CN1209232A - 利用分集信号矩阵处理降低码元间干扰的方法和设备 - Google Patents

Abstract

描述了一种用于无线通信系统中的分集接收机。利用矩阵处理技术可以减小所希望信号中的码元间干扰。与利用均衡器的常规技术不同,所希望信号的信道抽头的估算被用于明显地抵消码元间干扰。

Description

利用分集信号矩阵处理降低码元间干扰的方法和设备

一般来说，本发明涉及存在多径时间弥散的条件下利用多个天线接收的数字通信无线信号的解调。

数字无线通信系统正在世界范围得到发展，提供了方便、高成本效率比的通信服务。这种系统的挑战之一是减轻多径传播的影响，多径传播是当发射的信号沿若干个路径传播到所关心的接收机上的结果。当路径的长度比较小时，多径信号表现为几乎是同时到达的。当这些信号彼此相加时，它们既起到建设性作用也起到破坏性作用，使得衰落上升，这种衰落典型地具有瑞利分布。但当路径的长度比较长时，传输媒介被认为是时间上的弥散，相加后的表现被视为发射信号的回波，使得码元间干扰(ISI)上升。

利用多个接收天线和对每个天线接收的信号使用诸如选择性组合、等增益组合、或混合比率组合之类的某种形式的分集组合可以减轻衰落。分集组合利用了在不同天线上的衰落是不同的这样的事实的优点，使得当一个天线具有衰落信号时，其它天线的衰落机会是不一样的。

传统上，来自多径的时间弥散的ISI是利用诸如线性均衡、判断反馈均衡、或最大似然率序列估算(MLSE)之类的某种形式的均衡来减轻的。但是，这些方案的复杂性随着需要解决的回波的数量而增加。对于MLSE来说复杂性是呈指数增加的。

处理ISI的另外的方法是利用多个接收天线和分集组合。这种方法在刊登在IEEE Trans.Veh.Technol.，Vol.40，pp.237-249，Feb，1991上的作者为F.Adachi的文章“BER performance ofQDPSK with postdetection diversity reception in mobile radiochannels”中进行了分析。分析表明，只要延迟的扩展，即，第一和最后有效信号到达之间的延迟相对于码元周期是小的(例如，小于符号周期的3/10)，则在技术上是没有问题的。这样，当延迟扩展是小的时，通过利用分集组合可以避免均衡。然而，当延迟扩展明显时，分集组合不能有效地减轻ISI，因此，当延迟扩展明显时，人们希望改善减轻ISI的分集组合的利用效率。

通过利用减轻所希望的信号的ISI的矩阵处理技术的本发明解决了常规技术和系统中的分集组合的这些和其它缺点和限制。将所希望的信号的信道抽头估算明确地用于抵消ISI而不是均衡ISI。本发明还用于减轻未由均衡器覆盖的残余ISI。例如，如果发现ISI在接收机的均衡器范围之外，本发明的技术可以被用于减轻这种ISI。

当结合各附图阅读了下面的详细描述后，本发明的上述和其它目的、特点和优点将是显而易见的，其中：

图1是一个示例性数字无线通信系统的方框图；

图2是分集组合的一个例子；

图3是说明本发明的一个示例性实施例的方框图；和

图4是说明本发明的另一个示例性实施例的方框图。

图1所示的是数字无线通信系统的方框图。表示为S(n)的数字信息码元被传送到发送机102，该发送机变换码元流为利用天线104进行发送的无线波形。发送的信号被多个接收天线106接收。每个天线信号由无线单元108进行处理，该无线单元适当地滤波、放大、混频、和取样该信号，给出一个接收样值的序列。这些接收的样值在基带处理器110中进行处理，产生被检测的数字码元值的序列。

利用诸如最大比率组合之类的传统分集组合，基带处理器110将按以下方式工作。设r_a(n)和r_b(n)分别表示在天线a和b上接收的样值码流。这些样值码流可以用公式表示为：

r_x(n)＝C_x(0)S(n)+Z_x(n)    (1)

其中X表示天线，C_x(0)是与所希望的信号和天线X相关的信道抽头，和Z_x(n)表示损伤(噪声加其它信号干扰)。典型地，接收信号的同相(I)和正交(Q)分量被按照单一、复数样值进行处理的，使得所接收的各样值、各信道抽头、各损伤样值、和可能的信息码元值都是复数。

基带处理器将利用各接收样值的加权和形成检测统计值。这将是通过估算表示为Z_x在每个天线上的各信道抽头和损伤功率进行的。加权因子W_a和W_b将按照下式计算： $w_x=\frac{c_x\left(0\right)}{Z_r}---\left(2\right)$

然后，检测统计值Y(n)将按照下式计算：

Y(n)＝W_a*r_a(n)+W_b*r_b(n)    (3)

其中上标“*”表示复数共扼。然后检测器将被用于确定每个检测统计值的哪个码元是最接近的。

图2是表示说明这种传统方法的方框图。每个接收样值被一个对应的单抽头信道估算器202利用来估算与所希望的信号相关的单信道抽头。每个天线的一个信道抽头被提供到加权处理器204。这里所使用的术语“处理器”涉及处理数据的任何的装置或软件程序。因此，这里所描述的所有或任何处理器可以利用一个或多个物理装置，例如IC组件来实现。损伤估算器206被用于估算在不同天线上的损伤的功率电平。虽然没有表示出，但是损伤功率估算器206可以用来接收各信号样值、估算每个天线的信道抽头，并利用已知或检测信息码元通过平均各损伤样值估算损伤功率。加权处理器204按照公式(2)确定组合加权。然后，每个半复教乘法器(HCM)208形成该加权因子与接收信号样值的共扼积的实数部分，这些积在加法器210中被求和，给出检测统计值，该值被提供到检测器212以确定发送的信息码元。

矩阵处理技术可以被用于改善分集组合器的性能。例如，J.H.Winters在IEEE J.Sel.Areas Commun.，Vol.2，pp528-539，July1984上发表的题目为“Optimum combining in digital mobile radiowith co-channel interference”的文章和J.H.Winters的在IEEETrans.Veh.Technol.，Vol.42，pp377-384，Nov.1993上发表的题目为“Signal acquisition and tracking with adaptive arrays inthe digital mobile radio system IS-54 with flat fading”的文章中所描述技术。这些技术一般被用于去除来自其它通信信号的干扰。在图2中，损伤估算器将被一个数据相关估算器所代替，该相关估算器将估算由下式给出的数据相关矩阵R_rr； $R_{\mathrm{rr}}=E\left\{\left[\begin{array}{c}{r}_a\left(n\right)\\ r_b\left(n\right)\end{array}\right]\right[r_a^{*}\left(n\right)r_b^{*}\left(n\right)\left]\right\}---\left(4\right)$

其中E{}表示期望值或平均值。然后利用下式计算加权值： $\left[\begin{array}{c}{w}_a\\ w_b\end{array}\right]=R_{\mathrm{rr}}^{-1}\left[\begin{array}{c}{c}_a\\ c_b\end{array}\right]---\left(5\right)$

在1993年Winters的文章中，作为各信道抽头值，估算数据相关矩阵和随时间进行跟踪。在1984年Winters的文章中，给出了利用LMS自适应方法寻找加权值的实现方案。但是，应当指出的是，在理论上各加权值可以按类似于公式(5)的方法计算，除了数据相关矩阵由损伤相关矩阵代替外，使得： $\left[\begin{array}{c}{w}_a\\ w_b\end{array}\right]=R_{\mathrm{zz}}^{-1}\left[\begin{array}{c}{c}_a\\ c_b\end{array}\right]---\left(6\right)$

在实际中，在Bottomley的美国专利申请No.08/284775中描述的技术可能估算损伤相关矩阵，该美国专利申请援引在这里以资参考。这个估算可以通过平均各个损伤值的积来执行，其中各损伤值是通过取接收的信号和除此以外的信号之间的差形成的。

按照本发明的示例性实施例，基于由公式(6)得出的理论的解调器被用于处理替代的所希望的信号[S]。假设所希望的信号的回波是损伤的主要来源，信道抽头估算可以被用于简化处理。具体地，替代估算来自各个损伤样值的损伤相关矩阵，利用各个回波信道抽头值的积构成损伤相关矩阵。

这种方法首先通过例子予以说明。假设接收的信号构成希望信号的两个影像(image)，第一线ray(与S(n)相关)和第二线ray(与S(n-1)相关)，使得：

r_x(n)＝C_x(0)S(n)+C_x(1)S(n-1)    (7)

在这个例子中损伤对应于第二线的影像。利用第二线的信道抽头的估算，损伤相关矩阵可以按下式构成： $R_{\mathrm{zz}}=\left[\begin{array}{cc}{\left|c_a\left(1\right)\right|}^2& c_a\left(1\right)c_b^{*}\left(1\right)\\ c_b\left(1\right)c_a^{*}\left(I\right)& {\left|c_b\left(1\right)\right|}^2\end{array}\right]---\left(8\right)$

对于这个具体的例子，损伤相关矩阵是奇异分布的，使得直接应用公式(6)是不可能的。从而，可以利用该矩阵的邻接矩阵，使得各加权值变为： $\left[\begin{array}{c}{w}_a\\ w_b\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{\left|c_b\left(1\right)\right|}^2& -c_a\left(1\right)c_b^{*}\left(1\right)\\ -c_b\left(1\right)c_a^{*}\left(1\right)& {\left|c_a\left(1\right)\right|}^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{c}_a\left(0\right)\\ c_b\left(0\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\left|c_b\left(1\right)\right|}^2{c}_a\left(0\right)-c_a\left(1\right)c_b^{*}\left(1\right)c_b\left(0\right)\\ {\left|c_a\left(1\right)\right|}^2{c}_b\left(0\right)-c_b\left(1\right)c_a^{*}\left(1\right)c_a\left(0\right)\end{array}\right]--\left(9\right)$

然后，加权因子W_a和W_b将被用于按公式(3)组合接收信号的样值。

为了表示从第二线去掉[s]的这种处理，这个例子被进行分析。将公式(9)和公式(7)代入公式(3)，得到： $y\left(n\right)={({\left|c_b\left(1\right)\right|}^2{c}_a\left(0\right)-c_a\left(1\right)c_b^{*}\left(1\right)c_b\left(0\right))}^{*}{r}_a\left(n\right)+{({\left|c_a\left(1\right)\right|}^2{c}_b\left(0\right)-c_b\left(1\right)c_a^{*}\left(1\right)c_a\left(0\right))}^{*}{r}_b\left(n\right)$ $={|c_a\left(0\right)c_b\left(1\right)-c_b\left(0\right)c_a\left(1\right)|}^{2}s\left(n\right)---\left(10\right)$

从公式(10)可以看出不存在S(n-1)项。因此，当构成检测统计值时第二影像回波已经被抵消。

一般来说，有可能多于两线。在那样的情况下，一线将对应于所希望的信号而其余的线将对应于[S]。损伤相关矩阵将是其它各线信道抽头矢量的外积的和，其中每个矢量对应于一个具体的路径延迟。例如，具有两个天线和每个有三个信道抽头的情况下，则： $R_{\mathrm{zz}}=\left[\begin{array}{cc}{\left|c_a\left(1\right)\right|}^2& c_a\left(1\right)c_b^{*}\left(1\right)\\ c_b\left(1\right)c_a^{*}\left(1\right)& {\left|c_b\left(1\right)\right|}^2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}{\left|c_a\left(2\right)\right|}^2& c_a\left(2\right)c_b^{*}\left(2\right)\\ c_b\left(2\right)c_a^{*}\left(2\right)& {\left|c_b\left(2\right)\right|}^2\end{array}\right]--\left(11\right)$

这种情况一般是非奇异分布的，因此可以对其取反。

本发明的示例性实施例的方框图表示在图3。每个天线的接收样值流提供给多抽头信道估算器302，该估算器利用多个信道抽头模拟信道。来自每个天线的一个信道抽头估算提供给加权处理器204。其余的信道抽头估算提供给损伤相关处理器306，该处理器利用信道抽头估算计算损伤相关矩阵。然后，与图2一样，加权处理器204、HCM208、加法器210、和检测器212被用于形成一个检测的信息码元流。

在本发明的第二示例性实施例中，基带处理器使用了一个均衡器。但由该均衡器使用的信道抽头估算的数量小于资用信道抽头估算的数量。不由该均衡器使用的信道抽头被用于形成损伤相关矩阵。

这个第二实施例首先以一个例子的方式予以说明。假设接收的信号包括希望的信号的三个影像，第一线(与S(n)相关)、第二线(与S(n-1)相关)，和第三线(与S(n2相关)，使得：

    r_x(n)＝c_x(0)s(n)+c_x(1)s(n-1)+c_x(2)s(n-2)    (12)

例如，基带处理器使用基于描述在上面援引的Bottomley的专利申请的程序的MLSE，除了在该基带处理器仅基于前两线的情况外。因此，基带处理器形成和累加以下形式的各个分支矩阵： $M_h\left(h\right)=E_h^H\left(n\right)R_{\mathrm{zz}}^{-1}{E}_h\left(n\right)---\left(13\right)$

其中： $E_h\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}{e}_{a,h}\left(n\right)\\ e_{b,h}\left(n\right)\end{array}\right]---\left(14\right)$

    e_x，h(n)＝r_x(n)-c_x(0)s_h(n)-c_x(1)s_h(n-1)     (15)

则所检测的码元系列是最小化累加的分支矩阵。损伤将对应于第三线的影像。利用第三线的信道抽头的一个估算，损伤相关矩阵可以形成如下形式； $R_{\mathrm{zz}}=\left[\begin{array}{cc}{\left|c_a\left(2\right)\right|}^2& c_a\left(2\right)c_b^{*}\left(2\right)\\ c_b\left(2\right)c_a^{*}\left(2\right)& {\left|c_b\left(2\right)\right|}^2\end{array}\right]--\left(16\right)$

对于这个特定的例子，该损伤相关矩阵是奇异分布的，使得不可能直接应用公式(3)。但该矩阵的邻接矩阵可以被使用，使得，该矩阵的反被近似为： $R_{\mathrm{zz}}^{-1}=\left[\begin{array}{cc}{\left|c_b\left(2\right)\right|}^2& -c_a\left(2\right)c_b^{*}\left(2\right)\\ -c_b\left(2\right)c_a^{*}\left(2\right)& {\left|c_a\left(2\right)\right|}^2\end{array}\right]--\left(17\right)$

这个矩阵与公式(13)一样将被用于形成各个分支矩阵。

为了表示从第三线去掉[S]的这个处理，考虑到对应于正确的假设的分支矩阵，使得该假设的注脚可以被省略。然后，将公式(17)和公式(12)代入公式(13)，对于正确的假设产生的分支矩阵是零，该值是可能的分支矩阵的最小值，因为分支矩阵是一个二次项。分支矩阵不包括来自第三线的这样一个事实意味着第三线已经被抵消。一般，损伤相关矩阵可以利用如果2未被均衡的信道抽头估算予以形成。

描述第二实施例的示例性组成的方框图表示在图4。图中相同单元对应于表示在图3的那些单元。对于接收样值流的每个天线来说，利用多抽头信道估算器形成对于所希望的信号的多个信道抽头估算。这些估算的子集被发送到作为信道抽头估算器的分支矩阵处理器402。包含有[S]的信道抽头估算的信道抽头估算的其余估算被发送到损伤相关处理器306，形成对于分支矩阵处理器402的损伤相关矩阵。分支矩阵处理器402利用接收的信号样值、由多抽头信道估算器302提供的各信道抽头估算的子集、和由损伤相关处理器306提供的损伤相关矩阵形成各个分支矩阵。各个分支矩阵在序列累加处理器404中被累加，确定检测的信息码元系列。对于系列估算的一般算法是维特比算法。

本发明的两个实施例可以适合于提供[S]和干扰两者的去除。这是通过修改损伤相关处理器306为包含涉及诸如同信道干扰和/或热噪声之类的其它损伤得以实现的。这可以按照如下方式进行操作。与其它损伤相联系的相关矩阵可以通过平均其它损伤样值的积进行估算，其中其它损伤样值是通过利用所有信道抽头估算从接收信号中和减去所有希望的信号获得的。然后，这个其它损伤相关矩阵被相加到由[S]信道抽头估算形成的相关矩阵上。因此，该矩阵的一部分是由平均残余值，即，去掉所希望的信号后的剩余部分构成的，而该矩阵的其它部分是通过[S]信道抽头估算形成的。

另外，如Bottomley的专利申请所述，损伤相关矩阵仅是可以被用于表示损伤相关的若干形式之一。其它形式包括该损伤相关矩阵的反或其各个单元的子集，以及该矩阵的方根。

虽然没有表示出，但对于本专业的技术人员知道，当存在多于两个天线时，本发明将被如何应用。另外，本发明还可以被应用到其它类型的接收信道，不仅限于与不同天线相联的那些接收信道。

上述的示例性实施例试图在本发明所有方面进行说明，而不是对本发明的限制。因此，本发明在具体的实现上能够由本专业的技术人员作出许多变化。但是，这些变化和修改被认为是按照后附的权利要求书所限定的本发明的范围和精神之内。

Claims (11)

1.在用于传送数字信息码元的数字无线通信系统中，一种接收机包括：

用于在多个天线上接收无线信号，产生多个天线信号的装置；

用于对所述各个通信信号进行处理，产生多个接收样值流的装置；

用于估算对应于每个所述接收的样值流的多个信道抽头的装置；

用于划分所述多个信道抽头为第一组信道抽头和第二组信道抽头的装置；

用于利用所述第二组信道抽头形成损伤相关的装置；和

用于利用所述接收的样值流、所述第一组信道抽头、和所述损伤相关检测所述信息码元的装置。

2.按照权利要求1的接收机，其中所述用于检测的装置还包括；

用于利用第一组信道抽头就所述损伤相关形成加权的装置；

用于利用所述接收的各个样值形成所述加权的积的装置；

用于相加所述各个积形成和的装置；

用于利用所述和检测所述信息码元的装置。

3.按照权利要求1的接收机，其中所述用于检测的装置还包括；

用于形成假设的信息码元的装置；

用于利用所述第一组信道抽头、所述假设的信息码元、和所述损伤相关形成各个分支矩阵的装置；

用于按一种系列估算算法累加各个分支矩阵形成累加的各个矩阵的装置；和

用于利用所述累加的各个矩阵检测所述信息码元的装置。

4.按照权利要求1的接收机，其中所述用于形成损伤相关的装置还包括：

用于形成损伤样值的装置；

用于利用所述各损伤样值形成第一损伤相关的装置；

用于利用所述各第二组信道抽头形成第二损伤相关的装置；和

用于将所述第一损伤相关与所述第二损伤相关进行相加，形成损伤相关的装置。

5.一种接收码元的方法，包括以下步骤；

接收在多个天线上的无线信号，产生多个天线信号；

处理各个通信信号，产生多个接收的样值流；

估算多个对应于每个所述接收的样值流的信道抽头；

划分所述多个信道抽头为第一组信道抽头和第二组信道抽头；

利用所述第二组信道抽头形成损伤相关；

利用所述接收的样值流、所述第一组信道抽头和所述损伤相关检测所述码元。

6.权利要求5的方法，其中所述检测的步骤还包括以下步骤；

利用所述第一组信道抽头和所述损伤相关形成加权；

利用所述接收的各个样值形成所述加权的积；

相加所述各个积，形成和；和

利用所述和检测所述码元。

7.权利要求5的方法，其中所述检测的步骤还包括以下步骤；

形成假设的信息码元；

利用所述第一组信道抽头、所述假设的信息码元和所述损伤相关形成所述分支矩阵；

按一种系列估算算法累加各个分支矩阵，形成累加的各矩阵；和

利用所述累加的各矩阵检测所述码元。

8.权利要求5的方法，其中所述形成损伤相关的步骤还包括以下步骤；

形成各损伤样值；

利用所述损伤样值形成第一损伤相关，

利用所述第二组信道抽头线春所述第二损伤相关；和

将所述第一损伤相关和所述第二损伤相关相加，形成各个损伤相关。

9.一种接收机，包括：

至少两个天线，每个天线提供一个与无线信号相联系的接收的样值流；

一个多抽头信道估算器，用于接收所述样值流和提供与每个天线的接收样值流相联系的信道抽头估算到加权处理器和用于提供多个信道抽头估算到损伤相关处理器；

其中所述损伤相关处理器利用所述各个信道抽头估算，计算一个损伤相关矩阵，该矩阵被提供给所述加权处理器；和

其中所述加权处理器利用来自每个天线的所述信道抽头估算和所述损伤相关矩阵，提供各个加权给一个检测器，该检测器检测与每个接收的样值流相联系的码元。

10.一种接收机，包括：

至少两个天线，每个天线提供一个与无线信号相联系的接收的样值流；

一个多抽头信道估算器，该估算器从所述至少两个天线的每个接收所述样值流和确定多个信道抽头估算；

一个损伤相关处理器，用于利用至少某些所述信道抽头估算确定一个损伤相关矩阵；

一个分支矩阵处理器，用于从所述多抽头信道估算器接收至少某些所述信道抽头估算和从所述损伤相关处理器接收所述损伤相关矩阵，形成与由所述接收的样值流所代表的各个码元假设相联系的分支矩阵；和

一个系列估算处理器，用于接收所述分支矩阵和确定一个检测的信息码元系列。

11.权利要求10的接收机，其中所述系列估算处理器使用维特比算法。

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