CN1977469B - Mimo信道上的cdma通信系统的迭代向量均衡 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上通信的接收方法，用于处理由接收天线所接收的数据，其中，所述数据当发送时被相继地调制和扩展。为此，接收使用：借助于单个线性滤波器(202，202’)的滤波，其适于处理所接收的数据，以生成与扩展前的被发送调制数据的估算(

)相对应的向量；干扰相减，其使用多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计，其中，基于对通过先前滤波202而生成的向量(

)来预先再生该多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计；处理，其根据基于所述向量(

)而计算的信息，生成被接收数据的干扰估计。本发明还涉及适于实现该方法的接收系统，和包括该接收系统的传输系统。

Description

MIMO信道上的CDMA通信系统的迭代向量均衡

技术领域

本发明涉及数字通信的领域。其涉及如何在优化性能/复杂度折衷的同时高效地解码频率选择性MIMO信道上所传送的数字数据。图1示出了一种总体方法，该方法在具有T个发送天线、在时刻n递送信号x[n]的发送器100与具有R个接收天线、在时刻n接收信号y[n]的接收器200之间、在频率选择性MIMO信道300上进行传输。 

背景技术

通过分配指定扩展码(CDMA)来管理多用户接入同一信道的任何通信系统，在容量上受限于用户之间的多用户干扰(MUI)。在本发明的上下文中，设想了在易于生成其它类型干扰的信道上的传输，所述其它类型干扰例如是由多个发送天线所引起的空间多天线干扰(MAI)，以及由信道的频率选择性所引起的符号间干扰(ISI)。当接收时，这些不同种类的干扰是累积的，并且使得恢复有用信息变得困难。 

由S.Verdu在1980年间开展的先导工作无疑证明了利用多用户干扰(MUI)、多天线干扰(MAI)和符号间干扰(ISI)的结构属性来改进固定负载的性能(每码片的用户数)或改进固定性能的负载的好处。 

已经研究了许多类型的线性检测器，其能够支持更多或更少负载，其中所述负载可以在渐进的条件下被解析地评估。在不借助于迭代技术的情况下，这些检测器的性能远不如最大似然(ML)检测器的性能(针对具有或不具有编码的系统)。 

基于对干扰的线性迭代消除的一类非线性LIC-ID检测器因而提供了性能与复杂度之间的良好折衷。LIC-ID检测器使用下列功能：线性滤波、干扰的加权再生(不管其特性)、从所接收的信号中减去再生的干扰。它 们以随每次新的尝试而单调增长的可靠性来递送关于所发送的调制数据(或符号)的判决。旨在消除ISI(在块级)的LIC-ID检测器利用复杂度与线性均衡器类似的计算，来渐进地达到最佳ML检测器的性能。旨在克服MUI的LIC-ID检测器利用复杂度可与简单线性检测器相比较的计算来接近最佳ML检测器的性能。 

LIC-ID检测器的显著特征是，它们可以容易地利用由信道解码器所递送的硬性或加权判决而被合并，这因而实现了对数据分离且迭代的检测和解码。 

对于在频率选择性MIMO信道上过载传送(假设MUI)的CDMA系统，干扰级别使得必须使用LIC-ID接收器。如果选择迭代策略，则接收器的复杂度可以仅通过尽可能地简化迭代处理而被降低并且被合理化。在参考文献[1](见下文)中针对ISI和MUI情况而分别研究LIC-ID检测器，而在参考文献[2](见下文)中是ISI+MUI的情形。 

[1]A.M.Chan，G.W.Wornell，“A New Class of EfficientBlock-Iterative Interference Cancellation Techniques for DigitalCommunication Receivers”，IEEE J.VLSI Signal Processing(关于无线通信系统的信号处理的特刊)，卷30，197-215页，2002年1月-3月。

[2]W.Wang，V.H.Poor，“Iterative(Turbo)Soft InterferenceCancellation and Decoding for Coded CDMA”，IEEE Trans.Commun.，卷COM-47，9号，2356-2374页，1999年9月。

其对于MUI+MAI+ISI的一般化仍然构成开放的研究课题，特别是由于要实现的处理的复杂度，这意味着关于特别大的矩阵的计算。 

一个令人关注的方法在于利用任何内部线性编码(或扩展过程)所固有的模糊性，其可以被一般地看作是到K个用户的多重接入或者K维线性调制。这个K维调制的观点建议在接收时实现K维符号的向量均衡。为了与信道解码器交互，还需要确定每个被均衡K维符号的每个比特的后验概率。 

最近在参考文献[3](如下)中提出了利用列表的球解码算法，以解决 这类问题，即在非频率选择性的遍历MIMO信道上对交织编码调制进行迭代解码。这个算法产生的性能接近于可以通过直接实现MAP标准所得到的性能，其具有关于天线数目的极大多项式的复杂度。 

B.M.Hochwald、S.Ten Brink“Achieving Near-Capacity on aMultiple-Antenna Channel”，IEEE Trans.Commun.Vol.COM-51，no.3，第389-399页，2003年5月。 

本发明利用了该算法，将其适配于完全不同的上下文中。 

发明内容

本发明的第一方面提出了一种根据权利要求1至22中任一个的接收方法。 

本发明的第二方面提出了一种根据权利要求23的传输系统。 

本发明的第三方面提出了一种根据权利要求24至29中任一个的接收方法。 

本发明的目的是提出一种接收器，其用于在频率选择性MIMO信道(T个发送天线和R个接收天线)上的“多码”CDMA传输(K＞T)和/或过载CDMA传输(K个用户，扩展因子N＜K)，这是基于这样的假设：在发送器不存在CSI(即没有关于信道状态的信息)以及在接收器存在对CSI的正确知识。所述接收器基于这样的简单机制和技术的组合：用于以固定频谱效率和信噪比(SNR)获得最好的服务质量，或以固定服务质量、带宽和SNR获得最好的可用比特率。 

为此，本发明提出了一种包括从不同发送天线接收数据的数据检测器的迭代编码和均衡设备，该设备包括： 

·单个线性滤波器，其用于生成关于被发送K维符号向量的统计，这考虑了由R个接收天线所提供的空间分集； 

·用于在任何线性滤波之前、从所接收的信号中减去基于对可用的被发送K维符号向量的估计而再生的干扰的装置； 

·用于处理所述线性滤波器的K维输出以生成可用于外部解码的比特 的概率信息的装置； 

·具有加权输入和输出的外部解码，其能够生成称作非本征信息的概率信息，用于计算对所发送数据的估计(在最小均方误差(MMSE)准则的意义上)； 

·用于递归地级联(concatenating)外部解码器的输出与干扰再生器的装置。 

附图说明

参考附图，根据下面说明性且非限制性的描述，本发明的其他特征和优点将变得显而易见，其中： 

-图1说明了在频率选择性MIMO信道上进行传送的一般概念； 

-图2示出了发送过程的第一部分，其包括数字信息的外部信道编码、比特交织以及解复用为K个流(每个针对一个潜在用户)； 

-图3示出了图2发送过程的第二部分，其包括空间-时间(或空间-频率)扩展，以及T个发送天线上的多路复用； 

-图4示出了发送过程的变型的第一部分，该发送方法包括数字信息的外部信道编码、比特交织、第一解复用(空间解复用)为T个流以及第二解复用(代码解复用)为U个流； 

-图5示出了图4发送过程的第二部分，其包括时间(或频率)扩展，和针对每个天线的单独的多路复用，其与UMTS HSDPA模式相容； 

-图6示出了逐块衰减或遍历平面等效的信道，其是通过对频率选择性MIMO信道进行傅立叶分解而获得的，并且通常用作多载波调制的模型； 

-图7示出了本发明的LIC-ID接收器的结构，其只指示了对于理解所述接收过程所必需的功能单元； 

-图8a和8b示出了用于实现LIC-ID接收器的两种等效的方法，图8a的方法代表了图7所示的总体检测器的干扰再生和滤波部分。 

具体实施方式

1.发送器的一般结构 

接收密切关联于发送模式，其中，可以基于对扩频调制的使用和对多个发送和接收天线的使用、通过高频谱效率和高适配能力的调制/编码方案来定义所述发送模式。在假设不具有对发送信道的知识(无CSI)并且具有对接收信道的完善知识(CSI)的情况下，所提出的解决方案是可行的。为介绍本发明的第三实施例，下面简要描述所述通信模型。 

参考图2和图5，有用的数字数据被收集并被编组成构成发送数字数据源101的K_o比特的消息m。在每个消息m中，具有N_o×K_o生成矩阵G_o并且在F₂上被构造的线性外部代码C_o在102指定了由下面的矩阵等式定义的长度为N_o比特的码字v： 

                          v＝G_om 

外部编码的效率是： 

$\mathrm{\ρ}=\frac{K_o}{N_o}$

所述码字的长度N_o通过下面的等式而关联于系统的各种参数： 

                         N_o＝K×L×q 

其中，K表示潜在用户的总数，L表示分组的长度(以符号时刻计)，并且q表示每调制符号的比特数。代码可以是任意类型的，例如卷积码、turbo码、LDPC码等。在多接入型配置中，消息m包括来自不同源的多个多路复用消息。编码关于每个分量消息而被独立地实现。码字v由所产生的不同码字的级联103来产生。 

码字v被发送到以比特级操作且在适用的情况下具有特定结构的交织器104。在多接入型配置中，交织逐段作用于相继放置的各个码字。该交织器的输出被分成KL组q个比特，称为整数。 

整数流被解复用105到K个分离的信道上，其中，K可以被随意选择为严格大于发送天线的数量T。来自该操作的输出是K×L的整数矩阵D。该矩阵D的L列d[n]n＝0，…，L-1具有下面的结构： 

$d\left[n\right]={\left[\begin{array}{cccc}{d}_1{\left[n\right]}^T& d_2{\left[n\right]}^T& \·\·\·& d_K{\left[n\right]}^T\end{array}\right]}^T\∈F_2^{\mathrm{qK}}$

其中，分量整数d_k[n]k＝1，...，K自身被如下构造： 

$d_k\left[n\right]={\left[\begin{array}{cccc}{d}_{k,1}\left[n\right]& d_{k,2}\left[n\right]& ...& d_{k,q}\left[n\right]\end{array}\right]}^T\∈F_2^q$

矩阵D的整数d_k[n]然后通过调制表 而被单独调制107以产生调制数据，或者更确切地说是具有Q＝2^q个元素的星座图 的复数符号s_k[n]。这将整数矩阵D转换成K×L的复数矩阵S，其中，其L列s[n]n＝0，...，L-1被如下构造： 

指定下面的逆关系是有益的： 

${\mathrm{\μ}}^{-1}\left(s\right[n\left]\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}d\left[n\right]{,\mathrm{\μ}}^{-1}\left(s_k\right[n\left]\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{d}_k\left[n\right]{,\mathrm{\μ}}_j^{-1}\left(s_k\right[n\left]\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{d}_{k,j}\left[n\right]$

1.1过载条件下的空间-时间(或空间-频率)内部线性编码(或扩展)

参考图3，空间-时间(或空间-频率)扩展108对于每个矩阵S、借助于N×K生成矩阵G(在复数主体上所定义的内部线性编码的生成矩阵)而被实现，其中： 

N＝T×S_F   S_F∈□ 

这个生成矩阵也称为扩展矩阵。例如，这个矩阵可以被认为是根据具有扩展因子N的N个正交扩展码而被构造的。这个内部线性编码在所述情况下因而对应于具有扩展因子N的空间-时间(空间-频率)扩展。系统的内部编码效率(或负载)是如下的比率： 

$\mathrm{\α}=\frac{K}{N}$

关于生成矩阵G的定义，总是有两个选项可用：其中G在每个符号时刻内被重新使用的周期性扩展108(未示出)，或其中G明确取决于符号时刻的非周期性扩展(见图3)。 

周期性和非周期性扩展的假设可以改变接收时的线性前端特性。 

这里假设非周期性扩展(这是最一般的情况)。 

参考图3，用生成矩阵G_n在108乘以符号向量s[n]得出了N个码片的向量： 

码片向量z[n]在109被直接多路复用到T个发送天线上(这里不存在 随后的交织)。该操作的效果是将N×L码片矩阵z： 

转换成T×LS_F码片矩阵x： 

其中，列x[l]l＝0，...，LS_F-1构成MIMO信道的输入： 

在符号时刻n所发送的N个码片的向量z[n]可以一直以码片向量x[n]的形式而被组织，其中，码片向量x[n]是从在码片时刻l＝nS_F和l＝nS_F+S_F-1之间、在T个天线上所发送的码片向量的并置中产生的： 

因此，作为一般规则，向量x[n]、z[n]和在符号时刻n＝0，...，L-1所发送的s[n]通过下面的矩阵等式而相互联系： 

$\underset{\‾}{X}\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Πz}\left[n\right]=\mathrm{\Π}{G}_{n}s\left[n\right]=W_{n}s\left[n\right]$

其中，∏表示N×N置换矩阵。 

1.2特殊情况：对每个发送天线的单独扩展(码重用原理)

假设N在这里是T的倍数： 

N＝T×S_F  S_F∈□ 

存在SF个长度为SF的正交码。SF个码被在每个发送天线被重用(这是码重用原理)。对于每个天线单独实现的扩展，完全在时域(或频域)中。这强制K也是T的倍数： 

K＝T×U  U∈□ 

这个条件产生了对内部编码效率(负载)的新表达式： 

$\mathrm{\α}=\frac{U}{S_F}$

生成矩阵Gn具有块对角结构： 

其中，生成矩阵的块G_n ^(t)关联于天线t，其维数是SF×U。 

参考图4，在时刻n所发送的整数向量d[n]具有下面的特定结构： 

$d\left[n\right]={\left[\begin{array}{cccc}{d}^{\left(1\right)}{\left[n\right]}^T& d^{\left(2\right)}{\left[n\right]}^T& ...& d^{\left(T\right)}{\left[n\right]}^T\end{array}\right]}^T\∈F_2^{\mathrm{qK}}$

其中，符号向量d^(t)[n]t＝1，...，T本身被如下定义： 

$d^{\left(t\right)}\left[n\right]={\left[\begin{array}{cccc}{d}_1^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T& d_2^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T& ...& d_U^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T\end{array}\right]}^T\∈F_2^{\mathrm{qU}}$

参考图5，对该数据d[n]的调制107产生了在时刻n所发送的、具有下面特定结构的调制数据(或符号)向量： 

其中，符号向量s^(t)[n]t＝1，...，T本身被如下定义： 

用生成矩阵Gn乘以108符号向量s[n]产生了N个码片的向量，其也具有特定结构： 

其中，码片向量z^(t)[n]t＝1，...，T本身被如下定义： 

每个码片向量z^(t)[n]然后被多路复用到发送天线t上。 

在符号时刻所发送的N个码片的向量z[n]可以一直以码片向量x[n]的形式而被组织，其中，该码片向量x[n]是从在码片时刻l＝nSF和l＝nSF+SF-1之间、在T个天线上所发送的码片向量的并置中产生的： 

因此，作为一般规则，在符号时刻n＝0，...，L-1所发送的向量x[n]、z[n]和s[n]通过下面的矩阵等式而相互联系： 

$\underset{\‾}{X}\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Πz}\left[n\right]=\mathrm{\Π}{G}_{n}s\left[n\right]=W_{n}s\left[n\right]$

其中，∏表示N×N置换矩阵。 

应当指出，在这个发送变型中，空间分集的恢复是通过代码G₀(在102)和外部比特交织(在104)而被实现的。已知将随扩展码的长度而增加的过载容量变得更低。 

这个发送方法当然适合于一般类型的空间-时间码。假设有限带宽理想Nyquist滤波器，系统的频谱效率(以每信道使用的比特计)等于： 

η＝T×ρ_o×q×α 

实际上，发送整型滤波器具有非零溢出因子(滚降(roll-off))ε。在接收器，匹配于这个发送滤波器的滤波器可以被用于所有接收天线。假设信道估计和定时和载波同步功能被实现，以便信道脉冲响应系数按照与码片时刻相等的量(在离散基带中信道等效于离散时间)而被规则地间隔开。这个假设是合理的，因为香农采样定理强制以速率(1+ε)/T_c采样，其可以在ε较小时用1/T_c来接近。直接一般化对于下面针对等于1/T_c的倍数的采样率而给出的表达式是可能的。 

2.信道模型

传输在具有多输入和多输出(MIMO)的频率选择性B-block信道上被实现： 

$H\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\{H^{\left(1\right)},H^{\left(2\right)},...,H^{\left(B\right)}\}$

信道H^(b)被假设为对于L_X个码片是不变的，其具有以下约定： 

L×S_F＝B×L_X  B∈□ 

码片矩阵x可以被分成B个分离的T×L_X码片矩阵X⁽¹⁾，...，X^(B)(如果必要，用物理零或保护时间在右边和左边进行填充)，其中每个矩阵X^(b)负责信道H^(b)。由于下面的内容，引入符号中块的长度是有益的，其被定义为： 

$L_S\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\frac{L_X}{S_F}\right]$

以便： 

L＝B×L_S

B-block模型的极端情况如下： 

B＝1和 $L_X={\mathrm{LS}}_F\⇒L_S=L$ 准静态模型 

B＝LS_F和 $L_X=1\⇒L_S=1$ 遍历(码片)模型 

在每个块内对码片的重新编号。 

2.1卷积信道模型

对于任意块标记b，离散时间基带等效信道模型(码片定时)被用于在码片时刻1以下列形式写出接收向量 

$y^{\left(b\right)}\left[l\right]=\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{H}_p^{\left(b\right)}{x}^{\left(b\right)}[l-p]+v^{\left(b\right)}\left[l\right]$

其中，P是信道的约束长度(以码片计)， 是在码片时刻1所发送的T个码片的复向量，其中， 

是标记为b的块MIMO信道脉冲响应的标记为p的矩阵系数，以及， 是复数附加噪声向量。复数附加噪声向量v^(b)[l]被假设为是独立的，并且按照具有零均值和协方差矩阵σ²I的循环对称的R维高斯法则而等同地分布。脉冲响应的P系数是R×T的复矩阵，其中，在具有发送天线之间等同分布的功率的系统的情况下，其输入是具有满足下列全局功率标准化约束的协方差矩阵和零均值的等同分布的独立高斯输入： 

$E\left[\mathrm{diag}\right\{\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{H}_p^{\left(b\right)}{H}_p^{{\left(b\right)}^{+}}\left\}\right]=\mathrm{TI}$

给定这些假设，MIMO信道的不同系数的相关矩阵的适当的值符合Wishart分布。应当强调，在不具有发送信道的知识的情况下(无CSI)，对发送天线的功率的等同分布是合理的功率分配策略。 

2.2块矩阵信道模型

为引入数据解码算法，必须示出关于下面类型组的矩阵系统： 

${\underset{=}{y}}^{\left(b\right)}={\underset{=}{H}}^{\left(b\right)}{\underset{=}{x}}^{\left(b\right)}+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}$

其中： 

其中M是以符号时刻计的信道存储，其被定义为： 

$M=\left[\frac{P-1}{S_F}\right]$

以及： 

其中： 

以及： 

并且其中 

是用于所述信道的Sylvester矩阵： 

此外： 

其中，W_n(n＝0，...，L-1)在上面优选发送形式的描述(小节1.1和1.2的末尾)中基于扩展矩阵G_n而被引入。 

由此，最终，所述系统为： 

${\underset{=}{y}}^{\left(b\right)}={\underset{=}{H}}^{\left(b\right)}\underset{=}{W}{\underset{=}{s}}^{\left(b\right)}+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}={\underset{=}{\mathrm{\Θ}}}^{\left(b\right)}{\underset{=}{s}}^{\left(b\right)}+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}$

其中， 

代表具有扩展码的信道卷积矩阵： 

2.3滑动窗口矩阵信道模型

实际上，为降低维数，滑动窗口模型以这样的长度被使用： 

L_W＝L₁+L₂+1□L_S

获得了下面的新系统： 

${\underset{=}{y}}^{\left(b\right)}\left[n\right]={\underset{=}{H}}^{\left(b\right)}{\underset{=}{x}}^{\left(b\right)}\left[n\right]+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}\left[n\right]$

其中： 

并且其中， 

是用于所述信道的Sylvester矩阵： 

此外： 

由此，最终，所述系统为： 

${\underset{=}{y}}^{\left(b\right)}\left[n\right]={\underset{=}{H}}^{\left(b\right)}{\underset{=}{W}}_n{\underset{=}{s}}^{\left(b\right)}\left[n\right]+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}\left[n\right]={\underset{=}{\mathrm{\Θ}}}_n^{\left(b\right)}{\underset{=}{s}}^{\left(b\right)}\left[n\right]+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}\left[n\right]$

其中， 

代表具有扩展码的信道卷积矩阵： 

3.多路径MIMO信道单载波传输(HSDPA)

这里假设比特率很高，并且信道的相干时间较长，以致L_X□S_F。对于UMTS标准的HSDPA模式，信道是准静态的，即B＝1。 

4.多径MIMO信道多载波传输(MC-CDMA)

扩展(或内部线性编码)是空间-频率扩展或频率扩展。参考图8，本领域的技术人员知道，发送IFFT 120和接收FFT 220的引入产生了(忽略交织)不是频率选择性的等效信道(通过利用循环前缀的循环矩阵而被建模、然后被施加以傅立叶对角的信道)。因此，每个载波负责平坦MIMO信道。利用前述的形式，FFT之后的信道可以被看作是非选择性的B-block信道(P＝1，M＝0)。应当指出， $L_X\≤S_F\⇒L_S=1|:$ 信道在码片时刻是B-block信道，但无论怎么看都好像其对于所考虑的符号模型在其符号时刻是“遍历的”。用于计算所述滤波器的滑动窗口的宽度是L_W＝1。 

5.接收器200的一般结构

接收器200使用LIC-ID检测。两种类型的线性前端作为例子而被导出：无条件的MMSE和SUMF。在本说明书的余下部分中，关于信道模型的块标记b的定义被忽略，对其处理是完全一样的。 

5.1被发送符号MMSE估计

在任何迭代i时，假设通过关于被发送符号(也称作调制数据)的比特的对数比所表示的对数据的先验知识： 

${\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\ln \frac{{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=1]}{{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=0]}$

按照约定，这些比率在第一次迭代时值为零。 

参考图7，基于这个先验信息，可以在209发现在MMSE准则意义上、对在时刻n＝0，...，L-1的L个K维符号s_k[n]的估计的值 对K维符号的估计被如下表示： 

通过使用深度空间-时间交织，符号的先验概率可以用构成它的比特的边缘概率的乘积来接近： 

${\mathrm{Pr}}^i\left[s\right[n]=s]=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Π}}}\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]={\mathrm{\μ}}_{k,j}^{-1}\left(s\right)]$

其中，相等通过无穷大交织深度而获得。 

通过引入之前定义的比特先验概率的对数比π_k，j ⁱ[n]，可以写出： 

${\mathrm{Pr}}^i\left[s\right[n]=s]=\frac{1}{2^{\mathrm{qK}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Π}}}\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}\{1+(2{\mathrm{\μ}}_{k,j}^{-1}\left(s\right)-1)\tanh \left(\frac{{\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]}{2}\right)\}$

并且最终发现： 

5.2无条件的MMSE向量均衡

本发明建议用(偏置的)MMSE准则意义上的估计来代替对于K维符号s_k[n]的最佳检测(在MAP准则的意义上)，其中，所述估计是基于滑动窗口模型而导出的，其复杂度是系统参数的多项式，并且不再是指数的。 

每次迭代i时，在202计算第一滤波器 

其中，该第一滤波器基于所更新的观测(涉及特定信道的块的一部分)消除了干扰符号s_k[n]的ISI干扰，并且在受不存在偏置的约束的情况下，产生了最小化均方误差(MSE)的所发送调制数据(符号)的估算 

基于迭代i时K维符号的估计向量： 

在210定义了在位置L₁+1处包括0的修正版本，其用于再生符号s[n]的接口的再现： 

干扰估计因而通过用所述“具有扩展码的信道卷积矩阵” 

乘以该向量而在210被再生(在小节2.2或2.3中被计算)： 

${\underset{=}{\mathrm{\Θ}}}_n{\underset{=}{\overset{\‾}{s}}}_k^i\left[n\right]$

Wiener滤波器在202被应用于在201减去再生的干扰之后所获得的观 测向量： 

${\underset{=}{\overset{~}{y}}}^i\left[n\right]=\underset{=}{y}\left[n\right]-{\underset{=}{\mathrm{\Θ}}}_n{\underset{=}{\overset{\‾}{s}}}_{\mathrm{\Δ}}^i\left[n\right]$

由于复杂度的原因，无条件MSE和周期性扩展被替代地使用，以便： 

${\underset{=}{\mathrm{\Θ}}}_n=\underset{=}{\mathrm{\Θ}},\∀n=0,...,L_S-1$

这使得滤波器f_k ⁱ对于考虑特定信道的块在时间上是不变的。 

如果扩展是非周期性的，则为了更简单的线性前端(如在下一小节中描述的多项式或SUMF)，不使用这个MMSE估计是优选的。 

这个滤波器最小化了关于符号s_k[n]的(偏置)估计的无条件MSE，并且可以容易地根据正交投影原理而被导出： 

其中E_Δ是K×(L_W+M)K维的矩阵，其结构如下： 

并且其中： 

${\underset{\‾}{\mathrm{\Ξ}}}_{\mathrm{\Δ}}^i=\mathrm{diag}\{({\mathrm{\σ}}_s^2-{{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2)I,...,({\mathrm{\σ}}_s^2-{{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2)I,{\mathrm{\σ}}_s^{2}I,({\mathrm{\σ}}_s^2-{{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2)I,...,({\mathrm{\σ}}_s^2-{{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2)I\}$

对角线上位于L₁+1位置处的项σ_s ²I和通过估算器(estimator)而估算的 

在于： 

${{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2\≈{{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{\stackrel{\‾}{s}}^i}^2\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\frac{1}{{\mathrm{KL}}_S}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=0}{\overset{L_S-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\stackrel{\‾}{s}}_k^i\right[n\left]\right|}^2$

所估算的 由滤波器202的输出给出： 

${\hat{s}}^i\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{F}^i{\underset{=}{\overset{~}{y}}}^i\left[n\right]={\mathrm{\Ψ}}_0^{i}s\left[n\right]+{\mathrm{\ζ}}^i\left[n\right]$

其中： 

并且其中ζⁱ[n]是剩余的干扰和协方差矩阵噪声向量： 

K维剩余干扰和噪声向量ζⁱ[n]可以通过Cholesky分解而写为： 

5.3SUMF向量均衡 

可以证明前面描述的MMSE方法过于复杂(例如对于非周期性扩展)。单一用户匹配滤波向量滤波器可能优于它，因为所有的迭代都从特定的迭代i开始。这针对任何时刻n而被如下表达： 

其它可能的均衡变型： 

图8b示出了小节5.2和5.3中描述的任一检测类型的变型。相比于图8a的滤波器202和干扰再生器210(代表对应于图7所示的总检测过程的一部分的两个检测步骤)，该变型涉及实现滤波器202’和干扰再生器210’的不同方式。 

参考图8b，滤波202’这里在减去在210’被再生的干扰201的上游而被实现，而不是如在图8a中的情形那样在其下游。 

所使用的滤波器f’和所使用的干扰重构矩阵b’可以一般根据先前计算的滤波器f和干扰重构矩阵b(见上面参考图7和8a的描述)、从下面的相等条件而导出： 

$\hat{S}=F(Y-B\stackrel{\‾}{S})=F^{\′}Y-B^{\′}\stackrel{\‾}{S}$

从中导出： 

                   F′＝F；B′＝FB 

5.4K维符号的二进制分量的检测 

通过应用滤波器L^-1Fⁱ，了产生下面的等效模型： 

其中，向量ζⁱ[n]是恒等协方差矩阵。 

向量检测被用来在203计算在每个时刻发送的每个K维符号的每个比特的后验概率的对数比。依照最大后验(MAP)准则，如下定义这些概率量： 

并且在图7中被标记为Λ； 

或者： 

其中引入： 

或者： 

其中，从π_k，j ⁱ[n]中获得  ${\mathrm{Pr}}^i\left[d\right[n]=d]=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Π}}}\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=d_{k,j}]$ (见小节5.1)。 

至于似然性，其被如下表示： 

变型1： 

这里根据MAP准则的向量处理203被利用具有列表的球解码算法的向量处理203所代替，其复杂度更低，因为其是K的多项式(而不是如MAP准则中是K的指数)。 

变型2： 

这里，向量处理203是从MMSE准则或最大化信噪比(MAX SNR)准则中导出的、由匹配滤波器(SUFM)所执行的迭代线性消除。 

变型3 

向量处理203在这里包括来自给定迭代的多个不同向量处理操作的连续实现，这些向量处理操作中每一个都是这个小节中上面所讨论的那些操作之一。例如，实现了知道迭代i的“MAP”处理，然后实现了直到迭代i+M的“具有列表的球”，然后是“MMSE”处理。 

由于附加自由度可用于实现给定迭代i处的向量检测，使得这个第三变型是可行的。 

5.5与信道解码器206交换概率信息 

在每次迭代i，关于来自信道解码器206的各个符号的比特的先验信息是可用的，并且可用于预先引入的APP对数比这一形式，并且其表示为： 

${\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\ln \frac{{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=1]}{{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=0]}$

通过向量检测而被递送给信道解码器206的关于每个比特的非本征信息，由具有加权输出的解调器203来递送，其具有如下形式： 

${\mathrm{\ξ}}_{k,j}^i\left[n\right]\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_{k,j}^i\left[n\right]-{\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]$

其在图7中表示为Ξ。 

针对所有块的所有比特非本征信息对数比，因而在205被收集并适当地被多路复用以及去交织，以被发送到信道解码器206。这个解码器考虑包括比特本征概率对数比N₀(每个针对码字v的一个比特)的唯一的向量 解码206因而使用例如灵活输出Viterbi(维特比)算法的算法，来递送关于所发送的调制数据(或符号)比特的后验信息概率对数比λ。 

这个对数λ因而是在207a和207b计算关于解码后的比特的非本征信息对数比的基础，其在形式上被如下定义 $\∀l=1,...,N_o:$

在迭代i中所计算的关于码字比特的非本征信息对数比{ξ_l ⁱ}，在比特交织和解复用208a和208b之后，类似于下一次迭代时的关于符号比特的先验概率对数比{π_k，j ^i+l[n}。 

符合本发明的接收不仅涉及实现它的方法，而且还涉及执行它的系统以及包括该接收系统的任何传输系统。 

Claims (29)

1.一种用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上进行通信的接收方法，其特征在于，所述接收方法适于处理由所述接收天线所接收的数据，其中，所述数据在发送时相继地：

(A)被调制到K个信道上，该数目K大于发送天线的数目T；

(B)利用N×K周期性扩展矩阵或N×K非周期性扩展矩阵、在调制数据的K维向量上而被扩展，其中N大于T，其特征还在于，所述接收方法迭代地使用：

-借助于单个线性滤波器(202、202’)的滤波，其适于处理所接收的数据，以生成与在所述扩展步骤(B)之前的所发送调制数据的估计相对应的K维向量，其中，该滤波考虑了所述多个接收天线的空间分集；

-在所述滤波之前或之后的干扰相减(201)，其使用了多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计，其中，根据基于通过先前借助于单个线性滤波器所执行的滤波操作而生成的K维向量而计算的信息，预先再生所述多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计；

-处理，其根据基于所述K维向量而计算出的信息、针对所接收的数据生成干扰估计，该干扰估计然后被递归地发送到下一个干扰相减步骤(201)。

2.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在K大于N的情况下被实现的。

3.根据前述权利要求中任一个的方法，其特征在于，所述接收方法适于处理在发送时在步骤(B)期间被扩展的数据，所述扩展是针对每个天线并且在每个天线的信道数目大于1的情况下而单独实现的，扩展矩阵是块数目等于天线数目的块对角矩阵，并且所述块是从N/T个正交码中所构造的。

4.根据权利要求1或权利要求2的方法，其特征在于，所述接收方法适于处理在发送时在步骤(B)期间被扩展的数据，所述扩展是借助于 从N个正交码中所构造的完整扩展矩阵来实现的。

5.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，所述单个线性滤波器是利用最小均方误差准则而导出的。

6.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)被周期性的实现，所述单个线性滤波器根据最小化无条件均方误差的准则而被导出，并且所述滤波器对于给定信道在时间上是不变的。

7.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，所述单个线性滤波器是单一用户匹配滤波器。

8.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，所述单个线性滤波器首先根据最小均方误差准则而被导出，然后从给定迭代中变成单一用户匹配滤波器。

9.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，所述滤波通过最大化滤波(202)后的信噪比而考虑了所述多个接收天线的空间分集。

10.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，所述单个线性滤波器是利用滑动窗口来被计算的。

11.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，要发送的数据已经在所述步骤(A)之前被编码，其特征还在于，当接收时，用于生成干扰估计的所述处理使用具有加权输出的向量处理(203)、解码(206)和干扰再生(210，210’)，其中，所述具有加权输出的向量处理(203)处理所述K维向量，并且生成可用于解码过程的调制数据比特的概率信息，所述解码过程(206)从所述概率信息中生成概率量，所述干扰再生(210)基于该概率量而生成干扰估计，并且该干扰估计然后被递归地发送到下一个干扰相减步骤(201)。

12.根据权利要求11的接收方法，其特征在于，所述干扰再生(210)根据所发送调制数据的估计而生成干扰估计，所述所发送调制数据的估计是基于根据解码(206)后可用的先前所发送比特的非本征信息、在最小均方误差准则的意义上被计算的(209)。

13.根据权利要求1至10中任一个的接收方法，其特征在于，当发 送时，所述数据在所述步骤(A)之前被编码和交织，而当接收时，用于生成干扰估计的所述处理实施：

-具有加权输出的向量处理(203)，其是基于所述K维向量以及从在前一迭代中执行的加权输入和输出解码(206)中产生的统计的，这生成了针对每个调制数据比特的概率量；

-从先前生成的概率量中发现的非本征统计的比特级去交织(205)；

-具有加权输入和输出的解码(206)，其是基于去交织的数据的，并且产生关于所有比特的概率量；

-从所述概率量中发现的非本征统计的比特级交织(208a-208b)，这个新的被交织统计然后被递归地发送到进行加权输出的向量处理的下一步骤(203)；

-用于基于所发送调制数据的估计而生成干扰估计的干扰再生(210、210’)，其中，所述所发送调制数据的估计是按照最小均方误差准则、根据所述新的被交织统计而被计算的，所述干扰估计然后被递归地发送到下一个干扰相减步骤(201)。

14.根据权利要求13的接收方法，其特征在于，所述具有加权输出的向量处理(203)是根据最大后验准则而导出的。

15.根据权利要求13的接收方法，其特征在于，所述具有加权输出的向量处理(203)是通过具有列表的球解码算法来实现的。

16.根据权利要求13的接收方法，其特征在于，所述具有加权输出的向量处理(203)是从最小均方误差准则中导出的线性迭代干扰消除。

17.根据权利要求13的接收方法，其特征在于，所述具有加权输出的向量处理(203)是利用匹配滤波器、根据最大化信噪比准则而导出的线性迭代干扰消除。

18.根据权利要求13的接收方法，其特征在于，所述具有加权输出的向量处理(203)包括从给定的迭代连续实现多个不同的向量处理，其中每个向量处理可以是利用匹配滤波器的下列算法：根据最大后验准则而导出的算法、具有列表的球解码算法、根据最小均方误差准则而导出的算法 或者根据最大化信噪比准则而导出的算法。

19.根据权利要求11的接收方法，其特征在于，解码(206)输出的所述概率量是关于调制数据比特的后验信息概率的对数比。

20.根据权利要求19的接收方法，其特征在于，所述解码(206)借助于具有加权输入和输出的维特比算法来计算所述概率量。

21.根据权利要求1或2的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在频域中实现的，并且接收前的传输是多载波类型的。

22.根据权利要求1或2的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在时域中实现的，并且接收前的传输是单载波类型的。

23.一种传输系统，其特征在于，该系统包括：

-发送系统，其包括多个发送天线，并且适于将待发送数据调制到K个信道上，其中数目K大于发送天线的数目T，以及适于利用N×K周期性扩展矩阵或N×K非周期性扩展矩阵、在K维向量上扩展调制数据，其中N大于T，以及适于实现数据处理以从所述T个发送天线进行发送；

-频率选择性传输信道；

-接收系统，其包括多个接收天线，并且适于实现根据前述任一权利要求的接收方法。

24.一种用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上进行通信的接收系统，其特征在于，所述接收系统适于处理经由所述接收天线所接收的数据，其中，所述数据在被发送时已经相继地：

(A)被调制到K个信道上，其中，数目K大于发送天线的数目T；

(B)利用N×K周期性扩展矩阵或N×K非周期性扩展矩阵、在调制数据的K维向量上被扩展，其中N大于T，

其特征还在于，所述系统包括：

-单个线性滤波器(202、202’)，其适于在减去干扰估计之后处理所接收的数据，以生成与在所述扩展步骤(B)之前的所发送调制数据的估算相对应的K维向量，所述单个线性滤波器考虑了所述多个接收天线的空间分集； 

-在所述单个线性滤波器的上游或下游的干扰减法器(201)，其使用多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计，其中，根据基于先前借助于所述单个线性滤波器而生成的K维向量而计算出的信息，预先再生所述多天线干扰、符号间干扰和多用户干扰的估计；

-处理装置，其适于根据基于所述K维向量而计算出的信息，生成所接收数据的干扰估计，所述干扰估计然后被递归地发送到所述干扰减法器(201)；

所述接收系统的这些部件适于被迭代地使用。

25.根据权利要求24的接收系统，其特征在于，所述单个线性滤波器是根据最小均方误差准则而被导出的。

26.根据权利要求24的接收系统，其特征在于，所述单个线性滤波器是单一用户匹配滤波器。

27.根据权利要求24的接收系统，其特征在于，所述单个线性滤波器首先根据最小均方误差准则而被导出，并且然后从给定迭代变成单一用户匹配滤波器。

28.根据权利要求24到27中任一个的接收系统，其特征在于，适于生成干扰估计的所述处理装置包括具有加权输出的向量处理装置(203)、解码器(206)和干扰再生器(210、210’)，其中，所述具有加权输出的向量处理装置(203)适于处理所述K维向量，并且生成可由所述解码器使用的关于调制数据比特的概率信息，所述解码器(206)适于根据所述概率信息而生成概率量，所述干扰再生器(210)基于该概率量而生成干扰估计，该干扰估计然后被递归地发送到所述干扰减法器(201)。

29.根据权利要求24到27中任一个的接收系统，其特征在于，适于生成干扰估计的所述处理装置包括：

-具有加权输出的向量处理装置(203)，其根据最新的K维向量和从解码器(206)中产生的解码统计来进行解调，这生成了针对每个调制数据比特的概率量；

-从先前生成的所述概率量中发现的非本征统计的比特级去交织器 (205)；

-至少一个具有加权输入和输出的解码器(206)，其是基于被去交织的数据的，并产生关于所有比特的概率量；

-从所述概率量中发现的非本征统计的比特级交织器(208a-208b)，这个新的被交织统计然后被递归地发送到所述具有加权输出的向量处理装置(203)；

-干扰再生器(210、210’)，其适于基于所发送调制数据的估计生成干扰估计，其中，所述所发送调制数据的估计是在最小均方误差准则的意义上、根据所述新的被交织统计来计算的(209)，所述干扰估计然后被递归地发送到所述干扰减法器(201)。 

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