WO2013120425A1

WO2013120425A1 - 信号处理方法及装置

Info

Publication number: WO2013120425A1
Application number: PCT/CN2013/071417
Authority: WO
Inventors: 郭保娟; 李全琼
Original assignee: 电信科学技术研究院
Priority date: 2012-02-14
Filing date: 2013-02-06
Publication date: 2013-08-22
Also published as: CN103248587B; CN103248587A

Abstract

本发明实施例公开了一种信号处理方法及装置，涉及无线通信技术领域，用于降低接收端对接收信号的处理复杂度。本发明中，接收端根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵，根据该信道估计矩阵以及预先设定的与该信道估计矩阵相关的线性均衡与对数似然比LLR加权公式，得到对该接收信号的线性均衡及LLR加权处理结果数据。采用本发明，能够有效降低接收端对接收信号的处理复杂度。

Description

信号处理方法及装置本申请要求在 2012年 2月 14日提交中国专利局、申请号为 201210033074.6、发明名称为

"信号处理方法及装置"的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。技术领域本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种信号处理方法及装置。背景技术第三代合作伙伴计划长期演进（ 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution, 3 GPP LTE ) 是即将出现的第四代无线电接入网络的标准，该标准釆用正交频分复用 ( Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM )作为下行链路调制方案。在基站侧的多个发射天线以及在移动终端侧的多个接收天线的强制性要求允许从一个基站到一个终端的多个数据流或者数据层的同时传输，该传输方案被称为多输入多输出（MIMO ) OFDM。

在大多数情况下，在同时传输的数据流之间存在千扰，需要一些千扰消除的手段。在 3GPP LTE标准的开发期间作出的性能研究指示，根据最小均方差（ MMSE ) 准则设计的线性均衡器至少在闭环场景中取得了令人满意的接收机性能。为了有效地实现 MMSE线性均衡器，已经做了很多工作。随着 LTE 的发展，基站和终端的天线端口增多（M*N 阶 MIMO ), 釆用分层传输不同的数据流，但是对于 MMSE线性均衡算法来说，其中的矩阵求逆越来越复杂，对于其产品釆用定点化的实现来说，可实现性比较差。这样使得有些产品由于解决不了处理复杂度较高的问题，而选择釆用 ZF线性均衡算法，该算法的处理复杂度相比 MMSE线性均衡算法有明显的降低，但是性能也有一定的损失。如何有效地降低 MMSE线性均衡算法的复杂度，并且不降低 MMSE线性均衡算法的性能，成为大家关注的问题。同时 ZF线性均衡算法也需要考虑进一步降低处理复杂度。

另外，为了提高译码器的性能，需要对线性均衡后输出的数据进行加权，传统上的加权处理通过与对角调节矩阵的乘法来实现，其中选取调节因子来获得对数似然比，称为对数似然比（LLR )加权。

图 1为现有技术中 LTE终端接收信号的处理过程，其中 LLR加权在线性均衡和解调之后。

假设在 2*2 的 MIMO系统中，接收的时域信号转换为频域，表示为 y ^{= H} ' ^{x + n} 其中，假设 X为归一化的发送信号， n为均值为 0、方差为 ^σ"²的高斯噪声。 y信号经过信道估计，得到信道矩阵 H, 进入线性均衡处理: 假设 _{M = H}H_H

MMSE线性均衡的结果为

S = (H^HH + a;y^]H^Hy (Μ_{11 +}σ_η ²)(Μ₂₂+σ_η ²)-Μ_ηΜ₂₁

(Μ +σ ：_Μ₂₁

(Μ_η+σ )(Μ₂₂+σΙ)-Μ₁₂Μ_2Χ

LLR加权系数为:

Μ_η-(Μ₂₂+σ_η ²)-Μ₁₂·Μ,

·{Μ₂₂+σ_η ²)

Μ₂₂-(Μ_{11 +}σ_η ²)-Μ_η-Μ_:

LLR

diag[(I - (H^HH + a„²y'H^HH)] σ_η ²-(Μ_{η +}σ_η ²)

MMSE线性均衡和 LLR加权合并处理的结果更复杂，在此就不进行计算了如上所述，根据上面公式， MMSE线性均衡的计算复杂度较高。

如果釆用 ZF线性均衡算法：

LLR加权系数： diag((H 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

现有技术中，接收端对接收信号需要分别进行线性均衡和 LLR加权处理，处理复杂度较高，尤其在圖 SE线性均衡部分，由于有矩阵求逆，实行起来非常复杂，可实现性比较差。目前终端产品都需要考虑成本问题，降低产品的处理复杂度成为不可忽视的问题。发明内容本发明实施例提供一种信号处理方法和装置，用于降低接收端对接收信号的处理复杂度。

一种信号处理方法，该方法包括: 接收端根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵；

接收端根据所述信道估计矩阵以及预先设定的与所述信道估计矩阵相关的线性均衡与对数似然比 LLR加权公式，得到对所述接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据；

其中，所述线性均衡与 LLR加权公式等于按照线性均衡算法得到的线性均衡结果数据与 LLR加权系数的乘积。

一种信号处理装置，该装置包括：

信道估计单元，用于根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵；

线性均衡与 LLR加权处理单元，用于根据所述信道估计矩阵以及预先设定的与所述信道估计矩阵相关的线性均衡与对数似然比 LLR加权公式，得到对所述接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据；

本方案中，接收端在根据接收信号进行信道估计后，直接根据该信道估计矩阵以及预先设定的与该信道估计矩阵相关的线性均衡与 LLR加权公式，得到对该接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据，与现有技术中接收端先按照线性均衡算法计算得到接收信号的线性均衡处理结果数据，再计算得到 LLR加权系数，然后再根据线性均衡处理结果数据和 LLR加权系数计算得到线性均衡及 LLR加权处理结果数据相比，本发明省略了线性均衡处理结果数据的计算步骤，从而大大降低了信号处理的复杂度。附图说明图 1为现有技术中的终端对接收信号的处理过程示意图；

图 2为本发明实施例提供的方法流程示意图；

图 3A为本发明实施例中的终端对接收信号的处理过程示意图；

图 3B为本发明实施例中的 HARQ合并流程示意图；

图 4为本发明实施例提供的装置结构示意图。具体实施方式为了降低对接收信号的处理复杂度，本发明实施例提供一种信号处理方法，本方法中，接收端在根据接收信号进行信道估计后，直接根据该信道估计矩阵以及预先设定的与该信道估计矩阵相关的线性均衡与 LLR加权公式，得到对该接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据。参见图 2, 本发明实施例提供的信号处理方法，包括以下步骤：

步骤 20: 接收端根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵；

在进行信道估计前，需要将接收的时域信号转换为频域信号，该频域信号表示为 y ^{= H}'^{x + n}, 其中， X为归一化的发送信号， n为均值为 0、方差为 ^σ"²的高斯噪声，然后根据 y信号进行信道估计，得到信道估计矩阵。

步骤 21：接收端根据该信道估计矩阵以及预先设定的与该信道估计矩阵相关的线性均衡与 LLR加权公式，得到对该接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据；其中，线性均衡与 LLR加权公式等于按照线性均衡算法得到的线性均衡结果数据与 LLR加权系数的乘积。

具体包括如下三种方案：

方案一，在釆用 MMSE线性均衡算法时，线性均衡与 LLR加权公式如下：

线性均衡结果数据 S如下：

Μ_η -(Μ₂₂+σ_η ²)-Μ_η -M,

(Μ₂₂+σ_η ²)

LLR加权系数=

M， (Μ_η+σΙ)-Μ_ν ·Μ，

(Μ_η+σ_η ²)

M = H"H-

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为信道估计矩阵， ^为接收信号的噪声方差。釆用本方案计算，相比现有技术的计算方法，计算复杂度有了很大的降低。同时去除了定点运算中间结果的精度影响，并且定点运算中间结果的精度影响的去除效果会逐步传递，提高了定点检测算法的精度，从而提高接收性能。

方案二，由于 QAM高阶解调是釆用最小欧式距离的方式来处理，所以进行解调的符号和星座图之间只需要保持同样的水平，不需要知道符号的绝对幅度。由此对第一种方法进一步筒化，即在釆用 MMSE线性均衡算法时，线性均衡与 LLR加权公式如下: (Μ₂₂+σ_η ²) — M₁₂R_:

(Μ₂₂+σ_η ²)

S =

( _π +σ_η ²)^₂- ₂₁^

(Μ_η+σ_η ²) 线性均衡结果数据 S如下：

Μ„ -( ₂₂ +σ_η ²)-Μ₁₂ -M,

(Μ₂₂+σ_η ²)

LLR加权系数=

Μ₂₂-(Μ_η+σ_η ²)-Μ_η-Μ_:

(Μ_η +σ_η ²)

M = H"H-

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为信道估计矩阵， ^为接收信号的噪声方差, 上述筒化的方案能够提高定点化比特精度，从而改善接收性能。因为在不同的场景下，由于环境的不同，的变化范围比较大，除以会导致 ^R和 S的变化范围比较大，在比特字长保持不变的情况下，定点化量化精度有一定的损失，从而损失性能。

此外，上述筒化的方案的复杂度与现有技术中釆用 ZF算法的复杂度相当，而性能可以保持现有技术中釆用 MMSE 算法的水平，所以相比现有技术中的 MMSE 线性均衡方法，本方案很大程度上降低了复杂度。

方案三，在釆用 ZF线性均衡算法时，线性均衡与 LLR加权公式如下：

S

M,,R，—M、R、线性均衡结果数据 S如下:

M，，R, _M,，R， M₂₂ M_u -M_u M₂

LLR加权系数=

M，， M"—M M，

M = H"H -

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为信道估计矩阵。如图 3Α所示，对于上述三种方案，在得到线性均衡及 LLR加权处理结果数据之后，可以对线性均衡及 LLR加权处理结果数据进行解调；对解调得到的信号进行 HARQ合并处理，再对 HARQ合并处理得到的信号进行译码。

如图 3B所示，在对解调得到的信号进行 HARQ合并处理时，首先对解调得到的信号进行解扰；判断接收信号是否为重传信号，即是否需要进行 HARQ合并, 若是，则确定调整因子，并在对解扰得到的信号进行解速率匹配处理后，根据该调整因子将接收信号对应的初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行 HARQ合并处理；否则，对解扰得到的信号进行解速率匹配处理后输出给译码单元进行译码。

上述确定调整因子的方法可以釆用如下三种：

第一，根据接收信号的噪声方差和所接收信号对应的初始传输信号的噪声方差确定调整因子；

具体的，可以按照如下公式确定调整因子：

其中， σ_η ²为接收信号对应的初始传输信号的噪声方差， σ„²为接收信号的噪声方在釆用 MMSE线性均衡算法时，若接收信号与接收信号对应的初始传输信号在传输过程中右移的位数相同，则可以釆用本种方法。

由于对于物理下行共享信道（ PDSCH ) 来说，当需要进行 HARQ合并、且初传与重传的子帧间存在噪声功率差异时，上述筒化的方案二将会造成 HARQ合并时，不同子帧间的真正加权权重无法体现，从而会影响 HARQ 的性能。因此，根据本种方法确定的与信号的噪声方差相关的调整因子进行 HARQ合并，能够消除该影响。

第二，根据接收信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数、以及接收信号对应的初始传输信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数，确定调整因子；

具体的，可以按照如下公式确定调整因子： σΐ * 2^B

其中， σ。²为所述初始传输信号的噪声方差， σ„²为所述接收信号的噪声方差， Α 为所述初始传输信号在传输过程中右移的位数， B 为所述接收信号在传输过程中右移的位数。

在釆用 MMSE线性均衡算法时，若接收信号与接收信号对应的初始传输信号在传输过程中右移的位数不同，则可以釆用本种方法。

由于对于 PDSCH来说，当需要进行 HARQ合并、且初传与重传的子帧间存在噪声功率差异时，上述筒化的方案二将会造成 HARQ合并时，不同子帧间的真正加权权重无法体现，从而会影响 HARQ 的性能。并且，在接收信号与接收信号对应的初始传输信号在传输过程中右移的位数不同时，也会影响 HARQ 的性能，因此，根据本种方法确定的与信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数相关的调整因子进行 HARQ 合并，能够消除这两种影响。

第三，根据接收信号在传输过程中右移的位数和接收信号对应的初始传输信号在传输过程中右移的位数，确定调整因子。

具体的，可以按照如下公式确定调整因子 :

2^Β

α =— ;

2^Α 其中， Α为所述初始传输信号在传输过程中右移的位数， B为所述接收信号在传输过程中右移的位数。

在釆用 ZF线性均衡算法时，可以釆用本种方法。

由于在接收信号与接收信号对应的初始传输信号在传输过程中右移的位数不同时，会影响 HARQ 的性能，因此，根据本种方法确定的与信号在传输过程中右移的位数相关的调整因子进行 HARQ合并，能够消除该影响。

上述根据调整因子将接收信号对应的初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行合并处理，具体可以釆用如下方式：

将接收信号对应的初始传输信号中的软比特 a 与解速率匹配处理后得到的信号中与软比特 a处于相同比特位置的软比特 b, 按照如下公式进行合并处理：

a + a* b。本发明可以适用于 2*M, M*2, M>1的 OFDM MIMO系统（包含空分和发送分集等模式），也可以应用到其他类似的 MIMO系统。

参见图 4, 本发明实施例还提供一种信号处理装置，该装置包括：信道估计单元 40, 用于根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵；线性均衡与 LLR加权处理单元 41 , 用于根据所述信道估计矩阵以及预先设定的与所述信道估计矩阵相关的线性均衡与对数似然比 LLR加权公式，得到对所述接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据；

进一步的，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

线性均衡结果数据 S如下：

「（Μ₂₂+σ_η ²) - M₁₂R_:

LLR

S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

， H为所述信道估计矩阵，为所述接收信号的噪声方差。进一步的，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下:

(M₂₂+a_n ²)R,-M_nR₂

(Μ₂₂+σ_η ²)

( _π +σ_η ²)^₂- ₂₁^

(Μ_η+σ_η ²) 线性均衡结果数据 S如下:

Μ = Η"Η ·.

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵， ^为所述接收信号的噪声方差。

进一步的，在 ZF线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下:

M^R _M,

M₂₂

S

M,,R，—M、R、线性均衡结果数据 S如下:

M₂₂R_X 2^R2

M„M₂₂

s 2^M2l

M„R₂ -M₂ l^Rl

M

M₂₂

LLR加权系数=

M，， M"—M M，

Μ = Η"Η ·.

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵。进一步的，该装置还包括：

解调单元 42, 用于对所述线性均衡及 LLR加权处理结果数据进行解调；

HARQ 合并单元 43 , 用于按照如下方式对解调得到的信号进行混合自动重传请求 HARQ合并: 若所述接收信号为重传信号，则根据所述接收信号的噪声方差和所述接收信号对应的初始传输信号的噪声方差确定调整因子，或者，根据所述接收信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数、以及所述初始传输信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数，确定调整因子，或者，根据所述接收信号在传输过程中右移的位数和所述初始传输信号在传输过程中右移的位数，确定调整因子；

在对解扰得到的信号进行解速率匹配处理后，根据该调整因子将所述初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行混合自动重传请求 HARQ合并处理。

进一步的，所述 HARQ合并单元 43用于：按照如下公式确定调整因子 :

其中， σ。²为所述初始传输信号的噪声方差， σ„²为所述接收信号的噪声方差。

σ * 2^Β

进一步的，所述 HARQ合并单元 43用于：

按照如下公式确定调整因子：

2^Β

α =—

进一步的，所述 HARQ合并单元 43用于：按照如下方法根据该调整因子将所述初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行合并处理：

将所述初始传输信号中的软比特 a与解速率匹配处理后得到的信号中与软比特 a处于相同比特位置的软比特 b按照如下公式进行如下合并处理：

a + a* b _o 综上，本发明的有益效果包括：

本发明实施例提供的方案中，接收端在根据接收信号进行信道估计后，直接根据该信道估计矩阵以及预先设定的与该信道估计矩阵相关的线性均衡与 LLR加权公式，得到对该接收信号的线性均衡及 LLR加权处理结果数据，与现有技术中接收端先按照线性均衡算法计算得到接收信号的线性均衡处理结果数据，再计算得到 LLR加权系数，然后再根据线性均衡处理结果数据和 LLR加权系数计算得到线性均衡及 LLR加权处理结果数据相比，本发明省略了线性均衡处理结果数据的计算步骤，从而大大降低了信号处理的复杂度。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和 /或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和 /或方框、以及流程图和 /或方框图中的流程和 /或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

权利要求

1、一种信号处理方法，其特征在于，该方法包括：

接收端根据接收信号进行信道估计，得到信道估计矩阵；

2、如权利要求 1所述的方法，其特征在于，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

( ₂₂+σ_η ²)^ - ₁₂Λ

1 (Μ₂₂+σ_η ²)

S =

( _π+σ_η ²)^₂- ₂₁^

(Μ_η+σ_η ²) 线性均衡结果数据 S如下：

M = H"H-

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵， ^为所述接收信号的噪声方差。

3、如权利要求 1所述的方法，其特征在于，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时, 所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

(Μ₂₂+σ_η ²) — M₁₂R_:

(Μ₂₂+σ_η ²)

S =

( _π +σ_η ²)^₂- ₂₁^

(Μ_η+σ_η ²) 线性均衡结果数据 s如下：

M = H"H -

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵， ^为所述接收信号的噪声方差

4、如权利要求 1所述的方法，其特征在于，在釆用 ZF线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

S

M,,R，—M、R、

线性均衡结果数据 S如下:

M₂₂R_X 2^R2

M„M₂₂

s = 2^M2l

M„R₂ -M₂ l^Rl

M

M₂₁

LLR加权系数=

M，， M,, _M,， M，

Μ = Η"Η ·.

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵。

5、如权利要求 1所述的方法，其特征在于，在得到对所述接收信号的线性均衡及 LLR 加权处理结果数据之后 , 进一步包括：

对所述线性均衡及 LLR加权处理结果数据进行解调；按照如下方式对解调得到的信号进行混合自动重传请求 HARQ合并：

对解调得到的信号进行解扰；

若所述接收信号为重传信号，则根据所述接收信号的噪声方差和所述接收信号对应的初始传输信号的噪声方差确定调整因子，或者，根据所述接收信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数、以及所述初始传输信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数，确定调整因子，或者，根据所述接收信号在传输过程中右移的位数和所述初始传输信号在传输过程中右移的位数，确定调整因子；

在对解扰得到的信号进行解速率匹配处理后，根据该调整因子将所述初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行合并处理。

6、如权利要求 5所述的方法，其特征在于，根据所述接收信号的噪声方差和所述接收信号对应的初始传输信号的噪声方差确定调整因子，包括：

按照如下公式确定调整因子：

7、如权利要求 5所述的方法，其特征在于，根据所述接收信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数、以及所述初始传输信号的噪声方差和在传输过程中右移的位数，确定调整因子，包括：

按照如下公式确定调整因子：

σ * 2^Β

8、如权利要求 5所述的方法，其特征在于，根据所述接收信号在传输过程中右移的位数和所述初始传输信号在传输过程中右移的位数，确定调整因子，包括：

按照如下公式确定调整因子：

2^Β

α =—

9、如权利要求 5所述的方法，其特征在于，根据该调整因子将所述初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行合并处理，包括：将所述初始传输信号中的软比特 a与解速率匹配处理后得到的信号中与软比特 a处于相同比特位置的软比特 b按照如下公式进行如下合并处理：

a + a*b。

10、一种信号处理装置，其特征在于，该装置包括：

11、如权利要求 10所述的装置，其特征在于，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

( ₂₂+σ_η ²)^ - ₁₂Λ

(Μ₂₂+σ_η ²)

( _π+σ_η ²)^₂- ₂₁^

(Μ_η+σ_η ²) 线性均衡结果数据 S如下：

Μ_η ·(Μ₂₂+σ_η ²)-Μ_η -M,

(Μ₂₂+σ_η ²)

LLR加权系数=

Μ₂₂ -(Μ_η+σ_η ²)-Μ_η -Μ_:

(Μ_η+σ_η ²)

M = H"H-

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵， ^为所述接收信号的噪声方差

12、如权利要求 10所述的装置，其特征在于，在釆用最小均方差 MMSE线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下： (Μ₂₂+σ_η ²) - M₁₂R_:

(Μ₂₂+σ_η ²)

s =

(M₁₁ ²)R₂- M₂₁R】

线性均衡结果数据 S如下：

M = H"H-

Μ_Ύ

其中， S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据，

, Η为所述信道估计矩阵， ^为所述接收信号的噪声方差

13、如权利要求 10所述的装置，其特征在于，在釆用 ZF线性均衡算法时，所述线性均衡与 LLR加权公式如下：

S

M,,R，—M、R、线性均衡结果数据 S如下:

M₂₂R_X 2^R2

M„M₂₂

s = 2^M2l

M„R₂ -M₂ l^Rl

M

M₂₁

LLR加权系数=

M，， M,, _M,， M，

Μ = Η"Η·.

Μ，， Μ_Ύ

S为线性均衡及 LLR 加权处理结果数据， , H为所述信道估计矩阵。

14、如权利要求 10所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

解调单元，用于对所述线性均衡及 LLR加权处理结果数据进行解调；

HARQ合并单元，用于按照如下方式对解调得到的信号进行混合自动重传请求 HARQ 合并：

对解调得到的信号进行解扰；

15、如权利要求 14所述的装置，其特征在于，所述 HARQ合并单元用于：按照如下公式确定因子 :

16、如权利要求 14所述的装置，其特征在于，所述 HARQ合并单元用于：按照如下公式确定调整因子 :

σΐ * 2^Β

a

σί * 2 其中， σ。²为所述初始传输信号的噪声方差， σ„²为所述接收信号的噪声方差， Α 为所述初始传输信号在传输过程中右移的位数， B 为所述接收信号在传输过程中右移的位数。

17、如权利要求 14所述的装置，其特征在于，所述 HARQ合并单元用于：按照如下公式确定调整因子：

2^Β

α =—

18、如权利要求 14所述的装置，其特征在于，所述 HARQ合并单元用于：按照如下方法根据该调整因子将所述初始传输信号与解速率匹配处理后得到的信号进行合并处理：

a + a* b