CN1277356C - 快速接收方法及快速接收机 - Google Patents

Abstract

本发明方法包括：根据M个接收信号r_m(m＝1，…M)及已知信号(用户数目等于N，n＝1，…N)估算每一传输路径的脉冲响应h_mn(q)。确定具有元素h_mn(q)的M×N矩阵H(q)及具有元素H(q)的Q×Q矩阵H(其中Q代表每个发送信号波的多径的数目及q＝0，…，Q-1)。根据解码的λ₂[b_n(k)]来确定软判定值b′_n(k)，及它被用来产生干扰分量矩阵B′(k)以产生干扰复制信号H·B′(k)。从接收矩阵y(k)中减去干扰复制信号H·B′(k)以确定y′(k)。y′(k)及H用来确定施加于第n个用户的自适应滤波系数w_n(k)，以便根据最小均方根准则来消除y′(k)中的残余干扰分量。y(k)通过w_n(k)后提供作为其中已消除干扰的来自第n个用户的接收信号的对数似然比率。

Description

快速接收方法及快速接收机

                       技术领域

本发明涉及譬如可用于移动通信的Turbo(快速)(软件名称)接收方法及Turbo接收机，它对由干扰产生的波形失真使用Turbo编码技术施加迭代均衡。

                       背景技术

移动台通信业务中的一个任务是：如何构成一个能在有限的频域中以高质量捕获多个用户的系统。作为解决该任务的措施，在该技术领域中公知了一种多输入多输出(MIMO)的系统。该系统构成的例子表示在图30A上，其中多个发射机S1至SN同时以同一频率发射符号c₁(i)至c_N(i)，并且该发射的信号被装有多个天线#1至#M的MIMO接收机接收。接收的信号由接收机处理，它估价来自各个发射机S1至SN的发射符号c₁(i)至c_N(i)及使它们分别以c₁^(i)至c_N^(i)传送到输出端子Out1至OutN。

直至现在，在MIMO系统中对MIMO接收机的特定实现所作出的研究还不能令人满意。如果我们基于MLSE(最大似然估算)准则试图构成MIMO系统中的MIMO接收机，用N表示发射机的数目及用Q表示每个发射机发射的电波到达MIMO接收机所经过的多径的数目，MIMO接收机所需的计算量将为2^(Q-1)N的量级，并随着发射机数目N及多径数目Q的增加极大地增加。当单个用户信息以并行信号被发射，然后信号被接收时，各个并行信号的彼此分离需要一定计算量，该计算量随多径数目的增加而成指数倍增加。因此，这里本发明提出一种对于多个信道信号改进计算效率的Turbo接收方法。以下开始描述的是用于单个用户(单个发射机)或单个信道发射信号的现有Turbo接收机，以用于说明需要本发明的原因。

用于单个用户的Turbo接收机

发射机及接收机的示范布局表示在图31中。在发射机10中，信息序列c(i)在编码器11中被编码，编码输出信号在输入到调制载波信号的调制器13前被交织器12交织(或重排列)，所产生的调制输出信号被发射。发射信号通过传输路径(多径的每个信道)被接收机20接收。在接收机20中，一个软输入软输出(SISO：单输入单输出)均衡器21执行延时波的均衡。在均衡器21的输入端，接收信号通常被转换成一个基带，并且接收的基带信号以一个频率被采样，该频率等于或大于发射信号中待转换成数字信号的信息序列的符号信号的频率，然后被输入到均衡器21。

并且对于单个用户，相应于图30A中的N＝1，由每个接收天线#m(m＝1，2…，M)接收的输出信号可如下地表示：

r_m(k)＝∑_q＝0 ^Q-1h_m(q)·b(k-q)+v_m(k)         (1)

式中m代表天线序号，h为信道值(传输路径脉冲响应：传输路径特征)，b(k-q)表示来自一个用户(发射机1)的发射符号，及v_m(k)表示接收机20的内部热噪声。天线#1至#M的所有输出用确定式(3)的式(2)指示的矩阵表示：

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)…r_M(k)]^T                 (2)

＝∑_q＝0 ^Q-1H(q)·b(k-q)+v(k)                    (3)

式中

v(k)＝[v₁(k)v₂(k)…v_M(k)]^T                 (4)

H(q)＝[h₁(q)…h_M(q)]^T                       (5)

应当指出[]^T表示一个逆矩阵。考虑到多径的信道数目Q，定义以下的矩阵：

y(k)≡[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)…r^T(k)]^T         (6)

≡H·b(k)+n(k)                                  (7)

其中

b(k-q)＝[b(k+Q-1)b(k+Q-2)…b(k-Q+1)]^T          (9)

n(k)＝[v^T(k+Q-1)v^T(k+Q-2)…v^T(k)]^T        (10)

如上面式子确定的r(k)被输入到SISO均衡器21的输入端，它是线性均衡器，作为均衡输出，得到每个编码位{b(i)}的概率等于+1至概率等于-1的概率对数似然比率(LLR)：

${\mathrm{\Λ}}_1\left[b\left(k\right)\right]=\log \frac{\mathrm{Pr}[b\left(k\right)=+1|y\left(k\right)]}{\mathrm{Pr}[b\left(k\right)=-1|y\left(k\right)]}---\left(11\right)$

$\≡{\mathrm{\λ}}_1\left[b\left(k\right)\right]+{\mathrm{\λ}}_2^p\left[b\left(k\right)\right]---\left(12\right)$

其中λ₁[b(k)]代表供给下个解码器24的非本征(extrinsic)信息及λ₂ ^p[b(k)]代表施加给均衡器21的先验信息。对数似然比率Λ₁[b(k)]被传送给减法器22，它从其中减去先验信息λ₂[b(k)]。其结果经过解交织器23被传送给SISO信道解码器24，后者如下地计算对数似然比率Λ₂：

${\mathrm{\Λ}}_2\left[b\left(i\right)\right]=\log \frac{\mathrm{Pr}[b\left(i\right)=+1|{\mathrm{\λ}}_1\left[b\left(i\right)\right],i=0,\·\·\·,B-1]}{\mathrm{Pr}[b\left(i\right)=-1|{\mathrm{\λ}}_1\left[b\left(i\right)\right],i=0,\·\·\·,B-1]}---\left(13\right)$

B：帧长度

$\≡{\mathrm{\λ}}_2\left[b\left(i\right)\right]+{\mathrm{\λ}}_1^p\left[b\left(i\right)\right]---\left(14\right)$

其中λ₂[b(i)]代表在迭代期间作为λ₂ ^p[b(k)]施加给均衡器21的非本征信息，而λ₁[b(k)]作为先验信息λ₁ ^p[b(i)]施加给解码器24。在减法器25中，从Λ₂[b(i)]中减去λ₁[b(i)]，其结果经过一个交织器26被传送给均衡器21及减法器22。以此方式，重复均衡及解码，以获得误码率的改善。

为了详细地描述前置级均衡器21，将描述施加给接收矩阵y(k)的线性滤波器响应的计算。对于均衡器21使用先验信息λ₂ ^p[b(k)]来计算软判定符号估算：

$b^{\′}\left(k\right)=\tan h\left[{\mathrm{\λ}}_2^p\right[b\left(k\right)]/2]---\left(15\right)$

使用该估算及信道矩阵H再产生干扰分量或干扰分量的复制信号H·b′(k)并从接收信号中减去它们。于是，

y′(k)≡y(k)-H·b′(k)                 (16)

＝H·(b(k)-b′(k))+n(k)                (17)

其中，

b′(k)＝[b′(k+Q-1)…0…b′(k-Q+1)]^T   (18)

因为干扰分量的复制信号H·b′(k)不会总是正确的复制信号，故干扰分量不能完全被式(16)消除。因此将根据下面指出的MMSE(最小均方误差)技术来确定消除干扰分量任何残余的线性滤波系数w(k)。

w(k)＝arg min‖w^H(k)·y′(k)-b(k)‖²   (19)

其中H表示共轭置换及‖‖表示范数。将确定出w(k)，它使式(19)取最小值。

在Daryl Reynolds及Xiandong Wang的文章“用于分集信道的低复杂度Turbo均衡(Low Complexity Turbo-Equalization for Diversity Channels)”(http：/ee.tamu.edu/Reynolds)中描述了导出w(k)的这种方式。该技术的主要成就在于大大降低了计算量。传统MLSE Turbo的计算量正比于2^Q-1，而用该技术可压减到Q³的量级。可以看出，w^H(k)·y′代表均衡器21的输出，及用于计算λ₁[b(k)]，然后它通过解交织器23传送给解码器24，用于解码计算。

为了在均衡器21中均衡，必需估算出现在式(1)中的信道值(传输路径脉冲响应)。该估算下文称为信道估计。该信道估算可使用例如作为一个帧的首项被发送的唯一字的已知的训练序列及存储的训练序列的接收信号。信道估算的低精确度阻碍了均衡器21的均衡以适当的方式出现。信道估算的精确度可通过增加出现在一帧中的训练序列的比例来提高，但这使所需数据的传输效率变差。因此希望信道估算的精确度能改善并同时降低一帧中训练序列的比例。

这不限制在包括MIMO的多信道传输信号的接收器上，同样适合的还有：如RAKE接收机之类的接收机或使用自适应阵列天线的及其中一定的解码结果被迭代解码处理改善的接收机的信道估算。

所述的Turbo接收机具有以下限制：

-它适应于单个用户(单个发射机)或仅一个串行发送信号。

-在再产生干扰分量时需要信道值(矩阵H)，并且这必需在实际实施中被估算。估算误差将引起迭代均衡的效果变差。

本发明的一个目的是通过提供Turbo接收方法及接收机来对这两个限制进行补偿，因此它允许上述接收机能被扩展到用于例如多个用户的多个传输串行信号，或来自单个用户的并行传输的接收机。

本发明的另一目的是提供一种接收方法及接收机，其中接收信号的信道值根据接收信号及用作参考信号的已知信号来估算，使用估算的信道值来处理接收信号，并解码该处理的信号，由此使用估算信道值的处理及解码对同一接收信号进行迭代，并且允许使用相对短的已知信号以高精确度来实现信道的估算。

                        发明内容

根据本发明的第一方面，提供了接收N个串行(N是等于或大于2的整数)发送信号的Turbo接收方法。该方法包括：根据M个接收信号r_m(m＝1，…，M)及N个串行已知信号计算信道值h_mn(q)(n＝1，…，N)，根据由解码得到的N个串行先验信息λ₂[b_n(k)]来确定软判定发送符号b′_n(k)，及使用信道值h_mn(q)及软判定发送符号b′_n(k)来计算干扰分量H·B′(k)，它由被第n个发送信号本身及非第n个发送信号的发送信号产生的符间干扰(intersymbol interferencc)如下地形成：

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)…b′^T(k)…b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…b′_N(k+q)]^T

q＝Q-1……-Q+1对于q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)…0…b′_N(k)]^Tq＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有零元素(zero element)，Q代表每个发送信号波的多径的数目，q＝0，…，Q-1，及[]^T代表转置矩阵，从接收的矩阵y(k)中减去符间干扰H·B′(k)获得差值矩阵y′(k)，其中

y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)…r^T(k)]^T

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)…r_M(k)]^T

确定施加于对第n个个发送信号的接收信号的自适应滤波系数w_n(k)，以便使用信道矩阵H或参考信号来消除差值矩阵y′(k)中的残余干扰分量，根据自适应滤波系数w_n(k)对差值矩阵y′(k)滤波，以获得对于其中已消除干扰的、作为第n个串行发送信号的接收信号的第n个序列的对数似然比率，及使用第n个序列的对数似然比率来解码。

根据本发明的第二方面，在根据本发明的第一方面的设计中当q＝0时，

b′(k)＝[b′₁(k)…-f(b′_n(k))…b′_N(k)]^T

其中元素f(b′_n(k))位于第n个位置，及f()代表一个函数，它满足f(0)＝0及具有变量b′_n(k)，该变量满足d{f(b′_n(k))}/d{b′_n(k)}≥0。

根据本发明的第三方面，该均衡在多个级上进行，在均衡输出中序列的数目在后面的级中顺序地减少。

根据本发明的第四方面，在其中接收信号的信道值根据接收信号及用作参考信号的已知信号来估算的Turbo接收方法中，使用估算信道值处理接收信号，对处理信号执行解码，及对同一接收信号使用估算信道值的处理与解码处理进行迭代，解码硬判定信息信号具有的确实性将根据相关的软判定信息信号值确定，以及具有等于或大于给定值的确实性的硬判定信息信号将作为下次迭代信道估算的参考信号被使用。

                      附图说明

图1是包括根据本发明第一方面的Turbo接收机的一个实施例的系统功能结构图；

图2是表示图1中所示的多输出均衡器31的功能结构图的具体例子的概图；

图3是根据本发明第一方面的Turbo接收方法的一个实施例的流程图；

图4A是一个示范帧的示意图；

图4B是说明每次迭代期间的执行处理的图，用来说明根据本发明第四方面的迭代信道估算方法；

图5是导出极可能确实的硬判定符号的示范功能结构图；

图6是根据本发明的信道估算示范处理程序的流程图；

图7A是根据本发明第二方面的均衡器31的一部分的示范功能结构图，它反映被检测信号的纠错解码结果；

图7B是表示其示范处理程序的图；

图8是迭代地使用Turbo均衡器的接收机的一个示例的图；

图9是迭代地执行RAKE-接收-Turbo-解码的示范接收机的图；

图10是迭代地执行自适应阵列天线接收Turbo解码的示范接收机的图；

图11A是Turbo均衡器的概图；

图11B是Turbo解码器的概图；

图12是使用估算信道迭代地进行接收信号的处理及处理信号的解码处理的接收机的概图；

图13是使用估算信道迭代地进行接收信号的处理及处理信号的解码处理的接收方法的示范处理程序的流程图；

图14A是示范帧结构的图；

图14B是当接收信号包含不同于白高斯噪声的噪声时信道矩阵H及噪声协方差矩阵U的估算的迭代处理的概图；

图15是用于噪声协方差矩阵U的估算中的均衡器的一部分的示范功能结构图；

图16是用于估算噪声协方差矩阵U的估算和解码处理中使用的迭代信道值估算的示范处理程序的流程图；

图17是表示根据本发明第三方面的Turbo接收机原理的图；

图18是根据本发明第三方面的Turbo接收机的示范功能结构图；

图19是表示图18中所示多用户(前置级)均衡器71的特定功能结构的图；

图20是根据本发明第三方面的Turbo接收方法的示范处理程序的流程图；

图21是表示根据本发明第三方面的多级均衡部分的另一示范功能结构的图；

图22是应用根据本发明(2)第一方面的实施例的系统结构例的图；

图23用曲线图表示根据本发明(1)第一方面的Turbo接收机的误码率特性，其中假设信道已完善地被估算，E_b代表位功率及N₀代表噪声功率；

图24用曲线图表示当阈值(Th)变化时执行了迭代信道估算的情况下的误码率特征；

图25用曲线图表示根据本发明第四方面的Turbo接收机的误码率特性，其中具体使用了迭代信道估算；

图26用曲线图表示使用噪声协方差矩阵U的Turbo接收机的误码率特性；

图27用曲线图表示图1中所示的Turbo接收机的误码率特性；

图28A用曲线图表示根据本发明第二方面的实施例的、描述为E_b/N₀的函数的误码率特性，它反映被检测信号的纠错解码结果；

图28B用曲线图表示根据本发明第二方面的实施例的、描述为α的函数的误码率特性；

图29用曲线图表示根据本发明第三方面的Turbo接收机的误码率特性的仿真结果；

图30A是表示MIMO系统的概念的图；

图30B是其中来自一对天线的接收信号作为4个接收信号序列输入到一个Turbo接收机的示意图；及

图31是传统的用于单个用户的Turbo发射机及接收机的功能结构图。

                      具体实施方式

本发明的第一方面(1)

图1表示应用本发明的MIMO系统的示范结构。

在发射机S1…SN的每个中，在编码器11-1，…，11-N中编码信息序列c₁(i)至c_N(i)，并且这些编码的输出通过交织器12-1，…，12-N作为调制信号供给调制器13-1，…，13-N，因此根据这些调制信号来调制载波信号，以发射信号b₁(k)至b_N(k)。在这种方式中，来自发射机S1，…，SN的发射信号b₁(k)…b_N(k)形成N个序列发送信号。

由多输出接收机通过传输路径(信道)接收的接收信号r(k)被输入到多输出均衡器31。接收机接收的信号被转换成基带信号，然后以二分之一符号周期被采样，譬如被转换成数字信号，接着该信号被输入到均衡器31。假定具有一个或多个数字信号，其数目用整数M表示。例如，由M个天线接收的信号构成以M个数字信号形式的接收信号。

均衡器31输出N个对数似然比率Λ₁[b₁(k)]，…Λ₁[b_N(k)]。在减法器22-1，…22-N中，从Λ₁[b₁(k)]，…Λ₁[b_N(k)]中减去先验信息λ₁[b₁(k)]，…λ₁[b_N(k)]，及其结果通过解交织器23-1，…23-N被输入到软输入软输出(SISO)解码器(信道解码器)24-1，…24-N，以被解码，其中解码器24-1，…24-N输出解码信息序列c₁′(i)…c_N′(i)及Λ₂[b₁(i)]，…Λ₂[b_N(i)]。在减法器25-1，…25-N中，从Λ₂[b₁(i)]，…Λ₂[b_N(i)]中分别减去λ₁[b₁(i)]，…λ₁[b_N(i)]，其结果经过交织器26-1，…26-N作为λ₂[b₁(k)]，…λ₂[b_N(k)]被分别输入到多输出均衡器31及减法器22-1，…22-N。

来自多个用户(多个发射机)的接收信号r_m(k)(m＝1，…，M)当它输入到均衡器31时是如下所示的来自多个用户的接收信号的总和：

r_m(k)＝∑_q＝0 ^Q-1∑_n＝1 ^Nh_mn(q)·b_n(k-q)+v_m(k)    (20)

式中q＝0，…，Q-1，及Q代表每个发射波的多径数目。通过类似的过程定义一个矩阵y(k)来用于单个用户，我们有：

y(k)≡[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)…r^T(k)]^T              (21)

    ＝H·B(k)+n(k)                                   (22)

其中

r(k)＝[r₁(k)…r_M(k)]^T

式中

B(k)＝[b^T(k+Q-1)…b^T(k)…b^T(k-Q+1)]^T         (25)

b(k+q)＝[b₁(k+q)b₂(k+q)…b_N(k+q)]^T

q＝Q-1，Q-2，…，-Q+1                             (26)

在一个干扰消除步骤中，假定希望获得来自第n个个用户(发射机)的信号。在该例中，使用来自所有用户(发射机)的信号的软判定符号估算及信道矩阵(传输路径脉冲响应矩阵)H来产生由非第n个用户的用户信号引起的干扰及由第n个用户本身引起的干扰的综合，或再产生出干扰的复制信号H·B′(k)。然后从y(k)减去干扰复制信号产生出差值矩阵y′(k)：

y′(k)≡y(k)-H·B′(k)                            (27)

＝H·(B(k)-B′(k))+n(k)                           (28)

式中

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)…b′^T(k)…b′^T(k-Q+1)]^T (29)

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…b′_N(k+q)]^T

          ：q＝Q-1，…，-Q+1，q≠0                (30)

b′(k)＝[b′₁(k)…0…b′_N(k)]^T：q＝0          (31)

b′(k)的第n个位置具有零元素。应理解，b′_n(k)代表软判定发送符号估算，它由b′_n(k)＝tan h[λ₂[b_n(k)/2]的计算来获得。矩阵B′(k)代表干扰符号的复制矩阵。

用于消除残余干扰分量-基于干扰分量复制信号H·B′(k)的不完善性及由第n个信号本身产生的干扰分量的残余干扰-的第n个用户的滤波系数w_n(k)将根据MMSE(最小均方误差)准则被确定为使下式(32)取最小值：

w_n(k)＝arg min‖w_n ^H(k)·y′(k)-b_n(k)‖²      (32)

接着的操作与用于单个用户的操作相同。具体地，以此方式获得的w_n(k)用来计算w_n ^H(k)·y′(k)，及其计算结果通过解交织器23-n作为λ1[b_n(i)]被输入解码器24-n，在这里进行解码计算

所述使用滤波器(线性均衡)对接收信号rm处理的方法对于所有用户1至N进行重复。作为结果，从均衡器31输出的数目将等于N，及所有这些输出被各个解码器24-1，…，24-N解码。以上所述的是从单个用户Turbo接收机用于多个用户(MIMO)的接收的扩展。

由上所述，将可以看到多输出均衡器31的示范功能结构如图2中所示。具体地，M个接收信号r_m(k)被供给接收矩阵发生器311，其中产生接收矩阵y(k)及它被供给每个用户的均衡器312-1至312-N。由信道估算器28计算的信道矩阵H还被供给均衡器312-1至312-N。来自每个信道解码器24-n的先验信息λ₂[b_n(k)]被供给软判定符号估算器313，在这里计算软判定发送符号估算b′_n(k)＝tan h[λ₂[b_N(k)/2]。所有均衡器312-1至312-N具有相同功能结构及以相同方式处理，相应地，将描述其中典型的均衡器(312-1)。

此外，软判定发送符号估算b′₁(k)至b′_n(k)被供给到一个干扰复制矩阵发生器314-1，在这里根据式(29)至(31)产生干扰复制矩阵B′₁(k)，及然后在滤波处理器315-1中根据信道矩阵H对矩阵B′₁(k)施加滤波处理，及产生的干扰复制分量H·B′₁(k)在差值计算器316-1中被从接收矩阵y₁(k)中减去，以产生差值矩阵y′₁(k)。

至少信道矩阵H或后面将要描述的参考信号被输入到滤波系数估算器317-1，以确定滤波系数w₁(k)，它被用来消除残余的干扰分量。在图示的例中，信道矩阵H及噪声分量的协方差σ²及来自软判定符号发生器313-1的软判定发送符号b′₁(k)至b′_N(k)被输入到滤波系数估算器317-1中以确定滤波系数w₁(k)，该滤波系数根据最小均方误差准则使式(32)取最小值。以下将描述确定滤波系数w₁(k)的具体例子。差值矩阵y′₁(k)与滤波系数w₁(k)一起在自适应滤波处理器318-1中被处理，及输出Λ₁[b₁(k)]作为对于接收信号的均衡输出，该接收信号相应于来自用户1的发送信号。

根据本发明所述实施例的多输入多输出Turbo接收方法的处理程序表示在图3上。在步骤S1上，根据接收信号r(k)及每个训练信号b_n(k)计算信道值h_mn(q)及噪声分量的协方差σ²。在步骤S2上，根据信道值h_mn(q)计算信道矩阵H。在步骤S3上，基于在Turbo接收处理的上次迭代期间获得的先验信息λ₂[b_n(k)]计算软判定发送符号估算b′_n(k)＝tan h[λ₂[b_n(k)/2]。

在步骤S4上，由接收信号r(k)产生接收信号y(k)。在步骤S5上，根据式(29)至(31)及使用各个软判定发送符号估算b′_n(k)产生干扰复制矩阵B′_n(k)。在步骤S6上，对于来自第n个发射机的接收信号计算其干扰分量复制信号H·B′_n(k)。在步骤S7上，从接收矩阵y(k)中减去干扰分量复制信号H·B′_n(k)得到差值矩阵y′_n(k)。在步骤S8上，使用信道矩阵H，软判定发送符号估算b′₁(k)至b′_N(k)及噪声分量的协方差σ²，根据最小均方误差准则使式(32)取最小值来确定用于消除来自第n个发射机的所接收信号中的残余干扰的滤波系数w_n(k)。

在步骤S9上，对差值矩阵y′_n(k)施加根据滤波系数w_n(k)的滤波处理来获得对数似然比率Λ₁[b_n(k)]。在步骤S10上，从Λ₁[b_n(k)]中减去先验信息λ₂[b_n(k)]，及其结果被解交织及解码以输出对数似然比率Λ₂[b_n(k)]。对于n＝1至N可同时地或顺序地执行步骤S4至S10。接着，在步骤S11上，作出检验，看解码操作的次数、即Turbo接收处理的次数是否已达到预定数目。如果未达到预定数目，操作进入步骤S12，在这里从对数似然比率Λ₂[b_n(k)]中减去非本征信息λ₁[b_n(k)]，及其结果被交织以确定先验信息λ₂[b_n(k)]，然后返回到步骤S3。如果在步骤S11上发现解码操作次数已达到预定数目，则在步骤S13上输出产生的解码输出。

现在来描述信道估算器28。每个接收的信号r_m(k)可如下地表示：

r_m(k)＝∑_q＝0 ^Q-1∑_n＝1 ^Nh_mn(q)·b_n(k-q)+v_m(k)      (33)

信道估算器28确定出现在式(33)中的信道值(传输路径脉冲响应)h_mn(q)及噪声v_m(k)的平均功率(≡σ²)。通常，接收机知道的唯一字(训练信号)被插在发送侧待发送的每一帧的开始，如图4A所示，接收机使用RLS(递归最小二乘)技术通过作为训练序列的唯一字(已知信号)来估算信道值h_mn(q)。如果对数似然比率Λ₂[b₁(i)]，…Λ₂[b_N(i)]为正，每个信道解码器24-1，…，24-N输出1，而该对数似然比率为负时，输出-1，作为解码信号(或发送编码符号硬判定值)b₁^(i)至b_N^(i)，并被迭代地通过交织器27-1，…，27-N被送到信道估算器28。接收信号r(k)与来自唯一字存储器29的作为参考信号的唯一字一起被输入到信道估算器28。基于这些输入信号，信道估算器28根据式(33)估算每个h_mn(q)及根据最小二乘技术估算σ²的值。该估算可以与用自适应滤波器通过估算发送路径脉冲相应自适应地均衡接收信号时的脉冲响应估算相似的方式产生。

以该方式使用训练序列是传统的，但为了提高净发送速率，必需减小唯一字在一帧中所占比例，而这增加了信道估算的误差。如果存在这种误差，则引起上述迭代均衡响应的降级。根据本发明，提出以下列方式进行信道值的迭代估算。

本发明的思想表示在图4B中。该思想的目的在于在相同接收信号的迭代均衡处理的每个阶段或在Turbo接收处理的每个迭代期间迭代地估算信道值。在第一轮期间，对于跟随唯一字的信息符号序列仅使用唯一字作为参考信号来估算信道值，及使用估算的信道值来均衡所接收的信号及估算的发送符号。但是在第二次均衡处理迭代前，使用唯一字作为参考信号作出信道估算，及在预先解码处理期间获得的符号估算(硬判定值)也被用作参考信号来执行整个帧的信道估算。在该例中，不是使用每个硬判定值，仅是使用已被确定为极可能是确实的硬判定值才被用作参考信号。当来自解码器24-n的逻辑似然率Λ₂[b_n(i)]为正时硬判定变为输出+1，及如果该对数似然比率为负时输出-1。可以说，对数似然比率Λ₂[b_n(i)]的绝对值愈大，硬判定值极可能是确实的似然比率的可能性愈大。例如，当对数似然比率被确定为5时变为+1的确实性大于当对数似然比率被确定为0.3时变为+1的确实性。因此，迭代信道估算方法使用一个阈值来指定极可能是确实的硬判定值b_n(i)，这将描述于下。

首先，使用来自解码器24-n的对数似然率Λ₂[b_n(i)]，如下地确定软判定符号值b′_n(i)：

b′_n(i)＝tan h[Λ₂[b_n(i)]/2]

作出该操作是为了使逻辑似然比率值正规化至1，于是就防止其绝对幅值超过1。接着，提供0至1之间的阈值，及当软判定值b′_n(i)的绝对幅值大于阈值时，相应的硬判定值b^_n(i)被保留用在迭代信道估算中。例如，如果阈值被选择为0.9，将选择与具有绝对值等于或大于0.9的软判定值b′_n(i)对应的那些硬判定值b^_n(i)。可以认为，由于阈值高至0.9，所选择的硬判定值b^_n(i)的确实性也高，因此，亦可认为，使用该硬判定值产生的迭代信道估算的精确度可被改善。但是，也考虑到，因为选择的符号数目减小了，迭代信道估算的精确度也可受影响并变差。因此，需要在0至1之间选择最佳的阈值。此外，如果该阈值为1，如果接着没有选择硬判定值b^_n(i)，则表明不发生迭代信道估算。因此，如下面还将描述的，选择0.2至0.8量级的阈值。

因此，在根据阈值确定为极可能确实的第一发送期间信息符号序列的这些发送符号估算(硬判定值)b₁^(i)，…，b_N^(i)从交织器27-1，…，27-N的输出供给到前符号存储器32中及被存储在那里作为前发送符号估算。在接收信号r(k)的第二均衡及解码处理迭代期间(应指出，接收信号r(k)存储在存储器中)，开始使用唯一字来作出信道估算，及已被确定为极可能确实的那些估算的发送符号的硬判定估算b₁^(i)，…，b_N^(i)被从前符号存储器32读出并提供给信道估算器28，以作出信道估算、即整个帧的信道估算。所产生的估算h_mn(q)及σ²被用来根据接收信号r(k)执行均衡及解码(发送符号估算)。在此时，使用在根据阈值已确定为极可能确实的估算发送符号中的那些符号值来更新前符号存储器32的内容。接着，在下个均衡及解码迭代期间，使用唯一字的估算及使用被确定为极可能确实的那些前估算发送信号的估算来作出整个帧的信道估算。使用估算的信道来执行均衡及解码(发送符号的估算)及更新前符号存储器32。此外，来自解码器的那些根据阈值被确定为极可能确实的发送符号硬判定值b₁^(i)，…，b_N^(i)可直接地存储在前符号存储器32中以更新它，并且当存储在前符号存储器32中的符号值被使用时，它们将通过交织器27-1，…，27-8输入到信道估算器28中。

通过以该方式进行的迭代可减小信道估算的误差，改善符号估算的精确度及可改进在Turbo均衡中由于信道估算误差使响应变差的问题。

当以上述方式使用极可能确实的符号硬判定值根据信息符号序列作出信道估算时，在每个解码器24-n上附加如图5所示的功能。对数似然比率Λ₂[b_n(i)]被输入到软判定值估算器241以计算b′_n(i)＝tan h[Λ₂[b_n(i)]/2]及由此估算发送符号软判定值b′_n(i)。将该值b′_n(i)与来自阈值设定器243的阈值Th相比较，由此当b′_n(i)等于或大于Th时输出1及当其小于Th时输出0。另一方面，对数似然比率Λ₂[b_n(i)]被输入到硬判定单元244，当Λ₂[b_n(i)]为正时输出+1及当它为负时输出-1作为符号硬判定值b_N^(i)。该符号硬判定值b_n^(i)通过门245(当相应的符号软判定值等于或大于阈值时该门打开)，及通过图1中所示的交织器27-n被送到前符号存储器32，由此更新存储的符号。

图6表示也使用极可能确实的符号硬判定值的信道估算程序。开始，在步骤S1上，使用接收信号r(k)及唯一字作出信道估算。在步骤S2上，作出检验以看解码过程是否是第一次，如果是的话，在步骤S3上，使用估算信道值h_mn(q)来执行均衡及解码处理或图3中S3至S10所示的操作。

在步骤S4上，根据对数似然比率Λ₂[b_n(i)]执行发送符号硬判定，以确定硬判定值b_n^(i)。在步骤S5上，根据对数似然比率Λ₂[b_n(i)]计算b′_n(i)＝tan h[Λ₂[b_n(i)/2]，由此估算发送符号软判定值b′_n(i)。在步骤S6上，通过检验符号软判定值b′_n(i)是否等于或大于阈值Th，来确定极可能确实的那些符号硬判定值b_N^(i)。在步骤S7上，使用极可能确实的符号硬判定值来更新前符号存储器32的内容。在步骤S8上，作出检验看解码操作次数是否达到给定值，如果不是，则操作回到步骤S1，或更确切地，经过图3所示的步骤S12并返回到图3所示的步骤S1。

如果在步骤S2上发现解码处理不是第一次，则在步骤S9上从前符号存储器32中读出先前存储的符号，即极可能确实的硬判定符号，及它与接收信号r(k)的信息符号序列一起使用来作出信道估算，然后传到步骤S3。

在以上的描述中，即使在第二及接着的迭代期间，从开始就使用唯一字作为参考信号作出信道估算，但也可以仅使用极可能确实的硬判定符号作为在第二及接着的迭代期间的参考信号。在这种情况下，如图6中虚线所示，作出一个检验，以看在步骤S1′中该处理是否是第一次，如果是的话，使用唯一字作为参考信号，它与接收信号一起用于估算信道值。在步骤S3′中将估算信道值及在估算中使用的参数值存储在存储器中后，操作将转移到在步骤S3上进行的均衡及解码处理。

如果在步骤S1′上发现该处理不是第一次，则在作出信道估算前，在S4′上设定在前存储的信道估算及各个处理参数，然后操作转移到步骤S9。

应当指出，式(32)的解如下：

w_n(k)＝(HG(k)H^H+σ²I)^-1·h                                        (34)

式中I代表单位矩阵，σ²代表接收机的内部噪声功率(噪声分量协方差)，σ²I表示噪声分量协方差矩阵及G(k)相应于信道估算的平方误差。

G(k)≡E[(B(k)-B′(k))·(B(k)-B′(k))^H]

＝diag[D(k+Q-1)，…，D(k)，…，D(k-Q+1)]                               (35)

式中E[]代表一个平均对角矩阵(不沿对角线上的元素均为零)。

D(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，…，1-b′² _n(k+b)，…，1-b′² _N(k+q)]    (36)

q＝Q-1，Q-2，…，-Q+1，q≠0

及当q＝0时，

D(k)＝diag[1-b′² ₁(k)，…，1，…，1-b′² _N(k)]                       (37)

在矩阵D(k)中出现的‘1’表示第n个元素(假定第n个元素用户发送信号为理想信号)。

$h=\left[\begin{array}{c}{H}_{1,(Q-1)\·N+n}\\ H_{2,(Q-1)\·N+n}\\ \·\\ \·\\ \·\\ H_{M+Q,(Q-1)\·N+n}\end{array}\right]---\left(38\right)$

因此，h包括式(23)中出现的H的第(Q+1)·N+n列中的所有元素。信道矩阵H，在信道估算器28中被估算的噪声功率σ²及来自软判定符号发生器313-1的软判定发送符号b₁′(k)至b_N′(k)被输入到如图2所示的多输出均衡器31的滤波系数估算器317-1中，以根据式(34)至(38)计算残余干扰消除滤波系数w_n(k)。

可以看到，式(34)需要逆矩阵操作，但通过使用用于逆矩阵的矩阵求逆辅助定理可减少所需计算。具体地，通过用1来近似式(36)及(37)中出现的每个b′²，产生了：

D(k+q)＝diag[0，…，0]＝0(q≠0)     (39)

D(k)＝diag[0，…，1，…，0]         (40)

因此，对于位于n行及n列的元素，D(k)具有值为1的元素，而所有其它元素等于0。当由式(39)及(40)确定的式(35)的误差矩阵G(k)被代入式(34)，则有：

w_n(k)＝(h·h^H+σ²I)^-1·h       (41)

式中h由式(38)确定。

通过该近似，w_n(k)B不依赖于k，并且因此，在每个离散时间k上的逆矩阵计算可被省略，因此减少了计算量。

对式(41)施加用于矩阵求逆的矩阵求逆辅助定理。该辅助定理表示，假定A及B为(M，M)方矩阵，C为一个(M，N)矩阵及D为一个(N，N)矩阵，当A由下式：A^-1＝B^-1+CD^-1C^H给出时，A的逆矩阵如下：

A^-1＝B-BC(D+C^HBBC)^-1C^HB        (42)

对式(41)中出现的逆矩阵操作矩阵求逆辅助定理，则有：

h(k)·h(k)^H+σ²I＝B^-1+CD^-1C^H

h(k)·h(k)^H＝CD^-1C^H，σ²I＝B^-1，h(k)＝C

I＝D^-1，h(k)^H＝C^H

使用这些式子来计算式(42)，可计算在式(41)中出现的逆矩阵操作。当式(42)包括逆矩阵操作(D+C¹¹BBC)^-1时，该逆矩阵变为标量并可简单地计算。

因此，在该情况下，它被缩减成以下形式：

w_n(k)＝1/(σ²+h^H·h)h                                (41-1)

在该式右边的1/()为标量或简假定为一个常数值，它可被选为1。因此，我们可写成w_n(k)＝h，这表示w(k)可仅由h决定。如图2中虚线所示，仅来自信道估算器28的信道矩阵H中的以式(38)表示的h可输入到滤波系数估算器317-1中。

对于由式(39)及(40)的近似没有被限制在用于矩阵求逆的矩阵求逆辅助定理的使用上，该近似允许对于式(34)的计算量被减小。尤其是，当使用该近似及使用了用于矩阵求逆的矩阵求逆辅助定理时，计算量还可进一步减小。此外，如果噪声分量的协方差矩阵用σ²I表示，则可使用由式(41-1)所示的

近似：w_n(k)＝h，因此它与协方差矩阵无关，允许计算的进一步简化。

本发明的第二方面(反映纠错)

在其中从由式(27)表示的接收矩阵y(k)中减去H·B′(k)的均衡处理中，在用于被检测的信号b_n(k)以外的信号的发送信号软判定值中反映纠错解码结果，但涉及被检测的信号b_n(k)的纠错解码结果未被反映。为此，最好使用以下的处理。

出现在式(29)或式(31)中的b′(k)如下地改变：

b′(k)＝[b′₁(k)b′₂(k)…

        b′_n-1(k)-f(b′_n(k))b′_n+1(k)…b′_N(k)]    (43)

式中f(b′_n(k))是以b′_n(k)为输入的任意函数。

当作出这个改变时，就变为可以反映涉及被检测的信号b_n(k)的纠错解码结果。因此，不是使用b′_n(k)＝0，通过加上一个取决于b′_n(k)的适合值，可以增强混在噪声或干扰信号中的被检测信号，于是使b_n(k)被正确地检测。

因为b′_n(k)的符号涉及给予相应于b′_n(k)的符号的硬判定结果，并且鉴于b′_n(k)的绝对幅值愈大、相应于b′_n(k)的硬判定符号的可靠性愈高的事实，必需使f(b′_n(k))满足以下的要求：

对于b′_n(k)＝0或当硬判定符号的可靠性等于0时，函数f具有值0。或，

f(0)＝0                                                (44)

此外，b′_n(k)值愈大，函数f的值愈大。或

d{f(b′_n(k))}/d{b′_n(k)}≥0          (45)

该f(b′_n(k))的例子包括以下式子：

f(b′_n(k))＝α×b′_n(k)              (46)

f(b′_n(k))＝α×b′_n(k)²            (47)

例如，当使用式(46)及选择α为常数时，式(43)可用简单形式实现。这里α必需满足要求：0＜α＜0.6。如果α大于0.6，BER(误码率)将变差，从而阻止正确解码结果的获得。也可以考虑，使α根据解码结果的可靠性而变化。例如，对于解码处理的每次迭代可以选择α。在该情况下，解码结果的可靠性通常将随解码处理迭代的次数得到改善，因此，可根据解码处理迭代的次数使选择增大的α值。此外，整个解码帧的可靠性可根据解码处理的每次迭代来确定，并且根据这样确定的可靠性来选择α值。为了确定解码帧的可靠性，例如，可将解码结果与紧上一次迭代期间获得的解码结果相比较，并对由在先解码操作改变的硬判定符号的数目进行计数。因此，如果具有增大的改变硬判定符号的数目，则可靠性被确定为低，而当改变硬判定符号的数目小时，可靠性可被确定为高。

由于b′_n(k)以此方式改变，在确定用于MMSE(最小均方误差)滤波器的滤波系数w_n(k)时使用的式(35)最好如下地变化：

G(k)＝E[(B(k)-B′(k))·(B(k)-B′(k))^H]

    ＝diag[D(k+Q-1)，…，D(k)，…，D(k-Q+1)]

使用式(29)及(31)，接着假定，

B′(k)＝[b′(k+Q-1)b′(k+Q-2)…b′(k)…b′(k-Q+1)]^T

b′(k)＝[b′₁(k)b′₂(k)…-f(b′_n(k))…b′_N(k)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…-f(b′_n(k+q))…b′_N(k+q)]^T

                                      ：q≠0，q＝Q-1，…，-Q+1

D(k)具有位于n行及n列的元素，它被表示如下：

E[(b_n(k)+f(b′_n(k)))·(b_n(k)+f(b′_n(k)))^*]

式中()^*表示共轭复数。对于BPSK调制，该表达式将转变为下列表达式：

E[b_n(k)²+2b_n(k)f(b′_n(k))+f(b′_n(k))²]

＝E[b_n ²(k)]+2E[b_n(k)f(b′_n(k)]+E[f(b′_n(k)²]

第一项具有平均值1。当b_n(k)用b′(k)近似时，式(37)转变为以下形式：

D(k)＝diag[1-b′² ₁(k)1-b′² ₂(k)…1-b′² _n-1(k)1+2E[f(b′_n(k)b′_n(k)]

+E[f(b′_n(k)²]1-b′² _n+1(k)…1-b′² ₁(k)]         (48)

例如，当对f(b′_n(k))选择式(46)时，D(k)转变为以下形式：

D(k)＝diag[1-b′² ₁(k)1-b′² ₂(k)…1-b′² _n-1(k)

1+(2α+α²)b′² _n(k)1-b′² _n+1(k)…1-b′² ₁(k)]    (49)

当纠错解码结果反映在被检测信号时估算自适应滤系数w_n(k)的示范功能结构如图7A中所示，其中被检测信号选择来自第一发射机的发送信号b₁(k)。软判定发送符号b₁′(k)被输入函数计算器331-1来计算函数f(b′₁(k))。来自N个解码器的软判定发送信号b′₁(k)至b′_n(k)被输入到误差矩阵发生器332-1以根据式(35)，(36)及(48)计算并生成误差矩阵G(k)。误差矩阵G(k)、估算的信道矩阵H及噪声功率σ²被输入到滤波系数发生器333-1，其中作出式(34)的计算以估算自适应滤波系数w_n(k)。在此情况下，f(b′_n(k))也被输入到干扰复制矩阵发生器314-1，因此根据式(30)及(43)产生由式(29)表示的干扰复制矩阵B′(k)。在自适应滤波器318-1中在滤波差值矩阵y′(k)时使用滤波系数w_n(k)，于是得到对数似然比率Λ₁[b₁(k)]。应当指出，在图2所示的滤波系数估算器317-1中，省略了图7A所示的函数计算器331-1，及仅是软判定发送符号b′₁(k)至b′_N(k)被输入到误差矩阵发生器332-1中以便计算式(34)。

在图3的流程图中，在步骤S4中产生干扰复制矩阵B′(k)，及在步骤S5至S7的处理后，在步骤S8上确定滤波系数w_n(k)。如果在步骤S8的处理期间进行了式(34)的计算，则使用软判定发送符号b′₁(k)至b′_N(k)来计算式(35)至(37)，以在步骤S8-2上生成一个误差矩阵G(k)，及在步骤S8-3上使用误差矩阵G(k)、估算信道矩阵H及噪声功率σ²来计算式(34)，以确定自适应滤波系数w_n(k)，如图7B所示。

当如上所述希望反映被检测信号中的纠错解码结果时，在进入步骤S4前，在步骤S8-1中可计算待被检测信号的软判定发送符号b′_n(k)，它可在步骤S4上使用，在该步骤上式(31)被式(43)替代，或换言之，式(29)，(30)及(43)可被用于产生干扰复制矩阵B′(k)，及在步骤S8-2上，式(37)可被式(48)替代。当f(b′_n(k))被选择为等于αb′_n(k)或αb′_n(k)²及当α被选择为可变时，在步骤S8-1-1中，可根据处理操作数目或整个解码帧的可靠性来确定α，并且1+(2α+α²)b′_n(k)²可被计算及在步骤S8-1-2上其用作f(b′_n(k))。

在被检测信号中反映纠错结果的技术也可应用于在开始部分结合现有技术描述了的单用户Turbo接收机中。在被检测信号中反映纠错结果的技术中，可应用由式(39)及(40)表示的近似，及在此情况下，仅是被信道估算器28提供的由式(38)表示的矩阵h可输入滤波系数发生器333-1中，如图7A中虚线所示。

在以上描述中，自适应滤波系数w_n(k)是根据式(34)或使用信道矩阵H来确定的，但信道矩阵H的应用可省略。具体地，在开始解码处理(Turbo接收处理)期间，出现在式(34)中的误差矩阵G变为单位矩阵。因此，差值矩阵y′(k)及训练信号或单独地或与硬判定符号b^_n(k)(最好b^_n(k)在上述检测上具有高可靠性)相组合地被输入到滤波系数发生器333-1中通过应用RLS(递归最小二乘)技术以顺序方式来计算自适应滤波系数w_n(k)。因为误差矩阵G依赖于离散时间k，在第二及随后的解码操作迭代期间，变成必需逐个符号地更新自适应滤波系数w_n(k)，及如上所述，最好通过使用信道矩阵H来确定自适应滤波系数w_n(k)。

本发明的第四方面(信道估算)

在迭代信道估算中不仅使用已知信息如唯一字，而且使用信息符号的硬判定值，尤其是将极可能确实的硬判定值作为参考信号不仅应用在描述的多输入多输出的Turbo接收方法中，而且通常对于其中接收信号信道(传输路径)由接收信号及已知信号估算的Turbo接收方法，使用估算信道值来处理接收信号及对其解码，及在根据估算通道值的处理及对于相同接收信号的解码处理的迭代中使用该解码信号。

图8表示其中在信道估算Turbo均衡器41中使用的信息符号硬判定值的例子。该Turbo均衡器41根据估算信道值来确定线性均衡滤波系数。接收信号由该线性均衡滤波器处理，及解码所处理的信号，及在处理相同接收信号的迭代中使用该解码信号。接收信号r(k)被输入到Turbo均衡器41及被送到信道估算器42，在其中根据接收信号r(k)及来自存储器29的唯一字估算信道值(传输路径特征)。在Turbo均衡器41中根据估算的信道值使接收信号r(k)受到均衡处理，及然后再受到解码处理，由此输出解码数据c′(i)及软判定值b′(i)。软判定值b′(i)被输入到符号选定器43。如果软判定值b′(i)具有的绝对幅值大于或大于一个阈值，则相应的硬判定值b^(i)被存储到前符号存储器32，作为极可能是确实的一个硬判定值来更新它。在相同接收信号r(k)的随后迭代接收处理(均衡处理)期间，在信道估算器42中进行的信道估算不仅使用唯一字、而且使用存储在前符号存储器32中的信息符号的硬判定值b^(i)来进行。

Turbo均衡器41可包括图1所示的接收机，例如，从其中去掉了迭代信道估算器28，唯一字存储器29及前符号存储器32。它可包括图31中所示的接收机。并且，根据Wiener解法式(19)的解将为以下形式：

w(k)＝E[y′(k)y′^H(k)]·E[b(k)·y′(k)]

＝[HΛ(k)H+σ²I]·h                      (50)

式中H由式(8)确定，及

h≡[H(Q-1)，…，H(0)]^T

其中H()由式(5)确定，及σ²＝E[‖v‖²](噪声协方差)，及

Λ(k)＝diag[1-b′²(k+Q-1)，…，1，…，1-b′²(k-Q+1)]

以此方式，在图31中所示的接收机中还估算信道矩阵H()，并且用信道矩阵H()来确定均衡滤波系数w(k)，接收信号根据滤波系数w(k)被滤波，并且该处理的输出受到解码处理。因此，在迭代逆处理期间通过使用信道估算中高可靠性的硬判定信息符号可获得更正确的信道估算。

图9表示一个Turbo接收机的例子，其中在迭代接收中使用了进行RAKE合成的信道估算方法。接收信号r(k)被馈送到RAKE合成处理器45及信道估算器42。在初始接收期间，在信道估算器42中根据接收信号r(k)及唯一字来估算信道值，及根据RAKE合成处理器45中的估算信道值，在RAKE合成处理器45和传输信道上每个符号受到的相位转动进行补偿，或进行时间分集处理以输出到Turbo解码器46。Turbo解码器46传递输出解码数据c′(i)及软判定值b′(i)。软判定值b′(i)被输入到符号选定器43，及在所述例中通过更新将极可能是确实的信息符号的硬判定值b^(i)存储到前符号存储器32中。在第二及随后的RAKE接收Turbo解码的迭代接收处理期间，为了信道估算，在信道估算器42中不仅使用唯一字而且使用在前迭代期间获得的信息符号的硬判定值，由此使信道估算更加精确，以改善质量。

图10表示一个Turbo接收机的例子，其中在使用自适应阵列天线的迭代接收中应用所述的迭代信道估算方法。接收信号r(k)被自适应阵列天线接收器47接收，及然后分支到信道估算器42，在其中根据接收信号及结合唯一字进行信道估算。估算的信道值被用来在阵列权重确定单元中确定施加于每个天线单元或相应接收路径的权重，以便使自适应阵列天线接收器47的天线方向性响应的主射束对准所需波的进入方向，而零射束对准干扰波的进入方向，并且这些权重将施加到可施加的地方。来自自适应阵列天线接收器47的接收输出被馈入Turbo解码器46，用于解码，由此输出解码数据c′(i)及软判定值b′(i)。软判定值b′(i)被输入纠符号选定器43，及通过更新将极可能是确实的硬判定值存储到前符号存储器32中。在第二及随后的自适应阵列天线接收器47-Turbo解码器46的迭代接收处理期间，在前迭代期间获得的信息符号硬判定值与唯一字一起使用在信道估算器42的信道估算中。以此方式，信道估算可更正确地进行，其结果是天线方向性响应更精确的控制及改进了质量。

图8中所示的Turbo均衡器41被概要地表示在图11A中，它包括软输入软输出(SISO)均衡器41a及SISO解码器41b的串联连接，及均衡器41a及解码器41b之间的迭代操作。图9及图10中所示的Turbo解码器46被概要地表示在图11B中，如该图所示，它包括SISO解码器46a及SISO解码器46b的串联连接，及解码器46a及46b之间发生的迭代解码操作。图9及图10中所示的Turbo解码器46可包括单个SISO解码器。

图8至10所示的例子被共同地表示在图12中。因此，开始在迭代接收机(Turbo接收机)49中根据由信道估算器42估算的信道值处理接收信号，处理的信号被解码，及解码操作的结果以解码数据(符号)c′(i)及其软判定值b′(i)的形式输出。软判定值b′(i)在符号选定器43中与一个阈值相比较，以确定相应的解码数据c′(i)(符号硬判定值)是否是极可能确实的。如果确定为极可能确实的，通过更新将硬判定值存储在前符号存储器32中，及在使用估算信道值及解码处理的第二及随后的迭代处理中，在信道估算器42中进行的信道估算中除已知信息如唯一字外还使用前迭代期间获得的符号硬判定值来提供更正确的信道估算。

图13表示还使用符号硬判定值的迭代Turbo接收方法的一个示范处理程序。在步骤S1上，基于接收信号及已知信号估算信道值。在步骤S2上，作出检验，看是否是第一次迭代处理，如果是的话，在步骤S3上使用在步骤S1上的估算信道值来处理接收信号，及然后进行解码处理以确定符号硬判定值及软判定值。在步骤S4上，提取出相应于符号软判定值及极可能为确实的符号硬判定值，及在步骤S5上，使用分离出的符号硬判定值来更新被存储在存储器32中的前符号硬判定值。在步骤S6上，作出检验，看是否是解码处理次数达到预定的数目，如果不是，则操作返回到步骤S1。当在步骤S2上发现迭代处理不是第一次，在步骤S7上从存储器32中读出前符号硬判定值，及将其与接收信号的信息符号一起使用以执行信道估算，接着操作转移到步骤S3。

并且，如前参照图6结合步骤S1′至S4′所述的，在第二及随后迭代期间可不使用已知信号。

在图10所示的例中，RAKE合成处理器45可被插在自适应阵列天线接收器47及Turbo解码器46之间，如虚线所示。在该例中，对于补偿每个符号的相位转动所需的信道估算及在RAKE合成处理器45中的RAKE合成可由信道估算器42执行，或分开地进行。

不同于白高斯噪声的噪声

在Turbo接收方法的实施例(本发明的第一方面)、根据本发明第二方面考虑纠错的实施例及特征为其信道估算方法的Turbo接收方法的实施例(根据本发明的第四方面)中，处理是在假定噪声为白高斯噪声的前提下进行的。具体地，出现在式(29)右侧的指示来自每个天线的接收信号r_m(k)的v_m(k)被假定为白高斯噪声。白高斯噪声意味着跟随高斯分布及具有如下表达式的统计特征的信号：

式中E[]表示一个期望值及σ²表示方差。白噪声可例如是由天线元件中产生的热噪声。受白噪声假定影响的是出现在确定滤波系数w_n(k)的式(34)中的σ²I部分，或出现在确定滤波系数w_n(k)的式(50)中的的σ²I部分。例如，出现在式(34)中的w_n(k)将通过以下的处理来计算：

w_n(k)＝(HG(k)H^H+E[n(k)·n^H(k)])^-1h

＝(HG(k)H^H+σ²I)^-1h

式中v_m(k)通过假定具有方差σ²的白高斯噪声计算为E[n(k)·n^H(k)]＝σ²I。被迭代信道估算器28(图1)或42(图12)估算的信道矩阵H、σ²及基于先验对数似然比率值计算的误差矩阵G(k)被代入式(34)，以计算滤波系数w_n(k)。

当噪声v_m(k)不是白高斯噪声时，不能使用E[n(k)·n^H(k)]＝σ²I。因此，为了计算滤波系数w_n(k)，必需通过一个单独的方法估算噪声分量期望值(协方差)矩阵E[n(k)·n^H(k)]。现在将描述该方法。用于噪声分量的协方差矩阵被缩写为U≡E[n(k)·n^H(k)]。式(22)中的y(k)＝H·B(k)+n(k)被改写成n(k)＝y(k)-H·B(k)及代入协方差矩阵U，如下式所示：

U  E[n(k)·n^H(k)]

＝E[(y(k)-H·B(k))·(y(k)-H·B(k))^H]

如果我们假定，矩阵y(k)可从接收信号中得到，来自信道估算器的信道矩阵H的估算值H^及B(k)可从参考信号中得到，可以根据时间平均方法如下地估算矩阵U：

$\hat{U}={{\mathrm{\Σ}}_{k=0}}^{\mathrm{Tr}}(y\left(k\right)-\hat{H}\·B\left(k\right))\·{(y\left(k\right)-\hat{H}\·B\left(k\right))}^H---\left(51\right)$

式中Tr代表参考符号的数目。

在迭代信道估算器28或42中发生的迭代信道估算期间，使用信道矩阵H与式(51)一起来估算协方差矩阵U^。其步骤表示在图14上。图14A表示一个唯一字及发生在接收信号一帧中的信息符号系列，及图14B表示初始处理及随后的处理。在初始处理期间，仅使用唯一字作为参考信号初始的估算信道矩阵H。接着，根据式(51)使用唯一字及信道矩阵估算值H^来估算U。使用估算值U及H^，可如下地计算滤波系数w(k)：

$w_n\left(k\right)={(\hat{H}G\left(k\right){\hat{H}}^H+\hat{U})}^{-1}h---\left(52\right)$

及使用滤波系数w(k)对接收信号施加第一均衡，由此估算发送的信息符号。

在第二迭代期间，使用唯一字及在初始均衡期间估算的并根据阈值确定为极可能确实的信息信号(*)之一两者作为参考信号，以与初始处理相同的步骤再估算H，及由此估算U。当该操作重复时，信道矩阵估算值H^随着迭代变得更精确，并且U的估算变得更精确，由此改善了滤波系数w_n(k)的精确度，以改善均衡器的响应。

以此方式，当在接收信号中包含了不同于白高斯噪声的噪声时使Turbo接收成为可能。

作为一个例子，通过对包含在接收信号中的噪声的协方差矩阵U的估算来执行线性均衡的一个功能结构表示在图15中，其中获得对数似然比率Λ₁[b(k)]，它作为图2中所示的多输出均衡器31的相应于来自第一发射机的发射信号的接收信号的均衡输出。在图15中与图2中相应的部分用与图2中相同的标号表示。

来自唯一字存储器29的唯一字或来自前符号存储器32的极可能确实的前符号硬判定被输入到参考矩阵发生器319，然后它根据式(25)及(26)产生参考矩阵B(k)。参考矩阵B(k)，来自信道估算器28的估算信道矩阵H^及来自接收矩阵发生器311的接收矩阵y(k)被施加给协方差矩阵估算器321，它然后计算式(51)以获得用于协方差矩阵U的估算矩阵H^。

来自软判定符号发生器313-1的软判定发送符号b′_n(k)，…，b′_n(k)被输入到误差矩阵发生器322-1，其中根据式(35)，(36)及(37)来产生相应于信道估算的均方误差的误差矩阵G₁(k)。误差矩阵G₁(k)，估算的协方差矩阵U^及估算信道矩阵H^被施加给滤波估算器323-1，在其中计算式(52)以估算滤波系数w₁(k)。滤波系数w₁(k)及来自不同计算器316-1的不同矩阵y′(k)被馈入自适应滤波器318-1，在这里对y′(k)施加滤波处理w₁(k)^Hy′(k)，其结果作为对数似然比率Λ₁[b₁(k)]被输出。

当在被检测信号中反映纠错记录结果时，如图15中虚线所示，使用在图7A中所示的函数计算器331-1，以计算f(b′_n(k))，并且干扰复制矩阵发生器314-1使用式(43)而非式(31)并且误差矩阵发生器322-1使用式(48)而非式(37)来计算。

图14B中所示的步骤作为流程图表示在图16中。具体地，在步骤S1上，接收信号r(k)及已知信号(例如，唯一字)被用来估算信道矩阵H，及在步骤S2上，作出检验，看该处理是否为第一次，如果是的话，已知信号、估算的信道矩阵H^及接收信号r(k)被用于在步骤S3上计算式(51)，以确定估算的协方差矩阵U^。

在步骤S4上，估算信道矩阵H^，估算协方差矩阵U^及包括符号软判定值的误差矩阵G(k)被用来计算式(52)，以估算滤波系数w_n(k)。

在步骤S5上，使用估算的信道矩阵H^及滤波系数w_n(k)来均衡接收信号或计算式(27)以确定w_n ^H(k)y′(k)并获得对数似然比率Λ₁[b_n(k)]，接着执行解码处理，以估算发送符号的硬判定值及软判定值。

步骤S6的目的是确定符号硬判定值，它相应于超过一个阈值及极可能是确实(或具有高可靠性)的符号软判定值。该符号硬判定值被用来更新存储在前符号存储器32中的符号硬判定值。接着，在步骤S8上作出检验，看解码处理的次数是否达到给定值，如果未达到，操作返回到步骤S1。但是，如果达到给定数目，则完成对于该接收帧的处理。

如果在步骤S2上发现迭代处理不是第一次，即为第二或接着的迭代时，在步骤S9上从前符号存储器32中读出符号硬判定值，并将它与接收信号中的信息符号一起使用来估算信道矩阵H，然后转移到步骤S3。

并且，通过以类似于图6中虚线所示的步骤S1′至S4′的方式改变步骤S1及S2，可以在第二及接着迭代期间避免使用已知信号，当希望在被检测信号中反映纠错记录结果时，可在步骤S10上计算函数f(b_n′(k))，如图16中虚线所示，及它可被用来获得误差矩阵G(k)。在另一个例子中，硬判定发送符号可不被用在协方差矩阵U^的估算中。可对各种使用目的使用对包含在接收信号中非白高斯噪声的噪声的协方差矩阵U估算的功能，这将描述如下。

(1)将引用包含未知干扰信号的多序列发送信号的接收方法。如图30A中所示，假定除可能从N个用户发射机发送的N序列的发送信号外，Turbo接收机未知的干扰信号i(k)、例如来自移动通信的其它蜂窝区或区域的信号被Turbo接收机接收。在此情况下，式(20)可被写成以下形式：

r_m(k)＝∑_q＝0 ^Q-1∑_n＝1 ^Nh_mn(q)·b_n(k-q)+i(k)+v_m(k)  (20)′

在该模型中，令i(k)+v_m(k)≡v_m′(k)，我们有：

r_m(k)＝∑_q＝0 ^Q-1∑_n＝1 ^Nh_mn(q)·b_n(k-q)+v′_m(k)     (20)″

将v_m′(k)看作非白高斯噪声的噪声，以前面所述方式估算H及U，及估算w_n(k)，则可通过接收信号均衡及发送符号估算的迭代来产生Turbo接收。

(2)在使用发送/接收滤波器分开的通信系统中，当以高于一个符号周期的速率作出接收信号的过采样时，将发生包含在各个时刻采样的接收信号中的噪声分量之间的相关性，这将防止接收信号中的噪声被作为白高斯噪声来处理。换言之，式(20)不能被使用。因此，表示为

E[n(k)·n^H(k)]＝σ²I的假定不能成立。对发送/接收分开滤波的接收信号的处理可使用式(51)来确定协方差矩阵U，由此允许接收信号被正确处理。

(3)在所述的Turbo接收方法中，其设置是这样的，来自Q路径上的每个发射机(用户)的每个多路分量被合成。但是，在信道上存在加长延时波的情况下(例如，假定路径包括一个符号延时、二个符号延时及三个符号延时路径及分开地存在30个符号延时路径；在此情况下，这30个符号延时路径分量被看成加长延时波)，可能阻止该加长延时波被合成，但可将其看成可被自适应滤波器消除未知的干扰。当加长延时波分量被看成根据本发明第一方面(1)的例中的干扰信号i(k)时，它可被消除。

在包含非白高斯噪声的噪声的接收信号的处理中，协方差矩阵U的估算可通过允许它在式(50)中代替σ²I而应用于单用户Turbo接收方法。类似地，它可用在图9所示的RAKE合成处理接收中或用在图10所示的使用自适应阵列天线接收的Turbo接收中，而不管是单用户或多用户的应用，或更普遍地，用在图12所示的迭代解码操作期间信道估算器42中的信道估算及协方差矩阵U的估算。对于RAKE接收，仅可使用信道估算。

本发明的第三方面(多级均衡)

在以上描述中，接收信号r₁，…，r_M在多输出均衡器31中被均衡以确定对数似然比率Λ₁[b(k)]，…，Λ_N[b(k)]，但在本发明第一方面的变型(2)中，设有多个级联的均衡器级，其方式为输出的数目在后级均衡器上减小。作为例子，图17表示均衡器被分成两部分，其中前级均衡器(多用户均衡器)71消除了位于后级均衡器-单用户均衡器21′范围以外的干扰分量。为此，例如作出包括软干扰消除及根据MMSE(最小均方误差)准则的线性滤波的前级处理，及接着，后级均衡器21′执行具有路径数目等于Q的单用户均衡。

即使当以级联方式进行均衡及在前级处理中使用线性滤波器时，也可能抑制地阻止计算量的增加。

在图18上表示出根据基于本发明(2)的第一方面基本概念的实施例及包括本发明的MIMO系统的示范结构的多输出Turbo接收机的结构。应该理解，与图1所示相应的部分使用前面使用的参考字符，及不再重复对它们的说明。(在接着的说明中相同的部分保持不变)。

来自每个发射机的发送信号通过传输路径(信道)被Turbo接收机30接收。接收信号r(k)被输入到多用户均衡器71，由该均衡器使来自N个发射机的信号以信号u₁(k)，…，u_N(k)形式传递，其中信号u₁(k)，…，u_N(k)的每个以与其它发射机的信号干扰无关的形式提供，并且信道值α₁(k)，…，α_N(k)输出到单个用户均衡器21-1，…，21-N。这些SISO均衡器21-1，…，21-N输出对数似然比率Λ₁[b₁(k)]，…，Λ₁[b_N(k)]。接着的处理类似于图1。但是在单用户均衡器21-1，…，21-N中所使用的信道值α₁(k)，…，α_N(k)是多用户均衡后获得的信道值，且不同于信道矩阵H。因此，α₁(k)，…，α_N(k)被称为后均衡信道信息。

现在将更具体地描述其运算。

式(23)至(26)的规定类似于以上与图1相关的描述，并考虑多径(信道)的数目Q。

在图18中所示的后级均衡器21-1，…，21-N的目的是均衡被各用户本身的信号符号符间干扰的信道[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_N(k-Q+1)](其中n＝1，…，N)。为此，前级均衡器71进行工作，以消除y(k)中除[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_N(k-Q+1)](其中n＝1，…，N)外的干扰。这将在下面更具体地讨论。

开始，根据式(15)使用由解码器24-1，…，24-N反馈的、式71的先验信息λ₂ ^p[b_n(k)](其中n＝1，…，N)来确定软判定发送符号估算b′(k)。

该软判定发送符号b′_n(k)及信道矩阵H被用来产生干扰信号的复制信号H·B′(k)，然后它被从接收矩阵y(k)中减去。

y′_n(k)≡y(k)-H·B′(k)                                                  (27)′

＝H·(B(k)-B′(k))+n(k)                                                   (28)′

式中

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)…b′^T(k)…b′^T(k-Q+1)]^T                         (29)′

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…b′_n(k+q)…b′_N(k+q)]^T：q＝Q-1，…，1(53)

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…0…b′_N(k+q)]^T：q＝0，…，-Q+1        (54)

应指出，b′(k+q)在第n个位置具有零元素。

以此方式减去干扰的运算将在下面称为软干扰消除。假定干扰信号的复制信号以理想方式产生，将看到，由减法产生的y′_n(k)可仅具有：第n个用户的符号b_n(k)，及被由令式(54)中b′(k+q)的第n个元素对于q＝1，…，-Q+1等于0而得到的第n个用户的符号[b_n(k-1)，…，b_n(k-Q+1)]引起的符间干扰分量。

实际上，由第n个用户(发射机)的信号对接收矩阵r(k)的影响仅是由符号[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_N(k-Q+1)]所产生的。但是，应由式(21)给定的接收矩阵y(k)的定义理解：当基于第k个符号b_n(k)时，在作为多径合成结果的接收矩阵y(k)中第n个用户(发射机)的信号产生的影响包括由将来的符号[b_n(k+Q-1)，b_n(k+Q-2)，…，b_n(k+1)]引起的符间干扰分量。因此，干扰复制信号包括来自其它符号的干扰分量。在这方面，由式(27)′确定的差值矩阵y′(k)不同于由式(27)确定的差值矩阵y′(k)。

因此，在均衡器71中后级处理的下一步骤是消除在软干扰消除后所剩余的残余干扰，即由干扰复制信号H·B′(k)的不完善合成而产生的残余干扰分量及来自使用MMSE(最小均方差)准则线性滤波的y′_n(k)的将来符号之间的干扰分量。换言之，该消除由一种如使用滤波特性w_n(k)的y′_n(k)的滤波的设置来进行，如式(55)所示，它等于符号[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_n(k-Q+1)]各乘以信道值α_1n(k)，α_2n(k)，α_Qn(k)的和：

w_n ^H(k)·y′_n(k)≈∑_q＝0 ^Q-1α_q(k)·b_n(k-q)

            ＝α_n ^H(k)·b_n(k)                                        (55)

因此，所需要的是通过确定滤波特性w_n(k)及后均衡信道值(信道信息)α_n(k)来计算式(55)。接着将描述w_n(k)及α_n(k)的求解。应指出，该滤波特性w_n(k)不同于由式(32)及(34)给出的滤波系数w_n(k)，为了方便起见将使用类似的表示。

所需的解将被确定为以下优化问题的解：

(w_n(k)，α_n(k))＝arg min‖w_n ^H(k)·y′_n(k)-α_n ^H(k)·b_n(k)‖²   (56)

假定α_1n(k)＝1。

换言之，将确定出使式(56)右边取最小值的w_n(k)及α_n(k)。加上限制要求α_1n(k)＝1，以免产生w_n(k)＝0及α_n(k)＝0的解。当在限制要求下可获得解时，对于α_1n(k)＝1的解‖α_n(k)‖²＝1将在下面描述。为简要起见，该问题将重新规定。即，式(56)的右侧被规定为m_n(k)，它是w及α的最小值。

m_n(k)＝arg min‖m_n ^H(k)·z_n(k)‖²                                   (57)

假定m_n ^H(k)·e_MQ+1＝-1(它等效于α_1n(k)＝1)及其中

m_n(k)≡[w_n ^T(k)，-α_n(k)^T]^T                                       (58)

z_n(k)≡[y_n ^T(k)，b(k)_n ^T]^T                                          (59)

e_MQ+1＝[0…1…0]^T                                                     (60)

应理解，e_MQ+1的第MQ+1位置具有元素“1”。

根据被描述在文献[2]中的不定系数的Lagrange方法(S.Haykin，“自适应滤波理论”，Prentice Hall，第220-227页)中，该优化问题的解如下式给出：

m_n(k)＝-R_ZZ ^-1·e_MQ+1/(e_MQ+1 ^H·R_ZZ ^-1·e_MQ+1)                         (61)

式中

R_ZZ＝E[z_n(k)·z_n ^H(k)]                                               (62)

E[A]表示A的期望值(平均值)。

$=E\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{H\Λ}}_n\left(k\right)\·H^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I& H_n^H\\ H_n& I\end{array}\right]---\left(63\right)$

Λ_n(k)＝diag[D_n(k+Q-1)，…，D_n(k)，…，D_n(k-Q+1)]    (64)

式中I表示单位矩阵，及σ²表示噪声功率(白高斯噪声的协方差)。

D_n(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，…，1-b′² _n(k+q)，…，1-b′² _Nk+q]]

          ：q＝Q+1，…，1       (66)

D_n(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，…，1，…，1-b′² _N(k+q)]

         ：q＝0，…，-Q+1       (67)

式中diag表示对角矩阵(不位于矩阵对角线上的所有元素为零。因此，如果已知信道矩阵H及σ²，则可根据式(61)确定m_n(k)。因而，然后可根据式(58)确定w_n(k)及α_n(k)。

使用以此方式计算的滤波特性w_n(k)，就可根据下式来使y′_n(k)被滤波：

u_n(k)＝w_n ^H(k)·y′_n(k)      (68)

式中H表示共轭换位矩阵。

这些滤波的n个处理结果被馈送到接着的相应均衡器21-n。以此方式，获得来自第n个个用户的接收信号u_n(k)，它相应于式(1)的左侧，获得式(1)右侧的相应于信道值h_mn(q)的α_mn(k)，及确定了相应于式(1)的式(55)。因此，α_n(k)作为均衡参数(信道值)被施加给随后的均衡器21-n。这就由均衡器71完成了前级的处理。

现在将接着描述在后继均衡器21-n中进行的处理。如上所述，因为式(55)相应于式(1)，在均衡器21-n中对每个用户进行的运算可与图31中所示的均衡器21相同的方式处理，并将不再重复描述，因为它已公开在文献[1]中。每个均衡器21-n从解码器24-n接收u_n(k)，α_n(k)及先验信息λ₂[b_n(k)]，进行计算及输出一个对数似然比率Λ₁(LLR)，它代表每个编码位为+1概率及为-1的概率的比并如下式所示：

${\mathrm{\Λ}}_1\left[b\left(k\right)\right]=\log \frac{\mathrm{Pr}[b_n\left(k\right)=+1|u_n\left(k\right),k=0,\·\·\·,B]}{\mathrm{Pr}[b_n\left(k\right)=-1|u_n\left(k\right),k=0,\·\·\·,B]}---\left(69\right)$

$\≡{\mathrm{\λ}}_1\left[b_n\left(k\right)\right]+{\mathrm{\λ}}_2^p\left[b_n\left(k\right)\right]---\left(70\right)$

式中λ₁[b_n(k)]表示馈入后继编码器24-n的非本征信息，及λ₂ ^p[b_n(k)]表示施加于均衡器31的先验信息。解码器24-n根据以下式子计算对数似然比率Λ₂：

${\mathrm{\Λ}}_2\left[b_n\left(i\right)\right]=\log \frac{\mathrm{Pr}[b_n\left(i\right)=+1|{\mathrm{\λ}}_1\left[b_n\left(i\right)\right],i=0,\·\·\·,B]}{\mathrm{Pr}[b_n\left(i\right)=-1|{\mathrm{\λ}}_1\left[b_n\left(i\right)\right],i=0,\·\·\·,B]}---\left(71\right)$

$\≡{\mathrm{\λ}}_2\left[b_n\left(i\right)\right]+{\mathrm{\λ}}_1^p\left[b_n\left(i\right)\right]---\left(72\right)$

式中λ₂[b_n(i)]表示迭代期间施加于均衡器71及均衡器21的非本征信息及λ₁ ^p[b_n(k)]表示供给解码器24-n的先验信息。图18所示的结构执行迭代均衡及解码以改善误码率。

将参照图19来简要描述多用户均衡器71的功能结构。来自每个天线的接收信号在接收器70中被处理为矩阵r(k)＝[r₁(k)…r_M(k)]，该矩阵用在接收矩阵发生器311中根据考虑各个多径(信道)的式(21)来产生接收矩阵y(k)。

另一方面，来自接收器70的接收信号r(k)，及已知序列信号如用于相应于每个发射机的信道估算的、及由唯一字存储器29供给的唯一字序列被输入信道估算器28，以便估算信道矩阵H。

从来自各个解码器24-1，…，24-N的对数似然比率Λ₂[b₁(i)]，…，Λ₂[b_N(i)]中减去先验信息λ₁ ^p[b_n(i)]，…，λ₁ ^p[b_N(i)]，以得到非本征信息λ₂[b₁(k)]，…，λ₂[b_N(k)]，然后它被输入到软判定符号估算器313-1，…，313-N，在其中根据式(15)计算软判定发送符号b₁′(k)，…，b_N′(k)及然后被输入到干扰矩阵发生器72。在干扰矩阵发生器72中，根据式(29)′，(53)及(54)对于每个n产生可为来自其它发射机的干扰信号的符号估算矩阵B′(k)。这N个矩阵B′(k)及信道矩阵H的乘积分别由其它干扰信号估算器73-1，…，73-N产生，这样就确定了干扰分量的复制信号H·B(k)。

分别在减法器74-1，…，74-N中从接收信号y(k)中减去这N个干扰分量的复制信号H·B(k)，于是输出其差值矩阵y′₁(k)，…，y′_N(k)。

软判定发送符号b₁′(k)，…，b_N′(k)被输入到误差矩阵发生器75中，在这里根据式(64)，(66)及(67)产生误差矩阵Λ₁(k)，…，Λ_N(k)。这些误差矩阵、信道矩阵H及噪声功率σ²被输入到滤波特性估算器76，在这里根据式(58)，(60)，(61)，(63)及(65)来估算滤波特性w_n(k)及后均衡信道信息α_n。这些滤波特性w₁，…，w_N及差值矩阵y′₁(k)，…，y′_N(k)一起分别在滤波处理器77-1，…，77-N中相乘，或差值矩阵被滤波，这样就确定了用于来自每个用户的符号[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_N(k-Q+1)]的及用于每个路径的接收信号的分量u₁(k)，…，u_N(k)，在其中消除了来自其它用户信号的干扰。这些分量与在滤波特性估算器76中确定的后均衡信道信息α₁(k)，…，α_N(k)一起被馈入到图18中所示的单用户均衡器21-1，…，21-N。

本发明(2)的第一方面Turbo接收方法的处理程序表示在图20中，其中与图3中程序相应的步骤被标以与前面所使用的相同的步骤序号。但是，在步骤S4中发生的干扰复制矩阵B_n′(k)的计算是根据式(29)′，(53)及(54)。步骤S13根据式(64)，(66)及(67)使用软判定发送符号b_n′(k)来产生误差矩阵Λ_n(k)。步骤S14根据式(58)，(60)，(61)，(63)及(65)使用信道矩阵H，噪声功率σ²及误差矩阵Λ_n(k)来确定残余干扰消除滤波特性w_n(k)及信道信息α_n。步骤S15根据残余干扰消除滤波特性w_n(k)来滤波差值矩阵y′_n(k)以确定u_n(k)。在步骤S16上，对每个滤波结果u_n(k)施加单用户均衡来确定对数似然比率Λ_n[u_n(k)]，然后其在步骤S10上被解码。在其它方面，该程序类似于图3中所示的程序。

在上面的描述中，在后级均衡器21-n中均衡的范围被确定为用于由符号[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_n(K-Q+1)](其中n＝1，…，N)引起的符间干扰的区域，但该均衡的范围是可调节的。例如，当Q具有很大的值时，在后级均衡器21-n中的计算负载将很大。在此情况下，后级均衡器21-n的均衡范围被选择为Q′＜Q，而前级均衡器71将被重配置，以便消除在区域[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_n(k-Q′+1)](其中Q′＜Q及n＝1，…，N)以外相同用户信号之间的符间干扰。该修改将在下面描述。当均衡被分为前级及后级时，将与信道估算器28相关地设置前符号存储器32，如图19中虚线所示，以使得在信道值估算值中也可使用硬判定发送符号b_n^(k)，由此可使估算的精确性可被改善。

在图17所示的例中，前级多输出均衡器71均衡N个序列中的发送信号，以便可分离来自其它序列的干扰，以提供N个序列的信号u_n及后均衡信道信息α_n，及接着，N个序列的每个的信号u_n被后级单用户均衡器22-n处理，以便消除相同发送信号的符间干扰。以此方式，在级联连接的两级中进行均衡。但是，也可使用三级或更多级的级联连接。

作为例子，图21表示：相应与N个序列的发送信号的M个序列的接收信号r_m被输入到第一级均衡器81，以提供在其中消除了由第(U+1)至第N发送序列引起的干扰的、用于第1至第U发送序列的均衡信号序列er₁(k)及其相关的后均衡信道信息eα₁(k)，以及提供在其中消除了由第1至第U发送序列引起的干扰的、用于第(U+1)发送序列的均衡信号序列er₂(k)及其相关的后均衡信道信息eα₂(k)，而第二级包括均衡器82-1及82-2。er₁(k)及eα₁(k)被输入到均衡器82-1，在这里它们被均衡，以提供在其中消除了由第(U₁+1)至第U发送信号引起的干扰的、用于第1至第U发送序列中第1至第U₁发送序列的均衡信号序列er₃(k)及其相关的后均衡信道信息eα₃，提供在其中消除了由第1至第U₁发送序列及第U₂至第U发送信号引起的干扰的、用于第1至第U发送序列中第(U₁+1)至第U₂发送序列的均衡信号序列er₄(k)及其相关的后均衡信道信息eα₄(k)，以及提供在其中消除了由第1至第U₂发送序列引起的干扰的、用于第1至第U发送信号中第(U₂+1)至第U发送序列的均衡信号序列er₅(k)及其相关的后均衡信道信息eα₅(k)。

类似地，均衡信号序列er₂(k)及信道信息eα₂(k)被输入到第二级中的均衡器82-2，以提供均衡信号序列er₆(k)及相关的后均衡信道信息eα₆(k)，以及提供均衡信号序列er₇(k)及相关的后均衡信道信息eα₇(k)。当N＝5时，第三级中的均衡器83-1至83-5代表图18中所示的单用户均衡器。此外，输入到均衡器83-3的输入均衡信号可包括两个发送信号，并且均衡器83-3可消除两个发送信号之间的相互干扰，以提供两个均衡信号的组及与它们相关的后均衡信道信息，这些均衡信号及后均衡信道信息被依次提供到下个单用户均衡器84-1及84-2并被它们均衡。作为另一变换，均衡器83-4可接收均衡信号er₆(k)及信道信息eα₆(k)以对于组成均衡信号er₆(k)的每个发送信号、例如三个发送信号中每个的相互干扰，它们中的每个可被两个其它发送信号以及由于多径引起的每个发送信号的符间干扰所干扰。作为又一个变型，在第二级中可重配置一个或多个均衡器82-1及82-2，使得对于多个发送信号的每个可同时地获得均衡的信号。

以上所描述的可被概括为：在第一级中的均衡器输出多个均衡信号序列及一组后均衡信道信息，并且在级联地连接的一个或多个级中的每一个级上可设置用于每个均衡信号序列及其相关的后均衡信道信息组的、一个或多个均衡器，从而对于第1及第n个个发送序列中的每一个发送序列最后可输出一个均衡输出或一个对数似然比率Λ₁[b_n(k)]。

当在多个级联连接的级中进行均衡时，对于待消除干扰的路径数目Q最好在后级上减小，从而可减小计算量。在该例中，来自一个路径的将出现在后级中的干扰分量在紧前级均衡器中被消除。

以下将描述当第一级均衡器81处理N个发送信号时图21的结构中出现的均衡处理，其中每个发送信号具有的多径数目等于Q，以提供一组包括U个发送信号的均衡信号序列er₁(k)，及其相关的后均衡均衡信道信息eα₁(k)，并且后级均衡器82-1对于其多径数目等于Q的每个发送序列执行均衡。

类似于以上结合图18及19中所示的实施例的描述，干拢矩阵发生器72产生干扰矩阵B′(k)，但使用的算式从式(53)及(54)改变到(53)，(54)′及(73)，如下所示：

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…b′_n(k+q)…b′_N(k+q)]^T：q＝Q-1，…1 (53)

b′(k+q)＝[0…0b′_U+1(k+q)…b′_N(k+q)]^T：q＝0，…，-Q′+1             (54)′

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)…b′_n(k+q)…b′_N(k+q)]^T

          ：q＝Q′，…，-Q+1                                              (73)

式(54)′旨在提供用于第1至第U发送序列本身的符号，及提供除由本身对每个序列产生的及由于多径Q′对每个另外序列产生的符间干扰外的均衡，而式(73)旨在消除对第1至第U发送路径本身的及由于第(Q′+1)至第Q路径对每个另外序列的符间干扰，因为在后级均衡中多径数目减小到Q′。

以此方式获得的干扰矩阵B′(k)被用来产生干扰的复制信号H·B′(k)，然后它从接收矩阵y(k)中被减去，如下式所示：

y′_g(k)≡y(k)-H·B′(k)          (27)″

       ＝H·(B(k)-B′(k))+n(k)    (28)″

该减去干扰的操作在下面称为“软干扰消除”。假定以理想的方式产生了干扰信号的复制信号H·B′(k)，将可看到y_g′(k)可仅具有用于第1至第U发送符号的符号[b_n(k)，b_n(k-1)，…，b_n(k-Q′+1)](其中n＝1至U)的信号分量。

在软干扰消除剩下的残余干扰用MMSE准则的线性滤波器来消除，其方式类似于前面所述的方式。在此情况下，式(55)用以下所示的式(55)′来代替：

w_g ^H(k)·y′_g(k)≈∑_n＝1 ^U∑_q＝0 ^Q′-1α_nq(k)·b_n(k-q)＝α_g ^H(k)·b_g(k)        (55)′

其中

α_g(k)＝[α_1，0(k)，…，α_1，Q′-1(k)，…，α_U，0(k)，…，α_U，Q′-1(k)]^T         (55-1)

b_g(k)＝[b₁(k)，…，b₁(k-Q′+1)，…，b_U(k)，…，b_U(k-Q′+1)]^T               (55-2)

以类似于前面所述的方式来进行w_g(k)及α_g(k)的求解以确定w_g(k)及α_g(k)，它使相应于式(56)的下式的右边取最小值：

(w_g(k)，α_g(k))＝arg min‖w_g ^H(k)·y′_g(k)-α_g ^H(k)·b_g(k)‖²               (56)′

假定α_1，0(k)＝1。

加入限制要求，以便避免可能产生α_g(k)＝0及w_g(k)＝0的解。并也使用‖α_n(k)‖²＝1的限制要求来提供解，在以下的说明中，该问题可对于α_1，0(k)＝1作如下的改写：

m_g(k)＝arg min‖m_g ^H(k)·z_g(k)‖²                                              (57)′

假定m_g ^H(k)e_MQ+1＝-1

其中

m_g(k)≡[w_g ^T(k)，-α_g ^T(k)]^T    (58)′

z_g(k)≡[y_g ^T(k)，b(k)_g ^T]^T      (59)′

e_MQ′+1＝[0…1…0]^T                (60)′

可以理解在第(MQ′+1)位置，e_MQ′+1具有“1”元素。

根据描述在文献[2]中披露的中间系数的Lagrange方法该优化问题的解如下式给出：

m_g(k)＝-R_zz ^-1·e_MQ′+1/(e_MQ′+1 ^H·R_zz ^-1·e_MQ′+1)    (61)′

其中

$R_{\mathrm{zz}}=E[Z_g\left(k\right)\·Z_g^H\left(k\right)]---{\left(62\right)}^{\′}$

$=E\left[\begin{array}{cc}H\·{\mathrm{\Λ}}_n\left(k\right)\·H^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I& H_g^H\\ H_g& I\end{array}\right]---{\left(63\right)}^{\′}$

Λ_n(k)＝diag[D_n(k+Q-1)，…，D_n(k)，…，D_n(k-Q+1)]    (64)′

D_n(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，…，1-b′² _n(k+q)，…，1-b′² _N(k+q)]

         ：q＝Q+1，…，1                             (66)

D_n(k+q)＝diag[1，…，1，1-b′² _U+1(k+q)，…，1-b′² _N(k+q)]

         ：q＝0，…，-Q′+1                          (67)′

D_n(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，…，1-b′² _n(k+q)，…，1-b′² _N(k+q)]

         ：q＝Q′，…-Q+1                            (74)

因此当已知信道参数时，可根据式(61)′确定m_g(k)。此外，可根据式(58)′确定w_g(k)及α_g(k)＝(eα₁(k))。这些计算例如可在图19所示的滤波特性估算器(76)中作出，及为了滤波在滤波处理器77-1计算下式：

er₁(k)＝w_g ^H(k)·y′_g(k)

该均衡输出er₁(k)及后均衡信道信息eα₁(k)＝α_g(k)被馈入后级均衡器82-1。

当例如具有5个发送序列(用户)，它们被分成3个发送序列(用户)的一组及2个发送序列(用户)的一组时，以上述方式，可用U＝3及2执行以上算法，并将两个均衡输出er₁(k)，eα₁(k)及er₂(k)，eα₂(k)输入到被设计来分别处理3个发送序列及2个发送序列的均衡器中，由此获得了用于每个发送序列的均衡输出。

在软判定发送符号中反映被检测信号的纠错解码结果也可如上述的方式应用在图8所示的单用户Turbo均衡接收机、图9所示的RAKE合成Turbo接收机、图10所示的包括自适应阵列天线接收器的Turbo接收机、图12所示的包括信道估算器42的通用Turbo接收机中。

在图13，14及15中，已被确定为极可能确实的符号硬判定值在第二及随后的迭代期间也作为参考信号被用在信道矩阵H及协方差矩阵U^的估算中。但是在第二及随后的迭代期间，可仅使用唯一字作为参考信号来用式(51)估算协方差矩阵U^，而省略使用符号硬判定值的信道估算及协方差矩阵U^的估算。

本发明(2)的第一方面(并行发送)

所提出的是，来自单用户的信息序列c(i)以多个并行序列被传输，以便以高频率使用率获得高速率传输。现在将描述结合本发明的可用于这种发送信号的Turbo接收机的一个实施例。

参考图22，其中与图1中相同的部分使用与其相似的标号，在发送侧，调制器13的调制输出信号b(j)输入到串行-并行转换器14，其中每个符号b(j)顺序地被分配成N个序列。假定具有序列信号b₁(k)，…，b_N(k)，其中数目N等于或大于2。虽然图中未示出，这些信号在转换成射频信号后由N个天线发射。

这N个串行信号通过信道(传输路径)传输，以由根据本发明的Turbo接收机接收。该接收机具有一个或多个接收天线，并且接收信号作为包括一个或多个(M)信号的基带数字接收信号r_m(k)(其中m＝1，2，…，M)被输入到多输出均衡器31。接收信号r_m(k)例如由图30B所示的方式产生。

多输出均衡器31以与图2中相同的方式构成及根据图3中所示的处理程序执行处理。因此，在减法器25中从来自图22中所示的解码器24的对数似然比率Λ₂[b(i)]中减去非本征信息λ₁[b(i)]，并且减法输出被交织器26交织处理以提供先验信息λ₂[b(j)]，然后它在串行-并行转换器15中被转换成N个序列的先验信息λ₂[b₁(k)]，…，λ₂[b_N(k)]，以输入到多输出均衡器31。

因此，N个序列的接收信号在多输出均衡器31中以类似于前面所述的方式受到线性均衡，及输出N个对数似然比率序列Λ₁[b₁(k)]，…，Λ₁[b_N(k)]，它们然后被输入到并行-串行转换器16，以被转换成单个的对数似然比率序列Λ₁[b(j)]并提供给减法器22。借助该结构，至多输出均衡器31的输入信号格式类似于结合图1至3所述的格式，因此，通过参照上述图1至3所述的均衡可获得N个对数似然比率序列Λ₁[b₁(k)]，…，Λ₁[b_N(k)]，并且易于看出，通过使用串行-并行转换器15及并行-串行转换器16允许迭代解码处理。以与来自图1至3结构中第n个发射机的发送信号相应的方式，将使N个并行发送信号中第n个或第n个列发送信号均衡。也易于看出，上述结合图4至7所述的实施例可用于N个序列信号的并行接收。通过在如图18至22的级联方式的多个均衡器级中的处理，与通过图1至31所示的单均衡器的处理相比，接收特性可被改善。

根据本发明的Turbo接收方法及Turbo接收机也可应用于接收卷积码/Turbo码+交织器+多值调制，例如QPSK、8PSK、16QAM、64QAM等、TCM(格码调制)/TurboTCM。

M个接收信号的产生

由M个天线#1，…，#M得到M个接收信号r₁(k)，…，r_M(k)，但它们也可由单天线得到。此外，M(它大于L)个接收信号可由L(它是等于或大于2的整数)个天线获得。虽然在图1中未具体表示，来自天线#1，…，#M的接收信号在基带转换器中被转换成基带接收信号r₁(k)，…，r_M(k)及在离散时间上被采样以提供数字信号r₁(k)，…，r_M(k)。

如图30B所示，例如由L＝2天线#1及#2接收的接收信号可分别在基带转换器61-1及61-2中转换成基带信号，它们的输出将由A/D转换器64-1，64-2及64-3，64-4将根据来自采样信号发生器62的采样信号采样，这些采样信号是通过在移相器63中将上述采样信号移相其半周期T/2而获得的以分别输出数字信号r₁(k)，r₂(k)，r₃(k)，r₄(k)。然后数字信号可输入到如图1或图18或图22所示Turbo接收机30以提供N个解码输出。应该理解，来自采样信号发生器62的采样信号的频率被这样选择，以使得输入到Turbo接收机30的接收信号r₁(k)，…，r₄(k)的每个采样周期与当单个接收信号r_m(k)由每个天线接收时所使用的采样周期相一致。

本发明的效果

如上所述，根据本发明(1)的第一方面，实现了多输出(MIMO)接收方法。为了说明其量值效果，在图23及24中用曲线表示出误码率响应。在每个图中，横坐标上的E_b/N_o代表位功率与噪声之比。在仿真中假定以下条件：

用户(发射机)数目       2

每个用户的多径数目Q    5

接收天线数目           2

每帧信息符号数         450比特

每帧唯一字数           25比特

信道估算方法           RLS(清除系数0.99)

纠错码率               1/2，约束长度3卷积码

多普勒频率             1000Hz(瑞利(Rayleigh)衰落)

调制                   BPSK

传输速率               20Mbps

解码器24               Max-Log-Map解码器

迭代数目               4

在帧内无衰落

用于逆矩阵的矩阵求逆辅助定理无近似地使用在滤波系数w的计算中。

图23表示当信道估算完善地获得(无估算误差)或当信道已知为用户数N＝2、接收天线数M＝2、瑞利路径数Q＝5时的误码率特性。可以看出，第一轮不是迭代而第二轮是第一迭代。还可看出，通过迭代使误码率特性大为改善。由此亦可看到，根据本发明的用于MIMO的Turbo接收方法以完善的方式工作。

图24表示迭代信道估算(根据本发明第四方面)的效果。横坐标表示阈值Th。E_b/N_o被固定在4dB上(其中E_b用于一个用户)，及Th＝1.0可考虑为其中不选择符号硬判定值或其中使用符号硬判定值的信道估算未被作出的的传统方法。在该例中，由图可看出，BER特性具有小的迭代效果，因为信道估算不精确。阈值Th＝0指示：所有硬判定值被直接使用，并且当信息符号的硬判定值以此方式被使用时，由图可明显看出平均比特误码率得以改善，并使信道估算被精确执行到相应的程度。对于0.2至0.6量级的阈值，平均比特误码率比Th＝0时降低了，这表示最好仅使用一个极可能确实的硬判定值。可以看出，约为0.25的Th值是最可取的。

图25表示MIMO接收方法的误码率特性，其中根据阈值确定为极可能确实的发送符号硬判定值被用于信道估算，或它以曲线66的形式使用迭代信道估算。在该例中，阈值被设在0.25上及图示结果代表使用以下参数在四次迭代后得到的特性：N＝2，M＝2，Q＝5瑞利，f_dT_s＝1/20.000及900符号/帧。为了作出比较，以曲线67表示具有完善信道估算的误码率特性，而以曲线68表示其中在信道估算中未使用信息符号的硬判定值或仅作出无迭代的单信道估算的误码率特性。由图示曲线可以看出，当使用迭代信道估算时误码率特性接近于由完善信道估算获得的特性。

借助上述信道估算方法，通过基于解码软判定值确定硬判定值是否可能是确实的及通过在下次迭代时使用具有在信道估算中极可能是确实的硬判定值，可更精确地执行信道估算并使解码质量改善。

为了确认估计协方差矩阵U^(对于不是高斯噪声)实施例的效果，使用以下参数进行了仿真。

用户(发射机)数目       3(选择其中一个作为未知干扰：i(k))

每个用户的多径数目Q    5

接收天线数目           3

每帧信息符号数         450比特

纠错码率               率：1/2，约束长度3卷积码

多普勒频率             1000Hz(瑞利衰落)

调制                   BPSK

传输速率               20Mbps

解码器24               Log-Map解码器

迭代数目               4

三个用户(发射机)的功率选择相等。

图26示出了如图14，15和16所示的估算H和U^的Turbo接收机的BER(比特误码率)特性的仿真结果，并且图27示出了直接使用图1所示的Turbo接收机的BER特性(其中使用图13所示的方法)。在图26中，假设噪声仅包括白高斯噪声，可以看出两次或多次信道估算迭代和解码处理效果甚微。相反，从图27可以看出随着迭代次数的增加，BER特性得到改善，并且此外，对于相同的E_b/N_o，BER比图26所示的小很多。

为了确认实施例(根据本发明第二方面)-其中纠错解码结果被反映在来自一个预定用户(发射机)的接收信号的符号软判定值b′_n(k)中一的效果，使用以下参数进行了仿真：

用户(发射机)数目N      4

每个用户的多径数目Q    5

接收天线数目           2

每帧信息符号数         900比特

纠错码                 卷积码(编码率1/2，约束长度3)

调制                   BPSK

解码器24               Log-Map解码器

差错编码率             1/2

迭代数目               5

作出的选择是f(b′_n(k))＝a×b′_n(k)

图28表示一个图1所示多输出Turbo接收机及另一个多输入多输出Turbo接收机的BER特性，后一接收机中纠错解码结果被反映在b′_n(k)中，图中所示黑点用于前者，及白点用于后者。应指出，在图中圆圈代表初始轮，向下的三角代表第二迭代，菱形代表第三迭代，向左的三角代表第四迭代及向右的三角代表第五迭代。图28A表示当α固定为0.2时相对E_b/N_o作出的BER特性的仿真结果，及图28B表示当E_b/N_o为6dB时相对α作出的BER特性的仿真结果。可以看到，α＝0代表b′_n(k)＝0。由图28A可看到，在纠错解码结果被反映在b′_n(k)中的多输入多输出接收机中，在第三及接着的迭代后获得的BER与在先迭代期间获得的BER相比得到的改善大于图1中所示的多输入多输出Turbo接收机的情况；及在第三及接着的迭代后，当与为获得在BER＞10^-4范围中的每个BER所需的E_b/N_o作比较，与图1中所示的多输入多输出Turbo接收机相比，其中纠错解码结果被反映在b′_n(k)中的多输入多输出接收机具有约0.5dB或更大的增益。应指出，在E_b/N_o＝6dB的第五次迭代期间，获得BER＝10^-5，与图1中所示的接收机相比BER下降1/10倍或更多。由图28B可以看出，在由式0＜α＜0.6指示的α范围中获得改善及当α超过0.6时BER特性变差，阻止了正确解码结果的获得。由该结果可看出，最佳α值为0.2。但是应该理解，α的最佳值不被限制在0.2上，而具有改善效果的α范围将根据被接收的用户数目、具有干扰的传播环境、接收天线数目等来改变。此外，可选择不同的值作为α的最佳值。

当BPSK调制用于数目等于N的多个用户(发射机)，及来自每个发射机的多径数目等于Q，接收天线的数目等于M时，在传统单用户Turbo接收机直接扩展到多输出(MIMO)的情况下，如前所述，均衡器中所需的计算量为2^N(Q-1)的量级，但用根据本发明第三方面的Turbo接收方法，计算量可下降到N(MQ)³的量级。作为例子，假定N＝8，Q＝20及M＝8，2^N(Q-1)≈5·10⁴⁵，而N(MQ)³≈37·10⁷，由此表明，根据本发明第二方面的Turbo接收方法计算量可将大大下降。

在以下条件下进行仿真，以便确认根据本发明第三方面的Turbo接收方法可获得良好的比特误码率特性，其中假定信道矩阵H已知：

用户(发射机)数目N      4

每个用户的多径数目Q    5

接收天线数目           2

每帧信息符号数         900比特

纠错码                 率：1/2，约束长度3卷积码

多普勒频率             1000Hz(瑞利衰落)

调制                   BPSK

解码器24               Log-Map解码器

传输速率               20Mbps

解码器                 Log-MAP解码器

迭代数目               6

假定以理想方式进行信道估算。

图29表示对于BER(比特误码率特性)的仿真结果。横坐标表示平均E_b(比特功率)/N_o(噪声功率)，图中标记f_d代表多普勒频率，及D_s代表发送符号的周期。图中所示MRC是在量级为10(2天线×5路径)的各个信道上的最大速率组合后基于信号的维特比解码的BER特性，它相应于当均衡器完善消除干扰时产生的BER特性。因此，可通过观察在迭代后BER的位置接近MRC曲线的程度来评价接收机的质量。由图29可看到，用根据本发明第二方面的Turbo接收方法，E_b/N_o愈高，BER愈小，及迭代次数愈大，BER特性愈接近MRCBER特性，尤其是迭代次数等于6时，BER特性与MRC非常接近。因此，在4个用户且每个具有5个路径及使用2个接收天线的严格条件下，使用根据本发明第三方面的Turbo接收方法的多输出Turbo接收机被确认为工作完善。

Claims (20)

1.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收方法，其中N是等于或大于2的整数，包括以下步骤：

根据M个接收信号r_m及一个已知信号计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H，其中M是等于或大于1的整数，m＝1，...，M；n＝1，...，N及q＝0，...，Q-1，并且Q代表每个发射波的多径数目；

根据N个先验信息λ₂[b_n(k)]确定软判定发送符号b′_n(k)，其中k代表离散时间；

使用信道值h_mn(q)及软判定发送符号b′_n(k)及根据第n个发射机的发送信号如下地计算干扰分量H·B′(k)：

式中

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

q＝Q-1......-Q+1    q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)...0...b′_N(k)]^T   q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有零元素及[]^T代表转置矩阵；

从接收的矩阵y(k)中减去干扰分量H·B′(k)获得差值矩阵y′(k)，其中

y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

使用信道矩阵H或参考信号来确定自适应滤波系数w_n(k)，它被施加于相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号上，以便来消除差值矩阵y′(k)中的残余干扰分量；

以及用自适应滤波系数w_n(k)对差值矩阵y′(k)滤波，以获得其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的对数似然比率。

2.根据权利要求1的Turbo接收方法，其中用U表示接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵，使用软判定发送符号b′_n(k)及信道矩阵H根据下式计算自适应滤波系数w_n(k)：

w_n(k)＝(HG(k)H^H+U)^-1h

G(k)＝diag[D(k+Q-1)...D(k)...D(k-Q+1)]

D(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，...，1-b′² _n(k+q)，...，1-b′² _N(k+q)]

q＝Q-1...-Q+1，q≠0

＝diag[1-b′² ₁(k+q)，...，1，...，1-b′² _N(k+q)]  q＝0

$h=\left[\begin{array}{c}{H}_{1,(Q-1)\·N+n}\\ H_{2,(Q-1)\·N+n}\\ .\\ .\\ .\\ H_{M,(Q-1)\·N+n}\end{array}\right]$

其中H_{1，(Q-1)·N+n}代表位于矩阵H中第1行及第(Q-1).N+n列的元素。

3.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收方法，其中N是等于或大于2的整数，包括以下步骤：

根据M个接收信号r_m计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H，其中M是等于或大于1的整数及其中m是1，...，M；n＝1，...，N；q＝0，...，Q-1，及Q代表每个发射波的多径数目；

根据N个先验信息λ₂[b_n(k)]确定软判定发送符号b′_n(k)，其中k代表离散时间；

使用信道值h_mn(q)及软判定发送符号b′_n(k)并根据第n个发射机的发送信号如下地计算干扰分量H·B′(k)：

式中

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

q＝Q-1...-Q+1，q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)...-f(b′_n(k))...b′_N(k)]^T  q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有元素f(b′_n(k))，f()是变量b′_n(k)的函数并满足f(0)＝0及d{f(b′_n(k))}/d{b′_n(k)}≥0，并且[]^T代表转置矩阵；

从接收的矩阵y(k)中减去干扰分量H·B′(k)以确定差值矩阵y′(k)，其中

y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

使用信道矩阵H或参考信号来确定自适应滤波系数w_n(k)，它被施加于相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号上，以便来消除差值矩阵y′(k)中的残余干扰分量；

以及用自适应滤波系数w_n(k)对差值矩阵y′(k)滤波，以提供其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的对数似然比率。

4.根据权利要求3的Turbo接收方法，还包括：用U表示接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵，使用软判定发送符号b′_n(k)及信道矩阵H根据下式计算自适应滤波系数w_n(k)：

w_n(k)＝(HG(k)H^H+U)^-1h

G(k)＝diag[D(k+Q-1)...D(k)...D(k-Q+1)]

D(k+q)＝diag[1-b′² ₁(k+q)，...，1-b′² _n(k+q)，...，1-b′² _N(k+q)]

       q＝Q-1...-Q+1，q≠0

      ＝diag[1-b′² ₁(k+q)，...，1-b′² _n-1(k)，1+2E[f(b′_n(k)]+E[f(b′_n(k)²]，

        1-b′² _n+1(k)，...，1-b′² _N(k+q)]  q＝0

其中E[]代表平均值，及

$h=\left[\begin{array}{c}{H}_{1,(Q-1)\·N+n}\\ H_{2,(Q-1)\·N+n}\\ .\\ .\\ .\\ H_{M,(Q-1)\·N+n}\end{array}\right]$

其中H_{1，(Q-1)·N+n}代表位于矩阵中第1行及第(Q-1).N+n列的元素。

5.根据权利要求2或4的Turbo接收方法，其中在计算自适应滤波系数wn(k)期间通过使用矩阵求逆辅助定理进行逆矩阵计算。

6.根据权利要求1或2的Turbo接收方法，其中在接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵U被确定为σ²I，它由高斯分布的方差σ²及一个单位矩阵确定。

7.根据权利要求1或2的Turbo接收方法，其中使用接收矩阵y(k)及估算信道矩阵H如下地获得在接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵U：

$\hat{U}={{\mathrm{\Σ}}_{k=0}}^{\mathrm{Tr}}{(y\left(k\right)-\hat{H}\·B\left(k\right))\·(y\left(k\right)-\hat{H}\·B\left(k\right))}^H$

 B(k)＝[b^T(k+Q-1)...b^T(k)...b^T(k-Q+1)]^T

b(k+q)＝[b₁(k+q)...b_N(k+q)]^T

        (q＝-Q+1...Q-1)

其中Tr代表参考信号的长度。

8.根据权利要求2或3的Turbo接收方法，其中对于q≠0，D(k+q)用0来近似，及对于q＝0，D(k)用diag[0，...1，...0]来近似。

9.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收方法，其中N是等于或大于2的整数，包括以下步骤：

根据M个接收信号r_m及一个已知信号计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H，其中M是等于或大于1的整数，m＝1，...，M；n＝1，...，N；q＝0，...，Q-1，及Q代表每个发射波的多径数目；

根据N个先验信息λ₂[b_n(k)]确定软判定发送符号b′_n(k)，其中k代表离散时间；

使用信道值h_mn(q)及软判定发送符号b′_n(k)及根据来自第n个发射机的发送信号如下地计算干扰分量H·B′(k)：

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

           q＝Q-1...-Q+1，q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)...0...b′_N(k)]^T q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有零元素及[]^T代表转置矩阵；

从接收的矩阵y(k)中减去干扰分量H·B′(k)以确定差值矩阵y′(k)，其中

y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

在接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵U被确定为σ²I，它由高斯分布的方差σ²及一个单位矩阵I确定，及用自适应滤波系数w_n对差值矩阵y′(k)滤波，该滤波系数由下式确定：

$h=\left[\begin{array}{c}{H}_{1,(Q-1)\·N+n}\\ H_{2,(Q-1)\·N+n}\\ .\\ .\\ .\\ H_{M\·Q,(Q-1)\·N+n}\end{array}\right]$

以提供其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的对数似然比率。

10.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收方法，其中N是等于或大于2的整数，包括以下步骤：

根据M个接收信号r_m及一个已知信号计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H，其中M是等于或大于1的整数；m＝1，...，M；n＝1，...，N；q＝0，...，Q-1，及Q代表每个发射波的多径数目；

根据N个先验信息λ₂[b_n(k)]确定软判定发送符号b′_n(k)，其中k代表离散时间；

使用信道值h_mn(q)及软判定发送符号b′_n(k)并根据来自第n个发射机的发送信号如下地计算干扰分量H·B′(k)：

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

               q＝Q-1...-Q+1，q≠0

      b′(k)＝[b′₁(k)...-f(b′_n(k))...b′_N(k)]^T  q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有元素f(b′_n(k))，f()是变量b′_n(k)的函数并满足f(0)＝0，其为d{f(b′_n(k))}/d{b′_n(k)}≥0，及[]^T代表转置矩阵；

从接收的矩阵y(k)中减去干扰分量H·B′(k)以确定差值矩阵y′(k)，其中

      y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

      r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

在接收矩阵y(k)中噪声分量的协方差矩阵U被确定为σ²I，它由高斯分布的方差σ²及一个单位矩阵I确定，及用自适应滤波系数w_n(k)对差值矩阵y′(k)滤波，该滤波系数由下式确定：

$h=\left[\begin{array}{c}{H}_{1,(Q-1)\·N+n}\\ H_{2,(Q-1)\·N+n}\\ .\\ .\\ .\\ H_{M\·Q,(Q-1)\·N+n}\end{array}\right]$

以获得其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的对数似然比率。

11.根据权利要求1，3，9，及10中任一权利要求的Turbo接收方法，其中在Turbo接收处理的第二及接着的迭代中，使用已知信号及在先迭代期间获得的发送符号硬判定输出作为参考信号，并使用这些参考信号及接收信号计算信道矩阵。

12.根据权利要求11的Turbo接收方法，其中还使用发送符号硬判定输出中的一个输出作为参考信号来计算信道矩阵，该一个输出是在先迭代期间获得的并具有超过给定值的确实性。

13.根据权利要求1，3，9，及10任一权利要求的Turbo接收方法，其中由相应于N个发射机的N个解码器求得N个先验信息λ₂[b_n(k)]，对相应的一个解码器馈入一个对数似然比率，该对数似然比率是对于相应于第n个发送信号及其中消除了干扰的接收信号获得的。

14.根据权利要求1，3，9，及10任一权利要求的Turbo接收方法，其中N个发送信号由N个发射机发送，它们以N个并行序列形式发送单个信息序列，N个先验信息λ₂[b_n(k)]是从一个解码器中由先验信息λ₂[b(j)]的串行-并行转换产生，相应于N个发送信号及其中消除了干扰的接收信号的N个对数似然比率在馈入解码器前经过并行-串行转换。

15.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收机，其中N是等于或大于2的整数，包括：

接收信号发生器，用于形成M个接收信号r_m，其中M是等于或大于1的整数且m＝1，...，M；

信道估算器，对它输入每个接收信号r_m及已知信号形式的参考信号，以如下地计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H：

             n＝1，...N

接收矩阵发生器，接收每个接收信号r_m及如下地产生接收矩阵：

    y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

    r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

其中k代表离散时间，Q代表每个发射波的多径数目，q＝0，...，Q-1，及[]^T代表转置矩阵；

软判定符号发生器，接收N个先验信息以产生软判定发送符号b′_n(k)；

复制矩阵发生器，对它输入各个软判定发送符号b′₁(k)至b′_n(k)，以如下地产生与第n个发送信号相关的干扰复制矩阵B′(k)：

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

           q＝Q-1...-Q+1，q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)...0...b′_N(k)]^T  q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有零元素；

滤波处理器，对它输入信道矩阵H及干扰复制矩阵B′(k)，以计算及输出与对应于第n个发送信号的接收信号相关的干扰分量H·B′(k)；

差值计算器，对它输入干扰分量H·B′(k)及接收矩阵y(k)以输出差值矩阵y′(k)＝y(k)-H.B′(k)；

滤波系数估算器，对它输入信道矩阵H或参考信号，以确定自适应滤波系数w_n(k)，w_n(k)被施加于相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号上，以便来消除差值矩阵y′(k)中的剩余的残余干扰分量；

以及自适应滤波器，对它输入差值矩阵y′(k)及自适应滤波系数w_n(k)以对y′(k)滤波，以提供作为其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的、并然后被馈入到第n个解码器的对数似然比率。

16.一种接收来自N个发射机的信号的Turbo接收机，其中N是等于或大于2的整数，包括：

接收信号发生器，用于形成M个接收信号r_m，其中M是等于或大于1的整数且m＝1，...，M；

N个解码器；

信道估算器，对它输入每个接收信号r_m及已知信号形式的参考信号，以如下地计算信道值h_mn(q)及信道矩阵H：

               n＝1，...，N

接收矩阵发生器，它接收每个接收信号r_m并如下地产生接收矩阵：

y(k)＝[r^T(k+Q-1)r^T(k+Q-2)...r^T(k)]^T

r(k)＝[r₁(k)r₂(k)...r_M(k)]^T

其中k代表离散时间，Q代表每个发射波的多径数目，q＝0，...，Q-1，及[]^T代表转置矩阵；

软判定符号发生器，接收N个先验信息以产生软判定发送符号b′_n(k)，其中n＝1，...，N；

复制矩阵发生器，对它输入各个软判定发送符号b′₁(k)至b′_n(k)，以如下地产生来自第n个发射机的发送信号的干扰复制矩阵B′(k)：

B′(k)＝[b′^T(k+Q-1)...b′^T(k)...b′^T(k-Q+1)]^T

b′(k+q)＝[b′₁(k+q)b′₂(k+q)...b′_N(k+q)]^T

             q＝Q-1...-Q+1，q≠0

b′(k)＝[b′₁(k)...-f(b′_n(k))...b′_N(k)]^T  q＝0

其中b′(k)在第n个位置上具有元素f(b′_n(k))，f()是变量b′_n(k)的函数及满足f(0)＝0及d{f(b′_n(k))}/{b′_n(k)}≥0；

滤波处理器，对它输入信道矩阵H及干扰复制矩阵B′(k)，以计算及输出与来自第n个发射机的发送信号相应的接收信号的干扰分量H·B′(k)；

差值计算器，对它输入干扰分量H·B′(k)及接收矩阵y(k)以输出差值矩阵y′(k)＝y(k)-H·B′(k)；

滤波系数估算器，对它输入信道矩阵H或参考信号，以确定自适应滤波系数w_n(k)，w_n(k)用于相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号，以便来消除差值矩阵y′(k)中的残余干扰；

以及自适应滤波器，对它输入差值矩阵y′(k)及自适应滤波系数w_n(k)以对y′(k)滤波，以提供作为其中已消除干扰的、相应于来自第n个发射机的发送信号的接收信号的、并然后被馈入到第n个解码器的对数似然比率。

17.根据权利要求15至16中任一权利要求的Turbo接收机，还包括：前符号存储器，其中存储待被更新的硬判定发送符号；及用于从前符号存储器读出硬判定发送符号的装置，该读出的硬判定发送符号在Turbo接收处理的第二及接着的迭代期间作为参考信号被馈入信道估算器。

18.根据权利要求17的Turbo接收机，还包括：比较器，用于将输入于此的软判定发送符号与一个阈值相比较；及选择器，它由比较器的输出控制，以使得其相应软判定发送符号值超过阈值的硬判定发送符号之一被存储在前符号存储器中。

19.根据权利要求15至16中任一权利要求的Turbo接收机，还包括N个解码器，对它输入N个对数似然比率，这N个解码器在其输出端输出N个先验信息。

20.根据权利要求15至16中任一权利要求的Turbo接收机，其中N个发送信号是N个发射机发送的作为N个并行序列的单信息序列的发送信号，还包括：并行-串行转换器，用于将输入的N个对数似然比率转换成串行序列；解码器，对它输入串行序列中的对数似然比率；及串行-并行转换器，用于将来自解码器的先验信息转换成N个并行序列以提供N个先验信息。

Images