CN100456652C - Mimo通信系统中同信道干扰和符号间干扰的消除 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种类属的综合体系结构，用于优化几种空间-时间自适应算法，以及它们对MIMO系统的CCI和ISI干扰消除的应用。本发明的基本思想是优化“仅空间”处理和“仅时间”处理，以及它们的组合，以考虑到指定环境中CCI和ISI的不断变化的影响。这使自适应算法的效率最大化。本发明针对的是位于相同频段的其它工作系统的未知CCI或同天线干扰。

Description

MIMO通信系统中同信道干扰和符号间干扰的消除
技术领域
本发明涉及数字通信系统，更具体地说，涉及使用多进多出(MIMO)系统的多天线系统。
背景技术
随着对无线通信的需求持续增大，产生对更高数据通过能力的需要。已提出使可用带宽数量最大化，和尽可能有效地使用可用带宽的各种方案。
同信道干扰(co-channel interference：CCI)和符号间干扰(ISI)(它们是无线通信中的两个主要干扰源)在许多方面相互不同。两个主要的差别在于它们在空间域和时间域中具有的能量的不均衡以及不同的特性。
波束形成是一种排除从除所需发射器的方向之外的某一方向发出的干扰的有效方式。波束形成按照惯例一直被用于窄带应用，因为波束形成器难以区分CCI和ISI。但是，另一方面，波束形成对消除强烈的CCI和ISI干扰有效。波束形成器分区CCI和ISI的困难降低了传统的波束形成应用的总体效率。由于不能区分这些类型的干扰，因此任何不均衡会不利地影响接收器的性能。
近来，研究了多进多出(MIMO)系统。MIMO系统以较小的带宽成本，显著增大通过量。但是，这种通信技术的处理开销相当大。另外，这种系统在试图消除源于外部干扰器的未知同信道干扰(CCI)以及符号间干扰(ISI)的干扰方面，涉及相当大的处理开销。
当考虑系统中的未知干扰时，自适应天线技术已被证明是一种有效消除干扰的有力技术。这种干扰可以来自在相同频段工作的其它系统。但是，对于MIMO系统，未知干扰通常被看作附加噪声(有色噪声)，这将显著降低预期的系统能力。
已提出了处理干扰的各种技术。在J.W.Liang等的论文“ATwo-Stage Hybrid Approach for CCI/ISI Reduction with Space-TimeProcessing”(IEEE Comm.Letters，Vol.1，No.6，1997年11月)中提出一种技术。所描述的系统使用简单的两级混合法来降低CCI和ISI。采用两个完全独立的过程来独立地顺序作用于CCI和ISI。但是，这种方案的一个明显缺陷是非常依赖于精确的信道估计。事实上，就CCI来说，不能用这种技术精确地进行信道估计。此外，这种技术被描述成供单一输入系统使用。
D.Mottier，L.Brunel的论文“A Low Complexity Turbo AdaptiveInterference Cancellation Using Antenna Arrays for W-CDMA”(IEEE VTC2001-fall)和B.F.Beidas等的论文“Iterative InterferenceCancellation for High Spectral Efficiency Satellite Communications”(IEEE Trans.on Comm.，Vol.50，No.1，2002年1月)提出迭代干扰消除方案，不过供利用CDMA的单进单出系统使用。干扰目标是CDMA系统特有的多用户干扰。
没有能够用于有效地作用于CCI和ISI的单一算法。例如，MLSE型算法能够有效地使ISI均衡，但是对CCI敏感。
发明内容
于是，本发明的目的在于提供有效消除ISI和CCI的问题的解决方案。具体地说，本发明的目的在于提供一种在MIMO系统中用于消除未知干扰的迭代波束形成方法，所述未知干扰是来自在相同频段工作的其它系统的干扰。
于是，根据本发明，提供一种获得到接收器的传输信道的估计的方法，所述方法包括：
a)接收来自多个接收天线的输入信号，所述输入信号基于已被发射给接收器的预定训练序列；
b)根据输入信号和预定训练序列，确定传输信道的第一估计；
c)利用第一传输信道估计，对输入信号执行同信道干扰消除，以提供中间信号；
d)根据中间信号和预定训练序列，确定传输信道的第二估计；
e)利用第二传输信道估计，对中间信号执行符号间干扰消除，以提供输出信号；和
f)一次或多次地执行下述步骤：
i)根据输入信号，预定训练序列和第二信道估计，修改第一传输信道估计；
ii)利用修改后的第一传输信道估计，对输入信号执行同信道干扰消除，以提供修改后的中间信号；
iii)根据修改后的中间信号，预定训练序列和第二信道估计，修改第二传输信道估计；和
iv)利用修改后的第二传输信道估计，对修改后的中间信号执行符号间干扰消除，以提供修改后的输出信号。
本发明还提供一种优化传输信道的估计的接收器，基于预定训练序列的信号通过所述传输信道被传送给接收器，所述接收器包括：
产生训练序列的训练序列发生器；
根据传送给接收器的信号，产生输入信号的多个天线；
根据输入信号和预定训练序列，产生第一传输信道估计的第一传输信道估计器；
使用第一传输信道估计来消除输入信号中的同信道干扰，提供中间信号的同信道干扰消除器；
根据中间信号和预定训练序列，产生第二传输信道估计，并且还适合于根据中间信号，预定训练序列和在先计算的第二传输信道估计，有选择地产生修改后的第二传输信道估计的第二传输信道估计器；和
使用第二传输信道估计来消除中间信号中的符号间干扰，提供输出信号的符号间干扰消除器，其中
第二传输信道估计器适合于把第二传输信道估计反馈给第一传输信道估计器；和
第一传输信道估计器适合于有选择地使用第二传输信道估计，连同输入信号和预定训练序列来产生修改后的第一传输信道估计。
该方案的结构包含两个能够被顺序操作的空间-时间滤波器。第一个滤波器的主要用途是CCI消除，而另一个滤波器的主要用途是ISI消除。与现有系统相比，当操作集成的信道估计方案的时候，处理ISI和CCI的这种分离提供显著的改进。可相对于具体类型的干扰的消除，优化每个滤波器。
通过提供一个用于CCI的滤波器，并在估计信道和应用ISI滤波之前，把该CCI滤波器应用于信号，由于CCI干扰的消除，能够显著改进估计和ISI滤波。
在CCI消除之前，本发明最好使用系统间干扰消除级的已知干扰。已知干扰的消除进一步提高了CCI滤波器和接下来的ISI滤波器的性能。
CCI滤波器最好是作用于来自天线的接收信号的波束形成器。波束形成器最好和每个发射天线有关。波束形成器通过有选择地把权重应用于接收信号进行工作。权重最好由权重确定器产生，权重确定器使权重值以从波束形成器输出的信号与从训练序列和信道估计得到的基准信号的比较为基础。
ISI消除级的输出最好被去交织并被解码，从而提供基准数据估计。该估计最好被去交织，并被用作给ISI滤波器，第二信道估计器和系统间消除器的反馈信号。
本发明目的在于提供一种类属的综合体系结构，用于优化几种空间-时间自适应算法，以及它们对MIMO系统的CCI和ISI干扰消除的应用。这种方法并不局限于特定的MIMO系统，打算供任意类型的一般系统之用。本发明的基本思想是优化仅空间(space-only)处理和仅时间(time-only)处理，以及它们的组合，因为已证实CCI干扰和ISI干扰的水平以及它们特性之间的差异要求自适应算法的不同效率。另外，提出的应用是以未知CCI，同天线干扰(co-antennainterference：CAI)和频率选择性衰落等为目标的应用。
通过对每个发射天线形成波束(例如对于2×2MIMO，形成2个波束图)，第一级干扰消除以未知的同信道干扰为目标。于是，来自MIMO系统中的其它发射天线的“已知”干扰应被消除，并且应产生所需的多路径信号。理想地，同信道干扰理应在该阶段被消除，把所有符号间干扰留给第二级ISI消除和MIMO检测来处理。
本发明可用硬件或计算机中的软件来实现。此外，可用硬件和软件的组合来实现本发明。本发明还可用单一的处理设备或者处理设备的分布式网络来实现。
由于本发明可用软件来实现，因此本发明包含任意恰当承载介质上的提供给通用计算机的计算机代码。承载介质可包括任何存储介质，例如软盘，CD-ROM，磁性装置或可编程存储装置，或者任意瞬态介质，例如任何信号，比如电信号，光信号或微波信号。
附图说明
下面将举例说明本发明的一个具体实施例，其中：
图1表示基本MIMO结构的方框图；
图2表示本发明的接收器的方框图；
图3表示根据本发明的类属接收器的结构；
图4表示本发明的多级波束形成的例子；
图5表示本发明的包含在发射器的最优化的改进形式；
图6表示本发明的结构的性能图；
图7表示本发明的接收器的操作的方框图；
图8表示适合于实际实现本发明的类属接收器。
具体实施方式
图1表示MIMO系统100的基本布局。数据信号s(t)被传给发射器102以便编码并分成与MT个发射天线104中的每一个对应的独立信号流。信号随后从每个天线被广播并由位于接收器的MR个接收天线106接收。每个发射天线104和每个接收天线106之间的路径可由传递函数h模拟，系统的总信道传递函数可由每个这些传递函数的组合形成，从而定义一个矩阵函数H。在接收器108，来自每个天线的信号被抽取，接收器对接收的信号应用信道传递函数的逆函数H-1，从而抽取初始的传输信号。
为了应用函数H-1，接收器必须首先确定信道传递函数H或其估计值。这一般是通过使发射器发送在接收器已知的训练信号来实现的。这样，接收器能够产生H的估计值。
可是MIMO系统天生依赖于富散射信道，这意味着易于检测到来自在接收器的范围内工作的其它发射器的同频段信号。这导致CCI，CCI将降低恢复所需信号的总体能力。为了减小这种影响，可在接收器应用波束形成，从而在接收器提供一定程度的特殊选择性。这样，接收器能够选择天线接收的来自所需发射器的那些信号，并衰减来自不希望来源的那些信号。这些技术的组合提供一种能够从接收信号中抽出CCI和ISI的系统。
图2中表示了本发明的一个实施例的概观。设置一排接收天线，用于接收通过MIMO信道传送的信号。当然，这些接收信号会包括不希望的干扰以及噪声。图2中所示的结构包括两级，以使接收信号中固有的干扰最小化。
接收的信号从天线被传送给“已知干扰消除”块，根据第一信道估计器(CE1)提供的初始信道估计，从接收的信号中消除已知干扰。所述已知干扰是来自与它们的多路径通道缠绕的其它发射天线的发射信号。
一旦进行了已知干扰消除，使处理后的信号经过数字波束形成器。根据用于确定所需多路径信号的初始信道估计，设置波束形成器。据此，将应用于波束形成器的权重可被估计并被应用于波束形成器，用于处理接收的信号。
第一信道估计器(CE-1)根据天线初始接收的信号和本地产生的训练序列，产生其初始信道估计。相同的训练序列在发射器被用于产生接收信号。这样，信道估计器能够完成信道的初始估计。也可估计波达方向(DoA)，以提高波束形成过程的精确性，虽然直接确定入射角不是必需的。可使用DoA的现有知识来向波束形成器提供更准确的加权初始估计，这能够帮助更快地优化信道估计。DoA不可能事先已知，但是能够在初始信道估计之前，执行预估计步骤来确定DoA。
一旦接收的信号已被波束形成，那么该信号应具有水平显著降低的CCI，因为关于CCI消除优化了CCI消除。信号现在被传给ISI消除级。第二信道估计器(CE-2)使用波束形成信号确定信道估计。从信号中消除CCI便于确定更精确的信道估计。该信道估计随后被应用于均衡器，以便消除ISI干扰。随后按照标准方式处理信号，从MIMO编码信号中抽取数据信号。
该过程导致输出数据估计，即，提供给位于发射器的MIMO编码器的数据的估计。如果所有干扰被消除，并且信道估计良好，那么接收的数据估计理应对应于训练序列。数据估计中的任意误差可被用于修改该信道估计过程。从而，数据估计通过交织器被反馈给第二信道估计单元以及均衡级。第二信道估计单元产生的信道估计直接地或者在与数据估计相结合，以产生多路径数据之后被回送给第一信道估计单元。
迭代重复上述过程，优化信道估计。重复第一信道估计单元(CE-1)进行的信道估计。在先估计只基于接收的天线信号。但是，现在可从第二信道估计的结果获得更多的信息。这允许修正估计，从而尝试进一步减少接收信号中的CCI干扰。类似地，通过利用其在先估计和来自第一次迭代的数据估计，能够改进第二信道估计步骤(CE-2)。可迭代重复该过程，直到CE-1和CE-2的信道估计接近它们的关于存在于接收信号中的CCI和ISI干扰水平的最佳值为止。
上述说明描述了本发明的一个实施例的整体操作。下面参考图3，更详细地说明根据本发明的MIMO接收器的一个实施例的体系结构。
接收器包括接收发射信号的多个接收天线3011-301n。这些天线接收的信号通过软干扰消除单元(或已知干扰消除单元)305被传给波束形成器。干扰消除单元305试图消除可从信道估计和训练序列(或者检测的所需信号)推出的干扰，即与来自外部来源的未知干扰信号相反的已知干扰。通过从接收信号中消除已知干扰，能够建立改进的信道估计。消除已知干扰，接着进行波束形成有助于消除大量的CCI，留下将被优化的第二级滤波器用于ISI消除。
干扰消除块305用于消除其它阵列对所需天线阵列的“已知”干扰。最初，通过利用训练序列和第一信道估计引擎获得的初始信道估计，可实现该消除方案。随后，利用迭代处理，通过应用软数据估计信息和更新的估计信道，能够更新干扰消除。
波束形成器单元340包含与每个天线对应的多个自适应波束形成器3021-302n。每个波束形成器302包括加权单元，从自适应波束形成权重更新单元304向加权单元提供权重信号。权重被应用于从天线接收的信号，从而提供与特定的发射信号相关的输出。随后在求和单元3031-303n中把这些输出和通过其它天线接收的同一发射信号的分量相加。求和单元3031-303n的输出代表发射天线发射的信号的估计。求和单元3031-303n的这些输出随后被传给符号间干扰(ISI)消除级320。
波束形成器3021-302n中使用的加权是可自适应调节的，并且由自适应波束形成权重控制器304控制。权重控制器304根据在同信道干扰(CCI)消除单元330中确定的估计，调整对波束形成器内的每个分支应用的加权。
ISI消除级320把来自波束形成器的信号接收到MIMO滤波单元309中进行抽取，从而执行ISI消除。该信号还被处理以便执行MIMO检测。随后传递MIMO滤波单元309的输出，以便随后进行去交织和解码，从而获得初始数据流的估计。这分别在去交织器311和解码器312中进行。解码器的输出提供最初发射的训练数据序列的估计。
CCI消除单元330接收直接来自每个天线3011-301n的输入。天线接收的接收输入信号被传给软干扰消除单元305，另外还被传给第一信道估计引擎306。设置第一信道估计引擎306，用于估计传输信道的传递性质。所得到的估计随后被用于确定在天线的所需多路径信号，以便调整波束形成器使CCI消除最大化。如上所述，虽然不必直接计算信号相对于天线的波达方向，不过这样做将有助于获得控制波束形成器的参数的更精确估计。
第一信道估计引擎306产生它的通信信道的估计，所述估计被传送给格式单元307。格式单元307使用估计的信道以及训练序列数据来提供所需的天线多路径信号，即在接收天线的所需信号的估计。如果信道估计完美，那么波束形成器的输出理应与格式单元307的估计相符。否则，任意差异就会表示某一误差，需要通过信道估计和波束形成的优化，使之最小化的正是该误差。第一信道估计引擎306产生的信道估计也被回送给软干扰消除单元305，以帮助消除接收信号的已知干扰分量。
格式单元307把多路径信号提供给波束形成器单元340，与求和单元3031-303n产生的发射信号估计进行比较。从发射信号估计中减去所需的多路径基准信号，产生误差信号，所述误差信号被用于控制自适应波束形成权重控制器304。根据这些误差信号，修改应用于波束形成器的权重。
下面将再次参考图3，以及参考图7的流程图，更详细地说明系统的操作。在步骤S1，通过在第一信道估计引擎306中，随后在第二信道估计引擎310中形成信道的初始估计，系统进行工作。这些信道估计随后在后续迭代中被用于改进初始的信道估计，以便在信道的相干时间和处理开销的上下限内到达最佳的解决方案。为了到达最佳的解决方案，一般要进行5次或6次迭代。
为了建立信道估计，通过MIMO信道传送一个已知的训练信号或序列，比较该已知的训练信号和训练序列发生器308本地产生的训练信号。
对于初始迭代(迭代0)来说，在步骤S1，第一信道估计引擎306试图产生在高水平的同信道干扰(CCI)下，所需信号通过其传播的信道的估计。在此阶段，没有进行接收信号的软干扰消除和波束形成，从而不存在供参考的传输数据的任何指示。该信号被直接传送给信道估计单元306。从而，初始估计以接收的信号为基础，假定所有接收的所需信号功率，包括所需信号的所有多路径(在此阶段，忽略ISI干扰)是所需信号的一部分。考虑到存在CCI，进行该估计。
在步骤S2，格式单元307使初始信道估计数据与训练序列卷积，提供所需多路径信号的估计。该估计被传送给波束形成器单元340，在波束形成器单元340，该估计被自适应波束形成权重更新单元304用于提供将应用于波束形成器302的一组加权标准。
在步骤S3，来自天线的接收信号经过软干扰消除单元305(也称为系统间干扰或同天线干扰)被传给波束形成器单元340。随后，在步骤S4，对接收信号进行波束形成，提供所需信号的第一估计。该信号(它应具有显著降低的CCI)随后被传递给ISI消除单元320进行ISI消除。在波束形成器中，第一估计和来自格式单元307的所需多路径信号之间的任意误差被用于修改应用于波束形成器的加权，从而进一步优化波束形成器。自适应波束形成权重更新单元304使其估计以该误差数据为基础，同时还以从来自波束形成器单元340中的顺序延迟单元D的时延数据抽取的滤波数据(由图3中的大箭头标记的滤波数据表示)为基础。
在步骤S5，从波束形成器单元输出的MIMO信号被传给ISI消除单元320，以致第二信道估计引擎310能够执行其信道估计。第二信道估计引擎310产生该信道的估计。由于该估计以从天线接收的信号为基础，不过同时消除了相当大部分的CCI，因此能够预期比第一信道估计引擎306产生的估计更精确的估计。
在步骤S6，ISI消除单元320使用新估计的信道在MIMO均衡滤波器309中执行ISI消除。一旦完成了ISI消除，应步骤S7进行MIMO检测，抽取初始的串行数据流。串行数据流随后可被传送给去交织器311和解码器312。解码器的输出提供初始源数据的估计。在步骤S8，随后在313重新使估计的源数据交织，把反馈提供给MIMO均衡滤波器309，第二信道估计引擎310和软干扰消除单元305。
第二信道估计单元310产生的新估计的信道可被反馈给第一信道估计单元306，供提高波束形成的效率之用。
随后可多次重复上述步骤，逐渐迭代到信道的更精确估计。在来自第二信道估计单元310的信道估计被用作第一信道估计单元306中的下一信道估计的基础的情况下，如上所述进行后续迭代。在ISI消除单元320的输出端产生的数据估计经过交织器313被传给软干扰消除单元305，以便连同信道信息一起提供软干扰器的更好估计。
来自第一信道估计单元306的新估计被用于修改波束形成器权重，从而进一步改进CCI消除。进一步改进的估计信号被回送给ISI消除单元320。第二信道估计单元310随后修改其在先信道估计，并重复ISI消除。该重复应导致和以前相比，更精确的数据估计输出。
在多次迭代之后，信道估计更接近于实际的信道状况，从而一旦收到实际数据，就可提供改进的ISI和CCI消除。由于每个滤波单元作用于它们本身类型的干扰，并且仅仅以此为基础优化信道估计，因此和试图在单一过程中同时改进ISI和CCI性能相反，每个滤波单元更有效地完成其工作。
一旦完成了一定次数的迭代，估计将逼在信道的相干时间和处理开销，以及训练序列的传输时间的约束条件内能够获得的最佳值。此时，估计被固定，并且能够从发射器处理信息数据。按照与进行软消除，接下来进行波束形成的相似方式，使包含天线接收的信号的信息经过系统。随后，进行ISI消除，所得到的数据现在应对应于发射的信息数据。
虽然在信息数据传送期间，确定的信道估计和波束形成器加权可被固定，不过系统可继续优化信道估计，以确保估计尽可能地接近最佳值并保持这样，尤其是如果信道参数可变的话。
下面参考图4进一步说明波束形成器的操作。图4示意地表示了波束形成器单元302的m个迭代级。加权值由附图标记v识别，以便把它们和图3中使用的权重区分开。虽然它们表示相同的权重，不过符号稍有不同：
Figure C20048000094400161
对于每一级来说，在先波束图被保持，并应用新的一组波束权重。图4表明通过保持前一级的权重，在每次迭代中应用不同的权重。应注意的是图4只表示了图3中所示的一组权重。
图5表示本发明的各种结构的模拟结果，以表明本发明证实的改进。操作(1)和(2)表示和基于信道和DoA的现有知识的1次及3次迭代一起使用的系统。操作(3)和(4)类似表示不基于信道的现有知识进行1次和3次迭代，从而估计信道的结果。最后，操作(5)和(6)表示消除波束形成功能，并重复操作(3)和(4)的效果。从图中可以看出，波束形成构成滤波处理的一个重要部分，在不存在波束形成的情况下，滤波处理的性能很差。但是，当与具有信道和DoA的在先知识相比，借助波束形成，估计过程可在不具有这种在先知识的情况下提供很好的结果。
在上述实施例中，在接收器完成所有自适应，发射器不必了解信道。但是，通过提供基于最终信道估计的前置滤波和后置滤波，可进一步改进本发明的上述实施例。图5表示了改进的系统，其中在发射器以及在接收器进行自适应波束形成。这种方案类似于已知的发射器/接收器自适应优化技术，但是包括附加的自适应波束形成特征。
单元309中的MIMO检测可以是任何已知的MIMO检测技术。在图3中，第二信道估计引擎310估计的信道被表示成提供给MIMO检测单元309，因为为了正确地检测，一些单元也需要信道信息。当然，在MIMO单元不需要这种信息的情况下，这不是必需的。
自适应波束形成权重更新可以是任何可用的自适应滤波/波束形成算法，例如LMS、NLMS、RLS等。
可结合关于ISI的滤波/OFDM程序，反复估计第二信道估计引擎(CE2)。该估计信道可被反馈给两个滤波器。
用于ISI消除的滤波器可以是Viterbi均衡器，Turbo均衡器或者甚至简单的LMMSE均衡器。另外，为了简化均衡程序，它可以是多载波(OFDM格式)接收器。
对于OFDM格式“ISI消除”或者说OFDM系统，也可在关于每个子载波的FFT之后，或者通过把子载波分组(子载波群集)，进行MIMO波束形成。当某一带宽内的子载波经历相似的频率选择衰减时，可应用子载波群集，于是，可对群集中的所有子载波应用相同的天线权重。
接收器前端通常用硬件实现，而接收器处理通常至少部分用软件实现，虽然也可采用一个或多个ASIC和/或FPGA。本领域的技术人员会认识到接收器的所有功能可用硬件实现，并且用软件无线电数字化信号的确切点通常将取决于成本/复杂性/能量消耗的折衷。
图8表示本发明的一个实施例的典型实际实现800。接收器可包含天线802，天线802把接收的模拟RF信号传送给RF前端804。在该阶段，输出可在ADC 806中从正交信号转换成数字信号。数字信号随后可被传送给数字信号处理器(或者ASIC、FPGA等)808，以便处理数据808a，以及实现数据和处理参数的中间存储808b。
编程代码可从永久存储装置816提供，以便传送给程序存储器814，随后传送给DSP等。同样代码可从其它存储装置装入或者直接下载。
主要在具有时域编码的MIMO系统的语境中描述了本发明的应用，不过本发明的实施例同样可用在频域编码的系统，例如MIMO-OFDM(正交频分多路复用)系统中。例如，可和用于54Mbps无线网络的European Hiperlan/2或US IEEE 802.11a标准一起采用本发明。该系统类似地可被应用于单载波和多载波系统。对于多载波系统，用于ISI消除的均衡器309可用FFT引擎(OFDM解调器)代替。换句话说，也可在频域中应用这种迭代解码。
毫无疑问，本领域的技术人员会想到许多其它有效的替换方案。本发明并不局限于所述实施例，本发明包含对本领域的技术人员来说显而易见的在附加权利要求的精神和范围内的各种修改。

Claims (16)

1、一种获得到接收器的传输信道的估计的方法，所述方法包括：
a)接收来自多个接收天线的输入信号，所述输入信号基于已被发射给所述接收器的预定训练序列；
b)根据所述输入信号和所述预定训练序列，确定所述传输信道的第一估计；
c)利用所述传输信道的第一估计，对所述输入信号执行同信道干扰消除，以提供中间信号；
d)根据所述中间信号和所述预定训练序列，确定所述传输信道的第二估计；
e)利用所述传输信道的第二估计，对所述中间信号执行符号间干扰消除，以提供输出信号；和
f)一次或多次地执行下述步骤：
i)根据所述输入信号、所述预定训练序列和所述传输信道的第二估计，修改所述传输信道的第一估计；
ii)利用修改的所述传输信道的第一估计，对所述输入信号执行同信道干扰消除，以提供修改的中间信号；
iii)根据所述修改的中间信号、所述预定训练序列和在先的所述传输信道的第二估计，修改所述传输信道的第二估计；和
iv)利用修改的所述传输信道的第二估计，对所述修改的中间信号执行符号间干扰消除，以提供修改的输出信号。
2、按照权利要求1所述的方法，其中执行同信道干扰消除的所述步骤包括对所述输入信号进行波束形成。
3、按照权利要求2所述的方法，其中波束形成包括对所述输入信号应用自适应权重。
4、按照权利要求3所述的方法，其中根据未修改的中间信号与从未修改的所述传输信道的第一估计和所述预定训练序列产生的基准信号之间的比较，确定权重。
5、按照权利要求1所述的方法，还包括：
g)在所述同信道干扰消除之前，对所述输入信号执行系统间干扰消除，所述系统间干扰消除以未修改的所述传输信道的第一估计为基础。
6、按照权利要求1所述的方法，其中所述输出信号被处理，以便提供基准估计数据，其中在步骤d)、iii)和e)中的一个或多个中使用所述基准估计数据。
7、按照权利要求5所述的方法，其中所述输出信号被处理，以便提供基准估计数据，其中在步骤d)、iii)、e)和g)中的一个或多个中使用所述基准估计数据。
8、按照权利要求6所述的方法，其中通过去交织并随后解码所述输出信号，继之以重新交织，获得所述基准估计数据。
9、按照权利要求1-7任意之一所述的方法，包括在步骤f)之后：
获得最终的修改的所述传输信道的第一估计和最终的修改的所述传输信道的第二估计；
在执行符号间干扰消除之前，对未修改的中间信号执行所述发射器中的前置滤波步骤以及对应的后置滤波步骤，和
根据所述最终的修改的所述传输信道的第一估计和所述最终的修改的所述传输信道的第二估计，优化所述前置滤波步骤和所述后置滤波步骤。
10、一种优化传输信道的估计的接收器，基于预定训练序列的信号通过所述传输信道被传送给所述接收器，所述接收器包括：
产生训练序列的训练序列发生器；
根据传送给所述接收器的所述信号，产生输入信号的多个天线；
根据所述输入信号和所述预定训练序列，产生所述传输信道的第一估计的第一传输信道估计器；
使用所述传输信道的第一估计来消除所述输入信号中的同信道干扰，以提供中间信号的同信道干扰消除器；
根据所述中间信号和所述预定训练序列，产生所述传输信道的第二估计，并且还适合于根据所述中间信号、所述预定训练序列和在先计算的所述传输信道的第二估计，有选择地产生修改的所述传输信道的第二估计的第二传输信道估计器；和
使用所述传输信道的第二估计来消除所述中间信号中的符号间干扰，以提供输出信号的符号间干扰消除器，其中
所述第二传输信道估计器适合于把所述传输信道的第二估计反馈给所述第一传输信道估计器；和
所述第一传输信道估计器适合于有选择地使用所述传输信道的第二估计，连同所述输入信号和所述预定训练序列，以产生修改的所述传输信道的第一估计。
11、按照权利要求10所述的接收器，其中所述同信道干扰消除器包括对所述输入信号进行波束形成的波束形成器。
12、按照权利要求11所述的接收器，其中所述波束形成器包括对通过波束形成器的路径应用可变权重的自适应加权器。
13、按照权利要求12所述的接收器，其中所述权重由权重控制器控制，所述权重控制器根据波束形成器的输出与基于未修改的所述传输信道的第一估计和所述预定训练序列的基准输出的比较，调整所述权重。
14、按照权利要求10-13任意之一所述的接收器，还包括：
对所述输入信号执行系统间干扰消除，并把消除系统间干扰的输入信号输出给所述同信道干扰消除器的系统间干扰消除器，所述系统间干扰消除以未修改的所述传输信道的第一估计为基础。
15、按照权利要求10-13任意之一所述的接收器，还包括：
对所述输出信号去交织和解码，从而提供基准估计数据的输出处理器，和
重新交织所述基准估计数据，供所述第二传输信道估计器和所述符号间干扰消除器至少之一使用的交织器。
16、按照权利要求14所述的接收器，还包括：
对所述输出信号去交织和解码，从而提供基准估计数据的输出处理器，和
重新交织所述基准估计数据，供所述第二传输信道估计器、所述符号间干扰消除器和所述系统间干扰消除器至少之一使用的交织器。
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