CN100505570C - 无线通信系统的非参量匹配滤波接收机 - Google Patents

Abstract

包括数字(例如FIR)滤波器和信道估计器的非参量匹配滤波接收机。信道估计器(1)确定定时以便确定数字滤波器的中心，(2)获得接收采样中噪声的特性，(3)使用最佳线性无偏(BLU)估计器来估计采样的系统响应，以及(4)基于所估计的系统响应和所确定的噪声特性为所述数字滤波器导出一组系数。相关估计器将采样与它们的已知值相关以获得所估计的系统响应。BLU估计器预处理所述采样以便使噪声白化、把白化的噪声与它们的已知值相关、并应用一校正因数来获得所估计的系统响应。然后，数字滤波器用所述这组系数对采样进行滤波以提供经解调的码元。

Description

无线通信系统的非参量匹配滤波接收机

背景

领域

本发明一般涉及数据通信，尤其涉及用于无线通信系统中的非参量匹配滤波接收机。

背景

广泛采用了无线通信系统来提供诸如语音、分组数据等各类通信。这些系统可以是能支持与多个用户间通信的多址系统，并可以基于码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)或者某些其它多址技术。这些系统也可以是无线局域网(LAN)系统，比如符合IEEE 802.11b的那些系统。

CDMA系统中的接收机一般采用雷克接收机来处理已经通过无线通信信道发送的已调信号。雷克接收机通常包括一搜索器元件和多个解调元件，它们分别称为“搜索器”和“指”。由于CDMA波形相对较宽的带宽，因此假定通信信道由有限数量的可分解多径分量组成。每个多径分量都由一特定的时延和一特定的复增益表征。然后，搜索器搜索接收信号中的强多径分量，并且把所述指分配给搜索器所找到的最强多径分量。每个指都处理其分配到的多径分量以便为该多径分量提供码元估计。然后把来自所有所分配的指的码元估计组合以提供最终的码元估计。雷克接收机能为以低信号对干扰和噪声比(SINR)工作的CDMA系统提供可接受的性能。

雷克接收机具有一些缺点。首先，雷克接收机能在特定的信道条件下提供不令人满意的性能。这源自于雷克接收机不能准确地建模特定类型的信道并处理具有由少于一码片周期隔开的时延的多径分量。其次，通常需要一复杂的搜索器来搜索接收信号以找到强多径分量。其三，通常也需要一复杂的控制单元来决定接收信号中是否存在多径分量(即它们是否有足够的强度)、把指分配给最新找到的多径分量、从消失的多径分量中撤销指、并且支持所分配指的操作。由于找到弱多径分量所需的高敏感度以及对小虚惊率的需求(即在多径分量实际上不存在时宣布它存在)，因此搜索器和控制单元通常很复杂。

因此本领域中需要一种能改进上述雷克接收机的缺点的接收机结构。

发明内容

这里提供了一种非参量匹配滤波接收机，它能提供优于常规雷克接收机的各种优点，包括各类信道(例如宽路径信道)的改进的性能以及降低了的复杂度。非参量匹配滤波接收机对通信信道的形式和系统响应不作任何假设，因此名为“非参量的”。

在一实施例中，非参量的匹配滤波接收机包括一数字(例如有限脉冲响应(FIR))滤波器和一信道估计器。信道估计器首先确定与接收信号中一大部分(大量)能量的近似中心相对应的定时，所述定时可以是接收信号中找到的最强多径分量的定时，以及与接收信号中能量质重中心相对应的定时。该定时用于确定数字滤波器的中心。信道估计器还获得从接收信号导出的接收采样中的噪声特性。噪声可表征为自相关矩阵。

然后，信道估计器使用例如最佳线性无偏(BLU)估计器、相关估计器或某些其它类型的估计器来估计接收采样的系统响应。对于相关估计器而言，接收采样与这些采样的已知值相关以获得所估计的系统响应。对于BLU估计器而言，接收采样经预处理器以近似地白化噪声，然后与这些采样的已知值相关以获得相关结果，进一步对所述相关结果应用一校正因数以获得所估计的系统响应。所述校正因数是考虑了噪声的有色性并可预先计算。

然后信道估计器基于所估计的系统响应和所确定的噪声特性为数字滤波器导出一组系数。数字滤波器接着用所述这组系数对接收采样进行滤波以提供经解调的码元。

下面进一步详述了本发明的各个方面和实施例。本发明还提供了能实现发明的各个方面、实施例和特征的方法、程序代码、数字信号处理器、集成电路、接收机单元、终端、基站、系统以及其它装置和元件，如下详述。

附图说明

通过下面提出的结合附图的详细描述，本发明的特征、性质和优点将变得更加明显，附图中相同的元件具有相同的标识，其中：

图1是无线(例如CDMA)通信系统中发射机系统和接收机系统的框图；

图2是非参量匹配滤波接收机和RX码元处理器的框图；

图3A和3B是分别实现BLU估计器和相关估计器的两个信道估计器的框图；

图4是FIR滤波器的框图；

图5是用于处理无线通信系统中的接收信号的过程的流程图；

图6A到6C示出了非参量匹配滤波接收机的性能曲线。

具体实施方式

图1是无线通信系统100中发射机系统110和接收机系统150的框图。在发射机系统110处，从数据源112把话务数据提供给发送(TX)数据处理器114。发送数据处理器114对话务数据进行格式化、编码和交织以提供已编码数据。导频数据可以用例如时间复用或编码复用与已编码数据多路复用。导频数据一般是以已知方式(如果有)被处理的已知数据模式，接收机系统可使用导频数据来估计信道和系统响应。

然后根据一种或多种调制方案(例如BPSK、QSPK、M-PSK或M-QAM)来调制经多路复用的导频和已编码数据。每个调制码元对应于信号星座上的一个特定点，所述信号星座对应于该码元所使用的调制方案。像所实现的通信系统定义的那样进一步处理所述调制码元。对于CDMA系统而言，调制码元可以进一步被重复、用正交信道化编码信道化、用伪随机噪声(PN)序列扩展等等。发送数据处理器114以1/T的码元速率提供“已发送的码元”{x_m}，其中T是一个发送码元的持续时间。

然后，发射机单元(TMTR)116把已发送码元转换成一个或多个模拟信号，并进一步调节(例如放大、滤波和上变频)所述模拟信号以产生已调信号。发射机单元116进行的全部处理的结果是每个已发送码元x_m由已调信号内的发送整形脉冲p(t)的一个实例来表示，所述脉冲实例由该已发送码元的复数值进行缩放。然后经由天线118并通过无线通信信道把已调信号发送到接收机系统150。

在接收机系统150处，发出的已调信号被天线152接收并被提供给接收机单元(RCVR)154，接收机单元154调节(例如放大、滤波和下变频)接收信号。然后，接收机单元154内的模数转换器(ADC)156以1/T_s的采样率对经调节的信号进行数字化以提供ADC采样。采样率一般高于(例如高两倍、四倍或八倍)码元速率。ADC采样可以在接收机单元154内进一步经数字预处理(例如滤波、内插、采样率转换等等)。接收机单元154提供“接收采样”{y_k}，它们可以是ADC采样或经预处理等等采样。

然后，非参量匹配滤波接收机160处理接收采样{y_k}以提供经解调的码元{

}，经解调的码元{

}是已发送码元{x_m}的估计。下面进一步详述了匹配滤波接收机160的处理。RX码元处理器162进一步处理(例如解扩展、解覆盖、解交织和解码)经解调的码元以提供已解码数据，所述已解码数据然后被提供给数据宿164。RX码元处理器162的处理与TX数据处理器114所执行的处理相反。

控制器170指引接收机系统处的操作。存储单元172为控制器170以及接收机系统内可能的其它单元所使用的程序代码和数据提供存储。

上述信号处理支持各类话务数据(例如语音、视频、分组数据等等)在从发射机系统到接收机系统的一个方向上的传输。双向通信系统支持双向的数据传输。为了简洁在图1中未示出反向路径的信号处理。图1中的处理表示CDMA系统中的前向链路(即下行链路)或反向链路(即上行链路)。对于前向链路而言，发射机系统110可代表一基站，接收机系统150可代表一终端。

一方面，采用匹配滤波器的非参量匹配滤波接收机用于处理接收采样以提供经解调的码元。非参量匹配滤波接收机(也称为匹配滤波接收机或解调器)对通信信道或系统响应的形式不作任何假设，因此名为“非参量的”。

为了简洁，在以下对于非参量匹配滤波接收机的分析中，为码元索引使用下标“m”，为采样索引使用下标“k”。连续的时间信号和响应用“t”来表示，比如h(t)或h(t-kT)。黑体的大写字母用于表示矩阵(例如X)，黑体的小写字母用于表示向量(例如y)。

如这里所使用的，“采样”对应于接收机系统内一特定点的特定采样实例处的值。例如，接收机单元154内的模拟到数字转换器(ADC)对经调节的信号进行数字化以提供ADC采样，ADC采样可能经过或可能不经过预处理(例如滤波、采样率转换等等)以提供接收采样{y_k}。“码元”对应于在发射机系统内一特定点的特定时刻处的发送单位。例如，TX数据处理器114提供已发送码元{x_m}，每个已发送码元都对应于使用发送成形脉冲p(t)的一个信令周期。

如图1所示，发射机系统把一个码元序列{x_m}发送到接收机系统。每个码元x_m都用成形脉冲p(t)通过脉冲响应为c(t)的线性通信信道来发送。每个已发送码元进一步受到信道的加性白高斯噪声(AWGN)的破坏，AWGN具有平坦的功率谱密度N₀(瓦特/Hz)。

在接收机处，已发送码被接收、调节并被提供给ADC。在ADC前所有在接收机处的信号调节都被汇总为接收机脉冲响应r(t)。ADC输入处的信号于是可表示为：

$y\left(t\right)=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{x}_m\·h(t-\mathrm{mT})+n\left(t\right)---\left(1\right)$

其中T是码元周期，

n(t)是ADC输入处观察到的噪声，以及

h(t)是总系统脉冲响应，可表示为：

h(t)＝p(n)*c(t)*r(t)                               (2)

其中“*”表示卷积。总系统脉冲响应h(t)因而包括发送脉冲、信道以及接收机信号调节的响应。

假定已发送的码元序列{x_m}具有零均值并且是独立和均匀分布的(iid)。此外，至少一部分已发送码元序列在接收机处先验已知，已知部分对应于一导频或“训练”序列。

在接收机处用脉冲响应r(t)的信号调节对接收机天线处的白高斯输入噪声进行“有色化”。这于是导致自相关函数r_nn(τ)给出如下的高斯过程：

r_nn(τ)＝N_o(r(τ)*r^*(-τ))                (3)

其中“r^*”表示r的复共轭。这里使用的“有色化”、“有色的”和“有色性”是指非AWGN的任何过程。

ADC以1/T_s的采样率工作，并且提供接收采样，表示为：

$y\left({\mathrm{kT}}_s\right)=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{x}_m\·h({\mathrm{kT}}_s-\mathrm{mT})+n\left({\mathrm{kT}}_s\right)---\left(4a\right)$

为了简洁，y(kT_s)和n(kT_s)分别被表示为y_k和n_k。

通常，ADC的采样率1/T_s可以是任意的速率，无须与码元速率同步。一般而言，选择采样率比码元速率高以避免信号频谱的混叠。然而，为了简洁，以下分析假定选择采样率等于码元速率(即1/T_s＝1/T)。该分析可以用略微复杂的标注和推导被扩展为任何任意采样率。

对于1/T的采样率而言，公式(4a)中的ADC采样可表示为：

$y\left(\mathrm{kT}\right)=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{x}_m\·h(\mathrm{kT}-\mathrm{mT})+n\left(\mathrm{kT}\right)---\left(4b\right)$

对于特定数量的接收采样，公式(4b)也可以重写为更为紧凑的矩阵形式，如下：

y＝Xh+n                            (5)

其中y和n各自是大小为P的每一个列向量，被定义如下：

$\underset{\‾}{y}=\left[\begin{array}{c}y\left(\mathrm{kT}\right)\\ M\\ y\left((k+P-1)T\right)\end{array}\right],$ $\underset{\‾}{n}=\left[\begin{array}{c}n\left(\mathrm{kT}\right)\\ M\\ n\left((k+P-1)T\right)\end{array}\right],$

X是定义如下的(P×(L+1))矩阵：

$\underset{\‾}{X}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{k-L/2}& \mathrm{\Λ}& x_k& \mathrm{\Λ}& x_{k+L/2}\\ x_{k-L/2+1}& \mathrm{\Λ}& x_{k+1}& \mathrm{\Λ}& x_{k+L/2+1}\\ M& O& M& O& M\\ x_{k-L/2+P-1}& \mathrm{\Λ}& x_{k+P-1}& \mathrm{\Λ}& x_{k+L/2+P-1}\end{array}\right],$

h是定义如下的大小为L+1的列向量：

$\underset{\‾}{h}=\left[\begin{array}{c}h(-\mathrm{TL}/2)\\ M\\ h\left(0\right)\\ M\\ h(\mathrm{TL}/2)\end{array}\right]$

矩阵X的元素是已发送码元的值，因此不包括T。向量y、h和n中的元素是经采样的值，这由T表示。

矩阵X的每一行都包括可与向量h的L+1个元素相乘的L+1个已发送码元。矩阵X的每个相继的较高索引的行都包括从前一行的那组已发送码元偏移一个码元的一组已发送码元。矩阵X因此可以从P+L个已发送码元的向量x中导出，向量x可表示为：

$\underset{\‾}{x}=\left[\begin{array}{c}{x}_{k-L/2}\\ M\\ x_{k+L/2+P-1}\end{array}\right]$

如上所述，P是所观察到的已发送码元的数目并且可用于估计，L+1是总系统脉冲响应h(t)的离散长度。假设对于|t|≥TL/2有h(t)＝0(即脉冲响应h(t)具有有限的时间跨度)。

对于该分析，匹配滤波接收机包括一FIR滤波器，其具有由码元周期T隔开的多个抽头。每个抽头在一特定的采样周期内对应于一接收采样。FIR滤波器的系数是根据与已知训练序列相对应的接收采样的向量y而估计的。FIR滤波器的长度应该至少覆盖L+1个码元周期，使得滤波器能采集接收信号内的一大部分能量。为了简洁，以下分析中FIR滤波器有L+1个抽头。

使有色噪声中的信噪比(SNR)最大的最优匹配滤波器具有一组系数f _o，表示为：

${\underset{\‾}{f}}_o={\underset{\‾}{R}}_{\stackrel{\‾}{n}\stackrel{\‾}{n}}^{-1}\underset{\‾}{h},---\left(6\right)$

其中是有色高斯输入噪声n(kT)的自相关矩阵。该矩阵可表示为：

${\underset{\‾}{R}}_{\tilde{n}\tilde{n}}=E\left\{\underset{\‾}{\overset{~}{n}}{\underset{\‾}{\overset{~}{n}}}^H\right\},---\left(7a\right)$

${\underset{\‾}{R}}_{\tilde{n}\tilde{n}}(i,j)=r_{\mathrm{nn}}\left((j-i)T\right),---\left(7b\right)$

其中是向量

的转置的复共轭，期望E{}是在第k个码元周期的彩化噪声向量

上取到的，表示为：

${\underset{\‾}{n}}_k=\left[\begin{array}{c}n\left((k-L/2)T\right)\\ M\\ n\left((k+L/2)T\right)\end{array}\right]$

于是，匹配滤波接收机的目标是为最优匹配滤波器获得系数组f _o的估计。如公式(6)所示，系数f _o可以从自相关矩阵

和总系统脉冲响应向量h获得。自相关矩阵

可以从接收机脉冲响应r(t)中计算，r(t)一般是已知的并且可以如公式(3)和(7b)中那样确定。向量h的估计可基于：(1)发射机所发射的已知码元(例如导频码元)以及(2)接收机处这些已知码元的接收采样。如果发送一导频，则在每个导频或训练序列期间，这些采样的接收值和实际值(跟发送相同)都在接收机处已知。获得最优匹配滤波器的系数f _o的困难于是归结为在已知相应的已发送码元向量x时从接收的采样向量y中估计总系统脉冲响应h。

从公式(5)所示的传输函数可见，基于x和y估计h类似于确定性参数的未知向量的经典线性模型。然后可以使用多个估计器来执行h的估计。下面详细描述了两个信道估计器。

在一实施例中，使用最佳线性无偏(BLU)估计器来估计信道响应h。该估计器所提供的估计

可表示为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_b={\left({\underset{\‾}{X}}^H{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{X}\right)}^{-1}{\underset{\‾}{X}}^H{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{y},---\left(8\right)$

其中R _nn是从噪声向量n获得的有色高斯输入噪声n(kT)的自相关矩阵，可表示为：

R _nn＝E{nn ^H}，                        (9a)

R _nn(i，j)＝r_nn((j-i)T)                   (9b)

公式(9a)和(9b)所示的自相关矩阵R _nn类似于公式(7a)和(7b)所示的自相关矩阵

，除了它是从P个码元周期而不是从L+1码元周期导出的以外。

在公式(8)中，项

表示“白化”接收采样(由

表示)和已发送码元(由X ^H表示)之间的互相关。接收采样y由矩阵

白化以补偿接收机脉冲响应r(t)对输入噪声的“着色”。项

是可以被视为接收采样不独立时的相关因数的矩阵，同样也是因为接收机脉冲响应r(t)的有色。

BLU估计器的性能可由协方差矩阵

量化，该矩阵表示为：

${\underset{\‾}{R}}_{{\mathrm{\Δ}}_b{\mathrm{\Δ}}_b}=E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_b{{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_b}^H\right\}={\left({\underset{\‾}{X}}^H{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{X}\right)}^{-1},---\left(10\right)$

其中 ${\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_b={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_b-\underset{\‾}{h}$

由于输入噪声n是零均值高斯分布的，因此BLU估计器使协方差矩阵

最小，并且也是给定y时h的最大似然性(ML)和最小均方误差(MMSE)估计器。公式(8)示出的是能实现Cramer-Rao限制的系数估计器。

FIR滤波器的系数f可以根据系统响应估计

而导出，如下所示：

$\underset{\‾}{f}={\underset{\‾}{R}}_{\tilde{n}\tilde{n}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{^}{h}}---\left(11\right)$

如果BLU估计器用于估计h，则该估计器所提供的系统响应估计

可以替换公式(11)中的以获得FIR滤波器的系数f。

FIR滤波器具有接收采样y(kT)，并对于每个码元周期m提供经解调的码元

该码元是第m个已发送码元x_m的估计。经解调的码元可以表示为：

${\hat{x}}_m={\underset{\‾}{f}}^H{\underset{\‾}{\overset{~}{y}}}_k---\left(12\right)$

其中

是第m个码元周期处L+1个接收采样的向量，可以表示为：

${\underset{\‾}{\overset{~}{y}}}_k=\left[\begin{array}{c}y\left((k-L/2)T\right)\\ M\\ y\left((k+L/2)T\right)\end{array}\right]$

在非训练周期内，FIR滤波器根据FIR滤波器在每个码元周期的时间跨度内包含的L+1个接收采样为该码元周期提供一个经解调的码元。

可以根据滤波器系数f评估非参量匹配滤波接收机的性能。对于该评估而言，信号对干扰和噪声比(SINR)作为系数f的函数，定义如下：

$\mathrm{SINR}\left(\underset{\‾}{f}\right)=\frac{{\left|\right|E_{\tilde{n},x}\{{\hat{x}}_m/x_m\}\left|\right|}^2}{{\mathrm{Var}}_{\tilde{n},x}\{{\hat{x}}_m/x_m\}}=\frac{{\left|\right|{\underset{\‾}{f}}^H\underset{\‾}{h}\left|\right|}^2}{{\underset{\‾}{f}}^H(\underset{\‾}{C}+{\underset{\‾}{R}}_{\tilde{n}\tilde{n}}-{\underset{\‾}{\mathrm{hh}}}^H)\underset{\‾}{f}}=\frac{{\left|\right|{\underset{\‾}{f}}^H\underset{\‾}{h}\left|\right|}^2}{{\underset{\‾}{f}}^H\underset{\‾}{\mathrm{Mf}}},---\left(13\right)$

其中

C(i，j)＝r_hh((j-i)T)，

r_hh是总系统脉冲响应h(t)的自相关函数，给出如下：

r_hh(τ)＝h(τ)*h^*(-τ)

在公式(13)中，分子中均值的期望和分母中的方差是在噪声上取得的，并且通过导频码元而取平均。在误差向量Δ _b的全体实现上，公式(13)描述了通常情况下没有简单封闭解析形式的密度函数。

如公式(8)和(11)所示，系数f的导出需要

的矩阵求逆。由于这是一个P×P的矩阵，其中P会很大(例如在几百或甚至几千的数量级上)，因此矩阵求逆会是计算密集的。然而，该计算复杂度可以通过用一存储器来存储

的预先计算的矩阵来避免。

在许多系统中，根据重复的特定伪随机噪声(PN)序列来导出训练码元序列。PN序列和训练码元序列通常的接收机设计时都是已知的。在该情况下，如果将估计过程限制为从相对于PN序列起始处的一组离散索引偏移处开始，则估计仅需要一组有限的X矩阵。此外，矩阵R _nn仅仅取决于接收机脉冲响应r(t)。这样，可以为

1计算有限数量的P×P矩阵并将这些矩阵保存在存储器(例如图1和2中的存储器172)中以便稍后使用。

在另一实施例中，“相关的”估计器用于估计系统响应h。相关估计器比上述BLU较容易实现，并能为特定的工作条件提供可比较的性能。相关估计器提供了一系统响应估计表示为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_d=\frac{{\underset{\‾}{X}}^H\underset{\‾}{y}}{P}---\left(14\right)$

公式(14)可重写为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_d=\frac{1}{P}\underset{\mathrm{\λ}=k}{\overset{k+P-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{\λ}}^{*}{\underset{\‾}{\overset{~}{y}}}_{\mathrm{\λ}}---\left(15\right)$

公式(15)所示的操作通常称为相关或解扩展，因此称为相关估计器。系统响应估计向量

可以通过以下导出(1)把训练序列中的每个已发送码元x^*(λ)与相应的接收采样向量

相乘，(2)把P个经缩放的向量组合，以及(3)把所产生的向量缩放1/P以获得

由此可见，相关估计器提供了h的无偏估计，该估计的误差具有下列协方差矩阵

${\underset{\‾}{R}}_{{\mathrm{\Δ}}_d{\mathrm{\Δ}}_d}=E\left\{{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_d{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_d^H\right\}=\frac{\underset{\‾}{C}+{\underset{\‾}{R}}_{\tilde{n}\tilde{n}}-{\underset{\‾}{\mathrm{hh}}}^H}{P}=\frac{\underset{\‾}{M}}{P}---\left(16\right)$

上面已经描述了两个不同的信道估计器。非参量匹配滤波接收机也可以使用其它类型的信道估计器，这在本发明的范围内。

匹配滤波接收机实现

图2是非参量匹配滤波接收机160a和RX码元处理器162a的框图，它们是图1中接收机160和处理器162的一个实施例。

在匹配滤波接收机160a内，把来自接收机单元154的接收采样{yk}提供给多路分解器(Demux)210，它把数据码元的接收采样提供给FIR滤波器220，并把导频码元的接收采样提供给信道估计器230。如果导频和数据是时间复用的，比如对于IS-856内的前向链路而言，多路分解器210可以简单地执行接收采样的时间多路分解。或者，如果导频和数据是编码复用的(即使用不同的信道化编码发送)，比如对于IS-856内的反向链路而言，多路分解器210会执行正确的处理以获得导频和数据码元的采样，这是本领域公知的。

信道估计器230根据训练周期期间的导频的接收采样来估计系统响应，并为FIR滤波器220提供系数f。信道估计器230可以实现BLU估计器、相关估计器或某些其它估计器。下面进一步详述信道估计器230。

FIR滤波器220根据信道估计器230所提供的系数f对数据码元的接收采样进行滤波。FIR滤波器220提供经解调的码元，它们是已发送码元{x_m}的估计。

在RX码元处理器162a内，首先按照所实现的通信系统来处理经解调的码元

对于CDMA系统而言，解扩展器/解覆盖器240可以用PN序列对经解调的码元

进行解扩展，所述PN序列用于扩展发射机处的数据，进一步用数据所使用的信道化编码来解覆盖经解扩展的码元。解扩展器/解覆盖器240的输出被解码器510进一步解交织和解码，以提供经解码的数据。

图3A是实现BLU估计器的信道估计器230a的框图。导频码元的接收采样{yk}被提供给预处理器312和粗定时估计器314。粗定时估计器314确定其中大部分能量驻留在接收信号内的近似时延。在一实施例中，粗定时估计器314用一搜索器实现该搜索器搜索接收信号内的最强多径分量。在另一实施例中，粗定时估计器314确定接收信号中能量的质重中心。该能量质重中心可以根据例如以下条件确定：

其中t_lag，i是能量质重中心和第i个信号峰值之间的时滞(时滞可以是正值或负值)，E_i是第i个信号峰值的能量。因此定义了能量质重中心，使得质重中心的两侧都包含近似相等数量的能量。通常，粗定时估计器314确定与接收信号中大部分(大量)能量的近似中心相对应的定时。然后，粗定时估计器314提供一定时信号，该定时信号用于确定FIR滤波器的中心。

预处理器312把接收采样向量y与逆自相关矩阵左乘以提供白化的接收采样向量

如公式(8)所示。然后，相关器316在白化的接收采样向量和已发送码元向量(由X ^H表示)之间执行互相关以提供相关结果

然后，矩阵处理器318把相关结果

与相关因数

左乘以获得系统响应估计h _b。由于

是陶布利兹(Toeplitz)矩阵，因此矩阵左乘可以用FIR滤波器这样的系数结构来执行。后处理器320进一步把系统响应估计h _b与逆自相关矩阵

左乘以获得FIR滤波器的系数，如公式(11)所示。

图3B是实现相关估计器的信道估计器230b的框图。把导频码元的接收采样{y_k}提供给相关器322和粗定时估计器324。粗定时估计器324如上工作以提供一定时信号，该定时信号用于确定FIR滤波器的中心。相关器322在接收采样向量y和已发送码元(由X ^H表示)之间执行互相关以提供相关结果X ^H y，如公式(14)所示。然后，缩放器326用一因数1/P对相关结果进行缩放以提供系统响应估计h _d。然后，后处理器328把系统响应估计h _d与逆自相关矩阵

左乘以获得FIR滤波器的系数。

图4是FIR滤波器220a的框图，它是图2中FIR滤波器220的实施例。FIR滤波器220a包括L+1个抽头，每个抽头都对应于特定采样周期的一个接收采样。每个抽头都与信道估计器230所提供的一个相应系数相关联。

接收采样y_k被提供给L个延时元件410b到410m。每个延时元件提供延时的一个采样周期(T_s)。如上所述，一般选择的采样率比码元速率高以避免信号频谱的混叠。然而，也希望选择与码元速率尽可能接近的采样率，使得需要较少数量的滤波器抽头来覆盖遍布在总系统脉冲响应中的给定延时，这于是会简化FIR滤波器和信道估计器。通常，可以根据系统的特性来选择采样率，该系统中会使用匹配滤波接收机。

对于每个码元周期m而言，把L+1个抽头的接收采样提供给乘法器412a到412m。每个乘法器接收一个相应的接收采样y_i和一个相应的滤波器系数f_i，其中i是抽头索引且i＝L/2...-1，0，1，...L/2。然后，每个乘法器412将其接收采样y_i与其分配到的系数f_i相乘以提供相应的经缩放的采样。来自乘法器412a到412m的L+1个经缩放的采样于是被加法器414b到414m相加以便为该码元周期提供经解调的码元

经解调的码元

可以如公式(12)中那样计算，也可表示为：

${\hat{x}}_m=\underset{i=m-L/2}{\overset{m+L/2}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i^{*}{y}_i---\left(17\right)$

为了简洁，特别描述了一FIR滤波器用一对接收采样进行滤波。然而，也可以使用其它类型的数字滤波器，这在本发明的范围内。

图5是用于处理无线(例如CDMA)通信系统中的接收信号的过程500的实施例流程图。起初，确定与接收信号中大量能量的近似中心相对应的定时(步骤512)。该定时用于确定数字(例如FIR)滤波器的中心。

非参量匹配滤波接收机不假设输入噪声是白噪声，后者是由雷克接收机作出的假设。这样就获得了接收采样内的噪声特性(步骤514)。噪声可由自相关矩阵

表征。由于该矩阵基于接收机脉冲响应r(t)，r(t)通常不会随时间变化，因此该矩阵可以被预先计算或保存。

然后估计接收采样的系统响应(步骤516)。系统响应估计可以用BLU估计器、相关估计器或某些其它类型的估计器执行。对于相关估计器而言，接收采样与这些采样的已知值相关以获得所估计的系统响应。而对于BLU估计器而言，对接收采样进行预处理以近似白化噪声，然后把接收采样与这些采样的已知值相关以获得相关结果，对所述相关结果进一步应用一校正因数以获得所估计的系统响应。相关因数计及噪声的相关，也能被预先计算或保存。在一实施例中，由于校正因数在高SINR时对性能有较大的影响，因此它会基于接收信号质量的估计被选择性地应用。

系统响应的估计一般根据与数据一起发送的导频码元来执行。如果导频以时分复用的方式被发送(比如对于IS-856内的前向链路而言)，则可以以块来估计系统响应，并对于每个导频突发脉冲串重新开始系统响应。或者，如果导频以连续的方式被发送(比如对于IS-95内的前向链路和IS-856内的反向链路而言)，则可以用滑动窗来估计系统响应。

然后根据所估计的系统响应和所确定的噪声特性来导出数字滤波器的一组系数(步骤518)。这如公式(11)所示地执行。然后用具有该组系数的数字滤波器对接收采样进行滤波以提供经解调的码元(步骤520)。

对于各种工作情况，非参量匹配滤波接收机可以提供优于常规雷克接收机的改进的性能。例如，匹配滤波接收机能处理由有限数量的多径分量定义的通信信道，多径分量的一些或全部在时延中是不可分解的。这一现象通常称为子码片多径或“宽路径(fat path)”，其出现在多径分量间的间隔小于一个码片周期的情况下。

相反，常规的雷克接收机通常不能处理由少于一个码片周期隔开的多径分量。此外，为了处理子码片多径分量，在雷克接收机的控制单元内通常实现复杂的规则和状态。由于这一点，雷克接收机的性能可能极难评估，进一步被示出在子码片多径条件下远差于最优非参量匹配滤波接收机的性能。

因此，这里描述的非参量匹配滤波接收机提供了许多优点，包括：

●由于它能处理任何信道模型，特别是子码片多径信道，因此对于许多信道条件(尤其对于高几何度量情况)都有改进的性能，如下详述。

●由于(1)“指分配”功能(它包括了雷克接收机的最复杂的单元)的消除，以及(2)搜索器的显著减少，搜索器对于匹配滤波接收机的唯一功能是定位大量信道能量，因此相比常规雷克接收机在电路复杂度方面有所降低。

●分析的易处理性并并因此得到性能的准确评估。

性能

在以下描述中，术语“几何度量”用于表示非参量匹配滤波接收机的界限。匹配滤波器界限(通常)是不可实现的SINR，该不可实现的SINR由于能把全部能量组合在系统中而不提高高斯噪声和不受到任何多径或自码元间干扰(ISI)的降级而造成的。系统的几何度量可以表示为：

非参量匹配滤波接收机的给定实现所实现的SINR要低于该几何度量。下面示出不同类型信道估计器的降级量。

图6A示出对于高几何度量情况，对上述两种信道估计器在匹配滤波接收机的输出处达到的SINR曲线。仿真对于实现IS-856的系统的前向链路而执行，IS-856通常也称为高数据速率(HDR)。IS-856的前向链路在1.25MHz带宽上支持高达2.4Mbps的可变数据速率。实现1％的帧差错率(FER)所需的匹配滤波接收机输出处的SINR对于最高的速率近似为10dB。

图6A示出三条曲线：(1)对于h没有任何估计误差的理想的非参量匹配滤波接收机，(2)具有BLU估计器的匹配滤波接收机，(3)具有相关估计器的匹配滤波接收机。匹配滤波接收机内的FIR滤波器有码元隔开的13个抽头(即每个抽头的延时为一个码元周期)。对于诸如IS-856这样的CDMA系统而言，为每个PN码片发送一个已发送码元。在该情况下，所仿真的FIR滤波器有13个码片间隔的抽头。

图6A所示的曲线是基于单个路径信道的计算机仿真而导出的。对于IS-856中的前向链路而言，数据以帧的形式被发送，每个帧都有2048码片长。每帧包括两个时分复用的导频突发脉冲串，一个导频突发脉冲串位于帧内每半个时隙的中心处。每个导频突发脉冲串覆盖了96个码片。在仿真过程中，对于高几何结构的情况，用P＝192码片(或两个导频突发脉冲串)来估计系统响应。

如图6A所示，具有BLU估计器的匹配滤波接收机的性能接近于在图6A所示的整个几何度量范围内没有任何估计误差的匹配滤波接收机的性能。具有相关估计器的匹配滤波接收机的性能逼近于较低几何度量下具有BLU估计器的匹配滤波接收机的性能，但在较高的几何度量下发散。

在高几何度量情况下，匹配滤波接收机所使用的估计器类型在接收机性能方面起到重要作用。两个估计器之间的性能差异随着几何度量的增加而增加。这与以下这一点一致：BLU估计器的协方差矩阵

不取决于信道脉冲响应c(t)(如公式(10)所示)，而相关估计器的协方差矩阵却取决于c(t)，而c(t)包括在h(如公式(16)所示)内。对于较高的几何度量，ISI比高斯输入噪声更为重要，并且最终是相关估计器准确度中的限制因素。

图6B示出对于低几何度量情况，对上述两种信道估计器，在匹配滤波接收机输出处实现的信号-干扰噪声比(SINR)曲线。该仿真对于IS-856系统的反向链路执行，IS-856在反向链路上发送连续但是低功率的导频。

同样，在图6B中对于为图6A评估的三种不同的非参量匹配滤波接收机示出三条曲线。具有13个码元间隔的抽头的相同FIR滤波器也用于全部三个匹配滤波接收机。图6B中的曲线是基于对单个路径信道的计算机仿真而导出的。然而，对于低几何度量的情况，用P＝3072个码片来估计系统响应。

对于低几何度量的情况而言，码间干扰(ISI)分量可忽略，高斯噪声分量起主要作用。于是两种信道估计器具有类似的性能。然而，由于相关估计器实现较易，因此对于低几何度量情况最好使用相关估计器以获得复杂度的降低(相比BLU估计器)，而不导致任何性能损失。

由此可见，对于许多类型的信道，非参量匹配滤波接收机都会胜过雷克接收机。在剧烈衰落的信道中，多径分量会间隔少于一个码片(即子码片间隔)。常规的雷克接收机在该工作环境下遭受到性能损失，因为其不能估计每个多径分量的实际延时。此外，对于特定类型的信道而言，基于路径的模型不能准确地描述该信道，时间跟踪离散多径分量的概念有缺陷。

对于使用IS-856前向链路帧结构的系统执行仿真。发射机使用IS-95脉冲和信令周期。在仿真过程中，接收机采用完全匹配的输入滤波器来发送脉冲，其后跟常规雷克接收机或者具有相关估计器的非参量匹配滤波接收机。对于匹配滤波接收机而言，系数是使用192导频码片上的相关估计器在每半个时隙处更新的(即两个导频突发脉冲串—当前的和前一个导频突发脉冲串)。雷克接收机中使用相同数目的导频码片来确定单独指(或解调元件)的权重和时偏。每个指的时间跟踪是由一延迟锁定环路执行的，该延迟锁定环路使用早晚检测器和一阶环路滤波器。SINR在雷克接收机和匹配滤波接收机的输出处测得。

仿真信道的相对功率呈指数衰减：

A(τ)＝e^-0.4τ                             (19)

其中时间变量τ以码片单位表示。仿真的几何结构为-6dB。匹配滤波接收机所使用的FIR滤波器具有间隔3/4码片的17个抽头。

雷克接收机观察到大于三码片宽的“一点(blob)”能量。分配和维持该能量点上的指是麻烦的任务。为了进行比较，雷克接收机对于相同的数据是以三倍速度运行的。在第一次运行期内在接收信号上只维持一个指，在第二次运行中维持两个指，在第三次运行中维持三个指。

每个指独立地跟踪它所分配到的多径分量的定时。然而，对于把多个指分配给接收信号的运行期而言，实现了一规则，其中不允许这些指在少于一个码片内接近彼此，把较弱的指从较强的指推开。在衰落情况下，把指分配得彼此接近的一个困难是这些指可能“合并”在一起。合并的指结果于是会跟踪同一多径分量，于是来自两个指的增益消失。

图6C示出匹配滤波接收机的性能相对于雷克接收机的性能的四条曲线。这些曲线针对接收机输出处SINR的累积密度函数(CDF)。对于给定的SINRx而言，该SINRx下的CDF指表明给定的接收机实现该SINRx或更差的时间百分比。这样，对于任何SINR值而言，较低的CDF值表明较好的性能。

如这些曲线所示，雷克接收机能在一小部分情况下胜过匹配滤波接收机。出现这一点的主要原因是因为使用了非最优的相关估计器并具有过量的抽头数。相比对于雷克接收机而言，额外的滤波器抽头对于匹配滤波接收机会造成较大的均值SINR损失，雷克接收机要估计较少的参数。这两个明显问题都能通过实现最佳线性无偏(BLU)估计器并通过使用基于信道脉冲响应所估计的时间扩展来选择FIR滤波器长度的算法来补救。

然而，即使在这些不利的设置下，即使随着指的数目增加，匹配滤波接收机也示出其相对于雷克接收机的改进。仿真中的信道将其大多数能量包含在四个码片内，最优的假设是在这一信道内分配和维持三个指。应该注意到，来自2到3个指的增益相对较小。这是因为路径模型对于这类信道并不令人满意，而分配较多的指不会使雷克接收机和匹配滤波接收机间性能的差距接近。

上述非参量的匹配滤波器可用于各种类型的无线通信系统。例如，该接收机可用于CDMA、TDMA和FDMA通信系统，以及用于诸如那些符合IEEE标准802.11b的那些无线LAN系统。特别是，非参量匹配滤波接收机能有利地用于CDMA系统(例如IS-95、cdma2000、IS-856、W-CDMA以及其它CDMA系统)中，其中它能代替常规的雷克接收机并提供上述的优点。

这里描述的非参量匹配滤波接收机能用各种手段来实现。例如，该接收机可用软件、硬件或它们的组合来实现。对于硬件实现而言，用于实现接收机的元件(例如FIR滤波器和信道估计器)可以在一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计成执行这里所述功能的其它电子单元、或者它们的组合内实现。

对于软件实现而言，非参量匹配滤波接收机可以用执行这里所述功能的模块(例如程序、功能等等)来实现。软件代码可以被保存在存储单元(例如图1和2中的存储器172)中，并由一处理器(例如控制器170)执行。存储单元可以在处理器内或处理器外部实现，在后一情况下它通过本领域公知的各种手段与处理器通信上耦合。

这里包括的标题是为了索引并帮助定位特定的章节。这些标题不是为了限制下面所述的概念范围，这些概念能应用于整篇申请中的其它章节。

上述优选实施例的描述使本领域的技术人员能制造或使用本发明。这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员来说是显而易见的，这里定义的一般原理可以被应用于其它实施例中而不使用创造能力。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而要符合与这里揭示的原理和新颖特征一致的最宽泛的范围。

Claims (31)

1.一种用于处理CDMA通信系统中的接收信号的方法，包括：

获得从接收信号中导出的采样中的噪声特性，所述噪声由输入噪声的自相关矩阵表征，并且所述采样是一重复序列的码元；

估计对所述采样的总系统脉冲响应；

基于所估计的总系统脉冲响应和所确定的噪声特性为数字有限脉冲响应滤波器导出一组系数；

接收一数据信号；以及

用所述这组系数对从所述数据信号导出的采样进行滤波。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述自相关矩阵和发送码元值的矩阵产生校正因数；

将所述校正因数存储在存储器中；

其中对所述采样的总系统脉冲响应的估计基于所述校正因数，其中

所述校正因数表示为：

其中X是所发送码元值的矩阵，而R_nn是所述自相关矩阵。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，总系统脉冲响应表示为h(t)＝p(n)*c(t)*r(t)，其中：

^*表示卷积，

p(n)是发送成形脉冲，

c(t)是通信信道脉冲响应，而

r(t)是接收机脉冲响应。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，估计总系统脉冲响应包括：

使用所发送的码元x和所接收的采样y计算

，其中

是所估计的总系统脉冲响应。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述校正因数是预先计算的。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述总系统脉冲响应是用最佳线性无偏估计器来估计的。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述总系统脉冲响应是用相关估计器来估计的。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述估计包括：

把所述采样与所述采样的已知值相关以获得所估计的总系统脉冲响应。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述这组系数f被导出为：

$\underset{\‾}{f}={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{^}{h}}$

其中R _nn是噪声的自相关矩阵，而

是所估计的总系统脉冲响应。

10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述估计包括：

预先处理所述采样以近似地白化所述噪声；

把经预处理的采样与所述采样的已知值相关以获得相关结果；以及

对所述相关结果应用所述校正因数以获得所估计的总系统脉冲响应。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述码元是一重复的伪随机噪声序列的导频码元。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：

确定与所接收信号中大部分能量的近似中心相对应的定时，其中基于所确定的定时来确定所述滤波器的中心。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所确定的定时对应于在所接收信号中找到的最强多径分量的定时。

14.一种用于控制计算机器并用于处理CDMA通信系统中的接收信号的设备，当所述设备耦合到所述计算机器时，所述设备基于所述设备中体现的指令来控制所述计算机器，所述设备包括：

当所述设备耦合到所述机器时用于控制所述机器以获得从接收信号中导出的采样中的噪声特性的装置，所述噪声由输入噪声的自相关矩阵表征，并且所述采样是一重复序列的码元；

当所述设备耦合到所述机器时用于控制所述机器以估计对所述采样的总系统脉冲响应的装置；

当所述设备耦合到所述机器时用于控制所述机器以基于所估计的总系统脉冲响应和所确定的噪声特性为数字有限脉冲响应滤波器导出一组系数的装置；

当所述设备耦合到所述机器时用于控制所述机器以接收一数据信号的装置；以及

当所述设备耦合到所述机器时用于控制所述机器以用所述这组系数对从所述数据信号导出的采样进行滤波的装置。

15.一种用于处理CDMA通信系统中的接收信号的设备，包括：

用于获得从接收信号中导出的采样中的噪声特性的装置，所述噪声由输入噪声的自相关矩阵表征，并且所述采样是一重复序列的码元；

用于估计对所述采样的总系统脉冲响应的装置；

用于基于所估计的总系统脉冲响应和所确定的噪声特性为数字有限脉冲响应滤波器导出一组系数的装置；

用于接收一数据信号的装置；以及

用所述这组系数对从所述数据信号导出的采样进行滤波的装置。

16.如权利要求15所述的设备，还包括：

用于根据所述自相关矩阵和发送码元值的矩阵产生校正因数的装置，其中

所述校正因数表示为：

${\left(X^H{R}_{\mathrm{nn}}^{-1}X\right)}^{-1}$

其中X是所发送码元值的矩阵，而R_nn是所述自相关矩阵；

用于将所述校正因数存储在存储器中的装置；

其中用于估计对所述采样的总系统脉冲响应的装置使得所述总系统脉冲响应基于所述校正因数。

17.如权利要求15所述的设备，其特征在于，系统脉冲响应表示为h(t)＝p(n)*c(t)*r(t)，其中：

^*表示卷积，

p(n)是发送成形脉冲，

c(t)是通信信道脉冲响应，而

r(t)是接收机脉冲响应。

18.如权利要求16所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置包括：

用于使用所发送的码元x和所接收的采样y计算

的装置，其中

是所估计的总系统脉冲响应。

19.如权利要求16所述的设备，其特征在于，所述校正因数是预先计算的。

20.如权利要求15所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置实现一最佳线性无偏估计器。

21.如权利要求15所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置实现一相关估计器。

22.如权利要求21所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置包括：

用于把所述采样与所述采样的已知值相关以获得所估计的总系统脉冲响应的装置。

23.如权利要求15-22所述的设备，其特征在于，所述滤波器系数f被定义为：

$\underset{\‾}{f}={\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\‾}{\overset{^}{h}}$

其中R_nn是所述噪声的自相关矩阵，而

是所估计的总系统脉冲响应。

24.如权利要求15所述的设备，其特征在于所述用于估计总系统脉冲响应的装置还包括：

用于确定与所接收信号中大部分能量的近似中心相对应的定时的装置，其中基于所确定的定时来确定所述滤波器的中心。

25.如权利要求16、18、19中任一权利要求所述的设备，其特征在于，所述校正因数的预先计算值被存储在存储器中。

26.如权利要求23所述的设备，其特征在于所述重复序列的码元是一重复的伪随机噪声序列的导频码元。

27.如权利要求23所述的设备，其特征在于所述用于估计总系统脉冲响应的装置还包括：

用于进行定时估计以提供定时信号来确定所述滤波器的中心的装置(314，324)。

28.如权利要求27所述的设备，其特征在于，所述用于进行定时估计的装置还包括用于确定与所接收信号中大部分能量的近似中心相对应的定时的装置。

29.如权利要求16所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置还包括：

用于在所述采样和所发送的码元之间进行互相关的相关器装置(316，322)。

30.如权利要求29所述的设备，其特征在于，所述用于估计总系统脉冲响应的装置还包括：

用于将来自相关器(316)的相关结果与来自存储器的校正因数相乘的矩阵处理器(318)。

31.一种包括如权利要求15-30中任一权利要求所述的设备的终端。

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