WO2005114864A1 - Egalisation vectorielle iterative pour systemes de communications cdma sur canal mimo - Google Patents

Egalisation vectorielle iterative pour systemes de communications cdma sur canal mimo Download PDF

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WO2005114864A1
WO2005114864A1 PCT/EP2005/004409 EP2005004409W WO2005114864A1 WO 2005114864 A1 WO2005114864 A1 WO 2005114864A1 EP 2005004409 W EP2005004409 W EP 2005004409W WO 2005114864 A1 WO2005114864 A1 WO 2005114864A1
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interference
reception
vector
filter
antennas
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Raphael Visoz
Antoine Berthet
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Orange SA
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France Telecom SA
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/005—Control of transmission; Equalising

Definitions

  • the present invention relates to the field of digital communications. It concerns the way to efficiently decode digital data transmitted on a frequency-selective MIMO channel while optimizing the performance / complexity compromise.
  • a global frequency-selective transmission method 300 MIMO is illustrated, between a transmitter 100 with multiple transmission antennas (T number), delivering signals x [n] at the moment n, and a receiver 200 with multiple receiving antennas (R in number), receiving signals y [n] at time n.
  • CDMA specific spreading codes
  • transmission over a channel capable of generating other sources of interference is envisaged, such as spatial interference from multiple antennas on transmission (denoted MAY) and interference between symbols (denoted ISI) introduced by the frequency selectivity of the channel.
  • SI interference between symbols
  • LIC-ID detectors use the following functionalities: linear filtering, weighted interference regeneration (of whatever nature), subtraction of the regenerated interference from the received signal. They issue decisions on the modulated data (or symbols) transmitted, the reliability of which increases monotonically with each new attempt.
  • the LIC-ID detectors which are intended to suppress the ISI (by block) asymptotically achieve the performance of an optimal detector ML with a calculation complexity similar to that of a linear equalizer.
  • the LIC-ID detectors which are intended to combat MUI approach the performance of the optimal ML detector with a computational complexity comparable to that of a simple linear detector.
  • a remarkable point of the LIC-ID detectors is that they can be easily combined with the hard or weighted decisions delivered by the channel decoder, thus carrying out a detection and a decoding of the data in a disjoint and iterative manner.
  • LIC-ID detectors have been studied separately for the ISI case and for the MUI case in document [1] (see below), in the ISI and MUI case in [2] (see below).
  • the present invention takes advantage of the existence of this algorithm, by adapting it to a completely different context.
  • the invention provides, according to a first aspect, a reception method according to one of claims 1 to 22.
  • the invention provides, according to a second aspect, a transmission system according to claim 23.
  • the invention proposes, according to a third aspect, a reception method according to one of claims 24 to 29.
  • This receiver is based on a combination of simple techniques and mechanisms, with a view to obtaining the best possible quality of service with spectral efficiency and SNR (ie signal-to-noise ratio) fixed, or, as a corollary, the best possible useful bit rate, with quality service, band and
  • the invention proposes an iterative equalization and decoding device comprising a data detector receiving the data coming from the different transmitting antennas comprising: • A single linear filtering generating statistics on the K-dimensional symbolic vectors transmitted taking into account the spatial diversity offered by the R receiving antennas; • Means for, prior to any linear filtering, subtracting from the signal received the interference regenerated from estimates of the K-dimensional symbolic vectors transmitted at disposal; • Means for processing the K-dimensional output of the inary filter 1 in order to generate probabilistic information on bit usable by external decoding; • An external decoding with weighted inputs and outputs, capable of generating so-called extrinsic probabilistic information, relevant for the calculation of the estimates of the transmitted data (within the meaning of the criterion of minimization of the mean square error, or MMSE); • Means for recursively concatenating the output of the external decoding with the interference regenerator.
  • FIG. 1 illustrates a general concept of transmission over a frequency-selective MIMO channel
  • FIG. 2 illustrates a first part of a transmission method including an external channel coding of the digital information, an interleaving, and a demultiplexing in K streams (one per potential user);
  • - Figure 3 illustrates the second part of the transmission method according to Figure 2, including a spatio-temporal (or spatio-frequency) spreading then a multiplexing on T transmitting antennas;
  • FIG. 4 illustrates a first part of a variant of a transmission method, including an external channel coding of digital information, an interleaving, a first demultiplexing in T stream (spatial demultiplexing) followed by a second demultiplexing in U stream (demultiplexing in codes);
  • FIG. 5 illustrates the second part of the transmission method according to FIG. 4, including a time (or frequency) spreading and an independent multiplexing by antenna, compatible with the HSDPA mode of UMTS;
  • FIG. 6 illustrates an equivalent flat ergodic or fading block channel obtained by a decomposition of the frequency-selective MIMO channel in the Fourier base and which is commonly used as a model for multicarrier modulations;
  • FIG. 7 illustrates the architecture of a LIC-ID receiver according to the invention, where only the functional blocks are indicated, necessary for understanding the reception process.
  • FIGS. 8a and 8b represent two equivalent implementation methods of the LIC-ID receivers, the implementation method of FIG. 8a representing the filtering and regeneration interference parts of the global detector illustrated in FIG. 7.
  • Reception is closely linked to the transmission mode, which can be defined by a modulation / coding scheme with high spectral efficiency, and high adaptability, based on the use of spread spectrum modulations and on the use of multiple antennas in transmission and reception.
  • the proposed solution is relevant under the assumption of a lack of knowledge of the channel on transmission (no CSI) and a perfect knowledge of the channel on reception (CSI).
  • the communication model is briefly described below, with a view to introducing a preferred form of the present invention.
  • the useful digital data are collected and grouped into a message m of K 0 bits constituting the source 101 of the digital data in transmission.
  • N 0 KxLxq
  • K denotes the total number of potential users
  • L the length of the packets (in symbol time)
  • q the number of bits by modulation symbol.
  • the code can be of any type, for example a convolutional code, a turbo-codes, an LDPC code, etc.
  • the message m consists of a plurality of messages from different and multiplex sources. Coding is carried out independently on each component message.
  • the code word v results from the concatenation at 103 of the different code words produced.
  • the code word v is sent to an interleaver 104 (operating at the binary level and, where appropriate, provided with a particular structure).
  • the interleaving acts in pieces on the different code words placed one after the other.
  • the output of this interleaver is broken up into KL q-tuples of bits, called integers.
  • the integer stream is subjected to a demultiplexing process 105 on K distinct channels, K being able to be chosen arbitrarily so as to be strictly greater than the number T of transmitting antennas.
  • the output of this operation is a matrix of integers D of dimensionZxZ.
  • This generating matrix is also called spreading matrix.
  • this matrix is constructed from N orthogonal spreading codes of spreading factor N.
  • This linear internal coding therefore corresponds, in this case, to a spatio-temporal spreading (or spatio -frequential) of spreading factor N.
  • the vector z [n] of the N chips emitted at the symbolic instant n can always be organized in the form of a vector of chips x [n] resulting from the juxtaposition of the vectors of chips emitted on the T antenna
  • N TxS F S F e ⁇
  • the recovery of the spatial diversity is carried out through the code Go (in 102) and the external binary interleaving in 104.
  • the overload capacity known to increase with the length of the spreading codes, is less.
  • the emission shaping filter has a non-zero overflow factor ⁇ (roll-off).
  • a filter adapted to this transmission filter is applied for all the reception antennas. It is assumed that the functions of channel estimation and of synchronization of rhythm and of carrier are performed in such a way that the coefficients of the impulse response of the channel are regularly spaced by a value equal to the chip time (band equivalent channel of discrete base at chip time). This hypothesis is legitimate, the Shannon sampling theorem requiring sampling at the rate (1 + ⁇ ) / T c which can be approached by 1 / T C when ⁇ is small.
  • Channel model The transmission is carried out on a frequency-selective multiple-input B-block (MIMO) channel: HD ⁇ H (1) , H (2) , ..., H (5) ⁇
  • MIMO frequency-selective multiple-input B-block
  • the matrix of chips X can be segmented into B matrices of distinct chips X (l) , ..., X (B) , of dimension TxL x (supplemented on the right and on the left by physical zeros or guard time if need be), each matrix X (é) seeing the channel H (A) .
  • TxL x supplied on the right and on the left by physical zeros or guard time if need be
  • the P coefficients of the impulse response are matrices complexes of dimension RxT, the inputs of which are Gaussian independent identically distributed, of zero mean and of covariance matrix satisfying the global constraint of power normalization: in the case of a power system equally distributed between the different transmitting antennas.
  • the eigenvalues of the correlation matrices of the various coefficients of the MIMO channel follow a Wishart distribution. It is emphasized that an equal distribution of the power on the transmitting antennas is a legitimate power allocation policy in the case of a lack of knowledge of the channel at the transmitter (no CSI).
  • H (6) is the Sylvester matrix for the channel:
  • ⁇ (è) represents the convolution matrix of the channel with the spreading codes: ⁇ w DH w (*) WeD (L s + M) RS F xL s K
  • ⁇ b) represents the convolution matrix of the channel with the spreading codes: ⁇ ( ⁇ ) DH (i) W e D L "' RS ⁇ ' + ⁇ ) ⁇
  • bit rate is very high and that the coherence time of the channel is large, so that DS F ⁇ > L s D 1.
  • the spreading (or even the linear internal coding) is here spatio-frequency or frequency.
  • FIG. 6 it is well known to those skilled in the art that the introduction of an IFFT in transmission 120 and an FFT in reception 220 (apart from the interleaving) gives an equivalent non-selective channel in frequency (channel modeled by a circulating matrix thanks to the use of cyclic prefixes, then made diagonal in the Fourier base).
  • each carrier sees a flat MIMO channel.
  • receiver 200 implements LIC-ID vector equalization.
  • Two types of linear front end are derived as examples: MMSE unconditional and SUMF. In the rest of the description, we will omit defining the index b of the block considered in the channel model, the processing being identical for all.
  • the invention suggests replacing the optimal detection of K-dimensional symbols s [n] (in the sense of the MAP criterion) by an estimation in the sense of the MMSE criterion (biased), derived on the basis of the sliding window model, the complexity of which is polynomial in system parameters and no longer exponential.
  • the filter F ⁇ e D K * L " , RSF is calculated in 202 which, from an updated observation (relating to a portion of the block of the determined channel) removes the ISI corrupting the symbol K- dimensional s [n] and produces an evaluation s [n] of the modulated data (or symbols) transmitted minimizing the mean square error (MSE): E - tvE (s [n] -a [n]) (â [n] -s [n] f
  • the modified version is defined in 210, comprising a 0 in position Z, +1, which is used for the regeneration of the interference for the K-dimensional symbol s [n]: siM ⁇ rs 't / i + Zjf s' [ n + lf 0 T s '[»-l] T ••• ⁇ ' [nL 2 -M e D (l 1v + M) K
  • An interference estimate is thus regenerated in 210, by multiplying this last vector, with said “channel convolution matrix with spreading codes” codes.
  • the K-dimensional vector of residual interference and noise ⁇ '[n] can be whitened by Cholesky decomposition.
  • ⁇ ' ⁇ LL f
  • FIG. 8b a variant of one or the other of the detections detailed in chapters 5.2 and 5.3 is shown.
  • This variant relates to a different way of implementing the filtering 202 ′ and the interference regeneration 210 ′, which is to be compared to the filtering 202 and to the interference regeneration 210 of FIG. 8a (representing these two corresponding detection steps to part of the overall detection shown schematically in Figure 7).
  • the filtering 202 ′ is done here upstream of the subtraction of interference 201 regenerated at 210 ′, and not downstream as is the case with reference to FIG. 8a.
  • MAP Maximum A Posteriori
  • vector processing 203 is replaced according to a MAP criterion, by vector processing 203 using a list sphere decoding algorithm, the complexity of which is less since it is polynomial in K (and not exponential in K, as is the MAP criterion ).
  • Variant 2 Here, the vector processing 203 is an iterative linear cancellation derived from an MMSE criterion, or from a criterion of maximization of a signal to noise ratio (also called MAX SNR) being carried out by suitable filters (SUMF) .
  • SUMF signal to noise ratio
  • Variant 3 The vector processing 203 here comprises the successive implementation of several different vector processing from given iteration (s), each of these vector processing being one of those discussed previously in this chapter. For example, a “MAP” processing is carried out up to iteration i, then a “list sphere” processing up to iteration i + M, then a “MMSE” processing. This 3 rd variant is made possible thanks to the additional degree of freedom available for carrying out vector detection, at a given iteration i.
  • a priori information on the bits of the various symbols, coming from the channel decoder 206 is available and usable in the form of logarithmic a priori probability ratios, previously introduced and the expression of which is recalled:
  • the extrinsic information on each bit delivered by the vector detection intended for the channel decoder 206 is delivered by a demodulator 203 with weighted output, in the following form: 5] 0] - * i] It is noted ⁇ in the figure 7.
  • All the logarithmic reports of extrinsic information on bits are then collected for all the blocks, then properly multiplexed and deinterleaved in 205, bound for the channel decoder 206.
  • the latter observes a single vector ⁇ 'eu "", composed of N 0 logarithmic intrinsic probability ratios on bit (one per bit of code word v).
  • the decoding 206 uses an algorithm, such as a flexible matching Viterbi algorithm, to deliver the logarithm ⁇ of a posteriori information probability ratio on bits of the modulated data (or symbols) transmitted.
  • Reception according to the invention relates not only to a method allowing its implementation, but also to the system capable of executing it, as well as any transmission system integrating this reception system.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de réception pour communication sur canal sélectif en fréquence à plusieurs antennes en émission et à plusieurs antennes en réception, pour traiter des données reçues par les antennes de réception qui avaient été, à leur émission, successivement, modulées et étalées. A cet effet, la réception met en oeuvre : - un filtrage au moyen d'un unique filtre linéaire (202, 202') apte à traiter les données reçues pour générer un vecteur correspondant à une évaluation (S) des données modulées émises, avant l'étalement; - une soustraction d'interférences qui utilise une estimation d'interférences inter-antennes (MAI), inter-donnée (ISI), et inter-utilisateurs (MUI) préalablement régénérée sur la base du vecteur (S) généré par un précédent filtrage (202) ; - un traitement générant une estimation d'interférences sur les données reçues à partir d'informations calculées sur la base du vecteur (S). L'invention concerne en outre un système de réception apte à mettre en œuvre ce procédé, et un système de transmission incluant le système de réception.

Description

EGALISATION VECTORIELLE ITERATIVE POUR SYSTEMES DE COMMUNICATIONS CDMA SUR CANAL MIMO
DOMAINE TECHNIQUE GENERAL
La présente invention est relative au domaine des communications numériques. Elle concerne la manière de décoder efficacement des données numériques transmises sur un canal MIMO sélectif en fréquence en optimisant le compromis performance / complexité.
En référence à la figure 1, est illustré un procédé global de transmission sur canal 300 MIMO sélectif en fréquence, entre un émetteur 100 à antennes d'émission multiples (au nombre de T), délivrant des signaux x[n] à l'instant n, et un récepteur 200 à antennes de réception multiples (au nombre de R), recevant des signaux y[n] à l'instant n.
PRESENTATION GENERALE DE L'ART ANTERIEUR
Tout système de communication gérant l'accès d'utilisateurs multiples sur un même canal par l'attribution de codes d"étalement spécifiques (CDMA), est limité en capacité par l'interférence entre utilisateurs (notée MUI). Dans le cadre de cette invention, on envisage une transmission sur un canal susceptible d'engendrer d'autres sources d'interférences comme l'interférence spatiale issue d'antennes multiples à l'émission (notée MAI) et l'interférence entre symboles (notée ISI) introduite par la sélectivité fréquentielle du canal. En réception, ces différentes sources d'interférence s'ajoutent et rendent particulièrement délicat le problème de la récupération de l'information utile. Les travaux précurseurs effectués par S. Verdu dans les années 1980 ont clairement démontré l'intérêt d'exploiter les propriétés structurelles de l'interférence entre utilisateurs (MUI), entre antennes (MAI) et entre symboles (ISI) en vue d'améliorer la performance pour un nombre d'utilisateurs/chip (encore appelée "load") fixé ou d'améliorer la load à performance fixée.
De nombreux types de détecteurs linéaires ont été étudiés, capables de supporter une load plus ou moins élevée, qui peut être évaluée analytiquement en régime asymptotique. Sans le recours aux techniques itératives, les performances de ces détecteurs restent très inférieures à la performance d'un détecteur ML, c'est-à-dire un détecteur utilisant un maximum de vraisemblance (pour un système avec ou sans codage). La classe des détecteurs non linéaires construits à partir d'une annulation linéaire itérative de l'interférence (notée LIC-ID) offre ainsi un excellent compromis entre performance et complexité. Les détecteurs LIC-ID utilisent les fonctionnalités suivantes : filtrage linéaire, régénération pondérée de l'interférence (de quelque nature qu'elle soit), soustraction de l'interférence régénérée au signal reçu. Ils délivrent des décisions sur les données modulées (ou symboles) transmises dont la fiabilité augmente de façon monotone avec chaque nouvelle tentative. Les détecteurs LIC-ID qui sont destinés à supprimer l'ISI (par bloc) atteignent asymptotiquement la performance d'un détecteur optimal ML avec une complexité de calcul similaire à celle d'un égaliseur linéaire. Les détecteurs LIC-ID qui sont destinés à lutter contre la MUI approchent la performance du détecteur ML optimal avec une complexité de calcul comparable à celle d'un simple détecteur linéaire.
Un point remarquable des détecteurs LIC-ID est qu'ils peuvent être aisément combinés avec les décisions dures ou pondérées délivrées par le décodeur de canal, réalisant ainsi une détection et un décodage des données de manière disjointe et itérative.
Pour des systèmes CDMA surchargés (MUI par hypothèse) transmettant sur des canaux MIMO sélectifs en fréquence, le niveau d'interférence est tel que le recours aux récepteurs LIC-ID s'avère indispensable en réception. Lorsqu'une stratégie itérative est choisie, la complexité des récepteurs ne peut être abaissée, et rendue raisonnable, qu'en simplifiant au maximum les traitements par itération. Les détecteurs LIC-ID ont été étudiés séparément pour le cas ISI et pour le cas MUI dans le document [1] (voir ci- après), dans le cas ISI et MUI dans [2] (voir ci-après).
111 A.M. Chan. G.W. Wornell, "A New Class of Efficient Block-Iterative Interférence Cancellation Techniques for Digital Communication Receivers," IEEE J. VLSI Signal Processing (Spécial Issue on Signal Processing for Wireless Communication Systems), vol. 30, pp. 197-215, Jan.-Mar. 2002.
[21 W. Wang, V.H. Poor, "Itérative (Turbo) Soft Interférence Cancellation and Decoding for Coded CDMA." IEEE Trans. Commun., vol. COM-47, no. 9, pp. 2356-2374, Sept. 1999.
Leur généralisation au cas MUI+MAI+ISI constitue toujours un sujet de recherche ouvert, du fait notamment de la complexité du traitement à effectuer, ce dernier impliquant des calculs sur des matrices de tailles particulièrement importantes.
Une approche intéressante consiste à jouer sur l'ambiguïté inhérente à tout codage interne linéaire (ou procédé d'étalement), qui peut être vu indifféremment comme un accès multiple à K utilisateurs ou une modulation linéaire K-dimensionnelle. Le point de vue modulation K-dimensionnelle suggère de réaliser en réception une égalisation vectorielle de symboles K-dimensionnels. Pour interagir avec le décodeur de canal il reste à déterminer les probabilités a posteriori sur chaque bit de chaque symbole K- dimensionnel égalisé.
Un algorithme de décodage par sphère à listes a été récemment proposé dans [3] (voir ci- après) pour résoudre ce type de problème pour le décodage itératif des modulations codées entrelacées sur canaux MIMO ergodiques non sélectifs en fréquence. Cet algorithme fournit des performances proches des performances qui pourraient être obtenues par mise en œuvre directe du critère MAP, avec une complexité grossièrement polynomiale en le nombre d'antennes.
131 B.M. Hochwald, S. Ten Brink "Achieving Near-Capacity on a Multiple- Antenna Channel", IEEE Trans. Commun. Vol. COM-51. no. 3. pp. 389-399, May 2003.
La présente invention tire parti de l'existence de cet algorithme, en l'adaptant à un tout autre contexte.
PRÉSENTATION DE L'INVENTION
L'invention propose, selon un premier aspect, un procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 22. L'invention propose, selon un deuxième aspect, un système de transmission selon la revendication 23.
L'invention propose, selon un troisième aspect, un procédé de réception selon l'une des revendications 24 à 29.
C'est un objet de la présente invention que de proposer un récepteur pour émission CDMA "Multicode" (K>T) et/ou surchargée (K utilisateurs, facteur d'étalement N<K) sur canal MIMO (T antennes d'émission et R antennes de réception) sélectif en fréquence, sous les hypothèses générales d'absence de CSI (i.e. information sur l'état du canal) à l'émission et de connaissance parfaite de CSI en réception. Ce récepteur est basé sur une combinaison de techniques et mécanismes simples, en vue d'obtenir la meilleure qualité de service possible à efficacité spectrale et SNR (i.e. rapport signal sur bruit) fixés, ou, corollairement, le meilleur débit utile possible, à qualité de service, bande et
SNR fixés. A cet effet, l'invention propose un dispositif d'égalisation et de décodage itératif comportant un détecteur de données recevant les données en provenance des différentes antennes d'émission comprenant : • Un unique filtrage linéaire générant des statistiques sur les vecteurs symboliques K-dimensionnels émis en prenant en compte la diversité spatiale offerte par les R antennes de réception ; • Des moyens pour, préalablement à tout filtrage linéaire, soustraire au signal reçu l'interférence régénérée à partir d'estimées des vecteurs symboliques K- dimensionnels émis à disposition ; • Des moyens pour traiter la sortie K-dimensionnelle du filtre 1 inaire en vue de générer une information probabiliste sur bit exploitable par le décodage externe ; • Un décodage externe à entrées et sorties pondérées, capable de générer une information probabiliste dite extrinsèque, pertinente pour le calcul des estimées des données émises (au sens du critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne , ou MMSE) ; • Des moyens pour, récursivement, concaténer la sortie du décodage externe avec le régénérateur d'interférence.
DESCRIPTION DES FIGURES
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront encore de la description qui suit, laquelle est purement illustrative et non limitative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels :
- La figure 1 illustre un concept général de transmission sur un canal MIMO sélectif en fréquence ;
- La figure 2 illustre une première partie d'un procédé d'émission incluant un codage de canal externe de l'information numérique, un entrelacement, et un démultiplexage en K flux (un par utilisateur potentiel) ; - La figure 3 illustre la deuxième partie du procédé d'émission selon la figure 2, incluant un étalement spatio-temporel (ou spatio-fréquentiel) puis un multiplexage sur T antennes d'émission ;
- La figure 4 illustre une première partie d'une variante d'un procédé d'émission, incluant un codage de canal externe de l'information numérique, un entrelacement, un premier démultiplexage en T flux (démultiplexage spatial) suivi d'un second démultiplexage en U flux (démultiplexage en codes) ;
- La figure 5 illustre la deuxième partie du procédé d'émission selon la figure 4, incluant un étalement temporel (ou fréquentiel) et un multiplexage indépendant par antenne, compatible avec le mode HSDPA de l'UMTS ;
- La figure 6 illustre un canal équivalent plat ergodique ou à évanouissement par blocs obtenu par une décomposition du canal MIMO sélectif en fréquence dans la base de Fourier et qui sert couramment de modèle pour les modulations multiporteuses ;
- La figure 7 illustre l'architecture d'un récepteur LIC-ID selon l'invention, où seuls sont indiqués les blocs fonctionnels, nécessaires à la compréhension du procédé de réception.
- Les figure 8a et 8b représentent deux méthodes d'implémentation équivalentes des récepteurs LIC-ID, la méthode d'implémentation de la figure 8a représentant les parties filtrage et régénération d'interférences du détecteur global illustré sur la figure 7.
DESCRIPTION D'UNE FORME PRIVILIGIEE DE LA PRESENTE INVENTION
1. Structure générale de l'émetteur
La réception est intimement liée au mode d'émission, ce dernier pouvant être défini par un schéma de modulation/codage à grande efficacité spectrale, et haute capacité d'adaptabilité, reposant sur l'emploi de modulations par étalement de spectre et sur l'utilisation d'antennes multiples en émission et en réception. La solution proposée est pertinente sous l'hypothèse d'une absence de connaissance du canal à l'émission (pas de CSI) et d'une connaissance parfaite du canal en réception (CSI). Le modèle de communication est brièvement décrit dans la suite, en vue d'introduire une forme privilégiée de la présente invention. En référence à la figure 2, les données numériques utiles sont collectées et groupées en un message m deK0 bits constituant la source 101 des données numériques en émission. A tout message m, un code externe C0 linéaire, de matrice génératrice G0 de dimension N0 xK0 et construit sur F2 assigne en 102 un mot de code v de longueur Nu bits, défini par la relation matricielle : v = G0 m
Le rendement du codage externe est :
Figure imgf000009_0001
La longueur N0 des mots de code est liée aux différents paramètres du système par la relation : N0 = KxLxq où K désigne le nombre total d'utilisateurs potentiels, L la longueur des paquets (en temps symbole) et q le nombre de bits par symbole de modulation. Le code peut être de tout type, par exemple un code convolutif, un turbo-codes, un code LDPC... Dans une configuration de type accès multiple, le message m consiste en une pluralité de messages issus de sources différentes et multiplexes. Le codage s'effectue indépendamment sur chaque message composant. Le mot de code v résulte de la concaténation en 103 des différents mots de code produits.
Le mot de code v est envoyé dans un entrelaceur 104 (opérant au niveau binaire et, le cas échéant, doté d'une structure particulière). Dans une configuration de type accès multiple, l'entrelacement agit par morceaux sur les différents mots de code placés les uns à la suite des autres. La sortie de cet entrelaceur est morcelée en KL q-uplets de bits, appelés entiers. Le flux d'entiers est soumis à un procédé de démultiplexage 105 sur K voies distinctes, K pouvant être choisi arbitrairement de sorte à être strictement supérieur au nombre T d'antennes d'émission. La sortie de cette opération est une matrice d'entiers D de dimensionZxZ . Les L colonnesd[«] n = 0,...,L-l de cette matrice D possèdent la structure suivante : -lT d[»] = [d, [«]T à2[n]T ••• dκ [nf Ff où les entiers composants d^. [n] k - l,...,K sont eux-mêmes structurés comme suit :
Figure imgf000010_0001
Les entiers dk [n] de la matrice D sont ensuite individuellement modulés en 107 en données modulées, ou plus précisément en symboles complexes sk [n] d'une constellation 3 cD à Q = 2q éléments au travers d'une table de modulation μ : F2 q i-> 3. Cette opération transforme la matrice d'entiers D en une matrice complexe S de dimension KxL dont les L colonnes s[n] n = 0,...,L-l sont structurées de la manière suivante : s[n] U μ(d[n]) = [Sl [n] s2 [n] - ^ M]T e 3*
Il est utile de préciser les relations inverses suivantes : μ~x
Figure imgf000010_0002
U d[n] T1 (sk [n]) D dk [n] μ~λ [sk [n]) U dk [n]
1.1 Cas d'un codage interne linéaire (ou étalement) spatio-temporel (ou alors spatio-fréquentiel) en régime surchargé
En référence à la figure 3, l'étalement 108 spatio-temporel (ou spatio-fréquentiel) est réalisé pour chaque matrice S au moyen d'une matrice génératrice G de dimension NxK (matrice génératrice du codage interne linéaire défini sur le corps des complexes), avec : N = TxSF SF e D Cette matrice génératrice est aussi appelée matrice d'étalement. A titre d'exemple, on peut considérer que cette matrice est construite à partir de N codes d'étalement orthogonaux de facteur d'étalement N. Ce codage interne linéaire correspond donc, dans ce cas, à un étalement spatio-temporel (ou spatio-fréquentiel) de facteur d'étalement N. On appelle rendement de codage interne (ou load) du système le rapport : K a- — N
Deux options sont toujours possibles en ce qui concerne la définition de la matrice génératrice interne G : étalement 108 périodique où G est réutilisée à chaque temps symbole (non illustré), ou étalement 108 apériodique où G dépend explicitement du temps symbole (voir figure 3).
L'hypothèse d'un étalement périodique ou apériodique peut changer les caractéristiques des front-ends linéaires en réception.
On supposera ici un étalement apériodique (le plus général).
En référence à la figure 3, la multiplication en 108 des vecteurs de symboles s[n] par la matrice génératrice interne Gn donne lieu à un vecteur de Ν chips : zH rj G. βM = [ , [»] z2 [n] ... zM [n]]T e Ω N
Les vecteurs de chips z[n] sont directement multiplexes en 109 sur les T antennes d'émission (on n'a pas ici d'entrelacement chip postérieur). Cette opération a pour effet de transformer la matrice de chips Z de dimension NxL : Z = [z[0] z[l] - z[L-l]] e U NxL en une matrice de chips X de dimension TxLSF : X = [x[0] x[l] - x[LSF -l]]e Ω τ*LS» dont les colonnes x[/] = 0,---,LSF -1 constituent les entrées du canal MIMO : χ[z] = [ [/] χ 2 [ι) - XT [I]]Ύ Ώ T Le vecteur z[n] des N chips émis à l'instant symbolique n peut toujours être organisé sous la forme d'un vecteur de chips x[n] résultant de la juxtaposition des vecteurs de chips émis sur les T antennes entre les instants chips / = nSF et / = nSF +SF -1 : -ιT x[n] Ω x[nSF +SF -l]T ••• x[nSF +l x[nSF +θf e D 75V
Ainsi, d'une manière générale, les vecteurs x[n] z[n] et s[n] émis à l'instant symbolique n = 0, • • • , L - 1 sont liés par les relations matricielles : I[H] D ΠZ [«] = ΠG, S[B] = W, S[B] où II désigne une matrice de permutation de dimension NxN .
1.2 Cas particulier : étalement indépendant par antenne d'émission (principe du « code re-use »)
Par hypothèse, N est ici un multiple de T : N = TxSF SF e Ω
On dispose de SF codes orthogonaux de longueur SF . Ces SF codes sont réutilisés sur chaque antenne d'émission (principe dit du « code re-use »). L'étalement, réalisé indépendamment par antenne, est purement temporel (ou alors fréquentiel). Ceci impose que K soit également un multiple de T : K = TxU Ue Ω Condition qui entraîne une nouvelle expression du rendement de codage interne (ou encore de la load) : U = — S, La matrice génératrice G„ possède une structure diagonale par blocs : Gl0 0 (2) G, e D NxK ι (O le bloc G^ de la matrice génératrice étant associé à l'antenne t de dimension SF xU .
En référence à la figure 4, le vecteur d'entier d[«] émis à l'instant n possède la structure particulière suivante : d[π] = [d(1)[π]T d(2) HT - dm[nf ≡ Ff où les vecteurs de symboles d( [n] t = l,...,T sont eux-mêmes définis comme :
Figure imgf000013_0001
En référence à la figure 5, la modulation 107 de ces données d[n] donne un vecteur de données modulées (ou de symboles) émises à l'instant n ayant la structure particulière suivante : s[«] = [s(1) [/ι]τ s(2) [π]τ ...
Figure imgf000013_0002
où les vecteurs de symboles s(f) [n] t = \,...,T sont eux-mêmes définis comme :
Figure imgf000013_0003
La multiplication 108 du symbole K-dimensionel s [H] par la matrice génératrice Gn donne lieu à un vecteur de N chips, qui possède également une structure particulière : [rc]D G„sV| | = [ HT z(2)[«]T ,(7-) [n]1 e D
où les vecteurs de chips z(,) [n] t = \,...,T sont eux-mêmes définis comme : z(')[? ]D Gl')sw [π]
Figure imgf000013_0004
Chaque vecteur de chips z( [n] est ensuite multiplexe sur l'antenne d'émission t. Le vecteur z[n] des N chips émis à l'instant symbolique peut toujours être organisé sous la forme d'un vecteur de chips x[n] résultant de la juxtaposition des vecteurs de chips émis sur les T antennes entre les instants chips / = nSF et / = nSF +SF -l : ••• x[nSF + l]Υ x[nSF +θf e D TS
Figure imgf000013_0005
Ainsi, d'une manière générale, les vecteurs x[n] z[n] et s[n] émis à l'instant symbolique n = 0, • • • , L - 1 sont liés par les relations matricielles : x[n] D πz[n] = πG„ s[«] = W„ s[n] où II désigne une matrice de permutation de dimension NxN .
On remarquera que dans cette variante d'émission, la récupération de la diversité spatiale s'effectue au travers du code Go (en 102) et de l'entrelacement binaire externes en 104. La capacité de surcharge, connue pour augmenter avec la longueur des codes d'étalement, est moindre.
Le procédé d'émission s'inscrit naturellement dans la classe générale des codes espace- temps. L'efficacité spectrale du système (en bits par utilisation du canal), sous l'hypothèse d'un filtre de Νyquist idéal à bande limitée, est égale à : η = Txp0 xqxa
En pratique, le filtre de mise en forme à l'émission présente un facteur ε de débordement non nul (roll-off). En réception, un filtre adapté à ce filtre d'émission est appliqué pour toutes les antennes de réception. Il est supposé que les fonctions d'estimation de canal et de synchronisation de rythme et de porteuse sont réalisées de telle sorte que les coefficients de la réponse impulsionnelle du canal soient espacés régulièrement d'une valeur égale au temps chip (canal équivalent en bande de base discret au temps chip). Cette hypothèse est légitime, le théorème d'échantillonnage de Shannon imposant un échantillonnage au rythme (1 + ε )/Tc qui peut être approché par 1/TC lorsque ε est petit.
On pourra généraliser de façon directe des expressions qui suivent pour un échantillonnage égal à un multiple de 1 / Tc .
2. Modèle de canal La transmission s'effectue sur un canal B-blocs à entrées et sorties multiples (MIMO) sélectif en fréquence : H D {H(1),H(2),...,H(5)}
Le canal H(6) est supposé constant sur Lx chips avec la convention : LxSF = BxLx B<= Ω La matrice de chips X peut être segmentée en B matrices de chips distinctes X(l),...,X(B) , de dimension TxLx (complétées à droite et à gauche par des zéros physiques ou temps de garde si besoin est), chaque matrice X(é) voyant le canal H(A) . Pour la suite, il est utile d'introduire une longueur des blocs en symboles, définie comme
Figure imgf000015_0001
de telle sorte que L = BxL<
Les cas extrêmes du modèle B-blocs sont les suivants : B = 1 et Lx = LSF => LS = L modèle quasi-statique B = LSF et Lx ≈ 1 = Ls = 1 modèle ergodique (chip) Une renumérotation des symboles et des chips est appliquée à l'intérieur de chaque bloc.
2.1. Modèle de canal convolutif Pour tout indice de bloc b, le modèle de canal équivalent en bande de base à temps discret (rythme chip) permet d'écrire le vecteur reçu y {h) [l] e D R à l'instant chip 1 sous la forme : P-\ yw [ ] = Σ H?) x(,) [/_JP] + v W p= M où P désigne la longueur de contrainte du canal (en chips), x(b) [/]e D r désigne le vecteur complexe de T chips émis à l'instant chip 1, où H^é) e D Λxr est le coefficient matriciel indicé p de la réponse impulsionnelle du canal MIMO bloc indicé b et où v(4) [/] e D R est le vecteur complexe de bruit additif. Les vecteurs complexes de bruit additif v(A) [/] sont supposés indépendants et identiquement distribués selon une loi gaussienne R-dimensionnelle à symétrie circulaire de moyenne nulle et de matrice de covariance σ I. Les P coefficients de la réponse impulsionnelle sont des matrices complexes de dimension RxT, dont les entrées sont gaussiennes indépendantes identiquement distribuées, de moyenne nulle et de matrice de covariance satisfaisant la contrainte globale de normalisation en puissance :
Figure imgf000016_0001
dans le cas d'un système à puissance également répartie entre les différentes antennes d'émission. Sous ces hypothèses, les valeurs propres des matrices de corrélation des différents coefficients du canal MIMO suivent une distribution de Wishart. On souligne qu'une égale répartition de la puissance sur les antennes d'émission est une politique d'allocation de puissance légitime dans le cas d'une absence de connaissance du canal à l'émetteur (pas de CSI).
2.2. Modèle de canal matriciel bloc Pour introduire l'algorithme de décodage des données, on se doit de faire apparaître un système matriciel sur l'ensemble du type : yw = Hwxw + vw
ou yw ϋ [ls -2 + ]T .,(*)
Figure imgf000016_0002
[of T e Q (LX+M)RSF v(ό) D v(A) [Zs -l + ]τ v(6) [ls -2 + ]τ - (i)[θf g (Ls+M)RSP avec M, la mémoire du canal en temps symbole, définie comme :
Figure imgf000017_0001
avec : HD[y(i» +5F-l]τ - γw[nSp+l)τ γ [nSF+θf •D RSF
Figure imgf000017_0002
ou -iT r(*> D x(b[Ls-lf W[Ls-2f - x«[0]T eD avec : χ(i)[«]π[x (i)μf+sF-ι]τ - x(i) ,+l]T x(b)[nSF+0]T eD 7SV
et où H(6) est la matrice de Sylvester pour le canal :
Figure imgf000017_0003
Par aill eurs :
Figure imgf000017_0004
Wn n=l,...,L-l ayant été introduit ci-dessus à partir de la matrice d'étalement Gn lors de la description de formes privilégiées d'émission (fin des chapitres 1.1 et 1.2). D'où finalement le système : y (*) = g(ά)Ws(è) +y(ά) = Θ(ό)s(ft) +y(A)
où Θ(è) représente la matrice de convolution du canal avec les codes d'étalement : θwDHw (*)WeD (Ls+M)RSFxLsK
2.3. Modèle de canal matriciel à fenêtre glissante
En pratique, pour réduire les dimensions, on utilise un modèle à fenêtre glissante de longueur : L!r=Ll + L2+lΩ
On obtient le nouveau système : y(4 [«]≈H(i)x(6)H + (ό)[iï] ou : y( ] = [y( + f - ib)[n-L2f iirRύπ .- xw[n-L2-M]T . Q (-,r+Λ075
Figure imgf000018_0001
Figure imgf000018_0002
et où H } est la matrice de Sylvester pour le canal :
H(6) g -„,ΛSVx(V+A075F
Figure imgf000018_0003
Par ailleurs : w [« + £,] W b) n.+i, [n + L{] xw [n] = = „s b) [n] r(» [n-L2 -M] W π-l^-M sw [n-L2 -M]
D'où finalement le système : y(" [ ] = g(i)W„ g(b) [n]+ y(i> [«] = <» <» [«] + γ(6) [n]
où Θ b) représente la matrice de convolution du canal avec les codes d'étalement : Θ(δ) D H(i)W e D L"'RS^ '+^)κ
3. Transmission monoporteuse sur canal MIMO à trajets multiples (HSDPA)
On suppose que le débit est très élevé et que le temps de cohérence du canal est grand, de telle sorte que D SF ^> Ls D 1 . Pour le mode HSDPA de la norme UMTS, le canal est quasi-statique, c'est-à-dire B=l.
4. Transmission multiporteuse sur canal MIMO à trajets multiples (MC-CDMA)
L'étalement (ou encore le codage interne linéaire) est ici spatio-fréquentiel ou fréquentiel. En référence à la figure 6, il est bien connu de l'homme de l'art que l'introduction d'une IFFT en émission 120 et d'une FFT en réception 220 (aux entrelacements près) donne un canal équivalent non sélectif en fréquence (canal modélisé par une matrice circulante grâce à l'emploi de préfixes cycliques, puis rendu diagonal dans la base de Fourier). Ainsi chaque porteuse voit un canal MIMO plat. Sous le formalisme précédemment présenté, le canal après FFT peut être vu comme un canal non sélectif (P = 1, M = 0) et B-blocs. On précise que Lx ≤ SF => Ls = 1 : le canal est B- blocs au temps chip mais tout se passe comme s'il était "ergodique" au temps symbole pour le modèle symbolique considéré. La largeur de la fenêtre glissante pour le calcul des filtres est L,„ = 1 .
5. Structure générale du récepteur 200 Le récepteur 200 met en oeuvre une égalisation vectorielle LIC-ID. Deux types de front end linéaires sont dérivés à titre d'exemples : MMSE non conditionnel et SUMF. Dans le reste de la description, nous omettrons de définir l'indice b du bloc considéré du modèle de canal, les traitements étant identiques pour tous.
5.1. Estimation MMSE des symboles K-dimensionels émis
A toute itération i, on suppose une connaissance a priori sur les données exprimée au travers de rapports logarithmiques sur les bits des symboles émis :
Figure imgf000020_0001
Par convention, ces rapports valent 0 à la première itération.
En référence à la figure 7, à partir de cette information a priori, on peut trouver en 209 le vecteur ¥' des estimées, au sens du critère MMSE, des L symboles K-dimensionnels s[n] aux instants n = 0,...,L-l. L'estimée d'un symbole K-dimensionnel s'exprime comme : s' |V] D ∑ sxPr' [s[«] = s] ss3λ'
Lorsque la profondeur de l'entrelacement espace-temps est grande, la probabilité a priori sur un symbole K-dimensionnel peut être approchée par le produit des probabilités marginales des bits qui le composent : Pr' [β[«] = s] ≈ πf[Pr' [dk [ ] = #»] k=\ j=\ l'égalité ayant lieu pour une profondeur d'entrelacement infinie.
En introduisant le rapport logarithmique πk' [n] des probabilités a priori sur bit précédemment défini, on peut écrire que :
Figure imgf000020_0002
et trouver finalement ^' H o i ∑ sxliπ l + (2/ s)-l)tanh Z se3λ' 4=1 j≈l
5.2. Egalisation vectorielle MMSE non conditionnelle
L'invention suggère de remplacer la détection optimale des symboles K-dimensionnels s[n] (au sens du critère MAP) par une estimation au sens du critère MMSE (biaisée), dérivée sur la base du modèle à fenêtre glissante, dont la complexité est polynomiale en les paramètres du système et non plus exponentielle.
A chaque itération i, on calcule en 202 le filtre F^ e D K*L",RSF qui, à partir d'une observation actualisée (portant sur une portion du bloc du canal déterminé) supprime l'ISI corrompant le symbole K-dimensionnel s[n] et produit une évaluation s[n] des données modulées (ou symboles) émises minimisant l'erreur quadratique moyenne (MSE) : E
Figure imgf000021_0001
- tvE (s[n]-a[n])(â[n]-s[n]f
A partir du vecteur des estimées des symboles K-dimensionnels à l'itération i [»]= S' [« + Z,]T ••• s'[n ••• s' [n-L2 -M]T (Llr+M)K
on définit en 210 la version modifiée, comportant un 0 en position Z, +1, qui sert à la régénération de l'interférence pour le symbole K-dimensionnel s[n] : siM≈rs' t/i + Zjf s' [n + lf 0T s' [»-l]T ••• τ' [n-L2 -M e D (l1v +M)K
Une estimation d'interférences est ainsi régénérée en 210, en multipliant ce dernier vecteur, avec ladite « matrice de convolution du canal avec les codes d'étalement » Θ„
(calculée au chapitre 2.2 ou 2.3) : as M Le filtre de Wiener est appliqué en 202 au vecteur d'observation obtenu après soustraction 201 de cette interférence régénérée en 210 :
Figure imgf000022_0001
Pour des raisons de complexité évidentes, la MSE est non conditionnelle et l'étalement périodique, de telle sorte que : §„ = § Vn = 0,...,Ls -l
Ceci rend le filtre F' invariant dans le temps pour le bloc considéré du canal déterminé. Il sera préféré de ne pas utiliser cette estimation MMSE au profit d'un front end linéaire plus simple (polynomial ou SUMF, décrit au prochain chapitre) lorsque l'étalement est apériodique.
Ce filtre minimise la MSE non conditionnelle sur l'estimation (biaisée) du symbole K- dimensionnel s[n] et peut être aisément dérivé à partir du théorème de la projection orthogonale : F' = EΔ§f [ΘΞ^Θj + α2!]"1 où EΔ est la matrice de dimension Kx(Lw +M)K structurée comme suit :
Figure imgf000022_0002
et où : 1 D E{(4W-I W)(s W-I W)+}eD < + A -( W lΔ =diag{(σ2-σi2)l,...,(σ2-σi2)l,σ2I,(σ2-σi2)l,..,(σ2-σi2)l} avec le terme σ2I situé à la position Ll +l sur la diagonale et σ~' évalué en utilisant l'estimateur consistant :
ΛJ-'S *=1 «=0
L'évaluée s1 est donnée par la sortie du filtre 202 : s' W U F f [n] = S[n] + ς [n] ou : Ψ,; = F' EΔ et où ζ' [n] est le vecteur d'interférence résiduelle et de bruit de matrice de covariance :
Figure imgf000023_0001
Le vecteur K-dimensionnel d'interférence résiduelle et de bruit ζ' [n] peut être blanchi par décomposition de Cholesky. Ξ'ζ = LLf
5.3. Egalisation vectorielle SUMF L'approche MMSE précédemment décrite peut se révéler trop complexe (pour un étalement apériodique par exemple). On peut lui préférer le filtre Single User Matched Filter vectoriel, ceci pour toutes les itérations ou à partir d'une certaine itération i. Celui- ci s'exprime pour tout instant n: F =EΔΘ
Autre variante possible de l'égalisation : En référence à la figure 8b est représentée une variante de l'un ou l'autre des détections détaillées aux chapitres 5.2 et 5.3. Cette vairante concerne une façon différente de mettre en œuvre le filtrage 202' et la régénération d'interférences 210', qui est à comparer au filtrage 202 et à la régénération d'interférences 210 de la figure 8a (représentant ces deux étapes de détection correspondant à une partie de la détection globale schématisée sur la figure 7). En référence à la figure 8b, le filtrage 202' se fait ici en amont de la soustraction d'interférences 201 régénérées en 210', et non en aval comme c'est le cas en référence à la figure 8a. Le filtre F' utilisé et la matrice de reconstruction d'interférences B' utilisés peuvent se déduire de façon triviale du filtre F et de la matrice de reconstruction d'interférences B précédemment calculés (cf ci-dessus en référence aux figures 7 et 8a), à partir de l'égalité suivante : S = F(Y -BS) = FΎ - B'S
Pour en déduire alors : F' = F ; B' = FB
5.4. Détection des composantes binaires des symboles K-dimensionnels
En appliquant le filtre L"'F' , on produit le modèle équivalent : s' [n] = Vl% s[n] + ζ' [n] où le vecteur ζ' [n] est de matrice de covariance identité.
On utilise une détection vectorielle pour calculer en 203 des rapports logarithmiques des probabilités a posteriori sur chaque bit de chaque symbole K-dimensionnel émis à chaque instant. Ces quantités probabilistes sont définies, selon un critère optimal de « Maximum A Posteriori » (MAP), comme :
Figure imgf000024_0001
Figure imgf000024_0005
et sont référencées A sur la figure 7 ; soit encore :
Figure imgf000024_0002
où l'on introduit
Figure imgf000024_0003
ou encore :
Figure imgf000024_0004
avec Pr' [d[«] = d] r- iJ [π] = dk 1 obtenu à partir des πk' j
Figure imgf000025_0001
(voir
Figure imgf000025_0002
chapitre 5.1).
Quant aux vraisemblances, elles s'expriment comme : p(s' Variante 1 :
Figure imgf000025_0003
Est ici remplacé le traitement vectoriel 203 selon un critère MAP, par un traitement vectoriel 203 utilisant un algorithme de décodage par sphère à listes, dont la complexité est moindre puisque polynomiale en K (et non exponentielle en K, comme l'est le critère MAP). Variante 2 : Ici, le traitement vectoriel 203 est une annulation linéaire itérative dérivée d'un critère MMSE, ou d'un critère de maximisation d'un rapport signal sur bruit (encore appelé MAX SNR) étant réalisé par des filtres adaptés (SUMF). Variante 3 : Le traitement vectoriel 203 comprend ici la mise en œuvre successive de plusieurs traitements vectoriels différents à partir d'itération(s) donnée(s), chacun de ces traitements vectoriels étant un de ceux discutés précédemment dans ce chapitre. Par exemple, est réalisé un traitement « MAP » jusqu'à l'itération i, puis un traitement « sphère à liste » jusqu'à l'itération i+M, puis un traitement « MMSE ». Cette 3eme variante est rendue possible grâce au degré de liberté additionnel dont on dispose pour réaliser une détection vectorielle, à une itération i donnée.
5.5. Echange d'information probabiliste avec le décodeur de canal 206
A chaque itération i, une information a priori sur les bits des différents symboles, en provenance du décodeur de canal 206, est disponible et exploitable sous la forme de rapports logarithmiques de probabilité a priori, préalablement introduits et dont on rappelle l'expression :
Figure imgf000025_0004
L'information extrinsèque sur chaque bit délivrée par la détection vectorielle à destination du décodeur de canal 206, est délivrée par un démodulateur 203 à sortie pondérée, sous la forme suivante : 5 ]0 ]-*i ] Elle est notée Ξ sur la figure 7.
Tous les rapports logarithmiques d'information extrinsèque sur bits sont ensuite collectés pour tous les blocs, puis proprement multiplexes et désentrelacés en 205, à destination du décodeur de canal 206. Ce dernier observe un unique vecteur φ' e u "" , composé de N0 rapports logarithmiques de probabilité intrinsèque sur bit (un par bit du mot de code v). Le décodage 206 utilise alors un algorithme, tel qu'un algorithme de Viterbi assorti souple, pour délivrer le logarithme λ d'un rapport de probabilités d'informations a posteriori sur bits des données modulées (ou symboles) émises.
Cette logarithmique λ est alors la base sur laquelle sont calculés en 207a et 207b les rapports logarithmiques d'information extrinsèque sur bit après décodage, formellement définis V = 1,...,N0 comme :
Figure imgf000026_0001
Les rapports logarithmiques d'information extrinsèque sur bits de mot de code
Figure imgf000026_0002
calculés à l'itération i sont assimilés, après entrelacement binaire et démultiplexage 208a et 208b aux rapports logarithmiques de probabilité a priori sur bits de symboles {# ] [«]] à l'itération suivante.
La réception selon l'invention concerne non seulement un procédé permettant sa mise en œuvre, mais aussi le système apte à l'exécuter, ainsi que tout système de transmission intégrant ce système de réception.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de réception pour communication sur canal sélectif en fréquence à plusieurs antennes en émission et à plusieurs antennes en réception, caractérisé en ce que la réception est apte à traiter des données reçues par les antennes de réception qui avaient été, à leur émission, successivement : (A) modulées sur un nombre K de voies, K étant strictement supérieur au nombre T d'antennes d'émission ; (B) étalées avec une matrice d'étalement périodique (G) ou apériodique (G„) de dimensions NxK où N est strictement supérieur à T, sur les vecteurs de dimension K des données modulées; et en ce que la réception met en œuvre itérativement à cet effet : - un filtrage au moyen d'un unique filtre linéaire (202, 202') apte à traiter les données reçues, le cas échéant après soustraction d'une estimation d'interférences, pour générer un vecteur K-dimensionnel correspondant à une évaluation (S) des données modulées émises avant l'étalement de l'étape (B), ce filtrage prenant notamment en compte la diversité spatiale de la pluralité d'antennes en réception ; - avant ou après ledit filtrage, une soustraction d'interférences (201) qui utilise une estimation d'interférences inter-antennes (MAI), inter-données (ISI), et interutilisateurs (MUI) préalablement régénérée à partir d'informations calculées sur la base d'un vecteur K-dimensionnel (S) généré par un précédent filtrage ; - un traitement générant une estimation d'interférences sur les données reçues, à partir d'informations calculées sur la base du vecteur K-dimensionnel (S), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement à la prochaine étape de soustraction (201).
2. Procédé de réception selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étalement de l'étape (B) en émission est effectué avec K strictement supérieur à N.
3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la réception est adaptée pour traiter des données qui avaient été, à l'émission, étalées lors de l'étape (B), indépendamment par antenne avec un nombre de voies par antenne strictement supérieur à 1, la matrice d'étalement (G, Gn) étant diagonale par blocs avec un nombre de blocs égal ou nombre d'antennes, les blocs ayant été construits à partir de N/T codes orthogonaux.
4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que la réception est adaptée pour traiter des données qui avaient été, à l'émission, étalées lors de l'étape (B) au moyen d'une matrice d'étalement (G, Gn) pleine construite à partir de N codes orthogonaux.
5. Procédé de réception selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire (202, 202') est dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE).
6. Procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étalement de l'étape (B) de l'émission a été effectué de façon périodique, et en ce que l'unique filtre linéaire (202, 202') est dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne dite non conditionnelle, le filtre étant invariant dans le temps pour un canal donné.
7. Procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire est un filtre adapté vectoriel (communément appelé SUMF pour « Single User Matched-Filter »).
8. Procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire est d'abord dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE), puis devient un filtre adapté vectoriel (communément appelé SUMF pour « Single User Matched-Filter ») à partir d'une itération donnée.
9. Procédé de réception selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le filtrage prend notamment en compte la diversité spatiale de la pluralité d'antennes en réception en maximisant le rapport signal-sur-bruit (« SNR ») en sortie du filtrage (202).
10. Procédé de réception selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'unique filtre est calculé à partir de fenêtres glissantes.
11. Procédé de réception selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données à l'émission avaient été, avant l'étape (A), codées, et en ce que, en réception, ledit traitement générant une estimation d'interférences met en oeuvre un traitement vectoriel à sortie pondérée (203), au moins un décodage (206) et une régénération d'interférences (210,210'), le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) traitant le vecteur K-dimensionnel ( S ) et générant une information probabiliste sur bit de donnée modulée exploitable par le décodage, le décodage (206) générant une quantité probabiliste (λ) à partir de ladite information probabiliste, la régénération d'interférences (210) générant une estimation d'interférences sur la base de cette quantité probabiliste (λ), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement à la prochaine étape de soustraction (201).
12. Procédé de réception selon la revendication 11, caractérisé en ce que la régénération d'interférences (210) génère une estimation d'interférences à partir d'une estimée (S) des données modulées émises, estimée (S) calculée (209) au sens du critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE) sur la base d'une information dite extrinsèque (ξ) fonction des bits émis précédemment disponibles en sortie du décodage (206).
13. Procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que les données à l'émission avaient été, avant l'étape (A), codées et entrelacées, et en ce que, en réception, ledit traitement générant une estimation d'interférences met en oeuvre : « un traitement vectoriel à sortie pondérée (203), à partir du vecteur K- dimensionnel (S) et de statistiques de décodage (El) issues d'un décodage (206), générant une statistique (Λ ) par bit de donnée modulée ; • un désentrelacement (205) au niveau binaire de statistiques extrinsèques (Ξ) trouvées à partir de la quantité probabiliste ( Λ ) générée précédemment; « au moins un décodage (206) à entrée et à sortie pondérées, à partir des données ainsi désentrelacées (φ), et produisant une quantité probabiliste (λ) sur l'ensemble des bits ; • un entrelacement (208a-208b) au niveau binaire de statistiques extrinsèques (ξ) trouvées à partir de la quantité probabiliste (λ), nouvelles statistiques ainsi entrelacées (LT) qui sont ensuite envoyées récursivement à l'étape suivante de traitement vectoriel à sortie pondérée (203) ; • une régénération d'interférences (210,210') générant une estimation d'interférences sur la base d'une estimée (S) des données modulées émises, qui ont été calculées (209) au sens du critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE) à partir desdites nouvelles statistiques entrelacées (LT), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement à la prochaine étape de soustraction (201).
14. Procédé de réception selon l'une des revendications 9 à 13 caractérisé en ce que le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) est dérivé selon le critère optimal
Maximum A Posteriori (MAP).
15. Procédé de réception selon l'une des revendications 9 à 13 caractérisé en ce que le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) est réalisé au moyen d'un algorithme de décodage -par sphère à listes.
16. Procédé de réception selon l'une des revendications 9 à 13 caractérisé en ce que le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) est une annulation linéaire itérative d'interférences dérivée selon un critère MMSE.
17. Procédé de réception selon l'une des revendications 9 à 13 caractérisé en ce que le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) est une annulation linéaire itérative d'interférences dérivée selon le critère de maximisation du rapport signal sur bruit (encore appelé MAX SNR) utilisant des filtres adaptés (SUMF).
18. Procédé de réception selon l'une des revendications 9 à 13, caractérisé en ce que le traitement vectoriel à sortie pondérée (203) comprend la mise en œuvre successive de plusieurs traitements vectoriels différents à partir d'itération(s) donnée(s), chacun de ces traitements vectoriels pouvant être : un algorithme dérivé selon le critère optimal Maximum A Posteriori (MAP), ou un algorithme de décodage par sphère à listes, ou un algorithme dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE), ou un algorithme dérivé selon le critère de maximisation du rapport signal sur bruit (encore appelé MAX SNR) utilisant des filtres adaptés (SUMF).
19. Procédé de réception selon l'une des revendications 11 à 18, caractérisé en ce que ladite quantité probabiliste (λ) en sortie de décodage (206) est le logarithme d'un rapport de probabilités d'informations a posteriori sur bits de données modulées.
20. Procédé de réception selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le décodage (206) calcule ladite quantité probabiliste (λ) au moyen d'un algorithme de Viterbi à entrée et à sortie pondérées.
21. Procédé de réception selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étalement de l'étape (B) en émission étant réalisé en fréquences, la transmission avant réception était de type multiporteuse.
22. Procédé de réception selon l'une des revendications 1 à 20, caractérisé en ce que l'étalement de l'étape (B) en émission étant réalisé en temps, la transmission avant réception était de type monoporteuse.
23. Système de transmission, caractérisé en ce qu'il comprend : — un système d'émission comprenant une pluralité d'antennes d'émission et apte à moduler sur un nombre K de voies, K étant strictement supérieur au nombre T d'antennes d'émission ; et à étaler avec une matrice d'étalement périodique (G) ou apériodique (Gn) de dimensions NxK où N est strictement supérieur à T, sur les vecteurs de dimension K des données modulées ; — un canal de transmission sélectif en fréquence ; — un système de réception comprenant une pluralité d'antennes de réception et apte à mettre en œuvre un procédé de réception selon l'une des revendications précédentes.
24. Système de réception pour communication sur canal sélectif en fréquence à plusieurs antennes en émission et à plusieurs antennes en réception, caractérisé en ce que le système est apte à traiter des données reçues par les antennes de réception qui avaient été, à leur émission, successivement : (A) modulées sur un nombre K de voies, K étant strictement supérieur au nombre T d'antennes d'émission ; (B) étalées avec une matrice générique d'étalement périodique (G) ou apériodique (Gn) de dimensions NxK où N est strictement supérieur à T, sur les vecteurs de dimension K des données modulées ; caractérisé et en ce que le système comprend à cet effet : - un unique filtre linéaire (202, 202') apte à traiter les données reçues, le cas échéant après soustraction d'une estimation d'interférences, pour générer vecteur K-dimensionnel (S) correspondant à une évaluation des données modulées émises avant l'étalement de l'étape (B), ce filtre prenant notamment en compte la diversité spatiale de la pluralité d'antennes en réception ; - en amont ou en aval dudit filtre unique, un soustracteur d'interférences (201) qui utilise une estimation d'interférences inter-antennes (MAI), inter-données modulées (ISI), et inter-utilisateurs (MUI) préalablement régénérée à partir d'informations calculées sur la base d'un vecteur K-dimensionnel (S) précédemment généré par le filtre unique; - des moyens de traitement aptes à générer une estimation d'interférences sur les données reçues, à partir d'informations calculées sur la base du vecteur K- dimensionnel (S), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement au soustracteur (201) ; ces différents éléments du système de réception étant aptes à être mis en œuvre de façon itérative.
25. Système de réception selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire est dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE).
26. Système de réception selon la revendication 24, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire est un filtre adapté (communément appelés SUMF pour « Single User
Matched-Filter »).
27. Système de réception selon la revendication 24, caractérisé en ce que l'unique filtre linéaire est d'abord dérivé selon le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE), puis devient un filtre adapté (communément appelé SUMF pour « Single User Matched-Filter ») à partir d'une itération donnée.
28. Système de réception selon l'une des revendication 24 à 27, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement générant une estimation d'interférences comprennent des moyens de traitement vectoriel à sortie pondérée (203), au moins un décodeur (206) et un régénérateur d'interférences (210, 210'), les moyens de traitement vectoriel à sortie pondérée (203) étant aptes à traiter le vecteur K-dimensionnel (S) et à générer une information probabiliste sur bit de donnée modulée exploitable par le décodeur, le décodeur (206) étant apte à générer une quantité probabiliste (λ) à partir de ladite information probabiliste, le régénérateur d'interférences (210,210') générant une estimation d'interférences sur la base de cette quantité probabiliste (λ), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement au soustracteur (201).
29. Système de réception selon l'une des revendications 24 à 27, caractérisé en ce que les moyens de traitement générant une estimation d'interférences comprend : • un moyen de traitement vectoriel à sortie pondérée (203), démodulant à partir du dernier vecteur K-dimensionnel (S) et de statistiques de décodage (LT) issues d'un décodage (206), générant une statistique (Λ ) par bit de donnée modulée ; • un désentrelaceur (205) au niveau binaire de statistiques extrinsèques (Ξ) trouvées à partir de la quantité probabiliste ( Λ ) générée précédemment; • au moins un décodeur (206) à entrée et à sortie pondérées, à partir des données ainsi désentrelacées (φ), et produisant une quantité probabiliste (λ) sur l'ensemble des bits ; • un entrelaceur (208a-208b) au niveau binaire de statistiques extrinsèques (ζ) trouvées à partir de la quantité probabiliste (λ), nouvelles statistiques ainsi entrelacées (II) qui sont ensuite envoyées récursivement au moyen de traitement vectoriel à sortie pondérée (203) ; • un régénérateur (210, 210') d'interférences générant une estimation d'interférences sur la base d'une estimée (S) des données modulées émises, qui ont été calculées (209) au sens du critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE) à partir desdites nouvelles statistiques entrelacées (LT), cette estimation d'interférences étant alors envoyée récursivement au soustracteur (201).
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