CN1717876A - 最小化所接收的信号间相关性的设备、模块和计算机程序 - Google Patents

Abstract

一种包括同时接收第一数量的信号的装置和更大数量的信号通路的设备，包括为可能的信号通路中的每一个确定所述第一数量信号之间相关性的装置。该设备还包括从所述第二数量的可能信号通路选择确保在所述接收到的第一数量的信号之间相关性级别最小的最优子集的装置。

Description

最小化所接收的信号间相关性的设备、模块和计算机程序

本发明涉及用来同时接收能够使用第二数量的信号通路的第一数量的信号。

多入多出(MIM0)系统被安排同时发送和/或接收多个信号。该技术提高无线链路容量的能力是众所周知的。MIMO系统包括多个天线用于数据信号的发送和接收。MIMO系统可以包括天线分集技术，该技术使用信道状态信息(Channel State Information-CSI)作为天线选择的参数。

但是，使用CSI的缺点是在能够获得CSI之前必须首先处理接收到的信息。这会是一个消耗时间的过程，如果接收到的信号受(快速)变化的环境条件影响的话这个过程可能会降低或妨碍分集方案的响应。

因此本发明的一个目标是提供一种设备，该设备具有能够充分响应快速变化的环境条件的天线分集方案。依据本发明，由一种设备实现该目标，该设备包括：

-用于同时接收第一数量的信号的装置，

-第二数量的可能信号通路，所述第二数量大于所述第一数量，

-用于为所述可能信号通路中的每一个确定所述第一数量信号之间相关性的装置，

-用于从所述第二数量的可能信号通路选择在所述接收到的第一数量的信号之间相关性最小的信号通路的最优子集。

诸如移动设备、  (便携式)计算机乃至基站之类的这种设备，使用接收到的信号的相关性作为选择提供最优传输性能(例如信号吞吐量)的最优信号通路的一个标准。这是通过首先为所有可能信号通路计算接收到的信号然后选择在接收到的信号间相关性最低的通路而实现的。

可以直接用接收到的信号作为输入(即不需要解调)在RF域中直接进行接收到的信号之间相关性的计算。这保证了快速的求解。实际上，相关性是可以在基带也可以在数字域中计算的通用标准，这也使它成为一个灵活的解决方案。使用相关性作为参数的另一个优势是对于相关性的计算不需要特殊的符号，而使用CSI时需要。

依照本发明的一种实施方案，适当的基于相关性的参数可以是相关性矩阵的决定因子。相关性矩阵包含涉及接收到的信号之间的相关性和交叉相关性的系数。这个矩阵的决定因子提供了一个参数，即接收到的信号的相关性级别的表示。该决定因子的低值表示高级别的相关而高值表示低相关级。显然，相关性越小整体性能越高。

依照本发明的另一实施方案可以将基于相关性的参数和一个阈值进行比较以便检验信号的相关性是否在可接受的限值内。依照本发明的设备的性能严重依赖于环境条件，例如丰富的散射环境的可用性。但在环境差时，依照本发明的设备的性能可能会降到使用单个天线的设备的性能之下。该阈值基本上表示信号吞吐量恶化的最大允许级别。因此，通过比较相关性和这个阈值，该设备能够确定是否仍能进行可靠的数据传输。

参考下文中描述的实施方案将会清楚本发明的这些和其它方面，也将通过它们阐明本发明。

图1示出了依照本发明的设备的一个实例。

图2示出了本发明的第一实施方案。

图3示出了本发明的第二实施方案。

图4示出了一种计算相关性矩阵的决定因子的实施方案。

图5示出了另一种计算相关性矩阵的决定因子的实施方案。

图1示出了依照本发明的设备10-例如膝上型电脑的一个示例。膝上型电脑电脑10与网络例如LAN或WAN相连。为此该膝上型电脑装备了多个天线12.这些天线12和也装备了天线16的基站14交换信号S1和S2。应该注意。该膝上型电脑电脑包括的天线数量比存在的信号S1和S2的数量要多。设备10被安排从天线12中选择能够确保信号S1和S2的最优吞吐量的最优的两天线集合。同样，也可为基站14配备相同的算法以选择最优天线集合。在这个例子中，天线的数量和信号的数量都仅是出于说明性目的，对电信领域的技术人员来说显然其它配置也同样可行。

图2示出了依照本发明的第一实施方案。在图2中，信号S1和S2可以由四个天线20接收。已选择路径的信号S1和S2由S1’和S2’表示。信号S1可以遵循不同的通路24。同样还存在S2可以遵循的多个通路(这里未示出)。使用通路选择装置可能选择可能通路24中的每一个。相关性装置26的功能是双重的。首先相关性装置26为每一个S1和S2可能占用的通道计算信号S1’和S2’之间的相关性。接下来相关性装置被用来确定最优通路，即那些使S1’和S2’之间的相关性最小的通路，并将最优通路传送给通路选择装置22以进行通路的实际选择。

图3示出了依照本发明的第二实施方案。在图3中，已经在天线20和通路选择装置22之间插入了处理装置30。处理装置可以包括(例如)可以用在RF、IF、BB或数字域的低噪声放大器、解调器、过滤器、自动增益控制元件和模数转换器。

确定n个不同信号之间相关性的相关性矩阵可以表示如下：

其中б_ii是自动相关因子，б_ij是交叉相关因子。

在RF域中可以如下计算б_ii：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ii}}=\frac{1}{T}\underset{T}{\∫}{r_{\mathrm{RFi}}}^2\left(t\right)\mathrm{dt}$

而б_ij被分成实部和虚部：

$\mathrm{Re}\left\{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ij}}\right\}=\frac{1}{T}\underset{T}{\∫}{r}_{\mathrm{RFi}}\left(t\right)r_{\mathrm{RFj}}\left(t\right)\mathrm{dt}$

$\mathrm{Im}\left\{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ij}}\right\}=\frac{1}{T}\underset{T}{\∫}{r}_{\mathrm{RFi}}\left(t\right)r_{\mathrm{RFj}}(t-\mathrm{\τ})\mathrm{dt},$ 此处 $\mathrm{\τ}=\frac{T_c}{4}$ 和T_c是载波周期

图4示出了依照本发明的一种用于计算RF域中两个信号r₁(t)和r₂(t)(表示为r_RF1(t)和r_RF2(t))的相关性矩阵的决定因子的实施方案。

在RF域中，接收到的信息信号r_RF1(t)和r_RF2(t)被输入到选择装置用于决定因子的计算。б₁₁是通过首先用乘法器60平方r_RF1(t)、然后用积分器62积分而计算出的。б₂₂是通过首先用乘法器78平方r₂(t)、然后用积分器80积分而计算出的。通过用乘法器82将б₁₁和б₂₂相乘得到积б₁₁б₂₂。|б₁₂|²等于Re(б₁₂)²+Im(б₁₂)²。Re(б₁₂)²通过首先用乘法器64将r_RF1(t)和r_RF2(t)相乘、然后用积分器66积分并用乘法器68将信号平方而计算出的。Im(6₁₂)²是首先用时延70将r₂(t)90延迟一个周期r、然后用乘法器72将之和r_RF1(t)相乘、接着用积分器74积分并用乘法器76平方而计算出的。最终通过用加法器84将Re(б₁₂)²加到Im(б₁₂)²而获得|б₁₂|²。通过用减法器86从б₁₁б₂₂减去|б₁₂|²而计算出决定因子。

在基带级，计算б_ii和б_ij的公式可能采用不同的形式。例如，由于信息信号正在被解调成同相和正交成分。假使这样基带中的信息信号r_i(t)表示为：r_BBi(t)＝r_Ii(t)+j*r_Qi(t)。因此，可以如下计算б_ii和б_ij：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ii}}=\frac{1}{T}\underset{T}{\∫}|r_{\mathrm{BBi}}{|}^2\left(t\right)\mathrm{dt},$ 并且 ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{T}\underset{T}{\∫}{r}_{\mathrm{BBi}}\left(t\right)r_{\mathrm{BBj}}^{*}\left(t\right)\mathrm{dt}$

图5示出了另一种依照本发明用于计算基带域中两个信号r₁(t)和r₂(t)(这里表示为r_BB1(t)和r_BB2(t))的相关性矩阵的决定因子的实施方案。

б₁₁和б₂₂是在图5的上半部计算的。б₁₁是通过首先用乘法器68和110平方r_I1(t)和r_Q1(t)、然后用积分器116和118对平方后的信号积分而计算出的。б₁₁是通过用加法器124将这些积分后的信号相加而获得的。对于计算б₂₂，用乘法器112和114将r_I2(t)和r_Q2(t)平方、然后用积分器120和122积分。б₂₂是通过用加法器126将这些积分后的信号相加而获得的。б₁₁б₂₂是通过用乘法器128将б₁₁和б₂₂相乘而获得的。|б₁₂|²的计算稍微复杂一些，因此б₂₂包括r₁(t)和r₂(t)的I和Q部分的几个交叉乘积。б₁₂总共包括四个交叉乘积，即r_I1(t)*r_I2(t)，r_Q1(t)*r_Q2(t)，r_I2(t)*r_Q1(t)和r_I1(t)*r_Q2(t)。

-r_I1(t)*r_I2(t)是通过用乘法器138将r_I1(t)和r_I2(t)相乘而计算出的。

-r_Q1(t)*r_Q2(t)是通过用乘法器140将r_Q1(t)和r_Q2(t)相乘而计算出的。

-r_I2(t)*r_Q1(t)是通过用乘法器142将r_I2(t)和r_Q1(t)相乘而计算出的。

-r_I1(t)*r_Q2(t)是通过用乘法器144将r_I1(t)和r_Q2(t)相乘而计算出的。

所有交叉乘积随后分别由积分器148、150、154和156积分。积分器148和150的输出由加法器152加到一起，随后用乘法器160对结果进行平方。积分器154和156的输出由减法器158相减，随后用乘法器168进行平方。最终通过用加法器164将乘法器160和162的输出加在一起而获得|б₁₂|²。用减法器166从б₁₁б₂₂减去|б₁₂|²得到相关性矩阵的决定因子。

在数字域б_ii和б_ij可以表示如下：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ii}}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{n=N}{\mathrm{\Σ}}}\left|r_{\mathrm{Di}}\right[n]{|}^2,$ 并且 ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{n=N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{Di}}\left[n\right]r_{\mathrm{Dj}}^{*}\left[n\right]$ 其中r_Di[n]是数字化的信息信号并且N对应于符号数量。这里不示出数字域中决定因子的计算。

Claims (8)

1.一种设备包括：

-用于同时接收第一数量的信号的装置，第二数量的可能信号通路，所述第二数量大于所述第一数量，

-用于为每个所述可能信号通路确定所述第一数量信号间相关性的装置，

-用于从所述第二数量的可能信号通路中选择在所述接收到的第一数量的信号之间具有最小相关性的信号通路的最优子集的装置。

2.依照权利要求1的设备，其中所述用于确定相关性的装置被安排成使用相关性矩阵的决定因子作为参数来确定相关性。

3.依照权利要求1的设备，其中所述第二数量的可能信号通路中的每一个都包括一个天线。

4.依照权利要求3的设备，其中所述第二数量的可能信号通路中的每一个都包括处理装置。

5.依照权利要求1的设备，其中所述用于选择相关性的装置被安排比较相关性和一个阈值。

6.依照权利要求1的设备，其中用于确定相关性的装置还被安排重复地确定相关性，并且所述用于从所述第二数量的可能信号通路选择所述最优子集的装置还被安排成重复地选择所述最优子集。

7.一种用在被安排成同时接收第一数量信号的设备中的模块，这些信号能够使用第二数量的可能信号通路，所述第二数量大于所述第一数量，该模块包括：

-用于为所述可能信号通路中的每一个确定所述第一数量信号之间相关性的装置，

-用于从所述第二数量的可能信号通路中选择在所述接收到的第一数量的信号之间有最小相关性的信号通路的最优子集的装置。

8.一种用在被安排成同时接收第一数量信号的设备中的计算机程序产品，这些信号能够使用第二数量的可能信号通路，所述第二数量大于所述第一数量，该计算机程序产品包括包括：

-为所述可能信号通路中的每一个确定所述第一数量信号之间的相关性，

-从所述第二数量的可能信号通路选择在所述接收到的第一数量的信号之间有最小相关性的信号通路最优子集。

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