H - Electricity – 04 – B
Patent
H - Electricity
04
B
H04B 7/08 (2006.01) H04B 7/04 (2006.01) H04L 1/06 (2006.01) H04L 25/03 (2006.01)
Patent
CA 2628742
Techniques for performing detection and decoding at a receiver are described. In one scheme, the receiver obtains R received symbol streams for M data streams transmitted by a transmitter, performs receiver spatial processing on the received symbols to obtain detected symbols, performs log-likelihood ratio (LLR) computation independently for each of D best data streams, and performs LLR computation jointly for the M D remaining data streams, where M > D >= 1 and M > 1. The D best data streams may be selected based on SNR and/or other criteria. In another scheme, the receiver performs LLR computation independently for each of the D best data streams, performs LLR computation jointly for the M D remaining data streams, and reduces the number of hypotheses to consider for the joint LLR computation by performing a search for candidate hypotheses using list sphere detection, Markov chain Monte Carlo, or some other search technique.
La présente invention concerne des techniques permettant d'effectuer la détection et le décodage au niveau d'un récepteur. Pour l'une de ces logiques, le récepteur se procure R trains de symboles reçus correspondant à M trains de données émis par un émetteur. Le récepteur effectue un traitement spatial sur les symboles reçus, ce qui lui donne des symboles détectés. Il effectue ensuite un calcul du rapport de probabilité (LLR) indépendamment pour chacun des D meilleurs trains de données, puis effectue le calcul du LLR conjointement pour les M D trains de données restant en respectant les égalités suivantes: M > D = 1 et M > 1. La sélection des D meilleurs trains de données peut se faire sur la base du rapport signal-bruit ou d'autres critères. Pour une autre logique, le récepteur effectue le calcul du LLR indépendamment pour chacun des D meilleurs trains de données, effectue le calcul du LLR conjointement pour les M D trains de données restants, et réduit le nombre d'hypothèses à prendre en considération pour le calcul de LLR conjoint, effectuant à cet effet une recherche pour des candidates hypothèses selon de techniques à base de détection sphérique par listes, de Monte Carlo par chaîne de Markov, ou d'autres techniques de recherche.
Bjerke Bjorn
Ketchum John W.
Medvedev Irina
Wallace Mark S.
Walton Jay Rodney
Qualcomm Incorporated
Smart & Biggar
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1583644