CN1257626A - 自同步均衡技术和系统 - Google Patents

Abstract

描述用于处理接收的无线电信号的方法和系统,其中数字传输的有限字母质量用于改善性能。接收信号的异步抽样引入利用这些方法和系统来补偿的符号间干扰。讨论不同类型的信号调制及其对这种类型的符号间干扰的影响。研制可与天线阵列一起使用的坚固的分集组合技术。

Description

自同步均衡技术和系统

近年来，无线通信系统已用于在多个位置之间传送各种信息。利用数字通信，将信息转换为数字或称为比特的二进制形式以便通信。发射机将此比特流变换为调制的符号流，在数字接收机上检测此符号流并将此符号流变换回为比特和信息。

在数字无线通信中，无线电环境带来了妨碍成功通信的许多困难。一个困难是：由于信号可能在多条路径中传播，所以信号电平可能衰落。结果使信号图象异步到达接收机天线。这种类型的衰落通常称为瑞利衰落或快衰落。在信号衰落时，信噪比变低，使通信链路质量降低。

在多条信号路径长度大不相同时出现第二个问题。在这种情况中，出现时间扩散，其中多个衰落信号图象在不同的时间到达接收机天线，引起信号回波。这引起符号间干扰(ISI)，一个符号的回波干扰后续的符号。

在接收机上利用诸如天线分集的分集能减缓瑞利衰落，在多个天线上接收此信号。由于天线具有稍微不同的位置和/或天线方向图，所以天线上衰落电平不同。在接收机中，利用诸如最大比例组合、等增益组合和选择组合的技术在信号检测之前或之后组合这多个天线信号。这些技术对于本领域技术人员来说是众所周知的并且能在诸如W.C.Y.Lee，Mobile Communications Engineering，NewYork：McGraw-Hill，1982的标准课本中找到。

利用均衡器能缓解时间扩散，利用线性均衡器、判定反馈均衡器和最大似然序列估算(MLSE)均衡器来提供通用形式的均衡。线性均衡器试图通过对接收的信号进行滤波来施加信道影响。判定反馈均衡器利用先前的符号检测来从这些先前符号的回波中消除符号间干扰。最后，MLSE均衡器假定各种发送的符号序列，并且利用扩散信道的模型，确定哪个假设最符合接收的数据。这些均衡技术对于本领域技术人员来说是众所周知的，并且能在诸如J.G.Proakis，DigitalCommunications，2nd ed.New York：McGraw-Hill，1989的标准课本中找到。

在这三个通用均衡技术之中，MLSE均衡从性能观点出发认为是可选的。在MLSE均衡器中，考虑所有可能发送的符号序列。对于每一个假设的序列，利用多路径信道预测接收的信号样值。将预测的接收信号样值与实际接收的信号样值之间的差异称为预测误差，此差异给出了特定假设如何好的指示。将预测误差的平方大小用作评估特定假设的度量值。累加不同假设的此度量值以便用于确定哪个假设更好，利用维特比(Viterbi)算法有效地实现此处理，这是动态编程的形式。

理想地，分集组合处理与均衡处理应以某一最佳方式进行组合。近来研究已表明：对于MLSE均衡，应在均衡器内进行分集组合。此研究能在1991年10月IEEE Trans.Commun.第39卷由W.H.Sheen与G.L. Stüber所著的“MLSE均衡和多路经衰落信道的译码”“MLSEequalization and decoding for multipath-fading channels”的第1455-1464页；1992年10月19-21日Ind.Symp.onPersonal，Indoor and Mobile Radio Commun.，Bostor，Mass.由Q.Liu与Y.Wan所著的具有双分集组合选择的自适应最大似然性序列估算接收机“An adaptive maximum Likelihood sequence estimationreceiver with dual diver sity combining/selection”第245-249页以及1993年5月18-20日的43rd IEEE Vehicular Technologyconferehce，Seacaucus N.J.由Q.Liu与Y.Wan所著的对于TDMA数字蜂窝无线电的统一MLSE检测技术“A unified MLSE detectiontechnique for TDMA digital cellular radio”第265-268页上找到。在上面提到的研究中，通过形成度量值时将来自不同分集信道的大小平方的预测误差加在一起来执行分集组合。

还建议在移动通信系统的基站上使用天线阵列作为增加容量与性能的技术。用于处理由每个天线收集的与特定信号有关的信息的最通用的方案是基于波束形成之前的到达方向(DOA)估算，即在检测之前组合阵列的矢量信号为标量信号(空间滤波)。然而，此方案未完全利用信道的空间结构。更好的方式是使用在空间域中自适应的并且也考虑所发送信号具有有限字母(例如，0与1)的质量的算法。这样的算法示例是最近建议的具有投影的迭代最小平方(ILSP)算法和具有投影的去耦加权最小平方(DWILSP)算法。去耦算法在性能上类似于ILSP，但计算上更便宜。

ILSP与DWILSP在其原始形成中均限于在频率平坦(即，非时间扩散)信道上使用。然而，在许多移动通信系统中，信道不能以频率平坦为模型。为了处理时间扩散信道，也已提出对迭代最小平方方案的扩展，不幸地是这些算法在有关计算方面和所涉及的检测程序方面相当复杂。

与这些常规算法有关的另一缺点是其要求精确的同步、虽然DWILSP算法能用于处理从异步的同频道用户中接收的信号，但仍假定与感兴趣信号同步，即假定感兴趣信号根据符号定时正确进行抽样。实际上，由于很难实现完美的符号定时，所以此假定不可能保持为真。例如，在某些类型的系统中，例如在使用短发送脉冲串的时分多址(TDMA)系统中，保证正确的抽样定时极其困难。因此，如在申请人所执行的和下述的模拟中将说明的，在定时误差引入抽样信号中时常规DWILSP算法遭受显著的降级(例如，增加的误码率)。

已建议使用附加抽样的几种技术，即采用每个符号间隔期间多于1个的时间离散样值来处理与异步信号相关的问题。然而，DWILSP算法设计为仅使用每个符号间隔一个样值，并因此不适于这些类型的解决方案。

因此，希望提供用于利用DWILSP算法估算以符号率抽样的不同步信号的符号的技术。而且，也希望使用DWILSP算法来获得改善的分集组合。

根据本发明的示例性实施例，利用提供非同步抽样信号改善的性能的自同步技术克服了与常规DWILSP算法及处理接收无线电信号的类似技术相关的这些与其他缺点和问题。例如，申请人已认识到：非同步抽样的信号产生附加的符号间干扰(ISI)，应补偿此干扰ISI以改善检测性能。此附加的ISI与上述的不同在于：它根据定时误差与调制类型是可参数化的(并因此易于确定)。

因此，本发明的示例性实施例教导提供补偿方案，例如修改常规的DWILSP技术来补偿由于非同步抽样引起的ISI。给出MSK调制的特定示例，尽管本发明能应用于任何类型的调制，具有对于本领域技术人员来说将是显而易见的应用性。

除了提供自同步处理技术，本发明的示例性实施例还提供胜过常规技术的坚固的分集组合，例如RAKE瑞克分集组合。通过利用DWILSP技术提供使用RAKE算法的自适应模型建立的空间瞬间信号估算的瞬间组合，本发明的示例实施例能显著地改善先前的分集组合技术。

通过阅读结合附图的描述将理解申请人的发明的特性与优点，其中：

图1是其中可应用本发明的示例蜂窝无线电话系统的方框图；

图2表示示例天线阵列及相关的处理结构；

图3是表示根据本发明的示例自同步技术的流程图；

图4是表示根据常规DWILSP技术的BPSK调制信号与根据本发明的自同步技术有关误码率的模拟结果的图表；

图5是表示根据本发明的自同步技术处理的BPSK调制信号有关均方根延迟的模拟结果的图表；

图6是表示根据常规DWILSP技术和根据本发明的自同步技术处理的MSK调制信号的模拟结果的图表；

图7是表示根据常规DWILSP技术和根据本发明的自同步技术处理的GMSK调制信号的模拟结果的图表；

图8是常规RAKE组合器的方框图；

图9是利用DWILSP技术提供信号估算的另一个公知RAKE组合器的方框图；

图10是根据本发明的一个示例实施例的RAKE组合器的方框图；

图11是根据本发明另一个示例实施例的RAKE组合器的方框图；

图12是表示与根据本发明的示例分集组合技术有关的步骤的流程图；

图13是表示用于描述与本发明有关的示例分集组合技术性能的第一模拟结果的图表；和

图14是表示用于描述与本发明有关的示例分集组合技术性能的第二模拟结果的图表。

下面的描述根据蜂窝无线电通信系统进行描述，但将理解：申请人的发明不限于那个环境，为了理解其中能实施根据本发明的结构与技术的各种示例接收机与系统，下面概述示例的蜂窝无线电通信系统。

图1是包括示例基站110与移动站120的示例蜂窝无线电通信系统的方框图。基站包括连到移动交换中心(MSC)140的控制与处理单元130，MSC140又连到PSTN(未示出)。这样的无线电通信系统的一般方面是本领域公知的，如上述的U.S专利申请以及授与Wejke等人的题为“Neighbor-Assisted Hand off in a Cellular CommunicationSystem”的U.S专利号5175867和1992年10月27日提交的题为“Multi-Mode Signal Processing”的U.S专利申请号07/967027所描述的，这两个U.S专利引入在此申请中作为参考。

基站110通过由控制与处理单元130控制的业务信道收发信机150处理多个业务信道。每个基站也包括可能能处理多于1个的控制信道的控制信道收发信机160，由控制与处理单元130控制此控制信号收发信机160。控制信道收发信机160在基站或网孔的控制信道上广播控制信息给锁定到那个控制信道的移动站。将理解：收发信机150与160能实施为单个设备，类似移动站中业务与控制收发信机170，以便与共享同一无线电载频控制信道和业务信道一起使用。业务信道能以专用的面向连接的方式用于发送信息，例如，用于话音连接，其中连续一段时间使用每个信道来支持单个信息流的发送，或以面向分组的方式来发送信息，其中每个信道能用于发送与不同信息流有关的信息给单独的单元。

收发信机150与160可以具有专用天线170与180，使用双工滤波器发送和接收信号以便在其中进行处理。可选择地，基站110可以具有如图2所示的天线阵列，此天线阵列将具有某一数量m的天线振子200，其中m＞＝2。每个信号在每个天线振子200上产生响应，此响应在接收处理方框210中进行处理(例如，滤波、下变频等)。所处理的信号响应用于生成如方框220所示的每个抽样瞬间i的信道估算h_ik与信号估算S_K(t)。下面根据本发明的示例实施例描述产生与组合这些估算的方式。

为了完全理解本发明，考虑其出处首先是有益的，尤其是上面提到的DWILSP技术。此常规技术的类似描述可在1996年6月瑞典在Proc.时RUK 96，LuLea出版的由P.Pelin等人所著的题为“DecoupledSeparation of Digitally Modulated Signals Arriving at anAntenna Array”文章中找到，此文章专门引入在此作为参考。

在具有多径传播的环境中，m振子阵列的输出能表示为： $x\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{q_k}{\mathrm{\Σ}}}a\left({\mathrm{\θ}}_{k1}\right){\mathrm{\γ}}_{k1}{p}_k{s}_k(t-{\mathrm{\τ}}_{k1})+v\left(t\right)---\left(1\right)$

其中d是冲击阵列的信号数量，S_K是来自第K用户(具有属于有限字母的符号)的信号，而γ_k1与τ_k1是每个q_k子路径的衰减与时延。

这里，设置窄带假设(即，与多路径有关的传播延迟比信号的反向带宽小得多)，因此S_k(t-τ_k1)≈exp(-jwτ_k1)S_k(t)，等式(1)因而能改写为： $x\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k{p}_k{s}_k\left(t\right)+v\left(t\right)---\left(2\right)$

其中 $a_k={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{q_k}{\mathrm{\γ}}_{k1}\exp (-\mathrm{j\ω}{\mathrm{\τ}}_{k1})a\left({\mathrm{\θ}}_{k1}\right),$ 称为空间符号标记，此a_k是由信号K引起的多路径阵列响应之和。假定：d信号是符号同步的，此假定(如上所述)在许多实际情况下增加与接收信号有关的误码率，天线输出通过与发送脉冲匹配的滤波器，并以符号率R＝1/T进行抽样以便生成相应的离散时间模型：

           x(n)＝As(n)+v(n)                    (3)

其中A_m/d是大小为信号幅度的总的阵列响应矢量的集合，即A＝[p₁a₁…p_da_d]，S(n)＝[b₁(n)…b_d(n)]^T，bi(n)＝±1而V(n)是空间与时间上的白噪声。通过取n个抽点(snapshot)获得块组成，得到：

           X(N)＝AS(N)+V(N)                    (4)

其中

X_m|N(N)＝[x(1)...x(N)]，S_d|N(N)＝[s(1)...s(N)]，和V_m/N(N)＝[V(1)…V(N)]。数据的空间结构利用A来表示，而矩阵S代表时间结构。上述对于SPSK(二进制相移键控)信号是有效的，但扩展至任意线性调制方案是直接的。

通过定义一个信号(一次)为感兴趣信号(SOI)，式(4)能以下列方式进行改写： ${X\left(N\right)}_{=a_1{s}_1+J\left(N\right)}^{=a_1{s}_1\underset{i=2}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{s}_i+V\left(N\right)}---\left(5\right)$

其中取第一信号为SOI而不损失通用性。项J(N)因此对应干扰信号加噪声。由于希望利用最少或没有空间知识来估算信号，所以能根据式(5)中的公式迭代地估算a和S。

给出空间符号标记a的初始估算值，迭代地使下面加权的最小平方准则函数最小： $(X-\mathrm{as})_{*}^{a,s}{}_{\min }W(X-\mathrm{as})=_{a,s}^{\min }\left|\right|W^{\frac{1}{2}}(X-\mathrm{as}){\left|\right|}^2---\left(6\right)$

这里，W应理想地选择为R_j ^-1，这能解释为数据矢量X(n)的预白化。然而，能利用矩阵求逆引理来表示，即使用阵列输出的协方差的抽样估算值的逆渐近地产生等效的信号估算值。式(6)因而能重新形成如下： $\left|\right|Z-\mathrm{bs}_{b,s}^{\min }{\left|\right|}^2---\left(7\right)$

其中 而

。对于固定的b，相对于S的式(7)的答案是： $\hat{s}={\left({\hat{b}}^{*}\hat{b}\right)}^{-1}{\hat{b}}^{*}Z=\frac{1}{\left|\right|\hat{b}{\left|\right|}^2}{\hat{b}}^{*}Z---\left(8\right)$

利用有限字母特性，此答案投影到信号空间中其最接近的离散值。在BPSK信号的情况中，此投影等效于取每个分量的符号为S。(修改的)空间符号标记b然后通过使式(7)相对于b最小化来更新，答案是： $\hat{b}=Z{\hat{s}}^{*}{\left({\hat{s}\hat{s}}^{*}\right)}^{-1}=\frac{Z{\hat{s}}^{*}}{N}---\left(9\right)$

注意：式(9)是时间匹配到当前信号估算值的滤波器，而式(8)代表空间匹配滤波器。重复此处理，直至S收敛，此后此算法对下一个信号继续。

如上所述，常规DWILSP算法不考虑符号抽样是不完全的。因此，本发明修改上述技术为处理由于非比特同步抽样或由于用于处理原始信号以便通过空中接口发送的调制技术而引起的符号间干扰，根据本发明的这些修改技术本文称为“自同步”技术。

对于大多数调制格式，以非同步方式抽样信号意味着引入符号间干扰(ISI)，这种形式的ISI与由于时间扩散传播信道引起的ISI完全不同。原因是：非同步抽样引起的ISI具有基础结构，即，此ISI能利用定时误差进行参数化。

这种结构类型的ISI的参数化在调制格式之间是不同的。因此，修改为根据本发明的示例实施例的DWILSP技术也将取决于调制格式。

由于非同步抽样引起的ISI的影响在利用源信号描述修改的数据模型中反映如下： $x\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i{s}_{\mathrm{ISI},i}\left(n\right)+v\left(n\right)---\left(10\right)$

这里ISI的标量信号S_ISI，i(n)进行参数化，并且此ISI的特性取决于调制格式。在一些情况中，完全设有ISI，例如具有矩形脉冲形状的MPSK调制，直接以符号率进行抽样而没有先前的匹配滤波器。然而，在大多数情况中，非同步抽样导致ISI，例如如同在非同步抽样利用最小移频键控(MSK)调制的信号时。

最常通过以符号率直接抽样来接收MSK信号而无任何匹配滤波器，如同在欧洲GSM系统和根据GSM标准操作的系统中。一般地，非同步抽样的接收信号能表示为： $s_{\mathrm{ISI}}\left(t\right)=s\left(t\right)\·\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{2T_s}\mathrm{\τ}\right)-j\·s(t-1)\·\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{2T_s}\mathrm{\τ}\right)---\left(11\right)$

其中T_S是抽样间隔，而τ∈[0，1]是抽样中(相对T_S)的定时误差。从此等式中能看出：对于MSK信号，信号S_ISI(t)的特征为：

·恒定包络，即，它具有与τ值无关的同一功率值；

·正交分开ISI分量，其中：

是同相分量，和

是正交分量。

这些质量使之有可能将平坦衰落信道或空间一时间分集路径的m元阵列天线的输出x(t)写为： $x\left(t\right)=h\·[{\mathrm{\α}}_1-j\·{\mathrm{\α}}_2]\·{[}_{s(t-1)}^{s\left(t\right)}]+J---\left(12\right)$

其中 ${\mathrm{\α}}_1=\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{2T_s}\mathrm{\τ}\right)---\left(13\right)$ ${\mathrm{\α}}_2=\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{2T_s}\mathrm{\τ}\right)---\left(14\right)$

X(t)∈C^m×1和h∈C^m×1描述用于平坦衰落信道(即，无时间扩散)或空间-时间分集路径的传播信道。最后，J表示任何建模误差。为了提供更好的性能，能采用预白化处理，通过计算下列新的数量来实现预白化。首先，利用下式定义估算的阵列协方差矩阵(“H”表示Hermitean转置算符)： ${\hat{R}}_{\mathrm{xx}}=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t\right)x^H\left(t\right)---\left(15\right)$

并且随后预白化的阵列输出数据和信道响应矢量分别为： $z\left(t\right)={\hat{R}}_{\mathrm{xx}}^{-/_2^1}\·x\left(t\right)---\left(16\right)$

和 $g={\hat{R}}_{\mathrm{xx}}^{-/_2^1}\·h---\left(17\right)$

现在如下概述用于检测估算单个分集路径中的ISI的根据本发明的自同步技术。图3的流程图提供根据本发明的下述步骤的可视指南。

在方框300上，假定初始定时误差，例如τ＝0.5，并利用公知的训练/基准序列r(t)(包含作为从移动站发送的原始有限字母信号S(t)的一部分)产生相应信号r_ISI(t)。本领域技术人员将意识到：不同的系统在其发送脉冲串中提供不同的公知基准序列。例如，GSM系统提供具有26比特的训练序列。

继续一般情况，对于t＝t₁至t＝t₂，生成表示为r_ISI(t)的结构：

    r_ISI＝r(t)-j·r(t-1)                              (18)

此结构的长度将取决于所考虑的特定训练序列的实际长度。利用此结构与公知的参数估算最小平方(LS)方法一起来利用下面的数据模型(t_l＝t₁…t₂)查找方框310上信道响应矢量的初始估算值

    z(t)＝g·r_ISI(t)                                 (19)

找到初始估算值后，此处理继续利用抽样ISI信号_ISI(t)的估算值迭代地开始，采用使用接收的预白化数据Z(t)和估算的信遭响应矢量 的LS方法，如方框320所示。接下来，估算的接收数量模型能改写为： ${[}_{-\mathrm{Im}\left({\hat{s}}_{\mathrm{ISI}}(t+1)\right)}^{\mathrm{Re}\left({\hat{s}}_{\mathrm{ISI}}\left(t\right)\right)}]\≈{[}_{{\mathrm{\α}}_2}^{{\mathrm{\α}}_1}]\·s\left(t\right)---\left(20\right)$

其中S(t)是由移动站最初发送的有限字母信号。在式(20)中，能利用常规的DWILSP技术解答变量α₁、α₂和(t)，能从α₁、α₂中估算相对抽样瞬间τ。

下一步骤是根据 ${\stackrel{-}{s}}_{\mathrm{ISI}}={\widehat{\mathrm{\α}}}_1\·\hat{s}\left(t\right)-j\·{\widehat{\mathrm{\α}}}_2\·\hat{s}(t-1)$ 计算更新的抽样ISI信号的估算值。

然后，利用有关数据模型的LS方法计算更新的信道响应矢量

方框330： $z\left(t\right)=g\·{\stackrel{-}{s}}_{\mathrm{ISI}}\left(t\right)---\left(21\right)$

如果(t)如方框340所确定的已收敛，则能终止此处理，否则在步骤320上开始另一迭代。

例如BPSK的其他线性调制格式得到类似于上述用于MSK的模型。然而，注意：ISI参数矢量可能是或可能不是这些其他模型的定时误差τ_i的线性函数。

为了测试根据本发明处理技术的性能，实行将本发明与使用BPSK或高斯MSK调制的信号的常规DWIL SP算法进行比较的模拟。此测试模拟从标称[-15°，20°]的DOA：S接收两个信号的5振子天线阵列。在对应于正常GSM脉冲串，即对应于包括中央部分的26比特训练序列和每个末端上的3个公知尾比特的148比特的脉冲串中发送信号。将此信道制作模型为平坦衰落信道，并且散射簇宽度σ为3°。为了模拟瑞利衰落，独立的信道矢量用于每个发送的脉冲串，每个天线振子上的平均E_b/N_o设置为5dB。

在BPSK情况中，原始DWILSP算法的性能与根据本发明的自同步技术进行比较。在模拟中，测试自同步技术两次，一次利用LS方案，而第二次利用Viterbi均衡来进行性能比较，改变由于非同步抽样引起的定时误差，得到图4所示的结果。在此图中，相对定时误差绘制误码率。在这些模拟中，使用以下规则。虚线代表常规DWILSP技术的结果，自同步技术(LS方案)的结果表示为点线，而自同步技术(Viterbi方案)的结果利用实线来表示。

在图4中，能看出：与常规DWILSP技术相比，由于其同步比特抽样的假定而使本发明的实施提供改善的性能。利用BER中的峰值能看出LS实施中所涉及的τ＝0.5附近的定时误差的数字问题。对于τ≠0和τ≠1，利用Viterbi算法也导致性能降低，但这是有关的信号功率损耗的结果，而不是Vtrebi算法自身的问题。在一些信号处理应用中，例如雷达和定位，定时误差τ比BER更重要。图5表示本发明的LS与Viterbi实施的延迟估算值的均方根(RMS)误差。

但利用发送信号的MSK与GMSK调制重复上述的模拟分别得到图6与7所示的结果。对于这两种类型的调制，本发明两次超过DWILSP技术。对于GMSK情况，能看出，根据本发明的自同步技术性能仅稍微取决于定时。通过在信号跃迁之间抽样接收的信号获得最佳性能，即τ＝0.5，这是因为GMSK波形在这些瞬间更靠近MSK。

从上述能明白，要求正确抽样感兴趣信号的常规DWILSP算法或BER性能将恶化。相反地，根据本发明的示例性技术提供定时误差范围上改善的性能，并因此允许非同步抽样感兴趣的信号。对于一些调制格式，引入一些性能降低，而对于其他的格式，不涉及性能降低。

根据本发明的自同步技术也或明确地或作为其函数值提供定时误差的估算值。例如，式(13)能改写以便提供定时误差τ的估算值作为下面函数值： $\widehat{\mathrm{\τ}}=\frac{2\·T_s}{\mathrm{\π}}\·\arcsin \left({\widehat{\mathrm{\α}}}_1\right)$

其中T_s在这是公知数量值，并且已利用常规DWILSP算法估算

。结果，DWILSP算法的自同步模型能用于除通信之外的其他应用，例如雷达和定位。

上述示例实施例处理由于调制和/或非同步抽样引起的ISI。由于具有严格的基本参数化，所以这种类型的ISI是决定性的。下面的示例实施例涉及上述的特性完全不同的传播信道所引起的ISI。以与移动天线电信道在空间域中扩展所发送能量相同的方式，即以随机方式，信道的时间扩散也引起时间域中的能量扩展。

如上所述，消除信道扩散的影响是称为均衡的经典问题。常规技术包括不同的滤除方案，诸如线性均衡器(逼近信道逆的滤波器)和判决反馈均衡器(DFE)，这些能扩展至阵列信号情况。另一个时常采用的算法是最大似然序列估算器(MLSE)。后者时常认为是最佳的，这是因为它是从最大似然原理中导出的。

如上所述，常规DWILSP算法用作空间分集组合器，以有效方式收集空间扩展的能量。因此，在时间与空间中扩展发送能量的信道的情况中，希望设计在空间与时间上一起执行分集组合的算法。已提出这样的算法，但不幸地这样的算法相对于所涉及的计算方面和检测程序相当复杂。而且，这些常规方案要求接收信号的附加抽样。然而，根据公知的RAKE方案，利用DWILSP算法作为其基本积木块能导出根据本发明的空间-时间算法。

如果把源信号认为是时间上白的信号，能根据频率平坦数据模型重新制定时间扩散情况，然后能采用DWILSP算法来分别估算不同的到达时间，此步骤因而执行空间组合。随后，在时间上组合不同的到达时间估算。根据本发明的此技术因此构成RAKE组合器，采用测量的阵列信号的空间与时间结构以及调制的源信号的有限字母特性。而且，此新颖技术以低计算复杂性提供高性能，同时使自身简单和容易实施。

这里所采用的方案分别基于所需用户信号的不同到达时间的估算，而不试图倒置或均衡代表此信道的滤波器。通过组合不同到达时间的估算值实现最后的估算值。

为了提供理解根据本发明的分集组合的基础，首先描述传统的RAKE技术。RAKE组合器原始建议用于操作在时间扩散信道上的直接序列扩频(DSSS)系统。考虑用于频率选择信道的数据模型。 $x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{k}s(n-k{T}_c)+n\left(n\right)---\left(22\right)$

其中S是DSSS信号，DSSS信号的主要特性是：它们是宽带信号。通过利用其元素称为片的高速率扩展码扩展原始数据序列来实现宽带特性，每个扩展码具有T_C秒的时长。每个原始数据符号因而包含几个片，并且扩展码设计为具有类似白噪声的自相关功能，以致移动隔开大于1个片的符号近似不相关。这种类型的信号通常例如在根据码分多址(CDMA)技术操作的无线电通信系统中使用。

DSSS RAKE组合器利用扩展序列的自相关特性来估算每个到达时间S(n-KTc)，然后在时间上组合L+1个信号估算值以便得到有限信号估算值。总的方案因而等效于L+1级分集组合器(如果信道抽头hk不相关)。常规RAKE组合器能如图8所示，其中每个方框800提供时间延迟Tc，并且每个乘法器810上乘以C(n)的乘法代表解扩操作。图8所示的时间分支通常称为“RAKE指针”，但在本文中称为“空间-时间信号估算值”，用于指修改的RAKE组合器分支，其中DWILSP算法用于提供给空间组合。然后在方框820上利用下述的分集组合技术在时间上组合每个RAKE指针的输出。

现在考虑用于单个用户频率选择情况的阵列信号模型： $x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{k}s(n-k{T}_s)+n\left(n\right)---\left(23\right)$

RAKE方案也能应用于阵列(不扩展)信号情况。不扩展符号，如在式(22)的DSSS数据模型中，考虑符号组。如果用户信号在时间上足够白，移动Ts秒或更多秒的模型变成近似不相关。符号组因而当作DSSS情况中的扩展序列，并且不同的到达时间在频率平坦情况中能看作不同的用户信号。随后，DWILSP类型的算法能用于分别估算不同的到达时间。

RAKE方案能一般化为多用户情况。将不同的到达时间认为是不同的信号，能根据对应具有d(L+1)用户的频率平坦情况的式(22)改写多用户模型中的双和(double sum)： $x\left(n\right)=\underset{i,k}{\mathrm{\Σ}}{h}_{\mathrm{ik}}{s}_{\mathrm{ik}}\left(n\right)+v\left(n\right)---\left(24\right)$

因此，用于阵列信号情况的RAKE组合器如图9所示，其中利用方框900提供接收信号的延迟模型。图8的解扩操作利用方框910中提供空间-时间信号估算值给时间组合方框920的常规DWILSP算法来替代。

采用常规的DWILSP算法来估算式(23)模型中的到达时间K，能看出：利用公知的时间上白用户信号，h_K的估算值仍一致。然而，滤波器抽头相关性以类似上述的方法将ISI项引入到信号估算值中：

为了克服与先有RAKE组合器尝试有关的这个问题，即为了减轻滤波器抽头相关性的影响，上面示例实施例中描述的自同步技术能用于提供图10所示的空间-时间信号估算值。其中，延迟方框1000、空间-时间信号估算器1010和时间组合逻辑1020如上所述操作。

DSSS的情况中，最大比例组合(MRC)通常作为图10的方框820中采用的时间组合技术来使用。MRC使输出信噪比(SNR)最大，假定每个指针中的独立噪声和不相关的滤波器抽头。所组合的信号估算值给出如下： $\stackrel{-}{s}\left(n\right)=\underset{K=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h_k^{*}}{{\mathrm{\σ}}_k^2}{\hat{s}}_k\left(n\right)---\left(25\right)$

其中_k(n)是第K指针的输出，h_k ^*是相应滤波器抽头的共轭，而σ_k ²是指针噪声方差。

如上结合题为“Decoupled Separation of Digitally Modulated SignalsArriving at an Antenna Array”的文章所述的，能利用常规的DWILSP算法修改常规的MRC方案。例如，在投影到有限符号字母上之前，最后迭代之后的第i用户信号的第k估算值能表示为：

_ik(n)＝α_ikS_ik(n)+β_ik(n)                       (26)

其中α_ik代表(1)偏置(通常可以忽略)，而β_ik(n)是由于刻度的热噪声V(n)加同频率和自干扰S_jl(n)引起的噪声项，(j≠i)或(l≠k.)此噪声项能准确认为是时间上的白高斯噪声，并且此噪声在不同的信号估算值中近似不相关，即E[β_jeβ_ik]＝0，对于(j≠i)或(l≠k.)。

忽略偏置α，利用DWILSP在幅度(PSK：|s(n)|＝1)中自动标准化S_i(n)的每个信号估算值。而且，由于分支之间的噪声项β(n)不相关，组合估算值的一种方式是在式(25)上使用MRC，如下所示： ${\stackrel{-}{s}}_i\left(n\right)=\mathrm{Proj}\left(\underset{k=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ik}}^2}{\hat{s}}_{\mathrm{ik}}\left(n\right)\right)---\left(27\right)$

在式(27)中，算符(Proj)表示投影到有限字母上，并且σ_ik ²是β_ik(n)的方差，这能估算为Var(Proj(_ik)-(_ik)。对于BPSK调制，DWILSP将符号投影到字母+/-1上，并且只应考虑噪声实部的方差。

然而，在DWILSP在估算信号的到达时间上完全失败时，例如在式中的抽头h_K弱或不存在时，仍在幅度中标准化错的信号估算值，导致噪声饱和效果，即β(n)的方差达到极限值。为了抑制坏的估算值/指针，模拟已表明，比普通MRC更好的加权是： ${\stackrel{-}{s}}_i\left(n\right)=\mathrm{Proj}\left(\underset{k=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{ik}}^4}{\hat{s}}_{\mathrm{ik}}\left(n\right)\right)---\left(28\right)$

注意：式(28)中的指数(即，4)的值不是关键性的。范围3-6中的任何一个值导致近似相同的误码率(BER)。

虽然DWILSP算法最初打算用于具有天线阵列的应用，但申请人已认识到：此技术也是一般的分集组合器。结果，常规的DWILSP技术也能用于分别在图8-10的方框820、920与1020中所述的时间组合功能。本发明的这些示例实施例表示在图11中，其中方框1100提供延迟的抽样值，简单地标准为估算器来反映传统RAKE指针的一般蕴含的方框1110、常规的DWILSP空间-时间估算器或根据本发明的自同步技术的使用提供信号估算值，并且方框1120表示起着时间组合器作用的DWILSP技术。以这种方式进行使用，堆积用户信号i的L+1(软)估算值_ki，获得如下的矩阵方程式： $\left[\begin{array}{c}{\hat{s}}_{\mathrm{oi}}\\ {\hat{s}}_{\mathrm{li}}\\ ...\\ {\hat{s}}_{\mathrm{Li}}\end{array}\right]=\mathrm{ws}+Q---\left(29\right)$

其中此矩阵的左手边对应测量的阵列信号x，s是真信号，并且Q是噪声项。列矢量W能解释为时间信道矢量。代表信道的延迟分布。列矢量W也具有与MRC中的组合加权h_k ^*/σ_k ²或修改方案中的1/σ_k ⁴的直接对应关系，因为利用DWILSP解答方程式(29)基本上是查找最佳分集组合加权。注意：利用用于时间组合的DWILSP算法，以及为了提供空间-时间信号估算值，两次使用有限字母特性。

将DWILSP技术用于RAKE接收机中时间组合具有几种好处。例如，在不是所有分集信道包含感兴趣信号的情况中，DWILSP非常坚固。而且，没有进行有关噪声色和衰落相关量的特定假设。然而，不管所采用的时间组合方案如何，希望跟踪用于数据组/脉冲器的组合加权，因为这提供有关有效信道长度的时间变化的有用信息。并且，此信息对于TDMA系统中的帧同步是有用的。

为了概述根据本发明的新颖组合技术，利用图12的流程图说明示例性的一系列步骤。首先，公知的训练序列(例如，D-AMPS中的CDVCC)用于获得同步，并估算滤波器长度L。然后，利用训练序列进行初始化，上述的自同步技术能在方框1210上用于获得时间路径K的信号估算值_ik。接下来，在方框1220上或通过(1)估算β_ik(t)的方差和使用根据式(28)修改的MRC或使用常规DWILSP执行时间组合能在时间上组合信号估算值。

在5抽头FIR信道的两个不同设置上在数字上评估根据本发明的RAKE接收机的性能。本地散射模型用于制作每个滤波器抽头模型。将滤波器抽头制作为统计上独立的模型，因此DWILSP的标准模型用于提供空间-时间信号估算值。

在模拟中，接收天线选择为10振子均匀线性阵列(ULA)。三个相同功率的同频道用户相对阵列侧设置在标称DOA：S[30°，0°，-45°]上。在150比特脉冲串中发送BPSK数据。每个脉冲串包括15比特m序列，周期地扩展为19比特，这用作用于接收机算法初始化的训练序列。

在比较时，也评估常规MLSE技术的性能。运行MLSE两次：一次利用准确信道和作为基准标记的干扰协方差矩阵，并且也使用从训练序列中获得的这些参数的最大似然估算值来提供MLSE性能更实际的评估。利用Viterbi算法实施MLSE。

在第一模拟中，每个抽头中相对平均功率相同。假定后到达的较大角扩展(但相同的标称DOA)，不同抽头的簇宽度标准偏差是[2°，3°，4°，5°，6°]。总的信号功率在这定义为每个滤波器抽头中的功率之和。作为元素E_b/N_o函数的在0＝0°上用户的结果BER表示在图13。

其中，从项部右侧开始，第一曲线表示利用估算的信道参数和干扰协方差运行的MLSE的性能，并且明白：此方法具有受同频道干扰限制的性能，此特性未在其他曲线中发现。第二曲线表示利用标准MRC时间组合的RAKE组合器的性能。从顶部右侧移到第三曲线，发现：利用修改的MRC，性能已提高约2dB，采用DWILSP组合获得另一2dB。最后的曲线表示利用准确参数运行的MLSE的性能。考虑实际应用中利用估算的参数运行MLSE的事实，例如第一曲线，将DWILSP用作时间组合的RAKE组合器产生非常好的性能。

在第二模拟中，图14，调整信道设置来模拟丘陵地形环境。平均滤波器抽头功率设置为[0，0，-20，-20，-6]dB，并且簇宽度标准偏差为[2°，3°，6°，2°]。每个抽头相对标称DOA的方向对应[0°，1°，0°，0°，10°]的方向，即，后一到达从与早先方向有些不同的方向撞击。不同算法的相对性能类似图13的结果。但这次，利用较容易的信道设置，在DWILSP-RAKE与使用估算参数的MLSE之间的性能差异更大。实事上，DWILSP-RAKE接近在高信噪比上利用准确参数运行的MLSE。

当然，以除上述形式之外的特定形式实施本发明而不脱离本发明精神是可能的。上述实施例仅是示意性的并且不应认为任何方式的限制。本发明的范畴由下面权利要求书而不是由前面的描述来确定，并且所有落入权利要求书范畴内的变化与等效物注定包含在其中。

Claims (16)

1.用于处理在无线电通信系统中接收的信号的一种方法，包括以下步骤：

(a)抽样所述接收的信号，从而符号间干扰能引入所述接收信

   号中；

(b)生成与所述接收信号有关的至少一个信道估算；

(c)估算所述引入的符号间干扰；

(d)利用所述估算的引入符号间干扰更新与所述接收信号有

   关的所述至少一个信道估算；

(e)对步骤(b)、(c)和(d)重复预定次数的迭代；和

(f)输出所述接收的信号。

2.根据权利要求1的方法，其中所述抽样步骤还包括以下步骤：

非同步抽样所述接收的信号。

3.根据权利要求1的方法，其中所述重复步骤还包括：

根据所述预定次数的迭代执行迭代，直至与所述接收信号有关的一个值收敛。

4.根据权利要求1的方法，其中利用具有投影的去耦加权迭代最小平方(DWILSP)算法生成所述至少一个信道估算。

5.根据权利要求1的方法，其中所述估算方骤还包括以下步骤：

根据用于调制所述接收信号的调制类型估算所述引入的符号间干扰。

6.用于处理无线电信号的一种系统，包括；

用于抽样所述无线电信号的装置，从而符号间干扰能引入所述接收信号中；

用于产生与所述接收信号相关的至少一个信道估算的装置；

用于估算所述引入符号间干扰的装置；

用于利用所述估算引入的符号间干扰更新与所述接收信号有关的所述至少一个信道估算的装置；

用于迭代地采用所述用于估算的装置、所述用于生成的装置和所述用于更新的装置预定次数的迭代的装置；和

用于输出所述接收信号的装置；

7.根据权利要求6的系统，其中所述用于抽样的装置还包括：

用于非同步抽样所述无线电信号的装置。

8.根据权利要求6的系统，其中所述重复步骤还包括：

根据所述预定次数的迭代执行迭代，直至与所述接收信号有关的一个值收敛。

9.根据权利要求6的方法，其中利用具有投影的去耦加权迭代最小平方(DWILSP)算法生成所述至少一个信道估算。

10.根据权利要求6的系统，其中用于估算的所述装置还包括：

用于根据用于调制所述接收信号的调制类型估算所述引入的符号间干扰的装置。

11.一种RAKE接收机，包括：

输入节点，用于接收信号抽样值；

多个延迟设备，用于生成所述信号抽样值的延迟模型；

多个估算分支，每个分支接收所述信号抽样值的所述延迟模型之一，并且每个分支用于从中估算一个抽样值；和

时间组合单元，用于从所述多个估算分支中接收所述估算的抽样值，其中所述时间组合单元使用具有投影的去耦加权迭代最小平方(DWILSP)算法来组合所述估算的抽样值。

12.根据权利要求11的RAKE接收机，其中所述多个估算分支之中至少一个估算分支使用所述DWILSP来估算其各自的抽样值。

13.根据权利要求11的RAKE接收机，其中所述多个估算分支之中至少一个估算分支使用减轻由于滤波器抽头而引起的符号间干扰的所述DWILSP算法的修改模型来估算其各自的抽样值。

14.一种RAKE接收机，包括：

输入节点，用于接收信号抽样值；

多个延迟设备，用于生成所述信号抽样值的延迟模型；

多个估算分支，每个估算分支接收所述信号抽样值的所述延迟模型之一，并且每个估算分支用于从中估算一个抽样值，至少一个所述估算分支使用具有投影的修改模型的去耦加权迭代最小平方(DWILSP)算法来估算其各自的抽样值，其中所述修改模型用于减轻由于滤波器抽头而引起的符号间干扰；和

时间组合单元，用于从所述多个估算分支中接收和组合所述估算的抽样值。

15.根据权利要求14的RAKE接收机，其中所述时间组合单元使用所述DWILSP算法来组合所述估算的抽样值。

16.根据权利要求14的RAKE接收机，其中所述时间组合单元使用最大比例组合技术来组合所述估算的抽样值。

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