最大似然ML接收机数据处理的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种ML接收机数据处理的方法及装置，涉及通信技术领域，能够解决ML接收机所需要参数无法准确估计，降低ML接收机消除干扰的能力的问题。本发明专利技术的方法包括：ML接收机通过接收的参考信号位置的信号进行服务小区和干扰小区信道估计，得出信道估计矩阵；对接收信号和信道估计矩阵计算第一度量，根据第一度量确定服务小区的幸存路径；根据确定的服务小区的幸存路径和未知参数的所有取值，对接收信号和所述信道估计矩阵计算第二度量，根据第二度量确定干扰小区的幸存路径；根据干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径；根据最终的幸存路径计算LLR。本发明专利技术适用于ML接收机。

【技术实现步骤摘要】
最大似然ML接收机数据处理的方法及装置
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种最大似然ML接收机数据处理的方法及装直。
技术介绍
在LTE场景中，UE(User Equipment,用户设备)可能受到相邻小区内用户设备或小区内配对用户设备的干扰，这些干扰将严重降低UE解调数据信道的性能。基站高密度和异构是LTE网络结构的演进大方向，这显然会带来更加严重的小区间和多用户间的同频干扰。目前可以利用抑制或者消除多用户或小区间干扰的接收机来抑制干扰，如IRC (Interference Reject1n Combining,干扰抑制合并)接收机、MMSE (Minimum MeanSquare Error,最小均方误差)接收机和ML (Maximum Likelihood,最大似然)接收机。MMSE接收机和IRC接收机对干扰的抑制能力有限，小区边缘干扰较强的场景，UE解调数据信道的性能仍然很差；ML接收机可以消除小区间干扰或多用户间干扰，需要知道干扰信号的一些参数，如调制阶数、传输模式和PMI (Pre-coder Matrix Indicator,预编码)等。现有技术中，ML接收机抗干扰实现框图如图1所示，一个LTE MIM0-0FDM系统，假设UE侧接收天线个数为N,用x、y和H分别表示频域某个RE (Resource Element,资源单元)的发射符号向量、接收向量和等效频域信道矩阵(包含PMI)，那么信道模型可以表示为y = Hx+n，其中假设η是N维加性高斯白噪声向量(均值为0，协方差矩阵为σ2Ι) ;xSL维的列向量(L表示发射符号总的层数)，即X= [x1； x2,.,xjM言道矩阵H= [h1；h2,…，hj(hk为N维列向量，表示第k个发射符号对应的等效频域信道)。对于多个小区LTE系统，可以把X和H拆成两部分，即7 = HsXs+HaXa+n，其中s下标表示服务小区，a下标表示干扰小区，不失一般性，假设前B层发射符号来源于服务小区，从B+1层到第L层发射符号来源于其他干扰小区(可以是一个干扰小区，也可以是多个干扰小区)或者同小区配对的其他服，即扎=[h1；h2,…，hg]? Ha — [hB+1，hB+2，…，hL]，Xs — [Χι，X2，...，Xgl 和 Xa — [Xb+i, Xb+2, xJ。皿1^;|^收机得出干扰符号的一些参数，如调制阶数等，的过程为，首先ML接收机根据接收信号估计服务小区和干扰小区的信道估计；然后，通过经典估计算法，如聚类或广义对数最大似然等算法，利用信道估计和接收信号估计出未知参数，如调制阶数；最后，利用前面的输出依次做ML检测和译码。ML检测送给译码的第j层符号第i个比特by的LLR(Log-LikelihoodRat1，对数似然比)可以表示为: 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种最大似然ML接收机数据处理的方法，其特征在于，包括：ML接收机通过接收的参考信号位置的信号进行服务小区和干扰小区信道估计，得出信道估计矩阵，所述服务小区为所述ML接收机所在小区，所述干扰小区为干扰所述ML接收机的小区，所述参考信号位置为预先设定；所述ML接收机对接收信号和所述信道估计矩阵计算第一度量，根据所述第一度量确定服务小区的幸存路径，所述接收信号为所述ML接收机接收的非参考信号位置的信号；所述ML接收机根据确定的所述服务小区的幸存路径和未知参数的所有取值，对所述接收信号和所述信道估计矩阵计算第二度量，根据所述第二度量确定所述干扰小区的幸存路径，所述未知参数为计算所述第二度量时未知的参数；所述ML接收机根据所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径；所述ML接收机根据所述最终的幸存路径计算对数似然比LLR。

【技术特征摘要】
1.一种最大似然ML接收机数据处理的方法，其特征在于，包括: ML接收机通过接收的参考信号位置的信号进行服务小区和干扰小区信道估计，得出信道估计矩阵，所述服务小区为所述ML接收机所在小区，所述干扰小区为干扰所述ML接收机的小区，所述参考信号位置为预先设定； 所述ML接收机对接收信号和所述信道估计矩阵计算第一度量，根据所述第一度量确定服务小区的幸存路径，所述接收信号为所述ML接收机接收的非参考信号位置的信号；所述ML接收机根据确定的所述服务小区的幸存路径和未知参数的所有取值，对所述接收信号和所述信道估计矩阵计算第二度量，根据所述第二度量确定所述干扰小区的幸存路径，所述未知参数为计算所述第二度量时未知的参数； 所述ML接收机根据所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径； 所述ML接收机根据所述最终的幸存路径计算对数似然比LLR。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述ML接收机根据所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径之前，所述方法还包括: ML接收机利用所述接收信号和所述信道估计矩阵估计所述未知参数的取值概率； 所述ML接收机估计所述接收信号的信噪比或噪声功率； 所述ML接收机通过所述信噪比或噪声功率，与所述未知参数的取值概率计算所述未知参数的先验信息； 则所述ML接收机根据所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径包括: 所述ML接收机根据所述先验信息和所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述ML接收机估计所述接收信号的信噪比或噪声功率之前，所述方法还包括: 所述ML接收机划分所述信噪比或所述噪声功率的等级； 所述ML接收机存储所述等级对应的先验信息；其中所述等级与所述先验信息一一对应。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述ML接收机估计所述接收信号的信噪比或噪声功率包括: 所述ML接收机估计所述接收信号的信噪比或噪声功率的等级； 则所述ML接收机通过所述信噪比或噪声功率，与所述未知参数的取值概率计算所述未知参数的先验信息包括: 所述ML接收机根据所述等级得出与所述等级对应的先验信息。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述ML接收机根据确定的所述服务小区的幸存路径和未知参数的所有取值，对所述接收信号和所述信道估计矩阵计算所述第二度量，根据所述第二度量确定干扰小区的幸存路径包括: 所述ML接收机根据确定的所述服务小区的幸存路径，和所述未知参数分别在四相相移键控QPSK、16正交振幅调制16QAM和64正交振幅调制64QAM调制方式下的取值，对所述接收信号和所述信道估计矩阵计算所述第二度量； 分别在所述QPSK、所述16QAM和所述64QAM调制方式下，按照所述第二度量的数值大小排序，确定N个所述数值最小的第二度量，将所述N个所述数值最小的第二度量对应的幸存路径确定为干扰小区幸存路径，所述N为大于I且小于所述第二度量总个数的整数；或者，所述ML接收机根据确定的所述服务小区的幸存路径，和所述未知参数分别在所述QPSK和所述16QAM调制方式下的取值，对所述接收信号和所述信道估计矩阵计算所述第二度量； 分别在所述QPSK和所述16QAM调制方式下，按照所述第二度量的数值大小排序，确定N个所述数值最小的第二度量，将所述N个所述数值最小的第二度量对应的幸存路径确定为干扰小区幸存路径，所述N为大于I且小于所述第二度量总个数的整数。6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述ML接收机根据所述先验信息和所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存路径包括: 所述ML接收机将确定的干扰小区幸存路径对应的第二度量，与所述确定的干扰小区幸存路径的先验信息相减，得出差值； 所述ML接收机将确定的干扰小区幸存路径对应的所述差值，按照数值大小排序，确定X个数值最小的差值对应的干扰小区幸存路径，所述X为大于I且小于所述所有子集中确定的干扰小区幸存路径总个数的整数； 将X个数值最小的差值对应的干扰小区幸存路径确定为最终的幸存路径。7.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述ML接收机根据所述干扰小区的幸存路径确定最终的幸存...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪浩，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44