用于移动通信的无线电基站(RBS)可以采用(deploy)各种极化 的天线。不同极化的使用之前一直是为了实现所谓的极化分集 (polarization diversity)，即通过在可用极化上发送和接收相同 信息最小化衰落(fading)的风险。这个方法因此采用冗余作为实现 最小化衰落风险的目标的手段。
今天，不再需要这个冗余方法，因为已经发现在可用的不同各极 化上发送和接收不同信息更为有效。在可用的不同各极化上发送和接 收不同信息例如被用在MIMO(Multiple Input Multiple Output多输 入多输出)系统中。
然而，已经观察到城市环境中的无线电信道主要维持那些基本为 水平和垂直的极化方向。这样做的主要原因是地形的几何形状，在城 市环境中有具有垂直方向的建筑物和具有水平方向的地面。通常，这 意味着垂直极化波将在建筑物上反射但不在地面反射，对于水平极化 波则是反过来的。因此，在城市环境信道中的传播期间垂直将保持基 本垂直而水平将保持基本水平。
例如，用户设备(UE)具有设计为分别接收具有水平和垂直极化 的输入信号的第一和第二天线，该用户设备用于在城市环境中从RBS 接收在水平和垂直极化上发送的消息。该UE具有一定的旋转位置，即 相对于进入的水平和垂直极化的信号以某种方式来定位天线。这导致 在第一天线的极化方位和水平极化的进入信号的极化方位之间有个角 度以及第二天线的极化方位和垂直极化的进入信号的极化方位之间有 另一个角度。显然观察到的天线信号依赖于UE的旋转位置，其中每个 天线可以接收源自两个进入信号的信号。
这提出了一个问题，由于在水平极化上发送的信息不仅被UE的预 期用于水平极化的第一天线接收，而且被UE的预期用于垂直极化的第 二天线部分接收。对于在垂直极化上发送的信息，显然也有相应的问 题。通常，极化不需要基本为水平和垂直，而是可以具有任何方位， 通常情况下为第一和第二极化。
因此，在第一极化上发送的信息和在第二极化上发送的信息可能 在UE中被混合起来，因此需要分开在第一极化上发送的信息和在第二 极化上发送的信息。

借助于本发明所解决的客观问题是分开在第一极化上发送的信息 和在第二极化上发送的信息，因为在第一极化上发送的信息和在第二 极化上发送的信息可能在UE中被混合起来。
所述问题是借助于在引言中提到的方法解决的，其中该方法还包 括以下步骤：确定在第一时间和第二时间接收的至少两个不同极化方 位的信号的相关值，使用确定的相关值来确定传送的和接收的信号分 量的极化方位之间的偏角(deviation angle)，并且使用该偏角来执 行接收的信号分量的所述补偿。
借助于本发明可以获得许多优势：
-根据本发明的方法可以实现起来复杂度低；
-由于信道引起的泄露可以被补偿；
-该方法可以用于组合MIMO和分集处理，由于它提供了用于在接 收之后对极化排序(sort)的手段。
附图说明
将参考附图更详细地描述本发明。
图1示出了具有无线电基站和用户设备的系统，以及
图2示出了根据第一实施例的对数学问题的两个解的图解说明。

如图1所示，预期用在移动电话网络系统中的用户设备1(user equipment UE)具有第一2和第二3天线，天线2、3用于在城市环境 5中从无线电基站4(RBS)接收在第一和第二极化(在实施例示例中 是水平和垂直极化)上发送的消息。UE(1)可以是例如移动电话或便 携式计算机。在这个实施例示例中假设信道本身具有理想的性质，即 它不改变信号的极化旋转。
由于UE1具有一定的旋转位置，所以UE1中的第一天线2，预期 接收水平极化的天线的极化方位，以角ψ偏离于水平传送的信号6的 极化方位。此外，UE1中的第二天线3(预期接收垂直极化的天线)的 极化方位，以角θ偏离于垂直传送的信号7的极化方位。因此，UE1 接收与传送的水平信号6的极化偏离角ψ的水平信号8以及与传送的 垂直信号7偏离角θ的垂直信号9。换句话说，天线2、3的极化没有 与进入到UE(1)的传送的信号6、7的极化对准。未对准(misalign) 是借助于偏角ψ、θ来度量的。
这些偏角ψ、θ与第一和第二偏离项(deviation term)α和β 相关，偏离项α和β与当时发生偏离的程度相关。α表示水平传送的 信号6的多少被第二天线3接收的相对量度。同样地，β表示垂直传 送的信号7的多少被第一天线2接收的相对量度。数学上，项α和β 可以表示为：

β＝sinθ
这意味着如果角ψ和θ等于零，即没有偏离，则项α和β等于零。 如果角ψ和θ等于45°，项α和β等于1/√2。如果角ψ和θ等于90°， 即第一天线2只接收垂直传送的信号7并且第二天线3只接收水平传 送的天线6，项α和β等于1。
UE接收的信号可以被描述为：
$\left[\begin{array}{c}{y}_h\left(n\right)\\ y_v\left(n\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1-\alpha \left(n\right)& \beta \left(n\right)\\ \alpha \left(n\right)& 1-\beta \left(n\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_h\left(n\right)\\ x_v\left(n\right)\end{array}\right]---\left(1\right)$
矢量
$\left[\begin{array}{c}{y}_h\left(n\right)\\ y_v\left(n\right)\end{array}\right]$
称为Y(n)，矢量
$\left[\begin{array}{c}{x}_h\left(n\right)\\ x_v\left(n\right)\end{array}\right]$
称为X(n)，
并且矩阵
$\left[\begin{array}{cc}1-\alpha \left(n\right)& \beta \left(n\right)\\ \alpha \left(n\right)& 1-\beta \left(n\right)\end{array}\right]$
称为
使得：
$Y\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}1-\alpha \left(n\right)& \beta \left(n\right)\\ \alpha \left(n\right)& 1-\beta \left(n\right)\end{array}\right]·X\left(n\right)=\tilde{B}\left(n\right)·X\left(n\right)$
如果α和β＝0，则Y(n)＝X(n)。
这里xh(n)表示传送的水平信号6，xv(n)表示传送的垂直信号7， yh(n)表示接收的水平信号8，并且yv(n)表示接收的垂直信号9。
因此，α表示UE1中第一天线2(预期接收水平极化的天线)的偏离 项。换句话说，α表示接收的水平信号8yh(n)的极化方位与水平传送 的信号6xh(n)的极化方位偏离多少的相对度量。此外，β因此表示UE1 中第二天线3(预期接收垂直极化的天线)的偏离项。换句话说，β表 示接收的垂直信号9yv(n)的极化方位与垂直传送的信号7xv(n)的极 化方位偏离多少的度量。偏离项α、β的性质已经在前面讨论了。
为了补偿这些偏离项α、β，本发明包括一种用于信号反旋 (de-rotation)的方法。换句话说，该方法通过执行信号6、7的旋转 来补偿天线2、3的极化和传送的进入到UE(1)的信号6、7的极化之 间的未对准。为了执行这样的旋转，必须找到偏离项α、β以及相应的 偏角ψ、θ。
本发明需要连个假设A1和A2。第一假设A1是信号xh(n)和xv(n) 是互不相关的平稳过程。第二假设是信号xh(n)和xv(n)的协方差函 数(covariance function)在零之外具有支持，即信号xh(n)和xv(n) 不是白的。
第一假设是必要的，因为信号必须不同，即不相关。第二假设是必要 的，因为否则下面的推理将导致无数个解，换句话说，问题是不能被识 别的。
第一假设可以用数学项写为：
$A1:E\left[x_n\left(n_1\right)x_v\left(n_2\right)\right]=0,\forall n_1,n_2,$
即xh(n1)和xv(n2)的乘积的期望值对于n1和n2的所有值是零。
第二假设可以用数学项写为：
$A2:\left|\right\{R_{\mathrm{xh}}\left(n_1\right),R_{\mathrm{xv}}\left(n_2\right):R_{\mathrm{xh}}\left(n_1\right)\ne 0,R_{\mathrm{xv}}\left(n_2\right)\ne 0\forall n_1,n_2\left\}\right|>2$
即对于n1和n2的所有值，至少三个相关值Rxh(n1)、Rxv(n2)不等 于零。当期望值E在相应信号xh(n1)、xv(n2)上运算时，获得相应的 相关值Rxh(n1)、Rxv(n2)。
如之前提到的，在这个实施例示例中还假设信道本身具有理想的性 质，即其不改变信号的极化旋转。
方程(1)中的矩阵
$\tilde{B}\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}1-\alpha \left(n\right)& \beta \left(n\right)\\ \alpha \left(n\right)& 1-\beta \left(n\right)\end{array}\right]$
现在用下面的矩阵进行缩放(scale)：
$C\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{1-\alpha \left(n\right)}& 0\\ 0& \frac{1}{1-\beta \left(n\right)}\end{array}\right]$
使得：
$B\left(n\right)=C\left(n\right)\left[\begin{array}{cc}1-\alpha \left(n\right)& \beta \left(n\right)\\ \alpha \left(n\right)& 1-\beta \left(n\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& \frac{\beta \left(n\right)}{1-\alpha \left(n\right)}\\ \frac{\alpha \left(n\right)}{1-\beta \left(n\right)}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& b_{12}\left(n\right)\\ b_{12}\left(n\right)& 1\end{array}\right]---\left(2\right)$
或者，更紧凑的写法：
$B\left(n\right)=C\left(n\right)·\tilde{B}\left(n\right)$
因此：
$b_{12}\left(n\right)=\frac{\beta \left(n\right)}{1-\alpha \left(n\right)}$
$b_{21}\left(n\right)=\frac{\alpha \left(n\right)}{1-\beta \left(n\right)}$
因此，我们希望求解的未知数为b12(n)和b21(n)。
基于假设A1，现在形成两个新信号sh(n)和sv(n)。将用这些信 号sh(n)、sv(n)作为数学工具从接收的信号yh(n)、yv(n)开始 计算传送的信号xh(n)、xv(n)。
新信号sh(n)和sv(n)形成矢量：
$S\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}{s}_h\left(n\right)\\ s_v\left(n\right)\end{array}\right]$
现在引入矩阵D，其中D包括两个函数d12和d21：
$D\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}1& -d_{12}\left(n\right)\\ -d_{21}\left(n\right)& 1\end{array}\right]$
S和D和Y之间的关系是：
$\left[\begin{array}{c}{s}_h\left(n\right)\\ s_v\left(n\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& -d_{12}\left(n\right)\\ -d_{21}\left(n\right)& 1\end{array}\right]·\left[\begin{array}{c}{y}_h\left(n\right)\\ y_v\left(n\right)\end{array}\right]---\left(9\right)$
或者，写成更为紧凑的形式：
S(n)＝D(n)·Y(n)
现在写：
$Y\left(n\right)=C\left(n\right)·\tilde{B}\left(n\right)·X\left(n\right)=B\left(n\right)·X\left(n\right)$
因此紧凑形式的方程(3)变为：
S(n)＝D(n)·B(n)·X(n)                         (4)
一般而言，为了求解未知数b12(n)和b21(n)，必须选择函数d12 (n)和d21(n)使得乘积：
D(n)·B(n)
变为对角线为零或反对角线为零的对角矩阵。
如果：
d12(n)＝b12(n)
d21(n)＝b21(n)，
那么D(n)·B(n)可写为：
$D\left(n\right)·B\left(n\right)=\left[\begin{array}{cc}1-b_{12}\left(n\right)d_{21}\left(n\right)& b_{12}\left(n\right)-d_{12}\left(n\right)\\ b_{21}\left(n\right)-d_{21}\left(n\right)& 1-b_{21}\left(n\right)d_{12}\left(n\right)\end{array}\right]=$
$=\left[\begin{array}{cc}1-d_{12}\left(n\right)d_{21}\left(n\right)& 0\\ 0& 1-d_{21}\left(n\right)d_{12}\left(n\right)\end{array}\right]---\left(5\right)$
当方程(5)被代入方程(4)时：
S(n)＝D(n)·B(n)·X(n)
S(n)成正比于X(n)，换句话说
S(n)＝constant·X(n)
，其中的constant为常数。
为了补偿该常数，假设：
D(n)＝B(n)-1
导致：
S(n)＝B(n)-1·B(n)·X(n)＝X(n)                  (6)
因此，必须找到矩阵D(n)以便根据上述求解方程(6)。
根据A1，
E[xh(n1)xv(n2)]＝0
导致：
E[sh(n1)sv(n2)]＝0
当且仅当：
D(n)＝B(n)-1
根据方程3，
$\left[\begin{array}{c}{s}_h\left(n\right)\\ s_v\left(n\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& -d_{12}\\ -d_{21}& 1\end{array}\right]·\left[\begin{array}{c}{y}_h\left(n\right)\\ y_v\left(n\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_h\left(n\right)-d_{12}{y}_v\left(n\right)\\ -d_{21}{y}_h\left(n\right)+y_v\left(n\right)\end{array}\right]$
希望有：
E[sh(n1)sv(n2)]＝0
这导致
E[(yh(n1)-d12yv(n1))(-d21yh(n2)+yv(n2))]＝
E[yh(n1)yv(n2)-d21yh(n1)yh(n2)-d12yv(n1)yv(n2)+d12d21yh(n2)yv(n1)]＝0  (7)
现在，期望值E在相应信号上运算，导致相应的相关值R。
如本领域技术人员所已知的，相关性通常定义为：
$R_{\mathrm{xy}}\left(t_1\right)\stackrel{\Delta }{=}E\left[x(t+t_1)y\left(t\right)\right]$
方程(6)因此导致以下的方程(8)：
Ryhv(n1-n2)-d21Ryhh(n1-n2)-d12Ryvv(n1-n2)+d12d21Ryvh(n1-n2)＝0    (8)
在n1-n2＝p下，求解d12，得到：
$d_{12}=\frac{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hv}}\left(p\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hh}}\left(p\right)}{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vv}}\left(p\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vh}}\left(p\right)}---\left(9\right)$
方程(9)中的时间变量p表示时间差(延迟(lag))。因此，在方 程(8)中选择p的两个不同的值提供了两个都等于d12的方程。p的这 两个不同值在下面称为m和k。换句话说，接着通过改变p来获取两个 未知数和两个方程。
两个不同的时间值m和k被插入方程(9)，并且通过替换得到方程 (10)：
$\frac{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hv}}\left(m\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hh}}\left(m\right)}{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vv}}\left(m\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vh}}\left(m\right)}=\frac{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hv}}\left(k\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hh}}\left(k\right)}{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vv}}\left(k\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vh}}\left(k\right)}---\left(10\right)$
如从方程(10)中可明显看出的，m＝k的情况不会产生任何具体的解， 因为那时的方程系统是欠定(under-determined)的。结果将是无数个 解，所有解沿抛物线分布，这又意味着该问题不再是能被识别的。
方程(10)中的交叉相乘导致：
(Ryhv(m)-d21Ryhh(m))(Ryvv(k)-d21Ryvh(k))＝
(Ryhv(k)-d21Ryhh(k))(Ryvv(m)-d21Ryvh(m))                  (11)
这个方程的解d21位于双曲线上。项Ry是所有可能以先前已知的方式 借助于UE中的信号处理来估计的，这里将不再详细描述。
方程(11)导致具有解d21的两个根的二次多项式。因此该多项式的 形式为：
a2(m，k)d21 2+a1(m，k)d21+a0(m，k)＝0
解方程(11)产生下列系数：
a0(m，k)＝Ryvv(k)Ryhv(m)-Ryvv(m)Ryhv(k)               (12)
a1(m，k)＝Ryvv(m)Ryhh(k)-Ryvv(k)Ryhh(m)+
          Ryvh(m)Ryhv(k)-Ryvh(k)Ryhv(m)               (13)
a2(m，k)＝Ryhh(m)Ryvh(k)-Ryhh(k)Ryvh(m)               (14)
根据方程(9)，解得d12为：
$d_{12}=\frac{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hv}}\left(m\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hh}}\left(m\right)}{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vv}}\left(m\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vh}}\left(m\right)}=\frac{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hv}}\left(k\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{hh}}\left(k\right)}{{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vv}}\left(k\right)-d_{21}{\mathrm{Ry}}_{\mathrm{vh}}\left(k\right)}$
如图2中所示，对m和k的值示出了双曲线函数D12(R)。对于每个 m和k，得到抛物线曲线的一个特殊形式。在这些双曲线函数相交的点 P1和P2处得到d12的两个解。
其中一个解是希望的解，另一个解对应于交换垂直和水平极化。数学 上，这意味着方程(5)中的对角矩阵在矩阵的另一个(主)对角线上 具有零对角线。为了找出哪个解是希望的解，可以在信号上应用唯一 (unique)的编码。也可以使用对于极化的不同信号强度。
如上所述根据本发明的方法适用于两个不同的极化，但是当然所述方 法一般适用于任何数量的极化。根或解的数量等于极化数量的能力 (faculty)。如果例如使用三个极化，则获得六个不同的解，所述解是 排列(permutation)。
关于如何执行信号的补偿，两个主要的方法是优选的。这两个方法都 包括旋转，意味着借助于数学上将极化每个旋转一定的角距离来补偿偏 角θ、ψ，所述角距离对应于偏角θ、ψ。第一方法是通过在UE1中执 行反旋进行的，其中执行计算。第二方法是通过在RBS4中执行预旋 (pre-rotation)进行的。如果采用第一方法，为了执行反旋，在UE1 和RBS4之间不需要通信。如果采用第二方法，UE 1需要将希望的预旋的 细节传送给RBS4，因为计算在UE1中执行。
也可以想到使用根据上述的两个组合方法的组合。
本发明并不限于上述的实施例，而是可以在随附权利要求的范围内自 由改变。例如，可以为超定(over-determined)方程系统设计方法。 如果由于某原因数值解是困难的，例如如果问题是病态 (ill-conditioned)的，则这是有利的。这种类型的解可以从下式获 得：
$0=R(M,K)c=\left[\begin{array}{cccc}{R}_{21}\left(M\right)& R_{22}\left(M\right)& R_{11}\left(M\right)& R_{12}\left(M\right)\\ ·& ·& ·& ·\\ ·& ·& ·& ·\\ ·& ·& ·& ·\\ R_{21}\left(K\right)& R_{22}\left(K\right)& R_{11}\left(K\right)& R_{12}\left(K\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{d}_{12}{d}_{21}\\ d_{12}\\ d_{21}\\ 1\end{array}\right]---\left(15\right)$
在方程(15)中，为矩阵R(M，K)的每一行求出两个解。例如以本 领域技术人员众所周知的方式借助于最小二乘法求解方程(15)。
此外，本发明可适用于从二及以上的任何数量的极化。UE1上的天 线数量可以从二及其上改变。
所用的水平和垂直极化方位仅是为了解释的原因。本发明可适用于 任何极化方位，只要满足对于信号的假设A1和A2。
偏角θ、ψ可能与偏离项α、β具有任何已知的关系，满足了其根 据本发明的方法的目的。
为了解释的原因，环境是城市环境，但是这对于本发明并不是必须 的，本发明可以在任何环境中实施。理想情况下，信道不会以任何方式 影响和/或改变信号，实际上信道确实会影响和/或改变信号。