专利名称：用于迭代信号处理的滤波器结构的制作方法
技术领域：
本发明涉及在多种系统和函数中用于联合迭代解码的递归滤波(recursive filtering)，例如线性多路存取信道解码器、迭代均衡、迭代联合信道估算和检测/解码、迭代时空处理和迭代检波。
背景技术：
多数无线通信系统都是基于所谓的多路存取技术。这是一种许多同时使用的用户以有组织的方式共享同一系统资源的技术。在多数情况下，共享一个多路存取系统中的资源，意味着如果多于一个用户处于活动状态，那么所有的用户都会互相干扰。传统上，这样的干扰被认为是影响通信的部分不可避免的噪声。
这样的干扰随着使用用户数量的增加而增加，从而，性能质量(performance quality)根据同时共享资源的用户(容量)的多少而变得有限。
改进容量的一种方法是引入差错控制编码。应用编码允许通过只发送编码符号的所有可能组合中的几个来改变性能。
另一种方法是分离出包含在干扰中的信息。这种方法被称作联合多用户检波。
在使用这两种技术的系统中，可以应用被称为迭代解码的解码策略。这里，多用户解码器首先根据可靠信息提供发送符号的估计(estimate，又称估计量)。
把该信息发送给解码器，该解码器根据探测器的输入提供可靠性信息。然后以迭代的方式交换信息直到没有进一步的改进为止。这种解码策略可以显著地增加容量，在达到实际应用的复杂度水平上，非常接近理论容量极限。
但是，一个理想的多用户解码器在实际应用中是相当复杂的，固有复杂性随着使用用户数量的增加而呈指数增长。作为替代，可以应用基于线性滤波的线性多用户检测，其相应的复杂性只随着使用用户数量的增加呈线性增长。
到目前为止，用于迭代联合多用户解码的线性滤波器是根据接收信号和多数最新信息进行工作的，该最新信息是从解码器的得到的，被作为滤波器的输入。而且，这些滤波器都是基于多种最佳标准而设计的。
在此所披露的滤波器设计中的新技术指出了这样的事实，由解码器提供的信息在迭代中最初只是边缘相关，也就是说，在最初的几次迭代中，每次迭代都得出新的信息。随着结构收敛(converge)，解码器的输出也收敛并且最终变成完全相关。
所披露的滤波器设计是基于一种使用从所有先前迭代中得到的所有可利用信息的技术。这意味着随着一个等于用户数量的因数的增长滤波器的大小呈线性增长。这显然是不切实际的。因此，所披露的滤波器设计使得在不需要增大滤波器的情况下，通过在迭代中滤波器输出的递归反馈来利用所有可利用的信息成为可能。滤波器的尺寸保持不变。为了完成该设计，滤波器的结构必须根据在此导出的递归表达式来设计。
通过在结构上改进所使用的具体滤波器可以获得实际应用的复杂程度较低的相关结构。但是，这样的改进滤波器仍然基于一般的递归结构。在这些情况下，使用在此披露的原理，根据适当的不同策略来设计独立滤波器。
在此披露的用于迭代信号处理的递归滤波结构不限于多用户检测，可以直接应用到同样结构的系统和功能性(functionality)中。这样应用的例子有迭代均衡、迭代联合信道估算和检测/解码、迭代时空处理、和迭代检波。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供一种迭代信号处理装置，其具有一对或多对第一和第二信号处理元件，这些信号处理元件均是迭代结构，一对或多对第一信号处理元件中的每个都具有一个或多个作为输入的接收信号，这些接收信号由一个或多个发送信号得出，其中对于每个所述信号处理元件对，所述第一信号处理元件的输出是选定的发送信号的特征估计(an estimate of a characteristic，又称特征估计量)，所述特征估计是根据当前和一个或多个先前的信号得出的，当前和一个或多个先前的信号通过所述第一信号处理元件接收，该特征估计被输入到所述相应第二信号处理元件中，所述第二信号处理元件把所述选定的发送信号的另外的估计(estimate，又称估计量)提供给所述第二信号处理元件的输出，在随后的迭代循环中，各对信号处理元件中的所有所述第二信号处理元件的输出被输入到所有信号处理元件对中的每个所述第一信号处理元件中。
根据本发明的另一方面，提供了根据权利要求1所述的迭代信号处理装置，其中所述第一信号处理元件包括至少两个线性迭代滤波器(filter)，其中第一所述线性迭代滤波器把选定的一个所述发送信号的选定特征估计输出到所述第二信号处理元件中，并且所述第二迭代滤波器提供一个或多个选定的发送信号的特征估计，所述第二迭代滤波器具有与所述第一线性迭代滤波器相同的输入，然后将所述估计延迟一个迭代循环，并且把所述经过延迟的估计输出到所述第一线性迭代滤波器的输入端。
本发明旨在应用到一般线性信道模型所描述的任何通信系统中。使用噪声和发送信号的加权和来描述在接收机输入端的接收信号。加权因子集代表施加给发送信号的线性约束集。其它约束也可以施加给信号。这些其它约束独立于由线性信道施加的线性约束。
理想的接收机结构可以得出该发送信号的估计，该估计服从所有施加的约束。这种方法对于我们所关心的多数实际情况都是非常复杂的。作为选择，一般的迭代接收机结构包括两个独立元件(看图1)。第一元件找出只服从线性信道的约束的理想估计，而忽略了所有的其它约束。这些估计优选根据预定的顺序(分离内插的，de-interleaved)通过重新排列被打乱，并且被用作到第二元件的输入，第二元件得到只服从所有其他约束，而忽略了线性信道约束的理想估计。反过来，这些估计优选被打乱回到最初的顺序(内插的，interleaved)，取消所述预定的重新排列，并且在随后的迭代循环中用作对所述第一元件的输入。
实施线性信道约束的第一元件的理想设计通常也是非常复杂的。为了限制复杂程度，元件设计本身可以被约束为线性的，形成线性信号处理元件。本文的主要目的是给出在给定被选输入的情况下线性信号处理元件的设计。下面的描述，本发明主要描述了对应图1中的元件1的线性信号处理元件、或信号处理元件1。图1的其余部分作为信号处理元件2。
线性信号处理元件的功能是根据接收信号从其它“干扰的(interfering)”发送信号中分离出的选定发送信号，该接收信号为所有发送信号的加权和，如以上所述。
输入到线性信号处理元件的是一个或多个接收信号和一个或多个发送信号的估计，由信号处理元件2提供。线性信号处理元件的输出是选定发送信号的估计。
线性信号处理元件包括两个线性滤波器。根据线性信号处理元件的一个或多个输入信号的输入，第一滤波器将选定的发送信号估计作为其输出提供给该线性信号处理元件，该第一滤波器的输出延迟迭代循环的一段处理时间，并且第二滤波器的输出延迟迭代循环的一段处理时间。
第二滤波器根据输入到线性信号处理元件的一个或多个输入信号，提供一个或多个其它发送信号(与选定的发送信号干扰)估计，将该估计作为其输出，并且第二滤波器的输出延迟迭代循环的一段处理时间。
第一滤波器的输出是线性信号处理元件的输出。现在将结合附图进一步详细描述本发明的具体实施例。这些实施例仅是说明性的，并不用于限制本发明的范围。也可以包括其它实施例的建议和说明，但它们可能在附图中未示出，或可选择地在附图中示出了本发明的特征，但在说明书中未描述。
图1示出了一般迭代接收机的结构；图2示出了用于编码的CDMA的传输系统模型；图3示出了典型的迭代多用户解码器；图4示出了具有线性多用户估计的迭代多用户解码器；图5示出了递归滤波器Λk(n)，当n＝1时输入信号为r，当n≥2时输入信号为 以及图6示出了10次迭代后的比特误码率对用户的曲线图，其中，N＝8，Eb/E0＝5dB。
具体实施例方式
本发明使用了线性多用户估计器(multiuser estimators，MUEs)，估计器适于作为迭代多用户解码器的一部分。提供了用于编码CDMA的传输系统的turbo解码领域中的技术的具体应用。但是，如前所述，滤波器的结构和所披露的原理在通信领域中的许多其他地方都是有用的。从而，所提供的实施例不应当被认为是对本发明的任何方式的限制。
说明书包括以适当的精确形式表示的理论条件(consideration)，以及使用数学分析来证明利用所需假设方法的正确性。在此不提供所有所使用定理的证明。比如在此所包括的披露与实际装置和可以完成所描述功能的滤波器元件的结构有直接的相关性。另外，在此所提供的披露，本领域的技术人员是容易理解的。本文使本领域中的技术人员可以很容易地把在此所披露元件的理论结构转化到多种装置中，来解决问题或改进装置的性能和在多种应用领域中的运算法则，其中一些已经在前面描述，在此将继续描述。
本发明希望应用到用一般线性信道模型所描述的任何通信系统中。在接收机输入端接收到的信号用噪声和发送信号的加权和描述。可能有符合相同符号区间的多路接收可探测信号(observables)，也就是，接收信号可以是接收可观测向量(vector)，r=Σi=1Ksixi+n---(1)]]>其中共发送K个信号，sk是信号xk的权重因数(weightingfactors)，n是噪声向量(noise vector)。
这里，权重因数集，s1，s2，...，sK代表施加给发送信号的线性约束集。其他约束(constraint)可以施加给信号x1，x2，...xK，比如差错控制编码、信道衰减等。这些其他约束独立于线性信道施加的线性约束。
由该理想的接收机结构得到的发送信号估计服从所有施加的约束。该方法对于我们所关心的多数实际情况来说是非常复杂的。作为选择，一般迭代接收机的结构包括两个独立的元件(见图1)。第一元件得到仅服从线性信道约束的理想估计，忽略了所有其他的约束。这些估计被输入到第二元件，该第二元件得到仅服从所有其他约束的理想估计，忽略了线性信道约束。这些估计作为输入依次被提供给在随后迭代循环中的第一元件。
实施线性信道约束的第一元件的理想设计通常也是非常复杂的。为了限制复杂程度，元件设计本身可以被约束为线性的，形成线性滤波器。在此披露了该线性滤波器的设计，假定选定的信号输入到该滤波器。滤波器的功能是基于接收信号从其他“干扰(interfering)”信号中分离出选定的信号，而该接收信号是(1)中所描述的所有发送信号的加权和。这一说明书中所提供的所有参考内容结合于此作为参考。本文所披露的滤波器设计中的新技术利用了这样的事实，解码器所提供的信息最初在迭代时只是边缘相关(marginally correlated)，也就是说，在最初的几次迭代中，每次迭代都提供新的信息。所披露的滤波器设计是基于使用从所有先前迭代中得到的所有可利用的信息的技术。
这就意味着随着等于用户数量的因数的增大滤波器的大小呈线性增长。这显然是不切实际的。从而，所披露的滤波器设计使得在不需要增大滤波器的情况下，通过滤波器输出的递归反馈，利用所有可利用信息成为可能。滤波器的大小保持不变。滤波器的设计基于两个线性迭代滤波器，其中第一线性滤波器根据接收信号、从信号处理元件2得到所有用户信号的最新估计、以及第二线性滤波器的输出、提供所需信号的估计，该输出是所有用户信号的估计向量，该估计向量根据输入到信号处理元件1的所有先前输入得出。这两个线性滤波器在图5中明确示出。
根据在此导出的递归表达式，根据线性最小均方误差准则可以适当设计出线性迭代滤波器。
将本发明应用到用这样的一般线性信道模型所描述的任何系统中，并且其中将应用以上所描述的迭代接收机。
这样的应用实例包括(但不限于)下列各项●对在线性多路存取系统中的编码传输进行解码。
●对交互符号干扰信道(inter-symbol interference channel)中的编码传输进行解码。
●联合信道估计和对未知信道上的编码传输的检测/解码。
●对时空编码传输进行解码。
●对具有高阶调制格式的编码传输进行解码。
下面，本设计将论证用于一般线性多路存取系统的多用户解码。
多用户解码实例的系统模型Turbo解码的基本原理是根据施加给接收信号的多种约束进行独立解码。全部约束都是通过各个解码器之间迭代通过的非本征信息提供的。对于turbo编码，这些约束都是并行链接码(parallelconcatenated codes)。对于turbo均衡，它们都是信道编码和交互符号干扰信道记忆(memory)。对于多用户解码，约束取决于多路存取信道和各个用户的编码器。
在本实施例中，披露了用于线性多用户估计器(MUEs)的导出理论架构，该估计器适合作为迭代多用户解码器的一部分。我们假定有双输入线性最小均方误差(LMMSE)估计器，其产生了我们的主要结果，递归贝叶斯估计器的导出。被建议的估计器根据接收信号和由差错控制编码解码器在所有先前迭代中提供的所有连续输出生成估计。通过观察到这些估计在初始迭代期间是松散关联的而推出这种方法。
符号Pn为n个向量的概率空间(长度为n的非负向量，其和为1)。对于随机向量x和y，E[x]是期望值，var x＝E[x*x]和cov x＝<x，x>＝E[xx*]。同样地，cov(x，y)＝<x，y>＝E[xy*]。
我们考虑图2的K用户线性多路存取系统。用户k，k＝1，2，...，K利用速率R编码C，编码其二进制信息序列bk[l]，以产生编码二进制序列dk[l]。
假定传输为2L编码比特/用户。每个用户都用内插函数πk(interleaver)独立地排列它们的编码序列。用户K内插函数的序列输出表示为uk[l]，l＝1，2，...2L。交错码比特对uk[l]被无记忆地映射到四阶周相移动键控(quaternary phase-shift keyed)(QPSK)信号群中，Q={±1/2±j/2},]]>给出调制编码符号序列xk[i]，其中i＝1，2，...，L是符号时间指数。为了简便我们只选择QPSK。
符号时间(symbol time)为i时，每个用户发送sk[i]xk[i]，xk[i]与实际的N个展宽序列相乘，sk[i]∈{-1，1}N。我们通过在用户和时间上使每个sk[i]元素独立且同一分布来用以比数据符号持续时间更长的时间建模(model)展宽序列的使用。仅仅为了概念上的简化，用户是码元同步的(symbol synchronized)，在附加高斯白噪声(additive white Gaussian noise，AWGN)信道中传输，并且在相同的功率电平下被接收。
但是这些假设是不需要的。在符号时间i＝1，2，...，L时记下片匹配(chip-match)过滤的接收向量r[i]∈￡N为r[i]＝S[i]x[i]+n[i](2)
其中S[i]＝(s1[i]，s2[i]，...sk[i])，是一个带有用户k作为第k列的展宽序列的N×K矩阵。向量x[i]∈QK有元素xk[i]，向量n[i]∈￡N是cov n[i]＝σ2I的取样循环均衡i.i.d.高斯噪声过程。
以后，不需要识别具体符号区间并且将忽略这些指数。为了以后使用，我们定义Sk＝(s1，s2，...，sk-1，sk+1，...，sK)和xk＝(x1，x1，...，xk-1，xk+1，...，xK)t来表示来自S或x的用户k的删除(deletion)。
多用户估计递归滤波器把turbo原理应用到编码线性多路存取系统中，其中对于每个用户，我们把差错控制编码作为一个约束，把多用户信道(2)作为另一个约束，得出图3[1]的典型的接收机结构。
迭代n次时，多用户APP作为输入r和先前n-1次迭代计算出的用户k＝1，2，...，K的非本征概率集qk(n-1)。qk(n-1)[i]∈P|Q|]]>是用户k的发送符号xk[i]∈Q的非本征概率分布。多用户APP为用户k计算出更新的非本征概率向量Pk(n)[i]。适当的分离内插以后，非本征概率pk(n)被每个用户用作编码C的独立APP解码的预先数据(priors)，产生(内插后)非本征概率(extrinsics)qk(n)，其作为随后迭代的预先数据。在多用户APP的边缘需要有|Q|K-1条件下的总和。在获得相同基本结构的前提下建议使用很多低复杂性的装置。
考虑图4中所示的接收器结构。有一组线性滤波器Λk(n)，每个用户一个。这些滤波器的系数在每次迭代中都被重新计算。第一次迭代，n＝1，输入Λk(1)为r。对于随后的迭代n＝2，3，...，输入到用户k到滤波器中的为r和一组先前迭代的用于所有其他用户的信号估计集，{x^k′m:k′≠k,m∈M},]]>其中用集合M{1，2，...，n-1}限定迭代的记忆顺序(memory order)。典型地，在本文献中，M＝{n-1}，尽管刚才在公式[2]中假定为M＝{n-1，n-2}。
滤波器Λk(n)的输出是用户k的相应编码符号估计 的更新序列。使用符号方式映射T￡aP|Q|，这些估计被从信号空间映射到概率向量空间。概率向量pk(n)的合成序列被作为预先数据用于编码C的每个APP解码。这些APP解码器可以输出后验概率或非本征概率qk(n)(两种方法在本文献中已经做了研究)。概率向量序列qk(n)通过符号函数UP|Q|a￡依次被映射回信号空间。典型地，假设 是用已知均值和方差(variance)进行了高斯分布，x^k(n):N(μ~k(n),ζ~k(n)),]]>T计算向量pk(n)。同样地，U一般为条件均值(mean)。
下面容易证明，引理为滤波器Λk(n)的导出提供了有用的一般框架。
引理1假设对于参数x，我们有向量观测值c＝(atbt)t，两个向量观测值a和b的级联。给定c的x的LMMSE估计为x＝<x，a><a，a>-1a+m(b-<b，a><a，a>-1a) (3)其中m＝(<x，b>-<x，a><a，a>-1<a，b>)(<b，b>-<b，a><a，a>-1<a，b>)-1我们看到(3)可以写作x＝ga+m(Fa-b)，其中m＝(<x，b>-<x，a><a，a>-1<a，b>)(<b，b>-<b，a><a，a>-1<a，b>)-1(4)F＝<b，a><a，a>-1(5)g＝<x，a><a，a>-1(6)
目前在本文献中，根据接收信号r和干扰用户的最新编码符号估计 已经设计出用于在迭代解码中多用户估计的线性滤波器Λk(n)。n次迭代以后，我们仍然有这样的可用的估计序列，即{x^k(1),x^k(2),···,x^k(n)}]]>和r。已经观察出在最初迭代[2]期间估计不是强相关的。
把下面递归定义的可观测向量作为对滤波器Λk(n)的输入。
ck(n)=rn=1ck(n-1)x^k(n-1)n=2,3,...---(7)]]>直接应用LMMSE准则得到Λk(n)=<xk,ck(n)><ck(n),ck(n)>-1.]]>但是非常明显地，Λk(n)的维数随着n的增加而增加，但这是不切实际的。
通过递归贝叶斯估计[3]，我们可以证明下面的定理，通过给出Λk(n)的递归形式解决维度问题(服从输入信号的确定约束)。
定理1作出以下假设，A1根据(2)的描述，接收信号r＝Sx+n，其中n是循环符号复高斯变量(Gaussian)，且cov n＝σ2I，而σ2和s是已知的。
A2从单用户APP解码器输出的干扰用户的内插编码符号估计 可以写作x^k(n)=xk(n)+v^k(n),]]>其中 与x不相关，并且在时间和迭代次数上也不相关，但是在给定迭代时在用户上相关，也就是当n≠m时，<x,v^k(n)>=0,]]><v^k(n),v^k(n)>=0]]>和<v^k(n),v^j(n)>=qkj.]]>用上面所示的确定元素定义Qk(n)=<v^k(n),v^k‾(n)>.]]>
根据(7)得出ck(n)。在A1和A2条件下，由ck(n)给出的xk的LMMSE估计由图5中所示的递归滤波器的输出 给定。图中的滤波器定义如下。
mk(n)=-wk(n)(I+Qk(n-1)-Wk(n))-1]]>Mk(n)=(I-Wk(n))(I+Qk(n-1)-Wk(n))-1]]>当n＝3，4，...时的递归更新方程为wk(n)=wk(n-1)[I-(Hk(n-1))-1(I-Wk(n-1))]-1]]>Wk(n)=Wk(n-1)+(I-Wk(n-1))(Hk(n-1))-1(I-Wk(n-1))]]>Hk(n-1)=I+Qk(n-2)-Wk(n-1)]]>初始条件为x~k(0)=0]]>和x~k‾(0)=0,]]>当n＝1时mk(1)=skt(SSt+σ2I)-1,]]>Mk(1)=Sk‾t(SSt+σ2I)-1,]]>当n＝2时wk(2)=skt(SSt+I)-1Sk‾,]]>Wk(2)=Sk‾t(SSt+σ2I)-1Sk‾.]]>计算机建模已经被用于测定所建议的技术。出于建模的目的，每个用户都使用被自然地映射到QPSK上的最大自由空隙4状态卷积码。从而，每个用户都发送1比特/信道使用(channel use)。对于每个用户在每个符号上都生成N＝8的比特展宽序列i.i.d.。传输是片同步的(chip synchronous)，在相同功率电平下接收所有用户。
图6中示出了可表示的模拟结果。示出了三条曲线。PIC是[4]的并行干扰消除方法。IPIC是[2]的改进的并行干扰消除方法。RBE是建议的递归贝叶斯估计技术。每条曲线都在单用户BER(误码率)接近10-4处开始，用于小数量用户。当每个接收机不收敛时，其曲线就偏离单用户。对于PIC曲线，这种现象发生在K/N＝1.125。对于IPIC曲线，极限为1.625，对于RBE曲线为1.875。在[2]中解释了IPIC的性能优于PIC。递归贝叶斯技术支持更高的负载。实际上，进一步的数字调查(对于更小的系统)显示，RBE支持与使用多用户APP几乎相同的负载。
在此所描述的是在迭代多用户解码中使用的一种能高效计算的递归滤波器。该滤波器利用从单个用户解码器输出的整个历程来加速收敛和支持更多的负载。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
参考文献[1]M.C.Reed，C.B.Schlegel，P.D.Alexander，and J.Asenstorfer，“Iterative multiuser detection for CDMA with FECNear-single-user performance，”IEEE Trans.Common.，pp.1639-1699，Dec.1998. S.Marinkovic，B.S.Vucetic，and J.Evans，“Improvediterative Parallel interference cancellation for coded CDMA systems，”in the Proc.IEEE Int.Symp.Info.Theory，(Washington D.C.)，p.34，July 2001. D.E.Catlin，Estimation，Control，and the Discrete KalmanFilter， Springer Verlag，1989. P. D.Alexander，A.J.Grant，and M.C.Reed，“Iterativedetection on code-division multiple-access with error control coding，”European Transactions on Telecommunications，vol.9，pp.419-426，Sept.-Oct.1998.
权利要求
1.一种迭代信号处理装置，具有一对或多对第一和第二信号处理元件，所述信号处理元件对具有迭代结构，所述第一信号处理元件中的每个都把依赖于一个或多个发送信号的一个或多个接收信号作为输入，其中，对于每个所述信号处理元件对，所述第一信号处理元件的输出是根据当前和一个或多个先前的输入信号对选定的发送信号的特征估计，通过所述第一信号处理元件接收所述当前和一个或多个先前的输入信号，所述特征估计被输入到所述相应的第二信号处理元件中，所述相应的第二信号处理元件用于提供所述选定的发送信号的另一估计给所述第二信号处理元件的输出，在随后的迭代循环中，所述信号处理元件对中的所有第二信号处理元件的输出都被输入到所述信号处理元件对的每个第一信号处理元件中。
2.根据权利要求1所述的迭代信号处理装置，其中，所述第一信号处理元件包括至少两个线性迭代滤波器，其中第一所述线性迭代滤波器用于将从所述发送信号中选择的一个发送信号的选定特征估计发送给所述第二信号处理元件，以及第二所述迭代滤波器具有与所述第一线性迭代滤波器相同的输入，用于提供从一个或多个发送信号中选择的一个发送信号的特征估计，然后将所述估计延迟一个迭代循环，并且把所述经过延迟的估计输出到所述第一线性迭代滤波器的输入端。
3.根据权利要求2所述的迭代信号处理装置，其中所述第一线性迭代滤波器用于提供所述选定的发送信号的最小平方估计，所述最小平方估计服从所述信号的预定统计模型。
4.根据权利要求2所述的迭代信号处理装置，其中所述第二线性迭代滤波器用于提供所述选定的发送信号的最小平方估计，所述最小平方估计服从所述信号的预定统计模型。
5.根据权利要求2所述的迭代信号处理装置，其中所述第一线性迭代滤波器和所述第二线性迭代滤波器用于提供所述选定的发送信号的最小平方估计，所述最小平方估计服从所述信号的预定统计模型。
6.根据权利要求5所述的迭代信号处理装置，其中所述第一线性迭代滤波器和所述第二线性迭代滤波器还包括交换机，其输入在第一次迭代时是所有的接收信号，并且其输入在随后的迭代时是所有第二信号处理元件的输出，其中所述交换机的输出被输入到第一求和装置中，并且所述第一线性迭代滤波器将所述第一求和装置的输出作为输入接收，所述第一求和装置的输出被输入到具有抽头的滤波器中，根据接收一个或多个所述接收信号递归更新所述抽头，所述第一线性迭代滤波器的输出输入到第二求和装置，所述第二求和装置的输出变为所述第一信号处理元件的输出，并且被输入到第一信号迭代延迟装置中，所述延迟装置的输出被输入到所述第二求和装置中，同时，所述第二线性迭代滤波器将所述第一求和装置的输出作为输入接收，所述第一求和装置的输出被输入到具有抽头的第二线性迭代滤波器中，根据接收一个或多个所述接收信号递归更新所述具有抽头的第二线性迭代滤波器，所述第二线性迭代滤波器的输出被输入到第三求和装置中，所述第三求和装置的输出被输入到第二信号迭代延迟装置中，所述第二信号迭代延迟装置的输出被输入到所述第三求和装置中，所述第三求和装置的输出被求反并输入到所述第一求和装置中。
7.根据权利要求6所述的迭代信号处理装置，其中所述第一线性迭代滤波器和第二线性迭代滤波器中的所述滤波器的类型满足使用以下假设的下列数学表达式，A1所述接收信号被描述为r＝Sx+n，其中S是约束矩阵，包含所有的线性信道约束，x是包含所有的发送信息符号的向量，n是协方差矩阵为covn＝σ2I的循环对称复高斯变量，其中噪声方差σ2和约束矩阵S是已知的；A2干扰用户的交错码符号估计 是向量，包含除用户k外的所有用户迭代n次的所有信号估计，由所述相应信号处理元件2产生，所述交错码符号估计 可建模为x^k(n)=xk+v^k(n),]]>其中xk是用户k的发送符号， 是相应的被估算的噪声取样，所述噪声取样与x不相关，x是一个包含所有用户的发送符号的向量，而且与时间和迭代不相关，但是与给定迭代时的用户相关，也就是当n≠m时，<x,v^k(n)>=0,<v^k(n),v^k(n)>=0,]]>其中n和m表示不同的迭代次数，而且用户k和j在迭代n次时的估算噪声相关性定义为<v^k(n),v^j(n)>=qkj;]]>用以上所示的确定元素定义估算噪声协方差矩阵Qk(n)=<v^k(n),v^k‾(n)>;]]>根据下面递归定义的作为到用Λk(n)表示的所述线性迭代滤波器的输入的可观测向量，设ck(n)为包含用户k在n次迭代和在所有先前迭代时接收的所有信号的辅助向量，ck(n)=rn=1ck(n-1)x^k(n-1)n=2,3,...,]]>在A1和A2条件下，由递归滤波器的输出 给出给定所述信号ck(n)的所述信号xk的线性最小均方误差估计，所述迭代滤波器的输出 是用户k迭代n次时发送信号的更新估计，定义如下mk(n)=-wk(n)(I+Qk(n-1)-Wk(n))-1]]>Mk(n)=(I-Wk(n))(I+Qk(n-1)-Wk(n))-1]]>其中对于迭代n次的用户k，mk(n)是所述第一线性迭代滤波器，Mk(n)是所述第二线性滤波器，I是对角线上都为1其它位置都为0的单位矩阵，wk(n)是递归的复辅助向量，Wk(n)是第一递归的复辅助矩阵，n＝3，4，...时的递归更新方程式分别如下wk(n)=wk(n-1)[I-(Hk(n-1))-1(I-Wk(n-1))]-1]]>Wk(n)=Wk(n-1)+(I-Wk(n-1))(Hk(n-1))-1(I-Wk(n-1))]]>Hk(n-1)=I+Qk(n-2)-Wk(n-1)]]>其中Hk(n-1)是第二递归的复辅助矩阵，x~k(0)=0]]>和xk‾(0)=0]]>时的初始条件为当n＝1时mk(1)=skt(SSt+σ2I)-1,Mk(1)=Sk‾t(SSt+σ2I)-1,]]>当n＝2时wk(2)=skt(SSt+I)-1Sk‾,Wk(2)=Sk‾t(SSt+σ2I)-1Sk‾,]]>其中sk是用户k的线性约束，skt表示所述向量sk的复共轭转置，Sk是删除第k列的约束矩阵，Skt表示向量Sk的复共轭转置。
8.根据上述权利要求中任一项所述的迭代滤波器装置，其中所述第一信号处理元件的输出是分离内插的，所述第二信号处理元件的输出是内插的。
9.根据权利要求1所述的迭代信号处理装置，其中选定的发送信号的特征是所述选定的发送信号的离散时序表示，其中所述第一信号处理元件的输出是所述选定的发送信号的最小平方估计，所述最小平方估计服从所述信号的预定统计模型。
10.根据权利要求2所述的迭代信号处理装置，其中所述第一线性迭代滤波器和所述第二线性迭代滤波器用于提供所述选定的发送信号的最小平方估计，所述最小平方估计服从所述信号的不同预定统计模型。
全文摘要
本发明提供了一种具有一对或多对第一和第二信号处理元件的迭代信号处理装置。这些元件对具有迭代结构，每个第一信号处理元件都将依赖于一个或多个发送信号的一个或多个接收信号作为其输入。对于每个所述信号处理元件对，第一信号处理元件的输出是根据第一信号处理元件接收的当前和一个或多个先前的输入信号对选定的发送信号的特征估计。该特征估计被输入到相应第二信号处理元件中，相应的第二信号处理元件提供选定的发送信号的进一步估计。在随后的迭代循环中，各信号处理元件对中的所有第二元件的输出都被输入到和它们相应的第一元件中。
文档编号H04B1/707GK1650291SQ03809586
公开日2005年8月3日 申请日期2003年4月29日 优先权日2002年5月2日
发明者保罗·迪安·亚历山大, 亚历山大·詹姆士·格兰特, 拉尔斯·基尔德霍耶·拉斯马森 申请人:南澳大学