[发明专利]用于增强的接收机的干扰估计资源定义和使用在审
申请号: | 201480066897.6 | 申请日: | 2014-10-07 |
公开(公告)号: | CN105794142A | 公开(公告)日: | 2016-07-20 |
发明(设计)人: | 杨维东;王笑一;K.胡格;R.拉塔苏克;J.谭;T.E.伦特蒂拉 | 申请(专利权)人: | 诺基亚通信公司 |
主分类号: | H04L5/00 | 分类号: | H04L5/00;H04B17/345 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 申屠伟进;刘春元 |
地址: | 芬兰*** | 国省代码: | 芬兰;FI |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 增强 接收机 干扰 估计 资源 定义 使用 | ||
技术领域
本发明一般涉及无线网络,并且更具体地涉及干扰估计。
背景技术
本部分旨在给以下公开的本发明提供背景或上下文。在本文中的描述可以包含能 够被追求的概念,但是未必是以前被设想、实施或描述的概念。因此,除非在本文中另外明 确地指示,在该部分描述的内容对于在该申请中的描述而言不是现有技术,并且不因包含 在该部分中而被承认为现有技术。可以在说明书和/或附图中找到的缩略词在权利要求之 前的该文档的末尾处被定义。
关于网络辅助的干扰消除和抑制(NAICS),可以预期数个不同的先进的接收机结 构。这些不同的接收机类别包含基于干扰抑制合并的接收机(IRC接收机)、执行干扰消除的 接收机(IC接收机)以及使用最大似然原理解码的接收机(ML接收机)。IRC接收机可能包含 经典的线性MMSE-IRC接收机以及基于相同MMSE-IRC原理的增强的版本。干扰消除(IC)类型 或接收机的类别除了其他之外包含符号级IC接收机(SLIC)以及码字类型IC接收机(CWIC), 其中能够使用线性消除技术(L-CWIC)或替选地在干扰消除级中使用ML原理(ML-CWIC)来完 成消除。干扰消除一般能够通过串行干扰消除(SIC)、并行干扰消除(PIC)以及使用迭代方 法(迭代IC)来执行。最终,ML类型的联合接收机的类别除了其基本操作之外可以包含:一些 减少的复杂性实施方式(R-ML),迭代ML解码(迭代ML)、以及包含一些减少的复杂性搜索功 能的迭代处理的组合(迭代R-ML)。
注意到虽然干扰抑制/抵制类型接收机能够在NAICS操作中单独使用,但是他们还 能够用作用于在NAICS中的更复杂的接收机的部件接收机。例如,L-CWIC能够使用诸如E- LMMSE-IRC的干扰抑制类型接收机以在任何类型的IC操作之前首先对主要干扰信号解调, 然后从接收的信号减去重新生成的主要干扰信号,产生的信号被再次传到诸如E-LMMSE- IRC的干扰抑制类型接收机以对期望的信号解调,并且干扰在这个情况下由不同于主要干 扰的干扰以及消除的主要干扰的残留干扰构成。因此增强干扰抑制类型接收机的性能的技 术也能够增强一些干扰消除类型接收机的性能。
一般地,接收机模型能够被公式化为下式:
其中是对期望信号的信道响应,是对牺牲UE(感兴趣的UE)的PDSCH;,…,是对干扰的信道响应,是热噪声,是OFDM符号索引,是音调索引;并且是在牺牲UE处接收的信号。此处“信道响应”被理解为是施加到PDSCH传输的预编码矩阵和空气信道的构成,并且“音调索引”是对子信道的索引。
让我们首先考虑线性、干扰抑制/抵制类型的接收机。根据估计理论,OFDM信号的 线性接收机权重的MMSE估计器由下式给出:
其中是的厄米,是对于干扰和噪声的样本协方差矩阵,并且是在处对期望的信号的信道估计。并且的估计由下式给出:
。
基于以上公式,影响基于接收机的线性干扰抵制/抑制的性能的关键因素是具有 干扰估计。相同的事情适用于包含接收机的ML和IC类型的其他接收机类型。能够执行对干 扰的估计越好,则最后期望信号的最终解码性能将越好。存在数个方式来执行干扰估计它 本身以及对干扰发射的信号的信道估计。以下我们考虑关于如何取得将由线性MMSE-IRC类 型接收机使用的干扰的空间协方差矩阵的不同示例方案。
在第一方案(方案1)中,执行以下操作:
·首先估计对来自DMRSRE的期望信号的信道响应;以及
·计算总接收的信号协方差矩阵,并且从期望的信号扣除信道估计结果以确定。
第二方案(方案2)包含估计关于来自DMRSRE的接收机功率的顶部m个信道响应、如下式:
。
在第二方案中取得的信道估计它们本身还能够直接用在ML和IC类型接收机操作 中。
第三方案(方案3)照此是通过熟知的从PDSCHRE“样本矩阵求逆”原理。样本矩阵求逆是通过用它的估计代替相关矩阵来估计阵列(自适应滤波器)的权重的算法。使用K个样本,可以借助于简单求平均方案得到阵列信号的相关矩阵的无偏估计:
。
理论最佳权重的表达式需要的逆,并且估计矩阵的逆然后用于找到估计的最优权重。
因此将通过使用对于某一时间/频率点可用的n个PDSCHRE样本给出空间相关估 计:
。
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