CN1122075A - 恢复叠加的模拟和数字信号的线性预测方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提出的通过线性预测改善包括在发射信号中的相互叠加的模拟和数字信号(或两个数字信号)的恢复质量的方法是：根据接收信号产生模拟信号的预测系数，用这些预测系数从接收信号恢复模拟和数字信号。为了进一步改善恢复质量，可以将所恢复的模拟信号作为模拟信号的初步估值，形成模拟信号的初步估值的预测系数，再用这些预测系数形成模拟和数字信号的最终估值。本发明提出的方法也可用于发射机采用预测技术的通信系统。

Description

恢复叠加的模拟和数字信号的 线性预测方法及设备

本发明属数据通信技术领域。具体地说，本发明提出一种利用预测技术使得在将数字和模拟信号叠加起来进行传输的通信系统中恢复这两个信号的质量得到改善的技术。

为了增加有限带宽信道的信息载运量，业已开发了一些技术，使得模拟信号(例如话音信号)和数字数据信号可以同时在单一个信道上进行传输。一种技术称为统计多路传输，利用模拟语音信号的无声部分发送数据。这种统计多路传输有一些缺点。首先，无声检测后一些背景噪声较强的环境(例如移动通信系统)下不很容易。其次，由于语音信号段的开始和结束部分受到斩削，因此降低了它的质量。此外，所发送的数据的数据通过量和延迟都是变化的。另外两种技术是时分多路传输和频分多路传输，这两种技术已经用来为单一信道提供可以同时进行语音和数据通信的能力。采用频率共享技术，由于可用带宽在许多应用中被分割，则导致数据率低和/或语音质量差的结果。采用时间共享技术，已经达到随着数字化的语音信号一起能以9.6至19.2千位/秒的数据率发送数据信号。通过改变语音/数据的分配比例，可以获得从语音质量低而数据率高到语音质量高而数据率低的各种不同的效果。

然而，实现语音和数据信号的时分多路传输需要有标准的语音编码器和调制解调器，因此实现的成本有可能超过某些应用所要求的成本。

近来，在转让给本发明的受让人的、1993年6月14日提出的专利申请“模拟和数字的同时通信”中揭示了一种技术，通过将语音信号叠加在振幅受数字数据调制的正交模拟载波信号上来实现模拟和数字的同时通信。该专利在此列为参考文件。在该专利中还揭示了在发射机和接收机中都采用线性预测来改善语音和数字信号的恢复质量的方法。在发射机中采用线性预测，要求将所用的预测系数发送给接收机，这样就减小了可用带宽。虽然可以通过采用低阶线性预测的方案来减小传输预测系数所需的带宽，但这类方案却减小了线性预测为恢复语音和数据信号所带来的效益。因此，用户面临着这样一种矛盾的选择：或者为了保证数据和语音恢复处理的精度而牺牲传输语音和数据的可用带宽，或者为了保证可用带宽而牺牲语音和数据信号恢复处理的精度。由于用一个信号叠加在另一个信号上的方式来传输语音和数据信号看来会得到广泛的应用，因此就希望为这类应用开发出一种技术，既能用线性预测来改善信号恢复的质量，又不需要发射机将预测系数发送给接收机。

广义地说，本发明通过在接收机中采用线性预测来改善在含有一对相互叠加信号的发送信号中的各个信号恢复的质量。这个恢复处理是通过根据所接收到的发射信号产生对这对信号中的一个信号进行预测的预测系数、再用这些预测系数来恢复这对信号而实现的。本发明可用于各种类型的叠加信号，并不要求在发射机中采用线性预测，非常有利。

在所揭示的这些实施例中，发射信号含有叠加在数字信号上的模拟信号。按照本发明的第一实施例，模拟信号的预测系数是根据接收信号产生的。这些预测系数再用来从接收信号中恢复模拟和数字信号。在本发明的第二实施例中，按照第一实施例所恢复的模拟信号看作为模拟信号的初步估计值，然后用对这个初步模拟信号估计值所形成的那些预测系数来产生模拟和数字信号的最终估值。在所揭示的另外一些实施例中，预测系数发送给接收机，而叠加在数字信号上的模拟信号则是一个剩余模拟信号。在这种情况下，对这个剩余模拟信号的预测系数是根据接收信号产生的，并不考虑所发送的预测系数。所产生的这些预测系数用来恢复数字信号和剩余模拟信号。然后再用所发送的那些预测系数对剩余模拟信号进行处理，恢复模拟信号。

这里所公开的几种产生模拟信号的预测系数的技术包括：将接收信号作为一个纯模拟信号进行处理，确定接收信号的自相关系数和用这些自相关系数产生模拟信号的预测系数，再确定模拟信号的自相关系数和用这些自相关系数产生模拟信号的预测系数。

在本说明的附图中：

图1为本发明第一实施例的原理方框图，其中线性预测只在接收机中采用；

图2为本发明第二实施例的原理方框图，其中线性预测也只在接收机中采用；

图3为本发明第三实施例的原理方框图，这时将图1所示实施例修改成在发射机中也采用线性预测的实施例；

图4为本发明第四实施例的原理方框图，这是将图2所示实施例修改成在发射机中也采用线性预测的实施例；

图5为图1至4中的数据检测器135和213的一个实施例的原理方框图；

图6为图1至4中的数据检测器135和213的另一个实施例所执行的操作流程；

图7为图1至4中的预测恢复电路133和212可以采用的一个操作流程；以及

图8为图1至4中的处理器133和212可以采用的另一个操作流程。

在图1所示的示例性通信系统100中，通过将模拟信号叠加在数据信号上来同时发送模拟和数字信号。对于所描述的这个实施例和其他实施例来说，模拟信号是一个语音信号，数字信号是一个表示数据的二进制信号，而模拟信号的值与数字信号的值无关。从接收机方面来看，预测系数是根据接收信号产生的，无论这个信号是否包括预测系数。当然，可以理解，模拟和数字信号也可以是其他一些类型的。如图所示，1—2映射器114将线113上的数字信号采样映射成所谓同相和正交分量信号，分别加到线115和116上。类似，1—2映射器104将线103上的模拟信号采样变换成同相和正交分量信号，分别加到线105和106上。两个同相分量信号经加法器112相加后由低通滤波器107滤波，而两个正交分量信号经加法器113相加后由低通滤波器111滤波。滤波器107和111的输出信号分别通过乘法器109和110对两个相互正交的载波信号进行调制。这两个经调制的载波信号由加法器108相加后，通过通信信道120发送出去。在接收机这一方，所接收的信号130由解调器131进行相干解调。经解调的所接收的信号含有模拟和数字分量，由处理器133从中提取模拟信号的预测系数。提取这些预测系数的方法将在下面进行说明。数据检测器135利用线132上的经解调的接收信号和线134上的预测系数来检测数字信号的各个采样值。检测后，加法器137将线132上的接收信号减去线136上的数字信号，从而得到模拟信号的各个采样，加到线138上。

首先应该看到，如果能够形成预测系数的估值，就能恢复模拟和数字信号。具体地说，如果通信信道中的噪声的幅度远小于所接收的信号的幅度(通常都是这种情况)，那末在第K次采样时刻线132上出现的接收信号r_k为

r_h＝d_k＋s_k    (1)其中，d_k和s_k分别为在第k次采样时刻所发送的数字信号采样和模拟信号采样值。模拟信号采样值的估值_k可以表示为前面p个模拟信号采样值的线性组合，即 $\hat{s}k=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{s}_{k-i}------\left(2\right)$ 其中：各p_i分别为与模拟信号采样值s_k-i对应的预测系数。项p为一个预定的整数，通常称为预测的阶。一般来说，阶p越高，预测越精确。在任一采样时刻k的估值误差e_k可以表示为

e_k＝s_k-_k    (3)利用式(1)，式(2)可改写为 $\widehat{s_k}=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i[r_{k-i}-d_{k-i}]----\left(4\right)$

从所接收的信号中减去s_k就得出在k次采样时刻的数字信号采样值的估值

$\widehat{d_k}=r_k-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i[r_{k-i}-d_{k-i}]-----\left(5\right)$

图5示出了在图1所示的数据检测器135中执行式(5)计算的示例性电路的原理方框图。在数据检测器135中，模拟信号采样值估值器503利用线134上的各预测系数，以及过去的所接收信号采样值r_k和过去的数字信号采样值的量化估值

形成现时的模拟信号采样值的估值_k： $\hat{s}k=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i[r_{k-i}-{\widehat{d^{\′}}}_{k-i}]----\left(6\right)$ 求和器501将出现在线132上的当前的所接收信号样值减去以上这个估值_k，得到在第k次采样时刻的数字信号采样值的估值 ${\hat{d}}_k=r_k-{\hat{s}}_k-----\left(7\right)$

阀值比较器502将估值

量化成与可能发送的各数字信号电平中最接近的那个电平，形成在第k次采样时刻的数字信号的量化估值

。在下面将要详细说明的如图2和4所示的本发明实施例中所用的数据检测器213也采用图1中的数据检测器135的结构。对于理想预测来说，在无噪声的情况下有_k＝s_k和

。然而，在实际应用中噪声总是有的，因此对在第k次采样时刻的模拟和数字信号的估值会有某些误差。此外，对每个采样值的预测处理取决于前p个采样值(p为预测的阶)。因此，用等式(5)确定在每个采样时刻的数字信号估值而不考虑在它前后的各个估值，是次优的。一种较好的处理方法是一次计算出数字信号的一个数据块的全部估值，每个数据块包括N个相继的数字信号采样值，各估值分别与这些采样值一一对应。N是一个大于p的预定整数。在任何数字通信系统中，可能会有许多大小为N的不同的块。例如，在二进制通信系统中有2N个大小为N的不同数据块。我们可以用一个预定准则来检查各个大小为N的可能数据块，并从中选出一个数据块。所选出的这个数据块中的N个相继数字信号就认为是数字信号的最佳估值。在本发明的这个实施例中用的是最小二乘准则，按照这个准则计算出误差项，然后选出误差项为最小的数据块。因此，N个相继的数字信号的最佳估值是误差项为最小的序列{d_k}_k＝1 ^N，而序列的误差项e{d_k}_k＝1 ^N为： ${e_{\left\{d_k\right\}}}_{k=1}^N=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left[\right[r_k-\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i[r_{k-i}-d_{k-i}]]-d_k{]}^2----\left(8\right)$

图6示出了用最小二乘准则形成N个相继数字信号采样值的最佳估值的操作600的流程。在步601，形成N个相继采样值的所有可能发送的数字信号采样值序列的集合。在步602，对这集合中的每个序列计算出由式(8)给出的平方误差。在步603，选出平方误差为最小的数字信号采样值序列。这个计算量相当大的程序可以有效地利用众所周知的技术通过Viterbi算法来实现。例如可参见“存在符号间干扰的数字序列的最大的似然序列估值“(“Maximum—Likeli-hood Sequence Estimation of Digital Sequences In The Presenceof Intersymbol Interference”，IEEE Trans.on Information The-org，Vol.IT—18，pp.363—378，May1972)。或者也可以用任何一种众所周知的变形Viterbi算式。无论在哪种情况下，都可以在数据检测器135和213中用一个微处理器很容易地实现操作流程600。

关于这一点，一直假设了模拟信号的预测系数能设法从接收信号中提取，而且如果有了这些预测系数，讨论就集中在怎样从接收信号中恢复模拟和数字信号。下面就将集中讨论产生模拟信号预测系数的技术。在没有数字信号的情况下，接收信号就是模拟信号。从一个模拟信号(如语音信号)中估计预测系数的方法是众所周知的。这里我们要寻求这样的预测系数〔p₁，p₂，……，p_p〕能使

   E[s_k-∑P_is_k-i]²    (9)为最小，其中E为期望算子。对预测系数展开和求解后得到 $\left[\begin{array}{c}{R}_{0,s}{R}_{1,s}....R_{P-1,s}\\ R_{1,s}{R}_{0,s}......\\ R_{P-1,s}.....R_{0,s}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_1\\ .\\ p_p\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{R}_{1,s}\\ R_{2,s}\\ R_{P,s}\end{array}\right]-----\left(10\right)$

其中R_j，s为所接收的模拟信号“s”和第j个自相关系数。如所周知，自相关系数反映了一个信号(这里为模拟信号)在第一时刻的值与在离第一时刻一定时间间隔的第二时刻的值之间的相关性。由于这一信号在两分离时刻的值随时间变化，因此要取平均。所接收的模拟信号的自相关系数可以表示为： $R_{j,s}=\frac{1}{N}\left[\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j{s}_{j+k}\right]-----\left(11\right)$

在有数字信号的情况下，式(11)可作如下修正。按照另一种可采用的技术，不考虑数字信号的存在，假定接收信号就只是一个模拟信号。将式(11)中的s_j和s_j＋k同r_j和r_j＋k机来代替，就得到了接收信号的相关系数R_j，r： $R_{j,r}=\frac{1}{N}\left[\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_j{r}_{j+k}\right]-----\left(12\right)$

图7示出了在图1的处理器133中为了产生预测系数而执行的操作程序700。如图7所示，在步701，用式(12)计算出接收信号的自相关系数的集合R_0，r，R_1，r，…，R_p，r。用这些自相关系数，通过解从矩阵方程(10)用接收信号“r”代替模拟信号“s”而得到的矩阵方程 $\left[\begin{array}{c}{R}_{0,r}{R}_{1,r}....R_{P-1,r}\\ R_{1,r}...R_{0,r}......\\ R_{P-1,r}.....R_{0,r}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_1\\ .\\ p_p\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{R}_{1,r}\\ R_{2,r}\\ R_{P,r}\end{array}\right]-----\left(13\right)$ 可以确定预测系数。

这种技术在数字信号的功率与模拟信号的功率差不多或大于模拟信号的功率时效果不错。遗憾的是，当数字信号的功率增大时，所求得的自相关系数的偏差也增大，从而使性能下降。另一种产生预测系数的技术由于消除了偏差因此使性能下降有所缓解。通过从接收信号的自相关系数中减去数字信号的自相关系数对模拟信号的自相关系数进行估值，从而消除偏差。如果数字信号是随机的(一般都是这种情况)，那么只要对数字信号的自相关系数进行一次估值就可以了。数字信号的自相关系数通常是信道的编码和调制格式的函数。对于具体应用来说这些系数可以事先计算好，存储起来，以备以后使用。数字信号的自相关系数R_j，d可以表示为： $R_{j,d}=\frac{1}{N}\left[\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{d}_j{d}_{j+k}\right]----\left(14\right)$

图8示出了在处理器133内用这种方法产生预测系数所执行的操作程序800。首先在步801用式(12)对接收信号的自相关系数进行估值。然后在步802用式(14)确定数字信号的自相关系数。这步操作可以事先就作好。在步803，将在步801得到的自相关系数减去在步802得到的自相关系数，形成模拟信号的自相关系数。在步804，将语音信号的自相关系数代入方程(10)，解出语音信号的预测系数。我们发现，这种方法对于低阶预测(即预测阶数为1至2的情况)效果相当不错，然而对于高阶预测性能就不怎么理想了。

为了解决上述的高阶预测性能不佳这个问题，本发明提出了图2所示的实施例200。实施例200的发射机部分与图1中的相同。接收机210除了有图1的接收机102外，还用了一个实现迭代技术的模块211。接收机210用许多众所周知的技术(包括上面所讨论的示于图7和8的两种技术)中的任何一种技术根据接收的信号形成预测系数的初步估值。由图2可见，这个功能是由处理器133实现的。数据检测器135用出现在线134上的预测系数形成数字信号的初步估值。求和器137将线132上的经解调的接收信号减去相应的数字信号的初步估值，形成模拟信号的初步估值，加到线138上。然后，处理器212将模拟信号的初步估值看成为“纯净”的纯语音信号，再次求出模拟信号的预测系数。处理器212执行图7所示的操作程序，估计出新的预测系数。数据检测器213利用这些新的预测系数得出数字信号，加到线215上。加法器214通过将线132上的接收信号减去线215上的数字信号形成模拟信号的估值，加到线216。虽然可以输出分别加到线215和216上的数字信号和模拟信号的估值，然而重复以上的迭代处理2至3次效果会更好，但若超过2至3次，性能改善则极为有限。图2用将模拟信号和数字信号的估值反馈器处理器212来表示这个迭代处理过程。在迭代次数达到所要求的次数时，线217上的控制信号将线215和216上的估值分别加到线218和219上。

上面一直假设了所发送的模拟信号在发射机中除了加以增益控制外未作任何处理，一切预测处理都是在接收机中进行的。然而，如果在发射机中采用低阶预测处理，从而使所发送的模拟信号是一个从模拟信号中减去低阶预测模拟信号所得出的剩余信号，则性能可以得到进一步改善。图3示出了这种性能有进一步改善的实施例300。由图3可见，发射机301中的线性预测系数产生器304根据线103上的模拟信号对预测系数进行估值，由解析滤波器305形成预测语音信号。加法器306通过将线103上的模拟信号减去预测模拟信号形成剩余信号。这个剩余模拟信号在调制器308中叠加到数字信号上后发送到通信信道120上。此外，还将预测系数作为数字信号的一部分发送出去。在发射机中采用低阶预测的原因是发送预测系数要占用一部分可用带宽或数据容量。通常，10阶预测要占用多达2000位/秒的数据容量，而2阶预测则只需要500位/秒的数据容量。在通过通信信道120传播后，所接收的信号由解调器131解调，经解调的接收信号包括剩余模拟信号和数字信号。由于在发射机中使用的只是低阶预测，因此在接收机中可以进一步对剩余信号进行预测，以便改善性能。处理器133提供了这个功能。在处理器133中，为了得到预测系数所执行的这些操作可以是按图7或8中说明的那些操作，只是用剩余信号代替模拟信号。在数据检测器135产生了数字信号后，加法器137通过将接收信号减去线136上的数字信号提取剩余模拟信号。然后用合成滤波器341和加法器339根据剩余模拟信号合成出模拟信号，加到线340上。合成滤波器341的系数是从所发送的线性预测系数得出的。

应该注意的是，在图3所示的这个实施例中，发射机结构已经过修改，采用了低阶预测，而接收机结构除了图1中所示的接收机外，还加上了用来根据剩余信号恢复模拟信号的合成滤波器341和加法器339。如果采用图3中的发射机301和图2中的接收机结构210，则既可以获得图2所示实施例的效益，又可以获得图3所示实施例的效益。本发明的这样的实施例400示于图4。这个实施例中的发射机的工作情况已结合图3作了说明，而接收部分401中的接收机210的工作情况则已结合图2作了说明。实施例400中的接收机210的输出是剩余信号，用合成滤波器341和加法器339就能象结合图3所作的说明那样根据剩余信号合成出模拟信号。

对于熟悉该技术领域的人们来说，当然注意到虽然本发明是结合以上各例示性的实施例加以说明的，但显然可以采用其他一些配置。例如，所公开的这些实施例用的是分立装置，然而这些装置可以用一个或几个经适当编程的处理器、专用集成电路、数字处理器、或者功能与任何这些装置相同的模拟或混合器件来实现。此外，在所公开的这些实施例中，对模拟信号形成了一对模拟信号分量，对数字信号形成了一对数字信号分量，但其他的配置方式也是可以的。也就是说，本发明也可用于单个模拟信号叠加在单个数字信号的情况。还有，虽然在所公开的实施例中，模拟信号的两个分量分别与数字信号的两个分量叠加后相应调制一对相互正交的载波信号的振幅，然而也可用众所周知的无载波调制格式而不用这种载波信号。确实，本发明适用于一个或几个模拟信号与数目相同的数字信号、用或不用载波信号的各种应用环境。最后，可以看到虽然公开的实施例中的接收信号含有一系列模拟信号采样值和数字信号采样值，而各模拟信号采样值分别叠加在相应的数字信号采样值上，但在叠加前可以先对各模拟信号采样值进行量化。并且，还可以在叠加到数字信号采样值上以前对各个经量化的模拟信号采样值进行编码。因此，本发明并不局限于一个模拟信号叠加在一个数字信号上的情况，而是也可适用于其他形式的信号相互叠加(例如一个数字信号的采样值叠加在另一个数字信号的采样值上)的情况。

Claims (19)

1.一种用于发射信号包括至少一个第一和第二信号的叠加信号的通信系统的设备，其特征是所述设备包括：

预测系数产生装置，无论在所述发射信号中是否有预测系数，都根据所述第一和第二信号的叠加信号独立产生所述第一信号的预测系数；以及

根据所述预测系数从所述发射信号中恢复所述第一和第二信号的装置。

2.权利要求1所提出的设备，其特征是：其中所述恢复装置恢复所述第一信号和初步估值。

3.权利要求2所提出的设备，其特征是其中所述恢复装置包括：

产生所述第一信号初步估值的预测系数的装置；以及

根据从所述第一信号初步估值产生的预测系数产生所述第一信号的最终估值的装置。

4.权利要求3所提出的设备，其特征是：其中所述恢复装置恢复所述第二信号的初步估值，而所述最终估值产生装置还通过迭代处理产生所述第二信号的最终估值。

5.权利要求2所提出的设备，其特征是：其中所述第一信号是从另一个信号得出的剩余信号，而所述第二信号是第三和第四信号的复合信号，所述第三信号具有一系列表示所述另一个信号的预测系数的值；其特征还在于所述恢复装置产生所述第四信号的最终估值，而所述恢复装置还包括根据所述第一信号、初步估值和所述第三信号形成所述另一个信号的最终估值的装置。

6.权利要求2所提出的设备，其特征是：所述第一信号是从另一个信号得出的剩余信号，而所述第二信号是第三和第四信号的复合信号，所述第三信号具有一系列表示所述另一个信号的预测系数的值；所述恢复装置还包括：

根据所述第一信号初步估值形成所述第一信号的预测系数的装置；以及

根据所述第一信号初步估值的预测系数形成所述另一个信号和所述第四信号的最终估值的装置。

7.权利要求5所提出的设备，其特征是：所述最终估值形成装置根据所述第三信号形成所述另一个信号最终估值。

8.权利要求1所提出的设备，其特征是：所述预测系数产生装置将所述发射信号看作只包括所述第一信号的信号进行处理。

9.权利要求1所提出的设备，其特征是：所述预测系数产生装置包括：

确定所述发射信号的自相关系数的装置；以及

根据这些自相关系数形成所述预测系数的装置。

10.权利要求1所提出的设备，其特征是其中所述预测系数产生装置包括：

确定所述第一信号自相关系数的装置；以及

根据这些自相关系数形成所述预测系数的装置。

11.权利要求10所提出的设备，其特征是：所述确定装置通过形成所述发射信号的自相关系数再从中减去所述第二信号自相关系数确定所述第一信号自相关系数。

12.权利要求1所提出的设备，其特征是：所述恢复装置一次一个地形成所述第二信号的各个估值，每个估值分别表示所述第二信号在相应时刻的值，在形成每个估值时并不考虑所述第二信号的这个估值的前、后各个估值，然后所述恢复装置形成所述第二信号估值的数据块，每个数据块包括所述第二信号的N个估值其中N是一个预定整数，这N个估值分别与所述第二信号在N个相继时刻的估计值相应。

13.权利要求12所提出的设备，其特征是其中所述恢复装置包括：

形成所述第二信号的N个相继值的所有可能的序列的装置；以及

用最小二乘准则从所述可能序列中选择一个序列的装置。

14.权利要求1所提出的设备，其特征是：所述第一信号是一个模拟信号，而所述第二信号是一个数字信号。

15.权利要求1所提出的设备，其特征是：所述第一和第二信号都是数字信号。

16.一种用于发射信号包括至少一个第一和第二信号的叠加信号的通信系统的方法，其特征是所述方法包括下列各步：

无论在所述发射信号中是否有预测系数都根据所述第一和第二信号的叠加信号独立地产生所述第一信号的预测系数；以及

根据所述预测系数从所述发射信号恢复所述第一和第二信号。

17.一种通信系统，其特征是包括一个发射机和一个接收机，所述发射机包括：

接收第一和第二信号的装置，所述第一信号的值与所述第二信号的值相互独立；以及

发射一个包括所述第一和第二信号的叠加信号的信号的装置，而所述接收机包括：

根据所述第一和第二信号的叠加信号产生所述第一信号的预测系数的装置；以及

根据所述预测系数从所述叠加信号恢复所述第一和第二信号的装置。

18.一种用于发射信号包括至少一个相互独立的第一和第二信号的叠加信号的通信系统的设备，其特征是所述设备包括：

根据所述第一和第二信号的叠加信号产生所述第一信号的预测系数的装置；以及

根据所述预测系数从所述发射信号中恢复所述第一和第二信号的装置。

19.一种用于发射信号包括至少一个相互独立的第一和第二信号的叠加信号的通信系统的方法，其特征是所述方法包括下列各步：

根据所述第一和第二信号的叠加信号产生所述第一信号的预测系数；以及

根据所述预测系数从所述发射信号恢复所述第一和第二信号。

Images