CN1421085A - 基于干扰消除及解码的组合软决策的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种使用组合ISI消除及特博解码优化通信信道编码增益的方法。从特博解码的以前迭代中计算出带有附着值的对数似然率概率，并用于计算信道码元的软决策值。然后软决策值用于实现码间干扰消除，并产生下一次特博解码迭代的精确化的对数似然率概率。

Description

基于干扰消除及解码的组合软决策的方法和装置

本发明的背景

I.发明的领域

本发明涉及用于通信系统的信息编码领域，尤其涉及码间干扰消除及特博编码。

II.背景

数字数据的发送固有地易产生噪声和干扰，将错误引入至发送数据中。已提出了诸错误检测方案，尽可能可靠地确定错误是否已被引入到发送数据中。例如，常常以包方式发送数据，并对每个包加上循环冗余校验(CRC)字段，例如它可以是带有包数据校验和的16位长字段。

当接收机接收数据时，它计算接收数据的相同校验和，并验证计算结果是否等同于CRC字段的校验和。

当发送数据不是实时使用时，在检测到错误时可能请求重新发送错误的数据。然而，在接收机处减少发送错误就减少了重发请求，改善了发送的效率。而且当进行如电话线、蜂窝电话、远程视频系统等实时发送时，不可能请求重发。

已引入各种前向纠错(FEC)编码技术，允许数字数据接收机即使在发送期间发生错误时也能正确地确定发送数据。例如，卷积码将冗余引入发送数据，使得每一位取决于序列的前一位。因此，当发生错误时，接收机仍能通过追溯在接收数据中可能的序列推导出原始数据。而且编码的发送数据可以打包成数据包。

为进一步改善发送信道的性能，某些编码方案包括交织器，它重新安排在包中编码位的次序。因此，当干扰在发送期间破坏了某些邻近位时，干扰的效果扩展到整个原始的包并能通过解码过程容易地克服。另外的改善包括多分量码，它对包平行或串行地多次编码。例如，本专业都知道使用级联式编码和纠错方法，它至少串行或并行地使用两个卷积编码器。那样的并行编码常称为特博编码。

对多分量码，优化的解码常是非常复杂的任务，且需要大量时间周期，不能用于实时解码。已发展了迭代解码方法以克服此问题。接收机不是立即确定接收位是0还是1，而是对每一位指定一个该位是1的概率的多级标度表示值。那个概率的常用标度称为对数似然率(LLR)，用实数或更通常地用如{-32，31}范围内的整数表示每一位。值31表示该发送位有很高可能性为0，而-32表示该发送位有很高可能性为1。值零指出该逻辑位值不确定。

用多级标度表示的数据称为“软数据(soft data)”，迭代解码通常是软进/软出，即解码过程接收一序列对应于该位值概率的输入，并考虑码的限止，提供作为输出的校正概率。通常，实现迭代解码的解码器使用来自以前迭代的软数据对由接收机读出的软数据进行解码。在多分量码的迭代解码期间，解码器使用对一个码解码所得的结果来改善第二个码的解码。当使用串行编码器时，两个解码器为此目的顺序使用。当使用平行编码器时，如在特博编码中，两个对应的解码器为此目的能并行地方便使用。那样的迭代解码用多次迭代实现，直到认为该软数据接近地表示发送数据。具有较靠近1的概率的那些位(如在上述标度上0和31之间)被指定为二进制0，其余位指定为二进制1。

“特博编码”表示FEC领域中的重要改进，特博编码有许多变种，但大多数特博编码类型使用由组合迭代解码的使用的交错步骤分开的多个编码步骤。此组合提供了相对于通信系统中噪声容限在过去不能得到的性能。即，特博编码允许在每噪声功率谱密度的单位能量(E_b/N₀)等级上通信，以前使用现有的前向纠错技术是不能接收的。

许多通信系统使用前向纠错技术，因而能从使用特博编码取得好处。例如特博码能改善无线卫星链路的性能，其中卫星的有限下行链路发送功率要求接收系统能以较低的E_b/N₀运行。

如数字蜂窝电话和PCS电话系统那样的数字无线电信系统也使用前向纠错。例如，电信工业协会公布了无线通信(over-the-air)接口标准TIA/EIAIS-95，及其衍生标准，如IS-95B(总称为IS-95)，它确定了数字无线通信系统，后者使用卷积编码以提供编码增益，增加系统的容量。主要根据IS-95标准处理射频(RF)信号的系统及方法在美国专利No.5,103,459中有描述，它转让给了本发明的受让人并全部结合于此作为参考。

数字数据的发送也固有地易产生由码间干扰(ISI)引起的错误。ISI是通常由通信信道引起的损害。为获得合理的带宽效率，信道带宽一般选成与信道(调制)码元速率相近。其结果是，信道脉冲响应必须复盖多于一个信道码元。因此，除了所希望码元的分量，采样的接收信号通常包含从相邻于所希望码元的多个信道数据码元来的部分。由相邻码元引起的对所希望数据码元的干扰称为ISI。通信信道的多路径也引入ISI。

如果在码元间隙采样的接收信号的混叠频谱是不变的，则在采样的接收信号中的ISI将被消除。因此，校正ISI的一个方法是使接收信号通过线性滤波器，使得采样的信号频谱成为恒定的。那样的滤波器传统上被称为线性均衡器。本专业熟知校正ISI的方法称为均衡技术。众知的均衡器技术包括线性均衡器，决策反馈均衡器(DFE)，和最大似然率序列估计(MLSE)均衡器。

已知，使接收信噪比最大的优化接收机前端是匹配滤波器(MF)前端。若在匹配滤波器的输出处没有ISI，则接收机在带有附加高斯噪声的信道上能达到最优性能，称为MF约束(bound)。很不幸匹配滤波器往往也引入ISI。其结果是，通常需要均衡器跟在MF前端之后。如果需要均衡器，接收机总具有与MF约束相比较低劣的性能。

如果当前希望码元的之前和之后码元都已知，有可能通过减去由这些码元引起的ISI得到MF约束的性能。此技术称为ISI消除。很不幸，这些码元通常未知，ISI消除只能通过使用这些码元的估计实现。因此，传统的ISI消除技术往往远非优化，且甚至劣于其他均衡技术。

在通信工业中有进行(onging)驱动器，持续改善编码增益。已发现，组合的最大后验(MAP)算法和特博解码优于ISI消除补偿技术。但是，改善编码增益的组合MAP和特博解码方法非常复杂，实现的复杂性随信道分支数指数地增加，并根据信道码元构象的结构而变。

通过优化ISI消除技术以更易实现的方法获得组合MAP及特博解码技术的性能是有益的。ISI消除通过将ISI消除与特博解码组合而优化。因此需要一种减少复杂性的组合特博解码和SI消除方法，它能改善通信信道编码增益且易实现。

发明的内容

本发明提供优化通信接收信道编码增益的方法，它实现迭代的组合干扰消除和解码。所有编码位的LLR有利地在解码的每次迭代结束时计算。LLR被映射到信道码元的软决策(soft decision)中。然后，这些软决策在下次迭代前从匹配滤波器的输出中减去。

因而，在本发明的一个方面中，一个方法用于优化接收无线通信信道的编码增益，此方法是从干扰消除器中的匹配滤波器信号中减去信号干扰估计以产生估计信号，解码该估计信号以产生解码信号，并从解码信号产生信号干扰估计。

在一个实施例中，下一个迭代信号干扰估计是根据当前迭代信号干扰估计、当前解码信号和以前迭代信号干扰估计产生的。

在本发明的另外方面中，用于在接收无线通信信号上实现编码增益优化的装置最好包括使用信号干扰估计在通信信号上实现干扰消除以产生估计信号的装置；用于解码估计信号以产生解码信号的装置；和用于从所述解码信号产生所述信号扰估计的装置。

在本发明的另外方面中，用于在接收无线通信信号上实现编码增益优化的装置最好包括一个干扰消除器，一个连接干扰消除器的解码器，其中解码器从干扰消除器接收输入，且解码器的输出连结到干扰消除器，后者产生信号干扰估计。

附图简介

从结合附图下面列出的详述中，本发明的特征、目标和优点变得更加明了，图中类似的标号在所有图中识别对应目标，其中：

图1的框图示出用于基于组合软决策的码间干扰消除和特博解码装置。

图2的流程图示出用于实现基于组合软决策的码间干扰消除和特博编码的方法步骤；和

图3的详细流程图示出用于实现基于组合软决策的码间干扰消除和特博解码的方法。

较佳实施例的详述

图1示出按照一个实施例用于组合ISI消除和特博解码以改善信道编码增益的装置。示出的装置接收发送的无线通信信号并滤波用于纠错的信号，使得在ISI消除及特博解码前信噪比最大。

天线102最好是传感器，它将射频(RF)场和模拟信号相互转换。接收天线通常截取RF信号能量并送出模拟电信号给电子设备。接收的模拟信号到达天线单元102由接收解调器单元104下变频成基带模拟信号。

在下变频104之后，接收信号被I/Q分相器106分解成它的同相(I)和正交(Q)信号分量，产生I和Q信号流。

I和Q信号通过A/D转换器108转换成数字样本。

匹配滤波器112将数字样本滤波，产生带有最大化信噪比的信号样本流。匹配滤波器的输出通常包含ISI。

匹配滤波器112的输出被输入到干扰消除器114，在示例实施例中使用ISI消除器。在ISI消除器114中，ISI的估计从接收码元中减去。本专业熟练人员知道，本发明的教义容易地扩展到其他类型的干扰，如多用户干扰和多信道干扰。

由ISI消除器114产生的调节码元值被输入到解码器116，在示例性实施例中使用特博解码器。本专业熟练者理解，本发明的教义容易地扩展到如卷积解码器那样的其他类型解码器。在特博解码器116中还进行纠错。其结果反馈到ISI消除器114，后者使用来自特博解码器116的信息产生改善的ISI消除估计，ISI消除器114将其用作改善的减法值。反馈和改善减法的过程继续到迭代次数等于特博解码迭代次数，产生接收码元最终的最精确的值。

如在特博解码专业所众知，在利用迭代特博解码的接收机中，所有编码位的似然值直接从特博解码器116的输出产生。其结果是，以前和以后码元的估计能从这些似然值产生，并在每次迭代中可得到。此外，若ISI消除是完美的，ISI消除器114的输出提供特博解码器116所需的编码位的对数似然率。因此，最好组合ISI消除和特博解码以达到接近优化的性能。在此实施例中，提供组合基于软决策的ISI消除和特博解码的方法。该方法应用于并行特博编码，和串行级联的特博编码及简单的卷积编码。本专业熟练者理解，此方法也能应用于其他干扰消除技术。

图2示出流程图，图示了组合ISI消除和特博解码方法用于达到无线通信系统中编码增益的一个实施例。

在框202开始，已经有利地使信噪比最大化的匹配滤波器的信号输出被输入到ISI消除过程204。

ISI消除过程204从匹配滤波器的输出中迭代地减去ISI的当前估计，直到得到最好结果。对ISI消除的第一次迭代，使用根据匹配滤波器的输出的估计。对后续的迭代，将使用由特博解码器产生的附带(extrinsic)信息计算的更精确的ISI估计从匹配滤波器的输出中减去。每次迭代，干扰码元的估计都被从匹配滤波器的输出减去，而且ISI消除过程204的输出被输入到特博解码过程206。ISI消除过程204能借助如微处理器、数字信号处理器、或专用集成电路那样的处理设备实现，它们连接到包含ISI消除指令的处理设备可读存储器。

特博解码过程206根据框204输出的ISI消除结果执行MAP解码。特博解码过程206能借助如微处理器、数字信号处理器或专用集成电路那样的处理设备实现，它们连接到包含特博编码指令的处理设备可读存储器。

在框208中，特博解码过程判定，是否达到最终的特博解码迭代。如果达到最终特博解码迭代，就如框210所示输出最好的所得校正码元。

若最后的特博解码迭代未达到，在框212使用特博解码过程206的输出产生码元估计，用于在下一个ISI消除过程204的迭代中减去。

以此方式，使用特博解码输出的ISI消除被用作匹配滤波器均衡的新颖方法。ISI消除方法有利地不需要将一个信道上的ISI与另一信道的干扰作不同的处理。由图2示出的方法能被应用于单信道情况或多信道情况。多信道情况被看成组合ISI消除和特博解码的推广，它允许考虑和校正的仅是特定信道的干扰。

图3示出流程图，图示了组合ISI消除和特博解码方法的一个实施例。

匹配滤波器的输出被输入到框302。框302示出软决策ISI消除，其中k是迭代次数，它初始化到0，然后取值1到K_final，这里K_final等于最后特博解码迭代的数。ISI消除在不同调制的包中的所有信道码元上实现，该调制例如二进制移相键控(BPSK)或四相移相键控(QPSK)调制。但是为简单起见，只示出一个BPSK调制信道码元(如第n个码元)的ISI消除。框302每次迭代k输出一个值LLR_in，其中LLR_in等于匹配滤波器的输入减去所有k次迭代产生的干扰码元的加权估计之和，再除以1加S’。对每次迭代k，估计的BPSK干扰码元的值是在前一次迭代k-1中产生的对应编码位的LLR的一半的反正切。值S’模拟每次迭代k中ISI减少的单调递减函数，它取决于总的ISI、S在MF输出处的方差。对过程中第一次迭代，LLR的值最好设成匹配滤波器的输入。对每次迭代k，值LLR_in被输入到特博解码步骤304。

对每次迭代k，框304的特博解码步骤产生输出值LLR_out。在特博解码期间，计算编码位的LLR值，并在每次迭代中更加精确化，以产生越来越精确的干扰估计。

在框306中，特博解码器判定最后的特博解码迭代K_final是否已达到。若最后的特博解码迭代已经达到，则输出最好的所得校正信号。

如果最后的特博解码迭代尚未达到，在框308对每次迭代k输出另一更精确的干扰估计ExLLR。ExLLR包括对当前迭代通过从特博解码器的输出LLR_out减去当前迭代的软决策ISI消除的输出LLR_in产生的附带信息。

然后在框310，通过将当前迭代的ExLLR加到以前迭代的LLRin上计算当前迭代的新LLR。以前迭代，而非当前迭代的LLRin值加到ExLLR上(当前迭代的非固有信息)，因为使用延迟的LLRin值有利地对过程增加稳定性。在计算LLR时使用延迟的LLRin值，为了ISI消除的下次迭代中的稳定性是新颖的，本专业的熟练者理解，它可以应用于其他干扰消除技术中。

以图2及图3中描述的方式组合的基于软决策的ISI消除和特博解码是新颖的组合，它达到了通信信道近乎最优的性能。通过使用组合的软决策ISI消除和特博解码方法达到近乎最优的性能由下述分析支持：

为了示例性目的，在一个特定的实施例中，数字匹配滤波器前端的接收信号以T/2采样，其中T是信道码元速率。当信道噪声是白噪声且在采样瞬间的信道系数已知或能精确地估计时，匹配滤波器系数简单的是时间反向(time-reversed)信道系数的共轭。匹配滤波器的输出以每个T降速采样(downsampled)。使a(n)的信号对干扰比(SIR)最大的匹配滤波器的输出可用下列等式表示，a(n)是以nT发送的数据码元： $y\left(\mathrm{nT}\right)=\underset{i=-m}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{i}a(n-i)+z\left(n\right)---\left(1\right)$ 其中z(n)是匹配滤波器的输出处的附加噪声/干扰(ISI以外)，而s_ia(n-i)，i＝-m，…，-1，1，…，m是ISI项。在此分析中，不丢失一般性，MF输入处的信号采样中噪声/干扰的方差取成等于1。对BPSK(QPSK)信号，a＝±1(±1±j)。ISI系数s_i由信道系数确定，且它们复数共轭对称，即s_-i＝s_i ^*。

当输入信号采样的噪声方差等于1时，BPSK a(n)的LLR能表示成 $\mathrm{\λ}\left(n\right)={4s}_{0}a\left(n\right)=4\×(y\left(\mathrm{nT}\right)-\underset{\underset{i\≠0}{i=-m}}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{i}a(n-i))---\left(2\right)$ 它能直接用作特博解码的输入。带有使用这种LLR的解码器的接收机能得到无ISI的信道的优化性能。但是为了计算最优的LLR，必须知道以前和以后的码元。这些码元是未知的，因为否则解码就不必要了。因此，此方法虽然理论上最优，在实现上是不实际的。

另一种方法是通过将ISI项看成噪声，在特博解码中直接使用y(nT)。当总的ISI具有接近高斯分布时，a(n)的LLR能表示成4y(nT)/(1+S)，其中，S是由ISI引起的总附加噪声方差。

考虑简单的m＝1的情况，

                  r(nT)＝c₀a(n)+c₁a(n+1)+v(n)              (3)

和

              y(nT)＝s₀a(n)+s₁a(n+1)+s_-1a(n-1)+z(n)        (4)其中，s₀＝|c₀|²+|c₁|²，s₁＝s^* _-1＝c₀ ^*c₁。因为v(n)的方差是1，所以z(n)的方差是|c₀|²+|c₁|²。总干扰加噪声的方差等于|c₀|²+|c₁|²+2|c₀|²|c₁|²。因此，LLR能表达成 $\frac{4y\left(\mathrm{nT}\right)}{1+2{\left|c_0\right|}^2{\left|c_1\right|}^2/({\left|c_0\right|}^2+{\left|c_1\right|}^2)},$ 它被写成 $\frac{4g\left(\mathrm{hT}\right)}{1+S}.$ 对于多于两条路径的情况，附加噪声方差能类似地计算。

当以前及以后的码元未知，但能得到它们的估计时，能使用其估计代替它们的真实值来计算LLR。虽然，那样的ISI消除是不完全的。其结果是最优LLR值的近似如下： $\widehat{\mathrm{\λ}}\left(n\right)=4\×(y\left(\mathrm{nT}\right)-\underset{\underset{i\≠0}{i=-m}}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\hat{a}(n-i))/(1+S^{\′})---\left(5\right)$ 其中 $\hat{a}(n-i)$ 是a(n-i)的估计，而S’是由不完全干扰消除引起的归一化附加噪声方差。因为干扰部分被消除，S’将大于0且小于S。若 $\hat{a}(n-i)$ 取+1或-1值，则我们称它们为a(n-i)的硬决策。另外，若 $\hat{a}(n-i)$ 能取任意值，它们称为a(n-i)的“软”决策。

在特博解码期间，在每次迭代中计算并精确化系统位的LLR。同时直接计算所有编码位的LLR。虽然对ISI消除，数据码元(编码位的映射)只能取+1/-1，但最优的是按照其估计的LLR使用信道位的软决策，使得由于不完全的决策引起的残留ISI导致的最终错误项最小。下面导出使残留误差的方差最小的最优软决策的表达式：

由定义，取值+1或-1的二进制码元的LLR是：

                  λ(x|a)＝log(p(x|a)/p(x|-a))    (6)

其中a＝1或-1。已知

                  λ(x|a＝1)＝-λ(x|a＝-1)        (7)

由不精确决策引起的残留误差的方差能表达成 $E\left[\right|a-\hat{a}{|}^2]=p\left(\hat{a}\right|a)E[|a-\hat{a}{|}^2]+p\left(\hat{a}\right|-a)E[|-a-\hat{a}{|}^2]$ $=p\left(\hat{a}\right|a)E[-2a\hat{a}+{\hat{a}}^2]+p\left(\hat{a}\right|-a)E\left[\right|2a\hat{a}+{\hat{a}}^2{|}^2]---\left(8\right)$

为使方差最小，等式(8)对a取导数，并使其等于0，产生等式(9) $\frac{d}{d\hat{a}}E[|a-\hat{a}{|}^2]=2(p\left(\hat{a}\right|-a)-p\left(\hat{a}\right|a))\hat{a}+2(p\left(\hat{a}\right|a)+p\left(\hat{a}\right|-a))a=0---\left(9\right)$

即 $\hat{a}=\frac{p\left(\hat{a}\right|a)+p\left(\hat{a}\right|-a)}{p\left(\hat{a}\right|a)-p\left(\hat{a}\right|-a)}a=\frac{p\left(\hat{a}\right|a)-p\left(\hat{a}\right|a)}{p\left(\hat{a}\right|a)+p\left(\hat{a}\right|a)}a---\left(10\right)$

从等式(6)有 $\frac{p\left(x\right|a)}{p\left(x\right|-a)}=\exp \left(\mathrm{\λ}\left(x\right|a)\right)---\left(11\right)$

令a＝1 $\hat{a}=\frac{p\left(\hat{a}\right|1)-p\left(\hat{a}\right|1)}{p\left(\hat{a}\right|1)+p\left(\hat{a}\right|1)}=\frac{\exp \left(\mathrm{\λ}\left(x\right|1)\right)-1}{\exp \left(\mathrm{\λ}\left(x\right|1)\right)+1}=\frac{\exp \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|1)}{2}\right)-\exp \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|1)}{2}\right)}{\exp \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|1)}{2}\right)+\exp \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|1)}{2}\right)}---\left(12\right)$

即 $\hat{a}=\tanh \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|1)}{2}\right)=-\tanh \left(\frac{\mathrm{\λ}\left(x\right|-1)}{2}\right)---\left(13\right)$

当X趋向无穷，有它的似然率的总置信度， 取决于λ(x|1)的符号等于+1或-1。

对QPSK调制，码元的实部和虚部的估计也根据等式(13)从它们的相应编码位产生。

为描述如何实现带有ISI消除的特博解码，首先需要考虑对无ISI的静态附加高斯白噪声(AWGN)的通信信道，在特博解码中如何使用和精确化LLR。下面给出的描述应用到串行和并行级联式码。

这种信道的优化接收机前端包括匹配滤波器，之后是信道码元速率A/D采样器。对BPSK信号装置，采样器输出的实部值乘以4再除以噪声方差是编码位的LLR。这些值称为编码位的信道LLR。

某些编码位的信道LLR在迭代解码过程中不加修改地直接用作在特博解码中的编码位的LLR。其余编码位的LLR通过将附着的信息(在MAP解码期间产生)加到信道LLR中在组成码的MAP解码的每次迭代中连续地精确化。此过程简述如下：

在特博解码期间，组成码以循环方式一个接一个地MAP解码。在特博解码迭代中每个组成码解码一次。为实现组成码的MAP解码，某些或所有编码位的精确化的LLR被送到解码器。输入的精确化的LLR等于编码位的信道LLR和附着值的和，附着值在解码以前的组成码(起始的附着值设成零)时产生。在MAP解码完成以后对每位产生新的LLR值。此新的LLR值能表示成输入LLR值加上新的附着值，即它能看成信道LLR、以前的附着值、及新的附着值之和。从新的LLR值减去以前的附着值，其差值，即信道LLR及新的附着值之和被用作在每个迭代解码过程中用于解码下一个组成码的新的精确化的LLR。

带有从特博解码的以前迭代中计算出的附着值的LLR被用于按等式(13)计算信道码元的软决策。然后该软决策用于实现ISI消除并按照等式(5)产生精确化的信道LLR，用于下一次特博解码迭代。

在特博解码完成以前，按等式(13)使用由等式(1)或等式(4)给出的原始信道LLR产生信道码元的初始估计。使用这些初始信道码元估计完成ISI消除，并按照等式(5)产生第一组精确化的信道LLR，用于完成特博解码的第一次迭代。在特博解码的第一次迭代期间，MAP解码算法产生所有信道位的LLR。使用这些LLR产生第二组信道码元估计。按照等式(13)，使用第二组信道码元估计产生第二组精确化的LLR。这些精确化的LLR用于特博解码的第二次迭代。这些步骤最好重复，直到完成足够的特博解码迭代以获得希望的结果。

为信道码元的产生获取编码位的精确化LLR的理想结果能通过使用附着信息得到，类似于特博解码中所做的。具体地，作为例子考虑第k次迭代是有助的。由LLR_in(k)表示的第k次迭代的信道LLR，按照等式(5)使用表示为LLR_in(k-1)的第k-1次迭代的信道位的LLR而产生，并用于特博解码的第k次迭代，后者产生由LLR_out(k)表示的一组新的信道位的LLR。当第k次迭代完成时，通过从信道位的输出LLR，即LLR_out(k)中减去输入信道LLR，即LLR_in(k)，产生附着值ExLLR(k)。其差值ExLLR(k)被加到以前迭代的输入LLR以产生表示为LLR(k)的信道位的新LLR，用于产生编码位的软决策。这些新的软决策被用于产生表示为LLR_in(k+1)的下一组信道LLR，用于第(k+1)次迭代。

如等式(5)所示，当输入噪声方差被归一化到零，最优比例因素取决于残留ISI的方差。有可能估计每次迭代中残留ISI的方差，并据此标度LLR。为简化实现，令等式(5)中的S’是单调递减函数，模拟在每次迭代中ISI的减少。示例性函数由下列给出 $S^{\′}\left(n\right)=\frac{0.2S+S}{0.25n+1}$

其中如上所述S是总的ISI的方差，上式证明是有效的。例如，此方法能有效地用于编码部分响应信号的解码中。

提供了较佳实施例的描述，使本专业任何熟练者能做出或使用本发明。这些实施例的各种修改对本专业熟练者是显而易见的。这里确定一般原则能应用于其他实施例而不必使用创造性才能。因此，本发明不试图限止于这里示出的实施例，而是按照符合这里揭示的原理和新颖特征的最广泛的范围。

Claims (23)

1.一种用于优化接收无线通信信号的编码增益的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

a)在干扰消除器中从匹配滤波器信号减去信号干扰估计，以产生估计的信号；

b)解码所述估计信号以产生解码的信号；

c)从所述解码信号产生所述信号干扰估计。

2.如权利要求1的所述方法，其特征在于，还包括下述步骤：

对多次迭代重复步骤a)到c)，其中一次迭代包括步骤a)到c)。

3.如权利要求2的所述方法，其特征在于，还包括下述步骤：

根据当前迭代信号干扰估计、当前编码信号、和以前迭代信号干扰估计产生下一次迭代信号干扰估计。

4.一种用于在接收无线通信信号上实现编码增益优化的装置，其特征在于，它包括：

用于使用信号干扰估计在通信信号上实现干扰消除以产生估计信号的装置；

用于解码估计信号以产生解码信号的装置；和

用于从所述解码信号产生所述信号干扰估计的装置。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述解码装置包括并行级联的特博解码器。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述解码装置包括串行级联的特博解码器。

7.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述解码装置包括卷积解码器。

8.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述实现干扰消除的装置消除码间干扰。

9.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述实现干扰消除的装置在单个通信信道情况下操作。

10.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述实现干扰消除的装置在多个通信信道上操作。

11.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述实现干扰消除的装置在部分响应通信信号上操作。

12.一种在接收无线通信信号上实现编码增益优化的装置，其特征在于，包括：

一个干扰消除器；和

一个连结干扰消除器的解码器，其中该解码器从干扰消除器接收输入，且该解码器的输出连结到产生信号干扰估计的干扰消除器。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述解码器是并行的级联特博解码器。

14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述解码器是串行的级联特博解码器。

15.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述解码器是卷积解码器。

16.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述干扰消除器是码间干扰消除器。

17.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述干扰消除器在单个通信信道上操作。

18.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述干扰消除器在多个通信信道上操作。

19.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述干扰消除器在部分响应通信信号上操作。

20.一种在处理设备中实现组合的软决策干扰消除及卷积解码的装置，它使用由该处理设备可执行并储存在至少一个处理设备可读介质中的计算机程序，其特征在于，包括：

用于消除从解码器输出估计的在接收无线通信信号中的干扰的指令；和

用于解码通信信号的指令；和

用于从解码信号产生信号干扰估计的指令。

21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述处理设备是微处理器。

22.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述处理设备是数字信号处理器。

23.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述处理设备是专用集成电路。

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