專利名稱：Vamos模式下的信號(hào)檢測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，具體而言，涉及一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
隨著移動(dòng)用戶和語(yǔ)音業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商面臨很大的挑戰(zhàn)，他們希望能夠?qū)ΜF(xiàn)有設(shè)備進(jìn)行擴(kuò)容，由此推進(jìn)了 VAM0S(Vioce service over Adaptive Mult1-userchannels on One Slot,單通道多用戶語(yǔ)音通信)技術(shù)的誕生,該技術(shù)可以在幾乎不增加硬件設(shè)備基礎(chǔ)上，在同一頻點(diǎn)同一時(shí)隙同時(shí)承載多個(gè)不相關(guān)用戶，從而大大提高了現(xiàn)有設(shè)備的處理業(yè)務(wù)容量，由于具備上述優(yōu)點(diǎn)，VAMOS技術(shù)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。請(qǐng)參考圖1，圖1是根據(jù)相關(guān)技術(shù)的VAMOS技術(shù)的上行信號(hào)接收示意圖，如圖1所示，多個(gè)不相關(guān)用戶在同一頻點(diǎn)同一時(shí)隙同時(shí)發(fā)送信號(hào)給一個(gè)接收端，多個(gè)用戶發(fā)送的多個(gè)上行信號(hào)到達(dá)接收端時(shí)形成混合信號(hào)，接收端利用多天線接收上行信號(hào)，形成多路經(jīng)過(guò)獨(dú)立衰落的混合信號(hào)用于抵抗干擾。因此，這種技術(shù)較常規(guī)的單用戶單通道模式必然引起接收端干擾信號(hào)的增多。目前常用的方法是將IRC(Interference RejectionCombining,干擾抑制合并)技術(shù)(一種干擾抑制方法)和SIC(Successive InterferenceCan-cellation，串行干擾消除)技術(shù)(一種串行檢測(cè)方法)結(jié)合使用，但是在該方法中，當(dāng)解調(diào)當(dāng)前用戶信號(hào)時(shí)，同時(shí)存在兩類干擾信號(hào)，即:同道中的其他用戶信號(hào)對(duì)當(dāng)前用戶信號(hào)的干擾，以及位于鄰小區(qū)的其他用戶信號(hào)對(duì)當(dāng)前用戶信號(hào)的同頻干擾。由于IRC的抗干擾能力有限，不能有效地抵抗這兩類干擾信號(hào)，導(dǎo)致當(dāng)前用戶信號(hào)不能被很好地檢測(cè)，進(jìn)而影響下一個(gè)用戶信號(hào)的解調(diào)，從而使得VAMOS用戶的通信質(zhì)量不如單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量好，為了提高通信性能就必須增加接收天線的個(gè)數(shù)，這樣就必然導(dǎo)致硬件成本的增加。針對(duì)相關(guān)技術(shù)中需要增加接收天線的個(gè)數(shù)才能保證VAMOS用戶的通信質(zhì)量和單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量相當(dāng)?shù)男Ч?，從而增加了硬件成本的?wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法及裝置，以至少解決上述問(wèn)題。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法,包括:接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量；對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量；結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。優(yōu)選地，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括:建立時(shí)空模型；根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括:根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練序列的部分和訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣；根據(jù)接收信號(hào)矩陣和中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)第一白化矩陣對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量；根據(jù)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)第二白化矩陣對(duì)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括:根據(jù)干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量；對(duì)多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值，包括:根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值；獲取所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置，包括:干擾抑制模塊，用于接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量；濾波模塊，用于對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量；檢測(cè)模塊，用于結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。優(yōu)選地，干擾抑制模塊包括:建立單元，用于建立時(shí)空模型；白化單元，用于根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，白化單元包括:構(gòu)造子單元，用于根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練序列的部分和訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣；第一白化子單元，用于根據(jù)接收信號(hào)矩陣和中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)第一白化矩陣對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量；第二白化子單元，用于根據(jù)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)第二白化矩陣對(duì)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，濾波模塊包括:濾波單元，用于根據(jù)干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量；合并單元，用于對(duì)多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，檢測(cè)模塊包括:檢測(cè)單元，根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值；獲取單元，用于獲取所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。通過(guò)本發(fā)明，采用對(duì)天線接收的信號(hào)進(jìn)行較強(qiáng)的時(shí)空干擾抑制、并行檢測(cè)的方式，解決了需要增加接收天線的個(gè)數(shù)才能保證VAMOS用戶的通信質(zhì)量和單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量具有相當(dāng)效果的問(wèn)題，進(jìn)而達(dá)到了在不增加天線的情況下，有效提高VAMOS用戶的解調(diào)性能，將解調(diào)軟信息送入譯碼器提高譯碼性能，從而提高系統(tǒng)性能，使得VAMOS用戶的通信質(zhì)量和單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量達(dá)到同樣性能的效果。


此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:圖1是根據(jù)相關(guān)技術(shù)的VAMOS技術(shù)的上行信號(hào)接收示意圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法的流程圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的GSM-FR業(yè)務(wù)的時(shí)隙結(jié)構(gòu)圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的并行檢測(cè)(JMLSE)基本處理單元的蝶形圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式下文中將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明。需要說(shuō)明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法的流程圖，如圖2所示，該方法主要包括以下步驟(步驟S202-步驟S206):步驟S202，接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量；步驟S204，對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量;步驟S206，結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。在本發(fā)明實(shí)施例的步驟S202中，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，可以包括:建立時(shí)空模型；根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。其中，根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，可以包括:根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練序列的部分和訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣；根據(jù)接收信號(hào)矩陣和中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)第一白化矩陣對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量；根據(jù)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)第二白化矩陣對(duì)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。在本發(fā)明實(shí)施例的步驟S204中，對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量，可以包括:根據(jù)干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量；對(duì)多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。在本發(fā)明實(shí)施例的 步驟S206中，結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值，可以包括:根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值；獲取所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。例如，可以采用以下方式實(shí)施上述方法:假設(shè)干擾信號(hào)是具有向量自回歸模型特性的信號(hào)(實(shí)際證明這是一個(gè)行之有效的假設(shè))。首先建立時(shí)空模型，用時(shí)空干擾抑制方法對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行兩次白化，再結(jié)合將接收信號(hào)實(shí)虛分開、采樣點(diǎn)分開當(dāng)作虛擬天線的方式最大程度抵抗同頻干擾，具體地可以包含以下三個(gè)步驟:1、利用已知的訓(xùn)練序列和各個(gè)接收天線接收信號(hào)中對(duì)應(yīng)訓(xùn)練序列部分構(gòu)造矩陣Zt;[r (η-1),…，r(n_K), S1 (n), S1 (η-1),..., S1O1-L-K), S2 (η), S2 (η-1),...,s2 (n-L-K) ]τ，其中，咖)=K ⑷，-J0m (n), r； (n\-,rlM (n\..., (n),..., r:-le (n)]表示所有天線n時(shí)刻的接收信號(hào)構(gòu)成的向量，其中，r>)表示第I根天線η時(shí)刻的第i個(gè)采樣點(diǎn)，特別地，當(dāng)調(diào)制方式為GMSK或者BPSK方式時(shí)，r(n) = [Reir10( )),...,Re(C_(n)\Im^0(n)\...,lm(r:-!e( ))]，其中，Re (x)，Im(x)分
別表示X的實(shí)部和虛部；Si (n)表示第i個(gè)有效用戶η時(shí)刻(本發(fā)明中假設(shè)有兩個(gè)有效用戶)對(duì)應(yīng)的發(fā)送符號(hào)，L，K分別表示信道彌散長(zhǎng)度和時(shí)間深度。利用接收信號(hào)構(gòu)造矩陣Xt，Xt 的每一列對(duì)應(yīng)上面的向量 r (η)，其中，n e (TSCstart+L+K+l，TSCend)，TSCstart, TSCend 分別表示接收信號(hào)中訓(xùn)練序列對(duì)應(yīng)的開始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻。2、利用下式求解自相關(guān)矩陣和協(xié)方差矩陣:Rxz =Xt* Zf ,Rzz =Zt* Zf，從而得到中間矩陣:A = Rxz* (Rj 再?gòu)拇酥虚g矩陣得到白化后的信道矩陣B和白化矩陣W。利用此白化矩陣W對(duì)接收信號(hào)所構(gòu)成的矩陣X進(jìn)行白化，即Xnrat = W*X，其中，X的每一列對(duì)應(yīng)r (η)，與矩陣Xt不同的是此時(shí)利用所有時(shí)刻的接收信號(hào)構(gòu)造X而非如矩陣Xt僅僅利用訓(xùn)練序列對(duì)應(yīng)的接收信號(hào)。3、最后利用Cholesky分解的辦法對(duì)上面時(shí)空白化后的信號(hào)進(jìn)行二次白化，即利用Xnev中訓(xùn)練序列對(duì)應(yīng)的部分、白化后的信道矩陣B和兩用戶的訓(xùn)練序列求得殘余干擾項(xiàng)，然后求得此殘余干擾項(xiàng)的協(xié)方差矩陣，對(duì)此矩陣進(jìn)行Cholesky分解得到新的白化矩陣WinnOT，用此白化矩陣對(duì)上面的Xnew和信道矩陣B進(jìn)行二次白化，即Xmd = Winner*Xnew, Hend =Winner^B得到最終白化后的信號(hào)和信道參數(shù)向量。接著，利用上面白化之后的Xmd、Hmd得到匹配濾波結(jié)果，并對(duì)所有天線信號(hào)進(jìn)行等
>日ini 口開ο最后，利用JMLSE原則，用Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)方法選擇同時(shí)得到兩用戶發(fā)送比特的最優(yōu)序列，其輸入信息為上述匹配濾波模塊的輸出結(jié)果，其輸出為兩用戶傳輸比特序列的軟信息。當(dāng)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)到最后時(shí)刻，即可得到用戶O、I發(fā)送比特的軟信息，將此軟信息分別送入用戶0、1的譯碼器，可以有效提高譯碼器的性能，從而有效提高系統(tǒng)性能。下面以GSM系統(tǒng)的VAMOS-FR業(yè)務(wù)為例結(jié)合圖3、圖4對(duì)上述實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)描述。圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的GSM-FR業(yè)務(wù)的時(shí)隙結(jié)構(gòu)圖，如圖3所示，可以看到一個(gè)時(shí)隙可以包含148個(gè) 有效符號(hào)，其中，第62 87個(gè)符號(hào)對(duì)應(yīng)訓(xùn)練序列部分，如上所述，假設(shè)!； (n) = [r； (n\-J0m (n\ r/ (n\-,rlM (n\...,(n\..., Cmple ⑷]表示所有天線 n 時(shí)刻的接收信號(hào)所對(duì)應(yīng)的向量，其中，<( )表示第I根天線η時(shí)刻的第i個(gè)采樣點(diǎn)，特別地，當(dāng)調(diào)制方式為GMSK或者BPSK方式時(shí)，咖)=區(qū)傘。⑷),…。⑷),...,Im(C_( ))]，將接收信號(hào)的實(shí)部和
虛部分開當(dāng)作虛擬天線處理r (n) = [Re(rt(n)), Im(rt(n))],其中，Re(x), Im(x)分別表示X的實(shí)部和虛部，Si (η)表示第i個(gè)有效用戶η時(shí)刻(本發(fā)明中假設(shè)有兩個(gè)有效用戶)對(duì)應(yīng)的發(fā)送符號(hào)。由所有時(shí)刻的接收向量構(gòu)成接收矩陣X= [rT(l)，rT(2)，…，rT (148) ]，rT表示向量r的轉(zhuǎn)置。在下文中，L，K分別表示信道彌散長(zhǎng)度和空時(shí)干擾抑制中的時(shí)間深度；[XI ；X2]表示同結(jié)構(gòu)矩陣XI，X2按行堆放，X(:，η)表示矩陣X的第η列，X(η,:)表示矩陣X的第η行,X (: , end), X (end,:)分別表不矩陣X的最后一列和最后一行，X (:，m:n),X(m:n,:)分別表示矩陣X的m至η列和m至η行。本實(shí)施例主要包含以下步驟:1、對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行深度白化得到白化后的接收信號(hào)Xmd和白化后的信道參數(shù)矩陣H.^ end 由用戶O、I 的訓(xùn)練序列 sO = [s0 (I), S0 (2),...,S0 (26)]和 si = [S1 (I), S1 (2),…,S1 (26)]以及接收矩陣中對(duì)應(yīng)訓(xùn)練序列部分構(gòu)造矩陣Zt，Xt,具體地，Xt = [rT (startn), rT (startn+1),…，rT(endn)],其中，startn = 61+L+K+l, endn= 87,設(shè) S0 (η) = [s0(η), S0 (η-1),s0(n-L-K) ]T, S1 (η) = [S1 (η), S1 (η-1),..., S1 (n-L-K)]τ ；ζ(η) = [Xt (: ,η-1) ；Xt(:，η_2)；…；Xt (:，η_Κ) ；S0 (n+L+K-1) J1 (n+L+K-1)]，則 Zt =[z (2), z (3),..., ζ (Len) ], Len = endn-startn+l。2、求加權(quán)矩陣和白化后的信道參數(shù)矩陣并對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行白化；具體地，首先得到協(xié)方差矩陣t = Xt*Zf,Rzz = Zt* Zf，然后得到臨時(shí)矩陣A =Rxz*OU'則加權(quán)矩陣為:W = [Ixtn, A(:，1:K*)(tn)]，白化后的信道參數(shù)矩陣B = A(:，K*Xtn+l:end)，Xtn為矩陣Xt的行數(shù)，Ixtn為Xtn維的單位矩陣；對(duì)接收矩陣進(jìn)行白化得到
Xnew =爾。3、對(duì)白化之后的信號(hào)進(jìn)行二次白化；具體地，由于向量自回歸模型只保證白化之后的干擾向量J(n)是時(shí)間白化的即E(JH(n)J(n-k)) =Q5 (k)，并不能保證J (η)的自相關(guān)矩陣為單位矩陣，所以此處對(duì)利用向量自回歸模型白化之后的信號(hào)進(jìn)行二次白化，使得白化之后的干擾向量J, (η)的自相關(guān)矩陣為單位矩陣，為此進(jìn)行如下操作:(I)由于后續(xù)的矩陣求逆維數(shù)過(guò)高，容易導(dǎo)致累積誤差，所以此處首先將上面實(shí)虛分開的信號(hào)Xmw和信道參數(shù)B恢復(fù)成復(fù)數(shù)形式，具體的恢復(fù)方法就是x+y*j，X，1，j分別表示相應(yīng)變量的實(shí)部、虛部和基本虛部單位，設(shè)恢復(fù)之后的接收矩陣為Xmwl和信道參數(shù)矩陣為BI ； (2)利用接收矩陣Xnratl中對(duì)應(yīng)訓(xùn)練序列部分和用戶O、I的訓(xùn)練序列sO和Si求殘余干擾向量，具體地，設(shè)Xt2 = Xnewl (: ,62:87),MO = [ST0(L + K + l);ST0(L + K + 2);-; St0 (26)]；Ml = [S^(L + K + l);S^ (L + K + 2);-;S^ (26)];可以得到殘余干擾信號(hào)矩陣為:J =Xt2-([MO, M1]*B1T)T ;⑶求干擾信號(hào)的自 相關(guān)矩陣Jcov = J*JH，求內(nèi)部白化矩陣并對(duì)接收矩陣Xnevl和信道參數(shù)矩陣BI進(jìn)行白化，具體地，首先對(duì)Jcot進(jìn)行Cholesky分解，得到Jcot =R*Rh，從而得到白化矩陣Winnw = ΙΓ1，然后對(duì)接收矩陣Xmwl和信道參數(shù)矩陣BI進(jìn)行白化，得到:Xend = Winner*Xnewl, Hend = Winner*Bl。4、對(duì)各路信號(hào)進(jìn)行匹配濾波并用等增益合并方法合并為一路；具體地，設(shè)XmdW行數(shù)為n，即有η路信號(hào)，對(duì)于每路數(shù)據(jù)\ =父_(11，:)在Hmd找到相應(yīng)行對(duì)應(yīng)的信道參數(shù)向量htotal = Hend(η,:)，從而得到用戶O和用戶I的信道參數(shù)向量為 h。= htotal(l，I:L)，hj = htotal(l，L+1:end)，然后匹配濾波得到:S — LQtn = conv(h*0(-n),h0(n)),MF _ReOin = conv(h*0(-n),xn)；S _ Lltn = ConvQii (-n)，H1 (n))，MF _ Re Itn = conv(h*} (- ), xn)；S_L0\tn = conv(h*0(~n\H1 (n)\S _LlOtn = conv{J\ (- ),h0(n)).,其中，conv (x (η), y (n))表示序列x (η), y (n)的卷積,將所有行對(duì)應(yīng)的S_L0tn累加起來(lái)并取其實(shí)部得到S_L0，用類似方法得到S_L1，S_L01, S_L10, MF_ReO, MF_Rel。5、應(yīng)用上述匹配濾波得到的結(jié)果，利用JMLSE原則，用Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)方法同時(shí)得到用戶0、1發(fā)送序列的軟信息值；具體地，請(qǐng)參考圖4，圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的并行檢測(cè)(JMLSE)基本處理單元的蝶形圖，如圖4所示，每個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)由:[s0(k~l), S0 (k~2),…，S0 (k~Ll), S1 (k~l)，S1 (k~2)，...，S1 (k~Ll)]表不，其中，LI=L+K,圖4中，LI = 5，(圖4中為簡(jiǎn)化;即為此處的Si(I1-1)即第i個(gè)用戶k_l時(shí)刻的發(fā)送信號(hào))，A線條從上到下分別表示分支度量:
meas—upO—upO、meas_upO_downO、meas_downO_upO、meas_downO_downO ；B線條對(duì)應(yīng)分支度量:meas—upO—up 1、meas_upO_down 1、meas_downO_up 1、meas_downO_down I ；C線條對(duì)應(yīng)分支度量:meas—up I—upO、meas—up l_downO、meas_down I—upO、meas_down l_downO ；D線條對(duì)應(yīng)分支度量meas—up I—up 1、meas—up l_down 1、meas_down I—up 1、meas_down l_down I。當(dāng)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)到k+1時(shí)刻，可以同時(shí)得到用戶0、1對(duì)應(yīng)k-Ll時(shí)刻發(fā)送比特
的軟信息。具體地，每個(gè)時(shí)刻的的狀態(tài)數(shù)為StNum = 22'則k時(shí)刻到k+Ι時(shí)刻有個(gè)
4
圖4所示的碟形圖，由所有這些碟形圖中對(duì)應(yīng)圖4中的A線條和B線條表示的狀態(tài)轉(zhuǎn)移組成一個(gè)集合TO (即此集合包含2*StNum個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移)，對(duì)應(yīng)C線條和D線條構(gòu)成集合Tl，在集合TO中找到最優(yōu)狀態(tài)轉(zhuǎn)移對(duì)應(yīng)的分支度量MeasureO，在集合Tl中找到最優(yōu)狀態(tài)轉(zhuǎn)移對(duì)應(yīng)的分支度量Measurel,則用戶O對(duì)應(yīng)k_Ll時(shí)刻估計(jì)的發(fā)送比特的軟信息SoftciQO =MeasureO-Measurel ;類似地將k時(shí)刻到k+Ι時(shí)刻所有碟形圖中對(duì)應(yīng)圖4中的A線條和C線條表示的狀態(tài)轉(zhuǎn)移組成一個(gè)集合TO (即此集合包含2*StNum個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移)，對(duì)應(yīng)B線條和D線條構(gòu)成集合Tl，在集合TO中找到最`優(yōu)狀態(tài)轉(zhuǎn)移對(duì)應(yīng)的分支度量MeasureO，在集合Tl中找到最優(yōu)狀態(tài)轉(zhuǎn)移對(duì)應(yīng)的分支度量Measurel，則用戶I對(duì)應(yīng)k_L時(shí)刻估計(jì)的發(fā)送比特的軟信息Soft1(Ii) = MeasureO-MeasureI。當(dāng)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)到最后時(shí)刻，同時(shí)得到用戶O、I發(fā)送比特序列軟信息，將此軟信息分別送入用戶0、1的譯碼器，可以有效提高譯碼器的性能，從而有效提高系統(tǒng)性能。通過(guò)仿真可以進(jìn)一步證明，通過(guò)實(shí)施本專利所述方法和裝置相對(duì)傳統(tǒng)的IRC和SIC結(jié)合的解調(diào)方法能夠大大提高譯碼性能。采用上述實(shí)施例提供的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法，采用對(duì)天線接收的信號(hào)進(jìn)行較強(qiáng)的時(shí)空干擾抑制、并行檢測(cè)的方式，在不增加天線的情況下，有效提高VAMOS用戶的解調(diào)性能，將解調(diào)軟信息送入譯碼器提高譯碼性能，從而提高系統(tǒng)性能，使得VAMOS用戶的通信質(zhì)量和單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量達(dá)到同樣性能的效果。圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置用以實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例提供的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法。如圖5所示，該裝置包括:干擾抑制模塊10、濾波模塊20、以及檢測(cè)模塊30。其中，干擾抑制模塊10，用于接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量；濾波模塊20，連接至干擾抑制模塊10，用于對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量；檢測(cè)模塊30，連接至濾波模塊20，用于結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。圖6是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖，如圖6所示，干擾抑制模塊10包括:建立單元12和白化單元14。其中，建立單元12，用于建立時(shí)空模型；白化單元14，連接至建立單元12，用于根據(jù)時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，在實(shí)際應(yīng)用中，白化單元14可以包括:構(gòu)造子單元142、第一白化子單元144以及第二白化子單元146。其中，構(gòu)造子單元142，用于根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及根據(jù)多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練序列的部分和訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣；第一白化子單元144，連接至構(gòu)造子單元142，用于根據(jù)接收信號(hào)矩陣和中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)第一白化矩陣對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量；第二白化子單元146，連接至第一白化子單元144，用于根據(jù)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)第二白化矩陣對(duì)第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，濾波模塊20可以包括:濾波單元22和合并單元24。其中，濾波單元22，用于根據(jù)干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量；合并單元24，連接至濾波單元22，用于對(duì)多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。優(yōu)選地，檢測(cè)模塊30可以包括:檢測(cè)單元32和獲取單元34。其中，檢測(cè)單元32，根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值；獲取單元34，連接至檢測(cè)單元32，用于獲取所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟息值。采用上述實(shí)施例提供的VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置，采用對(duì)天線接收的信號(hào)進(jìn)行較強(qiáng)的時(shí)空干擾抑制、并行檢測(cè)的方式，在不增加天線的情況下，有效提高VAMOS用戶的解調(diào)性能，將解調(diào)軟信息送入譯碼器提高譯碼性能，從而提高系統(tǒng)性能，使得VAMOS用戶的通信質(zhì)量和單個(gè)用戶使用一個(gè)時(shí)隙的通信質(zhì)量達(dá)到同樣性能的效果。從以上的描述中，可以看出，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了如下技術(shù)效果:用向量自回歸模型對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行建模，建立空時(shí)干擾抵消模型，利用加強(qiáng)的空時(shí)干擾方法對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行兩次時(shí)空白化，并且對(duì)向量自回歸模型進(jìn)行巧妙變換，采用無(wú)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行求解，能夠有效減小累積誤差，同時(shí)對(duì)于GMSK或者BPSK調(diào)制方式采用實(shí)虛分開以及采樣點(diǎn)分開當(dāng)作虛擬天線的處理方式，通過(guò)上述操作最大程度消除同頻干擾信號(hào)，然后利用改進(jìn)的并行檢測(cè)技術(shù)JMLSE對(duì)有用用戶信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，提高均衡送入信道譯碼的軟信息性能，有效提高譯碼性能，從而有效提聞系統(tǒng)性能。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計(jì)算裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們可以集中在單個(gè)的計(jì)算裝置上，或者分布在多個(gè)計(jì)算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而，可以將它們存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來(lái)執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。
以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法,其特征在于,包括: 接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 對(duì)每路所述干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 結(jié)合所述合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)所述合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括:建立時(shí)空模型； 根據(jù)所述時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到所述干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到所述干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括: 根據(jù)所述多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及 根據(jù)所述多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于所述訓(xùn)練序列的部分和所述訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣； 根據(jù)所述接收信號(hào)矩陣和所述中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)所述第一白化矩陣對(duì)所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 根據(jù)所述第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和所述第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)所述多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)所述第二白化矩陣對(duì)所述第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和所述第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到所述干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)每路所述干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量，包括: 根據(jù)所述干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 對(duì)所述多路濾波信號(hào)和所述濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到所述合并信號(hào)和所述合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，結(jié)合所述合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)所述合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值，包括: 根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)所述合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)所述有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值； 獲取所述所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。
6.一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)裝置，其特征在于，包括: 干擾抑制模塊，用于接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 濾波模塊，用于對(duì)每路所述干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 檢測(cè)模塊，用于結(jié)合所述合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)所述合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述干擾抑制模塊包括: 建立單元，用于建立時(shí)空模 型； 白化單元，用于根據(jù)所述時(shí)空模型結(jié)合采樣點(diǎn)分開、實(shí)虛分開當(dāng)作虛擬天線的方式對(duì)接收的所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行兩次白化操作，得到所述干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述白化單元包括: 構(gòu)造子單元，用于根據(jù)所述多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練序列的部分構(gòu)造接收信號(hào)矩陣，以及根據(jù)所述多路多用戶信號(hào)中對(duì)應(yīng)于所述訓(xùn)練序列的部分和所述訓(xùn)練序列構(gòu)造中間矩陣； 第一白化子單元，用于根據(jù)所述接收信號(hào)矩陣和所述中間矩陣得到第一白化矩陣，通過(guò)所述第一白化矩陣對(duì)所述多路多用戶信號(hào)進(jìn)行第一次白化操作，得到第一次干擾抑制后的多路信號(hào)和第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 第二白化子單元，用于根據(jù)所述第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和所述第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量得到多路噪聲向量，根據(jù)所述多路噪聲向量得到第二白化矩陣，根據(jù)所述第二白化矩陣對(duì)所述第一次時(shí)空干擾抑制后的多路信號(hào)和所述第一次白化后的信道參數(shù)估計(jì)向量分別進(jìn)行第二次白化操作，得到所述干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述濾波模塊包括: 濾波單元，用于根據(jù)所述干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的所述干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作，得到多路濾波信號(hào)和濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量； 合并單元，用于對(duì)所述多路濾波信號(hào)和所述濾波后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行等增益合并操作，得到所述合并信號(hào)和所述合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量。
10.根據(jù)權(quán)利要求6-9中任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述檢測(cè)模塊包括: 檢測(cè)單元，根據(jù)Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)模式對(duì)所述合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，在Viterbi網(wǎng)格演進(jìn)過(guò)程中，統(tǒng)籌每個(gè)演進(jìn)時(shí)刻發(fā)生的所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移，得到每個(gè)所述有效用戶在該時(shí)刻發(fā)送的比特序列的唯一軟信息值； 獲取單元，用于獲取所述所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種VAMOS模式下的信號(hào)檢測(cè)方法及裝置。其中，該方法包括接收多路多用戶信號(hào)，對(duì)多路多用戶信號(hào)進(jìn)行多次時(shí)空干擾抑制，得到干擾抑制后的多路多用戶信號(hào)和干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量；對(duì)每路干擾抑制后的多用戶信號(hào)和其對(duì)應(yīng)的干擾抑制后的信道參數(shù)估計(jì)向量進(jìn)行匹配濾波操作和等增益合并操作，得到合并信號(hào)和合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量；結(jié)合合并后的信道參數(shù)估計(jì)向量對(duì)合并信號(hào)進(jìn)行并行檢測(cè)，同時(shí)得到所有有效用戶發(fā)送的比特序列所對(duì)應(yīng)的軟信息值。通過(guò)本發(fā)明，可以在不增加天線的情況下，有效提高VAMOS用戶的解調(diào)性能，從而提高系統(tǒng)性能。
文檔編號(hào)H04B7/08GK103138820SQ20111038743
公開日2013年6月5日 申請(qǐng)日期2011年11月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月29日
發(fā)明者張淑娟, 楊鋒, 盧勤博 申請(qǐng)人:中興通訊股份有限公司