CN110830395B

CN110830395B - 通信系统中用于数据检测的方法、装置和计算机存储介质

Info

Publication number: CN110830395B
Application number: CN201810924617.0A
Authority: CN
Inventors: 李栋; 刘勇; 马川
Original assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Solutions and Networks Oy
Current assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Solutions and Networks Oy
Priority date: 2018-08-14
Filing date: 2018-08-14
Publication date: 2022-06-28
Anticipated expiration: 2038-08-14
Also published as: CN110830395A

Abstract

本公开的实施例提供了用于通信系统中的数据检测的方法、装置和计算机可读介质。在此描述的方法包括在接收设备处从目标发送设备接收参考信号时域符号的集合，该参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，N为不小于2的正整数；针对集合中的每个参考信号时域符号，将该参考信号时域符号分成具有重复性的N个部分；基于集合中各参考信号时域符号的N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计；对协方差矩阵的估计应用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵，该调整因子与间隔因子N相关联；以及基于信道估计和经校正的协方差矩阵执行数据检测。利用本公开的实施例，可以提高数据检测的性能。

Description

通信系统中用于数据检测的方法、装置和计算机存储介质

技术领域

本公开的实施例一般涉及通信系统的技术领域，并且具体地涉及通信系统中用于数据检测的方法、装置和计算机存储介质。

背景技术

本节的介绍旨在促进对本公开的更好的理解。因此，本节的内容应以此为基础进行阅读，而不应被理解为对关于哪些属于现有技术中或哪些不属于现有技术的承认。

随着无线通信技术的发展，出现了各种通信应用以满足不同的用户需求。同时，由于通信业务量的增加，频谱资源日益匮乏。为了缓解资源压力，通信系统中往往允许在同一资源上调度多个传输，或者，允许多个业务以竞争的方式使用同一资源池。这些方式一方面提高了资源利用率，另一方面也导致干扰水平的增加。

如何在具有干扰的环境中提高数据检测的性能是通信系统中需要解决的问题。

发明内容

本公开提出用于通信网络中的数据检测的方法、装置和计算机存储介质。

在本公开的第一方面，提供了一种用于通信系统中的数据检测的方法。该方法包括从目标发送设备接收参考信号时域符号的集合，所述参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，其中N为不小于2的正整数；将集合中的每个参考信号时域符号分成具有重复性的N个部分；基于集合中各参考信号时域符号的N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计；对协方差矩阵的估计应用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵，其中该调整因子与所述间隔因子N相关联；以及基于信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测。在一些实施例中，间隔因子N＝2。在一些实施例中，调整因子与所述间隔因子N成反比。在一些实施例中，参考信号可以包括解调参考信号(DMRS)。在又一实施例中，该参考信号时域符号的集合可以包括多个参考信号时域符号。在另一实施例中，该参考信号时域符号的集合可以包括一个参考信号时域符号。

在一些实施例中，基于集合中各参考信号时域符号的所述N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计可以包括：针对集合中的每个参考信号时域符号，对相应的N个部分分别执行长度为L/N的时频变换，以获得N个信号序列，其中L表示由系统带宽所确定的正常时频变换的长度；基于集合中的参考信号时域符号各自关联的该N个信号序列，获得与所述目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计。在一些实施例中，时频变换可以包括离散傅里叶变换(DFT)或者快速傅里叶变换(FFT)。在一些实施例中，获得与目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计可以包括：获得针对集合中的每个参考信号时域符号的信道估计；基于该信道估计，从集合中的参考信号时域符号各自关联的所述N个信号序列中去除有用参考信号，以获得干扰和噪声的估计；以及基于干扰和噪声的所述估计，获得所述协方差矩阵。

在进一步的实施例中，获得针对集合中的每个参考信号时域符号的信道估计可以包括：针对集合中的每个参考信号时域符号，基于所关联的所述N个信号序列获得对应于该参考信号时域符号的N个部分的信道估计，对该N个部分的信道估计取平均值，获得针对该参考信号时域符号的信道估计。

在一些实施例中基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测可以包括：对针对集合中参考信号时域符号的信道估计进行时域插值，获取针对数据符号的信道估计；以及基于针对数据符号的信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测。

在一些实施例中，基于信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测可以包括：基于信道估计和经校正的所述协方差矩阵，以及基于最小均方误差-干扰消除合并(MMSE-IRC)来执行该数据检测。在一些实施例中，基于MMSE-IRC来执行数据检测可以包括通过以下来获得经恢复的数据：

其中，r(k,l)表示在第k个子载波和第l个符号上接收到的数据，W_MMSE-IRC表示MMSE-IRC检测加权矩阵，

表示第k个子载波和第l个符号所对应的与目标发送设备之间的所述信道估计，()^H表示矩阵的共轭，R表示所述协方差矩阵，()^-1表示矩阵的逆，

表示经恢复的第k个子载波和第l个符号上的数据。

在本公开的第二方面中，提供了一种设备。该装置包括至少一个处理器，和具有存储于其上的计算机程序代码的至少一个存储器。该存储器和计算机程序代码被配置为，与处理器一起，使该设备至少执行在本公开的第一方面中描述的方法。

在本公开的第三方面中，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，当该指令在一个或多个处理器上被执行时，使得根据本公开的第一方面所述的任一方法被执行。

在本公开的第四方面中，提供一种其上存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该计算机程序在至少一个处理器上被执行时，促使根据本公开的第一方面的任一方法被执行。

附图说明

以下将参考附图描述本公开的一些示例实施例。附图中相同的附图标记表示相同或等同的元件。附图仅用于促进对本公开的实施例的更好理解，并且不一定按比例绘制，在附图中：

图1示出了能够在其中实施本公开的实施例的示例无线通信网络的示意图；

图2示出根据本公开的实施例的用于数据检测的示例方法的流程图；

图3示出根据本公开的实施例的参考信号的示例结构；

图4示出根据本公开的实施例的用于获得信道估计和干扰和噪声协方差矩阵的操作；

图5示出了根据本公开的实施例的用于获得干扰和噪声协方差矩阵的示例操作；

图6示出根据本公开的实施例的执行数据检测的操作的示例；

图7-8示出根据本公开的实施例的数据检测方案与传统方案的性能比较；以及

图9示出根据本公开的实施例的用于通信网络中的设备的简化框图。

具体实施方式

应当理解，本公开中的所有这些实施例仅为使本领域技术人员更好地理解和进一步实施本公开而给出，而不是用于限制本公开的范围。例如，作为一个实施例的一部分示出或描述的特征可以与另一个实施例一起使用以产生又一个实施例。为了清楚起见，在本说明书中描述的实际实现的一些特征可以被省略。

说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但是不必每个实施例都包括该特定特征、结构或特性。此外，这样的短语不一定指代相同的实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，认为结合其它实施例来实现这样的特征、结构或特性是在本领域技术人员的知识范围内的，而无论其是否被明确描述。

应当理解，尽管术语“第一”和“第二”等在本文中可以用于描述各种元件，但是这些元件不应受这些术语限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件进行区分。例如，在不脱离示例实施例的范围的情况下，第一元件可以被称为第二元件，并且类似地，第二元件可以被称为第一元件。如本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关联的列出的条目的任意和所有组合。

本文所使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并且不旨在限制示例实施例。如本文所使用的单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文另有明确指示。还将理解，当在本文中使用时，术语“包括”、“包含”、“具有”、指定该特征、元件和/组件等的存在，但不排除一个或多个其它特征、元件、组件和/或其组合的存在或添加。术语“可选”表示所描述的实施例或者实现并非强制性的，其在某些情况下可被省略。

如在本公开中所使用的，术语“电路”可以指以下中的一个或多个或全部：(a)仅硬件电路实现(例如仅用模拟和/或数字电路实现)、(b)硬件电路和软件的组合、以及(c)需要软件(例如，固件)进行操作的硬件电路和/或处理器(诸如微处理器或微处理器的一部分)，但是在软件对于该操作并不需要时，该软件可能不存在。其中，硬件电路和软件的组合可以包括诸如(如适用)：(i)模拟和/或具有软件/固件的数字硬件电路的组合，和(ii)带有软件的硬件处理器(包括数字信号处理器)的任何部分，软件和存储器，其一起工作以使诸如移动电话或服务器的装置执行各种功能。电路的该定义适用于本申请中的该术语的所有使用，包括任何权利要求。作为进一步的示例，如在本申请中所使用的，术语电路还涵盖仅仅硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器的一部分及其(或它们的)伴随软件和/或固件。术语电路还涵盖，例如以及如果适用于特定权利要求元素，用于移动设备的基带集成电路或处理器集成电路，或服务器、蜂窝网络设备或其他计算设备或网络设备中的类似集成电路。

另外，如本文所使用的，术语“通信系统”指遵循任何合适的通信标准(诸如新无线电(NR)、长期演进(LTE)、LTE高级(LTE-A)、宽带码分多址(WCDMA)、高速分组接入(HSPA)、CDMA2000、时分同步码分多址(TD-CDMA)等)的系统或者网络。此外，可以根据任何合适的通信协议来执行通信网络中的设备之间的通信，通信协议包括但不限于全球移动通信系统(GSM)、通用移动通信系统(UMTS)、长期演进(LTE)、和/或其他合适的通信协议，诸如第一代(1G)、第二代(2G)、2.5G、2.75G、3G、4G、4.5G、5G通信协议、无线局域网(WLAN)标准(诸如IEEE 802.11标准)；和/或任何其他适当的无线通信标准、和/或任何其他目前已知或未来将开发的协议。

如本文所使用的，术语“网络设备”是指通信网络中终端设备可以经由其接入网络并从其接收服务的设备。根据使用的术语和技术，网络设备可以指基站(BS)、接入点(AP)等。

术语“通信设备”是指具有通信能力的任何设备。作为示例而非限制，通信设备可以又被称为终端设备、用户设备(UE)、订户站(SS)、便携式订户站、移动站(MS)或接入终端(AT)。通信设备可以包括但不限于移动电话、蜂窝电话、智能电话、IP语音(VoIP)电话、平板计算机、可穿戴终端设备、个人数字助理(PDA)、便携式计算机、台式计算机，诸如数码相机的图像捕获终端设备、游戏终端设备、音乐存储和回放装置、车载无线终端设备、无线端点、移动台、膝上型嵌入式设备(LEE)、膝上型安装设备(LME)、USB加密狗、智能设备、无线客户驻地设备(CPE)、设备到设备(D2D)通信设备、机器到机器(M2M)设备、车辆通信(V2X)设备等。在下面的描述中，术语“通信设备”、“终端设备”、“终端”、“用户设备”和“UE”在本公开中可以互换使用。

在图1中示出了能够在其中实施本公开的实施例的示例无线通信系统100的示意图。无线通信系统100可以包括一个或者多个网络设备101。例如，在该示例中，网络设备101可以体现为基站(BS)，例如，演进节点B(eNB)或者下一代节点B(gNB)。应当理解的是，该网络设备101也可以体现为其它形式，例如节点B(NB)、或者基站子系统(BSS)、中继器、远程无线电头(RRH)等。网络设备101为处于其覆盖范围之内的多个通信设备102、103和104提供无线连接。应该理解的是，图1中的布置仅是示例，该无线通信系统100也可以包括更多或者更少的通信设备或者网络设备。

在例如图1所示的无线通信网络中，从网络设备到通信设备的传输可以被称为下行链路(DL)传输，并且相反方向上的传输被称为上行(UL)链路传输。另外，图1的无线通信网络中的多个通信设备102-104可以是D2D或者V2X设备。这意味着，通信设备102-104之间可以，例如利用第三代合作伙伴计划(3GPP)所开发的LTE V2X边链路(Sidelink,后文也成为SL)技术，进行直接通信。

无论是DL、UL还是SL通信中，接收端通常需要信道信息来执行对接收数据的检测。信道信息可以通过对参考信号(RS)的测量来估计。在发送端或者接收端具有多个天线的情况下，该信道信息可以表现为矩阵的形式，并且也可以称为信道矩阵。

在LTE系统中，对于物理上行链路共享信道(PUSCH)上的UL传输，采用解调参考信号(DMRS)来进行信道估计。其中，DMRS序列在用于DMRS的符号(也成为DMRS符号)中传输，并且占用所有连续分配的子载波。LTE PUSCH的DMRS结构在LTE V2X SL中被重用。每个V2X传输时间间隔(TTI)中定义了四个DMRS符号。然而，LTE V2X SL的这种DMRS结构存在一些缺点。例如，该DMRS结构在500kmph的高移动性下的信道估计性能严重降级。此外，SL通信性能对所使用的DMRS序列具有潜在依赖性，尽管DMRS序列跳跃在一定程度上可以缓解该问题。

在NR中，梳状DMRS结构被定义为用于PUSCH的两种可配置的DMRS模式之一。在NR的梳状DMRS结构中，在每个DMRS符号中，仅偶数编号的子载波被用于携带DMRS序列元素，而奇数编号的子载波未被使用(即，设置为零)。梳状DMRS还可能在NR V2XSL系统中使用。

对于NR V2X SL传输来说，一个潜在问题是不同UE的资源选择/调度之间的冲突，尤其是当UE在自主资源选择模式(如，LTE V2XSL中的模式4)中操作时。冲突干扰对V2X SL传输的可靠性提出了重大挑战，并且亟待在NR V2X中解决。

为了解决该问题，可以在接收端使用将干扰情况考虑在内的先进的检测方法，例如最小均方误差-干扰抑制合并(MMSE-IRC)方法，来抑制潜在的干扰。作为示例，以下不失一般性地考虑干扰受限的场景来说明MMSE-IRC的原理。假定对接收端来说目标发送设备为UE 1，干扰设备为UE 2。UE 2选择的传输资源与UE1冲突。以d_j(k,l)表示第UE j在子载波k和符号l上发送的数据的频域表示，则d_j(k,l)为N_layer×1的矩阵，其中N_layer表示传输的层(流)数。接收端收到的信号可以被表示为：

其中H_j(k,l),j＝{1,2}表示第j个UE和接收端之间在子载波k和符号l上的有效信道矩阵，该矩阵具有(N_RX x N_layer)的大小，N_RX表示接收天线的数目。

如果在接收端使用MMSE-IRC检测方法，则所恢复的第k个子载波和第l上符号上的来自UE 1的信号

可以表示为：

其中W_MMSE-IRC表示大小为(N_layer x N_RX)的MMSE-IRC加权矩阵。原则上，MMSE-IRC依赖于所估计的干扰和噪声的协方差矩阵来平衡有用信号的匹配和干扰与噪声的影响的抑制。W_MMSE-IRC可以通过下式获得：

其中，R表示干扰和噪声的协方差矩阵，()^-1表示矩阵的逆。

表示UE 1和接收端之间在第k个子载波和第l上符号上的信道矩阵的共轭。

理论上，或者说，在理想情况下，R可以被表示为：

其中p_data表示每层的数据发射功率，即，假定

其中E表示平均，I表示单位阵。N_data表示在(4)式的协方差矩阵计算中被用于求和操作的数据资源单元(RE)的数目。σ²表示噪声功率。

实际系统中，通常基于接收的DMRS信号来估计干扰加噪声的协方差矩阵R。其中，在信道估计之后从接收的DMRS信号中减去目标DMRS信号，然后进行协方差矩阵的估计，例如，如下式所示：

其中，p_DMRS表示DMRS在每个资源单元上的发射功率。

发明人意识到，在采用梳状DMRS的情况下，利用(5)式所估计得到的协方差矩阵与(4)式所示的理想结果并不一致。原因在于，在采用NR中的梳状DMRS结构的情况下，由于仅在偶数子载波上存在DMRS，DMRS的发射功率被设置为p_DMRS＝2·p_data，以使得对整个数据符号和DMRS符号而言发送功率相同。

由DMRS和数据的发送功率的不一致导致的协方差矩阵估计误差将对先进的检测方法(例如MMSE-IRC方法)的检测性能带来不利的影响，并且进而会影响收发双方的通信性能。

考虑到以上和其它问题，本公开中提出了用于数据检测的新的解决方案。本公开中提出的检测方案可以在任何接收端(例如，图1中的网络设备101和终段设备102-104)执行，或者部分地在接收设备部分地在云中执行。另外，本公开的实施例中的数据检测包括DL、UL或者SL中的数据检测，并且不限于被应用于任何特定的通信系统。

图2示出根据本公开的实施例的用于数据检测的示例方法200的流程图。以下为便于说明，将参考图1中的通信设备102来描述方法100的操作，然而应该理解，该示例方法也可以其它设备(例如图1中的网络设备101，或者通信设备103、104)来实施。

如图2所示，在块210，通信设备102从目标发送设备(例如图1中的网络设备101或者通信设备103或者104)接收携带参考信号的时域符号的集合。携带参考信号的该时域符号在本文又称为参考信号时域符号。该参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，N为不小于2的正整数。例如N可以为2、3、4等。考虑到接收端信道估计性能和较低的实现复杂度，N一般可以取2或4。在一些实施例中，N也可以被设置为3、5等。作为非限制性示例，该参考信号时域符号可以是，例如，正交频分复用(OFDM)符号。

在图3中示出了根据本公开的实施例的参考信号的示意性结构。在该示例中，在符号301-304中携带参考信号，即，参考信号时域符号的集合包括符号301-304。符号301-304也被称为DMRS符号。其它符号可以用于传输数据、控制信息或者用作保护时间等，并可以分别被称为数据符号、控制符号、保护间隔符号等。另外，在该示例中，对于每个DMRS符号(例如，符号303)，参考信号在频域仅分布在偶数编号的子载波上，而奇数编号的子载波被设置为零。即，DMRS在频域呈间隔因子为N＝2的梳状分布。这一特性使得该DMRS符号在时域具有重复的结构。如图3所示，DMRS符号的前后两部分311和312相同，并且在本公开中，每一部分(311或者312)可以被称为半符号。该两个半符号中的每一个都是可自检测的，并包含DMRS序列的所有原始有用信息。特别地，对于第一部分311，可以认为其具有循环冗余前缀(CP)结构321，而对于第二部分312，其可以使用第一部分311的结尾部分作为其CP。

应该理解，本公开的实施例并不限于图3所示的参考符号的结构，而是可以利用任何梳状结构。例如，在一些实施例中，间隔因子N可以被设置为N＝4。相应地，在该实施例中，DMRS符号在时域将具有N＝4个重复部分。

现在返回图2。在块220，通信设备102将集合中的每个参考信号时域符号(例如图3中的301-304)分成具有重复性的N个部分(如图3中的两个部分311和312)。以下为便于说明，将以N＝2为例来对方法的操作进行描述，然而应该理解，本公开的实施例不限于此。

在块230，通信设备102基于集合中各参考信号时域符号被划分成的N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计。出于示例而非限制的目的，在图4中示出块230的示例实施方式230’。

在该示例实施中，在块231，通信设备102可以针对集合中的每个参考信号时域符号，对相应的N个部分分别执行长度为L/N的时频变换(例如，离散傅里叶变换(DFT)或者快速傅里叶变换(FFT))，以获得N个信号序列。其中，L表示由系统带宽所确定的正常时频变换的长度。以下以DFT作为时频变换的示例来描述实施例，然而应该理解，FFT和其它时频变换同样适用。例如，在LTE系统中，对于10MHz的系统带宽,正常的DFT长度为L＝1024。对于N＝2，在块231中，通信设备102可以对两个部分中的每个部分(其在本文中被称为半符号)执行长度为1024/2＝512的DFT变换。这种DFT变换在本公开中又称为半长DFT变换或者半符号DFT变换。

在N＝2的情况下，对于每个DMRS符号，经半长DFT之后得到的两个信号序列可以分别表示如下：

其中H_j,j＝{1,2}表示第j个UE(例如图1中的通信设备103和104)和通信设备102(即接收端)之间的有效信道矩阵；q_j，j＝{1,2}，表示第j个UE发送的DMRS的频域表示；k表示子载波的索引，并且这里的子载波索引k仅对应于(1)式中所示的普通全尺寸DFT(即正常DFT)变换后的偶数子载波。2l和2l+1表示半符号的索引，并且l表示V2X的传输时间间隔(TTI)内的DMRS符号的索引(例如，对于图3中所示的DMRS符号301-304，其索引分别为l＝2,5,8和11)。w(k,2l)and w(k,2l+1)项表示加性噪声。

由于图3中块231中的半长DFT变换操作，(6a)和(6b)式中的加性噪声w的功率将是(1)式中所示的普通噪声项n的两倍。也就是说，块231的操作中将使得，与有用信号或者干扰相比，加性噪声的功率增加3dB，这是半符号DFT变换的特性。这3dB的噪声功率提升在通信系统中通常被认为是不利的。然而，本公开的实施例恰恰利用这一特性来解决估计的协方差矩阵与期望的(理想的)协方差矩阵之间的不匹配的技术问题。

在块232，通信设备102基于集合中的参考信号时域符号各自关联的N(例如N＝2)个信号序列，获得其与目标发送设备(例如图1中的网络设备101或者通信设备103或者104)之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计。

图5以示例的方式示出可以在块232中执行的用于获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计的操作500。对于信道估计而言，在一些实施例中，在块510，通信设备102可以获得针对DMRS符号集合中每个DMRS符号的信道估计。替代地或者附加地，在一些实施例中，为了避免半符号DFT变换中的噪声功率提升对信道估计性能的负面影响，可以基于一个DMRS符号中的多个(例如N个)半符号上的信道估计结果的平均值来执行针对该DMRS符号的信道估计，以减轻噪声增强的影响。也就是说，针对集合中每个DMRS符号，通信设备102可以基于所关联的N个信号序列获得对应于该DMRS符号的N个部分的信道估计，并对该N个部分的信道估计取平均值，以获得针对该DMRS符号的信道估计。然而，应该理解，本公开的实施例并不限于以该特定的方式来执行信道估计。另外，本公开的实施例也不限于以任何特定的算法来执行信道估计，而是可以使用本领域已有的或者将来开发的任何合适的信道估计算法。

另外，在块520，通信设备102可以基于针对每个DMRS符号所获得的相应信道估计，从该DMRS符号所关联的N个信号序列中去除有用参考信号(即来自目标发送设备的参考信号)，以获得干扰和噪声的估计。

在上述块510中获得的信道估计具有较高精度的情况下，块520中估计的干扰加噪声将接近真实的干扰加噪声。以N＝2为例，假定UE 1(例如图1中的通信设备103)为目标发送设备，则针对第l个DMRS符号，所估计出的N＝2个干扰加噪声序列I(k,2l)和I(k,2l+1)可以表示如下：

其中

和

分别表示针对第2l个半符号和第2l+1个半符号的在子载波k上的通信设备102和103之间的信道估计。

在块530，通信设备102可以基于(7)式所示的干扰和噪声的估计，获得所述协方差矩阵，如下式(8)所示：

其中N_DMRS表示在(8)式中关于k,l和m的求和操作中所考虑的用于DMRS的资源单元的总数。可选地，在一些实施例中，可以针对每个物理资源块(PRB)获得协方差的估计。在这种实施例中，k表示所针对的PRB中携带DMRS的子载波的索引。由式(8)可见，由于所提出的基于半符号的操作，DMRS信号(包括有用和干扰DMRS信号)的功率与加性噪声功率之比减少了3dB(由p_DMRS/σ²变为p_DMRS/2σ²)，这恰好能够用于补偿协方差矩阵的估计和理想协方差矩阵之间的不匹配。

再次返回图2。在块240，通信设备102对块230中获得的协方差矩阵的估计采用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵，其中调整因子与间隔因子N(或者，参考信号的发送功率和数据的发送功率之比)相关联。在一些实施例中，调整因子与间隔因子成反比，例如，调整因子可以被设置为1/N。对于N＝2的情况，经校正的协方差矩阵可以表示如下：

通过比较(9)式和(4)式可以发现，经校正后的协方差矩阵近似等于理想情况下的协方差矩阵。也就是说，相对于式(5)所示的传统估计方法，通过块220-240的操作，方法200获得了更精确的干扰和噪声的协方差矩阵的估计。

应该理解的是，对于传统的估计方案(即公式(5))，是无法通过直接采用调整因子来逼近理想协方差矩阵的。例如，如果对式(5)直接乘以1/2的因子，则将导致噪声的功率被缩小，与(4)所示的理解协方差结果仍然存在偏差。

在一些实施例中，调整因子不一定精确等于1/N。例如，可以根据测试性能，从调整因子集合{1/(2N),1/N,2/N}中选择合适的取值。应该注意，该调整因子的集合仅是示例，在实现中该集合可以包括更多、更少、以及/或者不同的候选取值。另外，对于N>2的情况(例如，N＝4),该调整因子也会相应缩放。

在块250，通信设备102基于块230中获得的信道估计和块240中获得的经校正的协方差矩阵的估计来执行数据检测。由于经校正后的协方差矩阵的估计更逼近其理想值，数据检测的精度也因此得以改善。

本公开的实施例不限于用任何特定的算法来执行数据检测，只要该算法需要基于干扰和噪声的协方差估计，方法200均能够改善其检测性能。

图6中示出可以在块250中执行的示例操作600。在该示例中，通信设备102在块610中对集合中参考信号时域符号的信道估计进行时域插值，获取针对数据符号的信道估计；并且在块620中基于针对数据符号的信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测。然而应该理解，本公开的数据检测方案不限于图6的实施方式。在另一些实施例中，通信设备102也可以基于最近的参考信号时域符号的信道估计来执行数据检测。

作为另一非限制性示例，在块250，通信设备102可以利用经校正的协方差矩阵并且基于式(3)和(2)，即MMSE-IRC，来执行数据检测，获得经恢复的数据

以下通过特定的示例来评估本公开提出的数据检测解决方案的性能。在该示例中，假设UE1和UE2在资源选择中发生冲突，并且对于接收设备而言，目标发送设备是UE 1，也就是说，在这种情况下，UE 2是与UE 1具有资源冲突的干扰方。在不失一般性的情况下，假定两个UE都使用单层传输，并且接收设备具有至少两个接收天线。例如，天线配置可以是2发送天线，4接收天线(2Tx,4Rx)。

在该示例中，UE 1在用于数据的OFDM符号中发送数据星座符号，例如，16QAM符号或者经DFT预编码变换后的符号，并且UE1还在用于DMRS的OFDM符号中在梳状DMRS子载波上发送DMRS序列。类似地，UE 2在用于数据的OFDM符号中发送数据星座符号，例如，16QAM符号或者经DFT预编码变换后的符号，并且还在用于DMRS的OFDM符号中在梳状DMRS子载波上发送DMRS序列。UE 2选择的用于其边链路传输的频率资源与UE 1的频率资源相同。由于每个UE可以以随机的方式选择其DMRS序列，可以假定UE 2使用的DMRS序列与UE 1使用的DMRS序列是(准)正交的。在该评估中使用的其它条件/参数配置在表1中示出。评估获得的性能结果见图7-8。

表1评估参数

参数	配置
		传输方案	空分复用、QPSK、0.3码率LDPC编码
信噪比(SNR)	10dB，25dB
		信道模型	快速衰落信道，TR 38.901中定义的CDL-A，6.0GHz,30kmph
数据检测	基于提出的半符号方案的MMSE-IRC

图7示出在信噪比(SNR)为10dB的情况下，接收设备处的误块率(BLER)随干扰大小的变化曲线。由图7可见，与传统方案MMSE-最大比合并(MRC)(以三角标记的曲线)和传统MMSE-IRC(以方块标记的曲线)相比，本公开提出的基于半符号的MMSE-IRC检测方案(以圆圈标记的曲线)利用经校正的协方差矩阵获得了更低的BLER。与传统MMSE-IRC相比，增益大约为1.5dB。

图8示出了在SNR为25dB的情况下的比较结果。结果显示，在高SNR(即干扰受限)的情况下，传统MMSE-IRC和本公开提出的基于半符号的MMSE-IRC检测均明显优于传统MMSE-MRC，并且本公开提出的基于半符号的MMSE-IRC检测依然获得了比传统MMSE-IRC方案更低的BLER，即更好的检测性能。

本公开的一个方面还提供通信网络中用于数据检测的设备。该设备例如可以是图1所示的网络设备101或者通信设备102-104之一。在一个实施例中，该设备包括用于从目标发送设备接收参考信号时域符号的集合的装置，其中该参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，N为不小于2的正整数；用于针对集合中的每个参考信号时域符号，将该参考信号时域符号分成具有重复性的N个部分的装置；用于基于集合中各参考信号时域符号的N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计的装置；用于对协方差矩阵的估计采用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵的装置，其中调整因子与所述间隔因子N相关联；以及用于基于信道估计和经校正的协方差矩阵执行数据检测的装置。

在一些实施例中，设备中的上述装置可以分别用于(或者被配置为)执行图2中的块210-250的操作，因此，相关细节不再赘述。

图9示出了根据本公开的另一实施例的用于通信网络中的设备900的简化框图。该设备可以被实现于/为网络设备(例如，图1所示的网络设备101)，或者，被实现于/为通信设备(例如，图1所示的通信设备102、103或者104)。

设备900可以包括一个或多个处理器910(诸如数据处理器)和耦合到处理器910的一个或多个存储器920。设备900还可以包括耦合到处理器910的一个或多个发射器/接收器940。存储器920可以是非暂时性机器可读存储介质，并且其可以存储程序或计算机程序产品930。计算机程序(产品)930可以包括，当在相关联的处理器910上执行时，使设备900能够根据本公开的实施例进行操作(例如执行方法200)的指令。一个或多个处理器910和一个或多个存储器920的组合可以形成适于实现本公开的各种实施例的处理部件950。

本公开的各种实施例可以由处理器910可执行的计算机程序或计算机程序产品、软件、固件、硬件或其组合来实现。

存储器920可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且可以使用任何合适的数据存储技术来实现，诸如作为非限制性示例的基于半导体的存储器终端设备、磁存储器终端设备和系统、光学存储器终端设备和系统、固定存储器和可移动存储器。

处理器910可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且可以包括作为非限制性示例的一个或多个通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器。

以上参照方法和装置的框图和流程图说明了本文的示例实施例。应当理解，框图和流程图图示的每个框以及框图和流程图图示中的框的组合分别可以通过包括硬件、软件、固件及其组合的各种手段来实现。硬件包括，例如硬件电路和/或处理器。

例如，在一些示例实施例中，框图和流程图图示的各个框以及框图和流程图图示中的框的组合可以以电路实现。因此，本公开的一方面提供一种装置，该装置包括被配置为执行根据本公开的实施例的方法步骤、功能、或者操作的电路。作为示例，该装置可以包括分别被配置为执行图2的块210-250的电路。

在另一些示例实施例中，框图和流程图图示的各个框以及框图和流程图图示中的框的组合可以由包括计算机程序指令的计算机程序或计算机程序产品来实现。这些计算机程序指令可以被加载到通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置上以产生机器，使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令创建用于实现在一个或多个流程图框中指定的功能的部件。

在本公开的上下文中，计算机程序代码或者相关数据可以由任意适当载体承载，以使得设备、装置或者处理器能够执行上文描述的各种操作。载体的示例包括机器可读传输介质、机器可读存储介质等。

因此，本公开还提供机器可读传输介质，其可以包括例如电、光、无线电、声音或其它形式的传播信号，诸如载波、红外信号等。

本公开的另一方面还提供机器可读存储介质，诸如具有存储于其上的计算机程序或计算机程序产品的存储器。机器可读存储介质可以包括计算机可读存储介质，例如但不限于，磁盘，磁带，光盘，相变存储器或电子存储器终端设备，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪存设备、CD-ROM、DVD、蓝光光盘等。

此外，虽然以特定顺序描绘一些实施例中的操作，但是这不应被理解为要求此类操作必须以所示的特定顺序来执行或按顺序执行，或者要求执行所有所示的操作以获得期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，尽管在上述讨论中包含若干具体的实现细节，但是这些不应被解释为对本文所描述的主题的范围的限制，而是对特定实施例特有的特征的描述。在本说明书中在分开的实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分开地或以任何合适的子组合在多个实施例中实现。此外，尽管上述特征可以被描述为以某些组合的形式工作，并且甚至如此最初如此要求保护，但要求保护的组合的一个或多个特征在某些情况下可以从组合中被去除，并且所要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变体。

还应当理解，尽管本公开的一些实施例结合特定的应用场景被描述，但是这不应被解释为限制本公开的精神和范围。本公开的原理和概念可以更普遍地应用于存在类似问题的任何通信网络、系统和场景。

本领域技术人员可以理解，随着技术的进步，本发明的概念可以以各种方式实现。给出上述实施例是为了描述而不是限制本公开，并且应当理解，在不脱离本领域技术人员容易理解的本公开的精神和范围的情况下，可以进行修改和变型。这些修改和变型被认为在本公开和所附权利要求的范围内。本公开的保护范围由所附权利要求限定。

Claims

1.一种用于通信的设备，包括:

至少一个处理器，和

具有存储于其上的计算机程序代码的至少一个存储器，

所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为，与所述至少一个处理器一起，使所述设备至少：

从目标发送设备接收参考信号时域符号的集合，所述参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，N为不小于2的正整数；

将所述集合中的每个参考信号时域符号分成具有重复性的N个部分；

基于所述集合中各参考信号时域符号的所述N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计；

对所述协方差矩阵的估计采用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵，所述调整因子与所述间隔因子N相关联；以及

基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测。

2.根据权利要求1所述的设备，其中基于所述集合中各参考信号时域符号的所述N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计包括：

针对所述集合中的每个参考信号时域符号，对相应的所述N个部分分别执行长度为L/N的时频变换，以获得N个信号序列，其中L表示由系统带宽所确定的正常时频变换的长度；

基于所述集合中的参考信号时域符号各自关联的所述N个信号序列，获得所述设备与所述目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计。

3.根据权利要求2所述的设备，其中所述时频变换包括离散傅里叶变换DFT或者快速傅里叶变换FFT。

4.根据权利要求2所述的设备，其中获得所述设备与所述目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计包括：

获得针对所述集合中每个参考信号时域符号的所述信道估计；

基于所述信道估计，从所述集合中的参考信号时域符号各自关联的所述N个信号序列中去除有用参考信号，以获得干扰和噪声的估计；以及

基于干扰和噪声的所述估计，获得所述协方差矩阵。

5.根据权利要求4所述的设备，其中获得针对所述集合中的每个参考信号时域符号的信道估计包括：

针对所述集合中每个参考信号时域符号，基于所关联的所述N个信号序列获得对应于所述参考信号时域符号的N个部分的信道估计，对所述N个部分的信道估计取平均值，获得针对所述参考信号时域符号的所述信道估计。

6.根据权利要求4所述的设备，其中基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测包括：

对针对所述集合中参考信号时域符号的信道估计进行时域插值，获取针对数据符号的信道估计；以及

基于针对数据符号的信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测。

7.根据权利要求1所述的设备，其中基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测包括：

基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵，并且基于最小均方误差-干扰抑制合并MMSE-IRC来执行所述数据检测。

8.根据权利要求7所述的设备，其中基于MMSE-IRC来执行所述数据检测包括通过以下来获得经恢复的数据：

表示第k个子载波和第l个符号所对应的所述设备与所述目标发送设备之间的信道估计，()^H表示矩阵的共轭，R表示所述协方差矩阵，()^-1表示矩阵的逆，

表示经恢复的第k个子载波和第l个符号上的数据。

9.根据权利要求1所述的设备，其中所述间隔因子N＝2。

10.根据权利要求1所述的设备，其中所述参考信号包括解调参考信号DMRS。

11.根据权利要求1所述的设备，其中所述参考信号时域符号的集合包括一个或者多个参考信号时域符号。

12.根据权利要求1所述的设备，其中所述调整因子与所述间隔因子N成反比。

13.一种用于通信系统中的数据检测的方法，包括：

14.根据权利要求13所述的方法，其中基于所述集合中各参考信号时域符号的所述N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计包括：

基于所述集合中的参考信号时域符号各自关联的所述N个信号序列，获得与所述目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述时频变换包括离散傅里叶变换DFT或者快速傅里叶变换FFT。

16.根据权利要求14所述的方法，其中获得与所述目标发送设备之间的信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计包括：

获得针对所述集合中的每个时域符号的所述信道估计；

基于干扰和噪声的所述估计，获得所述协方差矩阵。

17.根据权利要求16所述的方法，其中获得针对所述集合中的每个时域符号的信道估计包括：

针对所述集合中的每个参考信号时域符号，基于所关联的所述N个信号序列获得对应于所述参考信号时域符号的N个部分的信道估计，对所述N个部分的信道估计取平均值，获得针对所述参考信号时域符号的所述信道估计。

18.根据权利要求16所述的方法，其中基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测包括：

对针对所述集合中的参考信号时域符号的信道估计进行时域插值，获取针对数据符号的信道估计；以及

19.根据权利要求14所述的方法，其中基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测包括：

基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵，以及基于最小均方误差-干扰消除合并MMSE-IRC来执行所述数据检测。

20.根据权利要求19所述的方法，其中基于MMSE-IRC来执行所述数据检测包括通过以下来获得经恢复的数据：

表示第k个子载波和第l个符号所对应的与所述目标发送设备之间的信道估计，()^H表示矩阵的共轭，R表示所述协方差矩阵，()^-1表示矩阵的逆，

表示经恢复的第k个子载波和第l个符号上的数据。

21.根据权利要求14所述的方法，其中所述间隔因子N＝2。

22.根据权利要求14所述的方法，其中所述参考信号包括解调参考信号DMRS。

23.根据权利要求14所述的方法，其中所述时域符号的集合包括一个或者多个参考信号时域符号。

24.根据权利要求14所述的方法，其中所述调整因子与所述间隔因子N成反比。

25.一种用于通信系统中的数据检测的设备，包括：

用于从目标发送设备接收参考信号时域符号的集合的装置，所述参考信号在频域具有间隔因子为N的梳状分布，N为不小于2的正整数；

用于将所述集合中的每个参考信号时域符号分成具有重复性的N个部分的装置；

用于基于所述集合中各参考信号时域符号的所述N个部分获得信道估计以及干扰和噪声的协方差矩阵的估计的装置；

用于对所述协方差矩阵的估计采用调整因子，以获得经校正的协方差矩阵的装置，所述调整因子与所述间隔因子N相关联；以及

用于基于所述信道估计和经校正的所述协方差矩阵执行数据检测的装置。

26.一种具有实施于其上的计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序在至少一个处理器上被执行时促使根据权利要求13至24中任一项所述的方法被执行。