CN1254061C - 在dmt系统中误差影响的最小化 - Google Patents

Abstract

本发明涉及在一个DMT系统中最小化误差影响的方法和设备，在该系统中，接收的DMT信号受码元间干扰、载波间干扰和加性噪声的影响。该方法包括以下步骤：计算码元间干扰平均功率；计算载波间干扰平均功率；计算加性噪声平均功率；通过将码元间干扰平均功率、载波间干扰平均功率和加性噪声平均功率相加来计算成本函数；引入一个避免平凡解的约束，在该平凡解中，TEQ矢量(q)等于零；通过优化TEQ矢量来将成本函数最小化。

Description

在DMT系统中误差影响的最小化

技术领域

本发明涉及在离散多频音调制传输系统中最小化误差影响(errorcontributions)的方法和装置，在该系统中，接收到的DMT信号受到误差影响的影响。

背景技术

xDSL系统，例如非对称数字用户线路ADSL和高速数字用户线路VDSL，使用普通的电话线路来高速地传输数据。当传输的信号通过线路时，这个信号将通过信道传递函数得以过滤。这将引起频率依赖的衰减和相移。这个信号将被及时抹去(smear out)。信道的长脉冲响应导致一个码元干扰下一个码元。

为ADSL和VDSL标准化的调制方案是DMT调制。该调制方案把可用的带宽分成多个具有较小带宽的子信道(音调)。这些子信道中的每个都被认为是独立的传输信道。这些信道中的每个都可通过正交幅度信号QAM加以调制。QAM星座图(constellation)尺寸的大小随着信道的不同而不同。

为了简化接收机中的解调过程，在数字过滤和D/A转换之前，在发射机中给每个DMT码元加上循环前缀。解调过程仅在信道脉冲响应的记忆短于或至多等于循环前缀的长度的情况下起作用。如果这个假设不成立，则前一DMT码元的尾部影响对于当前的DMT码元接收到的块并导致不希望的码元间干扰ISI。还会因为当前的DMT码元内的其它音调引起的扰动而出现载波间干扰ICI。

总而言之，不满足短脉冲响应标准的脉冲响应会导致不愿得到的ISI和ICI。因此，接收到的表示一个DMT码元的块不仅受到加性噪声的影响，还受到码元间干扰和载波间干扰的影响。

在美国专利US6.097.763中公开了提供频域训练算法的方法，以获取解决码元间干扰和噪声的最小平方误差均衡器。该美国专利中的算法在频域中迭代地工作，但它并未考虑DMT接收机的特性，即用于解调的FFT。在该美国专利中，传输条件的突然改变也将导致不便。

发明内容

本发明解决了涉及在离散多频音调制传输系统中最小化误差影响的问题。早期公知技术具有的问题是由于最小化所必需的复杂的算法而引起的。本发明解决的另外一个问题是由于传输条件的突然改变而难于修改已经存在的解决方案。

本发明通过计算利用影响调制系统中接收到的信号的误差影响表示的成本函数(costfunction)来解决这些问题。引入约束后，相对于时域均衡器的系数来最小化成本函数。

更详细地，将影响接收信号的码元间干扰平均功率、载波间干扰平均功率和加性噪声平均功率相加来计算成本函数。然后引入避免平凡解的约束，即此时表示时域均衡器的TEQ矢量等于零。随后通过优化TEQ矢量来最小化成本函数。

本发明的目的是介绍一种能够用于很容易地最小化调制系统中的误差影响的算法。

本发明具有的一个优势是避免了牵涉逆矩阵的复杂计算。

另一个优势是在例如噪声突变的情况下对已经存在的解决方案做可能的简单修改。

而本发明的另外一个优势是避免了平凡解(q＝0)。

附图说明

图1是说明DMT传输系统的结构示意图。

图2是沿DMT传输链中出现的信号的示意图，其中接收到的信号受到干扰。

图3是说明根据本发明的方法的最基本的步骤的流程图。

图4是说明了相应于优选成本函数的约束的选择的流程图。

具体实施方式

在图1中，显示了DMT传输系统的框图。DMT传输系统包括发射机TX、接收机RX及其之间的传输信道h(n)。接收机RX包括快速傅立叶逆变换IFFT、并串转换器P/S和循环前缀生成器CP。对将要发射的数据Xi(在频域中)应用快速傅立叶逆变换IFFT。快速傅立叶逆变换非常有效地实现调制。IFFT计算的输出被称为DMT-码元DMT(在时域中)。为了简化接收机中的解调过程，在循环前缀生成器CP中，在每个DMT-码元通过传输信道h(n)发射之前，每个DMT-码元被加上循环前缀。循环前缀包括每个DMT-码元的最后P个抽样。在两个连续的DMT-码元之间插入循环前缀，并因此作为这两个连续的DMT-码元之间的保护距离。在此实例中，信道h(n)包括数字TX-滤波器、数模转换器D/A、模拟TX-滤波器、铜绞线CH、模拟RX-滤波器、模数转换器A/D和数字RX-滤波器。滤波器和转换器未在此图中显示。需要注意本发明并不仅限于铜绞线，还可应用于其它介质，例如无线电信道。如图1所示，传输受到噪声N的干扰。接收机RX包括时域均衡器TEQ、循环前缀消除器NCP、串并转换器S/P和快速傅立叶变换FFT。当进入接收机时，时域均衡器TEQ接收通过信道传输的DMT-码元。均衡器(在多数情况中是FIR滤波器)用于缩短使用的通信信道的脉冲响应。在通过均衡器TEQ后，循环前缀在循环前缀消除器NCP中被消除。然后，信号从串行转换为并行，并随后在快速傅立叶变换FFT中被解调。从FFT的输出是输出信号Yi(在频域中)，该信号被送到频域均衡器(在此图中未示出)中，以便进行进一步处理。

来自三个源的干扰(即，码元间干扰ISI、载波间干扰ICI和噪声N)将使利用DMT的数据传输恶化。当传输的信号通过线路时，此信号利用信道传递函数得以过滤。这将导致频率依赖的衰减和相移。信号将被及时抹去。如果此信道有长的脉冲响应，这将导致一个码元干扰下一个码元，这被称为码元间干扰ISI。脉冲响应太长的另外一个效果是不再维持音调之间的正交性，并且音调将相互干扰，这称为载波间干扰ICI。对发射信号的另外一个误差影响是噪声N。

稍后解释的根据本发明的方法在频域中或在时域中最小化由这三个误差源引起的总体影响。首先，码元间干扰ISI和载波间干扰ICI将精确地显示在图2中。此后，计算在接收到的信号中使用的音调上累积的码元间干扰影响的功率。其它两个误差源(载波间干扰ICI影响和噪声N影响)的功率随后也被计算。最后，解释根据本发明的其中使用计算的功率影响的算法。

在图2中，显示了码元间干扰ISI和载波间干扰ICI的效果。图2a公开了将要在两个连续的DMT-码元上发射的数据。图2a中表示为[X_1-1，k]和[X_1，k]的两个图表分别显示了将要在DMT-码元(1-1)和(1)上发射的数据。两个DMT-码元都仅使用音调2，其中DMT-码元(1-1)传输(1-j)，而DMT码元(1)传输(1+j)。但是，两个图表都仅显示发送数据的大小并因此看起来是相等的。图2b显示了脉冲响应。脉冲响应的记忆比在这种情况下为四个抽样长的循环前缀长得多。图2c显示了发送的信号。抽样4到19和24到39分别建立DMT-码元(1-1)和(1)。DMT-码元(1-1)是图2a所示的数据X_1-1，k(在IFFT操作之前进行厄密共轭(hermitian)扩展以确保实值的时域信号)的IFFT。应用于数据X_1，k的IFFT提供DMT-码元(1)。给每个DMT-码元加上其循环前缀(方形阴影区域)作为前缀。DMT-码元(1-1)和其循环前缀表示为“o”，而标记了″+″的抽样属于DMT-码元1或其循环前缀。图2c显示了DMT-码元(1-1)和DMT-码元(1)的滤波输出。下面我们再次集中到由接收机处理以解调DMT-码元(1)的抽样24到39。来自DMT-码元(1-1)的码元间干扰ISI不在循环前缀内衰减。此ISI的一些部分影响抽样24到33。这些抽样由接收机进行处理并且给解调的DMT码元(1)引入误差。

在已经开始传输DMT码元(1)后，滤波后的DMT-码元(1)开始变成正弦(L_h-1)抽样，其中L_h表示信道脉冲响应的长度。由于脉冲响应远远长于循环前缀，所以高达抽样33的序列不是正弦。应用于抽样24到39的FFT在开头(抽样24到33)发现一个非正弦序列。抽样34到39是纯正弦序列。非正弦部分导致解调的DMT信号中的误差。图2d显示了利用非正弦序列生成的ICI和来自先前的DMT码元的ISI。解调的DMT-码元显示了对所有音调(对音调4到7的影响很小)而不仅是对音调2的影响。如果我们只看最后一个图表，我们应当认为数据是在所有音调上而不仅在音调2上发送。误差被区分为两部分：第一部分表示为码元间干扰ISI并且是由DMT-码元(1-1)的影响引起的。第二部分称为载波间干扰ICI。应用于一个特定音调的数据在接收机不仅影响此音调，而且泄漏到同一DMT-码元的其它音调。这是由于滤波的DMT-码元1的非正弦开头而引起的。即使DMT-码元(1-1)为零(无ISI)，ICI仍然出现，因为此误差是由滤波的DMT-码元(1)的非正弦开头导致的。

在根据本发明的算法中，ISI、ICI和加性噪声N导致的总误差的成本函数J被公式化。相对于时域均衡器TEQ的系数，最小化此成本函数。利用计算的TEQ滤波的信道的脉冲响应可能没有最短的脉冲响应，但总误差被最小化了。

现在可以计算接收到的信号中的误差影响ISI、ICI和N。然后，在根据本发明被最小化的成本函数J中使用计算的功率影响。

作为第一步骤，建立对于由码元间干扰ISI引入的误差的等式。误差定义为：

Y_ISI＝RX_ISIHq

其中

Y_ISI是包含使用的音调上的ISI影响的矢量。

R是使用的音调的快速傅立叶变换矩阵。

X_ISI是序列X_ISI[n]的卷积矩阵。序列X_ISI[n]是将被发射的序列，接收到的序列仅包括ISI。X_ISI[n]包括替代的DMT码元1和它的循环前缀，一个全零的块，所有其它的DMT码元都被发射。

H是信道h[n]的卷积矩阵。

q是包含TEQ系数的矢量。

现在，在使用的音调上累积的ISI影响的功率定义为：

$P_{\mathrm{ISI}}=E\left\{Y_{\mathrm{ISI}}^H{Y}_{\mathrm{ISI}}\right\}=q^T{H}^{T}E\left\{X_{\mathrm{ISI}}^T{R}^H{\mathrm{RX}}_{\mathrm{ISI}}\right\}\mathrm{Hq},$ 其中 $E\left\{X_{\mathrm{ISI}}^T{R}^H{\mathrm{RX}}_{\mathrm{ISI}}\right\}=E_{\mathrm{ISI}}$ 是取决于使用的音调、应用于使用的音调的平均功率和延迟参数Δ的期望矩阵。对于每个接收到的DMT码元，属于它的循环前缀的抽样被利用循环前缀消除器NCP消除掉。在接收机中，Δ现在为DMT码元0指定了为了解调DMT码元0而将由接收机进一步处理的那个块的开头。必须在接收机中处理以解调DMT码元1的块现在从抽样Δ加上1乘以一个不包括其循环前缀的DMT码元的长度开始。延迟参数Δ的使用将稍后结合图4做进一步解释。

下一步骤是为由于载波间干扰ICI引起的误差建立一个等式。由载波间干扰引起的音调k上的误差被定义为：

$Y_{\mathrm{ICI}}^k=r_k^T{X}_{\mathrm{ICI}}^k\mathrm{Hq}$

其中

Y_ICI ^k是在使用的音调k上的ICI影响。

r_k是音调k的快速傅立叶变换矢量。

X_ICI ^k是序列X_ICI ^k[n]的卷积矩阵。序列X_ICI ^k[n]是将被发射的序列，在DMT码元1的音调k上接收到的序列仅包括ICI。X_ICI ^k[n]仅传输DMT码元1，所有其它的DMT码元等于0。在DMT码元1中，除了音调k外的使用的音调都被调制。

H是信道h[n]的卷积矩阵。

q是包含TEQ系数的矢量。

现在，在音调k上的ICI影响的功率定义为：

$P_{\mathrm{ICI}}^k=E\left\{Y_{\mathrm{ICI}}^{k^{*}}{Y}_{\mathrm{ICI}}^k\right\}=q^T{H}^{T}E\left\{{X_{\mathrm{ICI}}^k}^T{r}_k^{*}{r}_k^T{X}_{\mathrm{ICI}}^k\right\}\mathrm{Hq}$

其中 $E\left\{X_{\mathrm{ICI}}^{\mathrm{kT}}{r}_k^{*}{r}_k^T{X}_{\mathrm{ICI}}^k\right\}=E_{\mathrm{ICI}}^k$ 是取决于使用的音调k、应用于使用的音调的平均功率和延迟参数Δ的期望矩阵。

在使用的音调上累积的ICI影响的功率为

$P_{\mathrm{ICI}}=\underset{k\∈k_u}{\mathrm{\Σ}}{P}_{\mathrm{ICI}}^k=q^T{H}^T\left(\underset{k\∈k_u}{\mathrm{\Σ}}{E}_{\mathrm{ICI}}^k\right)\mathrm{Hq}$

其中集合k_u包括使用的E_ICI音调的指数(index)。

下一个步骤是为加性噪声引起的误差建立等式。误差定义为：

Y_NOISE＝RWq

其中

Y_NOISE是包含在使用的音调上的噪声影响的矢量。

R是使用的音调的快速傅立叶变换矩阵。

W是噪声序列w[n]的卷积矩阵。序列w[n]包括DMT接收机接收到的噪声抽样。

q是包含TEQ系数的矢量。

在使用的音调上累积的噪声的功率为

$P_{\mathrm{NOISE}}=E\left\{Y_{\mathrm{NOISE}}^H{Y}_{\mathrm{NOISE}}\right\}=q^{T}E\left\{W^T{R}^H\mathrm{RW}\right]q,$

其中E{W^TR^HRW}＝E_NOISE是取决于使用的音调和噪声的自相关函数(ACF)的期望矩阵。

根据本发明，时域均衡器TEQ应最小化三种误差影响(即，码元间干扰ISI、载波间干扰ICI和加性噪声N)的功率。这是在第一步骤中通过建立成本函数J来完成的。成本函数定义为：

J＝P_ISI+P_ICI+P_NOISE＝q^T(H^T(E_ISI+E_ICI)H+E_NOISE)q

下一步骤是引入约束。在没有任何约束时，最小化成本函数J会产生平凡解q＝0。为了避免这种解，必需引入一些约束。下面，将介绍根据本发明实现这一点的四个不同的实施例。

在第一实施例中，通过固定总脉冲响应的一个抽头(tap)来实现此约束。在时域均衡器TEQ之后的总脉冲响应由卷积h_all[n]＝{h*q}[n]给出，它可以被写为h_all＝Hq，其中h_all包括总脉冲响应的抽样h_all[n]，n＝0，1，...，L_h+L_q-2。矩阵H是信道的卷积矩阵。将总脉冲响应的抽头v固定为单一(unity)，此约束可利用等式 $h_{\mathrm{all}}\left[v\right]=h_r^{T}q=1$ 来表示，其中h_v ^T是H的第v行。利用此线性约束，希望的时域均衡器TEQ的解变成为： $q_{\mathrm{OPT}}=\underset{q,q^T{h}_r^T\mathrm{hq}=1}{\arg \_\min }{q}^T(H^T(E_{\mathrm{ISI}}+E_{\mathrm{ICI}})H+E_{\mathrm{NOISE}})q$

最优化问题通过下列方程式的线性系统来解决

λ(H^T(E_ISI+E_ICI)H+E_NOISE)q_opt＝h

缩放因子λ必须选择为满足h_all[v]＝1。

上述解提出了避免了涉及逆矩阵的复杂计算的算法。三种不同的误差影响的功率可以彼此区分开来的事实也使得有可能在传输条件突然变化的情况下容易地修改现有的解决方案。

图3公开了第一实施例的最基本的步骤。根据本发明的方法包括下列步骤：

-计算加性噪声平均功率P_NOISE。该功率被定义为二次形式q^TE_NOISEq，其中期望矩阵E_NOISE取决于噪声的自相关函数和使用的音调。此步骤在图3中公开为块101。

-计算载波间干扰平均功率P_ICI。该功率被定义为二次形式q^TH^TE_ICIHq，其中期望矩阵E_ICI取决于使用的音调、应用于使用的音调的平均功率和延迟参数Δ。该步骤在图3中公开为块102。

-计算码元间干扰平均功率P_ISI。该功率被定义为二次形式q^TH^TE_ISIHq，其中期望矩阵E_ISI取决于使用的音调、应用于使用的音调的平均功率和延迟参数Δ。该步骤在图3中用块103公开。

-通过将码元间干扰平均功率P_ISI、载波间干扰平均功率P_ICI和加性噪声平均功率P_NOISE相加来计算成本函数J。该步骤在图3中公开为块104。

-引入一个约束，该约束通过固定总脉冲响应的一个抽头来实现。该步骤在图3中用块105公开。

-通过优化TEQ矢量q来最小化成本函数J。该步骤在图3中用块106公开。

在第二实施例中，次约束被应用于时域均衡器TEQ。矢量q的一个抽头v被设为单一，其中矢量q包括TEQ系数。通过最优化问题来荻取所需的TEQ：

$q_{\mathrm{OPT}}=\underset{q.{\left[q\right]}_v=1}{\arg \_\min }{q}^T(H^T(E_{\mathrm{ISI}}+E_{\mathrm{ICI}})H+E_{\mathrm{NOISE}})q$

这可由方程式的线性系统来解决：

λ(H^T(E_ISI+E_ICI)H+E_NOISE)q_opt＝e_v，其中在位置v上矢量e_v等于“一”，否则等于“零”。

必须选择缩放因子λ以满足约束

[q_opt]＝1

图4公开了显示在第一和第二实施例中使用的、用于查找对应于优选的最小化的成本函数的约束的方法的框图：

-根据块110计算P_NOISE。

-根据块111选择延迟参数Δ。当脉冲响应大小开始上升时，延迟参数的第一选择取决于抽样位置的估计。

-根据块112计算P_ICI。

-根据块113计算P_ISI。

-根据块114计算成本函数J。

-根据块115引入约束。

根据第一实施例，在总脉冲响应的可能抽头中选择此约束。根据第二实施例，在时域均衡器(TEQ)的可能抽头中选择此约束。

-根据块116来最小化成本函数。在选择不同的约束时，重复最后两个步骤，即块115和116，直到当使用选择的延迟值Δ时找到最优选的最小化的成本函数。

-根据块117，找到的优选的成本函数的值被存储起来并与其它存储的优选的成本函数的值(如果迄今为止有的话)相比较。然后，选择新的延迟值(Δ+1)，并重复根据块112到117的步骤，直到找到相应于此成本函数的最佳值的约束和延迟值。

在第三实施例中，此约束被应用于使用的音调，即在使用的音调上接收到的所希望影响的累积功率被固定为单一。在所有使用的音调上接收到的数据的所希望的功率等于P_des。受约束P_des＝1影响的成本函数的最小化产生了下列优化问题：

$q_{\mathrm{OPT}}=\underset{q,q^T{H}_r^T{E}_{\mathrm{des}}\mathrm{Hq}=1}{\arg \_\min }{q}^T(H^T(E_{\mathrm{ISI}}+E_{\mathrm{ICI}})H+E_{\mathrm{NOISE}})q$

为了解决这个问题，特征向量d_min相应于矩阵的最小的特征值，必须首先计算

$D={\sqrt{H^T{E}_{\mathrm{des}}H}}^{-1^T}(H^T(E_{\mathrm{ISI}}+E_{\mathrm{ICI}})H+E_{\mathrm{NOISE}}){\sqrt{H^T{E}_{\mathrm{des}}H}}^{-1}$

随后可利用 $H^T{E}_{\mathrm{des}}H={\sqrt{H^T{E}_{\mathrm{des}}H}}^T\sqrt{H^T{E}_{\mathrm{des}}H}$ 通过线性变换 $q_{\mathrm{opt}}={\sqrt{H^T{E}_{\mathrm{des}}H}}^{-1}\frac{d_{\min }}{d_{\min }^T{d}_{\min }}$ 得到所需的时域均衡器TEQ。矩阵E_des定义为 $E_{\mathrm{des}}=\underset{k\∈k_u}{\mathrm{\Σ}}E\left\{{X_{\mathrm{des}}^k}^T{R}^H{\mathrm{RX}}_{\mathrm{des}}^k\right\},$ 其中x_des ^k是序列x_des ^k[n]的卷积矩阵。序列x_des ^k[n]是将被发射的序列，它仅在接收机中向DMT码元1上的音调k贡献所需的功率。x_des ^k[n]仅发射DMT码元1，所有其它的DMT码元都等于零。在DMT码元1内仅调制音调k。

在第四实施例中，通过固定时域均衡器TEQ的能量来实现约束。

$q_{\mathrm{OPT}}=\underset{q,q^{T}q=1}{\arg \_\min }{q}^T(H^T(E_{\mathrm{ISI}}+E_{\mathrm{ICI}})H+E_{\mathrm{NOISE}})q$

此优化问题可利用相应于矩阵D＝q^T(H^T(E_ISI+E_ICI)H+E_NOISE)q的最小特征值λ_min的特征向量d_min来解决，其中该特征向量d_min根据 $q_{\mathrm{opt}}=\frac{d_{\min }}{d_{\min }^T{d}_{\min }}$ 来缩放。

响应于优选的最小化的成本函数，用于在第三和第四实施例中查找约束的方法类似于结合图4描述的方法。差别在于：选择的约束在整个方法期间是固定的，而在重复期间只重新选择延迟值。这意味着将删除在图4的在“最小化成本函数”和“引入约束”之间的循环。

当然在本发明的范围内可能有不同的变化。例如可以增加在接收机中的抽样频率，从而过采样时域均衡器，这将可能导致在TEQ后丢弃抽样，并从而获取更好的性能。

代替最小化在使用的音调上观察到的误差，也可以最小化在所有音调上观察到的误差。这种方法具有简化表示估计值E_ISI、E_ICI和E_NOISE的矩阵的优点。换句话说，本发明并不仅限于上面描述和说明的实施例。

Claims (10)

1.一种在离散多频音调制传输系统中最小化误差影响的方法，该离散多频音调制传输系统包括一个发射机(TX)和一个接收机(RX)，所述接收机包括利用TEQ矢量(q)表示的时域均衡器(TEQ)，其中接收到的DMT信号(y[n])受到码元间干扰ISI、载波间干扰ICI和加性噪声NOISE的影响，该方法包括以下步骤：

根据公式P_NOISE＝q^TE{W^TR^HRW}q计算接收到的DMT信号(y[n])的加性噪声平均功率P_NOISE；

根据公式P_ISI＝q^TH^TE{X_ISI ^TR^HRX_ISI}Hq计算接收到的DMT信号(y[n])的码元间干扰平均功率P_ISI；

根据公式 $P_{\mathrm{ICI}}=\underset{K\∈K_u}{\mathrm{\Σ}}{q}^T{H}^{T}E\left\{{X_{\mathrm{ICI}}^K}^T{r}_k^{*}{r}_k^T{X}_{\mathrm{ICI}}^K\right\}\mathrm{Hq}$ 计算接收到的DMT信号(y[n])的载波间干扰平均功率P_ICI，

该方法的特征在于以下步骤：

通过将码元间干扰平均功率P_ISI、载波间干扰平均功率P_ICI和加性噪声平均功率P_NOISE相加来计算成本函数J，其中成本函数J根据公式J＝q^T(H^T(E_ISI+E_ICI)H+E_NOISE)q来计算；

引入一个避免平凡解的约束，其中TEQ矢量q等于零；

通过优化所述TEQ矢量q来最小化所述成本函数J。

2.根据权利要求1的最小化误差影响的方法，其中通过固定总脉冲响应的一个抽头来实现所述约束。

3.根据权利要求1的最小化误差影响的方法，其中通过固定所述时域均衡器(TEQ)的一个抽头来实现所述约束。

4.根据权利要求1的最小化误差影响的方法，其中通过固定在使用的音调上的所希望的接收信号的功率来实现所述约束。

5.根据权利要求1的最小化误差影响的方法，其中通过固定所述时域均衡器(TEQ)的能量来实现所述约束。

6.根据权利要求2的最小化误差影响的方法，其中选择对应于信道脉冲响应的一个抽头的延迟值Δ，并且通过下列的进一步步骤来选择所述约束：

计算码元间干扰平均功率P_ISI；

计算载波间干扰平均功率P_ICI；

计算成本函数J；

通过固定总脉冲响应的一个抽头来引入一个约束；

利用引入的约束来最小化此成本函数；

重复上述的最后两个步骤，同时选择所有的可利用的约束；

选择一个在已选择的值Δ之后的新的延迟值Δ+1；

重复上述的七个步骤，直到找到用于所述成本函数的最佳值，由此选择对应于所述成本函数的最佳值的约束和延迟值Δ。

7.根据权利要求3的最小化误差影响的方法，其中选择对应于信道脉冲响应的一个抽头的延迟值Δ，并且通过下列的进一步步骤来选择该约束：

计算码元间干扰平均功率P_ISI；

计算载波间干扰平均功率P_ICI；

计算成本函数J；

通过固定TEQ的一个抽头来引入约束；

利用引入的约束来最小化成本函数；

重复上述的最后两个步骤，同时选择所有的可利用的约束；

选择一个在已选择的值Δ之后的新的延迟值Δ+1；

重复上述的七个步骤，直到找到用于所述成本函数的最佳值，由此选择对应于所述成本函数的最佳值的约束和延迟值Δ。

8.根据权利要求4的最小化误差影响的方法，其中通过下列的进一步步骤来选择对应于信道脉冲响应的一个抽头的延迟值Δ：

计算码元间干扰平均功率P_ISI；

计算载波间干扰平均功率P_ICI；

计算成本函数J；

通过固定在使用的音调上所希望的接收信号的功率来引入约束；

利用引入的约束来将成本函数最小化；

选择一个在已选择的值Δ之后的新的延迟值Δ+1；

重复上述的六个步骤，直到找到用于所述成本函数的最佳值，由此选择对应于所述成本函数的最佳值的延迟值Δ。

9.根据权利要求5的最小化误差影响的方法，其中通过下列的进一步步骤来选择对应于信道脉冲响应的一个抽头的延迟值Δ：

计算码元间干扰平均功率P_ISI；

计算载波间干扰平均功率P_ICI；

计算成本函数J；

通过固定所述时域均衡器(TEQ)的能量来引入约束；

利用引入的约束将所述成本函数最小化；

选择一个在已选择的值Δ之后的新的延迟值Δ+1；

重复上述的六个步骤，直到找到用于所述成本函数的最佳值，由此选择对应于所述成本函数的最佳值的延迟值Δ。

10.根据权利要求1-9之中任何一项权利要求的最小化误差影响的方法，该方法包括下列步骤：

增加接收机中的抽样频率，以使得所述时域均衡器(TEQ)将被过抽样；

抛弃TEQ输出信号(y[n])之中选择的抽样。

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