CN1284322C - 用于tdma和/或fdma传输的干扰抑制方法 - Google Patents

Abstract

用于数字传输的均衡方法，比如基于格形的方法，通常假设高斯白噪声的干扰。在移动通信或双绞线传输中，经常有额外的由干涉引起的干扰，为了避免性能衰减必须在接收机设计中考虑该干扰。一个可能是通过预滤波抑制干涉。在预滤波之后，干扰类似于具有小方差的白噪声，然后执行基于格形的均衡。为了预滤波，建议一种新的根据现有技术修改的结构，在该结构中在复数值预滤波之后直接执行在复数向量上的投影。因此，假定使用具有实数值数据序列的脉冲幅度调制和信道冲击响应完全不同。建议的方法适用于天线分集和单一接收；抽样能以码元频率或微小间隔执行。可以显示所建议的结构获得非常好的干涉抑制。对于在所建议的结构中的预滤波，一种具有实数值反馈滤波器的判决反馈均衡器中的前馈滤波器特别适合。这些滤波器的调整能用例如最小均方算法实现。因此，在前馈滤波后的投影也必须考虑滤波优化。总的来说，通过建议的结构结合后续均衡，能够取得比传统的方法更高的性能(较低差错率或较低的信干比)。

Description

用于TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制方法

技术领域

本发明涉及应用在例如数字移动通信系统中的数字数据传输方法，或者用于双绞线的数字传输方法。特别地，它涉及用于能至少近似描述为脉冲幅度调制和具有任意数目接收天线的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制方法，其中至少一个接收天线的复数值接收信号用具有复数值系数的滤波器进行滤波以产生至少一个输出信号。在这里，TDMA和FDMA分别指时分多址接入和频分多址接入。另外，本发明涉及用于能至少近似描述为脉冲幅度调制和具有任意数目接收天线的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制系统，其中至少一个接收天线的复数值接收信号用具有复数值系数的滤波器进行滤波以产生至少一个输出信号。

技术背景

在诸如移动通信信道或双绞线这样的色散信道上的数字传输中，发射信号由于噪声而失真和削弱。因此，为了从接收信号中恢复发射数据，在接收机中需要采取特别的措施，即，必须应用一种均衡方法。用于色散信道均衡的最佳技术是在关于信息理论的电气电子工程学会学报的1972年5月第18期第363-378页上G.D.Forney，Jr.撰写的“存在码间干扰的数字序列的最大似然序列估计”所述的以及能用维特比(Viterbi)算法实现的最大似然序列估计(MLSE)。然而，对于长信道脉冲响应和/或非二进制信号星群，由于导致巨大的计算复杂性，维特比(Viterbi)算法是不适用的。所以，在这些情况中，必须使用比如在关于通信的电气电子工程学会学报的1988年1月第36期第13-20页上M.V.Eyuboglu和S.U.Qureshi撰写的“使用群分割和判决反馈的状态简化序列估计”所述的次最优状态简化序列估计(RSSE)方法或者必需使用比如在关于通信的电气电子工程学会学报的1989年5月第37期第428-436页上A.Duel-Hallen和C.Heegard撰写的“延迟判决反馈序列估计”所述的判决反馈序列估计(DFSE)方法。

为了应用于接收信号被加性高斯白噪声(AWGN)削弱的情况，上面引用的全部方法都进行了优化。但在由干扰引起的额外干扰存在时，必须认识到由于度量失配以及太高的干扰偏差，这些方法都严重退化。由干扰引起的干扰在移动通信系统中以及在双绞线系统中变得越来越重要。如果不采取额外的措施，功率效率的降低导致相邻信道干扰(ACI)和同信道干扰(CGI，即，信号和干扰占用同一频带)。在均衡处理之前，应该通过适当的预处理技术显著地减少干扰以便使剩余损害尽可能小并为白噪声。因为在块传输方法中干扰的谱特性在块与块之间不同，所以预处理必须在每一块中调整。一种适当的预处理策略在1999年德克萨斯州休斯顿的车辆技术会议的会议记录(VTC’99春季)中第700-706页上S.Ariyavisitakul，J.H.Winters和N.R.Sollenberger撰写的“用于高数据速率无线系统的联合均衡和干扰抑制”中被建议。然而，利用此策略，只能对分集接收获得高性能，即，至少需要两个接收天线。它的教导被用来明确表述独立权利要求。

众所周知，在一个产生色散码间干扰(ISI)的信道上的使用脉冲幅度调制(PAM)的传输可以建模为图1所述的离散时间系统。考虑在接收机处具有N个分集(N＞＝1)的常规情况，而把单一接收(N＝1)结果作为一个特殊情况。在以码元速率1/T抽样之后，与第i个天线相关的接收信号通过使用长度为L_i的信道脉冲响应h_i[k]对传输的被离散时间噪声削弱的脉冲幅度调制(PAM)序列a[k]进行卷积获得：：

$r_i\left[k\right]=\underset{\mathrm{\κ}=0}{\overset{L_i-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i\left[\mathrm{\κ}\right]a[k-\mathrm{\κ}]+n_i\left[k\right],$ i∈{1，2，...，N}         (1)

取决于所采用的调制方法，振幅系数a[k]和信道脉冲响应h_i[k]是纯实数、纯虚数或者复数。关于本发明，在随后的论述中，我们仅仅考虑其振幅系数在接收机处能建模为纯实数、纯虚数或落在复平面中的一条任意直线上的调制方法。例如，由于带宽效率和低的峰值平均功率比而常常用于移动通信系统中的各种二进制连续相位调制(CPM)方法能近似由在关于通信的电气电子工程学会学报的1986年第34期第150-160页上P.A.Laurent撰写的“利用幅度调制脉冲(AMP)叠加对数字相位调制的精确和近似构造”所概述的脉冲幅度调制信号所描述。离散时间干扰n_i[k]包括两个分量：

n_i[k]＝n_i ^AWGN[k]+n_i ^INT[k]，               (2)

其中，n_i ^AWGN[k]是指加性高斯白噪声(AWGN)分量，它具有零均值并且是高斯分布和白噪声(后者是真的如果在抽样之前把一个如在关于信息理论的电气电子工程学会学报的1972年5月第18期第363-378页上G.D.Forney，Jr.撰写的“存在码间干扰的数字序列的最大似然序列估计”所述的漂白匹配滤波器或者一个常规平方根奈奎斯特滤波器作为连续时间接收机输入滤波器使用)。n_i ^AWGN[k]主要是由接收机中的热噪声引起的干扰。n_i ^INT[k]是由干扰引起的干扰。

${n_i}^{\mathrm{INT}}\left[k\right]=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\κ}=0}{\overset{L_{i,\mathrm{\μ}}^{\mathrm{INT}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,\mathrm{\μ}}^{\mathrm{INT}}\left[\mathrm{\κ}\right]{\mathrm{\α}}_{\mathrm{\μ}}^{\mathrm{INT}}[k-\mathrm{\κ}],$ i∈{1，2，...，N}          (3)

其中，h_i，μ ^INT[k]是指来自接收天线i的第μ个干扰的信道脉冲响应，L_i，μ ^INT是相应的脉冲响应长度。考虑具有I个数据码元由a_μ ^INT[k]表示的干扰的常规情况。关于本发明，再一次专门地假定具有纯实数、纯虚数振幅系数或者振幅系数落在复平面中一条直线上的调制方法。因为纯虚数振幅系数以及落在一条任意直线上的振幅系数可以通过一个简单的相位旋转变成纯实数振幅系数，所以在随后将只考虑后一种情况。

如果不同天线的连续时间接收信号使用抽样频率K/T(K：过度抽样因子，例如K＝2)进行微小间隔抽样，原则上，产生同样的模型结果。在这种情况下，不同天线的离散时间接收信号可以通过K码元率(1/T)多相分量来表示。因此，离散时间码元速率接收信号的数目增加到N·K。因而，原则上，下列考虑也可应用于微小间隔抽样。原则上，有两种不同的方法用于传输码元的重建，参照在关于通信的电气电子工程学会学报的1999年10月第47期第1511-1522页上C.Tidestav，M.Sternad和A.Ahlen撰写的“在小区内重用-干扰抑制或多用户检测”。对于第一种方法，使用多用户检测的原理，即，码元序列a[·]和a_μ ^INT[·]，μ∈(1，2，…，I)通过联合估计(联合最大似然性序列估计)得到。在码元序列的表达式中，点[·]表示整个码元序列a[k]，-∞＜k＜+∞。

利用此方法可以获得最佳估计质量。但不幸的是，联合(或迭代)估计所需要的计算复杂度很高。另外，对于此方法，需要很难估计的信道脉冲响应h_i，μ ^INT[k]，，因为一般来说接收机不知道干扰信号的训练序列以及训练序列的临时位置，参照在关于通信的电气电子工程学会学报的1999年4月第47期第538-545页上B.C.Wah Lo和K.Ben Letaief撰写的“用于无线通信系统的自适应均衡和干扰消除”。因为这些原因，使用后续均衡进行干扰抑制的第二种方法更有发展前景。基于此方法的一种方法在1999年德克萨斯州休斯顿的车辆技术会议的会议记录(VTC’99春季)中第700-706页上S.Ariyavisitakul，J.H.Winters和N.R.Sollenberger撰写的“用于高数据速率无线系统的联合均衡和干扰抑制”中被建议。参照图1，把N个不同的离散时间接收信号r_i[K]分别进行滤波并且把滤波输出信号进行合并。然后，进行均衡处理，例如最大似然序列估计(MLSE)、状态简化序列估计(RSSE)、判决反馈序列估计(DFSE)或判决反馈均衡(DFE)。接收机的方框图如图1所示。前馈滤波和合并之后的信号如下式所示：

$s\left[k\right]=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\κ}=0}{\overset{L_i^f-1}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i\left[\mathrm{\κ}\right]r_i[k-\mathrm{\κ}]---\left(4\right)$

对接收序列r_i[k]进行滤波的第i个滤波器如图2所示。长度为L_i ^f的滤波脉冲响应f_i[k]的最优化可以利用如图3所示的多输入单输出的最小均方差判断反馈均衡器(MISO MMSE-DFE)来完成。在图3中，粗线和细线分别指复数值和实数值的信号及系统。对于单个接收天线(N＝1)的特殊情况，结构如图4所示。在判决反馈均衡器(DFE)中，复数值脉冲响应f_i[k]是前馈滤波器并且必须与复数值反馈滤波器b[k]进行自适应联合优化。当自适应过程完成时，前馈滤波系数传送到如图1所述的结构。如果滤波器长度选择足够大，则在合并之后干扰显著降低，另外由于在这一点上的总干扰近似是白噪声和高斯分布，因此随后应用基于格形的均衡技术是正确的。

像在EP 99 301 299.6中建议的用于判决反馈序列估计(DFSE)/状态简化序列估计(RSSE)和白噪声干扰的预滤波计算的完善的解决方案不能在本发明应用。因为对于该解决方案，不仅需要知道脉冲响应h_i[k]而且也必须知道干扰信号的脉冲响应h_i，μ ^INT[k]。可是，后者不容易估计，因为一般来说在接收机处不了解干扰信号的训练序列。因此，必须使用一个递归自适应算法来执行滤波计算。在1999年德克萨斯州休斯顿的车辆技术会议的会议记录(VTC’99春季)中第700-706页上S.Ariyavisitakul，J.H.Winters和N.R.Sollenberger撰写的“用于高数据速率无线系统的联合均衡和干扰抑制”文献中，建议对滤波最优化应用递归最小二乘算法(RLS)，并且在S.Haykin撰写的“自适应滤波理论”(S.Haykin″Adaptive Filter Theory″Prentice Halt，UpperSaddle River，New Jersey，third edition，1996)中也如此。此方法的一个显著缺陷是：在单一接收(N＝1)的情况下不能获得高性能。主要原因是因为在这种情况下无法充分抑制干扰信号。参考图3，对于N＝2，信号r₁[k]和r₂[k]包括各自的接收信号和噪声，其中干扰信号包含在噪声中。通过适当地调整滤波系数，干扰信号可以彼此抵消。对于N＝1，只有一个接收信号因此抵消当然是不可能的。

发明内容

本发明的任务是通过使改良的干扰抑制可行来改善这种类型的方法和系统。根据本发明的另一个方面，好的干扰抑制对于单一接收也是可能的。此外，对于分集接收的情况，对干扰抑制获得比先前建议的方法更高的性能是所希望的。

为解决这些任务，根据本发明的一个方面，提供一种用于具有一个或几个接收天线以及至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制方法，包括下列步骤：

a)利用具有复数值系数f_i[k]的滤波器滤波一个接收天线的至少一个复数值接收信号r_i[k]以产生至少一个输出信号y_i[k]；

b)然后在分配给该输出信号y_i[k]的一个方向向量P_i上形成至少一个输出信号y_i[k]的至少一个投影P_i，其中方向向量P_i是二维的和不受接收天线数目的约束；

其中，对于投影P_i的数目是一个的情形：

c1)把投影P_i馈送到一个用于检测的装置；或

对于投影P_i的数目是两个或多个的情形：

d1)对投影P_i的多数进行求和以形成一个总和信号s[k]；和

d2)把总和信号s[k]馈送到一个用于检测的装置。

根据本发明的另一个方面，提供一种用于至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制系统，包括：

一个或几个接收天线；

至少一个具有复数值系数f_i[k]的滤波器装置，其中所述的至少一个滤波器装置用于对一个接收天线的至少一个复数值接收信号r_i[k]进行滤波以产生至少一个输出信号y_i[k]；

特征在于系统进一步包括：

至少一个输出信号y_i[k]耦合的至少一个投影装置，用于在分配给此输出信号y_i[k]的一个方向向量Pi上形成至少一个输出信号y_i[k]的投影P_i，其中方向向量P_i是二维的和不受接收天线数目的约束；和

对于投影P_i的数目是一个的情形：

一个用于检测的所述投影P_i的输出信号耦合到其上的装置；

对于投影P_i的数目是两个或多个的情形：

一个求和装置，用于对多个投影P_i进行求和以形成一个总和信号s[k]；和

一个用于检测的总和信号s[k]耦合到其上的装置。

根据本发明的又一个方面，提供一种与一个或多个接收天线联合使用的接收机，用于至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制(CPM)的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制，该接收机包括：

至少一个包括复数值系数fi[k]的滤波设备，利用该至少一个滤波设备对一个接收天线的至少一个复数值接收信号ri[k]进行滤波，以产生至少一个输出信号yi[k]

其特征在于：

该接收机进一步包括：

至少一个投影设备，至少一个输出信号yi[k]耦合到该投影设备上，用于在分配给该输出信号yi[k]的一个方向向量Pi上形成至少一个输出信号yi[k]的一个投影Pi，其中方向向量Pi是二维的，且该方向向量Pi的维度与接收天线数目无关；以及

对于投影Pi的数目是一个的情形：

一个检测装置，其中，该投影Pi的输出信号耦合到该检测装置上；或

对于投影Pi的数目是两个或多个的情形：

一个求和设备，用于对多个投影Pi进行求和，以形成一个总和信号s[k]；和

一个检测装置，其中，该总和信号s[k]耦合到该检测装置上。

本发明以投影干扰和投影信号可以分离的观测为基础。因为只对接收信号的投影进行处理，所以可以得到并利用对特别有意义的投影信号总和中的差错进行最小化的滤波系数。

按照本发明的方法和系统使得用于具有或不具有天线分集的均衡的(自适应)干扰抑制以及脉冲响应充分分离可以实现，该天线分集用于使用脉冲幅度调制对纯实数、纯虚数或位于复平面中一条任意直线上的数据序列进行传输。尤其，对于单一接收，可以取得比现有技术更显著的干扰抑制。通过本发明的方法，一般可以抑制2N-1个干扰信号，而利用传统方法只能抑制N-1个干扰信号。通过本发明的方法，后续均衡处理的差错率可以显著降低。

通常在实际的实现中，与现有方法相比本发明的方法不会引起额外的复杂度甚至允许降低复杂度。对根据图3和4的现有方法与根据图6和7的新结构的比较显示只有从P_i{·}到P_n{·}的投影必须额外执行，但反馈滤波器更简单和只有实数值系数。

在本发明的一个特别优选的版本中，至少有两个接收信号r_i[k]并且各自的至少两个输出信号y_i[k]在步骤b)投影在完全相同的向量上。这种方法具有有益的效果，即：投影步骤和求和步骤可以互换并且在求和之后的投影可以由单个投影来实现。

在一个更优选的版本中，为了在步骤a)中对接收信号进行滤波，使用了具有实数值反馈滤波器的判决反馈均衡器中的前馈滤波器，该判决反馈均衡器中的前馈滤波器可以特别采用迫零(ZF)、最小均方差(MMSE)或者脉冲截断准则进行系统优化。因此，可以按照一种简单的方式使滤波系数最优化。

为了最优化滤波系数，优选使用在投影之后的信号。这使得改良的干扰抑制能够实现，因为干扰被转移到了投影的正交互补总和中。

为了调整至少一个复数值滤波器的系数，可以使用一种任意的自适应算法。这确保对各种干扰情况的调整是自动地取得的。

用于调整滤波系数的自适应算法可以利用接收机处一个已知的训练序列。如果没有发射已知训练序列或者如果已知训练序列太短，则使用一个用于调整滤波系数的盲自适应算法。

从至少一个滤波输出信号y_i[k]的投影的正交互补的计算中可以容易地获得一个用于发射质量的标准。

如果使用发射天线分集，则在第一步骤中至少一部分发射信号可以被当作干扰并且使用本发明的方法进行抑制。然后，在第二步骤中，已经在第一步骤中被检测到的数据码元可以被用来建立相应接收信号的模型；即形成一个差信号，把对应信号部分从接收信号中删除，使得检测在第一步骤已经被当作干扰的剩余数据码元成为可能。也就是说，在第二步骤中，能重复第一步骤，但是，已经在第一步骤中被检测到的数据码元被当作干扰，而在第一步骤中已经被当作干扰的数据码元现在被当作有用数据。所以，本方法也很适合获得用于发射天线分集的高性能。

本发明进一步的有益版本定义在从属权利要求中。

附图简述

下面，通过参考附图更详细地描述本发明的示例版本。可以看到：

图1：对于在接收机处具有N个天线分集的数字传输系统的离散时间版本的方框图(现有技术)；

图2：用于滤波第i个接收信号的第i个前馈滤波器的详细示意图(现有技术)；

图3：一种传统的用于N个接收天线情形的判决反馈均衡接收机的方框图表述(现有技术)；

图4：一种传统的用于一个接收天线情形的判决反馈均衡接收机的方框图表述(现有技术)；

图5：信号y_i[k]在单位长度的复数向量p_i上的投影P_i{y_i[k]}的示意表示；

图6：一种根据本发明的、在前馈滤波之后实现投影的、用于N个接收天线情形的判决反馈均衡接收机；和

图7：一种根据本发明的、在前馈滤波之后实现一个投影的、用于一个接收天线情形(单接收)的判决反馈均衡接收机。

图8：一种能对前馈滤波器输出信号的投影的正交互补总和进行额外处理的判决反馈均衡接收机。

发明详述

在本发明中，通过分别修改图3和图4所示的判决反馈均衡结构可实现改良的干扰抑制。在复数值前馈滤波之后，在单位长度向量P_i上进行投影P_i{·}，产生纯实数值结果P_i{y_i[·]}，如图5所示。这导致一个如图6所示的结构。由于信号y[k]是实数值，所以现在一个纯实数值滤波器b[k]就能够进行反馈滤波；误差信号e[k]＝v[k]-a[k-k₀]也是纯实数值。为了最小化e[k]的功率，没有考虑关于投影算子P_i{·}的前馈滤波输出信号的正交互补，这样做是可能的因为对于实数值振幅系数的判决处理来说只有一维有价值。现在，为了最小化特别有价值的且忽略正交互补的投影信号总和中的误差，可以调整滤波系数。通过适当选择滤波系数，由干扰引起的干扰可以转移到前馈滤波输出信号中与判决无关的正交互补总和中。从而，正交互补总和可选择用于估计干扰功率。如果输出信号y_i[k]的所有N个投影向量相同，则导致一种对本发明的实施来说非常有价值的特殊情形，从而可以把在求和之后的投影当作单个投影来实现。

倘若信道脉冲响应h_i[κ]和h_i，μ ^INT[κ]完全不同并且数据码元序列a[k]和a_μ ^INT[k]是实数值，如果预滤波系数f_i[k]，1≤i≤N，可以顺利地调整，则可以获得一个非常优良的干扰抑制。在使用根据图6修改的用于干扰抑制的判决反馈均衡器中的前馈滤波器进行前置滤波以及对滤波输出信号进行投影之后，采用诸如最大似然序列估计(MLSE)、判决反馈序列估计(DFSE)或状态简化序列估计(RSSE)的序列估计方法来进行均衡处理。均衡处理方法的信号分量

由下式给出：

$\tilde{y}\left[k\right]=a[k-k_o]+\underset{\mathrm{\κ}=1}{\overset{L^b}{\mathrm{\Σ}}}b\left[\mathrm{\κ}\right]a[k-k_0-\mathrm{\κ}]---\left(5\right)$

通过选择反馈滤波器长度L^b，即选择系数b[k](具有判决反馈均衡的脉冲截断)的数目，则可以有选择性地控制所需要的复杂度。为了优化判决反馈均衡滤波器，可以采用不同的准则，例如迫零(ZF)标准，最大信噪比(SNR)或最小均方差(MMSE)。作为一个特殊情况，考虑按照在最小均方(LMS)算法中使用的最小均方差(MMSE)标准的判决反馈均衡的自适应调整。为了自适应调整，必须考虑在算法中用于差错计算和反馈滤波所需的数据码元的知识。因此，在许多传输系统中为了帮助信道估计而发射的训练序列也用于判决反馈均衡进行自适应，即，为了差错计算和反馈滤波，使用训练码元。在数据传输期间，可以在判决导引模式中进行自适应，即，不使用先前确定的训练码元，而使用由均衡器提供的在训练阶段之后与具有非常高概率的实际数据码元相一致的数据码元。也就是说，可以使用递归最小二乘(RLS)算法或者一个只需要有关发射数据序列的统计知识而不需要数据码元本身知识的盲自适应算法来代替最小均方(LMS)算法。但是，对于盲自适应算法来说，与经过训练的自适应算法相比更慢的收敛是不可避免的。

为了简单起见，为了描述用于匹配建议的新的判决反馈均衡结构的最小均方差(LMS)算法，(复共扼)滤波系数集中在以下向量中：

$f_i\left[k\right]={\left[\begin{array}{cccc}{f}_i[0,k]& f_i[1,k]& \·\·\·& f_i[L_i^f-1,k]\end{array}\right]}^H,$ i∈{1，2，...，N)，                     (6)

b[k]＝[b[1，k]   b[2，k]… b[L^b，k]]^T，                    (7)

((·)^H和(·)^T分别指哈密尔顿转置和转置)。现在，由于自适应，滤波系数是时变的。这从滤波系数现在也依赖于实时间k的这一事实可以看出。在投影和求和之后的信号s[k]为：

$s\left[k\right]=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i\left\{f_i^H\right[k\left]r_i\right[k\left]\right\}---\left(8\right)$

其中

$r_i\left[k\right]{=\left[\begin{array}{cccc}{r}_i\left[k\right]& r_i[k-1]& ...& r_i[k-(L_i^f-1)]\end{array}\right]}^T,$ i∈{1，2，...，N}.                        (9)判决反馈均衡限幅器输入信号为：

$v\left[k\right]=s\left[k\right]-b^T\left[k\right]\hat{a}\left[k\right]=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i\left\{f_i^H\right[k\left]r_i\right[k\left]\right\}-b^T\left[k\right]\hat{a}\left[k\right],---\left(10\right)$

其中

[k]＝[[k-k₀-1}  [k-k₀-2]… [k-k₀-L^b]]^T.          (11)

判决延迟k₀是一个用于优化功率效率的自由度。在这里，[·]表示由判决反馈均衡估计的数据序列。如果有一个作为训练序列的已知数据序列(训练模式)，则[·]可以由已知数据码元a[·]替代。相应地，在图6中[·]必须由用于差错计算和反馈的a[·]代替。判决反馈均衡的误差信号由下式：

e[k]＝v[k]-[k-k₀]                        (12)

和

$e\left[k\right]=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_i\left\{f_i^H\right[k\left]r_i\right[k\left]\right\}-b^T\left[k\right]\hat{a}\left[k\right]-\hat{a}[k-k_0].---\left(13\right)$

定义。下面，滤波系数向量和滤波输入向量分别集中在一个单独向量中，

$w\left[k\right]={\left[\begin{array}{ccccc}{f}_1^T\left[k\right]& f_2^T\left[k\right]& ...& f_N^T\left[k\right]& b^T\left[k\right]\end{array}\right]}^T,---\left(14\right)$

$u\left[k\right]={\left[\begin{array}{ccccc}{r}_1^T\left[k\right]& r_2^T\left[k\right]& ...& r_N^T\left[k\right]& -{\hat{a}}^T\left[k\right]\end{array}\right]}^T.---\left(15\right)$

用于滤波系数向量自适应调整的最小均方(LMS)算法由S.Haykin撰写的“自适应滤波理论”(S.Haykin″Adaptive Filter Theory″Prentice Halt，Upper Saddle River，New Jersey，third edition，1996)中的下列方程式给出，

w[k+1]＝w[k]-μe[k]u[k]，                  (16)

其中，μ是一个步长参数，它必须经过适当选择以实现快速收敛和平稳工作。递归通过下式

w[0]＝0.                                   (17)

进行初始化。

如果另外使用M个(M＞＝1)发射天线分集，则所描述的判决反馈均衡结构还可用于干扰抑制，它如同在2000年5月电气电子工程学会的信号处理杂志第76-92页上A.F.Naguib，N.Seshadri和A.R.Calderbank撰写的“在无线信道上增加数据速率”所述的为了增加容量而进行空-时编码传输的情形。该文献所建议的方法可以直接与在1998年2月关于车辆技术的电气电子工程学会学报第119-123页上J.H.Winters撰写的“具有瑞利衰落的无线系统中发射分集的分集增益”中建议的时空编码方法组合应用。关于本发明，近似的脉冲幅度调制(PAM)传输方法是发射信号可以十分精确近似为一个脉冲幅度调制信号的方法，例如二进制连续相位调制(CPM)。

作为一个特殊例子，在下面考虑单一接收(N＝1)的情况。这种情况主要对于移动站有意义。与基站相反，在这里，通常不能使用天线分集，因为这不符合紧凑、节能并且价格便宜的移动电话的初衷。再者，在这里假定有用信号的数据序列和干扰的数据序列是纯实数并且相应的脉冲响应完全不同。具有投影P{·}的相应判决反馈均衡结构如在图7所示。

虽然如果滤波长度L_i ^f和L^b足够大则所述结构保证非常优良的干扰抑制，但是由于复杂度原因以及由于短训练序列，实际上通常使用相对短的前馈和反馈滤波器。在这种情况下，按照等式(8)的信号一般包含由不能忽略的干扰引起的噪声分量，并且没有额外的措施就会导致显著的性能恶化。因此，如果使用短的判决反馈均衡滤波器，则本方法应当进行改进。为了改进本方法，考虑前馈滤波输出信号投影的正交互补总和，

$t\left[k\right]=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i\left\{f_i^H\right[k\left]r_i\right[k\left]\right\},---\left(18\right)$

其中，Q_i{·}是指在单位长度的复数向量q_i之上的投影。这里，向量q_i与向量P_i正交，p_i属于投影P_i{·}。信号t[k]一般包含比信号s[k]更大的噪声分量，然而，它也包含信号分量，即

$t\left[k\right]=\underset{\mathrm{\κ}={\mathrm{\κ}}_i}{\overset{{\mathrm{\κ}}_1}{\mathrm{\Σ}}}c\left[\mathrm{\κ}\right]a[k-k_0-\mathrm{\κ}]+n_t\left[k\right],---\left(19\right)$

其中，在κ₁≤κ≤κ₂之间为非零的脉冲响应c[·]和由噪声和干扰组成的干扰n_t[k]都是纯实数值。在判决反馈均衡自适应完成之后，系数c[k]可以通过信道估计方法容易地确定。在信道估计之后，可以估计干扰n_t[k]的方差σ_nt ²。

现在，在基于格形的均衡方法中使用信号t[k]是有利的。为此目的，信号s[k]按照如下形式被书写：

$s\left[k\right]=a[k-k_0]+\underset{\mathrm{\κ}=1}{\overset{L^b}{\mathrm{\Σ}}}b\left[\mathrm{\κ}\right]a[k-k_0-\mathrm{\κ}]+n_s\left[k\right]---\left(20\right)$

其中，干扰n_s[k]的方差为σ_n ²并且包括噪声和干扰。为了在基于格形的均衡方法中利用信号s[k]和t[k]，分支度量(branch metric)

$\mathrm{\λ}\left[k\right]=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{n_s}^2}{\left|s\right[k]-\tilde{a}[k-k_0]-\underset{\mathrm{\κ}=1}{\overset{L^b}{\mathrm{\Σ}}}b[\mathrm{\κ}\left]\tilde{a}\right[k-k_0-\mathrm{\κ}\left]\right|}^2+\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{n_{\mathrm{ts}}}^2}{\left|t\right[k]-\tilde{a}[k-k_0]-\underset{\mathrm{\κ}={\mathrm{\κ}}_1}{\overset{{\mathrm{\κ}}_1}{\mathrm{\Σ}}}c[\mathrm{\κ}\left]\tilde{a}\right[k-k_0-\mathrm{\κ}\left]\right|}^2---\left(21\right)$

可用在格形图(最大比值合并)中，在此分支度量中，对于最大似然序列估计(MLSE)均衡， 是指取决于状态转移的试验码元；对于状态简化的均衡方法， 是指分别对于κ≤κ_red和κ＞κ_red的试验码元和依赖状态的寄存器内容，其中κ_red取决于选择的状态简化方法。注意，对于等式(21)，假定n_s[·]和n_t[·]为统计独立的白色高斯分配干扰。实际上，这只是近似的真实而通常n_t[·]不是白噪声。因此，在基于格形的均衡之前利用一个噪声漂白滤波器对信号t[k]进行滤波是有利的，该噪声漂白滤波器把n_t[·]变换成为一种白噪声干扰，该白噪声干扰可以从必须使用适当技术进行估计的自相关序列n_t[·]中计算得到。在等式(21)中，σ_n ²、t[k]和c[·]必须分别使用噪声漂白滤波器输出的噪音方差、噪声漂白滤波器输出的信号以及利用噪声漂白滤波器的脉冲响应对原始脉冲响应进行的卷积所代替。

通过引入的两种信道结构，能够获得分集效应并且即使使用短判决反馈均衡滤波器也可导致高性能。

Claims (13)

1、用于具有一个或几个接收天线以及至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制方法，包括下列步骤：

a)利用具有复数值系数f_i[k]的滤波器滤波一个接收天线的至少一个复数值接收信号r_i[k]以产生至少一个输出信号y_i[k]；

b)然后在分配给该输出信号y_i[k]的一个方向向量P_i上形成至少一个输出信号y_i[k]的至少一个投影P_i，其中方向向量P_i是二维的且与接收天线数目无关；

其中，对于投影P_i的数目是一个的情形：

c1)把投影P_i馈送到一个用于检测的装置；或

对于投影P_i的数目是两个或多个的情形：

d1)对投影P_i的多数进行求和以形成一个总和信号s[k]；和

d2)把总和信号s[k]馈送到一个用于检测的装置。

2、如权利要求1所述的方法，其中，在步骤c1)和/或步骤d2)中用于检测的装置用来纠正失真。

3、如权利要求1或2所述的方法，特征在于在步骤d1)中对用于形成总和信号s[k]的所有投影P_i进行累加。

4、如权利要求1或2所述的方法，特征在于至少有两个接收信号r_i[k]而且相应的至少两个输出信号y_i[k]在步骤b)中投影在相同的方向向量上。

5、如权利要求1或2所述的方法，特征在于在步骤a)中使用一个具有实数值反馈滤波器的判决反馈均衡器中的前馈滤波器对接收信号进行滤波，所述的判决反馈均衡器中的前馈滤波器按照迫零ZF准则、最小均方差MMSE准则、最大信噪比准则或脉冲截断准则进行系统统优化。

6、如权利要求1或2所述的方法，特征在于使用投影后的信号优化滤波系数。

7、如权利要求1或2所述的方法，特征在于使用一个自适应算法调整至少一个复数值滤波器的滤波系数。

8、如权利要求7所述的方法，特征在于所述用于调整滤波系数的自适应算法使用在接收机处已知的训练序列。

9、如权利要求7所述的方法，特征在于所述一个自适应算法不使用在接收机处已知的训练序列调整滤波系数。

10、如权利要求1或2所述的方法，特征在于计算至少一个滤波输出信号y_i[k]的投影的相应正交互补。

11、如权利要求1或2所述的方法，其中，对于发射天线分集的情形，即将被抑制的干扰至少由发射信号的一部分表述。

12、用于至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制系统，包括：

一个或几个接收天线；

至少一个具有复数值系数f_i[k]的滤波器装置，其中所述的至少一个滤波器装置用于对一个接收天线的至少一个复数值接收信号r_i[k]进行滤波以产生至少一个输出信号y_i[k]；

特征在于系统进一步包括：

至少一个输出信号y_i[k]耦合到其上的至少一个投影装置，用于在分配给此输出信号y_i[k]的一个方向向量P_i上形成至少一个输出信号y_i[k]的投影P_i，其中方向向量P_i是二维的且与接收天线数目无关；和

对于投影P_i的数目是一个的情形：

一个用于检测的所述投影P_i的输出信号耦合到其上的装置；

对于投影P_i的数目是两个或多个的情形：

一个求和装置，用于对投影P_i的多数进行求和以形成一个总和信号s[k]；和

一个用于检测的总和信号s[k]耦合到其上的装置。

13、与一个或多个接收天线联合使用的接收机，用于至少包括脉冲幅度调制或二进制连续相位调制(CPM)的TDMA和/或FDMA传输的干扰抑制，该接收机包括：

至少一个包括复数值系数fi[k]的滤波设备，利用该至少一个滤波设备对一个接收天线的至少一个复数值接收信号ri[k]进行滤波，以产生至少一个输出信号yi[k]；

其特征在于：

该接收机进一步包括：

至少一个投影设备，至少一个输出信号yi[k]耦合到该投影设备上，用于在分配给该输出信号yi[k]的一个方向向量Pi上形成至少一个输出信号yi[k]的一个投影Pi，其中方向向量Pi是二维的，且该方向向量Pi的维度与接收天线数目无关；以及

对于投影Pi的数目是一个的情形：

一个检测装置，其中，该投影Pi的输出信号耦合到该检测装置上；或

对于投影Pi的数目是两个或多个的情形：

一个求和设备，用于对投影Pi的多数进行求和，以形成一个总和信号s[k]；和

一个检测装置，其中，该总和信号s[k]耦合到该检测装置上。

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