CN114982207A - 在时变信道上接收发射信号的方法及其接收器 - Google Patents

Abstract

提供了一种通过时变信道接收发射信号的方法。该方法包括：根据发射信号获得频域接收符号信号；基于所述接收符号信号执行第一信道估算，得到多个第一估算BEM系数；基于所述接收符号信号和多个第一估算BEM系数执行第一均衡以获得多个第一检测源符号；执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡。每一轮包括：基于所述接收符号信号和多个检测源符号进行第二信道估算，得到多个第二估算BEM系数；基于所述接收符号信号、多个检测源符号以及多个第二估算BEM系数进行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；以及基于干扰降低符号信号和多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。还提供了相应的接收器，以及用于在时变信道上进行无线通信的系统，该系统包括该接收器。

Description

在时变信道上接收发射信号的方法及其接收器

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年10月22日提交的新加坡专利申请第10201909843V号的优先权，其内容通过整体引入的方式并入本文以用于所有目的。

技术领域

本申请总体上涉及时变信道上的无线通信，更具体地，涉及一种在时变信道上接收发射信号的方法及其接收器以及用于在时变信道上进行无线通信的系统，所述系统包括所述接收器。

发明背景

在移动无线电通信、雷达传感和卫星通信中，经常使用时变信道(也可以称为时变频率选择信道)，其中众人皆知的多普勒频移/扩展(频率分散性)是由移动的发射器、接收器或信号反射器引起的。此外，多路径传播导致高频选择性(时间分散性)。因此，一般来说，实际的无线信道可以表征为时变频率选择信道，也可以称为双选信道(DSC)。DSC的高时间和频率分散性会显著扭曲发射信号，因此可能需要高效和准确的信道估算和均衡技术。换言之，由于高多普勒扩展和大量使信号失真的多路径，DSC中的信道估算和符号检测具有挑战性。

因此，需要提供一种在时变信道上的无线传输方法，包括一种在时变信道上接收发射信号的方法，其寻求克服或至少改善以下方面的一个或多个：时变信道上的传统无线传输方法的缺陷，例如但不限于提高与发射信号相关的信道估算和符号检测的效率和/或准确性，例如提高信道估算(CE)和误码率(BER)的均方差(MSE)。正是在这种背景下开发了本申请。

发明内容

根据本申请的第一方面，提供了一种在时变信道上接收发射信号的方法，所述方法包括：

根据所述发射信号得到频域接收符号信号；

基于所述接收符号信号对所述时变信道执行第一信道估算以获得多个第一估算基扩展模型(BEM)系数，所述时变信道基于一复指数基扩展模型(CX-BEM)建模；

基于所述接收符号信号和所述多个第一估算BEM系数执行第一均衡以获得多个第一检测源符号；和

执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡，每轮包括：

基于所述接收符号信号和多个检测源符号对所述时变信道执行第二信道估算，得到多个第二估算BEM系数；

基于所述接收符号信号、所述多个检测源符号以及所述多个第二估算BEM系数执行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；以及

基于所述干扰降低符号信号和多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。

根据本申请的第二方面，提供了一种用于在时变信道上接收发射信号的接收器，所述接收器包括：

一存储器；和

至少一个处理器通信地连接到所述存储器并且被配置为执行根据本申请的第一方面所描述的接收发射信号的方法。

根据本申请的第三方面，提供了一种计算机程序产品，其存储在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中，所述计算机程序产品包括指令，所述指令可由至少一个处理器运行如本申请第一方面描述的在时变信道上接收发射信号的方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种用于在时变信道上无线通信的系统，所述系统包括：

发射器，被配置为在所述时变信道上发射信号，以及

接收器，被配置为如根据本申请的第二方面所描述的，在所述时变信道上接收所述发射信号。

附图说明

通过以下仅作为示例并结合附图的书面描述，本领域的普通技术人员将更好地理解和容易明白本申请的实施例，其中：

图1描绘了根据本申请的各种实施例的在时变信道上接收发射信号的方法的流程示意图；

图2描绘了根据本申请的各种实施例的用于在时变信道上接收发射信号的接收器的示意图；

图3描绘了根据本申请的各种实施例的用于在时变信道上进行无线通信的系统(或无线通信系统)；

图4描绘了根据本申请的各种示例实施例的示例移动通信设备的示意性框图，其中接收器用于在一参考图2描述的时变信道上接收发射信号；

图5描绘了根据本申请的各种示例实施例的包括三个发射子块的发射块的示意图；

图6描绘了根据本申请的各种示例实施例的OFDM传输的示意框图；

图7描绘了传统的迭代信道估算(CE)和均衡系统的示意框图；

图8A和8B分别描绘了根据本申请的各种示例实施例中的为K＝N和K＝2N绘制的信道矩阵H，其用于说明OFDM传输中的载波间干扰(ICI)；

图9描绘了本申请的各种示例实施例的信道估算和均衡系统的示意框图；

图10A和10B分别描绘了根据本申请的各种示例实施例的用于OFDM传输的示例信道矩阵H_b(带状对角信道矩阵)和H_IC(H_b的互补信道矩阵)；

图11描绘了根据各种示例实施例的具有前向纠错(FEC)的OFDM传输的示意框图；

图12描绘了根据本申请的各种示例实施例的具有FEC的信道估算和均衡系统的示意框图；

图13描绘了根据各种示例实施例的信道估算和均衡方法的BER与α值(Es/No＝20dB)的关系图；

图14描绘了根据本申请的各种示例实施例的比较信道增益与帧间信道插值、没有帧间信道插值的信道增益和实际信道增益的关系图；

图15A描绘了根据本申请的各种示例实施例的没有FEC的信道估算的均方差(MSE)的关系图；

图15B描绘了根据本申请的各种示例实施例的具有FEC的信道估算的MSE的关系图；

图16A描绘了根据本申请的各种示例实施例的在没有FEC的均衡之后的BER的关系图；和

图16B描绘了根据本申请的各种示例实施例的在具有FEC的均衡之后的BER的关系图。

具体实施方式

本申请的各种实施例涉及在时变信道(其也可以称为时变频率选择信道)上的无线通信，并且更具体地，涉及在时变信道接收发射信号的方法、及其接收器以及用于在时变信道上进行无线通信的系统，所述时变信道包括所述接受器。

如背景技术所述，在时变信道上的无线通信中，时变信道的高时间和频率分散性会显著地使发射信号失真，因此期望采用高效且准确的信道估算和均衡技术。换句话说，信道估算和符号检测在时变信道中具有挑战性，因为高多普勒扩展和大量多路径使得信号失真。因此，本申请的各种实施例提供了一种在时变信道上的无线传输方法，包括一种在时变信道上接收发射信号的方法，其试图克服或至少改善以下方面的一个或多个：在时变信道上的传统无线传输方法的缺陷，例如但不限于提高与所述发射信号相关的信道估算和符号检测的效率和/或准确性，例如提高信道估算(CE)和误码率(BER)的均方差(MSE)。

图1描绘了根据本申请的各种实施例的在时变信道上接收发射信号的方法100的流程示意图。所述方法100包括：102，基于所述发射信号获得频域接收符号信号；104，基于所述接收符号信号对所述时变信道执行第一信道估算以获得多个第一估算基扩展模型(BEM)系数，所述时变信道基于一复指数基扩展模型(CX-BEM)建模；106，基于所述接收符号信号和多个第一估算BEM系数执行第一均衡以获得多个第一检测源符号；以及108，执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡，每轮包括：基于所述接收符号信号和多个检测源符号对所述时变信道执行第二信道估算得到多个第二估算BEM系数；基于所述接收符号信号、所述多个检测源符号以及所述多个第二估算BEM系数执行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；以及基于所述干扰降低符号信号和多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。

因此，本申请的各个实施例有利地提供了一种在具有混合信道估算和均衡的时变信道上接收发射信号的方法100，包括与所述频域接收符号信号相关的干扰去除，用于改进与所述发射信号相关的信道估算和符号检测的效率和/或准确性，例如，提高CE和BER的MSE。特别地，所述方法100包括第一均衡和第二均衡，它们是彼此不同的类型并且在不同的均衡阶段中使用，由此对所述接收符号信号执行干扰去除使得第二均衡能够与接收到符号信号相关地执行，这使得与发射信号相关的信道估算和符号检测的效率和/或准确性能够提高。由于本申请的各种实施例和各种示例实施例更详细地描述了接收发射信号的方法100，这些优点或技术效果对于本领域技术人员将变得更加明显。

在各种实施例中，所述方法100还包括基于多个第一BEM系数确定第一估算信道矩阵。就此而言，基于所述接收符号信号和所述第一估算信道矩阵执行第一均衡以获得多个第一检测源符号。

在各个实施例中，上述执行干扰去除包括：基于多个第二BEM系数确定第二估算信道矩阵；将所述第二估算信道矩阵分解为估算带状对角信道矩阵和所述估算带状对角信道矩阵的互补信道矩阵(例如，也可以称为非带状对角信道矩阵)。

在各个实施例中，上述执行干扰去除还包括基于互补信道矩阵和多个检测源符号去除所述接收符号信号中的干扰，以获得干扰降低的符号信号。

在各种实施例中，上述干扰包括与所述接收符号信号中的非重要子载波相关联的载波间干扰。

在各种实施例中(例如，在所述接收符号信号没有纠错码的情况下)，在一个或多轮的第一轮中，所述多个检测源符号是多个第一检测源符号。

在各种实施例中(例如，在所述接收符号信号没有纠错码的情况下)，上述一轮或多轮是多轮。在这点上，在第一轮之后的多个轮中的每个后续轮中，多个检测源符号是在多个轮中的紧接在前的一轮中获得的多个第二检测源符号。

在各种实施例中，所述接收符号信号基于一纠错码被编码，并且多个第一检测源符号是多个第一检测编码源符号。在各种实施例中(例如，在基于纠错码对所述接收符号信号进行编码的情况下)，所述方法100还包括：对多个第一检测编码源符号进行解映射和解交织以获得多个第一检测编码比特；对所述多个第一检测编码比特进行软解码，得到多个第一软编码比特(即软解码后的软编码比特)；将第一检测编码比特硬解码得到多个第一硬编码比特(即硬解码后的硬编码比特)；对所述多个第一软编码比特进行交织和映射，得到多个第一检测软解码源符号；将多个第一硬编码比特进行交织和映射，得到多个第一检测硬解码源符号。硬解码(也可以称为硬判决解码)和软解码(也可以称为软判决解码)在本领域中是已知的，因此无需在此描述。例如，硬解码可以从阈值检测器接收比特流或比特块，并将每个比特解码为精确或确定的值，例如0或1。相比之下，软解码可以接收比特流或比特块，并且将每个比特解码为一系列可能的值(例如，可靠性或概率的度量，例如，在0到1的范围内)。

在各种实施例中(例如，在基于纠错码对所述接收符号信号进行编码的情况下)，所述多个第二检测源符号是多个第二检测编码源符号。对此，所述方法100还包括：对多个第二检测编码源符号进行解映射和解交织，得到多个第二检测编码比特；对所述多个第二检测编码比特进行软解码，得到多个第二软编码比特(即软解码后的软编码比特)；将所述多个第二检测编码比特硬解码得到多个第二硬编码比特(即硬解码后的硬编码比特)；对所述多个第二软编码比特进行交织和映射，得到多个第二检测软解码源符号；对所述多个第二硬编码比特进行交织和映射，得到多个第二检测硬解码源符号。

在各种实施例中(例如，在基于所述纠错码对所述接收符号信号进行编码的情况下)，在一轮或多轮的第一轮中，所述多个检测源符号是多个第一检测硬解码源符号。

在各种实施例中(例如，在基于所述纠错码对所述接收符号信号进行编码的情况下)，在一轮或多轮的第一轮中，基于多个第一检测源符号进一步执行第二均衡。

在各种实施例中(例如，在基于纠错码对所述接收符号信号进行编码的情况下)，所述一轮或多轮是多轮；并且，在第一轮之后的多轮中的每个后续轮中，所述多个检测源符号是在所述多轮中的紧接前一轮获得的多个第二检测硬解码源符号。

在各种实施例中(例如，在所述接收符号信号基于所述纠错码进行编码的情况下)，在所述多轮中的上述每个后续轮中，进一步基于所述多个第二检测软解码源符号执行所述第二均衡。

在各种实施例中，所述接收符号信号包括多个帧，并且，所述方法100还包括针对多个帧中的每一个帧在帧中执行估算信道增益的帧间信道插值。

在各种实施例中，上述帧间信道插值包括：基于帧中间部分的估算信道增益确定帧间信道插值多项式函数；以及基于所述帧间信道插值多项式函数修改帧的开始部分和结束部分中的至少一个中的估算信道增益。

在各种实施例中，基于正交频分复用(OFDM)传输在所述时变信道上传输所述发射信号。

在各种实施例中，所述第一信道估算基于导频辅助信道估算，所述第一均衡基于最小均方误差(MMSE)均衡。所述第二信道估算基于数据辅助信道估算，并且，所述第二均衡基于最大似然序列估算(MLSE)均衡。

在各种实施例中，上述获得所述接收符号信号包括基于所述发射信号执行离散傅里叶变换(DFT)。

在各种实施例中，提供了一种在时变信道上发射信号的方法。在各种实施例中，基于OFDM传输在所述时变信道上发射信号。在各种实施例中，所述信号已经基于纠错码被编码。

在各种实施例中，如之前结合图1描述的各个实施例中，提供了一种无线传输方法，包括上述在时变信道上发射信号的方法和上述在所述时变信道上接收所述发射信号的方法100。

图2描绘了根据本申请的各种实施例的用于在时变信道上接收发射信号的接收器200的示意图，其对应于如上文结合图1描述的本申请各种实施例中在时变信道上接收发射信号的方法100。所述接收器200包括存储器202和至少一处理器204。所述处理器204通信地连接到存储器202并且被配置为：基于所述发射信号获得频域接收符号信号(对应于102)；基于所述接收符号信号对所述时变信道执行第一信道估算以获得多个第一估算基扩展模型(BEM)系数，所述时变信道基于复指数基展开模型(CX-BEM)建模(对应于104)；基于所述接收符号信号和多个第一估算BEM系数执行第一均衡以获得多个第一检测源符号(对应于106)；并且执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡(在108)，每轮包括：基于所述接收符号信号和多个检测源符号对所述时变信道执行第二信道估算得到多个第二估算BEM系数；基于所述接收符号信号、多个检测源符号以及多个第二估算BEM系数执行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；以及基于所述干扰降低符号信号和多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。本领域技术人员可以理解，所述接收器200可以是一个接收器系统，也可以具体化为接收器设备或接收器装置。

本领域技术人员将理解，所述至少一处理器204可以被配置为通过可由所述至少一个处理器204运行的一组或多组指令(例如，软件模块)来执行所需的功能或操作。因此，如图2所示，所述接收器200还可以包括：

符号信号获取模块(或符号信号获取电路)206，用于根据所述发射信号获取频域接收符号信号；

第一信道估算均衡模块(或第一信道估算均衡电路)208，用于根据所述接收符号信号对所述时变信道执行第一信道估算，得到多个第一估算BEM系数，其中，所述时变信道基于CX-BEM建模；根据所述接收符号信号和多个第一估算BEM系数执行第一均衡，得到多个第一检测源符号；

第二信道估算和均衡模块(或第二信道估算和均衡电路)210，被配置为执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡，每轮包括：

基于所述接收符号信号和多个检测源符号对所述时变信道执行第二信道估算以获得多个第二估算BEM系数；

基于所述接收符号信号、多个检测源符号以及多个第二估算BEM系数进行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；以及

基于所述干扰降低符号信号和多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。

本领域技术人员可以理解，上述提及的模块不一定是单独的模块，一个或多个模块可以根据需要或者在适当不偏离本申请范围的情况下通过一个功能模块(例如，电路或软件程序)来实现或实施。例如，所述符号信号获取模块206、所述第一信道估算和均衡模块208和所述第二信道估算和均衡模块210可以实现(例如，一起编译)为一个可执行软件程序(例如，软件应用程序或简称为作为“app”)，例如，其可以存储在存储器202中并且可由至少一个处理器204执行各种实施例所述的功能/操作。

在各种实施例中，所述接收器200对应于如上文参考图1描述的方法100。参照图1，因此，各种功能或操作配置为由至少一个处理器204执行对应于根据各种实施例的上述方法100的各个步骤，因此为了清楚和简明起见，不需要针对所述接收器200重复。也就是说，本文在方法100的上下文中描述的各种实施例对于对应的接收器200类似地有效，反之亦然。

例如，在各个实施例中，所述存储器202中可以存储有符号信号获取模块206、第一信道估算和均衡模块208和/或第二信道估算和均衡模块210，它们分别对应于根据各种实施例描述如前所述的方法100的各个步骤，其可由至少一个处理器204运行以执行相应的功能或操作。

图3描绘了根据本申请的各种实施例的用于在时变信道上进行无线通信的系统300(或无线通信系统)。所述系统300包括发射器250和接收器200。所述发射器250被配置为在所述时变信道上发射信号(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的在时变信道上发射信号的方法)。所述接收器200被配置为接收如上文参考图2描述的各个实施例中的在时变信道上的发射信号。

根据本申请中的各种实施例，计算机系统、控制器、微控制器或具有处理能力的任何其它系统都可以提供。这样的系统可以被认为包括一个或多个处理器和一个或多个计算机可读存储介质。例如，上文描述的发射器250和接收器200可以各自包括处理器(或控制器)和计算机可读存储介质(或存储器)，例如，它们用于如本文描述的在其中执行的各种处理。在各种实施例中使用的存储器或计算机可读存储介质可以是易失性存储器，例如DRAM(动态随机存取存储器)或非易失性存储器，例如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦除存储器)、EEPROM(电可擦PROM)或闪存，例如浮栅存储器、电荷俘获存储器、MRAM(磁阻随机存取存储器)或PCRAM(相变随机存取存储器)。

在各种实施例中，“电路”可以理解为任何种类的逻辑实现实体，其可以是专用电路或运行存储在存储器、固件或其任何组合中的软件的处理器。因此，在一个实施例中，“电路”可以是硬连线逻辑电路或可编程逻辑电路，例如可编程处理器，例如微处理器(例如，复杂指令集计算机(CISC)处理器或精简指令集计算机(RISC)处理器)。“电路”也可以是运行软件的处理器，例如任何类型的计算机程序，例如使用虚拟机代码的计算机程序，例如Java。下文更详细描述的各个功能的任何其他类型的实现也可以被理解为根据各种替代实施例的“电路”。类似地，“模块”可以是根据本申请的各个实施例的系统的一部分，并且可以包括如上的“电路”，或者可以被理解为任何种类的逻辑实现实体。

本申请的一些部分根据算法以及对计算机存储器内的数据的操作的功能或符号表示来明确或隐含地呈现。这些算法描述和功能或符号表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地将他们的工作内容传达给本领域的其他技术人员的手段。算法在这里，并且通常被认为是导致期望结果的自洽步骤序列。这些步骤是需要对物理量进行物理操作的步骤，例如能够存储、传输、组合、比较和以其他方式操作的电、磁或光信号。

除非另有明确说明，并且从以下内容显而易见，应理解，在整个本说明书中，使用诸如“获得”、“执行”、“确定”、“分解”、“去除”、“交织”、“去交织”、“解码”、“编码”、“估算”、“修改”、“发射”和“接收”等术语的讨论，是指计算机系统或类似电子设备的动作和过程，它操纵计算机系统内表示为物理量的数据并将其转换为其他类似表示为计算机系统或其他信息存储、传输或显示设备内的物理量的数据。

本说明书还公开了用于执行本文描述的方法的操作/功能的系统(例如，其也可以体现为设备或装置)。这样的系统可以为所需目的特定构建，或者可以包括通用计算机或由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的其他设备。本文提出的算法与任何特定的计算机或其他设备没有内在关联。根据本文的教导，各种通用机器可以与计算机程序一起使用。或者，构建更专业的设备来执行所需的方法步骤可能是合适的。

此外，本说明书还至少隐含地公开了一种计算机程序或软件/功能模块，因为对于本领域的技术人员来说显而易见的是，本文描述的方法的各个步骤可以通过计算机代码实施。所述计算机程序不旨在限于任何特定的编程语言及其实施。应当理解，可以使用多种编程语言及其编码来实现这里包含的本公开的教导。此外，计算机程序不旨在限于任何特定的控制流。计算机程序有许多其他变体，它们可以在不背离本申请的精神或范围内使用不同的控制流。本领域技术人员可以理解，这里描述的各种模块(例如，符号信号获取模块206、第一信道估算和均衡模块208和/或第二信道估算和均衡模块210)可以是软件模块或者可以是硬件模块，所述软件模块是由计算机处理器运行计算机程序或指令集实现以执行所需的功能，所述硬件模块是设计用于执行所需功能的功能性硬件单元。还将理解，可以实现硬件和软件模块的组合。

此外，本文描述的计算机程序/模块或方法的两个或多个步骤可以并行执行而不是顺序执行。这样的计算机程序可以存储在任何计算机可读介质上。所述计算机可读介质可以包括存储设备，例如磁盘、光盘、存储芯片或适合与通用计算机接口的其他存储设备。当在这种通用计算机上加载和执行计算机程序时，该计算机程序有效地产生了一种实现本文所述方法的步骤的装置。

在各个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包含在一个或多个计算机可读存储介质(非暂时性计算机可读存储介质)中，包括指令(例如，符号信号获取模块206、第一信道估算和均衡模块208和/或第二信道估算和均衡模块210)，所述指令可由一个或多个计算机处理器运行以执行在时变信道上接收发射信号的方法100，如上文参考图1所述。因此，本文描述的各种计算机程序或模块可以存储在计算机程序产品中，该计算机程序产品可由其中的系统接收，例如如图1所示的接收器200。参考图2，用于由接收器200的至少一个处理器204运行以执行所需或期望的功能。

这里描述的软件或功能模块也可以实现为硬件模块。更具体地说，在硬件意义上，模块是设计用于与其他组件或模块一起使用的功能硬件单元。例如，一个模块可以使用分立的电子组件来实现，或者它可以形成整个电子电路的一部分，例如专用集成电路(ASIC)。存在许多其他可能性。本领域技术人员应当理解，这里描述的软件或功能模块也可以实现为硬件和软件模块的组合。

在各种实施例中，所述接收器200可以由具有通信功能或能力的任何计算机系统(例如，台式或便携式计算机系统，其也可以体现为计算设备，例如移动通信设备(例如，智能手机、平板电脑、可穿戴设备)或汽车导航系统)。所述计算机系统包括至少一个处理器和存储器。仅作为示例而非限制，示例移动通信设备400在图4中示意性地示出，其中可以实现接收器200，并且可以是各种方法/步骤或功能模块(例如，符号信号获取模块206、第一信道估算和均衡模块208和/或第二信道估算和均衡模块210)实施为软件，例如在移动通信设备400内执行的计算机程序，并指示移动通信设备400(特别是其中的至少一个处理器)执行本文描述的各种实施例的方法/功能。

在各种实施例中，所述移动通信设备400可以包括处理器模块402、输入模块，例如键盘404，和输出模块，例如显示屏406。本领域技术人员可以理解的是显示屏406可以是触敏显示屏，因此也可以作为键盘404的补充或替代的输入模块。也就是说，本领域技术人员可以理解，可以根据需要或适当地从便携式计算设备400中省略键盘404。所述处理器模块402连接到第一通信单元408，用于与蜂窝网络410通信。所述第一通信单元408可以包括但不限于用户身份识别(SIM)卡装载台。所述蜂窝网络410可以是，例如，3G、4G或5G网络。所述处理器模块402可以进一步连接到第二通信单元412以连接到局域网414。例如，所述连接可以实现有线/无线通信和/或访问例如互联网或其他网络系统，例如局域网(LAN)、无线个域网(WPAN)或广域网(WAN)。所述第二通信单元312可以包括但不限于无线网卡或以太网网线端口。该示例中的处理器模块402包括处理器416、随机存取存储器(RAM)418和只读存储器(ROM)420。所述处理器模块402还包括多个输入/输出(I/O)接口，用于显示屏幕406的示例I/O接口422和键盘404的I/O接口424。所述处理器模块402的组件通常经由互连总线426并以相关领域技术人员已知的方式通信。各种软件或应用程序(或在本文中可简称为“应用程序”)可以预先安装在移动通信设备400的存储器中，或者可以通过读取存储卡内存储的应用程序或者从应用服务器(例如，在线应用商店)无线下载并传送到移动通信设备400的存储器中。

本领域技术人员将理解，本文使用的术语仅出于描述各种实施例的目的，并不旨在限制本申请。如本文所用，除非上下文另有明确指示，单数形式“一”、和“该”也包括复数形式。将进一步理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定了所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

在本文中使用诸如“第一”、“第二”等名称对元件或特征的任何引用并不限制这些元件或特征的数量或顺序。例如，这样的名称在本文中用作区分两个或更多个元素或一个元素的实例的方便方法。因此，对第一和第二元素的引用并不意味着只能使用两个元素，或者第一元素必须在第二元素之前。此外，项目列表的“至少一个”的短语是指其中的任何单个项目或其中两个或多个项目的任何组合。

为了使本申请易于理解并付诸实施，以下仅以举例而非限制的方式描述本申请的各种示例性实施例。然而，本领域的技术人员将理解，本申请可以以各种不同的形式或配置来实施，并且不应被解释为限于下文阐述的示例性实施例。相反，提供这些示例性实施例是为了使本公开彻底和完整，并将本申请的范围充分传达给本领域技术人员。

特别地，为了更好地理解本申请并且不限制或不失广泛性，现在将关于基于在时变频率选择信道(也可称为双选信道(DSC))上的OFDM传输的无线通信来描述本申请的各种示例实施例，其中DSC被建模为复指数基扩展模型(CX-BEM)，而且，第一均衡和第二均衡分别基于MMSE均衡和MLSE均衡。

各种示例实施例提供了用于通过DSC进行无线传输和接收的方法。如背景中所述，信道估算和符号检测在DSC中具有挑战性，因为高多普勒扩展和大量使发射信号失真的多径。在各种示例实施例中，为了寻求克服或至少改善该问题，提供了用于通过DSC的OFDM传输的信道估算和均衡方案或方法(例如，混合迭代信道估算和均衡方法)。为了便于对时变信道进行信道估算，DSC被建模为CX-BEM。基于CX-BEM，各种示例实施例提供混合MMSE-最大似然序列估算(MLSE)检测器(例如，对应于如上文所述的根据各种实施例的用于在时变信道上接收发射信号的方法100或接收器200)在第一次迭代中执行MMSE检测(也可以称为MMSE均衡)(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第一信道估算和第一均衡，也可以称为作为第一信道估算和第一均衡的一轮)，在随后的迭代(例如，对应于如前文根据各种实施例的第二信道估算和第二均衡的一个或多轮)中进行干扰消除和MLSE检测(也可以称为MLSE均衡)。各种示例实施例还提供发射器处的数据符号和导频符号之间的最佳功率分布，以及接收器处的帧间信道插值，作为在高衰落率下进一步提高系统性能的附加方法。与传统方法相比，在没有FEC和有FEC的情况下，仿真结果显示根据各种示例实施例的用于无线通信的方法(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的在时变信道上接收发射信号的方法100)显著提高了信道估算(CE)的MSE以及BER。此外，根据各种示例实施例的方法的BER性能在低和高衰落速率下都非常接近完美的CSI情况。

在移动无线电通信、雷达感测和卫星通信中，经常需要时变信道，其中众人皆知的多普勒频移/扩展(频率色散)是由移动的发射器、接收器或信号反射器引起的。此外，多径传播导致高频选择性(时间分散性)。因此，一般来说，实际的无线信道可以被表征为DSC。DSC的高时间和频率分散性会显著扭曲所述发射信号，因此可能需要高效和准确的信道估算和均衡技术。

因此，各种示例实施例提供用于在DSC上的OFDM传输的信道估算和均衡技术，以寻求克服或至少改善上述问题。在各种示例实施例中，首先，混合迭代信道估算和均衡方法(其在本文中可以被称为MMSE&IC-MLSE，例如，对应于根据上文各种实施例描述的在时变信道上接收发射信号的方法100)用于接收端的信道估算和符号检测。在第一轮检测中(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的第一信道估算和第一均衡)，所述混合迭代信道估算和均衡方法可以使用导频符号来执行导频辅助CE(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第一信道估算)并且使用一MMSE均衡器(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第一均衡)进行符号检测。在随后的迭代中(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二信道估算和第二均衡的一轮或多轮)，所述混合迭代信道估算和均衡方法可以使用检测到的符号(检测源符号)从上次迭代(紧接在前的迭代)获得以执行数据辅助CE(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二信道估算)和执行MLSE均衡(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二均衡)加上干扰消除(IC)(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的干扰去除)用于符号检测。

在各种示例实施例中，混合迭代信道估算和均衡方法可以被配置用于(或扩展到)使用纠错码(例如，前向纠错(FEC)码)的场景。在这种情况下，例如，与MLSE均衡器相关联的信道估算块可以使用从硬解码位(硬解码后获得的硬编码位)恢复的符号(检测到的硬解码源符号)来执行数据辅助CE(例如，根据如前描述的各种实施例，在接收符号信号基于纠错码被编码的情况下对应第二信道估算)，并且MLSE均衡器(例如，如上文根据各种实施例描述的在接收符号信号被基于纠错码编码的情况下对应第二均衡)可以使用信道解码器的软输出(在软解码之后获得的软编码比特)来执行涡轮均衡。仿真结果表明，通过使用根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡方法，与传统的迭代技术(例如，在2009年10月，IEEE车辆技术汇刊第58卷第8号第4120-4128页由巴尔胡米等人著有的“MLSE和MAP双重选择信道传输的均衡”，和在2007年5月，IEEE信号处理汇刊第55卷第5号第2226-2238I，由唐等人著有的，“导频辅助时变信号估算OFDM系统”)相比，在没有FEC和有FEC的情况下，CE和BER性能可以显著提高。特别地，根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡方法的BER性能被证明有利地接近基于均衡的完美CSI。

此外，各种示例实施例注意到，与传输块的中心相比，CE的MSE在传输块边缘处更高。此外，各种示例实施例指出，这些误差归因于具有矩形窗口的基于块的传输，这可能导致信道的不精确BEM建模。在文献中，已经在接收器处提出了各种传统窗口技术来减少建模误差，例如，在2010年4月，IEEE无线通信汇刊第9卷第4号第1261-1265页，由曲等人著有的“关于双选择性衰落信道的估算”。相反，在各种示例实施例中，提供了帧间信道插值方法(例如，基于最小二乘(LS)拟合方法的帧间信道插值)以减少CE在传输块边缘的MSE。在这方面，从仿真结果可以看出，通过使用根据本发明的各个示例实施例的帧间信道插值方法，可以进一步提高CE和BER的整体性能。

此外，各种示例实施例在传输帧中的数据符号和导频符号之间提供或使用适当的功率分配，以进一步提高系统的CE和BER性能。

因此，各种示例实施例有利地提供以下一项或多项：

·用于通过DSC进行OFDM传输的混合迭代信道估算和均衡方法(MMSE&IC-MLSE)。在各种示例实施例中，混合迭代信道估算和均衡方法可以被分别配置用于FEC被使用和不被使用的两种场景。发现混合迭代信道估算和均衡方法在有和没有FEC的情况下都显著优于传统的基于导频的迭代CE和均衡方法，特别是当信道的多普勒扩展很高时。

·对于数据块的连续传输，可以提供根据各种示例实施例的帧间信道插值方法来降低CE在传输块边缘的MSE。通过使用根据本发明的各种示例实施例的帧间信道插值方法，可以进一步提高CE和BER的整体性能。

·各种示例实施例可以进一步在传输帧中的数据符号和导频符号之间使用适当的功率分配，以进一步提高混合迭代信道估算和均衡方法的CE和BER性能。

根据各种示例实施例的方法的性能分析也将在下文根据信道估算的MSE以及均衡和/或解码之后的BER来讨论。例如，将证明根据各种示例实施例的方法能够在中高SNR区域中实现信道MSE下限，并且在4次迭代之后，BER接近在完美CSI条件下获得的BER。还针对各种衰落场景提供了广泛的模拟结果，显示了根据各种示例实施例的方法相对于传统方法的优势。

系统和信道模型

系统模型

各种示例实施例可以考虑在发射器和接收器处均具有一个天线的DSC上的传输。数据序列x[n]的长度N以

符号每秒的速率在DSC上传输。在第n个时刻所述接收符号的离散时间基带等效值可以写为：

其中，h[n；l]为DSC的离散时间等效基带表示，其包含物理多径信道以及发射和接收脉冲整形滤波器，l表示第l个多路径，L表示多路径的个数，公式为

其中，τ_max为信道的最大延时扩展，v[n]表示具有

的圆对称复加性高斯白噪声(AWGN)。

根据各种示例实施例，可以采用示例性块传输设计，其中通过将导频符号周期性地放置在发射块中来将导频符号与数据符号多路复用，例如，如图5中所示。特别地，图5描绘了包括三个发射子块的示例发射块的示意图，每个发射子块包括数据子块(以黑色实心圆圈示出)和导频子块(以轮廓圆圈示出，例如，时域克罗内克三角洲(TDKD)试点集群)。每个导频子块包括一个在中心的脉冲，并且在两侧被Q个〇包围，其中Q表示BEM系数的数量，这将在后面更详细地描述。在各种示例实施例中，可以优化导频位置以进一步提高CE性能。

信道模型

在各种示例实施例中，信道h[n；l](例如，对应于如上文根据各种实施例描述的时变信道)可以使用CX-BEM建模，其中信道的第l个抽头在第n时刻表示为复指数基函数的加权组合，并且可以表示为：

其中，

表示第q个BEM的建模频率，K≥N为BEM分辨率。在各种示例实施例中，所述建模频率可以均匀分布在

之间。在各种其他示例实施例中，所述建模频率可以被认为是非均匀间隔的，以进一步减少BEM建模误差。

为权重，或者与第l路径对应的第q个BEM系数，并且Q为BEM系数的个数。需要提醒的是，在本领域，Q应被假设为

其中，f_max是信道最大多普勒扩展。相应地，将公式(2)代入公式(1)可得：

定义y＝[y[0]，...，y[N-1]]^T，在块级中，接收向量y可以表示为：

其中，D_q是对角矩阵，其对角线上有第q个基函数分量，例如，

Z_l是N×(N+L)托普利兹矩阵定义为Z_l＝[0_N×(L-l)，I_N，0_N×l]，其中，I_N是一个N×N恒等矩阵，所述传输符号向量x被定义为x＝[x[-L]，...，x[N-1]]^T，并且，v是加性噪声向量，被定义为[v[0]，...，v[N-1]]^T。

图6描绘了根据本申请的各种示例实施例的OFDM传输的示意框图。对于OFDM传输，如图6所示，所述频域信息符号可以首先被划分为N个符号的发射块，每个符号在一个子载波上并行传输。然后可以通过逆离散傅里叶变换(IDFT)将每个发射块变换到时域。然后，可以在每个发射块之前添加长度为v≥L的循环前缀(CP)。在各种示例实施例中，CP实际上可以是IDFT之后每个发射块的最后v个点的重复。CP添加发射块(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的发射信号)可以通过信道传输。假设S[k]是第k个子载波传输的频域符号，经过IDFT后，时域传输的第n个符号可以表示为：

在接收端，去除CP后，时域的块级接收向量y可写为：

其中，F是N×N统一DFT矩阵，第i行第j列的元素等于

(·)^H表示厄米转置。

是N×N圆形矩阵，其第一列在l+1位置有1，也就是说，

而且，S＝[S[0]，...，S[N-1]]^T是源符号向量。在DFT之后，频域中的块级接收向量Y(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的频域中的接收符号信号)可以表示为：

其中，V＝[V[0]，...，V[N-1]]^T是在频域中的噪声向量，V[k]是第k个子载波上的噪声。

迭代信道估算和数据均衡

在接收侧，接收到的向量Y用于进行信道估算和数据检测。2019年10月，IEEE车辆技术汇刊，第58卷，第8号，第4120-4128页，由巴尔胡米等人著有的“通过双选通道传输的MLSE和MAP均衡”中公开了一种传统的迭代CE和均衡方法，并且在上述巴尔胡米参考文献中公开的传统迭代CE和均衡方法的示意框图如图7所示。

如图7所示，所述接收信号Y[k]与所述已知的导频信号被首先用于执行导频辅助CE。在那之后，所述估算BEM系数

被用于一均衡块以在频域内执行数据侦测。在那之后，如果迭代被使用，则侦测数据

可被反馈到CE块以执行数据辅助CE，且所述估算BEM系数

可被用于均衡块以再次执行数据侦测。这个CE和均衡可被重复直到无法获得更多的性能增益。

用于OFDM传输的常规频域均衡方案已单独公开，包括最大似然序列估算(MLSE)(例如，如上述巴尔胡米参考文献中所述)和最小均方误差(MMSE)均衡(例如，如上面提到的唐参考文献中所述)，下面将进行描述。

传统的MLSE均衡

根据上述巴尔胡米参考文献，当K＝N，假设Q为偶数，则第k个子载波上的接收信号可写为：

其中，|·|_N为N的模。从公式(9)，各种示例实施例指出Y[k]与Q个连续子载波上的源符号有关，并且MLSE均衡器可用于执行S[k]的最大似然检测。MLSE检测器通常使用维特比算法来执行符号检测。将维特比算法中第k个子载波的状态定义为：

如果S[k]的字母大小为M，则维特比算法中的状态总数为M^Q。让s_k(i)，i∈{0，1，...，M^Q-1}表示第k个子载波的不同状态。s_k(i)的累积度量可以定义为Γ(s_k(i))。与从s_k-1(j)到s_k(i)的状态转换相关联的分支度量可以表示为γ(s_k-1(j)→s_k(i))。OFDM的MLSE均衡可以包括以下步骤：

1.从第0个子载波开始。为每个状态s₀(i)，i∈{0，1，...，M^Q-1}，初始化累积度量为Γ(s₀(i))＝0。

2.对于第k个子载波，让s_k-1(j₀),s_k-1(j₁),…s_k-1(j_M-1)为s_k(i)的前M个进程状态。与状态转换相关的源符号向量为

对于每个s_k-1(j_m)，m∈{0，1，...，M-1}，通过以下方式计算分支度量：

3.通过以下方式计算第k个子载波的累积度量：

4.将导致最小Γ(s_k(i))的先前状态j_m保留在表中。

5.设置k←k+1并返回第2步，如果k＝N，则转到第6步。

6.通过从具有最小累积度量Γ(s_N-1(i))的状态回溯，递归地找到最可能的传输序列。

各个示例实施例表明，在上述步骤2中，对于公式(10)，分支度量的计算需要知道BEM系数

在实践中，由于

通常是未知的，因此各种示例实施例可以有效地利用估算BEM系数

而不是

在分支度量中的计算。

传统的MMSE均衡

在上述唐参考文献中，公开了一种用于OFDM的带状MMSE均衡器，并且可以包括以下步骤：

1.通过以下公式计算原始信道矩阵H：

2.通过以下公式计算矩阵G：

其中

是原始信道矩阵H的带状逼近，即

其中T_k是一个N×N矩阵，其主对角线、K个子对角线和K个超对角线都是1，其余的条目为零。R_n是噪声的协方差矩阵，σ²I是一个正则化项，用于防止高SNR下的性能下降。

3.检测源符号向量

可以由：

各个示例实施例表明，在上述步骤1中，由于

在实践中通常是未知的，因此各个示例实施例可以有利地利用估算BEM系数

而不是公式(12)中的

各个示例实施例表明，在上述步骤2中，使用带状逼近矩阵

代替原始信道矩阵H是为了降低计算复杂度。如果复杂度不是一个问题，则可以使用公式(13)中的原始信道矩阵H来获得比使用

更好的性能。

各个示例实施例注意在实践中确定σ，可以通过设置σ＝0首先应用于公式(13)，然后观察BER曲线从哪个SNR开始饱和，最后根据该SNR选择σ²。

目前混合迭代信道估算和均衡(MMSE&IC-MLSE)

各种示例实施例注意到，虽然MLSE均衡器在性能上可能是最优的，但它只能用于或应用于K＝N的特殊情况。在这点上，各种示例实施例发现，对于BEM分辨率K＞N，载波间干扰(ICI)不限于Q子载波，而是可以覆盖整个OFDM发射块。为了说明这一点，图8A和8B分别描绘了针对K＝N和K＝2N绘制的信道矩阵H。特别地，图8A描绘了Q＝4和K＝4的信道矩阵H的元素。图8B描绘了Q＝4和K＝4的信道矩阵H的元素，其中灰色部分表示非零元素。

从图8A和8B，可以观察到当K＝N时，H是带状对角矩阵，并且，只有主对角线、Q/2次对角线和Q/2超对角线是非零的。当K＝2N时，非零子对角线和超对角线的数量变得更大。各种示例实施例发现，随着维特比算法的复杂度随着非零子和超对角线的数量呈指数增长，当K＞N时MLSE均衡器变得不切实际。另一方面，如果保持K＝N，对于实际信道，该分辨率可能不足以对信道进行建模，并导致较高的信道建模误差，这将导致显着的整体性能下降。

另一方面，各个示例实施例注意到，与MLSE均衡器相比，MMSE均衡器的复杂度要低得多，并且当K＞N时复杂度不会改变。然而，MMSE均衡器在性能上是次优的。为了解决上述缺陷，各种示例实施例提供了混合MMSE&IC-MLSE均衡器。在这方面，图9描绘了根据本申请的各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡系统900的示意框图。

从图9可以看出，在频域MLSE均衡块950之前有一个干扰消除(IC)块940(例如，对应于如前各种实施例描述的干扰去除)。IC块940可以被配置为去除来自非重要子载波的干扰。在各种示例实施例中，当H是如图10A所示的带状对角矩阵时，非有效子载波可以对应于与0相乘的子载波。在一个示例中，对于第k个子载波，除子载波索引外，所有其它子载波索引从0到

是非重要子载波。例如，Y[k]＝[H_k，0，H_k，1，…，H_k，N-1][S[0]，S[1]，…S[N-1]]^T。当H是一个如图10A所示的带状子载波，H_k，0＝0，H_k，1＝0，...，H_k，N-1＝0，except

是非零。相应地，S[0]，S[1]，…S[N-1]是非重要子载波，除

以外。干扰消除后，信道矩阵再次变为带状矩阵，即使K＞N。根据本申请的各种示例实施例，现在将在下面更详细地描述IC块940。

根据公式(8)，频域接收信号向量Y(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的频域接收符号信号)可以写为：

Y＝HS+V (公式15)

其中，

如上所述，当K＞N时，H不是带状对角信道矩阵，传统MLSE的复杂度可能太大而无法应用。为了使MLSE更简单，各种示例实施例将H划分为两个矩阵，即H＝H_b+H_IC，其中H_b是带状对角信道矩阵，其元素位于第i行和第j列，即，H_b，(i，j)，可以表示为：

相比之下，H_IC是H_b的互补信道矩阵(也可以称为非带状对角信道矩阵)，它是一个元素在第i行第j列的矩阵，即H_ic，(i，j)，可以表示为：

仅出于说明目的，带状对角信道矩阵H_b和互补信道矩阵H_IC的示例格式在图10A和图10B中分别示出。

相应地，公式(15)可以被写为：

Y＝HS+V＝H_bS+H_ICS+V (公式19)

因此，以下关系式可以得到：

Y-H_ICS＝Y′＝H_bS+V (公式20)

从公式(20)，各种示例实施例发现，如果从接收的频域矢量Y中去除干扰H_ICS，因为H_b是带状对角信道矩阵，则可以使用MLSE均衡器950。为了计算IC后的接收频域矢量，即需要Y′、H_IC和S。在各种示例实施例中，可以从CE块940获得H_IC，并且S，因为它是未知的，所以只能被检测到的符号向量

替换。各种示例实施例注意到，

仅在一轮MLSE均衡之后可用。因此，在第一次迭代中(例如，对应于根据各种实施例在上文中描述的第一信道估算和第一均衡的一轮)，各种示例实施例可以利用传统的MMSE均衡，例如图9中所示。

因此，根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡方法可以包括以下步骤：

基于接收到的频域向量Y，对DSC执行导频辅助CE910(例如，参考如上描述的上述提及的唐参考文献)(例如，对应于如上文根据各种实施例所描述的第一信道估算)。由导频辅助CE910产生的估算BEM信道系数向量可以表示为：

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第一估算BEM系数)，并且重建信道矩阵(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的第一估算信道矩阵)可以被表示为

使用MMSE均衡器920(例如，基于公式12)基于接收到的频域向量Y和估算BEM信道系数向量来执行第一轮均衡(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的第一均衡)以产生均衡符号

(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的多个第一检测源符号)。在各种示例实施例中，为了实现更好的性能，可以使用估算的信道矩阵

而不将其与带状对角信道矩阵相乘。

将均衡符号

传递给数据辅助CE块930(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二信道估算)。由数据辅助CE块930基于接收到的频域向量Y和均衡符号

(也可以称为检测源符号)产生的估算信道BEM系数向量(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的多个第二估算BEM系数)可以由下式给出：

其中

是一个N×(Q+1)(L+1)矩阵，第(Q+1)l+q列等于

在各种示例实施例中，输入到数据辅助CE块930的检测源符号可以是在第一轮或迭代(例如，图9中的迭代1)中来自MMSE均衡器920的检测源符号或者来自MLSE均衡器950的后续轮次或迭代(例如，图9中的迭代2、3等)中的MLSE均衡器950的检测源符号。

IC块940可以被配置为再次重构信道矩阵

(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二估算信道矩阵)。IC块940可以进一步被配置为将

划分或分解为

其中

和

是如前所述的估算的H_b和H_IC。IC块940可以被配置为然后基于检测源符号(例如，在第一轮或迭代(例如，图9中的迭代1)中来自MMSE均衡器920的检测源符号，或来自后续轮或迭代(例如，图9中的迭代2、3等)中的MLSE均衡器950的检测源符号)和

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的执行干扰去除)，例如通过：

将干扰降低符号信号Y′传递到MLSE均衡器950，MLSE均衡器950被配置为基于干扰降低符号信号Y′和来自数据辅助CE块930的估算信道BEM系数向量来执行MLSE均衡。

对于MLSE均衡器950(例如，基于如前所述的传统MLSE均衡器)，从第0个子载波开始。对于每个状态s₀(i)，i′{0，1，...，M^Q-1}，将累积度量初始化为Γ(s₀(i))＝0。

对于每个s_k-1(j_m)，m∈{0，1，...，M-1}，计算每个分支度量：

通过公式(11)计算第k个子载波的累积度量。

将导致最小Γ(s_k(i))的先前状态j_m保留在表中。

设置k←k+1并返回第6步，如果k＝N，则转到第10步。

通过从具有最小累积度量Γ(s_N-1(i))的状态回溯，递归地找到最可能的传输序列

返回步骤3进行下一轮CE和均衡，或者如果达到最大轮次或迭代次数则停止。

使用FEC进行迭代信道估算和数据均衡

各种示例实施例还考虑在均衡器之后使用诸如前向纠错(FEC)码的纠错码进行纠错的情况。图11描绘了根据各种示例实施例的具有FEC的OFDM传输的示意框图。可以观察到，当使用FEC时，在发射端，源比特b[i]∈{0，1}可能被信道编码器编码，编码比特可能是c[k]∈{0，1}。然后，编码比特可以通过交织器，交织的比特被映射到源符号S[k]∈{0，1，…，M-1}。之后，该处理可以与图6中描述和示出的相同。

图12描绘了根据本申请的各种示例实施例的具有FEC1200的混合迭代信道估算和数据均衡系统的示意框图。

如图12所示，所述MLSE均衡器1250(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二均衡)可以被配置为使用软输出维特比算法(SOVA)(例如，IEEE全球电信会议论文集(Globecom)，达拉斯，1989年11月，第1680-1686页，由哈格纳等人著有的“具有软决策输出的Viterbi算法及其应用”或IEEE通信快报，第3卷，第12号，第335-337页，1999年12月，由凌等人著有的“关于非二进制代码的SOVA”)来计算L(S[k])，它是每个检测到的符号

的对数似然比(LLR)。之后，外在信息L_e(S[k])＝L(S[k])-L_a(S[k])(例如，对应于根据各种实施例如上文所述的多个第二检测编码源符号)，被软解映射(例如，通过软解映射块1244)和解交织(例如，通过解交织块1246)成为编码比特的先验信息，即L_a(C[k])(例如，对应的如上文根据各种实施例所述的多个第二检测编码比特)。所述信道解码器1260(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的对多个第二检测编码比特进行软解码和对多个第二检测编码比特进行硬解码)可以是软输入软输出(SISO)解码器，其将编码比特L_a(C[k])的先验信息作为输入，并提供每个编码比特C[k]的LLR,L(C[k])。在根据各种示例实施例的具有FEC的迭代信道估算和数据均衡方法中，FEC码可以是具有生成多项式(133、171)的速率1/2卷积码，并且信道解码器1260使用的SISO算法也可以是SOVA。信道解码后，外在信息L_e(C[k])＝L(C[k])-l_a(C[k])(即对应如上文根据各种实施例所述的多个第二软编码比特(即软解码后的软编码比特)，被交织(例如，通过交织块1264)、软映射(例如，通过硬/软映射块1266)并反馈到MLSE均衡器1250，以用于下一轮均衡的源符号S[k]的先验信息L_a(S[k])(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第二检测到的软解码源符号)。同时，纠错后的编码比特，即

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第二硬编码比特(即，硬解码后获得的硬编码比特))，被交织(例如，通过交织块1264)和硬映射(例如，通过硬/软映射块1266)到

(例如，对应于如上根据各种实施例所述的多个第二检测到的硬解码源符号)并反馈到数据辅助CE1230(例如，对应于如上根据各种实施例所述的第二信道估算)和IC块1240(例如，对应于如上根据各种实施例所述的干扰去除)分别执行信道估算和干扰消除。在各种示例实施例中，可以通过对软编码位进行硬决定来获得硬编码位。例如，如果p(b＝0)>p(b＝1)，则b＝0，否则b＝1。下面将根据各种示例实施例更详细地描述具有FEC1200的迭代信道估算和数据均衡方法。

所述导频辅助CE块1210(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第一信道估算)可以被配置为输出基于接收的频域矢量Y的关于DSC的估算BEM系数

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第一估算BEM系数)，例如以与导频辅助CE块910相同或相似。所述MMSE均衡1220(例如，对应如上文各个实施例所述的第一均衡)可以被配置为基于接收到的频域向量Y和估算的BEM信道系数产生均衡符号

(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的多个第一检测源符号)，其可以通过公式(14)获得。然后可以对均衡符号

进行硬解映射(例如，通过硬解映射块1224)和解交织(例如，通过解交织块1226)以产生检测编码比特

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第一检测编码比特)。所述HISO解码器1227可以被配置为产生硬编码位(例如，对应于如上根据各种实施例所述的多个第一硬编码位(即，在硬解码之后获得的硬编码位))

在纠错和软编码比特L(C[k])之后(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的多个第一软编码比特(即，在软解码之后获得的软编码比特))，其可以根据所使用的纠错码通过信道解码算法获得。仅作为示例而非限制，如上文所述，当使用卷积码时，所述硬编码比特和所述软编码比特可以通过SOVA算法获得。所述硬编码比特

在交织(例如，通过交织块1228)和硬映射(例如，通过硬/软映射块1229)之后，成为纠错

之后的检测符号(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第一检测到的硬解码源符号)。所述软编码比特L(C[k])在交织(例如，通过交织块1228)和软映射(例如，通过硬/软映射块1229)之后，变成先验信息L_a(S[k])(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的多个第一检测到的软解码源符号)。

所述数据辅助CE块1230可以被配置为基于接收到的频域向量Y和检测到的硬解码源符号(例如，在第一轮或迭代(例如，图12中的迭代1)中基于MMSE均衡器1220检测到的硬解码源符号或基于MLSE均衡器1250在后续轮次或迭代中检测到的硬解码源符号(例如，图12中的迭代2、3等)，这可以基于公式(21)获得)产生估算BEM系数

所述IC块1240可以被配置为产生干扰降低符号信号Y′，其可以通过公式(22)获得。特别地，所述IC块1240可以被配置为再次重构信道矩阵

(例如，对应于如上文根据各种实施例描述的第二估算信道矩阵)。所述IC块1240可以进一步被配置为将

划分或分解为

其中

和

是如前所述的估算的H_b和H_IC。所述IC块1240可以被配置为然后基于所述检测到的硬解码源符号(例如，在第一轮或迭代(例如，图12中的迭代1)中基于MMSE均衡器1220检测到的硬解码源符号或者在后续轮中基于MLSE均衡器1250检测到的硬解码源符号或迭代(例如，图12中的迭代2、3等)和

(例如，对应于如上文根据各种实施例所述的干扰去除)计算干扰降低符号信号Y′，例如，例如通过公式(22)。

所述MLSE均衡块1250可以被配置为基于干扰降低符号信号Y′和估算的BEM系数

产生外在信息L_e(S[k])＝L(S[k])-L_a(S[k])。在各种示例实施例中，所述MLSE均衡块1250可以进一步被配置为基于检测到的软解码源符号(例如，在第一轮或迭代(例如，图12中的迭代1)中基于MMSE均衡器1220检测到的软解码源符号或在后续轮或迭代(例如，图12中的迭代2、3等)中基于MLSE均衡器1250检测到的软解码源符号)产生外在信息L_e(S[k])＝L(S[k])-L_a(S[k])。例如，如前所述，L(S[k])可以通过SOVA算法获得。所述SISO解码器1260可以被配置为在纠错

和外在信息L_e(C[k])＝L(C[k])-L_a(C[k])后产生硬编码比特，例如，

和L(C[k])可以根据使用的纠错码使用信道解码算法获得。仅作为示例而非限制，如前所述，当使用卷积码时

和L(C[k])可能使用SOVA算法获得。所述硬编码比特

经过交织和硬映射，成为纠错

后的检测符号。所述外在信息L_e(C[k])经过交织和软映射成为先验信息L_a(S[k])。如前所述，本领域技术人员可以理解“硬”和“软”。例如，硬值可以指二进制值(例如，C[k]＝0或1)，而软值可以指对数似然比(例如，

在第一轮迭代中，由于使用了MMSE均衡器1220，因此可以仅向信道解码器1227提供硬输出

并且信道解码器1227可以是硬输入软输出(HISO)解码器。

通过使用帧间信道插值提高信道估算的性能

各种示例实施例注意到，当使用BEM信道模型时，通过使用导频符号估算的信道增益在每帧的中间比每帧的开始和结束更准确。因此，各种示例实施例通过使用帧间信道插值来改进信道估算的性能。在各种示例实施例中，可以获得作为已知信道增益的每个帧中间的估算信道增益，并将其用于多项式插值以估算传输帧的开始部分和结束部分处的信道增益。在各种示例实施例中，多项式内插可以确定多项式f[n；l](例如，对应于如上文根据各种实施例所述的帧间信道插值多项式函数)以表示第l条路径在时间索引n处的信道增益。假设f[n；l]的度数是d，那么f[n；l]可以写成：

f[n；l]＝u_l(0)+nu_l(1)+n²u_l(2)+…+n^du_l(d) (公式24)

目标是最小化f[n；l]和N_h个已知信道系数f[n_i；l]，i＝1，2，...N_h之间的MSE，即：

为了最小化R²，可以根据各种示例实施例使用最小二乘(LS)拟合方法。根据公式(24)，可以得到：

使:

u_l＝[u_l(0)，u_l(1)，...，u_l(d)]^T，且

根据LS拟合，可得到以下结果：

u_l＝(B^HB)^-1B·h_l (公式28)

得到u_l(可称为多项式插值系数)后，可用于计算f[n；l],n＝0，1，…，N-1。

数据和导频之间的最佳功率分配

在实际通信系统中，在所述发射块上存在功率约束，该发射块包括用于CE的数据符号和导频符号。各种示例实施例指出，数据和导频之间的最佳功率分配可以提高整体系统性能。具体而言，根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和数据均衡方法可能期望以良好的初始CE作为其起点。在这方面，为导频提供更多功率可以改善初始CE，但为数据符号留下相对较小的功率。因此，尽管CE良好，但BER性能可能会因为数据功率降低而恶化。因此，各种示例实施例可以确定数据符号和导频符号之间的最佳功率分配，从而使系统BER最小化。

根据各种示例实施例，可以假设块上的总传输功率为P_T，并且在数据和导频之间划分为分别为αP_T和(1-α)P_T，其中α∈{0，1}是功率分配因子。换言之，α被定义为分配给数据块的功率与整个发射块中的功率之比。对于每个子块的相同数量的数据(或导频)符号(在我们的例子中每个子块单个脉冲导频)，如果

可以验证每个数据符号的SNR以及每个导频符号的SNR一致，其中，n_d表示单个子块中的数据符号的数量。如果

则与每个数据样本相比，每个导频样本被分配更多的功率，反之亦然。因此，各种示例实施例确定α的最优值以最小化系统BER。在这方面，BER是最终所需的性能指标，它是CE以及数据符号功率的函数。

相反，在文献中的各种传统迭代估算技术中，可以在数据和导频之间平均分配或以固定(非最佳)比率分配总发射功率。然而，各种示例实施例指出，这样的方法可能导致次优的系统性能。在根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和数据均衡方法的功率分配方法中，由于其迭代性质，可能难以找到用于BER最小化的最优闭合形式功率表达式。因此，假设信道统计在足够长的持续时间内保持不变，各种示例实施例使用先前训练(在实际传输开始之前)确定接近最优的功率分配。

仿真结果

现在将描述根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡方法在DSC上的各种模拟结果。在进行的模拟中，所述调制方案是正交相移键控(QPSK)。所述传输带宽为7.68MHz。所述FFT大小为N＝512。所述DSC的顺序为L＝3，也就是说，考虑四个多径。根据杰克斯的模型，每个信道抽头被模拟为时间相关的独立且同分布(i.i.d.)随机变量，相关函数为J₀(2πnf_maxT_s)，这是第一类的零阶贝塞尔函数。将4条路径的平均总功率归一化为1。车速为500km/h，载波频率f_c＝2或20GHz，这导致归一化的多普勒扩展f_maxT_sN＝0.062或者0.62。对于BEM模型，使用K＝2N和Q＝4。使用非均匀间隔的频率，Q可以从4减少到2。为简单起见，各种示例实施例假定均匀间隔的频率并且Q＝4。导频簇的长度为2Q+1＝9，子块的数量为L+1＝4。因此，传动效率为93％。

首先，分析了不同功率分配方案下的BER性能。绘制了通过根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡(MMSE&IC-MLSE)方法获得的具有不同α值的BER。在比较中，假设SNR为20dB，并且没有FEC。

图13描绘了BER与α(Es/No＝20dB)的值的关系图。从图13可以看出，α＝0.9对于低多普勒(f_maxT_sN＝0.062)和高多普勒(f_maxT_sN＝0.62)场景都是不错的选择。因此，以下所有根据各种示例实施例的混合迭代信道估算和均衡方法的仿真结果都是在α＝0.9的条件下获得的。

随后，分析了帧间插值的性能。在仿真中，假设交织器长度为5120比特，包括5个OFDM帧，即每次5帧进行帧间插值。在每一帧中，从时间索引51到462的信道增益作为已知信道增益，第一个和最后50个信道增益为未知。因此，已知信道增益的总数为N_h＝2060。索引k_i，i＝1，2，...N_h是[51,52,…,461,462,563,564,…,973,974,1075,1076,…,1485,1486,1587,1588,…,1997,1998,2099,2100,…,2509,2510]。多项式度数设置为d＝13。用公式(28)得到u_l后，用公式(24)计算k＝1，2，...，2560插值后的信道增益。在图14中，将插值后的信道增益与没有帧间插值的信道增益进行比较。

图14描绘了将由导频估算的信道增益与插值后的信道增益进行比较的曲线图(帧长度＝512，SNR＝20dB，d＝13，交织器长度＝5120比特)。从图14可以看出，在插值之后，估算的信道增益更接近实际信道增益，除了2560个符号的开头和结尾。因此，在各种示例实施例中，使用插值之后的信道增益来代替通过使用导频符号估算的信道增益，除了第一个和最后100个符号。因此，可以基于帧间信道插值多项式函数来修改帧的开始部分和结束部分中的至少一个估算信道增益。

此外，计算并比较了使用常规方法和MMSE&IC-MLSE方法获得的信道估算的MSE和均衡的BER。第l个信道抽头的MSE计算为：

其中I和N分别表示发射块的数量和每个块的长度。

是从估算BEM系数

中获得的第i块中的估算时域信道系数。

MSE的下界是通过使用完全已知的源符号执行数据辅助CE得到的，即

其中

是一个N×(Q+1)(L+1)矩阵，第(Q+1)l+q列等于

得到BEM系数向量

后，时域信道系数

可以通过公式(2)计算，下限MSE可以相应地通过公式(29)计算。

BER的下界是通过IC-MLSE只执行一次得到的，IC和MLSE是基于信道状态信息(CSI)完全已知的假设。当信道完全已知时，信道矩阵H由下式给出：

其中D_h是一个N×N对角矩阵，对角元素等于时域信道系数，即D_h＝diag{[h(0；l)，h(1；l)，...，h(N-1；l)]^T}。然后将H分为H_b和H_IC，完美CSI下的IC由Y″＝Y-H_ICS执行。

根据不同均衡方法得到的信道估算的MSE和BER分别在图15A、15B、16A和16B示出。在图15A和图16A中示出的结果是在没有FEC的情况下获得的。特别是，图15A描绘了没有FEC的信道估算的MSE图(f_dT_sN＝0.62，f_c＝20GHz，车辆速度＝500km/h，效率＝93％)。图15B描绘了使用FEC的信道估算的MSE(f_dT_sN＝0.62，f_c＝20GHz，车速＝500km/h，效率＝93％)。图16A描绘了在没有FEC的均衡之后的BER图(f_dT_sN＝0.62，f_c＝20GHz，车速＝500km/h，效率＝93％)。图16B描绘了使用FEC均衡之后的BER曲线图(f_dT_sN＝0.62，f_c＝20GHz，车速＝500km/h，效率＝93％)。显示在图15B和16B的结果是用FEC获得的。FEC码是具有多项式生成器(133，171)的速率1/2卷积码，并且交织器是长度为5120位的随机交织器。对于上述巴尔胡米参考文献中公开的MLSE，使用K＝N，因为公式(9)仅在K＝N时有效。在平坦衰落信道下获得的BERs也显示在图16A和16B中用于基准测试。

可以看出，根据各种示例实施例的方法，图15A、15B、16A和16B可以实现比通过常规MLSE和MMSE方法实现的那些更好的MSE和BER性能。上述巴尔胡米参考文献中提出的MLSE得到的MSE和BER不好的原因是使用K＝N和

导致大多普勒扩展的实际信道的BEM信道模型较差，因此信道建模误差较大，导致MSE和BER较高。根据各个示例实施例的方法也比上述唐参考文献中公开的MMSE执行得更好，因为MMSE与MLSE相比在性能上是次优的，此外，根据各个示例实施例的方法通过使用迭代实现了进一步的改进。

从图由图15B和16B还可以观察到，通过增加帧间信道插值，可以获得进一步的性能提升，并且增加帧间信道插值后的BER非常接近完美CSI获得的BER。

因此，各种示例实施例提供了一种混合迭代信道估算和均衡方法(MMSE&IC-MLSE)，用于在DSC上进行OFDM传输的高效和准确的信道估算(CE)和数据均衡，而无需过多的导频符号传输。在第一次迭代或轮次中，该方法使用MMSE来执行均衡，并且在随后的迭代或轮次中，该方法使用MLSE和干扰消除(IC)块来执行均衡。该方法在没有和有FEC的情况下都有效。仿真结果表明，该方法在没有和有FEC的情况下都显著优于传统的基于导频的迭代CE和均衡方法，尤其是在信道的多普勒扩展高时。

此外，与传统迭代方案中的相等或固定功率分配不同，各种示例实施例在该方法中以最优方式在数据和导频符号上不同地分配传输功率，以进一步提高系统MSE/BER性能。

此外，为了进一步提高所提出方案的性能，对于数据块的连续传输，各种示例实施例使用基于LS拟合方法的帧间信道插值来降低CE在发射块边缘的MSE。仿真结果表明，通过使用根据本申请的各个示例实施例的方法，可以提高CE和BER的整体性能。

虽然本申请的实施例已经参照特定实施例进行了具体的展示和描述，但是本领域技术人员应当理解，在不背离本申请的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。如所附权利要求所定义的发明。因此，本申请的范围由所附权利要求指示，并且因此旨在包含在权利要求的等同意义和范围内的所有变化。

Claims (21)

1.一种通过时变信道接收发射信号的方法，所述方法包括：

根据所述发射信号得到频域接收符号信号；

基于所述接收符号信号对所述时变信道执行第一信道估算，得到多个第一估算基扩展模型(BEM)系数，所述时变信道基于一复指数基扩展模型建模(CX-BEM)；

基于所述接收符号信号和所述多个第一估算BEM系数执行第一均衡以获得多个第一检测源符号；和

执行一轮或多轮第二信道估算和第二均衡，每轮包括：

基于所述接收符号信号和多个检测源符号对所述时变信道进行第二信道估算，得到多个第二估算BEM系数；

基于所述接收符号信号、所述多个检测源符号以及所述多个第二估算BEM系数进行干扰去除，得到频域干扰降低符号信号；和

基于所述干扰降低符号信号和所述多个第二估算BEM系数执行第二均衡以获得多个第二检测源符号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述多个第一BEM系数确定第一估算信道矩阵，其中，基于所述接收符号信号和所述第一估算信道矩阵进行所述第一均衡以获得所述多个第一检测源符号。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述进行干扰去除包括：

基于所述多个第二BEM系数确定第二估算信道矩阵；和

将所述第二估算信道矩阵分解为估算带状对角信道矩阵和所述估算带状对角信道矩阵的互补信道矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述进行干扰去除还包括：基于所述互补信道矩阵和所述多个检测源符号，对所述接收符号信号中的干扰进行去干扰，得到所述干扰降低符号信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述干扰包括与所述接收符号信号中的非重要子载波相关联的载波间干扰。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，

在所述一轮或多轮的第一轮中，所述多个检测源符号是所述多个第一检测源符号。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述一轮或多轮为多轮；和

在所述第一轮之后的多个轮次中的每个后续轮次中，所述多个检测源符号是在所述多轮的前一轮获得的多个第二检测源符号。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，

所述接收符号信号基于纠错码进行编码，

所述多个第一检测源符号是多个第一检测编码源符号，并且

所述方法还包括：

对所述多个第一检测编码源符号进行解映射和解交织，得到多个第一检测编码比特；

对所述多个第一检测编码比特进行软解码，得到多个第一软编码比特；

对所述多个第一检测编码比特进行硬解码，得到多个第一硬编码比特；

对所述多个第一软编码比特进行交织和映射，得到多个第一检测软解码源符号；和

对所述多个第一硬编码比特进行交织和映射，得到多个第一检测硬解码源符号。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述多个第二检测源符号是多个第二检测编码源符号，

所述方法还包括：

对所述多个第二检测编码源符号进行解映射和解交织，得到多个第二检测编码比特；

对所述多个第二检测编码比特进行软解码，得到多个第二软编码比特；

对所述多个第二检测编码比特进行硬解码，得到多个第二硬编码比特；

对所述多个第二软编码比特进行交织和映射，得到多个第二检测软解码源符号；和

对所述多个第二软编码比特进行交织和映射，得到多个第二检测硬解码源符号。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，

在所述一轮或多轮的第一轮中，所述多个检测源符号是所述多个第一检测硬解码源符号。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，

在所述一轮或多轮的第一轮中，进一步基于所述多个第一检测软解码源符号执行第二均衡。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，

所述一轮或多轮为多轮；和

在所述第一轮之后的多个轮中的每个后续轮中，所述多个检测源符号是在所述多轮中的紧接前一轮获得的多个第二检测硬解码源符号。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，

在所述多轮中的每个后续轮次中，进一步基于所述多个第二检测软解码源符号执行第二均衡。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，

所述接收符号信号包括多个帧，并且

所述方法还包括对多个帧中的每个帧执行帧间估算的信道增益的帧间信道插值。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述帧间信道插值包括：

基于帧中间部分的估算信道增益确定帧间信道插值多项式函数；和

基于所述帧间信道插值多项式函数修改所述帧的开始部分和结束部分中的至少一个中的估算信道增益。

16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述发射信号是基于正交频分复用(OFDM)传输在所述时变信道上发射的。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一信道估算基于导频辅助信道估算，

所述第一均衡基于最小均方误差(MMSE)均衡，

所述第二信道估算基于数据辅助信道估算，并且

所述第二均衡基于最大似然序列估算(MLSE)均衡。

18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其特征在于，所述获得所述接收符号信号包括基于所述发射信号执行离散傅里叶变换(DFT)。

19.一种接收器，用于在时变信道上接收发射信号，所述接收器包括：

一存储器；和

至少一个处理器，其通信地连接到所述存储器并且被配置为执行接收所发射信号的方法。

20.一种计算机程序产品，其存储在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中，所述计算机程序产品包括指令，所述指令可由至少一个处理器执行以执行根据权利要求1-18中任一项所述的在时变信道上接收发射信号的方法。

21.一种系统，所述系统用于在时变信道上进行无线通信，所述系统包括：

一发射器，被配置为在所述时变信道上发射信号，以及

一接收器，被配置为在根据权利要求19所述的时变信道上接收所述发射信号。

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