Способ и устройство для совместного обнаружения

Способ и устройство для совместного обнаружения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники

Данное изобретение касается мобильной связи и, в частности, способа и устройства для совместного обнаружения.

Уровень техники

С непрерывным увеличением числа пользователей GSM перед операторами встает проблема расширения емкости системы. Обычным способом увеличения емкости системы GSM является разделение сот на части. Технология VAMOS (Voice services over Adaptive Multi-user channels on One Slot, услуги передачи речи по адаптивным многопользовательским каналам в одном слоте), разработанная в рамках проекта 3GPP, которая является революционным средством расширения емкости, обратила на себя широкое внимание в отрасли, как важная часть многочисленных технологий эволюции GSM.

Технология VAMOS существенно отличается от стандартного способа расширения емкости тем, что она позволяет одновременно обслуживать двух разных пользователей в двух каналах в одном и том же временном интервале и на одной и той же частоте, чтобы достигнуть цели удвоения емкости. Однако текущий алгоритм демодуляции восходящей линии связи имеет только однопользовательскую функцию обнаружения и, таким образом, он не подходит для того, чтобы одновременно демодулировать создающую взаимные помехи информацию пользователей в двух каналах.

Существующая технология пользовательского обнаружения, такая как SIC (Successive Interference Cancellation, последовательное исключение помех), использует однопользовательский алгоритм обнаружения, способный обеспечивать подавление помех, чтобы последовательно обнаруживать сигналы двух пользователей. А именно, в принятых сигналах восходящей линии связи, когда сигналы пользователя 0 демодулируют из сигналов восходящей линии связи, сигналы пользователя 1 рассматривают как сигналы помех, таким образом, они будут оказывать некоторое влияние на характеристики демодуляции сигналов пользователя 0. Аналогично, когда демодулируют сигналы пользователя 1, сигналы пользователя 0 также рассматривают как помехи на той же самой частоте, которые также вызывают ухудшение характеристик демодуляции сигналов пользователя 1.

Можно заметить, что хотя существующий способ обнаружения пользовательских сигналов позволяет демодулировать информацию пользователей в двух каналах, получаемые оценки сигналов недостаточно точны, потому что существующий способ позволяет обнаруживать сигналы двух пользователей только последовательно, а при таком обнаружении может иметь место ухудшение характеристик демодуляции.

Сущность изобретения

Варианты осуществления данного изобретения обеспечивают создание способа и устройства для совместного обнаружения, позволяющих достигнуть оптимальных характеристик демодуляции и увеличить точность оценки последовательности сигналов во время синхронной демодуляции сигналов множества пользователей.

Чтобы достигнуть вышеупомянутой цели, техническая схема данного изобретения реализована следующим образом.

Способ совместного обнаружения включает следующие шаги:

получение сигнала согласованной фильтрации, соответствующего принятому смешанному сигналу;

оценку суммарной метрики, соответствующей каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент, на основе сигнала согласованной фильтрации, причем совместное состояние содержит оценку последовательности сигналов каждого канала дисперсии каждого пользователя в соответствующий момент;

получение выжившей суммарной метрики каждого совместного состояния в каждый момент и оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии на основе каждой оцененной суммарной метрики; и

получение оценки последовательности сигналов каждого пользователя на основе выжившей суммарной метрики каждого совместного состояния в каждый момент и оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии.

Оценка суммарной метрики, соответствующей каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент, включает:

выполнение совместной оценки последовательности методом максимального правдоподобия (JMLSE) на основе каждого сигнала согласованной фильтрации, чтобы получить метрику ветвей каждого пути, входящего в каждое совместное состояние в каждый момент; и

наложение метрики ветвей каждого пути на суммарную метрику исходного совместного состояния, соответствующего этому пути, чтобы получить суммарную метрику, соответствующую каждому пути, входящему в каждое совместное состояние, в каждый момент.

Получение выжившей суммарной метрики каждого совместного состояния в каждый момент и оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии включает:

определение максимальной суммарной метрики среди суммарных метрик всех путей, входящих в текущее совместное состояние, как выжившей суммарной метрики текущего совместного состояния; и

определение оценки последовательности сигналов самого дальнего канала дисперсии каждого пользователя в исходном совместном состоянии, соответствующем выжившей суммарной метрике, как оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии.

Получение оценки последовательности сигналов каждого пользователя включает следующие шаги:

A) определение текущего момента как максимального момента и определение совместного состояния, соответствующего максимальной выжившей суммарной метрике, в текущий момент как текущего совместного состояния;

B) использование оценки последовательности сигналов самого близкого канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в определенном текущем совместном состоянии как оценки последовательности сигналов соответствующего пользователя в текущий момент и обновление текущего совместного состояния на основе оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии, чтобы получить обновленное совместное состояние;

C) уменьшение текущего момента и определение, превышает ли уменьшенный момент нулевое значение, и если да, то использование обновленного совместного состояния в качестве текущего совместного состояния и возврат к шагу B, а если нет, то выполнение шага D; и

D) объединение оценок последовательности сигналов каждого пользователя в каждый момент, чтобы получить оценку последовательности сигналов каждого пользователя.

Обновление текущего совместного состояния, основанное на оценке последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии, включает:

смещение текущего совместного состояния один раз от дальнего до ближнего на основе канала дисперсии; и

использование оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии как оценки последовательности сигналов самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в смещенном текущем совместном состоянии.

Устройство для совместного обнаружения включает:

блок согласованной фильтрации, сконфигурированный так, чтобы получать сигнал согласованной фильтрации, соответствующий принятому смешанному сигналу;

блок оценки, сконфигурированный так, чтобы оценивать суммарную метрику, соответствующую каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент, на основе сигнала согласованной фильтрации; где совместное состояние содержит оценку последовательности сигналов каждого канала дисперсии каждого пользователя в соответствующий момент;

первый блок получения, сконфигурированный так, чтобы получать выжившую суммарную метрику каждого совместного состояния в каждый момент и оценку последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии на основе каждой оцененной суммарной метрики; и

второй блок получения, сконфигурированный так, чтобы получать оценку последовательности сигналов каждого пользователя на основе выжившей суммарной метрики каждого совместного состояния в каждый момент и оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии.

Блок оценки включает:

субблок оценки метрики ветвей, сконфигурированный так, чтобы выполнять совместную оценку последовательности методом максимального правдоподобия (JMLSE) на основе каждого сигнала согласованной фильтрации, чтобы получить метрику ветвей каждого пути, входящего в каждое совместное состояние в каждый момент; и

субблок оценки суммарной метрики, сконфигурированный так, чтобы накладывать метрику ветвей каждого пути на суммарную метрику исходного совместного состояния, соответствующего этому пути, чтобы получить суммарную метрику, соответствующую каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент.

Первый блок получения включает:

субблок определения выжившей суммарной метрики, сконфигурированный так, чтобы определять максимальную суммарную метрику среди суммарных метрик всех путей, входящих в текущее совместное состояние, как выжившую суммарную метрику текущего совместного состояния; и

субблок определения выжившей оценки последовательности сигналов, сконфигурированный так, чтобы определять оценку последовательности сигналов самого дальнего канала дисперсии каждого пользователя в исходном совместном состоянии, соответствующем выжившей суммарной метрике, как оценку последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии.

Второй блок получения включает:

блок определения оценки последовательности сигналов, сконфигурированный так, чтобы использовать оценку последовательности сигналов самого близкого канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии как оценку последовательности сигналов соответствующего пользователя в текущий момент;

субблок обновления, сконфигурированный так, чтобы обновлять текущее совместное состояние на основе оценки последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии, чтобы получить обновленное совместное состояние; и

субблок объединения, сконфигурированный так, чтобы объединять оценку последовательности сигналов каждого пользователя в каждый момент, чтобы получить оценку последовательности сигналов каждого пользователя.

Субблок обновления также сконфигурирован так, чтобы смещать текущее совместное состояние один раз от дальнего до ближнего на основе канала дисперсии и использовать оценку последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии как оценку последовательности сигналов самого дальнего канала дисперсии каждого пользователя в смещенном текущем совместном состоянии.

В способе совместного обнаружения в соответствии с вариантом осуществления данного изобретения получают сигнал согласованной фильтрации, соответствующий принятому смешанному сигналу, и выполняют совместную оценку последовательности методом максимального правдоподобия (JMLSE) на основе сигнала согласованной фильтрации, чтобы получить оценку последовательности сигналов каждого пользователя; таким образом, оценка последовательности сигналов каждого пользователя может демодулироваться из принятого смешанного сигнала.

Краткое описание чертежей

Фиг.1 иллюстрирует диаграмму изменения состояний согласно варианту осуществления данного изобретения;

фиг.2 является блок-схемой способа совместного обнаружения согласно варианту осуществления данного изобретения;

фиг.3 является блок-схемой способа совместного обнаружения согласно первому варианту осуществления данного изобретения; и

фиг.4 является схемой устройства для совместного обнаружения согласно варианту осуществления данного изобретения.

Предпочтительные варианты осуществления изобретения

Способ совместного обнаружения в соответствии с вариантом осуществления данного изобретения, которое является способом совместного обнаружения, основанным на MLSE (Maximum Likelihood Sequence Estimation, оценка последовательности методом максимального правдоподобия), в состоянии полностью использовать априорную информацию пользователей в каждом канале при получении оценки последовательности сигналов каждого требуемого пользователя.

Способ, используемый в варианте осуществления данного изобретения, является алгоритмом JMLSE (Joint Maximum Likelihood Sequence Estimation, совместная оценка последовательности методом максимального правдоподобия) или JD (Joint Detection, совместное обнаружение). Принцип этого способа будет кратко представлен ниже для случая двух пользователей, в качестве примера.

Модель сигнала для совместного обнаружения дается формулой (1):

y ( k ) = ∑ n = 0 ∞ x ( 0 ) ( k − n ) h ( 0 ) ( n ) + ∑ n = 0 ∞ x ( 1 ) ( k − n ) h ( 1 ) ( n ) + n ( k )       ( 1 )

где y(k) представляет принятый смешанный сигнал, содержащий информацию пользователя 0 и пользователя x⁽⁰⁾(k) и x⁽¹⁾(k) представляют информацию пользователя 0 и пользователя 1, соответственно, и h⁽⁰⁾(n) и h⁽¹⁾(n) представляют импульсные отклики канала, соответствующие пользователю 0 и пользователю 1, соответственно, значение n является теоретически неопределенным, то есть n ∝+∞.

Функция стоимости, основанная на правилах MLSE и полученная из формулы (1), определяется формулой (2):

J ' M L = ∫ t ∈ I | y ( t ) − [ ∑ n = 0 ∞ r n ( 0 ) h ( 0 ) ( t − n T ) + ∑ n = 0 ∞ r n ( 1 ) h ( 1 ) ( t − n T ) + ] | 2 d t       ( 2 )

Таким образом, переданная исходная сигнальная последовательность r оценивается на основе предпосылки о том, что функция стоимости J M L ' минимальна.

Наконец, может быть получена рекуррентная формула суммарной метрики, как показано в формуле (3):

J k ( s k ) = J k − 1 ( s k − 1 ) + Re { r k ( 0 ) * [ Z k ( 0 ) − ∑ l = 1 L − 2 ( r k − l ( 0 ) S l ( 00 ) ) ] − r k ( 0 ) * r k − ( L − 1 ) ( 0 ) S L − 1 ( 00 ) } + Re { r k ( 1 ) * [ Z k ( 1 ) − ∑ l = 1 L − 2 ( r k − l ( 1 ) S l ( 11 ) ) ] − r k ( 1 ) * r k − ( L − 1 ) ( 1 ) S L − 1 ( 11 ) }               ( 3 ) − Re ( ∑ l = 1 L − 1 r k ( 0 ) * r k − l ( 1 ) S l ( 01 ) + ∑ l = 1 L − 1 r k − l ( 0 ) * r k ( 1 ) S l ( 10 ) * + r k ( 0 ) * r k ( 1 ) S 0 ( 01 ) )

S l ( 00 ) = ∫ t ∈ I h ( 0 ) * ( t − l T ) h ( 0 ) ( t ) d t , сигнал автокорреляции канала пользователя 0;

S l ( 11 ) = ∫ t ∈ I h ( 1 ) * ( t − l T ) h ( 1 ) ( t ) d t , сигнал автокорреляции канала пользователя 1;

S l ( 01 ) = ∫ t ∈ I h ( 0 ) * ( t − l T ) h ( 1 ) ( t ) d t , сигнал взаимной корреляции канала пользователя 0 и пользователя 1;

S l ( 10 ) = ∫ t ∈ I h ( 1 ) * ( t − l T ) h ( 0 ) ( t ) d t , сигнал взаимной корреляции канала пользователя 1 и пользователя 0;

Z k ( 0 ) = ∫ t ∈ I h ( 0 ) * ( t − k T ) y ( t ) d t , выходной сигнал согласованной фильтрации пользователя 0;

Z k ( 1 ) = ∫ t ∈ I h ( 1 ) * ( t − k T ) y ( t ) d t , выходной сигнал согласованной фильтрации пользователя 1.

Затем метрика ветвей может быть определена, как показано в формуле (4):

B r a n c h _ M e t r i c = Re { r k ( 0 ) * [ Z k ( 0 ) − ∑ l = 1 L − 2 ( r k − l ( 0 ) S l ( 00 ) ) ] − r k ( 0 ) * r k − ( L − 1 ) ( 0 ) S L − 1 ( 00 ) } + Re { r k ( 1 ) * [ Z k ( 1 ) − ∑ l = 1 L − 2 ( r k − l ( 1 ) S l ( 11 ) ) ] − r k ( 1 ) * r k − ( L − 1 ) ( 1 ) S L − 1 ( 11 ) }                     ( 4 ) − Re ( ∑ l = 1 L − 1 r k ( 0 ) * r k − l ( 1 ) S l ( 01 ) + ∑ l = 1 L − 1 r k − l ( 0 ) * r k ( 1 ) S l ( 10 ) * + r k ( 0 ) * r k ( 1 ) S 0 ( 01 ) )

В этой точке степень сложности алгоритма JMLSE равна M=2^N(L-1), где N является числом пользователей, здесь N=2, и L является длиной канала дисперсии. Здесь длина принятых данных определена как Len, то есть диапазоном изменения значения k в формуле (1) является 0~Len-1, совместное состояние двух пользователей определено как State_k(r_k ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽⁰⁾, …, r_k-(L-3) ⁽⁰⁾, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾ и это совместное состояние содержит оценку последовательности сигналов каждого канала дисперсии каждого пользователя в соответствующий момент, где r_k ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾ представляют оценки последовательности сигналов этих двух пользователей в k-ый момент, соответственно, пользователь 0 в верхних (L-1) битах и пользователь 1 в нижних (L-1) битах, которые формируют вместе номер из 2(М) битов, представленный в двоичном виде, то есть номер состояния State_k. Таким образом, диапазон значений State_k составляет 0-2^2(L-l)-1, начальное состояние установлено как State_k (r_k ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽⁰⁾, …, r_k-(L-3) ⁽⁰⁾, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾)=0=00…00b, и конечное состояние установлено как State_k (r_k ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽⁰⁾, … …, r_k-(L-3) ⁽⁰⁾, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾=2^2(L-1)-1=(11…11b). Для каждого изменения состояния, State_k-1 (r_k-1 ⁽⁰⁾, r_k-2 ⁽⁰⁾, …, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾, r_k-(L-1) ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, r_k-2 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-2) ⁽¹⁾, r_k-(L-1) ⁽¹⁾)→State_k(r_k ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽⁰⁾, …, … r_k-(L-3) ⁽⁰⁾, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾), изменяется только r_k ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾ и r_k-(L-1) ⁽⁰⁾, r_k-(L-1) ⁽¹⁾, (r_k ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾), имеет четыре возможных комбинации значений, (0, 0), (0, 1), (1, 0) и (1, 1), и (r_k-(L-1)⁽⁰⁾, r_k-(L-1) ⁽¹⁾) также имеет четыре возможных комбинации значений, (0, 0), (0, 1), (1, 0) и (1, 1).

При использовании этой особенности, как показано на диаграмме изменения состояний на фиг.1, имеется всего 16 метрик ветвей, когда все состояния, показанные слева, переходят во все состояния, показанные справа, где состояния, показанные слева на фиг.1, являются исходными состояниями, а метрики ветвей получают из функции стоимости оценки максимального правдоподобия, то есть из вышеупомянутой формулы (4). 16 метрик ветвей разделены на 4 группы, то есть, четыре ветви, входящие в каждое состояние на правой стороне, объединены в одну группу. Затем максимальную ветвь выбирают как выживший путь из этих четырех групп, где каждая группа является одной единицей, и сохраняют оценки последовательностей r_k-(L-1) ⁽⁰⁾ и r_k-(L-1) ⁽¹⁾ самых дальних каналов дисперсии сигналов двух пользователей в исходном состоянии, соответствующем выжившему пути в этот момент, и мягкую информацию этих двух пользователей, то есть оценками последовательностей выживших самых дальних каналов дисперсии, соответствующих сигналам этих двух пользователей в целевом состоянии, являются r_k-(L-1) ⁽⁰⁾ и r_k-(L-1) ⁽⁰⁾. Суммарная метрика, соответствующая выжившему пути, используется как выжившая суммарная метрика текущего состояния.

Все состояния символов Len, которые должны быть оценены, обходят и затем находят максимальную суммарную метрику из всех выживших суммарных метрик, соответствующих текущему моменту k, и получают состояние, соответствующее максимальной суммарной метрике. Используя значение этого состояния как индекс, можно получить оценки последовательностей сигналов выживших самых дальних каналов дисперсии, соответствующих этим двум пользователям, в момент k и их соответствующую мягкую информацию, при этом оценки r_k ⁽⁰⁾ и r_k ⁽¹⁾ последовательностей сигналов самых близких каналов дисперсии этих двух пользователей в текущем состоянии используют в качестве оценок последовательностей сигналов этих двух пользователей в текущий момент.

Две индексированных оценки последовательностей сигналов r_k-(L-1) ⁽⁰⁾ и r_k-(L-1) ⁽¹⁾ выживших самых дальних каналов дисперсии, соответствующих этим двум пользователям, могут использоваться, чтобы обновить номер состояния, и затем новое состояние используется в качестве индекса, чтобы получить оценки последовательностей сигналов самых дальних выживших каналов дисперсии, соответствующих этим двум пользователям в (k-1)-ый момент и их соответствующую мягкую информацию, вместе с оценками r_k ⁽⁰⁾ и r_k ⁽¹⁾ последовательностей сигналов в новом состоянии в текущий момент. Процесс повторяется таким же образом, пока он не возвращается назад к первому символу, и затем заканчивается. Таким образом, оценивание последовательностей сигналов множества пользователей в каждый момент завершается, и полученные оценки последовательностей сигналов в каждый момент являются выходными данными для получения оценок последовательностей двух пользователей и мягкой информации, используемой для декодирования.

Как показано на фиг.2, в варианте осуществления данного изобретения, процесс совместного обнаружения включает следующие шаги.

Шаг 201, принимают смешанный сигнал.

Здесь смешанный сигнал может содержать информацию двух или более пользователей, или может содержать информацию одного пользователя и посторонние шумы. Поэтому вариант осуществления данного изобретения применим не только к совместному обнаружению для множества пользователей, но также и к ситуации подавления помех.

Шаг 202, оценку канала выполняют на принятом смешанном сигнале для получения параметров оценки канала.

Шаг 203, выполняют вычисление согласованной фильтрации, основанное на параметрах оценки канала, чтобы получить соответствующие сигналы согласованной фильтрации.

Здесь полученные сигналы согласованной фильтрации различаются в зависимости от различных параметров оценки канала; сигнал согласованной фильтрации включает сигнал автокорреляции канала каждого пользователя, сигнал взаимной корреляции канала между каждым из пользователей и выходной сигнал согласованной фильтрации сигнала каждого пользователя.

Шаг 204, суммарная метрика, соответствующая каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент, оценивается на основе полученного сигнала согласованной фильтрации.

Здесь устанавливается совместное состояние всех пользователей, например, совместным состоянием двух пользователей является State_k(r_k ⁽⁰⁾, r_k-1 ⁽⁰⁾, …, r_k(L-3) ⁽⁰⁾, r_k(L-2) ⁽⁰⁾, r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾). Совместное состояние содержит оценку последовательности сигналов каждого канала дисперсии каждого пользователя в соответствующий момент. Пользователь 0 в верхних (L-1) битах и пользователь 1 в нижних (L-1) битах вместе формируют номер из 2(L-1) битов, представленный в двоичном виде, то есть номер состояния State_k. Конечно же, совместным состоянием может также быть State_k (r_k ⁽¹⁾, r_k-1 ⁽¹⁾, …, r_k-(L-3) ⁽¹⁾, r_k-(L-2) ⁽¹⁾, r_k ⁽⁰⁾,r_k-1 ⁽⁰⁾, …, r_k-(L-3) ⁽⁰⁾, r_k-(L-2) ⁽⁰⁾⁾), пользователь 1 в верхних (L-1) битах, и пользователь 0 в нижних (L-1) битах.

Согласно вышеупомянутому принципу JMLSE, полученный сигнал согласованной фильтрации подставляют в формулу (4), чтобы выполнить совместную оценку последовательности методом максимального правдоподобия (JMLSE) и получить метрику ветвей каждого пути, входящего в каждое совместное состояние в каждый момент.

Метрику ветвей каждого пути накладывают на суммарную метрику исходного совместного состояния, соответствующего пути, чтобы получить суммарную метрику, соответствующую каждому пути, входящему в каждое совместное состояние в каждый момент. Начальное состояние каждого пути является исходным совместным состоянием, соответствующим пути. Например, как показано на фиг.1, имеется четыре пути, входящие в каждое состояние, показанное справа, то есть каждое совместное состояние, показанное слева, может перейти в каждое совместное состояние, показанное справа, при этом совместное состояние, показанное слева и соответствующее каждому пути, является исходным совместным состоянием, соответствующим этому пути.

В этом варианте осуществления данного изобретения, суммарная метрика, соответствующая каждому пути, входящему в одно совместное состояние, может быть оценена за один раз, или суммарные метрики, соответствующие каждому пути, входящему в множество совместных состояний, могут быть оценены за один раз. Как показано на фиг.1, суммарная метрика, соответствующая каждому пути, входящему в четыре совместных состояния, оценивается за один раз.

Шаг 205, на основе каждой оцененной суммарной метрики получают выжившую суммарную метрику каждого совместного состояния в каждый момент и оценку последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю в каждом совместном состоянии.

Здесь максимальная суммарная метрика среди суммарных метрик всех путей, входящих в текущее совместное состояние, определяется как выжившая суммарная метрика текущего совместного состояния, путь, соответствующий выжившей суммарной метрике, определяют как выживший путь, и исходное совместное состояние, соответствующее выжившему пути, является выжившим состоянием. Сигнал последовательности сигналов самого дальнего канала дисперсии каждого пользователя в выжившем состоянии определяют как сигнал последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в текущем совместном состоянии.

Таким образом, получают сигнал последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, в каждом совместном состоянии в каждый момент и выжившую суммарную метрику каждого совместного состояния, чтобы установить соответствующую связь между этим моментом, совместным состоянием, последовательностью сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каждому пользователю, и выжившей суммарной метрикой.

Шаг 206, получают оценку последовательности сигналов каждого пользователя на основании полученной выжившей суммарной метрики каждого совместного состояния в каждый момент и сигнала последовательности сигналов выжившего самого дальнего канала дисперсии, соответствующего каж