CN101449505A - 信号质量估计器 - Google Patents

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CN101449505A CNA2007800186329A CN200780018632A CN101449505A CN 101449505 A CN101449505 A CN 101449505A CN A2007800186329 A CNA2007800186329 A CN A2007800186329A CN 200780018632 A CN200780018632 A CN 200780018632A CN 101449505 A CN101449505 A CN 101449505A
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Abstract

描述了用于在通信系统中估计信号质量的技术。针对被检测符号的同相(I)分量和正交(Q)分量获得缩放误差。基于第一函数来确定缩放误差，其中第一函数对于在被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率。第一函数可以是平方根函数或能够对低SNR和高SNR均提供高分辨率的一些其它函数。将I分量和Q分量的缩放误差进行组合以获得组合缩放误差，将该组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差。然后基于平均缩放误差并且根据第二函数来确定信号质量估计，其中第二函数具有非线性以补偿第一函数。

Description

信号质量估计器
基于35U.S.C§119要求优先权
本专利申请要求享有2007年5月22日递交的标题为“SNRESTIMATOR FOR MIMO OFDM USING QAM HARD DECISIONS”并被转让给本申请受让人的临时申请No.60/802,630的优先权，这里通过参考引入其全部内容。
技术领域
本公开主要涉及通信领域，并且更具体地涉及用于在通信系统中估计信号质量的技术。
背景技术
在通信系统中，发射机通常处理(例如编码和符号映射)业务数据以生成数据符号，该数据符号是数据的调制符号。发射机然后处理数据符号以生成调制信号并且经由通信信道发送该信号。通信信道根据信道响应使发送的信号失真并且还因噪声和干扰而使信号降级。接收机接收所发送的信号并且处理所接收的信号以获得被检测符号，该被检测符号是所发送的数据符号的估计。接收机然后处理(例如解调和解码)已检测符号以获得解码数据。
接收机通常估计接收信号的质量。可以通过信噪比(SNR)、信号与噪声和干扰比(SINR)、每符号能量与噪声比(Es/No)等来量化信号质量。信号质量估计可以用于各种目的。例如，信号质量估计可以在解码过程中，例如用来向更高质量的被检测符号给予更大加权而向更低质量的被检测符号给予更小加权。信号质量估计也可以用来选择适合的数据传输速率。系统可以支持一组速率，并且各个所支持的速率可以要求用于可靠接收的某个最低信号质量。可以基于信号质量估计来选择能够可靠接收的最高速率。因此准确的信号质量估计可以提高解码性能、增强吞吐量、减少延时并且提供其它益处。
因此在本领域中需要用于在通信系统中准确地估计信号质量的技术。
发明内容
这里描述了用于在通信系统中估计信号质量的技术。在实施例中，基于被检测符号的缩放误差来确定信号质量估计(例如SNR估计)。基于能够针对低SNR和高SNR均提供高分辨率的函数来确定缩放误差。
在实施例中，基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差，其中第一函数对于在信号星座中在被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率。第一函数可以是平方根函数、对数函数或者能够扩展小误差的动态范围的一些其它函数。基于该缩放误差来确定被检测符号的信号质量。
在实施例中，针对被检测符号的同相(I)分量和正交(Q)分量获得缩放误差，并且组合这些缩放分量以获得组合缩放误差。对组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差。基于平均缩放误差并且根据第二函数来确定信号质量估计，其中第二函数具有非线性用于补偿第一函数。信号质量估计可以用来导出被检测符号的对数似然比(LLR)和/或用来选择数据传输速率。
下文更具体地描述了本公开的各种方面和实施例。
附图说明
根据下面结合附图给出的具体描述，本公开的方面和实施例将变得更加清楚，在附图中相同的参考标记全文标识一致。
图1示出了发射机和接收机的方框图。
图2示出了在QPSK信号星座图中的被检测符号。
图3示出了针对平方函数和平方根函数的缩放误差；
图4A到3E示出了五种调制方案的信号星座图。
图5A到5F示出了用于五种调制方案的缩放误差函数。
图6示出了五种调制方案的SNR函数。
图7示出了在接收机处的SNR估计器的方框图。
图8示出了用于导出和使用信号质量估计的过程。
图9示出了用于导出和使用信号质量估计的装置。
具体实施方式
词语“示例性”在这里用来意指“作为例子、实例或示例”。这里描述为“示例性”的任何实施例或设计不必理解为比其它实施例或设计更优或有利。
这里描述的信号质量估计技术可以用于各种通信系统，比如码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、空分多址(SDMA)、正交FDMA(OFDMA)和单载波FDMA(SC-FDMA)系统。OFDMA系统利用正交频分复用(OFDM)。SC-FDMA系统利用单载波频分复用(SC-FDM)。OFDM和SC-FDM将系统带宽分割成多个(K个)正交子载波，其也称为音调、频段等。各个子载波可以调制有数据。一般而言，在频域中利用OFDM而在时域中利用SC-FDM来发送调制符号。
这些技术也可以用于单输入单输出(SISO)、单输入多输出(SIMO)、多输入单输出(MISO)和多输入多输出(MIMO)传输。单输入是指一个发射天线用于数据发送，而多输入是指多个发射天线用于数据发送。单输出是指一个接收天线用于数据接收，而多输出是指多个接收天线用于数据接收。这些技术也可以用于各种调制方案，比如二进制相移键控(BPSK)、正交相移键控(QPSK)、M进制相移键控(M-PSK)、正交幅度调制(QAM)、高斯最小频移键控(GMSK)、连续相比特调制(CPM)等。
图1示出了通信系统100中发射机110和接收机150的实施例的方框图。对于下行链路(或前向链路)，发射机110可以是基站、接入点、节点B和/或一些其它网络实体的一部分。接收机150可以是终端、移动站、用户设备、用户单元和/或一些其它设备的一部分。对于上行链路(或反向链路)，发射机110可以是终端、移动站、用户设备等的一部分，而接收机150可以是基站、接入点、节点B等的一部分。
发射机110配备有多个(T个)发射天线，而接收机150配备有多个(R个)接收天线。各个发射天线和各个接收天线可以是物理天线或天线阵列。对于MIMO传输，发射机110可以同时将S个数据流从T个发射天线发送到R个接收天线，其中1≤S≤min{T，R}。数据流也可以称为数据符号流、空间流、输出流或一些其它术语。为了简明起见，下面的大部分描述是针对一个实施例，在该实施例中各个数据流在一个空间信道上发送并且数据流和空间流可互换使用。在一个实施例中，S个数据流以相同速率发送。在另一实施例中，各个数据流可以用为该数据流选择的速率来发送。在这两个实施例中，速率可以表示数据速率或信息比特速率、编码方案或编码速率、调制方案、分组大小和/或其它参数。速率也可以称为分组格式、传输格式或一些其它术语。
在发射机110处，编码器112接收各个数据流的业务数据、根据所选编码方案对该业务数据进行编码并且生成码比特。编码方案可以包括卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验(LDPC)码、循环冗余校验(CRC)码、块码等或其组合。编码器112也对码比特执行交织。PSK/QAM调制器114根据所选调制方案来映射各个数据流的码比特并且提供数据符号，其中这些数据符号是数据的调制符号。调制器114将每B个码比特分为一组以形成B比特的二进制值，其中B≥1，并且调制器114还基于可以是BPSK、QPSK、M-PSK或M-QAM的所选调制方案将各个B比特值映射到具体调制符号，其中M＝2B。各个调制符号是在所选调制方案的信号星座图中的复数值。用于各个数据流的编码方案和调制方案可以由该数据流的速率来确定。
TX空间处理器116将数据符号与导频符号进行多路复用，其中导频符号是导频的调制符号。TX空间处理器116对数据符号和/或导频符号执行空间处理并且将T个输出符号流提供到T个OFDM调制器/发射机(OFDM
Mod/TMTR)118a到118t。TX空间处理器116可以将各个数据流的数据符号映射到一个发射天线或所有T个发射天线。各个OFDM调制器118对其输出符号流执行OFDM调制并且生成OFDM符号。发射机118处理(例如转换成模拟、滤波、放大和上变频)OFDM符号并且生成调制符号。分别从天线120a到120t发送来自发射机118a到118t的T个调制信号。
在接收机150处，R个天线152a到152r从发射机110接收T个调制信号，并且各个天线152将所接收的信号提供到各自的接收机/OFDM解调器(RCVR/OFDM Demod)154。各个接收机154处理(例如滤波、放大、下变频、数字化)其所接收的信号并且提供采样。各个OFDM解调器154对采样执行OFDM解调并且将所接收的符号提供到接收(RX)空间处理器156。RX空间处理器156基于所接收的导频符号和/或所接收的数据符号来估计MIMO信道响应。RX空间处理器156还利用信道估计对所接收的数据符号执行MIMO检测并且提供被检测符号。RX空间处理器156可以实现最小均方误差(MMSE)、迫零(ZF)、连续干扰消除(SIC)或一些其它MIMO检测技术。单元158基于来自RX空间处理器156的被检测符号和来自SNR估计器162的SNR估计来计算码比特的LLR。LLR表示码比特的可靠性。解码器160对LLR进行解交织和解码并且提供已解码数据。
SNR估计器162如下所述基于被检测符号来估计各个数据流的信号质量。为求简洁，SNR在以下大部分描述中用来表示信号质量。速率选择器164基于SNR估计为S个数据流选择一个或多个速率。虽然在图1中没有示出，但是接收机150可以将所选一个或多个速率和/或其它反馈信息发送到发射机110。发射机110可以基于反馈信息来控制向接收机150的数据发送。
控制器/处理器130和170分别控制在发射机110处和接收机150处的操作。存储器132和172分别存储用于发射机110和接收机150的数据和程序代码。
一般而言，接收机150可以基于导频符号、数据符号或者导频符号和数据符号来导出SNR估计。在一个实施例中，接收机150基于对被检测符号的硬判决来导出SNR估计。例如根据在由发射机110发送的各个帧的报头中包括的信令来得知用于各个数据流的调制方案。对于MIMO OFDM传输，可以对用于传输的各个空间信道的各个子载波导出SNR估计。
图2示出了QPSK的示例性信号星座图。该信号星座图包括与M1，M2，M3和M4这四个可能QPSK调制符号对应的四个信号点。各个调制符号是具有同相(I)分量和正交(Q)分量的复数值。在这里的描述中，术语“同相”、“I”和“实数”同义，而术语“正交”、“Q”和“虚数”也同义。调制符号M1具有复数值-1-j并且由码比特对(0，0)来选择，调制符号M2具有复数值-1+j并且由码比特对(0，1)来选择，调制符号M3具有复数值+1-j并且由码比特对(1，0)来选择，而调制符号M4具有复数值+1+j并且由码比特对(1，1)来选择，其中 j = - 1 . 针对码比特对(a，b)发送四个调制符号其中之一，其中所发送的调制符号取决于码比特a和b的值。
图2也示出了在接收机150处的一个被检测符号D(i)。由于噪声和其它有害效应，被检测符号D(i)可能具有任何复数值并且可能未直接落在四个可能QPSK调制符号其中之一上。可以对被检测符号D(i)进行硬判决，并且可以提供最近的调制符号M4作为最有可能已经被发送的调制符号。因此可以假设调制符号M4已经发送并且由噪声推送到被检测符号D(i)的位置。在被检测符号D(i)与最近调制符号M4之间的距离表示被检测符号D(i)的质量和可靠性。一般而言，被检测符号的质量随着与最近调制符号的距离越近而越高而随着距离越大而越低。
可以通过信号功率与噪声功率之比来导出SNR估计。信号功率等于从信号星座图中心到信号星座中的调制符号的距离的平方。对于图2中所示信号星座而言，信号功率是常数值并且等于2。可以通过对在被检测符号与最近调制符号之间的平方距离进行平均来估计噪声功率。通常利用固定数目的比特，例如L个比特，来执行SNR计算。利用平方函数，从0到2L-1的总范围中的大部分将用来代表与低SNR对应的较大距离，而总范围中的仅一小部分将用来代表与高SNR对应的较小距离。这造成SNR估计的动态范围较差。具体而言，由于SNR与平方距离成反比并且由于总范围中的大部分用于大距离，所以分辨率对于低SNR而言更佳而对于高SNR而言更差。
在一个实施例中，使用能够针对低SNR和高SNR均提供良好分辨率的映射函数来代表被检测符号与最近调制符号之间的误差。在一个实施例中，映射函数是平方根函数。在其它实施例中，映射函数可以是对数函数、线性函数、双曲正切函数或一些其它函数。一般而言，对于小误差比对于大误差具有相等或更高分辨率的任何函数都可以用作映射函数。为求简洁，以下大部分描述是针对映射函数为平方根函数的实施例。
图3示出了针对平方函数和平方根函数的缩放误差与I或Q误差的关系曲线绘图。平方根函数对小误差提供更高分辨率并压缩大误差。这些特征对小误差有效地扩展了动态范围而对高SNR提供了更佳的分辨率。对照而言，平方函数对大误差利用总范围中的大部分而对小误差利用小范围，这造成对于高SNR的更小动态范围和较差分辨率。
被检测符号可以表示为D(i)＝DI(i)+jDQ(i)，其中DI(i)是I值，DQ(i)是Q值，而i是用于SNR估计的被检测符号的索引。最近调制符号可以表示为M(i)＝MI(i)+jMQ(i)。在图2中所示实例中，最近调制符号是M4或M(i)＝M4。在被检测符号与最近调制符号之间的误差可以以线性单位表达为：
EI(i)＝abs{DI(i)-MI(i)}，以及                    方程(1)
EQ(i)＝abs{DQ(i)-MQ(i)}，
其中EI(i)是I误差，即I分量中的误差，以及
EQ(i)是Q误差，即Q分量中的误差。
在一个实施例中，被检测符号的缩放误差可以表达为：
X I ( i ) = G · E I ( i ) , 以及                    方程(2)
X Q ( i ) = G · E Q ( i ) ,
其中XI(i)是I分量中的缩放误差，
XQ(i)是Q分量中的缩放误差，以及
G是缩放因子。
误差范围可以对于具有较少信号点的信号星座图(例如BPSK或QPSK)而言更大而对于具有较多信号点的信号星座图(例如64-QAM或256-QAM)而言更小。不同缩放因子可以用于不同调制方案并且可以选择使得平均缩放误差对于所有调制方案均落在近似相同的范围中。
图4A示出了BPSK的信号星座图。该信号星座图在实轴或I轴上在Pb+j0和-Pb+j0处具有两个信号点，其中Pb是适当选择的值。可选地，可以在虚轴或Q轴上定义这两个信号点。
图4B示出了QPSK的信号星座图。该信号星座图在实轴上在±Pq处以及在虚轴上在±Pq处具有四个信号点，其中Pq是适当选择的值。
图4C示出了16-QAM的信号星座图。该信号星座图在实轴和虚轴上均在±Pa1和±Pa2处具有16个信号点，其中Pa1和Pa2是适当选择的值。
图4D示出了64-QAM的信号星座图。该信号星座图在实轴和虚轴上均在±Pb1、±Pb2、±Pb3和±Pb4(在图4D中未标注)处具有64个信号点，其中Pb1到Pb4是适当选择的值。
图4E示出了256-QAM的信号星座图。该信号星座图在实轴和虚轴上均在±Pc1、±Pc2、±Pc3、±Pc4、±Pc5、±Pc6、±Pc7和±Pc8(在图4E中未标注)处具有258个信号点，其中Pc1到Pc8是适当选择的值。
如图4A所示，BPSK的信号星座图就实轴和虚轴而言不对称。实轴具有标称值±Pb，而虚轴具有标称值零。因此，I分量的误差分布不同于Q分量的误差分布。
如图4B到4E所示，QPSK和M-QAM的信号星座图就实轴和虚轴而言对称。因此，这些信号星座图的90°移位版本看起来与原信号星座图相同。因此，I分量的误差分布与Q分量的误差分布相同。
接收机150将各个所接收的信号进行数字化并且对采样执行各种处理以获得被检测符号。可以由I分量的L个比特值(或I值)和Q分量的另外L个比特值(或Q值)代表各个被检测符号，其中L可以是任何比特数目。接收机150通常也执行自动增益控制(AGC)，使得被检测符号的平均功率处于预定设置点。一般而言，在接收机150处I值和Q值的分布取决于比特数目L和AGC设置点。在下述实施例中，L＝9，被检测符号的I值和Q值的范围从0到511，并且256代表零信号值。
图5A示出了针对BPSK的缩放误差与I值的关系曲线绘图510。当I值是+Pb或-Pb时缩放误差为零并且缩放误差随着I值从+Pb或-Pb移开而增加。
图5B示出了针对BPSK的缩放误差与Q值的关系曲线绘图520。当Q值处于中间刻度即标称值时缩放误差为零并且缩放误差随着Q值从中间刻度移开而增加。
图5C示出了针对QPSK的缩放误差与I值或Q值的关系曲线绘图530。当I值或Q值是+Pq或-Pq时缩放误差为零并且缩放误差随着I值或Q值从+Pq或-Pq移开而增加。
图5D示出了针对16-QAM的缩放误差与I值或Q值的关系曲线绘图540。当I值或Q值是±Pa1或±Pa2时缩放误差为零并且缩放误差随着I值或Q值从这些点移开而增加。
图5E示出了针对64-QAM的缩放误差与I值或Q值的关系曲线绘图540。当I值或Q值是±Pb1、±Pb2、±Pb3或±Pb4时缩放误差为零并且缩放误差随着I值或Q值从这些点移开而增加。
图5F示出了针对256-QAM的缩放误差与I值或Q值的关系曲线绘图540。当I值或Q值是±Pc1、±Pc2、±Pc3、±Pc4、±Pc5、±Pc6、±Pc7和±Pc8时缩放误差为零并且缩放误差随着I值或Q值从这些点移开而增加。
图5A到5F示出了用于不同调制方案的示例性缩放误差函数。对于各个缩放误差函数，可以如下针对各个可能的I值或Q值(或各个信号电平)计算缩放误差。针对各个I值或Q值确定最近调制符号的标称值，这等效于做出硬判决。如方程组(1)中所示，确定该标称值与I值或Q值之差。如方程组(2)中所示，随后确定该差值的平方根并且乘以缩放因子以生成该I值或Q值的缩放误差。可以针对各个可能I值或Q值重复相同的计算。
一般而言，可以使用硬件、固件和/或软件来计算缩放误差。在一个实施例中，使用查找表来存储不同的可能I值和Q值的缩放误差。因为用于I的缩放误差函数与用于Q的缩放误差函数相同，所以可以对具有对称I分量和Q分量的比如QPSK和M-QAM的各个调制方案使用一个查找表。因为用于I和Q的缩放误差函数不同，所以可以对具有非对称I分量和Q分量的比如BPSK的各个调制方案使用两个查找表。例如，可以使用六个查找表来存储在图5A到5F中所示的六个缩放误差函数。各个查找表存储具体调制方案的各个可能I值或Q值的缩放误差。
被检测符号D(i)的I分量和Q分量的缩放误差可以组合如下：
X(i)＝XI(i)+XQ(i)，                      方程(3)
其中X(i)是被检测符号D(i)的组合缩放误差。
可以将不同被检测符号的组合缩放误差如下进行平均：
X avg ( n ) = 1 N · Σ i = nN ( n + 1 ) N - 1 X ( i ) ,                   方程(3)
其中Xavg(n)是针对时间区间n的平均缩放误差，
N是累计长度，
Figure A200780018632D00142
是时间区间索引，以及
Figure A200780018632D00151
表示提供下一个更小整数值的向下取整(floor)运算符。
可以选择累计长度N以提供良好性能。
平均缩放误差可以基于也称为SNR函数的SNR与缩放误差关系函数来映射到SNR值。可以通过计算机仿真、经验测量和/或其它手段来确定SNR函数。可以针对各个调制方案确定不同SNR函数。在一个实施例中，使用查找表来存储对于不同平均缩放误差值的SNR值。各个查找表存储针对具体调制方案的对于各个可能平均缩放误差值的SNR值。
图6示出了针对BPSK、QPSK、16-QAM、64-QAM和256-QAM的五个示例性SNR函数的曲线图。这些SNR函数是非线性的。该非线性对用来生成缩放误差的平方根函数进行补偿，并且生成针对不同调制方案的精确SNR估计。
对缩放误差使用平方根函数可以提供各种优点。平方根函数扩展小的I误差和Q误差，这造成对于高SNR的更佳动态范围和更低量化误差。由于更低量化误差，平方根函数也提供改进的SNR测量准确度。当I值或Q值落在标称水平以上时平方根函数也调整缩放误差。
一般而言，各种缩放误差函数可以用来生成对于被检测符号的I分量和Q分量的缩放误差。缩放误差函数匹配于用于数据传输的调制方案的信号星座图。各种SNR函数也可以用来基于平均缩放误差来生成SNR估计。SNR函数匹配于缩放误差函数。可以通过计算机仿真、经验测量和/或其它手段来确定SNR函数和缩放误差函数。
图7示出了图1中SNR估计器162的实施例的方框图。在SNR估计器162内，缩放误差查找表710包括用于I分量的查找表712和用于Q分量的查找表714。查找表712接收各个被检测符号的I值并且提供该I值的缩放误差。查找表712可以实现图5A和5C到5F中所示的缩放误差函数。查找表714接收各个被检测符号的Q值并且提供该Q值的缩放误差。查找表714可以实现图5B到5F中所示的缩放误差函数。六个查找表可以实现图5A到5F中所示的六个缩放误差函数并且可以以时间共享方式用于I值和Q值。例如，如方程(3)所示，加法器716将各个被检测符号的I分量和Q分量的缩放误差相加。单元718计算一组N个被检测符号的组合缩放误差的平均并且提供该组的平均缩放误差。SNR查找表720接收平均缩放误差并且提供该组被检测符号的对应SNR值。
在一个实施例中，I值和Q值是9比特值，缩放误差是8比特值，并且六个缩放误差查找表分别具有512×8的大小。在一个实施例中，平均缩放误差是8比特值，SNR估计也是8比特值，并且五个SNR查找表分别具有256×8的大小。其它比特宽度也可以用于I值和Q值、缩放误差、平均缩放误差和SNR估计。
图7示出了SNR估计器162的实施例。一般而言，可以利用硬件、固件和/或软件来执行SNR估计。缩放误差函数和SNR函数可以用查找表来实现或者可以使用硬件、固件和/或软件来计算。
对于SISO、SIMO或MISO OFDM传输，仅一个空间信道可用于传输，并且可以针对用于传输的各个子载波获得SNR估计。对于MIMO OFDM传输，多个空间信道可以可用于传输，并且可以针对用于传输的各个空间信道的各个子载波获得SNR估计。
参照图1，LLR计算单元158可以使用SNR估计来针对来自RX空间处理器156的被检测符号计算LLR。单元158可以针对一组被检测符号来联合计算LLR，所述检测符号可以对应于所有空间信道的一个子载波、一个空间信道的所有子载波或者子载波和空间信道的一些其它组合。单元158也可以单独地针对各个被检测符号计算LLR。
单元158可以根据最大对数映射(max-log-MAP)检测器来针对被检测符号D(i)的B个码比特b1(i)到bB(i)计算LLR如下：
L ( b l ( i ) ) ≈ 1 2 · max b ‾ ( i ) : b l ( j ) = + 1 { - 1 σ 2 · | D ( i ) - M ~ ( i ) | 2 + b ‾ l T ( i ) · L ‾ l ( i ) }   方程(5)
- 1 2 · max b ‾ ( i ) : b l ( i ) = - 1 { - 1 σ 2 · | D ( i ) - M ~ ( i ) | 2 + b ‾ l T ( i ) · L ‾ l ( i ) } .
其中S(i)是由发射机110发送而在接收机150处未知的数据符号，
Figure A200780018632D00163
是假设对于数据符号S(i)而言已经发送的数据符号，
b(i)是具有数据符号S(i)的所有B个码比特的矢量，
b l(i)是具有b(i)中除了码比特Bl(i)之外的所有码比特的矢量，
L l(i)是具有对于b l(i)中所有码比特的先验LLR的矢量，
L(bl(i))是码比特Bl(i)的LLR，
σ2是噪声方差，以及
“T”表示转置。
对于被检测符号D(i)，针对各个码比特Bl(i)来估计方程(5)，其中l＝1，...，B。对于各个码比特Bl(i)，考虑对于数据符号S(i)而言可能已经发送的所有可能码比特组b1(i)到bB(i)的2B个假设比特矢量b(i)。各个假设比特矢量b(i)具有相应的假设数据符号
Figure A200780018632D0017161658QIETU
。对各个假设比特矢量b(i)计算在max{}运算内的表达式以获得该矢量的结果。在第一个max{}运算中使用2B-1个假设比特矢量b(i)的结果，其中bl(i)＝+1。在第二个max{}运算中使用2B-1个假设比特矢量b(i)的结果，其中bl(i)＝-1。SNR估计用于方程(5)中的1/σ2。
在另一实施例中，使用一组LLR查找表计算LLR，其中针对不同SNR确定各个LLR查找表。SNR估计可以量化为预定的比特数目(例如3比特)。然后使用量化的SNR来选择其中一个LLR查找表用于针对被检测符号计算LLR。单元158也可以使用SNR估计以其它方式计算LLR。SNR估计也可以用来生成除LLR之外的其它格式的软判决。
速率选择器164可以对各个数据流基于该数据流的SNR估计来选择适当的速率。在一个实施例中，在一个空间信道的所有K个子载波上发送各个数据流。各个数据流的速率可以如下确定。可以如下将来自SNR估计器162的SNR估计转换成分贝(dB)：
SNRm(k)＝10·log10(γm(k))，                方程(6)
其中γm(k)是按照线性单位的空间信道m的子载波k的SNR估计，以及
SNRm(k)是以dB为单位的空间信道m的子载波k的SNR估计。
各个空间信道的平均SNR可以计算如下：
SNR avg , m = 1 K · Σ k = 1 K SNR m ( k ) ,               方程(7)
其中SNRavg，m是空间信道m的平均SNR。
各个空间信道的有效SNR可以计算如下：
SNReff，m＝SNRavg，m-SNRbo，m，            方程(8)
其中SNRbo，m是空间信道m的回退(backoff)因子，以及
SNReff，m是空间信道m的有效SNR。
倒扣因子可以说明由于频率选择性、接收分集顺序、分组误差和/或其它因素所致的在跨子载波的SNR估计中的可变性。
系统可以支持一组速率。各个所支持的速率可以与为无衰落AWGN信道实现1％分组错误率(PER)所需要的下列因素相关联：特定频谱效率、特定码速率、特定调制方案以及特定最小SNR。对于各个速率，可以基于特定系统设计(例如系统针对该速率而使用的码速率、交织方案、调制方案等)并且针对AWGN信道通过计算机仿真、经验测量等来获得所需SNR。各个空间信道的有效SNR可以与该组所支持速率的该组所需SNR进行比较。可以选择使用具有最高频谱效率和小于或等于有效SNR的所需SNR的所支持速率。
如果对所有空间信道使用单个速率，则速率选择器164可以对跨所有空间信道的SNR估计进行平均。然后速率选择器164可以导出所有空间信道的有效SNR并且基于该有效SNR来选择单个速率。速率选择器164也可以用其它方式执行速率选择。
速率选择器164也可以基于该SNR估计来选择用于数据传输的空间信道的数目。速率选择164可以评估各个可能空间信道数目的性能(例如吞吐量)并且选择具有最佳性能(例如吞吐量最高)的空间信道数目。接收机150可以将所选数目的空间信道及其速率发送到发射机110以便在下一次向接收机的传输中使用。
图8示出了用于导出和使用信号质量估计的过程800的实施例。基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差(方框810)，其中第一函数对于在被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率。第一函数可以是平方根函数、对数函数或可以扩展小误差动态范围的一些其它函数。第一函数也可以取决于用于被检测符号的调制方案。然后基于缩放误差来确定被检测符号的信号质量(方框820)。在方框810的实施例中，例如使用缩放误差与分量值关系的查找表来确定被检测符号的I分量和Q分量的缩放误差。在方框820的一个实施例中，对I分量和Q分量的缩放误差进行组合以获得组合缩放误差。然后对组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差。基于平均缩放误差并且根据第二函数来确定信号质量估计，其中第二函数具有非线性以补偿第一函数。
缩放误差与分量值关系的查找表可以用于系统支持的各个调制方案。然后使用用于被检测符号的调制方案的查找表来确定缩放误差。信号质量估计与平均缩放误差关系的查找表可以用于各个所支持的调制方案。然后可以使用用于被检测符号的调制方案的查找表来确定被检测符号的信号质量。也可以基于硬件、固件和/或软件来确定缩放误差和信号质量估计。
对于OFDM传输，可以针对多个子载波获得被检测符号，并且可以针对各子载波基于在该子载波上获得的被检测符号的缩放误差来确定信号质量估计。对于MIMO OFDM传输，可以针对多个空间信道的多个子载波获得被检测符号，并且可以针对各空间信道的各子载波基于在该空间信道的该子载波上获得的被检测符号的缩放误差来确定信号质量估计。
基于被检测符号的信号质量来确定被检测符号的LLR(方框830)。基于被检测符号的信号质量来选择数据传输速率(方框840)。也可以基于被检测符号的信号质量来确定用于数据传输的空间信道的数目。
图9示出了用于导出和使用信号质量估计的装置900的实施例。装置900包括：用于基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差的模块(方框910)，其中第一函数对于在被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率；用于基于缩放误差来确定被检测符号的信号质量的模块(方框920)；用于基于被检测符号的信号质量来导出被检测符号的LLR的模块(方框930)；以及用于基于被检测符号的信号质量来选择数据传输速率的模块(方框940)。
可以通过各种手段来实现这里描述的信号质量估计技术。例如，可以用硬件、固件、软件或其组合来实现这些技术。对于硬件实现，用来估计信号质量的处理单元可以在一个或多个下列单元中实现：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、电子设备、设计用来执行这里所描述功能的其它电子单元或其组合。
对于固件和/或软件实现，可以利用执行这里所描述功能的模块(例如程序、函数等)来实现该技术。固件和/或软件代码可以存储在存储器(例如图1中的存储器172)中并且由处理器(例如处理器170)来执行。存储器可以实现在处理器内部或处理器外部。
前文提供了对所公开实施例的描述，以使本领域技术人员能够实现或制造本发明。对这些实施例的各种修改对本领域技术人员而言将是显而易见的，并且在不偏离本公开的精神或范围的情况下这里限定的一般性原理可以应用于其它实施例。因此，本公开并非旨在局限于这里所示出的实施例而是应赋予与这里所公开的原理和新颖性特征相一致的最大范围。

Claims (25)

1、一种装置，包括：
至少一个处理器，配置用于基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差，并且用于基于所述缩放误差来确定所述被检测符号的信号质量，其中所述第一函数对于在所述被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率；以及
存储器，耦合到所述至少一个处理器。
2、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于确定所述被检测符号的同相(I)分量和正交(Q)分量的缩放误差、将所述I分量和Q分量的缩放误差进行组合以获得组合缩放误差、对所述组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差以及基于所述平均缩放误差来确定信号质量估计。
3、根据权利要求1所述的装置，其中所述第一函数是在所述被检测符号与最近调制符号之间的误差的平方根函数。
4、根据权利要求1所述的装置，其中所述第一函数取决于用于所述被检测符号的调制方案。
5、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于基于第二函数来确定所述被检测符号的信号质量，其中所述第二函数具有非线性以补偿所述第一函数。
6、根据权利要求1所述的装置，其中所述存储器配置用于存储所述被检测符号的缩放误差与同相值或正交值的关系的查找表。
7、根据权利要求1所述的装置，其中所述存储器配置用于存储针对多个调制方案的所述被检测符号的缩放误差与同相值或正交值的关系的多个查找表，并且其中所述至少一个处理器配置用于使用用于所述被检测符号的调制方案的查找表来确定所述缩放误差。
8、根据权利要求1所述的装置，其中所述存储器配置用于存储信号质量估计与平均缩放误差的关系的查找表。
9、根据权利要求1所述的装置，其中所述存储器配置用于存储针对多个调制方案的信号质量估计与平均缩放误差的关系的多个查找表，并且其中所述至少一个处理器配置用于使用用于所述被检测符号的调制方案的查找表来确定所述被检测符号的信号质量。
10、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于获得多个子载波的被检测符号，以及基于所述缩放误差来确定所述多个子载波的信号质量估计。
11、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于获得多个空间信道的多个子载波的被检测符号，以及基于所述缩放误差来确定所述多个空间信道的多个子载波的信号质量估计。
12、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于针对各个空间信道的各个子载波，基于在所述空间信道的所述子载波上获得的被检测符号的缩放误差来确定信号质量估计。
13、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于基于所述被检测符号的信号质量来确定所述被检测符号的对数似然比。
14、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于基于所述被检测符号的信号质量来选择数据传输速率。
15、根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器配置用于基于所述被检测符号的信号质量来确定用于数据传输的空间信道的数目。
16、一种方法，包括：
基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差，其中所述第一函数对于在所述被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率；以及
基于所述缩放误差来确定所述被检测符号的信号质量。
17、根据权利要求16所述的方法，其中所述确定所述被检测符号的信号质量包括：
将所述被检测符号的同相(I)分量和正交(Q)分量的缩放误差进行组合以获得组合缩放误差，
对所述组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差，以及
基于所述平均缩放误差来确定信号质量估计。
18、根据权利要求16所述的方法，其中所述第一函数是在所述被检测符号与最近调制符号之间的误差的平方根函数。
19、根据权利要求16所述的方法，其中所述确定所述被检测符号的信号质量包括：
基于第二函数来确定所述被检测符号的信号质量，其中所述第二函数具有非线性以补偿所述第一函数。
20、一种装置，包括：
用于基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差的模块，其中所述第一函数对于在所述被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率；以及
用于基于所述缩放误差来确定所述被检测符号的信号质量的模块。
21、根据权利要求20所述的装置，其中所述用于确定所述被检测符号的信号质量的模块包括：
用于将所述被检测符号的同相(I)分量和正交(Q)分量的缩放误差进行组合以获得组合缩放误差的模块，
用于将所述组合缩放误差进行平均以获得平均缩放误差的模块，以及
用于基于所述平均缩放误差来确定信号质量估计的模块。
22、根据权利要求20所述的装置，其中所述第一函数是在所述被检测符号与最近调制符号之间的误差的平方根函数。
23、根据权利要求20所述的装置，其中所述用于确定所述被检测符号的信号质量的模块包括：
用于基于第二函数来确定所述被检测符号的信号质量的模块，其中所述第二函数具有非线性以补偿所述第一函数。
24、根据权利要求20所述的装置，还包括：
用于存储所述被检测符号的缩放误差与同相值或正交值的关系的表的模块；以及
用于存储信号质量估计与平均缩放误差的关系的表的模块。
25、一种计算机可读介质，其上存储有指令，包括：
第一指令集，用于基于第一函数来确定被检测符号的缩放误差，其中所述第一函数对于在所述被检测符号与调制符号之间的小误差比对于大误差具有更高分辨率；以及
第二指令集，用于基于所述缩放误差来确定所述被检测符号的信号质量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020108078A1 (zh) * 2018-11-28 2020-06-04 中兴通讯股份有限公司 信号质量估计方法、装置、基站和存储介质
CN111294125A (zh) * 2019-05-14 2020-06-16 紫光展讯通信(惠州)有限公司 信噪比估计方法及装置、计算机可读存储介质

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8144814B2 (en) * 2006-05-22 2012-03-27 Qualcomm Incorporated Signal quality estimator
US8095855B2 (en) * 2008-03-17 2012-01-10 Agere Systems Inc. Systems and methods for regenerating data from a defective medium
CN105531975B (zh) * 2013-08-30 2019-08-20 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 用于发送具有恒定包络的信号的方法和装置
US11283468B1 (en) * 2021-06-24 2022-03-22 Beijing Tenafe Electronic Technology Co., Ltd. Log-likelihood ratio mapping tables in flash storage systems

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2164654T3 (es) 1992-01-29 2002-03-01 Motorola Inc Modem que incluye un ecualizador de la fluctuacion de la amplitud.
FR2742613B1 (fr) 1995-12-14 1998-01-30 France Telecom Procede d'evaluation d'un facteur de qualite representatif d'un canal de transmission d'un signal numerique, et recepteur correspondant
US5812600A (en) * 1996-07-26 1998-09-22 Motorola, Inc. Method and apparatus for mitigating distortion effects in the determination of signal usability
US6229847B1 (en) * 1997-12-24 2001-05-08 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Signal quality measurement device
JPH11234354A (ja) 1998-02-18 1999-08-27 Rohm Co Ltd Ｄｐｓｋ変調器の変調精度の測定方法
US6661832B1 (en) * 1999-05-11 2003-12-09 Qualcomm Incorporated System and method for providing an accurate estimation of received signal interference for use in wireless communications systems
US7016401B1 (en) * 1999-12-22 2006-03-21 Motorola, Inc Method and apparatus for automated correlation of digital modulation impairment
JP4354629B2 (ja) 2000-12-28 2009-10-28 川崎マイクロエレクトロニクス株式会社 Ｒａｋｅ合成回路
US7577100B2 (en) * 2001-07-27 2009-08-18 Stephen Pollmann System and method for measuring signal to noise values in an adaptive wireless communication system
CN1475049A (zh) 2001-08-16 2004-02-11 连宇通信有限公司 一种sinr估计方法以及实现该方法的装置
US7130587B2 (en) * 2001-08-22 2006-10-31 National Institute of Information and Communications Technology Incorporated, Administrative Agency Communication quality estimation method, communication quality estimation apparatus, and communication system
US7499486B2 (en) * 2002-11-27 2009-03-03 Agere Systems Inc. Data transmission rate adaptation in a wireless communication system
ATE336121T1 (de) * 2002-12-23 2006-09-15 Mitsubishi Electric Inf Tech Verfahren zur verbindungsanpassung
US8503577B2 (en) * 2003-07-17 2013-08-06 Agere Systems Llc Signal quality estimation in a wireless communication system
US7724838B2 (en) * 2003-09-25 2010-05-25 Qualcomm Incorporated Hierarchical coding with multiple antennas in a wireless communication system
US7782987B2 (en) * 2004-03-12 2010-08-24 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for received signal quality estimation
JP4716667B2 (ja) 2004-04-20 2011-07-06 株式会社リコー 無線通信装置
EP1643657B1 (en) * 2004-09-30 2008-05-14 NTT DoCoMo, Inc. Signal detector used in wireless communication system
US8144814B2 (en) * 2006-05-22 2012-03-27 Qualcomm Incorporated Signal quality estimator

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020108078A1 (zh) * 2018-11-28 2020-06-04 中兴通讯股份有限公司 信号质量估计方法、装置、基站和存储介质
CN111245533A (zh) * 2018-11-28 2020-06-05 中兴通讯股份有限公司 信号质量估计方法、基站和存储介质
CN111294125A (zh) * 2019-05-14 2020-06-16 紫光展讯通信(惠州)有限公司 信噪比估计方法及装置、计算机可读存储介质
CN111294125B (zh) * 2019-05-14 2021-09-14 紫光展讯通信(惠州)有限公司 信噪比估计方法及装置、计算机可读存储介质

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