CN1342354A - 在一种多天线装置中组合信道编码和空间一分块编码 - Google Patents

Abstract

通过组合信道编码与空－时编码原理可增强性能。通过K个同步终端经N个天线发射到具有M＄m(GK)个接收天线的基站,利用内码为空－时分块码而外码为常规信道纠错码的级联编码方案可获得更大的系统容量和改进的性能。信息符号首先利用常规信道码编码,接着利用空－时分块码来编码所得到的信号。在接收机中,使用内空－时分块码来抑制来自其它共信道终端的干扰,且对传输符号进行软判决。接下来的信道解码对传输符号进行硬判决。通过有效地将输入数据率分成多个信道可实现数据率增加,而且每个信道在其自己的终端上传输。

Description

在一种多天线装置中组合信道编码和空间-分块编码

本发明涉及无线通信，尤其是涉及在出现衰落、共信道干扰以及其它降质影响时的有效无线通信技术。

无线信道的物理限制给可靠的通信带来了重要的技术挑战。带宽限制、传播损耗、时间偏差、噪声、干扰以及多路径衰落，使无线信道成为不易通过数据流的狭窄“管道”。此外，其它挑战来自功率限制、大小、以及应用于便携式无线装置内的设备的速度。

同时在基站和远端站使用多个发射天线可增加无线信道容量，而且信息理论能测量这个增加的容量。利用这个容量的标准方案为接收机的线性处理，这在例如，J.Winters，J.Salz and R.D.Gitlin，in“Theimpact of antenna diversity an the capacity of wireless communicationsystems”IEEE Trans.Communications，Vol.42.No.2/3/4，pp.1740-1751，Feb/March/April 1994中描述。Wittneben在“Base station modulationdiversity for digital SIMULCAST”，proc.IEEE’VTC，pp.505-511，May1993，以及Seshadri and Winters在“Two signaling schemes forimproving the error performance of frequency-division-duplex(FDD)transmission systems using transmitter antenna diversity，”International Journal of Wireless Information Networks，Vol.1，No.1，1994中研究了发射分集。Wittneben和Seshadri等人的论文从信号处理观点探讨了发射分集。

空-时(space-time)码将接收机的信号处理与适合于多个发射天线的编码技术相组合。参见，例如，V.Tarokh，N.Seshadri，and A.R.Calderbank在“Space-Time Codes For High Data Rate WirelessCommunication：Performance Analysis and Code Construction，”IEEE Trans.Info.Theory，Vol.44，No.2，pp.744-765，March 1998。空-时方案比前面提到的现有技术大为有效。设计用于2-4个发射天线的特定空-时码在缓慢改变的衰落环境下(如室内发射)表现良好，而且具有2-3dB的理论中断容量。例如，J.Foschini，Jr.And M.J.Gans，“Onlimits of wireless communication in a fading environment，when usingmultiple antennas，”Wireless Personal Communication，Vol.6，No.3，pp.311-335，March 1998中描述了中断容量。在Tarokh等人的论文中描述的代码的带宽效率约为现有系统的3-4倍。它对性能改进的最重要作用是分集，这可理解为提供了发射到接收机的信号的多个拷贝，其中某些拷贝不易衰减。在Tarokh等人的论文中提供了空-时码为考虑星座尺寸、数据率、分集增益和格子结构复杂度之间的最优折衷。

当发射天线的数量固定时，解码复杂度(例如，根据解码器中的格子状态数测量)随发射速率呈指数增加。通过设计具有多级结构的空-时码，以及采纳Tarokh等人描述的多级解码，可在某种程度上减小解码复杂度。对于数量适中的发射天线(3-6)来说，这种方法在减小解码复杂度的同时能提供更高的数据率。然而，简化解码要付出代价。多级解码只是次优方法，部分是因为误差系数被放大，而且这种性能代价意味着需要另一种替代的技术解决方案来实现高数据率。

为在窄带无线信道中实现高数据率，发射机和接收机都需要许多天线。考虑应用n个发射和m个接收天线的无线通信系统，其中每个发射和接收天线之间的子信道为准静态瑞利、平坦且互不相关。如果n固定，那么容量随m呈对数增加。另一方面，如果m固定，那么凭直觉，容量必须到达增加更多发射天线将没有太大差别的一种状态。实际上，这可从前面提到的Foschini和Gans的论文中所示的中断容量的数学表达式中看到。因此，结果是，在一个接收天线的情况下，使用的发射天线多于4个时中断容量几乎不增加。类似的证据表明，如果有两个接收天线，使用6个发射天线就能提供所能得到的几乎所有的容量增值。

如果n增加，而且m≥n，那么信息理论表明，系统容量至少以n的函数线性增加。因此，同时增加接收机和发射机的天线数量以获得更高容量就很有意义。在发射机和接收机中同时应用多个天线可得到一个多输入多输出系统，在该系统中，自由度的数量由发射和接收天线的数值给定。

Foschini在“Layered space-time architecture for wirelesscommunication in a fading environment when using multi-elementantennas，”Bell Labs Technical Journal，Vol.1，No.2，Autumn 1996中考虑了这种系统。他提出了一种多层结构，该结构在原理上能实现容量的紧(tight)下限。如果使用n个发射和n个接收天线，那么在接收机中来自发射天线1的发射信号被视为预期信号，而从其它发射天线发射的信号被视为干扰。接着利用n个接收天线进行线性处理来抑制干扰信号，这就提供分集增益为1。一旦从天线1发射的信号被正确检测到，那么从天线2发射的信号被视为预期信号，而从发射天线3，4，...，n发射的信号被视为干扰。由于从天线1发射的信号已被检测，因此它的影响被从接收机天线1～n接收的信号中减去。此后，检测从天线2发射的信号继续线性处理，用于抑制来自天线3～n的干扰信号。这种情况下提供分集增益为2。继续重复这个过程直到所有发射信号被检测。很显然，这种结构中分集最差为1。对于这种系统，需要组合有力的编码技术的长数据帧来实现中断容量的下限。

在1998年7月14日申请的美国专利申请No.09/114838要求1997年7月16日申请的美国临时专利申请60/052689的优先权，其公开了这样一种装置，它通过应用组合阵列信号处理与信道编码的观点实现性能的增强。具体地，发射机的天线被细分为小的分组，而且使用独立的空-时码从每个天线组发射信息。在接收机中，利用线性阵列处理技术来解码一个独立的空-时码，该技术通过将其它天线组发射的信号视为干扰，来抑制这些干扰信号。该解码信号对其它接收信号的影响接着从这些接收信号中被清除。最终结果是提供了一种简单的接收机结构，它能在具有给定分集增益的未编码系统的基础上提供分集和编码增益。接收机的阵列处理与多发射天线编码技术的结合能实现无线信道上的可靠和高速率通信。Foschini结构上的分组干扰抑制方法的一个优点是，接收天线数可少于发射天线数。

1999年9月4日申请的美国专利申请No.09/149,163要求1997年7月17日申请的美国临时专利申请60/052689的优先权，其公开了一种装置，其中K个同步的终端设备通过N个天线发送信号到具有M≥K个天线的基站。通过同时应用干扰对消(IC)和最大似然(ML)解码来得到改进。更具体地，空-时分块编码应用于每个发射机使用N个发射天线的情况，而且信号在具有M个接收天线的接收机接收。通过利用空-时分块码结构，当解码一个由给定移动设备发射的信号时，K-1个干扰的发射设备在接收机的作用被对消，而不管发射天线数量N有多大。并且该申请还公开了这样一种装置，在该装置中，第一终端设备的信号首先被解码，而当解码其余K-1个终端设备的信号时，由此产生的解码信号用于抵消它们对基站天线接收的信号的影响。该过程在其余K-1个终端设备间重复进行。

通过组合信道编码与’163申请中公开的空-时码原理，可实现性能的增强。更具体地，由于K个同步的终端设备通过N个天线发送信号到具有M≥K个接收天线的基站，通过应用内码为空-时码，而外码为常规信道纠错码的级联编码方案，可实现系统容量增加且性能增强。也就是说，信息符号首先利用常规信道码编码。接着利用空-时分块码编码该信道码，且通过N个天线发射。在接收机，内空-时分块码用于抑制来自其它共信道终端的干扰，且对传输符号进行软判决。接下来信道解码对传输符号进行硬判决。

通过将输入数据率有效地分成多个信道可实现数据率的提高，而且每个信道通过其自己的终端传输。从另一种方式来看，来自一个发送终端的信息符号被分为L个并行的信息流。利用码率为Rl的信道码编码流l，接着利用具有N个发射天线的空-时分块编码器再次编码。码率的选择最好如下所示：

R₁＞R₂＞…＞R_L。

图1示意性地描绘了这样一种装置，它包括具有4个天线的基站30，具有2个天线的终端设备10以及具有2个天线的终端设备20；以及

图2示意一个终端设备将输入信号分成两个信息流，并且每个流通过一个独立的双天线配置传输。

图1示意的设备10应用空-时分块编码器13，其后跟随常规星座映射器和脉冲整形电路16。电路16的输出被馈入两个发射天线11和12。输入到空-时分块编码器的符号被分成多个分组，每组由两个符号构成，而且在给定符号周期，每组中的两个符号{c₁，c₂}同时从两个天线发射。从天线11发射的信号为c₁，而从天线12发射的信号为c₂。在下一符号周期，信号-c₂ ^*从天线11发射，而信号c₁ ^*从天线12发射。

在接收机20，信号由天线21和22接收且施加到检测器25。信道估计器23和24分别以常规方式作用于天线21和24的输入信号，以对信道参数进行估计。这些估计施加到检测器25。在此公开的数学计算算法中，假定来自两个发射天线中每一个的信道在连续两个符号周期都保持不变。即，

h_i(nT)＝h_i((n+1)T)，i＝1，2                   (1)

为确定信道特性，发射机执行一个校准对话时间，在该对话期间内发射导频信号或单音。正是这些信号在校准对话期间被接收，并且为熟知的信道估计器电路23和24所用。

最大似然检测

天线21接收的信号可表示为：

r₁＝h₁c₁+h₂c₂+η₁                    (2) $r_2=-h_1{c}_2^{*}+h_2{c}_1^{*}+{\mathrm{\η}}_2,---\left(3\right)$

在此r₁和r₂为在连续两个符号周期内接收的信号，h₁表示发射天线11和接收天线21之间的衰落信道，h₂表示发射天线12和接收天线21之间的信道，而η₁和η₂为噪声术语，假定为零平均且功率谱密度为每维N₀/2的复合高斯随机变量。定义向量r＝[r₁r₂ ^*]^T，c＝[c₁c₂]^T，和η＝[η₁η₂ ^*]^T，公式(2)和(3)可用矩阵形式改写为：

r＝H·c+η    (4)

在此信道矩阵H定义为： $H=\left[\begin{array}{cc}{h}_1& h_2\\ {h_2}^{*}& {{-h}_2}^{*}\end{array}\right]\·---\left(5\right)$

向量η为零平均和协方差N₀·I的复合高斯随机向量。定义C为所有可能符号对c＝{c₁，c₂}的集合，并假定所有符号对都等概率，因此显然优化的最大似然(ML)解码器可从C中选择能最小化表达式

的符号对

。这可改写为： $\hat{c}=\arg \underset{\hat{c}\∈C}{\min }\left|\right|r-H\·\hat{c}|{|}^2---\left(6\right)$

从S.Alamouti 1997年9月提交给IEEE JASC的“Space BlockCoding：A simple Transmitter Diversity Scheme for wirelessCommunications，”中可看出，上面的空-时分块码的分集顺序等同于两分支最大比接收组合(MRRC)的分集顺序。Alamouti还指出，由于矩阵H的正交性，这个解码规则被分解为用于c₁和c₂的两个独立的解码规则。解码符号

的不确定性Δ_c定义为： ${\mathrm{\Δ}}_c=\left|\right|r-H\·\hat{c}|{|}^2\·---\left(7\right)$

公式(6)的最大似然(ML)规则可通过使信道矩阵H为正交来简化；即，H^*H＝(|h₁|²+|h₂|²)I。这就得到一个经修改的接收向量， $\tilde{r}=H^{*}r=\left(\right|h_1{|}^2+\left|h_2{|}^2\right)\·c+\widetilde{\mathrm{\η}},---\left(8\right)$ 在此

。这导致 $\hat{c}=\arg \underset{\hat{c}\∈C}{\min }\left|\right|\tilde{r}-{\left(\right|h_1{|}^2+\left|h_2{|}^2\right)}^2\·\hat{c}|{|}^2\·---\left(9\right)$ 因此通过利用简单的线性组合，公式(9)的解码规则减少为用于c₁和c₂的两个独立、更为简单的解码规则。当利用具有2b个星座点的信令星座时，计算ML解码所需的解码矩阵数从2^2b减少到2×2^b。

当接收机20使用M个接收机天线时，在天线m的接收向量为：

r_m＝H_m·c+η_m，               (10)

在此信道矩阵H_m定义为： $H_m=\left[\begin{array}{cc}{h}_{1m}& h_{2m}\\ h_{2m}^{*}& {-h}_{1m}\end{array}\right]\·---\left(11\right)$

在这种情况下，最优ML解码规则为 $\hat{c}=\arg \underset{\hat{c}\∈C}{\min }\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left|\right|r_m-H_m\·\hat{c}|{|}^2,---\left(12\right)$

而解码符号

的相应不确定性Δ_c定义为： ${\mathrm{\Δ}}_c=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left|\right|r_m-H_m\·\hat{c}|{|}^2\·---\left(13\right)$

因此在有M个接收天线的情况下，通过预先将接收信号乘以H_m ^*可简化解码规则。

如上所述，图1示出了两个终端设备10和30，当两个终端设备同时和同频道同步发送信号时，所需着重指出的问题是基站接收机的检测性能。

在下面的标识中，g₁₁表示发射天线31和接收天线21之间的衰落信道，g₁₂表示天线31和天线22之间的信道，g₂₁表示天线32和天线21之间的信道，而g₂₂表示天线32和天线22之间的信道。同样{c₁，c₂}和{s₁，s₂}分别表示从终端设备10和30发射的两个符号。

在接收机20，连续两个符号周期内在接收天线21接收的信号r₁₁和r₁₂为：

r₁₁＝h₁₁c₁+h₂₁c₂+g₁₁s₁+g₂₁s₂+η₁₁        (14)

r₁₂＝-h₁₁c₂ ^*+h₂₁c₁ ^*-g₁₁s₂ ^*+g₂₁s₁ ^*+η₁₂   (15)

定义r₁＝[r₁₁r₁₂ ^*]^T，c＝[c₁c₂]^T，s＝[s₁s₂]^T和η₁＝[η₁₁η₁₂ ^*]^T，公式(14)和(15)可用矩阵形式改写为：

r₁＝H₁·c+G₁·s+η₁                      (16)

在此发射机设备10和30与接收天线21之间的信道矩阵H₁和G₁由下式给定。 $H_1=\begin{array}{c}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{21}\\ h_{21}^{*}& {-h}_{11}^{*}\end{array}\right],\end{array}$ 和 $G_1=\left[\begin{array}{cc}{g}_{11}& g_{21}\\ g_{21}^{*}& {-g}_{11}^{*}\end{array}\right]\·---\left(5\right)$

向量η₁＝[η₁₁η₁₂ ^*]^T为零平均和协方差N₀·I的复合高斯随机向量。类似地，连续两个符号周期内在接收天线22接收的信号r₂₁和r₂₂为：

r₂₁＝h₁₂c₁+h₂₂c₂+g₁₂s₁+g₂₂s₂+η₂₁           (14)

r₂₂＝-h₁₂c₂ ^*+h₂₂c₁ ^*-g₁₂s₂ ^*+g₂₂s₁ ^*+η₂₂      (15)

以类似方式定义r₂＝[r₂₁r₂₂ ^*]^T和η₂＝[η₂₁η₂₂ ^*]^T，则公式(16)和(17)可改写为：

r₂＝H₂·c+G₂·s+η₂，                       (18)

在此信道矩阵H₂和G₂由下式给出： $H_2=\left[\begin{array}{cc}{h}_{12}& h_{22}\\ h_{22}^{*}& {-h}_{12}^{*}\end{array}\right],$ 和 $G_2=\left[\begin{array}{cc}{g}_{12}& g_{22}\\ g_{22}^{*}& {-g}_{12}^{*}\end{array}\right]\·---\left(19\right)$

可组合公式(14)和(18)得到矩阵形式： $r=\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{H}_1& G_1\\ H_2& G_2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}c\\ s\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\η}}_1\\ {\mathrm{\η}}_2\end{array}\right].---\left(20\right)$

最小均方误差干扰对消(MMSEIC)

当通过最小化均方误差准则来寻求检测和解码信号{c₁，c₂}时，目标是实现接收信号的线性组合以便检测信号{c₁，c₂}的均方误差最小。一般来说，这可通过最小化一个误差成本函数来表示，如函数： $J(\mathrm{\α},\mathrm{\β})\left|\right|\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i^{*}{r}_i*({\mathrm{\β}}_i^{*}{c}_1+{\mathrm{\β}}_i^{*}{c}_2)|{|}^2=||{\mathrm{\α}}^{*}\·r-{\mathrm{\β}}^{*}\·c|{|}^2,---\left(21\right)$

在此r＝[r₁r₂r₃r₄]T＝[r₁₁r₁₂r₂₁r₂₂]^T。

可能会注意到当α和β都为0时，肯定能达到最小值，但这种情况当然不是所希望的。因此，将β₁设为1或将β₂设为1。

当β₁设为1时，从公式(40)可得到下面的最小化准则： $J_1({\mathrm{\α}}_1,{\mathrm{\β}}_1)=\left|\right|\underset{i=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{1i}^{*}{r}_{1i}-c_1|{|}^2=|\left|{\widetilde{\mathrm{\α}}}_1^{*}\tilde{r}{-}_1{c}_1\right|{|}^2=J_1\left({\widetilde{\mathrm{\α}}}_1\right),---\left(22\right)$

在此， ${\widetilde{\mathrm{\α}}}_1=[{\mathrm{\α}}_{11},{\mathrm{\α}}_{12},{\mathrm{\α}}_{13},{\mathrm{\α}}_{14},-{\mathrm{\β}}_2]=[{\mathrm{\α}}_1-{\mathrm{\β}}_2],$ 而 ${\tilde{r}}_1=[r^T{c}_2{]}^T$ 。由此可见， ${\tilde{r}}_1=\left[\begin{array}{cc}H& 0\\ 0^T& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\tilde{c}\\ c_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\η}\\ 0\end{array}\right]=R\·d_1+\widetilde{\mathrm{\η}},---\left(23\right)$

在此0＝[0 0 0 0]^T。

我们只需选择

，以便公式(22)中表达式的期望值最小。即选择

以最小化 $E\left\{J_1\left({\widetilde{\mathrm{\α}}}_1\right)\right\}=E\left\{J_1\left({\widetilde{\mathrm{\α}}}_1\right)\right\}=E\left\{({\widetilde{\mathrm{\α}}}_1^{*}{\tilde{r}}_1-c_1){({\widetilde{\mathrm{\α}}}_1^{*}{\tilde{r}}_1-c_1)}^{*}\right\}---\left(24\right)$ $={\widetilde{\mathrm{\α}}}_1^{*}E\left\{{\tilde{r}}_1{\tilde{r}}_1^{*}\right\}{\widetilde{\mathrm{\α}}}_1+E\left\{c_1{c}_1^{*}\right\}-E\left\{{\tilde{r}}_1{c}_1^{*}\right\}{\widetilde{\mathrm{\α}}}_1^{*}-E\left\{c_1{\tilde{r}}_1\right\}{\widetilde{\mathrm{\α}}}_1$

取

的偏导数并将其设为0，这导致 $\left[\begin{array}{cc}M& h_2\\ h_1^{*}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_1^{*}\\ -{\mathrm{\β}}_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ 0\end{array}\right],---\left(25\right)$

在此 $M={\mathrm{HH}}^{*}+\frac{1}{\mathrm{\Γ}}I$ ，Γ为信噪比，I为4×4的单位矩阵，h₁为H的第一列，而h₂为H的第二列。跟着 ${\mathrm{\α}}_1={(M-h_2{h}_2^{*})}^{-1}{h}_1$ 和 ${\mathrm{\β}}_2^{*}=h_2^{*}{(M-h_2{h}_2^{*})}^{-1}{h}_1---\left(26\right)$

由此可见， ${(M-h_2{h}_2^{*})}^{-1}=M^{-1}+\frac{M^{-1}{h}_2{h}_2^{*}{M}^{-1}}{1-h_2^{*}{M}^{-1}{h}_2},---\left(27\right)$

这就得到 ${\mathrm{\β}}_2^{*}=\frac{h_2^{*}{M}^{-1}{h}_1}{1-h_2^{*}{M}^{-1}{h}_2}.---\left(28\right)$

从矩阵H的结构，我们可轻易地验证h₁和h₂正交。利用这个事实以及矩阵M的结构，可发现

β₂＝0                              (29)

α₁＝M^-1h₁。                        (30)

因此，由公式(29)和(30)给出的MMSE IC技术解决方案将最小化c₁中的均方误差，而与c₂无关。考虑当β₂设为1时的替代的成本函数，类似的分析可推出结论：

β₁＝0                              (31)

α₂＝M^-1h₂                          (32)

在这种情况下，由公式(31)和(32)给出的MMSE IC技术解决方案将最小化c₂中的均方误差，而与c₁无关。因此，根据公式(29)-(32)，显然对来自终端设备10的信号的MMSE干扰对消将分别包含c₁和c₂两个不同权集α₁和α₂。解码来自终端30的信号的权也可通过类似方式得到。因此，可利用下述解码器25中的一个子程序MMSE.DECODE解码来自终端设备10和30的信号：

  (c，Δ_c)＝MMSE.DECODE(r₁，r₁，H₁，H₂，G₁，G₂，Γ)

{ $\tilde{r}={\left[\begin{array}{cc}{r}_1^T& r_1^T\end{array}\right]}^T$ $\tilde{H}=\left[\begin{array}{cc}{H}_1& G_1\\ H_2& G_2\end{array}\right]$ $M=H{H}^{*}+\frac{1}{\mathrm{\Γ}}I$ $h_1={\left[\begin{array}{cccc}{h}_{11}& h_{21}^{*}& h_{12}& h_{22}^{*}\end{array}\right]}^T=\mathrm{first\; column\; of\; H}$ $h_2={\left[\begin{array}{cccc}{h}_{21}& {-h}_{11}^{*}& h_{22}& {-h}_{21}^{*}\end{array}\right]}^T=\sec \mathrm{ond\; column\; of\; H}$ ${\mathrm{\α}}_1^{*}=M^{-1}{h}_1,{\mathrm{\α}}_2^{*}=M^{-1}{h}_2$ $\hat{c}=\underset{{\hat{c}}_1,{\hat{c}}_2\∈C}{\arg \min }\left\{\right||{\mathrm{\α}}_1^{*}\tilde{r}-{\hat{c}}_1|{|}^2+\left|\right|{\mathrm{\α}}_1^{*}\tilde{r}-{\hat{c}}_2\left|{|}^2\right\}$ ${\mathrm{\Δ}}_c=\left|\right|{\mathrm{\α}}_1^{*}\tilde{r}-{\hat{c}}_1|{|}^2+||{\mathrm{\α}}_1^{*}\tilde{r}-{\hat{c}}_1|{|}^2$

}

利用这个子程序，可如下所述估计 和

$(\hat{c},\mathrm{\Δ})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,H_1,H_2,G_1,G_2,\mathrm{\Γ})---\left(33\right)$ $(\hat{s},\mathrm{\Δ})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,G_1,G_2,H_1,H_2,\mathrm{\Γ})---\left(34\right)$

通过应用一种两级干扰对消方案可实现其它改进。在这个两级方案中，接收机利用上面公布的MMSE.DECODE子程序解码来自两种终端的信号。假定来自终端设备10的符号

已被正确解码，那么接收机能完全清除终端设备10对接收信号向量r₁和r₂的影响。接收机接着利用X₁和X₂，即清除来自终端设备10信号后的接收信号向量，根据公式(10)中的最优ML解码规则来再解码来自终端设备30的符号。假定来自终端设备10的符号已被正确解码，那么终端设备30的性能将等效于具有2个发射和2个接收天线的设备的性能(等效于4分支MRC分集)。接收机接着重复上述步骤，这是假定来自终端设备30的符号 已利用MMSE.DECODE子程序正确解码。如前所述，接收机清除终端设备30对接收信号向量r₁的影响，并利用y₁和y₂，即清除来自终端设备30信号后的接收信号向量，根据公式(10)中的最优ML解码规则来再解码来自终端设备10的符号

。同样如前所述，假定来自终端设备30的符号已被正确解码，那么终端设备10的性能将等效于具有2个发射和2个接收天线的设备的性能。令Δ₀＝Δ_c0+Δ_s0和Δ₁＝Δ_c1+Δ_s1分别表示 和 以及 和

的总不确定性，接收机比较这两个总不确定性，如果Δ₀＜Δ₁，则选择(

)，否则选择(

)。该两级干扰对消和ML解码算法在下面的伪代码子程序II.MMSE.DECODE中提供。 $(\hat{c},\hat{s})=\mathrm{II}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,H_1,H_2,G_1,G_2,\mathrm{\Γ})$

{ $({\hat{c}}_0,{\mathrm{\Δ}}_{c,0})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,H_1,H_2,G_1,G_2,\mathrm{\Γ})$ $x_1=r_1-H_1\·{\hat{c}}_0,x_2=r_2-H_2\·{\hat{c}}_0$

   F(s)＝‖x₁-G₁·s‖²+‖x₂-G₂·s‖² ${\hat{s}}_0=\underset{s\∈S}{\arg \min }\left(F\left(s\right)\right),$ Δ_s，0＝F(s) $({\hat{s}}_1,{\mathrm{\Δ}}_{s,1})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,G_1,G_2,H_1,H_2,\mathrm{\Γ})$ $y_1=r_1-G_1\·{\hat{s}}_1,y_2=r_2-G_2\·{\hat{s}}_1$

    F(c)＝‖y₁-H₁·c‖²+‖y₁-H₂·c‖² ${\hat{c}}_1=\underset{c\∈C}{\arg \min }\left(F\left(c\right)\right),$ Δ_c，1＝F(c)

    If(Δ_c，0+Δ_s，0)＜(Δ_c，1+Δ_s，1) $(\hat{c},\hat{s})=({\hat{c}}_0,{\hat{s}}_0)$

    Else $(\hat{c},\hat{s})=({\hat{c}}_1,{\hat{s}}_1)$

}

通过上面公开的理论背景，我们意识到通过将空-时分块编码应用到干扰对消和ML解码中可使性能增强，同时也可使用另一种编码方案来克服由信道引起的质量降低，如衰落。因此，图1中的每个发射机都包括一个信道编码器(分别为14和34)，该信道编码器插入到输入信号和发射机的空-时分块编码器之间。信道编码器14和24可应用任何常规信道纠错码(例如格码或卷积码)。

在接收机20中，内空-时分块码在单元26被解码，并且利用上面公开的MMSE方案，用来抑制来自各个共信道终端的干扰。单元26形成对应某一终端i的两个干扰对消向量a_il和a_il，而单元27形成两个判决变量： ${\mathrm{\ξ}}_1={\mathrm{\α}}_1^{*}\mathrm{r\; and}{\mathrm{\ξ}}_2={\mathrm{\α}}_2^{*}r---\left(35\right)$

然而这些判决将用作传输的信息符号的软判决，并馈入信道解码器28，解码器28为常规解码器，且对应信道编码器14和34中执行的编码类型。因此，在图1描绘的装置中，内编码器的结构用于干扰抑制，以便多个共信道终端在提供分集的同时能同时工作。内码空-时解码器的输出形成外编码器解码器的输入，它在纠正信道误差时判定传输信息。

图2提供了一种用于增加无线系统的数据率或流量的装置。在图2中，要传输的信息在单元40被分接为两个信息流。其中一个流施加到信道编码器41，而另一个流施加到信道编码器51。信道编码器41的输出施加到空-时分块编码器42，接着施加到映射器和脉冲整形器53以及天线44和45。一般来说，来自一个发射终端的信息符号被分成L个并行的信息流。流l接着利用码率R_l的信道码编码，再接着利用有N个发射天线的空-时分块编码器编码。这两者的编码率可相同，但码率如果选择为R₁＞r₂＞…＞R_L，则更为方便。在这种情况下，与在流u(u＞l)中传输的符号相比，流l中传输的符号将具有更好的抗信道误差能力。基站接收机假定装有至少L个接收天线。基站接收机将每个信息流视为一个不同用户，并利用上面公开的递归干扰对消技术，或前面提到的’163申请中公开的技术。由于第一个流的最小码率为R₁，因此它具有最佳抗信道误差能力，而且很有可能没有误差。接收机接着利用流l的解码符号消除第一个流对总接收信号的影响，同时解码其余L-l个流。在解码其余L-l个流时，解码器首先解码来自第二个流的信号，因为在所有剩余的L-l个流中它具有最佳抗信道误差能力(因为在所有剩余的流中，它的速率R₂最低)。接着接收机利用第二个流的解码符号来消除它对接收信号的影响。这个过程重复直到所有信息流被解码。

由此可见，在这种情况下，系统流量可由下式给出： $\mathrm{\ρ}=\frac{1}{L}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{R}_l(1-{\mathrm{FER}}_1),---\left(36\right)$

FER_l为流l的帧差错率。

Claims (14)

1.一种装置，包括：

一个响应于施加的输入信号的信道码编码器，

一个响应于所述信道码编码器的输出信号的空-时编码器；以及

一个响应于所述空-时编码器的调制器。

2.根据权利要求1的装置，还包括脉冲整形电路以及至少两个天线，这两个天线用于发射由所述空-时编码器产生、并由所述调制器调制的空-时编码信号。

3.一个发射机，包括：

一个响应于施加的输入信号的解复用器，用于产生至少两个信号流，以及

同样多的信道编码/空-时编码发射机，每个发射机响应于所述多个信号流中的一个不同信号流。

4.在根据权利要求3的发射机中，每个所述信道编码/空-时编码发射机包括：

一个码率为R_l的信道编码器，

一个响应于所述信道码编码器的输出信号的空-时编码器，

一个响应于所述空-时编码器的调制器，以及

至少两个天线，用于发射由所述空-时编码器产生、由所述调制器调制、并被所述脉冲整形电路限制的空-时编码信号。

5.根据权利要求4的发射机，所述解复用器产生L个信号流，其中所述L个信道编码/空-时编码发射机中的所述信道编码器产生互不相同的码率R_ii＝1，2，...，L。

6.根据权利要求4的发射机，所述解复用器产生L个信号流，其中所述L个信道编码/空-时编码发射机中的所述信道编码器产生码率R_ii＝1，2，...，L，且R₁＞R₂＞…＞R_L。

7.根据权利要求1的发射机，其中所述信道码编码器执行格码编码。

8.根据权利要求1的发射机，其中所述信道码编码器执行卷积编码。

9.一个接收机，包括：

一个空-时编码信号的检测器；以及

一个用于解码嵌入到所述检测器的输出信号中的信道码编码信号的解码器。

10.根据权利要求9的接收机，其中所述检测器应用MMSE IC解码器。

11.根据权利要求9的接收机，其中所述检测器应用一种两级算法来产生一个权向量，用于消除来自不同于信号正被检测的给定终端的其它终端的干扰信号。

12.根据权利要求11的接收机，其中所述两级算法为： $(\hat{c},\hat{s})=\mathrm{II}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,H_1,H_2,G_1,G_2,\mathrm{\Γ})$

{ $(\hat{c},{\mathrm{\Δ}}_{c,0})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,H_1,H_2,G_1,G_2,\mathrm{\Γ})$ $x_1=r_1-H_1\·{\hat{c}}_0,x_2=r_2-H_2\·{\hat{c}}_0$

    F(s)＝‖x₁-G₁·s‖²+‖x₂-G₂·s‖² ${\hat{s}}_0=\underset{s\∈S}{\arg \min }\left(F\left(s\right)\right)$ ，Δ_s，0＝F(s) $({\hat{s}}_1,{\mathrm{\Δ}}_{s,1})=\mathrm{MMSE}.\mathrm{DECODE}(r_1,r_2,G_1,G_2,H_1,H_2,\mathrm{\Γ})$ $y_1=r_1-G_1\·{\hat{s}}_1,y_2=r_2-G_2\·{\hat{s}}_1$

    F(c)＝‖y₁-H₁·c‖²+‖y₁-H₂·c‖² ${\hat{c}}_1=\underset{c\∈C}{\arg \min }\left(F\left(c\right)\right),$ Δ_c.1＝F(c)

    If(Δ_c，0+Δ_s，0)＜(Δ_c，1+Δ_s，1) $(\hat{c},\hat{s})=({\hat{c}}_0,{\hat{s}}_0)$

    Else $(\hat{c},\hat{s})=({\hat{c}}_1,{\hat{s}}_1)$

}

13.根据权利要求9的接收机，其中所述用于解码信道码的解码器为格码解码器。

14.根据权利要求9的接收机，其中所述用于解码信道码的解码器为卷积解码器。

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