BR112021005694A2 - implementação eficiente de pós-compensação de branqueamento de ruído para sinais filtrados por banda estreita - Google Patents

Abstract

IMPLEMENTAÇÃO EFICIENTE DE PÓSCOMPENSAÇÃO DE BRANQUEAMENTO DE RUÍDO PARA SINAIS FILTRADOS POR BANDA ESTREITA. A presente invenção refere-se a aparelho e métodos que são fornecidos para pós-compensação de branqueamento de ruído em um receptor. Um primeiro aparelho inclui um primeiro filtro de branqueamento configurado para filtrar um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado. O primeiro aparelho ainda inclui um primeiro equalizador de feedback de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro filtro de branqueamento para receber o primeiro sinal filtrado. O primeiro equalizador de feedback de decisão é configurado para aplicar equalização de feedback de decisão ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido. Um segundo aparelho inclui um dispositivo de decisão configurado para gerar uma decisão de símbolos com base em um sinal recebido compreendendo símbolos, um preditor de ruído configurado para prever ruído no sinal recebido, e um subtrator configurado para subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "IMPLEMENTAÇÃO EFICIENTE DE PÓS-COMPENSAÇÃO DE

BRANQUEAMENTO DE RUÍDO PARA SINAIS FILTRADOS POR BANDA ESTREITA". Referência Cruzada Aos Pedidos Relacionados

[00154] Este pedido reivindica o benefício de prioridade do Pedido de Patente Norte-Americano No. de série 16/146.079, depositado em 28 de setembro de 2018 e intitulado " IMPLEMENTAÇÃO EFICIENTE DE PÓS-COMPENSAÇÃO DE BRANQUEAMENTO DE RUÍDO PARA SINAIS FILTRADOS POR BANDA ESTREITA” aqui por referência. Campo da invenção

[00155] A presente invenção refere-se a sistemas e métodos para equalização de sinais distorcidos e, em particular, a modalidades para pós-compensação de branqueamento de ruído para sinais filtrados de banda estreita. Antecedentes

[00156] Um sinal que é transmitido em um canal em um sistema de comunicação normalmente está sujeito a distorção. Existem inúmeras fontes possíveis de distorção no canal, que podem incluir componentes ópticos e elétricos. Por exemplo, a distorção pode resultar de componentes de largura de banda limitada no canal (por exemplo, uma chave seletiva de comprimento de onda (WSS)), que possuem bandas de passagem que não podem acomodar toda a largura de banda do sinal. O espectro de frequência do sinal pode ser cortado ou filtrado devido a esses componentes de largura de banda limitada. Outra possível fonte de distorção é devido à sinalização a uma taxa que viola o critério de Nyquist para recepção livre de interferência, ou o que é conhecido como sinalização mais rápida que Nyquist (FTN). Em contraste com a distorção de canal, a distorção FTN intencional pode ser conhecida a priori no lado do receptor.

[00157] Componentes ópticos e elétricos dispersivos são outra fonte potencial de distorção. Componentes nos quais a velocidade de fase do sinal é dependente da frequência exibem dispersão cromática (CD), e componentes nos quais a velocidade de fase do sinal é dependente da polarização exibem dispersão do modo de polarização (PMD). O CD e o PMD podem espalhar um sinal conforme ele se propaga, levando à distorção.

[00158] Independentemente da fonte de distorção do sinal, o resultado pode incluir a propagação do sinal no domínio do tempo. Este espalhamento leva a símbolos no sinal sobrepostos no tempo com símbolos adjacentes, o que é referido como interferência entre símbolos (ISI). Semelhante a outras fontes de interferência, a ISI normalmente degrada o desempenho de um sistema de comunicação.

[00159] A equalização pode ser implementada no lado do receptor para reverter os efeitos da distorção e, portanto, reduzir a ISI introduzida pelo canal. A equalização pode ser alcançada usando equalizadores lineares, como equalizadores no domínio de tempo (TD) ou no domínio de frequência (FD), múltiplas entradas e saídas múltiplas (MIMO). Os equalizadores lineares são geralmente simples de implementar e suas saídas podem ser usadas com eficiência para estimar as deficiências do canal e equalizar a ISI introduzida pelo canal. Por outro lado, os equalizadores lineares também afetarão o ruído associado ao sinal. Em alguns casos, o ruído do sinal é amplificado. Um equalizador linear afetará o ruído em certas frequências de maneira diferente do ruído em outras frequências. Por exemplo, a amplificação de ruído no sinal pode ser dependente da frequência. Isso geralmente é conhecido como coloração de ruído, pois o ruído não pode mais ser considerado ruído branco. A coloração de ruído é prejudicial ao desempenho do receptor e pode levar a um aumento na taxa de erro de bit (BER). É por isso que é desejável implementar um segundo estágio de equalização ou estágio de pós-compensação para lidar com o problema de correlação de ruído. Sumário

[00160] De acordo com um aspecto da presente divulgação, é fornecido um aparelho para pós-compensação de branqueamento de ruído, o aparelho compreendendo: um primeiro filtro de branqueamento configurado para filtrar um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado; e um primeiro equalizador de feedback de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro filtro de branqueamento para receber o primeiro sinal filtrado, o primeiro equalizador de feedback de decisão configurado para aplicar equalização de feedback de decisão (DFE) ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido.

[00161] Em algumas modalidades, o primeiro equalizador de feedback de decisão compreende: um filtro de alimentação direta (FFF) possuindo uma entrada e uma saída; um primeiro combinador possuindo uma primeira entrada, uma segunda entrada, e uma saída; um primeiro dispositivo de decisão possuindo uma entrada e uma saída; e um filtro de retroalimentação (FBF) possuindo uma entrada e uma saída, em que: a entrada do FFF é acoplada à saída do primeiro filtro de branqueamento para receber o primeiro sinal filtrado gerado pelo primeiro filtro de branqueamento; a primeira entrada do primeiro combinador é acoplada à saída do FFF para receber um segundo sinal filtrado gerado pelo FFF; a segunda entrada do primeiro combinador é acoplada à saída pelo FBF para receber um terceiro sinal filtrado gerado pelo FBF; a entrada do primeiro dispositivo de decisão é acoplada à saída do primeiro combinador para receber uma primeira estimativa de símbolos gerado pelo primeiro combinador; a entrada pelo FBF é acoplada à saída do primeiro dispositivo de decisão para receber uma segunda estimativa de símbolos gerada pelo primeiro dispositivo de decisão; o FFF é configurado para o filtro de alimentação direta do primeiro sinal filtrado para gerar o segundo sinal filtrado; o primeiro combinador é configurado para combinar o segundo sinal filtrado gerado pelo FFF e o terceiro sinal filtrado gerado pelo FBF para gerar a primeira estimativa de símbolos; o primeiro dispositivo de decisão é configurado para gerar a segunda estimativa de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos; e o FBF é configurado para filtrar a segunda estimativa de símbolos para gerar o terceiro sinal filtrado.

[00162] Em algumas modalidades, o primeiro dispositivo de decisão é um dispositivo de decisão suave configurado para gerar pelo menos uma razão de probabilidade de registro.

[00163] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende: um primeiro inversor configurado para inverter uma ordem dos símbolos do sinal recebido para gerar um sinal invertido; um segundo filtro de branqueamento possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro inversor para receber o sinal invertido, um segundo filtro de branqueamento configurado para filtrar o sinal invertido para gerar um sinal invertido filtrado; um segundo equalizador de feedback de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo filtro de branqueamento para receber o sinal invertido filtrado, um segundo equalizador de feedback de decisão configurado para aplicar DFE ao sinal invertido filtrado para gerar uma estimativa de símbolos invertida para os símbolos do sinal invertido; um segundo inversor possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo equalizador de feedback de decisão para receber a estimativa de símbolos invertida, um segundo inversor configurado para inverter uma ordem dos símbolos da estimativa de símbolos invertida para gerar uma terceira estimativa de símbolos; um segundo combinador possuindo uma primeira entrada acoplada a uma saída de um segundo inversor para receber a terceira estimativa de símbolos e possuindo uma segunda entrada acoplada à saída do FFF para receber a segunda estimativa de símbolos, um segundo combinador configurado para combinar a terceira estimativa de símbolos e a segunda estimativa de símbolos para gerar uma quarta estimativa de símbolos; e um segundo dispositivo de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo combinador, um segundo dispositivo de decisão configurado para gerar uma decisão de símbolos com base na quarta estimativa de símbolos.

[00164] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende: um preditor de ruído possuindo uma entrada acoplada à saída de um segundo dispositivo de decisão para receber a decisão de símbolos, o preditor de ruído configurado para prever ruído no sinal recebido; e um primeiro subtrator possuindo uma entrada acoplada a uma saída do preditor de ruído para receber o ruído previsto, o primeiro subtrator configurado para subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma quinta estimativa de símbolos.

[00165] Em algumas modalidades, o preditor de ruído compreende: um segundo subtrator possuindo uma entrada acoplada à entrada do preditor de ruído para receber a decisão de símbolos, um segundo subtrator configurado para subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e um codificador preditivo linear possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo subtrator para receber as estimativas de ruído, o codificador preditivo linear possuindo uma saída acoplada à saída do preditor de ruído e configurado para aplicar codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

[00166] Em algumas modalidades, o codificador preditivo linear é ainda configurado para calcular: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛], em que 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão.

[00167] Em algumas modalidades, o primeiro filtro de branqueamento e o filtro de previsão são com base na mesma derivação de filtro.

[00168] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um demapeador suave possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro subtrator para receber a quinta estimativa de símbolos, o demapeador suave configurado para desmapeamento suave a quinta estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a quinta estimativa de símbolos.

[00169] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um decodificador de correção de erro direto (FEC) possuindo uma entrada acoplada a um demapeador suave de saída para receber o primeiro conjunto de LLRs, o decodificador de FEC configurado para decodificar por FEC o primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs.

[00170] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um regenerador possuindo uma entrada acoplada a uma saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o regenerador configurado para regenerar os símbolos do sinal recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00171] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um loop de decodificação possuindo uma entrada acoplada à saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o loop de decodificação sendo configurado para realizar uma ou mais iterações de decodificação.

[00172] Em algumas modalidades, o loop de decodificação compreende uma saída acoplada a uma entrada do primeiro equalizador de feedback de decisão, o primeiro equalizador de feedback de decisão sendo configurado para receber o segundo conjunto de LLRs.

[00173] Em algumas modalidades, o loop de decodificação compreende uma saída acoplada a uma entrada de um equalizador diferente do primeiro equalizador de feedback de decisão, o equalizador diferente do primeiro equalizador de feedback de decisão sendo configurado para receber o segundo conjunto de LLRs.

[00174] De acordo com outro aspecto da presente divulgação, é fornecido um aparelho para pós-compensação de branqueamento de ruído, o aparelho compreendendo: um dispositivo de decisão configurado para gerar uma decisão de símbolos com base em um sinal recebido compreendendo símbolos; um preditor de ruído possuindo uma entrada acoplada a uma saída do dispositivo de decisão para receber a decisão de símbolos, o preditor de ruído configurado para prever ruído no sinal recebido; e um subtrator possuindo uma entrada acoplada a uma saída do preditor de ruído para receber o ruído previsto, o subtrator configurado para subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos.

[00175] Em algumas modalidades, o preditor de ruído compreende: um segundo subtrator possuindo uma entrada acoplada à entrada do preditor de ruído para receber a decisão de símbolos, um segundo subtrator configurado para subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e um codificador preditivo linear possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo subtrator para receber as estimativas de ruído, o codificador preditivo linear possuindo uma saída acoplada à saída do preditor de ruído e configurado para aplicar codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

[00176] Em algumas modalidades, o codificador preditivo linear é ainda configurado para calcular: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛], em que 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão.

[00177] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um demapeador suave possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro subtrator para receber a estimativa de símbolos, o demapeador suave configurado para desmapeamento suave da estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a estimativa de símbolos.

[00178] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um decodificador de correção de erro direto (FEC) possuindo uma entrada acoplada a uma demapeador suave de saída para receber o primeiro conjunto de LLRs, o decodificador de FEC configurado para decodificar por FEC o primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs.

[00179] Em algumas modalidades, o aparelho ainda compreende um regenerador possuindo uma entrada acoplada a uma saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o regenerador configurado para regenerar os símbolos do sinal recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00180] De acordo ainda com outro aspecto da presente divulgação, é fornecido um método para pós-compensação de branqueamento de ruído em um receptor, o método compreendendo: aplicar um filtro de branqueamento a um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado; aplicar equalização de feedback de decisão (DFE) ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido.

[00181] Em algumas modalidades, aplicar DFE ao primeiro sinal filtrado compreende: filtragem de alimentação direta do primeiro sinal filtrado para gerar um segundo sinal filtrado; combinar o segundo sinal filtrado e um terceiro sinal filtrado para gerar uma primeira estimativa de símbolos; gerar uma segunda estimativa de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos; e filtragem de retroalimentação da segunda estimativa de símbolos para gerar o terceiro sinal filtrado.

[00182] Em algumas modalidades, gerar a segunda estimativa de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos compreende gerar uma decisão suave de símbolo com base na primeira estimativa de símbolos.

[00183] Em algumas modalidades, gerar a decisão suave de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos compreende gerar pelo menos uma razão de probabilidade de registro.

[00184] Em algumas modalidades, o filtro de branqueamento é um primeiro filtro de branqueamento, o método compreendendo ainda: inverter uma ordem dos símbolos do sinal recebido para gerar um sinal invertido; aplicar um segundo filtro de branqueamento ao sinal invertido para gerar um sinal invertido filtrado; aplicar DFE ao sinal invertido filtrado para gerar uma estimativa de símbolos invertida para os símbolos do sinal invertido; inverter uma ordem dos símbolos da estimativa de símbolos invertida para gerar a terceira estimativa de símbolos; combinar a segunda estimativa de símbolos e a terceira estimativa de símbolos para gerar uma quarta estimativa de símbolos, e gerar uma decisão de símbolos com base na quarta estimativa de símbolos.

[00185] Em algumas modalidades, o método ainda compreende prever ruído no sinal recebido; e subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma quinta estimativa de símbolos.

[00186] Em algumas modalidades, prever o ruído no sinal recebido compreende: subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e aplicar a codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

[00187] Em algumas modalidades, aplicar LPC às estimativas de ruído compreende calcular: 𝑧̃ [𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛], em que 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão.

[00188] Em algumas modalidades, aplicar um filtro de branqueamento ao sinal recebido compreende gerar derivações de filtro, e aplicar LPC às estimativas de ruído compreende gerar o filtro de previsão com base nas derivações de filtro.

[00189] Em algumas modalidades, o método ainda compreende: desmapeamento suave da quinta estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a quinta estimativa de símbolos.

[00190] Em algumas modalidades, o método ainda compreende decodificação de correção direta de erro (FEC) do primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs.

[00191] Em algumas modalidades, o método ainda compreende gerar novamente os símbolos do símbolo recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00192] Em algumas modalidades, a decodificação por FEC do primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs compreende realizar uma ou mais iterações de um loop de decodificação.

[00193] Em algumas modalidades, realizar cada uma de uma ou mais iterações compreende enviar o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente da DFE aplicado ao primeiro sinal filtrado.

[00194] Em algumas modalidades, realizar cada uma dentre uma ou mais iterações compreende enviar o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de equalização diferente da DFE aplicado ao sinal primeiro filtrado.

[00195] De acordo ainda com outro aspecto da presente divulgação, é fornecido um método para pós-compensação de branqueamento de ruído em um receptor, o método compreendendo: gerar uma decisão de símbolos com base em um sinal recebido compreendendo símbolos; prever ruído no sinal recebido com base na decisão de símbolos; e subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos.

[00196] Em algumas modalidades, gerar a decisão de símbolos com base no símbolo recebido compreende gerar uma decisão suave de símbolo com base no sinal recebido.

[00197] Em algumas modalidades, gerar a decisão de símbolos com base no símbolo recebido compreende gerar uma decisão rígida de símbolo com base no sinal recebido.

[00198] Em algumas modalidades, em que prever o ruído no sinal recebido compreende: subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e aplicar codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

[00199] Em algumas modalidades, aplicar LPC às estimativas de ruído compreende calcular: 𝑧̃ [𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛], em que 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 representa um filtro de previsão, e 𝑒 representa um erro de previsão.

[00200] Em algumas modalidades, aplicar um filtro de branqueamento ao sinal recebido compreende gerar derivações de filtro, e aplicar LPC às estimativas de ruído compreende gerar o filtro de previsão com base na derivação de filtro.

[00201] Em algumas modalidades, o método ainda compreende desmapeamento suave da estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a estimativa de símbolos.

[00202] Em algumas modalidades, o método ainda compreende decodificação de correção direta de erro (FEC) do primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs.

[00203] Em algumas modalidades, o método ainda compreende gerar novamente os símbolos do símbolo recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00204] Em algumas modalidades, decodificação por FEC do primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs compreende realizar uma ou mais iterações de um loop de decodificação.

[00205] Em algumas modalidades, realizar cada uma dentre uma ou mais iterações compreende enviar o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de prever ruído no sinal recebido.

[00206] Em algumas modalidades, realizar cada uma dentre uma ou mais iterações compreende enviar o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de equalização diferente de LPC. Breve descrição dos desenhos

[00207] As modalidades serão agora descritas em detalhes com referência aos diagramas anexos, nos quais:

[00208] A Figura 1 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um receptor implementando um processo de equalização de pós- compensação na saída de um equalizador linear;

[00209] A Figura 2 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador;

[00210] A Figura 3 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método de equalização de feedback de decisão (DFE);

[00211] A Figura 4 é um gráfico ilustrando um exemplo de uma constelação 16QAM;

[00212] A Figura 5 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método de codificação preditiva linear (LPC);

[00213] A Figura 6 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método DFE bidirecional seguido por um método LPC;

[00214] A Figura 7 é um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador com um loop de turbo-equalização;

[00215] A Figura 8 é um fluxograma de operações de exemplo em um aparelho de acordo com as modalidades exemplares descritas aqui; e

[00216] A Figura 9 é outro fluxograma de operações de exemplo em um aparelho de acordo com as modalidades exemplares descritas aqui. Descrição detalhada

[00217] Uma solução para o problema acima mencionado de coloração de ruído envolve pós-compensação através do uso de um filtro de branqueamento seguido por um equalizador de pós- compensação (não linear). A pós-compensação é mostrada na Figura 1, que é um diagrama de blocos que ilustra um exemplo de um receptor implementando um processo de equalização de pós-compensação na saída de um equalizador linear (TD ou FD MIMO).

[00218] A Figura 1 ilustra um sinal recebido inserido em um equalizador linear 100. Na saída do equalizador linear 100, um componente de polarização X e um componente de polarização Y são produzidos e inseridos em um bloco de pós-compensação 102. As saídas do bloco de pós-compensação 102 são então inseridas em um decodificador de correção de erro direto (FEC) 104. Opcionalmente, a saída do decodificador de FEC 104 pode ser retornados ao bloco de pós-compensação 102, formando um loop de decodificação de FEC conforme indicado em 103 na Figura 1. O equalizador linear 100, o bloco de pós-compensação 102 e o decodificador de FEC 104 podem ser implementados como um todo ou parcialmente em hardware, firmware, um ou mais componentes que executam em software ou alguma combinação respectiva. O equalizador da Figura 1 pode ser parte de uma unidade receptora.

[00219] O sinal recebido na Figura 1 inclui uma série de símbolos transmitidos, possivelmente filtrados pelo canal, e sujeitos ao ruído. Em algumas modalidades, o sinal recebido pode ser produzido pela detecção coerente de um sinal óptico em um receptor. Em outras modalidades, o sinal recebido pode ser produzido pela detecção de um sinal de micro-onda em um receptor. Embora o componente de polarização X e o componente de polarização Y sejam mostrados separadamente na Figura 1, esses componentes podem ser tratados juntos.

[00220] O equalizador linear 100 equaliza o sinal recebido, que pode reduzir a ISI associada devido à distorção. Em algumas modalidades, o equalizador linear 100 é um equalizador 2x2 MIMO (ou Butterfly). Entretanto, outras modalidades podem usar outros tipos de equalizadores lineares. Em algumas implementações da Figura 1, o sinal recebido pode ser formatado como dois componentes de polarização ortogonal (polarizações X e Y), em que cada componente pode compreender dois componentes de fase ortogonal (um componente em fase I e um componente de fase por quadratura Q). O equalizador linear 100 separa o sinal recebido ao componente de polarização X e ao componente de polarização Y. Separar o componente de polarização X e o componente de polarização Y pode reduzir ISI causada por PMD introduzido pelo canal. Outras modalidades onde o sinal recebido é tratado como um único componente (ou seja, não formatado com dois componentes de polarização ortogonal) são ainda contemplados.

[00221] Conforme discutido acima, o equalizador linear 100 causa amplificação e coloração do ruído no componente de polarização X e no componente de polarização Y. A mens que a correção adequada seja aplicada, esse ruído amplificado e colorido pode significantemente degradar o desempenho de BER do sistema, exigindo uma SNR mais alta (proporção de sinal para ruído) para alcançar a pós-decodificação por FEC sem erros.

[00222] O sinal na saída do equalizador linear 100 pode ser denotado por 𝑟𝑝 [𝑛], onde 𝑝 se refere à polarização do sinal (X ou Y), e 𝑛 é o índice do símbolo do sinal recebido. A variável 𝑟𝑝 [𝑛] pode ser expressa como: 𝑟𝑝 [𝑛] = 𝑠𝑝 [𝑛] + 𝑧̅[𝑛]. (1)

[00223] Aqui, 𝑠𝑝 [𝑛] é o símbolo transmitido e 𝑧̅[𝑛] é o ruído aditivo colorido. O ruído aditivo colorido pode ainda ser referido como ruído aditivo correlacionado.

[00224] Para direcionar a questão de coloração de ruído, o bloco de pós-compensação 102 é implementado, que inclui um filtro seguido por um equalizador de pós-compensação. Em algumas modalidades, o filtro no bloco de pós-compensação 102 é um filtro de branqueamento. O filtro no bloco de pós-compensação 102 reduz a coloração de ruído no componente de polarização X e no componente de polarização Y.

[00225] Após o estágio de filtragem no bloco de pós-compensação 102, o ruído colorido é branqueado. No entanto, os símbolos no sinal agora estão correlacionados como resultado da filtragem. Essa correlação resulta na distorção do componente de polarização X e do componente de polarização Y do sinal, levando à ISI. A finalidade do equalizador não linear de pós-compensação no bloco de pós- compensação 102 é equalizar a ISI devido a esta correlação, sem amplificar ou colorir o ruído branqueado como resultado da filtragem. Como resultado, a detecção geral e a decodificação do sinal recebido são aprimoradas.

[00226] Em algumas modalidades, a equalização no bloco de pós- compensação 102 resulta em nenhuma melhoria de ruído ou melhoria mínima de ruído.

[00227] Após a equalização no bloco de pós-compensação 102, o componente de polarização X e o componente de polarização Y são encaminhados ao decodificador de FEC 104 para decodificação. O decodificador para decodificação por FEC do componente de polarização X e do componente de polarização Y para produzir bits decodificados. Em algumas modalidades, ambas as polarizações X e Y podem ser conjuntamente codificadas no transmissor e decodificadas no receptor. A decodificação por FEC pode corrigir os erros de detecção do sinal recebido.

[00228] Ao usar o loop de decodificação de FEC opcional 103, a saída do bloco de pós-compensação 102 é enviada ao decodificador de FEC 104 como informação a-priori. Após uma interação de decodificação, o decodificador de FEC 104 fornece informações de saída ou extrínseca em termos de razões de probabilidade de registro (LLRs) ao equalizador de pós-compensação do bloco de pós- compensação 102 como informação a-priori para a próxima interação de equalização. Esse processo é conhecido como turbo-equalização.

[00229] A pós-compensação, como a realizada no bloco de pós- compensação 102, será agora discutida em mais detalhes.

[00230] Com referência à Figura 2, é mostrado um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador. A Figura 2 inclui símbolos recebidos, um bloco de cálculo de derivação de filtro 200, um filtro 202 e um equalizador 204. Os símbolos recebidos são enviados ao bloco de cálculo de derivação de filtro 200 e o filtro 202. A saída do bloco de cálculo de derivação de filtro 200 é ainda enviada ao filtro 202. As saídas do bloco de cálculo de derivação de filtro 200 e o filtro 202 são enviadas ao equalizador 204. A saída do equalizador 204 é então enviada a um decodificador de FEC. O bloco de cálculo de derivação de filtro 200, filtro 202 e equalizador 204 podem ser implementados como um todo ou parcialmente em hardware, firmware, um ou mais componentes que executam software, ou alguma combinação respectiva. O pós-compensador da Figura 2 pode ser parte de um equalizador. Em algumas modalidades, o bloco de pós-compensação 102 da Figura 1 inclui o pós-compensador ilustrado na Figura 2.

[00231] Os símbolos recebidos na Figura 2 incluem ruído colorido, e podem incluir uma polarização ou duas polarizações. Esses símbolos recebidos podem ser recebidos de um equalizador linear, como equalizador linear 100 ilustrado na Figura 1. Em algumas modalidades, os símbolos recebidos se referem a sinais filtrados de banda estreita.

[00232] O bloco de cálculo de derivação de filtro 200 calcula as derivações de filtro, que caracterizam a qualidade do canal e pelo menos um dentre o transmissor e o receptor, que o sinal carregando os símbolos recebidos percorreu. Esse canal, e pelo menos um dentre o transmissor e o receptor pode ser considerado um canal efetivo que o sinal carregando os símbolos recebidos percorreu. Conforme observado acima, esse canal efetivo pode incluir um equalizador linear. As derivações de filtro ainda representam a coloração de ruído associada com os símbolos recebidos. As derivações de filtro são denotadas como 𝑔 = 𝑔1 , 𝑔2 … 𝑔𝑀 , onde 𝑀 denota o comprimento de filtro. As derivações de filtro podem ainda ser consideradas coeficientes de filtro.

[00233] Em algumas modalidades, o cálculo dessas derivações de filtro é baseado em sinais piloto, que são sinais que são conhecidos no lado do receptor, bem como no lado do transmissor. O cálculo da derivação do filtro pode ser realizado usando uma variedade de métodos, incluindo estimativa de espectro autorregressiva e métodos adaptativos, como mínimo quadrado médio.

[00234] Em algumas implementações da Figura 2, o número de derivações pode ser escolhido para melhorar a eficiência de acordo com um padrão estimado, de modo que qualquer valor de torneira maior do que uma porcentagem predefinida da torneira principal seja perseverado. As derivações de filtro podem ser de valor real ou de valor complexo.

[00235] Em algumas implementações da Figura 2, as derivações de filtro são calculadas apenas uma vez. Entretanto, em outras implementações, as derivações de filtro são recalculadas periodicamente.

[00236] Uma vez que as derivações do filtro são calculadas, elas são enviadas para o filtro 202. Em algumas modalidades, o filtro 202 é um filtro de branqueamento usado para branquear o ruído colorido associado aos símbolos recebidos. No entanto, como discutido acima, filtrar os símbolos recebidos pode fazer com que os símbolos filtrados se tornem correlacionados.

[00237] O sinal filtrado emitido do filtro 202 é denotado como 𝑎𝑝 [𝑛], que pode ser expresso como: 𝑎𝑝 [𝑛] = ∑𝑀 𝑚=1 𝑔[𝑚] 𝑠𝑝 [𝑛 − 𝑚] + 𝑧̂ [𝑛]. (2)

[00238] Aqui, 𝑧̂[𝑛] é o ruído aditivo branco produzido pela filtragem do ruído colorido 𝑧̅[𝑛] com o filtro 202.

[00239] O equalizador 204 pode ser considerado um equalizador pós-compensação, um equalizador não linear, um equalizador não linear pós-compensação ou um equalizador de segundo estágio. Vários métodos de equalização diferentes podem ser usados pelo equalizador

204. Em um exemplo, o equalizador 204 usa um método BCJR (Bahl, Cocke, Jelinek e Raviv), que é o símbolo ideal por detector de símbolo. Em outro exemplo, o equalizador 204 usa um método de estimativa de sequência de máxima verossimilhança (MLSE), como um algoritmo de Viterbi ou um algoritmo de Viterbi de saída suave (SOVA). O método MLSE é o detector de sequência ideal. No entanto, os métodos BCJR e MLSE podem sofrer de uma grande complexidade de computação.

[00240] Os métodos BCJR e MLSE, bem como as versões modificadas dos métodos BCJR e MLSE, incluindo métodos de estado reduzido e bidirecionais, consistem em uma estrutura de treliça. A complexidade de cálculo da treliça aumenta exponencialmente conforme o tamanho da constelação de símbolo (por exemplo, QPSK (modulação de fase de quadratura), 64-QAM (modulação de amplitude de quadratura)) e o comprimento do filtro aumenta. Além disso, a treliça pode apresentar atrasos significativos. Esses problemas tornam os métodos BCJR e MLSE difíceis de implementar em hardware quando os recursos são limitados, mesmo com paralelização das estruturas da treliça. Os recursos que são limitados nas implementações do equalizador de hardware podem incluir energia, capacidade de resfriamento e número de portas.

[00241] A complexidade computacional e os atrasos associados aos métodos BCJR e MLSE são compostos quando o equalizador de pós- compensação é implementado dentro de um loop de decodificação, como o loop de decodificação FEC 103 ilustrado na Figura 1. Nessas implementações, a complexidade computacional e o atraso causam pelo equalizador de pós-compensação pode limitar significativamente o número de iterações de decodificação global, bem como o número de iterações de decodificação FEC internas.

[00242] Aspectos da presente divulgação se referem a métodos pós- compensação e pós-compensadores que podem realizar branqueamento de ruído e equalização pós-compensação com desempenho de BER comparável ao método ideal usando menos recursos. De acordo com alguns desses aspectos, a complexidade computacional e o atraso dos métodos de pós-compensação aumentam linearmente com o tamanho da constelação de símbolos e o comprimento do filtro de branqueamento. Além disso, os métodos de pós-compensação podem ser implementados em combinação quando um melhor desempenho do equalizador é necessário, ou separadamente quando uma baixa complexidade computacional é necessária.

[00243] Em algumas modalidades da presente divulgação, a equalização de feedback de decisão (DFE) é usada como um método para a equalização pós-compensação. DFE é um método de equalização não linear que pode apresentar desempenho de BER melhorado em comparação com equalizadores lineares. O DFE pode ser especialmente útil com canais severamente distorcidos, por exemplo, quando as raízes da transformada Z da resposta ao impulso do canal estão perto do círculo unitário. A complexidade computacional do método DFE também é relativamente baixa em comparação com os métodos BCJR e MLSE. Por exemplo, a complexidade computacional do método DFE aumenta linearmente com o tamanho da constelação de símbolos e o comprimento do filtro de branqueamento.

[00244] Com referência à Figura 3, é mostrado um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método DFE. A Figura 3 inclui símbolos transmitidos 𝑠, filtro de branqueamento 300, ruído aditivo branco 𝑧̂, sinal filtrado 𝑎, filtro de alimentação direta (FFF) 302, símbolos estimados 𝑠̅ e símbolos decididos 𝑠̂ , dispositivo de decisão 304 e filtro de retrocesso de alimentação (FBF) 306. As funções de transferência do filtro de branqueamento 300, o FFF 302 e o FBF 306 são denotadas como 𝐺(𝑧), 𝐹(𝑧), e 𝐵(𝑧) − 1, respectivamente. Aqui, 𝑧 denota uma variável de domínio de frequência complexa. Similar ao pós-compensador da Figura 2, o pós-compensador da Figura 3 pode ser parte de um equalizador. Em algumas modalidades, o bloco de pós-compensação 102 da Figura 1 inclui o pós-compensador ilustrado na Figura 3.

[00245] Na Figura 3, os símbolos transmitidos 𝑠 são inseridos ao filtro de branqueamento 300. A saída do filtro de branqueamento 300 é combinada com o ruído aditivo branco 𝑧̂ para formar o sinal filtrado 𝑎. O sinal filtrado 𝑎 é então inserido no FFF 302. A saída do FFF 302 é combinada com a saída pelo FBF 306 para formar os símbolos estimados 𝑠̅. Os símbolos estimados 𝑠̅ são inseridos no dispositivo de decisão 304, que realiza uma decisão suave ou rígida nos símbolos estimados 𝑠̅ e emite os símbolos decididos 𝑠̂ . Os símbolos decididos 𝑠̂ são então inseridos no FBF 306.

[00246] Os símbolos transmitidos 𝑠 podem ser recebidos de um equalizador linear, como equalizador linear 100, e são inseridos no filtro de branqueamento 300. Embora não mostrado na Figura 3, o filtro de branqueamento 300 reduz a coloração de ruído associada com os símbolos transmitidos 𝑠, produzindo ruído aditivo branco 𝑧̂. Conforme discutido acima, o filtro de branqueamento 300 pode ainda resultar na correlação dos símbolos transmitidos 𝑠. O sinal filtrado 𝑎 é uma combinação desses símbolos correlacionados e o ruído aditivo branco 𝑧̂. Deve ser entendido que embora os símbolos transmitidos 𝑠 e o ruído aditivo branco 𝑧̂ sejam mostrados como entradas separadas na Figura 3, nas aplicações práticas os símbolos transmitidos e o ruído aditivo branco seriam recebidos como um sinal.

[00247] Similar à equação (2) discutida acima, o sinal filtrado 𝑎 ilustrado na Figura 3 pode ser expresso como: 𝑎𝑝 [𝑛] = ∑𝑀 𝑚=1 𝑔[𝑚] 𝑠𝑝 [𝑛 − 𝑚] + 𝑧̂ [𝑛] = 𝐺𝑠𝑝 + 𝑧̂ . (3)

[00248] O método DFE processa o sinal filtrado a e fornece os símbolos decididos 𝑠̂ . O método DFE inclui dois filtros principais: FFF 302 e FBF 306. Ambos os filtros podem ser otimizados com base no critério de erro quadrático médio mínimo (MMSE). O FFF 302 processa o sinal filtrado 𝑎, e o FBF 306 forma uma combinação linear ponderada das decisões de símbolo anteriores pelo dispositivo de decisão 304. O FBF 306 então cancela o ISI causado pelos símbolos anteriores da saída do FFF 302 para produzir a estimativa símbolos 𝑠̅. Os símbolos estimados 𝑠̅ podem ser expressos como:

𝐿 𝐿

𝐹 𝑠̅[𝑛] = ∑𝑘=1 𝐵 𝑓[𝑘 ]𝑎[𝑛 − 𝑘 ] − ∑𝑘=1 𝑏[𝑘 ]𝑠̂ [𝑛 − 𝑘]. (4)

[00249] Aqui, 𝑓[𝑘] e 𝑏[𝑘] são as representações de domínio de tempo de 𝐹 (𝑧) = ∑𝑘 𝑓[𝑘]𝑧 −𝑘 , e 𝐵(𝑧) = ∑𝑘 𝑏[𝑘]𝑧 −𝑘 , respectivamente. 𝐿𝐹 e 𝐿𝐵 denotam o número de derivações para o FFF e FBF, respectivamente. Solucionar a equação (4) para 𝑓 e 𝑏, as seguintes equações são produzidas: −1 𝑓 = ((𝛷𝑔𝑔 − 𝐷 𝐷 𝐻 ) + 𝜎 2 𝐼) 𝑔; e (5) 𝑏 = 𝐷 𝐻 𝑓. (6)

[00250] Aqui, 𝐷 é a matriz de convolução do filtro g, 𝛷𝑔𝑔 é a matriz de autocorrelação das derivações de filtro 𝑔, 𝜎 2 é a variação de ruído por dimensão real e 𝐼 é a matriz de identidade. Em algumas implementações da Figura 3, as variáveis 𝑓 e 𝑏 são fixadas após as equações (5) e (6) serem solucionadas. Entretanto, em outras implementações, as derivações de filtro 𝑔 são atualizadas periodicamente e, portanto, as variáveis 𝑓 e 𝑏 podem ser atualizadas certamente.

[00251] Um problema associado à implementação do método DFE é o cálculo da matriz inversa exigido na equação (5). No entanto, este cálculo pode ser simplificado observando que a matriz, 𝛬 = (𝛷𝑔𝑔 − 𝐷 𝐷 𝐻 ) + 𝜎 2 𝐼, é uma matriz definida positiva. Portanto, Λ pode ser fatorado em 𝛬 = 𝐿 ∗ 𝐿′, usando decomposição de Cholesky, onde 𝐿 é uma matriz triangular inferior, o cálculo do inverso de 𝐿 pode ser implementado de forma eficiente usando operações de transformação de linha.

[00252] O dispositivo de decisão pode ser implementado como um todo ou parcialmente em hardware, firmware, um ou mais componentes que executam software, ou alguma combinação respectiva. De acordo com algumas modalidades da Figura 3, o dispositivo de decisão 304 é um dispositivo de decisão rígida, como um slicer de decisão rígida, que toma uma decisão referente a cada um dentre símbolos estimados 𝑠̅. Nessa modalidades, símbolos decididos 𝑠̂ são símbolos de decisão rígida. O método DFE então opera sob a suposição que as decisões prévias estão corretas.

[00253] De acordo com outras modalidades, o dispositivo de decisão 304 é um dispositivo de decisão suave. Um dispositivo de decisão suave requer conhecimento da variação de ruído em um sinal e fornece uma melhor estimativa dos símbolos decididos. Um dispositivo de decisão suave pode reduzir o efeito de propagação de erro em DFE comparado com um dispositivo de decisão rígida. Nestas modalidades, símbolos decididos 𝑠̂ são símbolos de decisão suave. O dispositivo de decisão suave gera os símbolos de decisão suave 𝑠̂ com base em duas etapas. Na primeira etapa, o dispositivo de decisão suave computa a razão de probabilidade de registro (LLR) 𝜆𝑏 dos bits constituindo os símbolos estimados 𝑠̅. Isso é ainda conhecido como desmapeamento suave. Na segunda etapa, o dispositivo de decisão suave usa as LLRs computados para gerar os símbolos decididos suaves 𝑠̂ . A título de exemplo, para um símbolo com uma constelação QPSK e processamento separado por dimensão da constelação, essas duas etapas podem ser realizadas da seguinte forma: 2𝑠̅ 𝜆𝑏 = ;e (7) 𝜎2 𝑠̅ 𝑠̂ = tanh(0.5𝜆𝑏 ) = tanh ( 2) . (8) 𝜎

[00254] Em algumas modalidades, a implementação da função tanh é realizada usando uma tabela de consulta que consiste em relativamente poucos elementos, explorando as seguintes propriedades da função tanh: a) A função tanh possui simetria ímpar, assim tanh(−𝑥 ) = tanh(𝑥); e b) A função tanh aproxima-se de 1 conforme x se aproxima do infinito, assim tanh(𝑥) ≈ 1, para 𝑥 ≥ 3.

[00255] Quando constelações maiores são usadas, como constelações QAM de ordem superior, o cálculo de LLRs pode se tornar mais complexo computacionalmente. No entanto, alguns aspectos da presente divulgação usam fórmulas simplificadas para o cálculo de LLRs para reduzir a complexidade, conforme descrito abaixo.

[00256] A Figura 4 é um gráfico que ilustra um exemplo de uma constelação 16QAM. A Figura 4 inclui uma dimensão real no eixo de uma dimensão imaginária no eixo y. As localizações de 16 símbolos na constelação também são ilustradas.

[00257] Para cada dimensão da constelação 16QAM ilustrada na Figura 4, as LLRs podem ser calculados por: 𝑠̅𝑑 , |𝑠̅𝑑 | ≤ 2 𝜆𝑏1 = { 2(𝑠̅𝑑 − 1), 𝑠̅𝑑 > 2 ; e (9) 2(𝑠̅𝑑 + 1), 𝑠̅𝑑 < −2 4(−|𝑠̅𝑑 |+2) 𝜆𝑏2 = . (10) 𝜎2

[00258] Aqui, 𝑑 denota o componente real ou imaginário de símbolos estimados 𝑠̅. Usando as equações (9) e (10), a estimativa de símbolo suave pode ser calculada por: 1 2𝜆𝑏1 𝑃= 4𝜆 = 1 − 0.5 (1 + tanh ( )); (11) 1+exp( 𝑏1 ) 𝜎2 𝜎2 𝜆𝑏2 𝑄 = tanh ( ); e (12) 2 𝑠̂𝑑 = (2𝑃 − 1)𝑄. (13)

[00259] Embora as equações (9) a (13) não representem um cálculo exato de LLRs, essas equações podem ser menos complexas do que o cálculo exato. A aproximação da função tanh descrita acima também pode ser implementada nas equações (11) e (12) para melhorar a velocidade e a eficiência do dispositivo de decisão de símbolo suave.

[00260] Em outras modalidades da presente divulgação, a codificação preditiva linear (LPC) é usada como um método para equalização de pós-compensação. LPC é o processo de prever o valor de uma amostra com base em uma combinação linear das amostras passadas. O ruído associado com os símbolos recebidos de um equalizador linear está correlacionado, e explorando esse ruído correlação pode levar a melhorias adicionais na operação de um equalizador de pós-compensação. Em outras palavras, o método LPC pode ser implementado para prever amostra de ruído associada com um símbolo atual recebido com base na amostra de ruídos associados com símbolos anteriores.

[00261] Matematicamente, amostras de ruído previsto 𝑧̃ que são fornecidas usando o método LPC podem ser expressas como: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛]. (14)

[00262] Aqui, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 representa um filtro de previsão, e 𝑒 representa um erro de previsão. Em algumas modalidades, o filtro de previsão que minimiza o erro quadrático médio (MSE) corresponde às derivações de filtro 𝑔 discutidas acima, com a primeira derivação definida a zero, ou seja, g(1)=0. Nestas modalidades, a equação (14) pode ser expressa como: 𝑧̃[𝑛] = −𝑔1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑔2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑔𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛]. (15)

[00263] A complexidade computacional associada à implementação do método LPC pode ser relativamente baixa. Por exemplo, o método LPC é independente do tamanho da constelação e é linearmente dependente do comprimento do filtro de predição. Em algumas implementações, o comprimento do filtro de predição pode ser 3 ~ 5. Uma desvantagem do método LPC é que ele adiciona erro de previsão às amostras de ruído previstas. No entanto, em algumas implementações do método LPC, a redução de ruído devido à subtração das amostras de ruído previstas é maior do que o erro de predição adicionado e, portanto, o método LPC é benéfico.

[00264] Com referência à Figura 5, é mostrado um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método LPC. A Figura 5 inclui sinal recebido r, dispositivo de decisão 500, símbolos decididos 𝑠̂ , subtrator 502, ruído aditivo colorido 𝑧̅, derivações de filtro 𝑔, bloco de LPC 504, amostras de ruído previsto 𝑧̃, subtrator 506 e símbolos estimados 𝑠̃ . O sinal recebido r é inserido ao dispositivo de decisão 500, ao subtrator 502 e ao subtrator 506. Os símbolos decididos 𝑠̂ são emitidos do dispositivo de decisão 500 e ainda inseridos no subtrator 502. O ruído aditivo colorido 𝑧̅ é inserido no bloco de LPC 504. As derivações de filtro 𝑔 são ainda inseridas no bloco de LPC 504. As amostras de ruído previsto 𝑧̃ são emitidas do bloco de LPC 504 e inseridas no subtrator 506. Os símbolos estimados 𝑠̃ são emitidos do subtrator 506.

[00265] Na Figura 5, o sinal recebido r é demapeado usando decisões suaves ou decisões rígidas. Portanto, o dispositivo de decisão 500 pode ser um dispositivo de decisão suave ou um dispositivo de decisão rígida. Semelhantemente, os símbolos decididos 𝑠̂ podem ser símbolos de decisão suave ou símbolos de decisão rígida. Em algumas modalidades, o dispositivo de decisão 500 é similar ao dispositivo de decisão 304.

[00266] Os símbolos decididos 𝑠̂ são subtraídos do sinal recebido pelo subtrator 502 para fornecer uma estimativa do ruído associado com os símbolos recebidos 𝑟. A estimativa do ruído associado com os símbolos recebidos 𝑟 é o ruído aditivo colorido 𝑧̅. O ruído aditivo colorido 𝑧̅ é ainda processado usando LPC para gerar as amostras de ruído previsto 𝑧̃. O bloco de LPC 504 realiza o método LPC no ruído aditivo colorido 𝑧̅. O bloco de LPC 504 pode usar a equação 14 ou a equação

15 definida acima para implementar o método LPC. As amostras de ruídos previstos 𝑧̃ são subtraídas do sinal recebido r usando o subtrator 506 para produzir os símbolos estimados 𝑠̃ . Os subtratores 502 e 506 podem ser implementados como um todo ou parcialmente em hardware, firmware, uma ou mais componentes que executam software, ou alguma combinação respectiva.

[00267] Em algumas modalidades da presente divulgação, uma combinação dos métodos DFE e LPE é usada para equalização de pós- compensação. Por exemplo, o método DFE seguido pelo método LPC pode ser usado para equalização de pós-compensação.

[00268] Com referência à Figura 6, é mostrado um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador usando um método DFE bidirecional seguido por um método LPC. A Figura 6 inclui um sinal recebido 𝑟, blocos de ordem inversa do símbolo 600 e 610, filtros de branqueamento 602 e 604, blocos de DFE 606 e 608, símbolos estimados 𝑠̅, 𝑠̅1, 𝑠̅2 e 𝑠̃ , bloco de estimativa de ruído 612, derivações de filtro 𝑔 e bloco de LPC 614. O pós-compensador da Figura 6 pode ser parte de um equalizador. Em algumas modalidades, o bloco de pós- compensação 102 da Figura 1 inclui o pós-compensador ilustrado na Figura 6.

[00269] O sinal recebido 𝑟 é enviado ao filtro de branqueamento 602, que envia sua saída ao bloco de DFE 606, produzindo os símbolos estimados 𝑠̅1. O sinal recebido 𝑟 é ainda enviado ao bloco de ordem inversa do símbolo 600, que envia sua saída ao filtro de branqueamento 604 seguida pelo bloco de DFE 608, produzindo os símbolos estimados 𝑠̅2 . As saídas do bloco de DFE 608 são então enviadas ao bloco de ordem inversa do símbolo 610. As saídas do bloco de DFE 606 e do bloco de ordem inversa do símbolo 610 são combinadas para formar os símbolos estimados 𝑠̅. O bloco de estimativa de ruído 612 computa estimativas de ruído associado com o sinal recebido 𝑟, que é enviada ao bloco de LPC 614. O bloco de LPC 614 então computa ruído previsto associado com o sinal recebido 𝑟, usando as derivações de filtro 𝑔 como uma entrada. O ruído previsto associado com sinal recebido 𝑟 é então subtraído do sinal recebido 𝑟 pelo subtrator 616 para produzir os símbolos estimados 𝑠̃ .

[00270] O sinal recebido 𝑟 é um sinal com ruído colorido equalizado, e é uma combinação de símbolos transmitidos 𝑠 e do ruído aditivo colorido 𝑧̅. Em algumas modalidades, o sinal equalizado 𝑟 é uma saída de um equalizador linear, como o equalizador linear 100.

[00271] A combinação do filtro de branqueamento 602 e o bloco de DFE 606 opera em uma forma similar ao pós-compensador ilustrado na Figura 3. A combinação do filtro de branqueamento 604 e do bloco de DFE 608 ainda opera em uma forma similar ao pós-compensador ilustrado na Figura 3. Entretanto, a ordem dos símbolos transmitidos 𝑠 no sinal recebido 𝑟 foi invertida usando o bloco de ordem inversa do símbolo 600. O bloco de ordem inversa do símbolo 600 vira a sequência de símbolos no sinal recebido 𝑟 de modo que o primeiro símbolo se torna o último símbolo. Por exemplo, a operação de ordem inversa do símbolo pode ser expressa como, 𝑟(𝑒𝑛𝑑: −1: 1). Após os símbolos estimados 𝑠̅2 serem produzidos, a ordem é invertida novamente usando o bloco de ordem inversa do símbolo 610 para corresponder a ordem do símbolo nos símbolos estimados 𝑠̅1. Este conceito de inverter a ordem da sequência de um sinal recebido é conhecido coma DFE reverso, o que pode levar a diferentes estimativas de símbolo quando comparado aa DFE direto.

[00272] Na Figura 6, assume-se que o filtro 𝑔 é um filtro de branqueamento com valor real. Entretanto, esse pode não ser o caso em todas as implementações do método DFE bidirecional. Neste caso que 𝑔 é um filtro de branqueamento com valor complexo para a direção direta, na direção inversa o filtro de branqueamento seria o conjugado de 𝑔.

[00273] Os símbolos estimados 𝑠̅1 e 𝑠̅2 são a média para formar os símbolos estimados 𝑠̅. Esses símbolos estimados 𝑠̅ pode ter distâncias euclidianas mais próximas dos símbolos transmitidos 𝑠 quando comparados com o sinal recebido 𝑟. Este método de usar DFE direto e DFE reverso juntos é conhecido coma DFE bidirecional, que pode levar a um ganho de ~ 0,6 dB em SNR em comparação com DFE direto sozinho. No entanto, deve ser apreciado que a pós-compensação usando um método DFE seguido por um método LPC pode ser realizada sem DFE bidirecional. De acordo com algumas modalidades, apenas um de DFE direto e DFE traseiro é usado em combinação com o método LPC.

[00274] Seguindo a geração dos símbolos estimados 𝑠̅, uma estimativa de ruído associada com o sinal recebido 𝑟 é calculada pelo bloco de estimativa de ruído 612. Em algumas implementações, o bloco de estimativa de ruído 612 realiza esse cálculo usando a equação, ̅ ), onde 𝑓 (𝑠̅ 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 = 𝑟 − 𝑓 (𝑠̅ ̅ ) representa um dispositivo de decisão como ̅ ) um dispositivo de decisão suave ou rígida. O dispositivo de decisão 𝑓 (𝑠̅ produz decisões para os símbolos estimados 𝑠̅. Em algumas ̅ ) podem operar em uma forma modalidades, o dispositivo de decisão 𝑓 (𝑠̅ similar ao dispositivo de decisão 304. O cálculo de 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 pode ser realizado, por exemplo, por um subtrator. As estimativas de ruído são então enviadas ao bloco de LPC 614. A estimativa de ruído produzida pelo bloco de estimativa de ruído 612 pode ser considerada uma ampla estimativa de ruído.

[00275] O bloco de LPC 614 realiza o método LPC nas estimativas de ruído. O bloco de LPC 614 pode operar em uma forma similar ao pós-compensador ilustrado na Figura 5. Entretanto, não há dispositivo de decisão no bloco de LPC 614. Na Figura 6, o filtro de previsão usado pelo bloco de LPC 614 é com base na derivações de filtro 𝑔, que são ainda usadas pelo filtro de branqueamentos 602 e 604. O bloco de LPC 614 pode realizar o cálculo mostrado na equação (15), onde o 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 calculado no bloco de estimativa de ruído 612 é usado como os valores de 𝑧̅ na equação (15). Visto que o ruído associado com o sinal recebido 𝑟 é correlacionado, o método LPC pode ser usado para prever o valor de uma amostra de ruído atual com base nas amostras de ruído passadas. O bloco de LPC 614 portanto produz um ruído previsto associado com o sinal recebido 𝑟. O bloco de estimativa de combinação de ruído 612 e o bloco de LPC 614 podem ser considerados um preditor de ruído. O ruído previsto associado com o sinal recebido 𝑟 é então subtraído do sinal recebido 𝑟 pelo subtrator 616 para formar os símbolos estimados 𝑠̃ .

[00276] O pós-compensador da Figura 6 pode exibir desempenho de BER melhorado em comparação com os métodos DFE e LPC implementados separadamente. Por exemplo, usar o método LPC em combinação com o método DFE pode resultar em ganho de ~ 0,1-0,2 dB em SNR em comparação com o método DFE sozinho. Em algumas implementações, o pós-compensador da Figura 6 exibe um desempenho de BER comparável ao método BCJR enquanto usa menos recursos.

[00277] Em algumas modalidades da presente divulgação, os pós- compensadores ilustrados nas Figuras 3, 5 e 6 são implementados, pelo menos parcialmente, dentro de um loop de turbo-equalização, como o loop de turbo-equalização 103 ilustrado na Figura 1. Por exemplo, um equalizador de pós-compensação pode trocar a informação a-priori com um decodificador de FEC na ordem para melhorar pelo menos um dentre detecção e desempenho de decodificação. Durante cada iteração do loop de turbo-equalização, o equalizador de pós- compensação equaliza um sinal filtrado. O equalizador de pós- compensação então emite valores LLR, que são escalados e enviados para um decodificador FEC como informação a priori para uso durante a decodificação. A saída do decodificador FEC também inclui valores LLR e é escalonada e enviada de volta ao equalizador de pós- compensação como informação a priori para uso durante a equalização de pós-compensação na iteração seguinte.

[00278] Em um loop de turbo-equalização, a complexidade computacional e o atraso associados aos equalizadores pós- compensação podem formar um problema de gargalo do ponto de vista da implementação. De acordo com algumas modalidades da presente divulgação, uma implementação de baixa complexidade de um equalizador pós-compensação que é adequado para loops de turbo- equalização é fornecida, o que produz um desempenho de BER comparável aos métodos BCJR e MLSE.

[00279] Com referência à Figura 7, é mostrado um diagrama em blocos ilustrando um exemplo de um pós-compensador com um loop de turbo-equalização. A Figura 7 inclui um sinal recebido, um bloco de cálculo de derivação de filtro 700, um filtro 702, um bloco de LPC/DFE 704, blocos de cálculo LLR 705 e 707, um bloco de LPC 706, blocos de escala 708 e 710, e um decodificador de FEC 712.

[00280] Na Figura 7, o sinal recebido é enviado ao bloco de cálculo de derivação de filtro 700. O sinal recebido é ainda enviado ao filtro 702 e ao bloco de equalização de LPC 706. A saída do bloco de equalização de LPC 706 é enviada ao bloco de cálculo de LLR 707. A saída do filtro 702 é enviada ao bloco de LPC/DFE 704. A saída do bloco de LPC/DFE 704 é enviada ao bloco de cálculo de LLR 705. As saídas de ambos o bloco de cálculo de LLR 707 e o bloco de cálculo de LLR 705 são enviadas ao bloco de escala 708. A saída do bloco de escala 708 é enviada ao decodificador de FEC 712. A saída do decodificador de FEC 712 é enviada ao bloco de escala 710, e a saída de bloco de escala 710 é enviada ao bloco de LPC 706.

[00281] O sinal recebido na Figura 7 inclui uma série de símbolos transmitidos, bem como ruído colorido. O sinal recebido pode incluir uma polarização ou múltiplas polarizações. O sinal recebido pode ser recebido de um equalizador linear, como equalizador linear 100 ilustrado na Figura 1.

[00282] O bloco de cálculo de derivação de filtro 700 da Figura 7 é similar ao bloco de cálculo de derivação de filtro 200 da Figura 2. O bloco de cálculo de derivação de filtro 700 calcula derivações de filtro para uso no filtro 702. Em algumas implementações, as derivações de filtro são ainda usadas no filtro de previsão de LPC do bloco de LPC/DFE 704 e do bloco de LPC 706. As derivações de filtro podem ser calculadas uma vez, ou elas podem ser calculadas periodicamente.

[00283] Após as derivações de filtro serem calculada, o pós- compensador da Figura 7 realiza múltiplas iterações de um loop de turbo-equalização para cada símbolo no sinal recebido. Na primeira interação do loop de turbo-equalização para um símbolo específico, filtrar usando o filtro 702 é realizado para reduzir o ruído colorido associado com o símbolo específico. Esse filtro é similar ao filtro 202 ilustrado na Figura 2. Em algumas implementações, o filtro 702 é um filtro de branqueamento.

[00284] Seguindo o filtro 702 no primeira interação, a equalização de pós-compensação é realizada no bloco de LPC/DFE 704, que pode usar o método DFE, o método LPC, ou uma combinação do método DFE e do método LPC. Em algumas implementações, a equalização de pós- compensação é realizada no bloco de LPC/DFE 704 usando um método similar ao método ilustrado na Figura 6. Em outras implementações, o bloco de LPC/DFE 704 não usa o método LPC. Nestas implementações, a equalização de pós-compensação pode ser realizada no bloco de LPC/DFE 704 usando o método de equalização de pós-compensação ilustrado na Figura 3. Em outras implementações, o bloco de LPC/DFE

704 não usa o método DFE. Nestas implementações, a equalização de pós-compensação pode ser realizada no bloco de LPC/DFE 704 usando o método de equalização de pós-compensação ilustrado na Figura 5.

[00285] O bloco de DFE/LPC 704 produz uma estimativa do símbolo específico que é então enviada para o bloco de cálculo de LLR 705. O bloco de cálculo 705 então calcula um valor de LLR (ou valores de LLR) para a estimativa do símbolo específico. Este valor de LLR é então enviado para o bloco de escala 708, que multiplica o valor de LLR por um fator de escala. Seguindo o bloco de escala 708, o valor de LLR é então enviado para o decodificador de FEC 712, que recupera a palavra-código transmitida. O bloco de escala 708 pode ser implementada, por exemplo, se o decodificador de FEC 712 tiver uma precisão de ponto fixo limitada. Deve-se notar que o bloco de LPC 706 é contornado na primeira iteração do loop de turbo-equalização.

[00286] Na segunda interação do loop de turbo-equalização da Figura 7, as informações de saída ou extrínseca do decodificador de FEC 712 são escaladas pelo bloco de escala 710 e enviadas ao bloco de LPC 706. O bloco de LPC 706 usa as informações escaladas de saída ou extrínseca do decodificador de FEC 712 como informação a- priori para gerar estimativas suaves dos símbolos transmitidos e usa essas estimativas para calcular uma estimativa do ruído subtraindo do sinal recebido. Então um ruído previsto associado com o sinal recebido é computado pelo método LPC. O ruído previsto é subtraído do sinal recebido, que é seguido por desmapeamento suave. O bloco de cálculo de LLR 707 realiza o desmapeamento suave para produzir um valor de LLR atualizado para a segunda interação do loop de turbo-equalização. O valor de LLR atualizado é escalado e alimentado ao decodificador de FEC 712. Em algumas implementações, a equalização de pós- compensação é realizada no bloco de LPC 706 usando um método similar ao método ilustrado na Figura 5.

[00287] As LLRs atualizadas das estimativas de símbolo suave que são enviadas ao decodificador de FEC 712 na segunda interação podem ser mais precisas do que as LLRs da estimativa de símbolo suave enviada ao decodificador de FEC 712 na primeira interação. O método de pós-equalização da Figura 7 pode finalizar após a segunda interação. De modo alternativo, qualquer número de iterações adicionais pode ainda ser realizado para melhorar mais as estimativas de símbolo suave usando o bloco de LPC 706. Por exemplo, um total de 3 ou 4 iterações pode ser realizado. Deve ser entendido que o filtro 702 e o bloco de LPC/DFE 704 são desviados em todas as iterações do loop de turbo-equalização após a primeira interação. Após todas as iterações do loop de turbo-equalização terem sido realizadas, as LLRs finais na saída do decodificador de FEC 712 podem ser usadas para regenerar os símbolos no sinal recebido.

[00288] Embora os blocos de cálculo LLR 705 e 707 sejam descritos como produzindo valores de LLR, no geral, os blocos de cálculo LLR 705 e 707 podem produzir qualquer medida de confiabilidade adequada para os símbolos estimados.

[00289] A Figura 8 é um fluxograma de operações de exemplo 800 for pós-compensação de branqueamento de ruído de acordo com as modalidades exemplares descritas aqui. No bloco 802, um filtro de branqueamento é aplicado a um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado. No bloco 804, DFE é então aplicado ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido. Opcionalmente, no bloco 806, ruído no sinal recebido é previsto. Opcionalmente, no bloco 808, o ruído previsto é então subtraído do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos. Opcionalmente, no bloco 810, desmapeamento suave é realizado na estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de LLRs para a estimativa de símbolos. Opcionalmente, no bloco 812, a decodificação por FEC é aplicada ao primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs. Opcionalmente, conforme indicado em 814, operações de exemplo 800 podem retornar ao bloco 804 do bloco 814 como uma parte para realizar uma ou mais iterações de um loop de decodificação que envia o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente da DFE aplicado ao primeiro sinal filtrado.

[00290] As operações de exemplo 800 são ilustrativas de uma modalidade de exemplo. Várias maneiras de realizar as operações ilustradas, bem como exemplos de outras operações que podem ser realizadas, são descritas neste documento. Outras variações podem ser ou tornar-se aparentes.

[00291] Por exemplo, em algumas modalidades, aplicar DFE no bloco 804 pode incluir filtragem de alimentação direta do primeiro sinal filtrado para gerar um segundo sinal filtrado; combinar o segundo sinal filtrado e um terceiro sinal filtrado para gerar uma primeira estimativa de símbolos; gerar uma segunda estimativa de símbolos ou decisão com base na primeira estimativa de símbolos; e filtragem de retroalimentação da segunda estimativa de símbolos ou decisão para gerar o terceiro sinal filtrado. Em outras modalidades, gerar a segunda estimativa de símbolos ou decisão com base na primeira estimativa de símbolos inclui gerar uma decisão suave de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos. Em algumas modalidades, gerar a decisão suave de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos inclui gerar pelo menos uma razão de probabilidade de registro.

[00292] Em algumas modalidades, as operações de exemplo 800 ainda incluem inverter uma ordem dos símbolos do sinal recebido para gerar um sinal invertido; aplicar um filtro de branqueamento ao sinal invertido para gerar um sinal invertido filtrado; aplicar DFE ao sinal invertido filtrado para gerar uma estimativa de símbolos invertida para os símbolos do sinal invertido; inverter uma ordem dos símbolos da estimativa de símbolos invertida para gerar uma terceira estimativa de símbolos; combinar a segunda estimativa de símbolos e a terceira estimativa de símbolos para gerar uma quarta estimativa de símbolos; e gerar uma decisão de símbolos com base na quarta estimativa de símbolos

[00293] Em algumas modalidades, o bloco 806 inclui subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e aplicar LPC às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto. Em outras modalidades, aplicar LPC inclui calcular: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛],

[00294] onde 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão. Em outras modalidades, aplicar um filtro de branqueamento ao sinal recebido compreende gerar derivações de filtro, e aplicar LPC às estimativas de ruído compreende gerar o filtro de previsão com base na derivações de filtro.

[00295] Em algumas modalidades, the operações de exemplo 800 ainda incluem gerar novamente os símbolos do símbolo recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00296] Em algumas modalidades, o loop de decodificação indicado em 814 inclui uma ou mais iterações de um loop de decodificação que envia o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de equalização diferente da DFE aplicada ao primeiro sinal filtrado.

[00297] A Figura 9 é um fluxograma de operações de exemplo 900 para pós-compensação de branqueamento de ruído de acordo com as modalidades exemplares descritas aqui. No bloco 902, uma decisão de símbolos é gerada com base em um sinal recebido. No bloco 904, o ruído no sinal recebido é previsto com base na decisão de símbolos. No bloco 906, o ruído previsto é então subtraído do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos. Opcionalmente, no bloco 908, desmapeamento suave é realizado na estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de LLRs para uma estimativa de símbolos. Opcionalmente, no bloco 910, a decodificação por FEC é aplicada ao primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs. Opcionalmente, conforme indicado em 912, as operações de exemplo 900 podem retornar ao bloco 904 do bloco 910 como uma parte para realizar uma ou mais iterações de um loop de decodificação que envia o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de prever ruído no sinal recebido.

[00298] As operações de exemplo 900 são ilustrativas de uma modalidade exemplar. Várias formas de realizar as operações ilustradas, bem como exemplos de outras operações que podem ser realizadas, são descritas aqui. Outras variações podem ser ou se tornar evidentes.

[00299] Por exemplo, em algumas modalidades, o bloco 902 inclui gerar uma decisão suave de símbolo com base no símbolo recebido. Em outras modalidades, o bloco 902 inclui gerar uma decisão rígida de símbolo com base no símbolo recebido.

[00300] Em algumas modalidades, o bloco 904 inclui subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído e aplicar LPC às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto. Em outras modalidades, aplicar LPC inclui calcular: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛],

[00301] onde 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo for os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão. Em outras modalidades, aplicar um filtro de branqueamento ao sinal recebido compreende gerar derivações de filtro, e aplicar LPC às estimativas de ruído compreende gerar o filtro de previsão com base na derivação de filtro.

[00302] Em algumas modalidades, as operações de exemplo 900 ainda incluem gerar novamente os símbolos do símbolo recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

[00303] Em algumas modalidades, o loop de decodificação indicado em 912 inclui uma ou mais iterações de um loop de decodificação que envia o segundo conjunto de LLRs como informação a-priori para uma iteração subsequente de equalização diferente de LPC.

[00304] O que foi descrito é meramente ilustrativo da aplicação dos princípios da divulgação. Outros arranjos e métodos podem ser implementados por aqueles versados na técnica sem se afastar do espírito e escopo da presente divulgação.

[00305] Implementações de hardware de qualquer bloco, módulo, componente ou dispositivo exemplificado neste documento podem incluir circuitos elétricos ou ópticos, como circuitos integrados, placas de circuito impresso, circuitos discretos, circuitos analógicos, circuitos digitais e qualquer combinação respectiva.

[00306] Além disso, qualquer bloco, módulo, componente ou dispositivo exemplificado neste documento pode incluir software ou firmware que executa instruções e pode incluir ou de outra forma ter acesso a um meio de armazenamento legível por computador/processador não transitório ou mídia para armazenamento de informações, como qualquer uma ou mais instruções legíveis por computador/processador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados. Uma lista não exaustiva de exemplos de mídia de armazenamento legível por processador/computador não transitória inclui cassetes magnéticas, fita magnética, armazenamento de disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnético, discos ópticos, como disco compacto de memória somente leitura (CD-ROM), digital discos de vídeo ou disco versátil digital (DVDs), Blu-ray ™ Disc ou outro armazenamento óptico, volátil e não volátil, mídia removível e não removível implementada em qualquer método ou tecnologia, memória de acesso aleatório (RAM), memória somente leitura (ROM), memória somente leitura programável apagável eletricamente (EEPROM), memória flash ou outra tecnologia de memória.

Qualquer mídia de armazenamento de computador/processador não transitória pode ser parte de um dispositivo ou acessível ou conectável a ele.

Qualquer aplicativo ou módulo aqui descrito pode ser implementado usando instruções legíveis/executáveis por computador/processador que podem ser armazenadas ou mantidas por tal mídia de armazenamento legível por computador/processador não transitória.

Claims (21)

REIVINDICAÇÕES

1. Aparelho para pós-compensação de branqueamento de ruído, caracterizado pelo fato de que compreende: um primeiro filtro de branqueamento configurado para filtrar um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado; e um primeiro equalizador de feedback de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro filtro de branqueamento para receber o primeiro sinal filtrado, o primeiro equalizador de feedback de decisão configurado para aplicar equalização de feedback de decisão (DFE) ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido.

2. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o primeiro equalizador de feedback de decisão compreende: um filtro de alimentação direta (FFF) possuindo uma entrada e uma saída; um primeiro combinador possuindo uma primeira entrada, uma segunda entrada, e uma saída; um primeiro dispositivo de decisão possuindo uma entrada e uma saída; e um filtro de retroalimentação (FBF) possuindo uma entrada e uma saída, em que: a entrada do FFF é acoplada à saída do primeiro filtro de branqueamento para receber o primeiro sinal filtrado gerado pelo primeiro filtro de branqueamento; a primeira entrada do primeiro combinador é acoplada à saída do FFF para receber um segundo sinal filtrado gerado pelo FFF; a segunda entrada do primeiro combinador é acoplada à saída pelo FBF para receber um terceiro sinal filtrado gerado pelo FBF; a entrada do primeiro dispositivo de decisão é acoplada à saída do primeiro combinador para receber uma primeira estimativa de símbolos gerada pelo primeiro combinador; a entrada pelo FBF é acoplada à saída do primeiro dispositivo de decisão para receber uma segunda estimativa de símbolos gerada pelo primeiro dispositivo de decisão; o FFF é configurado para o filtro de alimentação direta do primeiro sinal filtrado para gerar o segundo sinal filtrado; o primeiro combinador é configurado para combinar o segundo sinal filtrado gerado pelo FFF e o terceiro sinal filtrado gerado pelo FBF para gerar a primeira estimativa de símbolos; o primeiro dispositivo de decisão é configurado para gerar a segunda estimativa de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos; e o FBF é configurado para filtrar a segunda estimativa de símbolos para gerar o terceiro sinal filtrado.

3. Aparelho, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o primeiro dispositivo de decisão é um dispositivo de decisão suave configurado para gerar pelo menos uma razão de probabilidade de registro.

4. Aparelho, de acordo com a reivindicação 2 ou 3, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um primeiro inversor configurado para inverter uma ordem dos símbolos do sinal recebido para gerar um sinal invertido; um segundo filtro de branqueamento possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro inversor para receber o sinal invertido, o segundo filtro de branqueamento configurado para filtrar o sinal invertido para gerar um sinal invertido filtrado; um segundo equalizador de feedback de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída do segundo filtro de branqueamento para receber o sinal invertido filtrado, o segundo equalizador de feedback de decisão configurado para aplicar DFE ao sinal invertido filtrado para gerar uma estimativa de símbolos invertida para símbolos do sinal invertido; um segundo inversor possuindo uma entrada acoplada a uma saída do segundo equalizador de feedback de decisão para receber a estimativa de símbolos invertida, o segundo inversor configurado para inverter uma ordem de símbolos da estimativa de símbolos invertida para gerar um terceira estimativa de símbolos; um segundo combinador possuindo uma primeira entrada acoplada a uma saída do segundo inversor para receber a terceira estimativa de símbolos e possuindo uma segunda entrada acoplada à saída do primeiro dispositivo de decisão para receber a segunda estimativa de símbolos, o segundo combinador configurado para combinar a terceira estimativa de símbolos e a segunda estimativa de símbolos para gerar uma quarta estimativa de símbolos; e um segundo dispositivo de decisão possuindo uma entrada acoplada a uma saída do segundo combinador, o segundo dispositivo de decisão configurado para gerar uma decisão de símbolos com base na quarta estimativa de símbolos.

5. Aparelho, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um preditor de ruído possuindo uma entrada acoplada à saída do segundo dispositivo de decisão para receber a decisão de símbolos, o preditor de ruído configurado para prever ruído no sinal recebido; e um primeiro subtrator possuindo uma entrada acoplada a uma saída do preditor de ruído para receber o ruído previsto, o primeiro subtrator configurado para subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma quinta estimativa de símbolos.

6. Aparelho, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o preditor de ruído compreende: um segundo subtrator possuindo uma entrada acoplada à entrada do preditor de ruído para receber a decisão de símbolos, o segundo subtrator configurado para subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e um codificador preditivo linear possuindo uma entrada acoplada a uma saída do segundo subtrator para receber as estimativas de ruído, o codificador preditivo linear possuindo uma saída acoplada à saída do preditor de ruído e configurado para aplicar codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

7. Aparelho, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o codificador preditivo linear é ainda configurado para calcular: 𝑧̃[𝑛] = −𝑞1 𝑧̅[𝑛 − 1] − 𝑞2 𝑧̅[𝑛 − 2] … − 𝑞𝑀 𝑧̅[𝑛 − 𝑀] + 𝑒[𝑛], em que 𝑧̃ denota o ruído previsto, 𝑧̅ denota as estimativas de ruído, 𝑛 denota um índice do símbolo para os símbolos do sinal recebido, 𝑞 = 𝑞1 , 𝑞2 … 𝑞𝑀 denota um filtro de previsão, e 𝑒 denota um erro de previsão.

8. Aparelho, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que o primeiro filtro de branqueamento e o filtro de previsão são com base na mesma derivação de filtro.

9. Aparelho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 5 a 8, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um demapeador suave possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro subtrator para receber a quinta estimativa de símbolos, o demapeador suave configurado para desmapeamento suave da quinta estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a quinta estimativa de símbolos.

10. Aparelho, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um decodificador de correção de erro direto (FEC) possuindo uma entrada acoplada a uma saída do demapeador suave para receber o primeiro conjunto de LLRs, o decodificador de FEC configurado para decodificar por FEC o primeiro conjunto de LLRs para gerar um segundo conjunto de LLRs.

11. Aparelho, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um regenerador possuindo uma entrada acoplada a uma saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o regenerador configurado para regenerar os símbolos do sinal recebidos usando o segundo conjunto de LLRs.

12. Aparelho, de acordo com a reivindicação 10 ou 11, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um loop de decodificação possuindo uma entrada acoplada à saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o loop de decodificação sendo configurado para realizar uma ou mais iterações de decodificação.

13. Aparelho, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o loop de decodificação compreende uma saída acoplada a uma entrada do primeiro equalizador de feedback de decisão, o primeiro equalizador de feedback de decisão sendo configurado para receber o segundo conjunto de LLRs.

14. Aparelho, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que o loop de decodificação compreende uma saída acoplada a uma entrada de um equalizador diferente do primeiro equalizador de feedback de decisão, o equalizador diferente do primeiro equalizador de feedback de decisão sendo configurado para receber o segundo conjunto de LLRs.

15. Aparelho para pós-compensação de branqueamento de ruído, caracterizado pelo fato de que compreende: um dispositivo de decisão configurado para gerar uma decisão de símbolos com base em um sinal recebido compreendendo símbolos; um preditor de ruído possuindo uma entrada acoplada a uma saída do dispositivo de decisão para receber a decisão de símbolos, o preditor de ruído configurado para prever ruído no sinal recebido; e um subtrator possuindo uma entrada acoplada a uma saída do preditor de ruído para receber o ruído previsto, o subtrator configurado para subtrair o ruído previsto do sinal recebido para gerar uma estimativa de símbolos.

16. Aparelho, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que o preditor de ruído compreende: um segundo subtrator possuindo uma entrada acoplada à entrada do preditor de ruído para receber a decisão de símbolos, um segundo subtrator configurado para subtrair a decisão de símbolos do sinal recebido para gerar estimativas de ruído; e um codificador preditivo linear possuindo uma entrada acoplada a uma saída de um segundo subtrator para receber as estimativas de ruído, o codificador preditivo linear possuindo uma saída acoplada à saída do preditor de ruído e configurado para aplicar codificação preditiva linear (LPC) às estimativas de ruído para gerar o ruído previsto.

17. Aparelho, de acordo com a reivindicação 15 ou 16, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um demapeador suave possuindo uma entrada acoplada a uma saída do primeiro subtrator para receber a estimativa de símbolos, o demapeador suave configurado para desmapeamento suave da estimativa de símbolos para gerar um primeiro conjunto de razões de probabilidade de registro (LLRs) para a estimativa de símbolos.

18. Aparelho, de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um decodificador de correção de erro direto (FEC) possuindo uma entrada acoplada a um demapeador suave de saída para receber o primeiro conjunto de LLRs, o decodificador de FEC configurado para decodificar por FEC o primeiro conjunto de LLRs para gerar o segundo conjunto de LLRs.

19. Aparelho, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato de que compreende ainda: um regenerador possuindo uma entrada acoplada a uma saída do decodificador de FEC para receber o segundo conjunto de LLRs, o regenerador configurado para regenerar os símbolos do sinal recebido usando o segundo conjunto de LLRs.

20. Método para pós-compensação de branqueamento de ruído em um receptor, o método caracterizado pelo fato de que compreende aplicar um filtro de branqueamento a um sinal recebido compreendendo símbolos para gerar um primeiro sinal filtrado; aplicar equalização de feedback de decisão (DFE) ao primeiro sinal filtrado para gerar estimativas para os símbolos do sinal recebido.

21. Método, de acordo com a reivindicação 20, caracterizado pelo fato de que aplicar DFE ao primeiro sinal filtrado compreende: filtragem de alimentação direta do primeiro sinal filtrado para gerar um segundo sinal filtrado; combinar o segundo sinal filtrado e um terceiro sinal filtrado para gerar uma primeira estimativa de símbolos; gerar uma segunda estimativa de símbolos com base na primeira estimativa de símbolos; e filtragem de retroalimentação da segunda estimativa de símbolos para gerar o terceiro sinal filtrado.