CN105075206B - Ofdm系统中的非线性时域信道估计 - Google Patents

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Abstract

OFDM接收机对所接收到的OFDM信号进行响应以生成一个初始信道脉冲响应。该接收机确定初始信道脉冲响应中的时间跨度，在该时间跨度中存在多条重要路径。中间信道脉冲响应估计器对初始信道脉冲响应内的多条路径进行标识，并且生成一个改善的中间信道脉冲响应。信道脉冲响应估计器进行第二非线性过程以生成信道脉冲响应。均衡器对信道脉冲响应和OFDM符号进行响应以对OFDM符号进行均衡。生成可以用于有效地停止第一迭代非线性过程的多个度量。

Description

OFDM系统中的非线性时域信道估计
版权声明/许可
本专利文件的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权拥有者不反对任何人对如出现在专利商标局的专利文件或记录中的本专利文件或本专利公开内容进行复制，但是以其他方式保留所有任何版权权利。此公告应用于以下及附图中描述的软件和数据。
技术领域
本发明涉及用于对通信信号进行处理以更加高效地实现信道估计的系统和方法，具体来说，在正交频分复用(OFDM)接收机中提供信道估计。
背景技术
为了增加数据速率以及抑制多径，包括如WiMAX和LTE(长期演进)等的所谓4G无线网络的高级网络针对它们的PHY层采用了正交频分复用(OFDM)波形的变形。PHY层是物理、电磁模块，通过该模块在空中或有线地传输和接收信息的比特。OFDM利用对城市环境中的无线信道的多径的内置抑制提供了很受欢迎的带宽效率。OFDM传输的灵敏度是很容易理解的。针对PHY层的“比特泵”方案已经证明在数字用户线(DSL，有线的)OFDM应用中是成功的。另一方面，移动无线OFDM应用仍然面临要实现OFDM的设计的容量的挑战。
OFDM的实践和理论优势的核心是快速傅里叶变换(FFT)的使用。OFDM中实现的FFT可以被视为类似于针对Nc个同时工作的无线电站的调谐器库，因为可以将由FFT生成的音调中的每一个音调独立地分配给用户。OFDM PHY在较短的时间段上利用给给定用户的载波分配的全部或部分来提供或接收每一个载波频率(音调)上的同时发生的比特流(blast)。在不同的用户之间进行载波的部分分配以及将许多用户聚合在一个周期之内是用于OFDM的一种多址方案。在10MHz带宽信道的情况下，用户可以在很短的时长(如0.1毫秒)上接收多达Nc＝840(WiMAX)或600(LTE)个同时的音调。每时间段的这Nc个音调组成一个OFDM符号。许多用户在一个符号中的分配被称为OFDMA。
无线标准通常包括由可用带宽和信息的时间灵敏度定义的三个重要的时间片段。连结多个符号以定义帧，帧是最长的相关时间单元，以及例如，帧可能是一毫秒。如果标准向帧分配十个符号，那么符号时长为[0.5]0.1毫秒。最后，FFT的大小和循环前缀(CP)时长定义了采样之间的时间间隔，因此1024点的FFT和128点的CP定义了11微秒的采样间隔。虽然FFT计算可以是比较高效的，但示例性OFDM系统的FFT大小足够大(例如，在10MHz带宽的情况下有1024个采样)，因此计算要求仍然很高，并且功耗仍然是设计针对用户手持设备的接收机时的重要约束。
OFDM系统与基于码分多址(CDMA)的3G系统相比更加灵敏并且具有较不稳健的信号采集。OFDM系统的灵敏度来自其使用快速傅里叶变换(FFT)将进入的信号从时域变换到频域。在非常普通的真实世界情况以及接收机实现方式的情况下，OFDM系统中的FFT会偏离理想假设。如果构成FFT算法基础的假设失败，那么在所传输的所有的Nc个信道(Nc个子载波上的)之间会发生串扰。载波之间的串扰使性能下降，这进而导致了误比特率(BER)增加。
由于来自结构体或大型水面的反射，无线OFDM手持设备可以接收来自发射塔(“基站”)的相同信号的多个路径(具有不同延迟的副本)。这种非视距接收或多径导致信号相对于由发射机输出的平坦频域“形状”有所失真。接收机必须计算滤波器以将信号恢复成其原始的平坦频谱形状；该滤波器被称为对信号进行均衡。OFDM接收机针对所传输的每一个OFDM符号进行关键的均衡计算。
不像通常用在通信系统中的大多数其他调制策略，OFDM可以包括两种均衡器以改善信号质量：时间均衡器(TEQ)和频率均衡器(FEQ)。诸如DSL之类的一些OFDM应用包括时间均衡器，而诸如实现当前无线标准的系统之类的其他系统不需要时间均衡器。所有实际的OFDM接收机都具有频率均衡器。无论接收机包括时间均衡器还是仅包括频率均衡器，接收机都需要进行信道估计以在均衡器可以用于改善信号质量之前至少初步地确定均衡器系数的值。确定频率均衡器的系数通常是在频域中执行的。
OFDM通信系统通常包括生成无线信号的OFDM发射机，这些无线信号以信息(如由计算机网络生成的数据或语音数据)进行调制。无线信号在信道上行进至接收机，该信道以各种方式使无线信号失真(包括通过在具有不同长度的多个路径上传输)，从而在被称为多径的机制中引入具有不同偏移和幅值的无线信号的多个副本。接收机电路将所接收的信号下转换到基带，并且然后对该信号进行模数转换以产生经历OFDM处理的信息信号。在时间上将无线电信号进行对准。在对准之后，对信号进行处理以从信号中去除循环前缀(CP)。循环前缀是存在的，因为OFDM发射机向长度为N的信息信号波形添加由最后NCP个采样组成的具有长度NCP的CP，从而使得发射机转换为模拟的并且进行发送的数字信号具有长度N+NCP。然后，接收机的逆转换过程的初始步骤是去除并丢弃所添加的NCP个循环前缀采样。在该步骤之后，串并转换元件组织并将串行信号转换成并行信号用于进一步处理。循环前缀可以在串并转换之前或之后去除。
在CP去除之后，将并行数据提供给快速傅里叶变换(FFT)处理器，该快速傅里叶变换处理器将时域采样s(n)转换成频域采样的集合Ri(k)用于处理。假定所接收到的OFDM符号被信道破坏，其针对OFDM假定对来自OFDM系统中使用的载波频率中的每一个载波频率的采样引入了幅值和相位失真。频率均衡器(FEQ)将特定于在OFDM系统中使用的每个频率的幅值和相位校正应用到在不同频率上所传输的各种采样。FEQ需要在每个频率处对信道相比于理想情况下的幅值和相位偏差进行估计以确定应用什么校正。
典型的OFDM信道估计器基于导频音调位置的集合和所接收的导频信号在频域中对信道进行接收和估计。这被称为频域信道估计或FDCE。导频音调(或者只是导频)通常是相关标准所指示的一个或两个位符号，从而使得接收机事先知道所期望的导频位置和值。所有的FDCE实现方式对FFT输出的OFDM符号作出反应以提取所接收的导频信号。可以将每一个导频处的信道估计确定为相对于每一个导频的理想情况下期望的解调后的值“+1”的幅值和相位旋转。相对于此“+1”值的任何偏离组成了来自那个频率的带宽处的信道的失真。数据载波频率处的信道的值可以通过对在导频载波频率处所获得的值进行内插来进行估计。对简单信道估计方案的各种改善是已知的，并且传统上是在频域中实现的。频率均衡器接收来自快速傅里叶变换处理器的信号和来自估计器的信道估计，并且对信号进行均衡。通常将均衡器的输出提供给将均衡器的并行输出转换成串行输出用户信号的并串元件。
通过根据将要“装载”到OFDM符号中的比特的数量将活动数据载波的值设置为来自规定的值集合的非零值来构建那个OFDM符号。然后对这些值进行快速傅里叶逆变换(IFFT)以获得时域采样。通过从符号的时域采样序列的末尾取走规定数量的采样来将循环前缀附加到符号的开头。IFFT可能例如产生1024个采样。某些标准选择CP具有128的长度。这意味着发射机从1024个采样的序列中选择最后的128个采样，并且将那些采样附加在前面，从而使得它们变成所传输的OFDM符号中的前128个采样，所发送的OFDM符号具有总数为1152的采样。因为这种构造，从OFDM符号的1152个采样中选出任何1024个采样产生在原始的1024个OFDM时域采样上的循环移位。
在WiMAX标准的情况下，可以在60个子信道上发送OFDM符号，其中，每个子信道有14个活动载波，对于总共840个活动载波来说，每个子信道有4个导频。导频在任何给定符号以及因此的子信道中的位置是由标准规定的。用于高吞吐量网络的OFDM方案寻求将开销最小化，并且这包括了在符号内的训练载波的数量。减少导频的数量或密度可以限制接收机高效地恢复来自信号的信息的能力。
OFDM的一个理论上的优势是：可以在FFT之后通过非常简单的算法针对每一个接收的音调单独地执行均衡。启动OFDM接收机的另一个优势是仅需要针对与用户相关的每一个子载波来估计均衡器系数，量小于FFT的大小。与每一个音调相对应的每一个均衡器系数的值将取决于信道系数的估计-被称为信道估计。与OFDM接收机中的许多操作一样，典型的OFDM接收机在FFT之后进行信道估计，因为此时的信道估计是基于用户的音调分配来简单且高效地执行的。因为信道估计在FFT之后进行的，因此音调将受到FFT和FFT后失真的影响，这被称为载波间干扰(ICI)。ICI通常通过三种情况来展现：1)频率调谐中的误差；2)来自移动性的多普勒；以及3)来自其他小区站点的干扰。OFDM系统通过在符号之间提供时间间隔来适应符号间干扰，从而使得与其他无线方案相比，符号间干扰对于OFDM来说通常是较小的问题。
任何给定的信道具有公知的对其容量的限制。在当前的OFDM实现方式中，在期望的速率以下存在额外的容量上的损耗。信道估计误差是罪魁祸首。因为在典型实现方式中ICI影响FFT后的信道估计算法，因此糟糕的信道估计导致不准确的均衡器系数。由于种种情况(例如，要求苛刻的信道和糟糕的信道估计)而导致的增加的误比特率(BER)可以通过降低向用户提供的发送的比特速率来适应。实际上，降低发送的比特速率实现了对抗干扰的鲁棒性。然而，这是非线性校正，因为OFDM方案允许每个音调2、4或6个比特的传输，并且因此，在一些情况下，抑制失真需要传输少于2比特每音调，这意味着系统根本无法向用户提供可用的数据。
发明内容
本发明的一个方面提供了一种包括初始信道脉冲响应估计器的OFDM接收机，该初始信道脉冲响应估计器对具有一个或多个OFDM符号的一个接收信号进行响应以生成具有多个采样的一个初始信道脉冲响应。时间片段选择器从初始信道脉冲响应中选择采样子集作为第一中间信道脉冲响应。中间信道脉冲响应估计器对初始信道脉冲响应内的多条路径进行标识，并且在第一非线性过程中生成改善的中间信道脉冲响应。响应于该中间信道脉冲响应估计器的信道脉冲响应估计器进行第二非线性过程以生成信道脉冲响应。均衡器对信道脉冲响应和OFDM符号进行响应以对OFDM符号进行均衡。
在本发明的一个进一步的方面，第一非线性过程和第二非线性过程是经修改的匹配寻求过程。
附图说明
图1示意性地示出了OFDM接收机，该OFDM接收机包括频域信道估计器和CIR选择模块，该频域信道估计器用于确定初始信道频率响应，该CIR选择模块优选地确定用于初始CIR的跨度并且然后进行时域信道估计中的进一步的CIR估计。
图2示意性地示出了根据本发明的各个方面的OFDM接收机，该OFDM接收机包括初始CIR估计器、中间CIR估计器、最终CIR估计器和频率均衡器。
图3示出了参照初始信道估计的时域信道估计过程的各个方面。
具体实施方式
OFDM接收机可以使用时域信道估计器(TDCE)来对预定时长上的信道的脉冲响应(CIR)进行估计。使用CIR(时域)估计的OFDM接收机不是典型的。主要的OFDM接收机架构对在分配给用户的多个预定载波上的信道的频率响应(CFR)进行估计。
CFR估计具有两个相当大的优点：1)其仅使用在一个符号内分配给用户的导频子集来对信道进行估计；以及2)其避免了额外的时间频率变换。CFR估计还具有两个相当大的缺点：1)由于与信道状况相关联的载波正交性的丢失所造成的性能降级，这些信道状况包括载波偏移、或多普勒移位或带有超过循环前缀的CIR的信道；以及2)复杂的网络广播配置，这些复杂的网络广播配置向基于CFR的接收机抑制干扰或较差导频密度的能力带来了挑战。从而，系统设计者不得不将CFR估计器的低复杂度的益处与可以通过采用使用CIR估计器的接收机来实现的网络容量的相当大的增加相权衡。
对于时域信道估计来说有两个突出的考虑：1)高度准确的方法的计算复杂度和稳定性/收敛性；2)影响正在被处理的OFDM符号的实际信道的真实时间跨度的标识。本发明的优选方面采用共同确保非线性CIR估计器的收敛性和鲁棒性的一个或多个策略。一个策略是进行CIR选择，其方式为确定包含初始时域CIR估计中的大多数重要路径的时间跨度。进一步关于这种CIR选择，有多个附加的优选策略对初始CIR估计进行改善以生成中间CIR估计。然后，优选非线性CIR估计器对此中间CIR估计作出反应并且另外对来自中间CIR估计计算的多个其他度量作出反应以限制产生最终CIR估计的迭代的数量，同时增加优选的迭代非线性过程的收敛的可能性和成功的停止。
图1示出了用于至少获得频域中的初始信道估计的OFDM系统所提供的简单性。优选地，将已经存在于频域中的已接收的OFDM符号112从数据载波中去除以在导频载波114处测量已接收导频信号与所期望的值的偏差。接收机的初始CFR估计器116至少确定初始信道频率响应(CFR)。优选地，初始CFR估计器116通过将所接收的这些导频值中的每一个导频值乘以其相应的传输的值的共轭并且然后将所有的数据载波置空为零值来确定初始CFR估计。在流行的常规OFDM接收机中，此初始CFR估计116被直接提供给频率均衡器模块192以通过频域信道估计完成OFDM符号的频率均衡的基本任务。相反，图1的接收机优选地包括有助于生成更准确的信道估计的附加电路。
在图1的接收机中，初始CFR估计器116将初始CFR提供给快速傅立叶逆变换(IFFT)118，该快速傅立叶逆变换将频域初始CFR估计变换为时域。所变换的CFR值被用作初始时域信道脉冲响应(CIR)，并且IFFT 118向CIR选择模块120输出初始CIR。CIR选择模块120优选地对初始CIR进行响应以选择在包含那些重要路径的初始CIR内的适当的跨度用于进一步的处理。在这之前，有时有利的是CIR选择模块120对初始CIR估计进行改善并且如果这可以使用比较小的额外计算复杂度(如本文所讨论的实现方式的情况)来实现则输出用于改善的性能的中间CIR估计。CIR估计器130接收CIR选择(优选地是中间CIR选择)，并且优选地进行进一步的时域信道估计。
优选地，CIR选择模块120和CIR估计模块130使用迭代方法，这些迭代方法对在前面的迭代中所计算的多个度量和/或多个初始化值作出反应。在图1实现方式中，度量计算模块140确定多普勒、SNR或其他所期望的度量。度量计算模块140优选地对由CIR选择模块120提供的那些值进行响应，并且反过来，CIR选择模块120优选地对来自度量计算模块140的多个值进行响应用于其下一次迭代。CIR估计器130优选地对CIR选择模块120和度量计算模块140作出反应以初始化优选的迭代估计方法。同样，优选地，度量计算模块140对来自CIR估计模块130的值进行响应，并且反过来，CIR估计模块130优选地在进行下一次迭代之前对度量计算模块140作出反应。
CIR估计模块130优选地还对来自模块120的中间CIR估计、以及从此中间CIR估计所计算的附加度量作出反应以在CIR估计模块130中对迭代方法进行初始化。CIR估计130优选地对在CIR选择过程中所计算的度量作出反应，并且进一步地对从度量计算模块140中计算的附加度量作出反应。CIR估计器模块130的输出耦接到例如FFT模块194，该FFT模块将时域CIR变换到频域以供均衡器192对相应的OFDM符号进行均衡。所示出的电路还可以进行简单的调整以计算CIR在频域中的由于时间偏移所造成的适当表示。
所示出的优选CIR选择模块120和CIR估计模块130使用非线性迭代方法以及用于此类迭代方法的可靠的收敛的度量。优选地，度量计算模块140确定这些度量，优选地使用本文所描述的有关互连性。在优选的接收机实现方式中，这三个模块120、130和140的组合响应于频域OFDM符号通过进行CIR的时域估计来提供用于高性能OFDM接收机的信道估计，并且使用该CIR来生成频域信道估计以对频域中的相应的OFDM符号进行均衡。
图2是优选的OFDM接收机的功能框图，该OFDM接收机使用非线性的迭代过程来进行时域信道估计以确定中间CIR估计模块233内的中间CIR，并且优选地在最终CIR估计模块237中使用类似的非线性策略来确定最终CIR估计模块237中的CIR估计。图2的接收机通常与图1的接收机相同，但是功能块已经被重新安排和再划分以更好地示出优选的OFDM接收机的操作。初始CIR模块210优选地以关于图1所讨论的方式在已知导频载波处进行对信道测量的逆FFT。通常，初始CIR估计具有N个采样，因为它是由在频域中对初始信道估计进行逆FFT产生的。N＝1024是LTE(长期演进)OFDM配置中的标准FFT值。初始CIR估计器210生成初始CIR估计并且向时间片段选择器220输出N个采样初始CIR，该时间片段选择器对初始CIR作出反应。
时间片段选择模块220有利地从N个采样中选择L个采样，从而使得所选择的L个采样包含例如N个采样中可用的最大能量集中。期望的是时间片段选择器220从所观察的时间跨度中选择包括信道中的所有重要路径的片段。由于接收机的初始化中的粗略时间调节，当是连续的时候，由于FFT的循环性质，L个采样可能会“包络(wrap around)”。
图3有助于示出对时间片段选择器220的操作。初始CIR模块210的输出由N个采样组成，但是信道将不会跨越FFT采样的整个时长。接收机架构优选地确定在接收机中使用的鲁棒的最大信道长度L。L的值可以超过循环前缀——良好定义的OFDM符号构造参数——因为在实际的所部署的网络中在某些情况下期望此类信道状况。因此，L的值优选地被看作是循环前缀长度加上某个合理选择的边缘。在图3中，N的任意值被示出为跨越由初始CIR时长316所表示的时长。时间片段选择器220对初始CIR估计中的N个采样作出反应以选择在减小的时间跨度上延伸的L个采样，该减小的时间跨度在图3中表示为CIR时长313。
在优选实现方式中，时间片段选择器220不需要根据高度准确的准则来从N个采样中选择L个采样。能量最大化准则对于选择器220来说可能是足够的。此宽松的准则的原因是中间CIR模块233优选地对高可能性的路径的峰值进行标识，并且在图3的示例中以“X”表示为333、335和337。另外，中间CIR模块233优选地对CIR估计模块237可能分类的区域进行标识。
图2中的中间CIR模块233优选地对初始CIR估计波形340中存在的路径进行标识，该初始CIR估计波形已经由时间片段选择器220截短至L个采样。进一步关于此路径标识，如波形360中所示，可以对初始CIR估计进行改善，从而使得CIR估计器237能够确定更精细的CIR估计。
中间CIR模块233响应于初始CIR估计，并且受到多个度量的控制，这些度量优选地由粗略度量模块243在用于对由L个采样所跨越的信道中的可能路径进行标识的优选策略的每一次迭代上确定和输出。中间CIR模块233优选地实施以下所阐述的过程。粗略度量模块优选地实施在中间CIR过程下面所述的粗略度量过程。由于粗略度量模块243如粗略度量过程的步骤5.1那样执行步骤4.6，中间CIR过程233是非线性的，该粗略度量过程选择向量c的平方的量级的元素中的最大值。
过程：中间CIR 233
4.1.计算发射导频自协方差矩阵A。
4.2a.输入L采样初始CIR(h0)
4.2b.设置instant_snr_thresh、iter_max和drange。
4.3.初始化：
hi＝0；iter＝-1；
c＝h0；exit_while＝0；
4.4.while(not(exit_while))do
4.5.iter＝iter+1；
4.6.[max_indx,peak]＝Coarse_Metric(c)；
4.7.c＝c-c(max_indx)*A(:,max_indx)；
4.8.[instant_snr]＝Coarse_Metric(c,peak)；
4.9.if(instant_snr<instant_snr_thresh)then
4.10.exit_while＝1；
4.11.else
4.12.d(iter)＝max_idx；
4.13.hi(max_idx)＝hi(max_idx)+c(max_idx)；
4.14.end if
4.15.if iter>iter_max then
4.16.exit_while＝1；
4.17.end if
4.18.end while
4.19.从具有drange容差的d生成掩码向量m
4.20.输出hi、m
基本上，中间CIR模块233使用从匹配追踪优化中推导出的优选的迭代非线性策略以对路径进行标识，如在图3的示例中以“X”指定的示例性路径333、335和337。这是中间CIR过程通过以迭代的并且增量的方式基于步骤4.6的非线性测量将最可能的路径加起来而从零(hi被初始化为零)“建立”起来的步骤4.13的结果。对于每一次迭代，中间CIR估计器233将向量c传递给粗略度量模块243。因此，中间CIR模块233优选地继续在每一次迭代上加一个候选路径(步骤4.13)，直到瞬时SNR估计被降低到阈值之下。此瞬时SNR测量将所标识的最后的可能路径的功率关联到所测量的本底噪声。
结果中间CIR估计hi(在中间CIR过程的步骤4.13中)被这样称呼，由于粗略度量过程的步骤5.4的停止测量被设计为足以进行峰值的检测以及对L采样截短的初始CIR 340进行改善。
中间CIR模块233包括用于步骤4.2b中的变量instant_snr_thresh的初始化过程，该变量控制中间CIR结果的质量。通过仿真，可以确定迭代的最大数量(iter_max)以及停止阈值(instant_snr_thresh)，从而使得带有所期望的灵敏度的重要峰值被一致地标识。当粗略度量模块243确定所考虑的路径产生高于预定水平的瞬时SNR时，过程中间CIR声明路径重要。这种对重要路径进行排序和标识的方式在某种程度上类似于CDMA瑞克接收机中所进行的分析。iter_max变量是终止过程并避免无限循环的“安全阀(safety valve)”。
过程：粗略度量243
5.1.max_indx＝argmaxi|c(i)|2；
5.2.peak＝|c(max_indx)|2；
5.3.pwr_avg＝cHc/L；
5.4.instant_snr＝peak/pwr_avg；
优选实现方式采用“贪心(greedy)”策略来标识来自测量向量c的最可能的路径。此类“贪心”策略在中间CIR过程中是特别有效的，同时将粗略度量过程保留为停止迭代方法的控制器。
在其对重要路径的标识之后，中间CIR模块233优选地对这些重要路径(在图3中再次由“X”来指定)周围的区域进行标识。如在图3的示例中由采样跨度333、335和337所表示的这些容差区域整体来说可以构成中间CIR估计上的掩码。CIR估计器237优选地对此掩码作出反应以标识CIR估计向量何时在任何给定迭代处进行更新。也就是说，中间CIR模块233优选地输出定义用于中间CIR估计的掩码的信息，该中间CIR估计指定CIR估计模块237将要更新CIR估计的区域。
在操作中，中间CIR估计模块233输出中间CIR估计和此估计上的掩码(步骤4.20)。优选地，CIR估计器237以类似的方式操作，并且与精细度量模块247配合以迭代地改善中间CIR估计(而不是中间CIR估计器233在其上进行操作的初始CIR估计)。CIR估计器237优选地如在中间CIR估计器233中所使用的那样实施类似修改的匹配追踪策略以促进此性能。下面详细描述了优选在CIR估计模块237中实施的过程，并且在那之后详细阐述了精细度量模块247的过程。
步骤4.19创建了用于中间CIR的掩码。这是一种简单的方法，通过该方法对所存储的最大值的索引进行检查(在步骤4.12中)，并且使能一定范围的中间CIR位置。例如，如果d(1)具有值10，那么将不包括10-drange和10+drange的掩码中的那些位置设置为1。向量m的初始L个值全都都是零。drange的值优选地通过仿真来确定。此过程的结束时，向量m将具有hi的精细值可在其中进行计算的1以及其中不可能存在路径的零。实际上，掩码是更新CIR估计的非线性高可能性的噪声滤波器。
过程：CIR估计237
6.1.计算发射导频自协方差矩阵A。
6.2a.输入L采样中间CIR(hi)
6.2b.设置iter_max_mask和iter_max；
6.2c.输入掩码向量m；
6.3.初始化：
he＝0；iter＝-1；iter_mask＝0；
c＝h0；exit_while＝0；
6.4.while(not(exit_while))do
6.5.iter＝iter+1；
6.6.[max_indx,peak]＝Fine_Metric(c)；
6.7.c＝c-c(max_indx)*A(:,max_indx)；
6.8.if m(max_index)＝＝1then
6.9.he(max_idx)＝he(max_idx)+c(max_idx)
6.10.[avg_snr]＝Fine_Metric(c,m,he)；
6.11.else
6.12.iter_mask＝iter_mask+1；
6.13.end if
6.14.if(iter_mask<iter_max_mask)then
6.15.exit_while＝1；
6.16.end if
6.17.if iter>iter_max then
6.18.exit_while＝1；
6.19.end if
6.20.end while
6.21.输出he，avg_snr
如在步骤4.1和步骤6.1中所表示的，过程涉及包含所期望的导频位置上的信息的矩阵A。接收机将了解导频的位置，其反过来对应于用于计算发射机处的OFDM符号的FFT矩阵中的列。过程对FFT矩阵进行标识，并且提取表示所传输的导频的相关列。过程使用对于k＝1,2,...K而言的集合{rk}来表示FFT矩阵中的列的索引。也就是说，OFDM符号112中有K个导频。对于给定的FFT矩阵，FFT子矩阵P包括由rk(k＝1,2,...K)索引的L列的前K行。P矩阵的每一个元素pk,l由以下给出:
EQ.1
其中，N是所传输的OFDM符号的FFT大小。因此，优选实现方式将在那K个频率处的信道测量与以下等式进行比较：
EQ.2 fr＝Ph
其中，fr是已知具有导频的K个频率处的信道的频率响应(CFR)。具体地，压缩传感重构策略，矩阵P被称为“词典(dictionary)”。最后，矩阵A被简单地定义为：
EQ.3 A＝PHP。
过程：精细度量247、
7.1.max_indx＝argmaxi|c(i)|2；
7.2.peak＝|he(max_indx)|2由m在he上掩蔽；
7.3.pwr_avg＝cHc/L；
7.4.avg_snr＝accumulate(peak/pwr_avg).
后CIR处理模块292优选地对来自CIR估计器237的输出he作出反应，以便将L个采样变换到N采样CFR。由对N采样CFR作出反应的频率均衡器294来均衡相应的OFDM符号。
CIR估计he通过使得能够使用其他复杂的接收机功能来提供网络范围的性能矩阵中的其他优点。一个这样的功能是采用基站间的CIR的不同来进行干扰消除。本发明的另一个优选实施例具有干扰消除器模块298，该干扰消除器模块对CIR估计he作出反应以进行时域和/或频域中的干扰消除。在例如列出费兰度西拉内斯维多利亚(Fernando Lopez deVictoria)作为发明人并且题为“使用子空间干扰消除的通信系统和方法(CommunicationSystem and Method Using Subspace Interference Cancellation)”的申请序列号12/835,659中描述了干扰消除的各个方面，该申请特此通过引用以其全文结合于此。
另一个优选实施例具有对CIR估计he作出反应的MIMO模块290。MIMO模块290优选地在接收机处的多个物理天线上接收同时信道。MIMO模块接收机大多数优选准确地了解用于每一个天线促进其适当操作的CIR。
在频率均衡之后，接收机优选地展示分配给用户的每一个载波。作为这个过程的一部分，接收机可以向解调模块296提供avg_snr和/或CIR估计。作为一个示例，这些度量对于高性能维特比译码器来说是特别有用的。
在高度准确的CIR估计的情况下，对于来自模块237的输出he而言也是如此，可以导出对移动接收机操作有用的其他度量用于如在解调器296(或图1的解调器196)中的后续处理。可以将精细度量模块247修改为提供其他输出(如多普勒速率)，并且优选地将这种计算包括在上文详细说明的精细度量过程中。
2012年3月9日提交的美国专利申请序列号13/416,990“具有时域信道估计的OFDM接收机(OFDM Receiver with Time Domain Channel Estimation)”的全文及其包括关于OFDM接收机和时域信道估计的教导以引用方式结合在此。2013年3月15日提交的题为“OFDM系统中的块时域信道估计(Block Time Domain Channel Estimation in OFDM System)”命名史蒂文C.汤普森(Steven C.Thompson)和费兰度西拉内斯维多利亚(Fernando Lopezde Victoria)为发明人的美国专利申请序列号13/835,305以其全文包括其关于OFDM接收机和时域信道估计的教导结合在此。
将如同上文和本文档中其他地方的伪代码转换成电路，在本领域普通技术人员的能力范围之内。将认识到，该过程可以通过处理器中的软件来实现，或者可以在与存储器结合的电路中实现。在令人期望或有利的情况下，可以通过例如硬件设计语言将本专利文档中讨论的过程实现为硬件。可选地，上文的过程可以容易地在数字信号处理器或对通信系统中的通信信号进行处理的其他处理器中实现。本领域普通技术人员将认识到：本文中描述的接收机根据选择以实现诸如计算效率和功率效率的不同目标可以实现为硬件和软件单元的混合。
已经关于某些优选实施例对本发明进行了描述。本领域普通的技术人员将认识到，在不违背本发明的教导的前提下，可以对本文描述的具体的优选实施例做出各种修改和变更。因此，本发明并非旨在限于本文描述的具体的优选实施例，而是本发明是要通过所附权利要求书来定义。

Claims (14)

1.一种OFDM接收机，包括：
一个初始信道脉冲响应估计器，该初始信道脉冲响应估计器对具有一个或多个OFDM符号的一个接收信号进行响应以生成具有多个采样的一个初始信道脉冲响应；
一个时间片段选择器，该时间片段选择器从该初始信道脉冲响应中选择一个采样子集作为用于分析一个中间信道脉冲响应的采样子集；
一个中间信道脉冲响应估计器，该中间信道脉冲响应估计器接收来自于该初始信道脉冲响应的该采样子集，并且使用从匹配追踪优化中推导出的优选的迭代非线性策略而基于来自于该初始信道脉冲响应的该采样子集来确定对路径的标识，该中间信道脉冲响应估计器使用来自于该初始信道脉冲响应的该采样子集来执行第一迭代非线性过程以生成与该初始信道脉冲响应相比改善的中间信道脉冲响应；
一个信道脉冲响应估计器，该信道脉冲响应估计器接收该中间信道脉冲响应以及基于该采样子集而对路径的标识，其中该信道脉冲响应估计器响应于对路径的标识并且使用该中间信道脉冲响应以执行一个第二迭代非线性过程以生成一个信道脉冲响应；以及
一个均衡器，该均衡器对该信道脉冲响应和该OFDM符号进行响应以生成一个均衡OFDM符号。
2.如权利要求1所述的OFDM接收机，其中，该第一迭代非线性过程和该第二迭代非线性过程是连续的匹配寻求过程。
3.如权利要求2所述的OFDM接收机，其中，该第一迭代非线性过程和该第二迭代非线性过程是时域过程。
4.如权利要求3所述的OFDM接收机，进一步包括一个变换模块，该变换模块接收该信道脉冲响应、将该信道脉冲响应变换为一个频域表示、并且向该均衡器提供该信道脉冲响应的该频域表示，其中，该均衡器使用该信道脉冲响应的该频域表示来在频域中生成该均衡OFDM符号。
5.如权利要求1所述的OFDM接收机，其中，该中间信道脉冲响应估计器依次对该采样子集内的峰值进行标识，并且对一个信道估计向量内的对应路径进行标识。
6.如权利要求5所述的OFDM接收机，其中，该中间信道脉冲响应估计器迭代地使用一个当前中间信道估计向量以对用于生成该中间信道脉冲响应的一个中间停止函数进行估计。
7.如权利要求6所述的OFDM接收机，其中，该中间停止函数确定基于该中间信道估计向量的一个瞬时信噪比是否小于一个第一阈值。
8.如权利要求7所述的OFDM接收机，其中，该信道脉冲响应估计器依次对一个信道估计向量内的多条可能的路径进行标识，并且然后迭代地使用一个当前信道估计向量来生成该信道脉冲响应。
9.如权利要求8所述的OFDM接收机，其中，该信道脉冲响应估计器生成一个平均信噪比。
10.如权利要求1所述的OFDM接收机，其中，该信道脉冲响应估计器依次对一个信道估计向量内的多条可能的路径进行标识，并且然后迭代地使用一个当前信道估计向量来生成该信道脉冲响应。
11.如权利要求10所述的OFDM接收机，其中，该信道脉冲响应估计器生成一个平均信噪比。
12.如权利要求1至10中任一项或权利要求11所述的OFDM接收机，进一步包括一个掩码生成器，该掩码生成器对包括在该中间信道脉冲响应中的多个选择的峰值中的每一个峰值周围的多个间隔进行标识并且生成对应于所选择的那些峰值中的每一个峰值周围的多个间隔的掩码信息。
13.如权利要求12所述的OFDM接收机，其中，该掩码生成器提供该掩码信息作为到该信道脉冲响应估计器的一个输入。
14.如权利要求1至11中任一项所述的OFDM接收机，其中，该时间片段选择器选择一个跨度以确保多条重要路径被包括在该跨度中。
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