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WO2013013616A1 - 一种重构数据方法及装置 - Google Patents

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WO2013013616A1
WO2013013616A1 PCT/CN2012/079136 CN2012079136W WO2013013616A1 WO 2013013616 A1 WO2013013616 A1 WO 2013013616A1 CN 2012079136 W CN2012079136 W CN 2012079136W WO 2013013616 A1 WO2013013616 A1 WO 2013013616A1
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WO
WIPO (PCT)
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antenna
fading factor
autocorrelation function
matrix
true
Prior art date
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Application number
PCT/CN2012/079136
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English (en)
French (fr)
Inventor
姜娜
姜雁彬
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Huawei Technologies Co Ltd
Original Assignee
Huawei Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by Huawei Technologies Co Ltd filed Critical Huawei Technologies Co Ltd
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Publication of WO2013013616A1 publication Critical patent/WO2013013616A1/zh
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Priority to US14/164,675 priority patent/US9350569B2/en
Ceased legal-status Critical Current

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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0212—Channel estimation of impulse response
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
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    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception using space diversity

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications technologies, and in particular, to a method and an apparatus for reconstructing data.
  • IC interference cancellation
  • the interference cancellation technology eliminates the dedicated physical data channel (DPDCH, Dedicated Phys ica l Data Channel) data, the dedicated physical control channel (DPCCH, Dedi cated Phys ica l Control Channel) data, and the enhanced dedicated data of each user in the baseband data.
  • DPDCH dedicated physical data channel
  • DPCCH Dedi cated Phys ica l Control Channel
  • EDPCCH Physical Control Channel
  • EDPDCH Enhanced Dedicated Physical Data Channel
  • Reconstruction is one of the important steps of interference cancellation. The quality of reconstruction directly determines the cancellation efficiency and system performance.
  • One of the important steps of baseband reconstruction data is to add and subtract signals. Normally, the fading factor obtained by channel estimation is the true fading factor. For the process of baseband reconstruction data process to simulate the transmitted signal, the real fading factor is needed, and the actual estimated fading factor is affected by the rising end cosine filter of the transmitting end and the receiving end, which is the result of superposition of all effective path fading factors. Not a true fading factor.
  • the channel fading factor h i pass is the true fading factor of each effective path.
  • the process of simulating the data before the reception needs to pass through the channel, simulate the influence of the channel with the estimated fading factor, and pass the two root raised cosine filter (or a raised cosine filter).
  • the channel estimation is obtained by the channel fading factor including the influence of the filter, that is, the true fading factor and the convolution of 1 ⁇ .
  • the interference cancels the reconstructed channel data the fading factor obtained by the channel estimation is used.
  • Embodiments of the present invention provide a method and an apparatus for reconstructing data to solve a technical problem that the data is not reconstructed according to a real transmission process when reconstructing data.
  • an aspect of the present invention provides a method for reconstructing data, including: acquiring an autocorrelation function of a root raised cosine filter coefficient and a fading factor on each antenna of the channel estimation;
  • the superposition result of the matrix of the L-dimensional autocorrelation function and the fading factor on each antenna is processed to obtain an estimated value of the true fading factor on each antenna;
  • the received data is reconstructed based on the estimated value of the true fading factor to obtain reconstructed data for cancellation.
  • the present invention provides a reconstruction data apparatus, including:
  • An obtaining unit configured to obtain an autocorrelation function of a root raised cosine filter coefficient and a fading factor on each antenna of the channel estimate;
  • a construction unit configured to construct a matrix of the autocorrelation function of the L dimension according to an antenna, where L is an effective path number searched by a single antenna;
  • Processing unit matrix and acquisition order for the L-dimensional autocorrelation function constructed on the structural unit
  • the superposition result of the fading factors on each antenna acquired by the element is processed to determine an estimated value of the true fading factor on each antenna;
  • a reconstruction unit configured to reconstruct the received data according to the estimated value of the true fading factor determined by the processing unit, to obtain reconstructed data for cancellation.
  • the received data is reconstructed by using the estimated value of the true fading factor, so that the interference cancellation reconstructed data is closer to the real one.
  • the transmission process is closer to the original transmitted signal, which improves the efficiency of cancellation and reduces interference.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is a flowchart of a first application example of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a diagram showing a fading factor and a path position arrangement of an ith antenna according to an antenna number according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a flow chart of a second application example of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of a comparison of the presence or absence of deconvolution performance according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is a schematic structural diagram of a reconstruction data apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention, where the method includes:
  • Step 101 Acquire an autocorrelation function of a root raised cosine filter coefficient and a fading factor on each antenna of the channel estimation;
  • the root raised cosine filter of the receiving end is preset, that is, once the root raised cosine filter of the receiving end is determined, the autocorrelation function of the root raised cosine filter of the receiving end is also determined. That is, ⁇ is also determined.
  • the receiving end uses the pilot to perform channel estimation, and obtains the estimated fading factor on each antenna, and the channel fading factor obtained by the channel estimation reflects the channel information (including Amplitude and phase). This process is well known to those skilled in the art and will not be described herein.
  • Step 102 Construct a matrix of the autocorrelation function in the L dimension according to the antenna, where L is the effective path number searched by the single antenna;
  • Step 103 processing a superposition result of a matrix of the L-dimensional autocorrelation function and a fading factor on each antenna, and determining an estimated value of a true fading factor on each antenna;
  • the superposition result of the matrix of the autocorrelation function and the fading factor on each antenna can be solved to determine an estimated value of the true fading factor on each antenna, which may be solved according to a linear equation.
  • the method of the group performs the solving operation, but is not limited thereto, and can also be determined by other algorithms, which is not limited in this embodiment.
  • Step 104 Reconstruct the received data according to the estimated value of the real fading factor, and obtain reconstructed data for cancellation, that is, near the transmitted real data.
  • the reconstructed data is used for interference cancellation, wherein the performing reconstructed data is adding and fading the received data.
  • the method may further include: reordering the position of the path and the fading factor according to the antenna number, so that the path and the fading factor are separately arranged according to different antennas.
  • the superimposed result of the matrix of the L-dimensional autocorrelation function and the fading factor on each antenna is processed to obtain an estimated value of the true fading factor on each antenna, including : inverting the matrix of the L-dimensional autocorrelation function to obtain an inverse matrix of the L-dimensional autocorrelation function; rewinding the result of superimposing the fading factor on each antenna and the inverse matrix of the L-dimensional autocorrelation function Product processing to obtain an estimate of the true fading factor on each antenna; thereafter, the received data is weighted according to the estimated value of the true fading factor Construct, get the real send data.
  • the inverting the L-dimensional autocorrelation function matrix specifically includes: inverting the L-dimensional autocorrelation function matrix according to a Successive Over Relaxation Method (SOR) or a decomposition method.
  • SOR Successive Over Relaxation Method
  • decomposition method it is not limited thereto, and other methods may be used, and the embodiment is not limited.
  • the receiving end uses the pilot to perform channel estimation, and the channel fading factor obtained by the channel estimation reflects the channel information (amplitude and phase).
  • H can be used for all channels transmitted simultaneously, including the data channel; solving the data signal is the reverse process, known H and Y, seeking X; when reconstructing, is based on the estimated value of the transmitted data X' and H, find the estimated value Y' of Y.
  • the true fading factor is used when adding the fading.
  • the true fading factor is obtained by deconvolution of the fading factor obtained from the channel estimation with the autocorrelation function. In order to get the true fading factor, deconvolution processing is required. Specifically include:
  • the R determines, and determines; the coefficient matrix of all ⁇ ⁇ in (1), ⁇ ⁇ is the inverse matrix of 1 ⁇ , and the matrix is:
  • the received data is reconstructed by using the estimated value of the true fading factor, so that the interference cancellation reconstruction data is closer to the real transmission process, and is closer to the original.
  • Sending signals improves the efficiency of cancellation and reduces interference.
  • it also improves the signal-to-interference ratio during user demodulation and improves performance.
  • the cell capacity is increased and more users are connected. .
  • the receiver after receiving the data, performs parameter estimation, such as estimation of the path and the fading factor, and obtains the estimated result as the reconstructed input; the other data is demodulated to obtain the information of the transmitting end. (ie, reconstructing the soft information), and reconstructing the soft information as the input of the reconstruction; then, reconstructing according to the two inputs, obtaining the reconstruction of the true fading factor, and finally, using the true fading factor pair
  • the received data is added and faded to obtain reconstructed data for cancellation.
  • FIG. 2 is a flowchart of a first application example of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention; in this embodiment, a deconvolution process is used to determine a true fading factor on each antenna.
  • Estimated values examples include:
  • Step 201 Reordering adjustment, that is, reordering the position of the sag and the fading factor according to the indication of the antenna number, so that the path and the fading factor are separately arranged according to different antennas, as shown in FIG. 3, which is provided by the embodiment of the present invention.
  • Step 202 Acquire an autocorrelation function R p of the root raised cosine filter, and obtain a fading factor h on each antenna of the channel estimation ; Among them, ⁇ ⁇ can be obtained through the storage table.
  • Step 203 Construct an L-dimensional R pp matrix according to the antenna, where L is an effective path number searched by a single antenna;
  • the effective path position of the antenna i search is tmpFD[Index[i]], and Ni represents the effective path number of the antenna i; constructing ⁇ p, for an antenna, the matrix is the largest N*N matrix, and N is the largest The number of paths.
  • Step 204 Find an inverse matrix of R pp according to, for example, SOR or decomposition method
  • step 202 to step 205 The process from step 202 to step 205 is to perform a deconvolution operation on each antenna to obtain an estimated value of the true fading factor on each antenna;
  • step 202 to step 205 similar processing is performed on other antennas to obtain an estimated true fading factor on other antennas;
  • Step 206 Add and fading the received data according to the estimated value of the true fading factor to obtain reconstructed data for cancellation.
  • the effective period on the antenna is 2:
  • FIG. 4 is a flowchart of a second application example of a method for reconstructing data according to an embodiment of the present invention.
  • a process for solving an operation determines a true fading factor on each antenna.
  • the estimated value is an example.
  • Step 401 Reordering adjustment, that is, reordering the position of the radial position and the fading factor according to the antenna number indication, so that the path and the fading factor are arranged separately according to different antennas, as shown in FIG. 3 is the ith antenna.
  • Step 402 Acquire an autocorrelation function R p of the root raised cosine filter, and obtain a fading factor h on each antenna of the channel estimation ;
  • Step 403 Construct a matrix of the autocorrelation function in the L dimension according to the antenna, where L is the effective path number searched by the single antenna;
  • Step 404 Perform a linear solution on the superposition result of the matrix of the L-dimensional autocorrelation function and the fading factor h on each antenna to obtain an estimated value of the true fading factor on each antenna;
  • steps 402 to 204 similar processing is performed on other antennas to obtain an estimated true fading factor on other antennas;
  • Step 405 Performing addition and subtraction on the received data according to the estimated value of the true fading factor Fall, get the reconstructed data for cancellation.
  • the fading factor after deconvolution is used, or the fading factor obtained by the solution can better restore the fading in the channel, and is closer to the real when the interference cancels the reconstructed data.
  • the transmission process is closer to the original transmission signal, improving the efficiency of cancellation, more reducing interference, improving the signal-to-noise ratio of the user during demodulation, and improving performance; improving the cell capacity and ensuring the user performance is unchanged Enter more users.
  • the interference cancellation is performed by using a deconvolution fading factor to reconstruct the data, and then the demodulation is added.
  • the obtained performance is consistent with the performance without interference cancellation; the gain of the interference cancellation is not affected by the estimation accuracy.
  • the effect of the comparison of the presence or absence of deconvolution performance is shown in Figure 5.
  • the embodiment of the present invention further provides a reconstruction data device, which is based on the process of the foregoing embodiment.
  • the structure is shown in FIG. 6.
  • the device includes: an acquisition unit 61, a construction unit 62, a processing unit 63, and a reconstruction unit 64. among them,
  • the obtaining unit 61 is configured to obtain an autocorrelation function of a root raised cosine filter coefficient and a fading factor on each f ⁇ antenna of the channel estimation;
  • the root raised cosine filter of the receiving end is preset, that is, once the root raised cosine filter of the receiving end is determined, the autocorrelation function of the root raised cosine filter of the receiving end is also determined. That is, 1 ⁇ is also determined. And obtaining the fading factor on each antenna of the channel estimation.
  • the receiving end uses the pilot to perform channel estimation, and obtains the estimated fading factor on each antenna, and the channel fading factor obtained by the channel estimation reflects the channel information (including Amplitude and phase). This process is well known to those skilled in the art and will not be described herein.
  • the processing unit 63 is configured to process a matrix of an L-dimensional autocorrelation function constructed by the constructing unit 62 and a superposition result of a fading factor on each antenna acquired by the acquiring unit 61 to determine true fading on each antenna Estimated value of the factor;
  • the reconstruction unit 64 is configured to reconstruct (ie, add and subtract) the received data according to the estimated value of the true fading factor determined by the processing unit, to obtain reconstructed data for cancellation.
  • the reconstructed data is used for interference cancellation, wherein the performing reconstructed data is adding and fading the received data.
  • the processing unit includes: a solution processing unit, a matrix for an L-dimensional autocorrelation function constructed for the structural unit, and a fading factor on each antenna acquired by the acquiring unit The result of the superposition is solved to obtain an estimate of the true fading factor on each antenna.
  • the solution operation may be performed according to a method for solving a linear equation group, and an estimated value of the true fading factor on each antenna is obtained.
  • the processing unit may include: an inversion unit and a deconvolution processing unit, where The inversion unit is connected to the structural unit for inverting the matrix of the L-dimensional autocorrelation function constructed by the structural unit to obtain an inverse matrix of the L-dimensional autocorrelation function;
  • the SOR or decomposition method inverts the L-dimensional autocorrelation function matrix, but is not limited thereto.
  • the deconvolution processing unit is configured to perform deconvolution processing on a result obtained by superimposing a fading factor on each antenna acquired by the acquiring unit and an inverse matrix of an L-dimensional autocorrelation function obtained by the inverting unit, to obtain a deconvolution process.
  • An estimate of the true fading factor on each antenna. In this step, you can use the formula 1 . Find the true fading factor after deconvolution on antenna i, which is the estimated true fading factor.
  • the device may further include: a location sorting unit, connected to the acquiring unit, configured to reorder the position of the radial position and the fading factor according to the antenna number, so that the path and the fading are reduced.
  • the factors are arranged separately according to different antennas. Specifically, as shown in FIG. 3, details are not described herein again.
  • the device may be a receiver, or may be integrated in the receiver, and may be deployed independently. This embodiment is not limited.
  • the present invention can be implemented by means of software plus a necessary general hardware platform, and of course, can also be through hardware, but in many cases, the former is a better implementation. the way.
  • the technical solution of the present invention which is essential or contributes to the prior art, may be embodied in the form of a software product, which may be stored in a storage medium such as a ROM/RAM, a disk. , CD, etc., including a number of instructions to make a computer device (can be a personal computer, service The apparatus, or network device, etc.) performs the methods described in various embodiments of the present invention or in some portions of the embodiments.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种重构数据的方法及装置，所述方法包括：获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的每根天线上的衰落因子；按照天线构造L维所述自相关函数的矩阵，其中，L为单根天线搜索到的有效径数；对所述L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理，得到每个天线上真实衰落因子的估计值；根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重构，得到用于对消的重构数据。本发明实施例中，在干扰对消重构数据的时候，利用真实衰落因子的估计值对接收到数据进行重构，使干扰对消重构数据更接近真实的发送过程，更加逼近原始发送信号，提高了对消的效率，降低干扰。

Description

一种重构数据方法及装置 本申请要求了 2011年 07月 25日提交的、 申请号为 201110209714.X, 发明名称为"一种重构数据方法及装置"的中国申请的优先权，其全部内容通 过引用结合在本申请中。 技术领域
本发明涉及通信技术领域， 特别涉及一种重构数据方法及装置。 背景技术 随着通信技术的飞速发展， 为了提高上行的数据传输速率， 引入了干 扰对消 （ IC , Interference Cancel lat ion )技术， 该技术才艮据用户的估 计值重构接收信号， 用于对消掉干扰用户的信号， 以提高目标用户的解调 信干噪比， 从而提升目标用户的性能。 其中， 干扰对消技术通过消除基带 数据中各个用户的专用物理数据信道（DPDCH , Dedicated Phys ica l Data Channel )数据、 专用物理控制信道（ DPCCH, Dedi cated Phys ica l Control Channel )数据、 增强型专用物理控制信道（ EDPCCH )数据、 增强专用物理 数据信道（EDPDCH )数据， 减少上行干扰， 来获得性能的提升。 重构是干 扰对消的重要步骤之一， 重构的优劣直接决定了干扰对消的对消效率和系 统的性能； 而基带重构数据的重要步骤之一是对信号进行加衰落。 通常情 况， 加衰落所使用的是信道估计得到的衰落因子， 并非真实衰落因子。 对 于基带重构数据过程为模拟发射信号的过程， 需要的是真实衰落因子， 而 实际估计得到的衰落因子受发端、 收端根升余弦滤波器的影响， 是所有有 效径衰落因子叠加的结果， 并非真正的衰落因子。
比如，设通过的信道衰落因子 hi是各有效径的真实衰落因子。 而实际估 计得到的衰落因子 hl'由于受接收端根升余弦滤波器的影响是所有有效径衰 落因子叠加的结果， 即估计得到 hi'为：
Figure imgf000003_0001
- Tq ) , 1 = 0,1,..., L— 1 ( i) 在 IC的重构数据的时候，模拟接收前数据经过的过程，需要经过信道， 用估计的衰落因子模拟信道的影响， 再通过两次根升余弦滤波器（或者一 次升余弦滤波器）。 而信道估计得到的是包含滤波器影响的信道衰落因子， 也就是真实衰落因子和1^的卷积。 干扰对消重构的信道数据的时候使用的 是信道估计得到的衰落因子。
在对现有技术的研究和实践过程中， 本发明的发明人发现， 现有的实 现方式中， 采用信道估计得到的衰落因子并非真实的信道衰落因子， 重构 出来的数据与信道实际发送数据的偏差较大， 影响了干扰对消的增益， 从 而减低了对消的效率。 发明内容 本发明实施例提供一种重构数据的方法及装置， 以解决在重构数据时 没有按照真实发送过程重构的技术问题。
为解决上述技术问题， 本发明一方面提供一种重构数据的方法， 包括： 获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的每根天线上的衰 落因子；
按照天线构造 L维所述自相关函数的矩阵， 其中， L为单根天线搜索 到的有效径数；
对该 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进 行处理， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值；
根据真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重构， 得到用于对消 的重构数据。
另一方面， 本发明还提供一种重构数据装置， 包括：
获取单元， 用于获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的 每根天线上的衰落因子；
构造单元， 用于按照天线构造 L 维所述自相关函数的矩阵， 其中， L 为单根天线搜索到的有效径数；
处理单元， 用于对构造单元构造的 L维的自相关函数的矩阵和获取单 元获取的每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 确定每个天线上真 实衰落因子的估计值；
重构单元， 用于根据该处理单元确定的真实衰落因子的估计值对接收 到的数据进行重构， 得到用于对消的重构数据。
由上述公开的技术方案可知， 本发明实施例中， 在干扰对消重构数据 的时候， 利用真实衰落因子的估计值对接收到数据进行重构， 使干扰对消 重构数据更接近真实的发送过程， 更加逼近原始发送信号， 提高了对消的 效率， 降低干扰。 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作筒单地介绍。 图 1为本发明实施例提供的一种重构数据的方法的流程图；
图 1 为本发明实施例提供的一种重构数据方法的第一应用实例的流程 图；
图 3为本发明实施例提供的第 i个天线的按天线号调整位置后的衰落 因子、 径位置排列图；
图 4 为本发明实施例提供的一种重构数据方法的第二应用实例的流程 图；
图 5为本发明实施例提供的一种有无反卷积性能比较的示意图； 图 6为本发明实施例提供的一种重构数据装置的结构示意图。
具体实施方式 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案， 下面结合 附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。
请参阅图 1 , 为本发明实施例提供的一种重构数据的方法的流程图， 所 述方法包括：
步骤 101:获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的每根天 线上的衰落因子； 在该实施例中， 接收端的根升余弦滤波器是预置的， 也就是说， 一旦 确定了接收端的根升余弦滤波器， 则接收端根升余弦滤波器的自相关函数 也就确定了， 即^也就确定了。
而获取信道估计的每根天线上的衰落因子， 本实施例中， 接收端利用 导频进行信道估计， 得到每根天线上估计的衰落因子， 信道估计得到的信 道衰落因子反应了信道信息（包括幅度和相位）。 该过程对于本领域技术人 员来说， 已是熟知技术， 在此不再赘述。
步骤 102: 按照天线构造 L维所述自相关函数的矩阵， 其中， L为单根 天线搜索到的有效径数；
步骤 103:对所述 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的 叠加结果进行处理， 确定每个天线上真实衰落因子的估计值；
在该实施例中， 对所述自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的 叠加结果可以进行求解操作， 来确定每个天线上真实衰落因子的估计值， 具体可以是按照求解线性方程组的方法进行求解操作， 但并不限于此， 还 可以通过其他的算法来确定， 本实施例不做限制。
步骤 104: 根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重构， 得到用于对消的重构数据， 即接近发送的真实数据。
所述重构数据用于干扰对消， 其中， 所述进行重构数据， 就是对接收 到的数据进行加衰落。
进一步， 在步骤 101 之前， 所述方法还可以包括： 按照天线号， 对径 位置、 衰落因子的位置进行重新排序， 使径、 衰落因子均按照不同的天线 分开排列。
进一步， 在上述所有实施例的基础上， 所述对所述 L维的自相关函数 的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 得到每个天线上真 实衰落因子的估计值包括：对所述 L维自相关函数的矩阵进行求逆，得到 L 维自相关函数的逆矩阵； 对每根天线上的衰落因子与 L维自相关函数的逆 矩阵进行叠加后的结果进行反卷积处理， 得到每根天线上的真实衰落因子 的估计值； 之后， 根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重 构， 得到真实的发送数据。
其中， 所述对所述 L维自相关函数矩阵进行求逆具体包括： 按照逐次 超松驰迭代法（ SOR, Successive Over Relaxation Method )或分解法对所述 L 维自相关函数矩阵进行求逆。 但并不限于此， 还可以通过其他的方法， 本 实施例不作限制。
本发明实施例中， 接收端利用导频进行信道估计， 信道估计得到的信 道衰落因子反应了信道的信息（幅度和相位）。 为了便于理解， 天线接收到 的信号可以写成 Y=HX+N, 求取衰落因子 H就是利用导频即已知 X (发射 的导频值为已知量）和 Y (接收的导频值）， 求 H; H可以用于同时传输的 所有信道， 包括数据信道； 求解数据信号就是反过来的过程， 已知 H和 Y, 求 X； 重构时候， 就是根据发射数据的估计值 X'和 H, 求 Y的估计值 Y'。
也就是说， 本发明实施例中， 在接收端， 为了去除升余弦滤波器的影 响， 在重构数据的时候， 加衰落的时候使用的是真实的衰落因子。 真实衰 落因子是由信道估计得到的衰落因子与自相关函数^进行反卷积得到的。 而为了得到真实衰落因子， 需要进行反卷积处理。 具体包括：
设各有效径的真实衰落因子 和估计得到的衰落因子 的关系为
(2)
1=0 其中， 是接收端根升余弦滤波器的自相关函数， 一旦根升余弦滤波
R: 器确定， 也就确定了； ( 1 ) 中的所有 κρ组成的系数矩阵， κρρ 是1^的逆矩阵， 矩阵为:
Figure imgf000007_0001
(H ) … 之后， 求^矩阵的逆矩阵 该过程对于本领域技术人员来说已是熟 知技术， 在此不再赘述。 L-l
再后， 将 h;和1^代入公式 hj = ∑hi'R Ii(j，1)， 就可以得到真实衰
1=0 落因子 。 当然， 确定真实的衰落因子 还可以通过其他的方法来时实现， 比如，
L-1
线性求解方法等，即求线性方程组 h = hqRp - rq ) , 1 = 0,1,… , L - 1的解
q=0 就可以得到每个天线上真实衰落因子的估计值， 具体参考下述实施例。
因此， 本发明实施例中， 在干扰对消重构数据的时候， 利用真实衰落 因子的估计值对接收到数据进行重构， 使干扰对消重构数据更接近真实的 发送过程， 更加逼近原始发送信号， 提高了对消的效率， 降低干扰； 同时， 也提高用户解调时的信干噪比， 提升性能； 在保证用户性能不变的前提下， 提升小区容量， 接入更多的用户。
在本发明实施例中， 接收机接收到数据后， 一路数据进行参数估计， 比如径、 衰落因子等的估计， 得到估计的结果作为重构的输入； 另一路数 据进行解调， 得到发送端信息 （即重构软信息） ， 并将重构软信息也作为 重构的输入； 之后， 根据这两路输入进行重构处理， 得到真实的衰落因子 的重构， 最后， 利用真实的衰落因子对接收到的数据进行加衰落， 得到用 于对消的重构数据。
还请参阅图 2, 为本发明实施例提供的一种重构数据方法的第一应用实 例的流程图； 在该实施例中， 以反卷积处理过程来确定每个天线上真实衰 落因子的估计值为例； 具体包括：
步骤 201 : 重排序调整， 即根据天线号指示对于径位置、 衰落因子的位 置进行重新排序， 使径、 衰落因子都按照不同的天线分开排列， 如图 3所 示， 为本发明实施例提供的第 i个天线的按天线号调整位置后的衰落因子、 径位置排列图。
步骤 202: 获取根升余弦滤波器的自相关函数 Rp , 以及获取信道估计的 每^ f艮天线上的衰落因子 h; ; 其中， 可以通过存储表获取 κρ。
步骤 203: 分别按照天线构造 L维的 Rpp矩阵； 其中， L为单个天线搜 索到的有效径数；
(以图 3为例， 对于天线 i, 有 5个有效径， Ni=L=5。 )
已知天线 i搜索的有效径位置为 tmpFD[Index[i]] , Ni代表天线 i的有效 径数； 构造 ^p , 对于一根天线来说该矩阵最大为 N*N的矩阵， N为最大径 数。
步骤 204: 按照如 SOR或者分解法等求出 Rpp的逆矩阵 ^；
步骤 205: 对所述逆矩阵 Rp—与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行 反卷积处理， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值 ； 在该步骤中， 可以利用公式 1=0 求得天线 i上反卷积处 理后的真实衰落因子， 即估计的真实衰落因子 ;
其中， 步骤 202至步骤 205的过程就是对每根天线进行反卷积操作， 得 到每个天线上真实衰落因子的估计值；
同理， 按照步骤 202至步骤 205的实现过程， 对其他天线进行类似处理， 得到其他天线上估计的真实衰落因子；
步骤 206: 根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行加衰 落， 得到用于对消的重构数据。
为了便于本领域技术人员的理解每个天线上真实衰落因子的估计值的 计算过程， 下面以筒单的例子来说明， 需要说明的是， 在实际应用中， 其 实现过程远远比下述实现过程复杂的多， 此例子只用作筒单说明。
下面以一根天线上的处理为例， 其该天线上的有效经为 2:
若 Rp(-4)=0, Rp(-3)=-l , Rp(-2)=0, Rp(-l)=l , Rp(0)=5 , Rp(l)=l , Rp(2)=0,
Rp(3)=-1 , Rp(4)=0; L=2, τ。=0,
Figure imgf000009_0001
=-8, h; =16。
RP (0) Rp(-3)
构造得到的 R,
3) RP(0)
Figure imgf000009_0003
Figure imgf000009_0002
利用公式 线上真实衰落因子的估计值；
Figure imgf000010_0001
1¾ = (0，0) + h;R P— (0，" = -8 16 _1， = (1,0) + h;Rp-； (1,1) = - 8* + 16* = 3。 还请参阅图 4, 为本发明实施例提供的重构数据的方法的第二应用实例 的流程图， 在该实施例中， 以求解操作的处理过程来确定每个天线上真实 衰落因子的估计值为例，在该实施例中， 已知： hi和 RP ,估计 hJ的值， 其中， 将公式 h^ hqRp -rq), 1 = 0,1,· ··, L-1可以看做一个线性方程组， 所有用于
q=o
求解线性方程组的方法（如高斯消元法等） ， 都可以用于求解该真实衰落 因子。 其具体实现过程包括：
步骤 401: 重排序调整， 即根据天线号指示对于径位置、 衰落因子的位 置进行重新排序， 使径、 衰落因子都按照不同的天线分开排列， 如图 3所示 为第 i个天线。
步骤 402: 获取根升余弦滤波器的自相关函数 Rp , 以及获取信道估计的 每^ f艮天线上的衰落因子 h; ;
可以通过存储表获取自相关函数 Rp , 也就是说， 一旦确定了根升余弦 滤波器， 就能从对应的存储表获取根升余弦滤波器的自相关函数 Rp。
步骤 403: 按照天线构造 L维所述自相关函数的矩阵， 其中， L为单根 天线搜索到的有效径数；
步骤 404:对所述 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子 h; 的叠加结果进行线性求解， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值；
在该步骤中， 通过求解线性方程组： rq) , 1 = 0,1,· ··, L-1 , 即可以得到 hj , 具体可以按照高斯消元法
Figure imgf000010_0002
， 就可以得到每个 天线上真实衰落因子的估计值。
同理， 按照步骤 402至步骤 204的实现过程， 对其他天线进行类似处 理， 得到其他天线上估计的真实衰落因子；
步骤 405: 根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行加衰 落， 得到用于对消的重构数据。
为了便于本领域技术人员的理解每个天线上真实衰落因子的估计值的 计算过程， 下面以筒单的例子来说明， 需要说明的是， 在实际应用中， 其 实现过程远远比下述实现过程复杂的多， 此例子只用作筒单说明。
若 Rp(-4)=0, Rp(-3)=-l , Rp(-2)=0, Rp(-l)=l , Rp(0)=5 , Rp(l)=l , Rp(2)=0,
Rp(3)=-1 , Rp(4)=0; L=2, τ。=0,
Figure imgf000011_0001
对应的估计得到的1 ¾ =-8 , h; =16。
线性方程组为：
Figure imgf000011_0002
即：
Figure imgf000011_0003
方程组得到：
Figure imgf000011_0004
由上述实施例可知， 本发明实施例中， 采用经过反卷积的衰落因子， 或 者求解得到的衰落因子可以更好的还原信道中的衰落， 在干扰对消重构数 据的时候更接近真实的发送过程， 更加逼近原始发送信号， 提高对消的效 率， 更多的降低干扰， 提高用户解调时的信干噪比， 提升性能； 在保证用 户性能不变的前提下， 提升小区容量， 接入更多的用户。
在单用户时， 干扰对消中采用有反卷积的衰落因子重构数据后再加回 解调， 得到的性能与没有干扰对消的性能一致； 确保干扰对消的增益不受 估计准确度的影响， 其中有无反卷积性能比较的示意图如图 5所示。
从图 5可以看出， 采用无反卷积的信道衰落因子进行干扰对消的性能比 单用户的原始性能还要差； 而采用有反卷积的信道衰落因子进行干扰对消 的性能与单用户的原始性能差不多。
基于上述实施例的过程， 本发明实施例还提供一种重构数据装置， 其 结构示意图详见图 6, 所述装置包括： 获取单元 61 , 构造单元 62, 处理单元 63和重构单元 64。 其中，
所述获取单元 61 , 用于获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道 估计的每 f艮天线上的衰落因子；
在该实施例中， 接收端的根升余弦滤波器是预置的， 也就是说， 一旦 确定了接收端的根升余弦滤波器， 则接收端根升余弦滤波器的自相关函数 也就确定了， 即1^也就确定了。 而获取信道估计的每根天线上的衰落因子， 本实施例中， 接收端利用导频进行信道估计， 得到每根天线上估计的衰落 因子， 信道估计得到的信道衰落因子反应了信道信息（包括幅度和相位） 。 该过程对于本领域技术人员来说， 已是熟知技术， 在此不再赘述。
构造单元 62, 用于按照天线构造 L维所述自相关函数的矩阵， 其中， L 为单根天线搜索到的有效径数； 以图 3为例， 对于天线 i, 有 5个有效径， Ni=L=5。 已知天线 i搜索的有效径位置为 tmpFD[Index[i]]， Ni代表天线 i的有 效径数； 构造 ^p , 对于一根天线来说该矩阵最大为 N*N的矩阵， N为最大 径数。
处理单元 63,用于对所述构造单元 62构造的 L维的自相关函数的矩阵和 所述获取单元 61获取的每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 确定 每个天线上真实衰落因子的估计值；
重构单元 64, 用于根据所述处理单元确定的真实衰落因子的估计值对 接收到的数据进行重构 （即加衰落） ， 得到用于对消的重构数据。
所述重构数据用于干扰对消， 其中， 所述进行重构数据， 就是对接收 到的数据进行加衰落。
其中， 在该实施例中， 所述处理单元包括： 求解处理单元， 用于对所 述构造单元构造的 L维的自相关函数的矩阵与所述获取单元获取的每根天 线上的衰落因子的叠加结果进行求解操作， 得到每个天线上真实衰落因子 的估计值。 其中进行求解操作可以是按照求解线性方程组的方法进行求解 操作， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值。
优选的， 所述处理单元可以包括： 求逆单元和反卷积处理单元， 其中， 所述求逆单元， 与构造单元连接， 用于对所述构造单元构造的 L维自相 关函数的矩阵进行求逆， 得到 L维自相关函数的逆矩阵； 具体可以按照逐次 超松驰迭代法 SOR或分解法对所述 L维自相关函数矩阵进行求逆， 但并不限 于此。
所述反卷积处理单元， 用于对所述获取单元获取的每根天线上的衰落 因子与求逆单元得到的 L维自相关函数的逆矩阵进行叠加后的结果进行反 卷积处理， 得到每根天线上的真实衰落因子的估计值。 在该步骤中， 可以 利用公式 1=。 ， 求得天线 i上反卷积处理后的真实衰落因子， 即估计的真实衰落因子 。
优选的， 在上述所有实施例的基础上， 所述装置还可以包括： 位置排 序单元， 与获取单元连接， 用于按照天线号， 对径位置、 衰落因子的位置 进行重新排序， 使径、 衰落因子均按照不同的天线分开排列。 具体如图 3所 示， 在此不再赘述。
优选的， 所述装置可以是接收机， 也可以集成在接收机中， 还可以独 立部署， 本实施例不作限制。
所述装置中各个单元的功能和作用的实现过程， 详见上述方法中对应 的实现过程， 在此不再赘述。
还需要说明的是， 在本文中， 诸如"包括"、 "包含"或者其任何其他变体 意在涵盖非排他性的包含， 从而使得包括一系列要素的过程、 方法、 物品 或者设备不仅包括那些要素， 而且还包括没有明确列出的其他要素， 或者 是还包括为这种过程、 方法、 物品或者设备所固有的要素。 在没有更多限 制的情况下， 由语句 "包括一个 ...... "限定的要素，并不排除在包括所述要素 的过程、 方法、 物品或者设备中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述， 本领域的技术人员可以清楚地了解到本 发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现， 当然也可以通过硬 件， 但很多情况下前者是更佳的实施方式。 基于这样的理解， 本发明的技 术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来， 该计算机软件产品可以存储在存储介质中， 如 R0M/RAM、 磁碟、 光 盘等， 包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机， 服务 器， 或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述 的方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式， 应当指出， 对于本技术领域的 普通技术人员来说， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以作出若干改进 和润饰， 这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

权利要求
1、 一种重构数据的方法， 其特征在于， 包括：
获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的每根天线上的衰 落因子；
按照天线构造 L维所述自相关函数的矩阵， 其中， L为单根天线搜索 到的有效径数；
对所述 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果 进行处理， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值；
根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重构， 得到用于 对消的重构数据。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述 L维的自相 关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 确定每个天 线上真实衰落因子的估计值， 具体包括：
对所述 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果 进行求解操作， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值。
3、 根据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述 L维的自相 关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行求解操作， 得到每 个天线上真实衰落因子的估计值， 包括：
对所述 L维的自相关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果 按照求解线性方程组的方法进行求解操作， 得到每个天线上真实衰落因子 的估计值。
4、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述 L维的自相 关函数的矩阵与每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 得到每个天 线上真实衰落因子的估计值包括：
对所述 L维自相关函数的矩阵进行求逆， 得到 L维自相关函数的逆矩 阵；
对每根天线上的衰落因子与 L维自相关函数的逆矩阵进行叠加后的结 果进行反卷积处理， 得到每根天线上的真实衰落因子的估计值。
5、 根据权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 所述对所述 L维自相关 函数矩阵进行求逆具体包括： 按照逐次超松驰迭代法 SOR或分解法对所述 L维自相关函数矩阵进行求逆。
6、 根据权利要求 1-5中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述根据所 述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行重构， 得到真实的发送数据， 具体包括：
根据所述真实衰落因子的估计值对接收到的数据进行加衰落， 得到真 实的发送数据。
7、 根据权利要求 1至 6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述方法还 包括：
按照天线号， 对径位置、 衰落因子的位置进行重新排序， 使径、 衰落 因子均按照不同的天线分开排列。
8、 一种重构数据装置， 其特征在于， 包括：
获取单元， 用于获取根升余弦滤波器系数的自相关函数及信道估计的 每根天线上的衰落因子；
构造单元， 用于按照天线构造 L 维所述自相关函数的矩阵， 其中， L 为单根天线搜索到的有效径数；
处理单元， 用于对所述构造单元构造的 L维的自相关函数的矩阵和所 述获取单元获取的每根天线上的衰落因子的叠加结果进行处理， 确定每个 天线上真实衰落因子的估计值；
重构单元， 用于根据所述处理单元确定的真实衰落因子的估计值对接 收到的数据进行重构， 得到用于对消的重构数据。
9、 根据权利要求 8所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元包括： 求解处理单元， 用于对所述构造单元构造的 L维的自相关函数的矩阵 与所述获取单元获取的每根天线上的衰落因子的叠加结果进行求解操作， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值。
10、 根据权利要求 9所述的装置， 其特征在于， 所述求解处理单元， 具体用于对所述构造单元构造的 L维的自相关函数的矩阵与所述获取单元 获取的每根天线上的衰落因子的叠加结果按照求解线性方程组的方法进行 求解操作， 得到每个天线上真实衰落因子的估计值。
11、 根据权利要求 8所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元包括： 求逆单元， 用于对所述构造单元构造的 L维自相关函数的矩阵进行求 逆， 得到 L维自相关函数的逆矩阵；
反卷积处理单元， 用于对所述获取单元获取的每根天线上的衰落因子 与求逆单元得到的 L维自相关函数的逆矩阵进行叠加后的结果进行反卷积 处理， 得到每根天线上的真实衰落因子的估计值。
12、 根据权利要求 11所述的装置， 其特征在于， 所述求逆单元， 具体 用于按照逐次超松驰迭代法 SOR或分解法对所述构造单元构造的 L维自相 关函数的矩阵进行求逆， 得到 L维自相关函数的逆矩阵。
13、 根据权利要求 8-12任一项所述的装置， 其特征在于， 所述重构单 元， 具体用于根据所述处理单元确定的真实衰落因子的估计值对接收到的 数据进行加衰落， 得到用于对消的重构数据。
14、 根据权利要求 8至 13任一项所述的装置， 其特征在于， 所述装置 还包括：
位置排序单元， 与获取单元连接， 用于按照天线号， 对径位置、 衰落 因子的位置进行重新排序， 使径、 衰落因子均按照不同的天线分开排列。
15、 根据权利要求 8至 13任一项所述的装置， 其特征在于， 所述装置 为接收机， 或者集成在接收机中。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102271025B (zh) * 2011-07-25 2014-02-26 上海华为技术有限公司 一种重构数据方法及装置
EP2991296B1 (en) * 2013-06-27 2017-05-03 Huawei Technologies Co., Ltd. Channel estimation method and receiver
CN104170339B (zh) * 2014-01-29 2016-11-16 华为技术有限公司 干扰抑制方法与装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1387335A (zh) * 2002-05-23 2002-12-25 北京大学 码分多址扩频和解扩方法及其发射机、接收机和通信系统
CN101277127A (zh) * 2008-03-21 2008-10-01 华为技术有限公司 信号接收方法及接收机、信号合并方法及模块
CN101895311A (zh) * 2010-06-18 2010-11-24 华为技术有限公司 信号接收方法及接收机
CN102098083A (zh) * 2010-12-27 2011-06-15 华为技术有限公司 增强专用信道的重构方法和装置
CN102271025A (zh) * 2011-07-25 2011-12-07 上海华为技术有限公司 一种重构数据方法及装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7068628B2 (en) * 2000-05-22 2006-06-27 At&T Corp. MIMO OFDM system
EP1447927A1 (en) * 2003-02-17 2004-08-18 France Telecom Signal processing apparatus and method
US7042967B2 (en) * 2003-03-03 2006-05-09 Interdigital Technology Corporation Reduced complexity sliding window based equalizer
US7821913B2 (en) * 2005-03-29 2010-10-26 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for data and pilot structures supporting equalization
CN100578954C (zh) * 2006-05-10 2010-01-06 华为技术有限公司 接收多径信号的方法、计算各径加权值的装置及rake接收机
JP2010062944A (ja) * 2008-09-04 2010-03-18 Kyushu Institute Of Technology 無線通信システム、無線受信装置および無線送信装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1387335A (zh) * 2002-05-23 2002-12-25 北京大学 码分多址扩频和解扩方法及其发射机、接收机和通信系统
CN101277127A (zh) * 2008-03-21 2008-10-01 华为技术有限公司 信号接收方法及接收机、信号合并方法及模块
CN101895311A (zh) * 2010-06-18 2010-11-24 华为技术有限公司 信号接收方法及接收机
CN102098083A (zh) * 2010-12-27 2011-06-15 华为技术有限公司 增强专用信道的重构方法和装置
CN102271025A (zh) * 2011-07-25 2011-12-07 上海华为技术有限公司 一种重构数据方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2728779A4 *

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