CN100488079C - 延伸算法数据估算器 - Google Patents
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Abstract
一种数据预测方法,适用于分时双工(TDD)分码多重存取(CDMA)系统、或利用一种延伸算法(EA),相对于一种截断算法(TA),的任何其它系统。这种延伸算法(EA)可以选择适当延伸矩阵以避免实施错误,并且,这种延伸算法(EA)可以接受少部分硬件的使用。另外,这种延伸算法(EA)亦可以排除各个数据域位尾部的多重信号遗失,并且,这种延伸算法(EA)亦可以避免一托普利兹(Toeplitz)矩阵转换成一循环矩阵时的错误。
Description
技术领域
本发明有关无线通信系统的数据预测。具体说,本发明是有关一种延伸算法(EA),借以用于这种无线通信系统的数据预测。
背景技术
在部分建议的无线通信系统中,数据是一个方块接着一个方块地无线传输,并且,连续的方块间具有一分离间隔(separation interval)。这种特性容许在接收器中施加联合侦测(JD),借以抑制相互的符号干扰(ISI)及多重存取干扰(MAI)。另外,单使用者侦测器(SUD)是用以预测通过单一下行连结(downlink)信道的信号数据。这种单使用者侦测器(SUD)的优点是:这种单使用者侦测器(SUD)可以利用快速傅立叶转换(FFT)有效实施,其基本理由是:一方形托普利兹(Toeplitz)矩阵可以近似为具有相同大小的一循环副本(circulantcounterpart)。
当托普利兹(Toeplitz)矩阵沿着长坐标缩减成方形矩阵、并利用其循环副本(circulant counterpart)取代时,一循环近似误差亦同时加入。这个近似误差,在这个矩阵的头部及尾部,是特别普遍。在许多无线通信系统中,这些头部及尾部的关连数据具有这些接收器需要的系统信息,诸如:建议第三代合作计划(3GPP)宽频分码多重存取(WCDMA)分时双工(TDD)系统的功率控制位及传输格式组合指针(TFCI)。
有鉴于此,本发明的主要目的便是加强这种无线通信系统的数据预测。
发明内容
本发明提供一种有效计算且精确实施的数据预测器,其可以适用于各种无线通信系统,诸如:分频双工(FDD)或分时双工(TDD)分码多重存取(CDMA)系统。有鉴于此,本发明提供一种实施一数据预测器的方法,其中,用于预测的主要数据将不会受到这个循环近似误差的严重影响。为达上述目的,所有方形循环矩阵加以延伸。这种延伸手段的优点包括下列两部分,亦即:(1)避免各数据域位尾部的多重路径信号遗失;以及(2)避免托普利兹(Toeplitz)矩阵至循环矩阵的转换误差。因此,当实施这种延伸算法(EA)时,本发明是执行较长的离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转(FFT)。为最小化离散傅立叶转换(DFT)需要的计算,根据特定数据方块长度及频道延迟扩展,延伸大小最好能够动能限定于其下限。然而,若本发明能够使用主要因子算法(PFA),快速傅立叶转换(FFT)长度增加通常亦不会增加计算复杂性。应该注意的是,通过某个特定范围的适当快速傅立叶转换(FFT)长度选择,计算复杂性可以最小化。在这种情况中,考量最长方块长度及延迟扩展,本发明是想要得到固定单长度的快速傅立叶转换(FFT)。这是由于:具有主要因子算法(PFA)的单长度快速傅立叶转换(FFT)可以利用单一算法,支持不同长度的数据方块(丛发类型)。单长度快速傅立叶转换(FFT)可以进一步简化实施,因为各种算法均需要一独立硬件以进行处理。
附图说明
本发明的各种细节通过配合较佳实施例并参考附图详细说明如下,其中:
图1是表示一种根据本发明较佳实施例的系统方块图,借以实施具有超取样的延伸算法;
图2A、2B及2C,是一起共同表示图1所示延伸算法(EA)的实施方法步骤的流程图;
图3是表示,在情况一频道(Case 1 channel)中,传输格式组合指针(TFCI—1)的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;
图4是表示,在情况一频道(Case 1 channel)中,传输格式组合指针(TFCI—2)的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;
图5是表示,在情况一频道(Case 1 channel)中,所有位的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;
图6是表示,在情况二频道(Case 2 channel)中,传输格式组合指针(TFCI—1)的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;
图7是表示,在情况二频道(Case 2 channel)中,传输格式组合指针(TFCI—2)的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;
图8是表示,在情况二频道(Case 2 channel)中,所有位的原始方块误差率(BER)相对于各传输码的信号噪声比(SNR)的曲线图;以及
图9A及9B是表示利用延伸算法数据侦测的接收器实施的示意图。
具体实施方式
本发明适用于分码多重存取(CDMA)系统的数据预测,诸如:第三代合作计划(3GPP)分时双工(TDD)模式及分时同步分码多重存取(TD—SCDMA)。然而,下列说明,举例来说,是有关一种分时双工(TDD)分码多重存取(CDMA)系统模型及算法。在这个例子中,若一合成扩展信号是由一传输器端点传送至一接收器端点,则这个接收信号r是一合成扩展信号s,其是穿过单一频道H进行传输。H是表示这个单一频道的频道响应矩阵。如此,这个程序可以表示为r=H·s+n,其中,n是噪声向量。若W是表示这个频道响应矩阵的长度,则H可以表示为等式(1)。
其中,这个频道响应矩阵H的大小是(L+W—1)×L。L是表示特定时间的芯片数目,诸如:一数据域位(方块)。这个合成扩展信号s可以表示为s=C·d,其中,这个符号向量d及这个传输码矩阵C可以表示为等式(2)。
其中,T是表示转置函数,并且,这个传输码矩阵C可以表示为等式(3)。
C=[C (1),C (2),...,C (K)] 等式(3)
其中,各个矩阵组件C(K)可以表示为等式(4)。
其中,Q、K、及Ns(=L/Q)分别表示扩展因子(SF)、激活传输码数目、及各个频道传输码具有的符号数目。
这个单使用者侦测器(SUD)具有两电路级,亦即:(A)频道均衡电路级;以及(B)解扩展电路级。在第一电路级中,这个合成扩展信号s是利用r=H·s+n预测,其最好是经由一最小均方差(MMSE)均衡器或一零点强迫解法进行预测。
一最小均方差(MMSE)均衡器可以表示为等式(5)。
一零点强迫解法可以表示为等式(6)。
其中,I是表示识别矩阵,RH=H H·H是具有大小L的一方形托普利兹(Toeplitz)矩阵,其可以表示为等式(7)。
等式(7)
其中,“*”是表示共轭操作。在第二电路级中,一简易解扩展程序可以根据等式(8),借以执行这个符号序列d及d^的预测。
为有效实施等式(5),这种算法最好能够进行适当地近似。为达此目的,首先,这个托普利兹(Toeplitz)矩阵H的大小是由(L+W—1)×L延伸为(Lm+W—1)×Lm,随后,这个方形矩阵RH的大小是由L延伸为Lm,其中,Lm≥(L+W—1),并且,这些矩阵的带状及托普利兹(Toeplitz)结构维持完整无缺。这个向量r是利用填零方式延伸至长度Lm,若这个向量r的长度是小于Lm。由于其它向量/矩阵的填零方式延伸,这些向量s及n可以有效地自动延伸。这些矩阵及向量H、RH、s、r、及n的延伸版本可以分别表示为H E、RE、s E、r E、及n E。这个延伸矩阵RE可以表示为:
RE=H E H·H E
这个延伸向量s E的最后Lm—L个组件可以全部视为零,其是了解如何避免实施误差时的基本组件。利用这些表示法,等式(5)可以表示为等式(9)。
其中,r E可以表示为:
r E=H E·s E+n E
因为等式(9)是等式(5)的延伸版本,因此,若仅需要考量这个延伸向量s E的最前L个组件时,两者间应该不存在差异。这个延伸矩阵H E的最后(W—1)列进行切割,借以得到一大小Lm的新方形矩阵,其可以表示为H S。假设这些矩阵RCir及H Cir是分别表示这些延伸矩阵RE及H s的循环副本(circularcounterpart)。经由这些延伸矩阵RE及H s,这些循环副本(circularcounterpart)可以表示为等式(10)及等式(11)。
等式(10)
其中,这些循环副本(circular counterpart)RCir及H Cir两者均为具有大小Lm的方形矩阵。因为这个延伸向量的最后(Lm—L)个组件为零,因此,下列等式亦成立:r E=H S·s E+n E。再者,分别利用RCir、H Cir、及H S·s E+n E取代RE、H E H、及rE,则等式(9)将可以表示为等式(12)。
假设H S=H Cir—H Δ(其中,H Δ是一误差矩阵),等式(12)可以表示为等式(13)。
其中,y=H Cir H·H Δ·s E是长度Lm的一行向量,并且,这个误差矩阵H Δ可以表示为等式(14)。
这些非零组件是位于最前(W—1)列及最后(W—1)行间的一三角区域。当考量最前L个组件时,若没有第三个组件,等式(13)的功能是非常类似于等式(5)。
接着,这个向量y是进行评鉴。根据这些矩阵H Cir H及H Δ的结构,这个矩阵X=H Cir H·H Δ是一具有大小Lm的方形矩阵,并且,这个方形矩阵的结构可以表示为等式(15)。
这些非零组件,其是表示为”x“,仅仅位于两个区域,亦即:(1)最前(W—1)列及最后(W—1)行间的一三角区域;以及(2)最后(W—1)列及最后(W—1)行间的一方形区域。因为这个延伸向量s E的最后(Lm—L)个组件是全部为零,因此,y=H Cir H·H Δ·s E=X·s E的所有组件是全部为零,若Lm≥(L+W—1)。当Lm≥(L+W—1)时,本发明可以得到等式(16)。
当仅仅考量最前L个组件时,等式(16)是等式(5)的一理想近似。等式(16)的第一部分称为延伸算法(EA)。同样地,在等式(5)中,当托普利兹(Toeplitz)矩阵利用其循环副本(circulant counterpart)取代、而不直接施加矩阵延伸时,一数据域位的头部及尾部受到利用严重影响。不需要矩阵延伸的实施算法称为截断算法(TA)。利用截断算法(TA),等式(9)至等式(15)将仍然有效,除了Lm=L以外。这是基于下列两点理由。首先,在等式(5)中,当这个矩阵H是利用具有大小L的循环矩阵H Cir取代时,这个接收信号向量r的长度最好能够限定为L。这可能会导致一数据域位尾部数据的多重路径信号遗失。因此,受影响数据的预测将会变得非常不理想。其次,当Lm=L时,这个向量y是一具有长度L的行向量,其中,最前(W—1)个组件及最后(W—1)个组件是非零组件。因为这个矩阵BCir=RCir+σ2I,沿着对角线,是具有带状结构,因此,这个BCir的反向矩阵具有大致相同的结构。因此,这个行向量z=BCir -1 y的相对大数值是位于最前(W—1)行及最后(W—1)行,并且,这个向量s^的头部及尾部区域预测受影响。在第二个理由中,受影响预测的数目是取决于这个频道响应长度W。当一频道(W)的延迟扩展愈大,受影响预测的数目亦会愈多。
另外,等式(16)给定的实施算法可以延伸以支持超取样。利用超取样,时序误差的效果可以缓和。假设取样速率是M倍芯片速率,本发明可以提供M个接收信号向量,分别表示为r E (m),其中,m=1,2,...,M。然而,在各个接收信号向量r E (m)中,两连续取样间的时间间隔却仍然维持于芯片期间。同样地,本发明亦可以提供M组频道响应,分别表示为h (m),其中,m=1,2,...,M。利用这些频道响应,本发明可以建立总共2M个循环矩阵HCir,m及RCir,m,其中,m=1,2,...,M。因此,具有超取样的实施算法可以表示为等式(17)。
其中,σm 2是第m个输入向量r E (m)对应的噪声变异数。
在实施前,首先决定Lm的数值。因为Lm是大于(L+W—1),Lm可以表示为等式(18)。
Lm=max{L}+max{W}+ε 等式(18)
其中,max{.}是表示{.}的最大数值,并且,ε是用以让Lm成为快速傅立叶转换(FFT)实施的一理想长度。举例来说,在通用移动通信系统(UMTS)地表无线存取网络(UTRA)宽频分时双工系统(WTDD)中,max{L}=1104,并且,max{W}=114。ε是选择为14,借以让Lm=1232。利用这个长度,快速傅立叶转换(FFT)是可以利用主要因子算法(PFA)非常有效地执行,因为1232可以分解成1232=7×11×16。利用复数输入,这个1232点快速傅立叶转换(FFT)需要的实际乘法数目及加法数目是8836及44228。经由等式(18)可知,Lm是取决于特定的系统设计。然而,本发明的实施手段亦可以适用于任何其它分时双工(TDD)系统,诸如:通用移动通信系统(UMTS)窄频分时双工(TDD)系统(TD—SCDMA)。
在下列的说明中,等式(17)的较佳实施程序是可以基于快速傅立叶转换(FFT)长度P等于选择Lm的假设,利用方法步骤进行详细说明。
其中,矩阵DP及DP -1是P点快速傅立叶转换(FFT)矩阵及其反向快速傅立叶转换(IFFT)矩阵,其可以表示为等式(21)。
其中,ΛR是表示一具有大小P的对角矩阵,其对角线是DP·g。这个对角矩阵ΛR可以表示为ΛR=diag(DP·g)。另外,这些矩阵DP -1及DP间的关系则可以表示为
在快速傅立叶转换(FFT)域中,这个循环矩阵H Cir,m进行解压缩,借以得到等式(22)。
其中,ΛHm是表示一具有大小P的对角矩阵,其对角线是DP·u m,并且,这个循环矩阵H Cir,m的第一行可以表示为u m=[h0,m,h1,m,...,hw-1,m,0,...,0]T。
接着,这个接收信号向量r (m)是利用填零方式重建,借以得到具有长度P的延伸信号向量r E (m)。
图1是表示一种无线通信网路100的方块图。对于一超取样系统而言,M个取样序列是进行处理r (1),...,r (M)及h (1),...,h (M)。对于一芯片速率取样系统而言,仅有一个取样序列是进行处理r (1)及h (1)。这个无线通信系统100是在输入端点1051,...,105M接收这些信号r (1),...,r (M),以及,在输入端点1101,...,110M接收这些信号h (1),...,h (M)。这些接收信号r (1),...,r (M)是利用填零装置1151,...,115M(115)将尾部填零,直到各个延伸序列的长度达到Lm。在填零步骤后,这些延伸序列可以表示为r E (1),...,r E (M),其是经由输出端点1201,...,120M(120)离开这个填零装置115。这些频道脉冲响应h (1),...,h (M)是利用填零装置1251,...,125M(125)将尾部填零,直到各个延伸序列的长度达到Lm。在填零步骤后,这些延伸序列可以表示为u 1,...,u M,其是经由输出端点1301,...,130M(130)离开这个填零装置125。离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)方块1351,...,135M(135)接收这个填零装置(115)的输出端点(120)、并对这些延伸序列r E (1),...,r E (M)执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到傅立叶序列F(r E (1)),...,F(r E (M))。离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)方块1401,...,140M(140)是接收这个填零装置(125)的输出端点(130)、并对这些延伸序列u 1,...,u M执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到傅立叶序列F(u 1),...,F(u M)。共轭装置1451,...,145M(145)是共轭这些傅立叶序列F(u 1),...,F(u M),借以得到共轭傅立叶序列F(u 1)*,...,F(u M)*。各个组件的乘法器1501,...,150M(150)是相乘这些傅立叶序列F(r E (1)),...,F(r E (M))及这些共轭傅立叶序列F(u 1)*,...,F(u M)*,借以得到F(r E (1))·F(u 1)*,...,F(r E (M))·F(u M)*。
接着,M个取样序列结果是利用加法器175相加。
另外,一频道关连产生器180是利用这些延伸频道响应序列u 1,...,u M产生一频道关连向量g。
利用—最低均方差(MMSE)算法,一噪声变异数σ2加至向量g (m)的第一组件。向量g (m)是利用u m产生。在第m个取样序列中,这些向量g (m)的第i个组件是利用下列方式计算,亦即:下移(i—1)个组件以循环这个共轭向量u m *,以及,相乘这个平移向量u m *及这个向量u m。这些向量g (m)的第i个组件可以表示为:
一离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置185是对这个频道关连向量g执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到傅立叶序列F(g)。除法器190是利用这个离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置185的输出逐项除以这个加法器的输出,借以得到下列结果。
接着,反向离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置194是对这个除法器190的输出执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到下列结果。
这个反向离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置194的输出是这个合成扩长信号s^的预测。接着,解扩展器198是解扩长这个反向离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置194的输出,借以得到预测数据符号d-。
请参考图2A、2B及2C,根据本发明较佳实施例,一种执行延伸算法(EA)的程序详细说明如下。
在步骤205中,这个无线通信系统100是在输入端点105接收信号r (1),以及,在输入端点110接收频道脉冲响应h (1)。
在步骤210中,这个接收信号r (1)的尾部是利用填零装置115填零,直到这个信号序列的长度达到Lm。在填零步骤后,这个延伸序列可以表示为r E (1),其是经由输出端点120离开这个填零装置115。
在步骤215中,这个频道脉冲响应h (1)的尾部是利用填零装置125填零,直到这个信号序列的长度达到Lm。在填零步骤后,这个延伸序列可以表示为u 1,其是经由输出端点130离开这个填零装置125。
在步骤220中,离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)方块135接收这个填零装置115的输出端点120、并对这个延伸序列r E (1)执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到傅立叶序列F(r E (1))。再者,离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)方块140接收这个填零装置125的输出端点130、并对这个延伸序列u 1执行离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到傅立叶序列F(u 1)。
在步骤225中,共轭装置145是共轭这个傅立叶序列F(u 1),借以得到共轭傅立叶序列F(u 1)*。
在步骤230中,各个组件的乘法器150相乘这个傅立叶序列F(r E (1))及这个共轭傅立叶转换序列F(u 1)*,借以得到F(r E (1))·F(u 1)*。
在步骤235中,对于具有M个取样序列的超取样系统而言,第二取样序列至第M取样序列是重复执行步骤210至230,借以得到F(r E (m))·F(u m)*,其中,m=1,2,...,M。
在步骤240中,步骤230及235得到的M个取样序列结果是利用加法器175全部相加,借以得到∑m=1 M[F(r E (m))·F(u m)*],其中,m=1,2,...,M。
在步骤245中,一频道关连产生器180是利用这些延伸频道响应序列u 1,...,u M产生一频道关连向量g,其可以表示为:
g=∑m=1 M[g (m)]
在步骤250中,一离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置185是对这个频道关连向量g执行,借以得到傅立叶序列F(g)。
在步骤255中,除法器190是将步骤240的结果逐项除以步骤250的结果,借以得到下列结果。
在步骤260中,一反向离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT)装置194对步骤255的结果执行反向离散傅立叶转换(DFT)或快速傅立叶转换(FFT),借以得到下列结果,做为预测合成扩展信号s^
在仿真中,本发明较佳实施例的模型是基于K=12,以及,传输码是利用相同传输码功率传输,并且,第二数据域位的本文信号影响完全删除。各个传输码具有一扩展因子(SF=16)。另外,一数据域位是假设具有总共1104个芯片(宽频分时双工(WTDD)的丛发类型2)。在一宽频分时双工(WTDD)中,因为一时槽具有两数据域位,因此,第一数据域位的最后8个位(4个复数符号)及第二数据域位的最前8个位是分别定义为传输格式组合指针(TFCI—1)及传输格式组合指针(TFCI—2)。接着,本发明是应用两种算法,亦即:截断算法(TA)及延伸算法(EA)。这个传输格式组合指针(TFCI—1)及这个传输格式组合指针(TFCI—2)及所有位的原始位误差率(BER)是同时利用具有芯片速率取样的延伸算法(EA)及截断算法(TA)进行评量。另外,各个信号噪声比(SNR)点是累积1000个时槽。这些仿真是执行于工作群组(WG4)的情况一频道及情况二频道。
图3及图4是在使用延伸算法(EA)及截断算法(TA)时,这个传输格式组合指针(TFCI—1)及这个传输格式组合指针(TFCI—2)在工作群组(WG4)的情况一频道中的效能。如图3所示,延伸算法(EA)及截断算法(TA)间存在一显著效能落差。因为这个传输格式组合指针(TFCI—1)是位于第一数据域位的尾部,因此,使用截断算法(TA)的传输格式组合指针(TFCI—1)的效能降低是基于下列两个理由,亦即:(1)传输格式组合指针(TFCI—1)多重路径信号的遗失;以及(2)托普利兹(Toeplitz)至循环矩阵的取代,因为工作群组(WG4)情况一频道的频道响应长度W是极小(W=4)。另外,这个结论亦可以经由图4所示的结果确认。因为图4所示的效能是对应于这个传输格式组合指针(TFCI—2),其是位于第二数据域位的头部,因此,影响截断算法(TA)效能的最可能理由必定是第二点理由,亦即:矩阵取代。经由图4可知,利用延伸算法(EA)及截断算法(TA)的传输格式组合指针(TFCI—2)效能是几乎完全相同。这是暗示:由于工作群组(WG4)情况一频道的极小频道响应长度W,经由矩阵取代而加入这个截断算法(TA)的预测误差是非常有限。举例来说,当频道响应长度W=4时,第一符号仅有四分之一会因为扩展因子(SF=16)而受到影响。
图5是表示,当假设延伸算法(EA)及截断算法(TA)时,所有位的原始方块误差率(BER)。相较于延伸算法(EA),利用截断算法(TA)的所有位的原始方块误差率(BER)遗失是主要导因于各个时槽的传输格式组合指针(TFCI—1)。
图6及图7是表示,当采取延伸算法(EA)及截断算法(TA)时,工作群组(WG4)情况二频道的传输格式组合指针(TFCI—1)及传输格式组合指针(TFCI—2)的效能。情况二频道与情况一频道的差别是存在于较大的延迟扩展(W=4)及较强功率的多重路径信号。经由图6可知,利用截断算法(TA)的传输格式组合指针(TFCI—1),由于多重路径信号遗失及矩阵取代,是几乎完全破坏。在图7中,利用截断算法(TA)的传输格式组合指针(TFCI—2)效能是远低于利用延伸算法(EA)的传输格式组合指针(TFCI—2)效能,其是主要导因于矩阵取代。在这种情况中,频道响应长度W=46,且因此,最前3个符号(6个位)将会受到严重影响。图8是表示在情况二频道中,利用延伸算法(EA)及截断算法(TA)的所有位的原始方块误差率(BER)。
当本发明较佳实施例是利用一截断算法(TA)时,一数据域位的头部及尾部数据是因为下列两点理由而受到严重影响,亦即:因为切割频道响应矩阵至方形矩阵所生的多重路径信号信息遗失,以及,因为取代托普利兹(Toeplitz)矩阵至循环矩阵所生的误差。为克服上述问题,本发明是利用一延伸算法(EA)。这种延伸算法(EA)是可以通过适当延伸矩阵大小的选择而避免实施误差。为实施这种延伸算法(EA)于离散傅立叶转换(DFT),本发明最好能够提供一种动态长度的延伸算法(EA),然而,为实施这个延伸算法(EA)于具有主要因子算法(PFA)的快速傅立叶转换(FFT),本发明最好能够提供一种固定长度的延伸算法(EA)。在这种固定长度的延伸算法(EA)中,通过在一特定范围内选择一适当的主要因子算法(PFA)长度,本发明的计算复杂性可以最小化。利用这种固定长度的延伸算法(EA),不同数据方块长度(丛发类型)可以利用单一算法支持。另外,这种固定长度的延伸算法(EA)亦可以进一步简化实施,因为单一算法需要一件硬件以进行处理。再者,仿真结果显示:这种延伸算法(EA)的效能远胜于截断算法(TA)的效能,特别是在数据域位的头部及尾部数据。
本发明可以实施成一基地台(BS)或无线传输/接收单元(WTRU)。这里,一无线传输/接收单元(WTRU)可以包括、但不限于一使用者设备(UE)、移动台、固定或移动用户单元、传呼器、或能够操作于一无线环境的任何类型装置。同样地,这里,一基地台(BS)可以包括、但不限于一基地台(BS)、B节点、位置控制器、存取点、或能够操作于一无线环境的其它界面装置。
图9A及9B表示利用延伸算法(EA)数据侦测的接收器实施。请参考图9A,射频(RF)信号是利用一天线300接收。一取样装置305产生一芯片速率接收向量r。一频道预测装置325决定这个接收向量r的一频道脉冲响应h。一单使用者侦测装置310是利用这个接收向量r及这个频道脉冲响应h,借以利用延伸算法(EA)预测数据向量d。这个接收向量r是利用一频道均衡器315,利用这个频道脉冲响应h进行处理,借以得到一扩展向量s。利用传输码C的一解扩展器320解扩展这个扩展向量s,借以预测这个数据向量d。
请参考图9B,射频(RF)信号是利用一天线300接收。一取样装置305利用M倍芯片速率取样这个接收信号,借以产生M个接收向量序列r 1,...,r M。一频道预测装置325是决定各个接收向量r 1,...,r M的一频道脉冲响应h 1,...,h M。一单使用者侦测装置310是利用这些接收向量r 1,...,r M及这些频道脉冲响应h 1,...,h M,借以利用延伸算法(EA)预测数据向量d。这些接收向量r 1,...,r M是利用一频道均衡器315,利用这些频道脉冲响应h 1,...,h M进行处理,借以决定一扩展向量s。利用传输码C的一解扩展器320是解扩展这个扩展向量s,借以预测这个数据向量d。
虽然本发明已利用较佳实施例详细说明如上,然而,熟悉本技术领域的人员在不违背本发明精神及范围的前提下,亦可以针对本发明进行各种调整及变动。因此,本发明的保护范围将以下列权利要求为准。
Claims (6)
1.一种无线通信装置,利用超取样以执行一延伸算法,该无线通信装置包括:
一第一输入,其接收一信号r (1);
一第二输入,其接收一频道脉冲响应h (1);
第一填零单元,其在所接收的该信号r (1)的尾部填零,直到序列的长度达到Lm长度,以及,输出一第一输出r E (1);
一第二填零单元,其在该频道脉冲响应h (1)的尾部填零,直到延伸序列的长度达到Lm长度,并且输出一第二输出u 1;
一第一处理单元,其在r E (1)上执行一离散傅立叶转换DFT或快速傅立叶转换FFT,借以得到一傅立叶序列F(r E (1));
一第二处理单元,其在u 1上执行一离散傅立叶转换DFT或快速傅立叶转换FFT,借以得到一傅立叶序列F(u 1);
一共轭单元,其共轭该傅立叶序列F(u 1),借以得到一共轭序列F(u 1)*;以及
一乘法器,其相乘该傅立叶序列F(r E (1))及该共轭序列F(u 1)*,借以得到F(r E (1)).F(u 1)*,其中,对于M个取样序列而言,第二取样序列至第M取样序列被同样处理,借以得到F(r E (m))·F(u m)*,其中,m=2,...,M。
2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,还包含一加法器,其用以将所有该M个取样序列的结果逐项相加,借以得到:
3.如权利要求2所述的装置,其特征在于该装置还配置以:
利用延伸频道响应序列u 1,...,u M,产生一频道关连向量g,其中,该频道关连向量 其中向量g (m)是利用u m产生;以及
在该频道关连向量g上,执行一离散傅立叶转换DFT或快速傅立叶转换FFT,借以得到一傅立叶序列F(g)。
4.如权利要求1所述的装置,其特征在于,该装置是一无线传输/接收单元。
5.如权利要求1所述的装置,其特征在于,该装置是一基地台。
6.如权利要求1所述的装置,其特征在于,该装置是一接收器。
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