CN1163033A - 盲均衡装置 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于对用数字信息符号调制的信号进行解调以便提取该信息符号的解调器。接收机在通信信道上接收信号，而采样器和数字变换器产生表示接收信号的数字样值序列。所提供有存贮装置含有许多状态存贮器，每一状态存贮器与假定的符号串有关。控制器从存贮装置中有选择地恢复数值，并控制其上的定时操作。度量计算器利用下一个将要解调的信息符号的假设计算备选度量，这个假设由控制装置、数字样值之一、路径度量值、B-矩阵和U-矢量以及与备选度量有关的状态号来作出，该状态号则由控制器从存贮装置中选择。最佳前趋计算器确定最佳的备选度量，该度量将选来与后继B-矩阵、U-矢量以及路径经历一起写回到存贮装置中。后继B-矩阵、U-矢量以及路径经历则利用与最佳前趋和数字样值之一有关的对应值进行更新。

Description

盲均衡装置

发明领域

本发明涉及一种解调数字调制无线信号的方法和装置，这种信号通过信道受到了恒定的或变化的时间扩散，如蜂窝无线电话信号。本发明通过以闭合形式得到的最小二乘解来代替信道系数从而不需要信道模型。

发明背景

术语“均衡器”是一种信号处理设备的一般术语，它能对信号进行解调或译码，同时对某种信道非理想性进行补偿。通常大多数由均衡器校正的信道非理想性是在信号所包含的不同频率的信道中的非均匀衰减和相位。回波是无线传播中的一种现象，在一段频带中它能引起衰减和相位偏差。当使用数字无线传输时，回波有时会引起符号间干扰(ISI)，其中所接收的信号样值取决于不止一个邻近符号，这些邻近符号由各延迟回波或具有不同延迟的传播路径“混合”在一起。

在现有技术中已知的一种均衡器是有限冲激响应(FIR)或横向均衡器。FIR均衡器试图构成信道非理想性的倒数来校正信号。当这种类型的均衡器设法取代已由信道中的陷波全部删除了的信号频率成分时，其缺点就明显了。在这种情况下，均衡器试图在过份加重噪声的频率上产生无穷增益。

另一种已知的均衡器是判决反馈均衡器(DF)。判决反馈均衡器从下一个要译码的信号样值中减去已译码符号的加权形式，从而达到消除方才译码的符号回波的目的。这种均衡器的缺点是，在蜂窝无线传播环境中，直射波可能暂时衰落，剩下回波作为主要的信号承载成份。在这种情况下，按照在判决反馈均衡器中使用的技术，不应该丢弃回波，相反要利用它。

当能够识别到主路径比延迟回波路径具有更大衰减时，可以采样并在一个存贮器中存贮信号，作为样值的序列，然后以逆时间样值序列形式逆处理信号，以便对回波译码并抑制更弱的主路径信号。在美国专利申请No.07/965,848以及1994年3月28日提交的美国专利申请No.08/218,236中，公开了一种对解调方向的自适应变换。

在先有技术中还有维特比均衡器。维特比均衡器没有试图去消除信道失真，并且对最短路径还是延迟路径起主要作用不灵敏，从而避免了FIR和DF两种均衡器的不足。而维特比均衡器采用一种信道或传播路径的模型，这种模型适用于假设的符号序列以预测应当接收什么。而后将与实际接收信号最接近匹配的假设保留下来。维特比法可看成是预测型的，其中用有限数量未来符号的各种可能假设对当前符号分开进行判决。当在未来符号上作出等效判决时，这些多重判决则逐渐得以调整。在先有技术的维特比均衡器中，如果在多符号译码序列持续的过程中信道发生变化，那么信道模型必须相应地更新。美国专利No.5,164,961公开了一种维特比均衡器，这种均衡器对于每一种未来假设的符号组合都有一种独立更新的信道模型，对于决定哪一种信道模型继续存在以便更新和使用的所作选择与在未来符号上的等效判决有关。美国专利申请No.07/894,933描述了所谓“按状态的信道模型”自适应维特比均衡器的一种形式，这种均衡器没有采用具体的信道模型，而是在不通过信道模型的中间级的情况下，采用对不同的符号假设进行信号样值的直接预测，其中这些不同的符号假设是在数量上对符号假设进行调整之后直接更新的。

上述自适应维特比均衡器需要初始信道估计。在先有技术中，初始信道估计是借助于已知的包含于传送数据中的符号组形成的。这些符号组称为同步字或均衡器训练模式。如果不要求信道在训练模式之间变换，可以使用没有在训练模式之间更新的初始估计。当初始估计只是以一些已知的训练符号为基础时，作为防止复杂化的折衷手段，这种方法会导致性能的损失。

另一种已知的均衡器是所谓的“盲均衡器”。盲均衡器应该不利用基于已知符号的初始估计而起作用。例如，许多先有技术的盲均衡器已设想到对在电话中继线上的连续数据传输进行译码。然而，在这些系统中，如果在获得初始收敛的同时系统损失了好几百或上千符号，系统就没有意义了。

发明概要

本发明涉及一种对用数字信息符号调制的信号进行解调以提取这些符号的装置。接收装置在通信信道上接收信号，采样和数字变换装置产生表示接收信号的数字样值序列。公开了含有许多状态存贮器的存贮装置，其中每一状态存贮器与假定的符号串有关，并且每一个都包含一个路径度量存贮器，一个B-矩阵存贮器，一个U-矢量存贮器，以及一个路径经历存贮器。控制装置从存贮装置中有选择地恢复数值，并控制其上的定时操作。度量计算装置利用下一个将要解调的信息符号的假设计算各备选度量，这个假设由控制装置、数字样值之一、路径度量值、B-矩阵、U-矢量以及与备选度量有关的状态号来作出，该状态号则由控制装置从存贮装置中选择。最佳前趋计算装置确定最佳备选度量，该度量被选来与后继B-矩阵、U-矢量以及路径经历一起写回到存贮装置。最后，更新装置利用与最佳前趋及数字样值之一有关的各对应值计算后继B-矩阵、U-矢量和路径经历。

本发明的另一实施方案与先有技术的区别在于，在原理上能够盲均衡含有未知符号的数据的短脉冲串，以便在不损失任何数据的情况下提供信道估计。从原理上讲，所有符号都以与最后的符号相同的精确度来解调，这可以获取最大信息并用其来提取关于信道失真的有关线索。这种特性是通过采用基于整个解调符号序列的假设的估计从而用数学方法消除信道模型来得到的，其中各个估计用于检测它们的有关假设的似然性。

附图简述

通过以下结合附图所作的描述，对于本领域的技术人员来说，本发明的这些及其它特性和优点是显而易见的，其中：

图1是说明本发明的一种实施方案的方框图；

图2根据本发明的一种实施方案说明一种矩阵和矢量算术单元；及

图3说明本发明就指数遗忘而言的一种修改。公开内容详述

本发明主要目的是用于蜂窝通信系统，尽管本领域的技术人员将了解本发明可用于其它各种通信应用之中。

一种传送的符号序列用S1，S2，S3……来表示，这些符号可取二进制值，如±1，四进制值如±1/±j，或更高阶调制值。

假设相距一个符号时间的复接收样值r1，r2，r3……线性地取决于按照以下方程通过一系列信道回波系统c1，c2，c3，……cL的传送符号： $\left[\begin{array}{c}r1\\ r2\\ .\\ .\\ .\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccc}s\left(L\right)& ,& s(L-1),& ......& s1\\ s(L+1)& ,& s\left(L\right),& ......& s2\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}c1\\ c2\\ c3\\ \·\\ \·\end{array}\right]$

这个方程可简写成R_n＝S_n·C，其中下标n是包含于R中的前n个接收样值，同样，矩阵S含n行和L列。

接收机的任务是找出最能说明接收波形R_n的序列S_n。另外，通过任何其它方法而不是通过观察接收信号可能得不到信道系数。对于信道可以变化多快必须设置一些约束条件。例如，信道不允许在一个符号与下一个符号之间完全发生变化，否则对任何假定的符号序列，可以找出一组变化的信道系数来说明接收的波形。因此，必须假定信道以比符号速率慢的速率变化。

下面将描述静态信道情况的一种解法。在一个符号序列S_n的预期波形和接收样值R_n之间的误差是：En＝Sn·C-Rn误差平方和En′·En＝C′Sn′SnC-C′Sn′Rn-Rn′SnC+Rn′Rn其中“′”是共轭转置。对于给定序列Sn，通过对每个C值求微分，并使它等于0，可以使误差平方和相对于C最小。联立方程组Sn′SnC＝Sn′Rn的结果可写成：

C＝(Sn′Sn)^-1Sn′Rn当把此C值代入误差平方和方程中时，某些项抵消，剩下：

En′En＝Rn′Rn-Rn′Sn(Sn′Sn)^-1Sn′Rn由于Rn′Rn不取决于序列Sn的选取，最佳序列只是使度量Rn′Sn(Sn′Sn)^-1Sn′Rn最大的序列。

从原理上讲，可以试用许多序列Sn，并选择给出上述表达式最大值的序列。然而，随着包括在最优化中的符号数n的增多，计算量呈指数增大，正如在维特比算法发现之前的最大似然序列估计中或在序列最小二乘方算法如卡尔曼算法的发现之前的最小二乘方拟合问题中包括的符号数n的增多使计算量增大一样。因此，需要设计一种由更多一个符号逐步地扩展解调的序列算法。

通过假设一种类似维特比型设备，该设备包含许多与计算或路径度量有关的备选序列，目的是找出一种由一个额外符号扩展这些序列的方法。下面将解释如何扩展这些序列之一，以及如何更新它的度量。在此实例中，使Bn＝(Bn′Sn)^-1，其中Bn是一个方阵，它的元素仅取决于假设的符号序列Sn。Bn项系指已假设的n个符号后的矩阵值。现在将根据Bn推导B(n+1)的一种表达式。通过增加新的一行Zn-{s(n+1)，s(n)，s(n-1)……  s(n-L+2)}，Sn被扩展到S(n+1)。因此S′(n+1)·S(n+1)＝Sn′Sn+Zn′Zn。对此应用矩阵反演定理，给出： $B(n+1)={[{\mathrm{Sn}}^{\′}\mathrm{Sn}+{\mathrm{Zn}}^{\′}\mathrm{Zn}]}^{-1}=\mathrm{Bn}-\frac{{\mathrm{BnZn}}^{\′}\mathrm{ZnBn}}{1+\mathrm{ZnBn}{\mathrm{Zn}}^{\′}}$ 另外，还有新的积R′(n+1)S(n+1)＝Rn′Sn+r^*(n+1)Zn其中r(n+1)是最后接收的样值。将B(n+1)和R′(n+1)S(n+1)代入，得到以下的度量表达式： $[{\mathrm{Rn}}^{\′}\mathrm{Sn}+r^{*}(n+1)\mathrm{Zn}][\mathrm{Bn}-\frac{{\mathrm{BnZn}}^{\′}\mathrm{ZnBn}}{1+\mathrm{ZnBn}{\mathrm{Zn}}^{\′}}][{\mathrm{Sn}}^{\′}\mathrm{Rn}+r(n+1){\mathrm{Zn}}^{\′}]$ 把这个度量乘出来得到以下所列的8项：第1项：Rn′SnBnSn′Rn，是以前的度量Mn；第2项：r^*(n+1)ZnBnSn′Rn；第3项：Rn′SnBnZn′r(n+1)，注意第2项和第3项互为复共轭；第4项：|r(n+1)|ZnBnZn′；第5项： 其中在分子中  Rn′SnBnZn′是标量，而其它因子是它的复共轭，因此第5项可以写成：

第6项：

其中第一个括起来的分子项在分母中也需要，第二个括起来的分子项与用于第2，第3及第5项计算的相同；第7项：

它是第6项的共轭；第8项： $\frac{r^{*}(n+1)\left({\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}\right)\left({\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}\right)r(n+1)}{1+{\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}}=\frac{-{\left|r(n+1)\right|}^2\left({\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}\right)}{1+{\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}}$ 下面描述第8项的计算方法。首先，U′n＝R′nSn可以从前述迭代中得到。Un项是具有长度等于符号时间扩散数L的矢量。然后，用最新的符号S(n+1)形成Zn，并计算Vn＝BnZ′n，它也是一种L-元矢量。Bn的逆是从前述迭代中得到的L×L矩阵。接着计算复标量a＝U′nVn和实标量b＝ZnVn。相对于旧度量来说，以下结果给出了新的度量： $M(n+1)=\frac{\mathrm{Mn}+2(1-b)\mathrm{Re}\{a\·r(n+1)\}+{\left|r(n+1)\right|}^2-{\left|a\right|}^2}{1+b}$ 包含在这些计算之中的矩阵实体的维数等于必须处理的符号时间扩散数L，并且不随所处理的符号数增长。因此，可以用每一个处理符号的固定工作量使路径度量得以更新，即，当进一步对连续的符号译码时，工作量不会成指数增加。也就是说，对100个比特译码的工作量仅仅是对10比特进行译码的工作量的10倍。我们还必须形成：以及：U′(n+1)＝Un′+r^*(n+1)Zn，和 $B(n+1)=\mathrm{Bn}-\frac{{\mathrm{VnVn}}^{\′}}{1+b}$ 以便在下一次迭代中使用。

对于每种备选序列Sn以及最新符号S(n+1)的每种可能值都要进行以上度量的更新。这导致需要调整的可能序列成一种指数扩展的树形结构。维特比算法选择保留最后的q个符号相同的所有序列的最佳序列，因而在二元调制系统中把保留的状态数限制到2^q。一种替换法是仅保留最佳的k个状态。可以了解到序列只是正负符号不同，或者以一种符号相位旋转方式给出相同的结果，因此，当没有提供绝对的相位基准时，这相应于解调的不定性。这种不定性必须或者通过解调后的差分译码，或者通过在传送的数据中包含已知的极性符号，以约束可容许序列来解决。

与先有技术的方法不同，本方法对于为进一步似然检测所保留的有用的序列假设的数目没有限制，因为每一次迭代的结果不仅取决于在有限信道冲激响应长度中的符号数，而且取决于在到此为止的整个序列上隐含的信道估计。下面将描述实现上述解调算法的一种装置的结构。本例使用一种四相调制系统，如用于美国数字蜂窝系统中的QPSK或π/4-QPSK。考虑到一个符号周期的时间扩散，使得信道有两项，因而L＝2。所以Bn为2×2矩阵，并乘以由一个旧符号和一个新符号组成的Zn矩阵。由此假设一个四-状态设备，其中保留有前面的符号的所有四种可能情况。

这样，在维特比处理器中的内部值可如下构成：符号经历        状态    B-矩阵    U-矢量   路径度量013201032001321    0       B0         U0      M0132103201032023    1       B1         U1      M1320103201032321    2       B2         U2      M2221302102201132    3       B3         U3      M3

现在描述这种装置的工作原理。在状态0作为前趋以及作为一个新符号0的情况下，刚收到的样值r(n+1)用于计算一个新的M0度量。以状态1，2和3作为前趋重复这种操作，并且，将给出最大的新M0度量的前趋选出来成为新状态0的前趋。相应的B-矩阵和U-矢量更新成为新的B0和U0，并且把相应的符号经历拷贝到新的状态0中，左移所选择的前趋状态号。使用1，2以及3的新符号假设来重复这一操作，以产生新的状态1，2和3。

如果信道是时变的，则替换在整个符号经历过程中计算的信道C的最小二乘方估计是无效的。一种解决方法是在一个移动的符号组上估计信道，并替代上面那个无效估计。根据本发明的一种实施方案，如果通过加上最新符号的影响同时减去符号组中最早符号的影响来更新B-矩阵时，可以采用以上所述的相同的算法。U-矢量也以同样的方式进行更新。

当期望信道变化很快以至于在这样一种符号组窗中符号数很小时(例如5)，就只有32种可能的B矩阵(在二元情况下)，并且所有这些矩阵可以预先计算和存贮，因此从根本上避免了更新B-矩阵的需要。

对于时变信道的第二种解决方法是以更早误差的指数去加重去计算信道。一种对于信道使误差平方和Ei趋于最小的解法由下式给出： $\left[\right[s(L+i-1),s(L+i-2)......\mathrm{si}]\left[\begin{array}{c}c1\\ c2\\ \mathrm{cL}\end{array}\right]-r\left(i\right)]\mathrm{EXP}\left((i-n)T\right)$ 因此，最后误差(i＝n)没有下降加权(down-weight)，而发生在q个符号之前的误差由EXP(-qT)下降加权。

将指数加权移进括号中，并将它们用于S的行以及r-值中，就得到一种修正的S矩阵，其中最后一行由1加权，因此没变化，但在前面行中由EXP(-qT)逐步下降加权。新的R-矢量也含有未发生变化的最后元素r(n)以及由指数下降加权的更前面的元素。用这个修正了的S-矩阵和R-矢量，对于使从i-1到n的误差平方和趋于最小的信道的解法仍由以下式子给出：

              Cn＝(Sn′Sn)^-1Sn′Rn而现在R-矢量用下式更新： $R(n+1)=\left[\begin{array}{c}d\·\mathrm{Rn}\\ r(n+1)\end{array}\right]$ 其中d＝EXP(-T)。

也就是说，通过由d对前面的元素进行去加权以及附加上新的接收样值r(n+1)，将R-矢量扩展到n+1个元素。

S-矩阵用下式更新： $S(n+1)=\left[\frac{d\·\mathrm{Sn}}{s(L+n-1),s(L+n-2)......s\left(n\right)}\right]$ 换句话说，S-矩阵由在前面用Zn表示的新的一行来扩展，而这之前的其它行则由d下降加权。因此：

    S(n+1)′S(n+1)＝Exp(-2T)Sn′Sn+Zn′Zn给出B(n+1)的递归公式如下：

              Bn-Bn/d²于是： $B(n+1)=\mathrm{Bn}-\frac{\mathrm{BnZ}{n}^{\′}\mathrm{ZnBn}}{1+{\mathrm{ZnBnZn}}^{\′}}$ 前面定义成Un的矢量的递归公式成为：

       Un1＜＝d²·Un′

        U′(n+1)＝Un′+r*(n+1)·Zn

除了上面为更新Un和Bn所做的修正外，处理时变信道不需要对算法作其他改变。

注意：由EXP(2T)对Bn的扩大以及由EXP(-2T)对Un的缩小应该作为最开始的步骤来做，因此变化信道的算法成为：i)计算Un＝d·Un，其中d＝EXP(-2T)ii)计算Bn＝Bn/diii)用最新符号S(n+1)形成Zn，并计算Vn＝BnZniv)计算a＝Un′Vn以及b＝ZnVn于是 $M(n+1)=\frac{\mathrm{Mn}+2(1-b)\mathrm{Re}\{a\·r(n+1)\}+{\left|r(n+1)\right|}^2-{\left|a\right|}^2}{1+b}$ v)                U′(n+1)＝Un′+r^*(n+1)Zn $\mathrm{vi})B(n+1)=\mathrm{Bn}-\frac{{\mathrm{VnVn}}^{\′}}{T+b}$

在上面方程中指数遗忘因子d应根据信道能够变化如何快来选择。对于给定的信道变化速率，d的最优值可通过模拟产生。

在图1至图3中说明了本发明的一种实施方案。图1表示从天线10接收信号的一种无线接收机11。用另一种方法，无线接收机可以接到电话线上。而且，无线接收机可以位于蜂窝无线电话用户单元或蜂窝无线网络基站中。无线接收机滤波、放大所接收的信号，将它变换到一种适当的频率和一种在采样和数字变换单元12中进行数字化处理的形式。表示瞬时无线信号的复数值的数字样值存贮在采样缓冲存贮器13中，从而，在控制单元16的控制下，可以有选择地恢复采样值。一组状态存贮器15对于每一种状态包括一个路径度量存贮单元，一个B-矩阵存贮单元，一个U-矢量存贮单元以及一个路径经历存贮器。每一种状态的路径经历存贮器包括先前假设的各符号的符号串，如果有关的路径度量在某个点被判决为最大，那么这种符号串将成为该装置的输出。

控制单元16可依次选择各状态存贮器的内容，这些内容与从缓冲器13中恢复的选择信号样值一起应用于度量计算器14之中。控制单元16也将所选的状态号通知给度量计算器，这些状态号对应于还没有归入到其状态的路径经历存贮器中的到目前为止还未经判定的序列符号组合的假定。例如，如果只允许此装置中有一个突出的未经判定的符号假设(即此装置是仅处理一个符号周期延迟的回波的结构)，而且此符号是一种二元比特，那么就只有两种状态存贮器，并且控制单元仅就究竟是“1”状态还是“0”状态为当前所选中的状态通知给度量计算器。如果此符号是四元的，就将存在四种状态，并且控制单元16就符号0，1，2，或3中的哪个被选中通知给度量计算器14。如果允许有两种突出的未经判定的四元符号，相当于所构成的装置可处理多达2个符号周期延迟的回波，那么控制单元16就将16种状态00，01，02，03，10，11，12，13，20，21，22，23，30，31，32或33的哪一个是当前所选中的，通知给度量计算器14。度量计算器14实际上需要发送机对于这些符号所传送的复值。至于是不是控制单元16把此复值直接提供给度量计算器，或者是不是度量计算器采用一种发送调制方法的模型把符号转换成复值，这并不重要。例如，如果发送调制方法是QPSK，其中符号由一种固定长度和相角45°，135°，-45°或-135°的复矢量来表示，那么相应于四元符号0，1，2和3的复值分别为： $(1+j)/\sqrt{2},(-1+j)/\sqrt{2},(1-j)/\sqrt{2}\mathrm{and}(-1-j)/\sqrt{2},$ 这些是在上面的算法中使用的S-值。

矩阵和矢量运算单元14为一个给定的新符号假定以及依次选中的每个以前的状态计算一个新的度量。最大的新值被选来作为该状态新的度量值，新的符号假设与一个新的未判定的符号有关。选择最大的新度量值可对前面最早的未经判定的符号假设进行判定，然后把这个经判定的符号移进有关的路径经历存贮器中。因此，此装置的每一次迭代产生一个新的未经判定的符号，同时对一个旧的假设进行判定，以使未经判定符号的数量保持不变，并且使状态数保持不变。

除了为每一个新状态计算一个新的度量值之外，矩阵和矢量运算单元14为每一种新状态计算一个新的B-矩阵和U-矢量。新的B和U元素采用相应实体的元素进行计算，该相应实体来自给出曾被选作新状态的最大度量的旧状态。

在图2中示出了在矩阵和矢量运算单元14之内的信号流。级联器20形成一个矢量Zn，该Zn出自与控制单元所选择的状态的当前未判定符号(Sn，S(n-1)…)有关的复值，加上一个新的未经判定的符号S(n+1)。该矢量Zn就是(S(n+1)，Sn，S(n-1)…)。

在乘法器21中，用控制单元所选择的B-矩阵乘以Zn的复共轭产生一个新的矢量Vn。在乘法器22中，再用Zn矢量乘以矢量Vn得到用于度量计算器24中的标量信号“b”。在乘法器23中用控制单元所选择的U-矢量也乘以矢量Vn得到另一标量“a”，a也用于度量计算器24。在度量计算器中使用的其它值也是标量，即当前的、来自缓冲存贮器13的控制单元所恢复的信号样值r(n+1)以及控制单元所选择的路径度量值M。在控制单元从状态存贮器的每一个状态中选择M、B及U实体的情况下，度量计算器24把这些值结合在一起产生新的度量。该结果暂存于暂存器25中，以便能在比较器26中对它们进行比较，从而找出最大值。给出最大值的状态及该最大值由比较器26确定，该状态称为最佳前趋状态。最佳前趋状态对与另一状态有关的最早的未判定的符号假设进行判定，该状态与新的符号假设s(n+1)有关，它称为后继状态。这个经过判定的符号附加在最佳前趋的路径经历的其它符号上，成为后继的路径经历。

另外，最佳前趋的B和U实体经更新变成后继状态的B和U实体。该更新由图2的方框(27～31)来完成。方框27进行矢量Vn与它自己的共轭转置的外乘法，以形成一种平方矩阵。采用乘法器22计算的b值在换算器28中由1/(1+b)对它进行换算，然后从前趋状态的B矩阵中减去它，以得到后继状态的B-矩阵。

后继状态的U-矢量通过乘法器30和加法器31计算得出。乘法器30中所选接收信号样值r(n+1)的复共轭乘以来自级联器20的Zn矢量，然后将结果加到前趋状态的U-矢量上，以在加法器31中形成后继状态的U-矢量。

当控制单元对所有新的符号假定完成了以上处理时，一组新的状态存贮器内容(后继状态)成为开始一个对信号样值r(n+2)进行译码的新处理周期的状态存贮器内容。

上述处理呈现不断减小的B-矩阵以及不断增大的U-矢量。如果信道的非理想性能(例如，回波或时间扩散)是不变的，那么这种情况是合适的。然而，如果信道是变化的，那么路径经历由指数下降加权就更合适些，并且这可以只通过在使用B-矩阵和U-矢量之前对它们进行修改而实现，正如图3所说明的一样。图3表示在用于图2之前，分别对控制单元所选择的B-矩阵和U-矢量进行修改的两种新的换算单元32和33。B矩阵由因子d得以增大，而U-矢量由相同因子得以减小。这防止了在没有指数遗忘的情况下发生的B-矩阵的不断减小特性以及U-矩阵的不断增大特性。因此，本发明允许信道变化以及对译码信号进行判定，更多的是基于最近所处理的信号样值而不是基于处理过很久的信号样值。此外还要了解“最近所处理的”并不一定与“最近所接收的”相同，因为缓冲存贮器的使用允许对接收样值以逆时间的顺序进行处理，甚至是从一个中心起始点起，一半以逆时间的顺序而一半以非逆时间的顺序进行处理。

另外，相应于与具有指数遗忘的序列最小二乘方法相比较的序列最小二乘法卡尔曼公式，为适合于变化的信道情况的方法其它装置也可以得以应用。这些方法只是在如何阻止B-矩阵连续地减小方面不同。在卡尔曼方法中，将一个常数Q-矩阵加到B-矩阵上作为使用之前的预修正。所有这些最小二乘公式可以通过本发明来实现，并且可以根据期望信道如何变化来加以选择。性能模拟可用于确定采用哪种方法，以及确定对于一种特殊类型的信道的最佳d值或Q-矩阵值。

在图1～3的方框中说明的运算单元应该优选地简化到最大程度，简化时要注意数值是否为纯实数而不是复数，并且如果该数值为实数，它并不产生虚数部分。而且，二元调制的符号值只能是实数和正或负1，从而提供了乘法器21，22和30的最大程度简化的条件。甚至当使用前面所提及的QPSK的四元符号时，可以去掉在实数和虚数部分之间的公共因子

，只剩下+1和-1值，这又提供了乘法器21，22和30的大幅度简化的条件。本发明的结构可以应用到通过对一种无线信号的幅度值或相位值进行调制，或者对两者都进行调制，从而对任何数字数据的表达式进行译码。也应当理解，可以把本发明应用于对在电话线上接收的数字数据信号的译码。

应当看出，本领域的技术人员在此发明详细的实施中可以设计许多变化形式，包括可编程信号处理器的使用或者完成必要计算的可存贮程序的运算装置的使用。所有这些变化形式都认为在如下述的权利要求所表明的本发明的范围之内。

Claims (19)

1.一种解调装置，用于对用数字信息符号进行调制的信号进行解调，以便提取所述的信息符号，包括：

接收装置，用于在通信信道上接收信号；

采样和数字变换装置，用于产生表示所述的接收信号的数字样值序列；

存贮装置，含有许多状态存贮器，每一状态存贮器与假定的符号串有关，并且每一个都包括：

路径度量存贮器，

B-矩阵存贮器，

U-矢量存贮器，以及

路径经历存贮器；

控制装置，用于从所述的存贮装置中有选择地恢复数值，并控制其上的定时操作；

度量计算装置，用于利用下一个将要解调的信息符号的假设计算备选度量，这个假设由所说的控制装置、数字样值之一、路径度量值、B-矩阵和U-矢量以及与备选度量有关的状态号来作出，该状态号则由该控制装置从所述的存贮装置中选择；

最佳前趋计算装置，用于确定最佳的备选度量，该度量被选来与后继B-矩阵、U-矢量以及路径经历一起写回到所述的存贮装置；以及

更新装置，用于利用与所述的最佳前趋及数字样值之一有关的对应值计算所述的后继B-矩阵、U-矢量和路径经历。

2.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的接收装置是一种安装有无线电天线的无线接收装置。

3.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的接收装置接到电话线上。

4.根据权利要求2的解调装置，其特征在于，其中所述的接收装置用在一种蜂窝无线电话用户单元中。

5.根据权利要求2的解调装置，其特征在于，其中所述的接收装置用在一种蜂窝无线网络基站中。

6.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的B-矩阵在用于所述的度量计算装置及所述的更新设备中之前予以修正。

7.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的U-矢量在用于所述的度量计算设备所述的更新设备中之前予以修正。

8.根据权利要求6的解调装置，其特征在于，其中所述的B-矩阵由一个预定的因子对该B-矩阵按比例扩大而得以修正。

9.根据权利要求7的解调装置，其特征在于，其中所述的U-矢量由一个预定的因子对该U-矢量按比例缩小而得以修正。

10.根据权利要求6的解调装置，其特征在于，其中所述的B-矩阵通过把一个常数矩阵加到该B-矩阵上而得以修正。

11.根据权利要求10的解调装置，其特征在于，其中所述的常数矩阵只含非零对角线元素。

12.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的信号由二元信息比特来调制。

13.根据权利要求12的解调装置，其特征在于，其中所述的调制方法是反相键控。

14.根据权利要求12的解调装置，其特征在于，其中所述的调制使所述信号的相位发生改变。

15.根据权利要求1的解调装置，其特征在于，其中所述的信号用四元符号来调制。

16.根据权利要求15的解调装置，其特征在于，其中所述的调制方法是四相相移键控。

17.根据权利要求12的解调装置，其特征在于，其中所述的调制方法是偏移四相相移键控。

18.一种盲均衡装置，用于对通过一种具有未知回波或时间扩散的通信信道所接收的信息符号承载信号进行解调，包括：

一个序列最大似然处理器，它含有若干状态存贮器，每个状态存贮器装有：

一个路径经历存贮器，

一个路径度量存贮器，以及

一个对于多个自适应值的第一存贮器；

路径度量计算装置，利用旧的路径度量值、所述的自适应值以及所述的接收信号的最新采样值来计算新的路径度量值；

修改装置，用于修改所述的自适应值，使得每一个所述的新度量值基本上在数值上等于所述的一个旧度量值加上一个基于所述的最新接收信号样值的增量，该最新接收信号样值含有所述的旧度量值，该旧度量值利用包含在所述的最新接收信号样值中的信息计算得出。

19.根据权利要求18的均衡装置，其特征在于，其中所述的序列最大似然方法是一种维特比处理器。

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