CN103959673A - 用于fm iboc数字信号的mrc天线分集 - Google Patents

Abstract

一种无线电接收器，包括：第一信号路径，包括配置为从第一天线接收第一信号的第一调谐器，以及配置为从第一调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第一分支度量的第一解调器；第二信号路径，包括配置为从第二天线接收第二信号的第二调谐器，以及配置为从第二调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第二分支度量的第二解调器；组合器，用于最大比率组合第一分支度量和第二分支度量；以及处理电路系统，处理组合的第一分支度量和第二分支度量，以产生输出信号。

Description

用于FM IBOC数字信号的MRC天线分集

背景技术

iBiquity Digital公司的HD Radio^TM系统设计成允许从目前的模拟调幅(AM)和调频(FM)无线电到完全数字化的带内同频(IBOC)系统的平滑演进。这种系统在现有的中频(MF)和极高频(VHF)无线电带中从陆地发送器向移动、便携式和固定的接收器交付数字音频和数据服务。与新的更高质量且更健壮的数字信号同时，广播者可以继续发送模拟AM和FM，允许他们自己和他们的收听者在维持其目前频率分配的同时从模拟向数字无线电转换。用于FM HD无线电系统的波形的例子在美国专利No.7,724,850中示出，该专利在此引入作为参考。

已经开发和布置了各种供车辆FM接收器使用的天线分集技术。它们用于缓解由于所接收到的FM信号的多径传播造成的失真和中断效果，并且还能适应玻璃嵌窗天线的方向特性。所有分集技术都使用两个或多个天线元件，并且有些需要多个调谐器/接收器。有些技术可以应用到数字信号，而有些不能。

盲分集切换在经济上会有吸引力，因为简单的多位置开关把选定的天线元件连接到仅一个调谐器和接收器。但是，因为切换是盲目的，所以不能保证下一个天线元件将携带更好的信号，并且后续的切换可能快速连续地发生，直到找出好的信号。此外，由于数字信号被相干检测和跟踪的，因此每个天线切换事件都有可能造成通道状态信息(CSI)和相干跟踪中的符号破坏和暂时丢失。

这种切换过渡可以通过使用平滑分集组合算法来避免。这些技术涉及某种类型的多输入信号组合(前或后-检测)，并且需要多个调谐器。用于模拟FM信号的一种组合方法采用利用恒模算法(CMA)的相位分集。但是，这种方法对于HD无线电信号是无效的，因为数字旁带不能通过恒定的包络来特征化。

IBOC HD无线电接收器可以结合开关分集天线系统来使用。但是，开关分集天线的使用在数字信号的相干跟踪中引入了急剧的过渡，这降级了数字性能。

发明内容

在一方面，本发明提供了一种无线电接收器，包括：第一信号路径，包括配置为从第一天线接收第一信号的第一调谐器，和配置为从第一调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第一分支度量的第一解调器；第二信号路径，包括配置为从第二天线接收第二信号的第二调谐器，和配置为从第二调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第二分支度量的第二解调器；组合器，用于最大比率组合第一分支度量和第二分支度量；以及处理电路系统，处理组合的第一分支度量和第二分支度量，以产生输出信号。

另一方面，一种方法包括在第一天线上接收信号；产生从第一信号路径中的信号得出的第一分支度量；在第二天线上接收信号；产生从第二信号路径中的信号得出的第二分支度量；最大比率组合第一分支度量和第二分支度量；以及处理组合的第一分支度量和第二分支度量，以产生输出信号。

另一方面，一种方法包括在两个天线上接收信号；利用通过符号数同步的两条独立的接收器路径解调信号；最大比率组合来自两条接收器路径的分支度量；以及利用组合的度量以产生输出，其中接收器路径包括仲裁方案。

附图说明

图1是高级最大比率组合(MRC)框图。

图2是配置为包括FM相位分集和数字MRC的接收器的功能框图。

图3是配置为包括或者分集(MRC和FM相位分集)或者数字扫描接收器的接收器的功能框图。

图4是配置为既包括分集(MRC和FM相位分集)又包括数字扫描接收器的接收器的功能框图。

图5是配置为既包括分集(MRC和FM相位分集)又包括也具有MRC的数字扫描接收器的接收器的功能框图。

图6是示出用于Viterbi分支度量的计算的功能框图。

图7是示出用于Viterbi分支度量的计算的功能框图。

图8是说明Viterbi分支度量的扭曲(warp)的效果的图。

图9是分支度量缩放和量化的表示。

图10是说明用于产生数字信号质量度量的过程的功能框图。

图11是滤波器电路的功能框图。

图12示出了高通半带滤波器的频谱。

图13示出了预采集滤波器的幅度频谱。

图14是质量度量计算的功能框图。

图15是用于数字信号的采集的流程图。

图16示出了好采集的概率。

图17示出了坏采集的概率。

图18是示出子帧锁定所需的平均时间的图。

图19是误码率的图。

图20至24是数字信号质量度量的图。

图25是用于MRC协调和仲裁的状态图。

具体实施方式

以增加第二数字接收路径(从调谐器到基带)为成本，Viterbi分支度量(VBM)的最大比率组合(MRC)可以提供改进的信噪比(SNR)性能。MRC接收器要比单个接收器操作在更低的SNR，并且，与单个解调器相比，为单个接收器设计的采集和跟踪算法在这些更低的SNR可能不能有效地操作。此外，如果其中一个解调器输出被破坏的Viterbi分支度量(由于差的天线信号)而另一个解调器正确地解调，则污染是有可能的，其降级了组合的性能。

本文描述用于在天线分集系统中实现最大比率组合的各种技术。这种技术适用于HD无线电FM IBOC无线电系统的OFDM信号的处理。在本文所述的实施例中，MRC涉及来自两条(或者有可能更多)分集接收器路径的(从解调后的符号得出的)Viterbi分支度量的组合，其中分集接收器路径在本文中也称为信号路径。这些接收器路径中每一条都包括配置为从分集天线元件接收信号的调谐器、OFDM解调器，以及用于每个接收器输出符号(码位)的Viterbi分支度量计算。Viterbi分支度量的组合或相加是MRC功能。然后，组合的Viterbi分支度量可以解交织、解码并处理，如在传统单个接收器的后续功能中一样。现有的HD无线电接收器已经计算适当的分支度量，包括信号均衡和噪声归一化，这些可以如本文中所述地使用。

假设在每个天线元件的独立衰减(fading)，MRC组合来自两条不同接收器路径的分支度量，以最小化接收器误码率(BER)。分支度量有效地是，在到Viterbi解码器的输入，每个解调的符号的信噪(能量)比的测量。在解交织和Viterbi解码之前，MRC算法把来自两条接收器通道的对应的同步Viterbi分支度量求和。图1是连接到两个天线12、14的接收器10的一部分的框图。接收器包括两条信号路径16、18(也称为接收器路径或通道)。第一信号路径16包括第一射频前端/调谐器20和第一解调器22。第二信号路径18包括第二射频前端/调谐器24和第二解调器26。天线配置为接收带内同频(IBOC)无线电信号，这可以是FM HD无线电信号。HD无线电信号在例如美国专利No.7,933,368中描述，该专利在此引入作为参考。每条信号路径包括编程为为每个接收器输出符号计算Viterbi分支度量的处理电路系统或处理器。在图1的例子中，这种处理电路系统或处理器可以包括在解调器块中。

天线可以是具有不同特性、位于不同位置和/或位于不同朝向的元件。解调器在线28和30上产生Viterbi分支度量。这些Viterbi分支度量在组合器32中最大比率组合。然后，组合的度量传递到电路系统34，电路系统34处理组合的度量，以便在线36上产生输出信号。如本领域中已知的，这种处理电路系统可以包括解交织器、解码器、编解码器等。

MRC是通过把来自两条接收器路径的解调的符号(解码之前的位)的对应Viterbi分支度量相加获得的。通过在解交织器之前索引，来自两条接收器路径的对应VBM可以同步，如由线38所示的。索引用于明确地识别和标记(编号)交织器矩阵中的符号。当对应的符号从两个接收器路径都可以获得时，具有类似索引的(like-indexed)VBM相加。图1的实施例使用两个独立的接收器/解调器，然后识别并组合具有类似索引的符号Viterbi分支度量。索引允许两条接收器路径异步操作。

当其中一条接收器路径没有VBM可用时，假设缺失的VBM为零，并且只有具有有效VBM的接收器路径被使用(不需要相加)。当VBM从任一接收器都不可获得时，下游功能(解交织器、Viterbi解码器等)复位，假设例如调用重新采集过程。

基线MRC技术假设每条接收器路径都配置为独立地采集并跟踪信号，并且分支度量被对准并组合。在一种情况下，当两个接收器都以适当的同步跟踪信号时，性能是接近最优的。主要的性能增强是在动态衰减条件下实现的。当一个天线处于深度衰减时，另一个天线不能衰减，并且反之亦然。飞轮式(flywheeling)在短暂的信号中断期间维持足够的同步。

模拟FM相位分集可以利用两个天线、两个调谐器和两条FM接收器路径来实现。一对信号可以在FM解调器之前利用恒模算法(CMA)或者其某种变体来组合。由于两条天线信号路径可用，因此这些相位分集系统与用于IBOC数字分集的MRC是兼容的。

图2示出了在也采用模拟FM相位分集的车辆应用中数字MRC的实现的功能框图。图2是连接到两个天线42、44的接收器40的框图。接收器包括两条信号路径46、48。第一信号路径46包括第一射频前端/调谐器50、模拟FM解调器52和第一数字解调器54。第二信号路径48包括第二射频前端/调谐器56、模拟FM解调器52和第二数字解调器58。天线配置为接收带内同频无线电信号，其可以是FM HD无线电信号。天线可以是具有不同特性、位于不同位置和/或位于不同朝向的元件。解调器在线60和62上产生Viterbi分支度量。这些VBM在组合器64中最大比率组合。然后，组合的度量传递到处理组合的度量的电路系统66。这种处理电路系统可以包括解交织器、解码器、编解码器等，如本领域中已知的。音频解码器68产生数字音频和混合控制信号，如由线70所说明的。模拟FM解调器52包括FM分集处理72和FM解调74，以便在线76上产生解调的FM信号。混合控制78混合线76上的解调的FM信号和数字音频信号，以便在线80上产生音频输出。每条接收器路径都配置为计算分支度量并且独立地采集和跟踪信号，并且确保分支度量被对准和组合。

MRC是通过把来自两条接收器路径的解调的符号(解码之前的位)的对应VBM相加来获得的。通过在解交织之前索引，来自两条接收器路径的对应VBM可以同步，如由线82所示出的。

图3至5示出了用于在数据扫描接收器中包括MRC的几种实现选项。图3示出了具有两条天线信号路径的接收器90如何可以配置为对MRC和相位分集或者对非MRC扫描数据通道，但不同时对这二者，使用第二天线信号路径。接收器90连接到两个天线92、94。接收器包括两条信号路径96、98。第一信号路径96包括可以调谐到第一频率的第一射频前端/调谐器100，以及第一数字解调器102。第二信号路径98包括可以调谐到第一频率或第二频率的第二射频前端/调谐器104，以及第二数字解调器106。天线配置为接收带内同频无线电信号，其可以是FM HD无线电信号。天线可以是具有不同特性、位于不同位置和/或位于不同朝向的元件。解调器在线108和110上产生Viterbi分支度量。这些VBM可以在组合器112中最大比率组合。然后，组合的度量传递到电路系统114，该电路系统处理组合的度量，以产生输出信号。这种处理电路系统可以包括解交织器、解码器、编解码器等，如本领域中已知的。作为替代，代替MRC，可以提供附加的处理电路系统116，以处理来自第二数字解调器的输出，以便在线118上产生数据输出。调谐器输出受到FM分集处理和/或模拟FM解调，如块120中所示，以便在线122上产生模拟音频信号。该模拟FM音频信号和线124上的数字音频信号混合，如块126中所示，以便在线128上产生音频输出。每条接收器路径都配置为计算分支度量并独立地采集和跟踪信号，并且确保分支度量被对准和组合。

图4是包括图3中许多元件并且添加第三信号路径131的接收器130的框图。第三信号路径包括第三调谐器132和第三数字解调器133，以便启用MRC和相位分集以及非MRC数据扫描通道。第三数字解调器的输出被处理电路系统134处理，以便在线135上产生数据输出。在这个例子中，三个调谐器中的两个被调谐到相同的频率。

图5是包括图4中许多元件并且添加第四信号路径137的接收器136的框图。第四信号路径包括第四调谐器138和第四数字解调器139，以便对主接收器信号以及扫描数据路径都启用MRC。线140和线141上的第三和第四数字解调器的Viterbi分支度量输出在组合器142中组合。然后，组合的信号被处理电路系统143处理，以便在线144上产生数据输出。在这个例子中，第一和第二调谐器都调谐到第一频率，并且第三和第四调谐器都调谐到第二频率。

I.VITERBI分支度量

用于所描述的IBOC MRC实施例的Viterbi分支度量(VBM)是通道符号(位)在解交织和解码之前的估计的信噪能量之比。这些VBM可以如美国专利No.6,982,948、7,305,056或7,724,850中所描述的进行计算，这些专利在此引入作为参考。前两个专利(6,982,948和7,305,056)使用线性滤波器来估计通道状态信息(CSI)。

如美国专利No.7,305,056中所示，HD无线电信号包括一个模拟调制的载波和多个数字调制的子载波。有些数字调制的子载波被称为子载波。图6是利用如美国专利No.7,305,056中所示的线性滤波器描述CSI估计的功能框图。图6说明了从HD无线电信号中的参考子载波既估计相位参考又估计CSI的方法。参考子载波可以用于CSI的采集、跟踪和估计以及相干操作。

如图6中所示，由参考子载波携带的复数(complex)训练符号在线148上输入并且取得该符号的复共轭，如块150中所示。复共轭通过乘法器154在线152上利用已知的训练序列加倍。通过经同步、解码和差分再编码的BPSK时序使它们加倍，这从接收到的训练子载波除去了二进制(±1)时序调制。线156上结果产生的符号被有限脉冲响应(FIR)滤波器158处理，以便随时间平滑结果产生的符号，从而在线160上产生局部相位和幅值的复共轭估计。这个值被时间延迟162延迟并且通过乘法器166乘以线164上噪声方差的倒数。噪声方差是通过在求和点170从输入符号(在由延迟168提供的适当时间对准之后)减去线160上局部相位和幅值的平滑后的估计来估计的。然后，如块172中所示的那样把结果求平方，并且如块174中所说明的那样过滤复数噪声样本。倒数是如块176中所示的那样近似的(具有除零保护)。这个CSI权重在相邻训练子载波对之间的18个子载波上内插，如块178所说明的，以便在线180上产生结果局部CSI权重。然后，在它们被适当延迟之后，如块184中所示，这个CSI权重用于加倍在线182上接收到的对应局部数据承载符号。然后，乘法器186在线188上产生软判定输出。

在图6中，携带训练符号的线标记为T并且携带数据的线标记为D。此外，滤波器174包括以下延迟：

并且

y_n,m＝2·(1-β)·y_n-1,m-(1-β)²·y_n-2,m+β²·x_n,m

这些表达式关于具有时间常量β的2-极IIR滤波器。IIR滤波器从输入样本“x”和之前的输出样本计算平滑后的输出样本“y”。

CSI权重组合用于最大比率组合的幅值加权连同用于通道相位误差的相位校正。这个CSI权重在时间和频率上是动态的，并且是为每个QPSK符号估计的。

$\mathrm{CSIweight}=\frac{a^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2}$

其中a^*是通道增益的复共轭的估计并且σ²是噪声方差的估计。

图6的CSI恢复技术的操作假设对子载波的频率的采集和跟踪，以及OFDM符号的符号定时。频率和符号定时采集技术采用循环前缀的性质。频率和符号跟踪是通过随时间或频率(跨子载波)从一个符号到另一个符号对相移的观察来实现的。

在频率和符号定时都采集到之后，通过交叉相关差分检测到BPSK序列与块同步模式来尝试同步到BPSK时序的块同步模式。假设训练子载波的位置最初是未知的，差分检测对所有子载波执行。执行已知的块同步模式与每个子载波的检测到的位的交叉相关。当检测到块同步模式的所有11位的匹配时，声明子载波相关。当子载波相关的个数满足或超过阈值标准时(例如，隔开19个子载波的倍数的4个子载波相关)，确定块同步(以及子载波歧义消解)。

在确定块同步之后，可以解码BPSK时序中的变量字段。这些变量字段的差分检测到的位是跨训练子载波以“多数表决”为基础来决定的，使得在这些子载波或位中的一些被破坏时也有可能解码。每个调制解调器帧中的16个块按顺序从0至15编号。于是，块计数字段最高有效位(MSB)总是设置成零，因为块计数从不会超过15。调制解调器帧同步是利用对块计数字段的了解来确定的。

这个信号的相干检测需要相干相位参考。从BPSK时序解码的信息用于从训练子载波除去调制，留下关于局部相位参考和噪声的信息。参考图6，通过经同步、解码和差分再编码的BPSK时序使它们加倍，二进制(±1)时序调制首先从接收到的训练子载波被除去。FIR滤波器用于随时间平滑结果产生的符号，从而产生局部相位和幅值的复共轭估计。这个值被延迟并且乘以噪声方差的倒数的估计。噪声方差是通过从输入符号(在适当时间对准之后)减去局部相位和幅值的平滑后的估计、求平方并过滤复数噪声样本，然后近似所述倒数(具有除零保护)来估计的。这个CSI权重在相邻训练子载波对之间的18个子载波上内插。然后，结果产生的局部CSI权重用于乘以对应的局部数据承载符号。

在一种实施例中，图6中的低通滤波器158是11-抽头FIR滤波器。11-抽头FIR滤波器用于为每个符号时间动态地估计在每个参考子载波位置的复共轭参考增益α。执行随时间利用11-抽头FIR滤波器进行过滤，以及跨子载波的后续过滤，以便随时间和频率对每个DPSK符号位置计算相干参考增益α的局部估计。当信号统计稳定时，具有更多抽头的更大FIR滤波器将减少估计误差，但是带宽将太小以至于不能以最大高速公路速度跟踪信号中由于多普勒引起的变化。因此，具有锥形对称高斯状脉冲响应的11-抽头被认为是适当的。由于其在滤波器的跨度上对按片线性(近似地)通道衰减特性具有零偏置误差的线性相位性质，因此使用对称FIR来代替IIR滤波器。FIR滤波器的这种平滑的相干参考信号输出从延迟后的输入样本中减去，以产生瞬间噪声样本。这些噪声样本被IIR滤波器174求平方并处理，以产生噪声方差的估计σ²。这个滤波器具有比FIR滤波器窄的带宽，以产生对噪声方差的总体上更准确的估计。在为匹配滤波器延迟的适当样本延迟之后，为每个子载波计算符号权重α^*/σ²。对于每个OFDM符号，这些值跨子载波被平滑和插值，以产生更准确的估计。这个权重对于每个OFDM符号和每个子载波是唯一的，其提供局部(时间和频率)估计以及用于为后续Viterbi解码器形成分支度量的符号的权重。

如本文中所使用的，QPSK符号的“复数相干参考增益(α)”(依赖于时间/频率位置，因为它是动态的)定义为α。它是一个代表与其关联的符号的增益和相位的复数项，包括实数和虚数分量。这个值是通过所述处理和过滤来估计的。“复合相干通道参考信号x_n”是在任何一个OFDM符号时间上对所有参考子载波计算的α的复合值。

参考子载波对于通道状态信息(CSI)的采集、跟踪、估计以及相干操作的多个角色已经在所结合的专利中进行了描述。美国专利No.7,305,056的系统设计成适应具有固定天线的车辆。该系统设计成用于FM广播带(88-108MHz)中具有衰减的带宽的相干操作，以适应处于高速公路速度的车辆。各个相干跟踪参数是利用具有近似最大预期多普勒带宽(大致为13Hz)的带宽的滤波器估计的。利用固定天线，到跟踪算法的输入信号的相关跟踪统计假设为以不大于多普勒带宽的速率变化。

如本文中所使用的，QPSK符号的“复数相干参考增益(α)”(依赖于时间/频率位置，因为它是动态的)定义为α。它是一个代表与其关联的符号的增益和相位的复数项，包括实数和虚数分量。这个值是通过所述处理和过滤来估计的。“复合相干通道参考信号x_n”是在任何一个OFDM符号时间上对所有参考子载波计算的α的复合值。

第三个专利(7,724,850)使用非线性滤波器来估计CSI。非线性滤波器在存在脉冲噪声和阶跃过渡的情况下提高性能。阶跃过渡会由于阶跃AGC或者由于切换天线分集系统而造成。这个专利在下面列出，并且功能框图在图7中示出。

图7示出了其中11-抽头FIR滤波器被5-抽头中值滤波器代替的一个例子。这里所述的过程的目标是提供相干通道复数增益(“a”值)的估计连同噪声或干扰的估计。这些估计在时间和频率上是局部的(子载波位置)，以便在诸如移动的汽车的移动环境中适应动态选择性衰减通道体验。这些估计是从参考子载波符号得出的，其中参考子载波符号是从接收到并解调后的信号剥离的，如前所述，并且在线250上作为S_r,n复数值输入。用于调制这些符号的数据已经已知并且利用第一共轭相乘操作(由乘法器252说明)从这些符号中除去，以便在线254上产生瞬间复数通道增益值a2_r,n。后续的中值过滤256按时间(in time)减小噪声，同时维持由于天线切换造成的阶跃变化，以便在线258上产生中间值a1_r,n。这些中间值在参考子载波上被进一步过滤(平滑)(关于频率)，如块260中所示，以产生最终的复数通道增益值a_r,n。这些a_r,n增益值随后在这个算法之外用于按用于QAM符号解调的传统方式对数据承载符号处理(等化并提供分支度量信息)信号星座(signal constellation)。

这个过程中的下一步是估计与这些复数通道增益值中每一个关联的噪声。瞬间噪声样本是通过从(适当延迟的)带噪声对应输入样本a2_r,n-2中减去a_r,n-2来估计的，如由求和点262所说明的。如块264中所示，幅度平方的值是从这些复数噪声样本计算的，以产生线266上的瞬间噪声方差估计var_n-2。这些瞬间噪声方差样本是局部(时间和频率)噪声的差的估计并且需要处理和过滤来产生有用的噪声方差估计。虽然更简单的时间和频率过滤通常将用于减小这些瞬间噪声方差估计的误差，但是这种类型的过滤将不会有效地适应由于衰减造成的变化的噪声。自动增益控制AGC动作和步骤由于天线切换而变化。因此，中值滤波器268用于按时间过滤这些瞬间方差样本，以产生样本varflt_n-16，并且传统的(线性IIR或FIR滤波器270)过滤用于进一步跨频率(子载波)平滑，以便以类似于以上复数通道增益估计的方式产生最终的方差估计σ² _r,n-16。提供附加的前馈路径272，以捕捉由于天线切换而发生的相对大的噪声脉冲。当这些值(如块274中所示，通过因子0.5缩放)超过中值过滤的估计时，这些较大的值通过块276中所说明的选择最大值函数被选择用于输出到频率平滑滤波器。然后，这些值在参考子载波上被平滑，如块278中所示。这在分支度量的后续形成中是重要的，其中分支度量的形成采用对大噪声脉冲的这种了解。

对刚描述过的相干参考估计的算法改进的分析和模拟看起来对所分析和模拟的情况工作得足够好。这些情况包括具有与高速公路速度一致的多普勒带宽和低至0dB SNR的噪声的平坦和选择性衰减通道。但是，其它通道条件应当被考虑，诸如脉冲噪声，或者没有被新的相干参考处理完全抑制的残余过渡效果。在这种情况下，调整后的x的相干参考值是适当的；但是，噪声方差估计将被破坏。噪声脉冲对于其中脉冲出现的符号会高，但是IIR滤波器将在脉冲时刻抑制这种噪声估计值，并且在IIR滤波器的脉冲响应时间上扩散噪声估计。在这种情况下，与IIR路径并行地前馈高噪声样本将是优选的(具有适当的延迟匹配)。对于其中噪声脉冲比IIR滤波器输出充分高的符号，这种噪声脉冲应当用于为那些符号确定估计的噪声方差。当对这些噪声脉冲使用前馈路径时，对这些样本来说进入IIR滤波器的能量应当减小，使得局部噪声峰值不在IIR滤波器的跨度上扩散。对于在噪声方差估计中处理噪声峰值，很容易考虑这个过程的几种变体。

噪声方差估计过程被修改，以提高对于切换过渡的性能并且适应更快的AGC。原始的噪声估计采用2-极IIR滤波器，具有参数a＝1/16(不要与用于复数通道增益的下角标“a_r,n”值记号混淆)。这个滤波器的脉冲响应的峰值处于8个样本(符号)的延迟，但是衰变尾部长得多，使得阶跃延迟接近16个样本(符号)。

图6和7中所述的功能可以在例如图1-5的数字解调器块中执行。

根据本发明的实施例，这些分支度量可以如下所述地修改，以便优化它们在用于FM IBOC分集系统的最大比率组合中的使用，包括调整非线性过滤效果、扭曲、量化及同步，如在以下部分中所描述的。

Viterbi分支度量的分析

在这部分中分析载噪比Cd/No与VBM值之间的关系，因为这个关系影响在后续部分中描述的修改。VBM是通过用计算出的CSIweight乘以接收到的符号而形成的。这些通道状态信息(CSI)权重是从参考子载波得出的并且在参考子载波的相邻对之间的18个数据承载子载波上内插。这个CSIweight结合用于MRC的幅值加权连同用于通道相位误差的相位校正。

$\mathrm{CSIweight}=\frac{a^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2}$

其中，相对于为一的正交相移键控(QPSK)符号能量，a^*是估计的通道增益的复共轭，而σ²是用于QPSK符号的噪声方差的估计。由于噪声方差在两个维度中对QPSK符号进行估计，因此σ²＝No(而不是通常与一维匹配滤波器关联的σ²＝No/2)。QPSK符号具有额定幅度其中E_S是QPSK符号的能量，而E_C是QPSK符号的两个码位中一个的能量。当接收到的位与CSI权重相乘时，它具有典型的(绝对)值

$\left|\mathrm{BM}\right|=|\sqrt{\mathrm{Ec}}\·\frac{a^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2}=\sqrt{2}\·\frac{\mathrm{Ec}}{\mathrm{No}}$

码位能量E_C表示为总数字信号功率Cd的函数。

$\mathrm{Ec}=\frac{\mathrm{Cd}}{344.53125\·191\·4}$

然后，分支度量的典型(绝对)值可以表示为Cd/No的函数。

$\left|\mathrm{VBM}\right|=\frac{\mathrm{Cd}}{\mathrm{No}}\·\frac{\sqrt{2}}{344.53125\·191\·4}=\mathrm{Cd}/\mathrm{No}-52.7$

对非线性过滤的调整

上述分支度量分析假设理想的线性过滤。但是，目前的HD无线电接收器实现采用几种非线性过滤技术来缓解由于自动增益控制(AGC)和/或切换分集天线系统造成的脉冲噪声和阶跃过渡的不期望效果，如在美国专利No.7,724,850中所描述的，该专利在此引入作为参考。分支度量与Cd/No的关系可以被调整，以便对这些非线性滤波器允许增益差异。如以上所示出的，用于理想的线性滤波器模型的典型分支度量关系是

|VBM|＝Cd/No-52.7dB

利用非线性过滤的CSI估计技术的功能框图在图7中示出。图7中顶部的信号路径示出了5-抽头中值滤波器。这种过滤器过滤已经剥离了数据的参考子载波的复数QPSK(局限于BPSK)符号。符号值代表用于每个参考子载波的复数通道增益。这种情况下的中值滤波器不强加相对于加权的复数样本平均数的偏置，其中所述平均数在全白高斯噪声(AWGN)的情况下将通过线性过滤获得。这是因为两维高斯噪声概率密度函数关于QPSK符号的平均复数值是对称的。

用于噪声方差估计的7-抽头中值滤波器产生相对于线性平均滤波器的偏置。这是因为平方后的误差样本关于中值具有不对称分布。具体而言，单位方差高斯样本对的平方产生具有2个自由度的卡方(σ²)分布，具有平均值2(2个维度)以及以下分布

$\mathrm{CDF}\left(x\right)=1-e^{-x/2};\mathrm{PDF}\left(x\right)=\frac{1}{2}\·e^{-x/2}$

噪声的方差是卡方分布的平均数。

${\mathrm{\σ}}^2=\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}x\·\mathrm{PDF}\left(x\right)\·\mathrm{dx}=2$

接收器实现中的非线性滤波器利用卡方分布的中值近似方差，并且通过以下来求解

$\underset{0}{\overset{\mathrm{median}}{\∫}}\mathrm{PDF}\left(x\right)\·\mathrm{dx}=\underset{\mathrm{median}}{\overset{\∞}{\∫}}\mathrm{PDF}\left(x\right)\·\mathrm{dx};\mathrm{median}=2\·\ln (1/2)\≅1.386$

中值1.386是相对于线性平均数2，从而产生ln(2)＝0.693的增益，而不是线性滤波器预期的单位增益。但是，有限个数样本(例如，7个)的中值比大样本集的实际中值偏置得稍高。在1百万卡方样本上滑动7-抽头滤波器的简单模拟揭示增益是大约0.76(而不是线性滤波器的单位增益)，低估了噪声方差1.2dB。这是由于高斯复数样本的平方的分布的不对称性。然后，这将趋于高估CSIweight大约1.316的因子(1.2dB)。

还有另一个由于多余的短期噪声估计造成的滤波器非线性性。在这种情况下，大脉冲噪声样本(缩放0.5)将被选作噪声平方的滤波器输出。其结果是前馈峰值的多余的短期噪声估计将高估噪声。这两个非线性性(7-抽头中值滤波器和选择最大值)的净结果是噪声方差被低估0.83的因子(0.8dB)，使得CSIweight被高估1.2的因子。

实际接收器的模拟结果显示作为Cd/No的函数的平均分值度量值。结果显示，即使在对非线性过滤进行校正之后，模拟的分支度量比在典型Cd/No操作点预测的值大1.073的因子(0.3dB误差)。VBM为什么比预测的大的一种解释是有限符号估计(例如，5-抽头中值滤波器)受那5个样本之上噪声的非零中值的影响。由于噪声成分的向量相加，符号幅度在中值滤波器输出将被高估(虽然没有偏置)。因为符号中值从其它样本中被减去，然后求平方，以产生噪声能量样本，所以这还将导致噪声方差的低估。因为跨参考子载波的附加过滤的复杂性，所以净误差将难以分析。但是，由于用于后续部分中分析的滤波器增益的充分验证，因此这个小的误差被假设是可以接受的。

出于这些原因并且根据本文所述的本发明的实施例，为非线性过滤计算出的分支度量预测应当包括大约2.3dB的总体调整(1.2+0.8+0.3dB)。

|VBM|＝Cd/No-52.7+2.3＝Cd/No-50.4

分支度量扭曲

理想分支度量与Cd/No成比例地增加。但是，在低SNR，通道符号变得被高估。例如，即使在不存在信号时，由5-抽头中值滤波器估计的通道符号也将通常具有非零中值。那是因为通道符号是5个噪声样本的中值。这将造成噪声方差的低估。因此，在低SNR，分支度量被高估(扭曲)。用于CSIweight的表达式可以被修改，以便在低SNR“解除扭曲”值。这是通过用扭曲因子CSIwarp乘现有的CSIweight来实现。

CSIweightw＝CSIweight·CSIwarp

其中 $\mathrm{CSIweight}=\frac{a^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2}$ 并且 $\mathrm{CSIwarp}=\frac{1}{[1+c\·{\left(\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{{\left|a\right|}^2}\right)}^p]}$

为了最佳的性能，参数c和p的值可以凭经验调整。Cd/No的值与额定分支度量幅度有关，包括用于非线性过滤的增益校正因子。

$\left|\mathrm{VBM}\right|=10\·\log [\frac{1}{\sqrt{2}}\·\frac{{\left|a\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}]=\mathrm{Cd}/\mathrm{No}-50.4\mathrm{dB}$

$\mathrm{Cd}/\mathrm{No}=10\·\log [\frac{1}{\sqrt{2}}\·\frac{{\left|a\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2}]+50.4$

图8的图示出了在一定范围的Cd/No上CSIwarp的效果，即，分支度量在低SNR的抑制。模拟结果建议使用c＝0.25，p＝2，因为它趋于在各种条件下提供最佳的性能。如在本描述中所使用的，“低SNR”指接近零dB(Ec/No)或更低。

分支度量量化

存储器约束是通过对分支度量强加量化来满足的。量化是由用于表示VBM的位数确定的。虽然已经使用8位量化，但是期望把这减少至更少(例如，4)位。最优量化区宽度(量化分辨率)是由以下公式定义的：

$T=\sqrt{\frac{\mathrm{No}}{2^b}}$

其中No是噪声功率频谱密度，b是用于软判定的位数，而T是以为单位。因此，在Ec/No＝1，分支度量的量化值应当是在IBOC接收器中计算出的VBM已经在计算中具有的因子，以及由于非线性过滤增益造成的大约1.3的因子。

$\left|\mathrm{VBM}\right|=|\sqrt{\mathrm{Ec}}\·\frac{{\hat{a}}^{*}}{{\mathrm{\σ}}^2}|=1.3\·\sqrt{2}\·\frac{\mathrm{Ec}}{\mathrm{No}}$

于是，用于IBOC接收器分支度量的实用缩放因子应当是：

$\mathrm{scale}=0.544\·\sqrt{2^b}$

Branchmetric_nzq＝max{-2^b-1+1,min{2^b-1-1,round[scale·Branchmetric_nz]}}

在一个例子中，对于b＝4位量化，缩放因子可以是scale＝2.17。因此，±4将表示在Ec/No＝1量化的值，大约Cd/No＝54.2dB_Hz。最大范围是+7/-8，比±Ec/No大大约3dB。

图9是示出用于Viterbi分支度量的缩放(scale＝2.17)和量化的图。在图9中，数字是利用4位表示的实际整数量子值(以2的补码是16个可能的数字)。对于这个例子，4(或者±4)的整数值等效于Ec/No＝1，或者零dB，其中Ec/No是码位能量除以噪声密度。

模拟缩放、量化和扭曲的组合效果，以凭经验确定用于扭曲的参数设置(p和c)以及与VBM量化位关联的缩放因子。这些模拟结果建议与之前的分析不同的缩放因子。表1示出了用于各种量化选择的推荐的缩放值(用于VBM的位)。

扭曲的益处是利用一个旁带最佳地测量的，因为扭曲缓解来自由于非零(有噪声)VBM造成的丢失旁带的污染。模拟具有最佳缩放的VBM量化(除此之外，附加的VBM缩放因子32还用于8位量化，以确保在高脉冲噪声样本的情况下的饱和)。所推荐的扭曲参数是c＝0.25，p＝2。在所模拟的所有条件下，对于4位量化，损失小于半dB。对于3位量化，它小于一dB(具有扭曲)。对于2位量化，降级小于2dB(同样，具有扭曲)。用于每种VBM量化(位)的缩放因子的最佳选择在表1中粗体表示。

表1.VBM量化损失

具有Matlab FM模拟扭曲的实测最佳缩放、BER结果

c＝0.25，p＝2，种子＝100，5/24-25/12

VBM的同步

在所公开的实施例中，第一和第二接收器信号路径都可以独立地(异步地)操作。来自每条接收器路径的VBM在可用的时候组合。两条接收器路径都使用它们自己的采集和跟踪，并且，为了组合，分支度量必须对准。当只有一条接收器路径具有有效的分支度量时，来自另一条接收器路径的分支度量不相加。

当两条接收器路径都以正确的同步跟踪信号时，性能是接近最优的。主要的性能增强是在动态衰减条件下实现的。当一个天线处于深度衰减时，另一个天线不能衰减，并且反之亦然。跟踪可以在短的衰减或中断之上呈飞轮式。

当其中一条接收器路径不跟踪信号时，其分支度量有效地为零并且，除提高至少一个解调器解码信号的概率之外，MRC不向跟踪解调器提供附加的优点。如果跟踪信息在接收器之间共享，则这种情形可以改善。在跟踪会由于低于单接收器SNR阈值的操作而丢失之处，损耗在AWGN中可能是显然的，其中，如果这个接收器在跟踪，则组合增益将提供足够的误码率(BER)性能。

作为替代，基于两个天线信号，两条接收器路径都可以共享同步。这个选项提供更好的性能，但是需要比单个解调器更多的解调器软件修改。分支度量之间的对准是微不足道的，因为两条接收器路径已经同步。采集和跟踪是两条信号路径公用的。应当确保输入信号路径对之间的同步，并且调谐器局部振荡器频率应当锁定。在所有条件下，性能都得以提高。采集和跟踪性能是连同信号解码BER性能一起提高的。

II.利用DSQM的采集和帧同步

如前面所提到的，实现MRC的FM IBOC接收器在低SNR条件下操作。现有的IBOC接收器使用用于采集和帧同步的参数，根据本文所述的本发明的实施例，这些参数可以利用数字信号质量度量(DSQM)对这些低SNR条件进行优化。

数字信号质量度量(DSQM)是用于测量(计算)数字OFDM信号的质量的算法函数。DSQM是从零到一变动的一个数字，指示FM IBOC信号的数字旁带的可行性。接近零的值指示没有检测到有用的信号，而接近一的值指示信号质量几乎是理想的。中间范围值0.5，例如，指示被破坏但有可能可以解码的数字信号。美国专利No.7,933,368描述了DSQM功能，并且在此引入作为参考。

DSQM有几个应用：1)检测用于数字寻找/扫描的可行数字信号通道，2)为数字信号采集确定初始符号同步和载波频率偏移量，3)为分集切换和MRC估定天线元件信号质量，其中更高效的版本，DSQM-lite，采用对现有符号同步的了解。

图10是DSQM处理的功能框图。上部旁带和下部旁带信号分别在线300和302接收。这些信号可以186ksps从旁带隔离滤波器接收(其中2抽取(decimation by2)滤波器用于372ksps)。信号在混合器304和306中偏移到基带。预采集滤波器308和310过滤基带信号。确定用于每个数字旁带的信号质量度量Q和峰值指数P，如块312和314中所示。然后，组合的质量度量Q和峰值指数P用于计算DSQM，如块316中所示。计算用于初始采集情况的符号定时和(子)载波频率偏移量的估计，如块318中所示。

图10中所示的DSQM计算包括5个相关的组成部分：1)把预采集信号带宽的中心频移到基带，2)预采集过滤每个旁带，3)为每个数字旁带计算信号质量度量Q和峰值指数P，4)组合信号质量度量，以形成复合DSQM，及5)为初始采集情况估计符号定时和(子)载波频率偏移量。

USB和LSB信号带宽的一部分用于DSQM估计。在一个例子中，期望的频率部分的中心对于USB在大约155kHz，对于LSB在-155kHz。大约46.5kHz的带宽对于DSQM是有用的，因为它允许潜在的第一相邻模拟信号的抑制。这些信号的尼奎斯特(Nyquist(采样导致高效的计算。

DSQM还估计由不同发送器和接收器参考振荡器和符号边界不确定性造成的接收器符号边界和频率误差。在解调开始之前，应用其一次性校正；其后通过跟踪解调器中的控制来维持同步。

以下在部分III.DSQM算法描述中提供对DSQM的更详细的描述。DSQM的更高效实现，称为DSQM-lite，可以用于天线分集切换。于2011年6月21日提交且标题为“Method And Apparatus ForImplementing Signal Quality Metrics And Antenna DiversitySwitching Control”的美国专利申请No.13/165,325描述了DSQM-lite功能，并且在此引入作为参考。DSQM-lite的效率得自采集到信号之后对符号同步的了解。代替处理整个符号向量，DSQM只对符号中同步的样本进行计算。

DSQM和/或DSQM-lite可以用于对在以较低SNR操作的接收器的MRC天线分集的使用优化参数。由于AWGN中的性能可以提高多达3dB，因此采集和跟踪也应当能够操作在再低3dB。接收灵敏度的甚至更大的提高在衰减中也是有可能的。但是，在之前使用的解调器实现中的四次方符号跟踪在这些更低SNR的操作条件下被破坏。关于DSQN的阈值和对参考子载波中用于帧同步的同步模式的相关需求可以修改，以改进在较低SNR的采集。对OFDM信号采用MRC天线分集的接收器的功能框图在图1中示出。

以下所述的信号处理策略包括消除四次方符号跟踪，连同四次方“坏轨道”检测。坏轨道是一种条件，其中符号跟踪停在除实际符号边界之外的某个地方，并且被卡在那里。四次方技术通常用于剥离强加在QPSK符号上的数据相位调制。这留下用于估计通道状态信息(CSI)的复数增益信息，该信息在后续的Viterbi分支度量计算中使用。四次方操作用4去乘复数增益的角度。这是通过用4去除结果产生的角度来矫正的，以产生通道相位。但是，它也用因子4乘以噪声。对于单个接收器的操作，这通常是可以接受的，因为基于四次方的采集和跟踪算法在最低SNR对于有用的数据可接受地操作。但是，因为由于四次方处理造成的增加的噪声，MRC接收器较低的操作SNR被阻止，因此要寻找备选技术。

由于四次方处理被丢弃，因此留下符号跟踪以在这期间利用由DSQM确定的符号定时样本偏移量呈飞轮式。由于时钟误差，因此样本定时误差将在这段时间内漂移(例如，100ppm导致在186kHz样本速率有18.6个样本/秒的漂移)。如果符号定时漂移太远，则符号跟踪循环可能不能汇聚到正确的操作点。利用参考子载波的符号跟踪在找出初始子帧之后开始，这将阻止进一步的符号定时漂移。因此，为了避免错误的跟踪条件，如果没有找到初始子帧，则应当在DSQM之后大约0.5秒内调用重新采集。

抑制来自解调器的出错的分支度量使得它不会污染备选解调器是重要的。这会在低SNR的错误符号跟踪条件期间发生。对于单个(非MRC)解调器这不一定是个问题，因为信号可以无论如何都是不可解码的。由于MRC组合来自两个解调器的分支度量，因此污染的可能性应当避免。为此并为了重新采集，以下描述基于DSQM的坏轨道检测器。

此外，过滤应当如以下部分中所描述的那样使用。

预采集过滤

为了阻止大第二相邻通道上的错误采集，每个主旁带可以在DSQM处理之前被过滤。预采集滤波器可以设计成提供60-dB阻带抑制(stopband rejection)，同时限制对期望的主旁带的影响。

计算DSQM的高效手段涉及对于每个数字旁带(LSB&USB)把输入复数基带信号样本率抽取到大约46.5ksps。这可以通过使用隔离滤波器集合来实现。但是，如果数字旁带的输出样本率是372ksps，则一对2抽取滤波器可以插入到复数混合器和预采集滤波器的前面，以提供预期的186ksps采样率。

半带高通滤波器

图11是前面有抽取滤波器的预采集滤波器的功能框图。图11示出了前面有半带高通滤波器328、330的复数混合器320、322及预采集滤波器324、326，以便把输入样本率从372减小到186ksps。复数USB和LSB基带数字样本在372ksps从USB或LSB隔离滤波器输出。半带高通滤波器用于把USB或LSB样本率从372ksps抽取到186ksps。这种滤波器的频谱具有半带对称性，具有等于零的交替系数。这些滤波器系数的整数版本在表2中给出，只示出了在中心系数开始的一侧系数，索引0至15。为了单位通带增益，这些整数系数将与2^-15相乘。负索引系数(在表2中未示出)等于正索引系数。

在2抽取至186ksps以及复数混合之后，USB和LSB数字旁带通过预采集滤波器接受进一步的过滤。这种过滤器应当具有线性相位以及和通带特性一致的最小输出样本率。上部和下部旁带每个都应当具有大约46kHz的通带，以便最小化来自第一相邻模拟和第二相邻数字干扰的破坏。这种滤波器可以利用4抽取输出样本率来设计(46.51171875ksps)。

表2–半带高通USB或LSB滤波器的正索引系数

图12示出了2抽取之前高通半带滤波器的频谱。抽取2之后的输出将把滤波器通带的中心置于零Hz。图示出了对于复数输入样本率372ksps在Nyquist带宽上未被抽取的响应，但是只计算抽取出的输出(为了效率)。应当注意，基带6-dB通带跨从93kHz到279kHz的半带带宽，在输出样本率的Nyquist带宽。LSB抽取滤波器具有完全相同的频谱，但是具有负频率。在图12中，垂直轴的单位是dB，而水平轴的单位是Hz(频率)；k是样本索引，而K是FET中样本的总数。

四分之一带预采集滤波器

四分之一带预采集滤波器有效地隔离上部或下部主数字旁带滤波器的输出通带的一部分，从而抑制相邻通道干扰的影响。在一种实施例中，在过滤之前，被隔离的USB有效地频移-155.0390625kHz，并且被隔离的LSB有效地频移+155.0390625kHz。频移把预采集滤波器的中心置于基带(dc)，从而通过允许对称的(实际)四分之一滤波器来降低复杂性。在实践当中，频移可以通过用31.0078125kHz(e^j·π·n/3)混合输入USB的基带混叠(alias)来实现。以类似的方式，输入LSB的基带混叠可以偏移-31.0078125kHz(e^-j·π·n/3)。这种频移允许复相量(complex phasor)存储在每个循环只有6个系数的循环查找表中。

在一个例子中，计算用于复频移和滤波器系数的向量并预存储。在6个元素的向量fshft中预存储复指数。

$\mathrm{fshft}=\left(\begin{array}{c}1\\ \exp \{j\·\mathrm{\π}/3\}\\ \exp \{j\·2\·\mathrm{\π}/3\}\\ -1\\ \exp \{-j\·2\·\mathrm{\π}/3\}\\ \exp \{-j\·\mathrm{\π}/3\}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}1\\ 0.5+j\·0.866\\ -0.5+j\·0.866\\ -1\\ -0.5-j\·0.866\\ 0.5-j\·0.866\end{array}\right)$

预采集滤波器输出被进一步抽取4，并且随后用于采集。滤波器频谱具有四分之一带对称性，其中每个第四个系数为零。这些滤波器系数的整数版本在表3中给出，只示出了正索引系数，在中心开始，索引0至11。为了单位通带增益，这些整数系数将与2^-15相乘。负索引系数等于正索引系数。

表3.四分之一带预采集滤波器的正索引系数

用于USB的预采集滤波器的一种实施例的幅度频谱在图13中示出。图示出了在372ksps样本率中选定的带宽上的响应，使得超过200kHz的滤波器效果可以在图上看到。预采集滤波器的实际输出混叠，以便在46.5ksps的样本率把滤波器中心置于零Hz。这些图包括上部主数字旁带抽取滤波器的输出频谱，以及四分之一预采集滤波器的有效频谱。应当注意，基带通带跨从大约132至178kHz的四分之一带带宽。这种通带选择成最小化采集期间由于第一相邻模拟FM干扰和第二相邻数字旁带干扰造成的破坏。LSB特性是相同的，但是具有负基带频率。

III.DSQM算法描述

DSQM计算采用每个符号中的循环前缀相关来构造相关峰值。峰值的位置指示输入样本中真正符号边界的位置，而峰值的相位用于得出在子载波间隔上的频率偏移量误差。频率分集是通过独立地处理上部和下部主旁带来实现的。当两个旁带都可行时，把它们组合，以改进估计。用于计算DSQM的有效手段涉及把频移输入复数基带信号样本率抽取到大约46.5ksps。用于每个旁带的质量度量计算的一个实施例的功能框图在图14中示出。

图14说明了USB或LSB质量度量计算。到DSQM计算的输入是上部和下部主旁带样本的符号尺寸的块。每个块包括135个处于大约46.5ksps速率的复数样本，代表一个符号时间。这些块具有不必与所发送的符号一致的任意边界。但是，通过采用所发送的符号中固有的相关，可以确定它们的真正的边界。

输入340是从上部或下部旁带预采集滤波器接收到的135个样本的符号。输入样本偏移128个样本342并且偏移后的样本的复共轭344与输入样本相乘346。十六个符号如图所示地通过块348和加法器350折叠(fold)。折叠后的和被匹配的滤波器352过滤。

每个输入符号的幅度平方354被延迟342128个样本并且加356到目前的幅度平方样本358。十六个符号如图所示通过块360和加法器362折叠。折叠后的和被匹配过滤364。计算匹配滤波器352的输出的绝对值的平方与匹配滤波器364的输出的平方之比，如在块366中所示出的，以产生信号Q_m。找出Q的峰值的索引，如块368中所示。复数峰值被拾取并归一化，如块370中所示，并且结果用于频率偏移量估计。

在图14所说明的例子中，由于在发送器应用的循环前缀，因此每个所发送符号的前面和最后6个样本(在46.5ksps)高度相关。假设零值样本同步到符号边界，使得避免对第七个样本的处理。通过把去掉其前面128个样本的其任意符号组帧中的每个样本相乘的复共轭，DSQM处理揭示了这种相关。当乘积位于同一个所发送符号的循环前缀区域中时，它们构成具有公共相位和幅值的6个样本的峰值，这反映了符号每一端上互补的根升余弦脉冲形状的一半。135个样本的乘积中这种相关峰值的位置指示所发送的符号边界，并且相位指示频率误差。

单个符号之上的6个样本的相关峰值不容易与不相关样本的噪声乘积区分。为了增强峰值的可检测性，16个连续符号的对应相关乘积在彼此之上“折叠”(按点相加)，以形成135个样本的采集向量。在把向量u初始化为零之后，这种“共轭-折叠”操作描述为

$u_{\mathrm{mod}(n,135)}=u_{\mathrm{mod}(n,135)}+y_n\·y_{n-128}^{*};$ 对于n＝0,1,…,135·S-1

或者等效地，

$u_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{m+135\·s}\·y_{m-128+135\·s}^{*};$ 对于m＝0,1,…,134

其中y是来自预采集滤波器的输入信号，u是折叠的采集向量，m是折叠的向量样本率，s是折叠的符号索引，并且S＝16是采集块的大小(或者折叠的符号的总数)。

虽然在采集向量中可行，但是6个样本的折叠峰值仍然有些噪声。因此，利用6-抽头FIR滤波器h_k增强峰值，该滤波器的脉冲响应匹配到相关峰值的形状。

$w_m=\underset{k=0}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{mod}(m+k,135)}\·h_k;$ 对于m＝0,1,…,134

其中m是输出样本率，u是匹配的滤波器输入，w是匹配的滤波器输出，而h是以下定义的滤波器脉冲响应。

或者 $h=\left(\begin{array}{c}0.434\\ 0.782\\ 0.975\\ 0.975\\ 0.782\\ 0.434\end{array}\right)$

应当注意，这种滤波器对于6个抽头是偶对称的，具有2.5个样本的有效组延迟。在以更高未抽取的样本率定位符号同步的样本时，这个组延迟必须适应。

相关峰值通过归一化来增强。不仅在OFDM符号的前面和最后6个样本之间存在相位相关，而且还存在由于在发送器应用的根升余弦脉冲成形造成的幅值相关。这种幅值相关可以被如下使用。每个输入符号的幅度平方延迟128个样本并且加到目前的幅度平方样本，如图14中所示出的。在折叠16个符号以及匹配的过滤之后，出现符号边界。符号边界的位置通过结果波形的幅值的减小来标记。具有这种波形的现有相关峰值的归一化通过减小除与符号边界一致的那些之外的所有样本的电平来增强峰值。在把向量v初始化成零之后，这个操作描述为

$v_{\mathrm{mod}(n,135)}=v_{\mathrm{mod}(n,135)}+{\left|y_n\right|}^2+{\left|y_{n-128}\right|}^2;$ 对于n＝0,1,…,135·S-1

或者等效地，

$v_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\Σ}}}({\left|y_{m+135\·s}\right|}^2+{\left|y_{m-128+135\·s}\right|}^2);$ 对于m＝0,1,…,134

其中y是来自预采集滤波器的输入信号，v是折叠的向量，m是折叠的向量样本率，s是折叠的符号索引，并且S＝16是采集块的大小(或者折叠的符号的总数)

虽然在采集向量中可行，但是6个样本的折叠峰值仍然有些噪声。因此，利用6-抽头FIR滤波器g_k增强向量v，该滤波器的脉冲响应匹配符号边界区域的形状。

$x_m=\underset{k=0}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{v}_{\mathrm{mod}(m+k,135)}\·g_k;$ 对于m＝0,1,…,134

除匹配的滤波器抽头求平方然后减半以确保正确的归一化之外，归一化波形的匹配过滤与为相关峰值所执行的完全相同。

或者 $g=\left(\begin{array}{c}0.094\\ 0.306\\ 0.475\\ 0.475\\ 0.306\\ 0.094\end{array}\right)$

其中k是匹配的滤波器中抽头的索引，h_k是用于共轭相乘的相关峰值的现有抽头，而g_k是用于归一化波形的新抽头。应当注意，这种滤波器对于6个抽头也是偶对称，具有2.5个样本的有效组延迟。在以更高的非抽取样本率定位符号同步的样本时，这个组延迟必须适应。质量度量向量Q从向量w和x计算。

对于m＝0,...,134

识别向量Q的峰值Q_P，及其索引P。峰值Q_P被进一步处理，以减小由于例如刺激(spur)造成的错误检测的概率。在缺少噪声或数字信号的情况下的强刺激会在整个符号相关向量上产生大于一的相关峰值。为了防止这种错误检测，对Q_P结果放置条件，如果怀疑有错误条件，则这些条件会把Q_P归零。一个条件是峰值Q_P必须小于一。第二个条件是与峰值样本隔开每3个样本的相关样本之和必须小于某个值(例如，这个和必须小于2)。这种辨别是通过用两个布尔值(0或1值)表达式乘以峰值Q_P来实现的。

$Q_P=Q_P\&CenterDot;(Q_P<1)\&CenterDot;(\underset{k=1}{\overset{44}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Q}_{\mathrm{mod}\{P+3\&CenterDot;k,135\}}<2)$

归一化的相关波形的峰值代表那个旁带的相对质量。在这部分中刚描述过的整个计算都是对USB和LSB都进行的，并且最终的结果保存为Q_U、Q_L、P_U和P_L，用于后续的DSQM计算。

一旦相关波形对每个旁带有效地归一化，就找出了峰值的值和索引。峰值索引增量对每个第十六个符号的块比较上部和下部旁带的峰值索引。由于符号边界是以135为模的值，因此计算出的增量可以适当扭曲，以确保使用最小的差。

ΔP＝min{P_U-P_L|,135-|P_U-P_L|}

其中P_U和P_L是用于上部和下部旁带的归一化的相关波形的峰值索引。

DSQM计算

一旦计算出峰值索引和质量估计，它们就用于计算DSQM。除了评估来自两个旁带的峰值索引增量和质量估计的和，DSQM还独立地检查每个个体旁带的质量。以这种方式，即使旁带中的一个被干扰破坏，也可以成功地识别出可行的信号。

错误检测可以在非常低噪声的通道中对仅模拟信号发生。在这种情况下，有些FM信号成分存在于DSQM检测带中，并且可以触发DSQM检测。上部和下部旁带上的相关不可能在相同位置处于峰值，并且这种错误检测将更有可能只发生在一个旁带上。

时间一致性检查可以用于对照这种条件进行辨别。这种时间一致性检查防止只对一个旁带的初始检测。如果只有一个旁带通过关于第一DSQM测量的阈值，并且ΔP>1，则第二DSQM计算用于估定相关峰值是否发生在那个旁带上的相同位置(P_L或P_U)。如果来自一个旁带的峰值索引在两个连续的DSQM测量上一致，则采集被声明为是成功的。

图15的流程图可以用于数字信号的采集。它还可以用在例如由主机控制器校准的寻找功能(function)中。寻找信号质量阈值SeekThres通常设成比用于采集的阈值高的电平，因此寻找功能只在相当好的信号上停止。正常的采集阈值Thres比较低，以允许对边际信号的采集。例如，在一次或两次迭代之后，寻找或采集被确定为是成功的或者不是。算法继续迭代，直到数字信号被成功采集到，或者被主机控制器中断。

ACQ算法380的第一次迭代通过把InitFlag初始化为一并且把DSQMSeqNum初始化为一来指示(块382)。计算质量度量Q_L和Q_U、峰值索引P_L和P_U，以及ΔP(块384)。如果初始标记不等于一(块386)，则除了在之前的峰值索引不可用时对第一次迭代之外，时间一致性检查对每个旁带执行(块388)。如果初始标记等于1，则计算并选择DSQM(如果ΔP<2，则是最大Q)；通过设置L_acq＝1和/或U_acq＝1来识别上部和/或下部旁带(块390)。如果这个DSQM值超过采集阈值Thres(例如，Thres＝0.2)(块392)，则DSQM值，连同DSQMSeqNum和DSQMDetBit，一起输出(块394)。DSQMDetBit是通过比较DSQM与寻找阈值(例如，0.5)的布尔结果确定的。

DSQMDetBit＝DSQM>SeekThres

如果(这个迭代的)第一DSQM未能超过采集阈值(例如，0.2)，则基于Q_L或Q_U的最大值(但不是二者一起)计算另一个DSQM(块396)。如果这个DSQM未能超过采集阈值(块398)，则这个DSQM值、DSQMSeqNum和DSQMDetBit输出(块400)并且DSQMSeqNum递增(块402)；然后在块403中利用参数执行算法的下一次迭代。但是，如果这个DSQM超过采集阈值，则声明成功的采集(块404)(如果这不是第一次算法迭代的话，块406)；否则，可以恢复下一次算法迭代。

IV.频率&定时采集例子

采集是为后续跟踪确定初始符号同步和频率偏移量的过程。用于DSQM的阈值是在检测到足够可靠的信号时确定的。符号定时样本是通过峰值质量索引P确定的。这个索引利用判定规则确定，基于这个判定规则，旁带用于产生最终的DSQM值。选定的旁带是通过Lacq和Uacq的布尔值指示的，如在图15的算法中确定的。如果单独使用USB或LSB中任意一个，则峰值索引将是选定的旁带的索引。但是，如果两个旁带都使用，则索引是平均的模135。为了抽取、滤波器延迟或者其它实现延迟，必须执行对这个值的调整。

以Hz为单位的频率偏移量可以利用归一化的相关峰值的复数值来估计。用于每个旁带的值可以相位调整，以适应从预采集带宽的中心开始的频移。最终的值经以下表达式依赖于所使用的旁带：

$\mathrm{Qcmpl}{x}_U=\frac{w\_\mathrm{uppe}{r}_{P_U}}{x\_\mathrm{uppe}{r}_{P_U}}\&CenterDot;e^{j\&CenterDot;2\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}/3}$

$\mathrm{Qcmpl}{x}_L=\frac{w\_\mathrm{lowe}{r}_{P_L}}{x\_\mathrm{lowe}{r}_{P_L}}\&CenterDot;e^{-j\&CenterDot;2\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}/3}$

以Hz为单位的频率误差与Qcmplx的角度成比例。

$f_{\mathrm{error}}=\frac{f_{\mathrm{subcarrier}\_\mathrm{space}}}{2\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\arctan \left\{\frac{\mathrm{Im}\left(\mathrm{Qcmplx}\right)}{\mathrm{Re}\left(\mathrm{Qcmplx}\right)}\right\}$

但是，NCO可能需要把这个频率误差的负数变换成以每样本的弧度为单位的相位增量phinc。

其中f_s是NCO样本率。

此外，对固定点实现来说，使用二的补数的模数范围来表示全圆。

V.用于天线分集的DSQM-LITE

虽然数字信号质量度量(DSQM)可以用于天线分集切换，但是在信号采集过程中计算出的DSQM是计算密集的，并且在确定符号同步之后涉及冗余的处理。这部分描述用于更高效DSQM计算的算法，称为DSQM-Lite。它是从前面部分中所讨论的采集算法得出的，但是，通过利用符号同步，计算复杂性减小了。由于符号的循环前缀区域的位置是已知的，因此不需要跨整个符号计算所有相关点。

这个DSQM功能是基于前面描述的DSQM技术来生成可以(除其它用途之外)用于天线分集切换的适当度量。DSQM算法处理16个符号的组来产生度量。

由于当DSQM用于分集切换时符号边界已经在符号分配器中确定，因此不需要计算多于一个峰值，并且相位信息在这里不需要或者不使用。

用于分集切换的DSQM的有效计算

在以上部分IV所述的初始采集之后，MIPS(每秒百万条指令)的实质性减小可以通过把信号样本的处理限制到符号的循环前缀区域来实现。由于符号样本在所给出的实现中已经通过符号分配器成帧，因此选择循环前缀区域用于DSQM是相对直接的。在135个样本的符号的每一端只有6个样本要以16抽取的样本率处理。随后还将显示只有样本索引1至6和129至134需要计算；样本0是不需要的，因为它应当被同步为具有零值。

DSQM-Lite计算

用于计算DSQM-Lite的过程使用以下步骤。

步骤0(对于372ksps输入)：如果输入样本率不是近似为186ksps，则抽取滤波器可以插入，以实现那个样本率。之前描述了用于这个目的的半带高通抽取滤波器；但是，只计算这种DSQM-lite所需的样本是更高效的。定义USB2x和LSB2x为372ksps的1080样本输入符号向量。这些向量被31个元素的半带高通滤波器hbf过滤，同时2抽取，以产生540个元素的向量USB和LSB。应当注意，虽然生成了540个样本的向量，但是只有范围n＝1至35和n＝505至539需要计算，并且剩余不计算的元素都设成零。

对于n＝1...35和n＝505...539

对于n＝1...35和d n＝505...539

不计算的元素n＝0和n＝36至504在后续计算中不使用。用于hbf的滤波器系数被2^-15缩放，用于固定点实现。

$\mathrm{hbf}=\left(\begin{array}{c}4\\ 0\\ -34\\ 0\\ 131\\ 0\\ -343\\ 0\\ 741\\ 0\\ -1479\\ 0\\ 3080\\ 0\\ -10292\\ 16384\\ -10292\\ 0\\ 3080\\ 0\\ -1479\\ 0\\ 741\\ 0\\ -343\\ 0\\ 131\\ 0\\ -34\\ 0\\ 4\end{array}\right)$

步骤1：在用于每个符号的向量中为上部和下部旁带放置频移的端点pshft和qshft：

对于n＝0,1...,42用于每个相继符号的样本索引

步骤2：这些向量利用hqb来过滤，然后用因子4抽取。

$p\_{\mathrm{upper}}_m=\underset{k=0}{\overset{22}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{pshft}\_\mathrm{uppe}{r}_{k+4\&CenterDot;m}\&CenterDot;{\mathrm{hqb}}_k$

$q\_{\mathrm{upper}}_m=\underset{k=0}{\overset{22}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{qshft}\_\mathrm{uppe}{r}_{k+4\&CenterDot;m}\&CenterDot;{\mathrm{hqb}}_k$

$p\_{\mathrm{lower}}_m=\underset{k=0}{\overset{22}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{pshft}\_\mathrm{lowe}{r}_{k+4\&CenterDot;m}\&CenterDot;{\mathrm{hqb}}_k$

$q\_{\mathrm{lower}}_m=\underset{k=0}{\overset{22}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{qshft}\_\mathrm{lowe}{r}_{k+4\&CenterDot;m}\&CenterDot;{\mathrm{hqb}}_k$

对于m＝0,1,...,5

步骤3：通过以下等式数学地描述用于每个上部或下部旁带的“共轭相乘与折叠”操作：

$u\_{\mathrm{upper}}_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\_{\mathrm{upper}}_{m,s}\&CenterDot;q\_{\mathrm{upper}}_{m,s}^{*}$

$u\_{\mathrm{lower}}_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\_{\mathrm{lower}}_{m,s}\&CenterDot;q\_{\mathrm{lower}}_{m,s}^{*}$

对于m＝0,1,…,5

其中s是折叠的符号索引，并且S＝16个符号是采集块的大小。

步骤4：归一化因子v用于把DSQM缩放到0至1的范围：

$\left(\begin{array}{c}v\_{\mathrm{upper}}_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}({|p\_{\mathrm{upper}}_{m,s}|}^2+{|q\_{\mathrm{upper}}_{m,s}|}^2)\\ v\_{\mathrm{lower}}_m=\underset{s=0}{\overset{S-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}({|p\_{\mathrm{lower}}_{m,s}|}^2+{|q\_{\mathrm{lower}}_{m,s}|}^2)\end{array}\right)$ 对于m＝0,1,…,5

步骤5：如下计算用于上部或下部旁带的质量Q值：

$Q_U=\frac{{|\underset{m=0}{\overset{5}{\mathrm{\&Sigma;}}}u\_\mathrm{uppe}{r}_m\&CenterDot;h_m|}^2}{{(\underset{m=0}{\overset{5}{\mathrm{\&Sigma;}}}v\_{\mathrm{upper}}_m\&CenterDot;g_m)}^2}$

$Q_L=\frac{{|\underset{m=0}{\overset{5}{\mathrm{\&Sigma;}}}u\_\mathrm{lowe}{r}_m\&CenterDot;h_m|}^2}{{(\underset{m=0}{\overset{5}{\mathrm{\&Sigma;}}}v\_{\mathrm{lower}}_m\&CenterDot;g_m)}^2}$

其中滤波器系数h和g预先计算为：

$h=\left(\begin{array}{c}0.434\\ 0.782\\ 0.975\\ 0.975\\ 0.782\\ 0.434\end{array}\right);$ 并且 $g=\left(\begin{array}{c}0.094\\ 0.306\\ 0.475\\ 0.475\\ 0.306\\ 0.094\end{array}\right)$

步骤6：最后，计算复合DSQM度量(0<DSQM<1)。应当注意，当两个旁带组合时，不强加附加的样本定时条件。这是因为假设了符号同步并且通过符号分配器确保了定时对准。

DSQM＝max[Q_U,Q_L,min{1,Q_U+Q_L-0.2}]

接下来，检查DSQM质量阈值(Q)和峰值样本增量(ΔP)阈值的效果。作为Cd/No的函数，模拟结果用于估计个别(例如，一个旁带)DSQM符号定时误差(135样本/符号)的概率。为了这个分析，假设定时误差是相对于零，并且在从-67到+67的范围的135个样本之上定义。负定时误差具有与正定时误差相同的概率，因此它们在以下的表中没有示出。假设定时误差在±5个样本，循环前缀区域，之外是均匀的。

假定质量阈值(即，0.0，0.1，0.15和0.2)被超过(Q>thres)，如通过模拟特征化的，表4至7示出了条件概率Psample(P,thres,Cd/No)，P是135个可能的值中特定的一个。变量Cd/No是以dB_Hz为单位的载噪密度比。虽然更大的thres值与出错的峰值有区别(discriminate against)，但是它也减小了用于每个DSQM实验的成功采集概率。应当注意，表4不对DSQM质量阈值强加质量条件，因为在这种情况下thres＝0.0。

当没有信号存在时特定定时误差的概率是独立于thres的，并且仅仅是选择135个样本定时偏移量中任意一个的均匀概率。

$\mathrm{Psample}(P,\mathrm{0,0})=\mathrm{Psample}\_\mathrm{no}\_\mathrm{sig}=\frac{1}{135}\&cong;0.0074$

对于给定的Cd/No，一个DSQM质量测量超过阈值(Q>thres)的概率定义为P1(thres,Cd/No)。这个参数是thres和Cd/No的函数，如通过模拟特征化的；结果在表8中示出。

利用多个DSQM测量进行采集

假定至少一个质量测量超过thres，采集概率是一对峰值索引(例如，P_U或P_L)在彼此的D个样本中的联合概率。这可以从样本定时偏移量Psample数据分析。对于thres和Cd/No的给定值，这个概率是利用表3至7中的概率计算的。

$\begin{array}{c}\mathrm{Pacq}(D,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})=\\ 2\&CenterDot;P1(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\&CenterDot;(1-P1(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No}))\&CenterDot;\underset{P=-67}{\overset{67}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}\mathrm{Psample}(P,\mathrm{thres},0)\&CenterDot;\\ \&CenterDot;\underset{d=-D}{\overset{D}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Psample}(P+d,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\end{array}\right]\\ +P1{(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})}^2\&CenterDot;\underset{P=-67}{\overset{67}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}\mathrm{Psample}(P,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\&CenterDot;\\ \&CenterDot;\underset{d=-D}{\overset{D}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Psample}(P+d,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\end{array}\right]\end{array}$

以上的表达式把稍微上面67个样本和下面-67个样本对Psample的样本定时数据进行索引。在这些情况下，存在一个模环绕，其中样本68等效于-67，而样本-68等效于67。但是，由于概率在±4个样本之外是均匀的，因此Psample的这些值保持恒定。因此，±4之外用于Psample的任何索引都具有等效于P＝5的索引。应当注意，Pacq不保证所有采集都具有可接受的样本定时误差，但是定时P测量对在彼此的D个样本内。因此概率Pacq包括其中样本定时误差有错的一小部分采集，从而导致“坏轨道”条件。

如果初始符号定时误差大于3个样本，则符号跟踪将有可能汇聚到错误的稳定样本偏移量(大约27个样本误差)，从而导致“坏轨道”。当误差为3个样本时，坏轨道条件有时候在低SNR发生，并且系统时钟频率误差也会影响坏轨道的概率。因此，为正确跟踪而分析要求小于3个样本定时误差的更保守条件。坏轨道的概率是以传递用于检测采集的需求为条件，但定时估计误差在±2个样本之外。坏轨道的概率表示为

$\begin{array}{c}\mathrm{Pbadtrack}(D,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})=\\ 4\&CenterDot;P1(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\&CenterDot;(1-P1(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No}))\&CenterDot;\underset{d=-D}{\overset{D}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}\mathrm{Psample}(P,\mathrm{thres},0)\&CenterDot;\\ \&CenterDot;\underset{d=-D}{\overset{D}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Psample}(P+d,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\end{array}\right]\\ +2\&CenterDot;P1{(\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})}^2\&CenterDot;\underset{P=3}{\overset{67}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}\mathrm{Psample}(P,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\&CenterDot;\\ \&CenterDot;\underset{d=-D}{\overset{D}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Psample}(P+d,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})\end{array}\right]\end{array}$

于是，其中定时落在-2≤P≤2中的好采集的概率是：

Pgoodacq(D,thres,Cd/No)＝Pacq(D,thres,Cd/No)-Pbadtrack(D,thres,Cd/No)

由于对于这里所检查的情况Pbadtrack通常比Pacq小得多，因此Pgoodacq只稍小于Pacq。

图16示出了其中DSQM定时误差是P≤2个样本的好采集的概率。图17示出了其中DSQM定时误差是P>2个样本的坏采集的概率。

当没有信号存在时假警报的概率发生，DSQM质量测量对中至少一个超过阈值，并且ΔP≤D。当没有信号存在时，这等效于用于Pacq的表达式。

$\mathrm{Pfalsealarm}(D,\mathrm{thres})=\begin{array}{c}\lim \\ \mathrm{Cd}/\mathrm{No}\&RightArrow;0\end{array}\mathrm{Pacq}(D,\mathrm{thres},\mathrm{Cd}/\mathrm{No})$

这也可以表示为：

$\mathrm{Pfalsealarm}(D,\mathrm{thres})=(1-[1-P1{(\mathrm{thres},0)}^2\left]\right)\&CenterDot;\frac{2\&CenterDot;D+1}{135}$

时间一致性

时间一致性检查时要用于在一个旁带被严重破坏的地方对信号进行采集。假设被破坏的旁带产生不可靠的符号定时偏移量值P，使得ΔP≤D条件不可能满足。对于一对DSQM测量，DSQM判定规则要求在ΔP≤D个样本中的定时一致性。这对DSQM测量通常包括上部和下部旁带值。但是，如果这种一致性对于这对旁带不满足，则下一对DSQM样本也用于对同一个旁带检查时间一致性。此外，这种时间一致性只需要最近的DSQM值超过阈值，同时相同旁带上之前的值必须在±D个样本内。不存在之前值超过阈值的需求。这种时间一致性条件将趋于增加所有采集概率(Pacq、Pbadtrack、Pgoodtrack和Pfalsealarm)，尤其是对于低Cd/No值。对于AWGN中的低Cd/No，由于时间一致性检查，因此预期这些概率几乎翻倍。除交替的旁带外，翻倍还可以通过允许相对旁带上对ΔP≤D的额外检查来解释。对于低Cd/No，只有一个旁带有可能超过阈值。于是，包括时间一致性检查在内的假警报的概率被修改成近似

$\mathrm{Pfalsealarm}(D,\mathrm{thres})=2\&CenterDot;(1-[1-P1{(\mathrm{thres},0)}^2\left]\right)\&CenterDot;\frac{2\&CenterDot;D+1}{135}$

除假警报的概率包括时间一致性检查之外，表10与表9类似。

帧同步分析

帧同步在这里作为两步过程来描述：初始子帧发现，之后是子帧锁定。这个过程在成功的DSQM检测识别出符号定时偏移量之后开始，并且符号同步的OFDM解调开始。但是，如果在DSQM采集之后预定的时候之后没有检测到初始子帧，则必须启动重新采集来防止由于时钟频率误差造成的样本定时漂移。

为了检测初始子帧，接收器对所有OFDM子载波和接收到的ODFM符号执行滑动相关。相关是对于在所有参考子载波中32个符号的子帧上散布的11-位同步模式。当全部11个同步位对于那个子载波都匹配同步模式时，声明子载波相关。当相关在把19的倍数个子载波隔开的预定个子载波上并且在相同的32-位子帧上成功时，声明初始子帧发现。当初始子帧发现发生时，确定32-位子帧边界，以及参考子载波的位置。如果在DSQM采集之后预定时间之后没有发现子帧，则这个过程终止，并且启动重新采集。

当另一预定个数的子载波相关在已确定的参考子载波上发生，并且与初始子帧发现隔开32个符号的整数倍时，确定子帧锁定。如果符号跟踪在初始子帧发现之后立即启动，则可能不需要在重新采集之前对子帧锁定放置时限。这是因为进一步的符号定时漂移通过符号跟踪被阻止了。

以下分析特征化与初始子帧发现和子帧锁定相关联的概率。这可以与DSQM分析组合，以确定成功采集、错误采集的概率，以及子帧锁定所需的时间的估计。

首先计算具有11个同步位的一个子载波上的相关概率。因为由于初始符号误差(在符号跟踪汇聚之前)造成的大相位误差的可能性，对于相关可能性必须考虑信号的4个可能相位(I、Q及其补角)。应当指出，当2个相位横跨边界时，这种4-相位检测方法可以引入其它误差条件。这个概率通过下式近似：

Psync(BER)＝1-[1-(1-BER)¹¹]·(1-BER¹¹)·(1-0.5¹¹)

其中，用于差分检测到的BPSK，或DBPSK，误码概率(BER)是

$\mathrm{BER}=-\frac{1}{2}\&CenterDot;e^{-\mathrm{Eb}/\mathrm{No}}$

对于IBOC信号的BPSK参考子载波，Eb和Cd之间以dB为单位的关系是：

Eb_dB＝Cd_dB-51dB

数量Cd/No以dB_Hz为单位表示。于是，BER可以表示为Cd/No的函数。

$\mathrm{BER}=-\frac{1}{2}\&CenterDot;e^{-10[(\mathrm{Cd}/\mathrm{No}-51)/10]}$

为了计算初始子帧发现和子帧锁定的概率，计算有些中间概率。假定主参考子载波已经识别出来，成功的相关在Nsc个子载波上发生并且同步到子帧边界的概率为：

$\mathrm{Psf}(\mathrm{Nsc},\mathrm{BER})=\underset{n=\mathrm{Nsc}}{\overset{22}{\mathrm{\&Sigma;}}}(\frac{22!}{n!\&CenterDot;(22-n)!}\&CenterDot;\mathrm{Psync}{\left(\mathrm{BER}\right)}^n\&CenterDot;[1-\mathrm{Psync}{\left(\mathrm{BER}\right)}^{22-n}\left]\right)$

假定初始子帧发现成功，概率Psf还是在任何一个子帧时间(32个符号的周期)子帧锁定的条件概率。

允许一个分区中全部19个可能的参考子载波偏移量，并且允许一个子帧中的所有32个符号可能性，一个子帧的每个32符号偏移上初始子帧发现的平均概率是：

Pfound(Nsc,BER)＝1-[1-Psf(Nsc,BER)]·[1-Psf(Nsc,0.5)]^19·32-1

假定采集到信号并且不允许重新采集，初始子帧发现所需的平均时间(秒)可以如下计算：

$\mathrm{Tfound}(\mathrm{Nsc},\mathrm{BER})=\frac{32}{\mathrm{fsym}\&CenterDot;\mathrm{Pfound}(\mathrm{Nsc},\mathrm{BER})}$

其中fsym是OFDM符号率。图19的图示出在一定范围的Cd/No上用于参考子载波相关阈值4、3和2的Tfound(Nsc,BER)。

图18是示出在初始子帧发现之后子帧锁定所需的平均时间的图。这假设无重新采集。

假定初始子帧发现，子帧锁定所需的平均时间(秒)可以如下计算：

$\mathrm{Tsf}(\mathrm{Nsc},\mathrm{BER})=\frac{32}{\mathrm{fsym}\&CenterDot;\mathrm{Psf}(\mathrm{Nsc},\mathrm{BER})}$

图19的图示出在一定范围的Cd/No上用于参考子载波相关阈值4、3和2的Tsf(Nsc,BER)。

在为找出同步模型而分配的Nsf1个子帧周期上发现的初始子帧的概率是：

PfoundNsf(Nsc1,BER,Nsf1)＝1-(1-Pfound(Nsc1,BER))^Nsf1

所分配的Nsf2个子帧周期上子帧锁定的概率是：

PlockNsf(Nsc2,BER,Nsf2)＝1-(1-Psf(Nsc2,BER))^Nsf2

用于帧同步的参数值的选择

基于前面部分中的概率分析，推荐以下参数值：

D＝1        允许的样本偏移量差(ΔP≤D)

thres＝0.1  用于采集的DSQM质量阈值

Nsc1＝3     初始子帧发现所需的同步相关的个数

Nsc2＝2     子帧锁定所需的同步相关的个数

Nsf1＝4     重新采集之前用于初始子帧发现的子帧个数

Nsf2＝4     重新采集之前用于子帧锁定的子帧个数

错误采集以及子帧锁定率

对于每个16-符号的周期，在DSQM分析中显示错误DSQM采集(无信号)的概率Pfalsealarm近似为0.02(thres＝0.1，D＝1，包括时间一致性检查)。于是，错误DSQM采集之间的平均时间是：

所分配的4个子帧内初始子帧发现(无信号)的概率是：

PfoundNsf(3,0.5,4)＝0.027

为初始子帧发现分配的(Nsf个子帧)时间周期是：

并且TNsf(4)＝0.372秒

假定错误DSQM采集(BER＝0.5)，错误初始子帧发现所需的平均时间是：

$\mathrm{TfoundNsf}(\mathrm{Nsc}1,\mathrm{Nsf}1)=\frac{\mathrm{TNsf}\left(\mathrm{Nsf}1\right)+\mathrm{TfaDSQM}}{\mathrm{PfoundNsf}(\mathrm{Nsc}\mathrm{1,0.5},\mathrm{Nsf}1)}$

TfoundNsf(3,0.5,4)＝100秒

假定发现了错误的初始子帧，在所分配的Nsf＝4个子帧上错误子帧锁定的概率是：

PlockNsf(2,0.5,4)＝3.4·10^-3

在这种情况下为子帧锁定分配的时间周期(Nsf个子帧)与用于初始子帧发现的相同：

TNsf(4)＝0.372秒

假定错误DSQM采集(BER＝0.5)和错误的初始子帧发现，错误子帧锁定所需的平均时间是：

$\mathrm{TlockNsf}(\mathrm{Nsf}2,\mathrm{Nsf}2)=\frac{\mathrm{TfoundNsf}(\mathrm{Nsc}\mathrm{2,0.5},\mathrm{Nsf}2)+\mathrm{TfaDSQM}}{\mathrm{PlockNsf}(\mathrm{Nsc}\mathrm{2,0.5},\mathrm{Nsf}2)}$

TlockNsf(3,0.5,4)＝29,329秒，或者大约8个小时

于是，在不存在信号的情况下，错误子帧锁定大约在8个小时中发生一次。但是，还假设符号跟踪不导致错误锁定，这受样本时钟误差(例如，高达100ppm)的影响。大时钟误差和来自DSQM的初始样本偏移量误差的组合会导致符号跟踪中的错误时钟，或者“坏轨道”。应当实现检测坏轨道的方式。

VII.用于坏轨道检测的DSQM-LITE

需要坏轨道检测方法来防止解调器在输出错误分支度量的时候保持在卡住条件。坏轨道是符号跟踪在错误样本偏移量(例如，27个样本误差)被卡住的结果。这是由于相邻参考子载波之间的2-π相移(而不是0)。坏轨道在MRC分集接收器中尤其重要，其中每个解调器可以操作在较低的SNR，并且处于坏轨道状态的一个解调器对另一个解调器的污染是可能的。当检测到坏轨道时，调用重新采集。现有的四次方坏轨道检测方法对于Cd/No<54dB_Hz是不可靠的。但是，基于DSQM_lite的检测方法更可靠，并在这里描述。DSQM_lite功能提供周期性的数字信号质量度量(每16或32个符号)，但是需要比原始DSQM功能少的MIPS。需要更少的MIPS是因为它在初始采集之后采用对循环前缀区域的位置的了解。

假设DSQM_lite样本每个16符号的周期可用。这些可以利用具有大约8个样本时间常量的单位增益有损积分器来过滤。在DSQM_lite过滤的开始，滤波器存储器DSQM_lite_filt应当初始化为DSQM_lite_filt_init(例如，0.08)，这在用于坏轨道检测和这部分中随后描述的低信号抑制的两个阈值之间。当好的信号由于滤波器时间常量被抑制时，滤波器初始化(代替零)减小初始周期。DSQM_liteIIR滤波器是具有大约8个DSQM_lite样本(128个符号)的时间常量的单位增益有损积分器。滤波器表达式是：

DSQM_lite_filt_n＝0.875·DSQM_lite_filt_n-1+0.125·DSQM_lite_n

当DSQM_lite_filt<thres_nosig时(例如，thres_nosig＝0.1)，分支度量可以被抑制(归零)。对于Cd/No＝51dB_Hz，最小的预期操作值，DSQM_lite_filt值接近近似0.15。

如果DSQM_lite_filt_n<thres_nosig；则把所有的分支度量归零

当过滤后的DSQM_lite_filt<thres_badtrack时(例如，thres_badtrack＝0.06)，计数器递增。这个阈值为坏轨道检测提供了充分的边际，因为在坏轨道条件下或者当没有信号存在时DSQM_lite_filt接近近似0.03。对于在MRC情况下防止对交替的解调器的污染，这应当是有效的。

当计数器指示足够长的持续时间时，调用重新采集。计数器在DSQM采集时初始化成零，并且在过滤后的DSQM_lite_filt≥thres_badtrack的任何时候复位成零。

如果Badtrack_count_n>100,则调用重新采集(大约4.6秒)

对于Cd/No＝51dB_Hz，图20示出了DSQM_lite_filt相对时间的关系曲线图(在DSQM周期中)。水平轴单位是DSQM样本，其中每个样本跨16个符号(46.5毫秒)。在这种情况下，平均值接近大约0.15。对于无信号存在(只有噪声)，图21示出了DSQM_lite_filt与时间的关系曲线图(在DSQM周期中)。当没有信号存在时，平均值接近大约0.03。水平轴单位是DSQM样本，其中每个样本跨16个符号(46.5毫秒)。

图22至24示出了在51dB_Hz具有不同符号定时误差值的DSQM_lite_filt。在这些情况下，符号跟踪被禁用，并且符号定时误差保持恒定。由于符号定时误差造成的降级可以通过与图20比较DSQM_lite_filt值来估定。图20示出在不存在样本误差时DSQM_lite_filt接近大约0.15。图22至24分别示出在540个样本/符号具有4、8和12个样本的样本偏移量误差的DSQM_lite_filt接近大约0.12、0.08和0.05。在8个样本偏移量测出的BER(在FEC解码之后)对于单个(非MRC)调制解调器是大约0.5，这指示分支度量可以对MRC组合提供微不足道的改进。这就是为什么用于分支度量抑制的DSQM_lite_filt阈值要设在thres_nosig的特定值的原因。

VIII.实现考虑

由于数字解调器对在相同的时间可以不处于相同的状态(例如，重新采集、帧同步、有效分支度量)，因此必须开发仲裁方案。一种可能性是两个数字解调器(D0和D1)都彼此主要是自主地操作。到达子帧锁定的第一个解调器将协调用于组合分支度量的操作(主要的)，以及下游(解交织、解码等)。在可用的时候，分支度量可以从交替的解调器组合。假设解调过程被用于解调器对的交替的符号处理多路复用。于是，一次将只有一个解调器改变状态。状态之间的过渡可以通过重新采集(reacq)或子帧锁定(SFLock)来启动。每个解调器只能处于两种模式SYNC或DECODE中的一种。对于每个解调器，SYNC模式是通过reacq进入的，而DECODE模式是通过SFLock进入的。

图25是用于MRC协调和仲裁的状态图。对于图25中所示的MRC仲裁状态图，有4个可能的状态。状态是由解调器模式对确定的。

下游功能(解交织、解码等)在状态0初始化。在进入状态0后，解交织器不从任一解调器接收符号，因为它们都处于SYNC模式。确定子帧锁定的第一解调器启动下游功能。进入SYNC模式的后一个解调器禁用下游功能。

所述采集和跟踪修改将允许在较低SNR更可靠的采集和跟踪，以帮助MRC性能。把DSQM阈值从0.2降至0.1将提高在低SNR的采集时间。

所有基于四次方的处理都已经被消除，包括符号跟踪和坏轨道检测/重新采集控制。

符号跟踪算法被禁用，直到初始子帧发现。维持由DSQM确定的符号样本偏移量校正。由于发送器和接收器时钟的差异，样本定时可以漂移(例如，在186ksps，100ppm将漂移18.6个样本/秒)。符号跟踪是要防止初始子帧发现之后进一步的样本误差。一次校正一个样本。接收器允许样本漂移有限的时间，直到它在符号跟踪范围之外。如果它漂移再长时间，则执行重新采集。

在初始子帧发现之前，符号跟踪循环输入和符号跟踪SNR应当为0。在初始子帧发现之后，对参考子载波的符号跟踪可以开始。

在开始符号跟踪循环后，过滤后的同步权重可以立即使用。所有已存的(canned)权重(四次方和导频)都可以删除。可以考虑把同步权重初始化成已存的权重而不是零。

利用从0.2压缩到0.02的符号跟踪循环增益，快速跟踪周期也可以在初始子帧发现之后立即开始。它可以保持400个符号长。但是，之前在快速跟踪过程中执行的其它动作被删除。由于对导频的跟踪，因此符号跟踪误差输入缩放1/19。符号跟踪误差输入修剪至±1(之前在快速跟踪过程中修剪至±5)。在快速跟踪周期期间(直到比例增益＝0.02)，基于SNR的飞轮式增益将设成1。

禁用所有基于SNR的重新采集条件。应当指出，SNR＝0，直到初始子帧发现之后21个符号。在初始子帧检测状态，如果SNR<0.1并且在100个符号中没有检测到子帧，则除去reacq。在子帧验证状态，如果从进入这个状态开始已经处理了125个符号并且SNR<0.1，则除去reacq。

用于确定子帧发现和锁定的规则已经修改。初始子帧发现只需要隔开19个子载波的三个11位的同步相关。如果在成功的DSQM之后128个符号(4个子帧周期)中没有检测到，则执行重新采集。子帧锁定只检查在32个符号的间隔的倍数从初始子帧相关识别出的参考子载波。

只有当前的子帧间隔需要对照初始检测到的子帧进行检查，而不是所有之前检测到的子帧。32个子帧的阵列可以被除去。

第二个子帧只需要两个11-位同步相关。如果子帧锁定在初始子帧发现之后的128个符号(4个子帧)中没有确定，则执行重新采集。

在声明子帧锁定之前，参考子载波ID(粗略二进制码偏移量)可以对初始子帧发现和第二个检测到的子帧之间的一致性进行检查。如果参考子载波ID不同，则可以执行重新采集。

坏轨道检测可以利用IIR过滤的DSQM_lite_filt实现，代替四次方坏轨道检测。重新采集可以在检测到坏轨道时调用。

DSQM可以每16个符号计算。IIR可以是具有alpha＝1/8的单极单位增益有损积分器。滤波器可以初始化成DSQM_lite_filt_init(例如，0.03至0.08)。

当过滤后的DSQM_lite_filt<thres_badtrack(例如，0.06)时，计数器可以递增。重新采集可以在计数器超过100个DSQM周期(1600个符号)时调用。当过滤后的DSQM-lite超过thres_badtrack时，计数器可以复位成0。子帧锁定之后的超时可以增加。

无论何时当过滤后的DSQM_lite_filt<thres_nosig时(例如，0.06≤thres_nosig≤0.1)，所有分支度量都可以归零。保留的唯一一个原始的同步控制重新采集条件是子帧锁定状态下的648-子帧(一分钟)超时。

初始子帧发现和子帧锁定之间的其它模式字段(类似于参考子载波ID)都可以为了一致性而进行检查并且，如果它们不一致，则可以执行重新采集。

虽然本发明已经关于各种实施例进行了描述，但是对本领域技术人员来说很显然，在不背离以下所述权利要求范围的情况下，可以对所公开的实施例进行多种变化。例如，本领域技术人员将理解，本文所述的功能和过程可以利用已知的电路元件和/或编程为执行所述功能或过程的一个或多个处理器来实现。

Claims (39)

1.一种无线电接收器，包括：

第一信号路径，包括配置为从第一天线接收第一信号的第一调谐器，以及配置为从第一调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第一分支度量的第一解调器；

第二信号路径，包括配置为从第二天线接收第二信号的第二调谐器，以及配置为从第二调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第二分支度量的第二解调器；

组合器，用于最大比率组合第一分支度量和第二分支度量；以及

处理电路系统，处理组合的第一分支度量和第二分支度量，以产生输出信号。

2.如权利要求1所述的无线电接收器，其中第一分支度量和第二分支度量通过索引来同步。

3.如权利要求1所述的无线电接收器，其中第一分支度量和第二分支度量通过符号数来同步。

4.如权利要求1所述的无线电接收器，其中，当信号路径之一没有可用的分支度量时，那条信号路径的分支度量归零。

5.如权利要求1所述的无线电接收器，其中响应于第一信号和第二信号的信噪比，第一解调器和第二解调器调节第一分支度量和第二分支度量的幅度。

6.如权利要求1所述的无线电接收器，其中组合器对来自第一信号路径和第二信号路径的对应的同步分支度量求和。

7.如权利要求1所述的无线电接收器，其中处理电路系统包括解交织器和Viterbi解码器，并且其中，当对应的符号从第一信号路径和第二信号路径可以获得时，类似索引的分支度量相加。

8.如权利要求1所述的无线电接收器，其中每条信号路径独立地采集并跟踪由天线之一接收的信号。

9.如权利要求8所述的无线电接收器，其中用于每条信号路径的符号和频率跟踪在暂时的衰减或中断上呈飞轮式。

10.如权利要求1所述的无线电接收器，其中第一天线和第二天线配置为接收FM IBOC信号。

11.如权利要求1所述的无线电接收器，其中处理电路系统处理第二分支度量，以产生数据输出信号。

12.如权利要求1所述的无线电接收器，还包括：

第三信号路径，包括配置为从第二天线接收第二信号的第三调谐器，以及配置为从第三调谐器的输出解调符号的第三解调器；以及

处理电路系统，处理第三解调器的输出，以产生数据输出信号。

13.如权利要求1所述的无线电接收器，还包括：

第三信号路径，包括配置为从第二天线接收第二信号的第三调谐器，以及配置为从第三调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第三分支度量的第三解调器；

第四信号路径，包括配置为从第一天线接收第一信号的第四调谐器，以及配置为从第四调谐器的输出解调符号以产生从解调后的符号得出的第四分支度量的第四解调器；

第二组合器，用于最大比率组合第三分支度量和第四分支度量；以及

处理电路系统，处理组合的第三分支度量和第四分支度量，以产生数据输出信号。

14.如权利要求1所述的无线电接收器，其中每条信号路径都包括预采集滤波器。

15.如权利要求14所述的无线电接收器，其中每条信号路径都包括在预采集滤波器之前的抽取滤波器。

16.一种方法，包括：

在第一天线上接收信号；

产生从第一信号路径中的信号得出的第一分支度量；

在第二天线上接收信号；

产生从第二信号路径中的信号得出的第二分支度量；

最大比率组合第一分支度量和第二分支度量；以及

处理组合的第一分支度量和第二分支度量，以产生输出信号。

17.如权利要求16所述的方法，其中响应于第一信号路径和第二信号路径中的信噪比，第一信号路径和第二信号路径调节第一分支度量和第二分支度量的幅度。

18.如权利要求16所述的方法，其中最大比率组合步骤对来自第一信号路径和第二信号路径的对应的同步分支度量求和。

19.如权利要求18所述的方法，其中第一分支度量和第二分支度量通过索引来同步。

20.如权利要求19所述的方法，其中处理步骤是由包括解交织器和Viterbi解码器的处理电路系统执行的，并且，当对应的符号从第一信号路径和第二信号路径可以获得时，类似索引的分支度量相加。

21.如权利要求16所述的方法，其中每条信号路径独立地采集并跟踪由天线之一接收的信号。

22.如权利要求21所述的方法，其中用于每条信号路径的符号和频率跟踪在暂时的衰减或中断上呈飞轮式。

23.如权利要求16所述的方法，其中第一信号路径和第二信号路径配置为接收FM IBOC信号。

24.如权利要求16所述的方法，其中，当信号路径之一没有可用的分支度量时，那条信号路径的分支度量归零。

25.如权利要求16所述的方法，还包括：

在至少一条信号路径中将数字信号质量度量用作坏轨道检测器。

26.如权利要求25所述的方法，其中，当数字信号质量度量降至低于阈值时，分支度量归零。

27.如权利要求26所述的方法，其中，阈值被减小以用于以较低的信噪比操作。

28.如权利要求16所述的方法，还包括：

当过滤后的数字信号质量度量降至低于阈值预定个数的连续符号时，强迫重新采集。

29.如权利要求16所述的方法，其中信号路径是独立的。

30.如权利要求16所述的方法，还包括：

当一条或两条信号路径中的信号降级时，以低信噪比扭曲至少一个分支度量，以提高最大比率组合的性能。

31.如权利要求16所述的方法，还包括：

对两条信号路径利用最大比率组合仲裁方案。

32.如权利要求16所述的方法，其中最大比率组合使用来自两条信号路径的共享的跟踪信息。

33.如权利要求16所述的方法，还包括：

处理第二分支度量，以产生数据输出信号。

34.如权利要求16所述的方法，还包括：

产生从第三信号路径中的信号得出的第三分支度量；以及

处理第三分支度量，以产生数据输出信号。

35.如权利要求16所述的方法，还包括：

产生从第三信号路径中的信号得出的第三分支度量；

产生从第四信号路径中的信号得出的第四分支度量；

最大比率组合第三分支度量和第四分支度量，以及

处理组合的第三分支度量和第四分支度量，以产生数据输出信号。

36.如权利要求16所述的方法，其中利用参考子载波的符号跟踪是在找出初始子帧之后开始的。

37.如权利要求36所述的方法，其中，如果没有找出初始子帧，则在数字信号质量度量之后大约0.5秒内调用重新采集。

38.如权利要求16所述的方法，其中利用数字信号质量度量执行符号跟踪，直到找出初始子帧。

39.一种方法，包括：

在两个天线上接收信号；

利用通过符号数同步的两条独立的接收器路径解调信号；

最大比率组合来自两条接收器路径的分支度量；以及

利用组合的度量以产生输出，其中接收器路径包括仲裁方案。