向多个目标接收机发射通信信号的方法

摘要

本文的教导公开了基于对任何给定处理间隔确定在对整体接收信号损害相关度进行估计时应该考虑哪些损害因素，来为接收信号处理简化损害相关度估计的方法和装置。这些简化降低了计算处理要求，降低了电路复杂度和/或降低了工作电力，并且提高了接收机性能。相应的发射机和发射方法包括：根据正在进行的调度向目标接收机发射多个信息流；以及控制所述正在进行的调度以减少在目标接收机处进行损害相关度估计时考虑的损害因素的数量。在一种实施方式中，接收机基于接收控制信息来确定要考虑哪些损害因素。在另一种实施方式中，接收机基于后台处理，例如对多个损害因素的参数模型拟合参数的后台控制，并随时间而观察那些模型拟合参数，来确定要考虑的损害因素。

权利要求

1.一种向多个目标接收机发射通信信号的方法，该方法包括以下步骤：

根据正在进行的发射调度，向各个目标接收机发射一个或更多个信息流；以及控制所述正在进行的发射调度，以减少被调度的那些目标接收机在进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量，其中控制所述正在进行的发射调度以减少被调度的那些目标接收机在进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量的步骤包括以下步骤：将同时发射用于发射不同流的预编码权重的数量限制为少于发射预编码权重组合的限定数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，控制所述正在进行的发射调度以减少被调度的那些目标接收机在进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量的步骤包括以下步骤：调度所述目标接收机以避免一次对不止一个目标接收机进行发射。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，控制所述正在进行的发射调度以减少被调度的那些目标接收机在进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量的步骤包括以下步骤中的至少一个：对于一个或更多个信息流使用相同的发射功率分配；以及对于一个或更多个所述信息流使用固定的发射功率分配。

4.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤：发射控制信息，所述控制信息向一个或更多个所述目标接收机直接或间接指示了在接收信号处理中应该考虑多个损害因素中的哪些损害因素。

说明书

向多个目标接收机发射通信信号的方法

[0001] 分案申请说明

[0002] 本申请是申请日为2008年2月15日、申请号为200880006188.3(国际申请号PCT/EP2008/051887)的、题为“在MIMO系统中进行损害相关度估计的方法和装置”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

[0003] 本发明总体上涉及多输入多输出(MIMO)通信系统，具体地涉及在这种系统中对信号损害相关度进行估计。

背景技术

[0004] 广义耙式(G-Rake)接收机、码片均衡接收机以及其他类型的干扰抑制接收机对接收到的信号损害相关度进行估计，作为白化(whiten)有色干扰的基础。例如，“参数”G-Rake接收机使用多个模型项来模拟接收信号损害相关度。更具体地来讲，参数G-Rake接收机使用对应的协方差矩阵来表达不同的信号损害相关度，例如，模拟同一小区干扰的协方差矩阵、模拟其他小区干扰的协方差矩阵等。每个矩阵都表现为整个损害相关度模型中的一项，一般来说，每一项都包括比例因子(scaling factor)，也被称为“拟合”参数。

[0005] 在操作中，参数G-Rake例如根据其对公共导频信道(CPICH)采样的观测来直接估计接收信号损害相关度。然后，基于最小平方或用于调整损害相关度模型中的每一项的拟合参数的其他拟合处理，将模拟的损害相关度“拟合”到直接观测到的损害。由于损害相关度模型中存在相对较少的项，因此在拟合处理过程中要确定的拟合参数相对较少，所以尽管从CPICH采样获得对信号损害相关度的直接估计可能存在干扰，但是该拟合处理仍可以相对良好地运行。

[0006] 相反，在多输入多输出(MIMO)系统中，因为伴随MIMO系统中的操作所出现的是更复杂的损害相关度模型，所以可能必须从这些相同的直接估计中确定多得多的拟合参数。因此，由于在MIMO环境下，例如，在宽带CDMA(WCDMA)标准的版本7的双发射天线阵列(D-TxAA)环境下，要考虑更多模型项，所以要对确定拟合参数的“标准”参数G-Rake处理进行扩展。

[0007] 此外，MIMO环境带来了在数据信号与导频信号之间有所不同的特定形式的信号损害，从而使在损害模型拟合处理中使用基于导频的损害相关度估计变得复杂。例如，MIMO系统中的数据信号可能受到了交叉流(cross-stream)干扰，这种干扰是由于在MIMO发射机处对不同信息流重复使用信道化参数(例如，信道码或信道频率)而造成的。因为导频信号是使用唯一的信道化参数通过MIMO天线发射的，所以，这种干扰一般不会在导频信号上出现，因此，对接收信号损害相关度的基于导频的直接观测并未反映出数据信号损害相关度的交叉流干扰分量。针对不同信息流使用类似于预编码权重，例如D-TxAA MIMO中的波束成形权重，使得损害相关度估计的参数模型进一步复杂化。

[0008] 简言之，用于损害相关度估计和补偿的参数模拟方式，例如，在G-Rake、芯片均衡器以及其他干扰抑制接收机架构中使用的那些方式，成为了MIMO系统中的问题。即使假设基于导频的观测提供了确定接收到的通信信号中的损害相关度的基础，但是，可能很重要的损害因素的数量如此大，以至于模型拟合变得很难计算，并且随着同时拟合到测得的损害相关度的模型项数的增加，拟合结果相应地变得更不准确。

发明内容

[0009] 接收信号处理，例如干扰抑制和/或接收信号质量估计，随着发射信号结构和发射系统复杂度增加而变得愈发复杂。例如，多输入多输出(MIMO)系统涉及与各种干扰源相对应的可能数量非常大的接收信号损害因素。因此，本文的教导公开了基于针对任意给定的处理间隔确定在对总体接收信号损害相关度进行估计时应该考虑哪些损害因素来简化用 于接收信号处理的损害相关度估计的方法和装置。这些简化降低了计算处理要求，由此可以实现降低的电路复杂度和/或降低的工作电力，并且提高拟合参数估计质量，由此还改善了接收机性能。

[0010] 宽泛地说，如本文所教导的基于接收机的处理的一种或更多种实施方式通过动态确定对于潜在的大量损害项可以考虑的损害因素的一般模型中要考虑哪些模型拟合参数和/或模型拟合参数组，来改善损害相关度估计，由此提高接收机性能和效率。在一种或更多种实施方式中，接收机处理包括检测并从模型拟合过程中排除可忽略的干扰分量，还可以包括出于在简化后的估计过程中将模型拟合参数组合在一起而检测重复的(或者相同赋值的)模型拟合参数。注意，如本文所教导的接收机处理的一种或更多种实施方式使用推得的或者接收的关于发射信号结构的知识来在损害相关度估计中进行特定简化。

[0011] 在一种实施方式中，在接收机中估计损害相关度的方法包括以损害相关度的一般表达式来表示多个损害因素。该方法接下来动态地确定在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素。该方法还包括基于所确定的损害因素来估计所接收的通信信号的损害相关度。该方法例如可以由在MIMO通信系统中运行的MIMO接收机来实施，其中该接收机包括适当配置的接收机电路。

[0012] 使用动态确定，接收机基于改变的损害条件随时间来调整其对它的损害相关度一般表达式所进行的简化。在一种或更多种实施方式中，这样的调整是基于接收控制信息的，所述控制信息直接或间接指示接收机在为一个或更多个感兴趣的接收通信信号估计总体损害相关度时应该考虑哪些损害因素。

[0013] 在一种或更多种其他实施方式中，所述调整是基于接收机处进行的损害相关度测量的。例如，在至少一种实施方式中，所述一般表达式包括损害相关度参数模型，具有对应于多个损害因素的多个模型拟合参数。在这些实施方式中，所包括的接收机电路内的一个或更多个处理电路使用测得的损害相关度来随时间确定各个模型拟合参数(或相关的子组)。在至少一种这样的实施方式中，接收机在一个或更多个后台处理间隔内 从接收的导频信号测量信号损害相关度，并且基于参数模型的拟合简化版本将这些一个或更多个后台处理间隔上的模型拟合参数的值计算为测得的损害相关度。

[0014] 接收机观察在该后台处理期间计算出的模型拟合参数的绝对值，以确定损害因素中不可忽略的因素。因此，在任何给定的前台处理间隔(例如接收机为干扰抑制和/或接收信号质量估计而生成组合权重的间隔)中，接收机使用不同拟合参数的最小集合并且基于被确定为不可忽略的损害因素来为接收的信号估计总体损害相关度。例如，接收机将对应于不可忽略损害因素的损害模型项拟合到当前测得的损害相关度，其例如可以从连同接收的通信信号一起接收的导频信号获得。前台损害相关度估计因此通过减少在前台参数损害相关度估计中涉及的模型拟合参数的数量而得到简化。

[0015] 相应地，一种将通信信号发射给多个目标接收机的方法包括：根据正在进行的发射调度，向多个目标接收机中的各个目标接收机发射一个或更多个信息流；以及控制所述正在进行的发射调度，以减少所述多个目标接收机中被调度的那些接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量。在一个这样的实施方式中，适当配置的发射机基于将同时发射用于发射不同信息流的预编码权重的数量限制为少于发射预编码权重组合的限定数量，来减少目标接收机中被调度的接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量。在另一种实施方式中，发射机基于调度目标接收机以避免一次对不止一个目标接收机进行发射来减少目标接收机中被调度的接收机在进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量。可附加地或者可替换地，发射机通过使用固定和/或相同的发射流功率分配来简化接收机处的损害相关度估计，减少了它们需要估计的不同模型拟合参数的数量。在任何或者所有这样的实施方式中，发射机都可以发射控制信息，所述控制信息向一个或更多个目标接收机直接或间接指示应该考虑多个损害因素中的哪些。

[0016] 当然，本发明并不限于上述特征和优点。事实上，通过阅读后面的详细描述并且查看附图，本领域技术人员将认识到额外的特征和优点。

附图说明

[0017] 图1是发射机和接收机的一个实施方式的框图，该接收机具有根据这里给出的教导的损害相关度估计电路。

[0018] 图2是用于进行损害相关度估计的处理逻辑的一个实施方式的逻辑流程图。

[0019] 图3是图1的损害相关度估计的功能电路细节的一个实施方式的框图。

[0020] 图4是图1中描绘的发射机和接收机的MIMO实施方式的框图。

[0021] 图5是损害相关度估计的一个或更多个实施方式中所使用的后台处理间隔和前台处理间隔的图。

具体实施方式

[0022] 作为非限制性实施例，图1例示了多输入多输出(MIMO)发射机10，其构成了MIMO通信系统12的一部分。发射机10将对应于多个信息流的信号从两个或更多个天线14发射给多个目标接收机。在该图示中，目标接收机在这里一般描绘为各种用户设备(UE)16，每个UE 16都包括两个或更多个接收机天线18。这里特别感兴趣的是，至少一个UE 16包括损害相关度估计电路20，其被配置为基于动态地确定在损害相关度估计中应当考虑的损害因素，来简化和改善可能非常复杂的干扰环境中的损害相关度估计。

[0023] 图2例示了损害相关度估计电路20的一个实施方式的处理逻辑，损害相关度估计电路20可以包括硬件、软件或它们的任意组合。所例示的处理基于以接收信号损害相关度的一般表达式来表示多个损害因素(步骤100)。在损害相关度估计电路20可以被设计或者编程为在损害相关度估计中执行一系列计算或计算子集(其中，这些计算对应于损害相关度的一般数学表达式)的意义上说，该步骤可以也可以不代表“有效(active)”处理步骤。

[0024] 通过表示损害相关度，损害相关度估计电路20被配置为：动态地确 定在对接收到的通信信号进行损害相关度估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素(步骤102)。损害相关度估计电路20基于所确定的损害因素来估计接收信号的损害相关度(步骤104)。

[0025] 通过根据少于所有可能数量的损害因素来估计接收到的通信信号的损害相关度，即，基于确定的损害因素子集来估计损害相关度，损害相关度估计电路20降低了计算复杂度并改善了损害相关度估计的性能。然而，损害相关度估计电路20还通过动态地确定它在计算中要考虑的损害因素来适应不断变化的损害条件，从而在对感兴趣的一个或更多个接收到的通信信号进行损害相关度估计时它所考虑的损害因素的子集随变化的损害条件而随时改变。

[0026] 图3例示了损害相关度估计电路20的功能电路设置的一个实施方式，该损害相关度估计电路20包括判决电路22和估计电路24。判决电路22被配置为动态地确定在对接收到的通信信号进行损害相关度估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素，而估计电路24被配置为基于所确定的损害因素来估计接收到的通信信号的整体损害相关度。

[0027] 当然，UE 16的接收机包括其他功能电路，包括其他接收信号处理电路26，其可以被配置为广义靶式(G-Rake)接收机，G-Rake接收机例如通过白化由多址干扰(MAI)引起的有色干扰来改善接收性能。更具体地讲，G-Rake接收机可以将一个或更多个探测指放置在反常路径(off-path)上来进行干扰表征，并利用这些Rake指之间的干扰的互相关度来确定组合权重，组合权重用于对从两个或更多个Rake指获得的感兴趣的接收到的通信信号的解扩(despread)值进行组合。因此，在这些实施方式中，G-Rake接收机中的组合权重生成器根据损害相关度估计电路20所生成的损害相关度估计值来生成该组合权重。

[0028] 类似地，UE 16的码片均衡器接收机实施方式包括组合权重生成器，组合权重生成器根据损害相关度估计电路20产生的损害相关度估计值来生成组合权重。在这些实施方式中，码片均衡器电路基于组合权重值来设置均衡滤波抽头(tap)权重。一般地，其他接收信号处理电路26包括某种利用损害相关度估计电路20所生成的损害相关度估计值的干扰抑制 通信接收机。因此，尽管未在图3中示出，但是其他接收信号处理电路26可以包括导频与业务信号解扩器、信道估计器和组合权重生成器，该组合权重生成器用于根据损害相关度估计电路20生成的损害相关度估计值来对接收信号进行组合。

[0029] 通过非限制性实施例的方式，图4例示了UE 16的G-Rake实施方式的其他电路细节。在该图中，UE 16被配置为MIMO运行，并且包括开关/双工器30、发射机32、接收机34以及系统处理器/控制器36。接收机34包括前端电路40和G-Rake接收机42，G-Rake接收机包括损害相关度估计电路20的实施方式或者与其相关联。当然，本领域技术人员将意识到，UE 16的图示架构表示了非限制性实施例，并且可以按照需要或期望使用其他功能电路设置。例如，UE 16所采用的特定电路和电路设置取决于其预期功能。在一个或更多个实施方式中，UE 16包括用在无线通信网络中的蜂窝无线电话或其他移动通信终端(或模块)。

[0030] 作为UE 16的MIMO配置的补充，(作为非限制性实施例)图4例示了发射机10的双天线MIMO配置。对于例如WCDMA标准版本7中的MIMO传输，双天线、双流配置特别引人瞩目。发射机10的例示实施方式生成与两个信息流(流1和流2)相对应的发射信号，从双天线14-1和14-2发射出去。

[0031] 在发射机操作中，解复用电路50分离出不同流的信息位，通过双编码/调制电路52-1和52-2进行流编码、扩频和调制。注意，对于多个流使用相同扩频序列会导致码重用干扰。调制流馈入预编码器54，预编码器54将预编码权重{v11、v12、v21、v22}应用于调制流信号。预编码后的输出信号根据需要通过放大电路56-1和56-2来放大，并通过天线14-1和14-2来发射。

[0032] 更详细地讲，例示的发射机10同时发射两个编码数据块或流，其中，这两个流使用相同的扰码和信道化码。在发射之前，通过预编码器54将复数天线预编码权重应用于调制流信号。理想情况下，预编码器54应用的预编码权重使到目标UE 16的信道近似正交。在完美正交并假设一条路径传播信道的情况下，传播信道矩阵将表现为对角阵。即，发射天线1 (2)到接收天线2(1)的有效传播信道为0。这样，从两个发射天线14-1和14-2发射的流就不会相互干扰。

[0033] 当然，预编码权重一般并非与信道实现完美地匹配，并且两个流之间的正交化也不完美，也就是说在两个流之间存在一定量的干扰。通常，解决UE 16(和其他源)处接收到的信号损害的交叉流干扰包括：针对可能的大量损害贡献来估计损害相关度，而这在计算量上过高，至少在计算速率上需要“现场(live)”接收信号补偿。然而，如本文所教导的，损害相关度估计电路20可以被配置为基于对一般损害相关度表达式进行简化来对接收信号进行损害相关度估计。这种简化是基于动态地确定要考虑损害相关度表达式中的哪些损害贡献。

[0034] 理解本文所教导的损害相关度估计的详细数学上的实施例从基本记法框架*(notational framwork)开始。如果x是复变量，则令x表示其共轭。如果x是向量，则令t H
x表示其转置，而x 表示其厄米特转置，即，转置的复共轭矩阵。以这种记法，损害相关度可以用协方差矩阵来表示，用随机变量列向量x将该协方差矩阵定义为：

[0035] E((x-E(x))(x-E(x))H) 等式(1)

[0036] 其中E(x)表示期望值或平均值。令x(n)，n＝1，...，N表示随机变量x的多个样本，于是，协方差矩阵的估计值被计算为：

[0037] 等式(2)

[0038] 进一步的记法细节包括：a(P)表示物理信道p的振幅；v(p，mTx)表示复权重因子，其(p，1) 2 (p，2) 2确定如何在发射天线14上扩展(spread)发射功率和相位(这里|v |+|v |＝1)；
Δchip表示一个(扩频)码片的时间长度；f表示时延或指索引。对于UE接收机，用两个不同的指索引来表示两个不同接收机天线上的时延，并且使用(G-Rake接收机42中的)一组指来建立协方差矩阵。该指组一般包括与传播信道延迟一致的指，和与反常路径、非传播信道时延一致的一个或更多个附加指。

[0039] 附加的记法细节包括：P表示物理信道的数量；n表示码片索引；表示发射和接收脉冲整形滤波器的卷积，可以将二者模型化为相同的滤 波器；L表示传播信道中的时延数；而 表示将时延索引为l的传播信道，其对应于发射天线mTx和接收天线mRx。

[0040] 考虑上述记法框架，以下说明关注应用于双流MIMO发射的G-Rake方法实施方式。然而，该说明同样良好地应用于码片均衡处理实施方式。在任何一种情况下，UE 16的接收机34都通过将接收到的通信信号的解扩符号值与加权信道估计的共轭相乘，来对该解扩符号值进行解调。对于流1的解调，该操作用下式来表示：
Stream，1 -1 (1，1) CPICH，1 (1，2) CPICH，2

[0041] (R ) (v h +v h ) 等式(3)

[0042] 而对于流2的解调，用下式来表示：Stream，2 -1 (2，1) CPICH，1 (2，2) CPICH，2

[0043] (R ) (v h +v h ) 等式(4)Stream，i

[0044] 在等式(3)和等式(4)中，R 表示流i的损害相关度估计值， 是从发射天线mTx看去包含公共导频信道(CPICH)估计值的列向量，其中，CPICH信号与期望的信息流一同被接收。

[0045] 在一个实施方式中，接收机34通过对感兴趣的每个时延的CPICH解扩、将解扩值与已知导频符号的共轭相乘以及将所得乘积在一时隙上求平均，来计算CPICH信道估计值。可以观察到 包括两个接收天线的信道估计值。典型地，在WCDMA的MIMO发射中，从发射天线14-1和14-2发射CPICH信号，其中，发射的符号是成对的正交符号。这种情形可以模型化为包括两个物理信道的CPICH，每个信道的扩频因子为512，并且在分开的天线上被发射。

[0046] 接着，可以假设按照物理信道p＝1和p＝2来为接收机34要解调的双流数据流设置索引。在下面的表达式中，假设索引为p＝P1+1，...，P的物理信道从两个发射天线14-1和14-2发射相同的码片流。然而，从天线14-1和14-2进行的实际物理发射是由预编码器所应用的相位参数 来决定的。在任何一种情况下，流2(物理信道p＝2)的协方差矩阵都可以表示为等于矩阵元素(f1，f2)的以下表达式：

[0047]

[0048] 这里，索引 是与指f1相关联的接收天线，而索引 是与指f2相关联的接(p) 2 2收天线，量(a )和σ 是有效拟合参数。它们分别对应于分配给第p个信道的接收功率，和未模型化干扰的功率。根据等式(5)来估计流1的协方差矩阵，但物理信道1和2的角色可以互换。此外，可应用来用扩频因子512来解扩CPICH的协方差矩阵可以被表示为等于矩阵元素(f1，f2)的以下表达式：

[0049]

[0050] 通过令 为表示时延1＝1，...，L的传播信道的列向量，可以-1 CPICH，mTx，mRx
表示 等于Φ 其中h 是包含时延1＝1，...，
L内发射天线 与接收天线 之间的CPICH信道估计值的列向量，其中，矩阵元(entry)

[0051] 因为接收机34知CPICH上接收到的导频符号，因此，G-Rake接收机42可以基于CPICHG-Rake接收机42进行的测量来直接估计CPICH协方差矩阵R 。例如，在直接协方差估计的直接方式中，可以使用等式(2)，但是要用在发射时隙上获得的CPICH采样来替换x。可以通过在512个码片上对CPICH进行解扩并将符号与已知符号的共轭相乘，来获得需要的CPICH采样。对于基于WCDMA的CPICH信号，在给定时隙中获得总共5个采样。

[0052] 然而，对于接收到的通信信号(例如，流1和流2业务信号)的干扰抑制和/或信号质量估计，G-Rake接收机42必须确定其中有未知数据符号的信号的损害相关度。确定接收到的信号流(例如，流1和流2)的损害相关度的一种参数方式将未知的接收到的通信信号的损害相关度的参数模型“拟合”到针对CPICH信号测得的损害相关度。即，损害协Stream，i方差矩阵R 表示多个参数模型化的损害因素，每个模型项或值都具有对应的模型拟合参数。例如，模型拟合参数的值可以根据最小平方(LS)拟合方案来确定，在这种方案中，通CPICH
过将参数模型化的损害相关度拟合到测得的协方差矩阵R 来确定多个模型拟合参数的“最优拟合”方案。

[0053] 对于给定的参数模型，拟合参数a(P)的LS拟合例如可以通过计算以下列向量来实现：

[0054] a＝(AHA)-1AHp 等式(7)其中，列向量p是通过成列地堆叠直接估计出的矩CPICH阵R 列而形成的，而A的第i列是通过成列地堆叠针对流i所构建的协方差矩阵而形成Stream，j
的。因此，简单的参数MIMO G-Rake实现可以如等式(5)中所给出的那样模型化R ，然CPICH Stream，j
后，将基于CPICH的直接估计出的R 拟合到模型化的R ，作为获得模型拟合参数的基础。

[0055] 然而，这种拟合处理一般会由于模型失配而导致错误的拟合参数。例如，发射机10可能在发射天线14上重用了信道化参数，例如，它可能针对不同信息流重用了相同的扩频码和/或发射频率(在OFDM实施方式中)。信道化参数重用导致UE16处的交叉流干扰，而Stream，j一般不能忽略该干扰。更具体来讲，信道化参数重用导致跨越R 的第一项中所有n 的CPICH
不同内部求和，有效地添加了附加的干扰分量。(R 中对应项在n≠0上求和。)因此，CPICH CPICH
较好的接收机将直接从CPICH测量估计的协方差矩阵R 拟合到模型化的R 。附加地，如果另一物理信道使用了和流1相同的权重 则LS拟合方式将不能分离出拟合参(1)
数a ，而将替代地估计采用与物理信道1的权重一致的权重的所有物理信道的能量。此外，如果所有物理信道在发射预编码器54处都使用了不同的权重 则接收机将估Stream，1
计各自的拟合参数，并作为结果，将它们用于分析构建R 。

[0056] 然而，一般地，以合理的精度从RCPICH表示的协方差的可能噪声测量来确定模拟拟合参数的能力取决于有相对较少的模型拟合参数要同时进行拟合。在图4的MIMO发射/接收环境中，以及在其他复杂的损害环境中，准确并且完整的参数模型化必须考虑可能的大量损害因素，意即，必须从测得的损害相关度中确定相应地大量模型拟合参数。这种确定不仅在计算上是困难的，并且尝试针对大量拟合参数来确定最佳拟合模型的拟合参数方案还包括模型拟合参数确定的整体精度。

[0057] 和使用应用于较简单损害条件的环境(例如，单输入单输出(SISO)发射系统)的常规暴力拟合参数确定方式不同，损害相关度估计电路20是根据这样的方法来配置的，在该方法中，它动态地确定在其损害相关度一般表达式中表示的在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时应该考虑的损害因素。这样，G-Rake接收机42就减少了要估计的拟合参数的数量。

[0058] 在G-Rake接收机42的至少一个实施方式中，包括的或相关联的损害相关度估计电路20被配置为实现这样的方法，该方法基于表示损害相关度的一般表达式中的多个损害因素来估计损害相关度。为了避免在对感兴趣的接收到的通信信号的进行任意给定的损害相关度估计时引入太多模型拟合参数，该方法包括动态地确定在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素。这样就处理减小了参数CPICH模型拟合参数的数量，这些参数拟合到如CPICH协方差矩阵R 中所表示的直接测得的损害相关度。因此，该方法还包括基于 所确定的损害因素来估计接收到的通信信号的损害相关度。

[0059] 在至少一个这样的实施方式中，损害相关度估计电路20基于接收到的控制信息，或者基于接收机处进行的损害相关度测量，来动态地确定要考虑一般表达式中的哪些损害因素。例如，发射机10可以被配置为实现这样的方法，在该方法中，它减少了在UE16处需要考虑的损害因素的数量。在一个实施方式中，发射机10基于根据正在进行的发射调度而针对多个目标接收机中的各个目标接收机发射一个或更多个信息流，将通信信号发射给这些目标接收机(UE16)。附加地，发射机10控制正在进行的发射调度来减少被调度的那些目标接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量。由此，发射机10可以包括一个或更多个适当配置的处理电路，来充当发射调度控制器。

[0060] 在一个这样的实施方式中，控制正在进行的发射调度来减少被调度的那些目标接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量这一操作包括：限制同时发射的不同信息流的数量不超过发射预编码权重组合的限定数量，并将不同的发射预编码权重应用于每个信息流。在另一实施方式中，控制正在进行的发射调度来减少被调度的那些目标接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量这一操作包括：调度目标接收机以避免同时对不止一个目标接收机进行发射。

[0061] 在另一实施方式中，控制正在进行的发射调度来减少被调度的那些目标接收机进行接收信号处理时必须考虑的损害因素的数量这一操作包括：使用相等和/或固定的发射流功率分配。采用相等的发射流功率分配例如简化了接收机处的拟合参数估计，因为该操作使得出现重复(相同赋值)的拟合参数，这些拟合参数在接收机处可以被检测到并且在参数模型拟合处理中被“混合(1umped)”在一起。

[0062] 在至少一个实施方式中，除了以减少在UE16处进行损害相关度估计时必须考虑的损害因素的数量来控制发射调度的方式之外，发射机10被配置为发射控制信息，该控制信息直接或间接指示一个或更多个目标UE16应该考虑哪些损害因素。即，发射机10可以被配置为发射指示损害相关度估计电路20应该考虑的损害因素的信息，并且可以更新所发射 的控制信息，以反映不断改变的发射调度/损害条件。因此，损害相关度估计电路20可以基于接收到的控制信息来确定要考虑哪些损害因素，所述控制信息直接或间接指示了在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时应该考虑哪些损害因素。

[0063] 可替换地，并且可能更灵活地，相关度估计电路20可以被配置为基于接收机34处进行的损害相关度测量来确定要考虑哪些损害因素。例如，如所提到的，G-Rake接收机42可以被配置为测量与接收到的通信信号一同接收到的导频信号的损害相关度。损害相关度估计电路20使用这些测量值来确定不可忽略的那些损害因素，和/或确定要考虑的特别的拟合参数。

[0064] 例如，诸如相等的发射流功率分配这样的特定发射信号结构对于模型中的两个或更多个损害因素产生了没有区别的模型拟合参数值，因此，对于这些因素的模型拟合参数的估计将转变为一个值的估计。作为另一实施例，在一个实施方式中，损害相关度电路20通过将损害相关度的参数模型拟合到测得的损害相关度来确定不可忽略的损害因素，其中，拟合处理包括在后台处理期间执行的一个或更多个拟合操作。对于后台处理，例如，可以通过将对应于不同损害因素(或损害因素的相关子组)的拟合损害模型项或值逐渐增加到CPICH测量的损害相关度中，来在给定的时间间隔上确定所有拟合参数。此外，因为可以在后台时间间隔上过滤估计结果，所以后台处理允许对相对更多的模型拟合参数进行准确地估计。

[0065] 在任意一种情况下，确定感兴趣的拟合参数的一个或更多个实施方式都包括：计算与损害相关度参数模型中表示的不同损害因素相对应的多个拟合参数的值，和观察拟合参数的相对值或绝对值，以确定不可忽略的损害因素。然而，因为可以单独或者以相关子组而作为后台处理的一部分来计算模型拟合参数值，所以改善了整个处理负载(和拟合参数确定的质量)。在任意给定时刻，只有可能损害因素的一个子集可以表示对接收信号损害的不可忽略因素。因此，损害相关度估计电路20被配置为根据当前被确定为不可忽略的损害因素，来计算接收到的通信信号的整体损害相 关度估计值。该整体损害相关度估计值可以被G-Rake接收机42用于抑制接收到的通信信号中的干扰，和/或估计接收到的通信信号的信号质量。

[0066] 对于上述方式，损害相关度估计电路20可以被配置为使用简化的参数模型在给定的第一时间间隔内计算整体损害相关度估计值，该简化的参数模型仅考虑了被确定为不可忽略的损害因素。这样，动态地确定在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素这一操作可以基于在长于第一时间间隔的第二时间间隔上执行后台损害相关度计算。即，损害相关度估计电路20可以执行在后台运行的或周期进行的计算，以确定对接收到的通信信号进行的整体损害相关度估计时考虑的不可忽略的损害因素，作为前台接收信号处理的一部分。

[0067] 在一个详细实施例中，损害相关度估计电路20将损害相关度一般表达式中的多个损害因素表示为损害相关度的参数模型，该参数模型表示了多个损害因素。通过这种表示，损害相关度估计电路20基于观察与参数模型中表示的多个损害因素相对应的相对或绝对拟合参数值，来确定在当前对接收到的信号的进行损害相关度整体估计时应该考虑的损害因素，以确定不可忽略的那些损害因素。即，各个拟合参数对应于多个损害因素中的各个损害因素，并且观察这些拟合参数中的(后台)计算值指示了哪些损害因素是不可忽略的。例如，损害相关度估计电路20可以被配置为使用测得的(CPICH)损害相关度来执行作为G-Rake接收机42中的后台处理的一部分的(参数)模型拟合计算，并观察随时间而得到的模型拟合参数的相对值或绝对值，以确定不可忽略的那些损害因素。

[0068] 图5例示了一个这样的实施方式，其中，损害相关度估计电路20进行CPICH测量，并在后台处理间隔上重复地直接估计CPICH协方差。此外，损害相关度估计电路20使用直接估计出的协方差来计算接收到的信号损害相关度的参数模型中拟合参数的单独子组或相关子组的拟合参数值。在任何一个给定的后台拟合处理中，所确定的拟合参数的数量相对于完整参数模型中表示的损害因素的总数都可以更少，因此，基于导频的损害相关度测量提供了拟合参数确定的良好基础。此外，如之前所 提到的，即使在后台确定处理同时考虑所有拟合参数的情况下，后台处理方式所提供的相对长的处理时间也允许进行有效的过滤，因此，提供了合理的参数估计质量。

[0069] 如进一步说明的，后台处理间隔跨越了多个前台处理间隔，前台处理间隔可以基于接收到的通信信号的帧/时隙。在一般实施方式中，损害相关度估计电路20在每个前台处理间隔中，基于当前根据正在进行的后台处理被确定为不可忽略的损害因素，来计算接收到的通信信号的损害相关度的新的整体估计值。即，为了进行整体损害相关度的实际估计，例如，为了抑制干扰和/或进行接收信号质量确定，损害相关度估计电路将对应于不可忽略的损害因素的参数模型项拟合到测得的损害相关度，作为当前在前台处理间隔内测得的损害相关度。

[0070] 对于发射机10和UE16的MIMO实施方式，可以理解，上述动态确定在对接收到的通信信号进行损害相关度估计时要考虑所述一般表达式中的哪些损害因素的处理基于确定接收到的通信信号的一个或更多个MIMO发射参数。换言之，通过观察对应于不同损害因素的模型拟合参数的行为，损害相关度估计电路20可以推断哪些损害因素是不可忽略的。这种观察例如可以包括：将模型拟合参数的相对值或模型拟合参数的绝对值与一个或更多个阈值进行比较。在任一种实例中，比较都提供了确定不可忽略的损害因素所要准备的基础，因为，不可忽略的损害因素预期对应于具有最大值的模型拟合参数。

[0071] 为了具体化上述操作，可以如下归纳CPICH协方差与第k个通信信号流经历的协方差之间的关系，还考虑了G-Rake接收机42中的串行干扰消除(SIC)操作的可能性：

[0072] RStream，k＝RCPICH十∑ s∈∧γ(s)RCR，s-∑s∈Γγ(s)RSIC，s 等式(8)[0073] 其中，流s的码重用项RCR,s是由于同一用户(对于非SIC接收机而言，∧＝{i|i＝1，...，s,i≠k}，对于SIC接收机而言，∧＝{i|i＝k+1，...，s})的干扰MIMO流所产SIC,s生的。SIC项R 解释了在CPICH解扩(对于SIC接收机而言，Γ＝{i|i＝1，...，k-1}，否则Γ＝{})之后仍然存在的任何被消除的干扰。在等式(8)中，存在“惩罚”的可能性(s)
可能是有利的，或者对因子γ 打了折 扣，即，减小了码重用项的影响。在某些情况下这样(S)
做可能是尤其有益的，例如在数个UE/物理信道共享发射预编码权重或波束的情况。γ(s) (s) (s)
的罚函数可以模型化为k ·γ ，其中，k 是大于0而小于等于1的因子。此外，如果已(S) (s)
知数个UE共享一波束，则k 应该更小，例如，接近于0。一种方式是将k 设置为0.5。

[0074] 等式(8)提供了从CPICH信号确定协方差项的一般表达式，其中，不同干扰和噪声因素(损害因素)的来源并未详细规定。然而，损害相关度估计电路20可以被配置为使用重新公式化的一般表达式，其考虑了不同的可能损害因素。在图4的实施例中，CPICH协方差因素是来自同一小区的U个MIMO用户、同一小区中的公共信道、导频信号和其他非波束成形的(未预编码的)信号，以及其他小区干扰和(热)噪声损害分量。当然，该场景仅表示一个损害实施例，本文的教导可以应用于各种发射机/接收机结构和操作。例如，在其他实施方式中，可以更详细地或者以其他结构来模型化其他小区信号和/或自身小区非MIMO信号。

[0075] 在任何一种情况下，继续眼前的实施例，总损害协方差包括以下部分：

[0076]

[0077] 其中，γ(k)、 α、β是模型拟合参数。给定上述关系，可以看出，与建立期望Stream，k的数据流的协方差矩阵R 有关的所有拟合参数也表示在CPICH协方差构成中。因此，Stream，k
损害相关度估计电路20可以通过执行CPICH协方差拟合过程来估计R 。
CPICH

[0078] 可以看到，协方差模型R 取决于可能的大量拟合参数。如果U个MIMO用户在活动，每个用户发射S个流，则特定模型包括US+2个参数。(在WCDMA的版本7中，由于用于预编码器54中的预编码权重值的密码本大小，仅U≤4个用户是唯一可确定的。如果U＞4，则数个用户将在参数估计中混合在一起。)如所提到的，常规的估计所有拟合参数的一次完成(all-at-a-time)的方式是费力的，并且导致低质量的估计。

[0079] 通过将损害因素的减少子集(例如，被确定为不可忽略的那些损害因素)作为“现场”损害相关度估计的基础，损害相关度估计电路20改善了参数估计性能，并降低了这种估计的计算复杂度。

[0080] 例如，假设发射机10处的调度处理器在至少调度操作的给定窗口内，一次仅调度一个MIMO用户。如果不存在与期望的用户同时被调度的其他MIMO用户，则所有拟合参数并且要估计的拟合参数的数量减少为S+2。

[0081] 发射机10可以告知UE16一次一个的调度方式，因此，损害相关度估计电路20可以忽略来自对接收到的通信信号进行整体损害相关度估计时执行的模型拟合操作的拟合参数。可替换地，损害相关度估计电路20通过观察到其针对 模型拟合参数所计算(作为后台处理的部分)的0(或可忽略不计的小)可以推断出发射机正在使用一次一个的调度。例如，损害相关度估计电路20可以被配置为基于观察到如下情况来忽略与整体损害的前台估计中的 模型拟合参数相对应的参数模型项：在相同的后台处理间隔上，相对于后台估计的γ(k)模型拟合参数， 模型拟合参数的后台估计值足够小。

[0082] 后台观察间隔长度可以是系统特定和实现特定的。例如，对于WCDMA实施方式，后台观察间隔可以跨越数个WCDMA传输时间间隔(TTI)。无论如何，一旦损害相关度估计器20确定了要考虑哪些损害因素－－相当于，在其确定了要忽略哪些损害因素之后－－其可以相应地在延长的时间段内操作，因为期望发射机10处的调度策略是固定的，或者至少对于相对长的时间段是恒定的。这样的操作为损害相关度估计电路20提供了相对较长的时间，在该时间上，按步骤进行对应于模型化损害因素的所有模型拟合参数的后台计算，由此降低了计算要求。实际上，判决处理自身可以随时间而分布，使得具有较小复杂度的后台验证处理一直在运行，然而，对于要考虑或忽略哪些损害因素的判决则相对不频繁地更新。

[0083] 在发射机10将相等的功率分配给给定用户的两个流，或者根据不同信息流的已知比率来分配功率的情况下，出现了另一简化情形。如果向两个流分配了相等的功率，则在(k)所有k上均有 并且在所有k上均有γ ＝γ。因此，对接收到的通信信号的损害相关度进行整体估计时引入的拟合参数的数量减少为U+2。损害相关度估计电路20通过观察到后台计算的拟合参数可以在观察间隔上近似为 (对于流1和2)，可 以推断出观察到了相等的功率加权(或已知的功率比率加权)。

[0084] 值得注意的是，如果一次仅调度了一个MIMO用户，并且如果使用了相等(或已知比率)的流功率分配，则损害相关度估计电路20需要考虑的拟合参数的数量就减少为三(3)。

[0085] 在另一简化场景中，发射机10可以进行操作，使得一次仅向一个MIMO用户指派给出的预编码权重设置。该操作允许损害相关度估计电路20确定各个MIMO用户的拟合参数，并通过扩展，允许它将CPICH协方差模型正确地转化成MIMO流协方差模型。损害相关度估计电路20，或接收机34内的其他电路，可以被配置为基于观察到接收机处的降低的损害相关度估计性能，例如，观察到降低的干扰抑制性能，而检测到对调度器进行的预编码排列限制的违背。

[0086] 在另一简化环境中，发射机10处使用的瞬时天线权重在接收机34处产生了相对于其他流可忽略不计的干扰。因此，如果发射预编码权重在流从发射天线14发射到给定的UE16时对这些流进行了有效正交化，则该UE16处的产生自信道化参数重用的交叉流干扰变为可忽略不计。在这种情况下，信道化参数重用和SIC(如果用在UE16处的话)对接收Stream，k CPICH信号协方差没有影响，意即，R =R 。在这种情况下，公共信道引起的同一小区干扰也将是可忽略不计的，由此，损害相关度的剩余参数模型项仅有噪声项Rn，并且不需要模型拟合。

[0087] 损害相关度估计电路20可以基于其确认存在单个主要路径(例如，通过使用信道H H估计或关注的路径位置的功率延迟谱大小)，并通过断定有效的端到端信道VHHV是否是充分的对角线，来确定通常将不会持续的最佳信道条件。这里， 是天线权重矩阵，并且

[0088]

[0089] 是全信道系数矩阵，其中，每个矩阵都是标量。注意，可以基于最大非对角元素和最小对角元素的比率来检查对角条件，例如，检查该比率是否小于预先确定的阈值。其他检查判据也是可能的。

[0090] 在另一简化环境中，UE16可以与发射机10(其可以是多个网络基站中的一个)足够近，从而同一小区干扰是主要干扰，而可以忽略其他小区干扰和接收机噪声。在这种情况下，等式(9)中的其他小区干扰和噪声损害项可以省略，并且不需要作为估计接收信号损害相关度的一部分来估计对应的拟合参数。在这些环境中，要估计的拟合参数的数量减少了1(或者更多，取决于参数模型)。损害相关度估计电路20可以被配置为基于观察到估计(S)的拟合参数β较之在后台观察间隔上的α、 γ 要小，来识别何时存在该损害条件。

[0091] 宽泛地讲，在至少一个实施方式中，如本文所教导的损害相关度估计包括：使用损害相关度的参数模型来表示感兴趣的接收到的通信信号的损害相关度。诸如等式(9)中给出的参数模型用于两个目的。第一，损害相关度估计电路20执行后台处理，以确定在对接收信号损害相关度进行“现场”估计时应该考虑模型中表示的哪些损害因素。损害相关度估计电路20通常作为前台处理的一部分来执行这些现场估计，例如在对反馈到发射机10的信道质量信息的接收信号质量进行实时估计或近似实时估计时，和/或正在通过组合权重生成对接收信号进行干扰抑制时。

[0092] 更具体来讲，损害相关度估计电路20以较低的速率，或者间歇地执行一系列LS拟合计算，其中，其将参数模型项中的各项，或它们的相关子组，拟合到基于CPICH的测得损害相关度。通过一次处理一个或数个拟合参数，或者通过将长期平均应用于针对更多拟合参数所获得的值，这些后台拟合操作产生了相对良好的模型拟合结果。此外，通过观察后台计算的拟合参数的相对或绝对值，损害相关度估计电路20确定在对接收信号损害相关度进行现场计算时应该考虑哪些损害因素。然后，对于接收信号损害相关度的任何给出的前台计算，损害相关度估计电路通过仅包括那些与确定的(不可忽略的)损害因素相对应的参数模型项，来简化模型拟合计算。

[0093] 宽泛地来讲，本文的教导可以理解为提供了一种接收机电路和对应的接收机方法，其中，对接收到的通信信号的损害相关度估计得到了简化和改善。在至少一个实施方式中，这些简化和对应的(估计质量方面) 改善来自于对出于估计损害相关度的目的而将损害的参数模型拟合到测量的损害相关度时所涉及的模型拟合参数的数量进行限制。

[0094] 例如，一个或更多个实施方式包括：通过确定在对接收到的通信信号的损害相关度进行估计时，哪些拟合参数具有与多个损害因素相对应的各个拟合参数的损害相关度参数模型中哪些参数是感兴趣的，来动态地确定损害相关度的一般表达式中要考虑哪些损害因素。在至少一个这样的实施方式中，确定感兴趣的拟合参数的操作包括：基于在对接收到的通信信号进行发射时使用的发射信号结构的直接或间接知识，来确定哪些损害因素是不可忽略的。

[0095] 在相同或其他实施方式中，该方法包括：基于接收到的信息，例如，与在对接收到的通信信号进行发射时使用的发射信号结构有关的接收信息，来获取发射信号结构的直接知识。可替换地，该方法包括：通过计算损害相关度参数模型中的一些或所有拟合参数的值，并在一个或更多个评估间隔上对它们的相对值或绝对值进行评估，来获取发射信号结构的间接知识。

[0096] 无论接收机是通过何种方式来获取发射信号结构的知识，一个或更多个实施方式都包括：对于发射信号结构包括一次对一个调度用户进行发射的情况，确定与其他用户相对应的拟合参数是不感兴趣的。换言之，如果UE16被告知或者可以推断出发射机一次仅对一个UE16进行发射，则UE16可以通过不考虑参数模型中与其他用户相对应的项的模型拟合参数，来简化其损害相关度估计。作为进一步的有益简化，一个或更多个实施方式包括：对于发射信号结构包括以相等功率发射多个信息流的情况，确定与等功率信息流相对应的拟合参数被赋予了相同的值。根据这种确定，可以通过使用与等功率信息流相对应的参数模型项的公共估计的拟合参数值，来简化拟合参数确定。

[0097] 上述场景代表了非限制性实施例。因此，应该理解，确定感兴趣的拟合参数的操作可以包括，更一般地：基于对接收到的通信信号进行发射所使用的发射信号结构的知识，从损害相关度参数模型中的多个拟合参数中选择特定的拟合参数，或特定的拟合参数组。

[0098] 这样，本发明并不受前面的讨论或附图的限制。例如，至少一些本文所给出的实施例具体地涉及双流MIMO发射/接收。然而，本文的教导容易应用于不止2个流的MIMO，并且可应用于其他MIMO用户。宽泛地来讲，本文的教导提供了多个优点和特征，包括：在MIMO和其他环境中的较低计算复杂度和/或较好接收质量，以及减小的接收机ASIC面积，和/或损害相关度估计方面减小的DSP MIPS计算要求。此外，本文教导的应用使得在解调之后产生了增加的有效信噪比(SIR)，和(由于对于给定信道质量指示(CQI)值具有较低的块差错率(BLER)而使)用户体验到的增加的吞吐量。

[0099] 基于上面的考虑，本领域技术人员将意识到，本发明仅受所附权利要求书及其法律上的等同物的限制。