CN100547942C - 应用在td-scdma系统联合检测模块的信道估计最大比合并的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例是关于无线通信系统领域，特别地，是关于TD-SCDMA系统中联合检测里信道估计的范畴。由于TD-SCDMA系统中时隙和码道共同作用来区分用户，此时多址干扰将影响所有用户。为了对付这样的问题，我们使用如联合检测这样的检测方案，它并行地对所有用户的信息包括干扰信息进行检测处理。联合检测中很重要的一部分就是信道估计，它将在多个方面影响着检测过程的性能。通常来讲，信道估计越准确，系统就可以获得更好的性能。该发明给出一种TD-SCDMA系统的信道估计的方法和系统。

Description

应用在TD-SCDMA系统联合检测模块的信道估计最大比合并的方法及装置

技术领域

本发明的原理通常涉及无线通信系统，特别涉及TD-SCDMA系统中数据信号的联合检测过程中的信道估计。

背景技术

移动通信已经极大地普及使用了，同时，数字处理使得移动无线服务从模拟模式迅速转变到数字通信模式。而且，蜂窝服务提供商更关注那些无线链路高容量的数字通信技术。

1998年中国无线电信标准组织向国际通信联盟提交了一份新的第三代通信技术标准，该标准基于时分复接(TDD)和同步码分多址(SCDMA)技术。国际通信联盟批准和采纳该提议。被采纳的通信标准比起2G和其它的3G标准都来得先进。

TDD的上、下行链路使用一个相同的频带资源，分别占用不同的特定时隙。CDMA技术是基于直接序列扩频(DS-SS)原理，此时多个用户可以同时占用同一个无线频率信道资源，仅仅利用用户特定的扩展序列或签名序列来区分。因此，在TD-SCDMA系统里，时隙和扩展码共同使用用来区分某个小区里的多个用户。TD-SCDMA系统还支持使用例如智能天线、联合检测和动态信道分配等关键技术来获得接近最优的移动通信性能。

DS-SS通信需要在接收信号里检测出一个或多个扩展码片序列，并且在检测到码片序列后获得同步信息。同时，在发送端发射之前，需要将特定的符号(即中导码)插入到每个时隙里，通过比较发射和接收到的特定符号，检测和弥补接收到的信息符号的畸变。换句话说，在发射机中插入所谓的训练符号，在接收机，已知这些训练符号前提下，从接收到的数据帧里抽取出这些受畸变的训练符号，获得信道估计。

在CDMA以及其它采用DS-SS技术的环境下，会有两个或多个发射机使用不同的扩频码同时发射信息。在此情形下，特别当接收机同时接收到多个发射过来的信息时，接收机需要同时从接收到的宽带频谱无线信号里获得多个扩频码。在一个CDMA系统里，多址干扰(MAI)将等效地影响所有用户的质量。例如RAKE接收机这样的检测方案属于次优的检测技术，因为每个用户指示利用自身的符号信息而忽略来自干扰用户的有用信息；而联合检测算法对来自某小区的所有用户包括干扰用户信息都并行地进行处理。

联合检测方案既复杂又费运算量，它的复杂度是随着码道数的增加而指数关系地增加。因此，高码道数的CDMA系统不适合使用联合检测，然而，TD-SCDMA系统却十分容易使用联合检测技术及其相对应的并行处理结构，原因就是该系统里用户的时隙是同步的，并且码道数局限于非常合适的数目上。结果具有适当复杂度的联合检测器可以在如今的并行计算结构里方便地实现。然而，联合检测器输出检测信息的准确性与之的信道估计的质量直接相关。通常来说，信道估计越准确，就能获得越好的系统性能。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种应用在TD-SCDMA系统联合检测模块的信道估计最大比合并的方法及装置，能提高信道估计的准确度，从而获得更好的联合检测的系统性能。

本发明的技术方案为：本发明提出了一种应用在时间复接同步的码分多址通信系统的联合检测接收机里的最大比合并信道估计装置，其中发射信号是由来自远处多个用户单元在时间域重叠的编码信号，每个编码信号都是在同一个时隙里发送，仅仅靠特定的扩频码来实现区分，而且编码符号域里还插入了中导码，所述装置包含：

一个数据分割单元，用来抽取中导码e_m；

一个信道估计器，用来估计各用户的信道，信道估计方式为：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)mod P}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$ 表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；

一个功率计算器，计算每个信道窗的功率，计算公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

一个功率比较器，用来比较已经计算出来的功率和定义的阈值门限，从而相应调整用户信道估计，其过程为：

根据该功率计算器的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

一个角度估计器，用来估计角度，估计出来的角度将为最大比合并信道估计部分使用，估计过程进一步：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子

的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；；

一个乘数因子计算器，用来计算最大比合并信道估计的乘数因子

和

一个最大比合并信道估计器，其中估计器利用信道估计器、功率计算器、功率比较器、角度估计器和乘数因子计算器的输出信号，根据

${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}$ 计算最大比合并的信道估计

本发明还提供了一种在时分复接同步码分多址通信系统下使用联合检测过程中的最大比合并的信道估计方法，该方法包含：

一个从发射信号里抽取中导码部分e_m的步骤；

估计用户信道的步骤，进一步包括：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)modP}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；

对每一个用户信道窗计算功率的步骤，公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

对计算出来的功率同特定门限相比较以及根据比较结果相应调整用户信道估计的步骤，进一步包括：

根据上一步中的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

为最大比合并信道估计使用而进行的角度估计的步骤，该步骤进一步包括：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子

的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；

利用得到的角度

乘数因子功率和估计出来的信道h″，计算最大比合并的信道估计

的步骤，将上述数值代入公式 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}.$

本发明还提供了一种一个基于时分复接的无线通信系统，包含：

一个接收机；以及

一个能够执行如下运算的计算系统：

从接收机中接收输入数据；

从接收数据中抽取中导码e_m；

估计用户信道，进一步包括：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)mod P}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；；

计算每个信道窗的功率，公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

计算出来的功率同特定的阈值门限相比较的操作以及根据上述比较结果相应调整用户信道估计的操作，进一步包括：

根据上一步中的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

角度估计，该角度将为后面的最大比合并信道估计所使用，该步骤进一步包括：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；

计算乘数因子，该乘数因子为后面的最大比合并信道估计所使用；以及

利用得到的角度

乘数因子

功率和估计出来的信道h″，计算最大比合并的信道估计

的步骤，将上述数值代入公式 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}.$

本发明对比现有技术，有如下的有益效果：本发明抽取中导码，估计用户信道，对每一个用户信道窗计算功率，对计算出来的功率同特定门限相比较以及根据比较结果相应调整用户信道估计，为最大比合并信道估计使用而进行角度估计和乘数因子的计算，以及最后通过上述数值计算用户的信道估计。对比现有技术，本发明能提高信道估计的准确度，从而获得更好的联合检测的系统性能。

附图说明

为了更方便地理解上述观点和本发明的优势，同时也是为了更清晰地了解后续的详细叙述，这里给出相应的示意图：

图1是一个典型的TD-SCDMA时隙结构示意图。

图2表示一个UE的数字基带结构。

图3为在图2所示的数字基带结构中信道估计部分的详细框图。

图4表示的是根据本发明实施例实施例的每个用户信道估计的最大比合并(MRC)过程的框图。

具体实施方式

在下面的描述中，我们将给出大量的专业细节以便于对本发明实施例有一个全面理解，然而，一个业内熟练的人士可以发现：缺少某个或多个这样的专业细节，或者用其它的方法、器件等，本发明仍然可以实现；另一方面，一些众所熟知的结构或操作没有在本发明里全面给出解释，以免对本发明主体起到喧宾夺主的不利影响。

在本发明里至少有一个实现形式，它具有与之结合的某一个特定的特点、结构或属性，在本技术说明里采用“一个实施例来表示某个实现形式。因此在全篇文章的多个地方，术语″在一个实施例中并不表示同一个实现实施例；而且特定的特点、结构或属性可以结合在某个或多个实施例的任何适当的形式里。本发明是关于TD-SCDMA通信系统中数据符号的联合检测中的信道估计。联合检测是TD-SCDMA系统中UE端的一个关键技术，它可以通过抑制来自其它服务用户的干扰而获得通信容量的提高。

联合检测方案既复杂又费运算量，它的复杂度是随着码道数的增加指数关系地增加，因此，通常来说，高码道数的CDMA系统不适合使用联合检测。然而，TD-SCDMA系统却十分适合使用联合检测技术，原因就是该系统里码道数有限并局限于非常合适的数目上，而且同一时隙里的所有用户都是同步的。

信道估计在联合检测过程中是一个至关重要的部分，它将在多个方面影响检测过程性能。一般地讲，信道估计越准确，系统就能获得越好的性能。该发明给出了一种在TD-SCDMA系统中提高信道估计的方法和系统，适用条件是TD-SCDMA系统没有使用智能天线，并且工作于默认模式(default mode)下。

在时分复接(TDD)系统下，数据是以符号形式在特定的持续时间内或一个“时隙”里以数据包方式发送。在时隙里，每个数据包都包含一个特定的训练序列或称为中导码。中导码包含在发射的数据包里，并且为接收机所已知，接收机通过比较本地已知的中导码和接收到的受畸变的中导码，获得信道估计，从而最终可以校正和弥补同一数据包里的用户信息。在TD-SCDMA系统里，每个node-B都分配一个基本中导码(Basic Midamble Code)，当系统工作于dafault模式下时，基本中导码通过循环移位到不同的相位来给该node-B下不同的用户来使用。

图1表示一个TD-SCDMA时隙的典型结构，时隙中具有一个144码片长的中导码数据部分，它是由长为128的基本中导码构成，基本中导码可由下式表示：

m_P＝(m₁，m₂，...，m_P)，

将上面的中导码表示复数形式如下：

m _P＝(m ₁，m ₂，..，m _P)；这里m _i＝(j)ⁱ·m_i，下标i＝1，...，P，P＝128，并且 $j=\sqrt{-1}$ 为单位虚数.

我们定义i_max＝L_m+(K-1)W，这里的参数在3GPP协议中均有定义，Lm指中导码数据部分的码片长度(即144)，K为系统配置参数，可以为2到16的偶数，一般K配置为8，W为信道窗的窗长，

表示对x向下取整。那么新的矢量m可以由中导码序列的周期延拓得到：

$\underset{\‾}{m}=({\underset{\‾}{m}}_1,{\underset{\‾}{m}}_2,...,{\underset{\‾}{m}}_{l_{\max }})=({\underset{\‾}{m}}_1,{\underset{\‾}{m}}_2,...,{\underset{\‾}{m}}_{L_m+(K-1)W}),,$ 这里m _i＝m _i-P对所有的下标范围i＝(P+1)，...，i_max，有m _i＝m _i-P

第k个中导码定义为：

${\underset{\‾}{m}}^{\left(k\right)}=({\underset{\‾}{m}}_1^{\left(k\right)},{\underset{\‾}{m}}_2^{\left(k\right)},...,{\underset{\‾}{m}}_{L_m}^{\left(k\right)}),$ 这里 ${\underset{\‾}{m}}_i^{\left(k\right)}={\underset{\‾}{m}}_{i+(K-k)W}$ 并且i＝1，...，L_m，k＝1，...，K。

图2表示UE的数字基带结构的示意框图，图3是图2中所述信道估计的详细框图。在该示意图中，数据分割单元是将中导码e_m从接收信号中长度为144码片的中导码数据部分的后面128个码片提取出来。原始的信道可由公式1所示。

h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))公式1

这里G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换。原始信道估计按公式2进一步重组：

h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)modP}，j＝0，1，…，P-1公式2

这里K_m表示信道估计窗个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

因此完整的信道估计可以重写成：

$\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T$ 公式3

这里

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km。

这里降噪处理由两个步骤构成：窗间降噪及窗内降噪。对于窗间降噪，我们定义每个信道窗的窗功率： $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$

上面得到的窗功率跟某个预先定下来的门限相比，

公式4

类似地，与信道窗间降噪相关的，对所有的用户，信道窗功率

计算如下：

$p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W,$

这里Pmax用来表示p_i的最大值，并且在这里定义第二个门限Threshold2＝10dB。

公式5

不失一般性，信道窗的功率按下面关系重排：

$P^{\left(1\right)}>P^{\left(2\right)}>...>P^{\left(K^{\′}\right)}>\mathrm{Threshold}1>P^{(K^{\′}+1)}>...>P^{\left(K_m\right)},$ 并且参考矢量h″定义为：

$\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 公式6

这里h″的功率以P_h″来表示，有 $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2.$

现在既然有了参考信道h″，那么所有用户的信道窗就可以表示为：

${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}$ 公式7

这里的乘积因子 ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}},$ 角度

需要进行估计得到。

的一种估计方法可以如下所示：

${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 公式8

作为本发明的一个具体实现实施例，图4给出每个用户的信道估计的最大比合并(MRC)方框示意图。假设h是延时线模型信道抽头的真值，那么可以定义这个真值与估计出来的信道之间的均方误差：

${\mathrm{MSE}}_{\mathrm{old}}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\left(\right||h-{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}|\left|\right)}_{i,j}^2;$ 和

${\mathrm{MSE}}_{\mathrm{new}}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\left(\right||h-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}|\left|\right)}_{i,j}^2$

基于上述的方法实施例，本发明还提出了一种应用在时间复接同步的码分多址通信系统的联合检测接收机里的最大比合并信道估计装置，其中发射信号是由来自远处多个用户单元在时间域重叠的编码信号，每个编码信号都是在同一个时隙里发送，仅仅靠特定的扩频码来实现区分，而且编码符号域里还插入了中导码，所述装置包含：

一个数据分割单元，用来抽取中导码e_m；

一个信道估计器，用来估计各用户的信道，信道估计方式为：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)modP}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；

一个功率计算器，计算每个信道窗的功率，计算公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中为信道窗功率；

一个功率比较器，用来比较已经计算出来的功率和定义的阈值门限，从而相应调整用户信道估计，其过程为：

根据该功率计算器的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

一个角度估计器，用来估计角度，估计出来的角度将为最大比合并信道估计部分使用，估计过程进一步：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；；

一个乘数因子计算器，用来计算最大比合并信道估计的乘数因子

和

一个最大比合并信道估计器，其中估计器利用信道估计器、功率计算器、功率比较器、角度估计器和乘数因子计算器的输出信号，根据 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}$ 计算最大比合并的信道估计

本发明另外提出了一个基于时分复接的无线通信系统，包含：

一个接收机；以及

一个能够执行如下运算的计算系统：

从接收机中接收输入数据；

从接收数据中抽取中导码e_m；

估计用户信道，进一步包括：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)modP}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},...,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$ 表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；；

计算每个信道窗的功率，公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

计算出来的功率同特定的阈值门限相比较的操作以及根据上述比较结果相应调整用户信道估计的操作，进一步包括：

根据上一步中的信道窗计算功率对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

角度估计，该角度将为后面的最大比合并信道估计所使用，该步骤进一步包括：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子

的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到的值；计算乘数因子，该乘数因子为后面的最大比合并信道估计所使用；以及

利用得到的角度乘数因子

功率和估计出来的信道h″，计算最大比合并的信道估计

的步骤，将上述数值代入公式 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′}{,k}_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}.$

TD-SCDMA下行链路平台上仿真结果表明，采用本方案会给系统带来一些性能增益。

上面我们对本专利实施例进行详细描述，并且我们不是有意要做到面面俱到，我们也无意将本发明局限在本公开发明具体形式里。上面特定的专利实施例描述只是充当例证的作用，对本专利各种可能的等效修改也属于本专利的范畴，正如有关文献所公认的那样。同时，本专利所提供的技术同样可以在其它系统里应用，不必一定局限在我们上述的系统里。上面描述的各种实施例里的元素和方面可以结合起来来提供更多的实现实施例。

针对上面的“详细描述”，本发明是可以进行改变。尽管上面对本发明的特定实施例及期望的最好的模式进行了详细描述，但是就像上面本文所体现出来的不管这样的描述多么详细，本发明都可以在很多方面所应用。因此，在公开发表的本发明框架里，可以对实现细节作较大的变化。

下面以特定的权利要求形式，给出本发明的若干特定方面，发明人以权利申请格式对本发明的若干方面提出权利申请。例如，只有本发明的一个方面收录在计算机只读媒介里，而其它方面收录在另一个计算机只读媒介中。因此，相应的，发明人在发表本发明后保留追加额外权利申请的权利，以便能就本发明的其它方面进行一些额外的权利申请。

Claims (3)

1.一种应用在时间复接同步的码分多址通信系统的联合检测接收机里的最大比合并信道估计装置，其中发射信号是由来自远处多个用户单元在时间域重叠的编码信号，每个编码信号都是在同一个时隙里发送，仅仅靠特定的扩频码来实现区分，而且编码符号域里还插入了中导码，所述装置包含：

一个数据分割单元，用来抽取中导码e_m；

一个信道估计器，用来估计各用户的信道，信道估计方式为：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)mod P}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；

一个功率计算器，计算每个信道窗的功率，计算公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

一个功率比较器，用来比较已经计算出来的功率和定义的阈值门限，从而相应调整用户信道估计，其过程为：

根据该功率计算器的信道窗计算功率对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^{2}i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

一个角度估计器，用来估计角度，估计出来的角度将为最大比合并信道估计部分使用，估计过程进一步：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子

的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；；一个乘数因子计算器，用来计算最大比合并信道估计的乘数因子

和

一个最大比合并信道估计器，其中估计器利用信道估计器、功率计算器、功率比较器、角度估计器和乘数因子计算器的输出信号，根据 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}$ 计算最大比合并的信道估计

2.在时分复接同步码分多址通信系统下使用联合检测过程中的最大比合并的信道估计方法，该方法包含：

一个从发射信号里抽取中导码部分e_m的步骤；

估计用户信道的步骤，进一步包括：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝diag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)mod P}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；

对每一个用户信道窗计算功率的步骤，公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中

为信道窗功率；

对计算出来的功率同特定门限相比较以及根据比较结果相应调整用户信道估计的步骤，进一步包括：

根据上一步中的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^{2}i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

为最大比合并信道估计使用而进行的角度估计的步骤，该步骤进一步包括：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子

的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子

信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中

是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到

的值；

利用得到的角度

乘数因子

功率和估计出来的信道h″，计算最大比合并的信道估计

的步骤，将上述数值代入公式 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}.$

3.一个基于时分复接的无线通信系统，包含：

一个接收机；以及

一个能够执行如下运算的计算系统：

从接收机中接收输入数据；

从接收数据中抽取中导码e_m；

估计用户信道，进一步包括：

根据h″ _raw＝IDFT(G ^-1·DFT(e _m))计算原始信道估计，其中G＝diag(g)＝deag(DFT(m _P))，diag(g)表示对向量g形成对角矩阵的操作，DFT表示离散傅立叶变换，IDFT表示离散傅立叶反变换，m_p为基本中导码的复数形式；

根据h″ _j＝h″ _{raw，(j+P+112-(Km-1)W)mod P}，j＝0，1，…，P-1，对原始信道估计进行重组，其中K_m表示信道估计窗的个数，W表示每个信道窗的窗长并满足

P为128；

重写完整的信道估计： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_0,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_1,\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_{P-1}]}^T={[{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(0\right)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(1\right)T},\·\·\·,{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{(K_m-1)T},{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(K_m\right)T}]}^T,$

表示第k_m个信道窗的信道估计，即k_m＝1，2，3，……，Km；；

计算每个信道窗的功率，公式为 $P^{\left(k_m\right)}={\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2,$ 其中为信道窗功率；

计算出来的功率同特定的阈值门限相比较的操作以及根据上述比较结果相应调整用户信道估计的操作，进一步包括：

根据上一步中的信道窗计算功率

对信道估计进行降噪：

其中Threshold1为第一门限值；

上一步中的信道窗功率的计算公式为： $p_i=\underset{k_m=1}{\overset{K_m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}_i^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^{2}i=\mathrm{1,2},...,W;$

根据上一步中的信道窗功率p_i进行进一步的降噪：

其中Pmax为所有的p_i的最大值，Threshold2为第二门限值；

参考的信道估计矢量h″为： $\underset{\‾}{h^{\′\′}}=\underset{k_m=1}{\overset{K^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}(\sqrt{P^{\left(k_m\right)}}\·{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}),$ 其中K’表示在K_m个信道估计窗中窗功率大于第一门限Threshold1的个数；

角度估计，该角度将为后面的最大比合并信道估计所使用，该步骤进一步包括：

为最大合并信道估计使用而进行的功率计算步骤，计算信道估计矢量h″的功率P_h″： $P_{h^{\′\′}}=\underset{i=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_i^{\′\′}\right|}^2,$ 其中h″_i是矢量h″的第i个元素；

为最大比合并信道估计使用的乘数因子的计算的步骤： ${\mathrm{\λ}}_{k_m}=\sqrt{P^{\left(k_m\right)}/P_{h^{\′\′}}};$

根据乘数因子信道估计矢量h″得到用户的信道估计表示： ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′},$ 其中是角度估计；

将

的式子代入 ${\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}=\underset{{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{\arg }\left(\min \left({\left|\right|{\underset{\‾}{h^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}-{\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\left|\right|}^2\right)\right)$ 中，得到的值；

计算乘数因子，该乘数因子为后面的最大比合并信道估计所使用；以及

利用得到的角度

乘数因子

功率和估计出来的信道h″，计算最大比合并的信道估计

的步骤，将上述数值代入公式 ${\underset{\‾}{{\hat{h}}^{\′\′}}}^{\left(k_m\right)}\≈{\mathrm{\λ}}_{k_m}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_{k_m}}{h}^{\′\′},k_m=\mathrm{1,2,3},...,K^{\′}.$

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