CN103780293A - 协方差矩阵估计方法及其使用 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代方法，包括a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计b）将所述参考符号协方差估计输入到检测器或解码器中，或将来自步骤e）的协方差矩阵估计作为到所述检测器或所述解码器的输入；c）将所述已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中；d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计e）将所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计进行组合；以及f）转发所述协方差矩阵估计的输出到步骤b）中的检测器或解码器。

Description

协方差矩阵估计方法及其使用

技术领域

本方法涉及用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代方法。此外，本发明还涉及此类协方差矩阵的使用方法、对应设备、一种计算机程序以及一种计算机程序产品。

背景技术

在多小区场景中，网络用户（例如，3GPP LTE***中的UE）不仅会接收来自服务小区的信号，而且会接收来自通信***的其他小区的干扰信号。3GPP在LTE***中提出频率复用因子为1，这意味着干扰通常会很高。在下行链路中，UE会受到来自邻近e-NodeB的信号的干扰。在上行链路中，e-NodeB会受到已分配给同频无线资源的邻近小区中其他UE的信号的干扰。图1示出了此种通信***中的下行链路干扰和上行链路干扰。

如图1所示，下行链路/上行链路干扰会降低接收器性能。为了实现最佳接收器性能，可以联合检测指定信号和干扰信号。然而，这种联合检测通常不可行，因为不存在解码干扰信号和联合解码所需的必要信息，例如，轶指示符（RI）、预编码矩阵指示符（PMI）、解调编码方案（MCS）、无线资源分配等。必要信息的缺失还使干扰信号的检测和消除变得非常困难。

通过测量/估计干扰的统计数据，可以显著减轻干扰的影响。例如，众所周知，最小均方差（MMSE）接收器利用干扰加噪声的经估计的协方差矩阵可以显著提高吞吐量（TPUT）性能。此种MMSE接收器被称为如MMSE IRC（干扰拒绝合并）接收器。协方差矩阵还可以用在其他类型的接收器中。例如，在最大似然（ML）或类ML接收器中，该协方差矩阵用于对干扰加噪声进行预白化。

一般来说，干扰统计数据测量/估计的越好，就可以实现更好的接收器性能。

在现有技术中，有若干用于估计干扰加噪声的协方差矩阵的非迭代方法为大家所熟知。然而，此类非迭代方法的性能不令人满意。

另一种方法是使用估计干扰的协方差的迭代方法。例如，基于来自涡轮解码器或多入多出（MIMO）检测器的的对数似然比（LLR）输出，可以再生来自服务小区的传输信号，其通常称为软符号。这些符号可以从用于估计干扰加噪声的协方差矩阵的接收信号中减去，如下

其中

为再生的软符号，

为基于单个数据资源元素（RE）的数据的协方差矩阵估计。然而，由于

不够准确，大多数方法会取上述的协方差矩阵样本的平均值以得到更好的估计质量。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种消除或解决现有技术解决方案中的缺点和问题的解决方案。

根据本发明的第一方面，上面所提及的和其他目的通过一种用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代方法实现，其中所述无线通信***中的通信信号包括参考符号和数据符号；所述方法包括以下步骤：接收在无线信道上传输的至少一个通信信号，所述接收通信信号包括预期给接收器节点的至少一个指定通信信号和一个或多个干扰通信信号；所述方法进一步包括以下步骤：

a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，并且随后在后续迭代中将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中，从而为每次迭代获得更新的已解调或已编码的通信信号；

c）将所述已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

f）转发所述协方差矩阵估计的输出到步骤b）中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得所述更新的已解调或已编码的通信信号。

根据实施例，所述方法进一步包括以下步骤：在滤波窗口上滤波所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

所述滤波窗口定义了一组资源块，RB或RE，其中RB包括多个RE。

根据另一实施例，所述滤波步骤包括：在所述滤波窗口上平均所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

根据该实施例，所述滤波步骤进一步包括：在每个RB上平均所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

使得所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

在每个RB内保持一致；以及使用滤波器权重在所述滤波窗口上平均所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

根据该实施例，所述滤波步骤可包括：估计所述滤波窗口的每个RE的协方差矩阵元素之间的相关系数，以及在所述滤波窗口上使用所述经估计的相关系数基于MMSE准侧滤波所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

根据实施例，在所述无线通信***中传输数据时采用预编码，其中的方法进一步包括以下步骤：滤波不同的RR集合n_i，其中每个RB集合定义包括第p个RB和更多周围的RB，从而获取一组已滤波的协方差矩阵估计其中每个协方差估计对应于所述RB集合n_i；计算每个协方差矩阵估计的似然函数；基于所述似然函数，为所述第p个RB选择所述协方差矩阵估计

最有可能是因为所述协方差矩阵估计针对所述第p个RB进行输出。根据该实施例，选择所述协方差矩阵估计输出是基于最大后验概率（MAP）或最大似然和应用在所述似然函数上的ML决策规则的。

根据实施例，所述输入已解调或已解码的通信信号的步骤包括：再生所述接收通信信号的预期通信信号S_o（k，l）；以及所述计算更新的数据协方差矩阵估计的步骤包括：基于所述再生的通信信号S_o（k，l）估计所述更新的数据协方差矩阵

根据实施例，所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

线性组合成以下形式：其中a和b为标量。

根据实施例，来自所述检测器的已解调的通信信号或来自所述解码器的已解码的通信符号表示为对数似然比（LLR）。

根据实施例，所述解码器为纠错码解码器。

根据实施例，所述检测器为MIMO检测器。

根据实施例，所述参考符号为导频符号，例如，公共参考符号（CRS）或解调参考符号（DM-RS）。

根据实施例，所述无线通信***为正交频分复用（OFDM）通信***，例如3GPP LTE和WiFi。

本发明还涉及一种计算机程序，所述计算机程序具有代码构件，所述代码构件由处理构件运行使所述处理构件执行本发明的方法；以及一种计算机程序产品，包括计算机可读媒介和所述计算机程序，其中所述计算机程序包括在所述计算机可读媒介中，并且由包括以下项的组中的一项或多项组成：ROM（只读存储器）、PROM（可编程ROM）、EPROM（可擦除PROM）、闪存、EEPROM（电EPROM）以及硬盘驱动器。

本发明进一步涉及一种接收器节点的检测器或解码器中的方法，所述方法包括以下步骤：根据本发明使用至少一个经估计的协方差矩阵估计输出用于解调和/或解码所述接收通信信号。

根据本发明的第二方面，上面所提及的和其他目的通过一种用于迭代估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的设备实现，其中所述无线通信***中的通信信号包括参考符号和数据符号；所述设备包括处理器，用于：接收在无线信道上传输的至少一个通信信号，所述接收通信信号包括预期给接收器节点的至少一个指定的通信信号和一个或多个干扰通信信号；所述处理器进一步用于：

a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差矩阵估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，并且随后在后续迭代中将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中，从而为每次迭代获得更新的已解调或已编码的通信信号；

c）将所述已解调或已编码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

f）将所述协方差矩阵估计输出转发到步骤b）中的所述检测器或解码器，从而为每次迭代获得更新的已解调或已解码的通信信号。

本发明还涉及一种用于无线通信***中进行通信的接收器通信设备，根据本发明，所述接收器设备包括至少一种设备并进一步用于使用至少一个由所述设备估计的协方差矩阵估计输出。

本发明提供一种用于获取无线信道的改进的协方差矩阵估计的迭代方法。根据本发明，这也意味着可以通过使用协方差矩阵估计改进接收器性能。

因为本方法可以使用检测器或解码器的输出来迭代，本发明进一步提供了高设计灵活性，这意味着我们可以根据接收器性能要求，在性能和复杂性/延迟之间折衷。

本发明的其他应用和优点从以下具体说明中显而易见。

附图说明

附图旨在阐明和解释本发明的各个实施例，其中：

图1示出了蜂窝通信网络的上行链路和下行链路中的干扰；

图2示出了本发明的实施例；

图3示出了用于滤波协方差矩阵的不同PRB模式；

图4所示为本发明的模拟性能；

图5所示为本发明的模拟性能；

图6示出了根据本发明的设备的实施例；以及

图7示出了根据本发明的替代性设备。

具体实施方式

如上所述，现有技术已经提出了迭代方法以提高接收通信信号中干扰加噪声的协方差矩阵的估计质量。然而，这些现有技术方法由于各种原因不适合在实际无线通信网络中使用。例如，现有技术方法/设备没有注意到LTE下行链路或任何其他对应的预编码方案中PRB边界处的预编码矩阵突变带来的影响。现有技术跨越PRB边界甚至越过整个下行链路带宽，应用滤波/平滑协方差矩阵。然而，在LTE下行链路中，不同PRB的数据可以具有不同的预编码矩阵，这极可能产生不同的协方差矩阵，因此现有技术方法在LTE下行链路中的性能不是很好。

此外，改进协方差矩阵估计的现有技术方法需要使用涡轮解码器的输出以生成软符号或者需要使用最大似然（ML）接收器以得到不错的传输信号的估计。但是，涡轮解码器和ML接收器都是高度复杂的，而且还会在迭代过程中导致高延迟。

本发明提出了一种提高每个迭代步骤/阶段的干扰加噪声的协方差矩阵的估计精确度的迭代方法，这意味着可以显著改进接收器性能。大多数已知的现有技术中的迭代接收器（在每个迭代循环中）通过使用在上一次迭代中获取的软符号来改进信道估计，或尝试改进软符号信息然后在解码其他流的同时取消一些MIMO流（层）。在本发明中，提出了迭代改进干扰加噪声的协方差矩阵的估计。经估计的协方差矩阵可以用于MMSE接收器中，例如，在MMSE-IRC接收器或ML或类ML接收器等任何其他种类的合适接收器中。进一步，根据本发明的迭代协方差矩阵估计方法可以无缝地与其他迭代接收器共存，从而迭代地改进它们的信道估计或者用于干扰消除的软符号。

为了更全面的理解本发明，基于LTE***提出了信道模型，但是应认识到本发明不限于LTE***而可以用于任何其他合适的无线通信***中。

在LTE下行链路中，在第k个子载波和第l个符号处接收到信号向量y的N_R维是：

$y(k,1)=H_0(k,1)s_0(k,1)+{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{N_{\mathrm{int}}}{H}_i(k,1)s_i(k,1)+n(k,1),$

其中N_R是接收器（UE）的接收天线的数目；S_o（k，l）是来自服务小区的信号，服务小区的维度r可以等于或可以不等于N_T（服务eNB处的发射天线的数目）。例如，在2x2MIMO***中，N_T=N_R=2，但是，在秩1的CLSM（闭环空间复用）下，r=1，而在秩2的CLSM（闭环空间复用）下，r=2；N_int是干扰小区的数目；S_i（k，l）是来自第i个干扰小区的信号，且1≦i≦N_int，其中S_i（k，l）的秩通常是未知的；n（k，l）是接收器噪声；y（k，l）是接收信号；H_o（k，l）是服务小区和UE之间的有效信道；H_i（k，l）是第i个干扰小区和UE之间的有效信道。

应注意的是，在上述有效信道模型H_o（k，l）和H_i（k，l）中，有效信道包含预编码矩阵的效果，这意味着，例如，在闭环传输模式中，有效信道基本上是N_R×N_T大小的信道矩阵乘以N_T×r大小的预编码矩阵，其中r是传输信号的秩。

在不限制本发明的情况下，为了简洁起见，在本申请的其余部分中使用没有预编码矩阵效果的有效信道表示。然而，要牢记，由于UE调度和资源分配，预编码矩阵可以在邻近RB之间改变，这将导致有效信道在PRB边界处发生突变。即，预编码矩阵可在频率方向上的两个邻近RB之间的每个子帧内改变，并可在时间方向上的两个子帧之间改变。一个直接的结果是，即使在这些边界上的信道变化非常小，有效信道可能会在这些边界处发生突变。通过本发明的不同实施例可以减小这种影响。

在上述公式中，干扰加噪声为

如果由R表示干扰加噪声的协方差，则

$\begin{array}{c}R(k,1)=E\left[(\underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{int}}}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i(k,1)s_i(k,1)+n(k,1)){(\underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{int}}}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i(k,1)s_i(k,1)+n(k,1))}^H\right]\\ ={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{N_{\mathrm{int}}}{H}_i(k,1){H_i}^H(k,1)+{\mathrm{\σ}}_n^{2}I,\end{array}$

其中上标H意为矩阵厄米算符，

为接收器噪声功率。假设上述公式中干扰信号S_i（k，l）具有单位传输功率，并且S_i（k，l）的不同流不相关。此外，还假设来自不同干扰小区的信号不相关。进一步，因为干扰小区的秩和预编码矩阵的信息是未知的，所以实际上，使用上述等式不能计算协方差矩阵。因此，即使可以通过某些方法测量干扰小区和UE接收器之间的N_R×N_T大小的信道矩阵，由于这些N_T×r大小的预编码矩阵是未知的，有效信道矩阵H_i（k，l）是未知的，因此不能直接计算R（k，l）。换句话说，R（k，l）需要基于接收通信信号的参考和数据符号的接收信号y（k，l）来估计。

本发明涉及一种用于迭代估计协方差矩阵的方法和一种用于在UE等通***设备的检测器和/或解码器中使用的方法。假设无线通信***中的无线信号包括参考符号和数据符号。该方法包括接收在无线信道上传输的至少一个通信信号的步骤。该接收通信信号进一步包括预期给接收器节点的至少一个指定的通信信号（例如，下行链路中从服务小区到用户节点，以及上行链路中从用户节点到服务小区）和来自干扰发射器的一个或多个干扰通信信号（例如，下行链路场景中的干扰基站，以及上行链路场景中的干扰用户节点）。该方法进一步包括以下步骤：

a）基于接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已解码的通信信号，并且随后在后续迭代循环中将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到检测器或解码器中，从而为每次迭代获得更新的已解调或已编码的通信信号；

c）将已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

f）将所述协方差矩阵估计输出转发到步骤b）中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得更新的已解调或已编码的通信信号。

图2示出了本发明的一项实施例。接收通信信号并首先基于接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计之后，将接收通信信号输入到MIMO检测器或解码器（图2未示出到解码器的直接耦合）中。本设备还包括符号发生器块，其在该实施例中从解码器或MIMO检测器输出中获取对数似然比（LLR）信息（已检测的或已解码的通信信号）用于处理。符号发生器块再生从发射器节点（例如，LTE下行链路场景中的服务小区，或LTE上行链路场景中的用户节点）发送的指定发送给接收器的指定传输符号S_o（k，l），以及将再生的符号馈送到协方差矩阵估计块中用于估计通信符号的数据符号上的干扰加噪声的协方差矩阵（即，

）。之后，通过组合

和在迭代协方差矩阵估计框中进行的

获取协方差矩阵估计输出。将协方差矩阵估计输出转发到检测器或解码器（图2未示出到解码器的直接耦合）用于下一迭代循环。该实施例中的设备还包括使用再生符号以估计无线信道的迭代信道估计器。将无线信道估计输入到在检测过程中使用无线信道估计的检测器中。经过若干个迭代步骤之后：MIMO检测器或解码器—符号发生器—协方差矩阵估计；由解码器输出最后的解码结果。

注意的是，关于符号再生器应该使用检测器还是解码器的输出需要在性能和复杂性/延迟之间做出权衡，因为来自解码器的LLR质量要比来自MIMO检测器的更好。然而，将解码器输出包含在协方差估计迭代循环中将会在处理中产生更长的延迟。此外，MIMO检测器不需要为ML或类ML接收器（高复杂性及良好性能）但可以是较简单的线性接收器，例如，线性MMSE接收器。根据本发明的解码器可以为任何合适的纠错码（ECC）解码器，例如，涡轮解码器、卷积解码器或LDPC解码器，其取决于发射器侧的对应编码器使用的ECC。

进一步注意的是，解码器本身本质上是迭代的。如果解码器包含在每个协方差估计迭代循环中且其输出用于改进协方差矩阵估计，可以为涡轮解码器模块设置不同数目的内部解码器迭代循环。例如，在第一、第二和第三次（外部）迭代循环中，涡轮解码器分别运行了4、4和8次内部迭代循环。与涡轮解码器的内部迭代循环类似，MIMO检测器还可以具有涉及MIMO检测器和符号再生器的内部检测器迭代循环，使得在每次外部迭代循环中，MIMO检测器和符号再生器可以内部迭代若干次循环。还可以配置这些内部迭代循环与涡轮解码器的情况类似。因此，应认识到本发明为设计者提供了一种非常灵活的解决方案，因为，对于每次协方差估计外部迭代循环，检测器或解码器可以进行若干次内部循环。

此外，根据实施例，在第一迭代步骤中，协方差矩阵估计仅仅基于CRS或DM-RS等参考信号，因为还没有可用的再生符号。迭代协方差矩阵估计功能可以与迭代信道估计功能以及多流信号的迭代消除功能共存。

滤波

根据本发明的实施例，如果在邻近RE之间预编码矩阵变更没有导致RE边界处的协方差矩阵发生突变，在邻近无线资源单元（如RE）之间，可以通滤波波/平滑在上述方法步骤中获得的协方差矩阵估计

和

来改进协方差矩阵估计。也就是说，频率索引k可以跨越若干邻近RB，时间索引l还可以跨越若干邻近RB（若干邻近子帧）。这种RB集合表示为滤波窗口。提出两种替代性方法用于滤波/平滑协方差矩阵。

第一种方法是平均滤波窗口上的协方差矩阵

和

但是可以将不同的权重分配给

和

该组合根据实施例可以具有以下形式：

其中a和b为标量，可以很容易地通过模拟获得。这种方法的复杂性非常低。

以上所述的替换方法是首先在每个RB内进行组合和平均，并且随后在若干邻近RB上进行权重平均步骤。这种方法的复杂性较高，但仍然非常低。

可以通过采用基于MMSE的方法用于滤波协方差矩阵执行第二种方法，可以获得每个RE的一个滤波的协方差矩阵估计

首先，估计协方差矩阵元素之间的不同RE的相关系数，然后基于MMSE准则在每个滤波窗口内滤波这些RE的协方差矩阵估计。其次，应该以频率和时间维度（时间方向中的限制通常是如LTE中的一个PRB或若干PRB）在某些邻近RE内实行这种类型的滤波。可以通过所提出的方法实现良好的滤波性能。该方法可以非常有用，如果UE速度很高和/或如果信道具有很广的延迟扩展，因为在此场景下，协方差矩阵的会加快变化速度，这意味着进行滤波的效果比只进行平均要好。

如所述，为了在上述协方差矩阵的滤波/平滑过程得到更好的性能，希望在频率和时间维度上有一种适当的滤波/平滑大小。

在LTE中，滤波/平滑的滤波窗口大小在时间维度上通常为一个PRB。因为，在实际LTE下行链路***中，很有可能将两个连续的子帧调度给不同的UE，然后调度给频率维度中的相同PRB，所以分配的预编码矩阵极有可能不相同。在一个子帧内的频率维度中，滤波/平滑的限制范围可以为一个以上的PRB，因为此种类型的平均可以在某些场景下改进性能。但是，如果PRB的边界处的预编码矩阵中发生突变，则此种滤波/平滑甚至会导致不良性能。因此，处理这种场景很重要。

根据本发明的实施例，提出了两步骤方法/过程来处理滤波/平滑时RB边界处预编码矩阵变更导致的性能问题。

在第一步骤中，根据上述方法进行滤波/平滑，但是，根据不同的滤波模式，滤波/平滑的限制范围在频率维度中可以覆盖一个或多个RB。当滤波/平滑第p个PRB的协方差矩阵，图3示出了一些示例性滤波模式。在每个示例中，假设所标记的PRB具有相同的预编码矩阵并用于第p个PRB的滤波/平滑中。如果允许较高复杂性，可以具有更多滤波模式，可在滤波/平滑中包括三个以上的邻近PRB。为了减少复杂性，还可以具有少量的滤波模式，例如，仅包括滤波模式1或4。

在第一步骤中，将会获得一组滤波的协方差矩阵估计

每个协方差矩阵估计对应于如图3所示的第n_i个滤波/平滑模式。例如，在图3中，存在四种滤波/平滑模式，每种模式为邻近PRB假设不同的预编码矩阵。参考图3：

在第一种模式中，假设三个邻近PRB可以在一起滤波，因为这三个PRB之间的边界处预编码矩阵变更没有导致有效信道中的突变；

在第二种模式中，假设第（p-1）个和第p个PRB可以一起滤波，而不能和第（p+1）个PRB一起滤波，因为第p个和第（p+1）个PRB之间存在预编码矩阵变更。

在第三种模式中，假设第（p+1）个和第p个PRB可以一起滤波，而不能和第（p-1）个PRB一起滤波，因为第p个和第（p-1）个PRB之间存在预编码矩阵变更。

在第四种模式中，假设这三个PRB之间存在预编码矩阵变更。因此，我们不应该在这些PRB之间的边界之上滤波/平滑协方差矩阵。

如所提及，注意的是，上述模式仅仅用于说明，实际上可以使用其他的模式。

在第二步骤中，第p个PRB的数据RE用于计算与每个可能的

对应的似然函数。出于鲁棒性的原因，与邻近小区CRS相抵触的第p个PRB中的数据RE可以省略。通过假设干扰信号加噪声为第k个子载波和第l个符号上的符合

分布的高斯噪声，假定第p个PRB的数据RE集合将用于计算似然函数，则接收数据信号y（k，l）可以视为具有分布

因此，似然函数为：

其中，{k，l}表示第p个PRB内用于计算似然函数的数据RE集合，矩阵

为：

在计算过滤波/平滑模式集合所对应的似然函数后，可以应用众所周知的统计决策理论来决定应该选择/选定哪个

以及在下一个迭代循环中发送哪个

到MIMO检测器或涡轮解码器。最大后验概率（MAP）决策规则可能是一个不错的选择，但是需要每个模式假设的先验概率，其在统计上依赖于PMI颗粒度、信道条件以及带宽内第p个PRB的相对位置等。简化的替代选择为假设所有这些滤波模式假设具有相同的先验概率，这时MAP决策规则被简化了并且成为最大似然（ML）规则。即，在这种简化下，选定假设n_i，如果，

$P\left({\hat{R}}^{n_i}\right|y)>P\left({\hat{R}}^{n_j}\right|y),$ 对于所有的，n_j≠n_i。

在假设测试之后，将与决策结果假设n_i对应的协方差矩阵集合

发送到MIMO检测器或涡轮解码器用于下一迭代循环。

模拟结果

模拟的主要目的在于评估小区边缘场景下使用不同协方差矩阵估计方法时的性能差异。图4示出了针对闭环空间复用（CLSM）测试案例的模拟结果。来自服务小区的信号为CLSM秩1，来自两个干扰小区的干扰信号随机地80%的情况下是秩1的CLSM，20%的情况下是秩2的CLSM。SINR范围在[-8，4]dB，这是宏小区的典型小区边缘场景。在测试设置中，DIP是恒定的，这意味着相对于接收信号的功率来说，干扰功率和噪声功率都会在SINR增加时变得较小。例如，当SINR=-1.73dB时，第一干扰小区信号的功率与服务小区信号的功率相同，而当SINR=4dB时，第一干扰小区信号的功率为5.73dB，比服务小区信号的要低。进行两种类型的迭代MMSE-IRC模拟。一种模拟具有三次接收器迭代，以及三次迭代循环中，涡轮解码器内部迭代次数为[4，4，8]。另一种模拟具有两次迭代循环，以及在这两次迭代循环中，涡轮解码器内部迭代的次数为[8，8]。这主要是针对硬件复杂性而考虑的。为了对比，还模拟了线性MMSE基线接收器，在该接收器中干扰加噪声被视为不相关的噪声，因此协方差矩阵为对角矩阵（表示为图4中的“基线MMSE对角线”）；还模拟了使用基于CRS的协方差矩阵估计的MMSE-IRC（表示为图4中的“MMSE基于CRS的IRC”）；以及假设数据符号是已知的并可以用于协方差矩阵估计（这是不现实的，但是适合于性能基准，并表示为图4中的“MMSE迭代IRC理想的软符号”）的情况下，还模拟了具有迭代协方差矩阵估计的MMSE-IRC接收器。

从模拟结果中，应注意的是：相比于基于CRS的MMSE-IRC，当存在相关较强的干扰时，例如，当SINR在[-2.5，0]的范围内，对应于70%～90%TPUT范围，迭代MMSE-IRC方法可以提高0.5dB到0.7dB左右；当SINR增加时，干扰功率比服务小区信号的功率小得多，迭代MMSE-IRC和基于CRS的MMSE-IRC之间的性能差距变得较小，这是预期的效果。

图5所示为CLSM秩2测试案例的模拟结果。来自服务小区的信号为CLSM秩2，来自两个干扰小区的干扰信号随机地80%的情况下是秩1的CLSM，20%的情况下是秩2的CLSM。SINR的范围在[0，20]dB。在测试设置中，相比于接收信号的功率，干扰功率在SNR变化时仍然保持恒定。这是一种干扰受限的场景。从模拟结果中注意到，相比于基于CRS的IRC，迭代IRC方法可以在这种干扰受限的场景中提高1dB左右。为了对比，还模拟了线性MMSE基线接收器，在这种接收器中，干扰加噪声被视为不相关的噪声，因此协方差矩阵为对角矩阵。非迭代线性MMSE基线接收器表示为图5中的“基线无迭代”，迭代线性MMSE基线SIC接收器表示为图5中的“MMSE基线（88）”；还模拟了图5中使用基于CRS的协方差矩阵估计的MMSE-IRC（表示为图5中的“基于CRS的IRC无迭代”并表示为“MMSE基于CRS的IRC（88）”）；还模拟了具有迭代协方差矩阵估计的MMSE-IRC接收器，假设数据符号是已知的并可以用于协方差矩阵估计（这是不现实的，却适合于性能基准，并表示为图5中的“MMSE迭代IRC理想软符号（88）”）。应该注意的是，相对于图4中的秩1测试设置，采用了秩2信号，因此除了图5中的“基线无迭代”测试，采用了SIC（连续干扰取消）接收器。

此外，所属领域的技术人员理解到，根据本发明的任何方法也可以在计算机程序中实施，所述计算机程序具有代码方法，当处理构件运行这种代码方法时，致使处理构件执行所述方法的步骤。计算机程序包含于计算机程序产品的计算机可读媒介中。计算机可读媒质本质上上可由任何存储器组成，例如ROM（只读存储器）、PROM（可编程只读存储器）、EPROM（可擦除PROM）、闪存存储器、EEPROM（电可擦PROM）或硬盘驱动器。

此外，本方法可以在合适的设备中实施和执行。所属领域的技术人员认识到，本设备可包括必要的以功能、构件、单元以及元件等形式的通信能力，用于执行本发明的方法，意味着该设备可以根据本发明的任何方法加以必要的变更。其他此类构件、单元、元件及功能的示例包括：内存、编码器、解码器、映射单元、乘法器、交织器、解交织器、调制器、解调器、输入、输出、天线、放大器、DSP等等，将它们适当的排列在一起。

特别地，本设备中的处理器可包括，例如，中央处理单元（CPU）、处理单元、处理电路、处理器、专用集成电路（ASIC）、微处理器或可解译并执行指令的其他处理逻辑中的一个或多个实例。该术语“处理器”可表示包括多个处理电路的处理电路，所述多个处理电路实例为以上列举项中的任何、一些或所有项。所述处理电路可进一步执行数据处理功能，输入、输出以及处理数据，所述功能包括数据缓冲和装置控制功能，例如，呼叫处理控制、用户界面控制等。

本协方差矩阵估计设备包括处理器，其用于：接收在无线信道上传输的至少一个通信信号；a）基于接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，另外将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中；c）将已解调或已编码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及f）将所述协方差矩阵估计输出转发到步骤b）中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得所述更新的已解调或已解码的通信信号。图6示出了该实施例，其中该设备包括用于执行本方法不同步骤的处理器。进一步，根据该实施例，估计设备如图6所示布置在具有检测器和解码器的接收机设备中。

或者，根据本发明的另一实施例，本协方差矩阵估计设备包括接收单元、第一计算单元、第一输入单元、第二输入单元、第二计算单元、组合单元以及转发单元。图7示出了该实施例，其中该设备包括用于对应方法步骤的专有单元。同样地，根据该实施例，估计设备如图7所示布置在接收机设备中。

技术人员熟知，本方法可使用的蜂窝***为，例如，LTE或高级LTE等3GPP***或任何其他合适的蜂窝***。根据本发明的实施例，无线通信***为3GPP LTE和WiFi等OFDM无线***。

最后，应了解，本发明并不局限于上述实施例，而是同时涉及且并入所附独立权利要求书的范围内的所有实施例。

Claims (14)

1.一种用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代方法，其特征在于，所述无线通信***中的通信信号包括参考符号和数据符号；所述方法包括：

接收在无线信道上传输的至少一个通信信号，所述接收通信信号包括预期给接收器节点的至少一个指定通信信号和一个或多个干扰通信信号；所述方法包括：

a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，并且随后在后续迭代中将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中，从而为每次迭代获取更新的已解调或已编码的通信信号；

c）将所述已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

f）转发所述协方差矩阵估计的输出到步骤b）中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得所述更新的已解调或已编码的通信信号。

2.根据前述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，进一步包括：

在滤波窗口上滤波所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

所述滤波窗口定义了一组资源块，RB或RE，其中RB包括多个RE。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述滤波步骤包括：

在所述滤波窗口上平均所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述滤波步骤进一步包括：

在每个RB上平均所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

使得所述参考符号协方差矩阵估计和所述更新的数据协方差矩阵估计

在每个RB内保持一致；以及

以及使用滤波器权重在所述滤波窗口上平均所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述滤波步骤包括：

估计所述滤波窗口的每个RE的协方差矩阵元素之间的相关系数，以及

在所述滤波窗口上使用所述经估计的相关系数基于MMSE准侧滤波所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

6.根据权利要求2至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在所述无线通信***中传输数据时采用预编码，以及所述方法进一步包括：

滤波不同的RR集合n_i，其中每个RB集合定义包括第p个RB和更多周围的RB，从而获取一组已滤波的协方差矩阵估计

其中每个协方差估计对应于所述RB集合n_i；

计算每个协方差矩阵估计

的似然函数；以及

基于所述似然函数，为所述第p个RB选择所述协方差矩阵估计

最有可能是因为所述协方差矩阵估计针对所述第p个RB进行输出。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，选择所述协方差矩阵估计输出是基于最大后验概率（MAP）或最大似然和应用在所述似然函数上的ML决策规则的。

8.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述输入已解调或已解码的通信信号的步骤包括：

再生所述接收通信信号的预期通信信号S_o（k，l）；以及所述计算更新的数据协方差矩阵估计

的步骤包括：

基于所述再生的通信信号S_o（k，l）估计所述更新的数据协方差矩阵

9.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

线性组合成以下形式：

其中a和b为标量。

10.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，来自所述检测器的已解调的通信信号或来自所述解码器的已解码的通信符号表示为对数似然比（LLR）。

11.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法用于接收器节点的检测器或解码器中，所述方法还包括：

去使用至少一个经估计的协方差矩阵估计输出用于解调和/或解码所述接收通信信号。

12.一种计算机可读媒介，所述计算机可读媒介包括计算机程序，其特征在于，计算机程序包括编码构件，所述编码构件由处理构件运行时，使所述处理构件执行用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代方法，所述无线通信***中的通信信号包括参考符号和数据符号；所述方法包括：

接收在无线信道上传输的至少一个通信信号，所述接收通信信号包括预期给接收器节点的至少一个指定通信信号和一个或多个干扰通信信号；所述方法包括：

a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，并且随后在后续迭代中将所述来自步骤e）的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中，从而为每次迭代获取更新的已解调或已编码的通信信号；

c）将所述已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

e）将所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计

进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

f）转发所述协方差矩阵估计的输出到步骤b）中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得所述更新的已解调或已编码的通信信号。

13.根据权利要求12所述的计算机可读媒介，其特征在于，所述计算机可读媒介由包括以下项的组中的一项或多项组成：

只读存储器（ROM），

可编程ROM（PROM），

可擦除PROM（EPROM），

闪存存储器，

电EPROM（EEPROM），以及

硬盘驱动器。

14.一种用于估计无线通信***中通信信号的协方差矩阵的迭代装置，其特征在于，所述无线通信***中的通信信号包括参考符号和数据符号；所述装置包括：

接收单元，用于接收在无线信道上传输的至少一个通信信号，所述接收通信信号包括预期给接收器节点的至少一个指定通信信号和一个或多个干扰通信信号；所述装置包括：

第一计算单元，用于执行a）基于所述接收通信信号的参考符号计算参考符号协方差矩阵估计

第一输入单元，用于执行b）在第一迭代步骤中将所述参考符号协方差估计

输入到检测器或解码器中以获得已解调的或已编码的通信信号，并且随后在后续迭代中将所述来自用于执行e）的组合单元的协方差估计输出输入到所述检测器或解码器中，从而为每次迭代获取更新的已解调或已编码的通信信号；

第二输入单元，用于执行c）将所述已解调或已解码的通信信号输入到符号发生器中以获得再生的通信信号；

第二计算单元，用于执行d）基于所述再生的通信信号的数据符号为每次迭代计算更新的数据协方差矩阵估计

组合单元，用于执行e）将所述参考符号协方差矩阵估计

和所述更新的数据协方差矩阵估计进行组合以基于所述组合的协方差矩阵估计获得协方差矩阵估计输出；以及

转发单元，用于执行f）转发所述协方差矩阵估计的输出到用于执行b）的第一输入单元中的检测器或解码器，从而为每次迭代获得所述更新的已解调或已编码的通信信号。

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