CN1197271C - 具有干扰信号抑制的接收站 - Google Patents

Abstract

一种减少在同一通信网络中由其他基站传输产生施加在第一基站(102)上干扰量的最佳组合器。在接收站(110)中使用两个天线(112、114)接收传输。瑞克接收器与每个天线(112、114)耦合。就需要的信号而言，通过对瑞克接收器每个独立的指进行最佳组合，在与第一天线(112)关联的指和第二天线(114)关联的指之间相关的干扰可以被最小化。最佳组合需要确定最佳组合系数。可以根据干扰特性用最大比率组合算法代替最佳组合算法。

Description

具有干扰信号抑制的接收站

技术领域

本发明揭示了与无线通信系统相关的方法和设备，特别针对用于信号组合法的选择机制。

背景技术

在传统的无线通信系统中，移动站(蜂窝电话、便携式计算机，等)由基站提供服务。这样的基站对于移动站来说充当通信中继站。因此，无论何时当移动站为了与通信系统其他部分进行通信时，移动站必须至少与一个基站进行无线通信。移动站有时会离开某个基站的服务范围，并进入另一个基站的服务范围。基站察觉到这个情况，并通过“越区切换”将通信从第一基站切换到第二基站上。对于移动站来说在一段时间同时与第一和第二基站进行通信是很普通的。与超过一个基站进行通信的移动站称为“软切换”。在某些情况下的任一时刻，移动站会与超过两个的基站进行软切换。

软切换令人满意的地方是因为它减少了掉线。另外。软切换允许移动单元从超过一个的源接收同样的信息，并且使用其所有接收到的信息(或能量)来帮助对每个基站发送给移动站的信息进行解码。使用从多个基站发送的信息意味着任一基站所需要的功率电平的减少。

一种无线通信系统被称为码分多址联接(CDMA)。CDMA系统比其他系统提供更大的容量。就是说在CDMA系统中同时能通信的信息信道数比其他系统，例如时分多址联接(TDMA)或频分多址联接(FDMA)系统要多。

在同时进行语音和数据通信的CDMA系统中，基站同时对相同频率上的该基站有效区中的多个移动站进行发送。另外，每个这样的基站以与网络中其他每个基站相同的频率进行发送。发送给特定移动站的信号与发送给其他移动站的信号区别仅仅在它们发送所使用的不同编码上。相反，在TDMA系统中，在第一时间周期期间发送到第一移动站，在第二周期发送到第二移动站，没有重叠的时间周期。在FDMA系统中，到第一移动站的用第一频率发送，并且到第二移动站的用第二频率发送。因为CDMA接收器可以在调谐到某一信号频率的某时接收超过一个的信道，CDMA接收器能比TDMA接收器或FDMA接收器更加方便地执行软切换。

虽然CDMA系统在理论上具有非常适合软切换的优势，但使用第一编码向第一移动站发送的信号对于试图接收使用第二编码来发送给第二移动站信号的第二移动站来说就表现为噪声。减少这种干扰的较佳方法是通过使得分配给从基站发送信号的编码与分配给从该基站发送的所有其他信号的编码正交。然而，第一基站发送信号所使用的编码却不能和第二基站发送信号所使用的编码正交。因此，基站要非常谨慎地控制发送信号到移动站所使用的功率量。功率必须足够高使得信号能够通过，但功率最好不要超出所需值，因为额外功率的出现对于其他移动站来说就是额外的干扰，并且减少了基站能够服务的移动站数。

因为传统的CDMA通信系统必须要处理语音和数据，所以必须达到某种性能要求。一种这样的要求就是从通信系统的一端发送信息的时间直到在通信系统另一端接收到信息的时间之间的延迟必须比较短。就是说，当两个人在通话时，任何在线路一端讲话的时间到线路另一端听到那些话的时间之间可察觉出的延迟将会使得讲话者和收听者都觉得苦恼。

相反，许多数据通信系统能够容忍发送信息时间和接收信息时间之间较长的延迟。近来所推出的专门设计用来处理数据的CDMA系统中具有能够容忍比较长延迟的优点。这里称这种系统为高速数据率(HDR)系统。在HDR系统中，基站致力于在任何时刻仅与一个移动站进行通信。CDMA的容量优势就由HDR系统来实现。然而由于以下原因，该系统执行软切换就会有一定困难或不能符合要求。第一，在HDR系统中来自基站的传输在任何特定时间都指向一个移动站。因此，虽然从HDR基站发送的代码信道数基本相同，但在任何时刻，所有代码信道都预定由一个移动站接收。因此，为了允许在两个基站之间的软切换，在两个基站之间传输时间的调整也会变得很复杂。第二，为了执行软切换，就有必要在超过一个的基站之间分配相同的数据。这就会大大增加基站之间传送的数据量，特别是高数据率应用。第三，假设信道条件相对固定，对于HDR系统来说，如果移动单元总是能与最好的服务基站相连而不用软切换的话，系统的容量就要增加。而这是真实的，因为HDR基站通常以最大功率发送来获得最佳数据率。就是说，数据能够发送的速率直接与接收的功率量成比例。因而，为了数据率能达到最大，就发送最大的功率。然而，这就增加了试图接收来自第二基站信号的移动站所接收到的第一基站信号的干扰量。

因此，就需要一种能用于减少第一基站所带给试图接收来自一个或更多其他基站信号的移动站的干扰量的方法和设备。

另外，如果干扰是是无定向的，例如噪声，最佳信号组合算法就可能由于估测误差的存在，导致接收器性能的下降。这样，也需要一种依据干扰特性用于信号组合方法的选择机制。

发明内容

现在所揭示的方法和设备是在同一通信系统中减少由其他基站的发送施加在第一基站上的干扰量。现在揭示的方法和设备考虑到软切换在某些通信系统中不是很容易实现或不符合要求，例如每次发送多个代码信道到一个接收站，例如移动站的高数据率(HDR)通信系统。就是说，在典型的HDR系统中，每个基站每次就向一个接收站发送。为了在允许两个基站之间的软切换，在两个基站之间的传输和数据传送时间的调整就变得复杂。而且，在通常的信道条件下，如果不使用软切换，可以增加HDR系统的容量。因而，现在所揭示的方法和设备改变了传统执行软切换的方法，并且是依据使用两个或更多天线用于减少来自第一基站的传输和来自一个或更多其他基站的传输之间的干扰的技术。

根据现在揭示的方法和设备，在接收站中使用了两个天线来接收传输。一个瑞克接收器(the rake receiver)与每个天线耦合。该瑞克接收器具有多个指，每个指具有识别和独立对经过不同传播延迟到达的信号进行解码的能力(即发送信号时间和接收到信号时间之间所发生的延迟)。通过对瑞克接收器每个独立的指接收到的信号进行最佳组合，与第一天线关联的指和第二天线关联的指之间相关的干扰可以相对于期望信号减小到最小值。最佳组合需要如下确定最佳组合系数。

瑞克接收器指接收的每个信号的最佳组合系数是通过第一对来自与第一天线关联的第一指的输出与来自与第二天线关联的第二指的输出来确定。第一指接收到与第二指基本相同的传播延迟的期望信号。就是说，由第一指解码的信号路径和由第二指解码的信号路径的区别仅在于因为第一指与第一天线关联，而第二指与第二天线关联。对自相关矩阵进行估值。在现在揭示的一种方法和设备中，自相关矩阵是接收到的信号的自相关估值。或者，自相关矩阵是接收到的噪声加上干扰的自相关估值。

另外，接收到的信号和传输信号之间的交叉相关通过估计衰减系数向量的元素来估值。衰减系数向量的每个元素是与瑞克接收器接收到的信号穿过的信号路径之一关联的衰减系数。衰减系数向量最好依据每个指接收的导向脉冲来估值。

噪声加上干扰的自相关矩阵是由瑞克接收器指接收的每个信号接收到的噪声分量进行估值。特定指的接收噪声分量是通过从导向脉冲中该指接收的所有信号减去该指接收信号相关衰减系数来计算。在现在揭示的另一种方法和设备中，噪声和干扰的估计是通过从时间上迟一片的信号y(m+1)中减去信号y(m)(即减去相邻采样)。还是在现在揭示的另一种方法和设备中，噪声加上干扰的自相关矩阵R_nn是通过从接收信号y(m)的自相关矩阵R_yy中减去与衰减系数向量的转置共轭相乘的衰减系数向量来估计。

一旦每对指接收的信号的衰减系数向量和自相关矩阵已经计算，这些值就用来计算最佳组合系数。或者，一旦每对指的噪声加上干扰的衰减系数向量和自相关矩阵已经计算，它们也用于计算最佳组合系数。

根据使用最佳组合系数组合瑞克接收器每个指接收信号，计算对来自最佳组合器输出的信号干扰加上噪声比就合乎需要。这个比率使用最佳组合系数的转置共轭和衰减系数矢量来计算。其结果就是一种从期望信号源以外的源来的干扰，相对于期望信号被抑制来改善解码的系统。结果的信号与噪声加干扰的计算允许配置的接收站确定信道可以维持的数据率。

另一方面，本发明针对一种依据干扰特性用于信号组合的方法的选择机制。因此，在本发明的一个方面中，计算用于多个接收信号的最佳组合系数的方法优势在于包括依据接收的噪声和多个信号相关干扰估计用于多个信号的自相关矩阵的步骤；比较自相关矩阵非对角线元素和自相关矩阵对角线元素大小的步骤；如果自相关矩阵非对角线元素明显少于对角线元素大小，就置非对角线元素等于零的步骤；以及依据自相关矩阵计算多个最佳组合系数的步骤。

附图说明

图1是根据现在揭示的方法和设备的无线网络的示意图。

结合图2a和2b是现在揭示的方法和设备的接收站简化框图。

图3是一种现在揭示的方法和设备的最佳组合器简化框图。

图4a是一种现在揭示的方法和设备的组合系数处理器的功能框图。

图4b是替换方法和设备的组合系数处理器224’的功能框图。

图5是三个连续衰减系数估值进行平均并随后插入到连续平均值之间的数据字段的例图。

图6a是替换方法和设备的组合系数处理器600的功能框图。

图6b是另一个替换方法和设备的组合系数处理器600’的功能框图。

图7是说明依据干扰特性用于选择最佳信号组合算法的算法步骤流程图。

具体实施方式

图1是根据现在揭示的方法和设备的无线网络100的示意图。在一种现在揭示的方法和设备中，无线网络100是码分多址联接(CDMA)高速数据率(HDR)系统。第一基站102具有天线104。第一基站102将预定由具有两个天线112、114的接收站110(例如移动站)接收的信号发送。由第一基站102发送的信号示出在从第一基站到接收站110的两个天线112、114时穿过了两条截然不同的路径。因此，在接收站110接收到4个来自基站102的期望信号(y₁₁、y₁₂、y₂₁、y₂₂)。每个期望信号由于穿过的不同路径具有不同程度的延迟(例如具有不同的传播延迟)。与期望信号关联的第一下标表示接收信号的天线。与期望信号关联的第二下标表示信号遇到的传播延迟。

需要注意，虽然y₁₁、y₂₁并不是完全穿过相同的路径(例如它们如第一下标所示是由不同的天线接收)，但当对比y₁₂和y₂₂的延迟时，它们的延迟却是基本相等。就是说，在信号y₁₁和y₂₁之间传播延迟的差值要远远小于在y₁₁和y₁₂或y₂₂之间的传播延迟差值，因为信号y₁₂和y₂₂穿过的路径远比信号y₁₁穿过的路径长。同样，在信号y₁₂和y₂₂之间的传播延迟差值也将远远小于在信号y₁₂和y₂₁或y₁₁之间的传播延迟差值，因为y₂₁和y₁₁穿过的路径远比信号y₁₂穿过的路径短。

第二信号源也发送由接收站110接收的信号。为了简化，第二信号源在本文中描述为具有天线106的第二基站108。然而本领域的熟练技术人员必然明白第二信号源可能是与同一或另一个基站关联的第二天线，或从同一基站发送的同一天线的不同部分。然而，由第二基站108发送的信号并没有预定由接收站110接收。基站102和108都在相同的频带上发送宽带信号。因此，接收站110接收的来自第二基站108的信号干扰了接收站110接收第一基站102发送的信号。

为了便于理解，仅示出两个基站102、108。而本领域的熟练技术人员应该明白可以有超过两个的基站进行发送。而且，接收站110示出仅有两个天线112、114。而在一个现在揭示的方法和设备中，接收站110可以配备附加天线。

在现在揭示的方法和设备中，接收站110使用由两个天线112、114接收的信号来帮助抑制来自从不同天线，或天线的不同部分发送的信号源的干扰来获得期望信号

结合图2a和2b是现在揭示的方法和设备的接收站简化框图。如上所提及的，在接收站110的两个天线112、114上都接收到输入信号。接收站10最好包括两个接收器模块201a、201b。每个接收器模块201包括：射频/中频(RF/IF)转换器200、202；模拟-数字(A/D)转换器204、206；瑞克接收器208、210，导向/数据信号多路分接器(demux)212、214；和多个Walsh去覆盖模块216a、216b、216c、216d、216e、216f。

两个RF/IF转换器200、202中的每一个都与两个天线112、114中相关的一个耦合。因此，两个天线112、114中的每个天线上接收的信号与相应的无线电RF/IF转换器200、202耦合。

每个RF/IF转换器200、202与两个A/D转换器204、206中相应的一个转换器耦合。A/D转换器204、206将RF/IF转换器200、202的输出转换成数字形式。或者，单个A/D转换器可以用于将两个天线上的接收模拟信号转换成数字形式。每个A/D转换器204、206与两个瑞克接收器208、210中相应的一个接收器耦合。

每个瑞克接收器208、210能区别从期望源基站发送并遇到不同的传播延迟到达接收站110的每个信号。在CDMA系统中使用的瑞克接收器在接收和识别CDMA信号的领域中是为人们所熟知的。因为信号y₁₁、y₁₂、y₂₁、y₂₂遇到不同的延迟，所以传统的瑞克接收器能区别这些信号。每个来自期望源(即基站102)具有可区别延迟的信号y₁₁、y₁₂、y₂₁、y₂₂分配给了瑞克接收器208、210唯一的“指”213a、213b、213c、213d、213e、213f。每个这样的指213将经PN生成器211生成延迟的伪随机噪声去扩展的信号输出。从生成器211输出的PN码通过多个延迟模块209a、209b、209c、209d、209e、209f中的一个模块进行延迟。每个延迟模块209所施加的延迟量已设定，这样从每个延迟模块209输出的PN码与接收自期望源基站102的信号原先扩展，加上从基站102传输到接收站110遇到的延迟的PN码同步。

需要注意每个基站102、108发送的信号可能用同样的PN码扩展(即编码)。而相对于用于对每个基站102、108信号编码的PN序列的起点要施加实质不同的延迟。延迟中的差值大致要大于任意两个从相同基站102发送经不同路径到达接收站110的信号之间的延迟。因此，通过对从不同基站发送的信号用相同的PN码但实质不同的延迟进行扩展，来自第一基站102的信号就可以从来自第二基站108的信号中区别出来。而且，从第一基站102发送到接收站110的信号与从第二基站108发送到接收站110的信号相比具有不同的传播延迟。因此，这些信号能够彼此区分。需要注意延迟模块209没有设定用来促成第二基站108发送信号的接收。

在通过现在揭示的方法和设备生成接收信号的基站中，导向信号是对数据进行时间多路传输。在一个这样的基站102中，导向和每个数据流覆盖有(即编码)不同Walsh码。导向最好覆盖有具有恒定值的Walsh码，这能减少对导向信道进行去覆盖时的困难。在当传输导向信道时(即导向脉冲)期间，没有数据发送。在每个前向连接槽中都出现两个这样的导向脉冲。前向连接槽是信号从基站发送到接收站中的预定时间周期。在当传输数据期间(即数据字段)，没有发送导向信道。数据经码分多路传输。就是说，数据分成了单独的数据流。每个数据流覆盖有不同的Walsh码。随后所有的数据流在同时进行发送。例如数据第一部分覆盖有第一Walsh码，数据第二部分覆盖有第二Walsh码，并且数据第三部分覆盖有第三Walsh码。在数据字段期间，第一、第二和第三部分都由基站同时进行发送。

因为数据和导向以时间多路传输格式进行发送，在一个现在揭示的方法和设备中，接收站110包括一个与每个天线112、114关联的导向/数据信号多路分接器212、214。而单个信号多路分接器可以用来对两个天线112、114接收的信号进行信号分接。第一信号多路分接器212的输出是多个导向流y_p11(m)、y_p12(m)、…y_p1N(m)和多个数据流y_d11(m)、y_d12(m)，…y_d1N(m)，其中y_p11(m)表示导向采样序列，每个都是在“mT”时刻从天线1接收的导向信道上获得并具有传播延迟1，而y_d11(m)表示数据采样序列，每个都是在“mT”时刻从天线1接收的数据信道上获得并具有延迟1，而“m”是整数，并且“T”是等于一个数据片的时间。

每个具有相同数字下标的导向和数据流与瑞克接收器208、210相同的指213关联。每个数据流与Walsh去覆盖模块216a、216b、216c、216d、216e、216f耦合。每个Walsh去覆盖模块216将先于从基站102发送而被码分多路为数据字段的代码信道进行分离。来自Walsh去覆盖模块216a、216b、216c、216d、216e、216f的输出如本领域熟练技术人员所熟知的那样分离经过去覆盖的数据流。这些导向和数据信号随后与最佳组合处理器218耦合。

如图2b所示的最佳组合处理器218包括3个最佳组合器220a、220b、220c和组合系数处理器224。需要注意每个最佳组合器220与相应的某个代码信道(即用于覆盖那个代码信道上发送的数据的Walsh码)关联。就是说，如果每个Walsh去覆盖模块216输出3个数据流(每个与不同的代码信道关联并已经由不同的Walsh码去覆盖)，那么就会使用3个最佳组合器220。然而，需要明白在替代方法和设备中，代码信道和最佳组合器220的数目可能与图2b所示的3个有差别。而且，需要注意单个模块能够执行超过一个最佳组合器的功能。每个最佳组合器220与所有的Walsh去覆盖模块216耦合，通过两个天线上接收的多条路径向每个最佳组合器220提供在一个代码信道上发送的数据。来自每个最佳组合器220的输出是代表调制基站102所发送的信号数据的数据符号流。由于最佳组合处理器218的处理，当对符号解码时遇到的干扰比传统的对最佳组合器220的输入进行组合所产生的干扰要小。就是说，用输出符号调制的信号的SINR比任何输入到最佳组合器220的数据流的SINR要大。而且，输出符号的SINR比传统最佳组合器220的输入进行组合产生的SINR大。

图3是一种现在揭示的方法和设备的最佳组合器220a的简化框图。因为每个最佳组合器220实际上是相同的，所以仅讨论一个最佳组合器220a。最佳组合器220a包括多个双输入乘法模块302。乘法模块302将第一输入信号和第二输入信号相乘，并在乘法模块302的输出提供乘积。需要注意乘法模块302可能作为可编程器件(例如通用处理机或DSP)或例如专用硬件或可编程逻辑电路，或任何其他允许执行乘法功能方法(例如电路或专用集成电路(ASIC)中的处理功能)的执行功能来实现。

在最佳组合器220中的乘法模块302数目最好等于接收站110中Walsh去覆盖模块216的总数。到每个乘法模块302的第一输入302与唯一对应的Walsh去覆盖模块216耦合。因此，与最佳组合器220a关联的一个代码信道接收的每个数据流与Walsh去覆盖模块216a关联的特定的双输入乘法模块302a的第一输入耦合。在如图2所示的方法和设备中，有6个去覆盖模块216a、216b、216c、216d、216e、216f。因此，如图3中的最佳组合器220a所示，有6个乘法模块302a、302b、302c、302d、302e、302f。每个乘法模块302的第二输入通过信号线223与组合系数处理器224耦合。组合系数处理器224计算最佳组合系数(w_ij ^*(m))。下标“i”表示指213关联的特定天线，而下标“j”表示从期望源发送的信号遇到的特定延迟。如上所提及的，当两个天线112、114接收的信号(例如图1中所示的信号y₁₁和y₂₁)所穿过的路径由于信号是由不同天线接收的事实而不相等时，就使用相同的第二下标来表示这些信号实际上遇到相等的传播延迟。类似地，最佳组合系数的第二下标表示与那个最佳组合系数相乘的信号所遇到的是哪个传播延迟。

乘法模块302执行的乘法允许每个接收的信号进行加权和旋转(即可以调整接收信号的相位和振幅)。通过旋转相位，从求和模块输出的组合信号的信号对干扰加噪声比率(SINR)达到最优化。就是说，SINR将具有最高的可能性。因此，由未期望信号引起的干扰将减少。就是说，从试图与接收站110通信的基站102接收的功率可以相对于未曾试图与接收站110通信的基站108接收的功率实现最大化。

组含系数处理器224(如图2b所示)通过信号线223与每个乘法模块302的第二输入耦合。需要注意为了减少图2b中的线数，示出从组合系数处理器224到每个最佳组合器220的单条信号线223。而这根线223代表一个连接，在其上每个最佳组合器中提供给每个乘法模块302多个wij*(m)值(在图2b和图3中示出的是6个的情况)。这些值允许乘法模块302在求和模块304内组合之前对接收信号进行最优化调整。求和模块304将乘积相加来对每个接收的旋转信号进行组合。因此，最佳组合器220a执行点积操作。求和模块304的输出(即从最佳组合器220a的输出)作为输入采样提供给传统解码或检测模块或执行传统解码或检测功能的处理器，例如纠错解码器226。从求和模块304的输出可以表示为：

$\tilde{y}\left(m\right)=W^H\left(m\right)\·y\left(m\right)---\left(1\right)$

其中H表示共轭置换；y(m)＝〔y₁₁(m)、y₁₂(m)、…y_ij(m)、…〕^T是在Walsh去覆盖之后的mT时刻，含有与每个通信112、114关联的每个耙式指处的采样接收信号的向量；y_i，j是在Walsh去覆盖之后的mT时刻与i^th天线耦合的j^th耙式指213中接收的信号；w(m)＝〔w₁₁(m)、w₁₂(m)、…w_ij(m)、…〕^T是在mT时刻含有最佳组合系数的向量。

需要注意与第一天线关联的j^th耙式指具有与第二天线关联的j^th耙式指相同的延迟。例如，与接收来自第一天线112信号的2^nd耙式指213b关联的延迟模块209b所施加的延迟与由与接收来自第二天线114信号的2^nd耙式指213e关联的延迟模块209e所施加的延迟相同。因此，在现在揭示的非分和设备中，每个与第一天线112关联的延迟模块209最好具有与第二天线114关联的配对延迟模块209。这样一对配对延迟模块209的每个模块209最好具有相同的延迟。

在Walsh去覆盖之后，在i^th天线的j^th耙式指213处接收的信号可以表示为：

y_ij(m)＝c_ij(m)·x(m)+n_ij(m)               (2)

其中x(m)是mT时刻传输的符号；c_ij(m)是mT时刻的衰减系数；而n_ij(m)是表示热噪声加上mT时刻与i^th天线耦合的j^th耙式指213处干扰的复数。衰减系数c_ij(m)是表示“mT”时刻的瞬时通路增益，包括传播损耗、屏蔽和快衰落的影响。在二元移相键控中，符号x(m)的值是+1或-1。而在正交移相键控、正交调幅或其他这样的调制技术中，符号x(m)属于调制群集。

最佳组合系数的生成

下面将详细描述一种已揭示的用于确定最佳组合系数的方法和设备。图4a是一种现在揭示的方法和设备的组合器系数处理器224的功能框图。需要注意每个最佳组合器220的操作是相同的。因而，为了简化，就仅描述一个这样的最佳组合器220的操作。

图4a中示出的模块中所执行的每个功能可能由可编程器件(例如通用处理机或DSP)或专用硬件或可编程逻辑电路，或任何其他允许执行该功能的方法(例如电路或专用集成电路(ASIC)中的处理功能)来实现。这些功能可能由一个模块完成，或由多个模块完成。而且，每个这样的模块可能是物理上与其他一个或更多模块结合在一起或可能在物理上独立于其他一个或更多模块。

组合系数处理器224与两个导向/数据信号多路分接器212、214耦合。导向/数据多路复用器212将导向信号y_p1(m)提供给组合系数处理器224，其中y_p1(m)＝〔y_p11(m)，y_p12(m)…y_p1N(m)〕。导向/数据多路复用器214将导向信号y_p2(m)提供给组合系数处理器224，其中y_p2(m)＝〔y_p21(m)，y_p22(m)…y_p2N(m)〕。

在一个现在揭示的方法和设备中，最佳组合系数的值是作为自相关矩阵和接收信号y(m)与传输的符号x(m)的互相关r_yx(m)的函数来计算。在一个现在揭示的方法和设备中，自相关矩阵是对接收信号的自相关估值。因此，组合系数处理器224如下计算最佳组合系数：

$W\left(m\right)=R_{\mathrm{yy}}^{-1}\left(m\right)r_{\mathrm{yx}}\left(m\right)---\left(3\right)$

其中：R_yy(m)是含有在Walsh去覆盖(即R_yy(m)＝E[y(m)·y^H(m)])之后，时刻mT时与每个天线耦合的每个耙式指213处采样接收信号的向量y(m)＝[y₁₁(m)，y₁₂(m)，…y_ij(m)，…]^T的自相关矩阵；而r_yx(m)是向量y(m)和传输符号x(m)(即r_yx＝E[y(m)·x*(m)])之间的互相关，其中E表示在统计数学中定义的期望值，并且x*(m)表示x(m)的复共轭。

在替代方法和设备中，最佳组合系数如下通过组合系数处理器224’计算(如图4b所示并在下面详细描述)：

$W^{,}\left(m\right)=R_m^{-1}\left(m\right)r_{\mathrm{yx}}\left(m\right)---\left(4\right)$

其中，R_nn(m)是热噪声加上干扰向量n(m)＝[n₁₁(m)，n₁₂(m)，…n_ij(m)…]^T的自相关矩阵(即R_nn(m)＝E[n(m)·n^H(m)])；而r_yx(m)如上所定义。在用|x|＝+1表示导向符号的系统中；

r_yx＝E[y(m)x*(m)]＝c＝[c₁₁(m)，c₁₂(m)，…，c_ij(m)…]^T     (4a)其中c_ij(m)是mT时刻的衰减系数。

公式(3)描述的变量W以及公式(4)中描述的W’区别仅在于标量系数。就是说，

W’＝(1+h)W                             (5)

其中： $h=c^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}c.$

互相关r_yx估值

接收信号y(m)和传输符号x(m)之间的互相关r_yx估值是由前向连接槽中的导向脉冲期间的衰减系数向量c确定，因为互相关r_yx如上所述等于衰减系数向量c＝[c₁₁，c₁₂，…c_ij…]^T。

c的估值是通过如下使用前向连接槽的导向脉冲的衰减系数估值模块401来执行。衰减系数模块401接收来自两个导向/数据信号多路分接器212、214中每个分接器输出的每个导向信号y_p11(m)，y_p12(m)，…y_p1N(m)，y_p21(m)，y_p22(m)，…y_p2N(m)。为了简单原因，图4a示出向量y_p(m)＝y_p11(m)，y_p12(m)，…y_p1N(m)，y_p21(m)，y_p22(m)，…y_p2N(m)。在一个现在描述的方法和设备中，导向脉冲期间传输信号等于常数1(即x＝1)。因而，衰减系数向量c_ij(m)的每个元素可以估计为：

${\tilde{c}}_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{\mathrm{pij}}\left(m\right)---\left(6\right)$

其中 是用于i^th天线的j^th耙式指处导向脉冲的衰减系数c_ij(m)估值，y_pij(m)是i^th天线的j^th耙式指处导向脉冲中接收信号的m^th采样，而M是导向脉冲中的符号数。

公式(6)中确定的衰减系数 仅在导向脉冲中给出了互相关r_yx的估值。因此，为了执行相干检测和使用公式(3)确定最佳组合系数，在数据片中的衰减系数 估值在第一插值模块403中计算。

在一个现在揭示的方法和设备中，数据片中衰减系数

的估值是通过由线性内插模块403在连续导向脉冲中确定的两个衰减系数

估值之间插值来完成。或者，数据片中衰减系数 的估值是通过对均值模块405中连续导向脉冲中的多个衰减系数

(例如两个或三个)进行平均而完成。随后由内插模块403在两个连续经计算的平均值之间进行插值。

图5是三个连续衰减系数估值进行平均并随后插入到连续平均值之间的数据字段的例图。图5示出两个前向连接槽500、502。每个前向连接槽500、502具有两个导向脉冲504、506、508、510。对每个导向脉冲504、506、508、510的衰减系数进行估值。第一平均衰减系数估值c(k)通过对前三个连续导向脉冲504、506、508的三个估值的求和并除以3来计算。接着，第二平均衰减系数c(k+1)通过对每个导向脉冲506、508、510的衰减系数进行相加，并除以3来计算。在第一和第二平均衰减系数之间执行线性内插。为了估计离导向脉冲506距离为a的那部分数据的衰减系数，就使用下述公式：

c(m)＝(1-a)·c(k)+a·c(k+1)，0＜a＜1                (7)

互相关向量r_yx通过对每个天线的每个耙式指重复该过程来计算。自相关矩阵R_yy的估值

接收信号的自相关矩阵可以表示为：

$R_{\mathrm{yy}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}y\left(m\right)y^H\left(m\right)---\left(8\right)$

其中M是用来执行估值的采样数，并且y(m)＝[y₁₁(m)，y₁₂(m)，y_1N1(m)，y₂₁(m)，y₂₂(m)，…y_2N2(m)]^T是含有接收信号的向量；y_ij(m)是在Walsh去覆盖之后的mT时刻采样的i^th天线和j^th瑞克接收器指的接收信号；N₁是与天线1关联的耙式指数，并且N₂是与天线2关联的耙式指数。

从公式(8)可以看出，在N₁＝N₂的情况下(即在两个天线的每个天线上都使用相同数目的指接收输入信号)，R_yy是2N×2N矩阵，包括2×2个子矩阵。因此，2×2个子矩阵数等于N²。

本领域的熟练技术人员可以认识到由于不同耙式指接收信号的传播延迟中的差值，每个天线的不同耙式指的干扰是不相关的。因此，从具有不同延迟的耙式指得到的自相关矩阵R_yy的元素可以假设为0：仅需要计算具有相同延迟(即j₁＝j₂)的耙式指信号的2×2自相关矩阵估值。

在使用两个天线的现在揭示的方法和设备中，每个2×2子矩阵，位于矩阵R_yy(如上所示)对角线的R^(s)可以如下表示：

$R^{\left(s\right)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|y_{1s}\left(m\right)\right|}^2& \frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{1s}\left(m\right)y_{2s}^{*}\left(m\right)\\ & \end{array}\right]$

$\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{1s}^{*}\left(m\right)y_{2s}\left(m\right),\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|y_{2s}\left(m\right)\right|}^2,1\≤s\≤N$

其中y_1s(m)是在mT时刻通过s^th耙式指由第一天线接收的信号，而y_2s(m)是在mT时刻通过s^th耙式指由第二天线接收的信号。上述示出的矩阵R中的每个零代表非对角线的2×2子矩阵的假设值。

在现在揭示的方法和设备中，接收信号的自相关矩阵通过在数据片中使用导向脉冲来估计R_yy值的R_yy估值模块407来估值。而在替代方法和设备中，R_yy估值模块直接使用数据片，或导向脉冲和数据片都使用来确定数据片中的R_yy值。

在一个现在揭示的在数据片中使用导向脉冲估计R_yy的方法和设备中，R_yy内插模块411将从导向脉冲中确定值的R_yy插入。在替代方法和设备中，R_yy估值模块407与计算两个或三个导向脉冲中确定的R_yy值均值的R_yy均值模块409耦合。R_yy均值模块409的均值输出与用插入均值来确定数据中R_yy值的内插模块411耦合。均值和内插模块409、411执行的均值和内插实际上与均值和内插模块405、403中所做的均值和内插相同。

最佳组合系数w的确定：

最佳组合系数w是通过使用如上所述的公式(3)的组合系数估计模块415确定。一旦R_yy由R_yy估值模块407估值并插入表示数据片中的R_yy，R_yy的值就与倒置矩阵R_yy的倒置模块413耦合。随后采用公式(3)来确定最佳组合系数。

在另一个替代方法和设备中，R_yy由导向脉冲确定。公式(3)用来确定导向脉冲中的最佳组合系数。然后采用线性内插确定数据片中的最佳组合系数。

由于矩阵R_yy的所有非对角线子矩阵R^(s)为零，公式(3)中所需要的倒置计算的复杂度很低，就是说，本发明可以在不用对整个矩阵R_yy倒置的情况下执行。而且，子矩阵R^(s)可以分别倒置。

上述算法是很普通的，并且能适用于M×M类的自相关矩阵，其中对于自相关矩阵倒置，我们可以使用直接倒置或熟知的递归最小二乘方(RLS)算法。

自相关矩阵的估值

图4b是替代方法和设备的组合系数处理器224’的功能框图。如图4b中所示，组合系数处理器224’所包含的模块实际上和图4a中示出的组合系数处理器224中的模块是相同的。而图4b的处理器224’包括计算噪声加干扰R_nn(m)的自相关矩阵的估值的R_nn估值模块407’取代了图4a的R_yy估值模块407。为了估计噪声加干扰R_nn(m)的自相关矩阵，最好使用导向脉冲。第一公式如下表示：

$R_{\mathrm{nn}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}n\left(m\right)n^H\left(m\right)---\left(9\right)$

其中n(m)是mT时刻估计的噪声加上采样中接收器的干扰，M是用于执行估值的采样数(即导向脉冲中的符号数)。向量n(m)中的每个分量由R_nn(m)估值模块407’通过如下所示从接收导向脉冲y_ij(m)中减去信道增益c_ij(m)：

n_ij(m)＝y_pij(m)-c_ij(m)                    (10)

其中y_pij(m)是在Walsh去覆盖之后i^th天线的j^th耙式指处的导向脉冲中接收的信号的m^th采样，而c_ij(m)是通过使用如上所述的公式(6)的衰减系数估值模块401’进行估计。向量n(m)是通过对每个天线112、114重复每个耙式指处理来生成。

或者，R_nn可以通过如下公式估值：

$R_{\mathrm{nn}}=\frac{1}{2M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}n\left(m\right)n^H\left(m\right)---\left(11\right)$

其中向量n(m)的每个分量由R_nn(m)估值模块407’使用如下公式确定：

n_ij(m)＝y_pij(m)-y_pij(m+1)                  (12)

其中M是用来执行估值的采样数(即导向脉冲中的符号数，减去1)。

根据公式(12)，第一天线112的耙式指的一个导向符号是从同一天线的同一耙式指的下一个导向符号中减去。M是用来执行估值的采样数，即(导向脉冲中的符号数-1)。

需要注意计算R_nn的另一替代方法是：

R_nn＝R_yy-cc^H                               (13)

其中cc^H是衰减系数向量和衰减系数向量的转置共轭的乘积。

在一个现在揭示方法和设备中，第二内插模块411在导向中插入R_nn值来确定数据片中的R_nn值。或者均值模块409对由导向确定的多个R_nn值(即两个或三个R_nn导向值)进行平均。随后将平均值与插入平均值来确定数据片中R_nn值的第二内插模块411结合，如上结合图5所述。需要注意除由估值模块407、407’完成处理和组合系数估计模块415、415’完成的处理之外，组合系数处理器224、224’的功能实际上是相同。

在现在如图4b所示揭示的方法和设备中，一旦在数据片中确定R_nn的值，矩阵R_nn就与倒置模块413耦合。从倒置模块413输出经倒置的R_nn与组合系数估计模块415’耦合。公式(4)随后应用于组合系数估计模块415’来确定自己组合系数w’。

后估计插值

图6a是替换方法和设备的组合系数处理器600的功能框图。如图6a所示，组合系数处理器600所包括的模块实际上和图4a所示的组合系数处理器224中的模块相同。而在图6a的处理器600中，插入是在最佳组合系数估计之后执行。因此，衰减系数估值模块401直接与估值模块415耦合。同样地，R_yy估值模块407与矩阵倒置模块413直接耦合。为了在每个前向连接槽的数据部分期间确定w的值，估计模块415随后与来自估计模块415输出w值之间执行线性插入的内插模块601耦合。

同样地，图6b是另一个替换方法和设备中的组合系数处理器600’的功能框图。如图6b所示，组合系数处理器600’所包括的模块实际上和图4b所示的组合系数处理器224’中的模块相同。而在图6b的处理器600’中，插入是在最佳组合系数估计之后执行。因此，衰减系数估值模块401直接与估值模块415耦合。同样地，R_yy估值模块407’与矩阵倒置模块413直接耦合。为了在每个前向连接槽的数据部分期间确定w’的值，估计模块415随后与来自估计模块415输出w’值之间执行线性插入的内插模块601耦合。

信号与干扰加噪声(SINR)比率估值

在一个现在揭示的方法和设备中，来自组合系数处理器224的c_ij(m)和w_ij(m)值与SINR估计模块228耦合(如图2b所示)。在一个现在揭示的方法和设备中，SINR可以如下计算：

$\mathrm{SINR}=\frac{w^{H}c}{1-w^{H}c}---\left(14\right)$

其中w是从公式(3)中确定，c从公式(6)中确定。

在另一个使用组合系数处理器224’确定w’的方法和设备中，SINR可以如下计算：

SINR＝w’^Hc                              (15)

其中c是从(6)中确定。

在一个现在揭示的方法和设备中，SINR用来确定数据从基站102发送到接收站101的速率。如图2a和2b所示，组合系数处理器224、224’通过信号线230、231与SINR估计模块228耦合。信号线230向SINR估计模块228提供由组合系数处理器224，224’计算的w或w’值，信号线231向SINR估计模块228提供c_ij(m)值。SINR估计模块228根据公式(14)或(15)确定SINR。SINR估计模块228与DRC模块232耦合。DRC模块232考虑接收自基站102的数据的SINR来确定接收来自基站102的数据的速率。这个速率随后通知基站。

LLR的计算

大多数通信系统为了在接收器端执行解码需要对编码位的对数似然比(loglikelihood ratio，LLR)估计(例如迭代或“turbo”解码，传统维特比解码等)。现在接收的方法和设备的一个优点是LLR值可以轻易从由w或w’表示的软决策值中计算出来。

例如，假设四相移键控(QPSK)或4-正交调幅(4-QAM)在发送器端使用。而且，假设d₀和d₁分别表示与调制信号y_d，ij关联的第一和第二编码位，将调制器输入端的编码位0映射为调制值+1，并将调制器输入端的编码位1映射为调制值-1，这样，LLR值可以使用公式(16)和公式(17)或公式(18)和公式(19)来计算：

LLR(d₀|y_d(m))＝4·Re(w’(m)^H·y_d(m))              (16)

LLR(d₁|y_d(m))＝4·Im(w’(m)^H·y_d(m))              (17)

LLR(d₀|y_d(m))＝4·(1+h)·Re(w(m)^H·y_d(m))         (18)

LLR(d₁|y_d(m))＝4·(1+h)·Im(w(m)^H·y_d(m))         (19)

其中H表示转置共轭；Re(·)和Im(·)分别表示复数的实部和虚部；y_d(m)＝[y_d，11(m)，y_d，12(m)，…y_d，ij(m)，…]^T是含有在Walsh去覆盖之后的时刻mT时，与每个天线112、114关联的每个耙式指213处经采样接收的数据信号的向量；y_d，ij是在Walsh去覆盖之后的时刻mT时，与i^th天线耦合的j^th耙式指213中接收的数据；w(m)＝[w₁₁(m)，w₁₂(m)，…w_ij(m)…]^T是含有使用公式(3)估计的最佳组合系数的向量，w’(m)＝[w’₁₁(m)，w’₁₂(m)，…w’_ij(m)…]^T是mT时刻含有使用公式(4)估计的最佳组合系数的向量，并且(1+h)如公式(5)定义。

对于BPSK信号，因为虚部为0，所以只需要使用公式(16)或(18)。

因此，在一个现在揭示的方法和设备中，纠错解码器226如公式(16)和(17)，或公式(18)和(19)所示执行计算。

组合方法选择

根据一个实施例，采用了一种选择机制来确定是否使用最佳组合算法、最大比率组合算法或最大比率组合算法和最佳组合算法的结合。最大比率组合算法与在这里所述最佳组合算法的区别为组合系数的计算。最大比率组合算法优势在于将如上文中计算最佳组合系数所使用的接收信号自相关矩阵的非对角线元素设定为0。这种选择机制利用了存在无定向干扰例如噪声的事实，使最大比率组合算法成为最佳。

如图7所示的流程图中的方法步骤可以用来实行选择机制。这种步骤可以方便地用和如上文所述的组合系数处理器600结合的处理器来执行。或者，这种步骤可以用DSP、ASIC、离散门或晶体管逻辑、离散硬件部分例如寄存器、FIFO和比较器或执行一组微程序固件指令的处理器或任何传统可编程软件模块来执行。处理器最好是微处理器。但也可以用传统的处理器、控制器、微控制器或状态机作为替代。软件模块可以驻留在RAM存储器、闪存、寄存器或其他任何本领域已知形式的可写入存储媒体中。

在步骤700中，由处理器形成的接收信号的自相关矩阵如上所述完成最佳组合。随后处理器进入步骤702。在步骤702中，处理器将自相关矩阵的非对角线元素的大小与自相关矩阵对角线元素的大小进行比较。如果非对角线元素的大小明显小于对角线元素的大小，处理器进入步骤704。另一方面，如果非对角线元素的大小不是明显小于对角线元素的大小，处理器进入步骤706。在步骤704中某些或所有非对角线元素设定为0，并且最大比率组合系数或最大速率组合系数和最佳组合系数的结合通过修正的自相关矩阵例如根据上文公式(3)来计算。在步骤706中，最佳组合系数通过未修正的自相关矩阵例如根据上文公式(3)来计算。

对自相关矩阵的每个非对角线元素执行步骤702的比较。非对角线元素c_ij(第i行第j列的非对角线元素)进行平方，并随后与相关对角线元素c_ii和c_jj(第i行第i列的对角线元素和第j行第j列的对角线元素)的乘积进行比较。例如，给定非对角线元素c₂₃进行平方，并随后与对角线元素c₂₂和c₃₃的乘积比较。

在特定实施例中，步骤704中，当且仅当对于自相关矩阵中的每个非对角线元素，非对角线元素的平方明显小于相关对角线元素的乘积时，就将所有非对角线元素的大小设定为0。在替代实施例中，在步骤704中，仅当给定非对角线元素的平方明显小于相关对角线元素的乘积时，非对角线元素的大小才设定为0。

在特定实施例中，如上所述采用了包括有多个对角线为2×2子矩阵的自相关矩阵，并且步骤702中所做出的每个2×2子矩阵的两个非对角线元素的大小是否明显小于相同矩阵的两个对角线元素的大小的判定是通过将两个非对角线元素中每个的大小平方并获得两个对角线元素大小的乘积来执行。获得的两个非对角线元素中每个的平方大小与两个对角线元素大小的乘积的比率α相比较。如果两个非对角线元素其中一个的平方大小小于用两个对角线元素大小的乘积相乘的α，两个非对角线元素在步骤704中就设定为0，并且用修正的自相关矩阵来计算最大比率组合系数。否则(例如，如果如果两个非对角线元素中没有一个的平方大小小于用两个对角线元素大小的乘积相乘的α)，在步骤706中，用未修正的自相关矩阵来计算最佳组合系数。在一个实施例中，比率α明显小于1。在另一个实施例中分比率α等于1/50。

工业应用

所揭示的方法和设备在工业上具有开发潜力，并且可以在期望做无线数据传输时制造和使用。这里所述的设备和方法的各个部分，与其他部分单独列出，可能完全是常规的，在本发明权利要求中是它们的结合。

虽然讨论了不同的设备和方法模型，但本发明真正的精神和范畴并不局限于此，而限制于下述本发明申明的权利要求以及它们的等价物。

Claims (18)

1、一种计算多个接收信号的最佳组合系数的方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：

依据接收噪声和多个信号的相关干扰来估计所述多个信号的自相关矩阵；

将所述自相关矩阵的非对角线元素大小与所述自相关矩阵的对角线元素大小进行比较；

如果所述非对角线元素的大小明显小于对角线元素的大小，设定所述非对角线元素为0；和

依据所述自相关矩阵计算多个最佳组合系数。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自相关矩阵包括多个对角线2×2子矩阵，其中每个子矩阵包括两个对角线元素和两个非对角线元素，并且其中的比较步骤包括对每个所述子矩阵的每个非对角线元素的大小求平方，以及对同一子矩阵的对角线元素大小相乘获得乘积的步骤，并且其中设定步骤包括如果每个非对角线元素的平方大小小于同一子矩阵对角线元素乘积预定分数时，将每个子矩阵的两个非对角线元素设定为0。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定分数小于1。

4、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定分数等于1/50。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比较步骤包括对每个非对角线元素大小求平方以及对于每个非对角线元素，将位于与非对角线元素相同行或相同列的两个对角线元素相乘来获得乘积的步骤，并且所述设定步骤包括如果每个非对角线元素的平方大小明显小于位于与非对角线元素相同行或相同列的两个对角线元素乘积时，设定每个非对角线元素为0的步骤。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比较步骤包括对每个非对角线元素大小求平方以及对于每个非对角线元素，将位于与非对角线元素相同行或相同列的两个对角线元素相乘来获得乘积的步骤，并且所述设定步骤包括对其平方大小明显小于位于与非对角线元素相同行或相同列的两个对角线元素乘积的每个非对角线元素设定为0的步骤。

7、一种最佳组合处理器，其特征在于，包括：

a)组合系数处理器，包括

i)衰减系数估值模块；

ii)与所述衰减系数估值模块耦合的第一内插模块；

iii)自相关估值模块；

iv)与所述自相关估值模块耦合的第二内插模块；

v)与所述第二内插模块耦合的倒置模块；和

vi)与所述倒置模块以及第一内插模块耦合的组合系数估计模块；和

b)至少一个最佳组合器，每个最佳组合器与所述组合系数处理器耦合，并包括：

i)多个双输入乘法模块，每个模块具有一个输出，每个所述乘法模块的第一输入配置来接收来自瑞克接收器的多个指中一个的信号，每个所述乘法模块的第二输入与组合系数估计模块耦合，来接收所述组合系数；和

ii)具有与所述双输入乘法模块数相同数目输入的加法模块，每个所述输入与相对应的一个乘法模块输出耦合。

8、如权利要求7所述的最佳组合系数处理器，其特征在于，所述自相关估计模块是接收的信号的Ryy自相关模块。

9、如权利要求7所述的最佳组合系数处理器，其特征在于，所述自相关估计模块是噪声加干扰的Rnn自相关模块。

10、一种最佳组合处理器，其特征在于，包括：

a)组合系数处理器，包括

i)衰减系数估值模块；

ii)自相关估值模块；

iii)与所述自相关估值模块耦合的倒置模块；和

iv)与所述倒置模块耦合的组合系数估计模块；

v)与所述估计模块耦合的内插模块；和

b)至少一个最佳组合器，每个最佳组合器与所述内插模块耦合，并包括：

i)多个双输入乘法模块，每个模块具有一个输出，每个所述乘法模块的第一输入配置来接收来自瑞克接收器的多个指中一个的信号，每个所述乘法模块的第二输入与所述内插模块耦合，来接收所述组合系数；和

ii)具有与所述双输入乘法模块数相同数目输入的加法模块，每个所述输入与相对应的一个乘法模块输出耦合。

11、如权利要求10所述的最佳组合系数处理器，其特征在于，所述自相关估值模块是接收的信号的R_yy自相关模块。

12、如权利要求10所述的最佳组合系数处理器，其特征在于，所述自相关估值模块是噪声加干扰的R_nn自相关模块。

13、一种接收站，其特征在于，包括

a)第一天线；

b)与所述第一天线耦合的第一接收模块；

c)第二天线；

d)与所述第二天线耦合的第二接收模块；

e)与所述第一接收模块以及第二接收模块耦合的最佳组合处理器，所述最佳组合处理器包括：

i)组合系数处理器，包括：

(1)衰减系数估值模块；

(2)与所述衰减系数估值模块耦合的第一内插模块；

(3)自相关估值模块；

(4)与所述自相关估值模块耦合的第二内插模块；

(5)与所述第二内插模块耦合的倒置模块；和

(6)与所述倒置模块以及第一内插模块耦合的组合系数估计模块；和

ii)至少一个最佳组合器，每个最佳组合器与所述组合系数处理器耦合，并包括：

(1)多个双输入乘法模块，每个模块具有一个输出，每个所述乘法模块的第一输入配置来接收来自瑞克接收器的多个指中一个的信号，每个所述乘法模块的第二输入与组合系数估计模块耦合，来接收所述组合系数；和

(2)具有与所述双输入乘法模块数相同数目输入的加法模块，每个所述输入与相对应的一个乘法模块输出耦合。

14、如权利要求13所述的接收站，其特征在于，所述自相关估值模块是接收的信号的R_yy自相关模块。

15、如权利要求13所述的接收站，其特征在于，所述自相关估值模块是噪声加干扰的R_nn自相关模块。

16、一种接收站，其特征在于，包括：

a)第一天线；

b)与所述第一天线耦合的第一接收模块；

c)第二天线；

d)与所述第二天线耦合的第二接收模块；

e)与所述第一接收模块以及第二接收模块耦合的最佳组合处理器，所述最佳组合处理器包括：

i)组合系数处理器，包括：

(1)衰减系数估值模块；

(2)自相关估值模块；

(3)与所述自相关估值模块耦合的倒置模块；和

(4)与所述倒置模块耦合的组合系数估计模块；

(5)与所述估计模块耦合的内插模块；和

ii)至少一个最佳组合器，每个最佳组合器与所述内插模块耦合，并包括：

1)多个双输入乘法模块，每个模块具有一个输出，每个所述乘法模块的第一输入配置来接收来自瑞克接收器的多个指中一个的信号，每个所述乘法模块的第二输入与所述内插模块耦合，来接收所述组合系数；和

2)具有与所述双输入乘法模块数相同数目输入的加法模块，每个所述输入与相对应的一个乘法模块输出耦合。

17、如权利要求16所述的接收站，其特征在于，所述自相关估值模块是接收的信号的R_yy自相关模块。

18、如权利要求16所述的接收站，其特征在于，所述自相关估值模块是噪声加干扰的R_nn自相关模块。

Images