CN1863184B - 信号分解装置和信号分解方法 - Google Patents

Abstract

信号分解装置和信号分解方法。公开了一种信号分解装置，其能够减少当将所接收的从发射装置发送的信号分解成各个发送信号时所需的计算次数。该信号分解装置包括：信号点导出单元，将接收信号乘以酉矩阵的相应元素，并导出信号星座图上的至少一个接收信号信号点；定义单元，定义信号星座图上的多个区域，各个区域包括预定数目的信号点；检测单元，从这些区域中检测出接收信号区域，该接收信号区域包括接收信号信号点；选择单元，将接收信号区域内的信号点选作接收信号信号点的候选；以及确定单元，根据所选信号点确定发送信号。

Description

信号分解装置和信号分解方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术，具体而言，涉及一种用于将从发射装置发送并由接收机接收的多个信号分解成各个发送信号的信号分解装置和信号分解方法。

背景技术

在无线通信技术领域中，正在研究实现当前代和下一代通信系统的大容量高速通信。例如，除了现有SISO(单输入单输出)方案之外，从提高通信容量的观点出发，正在研究SIMO(单输入多输出)方案、MISO(多输入单输出)方案以及MIMO(多输入多输出)方案。

图1示出了包括发射机102和接收机104的采用MIMO方案的通信系统。

如图1所示，在MIMO方案中，在同一载频上同时发送来自多个发射天线106-1至106-N的信号。这些信号由多个接收天线108-1至108-N接收。在此，仅仅为了简化描述，假设发射天线的数量等于接收天线的数量；当然，发射天线的数量也可以不同于接收天线的数量。

在接收机104中，将由接收天线108-1至108-N集体接收的信号分解为从发射天线106-1至106-N发送的各个信号。将已分解的信号发送给后级单元以便调制。

存在多种由接收机104分解接收信号的方法。一种方法是所谓的MLD(最大似然检测)法。在MLD中，对于从多个发射天线发送的信号与接收信号的所有可能组合，计算平方欧几里德距离，并选择得到最小距离的组合。

通过使用MLD，尽管能够可靠地将集体接收到的信号分解成各个发送信号，但是因为平方欧几里德距离的导出需要大量计算，所以利用MLD进行信号分解需要高计算能力。

例如，如果使用16QAM调制方案从4个发射天线发送4个信号(x1、x2、x3和x4)，则在这种情况下，将4个发送信号中的各个信号映射到信号星座图(表示信号点分布的图)中的16个信号点之一，将所接收的发送信号的所有可能组合的数量(M)表示为P^N，其中P表示一个发送信号的信号点的数量，N表示发射天线的数量。在本示例中，如上所述，P＝16，N＝4，因此，M＝16⁴＝65536，即，存在多达65536个不同组合，这是非常大的数量。

为了对所有这些组合计算平方欧几里德距离以确定最可能的组合，需要非常高的计算能力，这使得难以减少移动终端的尺寸。此外，因为大量计算，耗电量增加，这也阻碍了移动终端尺寸的减小。

另一种分解接收信号的方法是所谓的QRM-MLD，其涉及对MLD的修正。在QRM-MLD中，将QR分解和M算法应用于MLD，从而减少了平方欧几里德距离的计算中所需的计算次数。

对于QRM-MLD的详细说明，例如可以参考K.J.Kim等人的“Jointchannel estimation and data detection algorithms for MIMO-OFDMsystems”，Proceedings36^thAsilomar Conference on Signals，Systemsand Computers，Nov.2002。

再次考虑上述示例，当使用QRM-MLD时，将在计算平方欧几里德距离时的计算次数(M_c)表示为：

M_C＝N_A+N_B*N_C*N_D，

在此，N_A表示信号点候选的数量，N_B表示新增加的信号点候选的数量，N_C表示在前一级中继续存在的信号点候选的数量，N_D表示发射天线的数量。

因为N_A＝16，N_B＝16，N_C＝16，N_D＝3，得到M_C＝16+16*16*3＝748。

因此，通过使用QR-MLD，与MLD相比，能够大大减少计算次数。然而，考虑到小型移动终端，这个计算次数依然很大。

发明内容

本发明的总体目的是解决现有技术的一个或多个问题。

本发明更具体的目的是提供一种信号分解装置和信号分解方法，其能够减少当将包括分别从发射机发送的多个发送信号的接收信号分解成各个发送信号时所需的计算次数。

根据本发明的第一方面，提供了一种信号分解装置，其接收从多个发射装置发送的多个信号，并将所述接收信号分解成各个发送信号。该信号分解装置包括：信号点导出单元，其将接收信号乘以酉矩阵(unitarymatrix)的相应元素，并导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点，不同信号与信号点分布图上不同位置处的不同信号点相关，该接收信号信号点是对应于接收信号之一的信号点；定义单元，在信号点分布图上定义多个区域，各个区域包括第一预定数目的信号点；检测单元，从这些区域中检测出接收信号区域，该接收信号区域包括接收信号信号点；选择单元，将在接收信号区域内的信号点选为接收信号信号点候选；以及确定单元，根据所选信号点确定发送信号。

优选地，定义单元还在接收信号区域内定义多个子区域，各个子区域包括第二预定数目的信号点。

此外，从接收信号区域上的多个子区域中检测出接收信号子区域，接收信号子区域包括接收信号信号点；至少将包含在接收信号子区域中的信号点选作接收信号信号点的候选。

作为一实施例，接收信号区域是信号点分布图的一象限；接收信号子区域是原点位于接收信号区域内的信号点分布图的一象限。

优选地，信号分解装置还包括排级单元，其确定多个信号点的优先级别。

优选地，信号分解装置还包括计算单元，其计算表示接收信号信号点的各个候选与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值。例如，表示欧几里德距离的量值包括与先前导出的另一个接收信号信号点相关的欧几里德距离的一部分。

根据本发明的第二方面，提供了一种接收从多个发射装置发送的多个信号并将所述接收信号分解成各个发送信号的信号分解方法。该信号分解方法包括：导出步骤，将接收信号乘以酉矩阵的相应元素，并导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点，不同信号与信号点分布图上不同位置处的不同信号点相关，接收信号信号点是对应于接收信号之一的信号点；第一区域定义步骤，在信号点分布图上定义多个区域，各个区域包括预定数目的信号点；第一检测步骤，从所述多个区域中检测出接收信号区域，接收信号区域包括接收信号信号点；和第一选择步骤，将在接收信号区域中的信号点选作接收信号信号点的候选。

优选地，该信号分解方法还包括：第二区域定义步骤，在接收信号区域中定义多个子区域，各个子区域包括另一预定数目的信号点；第二检测步骤，从多个子区域中检测出接收信号子区域，该接收信号子区域包括接收信号信号点；和第二选择步骤，至少将包含在接收信号子区域内的信号点选作接收信号信号点的候选。

优选地，重复执行第二区域定义步骤、第二检测步骤和第二选择步骤，直到接收信号子区域仅包括接收信号信号点的一个候选。

优选地，接收信号区域是信号点分布图的一象限；并且接收信号子区域是原点位于接收信号区域内的信号点分布图的一象限。作为一实施例，将信号点分布图的原点设置在信号点之一上；检测与接收信号区域对应的象限；将信号点分布图的原点移动到对应于该接收信号区域的象限内；并检测与接收信号子区域对应的象限。优选地，重复执行将信号点分布图的原点移动到与接收信号区域对应的象限内的步骤和检测与接收信号子区域对应的象限的步骤。

作为一实施例，该信号分解方法还包括确定多个信号点的优先级别的步骤。

作为一实施例，该信号分解方法还包括计算表示接收信号信号点的各个候选与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值的步骤。例如，表示欧几里德距离的量值包括与先前导出的另一接收信号信号点相关的欧几里德距离的一部分。

根据本发明的第三方面，提供了一种信号分解装置，其接收从多个发射装置发送的多个信号、将接收信号乘以酉矩阵、导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点、并确定各个发送信号。所述信号分解装置包括：排级单元，确定多个信号点的多个优先级别序列，并对每个序列分配累计测度(accumulated metric)；选择单元，比较两个或更多个累计测度，选择预定的优先级别序列，并根据所选择的优先级别序列输出用于指定信号点的选择信号，该预定的优先级别序列的累计测度具有预定值；计算单元，计算表示使用选择信号指定的信号点与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值；和更新单元，通过将表示欧几里德距离的量值加入累计测度的预定值中来更新预定序列的累计测度的预定值。

根据本发明的第四方面，提供了一种信号分解方法，用于接收从多个发射装置发送的多个信号、将接收信号乘以酉矩阵、导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点、并确定各个发送信号。所述信号分解方法包括如下步骤：确定多个信号点的多个优先级别序列，并对每个序列分配累计测度；比较两个或更多个累计测度，选择预定的优先级别序列，并根据所选优先级别序列输出用于指定信号点的选择信号，该预定的优先级别序列的累计测度具有预定值；计算表示使用选择信号指定的信号点与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值；并通过将表示欧几里德距离的量值加给累计测度的预定值来更新预定序列的累计测度的预定值。

根据本发明，与MLD相比，可以减少当接收从多个发射装置发送的多个信号并将接收信号分解成各个发送信号时所需的计算次数。

根据下面参考附图进行的优选实施例的详细描述，本发明的这些和其它目的、特征和优点将变得更加显而易见。

附图说明

图1表示包括发射机102和接收机104的采用MIMO方案的通信系统；

图2是示意性地表示在MIMO方案中工作的接收机104的结构的方框图；

图3是根据本发明第一实施例的使用QRM-MLD的信号分解方法的流程图；

图4是表示根据第一实施例的信号分解装置的原理部分的功能结构的方框图；

图5是表示根据第一实施例的信号点选择操作的流程图；

图6A所呈现的信号星座图示出了第一实施例中的信号点分布；

图6B呈现了在进行了坐标变换以移动信号星座图的原点之后的信号星座图；

图7呈现了排级操作之后的信号星座图；

图8示出了本发明第二实施例中的在进行了坐标变换以移动信号星座图的原点之后的信号星座图；

图9呈现了本发明第三实施例中的在进行了排级操作之后的信号星座图；

图10呈现了本发明第三实施例中的被划分成多个小区域的信号星座图；

图11呈现了本发明第四实施例中的信号星座图；

图12呈现了本发明第四实施例中的在进行了坐标变换以移动信号星座图的原点之后的信号星座图；

图13呈现了本发明第四实施例中的在进行了坐标变换以移动信号星座图的原点之后的信号星座图；

图14呈现了本发明第四实施例中的被划分成多个小区域的信号星座图；

图15呈现了本发明第五实施例中的在进行了坐标变换以移动信号星座图的原点之后的信号星座图；

图16呈现了本发明第五实施例中的被划分成多个小区域的信号星座图；

图17呈现了本发明第五实施例中的排级之后的信号星座图；

图18呈现了本发明第五实施例中的被划分成(36×36)个小区域的信号星座图；

图19是表示根据本发明第七实施例的信号分解装置的原理部分的功能结构的方框图；

图20是根据本发明第七实施例的信号分解装置的操作流程图；

图21表示根据第七实施例的信号分解装置的操作；

图22的表示出了通过MLD、现有技术的QRM-MLD和第七实施例的QRM-MLD进行平方欧几里德距离计算的次数；

图23示出了第七实施例中的仿真结果；

图24A至图24C呈现了用于解释根据第六实施例的信号点排级方法的信号星座图；以及

图25是根据第六实施例的信号点排级方法的流程图。

具体实施方式

下面参考附图解释本发明的优选实施例。

在根据本发明的信号分解装置的实施例中，信号分解装置将接收信号乘以酉矩阵的相应元素，并导出与信号星座图(对应于权利要求书中的信号点分布图)上的接收信号之一(这样一个信号点在下文中称作“接收信号信号点”)对应的至少一个信号点。

此外，该信号分解装置定义信号星座图上的多个区域，各个区域包括预定数目的信号点，从如此定义的区域中检测出包括接收信号信号点的区域(该区域在下文中称作“接收信号区域”)，并选择接收信号区域内的信号点作为接收信号信号点的候选。该信号分解装置根据所选择的信号点候选确定各个发送信号。

根据本实施例，通过确定接收信号区域(包括接收信号信号点)，可以无需计算平方欧几里德距离而适当地对接收信号信号点的候选进行排级。因此，在QRM-MLD中可以有效地导出继续存在的码元候选。

在根据本发明的信号分解装置的另一实施例中，接收信号区域是信号星座图的一个象限。检测与接收信号区域对应的象限，随后执行坐标变换以将信号星座图的原点移动到与接收信号区域对应的象限内。

根据本实施例，可以确定接收信号信号点与信号星座图上的其它信号点之间的位置关系。

当需要时，可以将原点偏移的信号星座图划分成4个象限(子区域)，各个子区域包括预定数目的信号点。通过检测到与接收信号子区域(包括接收信号信号点)对应的象限，可以准确地确定接收信号信号点的位置。

优选地，可以重复执行上述移动信号星座图原点的坐标变换、区域定义和接收信号象限的检测，直到接收信号象限仅包括接收信号信号点的一个候选。因为可以仅基于接收信号的分量的极性来识别出象限，所以与计算信号点之间的距离相比，能够容易地实现象限检测。

即使在接收信号象限仅包括接收信号信号点的一个候选时，也可以执行上述坐标变换、区域定义和接收信号象限的检测。在这种情况下，可以根据所需要的精度来缩小接收信号象限的面积。根据较小的接收信号象限与信号点候选之间的已知相对位置关系，可以准确地对信号点候选进行排级。

在根据本发明的信号分解装置的另一实施例中，信号分解装置还包括计算单元，其计算表示接收信号信号点的候选与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值。根据信号点候选的排级，可以对基于该排级而选择的信号点进行平方欧几里德距离的计算。这样，可以在提高信号分解精确度的同时减少计算次数。

例如，表示欧几里德距离的量值可以是一累计值，其包括与先前导出的另一接收信号信号点相关的欧几里德距离。

通过使用累计值执行信号分解，由于与多个信道相关的分集效应，可以提高信号分解的精度。

在根据本发明的信号分解装置的另一实施例中，信号分解装置确定信号点的多个优先级别序列，并对各个序列分配累计测度。该信号分解装置比较两个或更多个累计测度，选择预定的优先级别序列，并根据所选优先级别序列输出用于指定信号点的选择信号。例如，可以通过具有预定值的累计测度来标识该预定的优先级别序列。此外，该信号分解装置计算出表示用选择信号指定的信号点与接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值，并将表示欧几里德距离的量值加入累计测度的预定值，以更新预定序列的累计测度的预定值。

由于不断更新累计测度，所以可以按照所期望的顺序从多个信号点候选中选择信号点，即继续存在的码元候选。因此，仅仅对基于选择信号而选择的信号点执行平方欧几里德距离的计算，而不对继续存在信号点之外的信号点进行该计算。这样，与现有技术相比，可以大大地减少平方欧几里德距离的计算次数。

下文将详细解释本发明的信号分解装置和信号分解方法的实施例。

第一实施例

首先，描述作为本发明基础的使用QRM-MLD的信号分解方法。

为了简化描述，在此假设使用16QAM调制方案从4个发射天线发送4个发送信号x＝(x₁，x₂，x₃和x₄)^T。此处，上标T表示矩阵的“转置”。应当指出本发明并不限于该数量的发射天线、接收天线，以及该调制方案，而可以应用于各种通信系统。

图2是示意性地表示MIMO方案中运行的接收机104的结构的方框图。

如图2所示，接收机104包括信号检测器202和信道估计器204。

接收机104使用4个接收天线来接收4个发送信号。这4个接收信号分别用y₁、y₂、y₃和y₄表示。将这些接收信号发送给信号检测器202和信道估计器204。

信号检测器202将集体接收到的信号y＝(y₁，y₂，y₃，y₄)^T分解成各个发送信号。将这些分解后的信号发送到后级单元以便解调。

此外，还将接收信号y＝(y₁，y₂，y₃，y₄)^T发送到信道估计器204。

信道估计器204根据包括导频信号(其在发送端和接收端中均已知)的接收信号来计算CIR(信道脉冲响应)或信道估计值，从而执行信道估计。定义以信道估计值h_nm作为元素的矩阵H，在下文中将其称作“信道矩阵H”，其中h_nm表示第m个发射天线和第n个接收天线之间的信道估计值。在本示例中，n＝1，2，3，4，m＝1，2，3，4。

在QRM-MLD中，首先，可以将信道矩阵H表示为酉矩阵Q与上三角矩阵R的乘积，并根据此关系，确定酉矩阵Q和上三角矩阵R。

因此，在发送信号x和接收信号y之间保持下列等式：

H＝QR

如果将以上等式从左侧起乘以因子Q^H，则得到：

Q^Hy＝Q^HQRX＝Q^-1QRX＝RX

即，

其中，z＝(z₁，z₂，z₃，z₄)^T＝Q^Hy。

因此，得到：

z₁＝r₁₁x₁+r₁₂x₂+r₁₃x₃+r₁₄x₄

z₂＝r₂₂x₂+r₂₃x₃+r₂₄x₄

z₃＝r₃₃x₃+r₃₄x₄

z₄＝r₄₄x₄

得到酉矩阵Q的处理可以在信号检测器202或信道估计器204中执行。

图3是用于解释根据本发明第一实施例的使用QRM-MLD的信号分解方法的流程图。

在步骤S310，进行初始设置。例如，集中计算与z₄相关的等式。因为矩阵元素r₄₄是已知的，所以显然z₄仅取决于第四发送信号x₄。因此，为了估计第四发送信号x₄，检查至多16个信号点候选就足够了。

步骤S302和步骤S310构成图3中处理的第一级。

在步骤S320，例如，集中计算与z₃相关的等式，因为矩阵元素r33和r₃₄是已知的，并且存在第四发送信号x₄的16个信号点候选和第三发送信号x₃的16个信号点候选，与第三发送信号x₃相关的16个信号点候选是新引入的。因此，存在16*16＝256个信号点组合。

在步骤S322，计算信号点的似然性，并从256个组合中适当地选择可能的信号点组合。

在现有技术中，在QRM-MLD中，对于所有256个信号点组合计算平方欧几里德距离，并以平方欧几里德距离值从小到大的顺序选择16个组合。这样，估计出第三发送信号x₃。

相反地，在本发明中，如在下面的第一至第五实施例中描述的，通过平方欧几里德距离的16次计算可以获得16个可能的信号点候选。如此获得的16个信号点候选也称作“继续存在的码元候选”，并作为后续计算的基础。

步骤S320和步骤S322构成图3中处理的第二级。重复步骤S320和步骤S322中的处理，以估计第二发送信号x₂。例如，集中计算与z₂相关的等式，在这种情况下，矩阵元素r₂₂、r₂₃和r₂₄是已知的，在步骤S322中获得第三发送信号x₃和第四发送信号x₄的16个组合，存在第二发送信号x₂的16个信号点候选。所以，新引入与第二发送信号x₂相关的16个信号点候选。因此，同样在这种情况下，存在16*16＝256个信号点组合。然后，在同一步骤S322中，计算信号点的似然性，并从256个组合中适当地选择出16个可能的信号点组合。这样，估计出第二发送信号x₂。

在步骤S340中，例如，集中计算与z₁相关的等式，在这种情况下，已知矩阵元素r₁₁、r₁₂、r₁₃和r₁₄，已经获得第二发送信号x₂、第三发送信号x₃和第四发送信号x₄的16个组合，并存在第一发送信号x₁的16个信号点候选。从而，新引入与第一发送信号x₁相关的16个信号点候选。因此，同样在这种情况下，存在信号点的16*16＝256个组合。

在步骤S342中，计算信号点的似然性，并从256个组合中适当地选择出16个可能的信号点组合。这样，估计出第一发送信号x₁。

步骤S340和步骤S342构成图3中处理的第三级。

在步骤S354，根据所计算出的信号点似然性，将接收信号y＝(y₁，y₂，y₃，y₄)^T分解成各个发送信号x＝(x₁，x₂，x₃，x₄)^T，并完成QRM-MLD的处理。

如上所述，通过执行包括与发射天线和接收天线的个数(在此，为4)对应的步骤的操作，可以将接收信号分解成各个发送信号。

应当注意，尽管在上面的示例中将不同发送信号的所选信号点候选的个数设置为相同的(16)，但是也可以将不同发送信号的所选信号点候选个数设置为不同的。

下面解释在步骤S322和S342中使用的信号点选择方法。

图4是表示根据本实施例的信号分解装置的原理部分的功能结构的方框图。

如图4所示的根据本实施例的信号分解装置的部分包括象限检测单元502、信号点选择单元504、坐标变换单元506和排级单元508。

象限检测单元502检测接收信号信号点位于信号星座图上的哪一象限内。例如，该检测可以通过区分信号点的水平分量和垂直分量的符号来实现。

信号点选择单元504选择所检测到的象限内的信号点，并输出用于标识所选信号点的信息。

坐标变换单元506将信号星座图的原点移动到其它位置。

排级单元508根据象限检测操作和坐标变换操作的结果确定各个信号点的似然性，并以所获得的似然性为顺序对所考虑的各个信号点分配一个值，以对这些信号点进行排级。

图5是根据本实施例的信号点选择操作的流程图。在下面对图5的描述中，使用图3中步骤S322中的处理作为示例。当然，在图3的步骤S342中也执行了相同操作。

图6A所呈现的信号星座图表示当前实施例中的信号点分布。

在图6A的信号星座图中，16个空心圆(open circle)表示在图3的步骤S322中新引入的与第三发送信号x₃相关的信号点候选。此外，在图6A中，实心圆表示接收信号信号点，其由 $z_3\′=r_{33}^{-1}(z_3-r_{34}{x}_4)$ 表示。量值z₃′等于通过用接收信号y乘以酉矩阵Q^H而获得的信号与在前一级中确定的发送信号的副本之间的差值。量值z₃′对应于x₃。

如上所述，因为存在x₄的16个可能值，所以也存在16个可能的接收信号信号点z₃′。图6A中的实心圆对应于从x₄的16个可能值之一导出的一个接收信号信号点z₃′。对于x₄的其它值，操作是相同的。

参见图5，在步骤S404中，检测接收信号信号点z₃′位于信号星座图上的哪一象限内。如图6A所示，接收信号信号点z₃′在信号星座图的第一象限内。

在步骤S406中，选择信号星座图上的一组信号点，其至少覆盖在包括接收信号信号点z₃′的象限内的信号点，并且该组中信号点的数量小于信号星座图上的全部信号点的数量(为16)。

在本示例中，如图6A所示，第一象限包括4个信号点，在信号星座图上定义第1组至第4组，选择第1组。将所选信号点，即在所选第1组内的信号点表示为灰色圆。分配给各组的编号与象限相关(例如第1组与第一象限相关)。第1组至第4组中的各组都包括除了接收信号信号点z₃′之外的9个信号点。如下面所描述的，各组中信号点的数量并不限于9。例如，一组可以仅覆盖一个象限内的4个信号点。然而，从提高信号分解精度的角度来看，优选地跨越两个或更多个象限定义这些组。

在步骤S408中，执行信号星座图的坐标变换，以便将信号星座图的原点移动到第1组的中心(具体地，第1组中的9个信号点的中心)。

图6B所呈现的信号星座图示出了本实施例中的信号点分布。

图6B示出了在进行了坐标变换以将信号星座图的原点移动到信号点602之后的信号星座图。

在步骤S410中，检测接收信号信号点z₃′位于原点移动后的信号星座图上的哪一象限内。如图6B所示，接收信号信号点z₃′在新信号星座图的第三象限内。

在步骤S412中，在第1组的9个信号点中，选择—子组，其至少覆盖新信号星座图的包括接收信号信号点z₃′的象限内的信号点。将所选子组内的信号点表示为灰色圆。

如图6B所示，在该新信号星座图上定义第1子组至第4子组，并选择第3子组。分配给各个子组的编号与新信号星座图的象限相关，例如，第1子组与第一象限相关。第1子组至第4子组中的各个子组包括除了接收信号信号点z₃′之外的4个信号点。

在步骤S414中，根据在步骤S404和步骤S410中的象限检测操作的结果，将相应的似然性值分配给16个信号点候选。具体而言，按照从高到低的似然性级别顺序将编号分配给信号点候选。这是所谓的“排级”操作。

在本示例中，因为接收信号信号点z₃′在图6A中的第一象限内和图6B中的第三象限内，所以发现信号点602最靠近接收信号信号点z₃′。因此，对信号点602分配似然性值“1”。将似然性值“2”和“3”分配给第3子组中的较靠近信号点602的信号点。当两个或更多个信号点与信号点602的距离相同时，优选地预先确定分配似然性值的规则。将似然性值“4”分配给第3子组中的距离信号点602最远的信号点。换句话说，根据信号点候选之间的相对关系，将似然性值分配给子组或组内的信号点候选。

图7示出了在对第1组内的所有16个信号点进行了排级操作(即，将相应的似然性值分配给所有16个信号点)之后的信号星座图。

如上所述，存在16个可能的接收信号信号点z₃′，并在上述过程之后，对于与这16个可能的接收信号信号点z₃′之一相关的信号点获得似然性值，此后，该处理结束。从而，为多个信号点确定了优先级别(在此，它们是根据似然性值而排级的)。这些优先级别随后用于信号分解。对于与另一接收信号信号点z₃′相关的信号点，可以以相同的方式获得其似然性值。对于各个接收信号信号点z₃′，可以计算所关注的信号点的似然性值，并根据这些似然性值，从第三发送信号x₃和第四发送信号x₄的所有可能组合中选择出第三发送信号x₃和第四发送信号x₄的16个可能的组合候选。例如，为了简化找出可能候选的操作，可以选择似然性值分别为1的16个信号点。在这种情况下，可以省去步骤414中的分配似然性值2或更大值的操作。从高估计精度的角度来看，如下所述，可以为第四发送信号x₄的一个候选选择第三发送信号x₃的一个或多个候选。

第二实施例

在本实施例中，仍然参考图5描述信号点选择的另一示例。

在本实施例中，与前一实施例中相同地执行图5中的步骤S404至步骤S412；然而，在步骤S412之后，该过程不同于上面的描述。

在下文中，假设检测出接收信号信号点z₃′在第3子组内，如图6B所示。

如图5所示，在步骤S420中，执行信号星座图的坐标变换以便将信号星座图的原点移动到第3子组的中心。

图8呈现了在进行了坐标变换以将信号星座图的原点移动到第3子组的中心之后的信号星座图。

应当注意，新的原点并不与任一信号点一致。

在坐标变换之后，出现与新信号星座图的4个象限对应的4个新子组，各个新子组覆盖一个信号点。

在图5中，在步骤S422中，检测接收信号信号点z₃′位于在步骤S420中获得的新信号星座图上的哪一象限内。如图8所示，接收信号信号点z₃′在新信号星座图的第一象限内。

在步骤S424中，选择新信号星座图上的信号点的子组，其至少覆盖包括接收信号信号点z₃′的象限内的信号点。从而，选择第1子组，其包括接收信号信号点z₃′和另一信号点。因此，发现第1子组中包含的信号点是最靠近接收信号信号点z₃′的信号点。

在步骤S426中，与步骤S414中的操作相同，将似然性值分别分配给16个信号点候选(用空心圆表示)。排级结果与图7所示的相同。

第三实施例

在本实施例中，由于接收信号信号点z₃′在图8中的第1子组内、图6B的第3子组内和图6A的第1组内，所以可以发现接收信号信号点z₃′在图9所示的小区域902中。

图9呈现了本实施例中的排级操作之后的信号星座图。

图10呈现了被划分成多个小区域的信号星座图。

在图10中，区域902对应于当将信号星座图划分成如图10所示的6×6个分区时的一个分区。

已知接收信号信号点z₃′在区域902内，可以适当地设置16个信号点候选的似然性值。结果如图9所示。

根据本实施例，当设置似然性值时，不必使用不同于接收信号信号点z₃′的信号点(如信号点602)作为参考。使用类似小区域902的小区域作为基准，因为该小区域902更加精确地限定了接收信号信号点z₃′，所以可以更精确地分配似然性值并对信号点进行排级。

第四实施例

在本实施例中，仍然参考图5描述信号点选择的另一个示例。

图11所呈现的信号星座图示出了本实施例中的信号点分布。

在本实施例中，与第一实施例中一样执行图5中的步骤S404，但是步骤S404之后的过程不同于第一实施例。

在步骤S404中，检测出接收信号信号点z₃′在第1组内，如图11所示。

在步骤S442中，选择信号星座图上的一组信号点，其至少覆盖包括接收信号信号点z₃′的象限内的信号点，并且该组中的信号点的数量小于信号星座图上的全部信号点的数量(为16)。

如图6A所示，在信号星座图上定义第1组至第4组，并选择第1组。与第一实施例不同，第1组至第4组中的各组包括除了接收信号信号点z₃′之外的4个信号点。将所选信号点，即，所选第1组内的信号点表示为灰色圆。

如上所述，各组或各子组内的信号点的数量并不限于9个或4个，而可以是各种值。

在第一实施例的示例中，将16个信号点划分成4组，每组包括9个信号点，在每次象限检测操作之后，将可能包括接收信号信号点z₃′的信号点数量减少到先前信号点数量的四分之一。然而，也可以使用其它的分类方法。例如，可以将该16个信号点划分成9组，每组包括4个信号点，并在每次象限检测操作之后，将可能包括接收信号信号点z₃′的信号点数量减少到先前信号点数量的九分之一。

一般来说，假设存在包括m²个信号点的区域(m是大于或等于2的整数)，并且希望划分该区域从而将m²个信号点划分成多组，如果每组包括n²个信号点(n是整数，并满足m>n>1)，则最大组数是(m-n+1)²。因此，在每次象限检测操作之后，将包括接收信号信号点z₃′的信号点数量减少到先前信号点数量的1/(m-n+1)²。

在步骤S444中，执行信号星座图的坐标变换以便将信号星座图的原点移动到第1组的中心。

图12呈现了在进行了坐标变换以将信号星座图的原点移动到第1组的中心之后的信号星座图。

在步骤S446中，在第1组中的这些信号点中，检测接收信号信号点z₃′位于新信号星座图的哪一象限内。如图12所示，接收信号信号点z₃′位于新信号星座图的第三象限内。

在步骤S448中，从第1组中的4个信号点中选择一子组，其至少覆盖新信号星座图的包括接收信号信号点z₃′的象限内的信号点。

如图12所示，在新信号星座图上定义第1子组至第4子组，并选择第3子组。第1子组至第4子组中的各子组包括除了接收信号信号点z₃′之外的一个信号点。

在步骤S450中，执行图12中的信号星座图的坐标变换，以便将图12中的信号星座图的原点移动到第3子组的中心。

图13呈现了在进行了坐标变换以将信号星座图的原点移动到第3子组的中心之后的信号星座图。

在坐标变换之后，出现了新信号星座图的4个象限。

在步骤S452中，检测接收信号信号点z₃′位于在步骤S450中获得的新信号星座图上的哪一象限内。如图13所示，接收信号信号点z₃′在新信号星座图的第三象限内。

在步骤S454中，选择与图13中的新信号星座图的第三象限对应的小区域1302。如上所述，图13中的新信号星座图的原点位于第3子组的中心(在此，为一信号点)。小区域1302包括接收信号信号点z₃′。

图14呈现了被划分成多个小区域的信号星座图。

如图14所示，小区域1302对应于当将信号星座图划分成8×8个分区时的一个分区。

在步骤S456中，与第三实施例中的步骤S426中的操作相同，由于接收信号信号点z₃′包含在小区域1302内，所以将似然性值分配给相关信号点候选，以对这些信号点候选进行排级。排级结果与图9所示的相同。

根据本实施例，因为使用类似小区域1302的小区域作为基准来分配似然性值，并且小区域1302更精确地限定了接收信号信号点z₃′，所以可以更加精确地分配似然性值并对信号点进行排级。

第五实施例

在图5中的步骤S454之后，可以再次执行信号星座图的坐标变换以将信号星座图的原点移动到小区域1302的中心。

图15呈现了在进行了坐标变换以将信号星座图的原点移动到小区域1302的中心之后的信号星座图。

随后，检测接收信号信号点z₃′位于新信号星座图的哪一象限内。如图15所示，接收信号信号点z₃′位于新信号星座图的第一象限内。

由于接收信号信号点z₃′在图15的新信号星座图的第一象限内，并且在图13的小区域1302内，可以发现接收信号信号点z₃′处于图16所示的更小的区域1602内。

图16呈现了被划分成多个小区域的信号星座图。

随后，由于接收信号信号点z₃′处于小区域1602内，所以可以适当地设置相关信号点候选的似然性值。结果在图17中示出。

图17呈现了本实施例中的排级操作之后的信号星座图。

根据本实施例，因为使用类似小区域1602的小区域作为基准来分配似然性值，并且小区域1602更加精确地限定了接收信号信号点z₃′，因而，可以更精确地分配似然性值并对信号点进行排级。

如在以上实施例中所描述的，通过执行象限检测和坐标变换的附加操作，能够减小小区域的尺寸。从而，如在以上实施例中所示的，可以将信号星座图划分成(6×6)、(8×8)、(16×16)个小区域，并进一步划分成如图18所示的(36×36)个小区域，或者划分成更小的区域。

图18呈现了被划分成(36×36)个小区域的信号星座图。

这样，可以提高似然性值的精确度。

总之，通过执行N次象限检测和坐标变换操作，将信号星座图划分成(2^N×2^N)个小区域。随后，可以根据从包括接收信号信号点的小区域的中心到信号点的距离分配似然性值，以对这些信号点进行排级。

第六实施例

在以上实施例中，确定接收信号信号点z₃′在信号星座图上的位置，并以似然性为顺序对信号点候选进行排级。为此，两次或多次重复执行象限检测和坐标变换操作。

在下文中，解释另一种信号点候选排级方法(即确定优先级别)。

图24A至图24C所呈现的信号星座图用于解释根据本实施例的信号点排级方法。

在本实施例中，假设利用16QAM调制方案从发射机的4个发射天线发送4个发送信号，接收机将接收信号分解成4个单个的发送信号。

在本实施例中，如图24A所示，除了用空心圆表示的16个信号点候选之外，在信号星座图上还定义了4个代表点(representative point)R₊₊、R_-+、R_+-和R_--。用交叉线表示这些代表点。

用(±a或±3a，±a或±3a)表示16个信号点候选的坐标。通常，用R₊₊(X₁，Y₁)、R_-+(X₂，Y₂)、R_+-(X₃，Y₃)、和R_-(X₄，Y₄)表示代表点的坐标。

在图24A所示的示例中，存在下述关系：|X₁|＝|X₂|＝|X₃|＝|X₄|＝|Y₁|＝|Y₂|＝|Y₃|＝|Y₄|，和X₂＝-|X₁|，Y₂＝-|Y₁|。

在图24A中，接收信号信号点用实心圆表示，接收信号信号点的坐标用(u，v)表示。

例如，各个代表点设置在包括围绕该代表点的4个信号点的区域的中心处。但是并不要求以这种方式设置代表点。

图25是根据本实施例的信号点排级方法的流程图。

在步骤2504中，在4个代表点中，检测出最靠近接收信号信号点的代表点。为了进行该检测，例如，可以计算接收信号信号点与4个代表点之间的平方欧几里德距离，并可以将具有最小欧几里德距离的代表点选择为最靠近接收信号信号点的代表点。

然而，在该方法中，必需4次计算平方欧几里德距离，因此，当信号点候选的数量增加时，计算次数将大大增加。

在本实施例中，以下述方式检测最靠近接收信号信号点的代表点。即，判断接收信号信号点沿着I轴的坐标u是否大于两个代表点的I坐标的中点，以及接收信号信号点沿着Q轴的坐标v是否大于两个代表点的Q坐标的中点，随后根据该判断结果检测最靠近接收信号信号点的代表点。

具体而言，

如果u≥X₁-(X₁-X₂)/2且v≥Y₁-(Y₁-Y₂)/2，则最靠近的代表点是R₊₊(X₁，Y₁)。

如果u<X₁-(X₁-X₂)/2且v≥Y₁-(Y₁-Y₂)/2，则最靠近的代表点是R_-+(X₂，Y₂)。

如果u≥X₃-(X₃-X₄)/2且v<Y₃-(Y₃-Y₄)/2，则最靠近的代表点是R_+-(X₃，Y₃)。

如果u<X₃-(X₃-X₄)/2且v<Y₃-(Y₃-Y₄)/2，则最靠近的代表点是R_--(X₄，Y₄)。

由于该判断，检测出包括接收信号信号点的一个组。所检测出的组包括最靠近的代表点和临近的信号点。在图24A所示的示例中，检测出第一象限内的用虚线表示的组。

在步骤S2506中，更新除了最靠近的代表点之外的代表点的坐标，以接近该最靠近的代表点。

在图24A所示的示例中，将除了最靠近的代表点之外的三个代表点中的每一个更新成从该代表点到该最靠近的代表点的线段的中点。

在步骤S2508中，判断更新后的代表点的坐标是否与信号点候选(空心圆)的坐标一致。

在当前示例中，用图24B中的交叉线表示更新后的代表点。如图24B所示，没有一个更新后的代表点与信号点候选(空心圆)的坐标一致。因此，该例程从步骤S2508返回到步骤S2504。随后，再次执行步骤S2504和步骤S2506。

这一次，在步骤2504中，在4个代表点之中，检测出最靠近接收信号信号点的代表点为R_--，如图24B所示。随后，在步骤S2506中，更新其它三个代表点的坐标以接近该最靠近的代表点。如图24B和图24C所示，更新后的代表点R₊₊的坐标与一个信号点候选的坐标(a，a)一致。因此，该例程从步骤S2508前进到步骤S2510。

在步骤S2510中，对于与一个代表点一致的信号点候选分配最高似然性值，并向其它信号点候选分配较低的似然性值以对这些信号点进行排级。

例如，当分配似然性值时，可以考虑信号点与代表点之间的位置关系，以及包括接收信号信号点z₃′的组的位置。

接下来，在步骤S2512中结束该例程。

根据本实施例，可以无需移动信号星座图的原点且无需计算平方欧几里德距离，即可适当地对多个信号点候选进行排级。在以上示例中，为了简化描述，将代表点的数量设置为多电平调制的电平数的平方根。但是多电平调制的电平数、代表点的数量和一组中信号点候选的数量并不限于上述这些值，它们可以是任何合适的值。但是在步骤S2506中，当将代表点更新成从代表点到最靠近的代表点的线段的中点时，要求相邻代表点之间的最小间隔的初始值是相邻信号点之间最小间隔的偶数倍(在上述示例中，相邻信号点之间的最小间隔是2a)。例如，也可以代替上述代表点，选择点(4a，4a)、(-4a，4a)、(4a，-4a)和(-4a，-4a)作为代表点。

第七实施例

图19是表示根据本发明的信号分解装置的原理部分的功能结构的方框图。

如图19所示的信号分解装置执行图3所示的操作序列，以将接收信号分解成各个发送信号。

图19中所示的各组件执行图3中的一级处理，将参考图20解释这些组件的操作。

图19中的信号分解装置包括：信号点提供器1902、用于计算平方欧几里德距离的多个计算器1904-1至1904-N、多个加法器1906-1至1906-N和选择控制器1908。信号点提供器1902包括第一提供器1901-1至第N提供器190上N。

信号点提供器1902接收在前一级获得的信号点候选的信息，并准备将在当前级中使用的信号点候选。

在图3所示的示例中，N=16，在下面的描述中，同样假设N=16。

第一提供器190-1至第N提供器1901-N具有相同的结构和功能。在下文中，使用第一提供器190-1作为示例进行描述。

第一提供器1901-1接收在前一级(例如第一级)获得的信号点候选之一，并准备将在当前级(例如第二级)中的判断中使用的16个信号点候选(图6A中的空心圆)。例如，16个信号点候选之一是与图6A中的实心圆对应的16个接收信号信号点之一 $z_3\&prime;=r_{33}^{-1}(z_3-r_{34}{x}_4).$

第一提供器1901-1利用在第一至第五实施例中描述的任一方法或者通过这些方法的任何组合，对在当前级中准备的16个信号点候选进行排级。即，第一提供器1901-1计算16个信号点候选的似然性级别，并对该16个信号点候选分配表示所获得的似然性级别的特定编号，如在图7、图9和图17中所执行的。

第二提供器1901-2至第N提供器1901-N准备与第四发送信号x4的其它候选相关的接收信号信号点z₃′，并对与接收信号信号点z₃′，相关的16个信号点候选进行排级。

响应于来自选择控制器1908的选择信号，计算器1904-1至1904-N计算从第一提供器1901-1至第N提供器1901-N输出的各个信号点与接收信号信号点之间的平方欧几里德距离e_x，ix(x＝1，...，N)。

加法器1906-1至1906-N将通过前一级的计算获得的平方欧几里德距离E_m-1，1至E_m-1，N与通过当前级的计算获得的各个平方欧几里德距离e_x，lx相加，并输出累加的平方欧几里德距离(累计测度)。

选择控制器1908主要控制计算器1904-1至1904-N的操作。选择控制器1908根据通过使用在第一至第五实施例中描述的任一方法或通过这些方法的任何组合所分配的信号点候选的排级，从所有的信号点候选(在信号点提供器1902中总共有256个)中选择一个信号点，并基于特定准则将一选择信号输出到计算器1904-x，由其输出所选信号点。

一旦接收到选择信号，计算器1904-x计算该信号点与接收信号信号点之间的平方欧几里德距离。

应当注意，除了接收选择信号的计算器1904-x之外的计算器并不计算平方欧几里德距离；即便对于所选计算器1904-x来说，它也仅计算所选信号点与接收信号信号点之间的平方欧几里德距离。

使用通过计算获得的平方欧几里德距离来更新表示上述判断准则的量值。在考虑更新后的判断准则的同时，选择控制器1908从未选择的信号点候选中选择出另一个信号点，并输出选择信号。

重复执行该例程，直到获得16个信号点候选为止。

图20是根据第七实施例的信号分解装置的操作流程图。

图20中所示的过程在图3所示的第一、第二和后续级中执行。下文中，这些级用下标m来标识。

在步骤2004，初始化用于计算的参数。

参数j(1≤j≤N＝16)用作区分在当前级中输出的16个信号点候选的计数器。将参数j初始化为1(j＝1)。

E_m-1，1至E_m-1，N表示通过第(m-1)级(前一级)中的计算获得的累计平方欧几里德距离(或累计测度)，E_m-1，1至E_m-1，N中的每一个也称作“累计分支测度”。如下所述，使用最大累计分支测度M_m-1，1至M_m-1，N作为比较准则。将最大累计分支测度M_m-1，1至M_m-1，N初始化成前一级中的相应累计分支测度E_m-1，1至E_m-1，N。即，M_m-1，1＝E_m-1，1，...，M_m-1，N＝E_m-1，N。当确定了输出到下一级的信号点候选(这些信号点候选是继续存在的码元候选)时，更新(增加)最大累计分支测度M_m-1，1至M_m-1，N。例如，将M_m-1，1从初始值E_m-1，1依次增加到E_m-1，1+e_1，1，E_m-1，1+e_1，2，E_m-1，1+e_1，3，……。排级编号i₁至i_N表示第一提供器1901-1中的16个信号点候选的顺序或似然性级别，并将它们全部初始化为1。

在步骤2006，相互比较16个最大累计分支测度M_m，1至M_m，N，并选择其中最小的一个(M_m，x)。在此，下标“x”表示在前一级中选择的信号点候选(即继续存在的码元候选)中的上述所选信号点候选的编号。从第x提供器1901-x提供与最大累计分支测度M_m，x相关的信号点候选。

在步骤2008中，在与最大累计分支测度M_m，x相关的信号点候选中，选择具有排级编号i_x的信号点候选作为当前级(第m级)中的第j个信号点候选，其中i_x＝1，2，……，16，x＝1，2，……，16。

在步骤2010，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离(e_x，ix)。通过E_m，j＝E_m-1，x+e_x，ix计算累计分支测度E_m，j。

在步骤2012中，更新所有参数，将最大累计分支测度M_m，x更新为E_m，j。将排级编号i_x加1，并将计数值j也加1。

判断计数值j是否小于或等于N，N是j的最大值。如果j小于或等于N，则该例程返回步骤2006，并重复执行同一过程。如果j大于N，则该例程进行到步骤2016，该流程结束。

当完成了一级中的处理时，进行下一级中的处理，如图3所示。当完成了最后一级中的处理时，执行步骤S354中的处理，即，将接收信号分解成各个发送信号。在信号分解操作中，相互比较16个信号点候选的累计测度，即继续存在的码元候选，并将具有最小累计测度(平方欧几里德距离的累计)的信号点确定为与接收信号信号点相对应。

这样，使4个发送信号(x₁，x₂，x₃和x₄)与相应码元之间的映射关系清楚，随后执行调制。

理论上，可以不使用累计值而仅基于在各级中获得的平方欧几里德距离e_x，ix来选择输出到后一级的信号点候选。然而，从提高信号分解可靠性的角度来看，如在当前实施例中所描述的，优选地计算在每一级中获得的平方欧几里德距离e_x，ix的累计值。当在MIMO、SIMO或MISO系统中使用复杂的多个天线时，不同信道具有不同的衰落特性。当通过考虑先前多级中的平方欧几里德距离来选择某一级的信号点候选时，可以受益于因这些独立的衰落特性而产生的分集效应。

图21表示通过图20中的流程图所描述的根据本实施例的信号分解装置的操作，其中j＝1至5。具体而言，图21示出了从图19中的信号点提供器1902内准备的256个信号点候选中提取5个信号点候选的操作。

首先，当j＝1时，假设x＝1。在这种情况下，在由第一提供器1901-1准备的信号点候选中，选择由i₁＝1(初始值)的排级编号指定的信号点候选。在当前实施例中，因为排级编号依照可能性从高到低的顺序，所以选择第一信号点候选。随后，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离e_1，1，并将该平方欧几里德距离e_1，1加入在前一级获得的累计值E₁。应当注意，准确地说，累计值应当是E_m-1，1，但是为了简化描述，省去下标m-1。随后，将最大累计分支测度M_m，1从E_m-1，1更新为E_m-1，1+e_1，1。将排级编号i₁加1(i₁＝2)。

这样，选择要输出到后一级的一个信号点候选(即，继续存在的码元候选)。

接下来，当j＝2时，在步骤S2006中，相互比较更新后的M_m，1和其它最大累计分支测度(M_m，2至M_m，N)。这一次，假设M_m，1再次成为最小值。即，x＝1。在这种情况下，在由第一提供器1901-1准备的信号点候选中，选择由排级编号i₁＝2指定的信号点候选。随后，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离e_1，2，并将该平方欧几里德距离e_1，2加入在前一级获得的累计值E₁。随后，将最大累计分支测度M_m，1从E_m-1，1+_e1，1更新为E_m-1，1+e_1，2。将排级编号i₁加1(i₁＝3)。

接下来，当j＝3时，在步骤S2006中，相互比较更新后的M_m，1和其它最大累计分支测度(M_m，2至M_m，N)。这一次，假设M_m，2是最小值。即，x＝2。在这种情况下，在由第二提供器1901-2准备的信号点候选中，选择由排级编号i₂＝1(初始值)指定的信号点候选。随后，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离e_2，1，并将该平方欧几里德距离e_2，1加入在前一级获得的累计值E₂。随后，将最大累计分支测度M_m，2从E_m-1，2更新为E_m-1，2+e_2，1。将排级编号i₂加1(i₂＝2)。

接下来，当j＝4时，在步骤S2006中，相互比较更新后的M_m，1、M_m，2以及其它最大累计分支测度(M_m，3至M_m，N)。这一次，假设M_m，1成为最小值。即，x＝1。在这种情况下，在由第一提供器1901-1准备的信号点候选中，选择由排级编号i₁＝3指定的信号点候选。随后，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离e_1，3，并将该平方欧几里德距离e_1，3加入在前一级获得的累计值E₁。随后，将最大累计分支测度M_m，1从E_m-1，1+e_1，2更新为E_m-1，1+e_1，3。将排级编号i₁加1(i₁＝4)。

接下来，当j＝5时，在步骤S2006中，相互比较更新后的M_m，1、M_m，2以及其它最大累计分支测度(M_m，3至M_m，N)。这一次，假设M_m，2是最小值。即，x＝2。在这种情况下，在由第二提供器1901-2准备的信号点候选中，选择由排级编号i₂＝2指定的信号点候选。随后，计算与所选信号点候选相关的平方欧几里德距离e_2，2，并将该平方欧几里德距离e_2，2加入在前一级获得的累计值E₂。随后，将最大累计分支测度M_m，2从E_m-1，2+e_2，1更新为E_m-1，2+e_2，2。将排级编号i₂加1(i₂＝3)。

这样，计算出五个信号点候选和累计分支测度。实际上，重复执行上述处理，直到选择出16个信号点候选。

图22的表示出了当使用MLD、现有技术的QRM-MLD和本实施例的QRM-MLD计算平方欧几里德距离时的计算次数。

在图22所示的示例中，假设使用16QAM调制方案从4个发射天线发送4个发送信号，接收机利用MLD分解信号。

在图22所示的表中，相互比较完全MLD(full MLD)、现有技术的QRM-MLD和本实施例的QRM-MLD。在图22中，符号Sm表示要从一级输出到下一级的信号点候选的数量，比较上述三种方法的Sm的值。在本实施例的上述示例中，将Sm设为16。

进行仿真以观察利用不同值的信号点候选数量(Sm)来导出平方欧几里德距离的计算次数。

在完全MLD中，对于4个发送信号中的每个信号，存在16个可能的信号点，为这些信号点的所有256个组合计算平方欧几里德距离，因而，计算量总次数达到16⁴＝65536。

在现有技术的QRM-MLD中，在各级中，从所有256(16×Sm)个组合中选择Sm个信号点候选中的多个。在第一级上，仅存在16个组合。因此，当Sm＝16时，计算总次数等于16(第一级)+16(来自前一级的信号点候选的数量)×16(新引入的信号点候选的数量)×3(三级)＝784。当Sm＝12时，计算总次数等于16+12×16×3＝592。当Sm＝8时，计算总次数等于16+8×16×3＝400。

在本实施例的QRM-MLD中，在各级中，平方欧几里德距离的计算次数与在各级中输出的信号点候选的数量相同。因此，当Sm＝128(在当前级中选择的信号点候选的数量)时，平方欧几里德距离的总计算次数等于16(第一级)+128(在当前级中选择的信号点候选的数量)×1(从16个信号点候选中选择一个)×3(三级)＝400。

发现即使在当前实施例中Sm是16的八倍，平方欧几里德距离的计算次数也大约仅等于现有技术的QRM-MLD中的一半。

当Sm＝61时，平方欧几里德距离的总计算次数等于16+61×1×3＝199。当Sm＝28时，平方欧几里德距离的总计算次数等于16+28×1×3＝100。当Sm＝16时，总计算次数等于16+16×1×3＝64，仅为现有技术的QRM-MLD的16分之一。因此，根据本实施例，可以大大减少包括平方欧几里德距离计算的信号分解处理中的计算次数。

图23示出了本实施例中的仿真结果。

下面是在图23所示的仿真中使用的条件。

发射天线数量：4

接收天线数量：4

调制方案：16QAM

Turbo编码率R：8/9

假定的多径数L：6

延迟扩展σ：0.26μ秒

发射天线与接收天线之间的相关性ρ：0

在图23中，横坐标表示对于一个接收天线的每数据比特的信号功率与噪声功率之比的平均值，由Eb/N₀表示。纵坐标表示平均误块率(BLER)。在图23中，用交叉线表示通过完全MLD得到的仿真结果，其表示极限值；用向上的空心三角形(Sm＝16)、向下的空心三角形(Sm＝12)和空心菱形(Sm＝8)分别表示通过现有技术的QRM-MLD方法得到的仿真结果；用实心圆(Sm＝128)、实心正方形(Sm＝61)、实心菱形(Sm＝28)和实心三角形(Sm＝16)分别表示通过本实施例的QRM-MLD得到的仿真结果。

如图23所示，Sm＝128或61时的本实施例的仿真结果非常接近于完全MLD的仿真结果。

当Sm＝16时，在本实施例的仿真中，误块率大于完全MLD的误块率。然而，如图23所示，本实施例的仿真结果优于Sm＝16(向下的空心三角形)或Sm＝8(空心菱形)时的现有技术，并且更重要的是，在Sm＝16时的本实施例的仿真中，平方欧几里德距离的计算次数仅为64。相反地，在Sm＝12(向下的空心三角形)和Sm＝8(空心菱形)时的现有技术中，平方欧几里德距离的计算次数分别是592和400。

根据本实施例，可以保持信号分解的精确度，同时大大减少平方欧几里德距离的计算次数，从而减少总计算次数并提高计算效率。

虽然上面参考为了说明而选择的具体实施例描述了本发明，但是，显而易见本发明并不限于这些实施例，而是可以由本领域的技术人员在不脱离本发明的基本概念和范围的情况下对其进行多种修改。

例如，在上述实施例中，描述了将本发明应用于采用MIMO方案和16QAM调制方案的通信系统。本发明并不限于此系统，而是可以广泛地应用于使用QRM-MLD的信号分解装置和方法。

具体而言，本发明不仅可以应用于MIMO，还可以应用于SIMO、MISO和SISO。调制方案也并不限于16QAM，而是可以应用于QPSK、64QAM和其它多电平调制方案中。

在上述实施例中，描述了用笛卡儿坐标系来表示信号点分布图，但是也可以在诸如极坐标系等的其它坐标系中表示信号点分布图。具体而言，可以在极坐标系中表示信号点分布图和象限。

本专利申请基于2004年5月13日提交的日本优先权专利申请JP2004-144182，通过引用并入其全部内容。

Claims (10)

1.一种信号分解装置，其接收从多个发射装置发送的多个信号，并将所述接收信号分解成各个发送信号，所述信号分解装置包括：

信号点导出单元，其将所述接收信号乘以酉矩阵的相应元素，并导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点，不同信号与所述信号点分布图上不同位置处的不同信号点相关，所述接收信号信号点是与所述接收信号之一对应的信号点；

定义单元，其在所述信号点分布图上定义多个区域，各区域包括第一预定数目的信号点；

检测单元，其从所述多个区域中检测出接收信号区域，所述接收信号区域包括所述接收信号信号点；

选择单元，其将所述接收信号区域内的信号点选作所述接收信号信号点的候选；以及

确定单元，根据所选信号点确定发送信号；

其中，所述定义单元还在所述接收信号区域内定义多个子区域，各个子区域包括第二预定数目的信号点；

其中，所述检测单元从所述接收信号区域中的多个子区域中检测出接收信号子区域，所述接收信号子区域包括所述接收信号信号点；并且

所述选择单元至少将所述接收信号子区域中包含的信号点选作所述接收信号信号点的候选；其中

所述接收信号区域是信号点分布图的一象限；

所述接收信号子区域是原点位于所述接收信号区域内的信号点分布图的一象限；以及

所述检测单元检测与所述接收信号区域对应的象限；

还包括坐标变换单元，其将所述信号点分布图的原点移动到与所述接收信号区域对应的象限内；并且

所述检测单元检测与所述接收信号子区域对应的象限。

2.根据权利要求1所述的信号分解装置，还包括：

排级单元，其确定多个信号点的优先级别。

3.根据权利要求1所述的信号分解装置，还包括：

计算单元，其计算表示所述接收信号信号点的各个候选与所述接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值。

4.根据权利要求3所述的信号分解装置，其中

表示所述欧几里德距离的量值包括与先前导出的另一接收信号信号点相关的欧几里德距离的一部分。

5.一种信号分解方法，接收从多个发射装置发送的多个信号并将所接收的信号分解成各个发送信号，所述信号分解方法包括：

导出步骤，将所述接收信号乘以酉矩阵的相应元素，并导出信号点分布图上的至少一个接收信号信号点，不同信号与所述信号点分布图上不同位置处的不同信号点相关，所述接收信号信号点是与所述接收信号之一对应的信号点；

第一区域定义步骤，在所述信号点分布图上定义多个区域，各个区域包括预定数目的信号点；

第一检测步骤，从所述多个区域中检测出接收信号区域，所述接收信号区域包括所述接收信号信号点；以及

第一选择步骤，将所述接收信号区域中的信号点选作所述接收信号信号点的候选；

第二区域定义步骤，在所述接收信号区域内定义多个子区域，各个子区域包括第二预定数目的信号点；

第二检测步骤，从所述多个子区域中检测出接收信号子区域，所述接收信号子区域包括所述接收信号信号点；以及

第二选择步骤，至少将所述接收信号子区域中包含的信号点选作所述接收信号信号点的候选；

其中，所述接收信号区域是所述信号点分布图的一象限；并且

所述接收信号子区域是原点位于所述接收信号区域内的信号点分布图的一象限；

在所述第一检测步骤中，检测与所述接收信号区域对应的象限；

在所述第二检测步骤中，将所述信号点分布图的原点移动到与所述接收信号区域对应的象限内，并检测与所述接收信号子区域对应的象限。

6.根据权利要求5所述的信号分解方法，其中重复执行所述第二区域定义步骤、第二检测步骤和第二选择步骤，直到所述接收信号子区域仅包括所述接收信号信号点的一个候选。

7.根据权利要求5所述的信号分解方法，其中重复执行将所述信号点分布图的原点移动到与所述接收信号区域对应的象限内的步骤和检测与所述接收信号子区域对应的象限的步骤。

8.根据权利要求5所述的信号分解方法，还包括：

在所述第一检测步骤之后，计算表示所述接收信号信号点的各个候选与所述接收信号信号点之间的欧几里德距离的量值的步骤。

9.根据权利要求8所述的信号分解方法，其中表示所述欧几里德距离的量值包括与先前导出的另一个接收信号信号点相关的欧几里德距离的一部分。

10.根据权利要求5所述的信号分解方法，还包括：

确定多个信号点的优先级别的步骤。

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