CN102972000A

CN102972000A - 用于增强信道估计的方法和装置

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Publication number: CN102972000A
Application number: CN2010800662562A
Authority: CN
Inventors: 郭志恒; 王亥; 张瑞齐
Original assignee: Ericsson China Communications Co Ltd
Current assignee: Ericsson China Communications Co Ltd
Priority date: 2010-02-17
Filing date: 2010-02-17
Publication date: 2013-03-13
Anticipated expiration: 2030-02-17
Also published as: TW201215055A; EP2537310A4; JP2013520113A; JP5461713B2; US8462904B2; EP2537310A1; CN102972000B; US20110206169A1; TWI539778B; SG183306A1; EP2537310B1; WO2011100858A1

Abstract

有噪声的频域信道估计（H _in）增强器（24）包括过采样器（30），过采样器（30）配置成将有噪声的频域信道估计（H _in）变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计（h）。过采样器（30）连接到去交织器（32），去交织器（32）配置成将时域信道估计（h）划分成m个去交织的子向量（h _i）。去交织器（32）连接到抑制器（34），抑制器（34）配置成抑制来自每个去交织的子向量（h _i）的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量（h ' _i）。抑制器（34）连接到选择器（36），选择器（36）配置成选择与最高信噪比（γ _i）相关联的噪声抑制的子向量（h ' _i ₀）。选择器（36）连接到离散傅里叶变换器（38），离散傅里叶变换器（38）配置成将选择的噪声抑制的子向量（h ' _i ₀）变换成噪声抑制的初步频域信道估计（H '）。离散傅里叶变换器（38）连接到移相器（40），移相器（40）配置成对噪声抑制的初步频域信道估计（H '）的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计（H _out）。

Description

用于增强信道估计的方法和装置

技术领域

本发明一般涉及无线电通信系统中的信道估计，并且尤其涉及有噪声的频域信道估计的增强。

背景技术

正交频分复用（OFDM）是用于抗多径衰落和用于移动无线信道上的高比特率传输的有效技术。在OFDM系统中，整个信道被划分成许多窄的子信道，这些窄的子信道被并行发射，由此增加符号长度并减少符号间干扰（ISI）。信道估计已经被广泛用于提高OFDM系统的性能。它对于分集合并、相干检测和空时编码是至关重要的。已经在文献中提出各种OFDM信道估计方案：

●最小二乘（LS）或线性最小均方误差（LMMSE）估计是已经在参考文献[1]中提出的基于频域的信道估计方法。

●参考文献[2]引入额外的离散傅里叶变换（DFT）处理来获得LS估计的信道的频率响应。与参考文献[1]中的频域估计方法相比，变换域估计方法使用信道的时域特性。

●参考文献[3]描述了基于离散余弦变换而不是DFT的信道估计方法。

然而，在诸如正交频分多址（OFDMA）系统的许多应用中，仅可得到完整的频率响应的一部分的信道估计（由于每个用户仅接入可用频谱的一部分），而且在时域中的信道脉冲响应的估计不能根据常规的基于DFT的方法来获得。在部分频率响应的离散傅里叶逆变换（IDFT）之后，在时域中信道脉冲响应将泄漏到所有的抽头。因为噪声和泄漏功率混合在一起，所以常规的DFT方法将不仅消除噪声，而且释放有用的但是泄漏的信道功率。

发明内容

本发明的一般目的是增强有噪声的频域信道估计。

该目的根据所附的权利要求书来达到。

根据本发明的增强有噪声的频域信道估计的方法包括以下步骤：

●将有噪声的频域信道估计变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计。

●将时域信道估计划分成m个去交织的子向量。

●抑制来自每个去交织的子向量的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量。

●选择与最高信噪比相关联的噪声抑制的子向量。

●将选择的噪声抑制的子向量转换成噪声抑制的初步频域信道估计。

●对噪声抑制的初步频域信道估计的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计。

根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器包括：

●过采样器，配置成将有噪声的频域信道估计变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计。

●去交织器，配置成将时域信道估计划分成m个去交织的子向量。

●抑制器，配置成抑制来自每个去交织的子向量的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量。

●选择器，配置成选择与最高信噪比相关联的噪声抑制的子向量。

●离散傅里叶变换器（38），配置成将选择的噪声抑制的子向量变换成噪声抑制的初步频域信道估计。

●移相器，配置成对噪声抑制的初步频域信道估计的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计。

根据本发明的无线电通信系统接收器包括这样的有噪声的频域信道估计增强器。

附图说明

本发明，连同其进一步的目的和优点可以通过参照以下与附图一起考虑的描述而得到最好的理解，其中：

图1是示出有噪声的频域信道估计的示例的功率谱的图；

图2是示出对应于图1的有噪声的频域信道估计在根据本发明的实施例进行增强之后的功率谱的图；

图3是示出根据本发明的方法的流程图；

图4是示出根据本发明的方法的实施例的流程图；

图5是示出对应于图1的有噪声的频域信道估计在零填充之后的功率谱的图；

图6是示出对应于图5的零填充的信道估计的IDFT的功率分布的图；

图7a-c是示出对应于图6的根据时域估计获得的去交织的子向量的功率分布的图；

图8a-c是示出对应于图7a-c的噪声抑制的去交织的子向量的功率分布的图；

图9是包括根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器的无线电接收器的框图；

图10是示出根据本发明的增强器的实施例的框图；

图11是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的过采样器的实施例的框图；

图12是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的过采样器的另一实施例的框图；

图13是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的抑制器的实施例的框图；

图14是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的选择器的实施例的框图；

图15是示出通过本发明获得的改进的图；

图16是示出通过本发明获得的改进的另一方面的图；以及

图17是示出通过本发明获得的改进的又一方面的图。

具体实施方式

以下的描述将参考例如长期演进（LTE）系统的OFDMA来描述本发明的原理。然而，相同的原理也可以应用于诸如WCDMA系统的其它系统。

在时域中，由于子载波之间的相关性，信道功率的大部分被集中到信道脉冲响应中的头几个抽头上。然而，如果仅将资源块（RB）中的一个或少量分配给用户，则时间分辨率将是低的，并且因此信道路径可能彼此分离得不够。此外，由于不合适的采样位置，在时域中信道功率的一些可能到处泄漏。因此，如果采样位置不是最优的，则难以要将信道功率泄漏与噪声区分开来。下面提出的解决方案是基于虚拟过采样（virtual over-sampling）来对采样位置进行微调。它模仿在频域中通过相位旋转的实际过采样的效果。

假设长度N的有噪声的频域信道估计

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE002

（1）

是可得到的，例如，作为频域中的LS信道估计方法的结果，或作为得到频域信道估计的任何其它方法的结果。

图1是示出这样的有噪声的频域信道估计H _in的示例的功率谱的图。

图2是示出图1中的有噪声的频域信道估计在根据本发明进行增强之后的功率谱的对应图，本发明导致增强的频域信道估计H _out。注意，信道估计H _out的功率谱比原始信道估计H _in功率谱平滑得多。

图3是示出根据本发明的方法的流程图。在图3中的步骤S1中，将有噪声的频域信道估计H _in变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计，即m=2，3，4，…。步骤S2将时域信道估计划分成m个去交织的子向量。步骤S3抑制来自每个去交织的子向量的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量。步骤S4选择与最高信噪比相关联的噪声抑制的子向量。步骤S5将选择的噪声抑制的子向量转换成噪声抑制的初步频域信道估计。步骤S6对噪声抑制的初步频域信道估计的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计H _out。

图4是示出根据本发明的方法的实施例的流程图。在步骤S11中，如图5中所示，用（m-1）N个零对原始信道估计H _in进行零填充（在示例中，假设m=3）。步骤S12然后根据下式对零填充的信道估计执行m·N点的IDFT：

（2）

其中与过采样率m相乘是为了在零填充之后在时域中保持相同的功率（这是可选的，相应的补偿可以在过程中的后期执行，例如，在下面描述的最后的步骤S22）。图6示出零填充的原始信道估计H _in的IDFT h的功率分布。

描述的步骤S11+S12示出图3中的步骤S1的一种可能的实现。另一种可能性是，对有噪声的频域信道估计H _in执行N点的IDFT以形成有噪声的时域信道估计，在有噪声的时域信道估计的每个样本之后填充m-1个零，以及对零填充的有噪声的时域信道估计进行低通滤波。

在图4中的步骤S13根据下式将时域信道估计h去交织成m个去交织的子向量h _i：

(3)

其中

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE008

，

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE010

是“天棚”函数，

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE012

是“地板”函数。

图7a-c中示出得到的子向量h _-1、h ₀、h ₁的功率分布。

h ₀对应于H _in的N点的IDFT，子向量h _i可以被认为是h ₀的循环移位分数位移（fractional shift）i/m的形式，即，

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE014

其中 * 表示循环卷积。

步骤S14确定每个子向量h _i的峰值功率抽头的位置n _max,i。优选地，假设系统延迟是在循环前缀（CP）的长度内，则峰值搜索限于n=[0，L]和n=[N-L，N-1]。这里L是假设的可以是CP的等效长度（equivalent length）的信道长度。在示例中使用了L=2。

步骤S15根据下式估计每个子向量hi的噪声电平εi：

Figure 2010800662562100002DEST_PATH_IMAGE016

（4）

即，它确定峰值区域之外的抽头的平均功率。

在（4）中，ε _i是噪声的功率和泄漏的功率。因此，当泄漏越多时，ε _i将越大而估计的信道功率将越小。

如果使能上行链路多用户多输入多输出（MU-MIMO），则应该相应地调整上面（4）中的噪声位置

以去掉由于MU-MIMO而被循环移位的参考信号序列占据的位置。

步骤S16为i的每个值设置阈值以拾取有效信道路径。阈值被设置为Tε _i，其中T是常数，能够根据模拟来获得以达到最佳性能。作为典型示例，T=2，但是通常T具有在区间[1.5，2.5]中的值。

在已经设置阈值Tε _i之后，步骤S17根据下式来抑制h _i中的有噪声的抽头：

（5）

这抑制具有低于各自的噪声阈值Tε _i的功率并且位置是与确定的各自的位置n _max,i相距信道长度L之内（在循环的意义上，其中抽头N-1与抽头0相邻）的抽头和位置不是与确定的各自的位置n _max,i相距信道长度L之内的抽头，但是不改变峰值功率抽头。在图8a-c中示出了获得的子向量h ' _-1、h ' ₀、h ' ₁的功率分布。注意，仅有在各自的峰值功率抽头周围的足够强的抽头在抑制之后继续存在。

步骤S18按照下式估计每个子向量h ' _i的信号功率P' _i：

步骤S19按照下式为每个子向量h ' _i计算信噪比（SNR）：

（6）

步骤S20选择具有最高SNRγ _i的子向量h ' _i0，即，

（7）

步骤S21根据下式对选择的子向量h ' _i0执行N点的DFT（在示例中i0 = -1）

（8）

因为h ' _i0对应于h ₀的循环移位分数位移i0/m的形式，所以将频域中的相位旋转加到H '的抽头上以补偿该时移。因此，步骤S22根据下式对H '的抽头进行相位调整：

（9）

在图2中示出了该增强的频域信道估计H _out的功率谱。

增强的信道估计H _out将用于数据解调和其它需要信道估计的用途。估计的系统延迟是n _max,i0+ i0/m。

至于（虚拟）过采样率m的选择，高的过采样率对于系统性能总是好的，但是它增加了计算复杂性。因此，在性能和成本之间进行权衡是优选的。

窄的用户带宽和高的SNR操作级别将要求高的过采样率以使信道功率泄漏造成的信号与干扰和噪声比（SINR）降级最小。典型地，较高阶的调制和高的编码率需要高的SNR，以及在例如专用的室内系统（in-building-system）的单个天线情况下的每天线SNR高于在多个接收天线的情况下的每天线SNR。

对于给定的SNR和用户带宽（对应于N的值），对于过采样率m，由于信道功率泄漏引起的SINR降级可以按照下式计算：

其中

上面的计算可以针对不同的过采样率m来执行。对于给定的SNR和用户带宽，将满足SINR降级要求（即，降级不高于预定值）的最低的过采样率选择为虚拟过采样率m。可以相应地构建最优过采样率的查找表，SNR和用户带宽（用N表示）作为表中的索引。

图9是示出包括根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器的无线电接收器（在示例中为LTE接收器）的框图。接收上行链路信号的天线连接到无线电设备10，无线电设备10将信号向下变换至基带并将它们转发到解调器12。解调器12将接收的符号变换成调制的数据符号，调制的数据符号被解映射成比特软值。在解映射之后，解调器12将比特软值转发到解码器14，解码器14对它们进行解码。解调器12包括连接到均衡器18的信道估计器16。将来自均衡器18的均衡的调制的数据符号转发到解映射器20，解映射器20将它们解映射成比特软值。信道估计器16包括频域信道估计器22和根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器24。估计器22生成有噪声的频域信道估计，由增强器24根据上面描述的原理来增强有噪声的频域信道估计。

图10是示出根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器24的实施例的框图。增强器24包括过采样器30，过采样器30配置成将有噪声的频域信道估计H _in变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计h。过采样器30连接到去交织器32，去交织器32配置成将时域信道估计h划分成m个去交织的子向量h _i。去交织器32连接到抑制器34，抑制器34配置成抑制来自每个去交织的子向量h _i的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量h ' _i。抑制器34连接到选择器36，选择器36配置成选择与最高信噪比γ _i相关联的噪声抑制的子向量h ' _i0。选择器36连接到离散傅里叶变换器38，离散傅里叶变换器38配置成将选择的噪声抑制的子向量h ' _i0变换成噪声抑制的初步频域信道估计H '。离散傅里叶变换器38连接到移相器40，移相器40配置成对噪声抑制的初步频域信道估计H '的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计H _out。在示出的实施例中，选择器36使用的噪声电平ε _i从抑制器34获得，抑制器34已经确定噪声电平ε _i以设置阈值Tε _i。选择器36还将选择的索引i0转发给移相器40。

图11是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的过采样器30的实施例的框图。过采样器30的该实施例包括零填充器42，零填充器42配置成用（m-1）·N个零来零填充有噪声的频域信道估计H _in。零填充器42连接到IDFT 44，IDFT 44配置成对零填充的有噪声的频域信道估计H _in执行m·N点的离散傅里叶逆变换。

图12是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的过采样器30的另一实施例的框图。过采样器30的该实施例包括IDFT 46，IDFT 46配置成对有噪声的频域信道估计H _in执行N点的离散傅里叶逆变换。IDFT 46连接到零填充器48，零填充器48配置成在有噪声的时域信道估计的每个样本之后填充m-1个零。零填充器48连接到低通滤波器50，低通滤波器50配置成对零填充的有噪声的时域信道估计进行低通滤波。

图13是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的抑制器34的实施例的框图。抑制器34的该实施例包括位置检测器52，位置检测器52配置成为每个交织的子向量h _i确定各自的峰值功率抽头的位置。位置检测器52连接到阈值检测器54，阈值检测器54配置成为每个子向量h _i检测各自的噪声阈值Tε _i。阈值检测器54连接到抽头噪声抑制器56，抽头噪声抑制器56配置成抑制具有低于各自的噪声阈值Tε _i的功率并且位置是与确定的各自的位置相距预先确定的信道长度L之内（在循环的意义上，其中抽头N-1与抽头0相邻）的抽头和位置不是与确定的各自的位置相距信道长度L之内的抽头，但是不改变峰值功率抽头。

图14是可以用于根据本发明的有噪声的频域信道估计增强器中的选择器36的实施例的框图。选择器36的该实施例包括功率估计器58，功率估计器58配置成为每个噪声抑制的子向量h ' _i估计各自的总功率量度。功率估计器58连接到SNR计算器60，SNR计算器60配置成基于以下来确定与每个噪声抑制的子向量h ' _i相关联的SNRγ _i：对应的估计的信号功率量度P' _i和对应的估计的噪声电平量度ε _i。SNR计算器60连接到子向量选择器62，子向量选择器62配置成选择与计算的最高SNRγ _i相关联的噪声抑制的子向量h ' _i0。

典型地，上面描述的各种模块和方法步骤的功能性是基于运行相应的软件的一个或数个微处理器或微/信号处理器组合。典型地，DFT和IDFT分别通过快速傅里叶变换（FFT）和快速傅里叶逆变换（IFFT）来执行。

为了测试本发明的基于虚拟过采样的增强方法，借助于模拟对利用和不利用虚拟过采样的信道估计进行了比较。模拟参数如下：

模拟参数配置

图15对利用和不利用根据本发明的虚拟过采样的LS信道估计进行比较。模拟是基于3GPP ETU模型以及1个RB的信道和2个天线的使用。对于给定的例如0.01的误块率（BLER），利用虚拟过采样的信道估计能够容许比不利用虚拟过采样的信道估计的SNR低不止1dB的SNR。根据图15还能够看出的是，在较高SNR处，不利用虚拟过采样的性能由于不准确的信道估计而接近BLER底部（BLER floor），而利用虚拟过采样的性能没有这样。还示出了在理想的信道估计和理想的噪声和干扰功率估计下的理想性能作为参考。

图16对通过DCT方法（参见[3]）获得的非理想信道估计（基于3GPP EVA5模型）的原始比特误码率（rawBER）与根据本发明增强的信道估计的原始比特误码率（rawBER）进行比较。模拟是基于1个RB的信道和2个天线的使用。还示出了在理想的信道估计和理想的噪声和干扰功率估计下的理想性能作为参考。

图17对通过DCT方法（参见[3]）获得的非理想信道估计（基于3GPP EVA5 模型）的吞吐量与根据本发明增强的信道估计的吞吐量进行比较。模拟是基于1个RB的信道、2个天线以及最大重传数=4的使用。

从图16和17能够看出的是，根据本发明的方法优于[3]中描述的DCT方法，而且性能在更高的虚拟过采样率m下将会甚至更好。此外，根据本发明的方法的时域结果能够直接用于进行时间提前量估计（经由i0），而DCT算法的时域结果不能这样。

在（基于DFT的）有噪声的频域信道估计中引入虚拟过采样显著地降低了噪声和信道功率泄露的影响。因此，信道估计的SNR以及系统的性能得到提高。

当分配一个或少量RB时，与[2]中描述的仅有DFT的信道估计相比，过采样将极大地提高信道估计性能。

本领域的技术人员将理解的是，可以对本发明进行各种修改和变化而不背离本发明的范围，本发明的范围由所附的权利要求书来限定。

缩写

3GPP	第三代合作伙伴计划
		rawBER	原始比特误码率
BLER	误块率
		CP	循环前缀
DCT	离散余弦变换
		DFT	离散傅里叶变换
ETU	扩展的典型城市模型
		EVA5	扩展的车辆A模型
FFT	快速傅里叶变换
		IDFT	离散傅里叶逆变换
IFFT	快速傅里叶逆变换
		ISI	符号间干扰
LMMSE	线性最小均方误差
		LS	最小二乘
LTE	长期演进
		MU-MIMO	多用户多输入多输出
OFDM	正交频分复用
		OFDMA	正交频分多址
RB	资源块
		SINR	信号与干扰和噪声比
SNR	信噪比

参考文献

。

Claims

1. 一种增强有噪声的频域信道估计（H _in）的方法，包括以下步骤：

将所述有噪声的频域信道估计（H _in）变换（S1）成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计（h）；

将所述时域信道估计（h）划分（S2）成m个去交织的子向量（h _i）；

抑制（S3）来自每个去交织的子向量（h _i）的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量（h ' _i）；

选择（S4）与最高信噪比（γ _i）相关联的噪声抑制的子向量（h ' _i0）；

将选择的噪声抑制的子向量（h ' _i0）转换（S5）成噪声抑制的初步频域信道估计（H '）；以及

对所述噪声抑制的初步频域信道估计（H '）的抽头进行相位调整（S6）以形成增强的频域信道估计（H _out）。

2. 根据权利要求1所述的方法，其中，抑制步骤（S3）包括：

为每个交织的子向量（h _i）确定（S14）各自的峰值功率抽头的位置；

为每个子向量（h _i）设置（S15+S16）各自的噪声阈值（Tε _i）；

抑制（S17）具有低于各自的噪声阈值（Tε _i）的功率并且位置是与确定的各自的位置相距预先确定的信道长度（L）之内的抽头和位置不是与确定的各自的位置相距所述信道长度（L）之内的抽头，但是不改变所述峰值功率抽头。

3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，相位调整步骤包括根据下式对所述噪声抑制的初步频域信道估计（H '）的抽头H' _k进行相移：

其中

k是抽头索引，

N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量，

i0是所述噪声抑制的初步频域信道估计（H '）中的峰值位置。

4. 根据前面任意一项权利要求所述的方法，其中选择步骤（S4）包括：

为每个去交织的子向量（h _i）估计（S15）各自的噪声电平量度（ε _i）；

为每个噪声抑制的子向量（h ' _i）估计（S18）各自的总功率量度；

基于以下来计算（S19）与每个噪声抑制的子向量（h ' _i）相关联的信噪比（γ _i）：对应的估计的总功率量度和对应的估计的噪声电平量度（ε _i）；

选择（S20）与计算的最高信噪比（γ _i）相关联的噪声抑制的子向量（h ' _i0）。

5. 根据前面任意一项权利要求所述的方法，其中，划分步骤（S2）包括根据下式形成m个去交织的子向量h _i：

其中

，

N是所述频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量，

是“天棚”函数，

是“地板”函数。

6. 根据前面任意一项权利要求所述的方法，其中，变换步骤（S1）包括：

用（m-1）·N个零来零填充所述有噪声的频域信道估计（H _in），其中，N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量；

对零填充的有噪声的频域信道估计（H _in）执行m·N点的离散傅里叶逆变换。

7. 根据前面权利要求1-5中任意一项所述的方法，其中，变换步骤（S1）包括：

对所述有噪声的频域信道估计（H _in）执行N点的离散傅里叶逆变换以形成有噪声的时域信道估计，其中，N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量；

在所述有噪声的时域信道估计的每个样本之后填充m-1个零；

对零填充的有噪声的时域信道估计进行低通滤波。

8. 根据前面任意一项权利要求所述的方法，其中，所述有噪声的频域信道估计（H _in）是根据OFDM信道来获得。

9. 根据权利要求8所述的方法，其中，所述有噪声的频域信道估计（H _in）是线性最小均方误差估计。

10. 一种有噪声的频域信道估计（H _in）增强器（24），包括：

过采样器（30），所述过采样器（30）配置成将所述有噪声的频域信道估计（H _in）变换成以整数因子m虚拟过采样的时域信道估计（h）；

去交织器（32），所述去交织器（32）配置成将所述时域信道估计（h）划分成m个去交织的子向量（h _i）；

抑制器（34），所述抑制器（34）配置成抑制来自每个去交织的子向量（h _i）的有噪声的抽头以形成m个噪声抑制的子向量（h ' _i）；

选择器（36），所述选择器（36）配置成选择与最高信噪比（γ _i）相关联的噪声抑制的子向量（h ' _i0）；

离散傅里叶变换器（38），所述离散傅里叶变换器（38）配置成将选择的噪声抑制的子向量（h ' _i0）变换成噪声抑制的初步频域信道估计（H '）；以及

移相器（40），所述移相器（40）配置成对所述噪声抑制的初步频域信道估计（H '）的抽头进行相位调整以形成增强的频域信道估计（H _out）。

11. 根据权利要求10所述的增强器，其中，所述抑制器（34）包括：

位置检测器（52），所述位置检测器（52）配置成为每个交织的子向量（h _i）确定各自的峰值功率抽头的位置；

阈值检测器（54），所述阈值检测器（54）配置成为每个子向量（h _i）检测各自的噪声阈值（Tε _i）；

抽头噪声抑制器（56），所述抽头噪声抑制器（56）配置成抑制具有低于各自的噪声阈值（Tε _i）的功率并且位置是与确定的各自的位置相距预先确定的信道长度（L）之内的抽头和位置不是与确定的各自的位置相距所述信道长度（L）之内的抽头，但是不改变峰值功率抽头。

12. 根据权利要求10或11所述的增强器，其中，所述移相器（40）配置成根据下式对所述噪声抑制的初步频域信道估计（H '）的抽头H' _k进行相移：

其中

k是抽头索引，

N是所述频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量，

13. 根据前面权利要求10-12中任意一项所述的增强器，其中，所述选择器（36）包括：

功率估计器（58），所述功率估计器（58）配置成为每个噪声抑制的子向量（h ' _i）估计各自的总功率量度；

信噪比计算器（60），所述信噪比计算器（60）配置成基于以下来确定与每个噪声抑制的子向量（h ' _i）相关联的信噪比（γ _i）：对应的估计的总功率量度和对应的估计的噪声电平量度（ε _i）；

子向量选择器（62），所述子向量选择器（62）配置成选择与计算的最高信噪比（γ _i）相关联的噪声抑制的子向量（h ' _i0）。

14. 根据前面权利要求10-13中任意一项所述的增强器，其中，所述去交织器（32）配置成根据下式形成m个去交织的子向量h _i：

其中

，

N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量，

是“天棚”函数，

是“地板”函数。

15. 根据前面权利要求10-14中任意一项所述的增强器，其中，所述过采样器（30）包括：

零填充器（42），所述零填充器（42）配置成用（m-1）·N个零来零填充所述有噪声的频域信道估计（H _in），其中，N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量；

离散傅里叶逆变换器（44），所述离散傅里叶逆变换器（44）配置成对零填充的有噪声的频域信道估计（H _in）执行m·N点的离散傅里叶逆变换。

16. 根据前面权利要求10-14中任意一项所述的增强器，其中，过采样器（30）包括：

离散傅里叶逆变换器（46），所述离散傅里叶逆变换器（46）配置成对所述有噪声的频域信道估计（H _in）执行N点的离散傅里叶逆变换以形成有噪声的时域信道估计，其中，N是所述有噪声的频域信道估计（H _in）中的抽头的总数量；

零填充器（48），所述零填充器（48）配置成在所述有噪声的时域信道估计的每个样本之后填充m-1个零；

低通滤波器（50），所述低通滤波器（50）配置成对零填充的有噪声的时域信道估计进行低通滤波。

17. 一种无线电通信系统接收器，所述无线电通信系统接收器包括根据前面权利要求10-16中任意一项所述的有噪声的频域信道估计（H _in）增强器（24）。