CN1303769C

CN1303769C - 更新决定反馈均衡器参数的方法

Info

Publication number: CN1303769C
Application number: CNB2004100011375A
Authority: CN
Inventors: 陈添辉; 马进国; 林振荣; 高凯鹏
Original assignee: Via Technologies Inc
Current assignee: Via Technologies Inc
Priority date: 2004-01-29
Filing date: 2004-01-29
Publication date: 2007-03-07
Anticipated expiration: 2024-01-29
Also published as: CN1558567A

Abstract

本发明涉及一更新决定反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer，DFE参数的方法，DFE包含有一ISI消除器，用以消除从一频道接收多个第一信号群时所产生的ISI。包含有一组信号群的符码被用来译码产生一译码后符码。接着计算译码后符码与第一符码的差以得到一个错误值向量。根据译码后的符码与错误值向量产生一暂时矩阵。接着，对该矩阵每一个对角线元素值取平均。最后由一最小均方算法和托普利兹矩阵(Toeplitz Matrix)来更新DFE的参数。

Description

更新决定反馈均衡器参数的方法

技术领域

本发明涉及一决定反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer，DFE)，特别涉及在决定反馈均衡器中产生一托普利兹矩阵(Toeplitz Matrix)以减少符元符元间干扰(Inter-Chip interferenoe，ICI)与符码际干扰(Inter-Symbol interference，ISI)。

背景技术

无线网络系统的频道中常遭受到严重的符元符元间干扰(Inter-Chipinterference，ICI)、符码际干扰(Inter-Symbol interference，ISI)与多重路径衰减(Multi-Path fading)效应的影响。频道均衡程序在对抗上述干扰所产生的频道扭曲时是一个不可或缺的技术，并可让符码在接收端被正确的判别。频道均衡程序可以是以符元基础(chip-basis)或以采样基础(sample-basis)来达成。在符元基础的均衡程序中，均衡器的参数会根据每一个接收到的符元来进行更新。在磁性储存与数字通讯上广为应用的是使用最小均方(Least Mean Square，LMS)算法的决定反馈均衡器(DFE)。传统的基础方块图如图1所示，其中DFE是由二个主要有限脉冲响应(FIR)滤波器：前馈滤波器(Feedforward filter，FFF)102与反馈滤波器(Feedback Filter，FBF)104所构成的。二滤波器所输出的信号被求和后输入一限幅器(Slicer)106。由限幅器106输出的信号为最终均衡数据。FFF 102与FBF 104的基本功能是用来个别消除前驱(pre-cursor)与后驱(post-cursor)ICI，同时图1中的WUC 108与WUD 110代表了FFF 102与FBF 104的权重更新(weight-update)区块。DFE在符元架构中可以减轻ICI。无论如何，此类型的DFE不能完全消除ISI。因此，能同时降低ICI与ISI的DFE是令人期待的。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的为提供一在决定反馈均衡器(DecisionFeedback Equalizer，DFE)中产生一托普利兹矩阵(Toeplitz Matrix)的方法。此类型的DFE具有同时减少符元符元间干扰(Inter-Chip interference，ICI)与符码际干扰(Inter-Symbol interference，ISI)的能力。

本发明提供一用于更新DFE参数的方法。DFE包含有一ISI消除器用以消除由一频道接收多个第一信号所产生的ISI。一第一符码含有一组信号群被用来译码产生一译码后符码。接着，计算译码后符码与第一符码的差以得到一个错误值向量。根据译码后符码与错误值向量产生一暂时矩阵。接下来，对该矩阵每一个对角线元素的值取平均值。最后由一最小均方算法和托普利兹矩阵(Toeplitz Matrix)来更新参数。

本发明还提供一DFE，该DFE含有ICI消除器与ISI消除器。ICI消除器消除由通信频道所接收信号中所含的ICI，并输出消去ICI后的信号。ISI消除器包含有一符码译码器与一个具有多参数的符码基底反馈滤波器(Symbol-BaseFeedback filter)。包含一组信号的符码由符码译码器进行译码。符码基底反馈滤波器将译码后数据经过上述方法所产生的托普列兹矩阵进行转换，用以产生一输出信号。

附图说明

图1为传统技术中，DFE的区块示意图；

图2为本发明的DFE区块示意图；

图3所示为本发明的更新DFE参数的步骤。

标记说明

102--前馈滤波器；104--后馈滤波器；106--限幅器；

108，100--权重更新方块；

x(n)--输入信号；e(n)--错误值向量；

200--符元符元间干扰消除器；210--前馈滤波器(符元基础)；

212，222--权重更新区块；220--后馈滤波器(符元基础)；

230--硬式解调区块；240，242，290，296--加法器；244--多任务器；

246，296--单阀门延迟方块；250--符码际干扰消除器；

260--8阀门延迟区块；270--后馈滤波器(符码基础)；

272--托普列兹矩阵区块；280--CCK与喧哗模式译码器；

Ycf--经FFF滤波的输出；Ycb--经FBF滤波后的输出；

Yc--Ycf与Ycb求和后的输出；

HD(Y_c)--均衡过的信号；Bk，WK--调整FFF与FBF权重的向量值；

Y_cs--八阀门延迟区输出；Y_bs--符码基础FBF(270)所产生的输出

具体实施方式

图2展示了根据本发明实施例所绘的区块图，DFE包含有一符元符元间干扰(ICI)消除器200与一符码际干扰(ISI)消除器250。由通信频道所接收的信号X_K(n)为ICI消除器200的输入。

ICI消除器主要由二符元型态的有限脉冲响应(FIR)滤波器组成：前馈滤波器(Feedforward filter，FFF)210与反馈滤波器(Feedback Filter，FBF)220。FFF 210与FBF 220的基本功能是用来个别消除前驱(pre-cursor)与后驱(post-cursor)ICI。FFF 210与FBF 220通过调整阀门权重来补偿ICI以及其它来源所造成的信号减弱或扭曲现象。

将由Y_cf与Y_cb这二个经滤波后的信号同时导入一加法器240相加后成为输入数据Y_C。输入数据Y_C导入一硬式解调(hard-decision)区块230。接下来硬式解调区块产生一均衡后数据HD(Y_c)。经过一单一阀门(one-tap)延迟区块246，均衡数据HD(Y_c)被输入FBF 220。

另一方面来说，经由多任务器244的输出C_k与输入数据C_y之间的差异值为错误向量E_c。在此实施例中，DFE可以工作在喧哗(barker)模式或是互补码移位键(CCK)模式。工作模式可以经由连接在多任务器244上的控制信号S_c1与S_c2来选择。

接下来，错误E_c反馈至FFF 210与FBF 220来调整阀门权重。本图中的WUC212与WUD 222代表了FFF 210与FBF 220的阀门权重更新区块。

在以下的示例中，WUC 212与WUD 222使用最小均方(LMS)算法来调整阀门权重。

在喧哗模式中，相对应的最小均方算法如下：

W_k(n+1)＝W_w(n)+μ*conj(E_c(n))*X(n-k)，k＝0，1，........，N....(1)

其中W_k(n+1)是一个由FFF 210阀门在一符元时间n的权重W₁，W₂...W_n所组成的向量，并且

μ是一个学习常数(1earning constant)；

B_K(n+1)＝B_k(n)+μ*conj(E_c(n))*BK[Y_c(n-k)]，k＝0，1，2，....M........(2)

其中B_k(n+1)是一个由FBF 220阀门在一周期时间后的权重B₁，B₂...B_n所组成的向量，此向量可以由调整后的阀门权重来组成。

B_k(n)是一个由FBF 220阀门在一符元时间n的权重W₁，W₂...W_n所组成的向量，并且：

μ是一个学习常数(learning constant)

输入数据Y_c(n)被输入一硬式解调区块230为：

Y_{c} (n) = Σ_{k = 0}^{N} X_{k} (n - k) conj (W_{k}) - Σ_{k = 0}^{M} HD {[Y_{c} (n - k - 1)]}_{l} conj (B_{k}) - - - (3)

错误E_c(n)为：

E_c(n)＝C_k(n)-Y_c(n)..............................................(4)

在CCK模式中，相对应的算法为

W_k(n+1)＝W_k(n)+μ*conj(E_c(n-16))*X(n-k-16)，k＝0，1，....n......(5)

其中W_k(n+1)是一个由FFF 210阀门在一段时间后的权重W₁，W₂...W_n所组成的向量，意即：该向量为调整后的阀门权重所组成。并且

μ是一个学习常数(learning constant)。

B_k(n+1)＝B_k(n)+μ*conj(E_c(n-16))*B_k[Y_c(n-k-17)]..k＝0，1，....，M.......(6)

其中B_k(n+1)是一个由FBF 220阀门在一周期时间后的权重B₁，B₂...B_n所组成的向量，意即：该向量为调整后的阀门权重所组成。

B_k(n)是一个由FBF 220阀门在一符元时间n的阀门权重W₁，W₂...W_n所组成的向量

μ是一个学习常数(learning constant)。

被输入一硬式解调区块230的输入数据Y_c(n)：

Y_{c} (n) = Σ_{k = 0}^{N} X_{k} (n - k) conj (W_{k}) - Σ_{k = 0}^{M} HD {[Y_{c} (n - k - 1)]}_{l} conj (B_{k}) - - - (7)

错误E_c(n)为：

E_c(n-16)＝C_k(n-16)-Y_c(n-16)......................................(8)

在此实施例中，一个8阀门延迟区块被当作符码时间延迟区块。而信号Y_cs含有8个输入数据Y_c被输入一加法器290。ISI消除器250包含有一符码基础的反馈滤波器(FBF)270与一个CCK、喧哗模式译码器280。符码基础FBF 270调整阀门权重以补偿由信号所产生的ISI。由符码基础FBF 270所产生的输出Y_bs与符码Y_cs被加法器290加在一起成为输入信号Y_s。

输入信号Y_s被输入CCK与喧哗模式译码器280中，接下来，CCK与喧哗模式译码器280产生一译码后信号C(Y_s)。经由计算译码后信号C(Y_s)与输入信号Y_s之间的差异值来定义一个错误值的向量E_s

输入信号Y_s经由一个单阀门延迟方块292与错误向量E_s成为托普利兹矩阵区块(TMB)272的输入，在此图中的TMB 272负责符码基础FBF 270的参数更新。

在此实施例中，TMB 272使用最小均方法(LMS)来调整阀门权重，其调整算法为：

H(m+1)＝H(m)+μT{conj(E(m))·C(m+1)}； (9)

其中H(m)为时间为m时的参数值

H(m+1)为时间为m+1时的参数值

μ是一先决增益。

T是托普利兹矩阵

E(m)是错误值向量，以及

C(m+1)是时间在m+1时的译码后符码。

以含有8个输入信号Yc(n-7)，Yc(n-6)，Yc(n-5)，Yc(n-4)，Yc(n-3)，Yc(n-3)，Yc(n-1)，Yc(n)的符码Ycs(m)为例子，其中m是一个符码时间且为一自然数，而且n＝8×m。欲补偿由最近信号产生的ISI C(Ys(m-1))的算法为：

Ys(m)＝Ycs(m)-C(Ys(m-1))·H(m)

＝Ycs(m)-[C(n-15)C(n-14)C(n-13)C(n-12)C(n-11)C(n-10)C(n-9)C(n-8)]·H(m) (10)

接下的图解释如何产生在TMB(272)里的托普利兹矩阵。

首先，译码补偿输入信号Yc(n-7)，Yc(n-6)，Yc(n-5)，Yc(n-4)，Yc(n-3)，Yc(n-3)，Yc(n-1)，Yc(n)的符码Ycs(m)产生一译码后信号C(Ycs(m))

定义一错误值Es(m)为错误向量，该向量是计算译码后信号C(Ycs(m))与经一单一阀门延迟区块后输入信号Ycs(m)的差所形成的。接下来，根据译码后信号C(Ycs(m))与错误值向量Es(m)产生一个暂时矩阵Matrix T(m)

[\begin{matrix} h_{11} & h_{12} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{18} \\ h_{21} & h_{22} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{28} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{71} & h_{72} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{78} \\ h_{81} & h_{82} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{88} \end{matrix}]

此暂时矩阵为T(m)＝

[\begin{matrix} E^{*} (n - 7) \cdot C (n - 7) & E^{*} (n - 7) \cdot C (n - 6) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E (n - 7) \cdot C (n) \\ E^{*} (n - 6) \cdot C (n - 7) & E^{*} (n - 6) \cdot C (n - 6) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - 6) \cdot C (n) \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ E^{*} (n - 1) \cdot C (n - 7) & E^{*} (n - 1) \cdot C (n - 6) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - 1) \cdot C (n) \\ E^{*} (n) \cdot C (n - 7) & E^{- *} (n) \cdot C (n - 6) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n) \cdot C (n) \end{matrix}];

其中E(n)是一符元时间n内的错误值向量，且C(n)是符元时间n中的译码信号符元。

如果频道本身为稳定状态，例如设计在移动无线电频道的无线通讯DFE，暂时矩阵的对角线值是一样的。例如i.e.h₁₁＝h₂₂＝…＝h₈₈，h₂₁＝h₃₂＝…＝h₈₇，…，h₇₁＝h₈₂，h₁₂＝h₂₃＝…＝h₇₈，h₁₃＝h₂₄＝…＝h₇₇，…，h₁₇＝h₂₈。

也就是说，要减轻干扰，就要将暂时矩阵中的每个对角线元素取平均值来产生一托普利兹矩阵(m)

[\begin{matrix} h_{8} & h_{9} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{15} \\ h_{7} & h_{8} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{14} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{9} \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{8} \end{matrix}] .

托普利兹矩阵H(m)＝

[\begin{matrix} (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 & (Σ_{i = 0}^{6} E^{*} (n - (i + 1)) \cdot C (n - i)) / 7 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - 7) \cdot C (n) \\ (Σ_{i = 0}^{6} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 1)) / 7 & (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & (Σ_{i = 0}^{1} E^{*} (n - (i + 6)) \cdot C (n - i)) / 2 \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ (Σ_{i = 0}^{1} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 6)) / 2 & (Σ_{i = 0}^{2} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 5)) / 3 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & (Σ_{i = 0}^{6} E^{*} (n - (i + 1)) \cdot C (n - i)) / 7 \\ E^{*} (n) \cdot C (n - 7) & (Σ_{i = 0}^{1} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 6)) / 2 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 \end{matrix}]

另外，在托普利兹矩阵

[\begin{matrix} h_{8} & h_{9} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{15} \\ h_{7} & h_{8} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{14} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{9} \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{8} \end{matrix}]

任一i值符合15≥i＞8时，hi…h15的值有为0，例如，如果h9--h15够小且可以被忽略，在托普利兹矩阵就会变成

[\begin{matrix} h_{9} & 0 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ h_{7} & h_{8} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{8} \end{matrix}] .

即，在托普利兹矩阵H(m)＝

[\begin{matrix} (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 & 0 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ (Σ_{i = 0}^{6} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 1)) / 7 & (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ (Σ_{i = 0}^{1} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 6)) / 2 & (Σ_{i = 0}^{2} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 5)) / 3 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & 0 \\ E^{*} (n) \cdot C (n - 7) & (Σ_{i = 0}^{1} E^{*} (n - i) \cdot C (n - (i + 6)) / 2 & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & (Σ_{i = 0}^{7} E^{*} (n - i) \cdot C (n - i)) / 8 \end{matrix}] .

总的来说，图3的流程图展示了如何根据本发明更新DFE中的参数。首先，包含一组第一信号的第一符码被译码产生一译码后符码S302。接下来，取得一错误值向量，该错误值向量经由计算译码后符码与第一符码的差所形的S304。根据译码后符码与错误值的向量产生一暂时矩阵S306。下一步为将暂时矩阵中的每一对角线元素取平均值S308。最后，以一最小均方算法和托普利兹矩阵来更新这些参数S310。

虽然本发明已以较佳实施例公开如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作一些变动与修改，因此本发明的保护范围以权利要求为准。

Claims

1.一种用于更新决定反馈均衡器中参数的方法，该决定反馈均衡器具有ISI消除器，用于消除同一频道的多个第一信号所产生的符码际干扰，其特征在于，包括下列步骤：

译码一包含有一组该均衡器第一信号的第一符码以产生一译码后信号，其中第一符码有k+1个符元，k为一自然数；

取得一计算译码后符码与第一符码之间差异的错误值向量；

根据该译码后符码与该错误值向量产生一暂时矩阵；

平均该暂时矩阵里每一对角在线元素的值以产生一托普列兹矩阵；以及

以一最小均方算法和该托普列兹矩阵更新该决定反馈均衡器的参数值。

2.如权利要求1所述的更新决定反馈均衡器中参数的方法，其特征在于，该最小均方算法为：

H(m+1)＝H(m)+μT{conj(E(m))·C(m+1)}；

其中：

H(m)是在符码时间m时的参数；

H(m+1)是在符码时间m+1时的参数；

μ为一先决增益；

T是托普列兹矩阵；

E(m)是错误值的向量；以及

C(m+1)是在符码时间m+1时的译码后符码。

3.如权利要求1所述的更新决定反馈均衡器中参数的方法，其特征在于，所述托普列兹矩阵T表示为：

[\begin{matrix} h_{(k + 1)} & h_{(k + 2)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(2 k + 1)} \\ h_{k} & k_{(k + 1)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{2 k} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 2)} \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 1)} \end{matrix}],

对于任一i值符合(2k+1)≥i＞(k+1)者，h_(i)…h_(2k+1)值为0。

4.一种用于更新决定反馈均衡器中参数的方法，该决定反馈均衡器具有一符码际干扰ISI消除器，用于消除来自同一频道的多个第一信号所产生的符码际干扰，其特征在于，包括下列步骤：

译码一包含有一组第一信号的第一符码以产生一译码后信号，其中第一符码有k+1个符元，k为一自然数；

取得一错误值向量，该向量为计算译码后符码与第一符码之间差异所获得；

依据该译码后符码与该错误值向量产生一暂时矩阵T(m)，

T (m) =

[\begin{matrix} E^{*} (n - k) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - k) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - k) \cdot C (n) \\ E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n) \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ E^{*} (n - 1) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - 1) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - 1) \cdot C (n) \\ E^{*} (n) \cdot C (n - k) & E^{*} (n) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n) \cdot C (n) \end{matrix}],

其中：m是第一符码的符码时间，第一符码的符元时间为从(n-k)到n，n与m为自然数且n＝(k+1)m；

E(n)是在符元时间n时的错误值向量；以及

C(n)是在该译码后符码在符元时间n里的符元；

平均该暂时矩阵中对角在线所有元素的值以产生一托普利兹矩阵T表示为：

[\begin{matrix} h_{(k + 1)} & h_{(k + 2)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(2 k + 1)} \\ h_{k} & k_{(k + 1)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{2 k} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 2)} \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 1)} \end{matrix}];

以及

5.如权利要求4所述的更新决定反馈均衡器中参数的方法，其特征在于，该最小均方算法为：

H(m+1)＝H(m)+μT{conj(E(m))·C(m+1)}；

其中：

H(m)是在符码时间m时的参数；

H(m+1)是在符码时间m+1时的参数；

μ为一先决增益；

T为托普列兹矩阵；

E(m)为错误值向量；以及

C(m+1)为在符码时间m+1的译码后符码。

6.如权利要求4所述的更新决定反馈均衡器中参数的方法，其特征在于，在该托普列兹矩阵中，任一i值符合(2K+1)≥i＞(k+1)者，h_(i)…h_(2k+1)值均为0。

7.一种决定反馈均衡器，其特征在于，包括有：

一符元符元间干扰ICI消除器，用以消除由一频道接收一信号所产生的ICI，并输出去除ICI后的第一信号；以及

一ISI消除器；

该ISI消除器包括：

一符码译码器，用来译码包含有一组第一信号的第一符码以产生译码后符码；以及

一具有多个参数的符码基底反馈滤波器，用以依据一托普列兹矩阵H(m)转换该译码后符码，并产生一输出信号；

其中第一符码有k+1个符元，前述托普列兹矩阵为一(k+1)(k+1)的矩阵，m是该第一符码的符码时间，第一符码的符码时间为从(n-k)到n，n、k、m均为自然数且n＝(k+1)m；

该托普列兹矩阵T表示为：

[\begin{matrix} h_{(k + 1)} & h_{(k + 2)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(2 k + 1)} \\ h_{k} & k_{(k + 1)} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{2 k} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ h_{2} & h_{3} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 2)} \\ h_{1} & h_{2} & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & h_{(k + 1)} \end{matrix}]

在符码时间为m的参数H(m)表示为：

其中E(n)为一错误向量，该向量为在符元时间n时，计算该译码后的符码与该符码译码器输入信号之差所形成的错误值向量，C(n)为译码后符码在符元时间n的符元；

该参数根据一最小均方算法和该托普列兹矩阵进行更新。

8.如权利要求7所述的决定反馈均衡器，其特征在于，所述最小均方算法为：

H(m+1)＝H(m)+μT{conj(E(m))·C(m+1)}；

其中：H(m)是在符码时间m的参数；

H(m+1)是在符码时间m+1时的参数；

μ为一先决增益；

T{}为前述的托普列兹矩阵；

E(m)为前述错误值向量；以及

C(m+1)为符码时间m+1时的译码后符码。

9.如权利要求7所述的决定反馈均衡器，其特征在于，该托普列兹矩阵在符码时间m时先产生一暂时矩阵，且该暂时矩阵为T(m)表示为：

[\begin{matrix} E^{*} (n - k) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - k) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - k) \cdot C (n) \\ E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - (k - 1)) \cdot C (n) \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ E^{*} (n - 1) \cdot C (n - k) & E^{*} (n - 1) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n - 1) \cdot C (n) \\ E^{*} (n) \cdot C (n - k) & E^{*} (n) \cdot C (n - (k - 1)) & \cdot \cdot \cdot & \cdot \cdot \cdot & E^{*} (n) \cdot C (n) \end{matrix}],

且当频道为稳定状态，在该托普列兹矩阵对角线的所有元素是一致的，意即

h₁₁＝h₂₂＝…＝h_(k+1)(k+1)，

h₂₁＝h₃₂＝…＝h_(k+1)k，

…，

h_k1＝h_(k+1)2，

h₁₂＝h₂₃＝…＝h_k(k+1)，

h₁₃＝h₂₄＝…＝h_kk，

…，

h_1k＝h_2(k+1)。

10.如权利要求7所述的决定反馈均衡器，其特征在于，该托普列兹矩阵，在任一i值符合(2k+1)≥i＞(k+1)时，h_(i)…h_(2k+1)的值均为0。