CN109995466A - 数据处理方法、设备和存储器设备 - Google Patents

数据处理方法、设备和存储器设备 Download PDF

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喻斌
熊琦
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Abstract

本公开实施例提供了一种用于接收数据的方法。该方法包括：对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过调制的符号序列；发送经过交织和加扰的数据。还提供了用于用于处理数据的方法、设备和存储器设备。

Description

数据处理方法、设备和存储器设备
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、设备和存储器设备。
背景技术
随着信息产业的快速发展，特别是来自移动互联网和物联网(IoT，internet ofthings)的增长需求，给未来移动通信技术带来前所未有的挑战。如根据国际电信联盟ITU的报告ITU-R M.[IMT.BEYOND 2020.TRAFFIC]，可以预计到2020年，移动业务量增长相对2010年(4G时代)将增长近1000倍，用户设备连接数也将超过170亿，随着海量的IoT设备逐渐渗透到移动通信网络，连接设备数将更加惊人。为了应对这前所未有的挑战，通信产业界和学术界已经展开了广泛的第五代移动通信技术研究(5G)，面向2020年代。目前在ITU的报告ITU-RM.[IMT.VISION]中已经在讨论未来5G的框架和整体目标，其中对5G的需求展望、应用场景和各项重要性能指标做了详细说明。针对5G中的新需求，ITU的报告ITU-RM.[IMT.FUTURE TECHNOLOGY TRENDS]提供了针对5G的技术趋势相关的信息，旨在解决系统吞吐量显著提升、用户体验一致性、扩展性以支持IoT、时延、能效、成本、网络灵活性、新兴业务的支持和灵活的频谱利用等显著问题。
5G中提出了支持大连接量机器类型通信(massive machine-typecommunication，mMTC)业务的需求，其连接密度将会达到每平方千米百万连接量，远高于现有标准所支持的链接密度，现有的正交的多址接入方式，例如正交频分复用(OrthogonalFrequency Division Multiple Access，OFDMA)技术，已无法满足5G中mMTC所需要达到的百万连接量的需求。为提高多址接入技术的能力，一些非正交多址接入(Non-orthogonalMultiple Access，NoMA)技术被提出，并作为潜在的5G关键技术在3GPP标准会议中被讨论。这些技术中，包括稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access，SCMA)、模式定义的多址接入(Pattern Defined Multiple Access，PDMA)、多用户共享接入(Multi-userShared Access，MUSA)等基于码分多址的接入方式；以及交分多址(Interleave DivisionMultiple Access，IDMA)，与交栅多址(Interleave-Grid Multiple Access，IGMA)等基于交织的接入方式。通过使用非正交的接入资源，例如非正交的码本，交织序列等，与正交多址接入方式相比，上述接入技术能够在有限的时频资源上接入更多的用户，从而显著提升单位面积内的设备连接数，满足5G大连接量场景中的需求。
交织器作为IGMA等多址接入技术中区分终端的手段之一，在发射机与接收器，比特级操作和符号级操作均需要进行相应的交织及解交织操作，因此交织器对于IGMA等非正交多址接入技术来说极其重要。
现有的交织器的设计方式难以获得性能与复杂度间的折中。简单的交织器，例如块交织等，便于生成和存储，但是其应用于迭代检测解码系统的性能较差；而复杂的交织器，例如随机交织，能够提供较好的迭代检测解码性能，但是生成和存储的复杂度都会显著提升。
发明内容
本公开实施例的一个方面提供了一种用于发送数据的方法。该方法包括：对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列；发送经过交织和加扰的数据。
在一些示例中，对数据进行加扰包括：使用用户专属复数随机序列对所述数据进行加扰，其中，针对不同用户，所述用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，所述用户专属复数随机序列还包括由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。
在一些示例中，比特级加扰处使用的用户专属复数随机序列是根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方法产生的。在一些示例中，符号级加扰处使用的用户专属复数随机序列是根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方法产生的。
在一些示例中，可根据预设或基站配置的公用随机序列，以及由基站配置的循环移位信息或从基站配置的多址资源池中以等概率随机选择的循环移位信息，生成用户专属的循环移位随机序列。
在一些示例中，比特级交织器和符号级交织器的长度小于等于各自要交织的数据的数据块长度。
本公开实施例的另一方面提供了一种用于处理数据的方法。该方法包括：接收数据；以及对所述数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
在一些示例中，对所述数据进行解扰包括：使用用户专属复数随机序列对所述数据进行解扰，其中，针对不同用户，所述用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，所述用户专属复数随机序列还包括由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。
在一些示例中，比特级解扰处使用的用户专属复数随机序列是根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方法产生的。在一些示例中，符号级解扰处使用的用户专属复数随机序列是根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方法产生的。
在一些示例中，可根据预设或基站配置的公用随机序列，以及由基站配置的循环移位信息或从基站配置的多址资源池中以等概率随机选择的循环移位信息，生成用户专属的循环移位随机序列。
在一些示例中，比特级解交织器和符号级解交织器的长度小于等于各自要交织的数据的数据块长度。
本公开实施例的另一方面提供了一种用于发送数据的设备。该设备包括：交织加扰器，用于对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列；以及发送器，用于发送经过交织和加扰的数据。
本公开实施例的另一方面提供了一种用于处理数据的设备。该设备包括：接收器，用于接收数据；以及解交织解扰器，用于对所述数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
本公开实施例的另一方面提供了一种用于处理数据的的设备。该设备包括存储器和处理器。存储器用于存储可执行指令。处理器用于执行存储器中存储的可执行指令，以执行上述方法。
本公开实施例的另一个方面提供了一种其上承载有计算机程序的存储器设备，当由处理器执行所述计算机程序时，所述计算机程序使所述处理器执行上述方法。
本发明实施例提供的上述技术方案可利用随机序列优良的自相关性和互相关性，通过与随机序列或其共轭序列相乘来提供例如随机交织所带来的较好的迭代检测解码性能，从而降低了对交织器的要求。这种方案在不改变系统性能的前提下，降低了系统的复杂度。
附图说明
为了更完整地理解本发明及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1示出了根据本公开实施例的用于处理数据的方法的简要流程图。
图2示出了根据本公开实施例的用于处理数据的另一方法的简要流程图。
图3示出了根据本公开实施例的用于处理数据的设备的简要框图。
图4示出了根据本公开实施例的用于处理数据的另一设备的简要框图。
图5示出了根据本公开实施例的循环移位随机序列的示意图。
图6示出了根据本公开实施例的采用与随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图7示出了根据本公开实施例的采用与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图8示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图9示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图10示出了根据本公开实施例的另一循环移位随机序列的示意图。
图11示出了根据本公开实施例的采用与随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图12示出了根据本公开实施例的采用与循环移位随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图13示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图14示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
图15示出了根据本公开实施例的用于实现不同交织选项的切换的发射机结构的示意图。
图16示出了根据本发明实施例的图3或图4所示设备的的一个具体实现的示意性框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。这里使用的词语“一”、“一个(种)”和“该”等也应包括“多个”、“多种”的意思，除非上下文另外明确指出。此外，在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。
图1示出了根据本公开实施例的用于处理数据的方法的简要流程图。在方法可在数据的发送端执行。
如图1所示，该方法包括操作S110，对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列。
上述对比特序列执行的交织和加扰被称为比特级交织和加扰，对符号序列执行的交织和加扰被称为符号级交织和加扰。
然后，在操作S120中，发送经过交织和加扰的数据。
在一些示例中，对数据进行加扰可包括使用用户专属(user-specific)复数随机序列对数据进行加扰，其中，针对不同用户，用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，在此使用的用户专属复数随机序列是在数据的接收端使用来执行对应解扰的用户专属复数随机序列的共轭复数随机序列。
需要注意的是，根据具体使用的系统和协议标准，在交织和加扰前后，还可以执行诸如编码、调制(例如星座点映射)、映射等数据处理。这些处理基于具体的系统实现而不同，在此不再赘述。
在一些具体实现中，例如在5G实现中，可在对要发送的数据进行信道编码后进行比特级交织和加扰。此外，例如可在网格映射操作中执行符号级交织和加扰。
需要注意的是，上述的比特级交织加扰和符号级交织加扰是独立执行的，二者并不相互影响。例如，在比特级可仅使用交织器，而在符号级可采用交织器并使数据与用户专属复数随机序列相乘来实现加扰，或反之亦然。而在另一些示例中，在比特级和符号级都可采用交织器并使数据与各自的用户专属复数随机序列相乘。
在一些示例中，比特级交织器的长度小于等于要交织的数据的数据块长度。在此，所使用的比特级交织器也可以是用户专属的比特级交织器。
在一些示例中，符号级交织器的长度小于等于要交织的数据的数据块长度。在此，所使用的符号级交织器也可以是用户专属的符号级交织器。
上述的用户专属复数随机序列可通过任何可用的方式生成，例如在一些示例中是通过由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。例如在一些示例中根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方式来生成用户专属复数随机序列。
图2示出了根据本公开实施例的用于处理数据的方法的简要流程图。在方法可在数据的接收端执行。
如图2所示，该方法包括操作S210，接收数据。
然后，在操作S220中，对数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
上述对比特序列执行的解交织和解扰被称为比特级解交织和解扰，对符号序列执行的解交织和解扰被称为符号级解交织和解扰。
在一些示例中，对数据进行解扰可包括：使用用户专属复数随机序列对数据进行解扰，其中，针对不同用户，用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，在此使用的用户专属复数随机序列是在数据的发送端使用来执行对应加扰的用户专属复数随机序列的共轭复数随机序列。
需要注意的是，根据具体使用的系统和协议标准，在解交织和解扰前后，还可以执行诸如解调、解映射、解码等数据处理。这些处理基于具体的系统实现而不同，在此不再赘述。
在一些具体实现中，例如在5G实现中，可在对接收到的数据进行解调之后进行比特级解交织和解扰。此外，例如可在网格解映射操作中执行符号级解交织和解扰。
需要注意的是，上述的比特级解交织解扰和符号级解交织解扰是独立执行的，二者并不相互影响。例如，在比特级可仅使用解交织器，而在符号级可采用解交织器并使数据与用户专属复数随机序列相乘来实现解扰，或反之亦然。而在另一些示例中，在比特级和符号级都可采用解交织器并使数据与各自的用户专属复数随机序列相乘。
在一些示例中，比特级解交织器的长度小于等于要解交织的数据的数据块长度。在此，所使用的比特级解交织器也可以是用户专属的比特级解交织器。
在一些示例中，符号级解交织器的长度小于等于要解交织的数据的数据块长度。在此，所使用的符号级解交织器电可以是用户专属的符号级解交织器。
上述的用户专属复数随机序列可通过任何可用的方式生成，例如在一些示例中是通过由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。例如在一些示例中根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方式来生成复数随机序列。
图3示出了根据本公开实施例的用于发送数据的设备的简要框图。该设备与图1所示的方法相对应。
如图3所示，该设备包括交织加扰器310和发送器320。
交织加扰器310用于用于对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列。
发送器320用于发送经过交织和加扰的数据。
上述交织加扰器310可包括交织器和加扰器二者。例如，交织加扰器310可包括执行比特级操作的加扰器和交织器，和/或执行符号级操作的加扰器和交织器。
在一些示例中，对数据进行加扰可包括使用用户专属(user-specific)复数随机序列对数据进行加扰，其中，针对不同用户，用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，在此使用的用户专属复数随机序列是在数据的接收端使用来执行对应解扰的用户专属复数随机序列的共轭复数随机序列。
需要注意的是，根据具体使用的系统和协议标准，在交织加扰器310前后，还可以存在执行诸如编码、调制(例如星座点映射)、映射等数据处理的设备/器件。这些设备/器件基于具体的系统实现而不同，在此不再赘述。
在一些具体实现中，例如在5G实现中，可在对要发送的数据进行信道编码后进行比特级交织和加扰。此外，例如可在网格映射操作中执行符号级交织和加扰。
需要注意的是，上述的比特级交织加扰和符号级交织加扰是独立执行的，二者并不相互影响。在比特级可仅使用交织器，而在符号级可采用交织器并使数据与用户专属复数随机序列相乘来实现加扰，或反之亦然。而在另一些示例中，在比特级和符号级都可采用交织器并使数据与各自的用户专属复数随机序列相乘。
在一些示例中，比特级交织器的长度小于等于要交织的数据的数据块长度。在此，所使用的比特级交织器也可以是用户专属的比特级交织器。
在一些示例中，符号级交织器的长度小于等于要交织的数据的数据块长度。在此，所使用的符号级交织器也可以是用户专属的符号级交织器。
上述的用户专属复数随机序列可通过任何可用的方式生成，例如在一些示例中是通过由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。例如在一些示例中根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方式来生成复数随机序列。
图4示出了根据本公开实施例的用于处理数据的设备的简要框图。该设备与图2所示的方法相对应。
如图4所示，该设备包括接收器410和解交织解扰器420。
接收机410，用于接收数据。接收器410可以是根据具体使用的系统和协议标准通过任何适合的方法来接收数据的任何类型的接收器。
解交织解扰器420用于对所述数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
上述解交织解扰器420可包括解交织器和解扰器二者。例如，解交织解扰器420可包括执行比特级操作的解加扰器和解织器，和/或执行符号级操作的解加扰器和解织器。
在一些示例中，解交织解扰器420(具体地，其中的解扰器)可用于：使用用户专属复数随机序列对数据进行解扰，其中，针对不同用户，用户专属复数随机序列是不同的。
在一些示例中，在此使用的用户专属复数随机序列是在数据的发送端使用来执行对应加扰的用户专属复数随机序列的共轭复数随机序列。
需要注意的是，根据具体使用的系统和协议标准，在解交织和加扰器420前后，还可以存在执行诸如解调、解映射、解码等数据处理的设备/器件。这些设备/器件基于具体的系统实现而不同，在此不再赘述。
在一些具体实现中，例如在5G实现中，可在对接收到的数据进行解调之后进行比特级解交织和解扰。此外，例如可在网格解映射操作中执行符号级解交织和解扰。
需要注意的是，上述的比特级解交织解扰和符号级解交织解扰是独立执行的，二者并不相互影响。例如，在比特级可仅使用解交织器，而在符号级可采用解交织器并使数据与用户专属复数随机序列相乘来实现解扰，或反之亦然。而在另一些示例中，在比特级和符号级都可采用解交织器并使数据与各自的用户专属复数随机序列相乘。
在一些示例中，比特级解交织器的长度小于等于要解交织的数据的数据块长度。在此，所使用的比特级解交织器也可以是用户专属的比特级解交织器。
在一些示例中，符号级解交织器的长度小于等于要解交织的数据的数据块长度。在此，所使用的符号级解交织器也可以是用户专属的符号级解交织器。
上述的用户专属复数随机序列可通过任何可用的方式生成，例如在一些示例中是通过由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。例如在一些示例中根据LTE 36.211协议中规定的随机序列生成方式来生成复数随机序列。
本公开的技术方案利用随机序列优良的自相关性和互相关性，通过与随机序列或其共轭序列相乘来提供例如随机交织所带来的较好的迭代检测解码性能，从而降低了对交织器的要求。这种方案可以在不改变系统性能的前提下，在至少两个方面降低系统的复杂度。一方面通过简单的向量乘积运算避免了复杂的交织运算，并减小了收发端的处理时延；另一方面由于不需要存储交织器矩阵，降低了存储资源的消耗。
下面将针对不同的实施例对本公开的技术方案进行详细阐述。在以下实施例中将以5G系统(例如，IGMA系统)为例来进行阐述。然而需要注意的是，本公开实施例的技术方案同样可以应用于需要使用交织技术的任何其他非5G系统，例如现有的2G、3G、4G无线通信系统以及将来可能开发的任何需要使用到交织技术的无线通信或非无线通信系统。因此，不应将本发明的保护范围限于以下实施例所述的具体实现。此外，在以下描述和附图中，虽然交织都被示出为在加扰之前执行，然而需要注意的是，本公开实施例的技术方案并不受交织和加扰的先后顺序的限制。
实施例一
本实施例中，将结合具体系统介绍四种比特级交织器的增强方式，分别是：
方案一：用用户专属的复数随机序列与数据相乘，以增强传统交织器；
方案二：用用户专属循环移位量对共用复数随机序列进行循环移位，并用循环移位随机序列与数据相乘，以增强传统交织器。假设系统支持K个终端，K个终端共用一个随机序列，该随机序列采用多项式的方式生成，例如采用m序列或是gold序列。通过循环移位，使用一个随机序列生成分配给K个终端的序列，不同终端采用的序列经历的循环移位不同。以6终端加扰深度为864作为示例，循环移位随机序列示意图可以如图5所示。
方案三：先将数据用短交织器进行交织，再与用户专属的复数随机序列相乘来进行加扰，以增强传统交织器；
方案四：先将数据用短交织器进行交织，再用用户专属循环移位量对共用复数随机序列进行循环移位，最后将交织和加扰后的数据与循环移位随机序列相乘来进行加扰，以增强传统交织器。
针对比特级加扰/解扰，分别给出四种可选方案的实现方法：
(1)采用复数随机序列增强交织器的方案
图6示出了根据本公开实施例的采用与复数随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图6所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此在此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。第k个用户经过信道编码的数据序列为pk＝{pk(n)}，n＝1，2，...，N，其中N为数据序列长度。随机序列生成器生成复数随机序列Ck，Ck的长度为N。将pk与Ck逐点相乘，实现加扰的效果。
在接收端可将符号级解交织和/或解扰(如果有)后的数据序列与Ck的共轭序列逐点相乘实现解扰。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，将译码后的外信息与随机序列Ck相乘达到加扰的目的。随机序列的产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(2)采用循环移位随机序列增强交织器的方案
图7示出了根据本公开实施例的采用与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图7所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。第k个用户经过信道编码的数据序列为pk＝{pk(n)}，n＝1，2，...，N，其中N为数据序列长度。发端生成K个用户共用的长度为N的复数随机序列C＝{C(n)}，n＝1，2，...，N。各用户所用的随机序列均由共用复数随机序列经过循环移位而得，不同的用户使用不同的循环移位。第k个用户的循环移位量为Δk，则该用户的循环移位随机序列为Ck＝{C(n+Δk)modN}。将pk与Ck逐点相乘，实现加扰的效果。
在接收端将符号级解交织和/或解扰(如果有)后的数据与循环移位随机序列Ck的共轭序列逐点相乘实现解扰。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，将译码后的外信息与循环移位随机序列Ck逐点相乘达到加扰的目的。随机序列的产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(3)采用交织器加复数随机序列的方案
图8示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与复数随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图8所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。第k个用户经过信道编码的数据序列为pk＝{pk(n)}，n＝1，2，...，N，其中N为数据序列长度。先将pk经过长度为M的交织器进行交织，交织器长度M应小于数据序列长度N。再将交织后的数据序列与发端生成的用户专属比特级复数随机序列Ck逐点相乘，实现加扰的效果。Ck的长度为N。
在接收端将符号级解交织和/或解扰(如果有)后的数据与复数随机序列Ck的共轭序列逐点相乘实现比特级解扰，再经过长度为M的比特级解交织器完成解交织。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，将译码后的外信息先经过长度为M的比特级交织器，再与随机序列Ck逐点相乘达到加扰的目的。随机序列的产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(4)采用交织器加循环移位随机序列的方案
图9示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图9所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。第k个用户经过信道编码的数据序列为pk＝{pk(n)}，n＝1，2，...，N，其中N为数据序列长度。先将pk经过长度为M的交织器进行交织，交织器长度M应小于数据序列长度N。各用户所用的加扰序列均由共用复数随机序列经过循环移位而得，不同的用户使用不同的循环移位。第k个用户的循环移位量为Δk，则该用户的循环移位随机序列为Ck＝{C(n+Δk)modN}。将交织后的数据序列与Ck逐点相乘，实现加扰的效果。
在接收端将符号级解交织和/或解扰(如果有)后的数据与循环移位随机序列Ck的共轭序列逐点相乘实现比特级解扰，再经过长度为M的比特级解交织器完成解交织。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，将译码后的外信息先经过长度为M的比特级交织器，再与循环移位随机序列Ck逐点相乘达到加扰的目的。随机序列的产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
在上述方案(3)和方案(4)中，在与复数随机数相乘之前还采用了交织器对要发送的数据进行交织。这种方式可以在所产生的随机序列的相关性较大的情况下降低该相关性。此外，在所使用的交织器是如上所述的短交织器的情况下，交织器的添加对系统复杂度不会产生太大影响。
实施例二
本实施例中，将结合具体系统介绍四种符号级交织器的增强方式。分别是：
方案一：用用户专属的复随机序列与数据相乘，以增强传统的符号级
交织器；
方案二：用用户专属循环移位量对共用复随机序列进行循环移位，并用循环移位复数随机序列与数据相乘，以增强传统的符号级交织器。假设系统支持K个终端，K个终端共用一个随机序列，该复随机序列的实部和虚部都可采用多项式的方式生成，例如采用m序列或是gold序列。通过循环移位，使用一个公用的复随机序列生成分配给K个终端的序列，不同终端采用的序列经历的循环移位不同。以6终端加扰深度为432作为示例，循环移位随机序列示意图可以如图10所示。
方案三：先将数据用短交织器进行交织，再与用户专属的复数随机序列相乘来进行加扰，以增强传统的符号级交织器；
方案四：先将数据用短交织器进行交织，再用用户专属循环移位量对共用复随机序列进行循环移位，最后将交织和加扰后的数据与循环移位复数随机序列相乘来进行加扰，以增强传统的符号级交织器。
针对符号级加扰/解扰，下面给出提供了四种可选方案的具体实现方法：
(1)采用复数随机序列增强符号级交织器的IGMA发射机结构
图11示出了根据本公开实施例的采用与复数随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图11所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。对于第k个用户，补零后的数据序列为xk＝{xk(l)}，l＝1，2，...，L，L为数据序列长度。发射机首先通过复数随机序列生成器产生第k个用户的复数随机序列Dk，其长度为L。然后再将经过补零之后的复数据序列xk与随机序列Dk逐点相乘，得到第k个用户的发送信号。另外，比特级交织器既可以选择传统的复杂度较高的比特级交织器，也可以选择用本文中所述的短交织器。
在接收端，将OFDM解调后的数据与复数随机序列Dk的共轭序列逐点相乘实现解扰。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，译码后的外信息经过比特级交织和/或加扰、调制(例如星座点映射)以及补零之后，与随机序列Dk相乘达到加扰的目的。用于产生复随机序列的二进制随机序列产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(2)采用循环移位复数随机序列增强符号级交织器的IGMA发射机结构
图12示出了根据本公开实施例的采用与循环移位随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图12所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。对于第k个用户，补零后的数据序列为xk＝{xk(l)}，l＝1，2，...，L，L为数据序列长度。第k个用户的发端生成K个用户共用的长度为L的复数随机序列D＝{D(l)}，l＝1，2，...，L。各用户所用的随机序列均由共用复数随机序列经过循环移位而得，不同的用户使用不同的循环移位。第k个用户的循环移位量为Δk，则该用户的循环移位随机序列为Dk＝{D(l+Δk)modL}。将经过补零之后的复数据序列xk与复数随机序列Dk逐点相乘，得到第k个用户的发送信号。另外，比特级交织器既可以选择传统的复杂度较高的比特级交织器，也可以选择用本文中所述的短交织器。
在接收端，将OFDM解调后的数据与复数随机序列Dk的共轭序列逐点相乘实现解扰。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，译码后的外信息经过比特级交织和/或加扰、调制(例如星座点映射)以及补零之后，与随机序列Dk相乘达到加扰的目的。用于产生复随机序列的二进制随机序列产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(3)采用符号级交织器加复数随机序列增强符号级交织器的IGMA发射机结构
图13示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与随机序列相乘来增强符号级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图13所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。对于第k个用户，补零后的数据序列为xk＝{xk(l)}，l＝1，2，...，L，L为数据序列长度。xk首先经过长度为T的符号级交织器进行交织，交织器长度T小于数据序列长度L。然后再将经过补零之后的复数据序列xk与用户发端生成的长度为L的随机序列Dk逐点相乘，得到第k个用户的发送信号。另外，符号级交织器既可以选择传统的复杂度较高的符号级交织器，也可以选择用本文中所述的短交织器。
在接收端，将OFDM解调后的数据与复数随机序列Dk的共轭序列逐点相乘实现解扰。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，译码后的外信息经过比特级交织和/或加扰、调制(例如星座点映射)以及补零之后，经过长度为T的交织器并与随机序列Dk相乘达到加扰的目的。用于产生复随机序列的二进制随机序列产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
(4)符号级交织器加循环移位复数随机序列IGMA系统的发射机结构
图14示出了根据本公开实施例的采用交织器加上与循环移位随机序列相乘来增强比特级交织器的IGMA系统的发射机结构。
在图14所示的发射机中，各个用户之间的处理流程相同，彼此独立，因此仅以第k个用户为例进行说明，k表示任意一个用户序号。对于第k个用户，补零后的数据序列为xk＝{xk(l)}，l＝1，2，...，L。L为数据序列长度。xk先经过长度为T的符号级交织器进行交织，交织器长度T小于数据序列长度L。第k个用户的发端生成为K个用户共用的长度为L的复数随机序列D＝{D(l)}，l＝1，2，...，L。各用户所用的加扰序列均由共用复数随机序列经过循环移位而得，不同的用户使用不同的循环移位。第k个用户的循环移位量为Δk，则该用户的循环移位随机序列为Dk＝{D(l+Δk)modL}。将经过符号级交织之后的复数据序列与复数随机序列Dk逐点相乘，得到第k个用户的发送信号。另外，符号级交织器既可以选择传统的复杂度较高的符号级交织器，也可以选择用本文中所述的短交织器。
在接收端，将OFDM解调后的数据与循环移位复随机序列Dk的共轭序列逐点相乘实现一级解扰，再经过长度为T的符号级交织器完成解交织。如果接收端处用于获取先验信息的检测器内部存在反馈路径，则在检测器内部的反馈路径上，译码后的外信息经过比特级交织和/或加扰、调制以及补零之后，先用长度为T的符号级交织器交织，再与循环移位复随机序列Dk相乘达到加扰的目的。用于产生复随机序列的二进制随机序列产生方法不是唯一的，可以通过移位寄存器或存储器产生，也可以采用m序列和Gold序列。
实施例三
通过实施例三以6个用户为例，介绍随机序列的生成和分配方式，随机序列选择Gold序列。由于各个用户之间的处理是独立的，因此仅以第k个用户为例。其他用户类似。
(1)比特级的随机序列生成方式
对于基于调度的数据传输，复用LTE36.211协议中给出的随机序列生成方式，假设第k个用户的RNTI为rntik，小区ID为子帧序号为nsf。对于每个用户直接生成自己专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对GOLD序列生成器进行初始化，由GOLD序列生成器生成所需长度的二进制随机序列，并对二进制序列进行BPSK调制，得到用户k的专属比特级随机序列Ck。对于每个用户利用循环移位生成自己专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对GOLD序列生成器进行初始化，由GOLD序列生成器生成所需长度的二进制随机序列，并对二进制序列进行BPSK调制，作为共用随机序列C，再用用户专属的循环移位量对共用随机序列C进行循环移位，得到用户k的专属比特级随机序列Ck。
对于免调度的数据传输，随机序列生成方式与基于调度的数据传输类似。不同点是，对于每个用户直接生成自己专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对GOLD序列生成器进行初始化。xk是用于随机化的参数，可针对各个用户从{0，1，2，3，4，5}中随机选择。
(2)符号级的随机序列生成方式
对于基于调度的数据传输，复用LTE36.211协议中给出的随机序列生成方式，假设第k个用户的RNTI为rntik，小区ID为子帧序号为nsf。对于每个用户直接生成自己专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对发端GOLD序列生成器进行初始化，并由发端GOLD序列生成器生成两倍于所需长度的二进制随机序列ck(i)，则用户k的专属复随机序列为Dk＝{Dk(n)}，其中其中ck是专属于第k个用户的用于随机化的二进制随机序列。对于每个用户利用循环移位生成自己专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对GOLD序列生成器进行初始化，由GOLD序列生成器生成两倍于所需长度的二进制随机序列c(i)，则共用复随机序列为其中c是用于随机化的二进制随机序列。然后，再用用户专属的循环移位量对共用随机序列D进行循环移位，得到用户k的专属符号级循环移位随机序列Dk。
对于免调度的数据传输，随机序列生成方式与基于调度的数据传输类似。不同点是，对于每个用户直接生成自已专属的随机序列的情况，在每个子帧开始时用对GOLD序列生成器进行初始化。xk是用于随机化的参数，可针对各个用户从{0，1，2，3，4，5}中随机选择。
(3)循环移位的分配方式
假设循环移位前的随机序列长度为N，对于基于调度的数据传输，发端将各个用户的RNTI按从小到大进行排序，依次将0，N/6，N/3，N/2，2N/3，5N/6这6个循环移位量分配给相应用户，作为其专属的循环移位量。对于免调度的情况，各个用户从{0，N/6，2N/6，..，...，5N/6}这6个循环移位量当中随机选择自己专属的循环移位量。
(4)交织器长度选择与交织器生成方式
交织器是序列位置交换的图样，不区分比特级还是符号级。在此可使用复用LTE36.212协议给出的TURBO块交织的方法。
交织器长度按如下规则确定：如果数据块的长度N大于6144，交织器的长度选择为6144；如果数据块长度介于160和6144之间，则可以选择N/4；如果数据块长度小于160，则选择交织器长度为数据块长度N。
假设进入交织器的待交织数据块为x(i)，i＝1，2，...，L，其中L为数据块长度。则第k个用户的交织图样为：g(i)＝(fk，1i+fk，2i2)modL，其中fk，1与fk，2均为由数据块长度L确定的参数，具体映射关系参见LTE36.212协议。交织规则为：y(i)＝x(g(i))，对应的解交织规则为：xDeIL(g(i))＝y(i)，i＝1，2，...，L。
以上对实施例三的描述是针对发送端描述的，然而其所提供的随机序列生成方式和交织器生成方式也可以应用在接收端，不同之处仅在于要对针对发送端描述的方式生成的复数随机序列取共轭。
实施例四
实施例四给出统一模块的生成方式。下面分别给出比特级处理与符号级处理的流程。
图15示出了根据本公开实施例的用于实现不同交织/加扰选项的切换的发射机结构的示意图。如图15所示，该实施例通过使用开关来实现不同交织/加扰选项的切换。
1、高层增加4个开关，分别是：
(1)控制是否采用短的比特级交织器的开关，开启时则信道编码后的数据序列要先经过短的比特级交织器，再与随机序列相乘完成加扰；关闭则不先经过短的比特级交织器，直接与随机序列相乘完成加扰。
(2)控制随机序列生成方式的开关，开启时，增强比特级交织器的随机序列由随机序列生成器直接生成；关闭时，增强比特级交织器的随机序列由共用随机序列经过用户级循环移位得到。
(3)控制是否采用短的符号级交织器的开关，开启时则网格映射时经过补零的数据序列要先经过短的符号级交织器，再与随机序列相乘完成加扰；关闭则不先经过短的符号级交织器，直接与随机序列相乘完成加扰。
(4)控制随机序列生成方式的开关，开启时，增强符号级交织器的随机序列由随机序列生成器直接生成；关闭时，增强符号级交织器的复随机序列由共用复随机序列经过用户级循环移位得到。
在图15所示的示意图中没有示出上述第(2)项和第(4)项的开关，但可以理解的是，上述开关可在图15所示的随机序列生成器中实现。
2、当比特级交织器开关开启时，发端经过信道编码后生成的二进制数据序列会先经过长度较短的比特级交织器进行交织，比特级交织器长度小于二进制数据序列长度。然后，交织后的二进制数据流会与发端生成的经BPSK调制的比特级随机序列相乘，实现加扰的效果，各用户的随机序列可以直接随机生成，也可以由一个共用随机序列经过不同的循环移位得到，具体生成方式由高层控制。如果比特级交织器开关不开启，则信道编码后的二进制数据序列会直接与比特级随机序列相乘，实现加扰。随机序列生成及分配方式参见实施例3，比特级交织和加扰的方案参见实施例1。
3、经过比特级交织和/或加扰的二进制数据序列经过调制模块(例如进行星座点映射)，变为复数据序列。然后对复数据序列进行网格映射。首先对复数据序列进行补零操作，然后进行符号级交织和加扰。当符号级交织器开关开启时，补零后的复数据序列会先经过长度较短的符号级交织器进行交织，交织器长度小于补零后复数据序列的长度。然后，交织后的复数据序列会与发端生成的复随机序列相乘，实现加扰的效果。各用户的复随机序列可以直接随机生成，也可以由一个共用复随机序列经过不同的循环移位得到，具体生成方式由高层控制。如果符号级交织器开关不开启，补零后的复数据序列会直接与符号级复随机序列相乘，实现加扰。复随机序列生成及分配方式参见实施例3，符号级交织和加扰的方案参见实施例2。
图16示出了根据本发明实施例的图3或图4所示设备的的一个具体实现的示意性框图。
图16示出的设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图16所示，根据该实施例的设备1600包括中央处理单元(CPU)1601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1602中的程序或者从存储部分1608加载到随机访问存储器(RAM)1603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1603中，还存储有设备1600操作所需的各种程序和数据。CPU 1601、ROM 1602以及RAM 1603通过总线1604彼此相连。输入/输出(I/O)接口1605也连接至总线1604。
设备1600还可以包括连接至I/O接口1605的以下部件中的一项或多项：包括键盘或鼠标等的输入部分1606；包括诸如阴极射线管(CRT)或液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1607；包括硬盘等的存储部分1608；以及包括诸如LAN卡或调制解调器等的网络接口卡的通信部分1609。通信部分1609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1610也根据需要连接至I/O接口1605。可拆卸介质1611，诸如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1608。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1601执行时，执行本公开实施例的设备中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆或RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
根据本公开各实施例的方法、装置、单元和/或模块还可以使用例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)或可以以用于对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。该系统可以包括存储设备，以实现上文所描述的存储。在以这些方式实现时，所使用的软件、硬件和/或固件被编程或设计为执行根据本公开的相应上述方法、步骤和/或功能。本领域技术人员可以根据实际需要来适当地将这些系统和模块中的一个或多个，或其中的一部分或多个部分使用不同的上述实现方式来实现。这些实现方式均落入本发明的保护范围。
如本领域技术人员将会理解的，为了任何的以及所有的目的，例如在提供书面说明书的方面，本申请中所公开的所有范围也涵盖任何的以及所有的可能的子范围以及其子范围的组合。任何所列出的范围均能够被容易地识别成充分的描述以及使同样的范围能够至少被分解成同等的两部分、三部分、四部分、五部分、十部分，等等。作为非限制性的例子，本申请中所讨论的每个范围均能够被容易地分解成下三分之一、中三分之一以及上三分之一等等。如本领域技术人员还将会理解的，诸如“直到”、“至少”、“大于”、“小于”等的所有语言均包括所表述的数量并且是指能够随之被分解成如以上所讨论的子范围的范围。最后，如本领域技术人员将会理解的，范围包括各个单独的成分。所以，例如，具有1-3个单元的组是指具有1、2或者3个单元的组。类似地，具有1-5个单元的组是指具有1、2、3、4或者5个单元的组，等等。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本发明，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本发明的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。

Claims (12)

1.一种用于发送数据的方法，包括：
对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列；
发送经过交织和加扰的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，对数据进行加扰包括：
使用用户专属复数随机序列对所述数据进行加扰，其中，针对不同用户，所述用户专属复数随机序列是不同的。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户专属复数随机序列还包括由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
根据预设或基站配置的公用随机序列，以及由基站配置的循环移位信息或从基站配置的多址资源池中以等概率随机选择的循环移位信息，生成用户专属的循环移位随机序列。
5.一种用于处理数据的方法，包括：
接收数据；以及
对所述数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述数据进行解扰包括：
使用用户专属复数随机序列对所述数据进行解扰，其中，针对不同用户，所述用户专属复数随机序列是不同的。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述用户专属复数随机序列还包括由公用随机序列经用户专属循环移位而得到的循环移位随机序列。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
根据预设或基站配置的公用随机序列，以及由基站配置的循环移位信息或从基站配置的多址资源池中以等概率随机选择的循环移位信息，生成用户专属的循环移位随机序列。
9.一种用于发送数据的设备，包括：
交织加扰器，用于对数据进行交织和加扰，所述数据包括：经过编码的比特序列和/或经过星座点映射的符号序列；以及
发送器，用于发送经过交织和加扰的数据。
10.一种用于处理数据的设备，包括：
接收器，用于接收数据；以及
解交织解扰器，用于对所述数据进行解交织和解扰，所述数据包括经过解星座点映射的比特序列和/或经过解载波调制的符号序列。
11.一种用于处理数据的设备，包括：
存储器，用于存储可执行指令；以及
处理器，用于执行存储器中存储的可执行指令，以执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
12.一种其上承载有计算机程序的存储器设备，当由处理器执行所述计算机程序时，所述计算机程序使所述处理器执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
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