CN102939724B - 同步数据分组的无线传输的方法和系统 - Google Patents

Abstract

提供了同步数据分组的无线传输的方法和系统。接收具有包括前导码(具有符号序列的样式)和数据的数据分组帧格式的信号，并将符号序列的样式相关。计算第一度量，所述第一度量是相关值的平均与信号的功率平均的比值。计算第二度量，所述第二度量定义了信号中的噪声的功率平均。该方法包括：基于第一度量和第二度量，确定每个信号的数据分组中前导码和数据的适当划分。该方法还包括：确定发送信号的多个版本之间的互相关，以产生与发送天线的个数相等的数个峰值，基于互相关的组合产生第三度量，并将第三度量内的最大峰值的位置识别为精细定时偏移量。

Description

同步数据分组的无线传输的方法和系统

背景技术

在无线通信系统中，数据分组格式通常包括控制信息和用户数据。控制信息包括诸如源和目的地地址之类的数据、如校验和之类的检错码、以及排序信息。可以在分组头部和尾部中找到控制信息，用户数据包括在其间。控制信息还包括固定样式的前导码。前导码服务于多个目的，即，例如识别分组类型，并提供针对直流(DC)偏移估计、频率偏移估计和信道估计的信号。

此外，前导码的另一示例目的是允许接收机实现接收机数字锁相环的锁定的时间，接收机数字锁相环的锁定用于将接收数据时钟与发送数据时钟同步。在接收到前导码的第一比特的时间点，接收机可以处于任意状态(即，针对接收机的本地时钟具有任意相位)。在前导码过程的持续时间内，接收机获知正确的相位，但是在这样做的过程中，接收机会丢失(或获得)多个比特。因而，前导码通常包括标记前导码的后两个比特的预定样式。当接收到该样式时，接收机开始将比特集中为字节以进行数据处理。例如，接收机还可以确认表示到接收机的逻辑高数据比特的转变的极性(作为在反转了比特的情况下的校验)。

不同的通信协议使用不同的规定来区分控制信息和用户数据。在二进制同步传输中，例如，数据分组的格式为8比特字节，特定字符用于定义不同元素。例如以太网的其它协议通过相对于数据分组开始的位置，确定头部和数据元素的开始。一些其它协议以比特层级而不是字节层级来格式化信息。

许多空中调制技术使用类似的基本协议，每种技术通常包括用于数据传输及无线链路管理和控制的前导码的使用。发送机和接收机可以被编程并设计为接收无线信号，并基于期望的前导码内容来解码信号。然而，随着新技术的发展，新的调制技术可能不会与先前的发送机和接收机设计相兼容。因而，为了新系统和传统系统共存，会需要新的调制技术，该调制技术能够产生针对传统系统的传统数据分组和针对新系统的高吞吐量分组。为此，可以采用修改后的前导码，以使传统设备和新设备都能够检测接收数据分组中的信息。

发明内容

在示例方面，提供了一种用于同步数据分组的无线传输的方法。所述方法包括：接收多个信号，每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式。前导码包括重复多次的符号序列的样式。所述方法还包括：将多个信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值，所述方法还包括：计算多个信号的第一度量。第一度量是多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值。所述方法还包括：计算第二度量，所述第二度量定义了多个信号中的噪声的功率平均。所述方法还包括：基于第一度量和第二度量的值，确定每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

在另一示例方面，提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质具有存储于其中的可由计算设备执行以使计算设备执行功能的指令。所述功能包括：接收多个信号，每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式。前导码包括重复多次的符号序列的样式。所述功能还包括：将多个信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值，所述功能还包括：计算多个信号的第一度量。第一度量是多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值。所述功能还包括：计算第二度量，所述第二度量定义了多个信号中的噪声的功率平均；以及基于第一度量和第二度量的值，确定每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

在另一示例方面，提供了一种系统，所述系统包括处理器、数据存储介质、以及存储在数据存储介质上并由处理器运行以执行包括接收多个信号的功能的机器语言指令，其中每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式。所述前导码包括重复多次的符号序列的样式。所述功能还包括：将多个信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值；并计算多个信号的第一度量，第一度量是多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值。所述功能还包括：计算第二度量，所述第二度量定义了多个信号中的噪声的功率平均；以及基于第一度量和第二度量的值，确定每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

在另一示例方面，多个信号中的每个信号包括发送信号的多个版本，每个版本是发送信号的循环移位版本。示例方法和示例系统因而还可以包括以下功能：在多个接收天线接收多个信号，并在每个接收天线处，确定发送信号的多个版本之间的互相关，以产生与发送天线个数相等的数个峰值，其中每个峰值对应于发送信号移位到的位置。所述功能还包括：在每个接收天线处，通过对相关输出进行移位，以使得峰值基本上匹配，来组合发送信号的多个版本的互相关，以产生组合互相关；将来自每个天线的组合互相关相加，以产生第三度量；以及将第三度量内最大峰值的位置识别为定义了每个信号的数据分组帧格式中的前导码和数据的适当划分的精细定时偏移。在一个示例中，适当的划分可以是数据分组中前导码和数据的最佳划分。

以上发明内容仅仅是说明性的，而绝不是限制性的。除了上述示例性的各方案、各实施例和各特征之外，参照附图和以下详细说明，将清楚其他方案、其他实施例和其他特征。

附图说明

图1是示例多用户MISO系统的框图。

图2是示例MIMO-OFDM发送机的框图。

图3示出了非HT(non-HT)帧格式的数据分组的示例帧格式。

图4示出了HT混合帧格式的数据分组的示例帧格式。

图5示出了仅HT帧格式的数据分组的示例帧格式。

图6是示出了描述用于确定在粗定时偏移估计中使用的度量的方法的示例步骤的流程图。

图7是示出了描述用于确定在粗定时偏移估计中使用的另一度量的方法的示例步骤的流程图。

图8是根据图7和8确定的度量的示意图。

图9是示出了示例粗定时偏移估计器的框图。

图10是描述了用于确定数据分组内数据的开始的精细定时偏移估计的方法的示例步骤的流程图。

图11是示出了示例精细定时偏移估计器的框图。

图12-15示出了仿真的示例图。

图16是示出了被设置为计算数据分组中的数据开始的粗定时偏移和/或精细定时偏移估计的示例计算设备的框图。

具体实施方式

在以下详细说明中，参考了作为详细说明的一部分的附图。在附图中，类似符号通常表示类似部件，除非上下文另行指明。具体实施方式部分、附图和权利要求书中记载的示例性实施例并不是限制性的。在不脱离在此所呈现主题的精神或范围的情况下，可以利用其他实施例，且可以进行其他改变。应当理解，在此一般性记载以及附图中图示的本公开的各方案可以按照在此明确公开的并且构成了本公开的一部分的多种不同配置来设置、替换、组合和设计。

在以下示例实施例中，描述用于同步数据分组的无线传输的方法。规范中的电气与电子工程师协会(IEEE)802.11族描述了使用同一基本协议的空中调制技术，每种技术包括用于数据传输以及无线链路管理与控制的前导码的使用。在采用多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)的IEEE802.11n无线局域网(WLAN)系统中，存在两种传输模式进行使用(例如，混合传输模式和绿地传输模式)，每种模式采用例如不同的前导码。这里所描述的方法和系统定义了检测数据分组内的前导码和数据的技术。

这里描述的示例方法包括：接收多个信号，每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式。前导码包括重复多次的符号序列样式。该方法还包括：将多个信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值。多个信号的第一度量可以计算为多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值。此外，可以计算第二度量，第二度量定义了多个信号中的噪声功率的平均。该方法还包括：基于第一度量和第二度量的值，确定每个信号的数据分组帧格式中的前导码和数据的近似划分。该方法还可以包括：确定发送信号各版本之间的互相关，以产生等于发送天线个数的数个峰值，基于互相关的组合产生第三度量，并将第三度量内的最大峰值的位置识别为精细定时偏移量。

可以以各种不同的配置来设置、替换、组合并设计以下描述的示例实施例，所有这些被显式地预想并作为本公开的一部分。

在无线通信中，可以在源处使用单个天线，以将信号无线发送至目的地处的单个天线。在一些情况下，会由于多径效应而导致产生问题。例如，当无线信号(电磁场)遇到诸如山丘、峡谷、建筑物、和设备线路之类的障碍物时，波阵面散射，因而可以采用许多路径到达目的地。信号的散射部分的迟到引发了诸如衰落、间断和间歇接收之类的问题。

可以使用多输入多输出(MIMO)系统，其中在源(发送机)和目的地(接收机)处均使用多个天线。组合通信每端处的天线，以最小化误差并优化数据速率。MIMO是智能天线技术的多种形式之一。其它形式包括多输入单输出(MISO)和单输入多输出(SIMO)。使用智能天线技术(例如，源和目的地处均有多个天线)可以消除多径波传播引发的信号问题，并甚至可以利用该效应。

图1是包括在下行链路通信信道104上与N_u个用户通信的基站(BS)102的示例多用户MISO系统100的框图。BS102包括发送天线1、2、...、N_u，每个下行链路用户配备有一个接收天线，如天线106、108和110。

作为MIMO系统的一个示例，采用了多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)的IEEE802.11n标准使用基于网络中的设备类型而配置的不同操作模式。不同操作模式包括非高吞吐量(非HT)模式、高吞吐量(HT)混合模式和HT绿地模式。

例如，在混合传输模式中，802.11n MIMO-OFDM系统和传统802.11系统共存，802.11n MIMO系统能够产生针对传统系统的传统数据分组和针对MIMO-OFDM系统的高吞吐量分组。因此，在混合传输模式中，采用长头部前导码来使传统设备和802.11n设备均能够检测到头部中的信息。在绿地传输模式中，仅使用802.11nMIMO-OFDM系统。绿地模式仅用于高吞吐量传输。不存在从绿地系统到传统设备或混合模式系统的传输。在绿地传输模式中，可以使用缩短的头部，缩短的头部仅可应用于所选设备集合，以便进行同步。在绿地模式中传输的数据分组将仅具有MIMO特定前导码，因而，不会出现传统格式的前导码。由于用于不同传输模式的不同类型的前导码用于802.11n网络中，所以针对支持所有前导码的802.11n网络中的同步目的，使用不同方法。MIMO-OFDM接收机应当能够对绿地模式分组以及传统格式分组进行解码。

图2示出了用于802.11n标准的HT混合模式的示例MIMO-OFDM发送机200。发送机200可以是基站(如图1所示)，每个框可以表示模块、分段或程序代码的一部分，其包括可由处理器执行的用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令。此外，每个框可以表示连线以执行特定逻辑功能的电路。

使用扰码器202，利用唯一扰码对要由发送机200发送的输入数据比特进行随机化，以避免出现长0和1。例如，将唯一扰码提供给接收机，从而接收机可以将接收信号与发送机使用的同一扰码相乘，以对信号比特进行解扰。

前向纠错编码器(FEC)框204对加扰数据进行编码，以实现信道纠错能力。例如，FEC框204包括二进制卷积编码器，之后是打孔框。使用FEC框204实现1/2的基本编码速率，在802.11n标准中定义的打孔样式的帮助下实现诸如3/4、2/3和5/6之类的其它编码速率。

通过块交织器206对所有编码数据比特进行交织，块大小对应于单个OFDM符号中的比特个数N_CBPS(每个符号的编码比特的个数)。通过两步置换来定义交织器206。第一置换确保将相邻编码比特映射到不相邻子载波。第二置换确保将相邻编码比特可选地映射到星座图的或多或少的有效比特，从而避免低可靠性的最低有效比特(LSB)的长期运行。然后，使用正交放大调制(QAM)星座图映射器208，将交织比特映射到复符号。例如，将数据符号映射到在20MHz操作的64个子载波中的子载波-26到-1和+1到26。例如，将保护子载波和导频符号载入其余子载波。

然后，采用使用IFFT框210的N点逆快速傅立叶变换(IFFT)，并以循环方式在N_t个发送(TX)天线上分布。在每个发送天线中，对信号引入循环移位延迟(CSD)元件212a-212t。这有助于避免前导码传输期间接收机处的波束成形效应。在循环移位IFFT输出之前添加长度N_cp的循环前缀，以应对多径信道导致的符号间干扰。假设在N_t个发送天线间均等地分配总TX功率。然后，使用循环前缀(CP)和射频(RF)框214a-214t，将信号上变频至射频，并使用天线216a-216t通过空间相关准静态多径信道进行发送。因此，尽管在时间上通过CSD元件212a-212t对数据分组进行了移位，但每个天线216a-216t仍发送相同数据分组。

在802.11n的非HT操作模式下，除该发送机将包括单个发送天线链之外，该发送机的格式将与图2所示的发送机200类似。例如，由于仅存在单个发送天线链，应用于非HT发送机中的发送链的循环延迟移位(CDS)为0μs。

在802.11n的HT绿地操作模式下，发送机的格式不同于混合模式发送机200，并被定义为使得在仅MIMO配置下实现改进的性能。例如，输入数据比特是加扰比特，然后解析为1或2个序列以进行编码。编码序列传递至单个流解析器内，其中将数据解析为N_t个数据流，在每个流中，单独应用交织、星座图映射和CSD。然后，使所有数据流经过空间映射器，其中执行数据符号到N_t个逆离散傅立叶变换(IDFT)块的数据子载波的映射。在IDFT操作和CP附加之后，将信号上变频并在RF上传输。

以下在表1和表2中，就采样和以毫微秒(ns)为单位的时间，给出了将CSD引入针对前导码的非HT和HT部分的每个发送链的数据分组。例如，发送机可以具有多个天线，每个天线可以发送同一数据分组(尽管在时间上移位了以下示出的循环移位)。接收机将接收到所有信号，例如，由于循环移位，信号的开始位置将会不同。

表1：分组的非HT部分的循环移位

表1示出了数据分组的非HT部分的示例循环移位。例如，如表1所示，仅具有一个天线的发送天线链的循环移位为0，因为不可能有第二天线发送的移位信号。针对两个天线的发送链，第二天线将信号移位200ns(例如，将信号发送延迟到第一天线发送信号之后的200ns)。例如，针对三个天线的发送天线链，第二天线将信号的发送延迟到第一天线的发送之后的100ns，第三天线将发送延迟到第二天线的发送之后的200ns。例如，针对四个天线的发送天线链，第二天线将信号的发送延迟到第一天线的发送之后的50ns，第三天线将发送延迟到第二天线的发送之后的100ns，以及第四天线将发送延迟到第三天线的发送之后的150ns。

表2：分组的HT部分的循环移位

表2示出了数据分组的HT部分的示例循环移位。例如，如表2所示，仅具有一个天线的发送天线链的循环移位为0，因为不可能有第二天线发送的移位信号。针对两个天线的传输链，第二天线将信号移位400ns(例如，将信号发送延迟到第一天线发送信号之后的400ns)。例如，针对三个天线的发送天线链，第二天线将信号的发送延迟到第一天线的发送之后的400ns，第三天线将发送延迟到第二天线的发送之后的200ns。例如，针对四个天线的发送天线链，第二天线将信号的发送延迟到第一天线的发送之后的400ns，第三天线将发送延迟到第二天线的发送之后的200ns，以及第四天线将发送延迟到第三天线的发送之后的600ns。

以下表3提供了根据采样的相应循环移位描述的循环移位持续时间值。表中的负值指示例如向左移位。

表3

无线协议的不同操作模式可以具有特定帧格式，出于后向兼容性原因，新的技术格式(如，IEEE802.11n的HT MIMO-OFDM数据格式)可以使用例如非HT前导码的特定字段。图3-5示出了示例系统的不同操作模式的数据分组的示例帧格式。

图3示出了非HT帧格式的数据分组的示例帧格式。图3所示的数据分组的帧格式可以用于传统网络，其中例如仅出现支持802.11a/g的设备。数据分组包括多个短符号(SS)，每个有特定持续时间，短符号被称为短训练字段(STF)302。例如，数据分组可以在STF302中包括10个相同的短符号，每个的持续时间约0.8μs。可以使用例如STF的相关特性来执行初始接收机任务，如分组到达检测、自动增益控制(AGC)、粗时间获取、以及粗频率获取。

数据分组还包括扩展循环前缀(CP)，之后是长符号(LS)。CP和长符号被称为长训练字段(LTF)304。例如，CP可以是约1.6μs的持续时间，LTF304可以包括两个相同的长符号(LS)，每个持续时间约3.2μs。例如，LTF用于信道估计、精细定时和精细频率获取。

在LTF304之后，信号字段(SIG)携带数据分组的速率和长度信息。SIG字段可以是例如约4μs的持续时间。在SIG字段之后，开始数据。

图4示出了HT混合帧格式的数据分组的示例帧格式。例如，图4所示的数据分组的帧格式可以用于混合模式网络，其中HT移动台和传统移动台共存。例如，在包括多个天线使能的系统的网络中，天线能够例如发送和接收传统帧和MIMO-OFDM帧。

为了提供针对传统系统的后向兼容，图4中的数据分组包括图3所示的非HT前导码的所有三个字段，包括STF、LTF和SIG字段。例如，图4中的数据分组包括传统格式前导码402，包括传统短训练字段(L-STF)形式的STF、传统长训练字段(L-LTF)形式的LTF和传统信号字段(L-SIG)形式的SIG字段。例如，假设传统格式前导码402使传统移动台能够对HT帧格式的SIG字段进行解码，并允许MIMO-OFDM传输在无冲突的情况下进行。

图4中的数据分组还包括高吞吐量前导码404，高吞吐量前导码404包括高吞吐量信号字段(HT-SIG)、高吞吐量短训练字段(HT-STF)、以及N_t个高吞吐量长训练字段(HT-LTF)。在高吞吐量前导码404之后是要解码的数据。N_t个HT-LTF字段用于估计例如多个发送和多个接收天线之间的信道。当数据分组的传输旨在针对MIMO-OFDM接收机时，基于天线配置，在分别应用上述针对非HT和HT部分的表1和2中的循环移位之后，发送图4所示的数据分组帧格式。

图5示出了针对仅HT帧格式的数据分组的示例帧格式。图5所示的数据分组的帧格式可以仅用于例如在仅有HT MIMO-OFDM移动台进行操作的IEEE802.11n的绿地网络模式下的高吞吐量网络。图5的数据分组帧格式包括高吞吐量前导码502，高吞吐量前导码502包括例如MIMO-OFDM系统的训练字段。训练字段顺序包括高吞吐量短训练字段(HT-STF)、高吞吐量长训练字段(HT-LTF)、高吞吐量(HT-SIG)字段和高吞吐量长训练字段(HT-LTF)。在高吞吐量前导码502之后是要解码的数据。

HT-STF字段可以与混合模式数据分组帧格式的传统格式前导码402中的L-STF相同，并可以用于例如定时获取、AGC和频率获取。为了解调HT-SIG的内容，例如可以从HT-LTF字段中获得信道估计。针对发送天线，例如通过使用表2中描述的延迟对数据分组帧格式中的字段进行循环移位，然后发送。

在示例实施例中，当信息或数据将在数据分组中开始时，发送机发送信息，而并不通知接收机，接收机可以使用发送机发送的样式来确定数据的起始点。此外，在无线网络中，许多发送机和接收机可以使用并解译修改后的前导码，而传统接收机可能无法期望修改后的前导码，但是可能接收包括这种前导码的信号。因此，由于不同的传输模式，提供用于确定数据的起始点或同步数据传输的方法。

第r个接收天线处的接收信号为：

$y_r\left(n\right)=\underset{t=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_t\left(n\right)h_{\mathrm{rt}}(n-p)e^{j2\mathrm{\π\ϵn}}+v_r\left(n\right)$       式(1)

其中h_rt(n)是第r个接收天线和第t个发送天线之间的信道的冲激响应，x_t(n)是来自第t个发送天线的时刻n处的发送信号，以及v_r(n)是方差为的第r个接收天线处的加性高斯白噪声(AWGN)。此外，p是多径信道的长度，并在n上保持不变。由于发送机和接收机之间的振荡失配而导致的归一化频率偏移ε影响接收信号。

接收信号包括前导码和数据(例如，如图3-5的数据分组帧格式所示)。在示例实施例中，确定数据分组中数据的开始。以下描述的示例方法包括确定数据开始的粗略估计，以及确定数据分组中数据开始的精确估计。

数据分组包括前导码，该前导码包括结构或训练序列。训练序列(STF和LTF)是在传输开始的开端发送的相同序列的重复样式。可以根据例如标准协议来定义重复样式，使得接收机知道在接收信号内搜索何种样式。例如，针对图3中示出的非HT帧格式，可以通过老和新移动台检测LTF(传统字段)，以及针对图4中示出的HT混合帧格式，也包括传统格式前导码402，使得传统移动台也可以检测这种前导码。使用以下提供的示例实施例，传统移动台能够检测并使用例如图3-4示出的格式中的前导码。

粗定时偏移估计方法

在检测到数据分组到达之后，触发并执行自动增益控制(AGC)(例如，反馈平均输出信号电平，以将增益调整到输入信号电平范围的适当等级)。然后，示例粗定时偏移(CTO)估计器在接收数据分组中找到任意短符号(例如如图3所示，在STF302中)的粗略起始位置。可以通过使用接收信号的自相关特性来确定STF的结尾。例如，根据IEEE802.11n标准，STF包括重复10次的16个采样的样式(SS)。STF中每个16个采样的样式“N_s”与另一样式高度相关，并且可以在接收机处使用。在STF之前发送LTF。对在通信开始发送的这两个训练序列进行设计，以保持接收机的同步。其它无线协议也可以发送其它训练样式。

为了确定STF中样式之一的开始，使用具有等于STF中周期性(即，在这种情况下的N_s)的标签的序列的自相关。接收机将会确定由N_s个采样分离的样式间的相关值，与LTF和/或数据OFDM符号接收时段相比，在STF接收时段期间的相关值较高。在STF接收时段的结尾，相关值开始减小，因为不会为后续信号保持定期样式。这使自相关能够用于确定STF的粗略结尾。注意，可以执行更多操作来确定STF的精确结尾，然而在示例实施例中，粗(粗略)定时偏移估计便已足够。

应用于信号的循环移位不影响自相关，因为接收信号中的每个样式都是相同的，仅在时间上移位。因而，将应用例如自相关原理。

因为由于可能增加特定失真效应和噪声的信道损坏、接收机前端噪声等而影响接收信号，所以使用自相关方法仅可以确定对STF开始的粗略估计。因此，在接收机处可能无法看到样式的精确重复，然而，可以将高度相关数据识别并用作例如可靠定时点(序列的开始或结尾)。

令k为AGC收敛的时刻，并通过粗时间偏移(CTO)估计器(以下图9中描述)馈送采样。根据AGC收敛的时刻k来计算度量S(n)。通过下式计算度量：

$S\left(n\right)=\frac{1}{N_r}\underset{r=0}{\overset{N_r-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\left|P_r\left(n\right)\right|}{\left|R_r\left(n\right)\right|}$         式(2)

其中

$P_r\left(n\right)=\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_r(n+d)y_r^{*}(n+N_s+d)$

$=\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_t(n+d-p)\right|}^2{\left|h_{\mathrm{rt}}\left(p\right)\right|}^2+{\mathrm{\α}}_r\left(n\right)$         式(3)

及

$R_r\left(n\right)=\frac{1}{N_s}\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_r(n+N_s+d)y_r^{*}(n+N_s+d)$

$=\frac{1}{N_s}\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_t(n+d-p)\right|}^2{\left|h_{\mathrm{rt}}\left(p\right)\right|}^2+{\mathrm{\β}}_r\left(n\right)$         式(4)

式(3)定义了接收信号的自相关，式(4)定义了接收信号的功率估计。在计算接收信号的自相关(P_r(n))和功率估计(R_r(n))时，由于在N_s个采样的窗口长度的接收信号上执行滑动窗口自相关而导致信道和频率偏移的影响失效。在式(3)中，α_r(n)是信号与噪声项之间的互相关值。类似地，在式(4)中，β_r(n)是信号与噪声项之间的噪声能量和互相关值之和。

因而，使用式(3)可以确定信号的自相关，并且可以用于式(2)中定义的度量。基于索引n，度量S(n)的值可以采用不同值。例如，

$\begin{array}{cc}S\left(n\right)\≤1& \∀n\≤8N_s\end{array}$

$S\left(n\right)<1\&ForAll;n>8N_s+K,0<K<N_s.$

可以将参数P_r(n)重写为：

$P_r\left(n\right)=\underset{d=0}{\overset{N_s-K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{t=0}{\overset{N_t-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x_t(n+d-p)\right|}^2{\left|h_{\mathrm{rt}}\left(p\right)\right|}^2+{\mathrm{\&alpha;}}_r\left(n\right)$   式(5)

在式(5)中，α_r(n)是信号和噪声项的互相关与STF和LTF中采样之间的互相关之和。由于字段STF和LTF高度不相关，在n＞8N_s时α_r(n)减小，这降低了P_r(n)。度量S(n)将形成台阶(plateau)的端点，由于AWGN和多径衰落条件而导致度量S(n)可能是有噪声的。为了具有平滑的台阶，通过加权滤波器对度量进行滤波，并以下式给出：

S(n)＝γS(n-1)+(1-γ)S(n)     式(6)

其中γ是赋予前一值的加权因子，(1-γ)是施加至于当前度量的权重。

式(6)通过对度量进行滤波以去除噪声，精细化了度量。此外，由于可能的多信道失真和噪声，度量可能不会平滑。因而，例如，也可以通过采用前一采样、并应用具有因子(γ)的加权以及作为赋予当前采样的加权的因子(1-(γ))，来执行平滑功能。

图6是描述了针对数据分组内的数据的开始来确定在粗定时偏移估计中使用的度量的方法的示例步骤的流程图。应当理解，该流程图示出了当前实施例的一种可能的实施方式的功能和操作。在这点上，每个框可以表示包括可由处理器执行的用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令的模块、部分或程序代码的一部分。例如，可以在任意类型的计算机可读介质(如，包括盘或硬驱动的存储设备)上存储程序代码。此外，每个框可以表示连线以执行过程中的特定逻辑功能的电路。按照本领域技术人员所理解，在本申请的示例实施例的范围内包括可选实施方式，其中可以取决于所涉及的功能，与所示出或所讨论的顺序无关地(包括基本同时或逆序)执行功能。

接收机可以具有N_RX个接收天线。可以通过首先确定针对‘N_RX’个接收天线中的每个天线的值，然后对这“N_RX”个值进行平均，来计算式(6)中的度量S’(n)。为了计算第r个接收天线的值，在AGC收敛之后，收集第r个接收天线处接收信号的2N_s(例如，N_s＝16，32个采样)个采样，如框602所示。术语N_s表示例如STF的长度。

接下来，将2N_s个采样分为两部分，每个部分N_s(例如16)个采样，如框604所示。例如，第一部分具有2N_s个采样中的前N_s个采样，第二部分具有其余N_s个采样。然后取第二部分的所有N_s个采样的共轭，如框606所示。

接着，获取前N_s个采样与共轭的N_s个采样的逐采样乘积，如框608所示。长度N_s的乘积采样将会是框608的结果。接下来，计算以上N_s个乘积采样的平均，然后取平均的模(幅值)，以确定时刻‘n’处的|P_r(n)|，如框610所示。

为了确定功率估计，如框612所示，计算第二N_s个采样与在框606中获得的共轭的N_s个采样的逐采样乘积。结果将得到长度N_s的乘积采样。接下来，计算N_s个乘积采样的平均，然后取平均的模(幅值)，以确定时刻‘n’处的|R_r(n)|，如框614所示。

如框616所示，使用在框610和614中获得的值，计算比值该步骤将利用在第r个接收天线接收的信号，给出第r个接收天线处第n时刻的值因此，如框618和620所示，利用在各接收天线接收的接收信号，可以针对所有“N_RX”个接收天线，计算值

接下来，如框620所示，计算针对所有N_RX个接收天线得到的所有“N_RX”个值的平均，这将会提供时刻‘n’的度量值S(n)。例如，可以针对多达9N_s的所有‘n’值，得到度量值S(n)。为了确定度量值S(n+1)，将2N_s窗口移动一个采样，并重复图6中流程图的方法。类似地，可以得到度量值S(n+2)、S(n+3)、S(n+4)，...。此外，在接收的STF部分期间，这些值可能不会恒定在最大值(即，由于噪声)。为了使度量值平滑，在如式(6)所示确定当前度量时，对过去得到的值施加加权值。

在计算式(6)的度量S′(n)(该度量可以被视为接收信号中的自相关值与接收信号中的功率估计的归一化比值)之后，可以计算第二度量(D(n))以与度量S′(n)进行比较。该度量可以用于确定CTO的估计。

第二度量D(n)是2N_s个采样(从时刻k起定义)的窗口上差分信号的平均功率。给出该度量如下：

$D\left(n\right)=\frac{1}{N_r{N}_s}\underset{r=0}{\overset{N_r-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|y_r(n+d)-y_r(n+N_s+d)|}^2$     式(7)

$\&ap;2{\mathrm{\&sigma;}}_v^2$

度量D(n)的值取决于时刻n.式(7)针对n＜8N_s保持为真。针对n＞8N_s+K且K＞0，将度量表示为：

$D\left(n\right)\&ap;2{\mathrm{\&sigma;}}_v^2+\mathrm{\&alpha;}\left(n\right)+\mathrm{\&beta;}\left(n\right)$     式(8)

项α(n)和β(n)分别表示STF和LTF的平均功率。随着n的增加，差分信号的总平均功率将比式(7)中的差分信号增大。这是由于度量D(n)将具有来自LTF的贡献。因而，从时刻n＞8N_s起，随着K的增加，看到了逐渐增大。通过加权平均，对度量执行平滑操作，新的度量给出如下：

D′(n)＝λD′(n-1)+(1-λ)D(n)     式(9)

其中，λ是赋予前一值的加权因子，(1-λ)是施加至当前度量的加权因子。

因而通常，为了确定度量D′(n)，对存储的采样编索引，并减去由N_s的索引差分离的采样。然后，例如，对结果的绝对值进行平方，以确定信号功率，并在时间窗口及各接收机天线上对平方值之和取平均。

图7是描述了针对数据分组内数据的开始来确定在粗定时偏移估计中使用的另一度量的方法的示例步骤的流程图。每个框可以表示包括可由处理器执行的用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令的模块、部分或程序代码的一部分。此外，每个框可以表示连线以执行过程中的特定逻辑功能的电路。

例如，图7的方法可以与图6的方法并行执行，以同时计算度量D(n)和S(n)。在每个时刻，图7的方法同样使用2N_s个采样以确定度量S(n)。

为了确定第r个接收天线的值D_r(n)，在AGC收敛完成之后，收集第r个接收天线处接收信号的2N_s(例如，32)个采样，如框702所示。将2N_s个采样分为两部分，每个部分N_s(例如16)个采样，如框704所示。例如，第一部分具有2N_s个采样中的前N_s个采样，第二部分具有其余N_s个采样。

接下来，如框706所示，计算前N_s个采样和后N_s个采样的逐采样差。将会产生长度为N_s的误差采样。由于假设信道为静态的，信道以相同方式影响第一采样和第二采样，因而仅有的差为噪声。

计算误差采样的幅值平方，以计算信号中噪声的功率，如框708所示。接下来，如框710所示，确定N_s个幅值平方采样的平均，以计算时刻‘n’的D_r(n)。

框710利用在第r个接收天线处接收的信号，提供第r个天线处第n时刻的值D_r(n)。类似地，如框712和714所示，利用在各接收天线处接收的接收信号，可以针对所有‘N_RX’个接收天线，计算值D_r(n)。

接下来，如框716所示，计算针对所有‘N_RX’个接收天线得到的所有D_r(n)值的平均，这将会提供时刻‘n’的度量值D(n)。

可以针对多达9N_s的所有‘n’值，得到度量值D(n)。为了计算度量值D(n+1)，将2N_s窗口移动一个采样，并重复图7中流程图的方法。类似地，可以得到度量值D(n+2)、D(n+3)、D(n+4)，...。为了使度量值平滑，如式(9)所示，对过去的值施加加权值。

(式(6)和(9))的度量S′(n)和D′(n)可以用于确定CTO的估计。图8是针对n的示例值的度量S′(n)和D′(n)的示例图。图8中的实线表示度量S′(n)，图8中的虚线表示度量D′(n)。

在图8中，度量S′(n)是归一化功率，度量D′(n)是噪声功率。根据S′(n)和D′(n)的组合图，从8N_s+1起D′(n)稳定增大，从8N_s+1起S′(n)稳定减小，因为信号相关随时间降低。将两个度量之间的交叉点估计为粗时间。

交叉点将位于[8N_s+1，9N_s]的范围内。以低信噪比(SNR)，度量S′(n)和D′(n)将会是有噪声的并且上下波动，因而选择交叉时刻会提供超出上述提及范围的错误估计，因为由于波动可能导致存在多于一个交叉点。为了避免这一问题，使用某一方法锁定于最可靠点。令M₂为交叉点。然后，在满足以下给出的条件时，将选择M₂作为CTO估计：

D′(M₂)＞D′(n)，n＝{M₂-Q，...，M₂-1，M₂}  式(10)

D′(M₂)＜D′(n)，n＝{M₂，...，M₂+Q-1，M₂+Q}  式(11)

其中Q是用于确保估计不是噪声所导致的错误警报的采样个数。式(10)-(11)的目标是，从交叉时刻M₂起，在D′(n)中可以存在具有小于D′(M₂)的值的连续Q个采样。类似地，式(11)假设在D′(n)中可以存在具有大于D′(M₂)的值的连续Q个采样。在理想信道条件下，例如，索引M₂位于第九短符号的中间，因为前导码仅包括10个短符号，因而第九短符号的中间提供了针对数据分组中的数据的开始的粗估计。如果在信号中不存在噪声，则在第九重复(例如，在第九短符号)处出现交叉。因此，由于噪声，交叉将接近于第九重复。由于M₂是表示粗定时估计的绝对值，例如可以将偏移估计为M₂-8N_s。

因此，上式(10)-(11)有助于避免或检测错误交叉。为此，采用N个采样以确保针对给定数量降低采样度量S′(n)。按照这种方式，可以避免错误交叉(例如，度量可能在“真实”交叉之前接触到某点)。

图9是示出了示例粗定时偏移估计器900的框图。例如，粗定时偏移估计器900在信号采样器902处接收无线信号，信号采样器902对信号进行采样以产生数字信号。信号采样器902向相关框904和功率估计器906输出。相关框904将无线信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值。例如，相关框904执行图6方法中的步骤606-614。通常，例如，相关框904识别接收信号之间的相似性和差异，以有助于识别STF在何处结尾。功率估计器906确定例如无线信号的功率平均、以及无线信号中噪声功率的平均。

相关框904和功率估计器906向处理器908输出。例如，处理器908使用相关值和平均功率值来计算度量S(n)和D(n)。处理器908还计算度量S(n)和D(n)的比值，并基于度量S(n)和D(n)的值来确定无线信号的数据分组中前导码和数据的适当划分。例如，度量S(n)和D(n)的交叉可以被定义为无线信号的数据分组中前导码和数据的适当划分。例如，处理器908通常可以执行图6-7中示出的方法的功能。

精细定时偏移估计方法

在另一示例实施例中，执行附加处理以确定对接收数据分组中的数据开始的精确估计。提供精细定时偏移估计器以确定例如OFDM符号的精确开始。在多径信道条件下，由于可能以非零延迟出现最强路径，因而不可能计算数据的精确开始。在示例实施例中，找到第九SS(其中前导码包括10SS)的开始中的索引，其中在第r个接收天线与第t个发送天线之间信道冲激响应能量之和最大。这可以通过使用例如STF的相关特性和循环移位的优点来实现。

最初，在接收信号和发送信号之间执行互相关。由于CTO估计位于第9个SS的中间，从索引(M₂-8)(例如，(交叉点)-8，这将接近短符号的开始)触发精细定时偏移估计方法。将每个接收天线处的接收信号与所有N_t个发送信号相关联。

令为第r个接收天线处的接收信号，将第r个接收天线与第t个发送天线之间的互相关输出给出如下：

$g_{\mathrm{rt}}\left(n\right)=\left|\frac{1}{N_s}\underset{d=0}{\overset{N_s-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{y}}_r(n+d)x_t^{*}\left(d\right)\right|$     式(12)

其中n从M₂开始，并针对0≤n＜N_s计算g_rt(n)。由于每个接收天线处的接收信号包含循环移位方式的发送信号的多个版本，接收信号与发送信号之间的互相关将会导致多个峰值。每个峰值对应于发送和接收天线之间的总信道能量。将与第一接收天线输出序列的第一峰值相对应的位置定义为精细定时估计。例如，如果粗定时估计M₂＝8N_s+8，并且所有信道冲激响应均具有零延迟的最强路径，则参照以上针对4×4混合模式系统的表1，第一发送天线信号与第一接收天线信号之间的互相关输出g₀₀(n)将具有从8N_s+1，..，8N_s+4的连续的4个峰值。多个峰值可以对应于发送和接收天线之间的不同信道功率。为了选择第一峰值，参照针对混合模式的表1，如下所示计算不同天线配置的度量G₂₂(q)、G₃₃(q)和G₄₄(q)：

$G_{22}\left(q\right)=\underset{r=0}{\overset{1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=0}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{r0}{\left((q+m)\right)}_{N_s}+g_{r1}{\left((12+q+m)\right)}_{N_s}$    式(13)

$G_{33}\left(q\right)=\underset{r=0}{\overset{2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=0}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{r0}{\left((q+m)\right)}_{N_s}+g_{r1}{\left((14+q+m)\right)}_{N_s}$

$+g_{r2}{\left((12+q+m)\right)}_{N_s}$                              式(14)

$G_{44}\left(q\right)=\underset{r=0}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{m=0}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{r0}{\left((q+m)\right)}_{N_s}+g_{r1}{\left((15+q+m)\right)}_{N_s}$

$+g_{r2}{\left((14+q+m)\right)}_{N_s}+g_{r3}{\left((13+q+m)\right)}_{N_s}$                          式(15)

其中q＝0，1，...，15。

在每个接收天线处，将会存在N_t个相关输出，每个输出具有N_t个峰值。首先，在从q＝0，1，...，15的第一接收天线的相关输出序列中执行对所有峰值的相加，这通过运行索引m来执行。针对该接收天线的所有相关输出序列来执行该操作，然后对所有和进行组合。执行该组合，从而将在由于第一发送天线信号而导致的所有相关输出中获得的峰值加到一起。为此，针对除第一相关输出之外的所有相关输出执行偏移，然后将输出相加。在发送天线处施加的循环移位50ns、100ns、150ns和200ns对应于施加在从不同发送信号获得的相关输出处的15、14、13和12的数字移位。针对所有接收天线执行以上操作，然后将输出相加以获得最终度量。

这些度量表示在所有发送和接收天线上的信道功率之和。与度量的绝对值的最大值相对应的索引被定义为精细定时偏移。参照表2，例如，可以针对绿地模式的不同天线配置来获得类似度量。针对不同数量的发送和接收天线，可以通过使用数字移位值来导出类似度量。

在包括传统的基于LTF的估计器的示例中，可以在长符号的长度的64个采样和接收信号之间执行复互相关。在具有所有可能发送信号的所有接收天线上的类似操作将会增加系统的复杂度。这是因为所执行的总的复乘法为N_t×N_r×64×64。在示例实施例中，在短符号长度的16个采样和接收信号之间执行互相关。结果所需的复乘法为N_t×N_r×16×16。

在示例实施例中，精细定时估计方法使用STF样式来执行利用循环移位属性的互相关。例如，在包括两个发送天线和两个接收天线的系统中，第一天线发送信号，第二发送机以根据如表1-3所示的循环移位发送该信号。两个发送天线均发送相同信号，然而，第二天线将信号移位预定循环移位。在第一接收机天线处，接收到来自这两个发送机的信号。信号的开始位置将会不同，然而，组合信号将具有这两个发送信号。为了执行对接收天线处的接收信号的相关，将找到峰值。第一峰值将对应于第一发送机发送信号的位置，第二峰值将对应于第二发送机发送信号的位置。第二接收天线也将识别两个峰值。因而，在所有天线中，可以如以上式(12)所示计算互相关。可以收集互相关采样。

可以对第二相关信号进行移位，以使所有峰值聚到一起，并且可以选择该位置作为例如精细定时偏移估计。如上所述，提供G22(例如，2个交叉天线)、G33(例如，3个天线)，G44(例如，4个天线)。通过互相关，获得一个接收天线处的多个峰值，并且组合所有峰值，从而选择例如最大峰值的位置作为开始采样数据的精细定时偏移估计点。

因此，接收机知道第t个发送天线所发送的STF(例如，10个重复SS样式)将包括适当数量的左移位。为了确定FTO估计，接收机确定接收信号与由第t个发送天线以适当的左移位发送的N_s个采样SS的互相关。第r个接收天线处的接收信号与第t个发送天线发送的N_s个采样SS的互相关是在SS接收期间在第t个发送天线与第r个接收天线之间的信道中扩散的能量的量。可以通过以附加处理计算互相关，来得到作为在SS接收期间在所有发送天线与所有接收天线之间的信道中扩散的能量的最大值的FTO估计度量。例如，在没有信道噪声的情况下，第t个发送天线的N_s采样SS与第r个接收天线处的接收采样的互相关将具有N_TX个峰值，这N_TX个峰值相对于第一发送天线SS无移位出现的第一峰值以(-k)_NS＝N_s-k个采样相间隔，其中，k可以是1、2、3、4中的任何一个，取决于发送天线配置的数量(例如，如表1中包括的)。

作为示例，使用两个发送天线和两个接收天线，当N_s个采样SS无延迟地相关(例如，第一天线传输)时，在n＝0处出现峰值，以及当N_s个采样SS以200ns的延迟相关(例如，第二天线传输的4采样左移位)时，在n＝12处出现峰值。这是针对理想的无信道无噪声条件下的所有接收天线中的相关值的情况。因而，在针对具有相应延迟的各个发送的N_s个采样SS所获得的互相关的峰值之间的数个采样中的间隔根据N_TX配置而改变。

峰值之和将提供在所有发送天线和接收天线上的信道中扩散的能量的最大值。由于信道和噪声效应未知，可以以N_s-k个采样相隔的所有峰值的附近取‘m’个互相关值，并在每个接收天线处相加。在存在信道时，这些值可以与所有N_RX个接收天线处的累积互相关值相加，并且在峰值位置和‘m’个相邻位置处，提供在所有N_TX个天线和所有N_RX个接收天线之间的信道中扩散的能量的最大值。

图10是描述了针对数据分组内数据的开始来确定精细定时偏移估计的方法的示例步骤的流程图。每个框可以表示包括可由处理器执行的用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令的模块、部分或程序代码的一部分。此外，每个框可以表示连线以执行过程中的特定逻辑功能的电路。

图10的方法采用N_TX个发送天线和N_RX个天线配置。步骤将在每个接收天线处执行。最初，在第r个接收天线处，从远离CTO估计的‘L’个采样的位置开始收集N_s个采样，如框1002所示。例如，如上所述，由于CTO估计位于第9个SS的中间，可以从将会接近短符号的开始的索引(M₂-8)(例如，(交叉点)-8)触发精细定时偏移估计方法。

接下来，如框1004所示，确定第t个发送天线发送的STF的N_s个采样SS的循环偏移。如框1006所示，取N_s个采样的复共轭。如框1008所示，执行N_s个采样的复共轭与N_s个采样的逐采样相乘。结果得到N_s个乘积采样。如框1010所示，确定乘积采样的平均，并计算模。该模对应于如式12所示在时刻n处的平均互相关值g_rt(n)。

重复框1002-1010内的步骤，以例如通过基于所聚焦的发送天线的循环移位来适当地改变框1004中的N_s个采样SS来得到时刻n处的N_TX个互相关值{g_r1(n)，g_r2(n)，...，g_rNTX(n)}，如框1012和1014所示。

N_TX个互相关值是针对所有值n＝0，1，...，N_s-1得到的。因此，在第r个接收天线处，得到总的(N_s*N_TX)个相关值(即，在每个接收天线处的N_s个互相关值的N_TX个集合)。针对n＝1，2，3，...，N_s-1，为了计算接收天线处的N_TX个互相关值，通过例如向先前收集的N_s个采样增加一个接收采样，并删除第一采样，改变步骤1002处的输入采样。

接下来，如框1016所示，在N_s个互相关值集合的每个中，从将会出现峰值的位置‘v’取‘m’个值。由于信道和噪声效应未知，可以以N_s-k个采样相隔的所有峰值的附近取‘m’个互相关值，并在每个接收天线处相加。例如，峰值位置针对不同的N_s个互相关值集合和不同的TX天线配置而改变。以下的表4描述了例如基于定义了采样数的索引值的出现峰值的示例位置。表5描述了基于发送机/接收机配置的“m”的示例值。

表4

采样编号	NTX\RX	‘m’
			1	2\2	5
2	3\3	5
			3	4\4	4

表5

选择每个集合处的数个‘m’相关值，并计算N_TX个“m”值之和，以获得在所有N_TX个天线与第r个接收天线之间的信道中扩散的能量，如框1018所示。

如框1020和1022所示，针对每个接收天线重复框1016和1018(即，计算在所有发送天线和所有接收天线之间的信道中扩散的能量，产生N_RX个这样的值)。将所有N_RX个值相加，以例如取决于TX-RX配置而获得式13-15中的度量。为了获得N_s个度量值，将‘v’索引位置改变到‘v+1’、‘v+2’、...、v+N_s-1。如框1026所示，例如，最大度量值的索引将提供在第9个SS中的FTO估计。

在示例FTO估计器中，找到在数据分组的短训练字段(STF)的第9个短符号(SS)中开始的索引，其中第r个接收天线与第t个发送天线之间的信道冲激响应能量之和最大。由于重复10个短符号(SS)，期望粗定时偏移以粗略地指示将与第10个SS的起点相对应的STF的结尾。由于CTO估计方法中的限制，将会在第9个和第10个SS之间的某处执行粗同步。并且，在FTO方法中，例如，可以识别第9个SS的开始。

图11是示出了包括互相关框1102、功率估计器1104和处理器1106的示例精细定时偏移估计器1100的框图。互相关框1102接收无线信号的采样。无线信号的采样包括发送信号的多个版本，每个版本是发送信号的循环移位版本。互相关框1102确定发送信号的多个版本之间的互相关，以产生与发送天线个数相等的数个峰值。每个峰值对应于发送和接收天线之间的总信道能量。

功率估计器1104也接收无线信号的采样，并确定接收天线与发送天线之间的信道冲激响应能量。功率估计器1104和互相关框1102向处理器1106输出。处理器1106确定实质上共同对多个峰值进行移位所需的索引值。该索引对应于精细定时偏移量，该精细定时偏移量定义了每个信号的数据分组帧格式中的前导码和数据的适当划分。通常，处理器1106可以执行例如图10的方法的功能。

示例

使用针对如图3所示的多天线情况的混合模式的前导码来执行仿真。MIMO信道模型可以用于测量系统的性能。信道模型表征针对使用多输入和多输出的系统的室内无线电条件。用于仿真的标准化频率偏移位于针对20MHz带宽的[-2:2]之间的范围内。

测量根据示例CTO估计方法所识别并获得的、如上所述处于[0，N_s-1]范围内的前导码的概率，并将其与根据基于相关的技术所获得的粗定时偏移的概率进行比较，在基于相关的技术中，获得度量S(n)并使用阈值0.45对CTO进行估计。用于该仿真的信道模型是信道D，添加AWGN以获得8dB的SNR。在针对度量S′(n)和D′(n)执行的平滑操作中使用的权重为0.5。图12示出了仿真结果。该图指示所获得的CTO估计在[0，N_s-1]的范围内良好。这可以定义为示例CTO估计器的估计精度。尽管基于阈值的CTO的概率很高，但是在估计精度[0，N_s-11之外存在更多数量的CTO估计。然而例如，所提出的示例技术的CTO估计在估计精度之内。例如，在图12中，将根据基于阈值的估计器与根据所提出的示例估计器所获得的CTO估计的概率进行比较。可以确定哪个估计器在[0，N_s-1](例如[0，15])的估计精度内具有更多数量的CTO估计。在图12中，基于阈值的CTO估计器在估计精度之外具有更多的估计数量，而所提出的示例估计器的所有估计几乎都在[0，N_s-1]内。因此，针对精细定时偏移估计使用短训练字段提供了期望的结果。

图13是示出了针对2×2系统的比较后的根据示例的所提出方法和根据CTO阈值方法所获得的估计精度内的CTO估计的概率的另一示例图。与阈值CTO估计方法相比，示例CTO在较低SNR值处执行得更好。在较低SNR值处，可能存在选择度量的错误交叉点的高概率。但是由于在式(10)和(11)中给出的条件，选择正确的交叉点。为了仿真目的，向参数Q赋值为8。图13中绘出了使用示例CTO估计器的3×3和4×4天线配置系统的类似概率曲线。例如，随着天线数目的增加，补充空间分集，从而针对更高天线配置获得更高性能。

图14中绘出了根据这里的示例方法针对不同MIMO信道模型获得的[0，N_s-1]内的CTO估计的概率。例如，针对所有信道模型，在12dB SNR获得最大概率。

将仅使用STF的示例FTO估计器的性能与使用LTF的FTO估计器的性能进行比较。在图15中，利用这里描述的示例方法和使用LTF训练序列的技术针对2×2系统绘出估计精度内的FTO的概率。例如，在[0，3]的范围内定义估计精度。这里所描述的示例方法的估计概率大致与计算复杂的基于LTF的技术的估计概率相同。这是由于，CTO估计在[0，N_s-1]的估计精度内，并且为了检测第一峰值而补充循环移位。例如，针对绿地模式的2×2配置，获得相同性能。在图15中，针对混合模式的3×3和4×4系统绘出估计精度内的FTO估计概率。也可以观察到绿地模式的其它天线配置的类似性能。

这里描述的示例实施例涉及空中调制技术，如IEEE802.11n标准协议。然而，示例实施例还应用于例如其它MIMO-OFDM系统或使用类似前导码结构的其它调制标准。

图16是示出了被设置为如上所述计算数据分组中的数据开始的粗定时偏移和/或精细定时偏移估计的示例计算设备1600的框图。在非常基本的配置1601中，计算设备1600典型地包括一个或多个处理器1610和系统存储器1620。存储总线1630可以用于在处理器1610与系统存储器1620之间通信。

取决于期望配置，处理器1610可以具有任何类型，包括但不限于微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信号处理器(DSP)或其任意组合。处理器1610可以包括多于一级的缓存，如一级缓存1611和二级缓存1612、处理器内核1613和寄存器1614。处理内核1613可以包括算术逻辑单元(ALU)、浮点单元(FPU)、数字信号处理内核(DSP内核)或其任意组合。存储控制器1615还可以与处理器1610一起使用，或在一些实施方式中，存储控制器1615可以是处理器1610的内部部件。

根据所期望的配置，系统存储器1620可以是任意类型，包括但不限于易失性存储器(如，RAM)、非易失性存储器(如ROM、闪存等)或其任意组合。系统存储器1620典型包括操作系统1621、一个或多个应用程序1622和程序数据1624。应用程序1622包括几何和材料建模、以及可以被设置为创建对象的分形曲线表示的分形曲线选择算法1623。程序数据1624包括几何和材料模型数据1625。在一些示例实施例中，应用程序可以被设置为与操作系统1621上的程序数据1624一起操作。所描述的基本配置通过虚线1601内的那些组件在图16中示出。

计算设备1600可以具有额外特征或功能以及额外接口，以有助于基本配置1601与任意所需设备和接口之间进行通信。例如，总线/接口控制器1640可以有助于基本配置1601与一个或多个数据存储设备1650之间经由存储接口总线1641进行通信。数据存储设备1650可以是可移除存储设备1651、不可移除存储设备1652或其组合。可移除存储设备和不可移除存储设备的示例包括磁盘设备(如软盘驱动器和硬盘驱动器(HDD))、光盘驱动器(如紧致盘(CD)驱动器或数字通用盘(DVD)驱动器)、固态驱动器(SSD)以及磁带驱动器，这仅仅是极多例子中的一小部分。示例计算机存储介质可以包括以任意信息存储方法和技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质，如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。

系统存储器1620、可移除存储设备1651和不可移除存储设备1652均是计算机存储介质的示例。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术，CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储设备，磁盒、磁带、磁盘存储设备或其他磁存储设备，或可以用于存储所需信息并可以由计算设备1600访问的任意其他介质。任何这种计算机存储介质可以是设备1600的一部分。

计算设备1600还可以包括接口总线1642，以有助于各种接口设备(例如，输出接口、外围设备接口和通信接口)经由总线/接口控制器1640与基本配置1601进行通信。示例输出设备1660包括图形处理单元1661和音频处理单元1662，其可被配置为经由一个或多个A/V端口1663与多种外部设备(如显示器或扬声器)进行通信。示例外围设备接口1670包括串行接口控制器1671或并行接口控制器1672，它们可被配置为经由一个或多个I/O端口1673与外部设备(如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备等))或其他外围设备(例如，打印机、扫描仪等)进行通信。示例通信接口1680包括网络控制器1681，其可以被设置为经由一个或多个通信端口1682与一个或多个其他计算设备1690通过网络通信进行通信。通信连接可以是通信介质的一个示例。通信介质典型地可以由调制数据信号(如载波或其他传输机制)中的计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据来体现，并可以包括任意信息传送介质。“调制数据信号”可以是通过设置或改变一个或多个特性而在该信号中实现信息编码的信号。例如，但并非限制性地，通信介质可以包括有线介质(如有线网络或直接布线连接)、以及无线介质(例如声、射频(RF)、微波、红外(IR)和其他无线介质)。这里所使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质。

计算设备1600可以实现为小体积便携式(或移动)电子设备的一部分，如蜂窝电话、个人数据助理(PDA)、个人媒体播放设备、无线web浏览设备、个人耳机设备、专用设备或包括任意上述功能的混合设备。计算设备1600也可以实现为个人计算机，包括膝上型计算机和非膝上型计算机配置。

尽管已经在此公开了多个方案和实施例，但是本领域技术人员应当明白其他方案和实施例。这里所公开的多个方案和实施例是出于说明性的目的，而不是限制性的，本公开的真实范围和精神由所附权利要求表征。

本公开不限于在本申请中描述的具体示例，这些具体示例意在说明不同方案。本领域技术人员清楚，不脱离本公开的精神和范围，可以做出许多修改和变型。本领域技术人员根据之前的描述，除了在此所列举的方法和装置之外，还可以想到本公开范围内功能上等价的其他方法和装置。这种修改和变型应落在所附权利要求的范围内。本公开应当由所附权利要求的术语及其等价描述的整个范围来限定。应当理解，本公开不限于具体方法、试剂、化合物组成或生物系统，这些都是可以改变的。还应理解，这里所使用的术语仅用于描述具体示例的目的，而不应被认为是限制性的。

至于本文中任何关于多数和/或单数术语的使用，本领域技术人员可以从多数形式转换为单数形式，和/或从单数形式转换为多数形式，以适合具体环境和应用。为清楚起见，在此明确声明单数形式/多数形式可互换。

本领域技术人员应当理解，一般而言，所使用的术语，特别是所附权利要求中(例如，在所附权利要求的主体部分中)使用的术语，一般地应理解为“开放”术语(例如，术语“包括”应解释为“包括但不限于”，术语“具有”应解释为“至少具有”等)。本领域技术人员还应理解，如果意在所引入的权利要求中标明具体数目，则这种意图将在该权利要求中明确指出，而在没有这种明确标明的情况下，则不存在这种意图。例如，为帮助理解，所附权利要求可能使用了引导短语“至少一个”和“一个或多个”来引入权利要求中的特征。然而，这种短语的使用不应被解释为暗示着由不定冠词“一”或“一个”引入的权利要求特征将包含该特征的任意特定权利要求限制为仅包含一个该特征的实施例，即便是该权利要求既包括引导短语“一个或多个”或“至少一个”又包括不定冠词如“一”或“一个”(例如，“一”和/或“一个”应当被解释为意指“至少一个”或“一个或多个”)；在使用定冠词来引入权利要求中的特征时，同样如此。另外，即使明确指出了所引入权利要求特征的具体数目，本领域技术人员应认识到，这种列举应解释为意指至少是所列数目(例如，不存在其他修饰语的短语“两个特征”意指至少两个该特征，或者两个或更多该特征)。另外，在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解，实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书还是附图中，都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如，短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。

另外，在以马库什组描述本公开的特征或方案的情况下，本领域技术人员应认识到，本公开由此也是以该马库什组中的任意单独成员或成员子组来描述的。

本领域技术人员应当理解，出于任意和所有目的，例如为了提供书面说明，这里公开的所有范围也包含任意及全部可能的子范围及其子范围的组合。任意列出的范围可以被容易地看作充分描述且实现了将该范围至少进行二等分、三等分、四等分、五等分、十等分等。作为非限制性示例，在此所讨论的每一范围可以容易地分成下三分之一、中三分之一和上三分之一等。本领域技术人员应当理解，所有诸如“直至”、“至少”、“大于”、“小于”之类的语言包括所列数字，并且指代了随后可以如上所述被分成子范围的范围。最后，本领域技术人员应当理解，范围包括每一单独数字。因此，例如具有1～3个单元的组是指具有1、2或3个单元的组。类似地，具有1～5个单元的组是指具有1、2、3、4或5个单元的组，以此类推。

尽管已经在此公开了多个方案和实施例，但是本领域技术人员应当明白其他方案和实施例。这里所公开的多个方案和实施例是出于说明性的目的，而不是限制性的，本公开的真实范围和精神由所附权利要求表征。

Claims (15)

1.一种用于同步数据分组的无线传输的方法，所述方法包括：

接收多个信号，每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式，其中前导码包括重复多次的符号序列的样式；

将多个信号内的符号序列的样式相关，以产生相关值；

计算多个信号的第一度量，所述第一度量是多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值；

计算第二度量，所述第二度量定义了多个信号中的噪声的功率平均；以及

基于第一度量和第二度量的值，确定每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过加权滤波器来对第一度量进行滤波，以使第一度量的值随着相关值减小而收敛。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

在多个接收天线处接收多个信号；

针对多个接收天线中的每一个，计算所述多个信号的第一度量，以产生多个第一度量值；

对多个第一度量值取平均；

针对多个接收天线中的每一个，计算所述多个信号的第二度量，以产生所述多个第二度量值；以及

对所述多个第二度量值取平均。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中在短符号序列的样式中包括N_s个采样，所述方法还包括：

收集多个信号中的每一个的2N_s个采样；

将2N_s个采样划分为包括2N_s个采样中的前N_s个采样的第一部分和包括其余N_s个采样的第二部分；

计算所述第二部分的所有N_s个采样的共轭；

执行所述第一部分的前N_s个采样与共轭的N_s个采样的逐采样相乘，以产生N_s个乘积采样；

计算N_s个乘积采样的平均；以及

计算N_s个乘积采样的平均的模，以确定所述多个信号的相关值的平均。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中在短符号序列的样式中包括N_s个采样，所述方法还包括：

收集多个信号中的每一个的2N_s个采样；

将2N_s个采样划分为包括2N_s个采样中的前N_s个采样的第一部分和包括其余N_s个采样的第二部分；

计算所述第二部分的所有N_s个采样的共轭；

执行包括其余N_s个采样的所述第二部分与共轭的N_s个采样的逐采样相乘，以产生N_s个乘积采样；

计算N_s个乘积采样的平均；以及

计算N_s个乘积采样的平均的模，以确定所述多个信号的功率平均。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中在短符号序列的样式中包括N_s个采样，所述方法还包括：

收集多个信号中的每一个的2N_s个采样；

将2N_s个采样划分为包括2N_s个采样中的前N_s个采样的第一部分和包括其余N_s个采样的第二部分；

执行包括前N_s个采样的第一部分和包括其余N_s个采样的第二部分的逐采样差，以产生N_s个误差采样；

计算N_s个误差采样中的每一个的幅值平方；以及

计算N_s个幅值平方采样的平均，以确定信号中噪声的功率平均。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：将第一度量与第二度量之间的交叉点确定为每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

确定定义了多个信号中的噪声功率平均的第二度量在交叉点处的值大于定义了多个信号中的噪声功率平均的第二度量在小于交叉点处的值；

确定定义了多个信号中的噪声功率平均的第二度量在交叉点处的值小于定义了多个信号中的噪声功率平均的第二度量在大于交叉点处的值；以及

验证第一度量与第二度量之间的交叉点是每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定前导码中的接收天线和发送天线之间的信道冲激响应能量之和为最大的索引。

10.根据权利要求1所述的方法，其中多个信号中的每个信号包括发送信号的多个版本，其中每个版本是发送信号的循环移位版本，所述方法还包括：

确定发送信号的多个版本之间的互相关，以产生与发送天线个数相等的数个峰值，其中每个峰值对应于发送和接收天线之间的总信道能量；以及

确定实质上将数个峰值共同移位所需的索引值，其中该索引对应于精细定时偏移量，所述精细定时偏移量定义了每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

11.根据权利要求1所述的方法，其中多个信号中的每个信号包括发送信号的多个版本，每个版本是发送信号的循环移位版本，所述方法还包括：

在多个接收天线接收多个信号；

在每个接收天线处，确定发送信号的多个版本之间的互相关，以产生与发送天线个数相等的数个峰值，每个峰值对应于发送信号移位到的位置；

在每个接收天线处，通过对相关输出进行移位，以使得峰值基本匹配，来组合发送信号的多个版本的互相关，以产生组合互相关；

将每个天线的组合互相关相加，以产生第三度量；以及

将第三度量内的最大峰值的位置识别为精细定时偏移量，所述精细定时偏移量定义了每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

12.一种用于同步数据分组的无线传输的系统，包括：

用于接收多个信号的装置，其中每个信号具有包括前导码和数据的数据分组帧格式，前导码包括重复多次的符号序列的样式；

用于将多个信号内的符号序列的样式相关以产生相关值的装置；

用于计算多个信号的第一度量的装置，所述第一度量是多个信号的相关值的平均与多个信号的功率平均的比值；

用于计算第二度量的装置，所述第二度量定义了多个信号中的噪声的功率平均；以及

用于基于第一度量和第二度量的值确定每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分的装置。

13.根据权利要求12所述的系统，其中多个信号中的每个信号包括发送信号的多个版本，其中每个版本是发送信号的循环移位版本，所述系统还包括：

用于在多个接收天线接收多个信号的装置；

用于在每个接收天线处确定发送信号的多个版本之间的互相关以产生与发送天线个数相等的数个峰值的装置，每个峰值对应于发送信号移位到的位置；

用于在每个接收天线处通过对相关输出进行移位以使得峰值基本匹配来组合发送信号的多个版本的互相关、以产生组合互相关的装置；

用于将每个天线的组合互相关相加以产生第三度量的装置；以及

用于将第三度量内的最大峰值的位置识别为精细定时偏移量的装置，所述精细定时偏移量定义了每个信号的数据分组帧格式中前导码和数据的适当划分。

14.根据权利要求12或13所述的系统，其中所述系统是多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)接收机。

15.根据权利要求12或13所述的系统，还包括：

用于在多个接收天线处接收多个信号的装置；

用于针对多个接收天线中的每一个计算所述多个信号的第一度量以产生多个第一度量值的装置；

用于对多个第一度量值取平均的装置；

用于针对多个接收天线中的每一个计算所述多个信号的第二度量以产生所述多个第二度量值的装置；以及

用于对所述多个第二度量值取平均的装置。