用于檢測通信信號中的符號的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種符號檢測方法，包括：接收在無線信道H上傳輸?shù)闹辽僖粋€(gè)通信信號y，以及接收所述信道輸入x的先驗(yàn)LLR；根據(jù)所述信道輸入x的LLR計(jì)算所述信道輸入x的軟符號估計(jì)μ和方差D；使用第一濾波器和過濾后的軟符號估計(jì)μ過濾和干擾消除該接收信號y，以獲得過濾和干擾消除后的接收信號；估計(jì)所述過濾和干擾消除后的接收信號的均方誤差（MSE）矩陣B；根據(jù)所述MSE估計(jì)B計(jì)算用于BCJR算法的最優(yōu)矩陣Gopt；還使用第二濾波器過濾所述過濾和干擾消除后的接收信號，以獲得用于BCJR算法中的輸入信號r；以及將所述輸入信號r傳入BCJR算法中。
【專利說明】用于檢測通信信號中的符號的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本方法涉及一種用于檢測攜帶在通信信號中的符號的方法。此外，本發(fā)明還涉及一種檢測設(shè)備、一種計(jì)算機(jī)程序以及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有技術(shù)提到一種公式為y=Hx+n的任意線性信道，其中H是信道增益的MxN矩陣，X是信道輸入的Nxl向量，η是IID復(fù)雜高斯(Gaussian)噪聲變量的Mxl向量，這些變量具有均值O和方差矩陣NtlI15
[0003]令我們感興趣的問題是向量χ的軟入軟出檢測。很容易通過Bahl-Cook-Jelinke-Raviv (BCJR)算法來解決這個(gè)問題，但是每個(gè)已檢測符號的復(fù)雜度為0( Ω |κ)，其中Ω是調(diào)制字母，K是信道矩陣H的記憶。所述記憶是中心主題，我們接下來將會(huì)定義該術(shù)語的實(shí)際意義。我們對信道矩陣H進(jìn)行QL因式分解，因此寫下H=QL。隨后，在不損失適用性的情況下，我們可以定義過濾后的觀察向量r=Q*y=LX+W，其中w被配為恒等于η。現(xiàn)在我們對任意信道H的記憶進(jìn)行如下定義。
[0004]定義1:如果L中的非零元素局限于L的第一 Κ+1個(gè)對角線，則H的記憶是K，最優(yōu)
解調(diào)具有復(fù)雜度0( I Ω I K)。
[0005]應(yīng)注意的是，我們并未闡述信道矩陣H可表示什么。本發(fā)明假設(shè)一個(gè)任意H值，使其包括如符號間干擾(ISI)信道(如在衛(wèi)星傳輸中碰到)、ΜΜ0 (如在LTE下行鏈路中碰到)、MIMO-1SI (如在LTE上行鏈路·中碰到)、ICI (如在具有高多普勒擴(kuò)展的LTE下行鏈路碰到)等等。讀者可以記住ISI及其優(yōu)勢，其中記憶K僅僅是抽頭數(shù)減去一個(gè)信道脈沖響應(yīng)。
[0006]信息和通信理論中的另一中心主題是信道容量。信道容量定義為可以通過具有零誤差率的信道攜帶的最高可能速率。由于我們沒有定義“時(shí)間”這個(gè)概念，因此我們將信道容量測量為能夠可靠傳輸?shù)膯挝恍诺朗褂弥械哪翁?。容量?shí)現(xiàn)需要優(yōu)化X的輸入分布，這必須匹配實(shí)際通信信道H (通過注水原理)，但是在本發(fā)明中，我們假設(shè)發(fā)射器對H —無所知，因此這樣的優(yōu)化是不可能的。于是，“capacity”這個(gè)詞嚴(yán)格來說是不正確的，但是我們?nèi)圆捎眠@個(gè)術(shù)語，盡管該術(shù)語有點(diǎn)濫用符號。
[0007]論據(jù)1:線性高斯向量信道的容量以單位信道使用中的奈特來測量，為
C = 1gdct I +，其中輸入 χ 分布為 CN (0，PI)。
VJ
[0008]此種容量可改寫為，
[0009]論據(jù)2:直接操作法使用互信息的鏈?zhǔn)椒▌t產(chǎn)生C =，…，X1)，其中
n=l
I(x;y)是標(biāo)準(zhǔn)互信息運(yùn)算符。
[0010]記憶的含義可以包括在論據(jù)2中，為了獲得，N'
[0011]論據(jù)3:如果信道H的記憶是K，則C = YjI(xn;y\xlt_l,...,xn_K),其中
n=l
xk = {0}.k <: O。
[0012]最后，下面的結(jié)果是眾所周知的，
[0013]論據(jù)4:通過給χ賦予一個(gè)y的最優(yōu)檢測器，可以獲得信道的容量。
[0014]我們總結(jié)如下:每個(gè)線性信道H存在關(guān)聯(lián)記憶和信道容量。如果接收器利用X的最優(yōu)檢測器，可以獲得信道容量，此種檢測器具有復(fù)雜度，而復(fù)雜度是記憶K中的指數(shù)。應(yīng)注意，接收器復(fù)雜度測量使用離散輸入，而容量需要高斯(Gaussian)分布式輸入。然而,高斯(Gaussian)輸入容量通常表示很好地到達(dá)某個(gè)SNR閥值的離散輸入限制，所述SNR閥值依賴于輸入的基數(shù)。因此，即使系統(tǒng)使用離散輸入而不是高斯(Gaussian)輸入,值C是運(yùn)
晳奸里
[0015]如果信道記憶K太大會(huì)出現(xiàn)問題，因此復(fù)雜度I Ω |κ超出了容許的復(fù)雜度預(yù)算。在實(shí)踐中這是一個(gè)常見的情況，因此必須研究降低復(fù)雜度技術(shù)。存在一些示例，例如，LTE鏈路，其中信道記憶通常為10左右，隨著64-QAM輸入，產(chǎn)生每個(gè)傳輸符號的260復(fù)雜度。這就是OFDM通常優(yōu)于LTE中單個(gè)載波的原因之一。另一個(gè)示例是GSM鏈路，其中信道的記憶大約為7-10。在GSM中，與LTE情況相反，此記憶確實(shí)由基于減少網(wǎng)格的接收器來處理。
[0016]致力于構(gòu)建針對大記憶的低復(fù)雜度高性能接收器方案研究的數(shù)量非常多。一組這樣的接收器就是信道縮短(CS)接收器。CS接收器背后的基本原理如下:
[0017]1、使用預(yù)濾波器W過濾接收信號y，其中r=Wy。
[0018]2、W的目的是將信道H的記憶“壓縮”到一個(gè)較小的值。
[0019]3、假設(shè)存在一個(gè)比K小的記憶，表示為L，則有效信道是T=WH?，F(xiàn)在我們得到r=Wy=Tx+ (Wn),其中Wn是過濾噪音。
[0020]4、將BCJR算法應(yīng)用到信號r中，其中記憶由L來定義。
[0021]5、步驟1-4的結(jié)果是近似最優(yōu)檢測，但是具有復(fù)雜度0(| Ω |L)而不是0(| Ω |κ)。
[0022]6、我們?nèi)绾螌?shí)際獲得的“接近最優(yōu)檢測”是通過選擇特定的W與T來確定的。
[0023]提醒的是，我們這里有一個(gè)純矩陣值的符號。在ISI信道的情況下，信道矩陣H成為表示卷積的Toeplitz矩陣。濾波器W同樣是眾所周知的卷積矩陣。
[0024]福爾克納(Falconer)和馬吉(Magee)在1973年就發(fā)明了 CS接收器的計(jì)劃，他們給出了明確選擇，兩個(gè)CS參數(shù)W和T。圖1提供了 CS構(gòu)思的方框圖，示出了在CS中進(jìn)行操作的順序:(i )基于信道矩陣H、噪聲密度Ntl和BCJR的記憶L，計(jì)算預(yù)濾波器W和有效信道T ;(ii)然后，預(yù)濾波器W過濾接收信號y，產(chǎn)生向量r最后，在向量r上運(yùn)用BCJR，其中矩陣T指定BCJR的運(yùn)算。應(yīng)注意，如果我們設(shè)定L=0，則標(biāo)準(zhǔn)逼零均衡器和MMSE均衡器都在CS框架內(nèi)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0025]本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種消除或解決現(xiàn)有技術(shù)解決方案中的缺點(diǎn)和問題的解決方案。
[0026]本發(fā)明的另一目的是提供一種與現(xiàn)有技術(shù)方法相比能提供改進(jìn)解碼性能的方法。[0027]根據(jù)本發(fā)明的第一方面，上述目的和其他目的通過一種用于檢測攜帶在接收通信信號中的符號的方法來實(shí)現(xiàn)，所述方法包括步驟:
[0028]接收在無線信道H上傳輸?shù)闹辽僖粋€(gè)通信信號y，其中所述接收信號y包括已編碼的無線信道符號輸入X，以及
[0029]接收所述信道輸入χ的先驗(yàn)對數(shù)似然比(LLR);以及所述方法還包括步驟:
[0030]a)根據(jù)所述信道輸入χ的LLR計(jì)算所述信道輸入x的軟符號估計(jì)μ和方差D ；
[0031]b)通過使用第一濾波器和過濾后的軟符號估計(jì)μ，過濾和干擾消除該接收信號y，以獲得過濾和干擾消除后的接收信號；
[0032]c)估計(jì)所述過濾和干擾消除后的接收信號的均方誤差(MSE)矩陣B ；
[0033]d)根據(jù)所述MSE估計(jì)B，計(jì)算用于BCJR算法的最優(yōu)矩陣G_，其中所述最優(yōu)矩陣Gopt指定該BCJR算法；
[0034]e)還使用第二濾波器過濾所述過濾和干擾消除后的接收信號，以獲得用于BCJR算法中的輸入信號r，從所述最優(yōu)矩陣Gtjpt中獲取第二濾波器；以及
[0035]f )將所述輸入信號r傳入BCJR算法中，以獲得所述信道輸入χ的外在的LLR。
[0036]根據(jù)所述方法的實(shí)施例，步驟a )中的所述信道輸入χ的LLR是從解碼器中獲得的，所述方法還包括以下步驟:
[0037]g)將所述外在的LLR傳入該解碼器中，以獲得所述信道輸入χ的已更新的LLR ;以及
[0038]h)使用步驟a)中所述已更新的LLR，重復(fù)步驟a) -g) i次以計(jì)算軟符號估計(jì)μ和方差D。該解碼器可為ECC解碼器等。
[0039]根據(jù)所述方法的另一實(shí)施例，第一濾波器是用于所述具有平均值μ和方差D的無線信道輸入χ的改進(jìn)維納(Wiener)濾波器。
[0040]根據(jù)所述方法的又一實(shí)施例，所述過濾和干擾消除后的接收信號的第k個(gè)元素具有公式rk=E(xk|y，U1), /(64，其中EO是期望算子，Ik是以預(yù)定的方式依賴于k的索引集，
向量包括:rk,VA.μ向量表示為E(x|y, μ )。根據(jù)所述方法的此實(shí)施例,所述索引集Ik為Ik=Ik= {k-L, k-L+1,...k+L-1, k+L} Π {1，2，...，N},其中 N是所述/[目道輸入 χ 中的兀素總數(shù)，L是BCJR算法的記憶。進(jìn)一步根據(jù)所述方法的此實(shí)施例，所述最優(yōu)矩陣G_完全取決于所述MSE估計(jì)B和記憶L。進(jìn)一步根據(jù)所述方法的此實(shí)施例,記憶L能夠任意選擇。再進(jìn)一步根據(jù)所述方法的此實(shí)施例，所述MSE估計(jì)B具有公式Β( μ ) =E[ (χ-Ε(χ | y, μ )) (x_E(x|y, μ ))*],其中上標(biāo)“*”表示埃爾米特(Hermitian)轉(zhuǎn)置運(yùn)算符。
[0041]根據(jù)所述方法的又一實(shí)施例，第二濾波器具有公式(G_+I)，其中I是單位矩陣。根據(jù)此實(shí)施例，所述用于所述BCJR算法中的輸入信號r，通過如下方式獲取:r=(G_+I)E(x|y, μ )。
[0042]根據(jù)所述方法的又一實(shí)施例，所述無線信道H是線性無線信道。
[0043]根據(jù)所述方法的又一實(shí)施例，在蜂窩無線通信系統(tǒng)(如3GPP通信系統(tǒng))中發(fā)送通信信號。
[0044]本發(fā)明還涉及一種計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序具有代碼程序，所述代碼程序由處理構(gòu)件運(yùn)行使所述處理構(gòu)件執(zhí)行本發(fā)明的方法。進(jìn)一步，本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其包括計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序，其中計(jì)算機(jī)程序包括在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，并且由包括以下項(xiàng)的組中的一項(xiàng)或多項(xiàng)組成=ROM (只讀存儲(chǔ)器)、PR0M (可編程R0M)、EPR0M (可擦除ROM)、閃存、EEPROM (電EPR0M)、硬盤驅(qū)動(dòng)器或其他合適的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。
[0045]根據(jù)本發(fā)明的第二方面，上述目的和其他目的通過一種用于檢測攜帶在接收通信信號中的符號的檢測設(shè)備來實(shí)現(xiàn)，包括處理器的接收器用于:
[0046]接收在無線信道H上傳輸?shù)闹辽僖粋€(gè)通信信號y，其中所述接收信號y包括已編碼的無線信道符號輸入X，以及
[0047]接收所述信道輸入χ的先驗(yàn)對數(shù)似然比(LLR);以及該處理器還用于:
[0048]a)根據(jù)所述信道輸入χ的LLR計(jì)算所述信道輸入x的軟符號估計(jì)μ和方差D ；
[0049]b)通過使用第一濾波器和過濾后的軟符號估計(jì)μ，過濾和干擾消除該接收信號y，以獲得過濾和干擾消除后的接收信號；
[0050]c)估計(jì)所述過濾和干擾消除后的接收信號的均方誤差(MSE)矩陣B ；
[0051]d)根據(jù)所述MSE估計(jì)B，計(jì)算用于BCJR算法的最優(yōu)矩陣G_，其中所述最優(yōu)矩陣Gopt指定該BCJR算法；
[0052]e)還通過使用第二濾波器，過濾所述過濾和干擾消除后的接收信號，以獲得用于BCJR算法中的輸入信號r，從所述最優(yōu)矩陣G_中獲取第二濾波器；以及
[0053]f)將所述輸入信號r傳入到BCJR算法中，以獲得所述信道輸入χ的外在的LLR。
[0054]根據(jù)所述檢測設(shè)備的實(shí)施例，從解碼器中獲取步驟a)中的所述信道輸入χ的LLR，所述處理器包括用于:
[0055]g)將所述外在的LLR傳入該ECC解碼器中，以獲得所述信道輸入x的已更新的LLR;以及
[0056]h)通過使用步驟a)中所述已更新的LLR，重復(fù)步驟a)-g) i次以計(jì)算軟符號估計(jì)μ和方差D。
[0057]本發(fā)明提供一種獲取信道輸入χ的外在的LLR的方法和設(shè)備。所述的外在的LLR可用于許多不同的應(yīng)用中，例如，在無線信道上傳輸?shù)囊丫幋a數(shù)據(jù)的迭代檢測、LTE下行鏈路的E-1CIC、使用DVB-S標(biāo)準(zhǔn)的衛(wèi)星通訊，僅列舉幾個(gè)。
[0058]根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，本解決方案用于具有外部ECC解碼器的迭代檢測算法。通過使用外在的LLR和迭代，性能得到提高。
[0059]本發(fā)明的其他應(yīng)用和優(yōu)點(diǎn)從以下具體說明中顯而易見。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0060]附圖旨在闡明和解釋本發(fā)明的各個(gè)實(shí)施例，其中:
[0061]圖1示出了 CS接收器的系統(tǒng)模型；
[0062]圖2示出了基于恩格鮑克(Ungerboeck)的CS的系統(tǒng)模型；
[0063]圖3不出了本發(fā)明一項(xiàng)實(shí)施例的系統(tǒng)模型；
[0064]圖4所示為根據(jù)本發(fā)明的檢測器設(shè)備的性能結(jié)果；
[0065]圖5所示為根據(jù)本發(fā)明的檢測器設(shè)備的實(shí)施例；
[0066]圖6所示為根據(jù)本發(fā)明的檢測器設(shè)備的替代性實(shí)施例；
[0067]圖7示出了通信系統(tǒng)概圖。【具體實(shí)施方式】
[0068]在本發(fā)明中，粗體大寫字母表示矩陣，粗體小寫字母表示向量。
[0069]如上所述，CS的歷史上溯到四十多年前。然而，福爾克納(Falconer)和馬吉(Magee)的最初想法并不都和容量的概念相關(guān)。相反，其根據(jù)MMSE成本函數(shù)來優(yōu)化W和T。這個(gè)想法只和容量有一個(gè)模糊的聯(lián)系，并不清楚福爾克納(Falconer)和馬吉(Magee)的接收器能實(shí)際實(shí)現(xiàn)的速率。
[0070]從論據(jù)4中我們得知通過使用最優(yōu)全復(fù)雜度接收器可以獲得信道容量C。因?yàn)槲覀冋谑褂镁哂休^少復(fù)雜度的簡化接收器，計(jì)算容量C不會(huì)浪費(fèi)更多時(shí)間。在福爾克納(Falconer)和馬吉(Magee)推動(dòng)的所有后續(xù)CS工作中，沒有注意到使用CS相對于全復(fù)雜度接收器的真正缺陷是什么。沒有研究跟容量相關(guān)的成本函數(shù)并試圖優(yōu)化此函數(shù)的文章。
[0071]然而，在2012年有了突破，F(xiàn).Rusek和A.Prlja在2012年2月在IEEETransactions on Wireless Communications上發(fā)表了文章“Optimal channel shorteningfor MIMO and ISI channels，，。
[0072]在這篇文章中，CS的概念從容量角度進(jìn)行了優(yōu)化并建立了允許任何CS檢測器的最高可能速率的CS參數(shù)。文章中有很多重要的結(jié)果，我們接下來會(huì)回顧部分結(jié)果，因?yàn)樗鼈兩院髸?huì)是重要的構(gòu)成要素。
[0073]論據(jù)5:如果適當(dāng)優(yōu)化CS接收器的參數(shù)，則可允許單位信道使用的速率，等同于
N
OsΙχ?-ι，…，χ“)。因此，可以實(shí)施達(dá)到減少的記憶長度L的互信息的鏈?zhǔn)椒ā?br> H=I
[0074]論據(jù)5揭露了 CS緊密連接最優(yōu)檢測器的直觀結(jié)果，但是除了減少的記憶長度L，不能進(jìn)一步利用符號之間的依存關(guān)系。本文章的另一非常重要的結(jié)果是不能從上述步驟1-6所概述的正常CS系統(tǒng)模型中獲得最優(yōu)方案。CS文獻(xiàn)中以及文章“Optimal channelshortening for MIMO and ISI channels”中的系統(tǒng)模型，即所謂的福尼(Forney)觀測模型，但是文章 “Optimal channel shortening for MIMO and ISI channels，，中顯不，為了支持恩格鮑克(Ungerboeck)觀測模型，該模型必須修改。目前的發(fā)明基于恩格鮑克(Ungerboeck)模型，因此我們必須介紹恩格鮑克(Ungerboeck)模型。
[0075]上述CS接收器的步驟1-6表明接收器根據(jù)非匹配的概率分布函數(shù)(pdf )操作，
[0076]q(\ I X) a: exp -
||Wy-TxJ
[0077]其中~表示已經(jīng)省略了所有跟X不相關(guān)的術(shù)語。作為參考，最優(yōu)全復(fù)雜度接收器根據(jù)以下公式運(yùn)行，
/
[0078]p(y I x) QC exp -
[0079]非匹配pdf q(y|x)直接指 定BCJR運(yùn)算。現(xiàn)在，通過改寫p (y I χ)來獲得恩格鮑克(Ungerboeck)模型，
【權(quán)利要求】
1.通信信號中攜帶的符號的檢測方法，其特征在于，所述方法包括:接收在無線信道H上傳輸?shù)闹辽僖粋€(gè)通信信號y，其中所述接收信號y包括已編碼的無線信道符號輸入X，以及接收所述信道輸入X的先驗(yàn)對數(shù)似然比(LLR);以及所述方法的特征在于，還包括:a)根據(jù)所述信道輸入X的LLR，計(jì)算所述信道輸入X的軟符號估計(jì)μ和方差D；b)通過使用第一濾波器和過濾后的軟符號估計(jì)μ，過濾和干擾消除所述接收信號y，以獲得過濾和干擾消除后的接收信號；c)估計(jì)所述過濾和干擾消除后的接收信號的均方誤差(MSE)矩陣B；d)根據(jù)所述MSE估計(jì)B，計(jì)算用于BCJR算法的最優(yōu)矩陣G_，其中所述最優(yōu)矩陣Gtjpt指定該BCJR算法；e)還通過使用第二濾波器，過濾所述過濾和干擾消除后的接收信號，以獲得用于BCJR算法中的輸入信號r，從所述最優(yōu)矩陣Gtjpt獲取第二濾波器；以及f)將所述輸入信號r傳入BCJR算法中，以獲得所述信道輸入X的外在的LLR。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟a)中的所述信道輸入X的LLR從解碼器中獲取，所述方法還包括:g)將所述外在的LLR傳入所述解碼器中，以獲得所述信道輸入X的已更新的LLR;以及h)通過使用步驟a)中所述已更新的LLR，重復(fù)步驟a)-g) i次以計(jì)算軟符號估計(jì)μ和方差D。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一濾波器是用于所述具有均值V-和方差D的無線信道輸入X的改進(jìn)維納(Wiener)濾波器。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述過濾和干擾消除后的接收信號的第k個(gè)元素具有公式rk=E(xk|y，U1), /(6/,，其中E是期望算子，Ik是以預(yù)定的方式依賴于k的索引集，向量包括rk, V/c，該向量表示為E(x|y, μ )。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引集Ik為Ik=Ik={k-L，k-L+1,...k+L-1, k+L} Π {1，2，...，N},其中N是所述/[目道輸入X中的兀素總數(shù),L是BCJR算法的記憶。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述最優(yōu)矩陣Gtjpt完全依賴于所述MSE估計(jì)B和記憶L。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述記憶L能夠任意選擇。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述MSE估計(jì)B具有公式Β(μ ) =E [ (χ-Ε (χ I y, μ )) (x_E(x|y, μ ) *],其中是埃爾米特(Hermitian)轉(zhuǎn)置運(yùn)算符。
9.根據(jù)前述權(quán)利要求中的任一項(xiàng)權(quán)利要求所述的方法，其特征在于，所述第二濾波器具有公式(G-+I)，其中I是單位矩陣。
10.根據(jù)權(quán)利要求4或9所述的方法，其特征在于，用于所述BCJR算法中的所述輸入信號r,通過如下方式獲取^KGmt+DEUly, μ )。
11.根據(jù)前述權(quán)利要求中的任一項(xiàng)權(quán)利要求所述的方法，所述無線信道H是線性無線信道。
12.根據(jù)前述權(quán)利要求中的任一項(xiàng)權(quán)利要求所述的方法，其特征在于，在蜂窩無線通信系統(tǒng)(如3GPP通信系統(tǒng))中發(fā)送所述通信信號。
13.用于檢測攜帶在接收通信信號中的符號的檢測設(shè)備，其特征在于，所述接收器包括處理器，用于: 接收在無線信道H上傳輸?shù)闹辽僖粋€(gè)通信信號y，其中所述接收信號y包括已編碼的無線信道符號輸入X，以及接收所述信道輸入X的先驗(yàn)對數(shù)似然比(LLR);以及所述接收器設(shè)備的特征在于，所述處理器還包括:a)根據(jù)所述信道輸入χ的LLR，計(jì)算所述信道輸入χ的軟符號估計(jì)μ和方差D；b)通過使用第一濾波器和過濾后的軟符號估計(jì)μ，過濾和干擾消除所述接收信號y，以獲得過濾和干擾消除后的接收信號；c)估計(jì)所述過濾和干擾消除后的接收信號的均方誤差(MSE)矩陣B；d)根據(jù)所述MSE估計(jì)Gtjpt計(jì)算用于BCJR算法的最優(yōu)矩陣B，其中所述最優(yōu)矩陣Gtjpt指定所述BCJR算法；e)還通過使用第二濾波器，過濾所述過濾和干擾消除后的接收信號，以獲得用于BCJR算法中的輸入信號r，從所述最優(yōu)矩陣Gtjpt中獲取第二濾波器；以及f)將所述輸入信號r傳入BCJR算法中，以獲得所述信道輸入χ的外在的LLR。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的檢測設(shè)備，其特征在于，步驟a)中的所述信道輸入χ的LLR是從解碼器中獲得的，所述處理器還用于:g)將所述外在的LLR傳入所述解碼器，以獲得所述信道輸入χ的已更新的LLR;以及h)通過使用步驟a)中所述已更新的LLR，重復(fù)步驟a)-g) i次以計(jì)算軟符號估計(jì)μ和方差D。
【文檔編號】H04L5/00GK103595666SQ201310552767
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2013年11月7日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月4日
【發(fā)明者】弗雷德里克·魯塞克 申請人:華為技術(shù)有限公司