用于检测预编码的信号的接收器和方法.pdf

一种所观察的UE的、用于检测预编码的信号的多用户MIMO接收器包括借助所接收的数据对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行。该多用户MIMO接收器还包括依据关于用于配对UE的预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正的校正器。还涉及一种用于检测预编码的信号的方法。

权利要求书一种所观察的UE的、用于检测预编码的信号的MU‑MIMO接收器，包括
借助所接收的数据对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，以及
依据关于用于配对UE的预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正的校正器。
根据权利要求1所述的MU‑MIMO接收器，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元被设计为对针对配对UE的干扰信道的统计参数进行计算和分析。
根据权利要求2所述的MU‑MIMO接收器，其中所述统计参数包括针对配对UE的干扰信道的协方差矩阵。
根据权利要求2所述的MU‑MIMO接收器，其中所述统计参数包括针对配对UE的干扰信道的能量。
根据权利要求1至4之一所述的MU‑MIMO接收器，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元被设计为对信噪比进行计算和分析。
根据权利要求5所述的MU‑MIMO接收器，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元具有变白滤波器，利用该变白滤波器将为了MU‑MIMO接收器预编码的信号转换为白噪声。
根据权利要求2至6之一所述的MU‑MIMO接收器，其中所述分析包括在使用预编码向量码本的情况下应用最大似然准则。
根据上述权利要求之一所述的MU‑MIMO接收器，其中相同的资源表示由所观察的UE和配对UE共同使用的频率或者由所观察的UE和配对UE共同使用的时间范围或者在该频率范围和时间范围中的由所观察的UE和配对UE共同使用的元素。
根据上述权利要求之一所述的MU‑MIMO接收器，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计的单元在没有关于针对配对UE的干扰信道的先验知识的情况下估计所述信息。
根据上述权利要求之一所述的MU‑MIMO接收器，其中所述校正器是线性检测器。
根据上述权利要求之一所述的MU‑MIMO接收器，其中MU‑MIMO接收器是OFDM接收器。
根据上述权利要求之一所述的MU‑MIMO接收器，其中MU‑MIMO接收器与LTE标准兼容。
一种所观察的UE的MU‑MIMO接收器，包括：
借助所接收的数据对关于用于配对UE的第一预编码向量的信息进行盲估计的第一单元，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，
依据关于用于配对UE的第一预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正的第一校正器，
借助所接收的数据对关于用于配对UE的第二预编码向量的信息进行盲估计的第二单元，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，其中第二预编码向量不同于第一预编码向量，以及
依据关于用于配对UE的第二预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正的第二校正器。
根据权利要求13所述的MU‑MIMO接收器，其中第一预编码向量是在估计中最可能的预编码向量，而第二预编码向量是在估计中第二最可能的预编码向量。
根据权利要求13或14所述的MU‑MIMO接收器，还具有：
包含输入端的第一信道解码器，该第一信道解码器的输入端与第一校正器的输出端耦合，以及
包含输入端的第二信道解码器，该第二信道解码器的输入端与第二校正器的输出端耦合。
根据权利要求13至16之一所述的MU‑MIMO接收器，还具有：
判决单元，其与第一信道解码器的输出端耦合并且判定第一信道解码器的输出端是否提供正确解码的信号，并且如果不是则激活第二信道解码器。
根据权利要求13至15之一所述的MU‑MIMO接收器，还具有：
判决单元，其与第一信道解码器的输出端以及第二信道解码器的输出端耦合并且判定这些信道解码器的哪一个输出端提供正确解码的信号。
一种用于在所观察的UE的MU‑MIMO接收器中检测预编码的信号的方法，该方法包括：
借助所接收的数据对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，以及
依据关于用于配对UE的预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正。
根据权利要求18所述的方法，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计包括对针对配对UE的干扰信道的统计参数进行计算和分析。
根据权利要求19所述的方法，其中所述统计参数包括针对配对UE的干扰信道的协方差矩阵和/或针对配对UE的干扰信道的能量。
根据权利要求18至20之一所述的方法，其中对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计包括对信噪比进行计算和分析。
根据权利要求19至21之一所述的方法，其中所述分析包括在使用预编码向量码本的情况下应用最大似然准则。
一种用于在所观察的UE的MU‑MIMO接收器中检测预编码的信号的方法，该方法包括：
借助所接收的数据对关于用于配对UE的第一预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，
依据关于用于配对UE的第一预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正，
借助所接收的数据对关于用于配对UE的第二预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，其中第二预编码向量不同于第一预编码向量，以及
依据关于用于配对UE的第二预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正。
根据权利要求23所述的方法，其中第一预编码向量是在估计中最可能的预编码向量，而第二预编码向量是在估计中第二最可能的预编码向量。

说明书用于检测预编码的信号的接收器和方法
技术领域
本发明涉及一种用于检测预编码的信号的多用户MIMO接收器以及一种可用于在多用户MIMO接收器中检测预编码的信号的方法。
背景技术
多输入多输出（MIMO）传输目前在很多现代无线通信系统中引入，因为多输入多输出传输实现进一步提高的数据速率。例如，在标准化委员会3GPP TS（第三代伙伴项目技术标准化）中规范了称为长期演进（LTE）的UMTS（通用移动电信系统）的扩展，该UMTS的扩展使用MIMO传输。
MIMO系统的特征在于，在发送器侧以及在接收器侧分别存在多个用于传送信号的天线和多个用于接收信号的天线。这使得可以使用空间维度来进行信息传输，由此在不提高带宽的情况下可以实现更高的谱效率和更高的数据速率。
多用户（MU）MIMO传输系统使得可以在相同的资源上—即例如以相同的频率和/或在相同的时间—同时向不同的用户（接收器）传送不同的数据流。这可以通过发送器中的空间复用（所谓的“spatial multiplexing”）实现。在对针对多个用户的信号进行空间复用的情况下，在信息符号传送之前对信息符号进行预编码，以便在空间区域中对信息进行复用。用于接收器的预编码由发送器通知给相应的接收器，使得该接收器能够检测为其预编码的信号。对于其中向单个用户传送多个这样的预编码的数据流的单用户（SU）MIMO传输来说由于接收天线的近邻性必须对所传送的不同数据流的非相关性提出高的要求，而MU‑MIMO传输受益于在不同（以及由此相互远离的）接收器的天线上获得的信号的自然独立性。
尽管对经由相同资源传送的不同信号进行空间复用，通过一个或多个其它复用信号导致的干扰仍然构成对在所观察的接收器上检测的信号的显著干扰贡献。虽然通过在发送器中针对不同的接收器适当选择预编码向量，可以减小通过空间复用引起的干扰，但是所述干扰还是很显著并且导致接收器中的性能损失。
一种用于抑制通过在相同的资源上为其它用户空间复用的信号引起的干扰的可能性在于，在接收器中检测这些信号并且由此利用干扰信号的限定性本质，即不将所述干扰信号视作白噪声。这种接收器也称为IA（Interference Aware，干扰感知）接收器。诸如IRC（Interference Rejection Combiner，干扰拒绝组合器）和MMSE（Minimum Mean Square Error，最小平均方差）接收器的IA接收器因此特别适合于MU‑MIMO传输系统。
但是，IRC和MMSE接收器目前以关于对在所观察的接收器上出现的干扰信道的完美知识为前提，干扰信号（即针对（一个或多个）其它用户的经由相同资源空间复用的传送的（一个或多个）信号）经由所述干扰信道出现。该干扰信道由用于所观察的接收器的MIMO信道和用于其它在相同的资源上运行的一个或多个移动站的一个或多个预编码向量组成。所观察的接收器的MIMO信道由该接收器持续估计以用于自己的信号检测的目的。但是用于其它移动站的一个或多个预编码向量通常不由基站（例如eNodeB）通知给所观察的接收器（即在所观察的移动站中的接收器）。因此，移动站不了解或者不完全了解用于其它在相同资源上运行的移动站的一个或多个预编码向量。其结果是，不存在使用IRC或MSE接收器所需要的、关于所观察的接收器上的干扰信道的完整信息。
发明内容
本发明所基于的任务是实现用于MU‑MIMO传输的效率高而耗费有利的接收器。此外，本发明的目标在于说明具有所述特性的检测方法。
所提出的本发明所基于的任务通过独立权利要求的特征解决。扩展和实施方式是从属权利要求的主题。
附图说明
下面的描述和附图用于最大程度地理解本发明的扩展和实施方式。附图与说明书一起用于阐述实施方式的基本原理。其它实施方式和实施方式的许多预定优点通过参照下面的描述得到更好的理解。在此，结合不同实施方式描述的特征可以相互组合，只要在技术上可行或者没有清楚地给出相反的内容。
图1示例性示出根据一种实施方式的物理信道的发送器和接收器的连接框图。
图2示例性示出根据一种实施方式的校正器和用于估计关于预编码向量的信息的单元的连接框图。
图3示例性示出根据一种实施方式的校正器和用于估计关于预编码向量的信息的单元的连接框图。
图4示例性示出根据一种实施方式的物理信道的发送器和接收器的连接框图。
图5示出根据一种实施方式的接收器中的信号处理方法的流程图。
图6示出根据一种实施方式的接收器中的信号处理方法的流程图。
具体实施方式
下面使用复数的基带符号，其利用矩阵向量代数来描述系统结构和信号处理。时间离散的变量通过用黑体的小写字母表示的向量示出。矩阵通过黑体的大写字母示出。复数值有下划线。此外，(·)H表示厄密共轭的向量或厄密共轭的矩阵，I表示强度矩阵，E{·}表示在大括号中说明的随机变量的期望值。
下面的描述以示例性方式并且不限制一般性地以MIMO‑OFDM（MIMO‑Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分多路复用）系统为基础，该系统具有Nsubc个子载波、NT个发送天线和NR个接收天线。这样的系统例如基于标准化委员会3GPP TS的标准LTE（长期演进），Rel.8。即使在下面的描述中以示例性方式接管来自LTE标准的表示，在此描述的实施方式以及本发明也不限于具体的标准（例如LTE，LTE Advanced）或该标准的发布。
此外，下面依据UMTS或LTE标准中的术语将由移动无线电用户用于通信的设备（移动站）表示为UE（用户设备）。该设备例如可以是移动电话、可携带计算机或任何其它设备。如在LTE标准中常见的，基站表示为eNodeB。这些表示是示例性的并且不暗示固定于具体标准。
下面出于更简单显示的原因以及不限制一般性地以示例性方式观察一种除了所观察的UE（所谓的“目标UE”）之外仅还通过使用空间复用的信号在相同的资源上运行另一个UE的系统。该另一个UE表示为配对UE（“paired UE”）。但是一般地说，在MU‑MIMO传输时可以存在多个这样的配对UE（通常也表示为“协调度的UE”）。因此术语“配对UE”没有暗示仅存在一个这样的配对UE。
这样的MU‑MIMO传输的特定于子载波的系统函数可以用以下形式描述：
（2.1）
在此j=1,2,…,14表示在一个子帧（在LTE系统中具有正常的循环前缀配置）中的OFDM符号的索引，i表示在对应的OFDM符号中的子载波的索引，表示在UE索引为1的所观察的UE上的索引位置上（由接收天线）接收的数据向量。是从所观察的UE看去的、由MIMO信道系数组成的MIMO信道矩阵。和是用于所观察的UE的预编码向量和所传送的符号。和是用于MU‑MIMO传输的配对UE的预编码向量和所传送的符号。是平均值为0的复数高斯随机噪声向量，其中。
不限制一般性地并且依据LTE系统中的定义，和例如表示具有相同符号能量的QAM（正交振幅调制）符号。以及都是从预编码向量码本（所谓的“precoding codebook”）中选择的，该预编码向量码本例如通过LTE标准定义并且在NT=2和NT=4的情况下分别具有例如4和16个向量的有限大小。预编码向量码本在发送器中（在eNodeB中）以及在每个UE上是已知的。以及都是根据LTE标准中的配置而与子帧中的OFDM符号索引无关。不限制一般性地假设，中的系数和中的系数和，相互独立并且具有为0的平均值。
在小区间干扰（ICI）存在于所观察的UE上的情况下，(2.1)中的失真项应当被模型化为彩色噪声。就此而言代表热噪声以及小区间干扰。中的系数被近似为具有平均值为0的复数高斯随机变量，的协方差矩阵被定义为，即。但是这不会改变在所观察的UE中的处理。
由于针对两个配对UE的MU‑MIMO传输是对称的，因此下面不限制一般性地使用UE索引为1的UE来描述对的检测。
所观察的UE的用于根据(2.1)的MU‑MIMO传输的接收器用于检测期望的信号，同时该接收器消除配对UE（一个或多个）的干扰。由此根据一种实施方式，所观察的UE的接收器可以称为IA接收器。
如已经提到的，目前的IRC接收器基于对干扰信道、即的完美知识的假设。但是在真实的系统中，在所观察的UE上通常没有给出对干扰信道的完美知识，因为对用于配对UE的预编码向量的通知需要过大的信令花费。该信令花费在频率选择的UE配对（所谓的“UE pairing”）存在于MU‑MIMO传输中的情况下将增加。因此例如在LTE Rel.8中没有设置配对UE的预编码向量向所观察的UE的这种通知。
根据一种实施方式在下面描述的UE的接收器可以表示为不需要干扰信道的先验知识的接收器，例如IRC接收器。因此该接收器也可以表示为盲接收器或盲IRC接收器。盲接收器可以基于，盲接收器首先估计预编码向量（或者以等价的方式），然后利用关于所估计的干扰信道的知识对所接收的信号进行IA检测—例如通过使用常规的IRC接收器。因此术语“盲”在此应当被理解为，对关于预编码向量（等价的）的至少一个系数的信息进行估计，以从所接收的信号中消除通过干扰信道引起的干扰。
下面为了更好地理解本发明的实施方式而说明多个算法，除了这些算法之外还可以对预编码向量进行盲估计。在此以示例性方式描述的算法可以按照多种方式转换、组合和补充，而不会脱离本发明的基本思想。就此而言，将下面的数学表示和清楚的说明概括为示例，这些示例不是限制本发明所基于的关于用于配对UE的预编码向量的信息的盲估计的宽泛概念，而是应当以示例性方式加以阐述。
所估计的关于用于配对UE的预编码向量的信息可以是预编码向量本身，等价物如、这些参数的各个系数或者是其它取决于所使用的预编码向量或其各个系数的参数。所观察的接收器（即在所观察的UE中的接收器）通过估计关于用于配对UE的预编码向量的信息来获得对其既不是先验而已知也不是经由通过发送器进行的通知而提供的知识，并且该知识使得该接收器可以利用干扰信道的决定性属性来抑制所观察的UE上的干扰。
以IRC接收器为例，用于检测特定于子载波的系统中的信号的接收器可以根据下式来描述：
 (3.1)
在(3.1)中
(3.2)
以及
 (3.3)
在仅加性白高斯噪声（AWGN）的情况下，(3.3)给出
 (3.4)
在IRC接收器之后的符号可以表示为：
 (3.5)
在此所观察的接收器因此可以是线性接收器。
与此相反，用于MU‑MIMO传输的SU MRC接收器被表示为：
 (3.6)
并且用于索引为1的UE的所检测信号是
 (3.7)
下面说明三种算法，根据它们可以在所观察的UE中估计关于用于配对UE的预编码向量的信息。第一算法借助近似计算的、干扰信道的协方差矩阵来估计该信息，第二算法借助近似计算的、干扰信道的能量来估计该信息，以及第三算法借助近似计算的SINR（SINR: Signal‑to‑Interference and Noise Ratio，信号与干扰加噪声比），也就是借助针对一个或多个配对UE的信号的信噪比来估计该信息。这三种算法具有不同的复杂度并且导致不同的系统性能。下面借助预编码向量的盲估计的示例来阐述这三种示例性算法。
1、基于协方差矩阵估计预编码向量
基于根据(2.1)的系统函数，利用MIMO信道在其中类似动作的相干带的定义将在该相干带中所接收的信号的协方差矩阵表示为：
(3.8)
由于和在所观察的UE那里已知，因此可以根据下式通过有效信道的协方差矩阵、即与的噪声项相减来获得：
(3.9)
可以在相干带内根据样本总体的方差的概率理论来近似计算矩阵。为了提高在强频率选择的信道中对的估计精度，可以在一个子帧中通过多个OFDM符号来进行该估计。在预编码时的流程控制例如可以具有一个子帧的最小粒度（持续时间），这意味着，从所观察的UE来看的预编码向量在单个子帧中是不变的。在UE配对时的这种流程控制例如既在LTE中又在LTE‑Advanced系统中设置。因此，在一个子帧中使用多个OFDM符号的估计过程不会产生系统误差。
不考虑这一点，例如可以假设UE在MU‑MIMO传输中具有小的速度，从而UE在MU‑MIMO传输中可以告知有效的反馈信息。就此而言MIMO信道的相干时间相对较长，并且在多个连续的OFDM符号中的特定于子载波的MIMO信道彼此相当近似。因此，通过多个OFDM的估计过程的加长可以有利于改善估计的精度以及改善估计的精度。
不限制一般性地假设，在个连续的子载波中执行相同的UE配对。该估计过程通过个OFDM符号来实施。(3.8)中的矩阵由此可以通过下式来近似：
(3.10)
在相干带内的有效信道的平均协方差矩阵可以根据下式来计算：
(3.11)
通过将(3.11)用在(3.10)中可以根据下式计算干扰信道的近似协方差矩阵：
(3.12)
具有预定的配对预编码向量的干扰信道的协方差矩阵可以如下来说明：
(3.13)
于是，实际的配对预编码向量可以基于(3.12)与(3.13)之间的最小距离的准则用不同的来计算。该估计过程例如可以表示为：
(3.14)，
其中表示所给定的矩阵的Frobenius范数。
如果相同的配对UE通过在多个相干带上的系统配置而与所观察的UE配对，则可以将(3.14)中的求平均运算用于计算在这些带上的平均中间距离（也称为“弦距离”），并且可以通过将所述平均中间距离最小化来估计。
对于MU‑MIMO传输中的频率选择的UE配对状况，在完整的系统带宽中针对每个带根据(3.10)‑(3.14)在所观察的UE上估计预编码向量，在所述完整的系统带宽中通过eNodeB实施新的UE配对。该带的大小例如通过LTE标准来定义，并且等于个子载波，例如与360kHz相应，其中每个子载波有15kHz的带宽。在这种情况以及其它情况下以及在其它实施方式中，可能是优先的。
2、基于信道能量对配对预编码向量进行估计
根据一种实施方式，可以使用干扰信道的所近似的信道能量作为度量来估计配对预编码向量（或一般而言估计如上所述关于该配对预编码向量的信息）。该措施可以替代地执行，也可以与前面描述的对干扰信道的协方差矩阵（或关于该协方差矩阵的信息）的估计组合地执行。
所接收的信号的信号能量根据下式计算：
(3.15)
其中表示所给定的矩阵的迹。干扰信道能量可以通过有效的信道能量与的噪声项相减来计算，即
(3.16)
假设相同的配对UE在个连续的子载波中与所观察的UE配对，其中被定义为在一个相干带中的子载波的数量。该估计过程例如可以通过NOFDM个OFDM符号执行。与在前面的章节1中确定类似，根据样本总体的方差的概率理论，所接收的信号能量可以被估计为：
(3.17)
在相干带内的有效信道的所确定的信道能量可以通过下式来计算：
(3.18)
其中
(3.19)
是传输相关矩阵的最大似然（ML）估计。可以假设，在相干带中的与子载波无关，即1,...,。该假设例如在LTE标准中得到满足，在所述标准中在整个系统带宽中或者在一个子带中是相同的。一个子带的大小是可能取决于系统带宽的参数，并且该大小一般与已经定义的相干带相同或大于该相干带。
通过将(3.18)应用于(3.17)，可以将干扰信道的近似的信道能量计算为
(3.20)
具有给定的预编码向量的干扰信道的平均信道能量被定义为：
(3.21)
实际的配对预编码向量可以基于(3.20)与(3.21)之间的最小差而用不同的来估计。该过程例如可以通过下式来表示:
（3.22）
通过(3.18)‑(3.22)代表的估计过程需要比在章节1中描述的过程更小的计算花费，因为矩阵的计算由标量的计算来代替。此外为了针对所有计算(3.21)，(3.19)只需要计算一次，这同样降低了该估计过程的复杂度。
3、基于SINR对配对预编码向量的估计
根据一种实施方式，可以借助在所观察的UE上对另一种度量、即配对UE的SNR的计算和分析以及通过将该度量最大化来估计预编码向量。该措施可以替代地执行或者与一个或两个上述措施组合地执行，上述措施基于借助对干扰信道的统计参数（协方差矩阵或能量）的计算和分析来估计干扰信道。
与目前的、在所观察的UE上将配对UE的干扰转换为白噪声的IRC接收器结构不同，在此首先在所观察的UE上利用变白滤波器：
(3.23)
对期望的信号进行滤波，并且将下面经过修改的、匹配的滤波器
(3.24)
应用于具有不同的变白的信号向量。在所观察的UE上产生关于干扰信号的最大SINR
(3.25)
的预编码向量被假设为所估计的预编码向量。在此所观察的SINR由于先前的通过变白滤波器的滤波也可以称为后SINR。
该算法所基于的想法在于，通过扩大干扰分量以及抑制期望的信号来改善对的估计。在这种情况下该估计可以变得更可靠并且可以降低错误确定的概率。
下面以示例性方式说明该估计算法的详细过程。起点仍然是根据(2.1)的系统函数。与在前面阐述的算法中类似，可以假设在个连续的子载波中实施相同的UE配对（即将相同的配对UE与所观察的UE配对）。该估计过程用NOFDM个OFDM符号来执行。
在所观察的UE上，在第j个OFDM符号和第i个子载波中关于配对UE信号的校正滤波器（ICR‑滤波器）可以通过下式来表示：
(3.26)
并且是所选择的预编码向量的函数。经过滤波的信号的能量可以通过下式来近似：
(3.27)
已知下面的关系式成立：
(3.28)
因此滤波器之后的干扰信号能量，即，通过在（3.28）中使用(3.27)来近似并且获得：
(3.29)
其中
(3.30)
最后在所观察的UE上可以将涉及干扰信号的后SINR通过下式来近似：
(3.31)
通过在个连续的子载波和NOFDM个OFDM符号上对(3.31)应用求平均运算，可以通过下式说明涉及干扰信号的平均后SINR：
(3.32)
在使用最大化后SINR的准则的情况下，通过使等式(3.32)最大化，其中，可以获得所估计的预编码向量并且表示为：
(3.33)
因此在所描述的算法和实施方式中，通过使用所接收的数据采样值来计算干扰信道的近似的相关系数。基于对整个预编码向量码本的知识—从所述预编码向量码本中选择用于配对UE的预编码向量，可以量化对干扰信道的近似相关系数进行离散的结果值（由MIMO信道系数和所有可能的预编码向量组成）。于是可以使用ML准则来估计配对UE的最可能的预编码向量（或关于该预编码向量的信息）。
图1根据一种实施方式以简化的方式示出物理信道的UE‑1中的发送器（在eNodeB中）和接收器的结构。UE‑1可以是根据前面的实施方式的所观察的UE。
在eNodeB中的发送器可以通过所描述的方式为多个UE发送数据流。如图1示例性示出的，为所观察的UE‑1发送数据的第一发送器100和为配对UE（在图1中未示出）发送数据的第二发送器200可以存在于eNodeB中。
两个发送器100,200可以构建为相同的并且例如分别包括调制器101和201以及连接在调制器101和201之后的预编码器（Precoder）102和202。
调制器101,201可以根据一个或多个调制方案将码字转换为符号和。例如，调制器101,201可以应用调制方案QPSK、16QAM、64QAM之一或其它调制方案。
预编码器102,202对经过调制的符号执行预编码。在此，预编码器102与预编码器202应用不同的预编码（即不同的预编码向量）。该预编码可以例如取决于是否采用空间复用，并且如果采用空间复用则取决于使用什么样的循环延迟时间分集（Cyclic Delay Diversity: CDD）。对于标准LTE，例如在技术规范3GPP TS 36.211 V8.9.0 (2009‑12), "Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E‑UTRA); Physical Channels and Modulation",6.3章‑"General structure for downlink physical channels"以及尤其是子章节6.3.4‑"Precoding"中描述了预编码，通过引用将其补充到当前文献的内容中。
图1中的发送器100,200的显示是简化的。如技术人员已知的，可以设置其它信号处理步骤，例如扰频、层映射、资源元素映射（Resource element mapping）等等。为此参照所述标准的图6.3‑1和章节6.3.1‑6.3.5中的所属描述，同样通过引用将其补充到当前文献的内容中。
此外，在发送器100,200中，在预编码器102,202之后的信号路径中例如以OFDM信号产生的形式产生发送信号，OFDM信号产生在图1中同样出于一目了然的原因而未示出。
UE‑1中的接收器300可以具有校正器（均衡器）301、解调器302和信道解码器303。校正器301的输出端可以与解调器302的输入端耦合，并且解调器302的输出端可以与信道解码器303的输入端耦合。如在技术中已知的，在接收器300中可以存在其它信号处理单元，例如解扰器，出于简化显示的原因未在图1中示出所述其它信号处理单元。
发送器100和200总共具有NR个发送天线。在所观察的UE‑1中的接收器300包括NT个接收天线。根据(2.1)的特定于子载波的系统函数说明在校正器301的输入处经由NT个天线接收的、具有数字采样值形式的系数的数据向量。
由校正器301校正的用于UE‑1的数据信号，必要时在经过其它中间信号处理步骤之后，相应于发送器100的调制器101中使用的调制方案由解调器302解调。
由解调器302解调的信号，必要时在经过其它中间信号处理步骤之后，在解码器303中经过信道解码。信道解码器303例如可以是Turbo解码器。信道解码器303的输出，必要时在经过其它中间信号处理步骤之后，以估计的形式提供由发送器100传送的数据。
校正器301为了根据等式(2.1)从所接收的数据向量中对用于所观察的UE‑1的信号进行IA校正而需要关于在预编码器102和202中使用的预编码向量和的知识。关于的知识通过从eNodeB向UE‑1通知该向量来进行。关于的知识根据上述一种或多种算法从根据(2.1)经由NR个接收天线接收的数据向量中估计。
如前面所阐述的，该估计可以基于借助所接收的数据向量来计算和分析干扰信道的统计特性（协方差矩阵和/或平均能量），或者可以在将确定用于所观察的UE‑1的信号转换为白噪声（所谓的“变白”）之后利用不同的预编码向量对经过白滤波的信号进行后SINR分析，其中所查找的预编码向量使得涉及在所观察的UE‑1上的干扰信号的SINR最大化。不进行从eNodeB到UE‑1的对用于配对UE的预编码向量的通知。就此来说，对用于配对UE‑1的预编码向量的估计是盲的。当然在该盲估计时可以使用由eNodeB通知的、关于用于所观察的UE‑1的预编码向量的信息。按照已经描述的方式也将所接收的数据向量的数据和通过信道估计获得的MIMO信道系数引入对预编码向量或关于该预编码向量的信息的盲估计中。
图2以示例性方式示出校正器301以及估计单元310的结构框图。估计单元310是用于对关于用于配对UE‑2的预编码向量的信息进行盲估计的单元。
估计单元310可以具有NR个输入端，这些输入端分别与UE‑1的接收天线之一连接。经由这些输入端，可以顺序地向估计单元310输送所接收的根据等式(2.1)的数据向量。估计单元310具有输出端，经由该输出端估计单元310输出关于所估计的、用于配对UE的预编码向量的信息。该信息被输送给校正器301。该信息可以是用于配对UE的所估计的、完整的预编码向量，但是还可能的是，该信息是从预编码向量中推导出的参数和/或仅包含关于该向量的子信息。
如在图2中示出的，可以向估计单元310输送所估计的MIMO信道矩阵、所通知的用于所观察的UE‑1的预编码向量以及预编码向量码本。用于基于这些输入参数估计关于预编码向量的信息的适当算法已在前面阐述过。
校正器301基于所接收的数据向量（参见等式(2.1)）、所通知的预编码向量、关于预编码向量的盲估计的信息以及例如噪声NC和可选的附加信息对物理信道进行校正。在校正器301的输出端输出经过校正的数据流，该数据流最大程度地被清除了通过用其它（一个或多个）预编码向量在相同资源上运行（一个或多个）配对UE而在UE‑1中所引起的干扰。
在OFDM系统中，可用的资源可以通过时间说明和频率说明来表示并且以资源栅格（Ressourcengitter）的形式表示。该资源栅格的元素例如可以表示资源。在前面提到的技术规范标准LTE（Rel.8）的3GPP TS36.211 V8.9.0（2009‑12）中，通过针对每个时隙的、建立在该时隙中子载波的数量以及OFDM符号的数量上的资源栅格来表示资源。所提到的标准的章节6.2‑“Slot structure and physical resource elements”通过引用被补充到当前文献的内容中。
在MU‑MIMO传输中，所观察的UE‑1中盲接收器300的工作方式如下所示：首先收集所接收的数据，估计信道信息，并且从子载波i=1,2,…Nsubc的一部分或全部以及NOFDM个OFDM符号的一部分或全部中确定由eNodeB所通知的自己的预编码向量。然后根据系统设置在每个UE配对带中（典型地=24）利用所收集的数据确定配对预编码向量。在此，采用一个或多个前面在章节1‑3中描述的过程。最后应用(3.2)中的所估计的预编码向量并且在(3.1)中设置接收器滤波器（下面还示例性地称为IRC滤波器），以在每个子载波中校正和检测根据(2.1)传送的期望信号。
图3示出根据本发明的一种实施方式的校正器401以及估计单元410。校正器401与校正器301的区别仅在于，校正器401具有两个输入端来分别用于关于用于配对UE的预编码向量的信息，并且具有两个输出端401a，401b用于经过校正的数据流。在第一输出端401a处输出由盲IRC滤波器通过使用根据上述算法之一的估计的预编码向量产生的第一数据流。在第二输出端401b处输出不同的、经过滤波的数据流，其是由盲IRC滤波器通过使用第二估计的预编码向量产生的。第二估计的预编码向量可以是用于配对UE的第二最佳的估计的预编码向量。该第二最佳的估计的预编码向量可以通过使用前面在章节1‑3中阐述的算法根据下面的等式获得：
 (3.34)
 (3.35)
以及
 (3.36)
也就是说，第二估计的预编码向量可以与第一预编码向量根据相同的算法来估计。但是还可能的是，根据不同于估计最佳预编码向量的算法来估计第二预编码向量，也就是利用不同算法的同时存在。
在一种实施方式中，根据图3的校正器401在根据图1的接收器300中实现。在这种情况下，经过校正的（即经过盲IRC滤波的）数据流在输出401a处被输送给解调器302并且接着在信道解码器303中被解码。只要信道解码器303对正确传送的数据字（例如传输块）进行解码，就不需要访问在校正器401的输出端401b处的经过校正的（即经过盲IRC滤波的）数据流并且该过程结束。否则，只要经过解码的数据字（传输块）有错，在校正器401的第二输出端401b处的数据流就被传递给解调器302，在那里被解调并且接着在信道解码器303中被解码。只要针对在输出端401a处的数据流的估计的预编码向量被错误地估计，就存在用第二最佳概率或其他算法估计的预编码向量是在发送器200中实际用于配对UE的预编码向量的高概率。在这种情况下，在校正器401的第二输出端401b处出现的数据流的解调和信道解码将导致正确数据字（传输块）的产生。
根据另一种实施方式，UE‑1的接收器300具有两个并行设置的解调器302，其中第一解调器对在校正器401的第一输出端401a处输出的数据流进行解调，第二解调器对在校正器401的第二输出端401b处输出的数据流进行解调。由此两个解调器同时提供基于估计的预编码向量的第一数据流以及基于具有第二最高概率的估计的预编码向量或基于其它算法的第二数据流。这两个数据流可以接着在信道解码器303中按照已经描述的方式（首先是基于预编码向量解调的数据信号，然后是只要信道解码失败就基于预编码向量解调的数据信号）被解码。通过使用两个并行设置的信道解码器303对两个数据流的同时信道解码同样是可行的，如下面还要详细阐述的。
图4示例性示出根据本发明的另一种实施方式的UE‑1的接收器400。接收器400可以包括图3的校正器401、双信道解调器402、两个并行的信道解码器403a，403b以及数据字校验单元或判决单元404。
双信道解调器402如上面已经描述的由两个并行设置的解调器组成，这两个解调器同时对从校正器401的输出端401a和401b获得的数据流进行解调。由此在解调器402的两个输出端402a和402b处存在两个解调数据流，其中在第一输出端402a处提供的第一解调数据流基于估计的预编码向量产生，而在第二输出端402b处提供的解调数据流基于估计的预编码向量产生。
接收器400具有至少两个信道解码器403a和403b。这两个信道解码器403a，403b可以是Turbo解码器。这两个信道解码器403a，403b可以构建为相同的。
第一信道解码器403a的输出被输送给校验单元404。校验单元404检查经过解码的数据字（传输块）是否正确，即是否与所传送的数据字（传输块）相应。如果是，则将对该数据字（传输块）的接收评估为成功的，并且经过解码的数据字（传输块）传递至接收器400的输出端。
如果确定没有成功地产生传送的数据字（传输块），则校验单元404判定要进行其它信道解码。校验单元404经由控制导线405指示第二信道解码器403b，对在解调器402的第二输出端402b处提供的经过解调的信号进行解码。该解码结果然后在必要时经过进一步校验数据完整性之后被传递至接收器400的输出端。
根据另一种实施方式，第一信道解码器403a和第二信道解码器403b始终并行地并且同时基于解调器402的输出402a和402b运行，即不需要控制导线405，第二信道解码器403b仅在第一信道解码失败时才经由该控制导线激活。在这种情况下，在第一信道解码器403a的输出端处提供基于所估计的第一预编码向量产生的解码的数据字，并且在第二信道解码器403b的输出端处提供基于所估计的第二预编码向量（例如或根据其它算法估计的）产生的解码的数据字。借助现在检查两个信道解码器403a和403b的输出的校验单元，可以确定无错地解码的数据字（传输块）并且传递至接收器400的输出端。
具有两个并行运行的信道解码器403a，403b的所述实施方式提供更快速解码的优点，而前面描述的和借助图4图解的、具有串行运行的两个信道解码器403a，403b的实施方式使得可以节省电力地确定正确的数据字（传输块）。
通过使用两个信道解码器403a，403b，可以提高接收无错数据字（传输块）的概率。在配备有能够在使用空间复用的SU‑MIMO传输模式中执行信号检测的接收器的UE中—在所述SU‑MIMO传输模式中多个数据流并行地输送给一个UE并且确定用于该UE，两个信道解码器403a，403b是对数据流进行正确的信道解码所必需的。就此而言，在很多MIMO接收器中无论如何已经存在至少两个例如Turbo解码器形式的信道解码器。这尤其还适用于根据LTE标准的UE。因此为了在此所观察的MU‑MIMO传输可以规定，为了更好地对基于两个不同的、估计的预编码向量（例如和）的经过滤波的数据流进行信道解码而采用两个信道解码器403a，403b。
图5示出根据一种实施方式的在MU‑MINO接收器（例如300或400）中的信号处理方法的流程图。
在步骤S1中可以借助所接收的数据对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行。
在步骤S2中可以依据关于用于配对UE的预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正。
在此，对关于用于配对UE的预编码向量的信息进行盲估计可以包括对针对配对UE的干扰信道的统计参数（例如协方差矩阵和/或能量）进行计算和分析。该盲估计例如还可以包括对信噪比进行计算和分析。
图6示出根据一种实施方式的在MU‑MIMO接收器（例如300或400）中的信号处理方法的流程图。
在步骤S1’中，可以借助所接收的数据对关于用于配对UE的第一预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行。
在步骤S2’中可以依据关于用于配对UE的第一预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正。
在必要时可以与步骤S1’同时（即并行）执行的步骤S3’中，可以借助所接收的数据对关于用于配对UE的第二预编码向量的信息进行盲估计，所述配对UE与所观察的UE在相同的资源上运行，其中第二预编码向量不同于第一预编码向量。
在步骤S4’中可以依据关于用于配对UE的第二预编码向量的估计的信息对预编码的信号进行校正。
步骤S1’、S3’以及还有步骤S2’、S4’可以分别同时（并行）或先后（顺序地）进行。
在使用上述说明的算法的MU‑MIMO传输中，利用在LTE系统中的盲IRC接收器进行仿真。这些仿真给定，盲IRC接收器达到在LTE中指定的QoS（服务质量）并且在所有所测试的情景中覆盖MRC接收器。特别是在具有NT=4、即大预编码向量码本的情景中，产生良好的结果。基于每个子帧唯一的一个OFDM符号执行对预编码向量的估计。针对该系统的总带宽的PMI选择对每个子帧进行一次。调制和编码速率是CQI4（QPSK/编码速率=0.302）、CQI7（16QAM/编码速率=0.365）、CQI10（64QAM/编码速率=0.456）、CQI13（64QAM/编码速率=0.760），两个UE都被分配了相同的CQI值。载波频率是2GHz，系统带宽是10MHz，采样速率是15.36MHz，Nsubc=600，子载波间距是15kHz，子帧具有14个OFDM符号的长度（TTL），以唯一的传输数据流（单层）为基础。上述说明涉及所述仿真，上述说明当然还可以在实施方式中应用。
虽然本发明的实施方式的特定特征或特定方面可以参照多个实施方式中的仅一个公开，但是这样的特征或这样的方面还可以与其它实施方式的一个或多个其它特征或方面组合。在其中在说明书或权利要求书中使用术语“包含”、“具有”、“包括”或其它变型的范围中，这样的术语还应当按照类似于术语“包括”的方式包含在内。
此外，所述实施方式可以在离散电路中、部分集成的电路中或者完全集成的电路中或者在编程器件（软件）中实现。