CN105122671A - 移动通信终端 - Google Patents

Abstract

一种移动通信终端基于代表从期望基站发送的参考信号的向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少与无线电波的期望波束的干扰。移动通信终端根据干扰抑制结合接收权重矩阵以及参考信号来估计当实现IRC时所期待的全接收功率，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道矩阵以及参考信号序列来估计当实现IRC时所期待的期望参考信号功率。移动通信终端从全接收功率提取期望参考信号功率，从而估计当实现IRC时所期待的干扰和噪声功率，并且根据所估计的干扰和噪声功率计算当实现IRC时所期待的SINR。

Description

移动通信终端

技术领域

本发明涉及一种移动通信终端。

背景技术

根据3GPP(第三代伙伴计划)的LTE(长期演进)升级版已经提出了使用MU-MIMO(多用户多输入多输出)的OFDMA(正交频分多址)。在MU-MIMO的下行传输中，一个基站不仅能够与多个移动通信终端进行通信，而且还能够同时将不同数据流(层)发送至一个移动通信终端。

LTEAdvanced组一直在讨论移动通信终端的接收技术，称作干扰抑制结合(干扰抑制结合，IRC)。干扰抑制结合时一种在移动通信终端对由各个接收天线所获得每个信号进行加权使得移动通信终端在下行通信中减少来自干扰基站的干扰无线电波束对来自访问基站(期望基站)的期望无线电波束的干扰的技术。

特别是当如图1中所示移动通信终端10位于访问小区区域1a(期望基站1的小区区域)的边界附近并且遭受来自紧邻期望基站1的不同基站2(干扰基站)的强干扰无线电波束时，IRC提高期望信号的期望无线电波束的接收质量。在图1中，参考符号2a表示干扰基站2的小区区域。图1描绘了在期望基站1生成的波束1b的示意形状并且还描绘了在干扰基站2生成的波束2b的示意形状。在干扰基站2生成的波束2b，换言之，至另一移动通信终端(例如，移动通信终端12)的下行信道的波束的一部分是干扰移动通信终端10的干扰信号2c的原因。

专利文献1、非专利文献1以及非专利文献2是描述IRC的示例文献。

非专利文献2公开了使用MMSE(最小均方误差)计算IRC的接收权重矩阵。该技术能够按照下面的、从MMSE算法所获得的方程式(1)来计算接收信号的移动通信终端的接收权重矩阵(干扰抑制结合接收权重矩阵)

W_IRC(k，l)

W_IRC(k，l)＝H₁ ^H _(k，l)R^-1...(1)

在方程式(1)中，H₁是来自与移动通信终端连接的期望基站(期望小区)的信号的信道脉冲矩阵；R是移动通信终端的接收信号向量的变异协方差矩阵。字母k表示接收子载波号(即，子载波索引)，并且字母l表示OFDM代号(即，OFDM符号索引)。方程式(1)的右手侧的脚注H表示共轭转置。

可以根据从代表从期望基站接收的参考信号的向量所获得的信道脉冲矩阵来计算接收信号向量的变异协方差矩阵。基于代表参考信号的向量来计算变异协方差矩阵的方法是公知的。可以根据代表数据信号的向量来计算接收信号向量的变异协方差矩阵。基于代表数据信号的向量来计算变异协方差矩阵的方法是公知的。

3GPP将参考信号(参考信号，RS)分类成特定小区参考信号(特定小区RS(CRS))、信道状态信息参考信号(信道状态信息RS(CSI-RS))、以及解调参考信号(解调RS(DM-RS))。解调参考信号还称作特定终端参考信号(特定UERS)。

3GPP-LTE，即第8版本，需要使用特定小区参考信号(CRS)。特定小区参考信号支持基站(小区)最大4个发送天线。特定小区参考信号用于确定信道状态信息(信道状态估计)、解调数据、测量来自小区的信号接收质量(RSRP，参考信号接收功率)、以及解调控制信道(专用物理控制信道，DPCCH)。

3GPP-LTE-Advanced，即第10版本LTE及后续版本，会需要信道状态信息参考信号(CSI-RS)以及解调参考信号(DM-RS)。信道状态信息参考信号支持基站(小区)的最大8个发送天线。信道状态信息参考信号将仅用于确定信道状态信息(信道状态估计)。相应地，与特定小区参考信号相比，信道状态信息参考信号以较低的密度(具有较长的间隔)发送。

解调参考信号支持能够从基站(小区)发送的、最大8个发送流。解调参考信号会被用于解调特定移动通信终端(用户设备，UE)数据信号。解调参考信号已经以大体上与用于数据信号的方式相同的方式预编码，因此，移动通信终端能够使用解调参考信号来解调数据信号，而无需任何预编码信息。

LTEAdvanced可能还使用例如特定小区参考信号用于对来自小区的信号的接收质量(RSRP)测量以及用于控制信号解调。图2示出了在LTEAdvanced下行传输的单个资源块中发送的各个信号的示例映射。参考符号RB表示一个资源块，并且资源块的每个段示出了包含一个子载波和一个OFDM符号的资源元素RE，所述一个子载波和所述一个OFDM符号是最小资源单元。垂直轴示出频率(子载波)，并且水平轴示出时间(OFDM符号)。

根据LTEAdvanced，移动通信终端根据SINR(信号干扰加噪声比)确定信道状态信息(信道状态信息，CSI)，并且将所确定的信道状态信息馈送回至基站。响应于从移动通信终端馈送回的信道状态信息，基站执行预编码，用于形成适于各个移动通信基站的发送波束。预编码减轻来自使用相同平率的多个发送波束的干扰，以改善接收这些发送波束的多个移动通信终端处的接收质量。已知作为从移动通信终端馈送回的信道状态信息的示例是一组信道质量指示符(CQI)、预编码矩阵指示符(PMI)、以及等级指示符(RI)。

背景技术文献

专利文献

专利文献1PCT国际公开号第JP-T-2000-511370号的日文译文

非专利文献

非专利文献1Y.Ohwatari,N.Miki,T.Asai,T.Abe,andH.Taoka,“LTE-Advanced下行中采用干扰抑制结合来阻止小区内干扰的高级接收器的性能”，IEEE运载技术会议文集(2011秋季VTC)，2011年9月

非专利文献2R4-115213，3GPPTSGRANWG4#60Bis，珠海，中国，2011年10月10日-14日，议程项目：9.3，来源：NTTDOCOMO，题目“关于针对LTEUE提高性能需求的用以减轻干扰的参考接收器结构”，文档：批准，2011年10月

发明内容

本发明所解决的问题

期望能够进行干扰抑制结合(IRC)的移动通信终端能够在确定信道状态信息期间计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR。这是因为，如果移动通信终端能够通过干扰抑制结合保证良好的接收质量，则基站能够放松针对移动通信终端的预编码要求。SINR还能够由移动通信终端用作切换指标。如果还能够在能够进行干扰抑制结合的移动通信终端的切换方面计算实现干扰抑制结合时所期待的SINR，那么是非常理想的。

对于SINR计算而言，干扰和噪声功率估计是必要的。干扰和噪声功率的一部分的干扰功率根据相对于另一小区中的移动通信终端的信令而剧烈且频繁地波动。因此，难以精确且及时地估计干扰和噪声功率，因此，也难以精确且及时地计算SINR。在所计算的SINR不精确的情形中，基站根据基于不精确的SINR所确定的信道状态信息来执行不恰当的预编码。在该情形中，例如，移动通信终端可能从基站接收到低质量的信号。当所计算的SINR不精确时，并且当这种SINR被用作切换的指标时，可能发生不精确的切换。

作为用于减少干扰的另一技术而提出的是称作串行干扰消除(串行干扰消除，SIC)的技术(e.g.,RaphaelVisoz,etal.,“用于迭代MMSE-IC多用户MIMO联合解码的二级制与符号性能预测方法”,inProc.IEEESPAWC,2009年6月)。给出概述，根据SIC，一种移动通信终端对干扰数据信号进行解调(针对一些情况，另外还对信号进行解码)，串行消除来自接收信号的干扰数据信号，以针对移动通信终端自身提取期望数据信号。

SIC重复解调数据信号、生成数据信号副本以及消除所述副本的处理。具有更大SINR的数据信号被优先解调和消除。因此，对于SIC的执行而言，以高精确度计算SINR也至关重要。

因此，本发明提供了一种能够干扰抑制结合的移动通信终端，所述移动通信终端能够以高精确度计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

解决问题的方法

根据本发明的第一方面，一种移动通信终端是用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号的移动通信终端，所述移动通信终端具有：多个接收天线，用于接收无线电波；参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；全接收功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，所述全接收功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量而被估计；信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的所述无线电波获得的信号来估计信道脉冲矩阵；期望参考信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率，所述期望参考信号功率根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及作为所述参考信号的序列或另一参考信号的序列的参考信号序列而被估计；干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过从所述全接收功率减去所述期望参考信号而被估计；发送权重向量估计器，配置来根据所述信道脉冲矩阵估计要被用于在所述期望基站进行预编码的发送权重向量；期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述发送权重向量而被估计；以及信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

根据本发明的第二方面，一种移动通信终端是用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号的移动通信终端。所述移动通信终端具有：多个接收天线，用于接收无线电波；参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；全接收信号分量估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量，所述全接收信号分量根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量而被估计；信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计信道脉冲矩阵；期望参考信号分量估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量，所述期望参考信号分量根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及作为所述参考信号的序列或另一参考信号的序列的参考信号序列而被估计；干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过对从所述全接收分量减去所述期望参考信号分量所获得的减的结果进行平方而被估计；发送权重向量估计器，配置来根据所述信道脉冲矩阵估计要被用于在所述期望基站进行预编码的发送权重向量；期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述发送权重向量而被估计；以及信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

根据本发明的第三方面，一种移动通信终端是用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号的移动通信终端。所述移动通信终端具有：多个接收天线，用于接收无线电波；参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计多个信道脉冲矩阵，所述多个信道脉冲矩阵中的每个信道脉冲矩阵与所述参考信号的不同资源元素中的相应的一个资源元素相对应；干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量而被估计，所述多个信道脉冲向量中的每个信道脉冲向量是所述信道脉冲矩阵的相应的一个信道脉冲矩阵的一部分；发送权重矩阵提供器，配置来为要被用于在所述期望基站预编码的发送权重矩阵提供候选；内发送流干扰功率估计器，配置来根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一或由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵的另一个、以及所述发送权重矩阵候选来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的内发送流干扰功率，其中所述内发送流干扰功率被从所述期望基站发送；期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一或另一信道脉冲矩阵、以及所述发送权重矩阵候选而被估计；以及信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率、所述干扰和噪声功率以及所述内发送流干扰功率而被计算。

根据本发明的第四方面，一种移动通信终端是用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号的移动通信终端。所述移动通信终端具有：多个接收天线，用于接收无线电波；参考信号向量测量器，配置来测量解调参考信号向量，所述解调参考信号向量是代表从所述期望基站发送的用于解调的参考信号的向量；干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的解调参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；全接收功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，所述全接收功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的所述解调参考信号向量而被估计；信道脉冲矩阵估计器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述解调参考信号向量来估计信道脉冲矩阵；期望参考信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率，所述期望参考信号功率根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及用于解调的所述参考信号的序列而被估计；干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过对从所述全接收功率减去所述期望参考信号功率而被估计；以及信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望参考信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

根据本发明的第五方面，一种移动通信终端是用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号的移动通信终端。所述移动通信终端具有：多个接收天线，用于接收无线电波；参考信号向量测量器，配置来测量解调参考信号向量，所述解调参考信号向量是代表从所述期望基站发送的用于解调的参考信号的向量；干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的解调参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计多个信道脉冲矩阵，所述多个信道脉冲矩阵中的每个信道脉冲矩阵与用于解调的所述参考信号的不同资源元素中的相应的一个资源元素相对应；干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量而被估计，所述多个信道脉冲向量中的每个信道脉冲向量是所述信道脉冲矩阵的相应的一个信道脉冲矩阵的一部分；内发送流干扰功率估计器，配置来根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一来估计内发送流干扰功率，其中所述内发送流干扰功率被从所述期望基站发送并且所述内发送流干扰功率是当实现所述干扰抑制结合时所期待的；期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一、以及用于解调的所述参考信号的序列而被估计；以及信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率、所述干扰和噪声功率以及所述内发送流干扰功率而被计算。

本发明的效果

本发明以小误差计算干扰和噪声功率。干扰和噪声功率剧烈且频繁地波动，然而以小误差来计算干扰和噪声功率能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

附图说明

图1是示出从干扰基站接收干扰波束的移动通信终端的示图。

图2是示出在下行传输的资源块中的各个信号的示例映射的示图。

图3是示出根据本发明的实施例的无线通信***的示图。

图4是示出根据本发明的第一实施例的移动通信终端的配置的框图。

图5是示出根据本发明的第二实施例的移动通信终端的配置的框图。

图6是示出根据本发明的第三实施例的移动通信终端的配置的框图。

图7是示出根据本发明的第四实施例的移动通信终端的配置的框图。

图8是示出根据本发明的第五实施例的移动通信终端的配置的框图。

图9是示出根据本发明的第六实施例的移动通信终端的配置的框图。

图10是示出根据本发明的第七实施例和第八实施例的移动通信终端的部分配置的框图。

图11是示出第七实施例中所使用的函数f₁的示例的图表。

图12示出了第七实施例中所使用的示例表。

图13是示出第八实施例中所使用的函数f₂的示例的图表。

图14示出了第八实施例中所使用的示例表。

图15是示出根据本发明的第九实施例的移动通信终端的部分配置的框图。

图16示出了对第九实施例中所使用的函数f_A、f_B和f_C的示例进行图示的图表。

图17示出了第九实施例中所使用的多个示例表。

图18是示出根据本发明的第十实施例和第十一实施例中的每个实施例的移动通信终端的配置的框图。

图19是示出在下行传输的资源块中的各个信号的示例映射的示图。

图20是示出根据本发明的第十二实施例和第十三实施例中的每个实施例的移动通信终端的配置的框图。

图21是示出根据本发明的第十四实施例的移动通信终端的配置的框图。

图22是示出根据本发明的第十五实施例和第十六实施例中的每个实施例的移动通信终端的配置的框图。

图23是示出在下行传输的资源块中的各个信号的示例映射的框图。

图24是示出根据本发明的第十七实施例的移动通信终端的部分配置的框图。

图25是示出根据本发明的第十八实施例的移动通信终端的部分配置的框图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图对根据本发明的各个实施例进行描述。

根据本发明的移动通信终端被用在图3中所示的无线通信***中。该无线通信***被提供有多个基站1、2、3和4。基站1、2、3和4中的每个基站均是LTEeNB(演进节点B)。基站1、2、3和4中的每个基站均能够与多个移动通信终端10通信。基站(小区)1、2、3和4分别具有小区区域1a、2a、3a和4a。下行通信使用OFDMA(正交频分多址)。每个移动通信终端10是LTEUE(用户设备)。

根据本发明的实施例的移动通信终端10适于MIMO，并且能够实现干扰抑制结合(IRC)。

第一实施例

图4是示出根据本发明的第一实施例的移动通信终端的配置的框图。图4简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。

如图4中所示，移动通信终端具有无线电接收器22以及多个接收天线20，所述多个接收天线20接收无线电波，所述无线电接收器22是用于OFDMA的接收电路，其用于将从接收天线20接收的无线电波转换为电信号。

移动通信终端还被提供由控制信号识别器24、特定小区参考信号(CRS)序列识别器25、特定小区参考信号(CRS)向量测量器26、干扰抑制结合处理器32、数据信号分离器34、数据信号解调器36、全接收功率估计器38、信道脉冲矩阵估计器40、期望参考信号功率估计器42、干扰和噪声功率估计器46、发送权重向量估计器48、期望数据信号功率估计器50、信号干扰加噪声比(SINR)计算器52、信道状态信息确定器54、以及发送信号生成器56。这些组件是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU(中央处理单元)所实现的功能块。

移动通信终端还被提供有无线发送器58以及至少一个发送天线60。无线发送器58是用于SC-FDMA(单载波频分多址)的发送电路，用于将电信号转换为无线电波，所述电信号是由发送信号生成器56所生成的用于发送的信号。发送天线60发送无线电波。

控制信号识别器24从由无线电接收器22输出的信号中识别从期望基站接收的控制信号。控制信号指示例如期望基站的小区ID、期望基站的发送天线的数量、从期望基站发送至移动通信终端的发送层的数量(即发送流的数量)。

CRS序列识别器25(参考信号序列识别器)基于由控制信号识别器24所识别的控制信号所指示的小区ID来识别特定小区参考信号序列(CRS序列)d_1.CRS，所述特定小区参考信号序列是从期望基站发送的特定小区参考信号(CRS)的序列。具体地，CRS序列识别器25从移动终端已知的一组CRS序列中选择与小区ID相对应的CRS序列。

CRS向量测量器26(参考信号向量测量器)测量特定小区参考信号向量(CRS向量)y_CRS，所述特定小区参考信号向量是代表从期望基站发送的CRS的向量。CRS向量是N_RX维向量，并且N_RX与移动通信终端的接收天线20的数量相对应。

干扰抑制结合处理器32基于由CRS向量测量器26所测量的参考信号向量(CRS向量)通过使用公知的方法来计算干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC，以减少另一波束对从期望基站发送的无线电波的期望波束的影响。干扰抑制结合接收权重矩阵是N_stream×N_RX维矩阵。N_stream是从期望基站发送至移动通信终端的发送层的数量。

数据信号分离器34使用由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵来从由无线电接收器22输出的信号中将用于本移动通信终端的数据信号与用于另一移动通信终端的数据信号分离。数据信号解调器36对用于移动通信终端的、已经由数据信号分离器34所分离的数据信号进行解调和解码，以获得数据信号。

全接收功率估计器38根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计当干扰抑制结合被实现时所期待的全接收功率全接收功率是从CRS向量所期待的期望信号功率、干扰功率、以及噪声功率之和，并且针对每个发送流估计所述全接收功率。脚注n表示发送流号。

具体地，全接收估计器38按照下面的方程式(2)来计算N_stream维估计信号向量

$\hat{s}=W_{IRC}{y}_{CRS}\mathrm{...}\left(2\right)$

然后，全接收功率估计器38从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。全接收功率估计器38按照下面的方程式(3)为每个发送流计算当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率

${\hat{P}}_{S+I+N,n}=|s_n{|}^2...\left(3\right)$

信道脉冲矩阵估计器40根据从由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计从期望基站接收的CRS的N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵H_CRS。N_TX是期望基站的发送天线的数量。具体地，信道脉冲矩阵估计器40根据由CRS向量测量器26所测量的CRS向量y_CRS通过使用公知的方法来计算信道脉冲矩阵。

期望参考信号功率估计器42按照下面的方程式(4)来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率

${\hat{P}}_{S,n}=|w_{IRC,n}{H}_{CRS}{d}_{1,CRS}{|}^2\mathrm{...}\left(4\right)$

其中脚注n表示发送流号。

在方程式(4)中，w_IRC.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)提取的行向量。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。

因此，期望参考信号功率估计器42根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CRS序列识别器25所识别的CRS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。

干扰和噪声功率估计器46从全接收功率中减去期望参考信号功率，从而估计出相对于CRS的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的功率。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(5)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}={\hat{P}}_{S+I+N,n}-{\hat{P}}_{S,n}...\left(5\right)$

其中脚注n表示发送流号。

发送权重向量估计器48根据由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重向量w_TX。更具体地，发送权重向量估计器48基于由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵H_CRS来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵W_TX。发送权重矩阵是N_TX×N_stream维矩阵。在发送权重矩阵估计中，替代地，发送权重向量估计器48可以从代码本(描述一组发送权重矩阵)中选择与由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵相匹配的发送权重矩阵，其中移动通信终端和基站两者均拥有相同的代码本。另一种替代方案可以包含发送权重向量估计器48，所述发送权重向量估计器48通过公知的方法基于由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵来计算发送权重矩阵。

发送权重向量w_TX是从发送权重矩阵W_TX(N_TX×N_stream维矩阵)中为每个发送流提取的列向量。因此，所述列向量是作为发送权重矩阵的一部分的发送权重向量。脚注n表示发送流号。发送权重向量估计器48从发送权重矩阵中为每个发送流提取发送权重矩阵。

期望数据信号功率估计器50按照下面的方程式(6)根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及发送权重向量来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率

${\hat{P}}_{S,n^{\′}}=|w_{IRC,n}{H}_{CRS}{w}_{TX}{|}^2\mathrm{...}\left(6\right)$

脚注n表示发送流号。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器50所估计的期望数据信号功率以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。SINR计算器52根据下面的方程式(7)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\′}}/{\hat{P}}_{I+N,n}\mathrm{...}\left(7\right)$

脚注n表示发送流号。

信道状态信息确定器54根据由SINR计算器52计算的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。如上所述，信道质量指示符(CQI)、预编码矩阵指示符(PMI)以及等级指示符(RI)的集合已知作为信道状态信息。信道状态信息确定器54使用公知的方法来确定CQI、PMI和RI，以便将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。

发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。因此，发送信号生成器56用作信道状态信息发送器。

本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CRS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CRS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CRS序列没有误差。相应地，以小误差计算出干扰和噪声功率。尽管干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是由于以这种小误差计算出了干扰和噪声功率，所以本发明能够以高精确度来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CRS向量测量器26将作为代表特定小区参考信号的向量的特定小区参考信号向量(CRS向量)测量为参考信号向量，并且全接收功率估计器38基于由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计全接收功率。此外，信道脉冲矩阵估计器40基于由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号功率估计器42根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CRS序列测量器25所识别的CRS序列来估计期望参考信号功率。干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。

如将根据图2的示例映射所理解的，由于与CSI-RS的发送相比，CRS以更高的密度(具有更短的间隔)而被发送，所以使用CRS向量和CRS序列来估计包括干扰功率和期望参考信号功率的全接收功率能够精确并及时地估计干扰和噪声功率。

第二实施例

图5是示出根据本发明的第二实施例的移动通信终端的配置的框图。图5简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图5使用相同的参考符号来表示与图4中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

如图5中所示，移动通信终端具有CSI-RS(信道状态信息参考信号)序列识别器125以及CSI-RS(信道状态信息参考信号)向量测量器126。CSI-RS序列识别器125以及CSI-RS向量测量器126是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU(中央处理单元)所实现的功能块。

CSI-RS序列识别器125(参考信号序列识别器)基于由控制信号识别器24所识别的控制信号所指示的小区ID来识别信道状态信息参考信号序列(CSI-RS序列)d_1.CSI-RS，所述信道状态信息参考信号序列是从期望基站发送的信道状态信息参考信号(CSI-RS)的序列。具体地，CSI-RS序列识别器125根据移动通信终端已知的一组CSI-RS序列来选择与小区ID相对应的CSI-RS序列。

CSI-RS向量测量器126(参考信号向量测量器)测量信道状态信息参考信号向量(CSI-RS向量)，所述信道状态信息参考信号向量是代表从期望基站发送的CSI-RS的向量。CSI-RS向量是N_RX维向量，并且N_RX对应于移动通信终端的接收天线20的数量。

干扰抑制结合处理器32、数据信号分离器34、数据信号解调器36以及全接收功率估计器38的功能均与第一实施例的相同。干扰抑制结合处理器32基于由CRS向量测量器26所测量的参考信号(CRS向量)通过使用公知的方法来计算干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)，以减少另一波束对从期望基站发送的无线电波的期望波束的影响。

全接收功率估计器38根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CRS向量测量器26所测量的CRS向量，来为每个发送流估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率所述估计方法以与第一实施例中大体上相同的方式按照方程式(2)和方程式(3)进行。

信道脉冲矩阵估计器40根据从由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计从期望基站接收的CSI-RS的N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵H_CSI-RS。具体地，信道脉冲矩阵估计器40根据由CSI-RS向量测量器126所测量的CSI-RS向量y_CSI-RS通过使用公知的方法来计算信道脉冲矩阵。

期望参考信号功率估计器42按照下面的方程式(8)来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率

${\hat{P}}_{S,n}=|w_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{d}_{1,CSI-RS}{|}^2...\left(8\right)$

脚注n表示发送流号。

在方程式(8)中，w_IRC，n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)提取的行向量。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。

因此，期望参考信号功率估计器42根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器25所识别的CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。

干扰和噪声功率估计器46从全接收功率中减去期望参考信号功率，从而估计出相对于CRS的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(9)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}={\hat{P}}_{S+I+N,n}-{\hat{P}}_{S,n}\mathrm{...}\left(9\right)$

脚注n表示发送流号。

发送权重向量估计器48根据由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重向量w_TX。更具体地，发送权重向量估计器48基于由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵H_CSI-RS来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵W_TX(N_TX×N_stream维矩阵)。还可将与第一实施例相同的方法用于估计发送权重矩阵。

发送权重向量w_TX是从发送权重矩阵W_TX(N_TX×N_stream维矩阵)中为每个发送流提取的列向量。因此，所述列向量是作为发送权重矩阵的一部分的发送权重向量。脚注n表示发送流号。发送权重向量估计器48从发送权重矩阵中为每个发送流提取发送权重矩阵。

期望数据信号功率估计器50按照下面的方程式(10)根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及发送权重向量来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率

${\hat{P}}_{S,n^{\′}}=|w_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{w}_{TX}{|}^2...\left(10\right)$

脚注n表示发送流号。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器50所估计的期望数据信号功率以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。就是说，SINR计算器52根据下面的方程式(11)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\′}}/{\hat{P}}_{I+N,n}\mathrm{...}\left(11\right)$

脚注n表示发送流号。

信道状态信息确定器54根据由SINR计算器52计算的信号干扰加噪声比SINR_n通过使用公知的方法来确定信道状态信息(CSI)，即CQI、PMI和RI，并且将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。因此，发送信号生成器56用作信道状态信息发送器。

本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CSI-RS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CRS序列没有误差。相应地，以小误差计算出干扰和噪声功率。尽管干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是由于以小误差计算出了干扰和噪声功率，所以本发明能够以高精确度来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CRS向量测量器26将作为代表特定小区参考信号的向量的特定小区参考信号向量(CRS向量)测量为参考信号向量，并且全接收功率估计器38基于由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计全接收功率。此外，信道脉冲矩阵估计器40基于由CSI-RS向量估计器26所测量的CSI-RS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号功率估计器42根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器25所识别的CSI-RS序列来估计期望参考信号功率。干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。

如将根据图2的示例映射所理解的，由于与CSI-RS的发送相比，CRS以更高的密度(具有更短的间隔)而被发送，所以使用CRS向量和CRS序列来估计包括干扰功率的全接收功率能够精确并及时地估计全接收功率。相比之下，CSI-RS以比CRS更低的密度(具有更长的间隔)发送，并且期望参考信号功率可能不频繁且剧烈的波动。因此，即使CSI-RS向量和CSI-RS序列被用于估计期望参考信号功率，也能够精确且及时地估计期望参考信号功率。精确且及时地估计全接收功率以及精确且及时地估计期望参考信号功率能够精确且及时地估计干扰和噪声功率。

第三实施例

图6是示出根据本发明的第三实施例的移动通信终端的配置的框图。图6简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图6使用相同的参考符号来表示与图4和图5中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

本实施例仅使用参考信号之一的CSI-RS代替也是参考信号的CRS来估计全接收功率、期望参考信号功率以及期望数据信号功率。以与第二实施例中大体上相同的方式，CSI-RS序列识别器125(参考信号序列识别器)基于由控制信号识别器24所识别的控制信号所指示的小区ID来识别信道状态信息参考信号序列(CSI-RS序列)d_1.CSI-RS，所述信道状态信息参考信号序列是从期望基站发送的信道状态信息参考信号(CSI-RS)的序列。

如第二实施例，CSI-RS向量测量器126(参考信号向量测量器)测量信道状态信息参考信号向量(CSI-RS向量)y_CSI-RS，所述信道状态信息参考信号向量是从期望基站发送的CSI-RS的向量。

干扰抑制结合处理器32基于由CSI-RS向量测量器126所测量的参考信号(CSI-RS向量)y_CSI-RS通过使用公知的方法来计算干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)，以减少另一波束对从期望基站发送的无线电波的期望波束的影响。

数据信号分离器34、数据信号解调器36以及全接收功率估计器38的功能均与第一和第二实施例的相同。

全接收功率估计器38根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CSI-RS向量测量器126所测量的CSI-RS向量，来为每个发送流估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率

具体地，全接收功率估计器38按照下面的方程式(12)来计算N_stream维估计信号向量

$\hat{s}=W_{IRC}{y}_{CSI-RS}\mathrm{...}\left(12\right)$

全接收功率估计器38从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。然后，全接收功率估计器38按照下面的方程式(13)为每个发送流计算当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率

${\hat{P}}_{S+I+N,n}=|s_n{|}^2...\left(13\right)$

信道脉冲矩阵估计器40根据从由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计从期望基站接收的CSI-RS的N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵H_CSI-RS。具体地，信道脉冲矩阵估计器40根据由CSI-RS向量测量器26所测量的CSI-RS向量y_CSI-RS通过公知的方法来计算其信道脉冲矩阵。

期望参考信号功率估计器42按照下面的方程式(14)来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率

${\hat{P}}_{S,n}=|W_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{d}_{1,CSI-RS}{|}^2\mathrm{...}\left(14\right)$

脚注n表示发送流号。

在方程式(14)中，w_IRC.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)提取的行向量。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。

因此，期望参考信号功率估计器42根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器125所识别的CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。

干扰和噪声功率估计器46从全接收功率中减去期望参考信号功率，从而估计出相对于参考信号的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的。干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(15)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}={\hat{P}}_{S+I+N,n}-{\hat{P}}_{S,n}\mathrm{...}\left(15\right)$

脚注n表示发送流号。

发送权重向量估计器48根据由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重向量w_TX。更具体地，发送权重向量估计器48基于由信道脉冲矩阵估计器40所估计的信道脉冲矩阵H_CSI-RS来估计要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵W_TX(N_TX×N_stream维矩阵)。与第一实施例相同的方法用于估计发送权重矩阵。

发送权重向量w_TX是从发送权重矩阵W_TX(N_TX×N_stream维矩阵)中为每个发送流提取的列向量。因此，所述列向量是作为发送权重矩阵的一部分的发送权重向量。脚注n表示发送流号。发送权重向量估计器48从发送权重矩阵中为每个发送流提取发送权重矩阵。

期望数据信号功率估计器50按照下面的方程式(16)根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及发送权重向量来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率

${\hat{P}}_{S,n^{\′}}={\left|w_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{w}_{TX}\right|}^2\mathrm{...}\left(16\right)$

脚注n表示发送流号。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器50所估计的期望数据信号功率以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。SINR计算器52根据下面的方程式(17)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\′}}/{\hat{P}}_{I+N,n}\mathrm{...}\left(17\right)$

脚注n表示发送流号。

信道状态信息确定器54根据由SINR计算器52计算的信号干扰加噪声比SINR_n通过使用公知的方法来确定信道状态信息(CSI)，即CQI、PMI和RI，并且将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。因此，发送信号生成器56用作信道状态信息发送器。

本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CSI-RS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CSI-RS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CRS序列没有误差。相应地，以小误差计算出干扰和噪声功率。尽管干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是由于以小误差计算出了干扰和噪声功率，所以本发明能够以高精确度来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CSI-RS向量测量器126将作为代表信道状态信息参考信号的向量的信道状态信息参考信号向量(CSI-RS向量)测量为参考信号向量，并且全接收功率估计器38基于由CSI-RS向量测量器126所测量的CSI-RS向量来估计全接收功率。此外，信道脉冲矩阵估计器40基于由CSI-RS向量估计器126所测量的CSI-RS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号功率估计器42根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器25所识别的CSI-RS序列来估计期望参考信号功率。干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。

如将根据图2的示例映射所理解的，，CSI-RS以比CRS更低的密度(具有更长的间隔)而被发送。因此，使用CSI-RS来估计包含干扰功率的全接收功率不如使用CRS那样精确。然而，由于CSI-RS最大支持基站(小区)的8个发送天线，因此与使用CRS进行功率估计相比，当基站发送天线的数量很大时，使用CSI-RS进行功率估计可能有时更优选。此外，未来的3GPP标准化可以包含在CSI-RS的发送间隔方面以及在相对于CSI-RS的其它项目方面的变化，在该情形中，使用CSI-RS仍能够提高估计包含干扰功率的全接收功率的精确度。

第四实施例

图7是示出根据本发明的第四实施例的移动通信终端的配置的框图。图7简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图7使用相同的参考符号来表示与图4中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

本实施例是图4中所示的第一实施例的修改。移动通信终端具有全接收信号分量估计器138以及期望参考信号分量估计器142代替全接收功率估计器38以及期望参考信号功率估计器42。全接收信号分量估计器138以及期望参考信号分量估计器142是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU所实现的功能块。在下文中，将对第四实施例与第一实施例不同的那些特征进行详细描述。

全接收信号分量估计器138按照上文的方程式(2)来计算N_stream维估计信号向量

全接收信号分量估计器138从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。估计信号s_n对应于当实现干扰抑制结合时所期待的、针对每个发送流的全接收信号分量。全接收信号分量是从CRS向量所期待的期望信号、干扰信号、以及噪声信号的组合信号分量。因此，全接收信号分量估计器138根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量。

期望参考信号分量估计器142为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量w_IRC.nH_CRSd_1.CRS。脚注n表示发送流号。因此，期望参考信号分量估计器142根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CRS序列识别器25所识别的CRS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。

干扰和噪声功率估计器46从全接收信号分量中减去期望参考信号分量并将减的结果进行平方，从而估计出相对于CRS的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(5)'为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I-N,n}={\left|s_n-w_{IRC,n}{H}_{CRS}{d}_{1,CRS}\right|}^2\mathrm{...}{\left(5\right)}^{\′}$

脚注n表示发送流号。

其它操作与参照图4所解释的第一实施例的相同。本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CRS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CRS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CRS序列没有误差。因此，以小误差计算出干扰和噪声功率。干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是通过计算具有小误差的干扰和噪声功率，能够以高精确度计算出当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CRS向量测量器26将作为代表特定小区参考信号的向量的特定小区参考信号向量(CRS向量)测量为参考信号向量，并且全接收信号分量估计器138基于由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计全接收信号分量。信道脉冲矩阵估计器40基于由CRS向量估计器26所测量的CRS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号分量估计器142根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CRS序列识别器25所识别的CRS序列来估计期望参考信号分量。干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。

如图2的映射示例中所示，由于CRS以比CSI-RS更高的密度(较短的间隔)而被发送，所以使用CRS向量和CRS序列来估计期望参考信号分量以及包含干扰信号的全接收信号分量，能够精确且及时地估计干扰和噪声功率。

第五实施例

图8是示出根据本发明的第五实施例的移动通信终端的配置的框图。图8简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图8使用相同的参考符号来表示与图5中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

本实施例是图5中所示的第二实施例的修改。移动通信终端具有全接收信号分量估计器138以及期望参考信号分量估计器142代替全接收功率估计器38以及期望参考信号功率估计器42。在下文中，将对第五实施例与第二实施例不同的那些特征进行详细描述。

全接收信号分量估计器138按照上文的方程式(2)来计算N_stream维估计信号向量

全接收信号分量功率估计器138从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。估计信号s_n对应于当实现干扰抑制结合时所期待的、针对每个发送流的全接收信号分量。因此，全接收信号分量估计器138根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量。

期望参考信号分量估计器142为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量w_IRC.nH_CSI-RSd_1.CSI-RS。脚注n表示发送流号。因此，期望参考信号分量估计器142根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器125所识别的CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。

干扰和噪声功率估计器46从全接收信号分量中减去期望参考信号分量并将减的结果进行平方，从而估计出相对于参考信号的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(9)'为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}={\left|s_n-w_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{d}_{1,CSI-RS}\right|}^2\mathrm{...}{\left(9\right)}^{\′}$

脚注n表示发送流号。

其它操作与参照图5所解释的第二实施例的相同。本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CRS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CSI-RS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CSI-RS序列没有误差。因此，以小误差计算出干扰和噪声功率。干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是通过计算具有小误差的干扰和噪声功率，能够以高精确度计算出当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CRS向量测量器26将作为代表特定小区参考信号的向量的特定小区参考信号向量(CRS向量)测量为参考信号向量，并且全接收信号分量估计器138基于由CRS向量测量器26所测量的CRS向量来估计全接收信号分量。信道脉冲矩阵估计器40基于由CSI-RS向量估计器126所测量的CSI-RS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号分量估计器142根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器125所识别的CSI-RS序列来估计期望参考信号分量。干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。

如图2的映射示例中所示，由于CRS以比CSI-RS更高的密度(具有较短的间隔)而被发送，所以使用CRS向量和CRS序列来估计期望参考信号分量以及包含干扰信号的全接收信号分量，能够精确且及时地估计干扰和噪声功率。相比之下，CSI-RS以比CRS更低的密度(具有更长的间隔)发送，但是期望CSI-RS的期望参考信号分量可能并不频繁且剧烈波动。因此，使用CSI-RS分量和CSI-RS序列来估计期望参考信号分量仍能够精确且及时地估计期望参考信号分量。精确且及时地估计全接收信号分量以及精确且及时地估计期望参考信号功率能够精确且及时地估计干扰和噪声功率。

第六实施例

图9是示出根据本发明的第六实施例的移动通信终端的配置的框图。图9简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图9使用相同的参考符号来表示与图6中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

本实施例是图6中所示的第三实施例的修改。移动通信终端具有全接收信号分量估计器138以及期望参考信号分量估计器142代替全接收功率估计器38以及期望参考信号功率估计器42。在下文中，将对第六实施例与第三实施例不同的那些特征进行详细描述。

全接收信号分量估计器138按照上文的方程式(12)来计算N_stream维估计信号向量

全接收信号分量功率估计器138从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。估计信号s_n对应于当实现干扰抑制结合时所期待的、针对每个发送流的全接收信号分量。因此，全接收信号分量估计器138根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由CSI-RS向量测量器126所测量的CSI-RS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量。

期望参考信号分量估计器142为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量w_IRC.nH_CSI-RSd_1.CSI-RS。脚注n表示发送流号。因此，期望参考信号分量估计器142根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器125所识别的CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。

干扰和噪声功率估计器46从全接收信号分量中减去期望参考信号分量并将减的结果进行平方，从而估计出相对于参考信号的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(14)'为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}=|s_n-w_{IRC,n}{H}_{CSI-RS}{d}_{1,CSI-RS}{|}^2\mathrm{...}{\left(14\right)}^{\′}$

脚注n表示发送流号。

其它操作与参照图6所解释的第三实施例的相同。本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和CSI-RS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及CSI-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CSI-RS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以CSI-RS序列没有误差。因此，以小误差计算出干扰和噪声功率。尽管干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是通过计算具有小误差的干扰和噪声功率，能够以高精确度计算出当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，CSI-RS向量测量器126将作为代表信道状态信息参考信号的向量的信道状态信息参考信号向量(CSI-RS向量)测量为参考信号向量，并且全接收信号分量估计器138基于由CSI-RS向量测量器126所测量的CSI-RS向量来估计全接收信号分量。信道脉冲矩阵估计器40基于由CSI-RS向量估计器126所测量的CSI-RS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号分量估计器142根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由CSI-RS序列识别器25所识别的CSI-RS序列来估计期望参考信号功率。干扰和噪声功率是全接收信号分量与期望参考信号分量之间的差的平方。

如将根据图2的示例映射所理解的，CSI-RS以比CRS更低的密度(具有更长的间隔)而被发送。因此，使用CSI-RS来估计包含干扰信号的全接收功率不如使用CRS那样精确。然而，由于CSI-RS最大支持基站(小区)的8个发送天线，因此与使用CRS进行信号分量估计相比，当基站发送天线的数量很大时，使用CSI-RS进行信号分量估计可能有时更优选。此外，未来的3GPP标准化可以包含在CSI-RS的发送间隔方面以及在相对于CSI-RS的其它项目方面的变化，在该情形中，使用CSI-RS仍能够提高估计包含干扰信号的全接收信号分量的精确度。

第七实施例

根据第七实施例至第九实施例中的每个实施例的移动通信终端均具有与第一实施例至第六实施例中的任意一个实施例中的组件相同的组件。根据第七实施例至第九实施例中的每个实施例的移动通信终端被额外提供有补偿器72，所述补偿器72对由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比或由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率进行补偿，以便能够以甚至更高的精确度来计算SINR。

图10是示出根据本发明的第七实施例的移动通信终端的部分配置的框图。尽管图10中未示出，然而本移动通信终端具有与图4至图9中分别示出的第一实施例至第六实施例中的一个实施例中的组件相同的组件，并且还被提供有接收信号质量确定器70和补偿器72。

接收信号质量确定器70测量相对于从多个基站接收的无线电波的接收信号质量。补偿器72基于由接收信号质量确定器70测量的接收信号质量为每个发送流补偿由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n。在本实施例中，接收信号质量确定器70将从至少三个基站接收的参考信号的至少三个参考信号接收功率(RSRP)测量为接收信号质量。

例如，在移动通信终端10从如图3中所示的四个基站(小区)1、2、3和4接收无线电波的情况下，假定如下情形：基站1是期望基站。接收信号质量确定器70测量来自期望基站1的参考信号接收功率RSRP₁，来自干扰基站2的参考信号接收功率RSRP₂，来自干扰基站3的参考信号接收功率RSRP₃，以及来自干扰基站4的参考信号接收功率RSRP₄。来自期望基站1的参考信号接收功率RSRP₁高于来自干扰基站的参考信号接收功率RSRP₂、RSRP₃和RSRP₄。就是说，RSRP₁最高。我们假定来自干扰基站2的参考信号接收功率RSRP₂为第二高，并且来自干扰基站3的参考信号接收功率RSRP₃为第三高。然而，RSRP₂与RSRP₃可能彼此相等。换言之，RSRP₂等于或高于RSRP₃。

补偿器72基于多个参考信号接收功率中的第二高的参考信号接收功率与第三高的参考信号接收功率之差来增大由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n，使得当该差很大时，信号干扰加噪声比SINR_n的增大也很大。在上文的示例中，补偿器72基于多个参考信号接收功率RSRP₁、RSRP₂、RSRP₃和RSRP₄中的第二高的参考信号接收功率RSRP₂与第三高的参考信号接收功率RSRP₃之差(RSRP₂-RSRP₃)来对由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿，使得当该差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，增大也很大。

补偿器72可以根据下面示例性方法中的任意一种方法来决定增大Δ。该增大Δ是正数。

(1)补偿器72可以使用如下函数来那个计算增大Δ：

Δ＝f₁(RSRP₂-RSRP₃)

其中f₁是这样的函数：在该函数中，当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，增大Δ也很大。图11是示出函数f₁的示例的图表。然而，函数f₁并不限于图11中所示。

(2)补偿器72可以参考表，以基于该表来决定增大Δ。该表被存储在移动通信终端的存储装置(未示出)中。图12是示例表。然而，该表并不限于图12中所示。

(3)补偿器72可以将差(RSRP₂-RSRP₃)与阈值Th进行比较，以基于所述比较来决定增大Δ。例如，在差(RSRP₂-RSRP₃)大于阈值Th的情形中，补偿器72可以给增大Δ决定为一个正数(例如，3dB)，否则给增大Δ决定为不增大。补偿器72可以将差(RSRP₂-RSRP₃)与多个阈值进行比较，以便决定增大Δ。

在如上所述决定增大Δ之后，补偿器72将每个发送流的信号干扰加噪声比SINR_n增大Δ。补偿器72按照下面的方程式计算每个发送流的经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’。可以将共同的增大Δ用于多个发送流。在增大Δ以dB设置的情况下，每个发送流的信号干扰加噪声比SINR_n以及每个发送流的经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’也以dB来计算。

SINR_n’＝SINR_n+Δ

信道状态信息确定器54根据经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’通过公知的方法来确定信道状态信息(CSI)，即CQI、PMI和RI，以将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。

当主要干扰小区(干扰基站)的数量很小时并且当由主要干扰小区导致的干扰很大时，由IRC减少干扰的效果很高。换言之，当干扰小区的数量很小时，干扰减少的效果很高。此外，当由主要干扰小区导致的干扰很大时，干扰减少的效果很高。如果干扰减少的效果很高，则当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比很高。本实施例使用该原理来为当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿。第二高的参考信号接收功率RSRP₂是造成最大干扰的参考信号的接收功率，并且第三高的参考信号接收功率RSRP₃是造成第二大干扰的参考信号的接收功率。当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，主要干扰小区的数量可能是1，并且由主要干扰小区所导致的干扰可能很大。因此，由IRC减少干扰的效果可能很高。相反地，当差(RSRP₂-RSRP₃)很小时，主要干扰小区的数量可能是2，并且由主要干扰小区所导致的干扰可能很小。因此，由IRC减少干扰的效果可能很低。相应地，补偿器72对信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿，使得，当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，信号干扰加噪声比SINR_n很高。这种补偿能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

第八实施例

根据第八实施例的移动通信终端具有与图10中所示的组件相同的组件。就是说，该移动通信终端具有与图4至图9中所示的第一实施例至第六实施例中的任意一个实施例中的组件相同的组件，并且还被提供有接收信号质量确定器70和补偿器72。接收信号质量确定器70测量相对于从多个基站接收的无线电波的接收信号质量。补偿器72基于由接收信号质量确定器70测量的接收信号质量为每个发送流补偿由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n。

在本实施例中，接收信号质量确定器70为每个发送流将作为当没有实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比的非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n计算为接收信号质量。脚注n表示发送流号。非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n可以由公知的方法计算。

补偿器72基于非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n来对由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿，使得当非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n很低时，信号干扰加噪声比SINR_n的增大很大。补偿器72可以按照下面示例方法中的任意一种方法来决定增大Δ_n。增大Δ_n是正数，并且为每个发送流而被决定。脚注n表示发送流号。

(1)补偿器72可以使用如下函数来那个计算增大Δ_n：

Δ_n＝f₂(SINR_NIRC,n)

其中f₂是这样的函数：在该函数中，当非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n很大时，增大Δ_n也很大。图13是示出函数f₂的示例的图表。然而，函数f₂并不限于图13中所示。

(2)补偿器72可以参考表，以基于该表来决定增大Δ_n。该表被存储在移动通信终端的存储装置(未示出)中。图14是示例表。然而，该表并不限于图14中所示。

(3)补偿器72可以将非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n与阈值Th进行比较，以基于所述比较来决定增大Δ_n。例如，在非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n小于阈值Th的情形中，补偿器72可以给增大Δ_n决定为3dB，否则给增大Δ_n决定为不增大。补偿器72可以将非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n与多个阈值进行比较，以便决定增大Δ_n。

在如上所述决定增大Δ_n之后，补偿器72将每个发送流的信号干扰加噪声比SINR_n增大Δ_n。补偿器72按照下面的方程式计算每个发送流的经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’。在增大Δ_n以dB设置的情况下，每个发送流的信号干扰加噪声比SINR_n以及每个发送流的经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’也以dB来计算。

SINR_n’＝SINR_n+Δ_n

信道状态信息确定器54根据经补偿的信号干扰加噪声比SINR_n’通过公知的方法来确定信道状态信息(CSI)，即CQI、PMI和RI，以将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。

当由主要干扰小区(干扰基站)导致的干扰很大时，由IRC减少干扰的效果很高。换言之，当由主要干扰小区导致的干扰很大时，干扰减少的效果很高。如果干扰减少的效果很高，则当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比很高。本实施例使用该原理来为当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿。当作为当没有实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比的非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n很高时，由主要干扰小区所导致的干扰很小，并且由IRC减少干扰的效果很低。相反地，当非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n很低时，由主要干扰小区所导致的干扰很大，并且由IRC减少干扰的效果很高。相应地，补偿器72对信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿，使得，当非干扰抑制结合信号干扰加噪声比SINR_NIRC,n很低时，信号干扰加噪声比SINR_n很高。这种补偿能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

第九实施例

图15是示出根据本发明的第九实施例的移动通信终端的部分配置的框图。尽管图15中未示出，但是该移动通信终端具有与图4至图9中分别所示的第一实施例至第六实施例中的一个实施例中的组件相同的组件，并且还被提供有接收信号质量确定器70和补偿器72。接收信号质量确定器70测量相对于从多个基站接收的无线电波的接收信号质量。补偿器72基于由接收信号质量确定器70测量的接收信号质量为每个发送流减少由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率

在本实施例中，接收信号质量确定器70将从至少三个基站接收的参考信号的至少三个参考信号接收功率(RSRP)测量为接收信号质量。

例如，在移动通信终端10从如图3中所示的四个基站(小区)1、2、3和4接收无线电波的情况下，假定如下情形：基站1是期望基站。接收信号质量确定器70测量来自期望基站1的参考信号接收功率RSRP₁，来自干扰基站2的参考信号接收功率RSRP₂，来自干扰基站3的参考信号接收功率RSRP₃，以及来自干扰基站4的参考信号接收功率RSRP₄。来自期望基站1的参考信号接收功率RSRP₁高于来自干扰基站的参考信号接收功率RSRP₂、RSRP₃和RSRP₄。就是说，RSRP₁最高。我们假定来自干扰基站2的参考信号接收功率RSRP₂为第二高，并且来自干扰基站3的参考信号接收功率RSRP₃为第三高。然而，RSRP₂与RSRP₃可能彼此相等。换言之，RSRP₂等于或高于RSRP₃。

补偿器72基于多个参考信号接收功率中的第二高的参考信号接收功率与第三高的参考信号接收功率来为每个发送流减少由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率使得当第二高的参考信号接收功率与第三高的参考信号接收功率之差很大时，干扰和噪声功率的减小也很大，并且使得当第二高的参考信号接收功率很高时，该减小也很大。在上文的示例中，补偿器72基于多个参考信号接收功率RSRP₁、RSRP₂、RSRP₃和RSRP₄中的第二高的参考信号接收功率RSRP₂与第三高的参考信号接收功率RSRP₃来对为每个发送流由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率进行补偿，使得当该差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，干扰和噪声功率的减小也很大，并且使得当第二高的参考信号接收功率RSRP₂很高时，干扰和噪声功率的减小变得很大。

补偿器72可以按照下面示例的方法中的任意一种方法来决定减小Δ。减小Δ是正数。

(1)补偿器72可以选择如下的适于参考信号接收功率RSRP₂的多个函数之一，以按照所选择的函数来计算减小Δ。

在RSRP₂<y₁的情况下

Δ＝f_A(RSRP₂-RSRP₃)

在y₁≦RSRP₂<y₂的情况下

Δ＝f_B(RSRP₂-RSRP₃)

在y₂≦RSRP₂的情况下

Δ＝f_C(RSRP₂-RSRP₃)

其中f_A、f_B和f_C每个均是这样的函数：在该函数中，当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，减小Δ也很大。y₁和y₂是阈值(y₁<y₂)。图16示出了示出函数f_A、f_B和f_C的示例的图表。然而，函数f_A、f_B和f_C并不限于图16中所示。阈值的数量和函数的数量均不限于上述示例。

(2)补偿器72可以选择适于参考信号接收功率RSRP₂的多个表之一，以基于所选择的表来确定减小Δ。这些表被存储在移动通信终端的存储装置(未示出)中。图17示出了表的示例。在RSRP₂<y₁的情况下，使用图17的上部的表；在y₁≦RSRP₂<y₂的情况下，使用图17的中间的表；并且在y₂≦RSRP₂的情况下，使用图17的底部的表。然而，表并不限于图17中所示。阈值的数量和表的数量均不限于上述示例。

(3)补偿器72基于参考信号接收功率RSRP₂的范围以及差(RSRP₂-RSRP₃)来决定减小Δ。例如，当RSRP₂<y₁时并且当差(RSRP₂-RSRP₃)大于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为30dB，并且当RSRP₂<y₁时且当差(RSRP₂-RSRP₃)等于或小于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为每必要减小。当y₁≦RSRP₂<y₂时并且当差(RSRP₂-RSRP₃)大于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为40dB；当y₁≦RSRP₂<y₂时且当差(RSRP₂-RSRP₃)等于或小于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为10dB；当y₂≦RSRP₂时且当差(RSRP₂-RSRP₃)大于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为50dB；并且当y₂≦RSRP₂时且当差(RSRP₂-RSRP₃)等于或小于阈值Th时，补偿器72可以给减小Δ确定为20dB。补偿器72可以将差(RSRP₂-RSRP₃)与多个阈值进行比较，以决定减小Δ。

在决定减小Δ之后，补偿器72将每个发送流的干扰和噪声功率减小Δ。补偿器72按照下面的方程式计算每个发送流的经补偿的干扰和噪声功率可将共同的减小Δ用于多个发送流。当减小Δ是dB或dBm时，每个发送流的干扰和噪声功率以及每个发送流的经补偿的干扰和噪声功率也以dB来计算。

${\hat{P}}_{I+N,n^{\&prime;}}={\hat{P}}_{I+N,n}-\mathrm{\&Delta;}$

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器50所估计的期望数据信号功率以及由补偿器72所补偿的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。就是说，SINR计算器52根据下面的方程式(18)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\&prime;}}/{\hat{P}}_{I+N,n^{\&prime;}}\mathrm{...}\left(18\right)$

脚注n表示发送流号。

信道状态信息确定器54根据由SINR计算器52所计算的信号干扰加噪声比SINR_n通过公知的方法来确定信道状态信息(CSI)，即CQI、PMI和RI，以将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。

当主要干扰小区(干扰基站)的数量很小时并且当由主要干扰小区导致的干扰很大时，由IRC减少干扰的效果很大。换言之，当干扰小区的数量很小时，干扰减少的效果很高。此外，当由主要干扰小区导致的干扰很大时，干扰减少的效果很高。如果干扰减少的效果很高，则当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率很低。本实施例使用该原理来为当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n进行补偿。第二高的参考信号接收功率RSRP₂是造成最大干扰的参考信号的接收功率，并且第三高的参考信号接收功率RSRP₃是造成第二大干扰的参考信号的接收功率。当参考信号接收功率RSRP₂很高时，由主要干扰小区所导致的干扰可能很大，并且当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，主要干扰小区的数量可能是1，并且由IRC减少干扰的效果可能很高。相应地，补偿器72对干扰和噪声功率进行补偿，使得当第二高的参考信号接收功率RSRP₂很高，干扰和噪声功率的减小很低，并且当差(RSRP₂-RSRP₃)很大时，干扰和噪声功率的减小很小。这种补偿能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

第十实施例

图18是示出根据本发明的第十实施例的移动通信终端的配置的框图。图18简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图18使用相同的参考符号来表示与图4中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

如图18中所示，每个移动通信终端均具有特定小区参考信号(CRS)信道脉冲矩阵估计器150、干扰和噪声功率估计器156、发送权重矩阵提供器158、内发送流干扰功率估计器160以及期望数据信号功率估计器162。这些组件是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU所实现的功能块。

与第一实施例相似，CRS向量测量器26(参考信号向量测量器)测量特定小区参考信号向量(CRS向量)，所述特定小区参考信号向量是从期望基站发送的CRS的向量。干扰抑制结合处理器32基于由CRS向量测量器26所测量的参考信号(CRS向量)来计算干扰抑制结合接收权重矩阵。然而，干扰抑制结合处理器32基于由发送权重矩阵提供器158(稍后描述)所提供的发送权重矩阵来计算干扰抑制结合接收权重矩阵。

CRS信道脉冲矩阵估计器159根据由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计两个N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵(CRS信道脉冲矩阵)H_CRS.m和H_CRS.m′，所述两个N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵与从期望基站所接收的CRS的两个不同的资源元素相对应。

参照图19对脚注“m”和“m'”进行描述。图19是示出在根据LTE演进的下行传输的资源块中的各个信号的示例映射的示图。如从图19将理解的是，CRS从基站(小区)的多个发送天线端口发送。脚注“m”和“m'”中的每个均表示与多个CRS信道脉冲矩阵之一相对应的资源元素RE的号。例如，脚注“m”是图19中的资源元素RE1的号，并且脚注“m'”是图19中的资源元素RE2的号。资源元素RE1和RE2并不限于所描绘的示例，但是，是从单个天线端口发送的CRS的多个资源元素中的、在频带方向上尽可能彼此靠近(近子载波)且在时间方向上尽可能彼此靠近(近OFDM符号)的那些元素。

干扰和噪声功率估计器156根据由干扰抑制结合处理器32所获得的干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率。所述多个信道脉冲向量中的每个均是由CRS信道脉冲矩阵估计器150所获得的多个信道脉冲矩阵中的各个信道脉冲矩阵的一部分。就是说，干扰和噪声功率估计器156按照下面的方程式(19)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}=\frac{1}{2}|w_{IRC,m,n}(h_{CRS,m,a}-h_{CRS,m^{,},a}){|}^2\mathrm{...}\left(19\right)$

脚注n表示发送流号。

w_IRC.m.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC.m(N_stream×N_RX维矩阵)提取的且基于具有号m的资源元素的CRS向量的行向量(N_RX维)。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。干扰抑制结合接收权重矩阵基于CRS向量以及由发送权重矩阵提供器158(稍后描述)所提供的发送权重矩阵而被计算。

h_CRS.m.a是针对每个天线端口号“a”从由CRS信道脉冲矩阵估计器150所计算的CRS信道脉冲矩阵H_CRS.m(N_RX×N_TX维矩阵)所提取的列向量(N_RX维)。换言之，所述列向量是作为CRS信道脉冲矩阵的一部分的信道脉冲向量。如图19中所示，CRS从基站(小区)的多个发送天线端口发送。脚注“a”表示从其发送CRS的基站的天线端口号。因此，在图19中所示的示例中，“a”是1或2。

h_CRS.m′.a是针对每个天线端口号“a”从由CRS信道脉冲矩阵估计器150所计算的CRS信道脉冲矩阵H_CRS.m′(N_RX×N_TX维矩阵)所提取的列向量(N_RX维)。就是说，所述列向量是作为CRS信道脉冲矩阵的一部分的信道脉冲向量。

发送权重矩阵提供器158为要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵W_TX.i(N_TX×N_stream维矩阵)提供候选。当移动通信终端和基站两者均拥有同一代码本时，脚注i表示在代码本(表示一组发送权重矩阵)中所列出的发送权重矩阵号。

内发送流干扰功率估计器160根据作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由CRS信道脉冲矩阵估计器150所估计的CRS信道脉冲矩阵之一、以及根据发送权重矩阵的候选来估计从期望基站发送的且当实现干扰抑制结合时所期待的内发送流干扰功率。就是说，内发送流干扰功率估计器160按照下面的方程式(20)来为每个发送流计算内发送流干扰功率

${\hat{P}}_{Layer,n}=\underset{n^{\&prime;}=1,n^{\&prime;}\&NotEqual;n}{\overset{N_{Stream}}{\&Sigma;}}{\left|w_{IRC,p,n}{H}_{CRS,p}{w}_{Tx,i,n^{\&prime;}}\right|}^2\mathrm{...}\left(20\right)$

脚注n表示发送流号。

w_IRC.p.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵(N_stream×N_RX维矩阵)所提取的N_RX维行向量(干扰抑制结合权重向量)，并且w_IRC.p.n基于具有号p的资源元素的CRS向量。

H_CRS.p是由CRS信道脉冲矩阵估计器150所计算的CRS信道脉冲矩阵，所述矩阵与具有号p的资源元素的CRS向量相对应。

w_Tx.i.n′是针对每个流从由发送权重矩阵提供器158所提供的候选发送权重矩阵(N_TX×N_stream维矩阵)所提取的列向量(N_TX维)。换言之，所述列向量是作为候选发送权重矩阵的一部分的发送权重向量。脚注n’表示与发送流(通过方程式(20)为其计算内发送流干扰功率)不同的发送流。

期望数据信号功率估计器162根据干扰抑制结合权重向量、由CRS信道脉冲矩阵估计器150所估计的CRS信道脉冲矩阵之一、以及发送权重矩阵候选来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率。期望数据信号功率估计器162按照下面的方程式(21)为每个发送流计算期望数据信号功率

${{\hat{P}}_{S,n}}^{,}=|w_{IRC,p,n}{H}_{CRS,p}{w}_{Tx,i,n}{|}^2\mathrm{...}\left(21\right)$

脚注n表示发送流号。

w_Tx.i.n是针对每个流从由发送权重矩阵提供器158所提供的候选发送权重矩阵(N_TX×N_stream维矩阵)所提取的列向量(N_TX维)。换言之，所述列向量是作为候选发送权重矩阵的一部分的发送权重向量。脚注n表示发送流，所述发送流与通过方程式(21)为其计算期望数据信号功率的发送流相同。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器162所估计的期望数据信号功率、由干扰和噪声功率估计器156所估计的干扰和噪声功率、以及由内发送流干扰功率估计器160所估计的内发送流干扰噪声来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。就是说，SINR计算器52根据下面的方程式(22)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\&prime;}}/({\hat{P}}_{I+N,n}+{\hat{P}}_{Layer,n})\mathrm{...}\left(22\right)$

脚注n表示发送流号。

将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先根据上述方程式(19)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器169根据上述方程式(20)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162根据上述方程式(21)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52根据上述方程式(22)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。到目前为止的步骤1至步骤4的处理与具有上述号i的发送权重矩阵相对应。

在完成步骤4之后，将发送权重矩阵的号i增加1。然后，发送权重矩阵提供器158提供下一发送权重矩阵(号(i+1))。将针对下一发送权重矩阵(号(i+1))重复步骤1至步骤4的处理。将针对在代码本中所提供的每个发送权重矩阵重复步骤1至步骤4的处理。因此，为代码本中所提供的每个发送权重矩阵计算出与资源元素相对应的信号干扰加噪声比SINR_n。SINR计算器52将这些多个信号干扰加噪声比SINR_n中具有最大值(针对各个发送流具有最大值)的一个信号干扰加噪声比SINR_n提供给信道状态信息确定器54。信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的、最大值的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。当信道状态信息确定器54确定出信道状态信息时，使用与最大值的信号干扰加噪声比SINR_n相对应的发送权重矩阵。此外，数据信号分离器34使用与所述发送权重矩阵相对应的干扰抑制结合接收权重矩阵来进行信号分离。

在前述操作中所获得的、最大值的信号干扰加噪声比SINR_n与特定资源元素(具有号m)以及特定资源元素(具有号p)相对应。移动通信终端可以针对多个资源元素计算信号干扰加噪声比SINR_n的最大平均值，从而通过使用所述最大平均值来确定信道状态信息。例如，在步骤1，干扰和噪声功率估计器156可以相对于多个资源元素(具有号m的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(19)来计算多个干扰和噪声功率，并且取所述多个干扰和噪声功率的平均值。在步骤2，内发送流干扰功率估计器160可以相对于多个资源元素(具有号p的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(20)来计算多个内发送流干扰功率，并且取所述多个内发送流干扰功率的平均值。在步骤3，期望数据信号功率估计器162可以相对于多个资源元素(具有号p的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(21)来计算多个期望数据信号功率，并且取所述多个期望数据信号功率的平均值。在步骤4，SINR计算器52可以根据平均的期望数据信号功率、平均的干扰和噪声功率、以及平均的内发送流干扰功率来计算信号干扰加噪声比。

在本实施例中，CRS信道脉冲矩阵估计器150估计与CRS的不同资源元素相对应的多个信道脉冲矩阵，并且干扰和噪声功率估计器156根据多个信道脉冲向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，其中所述多个信道脉冲向量中的每个均是多个信道脉冲矩阵中的相应一个的一部分。在不同的资源元素沿频带方向(近子载波)并且还沿时间方向(近OFDM符号)彼此靠近的情形中，这些资源元素的信道特性可能几乎相同，并且可能由干扰和噪声引起在从资源元素所获得的多个信道脉冲矩阵之间的差异。相应地，能够根据从这些资源元素所获得的多个信道脉冲向量来以高精确度估计干扰和噪声功率。因此，以小误差估计干扰和噪声功率使得能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

第十一实施例

根据本发明第十一实施例的移动通信终端具有与第十实施例的移动通信终端相同的配置。第十实施例在步骤1使用方程式(19)，然而本实施例在步骤1使用下面的方程式(23)。就是说，干扰和噪声功率估计器156根据下面的方程式(23)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}=\frac{1}{2}|(w_{IRC,m,n}{h}_{CRS,m,a}-w_{IRC,m^{,},n}{h}_{CRS,m^{,},a}{|}^2\mathrm{...}(23)$

脚注n表示发送流号。

在方程式(23)中，w_IRC.m′.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC.m′(N_stream×N_RX维矩阵)提取的且基于具有号m’的资源元素的CRS向量的行向量(N_RX维)。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。干扰抑制结合接收权重矩阵基于CRS向量以及由发送权重矩阵提供器158所提供的发送权重矩阵而被计算。方程式(23)中的其它变量如上文关于方程式(19)所述。

其它特征与第十实施例中的特征相同。将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先根据上述方程式(23)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器160根据上述方程式(20)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162根据上述方程式(21)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52根据上述方程式(22)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。到目前为止的步骤1至步骤4的处理与具有上述号i的发送权重矩阵相对应。

在完成步骤4之后，将发送权重矩阵的号i增加1。然后，发送权重矩阵提供器158提供下一发送权重矩阵(号(i+1))。将针对下一发送权重矩阵(号(i+1))重复步骤1至步骤4的处理。将针对在代码本中所提供的每个发送权重矩阵重复步骤1至步骤4的处理。因此，为代码本中所提供的每个发送权重矩阵计算出与资源元素相对应的信号干扰加噪声比SINR_n。SINR计算器52将这些多个信号干扰加噪声比SINR_n中具有最大值(针对各个发送流具有最大值)的一个信号干扰加噪声比SINR_n提供给信道状态信息确定器54。信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的、最大值的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。当信道状态信息确定器54确定出信道状态信息时，使用与最大值的信号干扰加噪声比SINR_n相对应的发送权重矩阵。此外，数据信号分离器34使用与所述发送权重矩阵相对应的干扰抑制结合接收权重矩阵来进行信号分离。

与第十实施例相似，移动通信终端可以针对多个资源元素计算信号干扰加噪声比SINR_n的最大平均值，从而通过使用所述最大平均值来确定信道状态信息。

第十二实施例

图20是示出根据本发明的第十二实施例的移动通信终端的配置的框图。图20简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图20使用相同的参考符号来表示与图18中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

如图20中所示，每个移动通信终端另外还具有CSI-RS(信道状态信息参考信号)向量测量器126和CSI-RS(信道状态信息参考信号)信道脉冲矩阵估计器170。这些组件是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU所实现的功能块。

与第十实施例相似，CRS向量测量器26(参考信号向量测量器)测量特定小区参考信号向量(CRS向量)，所述特定小区参考信号向量是从期望基站发送的CRS的向量。与第十实施例相似，干扰抑制结合处理器32基于由CRS向量测量器26所测量的参考信号(CRS向量)以及从发送权重矩阵提供器158所提供的发送权重矩阵来计算干扰抑制结合接收权重矩阵。

与第十实施例相似，CRS信道脉冲矩阵估计器150根据由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计两个N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵(CRS信道脉冲矩阵)，所述两个N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵与从期望基站所接收的CRS的两个不同的资源元素相对应。与第十实施例相似，干扰和噪声功率估计器156按照上述方程式(19)为每个发送流计算干扰和噪声功率。与第十实施例相似，发送权重矩阵提供器158为要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵(N_TX×N_stream维矩阵)提供候选。

与第一实施例相似，CSI-RS向量测量器126测量信道状态信息参考信号向量(CSI-RS向量)，所述信道状态信息参考信号向量是从期望基站发送的CSI-RS的向量。

CSI-RS信道脉冲矩阵估计器170根据由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵(CSI-RS信道脉冲矩阵)H_CSI-RS.p，所述N_RX×N_TX维信道脉冲矩阵H_CSI-RS.p与从期望基站所接收的CSI-RS的自由选择的资源元素(具有号p)相对应。

内发送流干扰功率估计器160根据作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由CRS信道脉冲矩阵估计器170所估计的CSI-RS信道脉冲矩阵CSI-RS、以及根据发送权重矩阵的候选来估计当实现干扰抑制结合时所期待的内发送流干扰功率。就是说，内发送流干扰功率估计器160按照下面的方程式(24)来为每个发送流计算内发送流干扰功率

${\hat{P}}_{Layer,n}=\underset{n^{\&prime;}=1,n^{\&prime;}\&NotEqual;n}{\overset{N_{Stream}}{\&Sigma;}}{\left|w_{IRC,p,n}{H}_{CRI-RS,p}{w}_{Tx,i,n^{\&prime;}}\right|}^2\mathrm{...}\left(24\right)$

脚注n表示发送流号。w_IRC.p.n和w_Tx.i.n′如上文关于第十实施例的方程式(20)所述。

期望数据信号功率估计器162根据干扰抑制结合权重向量、由CSI-RS信道脉冲矩阵估计器170所估计的CSI-RS信道脉冲矩阵、以及发送权重矩阵候选来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率。期望数据信号功率估计器162按照下面的方程式(25)为每个发送流计算期望数据信号功率

${{\hat{P}}_{S,n}}^{,}=|w_{IRC,p,n}{H}_{CSI-RS,p}{w}_{Tx,i,n}{|}^2\mathrm{...}\left(25\right)$

脚注n表示发送流号。w_Tx.i.n如上文关于第十实施例的方程式(21)所述。SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器162所估计的期望数据信号功率、由干扰和噪声功率估计器156所估计的噪声功率、以及由内发送流干扰功率估计器160所估计的内发送流干扰噪声来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。就是说，SINR计算器52根据上述方程式(22)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n。

其它特征与第十实施例中的特征相同。将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先根据上述方程式(19)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器160根据上述方程式(20)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162根据上述方程式(24)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52根据上述方程式(25)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。到目前为止的步骤1至步骤4的处理与具有上述号i的发送权重矩阵相对应。

在完成步骤4之后，将发送权重矩阵的号i增加1。然后，发送权重矩阵提供器158提供下一发送权重矩阵(号(i+1))。将针对下一发送权重矩阵(号(i+1))重复步骤1至步骤4的处理。将针对在代码本中所提供的每个发送权重矩阵重复步骤1至步骤4的处理。因此，为代码本中所提供的每个发送权重矩阵计算出与资源元素相对应的信号干扰加噪声比SINR_n。SINR计算器52将多个信号干扰加噪声比SINR_n中具有最大值(针对各个发送流具有最大值)的一个信号干扰加噪声比SINR_n提供给信道状态信息确定器54。信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的、最大值的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。当信道状态信息确定器54确定出信道状态信息时，使用与最大值的信号干扰加噪声比SINR_n相对应的发送权重矩阵。此外，数据信号分离器34使用与所述发送权重矩阵相对应的干扰抑制结合接收权重矩阵来进行信号分离。

与第十实施例相似，移动通信终端可以针对多个资源元素计算信号干扰加噪声比SINR_n的最大平均值，从而通过使用所述最大平均值来确定信道状态信息。本实施例能够大体上实现与第十实施例的效果相同的效果。

第十三实施例

根据本发明第十三实施例的移动通信终端具有与第十二实施例的配置相同的配置。第十二实施例在步骤1使用方程式(19)，然而本实施例在步骤1使用方程式(23)(上文关于第十一实施例进行了描述)。

其它特征与第十二实施例中的特征相同。将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先根据上述方程式(23)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器160根据上述方程式(24)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162根据上述方程式(25)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52根据上述方程式(22)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。到目前为止的步骤1至步骤4的处理与具有上述号i的发送权重矩阵相对应。

在完成步骤4之后，将发送权重矩阵的号i增加1。然后，发送权重矩阵提供器158提供下一发送权重矩阵(号(i+1))。将针对下一发送权重矩阵(号(i+1))重复步骤1至步骤4的处理。将针对在代码本中所提供的每个发送权重矩阵重复步骤1至步骤4的处理。因此，为代码本中所提供的每个发送权重矩阵计算出与资源元素m相对应的信号干扰加噪声比SINR_n。SINR计算器52将多个信号干扰加噪声比SINR_n中具有最大值(针对各个发送流具有最大值)的一个信号干扰加噪声比SINR_n提供给信道状态信息确定器54。信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的、最大值的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。当信道状态信息确定器54确定出信道状态信息时，使用与最大值的信号干扰加噪声比SINR_n相对应的发送权重矩阵。此外，数据信号分离器34使用与所述发送权重矩阵相对应的干扰抑制结合接收权重矩阵来进行信号分离。

与第十实施例相似，移动通信终端可以针对多个资源元素计算信号干扰加噪声比SINR_n的最大平均值，从而通过使用所述最大平均值来确定信道状态信息。本实施例能够大体上实现与第十实施例的效果相同的效果。

上述第七实施例至第九实施例中的每个实施例均能够与第十实施例至第十三实施例中的任意一个实施例相结合。此外，上述第十实施例至第十三实施例中的每个实施例均提供了使用代码本的发送预编码***，然而，上述第十实施例至第十三实施例中的每个实施例可以基于在移动通信终端所估计的CRS或CSI-RS信道脉冲矩阵来使用例如通过单值分解所计算的、自由选择的预编码矩阵。

第十四实施例

图21是示出根据本发明第十四实施例的移动通信终端的配置的框图。图21简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图21使用相同的参考符号来表示与图4(第一实施例)中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

如图21中所示，每个移动通信终端均具有DM-RS(解调参考信号)序列识别器225以及DM-RS(解调参考信号)向量测量器226。DM-RS列识别器225以及DM-RS向量测量器226是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU所实现的功能块。与第一实施例不同，根据本实施例的移动通信终端并不具有发送权重向量估计器48或期望数据信号功率估计器50。

DM-RS序列标识器225(参考信号序列标识器)根据由控制信号标识器24所标识的控制信号所指示的小区ID来标识解调参考信号序列(DM-RS序列)d_1.DM-RS，所述解调参考信号序列d_1.DM-RS是从期望基站发送的解调参考信号(DM-RS)的序列。具体地，DM-RS序列标识器225从移动通信终端已知的一组DM-RS序列中选择与小区ID相对应的DM-RS序列。

DM-RS向量测量器226(参考信号向量测量器)测量解调参考信号向量(DM-RS向量)y_DM-RS，所述解调参考信号向量y_DM-RS是代表从期望基站发送的DM-RS的向量。DM-RS向量是N_RX维向量，并且N_RX与移动通信终端的接收天线20的数量相对应。

干扰抑制结合处理器32基于由DM-RS向量测量器226所测量的参考信号向量(DM-RS向量)通过使用公知的方法来计算干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC，以减少另一波束对从期望基站发送的无线电波的期望波束的影响。干扰抑制结合接收权重矩阵是N_stream×N_RX维矩阵。N_stream是从期望基站发送至移动通信终端的发送层的数量。

数据信号分离器34使用由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵来从由无线电接收器22输出的信号中将用于本移动通信终端的数据信号与用于另一移动通信终端的数据信号分离。数据信号解调器36对用于移动通信终端的、已经由数据信号分离器34所分离的数据信号进行解调和解码，以获得数据信号。

全接收功率估计器38根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由DM-RS向量测量器226所测量的DM-RS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率全接收功率是从DM-RS向量所期待的期望信号功率、干扰功率、以及噪声功率之和，并且针对每个发送流估计所述全接收功率。脚注n表示发送流号。

具体地，全接收估计器38按照下面的方程式(26)来计算N_stream维估计信号向量

$\hat{s}=W_{IRC}{y}_{DM-RS}\mathrm{...}\left(26\right)$

然后，全接收功率估计器38从估计信号向量中为每个发送流提取估计信号s_n。脚注n表示发送流号。全接收功率估计器38按照下面的方程式(27)为每个发送流计算当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率

${\hat{P}}_{S+I+N,n}={\left|s_n\right|}^2\mathrm{...}\left(27\right)$

信道脉冲矩阵估计器40根据从由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计从期望基站接收的DM-RS的N_RX×N_stream维信道脉冲矩阵H_DM-RS。具体地，信道脉冲矩阵估计器40根据由DM-RS向量测量器26所测量的DM-RS向量y_DM-RS通过使用公知的方法来计算其信道脉冲矩阵。

期望参考信号功率估计器42按照下面的方程式(28)来为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率

${\hat{P}}_{S,n}=|w_{IRC,n}{H}_{DM-RS}{d}_{1,DM-RS}{|}^2\mathrm{...}\left(28\right)$

其中脚注n表示发送流号。

在方程式(28)中，w_IRC.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC(N_stream×N_RX维矩阵)提取的行向量。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。

因此，期望参考信号功率估计器42根据作为由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由信道脉冲矩阵估计器40所计算的信道脉冲矩阵、以及由DM-RS序列识别器225所识别的DM-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。在本实施例中，期望参考信号功率估计器42基于来自期望基站的DM-RS来估计期望参考信号功率。由于DM-RS以与数据信号大体上相同的方式被预编码，所以能够将由期望参考信号功率估计器42所估计的期望参考信号功率视为期望数据信号功率。

干扰和噪声功率估计器46从全接收功率中减去期望参考信号功率，从而估计出相对于DM-RS的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率是当实现干扰抑制结合时所期待的功率。就是说，干扰和噪声功率估计器46按照下面的方程式(29)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}={\hat{P}}_{S+I+N,n}-{\hat{P}}_{S,n}\mathrm{...}\left(29\right)$

其中脚注n表示发送流号。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器42所估计的期望数据信号功率(期望数据信号功率)以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。SINR计算器52根据下面的方程式(30)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n}/{\hat{P}}_{I+N,n}\mathrm{...}\left(30\right)$

脚注n表示发送流号。

信道状态信息确定器54根据由SINR计算器52计算的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI)。如上所述，信道质量指示符(CQI)、预编码矩阵指示符(PMI)以及等级指示符(RI)的集合已知作为信道状态信息。信道状态信息确定器54使用公知的方法来确定CQI、PMI和RI，以便将代表包括CQI、PMI和RI的CSI的信号提供给发送信号生成器56。

发送信号生成器56通过无线电发送器58和发送天线60将代表CSI的信号发送，即馈送回至期望基站。因此，发送信号生成器56用作信道状态信息发送器。

本实施例根据干扰抑制结合接收权重矩阵和DM-RS向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，并且根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及DM-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率。当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。由于干扰抑制结合接收权重矩阵和信道脉冲矩阵是通过估计而获得，所以它们可能包含误差。相比之下，因为CRS序列是对应于移动通信基站所连接的期望基站的序列，所以DM-RS序列没有误差。相应地，以小误差计算出干扰和噪声功率。尽管干扰和噪声功率频繁且剧烈波动，但是由于以这种小误差计算出了干扰和噪声功率，所以本发明能够以高精确度来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在本实施例中，DM-RS向量测量器226将作为代表解调参考信号的解调参考信号向量(DM-RS向量)测量为参考信号向量，并且全接收功率估计器38基于由DM-RS向量测量器226所测量的DM-RS向量来估计全接收功率。此外，信道脉冲矩阵估计器40基于由DM-RS向量测量器226所测量的DM-RS向量来估计信道脉冲矩阵，并且期望参考信号功率估计器42根据干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵、以及由DM-RS序列识别器25所识别的CRS序列来估计期望参考信号功率。干扰和噪声功率是全接收功率与期望参考信号功率之差。

如将根据图2的示例映射所示，由于与CSI-RS的发送相比，DM-RS以更高的密度(具有更短的间隔)而被发送，所以使用DM-RS向量和DM-RS序列来估计包括干扰功率和期望参考信号功率的全接收功率能够精确并及时地估计干扰和噪声功率。

在第一实施例中，期望参考信号功率估计器42基于来自期望基站的CRS来估计期望参考信号功率。由于所估计的期望参考信号功率不能视为期望数据信号功率，所以第一实施例估计要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵并且基于所估计的发送权重矩阵来估计期望数据信号功率，并且第一实施例的SINR计算器52基于所述期望数据信号功率来计算信号干扰加噪声比。相比之下，在本实施例中，期望参考信号功率估计器42基于来自期望基站的DM-RS来估计期望参考信号功率。由于DM-RS以与数据信号大体上相同的方式被预编码，所以能够将由期望参考信号功率估计器42所估计的期望参考信号功率视为期望数据信号功率。SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器42所估计的期望数据信号功率(期望数据信号功率)以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。因此，在本实施例中，不必估计要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵以及基于所估计的发送权重矩阵估计期望数据信号功率。相应地，能够省略第一实施例的发送权重向量估计器48以及期望数据信号功率估计器50。

第十五实施例

图22是示出根据本发明第十五实施例的移动通信终端的配置的框图。图22简单地示出了仅与信号接收相关的部分以及与信号发送相关的部分，并且其它部分在此处并未描绘。图22使用相同的参考符号来表示与图18(第十实施例)中相同的组件，并且下文的描述在一些情形中省略了对这些组件的详细描述。

如图22中所示，每个移动通信终端均具有DM-RS(解调参考信号)序列识别器225、DM-RS(解调参考信号)向量测量器226、以及解调参考信号(DM-RS)信道脉冲矩阵估计器250。这些组件是由运行并执行计算机程序并按照该计算机程序起作用的移动通信终端的、未示出的CPU所实现的功能块。与第十实施例不同，根据本实施例的移动通信终端并不具有发送权重矩阵提供器158。

DM-RS序列标识器225(参考信号序列标识器)根据由控制信号标识器24所标识的控制信号所指示的小区ID来标识解调参考信号序列(DM-RS序列)d_1.DM-RS，所述解调参考信号序列d_1.DM-RS是从期望基站发送的解调参考信号(DM-RS)的序列。具体地，DM-RS序列标识器225从移动通信终端已知的一组DM-RS序列中选择与小区ID相对应的DM-RS序列。

与第十四实施例相似，DM-RS向量测量器226(参考信号向量测量器)测量解调参考信号向量(DM-RS向量)，所述解调参考信号向量是从期望基站发送的DM-RS的向量。干扰抑制结合处理器32基于由DM-RS向量测量器226所测量的参考信号(DM-RS向量)来计算干扰抑制结合接收权重矩阵。

DM-RS信道脉冲矩阵估计器250根据由接收天线20所接收的无线电波所获得的信号来估计两个N_RX×N_stream维信道脉冲矩阵(DM-RS信道脉冲矩阵)H_DM-RS.m和H_DM-RS.m′，所述两个N_RX×N_stream维信道脉冲矩阵与从期望基站所接收的DM-RS的两个不同的资源元素相对应。

参照图23对脚注“m”和“m'”进行描述。图23是示出在根据LTE演进的下行传输的资源块中的各个信号的示例映射的示图。如从图23所示，DM-RS使用一些子载波的每个子载波中的两个连续的资源元素(例如，资源元素RE1和RE2)而被发送。然而，在所述两个连续的资源元素中，第一资源元素与发送层1相对应；并且最后的资源元素与发送层2相对应。例如，资源元素RE1和RE3每个均与发送层1相对应；并且资源元素RE2和RE4每个均与发送层2相对应。脚注“m”和“m'”表示与发送层中的一个相对应的不同的资源元素RE的号。例如，脚注“m”表示图23中所示的资源元素RE1的号，并且脚注“m'”表示图23中所示的资源元素RE3的号。脚注“m”可以是图23中所示的资源元素RE2的号，并且脚注“m'”可以是图23中所示的资源元素RE4的号。所使用的资源元素并不限于所描绘的示例，然而，所使用的资源元素具有相同的频带(相同的子载波)，并且在时间方向上尽可能彼此靠近(近OFDM符号)。

干扰和噪声功率估计器156根据由干扰抑制结合处理器32所获得的干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述多个信道脉冲向量中的每个均是由DM-RS信道脉冲矩阵估计器250所获得的多个信道脉冲矩阵中的各个信道脉冲矩阵的一部分。就是说，干扰和噪声功率估计器156按照下面的方程式(31)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}=\frac{1}{2}\left|w_{IRC,m,n}\right(h_{DM-RS,m,a}-h_{DM-RS,m^{,},n}){|}^2\mathrm{...}\left(31\right)$

脚注n表示发送流号。

w_IRC.m.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC.m(N_stream×N_RX维矩阵)提取的且基于具有号m的资源元素的DM-RS向量的行向量(N_RX维)。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。干扰抑制结合接收权重矩阵基于DM-RS向量。

h_DM-RS.m.a是针对每个天线端口号“a”从由DM-RS信道脉冲矩阵估计器250所计算的DM-RS信道脉冲矩阵H_DM-RS.m(N_RX×N_stream维矩阵)所提取的列向量(N_RX维)。换言之，所述列向量是作为DM-RS信道脉冲矩阵的一部分的信道脉冲向量。DM-RS从基站(小区)的多个发送天线端口发送。脚注“a”表示从其发送DM-RS的基站的天线端口号。因此，“a”是1或2。

h_DM-RS.m′.a是针对每个天线端口号“a”从由DM-RS信道脉冲矩阵估计器250所计算的DM-RS信道脉冲矩阵H_DM-RS.m′(N_RX×N_stream维矩阵)所提取的列向量(N_RX维)。就是说，所述列向量是作为DM-RS信道脉冲矩阵的一部分的信道脉冲向量。

内发送流干扰功率估计器160根据作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量以及由DM-RS信道脉冲矩阵估计器250所估计的DM-RS信道脉冲矩阵来估计从期望基站发送的且当实现干扰抑制结合时所期待的内发送流干扰功率。就是说，内发送流干扰功率估计器160按照下面的方程式(32)来为每个发送流计算内发送流干扰功率

${\hat{P}}_{Layer,n}=\underset{n^{\&prime;}=1,n^{\&prime;}\&NotEqual;n}{\overset{N_{Stram}}{\&Sigma;}}{\left|w_{IRC,p,n}{H}_{DM-RS,p}\right|}^2\mathrm{...}\left(32\right)$

脚注n表示发送流号。

w_IRC.p.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵(N_stream×N_RX维矩阵)所提取的N_RX维行向量(干扰抑制结合权重向量)，并且w_IRC.p.n基于具有号p的资源元素的DM-RS向量。

H_DM-RS.p是由DM-RS信道脉冲矩阵估计器150所计算的DM-RS信道脉冲矩阵，所述矩阵与具有号p的资源元素的DM-RS向量相对应。

期望数据信号功率估计器162根据干扰抑制结合权重向量、由DM-RS信道脉冲矩阵估计器250所估计的DM-RS信道脉冲矩阵、以及由DM-RS序列识别器225所识别的DM-RS序列来估计当实现干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率。期望数据信号功率估计器162按照下面的方程式(33)为每个发送流计算期望数据信号功率

${{\hat{P}}_{S,n}}^{,}=|w_{IRC,p,n}{H}_{DM-RS,p}{d}_{1,DM-RS}{|}^2\mathrm{...}\left(33\right)$

脚注n表示发送流号。

SINR计算器52根据由期望数据信号功率估计器162所估计的期望数据信号功率、由干扰和噪声功率估计器156所估计的干扰和噪声功率、以及由内发送流干扰功率估计器160所估计的内发送流干扰噪声来计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。就是说，SINR计算器52根据下面的方程式(34)为每个发送流计算，即估计当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比SINR_n：

${\mathrm{SINR}}_n={\hat{P}}_{S,n^{\&prime;}}/({\hat{P}}_{I+N,n}+{\hat{P}}_{Layer,n})\mathrm{...}\left(34\right)$

脚注n表示发送流号。

将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先根据上述方程式(31)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器160根据上述方程式(32)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162根据上述方程式(33)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52根据上述方程式(34)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。

在完成步骤4之后，信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI).

在前述操作中所获得的信号干扰加噪声比SINR_n与特定资源元素(具有号m)以及特定资源元素(具有号p)相对应。移动通信终端可以针对多个资源元素计算平均的信号干扰加噪声比SINR_n，从而通过使用所述平均的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息。例如，在步骤1，干扰和噪声功率估计器156可以相对于多个资源元素(具有号m的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(31)来计算多个干扰和噪声功率，并且取所述多个干扰和噪声功率的平均值。在步骤2，内发送流干扰功率估计器160可以相对于多个资源元素(具有号p的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(20)来计算多个内发送流干扰功率，并且取所述多个内发送流干扰功率的平均值。在步骤3，期望数据信号功率估计器162可以相对于多个资源元素(具有号p的资源元素以及具有另一个号的资源元素)应用方程式(33)来计算多个期望数据信号功率，并且取所述多个期望数据信号功率的平均值。在步骤4，SINR计算器52可以根据平均的期望数据信号功率、平均的干扰和噪声功率、以及平均的内发送流干扰功率来计算信号干扰加噪声比。

在本实施例中，DM-RS信道脉冲矩阵估计器250估计与DM-RS的不同资源元素相对应的多个信道脉冲矩阵，并且干扰和噪声功率估计器156根据多个信道脉冲向量来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，其中所述多个信道脉冲向量中的每个均是多个信道脉冲矩阵中的相应一个的一部分。在不同的资源元素处于相同的频带(相同的子载波)并且还沿时间方向(近OFDM符号)彼此靠近的情形中，这些资源元素的信道特性大体上相同，并且可能由干扰和噪声引起在从资源元素所获得的多个信道脉冲矩阵之间的差异。相应地，能够根据从这些资源元素所获得的多个信道脉冲向量来以高精确度估计干扰和噪声功率。因此，以小误差估计干扰和噪声功率使得能够高精确地计算当实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比(SINR)。

由于所计算的SINR是高度精确的，所以基站能够根据基于高精确度的SINR所确定的信道质量信息来进行适当的自适应调制以及用户调度，并且还能够根据基于具有高精确度的SINR所确定的信道状态信息来进行适当的预编码。此外，由于所计算的SINR具有高精确度，所以如果SINR被用作切换的指标，则能够进行适当的切换。

在第十实施例中，基于来自期望基站的CRS进行各种处理。由于CRS并不以与数据信号相同的方式预编码，所以第十实施例使用要被用于在期望基站预编码的发送权重矩阵候选来估计期望数据信号功率，并且第十实施例的SINR计算器52根据期望数据信号功率来计算信号干扰加噪声比。此外，针对多个发送权重矩阵候选重复计算信号干扰加噪声比的处理，并且选择最大的信号干扰加噪声比。相比之下，在本实施例中，基于来自期望基站的DM-RS来进行各种处理。由于DM-RS以与数据信号大体上相同的方式被预编码，所以能够容易地计算期望数据信号功率。因此，不必重复针对多个发送权重矩阵候选计算信号干扰加噪声比的处理。相应地，能够省略第十实施例的发送权重矩阵提供器158。

第十六实施例

根据本发明第十六实施例的移动通信终端具有与第十五实施例的移动通信终端相同的配置。第十实五施例在步骤1使用方程式(31)，然而本实施例在步骤1使用下面的方程式(35)。就是说，干扰和噪声功率估计器156根据下面的方程式(35)为每个发送流计算干扰和噪声功率

${\hat{P}}_{I+N,n}=\frac{1}{2}|(w_{IRC,m,n}{h}_{DM-RS,m,a}-w_{IRC,m^{,},n}{h}_{DM-RS,m^{,},a}){|}^2\mathrm{...}\left(35\right)$

脚注n表示发送流号。

在方程式(35)中，w_IRC.m′.n是针对每个发送流从由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵W_IRC.m′(N_stream×N_RX维矩阵)提取的且基于具有号m’的资源元素的DM-RS向量的行向量(N_RX维)。因此，该行向量是作为干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量。脚注n表示发送流号。干扰抑制结合接收权重矩阵基于DM-RS向量而被计算。方程式(35)中的其它变量如关于方程式(31)所述。

其它特征与第十五实施例的特征相同。将对由根据本实施例的移动通信终端计算信号干扰比SINR_n的操作进行解释。干扰和噪声功率估计器156首先按照上述方程式(35)来为每个发送流计算与资源元素号m相对应的干扰和噪声功率(步骤1)。接下来，内发送流干扰功率估计器160按照上述方程式(32)来为每个发送流计算与资源元素号p相对应的内发送流干扰功率(步骤2)。然后，期望数据信号功率估计器162按照上述方程式(33)为每个发送流计算与资源元素号p相对应的期望数据信号功率(步骤3)。此外，SINR计算器52按照上述方程式(34)为每个发送流计算信号干扰加噪声比SINR_n(步骤4)。

在完成步骤4之后，信道状态信息确定器54根据从SINR计算器52输出的最大值的信号干扰加噪声比SINR_n来确定信道状态信息(CSI).

与第十五实施例相似，移动通信终端可以针对多个资源元素计算信号干扰加噪声比SINR_n的最大平均值，从而使用所述最大平均值来确定信道状态信息。本实施例能够实现与第十五实施例的效果相同的效果。

上述第七实施例至第九实施例中的每个实施例均能够与第十四实施例至第十六实施例中的任意一个实施例相结合。

第十七实施例

根据第十七实施例的移动通信终端使用由上述第一实施例至第六实施例以及第九实施例至第十六实施例中的一个实施例所获得的、高精确度的信号干扰加噪声比来执行串行干扰消除(SIC)。

图24是示出根据本发明的第十七实施例的移动通信终端的部分配置的框图。根据第十七实施例的移动通信终端具有与第一实施例至第六实施例以及第十实施例至第十六实施例中的一个实施例大体上相同的配置，并且还具有消除顺序确定器300、SIC部(串行干扰消除器)302、存储器310、数据信号合成分离器334、以及数据信号解调器336。图24仅简单示出了上述实施例的组件中的无线电接收器22、SINR计算器52、以及干扰抑制结合处理器32。上述实施例的组件中的数据信号分离器34以及数据信号解调器36不是必需的。

SIC部302将来自干扰基站的干扰数据信号解调，以生成干扰副本，并且从由在多个接收天线20所接收的无线电波所获得的、从无线电接收器22输出的接收信号中消除干扰副本，从而从期望基站提取期望数据信号。更具体地，无论期望数据信号或干扰数据信号，SIC部302均以较高的优先级重复对具有更大的SINR的数据信号的解调以生成数据信号副本以及重复消除通过从所述接收信号(在期望数据信号与干扰数据信号相混合的情况下)解调所生成的数据信号副本。当所有数据信号均被解调并且所有干扰副本均被获得时，SIC部302从接收信号中消除全部干扰副本，以提取期望数据信号。能够基于从基站发送的控制信号的小区ID来确定经解调的数据信号副本是用于期望数据信号还是用于干扰数据信号。

从无线电接收器22输出的接收信号被存储在存储器310中，以用于SIC部302的SIC操作。诸如由SIC部302所获得的干扰部分这样的计算结果也存储在存储器310中。

期望数据信号的SINR以及干扰数据信号的SINR被用于确定在SIC部302的数据信号的解调和消除的顺序。由于这个原因，SINR计算器52不仅针对期望数据信号而且还针对干扰数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR。在上述其它实施例中，SINR计算器52针对期望数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR，然而在本实施例中，SINR计算器52还针对干扰数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR。

假定实际干扰数据信号是期望数据信号并且还假定实际期望数据信号是干扰数据信号，执行针对干扰数据信号的干扰抑制结合。因此，图24中未示出的那些组件还将来自实际干扰基站的信号视为来自期望基站的信号。在本实施例使用图21中所示的第十四实施例的配置的情况下，DM-RS序列识别器225识别从干扰基站发送的DM-RS序列，并且DM-RS向量测量器226测量从干扰基站发送的DM-RS向量。干扰抑制结合处理器32基于干扰基站的DM-RS向量来计算干扰抑制结合权重矩阵，以便减少由其它波束(包括实际期望波束)对从干扰基站发送的无线电波的干扰波束的影响。全接收功率估计器38根据由干扰抑制结合处理器32所计算的干扰抑制结合接收权重矩阵以及由DM-RS向量测量器26所测量的DM-RS向量，来为干扰数据信号估计当实现干扰抑制结合时所期待的来自干扰基站的全接收功率。信道脉冲矩阵估计器40估计从干扰基站接收的DM-RS的信道脉冲矩阵。期望参考信号功率估计器42为每个发送流计算，即估计当针对干扰数据信号实现干扰抑制结合时所期待的参考信号功率(来自干扰基站的DM-RS的功率)。从干扰基站接收的DM-RS的功率可被视为干扰数据信号功率。干扰和噪声功率估计器46从来自干扰基站的全接收功率中减去来自干扰基站的参考信号功率，从而相对于从干扰基站接收的DM-RS估计当针对干扰数据信号实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率。SINR计算器52根据由期望参考信号功率估计器42所估计的期望数据信号功率(干扰数据信号功率)以及由干扰和噪声功率估计器46所估计的干扰和噪声功率来计算当针对干扰数据信号实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比。

此外，当本实施例使用除了第十四实施例以外的实施例中的一个实施例时，本实施例将来自实际干扰基站的信号视为来自期望基站的信号。尽管本文省略了对其的详细描述，然而对此本领域技术人员可以理解。

消除顺序确定器300根据由SINR计算器52所计算的、相对于期望数据信号的SINR以及相对于干扰数据信号的SINR来确定在SIC部302的数据信号的解调和消除的顺序。SIC部302根据由消除顺序确定器300所确定的顺序来执行数据信号解调和消除。SIC部302的SIC操作使用由干扰抑制结合处理器32所生成的、针对期望数据信号的干扰抑制结合接收权重矩阵以及针对干扰数据信号的干扰抑制结合接收权重矩阵。

数据信号合成分离器334对从SIC部302输出的期望数据信号进行合成或分离处理。具体地，数据信号合成分离器334在期望数据信号的发送流的号是1时进行信号合成，并且在期望数据信号的发送流的号是2时进行信号分离。合成或分离处理使用由干扰抑制结合处理器32所生成的、针对期望数据信号的干扰抑制结合接收权重矩阵。数据信号解调器336对去往移动通信终端的数据信号、从数据信号结合分离器334输出的数据信号进行解调和解码，以获得数据信号。

现在将对移动通信终端的具体操作进行描述。为了简单起见，我们假定移动通信终端从两个干扰基站(下文称为第一干扰基站和第二干扰基站)接收干扰信号。

首先，从无线接收器22输出的接收信号存储在存储器310中。然后，移动通信终端针对基站执行信道估计，并且干扰抑制结合处理器32根据信道估计结果针对每个基站计算干扰抑制结合接收权重矩阵。

SINR计算器52针对各个基站计算SINR。消除顺序确定器300根据针对基站的SINR来确定在SIC部302的数据信号解调和消除的顺序，使得具有较大SINR的数据信号优先被解调和消除。SIC部302按照由消除顺序确定器300所确定的顺序来执行数据信号解调和消除。

例如，假定如下情形：期望数据信号的SINR最大，来自第一干扰基站的第一干扰数据信号的SINR第二大，并且来自第二干扰基站的第二干扰数据信号的SINR最小。在该情形中，首先解调和消除具有最大SINR的期望数据信号。SIC部302将接收信号与由干扰抑制结合处理器32针对期望数据信号所生成的干扰抑制结合接收权重矩阵进行加权，根据经加权的信号对期望数据信号进行解调，并且生成期望数据信号的副本。SIC部302根据存储在存储器310中的接收信号对期望数据信号副本进行消除，以将消除的结果存储在存储器310中。

随后，解调和消除第一干扰数据信号(SINR第二大)。SIC部302将存储在存储器310中的消除结果与由干扰抑制结合处理器32针对第一干扰数据信号所生成的干扰抑制结合接收权重矩阵进行加权，根据经加权的消除结果对第一干扰数据信号进行解调，并且生成第一干扰数据信号的副本。SIC部302根据存储在存储器310中的消除结果来对第一干扰数据信号副本进行消除，以将消除的结果(与第二干扰数据信号相对应)和第一干扰数据信号副本存储在存储器310中。

随后，解调和消除第二干扰数据信号(SINR最小)。SIC部302将存储在存储器310中的消除结果(与第二干扰数据信号相对应)与由干扰一直结合处理器32针对第二干扰数据信号所生成的干扰抑制结合接收权重矩阵进行加权，根据经加权的消除结果来对第二干扰数据信号进行解调，并且生成第二干扰数据信号的副本。然后，SIC部302将第二干扰数据信号副本存储在存储器310中。

因此，获得了第一干扰数据信号副本和第二干扰数据信号副本。SIC部302根据存储在存储器310中的接收信号来对第一干扰数据信号副本和第二干扰数据信号副本进行消除，从而提取期望数据信号。

数据信号结合分离器334进行期望数据信号的结合或分离处理，并且数据信号解调器336对数据信号进行解调和解码，以获得数据信号。

当由于移动通信终端靠近期望小区的边界所以第一干扰基站的第一干扰数据信号的SINR最大时并且当期望数据信号的SINR第二大时，首先解调和消除第一干扰数据信号，并且首先生成第一干扰数据信号的副本。然后，解调和消除期望数据信号，并且生成期望数据信号的副本。无论如何，在每个数据信号均被解调并且因此获得所有干扰副本时，SIC部302根据接收信号消除所有干扰副本，以提取期望数据信号。

由于本实施例使用由SINR计算器52所计算的、针对每个数据信号的高度精确的信号干扰加噪声比，所以以适当的顺序执行数据信号解调和消除。在本实施例中，即使在SIC部302解调期望数据信号时，SIC部302也解调干扰数据信号，直到SIC部302获得所有干扰数据信号副本并且根据接收信号消除所有干扰数据信号副本为止，以提取期望数据信号。因此，提取的期望数据信号是高度精确的。

第十八实施例

图25是示出根据本发明的第十八实施例的移动通信终端的部分配置的框图。根据第十八实施例的移动通信终端大体上具有与第十七实施例相同的配置，并且还具有接收信号质量确定器70和补偿器72。图25使用与图24相同的参考符号来表示与图24相同的组件，并且下文的描述省略了这些组件的详细描述。

接收信号质量确定器70和补偿器72与根据第七实施例至第九实施例的补偿器72相同。补偿器72根据由接收信号质量确定器70所测量或计算的接收信号质量来对由SINR计算器52所计算的SINR进行补偿，以将经补偿的SINR提供给消除顺序确定器300。与第十七实施例相似，SINR计算器52不仅为期望数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR而且还为干扰数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR。补偿器72对这些SINR进行补偿，以将经补偿的SINR提供给消除顺序确定器300。

可选择地，补偿器72可以根据由接收信号质量确定器70所测量或计算的接收信号质量来为由干扰和噪声功率估计器46(例如，参照图15)所估计的干扰和噪声功率进行补偿，以将经补偿的干扰和噪声功率提供给SINR计算器52。在该情形中，干扰和噪声功率估计器46不仅为期望数据信号估计干扰和噪声功率，而且还为干扰数据信号估计干扰和噪声功率。补偿器72对这些干扰和噪声功率进行补偿，以将经补偿的干扰和噪声功率提供给SINR计算器52。SINR计算器52不仅为期望数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SINR，而且还为干扰数据信号计算当实现干扰抑制结合时所期待的SIRN。

无论如何，在本实施例中，能够出于上文关于第七实施例至第九实施例所述的相同的原因来计算具有更高精确度的SINR。本实施例能够获得与第七实施例的效果相同的效果。此外，消除顺序确定器300使用更精确的SINR来确定数据信号解调和消除的顺序。因此，能够以更适当的顺序进行解调和消除。

其它修改

由移动通信终端的CPU所执行的功能可以由诸如FPGA(场可编程门阵列)和DSP(数字信号处理器)这样的硬件或可编程逻辑装置代替CPU来执行。

上述实施例和修改可以结合，只要它们彼此不冲突即可。

参考标记的描述

1、2、3、4基站

1a、2a、3a、4a小区区域

10移动通信终端

20接收天线

22无线电接收器

24控制信号识别器

25特定小区参考信号(CRS)序列识别器(参考信号序列识别器)

26特定小区参考信号(CRS)向量测量器(参考信号向量测量器)

32干扰抑制结合处理器

34数据信号分离器

36数据信号解调器

38全接收功率估计器

40信道脉冲矩阵估计器

42期望参考信号功率估计器

46干扰和噪声功率估计器

48发送权重向量估计器

50期望数据信号功率估计器

52信号干扰加噪声比(SINR)计算器

54信道状态信息确定器

56发送信号生成器(信道状态信息发送器)

58无线电发送器

60发送天线

70接收信号质量确定器

72补偿器

125CSI-RS(信道状态信息参考信号)序列识别器(参考信号序列识别器)

126CSI-RS向量测量器(参考信号向量测量器)

138全接受信号分量估计器

142期望参考信号分量估计器

150特定小区参考信号(CRS)信道脉冲矩阵估计器

156干扰和噪声功率估计器

158发送权重矩阵提供器

160内发送流干扰功率估计器

162期望数据信号功率估计器

170CSI-RS(信道状态信息参考信号)信道脉冲矩阵估计器

225DM-RS(解调参考信号)序列识别器(参考信号序列识别器)

226DM-RS向量测量器(参考信号向量测量器)

250解调参考信号(DM-RS)信道脉冲矩阵估计器

300消除顺序确定器

302SIC部(串行干扰消除器)

334数据信号结合分离器

336数据信号解调器

Claims (24)

1.一种移动通信终端，用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号，所述移动通信终端包括：

多个接收天线，用于接收无线电波；

参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；

干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；

全接收功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，所述全接收功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量而被估计；

信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的所述无线电波获得的信号来估计信道脉冲矩阵；

期望参考信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率，所述期望参考信号功率根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及作为所述参考信号的序列或另一参考信号的序列的参考信号序列而被估计；

干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过从所述全接收功率减去所述期望参考信号而被估计；

发送权重向量估计器，配置来根据所述信道脉冲矩阵估计要被用于在所述期望基站进行预编码的发送权重向量；

期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述发送权重向量而被估计；以及

信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

2.根据权利要求1所述的移动通信终端，

其中所述参考信号向量测量器配置来将特定小区参考信号向量测量为所述参考信号向量，所述特定小区参考信号向量是代表特定小区参考信号的向量。

3.根据权利要求2所述的移动通信终端，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述特定小区参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，并且

其中所述期望参考信号功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述特定小区参考信号的序列来估计所述期望参考信号功率。

4.根据权利要求2所述的移动通信终端，还包括：

信道状态信息参考信号向量测量器，配置来测量信道状态信息参考信号向量，所述信道状态信息参考信号向量是代表从所述期望基站发送的信道状态信息参考信号的向量，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述信道状态信息参考信号向量测量器所测量的所述信道状态信息参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，以及

其中所述期望参考信号功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵、以及所述信道状态信息参考信号的序列来估计所述期望参考信号功率。

5.根据权利要求1所述的移动通信终端，

其中所述参考信号向量测量器配置来将信道状态信息参考信号向量测量为所述参考信号向量，所述信道状态信息参考信号向量是代表信道状态信息参考信号的向量，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述信道状态信息参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，以及

其中所述期望参考信号功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵、以及所述信道状态信息参考信号的序列来估计所述期望参考信号功率。

6.一种移动通信终端，用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号，所述移动通信终端包括：

多个接收天线，用于接收无线电波；

参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；

干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；

全接收信号分量估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收信号分量，所述全接收信号分量根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量而被估计；

信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计信道脉冲矩阵；

期望参考信号分量估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号分量，所述期望参考信号分量根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、信道脉冲矩阵以及作为所述参考信号的序列或另一参考信号的序列的参考信号序列而被估计；

干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过对从所述全接收分量减去所述期望参考信号分量所获得的减的结果进行平方而被估计；

发送权重向量估计器，配置来根据所述信道脉冲矩阵估计要被用于在所述期望基站进行预编码的发送权重向量；

期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述发送权重向量而被估计；以及

信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

7.根据权利要求6所述的移动通信终端，

其中所述参考信号向量测量器配置来将特定小区参考信号向量测量为所述参考信号向量，所述特定小区参考信号向量是代表特定小区参考信号的向量。

8.根据权利要求7所述的移动通信终端，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述特定小区参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，并且

其中所述期望参考信号分量估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及所述特定小区参考信号的序列来估计所述期望参考信号分量。

9.根据权利要求7所述的移动通信终端，还包括：

信道状态信息参考信号向量测量器，配置来测量信道状态信息参考信号向量，所述信道状态信息参考信号向量是代表从所述期望基站发送的信道状态信息参考信号的向量，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述信道状态信息参考信号向量测量器所测量的所述信道状态信息参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，以及

其中所述期望参考信号分量估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵、以及所述信道状态信息参考信号的序列来估计所述期望参考信号分量。

10.根据权利要求6所述的移动通信终端，

其中所述参考信号向量测量器配置来将信道状态信息参考信号向量测量为所述参考信号向量，所述信道状态信息参考信号向量是代表信道状态信息参考信号的向量，

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述信道状态信息参考信号向量来估计所述信道脉冲矩阵，以及

其中所述期望参考信号分量估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵、以及所述信道状态信息参考信号的序列来估计所述期望参考信号分量。

11.一种移动通信终端，用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号，所述移动通信终端包括：

多个接收天线，用于接收无线电波；

参考信号向量测量器，配置来测量参考信号向量，所述参考信号向量是代表从所述期望基站发送的参考信号的向量；

干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；

信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计多个信道脉冲矩阵，所述多个信道脉冲矩阵中的每个信道脉冲矩阵与所述参考信号的不同资源元素中的相应的一个资源元素相对应；

干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量而被估计，所述多个信道脉冲向量中的每个信道脉冲向量是所述信道脉冲矩阵的相应的一个信道脉冲矩阵的一部分；

发送权重矩阵提供器，配置来为要被用于在所述期望基站预编码的发送权重矩阵提供候选；

内发送流干扰功率估计器，配置来根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一或由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵的另一个、以及所述发送权重矩阵候选来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的内发送流干扰功率，其中所述内发送流干扰功率被从所述期望基站发送；

期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一或另一信道脉冲矩阵、以及所述发送权重矩阵候选而被估计；以及

信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率、所述干扰和噪声功率以及所述内发送流干扰功率而被计算。

12.根据权利要求11所述的移动通信终端，

其中所述参考信号向量测量器配置来将特定小区参考信号向量测量为所述参考信号向量，所述特定小区参考信号向量是代表特定小区参考信号的向量，

其中所述干扰抑制结合处理器配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述特定小区参考信号向量来计算所述干扰抑制结合接收权重矩阵；

其中所述信道脉冲矩阵估计器配置来估计多个信道脉冲矩阵，所述多个信道脉冲矩阵分别与所述特定小区参考信号向量的不同资源元素中的每个资源元素相对应，以及

其中所述干扰和噪声功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及根据多个信道脉冲向量来估计所述干扰和噪声功率，所述多个信道脉冲向量分别是从所述特定小区参考信号所获得的所述多个信道脉冲矩阵中的每个信道脉冲矩阵的一部分。

13.根据权利要求12所述的移动通信终端，

其中所述内发送流干扰功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一、并且根据所述发送权重矩阵候选来估计所述内发送流干扰功率，所述多个信道脉冲矩阵从所述特定小区参考信号获得；

其中所述期望数据信号功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一、以及所述发送权重矩阵候选来估计所述期望数据信号功率，所述多个信道脉冲矩阵从所述特定小区参考信号获得。

14.根据权利要求12所述的移动通信终端，还包括：

信道状态信息参考信号向量测量器，配置来测量信道状态信息参考信号向量，所述信道状态信息参考信号向量是代表从所述期望基站发送的信道状态信息参考信号的向量；以及

信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波所获得的信号来估计信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵，所述信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵是从所述信道状态信息参考信号所获得的信道脉冲矩阵，

其中所述内发送流干扰功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵估计器所估计的所述信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵、以及所述发送权重矩阵候选来估计所述内发送流干扰功率，以及

其中所述期望数据信号功率估计器配置来根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵估计器所估计的所述信道状态信息参考信号信道脉冲矩阵、以及所述发送权重矩阵候选来估计所述期望数据信号功率。

15.一种移动通信终端，用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号，所述移动通信终端包括：

多个接收天线，用于接收无线电波；

参考信号向量测量器，配置来测量解调参考信号向量，所述解调参考信号向量是代表从所述期望基站发送的用于解调的参考信号的向量；

干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的解调参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；

全接收功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的全接收功率，所述全接收功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及由所述参考信号向量测量器所测量的所述解调参考信号向量而被估计；

信道脉冲矩阵估计器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的所述解调参考信号向量来估计信道脉冲矩阵；

期望参考信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望参考信号功率，所述期望参考信号功率根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、所述信道脉冲矩阵以及用于解调的所述参考信号的序列而被估计；

干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率通过对从所述全接收功率减去所述期望参考信号功率而被估计；以及

信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望参考信号功率以及所述干扰和噪声功率而被计算。

16.一种移动通信终端，用于通过正交频分多址从期望基站接收下行链路信号，所述移动通信终端包括：

多个接收天线，用于接收无线电波；

参考信号向量测量器，配置来测量解调参考信号向量，所述解调参考信号向量是代表从所述期望基站发送的用于解调的参考信号的向量；

干扰抑制结合处理器，配置来根据由所述参考信号向量测量器所测量的解调参考信号向量来计算干扰抑制结合接收权重矩阵，以便减少由另一波束对期望波束的影响，其中所述期望波束是从所述期望基站发送的无线电波的波束；

信道脉冲矩阵估计器，配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波获得的信号来估计多个信道脉冲矩阵，所述多个信道脉冲矩阵中的每个信道脉冲矩阵与用于解调的所述参考信号的不同资源元素中的相应的一个资源元素相对应；

干扰和噪声功率估计器，配置来估计当实现干扰抑制结合时所期待的干扰和噪声功率，所述干扰和噪声功率根据所述干扰抑制结合接收权重矩阵以及多个信道脉冲向量而被估计，所述多个信道脉冲向量中的每个信道脉冲向量是所述信道脉冲矩阵的相应的一个信道脉冲矩阵的一部分；

内发送流干扰功率估计器，配置来根据作为所述干扰抑制结合接收权重矩阵的一部分的干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一来估计内发送流干扰功率，其中所述内发送流干扰功率被从所述期望基站发送并且所述内发送流干扰功率是当实现所述干扰抑制结合时所期待的；

期望数据信号功率估计器，配置来估计当实现所述干扰抑制结合时所期待的期望数据信号功率，所述期望数据信号功率根据所述干扰抑制结合权重向量、由所述信道脉冲矩阵估计器所估计的所述多个信道脉冲矩阵之一、以及用于解调的所述参考信号的序列而被估计；以及

信号干扰加噪声比计算器，配置来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，所述信号干扰加噪声比根据所述期望数据信号功率、所述干扰和噪声功率以及所述内发送流干扰功率而被计算。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的移动通信终端，还包括：

接收信号质量确定器，配置来测量或计算从多个期望基站接收的无线电波的接收信号质量；以及

补偿器，配置来根据所述接收信号质量来为在所述信号干扰加噪声比计算器所计算的所述信号干扰加噪声比或者由所述干扰和噪声功率估计器所估计的所述干扰和噪声进行补偿。

18.根据权利要求17所述的移动通信终端，

其中所述接收信号质量确定器配置来将从所述基站接收的参考信号的多个参考信号接收功率测量为所述接收信号质量，以及

其中所述补偿器配置来根据所述多个参考信号接收功率中的第二大参考信号接收功率与第三大参考信号接收功率之差来增大所述信号干扰加噪声比，使得当所述差很大时，所述信号干扰加噪声比的增大也很大。

19.根据权利要求17所述的移动通信终端，

其中所述接收信号质量确定器配置来将非干扰抑制结合信号与干扰噪声比计算作为所述接收信号质量，所述非干扰抑制结合信号与干扰噪声比是当未实现干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比；以及

其中所述补偿器配置来增大所述信号干扰加噪声比，使得当非干扰抑制结合信号与干扰噪声比很小时，所述信号干扰加噪声比的增大也很大。

20.根据权利要求17所述的移动通信终端，

其中所述接收信号质量确定器配置来将从所述基站接收的参考信号的多个参考信号接收功率测量作为所述接收信号质量，以及

其中，所述补偿器配置来根据所述多个参考信号接收功率中第二大参考信号接收功率以及第三大参考信号接收功率来减小所述干扰和噪声功率，使得当所述第二大参考信号功率与所述第三大参考信号接收功率之差很大时，所述干扰和噪声功率的减小也很大，并且使得当所述第二大参考信号接收功率很大时，所述干扰和噪声功率的减小也很大。

21.根据权利要求1至16中任一项所述的移动通信终端，还包括：

信道状态信息确定器，配置来根据所述信号干扰加噪声比来确定信道状态信息；以及

信道状态信息发送器，配置来将所述信道状态信息发送至所述期望基站。

22.根据权利要求17所述的移动通信终端，还包括：

信道状态信息确定器，配置来根据所述信号干扰加噪声比来确定信道状态信息；以及

信道状态信息发送器，配置来将所述信道状态信息发送至所述期望基站。

23.根据权利要求1-16中任一项所述的移动通信终端，还包括：

串行干扰消除器，配置来通过对来自干扰基站的干扰数据信号进行解调来生成干扰副本，并且配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波所获得的接收信号来消除所述干扰副本，从而从所述期望基站中提取期望数据信号，

其中所述信号干扰加噪声比计算器配置来相对于所述期望数据信号来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比并且配置来相对于假定为期望数据信号的所述干扰数据信号来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，以及

其中所述串行干扰消除器配置来重复通过优先对具有更大的信号干扰加噪声比的数据信号进行解调来生成数据信号副本以及从所述接收信号消除所述数据信号副本，并且配置来从所述接收信号消除每个干扰数据信号的数据信号副本，以提取所述期望数据信号。

24.根据权利要求17所述的移动通信终端，还包括：

串行干扰消除器，配置来通过对来自干扰基站的干扰数据信号进行解调来生成干扰副本，并且配置来根据从由所述接收天线接收的无线电波所获得的接收信号来消除所述干扰副本，从而从所述期望基站中提取期望数据信号，

其中所述信号干扰加噪声比计算器配置来相对于所述期望数据信号来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比并且配置来相对于假定为期望数据信号的所述干扰数据信号来计算当实现所述干扰抑制结合时所期待的信号干扰加噪声比，以及

其中所述串行干扰消除器配置来重复通过优先对具有更大的信号干扰加噪声比的数据信号进行解调来生成数据信号副本以及从所述接收信号消除所述数据信号副本，并且配置来从所述接收信号消除每个干扰数据信号的数据信号副本，以提取所述期望数据信号。