ES2270098T3

ES2270098T3 - Detector multiusuario para factores de expansion variables.

Info

Publication number: ES2270098T3
Application number: ES03760273T
Authority: ES
Inventors: Younglok Kim; Jung-Lin Pan; Ariela Zeira; Alexander Reznik
Original assignee: InterDigital Technology Corp
Current assignee: InterDigital Technology Corp
Priority date: 2002-06-18
Filing date: 2003-06-11
Publication date: 2007-04-01
Anticipated expiration: 2023-06-11
Also published as: WO2003107688A2; DE60307282T2; US20030021249A1; EP1525696A2; CN1663160B; WO2003107688A3; AU2003248665A1; US20040165567A1; KR20050096205A; KR20050013580A; AU2003248665A8; TWI318828B; JP2005530424A; KR100959325B1; TW200718046A; KR100630861B1; EP1525696A4; JP4083740B2; TWI342680B; EP1525696B1

Abstract

Un método para recibir una pluralidad de señales de comunicación que tie- nen diferentes factores de expansión, teniendo cada comunicación un código asociado que comprende chips (bits básicos), comprendiendo el método: para cada chip de cada comunicación, producir un vector de ese chip convolu- cionado con una respuesta de impulsos; para cada comunicación, producir bloques de soportes que comprenden los vectores de chips, estando basado en ese factor de expansión de comunicación, un número de los vectores de chips de un bloque de soportes; formar una matriz de respuesta del sistema que tiene submatrices de símbolos, comprendiendo cada submatriz de símbolos un bloque de soportes de cada comuni- cación; y detectar datos de las comunicaciones usando la matriz de respuesta del siste- ma.

Description

Detector multiusuario para factores de expansión variable.

Antecedentes

La presente invención se refiere generalmente a sistemas de comunicaciones digitales de acceso múltiple. Más específicamente, la invención se refiere a un sistema detector multiusuario y a un método para la recepción simultánea de datos desde múltiples usuarios que tienen factores de expansión diferentes.

Un sistema de comunicaciones de acceso múltiple permite a una pluralidad de usuarios acceder al mismo medio de comunicación para transmitir o recibir información. El medio puede comprender, por ejemplo, un cable de red en una red de área local o LAN (Local Area Network), un conductor de cobre en el sistema telefónico clásico, o una interfaz aérea para comunicación sin hilos.

En la Figura 1 se muestra un sistema de comunicaciones de acceso múltiple de la técnica anterior. El medio de comunicación se denomina canal de comunicación. Técnicas de comunicaciones tales como acceso múltiple por división de frecuencia o FDMA (Frequency Division Multiple Access), acceso múltiple por división en el tiempo o TDMA (Time Division Multiple Access), acceso múltiple por sentido de portadora o CSMA (Carrier Sense Múltiple Access), acceso múltiple por división de código o CDMA (Code Division Multiple Acces) y otras, permiten acceder al mismo medio de comunicación a más de un usuario. Estas técnicas se pueden mezclar entre sí creando variedades híbridas de esquemas de acceso múltiple. Por ejemplo, el modo dúplex por división en el tiempo o TDD (Time Division Duplex), de la norma W-CDMA (Wideband CDMA = CDMA de banda ancha) propuesta para la tercera generación, es una combinación de TDMA y CDMA.

En la Figura 2 se muestra un ejemplo de sistema de comunicaciones CDMA de la técnica anterior. La CDMA es una técnica de comunicación en la que los datos son transmitidos con una banda ensanchada (espectro expandido) modulando los datos que hay que transmitir, con una señal de seudo-ruido. La señal de datos que hay que transmitir puede tener una anchura de banda de sólo unos pocos miles de Herzios distribuidos en una banda de frecuencias que puede ser de varios millones de Herzios. El canal de comunicación está siendo usado simultáneamente por K subcanales independientes. Para cada subcanal, todos los demás subcanales aparecen como interferencias.

Como se muestra, un solo subcanal de una anchura de banda dada es mezclado con un único código de expansión que repite una secuencia predeterminada generada por un generador de secuencias de seudo-ruido (PN = Pseudo-Noise), de banda ancha. Estos únicos códigos de expansión de usuario son típicamente seudo-ortogonales entre sí, de tal modo que la correlación mutua entre los códigos de expansión está próxima a cero. Una señal de datos es modulada con la secuencia PN produciendo una señal digital de espectro expandido. Después se modula una señal portadora con la señal digital de espectro expandido, y se transmite con dependencia del medio de transmisión. Un receptor demodula la transmisión extrayendo la señal digital de espectro expandido. Los datos transmitidos son reproducidos después de la correlación con la secuencia PN coincidente. Cuando los códigos de expansión son ortogonales entre sí, la señal recibida puede ser correlacionada con una señal de usuario particular, relacionada con el código de expansión particular, de modo que solamente es aumentada la señal de usuario deseada relacionada con el código de expansión particular, mientras que otras señales de todos los demás usuarios no son aumentadas.

Cada valor del código de expansión es conocido como un chip (bit básico) y tiene una velocidad de chip que es la misma o más rápida que la velocidad de datos. La relación entre la velocidad de chip y la velocidad de datos de subcanal es el factor de expansión.

Para extender el margen posible de valores de la señal de datos, se usa un símbolo para representar más de dos valores binarios. Símbolos ternarios y cuaternarios asumen tres o cuatro valores respectivamente. El concepto de un símbolo permite un mayor grado de información puesto que el contenido de bits de cada símbolo impone una única forma de impulso. Dependiendo del número de símbolos usados, existe un número igual de formas únicas de impulsos u ondas. La información de la fuente es convertida en símbolos que son modulados y transmitidos a través del subcanal, para su demodulación en el destino.

Los códigos de expansión en un sistema CDMA se escogen para minimizar interferencias entre un subcanal deseado y todos los demás subcanales. Por lo tanto, la solución normal para demodular el subcanal deseado ha sido tratar todos los demás subcanales como interferencias, similares a las interferencias que aparecen por sí mismas en el medio de comunicación. Los receptores diseñados para este proceso son receptores de un solo usuario, receptores de filtro adaptado y receptores RAKE.

Como los diferentes subcanales se interfieren algo entre sí, otra solución es demodular todos los subcanales en el receptor. El receptor puede escuchar a todos los usuarios que transmiten a la vez, ejecutando un algoritmo de decodificación para cada uno de ellos en paralelo. Esta ideología es conocida como detección multiusuario. La detección multiusuario puede proporcionar una significativa mejora de comportamiento sobre los receptores de un solo
usuario.

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Con referencia a la Figura 3, se muestra un diagrama de bloques funcional de un receptor CDMA de la técnica anterior, que usa un detector multiusuario. El receptor puede incluir funciones tales como conversión a menor frecuencia de radiofrecuencia o RF, y filtrado asociado para canales de radiofrecuencia, conversión de analógico a digital o demodulación óptica de la señal para un medio de comunicación específico. La salida del receptor es una señal procesada, ya sea analógica o digital, que contiene las señales expandidas combinadas de todos los subcanales activos. El detector multiusuario efectúa la detección multiusuario y da salida a una pluralidad de señales correspondientes a cada subcanal activo. Pueden ser procesados todos, o un número menor del número total de
subcanales.

Los detectores multiusuarios óptimos son dispositivos enormemente computarizados que efectúan numerosas operaciones matemáticas complejas y, por lo tanto, son difíciles de llevar a la práctica económicamente. Para minimizar los costes, se han desarrollado detectores multiusuarios menos óptimos tales como los detectores lineales, que requieren menos complejidad computacional como un compromiso que se aproxima al comportamiento de los detectores óptimos. Los detectores lineales incluyen descorrelacionadores, detectores de error medio cuadrático mínimo o MMSE (Minimum Mean Square Error), y ecualizadores lineales de bloques de forzamiento a cero o ZF-BLE (Zero-Forcing Block Linear Equalizer).

En la Figura 4 se muestra un diagrama de bloques funcional de un detector multiusuario lineal de la técnica anterior para una comunicación CDMA síncrona o asíncrona. La salida de datos del receptor específico del medio de comunicación (como en la Figura 3) está acoplada a un estimador de subcanal que estima la respuesta de impulsos de cada símbolo transmitido en un subcanal respectivo. El detector lineal usa la estimación de respuesta de impulsos junto con un código de expansión de subcanal=s para demodular cada dato de subcanal=s. Los datos son entregados a bloques de proceso de datos de subcanales para respectivos usuarios.

Para efectuar la detección en paralelo de K usuarios de subcanales en un sistema físico, se ejecutan métodos de detección multiusuario lineal tales como formaciones de puertas fijas, microprocesadores, procesadores de señales digitales o DSP (Digital Signal Processor) y similares. Los sistemas de lógica fija permiten mayor velocidad del sistema, mientras que los sistemas actuados por microprocesadores ofrecen flexibilidad de programación. Cada realización práctica que es responsable de la detección multiusuario efectúa una secuencia de operaciones matemáticas. Para describir las funciones, las siguientes variables definen típicamente la estructura y funcionamiento de un detector multiusuario lineal.

: K = número total A de usuarios/transmisores que están activos en el sistema.

: N_{c} = número de chips en un bloque de datos. Se necesita el número de chips porque con factores de expansión variables, este número es una medida común para todos los usuarios.

: W = longitud en chips de la respuesta de impulsos del canal de comunicación. Éste es, generalmente, un parámetro predefinido del sistema.

: Q^{(k)} = factor de expansión del usuario k. El factor de expansión es igual al número de chips que se usan para expandir un símbolo de dato de usuario=s. Un sistema conoce los factores de expansión con antelación y no necesita estimarlos de los datos recibidos.

: N_{s}^{(k)} = número de símbolos enviados por el usuario k. N_{s}^{(k)} = N_{c}/Q^{(k)}.

N_{s}{}^{T} = \sum\limits^{K}_{k=1} N^{(k)}_{s} = \text{número total de símbolos enviados}.

: d^{(k)} = datos (información) enviados por el usuario k. Los datos son presentados en forma de un vector, donde un vector es una matriz de datos indexados por una sola variable de índice. Para los propósitos de las operaciones de vectores y matrices, que siguen, todos los vectores son definidos como vectores de columna. El enésimo elemento de d^{(k)} es el símbolo de orden n, transmitido por el usuario de orden k.

: h^{(k)} = respuesta de impulsos del subcanal experimentada por el usuario k, presentada como un vector. Esta cantidad necesita ser estimada en el receptor. Las estimaciones del receptor=s de las respuestas de impulsos del subcanal se denominan h^{(k)}. Los elementos del vector h^{(k)} son típicamente números complejos, que modelan tanto las variaciones de amplitud como las de fase que pueden ser introducidas por el subcanal.

: v^{(k)} = código de expansión del usuario k, presentado como un vector. Para los propósitos de la detección multiusuario lineal, es útil pensar en vectores que contienen la sección del código de expansión que expande un símbolo particular. Por lo tanto, el vector v^{(k,n)} está definido como el código de expansión que se usa para expandir el enésimo símbolo enviado por el usuario de orden k. Matemáticamente, está definido como: v_{i}^{(k,n)} = v_{i}^{(k)} para (n-1)Q^{(k)}+1 # i # nQ^{(k)}, y 0 para todos los demás i, donde i es el índice de elementos de vector.

: r^{(k)} = un vector que representa datos del usuario k=s, expandidos por la secuencia de expansión v^{(k)} y transmitidos a través de esa h^{(k)} de subcanal de usuario=s. El vector r^{(k)} representa observaciones de canales efectuadas durante el periodo de tiempo en que llega un bloque de datos. El elemento de orden i del vector r^{(k)} se puede definir como:

Ecuación 1r^{(k)}_{i} = \sum\limits^{N^{(k)}_{s}}_{n=1} d^{(k)}_{n} \sum\limits^{W}_{j=1} h^{(k)}_{j} v^{(k,n)}_{i-j+1}.

La señal recibida en el receptor incluye las señales r^{(k)} de todos los usuarios, más ruido. Por lo tanto, se puede definir el vector r, de los datos recibidos, como sigue:

Ecuación 2r = \sum\limits^{K}_{k=1} r^{(k)} + n.

El vector n de la Ecuación 2 representa ruido introducido por el canal de comunicación.

La Figura 5 muestra un sistema y un método de un detector multiusuario lineal de la técnica anterior. Los vectores h^{(k)} de respuesta de impulsos de subcanal, estimados, y los códigos de expansión v^{(k)}, se usan para crear una matriz de respuesta de transmisión del sistema para cada usuario k. Una matriz es un bloque de números indexados por dos variables de indexación y está organizada como una rejilla rectangular, siendo la primera variable de indexación un índice de fila, y siendo la segunda variable de indexación un índice de columna.

Una matriz de respuesta de transmisión del sistema para el usuario k es designada típicamente como A^{(k)}. El elemento de la fila de orden i, y columna de orden n, es designado como A_{i,n}^{(k)} y está definido como:

Ecuación 3A_{i,n}{}^{(k)} = \sum\limits^{w}_{j=1} h^{(k)}_{j} v^{(k,n)}_{i-j + 1}

Cada columna de la matriz A^{(k)} corresponde a una respuesta de filtro adaptado para un símbolo particular enviado por el usuario k durante el periodo que interesa. Con referencia, de nuevo, a la Figura 5, los datos r recibidos son adaptados a una combinación de los códigos de expansión y respuestas de impulsos de subcanal de todos los usuario=s. Por lo tanto, A^{(k)} contiene N_{s}^{(k)} respuestas de filtro adaptado. Las columnas de A^{(k)} son de la forma:

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donde cada vector b_{n}^{(k)} tiene una dimensión de

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Ecuación 5Q^{(k)} + W - 1,

y está desviado de la parte superior de la matriz A_{n}^{(k)} por

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Ecuación 6(n - 1) \cdot Q^{(k)}

Como los códigos de expansión no son periódicos sobre tiempos de símbolos; b_{1}^{(k)} b_{j}^{(k)} para i, j. Los elementos de un vector que pueden ser valores no-cero son denominados como el soporte del vector. Por lo tanto, b_{n}^{(k)} es el soporte de A_{n}^{(k)}.

Una vez que se ha creado una matriz de transmisión del sistema para cada usuario, se crea una matriz total de respuesta de transmisión del sistema, designada como A, concatenando las matrices de transmisión del sistema para todos los usuarios, como se muestra a continuación:

Ecuación 7A = [A^{(1)},..., A^{(k)},..., A^{(K)}]

Según las técnicas de modulación de la técnica anterior, los elementos de h^{(k)} pueden ser números complejos. Entonces, se deduce que los elementos no-cero de A pueden ser números complejos.

Un ejemplo de matriz total A de respuesta de transmisión del sistema para un hipotético detector multiusuario de la técnica anterior, formada de acuerdo con las ecuaciones 4, 5, 6 y 7, es:

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para dos usuarios (k = 2), teniendo A^{(1)} y A^{(2)} dieciséis chips en un bloque de datos (N_{c} = 16), una longitud de respuesta de impulsos de canal, de cuatro (W = 4), y un factor de expansión de dos (Q^{(1)} = 2) para el primer usuario y un factor de expansión de cuatro (Q^{(2)} = 4) para el segundo usuario. En la matriz total A de respuesta de transmisión del sistema, resultante, b_{n,i}^{(k)} designa el elemento de orden i de la respuesta combinada de sistema y canal para el enésimo símbolo del usuario de orden k.

Los datos r recibidos son procesados usando la matriz total A de respuesta de transmisión del sistema que representa un banco de respuestas de filtro adaptado, para crear un vector de salidas de filtro adaptado que está designado como y. La operación de filtrado adaptado está definida como:

Ecuación 9y = A^{H} r.

La matriz A^{H} representa la traspuesta Hermitiana (o compleja) de la matriz A. La traspuesta Hermitiana se define como A^{h}_{ij} = \overline{A}_{ji}, donde la barra superior denota la operación de calcular el conjugado de un número complejo. Después, las salidas de filtro adaptado son multiplicadas por la inversa de una matriz objetivo O. La matriz objetivo O representa el proceso que diferencia cada tipo de modelo de receptor lineal. La matriz objetivo se deriva de la matriz A de transmisión del sistema.

El receptor de ecualizador lineal de bloque de forzamiento a cero (ZF-BLE) es un receptor lineal con una matriz objetivo especificada como O = A^{H}A. El receptor de ecualizador lineal de bloque de error medio cuadrático mínimo (MMSE-BLE) es un receptor lineal con una matriz objetivo especificada como O = A^{H}A + \sigma^{2}I, donde \sigma^{2} es la variancia del ruido presente en cada uno de los símbolos del vector r de datos recibidos, y la matriz I es conocida como una matriz de identidad. Una matriz de identidad es cuadrada y simétrica con "unos" en su diagonal principal y "ceros" en todos los demás lugares. El tamaño de la matriz de identidad se escoge para efectuar la operación de adición válida según las reglas del álgebra lineal.

Para un descorrelacionador (receptor de descorrelación), se simplifica la matriz A ignorando las respuestas h^{(k)} de canal, considerando solamente los códigos de expansión y sus propiedades de correlación mutua (interferencias). Para receptores del tipo de descorrelacionador, se construye generalmente una matriz de correlación mutua, denominada comúnmente R. Esta matriz puede ser construida suponiendo que W = 1 y h_{i}^{(k)} = 1, en la anterior definición de A (es decir, la respuesta de canal de cada subcanal es un impulso). Entonces, la matriz R de correlación mutua es la matriz objetivo O como la Odefinida para el receptor ZF-BLE. A menudo, un descorrelacionador sirve como un subproceso de un receptor de detección multiusuario más complejo. Una vez que se ha creado la matriz objetivo, el detector multiusuario invertirá la matriz, designada como O^{-1}.

La inversa de la matriz objetivo es multiplicada, después, por el vector y, de salida del filtro adaptado, para producir estimaciones del vector d, de datos, donde d(estimación) = O^{-1}y. La inversión de la matriz objetivo O es un proceso complejo con gran cantidad de cálculos. El número de operaciones requeridas para efectuar este proceso aumenta proporcionalmente al cubo del tamaño de la matriz O. Para la mayoría de los receptores CDMA asíncronos, el tamaño de O es muy grande, lo que hace impracticable el proceso de inversión.

Para superar esta limitación, y hacer el sistema físicamente realizable, se usa un método numérico debido a Cholesky. La descomposición de Cholesky puede reducir significativamente la complejidad de cálculo para invertir la matriz O si la matriz es bandeada.

Una matriz bandeada es una matriz cuadrada que contiene valores no-cero solamente en varias diagonales alejadas de la diagonal principal. El número de diagonales no-cero adyacentes a la diagonal principal que tienen, por lo menos, un elemento no-cero, se denomina anchura de banda. Por tanto, se dice que una matriz simétrica M está bandeada con anchura de banda p, si

Ecuación 10m_{ij} = 0\ para\ todo\ j > i + p

donde m_{ij} es un elemento de M, siendo i el índice de fila, y j el índice de columna. Para una matriz bandeada con tamaño designado como n, y anchura de banda designada como p, la descomposición de Cholesky puede reducir las operaciones numéricas requeridas para invertir la matriz objetivo O, de variar proporcionalmente al cubo del tamaño de la matriz, n^{3}, a variar proporcionalmente al tamaño de la matriz multiplicado por el cuadrado de la anchura de banda, np^{2}.

Como se explicó anteriormente, la matriz objetivo para un receptor ZF-BLE es O = A^{H}A. Para ilustrar la complejidad numérica, la matriz objetivo O para la matriz total A de respuesta del sistema, mostrada en la Ecuación 6, es

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donde los ceros designan todos los elementos que, mediante operaciones matemáticas, producen cero, y representando x=s valores no-cero. Si los elementos no-cero de la fila de orden i, y la columna de orden j, de la matriz total A de respuesta del sistema, no tienen el mismo índice de vector, el correspondiente elemento de la matriz objetivo O con índice de fila i, e índice de columna j, será cero. La anchura de banda de O (Ecuación 11) es igual a 9, puesto que hay elementos no-cero alejados hasta nueve columnas de la diagonal principal.

La matriz objetivo O, tal como está construida en el receptor de la técnica anterior mostrado en la Figura 5, no está bien bandeada. Por lo tanto, la descomposición de Cholesky no se puede usar eficazmente para reducir la complejidad operacional cuando se invierte la matriz O. Sin embargo, la técnica anterior expone que cuando todos los usuarios transmiten con factores de expansión iguales, se puede efectuar una reorganización de la matriz total A de respuesta de transmisión del sistema antes de calcular una matriz objetivo O, convirtiendo la matriz O en una matriz bandeada. En la Figura 6 se muestra un diagrama de bloques funcional para este proceso.

El proceso que calcula la reorganización de columnas de la matriz A efectúa la reorganización sin ninguna información adicional. La reorganización reduce la complejidad operacional cuando se invierte la matriz. Una vez completado el proceso de detección, se calcula un vector d, de datos de usuarios, y se efectúa un proceso inverso de reorganización volviendo a recuperar la conversión seudoaleatoria (descrambling) del vector d, a su forma original para otro proceso.

En un sistema CDMA asíncrono típico, la anchura de banda de la matriz objetivo reorganizada es, por lo menos, diez veces menor que su tamaño original. Por lo tanto, se consigue un ahorro de, por lo menos, un factor de 100 en el tiempo de proceso cuando se efectúa la descomposición de Cholesky en una matriz objetivo basada en una matriz total de respuesta del sistema, reorganizada. Sin embargo, la técnica anterior no se ha ocupado de un método de reorganización cuando se usan diferentes factores de expansión entre usuarios activos.

Por consiguiente, es deseable reducir la complejidad de la detección multiusuario.

Resumen

Una pluralidad de señales de comunicación tienen diferentes códigos de expansión. Cada comunicación tiene un código asociado que comprende chips. Para cada chip de cada comunicación, se produce un vector de ese chip convolucionado con una respuesta de impulsos. Para cada comunicación, se producen bloques de soportes que comprenden los vectores_{ }de_{ }chips. Un número de los vectores de chips en un bloque de soportes está basado en ese factor de expansión de comunicación. Se forma una matriz de respuesta del sistema. La matriz de respuesta del sistema tiene submatrices de símbolos. Cada submatriz de símbolos comprende un bloque de soportes de cada comunicación. Los datos de las comunicaciones son detectados usando la matriz de respuestas de símbolos.

Breve descripción de los dibujos

La Figura 1 es un diagrama de bloques simplificado, de un sistema de comunicaciones de acceso múltiple, de la técnica anterior.

La Figura 2 es un diagrama de bloques simplificado, de un sistema de comunicaciones CDMA, de la técnica anterior.

La Figura 3 es un diagrama de bloques simplificado, de un receptor CDMA de la técnica anterior, con detección multiusuario.

La Figura 4 es un diagrama de bloques simplificado, de un detector multiusuario de la técnica anterior.

La Figura 5 es un diagrama de bloques de un detector multiusuario lineal, de la técnica anterior.

La Figura 6 es un diagrama de bloques de un detector multiusuario lineal, de la técnica anterior, que usa descomposición de Cholesky.

La Figura 7 es un diagrama de bloques de un detector multiusuario lineal, de la presente invención.

La Figura 8 representa desviaciones de columnas superior e inferior de la matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema.

La Figura 9 representa la asignación de valores de índices de columnas de matriz.

Las Figuras 10A y 10B son diagramas de flujo de un método alternativo que lleva a la práctica la presente invención.

La Figura 11 representa las etapas para formar una matriz A_{G}^{(g)} de grupos de factores de expansión.

La Figura 12 representa las etapas para formar una matriz AN según la presente invención.

La Figura 13 representa una formación alternativa para una matriz A de respuesta del sistema.

La Figura 14 representa una matriz A_{k} de respuesta del sistema, para una unidad de recursos de orden k.

La Figura 15 representa un primer bloque B^{(1,k)} de soportes, para una unidad de recursos de orden k.

La Figura 16 representa las etapas para formar la matriz alternativa A de respuesta del sistema.

Descripción detallada de la(s) realización(es) preferida(s)

Las realizaciones se describirán con referencia a las figuras de los dibujos, en los que números iguales representan elementos iguales en todas ellas.

En la Figura 7 se muestra un detector multiusuario 17 para detectar, después de la recepción, una pluralidad de usuarios que transmiten por un canal CDMA común. El detector multiusuario 17 comprende una pluralidad de procesadores que tienen memoria colateral, que efectúan varias operaciones de vectores y matrices. Realizaciones alternativas incluyen formaciones de puertas fijas y procesadores de señales digitales (DSP) que realizan las funciones de los diversos procesadores. El detector 17 también comprende una primera entrada 19 para introducir estimaciones individuales de respuestas de impulsos de subcanales k modeladas como vectores h^{(k)}, para corregir las interferencias entre símbolos o ISI (InterSymbol Interference) originadas por símbolos propios de un subcanal=s, e interferencias de acceso múltiple o MAI (Multiple Access Interference) originadas por símbolos de otros subcanales de usuario=s para todas las señales de datos recibidas, una segunda entrada 21 para introducir datos de todos los usuarios k transmitidos en un bloque de tiempo discreto, en forma de un vector r, de entrada, que contiene los datos combinados de cada subcanal de usuario= s, y una salida 23 para dar salida, en forma de un vector de salida, a datos d^{(k)} de usuario para cada usuario k, obtenidos de los datos r de canales recibidos. El número total K de usuarios y el factor de expansión Q_{(k)} 41 para cada usuario (k = 1, 2, 3... K), son conocidos a priori.

Para obtener datos d^{(k)} de usuario para un usuario específico, de los datos r de usuario, combinados, los datos de usuarios deben ser filtrados usando un filtro adaptado 25 o similar. Una persona conocedora de esta técnica reconoce que un filtro adaptado 25 requiere una característica de respuesta que es la conjugada compleja de la combinación de la forma del impulso expandido y la respuesta de impulsos del subcanal de usuario=s, para producir una salida con un nivel representativo de la señal antes de la transmisión. Las señales introducidas en el filtro 25, que no se adapten a una característica de respuesta, producen una salida más baja.

Cada estimación individual h^{(k)} de respuesta de impulsos de subcanal k es introducida en una primera memoria 27, donde es combinada con el mismo código de expansión 29 (Ecuación 3) del usuario=s, creando una matriz A^{(k)} de estimación de respuesta de transmisión del sistema para ese usuario. Un procesador 33 de organización, del detector multiusuario 17, efectúa una reorganización de todas las columnas de la matriz A_{n}^{(k)}. El método de organización requiere que cada matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema del subcanal tenga la estructura de columnas definida por la Ecuación 4, que es típica de receptores lineales. Si las matrices A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema no son de la forma definida por la Ecuación 4, el procesador 33 de organización reorganiza primero las columnas a la estructura definida por la Ecuación 4. El detector multiusuario 17 no requiere que todas las matrices A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema estén concatenadas en una matriz total A de respuesta de transmisión del sistema, como la definida por la Ecuación 7.

El procesador 33 de organización examina cada columna de matriz A^{(1)}, A^{(2)}, A^{(3)},... A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema en busca del número de elementos de valor cero del soporte de cada vector b_{n}^{(k)} (Ecuación 4) que definen desviaciones superior o^{(k)}_{Tn} e inferior o^{(k)}_{Bn}, como se muestra en la Figura 8 (para una matriz). Como se describió anteriormente, cada matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema tiene el mismo número de filas, y solamente varía el número de columnas. Como se muestra en la Figura 9, el procesador 33 de organización asigna un valor de índice n_{i} para cada columna de cada matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema, basado en sus respectivas desviaciones superior o^{(k)}_{Tn} e inferior o^{(k)}_{Bn}, Los valores de columnas son asignados en el orden de magnitud creciente de columnas que tienen desviación superior mínima con desviación inferior máxima, a columnas que tienen desviación superior máxima con desviación inferior mínima.

Si se encuentran dos columnas en las que una tiene una desviación superior mayor y una desviación inferior mayor que la otra, si la diferencia entre las desviaciones superiores es mayor que la diferencia entre las desviaciones inferiores, a la columna con la menor desviación superior se le asigna el índice n_{i} más bajo. Si la diferencia entre las desviaciones inferiores es mayor que la diferencia entre las desviaciones superiores, a la columna con la mayor desviación inferior se le asigna el índice n_{i} más bajo. Si las diferencias entre las desviaciones superiores e inferiores son iguales, a cualquiera de las dos columnas se le puede asignar el índice n_{i} más bajo.

El procesador 33 de organización forma una matriz total AN de respuesta de transmisión del sistema en el orden de los índices n_{i} de columna asignados. Los índices n_{i} de columna son retenidos en la memoria 33 para ser usados durante el proceso 45 de recuperación de conversión seudoaleatoria ("descrambling"). Como ejemplo, usando las matrices totales A^{(1)} y A^{(2)} de respuesta del sistema descritas como se muestra en la Ecuación 8, el método de organización de la presente invención 17 produce la matriz total A de respuesta de transmisión del sistema, mostrada a continuación

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El método de organización indexó las ocho columnas (1 - 8) de la matriz A^{(1)} de respuesta de transmisión del sistema, y las cuatro columnas (9 - 12) de la matriz A^{(2)} de respuesta de transmisión del sistema, en un orden de 1, 9, 2, 3, 10, 4, 5, 11, 6, 7, 12, 8, para crear una matriz total A de respuesta de transmisión del sistema, bien bandeada (Ecuación 12).

La realización del método de organización descrito anteriormente, implica un examen de cada matriz A^{(1)}, A^{(2)}, A^{(3)},... A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema comparando cada columna con cada otra columna en busca de desviaciones superior o^{(k)}_{Tn} e inferior o^{(k)}_{Bn}, Dada la estructura especial de cada matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema, a saber, que las columnas de cada matriz están organizadas en el orden de desviaciones superiores crecientes y desviaciones inferiores decrecientes, según se progresa de izquierda a derecha (con referencia a la Ecuación 8, matrices A^{(1)} y A^{(2)}), se puede llevar a cabo un método alternativo 199 sin tener que examinar directamente cada matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema.

El método alternativo 199 se muestra en las Figuras 10A y 10B. Todas las matrices A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema, que corresponden (etapa 201) a usuarios que tienen factores de expansión iguales, son agrupadas conjuntamente (etapa 203). Para cada grupo g, de factores de expansión, se asignan memorias dentro del procesador 33 capaces de almacenar todas las columnas de todas las matrices A^{(1)}, A^{(2)}, A^{(3)},... A^{(k)} de transmisión del sistema. Los grupos g, de factores de expansión, están organizados en el orden creciente de factores de expansión.

Un sistema ejemplar que ilustra la actuación del método alternativo 199 contiene siete usuarios que tienen cuatro factores de expansión Q^{(k)} diferentes, asignados como sigue:

Usuario 1(Q^{(1)}) = 8, Usuario 2 (Q^{(2)}) = 8, Usuario 3 (Q^{(3)}) = 8, Usuario 4 (Q^{(4)}) = 32, Usuario 5 (Q^{(5)}) = 16, Usuario 6 (Q^{(6)}) = 16, Usuario 7 (Q^{(7)}) = 4.

Usando el sistema y el método 199 del método alternativo, las matrices A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema son separadas en grupos de factores de expansión:

grupo 1 (factor de expansión 4): A^{(7)}

grupo 2 (factor de expansión 8): A^{(1)}, A^{(2)}, A^{(3)}

grupo 3 (factor de expansión 16): A^{(5)}, A^{(6)}

grupo 4 (factor de expansión 32): A^{(4)}.

Un respectivo grupo g, de factores de expansión, comprende, por lo menos, una matriz A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema, donde cada matriz A^{(k)} está indexada arbitrariamente de 1 a L^{(g)}.

Cada grupo g, de factores de expansión, está indexado según la magnitud creciente de factores de expansión.

Dentro de cada grupo de factores de expansión, las columnas de las matrices asociadas A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema, son formadas en matrices A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión comunes, donde g = 1, 2, 3,... G (etapa 205). Como se muestra en la Figura 11, el método 199 copia la primera columna de la matriz de respuesta de transmisión del sistema, que tiene índice uno, en la primera columna vacía de A_{G}^{(g)}, la primera columna de la matriz de respuesta de transmisión del sistema, que tiene índice dos, en la segunda columna vacía de A_{G}^{(g)}, continuando por las restantes matrices de respuesta de transmisión del sistema, de un respectivo grupo g, de factores de expansión, hasta que se copien todas las primeras columnas. El método 199 sigue copiando las segundas columnas, las terceras columnas, etc., para cada matriz A^{(k)}, en el respectivo grupo A_{G}^{(g)} de factores de expansión.

Todas las matrices de un grupo g, de factores de expansión, tienen el mismo número de columnas debido al mismo factor de expansión. Por lo tanto, las matrices formadas A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión, tendrán L^{(g)} veces el número de columnas de una matriz asociada A^{(k)} de respuesta de transmisión del sistema.

Para formar una matriz total AN de respuesta de transmisión del sistema, que acomode factores de expansión variables, la matriz A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión, que tiene el menor factor de expansión, es copiada secuencialmente (etapa 207) en memoria, empezando por la primera columna, es decir, la columna uno de A_{G}^{(g)}, en la primera columna asignada de AN. La matriz A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión, que tiene el menor factor de expansión, tiene el número máximo de columnas. Todas las demás columnas de matrices de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión serán insertadas en esta matriz base AN.

Si los factores de expansión del sistema son múltiplos enteros pares, unos de otros (etapa 209), el procesador 33 forma la matriz total AN de transmisión del sistema (etapa 211) considerando las restantes la matrices A_{G}^{(g)} de transmisión de grupos de factores de expansión en cualquier orden (etapa 209). Para cada matriz A_{G}^{(g)} de transmisión de grupos de factores de expansión, el procesador 33 deriva un índice m de referencia de colocación de columna.

Ecuación 13m = n \cdot \frac{Q^{(g)}}{Q^{(1)}} - \frac{Q^{(g)}}{2 \cdot Q^{(1)}}

donde Q^{(g)} designa el factor de expansión asociado con la matriz A_{G}^{(g)} de transmisión de grupos de factores de expansión que se está considerando, Q^{(1)} designa el menor factor de expansión entre todos los grupos, y n es la columna de la matriz A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión que se está considerando, donde n = 1, 2, 3,... N (etapa 211).

Para usar el índice m de colocación de columna, se deriva (etapa 215) una posición de referencia en AN usando el número total de matrices L^{(1)} de respuesta de transmisión del sistema, que constituyen la matriz de grupos de factores de expansión que tienen el menor factor de expansión,

Ecuación 14m\ H\ L^{(1)}

El procesador 33 deriva un conjunto de columnas de la matriz A_{G}^{(g)} de respuesta de transmisión de grupos de factores de expansión que se está considerando (etapa 217) usando el número de matrices de respuesta de transmisión del sistema que pertenecen al grupo de factores de expansión que se está considerando actualmente.

Ecuación 15L^{(g)} H (n-1) + 1\ a\ L^{(g)}\ H\ n.

El procesador 33 copia el conjunto de columnas de A_{G}^{(g)}, definido por la Ecuación 15, y lo inserta (etapa 219) en la matriz base AN después de la columna de A_{G}^{(1)} que tiene la posición de referencia definida por la Ecuación 14, como se muestra en la Figura 12. Las restantes columnas de la matriz de grupos de factores de expansión que se está considerando se copian e insertan igualmente en la matriz base AN (etapa 221). Después que se han colocado todas las columnas de una matriz de grupos de factores de expansión, el procesador 33 escoge (etapa 223) la siguiente matriz A_{G}^{(g)} de grupos de factores de expansión y ejecuta el método anterior. Las ecuaciones 13, 14 y 15 permiten que las columnas de orden i de las restantes matrices A_{G}^{(g)} de transmisión de grupos de factores de expansión sean colocadas en AN después de una columna de orden m, que tiene soporte similar (etapa 225).

Cuando los factores de expansión del sistema no son múltiplos enteros pares, unos de otros, la expresión del miembro derecho de la Ecuación 13 no produce un número entero. En este caso, el procesador 33 redondeará el resultado de la Ecuación 13 al número entero más próximo por encima, o al número entero más próximo por debajo del valor (etapa 213). El sentido del redondeo tiene un efecto despreciable en el comportamiento global del sistema. El orden en que son consideradas el resto de matrices_{ }A_{G}^{(g)} de transmisión del sistema de grupos puede tener algún efecto sobre el comportamiento del sistema. Se puede usar un conocimiento, a priori, de los factores de expansión para escoger un orden óptimo con antelación.

Usando las técnicas de organización descritas anteriormente, y para el caso en que los factores de expansión sean múltiplos enteros pares unos de otros, se puede obtener una anchura de banda B de matriz que se puede mostrar que está acotada como:

Ecuación 16\left(\left\lceil\frac{W-1}{Q_{MAX}}\right\rceil\cdot\sum\limits^{K}_{k=1}\frac{Q_{MAX}}{Q^{(k)}}\right) \leq B \leq \left(\left(\left\lceil\frac{W-1}{Q_{MAX}}\right\rceil+1\right)\cdot\sum\limits^{K}_{k=1}\frac{Q_{MAX}}{Q^{(k)}}\right)-1

La Ecuación 16 predice que la anchura de banda de la matriz total de respuesta de transmisión del sistema, de la Ecuación 11, estará entre 3 y 6. Un examen de la Ecuación 12 revela que la anchura de banda después de cada método de organización 199 es cuatro.

La mejora se aprecia más cuando aumenta el número de símbolos transmitidos. Si un sistema transmitió 16.000 chips (800 símbolos para un primer usuario y 400 símbolos para un segundo usuario), la anchura de banda de la matriz A^{H}A sería aproximadamente 800. Usando el método de organización para producir una matriz total A de respuesta del sistema, la anchura de banda de AN^{H}AN seguiría siendo cuatro, puesto que la anchura de banda (Ecuación 16) es independiente del número de símbolos transmitidos. Después que hayan sido derivados todos los elementos de la matriz objetivo O, se efectúa la inversa 41. Como la complejidad de invertir una matriz es proporcional al cuadrado de su anchura de banda, la presente invención 17 proporciona una reducción de la complejidad operacional en un factor de, aproximadamente. (800/4)^{2} = 200^{2} = 40.000.

La matriz total AN de respuesta de transmisión del sistema proporciona las características de respuesta al filtro adaptado 25. Cada columna de la matriz AN de respuesta del sistema es un vector que representa las características de respuesta de un símbolo particular. El vector r, de datos recibidos, es introducido en el filtro adaptado 25 donde es adaptado con cada característica de respuesta de la matriz total AN de respuesta de transmisión del sistema para producir un vector y, de salida de filtro adaptado. Cada elemento de vector y, de salida, corresponde a una estimación preliminar de un símbolo particular transmitido por un usuario dado. El vector y, de salida del filtro adaptado 25, es cargado en un multiplicador 43 con la matriz objetivo O invertida. Tanto el vector y, de salida del filtro adaptado 25, como la matriz objetivo O invertida, son multiplicados produciendo un vector d, de datos de usuarios. El vector d, de datos de usuarios, contiene todos los datos transmitidos desde todos los usuarios durante el bloque de tiempo discreto. Como las salidas de la matriz objetivo O y del filtro adaptado 25 están basadas en la matriz total AN de respuesta del sistema, hay que recuperar la conversión seudoaleatoria del vector d, de datos de usuarios. El proceso de recuperación de conversión seudoaleatoria es el inverso de los métodos de organización 199.

Un recuperador de conversión seudoaleatoria 45 reorganiza cada elemento del vector d, de datos de usuarios, basándose en las reasignaciones de columnas efectuadas mientras se ejecuta cada método de organización 199. Los elementos del vector d, de datos, están en el mismo orden impuesto por la matriz total A de respuesta de transmisión, 1, 9, 2, 3, 10, 4, 5, 11, 6, 7, 12, 8, traspuesta verticalmente. El recuperador de conversión seudoaleatoria 45 asigna un espacio de memoria que tiene la misma dimensión, y coloca cada elemento de vector en orden secuencial, 1 - 12. Después que se ha recuperado la conversión seudoaleatoria del vector d, de datos de usuarios, se da salida 23 a los datos de usuarios, para otro proceso.

En las Figuras 13, 14 y 15 se ilustra una solución alternativa para reducir la anchura de banda de una matriz A de respuesta de transmisión del sistema, y se describe con el diagrama de flujo de la Figura 16. La Figura 13 ilustra la matriz A de respuesta de símbolos. La matriz A está organizada de modo que hay S submatrices de símbolos. S es el número mínimo de símbolos que puede tener un campo de datos de una unidad de recursos del sistema, S = N_{c}/Q_{MAX}. N_{c} es el número de chips del campo de datos. Q_{MAX} es el máximo factor de expansión del sistema, tal como un factor de expansión de 16. Como ilustración, para una ráfaga dúplex por división en el tiempo del tipo 2, N_{c} es 1.104 y una expansión típica Q_{MAX} de retardo máximo es 16. Como resultado, la matriz A contiene 69 (N_{c}/Q_{MAX}) submatrices.

Cada submatriz tiene un bloque B^{(s,k)} de soportes para cada una de las K unidades de recursos recibidas. La s representa el número de la submatriz de símbolos de 1 a S, y k representa el número de la unidad de recursos de 1 a
K.

Para cada unidad de recursos, se puede construir una matriz de respuesta del sistema. La Figura 14 ilustra una matriz A_{k} de respuesta del sistema para una unidad de recursos de orden k. La matriz tiene una columna por cada símbolo de dato de la unidad de recursos, N_{c}/Q_{k} columnas. Q_{k} es el factor de expansión de la unidad=s de recursos de orden k. Cada columna tiene un bloque b^{(k,i)} de columnas, para una columna de orden i. Cada bloque tiene una longitud de columna de esa longitud L_{r} de respuesta de impulsos de símbolo de unidad=s de recursos más uno, L_{r} + 1. Para un primer bloque B^{(k,1)} (el más a la izquierda) de la matriz, la parte superior de ese bloque está en la parte superior de la matriz. Cada bloque subsiguiente está un símbolo, Q_{k}, más bajo en la matriz. Como ilustración, el bloque b^{(k,2)} de columnas, de la segunda columna, está Q_{k} chips más bajo en la matriz, que b^{(k,1)}.

Cada bloque b^{(k,1)} de columnas corresponde a un símbolo de orden i de la unidad de recursos de orden k, y se deriva por una multiplicación chip a chip del segmento de orden i del código de conversión seudoaleatoria y del código de la unidad=s de recursos de orden k convolucionado con la respuesta de impulsos del canal de ese segmento, según la Ecuación 17, etapa 300.

Ecuación 17b^{(k,i)} = (c^{(k,i)} * cconvseudoaleatoria^{(k,i)})\ \theta\ h^{(k)}

donde c^{(k,i)} es el segmento de orden i del código de orden k, cconvseudoaleatoria^{(k,i)} es el segmento de orden i del código de conversión seudoaleatoria, h^{(k)} es la respuesta de canal para la unidad de recursos de orden k. Como resultado, la longitud de cada bloque de columnas para una unidad de recursos de orden k, es Q_{k} + L_{r} - 1.

Los bloques de columnas de las matrices A_{1} a A_{k} de respuesta del sistema, de unidades de recursos, se usan para producir bloques de soportes para las submatrices de símbolos de la Figura 13. La Figura 15 ilustra un bloque B^{(k,1)} de soportes, para una unidad de recursos de orden k en el primer bloque de símbolos. El bloque B^{(k,1)} de soportes tiene Q_{MAX}/Q_{k} columnas. Como ilustración, si el máximo factor de expansión del sistema es 16 (Q_{MAX} = 16) y el factor de expansión para esta unidad de recursos es 1 (Q_{k} = 1), el bloque B^{(k,1)} de soportes tiene 16 columnas. Como contraste, si el factor de expansión de la unidad de recursos es 16, el bloque B^{(k,1)} de soportes tiene 1 columna.

Para el primer bloque de soportes derivado de una unidad de recursos de orden k, se toman los primeros bloques de Q_{MAX}/Q_{k} columnas de esa matriz A_{k} de respuesta del sistema, de unidad=s de recursos. La primera columna del bloque de soportes tiene la primera columna de bloques de la matriz K de respuesta del sistema. La parte superior de la primera columna del bloques, del bloque de soportes, está en la parte superior del bloque de soportes. Cada bloque de columnas secuencial está Q_{k} chips más abajo en la columna de soporte. La altura total resultante, del bloque de soportes, es Q_{MAX} + L_{r} - 1, independientemente del factor de expansión Q_{k}, etapa 302.

La Figura 13 muestra los bloques de soportes en las submatrices B^{(s,k)} de símbolos, Cada submatriz B^{(s,k)} de símbolos tiene un bloque de soportes de orden s para cada unidad de recursos, etapa 304. Alternativamente, los bloques b^{(k,i)} de columnas pueden ser tomados de la matriz A_{k} e insertados directamente en las submatrices B^{(s,k)} de símbolos. Cada columna de bloques b^{(k,i)}, del bloque de soportes, es tomada de una columna de bloques de esa matriz A_{k} de unidad=s de recursos. Las columnas tomadas de la matriz para un sub-bloque s de símbolos es b^{(k,x+1)} a b^{(k,x+QMAX/Qk)}. x está dada por la Ecuación 18.

Ecuación 18x = (s - 1) * Q_{MAX}/Q_{k}

Para una unidad de recursos particular, k, cada sub-bloque de símbolos contiene Q_{MAX}/Q_{k} bloques de columnas de esa unidad=s de recursos. El primer bloque de columnas del bloque de soportes tiene su parte superior en la parte superior del bloque de soportes. Cada columna subsiguiente está Q_{MAX}/Q_{k} chips más baja en el bloque de soportes.

Como se muestra en la Figura 13, cada sub-bloque de símbolos tiene un bloque B^{(s,k)} de soportes para cada unidad de recursos. Aunque las unidades de recursos pueden estar organizadas en cualquier orden y conseguir, todavía, una anchura de banda reducida, se puede reducir aún más la anchura de banda colocando unidades de recurso transmitidas con los menores factores de expansión, en el exterior de cada bloque de submatrices. Como ilustración, un primer bloque de columnas tiene un factor de expansión de 1 (Q_{1} = 1). Por consiguiente, la longitud del primer bloque de columnas del primer soporte de la primera submatriz de símbolos, es L_{r}. Si el factor de expansión es 16 (Q_{1} = 16), la longitud del primer bloque de columnas es 15 + L_{r}. Estos 15 chips adicionales aumentan la anchura de banda total. Lo mismo es cierto con la última columna del último soporte de la última submatriz. Sin embargo, en algunas realizaciones prácticas, la reducción potencial de la anchura de banda puede no pesar más que la complejidad añadida para reordenar las unidades de recursos.

Una submatriz de símbolos de orden s tiene los s bloques de soportes para cada unidad de recursos, etapa 304. Como cada soporte tiene la misma altura, cada submatriz tiene la misma altura de Q_{MAX} + L_{r} - 1 chips. La anchura de cada submatriz es M, según la Ecuación 19.

Ecuación 19M = \sum\limits^{k}_{k=1} Q_{MAX}/ Q_{k}

La primera submatriz de símbolos está en la esquina superior izquierda de la matriz A de respuesta del sistema. Cada matriz subsiguiente está al lado de la matriz anterior y Q_{MAX} chips más abajo, etapa 306. La altura total de la matriz A es N_{s} * Q_{MAX} + L_{r} - 1, y la anchura total es M * N_{s}. Como se muestra en la Figura 13, esta configuración de la matriz A reduce considerablemente la anchura de banda. Además, la complejidad al derivar esta matriz A de anchura de banda reducida es pequeña.

En una estación práctica de comunicación, debido al sobremuestreo y a la diversidad de transmisión o de recepción, la matriz A puede comprender varias submatrices. El receptor, ya sea en el equipo de usuario o en la estación base, puede muestrear el vector r, recibido, a un múltiplo de la velocidad de chip, tal como dos veces o cuatro veces la velocidad de chip. Además, se puede usar diversidad de transmisión o de recepción. Para un sistema que use sobremuestreo y diversidad de transmisión/recepción, la matriz A puede ser considerada como si tuviera una submatriz para cada combinación de muestras del sobremuestreo y de la diversidad. Como ilustración, un receptor puede muestrear al doble de la velocidad de chip produciendo muestras pares e impares. El receptor también puede recibir la señal por dos antenas espacialmente separadas, antena 1 y antena 2. Como resultado, se producen cuatro combinaciones: un conjunto par en la antena 1, un conjunto impar en la antena 1, un conjunto par en la antena 2 y un conjunto impar en la antena 2, En tal caso, la señal recibida puede ser modelada por la Ecuación 20.

5

A_{1,o} corresponde a la antena 1 y las muestras pares. A_{1,e} corresponde a la antena 1 y las muestras impares. A_{2,o} corresponde a la antena 2 y la muestras impares. A_{2,e} corresponde a la antena 2 y las muestras pares.

En el caso general, en el que se usa muestreo a un múltiplo m de la velocidad de chip, y se usan n antenas, A puede ser modelada por la Ecuación 21.

6

Para reducir la anchura de banda de la matriz A, cada una de las submatrices tiene su anchura de banda reducida mediante una de las técnicas de reducción de anchura de banda. Cuando se usa la matriz A en un esquema de detección de datos, la anchura de banda reducida de cada submatriz reduce la anchura de banda de la matriz A.

Aunque se ha descrito la presente invención en forma de la realización preferida, para los expertos en la técnica serán evidentes otras variaciones que están dentro del ámbito de la invención, insinuadas en las reivindicaciones adjuntas.

Claims

1. Un método para recibir una pluralidad de señales de comunicación que tienen diferentes factores de expansión, teniendo cada comunicación un código asociado que comprende chips (bits básicos), comprendiendo el método:

para cada chip de cada comunicación, producir un vector de ese chip convolucionado con una respuesta de impulsos;

para cada comunicación, producir bloques de soportes que comprenden los vectores de chips, estando basado en ese factor de expansión de comunicación, un número de los vectores de chips de un bloque de soportes;

formar una matriz de respuesta del sistema que tiene submatrices de símbolos, comprendiendo cada submatriz de símbolos un bloque de soportes de cada comunicación; y

detectar datos de las comunicaciones usando la matriz de respuesta del sistema.

2. El método de la reivindicación 1, en el que el número de vectores de chips del bloque de soportes es ese factor de expansión de comunicación dividido en un factor de expansión máximo del sistema.

3. El método de la reivindicación 1, en el que los vectores de chips son vectores de columnas.

4. El método de la reivindicación 3, en el que una altura en chips de cada bloque de soportes es un número de un factor de expansión máximo más una longitud de la respuesta de impulsos menos uno.

5. El método de la reivindicación 1, en el que la detección de datos usa un modelo de forzamiento a cero.

6. El método de la reivindicación 1, en el que la detección de datos usa una solución de error medio cuadrático mínimo.

7. El método de la reivindicación 3, en el que cada submatriz de símbolos está un número de chips de un factor de expansión máximo, más baja en la matriz de respuesta del sistema, que otra de las submatrices de símbolos.

8. El método de la reivindicación 2, en el que el factor de expansión máximo es dieciséis.

9. Un equipo de usuario para recibir una pluralidad de señales de comunicación que tienen diferentes factores de expansión, teniendo cada comunicación un código asociado que comprende chips, comprendiendo el equipo de usuario:

medios para cada chip de cada comunicación, para producir un vector de ese chip convolucionado con una respuesta de impulsos;

medios para cada comunicación, para producir bloques de soportes que comprenden los vectores de chips, estando basado en ese factor de expansión de comunicación, un número de los vectores de chips de un bloque de soportes;

medios para formar una matriz de respuesta del sistema que tiene submatrices de símbolos, comprendiendo cada submatriz de símbolos un bloque de soportes de cada comunicación; y

medios para detectar datos de las comunicaciones usando la matriz de respuesta del sistema.

10. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que el número de vectores de chips del bloque de soportes es ese factor de expansión de comunicación dividido en un factor de expansión máximo del sistema.

11. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los vectores de chips son vectores de columnas.

12. El equipo de usuario de la reivindicación 11, en el que una altura en chips de cada bloque de soportes es un número de un factor de expansión máximo más una longitud de la respuesta de impulsos menos uno.

13. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los medios de detección de datos usan un modelo de forzamiento a cero.

14. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los medios de detección de datos usan una solución de error medio cuadrático mínimo.

15. El equipo de usuario de la reivindicación 11, en el que cada submatriz de símbolos está un número de chips de un factor de expansión máximo, más baja en la matriz de respuesta del sistema, que otra de las submatrices de símbolos.

16. El equipo de usuario de la reivindicación 10, en el que el factor de expansión máximo es dieciséis.

17. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los medios para producir un vector comprenden una construcción de bloque de respuesta del sistema.

18. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los medios para producir bloques de soportes, y los medios para formar una matriz de respuesta del sistema, comprenden un procesador de reorganización.

19. El equipo de usuario de la reivindicación 9, en el que los medios para detectar datos comprenden un detector multiusuario.

20. Una estación base para recibir una pluralidad de señales de comunicación que tienen diferentes factores de expansión, teniendo cada comunicación un código asociado que comprende chips, comprendiendo la estación base:

21. La estación base de la reivindicación 20, en la que el número de vectores de chips del bloque de soportes es ese factor de expansión de comunicación dividido en un factor de expansión máximo del sistema.

22. La estación base de la reivindicación 20, en la que los vectores de chips son vectores de columnas.

23. La estación base de la reivindicación 22, en la que una altura en chips de cada bloque de soportes es un número de un factor de expansión máximo más una longitud de la respuesta de impulsos menos uno.

24. La estación base de la reivindicación 20, en la que los medios de detección de datos usan un modelo de forzamiento a cero.

25. La estación base de la reivindicación 20, en la que los medios de detección de datos usan una solución de error medio cuadrático mínimo.

26. La estación base de la reivindicación 22, en la que cada submatriz de símbolos está un número de chips de un factor de expansión máximo, más baja en la matriz de respuesta del sistema, que otra de las submatrices de símbolos.

27. La estación base de la reivindicación 21, en la que el factor de expansión máximo es dieciséis.

28. La estación base de la reivindicación 20, en la que los medios para producir un vector comprenden una construcción de bloque de respuesta del sistema.

29. La estación base de la reivindicación 20, en la que los medios para producir bloques de soportes, y los medios para formar una matriz de respuesta del sistema, comprenden un procesador de reorganización.

30. La estación base de la reivindicación 20, en la que los medios para detectar datos comprenden un detector multiusuario.