TW201731226A - 長程演進系統中干擾參數的盲測方法與裝置 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種方法以及一種裝置。所述方法包含：接收包含服務信號及干擾信號的信號；對所述服務信號及所述干擾信號應用高斯近似（GA）；基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定最大可能（ML）秩解、訊務與導頻比（TPR）及預編碼矩陣索引。所述裝置包含：天線，其用於接收包含服務信號及干擾信號的信號；處理器，其經組態以對所述服務信號及所述干擾信號應用GA，且基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。

Description

長程演進系統中干擾參數的盲測方法與裝置
本發明大體上是有關於電信，且更特定言之，是有關於一種長程演進（long term evolution；LTE）系統中干擾圖樣的盲測方法與裝置。
網路輔助干擾取消及抑制（Network assisted interference cancellation and suppression；NAICS）已由於其增大傳輸速率的能力而在第三代合作夥伴計劃（3rd Generation Partnership Project；3GPP）中吸引大量注意，且被採用作為3GPP的版本12中的可選特徵。在干擾信號存在的情況下，聯合最大可能性（maximum-likelihood；ML）偵測可提供相當大的效能增益。然而，為了執行聯合偵測，必須已知干擾動態參數，諸如頻道、傳輸模式（transmission mode；TM）、小區特定參考信號（cell-specific reference signal；CRS）埠（TM1至TM7）的數目、解調變參考信號（demodulation reference signal；DMRS）埠（TM8至TM10）的數目、預編碼功率（）以及傳輸功率（）（TM1至TM7）、階層指示符（rank indicator；RI）、預編碼矩陣指示符（pre-coding matrix indicator；PMI）以及調變階數。
習知接收器將同道干擾視作加成性白高斯雜訊（additive white Gaussian noise；AWGN）。曾引入NAICS以解決LTE下行連結頻道中的容量及效能問題，包含訊務與導頻比（traffic to pilot ratio；TPR）、秩、預編碼以及調變階數的習知聯合ML估計的高複雜度。由於自演進型節點B（eNB）至使用者設備（user equipment；UE）的有限空載傳輸及控制頻道資源，並不可能向UE提供關於所有干擾小區動態參數的資訊。可將動態參數的一部分作為旁側資訊提供至UE，以使得其他參數由UE盲測。
根據一個實施例，一種方法包含：接收包含服務信號及干擾信號的信號；對所述服務信號及所述干擾信號應用高斯近似（Gaussian approximation；GA）；基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定最大可能（maximum likelihood；ML）秩解、訊務與導頻比（TPR）及預編碼矩陣索引。
根據一個實施例，一種裝置包含：天線，其用於接收包含服務信號及干擾信號的信號；處理器，其經組態以對所述服務信號及所述干擾信號應用GA，且基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
在下文中，參考附圖詳細地描述本發明的實施例。應注意，相同元件將由相同參考數字指明，但其在不同圖式中示出。在以下描述中，提供諸如具體組態及組件的特定細節僅用以輔助對本發明的實施例的總體理解。因此，熟習此項技術者應顯而易見，可在不脫離本發明的範疇及精神的情況下對本文中描述的實施例進行各種改變及修改。此外，出於清楚及簡明起見，省略熟知功能及構造的描述。下文描述的術語為考慮本發明中的功能而定義的術語，且可根據使用者、使用者的意圖或習慣而不同。因此，應基於整個說明書中的內容而判定術語的定義。
本發明可具有各種修改及各種實施例，在其中下文參考附圖詳細描述實施例。然而，應理解，本發明不限於特定實施例，但本發明包含在本發明的精神及範疇內的所有修改、等效物以及替代例。
儘管包含諸如第一、第二等的序數的術語可用於描述各種元件，但結構元件並不受所述術語限制。術語僅用以將一個元件與另一元件區分開來。舉例而言，在不脫離本發明的範疇的情況下，可將第一結構元件稱作第二結構元件。類似地，第二結構元件亦可稱作第一結構元件。如本文中所使用，術語「及/或」包含一或多個相關聯項目中的任何及所有組合。
如本文所使用的術語僅用以描述本發明的各種實施例，但不意欲限制本發明。除非上下文另有明確指示，否則單數形式意欲包含複數形式。在本發明中，應理解，術語「包含」或「具有」指示特徵、數字、步驟、操作、結構元件、部件或其組合的存在，且並不排除一或多個其他特徵、數字、步驟、操作、結構元件、部件或其組合的存在或增加的概率。
除非不同地定義，否則本文中使用的所有術語與熟習此項技術者理解的術語具有相同的含義。如一般使用的辭典中定義的術語的此類術語應解釋為具有與此項技術的相關領域中的內容相關含義相同的含義，且不應解釋為具有理想或過度形式化含義，除非在本發明中清楚地定義。
根據本發明的實施例，提供可在NAICS的LTE情境中用以藉由服務及干擾信號的聯合偵測來改良總體伺服小區偵測品質的盲干擾參數識別。本發明可應用於基於CRS的TM，即具有兩個CRS天線埠的TM1至TM7。此外，本發明可應用於一個CRS天線埠。可藉由無線電資源控制（radio resource control；RRC）傳訊將CRS天線埠的數目提供至NAICS的UE。
根據本發明的實施例，提供用於秩、預編碼及經傳輸功率（表示非CRS的OFDM符號且表示CRS的OFDM符號）識別的低複雜度識別方案。實施例可為用以作為LTE版本12特徵支援NAICS且支援干擾參數識別的數據機的部分。本發明可提供對干擾信號的TPR、預編碼索引及秩的識別。TPR表示資料符號對導頻符號的功率比。本發明將應用GA於服務信號及干擾信號兩者，以簡化TPR及預編碼方法的識別。亦可在服務信號取消之後實施本發明，服務信號取消是在服務信號及干擾信號兩者存在的情況下的干擾識別的特殊情況。干擾信號及服務信號的GA允許本發明偵測TPR、區分開秩1及秩2/空間頻率區塊解碼（space frequency block decoding；SFBC）、偵測秩1預編碼及提供秩2預編碼識別以區別秩2與SFBC情況。
根據本發明的實施例，可進一步估算具有高斯近似方案（ML-GA）的ML識別。此減小按因數K的所需除法及對數計算的數目，其中K為用於偵測的資源要素（resource element；RE）的數目。舉例而言，每資源區塊（resource block；RB）可能僅需要一個除法及一個對數計算。
在本發明的實施例中，GA減小干擾參數複雜度。此外，在低複雜度方案中提供GA之後的TPR、秩與預編碼的聯合偵測。此外，提供在判定秩2干擾之後的低複雜度秩2預編碼識別。
圖1為根據根據本發明的實施例的干擾參數的盲測方法的流程圖。在若干干擾小區存在的情況下，NAICS的UE可基於諸如所接收信號功率（received signal power；RSP）的所接收功率觀測而判定經RRC傳訊候選小區之間的最強干擾小區。意即，本發明可處理主要干擾信號。
參考圖1，在101處接收信號，其中此信號可包含服務信號及干擾信號。根據本發明的實施例，可處理基於CRS的傳輸，意即TM1至TM7。可藉由RRC傳訊將CRS天線埠的數目提供至NAICS的UE。在一個CRS天線埠的情況下，可識別TPR及調變階數，且在兩個CRS天線埠的情況下，可識別TPR、秩、預編碼及調變階數。可提供兩個CRS天線埠的秩、預編碼及TPR識別。此外，可提供一個CRS天線埠的TPR識別。
僅考慮主要干擾UE，可將在第個RE上存在服務信號的情況下的所接收信號描述為在如下等式(1)中： 其中表示在時自服務節點eNodeB至UE以及在時自干擾小區至UE的有效頻道矩陣，其中表示干擾信號的TPR，為傳輸信號向量，指示傳輸層的數目，且為AWGN向量，其中共變數。自某一群集選擇第i 層的傳輸符號，其中基數為，其中是已知的，是未知的，且NAICS的UE盲測。如上文所描述，表示有效頻道矩陣，其可關於矩陣及預編碼矩陣及。
NAICS的UE可估計，但是未知的，其中表示干擾預編碼索引，且表示干擾秩。對於秩1，預編碼矩陣為，且對於秩2，預編碼矩陣為。
根據本發明的實施例，NAICS的UE可盲測干擾秩、干擾預編碼索引及干擾TPR。
在103處，當前系統判定是否取消所接收信號中的服務信號。
在NAICS中，若服務信號的循環冗餘檢查（cyclic redundancy check；CRC）失敗，則執行干擾參數識別以實現聯合偵測及改良服務信號偵測效能。藉由軟推斷取消在干擾參數識別中的服務信號解碼之後使用解碼器輸出。若經定義為服務信號的軟估計，則在取消之後，獲得如下等式(2)：
若自所接收信號取消服務信號，則在105處判定服務信號被取消的所接收信號的經取樣共變數矩陣。
若並未自所接收信號取消服務信號，則在107處判定所接收信號的經取樣共變數矩陣。
此外，可經修改成更像白雜訊（例如，白化），其中對於雜訊的共變數矩陣及殘差信號，等式(3)如下： 且可使用解碼器輸出對數-可能性比率（log-likelihood ratio；LLR）來計算。因此，通過應用白化矩陣，獲得如下等式(4)：
如上文在等式(4)中應用的具有服務信號取消的系統模型可被認為是上文等式(1)的變化形式，其中。
在上文在等式(1)中提供的模型之後，已知、及，其中，等式(5)定義如下：
對於、、及的聯合ML偵測可在如下等式(6)中獲得：
在105或107之後，在109處基於經過GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣索引（PMI）及功率的假設的可能性度量。
根據本發明的實施例，提供不同參數的依序偵測。TPR及共變數矩陣索引（cmi ）的聯合識別可為依序偵測的第一步驟。
根據本發明的實施例，本系統及方法對干擾及伺服信號兩者應用GA，如在如下等式(7)中：
GA可在服務信號取消之後應用。本發明提供在GA之後的ML解（ML-GA），且提供用於降低複雜度及提供硬體實施的可實行解決方案的對ML-GA解的進一步近似。
在111處，判定最大化可能性度量的假設，且判定訊務與導頻比（TPR）。
通過以上GA，其中，等式(8)如下：
若給定、、及，則為的函數。對於不同秩1預編碼索引，。對於SFBC及秩2，。
在113處，本系統判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號是否具有秩1。在113處，區別開秩1與秩2/SFBC。
在115處，若本系統在113處判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩為秩1，則識別秩1的PMI，且返回TPR、秩及PMI。
可定義cmi 參數，其中cmi 集合經定義為，其中（其中）對應於秩1，其中預編碼索引為，且對應於秩2及SFBC，其中SFBC可不與秩2相區別，且可不提供關於秩2預編碼索引的資訊。
根據本發明的實施例，本系統提供聯合TPR及CMI偵測作為依序盲測的第一步驟。若識別為，則秩及預編碼是已知的。然而，若識別為，則SFBC與秩2必須加以區別。
在117處，若本系統不判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩為秩1，則本系統判定傳輸分集是否存在於所接收信號或服務信號被取消的所接收信號中。意即，若存在傳輸分集，則偵測SFBC。否則，所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩為秩2。在本發明的實施例中，可應用盲SFBC偵測方法以區別秩2與SFBC。
若在117處偵測到SFBC，則本系統返回至判定涉及SFBC的所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的PMI，且在115處返回TPR、秩及PMI。若在117處未偵測到SFBC，則本系統在119處判定秩為2。
若在119處判定秩2，則本系統返回至判定具有秩2的所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的PMI，且在115處返回TPR、秩及PMI。
利用GA，待最大化的可能性度量可如在如下的等式(9)中： 其中表示矩陣行列式。若等式(10)如下定義： 其中，則獲得的ML聯合識別，如在下文的等式(11)中：
此外，若等式(12)至(15)定義如下： 則可在如下等式(16)中描述為：
在存在服務信號且使用兩個CRS天線埠的情況下，獲得如下等式(17)：
若服務信號經取消且使用兩個CRS天線埠，則獲得如下等式(18)： 其中在上文等式(4)中給出，且。
根據本發明的實施例，提供對於一個CRS天線埠的TPR偵測。對於一個CRS天線埠，不應用預編碼，且可僅識別。因此，等式(19)中的量度可如下： 其中已知（不是預編碼的函數），且可識別。
在上文等式(17)及(18)中的及在等式(19)中的的計算複雜度仍然很高，因為必須判定，對於給定RB的每一RE，對於每一對，必須執行除以，其中表示一個可能假設。另外，每一RB存在15個可能假設（例如，有3個可能性，有5個可能性）。
在本發明的實施例中，提供對於的進一步近似（例如，對於ML-GA的進一步近似），其降低硬體複雜度。
歸因於延森不等式，等式(20)如下：
上文等式(20)中的不等式變為靜態頻道的等式，意即，對於所有及，。此外，可估算，如在下文等式(21)中：
上文等式(21)中的近似在靜態頻道情況下變得精確。通過將等式(20)及(21)代入等式(17)，獲得如下等式(22)：
上文近似將除法及對數計算的所需次數減少因子K，其中K為至少一個RB中RE的數目。
可在的計算中進一步降低計算複雜度。若對於每一假設直接計算，則每一RE的計算有15個假設（例如，有5個可能性，且有3個可能性，其中將三個可能值傳訊到UE）。若及給定，則可首先判定如下等式(23)： 其中對於每一()對，每一假設需要4個乘法，且每一RE需要總共60個乘法及15個2x2判定。
在如下等式(24)中描述的較低複雜度計算： 其中， 且其中。
對於，為秩1矩陣，接著，且可僅判定，其中。因此，對於，等式(25)如下：
為了計算，每一RE需要12個2x2矩陣行列式，且每一RB總計需要12K個2x2矩陣行列式及6個乘法。
若2x2矩陣行列式計算需要兩個乘法，則每一RE直接計算，計算，且每一RE需要90個乘法，且每一RB需要總共90K個乘法。然而，可使用上文的等式(25)，以使得每一RE僅需要24個乘法，且每一RB需要總共24K+6個乘法。
根據本發明的實施例，在計算上文等式(18)時將對於ML-GA的進一步近似應用於服務信號取消，其中針對15個可能假設計算。因此，等式(26)如下：
自上文等式(26)，計算對於每一RE僅需要一個2x2矩陣行列式，且每一RB需要總共K個2x2矩陣行列式及9個乘法。
若2x2矩陣行列式計算需要兩個乘法，則每一RE直接計算，計算，且每一RE 需要90個乘法及每一RB總共90K個乘法。然而，可使用上文的等式(26)，以使得每一RE僅需要2個乘法，且每一RB需要總共2K+9個乘法。為了服務信號取消，可對殘餘服務信號及雜訊應用白化。
GA方法及具有進一步近似的GA方法提供比預計方法更好的TPR及聯合TPR-CMI盲測效能。另外，GA方法具有接近於具有進一步近似的GA方法的效能的效能。
根據本發明的實施例，提供秩2預編碼識別。若所接收信號為秩2，則TPR已知，取消服務信號，且等式(27)如下：
可應用最小均方差（minimum mean square error；MMSE）濾波器以獲得如下等式(28)： 其中。
若定義及，則獲得如下等式(29)及(30)： 以及
對於及兩者，在正交振幅調變（Quadrature Amplitude Modulation；QAM）傳訊的情況下，
因此，不存在對及進行的線性運算，所述線性運算可展現秩2預編碼索引。然而，對於給定，及具有不同分佈。因此，在具有性質的一些非線性運算的情況下，可基於如下等式(31)及(32)識別秩2預編碼索引： 以及
下文表1說明四相移鍵控（Quadrature Phase-Shift Keying ；QPSK）、16QAM及64QAM的分佈及。表 1
對於非線性運算，可使用兩個不同運算及，但本發明不限於此。亦可使用其他非線性運算。下文表2說明及的比較，其中對於不同調變次序，且。下文表2展示此等非線性運算，使得能夠識別秩2預編碼索引。表 2
基於上文非線性函數的性質，可將預編碼識別規則定義為在如下等式(33)中： 其中及在上文等式(31)及(32)中給定。
圖2為根據本發明的實施例的用於在對干擾信號及服務使用GA的LTE系統中盲測干擾圖案的裝置200的方塊圖。
參考圖2，裝置200包含天線201、收發器203及處理器205。
天線201接收信號，其中信號可包含服務信號、至少一個干擾信號或其組合。
收發器203包含連接至天線201用於接收所接收信號的輸入及輸出。
處理器205包含連接至收發器203的輸出的輸入，且經組態以取消所接收信號中的服務信號，或不取消所述服務信號。若自所接收信號取消服務信號，則處理器205經進一步組態以判定服務信號被取消的所接收信號的經取樣共變數矩陣。若並不自所接收信號取消服務信號，則處理器經進一步組態以判定所接收信號的經取樣共變數矩陣。
處理器205經進一步組態以基於經過GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣及功率的假設的可能性度量。
處理器205經進一步組態以判定最大化可能性度量的假設。
在判定最大化可能性度量的假設之後，處理器205經進一步組態以判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號是否具有秩1。
若處理器205判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩為秩1，則處理器205經進一步組態以識別TPR，且基於上文GA偵測秩1預編碼索引。
若處理器205判定所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩並非秩1，則處理器205經進一步組態以判定傳輸分集是否存在於所接收信號或服務信號被取消的所接收信號中。意即，若傳輸分集存在，則偵測SFBC。否則，所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的秩為秩2。在本發明的實施例中，可應用盲SFBC偵測方法以區別秩2與SFBC。
若偵測到SFBC，則處理器205經進一步組態以判定所接收信號或涉及SFBC的服務信號被取消的所接收信號的干擾的預編碼索引及功率索引。否則，判定秩2。
若判定秩2，則處理器205經進一步組態以判定具有秩2的所接收信號或服務信號被取消的所接收信號的干擾的預編碼索引及功率索引。
在本發明的實施例中，提供對於的進一步近似（例如，對於ML-GA的進一步近似），其降低硬體複雜度。
在上文的等式(22)中展示近似，其減小按因數K的所需除法及對數計算的數目，其中K為至少一個RB中的RE的數目。
可在的計算中進一步降低計算複雜度。在上文等式(24)中描述的較低複雜度計算。
對於，為秩1矩陣，接著且對於，可僅判定。因此，對於，等式(25)如上文所描述。
為了計算，每一RE需要12個2x2矩陣行列式，且每一RB總計需要12K個2x2矩陣行列式及6個乘法。
若2x2矩陣行列式計算需要兩個乘法，則每一RE直接計算，計算，每一RE需要90個乘法，且每一RB需要總共90K個乘法。然而，可使用上文等式(25)以使得每一RE僅需要24個乘法，且每一RB需要總共24K+6個乘法。
根據本發明的實施例，在計算上文等式(18)時將對於ML-GA的進一步近似應用於服務信號取消，其中針對15個可能假設計算。因此，等式(26)如上文所描述。
自上文等式(26)，計算對於每一RE僅需要一個2x2矩陣行列式，且每一RB需要總共K個2x2矩陣行列式及9個乘法。
若2x2矩陣行列式計算需要兩個乘法，則每一RE直接計算，計算，且每一RE需要90個乘法，且每一RB需要總共90K個乘法。然而，可使用上文等式(26)以使得每一RE僅需要2個乘法，且每一RB需要總共2K+9個乘法。對於服務信號取消，可對殘餘服務信號及雜訊應用白化。
根據本發明的實施例，提供秩2預編碼識別。若所接收信號為秩2，則TPR為已知的，取消服務信號。在具有性質的一些非線性運算的情況下，可基於上文所描述的等式(31)及(32)識別秩2預編碼索引。對於非線性運算，可使用兩個不同運算及，但本發明不限於此。亦可使用其他非線性運算。
基於上文非線性函數的性質，可將預編碼識別規則定義為在上文所描述的等式(33)中。
儘管已在本發明的詳細描述中描述本發明的某些實施例，但可在不背離本發明的範疇的情況下以各種形式修改本發明。因此，不應僅基於所描述實施例而判定，而是基於隨附申請專利範圍及其等效物而判定本發明的範疇。
101‧‧‧步驟
103‧‧‧步驟
105‧‧‧步驟
107‧‧‧步驟
109‧‧‧步驟
111‧‧‧步驟
113‧‧‧步驟
115‧‧‧步驟
117‧‧‧步驟
119‧‧‧步驟
200‧‧‧裝置
201‧‧‧天線
203‧‧‧收發器
205‧‧‧處理器
本發明的某些實施例的以上及其他態樣、特徵以及優點將自結合附圖的以下詳細描述而更顯而易見，其中： 圖1為根據本發明的實施例的裝置的方塊圖。 圖2為根據本發明的實施例的方法的流程圖。
101‧‧‧步驟
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Claims (22)

  1. 一種長程演進系統中干擾參數的盲測方法，其包括： 接收包含服務信號及干擾信號的信號； 對所述服務信號及所述干擾信號應用高斯近似（Gaussian approximation，GA）； 基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定最大可能（Maximum likelihood，ML）秩解、訊務與導頻比（Traffic to pilot ratio，TPR）及預編碼矩陣索引。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，更包括判定所述所接收信號的共變數矩陣。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中在自所述所接收信號取消所述服務信號之後，基於所述所接收信號判定所述共變數矩陣。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的方法，更包括： 基於經應用GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣索引及功率的假設的可能性度量； 判定最大化所述可能性度量的假設且判定所述TPR； 判定秩是否為1； 若秩不為1，則判定傳輸分集是否存在； 若傳輸分集不存在，則判定秩為2； 若秩為1、傳輸分集存在或若秩為2，則判定所述預編碼矩陣索引；以及 返回所判定的所述TPR、秩及預編碼矩陣索引。
  5. 如申請專利範圍第3項所述的方法，更包括： 基於經應用GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣索引及功率的假設的可能性度量； 判定最大化所述可能性度量的假設且判定所述TPR； 判定秩是否為1； 若秩不為1，則判定傳輸分集是否存在； 若傳輸分集並不存在，則判定秩為2； 若秩為1、傳輸分集存在或若秩為2，則判定所述預編碼矩陣索引；以及 返回判定所述TPR、秩及預編碼矩陣索引的結果。
  6. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中針對至少一個小區特定參考信號（cell-specific reference signal，CRS）天線埠判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
  7. 如申請專利範圍第5項所述的方法，其中針對至少一個CRS天線埠判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
  8. 如申請專利範圍第6項所述的方法，其中所述可能性度量為以下各者中的一者：； ；或， 其中表示在一個CRS天線埠情況中的度量，且表示在兩個CRS天線埠情況中的度量，，表示在時自服務演進型節點B（eNB）至使用者設備（UE）且在時自干擾小區至UE的有效頻道矩陣，其中表示干擾信號的TPR，為傳輸信號向量，指示傳輸層的數目，為具有共變數的加成性白高斯雜訊（additive white Gaussian noise，AWGN）向量，K 為整數，表示矩陣行列式， ，且，且表示矩陣行列式，其中 且， 接著如下：， 其中，其中(其中)對應於秩1，其中預編碼索引為，且對應於秩2及空間頻率區塊解碼（space frequency block decoding，SFBC），且其中對於存在5個可能假設且對於存在3個可能假設。
  9. 如申請專利範圍第7項所述的方法，其中所述可能性度量為以下各者中的一者：； ；或其中表示在一個CRS天線埠情況中的度量，且表示在兩個CRS天線埠情況中的度量，，表示自干擾小區至UE的有效頻道矩陣，其中表示干擾信號的TPR，為傳輸信號向量，指示傳輸層的數目，為具有共變數的AWGN向量，K 為整數，表示矩陣行列式， ，且表示矩陣行列式，其中 接著如下：， 其中，其中(其中)對應於秩1，其中預編碼索引為，且對應於秩2及SFBC，且其中對於存在5個可能假設，且對於存在3個可能假設。
  10. 如申請專利範圍第8項所述的方法，其中基於以下各者識別具有秩2的所述所接收信號或所述服務信號被取消的所接收信號的所述預編碼矩陣索引：以及， 其中非線性運算具有性質：， 其中非線性運算包含及，其中預編碼識別規則為：。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的方法，其中基於以下各者識別具有秩2的所述所接收信號或所述服務信號被取消的所接收信號的所述預編碼矩陣索引：以及， 其中非線性運算具有性質：， 其中非線性運算包含及，其中預編碼識別規則為：。
  12. 一種長程演進系統中干擾參數的盲測裝置，包括： 天線，用於接收包含服務信號及干擾信號的信號； 處理器，經組態以對所述服務信號及所述干擾信號應用GA，且基於所述經應用GA的服務信號及所述經應用GA的干擾信號聯合地判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
  13. 如申請專利範圍第12項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以判定所述所接收信號的共變數矩陣。
  14. 如申請專利範圍第13項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以在自所述所接收信號取消所述服務信號之後基於所述所接收信號判定共變數矩陣。
  15. 如申請專利範圍第13項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以： 基於經應用GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣索引及功率的假設的可能性度量； 判定最大化所述可能性度量的假設且判定所述TPR； 判定秩是否為1； 若秩不為1，則判定傳輸分集是否存在； 若傳輸分集不存在，則判定秩為2； 若秩為1、傳輸分集存在或若秩為2，則判定所述預編碼矩陣索引；以及 返回所判定的所述TPR、秩及預編碼矩陣索引。
  16. 如申請專利範圍第14項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以： 基於經應用GA的干擾信號判定干擾信號秩、預編碼矩陣索引及功率的假設的可能性度量； 判定最大化所述可能性度量的假設且判定所述TPR； 判定秩是否為1； 若秩不為1，則判定傳輸分集是否存在； 若傳輸分集並不存在，則判定秩為2； 若秩為1、傳輸分集存在或若秩為2，則判定所述預編碼矩陣索引；以及 返回所判定的所述TPR、秩及預編碼矩陣索引。
  17. 如申請專利範圍第15項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以針對至少一個CRS天線埠判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
  18. 如申請專利範圍第16項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以針對至少一個CRS天線埠判定ML秩解、TPR及預編碼矩陣索引。
  19. 如申請專利範圍第17項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以判定選自以下各者中的一者的可能性度量：； ；或， 其中表示在一個CRS天線埠情況中的度量，且表示在兩個CRS天線埠情況中的度量，，表示在時自服務演進型節點B（eNB）至使用者設備（UE）且在時自干擾小區至UE的有效頻道矩陣，其中表示干擾信號的TPR，且為傳輸信號向量，指示傳輸層的數目，為具有共變數的AWGN向量，K 為整數，表示矩陣行列式， ，且，且表示矩陣行列式，其中 及， 接著如下：， 其中，且其中對於存在五個可能假設且對於存在三個可能假設。
  20. 如申請專利範圍第18項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以判定選自以下各者中的一者的可能性度量：； ；或其中表示在一個CRS天線埠情況中的度量，且表示在兩個CRS天線埠情況中的度量，，表示自干擾小區至UE的有效頻道矩陣，其中表示干擾信號的TPR，為傳輸信號向量，指示傳輸層的數目，為具有共變數的AWGN向量，K 為整數，表示矩陣行列式， ，且表示矩陣行列式，其中 接著如下：， 其中，且其中對於存在五個可能假設且對於存在三個可能假設。
  21. 如申請專利範圍第19項所述的裝置，其中基於以下各者識別具有秩2的所述所接收信號或所述服務信號被取消的所接收信號的預編碼矩陣索引：以及， 其中非線性運算具有性質：， 其中非線性運算包含及，其中預編碼識別規則為：。
  22. 如申請專利範圍第20項所述的裝置，其中所述處理器經更組態以基於以下各者識別具有秩2的所述所接收信號或所述服務信號被取消的所接收信號的預編碼矩陣索引：以及， 其中非線性運算具有性質：， 其中非線性運算包含及，其中預編碼識別規則為：。
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