用于基于第一和第二协方差度量来处理信号的方法和设备

摘要

本发明涉及用于基于第一和第二协方差度量来处理信号的方法和设备，所述方法其包括：接收表示二维时间-频率信号模式的信号；基于所述信号模式的预定第一信号部分确定第一协方差度量；基于所述信号模式的预定第二信号部分确定第二协方差度量；以及基于第一协方差度量和第二协方差度量对所述信号进行处理。

说明书

技术领域

本公开内容涉及用于基于第一和第二协方差度量来处理信号的方法和设备。本公开内容还涉及一种用于确定已解调导频信号的功率的设备。

背景技术

无线通信网络可以包括多个基站和多个用户装备（UE）。在无线通信网络的组件之间发射的信号可能会包括干扰。必须不断地改进在无线通信网络中所采用的方法和设备。具体来说，可能希望缓解发生在无线通信网络中的干扰。

附图说明

包括附图是为了提供对于各个方面的进一步理解，附图被合并在本说明书中并且构成其部分。附图图示了各个方面，并且连同描述一起用来解释各个方面的原理。将会容易认识到其他方面以及各个方面的许多意定优点，这是因为通过参照后面的详细描述，它们变得更好理解。相似的附图标记指定相应的类似部分。

图1是根据本公开内容的用于基于第一和第二协方差度量来处理信号的方法100的示意图。

图2是根据本公开内容的基于第一和第二协方差度量处理信号的设备200的示意图。

图3是根据本公开内容的用于确定已解调导频信号的功率的设备300的示意图。

图4是在二维时间-频率表示400中包括参考信号的接收信号的示意图。

图5是包括宏蜂窝和微微蜂窝的异构网络500的示意图。

图6是图示了微微蜂窝的蜂窝范围扩张的异构网络600的示意图。

图7是根据本公开内容的SINR缩放接收器700的示意图。

图8a是针对两种不同的干扰情形的、图示了接收器700的信道解码器的输入之前以百分比计的互信息的性能图。

图8b是针对MCS-6（QPSK 1/3）调制和编码方案以及两种不同的信道情形的、图示了SINR缩放接收器700的数据吞吐量的性能图。

图8c是针对MCS-15（16-QAM 0.6）调制和编码方案以及两种不同的信道情形的、图示了SINR缩放接收器700的数据吞吐量的性能图。

图8d是针对MCS-24（64-QAM 3/4）调制和编码方案以及两种不同的信道情形的、图示了SINR缩放接收器700的数据吞吐量的性能图。

具体实施方式

在后面的详细描述中参考构成其部分的附图，并且在附图中通过图示的方式示出了可以在其中实践本公开内容的各个具体方面。要理解的是，在不背离本公开内容的范围的情况下可以利用其他方面，并且可以做出结构或逻辑方面的改变。因此，后面的详细描述不应当以限制的含义被理解，并且本公开内容的范围由所附权利要求书限定。

异构网络可以利用被布置的不同基站的混合以便提高每单位面积的频谱效率。这样的分层网络布置可以由如下构成：通常以高功率水平（大约5-40W）发射的宏基站的规则放置，被叠加有通常以较低功率水平（大约100mW-2W）发射的几个微微蜂窝、毫微微蜂窝和中继器。所述较低功率蜂窝可以被布置用于消除宏蜂窝中的覆盖空洞并且用于在热点处提供效率。

在异构网络中，在低功率和高功率基站之间可能存在差异，该差异可能导致网络中的用户终端之间的不公平的数据速率分布和不稳定的用户体验。可以通过资源划分（增强型蜂窝间干扰协调，eICIC）来限制宏蜂窝发射使用与低功率节点相同的时间-频率资源。可以通过使用载波聚合在频域内或者通过使用几乎空白子帧（ABS）在时域内进行资源划分。

这里将使用下面的术语、缩写和标记：

eICIC——增强型蜂窝间干扰协调

ABS——几乎空白子帧

CRS——蜂窝专用参考信号

RE——资源元素

IRC——干扰抑制组合

IM——干扰缓解

IC——干扰抵消

MMSE——最小均方误差

AP——天线端口

SINR——信干噪比

LTE——长期演进

LTE-A——先进LTE（LTE-Advanced），LTE的发行10和更高版本

RF——射频

UE——用户装备

PDSCH——物理下行链路共享信道

PDCCH——物理下行链路控制信道

MBSFN——通过单频网络的多播/广播

INR——干噪比

MCS——调制编码方案

EVA——扩展车载A信道

QPSK——正交相移键控

QAM——正交幅度调制

RBSF——资源块子帧，即频率方向上的资源块乘以时间方向上的子帧

BER——误比特率

BLER——误块率

EVA5——使用5Hz的多普勒（Doppler）频率，根据3GPP技术规范36.101 V11.3.0的“扩展车载A模型”多径衰落传播条件

ETU5——使用5Hz的多普勒频率，根据3GPP技术规范36.101 V11.3.0的“扩展典型城市模型”多径衰落传播条件。

这里所描述的方法和设备可以基于二维信号模式、参考资源元素和协方差度量。要理解的是，结合所描述的方法做出的解释对于被配置成施行所述方法的相应设备也可以是成立的，并且反之亦然。举例来说，如果描述了特定的方法步骤，则相应的设备可以包括用以施行所描述的方法步骤的单元，即使并没有明确地描述或在图中图示这样的单元。此外，要理解的是，除非明确地另行声明，否则这里所描述的各个示例性方面的特征可以彼此组合。

这里所描述的方法和设备可以被实施在无线通信网络中，特别是基于LTE和/或OFDM标准的通信网络。后面所描述的方法和设备还可以被实施在基站（NodeB、eNodeB）或者移动设备（或者移动站或用户装备（UE））中。所描述的设备可以包括集成电路和/或无源设备，并且可以根据各种技术来制造。举例来说，所述电路可以被设计成逻辑集成电路、模拟集成电路、混合信号集成电路、光学电路、存储器电路和/或集成无源设备。

这里所描述的方法和设备可以被配置成发射和/或接收无线电信号。无线电信号可以是或者可以包括由无线电发射设备（或者无线电发射器或发送器）以处于大约3Hz到大约300GHz范围内的无线电频率所辐射的射频信号。所述频率范围可以对应于被用来产生和检测无线电波的交流电信号的频率。

这里所描述的方法和设备可以被设计成实施例如长期演进（LTE）标准之类的移动标准。作为4G LTE被营销的LTE是一种用于移动电话和数据终端的高速数据无线通信标准。其基于GSM/EDGE和UMTS/HSPA网络技术，使用不同的无线电接口连同核心网络改进来增加容量和速度。

在后面描述正交频分多路复用（OFDM）系统。OFDM是一种用于在多个载波频率上编码数字数据的方案。OFDM已经发展成一种用于无论无线还是通过铜线的宽带数字通信的普及方案，宽带数字通信被使用在诸如数字电视和音频广播、DSL宽带互联网接入、无线网络以及4G移动通信之类的应用中。OFDM是被用作一种数字多载波调制方法的频分多路复用（FDM）方案。可以使用大量间隔紧密的正交子载波信号来承载数据。正交性可以防止子载波之间的串扰。数据可以被分开到几个并行的数据流或信道中，每一个子载波一个。可以在低符号率下利用传统调制方案（诸如正交幅度调制或相移键控）来调制每一个子载波，保持类似于相同带宽中的传统单载波调制方案的总数据率。OFDM可以与已编码OFDM（COFDM）和离散多音调调制（DMT）基本上相同。

在后面描述协方差度量、协方差矩阵、信号协方差度量、噪声协方差度量以及干扰协方差度量。协方差度量可以把方差的概念推广到多个维度。作为实例，二维空间内的随机点集合中的变化不一定可以由单一数字完全表征，x和y方向上的方差也将不会包含所有必要信息；为了完全表征二维变化，被称作协方差度量的N_Rx                                               N_Rx度量可能使必需的，其中N_Rx表示接收天线的数目。例如协方差度量可以在数学上被实施为协方差矩阵。

在概率理论和统计学中，协方差矩阵（其也被称作离差矩阵或方差协方差矩阵）可以是这样的矩阵，其位置i、j处的元素是随机向量（即随机变量的向量）的第i个和第j个元素之间的协方差。所述向量的每一个元素可以是标量随机变量，具有有限数目的观测经验数值，或者具有有限或无限数目的潜在数值，该潜在数值通过所有随机变量的理论联合概率分布指定。如果列向量X=(X₁,...,X_n)^T中的各个条目是分别具有有限方差的随机变量，则协方差矩阵S可以是如下矩阵：其条目(i,j)是协方差cov(X_i, X_j)=E[(X_i-μ_i) (X_j-μ_j)]，其中μ_i=E(X_i)是向量X中的第i个条目的期望数值。

在后面描述多层异构网络、宏蜂窝、微微蜂窝、毫微微蜂窝、目标蜂窝以及干扰蜂窝。多层异构网络（HetNet）可以被用在LTE和先进LTE标准中以便建立不仅单一类型的eNodeB（同构网络）而且还布置具有不同能力（最重要的是不同Tx-功率等级）的eNodeB的网络。这些eNodeB可以通常可以被称作宏eNodeB（MeNB）或宏蜂窝、微微eNodeB（PeNB）或微微蜂窝、以及毫微微/家庭eNodeB（HeNB）或毫微微蜂窝，并且分别意图用于基本户外、户外热点区以及室内/企业覆盖。

宏蜂窝可以覆盖大蜂窝区域（通常大约500米到1千米的蜂窝半径），具有高于杂波的发射天线以及大约46dBm（20瓦特）的发射功率。其可以为所有用户提供服务。毫微微蜂窝也被称作家庭eNodeB（HeNB），其可以是由末端消费者安装（通常安装在室内）的较低功率蜂窝。微微蜂窝可以是运营商布置的蜂窝，其相对于宏蜂窝eNodeB具有较低发射功率，通常低一个数量级。其通常可以被安装在无线热点区域内，并且为所有用户提供接入。在UE连接到微微蜂窝的情形中，微微蜂窝可以表示目标蜂窝，而宏蜂窝则可以表示提供强干扰的干扰蜂窝。

在后面描述eICIC和几乎空白子帧（ABS）。eICIC可以避免对于下行链路的数据和控制信道二者的严重蜂窝间干扰。eICIC可以基于利用交叉载波调度的载波聚合，或者基于使用所谓的ABS的时域多路复用（TDM）。

基于载波聚合的ICIC可以使LTE-A UE能够同时连接到几个载波。它不仅可以允许跨越载波的资源分配，而且还可以允许载波之间的基于调度器的快速切换而无需耗时的交接。HetNet情形中的简单原理可以是将可用频谱划分成例如两个单独的分量载波，并且将主要分量载波（PCC）分派到不同的网络层。主要分量载波可以是向UE提供控制信息的蜂窝。每一个网络层可以在被称作次要分量载波（SCC）的其他CC上附加地调度UE。

基于时域多路复用的ICIC可以周期性地对于整个子帧屏蔽来自对其他eNodeB施以严重干扰的eNodeB的发射，从而使得受干扰eNodeB（victim eNodeB）可以有机会在这些子帧中为其遭受来自干扰源eNodeB（aggressor eNodeB）的严重干扰的UE提供服务。这个屏蔽可以不一定是完全的，因为例如为了避免无线电链路故障或者出于后向兼容性原因，甚至在另外被屏蔽的子帧中，可能也必须发射特定信号，诸如共同参考符号（除非其被配置成MBSFN子帧）、主要和次要同步信号（PSS和SSS）、物理广播信道（PBCH）、SIB-1以及利用其相关联的PDCCH的寻呼。应当最小化子帧屏蔽与PSS、SSS、SIB-1和寻呼的冲突。因此，应当尽可能避免子帧#0、#1、#5和#9中的屏蔽。如此屏蔽的子帧可以被称作ABS。

在后面描述已解调导频信号、白化滤波器、IRC接收器和MIMO检测器。已解调导频信号或序列是噪声瞬时信道系数，其可以基于所接收的数据序列以及已知的导频信号或序列来进行估计，例如通过将所接收到的数据序列y_p(i)乘以已知导频序列x_p(i)的共轭复数值。可选地，其结果可以由已知导频序列x_p(i)的能量来归一化。噪声（以及其他加性失真）通常可能具有非平坦的幅度频谱。噪声白化滤波器可以均衡化信号的频谱，从而使其类似于白噪声频谱。噪声白化滤波器可以增强低水平频谱分量并且可以衰减高水平频谱分量。

干扰抑制组合（IRC）是可以被用在天线分集系统中以便通过使用各个分集信道中的噪声之间的交叉协方差来抑制同信道干扰的一种技术。干扰抑制组合（IRC）可以作为高效的替换方案用于增加蜂窝重叠的区域内的下行链路比特率。IRC接收器可以有效改进蜂窝边缘用户吞吐量，这是因为其可以抑制蜂窝间干扰。IRC接收器通常可以基于最小均方误差（MMSE）准则，该准则可以要求高精度的信道估计以及包括蜂窝间干扰的协方差矩阵估计。

多输入多输出（MIMO）无线通信网络可以在发射器处以及在接收器处采用多个天线，以便增加系统容量并且实现更好的服务质量。在空间多路复用模式下，通过在同一频带内并行发射多个数据流，MIMO系统可以在无需增加系统带宽的情况下达到更高的峰值数据率。MIMO检测器可以被用于检测MIMO信道，所述MIMO信道可以通过发射器的对应天线与接收器的对应天线之间的信道矩阵来描述。

图1是根据本公开内容的用于基于第一和第二协方差度量来处理信号的方法100的示意图。方法100可以包括方块101，接收表示二维时间-频率信号模式的信号。方法100可以包括方块103，基于所述信号模式的预定的第一信号部分来确定第一协方差度量。方法100可以包括方块105，基于所述信号模式的预定的第二信号部分来确定第二协方差度量。方法100可以包括方块107，基于第一协方差度量和第二协方差度量来处理信号。

在方法100的一个实例中，所述信号模式的第二信号部分可以包括数据信号。例如后面关于图4描述的数据信号“D”。在方法100的一个实例中，所述信号模式的第二信号部分可能受到至少一个干扰源蜂窝的干扰信号的扰动。在方法100的一个实例中，干扰所述信号模式的第二信号部分的干扰源蜂窝的干扰信号可以包括蜂窝专用参考信号，例如后面关于图4描述的CRS信号“R1”、“R2”、“R4”和/或“R5”。在方法100的一个实例中，与所述信号模式的第二信号部分发生干扰的干扰源蜂窝的干扰信号可以包括已解调参考信号。在方法100的一个实例中，所述信号模式的第一信号部分可以包括参考信号，例如后面关于图4描述的参考信号“R0”和/或“R3”。在方法100的一个实例中，所述信号模式的第一信号部分可以包括蜂窝专用参考信号。在方法100的一个实例中，所述信号模式的第一信号部分可以包括已解调参考信号。

在方法100的一个实例中，对信号的处理可以包括基于第一协方差度量和第二协方差度量对信号进行噪声白化。在一个实例中，方法100可以包括通过使用第一协方差度量对下述的至少之一进行噪声白化：所述信号模式的未受扰动信号部分和对应于所述未受扰动信号部分的信号估计。在一个实例中，方法100可以包括通过使用第二协方差度量对下述的至少之一进行噪声白化：受到至少一个干扰源蜂窝的干扰信号的扰动的所述信号模式的信号部分和对应于受到扰动的信号部分的信道估计。在方法100的一个实例中，可以根据正交频分多路复用技术对信号进行编码。

在方法100的一个实例中，确定第二协方差度量可以基于关于至少一个干扰源蜂窝的导频信号的功率估计。在方法100的一个实例中，所述功率估计可以包括确定已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号之间的差异。在方法100的一个实例中，第二协方差度量的确定可以基于关于至少一个干扰源蜂窝的导频信号的一阶矩和二阶矩的估计。在方法100的一个实例中，所述一阶矩和二阶矩的估计可以包括确定已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号的复数共轭的乘积。在方法100的一个实例中，确定一阶矩可以基于所述乘积的实部算子，确定二阶矩可以基于所述乘积的虚部算子。

在方法100的一个实例中，确定已解调导频信号的功率可以基于已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号的差异的协方差度量。在方法100的一个实例中，确定已解调导频信号的功率可以基于已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号的复数共轭的乘积。在方法100的一个实例中，确定已解调导频信号的功率可以基于所述乘积的实部算子的期望值与所述乘积的虚部算子的期望值之间的差异。

在一个实例中，干扰源蜂窝可以包括宏基站。在一个实例中，干扰源蜂窝可以包括微微蜂窝。在一个实例中，干扰源蜂窝可以包括毫微微蜂窝。在一个实例中，干扰源蜂窝可以包括中继器。

在一个实例中，方法100可以被实施在芯片上，例如移动设备的芯片。在一个实例中，方法100可以被实施在后面关于图2描述的设备200中。

在一个实例中，所述表示二维时间-频率信号模式的信号可以包括后面关于图4描述的信号模式400，即包括数据信号“D”、控制信号“C”以及参考信号“R0”、“R1”、“R2”、“R3”、“R4”和“R5”的信号模式。所述二维信号模式还可以被称作“资源块”或者更具体被称作“RBSF”（资源块子帧）。可以根据3GPP技术规范36.211（例如V8.4.0版或更高版本）来规定所述信号模式。来自干扰源蜂窝的CRS的发射可能在目标蜂窝的PHICH、PCFICH、PDCCH和PDSCH上引起多余的干扰。

图4图示了可能受到来自非冲突干扰源的CRS干扰的影响的不同物理信道的RE。符号“R0”标示具有CRS偏移0的目标蜂窝的CRS天线端口0。符号“R3”标示具有CRS偏移0的目标蜂窝的CRS天线端口1。符号“D”标示没有来自干扰源的CRS干扰的数据RE。符号“C”标示没有来自干扰源的CRS干扰的PDCCH RE。符号“R1”标示具有来自天线端口0和CRS偏移1处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R4”标示具有来自天线端口1和CRS偏移1处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R2”标示具有来自天线端口0和CRS偏移2处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R5”标示具有来自天线端口1和CRS偏移2处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。

在图4中可以观察到，可以根据其所经历的干扰结构和水平对目标蜂窝的RE进行如下分类：

1）具有可忽略的干扰的CRS、PDCCH和PDSCH RE。相应的RE的噪声协方差可以被建模为下式：

  （1）

其中，是AWGN（加性高斯白噪声）的方差；

2）经历来自干扰源的高CRS干扰的PDCCH和PDSCH RE。被干扰源（如后面关于图4描述的天线端口I & CRS偏移v）的CRS影响的数据RE处的干扰+噪声协方差矩阵可以被如下表示：

  （2）

其中，是具有CRS偏移v的主导干扰源的数目，并且是来自天线端口AP-i的第j个干扰源的信道。

受到可靠的软比特可能是对于中码率和低码率减少中断的关键因素这一事实的启发，在后面呈现了作为方法100的一种示例性实现方式的低复杂度CRS干扰缓解方案，其可以施行软比特的最优SINR缩放，从而适当地利用信道解码器。

考虑到前面的干扰模型，在后面描述用于干扰源CRS干扰功率估计的两种算法以及通过采用其中一种CRS功率估计算法来实现最优SINR缩放的线性CRS干扰缓解方案。这些算法和方案是前面描述的方法100的示例性实现方式。

第一种干扰源CRS干扰功率估计算法可以被标示为“基于导频差异的功率估计”，而第二种干扰源CRS干扰功率估计算法则可以被标示为“M1M2功率估计”，其中M1标示一阶矩，M2标示二阶矩，正如后面所定义的那样。所述线性CRS干扰缓解方案也可以被标示为通过最优SINR缩放的CRS干扰缓解（IM）。所述“基于导频差异的功率估计”算法和“MIM2功率估计”算法可以是能够被用于CRS干扰缓解的两种无功功率估计算法。

“基于导频差异的功率估计”算法可以通过以下方块或项目来描述：

方块1：计算干扰源的两个相邻已解调导频（AP-i）之间的差异，其中AP-i标示天线端口号i，例如后面关于图4描述的1到4：

   （3）

其中，标示子载波n处的已解调导频，并且标示子载波n-1处的已解调导频；

方块2：估计由干扰源的导频（AP-i）所经历的干扰和噪声功率

  （4）

其中

  （5）

并且标示噪声功率估计；

方块3：从AP-i估计CRS干扰功率估计（）

  （6）

其中，M₂标示信号加噪声功率，并且标示来自天线端口AP-i的干扰功率。

要提到的是，可以连续地实施方块1到3当中的一个或多个。替代地，可以并行地或者按照任何其他适当的顺序来实施方块1到3当中的一个或更多个。

“M1M2功率估计”算法可以通过下面的方块或项目来描述：

方块1：估计干扰源的已解调导频（AP-i）上的二阶矩，其中AP-i标示天线端口号i，例如后面关于图4描述的1到4：

  （7）

其中，标示实部算子；

方块2：估计干扰源的已解调导频（AP-i）上的一阶矩：

  （8）

其中，标示虚部算子；

方块3：对来自天线端口AP-i的CRS干扰功率估计进行估计

  （9）

应当提到的是，可以连续地实施方块1到3当中的一个或多个。替代地，可以并行地或者按照任何其他适当的顺序来实施方块1到3当中的一个或多个。

“基于导频差异的功率估计”算法的方块1、2和3以及“M1M2功率估计”算法的方块1、2和3可以由方法100的方块105实施，也就是说通过基于所述信号模式的第二信号部分来确定第二协方差度量，所述第二信号部分可以是受到至少一个干扰源蜂窝的干扰的信号部分。因此可以通过使用所述至少一个干扰源蜂窝的干扰功率来确定第二协方差度量，其中所述干扰功率是由前面所描述的“基于导频的功率估计”和“基于M1M2的功率估计”方法的其中之一来确定。

在一个实例中，可以通过以下方块来实施用于通过最优SINR缩放的CRS-IM的算法：

方块1：基于目标蜂窝的CRS或DMRS估计噪声协方差：

  （10）

其中

y_p是所接收的导频信号，

是目标蜂窝的估计信道，

x_p是已知的导频信号；

方块2：使用所估计的协方差矩阵对于RE施行未受扰动的RE的噪声白化（以及相应的目标蜂窝信道估计）。噪声白化在以下等式中被施行为：

  （10a）

其中，标示逆乔里斯基（Cholesky）因式分解，标示没有CRS干扰的目标蜂窝的数据RE，并且标示对于没有CRS干扰的目标蜂窝的数据RE的信道估计；

方块3：施行每一个天线端口i和CRS偏移v的干扰源CRS干扰功率估计（每个CRS偏移Nv个干扰源的CRS干扰功率估计）。可以使用前面提到的两种算法的其中之一来估计CRS干扰功率，即基于导频差异的算法或基于M1M2的算法；

方块4：对于被来自AP i和CRS偏移v的干扰源CRS影响的数据RE计算噪声协方差矩阵：

  （11）

其中

是具有CRS偏移v的主导干扰源的数目，是来自天线端口AP-i的第j个干扰源的估计CRS干扰功率；

方块5：使用所估计的协方差矩阵对被来自天线端口AP-i和CRS偏移v的干扰源影响的RE施行噪声白化（以及相应的目标蜂窝信道估计）。噪声白化在以下等式中被施行为：

  （11a）

其中，标示逆乔里斯基因式分解，标示具有CRS干扰（偏移v，AP-i）的目标蜂窝的数据RE，并且标示对于具有CRS干扰（偏移v，AP-i）的目标蜂窝的数据RE的信道估计；

在前面的等式中，其中一个必须对于每个偏移和天线端口（每PRB最多8个）施行逆乔里斯基因式分解。其中一个可以通过以下等式降低复杂度：

  （11b）

其中，是缩放因数，标示具有CRS干扰（偏移v，AP-i）的目标蜂窝的数据RE，并且标示对于具有CRS干扰（偏移v，AP-i）的目标蜂窝的数据RE的信道估计；

方块6：对于每一个天线端口和CRS偏移施行方块4和5。不在具有目标蜂窝的CRS偏移的RE（在其中发射目标蜂窝的CRS的RE的位置）上施行方块4和5；

方块7：施行均衡化/检测和信道解码（如果适用的话）。

要提到的是，可以连续地实施方块1到7当中的一个或多个。替代地，可以并行地或者按照任何其他适当的顺序来实施方块1到7当中的一个或多个。

方块1和2可以由方法100的方块103实施，即通过基于所述信号模式的第一信号部分来确定第一协方差度量，所述第一信号部分可以是不受所述至少一个干扰源蜂窝的干扰的信号部分。

方块3、4、5和6可以由方法100的方块105实施，即通过基于所述信号模式的第二信号部分来确定第二协方差度量，所述第二信号部分可以是受到所述至少一个干扰源蜂窝干扰的信号部分。方块7可以由方法100的方块107实施，即通过基于第一和第二协方差度量来处理信号。

在方法100的方块101中，可以接收表示2D（二维）时间-频率信号模式的信号。所接收的信号可以是用在前面描述的CRS-IM SINR缩放算法的方块1中的所接收的导频信号y_p。

在一个实例中，方法100可以不像传统的CRS干扰抑制或抵消接收器那样施行任何干扰抑制，而是可以施行最优SINR缩放，最优SINR缩放可以产生用于信道解码器的可靠的软比特，并且可以不同于传统的CRS打孔（puncturing）接收器施行针对HARQ的最优软比特组合。

方法100还可以与CRS干扰抵消接收器或CRS干扰抑制接收器或参数化干扰缓解接收器一同使用，正如后面关于图7所描述的那样。干扰源信道估计的数目可以被限制到几个主导干扰源，并且其余的干扰源的CRS干扰可以由这里所描述的方法100来处理。

图2是根据本公开内容的基于第一和第二协方差度量来处理信号的设备200的示意图。

设备200（例如SINR缩放接收器）可以包括：第一单元201（例如接收器），其被配置成接收表示二维时间-频率信号模式210的信号，例如，正如后面描述的图4中所描绘的那样。设备200可以包括第二单元203，其被配置用于基于信号模式210的预定第一信号部分212确定第一协方差度量216。设备200可以包括第三单元205，其被配置用于基于信号模式210的预定第二信号部分214确定第二协方差度量218。设备200可以包括第四单元207，其被配置用于基于第一协方差度量216和第二协方差度量218来处理信号210。

在一个实例中，第三单元205可以被配置用于基于关于至少一个干扰源蜂窝的导频信号的功率估计来确定第二协方差度量218。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于施行功率估计，包括确定已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号之间的差异。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于基于关于至少一个干扰源蜂窝的导频信号的一阶矩和二阶矩的估计来确定第二协方差度量218。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于估计一阶矩和二阶矩，包括确定已解调导频信号与经受时间位移的已解调导频信号的复数共轭的乘积。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于基于所述乘积的实部算子确定一阶矩，并且基于所述乘积的虚部算子确定二阶矩。

在一个实例中，第一单元201可以被配置用于施行前面关于图1所描述的方法100的方块101。在一个实例中，第二单元203可以被配置用于施行前面关于图1所描述的方法100的方块103。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于施行前面关于图1所描述的方法100的方块105。在一个实例中，第四单元207可以被配置用于施行前面关于图1所描述的方法100的方块107。

在一个实例中，设备200可以包括芯片，并且设备200可以是移动设备的部分。

在一个实例中，第二单元203可以被配置用于实施前面关于图1所描述的CRS-IM SINR缩放算法的方块1和2。在一个实例中，第三单元205可以被配置用于实施所述CRS-IM SINR缩放算法的方块3、4、5和6。在一个实例中，第三单元207可以被配置用于实施所述CRS-IM SINR缩放算法的方块7。

图3是设备300的示意图，其例如是根据本公开内容的用于确定已解调导频信号的功率的功率估计器。设备300可以包括被配置用于接收已解调导频信号310的第一单元301。设备300可以包括第二单元303，第二单元303被配置用于基于已解调导频信号310和经受时间位移的已解调导频信号314来确定已解调导频信号310的功率316。

在一个实例中，第二单元303可以被配置用于基于已解调导频信号310与经受时间位移的已解调导频信号314的差异的协方差度量来确定已解调导频信号310的功率316。在一个实例中，第二单元303可以被配置用于基于已解调导频信号310与经受时间位移的已解调导频信号314的复数共轭的乘积来确定已解调导频信号310的功率316。在一个实例中，第二单元303可以被配置用于基于所述乘积的实部算子的期望值与所述乘积的虚部算子的期望值之间的差异来确定已解调导频信号310的功率316。

在一个实例中，设备300可以被用于确定用在前面关于图1描述的方法100中的干扰源蜂窝的功率。

在一个实例中，设备300可以是前面关于图2描述的第三单元205的部分并且可以被用于确定干扰源蜂窝的干扰功率估计。

在一个实例中，设备300的第一单元301可以被配置用于接收已解调导频信号并且提供已解调导频信号和经受时间位移的已解调导频信号。在一个实例中，设备300的第二单元303可以被配置用于实施“基于导频差异的功率估计”算法和/或“M1M2功率估计”算法的方块1、2和3，即用于基于已解调导频和经受时间位移的已解调导频来提供干扰功率。时间位移可以标示导致一个或多个时间单位的时间延迟的已解调导频的时间偏移。

图4是处于二维时间-频率表示400中的包括参考信号的接收信号的示意图。水平轴标示时间样本，并且垂直轴标示频率。所述信号模式包括数据信号“D”、控制信号“C”以及参考信号“R0”、“R1”、“R2”、“R3”、“R4”和“R5”。在一个实例中，数据和控制信号可以不被干扰源蜂窝扭曲。

所述二维信号模式还可以被标示为“资源块”或者更具体来说被标示为“RBSF”（资源块子帧）。RBSF可以被定义为在频率方向上具有一个资源块的长度（例如180kHz）并且在时间方向上具有一个子帧的长度（例如1ms）的块。

可以根据3GPP技术规范36.211（例如V8.4.0版或更高版本）来规定所述二维时间-频率表示400。在ABS情形中，仅可以发射LTE发行-8的蜂窝专用参考信号（CRS）、同步信号和广播信息，以实现完全后向兼容性。但是CRS的发射可能在这一“无干扰隧道”当中的PHICH、PCFICH、PDCCH和PDSCH上引起多余的干扰。图4图示了可能受到来自非冲突干扰源的CRS干扰影响的不同物理信道的RE。

符号“R0”标示具有CRS偏移0的目标蜂窝的CRS天线端口0。符号“R3”标示具有CRS偏移0的目标蜂窝的CRS天线端口1。符号“D”标示没有来自干扰源的CRS干扰的数据RE。符号“C”标示没有来自干扰源的CRS干扰的PDCCH RE。符号“R1”标示具有来自天线端口0和CRS偏移1处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R4”标示具有来自天线端口1和CRS偏移1处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R2”标示具有来自天线端口0和CRS偏移2处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。符号“R5”标示具有来自天线端口1和CRS偏移2处的干扰源的CRS干扰的数据/PDCCH RE。

在一个实例中，所述二维信号模式400可以包括正交频分多路复用系统的资源块。在一个实例中，所接收的信号可以包括无线电信号，所述无线电信号包括多个无线电帧，每一个无线电帧包括多个子帧，并且每一个子帧包括多个子载波。在一个实例中，目标蜂窝和干扰蜂窝的规格可以根据LTE标准化（特别是根据包括eICIC的发行10或其更高版本）来确定。在一个实例中，目标蜂窝可以是异构LTE网络的微微蜂窝并且干扰蜂窝可以是异构LTE网络的宏蜂窝，如后面关于图5和6所描述的那样。

在具有非冲突共同参考信号（CRS）的时域eICIC情形中，可以在干扰源蜂窝的ABS子帧期间调度受干扰蜂窝的蜂窝边界处的UE。在ABS子帧期间，可以显著减少对于PDSCH发射的干扰，但是干扰源蜂窝可以继续发射CRS信号（存在调度MBSFN-ABS子帧的第二种可能性；这些子帧不发射任何CRS信号，但是许多网络运营商偏好不调度任何MBSFN-ABS子帧）。所述CRS信号不一定会与受干扰蜂窝的CRS信号冲突，并且可能呈现对PDSCH和PDCCH发射的显著扰动。在图4中图示了在UE处接收的一个示例性RBSF。在具有冲突共同参考信号（CRS）的时域eICIC情形（图4中未描绘）中，不同干扰蜂窝的两个参考信号可能冲突，并且所述信号模式在时间-频率位置处包括这两个干扰蜂窝的参考信号。

图5是包括宏蜂窝501和微微蜂窝503、505的异构网络500的示意图。微微基站503、505可以由与宏基站501相比显著低的发射功率表征。由于两种类型的基站之间的发射功率水平间的较大差别，如图5中所示，与宏基站501的覆盖范围510相比，微微基站503、505的覆盖范围512、514可能显著受限。宏蜂窝501的更大覆盖范围510可以把更多用户507、509吸引到高功率宏eNodeB，但是可能没有足够的资源来为所有用户终端有效地服务。与此同时，更小功率基站的资源可能仍然未被充分利用。

前面关于图1描述的方法100可以被应用在异构网络500中。用户装备507、509可以实施方法100、300以便灵活地连接到宏蜂窝501或微微蜂窝503、505。此外，前面关于图2描述的设备200也可以被实施在用户装备507、509中。

图6是图示了微微蜂窝的蜂窝范围扩张的异构网络600的示意图。为了允许使UE能够操作在严苛干扰的情形中，可以引入蜂窝范围扩张的概念。如图6中所示，微微蜂窝503、505的蜂窝范围512、514可以被扩张到已扩张范围612、614，以便允许更多终端连接到微微eNodeB 503、505。利用蜂窝范围扩张，可以从宏蜂窝卸载通信量，并且可以实现各个节点之间的更加平衡的负载分布。

前面关于图1描述的方法100可以被应用在异构网络600中。用户装备507、509可以实施方法100、300以便灵活地连接到宏蜂窝501或微微蜂窝503、505。此外，前面关于图2描述的设备200也可以被实施在用户装备507、509中。

图7是SINR缩放接收器700的示意图。SINR缩放接收器700可以包括干扰源干扰功率估计单元701、噪声协方差估计单元703、干扰缓解单元705a以及均衡化/检测和信道解码单元707。干扰源干扰功率估计单元701可以被配置成根据前面关于图1描述的方法100来估计干扰源蜂窝的干扰功率。干扰源干扰功率估计单元701可以对应于前面关于图3描述的功率估计器300。噪声协方差估计单元703可以被配置成如前面关于图1所描述的那样估计噪声协方差度量，例如噪声协方差矩阵。噪声协方差估计单元703可以接收由干扰源干扰功率估计单元701计算的干扰源蜂窝的估计干扰功率，并且可以被配置成根据前面关于图1描述的方法来确定SNIR缩放协方差度量。所述SINR缩放协方差度量可以是根据某种优化准则确定的最优SINR缩放协方差度量。干扰缓解单元705a可以基于所估计的SINR缩放协方差度量来施行干扰缓解。

在一个实例中，SINR缩放接收器700可以包括干扰抑制组合单元705b，其用于基于（最优的）SINR缩放噪声协方差度量来施行干扰抑制组合。

在一个实例中，SINR缩放接收器700可以包括最小均方误差估计（MMSE）单元705c，其用于基于所述（最优的）SINR缩放噪声协方差度量来施行MMSE估计。

在一个实例中，SINR缩放接收器700可以包括CRS抵消接收器，其用于基于所述（最优的）SINR缩放噪声协方差度量来抵消干扰CRS。所述CRS抵消接收器可以是可以从服务蜂窝的有用信号中抵消接收自一个或多个主导干扰蜂窝的CRS RE的任何种类的接收器。可以假设知道（一个或多个）干扰蜂窝的CRS RE。从有用信号中抵消CRS RE可能要求对从UE到干扰蜂窝的信道的信道估计。所述有用信号可以是由服务蜂窝发射的任何种类的信道，其包括PDSCH、PDCCH、服务蜂窝CRS等等。CRS抵消接收器在原理上可以适用于例如PDSCH和PDCCH。所述接收器可以基于估计协方差度量来抵消干扰，该估计协方差度量根据前面关于图1描述的方法100估计。

在一个实例中，SINR缩放接收器700可以被配置成参数化干扰缓解接收器，其根据一种用于参数化干扰缓解的方法（例如在后面描述的用于参数化CRS干扰缓解的方法）来施行参数化干扰缓解。

项目1：根据下式基于目标蜂窝的CRS或DMRS来估计噪声协方差

  （12）

其中，是所接收的导频信号，是目标蜂窝的估计信道，并且是已知的导频信号。

项目2：使用所估计的协方差矩阵来对于RE的未受扰动的RE施行噪声白化（以及相应的目标蜂窝信道估计）。

项目3：施行每一个天线端口i和CRS偏移v的干扰源信道估计（每个CRS偏移Nv个干扰源的信道估计）。

项目4：根据下式对于被来自AP i和CRS偏移v的干扰源CRS影响的数据RE计算噪声协方差矩阵

  （13）

其中，是具有CRS偏移v的主导干扰源的数目，并且是来自天线端口AP-i的第j个干扰源的信道。

项目5：使用所估计的协方差矩阵施行对于被来自AP-i和CRS偏移v的干扰源影响的RE的噪声白化（以及相应的目标蜂窝信道估计）。

项目6：对于每一个天线端口和CRS偏移施行项目4和5。不一定在具有目标蜂窝的CRS偏移的RE上（目标蜂窝的CRS被发射的RE的位置）施行步骤4和5。

项目7：施行均衡化/检测。

项目8：信道解码（如果适用的话）。

所述用于参数化干扰缓解的方法的项目1和2可以对应于前面关于图1描述的CRS-IM SINR缩放方法的方块1和2。

可以通过使用根据前面关于图1描述的CRS-IM SINR缩放方法的方块3所估计的干扰源功率来应用用于参数化干扰缓解的方法的项目3，即干扰源信道估计。可以通过使用前面关于图1描述的两种干扰功率估计算法的其中之一（即基于导频差异的算法或基于M1M2的算法）来估计CRS干扰功率。

可以通过使用前面关于图1描述的CRS-IM SINR缩放方法的方块4（即通过使用来自天线端口AP-i的第j个干扰源的估计CRS干扰功率而不是使用第j个干扰源的估计信道）来应用用于参数化干扰缓解的方法的项目4，即对于被来自AP i和CRS偏移v的干扰源CRS影响的数据RE的噪声协方差矩阵估计。因此，计算上复杂的信道估计可以被避免或者至少降低复杂度。

用于参数化干扰缓解的方法的项目5和6可以对应于前面关于图1描述的CRS-IM SINR缩放方法的方块5和6。用于参数化干扰缓解的方法的项目7和8可以对应于前面关于图1描述的CRS-IM SINR缩放方法的方块7。

当把SINR缩放接收器700配置成参数化干扰缓解接收器时，干扰源信道估计的数目可以被限制到少数几个主导干扰源，并且其余干扰源的CRS干扰可以通过前面关于图1描述的方法100来处理。

在ABS期间使用所述用于参数化CRS干扰缓解的方法的干扰缓解可以施行最优的组合，从而可以导致干扰抑制，即在降低的原始BER和最优的SINR缩放（即用于信道解码器的可靠的软比特）的提高的后均衡化SINR。降低的原始BER和可靠的软比特可以降低BLER，而不管调制和码率如何。

示例性的SINR缩放接收器700可以提供以下处理方块：

1）估计干扰源的CRS干扰功率；

2）通过使用所估计的干扰源的CRS干扰功率以及在目标蜂窝导频（CRS或DMRS）上测量的噪声协方差估计，对于被干扰源的CRS严重影响的RE估计干扰+噪声协方差矩阵；

3）使用所估计的协方差矩阵来进行噪声白化，以便抑制干扰并且还实现最优SINR缩放，从而减少中断。

采用前面关于图1描述的方法连同CRS抵消或CRS干扰抑制接收器（例如包括图7中描绘的MMSE单元705c或干扰抑制组合单元705b的接收器），可以限制UE复杂度并且可以施行对于CRS干扰（干扰源的数目）的增加的处理。

因此，SINR缩放接收器700以及前面关于图1描述的方法可以提供以下效果：大几何尺寸范围内的鲁棒性能，与在低几何尺寸和非常低的复杂度的CRS抵消接收器类似的性能，因为可以不要求对干扰源的信道估计。

图8a示出针对两种不同的干扰情形的、图示了接收器700的信道解码器的输入之前以百分比计的互信息的性能图。在ABS情形中，在12dB的两个干扰源发生干扰。左手侧的曲线图800a描绘出具有nCFI=3的PDSCH处理，并且图示了被CRS影响的20%的资源元素的干扰情形。右手侧的曲线图800b描绘出具有nCFI=2的PDCCH处理，并且图示了被CRS影响的50%的资源元素的干扰情形。在左手侧的曲线图800a中，由第一曲线801描绘出“无干扰”情形，由第二曲线802描绘出“白化前（无CRS-IM）”情形，由第三曲线803描绘出“CRS打孔”情形，由第四曲线804描绘出“CRS干扰抑制”情形，并且由第五曲线805描绘出“最优SINR缩放”情形。在右手侧的曲线图800b中，由第一曲线811描绘出“无干扰情形”，由第二曲线812描绘出“白化前（无CRS-IM）”情形，由第三曲线813描绘出“CRS打孔”情形，由第四曲线814描绘出“CRS干扰抑制”情形，并且由第五曲线815描绘出“最优SINR缩放”情形。

在均衡化之后测量所述互信息，其描绘输入到信道解码器的软比特的质量以及最大可实现容量。在图8a中描绘出与PDSCH和PDCCH相关的不同情形，并且可以观察到以下情况。

CRS干扰抑制804和最优SINR缩放805的性能对于PDSCH可以是类似的，因为被CRS干扰影响的RE的百分比相对较小（20%），并且与没有CRS干扰处理的情况相比所实现的大部分增益归因于最优SINR缩放。

对于PDSCH，最优SINR缩放接收器805的性能不一定像CRS打孔接收器803那样以更高互信息为下限。这意味着对于更高编码率也可以采用最优SINR缩放接收器805。

与CRS干扰抑制接收器804相比，最优SINR缩放接收器805对于PDCCH的性能可能较差，因为被CRS干扰影响的RE的百分比大（50%），并且仅通过最优SINR缩放所获得的增益受限。要提到的是，与不具有CRS干扰处理的接收器相比，最优SINR缩放接收器805的性能增益可以仍然显著。

与CRS打孔接收器803不同，最优SINR缩放接收器805还可以被用于PDCCH CRS干扰缓解。

图8b、8c和8d示出针对MCS-6（QPSK 1/3）调制和编码方案（图8b）、针对MCS-15（16-QAM 0.6）调制和编码方案（图8c）、针对MCS-24（64-QAM 3/4）调制和编码方案（图8d）以及针对根据3GPP的EVA-5和ETU-5信道模型情况的两种不同信道情形的、图示SINR缩放接收器700的数据吞吐量的性能图。

左手侧的曲线图800c描绘出EVA-5信道模型。右手侧的曲线图800d描绘出ETU-5信道模型。在左手侧的曲线图800c中，由第一曲线821描绘出“白化前情形”，由第二曲线822描绘出“打孔”情形，由第三曲线823描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线804描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。在右侧的曲线图800d中，由第一曲线831描绘出“白化前情形”，由第二曲线832描绘出“打孔”情形，由第三曲线833描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线834描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。

左手侧的曲线图800e描绘出EVA-5信道模型。右手侧的曲线图800f描绘出ETU-5信道模型。在左手侧的曲线图800e中，由第一曲线841描绘出“白化前情形”，由第二曲线842描绘出“打孔”情形，由第三曲线843描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线844描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。在右手侧的曲线图800f中，由第一曲线851描绘出“白化前情形”，由第二曲线852描绘出“打孔”情形，由第三曲线853描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线854描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。

左手侧的曲线图800g描绘出EVA-5信道模型。右手侧的曲线图800h描绘出ETU-5信道模型。在左手侧的曲线图800g中，由第一曲线861描绘出“白化前情形”，由第二曲线862描绘出“打孔”情形，由第三曲线863描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线864描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。在右手侧的曲线图800h中，由第一曲线871描绘出“白化前情形”，由第二曲线872描绘出“打孔”情形，由第三曲线873描绘出“CRS-IC”情形，并且由第四曲线874描绘出“具有最优SINR缩放的白化前”情形。

8a到8d中所示的链路级测试展示了前面关于图1描述的SINR缩放方法100的性能优于传统的CRS干扰缓解方案。在下面的表1中列出的配置被用于所述性能测试。　

带宽10MHz发射模式TM4、Rank1（闭环波束成形）天线配置2x2低相关信道EVA-5Hz和ETU-5Hz调制和编码方案MCS-6（QPSK 1/3）、MCS-15（16-QAM 0.6）& MCS-24（64-QAM 3/4）HARQ重发射的最大数目4信道估计1PRB上的2D-MMSE、所估计的SINR、理想多普勒和延迟扩散干扰源CRS偏移非冲突干扰源SNR16dB基准的传统接收器不具有CRS干扰处理的接收器、CRS打孔和抵消接收器

表1：用于性能测试的配置。

目标蜂窝SNR[dB]仅描绘信号功率（目标蜂窝）与AWGN之间的比值。可以如下导出几何尺寸（SINR）：

线性尺度下的噪声功率：

N=10^(-目标蜂窝SNR[dB]/10)  （14）

线性尺度下的干扰功率：

I=N*10^(干扰源SNR[dB]/10)  （15）

几何尺寸[dB]：

10*log10(1/(I+N))  （16）。

从图8b、8c和8d可以观察到如下内容：在70%吞吐量下，CRS IM接收器824可以胜过不具有CRS干扰抑制能力的传统接收器大约6dB。在低SNR和码率下，CRS IM接收器824可以具有类似于传统CRS IM接收器823的性能（图8b）。与CRS打孔接收器822不同，即使对于更高的调制和编码率也可以采用CRS IM接收器824。对于中和高SNR，在70*吞吐量下，CRS IM接收器844的可以胜过CRS抵消接收器843大约1.5到4dB（图8c和8d）。与CRS抵消接收器相比，CRS IM接收器可以在大SNR范围上是鲁棒的。

此外，虽然本公开内容的特定特征或方面可能已关于几种实现方式当中的仅仅一种公开，但是可以对于任何给定的或特定的应用所期望或有利的那样可以将这样的特征或方面与其他实现方式的一项或多项其他特征或方面相组合。此外，就在详细描述或权利要求中所使用的术语“包含”、“具有”、“带有”或其其它变体而言，这样的术语意图以类似于术语“包括”的方式是包含性的。此外要理解的是，本公开内容的各个方面可以实施在分立电路、部分集成电路或完全集成电路或者编程装置中。此外，术语“示例性”、“举例来说”和“例如”仅仅意图作为实例而不是最佳或最优的。

虽然在这里图示并描述了特定方面，但是本领域普通技术人员将认识到，在不背离本公开内容的范围的情况下，各种替换和/或等效实现方式可以替代所示出及描述的特定方面。本申请意图涵盖这里所公开的特定方面的任何适配或变型。

虽然所附的权利要求书中的元素以相应的标记按特定顺序叙述，但是除非权利要求叙述另行表明用于实施其中一些或所有这些元素的特定顺序，否则这些元素不一定意图被限制为按该特定顺序实施。