CN115552851A

CN115552851A - Ofdm系统中的信道估计和均衡

Info

Publication number: CN115552851A
Application number: CN202180033551.6A
Authority: CN
Inventors: 苏海尔·沙阿
Original assignee: Institut fuer Rundfunktechnik GmbH
Current assignee: Institut fuer Rundfunktechnik GmbH
Priority date: 2020-05-07
Filing date: 2021-04-30
Publication date: 2022-12-30
Also published as: EP3907948A1; KR20230008787A; US20230163867A1; JP2023524631A; EP4147428A1; WO2021224122A1

Abstract

本发明涉及在具有已知导频序列的OFDM系统中的信道估计和/或信道均衡，以及在频率偏移估计和信号与干扰加噪声比(SINR)估计中的进一步应用。用于在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处估计信号与干扰加噪声比(SINR)的方法可包括：基于针对服务小区估计的信道脉冲响应确定通信系统的该服务小区的信号功率的估计

基于针对一个或多个干扰小区估计的信道脉冲响应确定通信系统的该一个或多个干扰小区的信号功率的估计

和基于确定的服务小区的信号功率的估计和确定的一个或多个干扰小区的信号功率的估计确定SINR的估计(公式(I))。用于在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处来均衡接收符号的方法可包括：确定均衡器滤波器，以及将均衡器滤波器施加至接收信号以均衡所述信号，其中在时域中基于估计的信道脉冲响应、估计的噪声协方差和估计的接收符号协方差来确定所述均衡器滤波器。

Description

OFDM系统中的信道估计和均衡

技术领域

本发明涉及在具有已知导频序列的OFDM系统中的信道估计和/或信道均衡，以及在频率偏移估计和信号与干扰加噪声比(SINR)估计中的进一步应用。

背景技术

在电信中，正交频分复用(OFDM)是一种数字传输，并且是一种在多个载波频率上对数字数据进行编码的方法。OFDM已经发展为用于宽带数字通信的流行方案，用于诸如数字电视和音频广播、DSL因特网接入、无线网络、电力线网络以及4G或5G移动通信的应用中。

OFDM是一种用作数字多载波调制方法的频分复用(FDM)方案。在OFDM中，发射具有重叠频谱的多个紧密间隔的正交副载波信号以并行地携带数据。解调基于快速傅立叶变换算法。

OFDM相比于单载波方案的主要优点是其能够在没有复杂的均衡滤波器的情况下应付恶劣的信道条件(例如，长铜线中的高频衰减、窄带干扰和由于多径而引起的频率选择性衰落)。

信道均衡被简化，因为OFDM可以被看作使用许多慢速调制的窄带信号、而不是一个快速调制的宽带信号。低符号率利用了可承受的符号之间的保护间隔，使得可以消除符号间干扰(ISI)并使用回波和时间扩展(在模拟电视中，分别以重影和模糊形式可见)来实现分集增益，即信噪比的提高。这种机制还便于设计单频网络(SFN)，其中，几个相邻的发射机以相同的频率同时发送相同的信号，因为来自多个远距离发射机的信号可以建设性地重新组合，省去了传统单载波系统的干扰。

在编码正交频分复用(COFDM)中，对所发射的信号应用前向纠错(卷积编码)和时间/频率交织。这样做是为了克服受多径传播和多普勒效应影响的移动通信信道中的误差。

以下公开内容一般应用于具有已知导频序列的OFDM系统中的信道估计和/或信道均衡，以及在频率偏移估计和信号与干扰加噪声比(SINR)估计中的进一步应用。

本发明的目的是提供用于在具有已知导频序列的OFDM系统中进行信道估计和/或信道均衡的更有效和/或更鲁棒的算法和方法，以及在频率偏移估计和信号与干扰加噪声比(SINR)估计中的进一步应用。

发明内容

鉴于上述目的，提出了根据本文的示例性方面、特别是根据独立权利要求的方法。可以在OFDM无线通信系统中的接收器处执行这种方法。从属权利要求和下面进一步描述的示例性方面涉及优选的示例性实施例。

根据一个示例性方面，可以提供一种用于在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处估计信号与干扰加噪声比(SINR)的方法。

用于在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处估计信号与干扰加噪声比(SINR)的方法可以包括：基于针对服务小区估计的信道脉冲响应确定通信系统的该服务小区的信号功率的估计

基于针对一个或多个干扰小区估计的信道脉冲响应确定该一个或多个干扰小区的信号功率的估计

和/或基于确定的服务小区的信号功率的估计和确定的一个或多个干扰小区的信号功率的估计确定SINR的估计

根据优选的示例性方面，SINR的估计

可以进一步基于时域中的噪声方差的估计

确定。

根据优选的示例性方面，SINR的估计

可以基于以下公式确定：

其中n表示信号的时隙数或副载波数，并且

为噪声方差。

根据优选的示例性方面，可以基于服务小区在时域中的信道脉冲响应来确定通信系统的服务小区的信号功率的估计。

根据优选的示例性方面，服务小区的信号功率可以被估计为

其中n优选表示信号的时隙数或副载波数(或者采样数)，并且其中

表示为服务小区确定的时域中相应的估计的信道脉冲响应系数。

根据优选的示例性方面，可以基于干扰小区在时域中的信道脉冲响应来确定通信系统的一个或多个干扰小区的信号功率的估计。

根据优选的示例性方面，可以将一个或多个干扰小区的信号功率分别估计为

表示为相应干扰小区确定的时域中的相应的估计的信道脉冲响应系数。

根据优选的示例性方面，可以基于服务小区和/或一个或多个干扰小区的参考信号中的相应的小区特定导频序列，来分别估计该服务小区和/或一个或多个干扰小区的信道脉冲响应。

根据可以与上述方面中的任何方面组合的另一个示例性方面，可以提供一种用于在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处来均衡接收符号的方法。

在使用OFDM信号的无线通信系统的接收器处对接收符号进行均衡的方法可以包括：确定均衡器滤波器，以及将均衡器滤波器施加至接收信号以均衡该信号。示例性地，优选可以在时域中确定均衡器滤波器，进一步优选地，基于估计的信道脉冲响应、估计的噪声协方差和/或估计的接收符号协方差来确定均衡器滤波器。

根据优选的示例性方面，可以通过假设噪声是相同分布的理想高斯噪声来估计噪声协方差。

根据优选的示例性方面，可以基于时域中OFDM符号的概率分布的估计来估计所述估计的接收符号协方差。

根据优选的示例性方面，可以基于假设OFDM符号在频域中均匀分布并且对均匀分布的频域OFDM符号执行逆傅立叶变换来估计OFDM符号在时域中的概率分布。

根据优选的示例性方面，可以基于假设OFDM符号在时域中高斯分布来估计OFDM符号在时域中的概率分布。

根据优选的示例性方面，可以基于均匀分布的频域OFDM符号的逆傅立叶变换来估计时域中OFDM符号的高斯分布的方差和/或均值。

根据优选的示例性方面，均衡器滤波器可以是LMMSE均衡器滤波器，特别优选地是维纳滤波器。

根据优选的示例性方面，可以基于以下等式来确定均衡器滤波器：

w＝R_xxH(HR_xxH^H+R_nn)^-1

其中H表示基于信道脉冲响应估计的信道矩阵，其中R_nn表示基于噪声或噪声假设估计的噪声协方差矩阵，并且R_xx表示基于时域中的估计的符号分布估计的符号协方差矩阵。

根据另一个示例性方面，可以提供一种接收器，其匹配适于在使用OFDM信号的无线通信系统中接收信号，该接收器包括处理器(例如CPU)或处理单元(例如FPGA)，其被配置为执行上述示例性方面中的任何一个的方法。

根据另一示例性方面，可以提供一种包括计算机可读指令的计算机程序产品，当在计算机或OFDM接收器的处理器或处理单元上执行所述计算机可读指令时，所述计算机可读指令使所述计算机或OFDM接收器执行上述示例性方面中的任一个的方法。

尽管以上描述了某些示例性方面，但是应当理解，这些方面仅仅是说明性的，而不是对宽泛的发明的限制，并且示例性方面不限于以上示出和描述的具体构造和布置，因为除了以上段落中阐述的那些之外，各种其他改变、组合、省略、修改和替换是可能的。

本领域技术人员将理解，可以配置刚刚描述的方面的各种适应、修改和/或组合。因此，应当理解，除了如本文具体描述的，可以实施其他方面。例如，除非另外明确说明，否则本文所述的过程的步骤可以以不同于本文所述的顺序执行，并且一个或多个步骤可以组合、分开或同时执行。

鉴于本公开，本领域技术人员还将理解，本文描述的不同方面可以组合以形成本公开的其他方面。

附图说明

图1是参考信号(导频信号)和接收信号的乘积的快速傅立叶变换(FFT)的示例图。

图2是示出了当使用本公开的示例性方法时作为信噪比的函数的信道估计的归一化均方误差MSE的示例性示图。

图3是根据示例性实施例的信道脉冲响应估计的示例性方法的示例性流程图。

图4是根据示例性实施例的频率偏移估计(整数频率偏移估计)的示例性方法的示例性流程图。

图5是根据示例性实施例的频率偏移估计(小数频率偏移估计)的示例性方法的示例性流程图。

图6是根据示例性实施例的信号功率估计的示例性方法的示例性流程图。

图7是根据示例性实施例的SINR估计的示例性方法的示例性流程图。

图8是根据示例性实施例的示例性均衡方法的示例性流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的优选方面和示例性实施例。不同附图和实施例中的相同或相似特征由相似的附图标记表示。应当理解，以下关于各种优选方面和优选实施例的详细描述不意味着限制本发明的范围。

以下示例性实施例总体上涉及在具有已知导频序列的OFDM系统中的信道估计和/或信道均衡，以及在频率偏移估计和信号与干扰加噪声比(SINR)估计中的进一步应用。

本文描述的方法通常可以在使用OFDM信号的无线通信系统中的接收器或接收设备处执行。例如，可以在无线通信系统中的接收器设备处，例如在接收OFDM信号的UE处，执行所述方法。

这样的接收器通常可以包括信号接收器，例如一个或通常多个天线，以及信号处理单元，其可以包括用于程序和存储参数和/或信号数据的数据存储器和/或存储器，并且包括信号处理单元，其通常包括一个或多个CPU或其他处理器和/或其他处理逻辑，例如集成电路和/或FPGA或类似物。

该方法通常可以应用于任何类型的OFDM系统，优选地应用于使用已知导频信号(参考信号)的那些类型。这可以包括无线通信系统中的任何类型的接收系统或设备，例如DSL、WLAN、DVB、4G、5G等。

OFDM(正交频分复用)系统可以被配置成使用例如在频域中以梳状模式或块型模式布置的导频信号。

可以通过对频域的数据和导频序列执行快速傅立叶逆变换(IFFT)来生成时域中的OFDM信号。

时域和频域中的相应信号分别由数据信号和导频信号的总和给出，例如如下所示：

在频域中，信号X(k)可以被认为是如下给出的：

X(k)＝X_data(k)+X_pilot(k)其中k＝0，1，...，N-1

其中k是频域中的副载波数目，N是副载波的总数。

然而，副载波可以被分别划分为两组数据副载波和导频副载波，如下所示：

其中k_data＝0，1，...，N_data-1，

并且

其中k_pilot＝0，1，…，N_pilot-1。

这里，数据副载波的总数由N_data表示，导频副载波的总数由N_pilot表示，其中N_data+N_pilot＝N。

在时域中，信号x(n)被给定为：

x(n)＝x_data(n)+x_pilot(n)其中n＝0，1，....，N-1

其中n是时域中的采样数。

如上所述，可以通过对频域的数据和导频序列执行快速傅立叶逆变换(IFFT)来获得时域中的相应信号x(n)：

因此，就计算算法而言，执行快速傅立叶逆变换(IFFT)可以被认为是与复指数相乘以及随后的求和。

在一些OFDM方法中，例如在LTE/5G系统中使用的那些方法中，频域中的导频信号可以基于伪随机数序列(称为PN序列)。

这些然后可以具有这样的属性，即，当没有偏移时，它们的自相关的计算将导致峰值，并且在具有偏移时，自相关结果低得多(如图1中示例性地示出的)。

自相关可以如下获得：

如图1中可以看出，振幅在频率指数k＝0处处于其峰值，并且对于其它频率指数k＞0而言低得多。

频域中的循环自相关可以被认为等同于与时域中的共轭相乘的计算，从而该特性使得时域中的以下运算等同于频域中的循环自相关(诸如以上)：

z(n，m)＝y(n+m)·conj(x_pilot(m))其中m＝0，1，....，N-1，

其中y(n)是时域中的接收信号(例如，从接收器侧的环形缓冲区/循环接收缓冲器获得的)。

结果，可以预期在k＝0的第0个副载波处观察到自相关峰值。

这可以被认为等同于取所有实部和虚部的和。

因此，时域中的接收信号与参考信号(导频信号)的共轭的乘积z(n，m)的和指示脉冲响应中的相应信道抽头值的估计。

在此，术语信道抽头指的是脉冲响应中的脉冲响应系数。

因此，在一些示例性实施例中，可以基于时域中的接收信号与参考信号(导频信号)的共轭的乘积z(n，m)的和z(n)来估计脉冲响应系数h(n)：

应当注意，在频率偏移的情况下，估计的信道抽头值可能被频率偏移转移。这可以在一些示例性实施例中用于估计频率偏移，如下面示例性地进一步描述的。

优选地，替代取相关的能量的和，可以通过将能量的傅立叶变换(FFT)中的能量与阈值相比较而进一步估计相应的信道抽头是否具有显著能量(或者否则可能优选被忽略)，该阈值例如由选择的度量给定，例如诸如噪声方差σ² _n的度量。

就此而言，在一些示例性实施例中，如果估计的信道抽头在脉冲响应中的贡献应被视作低于特定阈值，则其可被设置为零。这方面可通过将相应信道抽头的贡献与所选择的度量、例如诸如噪声方差σ² _n的度量相比较而提供。

进一步示例地，来自针对采样n的相应信道抽头的贡献可以基于针对n的、接收信号与参考信号(导频信号)的共轭的乘积z(n，m)的傅立叶变换估计，并且如果脉冲响应中的、针对n的估计的信道抽头的贡献应变视作低于特定阈值、例如诸如噪声方差σ² _n的度量，则其可被设置为零。

也就是说，可以如下估计时域中的脉冲响应系数h(n)：

因此，可以提供有益的方法，用于基于时域中的接收信号和参考信号来估计信道脉冲响应和/或估计信道脉冲系数，例如基于时域中的接收信号和参考信号(导频信号)的共轭的乘积之和。

示例性益处之一可以是能够消除使用循环前缀进行定时同步的需要。也就是说，时域中的任何漂移或不适当的窗口的使用可能在频域中引入相位偏移(频率偏移)。

这种相位偏移将引入载波相关的相移，其中频域中的这种相移导致不再存在循环相关峰值。

因此，利用时域中与参考导频的相关性的上述示例性方面可以用于时间同步目的以及信道估计目的。

也就是说，如果接收符号y没有与参考值正确对准，则循环相关峰值将不可用。因此，可以消除如在普通方法中那样使用循环前缀用于定时同步的需要。

示例性益处中的另一个益处可以是，即使对于大于循环前缀(即，作为保护间隔添加在符号之前的循环前缀)的信道脉冲响应，也可以可靠地估计信道脉冲响应。

即，信道脉冲响应小于循环前缀的一般假设对于真实不可预测的无线信道而言并不成立。由于在接收器侧的不同射线路径的可能的建设性组合，可以以较大的功率接收多径反射。

类似地，这在城市峡谷环境中的小区边缘处可能是大问题，在那里，UE(用户设备)可能由于环境中充当反射器的多个元素而接收多径反射。

然而，根据示例性实施例的上述方法，即使对于大于循环前缀的信道脉冲响应，也可以可靠地估计信道脉冲响应。

另一个示例性益处可以是可以避免频域中的插值。

也就是说，在具有低频相干和时间相干的移动信道中，线性插值可能不是最佳方法。可以生成信道脉冲响应的快速傅立叶变换(FFT)，以准确地估计所有副载波上的信道频率响应，并在频域中执行均衡。相应地可以避免频域中的插值。

另一个示例性益处可以是，由于相关序列(例如，导频PN序列)的长度大于通常使用的循环前缀，所以定时同步更具鲁棒性。

导频序列对于来自相邻小区的干扰更具鲁棒性，并且由于导频序列(例如，导频PN序列)的自相关特性而确实提供了额外的增益。

已经证明，估计方法在倍频程模拟中是可行的。图2示出了当使用本公开的示例性方法时信道估计的归一化均方误差。

图2是示出了当使用本公开的示例性方法时作为信噪比的函数的信道估计归一化均方误差MSE的示例性示图。

图3的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

该方法示例性地包括在时域中获得接收信号y(n)的步骤S301，例如从接收缓冲器获得接收信号(这可以优选地包括从环形缓冲区获得信号y(n))。

在一些示例性实施例中，该方法还可以包括执行信号y(n)的时移，例如，通过采样数n'的一个或多个时移。

该方法示例性地包括在时域中获得参考信号x_ref(n)的步骤S302。

这可以包括从缓冲器，优选地从环形缓冲区获得参考信号，和/或例如基于用于一个或多个导频信号的导频序列或导频PN序列来生成参考信号。

也就是说，步骤S302可以包括在时域中获得或生成导频信号x_pilot(n)作为参考信号。

应注意，在一些示例性实施例中，步骤S301和S302可以以任何顺序执行或基本上同时执行。

该方法示例性地还包括步骤S303，即，基于所获得的接收信号和所获得的参考信号，具体地基于所获得的接收信号和所获得的参考信号的共轭，来确定时域中的乘积参数z(n，m)。

也就是说，在一些示例性实施例中，步骤S303可以包括通过将接收信号(可选地具有m的示例性时移，即y(n+m))与获得的参考信号的共轭相乘来确定乘积参数z(n，m)，例如上面示例性地讨论的：

z(n，m)＝y(n+m)·conj(x_ref(m))其中m＝0，1，....，N-1，

该方法示例性地还包括步骤S304，即，基于一个或多个所确定的乘积参数来确定时域中的和参数z(n)。

示例性地，如果接收到信号，则可以通过将用于不同时移m的多个乘积参数z(n，m)相加来确定和参数z(n)。

示例性地，可以通过对所有m求和来确定和参数z(n)，诸如将和参数确定为

该方法示例性地还包括步骤S305，即，例如基于和参数z(n)的傅立叶变换的度量来确定(例如，计算)和参数z(n)的度量值f(z(n))。

在步骤S306中，将所确定的(计算的)度量值f(z(n))示例性地与阈值相比较。示例性地，阈值可以取为噪声方差σ² _n。

具体地，示例性地在步骤S306中，可以检查确定的(计算的)度量值f(z(n))是否超过阈值，例如是否：

f(z(n))＝∑||FT{[z(n，0)，z(n，1)，...，z(n，N-1)]}||²＞σ² _n

举例来说，若所确定(计算)的度量值小于阈值(或度量值不超过阈值)，则估计的信道脉冲响应系数h(n)可设置为零(步骤S307)。

否则，若所确定(计算)的度量值f(z(n))等于或大于阈值(或度量值超过了阈值)，则估计相应信道抽头提供显著贡献，并且可在步骤S308中基于确定的和参数z(n)确定估计的信道脉冲响应系数h(n)(信道响应系数估计

)，例如作为：

具体地，步骤S308可以包括将确定的和参数z(n)存储为估计的信道响应系数

相应地，可以基于时域中的接收信号和参考信号来可靠地估计(和存储)信道脉冲响应，特别是即使当信道脉冲响应大于循环前缀时。

鉴于上述内容，虽然OFDM系统中的一般信道响应估计概念通常在频域中执行，并且这样的方法可能遭受大于循环前缀的多径延迟可能导致在频域中作为噪声出现的符号间干扰(ISI)的问题，但是根据以上示例性实施例的信道响应估计可以可靠地允许基于时域中的接收信号和参考信号来估计信道脉冲响应，特别是即使当信道脉冲响应大于循环前缀时。也就是说，可以避免或消除频域中的符号间干扰(ISI)噪声的影响。

此外，与对定时和频率偏移敏感的频域中的处理不同，根据示例性实施例的信道响应估计可以避免这样的限制。

此外，根据示例性实施例的上述概念也可用于可靠且高效地估计频率偏移。

这可以再次基于以下观察：可以使用OFDM系统中的导频信号的相关特性，例如在基于PN序列使用导频序列的LTE或5G的情况下，具体地是当符号完全对准时相关结果显示峰值，否则相关结果具有非常低的值的相关特性(参见上文的图1)。

与上述类似，该方法可用于通过符号与在信道抽头具有显著值的采样处的参考符号的乘积来计算符号。

再次，频域中的循环自相关可以被认为等同于时域中与共轭相乘的计算，从而该特性使得时域中的以下运算等同于频域中的循环自相关(诸如上文)。

z(n，m)＝y(n+m)·conj(x_pilot(m))其中m＝0，1，....，N-1，

其中y(n)是时域中的接收信号(例如，从接收器侧的接收缓冲器获得的)。

通过应用FFT(快速傅立叶变换)以如下计算Z(n，k)并在频域中定位峰值，可以将上述乘积参数Z(n，m)转换到频域中。

Z(n，k)＝FT{[z(n，0)，z(n，1)，...，z(n，N-1)]}其中k＝0，1，....，N-1，

其中k表示副载波数。

如果在接收符号中存在频移，则导频序列循环自相关(例如，在导频PN序列的情况下)的峰值也被以频率偏移值转移。也就是说，峰值位置给出了频率偏移值，该频率偏移值是副载波间隔的整数倍。

相应地，定位(寻找)自相关中的峰值，例如寻找时域参考信号和接收数据信号的乘积的傅立叶变换中的峰值，可以用于确定整数频率偏移值。

鉴于上述内容，示例性地，整数频率偏移值可以通过找到时域参考信号和接收数据信号的乘积的傅立叶变换(例如，如上所述的Z(n，k))的峰值(最大值)的副载波数k来估计，例如如下：

确定的整数频率偏移

的上述结果可用于对接收信号y(n)实施相应的补偿(频移或相移)，例如如下所述：

然后，会仅留有小数频率偏移。在一些示例性实施例中，可以例如如下进一步补偿这种小数频率偏移。

在一些示例性实施例中，可以将参考信号与小数频率偏移的多个假设值相乘。与最大值的相关的结果给出了小数频率偏移的估计。

换言之，小数频率偏移

可以基于与和小数频率偏移的多个假设值的相应乘积的最大值的相关性的结果来估计，例如如下所述。

其中假设值

并且y优选为以整数频率偏移转移了的校正后的信号。

在上文中，Q表示预选的整数(例如，基于期望的精度选择的，例如，等于或大于5、等于或大于20或甚至等于或大于100，或基于或等于或近似于N)。

确定的小数频率偏移的上述结果

可用于对校正后的信号y(n)施加进一步的相应补偿(进一步的频移或相移)，例如如下：

总之，接收信号可以基于确定的整数频率偏移估计

和确定的小数频率偏移估计

来校正，即，基于确定的整数频率偏移校正后的信号可以被基于确定的小数频率偏移进一步校正。

示例性地，可以通过所确定的整数与频率偏移的和来校正接收信号。

相应地，可以提供有益的方法，用于基于时域中的接收信号和参考信号估计接收信号中的频率偏移，例如基于时域中的接收信号和参考信号的共轭的乘积的和。

示例性益处之一可以是，仅使用当前OFDM符号就可以执行上述示例性方法。这消除了需要存储先前符号的当前方法的限制。

示例性益处中的另一个可以是，以上示例性方法独立于循环前缀和符号大小。因此，相同的算法概念可以以至多具有最小改变应用于不同子帧格式。

图4是根据示例性实施例的频率偏移估计的示例性方法的示例性流程图。

图4的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

该方法示例性地包括步骤S401，即在时域中获得接收信号y(n)，例如从接收缓冲器获得接收信号(这可以优选地包括从环形缓冲区获得信号y(n))。

该方法示例性地包括步骤S402，即，在时域中获得参考信号x_ref(n)。这可以包括从缓冲器(优选地为环形缓冲区)获得参考信号，和/或例如基于用于一个或多个导频信号的导频序列或导频PN序列来生成参考信号。

也就是说，步骤S402可以包括在时域中获得或生成导频信号x_pil。t(n)作为参考信号。

应注意，在一些示例性实施例中，步骤S401和S402可以以任何顺序执行或基本上同时执行。

该方法示例性地还包括步骤S403，基于所获得的接收信号和所获得的参考信号，具体地基于所获得的接收信号和所获得的参考信号的共轭，来确定时域中的乘积参数z(n，m)。

也就是说，在一些示例性实施例中，步骤S403可以包括通过将接收信号(可选地，示例性时移了m，即y(n+m))与获得的参考信号的共轭相乘来确定乘积参数z(n，m)，例如上面示例性地讨论的：

z(n，m)＝y(n+m)·conj(x_ref(m))其中m＝0，1，....，N-1，

该方法示例性地还包括步骤S404，即，基于一个或多个所确定的乘积参数来确定时域中的和参数z(n)。

示例性地，如果接收到信号，则可以通过将针对不同时移m的多个乘积参数z(n，m)相加来确定和参数z(n)。

进一步示例性地，该方法包括步骤S405，即，对相应和参数z(n)的乘积参数z(n，m)执行快速傅立叶变换：

进一步示例性地，优选地在频域中，所述方法还包括确定对相应和参数z(n)的乘积参数z(n，m)的快速傅立叶变换的峰值位置。

进一步示例性地，该方法包括步骤S406，即，基于所确定的峰值位置确定第一频率偏移(整数频率偏移)，其形式优选为将第一频率偏移p(n)优选确定为与频域中的FFT的所确定的峰值位置相对应的相应副载波数k，例如：

进一步示例性地，该方法包括步骤S407，即，基于所确定的第一频率偏移，通过频率偏移(相移)补偿接收信号，例如通过与包括所确定的第一频率偏移的相位因子相乘。

例如，时域中的接收信号可以如下乘以相位因子：

上述示例性方法允许可靠地确定第一频率偏移(整数频率偏移)并通过所确定的第一频率偏移来校正/补偿接收信号，其中可以消除如在普通方法中使用循环前缀用于定时同步的需要。

图5是根据示例性实施例的频率偏移估计的示例性方法的示例性流程图。

图5的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

具体地，基于图4的方法的结果，除了图4的方法之外，还可以再应用图5的方法。

该方法示例性地包括步骤S501,即，在时域中获得校正后的信号y(n)(例如，从图4的步骤S407)。

该方法示例性地包括步骤S502,即，在时域中获得参考信号x_ref(n)。这可以包括从缓冲器，优选地从环形缓冲区获得参考信号，和/或例如基于用于一个或多个导频信号的导频序列或导频PN序列来生成参考信号。

也就是说，步骤S502可以包括在时域中获得或生成导频信号x_pilot(n)作为参考信号。此外，可以使用来自步骤S402的结果。

该方法还示例性地包括步骤S503，其中将所获得的参考信号乘以对应小数假设偏移值q₁＝1/Q的相移(频率补偿)，其中Q是整数：

该方法示例性地还包括步骤S504，即，基于所获得的校正后的信号和补偿后的参考信号，具体地基于校正后的信号和补偿后的参考信号的共轭，确定时域中的乘积参数z(n，m)。

也就是说，在一些示例性实施例中，步骤S504可以包括通过将校正后的信号(选择性地利用示例性的m的时移，即y(n+m))与补偿后的参考信号的共轭相乘来确定乘积参数z(n，m)，例如上面示例性地讨论的：

其中m＝0，1，....，N-1，

该方法示例性地还包括步骤S505，即，基于所确定的乘积参数中的一个或多个来确定时域中的和参数z(n)。

进一步示例性地，针对所有假设值重复步骤S503至S505：

该方法还示例性地包括步骤S506，即，基于所确定的和参数的最大值来确定第二频率偏移(小数频率偏移)，形式优选为将第二频率偏移q(n)优选确定为与所确定的最大值相对应的相应小数参数qi，例如：

进一步示例性地，该方法包括步骤S507，即，基于确定的第二频率偏移，以另一频率偏移(相移)补偿在步骤S501中获得的信号，例如来自步骤S407的校正后的信号，例如通过与包括确定的第二频率偏移的相位因子相乘，。

例如，时域中的接收信号可以如下乘以相位因子：

上述示例性方法允许可靠地确定另外的第二频率偏移(小数频率偏移)并且通过所确定的第二频率偏移进一步校正/补偿信号，其中可以消除如在普通方法中使用循环前缀用于定时同步的需要。

OFDM系统中的常见频率偏移估计方法需要使用循环前缀来生成/估计小数频率偏移，并且此外经常需要存储先前符号来生成/估计整数频率偏移，它们需要循环前缀的帧结构中的开销，并且还需要进一步存储先前OFDM符号，并且在先前符号具有与当前符号不同的频率偏移的情况下，整数频率偏移估计可能根本不起作用。

相反，上述示例性实施例的频率偏移估计方法确实提高了估计精度，并且可以显著降低频率偏移估计的复杂度，特别是在没有循环前缀的OFDM系统中。此外，由于不需要存储先前的OFDM符号，因此存储需求变得更高效。在此，可以在不使用循环前缀的情况下可靠且高效地估计整数频率偏移和小数频率偏移。

基本思想是接收信号和生成的参考信号之间的相关的傅立叶变换既用于估计整数频率偏移、又用于估计小数频率偏移。

这允许通过仅使用简单的处理运算，诸如求和与复数乘法以及FFT运算、最大值确定以及使用有限组的小数假设值，来降低复杂度，提供更简化的频率偏移估计设备架构。而且，该方法可以以低转用工作量应用于不同的OFDM系统。

由于在组合之前可以独立地对每个单独的多径分量执行频率偏移，所以还在高度移动的无线多径环境中提供了改进的功率。可以以简化的方式提供信号处理路径，并且可以在接收器处的信道估计块中实施所有估计。

通过将傅立叶变换元素移入环形缓冲区并将它们与复指数相乘，可以可靠且有效地实现集成的频率偏移补偿。

此外，可以提供根据示例性实施例的方法，以便可靠且高效地估计(干扰小区的)信号功率和干扰功率和/或估计信号与干扰加噪声比(SINR)，特别优选地基于信道脉冲响应。

使用以大于循环前缀持续时间的延迟到达的多径分量的精确SINR估计可能在OFDM系统中造成困难的问题。然而，附加多径分量可能非常适合于干扰功率的估计，因为从UE到干扰基站(例如干扰小区)的距离通常可能大于到基站(例如服务小区)的距离。

信号功率和干扰功率的精确估计可以通过诸如干扰抑制、干扰消除及其任何组合的附加技术来提高接收能力。以下方法和概念改进了具有多个小区的OFDM系统中的信号功率和干扰功率的估计。

通过使用信道脉冲响应来生成/估计信号功率和干扰功率是一种新颖的概念，特别是使用具有大于循环前缀的多径延迟的信道脉冲响应。

可以获得以下益处。该方法提高了信号功率和干扰功率的估计相对于符号间干扰的鲁棒性。而且，当干扰可以被诸如MMSE的算法抑制时，它可以在否则被干扰所限制的本地网络中导致有价值的处理增益。此外，通过SINR的精确估计可以避免错误移交的发生。可以使测量设备在例如地面广播网络的单个频谱中更精确。

常规LTE5G参考和同步信号，如主同步信号(PSS)和辅同步信号(SSS)通常使用例如基于相互正交的PN序列的小区特定参考信号(导频信号)。

PN序列的相互正交特征导致非常低的互相关输出。该特性可以用于使用导频序列的时域相关来估计相邻小区(干扰小区)的信道脉冲响应。

在此，可以基于以上示例性实施例的信道响应估计方法来示例性地估计信道脉冲响应。

相应地，可以提供示例性方法，其中基于信道脉冲响应(例如，在时域中确定的)来计算/估计信号功率和干扰功率，例如以用于估计信号与干扰加噪声比(SINR)。这在以前在普通方法中是不可能的，因为这些方法依赖于取决于信号和干扰功率的频域估计的SINR计算。

在根据示例性实施例的示例性方法中，可以基于估计的信道脉冲响应(例如，在时域中)来确定服务小区和(一个或多个)干扰小区的功率。

例如，服务小区和(一个或多个)干扰小区的功率可以基于估计的信道脉冲响应的能量之和来确定：

其中n是子帧数或时隙数。

相应地，服务小区的功率可以基于为服务小区信号估计的信道脉冲响应的能量之和来确定：

相应地，干扰小区(例如，相邻小区)的功率可以基于为干扰小区信号估计的信道脉冲响应的能量之和来确定：

然后，可以基于服务小区和(一个或多个)干扰小区的估计信号功率以及时域中的噪声方差来高效且可靠地确定信号与干扰加噪声比(SINR)：

其中

是噪声方差。

在上述示例性方法中，可以与更上文的示例性信道估计类似地执行信道估计。

相应地，即使当信道脉冲响应大于循环前缀时，也可以基于时域中的接收信号和相应的参考信号可靠地估计服务小区和(一个或多个)干扰小区的信道脉冲响应。

可以提供有益的方法，用于基于时域中的接收信号和参考信号估计信道脉冲响应和/或估计服务小区和(一个或多个)干扰小区的信道脉冲系数，诸如例如基于时域中的接收信号和参考信号的共轭的乘积的和。

鉴于上述内容，OFDM系统中的一般信道响应估计概念通常在频域中执行，并且这样的方法可能遭受以下问题，即大于循环前缀的多径延迟可能导致在频域中作为噪声出现的符号间干扰(ISI)，而根据示例性实施例的信道响应估计可以基于时域中的接收信号和参考信号可靠地估计信道脉冲响应，即使当信道脉冲响应大于循环前缀时。也就是说，可以消除频域中的符号间干扰(ISI)噪声的影响。

此外，示例性益处之一可以是，利用这种SINR估计，FFT窗口可以根据SINR被精确地放置，使得窗口放置最大化SINR、而不是仅最大化信号功率。这对于在挑战性小区边缘场景中的良好接收特别有益。

示例性益处中的另一个益处可以是，可以使用精确的SINR值来抑制在频域或时域中使用MMSE(最小均方误差)接收器的接收信号中来自相邻小区的干扰。

此外，示例性益处中的另一个益处可以是，当干扰小区使用与服务小区不同的时隙格式时、或者如果传输包含多种传输格式，则估计允许准确地估计SINR。否则，在不对相同的接收信号使用不同的FFT尺寸执行FFT的情况下，将难以在频域中精确地估计SINR。

示例性益处中的另一个益处可以是估计允许识别来自不同小区的贡献，即，可以在单频网络中识别具有不同相对功率的多径贡献。

示例性益处中的另一个益处可以是，通过仅考虑FFT窗口中包含的信号和干扰功率，可以生成准确的SINR估计。

图6的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

该方法示例性地包括步骤S601，即，获得时域中的参考信号x_ref(n)。这可以包括从缓冲区(优选地为环形缓冲区)获得参考信号，和/或例如基于用于一个或多个导频信号的导频序列或导频PN序列来生成参考信号。也就是说，步骤S601可以包括在时域中获得或生成导频信号x_pilot(n)作为参考信号。

示例性地，在优选示例性实施例中，可以以对小区特定的方式提供参考信号(导频信号/导频序列)，使得服务小区导频信号/(一个或多个)导频序列不同于由诸如其相邻小区(潜在干扰小区)的其它小区使用的导频信号/(一个或多个)导频序列。

为了估计在接收器位置处的服务小区信号的信号功率，步骤S601示例性地获得或生成与服务小区相关联的参考信号(例如，基于与服务小区相关联的(一个或多个)导频序列)。

否则，为了估计接收器位置处的相应潜在干扰小区(例如，服务小区的相邻小区)的信号功率，步骤S601示例性地获得或生成与相应干扰小区相关联的参考信号(例如，基于与干扰小区相关联的(一个或多个)导频序列)。

该方法示例性地还包括步骤S602，即，基于所获得的参考信号确定时域中的和参数z(n)。

也就是说，在一些示例性实施例中，步骤S602可以包括确定参考信号的欧几里德平方以及随后的求和。例如，可以基于参考信号的欧几里德平方和来确定和参数z(n)。

与上述示例性实施例类似，如果针对n的脉冲响应中的估计的信道抽头的贡献可被认为低于特定阈值、例如诸如噪声方差σ² _n的度量，那么其可以被设置为零。

也就是说，示例性地，该方法还示例性地包括步骤S603，即，例如基于和参数z(n)的傅立叶变换的度量来确定(例如计算)和参数z(n)的度量值f(z(n))。

在步骤S604中，示例性地将所确定(计算)的度量值f(z(n))与阈值相比较。示例性地，该阈值可以取为噪声方差σ² _n。

具体地，示例性地，在步骤S604中，可以检查确定(计算)的度量值f(z(n))是否低于阈值，例如是否：

f(z(n))＜σ² _n

示例性地，在所确定(计算)的度量值小于阈值(或者度量值不超过阈值)的情况下，则估计的信道脉冲响应系数h(n)可以被设置为零(步骤S605)。

否则，在所确定(计算)的度量值f(z(n))等于或大于阈值(或者度量值超过阈值)的情况下，则估计相应信道抽头给出显著贡献，并且在步骤S606中可以基于所确定的和参数z(n)来确定估计信道脉冲响应系数h(n)，例如如下：

该方法还示例性地包括基于针对子帧数n(时隙数n)估计的信道脉冲响应系数h(n)来确定指示信道脉冲响应中的能量的参数(确定||h(n)||²的步骤S607)。

然后，可以对所有n重复该方法的步骤，以确定所有n的多个估计信道脉冲响应系数h(n)，并在步骤S608中将所得到的能量参数相加，以便确定信号功率的估计S(n)。

其中n是子帧数或时隙数。

取决于参考信号是针对服务小区还是潜在干扰小区(诸如例如相邻小区)获得的，可以确定服务小区信号功率或干扰小区信号功率。

因此，服务小区的功率可以基于为服务小区信号估计的信道脉冲响应的能量之和来确定：

因此，干扰小区(例如相邻小区)的功率可以基于为干扰小区信号估计的信道脉冲响应的能量之和来确定：

图7的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

该方法示例性地包括步骤S701，即，例如如上所述，例如基于图6的方法基于服务小区的小区特定的导频序列参考信号，来确定(估计)服务小区的信号功率。

该方法示例性地包括步骤S702，即，例如如上所述，例如基于图6的方法基于(一个或多个)干扰小区的小区特定的导频序列参考信号，来确定(估计)(一个或多个)干扰小区的信号功率。

该方法还示例性地包括步骤S703，即，基于服务小区和(一个或多个)干扰小区的估计的信号功率以及时域中的噪声方差来确定(估计)信号与干扰加噪声比(SINR)：

其中

是噪声方差。

此外，可以提供根据示例性实施例的方法用于优选地在时域中可靠且高效地执行接收符号的均衡，特别是在时域中执行具有不足的循环前缀持续时间的接收符号的均衡。

在OFDM系统中，通常可以假设信道脉冲响应时间低于循环前缀持续时间。然而，在实际的无线信道中，可能存在多个信号路径，对于这些信号路径，可以在接收器处以不同的信号功率接收信号。即，信道脉冲响应时间低于循环前缀持续时间的假设在实际情况下可能不成立。

如果信道脉冲响应大于循环前缀持续时间，则这可能导致符号间干扰(ISI)，并且在出现ISI的情况下，可能需要以更长的循环前缀持续时间来重新设计系统。然而，更大的循环前缀持续时间可能导致降低的系统效率。如果系统没有重新设计，则ISI的出现可能导致较低的接收信号质量和较差的接收信号功率。

以下执行接收符号的均衡的示例性方法提供了以下优点，即，即便信道脉冲响应时间可能大于循环前缀持续时间，也通过均衡方法避免了ISI。

示例性方法提供了生成/确定均衡器系数的新途径和/或建模数据符号的新途径。

因此，如下所述的用于均衡接收符号的示例性方法可以提供以下益处，诸如OFDM系统变得耐受度更高和/或对ISI的鲁棒性更高，特别是在信道脉冲响应分布可能变得比循环前缀持续时间更长的情况下。这不仅通过避免或消除ISI来改善均衡，而且允许组合多径分量，以便实现与通常已知的频域中的均衡相比更好的信号质量。

鉴于上述内容，提供了根据如下示例性实施例的方法，以优选地在时域中可靠且高效地执行接收符号的均衡，特别是在时域中执行具有不足的循环前缀持续时间的接收符号的均衡。

在时域中执行均衡缓解了ISI的问题，并且具体地避免了ISI，即使在信道脉冲响应时间可能大于循环前缀持续时间的情况下。

此外，使用这种方法允许将接收信号直接传递到FFT(快速傅立叶变换)，并且在变换域中不需要信道估计处理。

示例性地，可以在时域中执行均衡。进一步示例性地，可以使用线性最小均方误差(LMMSE)滤波器(例如维纳滤波器w)来执行均衡。

示例性地，可以以如下的一般公式给出维纳滤波器w(例如作为矩阵)：

w＝R_xy(R_yy)^-1

在此，协方差矩阵R_xy可以按下式确定：

R_xy＝E[xy^H]＝E[x(Hx+n)^H])，

其中E[.]表示期望值，并且(.)^H是共轭转置，并且使用发送-接收关系的时域矩阵-向量符号方程：

y＝Hx+n

其中x是时域发射信号向量(x(0)，…，x(N-1))¹，y是时域接收信号向量(y(0)，…，y(N-1))¹，H是时域信道矩阵，并且n是时域加性噪声向量(时域中的加性噪声)。

此外，协方差矩阵R_xy可以被继续如下计算：

R_xy＝E[x(Hx+n)^H]＝E[xx^HH^H+xn^H]＝＝E[xx^HH^H]＝E[xx^H]H^H＝R_xxH

因此，R_xy可被确定为R_xxH。

另外，协方差矩阵R_yy可如下确定：

R_yy＝E[yy^H]＝E[(Hx+n)(Hx+n)^H])，

其中E[，]再次表示期望值，并且(，)^H再次是共轭转置，并且再次使用发射-接收关系的时域矩阵-向量符号方程：

y＝Hx+n

其中x是时域发射信号向量(x(0)，…，x(N-1))^T，y是时域接收信号向量(y(0)，…，y(N-1))^T，H是时域信道矩阵，并且n是时域加性噪声向量(时域中的加性噪声)。

此外，协方差矩阵R_yy可以被继续如下计算：

R_yy＝E[(Hx+n)(Hx+n)^H]＝E[(Hx+n)(x^HH^H+n^H)]＝＝E[Hxx^HH^H+Hxn^H+nx^HH^H+nn^H]＝E[Hxx^HH^H+nn^H]＝＝HE[xx^H]H^H+E[nn^H]＝HR_xxH^H+R_nn

因此，R_yy可以被确定为HR_xxH^H+R_nn。

此外，鉴于以上所述，维纳滤波器w(例如作为矩阵)可以如下给出：

w＝R_xy(R_yy)^-1＝R_xxH(HR_xxH^H+R_nn)^-1

为了计算上述维纳滤波器，需要噪声和所需信号x的信道估计和统计特性。

然后，可以基于基于信道估计的信道矩阵H、基于噪声或噪声假设的R_nn、以及协方差矩阵R_xx如下执行均衡：

1)计算矩阵R_yy作为HR_xxH^H+R_nn

2)对确定的矩阵R_yy求逆矩阵，以确定逆矩阵(R_yy)^-1

3)将矩阵R_xy计算为R_xxH

4)将滤波器矩阵w计算为矩阵R_xy与(R_yy)^-1的矩阵积

5)获得接收采样y(n)

6)施加(例如对y乘以)滤波器矩阵w以获得均衡后的输出x(n)

示例性地，可以通过假设噪声是相同分布的理想高斯噪声来估计噪声协方差，示例性地，均值和/或方差值表征噪声概率分布函数。

所需信号x是时域中的OFDM符号。这里的示例性实施例介绍了估计时域OFDM符号的概率分布的方法。

例如，可以执行一个或多个以下步骤以生成时域OFDM符号的pdf(概率分布函数)：

1)频域中的符号可以示例性地被假设为具有均匀分布，例如具有零均值和/或特定方差。

2)逆傅立叶变换可以被执行为频域数据与(例如复)指数的乘法，随后进行求和(参见例如上面的示例性实施例)。也就是说，示例性地，可以导出均匀pdf与复指数相乘的联合pdf。

3)进一步示例性地，中心极限定理(其表明独立同分布(i.i.d.分布)的和收敛于高斯分布)可以用于估计所得到的高斯分布的OFDM符号的方差和/或均值。

进一步示例性地，在一些情况下，例如对于当符号数是二的幂(诸如n＝0，N/2，N/4，N/16，…，其中N是IFFT大小)的特殊情况，复指数的概率分布可以不同于均匀分布。

其原因在于，对于这些n的值(例如n＝0，N/2，N/4，N/16，…，其中N是IFFT大小)，复指数仅取有限数量的值(例如，对于n＝0，指数exp(i*2*pi/N*n*k)仅取1个值，对于n＝N/2，复指数仅给出两个不同的值等)。因此，在这些符号数处的OFDM符号的方差可能与其它符号数不同。

因此，这里的示例性方法提出寻找所生成的OFDM符号的更精确的pdf和/或更精确的统计特性，并且可以考虑复指数的pdf以及特殊情况符号。

有利地，使用计算得到的、时域中所发射的OFDM符号x(n)的概率分布，可以生成适合于理想/期望的信号的统计特性的自适应滤波器。因此，在时域中精确地均衡接收符号y(n)变得可行。

此外，可以使用所生成的概率分布来生成峰与平均功率的比的准确估计。

此外，有利地，即使当ISI发生时以及甚至当ISI极高时，例如小区边缘在城市峡谷情形中时，或者在具有较短循环前缀的单频网络中的传输中，上述方法也可以用于在时域中均衡符号。

鉴于上述内容，可以根据以下内容来执行示例性实施例中的信道均衡。

图8是根据示例性实施例的示例性均衡方法的示例性流程图。

图8的方法可以在接收器设备处执行，例如在无线通信系统中接收OFDM信号的UE处执行。

该方法示例性地包括步骤S801，即，确定(估计)信道矩阵H、噪声协方差矩阵R_nn以及信号协方差矩阵R_xx。

例如，信道矩阵H可以基于信道估计、例如基于上述示例性实施例之一的方法确定/估计。

进一步示例性地，噪声协方差矩阵R_nn可以基于噪声是完全相同分布的理想高斯噪声的假设来确定/估计，示例性地，均值和/或方差值表征噪声概率分布函数。

进一步示例性地，信号协方差矩阵R_xx可以基于时域OFDM符号的概率分布的估计来确定/估计。

例如，可以执行以下步骤中的一个或多个以生成时域OFDM符号的pdf(概率分布函数)：

相应地，这里的示例性方法提出寻找所生成的OFDM符号的更精确的pdf和/或更精确的统计特性，并且可以考虑复指数的pdf以及特殊情况符号。

图8的方法示例性地进一步包括步骤S802，即，计算/确定协方差矩阵R_yy为HR_xxH^H+R_nn，和另一步骤S803，即，对确定的矩阵R_yy求逆矩阵以确定逆矩阵(R_yy)^-1。

图8的方法示例性地进一步包括步骤S804，即，计算协方差矩阵R_xy为R_xxH。

应当注意，步骤S802、S803和S804可以以不同的顺序执行，并且具体地，步骤S804可以在步骤S802和S803中的任何一个之前或之后执行，或者同时执行。

该方法示例性地进一步包括步骤S805，即，确定/计算滤波器矩阵w作为矩阵R_xy和(R_yy)^-1的矩阵积。

示例性地，该方法还包括步骤S806，即，获得接收采样y(n)，以及步骤S807，即，施加(例如对y做乘法)滤波器矩阵w以在基于所确定的滤波器矩阵均衡之后获得信号的均衡后的输出x(n)。

示例性地，滤波器矩阵可以表示LMMSE滤波器或维纳滤波器。

本发明的示例性方面和实施例可以以硬件、固件或软件或两者的组合(例如，作为可编程逻辑阵列)来实现。除非另有说明，否则作为本发明的一部分而包括的算法或过程并非固有地与任何特定计算机或其它设备相关。特别地，各种通用机器可以与根据本文的教导所编写的程序一起使用，或者可以更方便地构造更专用的装置(例如，集成电路)以执行所需的方法步骤。因此，本发明可以在一个或多个可编程计算机系统上所执行的一个或多个计算机程序中实现(例如附图的任何元素的实现)，每个可编程计算机系统包括至少一个处理器、至少一个数据存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备或端口、以及至少一个输出设备或端口。程序代码被应用于输入数据以执行这里描述的功能并生成输出信息。输出信息以已知的方式被施加到一个或多个输出设备。

每个这样的程序可以以任何期望的计算机语言(包括机器、汇编或高级过程的、逻辑的或面向对象的编程语言)实现，以与计算机系统通信。在任何情况下，语言可以是编译或解释语言。

例如，当由计算机软件指令序列实现时，本发明的实施例的各种功能和步骤可以由在适当的数字信号处理硬件中运行的多线程软件指令序列来实现，在这种情况下，实施例的各种设备、步骤和功能可以对应于软件指令的部分。

每个这样的计算机程序优选地存储在或下载到可由通用或专用可编程计算机读取的存储介质或设备(例如，固态存储器或介质，或磁或光介质)，用于当存储介质或设备被计算机系统读取时配置和操作计算机以执行本文描述的过程。本发明的系统还可以实现为计算机可读存储介质，其配置有(即，存储有)计算机程序，其中如此配置的存储介质使得计算机系统以特定和预定的方式操作以执行这里描述的功能。

上面已经描述了本发明的多个示例性方面和示例性实施例。然而，应当理解，在不背离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。根据上述教导，本发明的许多修改和变化是可能的。应当理解，在所附权利要求的范围内，本发明可以以不同于本文具体描述的方式实施。

如本领域技术人员将理解的，如上文和附图所述的本发明可以被实施为方法(例如，计算机实现的流程、业务流程或任何其他流程)、装置(包括设备、机器、系统、计算机程序产品和/或任何其他装置)或前述的组合。

因此，本发明的实施例可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或组合了软件和硬件方面的实施例，在这里通常被称为“系统”的形式。此外，本发明的实施例可以采取计算机可读介质上的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质具有包含在该介质中的计算机可执行程序代码。

应当注意，在附图中可以使用箭头来表示涉及两个或更多实体的通信、传送或其他活动。双头箭头一般指示活动可在两个方向上发生(例如，在一个方向上的命令/请求，而在另一个方向上返回相应的回复，或者由任一实体发起的对等通信)，但在某些情形中，活动可能不一定在两个方向上发生。

单头箭头通常指示排他性地或主要地在一个方向上的活动，但是应当注意，在某些情况下，这样的定向活动实际上可以涉及在两个方向上的活动(例如，从发送者到接收者的消息和从接收者返回到发送者的确认，或者在传送之前建立连接和在传送之后终止连接)。因此，在特定附图中用于表示特定活动的箭头的类型是示例性的，并且不应被视为限制。

上文参考方法和装置的流程图图示和/或框图，并且参考由方法和/或装置生成的图形用户界面的多个样本视图，描述了本发明的实施例。将理解，流程图图示和/或框图的每个框、和/或流程图图示和/或框图中的框的组合、以及图形用户界面可以由计算机可执行程序代码来实现。

计算机可执行程序代码可以被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器以产生特定机器，使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的程序代码创建用于实现流程图、框图的一个或多个框、附图和/或书面描述中指定的功能/动作/输出的机构。

这些计算机可执行程序代码也可以存储在计算机可读存储器中，其可以引导计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式起作用，使得存储在计算机可读存储器中的程序代码产生包括指令机构的制品，该指令机构实现流程图、框图的一个或多个框、附图和/或书面描述中指定的功能/动作/输出。

计算机可执行程序代码还可以被加载到计算机或其他可编程数据处理装置上，以使得在计算机或其他可编程装置上执行一系列操作步骤，以产生计算机实施的流程，从而在计算机或其他可编程装置上执行的程序代码提供用于实施流程图、框图的一个或多个框、附图和/或书面描述中指定的功能/动作/输出的步骤。可替换地，计算机程序实施的步骤或动作可以与操作者或人实施的步骤或动作组合，以便执行本发明的实施例。

应当注意，诸如“服务器”和“处理器”之类的术语在这里可以用于描述可以在本发明的某些实施例中使用的设备，并且不应当被解释为将本发明限制于任何特定设备类型，除非上下文另外要求。因此，设备可以包括但不限于网桥、路由器、网桥-路由器(桥式路由器)、交换机、节点、服务器、计算机、电器或其他类型的设备。这样的设备通常包括用于通过通信网络进行通信的一个或多个网络接口以及相应地被配置成执行设备功能的处理器(例如，具有存储器和其他外围设备和/或专用硬件的微处理器)。

通信网络通常可以包括公共和/或私人网络；可以包括局域网、广域网、城域网、存储网络和/或其它类型的网络；并且可以采用通信技术，包括但决不限于模拟技术、数字技术、光技术、无线技术(例如蓝牙)、网络技术和网络互连技术。

还应当注意，设备可以使用通信协议和消息(例如，由设备创建、发送、接收、存储和/或处理的消息)，并且这样的消息可以由通信网络或介质来传送。

除非上下文另有要求，否则本发明不应被解释为限于任何特定的通信消息类型、通信消息格式或通信协议。因此，通信消息通常可以包括但不限于帧、包、数据报、用户数据报、信元或其他类型的通信消息。

除非上下文另有要求，否则对特定通信协议的引用是示例性的，并且应当理解，替换实施例可以在适当时采用这些通信协议的变型(例如，可以不时地对协议进行修改或扩展)或已知或将来开发的其他协议。

还应当注意，在此描述的逻辑流程用于说明本发明的各个方面，而不应当被解释为将本发明限制于任何特定的逻辑流程或逻辑实施。在不改变总体结果或以其他方式背离本发明的真实范围的情况下，所描述的逻辑可以被划分成不同的逻辑块(例如，程序、模块、函数或子程序)。

通常，在不改变总体结果或以其他方式背离本发明的真实范围的情况下，可以添加、修改、省略逻辑元件，以不同的顺序执行逻辑元件，或者使用不同的逻辑构造(例如，逻辑门、循环基元、条件逻辑和其他逻辑构造)来实施逻辑元件。

本发明可以以许多不同的形式来实施，包括但不限于与处理器(例如，微处理器、微控制器、数字信号处理器或通用计算机)一起使用的计算机程序逻辑、与可编程逻辑设备(例如，现场可编程门阵列(FPGA)或其它PLD)一起使用的可编程逻辑、分立组件、集成电路(例如，专用集成电路(ASIC))或包括其任何组合的任何其它机构。实施所描述的功能中的一些或全部的计算机程序逻辑通常被实施为被转换成计算机可执行形式、如此存储在计算机可读介质中并在操作系统的控制下由微处理器执行的一组计算机程序指令。实施所描述的功能中的一些或全部的基于硬件的逻辑可以使用一个或多个适当配置的FPGA来实施。本发明还可以体现在基于硬件或基于软件的神经网络中，在本发明所产生的输入和输出数据集上训练该神经网络。

实施本文先前描述的所有或部分功能的计算机程序逻辑可以以各种形式来体现，包括但不限于源代码形式、计算机可执行形式和各种中间形式(例如，由汇编器、编译器、链接器或定位器生成的形式)。

源代码可以包括以各种编程语言(例如，目标代码、汇编语言或诸如Fortran、C、C++、JAVA或HTML的高级语言)中的任何一种实施的一系列计算机程序指令，以用于各种操作系统或操作环境。源代码可以定义和使用各种数据结构和通信消息。源代码可以是计算机可执行形式(例如，经由解释器)，或者源代码可以被(例如，经由翻译器、汇编器或编译器)转换成计算机可执行形式。

用于执行本发明的实施例的操作的计算机可执行程序代码可以用面向对象的、脚本化的或非脚本化的编程语言来编写，例如Java、Perl、Smalltalk、C++等。然而，用于执行本发明的实施例的操作的计算机程序代码也可以用传统的过程编程语言来编写，诸如“C”编程语言或类似的编程语言。

实施本文先前描述的全部或部分功能的计算机程序逻辑可以在单个处理器上在不同时间执行(例如，并行地)，或者可以在多个处理器上在相同或不同时间执行，并且可以在单个操作系统进程/线程下或在不同操作系统进程/线程下运行。

因此，术语“计算机进程”一般是指一组计算机程序指令的执行，而不管不同的计算机进程是在相同还是不同的处理器上执行，并且不管不同的计算机进程是在相同的操作系统进程/线程下运行还是在不同的操作系统进程/线程下运行。

计算机程序可以以任何形式(例如，源代码形式、计算机可执行形式、或中间形式)永久地或暂时地固定在有形存储介质中，诸如半导体存储器设备(例如，RAM、ROM、PROM、EEPROM、或可闪存编程RAM)、磁存储器设备(例如，磁盘或硬盘)、光存储器设备(例如，CD-ROM)、PC卡(例如，PCMCIA卡)、或其他存储器设备。

计算机程序可以以任何形式固定在信号中，该信号可以使用各种通信技术中的任何一种发送到计算机，所述通信技术包括但不限于模拟技术、数字技术、光学技术、无线技术(例如，蓝牙)、网络技术和网络互连技术。

计算机程序可以以任何形式作为具有附带的印刷或电子文档的可移动存储介质(例如，压缩打包软件)来分发，预加载到计算机系统(例如，在系统ROM或硬盘上)，或者通过通信系统(例如，因特网或万维网)从服务器或电子公告板分发。

实施本文先前描述的功能的全部或部分的硬件逻辑(包括用于可编程逻辑设备的可编程逻辑)可以使用传统的手动方法来设计，或者可以使用各种工具来电子地设计、捕获、模拟或记载，所述各种工具诸如计算机辅助设计(CAD)、硬件描述语言(例如，VHDL或AHDL)或PLD编程语言(例如，PALASM、ABEL或CUPL)。

可以利用任何合适的计算机可读介质。计算机可读介质例如可以是、但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、设备或介质。

计算机可读介质的更具体的示例包括但不限于具有一个或多个导线的电连接或其他有形存储介质，诸如便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、紧凑光盘只读存储器(CD-ROM)或其他光或磁存储设备。

可编程逻辑可以永久地或暂时地固定在有形存储介质中，例如半导体存储设备(例如，RAM、ROM、PROM、EEPROM或闪存可编程RAM)、磁存储设备(例如，磁盘或硬盘)、光存储设备(例如，CD-ROM)或其它存储设备。

可编程逻辑可固定在信号中，该信号可使用各种通信技术中的任一种传输到计算机，这些通信技术包括但不限于模拟技术、数字技术、光学技术、无线技术(例如，蓝牙)、网络技术和网络互连技术。

可编程逻辑可以作为具有附带的印刷或电子文档的可移动存储介质(例如压缩打包软件)来分发，预加载至计算机系统(例如，在系统ROM或硬盘上)，或者通过通信系统(例如，因特网或万维网)从服务器或电子公告板分发。当然，本发明的一些实施例可以被实施为软件(例如，计算机程序产品)和硬件的组合。本发明仍旧有其它实施例完全以硬件或完全以软件实现。

虽然已经描述了某些示例性实施例并在附图中示出，但是应当理解，这些实施例仅仅是说明性的，而不是对宽泛的发明的限制，并且本发明的实施例不限于所示出和描述的特定构造和布置，因为除了在以上段落中阐述的那些之外，各种其他改变、组合、省略、修改和替换是可能的。

本领域技术人员将理解，在不偏离本发明的范围和精神的情况下，可以配置刚刚描述的实施例的各种适应、修改和/或组合。因此，应当理解，在所附权利要求的范围内，本发明可以以不同于本文具体描述的方式实施。例如，除非另外明确说明，否则本文所述的过程的步骤可以以不同于本文所述的顺序执行，并且一个或多个步骤可以组合、分开或同时执行。

本领域技术人员还将理解，鉴于本公开，本文所述的本发明的不同实施例可以组合以形成本发明的其他实施例。