CN1973475A - Mimo信道上cdma通信***的不相交迭代码片均衡和多用户检测 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种接收方法，该方法用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上进行通信，以处理由接收天线所接收的数据，其中，所述数据在发送时相继被调制和扩展。为此，接收使用：第一线性滤波(202、202’)；第一干扰相减(201)，其使用先前被再生的多天线干扰(MAI)和符号间干扰(ISI)的估计；第二线性滤波(205、205’)；第二干扰相减(204)，其使用先前被再生的多用户干扰(MUI)的估计；处理，用于从被如此滤波的数据中、针对所接收的数据而生成MAI+ISI干扰估计和MUI干扰估计；本发明还涉及一种适于实现所述方法的接收***，和包括该接收***的传输***。

Description

MIMO信道上CDMA通信***的不相交迭代码片均衡和多用户检测

技术领域

本发明涉及数字通信的领域。其涉及如何在优化性能/复杂度折衷的同时高效地解码频率选择性MIMO信道上所传送的数字数据。图1示出了一种总体方法，该方法在具有T个发送天线、在时刻n递送信号x[n]的发送器100与具有R个接收天线、在时刻n接收信号y[n]的接收器200之间、在频率选择性MIMO信道300上进行传输。

背景技术

通过分配指定扩展码(CDMA)来管理多用户接入同一信道的任何通信***，在容量上受限于用户之间的多用户干扰(MUI)。在本发明的上下文中，设想了在易于生成其它类型干扰的信道上的传输，所述其它类型干扰例如是由多个发送天线所引起的空间多天线干扰(MAI)，以及由信道的频率选择性所引起的符号间干扰(ISI)。当接收时，这些不同种类的干扰是累积的，并且使得恢复有用信息变得困难。

由S.Verdu在1980年间开展的先导工作无疑证明了利用多用户干扰(MUI)、多天线干扰(MAI)和符号间干扰(ISI)的结构属性来改进固定负载的性能(每码片的用户数)或改进固定性能的负载的好处。

已经研究了许多类型的线性检测器，其能够支持更多或更少负载，其中所述负载可以在渐进的条件下被解析地评估。在不借助于迭代技术的情况下，这些检测器的性能远不如最大似然(ML)检测器的性能(针对具有或不具有编码的***)。

基于对干扰的线性迭代消除的一类非线性LIC-ID检测器因而提供了性能与复杂度之间的良好折衷。LIC-ID检测器使用下列功能：线性滤波、干扰的加权再生(不管其特性)、从所接收的信号中减去再生的干扰。它们以随每次新的尝试而单调增长的可靠性来递送关于所发送的调制数据(或符号)的判决。旨在消除ISI(在块级)的LIC-ID检测器利用复杂度与线性均衡器类似的计算，来渐进地达到最佳ML检测器的性能。旨在克服MUI的LIC-ID检测器利用复杂度可与简单线性检测器相比较的计算来接近最佳ML检测器的性能。

LIC-ID检测器的显著特征是，它们可以容易地利用由信道解码器所递送的硬性或加权判决而被合并，这因而实现了对数据分离且迭代的检测和解码。

对于在频率选择性MIMO信道上过载传送(假设MUI)的CDMA***，干扰级别使得必须使用LIC-ID接收器。如果选择迭代策略，则接收器的复杂度可以仅通过尽可能地简化迭代处理而被降低并且被合理化。在参考文献[1](见下文)中针对ISI和MUI情况而分别研究LIC-ID检测器，而在参考文献[2](见下文)中是ISI+MUI的情形。

[1]A.M.Chan，G.W.Wornell，“A New Class of Efficient Block-Iterative Interference Cancellation Techniques for Digital Communication Receivers”，IEEE J.VLSI Signal Processing(关于无线 通信***的信号处理的特刊)，卷30，197-215页，2002年1月-3月。

[2]W.Wang，V.H.Poor，“Iterative(Turbo) Soft Interference Cancellation and Decoding for Coded CDMA”，IEEE Trans.Commun.， 卷COM-47，9号，2356-2374页，1999年9月。

其对于MUI+MAI+ISI的一般化仍然构成开放的研究课题，特别是由于要实现的处理的复杂度，这意味着关于特别大的矩阵的计算。

如果在正在发送的不同用户之间存在正交的假设，则一种令人关注的方法是在多用户检测的任意尝试之前以码片的级别重建正交。最佳多用户检测因而实际上是与每个用户匹配的一组滤波器。在文献[3](见下文)中所开发的用于非过载CDMA通信模型在频率选择性SISO信道上进行传送的方法，例如在考虑非周期扩展时证明是最佳的。

[3]M.Lenardi，D.T.Slock，“A Rake Receiver with Interacell Interference Cancellation for DS-CDMA Synchronous Downlink with Orthogonal Codes”，IEEE VTC，430-434页，2000年。

本发明通过考虑在频率选择性MIMO信道上进行传送的过载CDMA通信模型而超越了上述参考文献的框架。

发明内容

本发明的第一方面提出了一种根据权利要求1至21中任一个的接收方法。

本发明的第二方面提出了一种根据权利要求22的传输***。

本发明的第三方面提出了一种根据权利要求23至33中任一个的接收方法。

本发明的目的是提出一种接收器，其用于在频率选择性MIMO信道(T个发送天线和R个接收天线)上的“多码”CDMA传输(K＞T)和/或过载CDMA传输(K个***或流，扩展因子N＜K)，这是基于这样的假设：在发送器不存在CSI(即没有关于信道状态的信息)以及在接收器存在对CSI的正确知识。所述接收器基于这样的简单机制和技术的组合：用于以固定频谱效率和信噪比(SNR)获得最好的服务质量，或以固定服务质量、带宽和SNR获得最好的可用比特率。

为此，本发明提出了一种设备，该设备包括：

●装置，其在假设不存在MAI+ISI的情况下，当具有K个***的多接入模型在接收时被重组时确保影响码片的噪声采样的时间去相关性，所述装置包括在通过MIMO信道进行传输或非周期性扩展之前的码片交织。应当指出，尽管码片交织对于内部线性非周期编码不是必要的，但其仍是一个选项。

本发明提出了一种均衡和迭代解码设备，其包括从接收来自各个发送天线的数据的数据检测器，该均衡和迭代解码设备包括：

●第一线性滤波，其对于每个发送天线处理MAI+ISI干扰，并且利用R个接收天线所提供的空间分集而生成关于所发送码片的统计；

●用于在关联于每个发送天线的任何线性滤波之前或之后、从所接收的信号中减去再生的MAI+ISI干扰的装置，其中所述MAI+ISI干扰是根据所发送的已调制数据(或符号数据)的可用估计、针对所述天线而被再生的；

●用于重新排列具有K个***的多接入***中的被均衡码片的装置，其中，假设影响不同码片的附加噪声是高斯白噪声；

●第二线性滤波，其基于先前被均衡并被重新排列的码片来处理MUI干扰，并且生成关于由K个***中每一个所发送的符号数据的统计；

●用于在对于每个用户的任何线性滤波之前或之后从所观测信号中减去MUI干扰的装置，其中所述MUI干扰是根据对所发送符号数据的可用估计、针对该用户而被再生的；

●用于处理所述统计并且生成可用于外部解码的概率比特信息的装置；

●具有加权输入和输出的外部解码，其能够生成称作非本征信息的概率信息，用于计算对所发送符号数据的估计(在最小均方误差(MMSE)准则的意义上)；

●用于递归地级联(concatenating)外部解码器的输出与MAI+ISI干扰再生器和MUI干扰再生器二者的装置。

附图说明

参考附图，根据下面说明性且非限制性的描述，本发明的其他特征和优点将变得显而易见，其中：

-图1说明了在频率选择性MIMO信道上进行传送的一般概念；

-图2示出了发送过程的第一部分，其包括数字信息的外部信道编码、交织以及解复用为K个流(每个针对一个***)；

-图3示出了图2发送过程的第二部分，其包括与非周期性空间-时间(或空间-频率)扩展相对应的内部线性编码以及T个发送天线上的多路复用；

-图4示出了图2发送方法的第二部分，其包括与非周期性空间-时间(或空间-频率)扩展相对应的内部线性编码、单个信道上的多路复用、码片级的交织以及T个发送天线上的解复用；

-图5示出了发送方法的变型的第一部分，该发送方法包括数字信息的外部信道编码、交织、第一解复用(空间解复用)为T个流以及第二解复用(代码解复用)为U个流；

-图6示出了图5发送方法的第二部分，其包括非周期性时间(或频率)扩展，和针对每个天线的单独的多路复用，其与UMTS HSDPA模式相容；

-图7示出了图4发送方法的第二部分，其包括非周期性时间(或频率)扩展，然后是单个信道上的多路复用，以及码片级的交织，然后是T个发送天线上的解复用，其与UMTS HSDPA模式相容；

-图8示出了逐块衰减或遍历平面等效的信道，其是通过对频率选择性MIMO信道进行傅立叶分解而获得的，并且通常用作多载波调制的模型；

-图9和10分别示出了本发明的LIC-ID接收器的第一部分的结构的第一和第二变型，其中，仅指示了理解算法所必需的功能单元；图9涉及根据图2-4和5-7的发送方案，而图10涉及参考图2-3和5-6所描述的发送方案；

-图11a和11b代表实现用于处理MAI+ISI干扰的LIC-ID接收器的两种等效方法，其中，图11a的实现方法代表图9或图10中示出的总体检测器的第一部分的滤波和MAI+ISI干扰再生部分；

-图12a和12b代表实现用于处理MUI干扰的LIC-ID接收器的两种等效方法，其中，图12a的实现方法代表图9或图10中示出的总体检测器的第一部分的滤波和MUI干扰再生部分；

-图13示出了根据本发明的LIC-ID接收器的第二部分的结构(所述检测器的第一部分由图9或图10示出)，其中，仅指示了理解算法所必需的功能单元。

具体实施方式

1.发送器的一般结构

接收密切关联于发送模式，其中，可以基于对扩频调制的使用和对多个发送和接收天线的使用、通过高频谱效率和高适配能力的调制/编码方案来定义所述发送模式。在假设不具有对发送信道的知识(无CSI)并且具有对接收信道的完善知识(CSI)的情况下，所提出的解决方案是可行的。为介绍本发明的第三实施例，下面简要描述所述通信模型。

参考图2和图5，有用的数字数据被收集并被编组成构成发送数字数据源101的K_O比特的消息m。在每个消息m中，具有N_O×K_O生成矩阵G_O并且在F₂上被构造的线性外部代码C_O在102指定了由下面的矩阵等式定义的长度为N_O比特的码字v：

v＝G_Om

外部编码的效率是：

$\mathrm{\ρ}=\frac{K_O}{N_O}$

所述码字的长度N_O通过下面的等式而关联于***的各种参数：

N_O＝K×L×q

其中，K表示***的总数，L表示分组的长度(以符号时间计)，并且q表示每调制符号的比特数。代码可以是任意类型的，例如卷积码、turbo码、LDPC码等。在多接入型配置中，消息m包括来自不同源的多个多路复用消息。编码关于每个分量消息而被独立地实现。码字v由所产生的不同码字的级联103来产生。

码字v被发送到以比特级操作且在适用的情况下具有特定结构的交织器104。在多接入型配置中，交织逐段作用于相继放置的各个码字。该交织器的输出被分成KL组q个比特，称为整数。

整数流被解复用105到K个分离的信道上，其中，K可以被随意选择为严格大于发送天线的数量T。来自该操作的输出是K×L的整数矩阵D。

该矩阵D的L列d[n]n＝0，...，L-1具有下面的结构：

$d\left[n\right]={[d_1{\left[n\right]}^T{d}_2{\left[n\right]}^T\·\·\·d_K{\left[n\right]}^T]}^T\∈F_2^{\mathrm{qK}}$

其中，分量整数d_k[n]k＝1，...，K自身被如下构造：

$d_k\left[n\right]={\left[d_{k,1}\right[n\left]d_{k,2}\right[n\left]{\·\·\·d}_{k,q}\right[n\left]\right]}^T\∈F_2^q$

参考图3、4、6或7，矩阵D的整数d_k[n]然后通过调制表

而

被单独调制107以产生调制数据，或者更确切地说是具有Q＝2^q个元素的星座图

的复数符号S_k[n]这将整数矩阵D转换成K×L的复数矩阵S，其中，其L列s[n]n＝0，...，L-1被如下构造：

指定下面的逆关系是有益的：

μ^-1(s[n])□d[n]μ^-1((S_k[n])□d_k[n]μ_j ¹(S_k[n])□d_k，j[n]

这之后接着是对数据的内部线性编码(或扩展)。关于可能影响发送器的结构并且影响接收时线性前端的特性的内部线性编码的生成矩阵W(更确切地：在复数主体上的内部线性编码的生成矩阵)的定义，存在几种选项。

-其中W被重复用在每个符号时刻中的周期性扩展(或内部线性编码)。为保证当多接入***在均衡之后被重组时影响码片的噪声采样的时间去相关性，在通过MIMO信道进行传输之前必须应用码片交织；

-其中W_n明确取决于符号时间的非周期性扩展(或内部线性编码)。非周期性扩展保证了当多接入***在均衡后被重组时影响码片的噪声采样的时间去相关性。码片交织不再必要，但仍然是一个选项。

此外，如果是针对每个天线而单独被实现的，则扩展可以是空间-时间(或空间-频率)扩展或者仅时间(或频率)扩展。

1.1过载条件下的空间-时间(或空间-频率)扩展(或内部线性编码)

参考图3或图4，这里假设实现了非周期性空间-时间(或空间-频率)扩展。

空间-时间(或空间-频率)扩展借助于N×K内部编码矩阵W_n、针对每个矩阵S而被实现，该内部编码矩阵W_n在周期性上下文中被表示为W，其中：

N＝T×S_F S_F∈□

这个生成矩阵也称为扩展矩阵。例如，这个矩阵可以被认为是根据具有扩展因子N的N个正交扩展码而被构造的。这个内部线性编码在所述情况下因而对应于具有扩展因子N的空间-时间(空间-频率)扩展。***的内部编码效率(或负载)是如下的比率：

$\mathrm{\α}=\frac{K}{N}$

用生成矩阵W_n乘以108符号向量s[n]产生了如下的向量：

z[n]□W_ns[n]＝[z₁[n]z₂[n]...z_N[n]]^T∈□^N

所述关系也可以以矩阵级别而被写为：

Z□W_nS∈□^N×L

1.1.1后随***片交织的扩展

如果扩展是周期性的，则为能够(之后)实现根据本发明的接收，码片交织是必要的。

参考图4，码片向量z[n]n＝0，...，L-1在109被多路复用为单个码片流。所述码片流然后驱动码片交织器110，其输出在111被解复用为T个分离的码片流(每个针对一个发送天线)。这个操作的效果是将N×L码片矩阵z：

Z=[z[0]z[1]...z[L-1]]∈□^N×L

转换成T×LS_F码片矩阵x：

其列x[l]lI＝0，...，LS_F-1构成MIMO信道的输入：

x[l]＝[x₁[l]x₂[l]...x_T[l]^T∈□^T

1.1.2没有后随码片交织的扩展

参考图3，码片向量z[n]n=0，...，L-1被解复用为T个分离的码片流(111，每个针对一个发送天线)。这个操作的效果是将N×L码片矩阵z：

Z=[z[0]z[1]...z[L-1]]∈□^N×L

转变成T×LS_F码片矩阵x：

其列x[l]l＝0，...，LS_F-1构成MIMO信道的输入：

x[l]＝[x₁[l]x₂[l]...x_T[l]]^T∈□^T

1.2时间(或频率)扩展(内部线性编码)

在图6或图7中示出的、与UMTS标准的HSDPA模式相容的本发明的这个变型中，存在S_F个长度为S_F的正交码。参数N总是T的倍数：

N＝T×S_F S_F ∈□

S_F个可用代码在每个发送天线被重新使用(这是代码重用原理)。针对每个天线而单独实现的扩展是周期性的或非周期性的时间(或频率)扩展(在周期性情况下W＝W_n)。

这强制K也是T的倍数：

K＝T×U U∈□

并不限制本发明的这个条件产生了针对内部编码效率(负载)的新的表达式：

$\mathrm{\α}=\frac{U}{S_F}$

生成矩阵W_n具有块对角结构：

生成矩阵的块W_n ^(t)关联于维数为S_F×U的天线t。

参考图5，在时刻n所发送的整数向量d[n](在102被编码并在104被交织之后，在105被解复用)具有下面的特定结构：

$d\left[n\right]={[d^{\left(1\right)}{\left[n\right]}^T{d}^{\left(2\right)}{\left[n\right]}^T\·\·\·d^{\left(T\right)}{\left[n\right]}^T]}^T\∈F_2^{\mathrm{qK}}$

其中，符号向量d^(t)[n]t＝1，...，T本身被如下定义：

$d^{\left(t\right)}\left[n\right]={[d_1^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T{d}_2^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T\·\·\·d_2^{\left(t\right)}{\left[n\right]}^T]}^T\∈F_2^{\mathrm{qU}}$

参考图5，对这个被复用数据d[n]的调制107产生了在时刻n被发送的、具有如下特定结构的调制数据(或符号)向量：

其中，符号向量s^(t)[n]t＝1，...，T本身被如下定义：

用生成矩阵W_n乘以108符号向量s[n]产生了下面的向量：

z[n]□W_ns[n]

其也具有如下特定结构：

z[n]＝[z⁽¹⁾[n]^Tz⁽²⁾[n]^T...z^(T)[n]^T]^T∈□^N

其中，码片向量z^(t)[n]t=1，...，T本身被如下定义：

1.2.1后随***片交织的扩展

如果扩展是周期性的(W＝W_n)，则为能够(之后)实现根据本发明的接收，码片交织是必要的。

参考图7，码片向量z[n]n=0，...，L-1在109被多路复用成单个码片流。所述码片流然后驱动码片交织器110，其输出在111被解复用为T个分离的码片流(每个针对一个发送天线)。这个操作的效果是将N×L码片矩阵z：

z=[z[0]z[1]...z[L-1]]∈□^N×L

转换成T×LS_F码片矩阵x：

其列x[l]l＝0，...，LS_F-1构成MIMO信道的输入：

x[l]＝[x₁[l]x₂[l]...x_T[l]]^T∈□^T

1.2.2没有后随码片交织的扩展

参考图6，码片向量z^(t)[n]然后被在109-t被多路复用到发送天线t上。

应当指出，在这个发送变型中，空间分集的恢复是通过代码G₀(在102)和外部比特交织(在104)而被实现的。已知将随扩展码的长度而增加的过载容量变得更低。

这个发送方法当然适合于一般类型的空间-时间码。假设有限带宽理想Nyquist滤波器，***的频谱效率(以每信道使用的比特计)等于：

η＝T×ρ_O×q×α

实际上，发送整型滤波器具有非零溢出因子(滚降(roll-off))ε。在接收器，匹配于这个发送滤波器的滤波器可以被用于所有接收天线。假设信道估计和定时和载波同步功能被实现，以便信道脉冲响应系数按照与码片时刻相等的量(在离散基带中信道等效于离散时间)而被规则地间隔开。这个假设是合理的，因为香农采样定理强制以速率(1+ε)/T_c采样，其可以在ε较小时用1/T_c来接近。直接一般化对于下面针对等于1/T_c的倍数的采样率而给出的表达式是可能的。

2.信道模型

传输在具有多输入和多输出(MIMO)的频率选择性B-block信道上被实现：

H□{H⁽¹⁾，H⁽²⁾，...，H^(B)}

信道H^(b)被假设为对于L_X个码片是不变的，其具有以下约定：

L×S_F＝B×L_X B∈□

码片矩阵x可以被分成B个分离的T×L_X码片矩阵x⁽¹⁾，...，X^(B)(如果必要，用物理零或保护时间在右边和左边进行填充)，其中每个矩阵X^(b)负责信道H^(b)。

B-block模型的极端情况如下：

B＝1和L_X＝LS_FL_S＝L准静态模型

B＝LS_F和L_X＝1L_S＝1遍历(码片)模型

在每个块内对码片的重新编号。

2.1卷积信道模型

对于任意块标记b，离散时间基带等效信道模型(码片定时)被用于在码片时刻1以下列形式写出接收向量y^(b)[l]∈□^R：

$y^{\left(b\right)}\left[l\right]=\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{H}_p^{\left(b\right)}{x}^{\left(b\right)}[l-p]+v^{\left(b\right)}\left[l\right]$

其中，P是信道的约束长度(以码片计)，x^(b)[l]∈□^T是在码片时刻1所发送的T个码片的复向量，其中，

是标记为b的块MIMO信道脉冲响应的标记为p的矩阵系数，以及，v^(b)[l]∈□^R是复数附加噪声向量。复数附加噪声向量v^(b)[l]被假设为是独立的，并且按照具有零均值和协方差矩阵σ²I的循环对称的R维高斯法则而等同地分布。脉冲响应的P系数是R×T的复矩阵，其中，在具有发送天线之间等同分布的功率的***的情况下，其输入是具有满足下列全局功率标准化约束的协方差矩阵和零均值的等同分布的独立高斯输入：

$E\left[\mathrm{diag}\right\{\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{H}_p^{\left(b\right)}{H}_p^{{\left(b\right)}^{+}}\left\}\right]=\mathrm{TI}$

给定这些假设，MIMO信道的不同系数的相关矩阵的适当的值符合Wishart分布。应当强调，在不具有发送信道的知识的情况下(无CSI)对发送天线的功率的等同分布是合理的功率分配策略。

2.2块矩阵信道模型

为引入数据解码算法，必须示出关于下列类型组的矩阵***：

y ^(b)＝ H ^(b) x ^(b)+ v ^(b)

其中：

并且其中，

是针对所述信道的Sylvester矩阵：

2.3滑动窗口矩阵信道模型

实际上，为降低维数，滑动窗口模型以这样的长度被使用：

L_W=L₁+L₂+l□L_S

获得了下面的新***：

${\underset{=}{y}}^{\left(b\right)}\left[n\right]={\underset{=}{H}}^{\left(b\right)}{\underset{=}{x}}^{\left(b\right)}\left[n\right]+{\underset{=}{v}}^{\left(b\right)}\left[n\right]$

其中：

并且其中，

是用于信道300的Sylvester矩阵：

3.多径MIMO信道单载波传输(HSDPA)

这里假设比特率很高，并且信道的相干时间较长，以致L_X□S_F。对于UMTS标准的HSDPA模式，信道是准静态的，即B＝1。

4.多径MIMO信道多载波传输(MC-CDMA)

扩展(或内部线性编码)是空间-频率扩展或频率扩展。参考图8，本领域的技术人员知道，发送IFFT 120和接收FFT 220的引入产生了(忽略交织)不是频率选择性的等效信道(通过利用循环前缀的循环矩阵而被建模、然后被施加以傅立叶对角的信道)。因此，每个载波负责平坦MIMO信道。利用前述的形式，FFT之后的信道可以被看作是非选择性的B-block信道(P＝1)。用于计算滤波器的滑动窗口的宽度为L_W＝1。

5.接收器200的一般结构

迭代接收器200被分成连续的干扰消除级。第一级消除码片级的MAI+ISI干扰，并且试图在所有天线上的用户组内重建正交性。一旦正交性已在用户组内被重建，第二级就消除MUI干扰。这两级被激活若干次。给定问题的尺度，仅设想了基于Wiener滤波器(MMSE准则)或简单(单一用户)匹配滤波器的线性方法。在这两种情况下，干扰的加权版本在滤波之前或之后被移除。

5.1被发送符号MMSE估计

在任何迭代i时，假设通过关于被发送符号(也称作调制数据)的比特的对数比所表示的对数据的先验知识：

按照约定，这些比率在第一次迭代时值为零。

参考图9或图10，基于所述先验信息，可以在212发现在MMSE准则意义上的、对由用户k＝1，...，K在时刻n＝0，...，L-1所发送的符号s_k[n]的估计的矩阵 所述对符号的估计被如下表示：

通过使用深度空间-时间交织，符号的先验概率可以用构成它的比特的边缘概率的乘积来接近：

$P{r}^i\left[s_k\right[n]=s]\≈\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{Pr}}^i[d_{k,j}\left[n\right]={\mathrm{\μ}}_j^{-1}\left(s\right)]$

其中，相等通过无穷大交织深度而获得。

通过引入之前定义的比特先验概率的对数比π_k，j ⁱ[n]，可以写出：

${\mathrm{Pr}}^i[s_k\left[n\right]=s]=\frac{1}{2^q}\underset{j-1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}\{1+{(2\mathrm{\μ}}_j^{-1}\left(s\right)-1\left)\tanh \left(\frac{{\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]}{2}\right)\right\}$

并且最终发现：

5.2被发送码片MMSE估计

根据所估计的符号数据向量

在214可以创建(通过对该估计应用发送时所用的扩展矩阵W_n)每次迭代i时所估计的码片向量：

${\stackrel{\‾}{z}}^i\left[n\right]=W_n{\stackrel{\‾}{s}}^i\left[n\right]={[{\stackrel{\‾}{z}}_1^i\left[n\right]{\stackrel{\‾}{z}}_2^i\·\·\·{\stackrel{\‾}{z}}_n^i\left[n\right]]}^T$

其构成所估计的矩阵 。

这后随一处理215(其可能包括多路复用、解复用、码片交织、块划分)。

处理215是符合发送时在扩展108下游被应用的处理(见图3、4、6和7中任何一个)。

例如，如果发送处理包括如图3和6中所示的到T个发送天线的简单多路复用，则处理215包括到T个信道上的多路复用(在图10中示出)。

例如，如果发送处理包括如图4和7中所示的、后随***片交织110和到T个发送天线的解复用(111)的一个信道上的多路复用(109)，则接收处理215包括一个信道上的多路复用、码片交织和解复用到T个信道(在图9中示出)。

在处理215之后，于是生成(从

导出)矩阵 其列为用于在201的对MAI+ISI干扰的线性迭代消除的向量：

5.3通过与码片时刻等同而重建用户组之间的正交型

这个小节考虑由天线t发送的标记为b的给定块，其中假设对于它们所有进行相同的处理。本发明建议用(偏置的)MMSE准则意义上的估计来代替对于码片x_t[l]的最佳检测(在MAP准则的意义上)，其中，所述估计是基于滑动窗口模型而导出的，其复杂度是***参数的多项式，并且不再是指数的。每次迭代i时，在202计算第一滤波器 其中，该第一滤波器基于所更新的观测(覆盖块的一部分)消除了干扰码片x_t[l]的MAI+ISI干扰，并且在受不存在偏置的约束的情况下产生了最小化均方误差(MSE)的被发送码片的估计

$E\left[{\left|{\hat{x}}_t\right[l]-x_t[l\left]\right|}^2\right].$

无条件MSE由于复杂度的原因将是优选的：第一滤波器f_t ⁱ因而对关于特定信道的块在时间上不变的(该滤波器被计算一次，并且用于所有被处理的数据块b)。

根据迭代i时码片的估计向量：

在位置L₁T+t包括0的修正版本在216被定义，其被用于再生符号x_t[l]的MAI+ISI干扰216：

对MAI+ISI干扰的估计因此通过用所述Sylvester矩阵 H(其计算已在上面小节2.2或2.3中描述)乘以该向量而在216被再生：

第一(Wiener)滤波器202被应用于在201减去所再生的MAI+ISI干扰之后而获得的观测向量：

${\underset{\_}{\overset{~}{y}}}_t^i\left[l\right]=\underset{\‾}{y}\left[l\right]-\underset{\‾}{H}{\underset{\_}{\overset{\‾}{x}}}_t^i\left[l\right]$

这个第一滤波器202最小化了关于对码片x_i[l]的(偏置)估计的无条件MSE，并且可以容易地根据正交投影定理来推导：

$f_t^i=e_t^{+}{\underset{\_}{H}}^{+}{\left[\underset{\_}{H}{\underset{\_}{\mathrm{\Ξ}}}_t^i{\underset{\_}{H}}^{+}+{\mathrm{\σ}}^{2}I\right]}^2$

其中，e_t是在位置L₁T+t处为1并在其他各处为0的、维数为(L_W+P-1)T的向量，并且其中：

${\underset{\_}{\mathrm{\Ξ}}}_t^i=\mathrm{diag}\{({\mathrm{\σ}}_x^2-{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{x}}^{i2})I,...,\}\left({\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{x}}^{i2}\right)I,{\mathrm{\σ}}_x^{2}I,({\mathrm{\σ}}_x^2-{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{x}}^{i2})I,...,({\mathrm{\σ}}_x^2-{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{x}}^{i2})I\}$

其中，项σ_x ²I位于对角线上的位置L₁T+t处，并且

使用下面的估算式来估算：

为满足不存在偏置的约束，必须在左边用修正因子乘以所述滤波器：

{e_t ⁺ H ⁺[ H Ξ _t ⁱH⁺+σ₂I]^-1 He_t)^-1。

获得了所述滤波器的下面的最终表达式：

$f_t^i={\left\{e_t^{+}{\underset{\_}{H}}^{+}{[\underset{\_}{H}{\underset{\_}{\mathrm{\Ξ}}}_t^i{\underset{\_}{H}}^{+}+{\mathrm{\σ}}^{2}I]}^{-1}\underset{\_}{H}{e}_t\right\}}^{-1}{e}_t^{+}{\underset{\_}{H}}^{+}{\left[\underset{\_}{H}{\underset{\_}{\mathrm{\Ξ}}}_t^i{\underset{\_}{H}}^{+}{\mathrm{\σ}}^{2}I\right]}^{-1}$

可选地，这个滤波器可以完全地或从不同的迭代i(i≥1)被其单一用户匹配滤波器(SUMF，Single User Matched Filter)版本所取代，其中，所述单一用户匹配滤波器版本由下式给出：

$f_t^i={\left\{e_t^{+}{\underset{\_}{H}}^{+}\underset{\_}{H}{e}_t\right\}}^{-1}{e}_t^{+}{\underset{\_}{H}}^{+}.$

对码片x_t[l]的估算因而在第一滤波器202的输出对应于：

$x_t^i\left[l\right]=f_t^i[\underset{\_}{y\left[l\right]}-\underset{\_}{H}{\underset{\_}{\overset{\‾}{x}}}_t^i[l\left]\right]=x_t\left[l\right]\underset{}{+{\mathrm{\ζ}}_t^i\left[l\right]}.$

剩余MAI+ISI干扰加噪声的方差因而等于：

${\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\ζ}}_t}^{i2}={\mathrm{\σ}}_x^2[{\left(f_t^i\underset{-}{H}{e}_t\right)}^{-1}-1]$

并且可以实际上利用下面的估算式来估算：

其它可能的等同变型：

与图11a的第一滤波202和MAI+ISI干扰再生210(代表包括在图9或10方案中的这两个检测步骤)相比较，图11b示出了第一滤波202’和MAI+ISI干扰再生210’的变型。

参考图11b，这里，第一滤波202’在对于在210’再生的MAI+ISI干扰的第一相减201的上游被实现，而不是如图11a中的情况在其下游。

所使用的第一滤波器f’和所使用的这里表示为b₁’的MAI+ISI干扰重构矩阵，可以一般地根据先前计算的第一滤波器f和这里表示为b₁的MAI+ISI干扰重构矩阵(见上面参考图9或10和11a的描述)、从下面的等式导出：

$\hat{x}=f(y-b_1\stackrel{-}{x})=f^{\′}y-{b^{\′}}_1\stackrel{-}{x}$

从而由此导出：

f′＝f；b₁′＝fb₁

5.4等效高斯多接入和多用户检测模型

在发送时所区分的两种情况(即空间-时间(空间-频率)扩展和时间(或频率)扩展)产生了1或T个不同的多接入模型。

5.4.1空间-时间(或空间-频率)发送扩展

参考图9和10，码片矩阵

这里被编组成单个矩阵

该单个矩阵在处理203之后又被重新组织为单个N×L矩阵 处理203对应于小节5.2中描述的处理215的逆。

因而获得下面类型的(标准的)高斯等效多接入模型：

${\hat{Z}}^i=X+{\mathrm{\γ}}^i=\mathrm{WS}+{\mathrm{\γ}}^i$

所观测的码片矩阵表示为：

噪声在时间上的采样矩阵表示为：

对于每个时刻n，设定：

剩余MAI+ISI干扰加噪声向量的协方差矩阵。这是对角的，既由于在203所包括的码片去交织或扩展的非周期性特性。其对角元素根据之前估算的方差而导出：

${{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{{\mathrm{\ζ}}_t}^i}^{2}t=1,\…,T$

为简化后续处理(MMSE多用户检测)，对于整个***不变的噪声采样的方差可以被假设为：

${\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\υ}}_1\left[n\right]}^{i2}\≈{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}=\frac{1}{\mathrm{NL}}\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{z}}_l^i\right[n\left]\right|}^2-{\mathrm{\σ}}_z^2\∀l=1,\…,N$

时间相关性因而被消除：

${\mathrm{\Ξ}}_{\mathrm{\υ}\left[n\right]}^i={\mathrm{\Ξ}}_{\mathrm{\υ}}^i={\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I\∀n=0,\…,L-1$

5.4.1.1周期性空间-时间(空间-频率)发送扩展

如上所述，当扩展为周期性时，码片交织器(110)被用于发送时，以使得处理203包括码片去交织(见图9)。

变型1：过载状态：MMSE多用户检测

这里，符号s_k[n]的最佳检测(在MAP准则的意义上)被非偏置MMSE估算所代替，其复杂度是***参数的多项式，并不是指数的。在每次迭代i时，对于每个***k，在204计算第二滤波器 该第二滤波器基于被更新观测(涉及前述模型中标记为n的列)消除了干扰符号s_k[n]的MUI干扰，并且在受不存在偏置的约束的情况下，产生了最小化均方误差(MSE)的所发送调制数据(或符号)的估算_k ⁱ[n]：

E[s_k[n]-_k ⁱ[n]，

无条件MSE由于复杂度的原因将是优选的：第二滤波器g_k ⁱ因而针对关于特定信道的块在时间上是不变的(即，被计算一次，并且用于被处理的全部块)。

根据在迭代i的符号估计向量：

有可能在213定义包括在位置k的0的修正版本，该修正版本被用于对符号s_k[n]的MUI干扰的再生213：

对MUI干扰的估计因此通过用发送时所用的扩展矩阵w乘以后一向量而在213被再生：

第二(Wiener，偏置)滤波器因而在205被应用于在减去204再生的MUI干扰后而获得的观测向量：

${\tilde{z}}_k^i\left[n\right]={\hat{z}}^i\left[n\right]-W{\stackrel{\‾}{s}}_k^i\left[n\right]$

该第二滤波器205最小化了关于对符号s_k[n]的估计的无条件MSE，并且可以容易地利用正交投影原理来导出：

$g_k^i=e_k^{+}{W}^{+}[W{\mathrm{\Ξ}}_k^i{W}^{+}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I{]}^2$

其中，e_k是在位置k为1并在其他各处为0的维数为K的向量，并且其中：

${\mathrm{\&Egr;}}_k^i=\mathrm{diag}\{{\mathrm{\σ}}_S^2-{\mathrm{\σ}}_{{\stackrel{\‾}{S}}_k}^{i2},...,{\mathrm{\σ}}_{\stackrel{\‾}{S}}^2-{\mathrm{\σ}}_{{\stackrel{\‾}{S}}_k}^{i2},{\mathrm{\σ}}_S^2-{\mathrm{\σ}}_{{\stackrel{\‾}{S}}_k}^{i2},...,{\mathrm{\σ}}_S^2-{\mathrm{\σ}}_{{\stackrel{\‾}{S}}_l}^{i2}\}$

其中σ_S ²位于对角线上的位置k处，并且 使用下面的估算式来估算：

为满足不存在偏置的约束，在左边用修正因子乘以第二滤波器：

{e_k ⁺W⁺[WΞ_k ⁱW⁺+σ_υ ⁱ²I]^-1We_k}^-1。

因而获得了该第二滤波器的最终表达式：

$g_k^i={\left\{e_k^{+}{W}^{+}{[W{\mathrm{\Ξ}}_k^i{W}^{+}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I]}^{-1}{\mathrm{We}}_k\right\}}^{-1}{e}_k^{+}{W}^{+}{[{\mathrm{\Ξ}}_k^i{W}^{+}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I]}^{-1}$

对符号s_k[n]的估算在第二滤波器205的输出对应于：

${\hat{s}}_k^i\left[n\right]=g_k^i\left[{\hat{z}}^i\right[n]-W{\stackrel{-}{s}}_k^i[n\left]\right]=s_k\left[n\right]+{\mathrm{\ξ}}_k^i\left[n\right]$

剩余MUI干扰加噪声项

的方差可以通过下面的估算式来估算：

变型2：过载状态：SUMF(单一用户匹配滤波器)检测

在简化版本中，在205的第二MMSE滤波器可以从任一迭代i、被第二SUMF滤波器所替代：

$g_k^i={\left\{e_k^{+}{W}^{+}{\mathrm{We}}_k\right\}}^{-1}{e}_k^{+}{W}^{+}$

获得下面的估算：

${\hat{s}}_k^i\left[n\right]=g_k^i\left[{\hat{z}}^i\right[n]-W{\stackrel{-}{s}}_k^i[n\left]\right]$

这个方法避免了计算N×N逆矩阵。

变型3：非过载状态

在非过载情况下，我们有：

W⁺W＝I

检测相当于在205将第二滤波器 $g_k^i=e_k^{+}{W}^{+}$ 应用于观测向量。

所述估算因而直接从下式获得：

${\hat{s}}_k^i\left[n\right]=e_k^{+}{W}^{+}{\hat{z}}^i\left[n\right]$ 。

5.4.1.2非周期性空间-时间(空间-频率)扩展

在这种情况下，处理203可以包括或不包括如参考图9和10所描述的码片去交织。(标准的)高斯等效多接入模型现在写为：

${\hat{z}}^i\left[n\right]=W_{n}s\left[n\right]+{\mathrm{\υ}}^i\left[n\right]$

仅SUMF类型的检测在非周期性上下文中具有合理的复杂度，并且因此优选地被使用。

变型1：过载状态

所述滤波器因而具有下面的表达式：

$g_k^i={\left\{e_k^{+}{{W_n}^{+}W}_n{e}_k\right\}}^{-1}{e}_k^{+}{W_n}^{+}$

变型2：非过载状态

所述滤波器因而具有下面的表达式：

$g_k^i=e_k^{+}{W_n}^{+}$

5.4.2时间(或频率)发送扩展

码片矩阵

被组织为唯一的矩阵

跟随处理203，并且参考图9和10， 被组织为对应于T个类型为

${\hat{Z}}^{i\left(t\right)}=Z^{\left(t\right)}+{\mathrm{\γ}}^{i\left(t\right)}=W^{\left(t\right)}{S}^{\left(t\right)}+{\mathrm{\γ}}^{i\left(t\right)}$

的独立(标准的)高斯等效多接入模型的T个S_F×L矩阵

被观测码片矩阵表示为：

时间上去相关的噪声采样矩阵为：

对于每个时刻，设定：

为剩余MAI+ISI干扰加噪声向量的协方差矩阵。由于包含于处理203中的码片去交织或由于扩展的非周期特性，这个矩阵因而是对角的。其对角线元素通过先前基于各个被处理块所估算的方差来导出：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{{\mathrm{\ζ}}_t}^{i2}t=1,...,T$

为简化后续处理(MMSE多用户检测)，整个***的噪声采样的恒定方差可以被假设为：

${\mathrm{\σ}}_{{\mathrm{\υ}}_l^{\left(t\right)}\left[n\right]}^{i2}\≈{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{\mathrm{\υ}}^{i\left(t\right)2}=\frac{1}{\mathrm{SFL}}\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{\mathrm{SF}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{z}}_l^{i\left(t\right)}\right[n\left]\right|}^2-{\mathrm{\σ}}_z^2\∀l=1,...,N$

时间相关性因而被消除：

${\mathrm{\Ξ}}_{{\mathrm{\υ}}^{\left(t\right)}\left[n\right]}^i={\mathrm{\Ξ}}_{\mathrm{\υ}}^{i\left(t\right)}={\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i\left(t\right)2}I\∀n=0,...,L-1$

针对每个多接入模型的滤波器g_u ^i(t)的计算类似于上面描述的那些，这里不再对其进行阐述。

5.4.2.1周期性时间(或频率)发送扩展

如先前所阐明的，当扩展为周期性时，码片交织器(110)在发送时被使用，并且因此处理203包括如参考图9所描述的码片去交织。

变型1：过载状态：MMSE多用户检测

所述滤波器因而具有以下表达式：

$g_u^{i\left(t\right)}={\left\{e_u^{+}{W}^{\left(t\right)+}{[W^{\left(t\right)}{\mathrm{\Ξ}}_u^i{W}^{\left(t\right)+}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I]}^{-1}{W}^{\left(t\right)}{e}_u\right\}}^{-1}{e}_u^{+}{W}^{\left(t\right)+}{[W^{\left(t\right)}{\mathrm{\Ξ}}_u^i{W}^{\left(t\right)+}+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\υ}}^{i2}I]}^{-1}$

变型2：过载状态：SUMF(单一用户匹配滤波器)检测

根据任何迭代i，MMSE滤波器可以被其次最佳SUMF版本所替代：

$g_u^{i\left(t\right)}={\left\{e_u^{+}{W}^{\left(t\right)+}{W}^{\left(t\right)}{e}_u\right\}}^{-1}{e}_u^{+}{W}^{\left(t\right)+}$

变型3：非过载状态

所述滤波器因而具有以下表达式：

$g_u^i=e_u^{+}{W}^{\left(t\right)+}$

5.4.2.2周期性非周期时间(或频率)发送扩展

在这种情况下，处理203可以包括或不包括如参考图9和10所描述的码片去交织。T个(标准的)高斯等效多接入模型现在写为：

${\hat{z}}^{i\left(t\right)}\left[n\right]=W_n^{\left(t\right)}{s}^{\left(t\right)}\left[n\right]+{\mathrm{\υ}}^{i\left(t\right)}\left[n\right]$

在非周期性上下文中，仅SUMF型检测具有合理的复杂度。

变型1：过载状态

所述滤波器因而具有以下表达式：

$g_u^{i\left(t\right)}={\left\{e_u^{+}{W}_n^{\left(t\right)+}{W}_n^{\left(t\right)}{e}_u\right\}}^{-1}{e}_k^{+}{W}_n^{\left(t\right)+}$

变型2：非过载状态

所述滤波器因而具有以下表达式：

$g_u^{i\left(t\right)}=e_u^{+}{W}_n^{\left(t\right)+}$

其它可能的等同变型：

与小节5.4.1和5.4.2中阐明的变型无关，还存在关于如何实现要与图12a的第二滤波205和MUI干扰再生213(代表包含于图9或10的方案中的两个检测步骤)相比较的第二滤波205’和MUI干扰再生213’(参考图12b而被描述)的变型。

参考图12b，第二滤波205’这里在对于在213’所再生的干扰的第二相减204的上游被实现，而不是如图12a中的在下游。

所使用的第二滤波器g’和所使用的MUI干扰重构矩阵b₂’可以一般地根据先前计算的第二滤波器g和MUI干扰重构矩阵b₂(见上面参考图9或10和12a的描述)、从下面的相等条件来导出：

$\hat{s}=g(\hat{z}-b_2\stackrel{-}{s})=g\text{'}\stackrel{-}{z}-b_2\text{'}\stackrel{-}{s}$

从其中导出：

g′＝g；b₂′＝gb₂

5.5与信道解码器交换概率信息

基于利用K个滤波器的线性滤波205的输出，q个对数后验概率(APP)比在206、针对每个符号、在每个时刻n＝0，...，L-1、针对每个用户k＝1，...，K而被计算。这些概率量被如下定义：

并且在图9、10和13中被标记为Λ；

或者：

${\mathrm{\λ}}_{k,j}^i\left[n\right]=\ln \frac{{\mathrm{\Σ}}_{d\∈{\ℵ}_j^{\left(1\right)}}\mathrm{Pr}\left[d_k\right[n]=d|{\hat{s}}_k^i\left[n\right]]}{{\mathrm{\Σ}}_{d\∈{\ℵ}_j^{\left(0\right)}}\left[d_k\right[n]=d|{\hat{s}}_k^i\left[n\right]]}$

在其中引入：

${\ℵ}_j^{\left(\mathrm{\ϵ}\right)}=\{d\∈F_2^q|d_j=\mathrm{\ϵ}\}$

通过展开其分子和分母得出：

${\mathrm{\λ}}_{k,j}^i\left[n\right]=\ln \frac{{\mathrm{\Σ}}_{d\∈A_j^{\left(1\right)}}p\left({\hat{s}}_k^i\right[n\left]\right|s_k\left[n\right]=\mathrm{\μ}\left(d\right)){\mathrm{Pr}}^i\left[d_k\right[n]=d]}{{\mathrm{\Σ}}_{d\∈A_j^{\left(0\right)}}p\left({\hat{s}}_k^i\right[n\left]\right|s_k\left[n\right]=\mathrm{\μ}\left(d\right)){\mathrm{Pr}}^i\left[d_k\right[n]=d]}$

似然性如下表示：

$p\left({\hat{s}}_k^i\right[n\left]\right|s_k\left[n\right]=\mathrm{\μ}\left(d\right))\∝\exp \left(\frac{{\left|{\hat{s}}_k^i\right[n]-\mathrm{\μ}\left(d\right)|}^2}{{{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{{\mathrm{\ζ}}_k}^i}^2}\right)$

在每次迭代i，关于来自信道解码器209的各个符号的比特的先验信息是可用的，并且可用于预先引入的APP对数比这一形式，并且其表示为：

假设有足够深度的空间-时间交织，可以写出：

${\mathrm{Pr}}^i\left[d_k\right[n]=d]\≈\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{Pr}}^i\left[d_{k,j}\right[n]=d_j\∝\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\Π}}}\{1-({2d}_j-1)\tanh \left(\frac{{\mathrm{\π}}_{k,j}^i\left[n\right]}{2}\right)$

旨在用于信道解码器209的、关于由加权输出解调器206所递送的每个比特的非本征信息，因而在207根据下面的等式而被发现：

针对所有块的所有比特非本征信息对数比，因而在205被收集并适当地被多路复用以及去交织，以被发送到信道解码器209。

这个解码器考虑包括比特本征概率对数比N0(每个针对码字v的一个比特)的唯一的向量ⁱ∈□^NO。解码206因而使用例如灵活输出Viterbi(维特比)算法的算法，来递送关于所发送的调制数据(或符号)比特的后验信息概率对数比λ。

这个对数λ因而是在210a和210b计算关于解码后的比特的非本征信息对数比的基础，其在形式上被如下定义l＝1，...，N_O：

在迭代i中所计算的关于码字比特的非本征信息对数比ξ_t ⁱ在比特交织和解复用211a和211b之后，类似于下一次迭代时的关于符号比特的先验概率对数比{π_k，j ⁱ⁺¹[n]}。

符合本发明的接收不仅涉及实现它的方法，而且还涉及执行它的***以及包括该接收***的任何传输***。

Claims (33)

1.一种用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上进行通信的接收方法，其特征在于，所述接收方法适于处理由所述接收天线所接收的数据，其中，所述数据在发送时相继地：

(A)被调制到K个信道上，数目K严格大于发送天线的数目T；

(B)利用N×K周期性扩展矩阵(W)或N×K非周期性扩展矩阵(W_n)、在调制数据的K维向量上而被扩展，其中N严格大于T；

(C)被处理以便从所述T个发送天线被发送，其特征还在于，所述接收方法为此而迭代地使用：

-借助于T个线性滤波器(202、202’)的第一滤波，其适于在适用的情况下在减去多天线干扰和符号间干扰估计之后，处理所接收的数据以生成对在扩展步骤(B)之后所发送的码片的估算( )，这个第一滤波特别考虑了所述多个接收天线的空间分集；

-在所述第一滤波之前或之后的第一干扰相减(201)，其使用了多天线干扰和符号间干扰的估计，其中，根据基于通过先前滤波操作而生成的被发送调制数据的估算()而计算的信息，预先再生所述多天线干扰和符号间干扰的估计。

-发送时的处理步骤(C)的逆处理(203)，其使用了对先前估算的码片( )的重新组织；

-借助于K个线性滤波器(205，205’)的第二滤波，其适于在适用的情况下在减去多用户干扰的估计之后，处理对所获得的被发送码片( )的估算，以在扩展步骤(B)之前生成被发送调制数据的估算()，这个第二滤波特别考虑了所述多个接收天线的空间分集；

-在所述第二滤波之前或之后的第二干扰相减(204)，其使用了多用户干扰的估计，其中，根据基于通过先前滤波所生成的被发送调制数据的估算()而计算的信息，来预先再生所述多用户干扰估计；

-一种处理，用来根据所接收的数据、根据基于所发送调制数据的所述估计()而计算的信息，生成多天线干扰和符号间干扰的估计以及多用户干扰的估计，所述多天线干扰和符号间干扰的估计以及所述多用户干扰的估计因而被递归地分别发送到下一个第一相减(201)和下一个第二相减(204)。

2.根据权利要求1的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在K严格大于N的情况下被实现的。

3.根据前述任一权利要求的方法，其特征在于，所述接收方法适于处理在发送时在步骤(B)期间被扩展的数据，所述扩展是针对每个天线并且在每天线的信道数目严格大于1的情况下而单独实现的，扩展矩阵(W、W_n)是块数目等于天线数目的块对角矩阵，并且所述块是从N/T个正交码中构造的。

4.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述接收方法适于处理在发送时在步骤(B)期间被扩展的数据，所述扩展是借助于从N个正交码中所构造的完整扩展矩阵(W、W_n)来实现的。

5.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，所述T个第一滤波器是利用最小均方误差准则而导出的，该T个第一滤波器对于给定信道在时间上是不变的。

6.根据权利要求1至4中任一个的接收方法，其特征在于，所述T个第一滤波器是匹配滤波器(通常称为单一用户匹配滤波器)。

7.根据权利要求1至4中任一个的接收方法，其特征在于，所述T个第一滤波器首先根据所述最小均方误差准则而被导出，并且然后从给定迭代中变成匹配滤波器(通常称为单一用户匹配滤波器)。

8.根据权利要求1至7中任一个的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)被周期性的实现，所述步骤(C)包括码片交织，所述K个第二滤波器是根据无条件的最小均方误差准则而导出的，并且所述K个第一滤波器对于给定信道在时间上是不变的。

9.根据权利要求1至7中任一个的接收方法，其特征在于，所述K个第二滤波器是通常称为单一用户匹配滤波器的匹配滤波器。

10.根据权利要求1至7中任一个的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)被周期性地实现，所述步骤(C)包括码片交织，并且所述K个第二滤波器首先根据无条件的最小均方误差标准而导出(所述K个第二滤波器因而对于给定信道在时间上是不变的)，并且然后从给定迭代中变成K个匹配滤波器(通常称为单一用户匹配滤波器)。

11.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，所述T个第一滤波器通过最大化滤波(202)后的信噪比而特别考虑了所述多个接收天线的空间分集。

12.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，所述第一和/或第二滤波器是利用滑动窗口来计算的。

13.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是被非周期性地实现的，并且发送时的所述处理步骤(C)包括在不进行交织的情况下多路复用到所述T个发送天线上，其特征还在于，接收时的所述逆处理(203)因而包括解复用到N个信道上。

14.根据权利要求1至12中任一个的接收方法，其特征在于，发送时的所述处理步骤(C)包括多数复用到一个信道上、码片交织以及然后解复用到所述T个发送天线，其特征还在于，接收时的所述逆处理因而包括多路复用到一个信道上、码片去交织以及然后解复用到N个信道。

15.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，要发送的数据已经在所述步骤(A)之前被编码，其特征还在于，当接收时，用于生成干扰估计的所述处理使用：

-具有加权输出的处理(206)，其处理所发送的调制数据的估算()，并且生成可用于解码的调制数据比特的概率信息；

-用于从所述概率信息中生成概率量(λ)的解码(209)；基于该概率量(λ)生成多用户干扰估计的多用户干扰再生(213、213’)，该干扰估计然后被递归地发送到下一个第二相减步骤(204)；

-用于基于所述概率量(λ)并借助于符合所述处理步骤(C)的处理(215)而生成多天线干扰和符号间干扰估计的多天线干扰和符号间干扰再生(216、216’)，该干扰估计然后被递归地发送到下一个第一相减步骤(201)。

16．根据权利要求15的接收方法，其特征在于，多天线干扰和符号间干扰以及多用户干扰的所述再生，根据所发送调制数据的估计( )而生成干扰估计，所述估计( )是基于根据解码(209)后可用的先前所发送比特的非本征信息(ξ)、在最小均方误差准则的意义上被计算的(212)。

17．根据权利要求1至14中任一个的接收方法，其特征在于，当发送时，所述数据在所述步骤(A)之前被编码和交织，而当接收时，用于生成干扰估计的所述处理使用：

-具有加权输出的处理(206)，其是基于所发送调制数据的估算()以及从解码(209)中产生的解码统计(Π)的，这生成了每调制数据比特的统计值(Λ)；

-非本征信息比特级的去交织(208)，所述非本征信息是从先前生成的概率量(Λ)中发现的；

-至少一个具有加权输入和输出的解码(209)，其基于去交织的数据()并产生关于所有比特的概率量(λ)；

-从所述概率量(λ)中发现的非本征统计比特级别(ξ)的交织(211a-21lb)，所交织的新的统计(Π)然后被递归地发送到具有加权输出的处理的下一步骤(206)；

-用于基于所发送调制数据的估计(

)而生成多用户干扰估计的多用户干扰再生(210、210’)，其中，所发送调制数据的估计( )是在最小均方误差准则的意义上、根据所述新的被交织统计(Π)而被计算的，所述多用户干扰估计然后被递归地发送到下一个第二相减步骤(204)；

-多天线干扰和符号间干扰再生(216、216’)，其用来基于所发送调制数据的相同估计( )、借助于符合所述处理步骤(C)的处理(215)而生成多天线干扰和符号间干扰估计，该干扰估计然后被递归地发送到下一个第一相减(201)。

18．根据权利要求15至17中任一个的接收方法，其特征在于，解码(209)所输出的所述概率量(λ)是关于调制数据后验比特的信息概率的对数比。

19.根据前一权利要求的接收方法，其特征在于，所述解码(209)借助于利用加权输入和输出的维特比算法来计算所述概率量(λ)。

20.根据前述任一权利要求的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在频域中被实现的，并且接收前的传输是多载波型的。

21.根据权利要求1至19中任一个的接收方法，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是在时域中被实现的，并且接收前的传输是单载波型的。

22.一种传输***，其特征在于，该传输***包括：

-发送***，其包括多个发送天线，并且适于调制到K个信道上，其中数目K严格大于发送天线的数目T，以及适于利用N×K周期性扩展矩阵(W)或N×K非周期性扩展矩阵(W_n)、在调制数据的K维向量上进行扩展，其中N严格大于T，以及适于实现数据处理以从所述T个发送天线进行发送；

-频率选择性传输信道；

-接收***，其包括多个接收天线，并且适于实现根据前述任一权利要求的接收方法。

23.一种用于在具有多个发送天线和多个接收天线的频率选择性信道上进行通信的接收***，其特征在于，所述接收***适于处理经由所述接收天线所接收的数据，其中，所述数据在被发送时已经相继地：

(A)被调制到K个信道上，其中，数目K严格大于发送天线的数目T；

(B)利用N×K周期性扩展矩阵(W)或N×K非周期性扩展矩阵(W_n)、在调制数据的K维向量上、在时间或频率上被扩展，其中N严格大于T；

(C)被处理以从所述T个发送天线而被发送；

其特征还在于，所述接收***为此而包括：

-T个第一线性滤波器(202、202’)，其适于在适用的情况下在减去多天线干扰和符号间干扰)估计之后，处理所接收的数据以生成在所述扩展步骤(B)之后的所发送码片的估算( )，这个滤波器特别考虑了所述多个接收天线的空间分集；

-在所述T个第一滤波器的上游或下游的第一干扰减法器，其使用多天线干扰和符号间干扰的估计，其中，根据基于通过先前滤波而生成的所发送调制数据的估算()而计算出的信息，来预先再生所述多天线干扰和符号间干扰的估计；

-处理装置(203)，其适于利用先前估算的码片(

)的重新组织，来执行发送时的所述处理步骤(C)的逆处理；

-K个第二线性滤波器(205、205’)，其适于在适用的情况下在减去多用户干扰的估计之后，处理所获得的被发送码片的估算( )，以生成在所述扩展步骤(B)之前的所发送调制数据的估算()，该第二滤波特别考虑了所述多个接收天线的空间分集；

-在所述K个第二滤波器的上游或下游的第二干扰减法器(204)，其使用多用户干扰估计，其中，根据基于通过先前滤波而生成的所发送调制数据的估算()而计算出的信息，来预先再生所述多用户干扰估计；

-用于根据基于所发送调制数据的估算()而计算出的信息、从所接收的数据中生成多天线干扰和符号间干扰估计以及多用户干扰估计的处理装置，所述多天线干扰和符号间干扰估计以及所述多用户干扰估计然后分别被递归地发送到下一个第一相减(201)和下一个第二相减(204)，所述接收***的这些不同的单元适于被迭代地使用。

24.根据前一权利要求的接收***，其特征在于，所述T个第一滤波器是利用最小均方误差准则而被导出的。

25.根据权利要求23的接收***，其特征在于，所述T个第一滤波器是通常称为单一用户匹配滤波器的匹配滤波器。

26.根据权利要求23的接收***，其特征在于，所述T个第一滤波器首先根据最小均方误差准则而被导出，并且然后从给定迭代中变成T个通常称为单一用户匹配滤波器的匹配滤波器。

27.根据权利要求23至26中任一个的接收***，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)被周期性地实现，所述步骤(C)包括码片交织，并且所述K个第二滤波器是根据无条件的最小均方误差准则而被导出的，所述K个第二滤波器是对于给定信道在时间上是不变的。

28.根据权利要求23至26中任一个的接收***，其特征在于，所述K个第二滤波器是匹配滤波器(通常称为单一用户匹配滤波器)。

29.根据权利要求23至26中任一个的接收***，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)是被周期性地实现的，所述步骤(C)包括码片交织，并且所述K个第二滤波器首先根据无条件的最小均方误差准则而被导出(该K个第二滤波器因而对于给定信道在时间上是不变的)，并且然后从给定迭代中变成K个匹配滤波器(通常称为单一用户匹配滤波器)。

30.根据权利要求23至29中任一个的接收***，其特征在于，发送时的所述扩展步骤(B)被非周期性地实现，并且发送时的所述处理步骤(C)包括多路复用到所述T个发送天线上，其特征还在于，适于执行发送时的步骤(C)的逆处理的处理装置(203)因而包括到N个信道上的解复用器。

31.根据权利要求23至29中任一个的接收***，其特征在于，发送时的所述处理步骤(C)包括多路复用到一个信道上、码片交织以及然后解复用到所述T个发送天线上，其特征还在于，适于执行发送时的步骤(C)的逆处理的处理装置(203)因而包括到一个信道上的多路复用器、码片去交织器以及到N个信道上的解复用器。

32.根据前述任一权利要求的接收***，其特征在于，要发送的数据已经在步骤(A)之前被编码，其特征还在于，当接收时，用于生成干扰估计的所述处理装置包括：

-具有加权输出的处理装置(206)，用于处理所发送调制数据的估算()，并且生成可由解码器使用的关于调制数据比特的概率信息；

-解码器(209)，用于根据所述概率信息而生成概率量(λ)；

-多用户干扰再生器(213、213’)，用于基于所述概率量(λ)而生成多用户干扰估计，所述干扰估计然后被递归地发送到所述第二减法器(204)；

-多天线干扰和符号间干扰再生器(216、216’)，用于基于所述概率量(λ)、借助于符合所述步骤(C)的处理(215)而生成多天线干扰和符号间干扰估计，所述干扰估计然后被递归地发送到所述第一减法器(201)。

33.根据权利要求23至31中任一个的接收***，其特征在于，要发送的数据已经在所述步骤(A)之前被编码和交织，其特征还在于，用于在接收时生成干扰估计的所述处理装置包括：

-具有加权输出的处理装置(206)，其是基于所发送调制数据的估算()和来自解码器(209)的解码统计(Π)的，这生成了每调制数据比特的统计(Λ)；

-非本征统计(Ξ)比特级的去交织器(208)，所述非本征统计是从先前生成的所述概率量(Λ)中发现的；

-至少一个具有加权输入和输出的解码器(209)，其是基于被去交织的数据的，并且产生了关于所有比特的概率量(λ)；

-非本征统计(ξ)比特级的交织器(211a-211b)，所述非本征统计是从所述概率量(λ)中发现的，被交织的新的统计(Π)然后被递归地发送到所述具有加权输出的处理装置(206)；

-多用户干扰再生器(210、210’)，用于基于所发送调制数据的估计(

)来生成多用户干扰估计，所发送调制数据的估计是基于新的被交织统计(Π)、在最小均方误差准则的意义上来被计算的，所述多用户干扰估计然后被递归地发送到所述第二减法器(204)；

-多天线干扰和符号间干扰再生器(216、216’)，用于基于与所发送调制数据相同的估计(

)、借助于符合所述处理步骤(C)的处理(215)来生成多天线干扰和符号间干扰估计，该干扰估计然后被递归地发送到所述第一减法器(201)。

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