ES2293202T3 - Estimacion generalizada de datos en dos etapas. - Google Patents
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Abstract
Un método para recuperar símbolos de señales recibidas en un espectro compartido, comprendiendo el método los pasos de: - procesar los códigos de las señales recibidas en el espectro compartido utilizando una transformada de Fourier, FT, por bloques y obtener una matriz diagonal por bloques de los códigos; - estimar una respuesta del canal de las señales recibidas; - ampliar y modificar la respuesta del canal para obtener una matriz circular por bloques y calcular una FT por bloques y obtener una matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal; - combinar la matriz diagonal por bloques de los códigos y la matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal; - muestrear las señales recibidas; - procesar las señales recibidas utilizando la combinación de la matriz diagonal por bloques de los códigos y la matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal con un algoritmo de Cholesky; - calcular una FT inversa por bloques sobre el resultado del algoritmo de Cholesky para obtener los símbolos ensanchados; y - desensanchar los símbolos ensanchados para recuperar los símbolos de las señales recibidas.
Description
Estimación generalizada de datos en dos
etapas.
La presente invención se refiere a sistemas de
comunicación inalámbricos. Más en concreto, la presente invención
está dirigida a la estimación de datos en tales sistemas.
En sistemas inalámbricos, se utiliza la técnica
de JD (joint detection; detección conjunta) para atenuar la ISI
(intersymbol interference; interferencia entre símbolos) y la MAI
(multiple access interference; interferencia de acceso múltiple).
La técnica de JD se caracteriza por un buen rendimiento pero elevada
complejidad. Incluso utilizando la aproximación de Cholesky o
transformadas de Fourier por bloques con algoritmos de
descomposición de Cholesky, la complejidad de la técnica de JD es
aún muy elevada. Cuando se adopta la técnica JD en un receptor
inalámbrico, su complejidad impide que el receptor se implemente de
forma eficiente. Esto evidencia la necesidad de algoritmos
alternativos que no sean sólo sencillos de implementar, sino que
tengan también un buen rendimiento.
Para resolver estos problemas, se han
desarrollado receptores, que definen el estado de la técnica,
basados en un ecualizador de canal seguido de un desensanchador de
códigos. Estos tipos de receptores reciben el nombre de receptores
SUD (single user detection; detección de un solo usuario) porque, al
contrario que en los receptores JD, el proceso de detección no
requiere el conocimiento de los códigos de canalización de los otros
usuarios. Los receptores SUD tienden a no presentar el mismo
rendimiento que los receptores JD para la mayoría de las
velocidades de datos de interés, aunque su complejidad es muy
pequeña.
Una solución al problema anterior se conoce, por
ejemplo, por VOLLMER ET AL:
"Joint-Detection using Fast Fourier Transforms in
TD-CDMA based Mobile Radio Systems", PROCEEDINGS
OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON TELECOMM., ICT, 1999, páginas
1-7, XP002190679. Esta publicación muestra que la
técnica de JD es equivalente a resolver un problema de mínimos
cuadrados con una matriz del sistema por bloques de Toplitz.
Ampliando esta matriz a una matriz circular por bloques, es posible
diagonalizar la matriz mediante transformadas rápidas de Fourier.
Por consiguiente, existe una necesidad de detectores de datos de
baja complejidad y elevado rendimiento.
Los símbolos han de recuperarse de señales
recibidas en un espectro compartido. Los códigos de las señales
recibidas en el espectro compartido se procesan utilizando una
transformada de Fourier (FT) por bloques, obteniendo una matriz
diagonal por bloques de los códigos. Se estima una respuesta del
canal de las señales recibidas. La respuesta del canal se amplía y
se modifica para obtener una matriz circular por bloques y se
calcula una transformada de Fourier por bloques, obteniendo una
matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal. La matriz
diagonal por bloques de los códigos se combina con la matriz
diagonal por bloques de la respuesta del canal. Las señales
recibidas se muestrean y se procesan utilizando la combinación de la
matriz diagonal por bloques de los códigos y la matriz diagonal por
bloques de la respuesta del canal con un algoritmo de Cholesky.
Sobre un resultado del algoritmo de Cholesky se calcula una
transformada inversa de Fourier por bloques para obtener los
símbolos ensanchados. Los símbolos ensanchados se desensanchan para
recuperar los símbolos de las señales recibidas.
La figura 1 es un diagrama de bloques que
muestra una detección de datos en dos etapas.
La figura 2 es un diagrama de bloques de una
realización de una detección de datos en dos etapas.
La figura 3 es un diagrama de bloques de una
asignación de códigos para reducir la complejidad de la detección
de datos en dos etapas.
Las figuras 4A-4D son diagramas
de bloques que utilizan tablas de consulta para determinar
\Lambda_{R}.
La presente invención se describirá con
referencia a las figuras de los dibujos en donde en todas las
figuras referencias numéricas idénticas representan elementos
idénticos.
Un estimador de datos de dos etapas puede
utilizarse en una unidad WTRU (wireless transmit/receive unit;
unidad emisora/receptora inalámbrica) o estación base cuando todas
las comunicaciones que tengan que ser detectadas por el estimador
experimenten una respuesta de canal similar. Aunque lo que viene a
continuación se describirá en relación al sistema de comunicaciones
preferido W-CDMA (wideband code division multiple
access; acceso múltiple por división de códigos en banda ancha) del
proyecto 3GPP (third generation partnership project; proyecto de
asociación de tercera generación), es aplicable a otros
sistemas.
La figura 1 es un diagrama de bloques
simplificado de un receptor que utiliza un estimador de datos de dos
etapas 55. Una antena 50 o un array de antenas reciben señales de
radio-frecuencia. Las señales se muestrean por un
dispositivo de muestreo 51, normalmente a la velocidad de chips o a
un múltiplo de la velocidad de chips, obteniéndose un vector
recibido r. Un dispositivo de estimación del canal 53
utilizando una señal de referencia, tal como una secuencia de
entrenamiento o código piloto, estima la respuesta del canal para
las señales recibidas como una matriz de la respuesta del canal H.
El dispositivo de estimación del canal 53 estima también la
varianza del ruido, \sigma^{2}.
El ecualizador de canal 52 toma el vector
recibido r y lo ecualiza utilizando la matriz de la respuesta
del canal H y la varianza del ruido \sigma^{2}, obteniendo un
vector de símbolos ensanchados s. Utilizando los códigos C
de las señales recibidas, un desensanchador 54 desensancha el vector
de símbolos ensanchados s generando los símbolos estimados
d.
Con técnica de JD, una fórmula MMSE (minimum
mean square error; error cuadrático medio mínimo) con respecto al
vector de símbolos d puede expresarse como:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
donde \hat{d} es la
estimación de d; r es el vector de señales recibidas,
A es la matriz del sistema; R_{n} es la matriz de la covarianza
de la secuencia de ruido; R_{d} es la matriz de covarianza de la
secuencia de símbolos; y (.)^{H} representa la operación (de
Hermite) de transposición conjugada compleja. Las dimensiones y
estructuras de los vectores y matrices anteriores dependen del
diseño específico del sistema. Normalmente, sistemas diferentes
tienen diferentes parámetros del sistema tales como estructura de
trama, longitud del campo de datos y longitud del ensanchamiento
del
retardo.
retardo.
La matriz A tiene diferentes valores de
dimensiones para diferentes sistemas y las dimensiones de la matriz
A dependen de la longitud del campo de datos, del número de códigos,
del factor de ensanchamiento y de la longitud del ensanchamiento
del retardo. A título de ejemplo, para la transmisión de 8 códigos
cada uno con un factor de ensanchamiento igual a 16, la matriz A
tiene dimensiones de 1.032 por 488 para un sistema WCDMA TDD si se
utilizan ráfagas de tipo 1 y para un ensanchamiento del retardo de
una longitud de 57 chips, mientras que la matriz A tiene
dimensiones de 367 por 176 para un sistema TD-SCDMA
para un ensanchamiento del retardo de una longitud de 16 chips.
Suponiendo ruido blanco y símbolos sin
correlación con energía unidad, R_{n} = \sigma^{2}I y R_{d}
= I, donde I representa la matriz identidad. La sustitución de estos
valores en las ecuaciones 1 y 2 conduce a:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
La señal recibida puede verse como una señal
compuesta, representada por s, que pasa a través de un canal
único. La señal recibida r puede representarse por r
= H_{\underline{s}}, donde H es la matriz de la respuesta del
canal y s es la señal ensanchada compuesta. H toma la forma
de:
En la ecuación 5, W es la longitud de la
respuesta del canal y, por consiguiente, es igual a la longitud del
ensanchamiento del retardo. Típicamente, W = 57 para una ráfaga
W-CDMA TDD tipo 1 y W = 16 para
TD-SCDMA. La señal ensanchada compuesta s
puede expresarse como s = Cd, donde el vector de
símbolos d es:
y la matriz de los códigos C
es:
con:
donde Q, K y N_{s} representan,
respectivamente, el factor de ensanchamiento, el número de códigos
activos y el número de símbolos que contiene cada código de
canalización. c^{(k)}_{i} es el elemento i-ésimo del código
k-ésimo. La matriz C es una matriz de tamaño N_{s} . Q por
N_{s} .
K.
\newpage
La sustitución de A = H C en la Ecuación 4,
conduce a:
donde R_{C} = CC^{H}. Si
\hat{s} representa la señal ensanchada estimada, la
Ecuación 9 puede expresarse en dos
etapas:
Etapa
1
Etapa
2
La primera etapa es la etapa de ecualización
generalizada del canal. Estima la señal ensanchada s mediante
un proceso de ecualización de acuerdo con la Ecuación 10. La
segunda etapa es la etapa de desensanchamiento. La secuencia de
símbolos d se recupera por un proceso de desensanchamiento de
acuerdo con la ecuación 11.
La matriz R_{C} de la Ecuación 9 es una matriz
diagonal por bloques de la forma:
El bloque R_{0} en la diagonal es una matriz
cuadrada de tamaño Q. La matriz R_{C} es una matriz cuadrada de
tamaño N_{s} . Q.
Debido a que la matriz R_{C} es una matriz
circular por bloques, puede utilizarse la técnica de FFT (Fast
Fourier Transform; transformada rápida de Fourier) por bloques para
ejecutar el algoritmo. Con esta aproximación, la matriz R_{C}
puede descomponerse como:
con
F_{Ns} es la matriz FFT de
N_{s} puntos, I_{Q} es la matriz identidad de tamaño Q y la
notación \otimes es el producto de Kronecker. Por definición, el
producto de Kronecker Z de las matrices X e Y, (Z = X \otimes Y)
es:
donde x_{m,n} es el elemento
(m,n)-ésimo de la matriz X. Para cada F_{(Q)} se lleva a cabo una
FFT de N_{s} puntos Q veces. \Lambda_{R} es una matriz
diagonal por bloques cuyos bloques en la diagonal
son:
F_{(Q)}R_{C}(:,1:Q). Es decir:
donde R_{C}(:,1:Q) representa las
primeras Q columnas de la matriz
R_{C}.
La matriz circular por bloques puede
descomponerse en componentes sencillas y eficientes utilizando la
técnica de FFT, haciendo la matriz inversa más eficiente y menos
compleja. Normalmente, la inversa de una matriz grande es más
eficiente cuando se realiza en el dominio de la frecuencia en lugar
de hacerlo en el dominio del tiempo. Por esta razón, tiene ventajas
el utilizar la técnica de FFT y el uso de una matriz circular por
bloques permite una implementación eficiente mediante FFT. Con una
partición adecuada, la matriz H puede expresarse como una matriz
circular por bloques aproximada de la forma:
donde cada H_{i}, i = 0, 1, ...,
L-1 es una matriz cuadrada de tamaño Q. L es el
número de símbolos de datos afectados por el ensanchamiento del
retardo del canal de propagación y que viene dado
por:
Para permitir la descomposición mediante FFT por
bloques, H puede ser ampliada y modificada a exactamente una matriz
circular por bloques de la forma:
La matriz circular por bloques H_{C} se
obtiene ampliando las columnas de la matriz H de la Ecuación 17
desplazando sucesivamente circularmente hacia abajo un bloque.
La matriz H_{C} puede descomponerse mediante
la técnica de FFT por bloques de la forma:
\Lambda_{H} es una matriz diagonal por
bloques cuyos bloques en la diagonal son:
F_{(Q)}H_{C}(:,1:Q). Es decir:
donde H_{C}(:,1:Q) representa las
primeras Q columnas de la matriz
H_{C}.
De la ecuación 20, H^{H}_{C} puede definirse
como:
Sustituyendo las matrices R_{C} y H_{C} en
la Ecuación 10, se obtiene \hat{s}:
Para una solución ZF (zero forcing), la Ecuación
23 se simplifica a:
La matriz inversa en las Ecuaciones 23 y 24
puede calcularse utilizando descomposición de Cholesky y
sustituciones hacia delante y hacia atrás.
En el caso especial en que K = SF (en el que el
número de códigos activos es igual al factor de ensanchamiento), la
matriz R_{C} se convierte en una matriz diagonal escalar con
elementos en la diagonal idénticos e iguales a SF. En este caso, las
Ecuaciones 10 y 11 se reducen a:
\vskip1.000000\baselineskip
y
\vskip1.000000\baselineskip
La Ecuación 25 puede expresarse también en la
forma:
\newpage
Mediante la técnica de FFT, las ecuaciones 25 y
27 pueden calcularse como:
y
respectivamente. \Lambda_{H} es
una matriz diagonal cuya diagonal es F.H(:,1) en donde H(:,1)
representa la primera columna de la matriz H. La notación (.)*
representa el operador
conjugada.
La figura 2 es un diagrama de bloques preferido
del ecualizador de canal 15. Una matriz de los códigos C se
introduce en el ecualizador de canal 15. Un dispositivo de Hermite
30 obtiene una transpuesta conjugada compleja C^{H} de la matriz
de los códigos C. La matriz de los códigos C y su matriz de Hermite
se multiplican en el multiplicador 32, dando lugar a CC^{H}. Una
FT por bloques calculada sobre CC^{H} obtiene la matriz diagonal
\Lambda_{R}.
La matriz de respuesta del canal H se amplia y
modifica en un dispositivo de ampliación y modificación 36,
generando H^{C}. Una FT por bloques 38 se aplica a H^{C} y se
obtiene la matriz diagonal por bloques \Lambda_{H}. Un
multiplicador 40 multiplica \Lambda_{R} por \Lambda_{H}
obteniéndose \Lambda_{R}\Lambda_{H}. Un dispositivo de
Hermite 42 calcula una transpuesta conjugada compleja
\Lambda^{H}_{H} de la matriz \Lambda_{H}. Un
multiplicador 44 multiplica por \Lambda^{H}_{H} por
\Lambda_{R}\Lambda_{H} obteniéndose
\Lambda_{R}\Lambda_{H}\Lambda^{H}_{H}, y un sumador 46
suma \sigma^{2}I dando lugar a
\Lambda_{R}\Lambda_{H}\Lambda^{H}_{H} +
\sigma^{2}I.
Un dispositivo de descomposición de Cholesky 48
obtiene un factor de Cholesky. Una FT por bloques 20 calcula una FT
por bloques del vector recibido r. Utilizando el factor de
Cholesky y la FT del vector r se realizan sustituciones hacia
delante y hacia atrás mediante un dispositivo de sustitución hacia
delante 22 y un dispositivo de sustitución hacia atrás 24.
Un dispositivo de obtención de conjugadas de
matrices 56 obtiene la conjugada de la matriz \Lambda_{H},
obteniéndose \Lambda*_{H}. El resultado de la sustitución hacia
atrás se multiplica en el multiplicador 58 por \Lambda*_{H}. Un
dispositivo de obtención de la FT inversa por bloques 60 calcula
una FT inversa por bloques del resultado de la multiplicación,
obteniendo \hat{s}.
De acuerdo con otra realización de la presente
invención, se proporciona una solución aproximada en la que el
proceso generalizado de obtención de datos en dos etapas es una
aproximación de la diagonal por bloques. La aproximación de la
diagonal por bloques incluye entradas fuera de la diagonal así como
las entradas en la diagonal en el proceso de aproximación.
Como un ejemplo, se considera el caso de cuatro
códigos de canalización. R_{0}, una combinación de cuatro códigos
de canalización, comprende una parte de la diagonal con bloques
constantes, que no varían con las diferentes combinaciones de los
códigos, y una parte adicional que cambia con las combinaciones. En
general, R_{0} tiene la siguiente estructura:
\vskip1.000000\baselineskip
donde los elementos designados como
c representan constantes y son siempre igual al número de códigos de
canalización, es decir, c = K. Los elementos designados como x
representan determinadas variables cuyos valores y ubicaciones
varían con las diferentes combinaciones de los códigos de
canalización. Sus ubicaciones varían siguiendo ciertos modelos que
dependen de las combinaciones de los códigos. Como resultado de
ello, solamente unos pocos son distintos de cero. Cuando se
considera la potencia de los códigos y no se tiene potencia unidad,
el elemento c es igual a la potencia total de los códigos
transmitidos. Una buena aproximación de la matriz R_{0} es
incluir la parte constante e ignorar la parte variable, dando por
resultado:
En este caso, la aproximación \hat{R}_{0}
contiene sólo una parte constante. \hat{R}_{0} depende solamente
del número de códigos activos con independencia de qué códigos se
transmitan, y \hat{R}_{C} puede descomponerse según se muestra
en la Ecuación 13. La diagonal por bloques de \Lambda_{R} ó
F_{(Q)}\hat{R}_{C}(:,1:Q) puede calcularse previamente
utilizando una FFT para los diferentes números de códigos y
almacenarse como una tabla de consulta. Esto reduce la complejidad
de cálculo al no tener que calcular
F_{(Q)}\hat{R}_{C}(:,1:Q). En el caso de que se considere la
potencia de los códigos y que no sea potencia unidad, el elemento c
se convierte en la potencia total de los códigos activos (es decir,
c = P_{T}, en donde P_{T} es la potencia total de los códigos
activos). La matriz \hat{R}_{0} puede expresarse como:
donde P_{avg} es la potencia
media por código obtenida mediante P_{avg} = \frac{P_{T}}{K}.
En este caso debe aplicarse en el proceso un factor de escala de
valor
P_{avg}.
Otras variantes del método de aproximación de la
diagonal por bloques pueden obtenerse incluyendo más entradas
distintas de las de la parte de la diagonal por bloques constante.
Esto mejora el rendimiento pero lleva consigo más complejidad
porque al incluir entradas variables la FFT de
F_{(Q)}R_{C}(:,1:Q) tiene que ser recalculada ahora de la forma
adecuada si los códigos cambian. El uso de más entradas mejora la
solución exacta ya que se incluyen en el procesamiento todas las
entradas fuera de la diagonal.
Para un numero dado de códigos de canalización,
se pueden obtener los conjuntos de códigos para diferentes
combinaciones de códigos de canalización que tengan común la parte
constante de la matriz de correlación cuyos valores sean igual al
número de códigos de canalización, o a la potencia total de los
códigos de canalización cuando los códigos no tengan potencia de
código unidad. Para facilitar la implementación de baja complejidad,
la asignación de códigos de canalización o unidades de recursos
puede hacerse siguiendo la regla de que se elige aleatoriamente un
conjunto de códigos entre los conjuntos de códigos que tienen común
la parte constante y se asignan aquellos códigos elegidos del
conjunto de códigos. Como ejemplo de asignación de cuatro códigos,
los conjuntos de códigos [1, 2,
3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ..., tienen común la parte constante de su matriz de correlación. Cuando se realiza una asignación de canal de cuatro códigos, debería usarse uno de estos conjuntos de códigos para una eficiencia óptima de cálculo.
3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ..., tienen común la parte constante de su matriz de correlación. Cuando se realiza una asignación de canal de cuatro códigos, debería usarse uno de estos conjuntos de códigos para una eficiencia óptima de cálculo.
La figura 3 es un diagrama de bloques de una
asignación de códigos de canal de este tipo. Se determinan los
conjuntos de códigos que tienen una parte constante, paso 100. Al
asignar códigos, se utilizan los conjuntos de códigos que tienen la
parte constante, paso 102.
Las figuras 4A, 4B, 4C y 4D son ilustraciones de
circuitos preferidos para reducir la complejidad al calcular
\Lambda_{R}. En la figura 4A, el número de códigos procesados
por el detector de datos de dos etapas se introduce en una tabla de
consulta 62 y se utiliza la \Lambda_{R} asociada con dicho
número de códigos. En la figura 4B, el número de códigos procesados
por el detector de datos de dos etapas se introduce en una tabla de
consulta 64 y se obtiene una \Lambda_{R} sin escala. La
\Lambda_{R} sin escala se escala, por ejemplo multiplicando por
P_{avg} en un multiplicador 66, obteniéndose \Lambda_{R}.
En la figura 4C, la matriz de los códigos C o
los identificadores de los códigos se introduce en una tabla de
consulta 68. Utilizando la tabla de consulta 68 se determina
\Lambda_{R}. En la figura 4D, la matriz de los códigos C o el
identificador de códigos se introduce en una tabla de consulta 70,
obteniéndose una \Lambda_{R} sin escala. La \Lambda_{R} sin
escala se escala, por ejemplo multiplicando por P_{avg} en un
multiplicador 72, obteniéndose \Lambda_{R}.
Claims (29)
1. Un método para recuperar símbolos de señales
recibidas en un espectro compartido, comprendiendo el método los
pasos de:
- procesar los códigos de las señales recibidas
en el espectro compartido utilizando una transformada de Fourier,
FT, por bloques y obtener una matriz diagonal por bloques de los
códigos;
- estimar una respuesta del canal de las señales
recibidas;
- ampliar y modificar la respuesta del canal
para obtener una matriz circular por bloques y calcular una FT por
bloques y obtener una matriz diagonal por bloques de la respuesta
del canal;
- combinar la matriz diagonal por bloques de los
códigos y la matriz diagonal por bloques de la respuesta del
canal;
- muestrear las señales recibidas;
- procesar las señales recibidas utilizando la
combinación de la matriz diagonal por bloques de los códigos y la
matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal con un
algoritmo de Cholesky;
- calcular una FT inversa por bloques sobre el
resultado del algoritmo de Cholesky para obtener los símbolos
ensanchados; y
- desensanchar los símbolos ensanchados para
recuperar los símbolos de las señales recibidas.
2. El método de la reivindicación 1, en el que
el algoritmo de Cholesky incluye la determinación de un factor de
Cholesky y la realización de sustituciones hacia delante y hacia
atrás.
3. El método de la reivindicación 1, en el que
la combinación de la matriz diagonal por bloques de los códigos y
la matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal incluye la
suma de la varianza del ruido multiplicada por una matriz
identidad.
4. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
multiplicando una matriz de los códigos por la transpuesta conjugada
compleja de la matriz de los códigos y calculando una FT por bloques
del resultado de la multiplicación.
5. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo un cierto número de códigos de interés en una tabla de
consulta.
6. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo un cierto número de códigos de interés en una tabla de
consulta y escalando la matriz diagonal por bloques resultante
suministrada por la tabla de consulta por un nivel medio de
potencia.
7. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo identificadores de los códigos de las señales
recibidas en una tabla de consulta.
8. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo identificadores de códigos de las señales recibidas en
una tabla de consulta y escalando la matriz diagonal por bloques
resultante suministrada por la tabla de consulta por un nivel medio
de potencia.
9. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo los códigos de las señales recibidas en una tabla de
consulta.
10. El método de la reivindicación 1, en el que
la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo los códigos de las señales recibidas en una tabla de
consulta y escalando la matriz diagonal por bloques resultante
suministrada por la tabla de consulta por un nivel medio de
potencia.
11. Un estimador de datos para uso en la
recuperación de símbolos de las señales recibidas en un espectro
compartido, comprendiendo el estimador de datos:
- medios (34) para procesar los códigos de las
señales recibidas en el espectro compartido utilizando una
transformada de Fourier, FT, por bloques y para obtener una matriz
diagonal por bloques de los códigos (\Lambda_{R});
- medios para estimar una respuesta del canal
(H) de las señales recibidas;
- medios (36, 38) para ampliar y modificar la
respuesta del canal para obtener una matriz circular por bloques
(H_{C}) y calcular una FT por bloques y obtener una matriz
diagonal por bloques de la respuesta del canal
(\Lambda_{H});
\global\parskip0.900000\baselineskip
- medios (40, 42, 44, 46) para combinar la
matriz diagonal por bloques de los códigos (\Lambda_{R}) y la
matriz diagonal por bloques de la respuesta del canal
(\Lambda_{H});
- medios para muestrear las señales
recibidas;
- medios (48, 20, 22, 24, 58) para procesar las
señales recibidas utilizando la combinación de la matriz diagonal
por bloques de los códigos y la matriz diagonal por bloques de la
respuesta del canal con un algoritmo de Cholesky;
- medios (60) para calcular una FT inversa por
bloques del resultado del algoritmo de Cholesky para obtener los
símbolos ensanchados; y
- medios para desensanchar los símbolos
ensanchados para recuperar los símbolos de las señales
recibidas.
12. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que el algoritmo de Cholesky incluye la determinación de
un factor de Cholesky y la realización de sustituciones hacia
delante (22) y hacia atrás (24).
13. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que los medios (40, 42, 44, 46) para combinar la matriz
diagonal por bloques de los códigos (\Lambda_{R}) y la matriz
diagonal por bloques de la respuesta del canal (\Lambda_{H})
incluyen medios (46) para sumar la varianza del ruido multiplicada
por una matriz identidad.
14. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que los medios (30, 32, 34) para conseguir códigos y
obtener la matriz diagonal por bloques de los códigos comprenden
medios (32) para multiplicar una matriz de los códigos (C) por una
transpuesta conjugada compleja (C_{H}) de la matriz de los códigos
y medios (34) para calcular una FT por bloques del resultado de la
multiplicación para obtener la matriz diagonal por bloques de los
códigos.
15. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo un cierto número de
códigos de interés en una tabla de consulta.
16. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo un cierto número de
códigos de interés en una tabla de consulta y escalando la matriz
diagonal por bloques resultante suministrada por la tabla de
consulta por un nivel medio de potencia.
17. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo identificadores de los
códigos de las señales recibidas en una tabla de consulta.
18. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo identificadores de los
códigos de las señales recibidas en una tabla de consulta y
escalando la matriz diagonal por bloques resultante suministrada por
la tabla de consulta por un nivel medio de potencia.
19. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo los códigos de las
señales recibidas en una tabla de consulta.
20. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos
(\Lambda_{R}) se obtiene introduciendo los códigos de las
señales recibidas en una tabla de consulta y escalando la matriz
diagonal por bloques resultante suministrada por la tabla de
consulta por un nivel medio de potencia.
21. El estimador de datos de una cualquiera de
las reivindicaciones 15 a 20, que comprende además dicha tabla de
consulta.
22. El estimador de datos de la reivindicación
11, en el que:
- los medios (34) para procesar los códigos de
las señales recibidas en el espectro compartido son un dispositivo
para calcular la transformada de Fourier, FT, por bloques;
- los medios para estimar una respuesta del
canal (H) de las señales recibidas son un dispositivo de estimación
de canal;
- los medios (36, 38) para ampliar y modificar
la respuesta del canal son un dispositivo para ampliar y modificar
(36):
- los medios (40, 42, 44, 46) para combinar la
matriz diagonal por bloques de los códigos y la matriz diagonal por
bloques de la respuesta del canal son un circuito combinador;
- los medios para muestrear las señales
recibidas son un dispositivo de muestreo;
- los medios (48, 20, 22, 24, 58) para procesar
las señales recibidas utilizando la combinación de la matriz
diagonal por bloques de los códigos y la matriz diagonal por bloques
de la respuesta del canal con un algoritmo de Cholesky comprenden
un dispositivo de descomposición de Cholesky (48) y dispositivos de
sustitución hacia delante (22) y hacia atrás (24);
\global\parskip1.000000\baselineskip
- los medios (60) para calcular una FT inversa
por bloques del resultado del algoritmo de Cholesky para obtener
los símbolos ensanchados es un dispositivo para calcular una FT
inversa por bloques sobre una salida del dispositivo de sustitución
hacia atrás (24) para obtener los símbolos ensanchados; y
- los medios para desensanchar los símbolos
ensanchados para recuperar los símbolos de las señales recibidas es
un desensanchador.
23. El estimador de datos de la reivindicación
22, en el que el circuito combinador comprende dos
multiplicadores.
24. El estimador de datos de la reivindicación
22, que comprende además:
- un dispositivo de Hermite (30); y
- un multiplicador (32) para multiplicar una
matriz de los códigos por una transpuesta conjugada compleja de la
matriz de los códigos.
25. El estimador de datos de la reivindicación
22, que comprende además una tabla de consulta y un multiplicador,
en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo un cierto número de códigos de interés en la tabla de
consulta y multiplicando la matriz diagonal por bloques resultante
suministrada por la tabla de consulta por un nivel medio de
potencia.
26. El estimador de datos de la reivindicación
22, que comprende además una tabla de consulta y un multiplicador,
en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo identificadores de los códigos de las señales
recibidas en la tabla de consulta y multiplicando la matriz diagonal
por bloques resultante suministrada por la tabla de consulta por un
nivel medio de potencia.
27. El estimador de datos de la reivindicación
22, que comprende además una tabla de consulta y un multiplicador,
en el que la matriz diagonal por bloques de los códigos se obtiene
introduciendo los códigos de las señales recibidas en la tabla de
consulta y multiplicando la matriz diagonal por bloques resultante
suministrada por la tabla de consulta por un nivel medio de
potencia.
28. Una unidad emisora/receptora inalámbrica
(WTRU) que comprende el estimador de datos de una cualquiera de las
reivindicaciones 11 a 27.
29. Una estación base que comprende el estimador
de datos de una cualquiera de las reivindicaciones 11 a 27.
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