基于缩减候选比特流的接收器以及接收信号处理方法

摘要

基于缩减候选比特流的接收器以及接收信号处理方法。一种接收器，其包括：多个接收天线，被构造用来接收从多个发送天线发送的多个比特流；候选比特流估计器，被构造用来对所接收的比特流的可能组合当中的规定数量的候选比特流进行估计，并对各个候选计算可靠性信息；基于比特的估计器，被构造用来根据所估计的候选以及相关可靠性信息，产生对所发送的比特流的各个比特生成的基于比特的估计结果，通过由该可靠性信息确定的调整标准来调整该基于比特的估计结果；以及解码器，用于根据经调整的基于比特的估计结果对所发送的比特流进行解码。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及用于高速率无线传输的多输入多输出(MIMO)接收器，更具体地，涉及一种基于缩减候选比特流的接收器，该接收器被构造用来缩减和筛选(screen)所传输信号的候选比特流，以根据所筛选的候选比特流来估计各个比特的似然(likelihood)。

背景技术

近年来，已提出了用于实现高速率和高质量无线传输的技术。这种技术包括纠错编码、多级调制(例如16QAM或64QAM)，以及使用多个发送天线的空分复用传输。

图1A和图1B是具有多个发送天线的发送器以及纠错和多级调制功能的发送器的示意性方框图。在图1A所示的示例中，由编码器110对传输比特流进行编码，并且由串行到并行(S/P)转换器111根据发送天线的数量将码流分为多个片段。将所分割的各个片段提供给调制器112-1到112-N之一，并对其执行QAM多级调制。然后，对经调制的片段进行空分复用，并从发送天线101-1至101-N对其进行发送。由接收端的M个天线(201-1到201-M)来接收从N个天线发送的多个信号，并提取所接收的信号r1-rM。在发送端进行了S/P转换的比特“C_n，k”表示第n个天线的第k个码比特。

图1B是图1A所示结构的更具体的示例，示出了使用四个发送天线、1/2卷积编码率和QAM调制的发送器。向半速率编码器111输入4比特信息，并将其转换为8比特流，然后将该流分割为四个2比特数据项。在相关的4QAM调制器112-1至112-4中对这些2比特数据项进行多级调制，并以空分复用的方式从发送天线101-1至101-4对其进行发送。应该注意，在图1A和图1B的示例中仅描述了一个码元期间的数据流。

在图1A和图1B中所示的使用多个天线的数据传输中，使用信道矩阵H、发送码元向量“s”，以及噪声向量“n”，通过方程(1)来表示所接收信号的向量“r”，

＝H·s+n

其中下标M表示接收天线的数量，而N表示发送天线的数量。噪声n_m的方差表示为σ²。该矩阵的元素h_mn表示第n个发送天线与第m个接收天线之间的信道。

一种用于对接收信号“r”进行处理以对所传输的比特流进行解码的已知接收器结构是Max-LOG-MAP(最大后验概率)接收器。通过这种结构，对所有发送比特模式的度量(metric)(-‖r-H·s‖²)进行计算，并使用所计算出的度量值，根据方程(2)来确定传输码比特c_n，k的对数似然(以下简称为“似然”)L_n，k。

$$ >>>L>>n>,>k>\; >=>>max>>>>Ss>.>t>.>c>>>n>.>k>\; >=>1>\; >\{>->>>|>|>r>->H>·>s>|>|>>2>>\}>>>->max>>>>>Ss>,>t>,>c>>>n>,>k>\; >=>0>\; >\{>->>>|>|>r>->H>·>s>|>|>>2>>\}>->->->>(>2>)>>>$$

方程(2)右侧的第一项中的下标“S s.t.c_n，k＝1”表示所有可能的候选码元序列的集合S中，具有比特c_n，k＝1的候选码元序列集合。方程(2)右侧的第一项表示具有比特c_n，k＝1的候选码元序列中的最大度量。方程(2)右侧的第二项中的下标“S s.t.c_n，k＝0”表示所有可能的候选码元序列的集合S中，具有比特c_n，k＝0的候选码元序列集合。方程(2)右侧的第二项表示具有比特c_n，k＝0的候选码元序列中的最大度量。

将所确定的码比特流的似然输入到解码器并对其进行解码。为了进行似然估计，必须对所有的候选比特流进行计算。随着多级调制的级数或者发送天线数量的增加，其计算量成指数增长。为了避免该问题，提出了在似然估计之前执行预处理。例如，提出了一种使用数量减少的候选比特流的接收器，该接收器被设计为通过预先将候选比特流缩减到特定程度，并针对经缩减的候选的度量的似然进行估计，来减小处理工作量。例如，参见

(1)Bertrand M.Hochwald，et al.，“Achieving Near-Capacityon a Multiple-Antenna Channel”，IEEE Transactions on Communication，Vol.51，No.3 March 2003；和

(2)H.Kawai，et al.，“Complexity-reduced Maximum LikelihoodDetection Based on Replica Candidate Selection with QRdecomposition Using Pilot-Assisted Channel Estimation and Rankingfor MIMO Multiplexing Using OFCDM”，IEICE Technical Report.RCS，March 2004，pp.55-60。

图2是表示基于数量减少的候选比特流的传统接收器的基本结构的示意图。在发送端，由编码器110对输入比特流进行编码，然后由调制器112对编码比特流的分割片段进行调制，并从发送天线101-1至101-N对其进行发送。将在多个接收天线201-1至201-N处接收到的信号提供给缩减候选比特流估计器202。如果在发送端对比特流进行分割之前生成了n比特信息(例如，每发送天线n/M比特)，则该缩减候选比特流估计器202从2ⁿ个比特模式中仅选择可能具有高可靠性的Z个候选比特流，并对所选择的候选计算度量。将所选择的候选比特流以及相关度量提供给基于比特的似然估计器203，似然估计器203根据方程(2)估计各个比特的似然。将各个比特的似然提供给软输入解码器210并使用该似然执行解码。

图3表示在上述文献(1)中公开的似然估计技术。在该示例中对8比特的码序列进行解码。该缩减候选比特流估计器202在256(等于2⁸)个比特模式中将四个模式估计为候选比特流，并对所选择的各个候选计算度量(等于(-‖r-H·s‖²))。候选1、2、3和4的度量分别是-5、-6、-30和-100。此时，候选比特流缩减为可能比特模式的1/64。作为候选比特流缩减技术，文献(1)使用了球面解码技术(sphere decodingtechnique)，而文献(2)使用了M算法(确定性算法)。

基于比特的似然估计器205包括似然计算单元206和似然截取单元207。似然计算单元206根据这四个候选比特流1-4以及相关度量，通过方程(2)来计算比特流的各个比特的对数似然比(LLR，也简称为“似然”)。对于第一比特，所有四个候选比特流都取“1”，因此，方程(2)右侧的第一项(表示与“1”相对应的最大度量)变为-5。方程(2)右侧的第二项表示对于“0”的最大度量；然而，所选择的候选中没有第一比特为“0”的候选，并且没有找到度量。因此，使用预定的固定值作为第二项度量的替代。在该示例中，固定值X被设定为-1000(X＝-1000)。选择非常小的值(例如，-1000)作为该固定值X的原因基于以下推论：因为不存在与“0”相对应的度量，所以发送“0”的概率很小。如果发送“0”的概率较高，则度量将取更大的值，但是不会超过0。通过使用固定值X，第一比特的似然LLR变为-5-(-1000)＝995。类似地，对第二至第八比特中的每一个比特计算似然。

似然截取单元207将绝对值超过预定值的似然截取为预定的截取值。例如，预先将截取值设定为30(C＝30)，如果计算出的似然的绝对值超过该截取值，则将该似然截取为30。将进行了截取操作的似然值输入到软输入解码器210，并对所发送的比特流进行解码。用于限制似然值的绝对值的截取操作的重要性如下。如果与其他似然值相比，计算出的似然取很大的值，例如995，则明显暗示已发送了+1。然而，如果实际发送了-1，则995成为会对后续解码特性产生负面影响的巨大误差。在诸如MAX-LOG-MAP方法的利用所有候选比特流的似然估计中不会出现这种问题；然而，在使用基于缩减候选比特流的接收器时会出现这种问题。

这样，对于传统的候选比特流缩减方案，基于比特的似然估计器205使用数量减少的比特模式以及由该缩减候选比特流估计器202估计的相关度量，来生成各个比特的似然。在所选择的比特模式当中，具有相对较大度量的那些比特模式(例如图3中的候选1和2)可靠，而具有较小度量的那些比特模式(例如候选4)被认为不可靠，这是因为该缩减候选比特流估计器202可能错误地操作并输出不可靠的候选。

如果使用不可靠比特模式的度量来计算似然，则会降低似然估计的精度，从而不能充分地体现后续软输入解码器的优点。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种基于缩减候选比特流的接收器以及一种接收信号处理方法，其能够在减小接收信号处理的工作量的同时，提高似然估计的精度，以实现高度可靠的信号接收特性。

为了实现该目的，在本发明的一个方面，一种接收器，其包括：

(a)多个接收天线，被构造用来接收从多个发送天线发送的比特流；

(b)候选比特流估计器，被构造用来对所接收比特流的可能组合当中的规定数量的候选比特流进行估计，并对各个候选计算可靠性信息；

(c)基于比特的估计器，被构造用来根据所估计的候选以及相关可靠性信息，对所发送比特流的各个比特生成基于比特的估计结果，通过由该可靠性信息确定的调整标准对该基于比特的估计结果进行调整；以及

(d)解码器，被构造用来根据经调整的基于比特的估计结果对所发送的比特流进行解码。

在本发明的另一方面，提供了一种在接收端执行的信号处理方法。该方法包括以下步骤：

(a)接收从多个发送天线发送的多个比特流；

(b)对所接收比特流的所有可能的组合当中的规定数量的候选比特流进行估计；

(c)对各个所估计的候选计算可靠性信息；

(d)根据由该可靠性信息确定的规定调整标准，通过所估计的候选以及该可靠性信息，来产生对所发送比特流的各个比特生成的基于比特的估计结果；以及

(e)根据经调整的基于比特的估计结果对所发送的比特流进行解码。

通过上述结构和/或方法，在减少接收信号处理的工作量的同时，使用可靠的信号解码改善了信号接收特性。

附图说明

当结合附图进行阅读以下详细描述时，本发明的其它目的、特征和优点将根据以下详细描述而变得更加明了，附图中，

图1A和图1B表示使用纠错、多级调制，以及多个发送天线的高速率无线传输的示例；

图2是表示基于缩减候选比特流的接收器的一种已知结构的示意性方框图；

图3表示在传统的基于缩减候选比特流的接收器中执行的基于比特的似然估计的示例；

图4是表示根据本发明实施例的基于缩减候选比特流的接收器的结构以及基于比特的似然估计的示意图；

图5是表示基于缩减候选比特流的接收器的另一示例的示意图，其中将在似然估计之前执行的度量选择中使用的阈值“C”设定为另一个值；

图6表示将本发明应用于OFDM方案的情况，其中图6A是OFDM发送器的示意性框图，而图6B是应用于OFDM的基于缩减候选比特流的接收器的示意图；

图7是表示本发明与传统的基于缩减候选比特流的接收器相比的优点的曲线图；

图8是表示根据本发明实施例的接收信号处理方法的流程图；

图9是表示在根据本发明实施例的基于缩减候选比特流的接收器中执行的基于比特的似然估计的另一示例的示意图；

图10是表示根据本发明另一实施例的接收信号处理方法的流程图；

图11是表示在根据本发明实施例的基于缩减候选比特流的接收器中执行的基于比特的似然估计的另一示例的示意图；

图12是表示根据本发明实施例的基于比特的似然估计的另一示例的示意图；

图13是表示基于比特的似然估计器的变型例的示意性方框图；以及

图14是表示根据本发明实施例的接收信号处理方法的流程图。

具体实施方式

本发明的基本结构是：对已通过缩减候选比特流估计器进行了缩减的候选比特流集合进一步进行筛选，以仅选择具有高可靠性(由度量值表示)的那些比特模式。使用表示可靠性信息的度量值作为筛选标准，并且选择度量超过规定阈值的那些比特模式用于后续的似然估计。也可以将用于选择度量的阈值用作在以下情况中使用的固定替代值：在后续的似然估计中，不存在与比特“0”或比特“1”相对应的度量。

通过采用这种结构，仅从数量减少的候选比特流中选择可靠的候选比特流，并根据所选择的候选比特流以及相关可靠性信息来计算似然。因此，改善了信号接收特性。

选择器使用阈值C来选择度量(可靠性信息)超过规定标准的候选比特流。可以使用规定的系数A和噪声分量的方差σ²来定义阈值C，以将其表示为C＝-A*σ²。可以在接收端适当地估计在无线信道中的信号中引入的噪声的方差。通过根据适当的噪声估计来设定阈值C，可以选择更加可能的候选比特流。可以根据所选择的候选比特流的数量、信道环境，以及调制方案中的至少一个来确定系数A。

如果已知发送信号的真码元向量“s”，则相应的度量表示为

-‖r-H·s‖²＝-‖H·s+n-H·s‖²＝-‖n‖²              (3)

应该理解，仅剩下了噪声分量。结果-‖n‖²成为具有方差2M*σ²的随机值。因此，即使接收端不知道真码元向量s，也可以预先获悉以下信息：与该真码元向量相对应的度量变为随机值-‖n‖²。

本发明利用这一特征，并考虑-‖n‖²的统计特征，以从通过M算法选择的候选比特流中排除具有不现实的度量(概率非常小)的那些候选模式。

传统的候选比特流缩减方法(例如M算法)对比特流的所有可能组合当中的规定缩减数量的候选简单地进行估计。这种传统技术与使用特定量来去除不合适候选的技术不同。在本发明的实施例中，使用噪声方差对经缩减的候选比特流进一步进行筛选，以提高似然估计的可靠性，并且作为结果，可以改善信号接收特性。在似然估计之前使用阈值来进一步缩减候选可以减小计算量，并提高估计效率。当使用表示为-‖r-H·s‖²/σ²的度量的另一定义时，因为噪声方差σ²已经包含在该度量中，所以阈值C不需要噪声方差σ²。

图4是表示根据本发明实施例的基于缩减候选比特流的接收器的主要部分的示意性方框图。该图还示出了实施例的似然估计。该接收器在接收天线11-1至11-M处接收从多个发送天线发送的多个信号。缩减候选比特流估计器12对所接收的比特流进行组合，以对所发送的比特流的规定缩减数量的候选进行估计，并输出各个候选比特流的度量-‖r-H·s‖²。基于比特的似然估计器13根据数量经进一步缩减的候选比特流以及相关度量来估计各个比特的似然。软输入解码器20根据各个比特的似然对所发送的比特流进行解码。

基于比特的似然估计器13包括度量选择器14和似然计算器15。度量选择器14从由缩减候选比特流估计器12提供的数量经缩减的候选比特流中，仅选择可靠性级别满足预定条件的那些候选比特流。似然计算器15根据所选择的候选比特流以及相关度量，利用方程(2)来计算各个比特的似然。

$$ >>>L>>n>,>k>\; >=>>max>>>>Ss>.>t>.>c>>>n>.>k>\; >=>1>\; >\{>->>>|>|>r>->H>·>s>|>|>>2>>\}>>>->max>>>>>Ss>,>t>,>c>>>n>,>k>\; >=>0>\; >\{>->>>|>|>r>->H>·>s>|>|>>2>>\}>->->->>(>2>)>>>$$

在图4所示的示例中，对于所发送的8比特流，缩减候选比特流估计器12在2⁸＝256个比特模式中对四个模式进行估计。使用已知技术，例如球面探测器或M算法来执行对数量经缩减的候选比特流的估计。缩减候选比特流估计器12还对这四个候选中的每一个计算度量。候选1、2、3和4的度量分别为-5、-6、-30和-100。

度量选择器14接收候选比特流以及相关度量，并仅选择度量超过阈值C的那些候选。在图4中，将阈值C设定为-10，并选择度量超过-10的候选1和2的比特模式。这里重点注意，由于候选3和4的度量分别为-30和-100，对于考虑-‖n‖²的统计性来说太小而不可靠，所以候选3和4被舍弃。

阈值C可以定义为

C＝-A*σ²，A＞1             (3)

其中σ²是噪声功率电平的方差，可以通过使用监测或导频信号进行估计来获得该方差。通过根据信道环境或者调制方案来适当地设定系数A(例如，从10到100的范围内)，可以从缩减候选比特流估计器12的输出中仅选择高度可靠的候选比特流。C的定义并不限于方程(3)，还可以采用其他定义。当使用方程(3)时，根据系数A和噪声方差来确定阈值C；然而，也可以使用根据无线通信环境而不是噪声预先确定的规定C值。

似然计算器15使用候选1和2以及由度量选择器14选择的相关度量，来计算该比特流的各个比特的似然。对于第一比特，LLR的第一项(对于“1”的最大度量)变为-5。由于候选1和2在第一比特都具有比特“1”，所以不存在第二项(对于“0”的最大度量)的值。因此，再次将在度量筛选(或选择)中使用的的阈值C用作待输入到第二项的固定值x。在图4所示的示例中，将C设定为-10(C＝-10)，因此，将-10插入到第二项中。通过类似的方式，对第二至第八比特计算似然。将逐个比特计算的似然估计集合提供给软输入解码器20，并根据似然估计对所发送的比特流进行解码。通过这种结构，在似然估计之前，从已缩减的候选比特流中仅选择度量可靠的候选，因此，在减小算术运算量的同时，提高了信号接收特性和可靠性。

图5表示似然估计的另一示例，其中将用于度量选择的阈值C设定为另一个值。在该示例中，将C设定为-1(C＝-1)，从而不存在超过该阈值C的度量。度量选择器14不选择任何比特模式。如上所述，当没有合适的度量时，插入阈值C作为LLR方程中的固定值x。因此，对于所有比特，将-1插入到LLR的第一和第二项中，并且所有比特的似然为0。

这意味着，当不存在超过阈值的度量(即，可靠性非常差)时，不执行比特确定。尽管图4和图5中仅示出了1个码元部分，但是要对于包含在发送帧中的多个码元部分中的每一个执行基于比特的似然估计。即使如图5所示，在特定码元部分中输出了“0”似然，也可以根据前面和后续码元部分中的可靠度量来计算非常精确的似然，如图4所示。因此，对于解码精度几乎没有负面影响。相反地，通过去除不可靠的似然估计来对更合适的比特流进行解码(如图5所示)。在这种情况下，传输帧为解码块。

在实际操作方面，只要适当选择阈值C，则几乎不会出现在传输帧中的多个码元部分中持续出现似然估计的0输出的情况。然而，阈值确定中的错误或者无线信道中的突然改变会导致传输帧中出现似然估计的连续0输出。在这种情况下，软输入解码器很难对所发送的比特流进行精确的解码。

为了避免这种情况，如果在特定的多个部分连续出现似然估计的0输出，则使用由缩减候选比特流估计器12估计的候选比特流集合的第一候选来执行似然计算。例如，在图5中，候选1为“11110000”。将该比特流转换为+1和-1的序列，以生成“1 1 1 1 -1 -1 -1 -1”，然后用权重系数Q(Q＞0)乘以该序列，以生成“QQQQ-Q-Q-Q-Q”。该序列用于替代所有比特都是0的0似然。

希望将系数Q设定为小于其他似然值。例如，可以通过用0.1或0.01乘以其他码元部分中所生成的似然估计的平均值或最小值，来确定该Q值。通过这种结构，即使在传输帧的多个部分中持续出现似然估计的0输出，也可以使用通过候选1获得的似然来对所发送的比特流进行正确的解码。

图8是表示上述的接收信号处理过程的流程图。该过程从步骤81开始，在该步骤81中，在多个接收天线11-1至11-M处接收从多个发送天线发送的多个比特流。

在步骤83中，对所接收的比特流的所有可能的组合当中的规定数量的候选比特流进行估计，并对各个所估计的候选计算可靠性信息(即，度量)。在该示例中，通过缩减候选比特流估计器12将256个可能的模式缩减为四个候选比特流。例如，可以使用传统的M算法来估计这些数量经缩减的候选比特流。

在步骤85中，从数量经缩减的(本示例中为4)候选比特流中选择度量(可靠性信息)满足规定条件的候选比特流。该规定条件的示例为度量超过阈值C(例如，C＝-10)。

在步骤87中，根据所选择的候选比特流以及相关可靠性信息(例如，度量)对所发送的比特流的各个比特计算似然。主要由似然计算器15来执行该步骤。

在步骤89中，由软输入解码器20使用所计算的似然估计对所发送的比特流进行解码。这样，终止用来估计可靠码元的操作流程。

图6A和图6B表示根据本发明第二实施例的将本发明的接收器结构应用于OFDM调制的情况。图6A是发送端的方框图，而图6B是接收端的方框图。在图6A所示的示例中，使用了四个发送天线41-1至41-4，并且分别通过相关的编码器42-1至42-4、交织器(interleaver)43-1至43-4、映射器44-1至44-4，以及OFDM调制器45-1至45-4来执行编码、交织、16 QAM码元映射，以及OFDM调制。

在接收端，通过接收天线11-1至11-M来接收这些信号，并在OFDM解调器31-1至31-M处对其进行OFDM解调。在OFDM解调后，对缩减到特定程度(例如，8个模式)的特定数量的候选比特流进行估计，并在缩减候选比特流估计器32之一中为各个载波计算相关度量。为了将其应用于OFDM方案，通过第一至第P载波中的每一个将与信号群的所有组合相对应的候选比特流缩减到特定程度。将数量经缩减的候选比特流以及相关度量提供给基于比特的似然估计器33。与图4所示的示例类似，度量选择器34选择度量超过阈值C的那些候选比特流，而似然计算器35根据所选择的候选比特流的度量为各个比特计算似然值。在P/S转换器36-1至36-4处，对为各个载波计算的似然值执行并行-串行转换。然后通过软输入解码器38-1至38-4对从发送天线41-1至41-4发送的比特流进行解码。

在图4、5或6所示的任一结构中，可以将解码结果反馈给缩减候选比特流估计器，以重复进行解码。

图7是表示使用图6B所示的基于缩减候选比特流的接收器的计算机仿真的评估结果的曲线图。在该仿真中，执行150载波OFDM调制，并且使用约束长度为4的turbo码。采用上述文献(2)中公开的结构作为缩减候选比特流估计器，以使用M算法来减少候选比特流的数量。缩减后的候选的数量Z在4、8和16之间变化。

在该曲图中，纵轴表示平均码元接收功率电平与实现1％误帧率(FER)所需的噪声电平之比(Es/No)，而横轴表示用于限定阈值C的系数A。白色菱形表示当将Z设定为16(Z＝16)时本发明的基于缩减候选比特流的接收器的特性。黑色菱形表示当将Z设定为16(Z＝16)时传统的基于缩减候选比特流的接收器的特性。白色圆圈和黑色圆圈分别表示当将Z设定为8(Z＝8)时，本发明的和传统的基于缩减候选比特流的接收器的特性。白色三角形和黑色三角形分别表示当将Z设定为4(Z＝4)时，本发明的和传统的基于缩减候选比特流的接收器的特性。

在本发明的基于缩减候选比特流的接收器中，由方程(3)定义用于度量选择的阈值C，即，C＝-Aσ²，其中系数A在8、16、32、64和128之间变化。当对于与似然计算中的“1”或“0”相对应的比特不存在度量时，将该阈值C用作替代值。另一方面，在传统的基于缩减候选比特流的接收器中，当对于比特“1”或比特“0”不存在度量时，插入x＝-1000，并且将截取系数C定义为C＝-Aσ²，如在本发明那样。A值也在8、16、32、64和128之间变化。

图7所示的整个曲线图表现出本发明的基于缩减候选比特流的优势。具体地，当Z＝4时(即，比特模式的数量缩减为4时)，通过将用于阈值C的系数A设定在16和32之间，将实现1％FER(FER＝1％)所需的ES/No比提高了大约4dB。随着待去除的候选比特流的数量增加，本发明的基于缩减候选比特流的接收器所实现的效果越明显。然而，随着最终选择的候选比特流的数量增加，似然的可靠性增大，并且所需的Es/No比也得到提高。因此，综合考虑计算工作量和可靠性来确定Z值。当Z＝4和Z＝8时，利用相同的Z值，本发明的基于缩减候选比特流的接收器与传统接收器相比的优势变得明显。

图9是根据本发明第三实施例的接收器的示意性方框图。在该示例中，对8比特码序列进行解码。M个接收天线11-1至11-N接收信号。缩减候选比特流估计器12对256(等于2⁸)个比特模式当中的四(4)个模式进行估计，并为所估计的各个候选确定度量(表示为-‖r-H·s‖²)。候选1、2、3和4的度量分别是-5、-6、-30和-100。在该阶段，候选比特流的数量被缩减为1/64。例如，可以使用M算法(确定性算法)来执行候选比特流的缩减。

基于比特的似然估计器21包括似然计算器24、似然截取单元26，以及截取系数计算单元22。似然计算器24使用四个候选比特流1-4以及相关度量，逐个比特地计算似然，更确切地说，计算对数似然比(LLR)。

似然截取单元26以规定阈值对似然进行截取，以将绝对值(幅值的绝对值)超过该阈值的似然舍入为该阈值。例如，预先将截取值C设定为30(C＝30)，则将超过C的那些似然值截取为30。将截取后的似然值集合提供给软输入解码器20，并对所发送的比特流进行解码。估计为似然(幅值)的值反映了相应比特的确定度。例如，当在被确定为“+1”的比特的似然1000和似然10之间进行比较时，前者比后者更可靠。然而，所估计的似然值1000可能不正确。如果其不正确，则过高的似然会大大降低估计精度。通过将这种高似然限制为特定值，可以稳定地保持可靠性。

截取系数计算单元22对阈值C进行更新。通常，传输帧包括多个码元，并且在接收端逐个帧地进行解码。在这种情况下，为每个码元输入候选比特流，并且缩减候选比特流估计器12对每个码元缩减候选。在图3所示的传统接收器中，阈值C是固定的。然而，由于信道条件和噪声电平会逐帧地变化，因此信号电平和噪声电平会逐帧地变化，从而固定值对于某些码元可能不合适。我们关心的是，候选比特流的估计精度和可靠性可能根据无线通信环境而降低。相反，在本实施例中，阈值C是可变的，从而可以适当地设定截取电平，结果，提高了可靠性。在本实施例中，当候选比特流的可靠性较低时，将阈值(截取值)设定为较小。如果当可靠性变低时持续使用相同的似然，则会将不可靠的似然值输入到解码器中，因而会降低解码精度。通过将阈值设定为较小，将似然限制在较小的范围内，从而防止了不可靠的似然值反映在解码结果中。另一方面，当候选比特流的可靠性较高时，将阈值设定为较大。希望将可靠的似然值输入到解码器中。因此，增大该阈值，从而可以几乎没有限制地在解码结果中反映出可靠的似然值。

在一个示例中，例如以如下方式容易地设定该阈值C。

C＝Me-A(如果Me-A＞0)以及

C＝0(如果Me-A≤0)                         (4)

其中Me是所估计的候选比特流的度量当中的最大度量，而A为规定值。将A选择为与传播环境中的噪声的方差σ²成比例(A＝-Bσ²)，其中B为常数。利用该构造，当候选比特流的可靠性较高时，阈值C与最大度量成比例地增大，而如果该最大度量等于或小于该规定值A，并且可靠性较低时，将阈值C设为0。

图10是根据本发明实施例的接收信号处理方法的流程图。该过程从步骤121开始，在该步骤121中，在多个接收天线11-1至11-M处接收从多个发送天线发送的多个比特流。

在步骤123中，对所接收的比特流的所有可能组合当中的预定数量的候选比特流进行估计，并对所估计的各个候选计算可靠性信息。使用-‖r-H·s‖²来计算表示各个候选比特流的可靠性信息的度量。在图9所示的示例中，候选1、2、3和4的度量分别是-5、-6、-30和-100。

在步骤125中，使用方程(2)对用于定义发送比特流的各个比特计算似然LLR。对于第一比特，所有四个候选都取值“1”，并且由方程(2)表示的LLR的右侧的第一项(为与“1”相对应的最大度量)变为-5。方程(2)右侧的第二项(为与“0”相对应的最大度量)未确定，因为不存在第一比特为“0”的候选。在这种情况下，插入规定的固定值来替代候选比特流的度量。在图9中，将固定值X设定为-1000(X＝-1000)。因此，第一比特的LLR变为-5-(-1000)＝995，类似地，对第二至第八比特中的每一个计算似然，其分别为995、995、995、95、-995、-25、-25和-1。

在步骤127中，根据最大度量Me来确定阈值C。在该示例中，候选1具有最大度量-5，并且规定值A为-10(A＝-10)。由于所计算的C为正(-5-(-10)＝5＞0)，所以阈值C被确定为C＝5。主要由截取系数计算单元22来执行该步骤。

在步骤129中，根据阈值C对解码器20的输入进行调整。更确切地，除非各个比特的似然的绝对值都超过C＝5(只要似然位于范围-5到+5之间的范围内)，否则照原样输出所计算的似然。如果似然的绝对值超过了阈值C，则将其限定为阈值C。结果，待输入解码器20的第一至第八比特变为5、5、5、5、-5、-5、-5和-1。然后，软输入解码器20使用输入比特的似然值对所发送的比特流进行解码。

在图10所示的流程中，为了便于说明，在步骤125之后执行步骤127，但是顺序可以颠倒，或者另选地，只要在步骤129结束时获得了阈值C和各个比特的似然，就可以同时执行这两个步骤的部分或全部。

为各个码元获取候选比特流。在本实施例中，为每个码元更新阈值C，并且以适当更新的阈值对逐个比特确定的似然进行截取。图11所示的示例表示当最大度量为-8(候选1)时，基于比特的似然估计。在该示例中，如在步骤127中那样，计算阈值C，所得到的结果为-8-(-10)＝2＞0。在图12所示的示例中，最大度量为候选1的-30，并且将阈值0设定为0(-30-(-10)＝-20＜0)。这意味着似然的可靠性较低。

这样，在图4所示的第一实施例中，通过阈值C对数量将缩减的候选比特流进一步进行缩减，从而仅选择度量超过该阈值的那些候选。如果不存在用于基于比特的LLR计算的合适度量，则插入固定值x来代替该度量。例如，对于第一比特，由于候选1和候选2的第一比特都是“1”，所以候选1和候选2都没有对于比特“0”的度量。于是，使用固定值x＝-10来代替对于比特“0”的最大度量，由此第一比特LLR变为-5-(-10)＝5。另一方面，在图9至图12所示的第三实施例中，通过阈值C来截取过大的度量，并且在一个示例中，阈值C被设定为C＝Me-A，其中Me是最大度量，而A是固定值。因此，如果在两个实施例之间，阈值C、固定值x以及系数A相同，则所得到的估计相同，尽管在第一实施例中计算工作量较小。如果在与第一实施例相同的条件下对第三实施例执行仿真，并且如果保持x＝(第一实施例的)C＝(公式(4)中第三实施例的)A，则将获得与图7所示相同的结果。

图13是根据本发明第四实施例的基于比特的似然估计器23的示意性方框图。该似然估计器可以用来替代在第一至第三实施例中使用的似然估计器。基于比特的似然估计器23包括硬判决单元25、权重单元27，以及权重系数计算单元22。硬判决单元25使用具有最大度量的候选比特流，逐个比特地对当前码元执行硬判决。权重单元27用权重系数乘以硬判决的输出，并将乘积提供给软输入解码器20。权重系数计算单元22将权重系数输出给权重单元27。

图14是表示根据第四实施例的操作的流程图。该过程从步骤141开始，在该步骤141中，在多个接收天线11-1至11-M处接收从多个发送天线发送的多个比特流。

在步骤143中，对所接收的比特流的所有可能组合当中的规定数量的候选比特流进行估计，并对所估计的各个候选计算可靠性信息。可靠性信息被表示为度量，根据-‖r-H·s‖²来确定该度量。在该示例中，候选1、2、3和4的度量分别是-30、-40、-45和-100。

在步骤145中，根据限定具有最大度量的比特流的比特来执行硬判决。在该示例中，具有最大度量-30的候选比特流为“11110000”，从而对于第一比特的硬判决变为+1。还以类似的方式对第二和后续比特执行硬判决，从而获得硬判决集合“1，1，1，1，-1，-1，-1，-1”。将该硬判决结果提供给权重单元27。该硬判决结果为临时结果，其成为在软输入解码器20中的解码处理中使用的实际硬判决结果的基础。

在步骤147中，计算权重系数W。可以按照与第三实施例中相同的方式来确定该权重系数，以使得

W＝Me-A(如果Me-A＞0)以及

W＝0(如果Me-A≤0)

在步骤149中，将临时硬判决结果与权重系数相乘。通过设定权重系数，可以根据可靠性级别对硬处理结果进行加权。如果可靠性较高，则对硬判决结果进行加权，以使其增大，而如果可靠性较低，则将硬判决结果调整为较小值。

如上所述，在本发明的基于缩减候选比特流的接收器中，仅使用可靠的比特模式(候选)的度量来估计似然。因此，可以在减小接收信号处理的计算量的同时，保持满意的信号接收特性。

在这些实施例中，度量选择器14、截取系数计算单元22和截取单元26的组合，以及权重系数计算单元22和权重单元27的组合，用作为用于对待输入给解码器的似然进行调整的调整器。

在第一和第二实施例中，对数量经缩减的候选比特流进一步进行缩减，以仅选择可靠的候选。因此，提高了似然估计的精度。

在第三和第四实施例中，使用阈值对基于比特的估计结果进行调整。可以根据发送信号的传播信道、调制方案，或者其他系统参数(例如，从缩减候选比特流估计器输出的候选码元的数量)来设定或更新该阈值。因此，提高了发送信号的估计精度。可以在包含多个码元的帧周期内对该阈值更新多次，或者另选地，每一个码元周期都进行更新。

在第三实施例中，通过使用阈值来截取似然值以限定过大的似然值，来对似然(为发送流的各个比特的软判决结果)进行调整。

在第四实施例中，通过对比特流的各个比特执行的硬判决来估计所发送的比特流，并利用阈值来进行加权。因此，根据反映在该阈值中的候选的度量对临时硬判决结果进行调整。

在这些实施例中，当所发送的候选比特流的可靠性较高时，增大该阈值。可靠性越高(即，比特值越可靠)，将似然估计的绝对值设置得越大；否则，使待输出的估计似然较小，以提高估计精度。

例如，当确定所估计的候选比特流的可靠性较低时，将阈值设为固定值(例如，零)，由此防止在估计时使用不可靠的候选。

在另一示例中，根据最可靠的比特信息(具有最大的度量)来确定该阈值。这种构造可以减少计算工作量。

可以使用最大可靠性Me和规定值A来限定阈值C。如果最大可靠性Me大于A，则将阈值C设定为Me和A的差值。如果Me小于或等于A，则将阈值设为零。因此，可以根据可靠性级别容易且适当地调整该阈值。

规定值A可以与在无线信道中的信号中引入的噪声的方差成比例。由于可以在接收端适当地确定噪声的方差，所以可以正确地设定该阈值，而不需使用外部信息。

可以将本发明的结构应用于在多个系统共存情况下的接收端(移动终端)处的干扰消除技术。

本发明基于2004年6月28日提交的日本专利申请No.2004-190014以及2005年2月2日提交的日本专利申请No.2005-026403，并要求其优先权，在此通过引用将其并入。