DE102014103702A1

DE102014103702A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Verarbeiten von Ressourcenblöcken

Info

Publication number: DE102014103702A1
Application number: DE102014103702.2A
Authority: DE
Inventors: Kilian Roth; Cecilia Carbonelli; Stefan Fechtel
Original assignee: Intel IP Corp
Current assignee: Apple Inc
Priority date: 2014-03-18
Filing date: 2014-03-18
Publication date: 2015-09-24
Anticipated expiration: 2034-03-19
Also published as: TW201545588A; DE102014103702B4; US20150270934A1; US9787446B2; CN104936299A; TWI562665B; CN104936299B

Abstract

Ein Verfahren (700) zum Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger kann beinhalten: Empfangen (701) eines Signals, das Übertragungen aus einer Vielzahl von Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) angeordnet werden; Bilden (702) einer Vielzahl von Clustern }) anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken (300); und Zuordnen (703) jedes Ressourcenblocks aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) zu einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern }).

Description

GEBIET
Die Offenbarung richtet sich auf Verfahren und Vorrichtungen zum Verarbeiten von Ressourcenblöcken, die Übertragungen aus mehreren Funkzellen umfassen, in einem Empfänger. Insbesondere bezieht sich die Offenbarung auf die blinde SINR-Schätzung und Klassifizierung anhand einer Clusteranalyse bei Vorliegen selektiver Interferenz. Aspekte der Offenbarung betreffen Systeme, die 4G-Mobilfunkmodems beinhalten können, und die Gestaltung von LTE-A-Basisbandempfängern in Mobilnetzen.
HINTERGRUND
Moderne Mobilfunknetze stehen vor der Herausforderung eines gewaltig ansteigenden Datenverkehrsbedarfs. Netzbetreiber müssen ihre Netze ändern, um die Gesamtkapazität zu erhöhen. Sowohl in homogenen als auch heterogenen Netzen arbeitet das Mobiltelefon in dynamischen Szenarien mit vielfachen interferierenden Zellen. Die Störerkonfiguration (Scheduling, Leistung) kann sich mit jedem Subframe und physischen Ressourcenblock (PRB) ändern. Anders ausgedrückt: das Teilnehmergerät (User Equipment, UE) kann sowohl eine zeitselektive als auch frequenzselektive Interferenz erfahren und muss schnell die Kanalparameter schätzen und den verarbeitenden Empfänger entsprechend konfigurieren. Um die Schätzung von Kanalparametern und die Konfiguration des verarbeitenden Empfängers zu verbessern, kann es deshalb wünschenswert sein, Informationen über die Störerkonfiguration bereitzustellen.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die beigefügten Begleitzeichnungen sollen ein tieferes Verständnis von Aspekten bewirken und werden als Bestandteil der vorliegenden Beschreibung hier in Bezug genommen. Die Zeichnungen illustrieren bestimmte Aspekte und werden gemeinsam mit der Beschreibung zur Erläuterung von aspektbezogenen Grundsätzen verwendet. Weitere Aspekte und viele der bezweckten Vorteile der Aspekte werden unter Bezugnahme auf die folgende detaillierte Beschreibung im Zuge eines vertieften Verständnisses der Aspekte leicht ersichtlich. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen entsprechende ähnliche Teile.
1 ist eine schematische Darstellung eines heterogenen Netzes 100, das eine Makrozelle 101 und Picozellen 103, 105 gemäß einem Störszenario umfasst.
2 ist eine schematische Darstellung eines Störszenarios 200 mit einem Mobilfunkgerät 207, das ein Funksignal einer bedienenden Zelle (Serving Cell) 203 empfängt, wobei dieses Funksignal bei Übertragung über einen Kommunikationskanal 205 von einem Funksignal einer störenden Zelle 201 gestört wird.
3 ist eine schematische Frequenzdarstellung eines Ressourcenblocks 300, der in einer Verarbeitungsschaltung 400, wie unten in Bezug auf 4 beschrieben, oder in den Verfahren 700, 800, wie unten in Bezug auf 7 und 8 beschrieben, verwendet werden kann.
4 ist ein Blockschaltbild und illustriert eine Verarbeitungsschaltung 400 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken in einem Empfänger.
5 ist eine schematische Darstellung und illustriert einen Clustering-Block 407 in einer Verarbeitungsschaltung 400 gemäß Darstellung in 4.
Die 6a), b), c) sind schematische Diagramme zur Illustration von SINR-Darstellungen (Maps) vor Clusterbildung 600a, nach Clusterbildung 600b und gemäß einer Simulation 600c.
7 ist eine schematische Darstellung und illustriert ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken in einem Empfänger.
8 ist eine schematische Darstellung und illustriert ein Verfahren 800 für das Clustern einer Vielzahl von Ressourcenblöcken.
9 ist ein Performance-Diagramm 900 und illustriert den Durchsatz zeit-/frequenzselektiver Interferenz bei Kanalmodell EVA 5 Hz, QPSK, wenn ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken angewendet wird.
10 ist ein Performance-Diagramm 1000 und illustriert den Durchsatz zeit-/frequenzselektiver Interferenz bei Kanalmodell EVA 5 Hz, 16 QAM, wenn ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken angewendet wird.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
In der nachstehenden detaillierten Beschreibung wird auf die Begleitzeichnungen verwiesen, die Bestandteil dieses Dokuments sind und in denen spezielle Aspekte, in denen die Erfindung praktisch realisiert werden kann, illustrativ dargestellt werden. Es versteht sich, dass weitere Aspekte genutzt und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Die nachstehende detaillierte Beschreibung ist deshalb nicht in einschränkendem Sinn zu lesen und der Umfang der vorliegenden Erfindung wird durch die angehängten Ansprüche bestimmt. Es werden die folgenden Begrifflichkeiten, Abkürzungen und Notationen gebraucht:

CRS:: Zellenspezifisches Referenzsignal,
RE:: Ressourcenelement,
PRB:: Physischer Ressourcenblock,
3GPP:: Partnerschaftsprojekt der 3. Generation,
LTE:: Long Term Evolution,
LTE-A:: LTE Advanced, Release 10 und neuere Versionen von 3GPP LTE,
RF:: Funkfrequenz
UE:: User Equipment (Teilnehmergerät),
SINR:: Signal-to-interference and noise ratio (Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis),
RB:: Ressourcenblock, z. B. ein Ressourcenblock in Frequenzrichtung mal Schlitz in Zeitrichtung,
OFDM:: Orthogonal-Frequenz-Multiplex,
NodeB:: Basisstation,
IRC:: Interference Rejection Combining,
ICIC:: Inter-Cell Interference Coordination (Inter-Zellen-Interferenz-Koordinierung)
eICIC:: enhanced Inter-Cell Interference Coordination, eingeführt im Rahmen von LTE Release 10,
FeICIC:: Further enhanced Inter-Cell Interference Coordination, eingeführt im Rahmen von LTE Release 11,
MIMO:: Multiple Input Multiple Output (Mehrfacheingang-Mehrfachausgang),
CE:: Kanalschätzer,
WF:: Whitening-Filter,
CSI-FB:: Channel State Information Feed-Back (Rückkopplung der Kanalzustandsinformation),
EVA:: Kanalmodell Extended Vehicular A nach 3GPP TS 36.104,
NAICS:: Network-Assisted Interference Cancellation and Suppression (Netzgestützte Interferenzauslöschung und -unterdrückung).

Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können sich auf Ressourcenblöcke, insbesondere auf empfangene Ressourcenblöcke aus Funkzellen, und Cluster gründen. Wie zu ersehen, gelten Anmerkungen, die in Verbindung mit einem beschriebenen Verfahren getroffen werden, auch für eine entsprechende Vorrichtung, die auf die Durchführung des Verfahrens ausgelegt ist, und umgekehrt. Wird beispielsweise ein spezielles Verfahren beschrieben, so kann eine entsprechende Vorrichtung eine Einheit zur Durchführung des beschriebenen Verfahrensschritts enthalten, auch wenn eine solche Einheit in den Figuren nicht ausdrücklich beschrieben oder abgebildet ist. Ferner ist davon auszugehen, dass die hier beschriebenen Merkmale der verschiedenen beispielhaften Aspekte miteinander kombiniert werden können, sofern nicht speziell anders angemerkt.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in drahtlosen Kommunikationsnetzen realisiert werden, insbesondere in Kommunikationsnetzen, die auf Standards der mobilen Kommunikation wie LTE, insbesondere LTE-A und/oder OFDM, aufbauen. Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können ferner in einer Basisstation (NodeB, eNodeB) oder in einer mobilen Vorrichtung (oder mobilen Station oder in einem User Equipment (UE)) realisiert werden. Die beschriebenen Vorrichtungen können integrierte Schaltungen und/oder passive Bauelemente beinhalten und können nach verschiedenen Technologien hergestellt werden. Beispielsweise können die Schaltungen als integrierte Logikschaltungen, integrierte Analogschaltungen, integrierte Mischsignalschaltungen, optische Schaltungen, Speicherschaltungen und/oder integrierte passive Bauelemente ausgelegt sein.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können für das Übertragen und/oder Empfangen von Funksignalen ausgelegt werden. Funksignale können Funkfrequenzsignale sein oder beinhalten, die von einem Funkübertragungsgerät (oder Funktransmitter oder Funksender) mit einer Funkfrequenz in einem Bereich von ca. 3 Hz bis 300 GHz ausgestrahlt werden. Der Frequenzbereich kann Frequenzen von elektrischen Wechselstromsignalen entsprechen, die für die Erzeugung und Erkennung von Funkwellen verwendet werden.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in Übereinstimmung mit mobilen Kommunikationsstandards wie z. B. dem LTE-Standard (Long Term Evolution) oder dessen modernere Version LTE-A. Der LTE (Long Term Evolution), der als 4G LTE vermarktet wird, ist eine Norm zur drahtlosen Kommunikation von Highspeed-Daten für Mobiltelefone und Datenendgeräte.
Die im Folgenden beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in OFDM-Systemen angewendet werden. OFDM ist ein Verfahren für die Kodierung digitaler Daten auf mehreren Trägerfrequenzen. Für den Datentransport kann eine große Anzahl eng beieinander liegender Unterträgersignale verwendet werden.
Aufgrund der Orthogonalität der Unterträger kann eine gegenseitige Überlagerung von Unterträgern unterdrückt werden.
Die im Folgenden beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in heterogenen Multi-Layer-Netzen angewendet werden. Heterogene Multi-Layer Netze (HetNet) können in LTE- und LTE-Advanced-Standards verwendet werden, um das Netz aus nicht nur einem einzigen Typ von eNodeB aufzubauen (homogenes Netz), sondern um eNodeBs mit unterschiedlichen Fähigkeiten, am wichtigsten mit unterschiedlichen Tx-Leistungsklassen, auszustatten. Diese eNodeBs können gemeinhin als Makro-eNodeBs oder Makrozellen, Pico-eNodeBs oder Picozellen und femto/home eNodeBs oder Femtozellen bezeichnet werden. Alternativ könnte als Oberbegriff für Pico- und Femtozellen der Begriff ”Kleinzellen” gebraucht werden. Zusätzlich zu HetNets können die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen auch auf homogene Netze, typischerweise zum Beispiel an Zellrändern, angewendet werden.
Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in blinder Parameterschätzung zur schnellen Kanalschätzung bei zwischen den Zellen bestehenden Interferenzen angewendet werden. Bei solchen Szenarien gelten die folgenden Annahmen: Das Teilnehmergerät (UE) hat keine apriorische Kenntnis über Scheduling, Konfiguration und Leistungsaufnahme der Störer; und das UE hat nur Basisinformationen über seine eigene Konfiguration (Bandbreite, Zellen-ID). Blinde Schätzungen sind oft unzuverlässig, da sie auf sehr wenigen Abtastwerten (Samples) beruhen und in Anbetracht der dynamischen Störszenarien die konventionelle Filterung/Mittelung von Zeit und Frequenz bei festen Filterlängen nicht nutzen können.
Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen stellen Techniken zur Verfügung, die in der Lage sind, diese anfänglichen blinden Schätzungen zu verfeinern, und dabei weiter von der Annahme der minimalen apriorischen Kenntnis der Übertragungskonfiguration für die bedienenden und die störseitigen Sendesignale ausgehen.
Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in eICIC-(enhanced Inter-Cell Interference Coordination) und FeICIC-Systemen (Further enhanced Inter-Cell Interference Coordination) angewendet werden. Die auf Trägeraggregation basierende ICIC (und FeICIC) können ein LTE-A-Teilnehmergerät (UE) in die Lage versetzen, sich mit verschiedenen Trägern gleichzeitig zu verbinden. Sie kann nicht nur eine Ressourcenzuordnung über Träger hinweg gestatten, sondern auch ein Scheduler-basiertes schnelles Umschalten zwischen Trägern ohne zeitraubende Übergabe ermöglichen. Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können sowohl in eICIC-Systemen, wie diese im Rahmen von LTE Release 10 eingeführt wurden, als auch in FeICIC-Systemen, wie sie im Rahmen von LTE Release 11 eingeführt wurden, angewendet werden.
Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in störungserkennenden Empfängern (Interference Aware Receivers) wie IRC(Interference Rejection Combining)-Empfängern angewendet werden. IRC ist eine Technik, die in einem Antennendiversitysystem verwendet werden kann, um Gleichkanalstörungen durch Nutzung der Kreuzkovarianz zwischen dem Rauschen in Diversitykanälen zu unterdrücken. IRC (Interference Rejection Combining) kann als effiziente Alternative zur Erhöhung von Uplink-Bitraten in Bereichen überlappender Zellen verwendet werden. Der IRC-Empfänger kann eine Verbesserung des Nutzerdurchsatzes am Zellenrand bewirken, da er Störungen zwischen den Zellen unterdrücken kann. Der IRC-Empfänger kann auf einem MMSE-Kriterium (minimum mean square error – minimale mittlere quadratische Abweichung) basieren, das eine Kanalschätzung und Kovarianzmatrixschätzung mit einbezogener Interzellinterferenz mit hoher Genauigkeit erfordert.
Die nachstehend beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in MIMO-Systemen angewendet werden. Drahtlose MIMO(Mehrfacheingang-Mehrfachausgang)-Kommunikationssysteme nutzen mehrere Antennen am Sender und am Empfänger, um die Systemkapazität zu erhöhen und eine bessere Dienstgüte zu erzielen. Im räumlichen Multiplexmodus können MIMO-Systeme ohne Vergrößerung der Bandbreite des Systems höhere Spitzendatenraten erreichen, indem sie mehrere Datenströme parallel im gleichen Frequenzband übertragen.
1 ist eine schematische Darstellung eines heterogenen Netzes 100, das eine Makrozelle 101 und Picozellen 103, 105 umfasst. Die Pico-Basisstationen 103, 105 können durch eine im Vergleich zur Makro-Basisstation 101 wesentlich niedrigere Sendeleistung gekennzeichnet sein. Aufgrund der großen Disparität der Sendeleistungswerte zweier Typen von Basisstation ist die Abdeckung (Coverage) 112, 114 der Pico-Basisstation 103, 105 wesentlich begrenzter als die Abdeckung 110 der Makro-Basisstation 101, wie in 1 dargestellt. Die großräumigere Abdeckung 110 der Makrozellen 101 kann dazu führen, dass mehr Teilnehmer 107, 109 zum leistungsstarken Makro-eNodeB hingezogen werden, obwohl unter Umständen nicht genügend Ressourcen vorhanden sind, um alle Teilnehmerendgeräte effizient zu bedienen. Gleichzeitig kann es sein, dass die Ressourcen der leistungsschwächeren Basisstation untergenutzt bleiben. Die UEs 107, 109 können Verfahren für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken einschließlich Clustering gemäß nachfolgender Beschreibung beinhalten, um Informationen über das Störszenario des heterogenen Netzes 100 zu gewinnen.
2 ist eine schematische Darstellung eines Störszenarios in einem Kommunikationssystem 200 mit einem Mobilfunkgerät 207, das ein Funksignal empfängt, wobei dieses Funksignal bei Übertragung über einen Kommunikationskanal 205 von einem Funksignal einer störenden Zelle 201 eventuell gestört wird. Sowohl das Funksignal der bedienenden Zelle 203 als auch das Funksignal der störenden Zelle 201 können als zweidimensionales Signalmuster in einem Zeit-Frequenz-Bereich dargestellt werden, wie in 3 illustriert, z. B. entsprechend einer LTE-Rahmenstruktur.
Sowohl das Funksignal der bedienenden Zelle 203 als auch das Funksignal der störenden Zelle 201 können über einen Kommunikationskanal 205 übertragen werden. Im Kommunikationskanal 205 können beide Signale überlagert sein und dadurch ein gemeinsames Signal als Empfangssignal bilden, das vom Mobilfunkgerät 207 empfangen wird. Das Mobilfunkgerät 207 kann Abtastwerte (Samples) empfangen, die in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken 300 angeordnet sind, wie in 3 abgebildet. Ein Mobilfunkgerät 207, das ein Verfahren zur Verarbeitung von Ressourcenblöcken oder eine für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken ausgelegte Vorrichtung gemäß nachfolgender Beschreibung anwendet, kann in der Lage sein, solche Störszenarien zu erkennen und SINR-Maps zur Abbildung dieser Szenarien bereitzustellen.
3 ist eine schematische Frequenzdarstellung eines Ressourcenblocks 300, der in einer Verarbeitungsschaltung 400, wie unten in Bezug auf 4 beschrieben, oder in den Verfahren 700, 800, wie unten in Bezug auf 7 und 8 beschrieben, verwendet werden kann. Der Ressourcenblock 300 kann Steuer- und Datensymbole sowie Pilotsymbole und Störreferenzsymbole beinhalten. Der Ressourcenblock 300 kann als zweidimensionales Raster strukturiert sein, das mehrere Ressourcenelemente trägt, die durch kleine Quadrate dargestellt werden, welche das Raster bilden. Die Ressourcenelemente können in einen Steuerbereich, der Steuerressourcenelemente C umfasst, im linken Abschnitt des Rasters (vom zeitlichen Abtastwert l = 0 bis l = 2) und in einen Datenbereich, der Datenressourcenelemente D umfasst, im rechten Abschnitt des Rasters (vom zeitlichen Abtastwert l = 3 bis l = 6) partioniert sein. In einem anderen, in 3 nicht dargestellten Beispiel, kann sich der Steuerbereich von l = 0 bis l = 1 und der Datenbereich von l = 2 bis l = 6 erstrecken. Pilotsymbole P1, P2, P3, P4, auch bezeichnet als Pilotressourcenelemente oder zellspezifische Referenzsymbole der dienenden Zelle, z. B. mit Herkunft aus der in 2 dargestellten Serving Cell 203, können in regelmäßiger Weise über das Raster verteilt sein. Das Mobilfunkgerät 207 kann seine Kenntnis von der Verteilung der Pilotsymbole für die Durchführung einer Kanalschätzung verwenden. Referenzsymbole (z. B. zellspezifische Referenzsignale) R1, R2 (auch als Pilotsymbole bezeichnet) anderer Funkzellen, z. B. störender Funkzellen, können auf regelmäßige Weise über das Raster verteilt sein. Diese Referenzsignale anderer Funkzellen, z. B. aus Funkzelle 201 nach 2, stören die Datenübertragung zwischen der dienenden Zelle und dem Mobilfunkgerät.
In dieser Offenbarung beschriebene Verfahren und Vorrichtungen stellen eine Technik zur Abbildung von Störszenarien bereit, z. B. durch Verwendung von SINR-Maps. Diese Verfahren gelten für nichtkollidierende Störszenarien ebenso wie für kollidierende Störszenarien. Wenn die nachfolgend als R1, R2 bezeichneten Referenzsignale der störenden Zelle 201 nicht mit den nachfolgend als P1, P2, P3, P4 bezeichneten Referenzsignalen der bedienenden Zelle 203 zusammentreffen, wird das Störszenario als ”nichtkollidierend” bezeichnet. Wenn die Referenzsignale der störenden Zelle 201 mit den Referenzsignalen der bedienenden Zelle 203 zusammentreffen, wird das Störszenario als ”kollidierend” bezeichnet.
In einer frequent- und zeitselektiven Interferenzumgebung, beispielsweise in einem Mobilkommunikationsstandard wie LTE, ist es notwendig, dass das UE Empfängerfunktionen wie Kanalschätzer (CE), Whitening-Filter (WF) und Rückkopplung der Kanalzustandsinformationen (CSI-FB-Generator) schnell und korrekt konfiguriert, um die Auswirkungen der Störung abzuschwächen. Zur Begünstigung dieser Funktionen kann das UE eine zweidimensionale Darstellung (2D-Map) generieren, die die Verteilung des empfangenen Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses (SINR) über die Zeit- und Frequenzressourcen abbildet. Diese SINR-Map kann als eine grobe Schätzung des Scheduling des Störers angesehen werden und kann an alle Empfängerblöcke verteilt werden, die gegebenenfalls eine so genannte ”Klassifizierung” der Leistung des Störers über Subframes und Ressourcenblöcke, wie physische Ressourcenblöcke (PRBs) gemäß Definition im LTE-Standard, benötigen.
Das SINR kann für jeden Ressourcenblock (RB) am Anfang blind geschätzt werden. Aufgrund der geringen Anzahl verfügbarer Referenzsymbole (RS) je Block können diese Schätzungen verrauscht sein. Verfahren und Vorrichtungen für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken, wie unter Bezugnahme auf die 4, 7 und 8 in dieser Offenbarung beschrieben, stellen Techniken für die Verfeinerung dieser anfänglichen Schätzungen mittels einer iterativen Clustering-basierten Verfahrensweise zur Verfügung. Letzteres kann als ein blinder Ansatz für die Zeit-/Frequenzfilterung erster roher SINR-Schätzungen betrachtet werden.
Diese Techniken lassen sich durch die folgenden zwei Verarbeitungsblöcke beschreiben: In einem ersten Verarbeitungsblock können erste rohe SINR-Schätzungen erzeugt und durch Anwendung von Clustering-Techniken blind verfeinert werden, z. B. durch Clustering-Techniken, wie sie im Bereich der Bildverarbeitung Verwendung finden. In einem zweiten Verarbeitungsblock kann all jenen Empfängerblöcken, die eine vorläufige Interferenzklassifizierung zur entsprechenden Abschwächung der Störung benötigen, sowie auch anderen Empfängerblöcken eine genaue 2D-SINR-Map mit PRB-Granularität bereitgestellt werden, z. B. auf Subframe-Basis, d. h. bei jedem Subframe.
Diese im Folgenden beschriebenen Techniken weisen eine sehr niedrige Komplexität auf und können aus diesem Grunde auf Subframebasis, beispielsweise ein Mal pro Subframe, angewendet werden, wie in vielen dynamischen Störszenarien nach Mobilkommunikationsstandards wie LTE erforderlich.
4 ist ein Blockschaltbild und illustriert eine Verarbeitungsschaltung 400 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken in einem Empfänger. Die Verarbeitungsschaltung kann unter anderem für die Realisierung einer blinden Parameterschätzung in dynamischen Inter-Zellen-Interferenz-Szenarien verwendet werden. 4 beschreibt auch ein Verfahren zur Verarbeitung von Blöcken in einem Empfänger, wenn die in Bezug auf Verarbeitungsschaltung 400 beschriebenen Blöcke als Blöcke oder Schritte eines Verfahrens interpretiert werden.
Die Verarbeitungsschaltung 400 kann einen ersten Block 401 für die Berechnung von blockweisen SINRs, beispielsweise durch Erzeugung blinder SINR-Grobschätzungen γ_Z,b mit PRB-Granularität, beinhalten. Die SINRs können anhand von Leistungsschätzungen eines gewünschten Signals P ^_S,b und Leistungsschätzungen von Störung (Interferenz) und Rauschen P ^_N–Z,b generiert werden. Die Verarbeitungsschaltung 400 kann einen zweiten Block 402 für die Ausführung von Clusteranalysetechniken ausgehend von den aus dem ersten Block 401 empfangenen SINR-Schätzungen γ_Z,b beinhalten. Die Clusteranalysetechniken können für die Verfeinerung der vorhergehenden SINR-Schätzungen und für die Bereitstellung von Clustern {x N,C / i,j} verwendet werden. Die Verarbeitungsschaltung 400 kann einen dritten Block 403 für die Zuordnung der SINR-Schätzungen γ_Z,b zu Clustern ({x N,C / i,j}) , wie diese durch die Clusteranalyse des zweiten Blocks 402 bestimmt werden, beinhalten, wodurch geclusterte SINR-Schätzungen γ clust / Z,b bereitgestellt werden.
Der zweite Block 402 der Verarbeitungsschaltung 400 kann einen Filter, z. B. einen Medianfilter 404 für die Filterung der SINR-Schätzungen γ_Z,b zur Bereitstellung (median)gefilterter SINR-Schätzungen γ median / Z,b beinhalten. Es können auch andere Filterungstechniken verwendet werden, wie z. B. arithmetische Mittelwertfilterung, harmonische Mittelwertfilterung oder geometrische Mittelwertfilterung. Der zweite Block 402 kann ferner einen MaxMin-Block 405, einen Clusterinitialisierungsblock 406, einen Clusterbildungsblock (Clusteringblock) 407 und einen Clusterkombinationsblock 408 beinhalten. Der MaxMin-Block 405 kann einen Höchstwert (Maximum) und einen Mindestwert (Minimum) der (median)gefilterten SINR-Schätzungen γ median / Z,b bestimmen und diese an den Clusterinitialisierungsblock 406 liefern, der ausgehend vom empfangenen Maximum und Minimum aus dem MaxMin-Block 405 eine Anzahl von K Clustern initialisiert. Die vom Clusterinitialisierungsblock 406 bereitgestellten initialen Cluster {x 0 / i,j} können im Clusteringblock 407 ausgehend von den (median)gefilterten SINR-Schätzungen γ median / Z,b verfeinert werden. Die vom Clusteringblock 407 bestimmten Cluster {x N / i,j} können dem Clusterkombinationsblock 408 zugeleitet werden, der ausgehend von den Clustern {x N / i,j} und den (median)gefilterten SINR-Schätzungen γ median / Z,b Kombinationscluster {x N,C / i,j} bestimmen kann. Die Kombinationscluster {x N,C / i,j} können Ausgaben des zweiten Blocks 402 sein und können dem dritten Block 403 zugeführt werden, wo die (median)gefilterten SINR-Schätzungen γ median / Z,b den Kombinationsclustern {x N,C / i,j} zugeordnet werden können.
In einer Realisierungsform der Verarbeitungsschaltung 400 kann der Clusterkombinationsblock 408 weggelassen werden. In dieser Realisierungsform können die vom Clusteringblock 407 bestimmten Cluster {x N / i,j} Ausgaben des zweiten Blocks 402 sein und dem dritten Block 403 zugeführt werden, wo die (median)gefilterten SINR-Schätzungen γ median / Z,b den Clustern {x N / i,j} zugeordnet werden können.
Im Folgenden wird eine beispielhafte Realisierungsform des ersten Blocks 401 beschrieben. Der erste Block 401 kann die in einem einzelnen PRB vorhandenen (wenigen) Referenzsymbole (RS) verwenden, z. B. wenigstens zwei der oben unter Bezugnahme auf 3 beschriebenen Pilotsymbole P1, P2, P3, P4 verwenden. Die Rausch-plus-Interferenz-Leistung kann wie folgt berechnet werden:
Unter Bezugnahme auf 3 wird gerechnet:
wobei gilt: p_i sind die bekannten Referenzsymbole, die an Pilotpositionen übertragen werden, und y_i sind die entsprechenden empfangenen verrauschten Abtastwerte.
Unter Verwendung von Gleichung (1) wird gerechnet:
Eine erste grobe Schätzung für das am gegebenen PRB gemessene Block-SINR mit Index b erhält man dann durch:
Offensichtlich sind Verfahrensansätze möglich, die komplizierter als Gleichung (1) sind, darunter Differentialmethoden oder eine komplexere 2D-Filterung. Der oben beschriebene Ansatz hat jedoch den geringsten Grad an Komplexität und benötigt keine apriorische Kenntnis der Kanalstatistiken.
Der zweite Block 402 kann sich auf Clustering-/Klassifizierungsmethoden gründen, wie diese im Zusammenhang mit der Bildbearbeitung eingesetzt werden, bei denen minimale apriorische Kenntnisse über die Statistiken des originalen Datensatzes erforderlich sind. Das Ziel dieser Methoden besteht darin, einen Satz von Objekten (im vorliegenden Fall SINR-Schätzungen) so zu gruppieren, dass Objekte in der gleichen Gruppe (die als Cluster bezeichnet wird) eine größere Ähnlichkeit zueinander aufweisen als Objekte in anderen Gruppen (Clustern). Typische Störszenarien von Inter-Zellen-Interferenzen sind durch wenige dominante Störer gekennzeichnet und die Überlagerung ihrer Leistungen erzeugt eine begrenzte Anzahl von SINR-Gebieten (oder Aggregationsbereichen), die als Cluster betrachtet werden können. Das Anwenden einer Clusteringtechnik ist eine effektive Möglichkeit zur Reduzierung der Anzahl von Ausreißern im ursprünglichen Satz von SIRN-Schätzungen.
Im Folgenden wird eine beispielhafte Realisierungsform des zweiten Blocks 402 beschrieben. Eine beispielhafte Realisierung des zweiten Blocks 402 kann auf dem Ansatz des k-Mittelwert-Clustering basieren und auf die speziellen Zwecke und Statistiken des Empfangs gestörter Funksignale angepasst sein. Jeder in 4 dargestellte Block kann separat pro Subframe ausgeführt werden und wird nachstehend beschrieben.
Der Medianfilter 404 kann ein nichtlinearer eindimensionaler Filter sein, der für die Rauschminderung verwendet werden kann, wenn Ränder erhalten werden sollen. Der Medianfilter 404 kann ein nichtlinearer digitaler Filter für das Glätten von Signalen, Unterdrücken von Impulsrauschen und den Randerhalt sein. Der Medianwert eines Satzes ist definiert als der Wert, der die obere Hälfte von der unteren Hälfte eines Datensatzes trennt, so dass in einer beispielhaften Realisierungsform bei der Filterfenstergröße mit einer ungleichen Anzahl gearbeitet werden kann. Die Größe des Fensters kann entsprechend der Anzahl von RB in einer Ressourcenblockgruppe (RBG) ausgewählt werden, die die niedrigste Granularität für Ressourcenzuordnungen sein kann. Wenn das Fenster eine ungerade Anzahl von Einträgen aufweist, ist der Medianwert einfach zu bestimmen: es ist der Wert, der sich genau in der Mitte befindet, nachdem alle Einträge im Fenster numerisch sortiert wurden.
In einer Realisierungsform des Medianfilters 404 kann ein Fenster der Größe N = 2M + 1 an der gesamten Signalfolge entlang geschnitten und der mittige Wert jedes Fensters durch den Medianwert der Werte im Fenster ersetzt werden. Beispielsweise wird bei der 1D-Filterung das Fenster W_i = {x_i–M ... x_i ... x_i+M,} am i-ten Eingabewert zentriert; die Filterausgabe ist y_i = Medianwert (W_i). Bei einer dD-Filterung (mit d > 1) wird ein Fenster der Größe 2M + 1 je Dimension (d) entlang der Eingabedaten verschoben, das Fenster W_i,j...k wird bei x_i,j...k zentriert und die Ausgabe y_i,j...k ist der Medianwert der Werte in W_i,j...k. Der Medianfilter 404 kann an der Verarbeitungsschaltung 400 in Echtzeit hardwareseitig realisiert werden. Die Medianfilter-Hardwareschaltung 404 kann zur Klasse von nichtrekursiv sortierenden Netzarchitekturen gehören, die die eingehenden Abtastwerte sequenziell auf Wortbasis verarbeiten. Der Medianfilter 404 kann bei der Sortierung von Abtastwerten aus der vorherigen Position des gleitenden Fensters bleiben und positioniert nur den hereinkommenden Abtastwert in der richtigen Rangfolge, was eine lineare Komplexität der Hardware, eine minimale Latenz und einen Durchsatz in Höhe der hälftigen Abtastrate bewirkt.
In einer Realisierungsform kann der Medianfilter 404 aus einer der folgenden beiden Gruppen gewählt sein: wortbasiert oder bitbasiert. Wortbasierte (oder bitparallele) Architekturen verarbeiten die Bits der eingehenden Abtastwerte parallel, während die Abtastwerte gewöhnlich aber sequenziell verarbeitet werden. Im Gegensatz dazu verarbeiten bitbasierte Filter eingehende Abtastwerte bitseriell, während jedoch die im Fenster enthaltenen Abtastwerte parallel verarbeitet werden.
In einer Realisierungsform kann der Medianfilter 404 aus einer der folgenden beiden Kategorien gewählt sein: nichtrekursiv oder rekursiv. Fenster in den nichtrekursiven Filtern enthalten nur Beträge der eingehenden Abtastwerte, während das Fenster in rekursiven Filtern die neuesten Medianwerte ebenso wie die Eingangswerte enthält. In einer Realisierungsform kann der Medianfilter 404 aus einer der folgenden drei Kategorien gewählt sein: Array-Architekturen, Sortiernetz-Architekturen oder stapelbasierte Architekturen. In Array-Architekturen wird jedes Element des Fensters mit dem Rang verbunden und bei jeder Verschiebung des Fensters werden die Rangordnungen aktualisiert. Sortiernetzbasierte Architekturen ordnen zuerst die Abtastwerte und wählen dann den Abtastwert entsprechender Rangordnung aus. Stapelbasierte Architekturen übersetzen die Filterung in die Binärdomäne durch Verwendung von Schwellwertlogik, Majoritätselementen, Hamming-Komparatoren usw.
Der Clusteringblock 407 kann auf einem Ansatz mit k-Mittelwert oder einem k-Medianwert beruhen. In diesen Algorithmen kann die Anzahl von Clustern K vor dem Start des Algorithmus vorgegeben werden. In einem Beispiel kann ein Höchstwert von zwei nichtkollidierenden Störern angenommen werden und die aktuelle Anzahl möglicher Störer bekannt sein. Ein Zellensuchblock, der in dieser Offenbarung nicht beschrieben wird, kann dazu verwendet werden, Informationen über die Anzahl störender Zellen bereitzustellen. Im Falle eines nichtkollidierenden Störers gibt es zwei mögliche SINR-Zustände des Systems, nämlich ”Störer aus” oder ”Störer an”. Das bedeutet, es gibt zwei Cluster, denen der aktuelle RB zugeordnet werden kann. Im Falle von zwei nichtkollidierenden Störern gibt es vier Möglichkeiten und damit vier Cluster, denen das aktuelle RB-SINR zugeordnet werden kann. Das Ablaufdiagramm des Clustering-Algorithmus ist in 5 im Detail dargestellt. Für die ”Clusterrepräsentantenberechnung” kann sowohl das k-Mittelwertverfahren als auch der k-Medianwertverfahren verwendet werden.
Die Repräsentanten x_i eines Clusters i ∊ [1, 2, ..., K} können im Bereich des Minimalwerts SINR_min und Maximalwerts SINR_max der Schätzungen in einem Subframe, wie durch MaxMin-Block 405 bestimmt, gleichförmig initialisiert werden. Der Repräsentant von Cluster i kann beispielsweise durch den Clusterinitialisierungsblock 406 wie folgt berechnet werden:
Das Ergebnis des Algorithmus hängt stark von der Initialisierung ab. Simulationen haben gezeigt, dass die durch Gleichung (4) beschriebene Initialisierung für den angenommenen Systemaufbau robust ist.
Der Clusterkombinationsblock 408 kann die folgenden zwei weiteren Verfeinerungen anwenden: Kombination von kleinen Clustern und Kombination von fast überlappenden Clustern.
Bei der ersten Verfeinerung können Cluster kombiniert werden, wenn die Anzahl der Datenpunkte in einem Cluster einen vorherbestimmten Wert unterschreitet, was wiederum von den insgesamt verfügbaren Ressourcen abhängig sein kann. Diese Bedingung kann als |S_i| < nRB_min formuliert werden. In einem Beispiel kann nRB_min im Bereich von 5% bis 10% der Gesamtmenge von RBs gewählt werden. Wenn ein Cluster diese Bedingung erfüllt, kann er mit dem Cluster, der dem nächsthöheren SINR entspricht, oder, falls der aktuelle Cluster bereits dem höchsten SINR zugeordnet ist, mit dem Cluster, der das zweithöchste SINR repräsentiert, kombiniert werden.
Bei der zweiten Verfeinerung können zwei Cluster, z. B. die mit dem Index i und j bezeichneten Cluster, verschmolzen werden, wenn die folgende Beziehung gilt: |10lg(x_i) – 10lg(x)| < minDistance, also falls die absolute Differenz zwischen den Repräsentanten von Cluster i und Cluster j einen festgelegten Wert unterschreitet, was wiederum vom Rauschen der SINR-Schätzung und von der erforderlichen SINR-Granularität für die Kanalschätzungsfilterkonfiguration abhängen kann. Für eine gewählte SINR-Granularität von 5 dB kann ein beispielhafter Wert für minDistance im Bereich 1–2 dB liegen.
Nach dem Clusterkombinationsblock 408 kann die Ausgabe des Medianfilters 404 mit dem Repräsentanten des entsprechenden Clusters verbunden und dann durch diesen ersetzt werden. Das kann mit einer Blockgranularität (oder PRB-Granularität) erfolgen. Die neuen Ausgabewerte γ clust / Z,b stellen eine genaue 2D-SINR-Map bereit, das zu Zwecken der Abschwächung der Interferenzen an die anderen Empfängerblöcke, z. B. Kanalschätzung (CE), Whitening-Filter (WF) und Kanalzustandsinformationsrückkopplung (CSIFB) weitergeleitet werden.
In einer beispielhaften Realisierung kann die Verarbeitungsschaltung 400 Folgendes beinhalten: eine erste Einheit 401, die darauf ausgelegt ist, ein Signal zu empfangen, das Übertragungen aus mehreren Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet werden; eine zweite Einheit 402, die darauf ausgelegt ist, eine Vielzahl von Clustern {x N / i,j} anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken zu bilden; und eine dritte Einheit 403, die darauf ausgelegt ist, jeden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken jeweils einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern {x N / i,j} zuzuordnen. Die erste Einheit 401 kann so ausgelegt sein, dass sie für jeden Ressourcenblock ein über den jeweiligen Ressourcenblock geschätztes Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis γ_Z,b bereitstellt. Die zweite Einheit 402 kann einen Medianfilter 404 beinhalten, der darauf ausgelegt ist, die Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse γ_Z,b zu filtern und mediangefilterte Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse γ median / Z,b bereitzustellen. Die zweite Einheit 402 kann eine Clustering-Einheit 407 beinhalten, die darauf ausgelegt ist, anhand eines Klassifizierungsalgorithmus die Vielzahl von Clustern {x N / i,j} bereitzustellen.
5 ist eine schematische Darstellung und illustriert einen Clustering-Block 407 in einer Verarbeitungsschaltung 400 gemäß Darstellung in 4. Der Clustering-Block 407 kann einen SINR/Cluster-Zuordnungsblock 501, einen Cluster-Neurepräsentanten-Berechnungsblock 502 und einen Konvergenzkontrollblock 503 beinhalten. Der Clustering-Block 407 kann die vom Clusterinitialisierungsblock 406 bereitgestellten initialen Cluster {x 0 / i,j} empfangen und Iterationsschleifen n durchführen, um die Cluster {x N / i,j} an den Clusterkombinationsblock 408 zu liefern, wie in 4 dargestellt.
Im SINR/Cluster-Zuordnungsblock 501 kann eine Zuordnung von SINRs γ median / Z,b zu Clustern {x N / i,j} erfolgen. In einer Realisierung kann die folgende Clusterzuordnungsmethode verwendet werden. S_i kann alle dem Cluster i zugeordneten Punkte bezeichnen. Der Datenpunkt x_p kann S_i zugeordnet werden, wenn die Bedingung |x_p – x_i| ≤ |x_p – x_j| ∀ j ≠ i (5) erfüllt ist. Die Cluster-zugordneten SINRs γ median / Z,b können an den Cluster-Neurepräsentanten-Berechnungsblock 502 übergeben werden.
Im Cluster-Neurepräsentanten-Berechnungsblock 502 kann der neue Repräsentant von Cluster i aus den Elementen des Satzes S_i mit Hilfe des k-Mittelwert- oder k-Medianwertverfahrens berechnet werden. Der Unterschied zwischen dem k-Mittelwert- und dem k-Medianwert-Algorithmus besteht darin, dass der k-Mittelwert-Algorithmus das arithmetische Mittel aller Elemente in S_i berechnet, während der k-Medianwert-Algorithmus den Medianwert berechnet. Zur Berechnung des Medianwerts kann ein Medianfilter 404 verwendet werden, wie oben unter Bezugnahme auf 4 beschrieben. Der Medianwert kann Ausreißer geringer wichten und deshalb bevorzugt werden, wenn mit einem verrauschten Datensatz gearbeitet wird, der dazu noch einen Bias aufweist. In Realisierungen, wo die Medianwertberechnung gegebenenfalls rechnerisch zu komplex ist, kann der geometrische oder harmonische Mittelwert verwendet werden. Beim geometrischen und arithmetischen Mittel kann die Anzahl von Ausreißern vermindert werden, wenn auch nicht so wirksam wie beim Medianwert.
Im Konvergenzkontrollblock 503 kann die Konvergenz des Algorithmus überprüft werden. Ein Maß für die Konvergenz des Algorithmus kann sein, dass die relative Differenz zwischen dem neuen und dem alten Repräsentanten einen für jeden Cluster vorherbestimmten Schwellenwert unterschreitet. Der Konvergenzkontrollblock 503 kann die neuen Repräsentanten der Cluster {x_i,j ⁿ} aus dem Cluster-Neurepräsentanten-Berechnungsblock 502 empfangen und kann die Cluster {x N / i,j} an den Clusterkombinationsblock 408 übergeben, wenn Konvergenz festgestellt wird (Ja), oder ansonsten (Nein) die Cluster {x N / i,j} von Iteration ”n” mit den neuen Repräsentanten an den SINR/Cluster-Zuordnungsblock 501 zu einer neuen Iteration übergeben.
Die 6a), b), c) sind schematische Diagramme zur Illustration von SINR-Maps vor Clusterbildung 600a, nach Clusterbildung 600b und gemäß einer Simulation 600c. Die erste SINR-Map 600a vor der Clusterbildung stellt eine Abbildung über Zeit t und Frequenz f mit mehreren Teilrahmen (Subframes) 601, 602 dar, wobei jeder Teilrahmen 601, 602 mehrere Ressourcenblöcke 601a, 602a beinhalten kann. Die in 6a) abgebildeten Subframes 601, 602 beinhalten eine beispielhafte Anzahl von fünfzig Ressourcenblöcken 601a, 602a in Frequenzrichtung und eine beispielhafte Anzahl von zwei Ressourcenblöcken 601a, 602a in Zeitrichtung, wobei jeder Ressourcenblock 601a, 602a eine beispielhafte Anzahl von zwölf Ressourcenelementen oder OFDM-Symbolen in Frequenzrichtung und eine beispielhafte Anzahl von sieben Ressourcenelementen oder OFDM-Symbolen in Zeitrichtung beinhalten kann, z. B. gemäß Abbildung in 3. Natürlich können auch andere Anzahlen verwendet werden.
In einem Beispiel kann ein Subframe gemäß LTE Advanced mit zwei Schlitzen von je 0,5 ms Dauer definiert werden. Zehn Subframes von 1 ms Dauer können einen Funkframe von 10 ms Dauer darstellen. In Frequenzrichtung kann eine der Bandbreiten 1,4, 3, 5, 10 und 20 MHz nach LTE Advanced realisiert sein. Der Ressourcenblock 601a, 602a kann als physischer Ressourcenblock nach LTE Advanced realisiert sein, der 12 Unterträger (subcarriers) mal 7 OFDM-Symbolen aufweist, z. B. wie in 3 illustriert. Die Skalierung der Zeit- und Frequenzachsen der 6a), b) und c) dient nur illustrativen Zwecken und muss nicht maßstabsgerecht sein.
Die zweite SINR-Map 600b zeigt das Ergebnis nach Clusterbildung. Unter Verwendung der Clusteringverfahren gemäß obiger Beschreibung wurden unter Bezugnahme auf die 3 bis 5 sechs Cluster 603, 604, 605, 606, 607, 608 identifiziert. Ein Ressourcenblock 601a eines dünn besetzten Subframes 601 ist keinem Cluster zugeordnet, während ein Ressourcenblock 602a eines dicht besetzten Subframes 602 einem Cluster 604 zugeordnet ist. 6b) zeigt die Auswirkung der Clusterbildung auf die anfänglichen SINR-Schätzungen in einem zeit- und frequenzselektiven Störszenario. Alle Werte können mit einer Schrittweite von beispielsweise 5 dB quantisiert werden. Wie zu sehen, vermindert der Clusteringschritt die Anzahl von Ausreißern im ursprünglichen Satz von Schätzungen.
Ein Vergleich der zweiten SINR-Map 600b mit der simulationsbasierten SINR-Map 600c, die das gewünschte Clusterbild darstellt, zeigt keine erkennbare Abweichung vom gewünschten Bild.
7 ist eine schematische Darstellung und illustriert ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken in einem Empfänger. Das Verfahren 700 kann das Empfangen 701 eines Signals, das Übertragungen aus mehreren Funkzellen umfasst, beinhalten, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken 300 angeordnet werden, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf die 3 und 6 beschrieben. Das Verfahren 700 kann das Bilden 702 einer Vielzahl von Clustern {x N / i,j} anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken 300 beinhalten, wie unter Bezugnahme auf die 3 bis 6 beschrieben. Das Verfahren 700 kann das Zuordnen 703 jedes Ressourcenblocks aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken 300 jeweils einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern {x N / i,j} beinhalten, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf die 3 bis 6 beschrieben.
In einer Realisierung kann das Verfahren 700 das Zuordnen eines über den jeweiligen Ressourcenblock 300 geschätzten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses γ_Z,b zu jedem Ressourcenblock 300 beinhalten, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf 4 beschrieben. In einer Realisierung des Verfahrens 700 kann sich das Ähnlichkeitskriterium auf eine Differenz zwischen jeweiligen Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen γ_Z,b gründen. In einer Realisierung des Verfahrens 700 kann sich das Schätzen des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses γ_Z,b über einen Ressourcenblock 300 auf empfangene Abtastwerte gründen, die an bekannten Pilotpositionen P1, P2, P3, P4 im Ressourcenblock 300 angeordnet sind, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf 3 beschrieben. In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren 700 das Erstellen einer zweidimensionalen Darstellung, z. B. gemäß der oben unter Bezugnahme auf 6b) beschriebenen zweiten Map 600b, ausgehend von der Vielzahl von Clustern, wobei die Map 600b eine zeitliche und frequenzbezogene Verteilung des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses γ_Z,b des empfangenen Signals abbildet. In einer Realisierung umfasst das Verfahren 700 das Verwenden der zweidimensionalen Darstellung 600b im Empfänger zur Interferenzabschwächung. In einer Realisierung umfasst das Verfahren 700 das Filtern der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse γ_Z,b durch Verwenden eines Medianfilters, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf 4 beschrieben, und Anwenden des Ähnlichkeitskriteriums auf die mediangefilterten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse γ median / Z,b .
In einer Realisierung des Verfahrens 700 bildet die Vielzahl von Ressourcenblöcken 300 ein Zeit/Frequenz-Raster, wobei jeder Ressourcenblock 300 eine gleiche vorherbestimmte Dimension innerhalb des Rasters aufweist, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf 3 illustriert. In einer Realisierung des Verfahrens 700 bildet eine vorherbestimmte Anzahl von Ressourcenblöcken 300 einen Subframe, z. B. wie oben unter Bezugnahme auf die 3 und 6 beschrieben, wobei das Bilden der Cluster auf Basis Subframe und das Zuordnen der Ressourcenblöcke 300 zu Clustern {x N / i,j} auf Basis Ressourcenblock erfolgt. In einer Realisierung umfasst das Verfahren 700 das Verwenden eines Klassifizierungsalgorithmus zum Bilden der Vielzahl von Clustern {x N / i,j} , wobei der Klassifizierungsalgorithmus auf einem k-Mittelwertverfahren oder einem k-Medianwertverfahren basiert, wie oben unter Bezugnahme auf die 3 bis 6 beschrieben. In einer Realisierung umfasst das Verfahren 700 das Initialisieren einer Anzahl der Cluster {x 0 / i,j} anhand einer bekannten oder geschätzten Anzahl störender Funkzellen vor dem Bilden der Vielzahl von Clustern {x N / i,j} wie oben unter Bezugnahme auf die 3 bis 6 beschrieben. In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren 700 das Kombinieren von Clustern aus der Vielzahl von Clustern {x N / i,j} anhand wenigstens eines der nachfolgenden Verfeinerungskonstrukte: Kombination von kleinen Clustern und Kombination von fast überlappenden Clustern wie oben unter Bezugnahme auf die 4 und 5 beschrieben.
8 ist eine schematische Darstellung und illustriert ein Verfahren 800 für das Clustern einer Vielzahl von Ressourcenblöcken. Das Verfahren 800 kann beinhalten: Zuordnen 801 einer Vielzahl von Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen, die jeweils über einen entsprechenden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken geschätzt werden, zu einer Vielzahl von Clustern anhand eines Abstandskriteriums mit Bezug auf Repräsentanten der Cluster, z. B. entsprechend dem unter Bezugnahme auf 5 oben beschriebenen Block 501. Das Verfahren 800 kann beinhalten: Berechnen 802 neuer Repräsentanten der Cluster, wobei ein neuer Repräsentant eines Clusters anhand der Mittelung (Averaging) der Signal-zu-Interferenz-plus-Rauschverhältnisse berechnet wird, z. B. entsprechend dem unter Bezugnahme auf 5 oben beschriebenen Block 502. Das Verfahren 800 kann beinhalten: Wiederholen 803 des Zuordnens und Berechnens bis zur Erfüllung eines Konvergenzkriteriums, z. B. entsprechend dem unter Bezugnahme auf 5 oben beschriebenen Block 503.
In einer Realisierung des Verfahrens 800 kann das Konvergenzkriterium dann erfüllt sein, wenn eine relative Differenz zwischen den neuen Repräsentanten und den Repräsentanten der Cluster einen vorherbestimmten Schwellenwert passiert. In einer Realisierung des Verfahrens 800 kann sich das Berechnen der neuen Repräsentanten auf einen k-Mittelwert-Algorithmus oder einen k-Medianwert-Algorithmus gründen. In einer Realisierung kann das Verfahren 800 beinhalten: Initialisieren der Repräsentanten der Cluster in einem Bereich zwischen einem Minimum und einem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse γ_Z,b vor dem Beginn des Zuordnens und des Berechnens. In einer Realisierung des Verfahrens 800 können die Repräsentanten der Cluster im Bereich zwischen dem Minimum und dem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse gleichförmig initialisiert werden. In einer Realisierung kann das Verfahren 800 nach Erfüllen des Konvergenzkriteriums beinhalten: Kombinieren eines Clusters mit einem anderen Cluster aus der Vielzahl von Clustern, wenn im Cluster eine Anzahl von Datenpunkten einen vorherbestimmten Wert unterschreitet. In einer Realisierung kann das Verfahren 800 nach Erfüllen des Konvergenzkriteriums beinhalten: Kombinieren von zwei Clustern aus der Vielzahl von Clustern, wenn eine absolute Differenz zwischen Repräsentanten der beiden Cluster einen vorherbestimmten Wert unterschreitet.
9 ist ein Performance-Diagramm 900 und illustriert den Durchsatz zeit-/frequenzselektiver Interferenz bei Kanalmodell EVA 5 Hz, QPSK, wenn ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken angewendet wird. Es wird eine 2 × 2-MIMO-Konfiguration verwendet.
Eine blind erzeugte SINR-Map, z. B. wie in 6b) dargestellt, wird für die Konfiguration von Kanalschätzungsfiltern (CE-Filtern) in einer zeit- und frequenzselektiven Interferenzumgebung verwendet. Eine Kanalschätzung, die eine blind erzeugte SINR-Map 600b verwendet, kann einen Durchsatz 901 bereitstellen, der ca. 2 dB größer ist als ein Durchsatz 902 einer Baseline-Lösung, die die selektive Beschaffenheit der Störung ignoriert und demzufolge den CE-Filter zu langsam anpasst. Der Baseline-SINR-Schätzer gemäß Durchsatzkurve 902 basiert im Grunde auf einer expliziten Kanalschätzung und seine Komplexität ist zu groß für die Generierung einer neuen Schätzung je Subframe.
10 ist ein Performance-Diagramm 1000 und illustriert den Durchsatz zeit-/frequenzselektiver Interferenz bei Kanalmodell EVA 5 Hz, 16 QAM, wenn ein Verfahren 700 für die Verarbeitung von Ressourcenblöcken angewendet wird.
Die gleichen Ergebnisse wie in 9 können beobachtet werden. Eine Kanalschätzung, die eine blind erzeugte SINR-Map 600b verwendet, kann einen Durchsatz 1001 bereitstellen, der ca. 2 dB größer ist als ein Durchsatz 1002 einer Baseline-Lösung, die die selektive Beschaffenheit der Störung ignoriert und demzufolge den CE-Filter zu langsam anpasst.
Ein Verfahren 700 zur Verarbeitung von Ressourcenblöcken zeigt ein verbessertes Leistungsverhalten (Performance), wenn wenige Cluster vorliegen, was sowohl in homogenen als auch in heterogenen Netzen, wie oben unter Bezugnahme auf 1 beschrieben, typischerweise der Fall ist. Bei Änderung der Interferenzkonfiguration und ihrer Frequenzselektivität, d. h. PRB-Zuweisung von Störern bei jedem Subframe, unter gleichzeitiger Aufrechterhaltung der gleichen relativen Leistungsniveaus wird ein Verfahren 700, 800 oder eine Verarbeitungsschaltung 400 keinen erheblichen Performanceabfall zeigen. Die Verfahren 700, 800 und die Verarbeitungsschaltung 400 zeigen eine verbesserte UE-Robustheit gegenüber Gleichkanalstörungen in LTE- und anderen OFDM-basierten Mobilfunknetzen, was zu einer höheren Netzkapazität und stabileren Erfahrungen bei den Nutzern führt.
Die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können im LTE Physical Layer zusammen mit Störungsminderungsmethoden wie z. B. CRS-Interferenzauslöschung, Whitening-Methoden, CSI-Feedback verwendet werden. Die bereitgestellten Informationen können von nachfolgenden Algorithmen verwendet werden, um das Leistungsverhalten des Empfängers zu verbessern, d. h. erhöhter Datendurchsatz, optimierte Rückkopplung, verbesserte Messgenauigkeit usw. Die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in jeder Einheit verwendet werden, die gegebenenfalls Informationen über die Verteilung von Störern benötigt. Die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können sowohl abwärts im Downlink, d. h. von einer Basisstation zu einer mobilen Station wie zum UE, als auch aufwärts im Uplink, d. h. von einer mobilen Station zur Basisstation, verwendet werden. Die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in netzgestützter Interferenzauslöschung und -unterdrückung (NAICS), z. B. nach 3GPP TR 36.866, zur Verbesserung der Interferenzauslöschung verwendet werden.
Die hier beschriebenen Verfahren, Systeme und Vorrichtungen können als Software in einem digitalen Signalprozessor (DSP), einem Mikrocontroller oder einem anderen Sideprozessor oder als Hardware-Schaltung auf einem Chip oder in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (ASIC, applicationspecific integrated circuit) realisiert werden.
In dieser Offenbarung beschriebene Ausführungsformen können in digitalen elektronischen Schaltungen oder in Computerhardware, Firmware, Software oder deren Kombinationen realisiert werden, z. B. in bestehender Hardware mobiler Geräte oder in neuer Hardware, die für die Verarbeitung der hier beschriebenen Verfahren bestimmt ist.
Die vorliegende Offenbarung unterstützt auch ein einen computerausführbaren Code oder computerausführbare Anweisungen beinhaltendes Computerprogrammerzeugnis, das bei Ausführung wenigstens einen Computer dazu veranlasst, die hier beschriebenen ausführenden und berechnenden Blöcke, insbesondere die unter Bezugnahme auf die 4, 5, 7 und 8 oben beschriebenen Verfahren 400, 700, 800 abzuarbeiten. Ein solches Computerprogrammerzeugnis kann ein lesbares Speichermedium mit darauf abgespeichertem Programmcode zur Verwendung durch einen Prozessor beinhalten, wobei der Programmcode Anweisungen zur Durchführung eines der Verfahren 400, 700, 800 gemäß obiger Beschreibung umfasst.
BEISPIELE
Die folgenden Beispiele betreffen weitere Ausführungsformen. Beispiel 1 ist ein Verfahren für das Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen eines Signals, das Übertragungen aus mehreren Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet werden; Bilden einer Vielzahl von Clustern anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken; und Zuordnen jedes Ressourcenblocks aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken zu einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern.
In Beispiel 2 kann der Gegenstand von Beispiel 1 optional beinhalten: Zuordnen eines über den jeweiligen Ressourcenblock geschätztes Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses zu jedem Ressourcenblock.
In Beispiel 3 kann der Gegenstand von Beispiel 2 optional beinhalten, dass sich das Ähnlichkeitskriterium auf eine Differenz zwischen entsprechenden Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen gründet.
In Beispiel 4 kann der Gegenstand von Beispiel 2 oder Beispiel 3 optional beinhalten, dass sich das Schätzen des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses über einen Ressourcenblock auf empfangene Abtastwerte gründet, die an bekannten Pilotpositionen im Ressourcenblock angeordnet sind.
In Beispiel 5 kann der Gegenstand eines der Beispiele 2 bis 4 optional beinhalten: Erstellen einer zweidimensionalen Darstellung (Map) ausgehend von der Vielzahl von Clustern, wobei die Darstellung eine zeit- und frequenzbezogene Verteilung des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses des empfangenen Signals abbildet.
In Beispiel 6 kann der Gegenstand von Beispiel 5 optional beinhalten: Verwenden der zweidimensionalen Darstellung im Empfänger zur Interferenzabschwächung.
In Beispiel 7 kann der Gegenstand eines der Beispiele 2 bis 8 optional beinhalten: Filtern des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses durch Verwenden eines Medianfilters; und Anwenden des Ähnlichkeitskriteriums auf die mediangefilterten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse.
In Beispiel 8 kann der Gegenstand jedes der Beispiele 1 bis 7 optional beinhalten, dass die Vielzahl von Ressourcenblöcken ein Zeit/Frequenz-Raster bildet, wobei jeder Ressourcenblock eine gleiche vorherbestimmte Dimension innerhalb des Rasters aufweist.
In Beispiel 9 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 8 optional beinhalten, dass eine vorherbestimmte Anzahl aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken einen Subframe bildet; dass das Bilden der Vielzahl von Clustern auf Subframe-Basis durchgeführt wird; und dass das Zuordnen der Vielzahl von Ressourcenblöcken zur Vielzahl von Clustern auf Ressourcenblockbasis durchgeführt wird.
In Beispiel 10 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 9 optional beinhalten: Verwenden eines Klassifizierungsalgorithmus zum Bilden der Vielzahl von Clustern, wobei der Klassifizierungsalgorithmus auf einem k-Mittelwertverfahren oder einem k-Medianwertverfahren basiert.
In Beispiel 11 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 10 optional beinhalten: Initialisieren einer Anzahl der Cluster anhand einer bekannten oder geschätzten Anzahl störender Funkzellen vor dem Bilden der Vielzahl von Clustern.
In Beispiel 12 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 11 optional beinhalten: Kombinieren von Clustern aus der Vielzahl von Clustern anhand wenigstens einer der nachfolgenden Verfeinerungskonstrukte: Kombination von kleinen Clustern und Kombination von wesentlich überlappenden Clustern.
Beispiel 13 ist eine Verarbeitungsschaltung für das Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger, wobei die Verarbeitungsschaltung Folgendes umfasst: eine erste Einheit, die darauf ausgelegt ist, ein Signal zu empfangen, das Übertragungen aus mehreren Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet werden; eine zweite Einheit, die darauf ausgelegt ist, eine Vielzahl von Clustern anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken zu bilden; und eine dritte Einheit, die darauf ausgelegt ist, jeden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern zuzuordnen.
In Beispiel 14 kann der Gegenstand von Beispiel 13 optional beinhalten, dass die erste Einheit darauf ausgelegt ist, für jeden Ressourcenblock ein über den jeweiligen Ressourcenblock geschätztes Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis bereitzustellen.
In Beispiel 15 kann der Gegenstand von Beispiel 14 optional beinhalten, dass die zweite Einheit einen Medianfilter umfasst, der darauf ausgelegt ist, die Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse zu filtern und mediangefilterte Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse bereitzustellen.
In Beispiel 16 kann der Gegenstand von Beispiel 15 optional beinhalten, dass die zweite Einheit eine Clustering-Einheit umfasst, die darauf ausgelegt ist, die Vielzahl von Clustern anhand eines Klassifizierungsalgorithmus bereitzustellen.
Beispiel 17 ist ein Verfahren für das Clustern einer Vielzahl von Ressourcenblöcken, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Zuordnen einer Vielzahl von Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen, die jeweils über einen entsprechenden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken geschätzt werden, zu einer Vielzahl von Clustern anhand eines Abstandskriteriums mit Bezug auf Repräsentanten der Cluster; Berechnen neuer Repräsentanten der Cluster, wobei ein neuer Repräsentant eines Clusters anhand der Mittelung der dem Cluster zugeordneten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse berechnet wird; und Wiederholen des Zuordnens und des Berechnens bis zur Erfüllung eines Konvergenzkriteriums.
In Beispiel 18 kann der Gegenstand von Beispiel 17 optional beinhalten, dass das Konvergenzkriterium erfüllt ist, wenn eine relative Differenz zwischen den neuen Repräsentanten und den Repräsentanten der Cluster einen vorherbestimmten Schwellenwert passiert.
In Beispiel 19 kann der Gegenstand eines der Beispiele 17 und 18 optional beinhalten, dass das Berechnen der neuen Repräsentanten auf einem k-Mittelwert-Algorithmus oder einem k-Medianwert-Algorithmus basiert.
In Beispiel 20 kann der Gegenstand eines der Beispiele 17 bis 19 optional beinhalten: Initialisieren der Repräsentanten der Cluster in einem Bereich zwischen einem Minimum und einem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse vor dem Beginn des Zuordnens und des Berechnens.
In Beispiel 21 kann der Gegenstand von Beispiel 20 optional beinhalten, dass die Repräsentanten der Cluster im Bereich zwischen dem Minimum und dem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse gleichförmig initialisiert werden.
In Beispiel 22 kann der Gegenstand eines der Beispiele 17 bis 21 nach Erfüllen des Konvergenzkriteriums optional beinhalten: Kombinieren eines Clusters mit einem anderen Cluster aus der Vielzahl von Clustern, wenn im Cluster eine Anzahl von Datenpunkten einen vorherbestimmten Wert unterschreitet.
In Beispiel 23 kann der Gegenstand eines der Beispiele 17 bis 22 nach Erfüllen des Konvergenzkriteriums optional beinhalten: Kombinieren von wenigstens zwei Clustern aus der Vielzahl von Clustern, wenn eine absolute Differenz zwischen Repräsentanten der beiden Cluster einen vorherbestimmten Wert unterschreitet.
Beispiel 24 ist ein computerlesbares Medium, auf dem Computeranweisungen gespeichert sind, die, wenn von einem Computer ausgeführt, den Computer dazu veranlassen, das Verfahren aus einem der Beispiele 1 bis 12 und 17 bis 23 durchzuführen.
Beispiel 25 ist ein Übertragungssystem, das Folgendes umfasst: einen Funkempfänger, der eine Verarbeitungsschaltung nach einem der Beispiele 13 bis 16 umfasst; und wenigstens einen Sender (Transmitter), der darauf ausgelegt ist, ein Funksignal über eine Vielzahl von Antennenports zu übertragen.
In Beispiel 26 kann der Gegenstand von Beispiel 25 optional beinhalten, dass der Funkempfänger eine Vielzahl von Empfangsantennen umfasst, die darauf ausgelegt sind, das Signal zu empfangen, das Übertragungen aus der Vielzahl von Funkzellen umfasst.
Beispiel 27 ist ein Übertragungssystem, das Folgendes umfasst: einen Funkempfänger, der eine Verarbeitungsschaltung nach einem der Beispiele 13 bis 16 umfasst; und eine Vielzahl von Funkzellen, wobei jede Funkzelle darauf ausgelegt ist, ein Funksignal zu übertragen.
In Beispiel 28 kann der Gegenstand von Beispiel 27 optional beinhalten, dass jede Funkzelle eine Vielzahl von Sendeantennen umfasst, die darauf ausgelegt sind, das Funksignal der jeweiligen Funkzelle zu übertragen; und dass der Funkempfänger eine Vielzahl von Empfangsantennen umfasst, die darauf ausgelegt sind, das Signal zu empfangen, das Übertragungen aus der Vielzahl von Funkzellen umfasst.
Beispiel 29 ist eine Verarbeitungsschaltung für das Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger, wobei die Verarbeitungsschaltung Folgendes umfasst: Empfangsmittel zum Empfangen eines Signals, das Übertragungen aus einer Vielzahl von Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet werden; Clustering-Mittel zum Bilden einer Vielzahl von Clustern anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken; und Zuordnungsmittel zum Zuordnen jedes Ressourcenblocks aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken zu einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern.
In Beispiel 30 kann der Gegenstand von Beispiel 29 optional beinhalten, dass das Empfangsmittel darauf ausgelegt ist, für jeden Ressourcenblock ein über den jeweiligen Ressourcenblock geschätztes Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis bereitzustellen.
In Beispiel 31 kann der Gegenstand von Beispiel 30 optional beinhalten, dass das Clustering-Mittel ein Filtermittel zum Filtern der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse und zum Bereitstellen gefilterter Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse umfasst.
In Beispiel 32 kann der Gegenstand von Beispiel 31 optional beinhalten, dass das Clustering-Mittel eine Clustering-Einheit umfasst, die darauf ausgelegt ist, die Vielzahl von Clustern anhand eines Klassifizierungsalgorithmus bereitzustellen.
Wenn auch ein besonderes Merkmal oder ein besonderer Aspekt der Erfindung mit auf nur eine von verschiedenen Realisierungen offengelegt wurde, kann ein solches Merkmal oder ein solcher Aspekt auch mit einem oder mehreren weiteren Merkmalen oder Aspekten der anderen Realisierungen kombiniert werden, so wie es für eine gegebene oder besondere Anwendung gewünscht oder vorteilhaft sein mag. Soweit ferner die Ausdrücke ”beinhalten”, ”aufweisen”, ”mit” oder andere sprachliche Varianten dieser Begrifflichkeit in der Detailbeschreibung oder in den Ansprüchen gebraucht werden, so sollen diese Ausdrücke ähnlich dem Terminus ”umfassen” als einschließend verstanden werden. Zudem wird davon ausgegangen, dass Aspekte der Erfindung sich in eigenständigen Schaltungen, teilintegrierten Schaltungen oder vollintegrierten Schaltungen oder Programmiermitteln realisiert werden können. Die Ausdrücke ”beispielhaft”, ”beispielsweise”, ”zum Beispiel” und ”z. B.” sind als bloße Beispiele gemeint, nicht als das Beste oder Optimale.
Obwohl hier besondere Aspekte abgebildet und beschrieben wurden, ist es für den durchschnittlichen Fachmann ersichtlich, dass eine Vielzahl alternativer und/oder äquivalenter Realisierungen an die Stelle der dargestellten und beschriebenen besonderen Aspekte gesetzt werden können, ohne dass der Umfang der vorliegenden Erfindung verlassen wird. Die vorliegende Anmeldung soll alle Adaptionen oder Variationen der hier erörterten besonderen Aspekte mit erfassen.

Claims

Verfahren (700) zum Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger, wobei das Verfahren (700) Folgendes umfasst: Empfangen eines Signals (701), das Übertragungen aus einer Vielzahl von Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) angeordnet werden; Bilden (702) einer Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken (300); und Zuordnen (703) jedes Ressourcenblocks aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) zu einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) .
Verfahren (700) nach Anspruch 1, umfassend: Zuordnen eines über einen entsprechenden Ressourcenblock (300) geschätzten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses (γ_Z,b) zu jedem Ressourcenblock (300).
Verfahren (700) nach Anspruch 2, wobei sich das Ähnlichkeitskriterium auf eine Differenz zwischen jeweiligen Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen (γ_Z,b) gründet.
Verfahren (700) nach Anspruch 2 oder Anspruch 3, wobei sich das Schätzen des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses (γ_Z,b) über einen Ressourcenblock 300 auf empfangene Abtastwerte gründet, die an bekannten Pilotpositionen (P1, P2, P3, P4) im Ressourcenblock (300) angeordnet sind.
Verfahren (700) nach einem der Ansprüche 2 bis 4, umfassend: Erstellen einer zweidimensionalen Darstellung (600b) ausgehend von der Vielzahl von Clustern, wobei die Darstellung (600b) eine zeit- und frequenzbezogene Verteilung des Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisses (γ_Z,b) des empfangenen Signals abbildet.
Verfahren (700) nach Anspruch 5, umfassend: Verwenden der zweidimensionalen Darstellung (600b) im Empfänger zur Interferenzabschwächung.
Verfahren (700) nach einem der Ansprüche 2 bis 6, umfassend: Filtern der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse (γ_Z,b) durch Verwenden eines Medianfilters (404); und Anwenden des Ähnlichkeitskriteriums auf die mediangefilterten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse (γ median / Z,b) .
Verfahren (700) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) ein Zeit/Frequenz-Raster bildet, wobei jeder Ressourcenblock (300) eine gleiche vorherbestimmte Dimension innerhalb des Rasters aufweist.
Verfahren (700) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine vorherbestimmte Anzahl aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) einen Subframe bildet; wobei das Bilden der Vielzahl von Clustern auf Subframe-Basis durchgeführt wird; und wobei das Zuordnen der Vielzahl von Ressourcenblöcken (300) zur Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) auf Ressourcenblockbasis durchgeführt wird.
Verfahren (700) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend: Verwenden eines Klassifizierungsalgorithmus zum Bilden der Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) , wobei der Klassifizierungsalgorithmus auf einem k-Mittelwertverfahren oder einem k-Medianwertverfahren basiert.
Verfahren (700) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend: Initialisieren einer Anzahl der Cluster ({x 0 / i,j}) anhand einer bekannten oder geschätzten Anzahl störender Funkzellen vor dem Bilden der Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) .
Verfahren (700) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend: Kombinieren von Clustern aus der Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) anhand wenigstens einer der nachfolgenden Verfeinerungskonstrukte: Kombination kleiner Cluster und Kombination wesentlich überlappender Cluster.
Verarbeitungsschaltung (400) zum Verarbeiten von Ressourcenblöcken in einem Empfänger, wobei die Verarbeitungsschaltung Folgendes umfasst: eine erste Einheit (401), die darauf ausgelegt ist, ein Signal zu empfangen, das Übertragungen aus einer Vielzahl von Funkzellen umfasst, wobei empfangene Abtastwerte des Signals in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet werden; eine zweite Einheit (402), die darauf ausgelegt ist, eine Vielzahl von Clustern {x N / i,j} anhand eines Ähnlichkeitskriteriums mit Bezug auf die Vielzahl von Ressourcenblöcken zu bilden; und eine dritte Einheit (403), die darauf ausgelegt ist, jeden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken einem Cluster aus der Vielzahl von Clustern ({x N / i,j}) zuzuordnen.
Verarbeitungsschaltung (400) nach Anspruch 13, wobei die erste Einheit (401) so ausgelegt ist, dass sie für jeden Ressourcenblock ein über den jeweiligen Ressourcenblock geschätztes Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis (γ_Z,b) bereitstellt.
Verarbeitungsschaltung (400) nach Anspruch 14, wobei die zweite Einheit (402) einen Medianfilter (404) umfasst, der ausgelegt ist, die Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse (γ_Z,b) zu filtern und mediangefilterte Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse (γ median / Z,b) bereitzustellen.
Verarbeitungsschaltung (400) nach Anspruch 15, wobei die zweite Einheit (402) eine Clustering-Einheit (407) umfasst, die ausgelegt ist, anhand eines Klassifizierungsalgorithmus die Vielzahl von Clustern {x N / i,j} bereitzustellen.
Verfahren (800) für das Clustern einer Vielzahl von Ressourcenblöcken, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Zuordnen (801) einer Vielzahl von Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnissen, die jeweils über einen entsprechenden Ressourcenblock aus der Vielzahl von Ressourcenblöcken geschätzt werden, zu einer Vielzahl von Clustern anhand eines Abstandskriteriums mit Bezug auf Repräsentanten der Cluster; Berechnen (802) neuer Repräsentanten der Cluster, wobei ein neuer Repräsentant eines Clusters anhand der Mittelung der dem Cluster zugeordneten Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse berechnet wird; und Wiederholen (803) des Zuordnens und des Berechnens bis zur Erfüllung eines Konvergenzkriteriums.
Verfahren (800) nach Anspruch 17, wobei das Konvergenzkriterium erfüllt ist, wenn eine relative Differenz zwischen den neuen Repräsentanten und den Repräsentanten der Cluster einen vorherbestimmten Schwellenwert passiert.
Verfahren (800) nach Anspruch 17 oder Anspruch 18, wobei das Berechnen der neuen Repräsentanten auf einem k-Mittelwert-Algorithmus oder einem k-Medianwert-Algorithmus basiert.
Verfahren (800) nach einem der Ansprüche 17 bis 19, umfassend: Initialisieren der Repräsentanten der Cluster in einem Bereich zwischen einem Minimum und einem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse (γ_Z,b) vor dem Beginn des Zuordnens und des Berechnens.
Verfahren (800) nach Anspruch 20, wobei die Repräsentanten der Cluster im Bereich zwischen dem Minimum und dem Maximum der Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnisse gleichförmig initialisiert werden.
Verfahren (800) nach einem der Ansprüche 17 bis 21, ferner umfassend, nachdem das Konvergenzkriterium erfüllt ist: Kombinieren eines Clusters mit einem anderen Cluster aus der Vielzahl von Clustern, wenn im Cluster eine Anzahl von Datenpunkten einen vorherbestimmten Wert unterschreitet.
Verfahren (800) nach einem der Ansprüche 17 bis 22, ferner umfassend, nachdem das Konvergenzkriterium erfüllt ist: Kombinieren von wenigstens zwei Clustern aus der Vielzahl von Clustern, wenn eine absolute Differenz zwischen Repräsentanten der beiden Cluster einen vorherbestimmten Wert unterschreitet.