CN1316757C - 多输入多输出(mimo)通信系统中用信道状态信息处理数据的方法和装置 - Google Patents

Abstract

MIMO系统中在接收机单元处“逐次”处理接收信号，并且根据MIMO信道可用的信道状态信息在接收机单元处“自适应地”地处理数据的技术。逐次对消接收机处理技术用于处理接收信号并且执行多次迭代以提供已解码的数据流。对于每次迭代而言，处理用于迭代的输入(如，接收到的)信号以提供一个或多个码元流。选择并处理码元流之一以提供已解码的数据流。由已解码数据流产生的干扰大致从被提供给下一次迭代的输入信号中被移去(即，消去)。信道特征被估计并被报告回发射机系统并且用于在传输前调整(即，适应)数据的处理(如，编码、调制等等)。

Description

多输入多输出(MIMO)通信系统中 用信道状态信息处理数据的方法和装置

技术领域

本发明一般涉及数据通信，尤其涉及多输入多输出(MIMO)通信系统中用信道状态信息处理数据以提供改进的系统性能的一种新颖并改进了的方法和装置。

背景技术

无线通信系统被广泛采用，以提供各种类型的通信，诸如语音、数据等。这些系统可能是基于码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、正交频分复用(OFDM)或某些其它多路复用技术。OFDM系统可能为某些信道环境下提供高性能。

在陆地通信系统中(如，蜂窝系统、广播系统、多信道多点分布系统(MMDS)及其它)，来自发射机单元的RF已调信号可能通过多条传输路径到达接收机单元。传输路径的特征由于诸如衰落和多径等多种因素一般随时间而变化。

为提供对抗恶化的路径效应的分集并改进性能，可能为数据传输使用多根发射和接收天线。如果发射和接收天线间的传输路径是线性独立的(即在一条路径上的传输不形成为其它路径上传输的线性组合)，这一般在一定程度上是成立的，则正确接收数据传输的似然性随天线数目的增加而增加。一般而言，随着发射和接收天线的数目增加，分集也增加且性能得到改进。

多输入多输出(MIMO)通信系统使用多根(N_T)发射天线和多根(N_R)接收天线用于数据传输。由N_T根发射天线和N_R根接收天线形成的MIMO信道可能被分解为N_C条独立信道，其中N_C≤min{N_T，N_R}。N_C条独立信道的每条还被称为MIMO信道的空间子信道，并且对应于维数。如果使用了由多根发射和接收天线所产生的附加维数，则MIMO系统可以提供改进的性能(如，增加的传输容量)。

因此本领域内需要处理发射机和接收机单元两者处的数据的技术，以利用由MIMO系统所产生的附加维数来提供改进的系统性能。

发明内容

本发明的各方面提供了技术，在多输入多输出(MIMO)系统内的接收单元处处理接收到的信号以恢复发射信号，并根据用于数据传输的MIMO信道的估计特征而调整发射机单元处的数据处理。一方面，使用“逐次”对消接收机处理技术(下述)来处理接收到的信号。另一方面，信道特征被估计并被报告回发射机系统并用于在传输前调整(即，适应)数据的处理(如，编码、调制等)。通过使用逐次对消接收机处理技术和自适应发射机处理技术的组合，可以为MIMO系统获得高性能。

本发明的特定实施例提供了在MIMO通信系统中把数据从发射机单元发送到接收机单元的方法。根据本方法，在接收机单元处，最初通过许多接收天线接收许多信号，每个接收信号都包括从发射机单元发射来的一个或多个信号的组合。按照逐次对消接收机处理技术处理接收信号以提供许多已解码的数据流，它们是从发射机单元发射的数据流的估计。还确定了表示用于发射数据流的MIMO信道的特征的信道状态信息(CSI)并将其发回发射机单元。在发射机单元处，在MIMO信道上按照接收到的CSI在传输前自适应地处理每个数据流。

逐次对消接收机处理方案一般执行多次迭代以提供已解码的数据流，一次迭代用于每个已解码数据流。对于每次迭代而言，按照特定的线性或非线性处理方案处理用于迭代的许多输入信号以提供一个或多个码元流。然后，选择并处理码元流之一以提供已解码的数据流。还根据输入信道导出多个经修改的信号，经修改的信号具有由于大致移去(即，对消)已解码数据流而产生的分量。第一次迭代的输入信号是接收信号，而每次随后迭代的输入信号是来自在前迭代的经修改的信号。

可能使用各种线性和非线性处理方案来处理输入信号。对于非色散信道(即，具有平滑衰落)而言，可能使用信道相关矩阵求逆(CCMI)技术、最小均方误差(MMSE)技术、或某些其它技术。而对于时散的信道(即，具有频率选择的衰落)而言，可能使用MMSE线性均衡器(MMSE-LE)、判决反馈均衡器(DFE)、最大似然性序列估计器(MLSE)、或者某些其它技术。

可用的CSI可能包括，例如，要用于数据传输的每条传输信道的信号对噪声加干扰比(SNR)。在发射机单元处，每条传输信道的数据可能根据与该信道相关的CSI被编码，而每条传输信道的已编码数据可能进一步按照根据CSI选择的调制方案而被调制。

本发明还提供了能实现本发明各个方面、实施例和特征的方法、系统以及装置，将如下详述。

附图说明

通过下面提出的结合附图的详细描述，本发明的特征、性质和优点将变得更加明显，附图中相同的符号具有相同的标识，其中：

图1是能实现本发明各方面和实施例的多输入多输出(MIMO)通信系统的图；

图2是能够根据可用CSI处理用于传输的数据的MIMO发射机系统的实施例框图；

图3是使用正交频率分集调制(OFDM)的MIMO发射机系统的实施例框图；

图4是说明用于处理N_R个接收信号以恢复N_T个发射信号的逐次对消接收机处理技术的流程图；

图5是能实现本发明各方面和实施例的接收机系统的框图；

图6A、6B和6C是三个信道MIMO/数据处理器的框图，它们分别能实现CCMI技术、MMSE技术和DFE技术；

图7是接收(RX)数据处理器的实施例框图；

图8是干扰对消器的框图；以及

图9A、9B和9C是说明各种接收机和发射机处理方案的性能的曲线图。

具体实施方式

图1是能实现本发明各个方面和实施例的多输入多输出(MIMO)通信系统100的图。系统100包括与第二系统150通信的第一系统110。系统100可用于使用天线、频率和时间分集(以下描述)的组合以增加频谱效率、改进性能并增加灵活性。一方面，系统150可用于确定MIMO信道的特征并将表示以按此方式确定的信道特征的信道状态信息(CSI)报告回系统110，系统110可用于根据可用的CSI在传输前调整数据的处理(例如编码和调制)。另一方面，系统150可用于以提供高性能的方式处理来自系统110的数据传输，下面将详述。

在系统110处，数据源112把数据(即，信息比特)提供给发射(TX)数据处理器114，后者根据特定的编码方案对数据进行编码，根据特定的交织方案对已编码数据进行交织(即，重排)，并将经交织的比特映射为用于发射数据的一条或多条传输信道的调制码元。交织为已编码比特提供了时间分集，允许根据用于数据传输的传输信道的平均信号对噪声加干扰(SNR)比而发射数据，对抗衰落，并进一步去除用于形成每个调制码元的已编码比特之间的相关。如果在多个频率子信道上发射已编码比特，则交织可能进一步提供频率分集。一方面，如图1所示，根据系统110可用的CSI执行编码、交织以及码元映射(或以上的组合)。

发射机系统110处的编码、交织和码元映射可能根据多个方案而实现。一种特定的方案在美国专利申请序列号09/776075内得到描述，该申请题为“CODING SCHEME FOR A WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM”，于2001年2月1日提交，被转让给本发明的受让人并且通过引用被结合于此。下面将进一步描述另一方案。

MIMO系统100在通信链路的发射和接收端处都使用了多根天线。这些发射和接收天线可能用于提供各种形式的空间分集(即，天线分集)，包括发射分集和接收分集。空间分集的特征是使用多根发射天线以及一根或多根接收天线。发射分集的特征是在多根发射天线上传输数据。一般而言，对从发射天线发射的数据上执行附加处理以获得期望的分集。例如，从不同发射天线发射的数据可能被延时或在时间上重排、在可用发射天线上被编码和交织，等等。接收分集的特征是在多根接收天线上接收发射信号，通过简单地经不同的信号路径接收信号而实现分集。

系统100可能用于多种不同的通信模式，每个通信模式都使用天线、频率或时间分集或它们的组合。通信模式可能包括，例如“分集”通信模式和“MIMO”通信模式。分集通信模式使用分集来改进通信链路的可靠性。在分集通信模式的通常应用中，这还被称为“纯”分集通信模式，数据从所有可用的发射天线被发射到受信接收机系统。纯分集通信模式可能用在数据速率要求低或SNR低或两者皆低的情况下。MIMO通信模式在通信链路的两端都使用天线分集(即，多根发射天线和多根接收天线)，并且一般用于既改进可靠性又增加通信链路的容量。MIMO通信模式可能还使用结合天线分集的频率和/或时间分集。

系统100可能利用正交频分调制(OFDM)，它有效地把工作频带分成许多(N_L)个频率子信道(即，频率段)。在每个时隙(即可能取决于频率子信道带宽的特定时间间隔)，调制码元可能在N_L条频率子信道的每条上被发射。

系统100可能用于通过许多传输信道发射数据。如上所述，MIMO信道可能被分解成N_C条独立的信道，其中N_C≤min{N_T，N_R}。N_C条独立信道的每条还称为MIMO信道的空间子信道。对于不使用OFDM的MIMO系统而言，一般只有一条频率子信道并且每条空间子信道可能被称为“传输信道”。对于使用OFDM的MIMO系统而言，每条频率子信道的每条空间子信道可能被称为传输信道。

如果使用可由多根发射和接收天线产生的附加维数，MIMO系统就可以提供改进的性能。虽然这并不一定需要已知发射机处的CSI，但当发射机配备有CSI时可能会提高系统效率和性能，CSI表示从发射天线到接收天线的传输特征。发射机处发射前对数据的处理取决于CSI是否可用。

可用CSI可能包括，例如，每条传输信道的信号对噪声加干扰比(SNR)(即，没有OFDM的MIMO系统的每条空间子信道的SNR，或者有OFDM的MIMO系统的每条频率子信道的每条空间子信道的SNR)。在这种情况下，可能在每条传输信道的发射机处根据信道的SNR自适应地处理数据(如，通过选择适当的编码和调制方案)。

对于不使用OFDM的MIMO系统而言，TX MIMO处理器120接收并多路分解来自TX数据处理器114的调制码元，并且为每根发射天线提供一调制码元流，每时隙一个调制码元。而对于使用OFDM的MIMO系统而言，TX MIMO处理器120为每根发射天线提供一调制码元向量流，每个向量包括给定时隙的N_L条频率子信道的N_L个调制码元。每个调制码元或调制码元向量的流都由相应的调制器(MOD)122接收并调制，并通过相关的天线124被发射。

在接收机系统150处，许多接收天线152接收发射信号并把接收信号提供给相应的解调器(DEMOD)154。每个解调器154执行与调制器122处所执行的处理相反的处理。来自所有解调器154的调制码元被提供给接收(RX)MIMO/数据处理器156，并被处理以恢复发射的数据流。RX MIMO/数据处理器156执行与TX数据处理器114和TX MIMO处理器120所执行的处理相反的处理，并且把已解码的数据提供给数据宿160。下面进一步详述接收机系统150的处理。

MIMO系统的空间子信道(或者更明确地说，有或没有OFDM的MIMO系统内的传输信道)一般经历不同的链路条件(如，不同的衰落和多径效应)并且可能获得不同的SNR。因而，传输信道的容量可能随信道不同而不同。该容量可以用对于特定的性能水平(如，特定的比特误差率(BER)或分组误差率(PER))可能在每条传输信道上被发射的信息比特率(即，每调制码元的信息比特数)来定量。此外，链路条件一般随时间而改变。因此，传输信道所支持的信息比特率也随时间而改变。为了更完全地利用传输信道的容量，可能确定(一般在接收机单元处)描述链路条件的CSI并将其提供给发射机单元，使得可以相应地调整(或适应)处理。CSI可能包括任何类型的信息，信息表示通信链路的特征并且可能通过如下所述的各种机制被报告。为了简洁，下面描述了本发明的各个方面和实施例，其中CSI包括SNR。下面描述确定和使用CSI来提供改进的系统性能的技术。

带有CSI处理的MIMO发射机系统

图2是MIMO发射机系统110a的实施例框图，它不使用OFDM但能根据发射机系统可用的CSI(即，如接收机系统150所报告的)调整其处理。发射机系统110a是图1中系统110的发射机部分的一实施例。系统110a包括(1)接收并处理信息比特以提供调制码元的TX数据处理器114a，以及(2)对N_T根发射天线的调制码元多路分解的TX MIMO处理器120a。

在图2所示的特定实施例中，TX数据处理器114a包括与许多信道数据处理器210耦合的多路分解器208，一个处理器用于N_C条传输信道的每一条。多路分解器208接收并把集合信息比特多路分解成许多(多达N_C)数据流。一个数据流用于数据传输要使用的一条传输信道，每个数据流都被提供给相应的信道数据处理器210。

在图2所示的实施例中，每个信道数据处理器210都包括编码器212、信道交织器214和码元映射元件216。编码器212接收并根据特定的编码方案对接收到的数据流内的信息比特进行编码以提供已编码比特。信道交织器214根据特定的交织方案对已编码比特进行交织以提供分集。而码元映射元件216把经交织的比特映射为调制码元，用于发射数据流所用的传输信道。

导频数据(如，已知型式的数据)还可能用经处理的信息比特来编码和多路复用。经处理的导频数据可能在用于发射信息比特的传输信道的全部或一子集中被发射(如，以时分复用(TDM)的方式)。接收机处可能使用导频数据来执行信道估计，如下所述。

如图2所示，可能根据可用的CSI(如，由接收机系统150所报告的)调整数据编码、交织和调制(或它们的组合)。在一编码和调制方案中，通过使用固定的基码(如，速率为1/3的Turbo码)并且调整截短以获得期望编码速率而实现自适应编码，期望的编码速率如由用于发射数据的传输信道的SNR所支持的那样。对于该方案而言，截短可能在信道交织后进行。在另一编码和调制方案中，可能所报告的CSI而使用不同的编码方案。例如，每个数据流都可能用独立的编码来编码。根据该方案，可能使用“逐次对消”接收机处理方案来检测并解码数据流以导出对已发射数据流更可靠的估计，如下详细所述。

码元映射元件216可被设计成编组经交织的比特集以形成非二进制码元，并把每个非二进制码元映射为对应于为传输信道所选的特定调制方案(如，QPSK、M-PSK、M-QAM或某些其它方案)的信号星座图内的一点。每个被映射的信号点对应于一调制码元。

对某特定性能水平(如，百分之一PER)而可能为每个调制码元发射的信息比特数取决于传输信道的SNR。因此，可能根据可用的CSI选择每条传输信道的编码和调制方案。还可能根据可用的CSI而调整信道交织。

表1列出可能用于许多SNR范围的编码速率和调制方案的各种组合。为每条传输信道支持的比特率可能用编码速率和调制方案的多个可能组合中的任一种来获得。例如，每调制码元一信息比特可能通过以下方式获得(1)1/2的编码速率和QPSK调制(2)1/3的编码速率和8-PSK调制，(3)1/4的编码速率和16-QAM调制，或编码速率和调制方案的某些其它组合。在表1中，QPSK、16-QAM和64-QAM用于所列出的SNR范围。其它调制方案诸如8-PSK、32-QAM、128-QAM等也可能被使用并且在本发明的范围内。

表1

SNR范围	信息比特/码元的#	调制码元	已编码比特/码元的#	编码速率
					1.5-4.4	1	QPSK	2	1/2
4.4-6.4	1.5	QPSK	2	3/4
					6.4-8.35	2	16-QAM	4	1/2
8.35-10.4	2.5	16-QAM	4	5/8
					10.4-12.3	3	16-QAM	4	3/4
12.3-14.15	3.5	64-QAM	6	7/12
					14.15-15.55	4	64-QAM	6	2/3
15.55-17.35	4.5	64-QAM	6	3/4
					＞17.35	5	64-QAM	6	5/6

来自TX数据处理器114a的调制码元被提供给TX MIMO处理器120a，后者是图1内TX MIMO处理器120的一实施例。在TX MIMO处理器120a内，多路分解器222从N_C个信道数据处理器210接收(多达)N_C个调制码元流，并且将接收到的调制码元多路分集成许多(N_T)调制码元流，对用于发射调制码元的每根天线有一个流。每个调制码元流都被提供给相应的调制器122。每个调制器122都把调制码元转化成模拟信号，并且对信号进一步放大、滤波、正交调制和上变频以产生适合在无线链路上传输的已调信号。

有OFDM的MIMO发射机系统

图3是MIMO发射机系统110c的实施例框图，它使用OFDM并且能根据可用的CSI调整其处理。在TX数据处理器114c内，要被发射的信息比特被多路分解成许多(多达N_L)频率子信道数据流，数据传输要使用的每个频率子信道有一个流。每个频率子信道数据流被提供给相应的频率子信道数据处理器310。

每个数据处理器310为OFDM系统的相应频率子信道处理数据。每个数据处理器310可能类似于图2所示的TX数据处理器而实现。对于该设计而言，设计处理器310包括一多路分解器，它把频率子信道数据流多路分解成许多数据子流，对频率子信道所用的每条空间子信道有一个子流。然后，每个数据流由相应的信道数据处理器进行编码、交织和码元映射，以产生该特定传输信道(即，该频率子信道的空间子信道)的调制码元。可能根据可用的CSI(如，由接收机系统所报告的)调整每条传输信道的编码和调制。因而，每个频率子信道数据处理器310为(多达)N_C条空间子信道提供(多达)N_C个调制码元。

对于使用OFDM的MIMO系统而言，调制码元可能在多个频率子信道上从多根发射天线被发射。在MIMO处理器120c内，来自每个数据处理器310的N_C个调制码元流被提供给相应的信道MIMO处理器322，后者根据可用的CSI处理接收到的调制码元。

每个信道MIMO处理器322把每个时隙的N_C个调制码元多路分解成N_T根发射天线的N_T个调制码元。每个组合器324接收多达N_T条频率子信道的调制码元，把每个时隙的码元组合成调制码元向量V，并把调制码元向量提供给下一处理阶段(即，相应的调制器122)。

因此，MIMO处理器120c接收并处理调制码元以提供N_T个调制码元向量V₁到V_Nt对每根发射天线有一个调制码元向量。每个调制码元向量V覆盖单一时隙，而调制码元向量V的每个元素都与一特定的频率子信道相关，该特定频率子信道具有其上传递调制码元的唯一子载波。

图3还示出OFDM的调制器122的实施例。来自MIMO处理器的调制码元向量V₁到V_Nt分别被提供给调制器122a到122t。在图3所示的实施例中，每个调制器122包括反快速傅立叶变换(IFFT)320、循环前缀发生器322和上变频器324。

IFFT 320用IFFT将每个接收到的调制码元向量转换成它的时域表示(被称为OFDM码元)。IFFT 320能被设计成在任何数量的频率子信道(例如8、16、32等)上执行IFFT。在一实施例中，对于被转化成OFDM码元的每个调制码元向量而言，循环前缀发生器322重复OFDM码元的一部分时域表示以形成特定发射天线的“传输码元”。循环前缀确保传输码元在存在多径延时扩展时保留它的正交性，从而改进了对抗恶化多径效应的性能。IFFT 320和循环前缀发生器322的实现是本领域内已知的，在此不作详细描述。

然后，来自每个循环前缀发生器322的时域表示(即每根天线的传输码元)由上变频器324处理(如，被转换成模拟信号、被调制、被放大、以及被滤波)以产生已调信号，该信号然后从相应的天线124发出。

OFDM调制在下述论文中得到详细描述，论文题为“Multicarrier Modulationfor Data Transmission：An Idea Whose Time Has Come”，作者为John A.C Bingham，于1990年5月登载在IEEE通信杂志上，通过引用被结合于此。

图2和3示出能实现本发明各方面的MIMO发射机的两种设计。也可能实现其它发射机设计并且在本发明的范围内。某些这样的发射机设计在下列申请中详述：美国专利申请序列号09/532492，题为“HIGH EFFICIENCY，HIGH PERFORMANCECOMMUNICATIONS SYSTEM EMPLOYING MULTI-CARRIER MODULATION”，于2000年3月22日提交；上述美国专利申请序列号09/776075；以及美国专利申请序列号09/826481“METHOD AND APPARATUS FOR UTILIZING CHANNEL STATE INFORMATION INA WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM”，于2001年3月23日提交；所有这些申请都被转让给本发明的受让人并通过引用被结合于此。这些申请进一步描述了MIMO处理和CSI处理。

通常，发射机系统110根据描述每条传输信道的传输性能的信息对该信道的数据进行编码和调制。该信息形式一般是CSI。数据传输所用的传输信道的CSI一般在接收机系统处被确定并被报告回发射机系统，后者然后使用该信息相应地调整编码和调制。这里所述的技术可应用于由MIMO、OFDM、或能支持多条并行传输信道的任何其它通信方案(如，CDMA方案)所支持的任何多条并行传输信道。

MIMO接收机系统

本发明的各方面提供了技术，用于(1)在MIMO系统内的接收机系统处根据逐次对消接收机处理方案处理接收信号以恢复发射数据，以及(2)根据MIMO信道的估计特征而调整发射机系统处的数据处理。一方面，使用逐次对消接收机处理技术(下述)来处理接收信号。另一方面，在接收机系统处估计信道特征并将其报告回发射机系统，后者用该信息来调整(即，适应)数据处理(如，编码、调制等等)。通过适应逐次对消接收机处理技术和自适应发射机处理技术的组合，可以为MIMO系统获得高性能。

图4是说明逐次对消接收机处理技术的流程图，该技术用于处理N_R个接收信号以恢复N_T个发射信号。为了简洁，图4的下列描述假定(1)传输信道(即，未使用OFDM的MIMO系统的空间子信道)数等于发射天线数(即，N_C＝N_T)，以及(2)从每根发射天线发出一个独立的数据流。

首先在步骤412处，接收机系统对N_R个信号进行线性和/或非线性空间处理，试图分开包括在接收信号内的多个发射信号。如果MIMO信道是“非色散的”(即，频率非选择或平滑衰落)，则可能对接收信号进行线性空间处理。如果MIMO信道是“时散的”(即，频率选择的衰落)，则可能有必要或期望对接收信号进行附加的线性或非线性时间处理(即，均衡)。空间处理可能基于信道相关矩阵求逆(CCMI)技术、最小均方误差技术(MMSE)、或某些其它技术。空时处理可能基于MMSE线性均衡器(MMSE-LE)、判决反馈均衡器(DFE)、最大似然序列估计器(MLSE)、或某些其它技术。下面进一步详述某些这样的空间和空时处理技术。可获得的信号间距量取决于发射信号间的相关量，如果发射信号较少相关，则可能获得较大的信号间距。

最初的空间或空时处理步骤提供了N_T个“后处理的”信号，它们是N_T个发射信号的估计。然后在步骤414处确定N_T个后处理信号的SNR。下面进一步详述SNR。在一实施例中，按照最高到最低SNR的顺序排列SNR，在步骤416中选择并进一步处理(即“检测”)具有最高SNR的后处理信号，以获得已解码的数据流。检测一般包括对所选后处理信号的解调、解交织和解码。已解码数据流是对在这次迭代中被恢复发射信号上发出的数据流的估计。要被检测的特定后处理信号还可能根据某些其它方案而选择(如，特定信号可能由发射机系统特别标识)。

在步骤418中，确定是否已恢复所有发射信号。如果已恢复所有发射信号，则接收机处理终止。否则，从接收信号中移去由已解码数据流产生的干扰，从而为下一次迭代产生“经修改的”信号，用于恢复下一个发射信号。

在步骤420中，使用已解码数据流来形成对干扰的估计，干扰由与每个接收信号上的已解码数据流相对应的发射信号给出。干扰可以如下被估计：首先对已解码数据流进行编码、交织重新编码的数据、并且码元映射经交织的数据(用与在发射机处对该数据流所用的编码、交织和调制方案相同的方案)以获得“重新调制的”码元流。重新调制的码元流是对前面从N_T根发射天线发出并由N_R根接收天线所接收的调制码元流的估计。因此，重新调制的码元流与所估计的信道响应向量 h _i内N_R个元素的每一个进行卷积，以导出由于经恢复的发射信号所产生的N_R个干扰信号。向量 h _i是(N_R×N_T)信道系数矩阵H的一特定列，矩阵H代表特定时间处N_T根发射天线和N_R根接收天线的MIMO信道响应的估计，并且可能根据连同数据发射的导频信号而导出。然后在步骤422中，从N_R个相应的接收信号中减去N_R个干扰信号以导出N_R个经修改的信号。如果尚未发射由于已解码数据流而产生的分量(即，假定有效地执行了干扰对消)，则这些修改信号代表接收天线处的信号。

然后对N_R个修改信号(而非N_R个接收信号)重复步骤412到416中执行的处理以恢复另一发射信号。因此为要被恢复的每个发射信号重复步骤412到416，而如果没有要恢复的另一发射信号则执行步骤420和422。

因此，逐次对消接收机处理技术执行多次迭代，对要恢复的每个发射信号进行一次迭代。每次迭代(除了最后一次)进行两步处理以恢复一个发射信号并且产生用于下一次迭代的修改信号。在第一步中，对N_R个接收信号进行空间处理或空时处理以提供N_R个后处理的信号，并且检测后处理的信号之一以恢复对应于该发射信号的数据流。在第二步中(对于最后一次迭代无须执行)，从接收信号消去由于已解码数据流而产生的干扰，以导出已去除经恢复分量的修改信号。

首先，第一次迭代的输入信号是接收信号，它可能表示为：

${\underset{-}{r}}^1=\underset{-}{r}=\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\\ M\\ r_{N_R}\end{array}\right]$                                              公式(1)

其中 r是N_R个接收信号的向量，而 r ¹是用于逐次对消接收机处理方案的第一次迭代的N_R个输入信号。这些输入信号经线性或非线性处理以提供后处理的信号，它可能表示为：

${\underset{-}{x}}^1=\left[\begin{array}{c}{x}_1^1\\ x_2^1\\ M\\ x_{N_T}^1\end{array}\right]$                                              公式(2)

其中 x ¹是来自第一次迭代的N_R个后处理信号的向量。可能估计后处理信号的SNR，可能表示为：

${\underset{-}{\mathrm{\γ}}}^1=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_1^1\text{,}{\mathrm{\γ}}_2^1,...,{\mathrm{\γ}}_{N_T}^1\end{array}\right]$                                              公式(3)

选择后处理的信号之一用于进一步处理(如，具有最高SNR的后处理信号)以提供已解码的数据流。然后，使用这个已解码数据流来估计由经恢复的信号所产生的干扰 i ¹，这可能表示为：

${\underset{-}{\overset{^}{i}}}^1=\left[\begin{array}{c}{\hat{i}}_1^1\\ {\hat{i}}_2^1\\ M\\ {\hat{i}}_{N_R}^1\end{array}\right]$                                              公式(4)

然后从该次迭代的输入信号向量 r ¹中减去干扰 ，以导出包括下一次迭代的输入信号向量 r ²的修改信号。干扰对消可能表示为：

${\underset{-}{r}}^2={\underset{-}{r}}^1-{\underset{-}{\overset{^}{i}}}^1=\left[\begin{array}{c}{r}_1^1-{\hat{i}}_1^1\\ r_2^1-{\hat{r}}_2^1\\ M\\ r_{N_R}^1-{\hat{i}}_{N_R}^1\end{array}\right]$                                              公式(5)

然后为下一次迭代重复同样的过程，其中向量 r ²包括这次迭代是输入信号。

根据逐次对消接收机处理方案，为每次迭代恢复一个发射信号，并且可能提供在第k次迭代中恢复的第i个发射信号的SNR，γ_i ^k，作为用于发射该恢复信号的传输信道的CSI。例如，如果在第一次迭代中恢复第一后处理信号x₁ ¹，则在第二次迭代中恢复第二后处理信号x₂ ²，依此类推，并且在最后一次迭代中恢复第N_T个后处理信号x_NT ^NT，然后可能为这些经恢复的信号报告的CSI可能表示为： $\underset{-}{\mathrm{\γ}}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_1^1\end{array},,{\mathrm{\γ}}_2^2,...,{\mathrm{\γ}}_{N_T}^{N_T}\right]$

通过使用逐次对消接收机处理技术，逐次地处理原始的N_R个接收信号从而每次恢复一个发射信号。此外，在处理前从接收信号中去除(即，消去)每个经恢复的发射信号，以恢复下一个发射信号。如果发射的数据流被无错(或具有最小误差)解码，且如果信道响应估计合理地准确，则消去由前面从接收信号中恢复的发射信号所产生的干扰是有效的。干扰对消一般改进了随后要被恢复的每个发射信号的SNR。这样，可以为所有的发射信号(可能除了要恢复的第一发射信号)获得较高的性能。

可能通过示例说明使用逐次对消接收机处理技术对已恢复发射信号的SNR的改进。在该例中，在发射机和接收机处采用一对交叉极化的天线，MIMO信道为视线，并且在一对交叉极化的发射天线的垂直和水平分量上发射四个独立的数据流。为了简洁，假定交叉极化绝缘是理想的，使得接收机处垂直和水平分量不会互相干扰。

接收机首先在交叉极化的接收天线对的垂直和水平分量上接收四个信号，并且处理这四个接收信号。交叉极化天线的垂直元件上的接收信号是高度相关的，而水平元件上的接收信号同样是高度相关的。

当组成MIMO信道的两个或多个发射-接收天线对之间有强线性相关时，会损害零干扰的能力。在这种情况下，线性空间处理不能成功地分开在交叉极化天线对的垂直和水平分量上发射的四个独立数据流。特别是，每根交叉极化发射天线上的垂直分量与另一根交叉极化发射天线上的垂直分量干扰。由于来自具有相同极化的另一天线的相关干扰，因此为四个发射信号的每一个所产生的SNR会很差。因此，仅基于线性空间处理的发射信号的容量会受相关干扰信号的严重约束。

当检查该示例MIMO信道的特征模(eigenmode)时，可以看见只有两个非零特征模(即，垂直和水平的极化)。然后，“全-CSI”处理方案用这两个特征模仅发射两个独立数据流。这样获得的容量(capacity)可表示为：

Capacity＝2·log₂(1+λ_i/σ²)

其中λ_i/σ²是第i个特征模的接收信号功率对热噪声功率之比。因此，该示例MIMO信道的全-CSI处理方案的容量等同于两条并行的白高斯噪声(AWGN)信道的容量，两条信道各具有由λ_i/σ²给出的SNR。

根据逐次对消接收机处理技术，步骤412中执行的线性空间处理首先导致四个发射信号的每一个的SNR为0dB或更少(由于来自同一极化上的其它发射信号的噪声加干扰)。如果不执行附加的接收机处理，总容量将很差。

然而，通过应用逐次空间处理和干扰对消，可以改进随后恢复的发射信号的SNR。例如，要恢复的第一个发信号可能是来自第一交叉极化发射天线的垂直极化。如果假定有效地执行了干扰对消(即，零或最小判决误差和准确的信道估计)，则该信号不再(或最小地)与剩余的三个(尚未恢复的)发射信号干扰。去除该垂直极化干扰改进了在垂直极化上发射的另一还没被恢复的信号的SNR。为了该简单示例假定交叉极化绝缘是理想的，且水平极化上发射的两个信号不与垂直极化上发射的信号干扰。因而，根据有效的干扰对消，可能在(理论上)由热噪声功率所限的SNR处恢复在第二交叉极化发射天线的垂直极化上发出的信号。

在上述示例中，从垂直极化中去除干扰不会影响在水平极化上发射的两个信号的SNR。因而，同样为在水平极化上发射的两个信号应用逐次空间处理和干扰对消。这造成水平极化上的第一恢复信号具有低SNR，而水平极化上的第二恢复信号具有同样(理论上)由热噪声所限的SNR。

由于执行逐次空间处理和干扰对消，则具有低SNR的两个发射信号很少有利于总容量，而具有高SNR的两个发射信号大大有利于总容量。

非色散和色散信道

可能根据MIMO信道的特征而使用不同的接收和(可能)发射处理方案，MIMO信道的特征或为非色散或为色散。非色散MIMO信道经历平滑衰落(即，频率非选择衰落)，这在系统带宽窄时更加可能。色散的MIMO信道经历频率非选择衰落(即，经过系统带宽的不同衰减量)，这在系统带宽为宽且对于某些操作条件和环境更加可能。可以为非色散和色散MIMO信道都有利地使用逐次对消接收机处理技术。

对于非色散MIMO信道而言，诸如CCMI和MMSE这样的线性空间处理技术可能用于在解调和解码前处理接收信号。可能在接收机处采用这些线性空间处理技术以去除不期望信号，或者在存在来自其它信号的噪声和干扰时使每个组成信号的所接收的信号对干扰加噪声比最大。有效地去除不期望信号或者优化信号对干扰加噪声比的能力取决于信道系数矩阵 H内的相关，该矩阵描述了发射和接收天线间的信道响应。逐次对消接收机处理技术(如，带有CCMI或MMSE)可有效地用于非色散MIMO信道。

对于色散的MIMO信道而言，信道内的时散引起码间干扰(ISI)。为了改进性能，试图恢复特定已发射数据流的宽带接收机会需要改善来自其它发射信号的“串话”以及来自所有发射信号的码间干扰。逐次对消接收机处理技术可以扩展的处理色散MIMO信道。为了处理串话和码间干扰，可能用宽带接收机内的空时处理代替窄带接收机内的空间处理(它很好地处理串话但不能有效地处理码间干扰)。在宽带接收机内，逐次对消接收机处理技术可能以类似于图4所述的方式而被采用。然而，用空时处理代替步骤412中执行的空间处理。

在一实施例中，MMSE线性均衡器(MMSE-LE)可能用于宽带接收机内的空时处理。通过使用MMSE-LE技术，空时处理假定与窄带信道的空间处理类似的形式。然而，空间处理器内的每个“滤波器抽头”包括不止一个抽头，如下详述。当信道估计(即，信道系数矩阵 H)准确时，MMSE-LE技术在空时处理中最有效。

在另一实施例中，可能为宽带接收机处的空时处理使用判决反馈均衡器(DFE)。DFE是非线性均衡器，它对于具有严重幅度失真的信道有效，并且使用判决反馈来消除来自已经被检测的码元的干扰。如果可以无错地(或带有最小差错)解码数据流，则可能有效地消除由对应于已解码数据比特的调制码元所产生的码间干扰。

在还有一实施例中，可能为空时处理使用最大似然序列估计器(MLSE)。

DFE和MLSE技术可能减少或可能消除在信道估计不准确时的性能降级。DFE和MLSE技术由S.L.Ariyavistakul等人在论文中详述，该论文题为“OptimumSpace-Time Processors with Dispersive Interference：Unified Analysisand Required Filter Span”，登载在关于通信的IEEE学报上，1999年7月第7册，第7号，它通过引用被结合于此。

还可能为色散MIMO信道有利地采用基于可用CSI的自适应发射机处理和逐次对消接收机处理。来自每个空时处理阶段的输出的已恢复发射信号的SNR可能包括该发射信号的CSI。该信息可能被馈送回发射机，用于帮助为与该发射信号相关的数据流选择适当的编码和调制方案。

接收机结构

图5是能实现本发明各个方面和实施例的接收机系统150a的框图。接收机系统150a实现了逐次对消接收机处理技术来接收并恢复发射信号。来自(多达)N_T根发射天线的发射信号由N_R根天线152a到152r的每根所接收并被路由到相应的解调器(DEMOD)154(也被称为前端处理器)。例如，接收天线152a可能从多根发射天线接收多个发射信号，接收天线152r可能类似地接收多个发射信号。每个解调器154调节(例如滤波和放大)相应的接收信号，将经调节的信号下变频到中频或基带，并将经下变频的信号数字化以提供采样。每个解调器154可能还用接收到的导频对采样进行解调以产生接收到的调制码元的流，该流被提供给RX MIMO/数据处理器156。

如果OFDM用于数据传输，则每个解调器154还执行与图3所示的调制器122所执行的处理互补的处理。在这种情况下，每个解调器154包括FFT处理器(未示出)，它产生采样变换后的表示并提供调制码元向量流，每个向量包括N_L个频率子信道的N_L个调制码元，并且为每个时隙提供一个向量。来自所有N_R个解调器的FFT处理器的调制码元向量流然后被提供给多路分解器(图5中未示出)，多路分解器把来自每个FFT处理器的调制码元向量流“信道化”为多个(多达N_L)个调制码元流。对于其中独立处理每个频率子信道的发射处理方案而言(如图3所示)，多路分解器还把(多达)N_L个调制码元流的每一个提供给相应的RX MIMO/数据处理器156。

对于使用OFDM的MIMO系统而言，一个RX MIMO/数据处理器156可能用于为数据传输所用的N_L个频率子信道的每一个处理来自N_R根接收天线的调制码元流。而对于不使用OFDM的MIMO系统而言，一个RX MIMO/数据处理器156可能用于处理来自N_R根接收天线的N_R个调制码元流。

在图5所示的实施例中，RX MIMO/数据处理器156包括许多逐次(即，级联的)接收机处理阶段510，对于数据传输所用的每条传输信道有一个阶段。在一发射处理方案中，在每条传输信道上发射一个数据流，且每个数据流经独立的处理(如，具有其自身的编码和调制方案)并且从相应的发射天线被发出。对于该发射处理方案而言，数据流数目等于传输信道数目，传输信道数目等于数据传输所用的发射天线数(这可能是可用发射天线的子集)。为了简洁，为该发射处理方案描述了RXMIMO/数据处理器156。

每个接收机处理阶段510(处理最后阶段510n)包括与干扰对消器530耦合的信道MIMO/数据处理器520，而最后阶段510n仅包括信道MIMO/数据处理器520n。对于第一接收机处理阶段510a而言，信道MIMO/数据处理器520a接收并处理来自解调器154a到154r的N_R个调制码元流，并为第一传输信道(或第一发射信号)提供一已解码数据流。而对于第二到最后阶段510b到510n的每一个而言，该阶段的信道MIMO/数据处理器520接收并处理从前一阶段的干扰对消器来的N_R个经修改的码元流，以导出正由该阶段处理的传输信道的已解码数据流。每个信道MIMO/数据处理器520还为相关传输信道提供CSI(如，SNR)。

对于第一接收机处理阶段510a而言，干扰对消器530a从所有N_R个解调器154接收N_R个调制码元流。而对于第二到最后阶段的每一个而言，干扰对消器530接收来自前一阶段内干扰对消器的N_R个经修改的码元流。每个干扰对消器530还从同一阶段内的信道MIMO/数据处理器520接收已解码数据流，并且执行处理(如，编码、交织、调制、信道响应、等等)以导出N_R个经重新调制的码元流，它们是对由于该已解码数据流产生的接收调制码元流的干扰分量的估计。然后，从接收到的调制码元流中减去重新调制的码元流以导出N_R个经修改的码元流，它们包括除已减去的(即，消去的)干扰分量外的所有码元流。然后，N_R个经修改的码元流被提供给下一阶段。

在图5中，所示控制器540与RX MIMO/数据处理器156耦合，并且可能用于指导由处理器156所执行的逐次对消接收机处理中的各步骤。

图5示出在相应的发射天线上发射每个数据流时(即，一个数据流对应于)可能用于直接方式的接收机结构。在这种情况下，每个接收机处理阶段510可能用来恢复一个发射信号并且提供对应于已恢复发射信号的已解码数据流。

对于某些其它发射处理方案而言，数据流可能在多根天线、频率子信道、和/或时间间隔上被发送，从而分别提供空间、频率和时间分集。对于这些方案而言，接收机处理最初在每个频率子信道的每根发射天线上导出发射信号的接收调制码元流。多根发射天线、频率子信道、和/或时间间隔的调制码元可能以与发射机系统处执行的多路分解相反的方式被组合。然后，处理已组合调制码元的流以提供相关的已解码数据流。

非色散信道的空间处理技术

如上所述，许多线性空间处理技术可能用来处理通过非色散信道接收到的信号，从而从由其它发射信号流引起的干扰中恢复每个发射信号流。这些技术包括CCMI、MMSE、还可能有其它技术。在每个信道MIMO/数据处理器520内对N_R个输入信号进行线性空间处理。对于第一接收机处理阶段510a而言，输入信号是来自N_R根接收天线的N_R个接收信号。而对于每个随后阶段而言，输入信号是来自前一阶段的干扰对消器的N_R个经修改的信号，如上所述。为了简洁，为第一阶段描述CCMI和MMSE技术。然而，每个随后阶段的处理以与输入信号的适当替代类似的方式进行下去。更具体地说，在每个随后阶段中，假定已消去前面阶段中检测到的干扰，因此在下述每个阶段中减少了信道系数矩阵的维数。

在有N_T根发射天线和N_R根接收天线的MIMO系统内，N_R根接收天线输出处的接收信号可表示为：

r＝ Hx+ n                            公式(6)

其中 r是接收码元向量(即从MIMO信道来的N_R×1向量输出，如从接收天线处导出的)。 H是信道系数矩阵， x是发射码元向量(即，MIMO信道的N_T×1向量输入)，而 n是代表噪声加干扰的N_R×1向量。接收码元向量 r包括在特定时隙通过N_R根接收天线从N_R个信号接收到的N_R个调制码元。同样地，发射码元向量 x包括在特定时隙通过N_T根发射天线发射的N_T个信号内的N_T个调制码元。

信道系数矩阵 H还可写作：

$\underset{\‾}{H}=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{h}}_1& {\underset{\‾}{h}}_2& \mathrm{\Λ}& {\underset{\‾}{h}}_{N_T}\end{array}\right]$                                             公式(6a)

其中向量 h _i包含与第i根发射天线相关的信道系数。在逐次对消过程的每个随后步骤中，去除公式(6a)中与前面消去的信号相关的列向量。为了简洁，假定以相关信道系数向量在公式(6a)中列出的顺序消去发射信号，则在逐次对消过程的第k个阶段，信道系数矩阵为：

$\underset{\‾}{H}=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{h}}_k& {\underset{\‾}{h}}_{k+1}& \mathrm{\Λ}& {\underset{\‾}{h}}_{N_T}\end{array}\right]$                                             公式(6b)

CCMI技术

对于CCMI空间处理技术而言，接收机系统首先对接收码元向量 r执行信道匹配滤波器操作。经匹配滤波的输出可表示为：

H ^H r＝ H ^H Hx+ H ^H n                               公式(7)

其中上标″H″代表转置以及复共轭。方阵 R可能用于表示信道系数矩阵 H与其共轭转置 H ^H的积(即 R＝ H ^H H)。

信道系数矩阵 H可能从例如与数据一起发送的导频码元中导出。为了执行“最佳”接收并估计传输信道的SNR，通常便于向发射数据流内插入一些已知码元，并且在一条或多条传输信道上发射这些已知码元。这些已知码元还被称为导频码元或导频信号。在本领域的许多论文中均能发现根据导频信号和/或数据传输估计单一传输信道的方法。一种这样的信道估计方法由F.Ling在论文中有描述，论文题为“Optimal Reception，Performance Bound，and Cutoff-Rate Analysis ofReferences-Assisted Coherent CDMA Communications with Applications”，发表在1999年10月的关于通信的IEEE学报上。如本领域已知的，这个或一些其它信道估计方法可能扩展为矩阵形式以导出信道系数矩阵 H。

通过将经匹配滤波的向量 H ^H r与 R的逆(或伪逆)相乘而得到发射码元向量的估计 x′，它可表示为：

x′＝ R ^-1 H ^H r＝ x+ R ^-1 H ^H n＝ x+ n′                              公式(8)

从以上公式可以看到，可能通过对接收码元向量 r进行匹配滤波(即乘以矩阵H ^H)然、后将滤波结果乘以逆方阵 R ^-1而恢复发射码元向量 x。

对于CCMI技术而言，处理后接收码元向量的SNR(即， x′的第i个元素)可表示为：

${\mathrm{SNR}}_i=\frac{\stackrel{\‾}{{\left|{x\′}_i\right|}^2}}{{\mathrm{\σ}}_{n\′}^2}$                                              公式(9)

如果第i个发射码元 平均等于一(1.0)，则处理后接收码元向量的SNR可能表示为：

可以通过使接收码元向量的第i个元素按比例放大

而标准化噪声方差。

如果在多根发射天线上复制并发射调制码元流，则这些调制码元可能被加总在一起以形成组合的调制码元。例如，如果从所有天线发射一数据流，则加总对应于所有N_T根发射天线的调制码元，且组合的调制码元可能被表示为：

                                            公式(10)

或者，发射机可能在某些或全部发射天线上用相同的编码和调制方案而在许多传输信道上发射一个或多个数据流。这样，对于应用共同编码和调制方案的传输信道可能仅需要一个SNR(如，平均SNR)。例如，如果在所有发射天线上应用相同的编码和调制方案，则可以导出组合调制码元的SNR：SNR_total。然后，该SNR_total会有最大组合SNR，它等于来自N_T根发射天线的调制码元的SNR之和。组合的SNR可表示为：

                                            公式(11)

图6A是能实现上述CCMI技术的信道MIMO/数据处理器520x的实施例框图。信道MIMO/数据处理器520x包括与RX数据处理器620耦合的处理器610(它执行CCMI处理)。

在处理器610x内，接收调制码元向量 r由匹配滤波器614进行滤波，匹配滤波器预先把每个向量 r与共轭转置的信道系数矩阵 H ^H(如上面公式(7)所示)相乘。信道系数矩阵 H可以根据导频信号来估计，方式类似于常规导频辅助单和多载波系统所用的方式，这在本领域中已知。如上所示，矩阵 R按照公式 R＝ H ^H H来计算。进一步用乘法器616把经滤波的向量与逆方阵 R ^-1相乘以形成发射调制码元向量 x的估计 x′，如上面公式(8)所示。

对于某些发射处理方案而言，经估计的调制码元流对应于数据流传输所用的多根发射天线，并且被提供给组合器618，组合器组合时间、空间和频率上的冗余信息。然后，经组合的调制码元 x″被提供给RX数据处理器620。对于某些其它发射处理方案而言，经估计的调制码元 x′可能直接(图6A中未示出)被提供给RX数据处理器620。

因此，处理器610x产生许多独立的码元流，这些流对应于从发射机系统发射的许多数据流。每个码元流包括经恢复的调制码元，它们对应于发射机系统处映射后的调制码元并且是它们的估计。然后(经恢复的)码元流被提供给RX数据处理器620。

如上所述，RX MIMO/数据处理器156内的每个阶段510恢复并解码包括在该阶段输入信号内的发射信号之一(如，具有最佳SNR的发射信号)。CSI处理器626估计发射信号的SNR，并且可能根据上述公式(9)和(11)获得这些估计。然后，CSI处理器626为已经被选择用作恢复和解码的发射信号(如，“最佳”)提供CSI(如，SNR)，并且进一步提供标识所选发射信号的控制信号。

图7是RX数据处理器620的实施例框图。在该实施例中，RX数据处理器620内的选择器710从前面的线性空间处理器接收许多码元流，并且提取对应于所选发射信号的码元流，如来自CSI处理器626的控制信号所指示的。在另一实施例中，为RX数据处理器620提供对应于所选发射信号的码元流，并且由组合器618根据来自CSI处理器626的控制信号进行流提取。在任何情况下，经提取的调制码元流都被提供给解调元件712。

对于图2所示的发射机实施例而言，其中根据信道的SNR对每条传输信道的数据流独立地编码和调制，所选传输信道经恢复的调制码元是按照一解调方案(如，M-PSK、M-QAM)解调的，该方案与传输信道所用的调制方案互补。然后，来自解调元件712的已解调数据由解交织器714解交织，解交织的方式与信道交织器214所执行的方式互补，经解交织的数据进一步由解码器716来解码，解码方式与编码器212所执行的方式互补。例如，如果在发射机处分别进行Turbo或卷积编码，则可能为解码器716使用Turbo解码器或维特比(Viterbi)解码器。来自解码器716的已解码数据流表示正在被恢复的发射数据的估计。

回过头参考图6A，经估计的调制码元 x′和/或经组合的调制码元 x″也被提供给CSI处理器626，CSI处理器估计每条传输信道的SNR。例如，CSI处理器626可能根据接收到的导频信号估计噪声协方差矩阵φ_nn，然后根据公式(9)或(11)计算第i条传输信道的SNR。可以类似于常规导频辅助单或多载波系统而估计SNR，这在本领域已知。所有传输信道的SNR可能包括被报告回该传输信道的发射机系统的CSI。CSI处理器626进一步把标识所选传输信道的控制信号提供给RX数据处理器620或组合器618。

经估计的调制码元 x′被进一步提供给信道估计器622和矩阵处理器624，这两者分别估计系数矩阵 H并导出方阵 R。可能为估计信道系数矩阵 H而使用对应于导频数据和/或话务数据的经估计的调制码元。

回过头参考图5，第一阶段510a的输入信号包括所有发射信号，而每个随后阶段的输入信号包括由前一阶段消去的一个发射信号(即，一项)。因此，第一阶段510a内的信道MIMO/数据处理器520a可能被设计成并用于估计信道系数矩阵 H并把该矩阵提供给所有随后阶段。

由接收机系统150报告回发射机系统110的CSI信息可能包括传输信道的SNR，这由RX MIMO/数据处理器156内的阶段所确定。

MMSE技术

对于MMSE空间处理技术而言，接收机系统首先把接收到的码元向量 r与加权系数矩阵 M相乘以导出发射码元向量 x的初始MMSE估计 ，这可以表示为：

$\underset{-}{\overset{^}{x}}=\underset{\‾}{\mathrm{Mr}}$

$={\underset{-}{H}}^H{({\underset{\‾}{\mathrm{HH}}}^H+{\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}})}^{-1}\underset{-}{r}$                                             公式(12)

其中

M＝ H ^H( HH ^H+ φ _nn)^-1                            公式(13)

选择矩阵 M而使初始MMSE估计 和发射码元向量 x间误差向量 e(即， $\underset{-}{e}=\underset{-}{\overset{^}{x}}-\underset{-}{x}$ )的均方误差最小。

为了确定MMSE技术的传输信道的SNR，可以根据已知 x时

的均值首先确定信号分量，均值在附加噪声上平均，表示如下：

$E\left[\underset{\‾}{\overset{^}{x}}\right|\underset{\‾}{x}]=E[\underset{\‾}{\mathrm{Mr}}\left|\underset{\‾}{x}\right]$

$={\underset{\‾}{H}}^H{({\underset{\‾}{\mathrm{HH}}}^H+{\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}})}^{-1}E\left[\underset{\‾}{r}\right]$

$={\underset{\‾}{H}}^H{({\underset{\‾}{\mathrm{HH}}}^H+{\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}})}^{-1}\underset{\‾}{\mathrm{Hx}}$

$=\underset{\‾}{\mathrm{Vx}}$

其中矩阵 V可以表示为：

$\underset{\‾}{V}={\underset{\‾}{H}}^H{({\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}}+{\underset{\‾}{\mathrm{HH}}}^H)}^{-1}\underset{\‾}{H}={\underset{\‾}{H}}^H{\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{H}{(\underset{\‾}{I}+{\underset{\‾}{H}}^H{\underset{\‾}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{H})}^{-1}$

初始MMSE估计 的第i个元素 可以表示为：

${\hat{x}}_i=v_{\mathrm{il}}{x}_1+...+v_{\mathrm{ii}}{x}_i+...+v_{i{N}_R}{x}_{N_R}$                                             公式(14)

如果所有元素

都是不相关的且具有零平均值，则 第i个元素的期望值可以表示为：

$E\left[{\hat{x}}_i\right|x]=v_{\mathrm{ii}}{x}_i$                                             公式(15)

如公式(15)所示，

是x_i的有偏估计，并且可以去除该偏差以获得改进的性能。通过把

除以v_ii可以获得x_i的无偏估计。因此，可以通过把有偏估计

与对角矩阵D _V ^-1左乘而获得 x的无偏估计： ，如下所述：

$\underset{\‾}{\overset{~}{x}}={\underset{\‾}{D}}_v^{-1}\underset{\‾}{\overset{^}{x}}$                                             公式(16)

其中

${\underset{\‾}{D}}_v^{-1}=\mathrm{diag}(1/v_{11},1/v_{22},...,1/v_{N_R{N}_R})$                                             公式(17)

且v_ii是矩阵 V的对角元素。

为了确定噪声加干扰，无偏估计 和发射码元向量 x间的误差 ê可表示为：

$\underset{\‾}{\overset{^}{e}}=\underset{\‾}{x}-{\underset{\‾}{D}}_V^{-1}\underset{\‾}{\overset{^}{x}}$

$=\underset{-}{x}-{\underset{-}{D}}_V^{-1}{\underset{-}{H}}^H{({\underset{\‾}{\mathrm{HH}}}^H+{\underset{-}{\mathrm{\φ}}}_{\mathrm{nn}})}^{-1}\underset{-}{r}$

对于MMSE技术而言，处理之后接收码元向量的SNR(即， 的第i个元素)可以表示为：

${\mathrm{SNR}}_i=\frac{E\left[\stackrel{\‾}{{\left|x_i\right|}^2}\right]}{u_{\mathrm{ii}}}$                                             公式(18)

其中u_ii是误差向量 ê的第i个元素的方差，且矩阵U可以表示为：

$\underset{\‾}{U}=\underset{\‾}{I}-{\underset{\‾}{D}}_v^{-1}\underset{\‾}{V}-{\underset{\‾}{\mathrm{VD}}}_v^{-1}+{\underset{\‾}{D}}_v^{-1}{\underset{\‾}{\mathrm{VD}}}_v^{-1}$                                             公式(19)

如果第i个发射码元x_i的方差

平均等于一(1.0)并且从公式(19) $u_{\mathrm{ii}}=\frac{1}{v_{\mathrm{ii}}}-1,$ 则处理之后接收码元向量的SNR可能表示为：

${\mathrm{SNR}}_i=\frac{v_{\mathrm{ii}}}{1-v_{\mathrm{ii}}}$                                             公式(20)

如上述对于CCMI技术那样，经估计的调制码元 可能被类似地组合以获得经组合的调制码元。

图6B是信道MIMO/数据处理器520y的实施例框图，该处理器能实现上述的MMSE技术。信道MIMO/数据处理器520y包括与RX数据处理器620耦合的处理器610y(它执行MMSE处理)。

在处理器610y内，乘法器634把接收到的调制码元向量 r与矩阵 M左乘以形成发射码元向量 x的估计

，如上面公式(8)所示。类似于CCMI技术，可能根据接收到的导频信号和/或数据传输估计矩阵 H和φ_nn。然后，按照公式(9)计算矩阵M。乘法器636把估计

进一步与对角矩阵 D _V ^-1左乘，以形成发射码元向量的无偏估计 ，如上公式(12)所示。

同样，对于某些发射处理方案而言，可能向组合器638提供许多经估计的码元 流，它们对应于发射数据流所用的许多发射天线，组合器638组合时间、空间和频率上的冗余信息。然后，经组合的调制码元 被提供给RX数据处理器620。对于某些其它发射处理方案而言，经估计的调制码元

可能直接(图6B中未示出)被提供给RX数据处理器620。RX数据处理器620对与正被恢复的数据流对于的调制码元流进行解调、解交织和解码，如上所述。

经估计的调制码元

和/或经组合的调制码元 也被提供给CSI处理器626，后者估计每个发射信号的SNR。例如，CSI处理器626可能根据公式(18)或(20)估计第i个发射信号的SNR。所选发射信号的SNR可能被报告回发射机系统。CSI处理器626还把标识所选发射信号的控制信号提供给RX数据处理器620或组合器618。

经估计的调制码元

进一步被提供给自适应处理器642，后者分别根据公式(13)和(17)导出矩阵 M和对角矩阵 D _V ^-1。

时散信道的空时处理技术

如上所述，可能用许多空时处理技术来处理通过时散信道接收到的信号。这些技术包括时域信道均衡技术的使用，譬如MMSE-LE、DFE、MLSE，以及上述非色散信道的空间处理技术。在每个信道MIMO/数据处理器520内对N_R个输入信号进行空时处理。

MMSE-LE技术

当存在时散时，信道系数矩阵 H呈现出延时尺度，且矩阵 H的每个元素都相当于线性传递函数而非系数。这种情况下，信道系数矩阵 H可以以信道传递函数矩阵 H(τ)的形式被写入，它可以表示为：

H(τ)＝{h_ij(τ)}对1≤i≤N_R，及1≤j≤N_T  公式(21)

其中h_ij(τ)是从第j根发射天线到第i根接收天线的线性传递函数。由于线性传递函数h_ij(τ)，接收到的向量 r(t)是信道传递函数矩阵 H(τ)与发射信号向量x(t)的卷积，它可以表示为：

r(t)＝∫ H(τ) x(1-τ)dτ               公式(22)

作为解调函数(由图5中解调器154所执行)的一部分，接收信号被采样以提供接收采样。一般而言，时散信道和接收信号可以在下列描述中以离散时间表示而被表示。首先，延时为k的与第j根发射天线相关的信道传递函数向量h _j(k)可以表示为：

${\underset{-}{h}}_j\left(k\right)={\left[h_{1j}\left(k\right)h_{2j}\left(k\right)\mathrm{\Λ}{h}_{N_{R}j}\left(k\right)\right]}^T$ 对0≤k≤L                               公式(23)

其中h_ij(k)是与第j根发射天线和第i根接收天线间通路相关的信道传递函数的第k个抽头加权，L是信道时散的最大程度(单位为采样间隔)。其次，延时为k的N_R×N_T信道传递函数矩阵可以表示为：

$\underset{\‾}{H}\left(k\right)=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{h}}_1\left(k\right)& {\underset{\‾}{h}}_2\left(k\right)& \mathrm{\Λ}& {\underset{\‾}{h}}_{N_T}\end{array},\left(k\right)\right]$ 对0≤k≤L                          公式(24)

采样时间n处的接收信号向量 r(n)可以表示为：

$\underset{-}{r}\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{-}{H}\left(k\right)\underset{-}{x}(n-k)+\underset{-}{n}\left(n\right)=\underset{\‾}{\underset{\‾}{\mathrm{Hx}}}\left(n\right)+\underset{-}{n}\left(n\right)$                                             公式(25)

其中 是N_R×(L+1)N_T块结构的矩阵，它表示经采样的信道矩阵传递函数H(k)，并且可以表示为：

$\underset{=}{H}=\left[\underset{-}{H}\left(0\right)\underset{-}{H}\left(1\right)\mathrm{\Λ}\underset{-}{H}\left(L\right)\right]$

而 是为L+1个采样间隔捕捉的L+1个接收采样向量的序列，每个向量包括N_R根接收天线的N_R个采样，且可以表示为：

$\underset{=}{x}\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}\underset{-}{x}\\ \underset{-}{x}(n-1)\\ M\\ \underset{-}{x}(n-L)\end{array}\right]$

MMSE线性空时处理器在时间n处通过把接收信号向量的序列 r(n)与2K+1、N_R×N_T加权矩阵的序列 M(k)卷积而计算发射码元向量的估计

，如下所示：

$\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(n\right)=\underset{k=-K}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{-}{M}\left(k\right)\underset{-}{r}(n-k)=\underset{\‾}{\underset{\‾}{\mathrm{Mr}}}\left(n\right)$                                             公式(26)

其中 $\underset{=}{M}=\underset{k=-K}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{-}{M}\left(k\right)\underset{-}{r}(n-k)=\underset{\‾}{\underset{\‾}{\mathrm{Mr}}}\left(n\right),$ K是确定均衡器滤波器延时程度的参数，

且

$\underset{=}{r}\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}\underset{-}{r}(n+K)\\ M\\ \underset{-}{r}\left(n\right)\\ M\\ \underset{-}{r}(n-K)\end{array}\right]$

选择加权矩阵的序列 M(k)使均方误差最小，它可以表示为：

ε＝E{ e ^H(k) e(k)}                                            公式(27)

其中误差 e(k)可以表示为：

$\underset{-}{e}\left(k\right)=\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(k\right)-\underset{-}{x}\left(k\right)$                                             公式(28)

然后，MMSE解答可以表述为满足线性约束的加权矩阵的序列 M(k)：

$\underset{k=-K}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{-}{M}\left(k\right)\underset{-}{R}(k-\mathrm{\&lambda;})=\left\{\begin{array}{cc}0,& -K\&le;\mathrm{\&lambda;}<-L\\ {\underset{-}{H}}^H(-\mathrm{\&lambda;})& -L\&le;\mathrm{\&lambda;}\&le;0\\ 0,& 0<\mathrm{\&lambda;}\&le;K\end{array}\right.$                                             公式(29)

其中 R(k)是N_R×N_T空时相关矩阵的序列，它可以表示为：

公式(30)

其中  _zz(k)是噪声自相关函数，表示为：

 _zz(k)＝E{ z(λ-k) z ^H(λ)}        公式(31)

对于白(时间上不相关的)噪声而言，  _zz(k)＝  _zzδ(K)其中这里的  _zz仅表示空间相关矩阵。对于在每根接收天线处功率相等的空间上和时间上均不相关的噪声而言，  _zz(k)＝σ² Iδ(k)。

公式(29)可能表示为：

$\underset{\&OverBar;}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{MR}}}={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H,\mathrm{or}\underset{=}{M}={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{=}{R}}^{-1}$                                             公式(32)

其中 是块-托普利兹(Toeplitz)，其中块j，k由 R(j-k)给出，且

$\underset{=}{\overset{~}{H}}=\left[\begin{array}{c}{\underset{-}{0}}_{(K-L)N_R\&times;N_T}\\ \underset{-}{H}\left(L\right)\\ \underset{-}{H}(L-1)\\ M\\ \underset{-}{H}\left(0\right)\\ {\underset{-}{0}}_{K,N_R\&times;N_T}\end{array}\right]$

其中 0 _m×n是零矩阵。

根据上述MMSE空间处理，为了确定与码元估计相关的SNR而导出无偏的最小均方误差估计。首先，对于上面导出的MMSE-LE估计，

$E\left[\underset{-}{\overset{^}{X}}\left(n\right)\right|\underset{-}{x}\left(n\right)]=\underset{=}{M}E[\underset{=}{r}\left(n\right)\left|\underset{-}{x}\left(n\right)\right]$

$=[\underset{-}{M}(-K)\underset{\&OverBar;}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{Hx}}}(n+K)+\mathrm{\&Lambda;}+\underset{-}{M}\left(0\right)\underset{\&OverBar;}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{Hx}}}\left(n\right)+\mathrm{\&Lambda;}+\underset{-}{M}\left(K\right)\underset{\&OverBar;}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{Hx}}}(n-K)]$

                                              公式(33)

其中在噪声上得到期望。如果假定调制码元在时间上不相关并且在所有上述码间干扰(未在时间n发射的所有发射信号分量)上获得期望，则期望可表示为：

$E\left[\underset{\&OverBar;}{\overset{^}{x}}\left(n\right)\right|\underset{\&OverBar;}{x}\left(n\right)]=\underset{=}{M}E\left[\underset{=}{r}\left(n\right)\right|\underset{\&OverBar;}{x}\left(n\right)]$

$\underset{\&OverBar;}{M}\left(0\right)\underset{\&OverBar;}{H}\left(0\right)+\underset{\&OverBar;}{M}(-1)\underset{\&OverBar;}{H}\left(1\right)+\mathrm{\&Lambda;}+\underset{\&OverBar;}{M}(-L)\underset{\&OverBar;}{H}\left(L\right)]\underset{\&OverBar;}{x}\left(n\right)$

                                                    公式(34)

其中

$\underset{\&OverBar;}{V}=\underset{=}{M\tilde{H}}={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{=}{R}}^{-1}\underset{=}{\overset{~}{H}}.$

最终，在平均了来自其它空间子信道的干扰之后，时间n处来自第i根发射天线的信号的平均值可以表示为：

$E\left[{\hat{x}}_i\left(n\right)\right|x_i\left(n\right)]=v_{\mathrm{ii}}{x}_i\left(n\right)$                                                    公式(35)

其中v_ii是 V的第i个对角元素(v_ii是标量)，而 是MMSE-LE估计的第i个元素。

根据定义

${\underset{\&OverBar;}{D}}_V^{-1}=\mathrm{diag}(1/v_{11},1/v_{22},\mathrm{\&Lambda;},1/v_{N_T{N}_T})$                                                    公式(36)

则时间n处发射信号向量的无偏MMSE-LE估计可以表示为：

                                                   公式(37)

与无偏MMSE-LE相关的误差协方差矩阵可以表示为：

$=I-{\underset{\&OverBar;}{D}}_V^{-1}\underset{\&OverBar;}{V}-{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{VD}}}_V^{-1}+{\underset{\&OverBar;}{D}}_V^{-1}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{VD}}}_V^{-1}$                                                    公式(38)

最终，与第i根发射天线上发射的码元的估计相关的SNR可以表示为：

${\mathrm{SNR}}_i=\frac{1}{u_{\mathrm{ii}}}=\frac{v_{\mathrm{ii}}}{1-v_{\mathrm{ii}}}$                                                    公式(39)

MMSE-LE技术可以用图6B中的信道MIMO/数据处理器520y来实现。在这种情况下，乘法器634可被设计成把接收信号向量的序列 r(n)与加权矩阵的序列 M(k)卷积，如公式(26)所示。乘法器636可被设计成把估计 与对角矩阵 D _V ^-1左乘以导出无偏的MMSE-LE估计 ，如公式(37)所示。自适应处理器642可被设计成导出公式(32)所示的加权矩阵序列 M(k)以及公式(36)所示的对角矩阵 D _V ^-1。随后的处理可能类似于上面为MMSE技术描述的方式而实现。CSI处理器626可能根据公式(39)来估计从第j根发射天线发出的码元流的SNR。

DFE技术

图6C是信道MIMO/数据处理器520z的实施例框图，它能实现DFE空时均衡技术。信道MIMO/数据处理器520z包括与RX数据处理器620耦合的空时处理器610z，它执行DFE处理。

对于DFE技术而言，前向接收处理器654接收并处理接收调制码元向量 r(n)，从而为要被恢复的数据流提供经估计的调制码元。前向接收处理器654可能实现上述的CCMI或MMSE技术或者某些其它线性空间均衡技术。然后，加法器656把反馈处理器658提供的经估计的失真分量与经估计的调制码元组合，以提供去除失真分量的“均衡的”调制码元。最初，经估计的失真分量为零，均衡的调制码元仅仅是经估计的调制码元。然后，用RX数据处理器620解调并解码来自加法器656的均衡的调制码元以提供已解码数据流。

然后，已解码数据流由信道数据处理器210x重新编码并重新调制，以提供经重新调制的码元，它们是发射机处调制码元的估计。信道数据处理器210x执行与发射机处为数据流执行的处理相同的处理，如图2所示。来自信道数据处理器210x的经重调的码元被提供给反馈处理器658，后者处理这些码元以导出经估计的失真分量。反馈处理器658可能实现线性空间均衡器(如，线性横向均衡器)。

所产生的对时间n处发射码元向量的估计可以表示为：

$\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(n\right)=\underset{k=-K_1}{\overset{0}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{-}{M}}_f\left(k\right)\underset{-}{r}(n-k)+\underset{k=1}{\overset{K_2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{-}{M}}_b\left(k\right)\underset{-}{\overset{~}{x}}(n-k)$                                             公式(40)

其中 r(n)是接收调制码元的向量，在上面公式(25)中给出， 是由信道数据处理器210x提供的码元判决向量， M _f(k)(其中-K₁≤k≤0)是前向接收处理器654所使用的(K₁+1)-(N_T×N_R)前馈系数矩阵，而 M _b(k)(其中1≤k≤K₂)是反馈处理器658所使用的K₂-(N_T×N_R)后馈系数矩阵。公式(40)也可以表示为：

$\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(n\right)={\underset{=}{M}}_f\underset{=}{r}\left(n\right)\text{+}{\underset{=}{M}}_b\underset{=}{\overset{~}{x}}\left(n\right)$                                             公式(41)

其中 ${\underset{=}{M}}_f=\left[\underset{-}{M}(-K_1)\underset{-}{M}(-K_1+1)\mathrm{\&Lambda;}\underset{-}{M}\left(0\right)\right],$ ${\underset{=}{M}}_b=\left[\underset{-}{M}\left(1\right)\underset{-}{M}\left(2\right)\mathrm{\&Lambda;}\underset{-}{M}\left(K_2\right)\right],$

$\underset{=}{\overset{~}{x}}\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}\underset{-}{\overset{~}{x}}(n-1)\\ \underset{-}{\overset{~}{x}}(n-2)\\ M\\ \underset{-}{\overset{~}{x}}(n-K_2)\end{array}\right]$ ，以及 $\underset{=}{r}\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}\underset{-}{r}(n-K_1)\\ \underset{-}{r}(n+K_1-1)\\ M\\ \underset{-}{r}\left(n\right)\end{array}\right]$

如果用MMSE准则找到系数矩阵，则可以使用使均方误差ε＝E{ e ^H(k) e(k)}最小的

和

其中误差 e(k)可以表示为：

$\underset{-}{e}\left(k\right)=\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(k\right)-\underset{-}{x}\left(k\right)$

然后，前馈滤波器的MMSE解答可以表示为：

${\underset{=}{M}}_f={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{=}{\overset{~}{R}}}^{-1}$                                             公式(42)

其中

${\underset{=}{M}}_f={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{=}{\overset{~}{R}}}^{-1}$

且 是由N_R×N_R个块组成的(K₁+1)N_R×(K₁+1)N_R)矩阵。

内的第(i，j)个块由下式给出：

$\underset{-}{\overset{~}{R}}(i,j)=\underset{m=0}{\overset{K_1-i+1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{-}{H}\left(m\right){\underset{-}{H}}^H(m+i-j)+{\mathrm{\&sigma;}}^2\underset{-}{I}\mathrm{\&delta;}(i-j)$                                             公式(43)

反馈滤波器的MMSE解答是：

${\underset{-}{M}}_b\left(k\right)=-\underset{j=-K_1}{\overset{0}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{-}{M}}_f\left(j\right)\underset{-}{H}(k-j),1\&le;k\&le;K_2$                                             公式(44)

如在上述MMSE-LE中，首先通过找到发射码元向量的条件平均来确定无偏估计：

                                            公式(45)

其中 ${\underset{-}{V}}_{\mathrm{dfe}}={\underset{=}{M}}_f\underset{=}{\overset{~}{H}}={\underset{=}{\overset{~}{H}}}^H{\underset{=}{\overset{~}{R}}}^{-1}\underset{=}{\overset{~}{H}}.$ 。其次，

第i个元素的均值 被表示为：

$E\left[{\hat{x}}_i\left(n\right)\right|x_i\left(n\right)]=v_{\mathrm{dfe},\mathrm{ii}}{x}_i\left(n\right)$

其中v_dfe，ii是 V _dfe的第i个对角元素。为了形成无偏估计，类似于上述方式，其元素是 V _dfe的正交元素求反的正交矩阵先被定义为：

${\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}=\mathrm{diag}(v_{\mathrm{dfe},11},v_{\mathrm{dfe},22},\mathrm{\&Lambda;}{,v}_{\mathrm{dfe},N_T{N}_T})$                                             公式(46)

然后，无偏估计表示为：

$\widehat{\underset{-}{\overset{^}{x}}}\left(n\right)={\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}\underset{-}{\overset{^}{x}}\left(n\right)={\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}{\underset{=}{M}}_f\underset{=}{r}\left(n\right)+{\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}{\underset{=}{M}}_b\underset{=}{\overset{~}{x}}\left(n\right)$                                             公式(47)

所产生的误差协方差矩阵由下式给出：

$=I-{\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}{\underset{-}{V}}_{\mathrm{dfe}}-{\underset{-}{V}}_{\mathrm{dfe}}{\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}+{\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}{\underset{-}{V}}_{\mathrm{dfe}}{\underset{-}{D}}_{\mathrm{Vdfe}}^{-1}$                                             公式(48)

与第i根发射天线上发送的码元的估计相关的SNR可以被表示为：

${\mathrm{SNR}}_i=\frac{1}{u_{\mathrm{dfe},\mathrm{ii}}}=\frac{v_{\mathrm{dfe},\mathrm{ii}}}{1-v_{\mathrm{dfe},\mathrm{ii}}}$                                             公式(49)

根据DFE技术，用已解码数据流来导出对已经被解码的信息比特所产生失真的估计。如果数据流无错地(或很小的错误)被解码，则可以准确估计失真分量并且可能有效地消去由已经解码的信息比特所产生的码间干扰。前向接收处理器654和反馈处理器658进行的处理一般同时被调制，从而使均衡的调制码元内码间干扰的均方误差(MSE)最小。在由Ariyavistakul等人的上述论文中进一步详述了DFE处理。

干扰对消

图8是干扰对消器530x的框图，这是图5的干扰对消器530的一实施例。在干扰对消器530x内，每一阶段内来自信道MIMO/数据处理器520的已解码数据流都被信道数据处理器210y重新编码、交织并重新调制以提供经重调的码元，它们是MIMO处理器和信道失真前对发射机处调制码元的估计。信道数据处理器210y执行与发射机处为数据流所执行的处理相同的处理(即，编码、交织和调制)。然后，经重调的码元被提供给信道模拟器810，后者用经估计的信道响应来处理这些码元以提供对由已解码数据流所引起的干扰的估计。

对于非色散信道而言，信道模拟器810把和第i根发射天线相关的经重调的码元流与向量

相乘，向量

是数据流正在被恢复的第i根发射天线和N_R根接收天线的每一根之间信道响应的估计。向量

可能表示为：

${\underset{-}{\overset{^}{h}}}_i=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_{i,1}\\ {\hat{h}}_{i,2}\\ M\\ {\hat{h}}_{i,N_R}\end{array}\right]$                                             公式(50)

并且是经估计信道响应矩阵 的一列， 可以表示为：

$\underset{-}{\overset{^}{H}}=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}& \mathrm{\&Lambda;}& {\hat{h}}_{N_T,1}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}& \mathrm{\&Lambda;}& {\hat{h}}_{N_T,2}\\ M& M& O& M\\ {\hat{h}}_{1,N_R}& {\hat{h}}_{2,N_R}& \mathrm{\&Delta;}& {\hat{h}}_{N_T,N_R}\end{array}\right]$                                             公式(51)

矩阵

可能由同一阶段内的信道MIMO/数据处理器520所提供。

如果对应于第i根发射天线的经重调码元流被表示为 则由经恢复的发射信号所产生的经估计干扰分量

可能被表示为：

                                            公式(52)

干扰向量 内的N_R个元素对应于N_R根接收天线的每一根处由第i根发射天线上发射的码元流所产生的接收信号的分量。向量的每个元素都表示由相应接收调制码元流内的已解码数据流所产生的经估计的分量。这些分量是对N_R个接收调制码元流(即，向量 r ^k)内其余(未被检测)发射信号的干扰，并且用加法器812从接收信号向量 r ^k中减去(即，消去)以提供经修改的向量 r ^k+1，其中已经去除了来自已解码数据流的分量。这种对消可以如上在公式(5)中所示来表示。经修改的向量 r ^k+1作为输入向量被提供给下一接收机处理阶段，如图5所示。

对于色散信道而言，用公式(23)中定义的对信道传递函数向量的估计

(其中0≤k≤L)代替向量 。然后，时间n时经估计的干扰向量可能被表示为：

                                            公式(53)

其中 是时间n时经重调的码元。公式(54)把经重调的码元与每对发射-接收天线的信道响应估计有效地卷积。

为了简洁，图5所示的接收机结构把(接收到或经修改的)调制码元流提供给每个接收机处理阶段510，这些流具有由前面去除的(即，消去的)已解码数据流所产生的干扰分量。在图5所示的实施例中，每一阶段都去除由该阶段解码的数据流所产生的干扰分量。在某些其它设计中，接收到的调制码元流可能被提供给所有阶段，每阶段可能消去来自所有前面已解码数据流的干扰分量(它可能从前面阶段被提供)。也可能为一个或多个阶段跳过干扰对消(如，如果数据流的SNR为高)。可以作出对图5所示接收机结构的各种修改，并且这在本发明的范围内。

导出并报告CSI

为了简洁，上面已描述了本发明的各个方面和实施例，其中CSI包括SNR。通常，CSI可能包括表示通信链路特征的任何类型的信息。各种信息类型可能作为CSI被提供，某些示例如下所述。

在一实施例中，CSI包括信号对噪声加干扰比(SNR)，它作为信号功率对噪声加干扰功率的比率而得到。一般为数据传输(如，每个发射数据流)所用的每条传输信道估计并提供SNR，然后可能为许多传输信道提供一合计SNR。可能把SNR估计量化成具有特定比特数的一值。在一实施例中，用例如查找表把SNR估计映射为SNR索引。

在另一实施例中，CSI包括信号功率以及干扰加噪声功率。可能为数据传输所用的每条传输信道分别得到并提供这两个分量。

在还有一实施例中，CSI包括信号功率、干扰功率和噪声功率。可能为数据传输所用的每条传输信道分别得到并提供这三个分量。

在还有一实施例中，CSI包括信噪比加上每个可观察干扰项的干扰功率列表。可能为数据传输所用的每条传输信道得到并提供该信息。

在还有一实施例中，CSI包括矩阵形式的信号分量(如，所有发射-接收天线对的N_T×N_R个复数项)以及矩阵形式的噪声加干扰分量(如，N_T×N_R个复数项)。然后，发射机单元可能适当地组合适当发射-接收天线对的信号分量和噪声加干扰分量，从而导出数据传输所用的每条传输信道的质量(如，接收机单元处接收到的每个发射数据流的后处理的SNR)。

在还有一实施例中，CSI包括发射数据流的数据速率指示符。首先可能确定数据传输所用的传输信道的质量(例如，根据为该传输信道估计的SNR)，然后标识对应于所确定信道质量的数据速率(例如，根据查找表)。所标识的数据速率表示可能在所需性能水平的传输信道上发射的最大数据速率。然后，数据速率被映射为数据速率指示符(DRI)并由其表示，它可以被有效地编码。例如，如果每根发射天线的发射机支持(多达)七种可能的数据速率，则可能用3位值来表示DRI，其中，零可以表示数据速率0(即，不使用发射天线)，而1到7用来表示七种不同的数据速率。在典型的实现中，质量测量(如，SNR估计)根据如查找表直接被映射为DRI。

在还有一实施例中，CSI包括对每个发射数据流的发射机单元处要使用的特定处理方案的指示。在该实施例中，指示符可能标识发射数据流所要使用的特定编码方案和特定调制方案，以便获得期望的性能水平。

在还有一实施例中，CSI包括一差分指示符，用于传输信道质量的特定测量。首先，确定传输信道的SNR或DRI或某些其它质量测量，并作为参考测量值报告。此后，继续监控传输信道的质量，并且确定上一次报告的测量和当前测量之间的差异。然后，差异可能被量化成一个或多个比特，经量化的差异被映射到差分指示符并由其表示，然后被报告。差分指示符可能指示上一次报告的测量增加或减少一特定的步长(或者保持上一次报告的测量)。例如，差分指示符可能指明(1)特定传输信道所观察到的SNR已经增加或减少了一特定步长，或者(2)数据速率应被调节一特定量，或某些其它变化。可能周期性地发出参考测量以确保差分指示符内的误差和/或这些指示符的错误接收不会累积。

也可以使用其它形式的CSI并且这在本发明的范围内。通常，CSI包括无论什么形式的足够信息，信息可用来调整发射机处的处理，使得为发射数据流获得期望的性能水平。

可能根据从发射机单元发出的并且在接收机单元接收到的信号来导出CSI。在一实施例中，根据发射信号内所包括的导频参考而导出CSI。或者或另外，可能根据发射信号内所包括的数据而导出CSI。

在还有一实施例中，CSI包括在从接收机单元到发射机单元的反向链路上发射的一个或多个信号。在某些系统中，在前向和反向链路间可能存在一定程度的相关(例如，时分双工(TDD)系统中，其中上行链路和下行链路以时分复用的方式共享同一频带)。在这些系统中，可能根据反向链路的质量估计(到必需的准确度)前向链路的质量，反向链路的质量可以根据从接收机单元发射的信号(如，导频信号)来估计。然后，导频信号会代表一装置，发射机会为此估计由接收机单元所观察到的CSI。

接收机单元处可能根据各种技术来估计信号质量。这些技术中的某些在下列专利中描述，这些专利被转让给本申请的受让人并且通过引用被结合于此：

·美国专利号5799005，题为“SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING RECEIVEDPILOT POWER AND PATH LOSS IN A CDMA COMMUNICATION SYSTEM”，于1998年8月25日公布，

·美国专利号5903554，题为“METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING LINKQUALITY IN A SPREAD SPECTRUM COMMUNICATION SYSTEM”，于1999年5月11日公布，

·美国专利号5056109和5265119，均题为“METHOD AND APPARATUS FORCONTROLLING TRANSMISSION POWER IN A CDMA CELLULAR MOBILE TELEPHONE SYSTEM”，分别于1991年10月8日和1993年11月23日公布，以及

·美国专利号6097972，题为“METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING POWERCONCROL SIGNALS IN A CDMA MOBILE TELEPHONE SYSTEM”，于2000年8月1日公布。

CSI的各种信息类型和各种CSI报告机制也在美国专利申请序列号08/963386中得到描述，该申请题为“METHOD AND APPARATUS FOR HIGH RATE PACKET DATATRANSMISSION”，于1997年11月3日提交，被转让给本申请的受让人；还在“TIE/EIA/-856 cdma2000 High Rate Packet Data Air Interface Specification”中得到描述，上述两者都通过引用被结合于此。

CSI可能用各种CSI传输机制被报告回发射机。例如，CSI可能以完全、差分、或两者的组合被发送。在一实施例中，周期性地报告CSI，并且根据在前发送的CSI发送差分更新。在另一实施例中，仅在有变化时发送CSI(例如，如果变化超出特定阈值)，这可能降低反馈信道的有效速率。例如，SNR可能仅在它们变化时被发回(如，差分地)。对于OFDM系统而言(有或没有MIMO)，可能采用频域内的相关来允许减少要反馈的CSI数量。例如对于OFDM系统，如果对应于NM条频率子信道的特定空间子信道的SNR相同，则可能报告SNR以及对于该条件成立的第一和最后一条频率子信道。也可能使用用于减少要反馈的CSI数量的其它压缩和反馈信道误差恢复技术，这在本发明的范围内。

回过头参考图1，由RX MIMO处理器156确定的CSI(如，信道SNR)被提供给TX数据处理器162，后者处理CSI并把经处理的数据提供给一个或多个调制器154。调制器还调节经处理的信号并且通过反向信道把CSI发回发射机系统110。

在系统110处，所发射的反馈信号由天线124接收、由解调器122解调、并被提供给RX数据处理器132。RX数据处理器132执行与TX数据处理器162相反的处理，并且恢复经报告的CSI，CSI然后被提供给TX数据处理器114和TX MIMO处理器120，并且用来调节它们的处理。

发射机系统110可能根据来自接收机系统150的CSI(如，SNR信息)调整(即，适应)其处理。例如，可能调节每条传输信道的编码，使得信息比特率与信道SNR所支持的传输性能相匹配。此外，可能根据信道SNR选择传输信道的调制方案。也可能调节其它处理(如，交织)并且这在本发明范围内。根据信道所确定的SNR调节每条传输信道的处理使MIMO系统能获得高性能(即，特定性能水平的高吞吐量或比特率)。自适应处理可以应用于单载波MIMO系统或基于多载波的MIMO系统(如，使用OFDM的MIMO系统)。

接收机系统处可能根据许多技术来实现编码内的调节和/或调制方案的选择，其一在上述美国专利申请序列号09/776975中已作描述。

MIMO系统操作方案

可以为MIMO系统实现各种操作方案，MIMO系统采用上述自适应发射机处理(取决于可用CSI)和逐次对消接收机处理技术。下面进一步详述了某些这样的操作方案。

在一操作方案中，根据由信道的SNR所确定的信道的传输性能而选择每条传输信道的编码和调制方案。如下详述，在结合逐次对消接收机处理技术使用时，该方案可以提供改进的性能。当最差情况和最佳情况传输信道(即，发射-接收天线对)间存在很大差异时，可能选择编码来引入足够的冗余，从而允许接收机系统恢复原始数据流。例如，最差发射天线在接收机输出处可能有与其相关的差SNR。然后，选择前向纠错(FEC)码足够强，从而允许在接收机系统处正确地接收从最差情况发射天线发出的码元。实践中，改进的纠错性能的代价是增加的冗余，这意味着损失了总吞吐量。因此，在使用FEC编码时减少的吞吐量和增加的冗余之间有一折衷。

当把每个已恢复发射信号的SNR提供给发射机时，可以为每个发射信号使用不同的编码和/或调制方案。例如，可以根据每个发射信号的SNR为其选择特定的编码和调制方案，使得与发射信号相关的误差率大致相等。这样，吞吐量就不受最差情况发射信号的SNR所支配。

例如，考虑4×4 MIMO系统，它带有4根发射天线和4根接收天线并且采用了上述的逐次对消接收机处理技术。对于该例而言，四个发射信号的SNR为5dB、8.5dB、13dB和17.5dB。如果为所有的四个发射信号使用相同的编码和调制方案，则所选方案会受具有5dB SNR的发射信号所支配。通过使用表1中给出的信息，每根发射天线会采用编码速率3/4和QPSK调制，总调制效率为6信息比特/码元，或1.5信息比特/码元/发射信号。

根据可用的CSI，发射机可能为四个发射信号选择下列编码和调制方案，如表2所示。

表2

SNR(dB)	编码速率	调制码元	信息比特/码元的#
				5	3/4	QPSK	1.5
8.5	5/8	16-QAM	2.5
				13	7/12	64-QAM	3.5
17.5	5/6	64-QAM	5

通过根据可用的CSI调整发射机处的编码和调制方案，所获得的有效调制效率相对于没有CSI的6比特/码元是两倍多12.5比特码元。由于选择编码和调制方案来达到这个性能水平，因此每个发射信号的已解码误差率会大致相等。

通过基于可用CSI的发射机系统处的自适应处理，可能改变逐次对消接收机处理技术来利用发射信号比特误差率大致相等的事实。如果每个发射信号上所使用的编码和调制方案提供了等价的已解码误差率，则可以从接收机处理中省略排序步骤(即，最高到最低SNR)，这可能简化处理。在实践的实现中，在发射信号的已解码误差率中可能有微小的差异。在这种情况下，可能排列发射信号的SNR(在线性或非线性处理之后)，并且为了首先检测(即，解调和解码)而选择最佳的后处理SNR，如上所述。

根据发射机处可用的CSI，由于选择编码和调制方案根据信道的SNR在每条传输信道上提供特定的性能水平(如，特定的BER)，因此吞吐量不再受最长情况发射信号的支配。由于FEC编码独立地应用于每条传输信道，因此使用了满足目标性能水平所需的最小冗余量，并且使吞吐量最大。可以用基于CSI的自适应发射机处理和逐次对消接收机处理实现的性能在某些操作条件下与全-CSI处理方案(借此完全表征可用于每个发射-接收天线对)的性能竞争，如下详述。

在另一操作方案中，未向发射机提供为每条传输信道实现的SNR，但向它提供表示所有传输信道的平均SNR的单个值，或者可能是指示数据传输要使用哪些天线的某些信息。在这种方案中，发射机可能对数据传输所用的所有发射天线采用同样的编码和调制方案，这些天线可能是N_T根可用发射天线的子集。当在所有发射天线上使用相同的编码和调制方案时，性能可能得到折衷。这是由于逐次对消接收机处理技术的总性能取决于对每个发射信号无误差解码的能力。该正确检测对于有效消去由经恢复的发射信号所产生的干扰而言是重要的。

通过为所有发射信号使用相同的编码和调制方案，具有最差SNR的经恢复的发射信号会具有最高的已解码误差率。由于选择编码和调制方案使得与最差情况发射信号相关的误差率满足总误差率要求，因此这根本限制了MIMO系统的性能。为了改进效率，可能用附加的接收天线来提供第一个恢复的发射信号上改进的误差率性能。通过采用比发射天线多的接收天线，第一个恢复的发射信号的误差率性能的分集阶为(N_R-N_T+1)并且提高了可靠性。

在还有一操作方案中，发射数据流在所有可用的发射天线上“循环”。由于发射数据不属于最差情况传输信道但属于所有传输信道，因此该方案为每个经恢复的发射信号提供了SNR统计量。与特定数据流相关的解码器有效地用“软判决”给出，软判决代表了所有可能的发射-接收天线对上的平均。这种操作方案在欧洲专利申请序列号99302692.1中详述，该申请题为“WIRELESS COMMUNICATIONS SYSTEMHAVING A SPACE-TIME ARCHITECTURE EMPLOYING MULTI-ELEMENT ANTENNAS AT BOTHTHE TRANSMITTER AND RECEIVER”，并且通过引用被结合于此。

逐次对消接收机处理技术使MIMO系统能使用通过使用多根发射和接收天线而建立的附加维数，这是使用MIMO的主要好处。根据MIMO信道的特征，可能用线性空间均衡技术(如，CCMI或MMSE)或空时均衡技术(如，MMSE-LE、DFE或MLSE)来处理接收到的信号。当结合基于可用CSI的自适应发射机处理使用时，逐次对消接收机技术可能允许为每个时隙发射相同调制码元数，就像对采用全CSI的MIMO系统一样。

其它线性和非线性接收机处理技术也可以结合逐次对消接收机处理技术和自适应发射机处理技术而使用，这在本发明范围内。类似地，图6A到6C表示三种接收机处理技术的实施例，这三种技术能处理MIMO传输并确定传输信道的特征(即，SNR)。也可以构想基于这里给出技术以及其它接收机处理技术的其它接收机设计，这在本发明范围内。

当仅反馈总接收信号SNR或根据这种SNR估计的可获得的总吞吐量时，线性和非线性接收机处理技术(如，CCMI、MMSE、MMSE-LE、DFE、MLSE及其它技术)也可以以没有发射机处自适应处理的直接方式被使用。在一实现中，根据接收到的SNR估计或所估计的吞吐量而确定调制格式，并且为所有传输信道使用同一调制格式。该方法可能减少总的系统吞吐量，但可能还大大减少了在反向链路上发回的信息量。

系统性能

系统性能的改进可以通过使用基于可用CSI的逐次对消接收机处理技术和自适应发射机处理技术来实现。可以计算具有CSI反馈的系统吞吐量，并将其与全CSI反馈的吞吐量相比较。系统吞吐量可以被定义为：

$C=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Nc}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+{\mathrm{\&gamma;}}_i)$                                             公式(54)

其中γ_i是每个接收调制码元的SNR。某些接收机处理技术的SNR已在上面总结。

图9A示出使用逐次对消接收机处理技术的4×4 MIMO信道的SNR改进。结果从计算机模拟中获得结果。在模拟中，作出下列假定：(1)接收-发射天线对之间的独立瑞利(Rayleigh)衰落信道(即，无阵列相关)，(2)总干扰对消(即，解码过程中没有判决误差，且准确的信道估计在接收机处可用)。在实践上的实现中，信道估计不完全准确，且在为每个发射数据流所选的调制方案中可能使用补偿因子。此外，在检测每个发射数据流中可能发生某些判决误差。如果对独立发射的数据单独编码，此概率可以降低，然后会允许接收机独立地解码数据流，从而降低了判决误差的概率。在这种情况下，已解码的数据被重新编码以构建逐次干扰对消中所用的干扰估计。

如图9A所示，第一个恢复的发射信号具有最差的SNR分布。每个随后恢复的发射信号都有改进的SNR分布，最后恢复的发射信号(即，该例中的第四个)具有最佳的总SNR分布。还示出通过加总单独发射信号的SNR并且除以四而形成的平均SNR的分布。第一个恢复的发射信号的SNR分布给出没有逐次空间均衡和干扰对消而实现的SNR分布。在把第一个恢复的发射信号的SNR分布与平均SNR分布相比较时，可以看见，空间均衡和干扰对消技术改进了接收机处的有效SNR。

图9B示出若干接收处理技术的平均吞吐量，这些技术包括(1)线性空间均衡技术(没有干扰对消)，(2)空间均衡和干扰对消技术，以及(3)全-CSI技术。对消这些方案的每一个而言，向发射机提供所有发射信号的或全部或部分CSI，并且根据SNR对每个发射信号的数据进行编码和调制。对于图9B所示的曲线图而言，为线性空间均衡技术使用了CCMI和MMSE技术。

图9B示出当把MIMO信道分解成特征模时用CSI处理达到的理论容量(曲线920)。图9B还示出CCMI技术(曲线924)和MMSE技术(曲线922)两者的吞吐量，这两个技术具有部分-CSI但没有干扰对消，具有比容量上限(曲线920)低的吞吐量。

由于容量与SNR成正比，如公式(20)所示，且通过使用逐次干扰对消而改进了SNR，因此使用空间均衡和干扰对消技术改进了平均容量。通过使用空间均衡(具有CCMI)以及干扰对消技术和部分CSI，相比仅用空间均衡的方案(曲线922和924)改进了吞吐量(曲线926)，随着SNR的增加，性能改进得越多。通过使用空间均衡(具有MMSE)以及干扰对消技术和部分CSI，吞吐量(曲线928)等于容量上限(曲线920)，容量上限表示显著地系统性能。曲线920假定理想的信道估计并且无判决误差。图9B所示的吞吐量估计用于具有部分-CSI处理的逐次空间均衡和干扰对消技术，由于不充分的干扰对消和检测误差，它可能在实践实现中降级。

图9C示出逐次空时均衡(具有MMSE-LE)和干扰对消技术的平均吞吐量，其中自适应发射机处理基于4×4 MIMO系统的CSI。通过在色散信道模型(即，VehA)的大量统计实现上取平均而获得这些曲线。图9C示出具有干扰对消(曲线934)和没有逐次干扰对消(曲线932)的MMSE-LE技术的容量上限(曲线930)和性能。没有逐次干扰对消技术的MMSE-LE的吞吐量性能(曲线932)在较高SNR值时降级。有逐次干扰对消技术的MMSE-LE的吞吐量性能(曲线934)在接近于信道容量，信道容量表示高性能水平。

发射机和接收机系统的元件可能用以下的一个或多个来实现：数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、处理器、微处理器、控制器、微控制器、场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件、其它电子单元、或它们的任意组合。上述某些功能和处理还可能用处理器上执行的软件来实现。

本发明某些方面可以用软件和硬件的组合来实现。例如，可能根据处理器(图5中的控制器540)上执行的程序代码进行对线性空间均衡、空时均衡的码元估计、以及信道SNR偏差的计算。

为了简洁，图5所示的接收机结构包括许多接收处理阶段，为要解码的每个数据流有一个阶段。在某些实现中，这些多个阶段可能用单个硬件单元或可为每阶段反复执行的单个软件模块来实现。这样，硬件或软件可能是时间共享的以简化接收机设计。

这里包括了小标题，用于参考并帮助定位特定的部分。这些标题并不试图限制所述概念的范围，且这些概念也许能应用在整个说明书的其它部分中。

上述优选实施例的描述使本领域的技术人员能制造或使用本发明。这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员来说是显而易见的，这里定义的一般原理可以被应用于其它实施例中而不使用创造能力。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而要符合与这里揭示的原理和新颖特征一致的最宽泛的范围。

Claims (57)

1.多输入多输出通信系统内在接收机单元处处理数据的方法，其特征在于包括：

处理多个输入信号从而为一个或多个码元流之一提供已解码数据流，输入信号中包括对应于一个或多个数据流的一个或多个码元流；

根据输入信号导出多个经修改的信号，并且具有由于大致移去了已解码数据流而产生的分量；

执行处理并选择性地导出一次或多次迭代的每一次，且其中第一次迭代后每次迭代的输入信号都是来自在前迭代的经修改的信号；以及

确定表示发射数据流所用的多输入多输出信道特性的信道状态信息，其中在发射机单元处部分根据信道状态信息自适应地处理数据流。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，为上一次迭代省略所述导出。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理包括

按照一接收处理方案来处理输入信号以提供一个或多个码元流，以及

处理所选择的一个或多个码元流之一以提供已解码数据流。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于还包括：

对于每次迭代，

估计输入信号内所包括的一个或多个未处理码元流之一的质量；以及

根据一个或多个未处理码元流的所估计质量选择用于处理的一个未处理码元流。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据信号对噪声加干扰比估计每个未处理码元流的质量。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，选择具有最佳估计质量的未处理码元流用于处理。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案对输入信号执行线性空间处理。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了信道相关矩阵求逆技术。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了最小均方误差技术。

10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了全-信道状态信息处理技术。

11.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案对输入信号执行空时处理。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了最小均方误差线性控制均衡器技术。

13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了判决反馈空时均衡器技术。

14.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述接收处理方案采用了最大似然序列估计器技术。

15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导出包括

根据已解码数据流产生重新调制的码元流；

根据重新调制的码元流形成多个干扰信号；以及

从输入信号中移去干扰信号以导出经修改的信号，作为随后迭代的输入信号。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述干扰信号根据表示多输入多输出信道特性的信道系数矩阵H而形成。

17.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：

把信道状态信息从接收机单元发射至发射机单元。

18.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括对组成多输入多输出信道的一个或多个传输信道的每一个的信号对噪声加干扰比估计。

19.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括组成多输入多输出信道的一个或多个传输信道的特征。

20.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括数据速率的指示，特定数据速率由数据传输所用的一个或多个传输信道的每一个所支持。

21.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括对一个或多个传输信道的每一个要使用的处理技术的指示。

22.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括一个或多个传输信道的信号测量值和噪声加干扰测量值。

23.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括一个或多个传输信道的信号测量值、噪声测量值和干扰测量值。

24.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括一个或多个传输信道的信号噪声比和干扰测量值。

25.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括一个或多个传输信道的信号分量和噪声加干扰分量。

26.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括对一个或多个传输信道的特性变化的指示。

27.如权利要求1所述的方法，其特征在于，信道状态信息在接收机处被确定并被报告给发射机单元。

28.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在发射机单元处根据由接收机单元发射的一个或多个信号确定信道状态信息。

29.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个数据流在发射机单元处按照一编码方案被编码，其中编码方案是根据发射数据流所用的传输信道的信道状态信息而选择的。

30.如权利要求29所述的方法，其特征在于，每个数据流按照一编码方案独立地被编码，其中编码方案是根据发射数据流所用的传输信道的信道状态信息而选择的。

31.如权利要求29所述的方法，其特征在于，每个数据流还按照一调制方案来调制，其中调制方案根据发射数据流所用的传输信道的信道状态信息而选择。

32.如权利要求31所述的方法，其特征在于，所述编码和调制方案是在发射机单元处根据信道状态信息而选择的。

33.如权利要求31所述的方法，其特征在于，所述编码和调制方案是由信道状态信息指明的。

34.如权利要求3所述的方法，其特征在于，处理所选码元流包括

对码元流解调以提供已解调的码元，以及

对已解调码元解码以提供已解码的数据流。

35.如权利要求34所述的方法，其特征在于，处理所选码元流还包括

解交织已解调的码元，其中对经解交织的码元进行解码以提供已解码数据流。

36.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多输入多输出系统采用了正交频率分集调制(OFDM)。

37.如权利要求36所述的方法，其特征在于，为多个频率子信道的每一个独立地执行接收机单元处的处理。

38.多输入多输出通信系统中在接收机单元处处理数据的方法，包括：

通过多根接收天线接收多个信号；

按照接收处理方案处理接收信号以提供对应于多个发射数据流的多个码元流；

处理所选的一个码元流以提供已解码数据流；

根据已解码数据流形成多个干扰信号；

根据接收信号和干扰信号导出多个经修改的信号；

处理接收信号和所选码元流并且选择性地形成并导出一次或多次迭代，对于每个要被解码的发射数据流有一次迭代，其中对接收信号进行第一次迭代并且对来自在前迭代的经修改的信号进行每次随后的迭代；以及

确定表示发射数据流所用的多输入多输出信道特性的信道状态信息，其中在发射机单元处部分根据信道状态信息自适应地处理数据流。

39.多输入多输出通信系统中在接收机单元处处理数据的方法，包括：

在接收机单元处，

通过多根接收天线接收多个信号，其中每个接收信号包括从发射机单元发射的一个或多个信号的组合，

按照逐次对消接收机处理技术处理接收信号以提供从发射机单元发射的多个已解码数据流，

确定表示发射数据流所用的多输入多输出信道特性的信道状态信息，以及

把信道状态信息发回发射机单元；以及

在发射机单元处，

在多输入多输出信道上的发射前按照接收到的信道状态信息自适应地处理每个数据流。

40.如权利要求39所述的方法，其特征在于，所述逐次对消接收机处理技术执行多次迭代以提供已解码的数据流，一次迭代用于每个已解码数据流。

41.如权利要求40所述的方法，其特征在于，每次迭代包括

按照的线性或非线性处理方案处理多个输入信号以提供一个或多个码元流，

处理所选的一个或多个码元流之一以提供已解码数据流，以及

根据输入信号导出多个经修改的信号并且具有由于大致移去已解码数据流而引起的分量，其中第一次迭代的输入信号是接收信号，而每次随后迭代的输入信号是来自在前迭代的经修改的信号。

42.如权利要求39所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括组成多输入多输出信道的一个或多个传输信道的每一个的信号对噪声加干扰比。

43.如权利要求39所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括对由组成多输入多输出信道的一个或多个传输信道的每一个所支持的数据速率的指示。

44.如权利要求39所述的方法，其特征在于，所述信道状态信息包括对组成多输入多输出信道的一个或多个传输信道的每一个所要使用的处理技术的指示。

45.如权利要求39所述的方法，其特征在于，所述发射机单元处的自适应处理包括

按照根据与数据流相关的信道状态信息选择的编码方案对数据流进行编码。

46.如权利要求45所述的方法，其特征在于，所述发射机单元处的自适应处理还包括

按照根据与数据流相关的信道状态信息选择的编码方案对已编码数据流进行调制。

47.一种多输入多输出通信系统，包括：

接收机单元，包括

多个前端处理器，用于处理多个接收信号以提供多个码元流，

与前端处理器耦合的至少一个接收处理器，用于按照逐次对消接收机处理方案处理码元流以提供多个已解码数据流，并且还用于导出表示发射数据流所用的多输入多输出信道特性的信道状态信息，以及

操作上与接收处理器耦合的发射数据处理器，用于处理信道状态信息以发回发射机单元；以及

发射机单元，包括

至少一个解调器，用于接收并处理来自接收机单元的一个或多个信号以恢复发射信道状态信息，以及

发射数据处理器，用于自适应地处理数据，用于根据经恢复的信道状态信息发回接收机单元。

48.多输入多输出通信系统内的一种接收机，包括：

多个前端处理器，用于处理多个接收信号以提供多个接收码元流；

与前端处理器耦合的至少一个接收处理器，用于处理接收码元流以提供多个已解码数据流，每个接收处理器包括多个处理阶段，每阶段用于处理输入码元流以提供相应地已解码数据流以及与已解码数据流相关的信道状态信息，并且用于选择性地为随后阶段提供经修改的码元流，其中每阶段的输入码元流或者是接收码元流或者是来自在前阶段的经修改的码元流；以及

发射处理器，用于接收并处理与已解码数据流相关的信道状态信息，用于从接收机单元发射，其中在发射前部分根据信道状态信息自适应地处理数据流。

49.如权利要求48所述的接收机单元，其特征在于，除最后阶段外的每个处理阶段包括

信道处理器，用于处理输入码元流以提供已解码的数据流，以及

干扰对消器，用于根据已解码的数据流和输入码元流而导出经修改的码元流。

50.如权利要求49所述的接收机单元，其特征在于，所述每个信道处理器包括

输入处理器，用于处理输入码元流以提供经恢复的码元流，以及

数据处理器，用于处理经恢复的码元流以提供已解码数据流。

51.如权利要求50所述的接收机单元，其特征在于，所述每个输入处理器包括

第一处理器，用于按照线性或非线性接收处理方案处理输入码元以提供经恢复的码元流，以及

信道质量估计器，用于估计经恢复的码元流的质量。

52.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述经估计的质量包括信号对噪声加干扰比。

53.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述信道质量估计器还用于根据质量估计为经恢复的码元流提供所支持的数据速率的指示。

54.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述信道质量估计器还用于根据质量估计为经恢复的码元流提供要在发射机单元处使用的处理技术的指示。

55.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述经估计的质量包括误差信号，表示接收机单元处输出端处检测到的噪声加干扰电平。

56.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述第一处理器对输入码元流执行线性空间处理。

57.如权利要求51所述的接收机单元，其特征在于，所述第一处理器对输入码元流执行空时处理。

Images