CN100375398C

CN100375398C - 有色干扰识别

Info

Publication number: CN100375398C
Application number: CNB038120127A
Authority: CN
Inventors: 何首生
Original assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Current assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date: 2002-05-27
Filing date: 2003-05-16
Publication date: 2008-03-12
Anticipated expiration: 2023-05-16
Also published as: EP1508201A1; DE60307270T2; WO2003100997A8; AU2003240664A1; EP1508201B1; WO2003100997A1; US20050227663A1; DE60307270D1; US7319846B2; ATE335312T1; CN1656698A

Abstract

公开了一种用于接收在通信信道上受到噪声n(t)影响的通信信号r(t)的方法和设备。这个方法包括步骤：接收(100)包括噪声n(t)的通信信号r(t)，估计(103)通信信号r(t)中噪声n(t)的量，以及确定(105)噪声n(t)估计量的色调，其中，如果噪声n(t)的色调大于预定阈值，则将接收到的通信信号r(t)传递通过白化滤波器。或者如果噪声n(t)的色调小于所述预定阈值，则旁路所述白化滤波器(80)。

Description

有色干扰识别

技术领域

一般地，本发明涉及一种通信方法和设备，更具体地，涉及一种用于测定噪声分量的色调的方法和设备，此噪声分量在通信信号在无线通信系统中传输时被引入。

背景技术

近年来，许多不同的无线通信系统被用来给用户提供语言和数据服务。一个著名的数字蜂窝移动电话标准就是GSM(全球移动通信服务系统)，这个标准已经覆盖了世界上的大部分地方。接下来，GSM系统将作为一个基本的例子来讨论，但以下的描述本质上也适用于其他移动电话标准，例如D-AMPS(先进数字移动电话系统)或者PDC(太平洋蜂窝数字系统)。

当今任何可用的通信系统的性能都会受到来自于各种原因的噪声的影响。众所周知，热噪声会出现在任何电子系统中，例如由于系统中作为电荷携带者的电子的随机运动。电子的热运动就产生了我们常说的“白噪声”。

这里的术语“白”来自于一个事实，就是噪声的能量是均匀分布在频谱上的，也就是说，经过较长的时间以后，0-10KHz范围内分布的能量和100-110KHz范围内分布的是一样的。

除白噪声以外，有色噪声也会出现在当今的大多数电子系统中。有色噪声可以来自于各种不同的来源，例如场效应管(FET)中的金属氧化物接合点，它产生叫做粉色噪声或者闪烁噪声的噪声。正如我们下面将要讨论的，通信系统中共用信道和相邻信道的干扰同样可以成为有色噪声源。

有色噪声是通过整个频谱上噪声能量的不平坦分布来表征的。例如粉色噪声在每个倍频程上的分布是一样的，就是说在10KHz到20KHz间的能量分布和100KHZ到200KHZ间的能量是一样的。很多其他形式的有色噪声在整个文章中进行了定义和描述，但是它们都展示出噪声能量分布不平坦这个基本特征。

在无线通信系统中，通信信道中的背景噪声通常是白噪声。然而，这些系统的性能并不仅仅受背景噪声来限制，更多的是受来自于系统中的其他用户的限制。在本技术领域中众所周知的是，多址接入方案定义了在不同的小区中的不同的移动站之间，同时发生的不同通信是如何共享射频频带的。在GSM系统中，多址接入方案是采用了FDMA(频分多址接入)和TDMA(时分多址接入)的混合方式。

更具体地，在GSM系统中，124个带宽为200KHZ的载波频率组成了使用FDMA方案的25HMZ频带。而这124个载波频率中的每一个使用TDMA方案再在时间上进行分割。这个方案把200KHZ宽的无线电信道分成了8个脉冲串。一个用户被分配一个脉冲串用于通信。

对于象GSM这样的窄带TDMA系统通常有两种干扰。对于使用相同载波的用户会产生共用信道干扰，而相邻载波用户则会产生相邻信道干扰。正如前面提到的，由于共用信道和相邻信道干扰而产生的噪声出现在有色频谱中并且噪声能量分布不均匀。而且，通常在接收机输入端的接收机滤波器(比Nyquist带宽窄)也可能使背景噪声表现为有色噪声。

有色噪声显著地消弱了接收机的最大似然序列估计(MLSE)均衡器的性能，而该均衡器仅仅在假设当前噪声是加性高斯白噪声(WGAN)的情况下是最优的。

为了和有色噪声导致的性能退化作斗争，可以在均衡器前面引入一个“白化滤波器”。另外，无偏信道估计(“蓝色，最佳线性无偏估计”)有可能也是需要的。白化滤波器设置和无偏信道估计都需要知道噪声特性和信号信息(例如，在GSM系统中是通过训练序列)，其中噪声特性可以通过噪声的自相关的初始估计来获得。

如上所述，当噪声呈现很强的有色化特征(也就是噪声的色调非常高时)，例如当一个很强的相邻信道干扰存在时，白化滤波器和非偏置信道估计显著提高了均衡器的性能。然而当噪声接近于白噪声时，白化滤波器和非偏置信道估计会导致性能下降，这在特定的情况下是非常显著的，例如多山地区环境下。这是因为伴随着一个有限的训练序列长度，会导致噪声的特征估计不足。

在噪声色调的特定级别下，白化带来的好处将被损坏超过，原因是对噪声估计的不足。更进一步，白化滤波器和无偏信道估计将会增加系统中信号处理单元的计算负担。

WO 0139448 A1公开了一个用滤波器来白化通信信号中的干扰信号的系统，这个滤波器的系数是利用接收到的信号的每个脉冲串中的信息来自适应地建立起来的。在WO 0139448 A1公开的一个实施例中，接收到的信号通过具有M+1个抽头的白化滤波器处理，这里的M是一个选定的整数。这个白化滤波器的系数是基于信号干扰的M阶线性预测器。可替换地，这些系数也可以基于信号干扰的自相关。用于执行信号白化的过程对执行该计算的处理器有很高的要求，即使信号中没有或者只有很少的有色噪声信号，因为白化过程是独立于目前噪声色调来执行的。

US 5031195公开了一个自适应的调制解调器接收机，包括自适应白化匹配滤波器(WMF)。该WMF包括一个自适应的线性均衡器和一个自适应的线性预测器。预测器的系数被更新，这样使得随后的序列解码器的输入端处的噪声被白化，而不管这些来自于通信信道通路的加性噪声是否有相关性。没有办法提供任何方法用于减少计算负担，即使噪声是白噪声或者是很轻的色调的。

US 5283811公开了一个判决反馈均衡器，当发射信号受到多径传播影响时增强了接收机的性能，多径传播因此导致了传播的延时和码间干扰。在那些由于多径传播导致的延时传播比较弱的地方(也就是小于一个码元时长三分之一)，均衡器可以被切换出电路。然而在US5283811中并没有公开关于根据当前例如由相邻信道干扰所造成的有色噪声如何改善接收机性能的设备。

US 2002/02/34720公开了一种用于消除无线通信系统中信号有色噪声的方法。包括噪声的信号被接收，信号中的噪声量被估计。然而这个方法也公开了会遇到上面提到的问题，即由于系统会接收到包含有白噪声、相邻信道和共用信道干扰的信号因而会导致系统性能下降。

发明内容

本发明寻求提供一种方法来改善通信设备在接收到噪声影响的信号时的性能，例如这些噪声源于相邻信道干扰和共用信道干扰。

这个目标已经通过一种用于接收在通信信道中受到噪声n(t)影响的通信信号r(t)的方法来实现，包括以下步骤：1)接收(100)包括噪声n(t)的信号r(t)，2)估计(103)通信信号r(t)中噪声n(t)的能量，3)判断(105)所估计噪声n(t)的色调，如果噪声n(t)的色调大于一个预定的阈值则将接收到的通信信号传递通过一个白化滤波器，或者如果噪声n(t)的色调小于所述预定的阈值，则旁路所述白化滤波器。

根据一个优选实施例，这个方法被包括以下部分的通信设备来执行：用于接收在通信信道中受到噪声n(t)影响的信号r(t)的接收电路(30，40，50)以及一个信号处理单元(60)，它适合于：1)估计(103)通信信号r(t)中噪声n(t)的能量，2)判断(105)所估计噪声n(t)的色调，如果噪声n(t)的色调大于一个预定阈值，则接入(107)一个白化滤波器(80)，或者如果噪声n(t)的色调小于所述预定阈值，则旁路所述白化滤波器。

本发明其他的目标，特性和优势从下面对优选实施例的详细公开中表现得更为清楚：

附图说明

现在将参照附图描述本发明的优选实施例，其中：

图1是图示根据优选实施例的不同处理框的示意框图；

图2a是图示计算信息序列r(m)的自相关的结果的示意图；

图2b是图示计算白噪声的自相关的结果的示意图；

图2c是图示计算有色噪声的自相关的结果的示意图；

图3是图示根据优选实施例确定信号中噪声干扰的色调的步骤的示意流程图。

具体实施方式

图1给出了根据本发明优选实施例的通信系统中接收机的整体描述。信息信号s(t)以无线电波的形式在通信信道10中传送。然而携带信息的介质对于本发明的功能而言显得次重要一些，而且信息同样可以通过光、电缆或其他合适的通信介质来传送。然而为了简化的原因，只有通过无线电波的通信方式会在本文中给予讨论。

在图1中，在被发射机发送前，信号s(t)调制高频下行链路载波，在GSM通信的情况下，该载波在935-960MHZ的范围内。因此发射机的输出是一个适于传输的高频信号(也就是被信号s(t)调制的载波包络)。

不考虑为传送信息信号s(t)而选择了哪种通信介质，信号s(t)将会被改变，其中与信道10的特性相关联的干扰n(t)将会在通过实际通信信道10传送期间被引入。正如前面提到的，来自于不同来源的干扰出现了，其中以共用信道干扰和相邻信道干扰为主。

高频信号在高频电路30被接收，该高频电路30在优选实施例中根据零差原理进行操作，因此，接收到的信息信号r(t)则是从接收到的高频信号中提取出来的，提取方法是用本地晶体振荡器31的信号和接收到的高频信号进行混频。通常是利用上述信号调制，在本技术领域，根据零差和外差原理的解调是公知的，并且可以在文献中很容易地找到。然而本发明的范围内，其他任何合适的解调方式都是可以的。

在移去高频载波以后，接收到的基带信号r(t)被转移到模数转换器(ADC)40来将模拟信号r(t)转换为时间离散的数字信号r(m)。然后，在低通滤波器50中滤波之后，采样和转换后的信号r(m)然后被信号处理单元60接收，该信号处理单元60在优选实施例中以DSP(数字信号处理器)的形式出现，该DSP通过执行存放在存储器61中的可执行程序代码来执行下面公开的步骤。然而，信号处理单元也可以用例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)的形式来实现。

信号处理单元根据接收信号r(m)中的已知信号信息(也就是，GSM/EDGE情况下的训练序列)在脉冲串同步以后执行第一初始信道估计。接收到的信号r(m)将和期望的符号序列进行对比以根据下面公式确定噪声采样n(m)：

n_{k} = r_{k} - Σ_{i = 0}^{M_{s} - 1} h_{i} S_{k - 1} - - - (1)

内嵌的训练序列一般长度较小。这意味着通过在时域分析该序列很难判断噪声的特征。在这种情况下，噪声n(t)的自相关计算是一个很有力的工具，可以用来获得关于噪声频谱的信息。

通常，噪声自相关估计(假设均值为零)是通过以下公式从估计的噪声采样中计算出来的。

ρ_{k} = \frac{1}{N} Σ_{i = 0}^{Ns - k - 1} n_{i}^{*} n_{k + i} - - - (2)

其中，Ns是估计的噪声采样的数目，()^*表示复数共轭。噪声的自相关通常是一个复数的，共轭对称的序列，这样，负索引序列可以通过正索引序列来获得，ρ_-k＝ρ^*。在上面的等式中，ρ₀总是一个实数单元。

图2a图示了了计算信息序列r(m)自相关的结果。正如可以从图2a看到的，自相关的结果是一个矢量，这里表现为一个图，中心在Y轴(就是零延时(zero lag))，当延时增加时该自相关向零衰减(或者一旦后续信号值已知的话超前增加(lead increase))。因此，信息序列在邻近的和近乎邻近的采样中显示了一个高的自相关度。

如果没有信息信号存在，也就是说信号仅仅由噪声n(m)组成，如在图2b所见，对于每个延时的自相关几乎为0(除了延时＝0的，它总是用1来定义)而且没有如在图2a中发现的显著的峰值。

图2c示出了在以下这种情况下噪声的自相关，这些噪声不是白噪声，在频谱上没有均匀地分布，从在频谱的某些部分噪声能量更高的意义上来说，它是有色噪声。例如在具有很强的相邻信道干扰的信道中会发生这种噪声。正如可以从图2c中看出的，由于自相关计算的输出不是零值而且对于非零的延时会衰减，有色噪声显示出了一定程度的自相关性。一个色调更强的噪声(例如更高色调值)会导致产生具有比弱色信号干扰更大非零延时值的自相关计算值输出。

信号处理单元60然后根据以下公式来确定自相关函数的重心：

σ = \frac{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} (k + 1) {| ρ_{k} |}^{2}}{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} {| ρ_{k} |}^{2}}

注意到，在优选实施例中，该公式在分子中使用了k+1而不是k来保留噪声自相关函数第一个也是最重要的一个元素的加权。然而，其他用于确定重心的函数也可以使用。

噪声的色调越强，获得的重心计算结果值也就越大。这是一个基于以下事实的推论：有着强色调的噪声信号将导致具有高非零延时值的自相关，以及只对自相关的一端计算重心，也就是说只考虑Y轴右侧的自相关值。

因此，噪声的色调可以通过单一变量σ来确定。阈值可以按照N和s来设置以便开启/关闭白化滤波器/非偏估计功能。例如，在实际情况中，对于一个正常脉冲串中有26个符号的训练序列的GSM/EDGE，

阈值可以被实验性地设置为：

σ_T＝1+s

注意，在这个例子中，阈值不和过采样率成比例。

如果σ小于σ_T，噪声就被认为是白噪声而且白化滤波器和非偏估计(BLUE)80都被有色噪声识别模块旁路。

作为替代，简单得多的最小平方估计70可以用于信道冲激响应。这会减少对信号处理单元60的计算能力需求，进而又通过采用例如PLL技术使降低信号处理单元60的系统时钟成为可能。众所周知，降低电子系统的时钟频率也就会降低系统的功耗。因此，对于一个给定的电池容量，系统将可以操作更长的时间。

另一方面，如果σ大于阈值σ_T，那么噪声就不是白色的，这里非偏置估计和白化滤波器80就将在均衡器90前被引入系统。

图3图示了一个用于确定噪声n(m)色调的流程图。该过程始于步骤100，接收对应于训练序列的基带信号接收。如上所述，从上下文中可以理解，信息信号r(t)通常是通过解调高频信号而获得的。无论接收前有什么样的传送过程(也就是说，当传送信号时执行的高频调制解调过程)，通过信道接收到的基带信号同时包括了预期的训练序列s(t)和噪声信号n(t)。

在进一步的处理之前，信号在步骤101被模数转换器(ADC)转换成时间离散的数字信号r(m)。ADC通常是过采样型的(也就是信号被高于其最高频率分量两倍的频率采样)，但是也可以是Nyqvist型的(也就是，信号被等于其最高频率两倍的频率采样)。

被A/D转换过的信号r(m)将在被传输到信号处理单元60之前在步骤102被低通滤波，在该信号处理单元60中在步骤103执行噪声能量n(m)的第一次估计。如上所述，这是可能的，因为在接收到的信号r(m)中发现了已知信号序列(也就是GSM系统中的训练序列)。既然信道特性将会使训练序列失真(也就是加入了噪声，例如多径干扰和加性干扰)，那么就有可能通过对比接收到的信号r(m)和已知训练信号来确定噪声。

被估计过的噪声信号n(m)的自相关在步骤104进行计算。即使信号长度很短，自相关性也可以展示噪声的频率特征。大多数今天可用的数字信号处理器(DSP)适合于高效率地执行自相关计算，这意味着从处理的角度来看自相关计算并不是一个主要的负担。

在步骤105中，自相关噪声的重心σ按照等式3来计算。如果噪声n(m)的色调很低，重心将离延时等于0处很近，这是由于能量在延时<>0时很小，这可以从图2b中看出。然而如果色调由于例如邻近信道干扰而增加，重心将被推远离Y轴，这可以从图2c中看出。

信号处理单元60在步骤106确定，重心σ是否大于预设阈值σ_T，这里的σ_T基于数学层面上的经验值。

如果重心σ大于阈值σ_T，信号处理单元60通过有色干扰识别模块100，在步骤107激活白化滤波器80和非偏信道估计。应当理解，白化滤波器/非偏置信道估计(80)能够由信号处理单元(60)独自执行，通过独立的DSP执行，通过诸如FPGA(现场可编程门阵列)之类的固定逻辑执行，或通过ASIC(专用集成电路)来执行。然后，白化滤波器能够提供色调更低的信号给均衡器(或解调器)(90)，由于均衡器假设信道引入的干扰是白噪声，所以这样进而会增加均衡器性能。

然而，如果重心σ低于阈值σ_T，那么由于认为这个噪声是白噪声，所以白化滤波器将不被激活。如上所述，将白化滤波器应用于包含白噪声的信号不仅会增加计算负担，而且会在大多数情况下降低均衡器(90)中解码过程的效率。所以白化滤波器和非偏置信道估计会被旁路。

上面已经参考优选实施例描述了本发明。然而，除本文公开以外的其他实施例在本发明的范围内也是可能的，本发明的范围在所附独立权利要求中限定。

Claims

1.一种用于接收在通信信道上受到噪声n(t)影响的通信信号r(t)的方法，包括步骤：

接收(100)包括噪声n(t)的通信信号r(t)，

估计(103)通信信号r(t)中噪声n(t)的量，该量用能量来表示，

确定(105)噪声n(t)估计量的色调，

比较(106)噪声n(t)估计量的色调和预定的阈值，以及

如果噪声n(t)的色调大于预定阈值，则将接收到的通信信号r(t)传递通过白化滤波器(80)，或者

如果噪声n(t)的色调小于所述预定阈值，则旁路所述白化滤波器(80)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述噪声n(t)的能量是通过比较接收到的信号r(t)和已知信号信息来估计的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，噪声n(t)的频率特性是通过执行噪声n(t)的自相关来确定(104)。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述噪声色调通过单一变量来确定。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，噪声n(t)的色调通过确定噪声自相关序列的重心σ来确定(105)。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，噪声的色调根据以下公式来确定：

σ = \frac{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} (k + 1) {| ρ |}^{2}}{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} {| ρ |}^{2}},

其中，Ns是估计的噪声采样的数目，ρ是噪声自相关估计，k是噪声序列的索引。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，若所述噪声n(t)的色调大于预定的阈值，则所述阈值接合非偏置信道估计。

8.一种通信设备，包括：

接收电路(30，40，50)，用于接收在通信信道上受到噪声n(t)影响的通信信号r(t)；

信号处理单元(60)，适于：

估计(103)通信信号r(t)中噪声n(t)的量，该量用能量来表示；

确定(105)噪声n(t)估计量的色调；

比较(106)噪声n(t)估计量的色调与预定阈值；

9.根据权利要求8所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于通过比较接收到的信号r(t)和已知信号信息来估计(103)噪声n(t)的能量。

10.根据权利要求8或9所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于通过执行噪声n(t)的自相关来确定(104)噪声n(t)的频率特性。

11.根据权利要求10所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于通过单一变量来确定噪声色调。

12.根据权利要求11所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于通过确定噪声自相关序列的重心σ来确定(105)噪声n(t)的色调。

13.根据权利要求11或12所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于根据以下公式来确定噪声的色调：

σ = \frac{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} (k + 1) {| ρ |}^{2}}{Σ_{k = 0}^{N_{s} - 1} {| ρ |}^{2}},

14.根据权利要求8所述的设备，其中，信号处理单元(60)适于当噪声n(t)的色调大于预定阈值时接合非偏置信道估计。

15.根据权利要求8，9，14中任意一个所述设备，其中，信号处理单元(60)是数字信号处理器(DSP)。