CN1294791A - 对接收到的信号的信号强度提供估计的方法和系统 - Google Patents

Abstract

通过把接收到的信号加到再现想要信号的信号处理器(52)来估计通信系统中接收到的信号的信号强度。能量计算器(54)计算想要信号的能量,同时能量计算器(56)计算接收到的信号的能量。把计算得到的能量提供给信号强度计算器(58),该计算器估计信号强度。可通过把想要信号的能量除以噪声的能量来计算测得的信号强度。可把想要信号的信号强度估计为:(a)作为实际信号强度的最大似然估计;(b)根据想要信号的能量的期望值;(c)根据想要信号的能量的期望值并计入预定偏置。

Description

对接收到的信号的信号强度提供估计的方法和系统

技术领域

本发明涉及通信。尤其是，本发明涉及对通信系统中接收到的信号的信号强度提供估计的方法和设备。

背景技术

在许多通信系统中，有效地利用系统资源与准确地估计通信信道的质量等的能力有关。信道质量涉及通过通信信道所发送的接收到的信号的信号强度。通常，接收到的信号包括想要信号和噪声。想要信号可以是信息发送信号或代表信息发送的信号，诸如导频信号等。可估计想要信号的信号强度，可把此信号强度用作接收到的信号的信号强度的估计。把信号强度定义为信噪比SNR(想要信号的能量除以噪声的能量)或信号-信号加噪声比S／N_t(想要信号的能量除以总的接收能量)。

通信系统可使用信号强度测量值来进行各种系统优化。第一，系统可根据信号强度测量值有效地分配资源。例如，系统可把更多的资源分配给质量差的信道上的发送，以保持所需的水平或性能(例如，预定位差错率(bit-error-rate))。或者，系统可把更少的资源分配给质量差的信道上的发送，以保存资源。可确定，这些发送未有效地利用系统资源，因为相对于大量扩充资源发送少量信息。第二，可使用信号强度测量值来调节发送率，以更有效地利用所分配的资源。例如，对于高质量信道上的发送可增高发送率，对于质量差的信道上的发送可降低发送率。第三，可使用此信号测量值以更有效地管理通信系统。作为一个例子，考虑一支持软越区切换(handoff)的通信系统。软越区切换代表从两个或多个源装置向一目的地装置的冗余发送，以提供可改善性能和可靠性的空间分集。该系统可使用信号强度测量值以有效地在软越区切换发送中添加或除去源装置。在1992年3月31日授权的名为“在CDMA蜂窝式电话系统的通信中提供软越区切换的方法和系统”的5，101，501号美国专利以及在1993年11月30日授权的名为“CDMA蜂窝式通信系统中的移动站辅助软越区切换”的5，267，261号美国专利中描述了软越区切换，这两个专利都已转让给本发明的受让人，并在这里引用作为参考。

在一典型的通信系统中，从想要信号的能量和噪声能量的测量值来计算想要信号的信号强度。可通过处理接收到的信号以除去噪声并计算剩余的想要信号的能量来确定想要信号的能量。也可确定和计算噪声的能量。或者，可通过自动增益控制(AGC)回路把接收到的信号的幅度保持在一预定水平，把噪声的能量设定在一预定值。

因各种因素而使得准确地测量信号强度是困难的。第一，通信系统固有地操作于噪声环境中。噪声增大了想要信号的能量与噪声能量的测量值的变化。可通过对一较长的时间周期内的测量值求平均值来减少测量值的变化。然而，在求平均的数量(或长度)和响应时间之间进行折衷。第二，对于移动通信系统，由于通信装置的移动性所引起的信道特性的变化使信号强度测量更为复杂。在地面环境下，所发送的信号可通过一个或多个信号路径到达目的地装置，这是因为来自发送路径中的人造物品的反射和折射。接收到信号的多个拷贝可在目的地装置处建设性或破坏性地增加。目的地装置位置的小位移可导致测得能量大大地改变。此衰落现象可在信号强度测量中引起大的变化。第三，信号强度测量具有一分布密度函数，该函数与信号的结构和噪声的统计量(例如，模拟信号或经正交相移键控QPSK调制的信号)以及通信链路的质量有关。

由于上述原因，在本领域内非常需要一种可对通信系统中接收到的信号的信号强度提供准确估计的方法和设备。

发明内容

本发明是一种用于对通信系统或数据发送系统中接收到的信号的信号强度提供准确估计的方法和设备。可以信噪比(SNR)或信号-信号加噪声比(S／N_t)来测量信号强度。

在目的地装置处接收到的信号包括想要信号和噪声。可对接收到的信号进行处理，以把想要信号与接收到的噪声信号分离。测量或计算想要信号的能量。也可测量或计算噪声的能量。或者，可把噪声能量近似为接收到的信号的能量。可通过把想要信号的能量除以噪声能量来计算想要信号的测得信号强度。在本发明的一个实施例中，如此控制总的接收信号的幅度，从而把接收到的信号的功率保持近似恒定。在此实施例中，想要信号的测得信号强度正比于想要信号的能量。

想要信号的测得信号强度遵循一分布密度函数。此分布函数可与各种条件有关，诸如信号发送的类型和想要信号的实际信号强度。对于测得的信号强度正比于信号-信号加噪声比(S／N_t)的实施例，可把分布密度函数表示为f(y｜α)，这里y是想要信号的测得能量，α是实际信号强度，f(y｜α)是对于给定α的y的函数。一旦计算了想要信号的测得能量y并确定了分布密度函数f(y｜α)，则可在几个实施例中的一个实施例中估计想要信号的信号强度。接收到的信号的估计信号强度是对想要信号的信号强度的估计。

在第一实施例中，以信号强度α的最大似然(likelihood)估计来估计想要信号的信号强度。可通过相对于α对分布密度函数f(y｜α)求偏微分、把偏微商设定为零并对于给定的y解出α来确定α的最大似然估计。把相应于给定y而获得的α表示为α_o，它是α的最大似然估计并代表想要信号的信号强度的准确估计。

在第二实施例中，根据想要信号能量或E{y｜α}的条件均值来估计想要信号的信号强度。条件均值是均方意义上的随机参数的最佳估计。在本实施例中，首先从想要信号能量的测量值来估计E{y｜α}。在增益控制回路把接收到的信号的功率保持近似恒定的实施例中，可把信号强度估计为E{y｜α}／c，这里c是与增益控制回路的特性、积分周期的长度以及数字增益有关的常数。

在第三实施例中，根据E{y｜α}的条件均值并依据预定偏置来估计想要信号的信号强度。在本实施例中，首先如上所述计算E{y｜α}／c。然后，以E{y｜α}／c-1／N来计算信号强度的无偏置估计，这里N是计算想要信号的能量和接收到的能量的能量的积分周期。

可把使用上述实施例中任一个的想要信号的信号强度的估计推广到覆盖任何分布密度函数f(y｜α)。对于给定的α，可根据现场测量值或通过模拟，以数学方式或根据经验来确定信号强度的分布密度函数f(y｜α)。对于此f(y｜α)，可以如上所述的方式以α的最大似然估计或根据y的条件均值来估计信号强度。

接收到的信号的估计信号强度表示想要信号的信号强度。可使用诸如导频、话务、同步或访问信道信号等各种发送信号来估计接收到的信号的信号强度，这些信号在本发明的范围内。此外，本发明可适用于从一源装置至一目的地装置的任何信号发送。

附图概述

从以下详细描述并结合附图将使本发明的特征、目的和优点变得更加明显起来，其中相同的标号表示图中相应的部分，其中：

图1是本发明的信号强度估计器的方框图；

图2是包括与用户站通信的多个基站的通信系统的图；

图3是用户站内的信号处理的方框图；

图4是接收机的简化方框图；

图5是短PN解扩展器(despreader)的方框图；

图6是解调器内的搜索器的方框图；

图7是对于各种实际信号强度的QPSK调制信号的测得能量的分布密度函数的图表；以及

图8是估计的导频强度α或E_c／I_o对α的最大似然估计和α的已有技术估计的测得导频能量x的图表。

本发明的较佳实施方式

Ⅰ．信号强度的估计

在本发明的一个实施例中，根据接收到的信号的测得信号强度来估计想要信号的信号强度。接收到的信号包括想要信号和噪声。想要信号可以是从一源装置向一目的地装置发送的基准信号，以有助于目的地装置完成各种系统功能。想要信号也可以是信息发送信号(例如，话务信道信号)。把想要信号的测得信号强度定义为想要信号的估计能量除以噪声的估计能量。在某些应用中，把信号强度定义为想要信号的估计能量除以总的接收能量的估计。

在图1中示出本发明一个实施例的信号强度估计器50的方框图。把接收到的信号提供给信号处理器52和能量计算器56。信号处理器52处理接收到的信号，以除去噪声并从接收到的信号中提取想要信号。信号处理器52可对接收到的信号进行滤波，以获得想要的信号。或者，信号处理器52可通过进行例如正交信道解调等信号处理来提取想要的信号。信号处理器52所进行的处理与接收到的信号的特性有关。以下描述一种用于码分多址(CDMA)通信信号的信号处理器52。把想要的信号提供给计算想要信号的能量的能量计算器54。类似地，能量计算器56计算接收到的信号的能量，可使用此接收到的信号来计算噪声能量。把想要信号的能量和噪声能量的测量值提供给信号强度计算器58。信号强度计算器58对每个相应的接收到信号和噪声能量测量值组提供想要信号的信号强度的估计。

由于通信信道中的噪声，接收到的信号包括想要信号和信道噪声。信道噪声导致能量测量值的不确定。例如，信道噪声可建设性地添加到所发送的信号上，并导致想要信号能量的测量值较高。或者，信道噪声可破坏性地添加到所发送的信号上，并导致想要信号能量的测量值较低。为了提供更可靠的测量值，能量计算器54和56以预定时间间隔分别计算想要信号和接收到的信号的能量。对一较长的时间间隔求平均减少了能量测量值中的变化量。

在本发明的一个实施例中，如此控制接收到的信号的幅度，从而由自动增益控制(AGC)回路把接收到的信号的功率保持近似恒定。AGC回路测量接收到的信号的功率，把测得的功率与预定功率阈值相比较，并调节目的地装置的接收机中的增益元件，从而把AGC回路的输出保持在该功率阈值。通过把接收到的信号的功率保持近似恒定，想要信号的测得信号强度正比于想要信号的能量。

想要信号的能量的测量值遵循一分布密度函数。此分布密度函数的形状通常与信号的结构和处理类型有关。例如，一模拟调制信号可导致能量测量值遵循高斯分布函数，而一正交相移键控(QPSK)值的信号可导致能量测量值遵循非中心对称(non-central)x²(Chi-square)分布函数。通过仔细地对接收到信号的信号分量进行建模，此分布函数的形状可进一步与通信链路的质量(或想要信号的实际信号强度)有关。这如图7所示，其中对于各种实际信号强度(0，α_a，2α_a，…5α_a)绘出-QPSK调制信号的测得能量的分布密度函数。注意，在信道质量较高时(例如，5α_a)，此分布函数类似于高斯函数，在信道质量较低时(例如，α_a)类似于非中心对称x²函数。可通过各种方法之一来确定给定的一组条件(例如，给定的信号发送类型和给定的信道质量)的分布函数，这些方法诸如经验测量值或系统模拟等。因此，分布密度函数f(y｜α)是对于给定实际信号强度α的想要信号的测得能量y的函数。

在本发明的第一实施例中，以实际信号强度α的最大似然估计来估计想要信号的信号强度。可通过相对于α对分布密度函数f(y｜α)求偏微分、把偏微商设定为零并对于想要的信号的给定测得能量y解出α来确定α的最大似然估计。把相应于给定y而获得的α表示为α_o，它是α的最大似然估计并代表想要信号的信号强度的准确估计。不同地描述此实施例，每个实际信号强度α_z相应于分布密度函数f(y｜α_z)。此分布密度函数在特定y或y_z处具有一峰值。对于此y_z，α的最大似然估计相应于在y_z处具有一峰值的函数f(y｜α_z)。因而，特定的y_z与α的最大似然估计之间存在一一对应关系。在此第一实施例中，把每个测得的能量y处理成为相应于在此测得能量y处具有一峰值的函数f(y｜α_z)的特定y。此函数f(y｜α_z)的相应α_z是α的最大似然估计。

在第二实施例中，根据想要信号的测得能量或E{y｜α}的条件均值来估计想要信号的信号强度。在本实施例中，首先从想要信号的能量y的平均测量值来估计E{y｜α}。然后，把此信号强度估计为y／c，这里c是与增益控制回路的特性、积分周期的长度以及数字增益有关的常数。

在第三实施例中，根据y的条件均值并计入预定偏置来估计想要信号的信号强度。在本实施例中，首先如上所述计算y／c。然后，以y／c-1／N来计算信号强度的无偏置估计，这里N是计算想要信号的能量和接收到的能量的积分周期。

本发明的此实施例尤其适用于在扩展频谱通信系统中估计信号强度。一个这样的系统是码分多址通信(CDMA)系统，其中使用信号强度测量值来分配资源并控制用户站在多个基站之间的越区切换。

确定接收到信号的强度在测距(ranging)系统中也很有用。一个这样的测距系统是全球定位系统(GPS)。在这些测距系统中，使用信号强度的估计来最佳地调节捕获和跟踪信号处理子程序。搜索(或驻留(dwell))时间可从强信号的微秒的一小部分到弱信号的几十微秒。为了把搜索时间减到最小，搜索子程序可使用所估计的信号强度的信息来相应地调节搜索时间。

本发明可用于具有接收机的任何通信系统，此接收机包括具有公共输入并在各输出处提供同相和正交分量的一对相关器。

Ⅱ．本发明的当前实施例应用于CDMA通信系统

通过在一DMA通信系统中的实施，可进一步说明本发明的当前实施例对接收到的信号的信号强度的估计的描述。图2示出依据本发明实施例的通信系统。该系统包括与多个用户站6进行通信的多个基站4(为了简化，只示出一个用户站6)。把系统控制器2连接到：(1)该通信系统中的所有基站4，(2)公共交换电话网(PSTN)，以及(3)其它通信系统的系统控制器。系统控制器2协调连到PSTN、其它系统的用户或用户站6之间的通信。从基站4到用户站6的通信发生在通过信号路径10的前向链路上，从用户站6到基站4的通信发生在通过信号路径12的反向链路上。这些信号路径可以是诸如信号路径10a等直接路径或诸如信号路径10d等反射路径。反射路径10d是在从基站4a发送的信号被反射源16反射离开并通过与直接路径不同的路径到达用户站6时产生的。虽然在图2的方框中已示出，但反射源16是用户站6在其中进行操作的环境中的人造物品，例如建筑物或其它结构。

在图3中示出用户站内的信号处理的简化方框图。基站内的信号处理类似于图3所示，且区别在于基站各方框的实现可以不同，其理由是本领域内的技术人员都能理解的。基站接收各种数据流(例如，话音数据流、寻呼信息和导频数据流)，对使用各编码格式的每个流进行编码，使用各调制格式的每个经编码的数据流进行调制，以及组合经调制的数据以提供一扩展信号。对此扩展信号进行滤波、上变频、放大并在前向链路上发送。

依据本发明的一个实施例，如名为“使用卫星或地面转发器的扩展频谱多址通信系统”的4，901，307号美国专利以及名为“在CDMA蜂窝式电话系统中产生信号波形的系统和方法”的5，103，459号美国专利中详细所述来进行前向链路信号处理，这两个专利已转让给本发明的受让人，并在这里引入作为参考。本发明的实施例还可应用于其它通信系统，诸如1997年3月11日提交的名为“高速率分组数据发送的方法和设备”的08／963，386号美国专利申请中所述的系统，该申请已转让给本发明的受让人，并在这里引入作为参考。以下较详细地描述调制器122。

参考图4，在用户站处，前向链路信号由天线102接收，通过双工器104按路由传送，并被提供给接收机106。在接收机106内，把接收到的前向链路信号提供给自动增益控制(AGC)放大器212，该放大器如此放大此接收到的信号，从而把来自模拟-数字转换器(ADC)220的量化基带信号的幅度保持近似恒定，而与接收到的信号的功率电平无关。把来自放大器212的经增益控制的信号提供给带通滤波器214，此滤波器滤除频带外噪声。在一个实施例中，带通滤波器214是一表面声波(SAW)滤波器，它具有相应于接收到信号的带宽的带宽。把来自带通滤波器214的经滤波的信号提供给下变频器216，此下变频器把接收到的信号从RF频率向下转换到近似于基带。在一个实施例中，下变频器216是正交下变频器，它以同相和正交正弦曲线对滤波信号进行下变频，以分别提供同相和正交信号。下变频器216可包括单个下变频级(直接下变频)或多个转换级。把来自下变频器216的同相和正交信号分别提供给缓冲器(BUF)218a和218b，这两个缓冲器可分别提供增益和／或缓冲。把来自缓冲器218a和218b的缓冲信号分别提供给ADC 220a和220b，这两个ADC对信号进行采样以分别提供I和Q基带信号。图4所示的接收机是示出某些基本信号处理功能的简化方框图。在本发明的其它实施例中，还可使用完成这里所述的功能的其它接收机。

在图5中示出短PN解扩展器320的方框图。把I和Q基带信号提供给IQ极性控制器352，此控制器可交换(swap)和／或颠倒这两个信号之一或这两者，以计入下变频器216(图4)内的下变频正弦曲线中的相位误差。把来自IQ极性控制器352的相位校正信号提供给抽选器(decimator)354，该抽选器可提供信号滤波和／或抽选。在一个实施例中，来自抽选器354的抽选信号具有每码片(chip)一个样本的采样速率。作为一个例子，如果以每码片八个样本的速率对接收到的信号进行采样，则抽选器354以八比一的因数来抽选信号。把来自抽选器354的抽选信号分别提供给乘法器356a和356b，这两个乘法器分别以短PNI和PNQ序列对信号进行解扩展。短PN解扩展是由基站处的相应调制器内的短PN扩展器所进行的扩展的逆操作。乘法器356a和356b的输出包括解扩展I和Q数据。

参考图3，在一个实施例中，控制处理器114连接到接收机106、解调器108和显示器116。控制处理器114接收来自解调器108的数据并估计接收到的信号的信号强度。可把所估计的信号强度提供给显示器116，该显示器可以各种形式显示该信息。还可把所估计的信号强度提供给编码器120、调制器122或发射机124，以发送回基站。可使用该信息来帮助基站进行越区切换和／或其它系统功能。控制处理器114还可把增益控制信号提供给接收机106，以如此调节来自ADC 220的量化基带信号的幅度，从而把接收到的信号的总功率保持近似恒定，而与接收到的信号的功率电平无关。可把控制处理器114实现为微控制器、微处理器、数字信号处理(DSP)芯片或被编程以进行这里所述的功能的专用集成电路(ASIC)。

以上所述的硬件是用户站可用来接收和解调来自多个基站的发送的许多实施例中的一个。也可把其它硬件体系结构设计成完成这里所述的功能。这些各种体系结构都在本发明的范围内。

Ⅲ．接收到信号的信号强度的估计

可通过一个或多个信号路径接收来自单个基站的发送。此外，在软越区切换中，用户站可接收来自两个或多个基站的发送。参考图6，用户站内的搜索器312搜索强信号路径的接收到的信号，该信号超过预定搜索器阈值且还未被指派给一相关器。在一个实施例中，根据所估计的导频强度来确定强信号路径。因而，大多数时间，把相关器指派给强信号路径。

在图6中示出搜索器312的方框图。把来自接收机106的数字化I和Q信号提供给搜索器312内的短PN扩展器320a。短PN解扩展器320a以偏移与被搜索的特定信号路径的偏移相匹配的短PN序列对此I和Q信号进行解扩展。此短PN解扩展是由基站处的相应调制器内的短PN扩展器所进行的扩展的逆操作。短PN扩展器320a的输出包括分别提供给增益元件(G)414a和414b的解扩展I和Q信号。增益元件414a和414b用定标因子G定标各个解扩展信号并分别对相干积分器416a和416b提供已定标的信号。在相干积分器416内，通过进行PNI和PNQ信号与恢复的导频信号的点积来除去被积分的定标和解扩展I和Q信号的旋转相位误差(以产生接收到的导频信号)。

接着，以N个码片对每个经相位校正的I和Q信号进行积分，以提供接收到的导频信号。此积分对导频信号(在一个实施例中被Walsh码O所覆盖)去覆盖(decover)并把这些信号从非导频代码信道中去除。在一个实施例中，N相应于Walsh码元的整数(例如，对于IS-95系统中的8个Walsh码元，N=512)。相干积分器416还可提供因数为k的定标。例如，如果至相干积分器416的输入包括13位且来自相干积分器416的输出包括八个最高位，则此操作等价于被32除。

把I和Q导频信号分别提供给平方器418a和418b，这两个平方器对输入信号求平方。把来自平方器418的平方输出提供给加法器420，此加法器对信号求和，以提供一能量测量值。把此测量值提供给能量计算器422，在一个实施例中，此计算器以下式计算M个测量值的导频信号的能量： $y=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\[(\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{)}^2+(\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_j{)}^2\].................\left(1\right)$

其目的是使用一个或几个观察结果y_j来估计相应信号的强度，j=1，2，…，p。这些观察结果中的每一个都代表一随机变量。在某些情况下，可根据直觉找到合理的估计器，但为了获得更有效的估计器以开发了各种普通方法。本发明最好使用经常使估计器处理所需性能的方法。此观点是把相应于观察到的数据最大“似然”的值用作信号强度的估计。把p个随机变量y₁，y₂，…，y_p的联合密度函数即f(y₁，y₂，…，y_p｜α)叫做似然函数。对于一固定的y₁，y₂，…，y_p，似然函数是α的函数，且通常表示为L(α)。最大似然估计原理是，对于给定的一组观察结果，选择被观察的这组数据最可能发生的值作为α的估计。即，如果观察给定的一组观察结果的似然在α=α₁时比α=α₂时高得多，则合理的是选择α₁作为a的一个估计，而不是选择α₂。总之，如果L(α)是可微分的，且假设所有可能的a的空间上的一个最大值，则最大似然估计将是以下公式的解 $\frac{d}{\mathrm{d\α}}L\left(\mathrm{\α}\right)=0....................\left(2\right)$

如果以上公式存在一个或多个解，则应验证哪些解(如果有的话)使L(α)最大。还应注意，使L(a)最大的任何a的值也将使对数似然最大。因此，在L(a)中，为了计算方便，最大似然公式的一个变形是 $\frac{d}{\mathrm{d\α}}\ln L\left(\mathrm{\α}\right)=0.................\left(3\right)$

在一个实施例中，由接收到的导频信号的信号强度或导频强度来估计接收到的信号的信号强度。把导频强度定义为每码片的导频能量相对于总干扰密度之比E_c／N_t。以下，把导频强度表示为“α”。对于一给定的α，I和Q导频信号是独立的随机变量。在如图7所示的值的范围内，任何一次可能被测得的能量的数量不相同。在没有所要的信号时，跨越此可能值范围的能量分布通常遵循高斯分布。

当存在信号时，y的条件几率密度函数是具有一非中心对称x2分布函数的随机变量，以下把该函数叫做f(y｜α)，把它定义为： $f\left(y\right|\mathrm{\α})=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}{\left(\frac{y}{M{\mathrm{\μ}}^2}\right)}^{\frac{M-1}{2}}\mathrm{ex}{p}^{\left(\frac{M{\mathrm{\μ}}^2+y}{2{\mathrm{\σ}}^2}\right)}{I}_{M-1}\left(\frac{\mathrm{\μ}\sqrt{\mathrm{My}}}{{\mathrm{\σ}}^2}\right),.....\left(4\right)$

这里：

y≥0；

f(y｜α)=测得的导频能量y对于一给定α值的分布密度函数，μ是如下定义的α的一个函数；

I_M-1()=第一种类型的第(M-1)阶修改Bessel函数；以及 ${\mathrm{\μ}}^2={\mathrm{\μ}}_I^2+{\mathrm{\μ}}_Q^2=\mathrm{c\α},.............\left(5\right)$

这里

μ_I=导频信号的I分量的期望值，

μ_Q=导频信号的Q分量的期望值，以及

c=t是与增益控制回路的特性、积分周期的长度和数字增益有关的常数，从而： $c=2{\mathrm{\σ}}_n^2\frac{N^2{G}^2}{k^2},............\left(6\right)$

这里

N=相干积分的码片数目或相干积分周期的持续时间，

G=增益元件414的信号处理增益，以及

k=相干积分器416的定标因数。

通常，由自动增益控制(AGC)电路来控制接收到的信号的幅度，从而把AGC电路输出处的接收到信号的总功率保持近似恒定，而与AGC电路调整前接收到的信号的功率电平无关。此增益控制回路有效地把总功率电平Nt设定为公知的值Nt=2σ_n ²。定标因数(N、G和k)包含在公式(4)中c的计算中，以计入在周期(p)内所取的测量值的数目(N)、增益元件414的信号处理的增益(G)以及相干积分器416所进行的定标(k)。

从公式(2)可看出，对于M=1，存在一族分布曲线，每条曲线具有与α的值有关的不同形状。在图7中示出六个不同α值的f(y｜α)图表。对于高的α值(例如，α₆=6α_a)，f(y｜α₆)类似于高斯分布。相反，对于低的α值(例如，α_a)，f(y｜α_a)进一步变形，或类似于Rician几率分布函数。

在第一实施例中，α的估计基于α的最大似然估计。α的最大似然估计是具有最小可能变化并同等地满足Cramer-Rao界限的有效估计。可通过相对于α对L(α)求偏微分、把偏微商设定为零并对于给定的y解出α来确定α的最大似然估计。获得的α就是α的最大似然估计或α_o。由于y₁，y₂，…，y_p代表来自具有f(y｜α)分布的随机样本，则

T

把公式(3)所示的微分应用于公式(7)所示的似然函数L(α)，把微商设定为零以及解出α以获得α的最大似然估计或α_o，得出以下： $\underset{j=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\λ}}_j}{2\mathrm{\α}}(I_M\left({\mathrm{\λ}}_j^{-}\right)+\frac{M-1}{{\mathrm{\λ}}_j}{I}_{M-1}\left({\mathrm{\λ}}_j\right))-(\frac{M-1}{2\mathrm{\α}}+\frac{\mathrm{Mc}}{2{\mathrm{\σ}}^2})I_{M-1}\left({\mathrm{\λ}}_j\right)=0$ 这里， ${\mathrm{\λ}}_j=\frac{\sqrt{\mathrm{Mca}{y}_j}}{{\mathrm{\σ}}^2};$ 以及

I_M-2()、I_M-1()和I_M()分别是第一类型的第(M-2)、第(M-1)和第(M)阶修改Bessel函数。

对于M=1的情况，可把公式(1)中的导频信号的能量简化为x=I²+Q²。可把x的几率密度函数(以下叫做f(y｜α))定义为： $f\left(x\right|\mathrm{\α})=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}\mathrm{ex}{p}^{\left(\frac{{\mathrm{\μ}}^2+x}{2{\mathrm{\σ}}^2}\right)}{I}_o\left(\frac{\mathrm{\μ}\sqrt{x}}{{\mathrm{\σ}}^2}\right),............\left(9\right)$

这里：

x≥0；

f(x｜α)=测得的导频能量x对于一给定α值的分布密度函数，μ是如上定义的α的一个函数；以及

I_o()=第一种类型的第零阶修改Bessel函数。

从公式(9)，对于M=1，多个观察结果的α的最大似然估计减小到： $\mathrm{\α}=\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{\mathrm{pc}}\underset{j=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\θ}}_j\frac{I_1\left({\mathrm{\θ}}_j\right)}{I_0\left({\mathrm{\θ}}_j\right)}..........\left(10\right)$ 这里， ${\mathrm{\θ}}_j=\frac{\sqrt{\mathrm{ca}{x}_j}}{{\mathrm{\σ}}^2}$

α的最大似然估计满足公式(10)。由于未以封闭的形式给出公式(10)，所以可使用本领域中公知的任意数目的技术之一，以数字方式解出α的最大似然估计。可通过微处理器、微控制器或本领域内公知和使用的其它计算装置上的微代码来进行数字计算。

使用公式(10)，可对于各种x值来计算转换表。参考图6，可把此转换表装入只读存储器、随机存取存储器或如转换表424中所示的其它存储装置。在正常操作期间，一旦计算了测得的导频能量，就可对α的最大似然估计进行寻址。

在表1中示出列出对于各种x值α的最大似然估计的转换表。表1是通过给出以下参数组而产生的：2σ_n ²=18、N=512、G=2、k=32、p=1以及M=1。注意，表1中的测得导频能量x的值是线性项，而以分贝(dB)给出α的最大似然估计。可对不同的系统参数产生类似的表，这些表在本发明的范围内。

11780	-2	1861	-10	311	-18	69	-26
								10383	-2．5	1661	-10．5	279	-18．5	65	-26．5
9256	-3	1482	-11	251	-19	61	-27
								8251	-3．5	1323	-11．5	226	-19．5	57	-27．5
7356	-4	1181	-12	203	-20	55	-28
								6558	-4．5	1055	-12．5	183	-20．5	52	-28．5
5847	-5	942	-13	166	-21	50	-29
								5213	-5．5	842	-13．5	150	-21．5	48	-29．5
4648	-6	752	-14	136	-22	47	-30
								4144	-6．5	672	-14．5	123	-22．5	46	-30．5
3696	-7	601	-15	112	-23	44	-31
								3296	-7．5	538	-15．5	103	-23．5	43	-31．5

在图8中还绘出α的最大似然估计对测得的导频能量x，它由实线示出。在图8中还绘出x的已有技术估计对测得的导频能量x，它由虚线示出。注意，这两个图对于高的x值基本上是类似的(例如，x值相应于-10和0dB之间的α)。在低的x值处，这两个图之间的差别是实质的。例如，在x=72，α的最大似然估计为-23．0dB，α的已有技术估计为-27．0dB，导致差别为4．0dB。此差别是实质的，并可显著降低通信系统的性能。

在第二和第三实施例中，使用接收到的信号的条件均值或平均值来估计接收到的信号的信号强度。从公式(1)，对于一给定的α，可把y的期望值E{y｜α}计算为： $E\left(x\right|\mathrm{\α})=E(I^2+Q^2)+{\mathrm{\μ}}_I^2+{\mathrm{\μ}}_Q^2+2{\mathrm{\σ}}^2=\mathrm{c\α}+\frac{c}{N}.........\left(11\right)$ 重新排列公式(11)中的项产生了以下： $\frac{E\left\{x\right|\mathrm{\α}\}}{c}=\mathrm{\α}+\frac{1}{N}.................\left(12\right)$ 如果，使用p个样本来估计平均接收到的能量，则可把(12)写为 $\frac{1}{P}\underset{j=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{xj}=a+\frac{1}{N}..............\left(13\right)$ 在用户站处，可通过测得的导频能量x和常数c来估计x的期望值。在一个实施例中，c是已知的，因为由增益控制回路把接收到的信号的总功率保持近似恒定。因此，可把比值x／c用作导频强度α的估计。然而，注意x／c导致α的偏置估计。可通过从x／c中减去1／N项来获得α的无偏置估计。

虽然α的无偏置估计是一个较佳的α估计，但对于一特定实验(或测量)，无偏置估计仍可能不是一个最佳的α估计。例如，对于具有大变化的分布密度函数f(x｜α)，无偏置估计可能不是最佳的，这是因为α的无偏置估计也将具有大的变化。

对于低的α值，根据y的期望值或E{y｜α}来估计接收到的导频信号的Ec／Nt可能导致一个不是最佳的估计，它可能降低通信系统的性能。尤其是，根据E{y｜α}来估计α可能导致α的估计稍高，它可导致不可最佳地使用系统资源。例如，如果实际导频强度为-14dB，而所估计的导频强度为-12dB，则可在不应添加时把相应于此导频的基站添加到用户站的软越区切换中，从而导致不必要地高度使用系统资源。

参考图6，搜索器312包括增益元件414、相干积分器416、平方器418、加法器420、能量计算器422和转换表424。这些功能中的一个或多个可位于控制处理器114中，以把所需的硬件减到最少。例如，更有效的是，对于特定系统设计，可把能量计算器422和转换表424装入控制处理器114。此外，可通过在必要时进行公式(8)、(10)或(12)的计算来消除转换表424。可预想搜索器312和控制处理器114的各种实现，它们在本发明的范围内。

以上对较佳实施例提供了描述，以使本领域内的技术人员理解或使用本发明。对这些实施例的各种修改将对本领域内的技术人员变得明显起来，可把这里所述的普通原理应用于其它实施例而无需创造性。因而，本发明将不限于这里所示的实施例，而是依据与这里所揭示的原理和新特征一致的最宽范围。

Claims (38)

1．一种用于对接收到的信号强度提供估计的方法，其特征在于包括以下步骤：

接收一信号，所述接收到的信号包括一想要信号；

测量想要信号的能量，以提供一测得能量；以及

依据测得的能量估计想要信号的信号强度；

其中所估计的信号强度表示接收到的信号强度。

2．如权利要求1所述的方法，其特征在于测量步骤包括以下步骤：

以第一预定时间间隔对想要信号进行积分，以提供测得的能量。

3．如权利要求2所述的方法，其特征在于与一恢复导频信号相干地进行积分步骤。

4．如权利要求2所述的方法，其特征在于第一预定时间间隔是用来对接收到的信号进行解覆盖的Walsh序列的n个Walsh码元。

5．如权利要求1所述的方法，其特征在于测量步骤还包括以下步骤：

以第一预定时间间隔对想要的信号进行第一积分，以提供一平均能量；以及

以第二预定时间间隔对平均能量进行第二积分，以提供测得的能量。

6．如权利要求5所述的方法，其特征在于不相干地进行第二积分步骤。

7．如权利要求1所述的方法，其特征在于估计步骤包括以下步骤：

计算测得能量的期望值的估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的估计。

8．如权利要求7所述的方法，其特征在于估计步骤还包括以下步骤：

从测得能量的期望值的估计中减去偏移，以提供测得能量的期望值的无偏置估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的无偏置估计。

9．如权利要求1所述的方法，其特征在于估计步骤包括以下步骤：

根据测得的能量计算实际信号强度的最大似然估计；以及

其中信号强度基于最大似然估计。

10．如权利要求9所述的方法，其特征在于以一转换表来进行计算步骤。

11．如权利要求1所述的方法，其特征在于想要的信号是导频信号。

12．如权利要求1所述的方法，其特征在于想要的信号是信息信号。

13．如权利要求1所述的方法，其特征在于想要的信号是扩展频谱信号。

14．如权利要求1所述的方法，其特征在于把接收到的信号的幅度保持近似恒定。

15．一种用于对通信系统中接收到的信号的信号强度提供估计的信号强度估计器，其特征在于包括：

接收机，用于提供一接收到的信号，所述接收到的信号包括一想要信号；

连到接收机的信号处理器，用于接收接收到的信号并提供一想要的信号；

连到信号处理器的能量计算器，用于接收想要的信号并提供一测得的能量；

连到能量计算器的信号强度估计器，用于接收测得的能量并根据测得的能量来提供想要信号的信号强度的估计；以及

其中信号强度表示接收到的信号的信号强度。

16．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于信号处理器包括：

积分器，用于接收想要的信号并以第一预定时间间隔对想要信号进行积分，以提供测得的能量。

17．如权利要求16所述的信号强度估计器，其特征在于积分器是相干积分器。

18．如权利要求16所述的信号强度估计器，其特征在于第一预定时间间隔是用来对接收到的信号进行解覆盖的Walsh序列的n个Walsh码元。

19．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于信号处理器还包括：

第一积分器，用于接收想要的信号并以第一预定时间间隔对想要的信号进行积分，以提供一平均能量；以及

连到第一积分器的第二积分器，用于接收平均能量并以第二预定时间间隔进行积分，以提供测得的能量。

20．如权利要求19所述的信号强度估计器，其特征在于第二积分器是不相干积分器。

21．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于信号强度估计器包括：

用于计算测得能量的期望值的估计的装置；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的估计。

22．如权利要求21所述的信号强度估计器，其特征在于信号强度估计器还包括：

用于从测得能量的期望值的估计中减去偏移以提供测得能量的期望值的无偏置估计装置；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的无偏置估计。

23．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于信号强度估计器包括：

用于根据测得的能量计算实际信号强度的最大似然估计的装置；以及

其中信号强度基于最大似然估计。

24．如权利要求23所述的信号强度估计器，其特征在于用于计算的装置是一转换表。

25．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于想要的信号是导频信号。

26．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于想要的信号是信息信号。

27．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于想要的信号是扩展频谱信号。

28．如权利要求15所述的信号强度估计器，其特征在于把接收到的信号的幅度保持近似恒定。

29．在能从至少一个基站向至少一个用户站提供发送的通信系统中，一种用于测量链路信号强度的方法，其特征在于包括以下步骤：

从至少一个基站向一用户站发送一想要的信号；

在用户站处接收想要的信号并提供一测得的能量；以及

根据测得能量估计接收到的想要信号的信号强度。

30．如权利要求29所述的方法，其特征在于还包括以下步骤：

把接收到的信号的估计信号强度发送到至少一个基站。

31．如权利要求29所述的方法，其特征在于估计步骤包括以下步骤：

根据测得的能量计算实际信号强度的最大似然估计；以及

其中信号强度基于最大似然估计。

32．如权利要求31所述的方法，其特征在于以一转换表来进行计算步骤。

33．如权利要求29所述的方法，其特征在于估计步骤包括以下步骤：

计算测得能量的期望值的估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的估计。

34．如权利要求33所述的方法，其特征在于估计步骤还包括以下步骤：

从测得能量的期望值的估计中减去偏移，以提供测得能量的期望值的无偏置估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的无偏置估计。

35．在能从至少一个基站向至少一个用户站提供软越区切换发送的通信系统中，一种用于选择软越区切换发送的方法，其特征在于包括以下步骤：

从至少一个基站向一用户站发送一想要的信号；

在用户站处第一次接收想要的信号以提供一测得的能量；

根据测得的能量估计接收到的想要信号的信号强度；

把接收到的信号的估计信号强度发送到至少一个基站；

第二次接收接收到的信号的估计信号强度；以及

根据接收到的估计信号强度来选择软越区切换发送。

36．如权利要求35所述的方法，其特征在于估计步骤包括：

根据测得的能量计算实际信号强度的最大似然估计；以及

其中信号强度基于最大似然估计。

37．如权利要求35所述的方法，其特征在于估计步骤包括以下步骤：

计算测得能量的期望值的估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的估计。

38．如权利要求37所述的方法，其特征在于估计步骤还包括以下步骤：

从测得能量的期望值的估计中减去偏移，以提供测得能量的期望值的无偏置估计；以及

其中信号强度基于测得能量的期望值的无偏置估计。

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