CN103701727B

CN103701727B - 信道估计的方法和信道估计器

Info

Publication number: CN103701727B
Application number: CN201310443210.3A
Authority: CN
Inventors: S.基尼利; C.布哈赫尔
Original assignee: Intel Mobile Communications GmbH
Current assignee: Intel Deutschland GmbH
Priority date: 2012-09-27
Filing date: 2013-09-26
Publication date: 2017-05-17
Anticipated expiration: 2033-09-26
Also published as: DE102013110406A1; US9065555B2; US20140086373A1; CN103701727A

Abstract

本发明涉及信道估计的方法和信道估计器。一种方法包括通过多信道路径来接收信号、生成接收信号的多个观察向量、生成所述多个观察向量的信道协方差矩阵以及通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择其最大值作为第一路径。其后，能够识别其他路径。在每个情况下，通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影到n‑1个先前识别路径的零空间中来识别第n路径，并且其最大值被选作第n路径。

Description

信道估计的方法和信道估计器

技术领域

本公开涉及信道估计的方法和信道估计器。

背景技术

无线无线电传输系统能够被基于能够以例如单载波或多载波数据信号的形式来发射和接收已调数据信号的发射机和接收机来配置。多载波无线电传输系统的一个示例是正交频分复用（OFDM），其中，OFDM发射机广播由包含多个等间距载波频率的符号组成的信息。无线通信信道的特性通常由于传输路径的改变而随时间推移而变化。为了在存在传输信道的显著时间变化的情况下对OFDM已调数据进行解调，需要传输信道频率响应的知识。这使得需要接收机提供传输信道的适当信道估计。

在无线无线电传输系统中，发射信号在通过无线通信信道的传播之后到达接收机。在传播信道中，发射信号以非常复杂的方式与环境相交互。通过无线通信信道的信号传播由于来自大型障碍物的反射、较小对象和边缘周围的衍射以及通过介质的折射和信号散射而引起接收信号中的各种类型的衰减。这些复杂的交互导致通过多个路径发射的信号的多个延迟版本或副本的接收，每个版本具有随机分布的振幅和相位。一般地，信道被已知由于多个路径而经历延迟扩展或时间扩散，并且被称为多路径衰落信道。

多路径衰落可以由于符号间干扰（ISI）而引起信号解码中的错误，并且还可以影响通信系统的性能。因此，延迟扩展被认为是传播信道的重要特性中的一个，因为其影响通信系统的性能。然而，传播信道的甚至更重要的特性是延迟在窗口内的精确定位。因此，关于信道的延迟路径的知识从而能够被用于设计更好的接收机结构，其本身能够适合于处理底层信道的变化性质，并且提供增强用户体验的改进性能。

用于延迟估计和路径发现的常规方法不能实现必需的时间分辨率，这意味着在时间上相对地相互接近的路径不能以令人满意的方式在时间上被分辨。其他已知方法可能能够达到令人满意的时间分辨率，但是可能要求相当于路径数目的维度方面的最优化，这可能意指例如将要求很大计算复杂性的6维最优化问题。

附图说明

包括附图是为了提供本公开的各方面的进一步理解，并且被结合在本说明书中且组成其一部分。附图图示出各方面并连同描述一起用于解释各方面的原理。将很容易认识到其他方面和示例及方面和示例的许多预期优点，因为通过参考以下详细描述，其将被更好地理解。相同的附图标记指定相应的类似部分。

图1图示出信道估计的示例性方法的流程图。

图2图示出用于说明信道估计的示例性方法的示意性方框表示。

图3图示出示例性信道估计器的示意性方框表示。

图4图示出示例性组合的信道估计器和均衡器的示意性方框表示，该信道估计器包括相关器。

图5图示出包括示例性组合的信道估计器和均衡器的示意性方框表示的系统模型，该信道估计器包括导频相关器。

图6图示出识别多路径信号中的路径的示例性方法的流程图。

图7图示出识别多路径信号中的路径的示例性方法的流程图。

图8图示出识别多路径信号中的路径的示例性方法的流程图。

图9图示出估计所识别路径的振幅的示例性方法的流程图。

图10图示出包括信道估计器的无线通信系统的示意性方框表示。

具体实施方式

参考附图来描述各方面和示例，其中，一般自始至终利用相同的附图标记来指示相同的元件。在以下详细描述中，出于说明的目的，阐述了许多特定细节以便提供对一个和多个方面或示例的透彻理解。然而，对于本领域的技术人员而言可能显而易见的是可以用较小程度的特定细节来实施一个或多个方面或示例。在其他实例中，以示意性形式示出了已知结构和元件以便促进描述一个或多个方面或示例。应理解的是在不脱离本公开的范围的情况下可以利用其示例，并且可以进行结构或逻辑修改。

另外，虽然可以相对于多个实施方式中的仅一个来公开示例的特定特征或方面，但可以根据需要将此类特征或方面与其他实施方式的一个或多个其他特征和/或方面组合，并且这对于任何给定或特定应用而言是有利的。此外，在已在详细描述或权利要求中使用术语“包括”、“具有”、“带有”或其变体的程度上，此类术语意图以与术语“包括”类似的方式是包括性的。可以使用术语“耦合”和“连接”以及派生词。应理解的是这些术语可以用来指示两个元件相互合作或交互，无论其是处于直接物理或电接触还是其相互并未直接接触。并且，术语“示例性”仅仅意图作为示例，而不是最好或最佳的。因此，不应以限制性意义来理解以下详细描述，并且本发明的范围由所附权利要求来定义。

本文所述的设备和方法被用作无线电传输系统的一部分并用于无线电传输系统，例如用于根据类似于GSM标准、EDGE标准、UMTS标准或长期演进（LTE）标准的移动通信标准中的任何一个操作的系统。因此可以与任何种类的载波无线电传输系统相结合地阅读以下描述，诸如在这些标准中的一个或多个中实现的那些以及还有例如用于在正交频分复用（OFDM）模式下操作的系统。可以在被用于根据这些标准中的一个或多个生成的无线电信号的传输或接收的设备的基带段中体现公开的设备，特别是基站、中继站、移动电话、手持式设备或其他种类的移动无线电接收机。所述设备可以用来执行本文所述的方法，不过也可以以任何其他方式来执行那些方法。

还可以结合数字视频广播（DVB-T/H）领域中的多载波无线电传输系统来阅读以下描述，其基于陆地发射机和适合于移动或手持式接收机的通信系统设计。然而，例如卫星OFDM系统的其他通信系统也可以受益于本文概述的概念和原理。

本文所述的方法和设备可以与在本文所述的多载波无线电传输系统中所采用的任何种类的天线配置一起使用。特别地，本文提出的概念可应用于采用任意数目的发射和/或接收天线的无线电系统，亦即单输入单输出（SISO）系统、单输入多输出（SIMO）系统、多输入单输出（MISO）系统和多输入多输出（MIMO）系统。

图1图示出信道估计的示例性方法的流程图。图1中所示的方法10包括通过多路径信道来接收信号（11）、生成接收信号的多个观察向量（12）、生成所述多个观察向量的信道协方差矩阵（13）以及通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择其最大值作为第一路径。

在第一路径的识别之后，能够识别第二路径和可能的其他路径。为了使其更清楚，对图2进行参考，图2图示出用于说明信道估计的示例性方法的示意性表示。

首先假设在发射机中，脉冲成形滤波器形成脉冲21，其中，脉冲21被假设为具有升余弦脉冲形状。发射机的天线向多路径信道22中辐射脉冲21。多路径信道22被假设为包括具有延迟的个唯一路径，其中，，其中，是最小间隔距离，即这些路径中没有两个会在完全相同的时间到达接收机。此外，信道观察窗口使用样本，并且接收机还可以包括作为接收机系统的已知部件的脉冲成形滤波器，得到包含此脉冲形状的采样版本的唯一定义的-向量。

可以使用以下信道模型：

(1)

其中，是观察向量，是要估计的实际信道向量，并且方框23表示导致噪声向量的噪声。信道向量本身是由生成的，其中，且是确定性的，表示路径的平均振幅且是包含采样脉冲成形滤波器的列向量，以延迟偏移。同时，是随机列向量，其中，每个元素保持瞬时相位和衰落信息，其被假设为在每次观察时改变。假设的元素相互独立且跨各观察是独立的，也称为非相关散射模型，并且意指对角协方差矩阵，并且我们进一步建模。我们对的规定允许我们假设这是单位矩阵，即使物理条件并未直接与假设匹配，因为其简单地导致已变换、但等价的模型。

生成所述多个观察向量中的每一个可以包括对接收信号进行采样和量化以获得多个数字值并且然后使信号相关。在CDMA中，用已知信道化码、也称为扩频码，并且可能还用已知加扰码对接收信号进行编码。使信号相关可以例如通过将信号与扩频码相乘且在必要时可能还与加扰码相乘。还可能的是在采样之前，用类似于例如脉冲成形滤波器的输入滤波器对信号进行滤波。脉冲成形滤波器可以是升余弦或根升余弦滤波器。

给定一系列过去观察结果，在方框24中，生成的估计，其为无噪声信道的协方差矩阵（信道协方差矩阵）。这可以通过以最大似然方式来生成有噪声信道协方差并且然后设定来完成：

(2)

其中，、和分别地表示有噪声观察结果的协方差矩阵、期望信道和噪声向量的估计，其中，能够使用类似于例如卡尔曼滤波或最大似然估计的传统方法来估计。其他方法可用于生成，不过以上算法一般地并不取决于估计的特定细节，并且这种方法是作为许多可能方法中的一个提出的。

在下一步骤中，将在方框25中识别路径。在其中仅存在一个具有未知延迟的路径的情况下，由下式给定延迟的最大似然估计

(3)

使得以偏移找到脉冲成形向量，这提供协方差矩阵的最大投影，并且因此描述信号的最大部分。

现在假设找到2个路径而不是仅仅一个。一个方法将是简单地尝试在最优化问题中找到第二峰值。然而，如果两个延迟是相当接近的（取决于脉冲成形滤波器的自相关函数），则第二路径的峰值可能被第一路径的峰值淹没。因此，仅通过在与已找到的第一路径峰值正交的空间中查看，能够消除已找到的第一路径峰值。

因此，由下式给定投影矩阵：

(4)

其允许搜索已找到的第一路径根本未表示的信号的各部分。为了找到第二抽头（tap），可以使用最优化问题的改进型式：

(5)

其中 r_P() = (6)

将被最大化的此函数可以称为投影能量函数。tr{X}是矩阵X的迹。

针对甚至更多路径的情况，能够重复此过程，除指定以投影到所有先前找到的延迟路径而不是仅仅第一个的零空间（null space）中之外。特别地，可以用以下等式来识别第n路径：

(7)

其中，tr{X}是矩阵X的迹，以及

P = I_m - R(R^TR)^-1R^T (8)

其中

(9)

其中

是时间偏移处的脉冲成形向量，I_m是单位矩阵。

应注意的是根据等式（8）的投影器（projector）在投影到n-1个先前识别的延迟路径的零空间中的情况下是等式（4）的投影器的一般化形式。相应地，等式（8）的投影器还能够用于识别第二路径，并且原则上在识别第二路径与所有其他路径之间不存在差异。

一旦已经估计了延迟，就可以经由脉冲形状到多路径协方差矩阵上的投影来找到每个路径的平均振幅，如图9中所示。将在方框26中计算振幅和延迟，并且其将唯一地定义，其中，在方框91中，按照到目前为止的估计，被投影在多路径协方差矩阵上，并且在方框92中，的第i列被设置成。然而，已经发现一旦SNR是相当高的，还可以跳过估计振幅，因为将每个振幅设置成1仅仅略微地增加的误差。

一旦在方框26中已经估计了，则在方框27中，标准MMSE公式能够估计：

(10)

对于具有幂的白高斯噪声的情况而言。

图3示出了示例性信道估计器的示意性方框表示。图3的信道估计器30包括被配置成生成接收信号的多个观察向量的观察向量发生器31。观察向量发生器31包括用于接收信号的输入端和被连接到信道协方差矩阵估计器32的输出端。信道协方差矩阵估计器被配置成从所述多个观察向量生成信道协方差矩阵估计。信道协方差矩阵估计器32的第一输出端与路径识别器33的第一输入端相连，路径识别器33被配置成通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在信道协方差矩阵估计上来识别第一路径并选择其最大值作为第一路径。延迟路径估计器30还可以包括投影矩阵发生器34，其输入端与协方差矩阵估计器32的第二输出端相连，并且其输出端与路径识别器33的第二输入端相连。投影矩阵发生器34被配置成生成与第一路径正交的投影矩阵。延迟路径估计器30的所有单元31—34可以进一步被配置成执行如上所述的方法，特别是通过实现以上等式（1）至（10）中的一个或多个。

路径识别器33可以被进一步配置成通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影到第一路径的零空间中来识别第二路径并选择其最大值作为第二路径。特别地，投影矩阵发生器34可以被配置成生成与第一路径正交的投影矩阵，特别是通过利用上述等式（4）至（6）。

路径识别器33可以被配置成识别其他路径并进一步通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影到n-1个先前识别路径的零空间中来识别第n路径并选择其最大值作为第n路径，特别是通过利用上述等式（7）至（9）。特别地，投影矩阵发生器34还可以被配置成生成与n-1个先前识别路径正交的投影矩阵。

路径识别器33还可以被进一步配置成通过应用对数搜索来执行第一步骤和第二步骤中的一个或多个。

路径识别器33还可以被进一步配置成通过将脉冲成形向量投影在包含所有已识别路径的多路径信道协方差矩阵上来确定已识别路径的振幅。

图4图示出根据本公开的组合的信道估计器和均衡器的示例。图4的信道估计器40包括所谓的接收机41，其可以包括类似于如上所述的输入滤波器和用以以向量y的形式生成数字值的采样和数字化单元。接收机41的输出被供应给相关器42，其将数字信号与已知扩频码相乘且在必要时还与已知加扰码相乘以生成观察向量x。相关器42可以对应于图3的观察向量发生器31。观察向量x然后被供应给协方差估计器43以在其中生成协方差矩阵。协方差估计器43可以对应于与图3的投影矩阵发生器34组合的协方差矩阵发生器32。由协方差估计器43生成的协方差矩阵C_hh然后被供应给延迟估计器44以识别接收信号的延迟路径。延迟估计器44可以对应于图3的路径识别器33。由延迟路径估计器44估计的一组已识别延迟路径被供应给振幅估计器45以估计所估计延迟路径中的每一个的振幅。振幅估计器45可以被配置成通过经由脉冲形状到多路径信道协方差矩阵上的投影来估计每个路径的平均振幅来估计T，如上文结合图2的方框26所解释的。所估计的T被供应给信道估计器46，其中，h是根据图2的方框27和等式（11）或（12）中的一个估计的。信道估计器46可以包括两个输入端，其中的一个与相关器42的输出端相连且其中的另一个与振幅估计器45的输出端相连。信道估计器46可以包括MMSE估计器。所估计的h能够被信道估计器46输出到其中数据能够被均衡的均衡器47。作为估计h的替代或除此之外，还可以将延迟路径和振幅供应给均衡器47。

一般地，可以从数据信号或导频信号生成观察向量x。在CDMA中，例如，可以将相关器用于在数据信道或导频信道上进行相关。因此，在后一种情况下，能够使用导频相关器来首先处理接收信号，其在导频信道上进行相关。在本示例中，此导频相关器的输出是上文已经提到的观察向量x = h + w。

假设y是接收信号，包含所有信道的碎片（chipped）数据，包括导频。通过使y与给定碎片序列（上述扩频码或信道化码）相关，我们得到x＝hs + w，其中，s是对应于所使用的碎片序列的该信道上的数据符号。如果将导频信道碎片序列用于相关，则已知的是s是1，因此接收序列为x＝h+w，如被用于算法的那样。

应注意的是所述估计采取两个步骤。首先，使用如上所述的延迟估计以及振幅估计器来估计T，然后使用T的此估计根据当前x来估计当前h。T是在h的许多实现上存在的信道的长期部分且是相位独立的，因此其可以被单独地估计，因为关于它的信息将存在于所有观察x中（至少在很长时间内）。同时，h是缓慢和快速变化两者的产物，因此只能从x的当前实现来估计h的当前实现。

为了构建协方差矩阵，在某些条件下将可以使用除了导频信道之外的信道。例如，如果所发射的符号使用PSK（相移键控）调制方案，则观察x仍可以被用来构建协方差矩阵。T仅仅是根据协方差矩阵估计的。因此，T的估计并未明确地要求导频符号，只要已知数据信道使用将起作用的某些调制方案即可。仅仅T是有用信息，并且存在许多方法仅用以估计T。

一旦估计了T，符号s必须是已知的，以便估计h。在最简单情况中，这可以是导频符号。然而，如果s是经由某些其他手段可以相当好地了解的数据符号，则要让算法在没有导频序列的情况下起作用在理论上将是可能的。在不了解信道的情况下估计s在技术人员的认知内。

图5图示出根据本公开的在右半边示出组合的信道估计器和均衡器的示例的系统模型的示例。图5的信道估计器50示出了发射机51，其向信道52中发射信号d，在信道52中信号将失真，并且其中噪声53也将促进信号失真。信号y被包括组合的信道估计器和均衡器54的接收机接收到。组合的信道估计器和均衡器54包括导频相关器54.1、信道估计器54.2和均衡器54.3。导频相关器54.1的结构可以对应于图4的相关器42的结构，而导频相关器54.1可以意在仅对导频符号进行相关，使得在这种情况下，可以仅基于相关导频符号而生成观察向量x。信道估计器54.2可以对应于图5的方框43至46，使得信道估计器54.2还可以包括协方差估计器、延迟估计器、振幅估计器和信道估计器。均衡器54.3可以对应于图4的均衡器47。

参考图6，示出了用于说明如例如在图2的方框25中所做的识别多路径信号中的路径的示例性方法的流程图。在此流程图中，是路径延迟的有序集，{i}是的第i值且{-i}意指的除第i个之外的所有值。在方框61中，完成初始化，其中，被设置成空集且i被设置成零。然后，在方框62中，构建{-i}的投影。在方框63中，找到{-i}的零空间中的{i}的估计，其中，协方差矩阵估计被提供给方框63。在方框64中，存储所获得的{i}的值。在方框65中，将参数i增加1，观察i模n的值，即当i达到n时，模n将i重置为0。然后，在方框66中，检查是否满足一个或多个指定停止标准。该算法适用于多次重复，亦即找到用于i＝0... n-1的{i}的值，然后再次重新估计值并重写旧值。该停止标准可以是例如预定义重复次数。停止标准的另一可能性不是预定义重复次数，而是检查{i}的值是否仍是相当恒定的。无论如何，如果答案是“否”，则执行下一次重复，并且如果答案是“是”，则停止该流程。

到目前为止所述的方法在以不同的时间偏移将脉冲形状投影在协方差矩阵上时采取恒定的时间分辨率。由此，能够实现所识别路径的相对高的分辨率。然而，升余弦（或类似）自相关在各种延迟偏移下可能是显著的，并且因此找到的第一路径可能被朝向其余路径“拉动”。最多，延迟抽头将在一遍之后被估计为接近于其实际值。然而，在这种情况下要使足够的能力从接近但并非完美估计保持稍后路径被估计在已估计路径附近并不是罕见的。一般地，到目前为止所述的方法可能在延迟相互非常接近时未实现期望的准确度。下面，将示出如何能够进一步改善所识别路径的分辨率。

如已结合图6所解释的，每个路径可以被估计多次，从而使得可以利用稍后找到的抽头来“重做”早先的估计，通常导致总体上更好的估计。例如，一旦已经估计了个路径，可能回到第一路径并构建到除第一路径之外的所有路径的零空间中的投影，并且重新估计此延迟且继续重新估计所有其他延迟。第一遍估计能够通过估计想要在整个程序结束时找到的所有路径延迟来完成，并且第二遍能够通过再次重新估计相同的路径延迟来完成（这可能被表示为1234—1234）。然而，不需要在第二遍中执行重新估计之前在第一遍估计中找到所有路径。可以在第一遍估计中找到前两个路径，然后通过在给定从第一遍已知的第二路径的附加估计的情况下重新估计第一路径来执行第二遍估计，并在前进至找到第三个之前改善第一路径的准确度（这可能被表示为12—123）。还可以从一遍至下一遍增加路径的数目，这可能被表示为12—123—1234。

当估计路径延迟时，通过调整脉冲形状的不同延迟偏移来形成脉冲形状在协方差矩阵估计上的投影，从而实际上在协方差矩阵估计范围内使脉冲形状移位。所测试的邻近或相邻时间偏移之间的延迟跨度表示该遍的时间分辨率。可以将相等的时间分辨率用于第一和第二遍估计。然而，使用不同的时间分辨率可能是有利的。特别地，可以以相对低的时间分辨率来执行第一遍且可以以相对高的时间分辨率来执行第二遍。还可以执行不止两遍，由此，以低时间分辨率来执行第一遍，并且以中等时间分辨率来执行第二遍，并且以第三高时间分辨率来执行第三遍。甚至可以以不同的时间分辨率来采用不止三遍。

相应地，在图3的信道估计器30中，可以将路径识别器33配置成在第一步骤中通过在第一扫描中将脉冲形状投影在协方差矩阵上来识别第一路径和第二路径，并且其后在第二重新估计步骤中通过在第二扫描中将脉冲成形向量投影到所识别第二路径的零空间中来再次识别第一路径和其他路径。特别地，可以将路径识别器配置成在第一步骤中识别第一路径和其他路径，并且其后在第二步骤中通过将脉冲成形向量投影到所有其他所识别路径的零空间中来识别第一路径和其他路径。但是如果正在执行两个扫描，则在第一扫描中，仅找到第一和第二路径并随后立即执行第二扫描可能是足够的。

还可以将路径识别器33配置成以第一时间分辨率来执行第一扫描并以第二时间分辨率来执行第二扫描，其中，第一时间分辨率低于第二时间分辨率。还可以进一步将其配置成以第一低时间分辨率来执行第一扫描，然后以中等时间分辨率来执行第二扫描，并且然后以第三高时间分辨率来执行第三扫描。

这还可以以如下简易形式写出，其中，按照此次序（所谓的交错（interleaving）次序）来执行步骤：

其中，例如意指用于识别第一路径 ₁的具有低时间分辨率的扫描。

另一示例将如下，其中，按照此次序（所谓的交替（alternate）次序或交替投影）来执行步骤：

针对交错和交替次序两者，还可以如下草拟完整的算法。

所使用的脉冲形状可以是升余弦、三角形或正弦波。根据系统所使用的脉冲形状，最优化在封闭形式中可能是麻烦的，使得还可以将其视为以搜索的形式执行扫描。在实践中，搜索可以覆盖整个估计窗口，其可能是相对大的（估计窗口可以是期望分辨率的大小的10000倍）。因此，能够使用能够相当可观地加速搜索的对数搜索。

例如可以以分半搜索方法的形式来执行对数搜索。数学中的分半搜索方法是求根方法，其反复地将区间二等分，并且然后选择其中根必须等待进一步处理的子区间。一般地，对数搜索可以由低分辨率全局搜索组成，后面是增加分辨率的一个或多个局部搜索。

根据另一示例，还可以生成少数的点，可能12个左右，但是取决于诸如窗口大小和脉冲形状的因素，并且使这些跨估计窗口相等地分布。然后，能够计算更早地针对这些点（考虑任何先前估计的延迟）中的每一个所指定的投影能量函数，并挑选或选择最大的一个。对其余的延迟重复此操作。针对每个路径，现在能够将搜索空间从整个窗口减小至用于某个的，这将取决于估计问题特定细节，并且再一次跨此窗口相等地分布多个点（精确数目同样取决于问题特定细节），然后计算这些点处的投影能量函数，然后用新的最好点重写。这样，能够连续地找到全部的个点，并且然后在增加搜索的分辨率的同时减小搜索空间的跨度，直至已经达到期望的准确程度。

在上述搜索中，还可以忽视比更接近于当前在使用中的任何其他的点。此外，由于密集的延迟将尝试以低分辨率“堆积”在同一点上，并且因此被迫选择另一点，所以分辨率应始终是足够高的，并且跨度应宽到足以使得投影的似然函数将具有某个点，该点为所有有效点之中的最大值（不在另一使用中的延迟的内的那些），其仍在真实点的内。这些因素受到脉冲形状的自相关和要估计的延迟数目的限制。

对数搜索具有两个优点。首先，其为计算高效搜索，比线性搜索快得多。其次，其允许使延迟的估计交错，并且因此不需要额外的重复。交错意味着通过对数搜索的前几个低分辨率步骤的每个延迟估计将已经使用其他延迟的粗略估计，并且因此早先期望的重复已被集成在最优化过程中。

参考图7，示出了用于说明如例如在图2的方框25中所做的识别多路径信号中的路径的示例性方法的流程图。此流程图利用先前所述的对数搜索算法。已经用相同的附图标记来表示与图6的相应方框具有相同或类似功能的那些方框。在流程图中存在可替换或附加方框，即其中如上文概述的那样指定搜索点的方框53、其中找到所有搜索点之中的最大值的方框54、其中检查在前一遍中是否已识别了所有路径使得i已被设置成0的方框47。如果在方框48中答案是“是”，则减小围绕每个路径的搜索窗口。然后在下一遍中，用减小的搜索窗口来重新估计路径。

下面是用于可以用来实现如上所述的方法的交错次序的算法的伪代码。

请注意：[a : b : c]表示向量[a a + b a + 2b ... a + kb]使得。

以下是在系统中别的地方所确定的参数：

C_h是具有与以样本计的信道长度匹配的维度的方阵。信道协方差矩阵、例如样本协方差矩阵的估计。n表示要找到的路径的数目的正标量。如果系统不知道要找到多少个，则其通常不会过多地损害结果而过高估计。

以下是能够在硅中被“硬编码”的常数：

step _init 表示初始搜索分辨率的正标量。将取决于系统，但是相对大。

表示信道估计窗口的开始的标量

表示信道估计窗口的结束的标量

正数的分辨率向量表示用于每个搜索分辨率的搜索步长大小。从大的数目开始，减小至最大搜索分辨率。

k 表示从局部点开始要检查多少步的正标量。

可替换地，还可以“实时（on the fly）”调整常数，即当开始估计过程时。

以下是变量：

_i 表示第i路径的延迟的当前估计的标量。

step 表示搜索步长大小的正标量。大值对应于低分辨率搜索，而小值是高分辨率。

Points 要搜索的点集

还可以以如图8中所示的流程图的形式来说明如上文概述的交错次序的算法。在流程图中，首先，执行低分辨率全局搜索，其中，在方框81中，为了识别第一延迟路径，将i设置成1，并且将起始投影矩阵设置成单位矩阵。然后，在方框82中生成整个观察窗口（全局）中的搜索点列表，即时间偏移值，其对应于以上伪代码的第3行。在方框83中，将 _i设置成搜索点的最佳点，换言之，在用于识别 ₁的第一遍中，针对搜索点的时间偏移值中的每一个计算等式（3），并且将 ₁设置成其中找到最大值的搜索点。然后，将索引增加1（在i尚未达到n的情况下），并且然后在方框84中，生成对应于第5行的从 ₁至 _i-1的投影矩阵。一旦索引i已经达到n，则流程移动至对应于第7和8行之间的过渡的增加分辨率局部搜索。首先，在方框85中，再次将i设置成1以再次识别第一路径，并将起始时间分辨率设置成“低”，并且将在后续迭代中增加。然后，在方框85中生成具有指定分辨率的 _i的邻域中的搜索点的列表，其对应于第10行。其后，在方框87中，从除 _i之外的所有当前生成投影矩阵，其对应于第11行。方框88（“增加分辨率”）对应于第8行中的“step（步长）”向量内的“for”循环。在伪代码中，此step向量包含减小量的步长大小，例如100 ns、30 ns、10 ns、3 ns、1 ns，对应于分辨率的增加。

为了比较，下面示出了用于交替次序的算法的伪代码。

这里的所有变量保持与交错方法的上述示例中相同的定义。新变量 _i´表示先前找到的 _i´的估计。这是由针对这种方法指定的不同停止标准引起的。

交替方法的伪代码使用强力搜索来明确地执行未指定的最大化。这能够使用先前所使用的“搜索”来完成，但是不是通过要搜索的点的小子集，而是通过处于最终期望分辨率的整个窗口。交错算法和交替算法之间的主要区别是如何执行搜索。存在一个其他区别，但其不是显著的。当所估计参数不再改变很多时，交替算法中的停止标准是收敛。交错算法在已经进行一遍最小分辨率搜索之后停止。将可以使停止标准从收敛变成类似于“重复三次”的某些东西，因此我们根本不认为停止标准是任一算法的区别特性。有趣地注意到，交替方法的停止标准原则上还能够与交错方法一起使用，但是将要求显著的巨大修改。

图10图示出包括如在前文中所述的示例或实施例中的一个或多个中所述的信道估计器的无线接收机系统的示意性方框表示。无线接收机系统100可以包括用于接收无线信号的天线110。天线110可以被配置成将由基站发射的无线电波转换成将由系统处理的电信号。天线110还可以进一步连接到接收滤波器120，其可以是例如脉冲形成滤波器，类似于例如根升余弦滤波器。接收滤波器120的输出端可以被连接到下混频器130，其将信号从载波频率转换成以0 Hz为中心的基带信号。在移动电话通信系统中，载波频率通常在从1至2GHz范围内。下混频器130的输出端可以被连接到采样器140，其以一定的采样率对模拟信号进行采样，并且将已采样信号值从模拟域转换到数字域。由采样器140输出的数字值然后可以被提供给均衡器160以及也提供给信道估计器150。信道估计器150一般地估计由信道和系统施加的数据信号的失真，并且均衡器160尝试取消这些失真。信道估计器150可以根据本申请中的示例或实施例中的任何一个来配置，并且其可以具有如本文先前所述的特征或功能中的任何一个或多个。信道估计器150的输出端可以被连接到均衡器160以将h的估计提供给均衡器160。均衡器160的输出端可以被连接到解调器170，其根据在在基站处发射信号时所采用的调制方案（例如PSK，相移键控）来将信号解调。结果，解调器170将接收信号转换成一个或多个（通常为二元）数据流。解调器170的输出端可以被连接到微控制器180，其是系统中的主数据处理单元。微控制器180包括应用软件190或与之相连，所述应用软件190当前正在系统上运行并由用户195操纵。部件120—190可以是接收机模块的一部分，特别地可以被集成在具有被连接到天线110的天线端口的单个芯片上。

以上无线通信系统能够在任何适当种类的数字移动或无线通信系统中采用，类似于例如平板计算机、无线鼠标、轮胎气压监视系统（TPMS）、数字无线电或TV、Wi-Fi等。

虽然已相对于一个或多个实施方式图示出并描述了本发明，但在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下可以对所示示例进行变更和/或修改。特别是关于由上述部件或结构（组件、器件、电路、系统等）执行的各种功能，除非另外指明，用来描述此类部件的术语（包括对“装置”的参考）意图对应于执行所述部件的指定功能的任何部件或结构（例如，在功能上等价），即使在结构上并不等价于执行本发明的在此所示示例性实施方式中的功能的公开结构。

Claims

1.一种信道估计的方法，包括：

在电路的接收端通过多路径信道来接收信号；

生成所接收的信号的多个观察向量；

生成所述多个观察向量的信道协方差矩阵，其中所述信道协方差矩阵是基于有噪声向量的协方差矩阵和有噪声信道协方差矩阵生成的，其中，所述有噪声信道协方差矩阵是基于所述多个观察向量的厄密共轭转置生成的，其中生成所述信道协方差矩阵进一步包括从所述有噪声信道协方差矩阵中减去所述有噪声向量的协方差矩阵；以及

通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择所投影的信道协方差矩阵关于所述时间偏移的最大值作为所述第一路径，其中所述将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上包括将所述脉冲成形向量乘以转置的脉冲成形向量以及所述信道协方差矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过以不同的时间偏移将所述脉冲成形向量投影到所述第一路径的零空间中来识别第二路径并选择其最大值作为第二路径。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

用以下等式来识别第一路径：

，其中

r()是处于偏移的脉冲成形向量，并且是由下式给定的信道协方差矩阵

，其中

是有噪声向量的协方差矩阵，并且是由下式给定的有噪声信道的协方差矩阵

，其中

是n个观察向量且H是厄密共轭转置。

4.根据权利要求2所述的方法，其中

通过定义与所述第一路径正交的空间来确定所述第一路径的零空间。

5.根据权利要求2所述的方法，还包括：

确定所述第一路径的零空间包括生成与所述第一路径正交的投影矩阵。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括：

用以下等式来识别第二路径；

其中

r_P() =

其中

，其中

tr{X}是矩阵X的迹，

r()、r( ₁)是处于时间偏移、 ₁的脉冲成形向量，I_m是单位矩阵，以及

，其中

是n个观察向量且H是厄密共轭转置。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

识别其他路径，其中，在每种情况下，通过以不同的时间偏移将所述脉冲成形向量投影到n-1个先前识别路径的零空间中来识别第n路径，并且其最大值被选作第n路径。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

通过定义与n-1个先前定义路径正交的空间来确定所述n-1个先前识别路径的零空间。

9.根据权利要求7所述的方法，还包括：

确定所述n-1个先前识别路径的零空间包括生成与所述n-1个先前识别路径正交的投影矩阵。

10.根据权利要求7所述的方法，还包括：

用以下等式来识别第n路径；

，其中

r_P() =

其中

P = I_m - R(R^TR)^-1R^T ，其中

，其中

是处于时间偏移的脉冲成形向量，I_m是单位矩阵。

11.根据权利要求2所述的方法，还包括：

在第一步骤中，识别所述第一路径和所述第二路径，并且其后在第二步骤中，通过将所述脉冲成形向量投影到所识别的第二路径的零空间中来再次识别所述第一路径和其他路径。

12.根据权利要求7所述的方法，还包括：

在第一步骤中识别所述第一路径和其他路径，并且其后在第二步骤中通过将所述脉冲成形向量投影到所有其他已识别路径的零空间中来再次识别所述第一路径和其他路径。

13.根据权利要求11所述的方法，还包括：

用第一时间分辨率来执行所述第一步骤；以及

用第二时间分辨率来执行所述第二步骤，其中，所述第一时间分辨率低于所述第二时间分辨率。

14.根据权利要求11所述的方法，还包括：

通过应用对数搜索来执行所述第一步骤和所述第二步骤中的一个或多个。

15.根据权利要求7所述的方法，还包括：

通过将所述脉冲成形向量投影在包含所有已识别路径的多路径信道协方差矩阵上来确定所述已识别路径的振幅。

16.一种信道估计方法，包括：

在电路的接收端通过多路径信道来接收信号；

生成所接收的信号的多个观察向量的信道协方差矩阵，其中所述信道协方差矩阵是基于有噪声向量的协方差矩阵和有噪声信道协方差矩阵生成的，其中，所述有噪声信道协方差矩阵是基于所述多个观察向量的厄密共轭转置生成的，其中生成所述信道协方差矩阵进一步包括从所述有噪声信道协方差矩阵中减去所述有噪声向量的协方差矩阵；

通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择其最大值作为所述第一路径；以及

通过以不同的时间偏移将所述脉冲成形向量投影到所述第一路径的零空间中来识别第二路径并选择所投影的信道协方差矩阵关于所述时间偏移的最大值作为所述第二路径，其中所述将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上包括将所述脉冲成形向量乘以转置的脉冲成形向量以及所述信道协方差矩阵。

17.一种信道估计器，包括：

观察向量发生器，被配置成生成所接收的信号的多个观察向量；

信道协方差矩阵估计器，被配置成通过从有噪声信道协方差矩阵中减去有噪声向量的协方差矩阵来从所述多个观察向量生成信道协方差矩阵，其中所述有噪声信道协方差矩阵是基于所述多个观察向量的厄密共轭转置生成的；以及

路径识别器，被配置成通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择所投影的信道协方差矩阵关于所述时间偏移的最大值作为所述第一路径，

其中由所述路径识别器将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上包括将所述脉冲成形向量乘以转置的脉冲成形向量以及所述信道协方差矩阵。

18.根据权利要求17所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成通过以不同的时间偏移将所述脉冲成形向量投影到所述第一路径的零空间中来识别第二路径并选择其最大值作为第二路径。

19.根据权利要求18所述的信道估计器，还包括：

投影矩阵发生器，被配置成生成与所述第一路径正交的投影矩阵。

20.根据权利要求17所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成识别其他路径，并且被配置成通过以不同的时间偏移将所述脉冲成形向量投影到n-1个先前识别路径的零空间中来识别第n路径并选择其最大值作为第n路径。

21.根据权利要求20所述的信道估计器，还包括：

投影矩阵发生器，被配置成生成与所述n-1个先前识别路径正交的投影矩阵。

22.根据权利要求18所述的信道估计器，还包括：

路径识别器配置成在第一步骤中识别所述第一路径和所述第二路径，并且其后在第二步骤中通过将所述脉冲成形向量投影到所识别的第二路径的零空间中来识别所述第一路径和其他路径。

23.根据权利要求17所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成在第一步骤中识别所述第一路径和其他路径，并且其后在第二步骤中通过将所述脉冲成形向量投影到所有其他已识别路径的零空间中来识别所述第一路径和其他路径。

24.根据权利要求22所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成以第一时间分辨率来执行所述第一步骤并以第二时间分辨率来执行所述第二步骤，其中，所述第一时间分辨率低于所述第二时间分辨率。

25.根据权利要求23所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成通过应用对数搜索来执行所述第一步骤和所述第二步骤中的一个或多个。

26.根据权利要求20所述的信道估计器，还包括：

所述路径识别器被配置成通过将所述脉冲成形向量投影在包含所有已识别路径的多路径信道协方差矩阵上来确定所述已识别路径的振幅。

27.一种无线接收机模块，包括：

天线端口，用于接收信号；以及

信道估计器，该信道估计器包括被配置成生成所接收的信号的多个观察向量的观察向量发生器，被配置成通过从有噪声信道协方差矩阵中减去有噪声向量的协方差矩阵而从所述多个观察向量生成信道协方差矩阵的信道协方差矩阵估计器，以及被配置成通过以不同的时间偏移将脉冲成形向量投影在所述信道协方差矩阵上来识别第一路径并选择所投影的信道协方差矩阵关于所述时间偏移的最大值作为所述第一路径的路径识别器，其中所述有噪声信道协方差矩阵是基于所述多个观察向量的厄密共轭转置生成的，