CN111713027A - 使用多个天线的信号传输与接收 - Google Patents

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Abstract

在示例性实施例中，网络节点可以接收来自无线通信网络中的用户设备的信号。所述网络节点可以基于来自预定义向量集合中的向量来合并在网络节点的每个接收天线处接收到的信号。网络节点还可以对合并信号进行处理，以获得信号的估计。

Description

使用多个天线的信号传输与接收
技术领域
本公开总体上针对数字无线通信。
背景技术
移动通信技术正在将世界推向一个日益互联和网络化的社会。与现有的无线网络相比，下一代系统和无线通信技术将需要支持更广泛的用例特征，并提供更复杂和精细的接入要求和灵活性。
长期演进(LTE)是由第三代合作伙伴计划(3GPP)开发的用于移动设备和数据终端的无线通信标准。LTE高级(LTE-A)是推进了LTE标准的无线通信标准。被称为5G的第五代无线系统进一步增强了LTE和LTE-A的无线标准，并且致力于支持更高的数据速率、海量连接、超低时延、高可靠性等新兴业务需求。
大规模机器类通信(mMTC)被预期将成为未来几代无线网络的重要用例之一。根据预测，连接密度至少为106台/km2的大量设备(UE)可以连接到无线网络，以传送零星的小数据包。
发明内容
示例性实施例公开了一种无线通信方法。所述示例性方法包括：由网络节点接收来自无线通信网络中的用户设备的信号，基于来自预定义向量集合的向量，将由网络节点接收到的信号进行合并，并对合并后的信号进行处理以获得该信号的估计。
在一些实施例中，每个向量对应于长度等于网络节点的接收天线的数量的代码。在一些实施例中，每个向量具有来自集合{1，j，-1，-j，0}，或集合{1，-1，0}，或集合{1，j，-j，-1}，或集合{1+j，1-j，-1+j，-1-j，0}，或集合{1+j，1-j，-1+j，-1-j}的元素。
在一些实施例中，合并信号包括将每个向量与网络节点的每个接收天线处接收的信号相乘，以获得一组合并信号。在一些实施例中，合并信号包括通过每个向量的对应的码来确定从网络节点的多个接收天线接收的信号的加权和。
在一些实施例中，合并信号的处理至少包括以下中的至少一个：使用来自预定义扩展码集合中的每个扩展码对每个合并信号进行解扩，使用来自预定义扰码集合中的每个扰码对每个合并信号进行解扰，使用来自预定义的交织器集合中的每个交织器对每个合并信号进行解交织，以及对每个合并信号进行差分解码。
在一些实施例中，合并信号的处理包括：使用来自预定义的扩展码集合中的每个扩展码对每个合并信号进行解扩，对每个解扩后的合并信号执行均衡以获得一组均衡后的合并信号；基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并对所选定的均衡后的合并信号进行解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。
在一些实施例中，合并信号的处理包括：使用来自预定义的扰码集合中的每个扰码对每个合并信号进行解扰；对每个解扰的合并信号执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并对所选定的均衡后的合并信号进行解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。
在一些实施例中，合并信号的处理包括：使用来自预定义的交织器集合中的每个交织器对每个合并信号进行解交织；对每个解交织的合并信号执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并对所选定的均衡后的合并信号进行解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。
在一些实施例中，合并信号的处理包括：对每个合并信号执行差分解码，基于信干噪比(SINR)的值选择差分解码后的合并信号的子集，以及对所选的差分解码后的合并信号进行解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。
在一些实施例中，预定义的向量的集合包括最多六个向量，并且其中网络节点包括两个接收天线。在一些实施例中，预定义的向量的集合包括最多16个向量或24个向量，并且其中网络节点包括4个接收天线。在一些实施例中，预定义的向量的集合包括最多24个向量或64个向量或96个向量，并且其中网络节点包括8个接收天线。
在一些实施例中，网络节点在没有信号的预先调度许可的情况下接收信号。
在一些实施例中，信号包括参考信号。在这样的实施例中，合并信号的处理包括通过使用每个合并信号中的参考信号来估计合并信道，基于信道估计值来选择合并信号的子集，使用信道估计值对合并信号的子集的每一个执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号，并对均衡后的合并信号进行解码，以获得从用户设备接收到的信号的信息比特。
在一些实施例中，合并信号的处理包括通过使用每个合并信号中的参考信号估计合并信道；使用合并信道的预先估计来对合并信号进行处理。
在一些实施例中，信号包括扩展数据符号、加扰数据符号、交织数据符号和差分编码数据符号中的任意一种。
在一些实施例中，无线通信网络包括大规模机器类通信(mMTC)网络，并且其中用户设备包括机器类通信设备。
在另一实施例中，一种无线通信方法包括：生成要从无线通信网络中的用户设备传送的传输信号，其中该传输信号包括通过来自预定义向量集合中的向量进行处理的数据；并且该传输信号使用免调度传输技术来传送免调度。
在一些实施例中，传输信号包括数据，所述数据使用扩展码进行扩展，使用扰码进行加扰，使用交织器进行交织，或使用差分编码技术来生成。在一些实施例中，传输信号包括关于传输信号的扩展序列信息、扰码信息、交织器信息和差分编码信息中的任意一种。在一些实施例中，传输信号包括参考信号。在一些实施例中，无线通信网络包括大规模机器类通信(mMTC)网络，并且其中用户设备包括机器类通信设备。
在又一示例性方面，上述方法以处理器可进行代码的形式体现，并且存储在计算机可读程序介质中。
在又一示例性实施例中，公开了被配置为或可操作为执行上述方法的设备。
上述内容和其他方面及其实现在附图、说明书和权利要求中有更详细的描述。
附图说明
图1示出了包括多个用户设备的无线通信网络。
图2示出了接入签名冲突的示例，该示例影响基于前导码的自主免调度(AGF)数据传输的信道估计免调度。
图3示出了与将传统空间过程应用于AGF高过载(HOL)技术相关的挑战。
图4示出了用于在高度冲突的情况下，在没有UE空间信道信息的情况下，执行有效的空间合并(SC)或接收波束成形(RBF)的示例性实施例。
图5示出了基站和UE使用多个空间合并向量示例。
图6示出了用于示例性网络节点的框图。
图7示出了用于网络节点处理从UE接收到的信号的示例流程图。
图8示出了用于示例性用户设备的框图。
图9示出了用于用户设备以生成传输信号的示例性流程图。
具体实施方式
在经济实惠的mMTC网络部署中，至少以下两种功能可能是有益的：(1)低成本、省电的设备，以及(2)以合理的频谱支持大量不常见的小数据包。自主免调度(AGF)接入技术允许从空闲状态直接传输，以简化发射机侧操作，并且允许高过载(HOL)功能，以使无线系统能够以合理的频谱容纳大量零星的小的数据包。无线系统的HOL可以描述这样一种情况，其中接入无线系统的UE的数量可能比扩展码的长度大得多。因此，AGF-HOL传输合并了上述两个理想的功能特征，这些功能特征对于mMTC网络的经济部署可能是有价值的。然而，实现AGF-HOL的多用户检测(MUD)可能具有挑战性，至少是因为由于接入信息对接收机来说是未知的，可能需要大量的盲检测工作，并且随着AGF的加载，关键的多址接入(MA)签名冲突问题可能会迅速恶化。
AGF-HOL技术在进行AGF传输的多路复用的UE进行提供了至少四种潜在的鉴别，并引入了可以使用单个接收天线实现AGF-HOL的盲MUD技术。用于鉴别UE的四种潜在的鉴别可以包括功率域、码域、空间域和星座域。除了空间鉴别外，当前的盲MUD技术已经使用三种鉴别来实现超过300％的AGF过载。仿真结果表明，通过进一步利用分别由两个和四个接收天线提供的空间鉴别，可以实现大约600％和1000％的AGF过载。使用盲MUD，只要充分利用空间鉴别，AGF的系统负载也可以随接收天线的数量几乎成线性增加。然而，当前的AGF-HOL的盲MUD技术的一个问题是多接收天线的有效使用。
除其他事项外，本专利文档公开了能够利用多个接收天线实现AGF-HOL的实施例。本专利文档还公开了示例性盲MUD接收机，该盲MUD接收机可以将空间鉴别判别与功率鉴别、码鉴别和星座鉴别等其他鉴别相结合，以在无线系统中实现AGF-HOL容量。在一些实施例中，无参考信号的AGF传输，也称为纯数据的AGF，可以用来提供比有参考信号(RS)的AGF传输所提供的一种或多种鉴别多一种鉴别。纯数据的AGF传输可以包括使用用扩展码扩展的数据。使用空间鉴别可以有效地改善用于具有RS或前导码的AGF传输的系统负载，或纯数据的AGF，或用于其他AGF传输，例如基于差分编码技术的AGF传输，或甚至基于调度的传输。
在以下描述中，章节标题仅用于帮助理解所公开的主题，而不以任何方式限制所要求保护的主题的范围。
在包括mMTC网络的无线系统中，当有信息需要发送时，UE可以使用自动或免调度模式来传送信息，并且当没有信息需要传送时，UE可以进入诸如深度睡眠状态或空闲状态之类的省电状态。UE可以是机器类的通信设备，诸如监控摄像机、自动售货机、公用事业仪表、无线传感器等，当UE发送数据时，其可以直接从空闲状态或省电状态发送数据，且无需与基站交换信息或请求接入以简化接入过程。在一些实施方式中，UE可以选择接入签名，诸如解调参考信号(DMRS)、前导码、扩展序列或扩展码、扰码，或交织器，然后UE可以使用接入签名来处理信息数据，以生成和传送传输数据帧。
在一些实施方式中，UE可以在没有参考信号的情况下发送传输数据帧，这可以被称为纯数据模式或仅限数据模式。在一些其他实施方式中，传输数据帧可以基于具有参考信号的基于DMRS的传输或基于前导码的传输。在其他实施方式中，传输数据帧可以基于差分编码技术。
所传送的代码块比特包括针对数据帧生成和处理的信息，包括接入签名信息，这有利于在盲检测中重构和消除正确解码的信息。
基于盲空间合并(BSC)或盲接收波束成形(BRB)的的传统空间方法和示例性解决方案的问题示例。
通过适当的空间合并(SC)或接收波束成形(RBF)，可以利用多个接收天线来获得空间增益，例如，分集增益或干扰抑制增益。
图1示出了包括多个UE的无线通信网络。在图1所示的示例中，有K个UE接入基站(BS)或网络节点，并且每个UE具有一个发射天线。k个UE和带有M个接收天线(未显示)的BS之间的空间信道用hk表示，其中hk＝[hk1，hk2，...，hkM]。传统匹配滤波器(MF)合并或接收用于UEk的波束成形首先需要有关hk的信息。此外，对于特定的UEk的迫零(ZF)和最小均方差(MMSE)合并或接收波束成形，需要除了UEk的hk之外的有关其他UE的空间信道的信息。为了获得空间信道[hk1，hk2，...，hkM]，传统的技术要求通常通过使用UE特定的RS或前导码在每个BS接收天线处分别执行信道估计，其可以在基于调度的接入中被正交化。
在传统的无线系统中，由BS进行的信号的适当空间合并要求在合并或接收信号的波束成形之前，BS要知道接入UE的空间信道。结果，传统无线系统在每个BS接收天线处分别执行信道估计，而没有空间合并提供的分集增益和抗干扰增益。因此，传统的无线系统对衰减和干扰很敏感。在基于调度的接入中，这种灵敏度可以通过增强的参考信号(RS)设计或前导码设计来降低。作为示例，在UE中无干扰且抗衰减的RS可以以更多开销为代价来使用。然而在AGF接入技术中，其中UE可以随机选择包括RS和扩展码的接入签名，RS和扩展码的不可控冲突会分别使得基于RS的AGF的信道估计和纯数据的AGF的信道估计显著恶化，这也会恶化BS的SC或RBF的性能。此外，随着签名冲突概率的增加而增加的负载会使信道估计变得困难，从而降低了系统的负载。
图2示出了接入签名冲突影响基于前导码的AGF传输的信道估计的示例。图2示出了BS中的两个接收天线202、204和每个UE 206、208中的一个发射天线。在图2所示的示例中，UE1 206和UE2 208可以在基于前导码的AGF接入方案中选择相同的前导码P。等式(1)将与BS的接收天线202和204中的前导码相关的接收信号分别表示为y1和y2：
y1＝P·h11+P·h21+n1
y2＝P·h12+P·h22+n2 等式(1)
其中P是前导码，h11、h21、h12和h22代表UE和BS之间的空间信道，而n1和n2代表噪声。通过y1估计的信道是h11+h21，而通过y2估计的信道是h12+h22。因此，至少因为BS使用合并的空间信道，所以BS执行的空间合并是有偏差的。
尽管纯数据的AGF比基于RS的AGF能够提供更高的鉴别能力来处理冲突，但是如果冲突概率超过一定水平，则纯数据的MUD的性能也会受到影响。因此，如果包括估计的纯数据MUD仅在每个接收天线中单独应用，则由于不能有效利用来自多个接收天线的空间域鉴别力，因此负载容量可能不会超过单个接收天线的水平。
图3示出了与应用应用于AGF-HOL技术的传统空间过程相关的挑战的示例。传统的空间技术(用顺时针虚线箭头表示)可能难以实现以提供有效空间合并。在传统的空间技术中，信号由用于传输302的发射设备加载，发射的信号可能经历冲突304，BS在没有空间增益信息306的情况下执行信道估计，并且BS根据空间信道308对接收信号执行空间合并。在AGF-HOL中发生高概率冲突情况下，在没有空间合并增益信息的情况下，传统的先估计空间信道然后再根据空间信道进行合并的空间过程可能会恶化信道估计精度。
在一些实施例中，示例性过程可以首先合并在接收天线处接收到的信号，然后估计信道或检测信息。首先在没有空间信道的情况下合并信号，然后估计信道或检测信息的好处在于，它可以尽早获得空间合并增益，以便于信道估计或检测信息。更好的估计性能和更高的负载是示例性过程的一些好处。因此，通过在没有UE的空间信道的情况下执行有效的SC或RBF，该示例性过程允许针对AGF-HOL的盲MUD。
图4示出了示例性的实施例，其用于在没有UE的空间信道信息的情况下，在高概率冲突的情况下执行有效的SC或RBF。除了为空间通道列出的特定值外，图4与图2相似。UE1406和UE2 408的空间信道的示例性特定值分别为h1＝[1 1]和h2＝[-1 1]。(P/C·s1)和(P/C·s2)表示由扩展码C扩展的前导码和/或数据符号s1和s2。在一些实施例中，UE可以通过仅传送扩展数据符号C·s1和C·s2来执行纯数据接入，而无需添加任何参考信号或前导码。在一些实施例中，扩展码C可以是长度为W的扩展码，例如，C＝[c1，c2，...cW]，s1包括具有N个符号的数据符号，例如，s1＝[s11，s12，...，s1N]。因此，在此示例中，C·s1＝[s11c1，s11c2，...s11cw，s12c1，s12c2，...s12cW，...s1Nc1，s1Nc2，...s1NcW]。
在基于前导码的接入中，由于这两个冲突前导码的信道在天线1 402处是相反的，因此两个UE的前导码可以在天线1 402中被抵消。因此，在天线1 402处，来自y1的信号不能用来估计任何信息。在纯数据接入中，两个UE的扩展码可能相同，从而发生冲突，这增加了盲MUD的难度，即使数据符号s1和s2彼此独立。
在示例性实施例中，线性合并可以被预定义以获得由UE传送的信号。诸如z1＝(y1+y2)，和z2＝(y1-y2)的线性合并可以由BS执行，以使得z1可以仅包括UE1的信号(例如UE1的前导码或扩展数据)，并且z2可以仅包括UE2的信号(诸如UE2的前导码或扩展数据)。因此，使用预定义的线性合并的好处是它可以用来有效地分离冲突。
示例性预定义合并可以在没有空间信道信息的情况下工作，因此可以被认为是盲空间合并。线性合并也可以用向量的内积来实现。例如，上述两个线性合并可以用以下两个内积来描述：z1＝<v1,y>以及z2＝<v2,y>或z1＝v1y，以及z2＝v2y，其中合并向量v1＝[1,1]以及v2＝[1,-1]，并且其中接收信号向量可以被描述为y＝[y1,y2]。这些向量可以在
Figure BDA0002605173470000091
复空中描述，其中m为接收天线的数量。在一些实施例中，为具有两个接收天线的基站或网络节点预定义了两个向量。在上面所示的针对z1和z2的示例线性合并中，M等于2。
在其他一些实施例中，可以预定义两个以上的向量，以允许在
Figure BDA0002605173470000092
空间中对基站或网络节点的两个接收天线进行充分的跨越。在其他一些实施例中，可以使用下面示出的6个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000093
的向量是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可使用六个预定义合并向量来合并接收到的信号。预定义的六个合并向量可以包括：例如，v1＝[1，1]，v2＝[1，-1]，v3＝[1，j]，v4＝[1，-j]，v5＝[1，0]，v6＝[0，1]。使用如上所述的六个预定义合并向量的一个好处是它们在
Figure BDA0002605173470000094
空间可以具有良好的跨越。使用如上所述的六个预定义合并向量的另一个好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为每个向量中的所有元素都来自于集合{1，j，-1，-j，0}，所以在一些示例中，基站或网络节点不需要在空间合并或内积中执行乘法。使用这六个预定义的合并码，可以通过盲空间合并实现600％的AGF-HOL。在其他实施例中，可以为具有两个接收天线的基站或网络节点预定义4个或12个向量。
经过盲空间合并后，每个合并流可被单个接收天线视为接收符号流，并且进一步被应用盲解扩和盲均衡，如下面进一步描述的。在一些实施例中，在盲均衡之后，可以向解码器提供来自总流数的多个最高信干噪比(SINR)流来对信号进行解码可。
图5示出了BS和UE使用多个空间合并向量的示例。空间合并可以被认为等同于接收波束成形，该波束成形可以更清楚地识别来自不同UE的数据流。作为示例，六个空间合并向量v1＝[1，1]、v2＝[1，-1]、v3＝[1，j]、v4＝[1，-j]、v5＝[1，0]、v6＝[0，1](502、504、506、508、510、512)可以被认为是六个接收波束(502、504、506、508、510、512)。因此，盲空间合并也可以认为是盲接收波束成形。在免调度的大规模接入场景中，诸如当UE不从BS请求调度授权资源或不从BS接收调度授权时，许多随机接入的UE的接收信号向量将随机分布在空间
Figure BDA0002605173470000101
中。此外，在这种免调度的大规模接入场景中，一组分布式接收波束可以尽可能覆盖所有接收信号向量，并且每个波束可以对准一些UE并且避开其他UE。因此，分集增益和干扰抑制增益可以通过使用合适的预定义接收波束或空间合并向量的盲接收波束成形来统计地获得。
在一些其他实施例中，可以预定义12个向量，以允许基站或网络节点的四个接收天线在
Figure BDA0002605173470000103
空间中有充分的跨越。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000102
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用12个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这12个预定义的合并向量可以包括，例如，v1＝[1，1，0，0]、v2＝[1，-1，0，0]、v3＝[1，0，1，0]、v4＝[1，0，-1，0]、v5＝[1，0，0，1]、v6＝[1，0，0，-1]、v7＝[0，1，1，0]、v8＝[0，1，-1，0]、v9＝[0，1，0，1]、v10＝[0，1，0，-1]、v11＝[0，0，1，1]、v12＝[0，0，1，-1]。
使用如上所述的这12个预定义合并向量的好处是它们在
Figure BDA0002605173470000104
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的12个预定义合并向量的另一个的好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，-1，0}，所以在一些实施例中，基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些其他实施例中，可以预定义24个向量，以允许基站或网络节点的四个接收天线在
Figure BDA0002605173470000111
空间中有充分的跨越。在又一些其他实施例中，可以使用下面所示的24个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000112
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用24个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这24个预定义的合并向量可以包括，例如，v1＝[1，1，0，0]、v2＝[1，-1，0，0]、v3＝[1，0，1，0]、v4＝[1，0，-1，0]、v5＝[1，0，0，1]、v6＝[1，0，0，-1]、v7＝[0，1，1，0]、v8＝[0，1，-1，0]、v9＝[0，1，0，1]、v10＝[0，1，0，-1]、v11＝[0，0，1，1]、v12＝[0，0，1，-1]、v13＝[1，j，0，0]、v14＝[1，-j，0，0]、v15＝[1，0，j，0]、v16＝[1，0，-j，0]、v17＝[1，0，0，j]、v18＝[1，0，0，-j]、v19＝[0，1，j，0]、v20＝[0，1，-j，0]、v21＝[0，1，0，j]、v22＝[0，1，0，-j]、v23＝[0，0，1，j]、v24＝[0，0，1，-j]。
使用如上所述的这24个预定义的合并向量的一个好处是它们可以在
Figure BDA0002605173470000113
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的24个预定义合并向量的另一个好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，j，-j，-1，0}，所以在一些实施例中，基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些其他实施例中，可以预定义16个向量，以允许基站或网络节点的四个接收天线在
Figure BDA0002605173470000115
空间中具有充分的跨越。在又一些其他实施例中，可以使用下面所示的16个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000114
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用16个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这16个预定义的合并向量可以包括，例如，v1＝[1，1，1，1]、v2＝[1，-1，1，-1]、v3＝[1，1，-1，-1]、v4＝[1，-1，-1，1]、v5＝[1，-j，j，1]、v6＝[1，j，j，-1]、v7＝[1，-j，-j，-1]、v8＝[1，j，-j，1]、v9＝[1，-1，-j，-j]、v10＝[1，1，-j，j]、v11＝[1，-1，j，j]、v12＝[1，1，j，-j]、v13＝[1，j，-1，j]、v14＝[1，-j，-1，-j]、v15＝[1，j，1，-j]、v16＝[1，-j，1，j]。
使用如上所述这16个预定义的合并向量的一个好处是它们可以在
Figure BDA0002605173470000116
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的16个预定义的合并向量的另一个好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，j，-j，-1}，所以在一些实施例中，基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些其他实施例中，可以预定义64个向量，以允许基站或网络节点的八个接收天线在
Figure BDA0002605173470000121
空间中具有充分的跨越。在又一些其他实施例中，可以使用如下所示的64个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000122
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用64个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这64个预定义的合并向量可以包括，例如：
v<sub>1</sub>＝[1,1,1,1,1,1,1,1] v<sub>2</sub>＝[1,-1,1,-1,1,-1,1,-1] v<sub>3</sub>＝[1,1,-1,-1,1,1,-1,-1] v<sub>4</sub>＝[1,-1,-1,1,1,-1,-1,1]
v<sub>5</sub>＝[1,1,1,1,-1,-1,-1,-1] v<sub>6</sub>＝[1,-1,1,-1,-1,1,-1,1] v<sub>7</sub>＝[1,1,-1,-1,-1,-1,1,1] v<sub>8</sub>＝[1,-1,-1,1,-1,1,1,-1]
v<sub>9</sub>＝[1,-j,1,-j,j,1,-j,-1] v<sub>10</sub>＝[1,j,1,j,j,-1,-j,1] v<sub>11</sub>＝[1,-j,-1,j,j,1,j,1] v<sub>12</sub>＝[1,j,-1,-j,j,-1,j,-1]
v<sub>13</sub>＝[1,-j,1,-j,-j,-1,j,1] v<sub>14</sub>＝[1,j,1,j,-j,1,j,-1] v<sub>15</sub>＝[1,-j,-1,j,-j,-1,-j,-1] v<sub>16</sub>＝[1,j,-1,-j,-j,1,-j,1]
v<sub>17</sub>＝[1,-1,-j,j,j,j,-1,-1] v<sub>18</sub>＝[1,1,-j,-j,j,-j,-1,1] v<sub>19</sub>＝[1,-1,j,-j,j,j,1,1] v<sub>20</sub>＝[1,1,j,j,j,-j,1,-1]
v<sub>21</sub>＝[1,-1,-j,j,-j,-j,1,1] v<sub>22</sub>＝[1,1,-j,-j,-j,j,1,-1] v<sub>23</sub>＝[1,-1,j,-j,-j,-j,-1,-1] v<sub>24</sub>＝[1,1,j,j,-j,j,-1,1]
v<sub>25</sub>＝[1,j,-j,1,1,-j,-j,-1] v<sub>26</sub>＝[1,-j,-j,-1,1,j,-j,1] v<sub>27</sub>＝[1,j,j,-1,1,-j,j,1] v<sub>28</sub>＝[1,-j,j,1,1,j,j,-1]
v<sub>29</sub>＝[1,j,-j,1,-1,j,j,1] v<sub>30</sub>＝[1,-j,-j,-1,-1,-j,j,-1] v<sub>31</sub>＝[1,j,j,-1,-1,j,-j,-1] v<sub>32</sub>＝[1,-j,j,1,-1,-j,-j,1]
v<sub>33</sub>＝[1,1,j,-j,-1,1,j,j] v<sub>34</sub>＝[1,-1,j,j,-1,-1,j,-j] v<sub>35</sub>＝[1,1,-j,j,-1,1,-j,-j] v<sub>36</sub>＝[1,-1,-j,-j,-1,-1,-j,j]
v<sub>37</sub>＝[1,1,j,-j,1,-1,-j,-j] v<sub>38</sub>＝[1,-1,j,j,1,1,-j,j] v<sub>39</sub>＝[1,1,-j,j,1,-1,j,j] v<sub>40</sub>＝[1,-1,-j,-j,1,1,j,-j]
v<sub>41</sub>＝[1,-j,j,-1,-j,1,1,-j] v<sub>42</sub>＝[1,j,j,1,-j,-1,1,j] v<sub>43</sub>＝[1,-j,-j,1,-j,1,-1,j] v<sub>44</sub>＝[1,j,-j,-1,-j,-1,-1,-j]
v<sub>45</sub>＝[1,-j,j,-1,j,-1,-1,j] v<sub>46</sub>＝[1,j,j,1,j,1,-1,-j] v<sub>47</sub>＝[1,-j,-j,1,j,-1,1,-j] v<sub>48</sub>＝[1,j,-j,-1,j,1,1,j]
v<sub>49</sub>＝[1,-1,-1,-1,-j,j,j,j] v<sub>50</sub>＝[1,1,-1,1,-j,-j,j,-j] v<sub>51</sub>＝[1,-1,1,1,-j,j,-j,-j] v<sub>52</sub>＝[1,1,1,-1,-j,-j,-j,j]
v<sub>53</sub>＝[1,-1,-1,-1,j,-j,-j,-j] v<sub>54</sub>＝[1,1,-1,1,j,j,-j,j] v<sub>55</sub>＝[1,-1,1,1,j,-j,j,j] v<sub>56</sub>＝[1,1,1,-1,j,j,j,-j]
v<sub>57</sub>＝[1,j,-1,j,-1,-j,-1,j] v<sub>58</sub>＝[1,-j,-1,-j,-1,j,-1,-j] v<sub>59</sub>＝[1,j,1,-j,-1,-j,1,-j] v<sub>60</sub>＝[1,-j,1,j,-1,j,1,j]
v<sub>61</sub>＝[1,j,-1,j,1,j,1,-j] v<sub>62</sub>＝[1,-j,-1,-j,1,-j,1,j] v<sub>63</sub>＝[1,j,1,-j,1,j,-1,j] v<sub>64</sub>＝[1,-j,1,j,1,-j,-1,-j]
使用如上所述的这64个预定义的合并向量的一个好处是它们在
Figure BDA0002605173470000123
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的64个预定义合并向量的另一个好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，j，-j，-1}，所以在一些实施例中，基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些其他实施例中，可以预定义24个向量，以允许基站或网络节点的八个接收天线在
Figure BDA0002605173470000132
空间中具有充分的跨越。在又一些其他实施例中，可以使用下面所示的24个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000133
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用24个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这24个预定义的合并向量可以包括，例如：
Figure BDA0002605173470000131
使用如上所述的这24个预定义的合并向量的一个好处是它们在
Figure BDA0002605173470000134
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的24个预定义合并向量的另一个好处是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，-1，0}，所以在一些实施例中，基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些其他实施例中，可以预定义96个向量，以允许基站或网络节点的八个接收天线在
Figure BDA0002605173470000135
空间中具有充分的跨越。在又一些其他的实施例中，可以使用下面所示的96个向量的子集。能够充分跨越
Figure BDA0002605173470000142
的向量可能是有益的。在一些实施例中，BS或网络节点最多可以使用96个预定义的合并向量来合并接收到的信号。这96个预定义的合并向量可以包括，例如：
Figure BDA0002605173470000141
Figure BDA0002605173470000151
使用如上所述的这96个预定义的合并向量的一个好处是它们在
Figure BDA0002605173470000153
空间具有相对良好的跨越。使用如上所述的96个预定义合并向量的另一个好处如是可以具有最简单的合并复杂度，部分是因为在每个向量的所有元素都来自于集合{1，j，-1，-j，0}，所以在一些实施例中基站或网络节点不需要在合并向量和接收信号之间执行乘法运算。
在一些实施例中，向量可以具有可从集合{1+j，1-j，-1+j，-1-j，0}或集合{1+j，1-j，-1+j，-1-j}中选择的元素。
盲空间合并(BSC)或盲接收波束成形(BRB)的示例性简化方法。
虽然盲接收波束成形可以显著改善AGF接入的过载，但是其以增加复杂度为代价。与针对单个接收天线情况执行的盲解扩和盲均衡相比，无线系统中使用的波束数量会增加信号合并之后盲检测(诸如盲解扩和盲均衡)的复杂度。例如，如果64个扩展码被用于与AGF相关的到单个接收天线的传输，则直接盲MUD可以穷举地测试64个解扩，然后需要针对该解扩流的64个盲均衡。例如另一示例，如果部署了两个接收天线，并且预定义了6个盲空间合并或接收波束要在检测之前使用，则直接盲MUD需要在每个合并的信号流上执行，并且因此执行64*6解扩，然后针对解扩后的流执行64*6盲均衡操作。因此，在上述示例中，多接收机天线执行六倍的盲检测工作，这可能是接收机的计算负担。
用于单个天线的活动检测的度量可以使用例如等式(2)尽可能早地缩小盲区范围，这可以降低计算复杂度。使用等式(2)，可以实现盲解扩和盲均衡的7/8的减少。
Figure BDA0002605173470000152
其中ck为扩展码集合中的第k个扩展码，并且为列向量，ck*为ck的复共轭，此外，扩展码集合中的所有扩展码的长度均为W，Ry＝E(yy*)为合并后的扩展符号y的相关矩阵。因此Ry为W*W矩阵。因此，将盲接收波束成形与活动检测度量集成在一起的盲MUD接收机可能是合理的。
如上所述，一种实施方式包括BS首先执行预定义的合并，然后可以在每个合并后的流中应用等式(2)的度量，以将解扩和均衡的计算缩小至一个可控范围内。例如，如果BS首先执行6个预定义的合并，则BS可以应用等式(2)将可以在盲检测中测试的扩展码集合大小从64缩小至8，其中盲检测是在使用预定义的合并向量对信号进行合并之后执行的。因此，接收天线可以执行6*8＝48个解扩和均衡操作，而不是64*6＝384个解扩和均衡操作。
在解扩和均衡操作之后，可以选择均衡流的预定义子集进行解码。作为示例，可以挑选具有四个最大SINR值的四个均衡流来对信息比特进行解调和解码。在具有最大SINR的四个均衡流中的一些被正确解码之后，来自正确解码的比特的重构符号可以用于获取作为导频的信道估计，因此可以将重构符号视为数据导频。通过数据导频获得的信道估计可以足够准确，至少因为来自不同UE或节点的传输数据符号是独立的。这样，来自这些正确解码信号的干扰就可以被消除。连续的解码和相减的过程是在网络节点上实现的码字级SIC(CL-SIC)接收机的有益特征。由于从正确解码的比特重构或再生传输信号在AGF接入中可能会有一些歧义，例如，用于对成功解码的流进行解扩的序列可能不是UE最初选择的序列。这将使重构的符号产生偏差，并且可能因此降低后续UE的性能。这可以通过在传输信号中包含序列信息来解决。这可以被概括为可以在传输信号中包括有关如何生成传输信号的信息。例如，扩展序列信息、或扰码信息、或交织器信息、或差分编码信息可用于确定如何生成传输信号。利用这样的信息，可以实现传输信号的精确重构或再生以及进一步的最佳干扰消除。
在另一个实施例中，BS可以使用适用于两根天线的度量来缩小扩展码集合的大小，其可以在信号合并之后作为执行的盲检测的一部分进行测试，然后对所选的扩展码进行预定义的合并。例如，如下所示，接收器可以使用等式(3)来首先将可以在盲检测中测试的扩展码集合的大小从64缩小到8，然后可以对所选的8个扩展码执行6个预定义的合并。因此，接收天线可以仅执行8*6＝48个解扩和均衡操作，而不是64*6＝384个解扩和均衡操作。
用于两个天线的一个这样的度量可以如下面等式(3)所示：
Figure BDA0002605173470000171
其中ck为扩展码集合中的第k个扩展码，并且为列向量，ck*为ck的复共轭，此外，码集中所有扩展码都是W长度的，并且0W是W 0的列向量，并且Ry＝E(yy*)为两个天线的接受扩展符号的相关矩阵。因此Ry为2W*2W矩阵，最后Mk是一个2*2的复对称矩阵。可以找到Mkλ1 λ2的特征值是
Figure BDA0002605173470000172
接下来，可以从等式(4)获得Dk的值：
Figure BDA0002605173470000173
其中a＝1或2或其他数字。使用等式(4)，可以对Dk进行排序以找出对应于序列的最大值，例如，8或12。接下来，八个序列可以与六个预定义的合并一起使用，以获得总共48个流来进行盲检测，例如盲解扩和盲均衡，并且计算均衡后的符号流的48个SINR。然后，作为示例，可以挑选具有四个最大SINR值的四个均衡流来对信息比特进行解调和解码。如上所述，可以对所选的均衡流进行进一步处理，以获得重构的符号来执行信道估计。
图6示出了用于示例性基站或网络节点的实施如本专利文档中所描述的合并、盲解扩、盲均衡和解码操作的框图。网络节点600包括一个或多个处理器610，其可以从存储器605读取代码，并且执行与网络节点600的其他块相关联的操作。该网络节点包括可以向UE传送数据或控制信息的发射机615。该网络节点还包括与可以从UE接收信号的每个天线相关联的接收机620。如本专利文档所述，用于合并的模块625可以基于来自预定义的向量集合的向量来合并在网络节点的每个接收天线处接收到的信号。如本专利文档中进一步描述的，用于处理的模块630可以处理合并的信号以获得信号的估计，。在一些实施例中，用于处理630的模块可以对每个合并的信号进行解扩，对每个解扩的信号执行均衡，并且对基于SINR值选择的均衡信号的子集进行解码。在一些实施例中，用于处理的模块630可以对每个合并后的信号进行解扰，对每个解扰的信号执行均衡，并且对基于SINR值选择的均衡信号的子集进行解码。在一些实施例中，用于处理的模块630可以对每个合并的信号执行解交织，然后对每个解交织信号执行均衡，并且对基于SINR值选择的均衡信号的子集进行解码。在一些实施例中，用于处理的模块630可以对每个合并的信号执行差分解码，然后对每个差分解码的信号执行均衡，并且对基于SINR值选择的均衡信号的子集进行解码。
图7示出了网络节点处理从UE接收到的信号的示例性流程图。在接收操作702处，网络节点接收来自无线通信网络中的用户设备的信号。在一些实施例中，无线通信网络可以包括大规模机器类通信(mMTC)网络，并且其中用户设备包括机器类通信设备。在一些实施例中，可以在接收操作702处接收信号，而无需网络节点对信号的预先调度许可。在一些实施例中，所接收的信号可以包括本专利文档中所述的参考信号。
在合并操作702中，基于来自预定义的向量集的向量，在网络节点的每个接收天线接收到的信号被合并。在示例性实施例中，每个向量可以对应于具有长度等于网络节点的接收天线数的码。在一些实施例中，可以通过将每个向量与在每个接收天线处接收的信号相乘来合并所述信号，以获得一组合并的信号。在其他一些实施例中，可以通过用每个向量的第m个码对在第m个接收天线接收的信号进行加权，然后对加权的信号求和以获得合并的信号，来对信号进行合并。
在处理操作706处，合并信号被处理以获得信号的估计。在一些实施例中，合并的信号的处理可以包括解扩、执行均衡以及通过基于SINR值选择均衡信号的子集来解码(SINR)的值。可以使用来自预定义的扩展码集合的每个扩展码来解扩每个合并的信号。然后可以对每个解扩的合并信号执行均衡，以获得一组均衡的合并信号。可以基于信干噪比(SINR)的值来选择均衡合并的信号的子集。所选的均衡合并信号可以被解码以获得从用户设备中接收的信号的估计。
在一些实施例中，处理操作706可以包括解扰、均衡和解码操作。在这样的实施例中，每个合并的信号可以使用来自预定义的扰码集合中的每个扰码来解扰。接下来，可以对每个解扰的合并信号执行均衡，以获得一组均衡的合并的信号。可以基于信干噪比(SINR)的值选择均衡合并的信号的子集。所选的均衡合并的信号可以被解码，以获得从用户设备中接收到的信息比特的估计。
在其他一些实施例中，处理操作706可以包括解交织、均衡和解码操作。在这样的实施例中，每个合并信号可以使用来自预定义的交织器的集合中的每个交织器来进行解交织。接下来，可以对每个解交织的合并的信号执行均衡，以获得一组均衡的合并信号。可以基于信干噪比(SINR)的值选择均衡合并信号的子集。所选的均衡合并的信号可以被解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。
在又一些其他实施例中，处理操作706可以包括差分解码和解码操作。在这样的实施例中，可以对每个合并的信号执行差分解码。接下来，可以基于信干噪比(SINR)的值来选择差分解码的合并的信号的子集。所选的差分解码的合并的信号可以被解码，以获得从用户设备接收到的信息比特的估计。在接收信号包括参考信号的一些实施例中，处理操作703可以包括信道估计、均衡和解码操作。可以通过使用每个合并的信号中的参考信号对合并信道进行估计。接下来，可以基于信道估计值选择合并的信号的子集。在一些实施例中，信道估计值可以是针对使用参考信号的每个合并的信号的，然后可以基于该信道估计值选择合并的信号的子集。可以使用合并的信号的每个子集的信道估计值对其执行均衡，以获得一组均衡的合并的信号。均衡的合并的信号可以被解码，以获得从用户设备接收到的信号的信息比特。
在一些实施例中，可以通过使用每个合并的信号中的参考信号来估计合并信道，然后通过使用之前合并信道的估计来处理合并的信号。
图8示出了用于实现本专利文档中描述的信号生成和传输操作的示例性用户设备的框图。用户设备800包括一个或多个处理器810，其可以从存储器805读取代码，并且执行与用户设备800的其他块相关联的操作。用户设备包括发射机815，其可以作为如本专利文档中描述的AGF接入技术的一部分来传送信号。所述用户设备还包括可以从网络节点接收信号的接收机820。如本专利文档所述，用于生成信号的模块825可以生成包括可以基于扩展码进行扩展的数据的传输信号。
图9示出了用于用户设备生成传输信号的示例性流程图。在生成操作902处，用户设备生成要从无线通信网络中的用户设备传送的传输信号。该传输信号可以包括来自预定义向量集合中的向量来处理的数据。在一些实施例中，数据可以由用户设备使用扩展码来扩展。用户设备可以使用未调度的传输资源来传送传输信号。在一些实施例中，传输信号可以包括如本专利文档中所述的参考信号。
术语“示例性”指的是“……的示例”，并且除非另有说明，否则并不意味着理想的或首选的实施例。
本公开所描述的一些实施例是在方法或过程的整个上下文中描述的，所述方法或进程可以在一个实施例中由体现在计算机可读介质中的计算机程序设备的实现，该计算机程序产品包括由在网络环境中执行的执行的，诸如程序代码之类的计算机可执行指令。计算机可读介质可以包括可移动和不可移动存储设备，其包括但不限于只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、光盘(CD)、数字通用光盘(DVD)等。因此，计算机可读介质可以包括非临时存储介质。程序模块通常包括可以执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。计算机(或处理器)可执行代表用于执行本文公开的方法的步骤的程序代码的示例的指令、相关数据结构和程序模块。这样的可执行指令或相关联的数据结构的特定序列表示用于实现在这样的步骤或过程中所描述的功能的对应动作示例。
一些公开的实施例、模块和块可以使用硬件电路、软件或其合并被实现为设备或模块。例如，硬件电路可以包括分立的模拟和/或数字组件，这些组件例如集成为印刷电路板的一部分。可选取地或附加地，所公开的组件或模块可以实现为专用集成电路(ASIC)和/或现场可编程门阵列(FPGA)设备。一些实现方式可能附加地或可选取地包括数字信号处理器(DSP)，其是具有针对与本申请所公开的功能相关联的数字信号处理的操作需要而优化的结构的专用微处理器。类似地，每个模块中的各种组件或子组件可以用软件、硬件或固件实现。模块和/或模块内的组件之间的连接可以使用本技术中已知的任何一种连接方法和介质来提供，包括但不限于使用适当协议的互联网、有线或无线网络上的通信。
尽管本文档包含许多细节，但是这些细节不应该被解释为对所要求保护的发明或可能要求保护的内容的范围的限制，而应被解释为对特定实施例的特定特征的描述。本文档中在单独实施例的上下文中所描述的某些特征还可以在单个实施例中合并实现。相反地，在单个实施例的上下文中所描述的各种特征也可以在多个实施例中单独或以任何合适的子合并中实现。此外，尽管特征可以如上描述为以特定合并起作用，并且甚至最初是这样要求保护的，但是在某些情况下，可以从该合并中删除所要求保护的合并中的一个或多个特征，并且所要求保护的合并可以针对子合并或子合并的变体。类似地，尽管附图中以特定顺序描述了操作，但是这不应该被理解为要求以所示的特定顺序或以连续的顺序执行这样的操作，或执行所有示出的操作，以获得期望的结果。
只描述了少数实施方式和示例，并且可以基于本公开中所描述和所示出的内容而进行其他实施方式、增强和变型。

Claims (28)

1.一种无线通信的方法，所述方法包括：
由网络节点接收来自无线通信网络中的用户设备的信号；
基于来自预定义的向量集合中的向量，对所述网络节点接收到的信号进行合并；并且
处理合并信号，以获得所述信号的估计。
2.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中每个向量对应于码，所述码具有等于所述网络节点的接收天线数量的长度。
3.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中每个向量具有来自集合{1，j，-1，-j，0}，或集合{1，-1，0}，或集合{1，j，-j，-1}，或集合{1+j，1-j，-1+j，-1-j，0}或集合{1+j，1-j，-1-j}的元素。
4.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中对所述信号进行合并包括：
将每个向量与在所述网络节点的每个接收天线处接收到的信号相乘，以获得一组合并信号。
5.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中对所述信号进行合并包括：
通过每个向量的对应码，确定从所述网络节点的多个接收天线处接收到的所述信号的加权和。
6.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括以下中的至少一个：
使用来自预定义的扩展码集合中的每个扩展码对每个合并信号进行解扩；
使用来自预定义的扰码集合中的每个扰码对每个合并信号进行解扰；
使用来自预定义的交织器集合中的每个交织器对每个合并信号进行解交织；
对每个合并信号执行差分解码。
7.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
使用来自预定义的扩展码集合中的每个扩展码对每个合并信号进行解扩；
对每个解扩后的合并信号执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；
基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并且
对所选择的均衡后的合并信号进行解码，以获得从所述用户设备接收到的信息比特的估计。
8.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
使用来自预定义的扰码集合中的每个扰码对每个合并信号进行解扰；
对每个解扰后的合并信号执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；
基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并且
对所选择的均衡后的合并信号进行解码，以获得从所述用户设备接收到的信息比特的估计。
9.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
使用来自预定义的交织器集合中的每个交织器对每个所述合并信号进行解交织；
对每个解交织后的合并信号执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；
基于信干噪比(SINR)的值选择均衡后的合并信号的子集；并且
对所选择的均衡后的合并信号进行解码，以获得从所述用户设备接收到的信息比特的估计。
10.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
对每个合并信号执行差分编码；
基于信干噪比(SINR)的值选择差分解码后的合并信号的子集；并且
对所选择的差分解码后的合并信号进行解码，以获得从所述用户设备接收到的信息比特的估计。
11.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述预定义的向量集合包括最多6个向量，并且其中所述网络节点包括2个接收天线。
12.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述预定义的向量集合包括最多16个向量或24个向量，并且其中所述网络节点包括4个接收天线。
13.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述预定义的向量集合包括最多24个或64个向量或96个向量，并且其中所述网络节点包括8个接收天线。
14.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述信号是由所述网络节点在没有针对所述信号的先前调度许可的情况下接收的。
15.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述信号包括参考信号。
16.根据权利要求15所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
通过使用在每个合并信号中的参考信号来估计合并信道；
基于信道估计值选择合并信号的子集；
使用其信道估计值对合并信号的每个子集执行均衡，以获得一组均衡后的合并信号；并且
对所述均衡后的合并信号进行解码，以获得从所述用户设备接收到的信号的信息比特。
17.根据权利要求15所述的无线通信方法，其中，处理所述合并信号包括：
通过使用在每个合并信号中的参考信号来估计合并信道；
使用所述合并信道的先前估计来处理所述合并信号。
18.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述信号包括扩展数据符号、加扰数据符号、交织数据符号和差分编码数据符号中的任意一种。
19.根据权利要求1所述的无线通信方法，其中所述无线通信网络包括大规模机器类通信(mMTC)网络，并且其中所述用户设备包括机器类通信设备。
20.一种无线通信的方法，所述方法包括：
生成要从所述无线通信网络中的用户设备传送的传输信号，其中
所述传输信号包括用于通过来自预定义向量集合中的向量进行处理的数据，以及
使用免调度传输技术来传送所述传输信号。
21.根据权利要求20所述的无线通信方法，其中所述传输信号包括使用扩展码进行扩展、使用扰码进行加扰、使用交织器进行交织或者使用差分编码技术生成的数据。
22.根据权利要求20所述的无线通信方法，其中所述传输信号包括所述传输信号的扩展序列信息、扰码信息、交织器信息和差分编码信息中的任意一种。
23.根据权利要求20所述的无线通信方法，其中所述传输信号包括参考信号。
24.根据权利要求20所述的无线通信方法，其中所述无线通信网络包括大规模机器类通信(mMTC)网络，并且其中所述用户设备包括机器类通信设备。
25.一种用于无线通信的装置，其包括存储器和处理器，其中所述处理器从所述存储器读取代码，并且实现根据权利要求1至19中任一项所述的方法。
26.一种计算机可读程序存储介质，其具有存储在其上的代码，当所述代码由处理器进行时，使所述处理器实现根据权利要求1至19中任一项所述的方法。
27.一种用于无线通信的装置，其包括存储器和处理器，其中所述处理器从所述存储器读取代码，并且实现根据权利要求20至24中任一项所述的方法。
28.一种计算机可读程序存储介质，其具有存储在其上的代码，当所述代码由处理器进行时，使所述处理器实现根据权利要求20至24中任一项所述的方法。
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