一种多用户检测方法及设备的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种多用户检测方法及设备，用以解决PDMA中采用一种固定的CWIC方式进行数据流分离，使得多用户的数据流检测在检测性能上和检测复杂度上无法做到联合最优的问题。该方法为：接收端根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号为复用同一时频资源传输的多个信道的信号；根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接收信号，对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式为非线性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
【专利说明】
_种多用户检测方法及设备
技术领域
[0001] 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多用户检测方法及设备。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信的快速发展，用户数和业务量呈爆炸式增长，这对无线网络的系统 容量不断提出更高的要求。业界研究预测，每年移动数据业务流量以翻倍的速度增长，到 2020年全球将有大约500亿用户设备接入无线移动网络。爆炸性的用户增长使得多址接入 技术成为网络升级的中心问题。多址接入技术决定了网络的基本容量，并且对系统复杂度 和部署成本有极大地影响。
[0003] 传统的移动通信（1G-4G)采用正交多址接入技术，如频分多址，时分多址，码分多 址，正交频分复用多址。从多用户信息理论的角度来看，传统的正交方式只能达到多用户容 量界的内界，造成无线资源利用率比较低。
[0004] 图样分割非正交多址接入（Pattern Division Multiple Access，PDMA，简称图分 多址）是基于多用户通信系统整体优化、通过发送端和接收端联合处理的技术。在发送端， 基于多个信号域的非正交特征图样来区分用户；在接收端，基于用户图样的特征结构，采用 串行干扰删除（SIC，Serial Interference Cancellation)方式来实现多用户检测，从而做 到多用户在已有的时频无线资源的进一步复用，用以解决现有技术中存在正交方式只能达 到多用户容量界的内界、造成无线资源利用率比较低的问题。
[0005] PDMA中，发送端对一个或多个用户设备的信号进行发送处理；对发送处理后的一 个或多个用户设备的信号进行非正交特征图样映射，以使不同用户设备的信号在对应的无 线资源叠加，并根据非正交特征图样映射的结果，发送处理后的一个或多个用户设备的信 号。由于能够使一个或多个用户设备的信号在无线资源进行非正交的叠加，实现了非正交 多址接入传输，从而提高了无线资源利用率。
[0006] PDM中，接收端对收到的对应于多个用户设备的信号进行非正交特征图样检测， 确定接收的信号对应的非正交特征图样；利用检测到的非正交特征图样，对收到的接收的 信号进行SIC方式的多用户设备检测，并进行接收处理，确定不同用户设备的数据。
[0007] PDM使用的为串行干扰抵消，串行干扰删除属于码字级干扰删除（Code word Interference Cancellation, CffIC)〇
[0008] 按照3GPP标准提案TR36. 866的定义，码字级干扰删除可以细分为线性码字级 干扰删除（Linear Code Word level SIC，L-CWIC)和非线性码字级干扰删除（Maximum Likelihood Code Word level SIC, ML-CffIC)〇
[0009] L-CWIC和ML-CWIC均属于SIC，根据一定的排序准则进行数据流分离，通过迭代译 码、编码、重构等操作，保证先分离的数据层的正确性。
[0010] L-CWIC和ML-CWIC的不同之处在于，前端检测采用的均衡方式不同，L-CWIC采用 线性均衡，例如，迫零检测算法（ZF)、最小均方误差（MMSE)、基于最小均方误差准则的干扰 抑制合并（MMSE_IRC)等，而ML-CWIC采用最大似然检测。
[0011] 数据流之间的功率有明显差异，先分离的数据层的错误传播概率较小，CWIC性能 较好。由于ML-CWIC的检测性能优于L-CWIC，在数据流之间功率相差不大时，L-CWIC会有 明显的损失，而ML-CWIC的损失较小。
[0012] 通常ML-CWIC适合所有的功率分布情况，但是ML-CWIC算法检测复杂度高，而 L-CWIC应用在数据流之间的功率有明显差异的情况时，算法复杂度相对较低。
[0013] 为了增加 PDM技术中多用户的配对灵活性，PDM技术主要是以编码方式进行多 用户区分，并不要求多用户在发送功率上有任何限制，采用一种固定的CWIC方式进行数据 流分离，使得多用户的数据流检测在检测性能上和检测复杂度上无法做到联合最优。
【发明内容】
[0014] 本发明实施例提供一种多用户检测方法及设备，用以解决PDM中采用一种固定 的CWIC方式进行数据流分离，使得多用户的数据流检测在检测性能上和检测复杂度上无 法做到联合最优的问题。
[0015] 本发明实施例提供的具体技术方案如下：
[0016] 第一方面，提供了一种多用户检测方法，包括：
[0017] 接收端根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号为复用同 一时频资源传输的多个信道的信号；
[0018] 所述接收端根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接收 信号，对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式为 非线性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
[0019] 具体实施中，所述接收端根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检 测所述接收信号，包括：
[0020] 所述接收端确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择 所述线性码字级干扰删除L-CWIC检测所述接收信号；
[0021] 所述接收端确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时，选择 所述非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测所述接收信号。
[0022] 具体实施中，所述接收端根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检 测所述接收信号，包括：
[0023] 所述接收端判断确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于门 限值；
[0024] 若小于所述门限值，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述接收 信号；
[0025] 否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。
[0026] 其中，所述门限值根据所述多个用户设备各自的接收功率或者多用户联合检测的 容错能力确定。
[0027] 其中，所述接收端为基站或者用户设备。
[0028] 具体实施中，若所述接收端为所述多个用户设备中的任意一个，所述方法还包 括：
[0029] 所述接收端将选择的检测方式发送给所述多个用户设备中除自身之外的每个用 户设备。
[0030] 其中，所述ML-CWIC检测方式至少包括前端检测；
[0031] 所述ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。
[0032] 第二方面，提供了一种多用户检测设备，包括：
[0033] 确定模块，用于根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号 为复用同一时频资源传输的多个信道的信号；
[0034] 处理模块，用于根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接 收信号，对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式 为非线性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
[0035] 具体实施中，所述处理模块具体用于：
[0036] 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择所述线性码 字级干扰删除L-CWIC检测所述接收信号；
[0037] 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时，选择所述非线性 码字级干扰删除ML-CWIC检测所述接收信号。
[0038] 具体实施中，所述处理模块具体用于：
[0039] 判断所述确定模块确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于 门限值；
[0040] 若小于所述门限值时，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述接 收信号；
[0041] 否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。
[0042] 其中，所述门限值根据所述多个用户设备各自的接收功率或者多用户联合检测的 容错能力确定。
[0043] 其中，所述设备为基站或者用户设备。
[0044] 具体实施中，若所述设备为所述多个用户设备中的任意一个；
[0045] 还包括发送模块，用于：
[0046] 将选择的检测方式发送给所述多个用户设备中除自身之外的每个用户设备。
[0047] 其中，所述ML-CWIC检测方式至少包括前端检测；
[0048] 所述ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。
[0049] 基于上述技术方案，本发明实施例中，接收端根据接收信号确定多个用户设备各 自的接收功率，根据确定的接收功率中最大值和最小值选择ML-CWIC或L-CWIC检测方式检 测接收信号，对接收信号分离获得多个用户设备各自对应的数据信号，使得在检测性能和 检测复杂度上联合最优。
【附图说明】
[0050] 图1为本发明实施例中多用户检测方法流程示意图；
[0051] 图2为本发明实施例中ML-CWIC检测过程示意图；
[0052] 图3为本发明实施例中基站进行ML-CWIC检测的过程示意图；
[0053] 图4为本发明实施例中用户设备进行ML-CWIC检测的过程示意图；
[0054] 图5为本发明实施例中L-CWIC检测过程示意图；
[0055] 图6为本发明实施例中基站进行L-CWIC检测的过程示意图；
[0056] 图7为本发明实施例中用户设备进行L-CWIC检测的过程示意图；
[0057] 图8为本发明实施例中设备结构示意图；
[0058] 图9为本发明实施例中另一设备结构示意图。
【具体实施方式】
[0059] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进 一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施 例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的 所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0060] 为了解决PDM中采用一种固定的CWIC方式进行数据流分离，使得多用户的数据 流检测在检测性能上和检测复杂度上无法做到联合最优的问题，本发明实施例中提出了进 行自适应多用户检测的方法。
[0061] 本发明实施例所提供的多用户检测方法可以应用于基于PDM多用户系统的上行 或下行链路，还可以应用于采用正交方式区分的多用户系统的上行或下行链路。
[0062] 本发明实施例中，如图1所示，进行多用户检测的详细方法流程如下：
[0063] 步骤101 :接收端根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率。
[0064] 其中，接收信号为复用同一时频资源传输的多个信道的信号。具体地，可以是每个 信道对应一个用户设备的信号，也可以是每个信道对应多个用户设备的信号，也可以是每 个用户设备的信号对应多个信道。
[0065] 具体地，接收端根据接收信号y进行信道估计，获得每个用户设备的信道估计匕， 其中i = 1……K ；
[0066] 分别根据每个用户设备的信道估计计算确定对应用户设备的接收功率，接收功率 表示为：Pi= I |h i I |2,其中 i = 1......Ko
[0067] 步骤102 :接收端根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述 接收信号，对该接收信号分离获得多个用户设备各自对应的数据信号，该检测方式为非线 性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
[0068] 具体地，接收端确定接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择 L-CWIC检测接收信号；接收端确定接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时， 选择ML-CWIC检测接收信号。
[0069] 具体地，接收端判断确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于 门限值，若小于该门限值，采用ML-CWIC检测方式检测接收信号，否则，采用L-CWIC检测方 式检测接收信号。
[0070] 其中，门限值可以是根据多个用户设备各自的接收功率确定，也可以是预先设定。
[0071] -个具体实施中，若门限值是根据多个用户设备各自的接收功率确定，接收端判 断多个用户设备各自的接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值是否小于门限值之 前，计算多个用户设备各自的接收功率的平均值，根据该平均值确定该门限值。
[0072] 例如，计算多个用户设备各自的接收功率的平均值，将该平均值的十分之一作为 门限值。
[0073] 另一具体实施中，若门限值为预先设定，接收端判断多个用户设备各自的接收功 率中的最大值和最小值的差值的绝对值是否小于门限值之前，获取预设的门限值，门限值 为根据多用户联合检测的容错能力确定。
[0074] 例如，预设该门限值为10分贝（dB)。
[0075] 本发明实施例所提供的多用户检测方法可以应用于上行链路，也可以应用于下行 链路，即接收端为基站或用户设备。
[0076] 本发明实施例中，如图2所示，ML-CWIC检测方式具体包括前端检测、译码、重编 码、干扰删除等过程。
[0077] 具体地，ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法，其 中，类ML检测算法为降复杂度的非线性检测算法，例如降复杂度的最大似然（R-ML)、置信 传播算法（Belief propagation，BP)。
[0078] 其中，在应用于上行链路时，如图3所示，基站对复用同一时频资源的多个用户设 备进行ML-CWIC检测，获得多个用户设备各自的数据信号；
[0079] 在应用于下行链路时，如图4所示，复用同一时频资源的多个用户设备分别进行 ML-CWIC检测，获得自身对应的数据信号。
[0080] 本发明实施例中，如图5所示，L-CWIC具体包括线性检测、译码、重编码、干扰删除 等过程，例如线性检测为线性MMSE-IRC (缩写为LMMSE-IRC)。
[0081] 其中，在应用于上行链路时，如图6所示，基站对复用同一时频资源的多个用户设 备进行L-CWIC检测，获得多个用户设备各自的数据信号；
[0082] 在应用于下行链路时，如图7所示，复用同一时频资源的多个用户设备分别进行 L-CWIC检测，获得自身对应的数据信号。
[0083] 优选地，应用于下行链路时，假设复用同一时频资源的多个用户设备采用相同类 型的检测方式，例如，复用同一时频资源的多个用户设备均采用ML-CWIC检测方式，或者， 复用同一时频资源的多个用户设备均采用L-CWIC检测方式。
[0084] 若接收端为多个用户设备中的任意一个，接收端将将选择的检测方式发送给多个 用户设备中除自身之外的每个用户设备，使得该用户设备可以直接采用接收端通知的检测 方式进行检测，获得多个用户设备各自对应的数据信号，提高了处理效率。
[0085] 以下通过一个具体实施例对本发明实施例提供的多用户检测过程进行举例说明。
[0086] 该具体实施例中，假设应用于单发单收下行链路，2个基本时频资源单元复用传 输3个用户设备的数据信号。在正交情况下，2个基本时频资源单元只传输2个用户设备 的数据信号；而对于PDMA，2个基本时频资源单元可以传输3个用户设备的数据信号，做到 150 %的过载。
[0087] 该具体实施例中，以用户设备1的检测过程为例。
[0088] 采用编码域进行多用户复用的PDM系统模型可简要表达为公式（1):
[0089] γ = Hch. *HPDMAX+N = HX+N (1)
[0090] 该系统模型可进一步表示为公式（2):
[0091]
[0092]
[0093]
[0094] 其中，表示矩阵与矩阵Hpdma相同位置元素点乘，Y表示用户设备1的接收 信号矩阵， yi、y2表示Y矩阵对应的两个基本时频资源单元上的接收信号，N表示用户设备 1的接收噪声矩阵，叫、n 2表示N矩阵对应的2个基本时频资源单元上的接收噪声；X表示 复用2个基本时频资源单元的3个用户发送信号矩阵， Xl、x2、X3表示X矩阵对应的3个用 户的发送信号，1^表示信道矩阵，H "^表示多用户编码矩阵，h I,表示与H PDMJi应的第i个 基本时频资源单元第j个用户的复合信道响应；α、β、γ表示3个用户的功率分配因子， Θ 1、Θ 2、Θ 3表不3个用户的相位旋转因子。
[0095] 对于多用户编码，$_还可以简化表达为编码和功率的组合或者纯编码的形式， 如公式⑷和公式（5)所示：
[0096]
[0097]
[0098] 根据公式（5)，相同时频资源复用的多用户能够通过基本的编码方式来进行区分， 例如，用户1可以采用编码方式?
，对应发送分集度为2,用户2可以采用编码方式
对应发送分集度为1，用户3可以采用编码方￥
对应发送分集度为3,该区分方式简称 为编码域I3DMA。
[0099] 因为多用户之间功率分配的灵活性，从接收端来看，其实并不能明确当前复用的 多用户在功率上是近似相等还是存在明显差异，从而难以选择单一的多用户检测方式来获 得最优性能，采用本发明提出的自适应多用户检测方式，可以克服该问题，用户设备1的具 体检测过程如下：
[0100] 步骤1 :根据接收信号Y，对参与复用的3个用户设备进行信道估计，得到hi、h2、 h3;
[0101] 步骤2 :计算3个用户设备的接收信号功率P1= I Ih1I I2, i = 1、2、3,得到P2、
[0102] 步骤3 :对3个用户设备的接收信号功率进行判断，假设P1最大，P3最小，如果满 足P1-PyiOdB,则用户设备1使用ML-CWIC的方法来进行检测，恢复出用户设备1的发送信 号；如果不满足P「P3〈l〇dB，则用户设备1使用L-CWIC的方法来进行检测，恢复出用户设备 1的发送信号。
[0103] 用户设备1可以将自身检测的信息传递给与其复用相同时频资源的用户设备2和 用户设备3,使得用户设备2和用户设备3可以不用进行多用户的功率判断，而直接参照用 户设备1的检测方式来进行自身信号的检测。
[0104] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种设备，该设备的具体实施可参见 上述方法实施例中关于发送端的描述，重复之处不再赘述，如图8所示，该设备主要包括：
[0105] 确定模块801，用于根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信 号为复用同一时频资源传输的所述多个用户设备的信号；
[0106] 处理模块802,用于根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所 述接收信号，对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测 方式为非线性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
[0107] 具体地，所述处理模块具体用于：
[0108] 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择所述线性码 字级干扰删除L-CWIC检测所述接收信号；
[0109] 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时，选择所述非线性 码字级干扰删除ML-CWIC检测所述接收信号。
[0110] 具体地，所述处理模块具体用于：
[0111] 判断所述确定模块确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于 门限值；
[0112] 若小于所述门限值时，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述接 收信号；
[0113] 否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。
[0114] 其中，门限值根据多个用户设备各自的接收功率或者多用户联合检测的容错能力 确定。
[0115] 其中，本发明实施例所提供的设备为基站或者用户设备。
[0116] 具体实施中，若本发明实施例所提供的设备为复用同一时频资源的多个用户设备 中的任意一个；
[0117] 还包括发送模块803,用于：
[0118] 将选择的检测方式发送给多个用户设备中除自身之外的每个用户设备。
[0119] 其中，ML-CWIC检测方式至少包括前端检测；
[0120] ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。
[0121] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种设备，该设备的具体实施可参见 上述方法实施例中关于发送端的描述，重复之处不再赘述，如图9所示，该设备主要包括处 理器901和存储器902,其中，存储器902中保存有预设程序，处理器901用于读取存储器 902中保存的预设程序，按照该预设程序执行以下过程：
[0122] 根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号为复用同一时频 资源传输的所述多个用户设备的信号；
[0123] 根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接收信号，对所述 接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式为非线性码字级 干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。
[0124] 具体地，处理器901确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大 时，选择所述线性码字级干扰删除L-CWIC检测所述接收信号；确定所述接收功率中的最大 值和最小值的差值的绝对值较小时，选择所述非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测所述接 收信号。
[0125] 具体地，处理器901判断确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否 小于门限值；若小于所述门限值，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述 接收信号；否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。
[0126] 其中，所述门限值根据所述多个用户设备各自的接收功率或者多用户联合检测的 容错能力确定。
[0127] 其中，本发明实施例所提供的设备为基站或者用户设备。
[0128] 具体实施中，该设备还包括收发机903.
[0129] 若该设备为多个用户设备中的任意一个，处理器将选择的检测方式通过收发机 903发送给多个用户设备中除自身之外的每个用户设备。
[0130] 其中，ML-CWIC检测方式至少包括前端检测；
[0131] 所述ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。
[0132] 其中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器901代表的 一个或多个处理器和存储器902代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将 诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领 域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。
[0133] 基于上述技术方案，本发明实施例中，接收端根据接收信号确定多个用户设备各 自的接收功率，根据确定的接收功率中最大值和最小值选择ML-CWIC或L-CWIC检测方式检 测接收信号，对接收信号分离获得多个用户设备各自对应的数据信号，使得在检测性能和 检测复杂度上联合最优。
[0134] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序 产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形 式。
[0135] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程 图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一 流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算 机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理 器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生 用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能 的装置。
[0136] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特 定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指 令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或 多个方框中指定的功能。
[0137] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计 算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或 其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图 一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0138] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精 神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围 之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1. 一种多用户检测方法，其特征在于，包括： 接收端根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号为复用同一时 频资源传输的多个信道的信号； 所述接收端根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接收信号， 对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式为非线性 码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收端根据确定的接收功率中最大值 和最小值选择检测方式检测所述接收信号，包括： 所述接收端确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择所述 线性码字级干扰删除L-CWIC检测所述接收信号； 所述接收端确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时，选择所述 非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测所述接收信号。3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收端根据确定的接收功率中最大值 和最小值选择检测方式检测所述接收信号，包括： 所述接收端判断确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于门限 值； 若小于所述门限值，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述接收信 号； 否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述门限值根据所述多个用户设备各自的 接收功率或者多用户联合检测的容错能力确定。5. 如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述接收端为基站或者用户设备。6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述接收端为所述多个用户设备中的任 意一个，所述方法还包括： 所述接收端将选择的检测方式发送给所述多个用户设备中除自身之外的每个用户设 备。7. 如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述ML-CWIC检测方式至少包括前 端检测； 所述ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。8. -种多用户检测设备，其特征在于，包括： 确定模块，用于根据接收信号确定多个用户设备各自的接收功率，所述接收信号为复 用同一时频资源传输的多个信道的信号； 处理模块，用于根据确定的接收功率中最大值和最小值选择检测方式检测所述接收信 号，对所述接收信号分离获得所述多个用户设备各自对应的数据信号，所述检测方式为非 线性码字级干扰删除ML-CWIC或线性码字级干扰删除L-CWIC。9. 如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述处理模块具体用于： 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较大时，选择所述线性码字级 干扰删除L-CWIC检测所述接收信号； 确定所述接收功率中的最大值和最小值的差值的绝对值较小时，选择所述非线性码字 级干扰删除ML-CWIC检测所述接收信号。10. 如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述处理模块具体用于： 判断所述确定模块确定的接收功率中最大值和最小值的差值的绝对值是否小于门限 值； 若小于所述门限值时，采用非线性码字级干扰删除ML-CWIC检测方式检测所述接收信 号； 否则，采用线性码字级干扰删除L-CWIC检测方式检测所述接收信号。11. 如权利要求10所述的设备，其特征在于，所述门限值根据所述多个用户设备各自 的接收功率或者多用户联合检测的容错能力确定。12. 如权利要求8-11任一项所述的设备，其特征在于，所述设备为基站或者用户设备。13. 如权利要求12所述的设备，其特征在于，若所述设备为所述多个用户设备中的任 意一个； 还包括发送模块，用于： 将选择的检测方式发送给所述多个用户设备中除自身之外的每个用户设备。14. 如权利要求8-11任一项所述的设备，其特征在于，所述ML-CWIC检测方式至少包括 前端检测； 所述ML-CWIC检测方式的前端检测采用非线性ML或类非线性ML检测算法。
【文档编号】H04W24/02GK106034321SQ201510125795
【公开日】2016年10月19日
【申请日】2015年3月20日
【发明人】康绍莉, 刘昊, 任斌
【申请人】电信科学技术研究院