CN107104913B - 无线信号处理的方法、无线接收机装置和计算机可读介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于在干扰受限系统内的链路自适应的信道质量估计。为了处理在接收机处的所接收的无线信号，通过从所接收的OFDM信号减去服务小区分量来产生噪声和干扰估计，通过使噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号，从与指示干扰信息的可靠性的相应可靠性信息相关的标准化噪声信号检测干扰信息，基于干扰信息来执行干扰消除，以及使用可靠性信息来自适应地调节指示干扰消除的准确度的性能指示器。

Description

无线信号处理的方法、无线接收机装置和计算机可读介质
相关申请的交叉引用
本专利文档根据美国法典第35篇第119条a款和巴黎公约要求于2016年2月19日提交的国际专利申请号PCT/CN2016/074110的优先权利益。前面提到的专利申请的全部内容作为本专利文档的公开的部分通过引用被并入。
技术领域
本专利文档涉及信道质量估计，且更具体地用于估计具有网络辅助干扰消除的链路自适应的信道质量。
背景技术
当无线用户设备的数量减小时，用于无线传输的频谱的使用也减小。来自多个通信网络的信号常常在地点、特别是人口密集的区域和公共场所可接收到。很多传统数据接收技术不能够充分应付来自其它相邻设备和网络的干扰可降低被接收的期望信号的质量的情况。
发明内容
本专利文档除了别的以外还描述用于使用对干扰信息的盲检测来处理接收到的无线信号并使用从盲检测得到的度量来调节信号与干扰加噪声比(SINR)以增加用于链路自适应的有效信道质量估计的精确度的技术。
在一个示例方面中，公开了对使用具有干扰消除能力的非迭代网络辅助干扰消除和抑制(NAICS)接收机的LTE/LTE-A系统的依赖于干扰信号的盲检测可靠性度量的系统级模拟和链路自适应技术的物理抽象模型。
在另一示例方面中，公开了通过使用后MMSE SINR值加上自适应增益因子对最大似然检测器(MLD)的近似后处理信号与干扰加噪声比(SINR)计算，用于在干扰受限系统中的干扰消除。
在另一示例方面中，公开了用于处理在接收机中的接收到的无线信号的技术，OFDM信号在该接收机中被接收到，噪声和干扰估计通过从接收到的OFDM信号减去分量而产生，标准化噪声信号通过使噪声和干扰估计白化而产生，干扰信息从与指示干扰信息的可靠性的相应可靠性信息相关的标准化噪声信号被检测，干扰消除基于干扰信息而被执行，以及指示干扰消除的准确度的性能指示器使用可靠性信息来自适应地被调节。
在附图、描述和权利要求中阐述了上面的方面及其实现的细节。
附图说明
图1示出无线通信系统的例子。
图2示出无线通信装置的例子。
图3是示出无线接收机装置的例子的方框图。
图4示出无线通信的示例方法的流程图。
图5示出无线通信装置的方框图例子。
具体实施方式
在本文档中，章节标题用于理解的容易且并不将所公开的技术的使用限制到这样的章节。
公开了用于在具有干扰消除能力的接收机的实际干扰受限系统中在系统级评估和链路自适应应用中的链路抽象模型的物理层抽象方法。对于具有复杂技术的LTE/LTE-A系统，系统级评估必须在它的部署之前被执行。由于高级接收机算法的复杂性、在每个用户设备(UE)和演进节点B(eNodeB)之间的无线电链路的特征化和对所有可能的无线电链路情形的迭代回归，这样的评估通常需要具有极其长的执行时间的密集计算。有代替实际链路级计算并提供具有必要和准确的链路质量度量的较高层的准确和有效的物理层抽象模型是必不可少的。对于实际系统，链路自适应(LA)是实现系统吞吐量的理论性能的重要过程。LA基于可以在量化的信号与干扰加噪声比(SINR)的形式中的信道质量信息(CQI)报告。然而，LA的内在问题是CQI的不准确性，特别是在一些干扰受限情形中。调制和编码方案(MCS)常常被估计过高或估计不足，不可避免地导致非常高的块出错率(BLER)或相当低的频谱效率。
该问题的一个争议是如何在具有非线性高级接收机的干扰受限系统下准确和有效地特征化有效SINR。此外，LTE/LTE-A设计成用于频率重用，其中所有小区使用相同的频率。这样的设计引起高小区间干扰的挑战。当UE位于两个小区之间时，不同的用户可在附近小区中从一个传输时间间隔被调度到另一传输时间间隔，常常引起完全不同的水平的干扰。因此，在小区边缘附近，可预期高水平的干扰、低SINR和差的接收机性能。干扰的不稳定的行为通常对快速LA方案的实现和性能有消极影响。
在LTE-A版本12中，提出网络辅助干扰消除和抑制(NACIS)接收机，包括系统级干扰消除(SLIC)、降低最大似然(R-ML)接收机，以至少部分地基于干扰信号的知识来与干扰作斗争。使用干扰的完全知识，链路级模拟显示，NAICS可给出明显的性能提高。干扰信号的知识的可得到性和准确性确定应用算法、干扰消除或干扰抑制的使用以及NAICS接收机的最终可达到的系统性能。基于来自盲检测的干扰信号的参数的可靠性度量的物理层抽象方法在本文被公开为在干扰受限系统中的最大似然检测器(MLD)的后处理SINR计算中的即时自适应增益因子中被使用，其中增益因子代表由于干扰消除而引起的接收机性能提高。
在一些实施方式中，所估计的后处理SINR包括干扰消除的可得到程度的因子。链路抽象的复杂性可减小，且CQI估计的准确度可相当大地增加。从NAICS的性能被几个参数的组合例如期望信号的SNR、最强干扰源的INR、其它残余干扰源、调制方案以及服务小区和干扰小区的传输模式影响的事实中，物理层抽象方法优于只依赖于干扰信号比(ISR)的模型。没有与任何单个参数的简单和单调关系。
由于新代的无线小配件例如智能电话和平板电脑以及从以语音和数据为中心到以多媒体为中心的应用的基本发展，无线数据服务要求在近年来极大地增长。这个持续的趋势需要增加在所有方面中的网络容量：效率、频谱和密度。无线电频谱是应在频谱上尽可能有效地被利用的缺乏资源。为了实现这个目标，提出通过重用在通信系统内的频率和信道来提高容量和频谱效率的频率重用技术。LTE-A系统使用频率重用，意味着整个可用频带被网络中的每个eNodeB重用。在实践中，在相邻小区中使用相同频带引起高水平的小区间干扰，特别是在小区边缘处。因此，在小区边缘附近可预期高水平的干扰、低SINR和差的接收机性能。大部分最近的无线系统是干扰受限的而不是噪声受限的。LTE/LTE-A系统使用没有软切换的通用频率重用，且干扰是基本问题。理解并减轻干扰对用于部署无线网络的性能提高是有用的。为了提高边缘UE的性能和系统性能，在LTE中提出在异构网络中的增强的小区间干扰协调。同时，高级共信道干扰判决信号检测技术在LTE-A系统的最近发展中吸引研究，特别是，目前在LTE-A版本12中提出NAICS。
为了实现在LTE-A系统中的实际性能提高，将来自使用NAICS接收机的性能增益合并到自适应传输技术例如LA内是必不可少的。LA基于通常以量化的SINR的形式的CQI报告。CQI在LA过程中起关键作用，且在UE侧处的更准确的CQI测量给出更多的吞吐量增益。然而，LA的内在问题是CQI的不准确性，特别是在干扰受限系统中。一个问题是如何对非线性高级接收机例如NAICS接收机准确和有效地特征化有效SINR。此外，干扰的不稳定行为通常对快速LA方案的实现和执行有消极影响。
非线性基于MLD的解调器被广泛应用，作为优于线性MMSE解调器的提高。MLD及其减小的复杂性扩展是MIMO-OFDM空间复用(SM)系统的有前途的接收机技术以充分达到它的潜在容量。MLD解调器计算在接收到的信号与矩阵信道和MIMO符号的所有假设的乘积之间的均方误差度量，其中每个假设最小化给出所传输的信号的最大似然(ML)估计的均方误差。可通过取在ML MIMO符号估计和具有从ML符号估计翻转的位的MIMO符号之间的平方距离度量的差来计算软位信息。然而，在具有AMC的MIMO SM系统中的MLD上的一个实际问题是MSC选择。LA在这样的系统中不是简单的。SM的每个解码的码字的误差概率没有分析解决方案，且有效后处理SINR不能被明确地计算。
干扰受限系统的物理层抽象
在LTE/LTE-A系统中，系统级评估必须在它的部署之前被执行。由于高级接收机的复杂性、在每个UE和eNodeB之间的无线电链路的特征化和对所有可能的无线电链路情形的迭代回归模拟，这样的评估通常需要具有极其长的执行时间的密集计算。有代替实际链路级计算并提供具有准确的链路质量度量的较高层的准确和有效的物理层抽象模型是有用的。物理链路抽象试图基于期望和干扰信号的信道估计的知识以及信号、干扰和噪声功率的信息来对接收机的性能建模。链路抽象的合乎需要的输出是有效的即时SINR，其接着在SINR相对于BLER的特征化中被使用以得到BLER的估计。BLER然后被映射到LA的适当CQI。线性接收机例如MMSE和MMSE-连续干扰消除(MMSE-SIC)接收机的SINR的计算是简单的。
然而难以达到对在NAICS中广泛使用的非线性接收机例如MLD的良好抽象。对于干扰受限系统，从所报告的CQI执行LA，假设UE的接收机具有干扰消除(IC)能力。然而，IC有时将是可行的而有时不是，取决于干扰信号的信息的知识。这使UE估计适当的CQI以及eNodeB为所服务的UE选择适当的MCS变得很难。由于来自多用户和多小区的干扰的统计特性和动态无线信道条件的复杂性，没有很好地建立NAICS的链路抽象。然而，噪声受限系统的基于常规相互信息的LA技术可扩展到在具有NAICS接收机的LTE/LTE-A干扰受限系统的性能评估中的链路抽象建模。
基于上限和下限的物理层抽象
在具有MLD的MIMO空间复用中，基于SINR值为每个空间流选择CQI不是简单的，因为有效的后处理SINR不能被明确地计算。可基于成对符号出错率概率来计算CQI。成对概率的计算在计算上是昂贵的，因为它需要多维符号星座搜索。在每个流的后均衡化SINR的适当建模中，即时SINR不仅取决于从其它流接收到的干扰功率，也取决于接收机的策略。通常，对于SM系统的非迭代MIMO接收机，接收机使用用于空间信号分离的MLD并为空间复用的两个流执行联合检测。当第二干扰流变得被MLD更可检测到时，第一流的后处理SINR变得更大。另一方面，当第二干扰流变得更不可检测到时，第一流的后处理SINR变得更小。根据上面的观察，MLD的后处理SINR被计算为后MMSE SINR加上增益因子，其中基于干扰流的可检测性来自适应地选择增益因子，这又取决于干扰流的即时信道条件和流的调制格式。
在一些实施方式中，基于界限的方法可扩展到在具有NAICS接收机的LTE/LTE-A中的干扰受限系统的后处理SINR估计，其中基于期望信号的功率分配、MIMO信道矩阵、预编码矩阵、干扰信号和热噪声功率中的每个的相应参数以及资源块(RB)分配来计算后处理子载波SINR。可通过组合两个接收机性能界限来特征化MLD的链路性能：线性MMSE接收机和Genie辅助ML接收机。由于干扰消除的增加的能力，在MMSE接收机上的MLD的性能增益将是自适应的。
NAICS算法的例子
通常借助于频域小区间协调方案来处理在LTE/LTE-A中的小区间干扰问题。在LTE-A版本11中规定了对下行链路干扰受限系统的基于接收机的解决方案。干扰抑制组合(IRC)有效地执行所接收的信号的线性MMSE(LMMSE)滤波以减小在空间域中的干扰的贡献。IRC实现最佳性能-复杂性折衷。然而，在较高干扰水平下，可观察到与干扰感知接收机(IAR)相比的IRC的明显的性能损失。为了实现在UE处的有效干扰减轻，可采用基于ML标准的最优简化干扰感知接收机(IAR)。基本思想是，如果UE接收机能够连续地对干扰数据流解码并减去干扰数据流，例如小区间码字消除，则可实现接近无干扰的性能。然而，需要关于干扰调制和编码方案及资源的分配的信息，其是UE不可得到的。可在IAR之前实现干扰信息估计器以克服IAR的这个问题。
与版本11-链路级模拟下的IRC比较，实现包括侵入式非线性结构的更高级的接收机的使用的网络辅助实现了有前途的性能增益。由在版本12中的3GPP提出的NAICS——包括增强型线性MMSE-IRC(E-LMMSE-IRC)、SLIC、码字干扰消除(CWIC)和R-ML接收机——具有向UE提供额外的信息以便支持它的干扰消除能力的潜在优点。通过使用来自网络的可能帮助探究干扰知识的程度来展示对在接收机处的小区内和小区间干扰减轻的性能增强。虽然小区间CWIC可实现在所有方案当中的最高吞吐量，它使用可能非常难以在UE侧获取的参数，例如信道编码方案。SLIC具有与对干扰信号的合理参数要求的最佳性能-复杂性折衷。通常，3GPP使用SLIC检测器作为NAICS的基线接收机用于性能比较。
盲干扰信息估计
与其中干扰直接被抑制并被处理为背景噪声的干扰抑制的基本原理相反，存在用于处理NAICS接收机的干扰消除的两个单独的过程：所接收的信号的干扰提取和干扰重建。使用干扰的全部知识，链路级模拟显示，具有干扰消除的高级NAICS接收机给出明显的性能提高。然而，分别基于对干扰信号的信号知识的不同假设的不同的干扰消除算法可使用不同的网络辅助信息。关键是得到干扰信号的准确估计，包括它的传输结构的知识(调制方案、传输模式和传输功率)和在减去之前的信道信息。可靠估计在实现有前途的性能时有核心重要作用。
通常，高级接收机的例如SLIC的所需参数包括天线端口的数量、信道估计、调制方案、传输模式和与参考符号有关的PDSCH传输功率等。这些参数在UE侧处不是可得到的。然而，这些参数中的大部分将在没有或有网络帮助的情况下被盲检测。盲估计聚焦于在所发送和接收的数据之间的关联而不知道确切的所传输的数据的信息。它使用规定算法和大量接收到的样本来执行统计分析和回归。例如，盲调制检测的目的是确定对接收到的样本使用的调制的类型。由接收到的噪声样本提供的唯一经验数据是到所有被使用的调制方案的最接近的合法星座点的距离。假设可以可靠地估计所有其它参数，通过计算在接收到的样本和所有可能调制方案的所有合法星座点之间的欧几里德距离的差使用似然分类算法来检测调制方案。此外，用于盲检测的干扰信号的传输模式——包括等级指示器(RI)和预编码矩阵指示器(PMI)——也是对NAICS应用的在任何时间的必要阶段。通常这些参数——包括调制方案、RI和PMI——可在一个ML框架中被联合地检测。ML分类器使同等可能的参数组合的决策误差的平均概率最小化。ML分类器可以是最优的，但由于它在LTE系统中的每个PRB和OFDM符号上的实现，最优性与高计算复杂性一起出现。用于盲检测的关键预处理步骤是从接收到的信号消除期望信号并在它包括其它干扰加噪声和小残余期望信号加噪声的假设下产生用于盲检测的剩余信号。然后对所有可能的RI和PMI组合中的每个执行调制分类。
NAICS例如SLIC的可达到的性能取决于在干扰消除之后的残余误差。残余误差取决于干扰小区的信道估计准确度和干扰信号的参数估计质量。当盲检测是正确的时，干扰消除是准确的。残余误差应是小的。接近无干扰的吞吐量可被实现。当检测器是不正确的时，干扰消除将是不完整的。残余误差将是大的。SLIC的性能并不被预期给出好结果。E-LMMSE-IRC检测应是自适应的以得到具有较小的复杂性的更鲁棒的性能结果。NAICS的性能被几个参数的组合影响。没有与任何单个参数的简单和单调的关系。在物理层抽象中，后SINR值取决于干扰信号的参数估计的质量。
图1示出无线通信网络或系统的例子。这个无线通信网络可包括一个或多个基站(BS)105、107和一个或多个无线设备110。基站105、107可将被称为下行链路(DL)信号的在正向链路(FL)上的信号传输到一个或多个无线设备110。无线设备110可将被称为上行链路(UL)信号的在反向链路(RL)上的信号传输到一个或多个基站105、107。无线通信系统可包括一个或多个核心网络125以控制一个或多个基站105、107。一个或多个基站形成无线电接入网络。基站由于其单独地或与一个或多个其它基站组合地提供对无线设备的无线电接入的性质而可被称为接入点(AP)、接入网络(AN)或eNodeB。可实现当前技术和系统的无线通信系统的例子除了别的以外还包括基于码分多址(CDMA)例如CDMA2000 1x、高速率分组数据(HRPD)、长期演进(LTE)、通用陆地无线接入网络(UTRAN)和全球微波接入互操作性(WiMAX)的无线通信系统。
图2示出用于实现无线设备、基站或其它无线通信模块的无线电收发机站200的例子。无线电站的各种例子包括图2中的基站和无线设备。无线电站205例如基站或无线设备可包括实现方法例如在本文档中提出的一种或多种技术的方法的处理器电子器件210，例如微处理器。无线电站205可包括收发机电子器件215以通过一个或多个通信接口例如一个或多个天线220发送和/或接收无线信号。无线电站205可包括用于传输并接收数据的其它通信接口。在一些实现中，无线电站205可包括一个或多个有线通信接口以与有线网络通信。无线电站205可包括配置成存储信息例如数据和/或指令的一个或多个存储器225。在一些实现中，处理器电子器件210可包括收发机电子器件215和存储器225的至少一部分。
在一些实现中，无线电站205可基于正交频分复用(OFDM)空中接口来与彼此通信。在一些实现中，无线电站205可使用一种或多种无线技术例如Wi-Fi、WiMAX、LTE和LTE-A进行通信。
所公开的技术可在无线电站205上和在图2中描绘的系统中实现。
由于频谱缺乏，大部分LTE/LTE-A部署目前重用跨越相邻小区的相同载波频率。此外，对于相同的时间和频率资源通过服务于多于一个用户，多用户MIMO可以是高度频谱有效的。在这个上下文中，大部分最近的无线通信系统是干扰受限的而不是噪声受限的。在LTE-A版本12增强中，具有干扰消除能力的高级接收机被提出在小区边缘处的LTE-A中使用以与强多小区干扰作斗争并与版本11IRC比较而提高系统容量。通过从具有可能的网络帮助的盲参数估计增加干扰传输知识的程度来实现性能增益。为了实现在LTE-A系统中的实际性能提高，将来自使用NAICS接收机的性能增益合并到自适应传输技术例如LA内是必不可少的。在一些实施方式中，从所报告的CQI执行LA，这假设相邻干扰消除能力。准确度和可靠的参数估计在有效地实现干扰消除中有核心重要性。对于真实生活部署的大规模LTE网络，信道条件和从周围时间同步和/或非同步小区产生的干扰源的数量随着时间动态地改变。具有动态接通/断开统计特性的干扰小区的数据传输高度取决于在相邻小区中的动态调度行为。因此，NAICS接收机的干扰消除有时将是可行的而有时不是，取决于来自盲参数估计的干扰传输知识的可实现程度。它增加UE估计即时有效SINR和LA的CQI的困难。
物理链路抽象应试图基于期望和干扰信号的知识以及信号、干扰和噪声功率的知识来对接收机的性能建模。抽象的合乎需要的输出是有效的SINR，其接着在SINR相对于BLER的特征化中被使用以得到即时BLER。BLER可转换成CQI用于上行链路报告。线性接收机例如MMSE和MMSE-SIC接收机的SINR的计算是简单的。然而，难以达到对非线性接收机例如MLD的良好抽象。对于MIMO SM系统，MLD的后处理SINR被计算为后MMSE SINR加上增益因子，其中基于干扰流的即时信道条件和调制格式来自适应地选择增益因子。基于界限的方法可扩展到在具有NAICS接收机的LTE/LTE-A中的干扰受限系统的后处理SINR估计。可通过组合两个性能界限来估计MAICS的链路性能：线性LEMMSE-IRC接收机和Genie辅助NAICS接收机。由于干扰消除的增加的能力，在线性接收机上的NAICS的性能增益将是自适应的。
基于来自干扰源的参数盲检测的干扰知识度量的物理层抽象方法在干扰受限系统的LA中使用的NAICS的后处理即时SINR计算中的自适应增益因子估计中是有用的。在一些实施方式中，所估计的后处理SINR等效于表示干扰消除的可实现的程度。链路抽象的复杂性可减小，且CQI估计的精确度可有效地增加。基于NAICS的性能被几个参数的组合——包括但不限于服务小区的SNR、最强干扰源的INR、其它残余干扰源、调制顺序以及服务小区和干扰小区的传输模式影响的观察，这个自适应方法可优于只依赖于ISR的链路抽象模型。没有与任何单个参数的简单和单调的关系。该方法的一些实施方式使用下行链路期望信号的{调制顺序，传输模式(RI/PMI)}的每个集合的每个参数度量的增益因子查找表分别连同感兴趣的调制级别的MIB映射功能和感兴趣的MCS的AWGN参考曲线。
在本文档中，为了解释的简单，使用在3GPP TR 36.388中规定的邻居干扰模型，但所公开的技术也可在其它情况中被实施。
让同时传输的小区的数量为N，包括服务小区。所接收的信号由所有N个小区的叠加给出，所传输的信号包括服务小区，
Figure GDA0002385422530000101
其中βi是从第i个小区传输的信号的业务与导频功率比，Hik是在第k个资源要素(RE)上的第i个小区的信道矩阵，以及xik是由在第k个子载波上的第i个小区传输并被呈现为平均具有单位功率的经调制的符号。此外，k＝0，1，2，...，K-1，Pi是由第i个小区使用的空间预编码矩阵。K是观察到的子载波的总数。小区的数量是N，具有一个服务小区和N-1个干扰源，假设小区1和2分别是服务小区和主要干扰小区。UE试图消除在小区2上的数据传输。信号处理算法试图鲁棒地提取小区2的传输信息结构。
假设在接收机处只明确地考虑期望信号和一个单主要干扰源，所接收的信号可被写为：
Figure GDA0002385422530000111
在不失去一般性的情况下，假设服务小区信号比干扰小区信号强，E-LMMSE-IRC首先应用于抑制干扰信号并估计期望服务小区信号。分别假设估计信道估计
Figure GDA0002385422530000112
业务与导频功率比
Figure GDA0002385422530000113
和服务小区和主要干扰小区的每子载波经调制的符号
Figure GDA0002385422530000114
空间预编码矩阵
Figure GDA0002385422530000115
预处理接收到的符号可用于在期望信号的后消除之后的主要干扰信息提取，
Figure GDA0002385422530000116
Figure GDA0002385422530000117
为了简单起见，只有一层传输对目标UE和干扰UE呈现，但也可在其它情况中实施所公开的技术。期望和干扰信号的可靠信道估计通过信道估计从参考符号完美地可得到。残余设计的信号和所有其它信号被处理为有色高斯的，且然后连同用于干扰信号信息检测的背景噪声一起被白化。检测的粒度是在每个子帧内的一个PRB对。
在白化过程之后，干扰信号是将被盲检测的期望信号。几个常规检测算法可应用于确定主要干扰源。更精心设计的方法是计算在所接收的预处理信号和乘以信道估计和信号的业务与导频功率比的最接近的星座点之间的差。联合估计的映射符号、预编码矩阵
Figure GDA0002385422530000118
和信号的业务与导频功率比
Figure GDA0002385422530000119
是通过采取硬决策来最小化下式的星座点
Figure GDA00023854225300001110
Figure GDA00023854225300001111
然而，众所周知，基于从最接近的星座点到近似干扰信号
Figure GDA00023854225300001112
的最小距离的检测不是最优的。
一些实施方式使用ML分类而不是最小距离用于盲检测。当侯选项是同等可能的并显示最优性能时，基于似然方法的调制分类方案最小化分类误差的概率。它通过在不同的调制模式中比较这些平均值来完成。当SNR环境变得更糟时，ML算法降低盲检测性能。然而，它可提高，如果这个方法除了最小欧几里德距离以外还考虑其它度量。
在一个传输时间间隔期间，下行链路物理层参数在每个PRB上是相同的。表示子载波的数量的多符号平均值Nb应用在盲检测中以增加统计准确度。
在一些实施方式中，包括RI和PMI的传输模式可在最优性能下与调制方案联合地一起被盲检测。
调制方案盲检测是用于其它参数检测的基本算法。假设所有其它参数是已知的，则基于似然的算法计算分组的子载波和符号的平均值。平均对数似然计算需要SNR的知识，其从信道估计被提供。
使用盲检测的干扰信息，NAICS接收机的基本实现是做出符号的软干扰估计并接着消除由这些符号对期望符号引起的干扰。
对于等级2传输模式，有两个码字。它们可具有不同的调制方案。两层盲检测可在增加的复杂性下联合地实现。
盲检测提供对调制顺序、传输模式(RI/PMI)以及表示盲检测的可靠性的软度量LLRmod，LLRRI，LLRPMI，的硬决策。
ML分类器最大化在每TTI每个PRB处的同等可能的下行链路调度事件(调制顺序和传输模式的组合)的决策误差的平均概率。联合地确定调制顺序RI和PMI的目标函数可被公式化为：
Figure GDA0002385422530000121
其中Cn表示已知的调制星座，Nb表示子载波的数量，R表示至少一个数据的等级，PMI表示相应等级的PMI集合，以及σ2是噪声方差。
让ek表示在软主要干扰消除之后的残余误差。消除的质量由被称为干扰抑制因子的标量变量α定义，
Figure GDA0002385422530000131
Figure GDA0002385422530000132
干扰抑制因子是随机变量，取决于盲检测的质量。当盲检测给出干扰信号的参数的可靠估计时，干扰抑制因子应是小数量；否则它可以是较大的值，甚至超过1。这意味着E-LMMSE-IRC检测应是自适应的，以被选择为得到具有更小的复杂性的更鲁棒的性能结果。
在一些实施方式中，NAICS接收机的系统级建模方法由两个单独的步骤执行。第一步骤是得到每子载波后处理SINR。在那之后，模拟器基于输入SINR由链路质量模型预测每个传输块的即时BLER。后处理SINR估计模型目的在于为了得到在系统模拟中的更准确的吞吐量结果而准确地预测LTE的性能。后均衡SINR的适当建模不仅取决于所接收的干扰功率，而且取决于接收机结构。如果预期系统级处的链路级概念的有意义的验证，MIMO接收机的性能和在被同时传输的几个用户之间的干扰的正确建模是必要的。后处理SINR强烈地与所使用的解码策略有关：它由与信道矩阵相关的最小平方欧几里德距离确定。在NAICS中使用非线性解码算法例如MLD来在MIMO系统的情况中计算后处理SINR并不简单。后MLD SINR被计算为后MMSE接收机SINR和Genie辅助干扰(IF)接收机SINR的函数。
在3GPP TR 36.388中提到的噪声受限系统的常规方法中，在资源要素(RE)处的接收机的所接收的每传输位的相互信息(MIB)基于在下限和上限SINR处的MIB之间的加权，
MIBML＝β·f(SINRL)+(1-β)·f(SINRU) 方程(9)
其中f(·)的函数将一个SNR值映射到相应的MIB，且一个这样的函数对所有调制方案可以在数字上预先得到。在PDSCH中在多个RE上对MIBML取平均之后，有效SNR然后被得到为：
SNReff＝f-1(avg(MIBML)) 方程(10)
有几种不同的方式来决定SINR的下限和上限。在不失去一般性的情况下，在这个文档中参考在36.866中的备用方案1。
后MLD SINR可通过后接收机SINR被定下限：
Figure GDA0002385422530000141
其中
Figure GDA0002385422530000142
表示由下式给出的第v层的均方误差(MSE)：
Figure GDA0002385422530000143
其中
Figure GDA0002385422530000144
表示尺寸r的标识矩阵，以及[ ]v，v表示矩阵的第n个对角元素。
后MLD SINR可以由Genie辅助IF接收机定上限，且层v的相应SINR可被表示为：
Figure GDA0002385422530000145
其中
Figure GDA0002385422530000146
指示
Figure GDA0002385422530000147
的第v列。
基于固定比β的常规方法可在强干扰情况中导致错误的层分离。组合参数根据即时干扰与信号比(ISR)而自适应地被调节的一些自适应方法对特征化NAICS接收机性能也不是最优的。这样的自适应方法建立查找表以如下得到加权系数β：
β(ISRk，v)＝max{min{(y1-y0)·ISRk，v+y0，1}，βmin) 方程(14)
其中干扰与信号比(ISR)被定义为：
Figure GDA0002385422530000148
和
Figure GDA0002385422530000149
链路抽象模型参数y0、y1和βmin用于通过使用调节过程来优化。
对于在非常强的干扰之下的干扰信道，干扰的信息可以在强干扰之下以在缺乏干扰时可达到的相同速率可靠地被恢复。这暗示为了使常规静态方法正确地工作，下限
Figure GDA00023854225300001410
应收敛到在强干扰区中的上限
Figure GDA00023854225300001411
换句话说，下限是ISR的函数。
如在本文提到的，NAICS接收机的基本思想是从所接收的信号做出干扰符号的软估计，并接着消除由这些符号对在期望信号上的其它符号引起的干扰。这样的IC接收机的可实现的性能增益大大地取决于来自盲参数检测的软干扰估计的可靠性。对于由于弱干扰而引起的差的软符号估计，IC可能不是可应用的，且只有IRC是可行的，甚至由于干扰而引起的性能损失也可能相当大。通常，盲检测性能被几个参数的组合——包括服务小区的SNR、最强干扰源的INR、其它残余干扰源和调制阶数以及服务小区和干扰小区的传输模式影响。没有与任何单个参数的简单和单调的关系。仅基于ISR来自适应地计算的即时SINR增益因子对特征化NAICS接收机性能不是最优的。
公开了βBD的下面的盲检测(BD)自适应参量化，其为盲检测度量的函数。
βBD＝f(LLRmodLLRRI，LLRPMI，) 方程(17)
其中LLRmod，LLRRI，LLRPMI，是分别来自对调制方案RI和PMI的盲检测的软度量。度量表示参数盲检测的可靠性。然而，由于对干扰信号的检测误差的不同敏感度，最优函数或关系取决于详细的接收机算法和消除策略。对于SLIC，可应用简单和线性组合，假设这些参数的检测误差影响是近似独立的，
βBD＝αmod·f1(LLRmod)+αRI·f2(LLRRI)+αPMI·f3(LLRPMI) 方程(18)
增益因子分别是调制阶数RI和PMI的盲检测度量的函数。可单独地使用通过假设所有其它参数都是已知的而公式化的ML算法来计算那些软度量。可预先计算期望信号的不同传输模式和调制方案的增益因子的查找表。可使用链路级模拟来谨慎地调节在映射函数中的经验参数。
在一些实施方式中，至少三个盲检测度量用于调制方案和传输模式中的每个的表连同分别感兴趣的调制级别的MIB映射函数和感兴趣的MCS的AWGN参考曲线。可通过训练链路抽象模型来调节模式参数αmod，αRI，αPMI，fmod，fRI，fPMI，链路抽象模型应包括非线性映射和非高斯干扰的效应。SINR到MIB和MIB到CQI映射的剩余步骤与在大部分研究工作中的标准方法相同。训练允许链路抽象模型具有用于最小化在估定BLER和从链路级模拟得到的实际BLER之间的误差的最佳模型参数。
图3示出无线信号接收机装置300的一部分的示例方框图，其中在这个文档中公开的对干扰信息的一些盲检测和SINR估计技术可用于处理所接收的无线信号。接收机装置300可体现在如本文所述的无线接收机110或接收机200中。在装置300中，信号由UE接收机301接收并转换成样本302的流。所接收的样本可相应于每个RE，并可包括来自服务小区的信号和所有干扰小区信号的贡献。由模块303使用信号估计算法例如使用E-MMSE-IRC使用对服务和干扰小区的信道估计的可得到性来估计服务小区信号。模块304接着消除来自所接收的样本的服务小区信号，输出残余样本，其主要贡献可来自主要干扰小区信息。白化模块306可执行使残余干扰和噪声信号白化的功能。
在块308，每子载波的干扰信息从残余样本被盲检测。因而产生的输出被后处理，并接着在MIMO检测310和干扰消除312中被使用，导致信道解码318。指示盲检测的可靠性的多个度量也在块308产生，被提供以自适应地调节SINR估计316。指示干扰消除的准确度的经调节的SINR被馈送到CQI估计314用于报告目的。虽然图3示出单程，在其它实施方式中，也可应用在服务和干扰信号估计和消除之间的迭代解决方案。
图4示出操作无线通信接收机的方法400的示例流程图。方法400可例如在无线电站205上和在图2中描绘的系统中实现。
方法400包括在402由无线接收机接收正交频分复用(OFDM)信号。例如，这个信号可以是LTE兼容信号，因为LTE规定使用OFDM的信号传输。其它实施方式可接收其它OFDM信号，例如WiMAX或Wi-Fi兼容信号。OFDM信号可由传输时间间隔特征化，以及其中非线性时域滤波在频域滤波信号和由整数数量的传输时间间隔值延迟的频域滤波信号的延迟版本中被执行。传输时间间隔表示逻辑时间段，资源在该逻辑时间段内被分配用于各种传输。
方法400包括在404估计相应于服务小区传输的所接收的OFDM信号的分量。在一些实施方式中，可在404使用IRC算法，例如在3GPP LTE规范中规定的IRC算法。
方法400包括在406通过从所接收的OFDM信号减去该分量来产生噪声和干扰估计。例如，如关于模块304所述的，该估计可通过从所接收的样本值减去服务小区信号估计来产生。
方法400包括在408通过使噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号。
方法400包括在410根据标准化噪声信号检测干扰信息以及将指示干扰信息的可靠性的相应的可靠性信息与干扰信息相关。在一些实施方式中，盲检测算法用于检测，且表示盲检测的可靠性的相应度量基于接收机的调制方案和传输模式来产生。
方法400包括在412基于干扰信息来执行干扰消除。干扰消除可例如在高级网络辅助干扰消除抑制(NAICS)接收机中实现，如在LTE高级版本12中规定的。
方法400包括在414使用可靠性信息来自适应地调节指示干扰消除的准确度的性能指示器。在一些实施方式中，性能指示器包括SINR增益因子，且SINR增益因子的调节包括构造多个度量的线性组合。SINR增益因子也可被预先计算并存储在查找表中。
在一些实施方式中，方法400还可包括基于接收机的调制方案和传输模式来产生可靠性信息。这可通过针对调制方案和传输模式中的每一个产生至少三个度量作为可靠性信息来实现。
在一些实施方式中，方法400还可包括预先计算SINR增益因子并将SINR增益因子预先存储在查找表中。在一些实施方式中，在SINR计算中对MLD使用SINR增益因子。在一些实施方式中，SINR计算可由SINR值的下限和上限进一步决定。
图5示出无线信号接收机装置500的一部分的示例方框图。装置500包括用于由无线接收机接收正交频分复用(OFDM)信号的模块502。
装置500包括估计所接收的OFDM信号中的相应于服务小区传输的分量的模块504。例如，在LTE规范中规定的IRC算法可用于估计。
装置500包括通过从所接收的OFDM信号减去该分量来产生噪声和干扰估计的模块506。例如，如关于模块304所述的，该估计可通过从所接收的样本值减去服务小区信号估计来产生。
装置500包括通过使噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号的模块508。
装置500包括根据标准化噪声信号检测干扰信息以及使指示干扰信息的可靠性的相应的可靠性信息与干扰信息相关的模块510。在一些实施方式中，盲检测算法用于检测，且度量基于接收机的调制方案和传输模式来产生。
装置500包括基于干扰信息来执行干扰消除的模块512。干扰消除可例如在高级网络辅助干扰消除抑制(NAICS)接收机中实现，如在LTE高级版本12中规定的。
装置500包括使用可靠性信息来自适应地调节指示干扰消除的准确度的性能指示器的模块514。在一些实施方式中，性能指示器包括SINR增益因子，且SINR增益因子的调节包括构造多个度量的线性组合。SINR增益因子也可被预先计算并存储在查找表中。
本领域中的普通技术人员将认识到，公开了用于使用网络辅助干扰消除来处理所接收的无线信号以减轻干扰的性能的不希望有的损失的技术。
将进一步认识到，在一个方面中，公开了物理层抽象方法，其依赖于干扰信号的盲检测可靠性度量，用于具有在小区边缘处的多小区间干扰的无线通信系统中的系统级模拟，特别是用于高级网络辅助干扰消除抑制(NAICS)接收机的盲干扰信息提取，如在LTE高级版本12中规定的。
在这个文档中描述的所公开的和其它实施方式、模块以及功能操作和模块可在数字电子电路中或在计算机软件、固件或硬件——包括在这个文档及其结构等效形式中公开的结构——中或它们中的一个或多个的组合中实现。所公开的和其它实施方式可被实现为一个或多个计算机程序产品，即在计算机可读介质上编码的计算机程序指令的一个或多个模块，用于由数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基底、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质的组成或它们的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”包括用于处理数据的所有装置、设备和机器，作为例子包括可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。装置除了硬件以外还可包括创建在讨论中的计算机程序的执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议堆栈、数据库管理系统、操作系统或它们中的一个或多个的组合的代码。所传播的信号是人工产生的信号，例如机器产生的电气、光学或电磁信号，其被产生来对信息编码用于传输到适当的接收机装置。
计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言——包括编译或解释语言——被编写，且它可在任何形式中——包括作为独立程序或作为模块、部件、子例程或适合于用在计算环境中的其它单元——被使用。计算机程序不一定相应于在文件系统中的文件。程序可存储在保存其它程序或数据(例如存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中、专用于讨论中的程序的单个文件中或多个协调文件(例如存储一个或多个模块、子程序或代码的部分的文件)中。计算机程序可用于在一个计算机上或在位于一个地点的多个计算机上执行或分布在多个地点当中并由通信网络互连。
在这个文档中描述的过程和逻辑流程可由一个或多个可编程处理器执行，可编程处理器执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据操作并产生输出来执行功能。过程和逻辑流程也可由专用逻辑电路例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)执行，且装置也可被实现为专用逻辑电路例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。
适合于执行计算机程序的处理器作为例子包括通用和专用微处理器和任何种类的数字计算机的任一个或多个处理器。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或这两者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机也将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备例如磁性、磁光盘或光盘或操作地耦合成从一个或多个大容量存储设备例如磁性、磁光盘或光盘接收数据或将数据传输到一个或多个大容量存储设备例如磁性、磁光盘或光盘或这两个操作。然而，计算机不需要具有这样的设备。适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非临时存储器、介质和存储设备，作为例子包括半导体存储设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM磁盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或合并在专用逻辑电路中。
虽然本文档包含很多细节，这些不应被解释为对所主张的本发明的范围或可被主张的内容的限制，但更确切地作为特定实施方式所特有的特征的描述。在本文档中在单独的实施方式的上下文中所述的某些特征也可在单个实施方式中组合地实现。相反，在单个实施方式的上下文中所述的各种特征也可在多个实施方式中单独地或在任何适当的子组合中实现。而且，虽然特征在上面可被描述为在某些组合中起作用且甚至最初以那种方式被主张，来自所主张的组合的一个或多个特征可在一些情况下从组合被运用，且所主张的组合可指向子组合或子组合的变形。类似地，虽然操作在附图中以特定的顺序被描绘，这不应被理解为要求这样的操作以所示的特定顺序或以连续的顺序被执行，或所有所示操作被执行，以实现期望结果。
只公开了几个例子和实现。对所述例子和实现以及其它实现的变形、修改和增强可基于所公开的内容而做出。

Claims (30)

1.一种在无线蜂窝通信网络中的接收机处执行的无线信号处理的方法，包括：
由无线接收机接收正交频分复用(OFDM)信号；
估计所接收的OFDM信号中的相应于服务小区传输的分量；
通过从所接收的OFDM信号减去所述分量来产生噪声和干扰估计；
通过使所述噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号；
根据所述标准化噪声信号检测干扰信息并将指示所述干扰信息的可靠性的相应的可靠性信息与所述干扰信息相关；
基于所述干扰信息来执行干扰消除；以及
使用所述可靠性信息来自适应地调节指示所述干扰消除的准确度的性能指示器。
2.如权利要求1所述的方法，其中检测干扰信息包括使用盲检测算法。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述盲检测算法使用最大似然(ML)分类。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述接收机的调制方案和传输模式来产生所述可靠性信息。
5.如权利要求4所述的方法，还包括：
针对所述调制方案和所述传输模式的联合中的每一个，产生至少三个度量作为所述可靠性信息；所述度量表示参数盲检测的可靠性。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述性能指示器包括SINR增益因子。
7.如权利要求6所述的方法，还包括：
预先计算所述SINR增益因子并将所述SINR增益因子预先存储在查找表中。
8.如权利要求6所述的方法，其中所述SINR增益因子被用于对最大似然检测器(MLD)的SINR计算。
9.如权利要求8所述的方法，其中对所述MLD的所述SINR计算还由SINR值的下限和上限决定。
10.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述性能指示器来报告信道质量信息(CQI)，以及
基于对CQI的所述报告来执行链路自适应(LA)。
11.一种无线接收机装置，包括：
接收机电路，其接收正交频分复用(OFDM)信号；以及
处理器，其通过下列操作来处理所接收的OFDM信号：
估计所接收的OFDM信号中的相应于服务小区传输的分量；
通过从所接收的OFDM信号减去所述分量来产生噪声和干扰估计；
通过使所述噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号；
根据所述标准化噪声信号检测干扰信息并将指示所述干扰信息的可靠性的相应的可靠性信息与所述干扰信息相关；
基于所述干扰信息来执行干扰消除；以及
使用所述可靠性信息来自适应地调节指示所述干扰消除的准确度的性能指示器。
12.如权利要求11所述的装置，其中检测干扰信息包括使用盲检测算法。
13.如权利要求12所述的装置，其中所述盲检测算法使用最大似然(ML)分类。
14.如权利要求11所述的装置，其中所述可靠性信息是基于所述接收机的调制方案和传输模式来产生的。
15.如权利要求14所述的装置，其中，针对所述调制方案和所述传输模式的联合中的每一个，至少三个度量作为所述可靠性信息来产生；所述度量表示参数盲检测的可靠性。
16.如权利要求11所述的装置，其中所述性能指示器包括SINR增益因子。
17.如权利要求16所述的装置，其中所述SINR增益因子被预先计算并存储在查找表中。
18.如权利要求16所述的装置，其中所述SINR增益因子被用于对最大似然检测器(MLD)的SINR计算。
19.如权利要求18所述的装置，其中对MLD的所述SINR计算还由SINR值的下限和上限决定。
20.如权利要求19所述的装置，还包括：
基于所述性能指示器来报告信道质量信息(CQI)，以及
基于对CQI的所述报告来执行链路自适应(LA)。
21.一种存储计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述计算机可执行指令当由处理器执行时使所述处理器实现一种方法，所述方法包括：
由无线接收机接收正交频分复用(OFDM)信号；
估计所接收的OFDM信号中的相应于服务小区传输的分量；
通过从所接收的OFDM信号减去所述分量来产生噪声和干扰估计；
通过使所述噪声和干扰估计白化来产生标准化噪声信号；
根据所述标准化噪声信号检测干扰信息并将指示所述干扰信息的可靠性的相应的可靠性信息与所述干扰信息相关；
基于所述干扰信息来执行干扰消除；以及
使用所述可靠性信息来自适应地调节指示所述干扰消除的准确度的性能指示器。
22.如权利要求21所述的计算机可读存储介质，其中检测干扰信息包括使用盲检测算法。
23.如权利要求22所述的计算机可读存储介质，其中所述盲检测算法使用最大似然(ML)分类。
24.如权利要求21所述的计算机可读存储介质，其中所述方法还包括：
基于所述接收机的调制方案和传输模式来产生所述可靠性信息。
25.如权利要求24所述的计算机可读存储介质，其中所述方法还包括：
针对所述调制方案和所述传输模式的联合中的每一个，产生至少三个度量作为所述可靠性信息；所述度量表示参数盲检测的可靠性。
26.如权利要求21所述的计算机可读存储介质，其中所述性能指示器包括SINR增益因子。
27.如权利要求26所述的计算机可读存储介质，其中所述方法还包括：
预先计算所述SINR增益因子并将所述SINR增益因子预先存储在查找表中。
28.如权利要求26所述的计算机可读存储介质，其中所述SINR增益因子被用于对最大似然检测器(MLD)的SINR计算。
29.如权利要求28所述的计算机可读存储介质，其中对所述MLD的所述SINR计算还由SINR值的下限和上限决定。
30.如权利要求21所述的计算机可读存储介质，其中所述方法还包括：
基于所述性能指示器来报告信道质量信息(CQI)，以及
基于对CQI的所述报告来执行链路自适应(LA)。
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