CN101627672A - 用于在无线站处理数据的方法和装置 - Google Patents

Abstract

描述了用于在无线站处处理数据的方法和装置。该方法可以包括：获得与无线站用于通信的无线链路相关的采样；从所获得的采样中识别一个或多个损害；至少部分地基于所获得的采样和所识别的损害来计算一个或多个参数，所述参数包括从列表中选择的一个或多个项，所述列表包括同相和正交(I/Q)失衡校正因子、干扰消除系数、信道估计截短点、星座图信噪比(SNR)度量和多输入多输出(MIMO)信道秩度量：基于一个或多个计算出的参数来调整无线站。本发明能够在用于在无线通信系统中进行通信的无线链路受到破坏的情况下改善无线设备的性能。

Description

用于在无线站处理数据的方法和装置

交叉引用

本申请要求享有2007年1月5日递交的名称为“HIGHPERFORMANCE RECEIVER”的美国临时申请No.60/883,733的权益，并且通过引用将该临时申请的全部内容并入本文。

技术领域

本公开一般涉及无线通信，并且更具体地涉及用于运行在无线通信系统中的设备的信号处理技术。

背景技术

无线通信系统被广泛地用以提供各种通信服务；例如，可以经由该无线通信系统提供的语音、视频、分组数据、广播和消息服务。这些系统可以是能够通过共享可用系统资源来支持多个终端的通信的多址系统。这些多址系统的例子可以包括码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统、频分多址(FDMA)系统和正交频分多址(OFDMA)系统。

随着无线通信系统日益普及，从而对这种系统的性能产生更高的要求。例如，当前的主要需求是能够在频谱干扰和噪声增加的情况下从远距离接收高数据速率的无线设备。通常，随着无线通信系统中的最大数据速率的增加，用于在这种系统中进行通信的无线链路变得更加易于受到破坏，例如同相和正交(I/Q)失衡、信道估计误差和干扰。因此，在本领域中，需要一些技术，以在存在这种破坏的情况下改善无线设备的性能。

发明内容

下面给出了对所要求保护的主题内容的各个方面的简要概述，以便提供对这些方面的基本理解。该概述不是对所有预期方面的广泛概括，而是旨在既不指出所有方面的关键或重要元素，也不限定任意或所有方面的范围。其目的仅是以简化形式给出所公开方面的一些概念，来作为后面给出的更具体描述的前序。

根据一方面，本文描述了一种用于在无线站处处理数据的方法。所述方法可以包括：获得与无线站用于通信的无线链路相关的采样；从所获得的采样中识别一个或多个损害；至少部分地基于所获得的采样和所识别的损害来计算一个或多个参数，所述参数包括从列表中选择的一个或多个项，所述列表包括同相和正交(I/Q)失衡校正因子、干扰消除系数、信道估计截短点、星座图信噪比(SNR)度量和多输入多输出(MIMO)信道秩度量；基于所述一个或多个计算出的参数来调整所述无线站。

另一方面涉及一种无线通信装置，其可以包括存储器，所述存储器存储与所述无线通信装置用于通信的无线链路相关的数据和与其相关的一个或多个采样。所述无线通信装置还可以包括处理器，其用于基于所述一个或多个采样来识别将要在所述无线通信装置处执行的调整；从列表中选择用于所述调整的一个或多个参数，所述列表包括I/Q校正系数、干扰消除因子、信道估计截止点和信道质量指示符；以及执行所识别的调整。

另一方面涉及一种有助于在无线通信系统中进行信号处理的装置。所述装置可以包括：用于获得与所述装置的操作特性相关的数据的模块；用于基于所获得的数据来识别将要在所述装置处执行的一个或多个调整的模块；用于计算从组中选择的、将要结合所识别的调整来使用的参数的模块，所述组包括I/Q校正因子、干扰消除系数、信道估计截止点、星座图SNR度量和MIMO秩度量；用于基于计算出的参数来在所述站处执行所识别的调整的模块。

另一方面涉及一种计算机可读介质，其可以包括：用于使计算机获取与用于通信的无线链路相关的信息的代码，所述信息指示一个或多个损害；用于使计算机基于所述损害来确定将要计算的一组参数的代码，所述一组参数是从列表中选择的，所述列表包括I/Q校准系数、干扰消除加权、信道截短值和信道质量指示符；用于使计算机基于所获取的信息来计算所述一组参数以支持基于所述一组参数来调整所述损害的代码。

另一方面涉及一种可以执行计算机可执行指令的集成电路。所述指令可以包括：识别将要在无线站处进行的一个或多个调整；从列表中选择一个或多个调整参数以用于所述调整，所述列表包括I/Q校正系数、干扰消除因子、信道估计截短点、星座图SNR和MIMO秩度量；计算所选择的调整参数；基于所计算的调整参数来执行所识别的调整。

为了实现前述及相关目标，所要求保护的主题内容的一个或多个方面包括下文中充分描述的并在权利要求中明确指出的特征。以下描述和附图具体阐述了所要求保护的主题内容的某些示例性方面。然而，这些方面仅指出了可以运用所要求保护的主题内容的原理的各种方式中的一小部分。此外，所公开的方面旨在包括所有这些方面及其等价体。

附图说明

图1示出了根据本文给出的各个方面的无线多址通信系统。

图2是根据各个方面能够运行在无线通信系统中的示例站的方框图。

图3a-3b是根据各个方面的示例性I/Q相位和幅度校正的示意图。

图4包括根据各个方面的示例性干扰消除阶段的示意图。

图5a-5b包括根据各个方面的示例性校正计算的示意图。

图6是根据各个方面示出示例性校正系数计算的示意图。

图7是根据各个方面示出示例性消除系数计算的示意图。

图8是根据各个方面示出对示例性噪声加权因子的计算的示意图。

图9是用于在无线通信系统中的站处处理信号的方法的流程图。

图10是用于在无线站处执行I/Q校准的方法的流程图。

图11是用于在无线站处执行干扰消除的方法的流程图。

图12是用于在无线站处执行信道估计的方法的流程图。

图13是用于计算星座图信噪比的方法的流程图。

图14是用于计算MIMO秩度量的方法的流程图。

图15是示出了能够实现本文描述的一个或多个方面的示例性无线通信系统的方框图。

图16是有助于对运行在无线通信系统中的设备进行调整的装置的方框图。

具体实施方式

现在参照附图描述所要求保护的主题内容的各个方面，其中使用相同的参考标记来在全文中表示相同的元件。在以下描述中，为了说明的目的，给出了大量具体细节以便提供对一个或多个方面的全面理解。然而，显而易见，这些方面可以在没有这些具体细节的情况下实施。在其它例子中，以方框图形式示出了公知结构和设备以助于描述一个或多个方面。

如在本申请中所使用的，术语“部件”、“模块”、“系统”等旨在包括计算机相关实体，其是硬件、固件、硬件和软件的组合、软件或者执行中的软件。例如，部件可以是，但不局限于，在处理器上运行的进程、集成电路、对象、可执行码、执行线程、程序和/或计算机。举例而言，在计算设备上运行的应用程序以及该计算设备都可以是部件。一个或多个部件可以驻留在执行的进程和/或线程内，并且部件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或多个计算机之间。此外，这些部件可以从各种计算机可读介质中执行，其中这些介质上存储有各种数据结构。部件可以通过本地和/或远程处理方式来进行通信，比如根据具有一个或多个数据分组的信号，例如(来自一个部件的数据通过信号方式与本地系统中、分布式系统中和/或具有其它系统的网络比如因特网上的另一部件进行交互)。

此外，这里结合无线终端和/或基站描述了各个方面。无线终端可以指向用户提供语音和/或数据连接的设备。无线终端可以连接到诸如膝上型计算机或台式计算机的计算设备，或者其可以是诸如个人数字助理(PDA)的独立设备。无线终端也可以称为系统、用户单元、用户台、移动台、移动装置、远程台、接入点、远程终端、接入终端、用户终端、用户代理、用户装置或用户设备。无线终端可以是用户台、无线设备、蜂窝电话、PCS电话、无绳电话、会话发起协议(SIP)电话、无线本地环路(WLL)站、个人数字助理(PDA)、具有无线连接能力的手持设备、或连接到无线调制解调器的其它处理设备。基站(例如，接入点)可以指接入网络中的设备，其在空中接口上通过一个或多个扇区与无线终端进行通信。通过将所接收的空中接口帧转换到IP分组，基站可以作为无线终端和接入网络的其它部分之间的路由器，该接入网络可以包括因特网协议(IP)网络。基站还调整对空中接口属性的管理。

此外，本文描述的各个方面或特征可以实现为方法、装置或使用标准编程和/或工程技术的制品。本文使用的术语“制品”旨在包括可从任何计算机可读设备、载体或介质访问的计算机程序。例如，计算机可读介质可以包括，但不限于：磁性存储设备(例如，硬盘、软盘、磁带...)，光学盘(例如，压缩盘(CD)、数字多功能盘(DVD)...)，智能卡和闪速存储器设备(例如，卡、棒、钥匙型驱动器...)。

以系统形式给出了各个方面或特征，其中该系统可以包括多个设备、部件、模块等。应当理解并注意，各种系统可以包括附加设备、部件、模块等，和/或可以不包括结合附图所讨论的所有设备、部件、模块等。也可以使用这些方法的组合。

现在参照附图，图1是根据各个方面的无线多址通信系统的示图。在一个例子中，接入点100(AP)包括多个天线组。如在图1中所示，一个天线组可以包括天线104和106，另一组可以包括天线108和110，以及另外一组可以包括天线112和114。尽管在图1中仅为每个天线组示出了两个天线，但是应当认识到可以为每个天线组利用更多或更少的天线。在另一例子中，接入终端116(AT)可以与天线112和114进行通信，其中天线112和114通过前向链路120向接入终端116发送信息并且通过反向链路118从接入终端116接收信息。此外和/或可替换地，接入终端122可以与天线106和108进行通信，其中天线106和108通过前向链路126向接入终端122发送信息并且通过反向链路124从接入终端122接收信息。在频分双工(FDD)系统中，通信链路118、120、124和126可以使用不同频率用于通信。例如，前向链路120可以使用与反向链路118所使用的不同的频率。

每组天线和/或指定每组天线进行通信的区域可以称为接入点的扇区。根据一个方面，天线组可以用于与接入点100覆盖的区域的扇区中的接入终端进行通信。在前向链路120和126上的通信中，接入点100的发送天线可以利用波束成形来改善用于不同接入终端116和122的前向链路的信噪比。此外，相比接入点通过单个天线向其所有接入终端进行发送，使用波束成形向随机分布在其覆盖范围内的接入终端进行发送的接入点对相邻小区中的接入终端造成较小的干扰。

接入点(例如，接入点100)可以是用于与终端进行通信的固定站，并且也可以称为基站、节点B、接入网和/或其它适当术语。此外，接入终端(例如，接入终端116或122)可以是用于与接入点进行通信的固定或移动台，并且可以称为移动终端、用户设备(UE)、无线通信设备、终端、无线终端和/或其它适当术语。

图2是根据各个方面能够运行在无线通信系统中的示例站200的方框图。例如，站200可以使基站(例如，接入点100)、无线站(例如，接入终端116和/或122)和/或能够运行在无线通信系统中的任何其它适当设备。在一个实例中，站200可以经由诸如频分复用(FDM)、正交频分复用(OFDM)、时分复用(TDM)、码分复用(CDM)等一个或多个技术，使用以信道形式生成的资源来进行通信。此外，站200可以运用一个或多个天线，以便根据单输入单输出(SISO)、多输入单输出(MISO)、多输入多输出(MIMO)和/或另一适当的通信方案来利用通信信道。

根据一个方面，站200为通信而使用的通信链路或无线链路会受到站200和/或该链路本身的损害，这会负面影响站200的性能。例如，在采用同相和正交(I/Q)调制器和/或解调器的站处，I/Q调制器和/或解调器的I和Q分量之间的失衡会导致站200按照与所期望的不同的方式来对信号进行解译。因此，这会造成使发射机和/或接收机星座图点分散，从而导致通信中的误差。

因此，在站200试图接收某个信号的情况下，其它信号会干扰接收到的信号。例如，该干扰可以是由计算机和/或其它电子设备引起的。因为可以紧邻无线设备(例如，站200)来使用这些电子设备，所以这种干扰会负面地影响站200的性能。

根据另一实例，站200可以通过信道估计来确定由通信信道引入的对信号的可能的影响值。随着信道估计精确度的增加，可以更好地校正对所估计的信道的影响。然而，在另一方面，信道估计中的误差会负面地影响无线站校正通信信道的影响的能力。

此外，在针对不同数据速率采用多个模式的站处，数据速率可以基于用于该数据速率的链路上的误差概率来进行选择。在该实例中，选择在指定无线链路上将具有可接受的误差概率的适当数据速率可以通过考虑该链路的信噪比(SNR)和MIMO秩来完成。基于SNR和秩度量，站可以预测最大可能数据速率和用以实现所期望的最大分组误差概率的空间流的数目。因此，该站所利用的SNR和/或MIMO秩度量中的错误将负面地影响该站的速率和/或误差性能。

因此，为了使这些和/或其它损害对站200的性能的影响最小化，站200可以利用一种或多种机制，其有助于对站200进行调整以应对这种损害。例如，如图2所示，站200可以利用采样器210来获得与站200和/或由站200用于通信的无线链路相关的数据。能够由采样器210获得的数据包括由站200处的I/Q调制器/解调器产生的信号的采样、在与站200相关联的一个或多个天线处的接收信号、所估计的信道信息、与星座图点相关的接收符号和/或其它适当信息。

根据一个方面，然后可以将由采样器210获得的数据提供到参数计算模块220。在一个实例中，参数计算模块220能够根据采样器210提供的数据来识别会影响站200的性能的因素。基于这些数据，参数计算模块220可以计算一个或多个参数，以使所识别的因素对站200的性能的影响最小化。能够由参数计算模块220计算的参数可以包括，例如，I/Q校正因子222、干扰消除系数224、信道估计截止点226、星座图SNR度量228、MIMO秩度量230和/或其它适当的参数。下面更具体地提供能够用于计算这些参数的技术。

随着参数计算模块220计算出各个参数，可以将这些参数提供到站调整模块240和/或站200的另一适当部件。然后，站调整模块240可以基于计算出的参数来调整站200。在一个实例中，由站调整模块240执行的调整可以校正由参数计算模块220识别的对站200的性能的损害。下面提供了可以由站调整模块240基于由参数计算模块220计算的参数来应用的校正的实例。根据另一方面，参数计算模块220和/或站调整模块240还可以与处理器254进行交互，其中处理器254能够利用存储器252。

根据各个方面，在下面的描述中，更具体地描述了可以由站200处的采样器210、参数计算模块220和站调整模块240利用的技术。然而应当认识到，以举例方式而非限制方式提供了以下技术。因此，本领域技术人员应当认识到，站200还可以执行附加的和/或可替换的技术。此外，可以可替换地以与所提供的描述不同的方式来执行本文所描述的各种技术。

根据一方面，站200可以通过如下使用短有限脉冲响应(FIR)滤波器计算和应用I/Q校正因子222来执行I/Q失衡校准和校正。最初可以将信号x(n)发送到站200，其中该信号可以包括cos(ω_kt)+jsin(ω_kt)形式的子载波信号。然而，在存在I/Q相位失衡(在本文中记为

)的情况下，在站200处在子载波k上实际接收的信号可以表达为：

使用三角恒等式，可以用在公式(2)中示出的形式来改写公式(1)：

由公式(2)提供的表达式的第一项对应于在频率k处想要得到的子载波。如通过公式(2)所示，以

来减小该项的幅度。在另一方面，由公式(2)提供的表达式的第二项对应于镜像频率-k，并且幅度为

在频域中，可以有与公式(1)和(2)所提供的类似的表达式。例如，可以将X(k)定义为子载波k的快速傅立叶变换(FFT)输出。基于X(k)和已知的I/Q相位失衡

可以如下导出经过相位失衡校正的信号，在本文中记为X_c(k)：

根据该表达式，针对上面提供的一个子载波的实例能够验证，可以利用关于公式(1)和(2)所表示的校正来恢复初始发送的信号。例如，对于指定信号x(n)，针对子载波k和-k，未校正的FFT输出可以表达如下：

(4)

根据这些未校正的FFT输出，可以如下应用校正以得到经过校正的FFT输出：

(5)

因此，可以认识到，站200可以使用I/Q校正来消除子载波k和-k之间的串扰。

在一个实例中，站200还可以如下通过对公式(3)执行傅立叶逆变换来在时域中应用相位失衡校正：

如在公式(6)中所使用的，x(n)是一系列时域采样，例如由采样器210采集的采样，F^-1表示傅立叶逆变换。根据一方面，通过将

近似为小FIR，站200能够在时域中进行失衡校正。这样，因为相比上述频域方法而言，小FIR可以每个采样需要更少的乘法运算，所以能够减小失衡的总体复杂度。

在一个实例中，站200可以使用三抽头FIR近似。举例而言而非限制性的，站200所采用的三抽头FIR近似可以采用I/Q校正因子222，记为c_pm和c_ps，其可以由参数计算模块220和/或与站200相关联的另一适当模块来确定。还可以如以下公式所示来定义三抽头FIR近似：

(7)

根据一方面，通过利用该三抽头FIR，可以在站200处有效地校正相位失衡，该相位失衡随着频率接近线性的变化。例如，与站200相关联的I/Q调制器和/或解调器的I和Q通道(rail)中的滤波器的截止频率的较小差异会造成线性相位失衡变化。这些差异会增加I分量和Q分量之间的组延迟差异，从而会造成相位失衡关于频率接近线性地增加。例如，为将中频(IF)信号下变频到基带I/Q和/或将I/Q上变频到IF而使用的本振信号之间的90度差中的缺陷会造成平均相位失衡。应当认识到，I/Q相位失衡也可以由附加的和/或可替换的因素而造成，并且本文所描述的技术还可以校正归属于这些原因的失衡。

在由公式(7)提供的FIR系数中，cpm表示所有子载波上的平均相位失衡，而cps表示频率上的相位校正斜率。因此，在指定频率f处，可以通过2c_pssin(2πf/f_s)+c_pm来表示所应用的相位校正量，其中fs是采样速率。因此，为了近似线性相位失衡校正，可以配置与站200相关联的校正电路以便以过采样速率运行。在一个实例中，可以在接收机的模数转换器(ADC)输出处和/或在发射机的FIR输出处应用I/Q失衡校正。

图3A-3B是示出了可以用于I/Q相位和幅度失衡校正的示例性校正方案的示图310和320。应当认识到，可以使用电路、逻辑模块和/或任何其它适当装置来实现示图310和/或320。此外，通过示图310和320示出的校正方案可以与关联于站200的站调制模块240和/或任何适当模块相关联。根据一方面，示图310示出了用于接收机的I/Q相位和幅度失衡校正，而示图320示出了用于发射机的I/Q相位和幅度失衡校正。从示图310和320中能够看出，可以针对位置不同的接收机和发射机类似地执行I/Q失衡校正以用于幅度失衡校正。例如，如示图310所示，可以在ADC输出处的相位失衡校正之前和/或另一适当的初始处理阶段执行针对接收机的幅度失衡校正。相反，如示图320所示，可以在将采样提供到数模转换器(DAC)之前和/或另一适当的信号处理阶段，作为最终处理步骤来执行针对发射机的幅度失衡校正。

在一个实例中，站200可以如下估计接收机I/Q相位和幅度失衡。首先，可以在子载波k处生成音调，并且通过采样器210来获得并存储得到的接收信号x的预定数目的采样(例如，64个)以用于作为用于估计I/Q失衡的测试信号。在一个实例中，假设没有音调具有与零子载波相等的距离(例如，没有音调在子载波k和-k处)，可以同时生成并利用多个音调。因此，可以利用例如在子载波集{-8，-4，+2，+6}处生成的多个音调。

接下来，如在公式(8)中所示，可以通过参数计算模块220按照x的实部的均方根(RMS)值除以x的虚部的RMS值来估计幅度失衡校正因子c_a：

$c_a=\frac{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_n\left|\mathrm{Re}\right\{x\left(n\right)\}{|}^2}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_n\left|\mathrm{Im}\right\{x\left(n\right)\}{|}^2}}.---\left(8\right)$

基于幅度失衡校正因子c_a，站调制模块240则能够执行对x的幅度失衡校正。

在执行幅度失衡校正之后，可以执行对x(n)的FFT以获得频域信号X_k。根据该信号，参数计算模块220可以如在公式(9)中所示来估计相位失衡：

根据由公式(9)提供的相位失衡，参数计算模块220可以确定相位失衡校正系数c_pm和c_ps，其中c_pm是在所有所测量音调上进行平均的相位失衡的均值，并且对c_ps进行选择以提供相位校正2c_pssin(2πf/f_s)和在均值c_pm附近的频率上实际测量的相位变化之间的适当匹配。在一个实例中，可以如在公式(10)和(11)中所示来估计这些参数，其中N_t表示用于校准的音调数目：

如公式(11)所示，可以通过成对的正音调(在公式(11)中记为k_p)和负音调(在公式(11)中记为k_n)的平均相位差来完成对c_ps的计算。例如，对于在{-30，-20，+18，+28}处的一组音调，可以在

和

上进行平均。此外，可以利用校正因子0.77来匹配正弦失衡校正的斜率。在一个实例中，当假设实际相位失衡在频率上线性变化时，短FIR失衡校正可以表示在频率上的正弦I/Q相位失衡。因此，可以如在公式(11)中所示，将所估计的线性相位斜率乘以校正因子，使得其匹配正弦失衡校正的斜率。根据一方面，所采用的校正因子可以取决于在相关联的短FIR校正电路中使用的过采样量。应当认识到，随着过采样速率接近无穷，校正因子可以接近2/π，其近似等于0.667。

在另一例子中，站200还可以和/或可替换地如下来估计发射机I/Q相位和幅度失衡。可以通过首先执行接收机I/Q校准来开始发射机I/Q校准，从而允许假设在发射机I/Q校准期间忽略残余的接收机I/Q失衡。接下来，可以仅使用发射机的1分量使Q＝0来发送单个音调，并且可以通过采样器210来测量并存储第一个得到的信号x_i(n)。接下来，可以仅使用发射机的Q分量使I＝0来发送单个音调，并且可以通过采样器210来测量并存储第二个得到的信号x_q(n)。基于这些得到的信号，则可以通过参数计算模块220如下按照x_i的RMS值除以x_q的RMS值来估计发射机幅度校正因子c_a：

$c_a=\frac{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_n{\left|x_i\left(n\right)\right|}^2}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_n{\left|x_q\left(n\right)\right|}^2}}.---\left(12\right)$

然后，可以通过站调整模块240对其估计设置发射机失衡校正因子c_a，使得幅度失衡不影响相位失衡校准。

在执行幅度失衡校准之后，可以通过首先在子载波k处生成音调来执行相位失衡校准，从而可以通过采样器210来存储所接收信号x的预定数目的采样(例如，64个)。如上面针对接收机校准所描述的，假设没有成对的音调具有与零子载波相同的距离，可以在相同的时间生成并利用多个音调。然后，可以执行对x(n)的FFT以获得频域信号X_k。然后，参数计算模块220可以如下根据X_k来估计相位失衡：

根据该相位失衡，参数计算模块220可以确定相位失衡校正系数c_pm和c_ps，其中c_pm是在所有所测量音调上进行平均的相位失衡

的均值，并且对c_ps进行选择以提供相位校正2c_pssin(2πf/f_s)和在均值c_pm附近的频率上实际测量的相位变化之间的紧密匹配。与上面提供的用于接收机I/Q校准过程相似，可以如下估计这些参数，其中N_t表示用于校准的音调数目：

在一个实例中，可以按照与公式(11)相似的方式通过成对的正音调k_p和负音调k_n的平均相位差来执行由公式(15)所示的对c_ps的计算。在另一实例中，在公式(15)中用于发射机I/Q校准的常量(例如，0.68*64)可以不同于用于如通过公式(11)所提供的用于接收机I/Q校准的常量。在公式(11)和(15)中应用的常量之间的差异可以由于例如用于接收机和发射机的过采样速率中的差异。例如，可以结合2X过采样来使用公式(11)中提供的常量，而结合4X过采样来使用公式(15)中提供的常量。类似地，针对其它采样速率可以利用相应的校正因子。此外，可以认识到，在公式(15)中应用的常量得到与通过公式(11)提供的校正斜率的两倍一样低的校正斜率。因此，基于公式(15)的正弦波校正可以得到在感兴趣的频率范围中的接近线性近似。

总之，以上描述提供了能够由站200用于对发射机和/或接收机的I/Q失衡校准和校正的技术。然而，应当认识到，通过举例方式而非限定方式提供了以上描述。例如，应当认识到，不需要发射机失衡校准来改善接收机失衡校准性能。此外，可以忽略和/或以与所描述的不同的顺序来执行上面的技术的一些步骤。

根据另一方面，站200可以通过如下计算并应用干扰消除系数224来执行干扰消除。例如，可以利用以下干扰消除技术来在存在由附近的计算设备造成的干扰的情况下改善无线局域网(无线LAN或WLAN)链路的性能。在一个实例中，该干扰可以是宽带的且随时间变化的。例如，该干扰可以是脉冲噪声形式的。其中存在规则的脉冲突发，其幅度比热噪声电平高20dB以上。作为另一例子，由计算机引入的干扰可以是chirp干扰形式的，其中计算机产生的chirp在大约10微秒的时间段内覆盖整个信道。类似脉冲噪声，chirp幅度比热噪声本底高20dB以上。作为另一实例，该干扰可以是类似加性高斯白噪声(AWGN)的宽带噪声，其电平比热噪声本底高几个分贝，但是其在接收天线上具有强相关性。

因此，为了使具有大量这种和/或其它类型干扰的环境中的性能最大化，站200可以通过执行一个或多个以下功能来提供干扰消除。首先，参数计算模块220能够估计互相关值和消除系数。其次，可以利用站调整模块240来在所接收的信号进入站200处的自动增益控制(AGC)系统和/或一个或多个接收机(这里记为RXA和/或RXB)之前消除在所接收信号中识别出的干扰。这可以通过以下操作来完成，例如，基于所估计的互相关值和消除系数来确定消除信号，以及将消除信号插入到AGC、RXA和/或RXB块之前的接收机链中。然后，还可以利用站调整模块240来保证进入在站200处的各个分组检测器中的来自各个天线的信号具有相等的功率电平。根据一方面，在不能完全消除干扰并且在天线之间能够观测到大的噪声或干扰差异的情况下，可以使用该功能来改善检测性能。例如，在不执行天线加权的分组检测器中，如果天线经受显著不同的干扰电平则检测性能会降级。因此，在分组检测之前可以对天线功率电平进行均衡以使该性能降级最小化。

根据一方面，站200执行的干扰消除技术可以利用接收机链之间的互相关值。在以下描述中，假设有三个天线输入信号，记为x₀，x₁，x₂。然而，本领域技术人员应当认识到所描述的技术可以容易地扩展到具有更多或更少天线的站。

在一个例子中，例如通过采样器210获得的信号x₀，x₁，x₂的采样可以由参数计算模块220用于估计接收机链之间的互相关，如在公式(16)中所示：

$c_{01}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_0{x}_1^{*}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_0{x}_0^{*}{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_1{x}_1^{*}}}$

$c_{02}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_0{x}_2^{*}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_0{x}_0^{*}{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_2{x}_2^{*}}}.---\left(16\right)$

$c_{12}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_1{x}_2^{*}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_1{x}_1^{*}{\mathrm{\Σ}}_{N_t}{x}_2{x}_2^{*}}}$

如在公式(16)中所使用的，N_t表示采样的数目，其中在这些采样上进行滑动平均，c_ij表示天线i和天线j之间的互相关值。在一个例子中，该互相关减小了平均噪声增益。例如，添加三个具有相同所需信号和不相关噪声的信号会导致所添加的信号的SNR增加因数3(例如，5dB)。在另一方面，如果噪声在所有天线上基本相似，则添加信号不会得到平均增益。

当站200处于相关状态中时，参数计算模块220和/或站200处的另一适当模块能够连续地估计互相关值并保持跟踪前T_ic秒内所测量的最差情况互相关。在检测到分组的情况下，则可以丢弃在检测到分组之前在小于时间T_di发生的所有互相关值。此外，如果由参数计算模块220估计的最差情况互相关超过阈值，则可以激活站200的消除。

在一个例子中，通过分割对固定最小数目采样的“积分清除(integrate-and-dump)”运算和能够以更低速率操作的可编程滑动平均模块之间的计算，可以简化由公式(16)提供的滑动平均计算。举例而言而非限制性的，可以需要最少64个采样以用于估计相关值。基于该最小间隔，如在以下公式中所示，通过参数计算模块可以执行干扰消除估计。例如，可以如下执行对相关值的估计：

$c_{01}=\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_1^{*}}{\sqrt{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_0^{*}\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_1^{*}}}$

$c_{02}=\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_2^{*}}{\sqrt{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_0^{*}\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_2^{*}}}.---\left(17\right)$

$c_{12}=\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_2^{*}}{\sqrt{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_1^{*}\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{32}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_2^{*}}}$

此外，可以如在公式(18)中所示来执行对消除系数的估计：

$w_{01}=w_0\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_1^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_1^{*}}$

$w_{02}=(1-w_0)\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_2^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_2^{*}}$

$w_{10}=w_1\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_0^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_0^{*}}$

$w_{12}=(1-w_1)\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_2^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_2^{*}}$

$w_{20}=w_2\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_0^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_0{x}_0^{*}}$

$w_{21}=(1-w_2)\frac{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_2{x}_1^{*}}{\underset{N_{\mathrm{ic}}}{\mathrm{\Σ}}\underset{64}{\mathrm{\Σ}}{x}_1{x}_1^{*}}.---\left(18\right)$

在一个例子中，在公式(17)和(18)中执行的对采样集的求和可以使用“积分清除”加法器来实现，其中该“积分清除”加法器可以工作在例如20MHz或40MHz输入采样上。此外，可以对采样集之和的最后N_ic个输出执行滑动求和。因此，在对64个采样求和的具体例子中，可以每64个采样对滑动和以及相关系数更新一次。在另一例子中，数目N_ic可以在1到8的范围内可编程。此外，系数w₀，w₁，w₂可以在0到1的范围内可编程和/或为默认值0.5。然而，应当认识到，可以替换地对于N_ic和/或w₀，w₁，w₂采用其它采样数目和/或范围。

复消除系数w₀₁到w₂₁可以是固定的或者可改变的。在一个例子中，还可以在用于实现计算的软件中设置该消除系数。例如，这样可以用于调试和/或实现各种消除技术，其利用软件代码以用于基于所观测的估计c₀₁，c₀₂，c₁₂，w₀₁，w₀₂，w₁₂，w₁₃，w₂₀，w₂₁等来计算消除系数。

以下描述提供了一种实现的具体、非限制性实例，其中站200可以采用该实现以用于进行如上所述的干扰消除。站200可以首先保持跟踪对最后T_ic秒所测量的最差情况互相关值。如果检测到分组，则可以丢弃在检测到分组之前在小于T_di秒发生的互相关值。此外，如果站200发现的最差情况互相关超过阈值，则可以激活消除。为了选择用于消除的干扰消除系数224，参数计算模块220可以利用如下所述的算法。首先，当站200启动时和/或信道在站200处变化时，可以如下面的表1所示来初始化用于该算法的变量；

变量名称	说明
		n＝0	采样计数器
k＝0	相关数目计数器
		buf[k]＝0，k＝0，1，...，31	缓冲器，其包含先前32个最大相关值以及对应的值c01，c02，c12，w01，w02，w12，w13，w20，和w21以及接收机链0的接收信号强度指示(RSSI)

表1：用于示例性干扰消除算法的变量初始化

在初始化之后，则可以通过对每个所接收的采样运用如在下面的表2中的伪代码所描述的过程来选择消除系数：

1  针对每个采样执行：2     n＝(n+1)％643     如果n＝0执行：4        k＝(k+1)％325        如果max(|c01|，|c02|，|c12|)cmax则6           将新的cmax与其相对应的消除加权w01到w21一起存储在buf[k]中7        否则8           buf[k]＝buf[(k+31)％32]9        如果AGC-state＞3(相关状态)则10          对于最后的Tdi值，使得buf[i]＝buf[(k+32-Tdi)％32]对于i＝k，(k+31)％32，(k+30)％32，...，(k+32-(Tdi-1))％32也同样11       如果k＝0则12          如果cmax，k+1＞cth&RSSIk+1＜RSSIth则13             存储最大消除系数c01m，c12m，c02m并且使用buf[(k+31)％32]中的值来更新消除系数14          否则15             对消除设置旁路16          cmax＝017          将计数器重新设置为32

表2：用于示例性干扰消除算法的伪代码

举例而言而非限制性的，可以将N_ic设置为4秒的持续时间，可以将T_di设置为8秒的持续时间，可以将c_max设置为数值0.7，并且可以将RSSI_th设置为数值-70dBm。然而，应当认识到可以替换地使用其它数值。此外，尽管上述算法可以采用32个或64个相关的集合，但是应当认识到也可以采用其它数目的相关。

参照图4，提供了示意图410、420和430，其示出了示例性消除阶段，这些阶段可以由例如采用3个天线的示例性站200的站调整模块240来实现。在一个例子中，通过示意图410-430示出的消除阶段可以基于由参数计算模块220计算的干扰消除系数224。

根据一方面，上述干扰消除技术可以与用于调整所确定的消除加权的技术进行组合，以便使接收信号的信号与干扰加噪声比(SINR)最大化。例如这可以通过考虑所需信号的相关属性来实现。

在一个这种实例中，运行在无线LAN网络中的接收站可能预先不知道网络中的哪个节点将发送下一个分组。在该例子中，可以基于一个特定通信链路来设置用于接收站的加权。例如，客户端设备可以对其消除加权进行设置以使从所识别的源(例如，特定接入点)接收的分组的SINR最大化。下面是能够执行该操作的一种方式。首先，在站处的软件和/或逻辑模块能够利用在一个时间段中激活的和去激活的干扰消除来分析所接收的信标的SNR度量。基于这些SNR度量，站能够判断是否保持激活或去激活干扰消除。

为了进一步改善站200的干扰消除性能，除在分组之间以外，可以在分组期间进行干扰估计。在一个例子中，这可以通过允许在站200处的干扰消除机制在分组接收期间执行来实现。在所接收分组的末端，可以将相关估计c₀₁，c₀₂，c₁₂，w₀₁，w₀₂，w₁₂，w₁₃，w₂₀，w₂₁等存储在独立的寄存器中，以便将所需信号估计与干扰估计分离。在一个例子中，这些操作可以在硬件、软件或者硬件和软件的组合中实现。

根据另一方面，可以使用参数w₀₀，w₁₁和w₂₂作为数字预AGC来保证所有分组检测器输入具有近似相等的噪声加干扰电平。在一个例子中，由于事实上可能预先不知道每个链的SNR，所以分组检测器可以不执行SNR加权。因此，如果这些链不具有近似相等的干扰电平，则站200的性能会降级。例如，具有最大噪声和最大功率的接收机输入可以有效地在分组检测器处得到最高的加权，这时通过对该输入给出更低的加权能够改善性能。为了校正该效应，可以执行以下过程。首先，可以使用公式P_min＝min(z′₀₀，z′₁₁，z′₂₂)来估计最小输出功率P_min。图5A-5B根据一个方面示出了能够由例如参数计算模块220用于计算校正参数的阶段的示图510-590，所述校正参数例如为估计P_min而必须的相关参数。接下来，可以使用公式 $w_{\mathrm{ii}}=\sqrt{P_{\min }/z_{\mathrm{ii}}^{\′}}$ (其中，i＝0，1，2)来计算数字AGC校正因子w_ii。

图6中的示意图600和图7中的示意图700示出了一些计算，其中例如参数计算模块220能够利用这些计算来得到相关系数c_ij和消除系数w_ij。尽管在示意图600和700中仅示出了一个计算，但是应当认识到可以利用类似的计算来得到用于任意天线i和j的相关系数c_ij和消除系数w_ij。此外，应当认识到，可以使用在设备或者固件、可编程电路、硬件和/或任何其它适当实现内执行的软件来实现示意图600和700。

基于由图5A、5B、6和/或7所示出的计算，可以如图8中的示图800所示来计算接收信号的加权因子。在一个例子中，通过示图800所示的用于计算噪声加权因子的阶段可以由与站200相关联的接收机链(例如RXA和/或RXB)用来对接收机链内部的噪声缩放因子提供更精确的替代。

根据另一方面，站200可以如下通过计算并应用信道估计截止点226来执行信道估计。在一个例子中，这里阐述的信道估计技术考虑子载波上的信道估计的相关性。这样，能够改善原始信道估计H_m(k)，其是对接收机m的子载波k的信道估计并且没有考虑子载波上的信道估计的相关性。

应当认识到，下面描述了可以由站200用于进行信道估计的具体而非限制性的示例性实现。例如，可以利用以下实现以用于20MHz通信模式。在一个例子中，通过利用128点FFT/IFFT替代64点FFT/IFFT并且通过将频带边缘音调数目调整到40MHz通信模式的频带边缘音调数目，可以将所述实现扩展到40MHz通信模式。通过将以下实现独立地应用于每个空间流的信道估计，该实现还可以扩展到对每个空间流利用不同原始信道估计H_m(k)的MIMO通信模式。

根据一方面，可以由站200用于信道估计的技术可以通过以下操作开始，即例如在采样器210处获得一个或多个原始信道估计H_m(k)，并且将该原始信道估计H_m(k)乘以窗函数W(k)，如下所示：

S_m0(k)＝W(k)H_m(k)，                (19)

其中，k＝0，...，63。在一个例子中，窗函数可以由参数计算模块220来实现，并且可以通过去除频谱中的大的不连续来使针对原始信道估计存在的Gibb效应最小化。在另一例子中，对于除32个频带边缘音调之外的所有音调而言，窗函数W(k)等于1。此外，W(k)的前16个元素可以通过{0.0096，0.0381，0.0843，0.1464，0.2222，0.3087，0.4025，0.5000，0.5975，0.6913，0.7778，0.8536，0.9157，0.9619，0.9904，1.0000}来给出。这些值可以应用于频带边缘音调k＝{-28，-27，...，-13}和{28，27，...，13}。对于所有其它音调，窗函数W(k)可以等于1。在一个例子中，信道估计S_m(k)可以包含未使用的音调。在该例子中，未使用的音调可以是无效的，或者可以替换地将未使用的音调视为仅有噪声的值。

接下来，可以对所有经过内插的频谱S_m0(k)采用64点IFFT，这样可以得到每个接收机的信道脉冲响应估计，如下所示：

${\hat{h}}_{m0}\left(i\right)=\underset{k=0}{\overset{63}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{m0}\left(k\right)\exp \left(j\frac{2\mathrm{\πik}}{64}\right).---\left(20\right)$

基于该脉冲响应估计，则可以通过在16个采样上对脉冲响应的尾部进行平均来估计DC偏移：

${\hat{x}}_m=\frac{1}{16}\underset{i=32}{\overset{47}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{m0}\left(i\right).---\left(21\right)$

然后，可以对公式(21)中估计的DC偏移进行校正，从脉冲响应中减去各个估计，如下所示：

${\hat{h}}_{m0}\left(i\right)={\hat{h}}_{m0}\left(i\right)-{\hat{x}}_m.---\left(22\right)$

在一个例子中，可以如下使用内插函数来计算频域内插，其中可以使用该频域内插来计算MIMO信道的信道响应的DC部分：

$c\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{16}\underset{i=32}{\overset{47}{\mathrm{\Σ}}}\exp (j2\mathrm{\πnk}/64)& k\≠0\\ 0& k=0\end{array}\right..---\left(23\right)$

然后，可以在公式(20)中进行IFFT之前在频域中应用该内插：

${\hat{x}}_m=\underset{k=0}{\overset{63}{\mathrm{\Σ}}}c\left(k\right)S_{m0}\left(k\right).---\left(24\right)$

在另一例子中，在由公式(22)所示的DC偏移校正之后，可以对信道脉冲响应求平方并相加以得到可以用于进行信道截短的单个组合功率延迟简档：

$P_h\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=0}{\overset{n_r}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\hat{h}}_{n0}\left((i+k)\mathrm{mod}64\right)\left|\right|}^2.---\left(25\right)$

根据一方面，为了增加由站200进行的信道估计的SNR，相应的脉冲响应可以在某一点处截止，其中在该点处使信道估计的信号与噪声加截短功率比最大化。在一个例子中，参数计算模块220可以通过估计正的和负的信道估计截止点226来完成该操作。例如，可以使用负的截止点来捕获可能由延迟突发定时成本函数(BTCF)定时、使用大的负循环移位和/或其它因素造成的前驱信道(precursor channel)贡献。在一个例子中，可以如下由参数计算模块220来计算截止点c_p和c_n：

$c_p=\underset{k=10..47}{\min }\{k:P_h\left(k\right)<{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{th}}\&CenterDot;{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\},---\left(26\right)$

$c_n=\underset{k=48..63}{\min }\{k-1:P_h\left(k\right)>{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{th}}\&CenterDot;{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\}.---\left(27\right)$

如在公式(26)和(27)中所使用的，可以得到噪声估计σ_n ²来作为在站200接收的分组中出现的长训练符号的两个3.2毫秒副本的所减去采样的功率。在一个例子中，σ_t可以是可编程的阈值，其范围为1到4，分辨率为1/16。在另一例子中，如果没有找到使P_h(k)低于噪声阈值的k值，则可以将c_p设置为64以防止截短。

在一个例子中，可以如下通过可编程值MAX-TRUNC-LEN和MIN-TRUNC-LEN来覆盖截短长度值c_p和c_n。首先，如果得到的c_p值小于MIN_TRUNC_LEN，则可以替代地将c_p设置为MIN_TRUNC_LEN。此外，如果c_p+N-c_n大于MAX_TRUNC_LEN，其中N等于信道估计中音调的数目，则可以将c_p和c_n均设置为64以禁止截短。

在计算出信道估计截止点226c_p和c_n之后，站调整模块240可以用于c_p和c_n之间的所有采样并且用于计算截短的脉冲响应的64点FFT。在一个例子中，FFT输出是所需的信道估计

其可以表示如下：

${\hat{H}}_{m0}\left(k\right)=\frac{1}{64}\underset{i=0}{\overset{63}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{h}}_{n0}\left(i\right)\exp (-j\frac{2\mathrm{\&pi;ik}}{64}).---\left(28\right)$

一旦得到所需的信道估计

则可以将其乘以频率窗函数的逆函数即W(k)^-1。在一个例子中，可以对上面指定的频带边缘音调忽略逆加窗。

最后，可以用最初的原始信道估计来取代上面指定的频带边缘音调。在一个例子中，由于事实上在频带边缘附近的Gibb的波动量随着SNR减小而减小，所以被取代的频带边缘音调的数目可以取决于SNR。举例而言，如下所示使用可编程值σ_snr来设置SNR阈值。对于与具有子载波{-28，-27，...，27，28}的频带相对应的所需信道估计

可以基于噪声估计σ_n ²和噪声阈值σ_snr来选择子载波k，针对该子载波k可以将所需信道估计

设置为等于原始信道估计H_raw(k)。例如，如果 $\{\max \left(P_h\left(k\right)\right)>{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{snr}}\&CenterDot;{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\},$ 则子载波k可以包括-28，-27，-26，-25，25，26，27和28，其中针对该子载波k，可以使用原始信道估计。否则，子载波k可以包括-28，-27，27和28，其中针对该子载波k，可以使用原始信道估计。

总之，上面包括可以由站200用于进行信道估计的示例性技术。然而，应当认识到，以举例方式而非限制方式提供了以上描述，并且可以忽略和/或按照与所描述的不同的顺序来执行上述部分操作。

根据另一方面，如下所示，站200可以计算并利用星座图SNR度量228。例如，可以由使用无线链路的设备来利用以下技术，其中该设备基于链路质量来设置或选择数据速率。例如，对于较低质量的链路，可以使用较低的数据速率以保证传输更加健壮。可替换地，对于较高质量的链路，可以选择较高的数据速率以增加带宽。在一个例子中，可以选择可用的并在特定无线链路上得到足够低的误差概率的最高速率。此外，例如，根据信道的SNR能够确定误差概率的测量。通过使用SNR度量，能够针对给定最大分组误差概率来预测可能的最大数据速率。

因此，站200处的参数计算模块220可以计算星座图SNR度量228以助于速率选择。然而，应当认识到，除星座图SNR度量228之外或取代星座图SNR度量228，可以使用其它信号质量度量。在一个例子中，由于事实上星座图SNR包括损害，例如噪声、干扰和RF非线性，而传统指示符不包括损害，所以相比传统信号质量指示符例如RSSI或输入SNR而言，星座图SNR是对链路质量的更好的预测。

在一个例子中，参数计算模块220可以利用以下过程以用于计算站200的星座图SNR 228。首先，对于N_s个数据子载波的一系列符号，可以将与这些符号相对应的N_s个经过平方的所接收星座图点相加以得到信号估计S。通过例如采样器210和/或与站200相关联的另一适当模块，可以将与这些符号相关的数据提供到参数计算模块220。接下来，可以将N_s个经过平方的从所接收的星座图点到与这些符号相对应的最近的经过限幅的星座图点的距离相加以得到噪声估计N。

在得到信号和噪声功率估计之后，则可以在多个符号上对信号和噪声功率进行平均。作为具体的例子，该操作可以通过使用能够如下运算的单极低通滤波器来完成：

S_k＝(1-α)S_k-1+αS，             (29)

N_t＝(1-α)N_k-1+αN，             (30)

其中，α是可编程的平均常量。在一个例子中，可以利用从组{1/64，1/32，1/16，1/8，1/4，1/2，1}中选择的值来配置α。其它滤波器可能具有相似的性能或其它期望的特征。基于该平均信号和噪声功率，参数计算模块220可以计算比值S_k/N_k以得到星座图SNR度量228。举例而言，还可以执行对所计算比值的对数运算以得到星座图SNR度量228的分贝表示形式。

根据一方面，使用低α值，(例如，1/64)可以得到在一系列调制符号上进行平均的精确的星座图SNR估计。此外和/或可替换地，可以利用更高的值来作为调试特征以检测分组的最后的符号的星座图SNR是否近似等于平均星座图SNR。例如，如果存在时变效应，例如在分组开始处的压控振荡器(VCO)瞬时振荡、分组内的短干扰突发或分组期间的信道变化，则这些效应可以造成所计算的星座图SNR度量228针对不同的α值而变化。

根据另一方面，如下所示，站200可以计算并利用MIMO秩度量230。类似于上述用于计算并利用星座图SNR度量228的技术，使用无线链路的设备可以利用本文所描述的用于计算MIMO秩度量230的技术，其中该设备基于链路质量来选择数据速率。在一个例子中，可以根据秩的度量或信道的条件数目来确定对与MIMO信道相对应的无线链路的误差概率的测量。例如，可以使用MIMO秩度量230来基于预定的最大分组误差概率确定是否可以在指定无线链路上发送一个以上的空间流。

在一个例子中，如下所示，可以通过参数计算模块220来计算MIMO信道的近似MIMO秩度量230。在以下描述中，使用矩阵H来标记指定子载波的所估计的MIMO信道。例如，可以通过采样器210来提供与矩阵H相关的数据。基于信道矩阵H，根据以下表达式可以计算N_ss乘N_ss矩阵G：

G＝HH^H。                    (31)

根据N_ss乘N_ss矩阵G，可以如下计算秩度量C：

$C=\frac{\underset{i=0}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Pi;}}}{G}_{\mathrm{ii}}}{\underset{i=0}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|G_{\mathrm{ij}}\right|}.---\left(32\right)$

可以在所有子载波上对由公式(32)提供的度量进行平均，以得到每个分组的单个平均MIMO秩度量230。基于所计算的MIMO秩度量，可以使用站调整模块240和/或另一适当模块来确定为得到最优数据速率而利用的空间流的数目。

在另一例子中，参数计算模块220可以根据H＝QR来对每个所估计的MIMO信道执行QR分解，其中R是N_ss乘N_ss上三角矩阵。基于此，参数计算模块220可以替换地如下所示来计算秩度量C：

$C=\frac{\underset{j=0}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Pi;}}}{R}_{\mathrm{jj}}^2}{\underset{i=0}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{ss}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|R_{\mathrm{ij}}\right|}^2}.---\left(33\right)$

然后，按照与针对公式(32)所描述的相似的方式，可以在所有子载波上对使用公式(33)得到的秩度量进行平均以得到每个分组的单个平均MIMO秩度量230。

在N_ss＝2的例子中，可以认识到，一直到缩放因子，C是信道矩阵的非零奇异值的调和平均。因此，当这些奇异值相等时，秩度量等于奇异值。相反，当一个奇异值显著地大于其它值时，秩度量可以近似等于更小的奇异值。

参照图9-14，示出了可以根据本文所描述的各个方面来执行的方法。尽管为便于说明将这些方法示出并描述为一系列动作，但是应当理解并认识到，这些方法不局限于动作的顺序，因为根据一个或多个方面，一些动作可以按照不同的顺序和/或与本文所示并描述的其它动作同时发生。例如，本领域技术人员应当理解并认识到，方法可以替换地表示为例如状态图中的一系列相关状态或事件。此外，可以不需要所有示出的动作来实现根据一个或多个方面的方法。

参照图9，示出了用于在无线通信系统(例如，系统100)中的站(例如，接入点100和/或接入终端116或122)处处理信号的方法900。方法900在方框902处开始，其中获得(例如，通过采样器210)与由站用于通信的无线链路相关的采样。例如，在方框902处获得的采样可以对应于在与执行方法900的站相关联的一个或多个天线处接收的信号、信道信息和/或其它适当信息。

接下来，在方框904处，从在方框902处获得的采样中识别与无线链路和/或站相关的一个或多个损害。在一个例子中，在方框904处识别的损害可以包括在站处的I/Q相位和/或幅度失衡、信道估计误差、干扰等。基于在方框904处识别的损害，然后可以在方框906处确定将要计算的一组参数(例如，通过参数计算模块220)。在方框906处可以选择的参数包括I/Q校准系数(例如，I/Q校正因子222)、干扰消除加权(例如，干扰消除系数224)、信道截短值(例如，信道估计截止点)、信道质量指示符(例如，星座图SNR度量228和/或MIMO秩度量230)和/或其它适当参数。

当在方框906处确定了将要计算的一组参数时，可以在方框908处基于在方框902处获得的采样来计算该组参数(例如，通过参数计算模块220)。例如，可以使用上面参照图2-8所描述的一个或多个技术和/或一个或多个其它适当技术来在方框908处计算参数。然后，方法900可以在方框910处结束，其中根据在方框908处计算的参数来对站进行调整(例如，通过站调整模块240)。通过在方框910处执行调整，可以在执行方法900的站处产生对在方框904处识别的损害的校正和/或一个或多个其它效应。例如，在方框910处可以将在方框908处计算的I/Q校正因子应用于校正在方框904处识别的I/Q失衡。作为另一例子，在方框910处可以利用在方框908处计算的信道质量指示符来选择将由站用于通信的数据速率和/或多个空间流。

图10示出了用于在无线站(例如，站200)处执行I/Q校准的方法1000。方法1000在方框1002处开始，其中生成一个或多个音调并且对首先得到的信号进行采样(例如，通过采样器210)。接下来，在方框1004处，至少部分地通过确定在方框1002处采样的首先得到的信号的同相部分和正交部分之间的失衡来估计幅度校正系数(例如，通过参数计算模块220)。

然后，方法1000可以进行到方框1006，其中使用在方框1004处估计的幅度校正因子在所选择的子载波集处生成音调并且对第二个得到的信号进行采样(例如，通过采样器210)。在方框1008处，则可以估计第二个得到的信号的相位失衡。根据一方面，可以使用有限脉冲响应(FIR)来近似在执行方法1000的无线站处存在的相位失衡。例如，该FIR可以是三抽头FIR，其具有与各个抽头相对应的校正系数。因此，方法1000可以在方框1010处结束，其中基于在方框1008处估计的相位失衡来计算平均相位失衡校正系数和成对差分相位失衡校正系数(例如，通过参数计算模块220)。

图11示出了用于在无线站处执行干扰消除的方法1100。方法1100在方框1102处开始，其中对通过一个或多个天线接收的输入信号进行采样(例如，通过采样器210)。然后，方法1100进行到1104，其中基于在方框1102处采样的输入信号来估计互相关值和消除系数(例如，通过参数计算模块220)。然后，通过基于在方框1104处估计的互相关值和消除系数来针对所接收的信号消除存在的干扰(例如，经由站调整模块240)，方法1100可以在方框1106处结束。

图12示出了用于在无线站处执行信道估计的方法1200。方法1200在方框1202处开始，其中获得原始信道估计(例如，在采样器210处)。接下来，在方框1204处，将在方框1202处获得的原始信道估计乘以窗函数(例如，通过参数计算模块220)。在方框1206处，则根据在方框1204处建立的经过加窗的信道估计来获得脉冲响应估计。然后，方法1200进行到方框1208，其中识别在经过加窗的信道估计中存在的DC偏移。然后，通过调整在方框1206处获得的脉冲响应估计来在方框1210处校正该DC偏移。接下来，在方框1212处，根据在方框1210处获得的经过校正的脉冲响应估计来确定功率延迟简档。在方框1214处，基于在方框1212处确定的功率延迟简档来截短经过校正的脉冲响应估计。最后，方法1200可以在方框1216处结束，其中将在方框1214处建立的经过截短的脉冲响应估计变换到经过调整的信道估计。

图13示出了用于计算星座图信噪比(例如，在无线站200处)的方法1300。方法1300可以在方框1302处开始，其中将各个符号的星座图点相加以得到各个信号功率估计。接下来，在方框1304处，将到各个符号的最近的星座图点的距离相加以得到各个噪声功率估计。在方框1306处，则在各个符号上对在方框1302和1304处获得的信号和噪声功率估计进行平均。然后，方法1300可以在方框1308处结束，其中确定星座图SNR来作为平均信号功率与平均噪声功率之比。

图14示出了用于计算多输入多输出(MIMO)秩度量(例如，在无线站200处)的方法1400。方法1400可以在方框1402处开始，其中针对各个子载波估计MIMO信道矩阵。然后，方法1400进行到方框1404，其中将在方框1402处得到的MIMO信道矩阵乘以其各自的厄密共轭(Hermitian)以得到各自的中间平方矩阵。在一个例子中，可以通过对各个MIMO信道矩阵执行用以得到厄密共轭矩阵的厄密共轭运算来得到各个MIMO信道矩阵的厄密共轭。接下来，在方框1406处，基于在方框1404处得到的中间平方矩阵来计算各个子载波的秩度量。在一个例子中，在方框1406处的计算可以包括对各个中间平方矩阵执行QR分解以得到中间上三角矩阵并基于该中间上三角矩阵来计算秩矩阵。然后，方法1400可以在方框1408处结束，其中在各个子载波上对在方框1406处计算出的秩矩阵进行平均以得到平均MIMO秩度量。

现在参照图15，提供了一个方框图，其示出了示例性无线通信系统1500，其中本文所描述的一个或多个实施例可以在该无线通信系统中起作用。在一个例子中，系统1500是多输入多输出(MIMO)系统，其包括发射机系统1510和接收机系统1550。然而，应当认识到，发射机系统1510和/或接收机系统1550也可以应用于多输入单输出(MISO)系统，其中例如多个发送天线(例如，在基站上)可以向单天线设备(例如，移动台)发送一个或多个符号流。此外，应当认识到，可以结合单输出到多输入(SISO)天线系统来利用本文所描述的发射机系统1510和/或接收机系统1550的方面。

根据一方面，在发射机系统1510处将多个数据流的业务数据从数据源1512提供到发送(TX)数据处理器1514。在一个例子中，然后可以经由各个发送天线1524来发送每个数据流。此外，TX数据处理器1514可以基于为每个数据流选择的特定编码方案来对各个数据流的业务数据进行格式化、编码和交织，以便提供已编码数据。在一个例子中，然后可以使用OFDM技术将每个数据流的已编码数据与导频数据复用。例如，导频数据可以是用已知方式进行处理的已知数据模式。此外，导频数据可以在接收机系统1550处用于估计信道响应。回到发射机系统1510处，可以基于为每个数据流选择的特定调制方案(例如，BPSK、QPSK、M-PSK或M-QAM)来对各个数据流的经过复用的导频和已编码数据进行调制(即，符号映射)，以便提供调制符号。在一个例子中，可以通过由处理器1530执行和/或提供的指令来确定用于每个数据流的数据速率、编码和调制。

接下来，可以将所有数据流的调制符号提供到TX处理器1520，其可以进一步处理调制符号(例如，针对正交频分复用或OFDM)。然后，TXMIMO处理器1520可以将N_T个调制符号流提供到N_T个收发机1522a到1522t。在一个例子中，每个收发机1522可以接收并处理各个符号流以提供一个或多个模拟信号。然后，每个收发机1522可以进一步调节(例如，放大、滤波和上变频)模拟信号以提供适于在MIMO信道上传输的已调制信号。因此，然后可以分别从N_T个天线1524a到1524t发送来自收发机1522a到1522t的N_T个已调制信号。

根据另一方面，可以通过N_R个天线1552a到1552r在接收机系统1550处接收所发送的已调制信号。然后，可以将来自每个天线1552的所接收信号提供到各自的收发机1554。在一个例子中，每个收发机1554可以调节(例如，滤波、放大和下变频)各自的接收信号，对经过调节的信号进行数字化以提供采样，并且然后对采样进行处理以提供相应的“已接收”符号流。然后，RX MIMO/数据处理器1560可以基于特定接收机处理技术来从N_R个收发机1554接收N_R个已接收符号流并对其进行处理以提供N_T个“已检测”符号流。在一个例子中，每个已检测符号流可以包括多个符号，其是针对相应的数据流发送的调制符号的估计。然后，RX处理器1560可以至少部分地通过对每个已检测符号流进行解调、解交织和解码来处理每个符号流以恢复相应的数据流的业务数据。因此，RX处理器1560的处理可以与发射机系统1510处的TX MIMO处理器1520和TX数据处理器1514执行的处理互补。RX处理器1560还可以将经过处理的符号流提供到数据宿1564。

根据一方面，RX处理器1560生成的信道响应估计可以用于在接收机处执行空间/时间处理，调整功率电平，改变调制速率或方案和/或其它适当动作。此外，RX处理器1560还可以估计信道特性，例如已检测符号流的信号与噪声加干扰比(SNR)。然后，RX处理器1560可以将所估计的信道特性提供到处理器1570。在一个例子中，RX处理器1560和/或处理器1570还可以导出系统的“工作”SNR的估计。然后，处理器1570可以提供信道状态信息(CSI)，其可以包括与通信链路和/或所接收的数据流相关的信息。例如，该信息可以包括工作SNR。然后，CSI可以由TX数据处理器1518来处理，由调制器1580来调制，由收发机1554a到1554r来调节，并被发送回发射机系统1510。此外，接收机系统1550处的数据源1516可以提供附加数据以由TX数据处理器1518来处理。

回到发射机系统1510，来自接收机系统1550的已调制信号可以由天线1524接收，由收发机1522调节，由解调器1540解调，并且由RX数据处理器1542处理以恢复由接收机系统1550报告的CSI。在一个例子中，然后可以将所报告的CSI提供到处理器1530并用于确定数据速率以及一个或多个数据流的编码和调制方案。然后，可以将所确定的编码和调制方案提供到收发机1522，以用于量化和/或用于随后到接收机系统1550的传输。此外和/或可替换地，处理器1530可以使用所报告的CSI来生成对TX数据处理器1514和TX MIMO处理器1520的各种控制。在另一例子中，可以将由RX数据处理器1542处理的CSI和/或其它信息提供到数据宿1544。

在一个例子中，在发射机系统1510处的处理器1530和在接收机系统1550处的处理器1570指示在其各自的系统处的操作。此外，在发射机系统1510处的存储器1532和在接收机系统1550处的存储器1572可以提供存储分别由处理器1530和1570使用的程序代码和数据。此外，在接收机系统1550处，可以使用各种处理技术来处理N_R个接收信号以检测N_T个所发送的符号流。这些接收机处理技术可以包括空间和空时接收机处理技术，其也可以称为均衡技术，和/或“连续无效/均衡和干扰消除”接收机处理技术，其也可以称为“连续干扰消除”或者“连续消除”接收机处理技术。

图16示出了装置1600，其有助于调整在无线通信系统(例如，系统100)中操作的设备(例如，接入点100和/或接入终端116或122)。应当认识到，将装置1600表示为包括功能方框，其可以是表示由处理器、软件或其组合(例如，固件)实现的功能的功能方框。装置1600可以包括用于获得与相关联的站的操作特性相关的数据的模块1602，用于基于所获得的数据来识别将要在站处执行的一个或多个调整的模块1604，用于计算将要结合所识别的调整来使用的参数的模块1606，以及用于基于所计算的参数来在站处执行所识别的调整的模块1608。

应当理解，本文所描述的各个方面可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码或其任意组合来实现。当这些系统和/或方法实现在软件、固件、中间件或微代码、程序代码或程序段中时，可以将它们存储在例如存储部件的机器可读介质中。代码段可以表示过程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类、或者指令、数据结构或编程语句的任意组合。通过传送和/或接收信息、数据、实参、形参或存储器内容，可以将代码段耦合到另一代码段或硬件电路。可以使用包括内存共享、消息传送、令牌传送、网络传输等的任何适当方式来传送、转发或发送信息、实参、形参、数据等。

对于软件实现，本文所描述的技术可以利用执行本文所描述的功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。软件代码可以存储在存储器单元中并且由处理器来执行。存储器单元可以实现在处理器内部或处理器外部，其中在实现在处理器外部的情况中，该存储器单元可以经由本领域公知的各种方式通信性耦合到处理器。

上面描述的内容包括一个或多个方面的实施例。当然，不可能为了描述前述方面而描述部件或方法的每个可以想到的组合，但是本领域技术人员应当认识到各个方面的许多其它组合和置换是可能的。因此，所述方面旨在包括落入所附权利要求的精神和范围内的所有这些变体、修改和变化。此外，对于在具体描述或权利要求中所使用的词语“包含”，该词语意在表示包含性的，其与词语“包括”在权利要求中用作连接词时的含义相同。此外，在具体描述或权利要求中使用的词语“或”是表示“非排它性或”。

Claims (51)

1、一种用于在无线站处处理数据的方法，包括：

获得与无线站用于通信的无线链路相关的采样；

从所获得的采样中识别一个或多个损害；

至少部分地基于所获得的采样和所识别的损害来计算一个或多个参数，所述参数包括从列表中选择的一个或多个项，所述列表包括同相和正交(I/Q)失衡校正因子、干扰消除系数、信道估计截短点、星座图信噪比(SNR)度量和多输入多输出(MIMO)信道秩度量；

基于一个或多个计算出的参数来调整所述无线站。

2、根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得采样包括在选择的子载波处生成音调并对得到的信号进行采样，所述识别包括识别所述得到的信号的I分量和Q分量之间的幅度失衡，并且所述计算包括至少部分地通过将所述得到的信号的I分量的均方根(RMS)值的实部除以所述得到的信号的Q分量的RMS值来估计I/Q幅度失衡校正因子。

3、根据权利要求1所述的方法，其中：

所述获得采样包括发送在I分量处具有音调且Q分量为零的第一信号，测量所述第一信号的得到的信号，发送在Q分量处具有音调且I分量为零的第二信号，并且测量所述第二信号的得到的信号；

所述识别包括识别所述第一信号的得到的信号和所述第二信号的得到的信号之间的幅度失衡；

所述计算包括至少部分地通过将所述第一信号的得到的信号的RMS值除以所述第二信号的得到的信号的RMS值来估计I/Q幅度失衡校正因子。

4、根据权利要求1所述的方法，其中：

所述识别包括识别与所述无线站相关联的I/Q相位失衡；

所述计算包括使用具有相关联的有限脉冲响应(FIR)系数的FIR滤波器来近似所述I/Q相位失衡，并且计算所述相关联的FIR系数；

所述调整包括将所述FIR系数应用于与所述无线站相关联的I/Q调制器或I/Q解调器。

5、根据权利要求4所述的方法，其中，所述FIR系数包括平均相位失衡FIR系数和斜率相位失衡FIR系数，并且所述计算还包括通过计算所述I/Q相位失衡在频率上的均值来确定所述平均相位失衡FIR系数并且选择所述斜率相位失衡FIR系数以表示在所述I/Q相位失衡的均值附近的频率上I/Q相位失衡中的近似线性变化。

6、根据权利要求5所述的方法，其中，所述识别还包括选择一组子载波使得在所述一组子载波中没有两个子载波与零子载波距离相等，并且识别所述一组子载波中成对的正子载波和负子载波的I/Q相位失衡，并且所述选择所述斜率相位失衡FIR系数包括至少部分地通过计算所述一组子载波中成对的正子载波和负子载波的所述I/Q相位失衡的平均来选择所述斜率相位失衡FIR系数。

7、根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得采样包括对来自一个或多个天线的各个输入信号进行采样，所述识别包括识别所述各个输入信号中存在的干扰，并且所述计算包括基于所述各个输入信号来估计一个或多个互相关值和一个或多个消除系数。

8、根据权利要求7所述的方法，其中，所述调整包括基于所估计的互相关值和消除系数来消除所识别的干扰。

9、根据权利要求8所述的方法，其中，所述计算还包括将所述互相关值与阈值进行比较，并且如果一个或多个互相关值超过所述阈值，则执行所述基于所估计的互相关值和消除系数来消除所识别的干扰。

10、根据权利要求8所述的方法，其中，所述调整还包括确定消除信号，并且将所述消除信号插入到在自动增益控制块或接收机块之前的接收机链。

11、根据权利要求7所述的方法，其中，所述调整包括平衡所述各个输入信号的功率电平。

12、根据权利要求11所述的方法，其中，所述计算还包括估计最小输出功率电平并基于经过组合的所述各个输入信号的噪声和干扰电平与所述最小输出功率电平来计算功率校正因子，并且所述调整还包括至少部分地基于所述功率校正因子来平衡所述各个输入信号的所述功率电平。

13、根据权利要求7所述的方法，其中，所述计算还包括维护从所述各个输入信号获得的采样的各个滑动平均，并且基于所述各个滑动平均来计算互相关值和消除系数。

14、根据权利要求7所述的方法，其中，所述计算还包括估计所述一个或多个消除系数以使从识别出的源接收的分组的信号与干扰加噪声比(SINR)最大化。

15、根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得采样包括获得原始信道估计，并且所述计算包括将所述原始信道估计乘以窗函数以获得经过加窗的信道估计，生成所述经过加窗的信道估计的逆FFT(IFFT)以获得信道脉冲响应估计，通过对所述信道脉冲响应估计进行平方并将一个或多个接收机上的经过平方的估计进行相加来根据所述脉冲响应估计确定功率延迟简档，基于所述功率延迟简档来计算正截止点和负截止点，使用所述正截止点和所述负截止点来截短所述信道脉冲响应估计，并且将经过截短的脉冲响应估计变换到经过调整的信道估计。

16、根据权利要求15所述的方法，其中，所述计算还包括估计在所述信道脉冲响应估计中存在的DC偏移，并且通过调整所述信道脉冲响应估计来校正所述DC偏移。

17、根据权利要求15所述的方法，还包括将所述正截止点和所述负截止点之间的长度与最大截短长度进行比较，并且如果所述正截止点和所述负截止点之间的所述长度小于或等于所述最大截短长度，则执行所述截短所述信道脉冲响应估计。

18、根据权利要求15所述的方法，还包括将所述正截止点和所述负截止点之间的长度与最小截短长度进行比较，并且如果所述正截止点和所述负截止点之间的所述长度小于所述最小截短长度，则调整所述正截止点和所述负截止点中的至少一个。

19、根据权利要求15所述的方法，其中，所述计算还包括用所述原始信道估计中的频带边缘音调来取代所述经过调整的信道估计中的频带边缘音调。

20、根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得采样包括对数据进行采样，所述数据与接收的星座图点和从所接收的星座图点到对应于一个或多个符号的最近的经过限幅的星座图点的距离相关，并且所述计算包括将各个符号的所接收的星座图点相加以获得各个信号功率估计，将从所接收的星座图点到所述各个符号的最近的经过限幅的星座图点的所述距离相加以得到各个噪声功率估计，在所述各个符号上对所述信号功率估计和所述噪声功率估计进行平均，并且确定星座图信噪比(SNR)作为所述平均信号功率与所述平均噪声功率之比。

21、根据权利要求20所述的方法，其中，所述平均包括使用单极低通滤波器和可编程平均常数来对所述信号功率估计和所述噪声功率估计进行平均。

22、根据权利要求20所述的方法，其中，所述识别包括识别最大分组误差概率，并且所述调整包括基于所述最大分组误差概率和所述星座图SNR来选择用于通信的数据速率。

23、根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得采样包括估计各个子载波的多输入多输出(MIMO)信道矩阵，并且所述计算包括将所述各个MIMO信道矩阵乘以其各自的厄密共轭以获得各自的中间平方矩阵，基于所述中间平方矩阵来计算所述各个子载波的秩度量，并且在所述各个子载波上对所计算的秩度量进行平均以获得平均MIMO秩度量。

24、根据权利要求23所述的方法，其中，所述计算还包括对所述各个MIMO信道矩阵执行QR分解以获得相应的中间上三角矩阵，并且基于所述中间上三角矩阵来计算所述各个子载波的所述秩度量。

25、根据权利要求23所述的方法，其中，所述识别包括识别最大分组误差概率，并且所述调整包括基于所述最大分组误差概率和所述平均MIMO秩度量来选择多个空间流用于通信。

26、一种无线通信装置，包括：

存储器，存储与所述无线通信装置用于通信的无线链路相关的数据和与其相关的一个或多个采样；

处理器，用于基于所述一个或多个采样来识别将要在所述无线通信装置处执行的调整；从列表中选择用于所述调整的一个或多个参数，所述列表包括I/Q校正系数、干扰消除因子、信道估计截止点和信道质量指示符；以及执行所识别的调整。

27、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与通过在预定子载波处生成音调而得到的信号相关的数据，并且所述处理器还用于识别所述信号的I分量和Q分量之间的幅度失衡，以及至少部分地通过将所述信号的I分量的RMS值除以所述信号的Q分量的RMS值来计算幅度校正因子。

28、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与从使用I分量音调生成的信号中得到的I信号和从使用Q分量音调生成的信号中得到的Q信号相关的数据，并且所述处理器还用于识别所述I信号和所述Q信号之间的幅度失衡，以及至少部分地通过将所述I信号的RMS值除以所述Q信号的RMS值来计算幅度校正因子。

29、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与通过在一组子载波处生成音调而得到的信号相关的数据，其中选择所述一组子载波使得在所述一组子载波中没有子载波共享与零子载波的共同的距离，并且所述处理器还用于识别所述信号的I分量和Q分量之间的相位失衡，以及使用FIR滤波器来近似所述相位失衡，其中所述FIR滤波器具有平均相位校正因子和成对差分相位校正因子。

30、根据权利要求29所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于确定所述平均相位校正因子作为所述相位失衡在频率上的均值，并且选择所述成对差分相位校正因子作为关于频率的线性相位失衡变化的近似。

31、根据权利要求30所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于至少部分地通过计算所述一组子载波中成对的正子载波和负子载波的相位失衡的各个平均值来选择所述成对差分相位校正因子。

32、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与在一个或多个天线处接收的信号相关的数据，并且所述处理器还用于识别所述各个信号中的干扰并且基于所述各个信号来估计互相关值和消除系数。

33、根据权利要求32所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于将所述消除系数应用于所述信号以消除所识别的干扰。

34、根据权利要求33所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于相对阈值来监视所述互相关值，并且当确定互相关值超过所述阈值时将所述消除系数应用于所述信号。

35、根据权利要求32所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于通过生成一个或多个消除信号并将所述消除信号插入到与所述信号相对应的各个接收机链，来将所述消除系数应用于所述信号。

36、根据权利要求32所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于平衡所述信号的各个功率电平。

37、根据权利要求36所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于估计最小功率输出电平，基于经过组合的所述各个信号的噪声和干扰电平与所述最小功率输出电平来计算功率校正因子，以及基于所述功率校正因子来平衡所述各个信号的所述功率电平。

38、根据权利要求32所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于维护从所述输入信号中获得的采样的滑动平均，并且至少部分地基于所维护的滑动平均来计算所述互相关值和消除系数。

39、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与一个或多个原始信道估计相关的数据，并且所述处理器还用于基于窗函数来对所述原始信道估计进行加窗，对经过加窗的信道估计执行IFFT以获得信道脉冲响应估计，通过对所述信道脉冲响应估计进行平方并将一个或多个接收机上的经过平方的估计相加来根据所述信道脉冲响应估计计算功率延迟简档，基于所述功率延迟简档来截短所述信道响应估计，以及将经过截短的脉冲响应估计变换到经过调整的信道估计。

40、根据权利要求39所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于估计并校正在所述信道脉冲响应估计中存在的DC偏移。

41、根据权利要求39所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于使所述原始信道估计中的未使用的音调无效。

42、根据权利要求39所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与正截短值和负截短值相关的数据，并且所述处理器还用于在所述正截短值和所述负截短值处截短所述信道脉冲响应估计。

43、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储数据，所述数据与对应于一个或多个符号的接收的星座图点和从所接收的星座图点到各自的最近的经过限幅的星座图点的距离相关，并且所述处理器还用于将所述一个或多个符号的所接收的星座图点相加以获得各个信号功率估计，将从所接收的星座图点到所述各个最近的经过限幅的星座图点的所述距离相加以获得各个噪声功率估计，获得在所述一个或多个符号上的平均信号功率估计和平均噪声功率估计，以及将所述平均信号功率估计除以所述平均噪声功率估计以获得星座图SNR度量。

44、根据权利要求43所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于使用单极低通滤波器来获得所述平均信号功率估计和所述平均噪声功率估计。

45、根据权利要求43所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与最大分组误差概率相关的数据，并且所述处理器还用于基于所述最大分组误差概率和所述星座图SNR度量来设置数据速率。

46、根据权利要求26所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与各个子载波的MIMO信道矩阵相关的数据，并且所述处理器还用于获得各个MIMO信道矩阵的厄密共轭矩阵，将所述各个MIMO矩阵乘以其各自的厄密共轭矩阵以获得中间矩阵，基于所述中间矩阵来计算各个子载波的度量，以及通过在所述子载波上将针对所述各个子载波计算的所述秩度量进行平均来计算MIMO秩度量。

47、根据权利要求46所述的无线通信装置，其中，所述处理器还用于对所述各个MIMO信道矩阵执行QR分解以获得相应的中间上三角矩阵，并且基于所述中间上三角矩阵来计算所述各个子载波的所述秩度量。

48、根据权利要求46所述的无线通信装置，其中，所述存储器还存储与最大分组误差概率相关的数据，并且所述处理器还用于基于所述最大分组误差概率和所述MIMO秩度量来设置将要用于通信的多个空间流。

49、一种有助于在无线通信系统中进行信号处理的装置，包括：

用于获得与所述装置的操作特性相关的数据的模块；

用于基于所获得的数据来识别将要在所述装置处执行的一个或多个调整的模块；

用于计算从组中选择的、将要结合所识别的调整来使用的参数的模块，所述组包括I/Q校正因子、干扰消除系数、信道估计截止点、星座图SNR度量和MIMO秩度量；

用于基于计算出的参数来在所述站处执行所识别的调整的模块。

50、一种计算机可读介质，包括：

用于使计算机获取与用于通信的无线链路相关的信息的代码，所述信息指示一个或多个损害；

用于使计算机基于所述损害来确定将要计算的一组参数的代码，所述一组参数是从列表中选择的，所述列表包括I/Q校准系数、干扰消除加权、信道截短值和信道质量指示符；

用于使计算机基于所获取的信息来计算所述一组参数以便能够基于所述一组参数来调整所述损害的代码。

51、一种执行计算机可执行指令的集成电路，所述指令包括：

识别将要在无线站处进行的一个或多个调整；

从列表中选择一个或多个调整参数以用于所述调整，所述列表包括I/Q校正系数、干扰消除因子、信道估计截短点、星座图SNR和MIMO秩度量；

计算所选择的调整参数；

基于计算出的调整参数来执行所识别的调整。

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