CN106302282B - 判决反馈均衡处理方法及均衡器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种判决反馈均衡处理方法及均衡器。其中，该方法包括：将接收到的信息进行干扰消除；将干扰消除后的信息构成循环序列；将所述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡；根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。本发明解决了均衡器能在复杂的环境下应对各种特殊情况的技术问题。

Description

判决反馈均衡处理方法及均衡器

技术领域

本发明涉及数字通讯技术领域，具体而言，涉及判决反馈均衡处理方法及均衡器。

背景技术

2006年国际GB20600-2006制定了《数字电视地面广播传输系统的帧结构、信道编码和调制》，近年来国内各一线二线城市建立了多个数字电视发射系统，加速了数字电视的普及。

在标准中规定，基本数据块与系统信息组合形成帧体数据处理形成帧体，帧体与PN序列(伪噪声序列)复接形成信号帧，在单载波(C＝1)模式下，生成的时域信号为帧体信息的符号，PN序列有PN420、PN595、PN945三种模式。由于受多径信道的影响，接收信号会出现符号间的干扰(ISI)，均衡器的作用是减少符号干扰对系统性能的影响。均衡器根据均衡的方式，结构，效果等有多种分类，现有技术中有自适应均衡器和频域MMSE(最小均方差)均衡，DFE(判决反馈均衡器)均衡等，但这些均衡要么不能同时处理高速移动时变信道，密集性多径信道，强两径回波(0dB)等特殊情况，要么增加了高度的复杂度而换来的微小的性能提高。

针对上述现有技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种判决反馈均衡处理方法及均衡器，以解决均衡器能在复杂的环境下应对各种特殊情况的问题。

为了实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种判决反馈均衡处理方法。根据本发明的判决反馈均衡处理方法包括：将接收到的信息进行干扰消除；将干扰消除后的信息构成循环序列；将上述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡；根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。

进一步地，根据上述有效信噪比进行上述判决反馈均衡处理包括：根据上述有效信噪比确定是否需要进行上述判决反馈均衡处理；在确定需要的情况下，进行上述判决反馈均衡处理，输出符号软信息；上述方法还包括：在确定不需要的情况下，则用最小均方差均衡结果计算比特似然比，再输出上述符号软信息。

进一步地，进行上述判决反馈均衡处理并输出上述符号软信息包括：两次噪声预测判决反馈均衡处理，包括正序噪声预测判决反馈均衡和反序噪声预测判决反馈均衡，将两次均衡的结果合并；输出符号软信息。

进一步地，将两次均衡的结果合并包括以下至少之一：将上述两次均衡的结果最大比合并、将上述两次均衡的结果等增益合并、将上述两次均衡的结果选择合并、将上述两次均衡的结果三角合并。

进一步地，根据有效信噪比确定是否需要进行判决反馈均衡的处理包括：判断有效信噪比是否大于预设的可译码门限，大于则不需要，不大于则需要。

进一步地，将上述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡包括：对循环序列与估计的信道进行离散傅里叶变换；将离散傅里叶变换的结果做最小均方差均衡。

进一步地，接收到的上述信息包括本帧的帧头伪噪声序列和干扰信息，将接收到的上述信息进行干扰消除包括以下至少之一：获取上一帧的数据和信道估计，根据上述上一帧的数据和信道估计对上述信息中的上述干扰信息进行消除，其中，上述上一帧是上述本帧的前一帧；获取上述本帧的帧头伪噪声序列和信道估计，根据上述信道估计对上述本帧的帧头伪噪声序列进行补偿，以进行上述干扰信息的消除。

进一步地，将干扰消除后的信息构成循环序列包括：将消除数据干扰后的接收数据的原头部和原尾部求和构成新的头部，并去掉原尾部；或者将原头部和原尾部求和构成新的尾部，并去掉原头部。

进一步地，根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理包括：对上述有效信噪比进行修正，其中，将有效信噪比乘以信噪比常数；根据修正后的有效信噪比进行上述判决反馈均衡。

进一步地，上述正序噪声预测判决反馈均衡方法为：将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；上述输入信号为最小均方差均衡结果，上述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

进一步地，上述量化方法为软量化：包括判决任何一个星座点处距离近的点到该星座点；而与至少两个星座点距离相差小的点则不再判决，输入最小均方差均衡结果到反馈滤波器。

进一步地，上述反馈滤波器的系数使用谱分解方法求解。

进一步地，上述反序噪声预测判决反馈均衡方法为将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；最后将该噪声结果做反序；上述输入信号为最小均方差均衡结果，上述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

进一步地，上述反馈滤波器的系数为正序反馈滤波器的系数的共轭结果。

进一步地，上述反馈滤波器判决量化到整数位。

进一步地，上述反馈滤波器选取部分抽头。

为了实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种均衡器。根据本发明的均衡器包括：干扰消除模块，用于将接收到的信息进行干扰消除；循环序列构造模块，用于将干扰消除后的信息构成循环序列；最小均方差均衡模块，用于将循环序列与接收端信道在频域做最小均方差均衡；有效信噪比估计模块，用于根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；判决反馈均衡处理模块，用于根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。

根据发明实施例，通过采用NP结构的均衡器进行均衡可节省FFT(解调)模块次数的操作，同时分别作正序和反序噪声预测判决反馈均衡，并将结果合并再计算比特对数似然比，从而获得部分分集增益，解决了均衡器在复杂环境下能够应付各种特殊情况，用有限的复杂度换取高性能的问题，达到了提高系统性能的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例1的一种判决反馈均衡处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例2的一种均衡器的示意图；

图3是根据本发明实施例3的一种判决反馈均衡处理方法的流程图；

图4是根据本发明实施例3的一种判决反馈均衡处理方法的详细流程图；

图5是根据本发明实施例3的接收端截取数据及数据消除的示意图；

图6是根据本发明实施例3的将消取干扰的数据变换成循环序列的示意图；

图7是根据本发明实施例3的噪声预测正常的NP-DFE结构的示意图；

图8是根据本发明实施例3的噪声预测变形的NP-DFE结构的示意图；

图9是根据本发明实施例3的正反序DFE结果合并的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

本发明实施例提供了一种判决反馈均衡处理方法。图1是根据本发明实施例的一种判决反馈均衡处理方法流程图。如图1所示，该判决反馈均衡处理方法包括步骤如下：

S102，将接收到的信息进行干扰消除；

S104，将干扰消除后的信息构成循环序列；,

S106，将所述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡；

S108，根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；

S110，根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。

在本实施例中，技术特点还可以是:

根据所述有效信噪比进行所述判决反馈均衡处理包括：根据所述有效信噪比确定是否需要进行所述判决反馈均衡处理；在确定需要的情况下，进行所述判决反馈均衡处理，输出符号软信息；

所述方法还包括：在确定不需要的情况下，则用最小均方差均衡结果计算比特似然比，再输出所述符号软信息。

通常，进行反馈判决处理的方式有很多种，例如，可以单独进行正序噪声预测判决反馈均衡，也可以单独进行反序噪声预测判决反馈均衡，还可以进行一次正序噪声预测判决反馈均衡再进行一次反序噪声预测判决反馈均衡，但是取得更好的效果，在一个可选的实施方式中，可以进行所述判决反馈均衡处理并输出所述符号软信息包括：

两次噪声预测判决反馈均衡处理，包括正序噪声预测判决反馈均衡和反序噪声预测判决反馈均衡，将两次均衡的结果合并；输出符号软信息。

将两次均衡的结果合并包括以下至少之一：将所述两次均衡的结果最大比合并、将所述两次均衡的结果等增益合并、将所述两次均衡的结果选择合并、将所述两次均衡的结果三角合并。

根据有效信噪比确定是否需要进行判决反馈均衡的处理包括：判断有效信噪比是否大于预设的可译码门限，大于则不需要，不大于则需要。

将所述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡包括：

对循环序列与估计的信道进行离散傅里叶变换；

将离散傅里叶变换的结果做最小均方差均衡。

接收到的所述信息包括本帧的帧头伪噪声序列和干扰信息，将接收到的所述信息进行干扰消除包括以下至少之一：

获取上一帧的数据和信道估计，根据所述上一帧的数据和信道估计对所述信息中的所述干扰信息进行消除，其中，所述上一帧是所述本帧的前一帧；

获取所述本帧的帧头伪噪声序列和信道估计，根据所述信道估计对所述本帧的帧头伪噪声序列进行补偿，以进行所述干扰信息的消除。

将干扰消除后的信息构成循环序列包括：

将消除数据干扰后的接收数据的原头部和原尾部求和构成新的头部，并去掉原尾部；或者将原头部和原尾部求和构成新的尾部，并去掉原头部。

根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理包括：

对所述有效信噪比进行修正，其中，将有效信噪比乘以信噪比常数；

根据修正后的有效信噪比进行所述判决反馈均衡。

所述正序噪声预测判决反馈均衡方法为：将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；所述输入信号为最小均方差均衡结果，所述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

所述量化方法为软量化：包括判决任何一个星座点处距离近的点到该星座点；而与至少两个星座点距离相差小的点则不再判决，输入最小均方差均衡结果到反馈滤波器。

所述反馈滤波器的系数使用谱分解方法求解。

所述反序噪声预测判决反馈均衡方法为将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；最后将该噪声结果做反序；所述输入信号为最小均方差均衡结果，所述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

所述反馈滤波器的系数为正序反馈滤波器的系数的共轭结果。

所述反馈滤波器判决量化到整数位。

所述反馈滤波器选取部分抽头。

实施例2

本发明实施例还提供了一种均衡器。需要说明的是，本发明实施例的均衡器可以用于执行本发明实施例所提供的一种判决反馈均衡处理方法，本发明实施例的一种判决反馈均衡处理方法也可以通过本发明实施例所提供的一种均衡器来执行。

图2是根据本发明实施例的一种均衡器的示意图。如图2所示，该均衡器包括：

干扰消除模块22，用于将接收到的信息进行干扰消除；

循环序列构造模块24，用于将干扰消除后的信息构成循环序列；

最小均方差均衡模块26，用于将循环序列与接收端信道在频域做最小均方差均衡；

有效信噪比估计模块28，用于根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；

判决反馈均衡处理模块30，用于根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。

实施例3

在本实施例中，技术特征包括：国标单载波调制方式接收端的信道均衡方式，频域最小均方差(MMSE)均衡，反馈滤波器系数的计算，噪声预测DFE结构，及双向(BI)DFE结构，用于反馈的软判决，双向DFE结果的合并，以及整体结构等。

均衡方法还包括，截取包含要均衡的帧符号一段接收数据，用前一帧的数据或PN序列及信道状态信息去除帧间干扰的方法，或者利用PN和信道状态信息重建接收信号的方法，即消去法和补偿法两种方法。

将接收信号头部与尾部求和构成新的头部，并去掉尾部，或将头部与尾部求和构成新的尾部，并去掉头部构成循环序列。为获得频域信息，需要将上述循环序列和信道分别做离散傅里叶变换(DFT)。

利用频域MMSE，前向滤波器部分采用频域MMSE，部分采用时域滤波。而反馈滤波器采用时域滤波的混和判决反馈均衡器(H-DFE)的BI-DFE结构；

反馈滤波器系数计算采用Levison-Durbin算法或者Kolmogoroff算法，或者其它谱分解方法。

反馈滤波器输入端量化用软量化，即到任何一个星座点处距离较近的点判到该星座点，而与至少两个星座点距离相差很小的点不再判决，直接用MMSE均衡后的结果作为反馈滤波器的输入。

双向DFE均衡结果的合并：可采用最大比合并方式，也可直接合并，或在正序和反序中选择一个最优的均衡结果用以计算对数似然比(LLR)。

在H-DFE的BI-DFE结构中，反馈滤波器可采用判决到整数点的方式，使计算得到简化。

反馈滤波器选取部分抽头，简化滤波器结构，使性价比提高。

本实施例中的技术特点可以是涉及基于单载波调制数字电视接收端的双向噪声预测式均衡器及使用此均衡器的接收系统。具体应用在接收端同步及信道估计模块之后，利用接收信号和估计信道，通过均衡去除码间干扰，提取软信息，本模块之后为比特对数似然比(LLR)提取及信道译码部分。具体方法是：将接收信号和信道分别做离散傅里叶变换(DFT)，在频域先做最小均方差(MMSE)均衡，如果MMSE均衡结果仍不能正确译码，则需做两次噪声预测判决反馈均衡器(NP-DFE)，两次NP-DFE包括一次正序DFE和一次反序DFE，然后再将两次均衡的结果做最大比合并。NP-DFE是从MMSE的输出中减去发送端星座点的估计得到的预测噪声，将其结果送入反馈滤波器，发送端星座点的估计是由MMSE输出与反馈滤波器的输出的差经判决器量化成发送的离散星座点。反馈滤波器的系数用Levison-Durbin简化算法求得。本发明的收益为用本发明的均衡方法可以简化均衡器结构并提高均衡性能。

作为可选的方式还可以，本发明涉及在国标数字电视单载波调制接收机中一种最小均方差判决反馈均衡(MMSE-DFE)方式，采用了噪声预测结构的判决反馈均衡器，正序和反序做两次均衡，并通过最大比合并方式将两者结合后送入后续模块处理，反馈滤波器采用Levison-Durbin算法求出。量化器采用软量化得到。

下面结合上述技术特点，通过一个流程结合附图3来介绍本实施例，假设信道估计是理想的，均衡器有以下部分组成，该流程可以包括如下7个步骤：

步骤S302，数据或PN干扰消除及循环序列构造；

步骤S304，频域MMSE均衡；

步骤S306，根据MMSE有效信噪比，判断是否需要DFE均衡；

步骤S308，DFE反馈系数；

步骤S310，正序NP-DFE；

步骤S312，反序NP-DFE；

步骤S314，正序反序均衡结果合并，输出符号软信息。

下面进行详细的说明，需要说明的是，以下的具体技术特征是上述步骤的可选实施方式而已。

本发明提出了在数字电视接收端的单载波调制模式下的一种均衡器结构。假设信道估计是理想的，均衡器有以下部分组成(见附图3，附图4)，1)、数据或PN干扰消除及循环序列构造；2)、频域MMSE均衡，3)、根据MMSE有效信噪比，判断是否需要DFE均衡，4)、DFE反馈系数，5)、正序NP-DFE，6)、反序NP-DFE；7)、正序反序均衡结果合并，输出符号软信息。

为支持长信道均衡和提高系统移动性性能，在均衡时截取每段中包括前后两个PN序列，中间是待解调数据，以下称上述两面个PN与截取的待解调数据段的合并为帧，它与发送段的帧不同。前后两个PN序列分别称为H_PN和T_PN,如图5所示，并设用N点的DFT作频域均衡，N的选择准则是每帧至少包括所有的数据部分及首尾两个PN长度之和至少等于信道长度，另外选择N要容易实现DFT。由于PN和信道长度都是已知的，以及前一帧的数据已经解调出来，则PN或前一帧的数据消除有两种方法——消去法和补偿法。在图5中的H_PN部分，由于多径的影响，接收的数据分成是由A和B两部分组成，其中A部分表示本帧帧头PN部分，B部分是上一帧的数据的影响。在均衡中数据仅需A部分，B部分是干扰，必须消除。因此有两种消除干扰方法，消去法是从接收到的数据中去掉上一帧数据的影响，因为上一帧的数据和信道都已估计出来，去除上一帧数据干扰是完全可以做到的。补偿法是通过PN部分和信道得到A部分数据。消去法主要缺点是很依赖上一帧数据判决的准确性，补偿法主要缺点是不能及时用当前收到PN的信息，如果信道是动态的，则补偿法估计的信道就不是很准。因此如果信噪比高，均衡后的星座图比较好，可以用消去法，这个时候ISI去的比较干净；如果信道是静态的，可以用补偿法。这两种方法效果基本相同，实际应用中根据上面原则来选择性能好的方法。同样对于尾部PN也可采用补或消的方法处理。

将经过消除干扰的数据序列尾部部分叠加到首部得到循环序列，以便做频域MMSE，如图6所示。将循环序列和估计出的信道分别作DFT，得到频域的接收数据和频域的信道，在频域做MMSE如下：

(1)式中R(k)为上述循环序列的DFT，H(k)为信道的DFT，和分别为信号功率和噪声功率，由其它模块估计得到。Y(k)即为MMSE均衡的结果。

根据不同调制方式对Y的时域信号y做不同量化，估计有效信噪比。由于受噪声影响，估计的信噪比需要修正，其修正方法为在计算的有效信噪比上乘以与信噪比有关的常数，此常数可通过实验获得。如果有效信噪比大于所设可译码门限，则用MMSE均衡结果直接计算比特似然比，无需再做DFE；否则做DFE。

如需做DFE，则要先解出反馈滤波器的系数，解系数过程基本跟以往均衡器过程一样，反馈滤波器系数的求解实际上就是谱分解过程，可用的方法有Kolmogoroff算法或Levison-Durbin算法等，以下以Levison-Durbin算法为例求解反馈系数向量g过程。实际上就是求解线性方程组

Ag＝b (2)

其中，

其中Hp为信道的频域响应，其中A和b的元素可由的IDFT获得，A矩阵为共轭对称的Toeplitz矩阵。另外已在MMSE中使用过，不用另行计算，可简化复杂度。由于A的特殊结构，可以用Levinson-Durbin算法对线性方程组(2)式求解，相比其它算法(如高斯消去法、QR分解法等)复杂度从O(n3)降到了O(n2)；在实际应用中可以进一步降低复杂度，可以只取部分反馈系数，其它反馈系数设为0，反馈系数的位置可以通过信道估计取次最大径与主径的位置确定，也可将向量b绝对值的最大值的位置确定为反馈抽头的中心位置，或者通过滑动窗取最大干扰消除能量的位置。由于MMSE-DFE是有偏估计，需要确定MMSE-DFE的偏置，在DFE之前需先将偏置补偿上。

将补偿偏置的信号作正序NP-DFE，如附图7所示，输入信号与预测的噪声之差经过量化到星座点，量化的星座点与输入信号的误差经反馈滤波器预测输入信号中的噪声，形成一个闭环系统。在DFE的开始阶段，可以利用帧头或帧尾PN序列，当信道长度大于帧头序列的长度时，可以将帧尾序列置于帧头序列之前。量化过程可以根据最小距离原则直接量化到星座点，如附图7中所示的(dec)模块，即量化信号量化到发送星座点集中最小距离的点。如果到两个星座点的距离相差小于门限值，由于无法量化到任一星座点，此时对量化信号不做任何处理，也就是软量化过程。当门限为0时软量化退化成硬量化，因此软量化已包含硬量化，硬量化是软量化的一种特殊情况。如用变形的NP-DFE结构，如附图8所示，为了减化复杂度，使乘法器简单，选择量化成整数位，如±1，±3,……等，相应的软量化到±2，±4等点，对二维调制(如QAM)，相应的量化后的实部和虚部全为整数。量化后信号经反馈滤波器，再取接收信号经反馈滤波器的信号的差信号。这样做的好处是，输入信号在缓存器中与滤波器的作用可以很快计算出来，而量化后的信号经反馈滤波器需要实时计算，量化成整数后，可以将乘法运算变成加法运算，从而节省运算时间，可以将时钟安排的更加紧凑。

输入序列反序(即将输入序列x＝{x0,x1,…,xN-2,xN-1}变换为x＝{xN-1,xN-2,…,x1,x0})输入反序NP-DFE，反序NP-DFE与正序NP-DFE有相同的结构，在反序DFE中反馈滤波器的系数是正序DFE反馈滤波器系数的共轭，因此不用再单独计算，节省硬件资源。反序DFE与正序DFE输出合并之前需要对反序DFE的结果再做一次反序。如图9所示。在开始做反序DFE时可利用尾部PN序列，如果信道长度足够长可以将头部PN移到尾部PN之后。

经过MMSE之后，信道加上MMSE可以等效成一个新的对称的信道。正序DFE可以把得到的新对称信道中post echo信道消除干净，pre echo和噪声当成信号的干扰；反序DFE可以把pre echo信道消除干净，post echo和噪声当成信号的干扰。正序DFE和反序DFE各自干扰近似独立，因此可以通过以下合并的方法进一步提高信噪比。

两次DFE结束后，需要将两次DFE的结果合并后送入后序计算LLR模块，合并方法有最大比合并，等增益合并，选择合并，三角合并等方法，

y＝ay_seq+by_inv (3)

其中y是合并后的输出，yseq是正序DFE输出，yinv是反序DFE输出，a和b的值由合并方法确定，在最大比合并中(Nseq为正序DFE噪声功率，Ninv为反序DFE的噪声功率)

等增益合并中，a和b都取1/2。

选择合并中，如Nseq>Ninv,则a＝0，b＝1；否则a＝1，b＝0；

三角合并中，不同序号的合并，a与b不相同，a(i)＝i/N,b(i)＝1–i/N,其中i为序列的指标，N为序列的长度。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、移动终端、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种判决反馈均衡处理方法，其特征在于，包括：

将接收到的信息进行干扰消除；

将干扰消除后的信息构成循环序列；

将所述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡；

根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；

根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

根据所述有效信噪比进行所述判决反馈均衡处理包括：根据所述有效信噪比确定是否需要进行所述判决反馈均衡处理；在确定需要的情况下，进行所述判决反馈均衡处理，输出符号软信息；

所述方法还包括：在确定不需要的情况下，则用最小均方差均衡结果计算比特似然比，再输出所述符号软信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

进行所述判决反馈均衡处理并输出所述符号软信息包括：

两次噪声预测判决反馈均衡处理，包括正序噪声预测判决反馈均衡和反序噪声预测判决反馈均衡，将两次均衡的结果合并；输出符号软信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

将两次均衡的结果合并包括以下至少之一：将所述两次均衡的结果最大比合并、将所述两次均衡的结果等增益合并、将所述两次均衡的结果选择合并、将所述两次均衡的结果三角合并。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

根据有效信噪比确定是否需要进行判决反馈均衡的处理包括：判断有效信噪比是否大于预设的可译码门限，大于则不需要，不大于则需要。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

将所述循环序列与估计的信道在频域做最小均方差均衡包括：

对循环序列与估计的信道进行离散傅里叶变换；

将离散傅里叶变换的结果做最小均方差均衡。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

接收到的所述信息包括本帧的帧头伪噪声序列和干扰信息，将接收到的所述信息进行干扰消除包括以下至少之一：

获取上一帧的数据和信道估计，根据所述上一帧的数据和信道估计对所述信息中的所述干扰信息进行消除，其中，所述上一帧是所述本帧的前一帧；

获取所述本帧的帧头伪噪声序列和信道估计，根据所述信道估计对所述本帧的帧头伪噪声序列进行补偿，以进行所述干扰信息的消除。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

将干扰消除后的信息构成循环序列包括：

将消除数据干扰后的接收数据的原头部和原尾部求和构成新的头部，并去掉原尾部；或者将原头部和原尾部求和构成新的尾部，并去掉原头部。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理包括：

对所述有效信噪比进行修正，其中，将有效信噪比乘以信噪比常数；

根据修正后的有效信噪比进行所述判决反馈均衡。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述正序噪声预测判决反馈均衡方法为：将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；所述输入信号为最小均方差均衡结果，所述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，

所述量化方法为软量化：包括判决任何一个星座点处距离近的点到该星座点；而与至少两个星座点距离相差小的点则不再判决，输入最小均方差均衡结果到反馈滤波器。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于：

所述反馈滤波器的系数使用谱分解方法求解。

13.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述反序噪声预测判决反馈均衡方法为将输入信号与预测的噪声之差经过判决量化到星座点；将判决量化的星座点和输入信号之差的信号输入反馈滤波器得到预测噪声结果；最后将该噪声结果做反序；所述输入信号为最小均方差均衡结果，所述预测的噪声之差为反馈滤波器的输出结果。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于：

所述反馈滤波器的系数为正序反馈滤波器的系数的共轭结果。

15.根据权利要求10或13所述的方法，其特征在于：

所述反馈滤波器判决量化到整数位。

16.根据权利要求10或13所述的方法，其特征在于：

所述反馈滤波器选取部分抽头。

17.一种均衡器，其特征在于，包括：

干扰消除模块，用于将接收到的信息进行干扰消除；

循环序列构造模块，用于将干扰消除后的信息构成循环序列；最小均方差均衡模块,用于将循环序列与接收端信道在频域做最小均方差均衡；有效信噪比估计模块,用于根据最小均方差均衡的结果估计有效信噪比；判决反馈均衡处理模块,用于根据有效信噪比进行判决反馈均衡处理。