WO2002065658A1 - Jd-entzerrung auf symbolbasis - Google Patents

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WO2002065658A1
WO2002065658A1 PCT/DE2002/000309 DE0200309W WO02065658A1 WO 2002065658 A1 WO2002065658 A1 WO 2002065658A1 DE 0200309 W DE0200309 W DE 0200309W WO 02065658 A1 WO02065658 A1 WO 02065658A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
equalization
channel
equalizer
coefficients
matrix
Prior art date
Application number
PCT/DE2002/000309
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Peter Jung
Tideya Kella
Jörg PLECHINGER
Thomas Ruprich
Michael Schneider
Original Assignee
Infineon Technologies Ag
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Infineon Technologies Ag filed Critical Infineon Technologies Ag
Publication of WO2002065658A1 publication Critical patent/WO2002065658A1/de

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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69—Spread spectrum techniques
    • H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
    • H04B1/7097—Interference-related aspects
    • H04B1/7103—Interference-related aspects the interference being multiple access interference
    • H04B1/7105—Joint detection techniques, e.g. linear detectors

Definitions

  • the invention relates to a method for JD equalization of a spread-coded signal transmitted over a channel and to a JD receiver operating according to this method.
  • the TDD (Time Division Duplex) mode is prescribed for the so-called “unpaired band” (the frequency band provided for the uplink and downlink simultaneously)
  • the spreading factor in the TDD mode is a maximum of 16. Because of this low spreading factor, the individual subscriber detection is how it can be implemented, for example, by adapted filtering (MF: Matched Filtering), too inefficient.
  • MF Matched Filtering
  • the receiver takes into account signals from several active subscribers of the same cell.
  • the principle of the JD is to explicitly detect not only the desired but also other subscriber signals so that they do not contribute to the interference. In this way, the intra-cell interference (interference from other active participants) is significantly reduced or ideally eliminated.
  • the invention is based on the object of specifying a JD detection method which is suitable for use in mobile radio systems.
  • the method should enable a low power consumption and a low signal processing outlay while at the same time a sufficiently high quality of the equalization.
  • the invention aims to provide a JD receiver having these properties for mobile radio systems.
  • two measures substantially reduce the computing effort involved in JD equalization: Firstly, the calculation of the equalizer coefficients for a particular subscriber or user is not based on all received data symbols of a data block, but only a subset of the same. Secondly, the received signal is detected with the aid of the equalizer coefficients calculated in this way, data symbol by data symbol. Both measures substantially reduce the signal processing effort, which enables the "symbol-by-symbol" JD equalization according to the invention to be used in mobile radio systems.
  • ZF (zero forcing) equalization or MMSE (minimum mean square error) equalization is preferably carried out.
  • the set of equalizer coefficients preferably comprises coefficients, where Q is the spreading factor used on the transmitter side and Ws is an integer between 1 and 10, in particular 1 and 5. As explained in more detail below, this and in connection with the symbol-wise equalization can be used Computational effort can be reduced by more than three orders of magnitude compared to previous JD detection methods.
  • Figure 1 is a schematic representation of a JD receiver in the form of a block diagram.
  • FIG. 2 shows a schematic illustration to illustrate the mode of operation of a JD equalizer according to the prior art
  • FIG. 3 shows a schematic illustration to illustrate the mode of operation of a JD equalizer according to the invention.
  • L channel length i.e. Number of paths taken into account in the discrete-time channel model, in chips
  • the elements of the system matrix A are defined by the components of the vector b (k) of the combined channel impulse response according to the following relationship:
  • the vector e is the output of a transmission system described by the system matrix A, which is fed with the input vector d (going back to all active subscribers) and furthermore has an additive noise contribution described by the vector n.
  • system matrix A includes the channel and possibly also the structure of the receiver (e.g. number of antennas (not taken into account here), oversampling).
  • the channel in the language used above includes the physical channel and the signal processing on the transmitter side (block structure used, spreading codes and scrambling codes, the latter, as already mentioned, not taken into account here for the sake of simplicity).
  • the system matrix A is approximately known in the receiver: Because the physical channel is estimated by a channel estimator in accordance with the usual procedure and described by its (estimated) channel coefficients (vectors h ( ), spreading and possibly used scrambling codes are assumed to be known.
  • the (system) input vector d is unknown in the receiver.
  • ML Maximum Likelihood
  • MAP Maximum a-posteriori
  • the (system) estimation vector d relating to all active participants is formed by the sequence of the estimated data symbols:
  • M is a (KN x NQ + L-1) matrix and determines the type of data detector. M is referred to below as an estimation matrix.
  • Fig. 1 illustrates the structure of a JD receiver known as such.
  • the JD receiver comprises a channel estimator CE and a JD equalizer JD-EQ.
  • the JD receiver receives the time-discretized vector e of the received signal and supplies it to both the channel estimator CE and the JD equalizer JD-EQ. Are valued in the JD
  • Statistical information in the form of the covariance matrix R n can also be included in the data detection.
  • ZF Zero Forcing
  • R n Id.
  • Id denotes the identity matrix.
  • the decomposition yields the matrix H H , which is a lower triangular matrix (ie a matrix in which all elements in the upper right diagonal half of the matrix are zero), and the matrix ⁇ 2 H, which is an upper triangular matrix
  • Both of the last mentioned matrices are KN x KN matrices.
  • Known sizes in Fig. 2 are shaded, unknown sizes are shown in stripes.
  • the vector _ results from the matrix vector product of (A 11 ⁇ . "1 ) and e.
  • the unknown vector z which follows from the matrix vector product of ( ⁇ 2 H) and d, can be given by the recursive solving of a trivial equation system Gl, starting with the first component of z, This recursive solving of the equation system Gl is illustrated in Fig. 2 by an arrow pointing from top to bottom.
  • a reduced system matrix A is formed.
  • the reduced system matrix A is a (W x K (L + W-1)) matrix, where W is a number of chips used for the equalization and is called the "equalizer length", and Q ⁇ W ⁇ NQ. This means that only a selection or subset of the data symbols contained in a data block or burst is taken into account in this matrix.
  • the reduced system matrix ⁇ is approximately known to the receiver by estimating the channel coefficients (vectors h ⁇ k) ) analogously to the system matrix A.
  • (L + Wl) represents the length of influence of a sent chip on the chip sequence of the received data signal.
  • the definition of the reduced system matrix A is:
  • Ws W / Q denotes the equalizer length W in units of data symbols. It is pointed out that the block size N is not included in the definition of the reduced system matrix.
  • e and n are each Wxl (column) vectors with a number of rows corresponding to the equalizer length.
  • the first step using the reduced system matrix _. and the Cholesky decomposition calculates the coefficients of an equalizer, shown here in the form of an equalizer vector m.
  • the ZF condition is used to calculate the equalizer coefficients
  • m is an lxW (line) vector, which is the
  • ⁇ j is an lxK (L + Wl) (line) vector which specifies the IF condition with regard to a specific (k-th) subscriber.
  • the ZF vector ⁇ j can be represented as follows:
  • kth user selects a specific user from the majority of users.
  • the (line) vector a? is of dimension IxW and is defined by the expression ⁇ j A
  • a vector z is first calculated by solving a first trivial system of equations Gl 'and then the vector m of the equalizer coefficients is calculated by solving a second trivial system of equations G2'.
  • the matrices H H (lower triangular matrix) and ⁇ 2 H (upper triangular matrix) obtained during the decomposition are analogous to those
  • Equations (7) and (8) are defined, but instead of the quadratic dimension KN here the quadratic dimension W occurs.
  • the ZF condition ⁇ forces the equalizer vector to be calculated for the kth subscriber.
  • j to be chosen such that b for the combined channel impulse response corresponds k k of the selected user.
  • the correspondence between k and the index j of the zero-forcing condition is illustrated by the illustration shown in FIG. 4.
  • the system of equations (11) can be solved for each of the K participants with the corresponding IF condition, given by one of the IF vectors ⁇ j according to equation (12).
  • the one for the The equalizer vector calculated for the kth subscriber is referred to below as m.
  • the received data stream is detected with the aid of the previously calculated equalizer vector m ( symbol by symbol for the kth subscriber.
  • the second step is illustrated in the lower part of FIG. 3.
  • the detection is carried out by cross-correlation of the chips of the received data signal with the equalizer coefficients calculated for the kth user according to the equation
  • e is a Q (Ws + N-l) xl column vector of the received chip sequence
  • d ⁇ denotes the one calculated according to the invention
  • Estimation vector for er, (k) and the matrix W (k) ' is an NxQ (Ws + Nl) matrix, which is built up from the equalizer vector m (k) in the following way:
  • the following table shows the block-by-block detection (prior art, first column of the table) Compare the required computational effort with the computational effort for a participant (1st example of the invention, second column of the table) or all participants (2nd example of the invention, third column of the table) that occurs in the symbol-wise detection according to the invention.
  • the table shows the number of complex multiplications that are required for the arithmetic operations listed in the rows of the table.
  • the Cholesky decomposition in this example is carried out on a 621x621 matrix.
  • the Cholesky decomposition takes place in the symbol-wise detection on a 48x48 matrix.
  • Steps 1 and 2 can only be carried out for one or more sending participants as required. In the second case, these steps can be carried out sequentially, subscriber by subscriber, i.e. in the sequence step 1 (participant 1), step 2 (participant 1), step 1 (participant 2), step 2 (participant 2), .., step 1 (participant K), step 2 (participant K).
  • the method according to the invention can also be used especially for the equalization of signals in the TDD-unpaired band of the UMTS standard for mobile radio.
  • DSP digital signal processor
  • the reduced system matrix A is then used instead of the system matrix A, and instead of the block-wise equalization, symbol-wise equalization is carried out as described above.
  • the second step i.e. in the case of symbolic equalization based on the previously calculated equalizer coefficient
  • no additional DSP capacity is generally required, since a suitable multiplication field is usually already present in the DSP.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)

Abstract

Bei einem Verfahren zur JD-Entzerrung eines spreizkodierten Signals wird zunächst eine Kanalschätzung zur Berechnung von Kanalkoeffizienten bezüglich mehrerer Teilnehmer durchgeführt. Sodann werden unter Zugrundelegung einer Systemmatrix, in welcher lediglich eine Teilmenge der in einem Datenblock enthaltenen Datensymbole berücksichtigt ist, Entzerrerkoeffizienten bezüglich eines bestimmten Teilnehmers berechnet. Mittels der berechneten Entzerrerkoeffizienten wird eine symbolweise Entzerrung des übertragenen spreizkodierten Signals durchgeführt.

Description

Beschreibung
JD-Entzerrung auf Symbolbasis
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur JD-Entzerrung eines über einen Kanal übertragenen spreizkodierten Signals sowie einen nach diesem Verfahren arbeitenden JD-Empfänger.
Im UMTS- (Universal-Mobil-Telecommunications-System-) Standard für die dritte Mobilfunkgeneration wird der TDD- (Time Division Duplex-)Mode für das sog. "unpaired band" (das für die Aufwärts- und Abwärtsstrecke gleichzeitig vorgesehene Frequenzband) vorgeschrieben. Im Gegensatz zu dem FDD- (Frequency Division Duplex-) Mode ist der Spreizfaktor beim TDD-Mode ma- ximal gleich 16. Aufgrund dieses niedrigen Spreizfaktors ist die Einzelteilnehmerdetektion, wie Sie beispielsweise durch angepaßtes Filtern (MF: Matched Filtering) realisiert werden kann, zu ineffizient. Um eine gegebene Dienstqualität (QoS: Quality of Services) einhalten zu können, wird der Einsatz leistungsfähiger JD- (Joint Detection-) Algorithmen erforderlich.
Bei JD-Algorithmen (in der deutschen Literatur auch als "Algorithmen zur gemeinsamen Detektion" bezeichnet) berück- sichtigt der Empfänger Signale von mehreren aktiven Teilnehmern derselben Mobilfunkzelle. Das Prinzip der JD besteht darin, durch explizite Detektion nicht nur des gewünschten sondern auch anderer Teilnehmersignale zu erreichen, daß diese nicht zur Störung beitragen. Auf diese Weise wird die In- tra-Zellinterferenz (Störung durch andere aktive Teilnehmer) wesentlich verringert oder im Idealfall eliminiert.
Ein Nachteil der bisher bekannten JD-Algorithmen besteht darin, daß diese - aufgrund der Signaldetektion mehrerer oder aller aktiven Teilnehmer - einen ausgesprochen hohen Rechenaufwand erfordern. Dieser läßt sich mit den üblicherweise in Mobilstationen eingesetzten Signalprozessoren nicht erreichen und wäre auch nicht durch den Einsatz leistungsfähigerer (und damit teurerer) Signalprozessoren realisierbar, da in diesem Fall ein zu hoher Stromverbrauch auftreten würde.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein JD-Detektions- verfahren anzugeben, das für den Einsatz in Mobilfunksystemen geeignet ist. Insbesondere soll das Verfahren eine niedrige Leistungsaufnahme und einen geringen Signalverarbeitungsaufwand bei gleichzeitig ausreichend hoher Qualität der Entzer- rung ermöglichen. Ferner zielt die Erfindung darauf ab, einen diese Eigenschaften aufweisenden JD-Empfänger für Mobilfunksysteme zu schaffen.
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabenstellung wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst.
Demnach wird im wesentlichen durch zwei Maßnahmen eine deutliche Reduzierung des bei der JD-Entzerrung anfallenden Rechenaufwands erreicht: Erstens werden der Berechnung der Ent- zerrerkoeffizienten für einen bestimmten Teilnehmer oder Nutzer nicht sämtliche empfangenen Datensymbole eines Datenblocks zugrundegelegt, sondern nur eine Teilmenge derselben. Zweitens wird das empfangene Signal mit Hilfe dieser so berechneten Entzerrerkoeffizienten Datensymbol für Datensymbol detektiert. Durch beide Maßnahmen wird der Signalverarbeitungsaufwand wesentlich reduziert, wodurch ein Einsatz der erfindungsgemäßen "symbolweisen" JD-Entzerrung in Mobilfunksystemen ermöglicht wird.
Vorzugsweise wird eine ZF- (Zero Forcing-) Entzerrung oder eine MMSE- (Minimum Mean Square Error-) Entzerrung durchgeführt.
Vorzugsweise umfaßt der Satz von Entzerrerkoe fizienten QWs Koeffizienten, wobei Q der senderseitig verwendete Spreizfak- tor und Ws eine ganze Zahl zwischen 1 und 10, insbesondere 1 und 5, ist. Wie im folgenden noch näher erläutert, kann dadurch und in Verbindung mit der symbolweisen Entzerrung eine Reduzierung des Rechenaufwands um mehr als drei Größenordnungen im Vergleich zu bisherigen JD-Detektionsverf hren erreicht werden.
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbei- spiels unter Bezugnahme auf die Zeichnung näher erläutert; in dieser zeigt:
Fig. 1 eine schematische Darstellung eines JD-Empfängers in Form eines Blockschaltbilds;
Fig. 2 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der Arbeitsweise eines JD-Entzerrers gemäß dem Stand der Technik;
Fig. 3 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der Arbeitsweise eines JD-Entzerrers gemäß der Erfindung; und
Fig. 4 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der Korrespondenz zwischen dem Index k für den ausge- wählten Nutzer und dem Index j der Zero-Forcing-
Bedingung.
Die mathematische Beschreibung der Erfindung erfolgt mit Hilfe des Matrix-Vektor-Formalismus. Im folgenden bezeichnen in Hochstellung das Zeichen T die transponierte Matrix bzw. den transponierten Vektor und das Zeichen * die komplexe Konjugation. H als hochgestelltes Zeichen steht als Abkürzung für *T. Ein Unterstrich unter einer mathematischen Größe bedeutet, daß diese komplexwertig ist bzw. sein kann.
Es werden zunächst die folgenden Abkürzungen eingeführt : K Anzahl der aktiven Teilnehmer
N Anzahl der Datensymbole in einem Block bzw. Burst Q Spreizfaktor
L Kanallänge, d.h. Anzahl der im zeitdiskreten Kanalmodell berücksichtigten Wege, in Chips
W Anzahl der für die Entzerrung berücksichtigten Chips Ws Anzahl der für die Entzerrung berücksichtigten Symbole,
Figure imgf000006_0001
Ts SymbolZeitdauer Tc Chipzeitdauer; es gilt Q-Tc=Ts d(k) = (dk...d^)τ Vektor, welcher die von dem k-ten Teilnehmer innerhalb eines Bursts ausgesendeten komplexwertigen Datensymbole dlf..,dN darstellt. Die Aussendung der Datensymbo- le erfolgt im Symboltakt l/Ts c(k) = (ck...CQ)T Vektor, welcher den von dem k-ten Teilnehmer verwendeten (teilnehmerspezifi- chen) CDMA-Code darstellt; dabei sind C1,..,CQ die komplexen Chips des betrach- teten CDMA-Codes. Die Aussendung der
Chips erfolgt im Chiptakt l/Tc h(k) = (h ...hk)τ Vektor, welcher die für den k-ten Teilnehmer gültige zeitdiskrete Kanalimpulsantwort darstellt; dabei sind hk, .. , hk die komplexen Gewichte (sog. Kanalkoeffizienten) des 1-ten, .. ,W-ten Übertragungswegs, wobei benachbarte Übertragungswege jeweils eine Zeitverzögerung entsprechend der Chipzeitdauer Tc zuein- ander aufweisen b(k) = (b .. •bk,+L_1)τ Vektor der kombinierten Kanalimpulsant- wort, welcher sich gemäß b( ) = c(k) * h(k) aus dem CDMA-Code-Vektor und dem Kanalimpulsvektor bezüglich des k-ten Teilneh- mers ergibt. Dabei bezeichnet * die zeitdiskrete Faltung der genannten Vektoren n = fei •SNQ+L-I' Vektor der additiven Störungen; der Vektor n repräsentiert sowohl thermisches Rauschen als auch Vielfachzugriffsinterferenz, wie beispielsweise Nachbarkanal - Interferenz oder Interzellinterferenz. Der Zeitdiskretisierung liegt der Chiptakt l/Tc zugrunde
= ( ≤ei- •§NQ+ - X Vektor des empfangenen, gestörten Datensignals; dabei sind eχ...e NQ+L-l die am
Empfänger im Chiptakt l/Tc erhaltenen De- tektionsergebnisse .
Ausgangspunkt der folgenden Darstellung ist die (Mehrteilnehmer-) Systemgleichung in Vektor-Matrix Beschreibung basierend auf dem zeitdiskreten Übertragungsmodell . Diese Beschreibung eines Übertragungssystems ist im Stand der Technik bekannt und z.B. ausführlich in den Buch "Analyse und Entwurf digitaler Mobilfunksysteme" von P. Jung, B.G. Teubner Verlag Stuttgart, 1997, auf den Seiten 188-215 beschrieben. Diese Litera- turstelle wird durch Bezugnahme Gegenstand der vorliegenden Schrift .
Um die mathematische Darstellung übersichtlicher zu halten, wird im folgenden ein Empfänger mit lediglich einer Empfangs- antenne betrachtet und ferner angenommen, daß keine sender- seitige Verwürfelung ("scrambling" ) des Signals erfolgt. Die Erfindung ist nicht auf diese Annahmen beschränkt. Die Systemgleichung lautet:
e = Ad + n (1)
wobei die folgende Schreibweise verwendet wird:
d = (d<1)τ.. (κ)τ)τ = fe.. Δ , dj..4Ϊ <£• • .d*)τ
A = \AμfV) mit μ=i, .. , NQ+L-l (Anzahl der Zeilen) v=l,..,KN (Anzahl der Spalten)
Die Elemente der Systemmatrix A sind definiert durch die Komponenten des Vektors b(k) der kombinierten Kanalimpulsantwort gemäß der folgenden Beziehung:
£±Q(n-l)+l,N(k-l)+n
Figure imgf000008_0001
(2) Somit ist der Vektor e der Ausgang eines durch die Systemma- trix A beschriebenen ÜbertragungsSystems, das mit dem (auf alle aktiven Teilnehmer zurückgehenden) Eingabevektor d gespeist wird und ferner einen durch den Vektor n beschriebenen additiven Rauschbeitrag aufweist.
Das von der Systemmatrix A beschriebene System umfaßt den Kanal und gegebenenfalls auch die Struktur des Empfängers (z.B. Anzahl der Antennen (hier nicht berücksichtigt), Überabtastung) . Der Kanal im obigen Sprachgebrauch beinhaltet den physikalischen Kanal sowie die senderseitige Signalbearbei- tung (verwendete Blockstruktur, Spreizcodes und Verwürfelung- scodes, wobei letztere, wie bereits erwähnt, hier der Einfachheit halber nicht berücksichtigt werden) .
Die Systemmatrix A ist im Empfänger näherungsweise bekannt: Denn der physikalische Kanal wird gemäß üblichem Vorgehen durch einen Kanalschätzer geschätzt und durch seine (geschätzten) Kanalkoeffizienten (Vektoren h( ) beschrieben, Spreiz- und ggf. eingesetzte Verwürfelungscodes werden als bekannt vorausgesetzt.
Der (System-) Eingabevektor d ist im Empfänger unbekannt. Das Ziel der Datendetektion besteht darin, für einen oder mehrere Teilnehmer im Empfänger einen oder mehrere geschätzte Vekto- Λ (k) Λ k Λ k Φ ren d = (d.,^ ..dN) zu ermitteln, welcher bzw. welche möglichst gut mit dem oder den entsprechenden gesendeten Vektor bzw. Vektoren d = (dk...dN)τ übereinstimmt bzw. übereinstimmen.
ML (Maximum Likelihood) und MAP (Maximum a-posteriori) Kriterien können aufgrund ihres zu hohen Rechenaufwands zur Lösung des JD-Problems (d.h. zur Lösung der Systemgleichung (1)) nicht verwendet werden.
Zur Lösung des JD-Problems wird das ÜbertragungsSystem einschließlich des Empfängers durch das lineare Gleichungssystem
d = Me (3)
beschrieben.
Analog zu dem Eingabevektor d wird dabei der alle aktiven Teilnehmer betreffende (System-) Schätzvektor d durch die Folge der geschätzten Datensymbole gebildet:
d Λ = ,(dΛ(1)T.. ,dΛ(K)T)T = ι~l-_...dΛl N, dΛ-2_...dΛ2N, ... , dΛK . ..dΛKNJ
M ist eine (KN x NQ+L-l) -Matrix und bestimmt die Art des Da- tendetektors. M wird im folgenden als Schätzmatrix bezeichnet.
Fig. 1 veranschaulicht die als solche bekannte Struktur eines JD-Empfängers. Der JD-Empfänger umfaßt einen Kanalschätzer CE und einen JD-Entzerrer JD-EQ. Wie bereits erwähnt, empfängt der JD-Empfänger den' zeitdiskretisierten- Vektor e des Empfangssignals und führt diesen sowohl dem Kanalschätzer CE als auch dem JD-Entzerrer JD-EQ zu. Geschätzt werden in dem JD-
Empfanger gemäß dem Stand der Technik die Vektoren d Λ(k) für sämtliche aktiven Teilnehmer k = 1,..,K. Um diese geschätzten Vektoren zu bestimmen, nutzt der JD-Entzerrer JD-EQ Informa- tionen hinsichtlich des Kanals, nämlich die Anzahl N der Datensymbole pro Datenblock oder Burst, die von den aktiven Teilnehmern verwendeten Spreizcodes c , k = 1,..,K, sowie die von dem Kanalschätzer CE auf der Basis des Empfangs- Signals ermittelten Kanalimpulsantworten h . Ferner kann statistische Information in Form der Kovarianzmatrix Rn in die Datendetektion eingehen. Die Kovarianzmatrix Rn ist definiert durch den Ausdruck Rn = E nHj.
Ein bekanntes Konzept zur Lösung des JD-Problems ist ZF (Zero Forcing) . Bei ZF wird die folgende Schätzmatrix verwendet:
Figure imgf000010_0001
Im einfachsten Fall, ohne Berücksichtigung jedweder Störung, ist Rn = Id . Id bezeichnet die Identitätsmatrix.
Durch Einsetzen der Schätzmatrix M gemäß Gleichung (4) in Gleichung (3) ergibt sich das Gleichungssystem:
def
AH n XAd HR^e = e' (5)
Im folgenden wird zunächst der übliche Weg zur Lösung dieses Gleichungssystems wiedergegeben. Eine detaillierte Darstel- lung dieses Lösungswegs ist in dem eingangs genannten Buch von P. Jung auf den Seiten 315-318 beschrieben. Zur Veranschaulichung der Vorgehensweise dient die Darstellung in Fig. 2.
Die Lösung des GleichungsSystems (5) basiert auf der sogenannten Cholesky-Zerlegung der (KN x KN) -Matrix A11^."1^ auf der linken Seite des Gleichungssystems (5) :
Figure imgf000010_0002
Dabei ist die Matrix H eine (KN x KN) -Matrix der Gestalt H = (Hμ/ V ) mit Hμ/ V = 0 für μ > v Hμ/ μ = 1 μ, V = 1 . . .KN ( 7 )
und die Matrix Σ ist eine reelle (KN x KN) -Diagonalmatrix der Gestalt
Σ = Diagσμμ mit σμμ reell μ = 1...KN (8)
Die Zerlegung ergibt die Matrix HH , welche eine untere Drei- ecksmatrix (d.h. eine Matrix, in der sämtliche Elemente in der rechten oberen Diagonalhälfte der Matrix gleich Null sind) ist, und die Matrix ∑2H, die eine obere Dreiecksmatrix
(d.h. eine Matrix, in der sämtliche Elemente in der linken unteren Diagonalhälfte der Matrix gleich Null sind) ist.
Beide zuletzt genannten Matrizen sind KN x KN-Matrizen. Bekannte Größen in Fig. 2 sind dunkel unterlegt, unbekannte Größen sind gestreift dargestellt. Es wird zunächst der Re- chenablauf im Falle der bekannten block- oder burstweisen Da- tendetektion nach dem Stand der Technik erläutert.
Der Vektor _ ergibt sich aus dem Matrix-Vektor-Produkt von (A11^."1) und e . Der unbekannte Vektor z , der aus dem Matrix- Vektor-Produkt von (Σ2H) und d folgt, kann durch das rekursive Auflösen eines trivialen GleichungsSystems Gl, beginnend mit der ersten Komponente von z, bestimmt werden. Dieses rekursive Auflösen des Gleichungssystems Gl wird in Fig. 2 durch einen von oben nach unten gerichteten Pfeil verdeut- licht.
Mit Hilfe des nun bekannten Vektors z; werden die Komponenten des Vektors d aus einem zweiten trivialen Gleichungssystem G2, beginnend mit der letzten Komponente von d, rekursiv be- stimmt. Der Ablauf der rekursiven Auflösung des zweiten trivialen Gleichungssystems G2 wird durch einen von unten nach oben gerichteten Pfeil verdeutlicht. Nach Auflösung des Gleichungssystems G2 ist der (System-) Schätzvektor d berechnet.
Im folgenden wird anhand Fig. 3 die Vorgehensweise bei der erfindungsgemäßen symbol eisen Entzerrung beschrieben. Diese erfolgt in zwei Schritten.
In einem ersten Schritt wird eine reduzierte Systemmatrix A gebildet. Die reduzierte Systemmatrix Ä ist eine (W x K(L+W- 1) ) -Matrix, wobei W eine für die Entzerrung verwendete Anzahl von Chips ist und als "Entzerrerlänge" bezeichnet wird, und Q < W < NQ gilt. D.h., in dieser Matrix wird lediglich eine Auswahl oder Teilmenge der in einem Datenblock bzw. Burst enthaltenen Datensymbole berücksichtigt . Die reduzierte Systemmatrix Ä ist dem Empfänger durch Schätzung der Kanal- koeffizienten (Vektoren h{k)) analog zu der Systemmatrix A näherungsweise bekannt. (L+W-l) stellt die Einflußlänge eines gesendeten Chips auf die Chipfolge des empfangenen Datensignals dar.
Die Definition der reduzierten Systemmatrix A lautet:
Figure imgf000012_0001
(9)
Wie bereits erwähnt wird mit Ws = W/Q die Entzerrerlänge W in Einheiten von Datensymbolen bezeichnet. Es wird darauf hingewiesen, daß die Blockgröße N in die Definition der reduzierte Systemmatrix nicht eingeht .
Die der Gleichung (1) entsprechende Systemgleichung lautet e = Ad + n ( 10)
wobei e und n jeweils Wxl (Spalten-) Vektoren mit einer der Entzerrerlänge entsprechenden Zeilenanzahl sind.
Im folgenden wird zur Vereinfachung der Darstellung ein rauschfreier Kanal, d.h. n=(0..0)τ, angenommen. Die Erfindung ist nicht auf diesen Spezialfall beschränkt .
In dem ersten Schritt werden unter Verwendung der reduzierten Systemmatrix _. und der Cholesky-Zerlegung die Koeffizienten eines Entzerrers, hier dargestellt in Form eines Entzerrervektors m, berechnet. Der Berechnung der Entzerrerkoeffizienten liegt die ZF-Bedingung
S-Ä = ς-j (11)
zugrunde. Dabei ist m ein lxW (Zeilen-) Vektor, welcher die
Entzerrerkoeffizienten enthält und als Entzerrervektor be- zeichnet wird, und ςj ist ein lxK(L+W-l) (Zeilen-) Vektor, der die ZF-Bedingung bezüglich eines bestimmten (k-ten) Teilnehmers vorgibt .
Der ZF-Vektor ςj läßt sich folgendermaßen darstellen:
ςj = (o...010...θ) (12)
wobei die 1 an der j-ten Position des Vektors steht. Die j-te Position ist einerseits direkt einem zu detektierenden Daten- symbol zugeordnet und wählt andererseits, wie im folgenden noch näher erläutert, einen bestimmten Nutzer (im folgenden als k-ten Nutzer bezeichnet) aus der Mehrzahl der Nutzer aus.
Zur Lösung des Gleichungssystems (11) wird dieses umgeformt in: mAA = ς-jA = a? ( 13 )
Der (Zeilen-) Vektor a? ist von der Dimension IxW und wird durch den Ausdruck ςjA definiert
Die Lösung des GleichungsSystems (13) erfolgt durch Cholesky- Zerlegung der (W x W) -Matrix AA . Entweder wird die Choles- ky-Zerlegung direkt anhand der Gleichung (13) , d.h. mit einem Zeilenvektor-Entzerrer m, durchgeführt oder es wird, wie in Fig. 3 veranschaulicht, hierfür die umgeformte Beziehung
AÄHmH = (ςjAHj = aj (14)
herangezogen. Dabei wird (analog zu der Vorgehensweise bei der burstweisen Detektion) zunächst durch Lösung eines ersten trivialen Gleichungssystems Gl ' ein Vektor z berechnet und dann durch Lösung eines zweiten trivialen Gleichungssystems G2 ' der Vektor m der Entzerrerkoeffizienten berechnet. Die bei der Zerlegung erhaltenen Matrizen HH (untere Dreiecksma- trix) und Σ2H (obere Dreiecksmatrix) sind analog zu den
Gleichungen (7) und (8) definiert, wobei anstelle der quadratischen Dimension KN hier jedoch die quadratische Dimension W auftritt .
Bei der Lösung des Gleichungssystems (14) erzwingt die ZF- Bedingung ς , daß der Entzerrervektor für den k-ten Teilnehmer berechnet wird. Dabei ist j so zu wählen, daß zur kombinierten Kanalimpulsantwort bk des ausgewählten Nutzers k korrespondiert . Die Korrespondenz zwischen k und dem Index j der Zero-Forcing-Bedingung wird durch die in Fig. 4 gezeigte Darstellung verdeutlicht.
Das Gleichungssystem (11) kann für jeden der K Teilnehmer mit der entsprechenden ZF-Bedingung, gegeben durch einen der ZF- Vektoren ςj gemäß Gleichung (12) , gelöst werden. Der für den k-ten Teilnehmer berechnete Entzerrervektor wird im folgenden mit m bezeichnet .
In einem zweiten Schritt wird der empfangene Datenstrom mit Hilfe des zuvor berechneten Entzerrervektors m( für den k- ten Teilnehmer Symbol für Symbol detektiert . Der zweite Schritt ist im unteren Teil der Fig. 3 veranschaulicht. Die Detektion erfolgt durch Kreuzkorrelation der Chips des empfangenen Datensignals mit den für den k-ten Nutzer berechneten Entzerrerkoeffizienten nach der Gleichung
d'(k) = M(k)e' (15)
Dabei ist e ein Q(Ws+N-l)xl Spaltenvektor der empfangenen Chipfolge, d^ bezeichnet den erfindungsgemäß berechneten
Schätzvektor für er ,(k) und die Matrix W (k) ' ist eine NxQ(Ws+N-l) Matrix, welche sich in folgender Weise aus dem Entzerrervektor m(k) aufbaut :
Figure imgf000015_0001
( 16 )
Das heißt, in jeder Zeile der Matrix M( ) sind die Elemente des Entzerrervektors m(k) eingetragen und bezüglich benachbarter Zeilen jeweils um Q Stellen versetzt zueinander angeordnet. Die restlichen Elemente der Matrix sind Nullen.
Aus der Gleichung (15) folgt, daß für die Berechnung eines Datensymbols W komplexe Multiplikationen benötigt werden.
Anhand der folgenden Tabelle läßt sich der bei der blockweisen Detektion (Stand der Technik, erste Spalte der Tabelle) erforderliche Rechenaufwand mit dem bei der erfindungsgemäßen symbolweisen Detektion auftretenden Rechenaufwand für einen Teilnehmer (1. Erfindungsbeispiel, zweite Spalte der Tabelle) bzw. sämtliche Teilnehmer (2. Erfindungsbeispiel, dritte Spalte der Tabelle) vergleichen.
Figure imgf000016_0001
Dem Vergleich liegen die Beispielswerte K=9, N=69, Q=16 und Ws=3 zugrunde. Angegeben sind in der Tabelle die Anzahlen der komplexen Multiplikationen, welche bei den jeweils in den Zeilen der Tabelle aufgeführten Rechenoperationen erforderlich sind. Bei der blockweisen Datendetektion gemäß dem Stand der Technik erfolgt die Cholesky-Zerlegung in diesem Beispiel an einer 621x621-Matrix. Demgegenüber erfolgt die Cholesky- Zerlegung bei der symbolweisen Detektion an einer 48x48- Matrix.
Bei der Lösung des ersten und des zweiten Gleichungssystems Gl ' , G2 ' (erster Schritt) sind bei der erfindungsgemäßen Vorgehensweise (Beispiele 1 und 2) wesentlich weniger komplexe Multiplikationen als im Stand der Technik auszuführen, wobei die Anzahl der erforderlichen komplexen Multiplikationen durch den Spreizfaktor Q und die Entzerrerlänge Ws bestimmt ist. Je kleiner Ws, desto geringer der Rechenaufwand.
Bei der Entzerrung mittels der zuvor berechneten Koeffizienten des Entzerrers werden zur Berechnung eines Datensymbols im zweiten Schritt lediglich W=QWs=48 komplexe Multiplikationen benötigt, was zur Folge hat, daß zur Berechnung der 69 Datensymbole eines Datenblocks lediglich 3312 komplexe Multi- plikationen anfallen.
Die Schritte 1 und 2 können je nach Bedarf nur für einen oder für mehrere sendende Teilnehmer durchgeführt werden. Im zweiten Fall können diese Schritte Teilnehmer für Teilnehmer se- quentiell ausgeführt werden, d.h. in der Abfolge Schritt 1 (Teilnehmer 1) , Schritt 2 (Teilnehmer 1) , Schritt 1 (Teilnehmer 2), Schritt 2 (Teilnehmer 2), .., Schritt 1 (Teilnehmer K) , Schritt 2 (Teilnehmer K) .
Aufgrund des vergleichsweise geringen Rechenaufwands ist das erfindungsgemäße Verfahren speziell auch für die Entzerrung von Signalen im TDD-unpaired band des UMTS-Standards für Mobilfunk einsetzbar.
Die in Fig. 1 dargestellte, üblicherweise durch einen DSP (DSP: digitaler Signalprozessor) realisierte JD-Empfänger- struktur kann auch für die erfindungsgemäße Entzerrung eingesetzt werden. Anstelle der Systemmatrix A wird dann die reduzierte Systemmatrix Ä verwendet, und es wird anstelle der blockweisen Entzerrung eine symbolweise Entzerrung gemäß der vorstehenden Beschreibung durchgeführt. Dabei wird im zweiten Schritt (d.h. bei der symbolweisen Entzerrung basierend auf dem zuvor berechneten Entzerrerkoeffizienten) in der Regel keine zusätzliche DSP-Kapazität benötigt, da ein geeignetes Multiplikationsfeld in dem DSP in aller Regel bereits vorhanden ist.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur JD-Entzerrung eines über einen Kanal übertragenen spreizkodierten Signals, das die Schritte aufweist: - Durchführen einer Kanalschätzung zur Berechnung von Kanal- koeffizienten (h(k)) bezüglich mehrerer Teilnehmer,
- Berechnen eines Satzes von Entzerrerkoeffizienten ( ( )) bezüglich eines bestimmten Teilnehmers (k) unter Zugrundelegung einer reduzierten Systemmatrix (Ä) , in welcher le- diglich eine Teilmenge der in einem Datenblock des übertragenen Signals enthaltenen Datensymbole berücksichtigt ist,
- symbolweises Entzerren des übertragenen spreizkodierten Signals unter Verwendung des berechneten Entzerrerkoeffizi- entensatzes ( m( )
2. Verfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, - daß eine ZF-Entzerrung oder eine MMSE-Entzerrung durchgeführt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 , d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t,
- daß zur Berechnung des Satzes von Entzerrerkoeffizienten (m(') eine Cholesky-Zerlegung einer Matrix eingesetzt wird, welche auf der reduzierten Systemmatrix (Ä) basiert.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e nn z e i c h n e t,
- daß der Satz von Entzerrerkoeffizienten (m(k)) QWs Koeffi- zienten enthält, wobei Q der senderseitig verwendete
Spreizfaktor und Ws eine ganze Zahl zwischen 1 und 10, insbesondere 1 und 5, ist.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, - daß das Verfahren für die Entzerrung von Signalen im TDD- unpaired band des UMTS-Standards für Mobilfunk eingesetzt wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t,
- daß Entzerrerkoeffizientensätze (m(k)) für mehrere Teilnehmer (k) berechnet werden und die symbolweise Entzerrung für mehrere Teilnehmer (k) durchgeführt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6 , d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t,
- daß die symbolweise Entzerrung für die Teilnehmer (k) sequentiell durchgeführt wird.
8. JD-Empfänger zur Entzerrung eines über einen Kanal übertragenen spreizkodierten Signals,
- mit einem Kanalschätzer (CE) , welcher auf der Basis des über den Kanal übertragenen spreizkodierten Signals eine KanalSchätzung zur Berechnung von Kanalkoeffizienten (h ) bezüglich mehrerer Teilnehmer (k) durchführt,
- mit einem JD-Entzerrer (JD-EQ) zur Berechnung eines Satzes von Entzerrerkoeffizienten (π ) bezüglich eines bestimmten
Teilnehmers (k) unter Zugrundelegung einer reduzierten Sy- stemmatrix (A) , in welcher lediglich eine Teilmenge der in einem Datenblock des übertragenen Signals enthaltenen Datensymbole berücksichtigt ist, und zur symbolweisen Entzerrung des übertragenen spreizkodierten Signals unter Verwendung des berechneten Entzerrerkoeffizientensatzes (m(k)).
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