CN104980378A - Lte和lte-a***中检测多用户干扰的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种检测多用户干扰的方法，包括以下步骤：对具有不同发送天线端口和加扰号组合的第一至第四数据流进行信道初估计，获得第一至第四信道初估计值，其中第一、第二数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，第三、第四数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，而第一、第三数据流的发送天线端口相同而加扰号不同；校准第一信道初估计值而获得第一信道估计值，其中选定第一信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值；在第三和第四信道初估计值中消除第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值；分别计算第三和第四信道估计值的功率；分别比较第三第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断第二至第四信道初估计值是否为干扰。

Description

LTE和LTE-A***中检测多用户干扰的方法和装置

技术领域

本发明涉及移动通讯领域，尤其是涉及LTE和LTE-A***中检测多用户干扰的方法和装置。

背景技术

LTE(Long Term Evolution,长期演进)技术是由3GPP（The 3rd GenerationPartnership Project，第三代合作伙伴计划）组织制定的UMTS（Universal MobileTelecommunications System，通用移动通信***）技术标准的长期演进。LTE-A(LTE-Advanced)则是LTE（Long Term Evolution）的继续演进。

LTE/LTE-A***中在接收数据后，需要使用参考信号（RS，ReferenceSignal）进行数据解调。参考信号既可以是CRS（Cell Specific RS,小区专用参考信号），也可以是DMRS（Demodulation RS,解调参考信号）。LTE***中的DMRS可以在天线端口7-8上传输，LTE-A中DMRS则可以在天线端口7-14上传输。

由于LTE/LTE-A采用透明的传输模式，在端口7/8上传输DMRS时，用户终端(User equipment,UE)通过高层信令无法获知是否有其他用户终端存在，可能面临多用户干扰的情况。对此通常的做法是假定同频干扰一直存在，而采用MMSE接收算法来抑制干扰，具体做法如下。

考虑一般的复数信道模型：y=Hs+n，其中y是接收到的N_R×1信号向量，H是N_R×N_T的信道矩阵，s是N_T×1的发送信号向量，n是N_R×1复高斯噪声加干扰向量。符号s的协方差为相应于符号功率归一化且发送符号不相关。采用MMSE算法时，检测符号的估计值由下式表示：

${\hat{s}}_{\mathrm{MMSE}}={(I_{N_T}+H^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}H)}^{-1}{H}^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}y$

其中R_nn=E(nn^H)为干扰协方差矩阵。

由于MMSE算法实际上是一种有偏估计，对检测信号的星座图会有一定的缩放效果，因此按照标准进行星座图解调之前，还需要对检测符号的幅度进行还原。

相比之下，如果能够确认不存在多用户干扰时，MMSE算法将退化为ZF算法：

${\hat{s}}_{\mathrm{MMSE}}={\hat{s}}_{\mathrm{ZF}}=s+\frac{H^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}n}{H^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}H}$

此时N_T=1，检测符号的计算比存在同频干扰时要简单得多，而且不需要进行幅度调整。

对比MMSE与ZF的计算表达式可以发现，虽然假设同频干扰时刻存在，采用MMSE接收算法并不会造成吞吐率的下降，但是这样无疑会增加算法复杂度，给软硬件实现带来额外的负担。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种LTE和LTE-A***中检测多用户干扰的方法，以检测接收信号中是否存在多用户干扰。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是一种检测多用户干扰的方法，包括以下步骤：对具有不同发送天线端口和加扰号组合的第一至第四数据流进行信道初估计，获得第一至第四信道初估计值，其中第一、第二数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，第三、第四数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，而该第一、第三数据流的发送天线端口相同而加扰号不同；校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值，其中选定该第一信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值；在该第三和第四信道初估计值中，消除该第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值；分别计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率；以及分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值是否为干扰。

在本发明的一实施例中，校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值的方法为维纳滤波方法。

在本发明的一实施例中，计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率的方法包括：将干扰检测单元内的信道估计值相加。

在本发明的一实施例中，将干扰检测单元内各时隙的信道估计值相加。

在本发明的一实施例中，将干扰检测单元内各子帧的信道估计值相加。

在本发明的一实施例中，分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值是否是干扰的步骤包括：如果该第三和第四信道估计值的功率都不超过该预设门限，则判定该第二至第四信道初估计值均不是干扰；如果该第三和第四信道估计值的功率都超过该预设门限，则判定该第二信道初估计值是干扰，该第三和第四信道初估计值均不是干扰；如果该第三和第四信道估计值之一的功率超过该预设门限，则判定功率超过该预设门限的信道估计值是干扰，其余信道初估计值均不是干扰。

在本发明的一实施例中，上述方法还包括根据干扰情形，选择对应的多输入多输出检测方法。

在本发明的一实施例中，如果存在干扰，则使用MMSE算法，如果不存在干扰，则使用ZF算法。

本发明还提出一种检测多用户干扰的装置，包括：

用于对具有不同发送天线端口和加扰号组合的第一至第四数据流进行信道初估计，获得第一至第四信道初估计值的模块，其中第一、第二数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，第三、第四数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，而该第一、第三数据流的发送天线端口相同而加扰号不同；

用于校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值的模块，其中选定该第一信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值；

用于在该第三和第四信道初估计值中消除该第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值的模块；

用于分别计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率的模块；以及

用于分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值中是否是干扰的模块。

本发明的上述方案可以准确地判断多用户干扰，从而为选择合适的MIMO检测算法提供依据，与固定采用MMSE算法的方案相比，本发明可以灵活选择接收算法，降低算法实现复杂度。

附图说明

为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明，其中：

图1示出本发明一实施例的方法流程图。

图2示出本发明一实施例的多用户干扰判断流程。

具体实施方式

现在参考附图描述所要求保护的主题，在全部附图中使用相同的参考标号来指相同的元素。在以下描述中，为解释起见，陈述了众多具体细节以提供对所要求保护的主题的全面理解。然而，显而易见的是，这些主题也可以不采用这些具体细节来实施。

为叙述方便，首先做如下约定：

用(p,n_SCID)表示数据流，p是发送天线端口，取值为7或8，n_SCID为加扰号，取值为0或1，n_SCID相同的数据流其参考信号（RS）序列是正交的。接收RS序列表示为R=YH+N，其中Y为发送RS序列，H为信道矩阵，N为噪声向量。

图1示出本发明一实施例的方法流程图，其中虚框内为检测多用户干扰的方法。现参考图1所示描述本实施例的流程。

在步骤101，用户终端(UE)接收数据及相应参数。

在此，数据流用(p,n_SCID)表示。如前所述，p和n_SCID各有两种取值，二者的组合共有四种(7,0)、(8,0)、(7,1)、(8,1)，由此对应四种可能的数据流，分别对应四个可能的用户。在此称为第一数据流、第二数据流、第三数据流和第四数据流。这里只有一个数据流为业务用户的数据流，即所需的数据流。如果存在其它数据流，即为干扰。

由于尚未得知其他用户是否存在，因此在步骤102，需要对数据流(p,n_SCID)的四种组合(7,0)、(8,0)、(7,1)、(8,1)全部进行信道初估计。也就是说，对Y的取值进行遍历，获得第一至第四信道初估计值。

使用信道初估计值这一参数的好处在于，用户终端在接收数据后原本就会进行信道初估计，因此步骤102实际上不需耗费额外的操作。

在此，记获得第一至第四信道初估计值为H1～H4。并且，选定第一信道初估计值H1作为业务用户的数据流的信道初估计值。这里的选定只是假设，并非意味着业务用户的数据流的信道初估计值就是H1。在替代实施例中，也可以选定第二、第三或第四信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值。

在步骤103，校准第一信道初估计值，获得第一信道估计值。在此，第一信道初估计值已经作为业务用户的数据流的信道初估计值。

在一实施例中，校准第一信道初估计值的算法包括采用维纳滤波校准第一信道初估计值。

步骤103的好处在于，可以提高多用户干扰检测的准确性。

第一信道初估计值H1经过校准后，得到第一信道估计值H1’。

在步骤104，在第三和第四信道初估计值中，消除第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值。

经过处理，得到第三和第四信道估计值H3’和H4’。

由于第三和第四数据流的加扰号n_SCID为1，与第一信道初估计值H1的加扰号n_SCID(为0)不相等，代表二者的RS序列并非相互正交，对第三和第四数据流进行信道初估计时，这种RS序列的非正交性会导致其信道估计存在误差，从而影响后续多用户干扰检测的效果。经过步骤104对信道初估计结果进行优化后，可以消除这一误差，提高多用户干扰检测的准确性。

在步骤105，分别计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率。

在此，可以通过将干扰检测单元内的信道估计值相加获得分别第三和第四信道估计值的功率。

步骤106，分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值中是否是干扰。

最后，在步骤107，根据干扰情形选择对应的多输入多输出(MIMO)检测方法。

举例来说，如果存在多用户干扰，则选择MMSE算法，如果不存在多用户干扰，则选择ZF算法。

在一实施例中，上述的步骤101中的信道初估计可以采用LS算法：

${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}=Y^{-1}R=\frac{1}{2}{Y}^{H}R$

然而可以理解，有许多已知的信道估计算法都可以被用来进行此处的信道初估计，因此本发明并不限于使用LS算法。

在上述的步骤104中，举例来说，消除干扰的方法可以如下：

${\hat{H}}_{\mathrm{interference}}^{\′}={\hat{H}}_{\mathrm{interference}}-\frac{1}{2}{\hat{H}}_{\mathrm{localuser}}{\mathrm{AB}}^H$

其中为校准后的第一信道估计值，A、B分别为业务数据流与待消除数据流的发送导频序列。

在上述的步骤105中，根据本发明的实施例，可以有两种方式来时隙功率计算：以时隙为单位和以子帧为单位，具体表达式如下：

其中，L为频域检测颗粒度内信道估计值的个数，为发送天线端口p到接收端口r的信道估计值，i表示频域一个检测单元内的DMRS编号，j表示时隙序号。

这两种方式各有优劣，以时隙为单位计算的好处在于能避免信道初估计值的非同相相加，而以子帧为单位的好处则是可以尽量弱化不同数据流之间的相关性。

另外，可以注意到上述公式中是将信道估计值平均后再进行平方运算，而常规的方法是将每个信道估计值平方后再平均。与该常规方法相比，本实施例的上述方法可以起到弱化不同数据流之间相关性的作用。

在上述的步骤106中，举例来说，通过该干扰检测单元内干扰数据流与有用数据流的功率比来判断，若ρ≥Γ（Γ为预设门限），即认为干扰数据流(px,n_SCIDx)存在。其中，为业务用户数据流功率，为待检测的干扰数据流功率。

值得一提的是，步骤106中并不是像通常的做法将第二至第四信道估计值分别与预设门限比较，来分别判断它们是否为干扰，而是结合第三和第四信道估计值与预设门限的比较结果，来综合地判断第二至第四信道估计值是否为干扰。

这一做法可参见图2所示流程。具体地说，在步骤201，将第三、第四信道估计值H3’和H4’分别与预设门限比较，如果在步骤202判断的结果是H3’和H4’都未超过预设门限，表明信道初估计值H2,H3,H4都不是干扰，即接收数据流中不存在干扰，为单数据流传输，这样，在步骤203只保留第一信道估计值H1’，其余信道初估计值或估计值置0；如果在步骤202判断的结果不是H3’和H4’都未超过预设门限，则在步骤204进一步判断；如果在步骤204判断的结果是H3’和H4’都超过预设门限，则在步骤205，认为存在正交干扰估计值H2，保留第一信道估计值H1’和第二信道初估计值H2，其余信道估计值置0；如果在步骤204判断的结果不是H3’和H4’都超过预设门限，则可以确定H3’和H4’之一超过预设门限了，那么在步骤206，判定超过预设门限的信道估计值(H3’和H4’)为干扰，将其与第一信道估计值H1’保留，而其余信道初估计值或估计值置0。

上述的判断过程考虑了信道初估计值H2,H3,H4之间存在的非正交干扰，例如H2会同时对H3,H4产生非正交干扰。如果H3,H4的优化结果H3’和H4’都超过预设门限，则只可能是H2为干扰的结果；而如果H3’和H4’都不超过预设门限，则不仅H3’,H4’不会是干扰，而且H2也不会是干扰；另外，如果H3’和H4’之一超过预设门限，则H2不会为干扰，由此可以断定超过门限的那一信道估计值才是干扰。由此，上述判断过程可以准确地判断干扰情形。相比之下，如果采用将各信道初估计值H2,H3,H4或其优化结果与预设门限比较来分别判断它们各自是否为干扰的通常做法，则由于前述相互干扰的存在，使得判断准确性大受影响。

在图2所示流程中，准确判断出哪一信道估计值为干扰的目的是在后续的MMSE检测方法中引入该信道估计值来消除这一干扰。如果仅仅是为了判断接收数据流中是否存在多用户干扰，则可以不必进行前述判断。

本发明的上述实施例可以准确地判断多用户干扰，从而为选择合适的MIMO检测算法提供依据，与固定采用MMSE算法的方案相比，本发明的实施例具有如下优势：

1.灵活选择接收算法，降低算法实现复杂度；

2.由于在信道估计后，消除了相互间的非正交干扰，使得干扰用户的信道估计更加准确；

3.多数情况下，对非正交干扰用户也能准确检测。

虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，在没有脱离本发明精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。

Claims (9)

1.一种检测多用户干扰的方法，包括以下步骤：

对具有不同发送天线端口和加扰号组合的第一至第四数据流进行信道初估计，获得第一至第四信道初估计值，其中第一、第二数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，第三、第四数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，而该第一、第三数据流的发送天线端口相同而加扰号不同；

校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值，其中选定该第一信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值；

在该第三和第四信道初估计值中，消除该第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值；

分别计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率；以及

分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值是否为干扰。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值方法为维纳滤波方法。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率的方法包括：将干扰检测单元内的信道估计值相加。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将干扰检测单元内各时隙的信道估计值相加。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将干扰检测单元内各子帧的信道估计值相加。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值是否是干扰的步骤包括：

如果该第三和第四信道估计值的功率都不超过该预设门限，则判定该第二至第四信道初估计值均不是干扰；

如果该第三和第四信道估计值的功率都超过该预设门限，则判定该第二信道初估计值是干扰，该第三和第四信道初估计值均不是干扰；

如果该第三和第四信道估计值之一的功率超过该预设门限，则判定功率超过该预设门限的信道估计值是干扰，其余信道初估计值均不是干扰。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括根据干扰情形，选择对应的多输入多输出检测方法。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，如果存在干扰，则使用MMSE算法，如果不存在干扰，则使用ZF算法。

9.一种检测多用户干扰的装置，包括：

用于对具有不同发送天线端口和加扰号组合的第一至第四数据流进行信道初估计，获得第一至第四信道初估计值的模块，其中第一、第二数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，第三、第四数据流的发送天线端口不同而加扰号相同，而该第一、第三数据流的发送天线端口相同而加扰号不同；

用于校准该第一信道初估计值而获得第一信道估计值的模块，其中选定该第一信道初估计值作为业务用户的数据流的信道初估计值；

用于在该第三和第四信道初估计值中消除该第一信道估计值的干扰，获得第三和第四信道估计值的模块；

用于分别计算经过消除干扰的第三和第四信道估计值的功率的模块；以及

用于分别比较该第三和第四信道估计值的功率与一预设门限，以判断该第二至第四信道初估计值中是否是干扰的模块。