CN1771671A - Cdma通信系统中的联合多码检测器 - Google Patents

Abstract

一种通信系统采用RAKE接收器、码相关器和多码联合检测器来检测包含在符合信号中的两个或两个以上接收信号中的符号。RAKE接收器通过使用选择的扩频码将复合信号解扩，从而将其分成两个或两个以上的RAKE输出信号。所述多码联合检测器利用RAKE接收器输出信号、码生成器生成的扩频码之间的互相关和基于噪声协方差矩阵的RAKE合并加权来联合检测接收信号中的符号。多码联合检测器还包括表示可能状态和状态转移的网格以及用于基于RAKE接收器输出信号和扩频码间互相关来计算与状态转移相关联的分支度量的分支度量计算器。

Description

CDMA通信系统中的联合多码检测器

技术领域

本发明一般地涉及无线通信系统，更具体地说涉及码分多址(CDMA)通信系统中的联合多码检测器。

发明背景

第三代蜂窝系统的一个重要特征是在各种数据率上提供服务。在IS-2000和宽带CDMA(WCDMA)中，各种数据率的服务承载通过利用多码、多载波和/或多扩频因子来实现。例如，在WCDMA中，物理信道的扩频因子可从256变化到4，对应于每秒15K个符号到0.96M个符号的总数据率。如果多码与扩频因子4和正交移相键控(QPSK)调制一起使用，则可以获得高于2M比特/秒的总数据率。

然而，在这种情况下，通常使用的RAKE接收器在扩散信道中性能不佳。这是因为通过信号扩频提供的处理增益不够高，不足以抑制由多径引起的符号间干扰(ISI)。ISI可来自相同码上的相邻符号，或者可来自其他码上的重叠符号。因此，用户吞吐量和覆盖受到多径延迟扩展的限制。随着高速数据通信变得对未来应用越来越重要，至关重要的是在以低扩频因子使用多码时解决ISI问题，以确保甚至在扩散信道中取得合乎需求的接收性能。

在2001年1月8日提交的美国专利申请No.09/756504中，提出了用于检测甚低扩频因子直接扩频序列(DS-SS)信号的接收器。首先，提出了用于加性白高斯噪声环境下利用Ungerboeck量度的最大似然序列估计器(MLSE)。该申请所提出的接收器结构类似于用于窄带信号的接收器结构，不同之处在于要针对每个符号重新计算接收器参数，考虑通常用于CDMA系统中的符号相关扰码。MLSE接收器的复杂性随延迟扩展增加。为了使接收器复杂性可控，引入了次优的接收器，如判决反馈估计器(DFSE)、判决反馈均衡器(DFE)、缩减状态序列估计器(RSSE)。上述MLSE、DFSE、DFE和RSSE接收器结构还加以扩展，以解决碰到有色噪声时的噪声时间相关的问题。已有人展示在碰到有色噪声时采用通用RAKE(G-RAKE)结构。

现有技术接收器一般解决单码接收。为了使数据吞吐量最大化，多码可随低扩频因子一起使用。因此，非常需要能够处理多码干扰的接收器。此外，现有技术接收器一般未解决软值生成的问题。在无线数据通信系统中，通常将前向纠错(FEC)码用于提高接收器的准确度。为使FEC码的效用最大化，FEC译码器需要对应于编码比特的对数似然比率的软值。

发明概述

本发明包括用于联合检测接收多码信号的方法和装置。根据本发明的示范接收器基于多码扩频码的互相关以及基于噪声协方差矩阵的RAKE合并加权。

在一个示范实施例中，CDMA通信系统使用RAKE接收器、码相关器和多码联合检测器来对包含于复合信号中的两个或两个以上接收信号中的符号进行联合检测。RAKE接收器通过使用选择的扩频码对复合信号进行解扩来将复合信号分成两个或两个以上的RAKE输出信号。此外，RAKE接收器基于噪声协方差矩阵生成RAKE合并加权。所述多码联合检测器利用RAKE接收器输出信号、码发生器生成的扩频码之间的互相关以及RAKE合并加权来对接收信号中的符号进行联合检测。基于扩频码之间的互相关，分支度量计算器生成与对应网格的状态转移相关联的分支度量。根据本发明获得的分支度量可在MLSE、DFSE、DFE或RSSE接收器中用于多码检测。

在另一个示范实施例中，分支度量可用于生成编码比特的最佳软值，以使FEC译码器性能最大化。生成这些软值包括计算前向状态度量并基于分支度量估计后向状态度量。通过估计后向状态度量，CDMA接收器不需要执行后向迭代处理，从而节省了时间和功率。

附图简述

图1显示根据本发明的接收器框图；

图2显示根据本发明的多码G-RAKE接收器；

图3显示多码网格图；

图4显示前向迭代过程；

图5显示后向迭代过程；

图6显示根据本发明的示范联合MAP检测器；

图7显示根据本发明的S参数(s-parameter)计算器；

图8显示根据本发明的接收器。

本发明的详细说明

图1显示根据本发明的多码接收器10的框图。接收器10包括接收滤波器100、模数转换器(ADC)200、CDMA多码联合检测器300和译码器400(如前向纠错(FEC)译码器)。接收滤波器100通常与发送器上使用的码片波形匹配，它对接收复合信号进行滤波。ADC 200对接收滤波器的输出进行抽样并数字化。数字化的基带样本随后由CDMA多码联合检测器300进行处理。多码联合检测器300包括诸如G-RAKE接收器310的RAKE接收器和诸如联合最大后验(MAP)检测器380的联合检测器。G-RAKE接收器310将接收的复合信号分成两个或两个以上的RAKE输出信号。联合MAP检测器380对分离的G-RAKE输出信号中的接收符号进行联合检测并输出软值到译码器400。译码器400，例如卷积码译码器或Turbo码译码器对来自MAP检测器380的软值进行处理，以便恢复传输的信息比特。

CDMA多码联合检测器300中使用的G-RAKE接收器310具有与下列专利文献中描述的G-RAKE接收器相同的总体结构：美国专利6363104和未决美国专利申请09/344899(1999年6月25日提交)、09/344898(1999年6月25日提交)、09/420957(1999年10月19日提交)，这些专利文献全部通过引用结合于本文中。图2显示多码G-RAKE接收器310的示范结构。为了达到说明目的，该图简化成利用每码两个FINGER(相关解调器)的两码接收。本领域技术人员会理解，当前发明适用于接收多于两个的多码，以及适用于具有每码两个以上G-RAKE FINGER的RAKE接收器。

G-RAKE接收器310包括码信道零接收器315、码信道一接收器345和合并器340、370。码信道零接收器315包括RAKEFINGER320和RAKE FINGER330，其中每个RAKE FINGER解调器320、330分别包括延迟单元322、332和相关器324、334。类似地，码信道一接收器345包括RAKE FINGER350和RAKEFINGER360，其中每个RAKE FINGER解调器350、360分别包括延迟单元352、362和相关器354、364。如图2所示，RAKEFINGER320、330接收码信道零上传输的第i个符号。延迟单元322、332将接收信号与感兴趣符号(码信道零上传输的第i个符号)使用的扩频序列相对齐。相关器324、334计算输入的延迟信号和感兴趣符号所用的编号为零的扩频码之间的相关。类似地，RAKEFINGER350、360接收码信道一上传输的第i个符号。延迟单元352、362将接收信号与感兴趣符号(码信道一上传输的第i个符号)使用的扩频序列相对齐。相关器354、364计算输入的延迟信号和感兴趣符号所用的编号为一的扩频码之间的相关。

合并器340包括乘法器342、344和加法器346。类似地，合并器370包括乘法器372、374和加法器376。乘法器342将来自RAKEFINGER 320的输出与FINGER 320的RAKE合并加权相结合，而乘法器344将来自RAKE FINGER 330的输出与FINGER 330的合并RAKE加权相结合。加法器346将这些加权的RAKE FINGER输出相加，以形成码信道零上接收到的第i个符号的G-RAKE输出信号z₀(i)。类似地，FINGER 350、360是G-RAKE FINGER，用于接收在码信道一上传输的第i个符号。乘法器372、374将来自RAKEFINGER 350、360的输出与其相应的RAKE合并加权相结合。加法器376将这些加权的RAKE FINGER输出相加，以形成码信道一上接收到的第i个符号的G-RAKE输出信号z₁(i)。

RAKE合并加权w的矢量由噪声协方差矩阵R和净响应h确定，即w＝R^-1h。但是，与上述No.09/756504申请提出的单码G-RAKE接收器相反，这里所用的噪声协方差矩阵仅包括来自多码联合检测器300中未检测的热噪声和多址干扰的贡献。

类似于图3所示的带状态转移的网格图382可用于表示本发明的多码检测问题。这里仅显示了具有4级、每级4个状态的网格。此网格可用于联合检测二进制相移键控(BPSK)符号。将要联合检测的两个假设的BPSK符号级联而形成所述状态。例如，状态0表示两个假设符号均为“0”的情况；状态1表示两个假设符号分别为“0”和“1”的情况；状态2表示两个假设符号分别为“1”和“0”的情况；状态3表示两个假设符号均为“1”的情况。本领域技术人员会理解，还可以采用较大的网格。

令S(i)为第i级上的状态。如图3所示，对于每个状态转移S(i-1)→S(i)，存在对应的分支度量γ_i((S(i-1)-S(i))。基于要联合检测的符号的调制和信道记忆，接收器形成通过图3所示网格图表示的网格。形成所述网格利用了三个关键因素：(1)所有可能的网格状态，(2)网格各级之间的所有有效状态转移以及(3)网格级的数量。基本上，形成一个网格意味着考虑不同的符号假设以及形成与该假设相关联的度量。

联合MAP检测器380可以采用与熟知的Bahl、Cocke、Jelinek和Raviv(BCJR)算法所用的类似的前向和后向迭代过程来计算与正在检测的比特相关联的软值。采用BCJR算法，MAP检测器380基于在网格图382中进行的前向和后向迭代期间生成的前向和后向状态度量来计算与正在计算的比特相关联的软值。前向迭代涉及以迭代方式获得网格382上每个状态的前向状态度量。令α_i(S(i))是状态S(i)的前向状态度量。图4所示的前向迭代过程500以在第0级将前向状态度量初始化为零开始(方框510)。如果已知某个状态是起始状态，则该状态的α₀可以设为某个大的正值，以反映该知识。在方框520，表示网格级的索引i加一。对于每个新状态，前向状态度量根据等式1，基于前一级的前向状态度量和导致当前状态的分支度量来确定(方框530)：

${\mathrm{\α}}_i\left(S\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\underset{S(i-1)}{\max }}^{*}\{{\mathrm{\α}}_{i-1}\left(S(i-1)\right)+{\mathrm{\γ}}_i(S(i-1),S\left(i\right))\}---\left(1\right)$

在等式1中，α_i-1((S(i-1))表示前一级的前向状态度量，而γ_i((S(i-1)，S(i))表示从状态S(i-1)到S(i)的转移的分支度量。max^*运算定义为：

${\underset{i}{\max }}^{*}\left\{x_i\right\}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\log \left(\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{e}^{x_i}\right)---\left(2\right)$

此运算可以实现为x_i中的最大值和校正项之和，如等式3所示。通常，仅用最大项来逼近该运算就已足够(等式3)：

${\underset{i}{\max }}^{*}\left\{x_i\right\}=\underset{i}{\max }\left\{x_i\right\}+f_c\left(\right\{x_i\left\}\right)\≈\underset{i}{\max }\left\{x_i\right\}.---\left(3\right)$

基本上，前向迭代累计状态度量来确定通过网格的最短路径。一直重复步骤520、530和540，直到已对N_s个网格级中的每个级计算了α_i(S(i))为止。

后向迭代过程550在图5中描述，图5中，β_i(S(i))是状态S(i)的后向状态度量。后向迭代可以通过对所有状态，将最后级的后向状态度量设为0来初始化(方框560)。如果已知某个状态是真正的结束状态，则该状态的β_Ns可以设为某个大的正值，以反映该知识。在步骤570，表示网格级的索引i加一。对于级i＝N_s，N_s1，...，1，方框570、580和590根据如下等式更新后向迭代度量：

${\mathrm{\β}}_i\left(S\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\underset{S(i+1)}{\max }}^{*}\{{\mathrm{\β}}_{i+1}\left(S(i+1)\right)+{\mathrm{\γ}}_{i+1}(S\left(i\right),S(i+1))\}---\left(4\right)$

在等式(4)中，β_i+1(S(i+1))表示下一级的后向状态度量，而γ_i+1((S(i)，S(i+1))表示从状态S(i)到状态S(i+1)的转移所对应的分支度量。

本发明采用创新的分支度量表示。如图6所示，MAP检测器380包括网格382、分支度量计算器384、S参数计算器390、状态度量计算器386以及软值生成器388。分支度量计算器384基于G-RAKE接收器310的输出、S参数计算器390生成的S参数以及根据网格382中状态转移S(i-1)→状态S(i)的假设符号来生成分支度量。状态度量计算器386在前向迭代和后向迭代过程中均计算状态变量，如前所述。前向迭代期间生成的状态度量和后向迭代期间生成的状态度量被传送给软值生成器388，由其利用前向状态度量和后向状态度量来生成软值。或者，如下所述，软值生成器388可以基于来自状态度量计算器388的前向状态度量和来自分支度量计算器384的反向分支度量(如通路396所示)来计算软值。

如下描述根据本发明，采用存储深度为M的网格的k个码的联合检测器。令S(i)是时刻i的网格状态：

$S\left(i\right)=(\tilde{s}\left(i\right),\tilde{s}(i-1),K,\tilde{s}(i-M+1)),$ 其中                (5)

$\tilde{s}\left(i\right)={({\tilde{s}}_0\left(i\right),{\tilde{s}}_1\left(i\right),K,{\tilde{s}}_{k-1}\left(i\right))}^T---\left(6\right),$

它是所述k个被联合检测的码的假设的第i个超级符号，而

是第k个码上的假设的第i个发送符号。注意 可以取网格382的星座点中任一点上的值。如果2^Q是星座的大小，则网格382上的状态总数为|S(i)|＝2^QMk。

与状态S(i-1)到状态S(i)的转移相关联的分支度量由如下等式给出：

$\mathrm{\γ}(S(i-1),S\left(i\right))=\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right)[2z_k\left(i\right)-\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i)-2\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}(i-m)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i-m)]\}---\left(7\right)$

其中，z_k(i)是第k个被联合检测的码上发送的第i个符号的G-RAKE接收器输出，以及φ(k₁，k₂，i₁，i₂)是S参数，如下定义。在等式(7)中， $\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i)+2\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}(i-m)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i-m)$ 定义多码和ISI如何干扰z_k(i)。如前所述，第k个被联合检测的码上发送的第i个符号的G-RAKE接收器输出可以表示为：

            z_k(i)＝w^Hy_k(i)                (8)

其中，w是G-RAKE合并加权矢量，以及y_k(i)是收集第k个码信道的符号i的解扩值的矢量。

图7显示了根据本发明的一个示范性S参数计算器390。S参数计算器390包括码相关器392和矢量积计算器394。如图7所示，码相关器392生成若干互相关值，它们可以视为一个互相关矢量h_k2，i2 ^(k1，i1)，互相关矢量h_k2，i2 ^(k1，i1)中的每一个元素基于给定G-RAKE FINGER延迟为d的条件下，多径信道脉冲响应(g(t))、码k₁(f_k1，i1(t))上第i₁个符号的扩频波形以及码k₂(f_k2，i2(t))上第i₂个符号的扩频波形之间的互相关。多径信道的脉冲响应可以通过根据下式估计无线电信道的延迟和系数来获得：

$g\left(t\right)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_l\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_l),---\left(9\right)$

其中，L是多级数量，g_l和τ_l分别为第l条多径的复系数和延迟。上述互相关矢量可以表示为如下简单的数学等式：

$h_{k_2,i_2}^{(k_1,i_1)}\left(d\right)=f_{k_1,i_1}^{*}(-t)*f_{k_2,i_2}\left(t\right)*g\left(t\right){|}_{t=d+i_{1}T-i_{2}T}---\left(10\right)$

对于每个G-RAKE FINGER延迟(d)，等式10对码k₁上第i₁个符号的扩频波形的时间反转与码k₂上第i₂符号的扩频波形以及与多径信道脉冲响应求卷积。互相关矢量h_k2，i2 ^(k1，i1)的每个元素h_k2，i2 ^(k1，i1)(d)是通过在时间t＝d+i₁T-i₂T上求结果值而获得的，该时间包括G-RAKEFINGER延迟d以及相对符号延迟i₁T-i₂T。因此，互相关矢量为 $h_{k_2,i_2}^{(k_1,i_1)}={(h_{k_2,i_2}^{(k_1,i_1)}\left(d_0\right),K,h_{k_2,i_2}^{(k_1,i_1)}\left(d_{j-1}\right))}^T,$ 其中，d_j是第j个FINGER延迟。

矢量积计算器394将互相关矢量与G-RAKE合并加权矢量相结合，以生成期望的S参数，如等式11所示。

$\mathrm{\φ}(k_1,k_2,i_1,i_2)=w^H{h}_{k_2,i_2}^{(k_1,i_1)}---\left(11\right)$

等式11的结合还可以描述为一个内积，它是各积之和。

G-RAKE合并加权可以基于用于多符号和多码上的多码联合检测的噪声协方差矩阵。可以显示，对于单个码逐符号G-RAKE接收器，感兴趣信号的噪声协方差矩阵可以直接从IS-95、CDMA2000和WCDMA中可用的码复用公共导频信道(CPICH)估计。第j个FINGER处的噪声分量可以指配给码k₀，并且可以按如下等式获得符号i₀：

${\mathrm{\υ}}_{k_0,i_0}\left(d_j\right)=y_{k_0,i_0}\left(d_j\right)-\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1-N}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{s}}_k\left(i\right){\hat{g}}_l{C}_{k,i}^{(k_0,i_0)}\left(m\right)R_p(d_j+i_{0}T-\mathrm{iT}-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_l+m{T}_c)---\left(12\right)$

其中，

和

分别是第i条多径的估计的系数和延迟，而 是检测到的符号值，R_p(d_j)是码片波形的自相关函数，以及C_k，i ^(k0，i0)(m)是按下式定义的非周期互相关函数：

$C_{k,i}^{(k_0,i_0)}\left(m\right)=\left\{\begin{array}{cc}\underset{n=0}{\overset{N-1-m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{k,j}\left(n\right)c_{k_0,i_0}^{*}(n+m),& 0\≤m\≤N-1\\ \underset{n=0}{\overset{N-1+m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{k,j}(n-m)c_{k_0,i_0}^{*}\left(n\right),& 1-N\≤m\≤0.\end{array}\right.---\left(13\right)$

一般地，等式12从有关符号i₀码k₀的第j个FINGER的输出y_k0，i0(d_j))中减去期望信号 $\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1-N}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{s}}_k\left(i\right){\hat{g}}_l{C}_{k,i}^{(k_0,i_0)}\left(m\right)R_p(d_j+i_{0}T-\mathrm{iT}-{\widehat{\mathrm{\τ}}}_l+m{T}_o).$ 这里，我们假定所有联合检测的信道功率相等，因此它们共享相同的信道系数。

估计的系数对应于承载业务或信息的信号。传统上，无线电信道系数是使用导频信道来估计的，导频信道给出了对应于业务信道的无线电信道的比例形式(scaled version)。此比例差异可以通过估计导频信道和业务信道的相对功率或电压电平来处理，如Bottomley等人于2001年10月1日提交的、序号为09/968443的美国专利申请“使用增益乘法器的通信方法、装置和计算机程序产品”所述。

当伪随机扰码达到平均时，可以显示，等式14中显示的噪声协方差矩阵独立于码和时间索引：

$R=E_{k,i}\left[v_{k,i}{v}_{k,i}^H\right]---\left(14\right)$

其中，＝(υ(d₀)，υ(d₁)，K，υ(d_j-1))^T和期望E是在基于所有k个码上的所有符号计算出的。注意，υ(d_j)仅包括未被联合检测的热噪声和多址干扰所引起的贡献量。

对于慢衰落信道，噪声协方差可以根据以前的接收间隔来估计。在这种情况下， 容易获得。然而，对于快速衰落信道，噪声协方差矩阵从一个接收间隔到下一个接收间隔可能变化很大。在这种情况下，要么可以使用在先前间隔中估计的噪声协方差矩阵来获得s_k(i)的初步估计，随后利用等式12和14来估计噪声协方差矩阵。或者，可以使用RAKE计算器来获得s_k(i)的初步估计。另一种替代方案是采用Wang等人的于1999年6月25日提交的、序号为09/344899的未决美国申请“采用从扩频信号特性知识导出的加权因子的RAKE合并方法和装置”中所述的G-RAKE的显示形式。

等式7的分支度量还可以进一步简化，方法是将其分解成两项：

${\mathrm{\γ}}_i(S(i-1),S\left(i\right))=2\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\hat{s}}_k^{*}\left(i\right)(z_k\left(i\right)-\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}(i-m)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i-m))\right\}$

$-\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right)\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i)\right\}---\left(15\right)$

定义这两项是便利的，并且在概念上有用。 $(z_k\left(i\right)-\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}(i-m)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i-m))$ 项表示对应于起始状态S(i-1)的经修改的G-RAKE合并值： 如等式16所示：

${\tilde{z}}_k\left(S(i-1)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{z}_k\left(i\right)-\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}(i-m)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i-m)---\left(16\right)$

$\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right)\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i)\right\}$ 项表示对应于结束状态S(i)的最新假设信号的加权能量：σ(S(i))，如等式17所示：

$\mathrm{\σ}\left(S\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right)\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\φ}(k,k_2,i,i)\right\}---\left(17\right)$

因此，等式7的分支度量可以表示为：

${\mathrm{\γ}}_i(S(i-1),S\left(i\right))=\left(2\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\right\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right){\tilde{z}}_k\left(S(i-1)\right)\left\}\right)-\mathrm{\σ}\left(S\left(i\right)\right)---\left(18\right)$

也就是说，分支度量是两项之差。实际上，第一项是起始状态S(i-1)下经修改的G-RAKE合并值与最新假设信号 之间的相关。第二项是对应于结束状态S(i)的最新假设信号的加权能量。在上述实施例中，等式18中的两项可以分别计算。注意，在合并分支度量时，可以计算、存储这两项并将其重用多次。

如前所述，无线数据通信系统通常采用FEC译码器来提高接收器的精确度。使用对应于编码比特的对数似然比的软输入一般地改善了FEC译码器的性能。软输入值生成通常采用前向和后向迭代算法。然而，这种后向和前向迭代可能引入非期望的复杂性。除了计算成本较高以外，前向迭代期间生成的前向状态度量需要加以存储，以在来自后向迭代的后向状态度量可用时生成比特软值。

本发明采用简化的软值生成方法，它基于从前向迭代的当前状态开始的分支度量来估计后向状态度量(参见图6，通路396)。结果，后向状态度量并因此软输入值被作为前向迭代过程的部分来生成。因此，本发明的软值生成方法不需要后向迭代，并且不需要存储前向状态度量。

下面更详细地描述此过程。令Φ_kq1(i)为使最新假设符号

的第k个符号的第q个比特为“1”的状态集，以及令Φ_kqo(i)是使最新假设符号 的第k个符号的第q个比特为“0”的状态集。此比特b_kq(i)的最佳软值可以计算为：

$\mathrm{SV}\left(b_{\mathrm{kq}}\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\underset{x\∈{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kq}1}\left(i\right)}{\max }}^{*}\{{\mathrm{\α}}_i(S\left(i\right)=s)+{\mathrm{\β}}_i(S\left(i\right)=s)\}-{\underset{{s\∈\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kq}0}\left(i\right)}{\max }}^{*}\{{\mathrm{\α}}_i(S\left(i\right)=s^{\′})+{\mathrm{\β}}_i(S\left(i\right)=s^{\′})\}---\left(19\right)$

通过令β_i+1(S(i+1))＝0并且将γ_i+1(S(i)，S(i+1))替换为等式18的对应项，近似等式19中等式4的第i级的后向状态度量：

${\mathrm{\β}}_i\left(S\left(i\right)\right)\≈{\underset{S(i+1)}{\max }}^{*}\{-\mathrm{\σ}\left(S(i+1)\right)+2\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\{{\tilde{s}}_k^{*}(i+1){\tilde{z}}_k\left(S\left(i\right)\right)\left\}\right\}---\left(20\right)$

等式20表明通过在等式19中使用等式20的近似，可以如何随前向迭代一起计算软值。

根据本发明，通过应用迭代解码技术，使联合多码检测器300和FEC译码器400可以通过交换软信息来协同工作，从而有可能提高系统性能。如图8所示，MAP检测器380计算的软值被去交织(304)，然后由FEC译码器400用于计算一些后验值和非本征值(extrinsic value)。这些非本征值经交织(304)，而后反馈给MAP检测器380，由该MAP检测器用作信号的某种形式的先验值。

上述MAP检测器算法可以容易地加以修改，以便利用检测器400所提供的附加信息。令μ(b_kq(i))表示比特b_kq(i)的先验值。随后，假设符号

的先验值可以计算为：

$\mathrm{\μ}\left({\tilde{s}}_k\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{kq}}\left(i\right)\mathrm{\μ}\left(b_{\mathrm{kq}}\left(i\right)\right)---\left(21\right)$

也就是说，符号先验值是对应于为“1”的多个比特的比特先验值之和。例如，QPSK调制中的符号以下列两比特标记：S₀₀、S₀₁、S₁₀和S₁₁。对应于四种分别的情况，一个假设QPSK符号的先验值可以分别计算为： $\mathrm{\μ}({\tilde{s}}_k\left(i\right)=S_{00})=0,$ $\mathrm{\μ}({\tilde{s}}_k\left(i\right)=S_{01})=\mathrm{\μ}\left(b_{k2}\left(i\right)\right),$ $\mathrm{\μ}({\tilde{s}}_k\left(i\right)=S_{10})=\mathrm{\μ}\left(b_{k1}\left(i\right)\right)$ 和 $\mathrm{\μ}({\tilde{s}}_k\left(i\right)=S_{11})=\mathrm{\μ}\left(b_{k1}\left(i\right)\right)+\mathrm{\μ}\left(b_{k2}\left(i\right)\right).$

前述迭代算法如以前一样更新，不同之处在于，加权能量(等式17)应该替换为：

$\mathrm{\σ}\left(S\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}[\mathrm{\μ}\left({\tilde{s}}_k\left(i\right)\right)+\mathrm{Re}\{{\tilde{s}}_k^{*}\left(i\right)\underset{k_2=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{k_2}\left(i\right)\mathrm{\Φ}(k,k_2,i,i)\left\}\right]---\left(22\right)$

此外，软值输出应该通过减去译码器400已知的信息来修改成某种非本征信息形式，如等式23所示：

$\mathrm{SV}\left(b_{\mathrm{kq}}\left(i\right)\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\underset{{s\∈\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kq}1}\left(i\right)}{\max }}^{*}\{{\mathrm{\α}}_i(S\left(i\right)=s)+{\mathrm{\β}}_i(S\left(i\right)=s)\}$

$-\underset{{s\∈\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kq}0}\left(i\right)}{\max }\{{\mathrm{\α}}_i(S\left(i\right)=s^{\′})+{\mathrm{\β}}_i(S\left(i\right)=s^{\′})\}-\mathrm{\μ}\left(b_{\mathrm{kq}}\left(i\right)\right)---\left(23\right)$

以上描述和附图详细地说明并图示了本发明。然而，前述公开仅描述了一些实施例。因此，本发明包括属于所附权利要求的含意和等效范围内的所有变化和修改。

Claims (31)

1.一种联合检测包含在复合信号内的两个或两个以上接收信号中的符号的方法，所述方法包括下列步骤：

通过在RAKE接收器中使用两个或两个以上选择的扩频码将所述复合信号解扩，从而将所述复合信号分成两个或两个以上RAKE接收器输出信号；

确定所述两个或两个以上扩频码之间的互相关；

基于噪声协方差矩阵确定RAKE合并加权；以及

基于所述RAKE接收器输出信号、所述互相关和所述RAKE合并加权来联合检测所述接收信号中的符号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

基于所述RAKE接收器输出信号、所述互相关和所述RAKE合并加权来联合检测所述接收信号中的符号的所述步骤包括利用MAP检测器来联合检测所述接收信号中的符号。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

利用MAP检测器来联合检测所述接收信号中的符号的所述步骤包括：

形成表示可能状态和状态转移的网格；

基于所述互相关和所述RAKE接收器输出信号生成与所述状态转移相关联的分支度量；以及

利用所述分支度量在所述网格中执行前向迭代，以确定所述网格中状态的状态概率。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

利用所述分支度量在所述网格中执行前向迭代以确定所述网格中状态的状态概率的所述步骤包括：

基于所述分支度量，在所述前向迭代的每个步骤确定选定状态的累计状态度量；

基于所述累计状态度量确定通过所述网格的最短路径；以及

基于所述累计状态度量确定所述接收信号中的符号。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

基于所述互相关生成与所述状态转移相关联的分支度量的所述步骤包括：

通过将所述互相关与所述RAKE合并加权相结合来确定S参数；以及

基于所述S参数和所述RAKE接收器输出信号来生成所述分支度量。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

通过将所述RAKE合并加权与所述互相关相结合来确定S参数的所述步骤包括：

求所述RAKE合并加权与所述互相关的积；以及

对所述积求和。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

确定所述S参数基于确定所述噪声协方差矩阵。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：

确定所述噪声协方差矩阵包括确定多个符号和多个码上的RAKE FINGER噪声分量。

9.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

生成所述分支度量的所述步骤包括：

基于所述RAKE接收器输出信号和所述S参数来确定经修改的RAKE接收器输出；

确定假设信号；

确定所述经修改的RAKE接收器输出信号与所述假设信号之间的相关；

基于所述S参数来确定所述假设信号的加权能量；以及

基于所述相关和所述加权能量来确定所述分支度量。

10.如权利要求3所述的方法，其特征在于还包括：

基于导致某个状态的分支度量生成前向状态度量；

选择从所述状态开始的分支度量以将其用作后向状态度量；以及

基于所述前向状态度量和所述选择的分支度量来生成所述接收信号的软值。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于还包括：

基于所述接收信号的先前值来生成所述软值。

12.一种CDMA通信系统，用于联合检测包含在复合信号内的两个或两个以上接收信号中的符号，所述接收器包括：

多码RAKE接收器，用于通过使用两个或两个以上选择的扩频码将所述复合信号解扩而将所述复合信号分成两个或两个以上RAKE接收器输出信号，以及用于基于噪声协方差矩阵确定RAKE合并加权；

码相关器，用于生成所述两个或两个以上扩频码之间的互相关；以及

多码联合检测器，用于基于来自所述RAKE接收器的所述RAKE接收器输出信号和所述RAKE合并加权以及来自所述码相关器的所述互相关来联合检测所述接收信号中的符号。

13.如权利要求12所述的系统，其特征在于：所述多码联合检测器包括联合MAP检测器。

14.如权利要求12所述的系统，其特征在于：

还包括表示可能状态和状态转移的网格，其中，所述联合MAP检测器包括分支度量计算器，用于基于所述互相关和所述RAKE接收器输出信号来确定与所述状态转移相关联的分支度量；以及

其中所述联合MAP检测器利用所述分支度量在所述网格中执行前向迭代，以在所述网格中确定状态概率。

15.如权利要求14所述的系统，其特征在于：

所述MAP检测器还基于所述分支度量在所述前向迭代的每个步骤确定选定状态的累计状态度量，并基于所述累计状态度量确定所述接收信号中的符号。

16.如权利要求15所述的系统，其特征在于：

还包括S参数计算器，用于通过将所述互相关的相关矢量与所述RAKE合并加权相结合来确定S参数。

17.如权利要求16所述的系统，其特征在于：

所述分支度量计算器基于所述S参数和所述RAKE输出信号来确定所述分支度量。

18.如权利要求16所述的系统，其特征在于：

所述S参数计算器求所述RAKE合并加权与所述互相关矢量的内积。

19.如权利要求12所述的系统，其特征在于：

所述联合MAP检测器还基于前向状态度量和估计的后向状态度量来生成所述接收信号的软值，其中，所述前向状态度量基于导致某个状态的分支度量，而所述估计的后向状态度量基于选择的从所述状态开始的分支度量。

20.如权利要求19所述的系统，其特征在于还包括译码器，用于生成所述接收信号的先前值。

21.一种为CDMA接收器中的多码联合检测器生成分支度量的方法，所述多码联合检测器对以不同扩频码编码的接收信号进行联合检测，所述方法包括下列步骤：

形成所述多码联合检测器的表示可能状态和状态转移的网格；

确定所述扩频码之间的互相关；

确定噪声协方差矩阵；

基于所述噪声协方差矩阵确定RAKE合并加权；以及

基于所述互相关和所述RAKE合并加权生成与所述状态转移相关联的分支度量。

22.如权利要求21所述的方法，其特征在于：

确定所述噪声协方差矩阵包括确定多个符号和多个码上的RAKE FINGER噪声分量。

23.如权利要求21所述的方法，其特征在于还包括：

基于导致某个状态的分支度量生成前向状态度量；

选择从所述状态开始的分支度量以将其用作后向状态度量；以及

基于所述前向状态度量和所述选择的分支度量来生成所述接收信号的软值。

24.如权利要求21所述的方法，其特征在于还包括：

通过使用两个或两个以上扩频码将RAKE接收器中接收到的两个或两个以上信号解扩，从而生成RAKE输出信号；

通过将所述互相关与所述RAKE合并加权相结合来确定S参数；以及

基于所述S参数和所述RAKE输出信号来生成所述分支度量。

25.如权利要求24所述的方法，其特征在于：

通过将所述互相关与所述RAKE合并加权相结合来确定S参数的所述步骤包括：

求所述RAKE合并加权与所述互相关的积；以及

对所述积求和。

26.如权利要求24所述的方法，其特征在于：

确定所述分支度量的所述步骤包括：

基于所述RAKE输出和所述S参数确定经修改的RAKE输出；

确定假设信号；

确定所述经修改的RAKE输出信号与所述假设信号之间的互相关；

基于所述S参数确定所述假设信号的加权能量；以及

基于所述互相关和所述加权能量生成所述分支度量。

27一种多码联合检测器，用于联合检测包含于复合信号内的两个或两个以上接收信号中的符号，所述检测器包括：

多码RAKE接收器，用于确定RAKE接收器输出信号，以及用于基于噪声协方差矩阵确定RAKE合并加权；

表示可能状态和状态转移的网格；以及

分支度量计算器，用于基于所述两个或两个以上扩频码之间的互相关和所述RAKE合并加权来计算与所述状态转移相关联的分支度量。

28.如权利要求27所述的检测器，其特征在于：

还包括S参数计算器，用于通过将所述互相关的互相关矢量与所述RAKE合并加权相结合来确定S参数，其中，所述分支度量计算器基于所述S参数和所述RAKE接收器输出信号来确定所述分支度量。

29.如权利要求27所述的检测器，其特征在于：

还包括多码联合检测器，该多码联合检测器基于前向迭代度量和估计的后向迭代度量来生成所述接收信号的软值，其中，所述前向迭代度量基于导致某个状态的分支度量，而所述估计的后向迭代度量基于选择的从所述状态开始的分支度量。

30.一种为CDMA接收器中的译码器生成接收信号软值的方法，包括：

基于导致某个译码器序列估计状态的分支度量来生成前向状态度量；

选择从所述状态开始的分支度量以将其用作后向状态度量；以及

基于所述前向状态度量和所述选择的分支度量来生成所述接收信号的软值。

31.一种用于生成软值的检测器，包括：

前向状态度量计算器，用于基于可能的先前状态的先前状态度量和将所述先前状态连接到所述当前状态的分支的分支度量的集合来计算当前状态的前向或状态度量；

软值生成器，用于基于所述前向状态度量和将所述当前状态连接到可能的后续状态的分支的分支度量来生成所述当前状态的软值；以及

分支度量计算器，用于计算所述分支度量。

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