CN1409506A - 使用自适应算法的正交频分复用均衡器抽头初始化机制 - Google Patents

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Abstract

用于初始化正交频分复用接收机均衡器的方法，包括基于自适应算法产生期望均衡器抽头设置值。自适应算法的初始设置值与信道估计值近似倒数值对应，期望抽头设置值与信道估计值理想倒数值对应。在一实施例，一方法包括：产生信道估计值(220)；基于量化的估计值的幅值平方(240)与估计值的共轭复数(250)产生均衡器抽头设置值(260)；重复产生随后抽头设置值，直到误差落入门限为止。在另一实施例，一装置包括抽头初始化控制器(108)，其被配置成可产生信道估计值(220)、基于量化的估计值幅值平方(240)与估计值的共轭复数(250)产生均衡器抽头设置值(260)、重复产生随后抽头设置值，直到误差落入门限为止。

Description

使用自适应算法的正交频分复用均衡器抽头初始化机制
技术领域
本发明涉及正交频分复用(“OFDM”)的信号处理。
背景技术
局域网(“LAN”)可以是有线的或无线的。无线局域网(“无线LAN”或“WLAN”)是一种灵活的数据通信系统，建筑物或校园内的有线局域网(“有线LAN”)是该数据通信系统的扩展或替代。使用电磁波，WIAN通过空气发送或接收数据，最小化了对有线连接的需求。这样，WLAN将数据连接性与用户移动性结合在一起，并且，通过简化的配置，就可以实现可移动的LAN。一些行业已经从使用便携式终端(如，笔记本计算机)发送和接收实时信息而提高生产率中获益，它们是数字家庭网络、保健、零售、制造、和仓储行业。
WLAN制造商，在设计WLAN时，有许多传输技术可供选择。一些例证性的技术是：多载波系统、扩频系统、窄带系统、和红外线系统。虽然每种系统都有其自身的好处和缺点，一种特别类型的多载波传输系统，正交频分复用(“OFDM”)系统，已经证明其对WLAN通信是非常有用的。
OFDM是在信道上有效传输数据的一种强健的技术。该技术在一个信道带宽内使用多个子载波频率(“子载波”)来传输数据。与传统的频分复用(“FDM”)相比，这些子载波被以最佳带宽效率来安排，而FDM会浪费信道带宽的一部分，来分离和隔离子载波频谱，并以此来避免载波间干扰(“ICI”)。与此相反，尽管OFDM子载波的频谱在OFDM信道带宽内有显著的重叠，OFDM还是可以保证调制在每个子载波上的信息的可分辨性和恢复性。除了更有效的利用频谱之外，OFDM还提供了一些其它优点，包括对多路径延迟扩展和频率选择性衰落的耐受、良好的干扰特性、和对接收信号相对简单的频域处理。
为了处理信号，典型地，OFDM接收机将接收的信号从该信号的时域变换到频域表示。通常，传统的OFDM接收机是通过对时域信号采样，然后对采样块进行快速傅立叶变换(“FFT”)而完成该过程的。作为结果的频域数据通常包括一个针对每个子载波的复数值(如，幅值部分和相位部分，或实部和虚部)。典型地，接收机在恢复被调制在每个子载波上的基带数据之前，先对频域数据使用均衡器。首先，均衡器校正用于传送OFDM信号的信道的多路径失真效应。一些接收机也可能使用均衡器来校正OFDM通信遇到的其它问题，例如，载波频率偏移(即，发射机与接收机频率之间的差异)、和/或采样频率偏移(即，发射机与接收机采样时钟频率之间的差异)。载波频率偏移和采样频率偏移可导致子载波之间正交性的损失，这将造成载波间干扰(“ICI”)和严重增加接收机恢复数据的误码率(“BER”)。无论如何，典型地，OFDM接收机的均衡器具有一个或更多个的抽头，以接收与每个子载波的复数值(如，实校正和虚校正，或幅值校正和相位校正)相对应的抽头设置值。
在历史上，均衡器抽头用(X/Y)来初始化，其中，X/Y代表一个期望的OFDM信号(即，一个“训练符号”或“X”)的预定存储的频域表示与相应的实际接收信号(“Y”)的频域表示的商。这种初始化方案是基于简化的频域信道模型，该模型假设子载波具有正交性，其中，Y＝C*X，实际的接收信号(Y)仅仅是发送的预定信号(X)乘以信道响应(C)。于是，C＝Y/X，这样，为补偿信道响应，均衡器用信道响应的倒数(即，1/C，或X/Y)来初始化。
然而，在数字数据处理系统中，通常除法操作比乘法操作慢，而且，需要更多的存储器。所以，一些OFDM接收机通过硬件的除法器电路来实现必须的除法操作。但是，不期望的是，硬件除法器电路是昂贵的。可选地，其它接收器通过采用查找表获得近似的商值。在那里，当接收的训练符号(Y)是该表的输入且该表的输出是接收的训练符号的倒数(1/Y)时，可以使用乘法操作。这样，倒数(1/Y)乘以实际的训练符号(X)以形成抽头初值(X/Y)，那么，就避免了除法操作。但是，不期望的是，为了得到精确的结果，查找表必须具有大量的存储位置，这也是不期望的昂贵。本发明正是要校正这个问题。
发明内容
一种用于初始化正交频分复用(“OFDM”)接收机中的均衡器的方法，包括基于一种自适应算法产生期望的均衡器抽头设置值。用于自适应算法的初始设置值与信道估计值的近似倒数值相对应，并且期望的抽头设置值与信道估计值的理想倒数值相对应。在另一个实施例中，一种方法包括步骤：产生信道估计值；基于量化的估计值的幅值平方与估计值的共轭复数产生均衡器抽头设置值；并重复产生随后的抽头设置值，直到误差落入限制范围内。在另一个可供选择的的实施例中，一种装置包括初始化控制器，该初始化控制器被配置成可以产生信道估计值、基于量化的估计值的幅值平方与估计值的共轭复数产生均衡器抽头设置值、并重复产生随后的抽头设置值，直到误差落入限制范围内。
附图说明
结合附图对优选实施例的详细描述，本发明的前述优点及其它优点将得到更充分地理解，其中：
图1是根据本发明的OFDM接收机的方框图；
图2是图1的自适应均衡器的方框图；
图3是根据本发明的用于产生自适应算法的抽头种子的方法的流程图；
图4是根据本发明的用于运行自适应算法的方法的流程图；
图5是对图2的自适应均衡器的各种操作模式的说明。
具体实施方式
通过举例，从下述的描述中，本发明的特征和优点将变得更加清楚。
应当理解，在本发明的说明书和权利要求书中所使用的“1”，“一”，和/或“单位(unity)”表示任何合适的数字或数量，应那样看这些数字或数量，其中位于公式、运算和计算中的是1，或相反，在实际当中，由于实施本发明的硬件和/或软件的精度限制或其它特点，实际的数字或量可能不会正好为1。类似地，在本发明的说明书和权利要求书中所使用的“0”，和/或“零”表示任何合适的数字或数量应当那样看，其中位于公式、运算和计算中的是0，或相反，在实际当中，由于实施本发明的硬件和/或软件的精度限制或其它特点，实际的数字或量可能不会正好为0。
参考图1，示出了根据本发明的OFDM接收机20的方框图。OFDM接收机20包括：采样器24、FFT处理器28、训练符号提取器32、自适应均衡器36、和下游处理器40。通常，OFDM接收机20被配置成能接收OFDM的传输且从那里恢复基带数据。接收的传输应该遵守推荐的欧洲电信标准-宽带无线接入网第二代高性能无线局域网(欧洲)(ETSI-BRAN HIPERLAN/2(Europe))和/或这里参考采用的电气和电子工程师协会802.11a(美国)(IEEE 802.11a(USA))无线LAN标准，或着，它们可以遵守任何其它合适的协议或标准格式。应当注意，OFDM接收机20可以用硬件、软件、或关于它的任何合适的组合来实现。另外，OFDM接收机20可以集成到其它硬件和/或软件中。例如，OFDM接收机20可以是WLAN适配器的一部分，其中，WLAN适配器安装作为笔记本或掌上计算机中的个人计算机(PC)卡、作为桌面计算机的板卡、或被集成在手持计算机中。而且，应该容易理解，OFDM接收机20的各种组件，通过用于通信的各种控制设置的各种控制输入和输出(未示出)，可以合适地相互连接。例如，FFT处理器28可以包括用于接收窗口同步设置的合适的输入。
采样器24被配置成可以接收所发送的OFDM信号，并且，从那里产生时域采样或数据。为此目的，采样器24包括合适的输入信号整形和模数转换器(“ADC”)。
FFT处理器28耦合到采样器24，以便从那里接收时域数据。FFT处理器28被配置成，通过对时域数据块执行FFT操作，从时域数据产生频域表示或数据。
训练符号提取器32耦合到FFT处理器28，以便从那里接收频域数据。训练符号提取器32被配置成，从包括在发送的OFDM信号中的教学序列提取训练符号。教学序列包括OFDM载波的所有子载波的预定的发送值。在这里，应当注意的是，为了说明上的清晰，本发明的许多描述是从单个子载波的观点来提出的。在本文中，“训练符号”可以看作是某一特定子载波的预定的频域值。然而，应当容易理解，本发明可以用于连续处理多个子载波的数据，和/或本发明的各种组件可以被合适地重复和耦合，以便并行处理多个子载波的数据。
自适应均衡器36耦合到训练符号提取器32，以便从那里接收训练符号，并且，自适应均衡器36还耦合到FFT处理器28，以便从那里接收频域数据。通常，自适应均衡器36被配置成能减轻已经传送了OFDM信号的信道的多路径失真效应。下面将更详细地讨论自适应均衡器36的结构和操作。
下游处理器40耦合到自适应均衡器36，以便从那里接收均衡化的频域数据。下游处理器40被配置成能恢复包含在传送的OFDM信号中的基带数据。
在OFDM接收机20的运行中，采样器24接收OFDM信号，并且，从那里产生时域数据。通过对时域数据块执行FFT操作，FFT处理器28从时域数据产生频域数据，并且，训练符号提取器32从已包含在OFDM信号中的教学序列中提取训练符号。通常，自适应均衡器36用来减少OFDM传输信道的多路径失真效应。下面将更详细地讨论自适应均衡器36的结构和操作。下游处理器40用来恢复包含在传送的OFDM信号中的基带数据。
现在，参考图2，示出了图1的自适应均衡器的方框图。自适应均衡器36包括信道估计器50、种子发生器54、参考训练符号存储器58、均衡器抽头存储器64、开关68、均衡器滤波器72、开关76、开关92、抽头适配器96、开关100、限幅器104、和抽头初始化控制器108。如上所述，OFDM接收机20(图1)可以用硬件、软件、或关于它的任何合适的组合来实现。因此，应该理解，自适应均衡器36可以由硬件、软件或任何合适的组合来实现。通常，自适应均衡器36被配置成能基于训练符号和自适应算法，产生初始均衡器抽头设置值，并且，基于数据符和自适应算法，产生随后的抽头设置值。
信道估计器50耦合到训练符号提取器32(图1)，以便从那里接收训练符号。而且，信道估计器50耦合到参考训练符号存储器58，以便从那里接收预定的参考训练符号。信道估计器50被配置成，能基于训练符号和参考训练符号产生信道估计值。下面将更详细讨论信道估计器物50的有关操作。
种子发生器54耦合到信道估计器50，以便从那里接收信道估计值。种子发生器54被配置成，能基于信道估计值产生抽头种子，就象下面还要进一步讨论的那样。
参考训练符号存储器58耦合到信道估计器50，以便向那里提供参考训练符号。参考训练符号存储器58被配置成能存储参考训练符号(实部和虚部，或幅值和相位)。
均衡抽头存储器64耦合到开关68，以便选择接收从种子发生器54来的抽头种子，或接收从抽头适配器96来的新的抽头设置。而且，均衡器抽头存储器64耦合到抽头适配器96，以便向那里提供旧的抽头设置值。均衡器抽头存储器64也耦合到均衡器滤波器72，以便向那里提供新抽头设置值。另外，均衡器抽头存储器64还耦合到开关76，以便选择提供新抽头设置值到抽头适配器96。均衡器抽头存储器64被配置成能存储抽头设置值(实部和虚部，或幅值和相位)。
均衡器滤波器72包括第一输入端口80、第二输入端口84、和输出端口88。输入端口80耦合到均衡器抽头存储器64，以便从那里接收新抽头设置值。输入端口84耦合到开关92，以便选择接收从信道估计器50来的信道估计值，或从FFT处理器28来的数据符号(图1)。均衡器滤波器72被配置成能在输出端口88产生均衡器输出。该输出表示从它的两个端口接收的数据的频域乘积。
抽头适配器96耦合到均衡器滤波器72的输出端口88，以便从那里接收均衡器的输出。而且，抽头适配器96耦合到开关76，开关76耦合到均衡器滤波器72的输入端口80和均衡器滤波器72的输入端口84，这样，抽头适配器96也选择接收提供给输入端口80的数据或提供给输入端口84的数据。抽头适配器96也耦和到开关68，以便选择提供新抽头设置值给均衡器抽头存储器64。另外，如上所述，抽头适配器96耦合到均衡器抽头存储器64，以便从那里接收旧抽头设置值。而且，抽头适配器96耦合到抽头初始化控制器108，以便向那里提供“更新完成”信号。下面将更详细地讨论更新完成信号。同时，抽头适配器96也耦合到开关100，以便选择接收1(实部＝1和虚部＝0，或幅值＝1和相位＝0)或限幅器的输出。通常，抽头实配器96被配置成能基于自适应算法产生抽头设置值。下面将更详细地讨论抽头适配器96的操作。
限幅器104耦合到均衡器滤波器72的输出端口88，以便从那里接收均衡器的输出。而且，限幅器104耦合到开关100，以便往那里提供限幅器输出。限幅器104被配置成能基于一个判决而产生限幅器输出，关于该决定的多个预定的可能的数据值与实际均衡器的输出最为接近。
抽头初始化控制器108耦合到抽头适配器96，以便从那里接收更新完成的信号(下面将进一步详细讨论更新完成的信号)。而且，初始化控制器108耦合到开关68、开关76、开关92、和开关100(由点划线所表示的)，以选择控制这些开关的操作。抽头初始化控制器108被配置成能使本发明在各种运行模式之间切换，就象下面将要更加详细地讨论的那样(见图5)。
在运行中，自适应均衡器36执行下面结合图3、图4、和图5讨论的方法和模式。
现在，参考图3，示出了根据本发明的用于产生自适应算法抽头种子的方法200的流程图。通常，方法200的下述描述是假定由自适应均衡器36来执行的(图1和图2)。所以，应当容易理解，方法200的描述假定的是在频域操作。然而，应当注意的是，方法200并非必须限于自适应均衡器36，所以，可由任何合适的可选的硬件、软件、或关于它的组合来执行方法200。
在步骤210，信道估计器50，从训练符号提取器32接收训练符号。
在步骤220，信道估计器50产生信道估计值。通常，信道估计器50，通过将接收的训练符号乘以预定的数量而得的积，来产生信道估计值。预定的数量表示一个预定参考训练符号的倒数。为此目的，在步骤220，信道估计器50也可以从参考训练符号存储器58中，检索预定的数量，或者，在接收的教学序列包含所有的一(“1”)和负一(“-1”)的情况下(例如，遵照HIPERLAN/2的OFDM传输)，信道估计器50，可以通过简单地将接收的训练符号反号，而产生信道估计值。
在步骤230，种子发生器54产生信道估计值的幅值平方。通常，种子发生器54，通过将信道估计值的实部与信道估计值的实部的乘积，加上信道估计值的虚部与信道估计值的虚部的乘积，而产生信道估计值的平方，如下式：
m2＝(c*c)+(d*d)其中，m2是信道估计值的幅值平方，c是信道估计值的实部，d是信道估计值的虚部。
在步骤240，种子发生器54，通过量化信道估计值的幅值平方为二次方形式，产生量化的信道估计值的幅值平方。
在步骤250，种子发生器54通过将信道估计值的虚部反号，产生信道估计值的共轭复数。
在步骤260，种子发生器54，通过对信道估计值的共轭复数进行向右移位，而产生抽头种子，因为，这对于通过被信道估计值的量化的幅值平方所除而产生信道估计值的共轭复数的实际等价数来说，是必须的。例如，当信道估计值的量化的幅值平方是十进值的4(或二进制的00000100)时，抽头种子发生器54就将信道估计值的共轭复数的实部和虚部右移两位；而当信道估计值的量化的幅值平方是十进值的8(或二进制的00001000)时，抽头种子发生器54就将信道估计值的共轭复数的实部和虚部右位三位。在这里，应当注意，对于复数c+jd：
1/(c+jd)＝(c-jd)/(c2+d2)＝{c/[(c*c)+(d*d)]}-{jd/[(c*c)+(d*d)]}抽头种子近似为信道响应的倒数。应当明白，抽头种子仅仅是一个近似值，因为，信道估计值的幅值平方，或[(c*c)+(d*d)]，在上面的步骤240中被量化。然而，也应当明白，信道估计值的量化的幅值平方的二次方形式的产生，是为在步骤260中的右向移位做准备，这就避免了硬件除法电路或查找表。在任何情况下，种子发生器54都提供抽头种子给开关68，并且，抽头初始化控制器108控制开关68，以便将种子数据装载到一个存储在均衡器抽头存储器64中的变量中(“TempTap”)(参见图5的“产生种子”模式和下面相应的讨论)。
现在，参考图4，示出了根据本发明，用于运行自适应算法的方法300的流程图。通常，方法300的下述描述是假定由自适应均衡器36来执行的(图1和图2)。相应地，应当容易理解，假设方法300的描述是采用频域操作。然而，应注意，方法300并非必须限制在自适应均衡器36，所以，方法300也可以通过任何合适的可选的硬件、软件、或关于它的组合，来执行。
在步骤306，抽头适配器96设置变量ITERATION COUNTER(迭代计数器)为零。抽头适配器96使用ITERATION COUNTER，来判决，在步骤310产生的误差的幅值是否小于预定的门限，就象下面将要进一步讨论的那样。
在步骤310，抽头适配器96根据下式产生一个误差：
E＝1-(TempTap* C)其中，E是误差，TempTap是存储在均衡器抽头存储器64中的新(或最近的)抽头设置值(然后，提供给均衡器滤波器72的输入端口80)，而 C是在上述的步骤220(图3)产生的信道估计值。应当容易理解，抽头适配器96，依照抽头初始化控制器108的控制，通过开关76，从均衡器抽头存储器64中获取TampTap数据(参见图5的“更新抽头”模式和下面相应的讨论)。另外，应当容易理解，在这种方式中，误差的产生是有意义的，因为，理想情况下，均衡器抽头设置值将可能是信道响应的倒数的确切值，这样，这两个值的乘积将会是1。
在步骤320，抽头适配器96根据下式，更新在均衡器抽头存储器64中的TempTap：
TempTap＝TempTapold+(stepsize*TempTapold*E)其中，TempTapold是先前产生的TempTap数据，stepsize是最小均方的步长值。确定步长值的合适方法是众所周知的。
在步骤326，抽头适配器96递增ITERATION COUNTER的值。这样，ITERATION COUNTER表示在方法300的当前执行中，抽头适配器96已经更新TempTap的次数。
在步骤330，抽头适配器96，确定是否在步骤310产生的误差的幅值小于预定的门限。最好是，抽头适配器96，通过简单地确定是否ITERATIONCOUNTER表示了预定的迭代次数，来完成所述的判决。其中，预定的次数是要求其应能确保期望的最小误差。该技术对方法300的每次执行，都提供了一致的迭代次数。预定的叠代次数，可以是基于误差收敛计算、检查试验、或关于它的组合。确定该次数的方法是众所周知的。可选地，抽头适配器96可以直接比较误差的幅值和预定的门限，在这种情况下，应当容易理解，可以省略步骤306(重置ITERATION COUNTER)和步骤326(增加ITERATIONCOUNTER的值)。在任何情况下，如果抽头适配器96判定误差的幅值小于预定的门限，那么，在步骤340，抽头适配器96给抽头初始化控制器108发信号，并且，抽头初始化控制器108使自适应均衡器36切换到“跟踪数据”模式(参见图5的“跟踪数据”模式和下面相应的讨论)；否则，抽头适配器96重复步骤310、步骤320、步骤326、和步骤330。
从前面的描述中可以明白，在这里描述的实施例通常是遵照最小均方(“LMS”)法，开始于抽头种子，然后，递归产生更精确的(“期望的”)初始均衡器抽头设置值。而且，也应当理解，期望的抽头设置值是基于理想的信道估计值的倒数，因为，由于误差接近于零，TempTap乘以信道估计值接近于1，所以，TempTap在理想条件下，就变成了信道估计值的倒数。然而，应当注意，另一个实施例，可以使用任何其它合适的结合LMS的或替代LMS的自适应技术。
现在，参考图5，示出了用于图2的自适应均衡器36的各种操作模式的说明。在“产生种子”模式中，抽头初始化控制器108将开关68、开关76、开关92、和开关100置于图2所示的状态。也就是说，在产生种子模式中，开关68将种子发生器54耦合到均衡器抽头存储器64，开关76将均衡器滤波器72的输入端口80耦合到抽头适配器96，开关92将信道估计器50耦合到均衡器滤波器72的输入端口84，开关100将1(一)耦合到抽头适配器96。而且，在产生种子模式中，自适应均衡器36，以上述的方法产生抽头种子(方法200，图3)。在产生种子模式之后(即，在抽头种子被装入均衡器抽头存储器64中之后)，抽头初始化控制器108开始“更新抽头”模式。
在更新抽头模式中，抽头初始化控制器108，将开关68从图2中所示的状态，置于它的可供选择状态，这样，就解除种子发生器54到均衡器抽头存储器64的耦合，并且，通过开关68，将抽头适配器96耦合到均衡器抽头存储器器64。在更新抽头模式期间，抽头初始化控制器108将开关76、开关92、和开关100维持在图2所示的状态。而且，在抽头更新模式中，自适应均衡器36执行上述的自适应算法(方法300，图4)。在更新抽头模式之后(即，当误差小于门限时)，抽头初始化控制器108初始化“跟踪数据”模式。
在跟踪数据模式中，抽头初始化控制器108，将开关68从图2所示的状态维持到它的可选的状态，抽头初始化控制器108将开关76、开关92、和开关100从图2所示的它们的状态全部都置于它们的可选的状态。也就是说，开关68将抽头适配器96耦合到均衡器抽头存储器64，开关76将均衡器滤波器72的输入端口84耦合到抽头适配器96，开关92将接收的数据符号耦合到均衡器滤波器72的输入端口84，并且开关100将限幅器104耦合到抽头适配器96。而且，应当理解，在跟踪数据模式期间，基于接收的数据符号和LMS(或任何其它合适的技术)，自适应均衡器36适配均衡器抽头存储器64(它被耦合到均衡器滤波器72的输入端口80)中的数据。
因此，根据本发明的原理，OFDM接收机基于自适应算法产生初始均衡器抽头设置值。
虽然，已经参考优选实施例，对本发明做了描述，应当明白，在不偏离如所附权利要求所限定的本发明的实质和范围的前提下，在实施例中，可以做各种改变。

Claims (20)

1.一种用于初始化正交频分复用(“OFDM”)接收机中的均衡器的方法，该方法的特征在于如下步骤：
基于至少一部分OFDM信号，产生信道估计值(220)；
产生信道估计值的近似倒数(230、240、250)；和
基于自适应算法，产生期望的均衡器抽头设置值(260)；
其中，用于自适应算法的初始均衡器设置值，与信道估计值的近似倒数值相对应，并且期望的均衡器抽头设置值与信道估计值的理想倒数值相对应。
2.如权利要求1的方法，其特征在于产生期望的均衡器抽头设置值的步骤包括基于最小均方(“LMS”)算法产生期望的均衡器抽头设置值。
3.如权利要求2的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤(220)包括通过无线局域网接收OFDM信号。
4.如权利要求2的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤(220)包括将OFDM信号接收到至少便携式计算机和桌面计算机之一中。
5.一种用于初始化正交频分复用(“OFDM”)接收机中的均衡器的方法，该方法的特征在于如下步骤：
基于接收的OFDM训练符号(training symbol)和第一数量，产生信道估计值(220)；
基于量化的信道估计值的幅值平方，产生产生第二数量(250)；
基于第二数量与信道估计值的共轭复数，产生均衡器抽头设置值(260)；
基于一和存在的均衡器抽头设置值与信道估计值之乘积之间的差值，产生一个误差(310)；
基于误差和存在的均衡器抽头设置值，产生随后的均衡器抽头设置值(320)；和
重复产生误差的步骤(310)，和产生随后的均衡器抽头设置值(320)，直到误差落入预定的门限为止(330)
6.如权利要求5的方法，其特征在于产生随后的均衡器抽头设置值的步骤(320)包括基于最小均方(“LMS”)算法而产生随后的均衡器抽头设置值。
7.如权利要求5的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤(220)包括通过无线局域网接收训练符号。
8.如权利要求5的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤(220)包括将训练符号接收到至少便携式计算机和桌面计算机之一中。
9.如权利要求5的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤包括：
从存储设备(58)检索参考训练符号的倒数值；和
基于接收的训练符号与参考训练符号的倒数值的乘积，产生信道估计值。
10.如权利要求5的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤包括将接收的训练符号的符号取倒数。
11.如权利要求10的方法，其特征在于产生信道估计值的步骤，还包括从第二代高性能无线局域网(HIPERLAN/2)传输中提取训练符号。
12.如权利要求5的方法，其特征在于产生第二数量的步骤包括量化信道估计值的幅值平方为二次方形式(240)。
13.如权利要求5的方法，其特征在于：产生第二数量的步骤(260)，该步骤包括在寄存器中将第二数量表示成比特(bit)；以及产生均衡器抽头设置值的步骤，包括在寄存器中进行向右移位。
14.一种用于初始化正交频分复用(“OFDM”)接收机中均衡操作的装置，该装置的特征在于：
一个抽头初始化控制器(108)，被配置成可以：
基于接收的OFDM训练符号和第一数量，产生信道估计值(220)；
基于量化的信道估计值的幅值平方，产生第二数量(250)；
基于第二数量和信道估计值的共轭复数，产生均衡器抽头设置值(260)；
基于一和存在的均衡器抽头设置值与信道估计值的乘积之间的差值，产生一个误差(310)；
基于误差和存在的均衡器抽头设置值，产生随后的均衡器抽头设置值(320)；和
重复产生误差和随后的均衡器抽头设置值，直到误差落入预定的门限为止。
15.如权利要求14的装置，其特征还在于均衡器(72)耦合到抽头初始化控制器(108)，以从那里接收均衡器抽头设置值。
16.如权利要求15的装置，其特征在于抽头初始化控制器(108)还被配置成基于最小均方(“LMS”)算法产生随后的均衡器抽头设置值。
17.如权利要求15的装置，其特征在于抽头初始化控制器(108)还被配置成从存储设备(58)检索参考训练符号的倒数值；并基于接收的训练符号与该倒数值的乘积，产生信道估计值。
18.如权利要求15的装置，其特征在于抽头初始化控制器(108)还被配置成将接收的训练符号反号。
19.如权利要求18的装置，其特征在于：
OFDM教学序列提取器耦合到抽头初始化控制器(108)以向那里提供训练符号，教学序列提取器被配置成从第二代高性能无线局域网HIPERLAN/2传输中提取训练符号。
20.如权利要求15的装置，其特征在于抽头初始化控制器(108)还被配置成量化信道估计值的幅值平方为二次方形式。
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