數(shù)據(jù)處理裝置以及消除干擾的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置以及消除干擾的方法，其中，該數(shù)據(jù)處理裝置包括：分解模塊，用于將噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式；計算模塊，用于對矩陣L進行求逆計算；求逆模塊，用于通過對矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣、矩陣D以及矩陣L的逆矩陣計算得到噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣。本發(fā)明解決了相關(guān)技術(shù)中矩陣求逆的時延大，硬件資源開銷大的問題，從而有效地減少了矩陣求逆在邏輯電路中所需的時間，節(jié)省了硬件資源開銷，有助于提高硬件運算的效率。
【專利說明】數(shù)據(jù)處理裝置以及消除干擾的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，具體而言，涉及一種數(shù)據(jù)處理裝置以及消除干擾的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在長期演進(Long Term Evolution,簡稱為LTE)上行多天線接收系統(tǒng)中，為了進行多天線均衡最大比合并(Maximum Ratio Combining,簡稱為MRC),干擾抑制合并(Interference Rejection Combining,簡稱為IRC),在均衡系統(tǒng)中引入了噪聲相關(guān)矩陣Rn的概念，并通過對噪聲相關(guān)矩陣Rn的求逆運算，消除了天線熱噪聲以及臨近小區(qū)的干擾。然而，矩陣的求逆運算在邏輯電路中所耗費的時間和硬件資源是非常大的，因此，找到一種對矩陣求逆運算的簡便方法，將會對減少矩陣的求逆運算所需的時間，降低矩陣求逆的復雜度有很大的效果。
[0003]在相關(guān)技術(shù)中,傳統(tǒng)的矩陣求逆算法采用的是Cholesky分解方法,Cholesky分解完成正定Hermitian矩陣Rn的三角分解,利用正定Hermitian矩陣Rn的特性,將正定矩陣分解成下三角陣和上三角陣的乘積，具體步驟如下:
[0004]將Rn進行Cholesky分解，根據(jù)Rn = LLT，其中，Lt為L的轉(zhuǎn)置矩陣，求出下三角矩陣L ;
[0005]根據(jù)Lr1=E,其中E為單位矩陣，計算下三角陣L的逆陣L—1 ；
[0006]根據(jù)Rn-1 = (LLt)-1 = (L-1)tl-1 來計算 Rn 的逆矩陣。
[0007]然而，在上述矩陣Rn求逆的過程中，計算矩陣L的對角線元素需要η次開方，因此，通常普通的Cholesky分解又稱為平方根法。由于開方運算的開銷較大，雖然將其簡化后能夠軟件實現(xiàn)，但是計算復雜度仍然較大，特別不便于硬件實現(xiàn)。
[0008]在相關(guān)技術(shù)中，已有的技術(shù)一般是改進Cholesky分解方法，通過將待分解矩陣Rn分割為若干個小矩陣，對小矩陣直接求逆，之后通過重構(gòu)得到大矩陣Rn的求逆結(jié)果，例如，在申請?zhí)枮镃N200810217511.3、CN200580045166.4的專利申請文件中，就涉及到上述對矩陣Rn求逆的方法。雖然這種矩陣求逆方法對于階數(shù)較低的矩陣有較好的效果，但對于階數(shù)較高的矩陣，上述方法的計算復雜度和處理延時較大。
[0009]針對相關(guān)技術(shù)中上述至少之一的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置以及消除干擾的方法，以至少解決相關(guān)技術(shù)中對矩陣Rn求逆計算復雜度大、處理延時較大的問題。
[0011]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，其包括:分解模塊，用于將噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式；計算模塊，用于對矩陣L進行求逆計算；求逆模塊，用于通過對矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣、矩陣D以及矩陣L的逆矩陣計算得到噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣。
[0012]優(yōu)選地，分解模塊，還用于逐列將噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個矩陣L乘一個矩陣D再乘矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式。
[0013]優(yōu)選地，分解模塊包括:復乘計算單元，用于對噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素和矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同列的元素進行復乘計算，獲得矩陣L當前列的對角線元素；第一復乘累加單元，用于對噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素以下的元素、矩陣L的當前行前一列的對角線元素以下的元素以及矩陣L的當前列的對角線元素的共軛進行復乘累加計算；相乘單元，用于將計算結(jié)果與矩陣L的當前列的對角線元素的倒數(shù)相乘，獲得矩陣L的當前列的對角線元素以下的元素。
[0014]優(yōu)選地，分解模塊根據(jù)以下公式計算獲得矩陣L =Vi = Iji.an, (i=l,2，……j-1) (j = 1，2...，n)，其中，Vi為矩陣L當前列的對角線元素，Iji為矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同行的元素，為噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素，j表示矩陣的行數(shù)，i表示所矩陣的列數(shù)，η表示待求逆矩陣的階數(shù)；
【權(quán)利要求】
1.一種數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，包括: 分解模塊，用于將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式； 計算模塊，用于對所述矩陣L進行求逆計算； 求逆模塊，用于通過對所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣、所述矩陣D以及所述矩陣L的逆矩陣計算得到所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述分解模塊，還用于逐列將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個所述矩陣L乘一個所述矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的裝置，其特征在于，所述分解模塊包括: 復乘計算單元，用于對所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素和所述矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同列的元素進行復乘計算，獲得所述矩陣L當前列的對角線元素； 第一復乘累加單元，用于對所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素以下的元素、所述矩陣L的當前行前一列的對角線元素以下的元素以及所述矩陣L的當前列的對角線元素的共軛進行復乘累加計算； 相乘單元，用于將計算結(jié)果與所述矩陣L的當前列的對角線元素的倒數(shù)相乘，獲得所述矩陣L的當前列的對角線元素以下的元素。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的裝置，其特征在于，所述分解模塊根據(jù)以下公式計算獲得所述矩陣L: Vi = Iji^aiiiQ=U,......j-1) (j=l, 2..., η),其中，所述Vi為所述矩陣L當前列的對角線元素，所述U為所述矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同行的元素，所述為所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素，所述j表示矩陣的行數(shù)，所述i表示所矩陣的列數(shù)，所述η表示所述待求逆矩陣的階數(shù)； J&,..<) lvJ (l<j<n-lj+l<k<n), 1V-? 1-1其中，4為所述矩陣I(k=j)dJ., = vihi'v* 、9?.二 ID的當前列的對角線元素，所述Iw為所述矩陣L當前列的對角線元素以下的元素，所述<為所述Vi的共軛矩陣。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，還用于對所述矩陣L的逆矩陣中的當前元素所在列且位于該當元素以上的元素、所述矩陣L中的當前元素所在行且位于該當前元素之前的元素以及單位矩陣E的當前行當前列的元素進行復乘累加計算，獲得所述矩陣L的逆矩陣的當前列的元素。
6.根根利要求5所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊通過以下公式計算獲得所述矩陣L的逆矩陣: h ^ie1-Y4Iik-hk)/Iii ^et-Y4Ilk-hk (2</<;/)其中，初始條件為灸所述匕為所述
k=lf1U ,矩陣L的逆矩陣中的當前元素所在列的所有元素，所述ei為所述矩陣E的當前行當前列的元素，所述Iik為所述矩陣L中的當前元素所在行且位于該當前元素之前的元素，所述i表示矩陣的行數(shù)，所述η表示所述矩陣L的階數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述求逆模塊包括: 點除單元，用于將所述矩陣陣點除所述矩陣D ； 第二復乘累加單元，用于對所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣中的當前元素所在列且為與該當前元素以下的元素、所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣中的當前元素所在列且位于該當前元素以下的元素進行復乘累加計算； 減法單元，用于對點除的結(jié)果和復乘累加計算的結(jié)果進行減法運算，獲得所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣的當前列元素。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述求逆模塊通過以下公式來計算獲得所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣:
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊為多個，所述多個計算模塊通過并行的方式對所述矩陣L中的多列進行計算獲得所述矩陣L的逆矩陣。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述求逆模塊為多個，所述多個求逆模塊通過并行的方式對所述矩陣L的逆矩陣中的多列進行計算獲得所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述分解模塊、所述計算模塊和求逆模塊組成流水結(jié)構(gòu)進行所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的求逆。
12.—種消除干擾的方法，其特征在于，包括: 在多天線接收系統(tǒng)中，通過對噪聲相關(guān)矩陣Rn的求逆運算來消除干擾，其中，對所述噪聲相關(guān)矩陣Rn求逆的步驟包括: 將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式； 對所述矩陣L進行求逆計算； 通過對所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣、所述矩陣D以及所述矩陣L的逆矩陣計算得到所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式包括: 逐列將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個所述矩陣L乘一個所述矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式。
14.根據(jù)權(quán)利要求12或13所述的方法，其特征在于，將所述噪聲相關(guān)矩陣Rn分解為一個下三角矩陣L乘一個對角矩陣D再乘所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的形式包括: 對所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素和所述矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同列的元素進行復乘計算，獲得所述矩陣L當前列的對角線元素；對所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素以下的元素、所述矩陣L的當前行前一列的對角線元素以下的元素以及所述矩陣L的當前列的對角線元素的共軛進行復乘累加計算; 將計算結(jié)果與所述矩陣L的當前列的對角線元素的倒數(shù)相乘，獲得所述矩陣L的當前列的對角線元素以下的元素。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于，根據(jù)以下公式計算獲得所述矩陣L: Vi = Iji.an, (i = 1,2,......j-1) (j=l, 2..., η),其中，所述 Vi 為所述矩陣 L 當前列的對角線元素，所述U為所述矩陣L中當前行前一列中與該對角線元素同行的元素，所述an為所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的當前列的對角線元素，所述j表示矩陣的行數(shù)，所述i表示所矩陣的列數(shù)，所述η表示所述待求逆矩陣的階數(shù)；
16.根據(jù)權(quán)利要求12或13所述的方法，其特征在于，對所述矩陣L進行求逆計算包括: 對所述矩陣L的逆矩陣中的當前元素所在列且位于該當元素以上的元素、所述矩陣L中的當前元素所在行且位于該當前元素之前的元素以及單位矩陣E的當前行當前列的元素進行復乘累加計算，獲得所述矩陣L的逆矩陣的當前列的元素。
17.根根權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，通過以下公式計算獲得所述矩陣L的逆矩陣:
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其特征在于，通過對所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣、所述矩陣D以及所述矩陣L的逆矩陣計算得到所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣包括: 將所述矩陣L的逆矩陣點除所述矩陣D ； 對所述矩陣L的共軛轉(zhuǎn)置矩陣中的當前元素所在列且為與該當前元素以下的元素、所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣中的當前元素所在列且位于該當前元素以下的元素進行復乘累加計算； 對點除的結(jié)果和復乘累加計算的結(jié)果進行減法運算，獲得所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣的當前列元素。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其特征在于，通過以下公式來計算獲得所述噪聲相關(guān)矩陣Rn的逆矩陣:
【文檔編號】H04L25/03GK103532888SQ201210225077
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2012年7月2日 優(yōu)先權(quán)日:2012年7月2日
【發(fā)明者】劉念 申請人:中興通訊股份有限公司