CN1701556A - 改进的通信设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信系统中用于发射和接收的设备、方法和计算机程序代码，在该通信系统中，接收器从与单个发射器相关的多个发射天线接收信号。具体地说，本发明涉及基于MIMO(多输入多输出)和MISO(多输入单输出)信道的无线系统。本发明提供一种在无线通信系统中发射数据序列的方法，它包括从第一天线发射所述数据序列，交织该数据序列，从与第一天线隔开的第二天线发射至少一部分的交织序列，与从第一天线发射的一部分数据序列同时地发射该部分交织序列。

Description

改进的通信设备和方法

技术领域

本发明涉及通信系统中用于发射和接收的设备、方法及计算机程序代码，在所述通信系统中，接收器接收来自与单个发射器相关的多个发射天线的信号。更具体地说，本发明涉及基于MIMO(多输入多输出)和MISO(多输入单输出)信道的无线系统。

背景技术

众所周知，由于射频(RF)信号的使用，诸如蜂窝网络和局域网之类无线通信网络存在干扰和带宽有限的缺点。在存在其中接收发射信号的多个副本的信号的多路径传播的杂乱或散射环境中，这些问题被恶化。这些副本在时间上被偏移，并且由于它们的路径不同，一般受到不同数量的干扰。它们还相互干扰，使恢复需要的或者发射的信号的任务变得困难。已利用各种技术来缓减这些问题，例如纠错编码，信道估计和均衡，以及基于各种数据估计算法，例如最大似然性(ML)或最大先验(MAP)的解码器来正确地恢复发射的数据。

纠错编码有助于使通信系统能够从已被破坏的信号恢复初始数据。误码率(BER)通常被定义成不正确接收的信息位与接收的信息位的总数的比值。一般来说，特定通信链路的预期BER越大，例如由在接收器的高散射环境或低SNR引起，则恢复初始数据就需要更强大的纠错编码。

在特定通信链路的预期BER显著高于可接受的BER的情况下，可对数据应用一组级联的纠错码，以便把BER降低到可接受的水平。级联的纠错编码指的是其中对数据流执行至少两个编码步骤的编码序列。级联编码可被串行进行，即对编码数据进行进一步的编码，或者可被并行进行，即初始数据经历不同的编码方案以完成中间编码，所述中间编码随后被进一步处理并被组合成串行流。

有时利用迭代解码算法对并行和串行级联代码解码。一种常用的迭代解码方法利用单个解码器处理器，解码器输出的量度被反馈给解码器处理器的输入端。按照迭代方式进行解码，直到已完成所需次数的迭代为止。

“Turbo码”是并行级联编码的一个例子，被用作实际数字通信中的纠错技术。Turbo码的解码技术的本质是产生软判定输出，即描述解码符号的不同可靠性水平的不同数值，所述软判定输出可被反馈给解码进程的起点，以便改进符号的可靠性。这被称为迭代解码技术。Turbo解码已被证明在18次迭代之后，接近达到纠错性能的理论极限(Shannon极限)-参见C.Beerou，A.Glavieux，和P.Thitimajshima，“Near Shannon Limit Error-Correcting Coding：Turbo Codes”，Proc.IEEE Int.Conf.Commun.，Geneva，Switzerland，1993，pp.1064-1070。

Turbo编码器包括由一个交织器分开的一对并行级联卷积编码器，这里交织器起按照预定顺序混洗(交织)其输入序列的作用。它接受输入二进制{0，1}序列，并且当编码速率为1/3时，为每个符号产生三种编码输出。

Turbo解码器接收编码信号，并且使用编码速率为1/3时的所有三种信号来再现Turbo编码器输入的初始位序列。分别与卷积编码器相关的两个MAP解码器执行解码计算。除了镜像编码方的交织器的交织器之外，Turbo解码器还由重构将从一个MAP解码器反馈给另一MAP解码器的位序列的正确结构的解交织器组成。MAP解码器使用众所周知的BCJR算法。

在实际的数据通信系统中，信道内的多路径导致符号间干扰(ISI)，通常用均衡和前向错误编码的组合来校正所述符号间干扰(ISI)。例如，基于迫零准则的线性均衡器有效地使接收的数据与信道冲激响应的倒数卷积，从而产生ISI显著改进的数据估计。最佳的均衡器可采用最大似铖一(ML)序列估计或最大先验估计(MAP)，例如使用Viterbi算法。在用卷积码保护数据的情况下，通常可采用软输入Viterbi解码器和数据交织来降低突发错误的影响。这种方法提供最佳均衡，但是随着符号字母表大小和序列长度(或者等同的信道冲激响应长度)增大，这种方法变得不切实际。

Turbo均衡获得接近最佳的结果(如果存在足够的相异性)，但是和非迭代联合信道均衡和解码相比，复杂性显著降低。广义地说，Turbo均衡指的是在均衡器和解码器之间交换软(似然)信息，直到达到一致为止的迭代过程。类似于纠错码，处理信道响应对数据符号的影响，通常软输出Viterbi算法(SOVA)被用于这两者。

直到最近，投入了大量的工作来设计系统，以便减轻察觉的多路径传播的有害影响，尤其是在无线LAN(局域网)和其它移动通信环境中普遍的这种有害影响。G.J.Foschini和M.J.Gans的“On limits ofwireless communications in a fading environment when using multipleantennas”(Wireless Personal Communications vol.6，no.3，pp.311-335，1998)已说明通过在发射器和接收器利用多天线结构(所谓的多输入多输出(MIMO)结构)，有可能大大增加信道容量。MIMO系统可以是配置的或者空间多路复用的传输，其中初始数据流被分成多个子流，并同时在各个天线上发射，利用多个接收天线获得附加分集。

注意力已转向采用空时编码技术(在OFDM中，空频编码)用于宽带信道。其基本思想在于利用在每个天线的不同处理，从两个或更多的天线发射要发射的数据。这提供在接收器接收的发射数据的分集或冗余。例如，公知的Alamouti算法从一个天线把输入的符号序列s0 s1处理成s0-s1^*，并在各个相同的时间，从另一天线，把输入的符号序列s0 s1处理成s1 s0^*。从而符号被发射两次，不过是利用不同的编码以及从不同的空间位置(天线)发射的，于是提供独立的信道，从而向接收器提供组合信号，以便增大分集的机会，或者恢复一个信号，但是不恢复另一信号，以便提供冗余。

Alamouti算法局限于两个发射天线，但是它允许相当简单的接收器结构。存在更复杂的空时编码(STC)算法，例如Trellis编码，它允许大量的发射天线，从而增大分集/冗余，但是其代价是接收器结构的复杂性增大。

由于从不同发射天线接收的信号相互干扰，因此在采用具有一个以上发射天线的发射器的通信链路中产生特殊的问题。这导致所谓的多流干扰(MSI)，并导致解码困难。

迄今为止，STC主要用于频率平坦衰落信道。对于多载波OFDM方案来说，跨越OFDM子载波采用STC，这里对每个子载波假定频率平坦衰落。但是，对于符号持续时间小于信道迟时展宽的单载波调制方案来说，重要的是关于频率选择性多路径信道的存在，设计STC。和平坦衰落信道不同，分散的多路径信道的STC的最佳设计较复杂，因为来自不同天线的信号不仅在空间上被混合，而且在时间上被混合。为了保持解码简单性，并利用现有的用于平坦衰落信道的STC设计，多数现有工作一直在寻求(次优的)两步方法。首先，通过利用多输入单输出(单个接收天线)或多输入多输出(多个接收天线)均衡器，把频率选择性衰落信道转换成平坦衰落信道，减轻符号间干扰，随后设计用于所得到的平坦衰落信道的空时编码器和解码器。

从而，把诸如基于Alamouti的STC之类的发射空间分集用于频率选择性多路径信道的问题在于符号间干扰破坏对发射的符号施加的正交性。正交STC允许只需要简单的线性处理的最大似然空时解码。由于STC的正交性被破坏，因此需要更复杂的解码技术，例如上面提及的两步方法。

E.Lindskog和A.Paulraj在“A transmit diversity scheme forchannels with intersymbol interference”(Proceedings of IEEEInternational Conference on Communications，18-22 June 2000，vol.1，pp.307-311)中提出的时间反转空时分块编码是Alamouti STC方案对频率选择性信道的扩展，并提供基于分块的Alamouti编码，以保持空时分块编码的正交性。时间反转STC的正交结构处于分块层面，而不是如同在关于平坦衰落的Alamouti STC方案中那样处于符号层面。在接收器，对空时解码执行时间反转和复共轭。空时分块编码的正交性使得能够利用复杂性较低的匹配滤波使空间多路复用的发射符号去耦。于是，代替提供从不同天线发射的信号的联合检测的更复杂MISO或MIMO均衡器，单进单出(单个接收天线)或单进多出(多个接收天线)均衡足以处理基于分块的去耦之后的符号间干扰。基于分块的时间反转STC需要在每个空时分块传输的开始和结尾中插入已知符号，即保护符号，以处理由符号间干扰引起的‘边缘效应’。‘已知符号’通常是信道估计所需的训练序列。时间反转STC的另一要求是要求信道在一组空时编码符号内基本固定不变。于是，该分块的大小是一个设计参数。

Naofal Al-Dhahir在“Single-Carrier Frequency-DomainEqualization for Space-Time-Coded Transmissions over BroadbandWireless Channels”(IEEE International Symposium on Personal，Indoor and Mobile Radio Communications，vol.1，30 Sept-3 Oct，2001，pp.B143-B146)中提出一种频域均衡(FDE)辅助的分块级STC，其中在频域中并在两个连续的传输分块内利用Alamouti正交结构。这里，代替‘已知符号’，在每个空时分块传输的尾部插入循环前缀。

S.Zhou和G.B.Giannakis在“Single-Carrier Space-TimeBlock-Coded Transmission Over Frequency-Selective FadingChannels”(IEEE Transactions on Information Theory，vol.49，no.1，Jan.2003，pp.164-179)中归纳了在存在频率选择性衰落信道的情况下，用于单载波分块传输的STBC的设计，它包含了(E.Lindkog和A.Paulraj)的时间反转STBC和(N.Al-Dhahir)的FDE辅助STBC。

但是，时间反转和基于FDE的空时分块编码产生因保护间隔或循环前缀的使用而引起的开销。另外，虽然扩展到两个以上的发射天线的正交时分分块编码的设计(在V.Tarokh，H.Jafarkhani和A.R.Calderbank的“Space-Time Block Codes from OrthogonalDesigns”，IEEE Transactions on Information Theory，vol.45，no.5，July 1999，pp.1456-1467中说明)实现全空间分集，但是并不利用复杂的星座(constellation)提供最大传输速率。

其它非空间分集/冗余技术涉及在不同的时间重发数据，尤其是在信道随时间不断变化的情况下，和/或重发具有不同处理的数据，例如不同的编码或者甚至交织一系列的数据，以致该数据的重发序列不同。在“Linear Iterative Turbo-Equallization(LITE)for DualChannel”，Andrew Singer，Jill Nelson，Ralf Koetter，ConferenceRecord of the Thirty-Third Asilomar Conference on Signals，Systemsand Computers，Vol.2，1999，pp 1670-1674；和“Mismatched Decodingof Intersymbol Interference Using a Parrallel Concatenated Scheme”，Krishna Balachandran和John B.Anderson，IEEE Journal onSelected Areas in Communications，Vol.16，No.2，pp.255-259，Feb.1998中描述了这些技术的例子。

这些时间分集方案可被实现成只有当需要时，例如在自动重复请求(ARQ)错误控制系统中才使用。在“Iterative Packet CombiningSchemes for Intersymbol Interfernece Channels”，Dung N.Doan和Krishna R.Narayanan，IEEE Transactions on Communications，vol.50，no.4，Apr.2002中描述了这种技术的例子。

发明内容

本发明提供一种无线通信系统，它包含一个具有两个或更多天线和一个或多个相应交织器的发射器。发射器接收将在相应时隙中发射的许多符号序列，并被安排成同时从相应的天线发射该序列和一个或多个交织序列。该系统还包含一个具有一个或多个天线，并被安排成从接收自多个发射天线的信号恢复发射的序列的接收器。

对于诸如Alamouti代码之类的常规空时分块代码(STBC)，分散的宽带信道破坏代码的正交性。于是，当不同的发射器使用的信道变得混合时，典型的空时代码(STC)对多路径环境引入的ISI敏感。虽然这可用诸如空时格状编码(STTC)之类更复杂编码来克服，不过这在接收器需要更复杂的解码器。

从而，本发明的实施例能够利用ISI，并把ISI看作空时编码器的组成编码器。交织提供发射符号的另一“独立”形式，从而引入有益于迭代接收器并提供迭代增益的分集。比较起来，其它STC，尤其是正交STBC要求在空时解码之前减轻ISI。

本发明的实施例提供一种简单的稳健空时编码方案，该方案能够在多路径信道中实现，并且只保持低复杂性的解码。本发明的实施例还在多路径或混合信道矩阵中提供更稳健的空间分集(和/或冗余)。如果采用时域均衡，那么它不需要用于分散ISI信道的保护符号或循环前缀的开销，从而能够提高传输速率。

该方法提供空间分集或冗余，同时与其它更复杂的STC技术，例如格状或分块编码相比，降低了解码复杂性。相当简单的SISO均衡器可被用于基本消除ISI和MSI，同时组合空间和多路径分集。

在一个优选实施例中，通过级联信道编码器和多路径空时编码方法，有效地实现Turbo编码方案。从而，当数据被交织，并且随后依据每个发射天线和接收天线对之间的信道中的不同ISI，横跨MIMO信道被有效地并行编码时，可使用Turbo解码方法。这允许在接收器中实现相当简单的Turbo解码体系结构的使用，从而与基于多路径稳健STC的方案，例如STTC的接收器结构相比，降低其复杂性。例如，可以使用软输入软输出(SISO)MMSE Turbo均衡器。均衡器大大减轻MSI和ISI。从而使解码器的复杂度与天线的数目线性相关，而不是如同格状解码器的情况那样，与天线的数目指数相关。此外，能够使用两个以上的发射天线，同时仍然保持较低的接收器复杂性，和例如具有两个发射天线的极限的Alamouti算法不同。

特别地在一个方面，提供一种根据权利要求1所述的在无线通信系统中发射数据序列的方法。

特别地在一个方面，提供一种根据权利要求10所述的在无线通信系统中接收数据序列的方法。

还提供了对应的设备。

通过采用预编码器(precoder)来增大迭代接收器的增益，可使信道在接收器看来像是递归的，例如如同在A.G.Lillie，A.R.Nix，J.McGeehan的“Performance and Design of a Reduced ComplexityIterative Equalizer for Precoded ISI Channel”(IEEE VTC-Fall，Orlando，Florida，USA，6-9 Oct.2003)中公开的那样。

发射器和信道矩阵可被看作级联的编码器，信道提供并行ISI编码。根据需要，在发射器也可级联其它编码以提高BER，同时在接收器级联对应的解码器。为了降低复杂性，优选迭代均衡器和解码器体系结构。

还提供一种供实施例使用的优选软均衡器，它包括供采用多个发射天线的通信系统的接收器之用的软输入软输出(SISO)均衡器，所述均衡器包含：至少一个用于输入接收信号的接收信号输入端；分别用于一个发射天线的多个似然值输入端，用于输入来自SISO解码器的多个解码信号似然值；一个配置成根据多个信号似然值确定来自每个发射天线的信号的估计平均值和协方差值的处理器；和与处理器耦接的，利用平均值确定预期的接收信号值的期望信号确定器；与接收信号输入端耦接，从接收信号中减去预期的接收信号值，从而提供补偿信号的减法器；与减法器耦接，对补偿信号滤波，从而提供多个估计的发射信号值的滤波器，每个发射信号值用于一个发射天线；与处理器耦接，利用协方差值确定滤波器的系数的滤波器系数确定器；和与滤波器耦接，输出多个发射信号似然值，以便输入SISO解码器的输出级，每个发射信号似然值用于一个发射天线。

最好还包含根据估计的平均值，把预期的接收信号值调整某一数量的调整器。

最好还包括配置成根据估计的协方差值，控制滤波器的增益的滤波器增益控制器。

最好滤波器包含线性或横向滤波器。

最好滤波器系数确定器被配置成根据均方误差成本函数确定滤波器系数。

最好滤波器系数确定被配置成响应从来自SISO解码器的信号似然值得到的估计的发射信号值的协方差值，确定滤波器系数。

最好均衡器被配置成利用基本恒定的滤波器系数来均衡一块或一个分组的接收数据符号。

最好滤波器系数确定器被配置成在频域中工作，均衡器还包含在滤波器之前的傅里叶变换装置，和在滤波器之后的反向傅里叶变换装置。

在另一方面，配置SISO MIMOTurbo均衡器供SISO解码器使用，以便均衡来自多个天线发射器的数据，均衡器包含具有多个软输入并提供多个软输出的多维横向滤波器，均衡器被配置成接收来自SISO解码器的软信息，并使用软信息调整横向滤波器的系数，以便减轻MSI和ISI。

最好均衡器还被配置成根据最小均方(MMSE)标准调整横向滤波器系数。

最好滤波器在频域中工作，系数包含频域系数，均衡器还包含在滤波器之前的傅里叶变换装置和在滤波器之后的反向傅里叶变换装置。

另一方面，滤波器在时域中工作，系数包括在包含多个接收符号的符号分组内基本不随时间变化的系数。

还提供了对应的方法和计算机程序。

还提供一种在具有n₁个发射天线的通信系统的接收器中均衡数据的方法，所述方法包括：输入包含索引为n的一块接收信号数据的接收信号矢量Z_n；

从SISO解码器输入一组位似然值L(c_n，j ⁱ)，i＝1～n_I，j＝1～m，c_n，j ⁱ表示索引为n的m位代码字符号的一部分；利用值L(c_n，j ⁱ)，确定估计的发射信号值x_n ⁱ的期望值E(x_n ⁱ)和协方差cov(x_n ⁱ，x_n ⁱ)，这里x_n ⁱ表示索引为n的从发射天线i发射的信号的估计值；利用 ${\hat{x}}_n^i=K_n^i{f}_n^{i^H}[Z_n-(E\left(Z_n\right)-e^{i}E\left(x_n^i\right))],$ 确定每个发射天线i的索引为n的更新的估计发射信号值_n ⁱ，这里E(Z_n)＝HE(X_n)，H是信道冲激响应矩阵，E(X_n)是从值E(x_n ⁱ)得到的索引为n的估计的发射信号矢量X_n的期望值，这里eⁱ是矩阵S的第i列， $S=H{\left[\begin{array}{ccc}{0}_{n_I\×(N2+L-1)n_I}& I_{n_I\×n_I}& 0_{n_I\×N1n_I}\end{array}\right]}^H,$ 这里矩阵I_i×i是i×i单位矩阵，0_i×j是其中每个元素都为0的矩阵，f_n ⁱ是滤波矩阵F_n的第i列，F_n从cov(x_n，x_n)导出，这里K_n ⁱ是标量滤波器增益；并输出从值_n ⁱ得到的均衡的似然值L_e(c_n，j ⁱ)。

最好还包含对值L_e(c_n，j ⁱ)解码，从而提供值L(c_n，j ⁱ)。

最好包括确定L_e(c_n，j ⁱ)和L(c_n，j ⁱ)的值的迭代均衡和解码，直到达到确定标准为止。

F_n最好由[HR_XXH^H]^-1S推出，这里R_XX＝cov(x_n，x_n)。

附图说明

下面将参考附图详细说明实施例，所述实施例只是作为例子，而不是对本发明的限制，其中：

图1表示基于MIMO的无线通信系统；

图2表示MIMO信道模型的方框图；

图3更详细地表示基于MIMO的无线通信系统；

图4表示根据一个实施例的无线通信系统；

图5表示根据一个实施例的接收器结构；

图6表示根据另一实施例的无线通信系统；

图7表示根据另一实施例的包含穿孔(puncturing)的发射器结构；

图8表示根据一个实施例的包含穿孔的另一发射器结构；

图9表示根据另一实施例的另一发射器结构；

图10和11分别表示根据另一实施例的发射器和接收器结构；

图12表示实施例和已知方案的比较BER性能；

图13表示根据一个实施例的MMSE MIMOTurbo均衡程序的流程图；

图14表示根据一个实施例的基于软输入软输出滤波器的MIMO均衡器的方框图；

图15表示包括采用图14的MIMO均衡器的接收器的MIMO通信系统；

图16表示根据本发明的另一实施例的基于频域软输入软输出滤波器的MIMO均衡器的方框图。

具体实施方式

图1表示MIMO通信系统100。信息源101在时间n向空时编码器102提供信息符号d_n，空时编码器102把该符号编码成n_I个编码符号x_n ¹，x_n ²，…x_n ^nI，每个所述编码符号同时从一个发射天线104被发射。n_O个接收天线106分别接收信号z_n ¹，z_n ²，…z_n ^nO，所述信号被输入接收器108。接收器108在输出端110提供编码发射符号d_n的估计

在发射天线和接收天线之间存在多个信道，例如具有两个发射天线和两个接收天线的所有信道。发射信号中的周期导频序列可被用于估计这些信道的时变响应。

发射天线104发射的编码符号x_n ¹，x_n ²，…x_n ^nI通常是输入数据或信息序列的编码版本。编码将按照预定的算法，例如公知的Alamouti、BLAST或网格码。接收器包含试图校正时变MIMO组成信道中的ISI的均衡器，和接收“均衡”信号，以便恢复初始数据序列的空时解码器。在均衡器和解码器之间利用迭代方法的基于Turbo的软输入软输出均衡方案能够有效降低计算复杂性，同时保持可接受的BER链接。但是，对于STC，例如用于在多路径MIMO信道中提供鲁棒性的网格法，接收器复杂性仍然较高。这种复杂性随着发射天线数目的增大呈指数增大，从而实际限制能够使用的发射天线的数目。

图2表示MIMO信道模型的方框图200。多流发射器具有第一批n_I个发射天线202，并在时间n发射包含给矩阵信道206的“输入”的相应符号x_n ¹，x_n ²，…x_n ^nI。n_O个接收天线204以接收信号z_n ¹，z_n ²，…z_n ^nO的形式，提供来自n_I×n_O MIMO矩阵信道的“输出”。在第i个发射天线和第j个接收天线之间存在具有相关信道响应h_n ^i，j的信道。在每个接收天线的接收信号还包括噪声分量W_n ^j。

图3更详细地表示MIMO通信系统300，MIMO通信系统300包括通过MIMO信道306通信的MIMO发射器302和MIMO接收器304。接收器304包括MIMO软进/软出(SISO)均衡器400。发射器302具有向空时和/或信道编码器310提供输入的数据输入端308。编码器310把多个输出312提供给交织器314，交织器314再向多个rf输出级提供信号，从而向相应的多个发射天线提供信号。

所述多个发射信号通过MIMO信道306被输出，并向接收器304提供多个(不同的)输入。通信系统采用单个发射器来提供多个发射输出流，以便实现冗余或增大位速率。自多个发射天线的传输可例如共用频率，或者在频率上重叠和/或在时间上重叠。这不同于利用频域和/或时域受控访问服务多个用户的通信系统，在该通信系统中，一般来说，最好向不同的用户分配不同的频率和/或时隙。

与对应多个rf接收器前端(未示出)耦接的多个接收天线向MIMO SISO MMSE均衡器400提供多个输入。来自均衡器400的软输出326由解交织器318解交织，随后被提供给空时/信道编码器320。解码器接受多个输入，分别用于来自发射天线的每个信号流，并提供对应的多个输出322a、b，所述多个输出322a、b或者被提供给位交织器324并被返回给均衡器400，用于进一步的均衡解码迭代，或者如果已达到终止标准，则被输出为估计数据。要认识到均衡器需要来自解码器320的完整发射符号，即在诸如奇偶校验位之类检错位已被包括的情况下，包括这些奇偶校验位的发射符号应被提供给均衡器。MIMO信道估计器(未示出)可接收来自rf接收器前端的多个输入和来自位交织器324的一组输入，并把估计值H输出给均衡器400。

在n_I×n_O MIMO系统中，MIMO均衡器的目的是提供在每个信令时刻的n_I个发射数据符号的估计。来自多个发射天线的数据在相同或重叠的时间被发射，并在相同或重叠的频率下使用，从而引入MSI，以及来自分散的宽带信道的ISI。在一些系统中，相同或相关的数据从不同的发射天线发射，以便提供冗余或分集。在其它系统中，不同的数据流从每个发射天线被发射，以提供较高的总体数据速率。

图4表示根据一个实施例的无线通信系统500的示意方框图，包括通过MISO信道504通信的多个天线发射器502和单个天线接收器506。发射器502包含两个隔开的发射天线，和一个交织器510。发射器接收包含符号{s0，s1，s2，s3}的符号序列{x_n}，符号序列{x_n}被应用于交织器510，从而获得包含符号{s2，s3，s0，s1}的交织符号序列 符号序列{x_n}和交织符号序列

随后同时从不同的发射天线被发射。

这里同时意味着符号序列和交织符号序列在相同时间帧内被发射，并且来自每个序列的符号在相同的各个符号时隙中被一起发射。

可应用任何交织方案，例如分块交织或伪随机交织。可基于位或者基于符号进行交织。图4表示了进行基于符号的交织的情况。交织器使数据序列随机化，以致信息序列和交织序列不相关，并且看起来“独立”，尤其是如果交织器长度足够大。但是，在相同时间不发射过多“相同”符号的情况下，仍然可以应用该方案。

不要求天线间隔足以提供正交或非相关信道的距离，于是相当小的间隔是可接受的，在诸如移动电话机和膝上型计算机之类小型便携式设备中这是有利的。这是因为信息序列和交织序列将由相同的‘编码器’(相同的信道响应)编码，从而具有类似的ISIS。将仍然存在源于提供交织序列的分集。

符号序列{x_n}接收自调制器(为清楚起见，未示出)。该序列本身可由在调制之前，对数据流应用卷积码的信道编码器编码。

接收器506具有通过MISO信道504接收来自两个发射天线的组合信号z_n ¹的单个接收天线。两个均衡器521和522与接收天线耦接，并被安排成恢复从每个发射天线发射的信号(分别为{x_n}和 )。随后通过首先利用解交织器524使交织信号

解交织，在组合器/选择右523中组合这些恢复的或估计的信号，这些信号可被用于提供分集。另一方面，通过再次利用组合器/选择器523，先于另一信号选择信号之一，提供冗余。恢复的序列{x_n}随后可被解调，并且如果恰当的话，可被解码。

可提供训练序列，以便为每个相应的均衡器给出来自每个发射天线的信道冲激响应。

发射器502最好通过MIMO信道与多个(n_o)天线接收器耦接，如图2中所示。优选的接收器结构550示于图5中，包括两个SISO均衡器560和570，两个SISO均衡器560和570分别用于每个发射器天线，以便分别提供序列{x_n}和交织序列 的估计。来自每个均衡器560和570的软输出分别为另一均衡器560和570的下一次迭代提供输入。这些输出分别由交织器561和解交织器571恰当地交织或解交织。进行多次迭代，直到满足某一标准为止，此时{x_n}均衡器560的输出被用作初始序列{x_n}的最终估计。所述标准可以是预定的似然度或者预定的迭代次数。

来自第二天线的交织数据 的软信息提供直接发射数据{x_n}的独立统计信息(用LLR来表示)，这在后续迭代提供发射数据(或者被交织或者不被交织)的更好估计。

下面更详细说明供上述接收器550之用的优选MMSE SISO均衡器。其它选择包括SOVA均衡器，例如在J.Hagenaur和P.Hoher，“AViterbi algorithm with soft-decision outputs and its applications”，Global Telecommunications Conference，1989，及Exhibition.‘Communications Technology for the 1990s and Beyond’.GLOBECOM′89.，IEEE，27-30 Nov.1989 Page(s)：1680-1686 vol.3关于SOVA均衡器的描述，和C.Douillard，A.Picart，M.Jezequel，P.Didier，C.Berrou和A.Glavieux，“Iterative correction of intersymbolinterference：Turbo-equalization”，European Transactions onCommunications，vol.6，pp.507-511，1995中描述的SOVA均衡器，其中SOVA均衡器被用于Turbo均衡。

通过增大发射的数据符号序列的交织版本的数目，能够增大空间分集。但是其代价是需要使用更多的发射天线以及MSI增大。图6表示了包含根据另一实施例的，具有两个以上的发射天线601-1～601-p和对应的交织器602-1～602-(p-1)的发射器600的1/p比率多路径空时编码系统。

对于术语‘比率’，例如1/p比率，使用信道编码的惯例，在信道编码中，比率是代码率，并被定义成编码之前的信息位的数目和编码之后的编码位的数目的比值。但是，对于多发射天线系统惯例，比率是在一个信令时刻，发射天线传送的有效信息符号。例如，对于两发射天线，两接收天线系统来说，空间多路复用方案具有为2的比率，而如果采用Alamouti STC，那么比率为1。利用多发射天线系统惯例，图6中所示的STC具有为1的比率。

发射器600接收符号序列{x_n}，符号序列{x_n}由第一交织器602-1交织，产生第一交织符号序列

用于与第一天线601-1的初始序列{x_n}的发射同时，由第二天线601-2发射。

另外，一个或多个另外的交织器602-2～602-(p-1)被用于按照级联方式进一步交织序列{x_n}，如图所示。从而例如，第二交织器602-2(未示出)把将由第三天线602-3发射的序列{x_n}交织成交织序列 重复上述过程，直到发射天线601-p为止，符号被同时从多个天线发射到MIMO信道610中。从而第(p-1)个交织器602-(p-1)提供将由第p个天线602-p发射的交织序列

交织器602-1～602-(p-1)均提供不同的重排序图案。

接收天线的数目最好等于或大于发射天线的数目。

和图4的结构相比，本实施例提供更多的分集和/或冗余。

为了改进频谱效率以及增大STC方案的数据通过量，通过穿孔或者通过增大交织数据序列的每个符号发射的位数，能够减少交织的数据序列的空间传输的数目。注意可基于符号或基于位进行穿孔。

图7表示了根据另一实施例的发射器650，它对交织的位序列应用穿孔或“位选择”，以便增大数据通过量。具体地说，使用利用穿孔的2/3比率多路径空时码，发射器650具有三个发射天线651-1、651-2和651-3，和一个交织器652。第一个天线651-1被安排成直接发射和第一位流{d1_n}对应的第一符号序列{x1_n}。

第三个天线651-3接收与被安排成直接发射的第二位流{d2_n}对应的第二符号序列{x21_n}。交织器652交织根据穿孔图案从位序列{d1_n}和{d2_n}选择的位序列{d_n}，产生位序列{_n}。第二天线651-2发射对应于位序列{_n}的交织符号序列 以致这些交织符号序列和它们各自的直接符号序列{x1_n}或{x21_n}同时被发射，所述直接符号序列分别由第一和第三天线651-1和651-3发射。从而，选择的交织符号序列 被发射，作为冗余空间传输。

该原理可被扩展到更高通过量的空间多路复用系统，如图8中所示，以提高带宽效率。一般，p个信息分块同时被发射，通过发射信息分块或序列的交织版本，引入冗余。为了减少由于空间多路复用传输的干扰，在交织之前，p个数据分块被穿孔。换句话说，根据特定的模式，选择的位被选为附加的交织数据分块。

也可按照另一途径扩展该原理，以便具有单序列传输和穿孔的交织传输。因为由于穿孔的缘故，位的数目被减少，和直接序列的传输相比，可在每个符号的位较少的情况下发射交织序列，以致直接和冗余符号可被同时发射。

穿孔为本领域的技术人员已知。这种情况下，穿孔以弱化信道编码的纠错能力或源于交织的分集为代价，增大代码率。可应用各种已知的穿孔图案来均衡对纠错的需要和转发冗余信息所需的带宽。在Turbo码设计中，选择穿孔图案以便为指定组成代码和信道交织器的穿孔码提供最大的极小码字权重。该设计方法通常涉及关于组成代码、穿孔图案和交织器的最佳选择的对称计算机搜索。例如为了获得k/(k+1)的Turbo码率，对于提供给编码器输入端的每k个信息位传送一个奇偶校验位。假定使用两个组成代码，那么穿孔之后，这两个组成代码的比率相同，要传送的奇偶校验位必须在这两个编码器之间更替。于是，穿孔器把来自每个组成编码器的奇偶校验序列分成2k位分块，只保存每个这样的分块中的一位。此外，在对于这两个编码器，保存每个2k位分块中的相同位的意义上，穿孔器是周期性的。利用符号P(u，v)来指示关于第一编码器保存每个2k位分块中的第u位，关于第二编码器保存每个2k位分块中的第v位的穿孔器，这里1≤u，v≤2k。但是注意在本实施例中，在作为信道的编码器之前进行穿孔，而对于Turbo码，在编码之后进行穿孔。

图9表示了具有发射器的另一实施例，其中p(≥2)个空间多路复用的信息分块的交织位序列被组合并在调制模式下被发射，同时每个符号的位数更大，以便提高STC的数据通过量，和降低将恶化解码器性能的MSI。这里，可用不同的每个符号的位数或调制模式发射p个信息分块。图9表示了对所有p个信息分块使用相同的调制模式的情况。调制模式的例子包括用于第一天线的64QAM，和用于第二天线的QPSK。

可按照各种方式组合交织序列，例如已知两个空间多路复用信息块，即p＝2，并且信息调制模式是QPSK，同时每个符号为2位，那么对于每个QPSK符号，来自信息分块的交织位是来自第一分块的{a1，a2}和来自第二分块的{b1，b2}。交织位按照交替方式与序列{a1，b1，a2，b2}组合，产生用于交织分块的传输的一个16QAM符号。

图10和11表示根据另一实施例的系统，其中信道编码与多路径空时编码级联。该系统包括具有与MIMO信道720耦接的多个发射天线711的发射器710，和具有也与MIMO信道720耦接的多个接收天线731的接收器730。

参见图10，发射器710包括如前所述，接收符号序列{x_n}，并提供交织符号序列 的交织器712。符号序列{x_n}从第一天线711-0发射，交织符号序列

同时从第二天线711-1被发射。符号序列{x_n}接收自调制器713-0，调制器713-0调制输入的数据流{d_n}以便传输，包括把位变换成符号。可使用各种公知的调制方案，例如BPSK，QPSK，64QAM。所需的调制器取决于用系统预期的每秒发射的位表示的传输速率。

位流{d_n}由信道编码器714提供，信道编码器714提供与发射器710的最后各级(711、712和713)提供的交织空时编码级联的附加错误编码。同样可使用任意已知编码方案，例如卷积编码，低密度奇偶校验编码或Turbo编码。信道编码方案的选择将取决于分块差错率要求，解码器的复杂性等，以及本领域的技术人员已知的其它参数。

图11表示了和图10的发射器710一起使用的接收器730的示意图。接收器730由两个天线731-1和731-2组成，这两个天线提供对应的多个输入信号z_n ¹～z_n ²。更一般地，随着输入信号z_n ¹～z_n ^nO的数目的增加，可采用大量的(n_O)接收天线。接收器730包含从每个天线731-1和731-2接收输入信号z_n ¹和z_n ²的两个SISO均衡器732-1和732-2。如上参考图5所述，均衡器被安排成恢复从每个发射天线发射的信号(分别为{x_n}和 )。

当依据每个发射和接收天线对之间的不同信道中的不同ISI，数据被交织并且随后横跨MIMO信道被并行地有效编码时，可使用Turbo解码方法。由发射器710中的编码器714提供的附加信道编码与该“Turbo编码”级联。从而，均衡器732-1和732-2提供每个发射的数据符号的非本征概率，随后评估对应于该符号的发射位的非本征对数似然比。第二个功能由分别与均衡器732-1和732-2耦接的解映射器733-1和733-2提供。解映射器把符号映射成位。在本语境中，如同本领域的技术人员已知那样，它起把符号概率转换成位概率的作用。

来自相应MAP部件733-1和733-2的软信息L_e ^Eq和解交织软信息

被相加，并被传送给解码器736。对应于发射器710的交织器712的解交织器734被用于使与从第二发射器发射的交织序列 对应的软信息

解交织。在传送给解码器736之前，组合器735求软信息的LLR值的总和。这种方案提供两个独立的软信息L_e ^Eq和

或者传递给解码器的发射数据的先验知识。

对应于发射器710的信道编码器714的信道解码器736随后提供发射数据的后验信息L_P ^Dec，该后验信息被反馈给均衡器732-1和732-2，作为下次迭代的输入。均衡器需要非本征信息作为其软输入，于是在它被均衡器使用之前，均衡器先前提供给解码器的软信息被减去(这确保独立的统计量被反馈)。

对于图7和图8所示的穿孔STC的情况来说，将不可从提供交织符号序列

的估计的SISO均衡器获得穿孔位d_{n，punctured}的软信息。这里，对为+1或-1的d_{n，punctured}是等概率的穿孔位给出一个默认软值，即 ${\stackrel{\·\·}{L}}_e^{\mathrm{Eq}}\left(d_{n,\mathrm{punctrued}}\right)=0.$

图12表示了与许多已知的信道编码系统相比，关于许多实施例的每个接收天线的每个信息位的平均信噪比E_b/N_o的BER性能。所示的实施例利用8PSK半速率(5，7)_oct卷积编码4×2和2×2多路径空时编码系统，其中使用基于MMSE的Turbo均衡。信道被假定为随着5抽头相同加权的时延轮廓衰落的准静态、非相关Rayleigh信道。

下面说明和参考图11说明的实施例一起使用的优选均衡器结构。概括地说，这是呈多维横向滤波器形式的Turbo均衡器。按照最小均方差(MMSE)标准调整滤波器的系数，以减轻符号间干扰(ISI)和多流干扰(MSI)的影响，并借助与从解码器收到的多个发射数据信号相关的软信息，提供软输出。均衡器并行地处理来自所有发射天线的信号(尽管在基于处理器的实施例中，可按照时分多路复用的方式处理所述信号)，从而能够“检测”和使多流信号均衡。来自解码器的软信息或似然信息被用于确定评估均衡器的系数的多流发射信号的协方差和平均数，以及用于确定用于MMSE检测的接收信号的平均值或预期值。

在实施例中，可在时域和频域任意之一，或者既在时域又在频域中执行SISO均衡。首先说明时域实现；稍后给出备选的频域实现的细节。

均衡器的部件一般由数字信号处理器实现，于是将首先用数学术语说明均衡器的第一个时域实施例的结构和操作。

首先考虑具有n_I个输入和n_O个输出的线性、分散并且有噪声的通信系统(即n_I×n_O MIMO系统)的信号传输模型。复值基带等效信号模型可由下面的等式(1)表示：

$z_n=\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k{x}_{n-k}+w_n---\left(1\right)$

这里L是符号周期中的信道长度， $z_n={\left[\begin{array}{cccc}{z}_n^1& z_n^2& \·\·\·& z_n^{n_O}\end{array}\right]}^T$ 是n_o个接收天线接收的信号， $w_n={\left[\begin{array}{cccc}{w}_n^1& w_n^2& \·\·\·& w_n^{n_O}\end{array}\right]}^T$ 是噪声分量， $x_n={\left[\begin{array}{cccc}{x}_n^1& x_n^2& \·\·\·& x_n^{n_I}\end{array}\right]}^T$ 是n_I个发射天线发射的信号，n表示一个符号(即，这种情况下对应于符号周期中的时间)。分离的信道矩阵由下式表示：

这里h_k ^i，j表示第i个发射天线和第j个接收天线之间的信道链路的第k个信道抽头，如图2中所示。

考虑具有(整数)N个系数或抽头的基于横向滤波器的均衡器的一个实施例，这里N＝N1+N2+1(N1和N2实际上规定滤波器的因果部分和非因果部分的长度)。该滤波器采用符号周期中长度N的一块接收信号的观察值，它被表示成：

Z_n＝HX_n+W_n                                      (2)

这里

$Z_n={\left[\begin{array}{ccccc}{z_{n-N2}}^T& \·\·\·& {z_n}^T& \·\·\·& {z_{n+N1}}^T\end{array}\right]}^T---\left(3\right)$

是Nn_O×1接收信号矢量，

$W_n={\left[\begin{array}{ccccc}{w_{n-N2}}^T& \·\·\·& {w_n}^T& \·\·\·& {w_{n+N1}}^T\end{array}\right]}^T---\left(4\right)$

是Nn_O×1接收噪声矢量，

$X_n={\left[\begin{array}{ccccc}{x_{n-N2-L+1}}^T& \·\·\·& {x_n}^T& \·\·\·& {x_{n+N1}}^T\end{array}\right]}^T---\left(5\right)$

是与由下式给出的Nn_O×(N+L-1)n_i信道冲激响应(CIR)矩阵H卷积的(N+L-1)n_I×1发射信号矢量：

下面说明均衡器进行的滤波器系数的确定和软发射符号估计的确定。

当接收Z_n时，基于二次统计量(即平均数和协方差)的发射符号的最佳线性估计 ${\hat{x}}_n={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{x}}_n^1& {\hat{x}}_n^2& \·\·\·& {\hat{x}}_n^{n_I}\end{array}\right]}^T$ 具有在下面的等式(7)中给出的形式(例如参见“An Introduction to Signal Detection and Estimation”，H.Vincent Poor，Second Edition，Springer，ISBN0-387-94173-8，第221-233页)：

${\hat{x}}_n=E\left(x_n\right)+{A_n}^H[Z_n-E\left(Z_n\right)]---\left(7\right)$

这里和前面一样，E(·)表示平均值或期望值，A_n是在符号(时间)n的一组N个线性滤波器/均衡器系数。从等式(7)可看出，发射符号的估计值_n是在时间n，接收信号矢量Z_n和ISI及MSI分量E(Z_n)之间的滤波差值的平均偏移量。

通过使均方误差代价函数E(|x_n-_n|²)最小化，一组最佳的滤波器系

A_n＝cov(Z_n，Z_n)^-1cov(Z_n，x_n)                      (8)数A_n由下式给出：

这里协方差运算符cov(x，y)＝E(xy^H)-E(x)E(y^H)。等式(7)可被表示成：

${\hat{x}}_n=E\left(x_n\right)+\mathrm{cov}(x_n,x_n){F_n}^H[Z_n-E\left(Z_n\right)]---\left(9\right)$

这里就发射信号或该信号的估计来说，在均衡器抽头观察到的

E(Z_n)＝HE(X_n)                                     (9a)

接收信号的期望值由下式给出：

如后所述，E(Z_n)可根据软解码器输出确定。在等式(9)中，

F_n＝R_ZZ ^-1S

  ＝[R_WW+HR_XXH^H]^-1S                               (10)

Nn_o×n_i滤波器矩阵F_n被定义成

这里协方差被定义成

R_ZZ＝cov(Z_n，Z_n)，

R_XX＝cov(X_n，X_n)，

R_WW＝cov(W_n，W_n)。

从第n个发射符号引入符号干扰的Nn_o×n_i CIR矩阵S由下式给出：

$S=H{\left[\begin{array}{ccc}{0}_{n_I\×(N2+L-1)n_I}& I_{n_I\×n_I}& 0_{n_I\×N1n_I}\end{array}\right]}^H---\left(11\right)$

在等式(11)中，矩阵I_i×i是i×i单位矩阵，矩阵0_i×j包含所有0。

从包括如等式(6)中定义的信道矩阵H的等式(10)中表示的均衡器(滤波器)系数矩阵F_n的形式可理解，均衡器不仅对ISI实现均衡，而且还减轻MSI。

利用下面的等式(16)和(17)可获得用于计算滤波器系数和估计的发射信号的发射信号的平均值和协方差E(x_n)和cov(x_n，x_n)。块对角协方差矩阵R_XX包含cov(x_n，x_n)的(N+L-1)个块对角块，如下所示：

可按照常规方式，从接收器中的MIMO信道估计块获得CIR矩阵H。从而在一个实施例中，已知的导频序列或训练序列被定期插入来自每个发射天线的信号中，并且在接收器，这些已知序列被编码并且和来自一个(或多个)接收天线的一个(或多个)输入信号流一起被提供给信道估计器。在信号流中提供训练序列具有低的互相关系数，随后通过实际上使每个流的编码的已知数据序列与实际接收的数据相关联，信道估计器能够确定CIR矩阵H。在Ye Geoffrey Li的“Simplified channel estimation for OFDM systems with multipletransmit antennas”(IEEE Transactions on Wireless CommunicationsVol.1，No.1，pg.67，Jan 2002)中描述了这种信道估计器的一个例子，该文献作为参考包含于此。

有利的是，也可通过使用估计的发射符号_n ⁱ作为附加训练符号，迭代地执行信道估计。与此相关的背景信息可参考Tetsushi Abe和Tad Matsumoto的“Space-Time Turbo Equalization and SymbolDetection in Frequency Selective MIMO Channels”(Proc.Veh.Techn.Conference，IEEE，VTS 5th.Vol.2，pg.1230-1234，2001)，该文献也作为参考包含于此。从而，例如，类似于已知的训练序列，来自解码器的多个解交织输出(每个输出用于一个发射天线)可被重新编码并提供给信道估计器。这样，在每个Turbo均衡迭代可获得H的更新估计值，这又可用于计算均衡器系数。

为了得到良好的会聚性能，均衡器提供的软发射符号信息_n ⁱ应独立于来自迭代结构中的解码器的软发射符号信息。在发射器，对于发射天线i，一系列的m位(这里m是每个符号的位数)被编码成代码字 $c_{n,j}^i\∈\{+1,-1\},j=1,\·\·\·,m.$ 解码器提供软对数似然比信息L(c_n，j ⁱ)，j＝1，…，m，这里 $L\left(c_{n,j}^i\right)=\ln \{P(c_{n,j}^i=+1)/P(c_{n,j}^i=-1)\},$ 从均衡器的观点来看，它可被看作先验信息。为了提供良好的会聚性能，均衡器可以得到的位c_n，j ⁱ，j＝1，…，m(对应于符号x_n ⁱ)的似然信息被设定为 $L{\left(c_{n,j}^i\right)}^{\mathrm{Equalizer}}=0,j=1,\·\·\·,m,$ 以便导出关于_n ⁱ的等式。(在Turbo均衡期间，这些值也可被初始化为0)。随后，消除均衡对解码器提供的L(c_n，j ⁱ)，j＝1，…，m的依赖性，设定期望值 $E{\left(x_n^i\right)}^{\mathrm{Equalizer}}=0$ 和协方差 $\mathrm{cov}{(x_n^i,x_n^i)}^{\mathrm{Equalizer}}={\mathrm{\δ}}_{x,i}^2,$ 这里δ_x，i ²是初始值，例如1(取决于发射天线的相对增益)，对于来自发射天线i的发射符号的信号方差，等式(9)中的估计的发射符号_n的第i个分量可被表示成F_n的缩放形式(使用矩阵倒置预备定理)，如下面的等式(12)中所示：

${\hat{x}}_n^i=K_n^i{f_n^i}^H[Z_n-(E\left(Z_n\right)-e^{i}E\left(x_n^i\right))]---\left(12\right)$

这里滤波器增益K_n ⁱ由下式给出：

$K_n^i={(1+({\mathrm{\δ}}_{x,i}^2-\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)){f_n^i}^H{e}^i)}^{-1}\·{\mathrm{\δ}}_{x,i}^2---\left(13\right)$

在等式(12)和(13)中，f_n ⁱ是在等式(10)中定义的滤波器矩阵F_n的第i列，eⁱ是在等式(11)中给出的符号干扰矩阵S的第i列。

下面，说明复杂性降低的确定R_ZZ ^-1的方法，用于借助等式(10)计算滤波器矩阵F_n。为了避免进行Nn_o×Nn_o协方差矩阵R_ZZ的直接矩阵倒置来计算符号_n的每个估计值的滤波器矩阵F_n，可采用时间递归更新算法。该算法类似于在Tuchler等的论文(ibid)中描述的算法，并且利用了分区协方差矩阵内公共子矩阵的存在。时间n+1时的矩阵R_ZZ ^-1可由如同在等式(14)中表示的子矩阵的运算来确定：

${R_{\mathrm{ZZ}}}^{-1}(n+1)=\left[\begin{array}{cc}{U}_N& {\stackrel{\‾}{u}}_N\\ {{\stackrel{\‾}{u}}_N}^H& u_N\end{array}\right]---\left(14\right)$

这些子矩阵又可根据时间n时的在先R_ZZ ^-1来确定，如下面的等式(15)中所示：

${R_{\mathrm{ZZ}}}^{-1}\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}{u}_P& {{\stackrel{\‾}{u}}_P}^H\\ {\stackrel{\‾}{u}}_P& U_P\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ω}}_N\\ {\mathrm{\σ}}_N\end{array}\right]=[R_{\mathrm{WW}}+{\mathrm{HR}}_{\mathrm{XX}}(n+1)H^H]\left[\begin{array}{c}{0}_{(N-1)n_O\×n_O}\\ I_{n_O\×n_O}\end{array}\right]$

${{\mathrm{\Σ}}_P}^{-1}=U_P-{\stackrel{\‾}{u}}_P{u_P}^{-1}{{\stackrel{\‾}{u}}_P}^H$

矩阵ω_N，σ_N， u_P，u_P，U_P的大小分别为(N-1)n_o×n_o，n_o×n_o，n_o×n_o，(N-1)n_o×n_o和(N-1)n_o×(N-1)n_o。于是可看出，更新矩阵R_ZZ ^-1只需要n_o×n_o矩阵u_P和

的矩阵倒置。术语R_WW是噪声协方差，理论上可根据接收器带宽(尤其是在前端滤波器具有相当尖锐的截止的情况下；有关接收功率的背景另外参见3GPP TS25.215v5.2.1)，或者通过在接收器的噪声(和/或干扰)的电平的测量，或者通过这两种技术的组合来确定其值。在接收天线的噪声电平相似的情况下，R_WW可近似于几分之一I。

下面说明从解码器到均衡器的软(似然)值输入。

就似然值而论，由解码器提供的软信息被用于提供在等式(9)中计算x_n ⁱ所需的发射符号的均值E(x_n ⁱ)和协方差cov(x_n ⁱ，x_n ⁱ)。如下所示获得所述均值和协方差：

$E\left(x_n^i\right)=\underset{{\mathrm{\α}}_k\∈S}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{k}P(x_n^i={\mathrm{\α}}_k)---\left(16\right)$

和

$\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)=\left(\underset{{\mathrm{\α}}_k\∈S}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^{2}P(x_n^i={\mathrm{\α}}_k)\right)-{\left|E\left(x_n^i\right)\right|}^2---\left(17\right)$

在发射器，一系列的m位c被映射到选自Q＝2^m-ary符号字母表S＝{α₁，α₂，...，α_Q}的符号x，其中每个符号α_k对应于m位模式

发射符号的概率由下式给出：

$P(x_n^i={\mathrm{\α}}_k)={\mathrm{\Π}}_{j=1}^{m}P(c_{n,j}^i=s_{k,j})$

$={\mathrm{\Π}}_{j=1}^{m}1/2.\{1+s_{k,j}\tanh (L\left(c_{n,j}^i\right)/2)\}$

i＝1，…，n_I，k＝1，…，Q

下面将说明从均衡器到解码器的软(似然)值输出。

在均衡器的输出端，假定估计符号的概率密度函数 $p\left(x_n^i\right|c_n^i=s_k)$ 是具有均值μ_n，k ⁱ和协方差

的高斯函数。于是，包含在发射符号中的位的对数似然比由下式给出：

$L_e\left(c_{n,j}^i\right)=\ln \left(\underset{\∀s_k:s_{k,j}=+1}{\mathrm{\Σ}}\exp (\frac{-{\left|E({\hat{x}}_n^i-{\mathrm{\μ}}_{n,k}^i)\right|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2}^i}+{\mathrm{\φ}}_{n,j}^i)\right)$

$-\ln \left(\underset{\∀s_k:s_{k,j}=-1}{\mathrm{\Σ}}\exp (\frac{-{\left|E({\hat{x}}_n^i-{\mathrm{\μ}}_{n,k}^i)\right|}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2}^i}+{\mathrm{\φ}}_{n,j}^i)\right)---\left(19\right)$

${\mathrm{\φ}}_{n,j}^i=\underset{{\∀j}^{\′}:j^{\′}\≠j}{\mathrm{\Σ}}{s}_{k,j^{\′}}L\left(c_{n,j^{\′}}^i\right)/2$

根据关于等式12中的发射符号x_n ⁱ的估计值获得的偏差，均衡器输出的均值和协方差从而可被写成：

${\mathrm{\μ}}_{n,k}^i=K_n^i{f_n^i}^H[E\left(Z_n\right|x_n^i={\mathrm{\α}}_k)-(E\left(Z_n\right)-e^{i}E\left(x_n^i\right))]---\left(20\right)$

$=K_n^i{\mathrm{\α}}_k{f_n^i}^H{e}^i$

和

${{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2}^i={K_n^i}^2{f_n^i}^H\mathrm{cov}(Z_n,Z_n|x_n^i={\mathrm{\α}}_k)f_n^i$

$={K_n^i}^2({f_n^i}^H{R}_{\mathrm{zz}}{f}_n^i-\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i){f_n^i}^H{e}_n^i{e_n^i}^H{f}_n^i)---\left(21\right)$

有利的是，可利用Jacobian对数关系，计算等式(19)中用于计算均衡器的软输出的指数的对数和 $\ln \left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\exp \left({\mathrm{\λ}}_k\right)\right):$

$\ln \left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\exp \left({\mathrm{\λ}}_k\right)\right)=J({\mathrm{\λ}}_n,J({\mathrm{\λ}}_{n-1},\·\·\·J({\mathrm{\λ}}_3,J({\mathrm{\λ}}_2,{\mathrm{\λ}}_1))\·\·\·))$

$J({\mathrm{\λ}}_1,{\mathrm{\λ}}_2)\≈\max ({\mathrm{\λ}}_1,{\mathrm{\λ}}_2)+f_c\left(\right|{\mathrm{\λ}}_1-{\mathrm{\λ}}_2\left|\right)$

这里，f_c(x)是可用如下表1中给出的查寻表制表的对数校正函数。

表1

x	fc(x)
		x＞3.7	0.0
3.7≥x＞2.25	0.05
		2.25≥x＞1.5	0.15
1.5≥x＞1.05	0.25
		1.05≥x＞0.7	0.35
0.7≥x＞0.43	0.45
		0.43≥x＞0.2	0.55
0.2≥x	0.65

这样，通过用简单的查寻表和“max()”函数代替似然计算中对数和指数函数的应用，可降低技术的计算复杂性。

为了进一步降低计算复杂性，均衡器系数，即分别在等式(10)和(13)中定义的项F_n和K_n ⁱ可被设定成不随时间n变化。改为使用P个符号的接收符号分组内的协方差矩阵的平均值 ${\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{XX}}=\frac{1}{P}\underset{n-1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{cov}(X_n,X_n)$ 和 $\stackrel{\‾}{\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)}=\frac{1}{P}\underset{n=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)$ 来计算等式(10)和(13)中的系数。这些不随时间变化的均衡器系数F和Kⁱ随后可被用于简化等式(12)中发射符号 的复杂性降低的计算。为了避免评估每个符号估计值的均衡器输出方差的新值，根据带有时间平均数的等式(21)，方差 可被近

$\stackrel{\‾}{{{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2}^i}=\frac{1}{P}{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^P{{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2}^i$

$={K_n^i}^2({f_n^i}^H(H{\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{XX}}{H}^H+R_{\mathrm{WW}})f_n^i-\stackrel{\‾}{\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)}{f_n^i}^H{e}_n^i{e_n^i}^H{f_n^i}^H)---\left(22\right)$

似成：

图13表示上述Turbo均衡程序的实现的流程图。在步骤S800确定或选择系统参数，包括例如符号字母表S和滤波器系数的数目N＝N1+N2(N1和N2一般被选择成N1＝N2＝L)。但是，严格地说，这不是实际的均衡程序的一部分。

在步骤S802，例如通过设置 $E\left(x_n^i\right)=0,\mathrm{cov}(x_n^i,x_n^i)={\mathrm{\δ}}_{x,i}^2,$ 和 $L\left(c_{n,j}^i\right)=0$ (为0的对数似然比L(.)意味着c＝+1和c＝-1是等概率的)，初始化均衡器参数，随后在步骤S804，从一个或多个接收天线输入一块接收信号Z_n，在步骤S806，从信道估计器输入估计的CIR矩阵H。

在步骤S808，利用等式(16)、(17)和(18)，(在第一次迭代之后)根据来自SISO解码器的发射位的先验信息L(c_n，j ⁱ)，j＝1，…，n_I，j＝1，…，m(这里m是每个符号的位的数目)，获得发射符号的均值E(x_n ⁱ)和协方差cov(x_n ⁱ，x_n ⁱ)。随后，在步骤S812，利用发射符号的均值E(x_n ⁱ)和协方差cov(x_n ⁱ，x_n ⁱ)，获得均衡器系数F_n和K_n ⁱ(分别利用等式(10)和(13))，并利用等式(9a)确定接收信号的均值E(Z_n)。估计的发射信号_n随后由等式(12)给出，并且在已知估计的发射符号和与发射位相关的先验信息的情况下，利用等式(19)获得将提供从均衡器到SISO解码器的软输入的关于发射符号的“非本征信息”L_e(c_n，j ⁱ)。

在步骤S814进行解交织，对应于在发射器的数据的编码之后和数据的发射之后进行的交织。从而，来自均衡器的非本征信息在传送给解码器之前被解交织。随后在步骤S816，与发射位相关的非本征信息在解码级被用作先验信息，以提供解码器的非本征信息。根据在发射器使用的编码，对解交织信号解码。随后在步骤S818进行检查，以确定是否已达到终止标准，如果还没有达到终止标准，那么程序回环，重新交织来自解码器的非本征信息，并通过步骤S808将其回送给均衡器。终止标准可包含，例如预定次数的迭代或者指示解码数据的可靠性的解码器软输出是否大于阈值的决定。如果终止标准已被满足，那么最后一次迭代的均衡的解码位被提供为发射数据位的输出估计值。

图14表示基于软输入软输出滤波器的MIMO均衡器400的方框图。均衡器包含接收来自对应的多个接收天线的多个接收信号块的输入402，这些接收信号输入向减法器404提供第一组输入。给均衡器400的第二组输入包含来自软输入软输出解码器的一组软或似然值406，从而向均衡器提供先验发射位信息。该信息由块405处理，以确定E(x_n ⁱ)和cov(x_n ⁱ，x_n ⁱ)，这些(估计的)均值(或期望值)和协方差值被块408用于执行计算(E(Z_n)-eⁱE(x_n ⁱ))，以确定期望的一组接收信号值。这提供向减法器404提供第二组输入410，用于从第一组输入402中减去，从而向线性(仿射)或横向滤波器414提供“补偿”信号412。来自SISO解码器的软似然值406被滤波器系数计算块416用于确定滤波器414的一组系数。MIMO信道估计器418把信道估计输入420提供给滤波器系数计算块416。滤波器414的输出包含一组估计的发射信号值422，每个发射信号值422用于一个发射天线，该组估计的发射信号值422再被提供给软决策块424，软决策块424提供对应的多个输出426，所述对应的多个输出426包含适合于向SISO解码器提供软输入的软(或似然)发射位值。

现在参见图16，图16表示配置成在频域中工作的基于软输入软输出滤波器的MIMO均衡器900的方框图。均衡器900的主要部件和图14的类似，并用相同的附图标记表示。主要差别在于计算块408和416进行频域计算，减法器404和滤波器414在频域中，而不是在时域中工作(不过，为了比较的简明性，采用了相同的附图标记，并且省略了信道估计器)。从而，主要的增加是在减法器404和滤波器414之前的串并行转换块902和快速傅里叶变换(FFT)块904，和在滤波器414之后的反向快速傅里叶变换(FFT^-1)906和并串行转换块908。这些块把接收信号从时域转换到频域以便处理，并在处理之后，把信号转换回时域。

有关频域中的SISO均衡的背景信息可参见Tüchler，M.，Hagenaure，J.的“Turbo equalization using frequency domainequalizers”(Proc.Allerton Conference，Monticello，IL，US，Oct 2000)。但是要认识到该参考文献只公开了用于单发射天线单接收天线系统的频域Turbo均衡。在M.V.Clark的“Adaptive Frequency-DomainEqualization and Diversity Combining for Broadband WirelessCommunications”(IEEE JSAC，vol.16，no.8，pp.1385-1395，Oct.1998)，和D.Falconer，S.L.Ariyavistakul，A.Benyamin-Seeyar，B.Eidson的“Frequency Domain Equalization for Single-CarrierBroadband Wireless Systems”(IEEE Communications Magazine，pp.58-66，April 2002)中可找到其它背景信息。

继续参考图16中所示的均衡器的频域实现的例子，基于每个FTT块/分组，来自接收天线的信号由快速傅里叶变换(FFT)变换到频域中，通过把每个分支的频谱乘以均衡器的频域系数，接收信号的频谱被均衡。通过在频域中立即处理整个FFT块/分组的接收符号，而不是时域中逐个符号地处理接收符号，频域均衡再次降低了均衡任务的计算复杂性，尽管要认识到由于这样，每个FFT块，均衡器系数是不随时间变化的。此外，在发射之前，循环扩充(例如前缀)应被加入发射符号块/分组中，尽管在接收器，该循环扩充被丢弃。Turbo均衡器的频域实现适合于时域和/或频域编码数据，并且可以和例如MIMO OFDM传输一起使用。

现在参见图15，图15表示包含配置成如上所述工作，尤其是如同参考图13和14所述那样工作的均衡器的接收器1000的一个实施例。在本例证实现中，接收器本身被配置成按照图5工作。

接收器1000包含一个或多个接收天线1002a、b(例证的实施例中表示了其中的两个)，每个接收天线与相应的rf前端1004a、b(例如类似于图3的rf前端)耦接，从而与相应的模-数转换器1006a、b，以及与数字信号处理器(DSP)1008耦接。DSP1008一般包括一个或多个处理器1008a(例如，对于滤波器414的并行实现)和一些工作存储器1008b。DSP1008具有数据输出1010，以及耦接DSP和诸如快速RAM或ROM之类永久程序存储器1014的地址、数据和控制总线1012。永久程序存储器1014为DSP1008保存代码，可选的是还保存数据结构或数据结构定义。

如图所示，程序存储器1014包括SISO均衡代码1014a，SISO均衡代码1014a包含(E(Z_n)-eⁱE(x_n ⁱ))计算代码，减法代码，滤波器系数计算代码，线性(横向)滤波代码和软决策输出代码，以便当在DSP1008上运行时，实现如上详细所述的对应功能。程序存储器1014还包括提供MIMO CIR估计量H的MIMO信道估计代码1014b，解交织代码1014c和交织代码1014d。可选的是，可在诸如光或电信号载体之类的载体上，或者如图7中所示，在软盘1016上提供永久程序存储器1014中的代码。根据需要，来自DSP1008的数据输出1010被提供给接收器1000的其它数据处理部件(图7中未示出)。这些数据处理部件可包括诸如Reed-Solomon解码器之类的块错误解码器(不过这可以是Turbo解码器的一部分)，以实现更高级协议的基带数据处理器。

接收器前端一般用硬件实现，而接收器处理通常可至少部分用软件实现，不过也可采用一个或多个ASIC和/或FPGA。本领域的技术人员会认识到接收器的所有功能都可用硬件实现，用软件无线电数字化信号的具体程度通常取决于成本/复杂性/能耗折衷。

主要在具有时域编码的MIMO系统的语境中描述了本发明的应用，但是，本发明的实施例也可用在诸如MIMO-OFDM(正交频分多路复用)系统之类的频域编码系统中。例如，本发明可和关于54Mbps无线网络的European Hiperlan/2或US IEEE802.11a标准一起使用。本发明的实施例还可用在非无线应用中，例如磁或光盘驱动器读出头电路中，在该电路中，磁盘或光盘的多层实际起多个发射器的作用，一个或多个读出头接收受来自一层以上的多层的“发射”信号影响的读取数据。

本领域的技术人员会认识到上述设备和方法可被具体体现为例如诸如磁盘、CD-或DVD-ROM之类载体介质，诸如只读存储器(固件)之类程控存储器上的，或者诸如光或电信号载体之类数据载体上的处理器控制代码。对于许多应用，本发明的实施例将在DSP(数字信号处理器)，ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)上被实现。从而，代码可包含常规的程序代码或微代码，或者例如设置或控制ASIC或FPGA的代码。代码还可包含动态配置可重新配置的设备，例如可重新编程的逻辑门阵列的代码。类似地，代码可包含硬件描述语言，例如Verilog^TM或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)的代码。如同本领域的技术人员理解的那样，代码可分布在相互通信的多个耦接组件之间。恰当的时候，也可通常使用在现场可(再)编程模拟阵列或类似的装置上运行的代码来配置模拟硬件，实现实施例。

本领域的技术人员还会认识到各个实施例以及关于它们说明的具体特征也可与根据上述教导的其它实施例或者它们的具体描述的特征自由组合。本领域的技术人员还会认识到在不脱离附加权利要求的范围的情况下，可对说明的具体例子做出各种变化和修改。

Claims (28)

1、一种在无线通信系统中发射数据序列的方法，包括：

从第一天线发射所述数据序列；

交织数据序列；

从与第一天线隔开的第二天线发射至少一部分的交织序列，该部分交织序列和从第一天线发射的一部分数据序列同时被发射。

2、按照权利要求1所述的方法，其中整个交织序列与数据序列同时被发射。

3、按照权利要求1所述的方法，其中通过对交织的位序列穿孔，确定发射的那部分交织序列。

4、按照权利要求1-3任意之一所述的方法，还包括在所述交织之前调制数据序列。

5、按照权利要求1-4任意之一所述的方法，其中用于数据序列和交织序列的调制方案是不同的。

6、按照权利要求1-5任意之一所述的方法，还包括：

与第一数据序列的所述发射同时地从第三天线发射第二数据序列，所述第三天线与所述第一和第二天线隔开；

交织第二数据序列；

从与第三天线隔开的天线发射至少一部分的第二交织序列，与从第三天线发射的一部分第二数据序列同时地发射该部分第二交织序列。

7、按照权利要求6所述的方法，其中与第三天线隔开的天线是第二天线。

8、按照权利要求7所述的方法，其中通过对序列穿孔，确定被发射的交织序列的各个部分，以致这两部分均在第一和第二数据序列的所述发射期间被发射。

9、按照权利要求8所述的方法，其中在用于组合的交织序列的调制方案中，每个符号的位数更大。

10、一种在无线通信系统中接收数据序列的方法，其中该数据序列发射自第一发射天线，所述数据序列的至少一部分交织序列发射自与第一发射天线隔开的第二发射天线，该部分交织序列与从第一发射天线发射的一部分数据序列同时被发射；该方法包括：

接收和所述数据序列和交织序列对应的信号；

关于所述第一发射天线均衡所述信号，以提供数据序列的估计；

关于所述第二发射天线均衡所述信号，以提供交织数据序列的估计；

解交织所述估计的交织数据序列，以便提供关于发射的数据序列的两个独立信息源。

11、按照权利要求10所述的方法，还包括选择或组合估计的数据序列和解交织的估计的交织数据序列。

12、按照权利要求10或11所述的方法，其中所述第一发射天线均衡包括软迭代均衡，所述软迭代均衡包括接收来自第二发射天线均衡的解交织输出，其中所述第二发射天线均衡包括软迭代均衡，所述软迭代均衡包括接收来自第一发射天线均衡的交织输出。

13、按照权利要求10或11所述的方法，其中所述第一发射天线均衡包括提供符号序列的估计的软迭代均衡，和提供数据序列的估计的解映射，其中所述第二发射天线均衡包括提供交织符号序列的估计的软迭代均衡，和提供交织数据序列的估计值的解映射。

14、按照权利要求13所述的方法，其中数据序列在调制之前已被编码；该方法还包括：

对编码的估计数据序列和/或估计的交织数据序列的编码的解交织形式解码，以便提供估计的数据序列；

所述第一发射天线均衡包括软迭代均衡，所述软迭代均衡包括接收来自第二发射天线均衡的解交织输出，其中所述第二发射天线均衡包括软迭代均衡，所述软迭代均衡包括接收来自第一发射天线均衡的交织输出。

15、一种在无线通信系统中发射数据序列的设备，包括：

从第一天线发射所述数据序列的装置；

交织数据序列的装置；

从与第一天线隔开的第二天线发射至少一部分的交织序列的装置，该部分交织序列和从第一天线发射的一部分数据序列同时被发射。

16、按照权利要求15所述的设备，其中整个交织序列与数据序列同时被发射。

17、按照权利要求15所述的设备，还包括在所述发射之前，对交织的位序列穿孔的装置。

18、按照权利要求15-17任意之一所述的设备，还包括在所述交织之前调制数据序列的装置。

19、按照权利要求15-18任意之一所述的设备，其中用于数据序列和交织序列的调制方案是不同的。

20、按照权利要求15-19任意之一所述的设备，还包括：

与第一数据序列的所述发射同时地从第三天线发射第二数据序列的装置，所述第三天线与所述第一和第二天线隔开；

交织第二数据序列的装置；

从与第三天线隔开的天线发射至少一部分的第二交织序列的装置，与从第三天线发射的一部分第二数据序列同时地发射该部分第二交织序列。

21、按照权利要求20所述的设备，其中与第三天线隔开的天线是第二天线。

22、按照权利要求21所述的设备，还包括对交织序列穿孔，以致这两部分均在第一和第二数据序列的所述发射期间被发射的装置。

23、按照权利要求21所述的设备，其中在用于组合的交织序列的调制方案中，每个符号的位数更大。

24、一种在无线通信系统中接收数据序列的设备，其中该数据序列发射自第一发射天线，所述数据序列的至少一部分交织序列发射自与第一发射天线隔开的第二发射天线，该部分交织序列与从第一发射天线发射的一部分数据序列同时被发射；所述设备包括：

接收和所述数据序列和交织序列对应的信号的装置；

关于所述第一发射天线均衡所述信号，以提供数据序列的估计值的装置；

关于所述第二发射天线均衡所述信号，以提供交织数据序列的估计的装置；

解交织所述估计的交织数据序列，以便提供关于发射的数据序列的两个独立信息源的装置。

25、按照权利要求24所述的设备，还包括选择或组合估计的数据序列和解交织的估计的交织数据序列的装置。

26、按照权利要求24或25所述的设备，其中所述第一发射天线均衡装置包括软迭代均衡装置，所述软迭代均衡装置包括接收来自第二发射天线均衡装置的解交织输出的装置，其中所述第二发射天线均衡装置包括软迭代均衡装置，所述软迭代均衡装置包括接收来自第一发射天线均衡装置的交织输出的装置。

27、按照权利要求24或25所述的设备，其中所述第一发射天线均衡装置包括提供符号序列的估计的软迭代均衡装置，和提供数据序列的估计的解映射装置，其中所述第二发射天线均衡装置包括提供交织符号序列的估计的软迭代均衡装置，和提供交织数据序列的估计的解映射装置。

28、按照权利要求27所述的设备，其中数据序列在调制之前已被编码；该设备还包括：

对编码的估计数据序列和/或估计的交织数据序列的编码的解交织形式解码，以便提供估计的数据序列的装置；

所述第一发射天线均衡装置包括软迭代均衡装置，所述软迭代均衡装置包括接收来自第二发射天线均衡的解交织输出的装置，其中所述第二发射天线均衡装置包括软迭代均衡装置，所述软迭代均衡装置包括接收来自第一发射天线均衡的交织输出的装置。

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