用于MIMO均衡器的信道矩阵递归计算

摘要

一种接收机模块，包括从无线通信信道接收数据消息的输入。数据消息具有多个训练字段和数据。信道估计器模块基于所述多个训练字段来递归地估计表示所述信道的矩阵H。递归估计在所述多个训练字段正在被接收时执行。均衡器模块基于矩阵H对所述数据应用系数。

说明书

技术领域

本公开涉及无线通信系统中的信道估计。

背景技术

这里所提供的背景描述是为了一般性地给出本公开的上下文。在本背景技术部分所描述的工作的范围内的当前所列发明人的工作以及在申请时可能没有另行界定为现有技术的一些描述方面，既没有明确地也没有隐含地被认同为相对于本公开的现有技术。

一些多输入多输出(MIMO)无线通信系统可以估计在发送天线和接收天线之间的通信路径中的信道条件或增益。信道估计过程可以包括发送已知的训练符号，接收已知的训练符号，以及对所接收的符号进行处理以估计信道条件。这种估计是基于已知训练符号和所接收的符号之间的差异的。关于信道条件的信息随后可以用于编排接收机均衡器的系数。均衡器于是对信道条件进行补偿。

现在参考图1，示出了MIMO通信系统10的一个示例，该MIMO通信系统10符合电气和电子工程师学会(IEEE)802.11n规范，该规范通过引用而全部结合于此。发送机模块12经由无线通信信道16与接收机模块14进行通信。矩阵H表示通过信道16的信号增益。

发送机模块12周期性地生成多个长训练字段(LTF)18-1，...，18-j，这些长训练字段统称为LTF 18。每个LTF 18都包括多个训练符号20-1，...，20-k，这些训练符号统称为训练符号20。乘法器模块22将每个训练符号20乘以前导导引矩阵P的相应列。矩阵P的行数目n与发送天线26-1，...，26-n的数目相对应，发送天线26-1，...，26-n统称为天线26。矩阵P的列数目j与LTF 18的数目相对应。矩阵P确保了训练符号20从天线26发送时的正交性。矩阵P具有条件数1，即，cond(P)＝1。

接收机模块14包括经由信道16来接收训练符号的接收机天线30-1，...，30-n，这些接收机天线统称为天线30。在接收到所有训练符号之后，接收机模块14基于已知训练符号20、矩阵P和所接收的训练符号来生成矩阵H。接收机模块14随后可以使用矩阵H、针对来自天线30的信号来调整内部均衡模块的系数。一般希望接收机模块14尽可能快地生成矩阵H。

现在将描述矩阵H的样本估计。假设n＝3并且j＝4。发送机模块12于是发送4个LTF 18，并且矩阵P是3×4矩阵。

$>P=\left(\begin{array}{cccc}1& -1& 1& 1\\ 1& 1& -1& 1\\ 1& 1& 1& -1\\ -1& 1& 1& 1\end{array}\right)$>

在接收机模块14处估计得到的有效MIMO信道用$>H_{\mathrm{est}}=\mathrm{HP}\Rightarrow H=H_{\mathrm{est}}{P}^{-1}$>来给出，其中，H_est表示对矩阵H的估计。对于与每个LTF 18相关联的数据，发送机到接收机通信模型可以用y＝H_estP^-1x+n来描述，其中，x表示所发送的数据符号。ZF解法适用于矩阵H_estP^-1。

如果不使用矩阵P，则$>y=\mathrm{Hx}+n\Rightarrow \hat{x}=R^{-1}{Q}^{*}y,$>其中，y表示所接收的数据符号。在利用矩阵P的情况下，y＝H_estP^-1x+n。接收机模块14使用每个LTF 18来估计矩阵H_est的列。因此，可以通过等待直到所有列都已被估计到并随后估计矩阵H_estP^-1来估计矩阵H。接收机模块14随后可以对H_estP^-1执行正交三角分解(QR)，即，QR(H_estP^-1)。但是，计算密度(computational density)增加至n³阶，即，O(n³)。为了满足处理等待时间，硬件负荷也将基于O(n³)而增加。

现在将描述矩阵P的效果以清楚地表明以上等式。令H_est＝QR。在没有矩阵P的情况下，经过均衡的向量由下式给出：

其中，$>W_{\mathrm{II}}=\frac{1}{\mathrm{diag}\left(R^{-1}{R}^{-*}\right)}.$>

在利用矩阵P的情况下，经过均衡的向量由下式给出：

$>\hat{x}=\frac{1}{\mathrm{diag}\left({\left({\mathrm{RP}}^{-1}\right)}^{-1}{\left({\mathrm{RP}}^{-1}\right)}^{-*}\right)}{\mathrm{PR}}^{-1}{Q}^{*}y$>

其中，$>W_{\mathrm{II}}=\frac{1}{\mathrm{diag}\left({\left({\mathrm{RP}}^{-1}\right)}^{-1}{\left({\mathrm{RP}}^{-1}\right)}^{-*}\right)}.$>

等效矩阵RP^-1是全矩阵(full matrix)，并且对于n×n的计算系统而言，很难计算其逆。

发明内容

一种接收机模块，包括从无线通信信道接收数据消息的输入。数据消息具有多个训练字段和数据。信道估计器模块基于所述多个训练字段来递归地估计表示所述信道的矩阵H。递归估计在所述多个训练字段正在被接收时执行。均衡器模块基于矩阵H对所述数据应用系数。

在其它特征中，信道估计器模块在接收所述训练字段中的第一个训练字段时开始递归估计，并且在接收所述多个训练字段中的最后一个训练字段时结束递归估计。信道估计器模块基于矩阵P来估计所述矩阵H，其中，所述多个训练符号在被发送到接收机模块之前被根据矩阵P来处理。对矩阵H的递归估计包括基于所述多个训练字段来递归地估计矩阵H_est，以及基于矩阵P的逆和矩阵H_est的最终值来估计矩阵H。对矩阵H_est的递归估计的每一次迭代都发生在接收到所述多个训练字段中的相应一个训练字段之后。

在其它特征中，接收机模块还包括多个FFT模块，所述FFT模块将所述数据从时域信号转换为频域信号。这些多个FFT模块的各个输出与均衡器模块的相应输入进行通信。接收机模块包括维特比解码器模块，该维特比解码器模块基于从均衡器模块的输出传送而来的频域信号来生成数据符号。所述多个训练字段符合IEEE 802.11n。

在其它特征中，一种收发机模块包括所述接收机模块，并且还包括发送机模块。发送机模块生成将包括在所述多个训练字段中的训练符号，并且包括将所述训练符号乘以矩阵P的乘法器模块。矩阵P具有等于1的条件数。

一种操作接收机的方法，包括：从无线通信信道接收数据消息。该数据消息具有多个训练字段和数据。该方法包括基于所述多个训练字段来递归地估计表示所述信道的矩阵H。递归估计是在所述多个训练字段正在被接收时被执行。该方法还包括基于矩阵H对所述数据应用系数。

在其它特征中，递归估计步骤在接收所述训练字段中的第一个训练字段时开始，并且在接收所述多个训练字段中的最后一个训练字段时结束。矩阵H基于矩阵P，并且所述多个训练符号在被发送之前被根据矩阵P来处理。对矩阵H的递归估计包括：基于所述多个训练字段来递归地估计矩阵H_est，以及基于矩阵P的逆和矩阵H_est的最终值来估计矩阵H。对矩阵H_est的递归估计的每一次迭代发生在接收到多个训练字段中的相应一个训练字段之后。

在其它特征中，所述方法包括将所述数据从时域信号转换到频域信号。所述方法包括将所述频域信号传送到所述应用系数的步骤。所述方法包括基于从所述应用系数的步骤输出的频域信号来生成数据符号。所述多个训练字段符合IEEE 802.11n。

在其它特征中，所述方法通过包括经由无线通信信道来发送无线信号而适用于操作收发机模块。所述发送步骤包括生成将包括在所述多个训练字段中的训练符号，以及将所述训练符号乘以矩阵P。矩阵P具有等于1的条件数。

一种接收机模块包括用于从无线通信信道接收数据消息的输入装置。该数据消息具有多个训练字段和数据。信道估计器装置基于所述多个训练字段来递归地估计表示所述信道的矩阵H。递归估计在所述多个训练字段正在被接收时执行。均衡器装置基于矩阵H对所述数据应用系数。

在其它特征中，信道估计器装置在接收所述训练字段中的第一个训练字段时开始递归估计，并且在接收所述多个训练字段中的最后一个训练字段时结束递归估计。信道估计器装置基于矩阵P来估计矩阵H。所述多个训练符号在被发送到接收机模块之前被根据矩阵P来处理。对矩阵H的递归估计包括基于所述多个训练字段来递归地估计矩阵H_est，以及基于矩阵P的逆和矩阵H_est的最终值来估计矩阵H。对矩阵H_est的递归估计的每一次迭代都发生在接收到所述多个训练字段中的相应一个训练字段之后。

在其它特征中，所述接收机模块包括用于将所述数据从时域信号转换为频域信号的多个FFT装置。FFT装置的各个输出与均衡器装置的相应输入进行通信。所述接收机模块包括维特比解码器模块，该维特比解码器模块基于从均衡器模块的输出传送而来的所述频域信号来生成数据符号。所述多个训练字段符合IEEE 802.11n。

在其它特征中，一种收发机模块包括所述接收机，并且还包括用于经由无线通信信道来发送无线信号的发送机装置。该发送机装置生成将包括在所述多个训练字段中的训练符号，并且包括将所述训练符号乘以矩阵P的乘法器装置。矩阵P具有等于1的条件数。

在其它特征中，由与接收机相关联的处理器执行的计算机程序包括从无线通信信道接收数据消息。数据消息具有多个训练字段和数据。该计算机程序包括基于所述多个训练字段来递归地估计表示所述信道的矩阵H。递归估计在所述多个训练字段正在被接收时执行。该计算机程序还包括基于矩阵H对所述数据应用系数。

在其它特征中，递归估计步骤在接收所述训练字段中的第一个训练字段时开始，并且在接收所述多个训练字段中的最后一个训练字段时结束。矩阵H基于矩阵P，并且所述多个训练符号在被发送之前被根据矩阵P来处理。对矩阵H的递归估计包括基于所述多个训练字段来递归地估计矩阵H_est，以及基于矩阵P的逆和矩阵H_est的最终值来估计矩阵H。对矩阵H_est的递归估计的每一次迭代发生在接收到所述多个训练字段中的相应一个训练字段之后。

在其它特征中，所述计算机程序包括将所述数据从时域信号转换到频域信号。该计算机程序包括将频域信号传送到所述应用系数的步骤。该计算机程序包括基于从所述应用系数的步骤输出的频域信号来生成数据符号。所述多个训练字段符合IEEE 802.11n。

在其它特征中，所述计算机程序通过包括经由无线通信信道来发送无线信号而适用于操作收发机模块。该发送步骤包括生成将包括在所述多个训练字段中的训练符号，并且将训练符号乘以矩阵P。矩阵P具有等于1的条件数。

在其它特征中，以上所描述的系统和方法通过由一个或多个处理器执行的计算机程序来实现。计算机程序可以位于计算机可读介质中，该计算机可读介质例如但不限于存储器、非易失性数据存储装置和/或其它合适的有形存储介质。

从下文所提供的详细描述中，本公开的其它适用领域将变得很清楚。应当了解，虽然详细描述和具体示例指示出本公开的优选实施例，但是它们仅仅是用于例示性的目的的，并且不意图限制本公开的范围。

附图说明

从具体实施方式和附图中将更加彻底地理解本公开，在附图中：

图1是根据现有技术的多输入、多输出(MIMO)通信系统的功能框图；

图2是一种MIMO通信系统的功能框图，该MIMO通信系统包括采用递归信道估计方法的接收机；

图3是包括图2的接收机的MIMO收发机的功能框图；

图4是由图2的通信系统的发送机模块发送的现有技术数据消息的数据示图；

图5是递归信道估计方法的流程图；

图6A是高清电视的功能框图；

图6B是车辆控制系统的功能框图；

图6C是蜂窝电话的功能框图；

图6D是机顶盒的功能框图；以及

图6E是媒体播放器的功能框图。

具体实施方式

以下描述实质上仅仅是示例性的，并且决不意图限制本公开、其应用或使用。为了清楚起见，在附图中将使用相同的标号来标识类似元件。这里所使用的术语模块、电路和/或设备指的是专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的、或群组)和存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述的功能的其它合适组件。这里所使用的短语A、B和C中的至少一个应当被理解为指使用非排他性逻辑或的逻辑(A或B或C)。应当了解，方法中的步骤可以在没有改变本公开的原理的情况下以不同顺序来执行。

现在参考图2，MIMO通信系统50的功能框图被示出。通信系统50包括采用递归信道估计方法(在图5中示出)的接收机模块52。递归信道估计算法对无线通信信道54中的条件进行估计。递归估计方法从由发送机模块56发送的第一长训练序列开始。递归估计方法通过在最后的长训练序列被接收到时生成信道估计矩阵H而结束。因为递归估计方法开发了用于在正在接收长训练序列时生成矩阵H的基本原理，而不是在接收到长训练序列之后才开始生成矩阵H，所以递归估计方法可以比先前已知的方法更快地生成矩阵H。矩阵H随后可以用于执行接收机模块52中的信道均衡，以补偿通信信道54的效果。

现在将在相关部分中描述通信系统50。基带模块58基于进入数据流来生成数据消息。基带模块58将数据消息(在图4中示出)传送到编码器模块60。该数据消息包括符合IEEE 802.11n的各个长训练字段。编码器模块60基于矩阵P(在图1中示出)将长训练字段编码为n个数据流。编码器模块60将这n个数据流分别传送到n个发送信道62-1，...，62-n，这n个发送信道统称为发送信道62。每个发送信道62包括各自的调制模块64，该调制模块64例如利用正交幅度调制(QAM)来调制其各自的数据流，并将调制后的数据流传送到各自的反向快速傅立叶变换(IFFT)模块66。IFFT模块66将它们各自的数据流从频域信号转换到时域信号。IFFT模块66将时域信号传送到由天线68表示的各自的射频(RF)发送机。

所发送的数据流通过通信信道54来传播。通信信道54由于诸如反射、信号衰落等的现象而干扰所发送的数据流。这些干扰可以用矩阵H来表示。

接收机模块52包括用天线70-1，...，70-n表示的n个RF接收机。这些RF接收机接收所发送的数据流，并将受干扰的时域信号传送到信道估计器模块72。信道估计器模块72基于矩阵P和在所接收的数据流中包括的长训练字段来估计矩阵H。在一些实施例中，信道估计器模块72包括用于存储和/或执行以下将描述的递归信道估计方法的处理器73和相关联的存储器75。

信道估计器模块72将n个所接收的数据流分别传送到n个快速傅立叶变换(FFT)模块74，并调整均衡器模块76的增益。FFT模块74将时域数据流转换为频域数据流，并将它们传送到均衡器模块76。均衡器模块76基于增益来补偿各个数据流，并将补偿后的增益传送到维特比(Viterbi)解码器模块78。维特比解码器模块78对这n个数据流进行解码以生成所接收的数据流y_m。

现在参考图3，图3示出了收发机80的功能框图，收发机80包括发送机模块56和接收机模块52。收发机80可以经由天线82-1，...82-n与其它收发机80进行通信。天线切换模块84基于收发机80是正在发送还是正在接收而选择性地将天线82连接到发送机模块56或接收机模块52。

现在参考图4，该图示出了IEEE 802.11n数据消息90的数据示图。数据消息90包括数据92和包含多个训练字段的前导94。前导94被划分为第一部分96和第二部分98。第一部分96可以为既有系统(例如，非MIMO、IEEE 802.11通信系统)所使用。第二部分98包括信号归档字段100、短训练字段102、和x个长训练字段(LTF)104-1，...，104-x，其中，x是整数。每个LTF 104包括k个训练符号106或音节(tone)。短训练字段102一般被接收机模块52用于建立数据消息90的符号定时。信道估计器模块72使用LTF 104和它们各自的k个训练符号106、基于以下将描述的方法来估计矩阵H。

现在参考图5，该图示出了用于估计矩阵H的方法120。方法120可以被信道估计器模块72执行。在一些实施例中，方法120可以实现为存储在存储器75中并由处理器73执行的计算机程序或固件。

控制从块122开始，并前进到判决块124。在判决块124中，控制判断是否正在接收LTF 104。如果不是，则控制返回到块122。如果正在接收LTF 104，则控制从判决块124分支到块126。在块126中，控制接收与当前LTF 104相关联的训练符号106。控制随后前进到块128，并基于当前训练符号106来更新矩阵H_est，这将在以下得到更详细描述。控制随后前进到判决块130，并判断当前训练符号106是否为当前LTF 104的最后训练符号106。如果不是，则控制分支到块132，并等待当前LTF 104的下一个训练符号106。当下一个训练符号106被接收时，控制返回到块126，并对新的训练符号106重复上述步骤。另一方面，如果在判决块130中训练符号106是当前LTF 104的最后训练符号106，则控制分支到判决块134。

在判决块134中，控制判断当前LTF 104是否为当前一组LTF 104的最后一个LTF 104(即，LTF 104-x)。如果不是，则控制分支到块136，并在返回到块126之前等待下一个LTF 104的开始。另一方面，如果当前LTF 104是最后的LTF 104-x，则控制从判决块134分支到块138。在块138中，控制基于矩阵H_est和矩阵P来生成矩阵H。控制随后前进到块140，并基于矩阵H来调整均衡器模块76的增益。控制随后经由终止块142返回到其它处理。

在信道估计器模块72执行方法120时，其对LTF 104执行分布式QR。即，QR(H_est)。计算密度因而增加为O(n²)，并且相关硬件和/或处理器73的处理等待时间将增加约O(n²)。这表示相对现有技术的改进，例如，降低了对处理功率的需求。现在将提供针对各种MIMO维度的通信系统50的矩阵H_est示例估计。

2×2和2×3MIMO情况

在2×2和2×3MIMO情况中，经过均衡的向量由下式给出：

$>\hat{x}=\frac{1}{\mathrm{diag}\left(P_{2\times 2}{R}_{2\times 2}^{-1}{R}_{2\times 2}^{-*}{P}_{2\times 2}^T\right)}{P}_{2\times 2}{R}_{2\times 2}^{-1}{Q}^{*}y$>

可见

$>\hat{x}=\left(\begin{array}{cc}\frac{r_{11}^2{r}_{22}^2}{r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}+r_{12}\left|\right|}^2}& 0\\ 0& \frac{r_{11}^2{r}_{22}^2}{r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}-r_{12}\left|\right|}^2}\end{array}\right)\left(\begin{array}{cc}1& -1\\ 1& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{cc}\frac{1}{r_{11}}& -\frac{r_{12}}{r_{11}{r}_{22}}\\ 0& \frac{1}{r_{22}}\end{array}\right)Q^{*}y,$>其中

$>W_{\mathrm{II}}=\left(\begin{array}{cc}\frac{r_{11}^2{r}_{22}^2}{r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}+r_{12}\left|\right|}^2}& 0\\ 0& \frac{r_{11}^2{r}_{22}^2}{r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}-r_{12}\left|\right|}^2}\end{array}\right),$>

$>P_{2\times 2}=\left(\begin{array}{cc}1& -1\\ 1& 1\end{array}\right),$>并且

$>R_{2\times 2}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\frac{1}{r_{11}}& -\frac{r_{12}}{r_{11}{r}_{22}}\\ 0& \frac{1}{r_{22}}\end{array}\right).$>

4×4空间复用(SM)MIMO情况

对于一般性的n×n MIMO通信系统50，经过均衡的向量由下式给出：

$>{\hat{x}}_n=\frac{1}{\mathrm{diag}\left(P_n{R}_n^{-1}{R}_n^{-*}{P}_n^T\right)}{P}_n{R}_n^{-1}{Q}_n^{*}y,$>其中H_est，n＝Q_nR_n。

用于递归解出上式的项的方法是本领域已知的。现在将描述上式的和$>\underset{‾}{w_{\mathrm{II},n}}=1./\mathrm{diag}\left(P_n{R}_n^{-1}{R}_n^{-*}{P}_n^T\right)$>项的递归计算。

4×4SM MIMO情况——子流(substream)信号噪声比(SNR)递归

令$>{\underset{‾}{w}}_{\mathrm{II},n}=1./\mathrm{diag}\left(P_{n\times n}{R}_{n\times n}^{-1}{R}_{n\times n}^{-*}{P}_{n\times n}^T\right).$>可见，对于1≤j<n而言，针对n个流的w_ll向量的第j个元素可以如下所示地递归计算得到：

$>\frac{1}{w_{\mathrm{II},n}^j}=\frac{1}{w_{\mathrm{II},n-1}^j}+k_j,$>其中，$>k_j={\left(P_{n\times n}{\underset{‾}{\mathrm{vv}}}^{*}{P}_{n\times n}^T\right)}_{\mathrm{jj}},$>$>R_{n\times n}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{n-1\times n-1}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& \underset{‾}{v}\end{array}\right).$>

对于j＝n，$>w_{\mathrm{II},n}^n=\frac{1}{{\lambda }_n+k_n}$>

其中，$>{\lambda }_n=P(n,1:n-1)R_{n-1}^{-1}{R}_{n-1}^{-*}P{(n,1:n-1)}^T.$>

现在将提供对紧接在前的式子的证明。

$>R_{n\times n}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{n-1\times n-1}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& \underset{‾}{v}\end{array}\right)$>

$>\mathrm{diag}\left(P_{n\times n}{R}_{n\times n}^{-1}{R}_{n\times n}^{-*}{P}_{n\times n}^T\right)=$>

$>\mathrm{diag}\left(P_n\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{n-1}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& \underset{‾}{v}\end{array}\right){\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{n-1}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& \underset{‾}{v}\end{array}\right)}^{*}{P}_n^T\right)$>

$>=\mathrm{diag}\left(P_n(\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{n-1}^{-1}{R}_{n-1}^{-*}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& \underset{‾}{0}\end{array}\right)+{\underset{‾}{\mathrm{vv}}}^{*})P_n^T\right)$>

$>=\mathrm{diag}(P_{n-1}{R}_{n-1}^{-1}{R}_{n-1}^{-*}{P}_{n-1}^T,P_{(n,1:n-1)}{R}_{n-1}^{-1}{R}_{n-1}^{-*}{P}_{(n,1:n-1)}^T)+\mathrm{diag}\left(P_n\underset{‾}{v}{\underset{‾}{v}}^{*}{P}_n^T\right)$>

4×4SM MIMO情况——处理第2个LTF 104

计算R_2×2。

计算$>R_{2\times 2}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}1/& -r_{12}/r_{11}{r}_{22}\\ 0& 1/r_{22}\end{array}\right).$>

计算$>1/w_{\mathrm{II},1}=(r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}+r_{12}\left|\right|}^2)/r_{11}^2{r}_{22}^2.$>

计算$>1/w_{\mathrm{II},2}=(r_{22}^2+{\left|\right|r_{11}-r_{12}\left|\right|}^2)/r_{11}^2{r}_{22}^2.$>

令λ＝1/w_ll，2。

4×4SM MIMO情况——处理第3个LTF 104

基于下式来更新三角矩阵的逆：

$>R_{3\times 3}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{2\times 2}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{ccc}{r}_{13}& r_{23}& r_{33}\end{array}\right)}^T\end{array}\right),$>$>R_{3\times 3}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{2\times 2}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{ccc}{\rho }_1& {\rho }_2& {\rho }_3\end{array}\right)}^T\end{array}\right)$>

其中，ρ₁＝(r₁₂r₂₃-r₁₃r₂₂)/r₁₁r₂₂r₃₃，ρ₂＝-r₂₃/r₂₂r₃₃，ρ₃＝1/r₃₃。

基于以下的式子来更新子流SNR：

1/w_ll，1→1/w_ll，1+‖ρ₁-ρ₂+ρ₃‖²

1/w_ll，2→1/w_ll，2+‖ρ₁+ρ₂-ρ₃‖²

1/w_ll，3→λ+‖ρ₁+ρ₂+ρ₃‖²

基于下式来更新λ因子：

λ＝1/w_ll，1+1/w_ll，1-1/w_ll，3+8real(ρ₂)ρ₃。

4×4SM MIMO情况——处理第4个LTF 104

基于下式来更新三角矩阵的逆：

$>R_{4\times 4}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{3\times 3}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{cccc}{r}_{14}& r_{24}& r_{34}& r_{44}\end{array}\right)}^T\end{array}\right)$>$>R_{4\times 4}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{3\times 3}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{cccc}{r}_{14}& r_{24}& r_{34}& r_{44}\end{array}\right)}^T\end{array}\right)$>

其中

ρ₁＝(r₃₃(r₁₂r₂₄-r₁₄r₂₂)-(r₁₂r₂₃-r₁₃r₂₂)r₂₄)/r₁₁r₂₂r₃₃r₄₄，

ρ₂＝(r₃₄r₂₃-r₂₄r₃₃)/r₂₂r₃₃r₄₄，ρ₃＝-r₃₃/r₃₃r₄₄，ρ₄＝1/r₄₄。

基于以下的式子来更新子流SNR：

1/w_ll，2→1/w_ll，2+‖ρ₁+ρ₂-ρ₃+ρ₄‖²

1/w_ll，3→1/w_ll，3+‖ρ₁+ρ₂+ρ₃-ρ₄‖²

1/w_ll，4→λ+‖-ρ₁+ρ₂+ρ₃+ρ₄‖²

1/w_ll，4→λ+‖-ρ₁+ρ₂+ρ₃+ρ₄‖²。

计算它们的逆，并将它们存储在可包括在信道估计器模块72中的存储器中。

3×3SM MIMO情况——处理第4个LTF 104

3×3MIMO情况采用非四方阵P。对于三个流而言，发送机模块56发送4个LTF 104，并采用以下矩阵P：

$>P_3=\left(\begin{array}{cccc}1& -1& 1& 1\\ 1& 1& -1& 1\\ 1& 1& 1& -1\end{array}\right).$>

信道估计器模块72估计信道矩阵H_est3×4，并且实际矩阵为$>H=H_{\mathrm{est}3\times 4}{P}_{3\times 4}^{\perp }.$>所接收的向量可以基于$>y=H_{\mathrm{est}3\times 4}{P}_{3\times 4}^{\perp }x=\mathrm{Hx}.$>

也可以通过直接对H_est3x4进行操作来采用分布式解(distributedsolution)，而没有形成H。在分布式解中，令

H_est3x4＝QR_3x4并且

H_est3x4＝[H_est3x3 h₄]

于是，Q^＊H_est3x4＝[R Q^＊h₄]，其中QR＝H_est3x3。

在一些实施例中，经过均衡的向量可以基于下式：

$>\hat{x}={\left(H_{\mathrm{est},3x4}{P}_{3x4}^{\perp }\right)}^{\perp }y.$>

可见

$>\underset{‾}{\overset{^}{x}}=P_1^{-1}\underset{‾}{z}-\mu \underset{‾}{v},$>其中u＝R^-1Q^＊h₄，并且μ＝[1-11]z。

向量v基于：

$>\underset{‾}{v}=k{P}_1^{-1}\underset{‾}{u},$>其中，u＝R^-1Q^＊h₄。

标量k基于：

k＝1/(1+[1-11]u)。

矩阵基于：

$>P_1^{-1}=2\left(\begin{array}{ccc}1& -1& 0\\ 1& 0& -1\\ 0& 1& 1\end{array}\right).$>

现在将提供对紧接在前的式子的证明。

解由$>\hat{x}={\left(H_{\mathrm{est},3x4}{P}_{3x4}^{\perp }\right)}^{-1}y$>给出。

令$>P_{3x4}^{\perp }=\left(\begin{array}{c}{P}_1\\ p_1\end{array}\right),$>并且将矩阵写为：

$>{\left(H_{\mathrm{est},3\times 4}{P}_{3\times 4}^{\perp }\right)}^{-1}={[H_{\mathrm{est},3\times 3}{P}_1+h_4{p}_1]}^{-1}={[{\mathrm{QRP}}_1+h_4{p}_1]}^{-1}$>

$>=P_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}-\frac{P_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}{h}_4{p}_1{P}_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}}{1+p_1{P}_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}{h}_4}=[I-\frac{{\mathrm{vp}}_1}{1+p_{1}v}]P_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}$>

其中，$>v=P_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}{h}_4$>

$>P_1^{-1}=2\left(\begin{array}{ccc}1& -1& 0\\ 1& 0& -1\\ 0& 1& 1\end{array}\right),$>$>p_1{P}_1^{-1}=\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)$>

3×3SM MIMO情况——求解W_II

信道估计器模块72基于项$>v=k{P}_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}{h}_4$>和R^-1R^-＊来计算：

$>W_{\mathrm{II}}=1/{\left({\left(H_{\mathrm{est},3\times 4}{P}_{3\times 4}^{\perp }\right)}^{*}\left(H_{\mathrm{est},3\times 4}{P}_{3\times 4}^{\perp }\right)\right)}^{-1}.$>

令矩阵

$>R^{-1}{R}^{-*}=\left(\begin{array}{ccc}{I}_{11}+j{Q}_{11}& I_{21}-j{Q}_{21}& I_{31}-j{Q}_{31}\\ I_{21}+j{Q}_{21}& I_{22}+j{Q}_{22}& I_{32}-j{Q}_{32}\\ I_{31}+j{Q}_{31}& I_{32}+j{Q}_{32}& I_{33}+j{Q}_{33}\end{array}\right)$>

并且，在LTF 104期间，计算：

S₁＝4(I₁₁-2I₂₁+I₂₂)

S₂＝4(I₁₁-2I₃₁+I₃₃)

S₃＝4(I₂₂+2I₃₂+I₃₃)

S＝(I₁₁+I₂₂+I₃₃)-2(I₂₁+I₃₁-I₃₂)

S₄＝I₁₁-2I₂₁+I₂₂-I₃₁+I₃₂+j(Q₁₁+Q₂₂+Q₃₁-Q₃₂)

S₅＝I₁₁-I₂₁+I₃₂-2I₃₁+I₃₃+j(Q₁₁+Q₂₁+Q₃₂+Q₃₃)

S₆＝I₂₁-I₂₂+I₃₁-2I₃₂-I₃₃+j(Q₂₁-Q₂₂+Q₃₁-Q₃₃)

可见

$>W_{//1}=1/(S_1+S{\left|\right|v_1\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_4{v}_1^{*}\right))$>

$>W_{//2}=1/(S_2+S{\left|\right|v_2\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_5{v}_2^{*}\right))$>

$>W_{//3}=1/(S_3+S{\left|\right|v_3\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_6{v}_3^{*}\right))$>

并且$>\underset{‾}{v}=k{P}_1^{-1}\underset{‾}{u}.$>

现在将提供以上对W_II的解的证明。令

$>H=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{QR}& h_4\end{array}\right)P_{3\times 4}^{\perp }\Rightarrow Q^{*}H=\left(\begin{array}{cc}R& Q^{*}{h}_4\end{array}\right)P_{3\times 4}^{\perp }=R(P_1+\underset{‾}{u}{p}_1),$>

u＝R^-1Q^＊h₄

则

$>{\left(H^{*}H\right)}^{-1}={(P_1+\underset{‾}{u}{p}_1)}^{-1}{R}^{-1}{R}^{-*}{(P_1^T+p_1^T{\underset{‾}{u}}^{*})}^{-1}=$>

$>(I-\frac{P_1^{-1}\underset{‾}{u}{p}_1}{1+\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)\underset{‾}{u}})P_1^{-1}{R}^{-1}{R}^{-1*}{P}_1^{-T}(I-\frac{p_1^T{\underset{‾}{u}}^{*}{P}_1^{-T}}{1+\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)\underset{‾}{u}})=$>

$>(P_1^{-1}-v\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right))R^{-1}{R}^{-*}(P_1^{-T}-{\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)}^T{v}^{*})=$>

$>P_1^{-1}{R}^{-1}{R}^{-*}{P}_1^{-T}+v\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)R^{-1}{R}^{-*}{\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)}^T{v}^{*}$>

$>-2\mathrm{real}/\left(P_1^{-1}{R}^{-1}{R}^{-*}\left(\begin{array}{ccc}1& -1& -1\end{array}\right)v^{*}\right)$>

$>v=k{P}_1^{-1}{R}^{-1}{Q}^{*}{h}_4$>

在如上所述确定$>\underset{‾}{v}=k{P}_1^{-1}\underset{‾}{u}$>之后，信道估计器模块72仍然需要递归地更新R^-1R^-＊。在时间n，令

$>R_n^{-1}=\left(\begin{array}{cc}{R}_{n-1}^{-1}& \rho \end{array}\right)$>

并应用以下恒等式：

$>R_n^{-1}{R}_n^{-*}=R_{n-1}^{-1}{R}_{n-1}^{-*}+{\mathrm{\rho \rho }}^{*}$>

例如，

$>R_{3x3}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{2x2}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{ccc}{\rho }_1& {\rho }_2& {\rho }_3\end{array}\right)}^T\end{array}\right)$>

ρ₁＝(r₁₂r₂₃-r₁₃r₂₂)/r₁₁r₂₂r₃₃  ρ₂＝-r₂₃/r₂₂r₃₃  ρ₃＝1/r₃₃

3×3SM MIMO情况——处理第1个LTF 104

信道估计器模块72通过计算$>R_1^{-1}=1/r_{11}$>来执行第一列消零操作(nulling)。

3×3SM MIMO情况——处理第2个LTF 104

信道估计器模块72基于下式来执行第二列QR处理：

$>R_{2x2}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_1^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{cc}{\rho }_1& {\rho }_2\end{array}\right)}^T\end{array}\right),$>其中，ρ₁＝-r₁₂/r₁₁r₂₂，并且ρ₂＝1/r₂₂。

信道估计器模块72随后计算并基于下式来更新R^-1R^-＊：

$>R_{2x2}^{-1}{R}_{2x2}^{-*}=\left(\begin{array}{cc}1/r_{11}+{\left|\right|{\rho }_1\left|\right|}^2& {\rho }_1{\rho }_2^{*}\\ {\rho }_1^{*}{\rho }_2& {\left|\right|{\rho }_2\left|\right|}^2\end{array}\right).$>

3×3SM MIMO情况——处理第3个LTF 104

信道估计器模块72通过递归地更新下式来执行第三列QR处理：

$>R_{3x3}^{-1}=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}{R}_{2x2}^{-1}\\ \underset{‾}{0}\end{array}\right)& {\left(\begin{array}{ccc}{\rho }_1& {\rho }_2& {\rho }_3\end{array}\right)}^T\end{array}\right)$>

其中，ρ₁＝(r₁₂r₂₃-r₁₃r₂₂)/r₁₁r₂₂r₃₃  ρ₂＝-r₂₃/r₂₂r₃₃  ρ₃＝1/r₃₃。

信道估计器模块72随后可以计算：

$>{\left|\right|{\rho }_1\left|\right|}^2,{\left|\right|{\rho }_2\left|\right|}^2,{\left|\right|{\rho }_2\left|\right|}^2,{\rho }_1{\rho }_2^{*},{\rho }_1{\rho }_3^{*},{\rho }_2{\rho }_3^{*}$>

并基于下式来更新R^-1R^-＊：

$>R_{3\times 3}^{-1}{R}_{3\times 3}^{-*}=R_{2\times 2}^{-1}{R}_{2\times 2}^{-*}+{\mathrm{\rho \rho }}^{*}$>

信道估计器模块72随后可以计算总和：

S₁＝4(I₁₁-2I₂₁+I₂₂)

S₂＝4(I₁₁-2I₃₁+I₃₃)

S₃＝4(I₂₂+2I₃₂+I₃₃)

S＝(I₁₁+I₂₂+I₃₃)-2(I₂₁+I₃₁-I₃₂)

S₄＝I₁₁-2I₂₁+I₃₂-I₃₁+I₃₂+j(Q₁₁+Q₂₂+Q₃₁-Q₃₂)

S₅＝I₁₁-I₂₁+I₃₂-2I₃₁+I₃₃+j(Q₁₁+Q₂₁+Q₃₂+Q₃₃)

S₆＝I₂₁-I₂₂+I₃₁-2I₃₂-I₃₃+j(Q₂₁-Q₂₂+Q₃₁-Q₃₃)

3×3SM MIMO情况——处理第4个LTF 104

信道估计器模块72计算：

u＝R^-1Q^＊h₄，

k＝1/(1+[1-11]u)，和

$>\underset{‾}{v}=k{P}_1^{-1}\underset{‾}{u}.$>

信道估计器模块可以将v存储在存储器75中。

信道估计器模块72基于下式来计算子流SNR：

$>W_{\mathrm{ll}1}=1/(S_1+S{\left|\right|v_1\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_4{v}_1^{*}\right))$>

$>W_{\mathrm{ll}2}=1/(S_2+S{\left|\right|v_2\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_5{v}_2^{*}\right))$>

$>W_{\mathrm{ll}3}=1/(S_3+S{\left|\right|v_3\left|\right|}^2-4\mathrm{real}\left(S_6{v}_3^{*}\right))$>

并且将子流SNR存储在存储器75中。

3×3SM MIMO情况——处理数据92

信道估计器模块72可以计算：

z＝R^-1Q^＊y和μ＝[1-11]z

并从存储器75读取v。信道估计器模块72随后可以计算：

$>\underset{‾}{\overset{^}{x}}=P_1^{-1}\underset{‾}{z}-\mu \underset{‾}{v}$>

并从存储器75读取子流SNR。均衡器模块76可以基于SNR来缩放经过均衡的向量。

现在参考图6A-6E，接收机模块的各种示例性实现方式被示出。现在参考图6A，接收机模块可以在高清电视(HDTV)420中实现。接收机模块可以实现WLAN接口429或者在WLAN接口429中实现。HDTV 420接收有线或者无线格式的HDTV输入信号，并生成用于显示器426的HDTV输出信号。在一些实现方式中，HDTV 420的信号处理电路和/或控制电路422和/或其它电路(未示出)可以处理数据、执行编码和/或加密、执行计算、格式化数据和/或执行可能需要的任何其它类型的HDTV处理。

HDTV 420可以与以非易失性方式存储数据的大容量数据存储装置427(例如，光和/或磁存储设备)进行通信。大容量数据存储装置427可以包括至少一个硬盘驱动器(HDD)和/或至少一个数字多功能盘(DVD)驱动器。HDD可以是包括一个或多个直径小于约1.8＂的盘片的mini HDD。HDTV 420可以连接到存储器428，存储器428例如是RAM、ROM、诸如闪存之类的低等待时间非易失性存储器和/或其它合适的电子数据存储装置。HDTV 420还可以支持经由WLAN网络接口429与WLAN的连接。HDTV 420还包括电源423。

现在参考图6B，接收机模块可以实现车辆430的WLAN接口448或在其中实现。在一些实现方式中，WLAN接口448与动力传动系控制系统432进行通信，动力传动系控制系统432从一个或多个传感器接收输入。传感器的示例包括温度传感器、压力传感器、旋转传感器、气流传感器和/或其它合适的传感器，并且/或者生成诸如引擎操作参数、传动装置操作参数和/或其它控制信号之类的一个或多个输出控制信号。

接收机模块也可以在车辆430的其它控制系统440中实现。控制系统440类似地可以从输入传感器442接收信号，和/或向一个或多个输出设备444输出控制信号。在一些实现方式中，控制系统440可以是下述系统的一部分：防抱死刹车系统(ABS)、导航系统、信息服务系统、车辆信息服务系统、车道偏离系统、自适应巡航控制系统、诸如立体声音响、DVD、光盘之类的车辆娱乐系统等。还可以想到其它实现方式。

动力传动系控制系统432可以与以非易失性方式存储数据的大容量数据存储装置446进行通信。大容量数据存储装置446可以包括至少一个HDD和/或至少一个DVD驱动器。HDD可以是包括一个或多个直径小于约1.8＂的盘片的mini HDD。动力传动系控制系统432可以连接到存储器447，存储器447例如是RAM、ROM、诸如闪存之类的低等待时间非易失性存储器和/或其它合适的电子数据存储装置。动力传动系控制系统432还可以支持经由WLAN网络接口448与WLAN的连接。控制系统440也可以包括大容量数据存储装置、存储器和/或WLAN接口(全部都未示出)。车辆430还可以包括电源433。

现在参考图6C，接收机模块可以在蜂窝电话450中实现，蜂窝电话450可以包括蜂窝天线451。接收机模块可以实现WLAN接口468，或者在WLAN接口468中实现。在一些实现方式中，蜂窝电话450包括麦克风456、诸如扬声器和/或音频输出插孔之类的音频输出458、显示器460和/或诸如键盘、定点设备、语音激励和/或其它输入设备之类的输入设备462。蜂窝电话450中的信号处理和/或控制电路452和/或其它电路(未示出)可以处理数据、执行编码和/或加密、执行计算、格式化数据和/或执行其它蜂窝电话功能。

蜂窝电话450可以与以非易失性方式存储数据的大容量数据存储装置464进行通信。大容量数据存储装置450可以包括至少一个HDD和/或至少一个DVD驱动器。HDD可以是包括一个或多个直径小于约1.8＂的盘片的mini HDD。蜂窝电话450可以连接到存储器466，存储器466例如是RAM、ROM、诸如闪存之类的低等待时间非易失性存储器和/或其它合适的电子数据存储装置。蜂窝电话450还可以支持经由WLAN网络接口468与WLAN的连接。蜂窝电话450还可以包括电源433。

现在参考图6D，接收机模块可以在机顶盒480中实现。接收机模块可以实现WLAN接口496和/或在WLAN接口496中实现。机顶盒480从诸如广播源之类的源接收信号，并输出适合显示器488的标准和/或高清音视频信号，显示器488例如是电视机和/或监视器和/或其它视频和/或音频输出设备。机顶盒480的信号处理和/或控制电路484和/或其它电路(未示出)可以处理数据、执行编码和/或加密、执行计算、格式化数据和/或执行任何其它机顶盒功能。

机顶盒480可以与以非易失性方式存储数据的大容量数据存储装置490进行通信。大容量数据存储装置490可以包括至少一个HDD和/或至少一个DVD驱动器。HDD可以是包括一个或多个直径小于约1.8＂的盘片的mini HDD。机顶盒480可以连接到存储器494，存储器494例如是RAM、ROM、诸如闪存之类的低等待时间非易失性存储器和/或其它合适的电子数据存储装置。机顶盒480还可以支持经由WLAN网络接口496与WLAN的连接。机顶盒480还可以包括电源483。

现在参考图6E，接收机模块可以在媒体播放器500中实现。接收机模块可以实现WLAN接口516和/或在WLAN接口516中实现。在一些实现方式中，媒体播放器500包括显示器507和/或诸如键盘、触摸屏等的用户输入508。在一些实现方式中，媒体播放器500可以采用图形用户界面(GUI)，该图形用户界面一般经由显示器507和/或用户输入508来利用菜单、下拉菜单、图标和/或点击界面。媒体播放器500还包括诸如扬声器和/或音频输出插孔之类的音频输出509。媒体播放器500的信号处理和/或控制电路504和/或其它电路(未示出)可以处理数据、执行编码和/或加密、执行计算、格式化数据和/或执行任何其它媒体播放器功能。

媒体播放器500可以与大容量数据存储装置510进行通信，大容量数据存储装置510以非易失性方式存储诸如经过压缩的音频和/或视频内容之类的数据。在一些实现方式中，经过压缩的音频文件包括符合MP3格式或其它合适的经过压缩的音频和/或视频格式的文件。大容量数据存储装置510可以包括至少一个HDD和/或至少一个DVD驱动器。HDD可以是包括一个或多个直径小于约1.8＂的盘片的mini HDD。媒体播放器500可以连接到存储器514，存储器514例如是RAM、ROM、诸如闪存之类的低等待时间非易失性存储器和/或其它合适的电子数据存储装置。媒体播放器500还可以支持经由WLAN网络接口516与WLAN的连接。媒体播放器500还可以包括电源513。除了上述那些之外，还可以想到其它实现方式。

本领域技术人员现在可以从以上描述中了解到，本公开的广泛教导可以以各种形式来实现。因此，虽然本公开包括特定示例，但是本公开的实际范围不应当如此限制，因为在研究附图、说明书和以下权利要求之后，其它变形例对专业人员来说将变得显而易见。