CN1701518A - 信号解码方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明一般地涉及用于对信号解码的方法、设备和处理器控制码，尤其通过使用多个例如球形解码器的最大似然硬检测器。提供一种用于对接收信号进行解码的解码器，该接收信号由包含通过信道发送的符号串的发射信号提供，每个符号包含一个或多个比特，该解码器包含多个最大似然解码器，每一个被配置以为其中一个比特具有定义的值的符号串确定最小的与比特有关的距离度量，该距离度量依赖于该接收信号距由该串和信道响应确定的估计接收信号的距离，以及比特似然估计器，它耦合至所述最大似然估计器中每一个，并且被配置以依赖于所述最小距离度量为该串的每个比特确定比特似然值。

Description

信号解码方法和设备

技术领域

本发明一般地涉及用于对信号解码的方法、设备和处理器控制码，尤其通过使用多个例如球形解码器的最大似然硬检测器。

背景技术

信号处理领域中的一般问题涉及将信号从发射机通过信道传输到接收机，该问题是要从接收信号确定发射信号。接收信号受到信道冲击响应或信道“记忆”的作用，它会引起连续发射的符号之间的干扰，并且发射信号在发送前还可能已被编码。接收机处的解码器或检测器具有解码或检测原始发射数据和/或已经在发射机处被编码的原始数据的问题。最优解码器是后验概率(APP)解码器，它对所有可能的发射符号(或发射符号串)执行彻底的搜索，通过信道响应对每一个进行修改，以确定所有可能接收信号的集合，然后选择它们中与实际接收信号具有最近欧氏距离的一个或多个，作为最可能的发射和/或编码信号。然而这种方法的计算复杂度随着编码器的存储量、信道冲击响应长度、每符号的比特数目和所要考虑的发射符号的数目(符号串的长度)呈指数增长。因此次优方法引起技术上和商业上的兴趣。

对APP解的一种降低复杂度的近似是所谓的最大对数近似。广泛地说，根据该方法确定比特似然值包含为两项确定最大值，其中之一对应具有例如+1的第一个逻辑值的比特，另一个对应具有例如-1的第二个逻辑值的比特。已经认识到，最大化这些项的每一项对应着最小化用于候选发送符号串的相关距离度量，最好考虑任何可以作为该程序的软输入的先验知识。在本发明的实施例中，球形解码可以被用于搜索最小的这种度量。

存在对增长的数据速率的传输，以及等效地，对已存在的数据速率下可用带宽的更有效利用的持续需要。目前，例如Hiperlan/2(欧洲)和IEEE802.11a(美国)的WLAN(无线局域网)标准提供了高达54Mbit/s的数据速率。多个发射和接收天线的使用具有显著提高这些数据速率的潜力，但是对通过MIMO信道接收到的信号进行解码是困难的，因为单个接收天线接收来自所有发射天线的信号。多用户系统中产生类似的问题，尽管通过不同信道发射的符号当时是不相关的。因此需要改进的解码技术用于MIMO系统。这些技术在无线LAN中具有应用，在第四代移动电话网络中具有潜在的应用，且在很多其它类型的通信系统中也具有应用。

在此要特别参考涉及通过MIMO(多输入多输出)信道接收到的信号的应用，以及空时解码。然而在此描述的本发明的实施例也可以被应用于例如多用户系统的相关系统，以及用于例如CDMA(码域多址)解码的其它类型的解码。

图1示出了典型的MIMO数据通信系统100。数据源102将数据(包含信息比特或符号)提供给信道编码器104。信道编码器典型地包含卷积编码器，例如递归系统卷积(RSC)编码器，或更强大的所谓turbo编码器(它包括一个交织器)。输出的比特比输入的比特更多，且典型地，速率是二分之一或三分之一。信道编码器104之后是信道交织器106，以及所图示的该例中的空时编码器108。空时编码器108将进入的符号编码为多个码符号，用于从多个发射天线110的每一个进行同时发射。

空时编码可以按照通过编码矩阵描述的编码机进行描述，它操作于数据以提供空间和时间发射分集；这之后可以跟随一个调制器，以提供已编码符号用于发射。空频编码可以额外地(或作为替换地)被使用。因此广泛地说，进入的符号被分布至具有空间和时间和/或频率坐标的网格中，用于增加的分集。空频编码被使用时，单独的频率信道可以被调制至OFDM(正交频分复用)载波上，循环前缀通常被添加至每个发射符号，以减轻信道频散的影响。

已编码的发射信号通过MIMO信道112传播至接收天线114，它提供了多个至空时(和/或频)解码器116的输入。该解码器具有消除编码器108和MIMO信道112的影响的任务，并且可以由球形解码器实施。解码器116的输出包含多个信号流，每一个信号流代表一个发射天线，每个数据流携带所谓的软或似然数据，该数据关于具有特定值的发射符号的概率。该数据被提供给信道去交织器118，它反转信道交织器106的影响，接着提供给例如Viterbi解码器的信道解码器120，它对卷积码进行解码。典型地，信道解码器120是SISO(软输入软输出)解码器，它接收符号(或比特)似然数据并且提供类似的似然数据，而不是例如基于其做出硬判决的数据，作为输出。信道解码器120的输出被提供给数据接收器122，用于以任何所需方式的其它数据处理。

在某些通信系统中，使用了所谓的turbo解码，其中来自信道解码器120的软输出被提供给对应于信道交织器106的信道交织器124，它依次将软(似然)数据提供给解码器116用于迭代的空时(和/或频)和信道解码。(将会意识到，在这种配置中，信道解码器120向解码器116提供完整的发射符号，即例如包括检错比特。)

在此我们将考虑从接收信号估计发射符号串的一般问题。该符号串可以在空间中分布，例如跨越多个发射天线，可以在时间中分布(例如使用空时块或格形编码器，和/或频率，例如其中多个频率信道或载波被使用)。在此描述的技术的实施例可以应用于所有这些问题。

存在多种已知类型的解码器，例如，例如维特比解码器的基于格形的解码器(最大似然ML方法的一种变化)，例如强制归零和最小均方误差(MMSE)估计器的线性解码器，垂直BLAST(Bell实验室分层空时)解码器，以及块判决反馈均衡器。

球形解码器可以提供接近APP解码器的性能，但是显著地降低复杂度。广泛地说，由信道响应(和空时编码器)修改的发射符号的候选被表示为网格，其中各点对应可能的(无噪)接收信号。球形解码程序的目标是找到距实际接收信号最近的一个或几个网格点。该程序执行在以实际接收信号为中心的多维球形区域中的搜索。该程序提供用于识别哪些网格点在所需搜索半径以内的技术(该搜索半径可以根据噪声电平和/或信道条件进行调整)。初始搜索半径的选择可以显著地影响该程序所涉及的复杂度(计算的数目)。

在这一点上，提供球形解码程序的操作的概要回顾是有帮助的。对于N个发射符号的符号串，搜索一个N维网格，开始于第N维的层(对应于该串的第一个符号)。对于这一层，从所使用的构象中选择一个符号，并且检验所产生的网格点距接收信号的距离。如果该网格点在此距离内，则该程序选择一个值用于串中的下一个符号，并且在N-1维中检验所产生的网格点距接收信号的距离。该程序继续依次检验每个连续符号，且如果所有符号都在边界内部，它最终在一维中收敛至一个网格点上。如果一个符号在所选半径之外，则该程序向回移动一层(维)并且在该层(维)中选择下一个可能的符号用于检验。以这种方式，该程序建立一棵树，其中最低的节点对应完整的符号串，且其中该树的第n级的节点数目对应相应的第n维球形内部的网格点的数目。

当完整的候选符号串被找到时，产生自该符号串的网格点距接收信号的距离被找到，且初始半径被减小到该距离，使得随着该树建立，仅仅识别更接近最大似然解的串。当该树已经被完成时，该解码器可以被用来通过选择最接近接收信号的网格点提供硬输出，即最大似然解。可供替换地，可以利用最接近接收信号的网格点的选择提供软输出，例如利用每个网格点距接收信号的距离作为相关联的似然值。

涉及球形解码的现有背景技术可以在如下文献中找到：

E.Agrell，T.Eriksson，A.Vardy和K.Zeger的“Closest PointSearch in Lattices”，IEEE Trans.On Information Theory，第48卷，第8期，2002年8月；E.Viterbo和J.Boutros的“A universal latticecode decoder for fading channels”，IEEE Trans.Inform.Theory，第45卷，第5期，第1639-1642页，1999年7月；O.Damen，A.Chkeif和J.C.Belfiore的“Lattice code decoder for space-time codes”，IEEEComms.Letter，第4卷，第5期，第161-163页，2000年5月；B.M.Hochwald和S.T.Brink的“Achieving near capacity on amultiple-antenna channel”，http：//mars.bell-labs.com/cm/ms/what/papers/listsphere/，2002年12月；H.Vikalo和B.Hassibi的“Low-complexity iterative detection anddecoding of multi-antenna systems employing channel and space-timecodes”，Conference on Signals and Systems and Computers，第1卷，2002年11月3-6日，第294-298页；A.Wiesel，X.Mestre，A.Pages和J.R.Fonollosa的“Efficient Implementation of SphereDemodulation”，Proceedings of IV IEEE Signal Processing Advancesin Wireless Communications，第535页，Rome，2003年6月15-18日；L.Brunel，J.J.Boutros的“Lattice decoding for joint detection indirect-sequence CDMA systems”，IEEE Transactions on InformationTheory，第49卷，第4期，2003年4月，第1030-1037页；B.M.Hochwald，S.Ten Brink于2002年7月26日提交的第US20030076890号美国专利申请，“Method and apparatus for detection and decodingof signals received from a linear propagation channel”，LucentTechnologies，Inc；L.Brunel于2002年8月22日提交的第US20020114410号美国专利申请，“Multiuser detection method anddevice in DS-CDMA mode”，Mitsubishi Denki Kabushiki kaisha；H.Vikalo的“Sphere Decoding Algorithms for Digital Communications”，博士论文，Stanford University，2003；以及B.Hassibi和Hikalo的“Maximum-Likelihood Decoding and Integer Least-Squares：TheExpected Complexity”，In Multiantenna Channels：Capacity，Codingand Signal Processing，(编辑J.Foschini和S.Verdu)。

发明内容

根据本发明的第一个方面，提供了一种用于对接收信号进行解码的解码器，该接收信号由包含通过信道发送的符号串的发射信号提供，每个符号包含一个或多个比特，该解码器包含：多个最大似然解码器，每一个被配置以为其中一个比特具有所定义的值的符号串确定最小的与比特有关的距离度量，该距离度量依赖于接收信号距由该串和信道响应确定的所估计的接收信号的距离；以及比特似然估计器，它耦合至最大似然估计器的每一个，并且被配置以依赖于该最小距离度量为该串的每个比特确定比特似然值。

最大似然解码器可以在硬件，或软件，或二者的组合中实施；它们可以例如包含软件过程的单独的实例。该解码器的配置有助于并行实施。此外，该解码器的实施例提供了实际上基于硬检测判决的软似然值输出，即不需要为每个可能的发射符号确定很多候选。在实施例中，对于一个比特的两个可能值的每一个，为该比特确定最小距离度量，因此对该串的每个比特，仅需要两个候选的可能发射符号。这些可以由并行的最大似然解码器或单个解码器的重复的实例来确定。技术人员将会意识到，更一般地，为实施多个最大似然解码器，单个软件或硬件模块可以重复被使用，以确定相关的最小距离度量。

距离度量最好考虑关于要被估计的比特和/或符号串的似然的任何可用的先验知识。

在一个优选实施例中，最大似然检测器之一被配置以确定最大似然距离度量，尤其是为完整的最大似然符号串的每个比特确定(共同的)距离度量。接着可以为该符号串的每个比特提供另一个最大似然检测器，用于为相应比特确定最小距离度量，这些最大似然解码器的每一个为不同于该比特在最大似然符号串中的值的该比特的值确定距离度量。确定该最大似然符号串最好考虑关于该符号串的先验数据，尤其是串中每个比特的先验概率值，从而利于得到如前所述的软输入。

在优选实施例中，最大似然检测器或解码器包含球形解码器。在这种情况下，可以关于最大似然发射符号串的距离度量为用于为相应比特确定最小距离度量的一个或多个球形解码器确定初始搜索半径。例如可以根据应用所需的限制的对数似然比值设置该半径。可供替换地，当被搜索以确定最大似然发射符号串和相应的最大似然距离度量的候选符号串的集合被确定，它们之一可以被用于为另一个球形解码器设置初始球形半径。在另一个可供替换的方法中，为一个特定比特确定(最小)距离度量的球形解码器可以将其初始半径设置为由最大似然符号串其相应的特定比特被反转或“颠倒”(即该比特被给定为其在最大似然符号串中所具有的逻辑值的可供替换的另一种逻辑值)而给出的度量的值。被配置以确定最大似然符号串的该解码器最好被初始化为无穷的球形半径，使得将总能找到至少一个网格点。

在实施例中，该信道包含MIMO信道，且该解码器包含MIMO解码器。在其它实施例中，发射串的符号包含由不同用户发射的符号，且该解码器包含多用户解码器或检测器。在其它实施例中，该解码器包含用于频率选择性衰落的块均衡器。

在相关的方面，本发明提供了一种对接收信号进行解码的方法，该接收信号由包含通过信道发送的符号串的发射信号提供，每个符号包含一个或多个比特，该方法使用多个解码器，每个解码器被分配至该串的每个比特，该方法包含：对于该串的每个比特，使用被分配至该比特的解码器，为其中一个比特具有所定义的值的符号串确定最小的与比特有关的距离度量，该距离度量依赖于该接收信号距由该串和信道响应确定的所估计的接收信号距离；以及依赖于该最小距离度量为该串的每个比特确定比特似然值。

本发明还提供了被配置以实施本方法的解码器，以及包括这种解码器的接收机。

本发明还提供了一种用于对接收信号进行解码的软输入软输出解码器，该接收信号包含发射符号集合，该解码器包含多个硬解码器，每个被配置以根据发射符号集合的比特的最大似然值的最大对数近似，为发射符号的候选集合确定距离度量，这些硬解码器耦合至输出阶段，以响应所确定的距离度量，为发射符号的每个比特提供比特似然值。

将要意识到，上述解码器和方法可以被用于例如具有迭代块(或其它)码的解码和信道解码的turbo解码器。

技术人员将会想到，上述方法和解码器可以用处理器控制码实施和/或体现。因此在另一个方面中，本发明例如在例如磁盘、CD-或DVD-ROM的载体媒体上，例如只读存储器(固件)的被编程的存储器，或者在例如光或电信号载体的数据载体上提供了这种码。本发明的实施例可以在DSP(数字信号处理器)、ASIC(专用集成电路)或FPGA(场可编程门阵列)上实施。因此该码可以包含常规编程码，或微码，或例如用于建立或控制ASIC或FPGA的码。在一些实施例中，该码可以包含用于例如Verilog(商标)或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)的硬件描述语言的码。如技术人员将意识到的，用于本发明的实施例的处理器控制码可以被分布在相互之间通信的多个耦合元件之间。

附图说明

现在将通过举例的方式参考附图对本发明的这些以及其它方面作进一步描述，其中：

图1示出了MIMO空时编码的通信系统的例子；

图2示出了根据本发明的一个方面的解码器的第一个实施例的方框图；

图3和图4分别示出了根据本发明的一个方面的解码器的第二个和第三个实施例的方框图；

图5示出了与本发明的实施例一起使用的球形解码器的流程图；

图6示出了并入被配置以根据图2的实施例工作的解码器的接收机；

图7示出了对于APP最大对数MAP解码器和根据本发明的一个方面的解码器的实施例，误比特率对信噪比(Eb/No)的曲线图；

图8示出了对于一定范围的信噪比的一组概率密度函数，在x轴上示出距离度量计算的数目，且在y轴上示出了计算的数目的概率；

图9示出了对于一定范围的预定义的最大对数似然比值的一组概率密度函数曲线，x轴上为距离度量计算的数目，y轴上为计算的数目的概率；

图10示出了具有串联编码器的发射机的方框图；

图11示出了与图10的发射机一起使用的具有串联解码器的接收机的方框图；

图12示出了与图10的发射机一起使用的具有串联解码器和迭代解码的接收机的方框图；以及

图13示出了在两个等效解码器之间使用迭代反馈的接收机的方框图。

本发明的优选实施例

考虑具有n_T个发射和n_R个接收信号，例如在MIMO通信系统中具有n_T个和n_R个接收天线的空时传输方案。每一时刻k处的1×n_R接收信号向量给出如下：

${\tilde{r}}_k={\tilde{s}}_k{\tilde{H}}_k+{\tilde{v}}_k$ 式1

其中 ${\tilde{s}}_k=[{{\tilde{s}}_k}^1...{{\tilde{s}}_k}^{n_T}]$ 表示发射向量，其条目是从具有M＝2^q个可能信号点的某个复构象C中选择的，且q是每个构象符号的比特数目。AWGN(加性白高斯噪声)向量 是每个实分量方差为σ²的独立零均值复高斯噪声条目的1×n_R向量。记号 表示n_T×n_R的多输入/多输出(MIMO)信道矩阵，假设它在接收机处是已知的或被估计，n行m列的分量h_n，m，n＝1，…，n_T，m＝1，…，n_R表示第n个发射信号和第m个接收信号之间的窄带平衰落。在一个符号持续时间内，信道衰落可以被假设为常数。

在接收机中，MIMO信道估计

可以利用训练序列以常规方式获得。例如可以从每个发射天线依次(为避免干扰问题)发射一个训练序列，每一次对所有接收天线进行监听，以描述从该发射天线到各接收天线的信道。(这不需要构成显著的开销，并且训练间的数据速率很高，而且例如对于慢变化室内信道，训练可以仅例如每0.1秒执行一次)。可供替换地，可以同时从所有发射天线发射正交的序列，尽管由于这会发生干扰问题而增加训练的复杂度。

所有线性空时块编码的发射方案都可以被写为式1的形式。例如，BLAST(G.J.Focshini的“Layered space-time architecture forwireless communication in a fading environment when usingmulti-element antennas”，Bell Labs.Tech.J.，第1卷，第2期，第41-59页，1996)使用了发射天线以发送具有分层结构的信号，并且因此n_T表示发射天线的数目，n_R表示接收天线的数目，且

是真实的MIMO信道矩阵。其它例子包括正交设计(S.M.Alamouti的“A simpletransmitter diversity scheme for wireless communications”，IEEE J.Sel.Area Comm.，第1451-1458页，1998年10月；以及V.Tarokh，H.Jafarkhanni和A.R.C alderbank的“Space-time block codes fromorthogonal designs”，IEEE Trans.Info.Theory.，第45卷，第1456-1467页，1999年7月)和线性频散码(B.Hassibi和B.Hochwald的“High-rate codes that are linear in space and time”，IEEE Trans.Info.Theory.，第48页，第1804-1824页，2002年7月)，其中 是从使用一个或多个真实信道推导出的有效信道。

式1也可以被用来表示CDMA系统，其中多用户检测器估计发射自不同用户的信号 且矩阵 表示对于所有用户的组合传播和信道效应。

为讨论的简单起见忽略时间标号k，发射符号 的第n个分量使用如下符号映射函数获得

${\tilde{s}}^n=\mathrm{map}\left(x^n\right),n=1,\·\·\·,n_T$ 式2

其中

$x^n=[x_1^n\·\·\·x_q^n]$ 式3

是具有q个发射数据比特的向量，且q是每个构象符号的比特数目。(然而更一般地，

表示通过空间和/或时间和/或频率进行编码的符号串，且n遍历该串的长度)。因此长度为(q·n_T)的发射比特向量可以被表示为

$x=[x^1\·\·\·x^{n_T}]$ 式4

且发射向量构象可以被写为

$\tilde{s}=\mathrm{map}\left(x\right)$

式1的复矩阵表示(忽略时间标号k)可以被变换为维度是原始系统两倍的实矩阵表示，如下：

r＝sH+v                                 式5

其中

式6

式7

式8

式9

我们将在以下讨论中使用式5至式9的实值表示，例如r和是实向量，且H是实矩阵。

以用于式5的空时传输的接收信号r为条件的最大后验概率(APP)比特检测可以被表达为如下的对数似然比(LLR)项：

$L_P\left(x_j^n\right|r)=\ln \frac{P(x_j^n=+1|r)}{P(x_j^n=-1|r)}$

$=\ln \frac{\underset{x\∈X_{n,j}^{-}}{\mathrm{\Σ}}\exp (-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\·{\left|\right|r-\hat{s}H\left|\right|}^2+\frac{1}{2}\·x^T\·L_A)}{\underset{x\∈X_{n,j}^{-}}{\mathrm{\Σ}}\exp (-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\·{\left|\right|r-\hat{s}H\left|\right|}^2+\frac{1}{2}\·x^T\·L_A)}$

$=L_A\left(x_j^n\right)$

     n＝1，…，n_T  j＝1，…，q              式10

其中x是可能发射比特的序列，L_A是x的L_A值的向量，是可能发射符号的向量，即＝map(x)，x_[n，j]表示通过忽略其元素x_j ⁿ而获得的x的子向量，且L_A，[n，j]表示所有L_A值的向量，也省略对应比特x_j ⁿ的元素；且其中‖·‖表示欧氏范数。集合X_n，j ⁺是

个具有 $x_j^n=+1$ 的比特向量x的集合，即

$X_{n,j}^{+}=\left\{x\right|x_j^n=+1\}$

且

$X_{n,j}^{-}=\left\{x\right|x_j^n=-1\}.$

符号是对可能发射比特向量x的映射。函数L_P(·)、L_A(·)和L_E(·)分别表示后验、先验和外部似然比。

根据式10，APP检测需要无一遗漏地对对应于集合X_n，j ⁺和X_n，j ^-中元素数目的 个距离度量‖r-H‖²求值。APP检测的计算复杂度随每符号的比特数目q和空间复用发射符号的数目n_T呈指数增长。

在此我们描述求式10的最大对数近似的一种有效方法，对于每个比特x_j ⁿ：

n＝1，…，n_T  j＝1，…，q            式11通过对于每个发射比特，对 $x\∈X_{n,j}^{+}$ 和 $x\∈X_{n,j}^{-}$ 搜索提供max{·}项的候选，而不对所有可能的无一遗漏地对式11中的项

$-\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}\·{\left|\right|r-\hat{s}H\left|\right|}^2+x^T\·L_A$

求值。注意由于有(q·n_T)个发射比特，因此有(q·n_T)个对式11求值的操作。

本发明的一个实施例使用球形解码器搜索算法(见例如Viterbo和Boutros如上，通过参考被并入于此)以搜索满足以下条件的候选

‖r-H‖²-σ²x^T·L_A≤ρ²              式12

对于每个所找到的候选，界限ρ²被降低，直到一个满足用于一个特定比特的最小度量‖r-H‖²-σ²x^T·L_A的候选被找到。

球形解码程序对技术人员是众所周知的。概括地，该程序包含三个主要过程：

i)将多输入多输出(MIMO)信道变换为网格表示。

ii)搜索程序，在硬检测的情况下它搜索距接收信号最近的网格点，或者在软检测的情况下它搜索接收信号周围的网格点集合。当软输入可用时，提供了发射符号或码字的先验概率，它可以被利用以辅助该搜索(也见例如H.Vikalo和B.Hassibi的“Low-ComplexityIterative Detection and Decoding of Multi-Antenna SystemsEmploying Channel and Space-Time Codes，”Conference Record ofthe Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals，Systems andComputers，第1卷，2002年11月3-6日，第294-298页；以及H.Vikalo和B.Hassibi的“Towards Closing the Capacity Gap on MultipleAntenna Channels”，ICASSP’02，第3卷，第III-2385至III-2388页)。

iii)当需要软输出时，基于软输入和搜索区域中找到的网格点集合提供软输出。

n维网格可以被分解为(n-1)维的各层。用于n维网格的搜索算法可以被递归地描述为有限数目的(n-1)维搜索算法。Viterbo和Boutros(如上)根据该搜索的三种不同状态或情况描述了该搜索算法：

表1

情况A	第n维层在该搜索边界内：该层被分解为(n-1)维的各层
		情况B	该搜索成功达到零维的层，且在该搜索区域中找到一个网格点
情况C	第n维层不在该搜索边界内：该搜索在各层的层次中向上移动一步。

广泛地说，该网格搜索包含为符号串(向量)选择候选符号，检验不等式以确定第k维“层”是否在搜索边界内，且如果是，则选择下一个符号。满足距离度量的向量的一个分量被找到之后，它的贡献被减去。以这种方式，该搜索实际上构建了一棵树，在末节点(“零维层”)具有一个或多个网格点。具有最小距离度量的网格点提供了(用于该度量的)硬判决输出。

如果从信道矩阵的QR分解或Cholesky分解(有时被称为取矩阵的平方根)推导出的下三角矩阵U^T被用作网格的生成矩阵，该搜索程序被简化。例如，如果使用QR分解(见例如G.H.Golub和C.F.vanLoan的Matrix Computations，John Hopkins University Press，1983)，下三角矩阵U^T(和上三角矩阵U)由U^TU＝H^TH定义。

已经简短地描述过球形解码器的概念，我们现在将描述它(及其它解码程序)可以如何被应用于提供改进的，基于最大对数MAP(最大后验概率)的解码器。因此我们在此通过搜索满足式11中max{·}项的两个候选，提供了最大对数MAP解。因此对每个比特x_j ⁿ执行该搜索程序以找到满足以下最优化的两个候选：

对于比特 $x_j^n=+1,$

${\hat{s}}^{+}=\underset{\hat{s}\∈X_{n,j}^{+}}{\min }\{{\left|\right|r-\hat{s}H\left|\right|}^2-{\mathrm{\σ}}^2{x}^T\·L_A\}$

且对于比特 $x_j^n=-1,$

${\hat{s}}^{-}=\underset{\hat{s}\∈X_{n,j}^{-}}{\min }\{{\left|\right|r-\hat{s}H\left|\right|}^2-{\mathrm{\σ}}^2{x}^T\·L_A\}$

其中n＝1，…，n_T且j＝1，…，q。为该两个候选获得相应的距离度量d_n，j，+ ²和d_n，j， ^-2，

其中

$d_{n,j}^2={\left|\right|r-{\hat{s}}^{+}H\left|\right|}^2-{\mathrm{\σ}}^2{x}^{+T}\·L_A^{+}$ 式13

且

$d_{n,j,-}^2={\left|\right|r-{\hat{s}}^{-}H\left|\right|}^2-{\mathrm{\σ}}^2{x}^{-T}\·L_A^{-}$ 式14

向量x⁺、x^-和L⁺ _A、L^- _A对应符号⁺和^-的比特序列和先验信息。

因此，外部LLR(对数似然比)值的最大对数MAP近似由下式给出：

式15

L_P和L_E之间的关系由L_P＝L_A+L_E给出。

参考图2，它示出了最大对数MAP解码器200的方框图，该最大对数MAP解码器被配置以根据式15的最大对数近似确定比特似然值。该解码器包含多个硬检测器或解码器202a-c、204a-c，每一个被配置以分别根据式13和式14，基于r，H，σ的输入值，且如果可用的话还有L_A(x)，为特定比特x_j ⁿ的可能值确定距离度量d_n，j，+ ²、d_n，j，- ²，+1代表检测器/解码器202，-1代表检测器/解码器204。在本实施例中，n遍历发射天线，且j遍历构象符号的各比特。这些检测器/解码器202、204的每一个向输出阶段206提供距离度量值d_n，j，+ ²、d_n，j，- ²，该输出阶段206根据式15为发射符号串的每个比特确定比特似然值。该似然值可以包含“外部”和/或后验比特似然值。技术人员将意识到检测器/解码器202、204可以被串行实施，例如作为软件进程的重复实例，或并行实施，或以串行和并行过程的组合实施。

噪声方差可以用任何方便的方式获得，依赖于整体系统设计。例如，该噪声方差可以在对信道冲激响应进行估计的训练期间获得。在训练期间，发射符号序列是已知的。结合所估计的信道冲激响应，获得“无噪”接收信号。该噪声方差可以通过在“训练期间”，已知“无噪”接收信号序列，求接收信号序列的噪声统计量来估计。

检测器/解码器202、204仅需要提供硬输出，即识别特定比特值x_j ⁿ为+1或-1的最可能的候选，且/或提供最小距离度量d_n，j，+ ²或d_n，j，- ²的输出。因此技术人员将意识到，图2的配置可以使用任何能够提供适当距离度量的最大似然硬检测器/解码器。然而在一个优选实施例中，使用了一个或多个球形解码器实施硬检测器/解码器202、204。

对于接收向量r，候选⁺或^-是最大似然估计_ML一即最大似然解提供一个比特值集合x_ML和相应的距离度量d_ML ²。小因此最大似然球形解码可以首先被执行，然后可以执行按位球形解码以获得距离度量d_{n，j，≠ML} ²，用于不对应于最大似然符号估计的比特值。

图3示出了最大对数解码器300的方框图，该最大对数解码器300被配置以用该方式确定比特似然值，并且使用球形解码器作为硬检测器。在图3中，硬检测块304a-c和输出阶段306对应检测器/解码器202和204的组合，它们分别对应于非最大似然比特序列集合 和图2的输出阶段206。另一个硬检测器302，最好是球形解码器，确定最大似然符号串估计M_L，且解调器303将该符号估计转换为按位估计x_ML；硬检测球形解码器302还提供相应的比特似然值d_ML ²(对所有x_ML的比特是共同的)。

图4示出了两阶段最大对数MAP球形解码器310的另一个实施例的方框图，其中与图3中相似的单元由相同参考标号表示。在图4的解码器中，第一阶段包含两个最大似然解码器，被配置以为预确定的比特(第一个比特)确定最小距离度量，这些最大似然解码器的每一个为具有第一个和第二个逻辑电平之一的预确定的比特(第一个比特)确定距离度量。在此，对应较短距离度量的符号串提供最大似然发射符号。第二个阶段包含为每个其它(随后的)比特所配置的其它最大似然检测器，这些最大似然解码器的每一个为最大似然符号串中不同于其值的比特值确定距离度量。该最大似然检测器的两阶段中任何一个或两个阶段都可以用并行处理实施。

图5示出了用于执行最大似然硬检测器的球形解码程序的流程图400，该最大似然硬检测器例如图2的检测器/解码器202、204之一，或图3或图4的检测器/解码器之一。该程序是常规球形解码程序的修改，且尤其是步骤402的距离度量计算的修改。在(例如实施图3的最大似然球形解码器302的)不考虑可用软输入的常规程序中，步骤402处的距离度量的更新中的最后一项丢失了。在图5的程序中，函数L(.)提供了式12中给出的距离度量中用于符号s_n的先验LLR项，即 $L(s_n,L_A\left(x_n\right),{\mathrm{\σ}}^2)={\mathrm{\σ}}^2{x}_n^T{L}_{A,n},$ 且x_n从关系s_n＝map(x_n)获得。

更详细地参考图5，网格的生成矩阵H(F＝H^-1，其中F是三角矩阵，且H例如使用QR分解被预处理为三角矩阵)是通信系统的网格表示，且接收信号为r(以与用于该搜索程序的生成矩阵相同的方式被预处理)；L_A(x)包含先验LLR值，且σ²是噪声方差。该程序的输出是s_ML′和d_ML′，其中对集合X、X_n，j ^≠ML、X_n，j ⁺或X_n，j ^-的比特序列的集合执行该球形解码。输出s_ML′是网格输入，它对应最接近输入信号r的网格点且是最大似然解。输出d_ML′是对应网格输入s_ML′的距离度量。d_ML′指对于202中的 $x\∈X_{n,j}^{+}$ 的球形解码输出d_n，j，+ ²，对于204中的 $x\∈X_{n,j}^{-}$ 的球形编码输出d_n，j，- ²，对于302中的x∈X的球形编码输出d_ML ²，以及对于304中的 $x\∈X_{n,j}^{\≠\mathrm{ML}}$ 的球形编码输出d_{n，j，≠ML} ²。该搜索区域由搜索半径σ²定义。对于多数应用，变量initial_bestdist被分配以一个大的值。

函数SortedList(e_n，n)根据距e_n，n的距离增加的顺序提供了要被搜索的网格输入的有序集合，且M是要被搜索的网格输入的数目(构象中可能符号的数目)，且是向量slist_n的长度(slist为NxM的矩阵，且step_n从1到M计数)。因此该排序可以利用查找表来完成，该查找表存储所有可能的组合，例如使用一个c×M矩阵Φ，其中c＝2M是符号搜索组合的数目。用于强制归零解s″ⁿ的已排序的向量slist(其中强制归零解s″由s″＝(H^TH)^-1H^Tr给出)被给出为Φ的第i行，silist＝Φ(i)，其中

且 表示向无穷大的方向取整。记号slist_n，i指向量slist_n的第i个元素。广泛地说，该技术包含Agrell等人所描述的Schnorr-Euchner策略的修改形式(如上)。第n维搜索处的强制归零解由e_n:＝rF给出。未知数的数目(要被估计的符号串的长度)为N(应牢记在心，当I和Q分量要被估计时，每个符号有两个未知数，因此未知数的数目加倍)。

三种情况A、B和C如上所述；广泛地说该程序初始化n＝N，并且最好以slist的顺序检验各符号，直到所有都已经被检验(当第n维搜索处，slist_n中的所有符号已经被检验时，examined_all为真)，当在搜索半径ρ²以外时向上移动一层(情况C)，且当回到树的顶部(当n等于N)时结束。

利用查找表对要被搜索的符号排序的方法在A.Wiesel，X.Mestre，A.Pages和J.R.Fonollosa的“Efficient Implementation ofSphere Demodulation”(Proceedings of IV IEEE Signal ProcessingAdvances in Wireless Communications，第535页，罗马，2003年6月15-18日)中更详细地被描述，通过参考被并入于此。

为了图示图3的解码器的操作，考虑了一个例子。我们取具有4PAM(脉冲幅度调制)符号构象的两输入天线系统的情况，C＝{-3，-1，1，3}，对应于比特{-1-1，-1+1，+1+1，+1-1}的符号映射，其中发现最大似然估计为s_ML＝[-1 3]，具有x_ML＝[-1 +1 +1 -1]和距离度量d_ML ²。从而在本例中，对集合X_1，1 ⁺、X_1，2 ^-、X_2，1 ^-、X_2，2 ⁺执行按位球形解码，以获得距离度量

$d_{\mathrm{1,1},\≠\mathrm{ML}}^2=d_{\mathrm{1,1},+}^2,d_{\mathrm{1,2},\≠\mathrm{ML}}^2=d_{1,2,-}^2,d_{\mathrm{2,1},\≠\mathrm{ML}}^2=d_{\mathrm{2,1}-}^2$ 和 $d_{2,2,\≠\mathrm{ML}}^2=d_{2,2,+}^2,$ 因为

$d_{\mathrm{1,1}-}^2=d_{\mathrm{1,2}+}^2=d_{\mathrm{2,1}+}^2=d_{\mathrm{2,2}-}^2=d_{\mathrm{ML}}^2.$

可以看出，按位解码可以被并行执行，有助于快速硬件实施。

获得最大似然距离度量d_ML ²之后，为了增加按位球形解码的速度，按位球形解码的初始搜索半径可以是预确定的。我们现在描述用于获得它的一些方法。

按位球形解码的初始搜索区域可以根据应用所需的最大外部LLR幅度|L_P|_MAX而被限制。它可以被预设置为一个特定的值，例如50。在此，值|L_P|_MAX成为最大对数MAP球形解码器的一个参数。因此，参考式15，按位球形解码器的初始球形半径可以被设置如下：

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{initial}}^2=2{\mathrm{\σ}}^2{\left|L_P\right|}_{\mathrm{MAX}}+d_{\mathrm{ML}}^2$ 式16

这可以通过将L_P(x_j ⁿ|r)的最大幅度(即不考虑符号)限制为|L_P|_MAX获得。

另一种方法潜在地提供了按位球形解码速度的更大的增长。如果 $d_i^2<{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{initial}}^2,$ i＝1，…，P，由最大似然球形解码器搜索的候选列表{₁，₂，…，_P}，结合它们的距离度量{d₁ ²，d₂ ²，…，d_P ²)，可以被用于设置按位球形解码器的初始球形半径ρ_{n，j，initial} ²。执行初始球形半径ρ_{n，j，initial} ²，n＝1，…，n_T，j＝1，…，q至距离度量{d₁ ²，d₂ ²，…，d_P ²}的映射，其中 $d_i^2<{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{initial}}^2.$ 例如，当最大似然球形解码被执行，搜索符号集合{₁，₂，…，₁₀}，且用于比特工x₁ ²的解被找到为-1。被搜索的符号的子集{₁，₅，₇)被找到具有比特 $x_1^2=+1,$ 且相应距离度量被找到具有相关的幅度d₅＜ρ_initial＜d₁＜d₇。用于比特x₁ ²的按位球形解码的初始半径因此被给出为 ${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{2,1},\mathrm{initial}}^2=d_7^2.$ 一些初始球形半径将不具有至距离度量{d₁ ²，d₂ ²，…，d_P ²}的映射，且它们可以被设置为来自式16的ρ_initial ²。

以另一种可供替换的方法，按位球形解码器的球形半径被设置为最大似然比特序列的距离度量，要被检测的比特的符号被改变或“颠倒”，即利用下面的式17：

${\mathrm{\&rho;}}_{n,j,\mathrm{initial}}^2={\left|\right|r-{\hat{s}}_{n,j,\mathrm{flipped}}H\left|\right|}^2-{\mathrm{\&sigma;}}^2{x}^T\&CenterDot;L_A$ 式17

其中_{n，j，flipped}是所检测到的最大似然符号，但是最大似然比特x_j ⁿ被“颠倒”或反转(例如从+1到-1，反之亦然)。对于符号_{n，j，flipped}，向量x和L_A分别是比特序列和相应的先验LLR向量。

利用前面的例子，其中检测到的最大似然比特序列为x_ML＝[-1+1+1-1]，按位球形解码器的初始球形半径ρ_{n，j，initial} ²通过式17中符号_{n，j，flipped}获得如下：

_{1，1，slipped}＝map([+1 +1 +1 -1])＝[1 3]，

_{1，2，slipped}＝map([-1 -1 +1 -1])＝[-3 3]，

_{2，1，slipped}＝map([-1 +1 -1 -1])＝[-1 3]，

_{2，2，slipped}＝map([-1 +1 +1 +1])＝[-1 1]。

除上述技术以外还可以应用一种特别优选的方法，在该方法中，搜索过程被限制如本申请人于2003年10月3日提交的同时待决的英国专利申请第0323208.9中(以及在从本英国申请要求优先权的相应申请中)更加详细描述的，其内容通过参考它们的全文被并入于此。尤其地，在(预确定的)限制数目的符号已经被检验/距离确定已经被做出之后，球形解码过程中候选符号搜索可以停止。这在例如FPGA或VLSI实施的硬件实施中，以及在例如DSP上的软件实施中是有用的，因为它允许设计者知道在特定数目的操作或时钟循环(或时间)之后，将能够得到一个结果。

图6示出了一种接收机500，它并入了被配置以实施上述方法的

实施例的解码器。

接收机500包含一个或多个接收天线502a、b(其中两个在所图示的实施例中示出)，每一个耦合至各自的rf前端504a、b，且从该处耦合至各自的模数转换器506a、b，以及至数字信号处理器(DSP)508。DSP 508将典型地包括一个或多个处理器508a和工作存储器508b。DSP 508具有数据输出510和地址、数据和控制总线512，以将DSP耦合至例如闪存RAM或ROM的永久程序存储器514。该永久程序存储器514存储代码，以及选择性地，数据结构或用于DSP 508的数据结构定义。

如图所示，程序存储器514包括最大对数MAP解码器码514a，后者包含ML符号串解码器码(例如包含从矩阵信道估计生成网格的码，以及树建立/搜索码的球形解码器)，解调器码，按位球形解码器，以及最大对数MAP计算码。当在DSP 508上运行时，该码实施如上所述的相应功能。程序存储器514还包括MIMO信道估计码514b，以提供MIMO信道估计H，以及选择性地，去交织器码514c，交织器码514d，以及信道解码器码514e。去交织器码、交织器码和信道解码器码的实施方式对本领域的技术人员来说是众所周知的。选择性地，永久程序寄存器514中的码可以被提供于例如光或电信号载体或如图6所图示的软盘516的载体上。

如果需要，来自DSP 508的数据输出510被提供给接收机500的其它数据处理单元(未在图6中示出)。它们可以是用于实施更高级协议的基站数据处理器。

接收机前端将通常在硬件中被实施，同时接收机处理将通常至少部分地在软件中实施，尽管一个或多个ASIC和/或FPGA也可以被使用。技术人员将想到，该接收机的所有功能可以在硬件中被执行，且信号在软件无线电中被数字化的确切点将一般依赖于成本/复杂度/功率消耗权衡。

在其它实施例中，解码器可以被配置为例如实施软输入/软输出空时解码器的信号处理模块。

图7示出了通过块不变非相关Rayleigh衰落信道，对半速率(5，7)oct卷积编码的4发射天线对4接收天线16QAM(正交幅度调制)MIMO系统的误比特率(BER)对每发射信息比特的信噪功率比(Eb/No)，比较了基于无一遗漏地对所有候选求值的常规最大对数MAP解码器的性能，和最大LLR幅度为100和25的上述最大对数MAP球形解码器的实施例。图7中的三条曲线是重合的，显示出上述解码器的BER性能与无一遗漏的搜索方法的性能相等。

图8示出了对于通过非相关Rayleigh衰落信道的4x4的16QAM系统，对于不同的每发射信息比特信噪功率比(SNR)，上述最大对数MAP球形解码器的实施所执行的距离度量计算的数目的概率密度函数(PDF)(曲线700、705、710、715和720分别关于SNR为0、5、10、15和20dB)。该衰落是帧不变的。最大对数MAP球形解码器的最大LLR幅度被设置为100。基于无一遗漏搜索的最大对数MAP解码器将需要164×4×2＝524288次距离度量计算，但是上述最大对数MAP球形解码器的实施最多需要10000次距离度量计算。因此上述最大对数MAP球形解码器的实施例可以提供大于50倍的计算复杂度降低，同时提供相同的BER性能。

图9示出了对于通过非相关Rayleigh衰落信道的4x4的16QAM系统，对于最大LLR幅度为25、50和100，上述最大对数MAP球形解码器的实施中所执行的距离度量计算的数目的概率密度函数(PDF)(分别为曲线800、802和804)。每发射信息比特的信噪功率比被固定在10dB。该衰落是帧不变的。可以看出，当最大对数MAP球形解码器使用的最大LLR幅度降低时，距离度量计算的数目减少。

图10示出了具有串联信道编码器的发射机的方框图；频率选择性信道可以被看作“编码器”。在图10中，编码器2可以包含常规信道编码器，且编码器1可以包含与信道组合的STBC编码器。

图11示出了适合与图10的发射机共同使用的具有串联信道解码器或检测器的接收机的方框图。在图11中，检测器或解码器1可以包含如上所述的最大对数解码器，且解码器2可以包含常规信道解码器。图12示出了具有使用迭代或“turbo”解码的串联的解码器或检测器的图11的接收机的一种变化的方框图。图13示出了包含解码器1的两种“实例”的接收机的方框图，它可以包含例如空时解码器。在图13中，一个解码器的输出为另一个解码器提供先验知识。以这种方式，解码器元件事实上与自身迭代地交换软信息，以改进被检测数据的可靠性。接收信号被提供给两个解码器，在一种情况中选择性地(依赖接收机处的交织配置)被交织。

总之，本发明的实施例提供了一种基于现存球形解码器程序的低复杂度空时解码器设计，以提供最大对数后验(MAP)检测。在实际情况中，本发明的实施例的复杂度近似地为立方的，而常规最大对数MAP检测器的复杂度随所联合检测比特的数目指数地增加(见例如B.Hassibi和H.Vikalo的“On the Expected Complexity of SphereDecoding”，Conference Record  of the Thirty-Fifth AsilomarConference on Signals，Systems and Computers，第2卷，第1051-1055页，2001年11月4-7日)。此外，上述技术有利于用于获得发射比特LLR值的并行处理，如图2、3和4所示。

在实施例中，为获得由式15证明的最大对数MAP性能，每比特只需要两个候选的可能发射符号。这两个候选可以利用按位最大似然球形解码器获得。按位球形解码的球形半径可以由应用所需的最大LLR幅度进行限制，如式16所示。额外地或可供替换地，由最大似然球形解码器搜索的每个候选的距离度量可以被用于限制按位球形解码器的球形半径。最大似然解还可以被用来为按位球形解码器提供初始搜索半径，如式17所示。

本发明的实施例提供了一种软输入/软输出的最大对数MAP解码器，它可以被用于迭代地或串联地解码。以先验LLR值的形式的软输入的使用示于式13和14中，其中它被用来提供用于球形解码的距离度量。可以利用式15求软输出。图3和图4示出了软输入可以如何与其它参数一起被用于搜索程序中。

该程序的实施例与其它技术相比降低了存储器要求，因为不需要一列可能发射符号以计算软输出。与之相比，现存球形解码器的性能依赖于候选列表的大小，候选列表越大，现存球形解码器的性能越好。然而，增加候选列表的大小也增加了现存球形解码器的计算复杂度。因此，最大对数MAP的性能可以具有多项式计算复杂度，常常为近立方的，而不是随发射天线的数目指数地增长(见例如B.Hassibi和H.Vikalo的“Maximum-Likelihood Decoding and IntegerLeast-Squares：The Expected Complexity”，Multiantenna Channels：Capacity，Coding and Signal Processing，(编辑J.Foschini和S.Verdu)， http：//www.its.caltech.edu/～hvikalo/dimacs.ps)。

本发明的实施例在多种类型的通信系统中具有应用，包括例如无线计算机或电话网络的MIMO和多用户系统。例如在多用户系统中，生成矩阵或等效信道矩阵可以表示传播和对用户的信道效应的组合(见例如L.Brunel，“Optimum Multiuser Detection for MC-CDMASystems Using Sphere Decoding”，12th IEEE InternationalSymposium on Personal，Indoor and Mobile Radio Communications，第1卷，2001年9月30日-10月3日，第A-16-A-20页，通过参考被并入于此)。

在其它应用中，该解码器可以被应用为用于频率选择性衰落的块均衡器。在此，式5的信道模型可以被修改，以考虑信道记忆，如下所示：

其中

且其中T是被均衡的符号块的长度，且H_i，i＝1，…L是第i个MIMO信道抽头。该程序可以接着被用于检测发射块

广泛地说，硬检测球形解码器的任何变化都可以被用于上述程序，只要它能够提供最大似然解和相应的距离度量。此外，例如利用遗传算法的搜索程序的任何变化，可以代替硬检测球形解码器，只要它能够提供最大似然解和相应的距离度量。图2、图3和图4图示说明了任何可以提供相应距离度量的最大似然硬检测器均可以被使用，且在前述的描述中的球形解码器仅用于举例的方式。

当信道编码器可以被表示为线性生成矩阵G时，本发明的实施例可以被应用为信道解码器。例子为例如Hamming码和线性密度奇偶校验(LDPC)编码的块信道码(见Bernard Sklar的“DigitalCommunications：Fundamentals and Applications”，Pretice HallInternational Editions，1999，0-13-212713-x)，其中码字x由生成矩阵G从信息比特s通过x＝sG产生，其中向量s包含信息比特。例如对于LDPC码，生成矩阵G从奇偶校验矩阵H推导出，以满足正交要求GH^T＝0，且任何合法码字将满足条件xH^T＝0。在此，信息和码字块，s和x分别由二进制数字即1和0组成，且该矩阵操作在二进制域中。

本发明的实施例提供了基于式10的最大似然码字或软输出。在一个示例性实施例中，具有输入r且使用G作为生成矩阵的球形解码器在其搜索中确定接收信号r和每个可能的发射码字之间的距离。具有最小距离的码字是最大似然码字。它使用从二进制域{0，1}至带符号的值{-1，+1}的信息和码字块的转换，然后使用算术操作。

技术人员将会意识到，上述技术可以被用于例如基站、接入点，和/或移动终端中。广泛地说，本发明的实施例有助于使用比较便宜的接收机，而不损失性能，或者等效地，数据率增加而没有相应增加复杂度和成本。本发明的实施例还可以潜在地寻找在非无线电系统中的应用，例如具有实际上作为多个发射机的多个读头和多个数据记录层的磁盘驱动器。

毫无疑问，对于技术人员，会出现许多其它有效的供替换的方式。将会理解，本发明不限制于所述实施例，且包含在此所附的权利要求书的本质和范围内对本领域中的技术人员来说显而易见的修改。

Claims (32)

1.一种用于对接收信号进行解码的解码器，所述接收信号由包含通过信道发送的符号串的发射信号提供，每个所述符号包含一个或多个比特，所述解码器包含：

多个最大似然解码器，每一个被配置来为其中一个比特具有定义的值的符号串确定最小的与比特有关的距离度量，所述距离度量依赖于所述接收信号距由所述串和所述信道的响应确定的估计接收信号的距离；以及

比特似然估计器，它耦合至每个所述最大似然估计器，并且被配置以根据所述最小距离度量为所述串的每个比特确定比特似然值。

2.如权利要求1中所述的解码器，其中所述距离度量响应于所述串的各比特的先验概率值被确定。

3.如权利要求1或2中所述的解码器，其中所述最大似然检测器被配置来为所述发射符号串的每个比特确定一对最小的与比特有关的距离度量，每一个用于一个所述比特的一个可能值。

4.如权利要求1至3中任一所述的解码器，它包含用于所述串的每个比特的所述最大似然解码器中至少一个。

5.如权利要求4中所述的解码器，还包含用于所述串的每个比特的所述最大似然解码器中的两个，每一个用于一个所述比特的一个逻辑值。

6.如权利要求1至3中任一所述的解码器，还包含最大似然检测器，被配置来为最大似然符号串的每个比特确定共同的最大似然距离度量。

7.如权利要求6中所述的解码器，其中所述最大似然符号串响应于关于所述符号串的先验数据被确定。

8.如权利要求1至7中任一所述的解码器，其中所述最大似然解码器中至少一些被配置用于并行操作。

9.如权利要求1至8中任一所述的解码器，其中所述最大似然解码器包含球形解码器。

10.如从属于权利要求6时的权利要求9中所述的解码器，还被配置以根据所述共同的最大似然距离度量，为一个或多个所述球形解码器确定初始搜索半径。

11.如从属于权利要求6时的权利要求9中所述的解码器，还被配置以根据在搜索所述最大似然符号串期间确定的一个或多个候选距离度量，为一个或多个所述球形解码器确定初始搜索半径。

12.如从属于权利要求6时的权利要求9中所述的解码器，还被配置来为一个球形解码器确定初始搜索半径，该球形解码器被配置来为一个符号串最小化与比特有关的距离度量，该符号串中的一个比特具有定义的值，所述最小化是通过在所述定义值的比特反转的情况下为所述最大似然符号串确定所述距离度量。

13.如权利要求1至12中任一所述的解码器，其中所述信道包含MIMO信道，所述接收信号包含在多个接收天线处接收的信号，且所述发射符号串从多个发射天线发射。

14.如权利要求1至12中任一所述的解码器，其中所述发射符号串的符号由多个不同用户发射，且其中所述接收信号包含由不同用户发射的所述符号的组合。

15.一种对接收信号进行解码的方法，所述接收信号由包含通过信道发送的符号串的发射信号提供，每个所述符号包含一个或多个比特，该方法使用多个解码器，每个解码器被分配给所述串的每个比特，该方法包含：

对于所述串的每个比特，使用被分配给该比特的解码器，为其中一个比特具有定义的值的符号串确定最小的与比特有关的距离度量，所述距离度量依赖于所述接收信号距由所述串和所述信道的响应确定的估计接收信号的距离；以及

根据所述最小距离度量为所述串的每个比特确定比特似然值。

16.如权利要求15中所述的方法，其中所述距离度量响应于所述串的各比特的先验概率值被确定。

17.如权利要求15或16中所述的方法，包含为每个所述比特使用所述解码器中的两个，每一个用于所述比特的一个可能值，以及使用分配给该比特的两个解码器，为所述发射符号串的每个比特确定一对最小的与比特有关的距离度量，每一个用于所述比特的一个所述可能值。

18.如权利要求15、16或17中所述的方法，其中所述确定包括为最大似然符号串的每个比特确定共同的最大似然距离度量。

19.如权利要求18中所述的方法，包含使用至少一个其它解码器用于所述共同距离度量确定。

20.如权利要求15至19中任一所述的方法，其中所述解码器包含球形解码器。

21.如权利要求15至20中任一所述的方法，其中所述距离度量确定中至少一些是并行执行的。

22.一种处理器控制码，运行时实施权利要求15至21中任一所述的方法。

23.承载权利要求22的处理器控制码的载体。

24.一种接收机或解码器，它包括权利要求23的载体。

25.一种用于对接收信号进行解码的软输入软输出解码器，该接收信号包含发射符号集合，所述解码器包含多个硬解码器，每个被配置以根据所述发射符号集合的一个比特的似然值的最大对数近似，为所述发射符号的一个候选集合确定距离度量，所述硬解码器耦合至输出级，以响应所述确定的距离度量，为所述发射符号集合的每个比特提供比特似然值。

26.如权利要求25中所述的软输入软输出解码器，其中所述硬解码器被配置来为所述发射符号集合的每个比特的每个逻辑值确定一个所述距离度量。

27.如权利要求25或26中所述的软输入软输出解码器，其中所述硬解码器之一被配置以确定一组距离度量，每一个用于所述发射符号集合的一个比特。

28.如权利要求27中所述的软输入软输出解码器，其中所述一组距离度量包含单个、共同的距离度量。

29.如权利要求25至28中任一所述的软输入软输出解码器，其中所述硬解码器中至少一些被配置以并行操作。

30.如权利要求25至29中任一所述的软输入软输出解码器，其中所述距离度量依赖于在所述解码器的软输入处接收的先验概率数据。

31.如权利要求25至30中任一所述的软输入软输出解码器，其中所述硬解码器包含球形解码器。

32.如权利要求31中所述的软输入软输出解码器，其中一个或多个所述硬解码器被配置以使用响应于来自另一个所述硬解码器的输出而确定的初始球半径或搜索边界。

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