CN104104632A - 用于am带内同频无线接收器的均衡器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于AM带内同频无线接收器的均衡器。本发明提供了用于对在包括主载波和第一及第二BPSK调制副载波的AM带内同频无线信号上接收的OFDM符号矢量进行均衡的方法。所述方法包括步骤：计算BPSK幅度信号；对BPSK幅度信号进行滤波；对在主载波上接收的复采样进行滤波；使用滤波后的BPSK幅度信号和在主载波上接收的滤波后的复采样来计算多个平坦衰落均衡系数；以及将OFDM符号矢量乘以平坦衰落均衡系数。此外，还提供了包括均衡器的接收器，该均衡器根据所提供的方法进行操作。

Description

用于AM带内同频无线接收器的均衡器

本申请是申请号为201110065869.0、申请日为2006年11月13日、发明名称为“用于AM带内同频无线接收器的均衡”的中国专利申请的分案申请。申请号为201110065869.0的申请是申请号为200680042546.7、申请日为2006年11月13日、发明名称为“用于AM带内同频无线接收器的均衡”的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及无线广播，更具体而言，涉及在用于带内同频数字广播系统的接收器中对信号进行均衡的方法和装置。

背景技术

AM兼容带内同频(IBOC)数字广播系统在标准AM广播信道内同时广播模拟和数字信号。在美国专利No.5,588,022中描述了一种AM IBOC系统。该广播信号包括具有第一频谱的调幅射频信号。调幅射频信号包括由模拟节目信号进行调制的第一载波。该信号在包含第一频谱的带宽内还包括多个数字调制载波信号。每个数字调制的载波信号由数字信号进行调制。第一组数字调制载波信号处在第一频谱内并与第一载波信号正交调制。第二和第三组数字调制载波信号处在第一频谱外并与第一载波信号进行同相和正交调制。将副载波细分为第一级、第二级和第三级分区。某些副载波是互补副载波。

当存在动态信道响应变化时，需要对接收的多载波信号进行均衡。不进行这种均衡的话，将会检测到失真信号，从而会使数字广播信号信息不可复原。均衡器增强了数字音频广播信号信息的可复原性。在美国专利No.5,559,830；6,292,511；6,295,317；以及6,480,536中，披露了在用于接收AM带内同频信号的接收器中的均衡器。

在AM兼容数字音频广播信号中对于混合第二级和第三级分区使用互补副载波使得与模拟宿主信号形成正交关系。用于第二级分区的现有均衡实现方法需要了解是否将模拟宿主带宽限制到±5kHz。如果将模拟宿主带宽限制到±5kHz，则独立对第二级分区进行均衡，以便更好地解决相邻信道干扰。否则，首先将第二分区互补组合，以便消除在该区中的模拟信号。

从而，需要一种无需模拟带宽信息的均衡技术。

发明内容

本发明提供了用于对在包括主载波和第一及第二BPSK调制副载波的AM带内同频无线信号上接收的OFDM符号矢量进行均衡的方法。该方法包括步骤：计算BPSK幅度信号；对BPSK幅度信号进行滤波；对在主载波上接收的复采样进行滤波；使用滤波BPSK幅度信号和在主载波上接收的滤波复采样来计算多个平坦衰落均衡系数；以及将OFDM符号矢量乘以平坦衰落均衡系数。

在另一方面，本发明提供了对在AM带内同频无线信号上接收的OFDM符号矢量进行均衡的方法，所述方法包括步骤：在训练符号矢量中设置多个训练符号；对训练符号矢量进行中值滤波，以生成对训练符号矢量的中值估计；对训练符号矢量的中值估计在时间和频率上进行平滑；使用平滑中值计算多个均衡系数；以及将OFDM符号矢量乘以均衡系数。

在又一方面，本发明提供了对在AM带内同频无线信号上接收的训练符号信息的方差进行估计的方法，所述方法包括步骤：在训练符号矢量中设置多个训练符号；计算训练符号矢量的局部估计方差的对数；对训练符号矢量方差的对数在时间和频率上进行平滑；使用平滑后的方差对数的估计来计算多个信道状态信息值。

本发明还涉及一种对在AM带内同频无线信号上接收的OFDM符号矢量进行均衡的方法，所述方法包括步骤：将AM带内同频无线信号中的第二级和/或第三级分区进行互补组合；计算多个平坦衰落均衡系数，将OFDM符号矢量乘以平坦衰落均衡系数，以生成平坦衰落均衡的OFDM符号矢量；以及计算多个分区均衡系数，并将平坦衰落均衡的OFDM符号矢量乘以分区均衡系数，以生成输出OFDM符号矢量。

此外，还提供了包括有根据上述方法操作的均衡器的接收器。

附图说明

图1表示AM混合IBOC信号的频谱图。

图2表示AM全数字IBOC信号的频谱图。

图3表示AM IBOC接收器的功能框图。

图4表示用于AM IBOC接收器的调制解调器的框图。

图5表示根据本发明构造的平坦衰落均衡器的框图。

图6表示根据本发明构造的分区均衡器的框图。

具体实施方式

参照附图，图1表示AM混合IBOC信号的频谱图。AM混合IBOC波形10包括传统AM模拟信号12(频带限至约±5kHz)，以及在AM信号之下发送的近30kHz宽的数字音频广播(DAB)信号14。该频谱包含在带宽约30kHz的信道16内。该信道被划分成中心频带18、上频带20和下频带22。中心频带宽约10kHz，包括处在距信道中心频率f_o约±5kHz的频率。上边带从距中心频率约+5kHz扩展到距中心频率约+15kHz。下边带从距中心频率约-5kHz扩展到距中心频率约-15kHz。

在本发明的一个实施例中，AM混合IBOC DAB信号格式包括模拟调制载波信号24和间距约181.7Hz的162个OFDM副载波位置，其横跨中心频带和上、下边带。在副载波上发送表示音频或数据信号(节目内容)的编码数字信息。由于在符号之间具有保护时间，符号速率小于副载波间距。

如图1所示，上边带划分成第一级分区26和第二级分区28，下边带划分成第一级分区30和第二级分区32。在宿主模拟信号的任一边上的第一级和第二级分区中，以及在第三级分区34中在宿主模拟信号下，发送数字信号。可认为第三级分区34包括多组副载波，如图1所示，标记为36，38，40和42。在位置距信道中心较近的第三级分区内的副载波称为内副载波，在位置距信道中心较远的第三级分区内的副载波称为外副载波。在该示例中，示出在组38和40中的内副载波的功率电平随着距中心频率的频率间距增大而线性减小。在第三级边带中其余各组副载波36和42具有基本恒定的功率电平。

图1还示出了用于系统控制的两个参考副载波44和46，它们处在紧邻模拟调制载波的第一副载波位置处，并且其功率电平固定在不同于其他边带的值处。

在频率f_o处的中心载波24不进行QAM调制，但承载主模拟调幅载波。将同步和控制副载波44和46与该载波正交调制。对处在AM载波任一边的表示为2至26和-2至-26的位置处的第三级分区的其余副载波利用QPSK进行调制。典型的副载波位置通过如图1所示副载波索引来标识。处在中心频率任一边的位置2至26和-2至-26处的副载波称为第三级副载波，并且成互补对进行发送，以便调制所得的DAB信号与模拟调制AM信号正交。在AM IBOC DAB系统中使用互补副载波对如美国专利No.5,859,876所示。此外，也将同步和控制副载波44和46调制成互补对。

双边带(DSB)模拟AM信号占用±5kHz区域的带宽。下和上第三级分区分别占用从约为0至约为-5kHz和从约为0至约为+5kHz区的子频带。这些第三级分区彼此互为负复共轭，具有互补特性。该互补特性保持在模拟与数字第三级信号之间的正交关系，以便在接收器中能够将它们分开，而现有传统接收器仍能接收模拟AM信号。第三级分区必须进行互补组合，以便在消除模拟串扰噪声的同时提取出数字信号。第二级分区也具有互补特性，以便可以根据干扰条件和音频带宽，独立地或在互补型组合之后，在接收器处对它们进行处理。独立地发送第一级分区。

图2表示全数字IBOC信号50的频谱图。相对于如图1所示的混合格式而言，增大了中心频带52副载波的功率。同样，处在位置-1和+1处的两个副载波54和56使用二进制相移键控发送定时信息。核心上边带58包括在位置2至26处的载波，核心下边带60包括在位置-2至-26处的副载波。边带58和60形成第一级分区。两组附加增强副载波62和64分别占用位置27至54和-54至-27。组62形成第二级分区，组64形成第三级分区。如图2所示的全数字格式非常类似于混合格式，除了将AM信号通过延迟数字编码的调谐和备份版本的节目内容进行替换之外。在混合和全数字格式中，中心频带占用近乎同样的频谱位置。在全数字格式中，对于结合调谐和备份版本，发送节目内容主版本，存在两个选项。将全数字系统设计成被约束在信道中心频率f_o的±10kHz范围内，其中，在f_o的±5kHz范围内发送主音频信息，而在信道掩码侧向外至±10kHz范围内以低功率电平发送不太重要的音频信息。该格式允许信号的大大减弱，而增大了覆盖面积。全数字系统在±5kHz保护区域范围内承载数字时间分集调谐和备份信道(假设数字音频压缩能够在所保护的±5kHz范围内传递主和音频备份信号)。全数字系统的调制特性是基于AM IBOC混合系统。

全数字IBOC信号包括在±5kHz区域中的一对第一级分区，在-5kHz至-10kHz区域中的第二级分区，和在+5kHz至+10kHz区域中的第三级分区。全数字信号没有模拟分量，且独立发送所有分区(也就是，分区不是互补的)。

图3表示根据本发明构造的IBOC接收器84的功能框图。在天线86上接收IBOC信号。带通预选滤波器88使所关心的频带通过，包括在频率f_c处的预期信号，但去除在f_c-2f_if图像信号(对于下旁瓣注入本机振荡器而言)。低噪声放大器90将信号放大。将放大信号在混频器92中与在线路94上由可调谐本机振荡器96提供的本机振荡器信号f_lo进行混频。这在线路98上生成和(f_c+f_lo)和差(f_c-f_lo)信号。中频滤波器100使中频信号f_if通过，并使所关心调制信号带宽外部的频率得以衰减。模数转换器102使用时钟信号f_s进行操作，以速率f_s在线路104上生成数字采样。数字下变频器106对信号进行频移、滤波和抽样，以便在线路108和110上生成低采样速率的同相和正交信号。然后，基于数字信号处理器的解调器112提供附加信号处理，以便在线路114上为输出设备116生成输出信号。

如图3所示的接收器包括根据本发明构造的调制解调器。图4表示AM HD Radio^TM调制解调器130的功能框图，其显示出本发明的载波跟踪的功能位置。在线路132上来自数字下变频器的输入信号经历如方框134所示的载波跟踪和自动增益控制。在线路136上的生成信号经历符号跟踪算法138，其生成在线路140和142上的BPSK信号、在线路144上的符号矢量(在时域中)，和在线路146上的模拟调制载波。如方框148所示的BPSK处理生成块/帧同步和模式控制信息150，该信息由其他方框中所示的功能所使用。OFDM解调器152将时域符号矢量解调，生成在线路154上的频域符号矢量。

均衡器156结合BPSK和载波信号对频域符号矢量进行处理，以生成在线路158上的均衡信号和线路160上的信道状态信息。对这些信号进行处理以便生成分支度量162，在解交织器164中进行解交织，并在解帧器166中进行映射以生成在线路168上的软判决比特。Viterbi解码器170对软判决比特进行处理，以生成在线路172上的解码节目数据单元。

出于说明清楚的目的，将OFDM矢量区分为时域和频域矢量，每个矢量均表示同样的信息。调制解调器采用以下顺序对这些OFDM矢量进行处理(参照图4)：载波跟踪、符号跟踪、OFDM解调&BPSK处理，然后是均衡化。对调制解调器的输入包括时域矢量，或只是时间采样序列；载波跟踪在时域中进行操作。符号跟踪对时域采样进行操作，并输出(符号同步的)时域OFDM矢量，此外，计算表示频域中主载波和BPSK副载波的中间3个FFT箱(0，±1)。主载波和BPSK副载波用于均衡，便于从符号跟踪接收，不过它们也可从具有同样的冗余的3个中间FFT箱的OFDM解调功能(窗口化的FFT)接收。均衡器总是对频域OFDM矢量进行操作。

本发明涉及用于对混合或全数字AM IBOC信号进行均衡的方法和装置。均衡器由两个级联元件组成，平坦衰落均衡器之后跟随分区均衡器，且在生成信道状态信息(CSI)时使用噪声方差估计。以同样的方式对混合和全数字信号都应用平坦衰落补偿。分区均衡器对接收信号的每个分区进行操作。在一个示例中，每个分区由25个OFDM副载波的组组成，每个分区跨度近5kHz。全数字IBOC信号的分区包括一对第一级分区、第二级分区和第三级分区，并进行独立均衡化。然而，混合信号的第二级和第三级分区包括以下描述的附加处理和组合技术。在分区之间还发送数个其他的单副载波(singlesubcarrier)，并使用与此处所述相比更简单的均衡技术。

以下描述平坦衰落补偿(均衡器)。平坦衰落补偿包括使用主载波相位的相位补偿，和使用BPSK信号虚分量的幅度均衡。该平坦衰落补偿应当应用于所有OFDM副载波。

考虑单数字QAM(复数)符号(Q(n,1)＝x+j·y)，和AM IBOC信号的模拟信号分量(a(n,1)＝u+j·v)。该符号是在第n个OFDM符号中在副载波频率f_c处发送的QAM符号组的其中一个符号。使用互补副载波对发送QAM符号以避免AM串扰。

$s\left(t\right)=[a(n,1)+Q(n,1)]\·w\left(t\right)\·e^{j\·2\·\mathrm{\π}\·f_c\·t}+[a(n,-1)+Q(n,-1)]\·w\left(t\right)\·e^{-j\·2\·\mathrm{\π}\·f_c\·t}$

其中，Q(n，-1)＝-Q^*(n，1)以及a(n，-1)＝a^*(n，1)。

接收器将信号(已被添加到模拟调制分量，并因噪声和相位误差而受损)进行解调，以生成对副载波对的符号估计，如下：

$D(n,1)=\∫(s\left(t\right)+n\left(t\right))\·w\left(t\right)\·e^{-j\·2\·\mathrm{\π}\·f_c\·t+j\·\mathrm{\φ}}\·\mathrm{dt}=Q(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+a(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+n_1$

$D(n,-1)=\∫(s\left(t\right)+n\left(t\right))\·w\left(t\right)\·e^{j\·2\·\mathrm{\π}\·f_c\·t+j\·\mathrm{\φ}}\·\mathrm{dt}=Q(n,-1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+a(n,-1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+n_{-1}.$

为显示出互补组合的效果，通过将两个分量相加，能够提取出模拟分量。使用结果的实部可重新生成模拟信号，或者更常用的是，计算其幅度。

$\begin{array}{c}\frac{D(n,1)+D^{*}(n,-1)}{2}=\frac{Q(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+a(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+n_1-Q(n,1)\·e^{-j\·\mathrm{\φ}}+a(n,1)\·e^{-j\·\mathrm{\φ}}{+n}_{-1}^{*}}{2}\\ =-j\·Q(n,1)\·\sin \left(\mathrm{\φ}\right)+a(n,1)\·\cos \left(\mathrm{\φ}\right)+n_c+j\·n_s\end{array}$ $\≅a(n,1);$ 当φ和噪声足够小时。

将数字符号提取为

$\begin{array}{c}\frac{D(n,1)-D^{*}(n,-1)}{2}=\frac{Q(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+a(n,1)\·e^{j\·\mathrm{\φ}}+n_1+Q(n,1)\·e^{-j\·\mathrm{\φ}}-a(n,1)\·e^{-j\·\mathrm{\φ}}{-n}_{-1}^{*}}{2}\\ =Q(n,1)\·\cos \left(\mathrm{\φ}\right)-j\·a(n,1)\·\sin \left(\mathrm{\φ}\right)+n_c+j\·n_s\end{array}$ $\≅Q(n,1);$ 当φ和噪声足够小时。

在主载波任一边的第一对OFDM副载波上发送BPSK序列。以相对于在电平1处主载波的增益G_BPSK，发送这些BPSK副载波。从而，可通过以下表达式恢复和调节每个BPSK符号：

$B\left(n\right)=\frac{D(n,1)-D^{*}(n,-1)}{2\·G_{\mathrm{BPSK}}}=\frac{(x+j\·y)\·\cos \left(\mathrm{\φ}\right)-j\·a(n,1)\·\sin \left(\mathrm{\φ}\right)+n_c+j\·n_s}{G_{\mathrm{BPSK}}}$ $\≅\frac{x+j\·y}{G_{\mathrm{BPSK}}};$ 当φ和噪声足够小时。

然后，所关心的是对于BPSK位(实标量)的绝对值的估计，其用于对信号的随后定标。对于该特定BPSK符号，其中，Q(n,1)＝x+j·y，在此任意选择x＝0，并且在虚维度施加信息位。为了从B(n)中提取标量信息R(n)，可计算其幅度，或可从B(n)提取出虚分量y的绝对值。

R(n)＝|B(n)|，或者R(n)＝abs[Im{B(n)}]。

当相位误差较小时，幅度估计比虚计算的绝对值通常更不精确。关于幅度的计算更为复杂，从而，我们选择避免幅度计算，而偏好虚分量计算。对信道幅度R(n)的估计可从B(n)计算得出，或更直接地从D(n,1)和D*(n,-1)得出。

$R\left(n\right)=\mathrm{abs}\left[\mathrm{Im}\right\{B\left(n\right)\left\}\right]=\frac{\mathrm{abs}\left[\mathrm{Im}\right\{D(n,1)\}-\mathrm{Im}\{D^{*}(n,-1)\left\}\right]}{2\·G_{\mathrm{BPSK}}}=\frac{\mathrm{abs}\left[\mathrm{Im}\right\{D(n,1)\}+\mathrm{Im}\{D(n,-1)\left\}\right]}{2\·G_{\mathrm{BPSK}}}.$

注意，R(n)是实值标量。

平坦衰落均衡器180的功能框图在图5中给出。在线路182上提供来自OFDM解调器的输入D(n)。在该实施例中，输入为对于每个符号n的256个采样矢量。如所示，R(n)在方框184中计算出，将其传到中值滤波器186，以生成在线路188上的第一滤波信号。第一滤波信号还经由有限脉冲响应滤波器190滤波，以生成线路192上的第二滤波信号。

在该实施例中，对于BPSK幅度信号R(n)的滤波包括与7抽头FIR滤波器级联的7抽头中值滤波器。通过在7元件循环缓冲器中设置R(n)的采样，然后计算7个采样的中值，由此可实现该中值滤波器。中值滤波器具有3个采样的延迟。7抽头FIR滤波器具有3个采样的延迟，并通过使用以下7个系数来实现：

$h\left(k\right)=\left\{\begin{array}{ccccccc}\frac{1}{16}& \frac{2}{16}& \frac{3}{16}& \frac{4}{16}& \frac{3}{16}& \frac{2}{16}& \frac{1}{16}\end{array}\right).$

中值和FIR滤波器的总延迟为6个采样。可将滤波信道幅度表示为：

其中，中值是在7个采样上计算出的。

另外，也将主载波相位校正为平坦衰落分量。然而，应该独立于前面的BPSK幅度对该相位进行滤波。这是由于在载波采样上的增加的相位噪声在负模拟调制峰值处接近夹断(pinchoff)。为BPSK幅度定义的同样FIR滤波194可用于主载波相位，但不应使用中值滤波，而是替换以等效延迟196，以便与幅度分量的延迟相匹配。可在每个OFDM符号上独立计算出主载波采样C(n)，或可使用在OFDM解调制中计算出的值。对于主载波分量的滤波如下：

$\tilde{C}(n-3)=\underset{k=0}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}h\left(k\right)\·C(n-k).$

平坦衰落均衡器加权是滤波信道幅度的倒数(除以零保护ε)，同时应用主载波相位的共轭，在合适延持之后，

$W_{\mathrm{ff}}=\frac{{\tilde{C}}^{*}(n-6)}{\max [\tilde{R}(n-6),\mathrm{\ϵ}]\·\left|\tilde{C}(n-6)\right|}.$

如在方框198中所示。

使原始输入得以延迟，如方框200所示，并乘以W_ff，如在乘法器202中所示，以在平坦衰落均衡之后在线路204上为每个新符号n-6生成输出256采样矢量。

用于为每个新OFDM符号计算平坦衰落均衡系数W_ff的算法总结如下：

“平坦衰落均衡算法”

$R\left(n\right)=\mathrm{abs}\left[\mathrm{Im}\right\{B\left(n\right)\left\}\right]=\frac{\mathrm{abs}\left[\mathrm{Im}\right\{D(n,1)\}+\mathrm{Im}\{D(n,-1)\left\}\right]}{2\·G_{\mathrm{BPSK}}};$ 计算BPSK信号幅值标称值R(n)＝1

滤波7个采样中值，延迟＝6个符号

将主载波采样(复数)滤波，延迟＝3个符号

计算用于与OFDM符号副载波相乘的平坦衰落系数，延迟＝6个符号。

对于BPSK幅度信号R(n)的滤波包括与7抽头FIR滤波器级联的7抽头中值滤波器。

上述平坦衰落均衡之后跟随有分区均衡。表1显示出交织符号的位置(索引)，包括在每个分区块内的训练符号“T”。每列表示一分区。

表1

其次，使用算法计算对于分区(例如，上面第一级分区)内每个OFDM符号的25个元素(副载波的列)的每个进行估计的均衡器系数和相关噪声方差。当均衡器接收到OFDM符号时就开始对它们进行处理。对于包含25列(每个分区)的每个OFDM符号，独立对全数字模式的所有分区和混合模式的第一级分区进行处理。独立对混合第二级分区进行处理，在互补组合之后，根据模拟音频带宽是否被限制到5kHz，允许选择最大度量。仅在互补组合之后，对混合第三级分区进行处理。

分区的每列包含1或2个训练符号(复数)，这取决于对16行中的哪行进行处理。训练符号位置每过16个OFDM符号(行)进行重复。通常将训练符号的位置计算为OFDM符号的特定行(模16)的函数。接下来，沿25列矢量TS收集最新训练符号，仅更新与包含训练符号的OFDM符号的最新列相对应的TS(col)的列。在以最新训练符号更新相邻组之后，计算相邻符号组的中值和方差。接下来，使用二维递归滤波器技术对方差和中值进行滤波。由滤波中值计算出均衡器系数，并对前一OFDM符号的所有相应列应用均衡，以及将更新噪声方差(和倒数)用于随后符号处理。下面，将描述该处理的细节，并将其于图6中给出。

图6表示可用于每个25列分区的均衡器的功能框图。在线路210上输入OFDM符号OFDM(r,col)。收集训练符号，如方框212所示。计算出中值和方差，如方框214所示，以生成在线路216上的中值和方差信号。在方框218中对这些信号进行滤波和均衡，以生成在线路220上的均衡方差信号(用于随后信道状态信息(CSI)估计)和线路222上的均衡系数。经过如方框224所示延迟之后，对输入信号应用均衡系数，如方框226所示，以生成线路228上的输出信号。

为了从训练符号(TS)计算中值和方差，首先，创建两个1行25列的矩阵，标为TS和MED，以用于分别存储训练符号和中值计算结果。列索引(col＝0至24)等于训练符号的相应列，这是由于它们是对于每个OFDM符号进行接收。接下来，将元素初始化为0。

然后，接收与交织块的特定行(r)相对应的下一个OFDM符号行r(模16)。识别出训练符号位置或列，对于该行r，将训练符号放置到相应TS(col)中。可使用以下算法更新行r中的训练符号。

分区均衡器执行数个步骤。

步骤1：聚集、压缩(collapse)和更新训练符号成便于在随后均衡处理中使用的矢量TS(表示及时训练符号信息)。

“用于更新行r的TS的算法”

col＝mod(3·r+1,16)；“识别出哪列具有新TS”

TS(col)＝OFDM(r,col)

if col<9 then TS(col+16)＝OFDM(r,col+16)；“如果是在该行中的第二个TS”。

步骤2：创建两个25列矢量，标记为MED和logVAR，用于存储计算的中值和用于均衡和CSI的方差值的对数。局部(时间&频率)TS采样的中值滤波用于生成关于TS的中值估计。输出Med和logVAR是对这些参数的局部估计(尚未进行时间或频率(在副载波上)平滑)。

列索引与训练符号的相应列相等，这是由于将它们对于每个OFDM符号进行接收。然后将元素初始化为0。

计算在对特定TS(col)进行更新后的TS(col)6行的中值和方差。该延迟确保其相邻训练符号也被更新，以用于随后的计算。对每个新行r更新1或2TS(col)值。对于列4至20使用在该训练符号任一边的±4个值计算9采样中值和方差。例如，对于列4的中值计算使用训练符号TS(0)至TS(8)。列0至3和21至24是特殊情形，这是由于在结尾处可用于计算中值和方差值的采样不足9个。在必要的时候，通过接近末尾进行折叠以复制值来替代末端(extreme)遗失值。例如，在计算列3的中值时，使用TS(0)至TS(7)，以TS(0)取代遗失的TS(-1)列以便提供9个用于中值计算的值。计算的中值和方差值设置在MED(col)和logVAR(col)中。以下方法(伪代码)可用于识别在该行r处的合适列以进行更新，并聚集对于9采样中值和对数方差计算的合适TS采样：

“用于更新MED和logVAR矢量的算法，延迟＝6个符号”

col＝mod(3·r+15,16)；“识别出r-6的第一TS列”

FOR m＝0 to 8；“聚集9个相邻TS设置到缓冲器中用于MED&logVAR计算”

colm＝col+m-4

$\begin{array}{c}\mathrm{TSmedbuff}\left(m\right)=\mathrm{TS}\left(\mathrm{TScolindx}\right)\\ \mathrm{MED}\left(\mathrm{col}\right)=\mathrm{median}\left(\mathrm{TSmedbuff}\right)\end{array};$ “复数中值，分隔实部和虚部”

“计算对于VAR采样(矢量)以2为底的对数”

$\log \mathrm{VAR}\left(\mathrm{col}\right)=\log 2\left(\max \right[\frac{1}{256},\min [256,\frac{1}{8}\&CenterDot;\underset{m=0}{\overset{8}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|\mathrm{MED}\left(\mathrm{col}\right)-\mathrm{TSmedbuff}\left(m\right)|}^2]\left]\right)$

if col<9 then；“更新在该行中的第二TS，如果存在的话”

col2＝col+16

FOR m＝0 to 8

colm＝col2+m-4

TSmedbuff(m)＝TS(TScolindx)

MED(col2)＝median(TSmedbuff)；“复数中值，分隔实部和虚部”

$\log \mathrm{VAR}\left(\mathrm{col}2\right)=\log 2\left(\max \right[\frac{1}{256},\min [256,\frac{1}{8}\&CenterDot;\underset{m=0}{\overset{8}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|\mathrm{MED}\left(\mathrm{col}2\right)-\mathrm{TSmedbuff}\left(m\right)|}^2]\left]\right)$

end if

为了计算均衡器系数和信道状态信息(CSI)，下一步是对中值和方差值在时间和频率(列)上进行平滑(滤波器)。方差的对数用于对在副载波上具有潜在较大动态范围的平方噪声采样进行平滑。

创建两个25列矢量，标记为MED1和logVAR1，以分别用于存储递归时间滤波中值和对数方差值。列索引与训练符号的相应列相等，这是由于将它们对于每个OFDM符号进行接收。然后将元素初始化为0。

创建两个25列矢量，标记为MED2和logVAR2，分别用于存储列或频率滤波中值和对数方差值。列索引与训练符号的相应列相等，这是由于将它们对于每个OFDM符号进行接收。然后将元素初始化为0。

从MED2计算均衡器值EQ。EQ值通常为MED2值的复倒数，但具有除法保护。方差值logVAR2用于计算随后CSI的VAREQ和在均衡器增益调节后的分支度量。

步骤3：接下来，对MED和logVAR值在时间和频率(副载波)上进行平滑。通过IIR滤波器的时间平滑导致生成MED1和logVAR1。使用其中一个二次拟合函数(quadratic fit funtion)的频率平滑导致产生MED2和logVAR2。参看下述算法的第一部分。

步骤4：由MED2计算均衡器值EQ。EQ值通常为MED2值的复倒数，但具有除法保护。方差值logVAR2用于计算随后CSI的VAREQ和在均衡器增益调节后的分支度量。注意，以上算法的最后一行按照符合特定条件的方式计算VAREQ(col)。这不仅仅是将logVAR(方差估计的对数)转化成VAR的逆对数计算。这说明这样的事实，即，对还未均衡的值计算方差，从而，进行调节使得与输出的均衡符号值相兼容。此外，调节还用于避免在存在很强干扰时出现的方差估计误差。这些调节都包括在逆对数之后的因子max[Eqmagsq(col,max(Eqmagsq)/2]中。

“用于由MED和logVAR计算EQ和VAREQ的算法，滤波器延迟＝16个符号”

“对每列的MED和logVAR进行IIR滤波，以获得MED1和logVAR1，q＝1/8IIR coef”

MED1＝(1-q)·MED1+q·MED；

logVAR1＝(1-q)·logVAR1+q·logVAR；

“使用二次拟合内插在列上对MED1和logVAR1进行平滑”

“MED2和logVAR2是频率平滑的中值和方差估计”

MED2＝QF(MED1)；“使用QF算法计算二次拟合”

logVAR2＝QF(logVAR1)；“使用QF算法计算二次拟合”

“从MED2计算均衡器系数EQ”

medsq(col)＝|MED2(col)|²；col＝0...24“保存平方幅度”

col＝0...24“均衡器系数，T＝训练符号”

“对logVAR2计算逆对数和进行均衡，以生成VAREQ”

EQmagsq(col)＝|EQ(col)|²；col＝0...24

VAREQ(col)＝2^logVAR2(col)·max[EQmagsq(col)，max(EQmagsq)/2]；col＝0...24

然后，将EQ(col)值应用到相应的数据承载符号，以便为OFDM符号(延迟22OFDM符号，以解决EQ处理延迟)每列生成OFDMEQ(col)值。将VAREQ(col)用于随后的CSI处理。

OFDMEQ(col)＝OFDM(col)·EQ(col)；col＝0...24“对延迟OFDM符号进行均衡”

上述算法使用称为QF的函数，QF是MED1或logVAR1矩阵的二次拟合，用于对在这些矩阵的列(副载波)上的值进行平滑。对这些值的平滑减少了因噪声导致的估计和校正误差，这是由于假设需进行均衡的变动将被平滑。这些值在列上的变动可以是数个因素导致的结果。一个因素是由于在副载波上导致线性相移的剩余符号跟踪定时误差。由于滤波是在I和Q复域中实现，并非相位和幅度，通过线性拟合不能精确校正由该线性相移产生的I和Q分量，而对于I和Q复分量的二次拟合提供足够的精确性。另一变动可能由于因在副载波上的频率选择衰落导致的相位和振幅扰动，这还可通过二次拟合进行校正。对于在OFDM解调之前来自模拟滤波的相位和振幅脉动，如果脉动较小，可对其进行校正。干扰还往往具有可适于二次拟合的logVAR形状。

如果模拟滤波器脉动较严重且偏离二次形状，则需要不同的QF函数。因此，给出两个算法选项：第一QF函数最适于校正因剩余符号定时误差、选择信道衰落和适度滤波器脉动造成的变动；第二算法用于校正所有这些变动和更严重的滤波器脉动。

在拟合二次形状以便执行平滑校正的副载波上，第一QF函数对三个点进行估计。在副载波范围上的中点和两个极端端点处，使用FIR滤波器对这些点进行估计。在中间副载波上使用对称FIR滤波器对中间点正确估计。在端点处的FIR滤波器具有距端点数个箱的质心。尽管二次拟合通常用于使用接近端点的适当质心，并在极端端点处外推(extrapocation)其余副载波，但如果假设质心处在极端副载波位置处，则性能往往会更好。原因在于，外推往往加强存在噪声时的二次拟合的曲率。然而，可修改算法以便将质心设置在产生最好综合性能的位置处。

步骤4a：第一二次拟合函数以分区形状(假设是二次)对估计进行平滑，给定诸如时间偏移和选择衰落特性之类的可能信道条件，这提供近最优平滑。这是通过使用以下算法实现的。

“QF(x)，二次拟合函数，输入矢量x，输出矢量y。(25元素矢量)”

对于k＝0...11；滤波器点的存储系数

“在col0处的输出值”

$\mathrm{yhigh}=\underset{k=0}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{wf}\left(k\right)\&CenterDot;x(24-k);$ “在col24处的输出值”

$\mathrm{ymid}=\frac{1}{12}\&CenterDot;\underset{k=0}{\overset{24}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(k\right)-\frac{13}{24}\&CenterDot;(\mathrm{ylow}+\mathrm{yhigh});$ “在col12处的中值”

$a=\frac{\mathrm{ylow}+\mathrm{yhigh}-2\&CenterDot;\mathrm{ymid}}{288};$ “二次系数a”

$b=\frac{4\&CenterDot;\mathrm{ymid}-3\&CenterDot;\mathrm{ylow}-\mathrm{yhigh}}{24};$ “二次系数b”

y(col)＝a·col²+b·col+ylow；col＝0...24；“输出矢量y”

提供可选二次拟合函数QF，以适应具有过大脉动和组延迟或增益变动的IF滤波器。该函数不同于第一函数，这是由于在每个副载波位置处使用不同的二次曲线来形成FIR滤波器系数。这些二次曲线是预先计算的且存储在25×25矩阵W中，以便用作为来自要滤波的副载波的25个值的行的乘法器。因此，并不像在第一算法中那样对于每个新OFDM符号的25个副载波上计算二次拟合，第二算法仅仅是对于每个OFDM符号时间将25副载波值的矢量乘以矩阵W。

按照如已知称为Savitsky-Golay(SG)程序的方法的同样方式，应用该可选QF函数；然而，可选QF函数采用不同的方式生成系数，这导致抗噪声滤波增益提高，同时解决端点问题。SG程序计算对于以每个端点为中心的最小平方拟合，以便平滑对于该点的数据。结果是关于要平滑的每个副载波位置的FIR滤波器系数集。两个因素促成使用最小平方平滑。一个因素是，值在副载波上的变动性，另一因素是端点问题，即，由于在端点之外的滤波没有副载波可用，通过FIR滤波器系数的对称集不能对接近端点的副载波进行拟合。SG程序采用操纵Vandermonde矩阵的特性生成FIR系数，从而对于每个要平滑的副载波位置，生成FIR滤波器系数的惟一集。尽管SG程序生成导致对于每个平滑副载波值的无偏估计的FIR滤波器系数，但是由于过多使用负系数值，FIR系数的实际集不具有最佳噪声减少滤波特性。然而，可选QF函数使用最佳可能二次拟合FIR系数进行噪声减少滤波或平滑，同时保持SG程序的零偏特性。此外，在副载波位置附近建立FIR滤波器平滑范围的方面，可选QF函数具有更多灵活性。

关于可选QF函数的一个示例描述如下。将对于每个副载波位置的非零FIR滤波器系数的范围设置为15个非零系数以适合于分区中25个副载波上的值的预期变动，不过还可对其进行调整。计算出用于每个副载波位置m＝0...24的惟一FIR滤波器系数。FIR系数的形状是具有以下定义的四个附加约束的二次函数：

约束1：非零FIR滤波器系数的数量为15，剩余为10个零系数。中心非零系数通常处在要平滑的副载波上，这导致对称FIR滤波器特性，除了对任一端上的7个副载波，通过对于非零系数使用在该端上的15个副载波位置，对其进行约束之外。然后，可通过下式识别出用于估计(滤波)副载波m的第一非零系数位置p：

p＝max(0，min(17，m-7))；“p为第一非零系数位置”。

约束2：具有25个FIR系数(具有15个非零系数，10个零系数)的25个集合的每个必须相加成单位值，以便每个FIR滤波器对于每个副载波位置具有1的dc增益。

对于对第m个副载波进行估计的第k个系数。

约束3：对于副载波m的FIR滤波器的质心也必须为m，以确保在假设副载波数据的斜率呈分段线性时产生无偏估计。

$\underset{k=0}{\overset{24}{\mathrm{\&Sigma;}}}k\&CenterDot;\mathrm{FIR}(m,k)=m;$

约束4：尽管通过使系数的平方和最小可实现最佳噪声减小，但这对于每个副载波位置并不提供最佳局部估计，并将导致对于每个FIR滤波器产生15个线性系数。更好的约束是，确保二次函数在刚好在15个非零系数之外的未用系数位置处经过零。这对于11个载波位置7至17而言是有可能的，但对于端点问题所影响的其他副载波位置，不会满足该约束。那么，外部副载波位置具有仅朝向在FIR系数范围之外内点的零交叉约束。

“对于第m个副载波的第k个系数的二次”

“对于m＝7...24的约束”

“对于m＝0...17的约束”

约束1仅建立15个非零系数的范围，对于25个FIR滤波器的每个在该范围上具有二次特性。约束2，3和4构建对于每个FIR滤波器确定二次系数a_m，b_m和c_m所必须的三个方程。尽管约束4看起来可能会超定(overdetermine)对于m＝7...17的、在两端具有零端点的滤波器系数中间集，对于这些副载波的双约束是冗余的，所有系数集都被正确确定。接下来定义用于生成可选QF1(x)FIR滤波器系数矩阵W的算法，对于W的结果系数值如以下所示。

步骤4b：提供可选二次拟合函数QF，以便适合具有过大脉动和组延迟或增益变动的IF滤波器。该函数不同于第一函数，这是由于在每个副载波位置处使用不同的二次曲线形成FIR滤波器系数。这些二次曲线被预先计算并存储在25×25矩阵W中，以便用作为用于来自要进行滤波的副载波的25个值的行的乘法器。从而，并不像在第一算法中那样对于每个新OFDM符号的25个副载波上计算二次拟合，第二算法仅仅是对于每个OFDM符号时间将25副载波值的矢量乘以矩阵W。这些服从约束1-4，这导致产生以下算法。

“QF1(x)，可选二次拟合矩阵函数，输入行矢量x，输出矢量y。”

“第一计算预存储系数矩阵W(25×25)”

$\begin{array}{c}\mathrm{FORm}=0\mathrm{to}7\\ a\left(m\right)=\frac{14-3\&CenterDot;m}{4760}\\ b\left(m\right)=-\frac{1+2360\&CenterDot;a\left(m\right)}{120}\\ c\left(m\right)=-225\&CenterDot;a\left(m\right)-15\&CenterDot;b\left(m\right)\\ \mathrm{FORk}=0\mathrm{to}14\\ W(k,m)=a\left(m\right)\&CenterDot;k^2+b\left(m\right)\&CenterDot;k+c\left(m\right)\\ W(24-k,24-m)=W(k,m)\\ \mathrm{FORm}=8\mathrm{to}16\\ \mathrm{FORk}=0\mathrm{to}14\\ W(k+m-7,m)=W(k,7)\end{array}$

“至此，对于滤波器矩阵W的预存储计算结束”

“计算对于每个新OFDM符号的滤波输出矢量y”

y＝x·W；“矩阵相乘生成输出矢量y”

步骤4c：以下描述第三个可选二次拟合。

可使用每个FIR滤波器的全部25个可能非零系数设计出另一可选滤波器QF2(x)。该滤波器具有更类似于第一QF(x)滤波器的特性，不过是采用可选滤波器的矩阵形式W来构建。

“QF2(x)，可选二次拟合矩阵函数，输入行矢量x，输出矢量y。”

“第一计算预存储系数矩阵W(25×25)”

$\begin{array}{c}\mathrm{FORm}=0\mathrm{to}13\\ a\left(m\right)=\frac{2}{2925}-\frac{m}{11700}\\ b\left(m\right)=\frac{-1}{39}+\frac{11\&CenterDot;m}{3900}\\ c\left(m\right)=\frac{25}{117}-\frac{2\&CenterDot;m}{117}\\ \mathrm{FORk}=0\mathrm{to}24\\ W(k,m)=a\left(m\right)\&CenterDot;k^2+b\left(m\right)\&CenterDot;k+c\left(m\right)\\ W(24-k,24-m)=W(k,m)\end{array}$

“至此，对于滤波器矩阵W的预存储计算结束”

“计算对于每个新OFDM符号的滤波输出矢量y”

y＝x·W；“矩阵相乘生成输出行矢量y”

在另一方面，本发明包括在均衡之前第二级分区的自适应互补组合。对两个独立第二级分区独立进行均衡，以及进行相关VAREQ估计。对于分区中所有第二级软代码比特而言，分支度量的计算是独立和冗余的。然后，添加相应分支度量，以生成一组分支度量。此外，对互补组合第二级分区执行均衡，以便为同一组第二级软代码比特生成另一组分支度量。然后，对于每个第二级软代码比特，选择更高分支度量作为对于相应第二级软代码比特的输出。

对于混合第二级和第三级分区使用互补副载波创建与其模拟宿主的正交关系。第二级均衡的现有实现方式需要知道是否将模拟宿主带宽限制到±5kHz。如果将模拟带宽限制到±5kHz，则独立对第二级分区进行均衡，以便更好解决相邻信道干扰。否则，首先将第二级分区互补组合，以消除在该区中的模拟信号。

将要均衡的输入符号延迟，以匹配在均衡器参数估计中的延迟，以及时提供均衡器信息的及时应用。然后，将EQ(col)值应用到相应数据承载符号，以便对于OFDM符号的每列生成OFDMEQ(col)值(延迟以22个OFDM符号，以解决EQ处理延迟)。对于随后CSI处理使用VAREQ(col)值。

本发明的方法不使用模拟带宽信息；而是执行独立和组合的均衡，以后选择最大分支度量。这使得性能更强健，尤其是在模拟带宽有些超出5kHz时的情形。

总是将第三级副载波在均衡之前互补组合。然后如所述执行第三级均衡。独立和互补组合地对两个第二级分区进行处理，对于单组第二级软代码比特生成三组均衡的分支度量。下面描述将这三组分支度量组合的方法。

对两个独立第二级分区以及相关VAREQ估计独立地进行均衡。对分区中所有第二级软代码比特独立且冗余地计算分支度量。然后，添加相应分支度量，以生成一组分支度量。另外，对互补组合第二级分区执行均衡，以便对同一组第二级软代码比特生成另一组分支度量。然后，对于每个第二级软代码比特，选择更高分支度量作为相应第二级软代码比特的输出。

如以上所述，均衡器包括两部分：平坦衰落补偿(均衡器)，之后跟随有分区均衡器。在快速衰落情形中，平坦衰落均衡器有利的，它使用主载波(FFT箱0)和BPSK副载波(箱±1)。分区均衡器更慢，并对分区中更稀疏的训练符号进行操作，但在分区中更精确。分区均衡器得益于平坦衰落均衡器，以便使训练值保持在相对更小范围内。

可使用已知电路元件(包括但不限于一个或多个处理器或专用集成电路)实现附图中所示的函数。

尽管根据数个示例对本发明进行了描述，本领域技术人员应该理解，在不偏离后面权利要求描述的本发明范围的条件下，可对所述示例进行多种变化。

Claims (12)

1.一种对在AM带内同频无线信号上接收的OFDM符号矢量进行均衡的方法，所述方法包括步骤：

在训练符号矢量中设置多个训练符号；

对训练符号矢量进行中值滤波，以生成对训练符号矢量的中值估计；

对训练符号矢量的中值估计在时间和频率上进行平滑；

使用平滑后的中值计算多个均衡系数；以及

将OFDM符号矢量乘以均衡系数。

2.根据权利要求1的方法，其中，使用二次拟合函数对均衡系数进行平滑。

3.根据权利要求2的方法，其中，将二次拟合函数拟合到副载波范围的中点和两个端点。

4.根据权利要求2的方法，其中，对每个副载波位置使用不同的二次拟合函数。

5.根据权利要求1的方法，还包括步骤：

在均衡之前将AM带内同频无线信号中的第三级分区进行互补组合。

6.根据权利要求1的方法，还包括步骤：

在均衡之前将AM带内同频无线信号中的第二级分区进行自适应互补组合。

7.根据权利要求1的方法，其中，使用二次拟合算法对训练符号矢量的中值估计进行平滑。

8.根据权利要求7的方法，其中，二次拟合算法对分区形状内的估计进行平滑。

9.根据权利要求7的方法，其中，对每个副载波位置使用不同的二次曲线。

10.根据权利要求1的方法，还包括步骤：

在均衡之前将AM带内同频无线信号中的第三级分区进行互补组合。

11.根据权利要求1的方法，还包括步骤：

在均衡之前将AM带内同频无线信号中的第二级分区进行自适应互补组合。

12.一种用于接收在AM带内同频无线信号上的OFDM符号矢量的接收器，所述接收器包括：

输入，用于接收AM带内同频无线信号；

均衡器，用于在训练符号矢量中设置多个训练符号，用于对训练符号矢量进行中值滤波，以生成对训练符号矢量的中值估计，用于对训练符号矢量的中值估计在时间和频率上进行平滑，用于使用平滑后的中值估计计算多个均衡系数，以及用于将OFDM符号矢量乘以均衡系数；以及

输出设备，用于响应于AM带内同频无线信号生成输出。