CN101627599A - 使用无偏训练序列的正交不平衡估计 - Google Patents

Abstract

提供了一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的系统和方法。该方法在正交解调接收机中接受无偏训练序列。无偏训练序列具有平均分布在复平面中的均匀累积功率，并且包括频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(－f)上的预定镜像信号(p_m)。处理该无偏训练序列，生成表示无偏训练序列中的复平面信息的频率+f上的经处理码元(y)的序列。将每一个经处理码元(y)乘以镜像信号(p_m)，并且在频率(－f)上获得无偏正交不平衡估计B_m。使用正交不平衡估计、信道估计和经处理码元，就能生成经不平衡校正的码元。

Description

使用无偏训练序列的正交不平衡估计

根据35U.S.C.§119要求优先权

本专利申请要求于2007年3月22日提交的题为“QUADRATUREIMBALANCE MITIGATION USING UNBIASED TRAINING SIGNALS(使用无偏训练信号进行正交不平衡缓解)”的临时申请No.60/896,480的优先权，该临时申请的状态为待审，代理人案卷号为071040P1。

根据35U.S.C.§120要求优先权

本专利申请是于2007年3月9日提交的题为QUADRATURE MODULATIONROTATING TRAINING SEQUENCE(正交调制旋转训练序列)的专利申请号USS/N.11/684,566的部分继续，其中其状态为待审，且已转让给本申请受让人并因此通过援引明确纳入于此。

本专利申请是于2007年5月30日提交的题为QUADRATURE IMBALANCEMITIGATION USING UNBIASED TRAINING SEQUENCES(使用无偏训练序列进行正交不平衡缓解)的专利申请号US S/N.11/755,719的部分继续，其代理人案卷号为060395B1，其状态为待审，且已转让给本申请受让人并因此通过援引明确纳入于此。

本专利申请涉及与本申请同时提交的题为CHANNEL ESTIMATION USINGFREQUENCY SMOOTHING(使用频率平滑进行信道估计)的美国专利申请，其代理人案卷号为060395B3且已转让给本申请受让人，并因此通过援引明确全部纳入于此。

背景

领域

本发明一般涉及通信信道估计，尤其涉及用于通过移除正交不平衡误差来改进在训练接收机信道估计中正交调制无偏训练序列的使用的系统和方法。

背景

图1是常规接收机前端的示意框图(现有技术)。常规的无线通信接收机包括将辐射信号转换成传导信号的天线。在一些初始滤波之后，传导信号被放大。给定充分的功率电平，该信号的载波频率可通过将该信号与本地振荡器信号混频(下变频)来转换。由于收到信号是正交调制的，因此该信号在组合之前通过分开的I和Q路径被解调。在频率转换之后，可使用模数转换器(ADC)将模拟信号转换成数字信号以供基带处理。该处理可包括快速傅立叶变换(FFT)。

存在可能被引入接收机的多种误差，其不利地影响信道估计和对预期信号的恢复。误差可能源自混频器、滤波器、以及诸如电容器等无源组件。这些误差如果在I和Q路径之间导致不平衡则会恶化。为了估计信道并且由此消零这些误差中的一些，通信系统可使用包括训练序列的消息格式，训练序列可以是重复或预定数据码元。通过例如使用正交频分复用(OFDM)系统，可针对每一个副载波重复地传送相同的IQ星座点。

为了在便携式的电池供电设备中节省功率，一些OFDM系统仅使用单个调制码元来进行训练。例如，激励星座中的单个方向(例如，I路径)但不激励另一个方向(例如，Q路径)。也可与导频频调一起使用相同类型的单向训练。注意：用±1码元值加扰单个调制信道(例如，I信道)并不旋转星座点，并且对正交信道不提供激励。

在存在大带宽系统中盛行的正交路径不平衡的情况下，上述功率节省训练序列导致有偏信道估计。有偏信道估计可在一个方向(即，I路径)上很好地对准IQ星座，但在正交方向上提供正交不平衡。优选的是任何不平衡都在这两个信道间平均地分布。

图2是图解接收机侧的正交不平衡的示意图(现有技术)。尽管未示出，发射机侧不平衡是类似的。假设Q路径是参考。传入波形是cos(wt+θ)，其中θ是信道的相位。Q路径用-sin(wt)进行了下变频。I路径用

进行了下变频。和2ε是硬件不平衡，分别为相位误差和振幅误差。低通滤波器H_I和H_Q对于每一条路径是不同的。滤波器引入附加振幅和相位畸变。然而，这些附加畸变集中在

和2ε内。注意，这两个滤波器是实际的并且以相同的方式影响+w和-w两者。

假定这些误差较小：

右手侧的第一分量cos(wt)是经稍微定标的理想I路径。第二分量

是来自Q路径的较小泄漏。在下变频传入波形之后：

在I路径中：(1+2ε)cos(θ)+2ε.sin(θ).

在Q路径中：sin(θ)。

这些误差导致对正交调制星座中码元位置的误解，其进而又导致不正确解调的数据。

概述

无线通信接收机容易因与混频器、放大器和滤波器相关联的硬件组件中缺乏容错而产生误差。在正交解调器中，这些误差还可导致I与Q路径之间的不平衡，从而导致不正当地处理的数据。

训练信号可用于校准接收机信道。然而，不激励I和Q路径两者的训练信号并不解决两条路径之间的不平衡问题。无偏训练序列可用于激励I和Q路径两者，其得到更好的信道估计。常规地，根据与正(+f)副载波相关联的预定信息来推导信道估计。如果使用负(-f)副载波来推导任何残留正交不平衡的估计，则能获得甚至更好的信道估计。

相应地，提供了一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的方法。该方法在正交解调接收机中接受无偏训练序列。无偏训练序列具有平均分布在复平面中的均匀累积功率，并且包括频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)。处理该无偏训练序列，生成表示无偏训练序列中的复平面信息的频率+f上的经处理码元(y)的序列。将每一个经处理码元(y)乘以镜像信号(p_m)，并且在频率(-f)上获得无偏正交不平衡估计B_m。

例如，可在第一副载波上接受无偏训练序列，并且可针对第一副载波获得正交不平衡估计。随后，该方法在接受无偏训练序列之后在各码元周期中在第一副载波上接受正交调制通信数据。针对每一个通信数据码元生成经处理码元(y_c)，并且将每一个经处理码元(y_c)乘以正交不平衡估计以推导经不平衡校正的码元。

该方法还将经处理码元(y)乘以基准信号的共轭(p^*)以获得频率+f上的无偏信道估计(h_u)。使用正交不平衡和信道估计，就能推导经不平衡校正的码元。

以下呈现用于移除收到数据中的正交不平衡误差的上述方法和系统的附加细节。

附图简述

图1是常规接收机前端的示意框图(现有技术)。

图2是图解接收机侧的正交不平衡的示意图(现有技术)。

图3是描绘示例性数据传送系统的示意框图。

图4是用于传送无偏通信训练序列的系统或设备的示意框图。

图5A是描绘在时域和频域中表达的无偏训练序列的示图。

图5B和5C是描绘平均地分布在复平面中的均匀功率累积的示图。

图6是描绘实现为时域导频频调序列的无偏训练序列的示图。

图7是描绘实现为非预定通信数据前的前同步码的无偏训练序列的示图。

图8是描绘通过在多条消息上对码元取平均而实现的无偏训练序列的示图。

图9是用于移除收到数据中的正交不平衡误差的系统的示意框图。

图10描绘通过向WiMedia UWB标准应用上述算法达成的性能。

图11A和11B是图解用于移除收到数据中的正交不平衡误差的方法的流程图。

详细描述

现在参照附图描述各种实施例。在以下描述中，出于解释目的阐述了众多的具体细节以图提供对一个或多个方面透彻的理解。但是显而易见的是，没有这些具体细节也可实践此类实施例。在其它实例中，以框图形式示出公知的结构和设备以便于描述这些实施例。

如在本申请中所使用的，术语“处理器”、“处理设备”、“组件”、“模块”、“系统”等旨在指示计算机相关实体，或者硬件、固件、软硬件组合、软件，或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于在处理器上运行的进程、发生、处理器、对象、可执行件、执行的线程、程序、和/或计算机。作为说明，在计算设备上运行的应用和该计算设备两者皆可以是组件。一个或多个组件可驻留在执行的进程和/或线程中，且组件可以局部化在一台计算机上和/或分布在两台或多台计算机之间。此外，这些组件可从其上存储着各种数据结构的各种计算机可读介质来执行。各组件可借助于本地和/或远程进程来通信，诸如根据具有一个或多个数据分组的信号(例如，来自通过该信号与本地系统、分布式系统中的另一组件交互、和/或在诸如因特网之类的网络上与其它系统交互的一个组件的数据)。

各种实施例将以可包括数个组件、模块等的系统的方式来呈现。将理解和领会，各种系统可包括其他组件、模块等，和/或可以并不包括结合附图所讨论的所有组件、模块等。也可以使用这些办法的组合。

所描述的各个说明性逻辑框、模块、以及电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文中描述的功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协同的一个或更多个微处理器、或任何其他这样的配置。

结合本文所公开的实施例所描述的方法或算法可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中实施。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。存储介质可被耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可以驻留在ASIC中。ASIC可驻留在节点中或其他地方。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在节点中、或接入网中的其他地方。

图3是描绘示例性数据传送系统300的示意框图。基带处理器302具有线304上的输入以接受来自媒体接入控制(MAC)级的数字信息。在一方面，基带处理器302包括编码器306，其具有线304上的输入以接受数字(MAC)信息以及线308上的输出以提供频域中的经编码数字信息。交织器310可用于交织该经编码数字信息，从而在线312上提供频域中的经交织信息。交织器310是将单个高速输入信号转换成多个并行低速率流的设备，其中每一个低速率流与特定副载波相关联。快速傅立叶逆变换(IFFT)314接受频域中的信息，对输入信息执行IFFT运算，并且在线316上提供数字时域信号。数模转换器318将线316上的数字信号转换成线320上的模拟基带信号。如以下更详细地描述的，发射机322调制基带信号，并且在线324上提供经调制载波信号作为输出。注意：能够执行如上所述的相同功能的替换电路配置将是本领域技术人员已知的。尽管未显式示出，但接收机系统可包括一组用以反向处理从发射机接受的信息的类似组件。

图4是用于传送无偏通信训练序列的系统或设备的示意框图。系统400包括具有线404上的输入以接受数字信息的发射机或传送装置402。例如，该信息可从MAC级提供。发射机402具有线406上的输出以提供表示平均分布在复平面中的均匀累积功率的正交调制无偏训练序列。

发射机402可包括发射机子系统407，诸如使用天线408经由空中或真空介质通信的射频(RF)发射机子系统。然而，应理解，本发明可应用于能够携带正交调制信息的任何通信介质(例如，无线、有线、光)。发射机子系统407包括具有累积功率的同相(I)调制路径410或装置，用于生成时域I调制训练信息。发射机子系统407还包括其累积功率等于I调制路径功率的正交(Q)调制路径412或装置，用于生成时域Q调制训练信息。线404a上的I路径信息在混频器414处用载波fc进行上变频，而线404b上的Q路径信息在混频器416处用该载波的相移版本(fc+90°)进行上变频。I路径410和Q路径412在组合器418处汇总并在线420上提供。在一些方面，该信号在放大器422处被放大并且在线406上被提供给天线408，在此该无偏训练序列被辐射。I和Q路径可被替换地称为I和Q信道。无偏训练序列也可被称为旋转训练序列、正交平衡训练序列、平衡训练序列、平衡训练序列、或无偏训练信号。

例如，无偏训练序列可初始经由I调制路径410来发送，训练信息随后经由Q调制路径412被发送。即，训练信号可包括诸如仅经由I调制路径发送的码元或重复码元系列等信息，继之以仅经由Q调制路径发送的码元或重复码元系列的传送。或者，训练信息可初始经由Q调制路径发送，并且随后经由I调制路径发送。在交替地通过I和Q路径发送单个码元的情形中，发射机发送旋转训练信号。例如，第一码元可以总是(1，0)，第二码元可以总是(0，1)，第三码元(-1，0)，第四码元(0，-1)。

然而，不必如上所述地简单地交替通过I和Q调制路径来传送码元以获得码元旋转。例如，发射机可同时通过I和Q调制路径两者发送训练信息，并且组合I和Q调制信号。

以上提及的初始(只)经由I调制路径发送训练信号的旋转类型的无偏训练序列可通过向I调制路径供能而不向Q调制路径供能来完成。随后，在经由I调制路径发送了训练信息之后，发射机通过向Q调制路径供能来经由Q调制路径发送训练信号。训练码元还可通过每一个码元都用I和Q分量两者提供来旋转，如常规地与正交调制相关联的。

通常，发射机402还发送正交调制(非预定)通信数据。无偏训练序列被接收机(未示出)用来创建无偏信道估计，其准许更准确地恢复该非预定通信数据。在一方面，正交调制通信数据在发送了无偏训练序列之后被发送。在另一方面，无偏训练序列以导频信号的形式与通信数据并发地被发送。该系统并不限定于训练信号与正交调制通信数据之间的任何特定时间关系。

为了是无偏的，与任何特定副载波相关联的码元值可周期性地变化。当每条消息有偶数个码元时，在复平面中平均地分布信息的最简单手段是每周期旋转码元值90度。如本文中所使用的，消息是预定格式的码元编组。消息的持续期为若干码元周期。每一个码元周期可传送一个或多个码元。一些消息包括在消息的主体之前的前同步码。例如，消息可作为包含许多OFDM码元的长分组来形成。每一个OFDM码元包含许多副载波。在一些方面，消息前同步码包括无偏训练序列。在其他方面，无偏训练序列是与非预定通信数据同时被传送的导频信号的序列。

如果在消息的训练序列中使用非偶数个码元，则每周期将码元的相位旋转90度的方法并非总是有用。对于3码元的序列，可使用60度或120度旋转来在复平面中平均地分布码元值。对于5码元，可使用180/5度或360/5度旋转。如果训练序列中的码元数目是质数，则可使用组合解决方案。例如，如果消息中总共有7个码元，则可对前4个码元使用90度旋转，并且对接下来3个码元使用120(或60)度旋转。在另一方面，无偏训练序列可在一条以上消息上取平均。例如，如果一消息包括3个训练码元，则2条消息的组合包括6个码元。在6码元训练信号的上下文中，可在码元之间使用90度旋转。

由于功率是响应于复码元值的平方的测量，因此与复空间中在角度θ处的码元矢量相关联的功率也可被认为是在(θ+180)处的功率。于是，在60度的角度处的累积功率与240度处的功率相同。换言之，与角度θ处的码元相关联的功率可与角度(θ+180)处的功率合并。通过合并角度θ和(θ+180)处的功率，从功率的角度考虑的复空间仅横跨180度。出于此原因，当无偏训练序列包括仅2个正交码元或间隔60度的3个码元时，均匀功率累积平均地分布在复空间中。

图5A是描绘在时域和频域中表达的无偏训练序列的示图。在一方面，发射机生成包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对，其具有空乘积(p·p_m)。例如，在时间i＝1时，乘积(p₁·p_1m)＝0。如上所述，p和p_m是具有振幅和相位分量的复值。在另一方面，发射机生成基准信号(p)和镜像信号(p_m)的i个出现，并且使乘积(p_i·p_im)之和为空。换言之，(p_i·p_im)之和＝0，其中i＝1到N。注意：p_i与p_im码元之间的“点(·)”旨在表示标量数字之间的常规乘法运算。

同样，当发射机生成基准信号和镜像信号之间的i个出现时，信号对值p和pm可以但无需针对每一个出现而变化。例如，发射机可通过生成作为对每一个出现都保持恒定的复值的表示p的信息来使乘积(p_i·p_im)之和为空。为表示p_m，发射机可生成作为每个出现都旋转180度的复值的信息。然而，存在几乎无限数目的可使乘积(p_i·p_im)为空的其他方式。

在另一方面，发射机生成基准信号(p)和镜像信号(p_m)的i个出现、以及针对每个出现的乘积(p_i·p_im)。发射机使各出现成对并且使来自每一个成对出现的乘积之和为空。

例如，对于给定副载波f，一条或多条消息可包含N个导频频调的时间序列，其中镜像副载波-f有N个导频频调。如以上在图5A的讨论中提及的，为了使用此导频频调来创建无偏训练序列，一般解决方案是(p_i·p_im)之和＝0，其中i＝1到N。对于一种特定解决方案，i＝1和2的导频频调成对。由此，p₁·p_1m+p₂·p_2m＝0。同样，i＝3和4的导频频调可如下成对：p₃·p_3m+p₄·p_4m＝0。这种成对可继续直到i＝N。如果每一对的和都为0，则总和也为0，即sum p_i·p_im＝0。成对使得消空问题简单化。代替搜索验证sum p_i·p_im＝0的N个导频，可使2对导频为空是足够的。

如上所述，创建无偏训练序列的简单示例包括或者在时域中旋转码元90度，或者在频域中维持+f上的码元基准，但翻转-f上的镜像的符号。这两个示例都使用2对频调并且满足等式p₁·p_1m+p₂·p_2m＝0。

换言之，无偏训练序列可包括：

时间1：+f的p₁和-f的p_1m；

时间2：+f的p₂和-f的p_2m；

时间3：+f的p₃和-f的p_3m；以及，

时间4：+f的p₄和-f的p_4m。

无偏训练序列可通过取平均来获得。无偏训练序列的原理规定该导频必须满足：

p₁·p_1m+p₂·p_2m+p₃·p_3m+p₄·p_4m＝0。

作为变型，无偏训练序列可被组织如下：

p₁·p_1m+p₂·p_2m＝0and p₃·p_3m+p₄·p_4m＝0。

图5B和5C是描绘平均地分布在复平面中的均匀功率累积的示图。复平面可用于表示实轴(R)和虚轴(I)信息。圆表示具有归一化值1的均匀功率或能量的边界。在图5B中，无偏训练序列由3个码元构成：0度处的第一码元(A)、120度处的第二码元(B)、以及240度处的第三码元(C)。当第一码元(A)保持在0度，第二码元(B’)保持在60度，并且第三码元(C’)保持在120度时，获得严格相同功率分布。与每一个码元相关联的功率为1。

在图5C中，无偏训练序列由5个码元构成：0度处的2个码元，各自具有功率0.5，从而累积功率为1；功率为1的90度处的一码元；功率为1的180度处的一码元；以及功率为1的270度处的一码元。

如本文中所使用的，上述“均匀功率累积”可以是每一个复平面方向上的严格相等累积，因为在许多环境中，可在0误差下传送和接收无偏训练序列。即，训练序列是100％偏斜的。换言之，如上所述，p_i·p_im之和＝0。在最差情形分析中，L个导频码元被取平均，其各自具有如下的均匀累积功率：

|sum p_i·p_im|＝sum|pi|²＝L。

如果L为100％并且如果|sum p_i·p_im|＝L/4，则(均匀累积功率)误差为25％。具有25％误差的无偏训练序列仍产生优异的结果。如果使用L/2(50％误差)，则获得良好的结果，因为来自信道估计的IQ干扰仍下降6dB。

图6是描绘实现为时域导频频调序列的无偏训练序列的示图。发射机可通过在多个码元周期中每码元周期提供P个导频码元来生成无偏训练序列。图中的每一个脉冲表示一码元。在多个码元周期中，发射机生成每码元周期的(N-P)个正交调制通信数据码元，并且同时提供每码元周期的N个码元。许多通信系统——诸如遵循IEEE 802.11和UWB的那些——出于信道训练目的而使用导频频调。

图7是描绘实现为非预定通信数据前的前同步码的无偏训练序列的示图。发射机生成正交调制通信数据并在第一多个码元周期中(例如，在时间1-4)提供无偏训练序列，继之以第二多个码元周期中(例如，在时间5到N)的正交调制通信数据。再次，图中的脉冲表示码元。

例如，超宽带(UWB)系统使用在传送通信数据或信标信号之前传送的6个码元。因此，可在I调制路径上生成3个连贯码元，继之以Q调制路径上的3个连贯码元。使用此过程，Q信道在返回休眠之前仅需要短暂被激活3个码元。然而，还存在可用于生成无偏训练序列的许多其他码元组合。

查看图5B或5C，可以看出发射机生成在(复平面中的)多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列。如本文中所使用的，“方向”是指在每个角度θ和(θ+180)处的矢量的和。例如，与0度处的码元相关联的功率与来自180度处的码元的功率累积在一起，因为0和180度是相同的方向。作为此关系的结果，无偏训练序列中码元的时间序列具有发射机在多个码元周期中提供的与时域中的实轴信息相关联的累积性功率、以及与时域中的虚轴信息相关联的相等累积性功率。在另一方面，表示平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列可表达为时域中i个复码元(a)的时间序列，如下：

sum a_i(k)·a_i(k)＝0；

其中k是每码元周期的采样数目。注意：a_i与a_i码元之间的“点(·)”旨在表示标量数字之间的常规乘法运算。

由于码元a_i通常是具有周期性波形的副载波，因此不存在对应a的特定值。即，a_i随时间而变化，并且可表示为a_i(t)。然而，如果获得t个采样，则该码元可表达为a_i(kT)或a_i(k)，假定T被归一化为1。对于时域系统，在k上的求和消失。在每码元仅一个采样下，该码元和采样变得相同并且该等式可写为：

sum a_i·a_i＝0。

用简单的2码元正交无偏训练序列来例示说明，如果第一码元(i＝1)具有0度的角度，则在180度的角度处必须存在相等的功率量以满足该等式。同样，如果第二码元在90度处，则在270度的角度处必须存在相等的功率量。其他更复杂的示例可要求码元在索引i上求和以获得空的最后结果。

替换地考虑，公式sum a_i·a_i＝0是指以下事实：如果在复平面中的任何方向上进行投影并且计算出功率，则不管角度如何该功率总是相同的。方向上的功率是：

当且仅当sum a_i·a_i＝0时，此功率对于所有

是恒定的。

可以表明，频域公式(sum p_i·p_im＝0)等效于sum a_i·a_i＝0。对应于p_i和p_im的时域信号为：

a_i＝p_i exp(j2πft)+p_im exp(-j2πft)；

因为p_i调制+f，而p_im调制-f。

在一个码元i内，对a_i·a_i在时间上的积分(integral)为：

integral a_i·a_i＝integral{pi.pi exp(j4πft)

               +p_im·p_im exp(-j4πft)+p_i·p_im}＝p_i·p_im；

因为exp(j4πft)旋转若干次并且当在一个码元中被积分时消失。

因此，在一个码元中累积的a_i·a_i等于p_i·p_im。

若干所有码元被合计：

sum integral a_i·a_i＝sum p_i·p_im＝0.

图8是描绘通过在多条消息上对码元取平均而实现的无偏训练序列的示图。在第一条消息中在第一码元周期中生成一码元(或一个以上，未示出)。在第一条消息之后，在第二条消息中在第二码元周期中生成一码元。更一般地，在多条(n条)消息中生成训练信息码元。发射机通过在多个复平面方向上创建相等功率来生成无偏训练序列，该功率是在多条消息上累积的。尽管示出了类似于图7的前同步码类型的训练序列，但相同类型的分析可适用于导频类型的无偏训练序列。

图9是用于移除收到数据中的正交不平衡误差的系统的示意框图。系统或设备900包括具有线904上的输入以接受无偏训练序列的正交解调接收机或接收装置902。与图4的发射机相同，接收机902可以是连接到天线905以接收辐射信息的RF设备。然而，接收机可替换地经由有线或光学介质(未示出)接收无偏训练序列。

接收机902具有用于接受时域I解调训练信息的具有累积功率的同相(I)解调路径906。正交(Q)解调路径908接受时域Q解调训练信息。当考虑无偏训练序列时，Q路径具有与I调制路径功率相等的累积功率。与常规的相同，接收机902包括模数转换器(ADC)909、快速傅立叶变换器(FFT)910、解交织器912、以及解码器914。

正交解调接收机902接受频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)的具有平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列。接收机902生成频率(+f)上的表示无偏训练序列中的复平面信息的经处理码元(y)的序列，将每一个经处理码元(y)乘以镜像信号(p_m)，并且提供频率(-f)上的正交不平衡估计(B_m)。出于简化的目的，示出了生成经处理码元和乘以镜像码元是在码元发生器916中执行的。

如在发射机的讨论中提及的，无偏训练序列是在多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列。替换地考虑，接收机作为包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对来接受无偏训练序列，其中乘积(p·p_m)为空。例如，接收机作为基准信号(p)和镜像信号(p_m)的i个出现来接受无偏训练序列，其中乘积(p_i·p_im)之和为空。

在一些方面，接收机902接受具有多个同时接受的预定基准信号(p_n)和多个同时接受的预定镜像信号(p_nm)的无偏训练序列。例如，每码元周期可接受n个导频码元。接收机902根据对应的多个基准信号生成多个经处理码元(y_n)，将每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号，并根据对应的多个(y_n)(p_nm)乘积获得多个信道估计(B_nm)。

更明确地(参见图6)，接收机在多个码元周期中作为每码元周期的P个导频码元来接受无偏训练序列，并且获得P个无偏导频信道估计。同时，接收机在每个码元周期中接受(N-P)个正交调制通信数据码元，并生成每一个码元周期中通信数据(描绘为Y_N-P)的经处理码元(y_c)。针对每一个经处理码元(y_c)外推信道估计，并且根据导频信道正交不平衡估计(描绘为(B_m)_1-P)针对每一个经处理码元(y_c)推导正交不平衡估计B_m(描绘为(B_m)_N-P)。

在另一方面，接收机接受具有n个预定基准信号(p_n)和n个预定镜像信号(p_nm)的时间序列的无偏训练序列，参见图5A。接收机根据基准信号的时间序列生成n个经处理码元(y_n)的时间序列，并且将该时间序列中的每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号。获得n个正交不平衡估计(B_nm)的时间序列并且对这n个正交不平衡估计取平均。

如图7中更明确所示的，接收机可在第一副载波上接受无偏训练序列并且接收机推导第一副载波的正交不平衡估计(B_m)。在接受无偏训练序列之后，接收机在各码元周期中在第一副载波上接受正交调制通信数据，从而生成每一个通信数据码元的经处理码元(y_c)。根据每一个经处理码元推导正交不平衡估计(B_m)。

返回图9，接收机(即，码元发生器916)将经处理码元(y)乘以基准信号的共轭(p^*)，获得频率+f上的无偏信道估计(h_u)。此外，处理无偏训练序列以生成频率-f上的经处理码元(y_m)的序列。接收机将码元(y_m)乘以(p_m ^*)以获得频率-f上的信道估计h_m，并且将码元y_m乘以p^*以获得频率+f上的正交不平衡估计B。

如果(x_m)的信噪比(SNR)大于j，接收机计算经不平衡校正的码元(z)＝y-(B_m/h_m ^*)y_m ^*，否则将(z)设为等于(y)。出于简化的目的，迫零(ZF)计算器918被示为响应于收到经处理码元、信道估计、和正交不平衡估计提供经不平衡校正的码元。如果(x)的SNR大于j，接收机(即，ZF计算器918)计算(z_m)＝y_m-(B/h^*)y^*，否则将(z_m)设为等于(y_m)。接收机分别在(x)和(x_m)的计算中使用(z)和(z_m)，这在本公开的范围之外。在一方面，如以下更详细地解释的，如果SNR大于1(j＝1)，则接收机分别使用正交不平衡估计(B)和(B_m)来计算(z_m)和(z)。

尽管未具体示出，但图9的接收机也可实现为用于移除收到数据中的正交不平衡误差的处理设备。这样的处理设备包括正交解调接收模块，其具有输入以接受频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(pm)的具有平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列。接收模块生成频率(+f)上的表示无偏训练序列中的复平面信息的经处理码元(y)的序列，将每一个经处理码元(y)乘以镜像信号(p_m)，并且提供频率(-f)上的正交不平衡估计(B_m)。

无论是实现在前同步码中的还是实现为导频信号的训练序列都是类似的，因为所传送数据的信息内容通常是准许接收机进行校准并进行信道测量的预定或“已知”数据。在接收通信(非预定)数据时，有3个未知数：数据本身、信道、和噪声。接收机不能对噪声进行校准，因为噪声是随机改变的。信道是通常与延迟和多径相关联的测量。对于相对短的时段，如果使用诸如训练或导频信号等预定数据，则可测量源自多径的误差。一旦已知信道，就可使用此测量来移除收到的通信(非预定)数据中的误差。因此，一些系统在数据解码开始前提供训练信号来测量信道。

然而，例如在或者发射机或者接收机在空间中移动或时钟漂移时，信道可能改变。于是，许多系统连同“未知”数据一起继续发送更多“已知”数据以便跟踪信道的缓慢改变。

尽管未具体示出，但图4的发射机和图9的接收机可被组合以构成收发机。事实上，这样的收发机的发射机和接收机可共享各元件，诸如天线、基带处理器、以及MAC级电路。以上作出的解释旨在描述既传送无偏训练序列又基于收到来自设备网络中其他收发机的无偏训练序列来计算无偏信道估计的收发机。

功能描述

现代高数据率通信系统在两个不同的信道上传送信号，即同相和正交信道(I和Q)。这两个信道构成复平面中的2D星座。QPSK和QAM是星座示例。I和Q信道可由因RF组件的变化而不能完全平衡的RF硬件携带，这导致IQ不平衡。在日益常见的直接转换系统中，这种不平衡问题愈发严重。IQ不平衡使得星座畸变并且导致I与Q信道之间的串话：信号与其自身产生干扰。提高发射功率不起作用，因为自生成的干扰随着信号功率而增大。信噪比(SINR)达到对用给定RF硬件能达成的最高数据率造成限制的上限。为了提高数据率，高成本解决方案是使用更高价更昂贵的硬件。一种可能的较低成本的解决方案是数字地估计IQ不平衡并对其进行补偿。数字估计和补偿概念的概念在本领域中先前已被提升。然而，这些解决方案趋向于较昂贵，因为它们不依赖于特殊类型的训练序列。这些解决方案常常仅考虑一侧的不平衡，通常是接收机处。

以下给出关注正交频分复用(OFDM)的示例，其中洞悉学习从发射机到接收机的端到端不平衡的时域系统。而且，在OFDM中，不平衡被建模为频率的函数，计及滤波器的频率响应中的变化。

呈现了两种增强：一种是具有0成本，其通过使用无偏训练序列来消除来自信道估计的干扰。由于信道估计的误差常常比数据本身的误差对性能更有害，因此达成实质性增益。如果需要更多增益，则第二种相对低成本增强补偿数据畸变。

以下提供IP不平衡的模型。提供分析以显示使用无偏训练序列的常规信道估计可如何缓解IQ不平衡的部分。随后，提供简易扩展以计算IQ不平衡参数，从而验证算法有效。使用所估计的参数，呈现简单的补偿算法以缓解数据畸变。还给出针对WiMedia的UWB的模拟结果，以及用以修改标准的建议。

IQ不平衡模型

当同相(I)与正交(Q)信道之间的功率(振幅)平衡或正交性(相位)不维持时，出现IQ不平衡。IQ不平衡因此由振幅不平衡2ε和相位不平衡

来表征。

时域信号

经由I和Q信道传送和接收复码元x。在理想的无噪信道中，码元x被完整地接收到。但在存在IQ不平衡的情况下，可能接收到有噪或畸变版本。

y＝αx+βx^*，(1)

其中

是建模该不平衡的复数量，α≈1且β≈0。非线性模型(1)经由以下矢量形式被线性化

$\left(\begin{array}{c}y\\ y^{*}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{\α}& \mathrm{\β}\\ {\mathrm{\β}}^{*}& {\mathrm{\α}}^{*}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}x\\ x^{*}\end{array}\right)$

$\→Y=\mathrm{BX}.---\left(3\right)$

B是不平衡矩阵。第二行是废弃的，因为其是第一行的复制版本。但其给出相同大小和类型的输入和输出，从而发射机和接收机处的不平衡块可被连接，如下所述。发射机处的不平衡矩阵由B_t定义，而在接收机处其由B_r定义。

一抽头信道

考虑适于OFDM的一抽头信道。恰适矩阵形式的一抽头信道h为

$H=\left(\begin{array}{cc}h& 0\\ 0& h^{*}\end{array}\right).---\left(4\right)$

在发射机和接收机处不平衡的情况下，以及在平均高斯白(AWGN)噪声n——矢量形式N＝(n n^*)^T下，收到信号表达为线性块的连接：

$Y=B_{r}H{B}_{t}X+N$

$\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{H}^{\′}X+N$

$\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left(\begin{array}{cc}{h}^{\′}& {\mathrm{\β}}^{\′}\\ {\mathrm{\β}}^{\′*}& h^{\′*}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}x\\ x^{*}\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}n\\ n^{*}\end{array}\right)$

$\→y=h^{\′}x+{\mathrm{\β}}^{\′}{x}^{*}+n.---\left(5\right)$

整个结果是IQ不平衡和信道组合以创建全局信道h′，加上由全局不平衡参数β′表征的不合需畸变或干扰。全局不平衡参数β′在信道改变时改变，并且可能需要定期估计。

接下来，考虑其中码元x并非横跨整个复平面而是被限定于给定(1D)轴的状况。例如，该轴可与BPSK调制、实轴、虚轴、或之间的任何轴相关联。在这种情形中，可写出x^*＝kx，其中k是复常数(旋转)，并且

$y=(h^{\′}+{\mathrm{\β}}^{\′}k)x+n$

$\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{h}^{\′\′}x+n.---\left(6\right)$

如果x被限于唯一性轴，则IQ不平衡消失，变成整个信道响应的积分部分。

频域信号

虽然先前的模型适用于时域信号，现在考虑修改，其中感兴趣的信号x在频域中频率f上给出。在时域中，该信号由复频调xe^j2πft来携带。替换式(1)中的各项，获得以下等式：

αxe^j2πft+βx^*e^-j2πft。    (7)

在OFDM中，由IQ不平衡造成的干扰并非出现在相同的频率f上，而是在镜像频率-f上，反之亦然。在-f上传送的内容在频率+f上造成干扰。如果信号x_m是在频率-f上传送的信号，其中索引m标示镜像频率-f上的量，则在频率-f上获得以下：

α_mx_me^-j2πft+β_mx_m ^*e_j2πft。    (8)

已使用时域等式的一般化。IQ不平衡参数α和β在此是频率的函数。这建模了归因于系统中不同的低通(基带)或带通(IF)滤波器的不平衡。I和Q路径不可能具有严格相同的滤波器，且因此该不平衡随着频率变化。在时域系统中，存在这种不平衡，但补偿起来非常昂贵。要求用以处理不同信道上的不同卷积的均衡器和模型扩展。因此在时域中，使用块状或平均不平衡。频域系统能够利用简单均衡器结构并在每频率基础上建模不平衡。

如果式(7)和(8)的输出每副载波被组合，则观测到以下：

Y＝(αx+β_mx_m ^*)e^j2πft

y_m＝(α_mx_m+βx^*)e^-j2πft。  (9)

省略副载波(由FFT自动处理)，在+f和-f上的信号的线性模型函数可写为：

$\left(\begin{array}{c}y\\ y_m^{*}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{\α}& {\mathrm{\β}}_m\\ {\mathrm{\β}}^{*}& {\mathrm{\α}}_m^{*}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}x\\ x_m^{*}\end{array}\right)$

$\→Y=\mathrm{BX}.---\left(10\right)$

在频域模型中，第二行不再是废弃的。该模型一次处理一对镜像频率。频率f上的一抽头信道h以及-f上的h_m由以下矩阵建模：

$H=\left(\begin{array}{cc}h& 0\\ 0& h_m^{*}\end{array}\right).---\left(11\right)$

频率f上的AWGN噪声n以及频率-f上的n_m构成噪声矢量 $N={\left(\begin{array}{cc}n& n_m^{*}\end{array}\right)}^T.$ 端到端模型为

$Y=B_r{\mathrm{HB}}_{t}X+N$

$\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{H}^{\′}X+N$

$\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left(\begin{array}{cc}{h}^{\′}& {\mathrm{\β}}_m^{\′}\\ {\mathrm{\β}}^{\′*}& {h_m^{\′}}^{*}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}x\\ x_m^{*}\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}n\\ n_m^{*}\end{array}\right)$

$\→y=h^{\′}x+{{\mathrm{\β}}_m}^{\′}{x_m}^{*}+n$

y_m＝h_m′x_m+β′x^*+n_m    (12)

h′、h_m′是全局信道抽头，而β′、β_m′是全局不平衡参数。不平衡参数在信道改变时改变，并且可能需要有规律地进行估计。

由于IQ不平衡排他地从镜像频率生成干扰，因此值得注意两个有趣情形。如果在镜像频率上未传送信号，或者信道是衰落的，则不产生干扰。另一方面，如果信号或信道较强，则干扰可能较强。于是，在OFDM中，IQ不平衡的效应更成问题。

常规信道估计器

在检查补偿算法之前，示出如何简单地通过使用无偏训练序列来无成本地解决该问题的一半。无偏训练序列完全消除来自信道估计的干扰，从而显著地改善性能。事实上，信道估计中的误差常常比数据中的误差更有害，因为信道估计趋向于在星座中造成偏斜。

用导频频调来激励模型(12)。在频率+f上传送导频p，以及在频率-f上传送导频p_m。在不失一般性的情况下假定导频具有单位模(信道携带有效功率)，则通过反旋转p^*来获得频率f上的常规信道估计：

$\hat{h}=h^{\′}{\mathrm{pp}}^{*}+{{\mathrm{\β}}^{\′}}_m{p_m}^{*}{p}^{*}+n$

$=h^{\′}+{{\mathrm{\β}}^{\′}}_m{p_m}^{*}{p}^{*}+n---\left(13\right)$

通过对若干信道观测取平均，噪声被自动减少(出于清楚起见，省略噪声反旋转)。

关于项β′_mp_m ^*p^*，许多OFDM系统(例如，WiMedia的UWB)使用简单地为重复码元的训练序列。因此，该项不因取平均而衰减。对整个OFDM码元应用+1或-1的加扰不起作用，因为在p^*和p_m ^*两者的符号都反向时什么都不改变。相反，完成以下操作：在累积数个观测之后，使得乘积之和为空：

∑_ip_ip_im＝0。(14)

通常，训练序列包括偶数个码元，并且足以确保每一对总和为0。

p₁p_1m+p₂p_2m＝0。(15)

满足该条件的简单序列的示例在表1中给出。这些类型的训练序列标示为无偏训练序列，因为一方面产生无偏信道估计，另一方面，训练信号在时域中平均地横跨复平面的I和Q维。例如，无偏训练序列不是只沿着实轴集中。

作为证明：考虑单位模复标量a_i＝p_ie^jθ＝p_ime^-jθ，p_i与p_im之间的一半。在时域中，导频总和为2a_i cos(2πft+θ)。在时域中以及在给定的OFDM码元中，2个镜像导频横跨由复常数a_i确定的唯一性方向。若干传送了L个码元，则方向上的总(或平均、或累积)功率为

当且仅当∑_ia_ia_i≡∑_ip_ip_im＝0时，此功率在任何方向上是恒定的。达成复平面的均匀横跨。

IQ不平衡估计

在估计全局信道h′之后，考虑对全局不平衡参数β_m′的估计。对式(12)的仔细分析揭示了此参数可按照与常规信道估计非常类似的方式来获得。即，β_m′可像携带导频p_m ^*的“信道”来对待。由此，通过反旋转p_m，就可获得对不平衡的估计。不平衡的无偏估计的条件与式(14)相同。

总之，通过使用无偏训练序列和两个常规信道估计，获得了对端到端信道和不平衡参数的良好估计(表2)。

在毗邻副载波上平滑

除了在毗邻OFDM码元上取平均之外，还可在一个码元内在毗邻副载波上平滑信道估计。在OFDM中，循环前缀被设计成较短，并且假设信道逐频调缓慢变化。同样，RF链中的滤波器应具有较短的时间响应并且其频率响应也缓慢地变化，即IQ不平衡跨各副载波缓慢地变化。相同的信道平滑技术可用于平滑和改善不平衡参数估计。通过使用无偏训练序列，在信道估计与不平衡估计之间不存在交互。每一个估计可独立地被平滑。

如果使用唯一性OFDM码元进行估计，则不可能找到满足式(14)的无偏训练序列。在这种情形中，通过在2个或多个毗邻副载波的群上应用来自式(14)的总和，可获得几乎无偏的训练序列。随后平滑自动消去来自镜像频率的全部或部分干扰。一种解决方案是在毗邻副载波上将导频旋转90度(在正和负频率上在镜像方向上移动)。

估计

使用无偏训练序列和上述常规信道估计得到最小平方(LS)估计器。在所有LS估计器中，最小均方误差(MMSE)意义显示出显著价值。

最小平方估计器

L个传输X_i、L个噪声项N_i以及L个观测Y_i可分别被连接成2×L矩阵：

x＝(X₁ X₂…X_L)

N＝(N₁ N₂…N_L)

y＝(Y₁ Y₂…Y_L)。(16)

则式(12)变成

y＝H′x+N。  (17)

未知数是H′。LS估计器为

${\hat{H}}^{\′}=y{x}^H{\left({\mathrm{xx}}^H\right)}^{-1}.---\left(18\right)$

当满足条件(14)时，容易验证xx^H是对角的(交叉项消失)。其与单位矩阵成比例，因为导频被归一化为单位模。那么

${\hat{H}}^{\′}=y{x}^H/L=1/L{\mathrm{\Σ}}_i{Y}_i{X_i}^H---\left(19\right)$

确切地为如前一节中描述的分别反旋转p_i ^*、p_im、p_im ^*和p_i的4个常规信道估计。

对频率f获得两个估计，并且对镜像频率-f获得两个估计。

最优估计器

无偏训练序列和常规信道估计是LS估计器。但任何估计器 ${\hat{H}}^{\′}=y{x}^H{\left({\mathrm{xx}}^H\right)}^{-1}$ 也是LS估计器。以下表明使用无偏训练序列得到优异的估计器。模型(17)可被视为在L维空间中的2个矢量上(x的行)经由2个连贯传输发送的未知信息H′。分别由x_j，N_j and y_j标示x、N和y的行j，其中j∈{1，2}。模型(12)和(17)可写为

y₁＝h′x₁+β′_mx2+N₁

y₂＝β′x₁+h′_mx₂+N₂。  (20)

存在2个传输，各自涉及2个矢量x₁、x₂，并且其中每个矢量携带将被估计的复振幅信息。LS估计器包括按照与另一个矢量平行的方式投影到每一个矢量上以便消去干扰。当这2个矢量正交时，即当点积(14)为0时，获得非常好的结果。通过定义，无偏训练序列为验证此条件的训练序列。其他序列使用非正交矢量，并且经受矢量x₁与x₂之间的角度的性能损耗函数。许多OFDM系统当前使用非常差种类的训练序列，其中x₁和x₂是共线的，并且不能恰当地估计H′中的4个条目。这些训练序列趋向于估计信道h′和h′_m的噪化版本。

为了计算均方误差(MSE)，估计误差为 ${\hat{H}}^{\′}-H^{\′}={\mathrm{Nx}}^H{\left({\mathrm{xx}}^H\right)}^{-1}.$ 这是2×2矩阵，即4个误差值。每一个值可通过左乘和右乘矢量(1 0)^T和(0 1)^T的组合来隔离。假定ENN^H是单位矩阵，或者更一般地，为具有元素σ²和σ_m ²的对角矩阵，则可以表明

和的MSE分别为σ²(xx^H)^-1的第一和第二对角元素。并且对于和

MSE分别为σ_m ²(xx^H)^-1的第一和第二对角元素。

总MSE为2(σ²+σ_m ²)tr(xx^H)^-1。现在的问题是找出总导频功率恒定即tr(xx^H)＝2L这一约束下使tr(xx^H)^-1最小化的x。使用本征分解，该问题可被写为受制于∑λ_j恒定而最小化∑1/λ_j。该问题通过拉格朗日乘法来解决，并且通常在所有本征值相等时为最优。这意味着xx^H＝LI与单位矩阵成比例。

总MSE已被最小化，并且所得的每元素MSE为σ²/L或σ_m ²/L。但此每元素MSE很可能是所能获得的最佳的，即使使用了唯一性矢量传输亦然。MSE不大可能针对2个矢量传输被改进，且因此每元素MSE已被最小化。无偏训练序列加常规信道估计器就是所有LS估计器的MMSE。

IQ不平衡补偿

如果来自无偏信道估计的增益不足，则IQ不平衡参数可被估计(如先前描述的)并且用于补偿数据畸变。H′在模型(12)中估计，Y＝H′X+N。现在关注未知数据X。模型与具有互相关的任何2抽头信道相同。任何信道均衡算法可能都是适合的。呈现了适于普遍的比特交织编码QAM和衰落信道的简单均衡算法。

迫零(ZF)办法H′^-1Y＝X+H′^-1N的一个重点在于其在镜像信道较弱时增强噪声，除非考虑了复杂的有色噪声。本解决方案使用ZF，但仅在镜像信道不弱时使用。在式(12)中，将x_m替换成其值，获得以下等式：

＝(h′-β_m′β′^*/h_m′^*)x+(β_m′/h_m′^*)y_m ^*-(β_m′/h_m′^*)n_m ^*+y_n

≈h′x+(β_m′/h_m′^*)y_m ^*+n′+n，       (21)

其中 $n^{\′}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}-({{\mathrm{\β}}_m}^{\′}/{{h_m}^{\′}}^{*}){n_m}^{*}$ 为噪声增强。注意，假定二阶不平衡项β′^*β_m′＜＜h′h_m′^*。当这种近似无效时，考虑校正的信道 ${h^{\′}}_c\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{h}^{\′}-{{\mathrm{\β}}_m}^{\′}{{\mathrm{\β}}^{\′}}^{*}/{{h_m}^{\′}}^{*},$ 这需要精确地估计信道和不平衡参数。

基本上，ZF技术包括计算

z＝y-(β_m′/h_m′^*)y_m ^*≈h′x+n′+n。   (22)

通过从收到信号y减去镜像频率量(β_m′/h_m′)y_m，获得无IQ不平衡的简单信道模型。解码链的其余部分不变。

只要噪声增强比来自IQ不平衡的原始干扰弱，即|n′|²＜|β_m′x_m ^*|²，这种解决方案就运行良好。若非如此，则使用原始y而非经不平衡校正的z。不必为了作出判定而估计n′。可选择稳健的平均意义上的改进。因此，考虑期望值

$E{\left|n^{\&prime;}\right|}^2=({\left|{{\mathrm{\&beta;}}_m}^{\&prime;}\right|}^2/{\left|{h_m}^{\&prime;}\right|}^2)E{\left|n_m\right|}^2<{\left|{{\mathrm{\&beta;}}_m}^{\&prime;}\right|}^{2}E|x$

${{{\mathrm{}}_m}^{*}|}^2$

$\&RightArrow;{\left|{h_m}^{\&prime;}\right|}^2\frac{E{\left|x_m^{*}\right|}^2}{E{\left|n_m\right|}^2}\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}{\mathrm{SNR}}_m>1.---\left(23\right)$

当镜像频率的信噪比SNR_m大于1时，使用经不平衡校正的z。否则，保持原始信号y。由于信道和不平衡估计的不准确性，使用较大的SNR更安全，例如SNR_m＞2在WiMedia UWB下运行良好。注意，SNR_m通常可经由公式SNR_m＝|h_m′|²SNR从全局SNR获得。

表3总结了避免噪声增强的ZF算法。

模拟结果

图10描绘通过向WiMedia UWB标准应用上述算法达成的性能。在IEEE802.15.3的信道模型CM2(大约4米的室内微环境)中模拟最高数据率480Mbps。屏蔽和频带跳跃被关闭。IQ不平衡是恒定的并且在振幅上等于2ε＝10％(0.8dB)，在相位上等于

度。在发射机和接收机处存在相同的不平衡量。该图作为Eb/No的函数示出分组差错率(PER)。在没有任何形式的补偿下，性能快速降级。

表4列出各种算法相对于理想情形的损耗。

端到端IQ不平衡和信道组合以形成全局2×2信道矩阵。使用无偏训练序列无成本地达成相当可观的增益。无偏训练序列自动消去来自信道估计的端到端自生成干扰。而且，这种训练序列对于估计IQ不平衡参数而言是理想的，并且给出简单算法来补偿数据畸变：避免噪声增强的迫零。

WiMedia UWB尤其受益于以下增强：包含只在I信道上传送的6个码元的常规偏倚训练序列可被分成2半以创建无偏序列。前3个码元在I信道上发送，而最后3个码元在Q信道上发送。通过均匀地横跨复平面，创建对于高数据率具有大增益的无偏训练序列。对于后向兼容性，此方案可保留用于高数据率模式并经由信标来信令，或者可盲检测训练序列类型。

在OFDMA(例如WiMAX)中，副载波f和-f可被指派给不同用户。如果功率控制驱动一个用户到高功率电平，则可能出现相当可观的干扰。因此这是定位镜像频率上不同用户的导频的好主意。导频应满足无偏训练序列准则。每个用户无需额外努力而自动获益。导频可跳跃到不同的位置，同时维护镜像位置。

可用Rake均衡器组合若干一抽头信道将时域公式扩展到码分复用(CDMA)。无偏训练序列自动改进每抽头的信道估计。用于CDMA的简单无偏训练序列包括持续地将复码元旋转90度。

图11A和11B是图解用于移除收到数据中的正交不平衡误差的方法的流程图。尽管出于清楚的目的将该方法描述为编号步骤的序列，但是该编号不一定指示这些步骤的次序。应理解，这些步骤中的一些可被跳过、并行执行、或在无需维持该序列的严格次序的情况下执行。如本文中所使用的，术语“生成”、“推导”、和“乘以”是指可通过使用机器可读软件指令、硬件、或软硬件组合来实现的过程。该方法始于步骤1100。

步骤1102在正交解调接收机中接受无偏训练序列。无偏训练序列具有平均分布在复平面中的均匀累积功率，并且包括频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)。如以上详细地解释的，无偏训练序列是在多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列。或者，步骤1102接受包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对，其中乘积(p·p_m)为空。例如，可接受基准信号(p)和镜像信号(p_m)的i个出现，并且乘积(p_i·p_im)之和为空。

步骤1104处理无偏训练序列，生成表示该无偏训练序列中的复平面信息的频率+f上的经处理码元(y)的序列。步骤1106将每一个经处理码元(y)乘以镜像信号(p_m)。步骤1108获得频率-f上的无偏正交不平衡估计B_m。

在一方面，步骤1102接受具有多个同时接受的预定基准信号和多个同时接受的预定镜像信号(p_nm)的无偏训练序列。同样，步骤1104根据对应的多个基准信号(p_n)生成多个信号(y_n)。步骤1106将每一个经处理码元(y_n)乘以其对应的镜像信号(p_nm)，以及步骤1108根据对应的多个(y_n)(p_nm)乘积获得多个无偏正交不平衡估计(B_nm)。

例如，步骤1102可在多个码元周期中接受每码元周期的P个导频码元，并且步骤1108每码元周期获得P个导频信道正交不平衡估计。在这方面，步骤1103在每个码元周期中同时接受(N-P)个正交调制通信数据码元(同时参见图6)。随后，在步骤1104中生成经处理码元包括生成每个码元周期中的通信数据的经处理码元(y_c)。同样，在步骤1108中推导正交不平衡估计包括根据导频信道正交不平衡估计来推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

在另一方面，步骤1102接受n个预定镜像信号(p_nm)和n个预定基准信号(p_n)的时间序列。在步骤1104中生成经处理码元(y)的序列包括生成n个经处理码元(y_n)的时间序列。随后，在步骤1108中获得无偏正交不平衡估计(B_nm)包括：获得n个正交不平衡估计的序列，并且对这n个正交不平衡估计取平均。

例如(参见图7)，步骤1102可在第一副载波上接受无偏训练序列，并且步骤1108获得第一副载波的正交不平衡估计。随后，步骤1110在接受无偏训练序列之后在各码元周期中在第一副载波上接受正交调制通信数据。步骤1112生成每一个通信数据码元的经处理码元(y_c)，并且步骤1114推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

在其它方面，该方法包括以下附加步骤。步骤1116将经处理码元(y)乘以基准信号的共轭(p^*)。步骤1118获得频率+f上的无偏信道估计(h)。在步骤1104中处理无偏训练序列包括生成频率-f上的经处理码元(y_m)的序列。随后，步骤1120将码元(y_m)乘以(p_m ^*)以获得频率(-f)上的信道估计h_m，并且步骤1122将码元y_m乘以p^*以获得频率+f上的正交不平衡估计B。

如果(x_m)的信噪比(SNR)大于j(步骤1124)，则步骤1126计算经不平衡校正的码元(z)＝y-(B_m/h_m ^*)y_m ^*。否则，步骤1128将(z)设为等于(y)。如果(x)的SNR大于j(步骤1130)，则步骤1132计算(z_m)＝y_m-(B/h^*)y^*。否则，步骤1134将(z_m)设为等于(y_m)。步骤1136分别在(x)和(x_m)的计算中使用(z)和(z_m)。在一方面，j＝1。

上述流程图也可解读为其上存储有用于移除收到数据中的正交不平衡误差的指令的机器可读介质的表述。这些指令可对应于步骤1100到1136，如以上解释的。

已呈现了系统、方法、设备、和处理器以实现移除收到数据中的正交不平衡误差。已给出特定通信协议和格式的示例以例示本发明。然而，本发明不局限于仅仅这些示例。本发明的其他变型和实施例对本领域技术人员将是明显的。

Claims (38)

1.一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的方法，所述方法包括：

在正交解调接收机中接受无偏训练序列，所述无偏训练序列具有平均分布在复平面中的均匀累积功率，并且包括频率+f上的预定基准信号(p)和频率-f上的预定镜像信号(p_m)；

处理所述无偏训练序列，生成表示所述无偏训练序列中的复平面信息的频率+f上的经处理码元(y)的序列；

将每一个经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)；以及

获得频率-f上的无偏正交不平衡估计B_m。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括接受具有多个同时接受的预定基准信号和多个同时接受的预定镜像信号(p_nm)的无偏训练序列；

其中生成所述经处理码元(y)包括根据所述对应的多个基准信号(p_n)生成多个信号(y_n)；

其中将所述经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)包括将每一个收到码元(y_n)乘以其对应的镜像信号(p_nm)；以及，

其中获得所述无偏正交不平衡估计B_m包括根据对应的多个(y_n)(p_nm)乘积获得多个无偏正交不平衡估计(B_nm)。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括接受在多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括接受n个预定镜像信号(p_nm)和n个预定基准信号(p_n)的时间序列；

其中生成所述经处理码元(y)的序列包括生成n个经处理码元(y_n)的时间序列；以及，

其中获得所述无偏正交不平衡估计(B_nm)包括：

获得n个正交不平衡估计的序列；以及，

对所述n个正交不平衡估计取平均。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括在多个码元周期中接受每码元周期的P个导频码元；

其中获得所述无偏正交不平衡估计包括每码元周期获得P个导频信道正交不平衡估计；

所述方法还包括：

在每个码元周期中同时接受(N-P)个正交调制通信数据码元；

其中生成经处理码元的序列包括生成每个码元周期中的通信数据的经处理码元(y_c)；以及，

其中推导正交不平衡估计包括根据所述导频信道正交不平衡估计来推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括在第一副载波上接受所述无偏训练序列；

其中获得所述无偏正交不平衡估计B_m包括获得所述第一副载波的所述正交不平衡估计；

所述方法还包括：

在接受所述无偏训练序列之后在各码元周期中在所述第一副载波上接受正交调制通信数据；

生成每个通信数据码元的经处理码元(y_c)；以及，

推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述经处理码元(y)乘以所述所述基准信号的共轭(p^*)；以及，

获得频率+f上的无偏信道估计(h)。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，生成经处理码元包括处理所述无偏训练序列，生成频率-f上的经处理码元(y_m)的序列；

所述方法还包括：

将码元(y_m)乘以(p_m ^*)以获得频率-f上的信道估计h_m；以及，

将码元y_m乘以p^*以获得频率+f上的正交不平衡估计B。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

如果(x_m)的信噪比(SNR)大于j，则计算经不平衡校正的码元(z)＝y-(B_m/h_m ^*)y_m ^*；

否则，将(z)设为等于(y)；

如果(x)的SNR大于j，则计算(z_m)＝y_m-(B/h^*)y^*；

否则，将(z_m)设为等于(y_m)；以及，

分别在(x)和(x_m)的所述计算中使用(z)和(z_m)。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，如果SNR大于1(j＝1)，则计算(z_m)和(z)包括分别使用所述正交不平衡估计(B)和(B_m)。

11.如权利要求13所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括接受包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对，其中乘积(p.p_m)为空。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，接受所述无偏训练序列包括接受所述基准信号(p)和所述镜像信号(p_m)的i个出现，其中乘积(p_i·p_im)之和为空。

13.一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的系统，所述系统包括：

正交解调接收机，其具有输入以接受频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)的具有平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列，所述接收机生成频率(+f)上的表示所述无偏训练序列中的复平面信息的经处理码元(y)的序列，将每一个经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)，并且提供频率(-f)上的正交不平衡估计(B_m)。

14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机接受具有多个同时接受的预定基准信号(p_n)和多个同时接受的预定镜像信号(p_nm)的无偏训练序列，根据所述对应的多个基准信号生成多个经处理码元(y_n)，将每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号，以及根据对应的多个(y_n)(p_nm)乘积获得多个信道估计(B_nm)。

15.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机作为在多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列来接受所述无偏训练序列。

16.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机接受具有n个预定基准信号(p_n)和n个预定镜像信号(p_nm)的时间序列的无偏训练序列，所述接收机根据所述基准信号的时间序列生成n个经处理码元(y_n)的时间序列，将所述时间序列中的每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号，获得n个正交不平衡估计(B_nm)的时间序列；以及对所述n个正交不平衡估计取平均。

17.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机在多个码元周期中作为每码元周期的P个导频码元来接受所述无偏训练序列，以及获得P个无偏导频信道估计，所述接收机在每个码元周期中同时接受(N-P)个正交调制通信数据码元，生成每个码元周期中通信数据的经处理码元(y_c)，外推针对每个经处理码元(y_c)的信道估计，以及根据所述导频信道正交不平衡估计来推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

18.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机在第一副载波上接受所述无偏训练序列并且所述接收机推导所述第一副载波的正交不平衡估计(B_m)，所述接收机在接受所述无偏训练序列之后在各码元周期中在所述第一副载波上接受正交调制通信数据，生成每个通信数据码元的经处理码元(y_c)，以及，推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

19.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机将所述经处理码元(y)乘以所述基准信号的共轭(p^*)，并获得频率+f上的无偏信道估计(h_u)。

20.如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述接收机处理所述无偏训练序列，生成频率-f上的经处理码元(y_m)的序列，所述接收机将码元(y_m)乘以(p_m ^*)以获得频率-f上的信道估计h_m，并且将码元y_m乘以p^*以获得频率+f上的正交不平衡估计B。

21.如权利要求20所述的系统，其特征在于，如果(x_m)的信噪比(SNR)大于j，所述接收机计算经不平衡校正的码元(z)＝y-(B_m/h_m ^*)y_m ^*，否则将(z)设为等于(y)，如果(x)的SNR大于j，所述接收机计算(z_m)＝y_m-(B/h^*)y^*，否则将(z_m)设为等于(y_m)，所述接收机分别在(x)和(x_m)的计算中使用(z)和(z_m)。

22.如权利要求21所述的系统，其特征在于，如果SNR大于1(j＝1)，则所述接收机计算(z_m)和(z)包括分别使用所述正交不平衡估计(B)和(B_m)。

23.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述接收机作为包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对来接受所述无偏训练序列，其中乘积(p.p_m)为空。

24.如权利要求23所述的系统，其特征在于，所述接收机作为所述基准信号(p)和所述镜像信号(p_m)的i个出现来接受所述无偏训练序列，其中乘积(p_i·p_im)之和为空。

25.一种其上存储有用于移除收到数据中的正交不平衡误差的指令的机器可读介质，所述指令包括：

在正交解调接收机中接受无偏训练序列，所述无偏训练序列具有平均分布在复平面中的均匀累积功率，并且包括频率+f上的预定基准信号(p)和频率-f上的预定镜像信号(p_m)；

处理所述无偏训练序列，生成表示所述无偏训练序列中的复平面信息的频率+f上的经处理码元(y)的序列；

将每一个经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)；以及

获得频率-f上的无偏正交不平衡估计B_m。

26.一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的设备，所述设备包括：

正交解调接收装置，其具有输入以接受频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)的具有平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列，所述接收装置生成频率(+f)上的表示所述无偏训练序列中的复平面信息的经处理码元(y)的序列，将每一个经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)，并且提供频率(-f)上的正交不平衡估计(B_m)。

27.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置接受具有多个同时接受的预定基准信号(p_n)和多个同时接受的预定镜像信号(p_nm)的无偏训练序列，根据所述对应的多个基准信号生成多个经处理码元(y_n)，将每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号，以及根据对应的多个(y_n)(p_nm)乘积获得多个信道估计(B_nm)。

28.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置作为在多个方向上具有相等累积功率的复平面码元的时间序列来接受所述无偏训练序列。

29.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置接受具有n个预定基准信号(p_n)和n个预定镜像信号(p_nm)的时间序列的无偏训练序列，所述接收装置根据所述基准信号的时间序列生成n个经处理码元(y_n)的时间序列，将所述时间序列中的每一个经处理码元乘以其对应的镜像信号，获得n个正交不平衡估计(B_nm)的时间序列，并且对所述n个正交不平衡估计取平均。

30.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置在多个码元周期中作为每码元周期的P个导频码元来接受所述无偏训练序列，并获得P个无偏导频信道估计，所述接收装置在每个码元周期中同时接受(N-P)个正交调制通信数据码元，生成每一个码元周期中通信数据的经处理码元(y_c)，外推针对每个经处理码元(y_c)的信道估计，以及根据所述导频信道正交不平衡估计来推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

31.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置在第一副载波上接受所述无偏训练序列并且所述接收装置推导所述第一副载波的正交不平衡估计(B_m)，所述接收装置在接受所述无偏训练序列之后在各码元周期中在所述第一副载波上接受正交调制通信数据，生成每个通信数据码元的经处理码元(y_c)，以及，推导每一个经处理码元(y_c)的正交不平衡估计(B_m)。

32.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置将所述经处理码元(y)乘以所述基准信号的共轭(p^*)，并获得频率+f上的无偏信道估计(h_u)。

33.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述接收装置处理所述无偏训练序列，生成频率-f上的经处理码元(y_m)的序列，所述接收装置将码元(y_m)乘以(p_m ^*)以获得频率-f上的信道估计h_m，并且将码元y_m乘以p^*以获得频率+f上的正交不平衡估计B。

34.如权利要求33所述的设备，其特征在于，如果(x_m)的信噪比(SNR)大于j，所述接收装置计算经不平衡校正的码元(z)＝y-(B_m/h_m ^*)y_m ^*，否则将(z)设为等于(y)，如果(x)的SNR大于j，所述接收装置计算(z_m)＝y_m-(B/h^*)y^*，否则将(z_m)设为等于(y_m)，所述接收装置分别在(x)和(x_m)的计算中使用(z)和(z_m)。

35.如权利要求34所述的设备，其特征在于，如果SNR大于1(j＝1)，则所述接收装置计算(z_m)和(z)包括分别使用所述正交不平衡估计(B)和(B_m)。

36.如权利要求26所述的设备，其特征在于，所述接收装置作为包括频率+f上的复值基准信号(p)和频率-f上的复值镜像信号(p_m)的信号对来接受所述无偏训练序列，其中乘积(p.p_m)为空。

37.如权利要求36所述的设备，其特征在于，所述接收装置作为所述基准信号(p)和所述镜像信号(p_m)的i个出现来接受所述无偏训练序列，其中乘积(p_i·p_im)之和为空。

38.一种用于移除收到数据中的正交不平衡误差的处理设备，所述处理设备包括：

正交解调接收模块，其具有输入以接受频率(+f)上的预定基准信号(p)和频率(-f)上的预定镜像信号(p_m)的具有平均分布在复平面中的均匀累积功率的无偏训练序列，所述接收模块生成频率(+f)上的表示所述无偏训练序列中的复平面信息的经处理码元(y)的序列，将每一个经处理码元(y)乘以所述镜像信号(p_m)，并且提供频率(-f)上的正交不平衡估计(B_m)。

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