[發明專利]用于增強的接收機的干擾估計資源定義和使用在審
| 申請號: | 201480066897.6 | 申請日: | 2014-10-07 |
| 公開(公告)號: | CN105794142A | 公開(公告)日: | 2016-07-20 |
| 發明(設計)人: | 楊維東;王笑一;K.胡格;R.拉塔蘇克;J.譚;T.E.倫特蒂拉 | 申請(專利權)人: | 諾基亞通信公司 |
| 主分類號: | H04L5/00 | 分類號: | H04L5/00;H04B17/345 |
| 代理公司: | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 申屠偉進;劉春元 |
| 地址: | 芬蘭*** | 國省代碼: | 芬蘭;FI |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 增強 接收機 干擾 估計 資源 定義 使用 | ||
技術領域
本發明一般涉及無線網絡,并且更具體地涉及干擾估計。
背景技術
本部分旨在給以下公開的本發明提供背景或上下文。在本文中的描述可以包含能 夠被追求的概念,但是未必是以前被設想、實施或描述的概念。因此,除非在本文中另外明 確地指示,在該部分描述的內容對于在該申請中的描述而言不是現有技術,并且不因包含 在該部分中而被承認為現有技術。可以在說明書和/或附圖中找到的縮略詞在權利要求之 前的該文檔的末尾處被定義。
關于網絡輔助的干擾消除和抑制(NAICS),可以預期數個不同的先進的接收機結 構。這些不同的接收機類別包含基于干擾抑制合并的接收機(IRC接收機)、執行干擾消除的 接收機(IC接收機)以及使用最大似然原理解碼的接收機(ML接收機)。IRC接收機可能包含 經典的線性MMSE-IRC接收機以及基于相同MMSE-IRC原理的增強的版本。干擾消除(IC)類型 或接收機的類別除了其他之外包含符號級IC接收機(SLIC)以及碼字類型IC接收機(CWIC), 其中能夠使用線性消除技術(L-CWIC)或替選地在干擾消除級中使用ML原理(ML-CWIC)來完 成消除。干擾消除一般能夠通過串行干擾消除(SIC)、并行干擾消除(PIC)以及使用迭代方 法(迭代IC)來執行。最終,ML類型的聯合接收機的類別除了其基本操作之外可以包含:一些 減少的復雜性實施方式(R-ML),迭代ML解碼(迭代ML)、以及包含一些減少的復雜性搜索功 能的迭代處理的組合(迭代R-ML)。
注意到雖然干擾抑制/抵制類型接收機能夠在NAICS操作中單獨使用,但是他們還 能夠用作用于在NAICS中的更復雜的接收機的部件接收機。例如,L-CWIC能夠使用諸如E- LMMSE-IRC的干擾抑制類型接收機以在任何類型的IC操作之前首先對主要干擾信號解調, 然后從接收的信號減去重新生成的主要干擾信號,產生的信號被再次傳到諸如E-LMMSE- IRC的干擾抑制類型接收機以對期望的信號解調,并且干擾在這個情況下由不同于主要干 擾的干擾以及消除的主要干擾的殘留干擾構成。因此增強干擾抑制類型接收機的性能的技 術也能夠增強一些干擾消除類型接收機的性能。
一般地,接收機模型能夠被公式化為下式:
其中是對期望信號的信道響應,是對犧牲UE(感興趣的UE)的PDSCH;,…,是對干擾的信道響應,是熱噪聲,是OFDM符號索引,是音調索引;并且是在犧牲UE處接收的信號。此處“信道響應”被理解為是施加到PDSCH傳輸的預編碼矩陣和空氣信道的構成,并且“音調索引”是對子信道的索引。
讓我們首先考慮線性、干擾抑制/抵制類型的接收機。根據估計理論,OFDM信號的 線性接收機權重的MMSE估計器由下式給出:
其中是的厄米,是對于干擾和噪聲的樣本協方差矩陣,并且是在處對期望的信號的信道估計。并且的估計由下式給出:
。
基于以上公式,影響基于接收機的線性干擾抵制/抑制的性能的關鍵因素是具有 干擾估計。相同的事情適用于包含接收機的ML和IC類型的其他接收機類型。能夠執行對干 擾的估計越好,則最后期望信號的最終解碼性能將越好。存在數個方式來執行干擾估計它 本身以及對干擾發射的信號的信道估計。以下我們考慮關于如何取得將由線性MMSE-IRC類 型接收機使用的干擾的空間協方差矩陣的不同示例方案。
在第一方案(方案1)中,執行以下操作:
·首先估計對來自DMRSRE的期望信號的信道響應;以及
·計算總接收的信號協方差矩陣,并且從期望的信號扣除信道估計結果以確定。
第二方案(方案2)包含估計關于來自DMRSRE的接收機功率的頂部m個信道響應、如下式:
。
在第二方案中取得的信道估計它們本身還能夠直接用在ML和IC類型接收機操作 中。
第三方案(方案3)照此是通過熟知的從PDSCHRE“樣本矩陣求逆”原理。樣本矩陣求逆是通過用它的估計代替相關矩陣來估計陣列(自適應濾波器)的權重的算法。使用K個樣本,可以借助于簡單求平均方案得到陣列信號的相關矩陣的無偏估計:
。
理論最佳權重的表達式需要的逆,并且估計矩陣的逆然后用于找到估計的最優權重。
因此將通過使用對于某一時間/頻率點可用的n個PDSCHRE樣本給出空間相關估 計:
。
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