以降低复杂度滑窗为基础的均衡器.pdf

一种以滑窗为基础的数据估计系被完成。由于通信模块模块化传输与接收信号间的关系，一误差系被引入至数据估计。为了补偿估计数据中的一误差，在一先前滑窗步骤中所估计的数据或者除此的外被截短而当作噪声的项目系被使用。这些技术允许数据在进一步处理之前被截短以降低窗口数据。

1.  一种用于估计接收无线通信数据的方法，该方法包括：
决定一频道估计矩阵的一过去、一中心及一未来部分，该频道估计矩阵包含数据的一所欲部分，该过去部分与先于该数据的该所欲部分的一接收向量的一部分关联，该未来部分与在该数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；
使用该过去部分与该未来部分而估计一噪声系数；以及
使用该中心部分、该接收向量的一部分、及所估计的噪声系数而根据一最小均方误差算法来估计该数据的该所欲部分。

2.  根据权利要求1所述的方法，其中该噪声系数是通过将乘上该未来部分的一Hermetian的该未来部分加上乘上该过去部分的一Hermetian的该过去部分与一噪声自动关联值来估计。

3.  一种用于估计接收无线通信数据的方法，该方法包括产生一接收向量与决定一频道估计矩阵的一过去、一中心、及一未来部分，该过去部分与先于数据的一所欲部分的该接收向量的一部分关联，该未来部分与在数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联，该方法的特征在于：
使用该过去部分与为关联于该过去部分的该接收向量的一部分于先前所估计的数据来调整该接收向量；以及
使用该中心部分与所调整的接收向量而根据一最小均方误差算法来估计数据的该所欲部分，其中该过去部分与该未来部分于该最小均方误差算法中被使用为调整系数。

4.  根据权利要求3所述的方法，其中该接收向量包含至少一码分多址信号，而该数据的被估计所欲部分产生一扩展数据向量的一部分。

5.  根据权利要求3所述的方法，其中通过从该接收向量减去该过去部分与先前被估计数据的一乘积来调整该接收向量。

6.  根据权利要求3所述的方法，其中使用一滑窗方法而执行该估计，而该接收向量的数据的该所欲部分是窗的中心。

7.  根据权利要求3所述的方法，更包括使用该过去部分、该未来部分与噪声的自动关联而产生一噪声系数，而该最小均方误差算法的输入是该噪声系数、该中心部份、与所调整的接收向量。

8.  根据权利要求1-7任一项所述的方法，该方法由一无线传输/接收单元执行。

9.  根据权利要求1-7任一项所述的方法，该方法由一基站执行。

10.  一种无线传输/接收单元，包括：
决定一频道估计矩阵的一过去、一中心及一未来部分的装置，该频道估计矩阵包含数据的一所欲部分，该过去部分与对于该数据的该所欲部分的一接收向量的一部分关联，该未来部分与在该数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；
使用该过去部分与该未来部分而估计一噪声系数的装置；以及
使用该中心部分、该接收向量的一部分、及所估计的噪声系数而根据一最小均方误差算法来估计数据的该所欲部分的装置。

11.  根据权利要求10所述的无线传输/接收单元，其中该噪声系数是通过将乘上该未来部分的一Hermetian的该未来部分加上乘上该过去部分的一Hermetian的该过去部分与一噪声自动关联值来估计。

12.  一种无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元包括：
产生一接收向量的装置；
决定一频道估计矩阵的一过去、一中心、及一未来部分的装置，该过去部分与先于数据的一所欲部分的该接收向量的一部分关联，该未来部分与在数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；
使用该过去部分与为关联于该过去部分的该接收向量的一部分于先前所估计的数据来调整该接收向量的装置；以及
使用该中心部分与所调整的接收向量而根据一最小均方误差算法来估计数据的该所欲部分的装置，其中该过去部分与该未来部分于该最小均方误差算法中被使用为调整系数。

13.  根据权利要求12所述的无线传输/接收单元，其中产生一接收向量的该装置使用至少一码分多址信号来做为输入，而估计数据的该所欲部分的该装置用以产生一扩展数据向量的一部分。

14.  根据权利要求12所述的无线传输/接收单元，其中调整该接收向量的该装置用以从该接收向量减去该过去部分与先前被估计数据的一乘积。

15.  根据权利要求12所述的无线传输/接收单元，其中该无线传输/接收单元用以使用一滑窗方法而执行数据估计，使得该接收向量的数据的该所欲部分是窗的中心。

16.  根据权利要求12所述的无线传输/接收单元，更包括使用该过去部分、该未来部分与噪声的自动关联而产生一噪声系数的装置，而其中估计数据的该所欲部分的装置用以使用根据该噪声系数、该中心部份、与所调整的接收向量的最小均方误差算法。

17.  根据权利要求12所述的无线传输/接收单元，其中：
决定一频道估计矩阵的一过去、一中心、及一未来部分的该装置是一频道估计装置；以及
估计该数据的该所欲部分的该装置是一最小均方误差装置。

18.  根据权利要求10-17任一项所述的无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元配置为一使用者装置。

19.  根据权利要求10-17任一项所述的无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元配置为一基站。

20.  一种用于估计接收无线通信数据的方法，该方法包括：
在一以滑窗为基础的方法中针对包含数据的一所欲部分的窗而决定一频道估计矩阵的一过去、一中心及一未来部分，该过去部分与先于该数据的该所欲部分的一接收向量的一部分关联，该未来部分与在数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；以及
使用具有该中心部分与该接收向量的输入的一最小均方误差算法，来估计无有效截短检测数据的该数据的该所欲部分，该估计包含：
从该过去部分产生一过去校正系数；
从该未来部分产生一未来校正系数；以及
为该最小均方误差算法中的调整系数而使用该过去校正系数及该未来校正系数。

21.  根据权利要求20所述的方法，其中该接收向量包括至少一码分多址信号，而估计该数据的该所欲部分产生一扩展数据向量的一部分。

22.  根据权利要求20所述的方法，更包括使用该过去部分与为关联于该过去部分的该接收向量的一部分于先前所估计的数据而于输入该最小均方误差算法之前调整该接收向量。

23.  根据权利要求22所述的方法，其中调整该接收向量包含从该接收向量减去该过去部分与先前被估计数据的一乘积。

24.  根据权利要求20所述的方法，其中使用关于连续窗的一滑窗方法来执行该估计。

25.  根据权利要求20所述的方法，其中所产生的该过去校正系数与该未来校正系数是噪声系数。

26.  一种无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元包括：
使用一以滑窗为基础的方法而针对包含数据的一所欲部分的窗来决定一频道估计矩阵的一过去、一中心及一未来部分的装置，该过去部分与先于数据的该所欲部分的一接收向量的一部分关联，该未来部分与在数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；以及
使用一最小均方误差算法来从该中心部份与该接收向量估计无有效截短检测数据的数据的该所欲部分的装置是通过：
从该过去部分产生一过去校正系数；
从该未来部分产生一未来校正系数；以及
使用该过去校正系数及该未来校正系数做为该最小均方误差算法中的调整系数。

27.  根据权利要求26所述的无线传输/接收单元，其中使用一以滑窗为基础的方法的该装置配置以使用包括至少一码分多址信号的一接收向量，而估计的该装置配置以估计数据的该所欲部分来产生一扩展数据向量的一部分。

28.  根据权利要求26所述的无线传输/接收单元，其中估计的该装置配置以于该最小均方误差算法中的最小均方误差计算之前，使用该过去部分与为关联于该过去部分的该接收向量的一部分于先前所估计的数据来调整该接收向量。

29.  根据权利要求28所述的无线传输/接收单元，其中估计的该装置配置以通过从该接收向量减去该过去部分与先前被估计数据的一乘积来调整该接收向量。

30.  根据权利要求26所述的方法，其中估计的该装置配置以为连续窗的数据的所欲部分来执行数据估计。

31.  根据权利要求26所述的方法，其中估计的该装置配置以从该过去部分与该未来部分来产生噪声系数做为调整系数。

32.  一种无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元包括：
一频道估计装置，配置以使用一以滑窗为基础的方法而针对包含数据的一所欲部分的一接收向量的窗来决定一频道估计矩阵的一过去、一中心及一未来部分，该过去部分与先于该数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联，该未来部分与在数据的该所欲部分之后的该接收向量的一部分关联，而该中心部分与关联于数据的该所欲部分的该接收向量的一部分关联；
一最小均方误差装置，配置以使用一最小均方误差算法而从该中心部份与该接收向量估计无有效截短检测数据的数据的该所欲部分而通过：
从该过去部分产生一过去校正系数；
从该未来部分产生一未来校正系数；以及
使用该过去校正系数及该未来校正系数做为该最小均方误差算法中的调整系数。

33.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该频道估计装置配置以使用包含至少一码分多址信号的一接收向量，而该最小均方误差装置配置以估计数据的该所欲部分来产生一扩展数据向量的一部分。

34.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置配置以使用该过去部分与与为关联于该过去部分的该接收向量的一部分于先前所估计的数据来于该最小均方误差算法中的最小均方误差计算之前调整该接收向量。

35.  根据权利要求34所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置配置以从该接收向量减去该过去部分与先前被估计数据的一乘积来调整该接收向量。

36.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置配置以为连续窗的数据的所欲部分来执行数据估计。

37.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置配置从该过去部分与该未来部分产生噪声系数来做为调整系数。

38.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置包含：
一未来噪声自动关联装置，配置以接收该未来部分及产生一未来噪声自动关联系数；
一噪声自动关联装置，配置以使用该接收向量来产生一噪声自动关联系数；
一总合运算器，配置以计算该未来噪声自动关联系数与该噪声自动关联系数的总合，以产生未来关联系数；
一过去输入校正装置，配置以接收该过去部分与之前的检测数据，以产生一过去输入校正系数；以及
一减算器，配置以从该接收向量减去该过去输入校正系数，以产生该过去校正系数。

39.  根据权利要求32所述的无线传输/接收单元，其中该最小均方误差装置包含：
一噪声自动关联校正装置，配置以接收该未来部分及该过去部分，并产生该调整系数来定义一噪声自动关联校正系数；
一噪声自动关联装置，配置以使用该接收向量来产生一噪声自动关联系数；以及
一总合运算器，配置以计算该噪声自动关联系数与该噪声自动关联校正系数的总合，以用于产生所估计的数据的该最小均方误差装置。

40.  根据权利要求20-39任一项所述的无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元配置为一使用者装置。

41.  根据权利要求20-39任一项所述的无线传输/接收单元，该无线传输/接收单元配置为一基站。

以降低复杂度滑窗为基础的均衡器
本申请是国际申请日为2005年8月29日、申请号为200480005428.X的分案申请。
技术领域
本发明一般上关于无线通信系统。特别是，本发明关于此系统中的数据检测。
发明背景
因为增加改良的接收器性能需求，许多高级接收器使用zero forcing(ZF)区块线性均衡器以及最小均方误差(MMSE)均衡器。
在这两种方法中，接收信号系典型地以依照一等式1为模型。
r＝Hd+n                         等式1
r系接收向量，包含接收信号的样品。H为频道反应矩阵。D系数据向量。在延展光谱系统中，例如分码多重存取(CDMA)系统中，d系延展数据向量。在CDMA系统中，每一个别的密码的数据系以该密码来非延展估计数据向量d而被产生。n为噪声向量。
在一ZF区块线性均衡器中，数据向量被估计，例如依照一等式2。
d＝(H)^-1r                       等式2
(·)H系复杂共轭移项(或Hermet ian)操作。在一MMSE区块线性均衡器中，数据向量系被估计，例如依照一等式3。
d＝(H^HH+σ²I)^-1r                   等式3
在无线频道经验多路径增值中，为了使用这些方法准确检测数据需要一极大数量的接收样品被使用。降低复杂性的一方法系为一滑窗方法。在滑窗方法中，接收样品的一预先决定的窗口以及频道反应系被使用于数据检测中。在初始检测之后，窗口系滑下到一隔壁的样品。此处理继续直到通信停止。
通过不使用一极大量的样品，一误差系被导入数据检测中。误差在窗口开始以及终止系最显著的，该处极大序列的有效截短的部分具有最大作用。降低这些误差的一个方法系使用一大窗口尺寸以及截短在窗口开始以及结束的结果。窗口被截短的部分系被决定于先前或接下来的窗口中。此方法具有相当的复杂性。大窗口尺寸导致使用于数据估计的矩阵以及向量的大尺寸。此外，此方法通过在窗口开始以及结束检测数据系不为计算有效的且接着丢弃该数据。
据此，想要有可供选择的数据检测方法。
发明内容
数据估计系被执行于一无线通信系统中。一接收向量系被产生。以使用于估计接收向量的一所欲部分的数据，一频道估计矩阵的一过去，一中心以及一未来部分系被决定。过去部分与接收信号的一部份优先于数据所欲部分关联。未来部分与接收向量的一部份在数据所欲部分之后关联以及中心部分与接收向量关联所欲部分的一部份关联。数据所欲部分系被估计无有效截短的检测数据。估计数据的所欲部分使用一最小均方误差算法具有频道估计矩阵的中心部分的输入以及接收向量的一部份。频道估计矩阵的过去以及未来部分系被使用以校正系数于最小均方误差算法中。
附图说明
图1系一图标说明一有带频道反应矩阵。
图2系一图标说明有带频道反应矩阵的一中心部分。
图3系一图标说明一数据向量窗口具有一个可能的划分。
图4系一图标说明一被划分的信号模式。
图5系滑窗数据检测使用一过去校正系述的一流程图。
图6系一接收器使用一过去校正系述的滑窗数据检测。
图7系滑窗数据检测使用一噪声自动关联校正系数的一流程图。
图8系一接收器使用一噪声自动关联校正系数的滑窗数据检测。
具体实施方式
此后，一无线传输/接收单元(WTRU)包含但不局限于一使用者装置，行动基地，固定或行动无线电话单元，呼叫器，或者任何类型的装置可以操作于一无线环境中。当参考此后，一基站包含但不限制于一Node-B，位置控制器，存取点或任何其它类型的接口装置于一无线环境中。
虽然降低复杂性滑窗均衡器系被描述与一较佳无线分码多重存取通信系统有关，例如CDMA2000以及全球行动陆地系统(UMTS)分频双工(FDD)，时间分割双工(TDD)模式以及时间分割同步CDMA(TD-SCDMA)，其可被使用于多种通信系统且，特别是，不同的无线通信系统。在一无线通信系统中，其可被使用传输接收通过一WTRU从一基站，通过一基站从一个或多个WTRUs接收或者通过一个WTRU从另外的WTRU接收，例如在一ad hoc模式的操作中。
下列文中描述一降低复杂性滑窗只方法基于使用一较佳的MMSE算法的均衡器。然而，其它算法可被使用，例如一zero forcing算法。h(·)系为一频道的脉冲反应。d(k)系为第k个传输样品，其系被展开一符号使用一展开密码所产生。其亦可为芯片的总和，其通过展开一组符号使用一组的密码产生，例如举行密码。r(·)系接收信号。系统的模型可如依照一等式4所表达。
r ( t ) = Σ k = - ∞ ∞ d ( k ) h ( t - kT c ) + n ( t ) ]]>
                       -∞<t<∞               等式4
n(t)系附加的噪声以及干扰(胞元内以及胞元间)的总和。为了简化，下列文中系被描述假设芯片速率采样系被使用于接收器，虽然其它采样速率可能被使用，例如芯片速率的一倍数。采样接收信号可被表示如依照一等式5。
r ( j ) = Σ k = - ∞ ∞ d ( k ) h ( j - k ) + n ( j ) = Σ k = - ∞ ∞ d ( j - k ) h ( k ) + n ( j ) ]]>
                                j∈{...，-2，-1，0，1，2，...}  等式5
T_c系被停止以简化标记。
假设h(k)具有一有限的支持且系时间不变的。此表示在分离时间范围中，指数L存在h(i)＝0而i<0且i≥L。结果，等式5可被重新写成等式6。
r ( j ) = Σ k = 0 L - 1 h ( k ) d ( j - k ) + n ( j ) ]]>
                                j∈{...，-2，-1，0，1，2，...}  等式6
考虑接收信号具有M接收信号r(0)，...，r(M-1)，结果为等式7。
r＝Hd+n
其中，
r＝[r(0)，...，r(M-1)]^T∈C^M，
d＝[d(-L+1)，d(-L+2)，...，d(0)，d(1)，...，d(M-1)]^T∈C^M+L＝1
n＝[n(0)，...，n(M-1)]^T∈C^M

等式7
向量d的部分可使用一趋近等式被决定。假设M>L且定义N＝M-L+1，向量d系依照一等式8。
d＝[d(-L+1)，d(-L+2)，...，d(-1)，d(0)，d(1)，...，d(N-1)，d(N)，...，d(N+L-2)]^T∈C^N+2L-2等式8
等式7中的H矩阵为一有带矩阵，其可被表示如图1的图标。在图1中，在阴影区域的每一列代表向量[h(L-1)，h(L-2)，...，h(1)，h(0)]，如等式7中所示。
代替估计所有的组件于d中，仅有d的中间N组件被估计。系为中间N组件如依照一等式9所示。
d ~ = [ d ( 0 ) , . . . , d ( N - 1 ) ] T ]]>                 等式9
使用相同观察资料于r，一趋近线性关系于r以及的间为依照等式10。
r = H ~ d ~ + n ]]>                       等式10
矩阵可被表示如图标于图2中或如依照等式11。

                       等式11
如所示，r的第一L-1以及最后的L-1组件系不相等于等式10右手边的数。结果，在向量两端的组件将比那些靠近中心的组件较不精确地被估计。因为此特性，一滑窗方法系较佳地使用以估计传输样品，例如芯片。
在每一个，滑窗方法的第k步骤中，一可靠数量的接收样品系维持在r(k)中具有尺寸N+L-1。他们系被使用以估计一组传输数据具有尺寸N使用等式10。在向量被估计之后，仅有被估计向量的中间部分被使用于进一步的数据处理，例如通过降低延展。的”较低”部分(或时间部分较晚的)在滑窗程序的下一步中系再次被估计，其中r[k+1]具有组件r[k]的一些以及一些新接收样品，即其系r[k]的一偏移(滑)的方式。
虽然，较佳地，窗口尺寸N以及滑步尺寸系设计参数，(基于延迟频道(L)的延展，数据估计的准确性要求以及方法复杂性限制)，下列文中使用斥窗尺寸的等式12来说明，
N＝4N_s×SF                          等式12
SF系延展系数。典型的窗口尺寸为5到20倍大于频道脉冲反应，虽然其它尺寸可能被使用。
滑不尺寸基于等式12的窗口尺寸系，较佳地，为2N_s×SF。N∈{1，2，...}系，较佳地，留作为一设计参数。此外，在每一滑步中，送到降低延展器的估计芯片系为2N_s×SF组件于估计的的中间。此步骤系被说明于图3中。
数据检测的一算法使用一MMSE演算具有模型误差校正使用一滑窗基础的方法以及等式10的系统模型。
因为近似值，数据的估计，例如芯片，具有误差，特别地，在每一滑步中(开始与结束)数据向量的两端。为了校正此误差，H矩阵再等式7中系被划分为一区块列矩阵，如依照等式13(步骤50)。
H = [ H p | H ~ | H f ] ]]>                    等式13
下标符号”p”代表”过去”，而”f”代表”未来”。系如依照等式10。Hp如等式14。

                                     等式14
H_f如等式15。

                                     等式15
向量d系亦被划分成区块如等式16。
d = [ d p T | d ~ T | d f T ] T ]]>                            等式16
系与等式8相同且d_p系如等式17。
d_p＝[d(-L+1)d(-L+2)…d(-1)]^T∈C^L-1         等式17
d_f系如等式18。
d_f＝[d(N)d(N+1)…d(N+L-2)]^T∈C^L-1         等式18
原来的系统模型系接着如等式19以及如图4中所示。
r = H p d p + H ~ d ~ + H f d f + n ]]>                                等式19
一方法以等式19为模型系如等式20。
r ~ = H ~ d ~ + n ~ 1 ]]>
其中 r ~ = r - H p d p ]]>且 n ~ 1 = H f d f + n ]]>                  等式20
使用一MMSE算法，估计数据向量系如等式21所示。
d ~ ^ = g d H ~ H ( g d H ~ H ~ H + Σ 1 ) - 1 r ~ ^ ]]>                      等式21
在等式21中，g_d系为芯片能量如等式22。
E{d(i)d^*(j)}＝g_dδ_ij              等式22
系如等式23。
r ~ ^ = r - H p d ^ p ]]>                                等式23
，系根据先前滑窗步骤中的估计部分。∑₁系的自动关联矩阵，即， Σ 1 = E { n ~ 1 n ~ 1 H } ]]>。如假设H_fd_f以及n系未互相关联，等式24造成。
Σ 1 = g d H f H f H + E { nn H } ]]>                         等式24
的可信度依赖于滑窗尺寸(关于频道延迟横跨L)以及滑步尺寸。
此方法亦被描述关联图5的流程图以及图6的较佳的接收器组件，其可被执行于一WTRU或基站中。图6的电路可被执行于一单一集成电路(IC)上，例如一应用特殊集成电路(ASIC)，于多IC上，如分离组件或如一IC以及分离组件的组合。
一频道估计装置20处理接收向量r产生频道估计矩阵部分H_p，以及H_f，(步骤50)，一未来噪声自动关联装置24决定一未来噪声自动关联系数，，(步骤52)。一噪声自动关联装置22决定一噪声自动关联系数，E{nn^H}，(步骤54)。一总和计算器26计算两系数的总和以产生∑₁，(步骤56)。
一过去输入校正装置28取频道反应矩阵的过去部分，H_p，以及数据向量一过去被决定的部分，来产生一过去校正系数，(步骤58)。一减算器30从接收向量减去过去校正系数产生一校正的接收向量，，(步骤60)。一MMSE装置34使用∑₁，以及决定接收数据向量中心部分，如等式21(步骤62)。下一个窗口系以相同方法被决定，使用的一部份作为于下一个窗口决定中，(步骤64)。如说明于此方法中，仅感兴趣的部分的数据，，被决定降低包含在数据检测以及数据向量不欲的部份的截短中的复杂性。
在另一个方法的数据检测中，仅有噪声被校正。在此步骤中，系统模型系如等式25。
r = H ~ d ~ + n ~ 2 ]]>，其中 n ~ 2 = H p d p + H f d f + n ]]>                    等式25
使用一MMSE演算，被估计的数据向量系如等式26所示。
d ~ ^ = g d H ~ H ( g d H ~ H ~ H + Σ 2 ) - 1 r ]]>                             等式26
假设H_pd_p，H_fd_f以及n系不互相关联，等式27造成。
Σ 2 = g d H p H p H + g d H f H f H + E { nn H } ]]>                        等式27
为了降低使用等式27解等式26的复杂性，以及的一完全矩阵乘法系不需要，因为仅上方以及下方角落的H_p以及H_f分别地为非零，一般而言。
此方法亦被描述关联图7的流程图以及图8较佳的接收器组件，其可被石行于一WTRU或基站。图8的电路可被石行于一单一集成电路(IC)，例如一应用特殊集成电路(ASIC)，于多IC中，例如分离组件或如IC以及分离组件的组合。
一频道估计装置36处理接收向量产生频道估计矩阵部分，H_p，以及H_f，(步骤70)。一噪声自动关联校正装置38决定一噪声自动关联校正系数，，使用频道反应矩阵的未来以及过去部分，(步骤72)。一噪声自动关联装置40决定一噪声自动关联系数，E{nn^H}，(步骤74)。一总和计算器42加入噪声自动关联校正系数到噪声自动关联系数以产生∑₂，(步骤76)。一MMSE装置44使用中心部份或频道反应矩阵，接收向量r以及∑估计数据向量的中心部分，(步骤78)。此方法的一个优点为不需要使用检测数据的一回馈回路。结果，不同的滑窗可平行地且不连续地被决定。