WO2012079356A1 - 一种干扰噪声估计和干扰抑制方法及相应系统 - Google Patents

一种干扰噪声估计和干扰抑制方法及相应系统 Download PDF

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WO2012079356A1
WO2012079356A1 PCT/CN2011/076053 CN2011076053W WO2012079356A1 WO 2012079356 A1 WO2012079356 A1 WO 2012079356A1 CN 2011076053 W CN2011076053 W CN 2011076053W WO 2012079356 A1 WO2012079356 A1 WO 2012079356A1
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interference noise
interference
pilot
subcarrier
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PCT/CN2011/076053
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肖华华
宁迪浩
朱登魁
鲁照华
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刘建
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00Modulated-carrier systems
    • H04L27/26Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647Arrangements specific to the receiver only
    • H04L27/2655Synchronisation arrangements
    • H04L27/2666Acquisition of further OFDM parameters, e.g. bandwidth, subcarrier spacing, or guard interval length
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00Modulated-carrier systems
    • H04L27/26Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647Arrangements specific to the receiver only
    • H04L27/2655Synchronisation arrangements
    • H04L27/2689Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation
    • H04L27/2691Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation involving interference determination or cancellation

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications, and in particular, to an interference noise estimation and interference suppression method and a corresponding system.
  • Wireless communication systems are always subject to various types of interference.
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • CCD co-channel interference
  • cellular networks due to the frequency-doubling relationship, such interference appears as neighbors.
  • Area interference since the interference source usually interferes with multiple data carriers at the same time, it can be considered as a kind of broadband interference.
  • the interference cancellation on the receiving side often depends on the resources of space, time and frequency.
  • MIMO multi-antenna technology
  • multiple antennas in the spatial dimension The diversity of the signal response samples on the receiver and the reception are widely used by the MIMO system.
  • a class of multi-antenna diversity combining algorithms for interference suppression exhibits excellent performance in eliminating co-channel interference in adjacent cells.
  • IRC Interference Rejection Combining
  • the IRC algorithm needs to obtain a relatively accurate interference noise covariance matrix and channel estimation of the daily line, and the performance will be very good. If the statistical sample points are not enough, the interference noise covariance matrix will be irreversible or degraded, resulting in interference suppression effect. decline. Summary of the invention
  • the present invention provides an interference noise estimation method applied to a receiving end of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system in an interference suppression region.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • pilot subcarrier position For each pilot subcarrier corresponding to the data stream, according to the pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, the received signal on the pilot subcarrier, and the channel coefficient estimated value of the pilot subcarrier position Calculating an interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position;
  • a weighted average of the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream is used as a first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position;
  • the weighted average of the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream is used as the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream.
  • the calculation formula used is as follows:
  • the interference suppression region is divided into one or more interference noise estimation units, and each interference noise estimation unit is a time-frequency two-dimensional resource block and includes At least one pilot subcarrier and one data subcarrier; when calculating the interference noise covariance matrix of the data subcarrier position according to equation (a), the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position in the same interference noise estimation unit, Give the same weight.
  • each interference noise estimation unit is a time-frequency two-dimensional resource block and includes at least one guide
  • the frequency subcarrier and the data subcarrier are positive integers; the weighted average of the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream is used as the data subcarrier corresponding to the data stream.
  • the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position is calculated as follows: among them,
  • a set of indices I of pilot subcarriers included in the first interference noise estimation unit 1, ⁇ ⁇ ⁇ , / , / is the number of pilot subcarriers corresponding to the data stream;
  • is the number of pilot subcarriers included.
  • I_ D (j) ak M _ D (j) + A ( d)
  • the number of data subcarriers; ⁇ 0; D (') is the first interference noise covariance matrix of the _; data subcarrier positions corresponding to the data stream in the interference suppression region; ⁇ >0 ⁇ represents N xN Diagonal matrix, ⁇ denotes the number of receiving antennas at the receiving end.
  • tr ⁇ M - D ( )) represents the sum of the matrices of the matrix - D C / ), that is, the sum of all the diagonal elements in the matrix - ⁇ (4 ⁇ (_/ ⁇ )) indicates the maximum eigenvalue of the matrix
  • I is the number of pilot subcarriers in the interference suppression region
  • is the number of receiving antennas.
  • is the unit matrix of NXN Rr ; or, the diagonal matrix of VIII is ⁇ > ⁇ , whose elements on the diagonal are:
  • is the diagonal matrix of N XN. The values of the elements on the diagonal are: ⁇ URWJ—. ( ))
  • 0 4 ⁇ - )
  • Is a set threshold; / is the number of pilot subcarriers in the interference suppression region, and ⁇ is the number of receiving antennas.
  • the channel coefficient estimation value of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream is calculated as follows:
  • the present invention also provides an interference noise estimation system, which is applied to orthogonal frequency division multiplexing.
  • the receiving end of the (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system performs interference noise estimation on a data stream carried in the interference suppression region in an interference suppression region, where the interference suppression region is in the received data bearer region
  • a time-frequency two-dimensional resource block the system includes:
  • a first device configured to: each pilot subcarrier corresponding to the data stream, according to a pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, a received signal on the pilot subcarrier, and the pilot Estimating the channel coefficient of the subcarrier position, and calculating an interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position;
  • a second device configured to: for each data subcarrier corresponding to the data stream, weighted average of an interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream, as the data subcarrier position An interference noise covariance matrix;
  • a third device configured to: diagonally load the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position as a data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream Corresponding second interference noise covariance matrix.
  • the system further includes a fourth device, configured to: divide the interference suppression region into interference noise estimation units, each interference noise estimation unit is a time-frequency two-dimensional resource block and includes at least one pilot subcarrier and one data sub- Carrier, is a positive integer;
  • the second device is configured to: for each data subcarrier corresponding to the data stream, weighted average of an interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream, as the data subcarrier position
  • the first interference noise covariance matrix which is calculated by the formula (b) above.
  • the first device is configured to: each pilot subcarrier corresponding to the data stream, according to a pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, a received signal on the pilot subcarrier, and the guide
  • the channel coefficient estimation value of the frequency subcarrier position is calculated, and the interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position is calculated, and the calculation formula used is the formula (c) above.
  • the third device is configured to: for each data subcarrier corresponding to the data stream, the number will be The result obtained by diagonal loading after the first interference noise covariance matrix of the subcarrier position is used as the second interference noise covariance matrix corresponding to the data subcarrier position, and the calculation formula is the above formula
  • the above estimation method and system can accurately estimate channel information and solve the problem that the interference noise covariance matrix is irreversible at small sample points, which is beneficial to improve the performance of interference suppression and the accuracy of data detection.
  • Another object of the present invention is to provide a method for suppressing interference noise and a corresponding system for solving the problem of poor interference suppression performance when adjacent cells have co-channel interference.
  • the present invention provides an interference noise suppression method applied to a receiving end of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system in an interference suppression region.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • the time-frequency two-dimensional resource block in the received data bearer area is divided into an interference suppression area, and in each interference suppression area, each data stream carried by the interference suppression area is subjected to interference noise estimation as follows:
  • a weighted average of the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream is used as a first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position;
  • the interference suppression area is a time-frequency two-dimensional resource block in the received data bearer area. Accordingly, the present invention also provides an interference noise suppression system for orthogonal frequency division multiplexing.
  • the receiving end of the (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system performs interference suppression on a data stream carried in the interference suppression area in an interference suppression area, where the interference suppression area is a receiving data bearing area
  • the system includes:
  • a first device configured to: calculate, according to the interference noise estimation system, a channel coefficient estimation value of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream and an interference noise covariance matrix of each data subcarrier position;
  • a second device configured to: for each data subcarrier corresponding to the data stream, weighted average of an interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream, as the data subcarrier position An interference noise covariance matrix;
  • a third device configured to: diagonally load the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position as a data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream Corresponding second interference noise covariance matrix;
  • a fourth device configured to: for each data subcarrier corresponding to the data stream, according to the received signal on the data subcarrier, and the channel coefficient estimation value and the second interference noise covariance matrix of the data subcarrier position, A data signal estimate on the data subcarrier is calculated.
  • the interference noise covariance matrix is diagonally loaded, that is, the channel information is estimated by using the received signal, and the covariance matrix of the interference noise is obtained by using the channel information and the received pilot signal, and is performed on Angle loading.
  • the interference is eliminated by the IRC algorithm to obtain better link performance. As shown in Fig. 1, at 12 sample points, 1 interference The source, the interference is 12db larger than the noise, and when the BER is 0.001, there is about 8db improvement in the diagonal load than the diagonally loaded link performance.
  • the vertical axis is the bit error rate (BER)
  • the horizontal axis is the signal to interference ratio (SINR, Signal to Interference and Noise Ratio).
  • Figure 1 is a comparison of link performance with diagonal loading and no diagonal loading
  • FIG. 2 is a general flow chart of an algorithm according to an embodiment of the present invention.
  • the transmitting end in this document may be a control device such as a base station or a relay station in a downlink in a wireless communication system, or may be a terminal device in an uplink in a wireless communication system, such as a mobile phone, a notebook computer, a handheld computer, or the like.
  • the receiving end is configured to receive the data signal of the transmitting end, and the receiving end may be a terminal device in a downlink in the wireless communication system, such as a mobile phone, a notebook computer, a handheld computer, or the like, or may be in an uplink in the wireless communication system.
  • Control devices such as base stations, relay stations, etc.
  • the receiving end divides the received data bearer area into one or more interference suppression areas, and each interference suppression area is a time-frequency two-dimensional resource block in the frame/field structure, that is, each interference suppression area includes multiple times in time.
  • a continuous OFDM/OFDMA symbol comprising a plurality of consecutive subcarriers in the frequency domain.
  • the receiving data bearer area may include a time-frequency two-dimensional resource block, and may also include a plurality of separate time-frequency two-dimensional resource blocks.
  • each of the independent time-frequency two-dimensional resource blocks is used as an interference. Suppress area.
  • the relatively independent time-frequency two maintenance resources in the received data bearer area may be further divided into multiple interference suppression areas.
  • the interference suppression region may carry one or more data streams, and each data stream corresponds to one or more data subcarriers and pilot subcarriers, and different data streams correspond to different pilot subcarriers.
  • the method includes:
  • Step 10 Each pilot subcarrier corresponding to the data stream is based on a pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, a received signal on the pilot subcarrier, and a channel of the pilot subcarrier position.
  • An estimated value of the coefficient, and an interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position is calculated;
  • Step 20 The weighted average of the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the calculated data stream is used as the first interference of the data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream.
  • Noise covariance matrix
  • Step 30 For each data subcarrier corresponding to the data stream, a result obtained by diagonally loading the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position, as a second interference noise of the data subcarrier position Covariance matrix; that is, the second interference noise covariance matrix ii' M - D U at the DsC(/) position is obtained by:
  • ⁇ ' ⁇ _ ⁇ ⁇ ) ⁇ ⁇ _ ⁇ ⁇ ) + ⁇ (3)
  • ⁇ 0, ⁇ 0 , ⁇ denotes the diagonal matrix of N xN, ie, except for elements on the diagonal that have non-zero values, The elements in other locations are all 0 matrix, and 3 ⁇ 4 represents the number of receiving antennas.
  • Step 40 Calculate the data subcarrier according to the received signal on the data subcarrier, the channel coefficient estimation value of the data subcarrier position, and the second interference noise covariance matrix. Data signal estimation on the carrier.
  • the operation of this step is a regular operation.
  • the data signal estimation ( ⁇ ) corresponding to the data subcarrier DsC() corresponding to the data stream in the interference suppression area is calculated by:
  • the data signal estimation on each data subcarrier obtained as described above may be sent to a demodulation decoding device. Complete the detection of the data.
  • the estimated channel coefficient of the pilot subcarrier and the data subcarrier position used in the foregoing method step and ( ) may be calculated by: Step 1: Corresponding to the data stream in the interference suppression region Each pilot subcarrier, the receiving end multiplies the received signal on the pilot subcarrier by the conjugate of the pilot signal transmitted by the transmitting end on the pilot subcarrier, to obtain the channel coefficient of the pilot subcarrier position. estimated value;
  • the interference signal of the adjacent cell pilot band on the pilot subcarrier can be filtered out by the above operation, and a relatively accurate channel coefficient estimation value is obtained. .
  • Step 2 For each data subcarrier corresponding to the data stream, the receiving end weights the channel coefficient estimation value of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream in the interference suppression region as the data subcarrier position.
  • Channel coefficient estimate For each data subcarrier corresponding to the data stream, the receiving end weights the channel coefficient estimation value of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream in the interference suppression region as the data subcarrier position.
  • the estimated channel coefficient of the position of the jth data subcarrier DsCG corresponding to the data stream in the interference suppression region J, obtained by:
  • the weight of part () can be 0, and the meanings of other parameters are as described above.
  • each pilot subcarrier position corresponding to the data stream in the same channel estimation unit is The channel coefficient estimates give the same weight.
  • the above calculation based on the channel estimation unit can simplify the calculation.
  • the weighted average of step 20 can be performed based on the interference noise estimation unit.
  • the division of the channel estimation unit and the interference noise estimation unit in the same interference suppression region may be the same or different.
  • interference noise estimation unit partitioning when the first interference noise covariance matrix of a certain data subcarrier position is calculated according to formula (2), the interference of each pilot subcarrier position in the same interference noise estimation unit is The noise covariance matrix gives the same weight.
  • the estimated value of the interference noise covariance matrix of each data subcarrier position corresponding to the data stream in the mth interference noise estimation unit is equal, denoted as ir N1 — D , and the receiving end calculates according to the following formula:
  • the interference noise covariance for each pilot subcarrier position in the same interference noise estimation unit a matrix, taking the same weight; and when calculating the first interference noise covariance matrix estimation value of each data subcarrier position in the same interference noise estimation unit, by taking the same set of weights, so that the data subcarrier positions are The first interference noise covariance matrix is estimated to be the same.
  • D _ calculating the weights used, / 1, 2, ⁇ ⁇ ⁇ , ⁇ , greater than or equal to other weights.
  • the above calculation based on the interference noise estimation unit can simplify the calculation.
  • the embodiment further provides a system for interference noise estimation, which is used in a receiving end of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system, in an interference suppression region.
  • Interference noise estimation is performed on a data stream carried in the received data, and the interference suppression area is a time-frequency two-dimensional resource block in the received data bearer area, and the system includes:
  • a first device configured, for each pilot subcarrier corresponding to the data stream, according to a pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, a received signal on the pilot subcarrier, and the pilot subcarrier Calculating an interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position by using a channel coefficient estimation value of the carrier position;
  • a second device configured to, for each data subcarrier corresponding to the data stream, a corresponding guide of the data stream a weighted average of the interference noise covariance matrix of the frequency subcarrier position, as a first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position;
  • a third device configured to perform diagonal loading on the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream, as the data subcarrier position corresponding The second interference noise covariance matrix.
  • the system may further include a fourth device, configured to divide the interference suppression region into interference noise estimation units, each interference noise estimation unit is a time-frequency two-dimensional resource block and includes at least one pilot subcarrier and one data sub- Carrier, is a positive integer;
  • the second device for each data subcarrier corresponding to the data stream, weights the interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream as the first interference noise of the data subcarrier position
  • the covariance matrix, the calculation formula used is as follows:
  • a set of indices I of pilot subcarriers included in the first interference noise estimation unit, 1, ⁇ , 7, / is the number of pilot subcarriers corresponding to the data stream;
  • is the number of pilot subcarriers included.
  • the first device for each pilot subcarrier corresponding to the data stream, according to a pilot signal sent by the transmitting end on the pilot subcarrier, a received signal on the pilot subcarrier, and the pilot subcarrier position
  • the estimated channel coefficient is calculated, and the interference noise covariance matrix of the pilot subcarrier position is calculated.
  • the number of pilot subcarriers corresponding to the data stream, ; ⁇ ; (the pilot signal transmitted by the transmitting end on the first pilot subcarrier, () is the received signal on the first pilot subcarrier,
  • (()-(() ⁇ denotes the conjugate transpose of the matrix (()-.
  • the third device performs a diagonal loading on the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream, and the result corresponding to the data subcarrier position is corresponding to the data subcarrier position.
  • the second interference noise covariance matrix is calculated as follows:
  • the number of data subcarriers; ⁇ 0; D (') is the first interference noise covariance matrix of the _; data subcarrier positions corresponding to the data stream in the interference suppression region; ⁇ >0 ⁇ represents N xN Diagonal matrix, ⁇ denotes the number of receiving antennas at the receiving end.
  • is the unit matrix of NXN Rr ; or, the diagonal matrix of VIII is ⁇ > ⁇ , whose elements on the diagonal are:
  • is the diagonal matrix of ⁇ , and the elements on the diagonal are:
  • the embodiment further provides a system for interference suppression, which is applied to a receiving end of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) or Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system, and is in an interference suppression region.
  • Interference suppression is performed on a data stream that is carried, and the interference suppression area is a time-frequency two-dimensional resource block in the received data bearer area, and the system includes:
  • a first device configured to calculate, according to the interference noise estimation system, the channel coefficient estimation value of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream and the interference noise covariance matrix of each data subcarrier position;
  • a second device configured, for each data subcarrier corresponding to the data stream, a weighted average of an interference noise covariance matrix of each pilot subcarrier position corresponding to the data stream, as a first interference of the data subcarrier position a noise covariance matrix;
  • a third device configured to perform diagonal loading on the first interference noise covariance matrix of the data subcarrier position for each data subcarrier corresponding to the data stream, as the data a second interference noise covariance matrix corresponding to the subcarrier position;
  • a fourth device configured to calculate, according to the received signal on the data subcarrier, the channel coefficient estimated value of the data subcarrier position, and the second interference noise covariance matrix, for each data subcarrier corresponding to the data stream Data signal estimation on the data subcarrier.
  • each parameter is the same as that of the above embodiment, and it is assumed that the receiving end has obtained the received signal on each data subcarrier.
  • the examples mainly illustrate different interference suppression region patterns and interference noise estimation units. In the case of division, how to further calculate the second interference noise covariance matrix of the data subcarrier position, and the data signal estimation is not repeated here.
  • 3 ⁇ 4 ⁇ D (') is obtained by:
  • D (') is obtained by:
  • Ki-o U (i - r) io u) + ⁇ ( —. ⁇ ) ⁇
  • D (') is obtained by:
  • D (') is obtained by:
  • Ki-o U (i - r) io u) + ⁇ ) ⁇
  • D (') is obtained by: Wherein, 0 ⁇ ⁇ 1; DC/)) represents the maximum eigenvalue of the matrix; / is the number of pilot subcarriers in the interference suppression region, N 3 ⁇ 4 is the number of receiving antennas, and the diagonal matrix of ⁇ is the pair
  • the values of the elements on the corner are:
  • D (') is obtained by:
  • Ki-o U - r) i-o U) + ⁇ —.
  • the embodiments of the present invention perform diagonal loading on an interference noise covariance matrix, that is, use the received signal to estimate accurate channel information, and use the channel information and the received pilot signal to obtain a covariance matrix of interference noise, and It performs diagonal loading.
  • the IRC algorithm is used to eliminate the interference to obtain better link performance.
  • the method and system of the embodiments of the present invention can accurately estimate channel information, avoid the problem that the interference noise covariance matrix is irreversible at small sample points, and can effectively eliminate interference to greatly improve the link performance of the wireless communication system.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种干扰噪声估计和干扰抑制方法及相应系统,用该方法对干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时,包括:对该数据流对应的每一导频子载波,根据发送端在该导频子载波上发送的导频信号、该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估计值,计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵;对该数据流对应的每一数据子载波,将该数据流对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均,作为第一干扰噪声协方差矩阵,将对第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果,作为第二干扰噪声协方差矩阵。本发明在相邻小区存在同频干扰时,可准确估计干扰噪声,提高干扰抑制效果。

Description

一种干扰噪声估计和干扰抑制方法及相应系统
技术领域
本发明涉及通信领域, 具体涉及一种干扰噪声估计和干扰抑制方法及相 应系统。
背景技术
无线通信系统总是受到各种各样的干扰, 对于第 4代以正交频分多址接 入 ( Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA )或者正交频分 复用 ( Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM )技术为基础的通 信系统而言(4G, Wimax, LTE ) , 始终受到较严重的同道干扰( Co-Channel Interference, CCD。 在蜂窝网络中, 由于频语复用的关系, 此种干扰表现为 邻区干扰, 由于干扰源通常同时干扰多个数据载波, 因而可以认为是一种宽 带的干扰。
目前, 邻区干扰控制、 抑制和消除问题是一个热门的研究问题, 也是 4G 通信系统同频组网必须要解决的问题。 主动式的手段通常表现为功率控制、 动态的频率复用、 邻区的波束和调度协作以及正在讨论中的 CoMP (协同多 点传输) 中的联合传输, 这些技术在标准制定时就需要做较详细的讨论, 需 要网络结构和信令支持。而在被动式的干扰消除技术则不依赖于信令的交互, 通常由接收机完成, 可以广泛适用于各种网络中。
通常说来, 接收侧的干扰消除往往要依赖于空间、 时间和频率三个维度 的资源, 考虑到第四代通信系统广泛釆用了多天线技术(MIMO ) , 在空间 维度上对多个天线上的信号响应样本的分集合并接收被 MIMO系统广泛的釆 用。 一类以抑制干扰为目的的多天线分集合并算法一一干扰抑制合并技术 ( Interference Rejection Combining, IRC ) , 在消除邻区同频干扰上体现出了 优异的性能。 但 IRC算法需要获得比较准确的干扰噪声协方差矩阵和每天线 的信道估计, 性能才会非常好, 如果统计样本点不够多, 会出现干扰噪声协 方差矩阵不可逆或者退化, 从而造成干扰抑制效果的下降。 发明内容
本发明的目的是提供一种干扰噪声的估计方法及相应系统, 以解决相邻 小区存在同频干扰时信道信息估计问题。
为解决上述技术问题, 本发明提供了一种干扰噪声估计方法, 应用于正 交频分复用(OFDM)或正交频分多址接入 (OFDMA)系统的接收端, 在一干扰 抑制区域内, 用该方法对干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估 计时, 该方法包括:
对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频子载波上发送 的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估 计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干扰噪 声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一干扰 噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对应的 第二干扰噪声协方差矩阵; 其中, 该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。 较佳地,
所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载 波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干 扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000004_0001
其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 J个数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, j = \ ,J , J为该干扰抑制区域中该数据流对应的 数据子载波的个数; 为计算第 个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵 时赋予 έΜp( )的权值, A = 1Ρ ·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的 第 ,个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, = ι, · · ·,/, /为该干扰抑制区 域中该数据流对应的导频子载波的个数。
较佳地,
按式 (a)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵之前, 将该干扰抑制 区域划分为一个或多个干扰噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一个时 频二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波; 按式 (a)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时, 为同一干扰噪声 估计单元中各个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, 赋予相同的权值。
较佳地,
对所述干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时, 还将该 干扰抑制区域划分为 个干扰噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一时 频二维资源块且包含至少一导频子载波和一数据子载波, 为正整数; 所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载 波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干 扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000005_0001
其中,
D为第 m 个干扰噪声估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, πι = \, 2, · · · ,Μ
/为一循环变量, / = 1, 2, · · ·, ;
为第 I 个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引 I 的集合, = 1, · · · , / , /为该数据流对应的导频子载波的个数;
为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 I个导频子载波位置的干 扰噪声协方差矩阵;
为计算 ¾,— D时, 赋予第 /个干扰噪声估计单元中各导频子载波的 ^— )的权值, ∑| 」Αζ =1,0≤ ≤1, / = 1,2,···,Μ , 大于等于其他的
1=1
权值, | |为 包含的导频子载波的个数。 较佳地,
所述对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频子载波上 发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系 数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算 公式如下: i-p( = (yp {i)-hp {i)p{j))( p { )-hp {i)p{i))H (C) 其中, έΜp(o为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 ,个导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, = ι,···,/, /为该干扰抑制区域中该数据流对应的 导频子载波的个数, ;^; (为发送端在第 ,个导频子载波上发送的导频信号, ()为第 ,个导频子载波上的接收信号, 为第 ,个导频子载波位置的信 道系数估计值, ( ()- ( ()^表示矩阵 ( ()- 的共辄转置。
较佳地,
所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一 干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对 应的第二干扰噪声协方差矩阵, 计算公式如下:
I_D(j) = akM_D(j) + A ( d) 其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 J个数据子载波位 置的第二干扰噪声协方差矩阵, · = ΐ,… ,《 /为该干扰抑制区域中该数据流对 应的数据子载波个数; ≥0; D(')为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 _;个数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵; β>0 Λ表示 N xN 的对 角矩阵, ^表示所述接收端的接收天线的数目。 较佳地,
所述《= 或者 = l- 其中, 0≤ ≤1。
较佳地, 所述 β = 或者 = 其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 — DC/)求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; I 为该干扰抑制区域内导频子载波的个数, ^为接收天线数目。 较佳地,
Λ为 N X NRr的单位矩阵; 或者, 八为^><^的对角矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000007_0001
或者,
Λ 为 N XN 的对角 矩阵 其对角 线上的元素取值为 : ≥ URWJ—。( ))
1 - 或者,
< ^URM—。( ))
Λ 为 角 矩阵 其对角 线上的元素取值为 :
Figure imgf000007_0002
0 4 < - ) 其中, 0≤ ≤1; ^( ^( ;))表示对矩阵 求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; 表示矩阵 — β( ·)的第 个特征值, A = l,2, ...,N¾; 7¾。为一设定的门限值; /为 该干扰抑制区域内导频子载波的个数, ^为接收天线数目。 较佳地,
对干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时, 按以下方式 计算该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值:
将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信 号的共轭相乘, 得到该导频子载波位置的信道系数估计值。 相应地, 本发明还提供了一种干扰噪声估计系统, 应用于正交频分复用
(OFDM)或正交频分多址 (OFDMA)系统的接收端 , 在一干扰抑制区域内, 对 干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计, 该干扰抑制区域为接 收数据承载区域中的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端 在该导频子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子 载波位置的信道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差 矩阵;
第二装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流 对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子 载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
第三装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据 子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该 数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵。
较佳地,
该系统还包括第四装置, 其设置为: 将该干扰抑制区域划分为 个干扰 噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一时频二维资源块且包含至少一导 频子载波和一数据子载波, 为正整数;
所述第二装置是设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据 流对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据 子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式为上文中的式 (b)。
较佳地,
所述第一装置是设置为: 对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送 端在该导频子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频 子载波位置的信道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方 差矩阵, 釆用的计算公式为上文中的式 (c)。
较佳地,
所述第三装置是设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数 据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为 该数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵, 计算公式为上文中的式
(d)。
上述估计方法和系统能够准确估计信道信息并解决小样本点时干扰噪声 协方差矩阵不可逆的问题,有利于提高干扰抑制的性能和数据检测的准确性。
本发明的另一目的是提供一种干扰噪声的抑制方法及相应系统, 以解决 相邻小区存在同频干扰时干扰抑制性能较差的问题。
为了解决上述技术问题, 本发明提供了一种干扰噪声抑制方法, 应用于 正交频分复用 (OFDM )或正交频分多址接入 ( OFDMA ) 系统的接收端, 在 一干扰抑制区域内, 用该方法对干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰 抑制时, 该方法包括:
将接收数据承载区域内的时频二维资源块划分为干扰抑制区域, 在每一 个干扰抑制区域内, 对该干扰抑制区域承载的每一数据流, 按以下方式进行 干扰噪声估计:
按上文所述的干扰噪声估计方法, 得到该数据流对应的各导频子载波位 置的信道系数估计值和各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干扰噪 声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一干扰 噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对应的 第二干扰噪声协方差矩阵; 对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据子载波上的接收信号, 及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪声协方差矩阵, 计算得 到该数据子载波上的数据信号估计;
其中, 该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。 相应地, 本发明还提供了一种干扰噪声抑制系统, 应用于正交频分复用
( OFDM )或正交频分多址接入 ( OFDMA ) 系统的接收端, 在一干扰抑制区 域内, 对干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰抑制, 该干扰抑制区域 为接收数据承载区域中的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 其设置为: 按照与上述干扰噪声估计系统相同的方式, 计算 得到该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值和各数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵;
第二装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流 对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子 载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
第三装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据 子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该 数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵;
第四装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据 子载波上的接收信号, 及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪 声协方差矩阵, 计算得到该数据子载波上的数据信号估计。
釆用本发明实施例通过对干扰噪声协方差矩阵进行对角加载, 即用接收 信号估计准确的信道信息, 用这个信道信息和接收导频信号求干扰噪声的协 方差矩阵, 并对其进行对角加载。 获得对角加载后的干扰噪声协方差矩阵和 信道信息等参数后, 用 IRC算法对干扰进行消除, 以获得较好的链路性能, 如图 1所示,在 12个样本点, 1个干扰源,干扰比噪声大 12db, BER为 0.001 时, 有对角加载比无对角加载的链路性能约有 8db的提高。 这里, 纵轴为误 比特率( BER, Bit Error Rate ) ,横轴是信干噪比( SINR, Signal to Interference and Noise Ratio )。可见, 本发明实施例方法和系统, 能够准确估计信道信息, 避免小样本点时干扰噪声协方差矩阵不可逆的问题,能对干扰进行有效消除, 以大幅度提高无线通信系统的链路性能。 附图概述
图 1为有对角加载和无对角加载的链路性能比较图;
图 2为本发明实施例算法总体流程图。
本发明的较佳实施方式
下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。 需要说明的是, 在 不冲突的情况下, 本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
本文中的发送端可以是无线通信系统中下行链路中的基站、 中继站等控 制设备, 也可以是无线通信系统中上行链路中的终端设备, 如手机、 笔记本 电脑、 手持电脑等。 类似地, 接收端用于接收发送端的数据信号, 接收端可 以是无线通信系统中下行链路中的终端设备, 如手机、 笔记本电脑、 手持电 脑等, 也可以是无线通信系统中上行链路中的基站, 中继站等控制设备。
接收端将接收数据承载区域划分为一个或多个干扰抑制区域, 每一干扰 抑制区域为帧 /半帧结构中的一个时频二维资源块, 即每一个干扰抑制区域在 时间上包含多个连续的 OFDM/OFDMA符号, 在频域上包含多个连续的子载 波。 接收数据承载区域可能包括一个时频二维资源块, 也可能包括多个分离 的时频二维资源块, 在本实施例中, 将其中的每一个独立的时频二维资源块 作为一个干扰抑制区域。 当然, 在其他实施例中, 接收数据承载区域中的相 对独立的各个时频二维护资源也可以被进一步划分为多个干扰抑制区域。
在 OFDM/OFDMA系统中, 上述干扰抑制区域可以承载一个或多个数据 流, 每一数据流对应一个或多个数据子载波和导频子载波, 不同数据流对应 的导频子载波不同。
在每一个干扰抑制区内, 按照本实施例方法对其中承载的一个数据流进 行干扰噪声估计和干扰抑制时, 如图 2所示, 包括:
步骤 10、 对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频子载 波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信 道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵; 用 PsC(z)表示该干扰抑制区域中该数据流对应的第 I 个导频子载波, = ι,···,/, 则 PsC(i)位置的干扰噪声协方差矩阵 έΜρ(0按下式得到: i-P(i) = (yP {i)p{i))(yP {i)-hp {i)p{i) ( 1 ) 其中, 为发送端在 PsC(z)上发送的导频信号, 为 PsC(z)上的接收 信号, 为 PsC(i)位置的信道系数估计值, /为该干扰抑制区域中该数据流 对应的导频子载波的个数, ( »^»(;^表示矩阵 ( 的共辄 转置。 文中的干扰噪声协方差矩阵是一估计值。
步骤 20, 对该数据流对应的每一数据子载波, 将计算得到的该数据流对 应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载 波位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
用 DsC()表示该干扰抑制区域中该数据流对应的第 j 个数据子载波, 7 = 1,··· J, 则 DsCG)位置的干扰噪声协方差矩阵^ ^—。(·)按下式得到:
Figure imgf000012_0001
其中, 为计算 DsCG)位置的 ,— )时, 赋予 έΜp()的权值, ∑β1} =\ , 部分权值可以为 0; J为该干扰抑制区域中的数据子载波的个数。
步骤 30、 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的 第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位 置的第二干扰噪声协方差矩阵; 即 DsC(/)位置的第二干扰噪声协方差矩阵 ii'M-D U)按下式得到:
Κ'ΝΙ_οα) = αΚΜ_οα) + βΑ (3) 其中, ≥0, β≥0 , Λ表示 N xN 的对角矩阵, 即除了对角线上元素有 非 0值外, 其它位置的元素都为 0的矩阵, ¾表示接收天线的数目。 优选地, β = γ trd-D (J))或者 ^ = 匪 (R -d , 关于对角加载的处理, 可参见后续应用示例部分。
例如: 其中, 0≤ ≤1, tr^MD( ))表示对矩阵 求迹, 即表示矩阵 — D ) 中所有对角线元素的累加和; /为该干扰抑制区域内该数据流对应的导频子 载波的个数, 1为 的单位矩阵。 通过以上三步, 接收端已经完成了对该干扰抑制区域的干扰噪声估计。 对数据承载区域内的各干扰抑制区域均按上述方法计算后, 就完成了对该数 据承载区域的干扰噪声估计。
步骤 40、 对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据子载波上的接 收信号,及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪声协方差矩阵, 计算得到该数据子载波上的数据信号估计。
本步骤的运算是常规运算。 例如, 干扰抑制区域中该数据流对应的数据 子载波 DsC()对应的数据信号估计 ( ·)通过以下方式计算得到:
当 4( ·;)表示为列向量时, J) = h (J){ -d(J)Y yDU) (5) 当 ( )表示为行向量时, s(j) = conj(hd (j)){ j_D (j)) yd (j) (6) 其中, 4( ·)为数据子载波 DsC()对应的信道系数估计值, H、j、^ 、j、 的共辄转置, 表示对 4 (_/)的元素取共辄, (¾—D (_/·))— 1为 — )的 逆矩阵, ydU)为 DsC()上的接收信号。 本实施例中, 表示为列向量, 如 (_/·)表示为行向量, 上述公式需做适应性变化, 不再赘述。 对于同一干扰抑制区域中的各数据流, 均可按上述步骤得到对应的数据 计算, 当然具体的权值选择可以是不同的。 如前所述, 上述步骤中该数据流 对应的导频子载波和数据子载波均指当前干扰抑制区域内的导频子载波和数 据子载波。
可以将上述得到的各数据子载波上的数据信号估计送到解调译码装置, 完成数据的检测。
本实施例中, 上述方法步骤中用到的导频子载波和数据子载波位置的信 道系数估计值 及 ( , 可以通过以下方式计算得到: 步骤一, 对该干扰抑制区域中该数据流对应的每一导频子载波, 接收端 将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的 共轭相乘, 得到该导频子载波位置的信道系数估计值;
该干扰抑制区域中该数据流对应的第 z个导频子载波 PsC(i)位置的信道系 数估计值^ ()由下式得到: hP(i) = yp(i)p (i),i = --- (7) 其中, ( 为接收端在第 ,个导频子载波上的接收信号, 为发送端 在第 ,个导频子载波上发送的导频信号(两端可以约定), 表示对;^; (取 共轭; 其他参数含义如上文所述。
因为相邻小区在同一导频子载波上的导频信号相关性比较低, 通过上述 运算, 可以滤除导频子载波上相邻小区导频带来的干扰信号, 得到较为准确 的信道系数估计值。
步骤二, 对该数据流对应的每一数据子载波, 接收端将该干扰抑制区域 中该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均, 作为该 数据子载波位置的信道系数估计值;
该干扰抑制区域中该数据流对应的第 j个数据子载波 DsCG)位置的信道 系数估计值 (J、按下式得到:
Figure imgf000014_0001
部分 ()的权值可以为 0, 其他参数含义如上文所述。 接收端可以将该干扰抑制区域再划分为 f个时频二维资源块, =1,2,...; 每个时频二维资源块作为一个信道估计单元, 每一信道估计单元中包括至少 一个导频子载波和一个数据子载波。
在进行信道估计单元划分的一实施例中, 在按公式 (8)计算某个数据子载 波位置的信道系数估计值时, 为同一信道估计单元中该数据流对应的各个导 频子载波位置的信道系数估计值赋予的权值相同。
在进行信道估计单元划分的另一实施例中, 在按公式 (8)计算同一信道估 计单元中该数据流对应的各个数据子载波位置的信道系数估计值时, 取一组 相同的权值 = 1, ···,/ , 7 = 1,···, J, 得到的该数据流对应的各数据子载波位 置的信道系数估计值相同。
在进行信道估计单元划分的又一实施例, 可以结合上述两个实施例的方 式。 如下:
定义第 k个信道估计单元包含的导频子载波的索引构成的集合为 A, k = \,2,'-、K; 第 k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数 估计值相等, 记为 , 接收端按下式来计算该¾:
Figure imgf000015_0001
其中, /为一循环变量, 1 = 1,2,…, ¾为计算 时, 赋予第 /个信道估 计单元中该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的权值, 因为
Κ
是加权平均, 要满足条件∑| | =1,0≤ ≤1, 其中 | |表示导频索引
1=1
集合 包含的导频子载波的个数。 在时频上, 与某个数据子载波位置越近的 导频子载波, 信道相关性就越强。 因此较佳地, 在计算 釆用的权值 ¾中, "tt大于等于其他的权值, 1 = ,2,···,Κ。 可以看出, 本实施例在按公式 (8)计算某个数据子载波位置的信道系数估 计值时, 对于同一信道估计单元中各导频子载波位置的信道系数估计值, 取 相同的权值, 且计算同一信道估计单元中各数据子载波位置的信道系数估计 值时, 通过取相同的一套权值, 使得得到的各数据子载波位置的信道系数估 计值相同。 时频区域内, 与某个数据子载波位置越近的导频子载波, 信道相关性就 越强。 因此较佳地, 在计算 釆用的权值 ¾中, 大于等于其他的权值, 1 = \,2,···,Κ。
釆用上述基于信道估计单元的方式可以简化计算。
上述干扰噪声估计和干扰抑制方法中,步骤 20的加权平均可以基于干扰 噪声估计单元来进行。接收端将干扰抑制区域再划分为 个时频二维资源块, =l,2,...;每个时频二维资源块作为一个干扰噪声估计单元,每一干扰噪声估 计单元中包括至少一个导频子载波。 同一干扰抑制区域中信道估计单元和干 扰噪声估计单元的划分可以相同, 也可以不同。
在进行干扰噪声估计单元划分的一实施例中, 按公式 (2)计算某个数据子 载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵时, 为同一干扰噪声估计单元中各个导 频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵赋予的权值相同。
在进行干扰噪声估计单元划分的另一实施例, 按公式 (2)计算同一干扰噪 声估计单元中各个数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵时, 取相同的 一组权值 ,, ί = 1,···,Ι , 7 = 1,···, J, 得到相同的第一干扰噪声协方差矩阵。 在进行干扰噪声估计单元划分的又一实施例, 可以结合上述两个实施例 的方式。 ^下:
定义第 个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引构成的集合为 ∞ = 1,2,···,Μ。 第 m 个干扰噪声估计单元中该数据流对应的每一数据子 载波位置的干扰噪声协方差矩阵估计值相等, 记为 irN1D, 接收端按下式来计 算:
Figure imgf000016_0001
其中, /为一循环变量, / = 1,2,···,Μ ; 为计算 ¾,—。时, 赋予第 /个干 扰噪声估计单元中各导频子载波位置对应的 N1_P ()的权值, 因为是加权平
M
均, ^要满足条件 ^二1,^^^,其中 | |表示导频索引集合 包 含的导频子载波的个数。
可以看出, 本实施例在按公式 (2)计算某个数据子载波位置的第一干扰噪 声协方差矩阵估计值时, 对于同一干扰噪声估计单元中各导频子载波位置的 干扰噪声协方差矩阵, 取相同的权值; 且在计算同一干扰噪声估计单元中各 数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵估计值时, 通过取相同的一套权 值, 使得各数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵估计值相同。
时频区域内, 与某个数据子载波位置越近的导频子载波, 信道相关性越 强。 因此较佳地, 计算 _D釆用的权值 中, / = 1, 2, · · ·,Μ , 大于等于 其他的权值。
釆用上述基于干扰噪声估计单元的方式可以简化计算。
相应地, 本实施例还提供了一种干扰噪声估计的系统, 用于正交频分复 用(OFDM)或正交频分多址接入 (OFDMA)系统的接收端 , 在一干扰抑制区域 内对其中承载的一个数据流进行干扰噪声估计, 该干扰抑制区域为接收数据 承载区域中的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 其用于对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该 导频子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波 位置的信道系数估计值,计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵; 第二装置, 其用于对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应 的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波 位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
第三装置, 其用于对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载 波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据 子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵。
较佳地,
该系统还可以包括第四装置, 其用于将该干扰抑制区域划分为 个干扰 噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一时频二维资源块且包含至少一导 频子载波和一数据子载波, 为正整数; 所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各 导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置 的第一干扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000018_0001
其中,
D为第 m 个干扰噪声估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, πι = \,2,···,Μ
/为一循环变量, / = 1,2,···,Μ ;
为第 I 个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引 I 的集合, = 1,···,7, /为该数据流对应的导频子载波的个数;
为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 I个导频子载波位置的干 扰噪声协方差矩阵;
为计算 ¾,— D时, 赋予第 /个干扰噪声估计单元中各导频子载波的
M
^— )的权值, ∑| 」Αζ=1,0≤ ≤1, 1 = \,2 .、Μ , 大于等于其他的
1=1
权值, | |为 包含的导频子载波的个数。 较佳地,
所述第一装置对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频 子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置 的信道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, 釆 用的计算公式如下: i-p(i) = (yp {i)-hp {i)p{j))( p {i)-hp {i)p{i))
其中, έΜp(o为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 ,个导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, = ι,···,/, /为该干扰抑制区域中该数据流对应的 导频子载波的个数, ;^; (为发送端在第 ,个导频子载波上发送的导频信号, ()为第 I个导频子载波上的接收信号, 为第 ,个导频子载波位置的信 道系数估计值, ( ()- ( ()^表示矩阵 ( ()- 的共辄转置。 较佳地,
所述第三装置对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位 置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载 波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵, 计算公式如下:
NI-D
其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 J个数据子载波位 置的第二干扰噪声协方差矩阵, · = 1,… ,《 /为该干扰抑制区域中该数据流对 应的数据子载波个数; ≥0; D(')为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 _;个数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵; β>0 Λ表示 N xN 的对 角矩阵, ^表示所述接收端的接收天线的数目。 较佳地,
所述 或者 = l- 其中, ο≤ ≤ι。
较佳地,
所述 β = 或者 =
Figure imgf000019_0001
其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 — DC/)求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; I 为该干扰抑制区域内导频子载波的个数, ^为接收天线数目。 较佳地,
Λ为 N X NRr的单位矩阵; 或者, 八为^><^的对角矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000019_0002
N¾xN¾ 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 URWJ—。( ))
或者,
< ^URM—。( ))
Figure imgf000019_0003
Λ 为 Λ^χΛ^ 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 :
Figure imgf000020_0001
tr(RM_D(j))
ο <γ- 其中, Q≤ ≤l; tr( MD /))表示对矩阵 求迹, 即表示矩阵 、NI-D 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; 表示矩阵 — β( ·)的第 个特征值, A = l,2, ...,N¾; 7¾。为一设定的门限值; /为 该干扰抑制区域内导频子载波的个数, N 为接收天线数目。
相应地, 本实施例还提供了一种干扰抑制的系统, 应用于正交频分复用 (OFDM)或正交频分多址(OFDMA) 系统的接收端, 在一干扰抑制区域内 对其中承载的一个数据流进行干扰抑制, 该干扰抑制区域为接收数据承载区 域中的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 用于按照与上述干扰噪声估计系统相同的方式, 计算得到该 数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值和各数据子载波位置的干 扰噪声协方差矩阵;
第二装置, 用于对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的 各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位 置的第一干扰噪声协方差矩阵; 第三装置, 用于对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波 位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子 载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵;
第四装置, 用于对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据子载波 上的接收信号, 及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪声协方 差矩阵, 计算得到该数据子载波上的数据信号估计。
下面用一些应用示例对本发明进行进一步说明, 在以下示例中, 各参数 的含义与上述实施例方案相同, 且假定接收端已经获得每个数据子载波上的 接收信号。 示例中主要说明在不同的干扰抑制区域样式和干扰噪声估计单元 划分的情况下, 如何进一步计算得到数据子载波位置的第二千扰噪声协方差 矩阵, 对于数据信号估计见上文, 也不再重复。
应用示例 1
本实施例中, ¾^D(')按下式得到:
其中, 0≤ ≤1; ( w_D( '》表示对矩阵 求迹; /为该干扰抑制区 域内导频子载波的个数, 1为 >< 的单位矩阵, N 为接收天线数目。
应用示例 2
本实施例中, ¾^_。(·)按下式得到: -oU) = ( 其中, 0≤ ≤l; ^M_D ( )表示对矩阵 求迹; /为该干扰抑制区 域内导频子载波的个数, 1为 的单位矩阵, N¾为接收天线数目。
应用示例 3
本实施例中, ά:ν_。(·)按下式得到:
其中, 0≤ ≤1; X(U ))表示矩阵 的最大特征值; 为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, 1为 «^^的单位矩阵, N 为接收天线数 目。 应用示例 4
本实施例中, 按下式得到: -oU) = (i- )R -aO)+ ^( ¾ RM D r 0))i 其中, 0≤ ≤1; DC/))表示矩阵 的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, 1为 „^ 的单位矩阵, N¾为接收天线数 。
应用示例 5
本实施例中, D(')按下式得到: -n u) = -D u) + 。(■;·)) Λ
乂 I
其中, 0≤ ≤1; (4^( ;))表示矩阵 的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, 为^ 的对角 矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000022_0001
其中, 4为 — DC/)的第 k个特征值; 7¾可根据仿真或者工程实际经验 或者测试得到, 精度要求不一样, 其值也不一样。 应用示例 6
本实施例中, D(')按下式得到:
Ki-o U) = (i - r) i-o u) + 匪 ( —。ω)Λ
乂 I
其中, 0≤ ≤1; 表示矩阵 的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, 为^ 的对角 矩阵 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000022_0002
应用示例 7 施例中, D(')按下式得到:
Figure imgf000023_0001
其中, 0≤ ≤1; 表示矩阵 的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, 入为^ 的对角 矩阵, 其对角线上的元素取值为:
1 ≥ -
< ^—URM—。( )) 其中, 4为 — DC/)的第 k个特征值。
应用示例 8
本实施例中, D(')按下式得到:
Ki-o U) = (i - r) i-o u) + ω)Λ
乂 I
其中, 0≤ ≤1; 表示矩阵 — ;)的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, 为 „^ 的对角 矩阵, 其对角线上的元素取值为:
1 ≥ -
N^I
Λ kk
< ^—URM—。( )) 其中, 4为 — DC/)的第 k个特征值,
应用示例 9
本实施例中, D(')按下式得到:
Figure imgf000023_0002
其中, 0≤ ≤1; DC/))表示矩阵 的最大特征值; /为该干 扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, 入为^ 的对角 矩阵, 其对角线上的元素取值为:
tr(RNI_D(j))
1 ≥Γ
tr(RM_D(j))
ο <γ- 其中, 4为 的第 k个特征值(
应用示例 10
本实施例中, D(')按下式得到:
Ki-o U) = - r) i-o U) + κ —。
乂 Iω)Λ 其中, 0≤ ≤1, 且 由 /决定; (4^( ))表示矩阵 — 的最大特征 值; /为该干扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目, Λ为 W xW 的对角矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000024_0001
其中, 4为 的第 k个特征值(
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序 来指令相关硬件完成, 所述程序可以存储于计算机可读存储介质中, 如只读 存储器、 磁盘或光盘等。 可选地, 上述应用示例的全部或部分步骤也可以使 用一个或多个集成电路来实现。 相应地, 上述应用示例中的各模块 /单元可以 釆用硬件的形式实现, 也可以釆用软件功能模块的形式实现。 本发明不限制 于任何特定形式的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已, 并不用于限制本发明, 对于本 领域的技术人员来说, 本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的精神和 原则之内, 所作的任何修改、 等同替换、 改进等, 均应包含在本发明的保护 范围之内。
工业实用性 釆用本发明实施例通过对干扰噪声协方差矩阵进行对角加载, 即用接收 信号估计准确的信道信息 , 用这个信道信息和接收导频信号求干扰噪声的协 方差矩阵, 并对其进行对角加载。 获得对角加载后的干扰噪声协方差矩阵和 信道信息等参数后, 用 IRC算法对干扰进行消除, 以获得较好的链路性能。 本发明实施例方法和系统, 能够准确估计信道信息, 避免小样本点时干扰噪 声协方差矩阵不可逆的问题, 能对干扰进行有效消除, 以大幅度提高无线通 信系统的链路性能。

Claims

权 利 要 求 书
1、 一种干扰噪声估计方法, 应用于正交频分复用 OFDM或正交频分多 址接入 OFDMA系统的接收端, 在一干扰抑制区域内, 用该方法对该干扰抑 制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时, 该方法包括:
对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频子载波上发送 的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系数估 计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干扰噪 声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一干扰 噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对应的 第二干扰噪声协方差矩阵; 其中, 该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。
2、 如权利要求 1所述的方法, 其中,
所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载 波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干 扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000026_0001
其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 个数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, j = \ , J , J为该干扰抑制区域中该数据流对应的 数据子载波的个数; 为计算第 个数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵 时赋予 MP(P>的权值, ∑βν = ι '^ Ρ ·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的 第 ,个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, = 1,···,/, /为该干扰抑制区 域中该数据流对应的导频子载波的个数。
3、 如权利要求 2所述的方法, 其中, 所述方法还包括: 按式 (a)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵之前, 将该干扰抑制 区域划分为一个或多个干扰噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一个时 频二维资源块且包含至少一个导频子载波和一个数据子载波; 按式 (a)计算数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵时, 为同一干扰噪声 估计单元中各个导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, 赋予相同的权值。
4、 如权利要求 1所述的方法, 其中,
所述对所述干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时, 还 将该干扰抑制区域划分为 个干扰噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为 一时频二维资源块且包含至少一导频子载波和一数据子载波, 为正整数; 所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载 波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干 扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000027_0001
其中,
D为第 m 个干扰噪声估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, πι = \,2,···,Μ
/为一循环变量, / = 1,2,···,Μ;
为第 I 个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引 I 的集合, = 1, · · · , / , /为该数据流对应的导频子载波的个数;
为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 I个导频子载波位置的干 扰噪声协方差矩阵;
为计算 ¾,— D时, 赋予第 /个干扰噪声估计单元中各导频子载波的
M
^— )的权值, ∑| 」Αζ=1,0≤ ≤1, 1 = \,2 .、Μ , 大于等于其他的
1=1
权值, | |为 包含的导频子载波的个数。
5、 如权利要求 1所述的方法, 其中, 所述对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端在该导频子载波上 发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子载波位置的信道系 数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算 公式如下: i-p(j) = ( p {i)-hp {i)p{j))( p { )-hp {i)p{i))H (C) 其中, έΜp(o为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 ,个导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, = ι,···,/, /为该干扰抑制区域中该数据流对应的 导频子载波的个数, ;^; (为发送端在第 ,个导频子载波上发送的导频信号, ()为第 ,个导频子载波上的接收信号, 为第 ,个导频子载波位置的信 道系数估计值, ( ()- ( ()^表示矩阵 ( ()- 的共辄转置。
6、 如权利要求 1所述的方法, 其中,
所述对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一 干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对 应的第二干扰噪声协方差矩阵, 计算公式如下:
I_D(j) = akM_D(j) + A ( d) 其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 j个数据子载波位 置的第二干扰噪声协方差矩阵, · = 1,… ,《 /为该干扰抑制区域中该数据流对 应的数据子载波个数; ≥0; D( ')为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 _;个数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵; β>0 Λ表示 N xN 的对 角矩阵, ^表示所述接收端的接收天线的数目。
7、 如权利要求 6所述的方法, 其中,
所述 或者 = l- 其中, 0≤ ≤1
8、 如权利要求 7所述的方法, 其中, 所述 = 或者 = (Rw - U)) , 其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 — DC/)求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; I 为该干扰抑制区域内导频子载波的个数, N 为接收天线数目。
9、 如权利要求 6所述的方法, 其中,
Λ为 N X NRr的单位矩阵; 或者, 八为^><^的对角矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000029_0001
N¾xN¾ 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 URWJ—。( ))
或者,
< ^URM—。( ))
Figure imgf000029_0002
Ν^ Ν^ 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 :
0 4 < - ) 其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 — DC/)求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^( ·))表示矩阵 的最大特征值; 表示矩阵 — β( ·)的第 个特征值, A = l,2, ...,N¾; 7¾。为一设定的门限值; /为 该干扰抑制区域内导频子载波的个数, ^为接收天线数目。
10、 如权利要求 1-9中任意一项权利要求所述的方法, 其中,
所述对所述干扰抑制区域中承载的一个数据流进行干扰噪声估计时, 按 以下方式计算该数据流对应的每一导频子载波位置的信道系数估计值:
将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信 号的共轭相乘, 得到该导频子载波位置的信道系数估计值。
11、 一种干扰噪声抑制方法, 应用于正交频分复用 OFDM或正交频分多 址接入 OFDMA系统的接收端, 在一干扰抑制区域内, 用该方法对所述干扰 抑制区域中承载的一个数据流进行干扰抑制时, 该方法包括:
将接收数据承载区域内的时频二维资源块划分为干扰抑制区域, 在每一 个干扰抑制区域内, 对该干扰抑制区域承载的每一数据流, 按以下方式进行 干扰噪声估计: 按权利要求 8所述的干扰噪声估计方法, 得到该数据流对应的各导频子 载波位置的信道系数估计值和各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵; 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流对应的各导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子载波位置的第一干扰噪 声协方差矩阵;
对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据子载波位置的第一干扰 噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该数据子载波位置对应的 第二干扰噪声协方差矩阵; 对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据子载波上的接收信号, 及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪声协方差矩阵, 计算得 到该数据子载波上的数据信号估计;
其中, 该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。
12、 一种干扰噪声估计系统, 应用于正交频分复用 OFDM或正交频分多 址接入 OFDMA系统的接收端, 在一干扰抑制区域内, 对所述干扰抑制区域 中承载的一个数据流进行干扰噪声估计, 该干扰抑制区域为接收数据承载区 域中的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送端 在该导频子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频子 载波位置的信道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方差 矩阵;
第二装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流 对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子 载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
第三装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据 子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该 数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵。
13、 如权利要求 12所述的系统, 其中,
该系统还包括第四装置, 其设置为: 将该干扰抑制区域划分为 个干扰 噪声估计单元, 每一干扰噪声估计单元为一时频二维资源块且包含至少一导 频子载波和一数据子载波, 为正整数;
所述第二装置是设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据 流对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据 子载 一干扰噪声协方差矩阵, 釆用的计算公式如下:
Figure imgf000031_0001
其中,
D为第 m 个干扰噪声估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, πι = \,2,···,Μ
/为一循环变量, / = 1,2,···,Μ ;
为第 I 个干扰噪声估计单元包含的导频子载波的索引 I 的集合, = 1, · · · , / , /为该数据流对应的导频子载波的个数;
为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 I个导频子载波位置的干 扰噪声协方差矩阵;
为计算 ¾,— D时, 赋予第 /个干扰噪声估计单元中各导频子载波的
M
^— )的权值, ∑| 」Αζ=1,0≤ ≤1, 1 = \,2 .、Μ , 大于等于其他的
1=1
权值, | |为 包含的导频子载波的个数。
14、 如权利要求 12所述的系统, 其中,
所述第一装置是设置为: 对该数据流对应的每一导频子载波, 根据发送 端在该导频子载波上发送的导频信号、 该导频子载波上的接收信号和该导频 子载波位置的信道系数估计值, 计算得到该导频子载波位置的干扰噪声协方 差矩阵, 釆用的计算公式如下: i-p(i) = (yp {i)-hp {i)p{j))( p {i)-hp {i)p{i))
其中, έΜp(o为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 ,个导频子载波位 置的干扰噪声协方差矩阵, = 1,···,/, /为该干扰抑制区域中该数据流对应的 导频子载波的个数, ;^; (为发送端在第 ,个导频子载波上发送的导频信号, ()为第 ,个导频子载波上的接收信号, 为第 ,个导频子载波位置的信 道系数估计值, ( ()- ( ()^表示矩阵 ( ()- 的共辄转置。
15、 如权利要求 12所述的系统, 其中,
所述第三装置是设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数 据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为 该数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵, 计算公式如下:
NI-D
其中, 。(_/·)为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 J个数据子载波位 置的第二干扰噪声协方差矩阵, · = 1,… ,《 /为该干扰抑制区域中该数据流对 应的数据子载波个数; ≥0; D(')为该干扰抑制区域中该数据流对应的第 _;个数据子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵; β>0 Λ表示 N xN 的对 角矩阵, ^表示所述接收端的接收天线的数目。
16、 如权利要求 15所述的系统, 其中,
所述《= 或者 = l- 其中, 0≤ ≤1
17、 如权利要求 16所述的系统, 其中, 所述 = 或者 = (Rw - U)) , 其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 求迹, 即表示矩阵 — D ) 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^(_/·))表示矩阵 的最大特征值; I 为该干扰抑制区域内导频子载波的个数, N¾为接收天线数目。
18、 如权利要求 15所述的系统, 其中,
八为^^^ 的单位矩阵; 或者, 八为^^ 的对角矩阵, 其对角线上的元素取值为:
Figure imgf000032_0001
或者,
Λ 为 N XN 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 : 〉 LiX(RWJ—。( ))
或者,
< ^URM—。( ))
Figure imgf000033_0001
Ν^χΝ^ 的对角 矩阵 , 其对角 线上的元素取值为 :
0 4< - ) 其中, 0≤ ≤1; tr^MD( ))表示对矩阵 — DC/)求迹, 即表示矩阵 — 中所有对角线元素的累加和; Χ(4^( ·))表示矩阵 的最大特征值; 表示矩阵 — β( ·)的第 个特征值, A = l,2, ...,N¾; 7¾。为一设定的门限值; /为 该干扰抑制区域内导频子载波的个数, ^为接收天线数目。
19、 一种干扰噪声抑制系统, 应用于正交频分复用 OFDM或正交频分多 址接入 OFDMA系统的接收端, 在一干扰抑制区域内, 对所述干扰抑制区域 中承载的一个数据流进行干扰抑制, 该干扰抑制区域为接收数据承载区域中 的一时频二维资源块, 该系统包括:
第一装置, 其设置为: 按照与权利要求 12-18 中任一权利要求所述的系 统相同的方式, 计算得到该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计 值和各数据子载波位置的干扰噪声协方差矩阵;
第二装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将该数据流 对应的各导频子载波位置的干扰噪声协方差矩阵的加权平均, 作为该数据子 载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵;
第三装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 将对该数据 子载波位置的第一干扰噪声协方差矩阵进行对角加载后得到的结果, 作为该 数据子载波位置对应的第二干扰噪声协方差矩阵;
第四装置, 其设置为: 对该数据流对应的每一数据子载波, 根据该数据 子载波上的接收信号, 及该数据子载波位置的信道系数估计值和第二干扰噪 声协方差矩阵, 计算得到该数据子载波上的数据信号估计。
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