MIMO接收机通过由RE组单元对齐多个层以处理接收信号的方法与流程

本发明是涉及一种用于通过在大规模的MIMO环境下对齐多个层并且对RE组共享所对齐的次序以处理接收到的信号来改进复杂度的方法的技术。
背景技术：
：多输入多输出(MIMO)系统指的是使用多个发射天线和多个接收天线的无线通信系统。在MIMO系统中，可以经由分集方案最小化出现在无线电信道中的衰落效应，或者可以经由空间复用同时发送多个流，从而提升吞吐量。如果发射天线的数量是Nt，并且接收天线的数量是Nr，则在空间复用(SM)方案中可发送的流的最大数量是min(Nt,Nr)。尤其是，在高的信噪比(SNR)环境下，众所周知的是通信容量的斜率是min(Nt,Nr)。因为通信容量指的是在给定的信道上理论上可发送的最大信息量，所以当发射和接收天线的数量同时增加时，通信容量也增加。具有大量的发射和接收天线的大规模MIMO系统作为5G技术导致相当大的关注。在许多论文和实验中，大规模MIMO系统包括具有多个天线的一个基站(包括分布式天线系统)和每个具有一个天线的多个用户设备(UE)。在这种情况下，因为UE具有一个天线，但是几个UE从一个基站同时接收服务，因此基站和UE之间的信道可以被理解为MIMO。如果UE的总数是K，则在高SNR环境下通信容量的斜率由min(Nt,K)表达。理论上，当具有无穷数量的发射天线的基站同时发送数据给几个UE时，基站的最优传输算法是最大比传输(MRT)算法。当一个基站接收从几个UE发送到基站的数据时，基站的最优接收算法是最大比合并(MRC)算法。因为MRT和MRC算法没有考虑干扰，所以，如果天线的数量是有限的，则发生性能劣化，但是，如果天线的数量是无限的，则干扰消失。因此，MRT和MRC算法可以成为最优解决方案。因为基站能够经由天线波束成形生成尖锐的波束尖峰，基站可以在特定UE上集中能量。在这种情况下，相同的信息可以以低功率发送，并且对邻近UE的干扰可以被最小化，从而最小化系统性能劣化。技术实现要素：技术问题被设计以及解决问题的本发明的目的是为了解决在大规模多输入多输出(MIMO)环境下的接收机的计算复杂度问题。本发明的另一目的是为了在存在外部干扰的环境下减少期望信号的计算复杂度，从而减少对于接收机的整个操作所要求的复杂度。本发明的另一目的是为了通过根据通信环境自适应地共享在RE之间的层的检测次序来有效地减少复杂度并且实现性能优化。由本发明解决的技术问题不局限于以上所述的技术问题，并且从以下描述，对于本领域技术人员来说，在此处没有描述的其它技术问题将会变得显而易见。技术方案一种用于处理接收的信号以解决技术问题的方法包括下述步骤：通过使用参考资源元素(RE)的信道信息，确定检测次序，检测次序是处理由多个层经由多个天线处理接收到的接收信号的次序；根据检测次序生成用于处理接收信号的公共多滤波器；生成RE组，其包括多个RE，并且其中将共享基于参考RE生成的公共多滤波器；以及通过将公共多滤波器应用于RE组中的排除参考RE的RE的每个接收到的信号，从RE的每个接收到的信号生成检测信号。可以按照参考RE的每层测量的更大的信道增益的次序确定检测次序。可以使用MSE(平均平方误差)排序、NLS(邻近的似然性和)排序以及简化的NLS排序算法中的至少一个确定检测次序。生成RE组的步骤可以包括生成具有与参考RE的检测次序相同的检测次序的RE作为RE组。生成RE组的步骤可以包括生成与参考RE的信道的相似度是阈值或者更大的RE作为RE组。生成RE组的步骤可以包括生成与参考RE相邻的预先确定的数量的RE作为RE组。生成检测信号的步骤可以包括：通过将公共多滤波器应用于RE的每个接收到的信号生成主检测信号，并且通过使用每个RE的信道信息补偿主检测信号生成辅检测信号。可以通过迭代补偿步骤直到与当基于多个RE中的每一个的信道信息生成的滤波器，而不是公共多滤波器，被应用于多个RE时的主检测信号的误差达到小于阈值的值，生成辅检测信号。公共多滤波器可以是由被应用于多个层中的每一个的滤波器组成，并且生成检测信号的步骤可以包括根据检测次序将滤波器应用于各个RE的接收到的信号，并且可以对应于从来自每个RE的接收到的信号生成用于多个层的检测信号的步骤。应用步骤可以包括将滤波器应用于各个RE的接收到的信号或者从其消除先前的信号的检测信号的信号，并且可以对应于根据检测次序从各个RE的接收到的信号提取相对应的层的信号、或者从消除了先前检测到的层的影响的信号中提取相对应的层的信号的步骤。顺序地生成步骤可以包括：仅将公共多滤波器当中的用于先前设置的一些层的滤波器应用于接收到的信号，并且将使用RE的唯一信道信息生成的滤波器应用于其它的层。方法可以进一步包括基于参考RE的信道信息生成将在RE组内共享的预处理滤波器的步骤，其中生成检测信号的步骤可以包括通过使用预处理滤波器补偿基于公共多滤波器的结果。解决技术问题的MIMO接收机包括：发射器；接收器；以及处理器，该处理器被连接到发射器和接收器，控制MIMO接收机，其中处理器通过使用参考资源元素(RE)的信道信息，确定检测次序，检测次序是由多个层经由多个天线处理接收到的接收信号的次序；根据检测次序生成用于处理接收到的信号的公共多滤波器；生成RE组，其包括多个RE，并且其中将共享基于参考RE生成的公共多滤波器；以及通过将公共多滤波器应用于RE组中的排除参考RE的RE的每个接收到的信号，从RE的每个接收到的信号生成用于多个层的检测信号。有益效果本发明的实施例具有下述效果。首先，因为可以减少处理通过多个层接收到的信号所要求的的复杂度，所以接收机能够有效地操作。其次，因为接收机可以有效地处理期望信号，所以在存在干扰的网络环境中由于干扰消除接收机可以减少负载。第三，接收机可以通过反映通信环境来控制层的检测次序，从而能够最小化性能劣化并且同时能够减少计算复杂度。本发明的效果不局限于以上描述的效果，并且在此处没有描述的其它效果可以由本领域技术人员从本发明的实施例的以下描述得到。也就是说，可以由本领域技术人员从本发明的实施例得到本发明未意图的效果。附图说明包括附图以提供对本发明进一步的理解，附图图示本发明的实施例，并且与本描述一起用来解释本发明的原理。本发明的技术特征不局限于特定附图，并且在附图中示出的特征被组合以构成新的实施例。附图的附图标记指的是结构元件。图1是示出在关于本发明的多输入多输出(MIMO)环境下根据接收到的流的数量的计算复杂度的图。图2是示出在关于本发明的MIMO环境下根据接收到的流的数量的存储器需求的图。图3是示出在关于本发明的MIMO环境下在相同的小区中UE之间的干扰的图。图4是示出在关于本发明的MIMO环境下在邻近的小区之间的干扰的图。图5是示出关于本发明指配给UE的资源块(RB)结构的图。图6是示出关于本发明由多个RE形成的资源元素(RE)组的图。图7是示出关于本发明的常规MIMO接收机操作过程的图。图8是示出与本发明有关的MIMO接收机操作过程的图。图9是示出在与本发明有关的MIMO接收机处检测检测信号的过程的概念的图。图10是示出在与本发明有关的MIMO接收机处检测检测信号的过程的概念的图。图11是示出在与本发明有关的MIMO接收机处生成预处理滤波器的示例的图。图12是示出与本发明有关的另一MIMO接收机操作过程的图。图13是示出与本发明有关的另一MIMO接收机操作过程的图。图14是示出与本发明有关的另一MIMO接收机操作过程的图。图15是示出在与本发明有关的信号检测过程的计算复杂度之间的比较的曲线图。图16是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图17是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图18是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图19是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图20是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图21是示出与本发明有关的形成MIMO接收机的RE组的过程的图。图22是示出与本发明有关的形成MIMO发射机的RE组的过程的图。图23是示出与本发明的一个实施例有关的形成MIMO发射机的RE组的过程的图。图24是示出根据本发明的一个实施例的用于处理MIMO接收机的接收到的信号的方法的流程图。图25是示出根据本发明的一个实施例的用于处理MIMO接收机的接收到的信号的方法的流程图。图26是示出根据本发明的一个实施例的用于处理MIMO接收机的接收到的信号的方法的流程图。图27是示出根据本发明的一个实施例的用于处理MIMO接收机的接收到的信号的方法的流程图。图28是示出根据本发明的一个实施例的UE和基站的配置的框图。具体实施方式虽然在本发明中使用的术语是从通常已知和使用的术语中选择的，但在此处使用的术语可以根据在该领域中操作者的意图或者习惯、新技术的出现等变化。此外，在本发明的描述中提及的一些术语已经由申请人以他的或者她的判断选择，其详细含义在本文描述的相关部分中描述。此外，需要不是简单地通过实际使用的术语、而是通过每个术语在其内的含义来理解本发明。通过根据预先确定的格式合并本发明的构成组件和特征提出以下的实施例。在没有额外的注释的条件下独立的构成组件或者特征应被考虑是可选择的因素。如果需要的话，独立的构成组件或者特征可以不与其它组件或者特征结合。此外，可以合并某些构成组件和/或特征以实现本发明的实施例。可以改变在本发明的实施例中公开的操作次序。任何实施例的某些组件或者特征也可以被包括在其它实施例中，或者可以根据需要以其它实施例中的那些替换。在描述本发明时，如果确定相关的已知功能或者结构的详细描述使本发明的范围不必要地出现模糊，则其详细描述将被省略。在整个说明书中，当特定部分“包括或者包含”某个组件时，除非另外特别地描述，这指示不排除其它组件和可以进一步包括其它组件。在说明书中描述的术语“单元”、“……器/机”和“模块”指示用于处理至少一个功能或者操作的单元，其可以通过硬件、软件或者其组合实现。词语“一”、“一个”、“该”和与其相关的词语可用于包括单数表达和复数表达两者，除非描述本发明的上下文(特别地，随附权利要求的上下文)以其他方式清晰地指示。在本文中，本发明的实施例已经集中在移动站和基站之间的数据发送和接收关系描述。基站可以指的是与移动站直接地执行通信的网络的终端节点。在本文中，被描述为由基站执行的特定操作可以由基站的上层节点执行。即，显而易见，在由包括基站的多个网络节点组成的网络中，用于与移动站通信执行的各种操作可以由基站或者除基站以外的网络节点执行。术语基站可以以术语固定站、节点B、e节点B(eNB)、高级基站(ABS)、接入点(AP)等替换。术语移动站(MS)可以以用户设备(UE)、订户站(SS)、移动订户站(MSS)、移动终端、高级移动站(AMS)、终端等替换。发射机指的是用于发送数据或者语音服务的固定和/或移动节点，并且接收机指的是用于接收数据或者语音服务的固定和/或移动节点。因此，在上行链路中，移动站成为发射机，并且基站成为接收机。类似地，在下行链路传输中，移动站成为接收机，并且基站成为发射机。设备与“小区”的通信可以指的是设备向小区的基站发送信号和设备从小区的基站接收信号。也就是说，虽然设备实质上对特定基站发送和接收信号，但为了描述的方便起见，可以使用表述“向由特定基站形成的小区发送信号和从由特定基站形成的小区接收信号”。类似地，术语“宏小区”和/或“小型小区”可以不仅指特定覆盖范围，而且指“支持宏小区的宏基站”和/或“支持小型小区的小型小区基站”。本发明的实施例可以由在无线接入系统(诸如，IEEE802.xx系统)、第三代合作伙伴计划(3GPP)系统、3GPP长期演进(LTE)系统、和3GPP2系统中的任何一个中公开的标准文档支持。也就是说，为了使本发明的技术精神清晰而没有描述的步骤或者部分可以由上述文档支持。此外，在本文档中公开的所有术语可以由以上所述的标准文档描述。尤其是，本发明的实施例可以由文档P802.16-2004、P802.16e-2005、P802.16.1、P802.16p和P802.16.1b(其是IEEE802.16系统的标准文档)中的至少一个支持。在下文中，将会参考附图描述本发明的优选实施例。要理解的是，将会与附图一起公开的详细描述旨在描述本发明的示例性实施例，并且不旨在描述能够实施本发明的唯一的实施例。应当注意到，在本发明中公开的特定术语是为了便于本发明的描述和更好地理解而提出的，并且这些特定术语的使用可以被改变为本发明的技术范围或者精神内的另一种格式。1.大规模MIMO系统为了建立大规模MIMO系统，必须开发大规模MIMO接收算法。与现有的MIMO系统相比较，在大规模MIMO系统中，就以下的两个方面而言，需要改进接收机。首先，在大规模MIMO环境下，由接收机同时接收的数据流的数量增加。同时处理的数据流的数量的增加导致计算复杂度和存储器需求增加。这导致系统实现成本和处理时间增加，从而给接收系统带来负担。如图1和2所示，根据现有的MIMO接收算法的接收到的流的数量计算的复杂度和存储器需求指数地增加。其次，在大规模MIMO环境下，由于干扰源的数量增加，需要具有改进的干扰消除性能的接收算法。在大规模MIMO系统中，当基站同时地发送数据给几十或者数百用户时，除发送给其的数据信号之外，每个用户接收几十或者更多的多用户干扰信号。因此，存在对用于有效地消除这样的干扰信号的大规模MIMO接收算法的需要。此外，也需要有效消除从邻近小区或者邻近小区的用户接收的干扰。为了解决这样的技术问题，考虑以下的技术议题。首先，将描述在大规模MIMO环境下计算复杂度和存储器需求的增加。如果发射机的天线的数量始终大于接收机的天线的数量，则由发射机发送的流的数量与接收机的天线的数量成比例增加。此时，接收机使用接收滤波器以检测来自接收到的信号的每个流。在LTE系统中，滤波器应在每个子帧中被重新计算。由于这样的计算过程导致的负荷可以量化为计算复杂度和存储器需求。复杂度和存储器需求与接收的流的数量的平方或者立方成正比。因此，如图1所示，由于接收的流的数量Ns增加，因此计算复杂度和存储器需求迅速地增加。此外，因为硬件规格由最坏的情况确定，所以，由于流的数量增加，硬件实现成本显著地增加。在下文中，将描述常规的MIMO接收机的接收算法和/或根据滤波器的计算复杂度和存储器需求。MRC算法需要最小的计算复杂度和存储器。但是，MRC算法不考虑流之间的干扰，并且因此提供低的性能(也就是说，低的接收SINR)。在线性检测方法之中，最小均方误差(MMSE)滤波器提供最好的性能(也就是说，高的接收SINR)。但是，复杂度由表达，且需要用于逆矩阵操作的附加的个存储器。图1和2分别示出根据MMSE滤波器的接收的流的数量的复杂度和存储器需求。对于使用MMSE滤波器的接收，对于信道矩阵的逆矩阵操作是必需的。逆矩阵的大小由接收的流的数量确定，并且，例如，对于高性能现场可编程门阵列(FPGA)，获得15×15逆矩阵需要的时间大约是150μs。这样的时间延迟对应于在LTE信道模型中假定的500μs的相干时间的大约30％。此外，对于MMSE接收的逆矩阵操作，移动所有信道信息到新的存储器的过程是必需的，从而导致很大的延迟。此外，处理器访问存储器用于逆矩阵操作，从而导致附加的延迟。这样的延迟显著地增加系统处理时间。最后，干扰消除(IC)滤波器是非线性检测方法，并且能够在D-BLAST接收机(其是IC的示例)中获得对应于最大通信容量的性能。具有低的实现复杂度的V-BLAST接收机以MMSE和SIC混合的形式被配置。尤其是，在MIMO-OFDM环境下，由于信道选择性增加，V-BLAST接收机具有接近于最大通信容量的性能。但是，因为V-BLAST接收机也基于MMSE滤波器，所以需要高于MMSE滤波器的复杂度和存储器的复杂度和存储器需求。此外，IC方法从接收的信号中消除先前检测的符号和层以控制干扰。因此，如果先前检测到的值具有误差，则会发生检测性能劣化的误差传播现象。已经提出用于解决这样的问题的各种IC算法，但是，与常规方法相比较已经提高了复杂度。图3是示出在关于本发明的MIMO环境下在相同的小区中UE之间干扰的图。图4是示出在关于本发明的MIMO环境下邻近小区之间干扰的图。除了计算复杂度和存储器需求增加之外，将参考图3和4描述在大规模MIMO环境下出现的干扰。如果基站的天线的数量很大，则一个基站可以同时地支持多个UE。在这种情况下，从基站到UEA发送的信号相对于UEB起干扰的作用，并且发送给UEB的信号相对于UEA起干扰的作用。因为干扰与期望的信号一起由基站发送，所以干扰经历与期望的信号相同的路径损耗。因此，干扰信号的功率类似于期望的信号的功率，并且因此，接收SINR快速降低。为了解决这样的问题，基站可以执行多用户(MU)MIMO预编码以最小化干扰。但是，即使在这种情况下，由于信道信息误差、迟滞现象和码本大小限制，也很难完全地消除多用户干扰。在多小区环境下，导致各种小区之中的干扰。代表性地，在图4的环境下，UEA受到来自基站B干扰的影响，并且UEB受到来自基站A干扰的影响。尤其是，当UE接近邻近小区之间的边界时，UE从邻近基站接收更强的干扰。此外，当小区之间的间隙窄时，如在小型小区(例如，微小区、微微小区、毫微微小区等)中，UE从邻近小区接收强的干扰的概率进一步增加。在采用大规模MIMO方法的密集多小区环境下，需要改善MIMO接收机的干扰消除能力。尤其是，如果造成强的干扰，则需要干扰消除(IC)接收算法，并且现有的IC接收机需要比干扰源的数量更多的天线。例如，接收机需要11个接收天线以消除10个干扰源。在不能安装足够数量的天线的小型的UE中，需要引入用于解决这样的限制的技术。例如，在发射机中利用应用于多用户或者多小区干扰的改进的干扰抑制(IS)技术、或者干扰对齐技术以在特定信号空间中对齐干扰，并且使用有限数量的接收天线将IC接收机应用于消除来自许多干扰源的干扰。随后，将关于以上描述的问题描述常规MIMO接收机的操作算法。图5是示出关于本发明的指配给UE的资源块(RB)的结构的图。图6是示出关于本发明的由多个RE形成的资源元素(RE)组的图。图7是示出关于本发明的常规MIMO接收机操作过程的图。图5示出指配给特定UE的一个RB，并且垂直和水平轴分别表示频率轴和时间轴。一个RB由个RE组成，并且在每个RE中，接收的信号由以下的等式1表示。等式1在等式1中，l表示RE的索引，Gl表示在接收机中经由解调参考信号(DMRS)估计的信道，sl表示发送的信号，并且Il表示干扰。wl表示白噪声，并且wl的协方差矩阵是如上所述，接收机可以使用最小均方误差(MMSE)滤波器，以从接收的信号中消除信道的影响。使用MMSE滤波器从接收信号检测到的发送的信号由以下的等式2表示。等式2其中在等式2中，Bl表示MMSE滤波器，并且表示经由MMSE滤波器估计的发送的信号。协方差矩阵Rl被定义为此时，对于使用MMSE滤波器估计所发送的信号所必需的复数乘法的计算复杂度可以由以下的等式3示意地表示。等式3在大规模MIMO的情况下，接收天线的数量Nr很大，并且，在这种情况下，可以接收对应于接收天线最大数量的数量Ns的流。在这种情况下，接收机的通信容量可以被提升最大Ns倍，但是，复杂度与流数目数量的立方成正比例快速增加。因此，如果接收的流的数量很大，则能够在最小化性能劣化的同时以低的复杂度执行处理的接收机是必要的。图6示出图5的RB的一部分，并且示出由几个RE组成的RE组。此时，RE的信道可以具有互相关。尤其是，如果多普勒效应小(接收机缓慢地移动或者固定)，则位于相同的水平轴上的RE之间的相关性大。如果信道的功率延迟扩展低，则位于相同的垂直轴上的RE之间的相关性大。如果多普勒效应小，并且信道的功率延迟扩展低，则在图6示出的所有RE之间的相关性大。在图6中，中心RE和外围RE之间的相关性由阴影的深度示出。也就是说，随着每个RE的阴影的深度增加，与中心RE的相关性增加，并且随着每个RE的阴影的深度减小，与中心RE的相关性减小。如图7所示，常规MIMO接收机已经将相同的操作应用于RE，而不考虑RE之间的相关性，以检测发送的信号。也就是说，常规MIMO接收机已经相对于接收到的信号按照每个RE执行从信道信息Gi计算滤波器Bi(710)，以及相对于检测和解码接收到的信号的过程(720)。但是，当由于在大规模MIMO环境下流数量增加，考虑到计算复杂度和存储器需求增加时，常规接收算法需要改进。在下文中，将会描述一种MIMO接收机，该MIMO接收机根据具有较低的复杂度的算法同时使用RE之间的相关性提供与现有的算法相同的性能操作。2.使用预处理滤波器操作MIMO接收机的方法图8是示出根据本发明的实施例的使用预处理滤波器操作MIMO接收机的过程的图。如参考图6所述的，使用预处理滤波器的MIMO接收机将在信道之间具有相对高的相关性的多个RE配置成一个RE组(具有的大小为N)。下面，使用接收信号检测器(例如，MMSE滤波器)从RE组的第l个RE的接收信号检测到的信号被定义为“检测信号”。在参考图7所述的MIMO接收机的情况下，如果在从接收信号检测该检测信号的过程中层数很大，则发生图1的复杂度问题。为了降低这种复杂度，MIMO接收机使用数值分析算法(例如，共轭梯度(CG)算法)代替直接计算MMSE滤波器，从而检测RE组的RE的检测信号。下面，v1指的是基于RE组的第一RE的MIMO信道生成的“预处理滤波器(或者加速滤波器)”。上述数值分析算法通过迭代计算过程找到一个值，并且随着迭代计算过程进行，该值接近精确值。如果在迭代计算过程中使用预处理滤波器v1，则MIMO接收机能够以小的迭代次数(即以高速度)找到期望值。然而，生成能够充分提高速度以找到上述期望值的预处理滤波器需要高复杂度。因而，为了降低关于RE组的所有RE获得相应预处理滤波器的情况的计算复杂度，预处理滤波器可以关于特定RE(例如，第一RE)生成，并且在RE组的其它RE之间共享。也就是说，在关于RE组的RE检测该检测信号的过程中，数值分析算法使用相同的预处理滤波器。特定RE(或者第一RE)可以被定义为“参考RE”，参考RE被用于计算预处理滤波器，并且与RE组中的RE的排序或者索引无关。因而，如果RE之间的信道相关性高，则MIMO接收机共享从RE组的所有RE中的一个RE生成的预处理滤波器(810)，并且数值分析算法使用预处理滤波器(820、830和840)生成检测信号。因而，能够以比传统MIMO接收机低的复杂度获得相同性能。随着RE组内的第一RE和另一RE之间的信道相关性增大，这样的迭代速度缩短效果提高。图9和10是示出使用预处理滤波器检测MIMO接收机处的检测信号的过程的概念的图。图9示出检测根据共享接收信号检测器(或者接收滤波器)的方法操作的MIMO接收机的检测信号的过程，并且图10是检测根据共享上述预处理滤波器的方法操作的MIMO接收机的检测信号的过程。在图9和10中，箭头表示数值分析算法的迭代计算过程。首先，在图9中，圆的中心920表示MIMO接收机的期望值，即精确值。如果检测值与精确值(910)稍微不同，则数值分析算法可以通过几个迭代过程达到精确值(920)。相反，如果检测信号相对接近于精确值(930和940)，则能够以较小迭代次数(950)找到精确值(920)。因而，根据接收滤波器共享方法操作的MIMO接收机操作以共享接收滤波器，使得检测信号的初始值变得接近于精确值(即，误差降低)。相比之下，在图10中，根据预处理滤波器共享方法操作的MIMO接收机操作以降低迭代次数，而非使得检测信号的初始值变得接近于期望值(即，圆的中心1020)。也就是说，即使在计算与数值分析算法的期望值1020明显不同的初始值时(1010)，MIMO接收机也能够以与图9相比相对更小的迭代次数(1030)找到期望值。换句话说，在图10中，MIMO接收机起快速提高根据数值分析算法的迭代计算的收敛速度的作用，以降低复杂度。下面将详细地描述这种MIMO接收机生成预处理滤波器v1的实施例。根据第一实施例，可以通过各种算法，诸如雅可比(Jacobi)法、高斯-赛德尔(Gauss-siedel)法、SQR预适应(SQRpreconditioning)法和不完全Cholesky分解法生成预处理滤波器。首先，如下列等式4所示，可以基于参考RE(第一RE)的MIMO信道定义任意矩阵A1。等式4由于矩阵A1为正定矩阵并且为对称的，所以等式4可以被分解为下列等式5。等式5A1＝L1+D1+在等式5中，L1表示下三角矩阵，并且D1表示对角矩阵。在等式5中，根据在上述各种方法之中的三种方法的预处理滤波器V1可以被定义。雅可比法：高斯-赛德尔法：V1＝(L1+D1)-1SQR预适应法：V1＝w(L1+wD1)-1(w为任意常数)在上述方法中，高斯-赛德尔法和SQR预适应法可以通过计算实际逆矩阵显式地表达预处理滤波器V1。然而，为了降低获得逆矩阵的计算复杂度，可以通过根据下列等式6的回代过程计算V1，而没有显式地计算V1。等式6x＝V-1y→Vx＝y在等式6中，如果V为下三角矩阵，则可以从等式6的右端等式依次计算作为等式6的值x。除了上述三种方法之外，如果不完全Cholesky分解法被应用，则如下列等式7中所示，等式5的A1可以被分解为不完全Cholesky因子是下三角矩阵。等式7虽然不完全Cholesky分解法可以使用低于完全Cholesky分解法的复杂度分解A1，但是限定了近似的下三角矩阵。在不完全Cholesky分解法中，预处理滤波器V1被定义为下列等式8。等式8根据等式8的预处理滤波器V1可以通过直接计算逆矩阵精确地表达，或者可以通过回代过程计算和表达。除了上述方法之外，还可以根据各种方法计算和定义根据本发明的实施例的预处理滤波器V1。例如，对于计算预处理滤波器V1的过程，可以使用在“IterativeMethodsforSparseLinearSystems(用于稀疏线性系统的迭代方法)”中公开的各种方法和算法。作为生成预处理滤波器的第二实施例，可以使用RE的MIMO信道的特性生成预处理滤波器V1。为了根据上述第一实施例计算A1，需要矩阵X矩阵操作过程为了改善这种操作过程的计算复杂度，在第二实施例中，使用RE的MIMO信道从而以低复杂度计算A1。更具体地，在参考RE中，可以被近似为下列等式9的对角矩阵Z1。等式9当流的数量Ns增大并且信道元素之间的相关性降低时，等式9的近似变得精确。在这种近似中，根据大规模MIMO环境下的信道特性，非对角项可以被近似为0。根据上述近似过程，可以由等式10的对角矩阵定义矩阵A1。等式10A1＝Z1+R之后，由于等式10的A1可以仅由对角元素表达，所以第一实施例中所述的雅可比法可适用于等式10的A1从而计算预处理滤波器V1。在第二实施例中，如果在近似过程中误差大，则数值分析算法的迭代次数的衰减量可能不大。也就是说，对期望值的收敛速度可能不增大。之后，将参考图11描述生成预处理滤波器的第三实施例。图11是示出关于本发明的在MIMO接收机处生成预处理滤波器的示例的图。在第三实施例中，找到具有与第一实施例的微小差异的Z1，并且使用在第二实施例中描述的方法。例如，如果MIMO信道矩阵G1被近似为具有图11中所示的形状1110、1120和1130的矩阵则可能显著地降低A1的计算复杂度。在图11中，黑色元素指示非零值，并且白色元素指示零值。也就是说，信道矩阵的每个元素的值都被与预定阈值比较，以将低于阈值的元素的值近似为0。此时，近似的秩应等于G1。上文已经描述了计算预处理滤波器V1的三个实施例。下面将描述使用预处理滤波器检测检测信号的数值分析算法。数值分析算法代替MMSE的逆矩阵操作、迫零算法(ZF)、干扰抑制合并算法(IRC)和BLAST算法，以关于RE组检测和生成检测信号。这样的数值分析算法适用于NAICv1.1.0的TR36.866中所述的所有MIMO接收机。这种数值分析算法仅代替上述逆矩阵操作，因而改善复杂度的同时具有与常规MIMO接收机相同或者类似的检测性能。作为数值分析算法，可以使用共轭梯度(CG)算法、牛顿法算法或者最速下降法算法。在数值分析算法中，通过使用上述预处理滤波器V1以小迭代次数(即以高速)计算值，并且迭代次数的降低效果随着用于生成预处理滤波器的参考RE和另一RE之间的相关性增大而增强。例如，将详细地描述使用图8和CG算法的数值分析算法。CG算法是一种用于迭代地执行操作直到导出预定精确度的收敛算法。随着算法被迭代，导出具有较小误差的结果。首先，MIMO接收机将具有等于或者大于预定值的相关性的多个RE成组以形成图6中所示的一个RE组。RE组中包括的任何一个RE都成为参考RE(第一RE)，并且MIMO接收机使用参考RE的MIMO信道生成预处理滤波器。虽然RE组的参考RE可以最接近于时间/频率轴上的中心，但是本发明不限于此。MIMO接收机基于参考RE的预处理滤波器V1，使用数值分析算法(CG算法)关于RE组的其它RE生成检测信号CG算法可以通过下列等式11的形式实施。等式11g(0)＝b-td(0)＝V1g(0)while||g(i)||＞δ||g(0)||dog(i+1)＝g(i)-α(i)td(i+1)＝V1g(i+1)+β(i+1)d(i)endwhile在等式11中，是数值分析算法的第i次迭代的估计的传输信号。第0次迭代的传输信号即初始值被设置成所有项由1组成的向量。和b(i)表示用于获得值的临时向量，并且f1,f2表示用于确定临时向量之间的关系的函数。向量是梯度向量，并且指示迭代算法在精确值上收敛的最快方向。此时，如果更新向量g(i)和初始生成向量g(0)之间的差小于预定阈值，则算法迭代停止。即，通过向量的大小，可以间接地确定通过直接计算MMSE滤波器获得的结果和辅信号之间的差。如果g(i)值为0，则辅信号和使用MMSE获得的结果之间的差为0。在等式11中，δ确定算法的终止时间，并且可以表示算法的目标精确度。δ可以由系统自动地确定，或者可以根据用户输入确定。随着δ减小，算法迭代次数增大并且结果的精确度增大，而随着δ增大，算法迭代次数减少并且结果的精确度降低。即，根据δ的水平确定使用CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值之间的可允许误差。MIMO接收机可以控制δ，以在复杂度和性能之间提供平衡。同时，在CG算法中，如果迭代次数等于方矩阵的大小，则通过CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值变得彼此相等。根据一个实施例，MIMO接收机可以限制数值分析算法的迭代次数，从而限制检测该检测信号所需的最大时间。如果MIMO接收机检测特定RE的信号所需的时间比检测另一RE所需的时间相对更长，则系统的总处理时间受影响。为了防止这种问题，检测该检测信号所需的时间可以被限制于特定范围。可以通过限制数值分析算法的迭代次数限制检测信号。即，由于数值分析算法的迭代所需的时间恒定，所以MIMO接收机可以通过限制迭代次数控制迭代时间。限制迭代次数可能增大通过CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值之间的误差。这是性能劣化和处理时间之间的权衡。在图12中，使用RE组的所有RE的信道计算预处理滤波器V1。例如，可以基于在下列等式图12中计算的GA生成V1。等式12在等式12中，N表示RE组中的RE数，并且wl表示每个信道矩阵的权重。在wl＝1的情况下，GA被定义为所有信道矩阵的平均值。MIMO接收机基于在等式12中计算的信道矩阵GA计算将在RE组中共享的预处理滤波器V1(1210)。之后，MIMO接收机使用预处理滤波器V1检测每个RE的检测信号(1220、1230和1240)。已经参考图8至12描述了其中MIMO接收机生成预处理滤波器V1的实施例和其中使用V1生成检测信号的实施例。下面，除了其中在RE组中共享预处理滤波器的实施例之外，还将参考图13至15描述其中在RE组中共享接收滤波器的实施例。图13是示出使用预处理滤波器的另一实施例的MIMO接收机操作过程的视图。在图13中，与图8不同，MIMO接收机基于RE组的参考RE的信道G1生成预处理滤波器V1和接收滤波器B1(1310)。V1和B1在RE组的所有RE之间共享，并且MIMO接收机使用接收滤波器B1检测来自接收信号的主信号(1320和1330)。之后，MIMO接收机基于每个RE的唯一信道，使用预处理滤波器V1和数值分析算法通过主信号的补偿过程检测辅信号(1340、1350和1360)。将参考下列等式13详细地描述上述过程。等式13g(0)＝b-td(0)＝V1g(0)while||g(i)||＞δ||g(0)||dog(i+1)＝g(i)-α(i)td(i+1)＝V1g(i+1)+β(i+1)d(i)endwhileg(i+1)＝g(i)-α(i)t在等式13中，表示使用基于参考RE的信道生成的接收滤波器B1从第l个RE的接收信号检测的主信号。等式13的数值分析算法使用从参考RE生成的预处理滤波器V1补偿主信号，从而生成辅信号如果参考RE和RE组的另一RE之间的相关性高，则使用公共接收滤波器B1检测的主信号类似于使用MMSE滤波器直接获得的值，并且更快速地执行在数值分析算法中使用预处理滤波器V1补偿主信号以检测辅信号的过程。相反，如果相关性小，则主信号和使用MMSE滤波器直接获得的值之间的误差大，并且检测辅信号的过程与不使用预处理滤波器的情况稍微不同。下面将描述获得图13的实施例中的预处理滤波器V1的实施例。在图13中，与图8中不同，由于计算了在RE组中共享的公共接收滤波器B1，所以计算预处理滤波器V1的过程可以与图8的过程不同。首先，基于等式14中所示的参考RE的信道定义任意矩阵A1。等式14在等式14中，A1具有与公共接收滤波器B1的逆矩阵关系根据下列三个实施例，MIMO接收机可以基于矩阵A1定义预处理滤波器V1。首先，预处理滤波器V1可以是公共接收滤波器B1的逆矩阵。即，公共接收滤波器B1可以是即将进行的预处理滤波器V1。该实施例被表达为如等式15中所示，并且如果计算了公共接收滤波器B1，则MIMO接收机使用公共接收滤波器B1作为预处理滤波器。由于公共接收滤波器和预处理滤波器相同，所以MIMO接收机不需要进一步计算V1，并且不需要用于计算和存储V1的存储器。等式15第二，MIMO接收机可以根据完全Cholesky分解法分解A1，以计算预处理滤波器V1。通过根据下列次序的三个步骤执行这种过程。i)(L1是下三角矩阵)ii)iii)如果使用回代过程，则可以省略步骤ii)中的获得下三角矩阵L1的逆矩阵的过程。也就是说，在第二方法中，当应用B1和V1时，能够使用回代过程降低复杂度。在这种情况下，生成预处理滤波器V1和公共接收滤波器B1的过程的主要复杂度发生在步骤i)中。步骤iii)是通过的近似生成稀疏预处理滤波器(其大部分元素为0的矩阵)的步骤。在这种过程中，如果预处理滤波器是稀疏滤波器，则计算复杂度在数值分析算法的每次迭代中都被显著降低。在第三方法中，可以根据不完全Cholesky分解法计算预处理滤波器V1。通过根据下列次序的三个步骤执行这种过程。i)(是下三角矩阵)ii)iii)如果基于计算预处理滤波器和公共接收滤波器，则与第二实施例中不同，即使参考RE的辅信号应通过补偿过程计算。这是因为B1是近似逆矩阵，因而可能在参考RE中出现误差。结果，第三实施例在生成公共接收滤波器和预处理滤波器时需要最低复杂度，但是在补偿过程中需要最大迭代次数。上述实施例仅是示例性的，并且除了上述方法之外，还可以根据各种方法定义预处理滤波器和公共接收滤波器。与参考图13所述的实施例不同，根据RE之间的信道相关性，可以省略使用RE的唯一信道和预处理滤波器的补偿过程1340和1350。也就是说，如果参考RE和另一RE之间的相关性足够高，则使用公共接收滤波器检测的主信号的误差相对小。如果预测RE的主信号的误差对最终结果性能的影响低，则补偿主信号的过程被省略，并且主信号被直接输入至解码器1370。也就是说，可能降低补偿过程所需的计算复杂度和存储器需求。图14是示出使用预处理滤波器的另一MIMO接收机操作过程的图。图14与图13类似之处在于使用公共接收滤波器。然而，在图14的实施例中，不基于参考RE的信道计算预处理滤波器，而是使用RE组的每个RE的唯一信道计算每个RE的预处理滤波器。使用基于每个RE的唯一信道生成的预处理滤波器代替V1执行对主信号的补偿过程。更具体地，MIMO接收机基于参考RE的信道计算公共接收滤波器B1(1410)。B1在RE组的RE之间被共享，并且被用于生成主信号(1430)。在补偿主信号的过程之前，MIMO接收机基于每个RE的唯一信道生成预处理过滤器(1440和1460)。也就是说，是基于关于第二RE的计算的(1440)，并且是基于关于第N个RE的计算的。参考图8至13所述的实施例适用于每个RE的唯一预处理滤波器的过程。之后，MIMO接收机使用关于每个RE生成的唯一预处理滤波器，基于数值分析算法执行补偿过程(1450和1470)。通过补偿过程生成的辅信号(1480)被输入至解码器1490，并且在解码器1490中处理。根据图14的实施例，由于每个RE都生成预处理滤波器，所以需要附加1的复杂度。然而，如果RE之间的信道相关性低，则补偿过程的迭代次数在根据图8至13的方法共享预处理滤波器的实施例中增大。如图14中所示地使用唯一预处理滤波器的实施例在降低复杂度和计算过程所需的时间方面更高效。此外，如果根据采取回代过程的雅可比法、高斯-赛德尔法和SQR预适应法生成预处理滤波器，则在计算预处理滤波器的过程中增加的复杂度被最小化，并且对MIMO接收机没有施加大的负担。如果具有大小为N的下三角矩阵经过回代过程，则复杂度低于N2。图15是示出现有技术的计算复杂度和应用预处理滤波器的情况之间的比较的图。在图15的图中，矩形标出的曲线示出当使用相应MMSE滤波器关于RE组的所有RE检测信号时的计算复杂度。星形标出的曲线示出预处理滤波器在RE组中共享的情况，并且三角形标出的曲线示出不在RE组中共享、并且公共接收滤波器被共享从而执行计算过程的情况。在图15中，能够看出上述MIMO接收机随着接收流的数量增大而具有更高复杂度增益。根据上述实施例，如果RE组的所有RE之间的相关性为1，则每个RE的接收滤波器Bl变成与参考RE的接收滤波器B1相同。因而，即使仅使用B1，也可以在性能没有劣化的情况下将主信号输入至解码器。因此，由于关于RE组仅获得一个接收滤波器，所以总计算复杂度被降为1/N(N为RE组的RE的数量)。如果RE组的RE之间的相关性小于1，则使用预处理滤波器V1补偿使用公共接收滤波器B1计算的主信号的误差。随着RE之间的相关性增大，使用预处理滤波器的数值分析算法的补偿过程被快速地执行(即，迭代次数减小)。此时，使用预处理滤波器的补偿过程与不使用预处理滤波器的补偿过程相比具有较高计算复杂度，但是与不使用预处理滤波器的补偿过程相比具有明显更低的迭代次数。作为结果，MIMO接收机使得RE之间的相关性最佳，由此在最小化性能劣化的同时降低复杂度。MIMO接收机还能够以由于使用预处理滤波器的补偿过程中的误差导致的性能劣化为代价进一步降低计算复杂度，由此在计算复杂度和性能之间提供折衷。另外，根据上述方法，除了参考RE之外，不关于RE直接地计算逆矩阵，并且通过矩阵X向量操作执行所有操作。分布处理方法不易于应用于逆矩阵操作，但是由于易于平行化而易于应用于矩阵X向量操作。因此，能够快速地降低整体处理时间。3.形成MIMO接收机的RE组的方法上文已经描述了使用预处理滤波器在MIMO接收机处理接收信号的过程。下面将描述在MIMO接收机形成作为处理接收信号的单元的RE组的过程。首先将描述RE组、参考RE和标准RE的概念。图16至20是示出根据本发明的实施例的形成RE组的过程的视图。图16至20中所示的矩形指示RE，并且带阴影、带图案或者带颜色的矩形表示RE组的参考RE。一个或者更多RE形成RE组，并且RE组中所包括的RE共享基于参考RE的信道信息生成的接收滤波器和/或预处理滤波器。即，直接从接收信号(例如，使用MMSE滤波器)计算参考RE的接收滤波器和/或预处理滤波器。下面，RE组的除了参考RE之外的RE被称为“标准RE”。例如，在图16中，RE组#11610包括11*6＝66个RE，并且RE组#11610由位于其中心的一个参考RE和65个标准RE组成。类似地，RE组#21620由一个参考RE和65个标准RE组成。从参考RE至每个标准RE的距离由{频率轴，时间轴}的坐标值定义，并且例如位于RE组#11610中的A处的标准RE可以由{0,2}表达。位于B、C和D处的标准RE可以分别由{0,5}、{-3,0}和{-3,5}表达。通过确定作为仅为示例性的频率/时间轴增大方向的RE组的向右和向上方向获得这些坐标值。在图16中，两个RE组1610和1620的每个都包括66个RE，并且两个RE组1610和1620中所包括的所有RE都被称为“母组”。即，下文的术语“母组”是用于处理多个RE以在MIMO发射机处形成RE组的单元。在图16中，母组是包括11*12＝132个RE的一个资源块(RB)。(在图16中，MIMO接收机处理作为母组的RB以形成两个RE组。)在图16至20中所示的实施例中，根据不同方法划分相同的母组从而形成RE组。母组不限于图16至20的实施方式，并且可以在LTE/LTE-A中的时隙、子帧、子带或者帧单元而不是RB中定义母组。如上所述，MIMO接收机基于参考RE的信道信息生成将在RE组中共享的接收滤波器和预处理滤波器，并且在标准RE之间共享所生成的滤波器，从而从接收信号生成检测信号。此时，对于接收滤波器、预处理滤波器和数据检测所需的参考RE的复杂度被表达为如下列等式16所示。等式16另外，标准RE的复杂度被表达为如下列等式17所示。等式17通过等式17能够看出，生成检测信号所需的复杂度可能受算法的迭代次数的影响。另外，通过等式16和17，处理一个母组所需的总复杂度被表达为如下列等式18所示。等式18在等式18中，NRE_DMMSE表示位于母组中的参考RE的数量，并且NRE_Proposed(iter)表示标准RE的数量，针对标准RE数值分析算法的在母组中“iter”(迭代)数值分析算法的迭代次数的RE。在图16的RE组#11610中，位于B处的标准RE的迭代次数可以大于位于A处的标准RE的迭代次数。这是因为在RE组中共享的接收滤波器和/或预处理滤波器的效率随着与参考RE的距离增大和用于找到值的数值分析算法的迭代次数增大而减小。另外，随着信道变化增大(如果功率延迟扩展分布大或者多普勒效应大)，共享滤波器的效率快速降低。因而，对于远离参考RE的标准RE，如果信道变化大，则算法的迭代次数显著增大，显著地增加生成检测信号所需的总复杂度CpxTotal。下面将通过描述其中MIMO接收机形成来自母组的RE组的各种实施例而描述一种即使是在生成检测信号所需的复杂度增大时也最小化复杂度的方法。首先，如果MIMO接收机使用图16中所示的RE组#1和#21610和1620，并且RE之间的信道相关性非常高(例如，如果功率延迟扩展分布的长度短并且多普勒效应具有小的值，则为步行信道(3km/h))，在RE组中共享的接收滤波器和预处理滤波器的效率非常高。因而，RE组的所有RE的数值分析算法的迭代次数可以为1，并且处理母组所需的计算复杂度CpxTotal能够被最小化。相反，如果RE之间的信道相关性低，则数值分析算法需要对远离参考RE的标准RE进行迭代。例如，假定位于A、B、C和D处的RE的迭代次数分别为1、2、3和4。增大具有大迭代次数的标准RE的数量提高RE组的计算复杂度。为了解决具有大迭代次数的标准RE的数量增大的问题，例如，假设图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740。由于图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740在母组方面与图16的实施例相同，所以包括数量上等于两个RE组1610和1620的RE数量的RE。然而，在图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740中，从参考RE至每个RE组中的最远标准RE的距离更短。因而，对于一些标准RE的迭代次数能够被降低。例如，在图16中，位于A和B处的标准RE和参考RE之间的距离分别为{0,2}和{0,5}，而在图17中，位于A和B处的标准RE和参考RE之间的距离分别被降低为{0,1}和{0,2}。在这种情况下，位于A、B、C和D处的任意RE的迭代次数能够被降低。结果，虽然在图17中的参考RE的总数量从2增大至4，但是与图16相比，处理母组所需的总复杂度降低。从上述实施例，确定参考RE的数量和RE组的配置以最小化CpxTotal，即处理母组中所包括的所有RE所需的计算复杂度。RE组的“配置”表示RE组的大小和形状。图17和20相同之处在于RE组的数量为4，且不同之处在于其形状。因而，RE组的配置彼此不同。存在形成RE组的各种方法。下面将描述其中形成RE组以最小化母组的计算复杂度的实施例。首先，RE组中的参考RE位于距标准RE的距离被最小化的位置处。换句话说，参考RE应位于RE组中，使得参考RE与最远标准RE的距离(即最大距离)被最小化。如上所述，可以使用包括频率轴和时间轴的两个元素通过{频率轴，时间轴}表达RE组中的RE之间的距离。生成远离参考RE的标准RE的检测信号所需的迭代次数等于或者大于接近于参考RE的标准RE。因而，如果根据所提出的方法布置参考RE，则能够防止特定标准RE的迭代次数快速增大。在图16的RE组#11610中，参考RE和标准RE之间的最大距离为{3,5}。即使在RE组#11610的任何其它RE被选为参考RE时，这种最大距离也不能够被降低。相反，在图18中，参考RE位于每个RE组的角处，并且最大距离为{5,10}。因而，与位于图16的相同位置A的标准RE相比，位于图18的A处的标准RE需要更大的迭代次数。此外，随着RE组中的RE之间的信道相关性降低，迭代次数显著增大，需要大迭代次数的标准RE的数量快速地增大，并且总复杂度CpxTotal增大。总而言之，如上所述，参考RE应位于其中与参考RE的最大距离被最小化的位置。接下来，MIMO接收机可以基于RE之间的信道相关性确定RE组的配置。如上所述，RE组的信道相关性对生成标准RE的检测信号所需的迭代次数有影响。例如，如果RE之间的信道相关性高，则对于MIMO接收机检测标准RE的数据所需的迭代次数小。相反，如果RE之间的信道相关性低，则MIMO接收机在相同条件下检测来自标准RE的数据所需的迭代次数大。这是因为MIMO接收机使用接收滤波器和预处理滤波器检测RE组的数据，并且随着信道相关性增大，共享滤波器的效果提高。更具体地，MIMO接收机提前知晓所有RE的信道信息，并且可以基于RE的信道信息根据等式19计算RE之间的信道相关性。等式19在等式19中，指示根据弗罗贝尼乌斯(Frobenius)法的弗罗贝尼乌斯范数。另外，函数diag(B)指示通过仅提取矩阵B的对角元素获得的对角矩阵。C和|C|分别指示被用作用于计算RE组中的信道相关性的参考RE的任意RE的索引集合和索引集合的大小。例如，在图16的实施例中，C可以指示RE组#11610和RE组#21620的两个参考RE的索引，或者不是参考RE的两个任意RE的索引。另外，|C|为2。在图16中，如果RE组#21620的参考RE的信道为Gl,l∈C，则分别指示位于在频率轴上与参考RE隔开距离为1和-1的E和F处的标准RE的信道。类似地，分别指示位于在时间轴上与参考RE隔开距离为1和-1的G和H处的标准RE的信道。同时，指示参考REGl,l∈C和在频率轴上与参考RE隔开为k的标准RE之间的信道相关性。如果Gl和的信道相同，则为1，否则小于1。MIMO接收机可以基于等式19的计算沿频率轴的RE之间的信道相关性，并且根据所计算的信道相关性和下列等式20确定RE组中的频率轴上的最大距离。等式20k＝k+1endwhile在等式20中，表示频率轴上的最大距离，γ表示作为频率轴上的RE之间的信道相关性并且具有小于1的值的的最小阈值。在等式20中，如果小于γ，则在频率轴上与参考RE的最大距离为k-1，即等式20表示直至就在与参考RE的信道相关性成为最小阈值之前的RE被确定为在其中共享接收/预处理滤波器的RE组。根据等式20确定频率轴上的RE组的两端。在等式19中，时间轴上的RE之间的信道相关性可以被计算为并且也通过类似于等式20的方法确定时间轴上的最大距离。因而，可以确定时间轴上的RE组的两端，并且当确定两个轴上的最大距离时，最终确定RE组的配置(即形状和大小)。即，直至其中与参考RE的相关性成为等于或者大于频率上和时间轴上的阈值的距离，共享接收/预处理滤波器。作为另一实施例，MIMO接收机可以使用公共参考信号(CRS)预测信道的功率延迟扩展分布。这种功率延迟扩展分布至少对时域中的信道的脉冲响应，随着其长度增大，频率轴上的信道变化增大。MIMO接收机可以从信道的功率延迟扩展分布计算等式20中所述的最大距离。更具体地，如果信道延迟分布非常长，则等式20的最大距离可以成为1。相反，如果信道延迟分布短，则频率轴上的所有信道变为相等，并且最大距离可以被设为6。即，MIMO接收机可以使用信道延迟分布确定频率轴上的参考RE和标准RE之间的最大距离。另外，支持LTE/LTE-A的MIMO接收机可以测量多普勒效应，并且与上述功率延迟扩展分布类似地使用多普勒效应确定时间轴上的最大距离。结果，MIMO接收机可以使用功率延迟扩展分布和多普勒效应确定RE组的配置。根据另一实施例，MIMO接收机可以基于接收信号的信噪比(SNR)/信号干扰比(SIR)/信号与干扰加噪声比(SINR)确定数值分析算法的误差可允许系数，并且确定RE组的配置。数值分析算法的误差可允许系数δ已在等式11中描述，并且指示数值分析算法的计算结果值的误差可允许范围。这种误差表示使用标准RE的MMSE滤波器的直接计算结果和根据所提出的方法的共享接收/预处理滤波器的计算结果之间的差。因而，随着误差可允许系数δ增大，计算结果的误差增大的概率增大，因而所提出的MIMO接收机的性能劣化。然而，如果SNR/SIR/SINR低，则是噪声或者干扰而非误差主要影响性能。因而，在这种情况下，虽然误差可允许系数大，但是接收机的性能劣化相对地低。如果误差可允许系数增大，则数值分析算法的迭代次数可能降低，由此降低生成检测信号所需的计算复杂度。如果误差可允许系数大，则与误差可允许系数小的情况相比，每个RE的数值分析算法的迭代次数可以减小，并且可以形成更大的RE组。更具体地，例如，在图16中位于D处的RE的情况下，如果δ＝0.0001，则数值分析算法所需的迭代次数为4。相反，如果δ＝0.01，则迭代次数可以降为2。因而，如果不考虑SNR/SIR/SINR，则MIMO接收机应以图17中所示的而非图16的配置形成RE组，以防止迭代次数成为4。相反，如果考虑SNR/SIR/SINR，则如果SNR/SIR/SINR低，则MIMO接收机可以增大误差可允许系数，从而以图16中所示的配置形成RE组。此外，MIMO接收机可以确定每个母组的平均SINR，并且如等式21中所示，基于平均SINR确定母组的误差可允许系数。等式21δ＝10-SINR/5例如，图21的矩形指示母组2110。母组2111、2112、2113、2114、2114和2116每个都可以由多个RE组成(例如，图16至20的RB)，并且在每个母组中，RE组都可以通过图16至20的配置形成。在图21中，作为处理母组#12111的结果，SINR可以为10dB。在这种情况下，MIMO接收机关于母组#12111确定δ＝0.01，并且以图17中所示的配置形成RE组。之后，如果作为处理母组#22112的结果，SINR为15dB，则MIMO接收机可以确定δ＝0.001，并且以图19的配置形成较小的RE组。之后，如果作为处理母组#32113的结果，SINR为5dB，则MIMO接收机可以确定δ＝0.1，并且以图16的配置形成RE组。作为结果，MIMO接收机可以根据每个母组测量的SINR主动地确定RE组的配置，由此另外地降低处理接收信号所需的计算复杂度。作为使用SNR/SIR/SINR的另一实施例，MIMO接收机可以考虑SNR/SIR/SINR确定信道相关性的最小阈值γ。最小阈值γ表示RE满足的最小相关性，以如等式20中所述基于参考RE共享接收/预处理滤波器。如果SNR/SIR/SINR低，则MIMO接收机可以降低信道相关性的最小阈值。在这种情况下，等式20的算法可以选择与参考RE的更大的最大距离，由此形成更大的RE组。相反，如果SNR/SIR/SINR高，则MIMO接收机可以增大最小阈值。等式20的算法选择较小的最大距离，由此形成较小RE组。作为另一示例，如果母组为RB，则MIMO接收机可以在RB单元中确定RE组，并且考虑到先前RB的迭代次数形成RE组。如果数值分析算法的迭代次数在生成先前RB的检测信号的过程中超过特定阈值，则MIMO接收机可以关于下一RB形成RE组，该RE组每个都具有低于被应用于先前RB的RE组的大小。更具体地，数值分析算法的迭代次数的特定阈值为χ。例如，如图16中所示，当关于RB形成两个RE组时，可以考虑在生成位于图16的D处的标准RE的检测信号的过程中数值分析算法的迭代次数超过阈值χ的情况。此时，MIMO接收机关于下一RB以图17中所示的配置形成较小RE组。当形成较小RE组时，位于D的标准RE和参考RE之间的距离从{3,5}降为{3,2}，并且数值分析算法的迭代次数减小。相反，如果在生成图16中所示的RE组的检测信号的过程中，迭代次数不超过阈值χ，则具有图16中所示的配置的RE组可继续应用于下一RB。作为结果，MIMO接收机可以取决于先前RB的数值分析算法的迭代次数在RB单元中形成RE组的过程中是否超过阈值而减小RE组。减小RE组的意思可以是频率轴方向的减小、时间轴方向的减小以及频率和时间轴方向的减小任何一个。在图16的实施例中，如果位于图16的D处的标准RE的迭代次数超过阈值χ，则MIMO接收机可以比较位于C处的标准RE的收敛速度(不使用公共滤波器的情况的误差)与位于B处的标准RE的收敛速度。如果位于C处的标准RE的收敛速度高于位于B处的标准RE(即，误差低)，则参考RE和位于C处的RE之间的信道相关性比参考RE和位于B处的RE之间的信道相关性更大。因此，MIMO接收机可以形成具有图17中所示的配置的RE组，其中在时间轴方向中进一步关于下一RB提供参考RE(以进一步在更接近B的位置提供参考RE)。相反，如果位于C处的标准RE的收敛速度较低(即，误差更高)，则参考RE和位于C处的RE之间的信道相关性低于参考RE和位于B处的RE之间的信道相关性。因此，MIMO接收机可以关于下一RB形成具有图20中所示的配置的RE组(从而在更接近C的位置提供参考RE)。考虑收敛速度控制RE组的配置的方法可以被理解为考虑数值分析算法的迭代次数。同时，高收敛速度(每迭代次数降低误差的较高速度)表示生成检测信号所需的迭代次数小。可以通过计算等式11中所述的数值分析算法的“while||g(i)||＞δg(0)||do”的||g(i)||(即，梯度)确认收敛速度(即，其中不使用公共滤波器的情况的误差)。换句话说，随着||g(i)||关于相同迭代次数i减小，收敛速度增大(即，误差减小)。因此，通过比较位于C处的RE的||g(i)||和位于D处的RE的||g(i)||，可以比较两个RE的收敛速度。上文已经描述了其中MIMO接收机比较数值分析算法的迭代次数和误差从而确定下一RE组的配置的实施例。下面，除了上述说明之外，将描述其中MIMO接收机使用RE之间的信道相关性预先确定下一RE组的配置的实施例。使用等式19描述了在MIMO接收机处测量频率轴和时间轴的信道相关性的过程。如果频率轴方向中的信道相关性低于时间轴方向的信道相关性(即，频率轴方向中的信道变化更大)，则可以选择其中频率轴方向的最大距离减小的RE组。相反，如果时间轴方向中的信道相关性低于频率轴方向的信道相关性(即，如果时间轴方向的信道变化更大)，则可以选择其中时间轴方向的最大距离减小的RE组。根据该实施例，通过减小在其中数值分析算法的迭代次数由于低信道相关性而大的轴方向的最大距离，可能降低关于下一RE的所有RE组的计算复杂度。例如，如果在使用具有图16中所示的配置的RE时，在数值分析算法的迭代次数超过χ时满足则MIMO接收机可以关于下一RB形成具有图17中所示的配置的RE组。相反，如果满足则可以形成具有图20中所示的配置的RE组。可以如下改变其中MIMO接收机比较最大迭代次数和阈值χ的实施例。与RE组减小的实施例相反，如果在检测先前RB的数据的过程中，数值分析算法的最大迭代次数小于特定阈值，则MIMO接收机可以关于下一RB扩大RE组。也就是说，如果信道相关性充分好，则即使在RE组被扩大时，数值分析算法的迭代次数也不显著增大。因此，MIMO接收机可以扩大RE组，以降低参考RE的计算复杂度。此外，如果先前RB的数值分析算法的最大迭代次数低于特定阈值，则MIMO接收机比较频率轴方向的收敛速度和时间轴方向的收敛速度，从而确定将被扩大的RE组的配置。另外，MIMO接收机可以比较频率轴和时间轴上的信道相关性，以确定将被扩大的RE组的配置。其中RE组被扩大的实施例类似地适用于RE组被减小的实施例，因而将省略其详细说明。如果考虑先前RB的迭代次数扩大RE组，则MIMO接收机可以扩大RE组以返回到未减小的RE组。即，如果MIMO接收机已经考虑到RB的迭代次数减小了RE组，则扩大RE组可以表示RE组被返回到未减小的RE组。图21是示出根据本发明的实施例的形成RE组的过程的图。在图21中，每个矩形指示RB，并且每个RB包括图16至20中所示的多个RE，并且由一个或者更多RE组组成。参考图16至20所述的一个或者更多实施例被组合并且可应用，因而MIMO接收机能够最小化每个RB的计算复杂度。例如，首先，MIMO接收机关于RB#12111根据频率轴和时间轴考虑信道相关性来确定RE组的配置。当RB#12111的数据检测结束时，MIMO接收机可以基于RB#12111的数值分析算法的收敛速度和迭代次数预先确定将在RB#22112中使用的RB组的配置。类似地，可以基于RB#22112的数值分析算法的结果确定RB#32113的RE组的配置。即，可以基于先前RB的数值分析算法的收敛速度和迭代次数确定将在下一RB中使用的RE组的配置，并且可以考虑RE之间的信道相关性和/或SNR/SIR/SINR确定第一RB的RE组。除了RB单元之外，MIMO接收机还可以以子帧和时隙单元形成RE组。如上所述，MIMO可以考虑RE之间的信道相关性、SNR/SIR/SINR和先前操作历史自适应地确定RE组的配置。由于RE组被自适应地确定，所以MIMO接收机能够在没有性能劣化的情况下降低处理所有RB所需的计算复杂度。4.形成MIMO发射机的RE组的方法在上面已经描述了在MIMO接收机处形成RE组以处理接收到的信号的过程。在下文中，将会参考图22和图23描述其中MIMO发射机从母组形成RE组的实施例。在下文中，MIMO发射机可以意指在本说明书的开始描述的基站或者发射机并且可以执行与MIMO接收机的通信。首先，考虑到在时间轴上的多个RE间的信道相关性和在频率轴上的多个RE间的信道相关性，MIMO发射机确定来自于母组的RE组的配置。即，MIMO发射机可以直接地确定RE组(即，RE组的配置)以被用于MIMO接收机生成检测信号。随后，MIMO发射机将关于RE组的配置的信息发送给MIMO接收机，MIMO接收机基于这样的信息处理接收到的信号以生成检测信号。在下文中，将会详细地描述在MIMO发射机处形成RE组的过程。即，在MIMO接收机处理接收到的信号之前MIMO发射机可以执行确定RE组的配置的过程。当由MIMO发射机确定RE组的配置时，将信息从MIMO发射机发送到MIMO接收机。关于由MIMO发射机发送的RE组的信息可以通过物理下行链路控制信道(PDCCH)被发送到MIMO接收机。根据上述过程，因为MIMO接收机可以省略确定RE组的配置的过程，所以能够改进UE的实现复杂度并且减少UE的功耗。如果在MIMO发射机和MIM接收机在时分双工(TDD)系统中相互通信，则MIMO发射机可以事先获知有效的信道。在这样的情况下，MIMO发射机可以根据在等式20中描述的过程执行在多个RE当中的计算信道相关性的过程。通过等式20，MIMO发射机可以确定频率轴上的最大距离和在时间轴上的最大距离。即，如果频率和时间轴上的最大距离被确定，则MIMO发射机确定RE组的配置。关于形成的RE组的信息(例如，RE组的配置)被发送到MIMO接收机。相反地，如果MIMO发射机和MIMO接收机在频分双工(FDD)系统中相互通信，则MIMO发射机来说难以直接地获知有效的信道。在这样的情况下，MIMO发射机可以接收关于在频率和时间轴上的RE之间的信道相关性的信息或者关于通过MIMO接收机反馈的多普勒效应和功率延迟扩散分布的信息。换言之，MIMO发射机可以接收由MIMO接收机反馈的用于形成RE组的参数值，并且使用接收到的信息形成RE组。反馈的信息的示例包括关于是特定频域的特性值的多普勒效应、功率延迟扩展分布、相干时间、以及相干带宽的信息，并且可以包括关于MIMO接收机的优选频域的索引、优选的频域的次序以及每个频域的偏好的信息作为根据时间/频率相关性的频域的偏好信息。MIMO发射机基于反馈的信息中的至少一个形成RE组。随后，将会描述其中MIMO发射机形成来自于一个母组的RE组并且然后将关于RE组的信息发送到MIMO接收机的实施例。首先，可以共享在MIMO发射机和MIMO接收机之间预先确定的RE组的配置。即，MIMO发射机可以选择RE组的预先确定的配置中的任意一个，并且将所选择的RE组作为索引值发送到MIMO接收机。因为MIMO接收机具有关于RE组的配置的信息，所以能够确定使用从MIMO发射机接收到的索引值形成RE组的配置。参考图22，MIMO发射机和MIMO接收机共享指示RE组的配置是集合#12210、集合#22220、集合#32230以及集合#42240中的任意一个的信息。这时，各个集合示出一个母组包括具有特定配置的RE组。根据上述实施例，MIMO发射机基于和选择预先确定的四个集合中的任意一个，并且将关于所选择的集合的信息发送到MIMO接收机。在图22中，假定四个集合的母组是相同的。这时，虽然在此描述中形成一个母组的单元(例如，一个RB)在LTE/LTE-A中是RB，但是形成一个母组的单元不限于此，并且可以由在新的通信系统中定义的子帧、时隙或者单元实现。在图22中示出的数字指示在母组中的RE组的索引。在下文中，为了方便描述，通过{集合索引，RE组索引}表达集合中的特定集合和特定RE组。即，{3,1}意指在集合3中通过“3”表示的第三RE组(2230)。其次，MIMO发射机可以基于先前选择的集合的索引值用信号发送新选择的集合的索引值。即，在上述实施例中，MIMO发射机直接地发送指示RE组的配置的索引值。可替选地，MIMO发射机可以将最新形成的RE组的配置与先前形成的RE组的配置进行比较，并且仅将比较的结果发送到MIMO接收机。更加具体地，通过长期统计元素(例如，功率延迟扩散分布或者多普勒效应)确定在时间/频率轴上的RE之间的信道相关性。通过UE的移动速度和载波选择显著地影响这样的长期统计元素。因此，如果UE使用相同的载波并且其移动性低，则信道相关性随着时间而缓慢地变化。在这样的情况下，先前选择的RE组的配置和新选择的RE组的配置很有可能是相似的。即，MIMO发射机仅发送与先前的RE组的配置的比较的结果，从而最小化被发送到MIMO接收机的信息的开销。例如，如果事先已知在MIMO发射机和MIMO接收机之间先前选择的RE组的配置，则MIMO发射机可以仅使用如在下面的表1中所示的1位信息通知MIMO接收机是否先前选择的RE组的配置被重用。表1索引信息0保持1重置如果MIMO发射机发送“1”，则MIMO接收机不再使用先前使用的RE组的配置。而是，MIMO发射机将指示新的RE组的配置的索引值发送到MIMO接收机。相反地，如果MIMO发射机发送“0”，则MIMO接收机可以识别先前使用的RE组的配置被继续使用。作为另一示例，MIMO发射机可以使用2位的信息用信号发送作为相关值的最新选择的RE的配置，如在下面的表2中所示。表2索引信息00保持01-1(扩大)10+1(缩小)11重置或者被保留在表2中，如果在MIMO发射机和MIMO接收机之间事先选择的RE组的配置是集合#32230并且最新选择的RE组的配置是集合#42240，则MIMO发射机发送“10”。在接收“10”之后，MIMO接收机可以识别设置的索引增加了1并且RE组的配置实质上被缩小。如果最新选择的RE组的配置是集合#22220，则MIMO发射机发送“01”。如果信道状态快速地改变并且因此集合#12210被重新选择，则MIMO发射机发送“11”并且直接地通知MIMO接收机集合#12110的索引值。可替选地，MIMO发射机可以发送“11”并且没有通知MIMO接收机新选择的集合的索引值。而是，已经接收到“11”的MIMO接收机根据上述实施例直接地形成RE组。这时，MIMO发射机隐式地估计MIMO接收机已经选择集合#1。随后，MIMO发射机基于隐式选择的集合#1使用表2通知MIMO接收机RE组的配置。根据在表1和表2中描述的实施例，如果信道状态快速改变以重置RE组信息，则MIMO发射机应快速地发送指示新的RE组集合的索引值。为了减轻这样的负担，MIMO发射机可以仅将关于信道相关性中的变化的信息发送到MIMO接收机，如在下面的表3中所示。表3索引信息0信道相关性减少。1信道相关性增加。当接收到根据表3的信息时，考虑到先前使用的RE组的配置和信道相关性的变化，MIMO接收机确定要被重新使用的RE组的配置。例如，将会描述MIMO接收机从MIMO发射机接收“0”同时选择和使用图22的集合#32230的情况。能够看到，在MIMO接收机优选地应用集合#32230以通知RE组并且处理接收到的信号的同时，用于生成特定RE的检测信号的数值分析算法的迭代次数超过阈值。在这样的情况下，MIMO接收机将集合#32230应用于直到RE属于的RE组，以形成RE组，并且将集合#42240应用于其后续的RE组以形成RE组。即，如果在MIMO接收机处理{3,2}的RE的同时要求生成检测信号的迭代次数超过阈值，则在处理{3,3}的RE和其后续的RE时选择集合#42240以在{4,5}和{4,6}的配置中形成RE组。随后，MIMO接收机可以关于剩余的RE选择集合#42240以在{4,7}和{4,8}的配置中处理接收到的信号。相反地，当MIMO接收机从MIMO发射机接收“1”时，可以基于现有的集合形成RE组以处理接收到的信号。这时，如果处理接收到的信号的过程的迭代次数显著减少，则MIMO接收机可以将集合#3变成集合#2并且处理接收到的信号。例如，如果在{3,2}中此情形发生，则{3,3}和{3,4}的RE组可以变成{2,2}的配置并且然后被处理。第三，MIMO发射机可以周期性地或者非周期性地通知MIMO接收机关于RE组的信息。上述第二实施例的MIMO发射机将关于通过与先前选择的RE组的配置(即，集合)的关系表达的新RE组的配置的信息发送到MIMO发射机。在本实施例中，MIMO发射机周期性地或者非周期性地直接通知MIMO接收机关于RE组的配置的信息。因此，MIMO接收机可以在其中关于RE组的信息没有被接收的时段中根据在章节3中描述的实施例通知RE组。对于非周期性的传输，MIMO发射机可以在下述情况下将关于RE组的信息发送到MIMO接收机：例如，如果MIMO发射机首先将数据发送到MIMO接收机，如果层的数量或者秩被改变，如果服务的载波或者RB被改变，如果MIMO接收机通过触发消息直接地请求关于RE组的信息等。如果MIMO接收机通过触发消息请求关于RE组的信息，则触发消息可以通过物理上行链路控制信道(PUCCH)被发送。MIMO发射机可以使用控制帧以将关于RE组的信息发送到MIMO接收机。控制帧指示当发送关于RE组的信息时的时间并且可以被周期性地或者非周期性地发送到MIMO接收机。如果控制帧被周期性地发送，则发送关于RE组的信息的时间在时段内被固定。相反地，如果控制帧被非周期性地发送，则直到新的控制帧被发送，发送关于RE组的信息的时间被固定。这时，当MIMO发射机改变关于RE组的信息被发送的时间时可以使用后者。下面的等式22是配置控制帧的示例并且CF1、CF2和CF3表示不同的控制帧。在控制帧中，各个元素意指一个母组处理单元(例如，RB、帧、子帧、时隙等)，“1”意指MIMO发射机直接地发送母组的分组信息，并且“0”意指MIMO发射机没有发送分组信息并且因此MIMO接收机直接地形成RE组。这时，在没有直接地形成RE组的情况下，MIMO接收机使用通过MIMO发射机先前确定的分组信息。等式22CF1＝{1,0,1,0,1,0,1,0,1}CF2＝{1,0,0,0,1,0,0,0,1}CF3＝{1,0,0,0,0,0,0,0,0}如果信道相关性快速改变则MIMO发射机发送CF1以将关于RE组的信息更加频繁地发送到MIMO接收机，并且如果信道相关性缓慢地改变则发送CF3以较不频繁地将关于RE组的信息地发送到MIMO接收机。迄今为止，已经描述其中MIMO发射机将关于RE组的信息发送到MIMO接收机的实施例。即使在所提出的实施例中，MIMO接收机可以直接地形成RE组。在这样的情况下，MIMO接收机可以忽略关于RE组的接收到的信息并且自发地形成RE组。如果MIMO接收机在不同于通过MIMO发射机指示的配置中形成RE组，则MIMO接收机将这样的信息反馈到MIMO发射机。即，MIMO接收机可以感测在根据通过MIMO发射机指示的RE组的配置生成检测信号的过程中用于一些RE的数值分析算法的迭代次数超过阈值。在这样的情况下，MIMO接收机确定通过MIMO发射机指示的RE组的配置是不合适的，并且根据章节3中提出的方法直接地形成RE组。随后，MIMO接收机将关于形成的RE组的配置的信息发送到MIMO发射机，使得MIMO发射机确认形成新的RE组的过程。可以通过物理上行链路控制信道(PUCCH)递送这样的反馈信息。例如，假定通过MIMO接收机允许的数值分析算法的迭代次数的阈值是2。在MIMO接收机处根据从MIMO发射机接收到的信息形成RE组并且检测数据的过程中，一些RE的结果值可能不满足可允许的误差范围。在这样的情况下，MIMO接收机可以另外或者迭代地执行数值分析算法以检测数据直到获取在可容许的误差范围内的结果值。MIMO接收机可以累积没有获取可容许的误差范围内的结果值的RE的数量，并且如果累积的数字超过任意的数字则直接地形成RE组。可替选地，当在可容许的误差范围内的结果值没有被获取时，MIMO接收机可以将这样的信息直接地反馈给MIMO发射机。在下面的表4中示出这样的反馈信息。表4索引信息00保持01频率10时间11频率/时间即，作为根据通过MIMO发射机发送的RE组的配置检测数据的结果，如果在误差范围内检测到信号，则MIMO接收机发送“00”。相反地，如果作为生成MIMO接收机的检测信号的结果在频率轴或者时间轴上需要扩大RE组，则MIMO接收机可以发送“01”或者“10”。如果在两个轴上需要扩大RE组，则可以发送“11”。基于通过MIMO接收机反馈的信息，MIMO发射机可以确定要被重新形成的RE组的配置。例如，假定MIMO发射机选择图22的集合#32230并且通知MIMO接收机集合#32230并且MIMO接收机反馈“01”。在这样的情况下，考虑到MIMO接收机的反馈，即使当集合#32230被选择时，在选择下一个集合时MIMO发射机可以通知MIMO接收机集合#42240。图23是图示在时间序列中MIMO发射机的RE组形成方法的流程图。因此，尽管在图23中省略详细描述，本领域的技术人员可以容易地理解同等地或者相似地应用上面的描述。首先，MIMO发射机获取MIMO信道信息(S2310)。在TDD系统中，MIMO发射机可以直接地获知信道信息。在FDD系统中，MIMO发射机可以通过分析通过MIMO接收机反馈的信息获取信道信息。随后，MIMO发射机确定RE组的配置(S2320)。即，MIMO发射机确定RE组的配置以被用于生成检测信号。在确定RE组的过程中，可以使用在RE之间的信道相关性。可以考虑到在S2310中获取的信道信息计算信道相关性。当确定了RE组的配置时，MIMO发射机将关于RE组的配置的信息发送到MIMO接收机(S2330)。发送关于RE组的信息的方法包括发送先前确定的RE组的配置的索引值的方法，和发送指示与如上所述的先前的RE组的配置的关系的索引值的方法。可以周期性地或者非周期性地执行这样的传输过程。已经接收关于RE组的信息的MIMO接收机基于信息处理接收到的信号以生成检测信号(S2340)。如果在生成检测信号的过程中需要调节RE组的配置，则这样的信息被反馈到MIMO发射机。根据上面提出的实施例，MIMO发射机基于RE之间的信道相关性自适应地确定RE组的配置并且通知MIMO接收机RE组的配置。MIMO接收机基于接收到的信息形成RE组以处理接收到的信号，从而省略形成RE组的过程。5.用于处理建议的MIMO接收机的接收到的信号的方法参考图16至图21在上面已经描述了用于形成MIMO接收机的RE组的方法，并且参考图22和图23在上面已经描述了用于形成MIMO发射机的RE组的方法。在下文中，将会参考图24至图27描述MIMO接收机处理接收到的下行链路信号的实施例。更加详细地，将会描述MIMO接收机以RE组为单位确定层的检测次序并且参考检测到的检测次序处理接收到的信号的实施例。在被建议的实施例的描述之前，将会首先描述有关事宜。首先，将会描述MMSESIC方案。MMSESIC方案是干扰消除过程与前述的MMSE方案相组合的接收方案。接收机可以通过MMSESIC方案消除干扰获得理想的通信性能。同时，为了通过干扰消除获得性能增益，接收到的干扰信号的强度应大于期望信号的强度。即，如果干扰信号的强度小于期望信号的强度，则使用干扰消除过程可能降低性能。在下文中，外部干扰将会被称为Ii。而且，假定外部干扰的干扰Ii小于期望信号的强度。在这样的情况下，SIC没有被应用于外部干扰Ii。同时，GI意指在MIMO发射机和MIMO接收机之间定义的有效的MIMO信道，并且通过“接收天线的数量*流的数量”来定义其大小。这时，如果同时从MIMO发射机发送两个或者多个流，则对于各个流其它的流用作干扰。例如，如果同时发送两个流，除了外部干扰Ii之外，对于(Gl＝[g1g2])g2也用作干扰。相反地，对于g2，g1也用作干扰。为了从Ii识别除了外部干扰之外的干扰，干扰将会被称为内部干扰。如果内部干扰中的g2的强度大于g1的强度(||g2||＞||g1||)，则SIC的操作过程可以被如下地表达。等式23yl＝Glsl+il+wl其中Gl＝[g1g2]，sl[s1s2]T将会参考等式23详细地描述SIC过程。首先，MIMO接收机基于Gl＝[g1g2]生成MMSE滤波器并且基于如通过下面的等式23表达的MMSE滤波器计算接收到的信号s1,s2。等式24随后，在||g2||＞||g1||的情况下，可以定义x2＝g2s2，从而获得用于一些流的等式25。等式25,在等式25中消除干扰之后，等式25可以被表达为等式26。等式26如从等式26所注明的，仅通过一个流表达接收到的信号。随后，基于g1替代Gl生成MMSE滤波器，从而能够计算s1。通过前述的过程，应用MMSESIC方案的MIMO接收机可以从接收到的信号顺序地去除流。MIMO接收机基于剩余的流的信道计算MMSE滤波器以仅获得特定的流，并且然后从接收到的信号去除相对应的流。以这样的方式，与流的总数一样多地重复一系列的过程。同时，因为MMSESIC方案以MMSE滤波器为基础，所以计算过程复杂度和存储器的问题出现。此外，假定外部干扰是干扰消除目标(即，||il||＞||g1||or||il||＞||g2||)，注意的是，处理接收到的信号的过程包括从现有技术的两个步骤增加的总共三个步骤，并且最大的MMSE滤波器的大小被增加到3。如果干扰的数量被更多地增加，则过程的步骤的数量和MMSE滤波器的大小应被相应地增加。结果，MMSESIC具有由于MMSE计算的复杂度和存储的问题。在下文中，将会参考图24描述处理如所建议的MIMO接收机的接收到的信号以解决问题的过程。首先，MIMO接收机确定将会被应用于RE组的检测次序(S2410)。检测次序意指关于MIMO接收机如何通过多个层处理在MIMO接收机中接收到的数据流的次序。换言之，MIMO接收机根据被确定的检测次序生成用于处理接收到的信号的接收滤波器，并且通过将被生成的接收滤波器顺序地应用于数据流生成检测信号。同时，用于在步骤S2410处确定检测次序的MIMO接收机的参考变成预先确定的RE，并且可以是前述的参考RE。即，MIMO接收机确定用于通过使用特定RE的信道处理多个层的次序，并且根据被确定的次序生成接收滤波器。MIMO接收机基于参考RE确定检测次序，并且生成接收滤波器，即，公共多滤波器(S2430)。如稍后描述，在RE组内共享公共多滤波器，并且MIMO接收机可以通过将公共多滤波器应用于被包括在RE组中的RE以与参考RE相同的次序在RE组内处理用于RE的多个层。例如，图25示出如果同时发送四个流则基于与中心RE相对应的参考RE在MIMO接收机中生成四个MMSE滤波器(公共多滤波器)的过程。这时，四个MMSE滤波器的大小变得较小。这是因为当顺序地应用接收滤波器时由SIC方案一个接一个地去除流。同时，当用于参考RE的检测次序被确定时MIMO接收机通过分组多个RE形成RE组(S2420)。以这样的方式，可以根据各种实施例执行形成RE组的过程。如在图16至图23中所描述的用于形成RE组的方法可以被应用于形成RE组的过程。另一方面，MIMO接收机可以根据考虑参考RE的检测次序的方法形成RE组。更加详细地，MIMO接收机可以从多个RE选择具有与针对参考RE确定的检测次序相同的检测次序的RE，并且可以将所选择的RE形成为RE组。即，可以通过具有相同的检测次序的RE配置根据一个实施例的RE组。根据另一方法，MIMO接收机可以形成具有与参考RE相似的信道的RE作为一个组。即，在MIMO接收机中计算用于所有的RE的检测次序，并且发现相同的检测次序的RE的过程要求附加的计算复杂度和存储器。而且，具有相似的信道环境的RE可以具有相似的检测次序是可能的。因此，MIMO接收机可以将其与参考RE的信道相似性低于阈值的RE形成为RE组，而不是计算检测次序。如果RE组被形成，则MIMO接收机通过将公共多滤波器应用于接收到的信号生成主检测信号(S2450)。如从图24所注明的，因为基于参考REy1的信道确定的接收滤波器被应用于参考REy1，所以不要求将公共多滤波器应用于参考REy1。随后，MIMO接收机执行补偿主检测信号的过程(S2460，S2470)。因为主检测信号是公共多滤波器的结果，所以基于各个RE的信道信息的计算结果和误差可能出现。补偿过程是将基于每个RE的信道信息的效果反映到主检测信号的过程，并且是改进主检测信号的准确度的过程。同时，对于参考RE不要求补偿过程。已经执行补偿过程的辅信号被输入到解码器(S2480)并且在其中处理，从而生成最终的检测信号。同时，虽然MMSE滤波器可以被用作如上所述的公共多滤波器，但是可以应用其它的方法。例如，替代基于MMSE滤波器的V-BLAST方法，可以应用ZF/IRC方法。而且，在补偿主信号的过程期间牛顿方法、最速下降法等以及前述的CG算法可以被应用于补偿算法。将会描述在图24中描述的一系列过程。假定MIMO接收机具有4*4个天线并且被接收到的层的数量是4。假定使用参考RE的信道生成MMSE滤波器并且参考RE的检测次序是{3,4,1,2}的层次序。MIMO接收机可以通过使用参考RE的层次序生成如通过下面的等式27表达的四个接收滤波器。等式27如果生成由四个MMSE滤波器组成的公共多滤波器，则MIMO接收机通过处理参考RE的接收信号生成检测信号。如上所述，因为对于参考RE不要求检测信号的补偿过程，所以主检测信号变成最终检测信号。随后，MIMO接收机通过使用公共多滤波器顺序地处理位于RE组内的RE的数据流，并且生成用于RE的主检测信号。因为主检测信号使用根据参考RE的信道信息确定的接收滤波器而不是使用各自的RE的信道信息，所以使用各自的RE的实际信道信息时间的结果值的误差出现。因此，MIMO接收机通过使用各自的RE的信道信息(Gl，l≠1)补偿主检测信号，并且生成辅检测信号。此补偿过程被重复地执行直到在补偿过程的结果值和与公共多滤波器没有被使用的情况相对应的结果值之间的差小于阈值。同时，将会更加详细地描述在MIMO接收机中确定用于参考RE的检测次序的过程。首先，作为简单的方法，MIMO接收机可以按照用于相对应的RE的每层接收到的数据流的较大的信道增益的次序来确定检测次序。例如，假定用于指示有效信道的矩阵Gl＝[g1g2g3g4]的各个层的信道增益是||g3||＞||g4||＞||g1||＞||g2||。MIMO接收机可以根据相对应的RE的信道增益次序将检测次序确定为3、4、1、2。作为另一方法，MIMO接收机可以通过应用MSE排序、NLS(邻近似然性和)排序、以及简化的NLS排序算法生成公共多滤波器。将会作为示例描述MSE排序。参考RE的第i层的MSE被表达为下面的等式28。等式28在等式28中，P是各个符号的平均功率。如果通过等式28计算用于所有的层的MSE，则检测次序是最小的层的次序。根据第一方法，对于计算复杂度和存储器存在收益。根据第二方法，对于检测次序存在收益。同时，除了这些方法之外，各种方法可以被用于确定检测次序。图26示出在图24中描述的过程的另一示例。在图24的步骤S2420处，MIMO接收机形成RE组，其将会共享参考RE的检测次序，并且根据RE的信道相似度或者检测次序形成RE组的实施例已经被描述。另一方面，作为最简单的方法，MIMO接收机可以形成参考RE的邻近的RE作为RE组。邻近的RE具有高的相关性并且具有相似的信道是可能的。信道相似度与如上所述的检测次序直接关联。因此，MIMO接收机可以将与参考RE相邻的预先确定的数量的邻近的RE形成为RE组。即，MIMO接收机确定用于参考RE的检测次序(S2610)，并且基于参考RE的检测次序计算公共多滤波器(S2620)。随后，MIMO接收机通过将公共多滤波器应用于与参考RE相邻的邻近RE生成主检测信号(S2630)。MIMO接收机通过使用各自的RE的唯一的信道信息补偿在RE组内的各自的RE(S2640，S2650)，并且被补偿的辅检测信号被发送到解码器(S2660)并且然后被处理。如果RE被如上面简单地分组，则在RE组内的一些RE可以具有不同于公共多滤波器的检测次序。在这样的情况下，虽然MIMO接收机的检测性能可能被降低，但是如果在RE组内的RE的相关性非常大，则性能降低可能被最小化。即，当通过反映RE的信道相关性主动控制RE分组的过程时，可以获得有效的性能。同时根据另一实施例，MIMO接收机可以直接地确定辅信号在，而没有关于与参考RE相邻的邻近RE没有补偿主信号的情况下直接地确定辅信号。即，与参考RE相邻的邻近的RE的相互信道相关性非常大。因此，即使不使用各个RE的唯一的信道信息补偿主检测信号，但是最终的结果值的误差变成非常小。如果预测到此误差很小地影响性能，则MIMO接收机可以通过将主检测信号直接地发送到解码器来处理主信号，在而没有不补偿用于针对RE组内的一些或者全部RE的补偿主检测信号的情况下通过将主检测信号直接地发送到解码器来处理主信号。在这样的情况下，可以减少对于补偿过程所要求的计算复杂度。将会参考图27描述又一实施例。在图27的实施例中，通过在RE组内反映所有的信道生成公共多滤波器，而不是仅使用参考RE的信道生成。等式29指示使用RE组内的所有RE的信道信息定义的新的信道矩阵。等式29在等式29中，N指示在RE组内的RE的数量，wl指示用于各个RE的信道的权重值，并且GA被定义为在wl＝1的情况下的所有的RE的信道矩阵的平均值。如果根据等式29定义的信道矩阵被使用，则在所有的RE组内将会共享的接收滤波器(即，公共多滤波器)被如通过等式30所表达而定义。等式30在等式30中，指示RE组的协方差矩阵，并且w′l是各个Rl的权重值。将会参考图27描述前述的细节。MIMO接收机执行对多个RE的分组(S2710)。参考图24至图26描述的细节可以被同等地或者相似地应用于RE分组。随后，MIMO接收机生成新的信道矩阵(S2720)，在其中反映被包括在RE组中的所有RE的信道，并且基于新信道矩阵确定用于多个层的检测次序(S2730)。随后，MIMO接收机生成其中检测次序被反映的公共多滤波器(S2740)，并且通过将公共多滤波器应用于RE组内的接收到的信号生成主检测信号(S2760)。不同于前述的实施例，因为在图27中没有单独地设计参考RE，所以最新生成的信道矩阵被应用于包括y1的所有RE。随后，MIMO接收机通过使用各个RE的唯一的信道信息补偿主检测信号生成辅检测信号，并且将被生成的辅检测信号发送到解码器以处理最终的检测信号(S2770，S2780，S2790，和S2800)。同时，在前述的实施例中补偿主检测信号的过程期间，根据特定的参考可以确定补偿过程的迭代次数。如果补偿过程的迭代次数增加，则最终结果值的误差减少，但是由于计算过程用于生成辅检测信号的最大时间增加。为了避免此问题，MIMO接收机需要限制生成辅检测信号要求的时间。例如，MIMO接收机可以限制用于主检测信号的补偿过程的迭代次数。因此，由于主检测信号已经被减少到小于阈值的值，无论补偿结果的误差如何，MIMO接收机可以将处理接收到的信号的过程所要求的全部时间减少到某个范围内。不同于前述的实施例，MIMO接收机可以在RE组内仅共享公共接收滤波器中的一些。即，在上面已经描述，如果用于所有的层的检测信号被确定并且公共的接收滤波器被生成，则对于RE组内的所有的RE共享被确定的公共接收滤波器。然而，不同于前述的描述，可以仅对于RE组内的RE共享公共接收滤波器中的一些。更加详细地，在接收滤波器当中，在RE组内仅共享达到接收滤波器No.L的接收滤波器，并且MIMO接收机可以通过在RE组内直接地生成用于各个RE的其它层的接收滤波器处理接收到的信号。这时，L指示被共享的接收滤波器的数量。将会参考前述的等式27作为示例描述MIMO接收机。在L＝2的情况下，MIMO接收机在RE组内共享和但是不共享和因此，在RE组内仅共享四个公共的接收滤波器的{3,4}层。同时，在{1,2}层的情况下，因为接收滤波器的矩阵大小小，所以由于逆矩阵操作导致的复杂度小并且对应于2*2和1*1。因此，MIMO接收机可以关于RE组内的除了参考RE之外的RE针对由{1,2}层接收到的数据流通过使用各个RE的唯一的信道信息直接地计算MMSE滤波器来检测数据。根据又一实施例，MIMO接收机可以将预处理滤波器与公共接收滤波器一起应用于RE组。即，如果参考RE的检测次序被确定，则MIMO接收机可以根据参考RE的检测次序一起生成接收滤波器和预处理滤波器。如上所述，预处理滤波器通过快速地增加补偿处理的收敛速度来减少迭代次数。如果随着迭代次数被减少所获得的复杂度增益大，则尽管补偿过程的迭代次数的复杂度被增加，MIMO接收机可以与接收滤波器一起使用预处理滤波器。MIMO接收机可以在RE组内共享基于参考RE的信道生成的预处理滤波器。在小型小区和异构网络(HetNet)中，许多的小区通过重叠而存在。因此，在UE的外围存在强大的外部干扰，从而已经发出了对用于消除这样的干扰的方法的注意。为了消除这样的干扰，LTE/LTE-A系统建议NAICS(网络协助干扰消除和抑制)接收机。操作NAICS接收机以同时检测外部干扰信号和期望信号以最小化由于外部干扰的性能劣化。即，网络被操作以通知UE外部干扰的信道和MCS水平。然而，在这样的情况下，要通过接收机同时检测的流的数量变成干扰信号的数量和期望信号的数量的总和并且然后显著地增加，从而由于逆矩阵操作的复杂度增加导致的问题出现。根据如上面所建议的用于处理接收到的信号的方法，根据SIC接收机中的流的数量的复杂度增加显著地小于现有技术的接收机中的复杂度增加。因此，如上面所建议的MIMO接收机和用于处理接收到的信号的方法可以是适合于多个强大的外部干扰存在的环境的解决方案。6.装置配置图28是示出根据本发明的一个实施例的UE和基站的配置的框图。在图28中，UE100和基站200可以分别地包括射频(RF)单元110和210、处理器120和220以及存储器130和230。虽然在图28中示出UE100和基站200之间的1:1通信环境，但通信环境可以在多个UE和基站200之间建立。此外，在图28中示出的基站200适用于宏小区基站和小型小区基站。RF单元110和210可以分别包括发射机112和212以及接收机114和214。UE100的发射机112和接收机114被配置为向基站200和其它UE发送信号和从基站200和其它UE接收信号，并且处理器120被功能地连接到发射机112和接收机114以在发射机112和接收机114处控制向其它装置发送信号和从其它装置接收信号的过程。处理器120处理要发送的信号、将处理的信号发送给发射机112、并且处理由接收机114接收的信号。必要时，处理器120可以在存储器130中存储被包括在交换的消息中的信息。通过这种结构，UE100可以执行本发明的各种实施例的方法。基站200的发射机212和接收机214被配置为向另一个基站和UE发送信号和从另一个基站和UE接收信号，并且处理器220被功能地连接到发射机212和接收机214以在发射机212和接收机214上控制向其它装置发送信号和从其它装置接收信号的过程。处理器220处理要发送的信号、将处理的信号发送给发射机212，、并且处理由接收机214接收的信号。必要时，处理器220可以在存储器230中存储被包括在交换的消息中的信息。通过这种结构，基站200可以执行本发明的各种实施例的方法。UE100和基站200的处理器120和220分别地指令(例如，控制、调节或者管理)UE100和基站200的操作。处理器120和220可以分别地被连接到用于存储程序代码和数据的存储器130和180。存储器130和180分别地被连接到处理器120和220以存储操作系统、应用和一般文件。本发明的处理器120和220可以被称作控制器、微控制器、微处理器、微型计算机等。处理器120和220可以由硬件、固件、软件或者其组合实现。如果本发明的实施例由硬件实现，专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)等可以被包括在处理器120和220中。同时，上述方法可以实施为在计算机中可执行的程序，并且在使用计算机可读介质操作该程序的通用计算机中执行。此外，在上述方法中使用的数据可以通过各种手段被记录在计算机可读记录介质中。将理解，能够用于描述包括可执行用于本发明的各种方法的计算机代码的存储装置的程序存储装置，不包括临时对象，诸如载波或信号。计算机可读介质包括存储介质，诸如磁记录介质(例如，ROM、软盘和硬盘)和光记录介质(例如CD-ROM和DVD)。对于那些本领域技术人员来说显而易见，不脱离本发明的精神或者范围，可以在本发明中进行各种修改和变化。因此，本发明意欲覆盖本发明的修改和变化，只要它们落入所附的权利要求和其等效范围之内。当前第1页1 2 3