TWI501594B - 依據耦合矩陣之信號品質估計 - Google Patents

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TWI501594B TW099133539A TW99133539A TWI501594B TW I501594 B TWI501594 B TW I501594B TW 099133539 A TW099133539 A TW 099133539A TW 99133539 A TW99133539 A TW 99133539A TW I501594 B TWI501594 B TW I501594B
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Description

依據耦合矩陣之信號品質估計
本發明一般而言關於無線通信網路，且尤其關於一種用於依據一非線性接收器中之一耦合矩陣估計接收之信號品質的方法及裝置。
現代無線通信網路中之諸如功率控制、速率調適、鏈路監視及其類似物之許多系統任務取決於信號品質之估計。一般而言，一接收器產生一信號干擾雜訊比(SINR)作為信號品質之一度量，且將該SINR報告給該網路。線性接收器可使用接近形式之理論運算式、用參數估計代替實際值而估計SINR。此方法係揭示於由Gregory E. Bottomley於2004年6月16日申請之題為「無線接收器中之SIR估計」之共同待審之美國專利申請案序號10/869,456中，該案係讓渡給本申請案之受讓人且以引用方式全部併入本文中。
然而，此方法不適用於更先進、非線性接收器。舉例而言，寬頻CDMA(WCDMA)中之高速封包存取(HSPA)利用具有並行發射(在此項技術中亦稱為多碼發射)之符號之聯合偵測之區塊等化。參見由G..Bottomley及Y-P. E. Wang於2008年2月22日申請之題為「用於基於區塊之信號解調變的方法及裝置」之共同待審之美國專利申請案序號12/035,846，該案係讓渡給本申請案之受讓人且以引用方式全部併入本文中。
對於針對全球行動通訊系統(UMTS)之HSPA及長期演進(LTE)增強兩者而言，使用多輸入多輸出(MIMO)技術。MIMO係在一發射器處利用多個發射天線及亦可能在一接收器處利用多個接收天線之通信技術。MIMO技術在不需額外頻寬或發射功率的情況下提供增加之資料傳輸量及範圍。藉由較高頻譜效率及鏈路分集而達成此。MIMO傳送涉及發送多個重疊資料流。聯合偵測係一種恢復同時接收之符號的方法，如由S. J. Grant、K. J. Molnar及G. E. Bottomley於2003年10月6至9日發表在Proc. IEEE Vehicular Technology Conf.(VTC 2003-Fall) Orlando中題為「用於MIMO系統之一般化耙(RAKE)接收器」之論文中所述，該論文以引用方式全部併入本文中。另外，當傳送重疊時，共頻道信號之聯合偵測可用於HSPA及LTE兩者。
對於利用聯合偵測之非線性接收器而言，沒有用於解調變輸出SINR之簡單、接近形式運算式。因此，藉由此等接收器估計信號品質以用於執行基本網路最佳化任務係有問題的。
根據本文中所描述及所主張之一或多個實施例，一非線性接收器中之一接收信號之品質係使用一耦合矩陣G或Q而估計，該耦合矩陣G或Q描述於該接收信號中之符號與其他符號之互動及/或減損(雜訊及干擾)於該接收信號中如何互動。該耦合矩陣對於聯合偵測亦係有用的。該信號品質估計可包含例如最小特徵值及其他函數，諸如該耦合矩陣之行列式及跡。當G或Q隨各區塊而變化時，如在利用長碼攪拌之CDMA系統中，可使用一代表性矩陣，諸如RMS值或實分量及虛分量之平均量值之一矩陣。該信號品質估計可表達為一線性接收器之一位元錯誤率(BER)或有效SINR。
圖1繪示一代表性無線通信網路10。雖然本文在LTE擴展至UMTS之背景下所述，但是該網路10可根據利用非線性接收器之任何協定而操作。在其他網路中，圖1中所繪示之該網路10元件可不同於所示之該等元件而組織或命名。然而，熟習此項技術者在給定LTE背景下之本發明之教示將容易識別本發明之應用與其他網路。
該無線通信網路10包含一核心網路(CN)12，該核心網路12通信連接至一或多個其他網路14，諸如公用交換電話網路(PSTN)、網際網路或類似物。一或多個無線電網路控制器(RNC)16通信連接至該CN 12，該一或多個無線電網路控制器從而控制一或多個NodeB或增強型NodeB(eNodeB)基地台18。該NodeB 18(亦稱為一基地台)包含射頻(RF)設備及使與一地理區域或小區22內之一或多個使用者設備(UE)20之無線電通信生效所需之若干天線。如所繪示，該NodeB 18及UE 20可利用MIMO技術、多播或類似物而經由兩個或兩個以上資料流同時通信。
利用聯合偵測，發射之符號係藉由形成取決於一耦合矩陣G或Q之度量而於一接收器處受到聯合偵測。此矩陣指示該等符號於該接收信號中如何彼此互動及/或減損(雜訊及干擾)於該接收信號中如何互動。根據本文中所述本發明之實施例，一信號品質估計係依據該耦合矩陣而導出。此一信號品質估計可包含例如最小特徵值及其他函數，諸如行列式及跡。當G或Q隨各區塊而變化時，如在利用長碼攪拌之CDMA系統中，可使用一代表性矩陣，諸如均方根(RMS)值或實分量及虛分量之平均量值之一矩陣。
圖2繪示包含一發射器30及接收器38之一示例性系統功能方塊圖。熟習此項技術者將容易認識，對於下行鏈路傳送而言，該發射器30可以一NodeB或eNodeB 18而體現及該接收器36可以一UE 20而體現，或對於上行鏈路傳送而言，反之亦然。在二者任一情形下，該發射器30編碼、調變及放大信號33且藉由一或多個天線32而於多個重疊串流中發射該等信號33。該等發射之信號33通過諸如一多路徑衰減頻道之一傳送媒體34且於一接收器38處之一或多個接收天線36處接收。
該等信號33(該等信號可包括MIMO信號及可包含許多多路徑分量)係藉由操作以將該等信號放大、濾波、數位化及降頻轉換為基頻之一前端RF接收器電路40而處理。所得基頻信號提供至一基頻處理器42，該基頻處理器42恢復對應於該接收信號中之符號之硬資訊或軟資訊。該基頻處理器42輸出經恢復之符號以進一步藉由諸如正向錯誤校正(FEC)解碼及其類似物之電路44處理。
圖3繪示該基頻處理器42之一實施例。該處理器42包含一偵測統計電腦46、一聯合符號偵測器48、一參數估計器50及一信號品質估計器52。該偵測統計電腦46經組態以產生一接收信號中之符號之偵測統計。舉例而言，可產生匹配之濾波器或耙輸出。該偵測統計可表示為一向量z，該向量z可模型化為：
z=Hs+u 　(1)
其中H係一回應矩陣，s係所關注之K個符號之一向量，及u係具有協方差R 之一減損。應指出，R 可視為該減損之耦合矩陣。對於OFDM系統而言，該回應矩陣H取決於頻道估計。對於CDM或CDMA系統而言，H亦可取決於經攪拌之展頻序列。估計R 之若干方法係眾所周知的。舉例而言，參見上述美國專利申請案序號12/035,846。
該聯合符號偵測器48經組態以藉由假設若干不同符號組合且選擇最佳化一度量之組合而聯合偵測K個符號。用於最大化之一典型聯合偵測度量具有以下形式：
M (a )=-(z -Ha ) H R -1 (z -Ha )　(2)
其中a係假設符號值之一向量，及上標H表示赫密特(Hermitian)轉置。擴展此度量且丟棄與a不相關之項給出等效度量：
M (a )≡2Re{a H y }-a H Ga 　(3)
其中
y =H H R -1 z 及　(4a)
G =H H R -1 H 。　(4b)
若適當縮放G，則它對應於一SINR矩陣Q =f G ，這是因為效能可係與Q中之元素相關。
一參數估計器50提供依據接收信號33而導出之參數估計。該參數估計器50可例如估計由該聯合符號偵測器48所使用之H及R。再者，該參數估計器50可形成耦合矩陣G或Q。一信號品質估計器52接著取此等參數估計且形成一信號品質估計。該信號品質估計可取一「有效SINR」之形式，使得可推斷錯誤率效能。舉例而言，對於二進位相移鍵控(BPSK)調變而言，所欲的是，判定一有效SINR使得一位元錯誤率(BER)係由以下給定：
其中erfc係互補錯誤函數。
眾所周知，在此項技術中效能係與Q之特徵值有關。參見例如S. Verd，Multiuser Detection ，Cambridge University Press，1998，section 4.3.2，pp. 186至195，其之揭示內容全部併入本文中。舉例而言，錯誤事件之最小距離係與Q之最小特徵值有關。在可使用聯合偵測之高SINR，效能由該最小距離支配。因此，在一實施例中，使用Q之最小特徵值估計該SINR。在數學上，
SINR est =λ min (Q )　(6a)
該最小特徵值可使用用於特徵值估計之若干標準方法而判定。此等方法通常估計最大特徵值、接著第二大特徵值等等。在一實施例中，首先倒置Q，估計最大特徵值，及接著取其倒數。
等效地，可使用G之最小特徵值，其中在該事實之後應用縮放，給出
SINR est =fλ min (G )　(6B)
應指出，該耦合矩陣可由該聯合符號偵測器48及該信號品質估計器52兩者分享。
若除了信號品質估計之外執行聯合偵測，則接收信號藉由該偵測統計電腦46處理以形成偵測統計。處理可涉及線性濾波，諸如在一CDMA接收器中之解展頻及有可能耙組合。在一OFDM接收器中，它可涉及執行一FFT。此產生統計，諸如等式(1)中之z或等式(4a)中之y。此等統計用於該聯合符號偵測器48中以形成用於判定符號估計之度量，諸如等式(2)或(3)中之度量。符號估計可係以硬符號或位元決定以及諸如符號似然或位元對數似然比之軟資訊之形式。
度量形成亦使用由該參數估計器50所提供之參數估計。對於等式(2)中之度量而言，將提供H及R之估計。對於等式(3)中之度量而言，該參數估計器50可分開提供H及R，或等式(4b)中給定之G。此等參數估計亦由信號品質估計器52使用以形成一信號品質估計，諸如SINR。
圖4繪示一種估計在一接收器38中之一接收信號33之信號品質之方法100。自一或多個天線36獲得一信號(方塊102)。依據該接收信號產生諸如該回應矩陣H及該信號減損之協方差R之參數估計(方塊104)。基於該等參數估計形成一耦合矩陣G或Q(方塊106)。接著依據該耦合矩陣估計該信號品質，諸如一SINR量測(方塊108)。該信號品質可例如包括Q之最小特徵值(或G之一按比例縮放之最小特徵值)。在一些實施例中，亦可亦基於該等參數估計執行聯合符號偵測。取決於操作信號協定(例如，CDMA、OFDM或類似物)，每K個符號之區塊重複該方法100。
圖4中所示之該方法100可產生信號品質之悲觀估計。在一實施例中，該經估計之信號品質係與一界限比較，且當該經估計之信號品質較高時選擇該界限。參考圖5描述此方法112，其中額外步驟包含：形成一替代性解調變器之一信號品質估計(方塊114)，及比較該兩個信號品質估計(方塊116)。在一實施例中，該界限係諸如一線性解調變器或具有單一符號偵測(SSD)之非線性解調變器之另一解調變器之SINR估計。接著取信號品質之較大值作為該接收器38之有效信號品質(方塊118)。在其他實施例中，該經估計之信號品質可經縮放以去除該方法100中固有之負偏移。
舉例而言，用於具有SSD之一區塊決定回饋估計器(BDFE)之一正向回饋濾波器可用於使用標準方法而產生一交替性SINR估計(方塊114)。用於具有聯合偵測之一BDFE之一正向回饋濾波器(諸如，實際上用於解調變該資料之濾波器)接著可用於藉由使用該最小特徵值方法或可經偏移之該等方法之一者而判定一第二SINR估計(方塊108)。比較此等值(方塊116)，且取最後SINR估計作為此兩個值之最大值(方塊118)。
上述該等方法100及112產生具有中等複雜度之準確信號品質估計。在其他實施例中，在損失準確度的風險下，Q之較簡單函數可用於減少計算複雜度。在理論上，表示為|Q|之Q之行列式係所有特徵值之乘積。對於一KxK矩陣Q而言，該行列式之k次方根給出該等特徵值之一幾何平均。幾何平均傾向由最小元素支配，所以結果接近於最小特徵值。因此，另一估計係
其在對數域中可計算為
SINR est (dB )=10log(|Q |)/K 　(8)
在一實施例中，對於一2×2矩陣的特殊情形而言，可獲得該等特徵值之一接近形式運算式。該行列式給出該兩個特徵值之乘積，及該跡給出該兩個特徵值之和。此兩個等式可用於解出該等特徵值作為Q中之元素之一函數。此給出
其中T表示Q之跡，及D表示Q之行列式。雖然等式(9)中之運算式係該2×2情形之最小特徵值，但是它仍可用作較大度量之SINR估計之一形式。因此，該SINR估計係該Q矩陣之跡及行列式之一函數。
在另一實施例中，該等特徵值之幾何平均及算術平均係用於形成一品質量測。因為該行列式係該等特徵值之乘積，所以可使用以下等式獲得一幾何平均
因為該跡係該等特徵值之和，所以可使用以下等式獲得一算術平均
a A =trace (Q )/K 　(11)
當所有特徵值係相同時此兩個平均將係相同的，且等於最小特徵值。否則，算術平均將係較大。此兩個平均之差或比將給出等式(6)之準確度之一指示。舉例而言，可形成以下比
r =a G /a A 　(12)
該比係介於0與1之間。若該比接近於1，則幾何平均數(或算術平均數)接近於最小特徵值。若該比接近於0，則幾何平均數將大於最小特徵值，指示等式(7)或(8)中之估計可偏移為高。此一偏移將使用r而校正。舉例而言，等式(8)將利用以下等式取代
SINR est (dB )=10log(|Q |)/K -(1-r )C 　(13)
其中C係一校正因數，其值可基於模擬而判定。該校正因數可係信號及雜訊位準以及該頻道之分散性之一函數。
校正可能並不一定需要，這是因為若其他特徵值之大多數係大得多，則最小特徵值可能不完全支配效能。在此等情況下，C可係一負值，使得當使用等式(13)時依據等式(8)所估計之SINR增加。
一種用於估計沒有接近形式運算式之量之已知技術係Monte Carlo模擬，如由A. Doucet及X. Wang之「Monte Carlo Methods for Signal Processing[A review in the statistical signal processing context],」IEEE Sig. Proc. Mag.,Nov. 2005所述，其揭示內容以引用方式全部併入本文中。一Monte Carlo模擬可用於使用該Q矩陣而估計一有效SINR。在一實施例中，使用等式(1)，藉由隨機產生符號向量s，藉由H之一估計而縮放它們，且加u之一隨機產生之實現，而隨機產生z值。接著可應用聯合偵測以形成s之一估計。該估計與該產生之值比較以判定多少符號或位元係錯誤。接著重複此程序，使得可量測一準確錯誤率。接著，使用等式(5)或一類似、與調變有關之運算式，可判定一有效SINR。在一實施例中，等式(5)係用於產生SINR及BER值之一表。使用內插法，依據該經量測之BER及該表獲得一有效SINR。雖然此方法相當複雜，但是當用於量測錯誤率之實現數目增加時其之準確度改良而不受限制。
對於HSPA而言，H係該等頻道估計(其等緩慢改變)及該長碼攪拌(其快速改變)之一函數。在一實施例中，包含該長碼攪拌之隨機實現，亦給出H之隨機實現。結果亦在若干拌碼實現上平均。
圖6繪示一種使用一經修飾之Monte Carlo模擬方法而估計一無線通信接收器38中之一接收信號33之信號品質的方法120，其中用於HSPA之隨機實現之數量係藉由僅產生H或Q之實現而減少。自一或多個天線36獲得一信號(方塊102)。依據該接收信號產生諸如該矩陣H之頻道回應部分及信號減損u之協方差R之參數估計(方塊104)。在一迴圈內，產生一隨機拌碼實現(方塊122)，及基於該等參數估計形成一耦合矩陣Q，該等參數估計包含一起在該矩陣H中之頻道估計及拌碼實現(方塊124)。使用本文中所述之技術之一者對於各實現判定SINR，及使用等式(5)或類似運算式而將該SINR轉換為一錯誤率(方塊126)。該錯誤率經累計在多次迭代之上平均(方塊128)。當已產生足夠數目之拌碼實現且計算相應錯誤率時(方塊130)，該等所累計之錯誤率在迭代次數之上平均，且接著轉換為一有效SINR(方塊132)。
在一實施例中，使用一亂數產生器而「立即」執行隨機產生。在另一實施例中，離線產生亂數且將該等亂數儲存於該接收器38中之記憶體中之一表中。在又一實施例中，使用一隨機產生之索引存取隨機值之一表而混合該兩個方法。
對於HSPA而言，在有許多用於平均之H或Q度量的情況下，本文中所述之實施例可取而代之使用一代表性H或Q矩陣。對於許多應用而言，一簡單平均值係並不如此有用的，這是因為非對角線元素通常平均為零，指示不需要聯合偵測。此係過於樂觀。在一實施例中，為該矩陣中之各項計算一RMS值，具有良好結果。可藉由導出該等元素之公式、取量值平方、取期望值及接著取平方根而獲得RMS值。在另一實施例中，為該矩陣中之各項計算一平均量值之值。在此情形下，分開平均實分量及虛分量之量值以避免一平方根運算係較簡單的。
呈現一區塊線性等化器(BLE)之一詳細實例，該區塊線性等化器包括具有聯合偵測之一區塊決定回饋等化器(BDFE)，如上述「用於基於區塊之信號解調變之方法及裝置」之共同待審之美國專利申請案序號12/035,846中所述，其考慮一時變、碼片級正向濾波器之一般情形(非時變FF係一特殊情形)。在時間t =n 0 T c +d j T s 之碼片樣本之向量(堆疊之天線信號)可表達為將該接收之信號向量r(t)濾波至匹配於碼片脈衝形狀p(t)之一濾波器，給出碼片樣本
v j (n 0 )=∫r (t )p * (t -n 0 T C -d j T s )dt 　(14)
其中r(t)係基頻等效接收信號，d j 係一處理延遲(例如，FF分接頭位置)，T c 係碼片週期，及T s 係樣本週期。
首先，使用以下等式獲得碼片估計
其中w j (n 0 )係隨碼片週期n 0 變化之對應於第j個分接頭位置之組合加權之一子向量。
此等碼片估計接著對於不同碼k 0 解展頻，給出原始偵測統計
其中c k , j (n )係對應於多碼k、符號週期j及碼片週期n之一展頻碼碼片值。
收集至一向量z中之此等原始統計可模型化，如等式(1)中。與符號假設s=a相關聯之一最大似然聯合偵測度量係藉由等式(2)而給定，該等式(2)可簡化為等式(3)中之形式。因此，需要H及R之運算式以獲得G之一運算式。
依據等式(1)，H將z中之元素與符號s相關。H中之一元素係
其中R p (t )係脈衝形狀自相關函數(或發射及接收濾波器之卷積)，及比頻道回應已模型化為具有延遲及係數之L個分接頭。在n及n 0 之上之求和可理解為在一矩陣之列及行之上之一求和。
藉由取而代之沿對角線(索引m)求和，人們獲得替代性運算式：
其中當m為負時，A(m)=-m且B(m)=N-1，及當m為正時，A(m)=0且B(m)=N-1-m。
在一實施例中，其中使用時變加權，
在一實施例中，其中使用非時變加權，
w j (n 0 )=w j 　(21)
且等式(18)簡化為：
其中
係一非週期碼交叉相關函數。
利用碼平均，R係與一單位矩陣成比例，使得
Q =G =(1/X )H H H 　(24)
其中
X =w H R v w 　(25)
及R v 係與w之設計相關聯之一減損協方差矩陣。特定而言，對於一ML設計而言，
其中h係一頻道回應向量。等式(18)及(22)可以淨頻道回應向量的形式表達，如由Cairns等人於2008年6月5日申請之題為「用於無線接收器中之干擾之有效估計之方法及裝置」之共同待審之美國專利申請案序號12/133,636中所完成，該案係讓渡給本申請案之受讓人且以引用方式全部併入本文中。
等式(19)或(24)產生該Q矩陣之運算式作為隨機攪拌遮罩及Walsh展頻碼之一函數。為了形成一代表性值，考慮一不同攪拌遮罩子序列以獲得不同Q度量用於形成一RMS值。
在一實施例中，考慮可能度量之一詳盡列表。作為一非限制實例，對於4碼片之一區塊及QPSK攪拌而言，有44 =256個可能攪拌序列。對於提出之代表性度量而言，一共同相位旋轉不會改變結果。因此，碼片值之一者可係固定的，給出僅64個可能序列。此64個序列可用於產生64個Q度量，容許判定一RMS或絕對值矩陣。在一實施例中，使用一代表性子集替代一詳盡列表。
在另一實施例中，藉由使用依據一特定攪拌序列產生之Q度量而獲得一代表性Q矩陣。作為一非限制實例，一HSPA上行鏈路槽由4個碼片之640個區塊組成。在一實施例中，若無論如何解調變一槽，則為該槽產生之G度量用於獲得一代表性Q矩陣。若沒有槽待解調變，則該接收器可模擬解調變一槽。
在一實施例中，對於具有聯合偵測之MIMO及GRake之情形而言，僅聯合偵測使用相同展頻碼之符號。在此情形下，一簡單平均Q矩陣可用作該代表性矩陣，這是因為該平均不會去除對於聯合偵測之需要。應指出，平均係在偽隨機攪拌之上而不是衰減頻道係數之上。
一般而言，用於聯合偵測之矩陣Q係與G成比例。因此，可需要額外比例縮放以將G轉換為一SINR矩陣。在當非對角線元素為零時的情況下，此比例縮放給出成為SINR值之對角線元素。
舉例而言，假設使用具有符號能量Ep或振幅Ap =之導頻符號或一導頻頻道而估計頻道。頻道估計通常包含作為該頻道估計之一部分之符號振幅，使得在等式(17)中，省略，g之值包含一因數Ap，及包含藉由N之一除法。為了獲得該導頻之一SINR估計，等式(24)中不需進一步縮放。然而，為了獲得該流量頻道之一SINR估計，等式(24)中之結果將需藉由流量對導頻功率比而縮放。此比率可使用用於估計碼功率之若干已知技術而獲得。在WCDMA上行鏈路中，該流量對導頻功率比可藉由偵測該傳輸格式而知道。
根據該方法100之用於依據一耦合矩陣估計信號品質之最小特徵值方法係對於HSPA上行鏈路、16-QAM及使用一RMS耦合矩陣的情形而模擬。該估計之SINR與藉由一Monte Carlo方法而獲得之一有效SINR比較。對於各衰減頻道實現而言，形成一代表性Q矩陣(RMS值)，且提取最小特徵值。圖7繪示估計之SINR對有效(正確)SINR之一散佈繪圖，其中各點係一不同衰減實現。應指出，大多數估計係在該有效值之1 dB內。圖8繪示一類似繪圖，該圖用於與一替代性解調變器之一信號品質估計比較且取最大信號品質估計之該方法112。應指出，該等結果比圖7中所示之結果係較不悲觀。
雖然已在一CDMA系統的背景下描述本發明，但是本發明並不限於此等系統。本發明適用於任何聯合偵測或最大似然(ML)接收器。此包含LTE下行鏈路中之MIMO OFDM符號之ML偵測、LTE上行鏈路中之TDM符號之ML偵測及HSPA上行鏈路中之TDM及CDM符號之ML偵測。
參考圖2，熟習此項技術者將容易明白，該接收器38包括一或多個處理電路40、42、44，該一或多個處理電路可以硬體、軟體或其等之任何組合而實施。尤其是，該基頻處理器42或如圖3中所示之其組成模組46、48、50、52可以硬體、軟體或其等之任何組合而實施。在一實施例中，該基頻處理器42至少部分以執行儲存於該基頻處理器42中所包含或與該基頻處理器42相關聯之一記憶體器件中之電腦程式指令之一數位信號處理器(DSP)或其他基於微處理器之電路而實施。在另一實施例中，該基頻處理器42之至少一部分係以硬體實施，該硬體可包含一場可程式化邏輯陣列(FPLA)或特定應用積體電路(ASIC)內之數位處理元件。
在不偏離本發明之基本特徵的情況下，本發明當然可以除了本文中具體闡述之方式以外之其他方式實行。該等實施例在各方面中應視為說明性且並非限制性，及在隨附申請專利範圍之含義及等效範圍內之所有改變應意為包含於該範圍內。
10．．．無線通信網路
12．．．核心網路
14．．．其他網路
16．．．無線電網路控制器
18．．．NodeB基地台
20．．．使用者設備
22．．．地理區域或小區
30．．．發射器
32．．．天線
33．．．信號
34．．．傳送媒體
36．．．天線
38．．．接收器
40．．．前端RF接收器電路
42．．．基頻處理器
44．．．電路
46．．．偵測統計電腦
48．．．聯合符號偵測器
50．．．參數估計器
52．．．信號品質估計器
圖1係一無線通信網路之一功能方塊圖。
圖2係於圖1之該無線通信網路中操作之一發射器及接收器之一功能方塊圖。
圖3係圖2之該接收器之基頻處理器中之電路模組之一功能方塊圖。
圖4係一種估計圖2之該接收器中之一接收信號之信號品質的方法之一流程圖。
圖5係一種藉由將藉由圖4之方法獲得之信號品質估計與一替代性解調器之一信號品質估計相比較而估計信號品質之方法之一流程圖。
圖6係一種使用一些拌碼實現估計信號品質之蒙特卡羅(Monte Carlo)方法之一流程圖。
圖7係圖4之該方法之所估計信號品質對有效信號品質之一繪圖。
圖8係圖5之該方法之所估計信號品質對有效信號品質之一繪圖。
(無元件符號說明)

Claims (12)

  1. 一種估計一無線通信接收器中之一接收信號之信號品質之方法，該方法包括：獲得該接收信號；自該接收信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣(coupling matrix)，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動(symbol interaction)；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品質包括該耦合矩陣之特徵值(eigenvalues)之一幾何平均(geometric average)。
  2. 如請求項1之方法，其中對於一KxK矩陣而言，該耦合矩陣之該等特徵值之該幾何平均包括該矩陣之行列式(determinant)之K次方根(Kth root)。
  3. 一種估計一無線通信接收器中之一接收信號之信號品質之方法，該方法包括：獲得該接收信號；自該接收信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品質係該耦合矩陣之行列式及一跡(trace)之一函數(function)。
  4. 一種估計一無線通信接收器中之一接收信號之信號品質 之方法，該方法包括：獲得該接收信號；自該接收信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品質包括該耦合矩陣之特徵值之一幾何平均對該等特徵值之一算術(arithmetic)平均之一比(ratio)。
  5. 如請求項4之方法，其進一步包括：若該特徵值之幾何平均對算術平均之比接近於零，則在估計該信號品質中應用一校正因數。
  6. 一種估計一無線通信接收器中之一接收信號之信號品質之方法，該方法包括：獲得該接收信號；自該接收信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中：自該等參數估計形成至少一耦合矩陣包括，針對複數次迭代(iteration)之每一者，隨機產生一拌碼實現(scrambling code realization)；將該拌碼實現與該等參數估計相組合；基於包含該拌碼實現之該等參數估計形成一耦合矩陣； 使用基於該拌碼實現之該耦合矩陣形成一迭代信號品質估計；將該迭代信號品質估計轉換(converting)為一錯誤率；及累計(accumulating)該錯誤率；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質包括將累計之錯誤率轉換為一總體(overall)信號品質估計。
  7. 如請求項6之方法，其中隨機產生一拌碼實現包括基於一亂數產生器之輸出產生一拌碼實現。
  8. 如請求項6之方法，其中隨機產生一拌碼實現包括基於一經儲存之隨機值表產生一拌碼實現。
  9. 如請求項8之方法，其中隨機產生一拌碼實現包括產生一動態隨機值及使用該動態隨機值對該經儲存之表編索引(indexing)。
  10. 一種操作於一無線通信網路中之接收器，該接收器包括：一無線電前端(front)，其操作以接收包括複數個符號之一通信信號，且將該接收信號降頻轉換(down-convert)為基頻(baseband)；一基頻處理器，其操作以自該無線電前端接收該基頻信號；自該基頻信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品 質包含該耦合矩陣之特徵值之一幾何平均。
  11. 一種操作於一無線通信網路中之接收器，該接收器包括：一無線電前端，其操作以接收包括複數個符號之一通信信號，且將該接收信號降頻轉換為基頻；一基頻處理器，其操作以自該無線電前端接收該基頻信號；自該基頻信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品質係該耦合矩陣之行列式及一跡之一函數。
  12. 一種操作於一無線通信網路中之接收器，該接收器包括：一無線電前端，其操作以接收包括複數個符號之一通信信號，且將該接收信號降頻轉換為基頻；一基頻處理器，其操作以自該無線電前端接收該基頻信號；自該基頻信號估計一或多個參數；自該等參數估計形成至少一耦合矩陣，該耦合矩陣描述與其他符號及干擾之一者之符號互動；及使用該至少一耦合矩陣估計信號品質，其中該信號品質包括該耦合矩陣之特徵值之一幾何平均對該等特徵值之一算術平均之一比。
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