MXPA05013518A - Ecualizador basado en ventana deslizante de complejidad reducida. - Google Patents

Abstract

La presente invencion tiene muchos aspectos. Un aspecto de la invencion es realizar ecualizacion utilizando un procedimiento de ventana deslizante. Un segundo aspecto vuelve a utilizar informacion derivada a cada ventana para su utiliza por parte de una ventana subsiguiente. Un tercer aspecto utiliza un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para la ecualizacion. Un cuarto aspecto se refiere al manejo de sobre-muestreo de las senales recibidas y respuestas de canal. Un quinto aspecto se refiere al manejo de antenas de recepcion multiples. Una sexta modalidad se refiere al manejo tanto de sobre-muestreo como de antenas de recepcion multiples.

Description

ECÜALI ADOR BASADO EN VENTANA DESLIZANTE DE COMPLEJIDAD REDUCIDA CAMPO DE LA INVENCIÓN La invención se refiere en general, a sistemas comunicación inalámbrica. En particular, la invención refiere a detección de datos en dichos sistemas.

ANTECEDENTES Debido a mayores demandas de una performance de receptor mejorada, muchos receptores avanzados utilizan ecualizadores lineales de bloque de cero forzado (ZF) y ecualizadores de mínimo error cuadrático medio (MMSE) . En estos dos procedimientos, la señal recibida es típicamente modelada de acuerdo con la Ecuación 1. r = Hd + n Ecuación 1 r es el vector receptor que comprende muestras de la señal recibida. H es la matriz de respuesta de canal, d es el vector de datos a ser estimado. En sistemas de espectro ensanchado, tal como sistemas de acceso múltiple por división de código (CDMA) , d puede ser representado como símbolos de datos o un vector de datos ensanchados compuesto. Para un vector de datos ensanchados compuesto, los símbolos de datos para cada código individual son producidos demodulando el vector de datos estimado d con ese código, n es el vector de ruido . En un ecualizador lineal de bloque ZF, el vector de datos es estimado de acuerdo con la Ecuación 2. d = (HHH)_1HHr Ecuación 2 (•)H es la operación de transposición (o Hermetiana) conjugada compleja. En un ecualizador lineal de bloque MMSE, el vector de datos es estimado, de acuerdo con la Ecuación 3. d = (???+s2?)_1??G Ecuación 3 En canales inalámbricos que experimentan propagación de multietapa, para detectar con precisión los datos utilizando estos procedimientos se requiere el uso de un número infinito de muestras recibidas, lo que carece de practicidad. Por lo tanto, es conveniente utilizar una técnica de aproximación. Uno de los procedimientos es un procedimiento de ventana deslizante. En el procedimiento de ventana deslizante, se utiliza una ventana predeterminada de muestras recibidas y respuestas de canal en la detección de datos. Después de la detección inicial, la ventana es deslizada hacia abajo hasta una ventana siguiente de muestras. Este procedimiento continúa hasta que cesa la comunicación. Al no utilizar un número infinito de muestras, se introduce un error en el modelo de símbolo mostrado en la Ecuación 1, y por lo tanto, se produce una detección de datos inadecuada. El error es más prominente al comienzo y al final de la ventana, donde las porciones efectivamente troncadas de la secuencia infinita tienen el mayor impacto. Un procedimiento para reducir estos errores es utilizar un gran tamaño de ventana y truncar los resultados al comienzo y al final de la ventana. Las porciones truncadas de la ventana son determinadas en ventanas previas y subsiguientes. Este procedimiento tiene una complejidad considerable, especialmente cuando el ensanchado del retardo de canal es grande. El gran tamaño de ventana conduce a grandes dimensiones sobre las matrices y vectores utilizados en la estimación de datos. En forma adicional, este procedimiento no es eficiente en términos de cálculos por datos de detección al comienzo y en las finalizaciones de la ventana y luego, descartando esos datos. En consecuencia, es conveniente tener alternativas para detección de datos.

LA INVENCIÓN La presente invención tiene muchos aspectos. Un aspecto de la invención es realizar una ecualización utilizando un procedimiento de ventana deslizante. Un segundo aspecto vuelve a utilizar información derivada para cada ventana con procedimientos el objeto de ser utilizada por una ventana subsiguiente. Un tercer aspecto utiliza una transformada de Fourier discreta basada en el procedimiento para la ecualización. Un cuarto aspecto se refiere al manejo de sobre-muestreo de las señales recibidas y respuestas de canal. Un quinto aspecto se refiere al manejo de múltiples antenas de recepción, üna sexta modalidad se refiere al manejo de sobre-muestreo y múltiples antenas de recepción.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La Figura 1 es una ilustración de una matriz de respuesta de canal de bandas. La Figura 2 es una ilustración de una porción del centro de la matriz de respuesta de canal de bandas. La Figura 3 es una ilustración de una ventana de vector de datos con una posible partición. La Figura 4 es una ilustración de un modela de señal particionado . La Figura 5 es un diagrama de flujo de detección de datos de ventana deslizante que utiliza un factor de corrección pasado. La Figura 6 es un receptor que utiliza detección de datos de ventana deslizante que utiliza un factor de corrección pasado . La Figura 7 es un diagrama de flujo de detección de datos de ventana deslizante que utiliza un factor de corrección de auto-correlación de ruido. La Figura 8 es un receptor que utiliza detección de datos de ventana deslizante que utiliza un factor de corrección de auto-correlación de ruido.

La Figura 9 es una representación gráfica del procedimiento de ventana deslizante. La Figura 10 es una representación gráfica del procedimiento de ventana deslizante que utiliza una aproximación circulante. La Figura 11 es un circuito para una modalidad para detectar datos utilizando transformadas de Fourier discretas (las DFT) .

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA O LAS MODALIDADES PREFERIDAS Aunque las características y los elementos de la presente invención son descritos en las modalidades preferidas en combinaciones particulares, cada característica o elemento puede ser utilizado sólo (sin las otras características y elementos de las modalidades preferidas) o en varias combinaciones con o sin las otras características y elementos de la presente invención. En adelante, una unidad - inalámbrica de transmisión/recepción (WTRU) incluye pero sin limitarse a un equipo de usuario, una estación móvil, una unidad de abonado fija o móvil, un localizador o cualquier otro tipo de dispositivo capaz de operar en un entorno inalámbrico. Cuando se hace referencia en adelante, una estación base incluye, pero sin limitarse a un Nodo B, un controlador de sitio, un punto de acceso o cualquier otro tipo de dispositivo de interfase en un entorno inalámbrico. Aunque se describe un ecualizador de ventana deslizante de complejidad reducida junto con un sistema de comunicación de acceso múltiple por división de código inalámbrico preferido, tal como CDMA2000 y modos dúplex por división de tiempo (TDD) , dúplex por división de frecuencia (FDD) del sistema universal terrestre móvil (UMTS) y CDMA síncrono por división de tiempo (TD-SCDMA) , el mismo puede ser aplicado a varios sistemas de comunicación y, en particular, a varios sistemas de comunicación inalámbrica. En un sistema de comunicación •inalámbrica, puede ser aplicado a transmisiones recibidas por una WTRU de una estación base, recibidas por una estación base de una o múltiples WTRU o recibidas por una WTRU de otra WTRU, tal como en un modo ad hoc de operación. Lo siguiente describe la implementación de un ecualizador basado en ventana deslizante de complejidad reducida que utiliza un algoritmo M SE preferido. No obstante, pueden utilizarse otros algoritmos, tal como un algoritmo de cero forzado. («) es la respuesta de impulso de un canal. d{k) es la muestra transmitida ktn que se genera modulando un símbolo utilizando un código de modulación. También puede ser la suma de los chips que son generados modulando un conjunto de símbolos utilizando un conjunto de códigos, tal como códigos ortogonales. r{») es la señal recibida. El modelo del sistema puede ser expresado de acuerdo con la Ecuación 4. * ?d(k)h(t-kTe)+n(t) -«<f <<*> Ecuación 4 n (t) es la suma de ruido aditivo e interferencia (intra-celular e inter-celular) . Para mayor simplicidad, se describe lo siguiente suponiendo que se utiliza un muestreo de velocidad de chip en el receptor, aunque pueden utilizarse otras velocidades de muestreo, tal como un múltiplo de la velocidad de chip. La señal recibida muestreada puede expresarse de acuerdo con la Ecuación 5.

U)=?d(k)h(j-k)+ U)^?dU-k)h(k)-n{) j € {...,-2,-1,0,1.2,...} Ecuación 5 Tc es eliminado para mayor simplicidad en las notaciones . Se supone que h{») tiene un soporte finito y es invariante en el tiempo. Esto significa que en el dominio de tiempo discreto, existe un índice L de manera que (i) = 0 para i < 0 e i > L. Como resultado, puede re-expresarse la Ecuación 5 como Ecuación 6.

HJ) = ¾*<*>*(/-*) + e {·- "2 -1-0,1,2,...} *=Q Ecuación 6 Considerando que la señal recibida tiene M señales recibidas \r (0) , ... r (M - 1), resulta en la Ecuación 7. r = Hd + n donde, [r(0),A, r{H - 1 ) } T € CM, [d(-L + 1}, di-L + 2} , , .. d(0) , , d(M-l)]T 6 i En(0) , ?, n{M - 1} € CM Ecuación 7 En la Ecuación 7, representa el espacio de todos los vectores complejos con dimensión M. Parte del vector d puede ser determinada utilizando una ecuación apropiada. Suponiendo que M > L y definiendo M = M - L + 1, el vector d está de acuerdo con" la Ecuación 8. d +1),¿(-Z+2),..,¿^^ X.-S Ecuación 8 La matriz H en la Ecuación 7 es una matriz de bandas que puede ser representada como el diagrama de la Figura 1. En la Figura 1, cada hilera en el área sombreada representa el vector [h(L - l),h(L - 2),...,h(l), h{0)], de acuerdo con lo mostrado por la Ecuación 7. En vez de estimar todos los elementos en d, solamente se estiman los N elementos medios de d. d son los N elementos medios de acuerdo con la Ecuación 9. a = [d(0), d(N - 1) 3 T Ecuación .9 Utilizando la misma observación para r, una relación lineal apropiada entre r y 3 está de acuerdo con la Ecuación 10. « a a + Ecuación 10 La matriz R puede ser representada como el diagrama de la Figura 2 o de acuerdo con la Ecuación 11. A{) 0 ? m ACO) 0 M KD 0 0 U 0 m 0 h(l-l) 0 M 0 0 M M 0 Ecuación 11 Como se muestra, el primer elemento - 1 y el último elemento L - 1 de r no son iguales al lado derecho de la Ecuación 10. Como un resultado, los elementos en los dos extremos del vector d serán estimados con menos precisión que aquellos próximos al centro. Debido a esta propiedad, se utiliza preferiblemente, un procedimiento de ventana deslizante como se describe subsecuentemente, para la estimación de muestras transmitidas, tal como chips.

En cada etapa k del procedimiento de ventana deslizante, se mantiene una cierta cantidad de muestras recibidas en x[k con dimensión N + L-l. Son utilizadas para estimar un conjunto de datos transmitidos a &[k] con dimensión N utilizando la Ecuación 10. Después de estimar el vector dík] , se utiliza solamente la parte "medio" del vector estimado ¿[k] para el procesamiento de datos adicionales, tal como por medio de demodulación. La parte "más baja" (o la última parte en tiempo) de d-k] es estimada nuevamente en el etapa siguiente del procedimiento de ventana deslizante donde r[k+l] tiene algunos de los elementos r[k] y algunas de las nuevas muestras recibidas, es decir, se trata de una versión desplazada (deslizada) de r[k] . Aunque preferiblemente el tamaño de ventana N y el tamaño de etapa deslizante son parámetros de diseño, (basados en ensanchado de retardo del canal (L) , el requerimiento de precisión para la estimación de datos y la limitación de complejidad para implementación) , lo siguiente utiliza el tamaño de ventana de la Ecuación 12 con fines ilustrativos. N m 4NS x SF Ecuación 12 SF es el factor de modulación. Tamaños de ventana típicos van de 5 a 20 veces más que la respuesta de impulso de canal, aunque pueden utilizarse otros tamaños. El tamaño de etapa deslizante basado en el tamaño de ventana de la Ecuación 12 es, preferiblemente, 2NS X SF. € {1 ,2 .. · es dejado, preferiblemente, como un parámetro de diseño. Además, en cada etapa deslizante, los chips estimados que son enviados al demodulador son 2?? x SF elementos en el medio del J[k] estimado. Este procedimiento es ilustrado en la Figura 3. En el procedimiento de ventana deslizante descrito con anterioridad, el modela de sistema es aproximado descartando algunos términos en el modelo. A continuación, se describe una técnica donde se mantienen términos utilizando la información" estimada en la etapa deslizante previo o bien, caracterizando los términos como ruido en el modelo. El modelo de sistema es corregido utilizando los términos mantenidos/caracterizados . Un algoritmo de detección de datos utiliza un algoritmo MMSE con corrección de error de modelo utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante y el modelo de sistema de la Ecuación 10. Debido a la aproximación, la estimación de los datos, tal como chips, tiene error, especialmente en los dos extremos del vector de datos en cada etapa deslizante (el comienzo y el final) . Para corregir este error, la matriz H en la Ecuación 7 es particionada en una matriz de hilera de bloque de acuerdo con la Ecuación 13 (etapa 50) .

H - L ¾ I A í Hf J Ecuación 13 El subíndice "p" viene de "pasado", y "f" viene de "futuro". está de acuerdo con la acuerdo con la Ecuación 14.

Ecuación 14 Hf es por la Ecuación 15.

Ecuación 15 El vector d también esta particionado en bloques de cómo por la Ecuación 16. d — I drp I cF i drf 3f Ecuación 16 d es el mismo que en la Ecuación 8 y dp es por la Ecuación 17. dp = { d(-L + l)d(-t + 2)/\d<-i) ]TecL_1 Ecuación 17 df es por la Ecuación 18. áp -- íd{N)d(N + l)Ad(N + L - 2]T CL-X Ecuación 18 Luego, el modelo de sistema original está de acuerdo con la Ecuación 19 y es ilustrado en la Figura 4. r = HP dp + fi a + HE dt + n Ecuación 19 Una aproximación al modelo de la Ecuación 19 es por la Ecuación 20. r s fl 9 + ¾i en donde f = r - Hp dp y ñj = Hf df + n Ecuación 20 Utilizando un algoritmo MMSE, el vector de datos estimados ¿ es por Ecuación 21. % = gd a» (gdfiñfl + Si)"1 ? Ecuación 21 En la Ecuación 21, gd es la energía de chip por la Ecuación 22. Eídíi)d*{j) } = gd 6y Ecuación 22 r es por la Ecuación 23. r = r - Hp dp Ecuación 23 _-p, es parte de la estimación de en la etapa de d <* ventana deslizante anterior. ? es la matriz de auto-correlación de ñi, es decir Z-Á - E{ñ- ñ^l.Se supone que Hfdf y n no son correlacionados, resultados de la Ecuación 24. ?1 = ga Hf HK£ + E fn nK} Ecuación 24 La conflabilidad de dP depende del tamaño de ventana deslizante (relativo al tramo de retardo de canal L) y del tamaño de etapa deslizante. Este procedimiento también es descrito junto con el diagrama de flujo de la Figura 5 y los componentes de receptor preferidos de la Figura 6, que pueden ser implementados en una WTRU o en una estación base. El circuito de la Figura 6 puede ser implementado sobre un circuito integrado (IC) único, tal como un circuito integrado de aplicación especifica (ASIC) , sobre múltiples IC como componentes discretos o como una combinación de IC y componentes discretos. ün dispositivo de estimación de canal 20 procesa el vector recibido r produciendo las porciones de matriz de estimado de canal Hp, H y Hf (etapa 50) . ün; dispositivo de autocorrelacion de ruido futuro 124 determina un factor de autocorrelacion de ruido futuro, gj^f^f, (etapa 52) . Un dispositivo de autocorrelacion de ruido 22 determina un factor de autocorrelacion de ruido, E {n nH}, (etapa 54) . Un sumador 26 suma los dos factores juntos para producir ?íf (etapa 56) .

Un dispositivo de corrección de entrada pasada 28 toma la porción pasada de la matriz de respuesta de canal, Hp, y una porción determinada pasada del vector de datos, ¿p para producir un factor de corrección pasado Hp &p/ (etapa 58). Un restador 30 resta el factor de corrección pasado del vector recibido produciendo un vector recibido modificado, ?, (etapa 60) . Un dispositivo MMSE utiliza ?i, H, y para determinar la porción d central del vector de datos recibidos, tal como por la Ecuación 21, (etapa 62). La siguiente ventana se determina en la misma manera utilizando una porción de d como d en la p siguiente ventana de determinación, (etapa 64). Como se ilustra en este procedimiento, solamente los datos para la porción de interés, d se determina reduciendo la complejidad involucrada en la detección de datbs y el truncado de porciones no deseadas del vector de datos. En otro procedimiento de detección de datos, solamente se corrige el término de ruido. En este procedimiento, el modelo de sistema es por la Ecuación 25. r = f! 3 + ñ¾, donde ¾ = Kp dp + Hf cU + n Ecuación 25 Utilizando un algoritmo MMSE, el vector de datos estimado d de acuerdo con la Ecuación 26. d = g,H¾M*+?,ylr Ecuación 26 Suponiendo que Hpd^Hfdf y n no son correlacionados, resultados de la Ecuación 27.

Ecuación 27 Para reducir la complejidad en la resolución de la Ecuación 26 utilizando la Ecuación 27, no es necesaria una multiplicación de matriz complota para HpHHp y HfHHf ya que solamente el ángulo superior e inferior Hp y Hf, respectivamente, son diferentes de cero, en general. Este procedimiento también se describe junto con el diagrama de flujo de la Figura 7 y los componentes de receptor preferidos de la Figura 8 que pueden ser implementados en una WTRÜ o en una estación base. El circuito de la Figura 8 puede ser implementado en un circuito integrado (IC) único, tal como un circuito integrado de aplicación especifica (ASIC) , en múltiples IC, como componentes discretos o como una combinación de IC y componentes discretos. Un dispositivo de estimación de canal 36 procesa el vector recibido produciendo las. porciones de matriz de estimado de canal, Hp, 15 y Hf, (etapa 70) . Un dispositivo de corrección de autocorrelación de ruido 38 determina un factor de corrección de autocorrelación de ruido, ¾ Hp ünp + gd Ht- HHt-, utilizando las porciones futuro y pasada de la matriz de respuesta de canal, (etapa 72) . Un dispositivo de autocorrelación dé ruido 40 determina un factor de autocorrelación de ruido, E { nnH } , (etapa 74). Un sumador 42 suma el factor de corrección de autocorrelación de ruido al factor de autocorrelación de ruido para producir ?2, (etapa 76) . ün dispositivo MMSE 44 utiliza la porción central o la matriz de respuesta de canal, ß el vector recibido, r, y ?2 para estimar la porción central-. del vector de datos, ¾J (etapa 78) . Una ventaja de este procedimiento es que no se requiere un bucle de realimentación que utilice los datos detectados. Como un resultado, puede determinarse una versión de ventana deslizada diferente en paralelo, y no secuencialmente .

Ecualización Basada Transformada de Fourier Discreta El procedimiento de ventana deslizante descrito en lo anterior requiere una inversión de matriz, que es un proceso complejo. Una modalidad para implementar una ventana deslizante utiliza transformadas de Fourier discretas (DFT) de la siguiente manera. Aunque la implementación preferida del procedimiento basado en la DFT esta con un algoritmo MMSE, puede aplicarse a otros algoritmos, tal como un algoritmo basado en cero forzado (ZF) . Una matriz e 0s x tí, para algún entero N, es una matriz circulante si tiene la siguiente forma por la Ecuación 28.

Ecuación 28 Este tipo de matriz es expresado utilizando la DFT y los operadores IDFT, tal como por la Ecuación 29. Aeir - ? (A^ donde: A^.^ [1,1] = (a0> aí? aH)T é Cw, es decir que es la primera columna de la matriz ACi Ecuación 29 Pueden utilizarse columnas diferentes de la primera columna si son permutadas adecuadamente. Fw es la matriz DFT de punto N que está definida, por cualquier ? ? Cl por la Ecuación 30. N-i -"fe" Ecuación 30 Ftf es la matriz DFT inversa de punto N que está definida como, por cualquiera X e C' de acuerdo con la Ecuación 31. AN { . ) es una matriz diagonal, que está definida como, por cualquier X € Cnf tal como por la Ecuación 32. ?«(?) = diag(FMx) Ecuación 32 La inversa de la matriz cir es expresada, tal como por la Ecuación 33.

Ecuación. 33 Lo siguiente es una aplicación de una aproximación basada en DFT para el proceso de estimación de datos que utiliza el ecualizador de nivel de chip basado en una ventana deslizante. La primera modalidad utiliza una sola antena de recepción. Modalidades subsecuentes utilizan múltiples antenas de recepción. El sistema receptor es modelado como por la Ecuación 34.

Ecuación 34 ?(·) es la respuesta de impulso del canal. d{k) son las muestras de chip transmitidas k que se genera modulando símbolos utilizando un código de modulación. r(.) es la señal recibida, n (·) es la suma de ruido aditivo e interferencia (intra-celular e inter-celular) . Utilizando muestreo de velocidad de chip y h(.) con un soporte finito, lo que significa, en dominio de tiempo discreto, que existe un entero L tal que h[i) = 0 para i < 0 e i > L, la señal recibida muestreada puede expresarse ( Tc es eliminado para simplicidad en las notaciones) , como por la Ecuación 35. f = ? (k)d(j- k) +n{j) je {.,.,-2 -1,0,1,2,-} i>0 Ecuación 35 En base a M(M > i) señales recibidas r(0),...,r( -1) , resulta la Ecuación 36. R = Hd + n en donde d =[á(-X+l)íd(-X+2),....rf(0),íf(l)i...3Íí(Ar-l)3r eCM+i=l Ecuación 36 Como se ilustra por la Ecuación 36, la matriz H es Toeplitz. Como se describe subsecuentemente en la solicitud para muestreo de velocidad de chip múltiple y/o múltiples antenas de recepción, la matriz H es Toeplitz de bloque. Utilizando la propiedad Toeplitz de bloque, pueden aplicarse técnicas de transformada de Fourier discreta. La naturaleza de Toeplitz/Toeplitz de bloque es producida como resultado de la convolucion con un canal o la convolucion de la señal de entrada con un número finito de canales paralelos efectivos.

Los canales paralelos efectivos aparecen como resultado de sobremuestreo o múltiples antenas de recepción. Para un canal, se desliza hacia abajo y hacia la derecha, esencialmente, une sola hilera, produciendo une matriz de Toeplitz. Las estadísticas del vector de ruido son tratadas como con la propiedad de autocorrelación, de acuerdo con la Ecuación 37.

Ecuación 37 El lado izquierdo de la Ecuación (5) puede interpretarse como una "ventana" de corriente de señal de entrada continua . Para estimar los datos, se utiliza un modelo aproximado. En este modelo aproximado, se supone que el primer elemento L - 1 y el último L - 1 de vector d son cero antes de aplicar el algoritmo MMSE y los elementos M - L + 1 reiniciados de d forman un nuevo vector Ú —[d(0)t.,.,d(M—L+l}]T · El modelo aproximado puede ser expresado explícitamente de acuerdo con la Ecuación 38. r=Hd+a donde Ecuación 38 Después de estimar el vector ¾, se toma solamente la parte media del mismo para demodulación. Posteriormente, la ventana de observación (es decir, la señal recibida) es deslizada en (M - L + l)/2 -elementos y se repite el procedimiento. La Figura 9 es una representación gráfica del procedimiento de ventana deslizante, como se describe en lo anterior . Utilizando el algoritmo MMSE, se expresan los datos estimados por la Ecuación 39. d = R-'H^ donde: = H¾ + cr¾ Ecuación 39 En la Ecuación 39, ni la matriz ni la matriz H es circulante para facilitar una implementación de DF . Para facilitar una implementación de DFT, para cada etapa deslizante, se utiliza el modelo de sistema aproximado de acuerdo con la Ecuación 40. r=Hd+n do Ecuación 40 En la Ecuación 40, solamente los primeros elementos L - 1 (ecuaciones) son aproximaciones de los de la Ecuación 36. La matriz H es reemplazada por una matriz circulante como ser, de acuerdo con la Ecuación 41.

Ecuación 41 El modelo de sistema, para cada etapa deslizante, está de acuerdo con la Ecuación 42. t* ~-HL„d-l-ii El vector, d en la Ecuación 42, debido al nuevo modelo, es diferente del vector d en la Ecuación 36. La Ecuación 42 agrega distorsión adicional al primer elemento L-l de la Ecuación 39. Esta distorsión hace imprecisos los dos extremos del vector estimado d. La Figura 10 es una representación gráfica del procedimiento de construcción de modelo . Utilizando el modelo aproximado por la Ecuación 42, el algoritmo MMSE produce los datos estimados como por Ecuación 43. donde: c^H¾r + Ecuación 43 Tanto H^T Y Rffr son circulantes y es de la forma por la Ecuación 44.

Ecuación 44 Aplicando las propiedades de matrices circulantes, los datos estimados están de acuerdo con la Ecuación 45.

Ecuación 45 La Figura 11 es un diagrama de un circuito para estimar los datos por la Ecuación 45. El circuito de la Figura 11 puede implementarse sobre un solo circuito integrado (IC) , tal como un circuito integrado de aplicación especifica (ASIC) , sobre múltiples IC, como componentes discretos o como una combinación de IC y componentes discretos. La respuesta de canal estimada H es procesada por un dispositivo de determinación de H 80 para determinar la matriz de Toeplitz de 0. Un dispositivo de aproximación circulante 82 procesa H para producir una matriz circulante Hcir. Un dispositivo Hermetiano 84 produce la Hermetiana de ?^,?^.. Utilizando?^, H^. y la varianza de ruido s2, Rci es determinado por un dispositivo de determinación de Rcir 86. Utilizando una primera columna de HHCi , se determina una matriz diagonal a través de un dispositivo de determinación de AM(H^r[:,l]) 88. Utilizando una primera columna de Rc r se determina una matriz diagonal inversa a través de un dispositivo de determinación de 90 · Un dispositivo de transformada de Fourier discreta 92 realiza una transformada sobre el vector recibido, r. Se multiplican juntos la diagonal, la diagonal inversa y el resultado de la transformada de Fourier a través de un multiplicador 96. Un dispositivo de transformada de Fourier inversa 94 tome una transformada inversa del resultado de la multiplicación para producir el vector de datos d. El procedimiento de ventana deslizante se basa en la suposición de que el canal es invariante dentro de cada ventana deslizante. Puede utilizarse la respuesta de impulso de canal próxima al comienzo de la ventana deslizante para cada etapa deslizante.

Un procedimiento preferido para determinar el tamaño de etapa de ventana Nss y el tamaño de ventana M es por la Ecuación 46, aunque pueden utilizarse otros.

Ecuación 46 Njynfa! € {1,2,,.,.} es el número de símbolos y es un parámetro de diseño que debe seleccionarse, de manera que M > L. Dado que M también es el parámetro para DFT que puede implementarse utilizando algoritmo FFT. puede ser lo suficientemente grande como para poder aplicar FFT radix-2 o un FFT de algoritmo de factor primo (PFA) . Después de estimar los datos, se toman las muestras 2Nsyn¡ji,0i x SF para procesar demodulación comenzando por la muestra 2Nsymbol x SFth. La Figura 11 es una ilustración de la toma de muestras para demodulación.

Ecualización de Antena de recepción múltiple Lo siguiente es una modalidad que utiliza múltiples antenas de recepción, tal como K antenas de recepción. Muestras del vector recibido y estimados de la respuesta de impulso de canal son tomados para cada antena independientemente. Siguiendo el mismo procedimiento que para la modalidad de una sola antena, cada entrada de antena, xk, es aproximada de acuerdo con la Ecuación 47. l"fc = H£ <Í + nfc Para ¡t ~ 1, .... K Ecuación 47 en forma de matriz de bloque por la Ecuación Ecuación 48 Las Ecuaciones 49 y 50 son estimadas de las propiedades de autocorrelación y correlación cruzada de los términos de ruido.

Ecuación 49 Ecuación 50 Aplicando el algoritmo NMSE, pueden expresarse los datos estimados de acuerdo con la Ecuación 51.

Ecuación 51 RCir aún es una matriz circulante y los datos estimados pueden ser determinados de acuerdo con la Ecuación 52.

Ecuación 52 Si las antenas de recepción son ubicadas cercanas entre si, los términos de ruido pueden ser correlacionados en tiempo y espacio. Como resultado, puede darse alguna degradación en la performance.

Ecualización de muestreo ( sobremuestreo) de velocidad de Chip múltiple Lo siguiente describe modalidades que utilizan un procedimiento de ecualización basado en ventana deslizante con muestreo de velocidad de chip múltiple. El muestreo de velocidad de chip múltiple se da cuando el canal es muestreado a una velocidad de muestreo que es un múltiplo entero de la velocidad de chip, tal como dos veces, tres veces, etc. Aunque lo siguiente se concentra en dos veces por muestreo de chip, estos procedimientos pueden aplicarse a otros múltiplos. Utilizando una ventana deslizante de N chips y un muestreo de velocidad de chip por dos, nuestro vector recibido es F*=[r0,F, f-flzN-if * Este vector puede ser dispuesto y separado en un vector recibido por re = [r0,r2, ... T y en un vector recibido impar rQ = [ri,r3, ... r^zv-ú ?r con re =[re,x0]T. Sin perder la generalidad, el modelo de transmisión de datos está de acuerdo con la Ecuación 53.

Ecuación 53 La Ecuación 53 separa el canal de tiempo discreto de 2 muestras por chip efectivo en dos canales de tiempo discreto de velocidad de chip. Las matrices He y H0 en la Ecuación 53 son, en consecuencia, las matrices de respuesta de canal par e impar. Estas matrices son construidas desde los vectores de respuesta de canal par e impar he y h0, que se obtienen muestreando la respuesta de canal en 2 muestras por chip y separándolo en los vectores de respuesta de canal par e impar. El ruido de canal es modelado como blanco con una varianza 2, como por la Ecuación 54. £[???]-£[???*]-?·2? Ecuación 54 Si el canal es un canal de ruido Gausiano blanco aditivo (AWGN) y los datos recibidos son proporcionados directamente desde el canal muestreado, entonces resulta la Ecuación 55.

Ecuación 55 Como un resultado, el problema es matemáticamente similar al caso del ecualizador de velocidad de chip para 2 antenas de recepción con ruido no correlacionado, como se describe previamente. No obstante, las señales de antena recibidas en muchas implementaciones son procesadas por un filtro de coseno al cuadrado-raiz (RRC) del lado de la recepción antes de ser proporcionadas a la lógica del receptor digital para un procesamiento adicional. Siguiendo el procesamiento, el vector de ruido recibido deja de ser blanco, pero tiene una función de auto-correlación de coseno-cuadrado (RC) . RC es el cuadrado del dominio de frecuencia de una respuesta RRC. Dado que el pulso RC es un pulso de Nyquist, se mantiene la Ecuación 54, sin embargo, la Ecuación 55 no. El elemento (i,j)th de la matriz E[nji0 J es por la Ecuación 56.

Ecuación 56 XRC es , la forma de pulso RC normalizado unidad-simbolo-tiempo . Las propiedades de Across son real, simétrica y Toeplitz; no de bandas y con entradas sin cero y sus entradas si se reducen y tienden a 0 al alejarse más y más de la diagonal principal. ?n representa la matriz de correlación cruzada del vector de ruido total y está de acuerdo con la Ecuación 57.

Ecuación 57 Solución exacta La solución exacta al problema de estimación de cuadrado medio mínimo lineal de d a partir de la observación de r está de acuerdo con la Ecuación 58. donde y = ??S?-1G es el filtrado blanqueador adaptado (WMF) ^MMSE ~(??^S^??+? es la ecualización MMSE lineal Ecuación 58 Ni H¾n-1r ni H¾n"½+I son Toeplitz y ninguna puede ser hecha Toeplitz a través de operaciones unitarias elementales (por ejemplo, re-disposiciones de hilera/columna), debido a la estructura de ?n. En consecuencia, aquí no pueden aplicarse métodos basados en DFT que se basan en aproximaciones circulantes de matrices Toeplitz y una solución exacta es altamente compleja. Se describen dos modalidades para derivar un algoritmo eficiente para resolver este problema. La primera modalidad utiliza una aproximación simple y la segunda modalidad utiliza una solución casi Aproximación simple La aproximación simple ignora la correlación entre ne Y n0, ?cross - 0· Como un resultado, se utiliza el mismo procedimiento como antenas de recepción de velocidad de chip múltiple. La complejidad de este procedimiento de aproximación simple es la siguiente. Se consideran bloques de datos de N chip. Para una aproximación gruesa, se supone una complejidad DFT de punto N, dada por operaciones ZVlogAJ por segundo (ops) . Adicionalmente, se suponen multiplicaciones de vector de punto N para tomar N ops y se ignoran las adiciones de vector. La comple idad del procedimiento basado en DFT puede ser particionada aproximadamente en 2 componentes : el procesamiento que debe realizarse en cada conjunto de datos recibidos y el procesamiento que es realizado cuando el estimado de canal es actualizado, que es típicamente hecho de uno a dos órdenes de magnitud menos frecuentemente que la operación anterior. Para el procesamiento realizado sobre cada conjunto de datos recibidos, se realizan las siguientes operaciones: 2 DFT de punto N para transformar el vector recibido en el-dominio -de frecuencia; 2 multiplicaciones de vector de punto N (se multiplica cada vector recibido por el vector "estado" apropiado) ; y una DFT más para transformar el resultado de vuelta en el dominio de tiempo. Así, la complejidad aproximada está de acuerdo con la Ecuación 59. Para un procesamiento realizado cuando la respuesta de canal es actualizada, se realizan las siguientes operaciones: 2 operaciones de DFT, 6 multiplicaciones de vector de punto N y una división de vector, que necesitan ser tomadas 10 veces las operaciones de una multiplicación de vector. Asi, la complejidad de esta etapa está dada, aproximadamente, de acuerdo con la Ecuación 60.

Ecuación 60 Solución Casi Exacta Para la solución casi exacta que utiliza una solución de Toeplitz de bloque, el vector y las matrices son re-dispuestos en su orden natural, de manera que el vector r esta dado por r = [r0, ?i , ... r2N-i] T. La Ecuación 61 es el modelo de orden natural . donde ,H¿T está definido como Ecuación 61 he,i es la hilera ith de He y h0(i es la hilera ith de H0. Gi es una matriz 2xN cuya primera hilera es he,i y cuya segunda hilera es h0,i. Utilizando Gj.[x,y] como el elemento hilera-x, columna-y de Gi, Hir es Toeplitz de bloque como se ilustra en la Ecuación 62.

Gí[ ,j] = G [^r + (í-j)] Siempre que 1 = y + (i- j) = tf Ecuación 62 La estructura de Toeplitz de bloque de KbT sigue inmediatamente a partir de la estructura de Toeplitz de He y H0 y la re-disposición de hilera. ? partir de la estructura de Toeplitz de I y ?CroSS la matriz de autocorrelación del ruido en el problema re-definido también es Toeplitz de bloque. Dado que este matriz también es simétrica, la misma puede ser re-expresada de acuerdo con la Ecuación 63. donde ?ítj son matrices 2x2 con la propiedad que ?, — Posteriormente, se producen aproximaciones a las matrices de Toeplitz de bloque. Dado que la matriz ñbT también es de bandas, entonces se obtiene directamente la aproximación circulante de bloque de RbT. No obstante, ?bT no es de bandas y por lo tanto, no es posible producir una aproximación circulante de bloque directamente a partir de la misma. Dado que los elementos de AbT tienden a 0 al alejarse más de la diagonal principal, una aproximación de bandas a ?bT es por la Ecuación 64. donde ?y son matrices 2x2 con la propiedad que: %iJ=?¡hAÜ\i-j=Be y ?w tf 0 de otra manera Ecuación 64 El ancho de banda de covarianza de ruido, Bn, es un parámetro de diseño que se selecciona. Debido a las propiedades de decadencia de la forma de pulso RC, es probable que sea solamente de varios chips. Ahora, ?¡^. es Toeplitz de bloque de bandas y se produce una aproximación circulante del mismo. Las aproximaciones circulantes de HbT y ?¿j- son bc y ?£>CA respectivamente. Wn significa la matriz DFT de punto n, es decir, si x es un vector n, entonces xf=Wnx es la DFT de x. Una matriz circulante de bloque C tiene forma de Ecuación 65. donde Ci es una matriz NxN y por lo tanto C es una matriz MNxMN Ecuación 65 C también puede ser expresado como la Ecuación 66. C ~ Wjj^pj Mxf<(C) jy^ donde WMXN es la matriz DFT de N bloque que se define como : Wica, = M ® IN Ecuación 66 AMXH(C) es una matriz diagonal de bloque que depende de C y está dada por la Ecuación 67.

AM(QJ Ecuación 67 Ai(C) es una matriz NxN. Para especificar completamente y es definido elemento {krl)t de C y es definido como e(JJ) =[c,i(y),CyM)...,CMW) . ?(¾ es la DFT de punto M de c(k/i) y es por la Ecuación 68.

Ecuación 68 Las Ecuaciones 66 a 68 especifican la representación de DFT de bloque de matrices circulantes de bloque cuadrado. Se requieren DFT de N2 para calcular AMxN(C) . El estimador MMSE es re-expresado de acuerdo con la Ecuación 69. -Ecuación 69 La forma de estimador MMSE de acuerdo con la Ecuación 68 tiene varias ventajas. Requiere un solo cálculo de matriz inversa y asi, en el dominio DFT, una sola división de vector. Esto proporciona ahorros potencialmente significativos dado que las divisiones son altamente complejas. La solución casi exacta tiene dos etapas en la modalidad más preferida, aunque pueden utilizarse otros procedimientos. Cada vez que se obtiene un nuevo estimado de canal, se actualiza el filtro de canal, (se determina HH(?n + HHH)-1). Por cada bloque de datos, se aplica este filtro al bloque de datos recibidos. Esta partición es utilizada porque el canal es actualizado con poca frecuencia en comparación con el procesamiento de bloque de datos recibidos y por lo tanto, puede lograrse una reducción de complejidad significativa separando el procedimiento total en estas dos etapas. La DFT de ?n es la DFT del filtro de formación de pulso multiplicado por la varianza de ruido a2. Dado que el filtro formador de pulso es típicamente una función fija del sistema, su DFT puede ser previamente calculada y almacenada en memoria y asi, se actualiza solamente el valor s2. Dado que es probable que el filtro formador de pulso, esta próximo a la forma de pulso "ideal" (IIR) , puede utilizarse la DFT.de la forma de pulso ideal para ?n, reduciendo la complejidad y también está lejos de la portadora. Para la etapa de actualización de canal, se realiza lo siguiente: 1. Necesita, calcularse la "DFT de bloque" de H. Dado que el bloque es de ancho 2, requiere 2 DFT. El resultado es una matriz Nx2 cuyas hileras son las DFT de he y hQ. 2. Se calcula la "DFT de bloque" de HHH-encontrando autocorrelaciones elemento por elemento y la correlación cruzada de he y Q. Esto requiere multiplicaciones complejas 6N y sumas complejas 2N: los productos de matrices 2x2 N son calculados con sus transposiciones Hermetianas. 3. Se agrega la DFT de bloque de ?n que requiere 3 N multiplicaciones (escala a la DFT de bloque almacenado del filtro RRC en s2) y 3 N sumas para agregar la DFT de bloque de las dos matrices . 4. Se toma una inversa de ?n+HHH en el dominio de DFT de bloque. Para ello, se toma una inversa de cada una de las matrices N 2x2 en el dominio de DFT de bloque. Para estimar el número total de operaciones, consideremos una matriz Hermetiana M * La inversa de este matriz está dada de acuerdo con la Ecuación Ecuación 70 En consecuencia, la complejidad de calcular cada inversa implica 3 multiplicaciones reales y 1 resta real (aproximadamente 1 multiplicación compleja) y 1 división real. 5. El resultado es multiplicado en bloque por la DFT de bloque de HH que toma un total de 8 N multiplicaciones + 4N sumas (dado que HH no es Hermetiana) . En resumen, se requiere el siguiente cálc lo; las DFT de 2 punto N; 18 multiplicaciones complejas N (17-multiplicaciones de vector de punto N + multiplicaciones autónomas N) ; 11 sumas complejas N (11 sumas de vector de punto N) ; y 1 división real N. La complejidad de procesar un bloque de datos r de 2 valores N (de N chips de largo) implica: 2 DFT de punto N; un producto de las DFT de bloque de punto N (filtro y datos) , que requieren 8 multiplicaciones complejas N y 4 sumas complejas N; y 1 DFT inversa de punto N. En resumen, se requiere lo siguiente: 3 DFT de punto N; 8 multiplicaciones complejas N (8 multiplicaciones de vector de punto N); y 4 sumas complejas N (4 sumas de vector de punto) .

Ecualización de Antena de Recepción Múltiple y Muestreo de Velocidad de Chip Múltiple Lo siguiente son modalidades que utilizan antenas de recepción múltiples y muestreo de velocidad de chip múltiple. Para antenas de recepción L, matrices de canal 2L (resulta una "par" y la otra matriz "impar" para cada antena) . Las matrices de canal para la antena Ith son indicadas como Hi,e y ??,0 y Hi,e,n y ??,?,? indican la hilera nth de tal matriz. Cada matriz de canal es Toeplitz y con la re-disposición apropiada de hileras, la matriz de canal conjunta es una matriz de Toeplitz de bloque, de acuerdo con la Ecuación 71.

Ecuación 71 Las matrices Gi son los bloques de Toeplitz de HbT, Cada Gi es una matriz 2LxN. La estimación del vector d a partir de las observaciones recibidas r puede ser modelada de acuerdo con la Ecuación 72. r = H¿rd + n Ecuación 72 La formulación de estimación M SE es por la Ecuación 73.

¿M SB ~ "bT (¾ +**ir"í>r ) r Ecuación 73 ?n es la covarianza del vector de ruido n. La forma en que la solución de la Ecuación 73 depende de las suposiciones que se hacen para ,?n. La introducción de la antena de recepción múltiple introduce una dimensión espacial adicional. Aunque la interacción de correlaciones temporales y espaciales puede ser extremadamente completa, puede suponerse que las propiedades de correlación espacial del ruido no interactúan con las propiedades de correlación temporal, salvo como un producto directo de las dosr de acuerdo con la Ecuación 74.

Ecuación 74 ?n,i ant es la matriz de covarianza de ruido del ruido observado en una sola antena de acuerdo con la Ecuación 57. S? 1 ant es de dimensión 2??2?. ?sp es la matriz de covarianza espacial síncrona normalizada, es decir, es la matriz de covarianza entre las muestras de ruido observado en las antenas L en el mismo tiempo normalizado para tener unos en la diagonal principal ® significa el producto de Kroenecker. En es una matriz semi-definida positiva Hermetiana 2LNx2LN que es Toeplitz de bloque con bloques 2Lx2L. Para estimar los datos, se describen cuatro modalidades preferidas: una solución exacta; una simplificación suponiendo que la antena de recepción L tiene ruido no correlacionado; una simplificación ignorando la correlación temporal del ruido en las corrientes pares e impares desde la misma antena; y una simplificación suponiendo que sodas las corrientes de ruido de velocidad de chip 2L son no correlacionadas. La complejidad de procesamiento basado en DFT utilizando la aproximación circulante puede ser particionada en dos componentes: el procesamiento de estimación de canal que necesita no ser hecho para cada nuevo bloque de datos, y el procesamiento de datos propiamente que es realizado para cada bloque de datos. En las cuatro modalidades, la complejidad del procesamiento de datos implica: las DFT de punto de avance 21; multiplicaciones complejas 2LN; y 1 DFT de punto N inversa. La complejidad del procesamiento de estimado de canal varia para cada modalidad. En el caso de la solución de MMSE exacta, la complejidad del cálculo del "filtro de MMSE" a partir del estimado de canal es la siguiente: las DFT de punto N 21; productos de matriz 21x21 N + sumas de matriz 21x21 N para calcular (?n + HiirHjtji'11) f inversas de matriz 21x21 N para calcular la inversa de (?n + HMHM") ; y productos de matriz 21x21 N para producir el filtro real. Un contribuyente principal a la complejidad total de este procedimiento es la etapa inversa de matriz donde debe tomarse, una inversa de matrices 2L x 2L. Es precisamente esta complejidad la que puede reducirse a través de varias suposiciones sobre la naturaleza no correlacionada del ruido, de la siguiente manera: 1. Si se supone que el ruido no es correlacionado tanto temporal (muestras pares/impares) como espacialmente (a través de antenas) , entonces ?n se reduce a una matriz diagonal y el problema es idéntico al muéstreo de una muestra por chip con antenas 21 con ruido espacialmente no correlacionado. Como resultado, la operación de inversa de matriz simplemente se reduce a una división dado que sodas las matrices involucradas son Toeplitz. 2. Si se supone que el ruido es espacialmente no correlacionado, entonces las inversas de matriz involucradas son aquellas de matrices 2 x 2. 3. Si se supone que se retiene una no correlación temporal de corrientes pares/impares salvo una correlación de ruido espacial, las inversas de matriz involucradas son L x L.

Claims (70)

1. REIVINDICACIONES 1. Método para la estimación de datos en un sistema de comunicaciones inalámbricas, el método esta caracterizado porque comprende: producir un vector recibido; procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: transformar una matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; transformar la matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y utilizar la matriz de respuesta de canal circulante en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana, y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos « combinado.
2. 2. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el vector recibido es producido a través de muestreo en un múltiplo de la velocidad de chip.
3. 3. Método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el vector recibido es procesado a través de un filtro de coseno al cuadrado-raiz antes del procesamiento basado en ventana deslizante.
4. 4. Método de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado porque el procesamiento basado en ventana deslizante ignora una correlación entre ruido asociado con cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip.
5. 5. Método de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado porque el procedimiento de ventana deslizante utiliza un vector recibido y una matriz de respuesta de canal dispuesta en un orden natural y la matriz de respuesta de canal dispuesta es una matriz de Toeplitz de bloque, y el orden natural es un orden donde los elementos -del vector recibido y la matriz de respuesta de canal fueron realmente recibidos.
6. 6. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque se realiza un procesamiento de bloque de datos recibidos más frecuentemente que el filtrado de canal.
7. 7. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y a través de las antenas múltiples.
8. 8. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y correlacionado a través de las antenas múltiples.
9. 9. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y no se correlaciona a través de las antenas múltiples.
10. 10. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y se correlaciona a través de las antenas múltiples.
11. 11. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta del filtro de formación de pulso es predeterminada y multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
12. 12. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque una correlación cruzada de un vector de ruido es utilizada en el procesamiento de ventana deslizante y un filtro de formación de pulso es utilizado para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta de una forma de pulso ideal es multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
13. 13. Unidad inalámbrica de transmisión/recepción (WTRU) caracterizada porque comprende: una entrada para recibir un vector recibido; un ecualizador de canal para procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: transformar una matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; transformar la matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y utilizar la matriz de respuesta de canal circulante en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para, forma un vector de datos combinados .
14. 14. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque el vector recibido es producido por muestreo en un múltiplo de la velocidad de chip.
15. 15. WTRU de conformidad con la reivindicación 14, caracterizada porque el vector recibido es procesado a través de un filtro de coseno al cuadrado-raiz entes del procesamiento basado en ventana deslizante.
16. 16. WTRU de conformidad con la reivindicación 15, caracterizada porque el procesamiento basado en ventana deslizante ignora una correlación entre ruido asociado con cada 5 múltiplo de las muestras de velocidad de chip.
17. 17. WTRU de conformidad con la reivindicación 15, caracterizada porque el procedimiento basado en ventana deslizante utiliza un vector recibido y una matriz de respuesta de canal dispuesta en un orden natural y la matriz de respuesta 10 de canal dispuesta es una matriz de Toeplitz de bloque, y el orden natural es un orden caracterizada porque los elementos del vector recibido y la matriz de respuesta de canal fueron realmente recibidos.
18. 18. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, 15 caracterizada porque se realiza un procesamiento de bloque de ! datos recibidos más frecuentemente que el filtrado de canal.
19. 19. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de 20 la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y a través de las antenas múltiples.
20. 20. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, 25 caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y correlacionado a través de las antenas múltiples.
21. 21. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y no se correlaciona a través de las antenas múltiples.
22. 22. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y se correlaciona a través de las antenas múltiples.
23. 23. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta del filtro de formación de pulso es predeterminada y multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
24. 24. WTRU de conformidad con la reivindicación 13, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta de una forma de pulso ideal es multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
25. 25. Unidad inalámbrica de transmisión/recepción (WTRU) caracterizado porque comprende: una entrada para recibir un vector recibido; medios para procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: medios para transformar una matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; medios para transformar la matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y medios para utilizar la matriz de respuesta de canal circulante en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y medios para combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos combinados .
26. 26. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque el vector recibido es producido por muestreo en un múltiplo de la velocidad de chip.
27. 27. WTRU de conformidad con la reivindicación 26, caracterizada porque el vector recibido es procesado a través de un filtro de coseno al cuadrado-raiz antes del procesamiento basado en ventana deslizante.
28. 28. WTRU de conformidad con la reivindicación 27, caracterizada porque el procesamiento basado en ventana deslizante ignora una correlación entre ruido asociado con cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip
29. 29. WTRU de conformidad con la reivindicación 27, caracterizada porque el procedimiento basado en ventana deslizante utiliza un vector recibido y una matriz de respuesta de canal dispuesta en un orden natural de estimado en la matriz y la matriz de respuesta de canal dispuesta es una matriz de Toeplitz de bloque, el orden natural es un orden que los elementos del vector recibido y la matriz de respuesta de canal fueron realmente recibidos .
30. 30. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque se realiza un procesamiento de bloque de datos recibidos más frecuentemente que el filtrado de canal.
31. 31. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y a través de las antenas múltiples .
32. 32. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y correlacionado a través de las antenas múltiples.
33. 33. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y no se correlaciona a través de las antenas múltiples.
34. 34. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y se correlaciona a través de las antenas múltiples.
35. 35. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta del filtro de formación de pulso es predeterminada y multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
36. 36. WTRU de conformidad con la reivindicación 25, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta de una forma de pulso ideal es multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación ctuzada de vector de ruido.
37. 37. Estación base caracterizada porque comprende: una entrada para recibir un vector recibido; un ecualizador de canal para procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: transforma una matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; transformar la matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y utiliza la matriz de respuesta de canal circulante en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para formar un vector de datos combinados.
38. 38. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque el vector recibido es producido por muestreo en un múltiplo de la velocidad de chip.
39. 39. Estación base de conformidad con la reivindicación 38, caracterizada porque el vector recibido es procesado a través de un filtro de coseno al cuadrado-raiz antes del procesamiento basado en ventana deslizante.
40. 40. Estación base de conformidad con la reivindicación 39, caracterizada porque el procesamiento basado en ventana deslizante ignora una correlación entre ruido asociado con cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip.
41. 41. Estación base de conformidad con la reivindicación 39, caracterizada porque el procedimiento basado en ventana deslizante utiliza un vector recibido y una matriz de respuesta de canal dispuesta en un orden natural y la matriz ' de respuesta de canal dispuesta es una matriz de Toeplitz de bloque, y el orden natural es un orden donde los elementos del vector recibido y la matriz de respuesta de canal fueron realmente recibidos.
42. 42. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque se realiza un procesamiento de bloque de datos recibidos más f ecuentemente que el filtrado de canal .
43. 43. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y a través de las antenas múltiples.
44. 44. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y correlacionado a través de las antenas múltiples.
45. 45. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y no se correlaciona a través de las antenas múltiples .
46. 46. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y se correlaciona a través de las antenas múltiples .
47. 47. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta del filtro de formación de pulso es predeterminada y multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
48. 48. Estación base de conformidad con la reivindicación 37, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta de una forma de pulso ideal es multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
49. 49. Estación base caracterizada porque comprende: una entrada para recibir un vector recibido; medios para procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: medios para transforma una matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; medios para transformar la matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y medios para utilizar la matriz de respuesta de canal circulante en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y medios para combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos combinados .
50. 50. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque el vector recibido es producido por muestreo en un múltiplo de la velocidad de chip.
51. 51. Estación base de conformidad con la reivindicación 50, caracterizada porque el vector recibido es procesado a través de un filtro de coseno al cuadrado-raiz antes del procesamiento basado en ventana deslizante.
52. 52. Estación base de conformidad con la reivindicación 51,- caracterizada porque el procesamiento basado en ventana deslizante ignora una correlación entre ruido asociado con cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip .
53. 53. Estación base de conformidad con la reivindicación 52, caracterizada porque el procedimiento basado en ventana deslizante utiliza un vector recibido y una matriz de respuesta de canal dispuesta en un orden natural de estimado ' en la matriz y la matriz de respuesta de canal dispuesta es una matriz de Toeplitz de bloque, el orden natural es un orden en donde los elementos del vector recibido y la matriz de respuesta de canal fueron realmente recibidos.
54. 54. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque se realiza un procesamiento de bloque de datos recibidos más frecuentemente que el filtrado de canal.
55. 55. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y a través de las antenas múltiples.
56. 56. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido no es correlacionado para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y correlacionado a través de las antenas múltiples.
57. 57. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y no se correlaciona a través de las antenas múltiples .
58. 58. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque el vector recibido comprende muestras recibidas de antenas de recepción múltiples en un .múltiplo de la velocidad de chip y el procedimiento basado en ventana deslizante se basa en una suposición de que el ruido se correlaciona para cada múltiplo de las muestras de velocidad de chip y se correlaciona a través de las antenas múltiples .
59. 59. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta del filtro de formación de pulso es predeterminada y multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
60. 60. Estación base de conformidad con la reivindicación 49, caracterizada porque se utiliza una correlación cruzada de un vector de ruido en el procesamiento de ventana deslizante y se utiliza un filtro de formación de pulso para procesar señales recibidas y una transformada de Fourier discreta de una forma de pulso ideal es multiplicada por una varianza de ruido medido para determinar una transformada de Fourier discreta de la correlación cruzada de vector de ruido.
61. 61. Circuito integrado para estimar datos de un vector recibido, el circuito integrado está caracterizado porque comprende: una primera entrada configurada para recibir un vector recibido; un dispositivo de transformada de Fourier para determinar una transformada de Fourier del vector recibido; una segunda entrada configurada para recibir una matriz de respuesta de canal; un dispositivo de aproximación de Toeplitz para determinar una aproximación de Toeplitz para la matriz de respuesta de canal; un dispositivo de aproximación circulante para determinar una aproximación circulante para la aproximación de Toeplxtz de la matriz de respuesta de canal; un dispositivo Hermetiano para determinar una Hermetiana de la aproximación circulante; un dispositivo de determinación de matriz de correlación cruzada para determinar una matriz de correlación cruzada utilizando la aproximación circulante y la Hermetiana de la aproximación circulante; un primer dispositivo de determinación de diagonal que utiliza una columna de la Hermetiana de la aproximación circulante para producir una primera matriz diagonal; un segundo dispositivo de determinación de diagonal que utiliza una columna de la matriz de correlación cruzada para producir una segunda matriz diagonal; un multiplicador para multiplicar la primera matriz diagonal, la segunda matriz diagonal y la transformada de Fourier del vector recibido; un dispositivo de transformada de Fourier para determinar una transformada de Fourier inversa de un resultado del multiplicador para producir un estimado del vector de datos.
62. 62. Método para estimación de datos en un sistema de comunicaciones inalámbricas para un receptor que tiene antenas de recepción múltiples, el método está caracterizado porque comprende: para cada antena, producir un vector recibido y una matriz de respuesta de canal; procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: transformar cada matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; transformar cada matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y combinar las matrices de respuesta de canal circulante en una matriz de respuesta de canal circulante combinada; utilizar la matriz de repuesta de canal circulante combinada en un vector recibido combinado que comprende cada vector recibido en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para formar un vector de datos combinado .
63. 63. Método para estimar datos en un sistema de comunicaciones inalámbricas para un receptor que utiliza muestreo de velocidad de chip múltiple, el método está caracterizado porque comprende: para cada múltiplo de la velocidad de chip, producir un vector recibido y una matriz de respuesta de canal; procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: transformar cada matriz de respuesta de canal no Toeplitz en una matriz de Toeplitz; transformar cada matriz de Toeplitz en una matriz de respuesta de canal circulante; y combinar las matrices de respuesta de canal circulante en una matriz de respuesta de canal circulante combinada; utilizar la matriz de repuesta de canal circulante combinada y un vector recibido combinado que comprende cada vector recibido en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos para correspondiente a esa ventana ; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos combinado.
64. 64. Método de conformidad con la reivindicación 63, caracterizado porque se utiliza un filtro de coseno al cuadrado-raíz (RRC) del lado receptor y el procedimiento basado en ventana deslizante ignora una correlación de ruido entre muestras de cada múltiplo de la velocidad de chip.
65. 65. Método para estimación de datos en un sistema de comunicaciones inalámbricas para un receptor que utiliza muestreo de velocidad de chip y un filtro de coseno al cuadrado-raíz del lado receptor, el método está caracterizado porque comprende: para cada múltiplo de la velocidad de chip, producir un vector recibido y una matriz de respuesta de canal ; procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante después del procesamiento de filtro de coseno al cuadrado-raíz del lado receptor, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: proporcionar un vector recibido combinado con elementos de los vectores recibidos en un orden donde cada elemento fue realmente recibido; proporcionar una matriz de respuesta de canal combinada en una estructura de Toeplitz de bloque que tiene hileras o columnas de las matrices de respuesta de canal en un orden donde las mismas hileras o columnas de las matrices son agrupadas juntas en la matriz de respuesta de canal combinada; transformar la matriz de respuesta de canal combinada en una matriz de respuesta de canal combinada circulante de bloque; y utilizar la matriz de respuesta de canal circulante de bloque combinada y el vector recibido combinado que comprende cada vector recibido en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos combinado.
66. 66. Método para estimación de datos es un sistema de comunicaciones inalámbricas para un receptor que utiliza muestreo de velocidad de chip múltiple y antenas de recepción múltiples, el método está caracterizado porque comprende: para cada combinación de un múltiplo de la velocidad de chip y antena de recepción, producir un vector recibido y una matriz de respuesta de canal; procesar el vector recibido utilizando un procedimiento basado en ventana deslizante, donde se procesa una pluralidad de ventanas; para cada ventana de la pluralidad de ventanas: producir una matriz de respuesta de canal circulante combinada utilizando las matrices de respuesta de canal; y utilizar la matriz de respuesta de canal circulante combinada y un vector recibido combinado que comprende cada vector recibido en un procedimiento basado en transformada de Fourier discreta para estimar un vector de datos correspondiente a esa ventana; y combinar el vector de datos estimado en cada ventana para forma un vector de datos combinado .
67. 67. Método de conformidad con la reivindicación 66, caracterizado porque el procedimiento basado en ventana deslizante utiliza una solución exacta.
68. 68. Método de conformidad con la reivindicación 66, caracterizado porque el procedimiento basado en ventana deslizante supone que ese ruido entre cada antena de recepción no es correlacionado.
69. 69. Método de conformidad con la reivindicación 66, caracterizado porque el procedimiento basado en ventana deslizante supone que ese ruido entre múltiplos de la velocidad de chip no tiene una correlación temporal.
70. 70. Método de conformidad con la reivindicación 66, caracterizado porque el procedimiento basado en ventana deslizante supone que no existe ninguna correlación de ruido entre cualquiera de las combinaciones del múltiplo de la velocidad de chip y antena de recepción.