基于3G-LTE的虚拟导频序列中的多小区信道估计

摘要

建议了一种用于估计包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的干扰信道的构思，其中，从基站向至少一个移动站发送导频信号，生成附加导频序列，提供定义用于将所述导频序列分发到基站的规则的模式，所述导频序列被调制并叠加到所述导频信号上，并且在移动站处接收到的导频信号被用于估计来自发送所述导频信号的基站的通信信道中的干扰。

说明书

技术领域

本发明涉及用于估计包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电电信系统中的干扰信道的方法和系统。此外，本发明涉及此类多蜂窝无线电电信系统中的基站和移动站。最后，本发明涉及适合于用于估计此类多蜂窝无线电电信系统中的干扰信道的导频信号。

背景技术

多小区干扰毋庸置疑地是全覆盖宽带无线接入网络中的主要限制因素。在下行链路数据传输上减轻此效应是未来无线通信系统中的关键挑战之一。关于干扰信道的知识越好，用于任何干扰减轻的基础也越好。

可以通过如干扰抑制组合（IRC）（参考C. A. Baird和C. L. Zahm的“Performance criteria for narrowband array processing”，IEEE conference on Decision and Control，1971年第10卷564-565页）以便增加下行链路中、特别是在LTE（长期演进）下行链路中的终端的均衡后SINR（信噪比，其中噪声包括热噪声和干扰）并因此增加吞吐量的简单的基于接收机的方案、或基于协作基站的高级方案诸如联合传输（JT）（参考T. Weber、I. Maniatis、A. Sklavos、Y. Liu、E. Costa、H. Haas、和E. Schulz的“Joint transmission and detection integrated network (joint) a generic proposal for beyond 3g systems，9th International Conference on Telecommunications （ICT'02），北京，2002年6月，第3卷479-483页”；H. Huang和S. Venkatesan的“Asymptotic downlink capacity of coordinated cellular networks”，Conference Record of the Thirty-Eighth Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers，2004，2004年第1卷第850-855页）来开发多小区信道知识。

为了估计干扰源（interferer）的信道，基站（多个基站）必须发送导频符号作为在不同扇区和站点的天线之间正交的训练信号，其中，在移动终端（MT）中的接收站点处，将接收到的导频符号与基准相比较以便判断各信道中的干扰的种类和程度。另一方面，必须估计很多的这些信道以抵抗干扰直至达到本底噪声（noise floor）为止。干扰源信道越可识别，就越必须发送正交导频。这消耗很大一部分潜在的容量增益。

特别地，在蜂窝系统LTE的标准中，上述问题保持开放，然而，对于实现较高吞吐量的完全工作系统而言需要对此进行考虑。因此，很大的兴趣在于如上已经所述地获得干扰信道的知识。3G-LTE（第三代长期演进）系统提供内置装置以基于导频独立地估计属于相同B节点（Node-B）的小区内信道。到目前为止，没有如何将此扩展至此类系统中的所有节点-基站的有效提议。

对于FDD（频分双工）多小区应用中的B节点协作而言，在节点-基站处要求任何种类的信道状态信息（相干信道状态信息（CSI）或不相干信道质量信息（CQI））。可以基于将基于正交导频在终端侧执行的多小区信道估计来获得此知识。不可能定义多蜂窝信道的合理估计所需的那么多正交导频，因为这将由于导频开销而降低系统的频谱效率。因此，必须在标准中找到如何使基站信号正交的某种间隙。

在现有技术中，从WCDMA（宽带码分多址）系统中已知码分复用的使用。在此系统中，公共下行链路导频信道（CDPICH）被小区特定的256长度的序列扩展，其在通过序列长度的相关之后相对于其它信号给出至多24 dB的估计器增益。以这种方式，可以在终端侧估计至少最强的干扰信号。

没有可用于基于OFDM的蜂窝系统的可比技术，其中以频率选择的方式来估计信道，并且可用于干扰抑制的大部分导频资源被用于准确的频率选择信道估计。如在WCDMA标准中的那么高的扩频增益是未知的且在如3G LTE的OFDM系统中是不可行的。

此外，已经发现难以获得如基站处的联合传输所需的精确的下行链路CSI；即，该要求比对在相反上行链路方向上的联合检测的要求更严格（参考T. Haustein、C. von Helmolt、E. Jorswieck、V. Jungnickel、和V. Pohl的“Performance of MIMO systems with channel inversion”，IEEE 55th Vehicular Technology Conference, 2002，VTC Spring 2002. 2002年第1卷第35-39页）。如上已经所述的，遗憾的是，现代蜂窝系统可能未提供独立地估计所有信道所需的那么多的正交导频符号。

发明内容

本发明的目的是提供如何将信道估计扩展至多蜂窝无线电系统中的所有基站的有效建议。

本发明的另一目的是提供一种用于可适用于多个物理层构思、特别是协调的联合传输和干扰抑制组合构思的下行链路中的多小区信道估计的构思。

为了实现以上及其它目的，根据本发明的第一方面，提供了一种用于估计包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的干扰信道的方法，包括步骤：从所述基站向所述至少一个移动站发送导频信号，并使用在移动站处接收到的导频信号来估计来自发送所述导频信号的基站的通信信道中的干扰，其中，生成附加导频序列，提供定义用于将所述导频序列分发到所述基站的规则的模式，并且所述导频序列被调制并叠加到所述导频信号上。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于估计包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的干扰信道的系统，包括用于从所述基站向至少一个移动站发送导频信号的装置、用于生成附加导频序列的装置、用于提供定义用于将所述导频序列分发到所述基站的规则的模式的装置、用于将所述导频序列调制并叠加到所述导频信号上的装置、以及用于使用在移动站处接收到的导频信号来估计来自发送所述导频信号的基站的通信信道中的干扰的装置。

根据本发明的第三方面，提供了一种包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的基站，包括用于向至少一个移动站发送导频信号的发送机、用于根据分配给此基站的单独模式生成附加导频序列的发生器、以及用于将所述导频序列调制并叠加到所述导频信号上的调制器。

根据本发明的第四方面，提供了一种包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的移动站，包括：用于接收从基站发送的导频信号的接收机，所述导频信号至少包括被调制并叠加到导频信号上的导频序列，其中，提供了定义用于将导频序列分发到基站的规则的模式；和估计器，用于估计来自被依照导频序列确定为发送所述导频信号的基站的通信信道中的干扰。

根据本发明的第五方面，提供了一种适合于用于估计包括多个基站和至少一个移动站的多蜂窝无线电通信系统中的干扰信道的导频信号，至少包括被调制到此导频信号的附加导频序列，其中，提供了定义用于将所述导频序列分配给预定基站或一组预定基站的规则的模式。

在从属权利要求中定义了本发明的示例性实施例。

本发明提供了允许具有小区间干扰的多小区方案中的最佳信道估计的参考信号序列分配的定义。根据本发明的提议的构思导致跟踪干扰信道的能力与用户的移动性之间的权衡。根据本发明的虚拟导频方案不消耗比在当前系统中任何更多的导频。但是其使得移动终端能够实现其在服务区域中移动得越慢则识别越多的强干扰信道。因此，在不增加导频开销的情况下，低移动性终端可以获取高级干扰减轻方案的最大益处。

优选地，本发明的构思是基于规定不同扇区之间的正交导频信号的3G-LTE的当前草案规范，而不同的站点不是正交的而是用由网络运营商定义的伪随机序列（PRS）标记。本发明提出使用被表示为虚拟导频的非随机而是确定性的序列并基于部分相关原理提供导频重复使用方案。以这种方式，附近基站的信道可以由于根据本发明提供的模式而在初期阶段被估计，并因此使用短相关窗口（例如在两个传输时间间隔（TTI）上）被分离，而估计更远站的信道要求更长的相关窗口并因此要求降低的用户移动性，因为遥远小区平均上被较高的路径损耗衰减，即这些小区对于协作目的而言不那么重要。

此外，这里要注意的是依照本发明生成并使用的虚拟导频序列不限于阿达马（Hadamard）序列，而是可以使用如例如DFT序列的各种正交序列。

附图说明

现在将参照附图基于实施例来描述本发明，在附图中： 

图1示意性地示出包括为小区内信道估计保留的正交导频符号的3G-LTE成帧结构； 

图2示意性地示出用于针对三重分区（triple-sectorized）蜂窝系统中的前四个步骤给定的虚拟导频模式的分配平面的开发； 

图3示意性地示出作为三重分区蜂窝系统中的图2的步骤的最终结果的基于正交码序列的导频重复使用模式； 

图4是示出用于接收信号协方差估计技术和多小区信道估计技术的传输时间间隔（TTI）上的平均归一化均方误差（MSE）的图表；

图5是示出在用于五个最强扇区（图5a、b和c）和用于内部扇区（图5d）的静态信道的情况下在传输时间间隔（TTI）上为相关估计器获得的归一化均方误差（MSE）的图表；以及 

图6是示出在（图6a）用于五个最强扇区的动态信道的情况下使用根据本发明的实施例的提议虚拟导频模式在传输时间间隔（TTI）上为相关估计器获得的归一化均方误差（MSE）（图6a）和与静态信道情况相比的归一化均方误差中的损失（图6b）的图表。

具体实施方式

在详细地描述示例性实施例之前，首先描述背景以便更好地理解本发明。

用下式来描述OFDMA（正交频分多址）系统中的每个子载波Ω上的MIMO（多输入多输出）传输，其具有数目N_T的发送天线和数目N_R的接收天线，其中N_T＝N_R

其中，H指示N_R×N_T信道矩阵；x表示发送符号的N_T×1矢量；y和n表示接收信号和加性高斯白噪声（AWGN）样本的N_R×1矢量。

在下文中，频率指数Ω被消除，并考虑下行链路中的多蜂窝MIMO信道。由下式给出在蜂窝环境中的移动终端m处接收到的下行链路信号y_m

从第i个基站发送的期望的第u个数据流被在z_i,u中给出的干扰扰乱。

执行干扰减少的实际方式是直接在移动终端处，在那里可获得可靠的信道知识且可以检测干扰。对于移动终端处的干扰抑制，要求获得信号、干扰和噪声的系统协方差矩阵R_XX，其中，和分别是每个信号x_k,l和噪声的功率。

将这些估计用于干扰减少目的的技术是最小均方误差（MMSE）接收机。通过采用多个接收天线，可以使用此线性接收机技术并因此在抑制干扰的同时增强期望的信号。为了适当的应用，必须知道系统的协方差矩阵，其定义为 

将詹森（Jensen）不等式用于凸函数得到即时SINR的下界。

通过使用等式（5）将等式（6）单独地最大化（参考C. A. Baird和C. L. Zahm的“Performance criteria for narrowband array processing” IEEE Conference on Decision and Control，1971年第10卷第564-565页）。因此，由下式给出具有用于所有干扰基站的完全信道知识的可实现SINR（信噪比，其中噪声包括终端噪声和干扰） 

人们可以想到估计期望的矩阵的简单机制。可以通过使用多个随后接收到的数据符号来估计接收到的信号矢量y的协方差矩阵而获得此知识。分别用和来表示厄密（Hermitean）转置和期望算子（operator）。

通过假定i.i.d.数据符号x_k在信道k上的传输和在s个符号上进行平均，估计误差将随着s而减小（参考V. Jungnickel、T. Haustein、E. Jorswieck、V. Pohl和C. von Helmolt的“Performance of a MIMO system with overlay pilots”，Global Telecommunications Conference，2001. GLOBECOM '01 IEEE，2001年第一卷，第1卷第594-598页；M. Speth、S. Fechtel、G. Fock和H. Meyr的“Optimum receiver design for wireless broad-band systems using OFDM. I”，Communications, IEEE Transactions on，1999年11月第47卷第11期第1668-1677页）。由S给出跨准静态信道的发送的数据符号的总数。将所估计的协方差矩阵表示为

稍后将详细地考虑R_yy与所估计的协方差矩阵之间的估计误差。

根据3G-LTE规范（参考3GPP TS 36.211第8版），如图1所指示的，意图将导频符号用于小区内信道估计的目的。图1示出包括为小区内信道估计保留的正交导频符号的3G-LTE成帧结构。长度为三的Zadoff-Chu序列使得能够单独地估计属于相同基站的扇区的全部三个信道。此外，在资源块中的不同时间和频率位置（即正交）上对用于不同发送天线的导频符号进行定义和定位。另外，使用将由网络运营商定义的伪随机序列（PRS）对导频进行加扰。

思想是使用随时间变得正交的附加导频序列，例如阿达马或DFT序列。我们定义一个模式，该模式定义将这些序列分发到小区、即节点-基站的规则。这些序列被沿着时间轴调制并叠加到在3G-LTE中定义的用于不同天线配置的导频符号上（参考3GPP TS 36.300v800、E-UTRA and E-UTRAN－overall description，2007年3月），如附加加扰序列。因此，属于相同B节点的所有扇区的正交导频符号被由该模式定义的相同序列叠加。

图2示意性地示出用于在三重（3-fold）分区蜂窝系统（即每个小区由三个扇区组成）中针对序列长度分别是1、2、4和8（分别根据图2a、b、c和d）的四个步骤给定的虚拟导频模式的分配平面的开发，其中，十进制数指示扇区索引。在图2中，每个灰或黑色表示可用的具有给定序列长度的正交虚拟导频序列。从序列长度1（图2a）开始，所有扇区具有相同的虚拟序列。对于序列长度2（参考图2b），为每隔一行（each 2^nd line）分配在2个时隙之后与原始虚拟序列正交的另一虚拟序列。在具有序列长度4的下一步骤中（参考图2c），所有灰色序列被分成两个正交子群，并且黑色序列被分成另两个正交子群。在具有序列长度8的下一步骤中，对角元素被分成子群，即每隔三个对角行重复。同样地意图用于另一对角线方向。在图3中给出对于序列长度16有效的最终结果。在表1中给出该序列分配。

表1：具有遍布于空间（行）和时间（列）域上的阿达马序列的序列分配。

在示例性实施例中，对于16的最大序列长度，阿达马序列逐时隙地（from slot to slot）遍布于时域上。图3使建议的导频网格可视化，其中，数（基于十六进制的）指示选自序列矩阵C的代码C_n，即最大长度N＝16的阿达马矩阵的行。十进制数指示时域上的序列长度。表1示出阿达马序列遍布于空间（由表1中的行指示）和时间（由表1中的列指示）域上。要注意的是所建议的方案覆盖不同的序列长度n＝{1, 2, 4, 8, 16}，因为该序列模式本身每n行重复。因此，该系统可以受益于用于增加序列长度n的更精确信道估计。

这里还要注意的是根据关于将在本上下文中使用的“块正交序列”的定义，块正交序列矩阵的每行与具有全相关长度的相同矩阵的所有其它行正交，即CC^H＝I。将相关长度减小至n产生具逐块（block wise）正交性质的矩阵，其中，每个块具有尺寸。此外，对于给定相关长度n而言，每个第n行应是等同的。

向多小区系统分配虚拟导频序列的建议的方案相对于估计误差是平移不变的（translational invariant）。即使在循环移位之后也保持其块正交性。可以容易地将建议的方案扩展至较大相关长度的情况。此外，可以应用每种块正交序列而不是产生相同性能的阿达马序列。例如，凭借DFT矩阵的列和行，使得给出块正交性，导致具有基于相关的估计器所需的相同性质的序列。以此方式，可以将虚拟导频解释为通过子载波间距的一部分的离散频移并且部分相关是具有有限频谱分辨率的滤波过程。

根据图3的方案，使用相同阿达马序列的小区间的距离被最大化。在成排的4个小区之后分配相同序列。这适用于水平和两个对角线对准。4个的半径中的所有小区具有到方案中间的小区的正交序列。阿达马序列到小区的分配完全由包含16个小区的任意菱形定义，其中每个小区使用另一导频序列。重复该菱形以填充无穷大的平面。图3中的一个可能菱形被小区E、0、1、7围绕。要注意的是该分配的每个置换（permutation）将影响信道估计均方误差（MSE）。在建议的方案中，保证移动终端的平均信道估计误差与其所在的小区无关。这意味着仅对于模拟而言考虑例如图3的小区0就足够了。

在移动终端处，对于n个不同的组使用基于相关的估计器来分离信道h_k,l。使用基于相关的估计器的主要原因是其适度的计算复杂性。由下式给出基于相关的估计器

其中，c_n(p)和y^m(p)分别表示给定离散时间指数p下的编码符号和接收的信号矢量。

为了性能评估，考虑生成SISO（单输入单输出）信道的3GPP SCME（扩展的空间信道模型）信道模型。如根据表2的参数列表中所指示的，除非另作说明，否则假设静态信道进行分析。为了进行分区，逐个小区地、即对每个基站独立地对模拟情形进行初始化。对于属于相同基站的所有3个扇区，大规模参数被保持固定，而小规模参数被随机化。引入所谓的情形混合以产生基站的不同信道状态例如LOS或NLOS，这看起来比对所有信道采取相同的情况更加现实。在遵循基于实验结果的距离相关随机过程的模拟内改变该状态（The state is changed within the simulation following a distance-dependent stochastic process based on experimental results）。

表2：模拟假设。

为了比较不同的估计误差，使用平均归一化MSE，其中，Tr{·}表示迹算子（trace operator） 

在图4中示出用于协方差估计的结果。其比较用于分别在所有OFDM数据符号上可应用的或使用虚拟导频的协方差和基于相关的估计器的平均归一化MSE。基于相关的估计器要求发送至少数目为7的OFDM符号，即一个相关长度，而协方差估计器能够用首先发送的数据符号开始估计。结果是已经对于一个时隙的相关长度而言，基于相关的估计器优于协方差估计器。

图5示出被相关扇区的接收功率归一化的MSE。其使用基于伪随机序列（图5(a)）、随机布置的阿达马序列（Fig 5(b)）和以图3所示的特定模式布置的阿达马序列（图5(c)）的虚拟导频在信道估计过程中比较不同的性能。在这些图中，对在移动终端处瞬时地示出五个最高接收功率的前N个最强扇区给定可实现的MSE。结果是使用基于随机布置的正交序列例如阿达马（图5(b)）的虚拟导频与使用伪随机序列的情况相比不能减小MSE。然而，向基站分配阿达马序列的建议的序列重复使用模式与随机序列布置相比示出优越的性能。在该方案内，相互之间紧密地定位的基站被分配给要求较小相关长度以便可划分的正交序列。

图5（c）和5（d）指示用于前N个最强扇区以及用于固定扇区集的可实现MSE。对于后者而言，将观察到对于具有指数＝{1, 2, 3, 8, 21}的所有扇区而言，多小区信道估计的误差对于大于4即2个 TTI（传输定时间隔）的序列长度而言小于-10 dB，如图3所指示的。在全相关长度之后，相邻基站的信道估计是几乎完美的，即具有SINR>40 dB。然而，估计前N个最强信道可能引起较高的误差。这是由于前N个最强信道可能不属于相邻基站的事实而引起的。无论如何，通过对较大相关长度使用更加正交的网格，可以如图5（c）所指示地减小MSE。用于最强信号的MSE的减小是显著的。对于16即8个 TTI的相关长度而言，对于前5个最强信道，MSE在-19 dB以下。

对于准静态信道而言，可以容易地实施建议的多小区信道估计方法，其中，必须例如通过使用全球定位系统（GPS）来使站点同步。

在下文中，评估由于例如由移动终端的某个速度或简单的相位噪声引起的时变信道而引起的估计过程中的性能退化。将恒定相位旋转引入静态信道将导致如下的最简单形式的时变信道（参考O. Besson和P. Stoica的“On parameter estimation of MIMO flat-fading channels with frequency offsets”IEEE Transactions on Signal Processing，2003年3月第51卷第3期第602-613页）： 

其中，p是离散时间指数。在对于该环境中的所有基站和发送元件而言具有i.i.d.性质的范围中定义随机相位。

利用这些参数，再次执行用于可实现MSE的评估，导致下面给出的性能。图6（a）指示在时变信道条件的情况下的可实现MSE。结果是对于最大相关长度n＝16而言，所有估计误差可以收敛到几乎相同值，即≈20dB。最强信号的估计误差甚至可以从相关长度n＝8增加至n＝16。在这种情况下，由于相位旋转而引起的误差胜过估计器增益。在图6（b）中给出与静态信道条件相比的归一化MSE中的损失。再次地，结果是对于来自静态情况的具有最低MSE的那些信道而言，估计误差基本上增加。

对于小区a、b，假设a≡b，如果每个基站a₁具有对应基站b₁，而设置在测量a₁的a中的移动终端可以预期如设置在测量b₁的b中的移动终端相同的信道估计误差。该误差取决于所有基站的距离和导频序列。更确切地说，如果存在一一对应映射，则假设，其中，c是小区的无穷集。对于具有f_ab（a₁，a₂）=（b₁，b₂）的任意a₁、a₂，该映射必须具有以下性质：a、a₁之间的距离等于b、b₁。这同样适用于a、a₂和b、b₂。此外，分配给a₁、a₂和b₁、b₂的两对导频序列在2、4、8和16的相关长度之后具有相同的正交性质（真/假）。换言之，每对a₁、a₁具有对应对b₁、b₂，其具有相同的距离和序列（正交）性质。关于建议的方案，定义针对任何的以下一一对应映射： 

其中，r₁、d₁、r₂、d₂是任意整数，定义沿着六边形网格向右走r步并向右下走d步的新小区。因此满足上述的距离性质。

毕竟，建议的方案对序列使用特定小区计划，通过其对不同站点的导频进行加扰。根据所描述的实施例，最高阶的正交性、即最短的相关长度被用于相邻小区。结果，可以单独地估计干扰源的信道，其很可能也是最强干扰（平均）B节点。距离终端更远的B节点只有使用较长相关窗口才是正交的。如图3举例所示，在标准中，扇区1、2、3已经是正交的，其中，假设内部小区（标记为0）具有全1（all ones）序列。

相关窗口（即用于与有效序列长度对应的信道估计的时间段）越长，可以独立地估计越远的B节点信道。建议的导频序列模式是随着时间可缩放的。

该方案可以容易地扩展至较大序列和相关长度。在LTE中最大序列长度应是170。

利用建议的方案，移动性相关的干扰抑制变成可能。高度移动终端具有随着时间快速地改变的信道。在这种情况下，只能识别最近的干扰源。在较低速度下，较长的相关窗口变得可能，并且可以估计更多的干扰源。以此方式，可以使缓慢终端的性能最优化，而且快速终端可以受益于干扰抑制。作为用于缓慢终端的干扰抑制的结果，这些终端具有较高的频谱效率并因此占用较少的资源，该资源进而被重新分发给高速终端。

可以由计算机软件或由计算机硬件或由计算机软件和硬件的组合、优选地在基站和（多个）移动终端的存储器和处理器中实施上述系统。

最后，应注意的是上述实施例是用于实施本发明的示例，但是本发明的范围应不必受到以上描述的限制。由以下的权利要求来定义本发明的范围。