MX2007007757A - Pronostico de clasificacion basado en capacidad para diseno de mimo. - Google Patents

Abstract

La realizacion de un diseno de Palabra Clave Sencilla (SCW) con receptor de MMSE de baja complejidad y pronostico de clasificacion es similar al diseno de Palabra Clave Multiple (MCW) con cancelacion de interferencia sucesiva (SIC). Un metodo de pronostico de clasificacion comprende calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, calcular las relaciones de senal a ruido (SNR) para cada tono basandose en las matrices de canal de MIMO, mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmision de capa, calcular las capacidades del ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y maximizar una eficiencia espectral general basada en las capacidades AWGN; y seleccionar una clasificacion basada en maximizar la eficiencia espectral general.

Description

PRONOSTICO DE CLASIFICACIÓN BASADO EN CAPACIDAD PARA DISEÑO DE MIMO I . Campo de la Invención La presente invención se refiere generalmente a comunicaciones, y mas específicamente a técnicas para determinar una distribución de una corriente de datos que será transmitida mediante un multi-canal, por ejemplo, un sistema de comunicación de multiplexión por división por frecuencia ortogonal (OFDM) de entrada múltiple salida múltiple (MIMO) .

II . Antecedentes de la Invención En un sistema de comunicación inalámbrica, una señal modulada por RF de un transmisor puede alcanzar un receptor mediante un número de trayectorias de propagación.

Las características de las trayectorias de propagación típicamente vanan con el tiempo debido a un número de factores tales como desvanecimiento y trayectoria múltiple. Para proporcionar diversidad contra efectos dañinos de trayectoria y mejorar el rendimiento, pueden utilizarse múltiples antenas de transmisión y recepción. Si las trayectorias de propagación entre las antenas de transmisión y recepción son lmealmente independientes (es decir, una transmisión en una trayectoria no se forma como una combinación lineal de las transmisiones en las otras trayectorias), lo cual generalmente es verdadero por lo menos para un grado, entonces la probabilidad de recibir correctamente una transmisión de datos incrementa cuando el número de antenas incrementa. Generalmente, la diversidad incrementa y el rendimiento se mejora cuando el número de antenas de transmisión y recepción incrementa. Un sistema de comunicación de entrada múltiple salida múltiple (MIMO) emplea múltiples antenas de transmisión (Nr) y múltiples antenas de recepción (NR) para la transmisión de datos. Un canal de MIMO formado por las antenas de transmisión Nt y recepción NR pueden descomponerse en canales independientes Ns, con Ns < min { Nt, NR } . Cada uno de los canales independientes -Vs también puede referirse como un sub-canal espacial (o un canal de transmisión) del canal de MIMO y corresponde a una dimensión. El sistema de MIMO puede proporcionar rendimiento mejorado (por ejemplo, capacidad de transmisión incrementada) si las dimensiones adicionales creadas por las múltiples antenas de transmisión y recepción se utilizan. Para un canal de clasificación completa MIMO, donde Ns = Nt < NR, una corriente independiente de datos puede transmitirse desde cada una de las antenas de transmisión Nt. Las corrientes de datos transmitidas pueden experimentar diferentes condiciones de canal (por ejemplo, diferentes efectos de desvanecimiento y multi-trayectoria) y pueden lograr diferentes relaciones de señal a ruido e interferencia (SNR) para una cantidad dada de potencia de transmisión. Además, si se utiliza un procesamiento de cancelación de interferencia sucesiva en el receptor para recuperar las corrientes de datos transmitidos (descritas en lo siguiente) , entonces diferentes SNR pueden lograrse para las corrientes de datos que dependen del orden específico en el cual se recuperan las corrientes de datos. Consecuentemente, diferentes proporciones de datos pueden ser soportadas por diferentes corrientes de datos, dependiendo de sus SNR logradas. Puesto que las condiciones de canal típicamente varían con el tiempo, la proporción de datos soportada por cada corriente de datos también varía con el tiempo. El diseño de MIMO tiene dos modos de operación -la palabra clave sencilla (SCW) y palabra clave múltiple (MCW) . En el modo de MCW, el transmisor puede codificar los datos transmitidos en cada capa espacial independientemente, posiblemente con diferentes proporciones. El receptor emplea un algoritmo de cancelación de interferencia sucesiva (SIC) que funciona como sigue: descodificar primero la primera capa, y después restar su contribución de la señal recibida después de volver a codificar y multiplicar la primera capa codificada con un "canal estimado", después descodificar la segunda capa, etc. Este procedimiento "de separación por capas" quiere decir que cada capa sucesivamente descodificada de la señal a ruido incrementó (SNR) y por lo tanto pueden soportar proporciones más altas. En ausencia de propagación de error, el diseño de MCW con SIC logra su capacidad. La desventaja de este diseño surge de la carga de "manejar" las proporciones de cada capa espacial - (a) realimentación de CQI incrementada (una CQI para cada capa); (b) mensaje incrementado de ACK/NACK (una para cada capa) ; (c) complicaciones en ARQ Híbrida (HARQ) puesto que cada capa puede terminar en diferentes transmisiones; (d) sensibilidad de rendimiento de SIC a los errores de estimación de canal con efecto Doppler incrementado, y/o baja SNR; y (e) requerimientos de latencia de descodificación incrementados puesto que cada capa sucesiva no puede descodificarse hasta que se descodifiquen las capas previas. En el diseño de modo SCW convencional, el transmisor codifica los datos transmitidos en cada capa espacial con "proporciones de da tos idén ti cas " . El receptor puede emplear un receptor lineal de baja complejidad tal como un receptor de Solución de Mínimos Cuadrados (MMSE) o de Frecuencia Cero (ZF), o receptores no lineales tales como QRM, para cada tono. El diseño de SCW sobrepasa los argumentos de implementación antes mencionados del diseño de MCW. La desventaja es que el modo de SCW no puede soportar las proporciones de MCW en canales especialmente correlacionados o canales de visibilidad directa (LOS) con un factor K elevado. Ambos escenarios llevan a una pérdida en la clasificación de canal o incrementan en el número de condición de canal y la interferencia entre capas incrementadas. Esto baja dramáticamente la SNR efectiva para cada capa espacial. Por lo tanto, la proporción de datos soportada por cada capa se basa, lo cual baja la proporción de datos general. El factor K es la relación de la potencia de canal de LOS para la potencia de canal sin LOS. La clasificación es el número de modos propios en el canal con energía no nula. El Número de Condición es la relación del valor propio más grande con el valor propio más pequeño del canal de MIMO. Por lo tanto, existe una necesidad en el arte de técnicas para distribuir una corriente de datos dinámicamente que se transmite mediante un multi-canal, por ejemplo, un sistema de comunicación de multiplexión de división por frecuencia ortogonal (OFDM) de entrada múltiple salida múltiple (MIMO) .

SUMARIO DE LA INVENCIÓN En un aspecto, un método de pronóstico de clasificación comprende calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO, mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa, calcular las capacidades del ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Cap , Cap?, Cap3 / Cap4 , seleccionar una Cap más alta absoluta de las Caps más altas, y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta. En un aspecto, un dispositivo de comunicación inalámbrica comprende medios para calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, medios para calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO, medios para mapear la SNR para cada tono para generar las SNR efectivas para cada transmisión de capa, medios para calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap?, Cap3, Cap4 , medios para seleccionar una Cap más alta absoluta de las Caps más altas, y medios para seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta seleccionada. En un aspecto, un procesador se programa para ejecutar un método de pronóstico de clasificación, el método comprende calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO, mapear la SNR para cada tono para generar las SNR efectivas para cada transmisión de capa, calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap?, Cape, Cap , seleccionar una Cap más alta absoluta de las Caps más altas; y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. En un aspecto, un medio que se puede leer por computadora que representa un método de pronóstico de clasificación, el método comprende calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO, y mapear la SNR para cada tono para generar las SNR efectivas para cada transmisión de capa, calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap2 , Capj, Cap4 , seleccionar una Cap más alta absoluta de las Caps más altas, y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. Varios aspectos y modalidades de la invención se describen en detalle adicional en lo siguiente.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Las características y naturaleza de la presente invención se volverán más aparentes a partir de la descripción detallada establecida en lo siguiente cuando se tomen junto con los dibujos en los cuales caracteres de referencia similares se identifican correspondientemente a través de los mismos y en donde: la FIGURA 1 muestra un transmisor convencional de SCW; la FIGURA 2 muestra un transmisor de SCW con pronóstico de clasificación de acuerdo con una modalidad; la FIGURA 3 muestra multiplexión circular con Mt = ,M = 2 , B = 1 de acuerdo con una modalidad; la FIGURA 4 muestra multiplexión de bloque circular con Mt = A ,M = 2,-3 = 4 de acuerdo con una modalidad; y la FIGURA 5 muestra un diagrama de bloque para el pronóstico de clasificación basado en capacidad de acuerdo con una modalidad.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN La palabra "ejemplar" se utiliza en la presente para significar que "sirve como un ejemplo, caso o ilustración". Cualquier modalidad o diseño descrito en la presente como "ejemplar" no necesariamente se interpretará como preferido o ventajoso sobre otras modalidades o diseños. Las técnicas descritas en la presente para el pronóstico de clasificación basado en rendimiento pueden utilizarse para varios sistemas de comunicación tales como un Sistema de Acceso Múltiple de División por Código (CDMA) , un sistema de CDMA de Banda Ancha (WCDMA) , un sistema de CDMA de frecuencia directa (DS-CDMA) , un sistema de Acceso Múltiple de División por Tiempo (TDMA) , un sistema de Acceso Múltiple de División por Frecuencia (FDMA), un sistema de Acceso de Paquete de Enlace Descendente de Alta Velocidad (HSDPA) , un sistema basado en multiplexión de división por frecuencia ortogonal (OFDM) , un sistema de Acceso Múltiple de División por Frecuencia Ortogonal (OFDMA) , un sistema de una sola entrada una sola salida (SISO) , un sistema de múltiple entrada múltiple salida (MIMO), etc.

OFDM es una técnica de modulación de multiportadora que efectivamente divide el ancho de banda general del sistema en múltiples sub-bandas ortogonales (NF) . Estas sub-bandas también se refieren como tonos, sub-portadoras, depósitos y canales de frecuencia. Con OFDM cada sub-banda se asocia con una sub-portadora respectiva que puede modularse con datos. Los símbolos de modulación ascendente a NF pueden transmitirse a las sub-bandas de NF en cada periodo de símbolo de OFDM. Antes de la transmisión, estos símbolos de modulación se transforman en el dominio de tiempo utilizando una transformada de Fourier rápida e inversa de punto-NF (IFFT) para obtener un símbolo "transformado" que contiene chips de NF. El diseño de SCW soluciona las desventajas del diseño de MCW. Sin embargo, el modo de SCW no puede soportar las proporciones de MCW en canales espacialmente correlacionados o canales de visibilidad directa (LOS) con un factor K elevado. Ambos escenarios llevan a una pérdida en la clasificación de canal o incremento en el número de condición de canal y la interferencia entre capas incrementada. Esto baja dramáticamente la SNR efectiva para cada capa espacial. Por lo tanto, la proporción de datos soportada por cada capa se baja, lo cual baja la proporción general de datos. "SNR efectiva" es (aproximadamente) proporcional al medio geométrico de las SNR promediadas 1 sobre todos los tonos. Una forma de reducir la interferencia entre capas es bajar el número de capas espaciales transmitidas en canales de baja clasificación, e intercambiar interferencia entre capas y ganancias de MIMO. Por ejemplo, bajando el número de capas transmitidas de cuatro a tres, es decir, disminuyendo la clasificación de cuatro a tres, puede incrementar dramáticamente las SNR efectivas para las tres capas y por lo tanto la proporción de datos soportada por cada capa. El efecto neto es que una transmisión de tres capas puede tener de hecho una eficacia espectral más alta comparada con la transmisión de cuatro capas. En una modalidad, el diseño de SCW efectivamente intercambia la interferencia entre capas y las ganancias de MIMO para maximizar la eficiencia espectral general. Esto se logra mediante pronóstico de clasificación, donde el receptor realimenta un número óptimo de capas para la transmisión además de una Calidad de Portador a Interferencia (CQI) para correlacionar la clasificación de canal.

Transmisor Convencional de SCW La Figura 1 muestra un transmisor 100 convencional de SCW. Los bits 102 se turbo-codifican 104 y se mapean 106 por QAM dependiendo del formato 108, 110 de paquete (PF) especificado por un algoritmo 112 de pronóstico de proporción. La codificación es idéntica a un diseño de una sola entrada una sola salida (SISO) . Los símbolos codificados entonces se desmultiplexan 114 en las capas 116 Mt, las cuales entonces se mapean espacialmente 118 en moduladores 120 de OFDM Mt y antenas 122. El procesamiento de OFDM para cada antena de transmisión procede después en una forma idéntica que el SISO, después de que se lanzan las señales en un canal inalámbrico de MIMO. El algoritmo de pronóstico de proporción utiliza una realimentación 124 de CQI de 4 bits desde el receptor 126 cada 5 mseg. La CQI es una medida de la SNR efectiva/capa espacial, medida en el receptor. El mapeo espacial se hace en una forma para asegurar que la SNR para cada capa sea similar. Como se explica en lo anterior, el rendimiento de este diseño sufre en los canales de baja clasificación.

Transmisor de SCW con Pronóstico de Clasificación De acuerdo con una modalidad, un diseño de palabra clave sencilla (SCW) con pronóstico de clasificación se describe. Los algoritmos para pronóstico de clasificación fuerte se presentan en lo siguiente. Para SNR < 15 dB (90% de los usuarios), el rendimiento del diseño de SCW con receptor de MMSE de baja complejidad y pronóstico de clasificación, es similar al diseño de Palabra Clave Múltiple (MCW) con cancelación de interferencia sucesiva (SIC) . Sin HARW, SCW es mejor que MCW puesto que MCQ es más sensible a los errores de estimación de canal. Esos factores hacen atractiva a SCW para MIMO debido a la complejidad de implementación más pequeña y la sobrecarga comparada con MCW. Para SNR entre 15 y 20 dB (10% de los usuarios), el espacio de rendimiento entre SCW y MCW es menor que 1.0 dB para canales bajos K, y 2-5 dB para canales altos K. Para canales altos K, la degradación de rendimiento en SNR elevadas se baja a 1-2 dB, al emplear antenas de doble polarización. En efecto, el diseño de SCW está dentro de dos dB del diseño de MCW incluso en SNR elevadas. En ausencia de HARQ, el rendimiento de MCW es peor que SCW en SNR < 15 dB, debido a la sensibilidad incrementada de SIC a los errores de estimación de canal. La Figura 2 muestra un transmisor de SCW con pronóstico de clasificación de acuerdo con una modalidad. Los bits 202 se turbo-codifican 204 y se mapean 206 con QAM dependiendo del formato 208, 210 de paquete (PF) especificado por un algoritmo 212 de pronóstico de proporción . En una modalidad, los símbolos codificados entonces se desmultiplexan 214 en corriente 216 M o capas (1 < M < Mt) , donde M 228 es un número entero de 2 bits 1 < M < Mt especificado por la realimentación del receptor 226 cada 5 mseg, además de una CQI 224 de 5 bits. Las corrientes 216 M entonces se mapean espacialmente 218 en moduladores 220 de OFDM Mt y antenas 222 Mt.

Mapeo Espacial El mapeador espacial 218 (pre-codificador) es una matriz Mt x M (P (k) que mapea M símbolos en antenas Mt para cada tono de OFDM, k. Entonces pueden existir varias opciones para el pre-codificador . Considerar un canal de MIMO MR x Mt H (k) . La matrices del pre-codificador pueden seleccionarse de tal manera que la matriz de canal equivalente H (k) P (k) ha mejorado la selectividad de frecuencia comparada con H (k) . La selectividad de frecuencia incrementada puede explotarse por el descodificador para obtener ganancias de diversidad de frecuencia . En una modalidad, una matriz de pre-codificador es la siguiente matriz de permutación: donde p(0), tt(l), , p (Mt -1) son las matrices de sub-permutación Mt x M derivadas de las columnas M de la matriz de identidad, Mt*Mt y ß es un parámetro para controlar la selectividad de frecuencia del canal equivalente.

De acuerdo con una moda lidad, s i Mt = , = 2 entonces Para B = 1, esto lleva a una estrategia de multiplexión de bloque circular con dos capas como se muestra en la figura 3 donde los cuadros 302 de línea vertical corresponden a símbolos de la capa 1 y los cuadros 304 de línea horizontal corresponden a los símbolos de la capa 2. La figura 3 muestra una multiplexión circular con Mr = 4, M = 2, B = ] , . „n^ . El eje vertical 306 representa las antenas.

El eje horizontal 308 representa los tonos. Para B = 4, esto lleva a una estrategia de multiplexión de bloque circular con dos capas como se muestra en la figura 4 donde los cuadros 402 de línea vertical corresponden a los símbolos de la capa 1 y los cuadros 404 de línea horizontal corresponden a los símbolos de la capa 2. La figura 4 muestra en la multiplexión de bloque circular con Mt =4> = 2> B = 4 . El eje vertical 406 representa las antenas. El eje horizontal 408 representa los tonos . Un incremento en B lleva a una reducción en la selectividad de frecuencia de canal equivalente, el cual se puede desear cuando se emplean códigos débiles. También, el parámetro B es sensible a la opción del intercalador de canal, por lo tanto el parámetro B puede optimizarse posteriormente . La multiplexión circular mejora la diversidad de frecuencia independientemente de la propagación de retardo de canal. En presencia de códigos turbo fuertes, el rendimiento de CM (con M = 1 ) se aproxima a la diversidad de transmisión del Espacio-Tiempo (STTD) . Sin embargo, para cada PF elevado o para canales de control que emplean códigos convolucionales débiles STTD puede ceder rendimiento de CM significativamente. En una modalidad, una matriz de pre-codificador es la siguiente matriz de diversidad de retardo generalizada : . (*) = MT*M Donde M'xM es una matriz de sub-DFT' t obtenida de las columnas M de la matriz de DFT ' t y Mj M? es una matriz diagonal t ', con la entrada (j , j ) ava dada por ' j l p(k - \)d~ exp Ñ - El parámetro d es el parámetro de retardo, el cual también controla la selectividad de frecuencia de canal, y N es número de tonos de OFDM. Observamos que para M = 1, la matriz de pre-codificación anterior implementa la diversidad de retardo "pura". El rendimiento de la diversidad de retardo es estrictamente peor que la multiplexión circular (y STTD) , y tiene un rendimiento deficiente en las condiciones de canal de LOS para PF elevado. La única ventaja de utilizar diversidad de retardo es que se beneficia de las ganancias de estimación de canal de SISO mejoradas en muy bajas SNR (SNR < -5 dB) y para alta movilidad (> 120 kmph) . En estos escenarios de canal, la multiplexión circular no puede beneficiarse de la ganancia de estimación de canal de SISO.

Formatos de Paquete Un diseño de SISO actual utiliza 7 PF con eficiencias espectrales [0.5, 1, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0] bps/Hz. En el diseño de SCW que emplea una transmisión de una capa, esta granularidad en eficiencia espectral (SE) debe ser suficiente. Sin embargo, cuando cuatro capas se utilizan para la transmisión, esto se traduce en eficiencias espectrales de [2,4,6,8,10,12,16] bps/Hz, con una granularidad de SE en el orden de 2-4 bps/Hz. Una consecuencia de esta granularidad común es una pérdida en la proporción de datos, puesto que estos usuarios se restringen en transmitir a una proporción de datos mucho más baja que su SE que se puede obtener. Nótese que el diseño de MCW con SIC no tiene este problema de granularidad, puesto que la proporción en cada capa puede ajustarse independientemente, dando como resultado en una granularidad de eficiencia espectral general muy fina.

Tabla 1: Formato del Paquete para el Diseño de SCW con Pronóstico de Clasificación La Tabla 1 muestra el formato del paquete para el diseño de SCW con pronóstico de clasificación de acuerdo con una modalidad. La Tabla 1 muestra los PF con SE que tienen como objetivo la primera a la sexta transmisión. 16 PF se provisionó con clasificación de SE por capa de incrementos de 0.5 bps/Hz/capa a 4.25 bps/Hz/capa con 0.25 bps/Hz/capa que tienen como objetivo la primera transmisión. Cuando se tiene como objetivo la primera transmisión, el SE por capa que se puede obtener máximo es de 1.42 bps/Hz/capa. El SE entre 1.42 bps/Hz/capa y 2.13 bps/Hz/capa puede lograrse al tener como objetivo la segunda transmisión y SE mayor que 2.13 bps/Hz/capa puede lograrse al tener como objetivo la primera transmisión donde se disminuyen los beneficios de HARQ. En otra modalidad, más números de PF pueden agregarse con SE/capa > 4.25 bps/Hz de tal manera que SE más alto puede lograrse al tener como objetivo la tercera transmisión, y se beneficia de las ganancias de HARQ. En tal caso, una CQI de 6 bits puede necesitarse para asegurar que la granularidad de PF se capture.

Algoritmo de Pronóstico de Clasificación Basado en Capacidad La figura 5 muestra un diagrama de bloque para un pronóstico de clasificación basado en capacidad de acuerdo con una modalidad. Para el tono kavo, H(k)P (k) 502 a H(k)P?(k) 508 se ingresan en MMSE 512 a MMSE 518, respectivamente. MMSE 512 a MMSE 518 produce SNR4(k) 522 a SNR?(k) 528, respectivamente. SNR4(k) 522 a SNR?( ) 528 se ingresan en un Mapeador 532 de Cap al Mapeador 538 de Cap, respectivamente. El Mapeador 532 de Cap al Mapeador 538 de Cap produce EffSNR4 542 a EffSNRi 548, respectivamente, y Cap4 552 a Capí 558 respectivamente. Cap4 552 a Capí 558 se ingresan en una unidad 570 de decisión. La unidad 570 de decisión produce una clasificación 572. EffSNRi 542 a EffSNR4 548 y la clasificación 572 se ingresan en una unidad 574 de selección y cuantización. La unidad 574 de selección y cuantización produce una CQI 576 de cinco bits. De acuerdo con una modalidad, el algoritmo de pronóstico de clasificación basado en capacidad funciona como sigue: 1. En cada tono, las matrices de canal de MIMO de 4x4, 4x3, 4x2 y 4x1, H(k)PXk), H(k)P2(k), H(k)P3(k) y H(k)P4(k), que corresponden con las transmisiones de capa {1,2,3,4}, se calculan. Asumiendo un receptor de MMSE, las SMR de post-procesamiento para las transmisiones de capa {1,2,3,4} SNR?(k), SNR2(k), SNRj(k), SNR4(k), se calculan para cada tono como : SNRu(k)* :? di gl [Pµ (k)' H(k)' H(k)PM (k) + V M =11,4] Si asumimos otros receptores tales como QRM-MLD o IDD, las SNR de post-procesamiento se calcularán en una forma diferente . 2. Un mapeo de capacidad sin restricción entonces se emplea para generar una SNR efectiva promedio sobre todos los tonos, para las transmisiones de capa {1,2,3,4}, las denotamos como EffSNRí , EffSNR2, EffSNR3, EffSNR4. Las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas se denotan como Capl f Cap 2 , Cap 3, Cap4. 3. La clasificación óptima/capa se selecciona para maximizar la eficiencia espectral general, es decir, una CQI de 5 bits entonces de , , CQ¡ (M) = Quant [EfßNR . ] realimenta, donde ^ ' ^ M . Puede ser aparente para aquellos con experiencia en el arte que técnicas conocidas para calcular capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) pueden utilizarse. Las técnicas descritas en la presente pueden utilizarse para una variedad de sistemas basados en OFDM así como otros sistemas. Las técnicas de pronóstico de clasificación descritas en la presente pueden implementarse por varios medios. Por ejemplo, estas técnicas pueden implementarse en hardware, software o una combinación de los mismos. Para una implementación de hardware, las unidades de procesamiento utilizadas para realizar el control de interferencia pueden implementarse dentro de uno o más circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) , procesadores digitales de señales (DSP) , dispositivos digitales de procesamiento de señales (DSPD), dispositivos lógicos programables (PLD), disposiciones de puerta programable de campo (FPGA), procesadores, controladores, micro-controladores, microprocesadores, otras unidades electrónicas diseñadas para realizar las funciones descritas en la presente, o una combinación de los mismos. Para una implementación de software, las técnicas de control de interferencia pueden implementarse con módulos (por ejemplo, procedimientos, funciones, etc.) que realizan las funciones descritas en la presente. Los códigos de software pueden almacenarse en una unidad de memoria y ejecutarse por un procesador. La unidad de memoria puede implementarse dentro del procesador o ser parte externa del procesador, en cuyo caso pueden acoplarse comunicativamente al procesador mediante vanos medios como se conoce en la técnica. La descripción previa de las modalidades descritas se proporciona para permitir que cualquier persona con experiencia en la técnica haga o utilice la presente invención. Varias modificaciones a estas modalidades serán fácilmente aparentes para aquellos con experiencia en la técnica, y los principios genéricos definidos en la presente pueden aplicarse a otras modalidades sin apartarse del espíritu o alcance de la invención. De este modo, la presente invención no se pretende para ser limitada a las modalidades mostradas en la presente sino para estar de acuerdo con el alcance más amplio consistente con los principios y características novedosos descritos en la presente.

NOVEDAD DE LA INVENCIÓN Habiendo descrito la presente invención se considera como novedad y por lo tanto se reclama como propiedad lo descrito en las siguientes reivindicaciones.

REIVINDICACIONES 1. Un método de pronóstico de clasificación, caracterizado porque comprende: calcular matrices de canal de MIMO que corresponden con transmisiones de capa para cada tono; calcular relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO; mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa; calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponde con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap2, Cap3, Cap ; seleccionar una Cap más alta absoluta de las Cap más altas; y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. 2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado además porque comprende enviar un indicador de calidad basándose en la clasificación seleccionada. 26 corresponden con transmisiones de capa para cada tone- medio para calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO; medio para mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa; medio para calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap2 , Cap3, Cap4; medio para seleccionar una Cap más alta absoluta de las Cap más altas; y medio para seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. 10. El dispositivo de comunicación inalámbrica de conformidad con la reivindicación 9, caracterizado además porque comprende medio para enviar un indicador de calidad basándose en la clasificación seleccionada. 11. El dispositivo de comunicación inalámbrica de conformidad con la reivindicación 9, caracterizado porque el número de transmisiones de capa es por lo menos dos. 12. El dispositivo de comunicación inalámbrica de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque el indicador de calidad es Calidad de Portador a Interferencia. 13. Un procesador programado para ejecutar un método de pronóstico de clasificación, el método caracterizado porque comprende: calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono; calcular las relaciones de señal a ruido (SNR), para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO; mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa; calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap , Cap , Cap4 ; seleccionar una Cap más alta absoluta de las Cap más altas; y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. 14. El procesador de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque el método además comprende enviar un indicador de calidad basándose en la clasificación seleccionada. 15. El procesador de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque el número de transmisiones de capa es por lo menos dos. 16. El procesador de conformidad con la reivindicación 14, caracterizado porque el indicador de calidad es Calidad de Portador a Interferencia. 17. Un medio que se puede leer por computadora 28 que representa un método del pronóstico de clasificación, el método caracterizado porque comprende: calcular matrices de canal de MIMO que corresponden con transmisiones de capa para cada tono; calcular relaciones de señal a ruido (SNR) , para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO; mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa; calcular las capacidades de ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y denotadas como Capí , Cap2, Cap , Cap4 ; seleccionar una Cap más alta absoluta de las Cap más altas; y seleccionar una clasificación basándose en la Cap más alta absoluta seleccionada. 18. La computadora leíble de conformidad con la reivindicación 17, caracterizada porque el método además comprende enviar un indicador de calidad basándose en la clasificación seleccionada. 19. La computadora leíble de conformidad con la reivindicación 17, caracterizada porque el número de transmisiones de capa es por lo menos dos. 20. La computadora leíble de conformidad con la reivindicación 18, caracterizada porque el indicador de calidad es Calidad de Portador a Interferencia. 29 RESUMEN DE LA INVENCIÓN La realización de un diseño de Palabra Clave Sencilla (SCW) con receptor de MMSE de baja complejidad y pronóstico de clasificación es similar al diseño de Palabra Clave Múltiple (MCW) con cancelación de interferencia sucesiva (SIC). Un método de pronóstico de clasificación comprende calcular las matrices de canal de MIMO que corresponden con las transmisiones de capa para cada tono, calcular las relaciones de señal a ruido (SNR) para cada tono basándose en las matrices de canal de MIMO, mapear la SNR para cada tono para generar SNR efectivas para cada transmisión de capa, calcular las capacidades del ruido Gaussiano blanco aditivo (AWGN) que corresponden con las SNR efectivas y maximizar una eficiencia espectral general basada en las capacidades AWGN; y seleccionar una clasificación basada en maximizar la eficiencia espectral general .

Claims (1)

1. 3. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el indicador de calidad es la Calidad de Portador a Interferencia (CQI) . . El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el número de transmisiones de capa es cuatro. 5. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la SNR se calcula como SNRXk) * t ? di g( [p,?? (k)' H{k)' H(k)P„ (k) + s2/]"') 1 ' M =[1,4] donde k es el tono kavo, H (k) P?k) , H (k) P2 (k) , H (k) P3 (k) y H (k) P4 (k) corresponden a las transmisiones de capa {1,2,3,4}. 6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el mapeo se restringe con respecto a la capacidad. 7. El método de conformidad con la reivindicación M 1, caracterizado porque la clasificación seleccionada se M - arg max [M x Cap M ] calcula como ?UI¡. J 8. El método de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado porque el indicador de calidad CQI se calcula como COI ( M ) = Quant [ EfßNR - ] , donde M EffSNR es la SNR efectiva de la clasificación seleccionada. 9. Un dispositivo de comunicación inalámbrica, caracterizado porque comprende: medio para calcular matrices de canal de MIMO que