CN103685101A

CN103685101A - 具有多层干扰抵消的接收器

Info

Publication number: CN103685101A
Application number: CN201310440988.9A
Authority: CN
Inventors: B.巴迪克; T.肖兰德; R.巴尔拉杰; P.容; G.布鲁克; 白梓健; S.伊维尔斯基
Original assignee: Infineon Technologies AG
Current assignee: Infineon Technologies AG
Priority date: 2012-09-26
Filing date: 2013-09-25
Publication date: 2014-03-26
Anticipated expiration: 2033-09-25
Also published as: CN103685101B; US20140086296A1; US8908743B2; DE102013110672A1

Abstract

本发明涉及一种被配置成接收包括分配给各种用户的多个码元流的信号的多用户接收器。所述多个码元流包括分配给所述多用户接收器的一用户的至少一个第一码元流和分配给另一用户的至少一个第二码元流，其中在所述多用户接收器处针对所述至少一个第二码元流所应用的调制字母是未知的。所述多用户接收器包括：码元流选择单元，其被配置成选择多个码元流的码元流；均衡器，其被配置成提供所选码元流的经过均衡的码元；以及检测器，其被配置成基于星座来从经过均衡的码元生成检测到的码元，其中如果选择第二码元流，则所述星座是包括多个预先定义的调制字母中的至少两个调制字母的星座点的混合星座。

Description

具有多层干扰抵消的接收器

技术领域

本发明涉及无线电通信的领域，并且更特别地涉及在无线电网络（特别是蜂窝无线电网络）的多天线传输系统中发射和检测信号的技术。

背景技术

在无线电通信系统中，多用户设备（UE）可以共享同一频率和时间资源以使得可能发生互相干扰。必须不断地改进接收器电路和用于检测由接收器电路执行的数据的方法。特别地，可能期望改进多用户多输入多输出系统中的移动通信接收器的接收质量和性能。因为这些和其他原因，存在对本发明的需求。

附图说明

附图被包括以提供对实施例的进一步理解并且被合并在该说明书中且构成该说明书的一部分。附图图示实施例并且连同该说明书一起用于解释实施例的原理。将会容易地认识到其他实施例以及实施例的许多所预期的优点，因为通过参考下面的详细描述它们变得更好理解。

图1示意性地图示MIMO系统的配置。

图2示意性地图示MIMO系统的框图。

图3示意性地图示具有多层连续干扰抵消的示例性接收器100。

图4示意性地图示具有QPSK、16QAM和64QAM的示例性混合星座。

图5示意性地图示使用盲调制干扰抵消来检测所接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法的流程图。

图6示意性地图示使用基于盲调制的量化误差估计来检测所接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法的流程图。

图7示意性地图示使用连续干扰抵消接收器来检测所接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法的过程。

图8示意性地图示具有多层连续干扰抵消的示例性接收器200。

图9示意性地图示具有多层干扰抵消和最大似然码元检测的示例性接收器300。

图10示意性地图示使用连续干扰抵消接收器和最大似然接收器来检测所接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法的过程。

图11示意性地图示使用用于使至少一个干扰码元流均衡的连续干扰抵消过程和用于检测自己的码元流的最大似然检测方案，来检测所接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法的流程图。

图12是图示了采用盲调制检测和盲调制误差判定估计的连续干扰抵消接收器、采用应用于干扰码元流的干扰白化的对应接收器、与采用盲调制检测的最大似然接收器相组合的采用盲调制检测和盲调制误差判定估计的连续干扰抵消接收器、以及采用应用于干扰码元流的干扰白化的对应接收器之间的性能比较的图表。

具体实施方式

在下文中，参考附图来描述实施例，其中相似的附图标记自始至终通常用于指代相似元件。在下面的描述中，为了解释目的，阐述了许多具体细节以便提供对实施例的一个或多个方面的彻底理解。然而，对本领域技术人员显而易见的是，可以利用较小程度的这些具体细节来实行实施例的一个或多个方面。因此，不要以限制的意义来理解下面的描述并且保护范围由所附权利要求来限定。

所总结的各方面可以以各种形式来体现。下面的描述以说明的方式示出可以在其中实行该方面的各种组合和配置。要理解，所描述的方面和/或实施例仅仅是示例并且在不偏离本公开的范围的情况下可以利用其他方面和/或实施例并可以做出结构和功能的修改。此外，尽管可能仅针对若干实施方式中的一个公开了实施例的特定特征或方面，但是根据所期望地并且对任何给定或特定应用有利地，这样的特征或方面可以与其他实施方式的一个或多个其他特征或方面相组合。此外，就在具体实施方式或权利要求书中使用的术语“包含”、“具有”、“带有”或其其他变形来说，这类术语意图以类似于术语“包括”的方式来包含。此外，术语“示例性”仅仅意味着作为示例，而不是最佳或最优的。

在下文中，单独地或彼此参考地描述各种方法和接收器。要理解，结合所述方法做出的评论可能对于被配置成执行该方法的对应接收器也适用，并且反之亦然。例如，如果特定方法步骤被描述，则对应的接收器可以包括执行所述方法步骤的单元，即使这样的单元没有在图中明确描述或图示。

本文描述的方法和接收器可以基于或者可以支持用于对数据进行调制的任意（特别地数字）调制方案。例如，可以根据正交振幅调制（QAM）调制方案、二进制相移键控（BPSK）调制方案、正交相移键控（QPSK）调制方案、8QAM调制方案、16QAM调制方案、64QAM调制方案或任何其他适当的调制方案来对所接收到的码元流的码元进行调制。在该说明书中，这种已知的调制方案也可以被称为“预先定义”调制方案。在下文中，可以使用术语“调制字母（modulation alphabet）”和“调制码元（modulation symbol）”，其中调制字母可以被定义为调制码元集合。可以用星座图中的复数来表示调制码元，其中该复数被分配一个或多个比特的值。例如，完整的QPSK调制字母可以包括表示比特值组合“00”、“01”、“10”和“11”的调制码元。然而，要注意不需要将术语“调制字母”用于调制方案的调制码元的完整集合。返回参考QPSK，调制字母也可以被约束成表示例如比特组合“00”和“01”的调制码元。

本文描述的方法和接收器可以被用于各种无线通信网络，诸如码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）、正交FDMA（OFDMA）和单载波FDMA（SC-FDMA）网络。术语“网络”、“系统”和“无线电通信系统”可以被同义地使用。CDMA网络可以实施无线电技术，诸如通用陆地无线电接入（UTRA）、cdma2000等等。UTRA包括宽带CDMA（W-CDMA）和其他CDMA变形。Cdma2000覆盖IS-2000、IS-95和IS-856标准。TDMA网络可以实施无线电技术，诸如全球移动通信系统（GSM）及其衍生物（诸如例如增强型数据速率GSM演进（EDGE）、增强型通用分组无线电服务（EGPRS）等等。OFDMA网络可以实施无线电技术，诸如演进的UTRA（E-UTRA）、超移动宽带（UMB）、IEEE 802.11（Wi-Fi）、IEEE 802.16（WiMAX）、IEEE 802.20、闪速OFDM.RTM等等。UTRA和E-UTRA是通用移动电信系统（UMTS）的部分。特别地，本文描述的方法和接收器电路可以用在支持多个预先定义的调制方案或调制字母的移动通信标准的框架中。例如，基于GSM/EDGE和UMTS/HSPA（高速分组接入）技术的3GPP长期演进（LTE）标准支持QPSK、16QAM和64QAM。类似地，WiMAX和无线LAN中的每一个都支持BPSK、QPSK、16QAM和64QAM。

在无线电通信系统中，使用通过一个或多个无线电通信信道来发射一个或多个无线电通信信号的发射器。该发射器可以是基站或包括在用户的设备中的发射设备，诸如移动无线电收发器、手持无线电设备或任何类似设备。基站（BS）也可以被称为“NodeB”或“eNodeB”。由发射器发射的无线电通信信号可以被接收器接收，所述接收器诸如是移动无线电收发器或移动站中的接收设备、手持无线电设备或任何类似设备。如本文描述的接收器电路可以例如被包括在这样的接收器中。在本文中移动站被称为“用户设备”（UE）。

本文描述的方法和接收器可以根据在发射器和接收器二者处提供多个天线的使用的多输入多输出（MIMO）技术来操作。本文描述的方法和接收器也可以被操作以用于在接收器处仅有一个天线的情况。MIMO是各种无线通信标准（诸如例如IEEE 802.11n（Wi-Fi）、4G、3GPP长期演进（LTE）、WiMAX（具体地WiMAX 802.16e-2005）和HSPA+（具体地版本7和之后的版本）的一部分。本文描述的方法和接收器可以根据这些标准中的一个或多个来操作。

本文使用的术语“空间复用”对应于MIMO无线通信中用于传送来自基站的不同发射天线的独立且单独编码的数据信号（所谓的流）的传输技术。类似地，UE可以借助于一个或多个接收天线来接收多个所传送的流。这样的独立流在本领域中也被称为“层”。空间复用允许在例如频域和时域中的同一资源上传送独立的流。空间复用中的数据码元的编码可以基于开环方法或闭环方法。

当将单个码元流（或层）分配给单个用户时，这被称为单用户（SU）MIMO。另外，当将单个码元流分配给各种用户时，这被称为多用户（MU）MIMO。使用MU-MIMO传输的益处是自然独立的信号跨越安装在物理分布的UE上的接收天线。归因于空间复用，MU-MIMO方案允许多个UE共享例如频域和时域中的同一资源。MU-MIMO可以被视为空分多址（SDMA）方案的扩展版本。举例来说，在3G/HSPA MU-MIMO中，UE可以共享时间和信道化码（例如正交可变扩频因子（OVSF）/扩频码）中的同一资源。

对于MU-MIMO而言，基站可以为利用MU-MIMO的数据传输调度UE集合。传输数据然后从基站同时发射到所调度的UE并且在同一资源元素上。在数据传输期间，可能发生从基站发射到共同调度的UE的独立码元流（层）之间的干扰。这是所谓的层间干扰。在MU-MIMO中，对于在目标UE（即感兴趣用户的UE）处接收到的数据码元的适当检测而言，抑制层间干扰（即来自共同调度的UE（也被称为干扰UE）的干扰）可能是有帮助的。注意，术语“目标UE”和“共同调度的UE/干扰UE”不指代相同的UE，而是对应于不同的且通常远程的用户的不同移动站。为了该目的，可能需要在目标UE处检测实际上被调度用于干扰UE（即形成被分配给干扰、共同调度的UE的数据流（层）的部分）的数据码元。该检测可以基于或者可以包括近ML（最大似然）算法，诸如例如SIC（连续干扰抵消）和/或ML算法。

图1是具有一个基站BS的MU-MIMO系统的配置的示意图。该MU-MIMO系统可以例如在同一时间和频率资源处将L个独立的数据流（层）传送到N个用户（移动站UEn，n=1，2，…，N）。L和N是整数，其中L≥N。这里，由 H _n来表示第n个用户的MIMO信道矩阵。为了方便标记起见，感兴趣用户（目标UE）的MIMO信道矩阵被简单地写为 H ，即没有索引。粗体类型的字符对应于向量或矩阵，下划线是指示复数值字符。

因为MU-MIMO旨在以同一资源（例如时间和频率）传送多个用户的码元流，不失一般性，通过单载波处的示例，例如针对多载波系统（诸如OFDM（正交频分复用））的每个子载波）来描述下面使用的表示。

如图2中所示，基站BS可以例如被配备N_Tx个发射天线，并且目标UE可以被配备N_Rx个接收天线。因此， H 可以用N_Rx × N_Tx矩阵来表示。分配给其他用户的其他UE（即{UE1、UE2、…UEN} \{UE}）也可以被配备例如N_Rx个接收天线。在这种情况下，每个MIMO信道矩阵H _n具有维度N_Rx × N_Tx。

根据图2，可以提供码元的L个独立的码元流 d _l, l = 1, ..., L。如本领域中已知的，先前用以生成数据流码元 d _l的处理可以包括例如信道编码、交织和调制。可以使用不同的调制方案来对不同流l的数据流码元 d _l进行调制。

然后可以在BS的预编码单元PREC中对码元的独立数据流 d _l, l = 1, ..., L 进行预编码。通过预编码，将每个数据流乘以复权重以调整去往和来自每个天线的信号的振幅和相位。可以将预编码用于期望方向上的多流波束成形，以增加数据流被分配到的相应UE处接收到的信号增益。为此，预编码可以使用发射器（即BS）处的信道状态信息（CSI）的知识。

进一步到图2， G 是关于目标UE的数据流的信道矩阵。如本领域中已知的， G=H W ，其中 W 是具有维度为N_Tx × 1的L个预编码向量的预编码矩阵，即 W = [w ₁ w ₂ ... w _L ]。因为 G 包括信道衰落和预编码，所以在本领域中有时候被称为“虚拟”信道矩阵。在本文中，因为下面的数学表示中的大部分与码元流有关，而不是与发射天线信号有关，所以 G 将简单地被称为“信道矩阵”（记住 G 被应用于码元流向量d = [d ₁ d ₂ ... d _L]^T）。

所发射的并发码元的码元流 d _l, l = 1, ..., L中的一个或多个可以被分配给目标UE。如果两个或更多码元流被分配给目标UE，则MU-MIMO系统是多层（ML）MU-MIMO系统。具有被分配给目标UE的两个层的ML MU-MIMO系统在本领域中被称为双层（DL）MU-MIMO系统。这里，举例来说，由索引1和2表示的码元流被分配给目标UE。该目标UE包括均衡器EQ以便生成检测到的码元

和。

例如参考LTE标准，MU-MIMO被引入到具有传输模式5（TM5）的LTE版本8中。其在分别具有传输模式8（TM8）和传输模式9（TM9）的LTE版本9和版本10中被加以扩展。TM5允许采用两个共同调度的UE以及基于码本的预编码进行MU-MIMO传输，该两个共同调度的UE中的每一个与单个层（即码元流）相关联。TM8是同样的，除了可以应用基于非码本的预编码之外。在TM9中，可能共同调度具有四个传输层的多达4个UE。此外，TM9中的一个UE可以被分配有两个传输层。也就是说，对于LTE的示例而言，较高版本的传输模式和TM9提供ML MU-MIMO传输。

在ML MU-MIMO情况中，目标UE可以以空间复用的方式接收“自己的”码元流，并且面对来自其他共同调度的UE的小区内干扰。此外，会可能存在来自相邻小区的小区间干扰。MU-MIMO传输中的优化调度帮助降低基于预编码器的几何对准的小区内干扰。然而，由于有缺陷的CSI反馈和时变信道，残余小区内干扰可能仍是显著的。因此，针对ML MU-MIMO传输的接收器设计试图在由空间复用给定的层间干扰、小区内干扰和小区间干扰的约束下改进信号检测。

图3图示了目标UE的示例性接收器100。该接收器100可以包括码元流选择单元（ELEC）101、均衡器（EQ）102、检测器（DEC）103、盲调制层指示器（BL）104和判定误差计算单元（DER）105。

接收器100可以操作作为连续干扰抵消（SIC）接收器。SIC接收器是用于多层干扰抵消的联合接收器。SIC过程包括连续地检测码元流和在检测下一码元流之前抵消从所接收到的信号中实际检测到的码元流。

通常，SIC接收器需要被应用于多个码元流的数字调制方案的信息。然而，该信息仅在目标UE处可供它自己的码元流使用，而对于分配给其他用户的码元流而言，该信息对于目标UE来说不存在。为了解决该问题，接收器100可应用盲调制码元检测和/或盲调制量化误差估计。将在下文中更详细地解释这两个概念。

如上文中提到的，在SIC接收器中，包含在所接收到的信号 r 中的各码元流被一个接一个地检测，并且所检测到的经过处理的码元流的码元被用于干扰抵消以便检测后续的码元流。这里，k表示SIC处理的检测级，并且l_D(k)表示将在检测级k处检测的实际层（码元流）。

在每个检测级k处，盲调制层指示器104可以从码元流选择单元101接收要被检测的实际层上的信息l_D(k)。盲调制层指示器（BL）104判定l_D(k)是目标UE自己的层还是干扰层。盲调制层指示器（BL）104可以输出将由检测器（DEC）103接收的控制信号112。该控制信号112可以向检测器（DEC）103通知实际码元流是目标UE自己的码元流还是干扰码元流。

检测器（DEC）103接收由均衡器（EQ）102输出的经过均衡的码元

。所检测到的码元

可以是经过均衡的码元

的硬判定。检测器（DEC）103可以被配置成基于星座来生成所检测到的码元

，如果实际码元流l_D(k) 是干扰码元流，则所述星座是包括多个预先定义的调制字母中的至少两个或所有的星座点的混合星座，并且如果实际码元流l_D(k) 是自己的码元流，则所述星座是已知的星座。因此，如果l_D(k) 是自己的码元流，则检测到的码元

与已知星座的一个星座点相同，或者如果l_D(k) 是干扰码元流则检测到的码元

与混合星座的一个星座点相同。此外，检测器（DEC）103的输出可以耦合到均衡器（EQ）102的输入，以便向均衡器（EQ）102通知在每个检测级k处检测到的码元。特别地，如下面将解释的那样，检测器（DEC）103的输出可以耦合到判定误差计算单元（DER）105的输入。

图4是具有QPSK、16QAM和64QAM星座点的混合星座的示例。该混合星座可以被用于基于经过均衡的码元

来判定检测到的码元

。更具体地，干扰层上的每个经过均衡的码元

可以被量化到混合星座中的最接近的点以便在检测器103中生成硬判定码元。

目标UE的接收器100可以被配置成在检测自己的层之前处理干扰层（即干扰码元流）中的一个或多个。举例来说，码元流选择单元（ELEC）101可以被配置成根据每个码元流的信噪比（SNR）或信号强度来按顺序选择层。可以由码元流选择单元101基于所接收到的信号 r 来计算层的SNR或信号强度，并且可以按照降低SNR和/或降低信号强度的顺序来执行对连续层l_D(k)（k = 1, 2, 3, ...）的选择。以这种方式，如果干扰层是具有最大SNR或信号强度的层，则可以首先完成干扰层（即被分配给干扰UE的码元流）的干扰抵消。

首先抵消来自干扰层的信号直到剩余的最强信号来自于目标UE自己的层为止的选项可以依赖于被扩展到盲调制方案的量化误差估计和/或被扩展到如可以在本文中使用的盲调制方案的码元检测。

如果l_D(k)是干扰层，则盲调制层指示器104可以输出可与控制信号112相同的控制信号111。该控制信号111可以向均衡器（EQ）102通知l_D(k) 是干扰层。该控制信号111可以被报告给判定误差计算单元（DER）105。该判定误差计算单元（DER）105可以形成均衡器（EQ）102的部分。该判定误差计算单元（DER）105可以被配置成计算码元流l_D(k)的所检测到的码元相对于所发射的码元的量化误差。在控制信号111向判定误差计算单元（DER）105通知实际码元流l_D(k)是干扰码元流的情况下，判定误差计算单元（DER）105可以被配置成基于多个预先定义的调制字母的a-先验码元（a-priori symbol）选择概率来计算检测到的码元的量化误差。如将在下文中更详细地解释的那样，该多个预先定义的调制字母可以包括在ML MU-MIMO传输系统中使用的调制字母中的至少两个或例如所有。

图5例示了被扩展到盲调制方案的码元检测的概念。根据图5，检测接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法可以包括选择一个码元流（在S1处）。可以由码元流选择单元（ELEC）101来执行该码元流的选择，参见图3。

该方法还可以包括对接收到的信号进行均衡以便提供所选码元流的经过均衡的码元（在S2处）。可以由图3的均衡器（EQ）102来执行接收到的信号的均衡。

此外，在S3处，该方法可以包括基于星座来从经过均衡的码元生成检测到的码元，其中如果所选码元流是被分配给另一用户的干扰码元流，则星座是包括多个预先定义的调制字母中的至少两个的星座点的混合星座。可以由图3的检测器（DEC）103来执行生成检测到的码元。

图6例示了被扩展到盲调制方案的量化误差估计的概念。图6图示了检测接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法，其中该方法可以结合或者不结合联合图5所述的示例性方法来加以执行。

在S1处，例如由图3的选择单元（ELEC）101来选择一个码元流。

在S2处，对所接收到的信号进行均衡以提供所选码元流的经过均衡的码元。可以由图3的均衡器（EQ）102来执行所接收到的信号的均衡。

在S3’处，从经过均衡的码元来生成检测到的码元，举例来说，如果所选码元流是被分配给另一用户的干扰码元流，则可以使用包括多个预先定义的调制字母中的至少两个的星座点的混合星座，如上文在S3处描述的那样。

在S4处，计算检测到的码元的量化误差，其中，如果所选码元流是被分配给另一用户的干扰码元流，则量化误差的计算基于多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率。可以在图3的判定误差计算单元105中执行量化误差的计算。在级k处得出的量化误差可以用于在级k+1处所接收到的信号的均衡，以便生成经过均衡的码元和生成检测到的后续层l_D(k+1)的码元。

检测器103可以包括软输出计算单元（在图3中未示出），以便还提供检测到的码元

的软输出。软输出例如可以被传递到执行信道解码的信道解码器（在图3中未示出）。信道解码可以包括对诸如例如涡轮码和/或分组码的级联码的解码。

如结合图3和图6描述的盲量化误差估计可以提供对信道解码来说最优的软输出。举例来说，可以通过使用S3处的干扰层的（盲调制）检测到的码元和传送混合星座的每个调制码元的a-先验概率来执行S4处的判定误差计算单元（DER）105中的盲量化误差估计。然后，可以考虑硬判定码元和盲调制中的所有其他调制码元（即混合星座点）之间的量化误差以及其欧几里得距离来生成量化误差信息，例如量化误差矩阵，诸如对于每个检测级k的协方差矩阵。可以在后续层的稍后的干扰抵消过程中考虑这些量化误差矩阵以便产生改进的软输出。下面进一步呈现关于如何通过使用盲调制判定误差计算来产生盲调制码元的软输出的详细数学框架。

在图7中，描述了MU接收器（诸如例如接收器100）的数据处理的示例性流程。MU接收器可以是软输出（SO）盲SIC最小均方误差（MMSE）接收器。在本文中这样的接收器也被称为SOSIC-MMSE接收器。

根据图7，由下面的公式给出接收到的信号 r ：

其中 g _i 、d _i（i = 1, 2）分别是目标UE自己的层的信道向量和码元， g _i 、d _i（i = a, b）分别是目标UE的干扰层的信道向量和码元，并且 n 是噪声和小区间干扰的和。上面所有向量具有维度N_Rx × 1。

在A1处，确定层的SNR或信号强度顺序。举例来说，该顺序可以是i=a，1，b，2。在这种情况下，干扰层a具有超过小区内层的信号的最大强度顺序。

SOSIC-MMSE接收器100然后可以应用盲调制SIC以抵消来自干扰UE的码元流直到剩余的最强码元流来自于目标UE自己的层为止。在上面的示例中，在A2处将盲调制SIC应用于层a。接收到的信号 r 被更新为：

。

SOSIC-MMSE接收器然后可以应用层a的基于盲调制的量化误差估计。因此，在A3处，噪声和小区间干扰的和被更新为：

n ⁽¹⁾ = n +层a的量化误差，

接收到的信号 r 被更新为：

。

然后，可以通过在层1上应用正常SIC来计算层1的码元d ₁的软输出。然后输出自己的层1的码元d ₁的软输出。然后可以通过下面的公式来更新接收到的信号 r ：

，

其中

层1的量化误差。

然后可以重复这些步骤（如在图7中的A1’、A2’、A3’和 A4’处所示）直到检测到来自自己的层的所有码元为止。因此，以与层1的码元 d ₁的软输出相同的方式来计算自己的层2的码元 d ₂的软输出。然后可以在A4’处输出码元 d ₂的软输出。

在下文中，举例来说，呈现关于盲调制中的码元检测和量化误差估计的详细数学框架。为了解释目的提供下面的详细数学框架，并且该详细数学框架并不意图将本文描述的任何示例或实施方式限于下面呈现的形式。

下面，举例来说，考虑适合于TM9的SOSIC MMSE接收器。在下文中，不失一般性，考虑具有从1到4的唯一层号的MIMO系统。该系统函数由下面的公式给出：

。

在第k检测级处（

），期望检测到第层上的码元。已经采用下式的判定检测了

层中的所有码元：

。

根据SIC概念，在第k检测级处经过更新的接收器向量是：

其中，

是由判定误差传播引起的残余干扰并且是来自未被检测的码元的干扰。

在考虑判定误差传播的情况下，

可能不等于

，并且因此

。通过假设所有层上的不相关的数据码元并且定义

，第k检测级的MMSE均衡器被表示为：

其中，

。

计算第k检测级的MMSE均衡器需要获得由下式定义的判定误差协方差矩阵：

。

可以将的每个元素给定为：

。

E{}是期望算子。不失一般性，假设

和

中的列按照递增的索引排序，如在（虚拟）信道矩阵

中给出的那样。

在每个级k处，判定误差协方差矩阵的计算可以取决于层l_D(k)是被分配给目标UE的层（即“自己的”层）还是被分配给MU-MIMO系统的另一UE的层（即干扰层）。下面将进一步描述不同的计算方案。

层l _D (k)的经过均衡的码元的计算

可以通过下面的公式来计算层l_d(k)的经过均衡的码元：

，

其中，

。

层l _D (k)的信道增益的计算

可以通过下面的公式来计算层l_D(k)的信道增益：

。

层l _D (k)的码元的软输出的计算

在第k检测级处，基于关于码元（symbol wise）的Max-Log-MAP标准来计算码元

的软输出。

中的第m个比特的软输出（LLR值）可以由下式给出：

，

其中，在

中的比特值为1的情况下

是

的硬判定，在

中的比特值为0的情况下

是的硬判定，并且

是第k检测级中的对应层的后SNR值。

下一层l _D (k+1)的计算

在得到

之后，到第（k+1）检测级。更新

以便具有

的列，并且

被增加成下面的

矩阵：

其中，

。

因此，如下给出第（k+1）检测级的MMSE滤波器：

，

其中，每个未被检测的层的均方误差（MSE）是：

，

并且

表示

中的列的列索引。每个未被检测的层的后SNR是：

（16）。

遵循最优判定顺序，在第（k+1）检测级处的检测层可以是等式（16）中具有最大后SNR或者等同地最小MSE的那个，即：

，

其中

是用以将所选的n映射到中的全局列索引

的传递函数。

更新级k+1处的MMSE信道矩阵

根据

来更新MMSE信道矩阵得到：

（18），

其中

。

更新级k+1处的接收到的信号向量

接收到的信号向量可以被更新为

。然后可以在第（k+1）检测级处执行对

传输层的判定。可以继续接收到的信号向量更新、后续层的选择和检测的这个过程，直到检测到所有所需码元为止。

判定误差协方差矩阵的计算

如上面所提到的，判定误差协方差矩阵的计算取决于级k中的所考虑的层l_D(k)是被分配给目标UE还是干扰UE。首先，考虑l_D(k)被分配给目标UE的情况。在这种情况下，发射器处使用的调制字母是已知的。

在已知调制的情况下计算判定误差协方差矩阵

在SIC中在已知调制的情况下计算判定误差协方差矩阵可以起始于将

表示为：

。

在这里

是在观测

的情况下将

发送的后验概率。其将贝叶斯定律应用于

并且得到：

，

其中，

是在（9）中给出的经过均衡的码元，并且对于所有的星座点而言

都相同。利用所假设的高斯近似，如下给出似然函数

：

（21）

其中，

是在如上定义的均衡器之后的信道增益。

在公式（20）中使用公式（21）得到：

。

在这里，

是缩放因子并且满足：

。

利用公式（22），判定误差的平均值是：

（24）。

然后，可以建立完整的

。

还可能存在利用已知调制计算判定误差协方差矩阵的其他方法。本文的公开内容不限于上述方法。

在未知调制的情况下计算判定误差协方差矩阵

为了利用盲调制来计算具有码元的判定误差协方差矩阵，针对图4中的混合星座扩展公式（20）。因为在不同调制中提供不同数目的星座点，所以图4中的调制码元具有要被传送的不同的a-先验概率。可以如下给出这些调制的a-先验码元选择概率：

，

其中，

、

和分别是QPSK、16QAM和64QAM中的比特数目（或者调制的阶数）。不失一般性，假设例如将选择这三种调制均等地用于干扰层，这意味着。因此，

。

利用该a-先验知识，公式（20）可以被扩展成：

。

将（26）应用于（22）中，得到：

（27）。

最后，利用盲调制的判定误差的平均值是：

（28）。

此外，可以建立完整的协方差矩阵

。

总之，

计算方法可以被给定为计算对应层的经过均衡的码元

、硬判定

（例如信道增益

）和例如后SNR ；结果取决于l _D (l)是自己的层还是干扰层。

利用正确的

计算

的经过均衡的欧几里得距离和所有可能的星座点以及此外

；结果取决于l _D (l)是自己的层还是干扰层。

根据公式（19）和

来计算中的元素；结果取决于l _D (l)是自己的层还是干扰层。

利用盲调制的码元检测

因为支持例如三种调制（即例如QPSK、16QAM和64QAM）用于数据子载波中的有效载荷数据传输，所以利用盲调制的码元检测应该包括所有这三种调制。在图4中，描绘了QPSK、16QAM和64QAM的混合星座。每种调制的平均码元能量被归一化成

。图4可以图示用于利用盲调制的码元检测的基本星座。在硬判定的步骤中干扰层上的每个经过均衡的码元将被量化成该混合星座中的最近的点。因此，可以在自己的层被检测到之前，将SOSIC应用于干扰层的抵消。

对于所有点来说，混合星座的SER（码元误差率）可能不相同，这归因于不同点之间的不等距离。这意味着残余判定误差（以及因此误差传播）不仅取决于后SNR，而且还取决于干扰层上的所使用的调制。如果靠近QPSK点的码元在干扰层上被传送，则判定误差高于具有其他所传送的码元的情况。

如上文解释的利用盲调制的硬判定的计算量可能稍微高于64QAM的硬判定，这归因于码元间的不等距离。判定误差协方差矩阵的计算量比对于64QAM的情况大30%到40%。仅在非常大的后SNR的情况下，残余判定误差才能消失，这在干扰层的ML-MU MIMO的背景下可能不会被满足。然而，在干扰比自己的层信号更强的情况下，利用盲调制的码元检测允许使用SOSIC。

图8图示了目标UE的示例性接收器200。可以根据图3中所示的接收器100来设计该接收器200。接收器200的图8中图示的实施方式比接收器100的实施方式更详细，其中接收器200的附加特征可以被理解为可选特征。

接收器200还可以包括接收信号更新单元（UP）210、星座生成器（CON）211和软输出单元（SO）212。接收信号更新单元（UP）210被配置成更新第k检测级处的接收信号向量 r(k)。因此，在每个检测级k处，基于检测器（DEC）103对于前一检测级k-1的硬输出来从输入码元流中抵消干扰。此外，接收信号更新单元（UP）210可以耦合到码元流选择单元（ELEC）101以便获得关于将在第k检测级处检测的新码元流或层l_D(k)的信息。

星座发生器（CON）211可以具有耦合到盲调制层指示器（BL）104的输出的控制输入。因此，向星座发生器（CON）211通知在实际第k检测级处要处理被分配给目标UE的层（自己的层）还是被分配给另一UE的层（干扰层）。取决于该信息，当处理自己的层时，星座发生器（CON）211可以输出已知的星座并将其提供给检测器（DEC）103，或者当处理干扰层时，星座发生器（CON）211可以输出混合星座并将其提供给检测器（DEC）103。

软输出单元（SO）212可以被配置成计算软输出，例如如上所述的那样。为此，软输出单元（SO）212可以接收关于信道增益、关于经过均衡的码元

以及关于硬判定的码元

的信息。

图9是示例性接收器300的框图。接收器300可以包括对盲调制检测和/或盲调制判定误差量化方案进行操作的接收器100或200，以作为内部接收器。该内部接收器100、200被配置成检测一个或多个干扰层。然而，自己的层的检测由“外部”接收器300来执行。外部接收器300可以是MLD（最大似然检测器）。因此，通过最优ML方案来检测自己的层，而通过内部接收器100、200（其不是MLD但是可以是SIC接收器）来检测至少一个干扰层（例如具有最大强度或SNR的那个干扰层）。与接收器100和200相似，接收器300可以生成并输出硬判定输出和软判定输出。

在图10中例示了接收器300的操作。再次，举例来说考虑由下式给出的接收到的信号：

其中 g _i 、d _i（i = 1, 2）分别是目标UE自己的层的信道向量和码元， g _i 、d _i（i = a, b）分别是目标UE的干扰层的信道向量和码元，并且 n 是噪声和小区间干扰的和。

在B1处，确定各层的SNR或信号强度顺序。过程B1可与图7的过程A1相同。

然后内部SIC接收器100、200（例如如上所述的SOSIC-MMSE接收器）可以应用盲调制SIC以便抵消来自干扰UE的层（码元流）直到剩余的最强信号来自于目标UE自己的层为止。在上面的示例中，在B2处将盲调制SIC应用于层a。根据图7的过程A2，接收到的信号 r 被更新成：

。

然后在过程B3处内部接收器100、200可以应用层a的基于盲调制的量化误差估计。过程B3对应于图7的过程A3。在过程B2之后关于接收到的信号 r 的新噪声项可以由下式来表示：

n ⁽¹⁾ = n +层a的量化误差。

然后，如果识别到（一个或多个）最强（或最高SNR）干扰层，并且完成通过盲调制SIC和/或盲量化误差估计的干扰抵消，则外部MLD接收器300可以被用于检测自己的层1、2。

举例来说，MLD接收器300可以对特定ML方案（其在下文中被称为FastMLD）进行操作。因此，从最强干扰层a的干扰在其上已经被抵消的经过更新的接收信号 r 开始，对残余的层1、b、2执行利用盲调制SIC的FastMLD。

在Y.Lomnitz和D.Andelman发表于Proc.of IEE Electronic Letters, Vol.43, No.22， 2007年10月的文档“Efficient maximum likelihood detector for MIMO systems with small number of streams”中提出了FastMLD方案，通过参考将该文档并入本文。在如那里所述的FastMLD中，通过仅仅扫描N_Tx-1个发射天线来降低经由N_Tx个发射天线并行传送的码元的假设的总数。然后对于关于N_Tx-1个发射天线的每个假设，可以在进一步的步骤中计算对于剩余发射天线的最优选择。

在这里，FastMLD方案适合于多个码元流。为此，在过程B4-a处，可以形成具有来自层1的所有码元和来自层b和2的盲调制SIC检测到的码元的第一子集。此外，可以形成具有来自层2的所有码元和来自层1和b的盲调制SIC检测到的码元的第二子集。

然后，在进一步的过程中，将FastMLD检测方案应用于所生成的子集上。以这种方式，生成被分配给目标UE的层1和层2（即自己的层）的码元的硬输出和/或软输出。

在下文中，更详细地描述如上所定义的对子集进行操作的FastMLD方案。

在任意时间点由基站发射的预编码数据 x 可以被表示为：

，

其中

表示对于可以从例如具有任意数目的条目的预编码码本中选择的第l层的维度为N_Tx × 1的预编码向量。因此，预编码数据 x 对应于包含由基站的N_Tx个发射天线发送的信号的维度为N_Tx × 1的向量。向量 x 可以被归一化，即：

（30）。

因此由目标UE接收的信号向量r可以被表示为维度为N_Rx × 1的向量：

，

其中H表示假设在目标UE处已知或估计的信道矩阵。

结合公式（29）和（31），接收到的信号r可以被表示为：

，

或者

。

在目标UE处，可以期望对来自接收到的信号向量r的所发射的信号向量d进行解码。对于所发射的码元d ，ML解可以对应于找到最可能的解，

，

在这里，C_l表示包括已经被用于调制层1的所发射的码元的多个M_l调制码元的调制字母，而函数“Pr”表示相应解d的概率。公式（34）的ML解对应于使所发射的和接收的信号向量之间的欧几里得距离最小化，即通过找到最小值，

（35），

其中

表示任意范数，例如L₂范数以及特别地欧几里得范数。

可以通过在其中扫描所有L个码元流的强力实施方式来对公式（34）和（35）求解。即，考虑所采用的调制方案C_l的M_l调制码元，对于公式（34）中d的所有可能值被考虑，得到M₁ × M₂× … × M_L个假设或假想值。例如，如果C₁和C₂对应于包括64个调制码元的64-QAM调制字母并且数据流（层）的数目等于2（L=2），则强力实施方式需要确定4096个假设。

在下文中，描述FastML方案，其中可以通过仅扫描L-1个层来降低要被确定的假设的数目。对于L-1个层上的每个假设而言，然后可以在下面描述的进一步步骤中计算对于剩余层的最优选择。FastML方案可以至少部分地与上文参考的Y.Lomnitz和D.Andelman的文档（其通过参考被包括在本文中）中呈现的ML方案一致。

公式（35）的最小化可以被表示为：

（36），

其中d ₁表示在基站处为第一层发射的码元，并且

表示包括来自剩余的L-1层的码元的维度为L-1的向量。此外， g ₁ 表示（虚拟）信道矩阵G的第一列，并且

表示包括信道矩阵 G 的残余列2到L的矩阵。

对于单个发射天线的最优选择可以对应于最大似然序列估计（MLSE）感测中的最大比合并（MRC）解。即，由单个发射天线发射且由一个或多个天线接收的流的MLSE可以被分解成MLSE解码器所遵循的最大比合并值（maximal ratio combiner）。特别地，来自离散星座的单个数据码元的ML估计值可以是限幅器所遵循的MRC。对于单个层的最优选择因此可以被表示为：

,

其中，星号表示共轭转置， g 是维度为N_Rx × 1的复列向量，并且函数“slice（限幅）”可以被如下定义：

。

因此，为了找到根据FastML方案的解

，的所有组合被扫描，并且在给定关于

的假设的情况下，通过应用公式（37）获得或

关于 d ₁的最小值，得到：

（39）。

该操作等同于从输入中减去假设的

的影响以及执行MRC和限幅。在针对每个假设计算欧几里得距离之后，找到产生最小欧几里得距离的值。

可以计算软输出以便例如执行软解码或涡轮解码。为此，可以通过下式为m多个比特b_m确定对数似然比（LLR），其中与M₁有关的L多个星座C₁, …, C_L的m=

：

，

其中

，且

（41），

其中，星座点集合C₁ × C₂ × … × C_L被分成两个相等的集合

和

。每个集合

和

都包括在L个层上的星座点的所有组合，其中分别地b_m = 1或者b_m = 0。注意，举例来说，对于每个层l，

，其中

、

和分别表示QPSK、16QAM和64QAM调制方案的完整或部分调制字母。

利用上文参考的Y.Lomnitz和D.Andelman的文档中的FastML的扩展，公式（35）的最小化可以被表示为：

（36），

其中，d ₁和d ₂表示在基站处针对第一和第二层所发射的码元，并且

表示包括来自剩余的L-2个层的码元的维度为L-2的向量。此外， g ₁ 和 g ₂ 表示（虚拟）信道矩阵G的第一和第二列，并且

表示包括信道矩阵 G 的残余列3到L的矩阵。代替使用MRC接收器，可以执行具有或不具有盲调制的SIC接收器来利用

的所有假设得到关于的d ₁和d ₂。

返回图10，举例来说，在B4-b处关于第一子集（即层1、b、2）的FastMLD计算被用于以SIC检测方式（例如通过再次使用“内部”接收器100/200）计算关于假设的

的

和

。这里，基于盲调制SIC检测，并且

基于正常SIC检测。

包括层1。在B4-b处关于第二集合（即层2、1、b）的FastMLD计算用于计算关于假设的

的

和，其现在包括SIC检测的层2。因此，如果与图7中所示的SIC过程相比，则用于计算自己的层1和2的软输出的过程A4和A4’由ML过程B4-a和B4-b来代替。

因此，接收器300（例如SOSIC-FastMLD接收器）可以应用MLD接收器（例如上文所解释的FastMLD）连同所估计的最强干扰层a的量化误差（来自过程B3）来检测自己的层1和2的码元。自己的层1和2的所有码元都被搜索并且SIC用于其他层。

图11例示了基于用于对（一个或多个）干扰层进行处理的SIC的最大似然码元检测的概念。根据图11，检测接收到的包括多个码元流的信号的示例性方法可以包括选择被分配给另一用户的干扰码元流。

接收到的信号可以被均衡以便提供所选干扰码元流的经过均衡的码元。可以由内部接收器100、200（例如使用SIC过程）来执行均衡。举例来说，均衡过程可以使用如上所述的盲调制量化误差计算。

然后可以从经过均衡的码元生成干扰码元流的检测到的码元，其中基于包括多个预先定义的调制字母中的至少两个调制字母的星座点的混合星座来检测干扰码元流的检测到的码元。因此，干扰码元的检测可以使用如上所述的盲调制检测的概念。

然后，可以通过使用最大似然检测方案来生成分配给感兴趣用户的码元流的检测到的码元。可以通过如上所述的外部接收器300来执行生成检测到的码元。特别地，由外部接收器300应用的最大似然检测方案可以（至少）将在先前SIC过程内获得的干扰码元流的检测到的码元用作用于生成分配给感兴趣用户的码元流的检测到的码元的假设。

图12是出于性能比较的目的而在其中针对四个接收器来描绘原始BER（误比特率）与以dB为单位的SINR（信号干扰噪声比）相对比的图表。该四个接收器是采用盲调制检测和盲调制误差判定估计的连续干扰抵消（SIC）接收器（“所提议的接收器1（SOSIC-MMSE）”）、采用应用于干扰码元流的传统干扰白化的对应接收器（“接收器1（IW-MMSE）”）、与采用盲调制检测的最大似然接收器相组合的采用盲调制检测和盲调制误差判定估计的连续干扰抵消接收器（“所提议的接收器2（SOSIC-FastMLD）”）、和采用应用于干扰码元流的传统干扰白化的对应接收器（“接收器2（IW-FastMLD）”）。从采用TM9的LTE模拟来获得结果。目标UE具有2个自己的层。此外，在TM9中两个另外的UE已经被视为小区内干扰。小区间干扰也已经以低干扰噪声比而被建模。低空间相关性已经被视为对于采用64Qam调制的ML-MU MIMO发射而言的适当情形。可以看出，在原始BER=1%处，所提议的接收器1（SOSIC-MMSE）比使用传统干扰白化的对应接收器1（IW-MMSE）好大约3dB。此外，在原始BER=1%处，所提议的接收器2（SOSIC-FastMLD）比使用传统干扰白化的对应接收器2（IW-FastMLD）好大约2dB并且比使用传统干扰白化的接收器1（IW-MMSE）好大约7dB。总之，两个所提议的接收器明显比使用干扰白化的对应接收器做得更好，具有明显降低的复杂性。

尽管已经针对一个或多个实施方式说明和描述了本发明，但是在不偏离所附权利要求的精神和范围的情况下可以对所说明的示例做出改变和/或修改。特别地，关于由上述部件或结构（组件、设备、电路、系统等等）执行的各种功能，用于描述这些部件的术语（包括对“装置”的提及）意图对应于（除非以其它方式指出）执行所述部件（例如在功能上等同的部件）的特定功能的任何部件或结构，即使在结构上不等同于执行在本文中说明本发明的示例性实施方式的功能的所公开的结构也是如此。

Claims

1.一种被配置成接收包括分配给各种用户的多个码元流的信号的多用户接收器，其中所述多个码元流包括分配给所述多用户接收器的一用户的至少一个第一码元流和分配给另一用户的至少一个第二码元流，其中在所述多用户接收器处针对所述至少一个第二码元流所应用的调制字母是未知的，所述多用户接收器包括：

码元流选择单元，其被配置成选择所述多个码元流的码元流；

均衡器，其被配置成提供所选码元流的经过均衡的码元；以及

检测器，其被配置成基于星座来从经过均衡的码元生成检测到的码元，其中，如果选择第二码元流，则所述星座是包括多个预先定义的调制字母中的至少两个调制字母的星座点的混合星座。

2.根据权利要求1所述的接收器，其中如果选择第二码元流，则所述检测器被配置成通过将经过均衡的码元映射到所述混合星座的最近点来生成检测到的码元。

3.根据权利要求1所述的接收器，还包括：

接收信号更新单元，其被配置成通过从接收到的信号减去基于先前检测到的码元的检测到的信号来更新接收到的信号。

4.根据权利要求1所述的接收器，还包括：

判定误差计算单元，其被配置成计算检测到的码元的量化误差。

5.根据权利要求4所述的接收器，其中，如果选择第二码元流，则所述判定误差计算单元被配置成基于所述多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率来计算检测到的码元的量化误差。

6.根据权利要求4所述的接收器，其中所述判定误差计算单元被配置成计算与所选码元流有关的协方差矩阵。

7.根据权利要求6所述的接收器，其中所述均衡器被配置成基于与先前所选码元流有关的协方差矩阵来提供所选码元流的经过均衡的码元。

8.根据权利要求1所述的接收器，其中所述码元流选择单元被配置成选择连续码元流，其中选择的顺序取决于每个码元流的信噪比或信号强度。

9.根据权利要求1所述的接收器，其中所述混合星座包括不同调制顺序的调制字母的星座点。

10.根据权利要求9所述的接收器，其中所述混合星座包括QPSK、16QAM和64QAM中的至少两个的星座点。

11.一种多层多用户连续干扰抵消（SIC）接收器，包括：

均衡器，其被配置成提供自己的层和干扰层的经过均衡的码元；以及

检测器，其被配置成从对应的经过均衡的码元生成检测到的码元，其中基于包括多个预先定义的调制字母的至少两个调制字母的星座点的混合星座来检测干扰层的检测到的码元。

12.根据权利要求11的多层多用户SIC接收器，还包括：

协方差矩阵计算单元，其被配置成基于多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率来计算协方差矩阵。

13.一种检测接收到的包括多个码元流的信号的方法，所述多个码元流包括分配给感兴趣用户的至少一个第一码元流和分配给另一用户的至少一个第二码元流，其中针对所述第二码元流应用的调制字母是未知的，所述方法包括：

选择所述第一码元流和第二码元流中的一个；

对接收到的信号进行均衡以便提供所选码元流的经过均衡的码元；以及

基于星座从经过均衡的码元生成检测到的码元，其中如果选择第二码元流，则所述星座是包括多个预先定义的调制字母中的至少两个调制字母的星座点的混合星座。

14.根据权利要求13所述的方法，其中通过将经过均衡的码元映射到所述混合星座的最近点来生成所述第二码元流的检测到的码元。

15.根据权利要求13所述的方法，还包括：

从接收到的信号减去基于先前检测到的码元的检测到的信号以便生成经过更新的接收到的信号；以及

基于所述经过更新的接收到的信号来执行权利要求13的方法。

16.根据权利要求13所述的方法，还包括：

基于所述多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率来计算所述第二码元流的检测到的码元的量化误差。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所选码元流的经过均衡的码元是基于先前所选码元流的检测到的码元的量化误差。

18.一种检测接收到的包括多个码元流的信号的方法，所述多个码元流包括分配给感兴趣用户的至少一个第一码元流和分配给另一用户的至少一个第二码元流，其中针对所述第二码元流应用的调制字母是未知的，所述方法包括：

选择所述第一码元流和第二码元流中的一个；

对接收到的信号进行均衡以便提供所选码元流的经过均衡的码元；

从经过均衡的码元生成检测到的码元；以及

计算检测到的码元的量化误差，其中，如果所选码元流是第二码元流，则所述量化误差是基于多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率的。

19.根据权利要求18所述的方法，还包括：

基于星座从经过均衡的码元生成检测到的码元，其中，如果所选码元流是第二码元流，则基于包括多个预先定义的调制字母的至少两个调制字母的星座点的混合星座来从所述第二码元流的经过均衡的码元检测所述第二码元流的检测到的码元。

20.根据权利要求18所述的方法，还包括：

基于所述多个预先定义的调制字母的a-先验码元选择概率来计算与所选码元流有关的协方差矩阵。

21.根据权利要求20所述的方法，还包括：

选择后续码元流；以及

对接收到的信号进行均衡以便基于与先前所选码元流有关的协方差矩阵来提供所述后续码元流的经过均衡的码元。

22.一种感兴趣用户的多用户接收器，包括：

连续干扰抵消（SIC）接收器，包括：

码元流选择单元，其被配置成选择分配给另一用户的干扰码元流；

均衡器，其被配置成提供干扰码元流的经过均衡的码元；

码元检测器，其被配置成从经过均衡的码元生成干扰码元流的检测到的码元，其中基于包括多个预先定义的调制字母的至少两个调制字母的星座点的混合星座来检测所述干扰码元流的检测到的码元；以及

最大似然接收器，其被配置成生成分配给感兴趣用户的一个或多个码元流的检测到的码元。

23.根据权利要求22所述的多用户接收器，其中所述最大似然接收器使用干扰码元流的检测到的码元来生成分配给感兴趣用户的一个或多个码元流的检测到的码元。

24.一种检测由感兴趣用户接收到的包括多个码元流的信号的方法，该方法包括：

选择分配给另一用户的干扰码元流；

对接收到的信号进行均衡以提供所选干扰码元流的经过均衡的码元；

从所述经过均衡的码元生成干扰码元流的检测到的码元，其中基于包括多个预先定义的调制字母的至少两个调制字母的星座点的混合星座来检测干扰码元流的检测到的码元；以及

通过使用最大似然检测方案来生成分配给感兴趣用户的码元流的检测到的码元。

25.根据权利要求24所述的方法，其中所述最大似然检测方案将干扰码元流的检测到的码元用作用于生成分配给感兴趣用户的码元流的检测到的码元的假设。