi[dk])∞m(xi[dk])·n(xi[dk])，其中n(xi[dk])＝CN(xi[dk]；μi,dk,ρi,dk)具有
用hl＝Ψμα[l]的估计更新上面的Hi，并且m(xi[dk])对应于软重新映射操作，并且是从第一因子节点传递到BP子图中的可变节点xi[dk]的消息。通过置信度传播计算ci和ui的软估计对应于经典解映射和解码。应当注意的是，数据检测方案包括干扰消除过程，其中在计算xi[dk]的置信度之前，从由所有的xi[da],da≠k导致的ICI净化所接收到的信号yi。
图2示出了图解用于处理所接收到的无线电信号的方法(更具体地，例如，在第二接收电路128中实施的以确定重构的位向量的过程)的方框图200。
在第一过程202中，第二接收电路128从第一接收电路124 接收块 B(i＝0:B-1)中的所有无线电信号yi 126。
然后，在第二过程204中，第二接收电路128将所接收到的信号 yi 126(i＝0:B-1)施加到在第二接收电路128中实施的信道估计电路，信道估计电路确定且返回系数α的软值(即，例如，所确定的高斯概率分布函数的统计平均值和方差值)。
在第三过程206中，使用如上所述的模型和稀疏贝叶斯学习过程，第二接收电路128可以使用这些系数α重构污染了的所接收到的信号的ICI。
一旦第二接收电路128已经消除ICI，在第四过程208中就可以软解调和信道解码无线电信号。
然后，在第五过程210中，第二接收电路128可以测试是否满足预定义的收敛性准则(例如，已经执行预定义的数量的迭代)，并且如果不满足预定义的收敛性准则(在210中为“否”)，则在第六过程 212中，第二接收电路128可以软再编码和再调制在208中已解码的位。第六过程212的输出被发送回第一过程，并且第二接收电路128可以通过重新计算矩阵Ai的条目，开始第一过程的新的迭代，并且改善第二(一般来说下一个)迭代的第二过程204中的信道估计。因此，例示性地，第二接收电路128可以执行包括所有先前描述的过程202、过程204、过程206、过程208和过程210的完整的新的迭代。然而，如果满足预定义的收敛性准则(在210中为“是”)，则来自第四过程 208的软解调的和信道解码的无线电信号将被看作是重构的位向量(参见图2中的第七过程214)。
图3示出例示用于处理图2的所接收到的无线电信号的方法的部分过程(即，信道估计过程(换句话说，如上所述的第二过程204))的方框图。
如图3中所例示的，在信道估计中，在假设下，在确定上述CIR模型的LNB抽样(参见方框302)的尝试中，第二接收电路128 可以例示性地将搜索问题表达为较小的搜索空间以估计系数α(参见方框304)。为了进一步减少使用贝叶斯学习方法的估计过程的复杂性，第二接收电路128可以施行估计块的稀疏性，并且可以执行稀疏贝叶斯学习方法以施行块稀疏的解决方案，如上所述。
换句话说，在如在上面公式(2)和公式(7)中且由公式(9)给出的信号模型的时变的CIR的假设下设计例示性地第二过程204。这意味着，信道估计器是ICI-aware。第二过程204的任务是计算公式(8) 中的系数向量α。假设系数向量α＝[α0[0],...,αL-1[D-1]]T具有很多发生于方框中的0条目。可以用适当的概率模型施行该性质。然后，第二接收电路128的信道估计电路仅计算L’D<<LNB软系数α，第三过程206用 L’D<<LNB软系数α能够重构ICI。
总之，在本公开的各种方面中，根据上面的公式(9)与公式(2) 和公式(7)，第二接收电路(其可以是通信设备的基带电路)可以配置成结合ICI模型应用来自块稀疏的信号恢复的工具。
在下面，例示了接收器过程，其包括上面提到的置信度的连续更新，例如，直到已经达到(或者满足另一个收敛性判据)最大数量的迭代(或者另一个收敛性判据)，如下面所描述的：
图4示出例示用于处理一个或多个所接收到的无线电信号的方法400的流程图。方法可以包括，在402中，执行用于所接收到的一个或多个无线电信号中的至少一部分的传输信道的信道估计，以识别表示传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数，并且在404中，识别表示使用第一频率载波所接收到的一个或多个无线电信号的干扰的至少一个软载波间干扰参数。所述干扰由使用第二频率载波所接收到的一个或多个无线电信号所引起。所述方法可以还包括，在406中，至少基于至少一个软信道参数和至少一个软载波间干扰参数检测来自一个或多个无线电信号的软数据。
图5示出例示用于处理一个或多个所接收到的多载波无线电信号的方法500的流程图。方法可以包括，在502中，执行用于所接收到的一个或多个多载波无线电信号中的至少一部分的传输信道的信道估计，以识别描述传输信道的至少一个第一软参数；以及，在504中，识别表示一个或多个多载波无线电信号的载波间干扰的至少一个第二软参数。方法可以还包括，在506中，至少基于至少一个第一软参数和至少一个第二软参数检测来自一个或多个无线电信号的软数据。
以下示例从属于本公开的另外的方面：
示例1是一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的方法。所述方法可以包括：对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；以及至少一个软载波间干扰参数，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰，其中所述干扰由使用第二频率载波接收到的所述一个或多个无线电信号所引起。所述方法可以还包括至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。
在示例2中，示例1的所述主题可以可选地包括：所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
在示例3中，示例1或2中任一项所述的主题可以可选地包括：所述方法还包括迭代地重复所述方法。
在示例4中，示例1-3中任一项所述的主题可以可选地包括：接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述软信道参数。
在示例5中，示例4所述的主题可以可选地包括：执行所述信道估计包括：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
在示例6中，示例1-5中任一项所述的主题可以可选地包括：检测软数据包括：解调所述一个或多个无线电信号。
在示例7中，示例6的所述主题可以可选地包括：检测软数据包括解码所解调的一个或多个无线电信号。
在示例8中，示例6或7中任一项所述的主题可以可选地包括：所述方法还包括再调制已解调的一个或多个无线电信号，并且使用已再调制的一个或多个无线电信号执行后续迭代的信道估计。
在示例9中，示例1-8中任一项所述的主题可以可选地包括：执行所述信道估计包括执行近似贝叶斯推理。
在示例10中，示例9的所述主题可以可选地包括：执行近似贝叶斯推理包括：执行块稀疏的近似贝叶斯推理。
示例11是一种用于处理一个或多个所接收到的多载波无线电信号的方法。所述方法可以包括：对于接收到的一个或多个多载波无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别描述所述传输信道的至少一个第一软参数；以及识别表示所述一个或多个多载波无线电信号的载波间干扰的至少一个第二软参数。所述方法可以还包括至少基于所述至少一个第一软参数和所述至少一个第二软参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。
在示例12中，示例11的所述主题可以可选地包括：所述一个或多个所接收到的多载波无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
在示例13中，示例11或12中任一项所述的主题可以可选地包括：所述方法还包括迭代地重复所述方法一次或多次。
在示例14中，示例11-13中任一项所述的主题可以可选地包括：所接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述第一软参数。
在示例15中，示例11-14中任一项所述的主题可以可选地包括：执行所述信道估计包括：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
在示例16中，示例11-15中任一项所述的主题可以可选地包括：检测软数据包括：解调所述一个或多个多载波无线电信号。
在示例17中，示例16所述的主题可以可选地包括：检测软数据包括解码已解调的一个或多个多载波无线电信号。
在示例18中，示例16或17中任一项所述的主题可以可选地包括：所述方法还包括：再调制已解调的一个或多个多载波无线电信号，并且使用已再调制的一个或多个多载波无线电信号执行后续迭代的信道估计。
在示例19中，示例11-18中任一项所述的主题可以可选地包括：执行所述信道估计包括：执行近似贝叶斯推理。
在示例20中，示例19的所述主题可以可选地包括：执行近似贝叶斯推理包括：执行块稀疏的近似贝叶斯推理。
示例21是一种用于处理一个或多个所接收到的无线电信号的设备。所述设备可以包括信道估计电路，所述信道估计电路配置成：对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；以及电路，所述电路配置成：识别表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰的至少一个软载波间干扰参数。所述干扰由使用第二频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号所引起。所述设备可以还包括检测电路，所述检测电路配置成：至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。
在示例22中，示例21的所述主题可以可选地包括：所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
在示例23中，示例21或22中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备还配置成迭代地重复所述方法。
在示例24中，示例21-23中任一项所述的主题可以可选地包括：接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，以确定所述软信道参数。
在示例25中，示例24所述的主题可以可选地包括：所述信道估计电路还配置成：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
在示例26中，示例21-25中任一项所述的主题可以可选地包括：所述检测电路还配置成：解调所述一个或多个无线电信号。
在示例27中，示例26的所述主题可以可选地包括：所述检测电路还配置成：解码已解调的一个或多个无线电信号。
在示例28中，示例26或27中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备还包括再调制电路，所述再调制电路配置成再调制所解调的一个或多个无线电信号。所述信道估计电路配置成使用已再调制的一个或多个无线电信号执行后续迭代的信道估计。
在示例29中，示例21-28中任一项所述的主题可以可选地包括：所述信道估计电路还配置成执行近似贝叶斯推理。
在示例30中，示例29的所述主题可以可选地包括：所述信道估计电路还配置成：执行块稀疏的近似贝叶斯推理。
在示例31中，示例21-30中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信设备。
在示例32中，示例31的所述主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信终端设备。
在示例33中，示例33的所述主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信基站设备。
示例34是一种用于处理一个或多个接收到的多载波无线电信号的设备。所述设备包括信道估计电路，所述信道估计电路配置成：对于接收到的所述一个或多个多载波无线电信号的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别描述所述传输信道的至少一个第一软参数；电路，所述电路配置成识别表示所述一个或多个多载波无线电信号的载波间干扰的至少一个第二软参数。所述设备可以还包括检测电路，所述检测电路配置成：至少基于所述至少一个第一软参数和所述至少一个第二软参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据。
在示例35中，示例34的所述主题可以可选地包括：所述一个或多个所接收到的多载波无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
在示例36中，示例34或35中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备配置成迭代地重复所述方法。
在示例37中，示例34-36中任一项所述的主题可以可选地包括：接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，以确定所述第一软参数。
在示例38中，示例37的所述主题可以可选地包括：所述信道估计还配置成：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型；以及估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
在示例39中，示例34-38中任一项所述的主题可以可选地包括：所述检测电路还配置成解调所述一个或多个多载波无线电信号。
在示例40中，示例39的所述主题可以可选地包括：所述检测电路还配置成：解码已解调的一个或多个多载波无线电信号。
在示例41中，示例39或40中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备还包括再调制电路，所述再调制电路配置成：再调制已解调的一个或多个多载波无线电信号。所述信道估计电路还配置成：使用已再调制的一个或多个多载波无线电信号执行后续迭代的信道估计。
在示例42中，示例34-41中任一项所述的主题可以可选地包括：所述信道估计电路还配置：成执行近似贝叶斯推理。
在示例43中，示例42的所述主题可以可选地包括：所述信道估计电路还配置成：执行块稀疏的近似贝叶斯推理。
在示例44中，示例34-43中任一项所述的主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信设备。
在示例45中，示例44的所述主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信终端设备。
在示例46中，示例44的所述主题可以可选地包括：所述设备经配置作为无线电通信基站设备。
虽然已经参考具体实施例特别地示出和描述了本发明，但本领域中的那些技术人员应当理解，在不脱离如由随附权利要求书限定的本发明的精神和保护范围的情况下，可以对其进行形式和细节的各种改变。因此，本发明的保护范围由随附权利要求书指明，并且因此，落在与所述权利要求书等价意义和范围内的所有改变都应包括于其中。

Claims (32)

1.一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的设备，所述设备包括：
信道估计电路，配置成：对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；
配置成识别至少一个软载波间干扰参数的电路，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰，其中，所述干扰由使用第二频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号所引起；以及
检测电路，配置成：至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据，
其中，软值被理解为从0到1的范围内的概率值，
其中，所述信道估计电路被配置成：基于平均场(MF)近似与置信度传播(BP)的组合来估计信道，该组合包括：将因子图分解为没有公共因子节点的两个子图，并在每一个子图中执行MF或BP更新。
2.根据权利要求1所述的设备，
其中所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
3.根据权利要求1所述的设备，
其中所述接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述软信道参数。
4.根据权利要求3所述的设备，
其中所述信道估计电路还配置成：
生成包括所述多个多径分量的基扩展模型；以及
估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
5.根据权利要求1所述的设备，
其中所述检测电路还配置成：解调所述一个或多个无线电信号。
6.根据权利要求5所述的设备，
其中所述检测电路还配置成：解码已解调的一个或多个无线电信号。
7.根据权利要求5所述的设备，还包括：
再调制电路，配置成：再调制已解调的一个或多个无线电信号；
其中所述信道估计电路配置成：使用已再调制的一个或多个无线电信号执行后续迭代的信道估计。
8.根据权利要求1所述的设备，
其中所述信道估计电路还配置成：执行近似贝叶斯推理。
9.根据权利要求1所述的设备，
经配置作为无线电通信设备。
10.根据权利要求9所述的设备，
经配置作为无线电通信终端设备。
11.根据权利要求9所述的设备，
经配置作为无线电通信基站设备。
12.一种用于处理一个或多个接收到的多载波无线电信号的设备，所述设备包括：
信道估计电路，配置成：对于接收到的所述一个或多个多载波无线电信号的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别描述所述传输信道的至少一个第一软参数；
配置成识别至少一个第二软参数的电路，所述第二软参数表示所述一个或多个多载波无线电信号的载波间干扰；以及
检测电路，配置成至少基于所述至少一个第一软参数和所述至少一个第二软参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据，
其中，软值被理解为从0到1的范围内的概率值，
其中，所述信道估计电路被配置成：基于平均场(MF)近似与置信度传播(BP)的组合来估计信道，该组合包括：将因子图分解为没有公共因子节点的两个子图，并在每一个子图中执行MF或BP更新。
13.根据权利要求12所述的设备，
其中所述一个或多个接收到的多载波无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
14.根据权利要求12所述的设备，
其中接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量，每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述第一软参数。
15.根据权利要求14所述的设备，
其中所述信道估计还配置成：
生成包括所述多个多径分量的基扩展模型；以及
估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
16.根据权利要求12所述的设备，
其中所述检测电路还配置成：解调所述一个或多个多载波无线电信号。
17.根据权利要求16所述的设备，还包括：
再调制电路，配置成：再调制已解调的一个或多个多载波无线电信号；
其中所述信道估计电路还配置成：使用已再调制的一个或多个多载波无线电信号执行后续迭代的信道估计。
18.根据权利要求12所述的设备，
其中所述信道估计电路还配置成：执行近似贝叶斯推理。
19.根据权利要求18所述的设备，
其中所述信道估计电路还配置成：执行块稀疏的近似贝叶斯推理。
20.根据权利要求12所述的设备，
经配置作为无线电通信设备。
21.一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的方法，所述方法包括：
对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；
识别至少一个软载波间干扰参数，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰，其中所述干扰由使用第二频率载波接收到的所述一个或多个无线电信号所引起；以及
至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据，
其中，软值被理解为从0到1的范围内的概率值，
其中，执行估计信道是基于平均场(MF)近似与置信度传播(BP)的组合，该组合包括：将因子图分解为没有公共因子节点的两个子图，并在每一个子图中执行MF或BP更新。
22.根据权利要求21所述的方法，
其中所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
23.根据权利要求21所述的方法，
其中接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量；
其中每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且
其中每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述软信道参数。
24.根据权利要求23所述的方法，
其中执行所述信道估计包括：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
25.一种机器可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序在被执行时使得机器执行一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的方法，所述方法包括：
对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数；
识别至少一个软载波间干扰参数，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰，其中所述干扰由使用第二频率载波接收到的所述一个或多个无线电信号所引起；以及
至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据，
其中，软值被理解为从0到1的范围内的概率值，
其中，执行估计信道是基于平均场(MF)近似与置信度传播(BP)的组合，该组合包括：将因子图分解为没有公共因子节点的两个子图，并在每一个子图中执行MF或BP更新。
26.根据权利要求25所述的机器可读存储介质，
其中所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
27.根据权利要求25所述的机器可读存储介质，
其中接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量；
其中每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且
其中每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述软信道参数。
28.根据权利要求27所述的机器可读存储介质，
其中执行所述信道估计包括：生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数。
29.一种用于处理一个或多个接收到的无线电信号的装置，所述装置包括：
用于对于接收到的所述一个或多个无线电信号中的至少一部分，执行传输信道的信道估计，以识别表示所述传输信道的信道脉冲响应的至少一个软信道参数的单元；
用于识别至少一个软载波间干扰参数的单元，所述软载波间干扰参数表示使用第一频率载波所接收到的所述一个或多个无线电信号的干扰，其中所述干扰由使用第二频率载波接收到的所述一个或多个无线电信号所引起；以及
用于至少基于所述至少一个软信道参数和所述至少一个软载波间干扰参数检测来自所述一个或多个无线电信号的软数据的单元，
其中，软值被理解为从0到1的范围内的概率值，
其中，执行估计信道是基于平均场(MF)近似与置信度传播(BP)的组合，该组合包括：将因子图分解为没有公共因子节点的两个子图，并在每一个子图中执行MF或BP更新。
30.根据权利要求29所述的装置，
其中所述一个或多个接收到的无线电信号表示一个或多个OFDM符号。
31.根据权利要求29所述的装置，
其中接收到的一个或多个无线电信号的多个多径分量包括多个基向量；
其中每个基向量包括所述多个多径分量的至少一个多径分量，并且
其中每个基向量包括基本向量函数和一个或多个基向量系数，从而确定所述软信道参数。
32.根据权利要求31所述的装置，
其中用于执行信道估计的单元还包括：用于生成包括所述多个多径分量的基扩展模型，并且估计所述基扩展模型的所述一个或多个基向量系数的单元。
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