专利名称：Mimo系统的高效率滤波器权重计算的制作方法
专利说明MIMO系统的高效率滤波器权重计算 I.领域 本公开一般涉及通信，尤其涉及用于在通信系统中计算滤波器权重的技术。
II.背景 多输入多输出(MIMO)通信系统在传送站处采用多个(T个)发射天线并在接收站处采用多个(R个)接收天线以进行数据传输。由这T个发射天线和这R个接收天线形成的MIMO信道可被分解成S个空间信道，其中S≤min{T，R}。可利用这S个空间信道来以实现更高总吞吐量和/或更大可靠性的方式传送数据。
传送站可从这T个发射天线同时传送T个数据流。这些数据流由于MIMO信道响应而发生畸变，并且由于噪声和干扰进一步退化。接收站通过这R个接收天线接收所传送的数据流。从每个接收天线接收到的信号包含传送站所发送的T个数据流的经定标的版本。所传送的数据流由此散布在来自这R个接收天线的R个接收信号间。接收站随后将用空间滤波器矩阵对这R个接收信号执行接收机空间处理以恢复出所传送的数据流。
对此空间滤波器矩阵的权重的推导是计算密集的。这是因为空间滤波器矩阵通常是基于包含矩阵求逆的函数来推导的，而矩阵求逆的直接计算是计算密集的。
因此本领域需要能够高效率地计算滤波器权重的技术。
概要 这里描述了高效率地计算空间滤波器矩阵的权重的技术。这些技术避免了直接计算矩阵求逆。
在推导空间滤波器矩阵M的第一实施例中，基于信道响应矩阵H迭代地推导出Hermitian矩阵P，并且通过迭代地推导Hermitian矩阵来间接地计算矩阵求逆。Hermitian矩阵可被初始化为单位矩阵。然后对信道响应矩阵的每一行执行一次迭代，并且对每一次迭代执行高效率的一系列计算。对于第i次迭代，基于由信道响应矩阵的第i行构成的信道响应行矢量hi推导出一中间行矢量ai。基于该中间行矢量和该信道响应行矢量推导出一标量ri。并且还基于该中间行矢量推导出一中间矩阵Ci。然后根据该标量和该中间矩阵来更新该Hermitian矩阵。当完成所有的迭代以后，基于该Hermitian矩阵和该信道响应矩阵推导出该空间滤波器矩阵。
在第2实施例中，执行多次旋转来迭代地求得该信道响应矩阵的伪逆矩阵的第1矩阵P1/2和第二矩阵B。对信道响应矩阵的每一行执行一次迭代。对于每一次迭代，形成一个包含来自前次迭代的第1和第2矩阵的矩阵Y。然后对矩阵Y执行多次Givens旋转以使该矩阵的第1行中各元素归零，从而得到用于下一次迭代的经更新的第1和第2矩阵。当完成所有的迭代以后，基于该第1和第2矩阵来推导出该空间滤波器矩阵。
在第3实施例中，基于该信道响应矩阵来形成一个矩阵X，并且分解(例如，使用本征值分解)矩阵X以获得一酉阵V和一对角阵Λ。该分解可通过对矩阵X迭代地执行Jacobi旋转来实现。然后基于该酉阵、该对角阵和该信道响应矩阵来推导出该空间滤波器矩阵。
本发明的各个方面和实施例在下面进一步地描述。
附图简要说明 当结合附图来理解以下阐述的具体说明时，本发明的特征和本质将变得更加显而易见，在附图中，相同的附图标记始终作相应的标示。
图1、2和3分别示出了基于第一、第二和第三实施例的用于计算MMSE空间滤波器矩阵的过程。
图4示出了接入点和用户终端的框图。 具体说明 这里使用措词“示例性的”来表示“起到示例、实例、或例示的作用”。在此被描述为“示例性”的任何实施例或设计不必然解释为优于或胜过其它实施例或设计。
这里所描述的滤波器权重计算技术可用于单载波MIMO系统和多载波MIMO系统。多载波可用正交频分复用(OFDM)、交织式频分多址(IFDMA)、局部式频分多址(LFDMA)、或者其它某种调制技术来获得。OFDM、IFDMA和LFDMA有效地将系统总带宽分划成多个(K个)正交频率子带，其也被称为频调、副载波、槽、和频率信道。每个子带与一可用数据调制的相应副载波相关联。OFDM在频域中于这K个子带的全部或一子集上传送调制码元。IFDMA在时域中于跨这K个子带上均匀间隔的数个子带上传送调制码元。LFDMA在时域中并且通常在数个毗邻子带上传送调制码元。为了清除起见，以下说明很大一部分是针对具有单个子带的单载波MIMO系统。
由传送站处的多个(T个)发射天线和接收站处的多个(R个)接收天线形成的MIMO信道可由一R×T的信道响应矩阵H表征，该矩阵可被给出如下
式(1) 其中，i＝1，...，R且j＝1，...，T的hi，j表示发射天线j与接收天线i之间的耦合或复信道增益；并且 hi是接收天线i的1×T的信道响应行矢量，即H的第i行。
为简单化，以下描述假定该MIMO信道是满秩的并且空间信道的数目(S)被给定为S＝T≤R。
传送站在每个码元周期里可从这T个发射天线同时发射T个调制码元。传送站在传送之前可对调制码元执行空间处理也可以不作处理。为简单化，以下描述假定每个调制码元是未作任何空间处理就从一个发射天线发送的。
接收站在每个码元周期里获得来自这R个接收天线的R个接收码元。这些接收码元可被表达为 r＝H·s+n， 式(2) 其中，s为具有发射站所发送的T个调制码元的T×1的矢量； r为具有由接收站从这R个接收天线获得的R个接收码元的R×1的矢量； n为R×1噪声矢量。
为了简单起见，噪声可被假定为是具有零均值矢量且协方差矩阵为σn2·I的加性高斯白噪声(AWGN)，其中σn2是噪声的方差而I是单位矩阵。
接收站可使用各种接收机空间处理技术来恢复传送站所发送的调制码元。例如，接收站可执行最小均方误差(MMSE)接收机空间处理如下 式(3) 其中M为T×R的MMSE空间滤波器矩阵； P为估计误差
的T×THermitian协方差矩阵；
是由s的估计构成的T×1矢量；并且 “H”表示共轭转置。
协方差矩阵P可被给定为其中E[]是期望运算。P还是非对角线元素具有的性质的Hermitian矩阵，其中“*”表示复共轭。
如式(3)中所示，此MMSE空间滤波器矩阵M有矩阵求逆计算。直接计算矩阵求逆是计算密集的。MMSE空间滤波器矩阵可基于下面描述的用迭代过程间接计算矩阵求逆以代替直接计算矩阵求逆的实施例来更加高效率地推导出的 在计算MMSE空间滤波器矩阵M的第一实施例中，Hermitian矩阵P是基于Riccati方程来计算的。Hermitian矩阵P可被表达为 式(4) T×T的Hermitian矩阵Pi可被定义为 式(5) 可对式(5)应用矩阵求逆引理以得到下式 和式(6) 其中，ri是实数值的标量。式(6)被称为Riccati方程。矩阵Pi可被初始化为在执行了式(6)执行了i＝1，...，R的R次迭代之后，矩阵PR作为P被提供，或着说P＝PR。
式(6)可被因式分解以得到下式 和式(7) 其中，矩阵Pi被初始化为P0＝I且矩阵P被推导为式(6)和(7)是式(5)的解的不同形式。为简单化，对式(6)和(7)两者使用相同的变量Pi和ri，尽管这些变量在这两式中具有不同的值。式(6)和(7)的最终结果，即对于式(6)而言的PR以及对于式(7)而言的
是等价的。但是，对式(7)的第一次迭代的计算被简化了，因为P0是单位矩阵。
式(7)的每次迭代可执行如下 ai＝hi·Pi-1， 式(8a) 式(8b) 以及式(8c) 式(8d) 其中，ai是由复数值元素构成的1×T中间行矢量；并且 Ci是T×T中间Hermitian矩阵。
在方程组(8)中，这一系列运算被结构化为便于由硬件进行高效率的计算。标量ri是在矩阵Ci之前计算出的。式(7)中的被ri除是用求倒数和乘法来实现的。对ri求倒数可与计算Ci并行地执行。对ri求倒数可用将ri归一化的移位器和产生ri的倒数值的查找表来实现。ri的归一化可在与Ci作乘法时得到补偿。
矩阵Pi被初始化为Hermitian矩阵，或P0＝I，并且贯穿所有迭代始终保持为Hermitian矩阵。因此，对于每次迭代只需计算上(或下)对角矩阵。在完成R次迭代之后，得到形式的矩阵P。然后可计算MMSE空间滤波器矩阵如下 式(9) 图1示出了基于第一实施例的用于计算MMSE空间滤波器矩阵M的过程100。矩阵Pi被初始化为P0＝I(框112)，而用来标示迭代次数的索引i被初始化为i＝1(框114)。然后执行Riccati方程的R次迭代。
由框120执行Riccati方程的每次迭代。对于第i次迭代，如式(8a)中所示地基于来自前次迭代的信道响应行矢量hi和Hermitian矩阵计算出中间行矢量ai(框122)。如式(8b)中所示地基于噪声方差σn2、中间行矢量ai、以及信道响应行矢量hi计算出标量ri(框124)。然后对标量ri求倒数(框126)。如式(8c)中所示地基于中间行矢量ai计算出中间矩阵Ci(框128)。然后如式(8d)中所示地基于标量ri的倒数和中间矩阵Ci更新矩阵Pi(框130)。
然后作出是否已经执行了全部R次迭代的判定(框132)。如果答案为‘否’，则递增索引i(框134)，并且此过程返回至框122以执行另一次迭代。否则，如果全部R次迭代都已被执行，则如式(9)所示地基于上一次迭代的Hermitia矩阵PR、信道响应矩阵H、以及噪声方差σn2计算出MMSE空间滤波器矩阵M(框136)。然后如式(3)中所示地将矩阵M用于接收机空间处理。
在计算MMSE空间滤波器矩阵M的第二实施例中，Hermitian矩阵P是通过基于迭代过程推导P的平方根即P1/2来确定的。式(3)中的接收机空间处理可被表达为 式(10) 其中，是(R+T)×T的增广信道矩阵； UP是从对U的Moore-Penrose求逆或伪逆运算得到的T×(R+T)的伪逆矩阵， 或即UP＝(UH·U)-1·UH； 0T×1是T×1的全零矢量；并且 Hσnp是包含UP的首R列的T×R的子矩阵。
可对该增广信道矩阵执行QR分解如下 式(11) 其中，Q是具有正交归一的列的(R+T)×T矩阵； R是非奇异的T×T矩阵； B是包含Q的首R行的R×T矩阵；并且 Q2是包含Q的末T行的T×T矩阵。
式(11)中的QR分解将该增广信道矩阵分解为正交归一矩阵Q和非奇异矩阵R。正交归一矩阵Q具有以下性质QH·Q＝I，这意味着此正交归一矩阵的列是彼此正交的并且每一列具有单位功率。非奇异矩阵是可对其求逆的矩阵。
然后Hermitian矩阵P可被表达为 式(12) R是P-1的Cholesky分解或矩阵平方根。因此，P1/2等于R-1并且被称为P的平方根。
式(10)中的伪逆矩阵可被表达为 式(13) 也是MMSE空间滤波器矩阵的子矩阵Hσnp由此可被表达为 式(14) 式(10)由此可被表达为 式(15) 可迭代地计算出矩阵P1/2和B如下 Yi·Θi＝Zi，或即 式(16) 式(17) 其中，Yi是包含基于Pi-11/2、Bi-1和hi推导出的元素的(T+R+1)×(T+1)矩阵； Θi是(T+1)×(T+1)的酉变换矩阵； Zi是包含关于Pi1/2、Bi和ri的元素的(T+R+1)×(T+1)的经变换矩阵； ei是第i个元素为一(1.0)且其余元素为0的R×1矢量；并且 ki是T×1矢量且li为R×1矢量，且两者都是非本态的。
矩阵P1/2和B被初始化为以及B0＝0R×T。
式(17)中的变换可如下所述地迭代地执行。为清楚起见，式(17)的每次迭代被称为一次外迭代。对i＝1，...，R的这R个信道响应行矢量hi执行R次外迭代。对于每次外迭代，式(17)中的酉变换矩阵Θi得到在第一行中除第一个元素外包含全0的经变换矩阵Zi。此经变换矩阵Zi的第一列包含ri1/2、ki和li。Zi的末T列包含经更新的Pi1/2和Bi。Zi的第一列无需计算，因为在下一次迭代中仅使用Pi1/2和Bi。Pi1/2是上三角矩阵。在完成R次外迭代之后，PR1/2作为P1/2被提供，并且BR作为B被提供。然后可如式(14)中所示地基于P1/2和B来计算出MMSE空间滤波器矩阵M。
对于每次外迭代i，式(17)中的变换可通过用2×2的Givens旋转逐次地每次使Yi的第一行中的一个元素归零来执行。可执行Givens旋转的T次内迭代以使Yi的第一行中的末T个元素归零。
对于每次外迭代i，矩阵Yi，j可被初始化为Yi，1＝Yi。对于外迭代i的j＝1，...，T的每次内迭代j，首先形成包含Yi，j的第一和第(j+1)列的(T+R+1)×2子矩阵Y′i，j。然后对子矩阵Y′i，j执行Givens旋转以生成第一行中的第二个元素包含0的(T+R+1)×2子矩阵Y″i，j。Givens旋转可被表达如下 Y″i，j＝Y′i，j·Gi，j，式(18) 其中，Gi，j是用于第i次外迭代的第j次内迭代的2×2Givens旋转矩阵并将在下面进行说明。随后，通过首先设Yi，j+1＝Yi，j，然后用Y″i，j的第一列来替换Yi，j+1的第一列，并继而用Y″i，j的第二列来替换Yi，j+1的第(j+1)列来形成矩阵Yi，j+1。由此，Givens旋转在第j次内迭代中仅修改了Yi，j的两列以产生用于下一次内迭代的Yi，j+1。对于每次内迭代，可在Yi的两列上原地执行Givens旋转，因此中间矩阵Yi，j、Y′i，j、Y″i，j以及Yi，j+1是不需要的，以上只是为了清楚起见才对其进行了描述。
对于第i次外迭代的第j次内迭代，Givens旋转矩阵Gi，j是基于Yi，j的第一行中的第一个元素(总是为实数值)和第(j+1)个元素来确定的。该第一个元素可被记为a，而该第(j+1)个元素可被记为b·ejθ。Givens旋转矩阵Gi，j由此可推导如下 式(19) 其中对于式(19)，且 图2示出了基于第二实施例的用于计算MMSE空间滤波器矩阵M的过程200。矩阵Pi1/2被初始化为并且矩阵Bi被初始化为B0＝0(框212)。用于标示外迭代次数的索引i被初始化为i＝1，并且用于标示内迭代次数的索引j被初始化为j＝1(框214)。然后执行式(17)中的酉变换的R次外迭代(框220)。
对于第i次外迭代，如式(17)所示地首先用信道响应行矢量hi以及矩阵Pi-11/2和Bi-1形成矩阵Yi(框222)。然后矩阵Yi被引用作为用于内迭代的矩阵Yi，j(框224)。然后对矩阵Yi，j执行Givens旋转的T次内迭代(框230)。
对于第j次内迭代，如式(19)中所示地基于Yi，j的第一行中的第一和第(j+1)个元素来推导Givens旋转矩阵Gi，j(框232)。然后如式(18)中所示地将此Givens旋转矩阵Gi，j应用于Yi，j的第一和第(j+1)列以得到Yi，j+1(框234)。然后作出是否已执行了全部T次内迭代的判定(框236)。如果答案为‘否’，则递增索引j(框238)，然后此过程返回至框232以执行另一次内迭代。
如果已执行了当前外迭代的全部T次内迭代且框236的答案为‘是’，则最后的Yi，j+1等于式(17)中的Zi。从该最后的Yi，j+1得到经更新的矩阵Pi1/2和Bi(框240)。然后作出是否已执行了全部R次外迭代的判定(框242)。如果答案为‘否’，则递增索引i，并且索引j被重新初始化为j＝1(框244)。此过程随后返回至框222以用Pi1/2和Bi执行另一次外迭代。否则，如果已执行了全部R次外迭代且框242的答案为‘是’，则如式(14)中所示地基于Pi1/2和Bi计算出MMSE空间滤波器矩阵M。矩阵M然后可如式(15)中所示地被用于接收机空间处理。
在计算MMSE空间滤波器矩阵M的第三实施例中，执行P-1的本征值分解如下 式(20) 其中，V是本征矢量的T×T酉阵；并且 Λ是沿对角线为实数本征值的T×T对角阵。
2×2 Hermitian矩阵X2×2的本征值分解可使用各种技术来实现。在一实施例中，X2×2的本征值分解是通过对X2×2执行复Jacobi旋转以得到X2×2的本征值的2×2矩阵V2×2来实现的。X2×2和V2×2的元素可被给定为 以及式(21) V2×2的元素可从X2×2的元素直接计算如下 式(22a) 式(22b) 式(22c) g1＝c1-js1，式(22d) 式(22e) 式(22f) 式(22g) 式(22h) 式(22i) 如果(x2，2-x1，1)＜0 则式(22j) 否则，式(22k) 大于2×2的T×T Hermitian矩阵X的本征值分解可用迭代过程来执行。该迭代过程反复使用Jacobi旋转以使X中的非对角线元素归零。对于该迭代过程，索引i标示迭代次数且被初始化为i＝1。X是待分解的T×T Hermitian矩阵且被设为X＝P-1。矩阵Di是式(20)中对角阵Λ的逼近且被初始化为D0＝X。矩阵Vi是式(20)中酉阵V的逼近且被初始化为V0＝I。
用于更新矩阵Di和Vi的Jacobi旋转的单次迭代可执行如下。首先，基于当前矩阵Di形成2×2Hermitian矩阵Dpq如下 式(23) 其中dp，q是Di中位置(p，q)上的元素，p∈{1，...，T}，q∈{1，...，T}，且p≠q。Dpq是Di的2×2子矩阵，并且Dpq的4个元素是Di中位置(p，p)、(p，q)、(q，p)和(q，q)上的4个元素。索引p和q可如下所述地进行选择。
然后如式(22)中所示地执行Dpq的本征值分解以得到Dpq的本征矢量的2×2酉阵Vpq。对于Dpq的本征值分解，式(21)中的X2×2被用Dpq替换，并且得自式(22j)或(22k)的V2×2作为Vpq被提供。
然后用Vpq形成T×T复Jacobi旋转矩阵Tpq。Tpq是位置(p，p)、(p，q)、(q，p)和(q，q)上的4个元素被分别用Vpq中的v1，1、v1，2、v2，1和v2，2替换的单位矩阵。
然后矩阵Di被更新如下 式(24) 式(24)使Di中位置(p，q)和(q，p)上的两个非对角线元素归零。该计算可改造Di中其它非对角线元素的值。
矩阵Vi还被更新如下 Vi+1＝Vi·Tpq。
式(25) Vi可被视为包含对Di使用的所有Jacobi旋转矩阵Tpq的累积变换矩阵。
Jacobi旋转的每次迭代使Di的两个非对角线元素归零。可对索引p和q的不同值执行Jacobi旋转的多次迭代以使Di的所有非对角线元素归零。跨索引p和q所有可能的值的单次扫掠可执行如下。索引p以1为增量从1步进到T-1。对于p的每个值，索引q以1为增量从p+1步进到T。对p和q值的每个不同组合执行Jacobi旋转。可执行多次扫掠直至Di和Vi分别是Λ和V的充分准确的估计。
式(20)可被重写如下 式(26) 其中Λ-1是其元素是Λ中相应元素的倒数的对角矩阵。X＝P-1的本征值分解提供对Λ和V的估计。Λ可被求逆以得到Λ-1。
然后可计算MMSE空间滤波器矩阵如下 M＝P·HH＝V·Λ-1·VH·HH。
式(27) 图3示出了基于第三实施例的用于计算MMSE空间滤波器矩阵M的过程300。首先如式(20)中所示地基于信道响应矩阵H推导出Hermitian矩阵P-1(框312)。然后还是如式(20)中所示地执行P-1的本征值分解以得到酉阵V和对角阵Λ(框314)。如上所述，本征值分解可用数次Jacobi旋转来迭代地执行。然后如式(27)中所示地基于酉阵V、对角阵Λ和信道响应矩阵H推导出MMSE空间滤波器矩阵M(框316)。
基于上述每一实施例推导出的MMSE空间滤波器矩阵M是有偏MMSE解。该有偏空间滤波器矩阵M可由对角阵Dmmse来定标以得到无偏MMSE空间滤波器矩阵Mmmse。矩阵Dmmse可被推导为Dmmse＝[diag[M·H]]-1，其中diag[M·H]是包含M·H的对角线元素的对角阵。
上述计算也可用来推导用于迫零(ZF)技术(也被称为信道相关矩阵求逆(CCMI)技术)、最大比值合并(MRC)技术等的空间滤波器矩阵。例如，接收站可执行迫零和MRC接收机空间处理如下 式(28) 式(29) 其中Mzf是T×R的迫零空间滤波器矩阵； Mmrc是T×R的MRC空间滤波器矩阵； Pzf＝(HH·H)-1是T×T的Hermitian矩阵；并且 [diag(Pzf)]是包含Pzf的对角线元素的T×T对角阵。
直接计算Pzf需要矩阵求逆。Pzf可使用以上关于MMSE空间滤波器矩阵所述的实施例来计算。
以上描述假设T个调制码元是未经任何空间处理地从T个发射天线同时发送。该传送站可在传送之前执行空间处理如下 x＝W·s，式(30) 其中，x是具有将从这T个发射天线发送的T个传送码元的T×1矢量；并且 W是T×S发射矩阵。
发射矩阵W可以是(1)通过执行H的奇异值分解得到的右奇异矢量的矩阵，(2)通过执行HH·H的本征值分解得到的本征矢量的矩阵，或(3)被选择成使调制码元跨MIMO信道的S个空间信道空间扩展的指向矩阵。调制码元所观察到的有效信道响应矩阵Heff由此可被给定为Heff＝H·W。上述计算可以基于Heff而非H来执行。
为清楚起见，以上描述是针对具有单个子带的单载波MIMO系统。对于多载波MIMO系统，可获得每个感兴趣的子带k的信道响应矩阵H(k)。随后可基于每一子带k的信道响应矩阵H(k)来推导该子带的空间滤波器矩阵M(k)。
上述对空间滤波器矩阵的计算可使用诸如浮点处理器、定点处理器、坐标旋转数字计算机(CORDIC)处理器、查找表等各种类型的处理器或它们的组合来执行。CORDIC处理器实现一种允许使用简单的移位和加/减硬件来进行诸如正弦、余弦、幅值、及相位等三角函数的快速硬件计算的迭代算法。CORDIC处理器可迭代地计算方程组(22)中变量r、c1和s1中的每一个，越多的迭代使变量的准确度越高。
图4示出了MIMO系统400中的接入点410和用户终端450的框图。接入点410配备有Nap个天线而用户终端450配备有Nut个天线，其中Nap＞1且Nut＞1。下行链路上，在接入点410处，发射(TX)数据处理器接收来自数据源412的话务数据和来自控制器/处理器430的其它数据。TX数据处理器414将这些数据格式化、编码、交织、并调制以生成数据码元，即数据的调制码元。TX空间处理器420将数据码元与导频码元复用，在可适用的情况下用发射矩阵W执行空间处理，并提供Nap个发射码元流。每个发射机单元(TMTR)422处理各自的发射码元流并生成下行链路已调制信号。来自发射机单元422a到422ap的Nap个下行链路已调制信号分别从天线424a到424ap被发射。
在用户终端450处，Nut个天线452a到452ut接收所传送的下行链路已调制信号，并且每个天线将接收到的信号提供给各自的接收机单元(RCVR)454。每个接收机单元454执行与发射机单元422执行的处理互补的处理并提供接收到的导频码元和接收到的数据码元。信道估计器/处理器478处理接收到的导频码元并提供对下行链路信道响应Hdn的估计。处理器480基于Hdn并使用上述任意实施例推导下行链路空间滤波器矩阵Mdn。接收(RX)空间处理器460用下行链路空间滤波器矩阵Mdn对来自全部Nut个接收机单元454a到454ut的接收到的数据码元执行接收机空间处理(或空间匹配滤波)并提供由对接入点410所传送的数据码元的估计构成的检测到的数据码元。RX数据处理器470处理(例如，码元解映射、解交织、和解码)检测到的数据码元并将经解码的数据提供给数据阱472和/或控制器480。
对上行链路的处理可以与对下行链路的处理相同或者不同。来自数据源486的数据和来自控制器480的信令由TX数据处理器488进行处理(例如，编码、交织、和调制)，被与导频码元复用，并且可能由TX空间处理器490进行空间处理。来自TX空间处理器490的发射码元由发射机单元454a到454ut进一步处理以生成将通过天线452a到452ut发射的Nut个上行链路已调制码元。
在接入点410处，上行链路已调制信号被天线424a到424ap接收到并由接收机单元422a到422ap处理以生成对应于该上行链路传输的接收到的导频码元和接收到的数据码元。信道估计器/处理器428处理接收到的导频码元并提供对上行链路信道响应Hup的估计。处理器430基于Hup并使用上述任意实施例来推导上行链路空间滤波器矩阵Mup。RX空间处理器440用该上行链路空间滤波器矩阵Mup对接收到的数据码元执行接收机空间处理并提供检测到的数据码元。RX数据处理器442进一步处理检测到的数据码元并将经解码的数据提供给数据阱444和/或控制器430。
控制器430和480分别控制接入点410和用户终端450处的操作。存储器单元432和482分别存储控制器430和480所使用的数据和程序代码。
图1到4中的框表示可以在硬件(一个或多个器件)、固件(一个或多个器件)、软件(一个或多个模块)、或者其组合中体现的功能块。例如，这里所述的滤波器权重计算技术可以在硬件、固件、或其组合中实现。对于硬件实现，用于计算滤波器权重的处理单元可在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子设备、被设计成执行在此所述的功能的其它电子单元、或其组合内实现。图4中接入点410处的各种处理器还可用一个或多个硬件处理器来实现。类似地，用户终端450处的各种处理器可用一个或多个硬件处理器来实现。
对于固件或软件实现，滤波器权重计算技术可用执行在此所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。软件代码可存储在存储器单元(例如，图4中的存储器单元432或482)中并由处理器(例如，处理器430或480)来实现。存储器单元可被实现在处理器之内或外置于处理器。
提供对所公开的实施例的以上描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本发明。对这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员将是显而易见的，并且这里所定义的普适原理可应用于其它实施例而不会脱离本发明的精神实质或范围。因此，本发明无意被限定于在此所示的实施例，而应依照与在此公开的原理和新颖性特征相一致的最广义的范围来授权。
权利要求
1.一种装置，包括
第一处理器，用以推导信道响应矩阵；以及
第二处理器，用以基于所述信道响应矩阵迭代地推导第一矩阵并基于所述第一矩阵和所述信道响应矩阵推导空间滤波器矩阵，其中所述第二处理器通过迭代地推导所述第一矩阵来间接地计算矩阵求逆。
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以将所述第一矩阵初始化为单位矩阵。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以对多次迭代中的每一次基于所述第一矩阵和对应于所述信道响应矩阵的一行的信道响应行矢量推导中间行矢量，基于所述中间行矢量和所述信道响应行矢量推导一标量，基于所述中间行矢量推导中间矩阵，并且基于所述标量和所述中间矩阵更新所述第一矩阵。
4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一矩阵对应于最小均方误差(MMSE)空间滤波器矩阵。
5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式推导所述第一矩阵
其中，Pi是对应于第i次迭代的所述第一矩阵，hi是所述信道响应矩阵的第i行，ri是基于hi和Pi-1推导出的标量，并且“H”是共轭转置。
6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于以下各式推导所述第一矩阵
ai＝hi·Pi-1，
以及
其中，Pi是对应于第i次迭代的所述第一矩阵，hi是所述信道响应矩阵的第i行，ai是对应于第i次迭代的中间行矢量，Ci是对应于第i次迭代的中间矩阵，ri是对应于第i次迭代的标量，σn2是噪声方差，并且“H”是共轭转置。
7.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式推导所述空间滤波器矩阵
M＝P·HH，
其中，M是所述空间滤波器矩阵，P是所述第一矩阵，H是所述信道响应矩阵，并且“H”是共轭转置。
8.一种推导空间滤波器矩阵的方法，包括
基于信道响应矩阵迭代地推导第一矩阵，其中矩阵求逆是通过迭代地推导所述第一矩阵来间接计算出的；并且
基于所述第一矩阵和所述信道响应矩阵推导所述空间滤波器矩阵。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括
将所述第一矩阵初始化为单位矩阵。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述推导第一矩阵包括，对多次迭代的每一次
基于所述第一矩阵和对应于所述信道响应矩阵的一行的信道响应行矢量推导中间行矢量，
基于所述中间行矢量和所述信道响应行矢量推导一标量，
基于所述中间行矢量推导中间矩阵，并且
基于所述标量和所述中间矩阵更新所述第一矩阵。
11.一种装置，包括
用于基于信道响应矩阵迭代地推导第一矩阵的装置，其中矩阵求逆是通过迭代地推导所述第一矩阵来间接计算出的；以及
用于基于所述第一矩阵和所述信道响应矩阵推导空间滤波器矩阵的装置。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括
用于将所述第一矩阵初始化为单位矩阵的装置。
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述用于推导第一矩阵的装置包括，对于多次迭代中的每一次，
用于基于所述第一矩阵和对应于所述信道响应矩阵的一行的信道响应行矢量推导中间行矢量的装置，
用于基于所述中间行矢量和所述信道响应行矢量推导一标量的装置，
用于基于所述中间行矢量推导中间矩阵的装置，以及
用于基于所述标量和所述中间矩阵更新所述第一矩阵的装置。
14.一种装置，包括
第一处理器，用以推导信道响应矩阵；以及
第二处理器，用以执行多次旋转以迭代地得到所述信道响应矩阵的伪逆矩阵的第一矩阵和第二矩阵并基于所述第一和第二矩阵推导空间滤波器矩阵。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以将所述第一矩阵初始化为单位矩阵并将所述第二矩阵初始化为全零。
16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以对于所述信道响应矩阵的多行中的每一行基于所述第一矩阵、所述第二矩阵、和信道响应行矢量形成中间矩阵，并对所述中间矩阵执行至少两次旋转以使所述中间矩阵的至少两个元素归零。
17.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以对所述多次旋转中的每一次执行Givens旋转以使包含所述第一和第二矩阵的中间矩阵的一个元素归零。
18.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述伪逆矩阵对应于最小均方误差(MMSE)空间滤波器矩阵。
19.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式对多次迭代中的每一次执行至少两次旋转
其中，Pi-11/2是对应于第i次迭代的所述第一矩阵，Bi是对应于第i次迭代的所述第二矩阵，hi是所述信道响应矩阵的第i行，ei是第i个元素为1且其余元素为0的矢量，ki和li是非本态矢量，ri1/2是标量，0是全零矢量，并且Θi是表示对应于第i次迭代的所述至少两次旋转的变换矩阵。
20.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式推导所述空间滤波器矩阵
M＝P1/2·BH，
其中，M是所述空间滤波器矩阵，P1/2是所述第一矩阵，B是所述第二矩阵，并且“H”是共轭转置。
21.一种推导空间滤波器矩阵的方法，包括
执行多次旋转以迭代地得到信道响应矩阵的伪逆矩阵的第一矩阵和第二矩阵；并且
基于所述第一和第二矩阵推导所述空间滤波器矩阵。
22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述执行多次旋转包括，对于多次迭代中的每一次
基于所述第一矩阵、所述第二矩阵、和对应于所述信道响应矩阵的一行的信道响应行矢量形成中间矩阵，并且
对所述中间矩阵执行至少两次旋转以使所述中间矩阵的至少两个元素归零。
23.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述执行多次旋转包括
对所述多次旋转中的每一次执行Givens旋转以使包含所述第一和第二矩阵的中间矩阵的一个元素归零。
24.一种装置，包括
用于执行多次旋转以迭代地得到信道响应矩阵的伪逆矩阵的第一矩阵和第二矩阵的装置；以及
用于基于所述第一和第二矩阵推导空间滤波器矩阵的装置。
25.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述用于执行多次旋转的装置包括，对于多次迭代中的每一次
用于基于所述第一矩阵、所述第二矩阵、和对应于所述信道响应矩阵的一行的信道响应行矢量形成中间矩阵的装置，以及
用于对所述中间矩阵执行至少两次旋转以使所述中间矩阵的至少两个元素归零的装置。
26.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述用于执行多次旋转的装置包括
用于对所述多次旋转中的每一次执行Givens旋转以使包含所述第一和第二矩阵的中间矩阵的一个元素归零的装置。
27.一种装置，包括
第一处理器，用以推导信道响应矩阵；以及
第二处理器，用以基于所述信道响应矩阵推导第一矩阵，分解所述第一矩阵以得到酉阵和对角阵，并且基于所述酉阵、所述对角阵、以及所述信道响应矩阵推导所述空间滤波器矩阵。
28.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以对所述第一矩阵执行本征值分解以得到所述酉阵和所述对角阵。
29.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以对所述第一矩阵执行多次Jacobi旋转以得到所述酉阵和所述对角阵。
30.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式推导所述第一矩阵
其中，X是所述第一矩阵，H是所述信道响应矩阵，I是单位矩阵，σn2是噪声方差，并且“H”是共轭转置。
31.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二处理器用以基于下式推导所述空间滤波器矩阵
M＝V·Λ-1·VH·HH，
其中，M是所述空间滤波器矩阵，H是所述信道响应矩阵，V是所述酉阵，Λ是所述对角阵，并且“H”是共轭转置。
32.一种推导空间滤波器矩阵的方法，包括
基于信道响应矩阵推导第一矩阵；
分解所述第一矩阵以得到酉阵和对角阵；并且
基于所述酉阵、所述对角阵、以及所述信道响应矩阵推导所述空间滤波器矩阵。
33.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述分解第一矩阵包括
执行所述第一矩阵的本征值分解以得到所述酉阵和所述对角阵。
34.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述分解第一矩阵包括
对所述第一矩阵执行多次Jacobi旋转以得到所述酉阵和所述对角阵。
35.一种装置，包括
用于基于信道响应矩阵推导第一矩阵的装置；
用于分解所述第一矩阵以得到酉阵和对角阵的装置；以及
用于基于所述酉阵、所述对角阵、以及所述信道响应矩阵推导空间滤波器矩阵的装置。
36.如权利要求35所述的装置，其特征在于，所述用于分解第一矩阵的装置包括
用于对所述第一矩阵执行本征值分解以得到所述酉阵和所述对角阵的装置。
37.如权利要求35所述的装置，其特征在于，所述用于分解第一矩阵的装置包括
用于对所述第一矩阵执行多次Jacobi旋转以得到所述酉阵和所述对角阵的装置。
全文摘要
描述了高效率地推导空间滤波器矩阵的技术。在第一方案中，基于信道响应矩阵迭代地推导Hermitian矩阵，并且通过迭代地推导该Hermitian矩阵来间接地计算矩阵求逆。在第二方案中，执行多次旋转来迭代地获得信道响应矩阵的伪逆矩阵的第一和第二矩阵。基于此第一和第二矩阵来推导该空间滤波器矩阵。在第三方案中，基于该信道响应矩阵形成一矩阵，并将其分解以获得一酉阵和一对角阵。基于此酉阵、此对角阵、和该信道响应矩阵来推导出空间滤波器矩阵。
文档编号H04J1/00GK101243629SQ200680029759
公开日2008年8月13日 申请日期2006年6月7日 优先权日2005年6月16日
发明者S·J·霍华德, J·W·凯彻姆, M·S·华莱仕, P·蒙森, J·R·沃尔顿 申请人:高通股份有限公司