CN1515103B - 盲检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及对具有接收机最初未知、但仅限于备选者的有限集({p₁、p₂、...、p_m})中的至少一种特性的接收信号的盲检测。根据本发明，按如下方式自动识别未知特性。从输入信号(r(n))推导出各质量指示(q₁、q₂、...q_m)，它们各表示备选者有限集({p₁、p₂、...、p_m})中的特定特性。根据包括以计算方式有效抗拒输入信号(r(n))中任何无用信号分量的程序得到质量指示(q₁、q₂、...q_m)。然后，将质量指示(q₁、q₂、...q_m)彼此比较，以便找出最满足盲选择标准的质量指示。由此得到的质量指示(q_i)对应于最初未知的特性(p_i)。例如，根据此信息，可以在根据适合此特性(p_i)的处理原理(C_di)来工作的处理单元(122)中进一步处理输入信号(r(n))。

Description

盲检测方法及装置

发明背景和现有技术 

本发明一般涉及对具有接收机最初未知的至少一种特性的接收信号的盲检测。更具体地说，本发明涉及一种从备选者的有限集中识别出特定输入信号的特性的方法以及一种用于接收输入信号以及自动从备选者的有限集中识别输入信号特性的盲信号检测器。本发明还涉及一种计算机程序和计算机可读媒体。 

许多通信标准提供了以下这类情况的例子，其中，接收机必须能够接收其格式在某种程度上是未知的某种信号。因此，接收机需要执行信号的盲检测，即，在发起根据未知格式的传输之前，发射机和接收机之间没有信令传递。 

GSM/EDGE标准(GSM＝全球移动通信系统；EDGE＝GSM演进的增强型数据率)采用两种不同的调制方案，即GMSK(高斯滤波最小频移键控)和8PSK(8个不同相位状态的相移键控)。在传输开始时，发射机可能采用这些调制方案中的任一种。另外，在传输过程中，调制方案在每个无线电码组之间(即在每组四个连续突发之间)可能被更改而未通知。这种发射机行为当然需要接收机至少针对所述调制方案的盲检测能力。 

理论上可设想的解决方案是，同时通过GMSK均衡器和8PSK均衡器并行地检测任何接收突发。这会产生对应于接收信号的两个估算比特序列。然后可采用校验和/奇偶测试来判断发送该序列时实际采用了哪种调制方案。在不正确的调制格式下检测的序列就无法通过此类测试。当然，接收突发中含有的净荷信息也可通过此解决方案简单地通过研究对应于正确调制格式的序列来推导。但是，要在实时应用中实现的话，该解决方案在计算方面太复杂，因此从技 

术观点来看并不令人感兴趣。也没有在此方面令人满意的替代解决方案。 

标准文件ETSI Tdoc SMG2 EDGE 2E99-279[ETSI SMG2 WorkingSession on EDGE，Montigny Le Bretonneux，法国，1999年8月24-27日]提出了一种自动检测接收信号的另一未知特性(即训练序列)的方法，以及如何为接收信号选择适合的检测原理的方法。该文件提出按照以下程序识别三个可能训练序列中的一个。首先，接收无线电突发形式的信号。针对三个可能训练序列中的每一个的假设分别测试该信号。然后选择对应于得到接收突发的最高估算信号功率的假设的训练序列，作为所述突发使用过的训练序列。在理想情况下，此程序通常生成足够精确度的选择决策。但是，实际的无线电环境一般远远达不到理想条件。因此，接收信号或多或少因附加的噪声和/或干扰信号而失真。干扰信号通常源于其它无线电台，这些信号或者是在相同频率/信道上发射的(所谓的共道干扰)，或者是在相邻频率/信道上发射的(所谓的邻道干扰)。 

现在的无线电通信系统的解调方案通常包括干扰抗拒算法，以便减轻接收信号中任何不需要的信号分量、如噪声和干扰信号的影响。如果这种系统中的接收机需要就接收信号的未知特性作出判断，而且如果这些判断本身并不包含干扰抗拒，则存在干扰抗拒算法对检测的信号而言失效的风险，即，如果由于干扰而采取不正确的盲检测判断，就会出现此情况。因此，如果盲检测程序中也没有包括相应的干扰抗拒，则此程序往往成为限制接收机性能、乃至整个系统性能的因素。目前，尚没有包括干扰抗拒的盲检测程序。再者，直接将任何已知的干扰抗拒算法包括到已知的盲检测程序中，同样会导致对接收机的计算要求太高，而无法以实时方式执行。 

发明概述 

因此，本发明的目的在于提供一种盲检测解决方案，它缓解上 述问题，从而产生可靠的盲检测判断并且可以实时方式实现。 

根据本发明的一个方面，通过开始描述的从备选者(假设)的有限集中识别输入信号的特性的方法来实现所述目的，其特征在于，考虑到对于输入信号中无用信号分量的干扰抗拒来推导质量指示。 

根据所提出方法的最佳实施例，在一个接收分支接收到输入信号，将输入信号的时间白化纳入考虑来计算质量指示，从而实现干扰抗拒。 

根据所提出方法的另一个最佳实施例，通过至少两个不同接收分支接收输入信号的分开版本，将输入信号的分开版本的空间去相关纳入考虑来计算质量指示，从而实现干扰抗拒。 

根据所提出方法的再一个最佳实施例，通过至少两个不同接收分支接收输入信号的分开版本，将输入信号的分开版本的空间去相关和输入信号的时间白化同时纳入考虑来计算质量指示，从而实现干扰抗拒。因此，执行所谓的空间-时间干扰抗拒。 

根据本发明的另一个方面，所述目的是通过可直接装入计算机内存的计算机程序来实现的，其中包括当所述程序运行于计算机上时用于执行上述方法的软件。 

根据本发明的又一个方面，所述目的是通过上面记录了程序的计算机可读媒体来实现的，其中所述程序要使计算机执行所提出的方法。 

根据本发明的再一个方面，所述目的是通过如开始描述的盲信号检测器来实现的，其特征在于，每个质量指示生成器包括干扰抑制器，用于抑制输入信号中的无用信号分量的影响。 

本发明可能对接收机提出计算要求，该计算要求适度地高于根据一些先前已知的用于盲检测而无干扰抗拒的解决方案的计算要求。作为回报，本发明提供在非理想信号环境下明显优于任何已知的盲检测方法的解决方案。当然，这在大多数通信系统中提供了竞争优势。另外，本发明可适用于范围很广的各种通信系统，而不受 限于所采用的信号格式和传输媒体的类型。 

附图简介 

现在，通过作为示例公开的最佳实施例并且参考附图进一步说明本发明。 

图1表示根据本发明的盲信号检测器的框图； 

图2表示在根据本发明的一个实施例的质量指示比较器中包括的递归单元的框图；以及 

图3通过流程图来说明根据本发明的一般方法。 

本发明的最佳实施例的说明 

根据本发明的盲检测原理还适用于采用许多非无线电的传输媒体的通信系统。但是，在自由空间环境中信号一般通过无线电波来传送，这一般比例如通过电缆或光缆传送而对信号有更多约束的其它环境所形成的信号条件更复杂。因此，此处引入包括时间色散无线电信道的系统模型，以便提出本发明的一般框架。 

经过符号空间抽样的M个接收信号的矢量可以按如下建模： 

$r\left(n\right)=\left[\begin{array}{c}{r}_1\left(n\right)\\ r_2\left(n\right)\\ \\ r_M\left(n\right)\end{array}\right]=\underset{m=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left[\begin{array}{c}{h}_1\left(m\right)\\ h_2\left(m\right)\\ \\ h_M\left(m\right)\end{array}\right]s(n-m)+\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}{v}_1\left(n\right)\\ v_2\left(n\right)\\ \\ v_M\left(n\right)\end{array}\right]=\underset{m=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}h\left(m\right)s(n-m)+v\left(n\right)$

其中h(m)是具有L+1个抽头的信道中具有抽头m的一组系数的矢量；s(n)表示已经发送的符号；以及v(n)表示附加噪声，即无用信号分量。上述模型是为多分支系统定义的。不过，只要设置M＝1，它也可适用于单分支系统。 

而附加噪声v(n)可以通过自回归模型来建模： 

$v\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}A\left(k\right)v(n-k)+e\left(n\right)$

其中A_k是自回归(AR)系数的矩阵，e(n)是噪声矢量，假定它是零平均值的时间白噪声和高斯噪声，并且协方差矩阵Q为： 

E{e(n)e(n)^H}＝Q 

其中^H表示转置和复共轭(厄密)矩阵。噪声Q的协方差矩阵的大小为M×M元素，又可表达为： 

$Q=C_{\mathrm{rr}}-C_{\mathrm{rs}}{C}_{\mathrm{ss}}^{-1}{C}_{\mathrm{rs}}^H$

其中 

$C_{\mathrm{rr}}=\underset{n=L}{\overset{N_{\mathrm{tr}}}{\mathrm{\Σ}}}r(n_0+n)r^M(n_0+n)$

$C_{\mathrm{rs}}=\underset{n=L}{\overset{N_{\mathrm{tr}}}{\mathrm{\Σ}}}r(n_0+n)S^H(n_0+n)$

$C_{\mathrm{ss}}=\underset{n=L}{\overset{N_{\mathrm{tr}}}{\mathrm{\Σ}}}S\left(n\right)S^H\left(n\right)$

以及S(n)＝[s(n)s(n-1)...s(n-L)]^T

在上述表达式中，n₀表示同步位置，s(n)表示N_tr+1个训练符号的序列。应当指出，上述矩阵C_rr和C_ss称为协方差矩阵，尽管它们没有就样本数量归一化。期望信号C的协方差矩阵表达为： 

$C=C_{\mathrm{rs}}{C}_{\mathrm{ss}}^{-1}{C}_{\mathrm{rs}}^H$

即，噪声Q的协方差矩阵的表达式中的最后一项。 

在单接收分支的情况中(即M＝1)，同步位置n₀的选择应使剩余噪声方差σ²＝Q最小。而当通过多个接收分支(即M＞1)可获得输入信号的各个分开的版本时，可以利用迹(trace)同步min{Trace{Q}}或基于决定因素(determinant)的同步min{|Q|}来定位同步位置n₀。 

最小二乘信道估算值是从如下表达式得出的： 

$\[\hat{h}\left(0\right)\hat{h}\left(1\right)\text{...}\hat{h}\left(L\right)\]=C_{\mathrm{rs}}{C}_{\mathrm{ss}}^{-1}$

而残余噪声可以计算为： 

$e\left(n\right)=r(n_0+n)-\underset{m=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\hat{h}\left(m\right)s(n-m),L\≤n\≤N_{\mathrm{tr}}$

可以根据FIR(有限脉冲响应)滤波实现输入信号中噪声的时间白化： 

$r_w\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}W\left(k\right)r(n-k)$

其中W(k)矩阵表示FIR系数，由如下表达式给出： 

$W\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}-\hat{A}\left(k\right),& k>0\\ I,& k=0\end{array}\right.$

其中I是单位矩阵， 元素是利用例如间接GLS(广义最小二乘)多分支算法或单分支LDA(Levinson Durbin算法)来估算的。 

可以通过估算噪声的自回归模型来构造FIR型的白化滤波器，参见上面的矩阵W(k)。此白化滤波器降低了来自均衡器中任何干扰的影响，从而显著提高均衡器的性能。特别是由此可以降低邻道干扰。例如，可以通过LDA来执行自回归模型的估算。 

根据如下表达式可以执行空间上的噪声去相关： 

r_wD(n)＝Dr_w(n) 

其中D是具有如下特性的矩阵： ${\hat{Q}}^{-1}=D^{H}D,$ 其中 

是噪声协方差矩阵Q的估算值。矩阵D可以利用Cholesky因子分解方案来计算。应该指出的是，白化和空间噪声去相关可以在同一步骤中进行，具体是在执行上述FIR滤波之前将矩阵D乘以矩阵W(k)。有关如何实现空间去相关和时间干扰抗拒的组合的进一步详细信息可以参见D.Asztély等人的文章“利用天线阵列组合的MLSE和空间-时间干扰抗拒”(Proceedings European Signal Processing Conference第1341-1344页，1998年9月)。 

如上所述，在发射机可能在两个或两个以上调制格式之间变更而不事先通知的通信系统中，盲检测是必需的。GSM/EDGE标准构成一个这样的实例，其中采用GMSK或8PSK调制方案。对于GMSK假设，接收信号r(n)的所谓的反旋r_GMSK(n)(在此之后可计算考虑到干扰抑制的质量指示)可以表示为： 

$r_{\mathrm{GMSK}}\left(n\right)=e^{-j\frac{\mathrm{\π}}{2}n}r\left(n\right)$

对于8PSK假设的相应的反旋r_8PSK(n)可以表示为： 

$r_{8\mathrm{PSK}}\left(n\right)=e^{-j\frac{3\mathrm{\π}}{8}n}r\left(n\right)$

反旋之后，可以根据对于GMSK假设和8PSK假设都相同的原理推导出质量指示q_GMSK(n)和q_8PSK(n)。 

输入信号可以是标量(即单分支中接收的)，也可以是多维的(即通过两个或两个以上分支接收的)。 

查找最可能的调制方案的识别过程包括将质量指示q_GMSK(n)和q_8PSK(n)相互比较，以便确定哪个质量指示最满足盲选择标准。例如，如果质量指示q_GMSK(n)和q_8PSK(n)表示白化之后的相应信噪比(SNR)，则测试只要找出最大的质量指示值(即最佳SNR)。则对应的调制方案会被视为最可能用于输入信号的调制方案。根据此信息，就可以选择按照匹配的解调方案工作的处理单元(例如均衡器)来进一步处理输入信号。 

或者，可以将相同的均衡器用于GMSK和8PSK这两种情况，只是采用不同的参数设置，或者对于不同的解调方案可采用不同的均衡器结构，即为GMSK设计一种均衡器，为8PSK设计另一种均衡器。 

需要盲检测的情况的另一个例子是当发射机采用不同的训练序列而未事先告知接收机时。在某些无线电通信系统中，训练序列就是不仅用于接收机中估算无线电信道特性，训练序列类型本身还携带信息。例如，GSM/EDGE系统采用接入突发在随机接入信道(RACH)和分组随机接入信道(PRACH)中传送数据。移动台采用三个不同的训练序列TS0、TS1和TS2来指示它的上行能力。从移动台接收上行信号的基站由此无法事先知道将会发送这三种可能的训练序列中的哪一种。因此，基站中的接收机必须就训练序列执行盲检测。要比较的质量指示此处表示为q_TS0、q_TS1和q_TS2，它们分别对应于各个训练序列TS0、TS1和TS2。根据输入信号的最满足盲选择标准的质量指示q_TS0、q_TS1或q_TS2，随后判断该训练序列是TS0、TS1还是TS2。 

应该指出，可以通过子值的任何线性或非线性组合来构造特定的质量指示。不过根据本发明，质量指示始终将干扰抑制纳入考虑。 另外，所提出的方法还适用于任何符号序列，即不是仅适用于不同训练序列之间的区别。 

图1表示根据本发明的通用盲信号检测器的框图，它可以用于上述调制格式、训练序列以及任何其它未知的输入信号特性的盲检测，只要对于该未知特性存在有限数量的备选者即可。具体来说，调制格式可以包括任何M个状态的相移键控方案(M≠8)，如2PSK、4PSK或16PSK(即M分别等于2、4和16)。 

输入信号r(n)被并行馈送到至少两个不同的质量指示生成器101、102和103。图1表示了三个质量指示生成器，但是任何大于1的数量同样可以设想。在任何情况下，每个质量指示生成器101-103用于生成质量指示q₁、q₂、...q_m，对应于未知特性p₁、p₂、...、p_m的可选对象其中之一。不过，实际上，两个或两个以上质量指示生成器可能是以相同的物理单元来表示的，这样生成器的操作就通过至少一个变量参数的不同设置来确定。因此，如果时间允许，所有的质量指示q₁-q_m实际上可以由同一个质量指示生成器依次生成。另外，在第一质量指示生成器(如101)中获得的结果可以在第二质量指示生成器(如102或103)中再用，以便减少计算次数。每个质量指示生成器101-103还包括干扰抑制器，用于抑制输入信号r(n)中的无用信号分量。因此，干扰抑制器对一个接收分支中收到的输入信号r(n)考虑到时间白化而执行干扰抗拒，或者对经由两个或两个以上接收分支收到的输入信号r(n)的多个分开版本考虑到这些分开版本的空间去相关或者综合考虑时间白化和空间去相关而执行干扰抗拒。 

根据本发明的一个实施例，质量指示q₁-q_m是根据针对特定检测假设进行干扰抗拒之后的输入信号r(n)的功率电平和干扰抗拒之后的噪声功率电平来确定的。作为一个实例，功率电平可以用以表示SNR，下文将详细说明。 

对于单个分支中接收到的输入信号，可以采用以下质量指示： 

$q_x=\frac{c_x}{{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_x^2}$

其中 

表示白化后残余噪声的方差；c_x表示期望信号的方差而其下标x指明输入信号r(n)的特定特性假设(或质量指示)。由此，盲检测包括同时针对期望信号和残余噪声的白化。 

根据本发明的一个替代实施例，白化后的残余噪声通过如下质量指示反而构成盲检测的基础： 

$q_x=-{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_x^2$

其中 

的最小值对应于SNR的最大值。 

只要采用AR(2)模型，则立即由LDA得到残余噪声的方差 

因此，既不需要计算所有AR系数，也不必要明显地过滤残余噪声。实际上，按以下公式只计算考虑到输入信号的时间白化的质量指示就足够了： 

${\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2=\mathrm{cov}\left(0\right)$

$a=-\mathrm{cov}\left(1\right)/{\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2$

${\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2=(1-{\left|a\right|}^2){\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2$

$a=-\mathrm{cov}\left(2\right)+a\·\mathrm{cov}\left(1\right)/{\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2$

${\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2=(1-{\left|a\right|}^2){\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2$

残余噪声e(n)的协方差函数cov(m)可以例如按以下公式估算： 

$\mathrm{cov}\left(m\right)=\underset{n=L}{\overset{N_{\mathrm{tr}}-m}{\mathrm{\Σ}}}e*(n+m)e\left(n\right)$

其中 $e\left(n\right)=r(n_0+n)-\underset{m=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\hat{h}\left(m\right)s(n-m),L\≤n\≤N_{\mathrm{tr}}$

为了避免以上这些表达式中的多个除法运算，从而使计算效率更高，可以将残余噪声的方差 

表示为： 

${\widetilde{\mathrm{\σ}}}^2=\frac{{({\left(\mathrm{cov}\left(0\right)\right)}^2-{\left|\mathrm{cov}\left(1\right)\right|}^2)}^2-{|\mathrm{cov}\left(0\right)\mathrm{cov}\left(2\right)-{\left(\mathrm{cov}\left(1\right)\right)}^2|}^2}{\mathrm{cov}\left(0\right)({\left(\mathrm{cov}\left(0\right)\right)}^2-|\mathrm{cov}\left(1\right){|}^2)}$

根据本发明的一个实施例，当输入信号通过多个分支接收时，不同分支中的噪声可以通过前述r_wD(n)＝Dr_w(n)和 ${\hat{Q}}^{-1}=D^{H}D$ 进行空间 去相关。这应用在搜索最佳满足选择标准的质量指示q_i时。因此，此过程包括选择输入信号r(n)中符号序列的同步位置。为了避免因式分解(从计算的角度来看，它比较复杂)，提出如下的质量指示： 

$q_X=\mathrm{Trace}\left\{{\tilde{C}}_{\mathrm{rrX}}{\tilde{Q}}_X^{-1}\right\}$

其中 是输入信号r(n)在时间白化之后的协方差矩阵，Q_x是时间白化之后的残余噪声的协方差矩阵。下标X表示适用的特性假设(或质量指示)。 

根据本发明的一个替代实施例(其中只执行空间去相关)，质量指示可以简化为： 

$q_x=\mathrm{Trace}\left\{C_{\mathrm{rr}}{Q}_x^{-1}\right\}$

其中C_rr是输入信号r(n)的协方差矩阵。协方差矩阵Q_x是根据先前描述过的以下公式计算的： 

$Q_X=C_{\mathrm{rr}}-C_{\mathrm{rs}}{C}_{\mathrm{ss}}^{-1}{C}_{\mathrm{rs}}^H$

空间上去相关之后，SNR可以表示为： 

$\mathrm{SNR}=\frac{\mathrm{Trace}\left\{C_D\right\}}{\mathrm{Trace}\left\{Q_D\right\}}$

其中C_D是空间去相关之后期望信号的协方差矩阵，而Q_D表示去相关之后噪声的协方差矩阵。因此，SNR可以写为： 

$\mathrm{SNR}=\frac{\mathrm{Trace}\left\{\mathrm{DC}{D}^H\right\}}{\mathrm{Trace}\left\{{\mathrm{DQD}}^H\right\}}=\frac{\mathrm{Trace}\left\{C{D}^{H}D\right\}}{\mathrm{Trace}\left\{Q{D}^{H}D\right\}}=\frac{\mathrm{Trace}\left\{(C_{\mathrm{rr}}-Q)Q^{-1}\right\}}{\mathrm{Trace}\left\{{\mathrm{QQ}}^{-1}\right\}}$

$\mathrm{SNR}=\frac{1}{M}\mathrm{Trace}\left\{C_{\mathrm{rr}}{Q}^{-1}\right\}-1$

类似于上述 $q_x=-{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_x^2,$ 可以采用质量指示q_x＝-|Q_x|作为替代者。 

根据本发明的一个实施例，当输入信号通过多个分支接收时，可以对于每个不同分支单独计算基于SNR的质量指示 $q_x=\frac{c_x}{{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_x^2}\·$ 然后可以将这些指示q_x相加而得到组合质量指示，专门考虑了时间白化。 

在任何情况下，质量指示比较器110接收质量指示q₁-q_m，然后 将它们彼此进行比较，以便确定哪个质量指示q_i最满足相关的盲选择标准。根据这种调查结果，质量指示比较器110识别出对应于最佳质量指示q_i的特定特性p_i。根据本发明的一个实施例，质量指示比较器110还为输入信号r(n)的进一步可能处理选择特定的处理单元121、122、...、123。 

如果要进行进一步处理，质量指示比较器110通过控制信号c和多重开关125来选择对应于最满足盲选择标准的质量指示q_i的处理单元122。就是预期该处理单元122能够通过应用适当的处理原理C_di，最佳地处理输入信号r(n)，以便获得期望的结果信号D_i。在无线电应用中，处理单元121-123通常由均衡器构成。但是，就技术而言，它们可以由任何能够实现处理原理并适合于特定输入信号r(n)的替代单元表示。 

再者，根据本发明的一个实施例，当对输入信号r(n)解码时，所选的处理单元122还会再用对应的质量指示生成器的处理所得到的数据。 

图2表示递归单元200的框图，它被包括在根据本发明的一个实施例的质量指示比较器110中。递归单元200中的处理器202接收当前段的接收信号r(n)的初级质量指示q_i(t)，其中t表示对应于先前接收的段数的时标。然后处理器202根据初级质量指示q_i(t)生成该段的增强质量指示q_i ^e(t)以及被存储在缓冲器201中的输入信号r(n)的至少前一段的质量指示q_i ^e(t-1)。如果当前段是接收信号r(n)的第一段，则增强质量指示q_i ^e(t)将等于初级质量指示q_i(1)。然后将由此生成的增强质量指示q_i ^e(t)用作当前选择决策的根据。增强质量指示q_i ^e(t)还被馈送到缓冲器201，以进行存储。处理器202根据先前(增强)质量指示q_i ^e(1)和此段r(n)的初级质量指示q_i(2)的组合来生成接收信号r(n)的后一段的增强质量指示q_i ^e(2)，依此类推。 

根据本发明的这个实施例的最佳替代方案，增强质量指示q_i ^e(t)表示至少一个存储的质量指示q_i ^e(t-1)与初级质量指示q_i(t)之间的算术 平均值。这种平均增加了盲检测的可靠性，最好针对特定无线电码组中的所有突发来执行。作为选择，可以在独立的无线电码组之间通过复位信号z来清除缓冲器201。 

例如，可以利用递归单元200来提高在GSM/EDGE中在调制方案GMSK和8PSK之间所作的选择决策的质量。在GSM/EDGE中，无线电码组通常由四个单独突发构成。而调制(GMSK或8PSK)对于此码组的所有突发都是同一个。为了在识别相关的调制方案时将特定码组的所有突发的质量指示纳入考虑，该码组中突发的各个质量指示的算术平均值可以一起形成总的质量指示。可是，在实时应用中，这并不总是可行的。通常就是，对码组中第一个收到的突发的进一步信号处理(均衡、解码等)必须在收到后续突发之前开始。这样，第一个突发的决策必须只能依据此突发的质量指示。但是，对于第二个突发，第一和第二个突发的质量指示都可利用。对于第三个突发，同样可以利用前面所有的突发，依此类推。换言之，缓冲器201必须至少存储属于同一个码组的先前突发的质量指示。这些质量指示或者分开存储，或者以一个或多个累加变量的形式存储。 

还应当指出，原则上，可以采用任何对当前和先前突发的质量指示的计算算法来实现有关采用哪种调制方案的判决。因此，算术平均值只构成一个实例。 

根据本发明的这个实施例的另一个最佳替代方案，例如在特定无线电码组中，采用从任何中间突发开始的盲检测决策来均衡其余突发。这种程序在被检测序列中不能容许或只容许非常少错误时是有利的。 

为了概括，现在将参考图3的流程图描述执行根据本发明的盲检测的一般方法。 

第一步骤301接收输入信号段，假定它具有有限的备选者集合之中的一个未知特性。然后，步骤302针对各个备选者推导出输入信号的质量指示。执行质量指示的计算时考虑到对于输入信号中任 何无用信号分量的干扰抗拒。随后的步骤303识别对于选择标准表示出最佳质量指示的特性。此后，该程序再次循环到步骤301。 

例如，步骤303中的识别可以包括将质量指示从最好得分到最差得分进行分级的子步骤。而随后的子步骤则选择与最高质量指示相关的特性。 

当然，参考图3描述的所有处理步骤以及这些步骤的子步骤都可以通过可直接装入计算机内存的计算机程序来实现，其中包括当该程序运行于计算机上时执行所需步骤的相应软件。同样该计算机程序可以被记录到任意一种计算机可读媒体上。 

本说明书中所用的术语“包括”用来指明所述特征、整体、步骤或组件的存在。但是，该术语并不排除存在或附加一个或多个其它特征、整体、步骤或组件或者它们的组合。 

本发明不限于附图中所述的实施例，而是可以在权利要求书的范围内自由更改。 

Claims (24)

1.一种从备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}中识别出特定输入信号r(n)的特性的方法，包括：

对于每个所述备选者，从所述输入信号r(n)推导表示所述输入信号r(n)的特定特性的相应质量指示q₁、q₂、...、q_m，以及

识别最满足盲选择标准的质量指示q_i所对应的所述输入信号r(n)的特性p_i，其特征在于，

在从所述输入信号推导相应质量指示的步骤中，抑制了所述输入信号中的噪声所导致的干扰，以及

每个质量指示q₁、q₂、...、q_m是根据干扰抑制之后的所述输入信号r(n)的功率电平和干扰抑制之后的噪声功率电平来推导的。

2.如权利要求1所述的方法，其中，推导所述质量指示的步骤包括以下步骤：

在一个接收分支中接收所述输入信号r(n)，以及

在对于所述输入信号r(n)进行时间白化的基础上，来计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述输入信号r(n)的假设的时间白化版本，计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述质量指示q₁、q₂、...、q_m与由所述时间白化得到的信号中的残余噪声分量的方差成反比。

5.如权利要求1所述的方法，其中，推导所述质量指示的步骤包括以下步骤：

经由至少两个不同的接收分支接收所述输入信号r(n)的各个分开版本，以及

在对于所述输入信号r(n)的这些分开版本进行空间去相关的基础上，来计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述输入信号r(n)的假设的空间去相关版本，计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

7.如权利要求1所述的方法，其中，推导所述质量指示的步骤包括以下步骤：在同时对于所述输入信号r(n)进行时间白化和对于经由至少两个不同接收分支接收的所述输入信号r(n)的分开版本进行空间去相关的基础上，计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，推导所述质量指示q₁、q₂、...、q_m包括通过迹同步来选择所述输入信号r(n)中的符号序列的同步位置。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，推导所述质量指示q₁、q₂、...、q_m包括通过决定因素同步来选择所述输入信号r(n)中的符号序列的同步位置。

10.如权利要求1所述的方法，其中，推导所述质量指示的步骤包括以下步骤：

存储关于所述输入信号r(n)的至少前一段的至少一个质量指示q_i ^e(t-1)；以及

根据所述至少一个存储的质量指示q_i ^e(t-1)和所述输入信号r(n)的当前段的初级质量指示q_i(t)生成所述接收信号r(n)的所述当前段的增强质量指示q_i ^e(t)。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述增强质量指示q_i ^e(t)表示所述至少一个存储的质量指示q_i ^e(t-1)与所述初级质量指示q_i(t)之间的算术平均值。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}包括至少两种不同的解调方案。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}包括高斯滤波最小移频键控方案和M个状态的相移键控方案中的至少一种。

14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}包括至少两种不同的符号序列。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，每种所述符号序列表示训练序列。

16.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个质量指示q₁、q₂、...、q_m由信噪比来表示。

17.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入信号r(n)是无线电信号。

18.一种盲信号检测器，用于接收输入信号r(n)以及自动从备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}中识别输入信号r(n)特性，它包括：

至少两个质量指示生成器(101-103)，它们各自接收所述输入信号r(n)，对此作出响应，生成表示所述备选者的有限集{p₁、p₂、...、p_m}中特定特性的相应质量指示q₁、q₂、...、q_m；以及

质量指示比较器(110)，它接收所述质量指示q₁、q₂、...、q_m，将所述质量指示q₁、q₂、...、q_m相互比较，并且识别出最满足盲选择标准的质量指示q_i所对应的所述输入信号r(n)的特性p_i，

其特征在于，

每个质量指示生成器(101-103)包括抑制所述输入信号r(n)中的噪声所导致的干扰的干扰抑制器，每个质量指示q₁、q₂、...、q_m是根据干扰抑制之后的所述输入信号r(n)的功率电平和干扰抑制之后的噪声功率电平来推导的。

19.如权利要求18所述的盲信号检测器，其特征在于，

把所述输入信号r(n)经由一个接收分支馈送到所述至少两个质量指示生成器(101-103)，以及

所述至少两个质量指示生成器(101-103)适合于将所述输入信号r(n)的时间白化纳入考虑来计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

20.如权利要求18所述的盲信号检测器，其特征在于，

把所述输入信号r(n)经由至少两个不同的接收分支馈送到所述至少两个质量指示生成器(101-103)，以及

所述至少两个质量指示生成器(101-103)适合于将所述输入信号r(n)的分开版本的空间去相关纳入考虑来计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

21.如权利要求20所述的盲信号检测器，其特征在于，所述至少两个质量指示生成器(101-103)适合于同时考虑到所述输入信号r(n)的时间白化和经由至少两个不同接收分支收到的所述输入信号r(n)的分开版本的空间去相关而计算所述质量指示q₁、q₂、...、q_m。

22.如权利要求18-21中任一项所述的盲信号检测器，其特征在于，所述至少两个质量指示生成器(101-103)共同位于单个单元中，以及

所述各个质量指示生成器(101-103)的操作由至少一个可变参数的值来确定。

23.如权利要求18所述的盲信号检测器，其特征在于，至少一个第一质量指示生成器(101)将计算结果递交给至少一个第二质量指示生成器(102；103)。

24.如权利要求18所述的盲信号检测器，其特征在于，所述质量指示比较器(110)包括递归单元(200)，用于存储所述输入信号r(n)的至少前一段的至少一个质量指示q_i ^e(t-1)，并且根据所述至少一个存储的质量指示q_i ^e(t-1)和所述接收信号r(n)的当前段的初级质量指示q_i(t)生成所述接收信号r(n)的所述当前段的增强质量指示q_i ^e(t)。

Images