CN102111369B - 次载波间干扰消除装置及方法 - Google Patents

Abstract

一种次载波间干扰消除装置及方法。该方法检测一时域接收信号得到非码间干扰区间的信息。依据非码间干扰区间的信息从时域接收信号取出多个循环有效符元且产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元与此组多阶视窗化系数相乘得到多个调整后循环有效符元，然后做时域结合得到一时域结合信号，其中时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰集中于相邻的D个次载波上。变换时域结合信号为一频域接收信号。依据D的值将频域接收信号及对应的通道响应矩阵切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除。

Description

次载波间干扰消除装置及方法

技术领域

本发明涉及一种次载波间干扰消除装置及方法。

背景技术

在无线通信系统中，传送器经由诸如空气等的实体通道将无线信号以电磁波的形式传送至接收器。由于非理想的通道效应，例如多路径反射(multipath reflection)及多路径衰落(multipath fading)等，导致接收器所接收的无线信号可能会失真。

基于多载波调制的正交频分多工(orthogonal frequency divisionmultiplexing，OFDM)调制技术对于多重路径反射效应具备有效的处理能力。因此OFDM系统在接收端仅需要一简单的一阶均衡器(one-tap equalizer)即可均衡非时变多路径通道(time invariant multipath channel)所导致的频率选择性衰落(frequency selective fading)效应，故近年来在通信领域及广播应用发展上成为主流技术。诸如非对称数字用户线路(asymmetric digitalsubscriber line，ADSL)、电力线通信(power line communication，PLC)、数字音频广播(digital audio broadcasting，DAB)、无线局域网络(wireless localarea network，WLAN)802.11a/b/g/n、中国移动多媒体广播(China mobilemultimedia broadcasting，CMMB)、地面数字电视广播(digital videobroadcasting-terrestrial，DVB-T)、手持式数字视频广播(digital videobroadcasting-handheld，DVB-H)以及具移动性(Mobility)设备的Wi-Max IEEE802.16e等各种系统均使用OFDM传输技术。

现今部分的OFDM系统(例如DVB-T、DVB-H、IEEE 802.16e、CMMB等)要求其接收端在高速移动下必须具有良好的接收效能。然而，当OFDM系统的接收端非静止而是相对于传送端进行高速移动时，在一个OFDM有效符元的时间长度(useful symbol duration)内其通道效应不再维持固定的状态，导致时间选择性衰减通道(time-selective fading channel)。在高速移动情形下，由于多普勒(Doppler)效应的影响，使OFDM信号会以载波频率(carrierfrequency，f_c)为中心，正负偏移一倍多普勒频率(f_d)的偏移量。此一偏移量尤其不利于多载波调制系统，会导致次载波间干扰(inter-carrier interference，ICI)效应，破坏次载波间的正交性并使得误比特率(bit error rate，BER)产生错误延续(Error Floor)现象。

为解决上述OFDM系统的次载波间干扰效应的问题，美国专利申请号US 2006/0239367A1公开一种ICI消除方法。视窗化(例如2阶/4阶视窗化)及平行干扰消除(parallel interference cancellation，PIC)均衡器的结合被提出以解决OFDM系统的次载波间干扰效应问题。接收端估计最大通道延迟的信息以决定非码间干扰(Inter-Symbol Interference Free，ISI-Free)区间的信息以及一组2阶/4阶的视窗化系数。依据ISI-Free区间的信息将时域接收循环有效符元与视窗化系数相乘以做时域结合。结合后的信号经由快速傅立叶变换为频域信号，然后由PIC均衡器消除ICI效应。PIC均衡器利用一阶最小平方-强制归零(least square zero forcing，LS-ZF)或是最小均方差(minimum mean square error，MMSE)法则估计出全部的传送数据，再于单位时间内进行ICI重建及消除。PIC均衡器具有运算速度快的优点，然而，对于低信号对干扰及噪声功率比(signal to interference-pulse-noise powerratio，SINR)的次载波上数据，容易产生估计错误，导致数据估计正确度降低。

为解决上述OFDM系统的次载波间干扰之间的问题，IEEE Transactionson Communications，Vol.49，PP.1375-1387，Aug.2001，亦公开了一种ICI消除方法。在此期刊论文中，利用一连续干扰消除(successive interferencecancellation，SIC)均衡器取代传统未考虑ICI效应的均衡器，此SIC均衡器依据每个次载波数据信号的SINR高低，安排检测次载波上数据的先后顺序，再依次进行数据检测。SIC均衡器每检测出一个次载波上的数据，即作相对应的ICI效应的重建与消除运算。由于依据SINR高低顺序作数据检测，故数据估计正确度提高，重建的ICI正确度也相对提高，扣除ICI效应后的较低SINR的接收信号估计错误率降低，提升了消除ICI效应的效能。然而，如果假定次载波的数目为N，此SIC均衡器在使用MMSE法则估计次载波上的数据时需要做N×N大小的逆矩阵运算，且利用SINR作排序检测机制需进行N次的连续干扰消除运算，故整体计算量相当高，需要高达O(N⁴)个复数乘法器。此外，需作N次的连续干扰消除运算，故运算处理速度亦相当慢。

为解决上述SIC均衡器的硬件复杂度过高的问题，IEEE Transactions onConsumer Electronics，Vol.5，PP.2528-2532，May 2006，还公开了一种改良式SIC均衡器。此改良式SIC均衡器直接选用频域通道矩阵中对角线上的值作排序。同时，观察频域通道矩阵得知，其ICI效应造成频域通道矩阵内非0的值会分布于矩阵内主对角线的邻近D个次对角线位置上。D的值远比所有次载波的数目(N)来得小，因此频域通道矩阵可以被视为稀疏矩阵(spares matrix)。当使用逆矩阵运算以估计数据时，利用此一特性可将原N×N大小的频域通道矩阵化简成(2D+1)×(4D+1)大小的频域通道矩阵，降低计算复杂度。接着此改良式SIC均衡器再依据排序结果，利用MMSE法则估计其数据。然而，此改良式SIC均衡器的计算复杂度虽已降低，但由于其ICI效应并未更集中于邻近次载波数据上，所以仍需要较大的D值才可使系统效能提升，因此其计算复杂度为中等。同时，仍然需作N次的连续干扰重建及消除运算，所以运算处理速度慢。

发明内容

根据本实施例提出一种次载波间干扰消除装置，包括一非码间干扰区间检测器、一多阶视窗化调整器、一时域结合器、一快速傅立叶变换器、一通道估计器以及一重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元。非码间干扰区间检测器用以检测一时域接收信号以得到时域接收信号的非码间干扰区间的信息。多阶视窗化调整器用以依据非码间干扰区间的信息从时域接收信号取出多个循环有效符元且产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元与此组多阶视窗化系数相乘而得到多个调整后循环有效符元。时域结合器用以将此些调整后循环有效符元做时域结合以得到一时域结合信号，其中时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰集中于相邻的D个次载波上。快速傅立叶变换器用以将时域结合信号变换为一频域接收信号。通道估计器用以估计得到频域接收信号对应的通道响应矩阵。重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元用以依据D的值将频域接收信号及对应的通道响应矩阵切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除以得到一估计数据。

另提出一种次载波间干扰消除方法，包括下列步骤。检测一时域接收信号以得到时域接收信号的非码间干扰区间的信息。依据非码间干扰区间的信息从时域接收信号取出多个循环有效符元且产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元与此组多阶视窗化系数相乘而得到多个调整后循环有效符元。将此些调整后循环有效符元做时域结合以得到一时域结合信号，其中时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰集中于相邻的D个次载波上。将时域结合信号变换为一频域接收信号。估计得到频域接收信号对应的通道响应矩阵。依据D的值将频域接收信号及对应的通道响应矩阵切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除以得到一估计数据。

为让本发明的上述内容能更明显易懂，下文特举一实施例，并配合附图，作详细说明如下：

附图说明

图1绘示依照本实施例的次载波间干扰消除装置的方块图。

图2绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法的流程图。

图3绘示一正交频分多工符元的示意图。

图4绘示依照本实施例的等权重(q+1)阶视窗的对应视窗权重w(n)及线性时变通道经视窗权重处理前后的一例的示意图。

图5绘示依照本实施例的重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元的方块图。

图6A及图6B绘示依照本实施例的信号区块分割及重叠的示意图。

图7绘示依照本实施例的对应于5种不同的等权重视窗化的ICI能量效应集中的仿真图。

图8绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法及现有技术的效能仿真比较图。

图9绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法及多区块连续干扰消除方法在不同区块数参数下的效能仿真比较图。

【主要元件符号说明】

100：次载波间干扰消除装置

110：非码间干扰区间检测器

120：多阶视窗化调整器

130：时域结合器

140：快速傅立叶变换器

150：通道估计器

160：重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元

300：区块选择器

320_1～320_B：连续干扰消除均衡器

340：数据提取暨多工单元

具体实施方式

根据本实施例提出一种次载波间干扰(Inter-Carrie Interference，ICI)消除装置及方法，使用时域多阶视窗化(time-domain multi-step windowing)技术，并搭配重叠平行多区块连续干扰消除(overlapped parallel multi-block SIC)技术，解决次载波间干扰效应，有效地提升正交频分多工系统在高速移动环境中的效能并降低计算复杂度。

请参照图1，其绘示依照本实施例的次载波间干扰消除装置的方块图。次载波间干扰消除装置100包括一非码间干扰(Inter-Symbol InterferenceFree，ISI-Free)区间检测器110、一多阶视窗化调整器120、一时域结合器130、一快速傅立叶变换器140、一通道估计器150以及一重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元160。接下来请配合参照图2，其绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法的流程图。首先，在步骤S200中，ISI-Free区间检测器110检测一时域接收信号y_n以得到时域接收信号y_n的ISI-Free区间的信息。时域接收信号y_n的ISI-Free区间的信息包括ISI-Free区间的位置信息及时间长度(duration)，其中，ISI-Free区间包括q个取样点。

请参照图3，其绘示一正交频分多工(OFDM)符元的示意图。在OFDM系统中，为对抗多重路径反射效应，传送端于时域会在每个有效符元(usefulsymbol)前面复制一段有循环前置特性的保护区间(guard interval，GI)，形成一完整的OFDM符元。其中，保护区间内包含N_g个取样点，而有效符元内包含N个取样点。当通道的最大通道延迟时间(maximum channeldelay)τ_max小于GI的时间长度时，接收端即可避免ISI效应。在一般高速移动环境中，τ_max会较GI的时间长度来得小，ISI-Free区间的时间长度存在，故存在多组循环性的有效符元可供取用。本优选实施例的步骤S200可利用美国专利案号7,310,393号所公开的检测ISI-Free区间方法来提高检测ISI-Free区间的正确度。

在步骤S210中，多阶视窗化调整器120依据时间长度为q个取样点的ISI-Free区间的信息从时域接收信号y_n取出(q+1)个循环有效符元(cyclicuseful symbol)且产生一组多阶视窗化系数w_d(d为-q～0)，并将每一个循环有效符元与此组多阶视窗化系数相乘而得到多个调整后循环有效符元。多阶视窗化调整器120在时域接收信号y_n的每一个OFDM符元中，从ISI-Free区间开始取出对应的循环有效符元

循环有效符元

的时间长度为有效符元的时间长度。循环有效符元

如式(1)所示。

$y_n^{\left(d\right)}={\left\{y_n\right\}}_{n=d}^{N-1+d},\mathrm{where\; d}=-q~0---\left(1\right)$

多阶视窗化调整器120依据ISI-Free区间的时间长度产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元

与此组多阶视窗化系数在时域上相乘而得到多个调整后循环有效符元。此多个调整后循环有效符元加总后可以视为时域接收信号y_n与视窗权重w(n)的乘积，其中n为-q，-q+1，......，N-1。

现在举此组多阶视窗化系数为一组等权重(q+1)阶视窗为例做说明，然并不限于此。此组等权重(q+1)阶视窗对应的视窗权重w(n)的个数为(N+q)个，且最前q个视窗权重依序为1/(q+1)、2/(q+1)、...、q/(q+1)，中间(N-q)个视窗权重均为1，最后q个视窗权重为依序为q/(q+1)、(q-1)/(q+1)、...、1/(q+1)。亦即，最前q个视窗权重与相对应的最后q个视窗权重的和为1。请参照图4，其绘示依照本发明优选实施例的等权重(q+1)阶视窗的对应视窗权重w(n)及线性时变通道经视窗权重处理前后的一例的示意图。在图4中，w(n)为等权重(q+1)阶视窗的对应视窗权重，h(n)为某一路径的一阶线性时变通道响应，在一般行车速度范围内可假定h(n)为一阶线性时变。观察图4可以得知，在经由此组等权重(q+1)阶视窗及时域结合处理之后，时域接收信号y_n的通道变化，如图4的h_eff(n)所示，在一个有效符元的时间长度内变得较为缓和。亦即，缓和了部分ICI效应。同时，经由此组等权重(q+1)阶视窗及时域结合的处理后，时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰系被集中于相邻的D个次载波上，有利于下一级频域均衡器的复杂度简化及系统效能的提升。

在步骤S220中，时域结合器130将此些调整后循环有效符元做时域结合以得到一时域结合信号z_n，时域结合信号z_n的每一个次载波上的次载波间干扰系被集中于相邻的D个次载波上。时域结合器130实质上是将此些调整后循环有效符元延迟一有效符元的时间长度并与原先的调整后循环有效符元作加总运算，然后取出对应有效符元的部分，如此即可得到时域结合信号z_n。时域结合信号z_n如式(2)所示，其中

且(.)N代表以N为模数。

$z_n=\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{\tilde{y}}_{n-d}^{\left(d\right)}---\left(2\right)$

在步骤S230中，快速傅立叶变换器140将时域结合信号z_n变换为一频域接收信号Z_k。频域接收信号Z_k如式(3)所示，其中x_n为时域传送信号，

及τ^(l)分别为第l个时变路径的衰落增益及延迟展延。

$Z_k=\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{Y}_k^{\left(d\right)}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\πkd}}{N}}\mathrm{where}{Y}_k^{\left(d\right)}=\mathrm{FFT}\left\{y_n^{\left(d\right)}\right\}\mathrm{and}{y}_n^{\left(d\right)}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{n+d}^{\left(l\right)}{\tilde{x}}_{n+d-{\mathrm{\τ}}^{\left(l\right)}}---\left(3\right)$

接下来分析此频域接收信号Z_k。首先，将频域接收信号Z_k作进一步地化简可以得到式(4)。

$Z_k=X_k\left\{\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\right[\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{h}_{k,k}^{(l,d)}\left]e^{-j\frac{2\mathrm{\πk}{\mathrm{\τ}}^{\left(l\right)}}{N}}\right\}+\stackrel{N-1}{\underset{\underset{(m\≠k)}{m=0}}{\mathrm{\Σ}}}{X}_m\left\{\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\right[\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{h}_{k,m}^{(l,d)}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}(m-k)d}{N}}\left]e^{-j\frac{2\mathrm{\πm}{\mathrm{\τ}}^{\left(l\right)}}{N}}\right\}$

$\mathrm{where}{h}_{k,m}^{(l,d)}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{n+d}^{\left(l\right)}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\πn}(m-k)}{N}}---\left(4\right)$

由式(4)可以得知，频域接收信号Z_k被化简为欲估计数据项及ICI项。由于假定时变通道为一阶线性时变，例如

式(4)中ICI项的子项次可被进一步化简为式(5)。

$\begin{array}{cc}\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{h}_{k,m}^{(l,d)}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}(m-k)d}{N}}=h_{k,m}^{\left(l\right)}\underset{d=-q}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{w}_d{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}(m-k)d}{N}}& \mathrm{where}{h}_{k,m}^{\left(l\right)}=\left[c_1^{l}N\right]\·[\frac{1}{N}\frac{-1}{1-e^{j\frac{2\mathrm{\π}(m-k)}{N}}}\end{array},]$

(5)

由于等权重(q+1)阶视窗化系数w_d为常数，故式(5)中以参数d为主的加总项可视为多个相同大小但不同相位的向量(phasors)相加。经由观察得知，在向量旋转超过一个圆之后相加的和的强度会明显变小，可忽略此对应的ICI效应。当D＝N/q时，如果|m-k|大于D，则向量旋转超过一个圆，亦即，印证了步骤S220所述的ICI效应被集中于相邻的D个次载波上。其中，由式(5)可定义出D的值为有效符元的时间长度除以ISI-Free区间的时间长度，亦即D＝N/q。

在步骤S240中，通道估计器150估计得到频域接收信号Z_k对应的通道响应矩阵H。在步骤S250中，重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元160依据D的值将频域接收信号Z_k及对应的通道响应矩阵H切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除以得到一估计数据

请参照图5，其绘示依照本实施例的重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元的方块图。重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元160包括一区块选择器300、B个连续干扰消除(SIC)均衡器320_1～320_B以及一数据提取暨多工单元340。区块选择器300依据D的值决定一重叠数olp及一信号区块数B，并依据信号区块数B切割频域接收信号Z_k及对应的通道响应矩阵H，再依据重叠数olp得到重叠的多个信号区块。其中，考量到ICI效应系被集中于相邻的D个次载波，区块选择器300决定一信号区块数B以将频域接收信号Z_k及所估计重建的对应的通道响应矩阵H切割成B个信号区块。又考量到在每个信号区块边界上的数据会受到相邻信号区块的ICI效应影响而造成数据检测错误，故区块选择器300亦依据D的值决定一重叠数olp，以在信号区块的边界增加olp个重叠信号。亦即，每一个信号区块包括对应的被切割次载波信号及相邻的被切割次载波信号的边缘部分。

由于ICI效应已集中于相邻的D个次载波上，因此重叠数olp不大于D的值。此外，考量到在信号区块的边界增加重叠信号所增加的计算复杂度，定义信号区块数小于有效符元的时间长度除以2倍重叠数，亦即B＜N/(2×olp)。请参照图6A及图6B，其绘示依照本实施例的信号区块分割及重叠的示意图。现在举N为12，B为3，olp为1为例做说明。在图6A及图6B中，Z为频域接收信号Z_k(k为0～(N-1))，H为估计重建的对应的通道响应矩阵，X为频域估计数据，W为白高斯噪声。在图6A中，频域接收信号及通道响应矩阵被切割为三个信号区块B1～B3，其中信号区块的边界上的数据会受到相邻信号区块的ICI效应影响，例如直线区域与右斜线区域互相影响，左斜线区域与横线区域互相影响。因此，在图6B中，信号区块B1扩展而纳入右斜线区域的信号，信号区块B2扩展而纳入直线区域及横线区域的信号，信号区块B3扩展而纳入左斜线区域的信号。

之后，SIC均衡器320_1～320_B分别且同时对切割出来的重叠的B个信号区块进行连续次载波间干扰消除以得到各信号区块对应的子估计数据。每一个信号区块经由对应的SIC均衡器进行数据的连续检测与ICI的连续重建消除运算。SIC均衡器320_1～320_B实质上可利用MMSE法则估计数据，使用(2D’+1)×(4D’+1)大小的频域通道矩阵。而由于ICI效应被集中的效益，D’的值可被选定为0或1，此为现有技术所无法办到的。如此一来，将大幅减少整体计算复杂度，同时加快运算处理速度且不会降低系统效能。

最后，数据提取暨多工单元340提取SIC均衡器320_1～320_B得到的子估计数据并将其合成得到估计数据

其中数据提取暨多工单元340系摒弃子估计数据中最前和最后对应重叠数的部分，并合成子估计数据的剩余部分而得到符合传送端所组织的估计数据

请参照图7，其绘示依照本实施例的对应于5种不同阶数的等权重视窗化的ICI能量效应集中的仿真图。在本实施例中，经多阶视窗化处理及时域结合后，时域结合信号的每一个次载波上的ICI效应系被集中于相邻的D个次载波上。图7中的参数q等于N/8，因此

近似于4。从图7可以观察到，对于17阶及(q+1)阶视窗化而言，当j＝|m-k|≥D，残余ICI功率近乎常数，表示ICI效应集中在相邻的D个次载波上。

请参照图8，其绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法及现有技术的效能仿真比较图。由图8可以得知，在线性时变的车辆A通道(VAchannel)，对应于10.6％的正规化多普勒频率(f_dT_u)效应，本实施例可将ICI效应降至对应于约3％的正规化多普勒频率效应。相当于接收端移动时速为500公里且中心载波频率为2.56GHz，在使用本实施例的方法下残余的ICI效应只相当于移动时速为140公里，因此可大幅改善系统效能。此外，相较于现有技术，对应于未编码的误比特率10-2，本实施例在通道编码机制之前的信号噪声比增益亦有所提升。另外，请参照图9，其绘示依照本实施例的次载波间干扰消除方法及多区块连续干扰消除方法在不同区块数参数B下的效能仿真比较图。由图9可以得知，当平行处理的信号区块数越多，虽然处理速度变快，但若没有考虑到使用信号区块的重叠，会使系统效能急遽下降，甚至达不到系统的要求(例如误比特率10-2)。然而在使用重叠方式时，需同时考虑多付出的计算复杂度，当平行处理的信号区块数越多，所付出的计算复杂度也会随增大，但系统效能下降和缓。是故，本发明较佳实施例中，是考虑适当重叠数olp及讯号区块数B可使整体系统得到最佳的效能表现。

本发明上述实施例所揭露的次载波间干扰消除装置及方法，具有多项优点，以下仅列举部分优点说明如下：

本发明的次载波间干扰消除装置及方法，在时域上，使用时域多阶视窗化技术，和循环有效符元进行时域结合，可以自动消除部分因多普勒效应所造成的ICI效应，并让ICI效应更集中于邻近D个次载波数据上(D值和ISI-free区间长度q有关)。此外，在频域上，选定ICI效应集中参数D与均衡器所需参数(例如B、olp及D’)，并利用平行处理与重叠概念，优化系统参数，故可使用重叠平行多区块连续干扰消除技术，解决次载波间干扰效应，有效地提升正交频分多工系统在高速移动环境中的效能，具有简单低复杂度架构，运算处理速度快且ICI消除能力佳的优点，提升OFDM系统在高速移动环境下的系统性能。

综上所述，虽然本发明已以多个实施例公开如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视所附权利要求书所界定者为准。

Claims (18)

1.一种次载波间干扰消除装置，包括：

一非码间干扰区间检测器，用以检测一时域接收信号以得到该时域接收信号的非码间干扰区间的信息；

一多阶视窗化调整器，用以依据该非码间干扰区间的信息从该时域接收信号取出多个循环有效符元且产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元与该组多阶视窗化系数相乘而得到多个调整后循环有效符元；

一时域结合器，用以将这些调整后循环有效符元做时域结合以得到一时域结合信号，其中该时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰集中于相邻的D个次载波上；

一快速傅立叶变换器，用以将该时域结合信号变换为一频域接收信号；

一通道估计器，用以估计得到该频域接收信号对应的通道响应矩阵；以及

一重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元，用以依据D的值将该频域接收信号及对应的通道响应矩阵切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除以得到一估计数据，

其中该时域结合器是将这些调整后循环有效符元延迟一有效符元的时间长度并与这些调整后循环有效符元作加总运算，然后选择对应该有效符元的部分以得到该时域结合信号。

2.如权利要求1所述的次载波间干扰消除装置，其中当该非码间干扰区间包括q个取样点，该组多阶视窗化系数为一组(q+1)阶视窗化系数。

3.如权利要求1所述的次载波间干扰消除装置，其中每一个循环有效符元经由一有效符元的循环式位移得到。

4.如权利要求1所述的次载波间干扰消除装置，其中D的值为该有效符元的时间长度除以该非码间干扰区间的时间长度。

5.如权利要求1所述的次载波间干扰消除装置，其中该重叠平行多区块连续干扰消除均衡单元包括：

一区块选择器，用以依据D的值决定一重叠数及一信号区块数，并依据该信号区块数切割该频域接收信号及对应的通道响应矩阵，再依据该重叠数得到重叠的这些信号区块；

多个连续干扰消除均衡器，分别且平行对重叠的这些信号区块进行连续次载波间干扰消除以得到各信号区块对应的子估计数据；以及

一数据提取暨多工单元，用以提取这些子估计数据并合成得到该估计数据。

6.如权利要求5所述的次载波间干扰消除装置，其中该重叠数为不大于D的值。

7.如权利要求5所述的次载波间干扰消除装置，其中该信号区块数小于该有效符元的时间长度除以2倍该重叠数。

8.如权利要求5所述的次载波间干扰消除装置，其中每一个信号区块包括对应的被切割次载波信号及相邻的信号区块的边缘部分。

9.如权利要求5所述的次载波间干扰消除装置，其中该数据提取暨多工单元摒弃每一个信号区块的这些子估计数据中对应该重叠数的边缘部分，并合成所有这些信号区块的这些子估计数据的剩余部分而得到该估计数据。

10.一种次载波间干扰消除方法，包括：

检测一时域接收信号以得到该时域接收信号的非码间干扰区间的信息；

依据该非码间干扰区间的信息从该时域接收信号取出多个循环有效符元且产生一组多阶视窗化系数，并将每一个循环有效符元与该组多阶视窗化系数相乘而得到多个调整后循环有效符元；

将这些调整后循环有效符元做时域结合以得到一时域结合信号，其中该时域结合信号的每一个次载波上的次载波间干扰集中于相邻的D个次载波上；

将该时域结合信号变换为一频域接收信号；

估计得到该频域接收信号对应的通道响应矩阵；以及

依据D的值将该频域接收信号及对应的通道响应矩阵切割为重叠的多个信号区块，并对每一个信号区块分别且平行进行连续次载波间干扰消除以得到一估计数据，

其中该时域结合步骤包括：

将这些调整后循环有效符元延迟一有效符元的时间长度并与这些调整后循环有效符元作加总运算；以及

选择对应该有效符元的部分以得到该时域结合信号。

11.如权利要求10所述的次载波间干扰消除方法，其中当该非码间干扰区间包括q个取样点，该组多阶视窗化系数为一组(q+1)阶多阶视窗化系数。

12.如权利要求10所述的次载波间干扰消除方法，其中每一个循环有效符元经由一有效符元的循环式位移得到。

13.如权利要求10所述的次载波间干扰消除方法，其中D的值为该有效符元的时间长度除以该非码间干扰区间的时间长度。

14.如权利要求10所述的次载波间干扰消除方法，其中得到该估计数据的步骤还包括：

依据D的值决定一重叠数及一信号区块数；

依据该信号区块数切割该频域接收信号及对应的通道响应矩阵；

依据该重叠数得到重叠的这些信号区块；

分别且平行对重叠的这些信号区块进行连续次载波间干扰消除以得到各信号区块对应的子估计数据；以及

提取这些子估计数据并合成得到该估计数据。

15.如权利要求14所述的次载波间干扰消除方法，其中该重叠数为不大于D的值。

16.如权利要求14所述的次载波间干扰消除方法，其中该信号区块数小于该有效符元的时间长度除以2倍该重叠数。

17.如权利要求14所述的次载波间干扰消除方法，其中每一个信号区块包括对应的被切割次载波信号及相邻的信号区块的边缘部分。

18.如权利要求14所述的次载波间干扰消除方法，其中摒弃每一个信号区块的这些子估计数据中对应该重叠数的边缘部分，并合成所有这些信号区块的这些子估计数据的剩余部分而得到该估计数据。

Images