CN1273468A - 在高速闭环中基于似然性校正参考值的方法 - Google Patents

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Abstract

公开一种在高速闭环中基于似然性校正参考值的方法,当从维特比算法格子图的不同通道确定在接收序列汉明距离的最小累积值的通道作为解码序列时,在某一时间周期,检测到是解码序列和接收序列之间汉明距离的累积值的似然性。当似然性等于或低于阈值时,立刻进行校正以增加参考值Eb/IO,当似然性高于阈值时,得到检测超过N次的似然性平均值。当平均值低于L时,增加参考值。当平均值高于M时,减小参考值。否则,参考值没变化。

Description

在高速闭环中基于似然性校正参考值的方法
本发明涉及在CDMA(码分多址)通信系统中的闭环传输功率控制方法，用于控制发射机的传输功率，以便接收机从每一个发射机接收的信号值Eb/IO等于参考值，特别是校正在闭环传输功率控制中作为参考的参考值的方法。
近年来，由于CDMA的抗干扰性和抗扰动性，所以CDMA通信方法作为一种使用在移动通信系统中的通信方法引起了人们的注意。在CDMA通信方法中，为使它的通信能力最大化，必须调节每一个发射机的传输功率，以便来自发射机的输入信号在接收机的天线端有相同的电平。为达此目的，例如，在蜂窝便携电话系统中，须检查确定在基站中接收的信号功率与在接收机上识别的干扰功率的比率是否高于或低于预置值。基于确定的结果，要求在移动站增加或减少传输功率的信号被插入发射的信号并从基站传输到移动站。根据接收的信号，移动站按照插入发射信号的信号控制传输功率，因此，完成控制，获得最大的信道能力。这种移动站的传输功率控制被称为高速闭环控制，因为它运行在相对高的速度上。
典型地，因为通信质量最终由位误差率(BER)确定，所以高速闭环最好根据BER控制。然而，测量BER通常用很长时间，所以高速闭环控制要求环路如上所述的快速收敛。由于此原因，高速闭环控制使用可以快速识别的一个参考值而不是用BER。例如，作为这样的参考值，使用了信号功率与干扰功率比(此后称为Eb/IO)。
Eb/IO通常与BER成比例。然而，Eb/IO和BER之间的关系可以根据通信通道的状态改变，尽管得到了作为参考的Eb/IO值，也不能确保所要求的BER的最小电平。为解决这个问题，使用外环控制校正作为参考值的Eb/IO值。在现有技术的外环控制中，在某一时间周期测量BER，作为参考值的Eb/IO值按照得到的BER校正。
然而，测量BER到10-3，以大约10k位/秒的数据速度最少耗时1秒。而测量BER到10-6，最少耗时1000秒。此外，BER的测量需要使用已知的接收端和发射端的数据。然而，因为典型的数据是不知道的，所以用于保持同步的已知数据必须用来测量。用于保持同步的数据在数据通信中是多余的，通常只有少量的发射数据。结果，使用保持同步的已知数据测量上面提到的BER耗费了很长时间。因此，外环控制校正了根据测量的BER的闭环传输功率的参考值，比较长的外环校正周期阻碍了响应通信通道的快速变化，并导致降低通信质量的可能性。
本发明的目的是提供一种在高速闭环传输功率控制中校正参考值的方法，该方法能够响应通信通道的快速变化。
为实现上述的目的，在本发明中，首先，从维特比(Viterbi)算法格子图的不同通道确定在接收序列的代码中的最小距离的累积值的通道作为解码序列。然后，根据似然性校正参考值，似然性是在某一时间周期内解码序列和接收序列之间代码的距离累积值。
以这种方法，当卷积码信号被维特比算法解码时，本发明实现了在高速闭环中根据获得的似然性校正参考值，并且，使得与基于BER校正参考值相比缩短了校正参考值的周期和在通信通道中响应快速变化成为可能，
本发明的上述和其它目的、特点和优点将从参考附图的下面论述中变得很明显，参考附图显示了本发明的例子。
图1是卷积编码器的设置方块图。
图2是维特比算法的格子图。
图3是本发明实施例在高速闭环传输功率控制中校正参考值的方法流程图。
在数字蜂窝通信中，传输信号通常是以误差校正编码在接收端校正传输误差。这种误差校正编码之一是卷积编码。作为一种已经以卷积编码用于解码信号的算法，所用的经典算法是维特比算法。
维特比算法计算存在与它的限制长度的所有可能的似然性，并确定最高似然性的通道是解码序列。因此，当确定了解码序列时，早已经测量了解码序列的似然性。
当接收序列包括许多误差时，对应的解码序列具有低的似然性。当接收序列包括少许误差时，对应的解码序列具有高的似然性。换句话说，具有低似然性的解码序列具有较低的可靠性。
在本实施例中，根据维特比算法获得的“似然性”，在具有外环控制的高速闭环传输功率控制中校正参考值。特别地，在所使用的算法中，当解码序列的似然性较低时，参考值增加，当解码序列的似然性较高时，参考值降低/保持，因此，在没有测量BER的相对短的时间内获得参考值的可靠确定。
其次，当使用维特比算法实现卷积的最大似然性解码时，对似然性的特殊检测方法进行了描述。
首先，卷积解码器的一般设置参考图1论述。
如图1所示，卷积解码器包括寄存器10和20、加法器30和40。
寄存器10通过一个码元时间延迟输入信号，然后输出延迟的信号。寄存器20通过一个码元时间延迟寄存器10的输出，然后将其输出。加法器30把输入信号和寄存器20的输出相加，然后输出该结果。加法器40把寄存器10的输出、寄存器20的输出和输入信号相加，然后输出该结果。加法器30和40的输出被分别发送到接收机作为输出信号，该输出信号已经被卷积编码处理过。
其次，图2显示了维特比算法的格子图。在图2中，圆圈代表寄存器10和20的状态。
S00的状态代表寄存器10和20存储在此是“0”。  S01的状态代表寄存器10存储在此是“1”寄存器20存储在此是“0”。S10的状态代表寄存器10存储在此是“0”寄存器20存储在此是“1”。S11的状态代表寄存器10和20存储在此是“1”。
虚线显示输入“1”的状态转换，而实现显示数“0”的状态转换。例如，如果在S00的状态接收了输入“1”，状态转换到S01，或如果接收了输入“0”，状态转换到S00的状态。
例如，当注意力集中在S00上时，在开始于初始状态S00的三个转换之后，S00是在最后的状态，到达此地的通道对应输入“000”和输入“100”。另一方面，当实际接收的信号是“111”时，不同通道和接收的序列之间的汉明距离是2和3，似然性高于2。因此，通道“000”被放弃。同样，对于最后状态S01、S10和S11，对所有状态重复进行操作，然后估算了最高似然性的序列并确定了解码序列。
实际上，在卷积编码的限制长度内进行大约5次检索通道是足够的。当从维特比算法获得解码序列时，同时获得的似然性作为汉明距离的累积值。这个例子显示比较小的数代表较高的似然性。汉明距离是代码中各种距离之一，用于代表代码之间的距离。
图3是在高速闭环控制中使用似然性校正作为参考值的Eb/IO值的算法例子的流程图。
首先，在步骤101，检测到的似然性的次数“I”和似然性“Yu”都设置为0。在步骤102，例如，在时隙中检测似然性。在步骤103，检测到的似然性与预置的阈值比较。当确定所检测到的似然性与步骤103的阈值A相等或小于它时，立刻进行校正以增加作为参考值的Eb/IO的值，因为在步骤105显示了时隙中快速降低的特性。当确定所检测到的似然性高于步骤103的阈值A时，在步骤104，该值被加到至此累积的似然性。在步骤106，“I”被增加1，在步骤107，进行检查以确定值“I”是否低于“N”，当在步骤107确定值“I”是低于“N”时，重复步骤102到106的处理过程。“N”是考虑到校正周期的长度和准确性之间的折衷所选择的数。
当值“I”等于“N”时，在步骤108，用“N”除累积似然性得到平均值。在步骤109和111进行检查，确定平均值是否高于或低于L、M。L和M是用于确定校正是否进行的阈值。在步骤109，当确定平均值低于L时，在步骤110，进行处理以增加作为参考值的Eb/IO值。在步骤111，当确定平均值高于M时，在步骤112，进行处理以减小作为参考值的Eb/IO值。否则，作为参考值的Eb/IO值没有校正及没有任何变化的保持。根据步骤101和112所显示的控制，作为参考值的Eb/IO值可以按照通信通道的状态以适当的值设置。
上述实施例所用的例子，在一个时隙周期，解码序列和接收序列之间的汉明距离的累积值被用作为似然性，本发明没有局限与此，本发明可以类似地应用到在某一周期另一个累积值被用作为似然性的例子。
当本发明优选实施例已经使用特殊的术语论述时，这样的论述只是为了说明的目的，应当理解，没有远离下面权利要求的精神和范围可以进行改变和变化。

Claims (6)

1.一种在高速闭环中基于似然性校正参考值的方法，在实现闭环传输功率控制中，控制从接收机到发射机传输功率的增加或减少，以便接收机从发射机接收的信号值Eb/IO等于所述的参考值，所述的方法包括步骤：
从维特比算法格子图的不同通道确定在接收序列的代码中的最小距离的累积值的通道作为解码序列；以及，
根据似然性校正参考值，似然性是在某一时间周期内解码序列和接收序列之间代码的距离累积值。
2.按权利要求1所述的方法，其特征是所述的某一时间周期是一个时隙周期。
3.按权利要求1所述的方法，其特征是所述的代码内的距离是汉明距离。
4.按权利要求1所述的方法，其特征是根据似然性校正参考值的所述的步骤包括：
当所述的似然性等于或小于预定的阈值时，增加所述的参考值；
当所述的似然性高于阈值时，只检测似然性某些次，并获得平均值；以及，
当所述的平均值低于某些低限值时，增加所述的参考值，当所述的平均值高于某些上限值时，减小所述的参考值。
5.按权利要求4所述的方法，其特征是所述的某一时间周期是一个时隙周期。
6.按权利要求4所述的方法，其特征是所述的代码内的距离是汉明距离。
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