專利名稱：用于無線通信系統(tǒng)的解碼器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明特別但不排他地涉及在空間多路復用MIMO系統(tǒng)中對多路復 用發(fā)送器的傳輸進行解碼。
背景技術(shù)：
MIMO通信涉及在接收器處對MIMO信道上承載的符號的檢測。實 現(xiàn)此的一種普遍方式是借助于球解碼器(SD)。球解碼器的工作原理在 "Improved methods for calculating vectors of short lengths in a lattice, including a complexity analysis" ( U. Fincke和M. Pohst， 計算數(shù)學，第 44巻，第3號，第463-471頁，1985年4月)中公開。
SD的復雜度顯著受無線信道影響，并且由此該技術(shù)不符合這樣的實 際應(yīng)用的要求，所述實際應(yīng)用為檢測過程分配固定存儲器和計算資源。
另一種高效的現(xiàn)有技術(shù)方法是順序高斯近似(SGA)算法。該算法已 被驗證為達到在受固定復雜度和存儲器需求的實際約束下的接近最優(yōu)性 能。識別M個最有效符號組合的所述SGA算法的關(guān)鍵步驟需要對具有NT 個天線和N-QAM調(diào)制的MIMO系統(tǒng)的MNNT符號概率的計算和分類。 盡管所述SGA算法的復雜度小于SD的，但對于具有大星座尺寸(例如 16AQM、 64QAM)的MIMO系統(tǒng)的SGA算法的實際實現(xiàn)仍然涉及^艮大 計算成本。
較大星座展示多層結(jié)構(gòu)，過去，例如在D. Guo、 X. Wang和R. Chen 的"Multilevel mixture kalman filter" (EURASIP應(yīng)用信號處理雜志，第 15巻，第2255-2266頁，2004年11月)、Y丄.C.de Jong和T.J. Willink 的"Iterative tree search detection for MIMO wireless systems" ( 2005年6月，IEEE無線通信學報，第53巻，第6號，第930-935頁)以及Y.L.C.de Jong和T.J. Willink的"Iterative trellis search detection for asynchronous MIMO systems" (2003年10月IEEE VTC， 2003 4^義錄中第503-507頁) 中，已作出對所述多層結(jié)構(gòu)的使用以便于在多種情況下降低復雜度。

發(fā)明內(nèi)容
盡管最初的SGA算法計算偽符號組合的MN個近似符號概率并且選 擇這些中對于NT個天線具有最高概率的M個，本發(fā)明的第一方面計算偽 符號組合的4M近似符號概率，并且選擇這些中在第一次迭代中對于每個 天線的1og4(N)級具有最高概率的M個。
應(yīng)當理解，本發(fā)明可以經(jīng)由一種計算機裝置來實現(xiàn)，所述計算機裝置 被執(zhí)行的計算機程序配置以實施任一個本發(fā)明的方法，和/或可以被配置為 本發(fā)明的任一方面的裝置。
在該情況下，所述計算機程序可以由任意實際裝置引入，例如由光或 磁存儲介質(zhì)、由例如通過借助于互聯(lián)網(wǎng)實施下載的接收信號、由智能卡、 閃存或其它集成電路存儲裝置、或者由使用例如ASIC的專用硬件的配置 來引入。


圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的特定實施例的MIMO數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)的示意
圖2示出了根據(jù)SGA的識別有效符號組合的方法；
圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的分層樹安排的QAM星座；
圖4進一步詳細示出了圖3中所示的QAM星座的樹結(jié)構(gòu)；
圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的進一步示例性實施例的偽符號的多層集合；
圖6示出了才艮據(jù)本發(fā)明的所描述實施例的多層識別過程；
圖7示出了本發(fā)明的所描述實施例的使用的示例的被建模性能特征；
以及圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的所描述實施例的有效符號組合識別中實施的 過程。
具體實施例方式
本發(fā)明的特定實施例現(xiàn)在將僅作為示例并且參考附圖被描述。
圖1示出了包括發(fā)送器設(shè)備12和接收器設(shè)備14的MIMO數(shù)據(jù)通信 系統(tǒng)10。發(fā)送器設(shè)備12包括向信道編碼器18提供數(shù)據(jù)(包括信息比特或 符號)的數(shù)據(jù)源16。信道編碼器18在本示例中包括例如遞歸系統(tǒng)巻積 (RSC )編碼器的巻積編碼器。信道編碼器18得工作4吏得比呈現(xiàn)到其輸入 更多的比特被從該編碼器輸出，并且速率典型為一半或三分之一。
信道編碼器將編碼的比特呈現(xiàn)^Ht道交織器20，在所示實施例中的空 時編碼器22。信道交織器20以這樣的方式將所述比特交織為符號確保 不會因比特在來自同 一天線的數(shù)據(jù)幀中的特定位置的重復發(fā)送而產(chǎn)生錯 誤，或者相鄰比特被分離，由于發(fā)送中斷產(chǎn)生的錯誤可以能夠被恢復。
空時編碼器22將到來的一個或多個符號編碼為多個代碼符號，用于從 發(fā)送器天線陣列24同時發(fā)送，所述發(fā)送器天線陣列24包括多個發(fā)送天線 25。在該所示示例中，提供了三個發(fā)送天線25。在一般情況下，發(fā)送天線 的數(shù)量被指定為NT。
編碼的發(fā)送信號通過在發(fā)送天線陣列24與接收器設(shè)備16的對應(yīng)接收 天線陣列26之間定義的MIMO信道28傳播。接收天線陣列26包括NR 個接收天線27，其向接收器設(shè)備16的空間-時間(和/或頻率)解碼器30 提供多個輸入。在該特定實施例中，接收天線陣列26包括三個接收天線 27。
在一般情況下，NR》NT僅是可操作性的條件。
空時解碼器30可用于移除編碼器22的作用。該特定實施例的接收器 14的配置考慮發(fā)送器12。空時解碼器30的輸出包括每發(fā)送天線25 —個的 多個信號流，每個信號流攜帶具有特定值的、關(guān)于發(fā)送符號概率的所謂的 軟或似然數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)被提供給信道解交織器32，該信道解交織器32取
消信道交織器20的作用，并且基于由空時解碼器30提供的所述似然數(shù)據(jù) 輸出巻積碼。
信道解交織器32輸出的所述巻積碼然后被呈現(xiàn)給信道解碼器34。在 本示例中，信道解碼器34是可用于對所述巻積碼進行解碼的Viterbi解碼 器。
信道解碼器34是SISO (軟入軟出)解碼器，可用于接收符號(或比 特)似然數(shù)據(jù)并且提供類似的似然數(shù)據(jù)作為輸出，而非比方說已被作出硬 判斷的數(shù)據(jù)。信道解碼器34的輸出被提供給數(shù)據(jù)宿26，以用于以任意所 希望的方式對所述數(shù)據(jù)的進一步處理。
信道解碼器34進一步將其輸出呈現(xiàn)給進一步的信道交織器38，該信 道交織器38具有與發(fā)送器12的信道交織器20等價的設(shè)計，并且由此以與 初始數(shù)據(jù)已在發(fā)送器12中被交織相同的方式交織所述解碼的接收數(shù)據(jù)。該
解碼器30。
現(xiàn)在將參考附圖中的圖2描述空時解碼器30的操作。使用關(guān)聯(lián)于如上 面描述和提到的球解碼器的復雜度平均水平，空時解碼器30的操作使得能 夠進行對采用相對較高階調(diào)制方案被調(diào)制的信號的解碼。
為清楚起見，參考具有NT個發(fā)送天線25和Nr個接收天幾27的一般 情況描述該方法。從對所述一般示例的描述中，將理解具有三個發(fā)送天線 25和三個接收天線27的該特定示例的操作。
作為背景信息，現(xiàn)在將描述MIMO通信工作所采用的方式以及符號 通過MIMO信道28傳輸所采用的方式。
如上面指出的，概括地說，該實施例的空間多路復用MIMO系統(tǒng)具 有NT個發(fā)送天線25和NR》NT個接收天線27。在每個時刻，取自調(diào)制星 座A = {ai， a2，.,.，a^的Nt個符號 ]r (其中，[*]1指示向量或
矩陣的轉(zhuǎn)置)從發(fā)送天線陣列24的每個發(fā)送天線25祐發(fā)送。
封
^個觀測值少=[力,;;2,..., F在接收天線26處被相應(yīng)地獲得。x與y
尺
之間的關(guān)系為
y = Hx + n (1)
其中，H是nrxnt信道矩陣，其中，其第(U)個項是h(i,j)。量h(i,j) 表示從發(fā)送天線j到接收天線i的信道增益。向量n是協(xié)方差矩陣為cr 2/的 NR x l零平均值復數(shù)循環(huán)對稱高斯噪聲。
在下面的分析中，記號pr和nH將分別用于表示矩陣或向量的共軛或
轉(zhuǎn)置共軛。
空時解碼器30的任務(wù)是在給定信道狀態(tài)信息H的情況下從觀測值y 估計發(fā)送的符號x。更準確地說，期望j =1， 2, ...， NT的邊緣后驗分布 p(、l乂//)。在下面的描述中，關(guān)于H的調(diào)節(jié)(conditioning)被假設(shè)為隱 含的，以及為分析的清楚起見而被忽略。
如之前在英國專利申請0426486.7中公開的，SGA算法允許邊緣后驗 分布l力的近似。這些的精確計算需要對所有可能的符號組合的窮舉搜 索，以及該分布可以經(jīng)由M個最有效符號組合來高效地近似
1力=Z p(^，^i力3Xp"")'…,^' ,^，…'《)I力， (2)
其中，X.j是指除天線j外的所有天線，D-j是包含X-j的a^'個可能值
的集合。
的方法。應(yīng)當理解，這M個最有效符號組合的選擇原則上需要所有可能的 符號組合的計算，并且具有隨發(fā)送天線的數(shù)量指數(shù)增長的極高計算成本。
在所述SGA算法中，對0的選擇^C分解為Nt個歩驟，其中，M個最 有效符號組合被識別以便獲得。
,{(X"),...,X;—X..，M}，對于j = 1，2，…，Nt。
在每個步驟中，計算所有可能組合{01—),...^.二1), ),附=1,..1,~ e 的MN 個近似似然Kx》。
然后，對于 ;,選擇具有最大K )的M個最有效符號組合。當j = NT
的最后迭代時， = 是所獲得的結(jié)果。
所描述的SGA算法中識別最有效符號組合的步驟現(xiàn)在將通過圖2中
所示的例子裙:驗證。在該例中，在三個發(fā)送天線(i， 2， 3)上，示出對于
星座中的四個可能符號A = (aha2,a3,a^的格子表示。因此Nt - 3，并且 假設(shè)NR > 3。目的是從64個可能中識別M = 2個最有效符號組合。可能的 符號組合在圖2(a)中由格架中的線表示兩條粗線指示兩個最有效符號 組合，即(a4，a4，a4)和(a!,a3，a！)。
在第一步驟中，j = l，對于x^j計算近似似然甲。(x》，而假設(shè)天線2 和3已發(fā)送Xo = 0。假設(shè)Y。(a,)和甲。(^)是對于x,e^的兩個最大屮。(義,)，則 該步驟在圖2 (b)中示出。
在第二步驟中，j = 2，對于m-l， 2以及x^」計算4^(;0的八個可 能值，而假i殳x。由天線3發(fā)送。假設(shè)Y,K)和^(aJ是八個可能中的兩個最 大值，則 2被設(shè)為{( "4,。 4),( 3)}。該步驟在圖2(C)中示出。該過
程如圖2(d)中所示的那樣被再次重復，從而將 3識別為等于
{( <34,"4,"4)，( "1,。3，《1)}。
該SGA算法的所述識別步驟的復雜度取決于星座尺寸N:對于Nt個 步驟的MN個似然的計算和分類。
較高階的N-QAM星座在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中被廣泛使用以便提高帶寬效 率。在這樣的情況下，所述SGA算法的復雜度會變得不合人意地高，盡 管應(yīng)當理解，該算法將仍然呈現(xiàn)比所述SD算法低的復雜度。
幸好，較高階的N-QAM星座自然展現(xiàn)多層結(jié)構(gòu)，所迷多層結(jié)構(gòu)已被 在不同處理階段中使用以降低復雜度。例如，"Multilevel mixture Kalman Filter" (D. Guo， X. Wang和R. Chen, EURASIP應(yīng)用信號處理雜志， 信號處理中的特別濾波特刊，第15巻，第2255-2266頁，2004年11月) 在對于單一用戶系統(tǒng)的聯(lián)合信道估計和檢測的環(huán)境中使用該分層結(jié)構(gòu)。
此夕卜， "Iterative tree search detection for MIMO wireless systems" (Yvo L. C. de Jong和Tricia J. Willink, IEEE VTC 2003 ^H義錄，第 503-507頁，2003年10月)和"Iterative trellis search detection for asynchronous MIMO systems" (Yvo L. C. de Jong和Tricia J. Willink, IEEE無線通信學報，第53巻，第6號，第930-935頁，2005年6月)在
對于MIMO系統(tǒng)的基于迭代樹搜索的符號檢測中使用該分層結(jié)構(gòu)。然而， ITS解碼器在所述似然的計算中不考慮用偽符號代替真實符號的效果。在 所描述的特定實施例中，處罰項被從高斯近似中導出以便補償所述偽符號 與所述真實符號之間的失配。
如現(xiàn)在將要描述的，本發(fā)明的所述特定實施例提供N-QAM星座的多 層結(jié)構(gòu)的使用。
概括地說，N-QAM (N = 42,42，…)星座可以被認為具有1 = 1，…,L層， 其中1 = 10§4^。應(yīng)當指出，經(jīng)由該方法，最低層(當1 = 1時)為A。例如， 64QAM星座具有如圖3中所示的三層。
圖4展示了 64QAM的分層結(jié)構(gòu)的示例。最高(第三)層中的偽符號。3.2 是下面的層中的 和。2.8的平均值，等等。
對于第1層，星座A被劃分為Ar/^W-'個子集,'S其中
其中，m，n = 1，…，Ni， m^n。
本例因此對于1= 1,2,3分別具有64， 16和4個子集。
仏),"1，…,64, 1=2:
4 ={aPa2,a9,a10}，《={a3,a4,alpa12}，
《={a5,a6,a13,a,4} ， ！24 = {a7,a8,a15,a16}，
《={ai7'ai8'a25'a26} ， 4 = {ai9'a20'a27'a28}，
4 = {a2"a22'a29'aio} ， 4 = {a23'a24'a31,a32}，
5 = {a"'a34,a41'a42} ， 4。 = {a35'a36,a43'a44}， fl' = {a37,a38'a45'a46} ， = {a39 , a40 , a47 ， &站}， 43 = {a49 ' a5。 , a57 ' a58 } ， ^ = {a51 ， a52 ， &59 ， a60 }，
45 = (a53, a54' a6i' a62} ， z;6 = {a55, a56, a63, a64}，
1=3: 訂={apa2,a9'ai0,a5'a6,ai3'ai4,ai7，ai8'a25'a26，ai9,a20，a27'a28}， z3 = {a3，a4'ail,ai2,a5，a6'ai3,ai4，a21，a22,a29，a3。,a23,a24,a31,a32}， 《={a33，a34，a41,a42，a35，a36'a ，a44'a49,a50'a57,a58，a51,a52,a59,a6o}， 《={a37'a38'a45'a46，a39，a40，a47'a48'a53'a54'a61,a62,a55,a56,a63,a64}，
對于每個子集《的偽符號&及其偽先驗信息)被定義如下，其中，
<formula>complex formula see original document page 11</formula>
以及4="1,...,%,}為第l層偽符號集合。
該集合4還可以被分解為;v,+,個子集々，從而 4"'門4" = 0，對于 w,w = i,...,;v,+l，， / = 1,...,—i。
第S個單元"^,e《,還是對應(yīng)子集中的單元的中心
<formula>complex formula see original document page 11</formula>
對于64QAM星座，以上分析變?yōu)?lt;formula>complex formula see original document page 11</formula>
以及因此<formula>complex formula see original document page 11</formula>
如在deJong等人的(1)中說明的，以上劃分產(chǎn)生具有最小歐幾里得 (Euclidean)距離的平方子集。通過使用64QAM調(diào)制的所述多層結(jié)構(gòu)， SGA中的選擇步驟被分解為3個步驟，其中，在每個步驟中僅4M個符號
被搜索。在第一個步驟中，所有第三層偽符號{。31,...,"34}將被搜索，以及一 些將被選擇進行下一步驟。在第二個步驟中，僅關(guān)于所選的更高層那些的
4M個第二層偽符號被考慮。
在下一步驟中，如果在前一步驟中33.2被選擇，則僅偽符號
{ 2,,"24，"2,,"28}被考慮。在該步驟中，僅關(guān)于所選的第二層那些的4M個符 號被考慮。
然后，在下一步驟中，如果a2，3在前一步驟中被選擇，則僅符號
{"5,"6,。15,。16}被考慮。于是，計算的數(shù)量經(jīng)由將在下面說明的多層策略被從
64M減少到12M。
類似地， 一組多層偽符號可以如圖5中所示的那樣對于16QAM被構(gòu)
造
f/= = 1,…,16
《={a9,a10,a13,a14}, 24 = {au,a12，a15,aI6}，
對于多層順序高斯近似，初始焦點在對于第j個發(fā)逸步驟獲得0j上。
應(yīng)當指出，在所述SGA算法中，有必要計算和分類MN個似然。
相反，通過N-QAM星座的多層結(jié)構(gòu)，該步驟凈皮進一步分解為
/ = 1?！?仏...1個階段。在每個階段，M個最有效偽符號組合被識別以便獲得
對于1= L，…，1的= ,...,， ), m = 1,...,M,x") e 4)。
最初，G)h中的M個單元與At中的四個單元的所有可能組合的4M
個近似似然、,(;^)根據(jù)下面展示的方程5計算。然后，選擇具有最大似然 4Ux,J的M個最有效偽符號組合 ;。接著，所述過程向下移動直到達到 最低調(diào)制層l-l。
應(yīng)當指出，在每個層i，僅考慮4M偽符號組合(c..,《—其中
、,e《，以使得《中的單元的平均值為;c^ : 0.25= ，m = l，.",M。在最后一個階段，1=1,獲得M個最有效符號組合
; K),…,jcy")x."M〉。
圖6示出了所述多層識別過程的示例，假設(shè)對于M = 4和64QAM的 情況，天線的1符號已械zi只別為0^^,a,5,a5，aj。所述多層識別過程將對
于第2個天線被實施以便獲得02。
取代在 SGA 算法中將需要的對于符號組合
(&3,31),...,(33^64),(&15^1),...,(31。^64)計算和分類4*64個近似似然Kx。，所述
MSGA算法僅涉及對如下三個步驟的4M個近似似然的計算和分類。
對于第一階段，其中1 = 3，對于(a3,X2,3),"5,;c2,3),(a5,X2,3),(a,。,氣3)計算16 個量K叉2 3)，其中123￡^3。 假設(shè)A(a3,)，平3(a3,), 4(a3,)和平4(a3 2)是四個最大的
量，以及因此獲得0卜((a3，a3,》，(a5,a3,),(a,。,a3,),(a,。,a3,2"。在下一層(1 = 2) 中，對于(a3,JC22),(a,5,X22),(a,。,^2)和(a,。,x;2)計算16個量^(^3)，其中 和《2 e ^22 。 本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當注意到，分別aw是^中的所有單元的 平均值，以及a3，2是^中的所有單元的平均值。
然后重復所述選擇，然后獲得 卜{(&3^2,1),^,&2,1),(&1。,32,1),(&1。^24)}。最 后，上面的計算和選擇過程被再次重復以便識別 2 = ((a3,a,),(a5，a9),(a，a!),(a,o，a7》。
所描述的多層方法涉及對于log4N層的4M個近似似然的計算和分類， 其分別是對于16QAM和64QAM調(diào)制星座的SGA算法中的選擇過程的 1/2和3/16。下面參考圖8概括地示例出所述方法。
A.初始化
在步驟Sl-2中，迫零輸出j7、協(xié)方差矩陣A、對于"l，…,log4iV的偽符
號字母^的協(xié)方差&以及A的協(xié)方差計算如下<formula>formula see original document page 13</formula>并且符號組合 。的集合被初始化為空集，其中& = 0并且￡ = log4 TV 。 B.對于j-l，…，NT的多層識別步驟
在步驟Sl-4中，根據(jù)下面的方程(5)計算對于^eA和m-l，…,M
計算K、,工)，以及對于集合0;K,…，々,),;^)),m-l,…,&選擇具有最大 甲 , (x^)的M = min(M,4"-""')個符號組合
<formula>formula see original document page 14</formula>
概率M、)是對于7 = 1,...，~的先驗信息。向量^是除第k個單元為1外 單元全部為零的列向量。w("是指復數(shù)的實部。是指矩陣巧'的第j 個對角單元。
應(yīng)當指出，從高斯近似導出處罰項5ff ，以便補償多層偽符號;c,，,e4與 在A中取值的實際發(fā)送符號之間的失配。
a) 對于1-L-1，…,1，根據(jù)方程(5)對于x,^《計算Kx,，1)，從而對 于m=l，,."M， 0.25 2>,,=々;i,。
b) 對于0;選擇具有最大^，(、,)的M =min(M,4^'+1)個符號組合。 C.對于j-l,...，NT的邊緣符號概率的計算
在步驟Sl-6中，對于符號Xj計算邊緣符號概率。
1)對于111=1，...,]\1和~￡^4計算
^m(Xj》- exp (-(Hv》HHv/crJp《Xj 1〖I P(《)) 《6) 其中，v - y — [x")n x^,乂j, xgf一， ^i ]T
其中，<formula>formula see original document page 15</formula>
對于 ."計算符號概率，
附 龍j 拊
在這些方法的實現(xiàn)的仿真中，已觀測到，兩種算法都達到了接近最優(yōu) 性能(MAX-Log APP)，其中，多層SGA的復雜度僅分別是16QAM和 64QAM調(diào)制MIMO系統(tǒng)(NT = NR = 4)初始SGA算法的70%和30%。 這在圖7中示出。
應(yīng)當理解，在許多情況下，無線通信設(shè)備將配備組合的發(fā)送器和接收 器設(shè)施，但在本例中，為簡單起見所述設(shè)備已被示為單向通信設(shè)備。
未描述所示例子中使用的特定調(diào)制方案，因為可能符號的數(shù)量以及所 述符號之間的關(guān)系(其確定符號被區(qū)分所采用的方式)與本發(fā)明的實施無 關(guān)。然而，應(yīng)當理解，所描述的實施例可以使用BPSK或QPSK，但同樣 本發(fā)明可以適用于具有少量性能或計算復雜度的降級的較高階調(diào)制方案。
盡管參考巻積信道編碼器描述了本發(fā)明，應(yīng)當理解，本發(fā)明可以關(guān)于 例如所謂的turbo編碼器(其包括交織器)的較強編碼器被實現(xiàn)。
盡管就分別提供發(fā)送器和接收器功能的硬件描述本發(fā)明已，應(yīng)當理解， 用于實施和/或提供本發(fā)明的裝置的一些或全部可以借助于指示通用計算 機操作的軟件來實現(xiàn)，其中，所述通用計算機可能適于由硬件配置為建立 無線通信。
提供本發(fā)明的實現(xiàn)的軟件可以作為軟件產(chǎn)品來提供，以便#>載到適 當?shù)难b置上來提供本發(fā)明。所述軟件產(chǎn)品可以包括數(shù)據(jù)承載器，所述數(shù)據(jù) 承載器可以包括例如磁盤或磁帶的磁存^i殳備、例如光盤(例如致密盤或 DVD格式的)的光存儲設(shè)備、或者例如來自存儲位置得信號承載數(shù)據(jù)，所 述存儲位置例如經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)被遠程訪問并且與該信號即將發(fā)往的設(shè)備進行
通信o
權(quán)利要求
1.一種檢測信號中承載的信息的方法，所述信號來自多個發(fā)送天線、通過MIMO信道的傳輸接收，所述信息基于空間和時間和/或頻率被編碼為QAM符號，所述方法包括以下步驟將可用QAM符號排列為分層樹結(jié)構(gòu)，所述樹結(jié)構(gòu)的每層提供比前一層更大的粒度級別，以及對于所述樹結(jié)構(gòu)的每層，從最不特定層向前對于所述層中的所述樹結(jié)構(gòu)的每個所選分支，確定分支似然度量，表示所述分支中包含符號的接收信號的近似似然，基于分支似然度量選擇所述分支中的一個或更多，選擇所述選擇的分支以便在所述樹結(jié)構(gòu)的下一層中考慮；從而，在每個分支對應(yīng)于符號的最后一層，分支的所述分支似然度量對應(yīng)于包含對應(yīng)符號的所述接收信號的似然。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述確定分支似然度量的步驟 包括確定包含分支偽符號的所述接收信號的似然，分支的分支偽符號是由 所述分支表示的符號的函數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，分支偽符號是由所述分支表示 的符號的平均值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1到3中任一項所述的方法，其中，所述選擇一個或 更多分支的步驟包括選擇多個所述分支，所述多個小于被考慮的分支的總數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1到4中任一項所述的方法，其中，所述選擇的步驟 包括選擇具有在所述確定步驟中確定的所述分支似然度量的最大分支似然 度量的分支。
6. —種在MIMO系統(tǒng)中發(fā)送信息的方法，所述MIMO系統(tǒng)包括具有 多個發(fā)送天線的發(fā)送器和具有多個接收天線的接收器，該方法包括將信息 編碼為符號，每個符號是允許的符號的集合的成員，并且在所述發(fā)送天線 上發(fā)送根據(jù)空間和時間和/或頻率調(diào)制的所述符號，然后在所述接收器上根據(jù)權(quán)利要求1到5的任一項的檢測信息的方法對所述信息進行解碼。
7. —種用于對信號上承載的信息進行解碼的解碼器，所述信號來自多 個發(fā)送天線、通過MIMO信道的傳輸接收，所述信號在多個接收天線上 被接收，所述信息基于空間和時間和/或頻率被編碼為QAM符號串，該解 碼器包括用于存儲可用QAM符號的分層樹結(jié)構(gòu)的裝置，所述樹結(jié)構(gòu)的每層提 供比前一層更大的粒度級別用于對所迷樹中的每層以及對于所述層中的所述樹結(jié)構(gòu)的每個所選分 支確定分支似然度量、表示接收信號的近似似然的裝置，所述接收信號包 含所述分支中的符號，以及基于分支似然度量選擇所述分支的一個或更多的裝置，選擇所述選擇 的分支以^^在所迷樹結(jié)構(gòu)的下一層中考慮；從而，在每個分支對應(yīng)于符號的最后一層，分支的所述分支似然度量 對應(yīng)于包含對應(yīng)符號的所述接收信號的似然，所述選擇裝置由此選擇一個 或更多符號用于考慮和用于確定似然度量。
8. —種MIMO通信系統(tǒng)，包括具有多個發(fā)送天線的發(fā)送器，所迷 發(fā)送器可用于將信息編碼為符號，其中，每個符號是允許的符號的集合的 成員，并且在所述發(fā)送天線上發(fā)送根據(jù)空間和時間和/或頻率調(diào)制的符號； 所述MIMO通信系統(tǒng)還包括多個接收天線的接收器，所述接收器可用于 對所述信息進行解碼，并且所述接收器包括根據(jù)權(quán)利要求7的解碼器。
9. 一種存儲計算機可讀指令的計算機程序產(chǎn)品，用于使得通用計算機 通信裝置被配置為實施根據(jù)權(quán)利要求1到6中任一項的方法。
全文摘要
在信號中檢測信息，所述信號來自多個發(fā)送天線、通過MIMO信道的傳輸接收，所述信息基于空間和時間和/或頻率被編碼為QAM符號。本發(fā)明提供了一種檢測方法，包括將可用QAM符號排列為分層樹結(jié)構(gòu)，所述樹結(jié)構(gòu)的每層提供比前一層更大的粒度級別，以及對于所述樹結(jié)構(gòu)的每層，從最不特定層向前對于所述層中的所述樹結(jié)構(gòu)的每個所選分支，確定分支似然度量，表示所述分支中包含符號的接收信號的近似似然，基于其分支似然度量選擇所述分支中的一個或更多，選擇所述選擇的分支以便在所述樹結(jié)構(gòu)的下一層中考慮；從而，在每個分支對應(yīng)于符號的最后一層，分支的所述分支似然度量對應(yīng)于包含對應(yīng)符號的所述接收信號的似然。還提供了對應(yīng)的解碼器裝置。
文檔編號H04L1/06GK101341679SQ20078000078
公開日2009年1月7日 申請日期2007年7月20日 優(yōu)先權(quán)日2006年7月21日
發(fā)明者C·安德里厄, M·S·T·桑德爾, R·J·彼喬克, Y·希亞 申請人:株式會社東芝