CN101238690A - 基于符号误差的分布进行均衡器模式选择 - Google Patents

基于符号误差的分布进行均衡器模式选择 Download PDF

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Abstract

根据一些实施例，均衡器接收信号并基于接收到的信号生成符号。而且，可以提供控制器用于至少部分基于与符号关联的误差的分布来确定均衡器工作的模式。

Description

基于符号误差的分布进行均衡器模式选择
背景技术
设备可以基于接收到的信号生成符号。例如，接收器可以接收数字电视信号，并生成可以用于创建提供给观看者的图像的符号。在一些情况中，滤波器可以改善接收器的性能。例如，滤波器可以帮助接收器在即使接收的信号包含相当大量的噪声和/或回波时仍生成正确的符号。
附图说明
图1是根据一些实施例的设备的框图。
图2是根据一些实施例的均衡器的框图。
图3图示根据一些实施例，在有相对较小量噪声的情况下收敛之前和之后与均衡器关联的误差的分布。
图4图示根据一些实施例，在有相对较大量噪声的情况下收敛之前和之后与均衡器关联的误差的分布。
图5是根据一些实施例的模式选择方法的流程图。
图6是根据一些实施例的均衡器的框图。
图7是与根据一些实施例的均衡器关联的状态图。
图8是与根据另一个实施例的均衡器关联的状态图。
图9是根据一些实施例用于逼近4阶统计量的电路的框图。
图10是根据一些实施例的系统的框图。
图11是与根据一些实施例的训练误差关联的设备的框图。
具体实施方式
图1是根据一些实施例的接收信号的设备100的框图。设备100可以包括例如接收与高级电视系统协会(ATSC)标准A/53C，Rev.C(2004)相关联的数字电视信号的接收器。设备100可以与例如电视机、机顶盒、数字录像机(DVR)或媒体中心关联。
根据一些实施例，设备100的模拟前端110接收通过大气层广播的地面数字视频信号。在此情况中，接收到的信号可能包含大量噪声和/或回波，例如ATSC文档号99-04A，标题为“存在模拟多径和噪声时的ATSC 8-接收器性能的评估”(Reciver Performance in thePresence of Simulated Multipaths and Noise)(1999)中描述的噪声和/或回波。根据一些实施例，设备100与残余边带(VSB)接收器关联。模拟前端110可以包括例如调谐器112，调谐器112用于接收数字视频信号并向模数(A/D)转换器114提供输出。A/D转换器114可以例如使用数字采样将44兆赫(MHz)的模拟信号转换成该信号的相应数字表示。自动增益控制(AGC)电路120可以接收数字信号，并向调谐器112提供信息以帮助确保将信号保持在适合的电平上。
可以使用频率和相位锁定环(FPLL)电路130和定时恢复电路140(例如用于符号同步的电路)来生成供均衡器150和前向纠错(FEC)解码电路160处理以帮助生成正确符号的信号，即使在信号中存在多径(例如由于地面数字信号传播通过大气层时发生的回波所致)时仍能生成正确符号。然后可以由解复用器170来处理这些符号以生成可用于向观看者提供信息的视频流、音频流和/或数据流。
图2是根据一些实施例的均衡器200的框图。均衡器200可以接收与通过大气层广播的当前符号202关联的信号。在一些情况中，由于前一个符号204和/或后一个符号206的原因，将使接收到的信号劣化。均衡器200的一种功能是在即使存在这种符号间干扰(ISI)的情况下仍能生成正确的“硬”符号。
为了降低下一个符号的上升沿的干扰(例如前体ISI)，均衡器200可以包括多抽头前馈滤波器210。该前馈滤波器210的每个抽头可以与调整所接收的信号的系数关联。然后可以通过抽头系数更新单元250来更新这些系数以改善均衡器200的性能。
相似地，均衡器200可以包括反馈滤波器220以降低前一个符号的下降拖尾造成的干扰(例如后体ISI)，并且反馈滤波器220的每个抽头可以与可由抽头系数更新单元250更新的系数关联。具体来说，可以将前馈滤波器210的输出加到反馈滤波器220的输出(例如经由加法器230)，并且可以将所得到的“软”符号提供到判断单元240，判断单元240基于该软符号生成“硬”符号。例如，当判断单元240接收到“5.3”的软符号时，如果按ATSC文档号A/54B、标题为“建议的实践：使用ATSC数字电视标准的指南”(Recommended Practice：Guide to the Use of the ATSC DigitalTelevision Standard)(2003)所建议的，采用8-VSB星座图，则可以确定“5”是适合的硬符号。虽然图2中图示反馈滤波器220接收硬符号，但是注意根据一些实施例，反馈滤波器220可以根据均衡器200操作的模式接收软符号或同步信息。
均衡器200能以多种模式工作，并且每种模式可以使用不同算法来更新抽头系数。例如，均衡器200能以第一模式工作直到确定了有关所接收的信号的足够信息(例如信号已至少部分地“收敛”)为止。在确定了有关所接收的信号的足够信息之后，均衡器200可以切换到利用此信息来更好地调整抽头系数的另一种模式。
模式控制器260可以基于软符号和硬符号来选择适合的工作模式。例如，模式控制器260可以基于软符号和硬符号之间的差(例如“误差”的量值)来更改工作模式。但是，这种方法在高噪声环境中可能并不可靠(例如尽管出现收敛，但是因为误差可能太高)。作为另一种方法，模式控制器260可以使用Sato或Goddard盲统计误差来确定应在何时更改模式。虽然在出现收敛时这些盲误差的平均值可以变得接近于0，但是它们的瞬时值仍可能非常大。而且，尝试使用这些值的长时间平均值可能也是不方便或无效的。
根据一些实施例，使用与均衡器200关联的误差(例如参考图6描述的限幅器误差)的分布来确定操作模式。例如，图3图示有相对较小量噪声时收敛之前310和之后320与均衡器200关联的误差的分布(例如直方图)。注意收敛320之后的误差的统计分布具有实质性的高斯分布形状。
而且，图4图示有相对较大量噪声时收敛之前410和之后420与均衡器200关联的误差的分布。在此情况中，收敛420之后的误差的统计分布也具有实质性的高斯分布形状。因此，根据一些实施例，使用误差420的形状或分布来确定操作模式(即使噪声可以导致甚至在收敛之后误差420仍保持非常大)。
图5是根据一些实施例的模式选择方法的流程图。可以由例如模式控制器260(例如结合图2描述的模式控制器)来执行该方法。该流程图对于这些动作不一定意味着固定的次序，实际中可以按任何次序来执行一些实施例。注意本文描述的任何方法可以由硬件、软件(包括微代码)、固件或这些方式的任何组合来执行。例如，存储媒体可以在其上存储有指令，这些指令被机器执行时导致根据本文描述的任何实施例的实现。
在502，初始化抽头系数。例如，当均衡器打开或复位时，可以将抽头系数初始化为缺省值。该缺省值可以是例如脉冲设置(例如可以将中心抽头的系数设为“1”而将所有其他系数设为“0”)。
然后可以均衡数字视频信号以生成硬符号，并在504，确定与硬符号关联的误差的分布。如果误差的分布指示尚未达到足够的收敛(例如分布并不逼近高斯分布)，则在506以第一模式更新抽头系数，并重复该过程。在误差的分布指示已达到足够收敛之后，在508改以第二模式更新抽头系数。如果分布稍后指示已丧失收敛，则均衡器将过渡回到第一模式。
图6是根据一些实施例的均衡器600的框图。具体来说，均衡器600包括64抽头前馈滤波器，64抽头前馈滤波器接收地面数字视频信号并生成输出。均衡器600还包括340抽头反馈滤波器，340抽头反馈滤波器接收硬符号并生成输出。更新器650调整滤波器610、620的抽头系数的值。
多级限幅器640接收前馈滤波器610和反馈滤波器620的组合的输出(经由提供软符号的加法器630)，并生成硬符号。状态机判断逻辑660可以基于限幅器误差的分布(例如软符号与硬符号之间的差的分布)来确定与均衡器600关联的操作模式。虽然图6中图示反馈滤波器620接收硬符号，但是注意根据一些实施例，反馈滤波器620可以根据均衡器600操作的模式接收软符号或同步信息。
例如，当限幅器误差的分布并不逼近高斯分布时，判断逻辑660可以使均衡器600以“盲”自适应模式工作。盲自适应模式例如可以产生收敛，并且可能不易受导致不可靠的限幅器640判断的高电平噪声的影响。盲自适应模式可以基于软符号，并可以与例如Sato、Goddard和/或所推导的符号误差算法关联。但是，盲自适应模式可能具有相当大的残留误差，并且可能无法提供可接受的信噪比(SNR)。
当限幅器误差的分布变得逼近高斯分布时，判断逻辑660可以使均衡器600以“面向判断的”自适应模式工作。即，当均衡器足够地收敛(例如限幅器640的判断足够可靠从而可能逼近所传输的符号)，则均衡器600可以使用该信息来改善SNR。面向判断的自适应模式可以例如与最小均方误差(MMSE)和/或最小均方(LMS)算法关联。
图7是与根据一些实施例的均衡器关联的状态图700。具体来说，均衡器可以通过动态地在盲自适应和面向判断的自适应算法之间改变来有效地以不同状态或模式工作。盲自适应状态可以用作“冷启动”以打开星座的眼，并且一旦达到半收敛(以限幅器误差的实质高斯分布为证)，则均衡器可以切换到面向判断的状态以便改进MMSE(从而得到更好的星座SNR)。当未在半收敛状态(以限幅器误差的非高斯分布为证)时，均衡器可以切换回盲自适应状态。
虽然图7中图示了两个状态，但是均衡器还可以在其他状态下工作。例如。图8是与根据另一个实施例的均衡器关联的状态图800。在此情况中，均衡器开始于初始化状态(例如此情况中建立缺省抽头系数)然后进入盲自适应状态，直到达到半收敛为止。当达到半收敛时，均衡器切换到面向判断的自适应状态。当在盲自适应状态或面向判断的自适应状态时，均衡器可以在检测到同步时过渡到(或离开)“训练”状态。例如当接收器检测到预定序列的训练符号(以及可以根据这些训练符号推导出误差)时可以使用训练状态。根据一些实施例，使用n抽头相关器来检测一个序列的训练符号(其中n与该序列的一部分的长度关联)。
注意在不适合的时间在盲自适应状态与面向判断的自适应状态之间切换可能降低均衡器的性能。例如，保持在盲自适应状态太久可能延迟适合的接收器锁定并增加达到适合的误码率所需的时间。在不利的多径情况中，可能根本不会发生期望的SNR和/或可见度阈值(TOV)。但是过早地切换到面向判断的自适应状态可能阻碍收敛和/或在存在噪声时导致不良SNR。相似地，当信道突然变化时仍保持在面向判断的自适应状态中则可能导致均衡器变得不稳定。
根据一些实施例，与均衡器关联的误差的分布确定在盲自适应状态与面向判断的自适应状态之间进行切换的适合时间。例如，可以使用与误差关联的第n阶统计量(其中n为至少3)来确定误差的分布是否逼近高斯分布。如果分布逼近高斯分布，则可能已经达到足够的收敛，因此向面向判断的状态过渡是适合的。
根据一个实施例，使用与4阶统计量关联的信息或峰度来确定误差的分布是否逼近高斯分布。例如，该确定可以基于K[se]和至少一个预定阈值，其中se与限幅器误差关联，E表示统计期望值，K[se]定义为E[se4]-3(E[se2])2。注意高斯过程的峰度为0(K[SEGnoise]＝0)。而且，该峰度是线性算子，并且和的峰度为峰度的和(K[SEreflections+Gnoise]＝K[SEreflections]+K[SEGnoise]＝K[SEreflections]+0)的。因此，一旦均衡器开始收敛，则限幅器误差的峰度的值可以接近于零，而当均衡器未收敛时则不为零(无论是否存在噪声)。
在此情况中，当K[se]在最小阈值之下或最大阈值之上保持预定的时间段(例如图8中的100个符号)时均衡器可能过渡到盲自适应模式。相似地，当K[se]在最小阈值之上或最大阈值之下保持预定的时间段(例如图8中的10,000个符号)时均衡器可以过渡到面向判断的自适应模式。具体视实现而定，最小和最大阈值可以是以零为中心对称的。例如，如果K[se]保持在-0.4与0.2之间，则可以认为它“小”。
可以使用统计平均值来计算该峰度。根据一些实施例，而是使用时间平均值来逼近该峰度。例如，图9是根据一些实施例用于使用自回归滤波器逼近4阶统计量的电路900的框图。具体来说，乘法器910将SE自乘并生成se2，并且数字滤波器920使用长期取均值来生成E[se2]。另一个乘法器930则可以生成3(E[se2])2。再一个乘法器940接收se2并生成se4，另一个数字滤波器950提供E[se4]。加法器960可以例如将负值3(E[se2])2与正值E[se4]，并且第三数字滤波器970输出K[se]。
以此方式，即使信号中存在高噪声电平和/或回波时仍可以提供鲁棒且有效的均衡器。而且，还可以达到均衡器的收敛，以及可以获得可接受的SNR值。可以在例如图10所示的系统1000中使用这种均衡器。系统1000可以与例如机顶盒关联，并且可以包括均衡器1010来接收信号并基于接收的信号生成硬符号。均衡器1010可以根据本文描述的任何实施例来工作。例如，均衡器1010可以包括控制器(例如逻辑)，该控制器至少部分基于误差的分布来确定工作模式(例如盲自适应模式或面向判断的自适应模式)。根据一些实施例，系统1000还包括数字视频输出端口1020，数字视频输出端口1020将与硬符号关联的信息提供到外部设备(例如提供到高分辨率的电视)。
下文说明多种附加的实施例。这些实施例不构成对所有可能实施例的限定，本领域技术人员将理解许多其他实施例也是可能的。而且，虽然下文为了简明而简要地描述这些实施例，但是本领域技术人员将理解如何对上文的描述的进行任何必要的更改以适应这些和其他实施例以及应用。
例如，虽然本文描述了用于电路逼近4阶统计量的具体设计，但是可以根据其他实施例使用其他设计。相似地，可以使用其他阶统计量来估算与限幅器关联的误差的分布。此外，注意任何实施例可以例如与均衡器输出关联，而该均衡器输出与硬符号或软符号关联。
而且，一些实施例是结合限幅器误差的分布来描述的，一些实施例还可以与其他类型的误差关联。例如，图11是与根据一些实施例的训练误码关联的设备1100的框图。在此实施例中，可以使用N-符号同步相关器1150来检测训练序列，其中N表示已知序列的部分长度(例如对于511符号训练序列，N可以等于64)。根据一些实施例，可以将相关器1150置于前馈滤波器1110和反馈滤波器1120之后(例如可以将来自滤波器1110、1120的软符号馈送到相关器1150)。当检测到前N个符号或“前导”时，可以使用该序列的余下符号基于训练误差来调整反馈滤波器1120的系数(例如以LMS方式)。训练误差可以表示例如软符号与期望的训练序列符号之间的误差。注意，这种训练误差可以呈现与限幅器误差相似的特征，因此可以帮助确定设备1100何时达到适合的收敛点。
本文描述的多个实施例仅出于说明目的。本领域技术人员将由本文描述认识到利用仅由权利要求限制的修改和更改来实施其他实施例。

Claims (25)

1.一种设备，包括：
判断单元，所述判断单元用于生成符号；以及
模式控制器，所述模式控制器用于至少部分基于与所述符号关联的误差的分布来确定工作模式。
2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述误差与所述符号以及一组训练模式符号关联。
3.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述判断单元用于生成硬符号，并且所述误差的分布与所述硬符号关联。
4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：
与抽头系数关联的滤波器，其中当所述误差的分布并不逼近高斯分布时以第一自适应模式更新所述抽头系数，而当所述误差的分布逼近高斯分布时以第二自适应模式更新所述抽头系数。
5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述模式控制器使用与4阶统计量关联的信息确定所述误差的分布是否不逼近高斯分布。
6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，所述模式控制器使用自回归滤波器来逼近4阶统计量。
7.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述滤波器包括：
具有多个抽头的前馈滤波器，每个抽头与一个系数关联，其中所述前馈滤波器用于接收信号并生成输出；以及
具有多个抽头的反馈滤波器，每个抽头与一个系数关联，其中所述反馈滤波器用于接收所述硬符号并生成输出；并且还包括：
限幅器，所述限幅器用于接收所述前馈滤波器和所述反馈滤波器的组合的输出，并生成所述硬符号。
8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，当所述限幅器误差的分布不逼近高斯分布时，以盲自适应模式更新所述系数。
9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述模式控制器基于K[se]和至少一个预定阈值来确定所述限幅器误差的分布是否不逼近高斯分布，其中se与所述限幅器误差关联，E表示统计期望值，以及K[se]定义为E[se4]-3(E[se2])2。
10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，当K[se]在最小阈值之下或最大阈值之上保持预定数目的符号时，所述模式控制器确定所述均衡器将过渡到盲自适应模式。
11.如权利要求9所述的设备，其特征在于，当K[se]在最小阈值之上或最大阈值之下保持预定数目的符号时，所述模式控制器确定所述均衡器将过渡到面向判断的自适应模式。
12.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述限幅器是残留边带多级限幅器。
13.如权利要求3所述的设备，其特征在于，当检测到训练符号时，所述模式控制器确定用于均衡器的工作的训练模式。
14.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述设备与如下项的至少其中之一关联：(i)接收器，(ii)数字视频广播接收器，(iii)电视，(iv)机顶盒，(v)数字录像机或(vi)媒体中心。
15.一种方法，包括：
均衡数字视频信号以生成符号；
以第一模式更新与所述均衡关联的滤波器抽头系数；
基于误差的分布确定已发生足够的收敛；以及
基于所述确定，以第二模式更新所述系数。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第一模式是盲模式，所述第二模式与最小均方算法关联。
17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述均衡之前将所述系数初始化。
18.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测所述数字视频信号中的训练符号；以及
基于所述检测，以第三模式更新所述系数。
19.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述误差的分布确定已丢失足够的收敛；以及
基于所述确定，以第一模式更新所述系数。
20.一种设备，包括：
具有多个抽头的前馈滤波器，每个抽头与一个系数关联，其中所述前馈滤波器用于接收地面数字视频信号并生成输出；
具有多个抽头的反馈滤波器，每个抽头与一个系数关联，其中所述反馈滤波器用于接收符号并生成输出；
多级限幅器，所述限幅器用于接收所述前馈滤波器和所述反馈滤波器的组合的输出，并生成所述符号；以及
状态机逻辑，所述状态机逻辑设置为根据多种算法的其中一种算法基于与所述限幅器关联的误差的分布来更新所述系数。
21.如权利要求20所述的设备，其特征在于，所述状态机逻辑与如下项的至少其中之一关联：(i)初始化状态，(ii)盲自适应状态，(iii)面向判断的自适应状态或(iv)训练状态。
22.如权利要求20所述的设备，其特征在于，所述状态机逻辑估算与所述误差关联的n阶统计量，其中n至少为3。
23.一种系统，包括：
限幅器；
控制器，所述控制器用于至少部分基于与所述限幅器关联的误差的分布来确定均衡器工作的模式；以及
数字视频输出端口，所述数字视频输出端口用于向外部设备提供与所述限幅器生成的硬符号关联的信息。
24.如权利要求23所述的系统，其特征在于，当K[se]在最小阈值之下或最大阈值之上保持预定数目的符号时，以盲自适应模式来更新所述抽头系数，其中se与所述误差关联，E表示统计期望值，以及K[se]定义为E[se4]-3(E[se2])2。
25.如权利要求23所述的系统，其特征在于，所述系统与如下项的至少其中之一关联：(i)接收器，(ii)数字视频广播接收器，(iii)电视，(iv)机顶盒，(v)数字录像机或(vi)媒体中心。
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