CN1579077A

CN1579077A - Mimo系统中的信道追踪和信号检测

Info

Publication number: CN1579077A
Application number: CN03801422.XA
Authority: CN
Inventors: 罗伯特·简·皮耶库科奇
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-08-15
Filing date: 2003-08-14
Publication date: 2005-02-09
Also published as: GB2392065B; GB2392065A; WO2004017586A1; EP1863241A3; EP1392029A1; JP2005536139A; US20040081074A1; GB0219056D0; EP1863241A2

Abstract

本发明一般涉及用于对接收天线从多个发射天线接收的接收信号进行译码的设备、方法和计算机程序代码。本发明旨在解决发射天线与接收天线之间只能使用有限或已知信息来导出信道响应估计时出现的其他困难。在这里描述了一种对多个发射天线发射并由至少一个接收天线接收的信号进行译码的方法，发射信号包括一个具有元素c₁到c_NT的码字矢量c，其中NT是发射天线数目，元素c₁到c_NT表示的是从各个发射天线发送的相应符号，码字c则是由一个对输入数据符号进行操作并具有有限多个状态的编码机生成的，所述编码机具有一个状态间的允许转移集合，编码机的转移由输入数据符号序列确定，信道响应集合描述的是发射天线与至少一个接收天线之间的各个信道响应，在至少一个接收天线上接收的信号包括从各个发射天线发射的信号的一个组合，每个发射信号由信道响应集合中一个相应响应改变，所述方法包括：为信道响应集合确定一个初始估计并且选择编码机的一个假定初始状态；使用接收信号从初始估计和状态进行外推，以便确定一个估计发射码字集合以及相关的信道响应集合，其中每个估计码字具有一个关联的估计信道响应集合；以及从估计发射码字集合中确定一个估计输入数据符号序列，以便对接收信号进行译码；其中所述外推包括多次迭代，每个迭代包括建立一个从编码机在所述迭代的每个可能状态到用于下一次迭代的编码机的每个允许新状态的允许转移集合；通过为各个允许转移估计一个信道响应集合，并且针对各个允许转移而对接收信号以及一个与估计信道响应集合所修改的转移相关联的码字进行比较，由此为编码机的每个允许新状态选择多个转移中的一个，其中所述编码机具有多个针对所述新状态的允许转移，所述估计信道响应集合与所述转移相关联；以及使用接收信号来对关联于选定转移的估计信道响应集合进行更新。

Description

MIMO系统中的信道追踪和信号检测

技术领域

本发明一般涉及一种用于对接收天线从多个发射天线接收的接收信号进行译码的设备、方法和计算机程序代码。本发明旨在解决发射天线与接收天线之间只能使用有限或已知信息来导出信道响应估计时出现的问题。

本发明主要是在MIMO-OFDM(多输入多输出-正交频分复用)通信系统环境中描述的，但是本发明的应用并不局限于这种系统，这里将会给出本发明针对时域编码而不是频域编码的应用。

背景技术

诸如Hiperlan/2和IEEE802.11a这类当代高数据速率的无线局域网(WLAN)标准提供了高达54M比特/秒的数据速率。然而，对于因特网、视频和多媒体这类更高数据速率服务的不断增长的需求产生了改进下一代无线LAN的带宽效率的需要。当前的IEEE802.11a标准使用的是正交频分复用(OFDM)以及自适应调制解调这种带宽效率很高的方案。而系统则是作为一个单输入单输出(SISO)系统来设计的，其中特别在链路每一端都使用了一个单独的发射和接收天线。尽管如此，在ETSI BRAN内部已经对多个天线或扇区(sectorised)天线的某些规定进行了研究，以便改进分集增益并且由此提高链路牢固性。

Hiperlan/2是一个用于54Mbps无线网络的欧洲标准，它具有安全特征并且工作在5GHz的频带上。IEEE802.11尤其IEEE802.11a则是一个美国标准并且定义了一个不同的网络架构，但是该标准使用的也是5GHz带宽并且提供了高达54Mbps的数据速率。第二类Hiperlan(高性能无线电局域网)标准是由一个包含基本数据传输功能和无线电链路控制子层(RLC)的数据链路控制(DLC)层、一个基于分组的汇聚层、一个物理层定义以及一个网络管理定义来定义的，其中所述基于分组的汇聚层包含了一个公共部分定义和一个特定于以太网服务的汇聚子层。有关Hiperlan2的更多细节可以参见在此作为参考引入的下列文献：ETSI TS 101 761-1(V1.3.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Data Link Control(DLC)Layer；Part 1：Basic Data Transport Functions”；ETSI TS 101 761-2(V1.2.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Data Link Control(DLC)Layer；Part 2：Radio Link Control(RLC)sublayer”；ETSI TS 101 493-1(V1.1.1)：“Broadband Radio AccessNetworks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Packet based ConvergenceLayer；Part 1：Common Part”；ETSI TS 101 493-2(V1.2.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Packet based Convergence Layer；Part 2：Ethernet Service SpecificConvergence Sublayer(SSCS)”；ETSI TS 101 475(V1.2.2)：“BroadbandRadio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Physical(PHY)layer”；ETSI TS 101 762(V1.1.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Network Management”。上述文档可以从位于www.etsi.org的ETSI网站中获取。

基于Hiperlan/2系统的典型无线LAN(局域网)包括多个移动终端MT，每个移动终端都与接入点(AP)或网络基站进行无线电通信。所述接入点还与一个中心控制器(CC)通信，所述中心控制器转而具有一条连至其他网络的链路，例如固定以太网类型的局域网。例如在某些实例中，Hiperlan/2网络没有本地接入点，其中一个移动终端可以充当接入点/中心控制器，以便提供一条MT到MT的直达链路。然而在本说明书中，对“移动终端”和“接入点”的引用不意味着对Hiperlan/2系统或是接入点(或基站)或移动终端的任何特定形式加以任何限制。

正交频分复用是一种用于传送高比特速率数字信号的公知技术。与使用高速数据来调制一个单独载波不同，在这里将数据划分到多个更低数据速率的信道中，其中每个信道都是在一个单独的子载波上传送的。这样可以减轻多径衰落的影响。如为载波12所示，在一个OFDM信号中，单独的子载波彼此隔开，以便在图1(a)的频谱10中重叠。此外还对子载波频率进行选择，以使子载波相互正交，并使调制到子载波上的单独信号能在接收机上得到恢复。一个OFDM符号是由一个调制到各个子载波上(因此对应于多个数据比特)的符号集合定义的。如果子载波在频率中相互分隔的间隔是1/T，其中T是OFDM符号周期，那么这些子载波是正交的。

通过对输入符号集合执行反向傅立叶变换，可以获取一个OFDM符号，其中所述变换最好是反向快速傅立叶变换(IFFT)。而通过对OFDM信号执行一个傅立叶变换，则可以恢复所述输入符号，其中所述变换最好是快速傅立叶变换(FFT)。实际上，FFT是将OFDM符号与每个载波相乘并且在符号周期T上进行积分。可以看出，对一个给定的子载波来说，由于与OFDM符号其他子载波的重叠会使积分周期T上的均值为零，因此通过这个过程，只从OFDM符号中提取了一个子载波。

通常，子载波是由QAM(正交幅度调制)符号来进行调制的，但是也可以使用其他调制形式，例如相移键控(PSK)或脉冲幅度调制(PAM)。为了降低多径效应，通常在每个符号开端都借助了一个保护周期来对OFDM符号进行扩展。如果两个多径分量之间的相对延迟小于这个保护时间间隔，那么至少没有对第一近似产生符号间干扰(ISI)。

图1(b)显示了常规SISO(单输入单输出)OFDM系统的一个实例，其中包括一个发射机100(在这里是在移动终端MT中)和接收机150(在这里是在接入点AP中)。在发射机100中，信源102向一个基带映射单元104提供数据，所述单元可选地提供前向纠错编码和交织并且输出QAM符号之类的经过调制的符号。这些经过调制的符号提供到一个复用器108，所述复用器将这些符号与来自导频符号发生器106的导频符号相结合，并且为接收机中的频率同步和相干检测提供基准幅度和相位(在其他方案中也可以使用差分检测)。部件组合110把来自复用器108的串行数据流转换成数据速率下降的多个并行流，并且通过对这些数据流执行IFFT来提供一个OFDM符号，然后则将这个OFDM符号的多个子载波转换成一个单独的串行数据流。之后，这个串行(数字)数据流由数模转换器112转换成一个模拟时域信号，由上变换器114进行上变换，并且在经过滤波和放大(未示出)之后从天线116输出。天线116可以包括全向天线、扇区天线或是带有波束成形的阵列天线。

来自发射机100的天线116的信号经由“信道”118而被接收机150的天线152所接收。通常，这个信号是作为具有多个不同幅度和相位并经由多个不同信道或路径传播的多个多径分量到达天线152的。这些多径分量在接收机上组合并且相互干扰，从而提供了一个通常具有多个深零位而有点像梳齿的总的信道特性，这种特性通常会随时间而变化(尤其是在发射机或接收机移动的时候)。在诸如办公室之类的同一常规区域中通常具有多个发射机，由此产生了比多径效应更难解决的同信道干扰。

接收机150的天线152与下变换器154和模数转换器156相耦合。然后，部件158执行串并变换、FFT以及并串再变换，由此向解复用器160提供一个输出，解复用器则将导频符号信号162与数据符号分离开来。之后对数据进行解调并由基带解映射单元164对其进行解映射，以便提供一个经过检测的数据输出166。一般来说，接收机150是发射机100的一个镜像。并且发射机和接收机可以结合起来，以便形成一个OFDM收发信机。

OFDM技术可以在多种应用中使用，并且举例来说，这种技术不但可以用于军事通信系统和高清晰度电视，而且还可以用于Hiperlan/2(ww.etsi.org/technicalactiv/hiperlan2.htm以及DTS/BRAN-0023003v0.k)。

在实践中，由于有必要依次将FFT窗口同步到各个OFDM符号，因此对图1b的接收机进行了某种程度的简化，以免引入非正交性和由此产生的ISI/ICI(符号间干扰/载波间干扰)。这种处理可以通过结合保护周期中的符号循环扩展而对一个OFDM信号进行自相关来实现，但是一般来说，特别是对分组数据传输而言，较为优选的则是使用已知的OFDM(训练)符号，其中接收机可以使用例如一个匹配滤波器来精确识别和定位所述符号。应该理解的是，这个匹配滤波器是在时域中工作的，所述操作是在执行FFT之前进行的(与FFT之后的频域相反)。在分组数据系统中，数据分组可以具有一个包含了一个或多个训练符号的前同步码。

图2显示了一个常规HIPERLAN 2移动终端(MT)的OFDM接收机的(a)接收机前端200和(b)接收机信号处理部件250。所述接收机250显示了模数转换电路252，同步、信道估计及控制电路252以及解分组、解交织及纠错电路256的若干细节。

前端200包括一个与输入放大器204和混频器206相耦合的接收天线202，其中混频器具有来自IF振荡器208的第二输入，以便将RF信号混合到IF。然后将IF信号经由带通滤波器210提供到一个自动增益控制(AGC)放大器212，其中所述AGC级受控于一条来自控制电路254的线路226，以便优化稍后进行的信号量化。AGC 212的输出向两个混频器214、216提供了一个输入，其中这两个混频器还具有来自振荡器220和分路器218的正交信号，以便产生正交的I和Q信号222、224。然后，这些I和Q信号由模数电路252进行重复取样、过滤和抽取(decimate)。对于信号的重复取样有助于进行数字滤波，之后，信号速率将会下降到预期的取样速率。

在这里，对传输信道的影响加以补偿将是非常适当的(但不是绝对必需的)。举例来说，这个处理可以使用前同步码数据或一个或多个导频信号中的已知符号来实现。在图2的接收机250中使用了一个名为“C符号”的前同步码符号来确定信道估计。所述接收机同步到接收信号，并且通过操作开关258来将接收到的C符号传递到信道估计器260。所述估计器估计信道(子载波中的符号的幅度变化和相位偏移)对已知C符号产生的影响，由此可以通过与将所述影响与信道响应的倒数(或是复共轭)相乘来对其进行补偿。作为选择，也可以使用一个或多个导频信号(所述信号也包含已知符号)来确定信道估计。另一方面，还可以对那些将接收导频变换到预期符号所需要的相位旋转和幅度改变加以确定，并且将其应用于其他接收符号。如果在不止一个频率上有一个一个以上的导频可用，那么通过使用不同频率的导频信号将其内插/外推到其他频率，可以得到改进的频率的信道补偿估计。

在图2中，接收机前端200通常以硬件方式实施，同时如闪速RAM262示意描述的那样，通常在接收机处理部分250中至少有一部分是以软件方式实现的。例如，在这里可以使用一个或多个数字信号处理器(DSP)和/或一个或多个ASIC或FPGA。技术人员将会意识到，图2的接收机(或是等价的发射机)的全部功能都能以硬件方式实现。同样，以软件无线电形式数字化信号的确切时刻通常不但依赖于成本/复杂性/功率损耗权衡，而且还依赖于适当的高速模拟/数字转换器和处理器的可用性以及能否在IF或更高频率上数字化RF信号。

直到最近，在设计系统的过程中付出了很大努力来减轻感知到的多径传播的有害影响，在室内无线LAN环境中尤其普遍。然而，G.J.Foschini和M.J.Gans在1998年发表于Wireless PersonalCommunications第6卷第3号第311～355页的“On limits of wirelesscommunications in a fading environment when using multipleantennas”一文中显示，通过在发射机和接收机上使用多个天线架构，即所谓的多输入多输出(MIMO)架构，有可能极大增加信道容量。空时网格编码调制(STTCM)基于的思想首先是在V.Tarokh，N.Seshadri和A.Calderbank于1998年发表在IEEE Trans on Information Theory第44卷第2号第744～765页的“Space-time codes for high data ratewireless communication-performance criterion and code construction”一文中给出的。一般来说，STTCM是一种结合了空间域中的冗余的广义空间网格编码调制。所述编码可以借助一个马尔可夫链来描述。而注意力则转向相对于宽带信道来采用空时编码技术，尤其是所述技术在基于OFDM的系统中的使用，其中编码是在空间-频率域的空频网格编码(SFTC)中执行的。在D.Agraval、V.Tarokh、A.Naguib和N.Seshadri发表于1998年in Proc.48^th IEEE VTC，Ottawa，Canada的“Space-timecoded OFDM for high date rate wireless communications overwideband channels”一文中对此进行了描述。SFTC的最大似然检测需要提供信道状态信息(CSI)。通常，CSI是借助于训练序列来获取的，举例来说，Hiperlan/2和IEEE802.11a标准都包括了用于这个目的的前同步码传输。然后，最终得到的CSI估计馈送到一个执行MLSE(最小二乘估计)搜索的空间-频率维特比译码器。

在A.Naguib，V.Tarokh、N Seshadri和A.Calderbank于1998年10月发表在IEEE J-SAC第16卷第1459～1478页的“A space-timecoding based model for high data rate wireless communications”的一文中描述了基于周期性导频序列和内插滤波器的使用来进行空时编码检测的技术。

图3(a)显示了处于Naguib等人所述技术操作的环境中的通信系统300的一个模型。在时间1，信息源301向空时编码器302提供一个信息符号s(1)，所述编码器则将符号编码成N个编码符号c₁(1)、c₂(1)、......、c_N(1)，其中每一个编码符号都是同时从发射天线304中的一个天线发射的。数量为M的多个接收天线306分别接收那些输入到接收机308的信号r₁(1)、......、r_M(1)。接收机308在输出端310上提供了编码发射符号

的一个估计

在发射天线与接收天线之间则存在多个信道，举例来说，所有信道都结合了两个发射天线和两个接收天线。在图3b中描述了其中一个信道的时间变化。如图3(c)所示，Naguib等人描述的技术需要将周期性导频序列插入发射信号，以便允许估计这些信道的响应。

图3(c)显示了一个数据帧320，其中包含了与数据324a～e相互交替的周期性导频序列322a～m。导频序列322之间的间隔由信道的预期时间变化幅度控制，所述间隔必须在传输之前预先确定。如果一个或多个信道变化比预期变化还要快，则这种方法将会失效。相反，如果信道衰落慢于预期，那么由于包含了多于必要的导频序列，因此将会造成带宽的浪费。

图3d显示了数据帧330，它具有单独的初始导频序列332，其后则是数据334。本发明实施例的目的在于：即使图3a所示的一个或多个信道快速变化，也允许使用这种数据帧。

图4显示了一个空频编码的MIMO-OFDM通信系统400。如在下文中详细描述的那样，执行空频编码操作的编码机404对一个经过了前向纠错的输入数据402进行处理，其中举例来说，所述前向纠错可以由块编码器来进行。所述空频编码器404提供了用于驱动多个IFFT(反向快速傅立叶变换)部件406的输出，这些部件转而驱动相应的射频级408和发射天线410。在时域中将IFFT部件406配置成向发射的OFDM符号添加一个循环前缀。在常规的OFDM系统中，发射机为频率同步和相位追踪而不是信道估计提供了多个导频子载波。

在相应的接收机中，多个接收天线412向相应的射频前端414提供输入，所述射频前端转而驱动相应的FFT(快速傅立叶变换)部件416，以便向矢量维特比译码器418提供输入。信道状态信息是CSI部件420根据FFT部件416的输出来确定的，并且所述信道状态信息提供到维特比译码器418。译码器418提供一个输出422，其中包含了关于发射机输入端402上的数据序列的一个估计。在G.D.Forney，Jr.发表于1973年3月的Proc.IEEE第61(3)卷第267～278页的“The ViterbiAlgorithm”以及J.G.Proakis编著并由McGraw Hill于1995出版的“Digital Communications”第三版中可以找到关于维特比译码技术的背景信息。

技术人员将会了解，虽然为了方便起见，图4的发射机和接收机是以方框图形式绘制的，但在实际上，除RF部件408和414之外的发射机和接收机单元很可能以软件方式实施，例如在数字信号处理器上实施，但也可以由设计工程师使用诸如VHDL之类的硬件描述语言来对所述单元规定，然后通过硬件描述语言编译器来确定明确的硬件实施方式。

图4的装置有效提供了一个并行OFDM发射机集合，其中每个发射机发送一个从编码器404生成的码字中导出的编码数据序列。一般来说，图4的编码器404和IFFT部件406接受一个可用于单个OFDM发射机的长为l的调制符号串，并且生成一组数量为N_T的OFDM符号，其中N_T是发射天线数目，每个符号都具有相同的长度l。如稍后更多以数学方式表示的那样，对一组符号所进行的映射是通过将网格编码调制用于字串组来执行的，其中所述字串组是结合IFFT来进行处理的。在一个典型的方案中，沿着图1的线条提供了两个发射天线，并且使用了一个、两个、四个或八个接收天线，其中接收天线越多，得到的结果就越好。

图4的装置显示了一个结合了空频编码的MIMO-OFDM系统，但是稍后描述的本发明实施例也可以与空间-频率/时间编码的MIMO-OFDM结合使用。

在将STTCM应用于OFDM系统的时候，所述编码是经由频率与空间而不是时间与空间来进行的。在时域中，可用分集数量与多普勒效应有关。因此，对(本发明某些实施例所针对的)移动性低的高数据速率系统来说，信道在一个帧上几乎保持恒定。相反，无线电信道中的延迟扩展会在频域中产生不同。

设想一个使用了循环前缀(CP)的OFDM系统，其中所发送的第i个数据块 u_i(它是一个具有N_T个OFDM符号的集合)是由 u_i＝T_CPF^-1u_i给出的，其中F^-1表示一个反向FFT运算，TCP则是一个配置为添加循环前缀的时域矩阵。数据矢量u_i的长度为K并且提供了图4的射频部件408的一个输入；CP插入矩阵T_CP的大小为P×K，其中P＝C+K并且C表示循环前缀长度，此外，傅里叶变换矩阵F的大小为K×K。

图4的OFDM接收器接收当前发射的数据块u_i以及由信道脉冲响应(的剩余长度)产生的一小部分先前数据块。换句话说，多径延迟导致用于连续发送的数据块的接收信号产生重叠。事实上，信道具有某种记忆，因此每个接收天线接收的数据x_i取决于 u_i和 u_i-1。这个操作是由所谓的Toeplitz信道矩阵H₀和H₁来描述的，属于u_i的接收信号块则由以下等式1给出。

x_i＝H₀ u_i+H₁ u_i+1+ η_i 等式1

以上这两个信道矩阵的大小都是P×P并且由以下参数给出：用于H₀第一列的(h₀...h_L-10...0)^T和用于H₀第一行的(h₀0...0)；以及用于H₁第一列的(0...0)^T和用于H₁第一行的(0...h_L-1...h₁)，其中L是分支中的信道的长度，每个分支则对应于一个符号周期。在等式1中，η_i表示一个加性噪声矢量。为了提供保护周期，在这里还对循环前缀C的长度进行选择，以使C≥L-1。接收机消除了受到IBI(块间干扰)影响的x_i的第一个C输入项，但是并没有消除信息，因为循环前缀只包含了OFDM符号的一个扩展。所述消除是通过与一个定义为T_R＝[0_KxC，I_KxC]的矩阵T_R进行自左乘法来执行的，其中I是单位矩阵。因此，输入输出关系可以用以下等式2来表示。

x_i＝FT_RH₀T_CPF^-1u_i+Fη_i 等式2

为了创建一个循环卷积，在这里构造了一个CP插入矩阵T_CP，以使级联的T_RH₀T_CP是一个循环矩阵并且由此通过F来对其进行对角线化。这样一来，FT_RH₀T_CPF^-1＝Λ＝diag{λ⁽¹⁾，...λ^(K)}，并且因此

x＝Λu+Fη 等式3

其中由于减轻了IBI，因此将会丢弃块索引i。

图5显示信息编码处理500的一个图示。其中，将要发送的数据比特d 502的输入流被输入到生成矩阵G所描述的编码机504中，所述生成矩阵转而向调制器506提供一个输出，调制器则通过执行调制映射函数M来输出编码符号c，以便由后续的射频级进行传输。

为了以数学形式描述这个处理，在这里使用了S.Baro、G.Bauch和A.Hansmann在2000年发表于IEEE Communications Letters第4卷第1号的“Improved codes for space-time trellis coded modulation”一文中采用的体系，所述体系在此特别引入以作为参考。这个体系使用了STTCM码以及编码处理的生成矩阵表示；在这里，这个表示扩展到STC-OFDM和SFC-OFDM。此外，尽管Baro等人的论文明确涉及PSK(相移键控)调制，但是这里给出的过程和本发明实施例的应用并不局限于这种调制形式。因此，子载波(或者非OFDM系统中的时间)k上的频空码字c即为c_k，它是由以下等式4给出的：

c_K＝M(d_KG(mod M)) 等式4

在等式4中，d_K＝(d_mk+(m-1)......d_mk......d_mk-s)，其中d表示值为0或1的单个输入数据比特；其中m＝log₂M，并且其中M是诸如M-PSK之类的调制处理M的字母长度，这样一来，m个信息比特映射到一个调制M符号(并且在其中发送)；并且其中2^s定义了编码机(在将编码机视为移位寄存器的情况下则是存储元件)的状态数目。在这里，mk表示“m乘以k”并且d_k是一个影响频率(或是非OFDM系统中的时间)索引k上的编码符号并且长为m+s的输入比特流。

所述码由一个具有N_T个列和m+s(由此一旦选择M，则行数确定不等于编码机的状态数目)个行的生成矩阵G定义，其中N_T是发射天线数目，每个输入则介于0和M-1之间。调制映射函数M将环d_kG的整值元素映射成一个复数，而在MPSK中则是将其映射成M-PSK星座图中的一个值；M(x)＝exp(2πjx/M)。

码字矢量c_k长度与发射天线或IFFT部件的数目相等。举例来说，对两个发射天线(或IFFT块)而言，在k个矢量c_k为两个发射天线创建两个完整OFDM符号的OFDM系统中，以及在一个连续将码字发送了1到k次(以下表示为1:k)的时域系统中，c_k＝[c¹，c²，......c_k ¹c_k ²]^T。

应该理解的是，状态数目2^s越大，那么影响c_k的序列d_K越长。在k从1递增到k+1的时候，d_k沿着输入数据移动m比特，从而使得d_k个连续矢量重叠s个比特。因此，重叠数量是由编码机的状态数目决定的。实际上，在每个频率或时间索引k上，编码机都处于有限数量的可能条件或状态之一，因此编码机的条件或状态由输入数据序列决定。在Proakis的“Digital Communications”(如上)提供了关于二进制网格码的更多背景信息。

一般来说，数量更大的编码机状态在码字c_k(对创建更多可能路径的网格而言)之间提供更大的欧氏距离，由此促进了准确译码，但是其代价是增加了译码器的复杂性或是对于存储器的需要。事实上，对编码机状态数目所做选择即为对被选调制G所进行的选择，这个选择依赖于预定应用并且通常包含了性能相对于复杂性的权衡。举例来说，如Baro等人(同上)的著作中所述，对与非OFDM系统中的延迟分集相对应的四态4PSK(即QPSK)时空码而言，用于两个发射天线的示范性的G为：

2 0

1 0

G＝

0 2

0 1

因此两个当前数据比特将会组合并且将会从其中一个天线发送一个4PSK符号，此外，这两个在先组合数据比特是作为来自其他天线的4PSK符号同时发送的。在Naguib等人的著作(同上)中给出了空时码的更多实例，这些实例在此引入作为参考。

为了简化关于N_T个发射天线和N_R个接收天线的频率-空间编码的FSC-OFDM系统的描述，在这里使用以下等式来定义一组数量为K(k＝1到K)的N_R×N_T空间矩阵H_1:K：

等式5

其中λ_m，n ^(k)表示第k个子载波(对非OFDM系统来说则是第k个时刻)上的第n个发射天线与第m个接收天线之间的信道频率响应，并且K定义了一个帧，例如图3d所述的一个(或多个)OFDM符号或时域帧。在这里，信道c_k包含了射频部件408、414、IFFT部件406和FFT部件416的响应，并且可以将H_k称为MIMO矩阵信道的响应。从这个表示

y_{k} = {[x_{1}^{k} \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot x_{N_{R}}^{(k)}]}^{T}

可以显示，第k个子载波上的接收信号具有如下形式：

y_k＝H_kc_k+n_k 等式6

作为卷积等式(1)建模的接收信号并不明显能以等式(6)的格式写入，也就是作为码字的线性组合。接收信号的等式6表达式更易于管理，在一个加性高斯白噪声(AWGN)的信道中，通过将以下等式(7)给出的欧氏度量与维特比算法结合使用，可以实现一个用于等式6的最大似然译码器：

C = \underset{\tilde{C} = {\tilde{c}}_{1} \cdot \cdot \cdot {\tilde{c}}_{K}}{\arg \min} Σ_{k = 1}^{K} {| | y_{k} - H_{k} {\tilde{c}}_{k} | |}^{2}

等式7

等式(7)的符号表示的是通过选择而使码字

(其中～表示译码序列)在k上的总和与估计的接收信号之间具有最小欧氏距离(“argmin”表示的是将自变量减至最小的选择)的条件，其中包含了然而应该了解的是，要根据等式(7)来构造一个译码器，则需要一组可能的代码c_k，尤其需要一组信道估计

依照现有技术的方法，这些信道估计是使用已知的前同步码和/或导频序列来推导的，集合则是在检测之前确定的。

目前已知的是将高残存(per-survival)处理(PSP)盲网格搜索技术应用于解决对未知或快速变化信道进行估计/均衡的问题(例如参见R.Raheli、Polydoros和C.Tzou在1995年发表于IEEE Transactionson Communications第43卷第234号第354～364页的“Per-survivorprocessing：A general approach to mlse in uncertain environments”以及S.Baro、G.Bauch和A.Hansmann在2000年发表于IEEECommunications Letters第4卷第1号的“Improved codes for space-timetrellis coded modulation”)。这种PSP技术是以自适应维特比和基于斜率(例如最小均方)的检测算法为基础的，并且是在盲的MLSE(最大似然序列估计)均衡中开发的。由于PSP并不适合MIMO系统，因此本发明实施例使用的方法依赖于这种技术。特别地，在实践中倘若存在多个发射天线，那么，来自多个发射天线的接收信号将是混合的，因此存在一个与接收信号来源不定有关的问题，由此PSP技术不能对等式6进行处理。在具有多个接收天线和单个接收天线的情况下，可以使用来自各个接收天线的信号来估计一条信道，但在具有多个发射天线的情况下，如果没有可用信道估计，那么PSP技术无法预测信号来源于哪个信源。实际上，系统接收端的观察者观察到的是发射信号总和，每个信号由到达接收端所经由的相应信道改变，而PSP技术无法从这个组合中分离出单独的发射符号。一般来说，用于信道均衡而不是译码的PSP处理是将信道建模成具有马尔可夫特性的卷积，以便凭借先前通过所述信道接收的符号来定义信道状态并且在一个网格上对其进行描述。字母大小为M的调制方案在网格上是作为从一个顶点到M个其他顶点中任何一个顶点的路径来表示的。网格状态的总数是M^L-1，其中L是用于信道卷积延迟元件的信道分支数目。这样一来，信道由具有L个复数的集合表示。我们将对那些以不同方式构造这个装置的网格进行描述。

一般来说，本发明旨在解决的问题是在只有一个初始估计或没有估计可用的情况下对H_k和c_k进行估计。如图3b中所述，一般来说，基于信道不会随机变化而是跟随一个路径，通过从一个已知或假设初始状态开始推断，可以实现这个处理。如参考图3所述，这个路径可以表示信道在时域中的演变，也可以表示频域中的演变，例如从OFDM前同步码或导频音调中推断一个频率上的信道估计，以便确定其他OFDM频率上的信道响应。在诸如IEEE802.11a之类的OFDM中，可以假设信道在时域中大致稳定，因为一个帧的长度通常是远远小于信道相干时间的。此外，从本发明的描述中还应该了解，在某些OFDM实施例中，可以使用导频音调而不是前同步码序列来为所述推断确定一个初始信道估计。

从上文可以看出，需要一种能够良好应对接收天线从多个发射天线接收信号的情况的算法。卡尔曼滤波器是这样一种技术，在原则上，它可用于联合估计发射码字和信道响应。然而卡尔曼滤波器不能应用于一个具有等式6的形式的等式。但是已经确认的是，等式6的形式可以改变，一般来说是借助于将c_k作为矩阵(下面的等式17)并将H_k作为矢量(下面的等式18)写入。

如技术人员所了解的那样，卡尔曼滤波器实际是一种算法，因此，稍后使用的术语“滤波器组”只是一个用于引用多个这种算法的便利的简写形式，它可以并行、串行或基于时间复用之类的其他模式而被操作。卡尔曼滤波器是通过操作输入数据来产生一个预测的。在这里存在两种类型的预测，一种是在测量之前进行的所谓的先验估计，另一种则是后验估计，所述估计包含了一个考虑到测量影响的先验估计的加权修改，因而是在观察了一个信号之后做出的。如下文更详细描述的那样，卡尔曼滤波器是一个最佳贝叶斯递归估计器。一般来说，卡尔曼滤波器是结合一个在例如频率或时间上设计的概率密度函数来操作的。卡尔曼滤波器假设了一个只用两个变量就可完全表示的高斯分布，并且由此允许导出一组闭合(closed)等式，从而简化预测处理。在这里是参考卡尔曼滤波器的使用来对本发明进行具体描述的，但是也可以使用微粒(particle)滤波器之类的其他相关预测过程，一般来说，所述滤波器使用了关于概率密度函数的数字逐点描述，其中所述函数是用数字过程设计的。

一般来说，卡尔曼滤波器具有二个备选级，一个是测量前的预测级，另一个则是测量后的更新级。然而已经发现，通过在预测和更新步骤之间引入附加的判定步骤，可以避免处理复杂性的指数增长以及相位模糊。此外，发明人还认为通过集中在估计信道响应而不是估计码字，可以将卡尔曼滤波器技术应用于等式6表示的问题，这将是卡尔曼滤波器的一个常规应用。因此一般来说，以下将要描述的技术假设码字是已知的，以便估计一条信道，然后放宽这个约束条件，以便估计码字，由此有效使用联合的信道和码字估计。在简化条件中，码字c_k被用于确定H_k，然后则使用H_k来估计c_k。此外，由于存在多个与编码机的状态有关的假设，因此应该使用多个卡尔曼滤波器或是卡尔曼滤波器“组”。

在Z.Liu，X.Ma和G.Giannakis于2002年发表于IEEETransactions on Communications第50卷第2号第183～186页的“Space-time coding and Kalman filtering for time selective fadingchannels”中描述了空时分组编码系统的卡尔曼滤波器追踪。此外如J.Zhang和P.Djuric于2002年发表于EURASIP Journal on AppliedSignal Processing第2002卷第3号第305～313页的“Joint estimationand decoding of space-time trellis codes”所述，其中尝试对空时网格码进行联合估计和译码。但是除了顺序选择码矢量序列集合之外，Zhang等人的方法无法解决其他问题，因为对每一个观测数据来说都存在多种可能的解决方案，由此将会导致相位模糊并且实际上阻止了对于信道和码字的完整估计。Zhang等人的方法在计算上的成本也很高。此外，Zhang等人描述的方法仅仅对差分数据编码起作用，由于差错传播非常可能，因此可以预期，所述方法具有非常差的性能。

发明内容

本发明旨在解决联合码字和信道估计问题。本发明还具有那些常规信道估计技术不适当的情况下实施的应用，例如在一个信道比随后跟随周期性插入的导频或训练序列的信道更快变化的情况。

因此依照本发明，提供了一种对多个发射天线发射并由至少一个接收天线接收的信号进行译码的方法，所述发射信号包括一个具有元素c₁到c_NT的码字矢量c，其中NT是发射天线数目，元素c₁到c_NT表示从各个发射天线发送的相应符号，码字c则是由一个对输入数据符号进行操作并具有有限的多个状态的编码机生成的，所述编码机具有一组在状态之间的允许转移，编码机的转移则由输入数据符号序列确定，信道响应集合描述的是发射天线与至少一个接收天线之间的各个信道响应，在至少一个接收天线上接收的信号包括从各个发射天线发射的信号的一个组合，每个发射信号由信道响应集合中一个相应响应改变，所述方法包括：为信道响应集合确定一个初始估计并且选择编码机的一个假定初始状态；使用接收信号从初始估计和状态中进行外推，以便确定一个估计发射码字集合以及相关的信道响应集合，其中每个估计码字具有一个关联的估计信道响应集合；以及从估计发射码字集合中确定一个估计输入数据符号序列，以便对接收信号进行译码；其中所述外推包括多次迭代，每个迭代包括建立一个从编码机在所述迭代的每个可能状态到用于下一次迭代的编码机的每个允许新状态的允许转移集合；通过为各个允许转移估计一个信道响应集合，并且针对各个允许转移而对接收信号以及一个与估计信道响应集合所修改的转移相关联的码字进行比较，由此为编码机的每个允许新状态选择多个转移中的一个，其中所述编码机具有多个针对所述新状态的允许转移，所述估计信道响应集合与所述转移相关联；以及使用接收信号来对关联于选定转移的估计信道响应集合进行更新。

所述外推(在以上介绍中用k标引)可以在时间或频率中从一个初始估计开始执行，其中举例来说，所述估计可以根据一个训练序列而被确定，也可以是其他某些假定状态，例如值为0的初始估计。实际上，所述迭代沿着一个网格移动，其中举例来说，所述网格是预先确定的(例如在决定用于网格的数据结构时)，以便建立允许转移集合，网格上的那些点有效定义了编码机状态，这些状态是借助于时间或频率来标引的。网格内部的路径与关于矩阵信道响应和导致产生一个码字的输入数据的假设相关联。网格中路径汇合的点与一个假设选择有关，所述假设涉及的是一种编码机(隐藏)状态。在路径汇合的地方将会做出一个判定，以便只保持一个假设，其中所述判定基于一个欧氏距离判据。优选地，在做出这种选择的时候，在关联于网格内部相关点的情况下保留了那些与所述选择有关的历史信息。在一个优选实施例中，这个历史信息包含了诸如欧氏距离量度这类用以做出判定的信息或是其他某些对判定所基于的信息进行编码的值。这样一来，关于后续路径选择的判定可以顾及先前路径元素的“适合度”。在网格末端，最终判定由此识别一条穿过所述网格的路径，并且由此识别一个完整的码字序列以及输入编码机的输入数据。借助这种方法，通过将诸如很大的历史值这类非预期历史值与预期状态之外的所有初始状态相关联，可以便利地进行初始状态的有效选择。

实际上，一个(卡尔曼滤波器)处理确定了与编码机状态的假设转移相关联的估计信道响应，由此使用源自接收信号的信息来更新估计信道响应集合。

因此另一方面，本发明提供了一种方法，所述方法通过联合估计网格码的码字以及发射天线与一个或多个接收天线之间的信道响应来确定状态序列以及相关的信道响应，从而对从多个发射天线发射到一个或多个接收天线的网格编码信号进行译码，所述方法包括：确定一个初始信道估计；使用多个卡尔曼滤波器或递归贝叶斯估计器来从初始信道估计中确定一个信道响应预测集合；使用所述信道响应预测来选择一个单独的假设，所述假设与网格路径元素相对应并且表示网格编码信号网格中的一个可能状态序列以及一个码字和一个信道响应集合，其中多个假设可用于与汇聚网格路径元素相对应；响应于选择结果，更新信道响应预测；以及重复选择和更新步骤，以便扩展多个穿过所述网格的可能路径，其中每个路径表示的是一个状态、码字以及相关信道响应的序列。

更多地就数学方面而言，本发明提供了一种对从多个发射天线发射到至少一个接收天线的网格编码调制(TCM)码字序列进行估计的方法，其中每个码字c_k包含了针对从每个发射天线所进行的发射的一个符号矢量并且具有一个索引k，而发射天线与一个或多个接收天线之间的估计信道响应则是如下描述的：

h_{k} = vec {H_{k}^{T}}

其中

并且λ_m，n ^(k)表示第n个发射天线与第m个接收天线之间的估计信道频率响应，其中N_R和N_T分别表示的是接收天线与发射天线的数目，所述方法包括：确定一个初始估计值h₀；通过推算初始估计值h₀来估计所述码字序列；其中所述推算包括：(i)基于第k个迭代估计h_k ⁽ⁱ⁾来为第k+1个推算迭代确定一个估计h^(i，j)集合，其中i和j标记的是用于在迭代k和k+1上分别产生TCM码字序列的编码机的可能状态；(ii)通过选择一个关于C_k+1的值来为第j个可能状态各选择一个用于C_k+1的值

其中为C_k+1选择的值将接收信号矢量y_k＝[x₁ ^(k)......x_i ^(k)......x_NR ^(k)]^T之间的距离判据之和减至最小，x_i ^(k)表示的是在第i个接收天线上接收并具有索引k的信号以及一个估计C^(i，j)h^(i，j)，其中

并且c^(i，j)表示的是由编码机以及与各个状态i相关联的历史值ψ_k ⁽ⁱ⁾从状态i到状态j的转移所生成的一个码字；(iii)根据选择步骤(ii)的结果来为各个状态j确定一个更新的历史值集合ψ_k+1 ^(j)；(iv)使用为C_k+1选择的值来为h^(j) _k+1确定一个估计值；以及(v)使用h^(j)的第k+1个迭代估计而不是第k个迭代估计来重复步骤(i)到(iv)，以便为C确定一个值序列，由此确定码字c序列。

本发明还提供了一种方法，所述方法通过联合估计网格码的码字以及发射天线与一个或多个接收天线之间的信道响应来确定状态序列以及相关的信道响应，从而对从多个发射天线发射到一个或多个接收天线的网格编码信号进行译码，所述方法包括：通过推算多个卡尔曼滤波器来联合估计码字和信道响应，从而构造一个网格，所述网格中包含了表示网格编码信号的可能状态序列的路径，所述路径与网格码的码字以及信道响应相关联，其中通过构造所述网格而使得只有一条路径进入网格的每个节点。

本发明还提供了一种包括这种网格的数据结构。优选地，所述网格的数据结构对发射机上编码机的状态之间的允许转移进行编码。优选地，所述数据结构包括一个历史值数据结构，以便将历史值数据与网格的每个节点相关联。

如上所述，在使用网格来对数据路径进行译码的时候，基于编码机从先前估计的一个或多个状态到新状态的允许转移，可以形成多个与编码机新状态有关的假设，由此可以在网格内部构造数据路径，每一个假设都包含了一个码字，所述码字表示的是允许转移以及相关的估计信道响应集合。在备选假设可用于一个新状态的时候将会使用一个基于接收数据的判定量度来选择其中一个假设。在给出了处于索引k的状态的情况下，用于信道估计矢量h的值一般是为状态k+1估计的，其中所述矢量描述的是一个矩阵信道响应，由此有效预测了一个条件概率密度函数。这个处理是为编码机在索引k+1上的每一个可能状态j执行的。然后使用索引k上接收的值矢量y确定每个状态j的码字c的值以及历史值ψ。然后则使用索引k+1上的选定码字c(用于每个j)以及在索引k+1上接收的值矢量y来为各个状态j更新h在索引k+1上的预测。实际上，通过使用例如为卡尔曼滤波器假设的高斯条件概率密度函数，可以结合变量来执行所述预测和更新，其中变量规定了条件概率密度函数，尤其为一个高斯型PDF预测和更新规定了均值(与h对应)以及高斯型PDF的协方差。应该记住的是，网格一般提供了一种选择状态序列的方法，因此在参考一个“当前”状态和一个“新”状态来定义一个终点之前，所述状态涉及的是那些尚待选择的状态，但是大致说来，本发明的一个方面涉及一种通过在网格内部两条(或更多)路径汇合的各级做出判定来减少所考虑的网格内部的可能转移数目的方法。

在以另一种方式表述的情况下，我们将会描述一种只用少量或一个导频音调(“半盲”)或者不用导频音调(“盲”)来对一个包含了必要信道状态信息估计的完整数据帧进行译码和估计的技术。对OFDM系统来说，这种导频音调已经得到了引入，以便修正残余相位估计误差(除了训练序列之外)。在一个盲方案中，即便对于信道的局部了解也是不需要的。初始信道估计(或其他初始值)一般会传递到一组递归贝叶斯估计器(卡尔曼滤波器)，其中每一个估计器都与一个单独假设(或者等价关联于一个网格节点)以及一个MIMO信道实现(估计)的可能序列相关联，其中所述假设表示的是空时码网格中的可能状态序列(由此唯一表示一个可能数据序列)。在每个时刻(或频率)，卡尔曼滤波器将为下一时刻(或频率)产生一组MIMO信道预测。这些预测在卡尔曼滤波器之间进行交换并被用于计算一个残存假设和更新信道预测。从概念性的结构来看，卡尔曼滤波器组耦合到那些维特比类型的译码器，所述译码器根据卡尔曼信道预测来产生假设判定，作为回应，卡尔曼滤波器使用这些假设判定来更新并追踪与N个假设相对应的MIMO信道，其中N是卡尔曼滤波器的数目。

本发明还提供了接收信号译码器，所述译码器被配置成根据上述方法来进行操作。

另一方面，本发明提供了一种对从多个发射天线发射并由至少一个接收天线接收的信号进行译码的译码器，所述发射信号包括一个具有元素c₁到c_NT的码字矢量c，其中NT是发射天线数目，元素c₁到C_NT表示的是从各个发射天线发送的相应符号，码字c则是由一个对输入数据符号进行操作并具有有限多个状态的编码机生成的，所述编码机具有一个状态间允许转移的集合，所述编码机的转移由输入数据符号序列确定，信道响应集合则描述了发射天线与至少一个接收天线之间的每个信道的响应，在至少一个接收天线上接收的信号包含了从各个发射天线发射的信号的组合，每一个发射信号由信道响应集合中的一个相应响应改变；所述译码器包括：用于为信道响应集合确定一个初始估计并且选择编码机的一个假设初始状态的装置；通过使用接收信号从初始估计和状态中进行外推来确定一组估计发射码字以及相关信道响应集合的装置，其中每个估计码字都具有一个相关估计信道响应集合；以及通过从估计发射码字中确定一个估计输入数据符号序列来对接收信号进行译码的装置；其中用于外推的装置被配置成执行多次迭代，并且还包含了用于建立一个从编码机在所述迭代的每个可能状态到编码机在下一次迭代的每个允许新状态的允许转移集合的装置；用于通过为各个允许转移估计一个信道响应集合，并且针对各个允许转移而对接收信号以及一个与估计信道响应集合所修改的转移相关联的码字进行比较，由此为编码机的每个允许新状态选择多个转移之一的装置，其中所述编码机具有多个针对新状态的允许转移，所述估计信道响应集合与所述转移相关联；以及使用接收信号来对关联于选定转移的估计信道响应集合进行更新的装置。

优选地，所述译码器包括用于在每次迭代上将历史值分配到编码机的各种可能状态的装置，以便提供关于选定路径的“适合度”以及所保存的假设的一个量度，从而将其用于选择后续路径分段或假设。

上述方法和译码器可以结合单个接收天线使用，但也可以在不显著提高译码器复杂性或存储器需要的情况下与多个接收天线结合使用，以便用于更大的分集。因此，除了恰当提供MIMO系统的改进性能之外，对通过不同信道而从不同发射天线接收的信号进行分离的基本原理还提供了单个接收天线所具有的某些优点。

本领域技术人员将会意识到，上述译码器、数据结构和方法可以作为载体介质上的处理器控制代码来实现，其中举例来说，所述载体介质可以是磁盘、CD-ROM或DVD-ROM、只读存储器(固件)之类的编程存储器或是光/电信号载体之类的数据载体。对众多应用而言，本发明的实施例是在DSP(数字信号处理器)、ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)上实现的。因此，所述代码可以包括常规程序代码，也可以包括微码，还可以包括用于设置或控制ASIC或FPGA的代码。同样，所述代码可以包括诸如Verilog(商标)或VHDL(甚高速集成电路硬件描述语言)这类硬件描述语言的代码。本领域技术人员将会了解，所述代码可以分布在多个相互通信的耦合元件之间。

附图说明

现在将参考附图来对只作为实例的本发明的这些和其他方面进行描述，其中：

图1显示的是(a)一个OFDM信号和(b)一个常规的单输入单输出OFDM通信系统的实例；

图2显示的是(a)一个射频前端和(b)一个OFDM接收机的接收信号处理器；

图3显示的是(a)一个MIMO空时编码通信系统，(b)这个通信系统的一条信道的示范性响应的时间变化，(c)一个带有循环导频序列的常规数据帧，以及(d)一个用于本发明实施例的数据帧；

图4显示的是空频编码的MIMO-OFDM通信系统；

图5显示的是一个用于空间-时间/频率编码发射机的编码和调制系统；

图6显示的是一个用于对四态BPSK网格码进行译码的算法的网格表示；

图7显示的是用于在具有两个发射天线的空频编码系统中确定一个初始矩阵信道估计的正交OFDM训练序列的实例；

图8显示的是联合半盲检测和信道估计算法的流程图；

图9显示的是引入了一个被配置成根据本发明实施例来进行操作的译码器的接收机；

图10显示的是与通过训练得到的真实信道状态信息(CSI)和估计相比较的由一种依照本发明实施例的算法所确定的频域信道脉冲响应估计和追踪；

图11显示的是与经过训练的算法相比较的依照本发明实施例的盲和半盲估计算法的帧差错率性能；

图12显示了与经过训练的算法相比较的依照本发明实施例的盲和半盲估计算法的整体-平均均方信道估计的误差性能；

图13显示的是在将依照本发明实施例的盲和半盲估计算法与经过训练的算法相比较的情况下，与多普勒频率相对比的空时编码增强型数字AMPS(IS-136)的帧差错率性能；

图14显示的是在将依照本发明实施例的盲和半盲估计算法与经过训练的算法相比较的情况下，与120Hz多普勒频率上的信噪比相对比的空时编码增强型数字AMPS(IS-136)的帧差错率(FER)性能；

图15显示的是在使用依照本发明实施例的半盲估计算法的情况下，在500Hz的多普勒频率上与某帧上的级联4-PSK数据符号相对比的幅度追踪；以及

图16显示的是在使用依照本发明实施例的半盲估计算法的情况下，在500Hz的多普勒频率上与某帧上的级联4-PSK数据符号相对比的相位追踪。

具体实施方式

回顾递归贝叶斯估计技术是非常有帮助的，其中使用了所述技术来为空频和空时网格编码系统中的递归信道估计开发算法。在这里将会显示，初始估计足以对进行估计并且对空频或空时编码的码字进行译码。

在贝叶斯估计中，假设在进行实际测量之前，可以使用估计数据或参数的某些统计估计信息。所述信息是以一种联合先验概率密度函数的形式来表示的。在测量之前，甚至可以对先验密度的均值和模式做出判定。在递归估计中，假设所述估计问题将会演变(通常在时间上，但是这里它是时域或频域)，并且顺序做出判定是合乎逻辑的。

如下面的等式8所示，随机变量h_k是作为一个马尔可夫过程(也就是只依赖于单个先前观测而不是观测历史)来建模的，其中k是一个整数，标志f(a|b)指的是一个在给定了‘b’的情况下的用于‘a’的条件(概率密度)函数。稍后，矩阵信道估计将会由h_k表示。所述h_k可以称为(隐藏)状态，但是这类状态不应该与图5的编码机504的状态混淆。

f(h_k|h_k-1，...，h₀，y₁，...，y_k)＝f(h_k|h_k-1) 等式8

在一个贝叶斯结构中，还规定了一个初始分布f(h₀)。

在一个频率或时间索引k上，联合后验分布是由贝叶斯定理给出的：

f (h_{0 : k} | y_{1 : k}) = \frac{f (y_{1 : k} | h_{0 : k}) f (h_{0 : k})}{&Integral; f (y_{1 : k} | h_{0 : k}) f (h_{0 : k}) d h_{0 : k}}

等式9

所述问题实际是发现了一个变换

f(h_0:k+1|y_0:k+1)＝Φ{f(h_0:k|y_0:k)}。为了找到需要的变换Φ，在这里调用了贝叶斯定理。

f (h_{0 : k + 1} | y_{1 : k + 1}) = f (h_{0 : k + 1} | y_{k + 1}, y_{1 : k}) = \frac{f (y_{k + 1} | h_{0 : k + 1}, y_{1 : k}) f (h_{0 : k + 1} | y_{1 : k})}{f (y_{k + 1} | y_{1 : k})}

等式10

然而，所述观察数据是有条件地独立的：

f(y_k+1|h_0:k+1，y_1:k)＝f(y_k+1|h_0:k+1)，这将导致产生如下的递归公式：

f (h_{0 : k + 1} | y_{1 : k + 1}) = \frac{f (y_{k + 1} | h_{0 : k + 1}) f (h_{0 : k + 1} | y_{1 : k})}{f (y_{k + 1} | y_{1 : k})}

等式11

一旦量度y_K+1可用，则上述步骤将会更新先验密度f(h_0:k+1|y_1:k)。为了结束递归，必须规定先验密度。这个处理称为一个预测步骤：

f(h_0:k+1|y_1:k)＝∫f(h_k+1|h_k)f(h_k|y_0:k)dh_k 等式12

结合(8)的约束条件和独立并同等观测数据(iid)的附加约束，关于当前状态的条件：

f(y_k|h₀，...，h_k，y₁，...y_k-1)＝f(y_k|h_k)，边缘分布f(h_k+1|y_1:k)和f(h_k|y_1:k)遵循相同的递归式。

等式(11)和(12)构成了贝叶斯递归估计的主要成分。然而易使人误解的是，上述递归是直接执行的。但是其中涉及的积分一般是很难计算。一个例外情况则是在状态依照某些线性函数演变并且状态和观测数据都是高斯型的时候的情况，这种情况是由卡尔曼滤波器算法做出的假设。

目前已知的是，当状态转移及观测系统是线性的并且状态和观测噪声是高斯型的时候，卡尔曼滤波器是一种最佳的贝叶斯递归估计器。所述卡尔曼滤波器从先前部分开始执行递归，但是需要在下列等式(13)到(16)中阐述的某种问题形式。

为了应用一个卡尔曼滤波器，估计状态hk应该依照以下等式来演变：

h_k+1＝A_k+1h_K+W_k+1 等式13

测得的信号由以下等式给出：

y_k+1＝C_k+1h_k+1+v_k+1 等式14

其中状态噪声wk和观测噪声Vk是依照以下等式分布的：

fw_k～N(0，Q) 等式15

fv_k～N(0，R) 等式16

其中N(μ，P)定义了一个具有均值μ和协方差P的高斯函数。

等式(13，14，15，16)意味着所述估计处理按照顺序来演变并且构成了所谓的高斯-马尔可夫随机过程。

目前已经发现，通过定义下列等式17和18中阐述的新变量C_k和h_k，可以定义新的变量C_k和h_k，由此可以使用卡尔曼滤波器来解决等式(6)所表示的问题。实际上，在这里是将码字c_k重新定义为矩阵并且将矩阵信道响应重新定义为一个矢量。等式(18)的符号指的是获取矩阵H_k ^T的各个连续的行并且依次写入所述行，以便将其作为一个矢量。

等式17

h_{k} = vec {H_{k}^{T}}

等式18

然后如下所述，通过执行交替进行的预测和更新步骤，可以应用所述卡尔曼滤波器。

预测：假如依赖于观测数据y_1∶k(其中k标引的是时间或频率)的随机变量h_k是高斯类型的：

f(h_k|y_1:k)＝N(μ_k，P_k) 等式19

从等式(13)可以导出：f(h_k+1|h_k)＝N(Ah_k，Q)。因而根据等式(12)，预测边缘分布是由以下等式给出的：

f(h_k+1|y_1:k)＝∫N(Ah_k，Q)N(μ_k，P_k)dh_k 等式20

在执行了包括扩展二个高斯型密度在内的代数操作之后，通过结束所述平方和积分，所述预测分布将变成：

f(h_k+1|y_1:k)＝N(Aμ_k，Q+AP_kA^H) 等式21

然后则给出以下定义：μ_k+1|k＝Aμ_k以及P_k+1|k＝Q+AP_kA。然后根据以下等式来定义预测密度：

f(h_k+1|y_1:k)＝N(μ_k+1，P_k+1|k) 等式22

更新：通过使用(22)和(16)，可以规定(11)的更新公式：

f (h_{k + 1} | y_{1 : k + 1}) = \frac{N (C_{k + 1} h_{k + 1}, R) N (μ_{k + 1}, P_{k + 1 | k})}{f (y_{k + 1} | y_{1 : k})}

等式23

在代数操作之后，后验边缘密度将会变成：

f(h_k+1|y_1:k+1)＝N(μ_k+1，P_k+1) 等式24

其中包括以下标志：

P_k+1＝[I-K_k+1C_k+1]P_k+1|k

μ_k+1＝μ_k+1|k+K_k+1[y_k+1-C_k+1μ_k+1|k]

K_{k + 1} = P_{k + 1 | k} C_{k + 1}^{H} [R + C_{k + 1} P_{k + 1 | k} C_{k + 1}^{H}]^{- 1}

等式25

由于预测密度f(h_k+1|y_1:k)和经过更新的后验密度f(h_k+1|y_1:k+1)都是高斯类型的，因此均值和协方差对其进行了完整的描述。

现在将参考具体实例并就一个网格来对联合估计发射码字以及矩阵信道响应的算法进行描述。

参考图6，其中显示了用于对四态BPSK(二进制移相键控)空频(或空时)码进行译码的译码算法的网格表示。在图6中，表示时间或频率的索引k是从k＝0开始从左至右执行的，在发射机上，编码机的可能状态是作为纵轴上处于每个索引k的点来表示的。这些状态任意标记了0、1、2、3，其中状态0与图5的编码机504的初始状态相对应。处于索引k的可能状态是由i标记的，而处于索引k+1的可能状态则是由j标记的。i和j的标记是为了方便起见，因此只需要确定对编码机504的状态所进行的标记。编码机状态之间的可能转移是由网格中的路径表示的，其中所述可能转移即为允许转移。实际上，这些允许转移约束了网格结构，在确定一个用于表示网格的数据结构时，所述允许转移可以包含在算法内部。举例来说，程序员可能具有所用网格码的信息，并且可以使用这种信息来为网格定义一个数据结构；作为选择，在这里也可以使用一个动态数据结构。与数量为k的连续值之间的网格中的各条路径相关联的是一个信道估计H以及码字估计c，但是为了方便起见，在这里仅仅显示了信道估计。在图6使用的符号中，上标(i，j)表示的是从第i个状态到第j个状态的转移，则表示的是在为k给出估计的情况下的用于k+1的信道估计，

则表示的是在给出了观测数据k+1情况下的用于索引k+1后验估计。

在图6中，网格始于用0标记的初始编码机状态600，其中在索引k＝0上，初始信道估计为

从这个初始状态开始到编码机状态0和1分别存在两个可能的转移，这两个转移由相应路径602和604表示。事实上，所述转移由编码机依照进入编码机的输入数据序列产生，并且存在一个与各个转移有关的不同发射码字c，因此所述码字与进入编码机的不同的备选输入数据序列相关联。这样一来，在图6中具有与路径602和604相关联的相应码字c^(0，0)和c^(1，1)(并且由此存在来自等式17的C^(0，0)和C^(1，1))。因此在索引k＝1上有两个可能的编码机状态0和1，并且从每一个状态开始都存在两种可能的转移，这些转移是由路径606、608、610、612表示的。在索引k＝2，编码机的所有四个状态都是可能的，并且在索引k＝3上可以看出，其中存在两条通向编码机四个可能状态中的每一个状态的可能路径。应该注意的是，编码机多达并且包括k＝2的各个可能状态只能经由一条单独的可能路径到达——举例来说，第三状态(状态2)只能从状态0经由状态1到达。应该了解的是，随着k的递增，在索引k上，通向任何一个可能状态的可能路径数目将会呈指数增长。因此，在索引k上，倘若可以经由一条以上的路径到达一个状态，也就是从一个以上的先前状态到达一个状态，那么可以通过判定选择和保持一条通向所述状态的单独路径来减少路径数目。

因此举例来说，在k＝3时可以经由一条关联于第一联合码字及信道估计的路径614到达节点或顶点618，也可经由关联于第二联合码字及信道估计的路径616到达所述节点或顶点。这两个路径各自表示了一个涉及码字和矩阵信道估计的单独假设，并且在k＝3上将会做出一个判定，以便只保持其中一个假设或路径，在这里描述的实例中，得到保持的是虚线路径616。这条路径与(后验)信道估计的序列(按照索引k)以及一个相应的码字估计序列(图6并未显示)相对应。而这个序列则与一个从初始状态0转移到状态1、然后转移到状态2并且在k＝3时返回状态0的编码机转移序列相对应。可以看出的是，在这里不需要为这条路径上的前两个变换做出判定，因为在图6实例的情况下，在索引k＝2，只有一条路径到达状态2。虚线路径616是根据一个对通向已知观测数据(也就是接收信号值)的路径闭合进行测量的量度而被选择的，在决定选择涉及这个这两个备选路径之一时，将会保留那些涉及这个量度的信息。因此在有必要从两个源自两个不同相应状态的路径之间做出后续判定的时候，可以对“历史值”加以考虑，以此作为一种用于估计到达这两个转换路径所源自的各个先前状态可能性的方法。这样一来，有可能拒绝一个精密拟合观测数据的路径(或等价转移)，因为所述路径是从可能性相对较低的先前状态产生的，反之亦然。

概括地说，每个路径分段都与一个联合估计的码字和矩阵信道响应相关联，并且这些路径分段共同定义了一个路径网络，所述网络是通过在两个路径汇合的地方只保留一个路径而被简化的(随着k增加，路径将会相遇或汇合)。与所保留路径分段的可能性相关的历史值是以关联于网格各个节点的方式而被保存的，这样一来，在从后续路径分段中进行选择的时候，可以对始于这个节点的可能性加以考虑。这个处理将会简化路径网络。完成的网格(可以在任何预期点终止)定义了一个可能路径的网络，由此定义了可能码字和信道估计的序列，然后则选择一个穿过所述网格的路径(例如根据处于状态中最后或末端k的历史值)，以便选定一条穿过所述网格的路径，由此选择一个(可能性最大的)码字序列，最终确定被选(可能性最大的)码字序列所需要的估计输入数据序列。

在实际的实施方式中，尽管在每个索引都做出一个判定，例如在图6实例中上至k＝2的索引k上，但是这其中仅仅包括保留所有可能路径。实际上，这个处理可以通过预先确定一组初始状态的历史值来实现，由此只将初始估计的状态(图6中的状态0)视为是可能的。在图6的实例中，结合一个欧氏距离量度，所述处理可以通过为状态1、2和3设定一个很大的历史值(或距离)并且为状态0设定一个很小的历史值来实现。

更多从数学方面来看，在使用等式21的情况下，初始估计与相应的协方差矩阵是一起传播到相邻时刻k的，对于OFDM来说，所述估计和协方差矩阵则是一起传播到一个相邻的频率音调k。先验信道估计(借助于等式18得到的和

)仅仅是等式21中的预测密度(μ_k+1|k)的均值。

在这个方法中，如图6所示，假设网格始于一个初始状态0，那么在这种情况下，所述网格将始终始于一个已知或规定状态，这一点是非常重要的。如先前所述，从这个初始状态开始有两个转移(转移到状态0或状态1)以及两个相应码字c^(0，0)和c^(0，1)(以及相应的C)。然后，通过使用信道估计等式组25，可以更新信道的协方差矩阵和卡尔曼增益矩阵。由于C^(i，j)通常是不同的，因此所述更新处理会为状态0和1产生不同的后验估计。实际上，在索引k+l上将会实施J个卡尔曼滤波器的并行组(或算法)，其中每一个滤波器都与J个可能状态中的一个(或是等价的网格节点)相对应。

在做出判定的时候，网格中的状态转移将会汇合(在图6中，k＝3)，在这之前，上述过程将会持续进行并且将会保留所有假设。这两个汇合路径则与两个不同的假设相对应，其中每个假设带有一个相关码字集合{c^(i，j) _1:k}和一个信道估计集合{H^(i，j) _1:k}。假设卡尔曼滤波器以足够的精度来追踪信道，那么可以使用例如等式7中定义的欧氏距离判据来产生一个判定，从而只保留一个假设。例如在图6中，虚线路径616(事实上还包括路径元素610和604)以及与之一致的信道估计历史将会得到保留。这个估计是这个集合中的最后一个估计，它将被用作源自这个状态的所有转移的先验估计。并且所述过程为所有状态和所有时刻k重复，而对OFDM来说，所述过程则是为频率音调k重复。

在例如通过迫使网格返回零状态而使所述网格终止的时候，最后一个判定即在零状态时采用的判定将会识别一个路径，其中假设所述路径是正确的。所识别的路径还识别了一个完整的空时或空频码字序列{c^(i，j) _1:k}以及信道估计{H^(i，j) _1:k}，但通常需要的仅仅是所述码字。

在所述算法的一个盲实施例中，初始训练和初始估计并未设定为零，也就是说

{\hat{H}}_{0} = 0 .

然而结合半盲实施例将会得到更好的结果，其中执行了一个常规信道估计来确定初始估计

(由此确定一个初始 )。这个初始估计可以从初始训练序列中获取，也可以从诸如图3d中导频332这样的导频音调中获取(简单导频音调而不是特别为信道估设计的训练序列就已足够)，或者在一个OFDM系统中，可以在一个子载波上执行标准的信道估计。但不论哪种情况，由于用于

的正交矩阵对避免模糊而言是较为优选的，因此优选采用的是一个正交训练序列。

图7显示了用于在具有两个发射天线的空频编码系统中确定初始矩阵信道估计

的正交OFDM训练序列的一个实例。为了避免模糊，至少从每个天线发送了两个经过编码的OFDM符号700、704和702、706(SFTC码)。在每个OFDM符号中选择了相同的频率(导频)音调(表示为k＝0)701、705、703、707来传送一个正交训练序列。然后，针对这个序列的训练为产生一个初始估计。

图8显示了联合半盲检测和信道估计算法的流程图。在步骤800，通过确定

A、Q、P₀的值来初始化所述算法，在这里，是借助于等式(18)从初始信道估计中确定的，A则确定了信道在时间方面的演变并且可以设定为等于单位矩阵I，这个设定相当于一个随机工作假设；Q涉及的是信道估计处理的状态噪声分布并且可以在I的某些部分得到设定，例如0.05I(确切的值并不重要)；P₀是的协方差的初始估计，由于P₀是快速更新的，因此这个值并没有很大的重要性。此外举例来说，通过测量噪声电平，还可以确定一个观测噪声的协方差，也就是初始值R。

在经过初始化之后，所述算法在从1到最大值K(时间或频率)的一系列索引值k上进行迭代，其中每个索引值k都为J种可能编码状态确定并更新预测。这个处理称为递归(在数学上)，它可以由一个递归计算机程序函数实现，也可以不由所述程序函数实现。所述递归重复应用步骤S804、S806和S808，以便分别计算预测(先验估计)、做出判定以及更新估计(确定后验估计)。

在步骤S804，在为各个可能(允许)转移i到j给出了关于索引k(由i标记状态)的(先前更新的)估计的情况下，将为索引k+1(状态j)确定一个先验信道估计同样，在给出k的情况下(参见等式21)，将会为k+1确定用于状态j的先验协方差估计。然后在步骤S806，使用步骤S806中所示等式来选择一条通向各个状态j的单独路径，由此在索引k+1(更准确地说是经由等式17的码字矩阵)上将码字序列与每个状态j相关联。从步骤S806中可以看出，这其中包含了基于的先验估计和用于第i和第j个状态转移的可能码字来确定接收信号值的观测数据y_k+1与一个估计之间的欧氏距离量度。

实际上，所述(编码)码结构即等式4的矩阵G在译码器中可以作为可能状态i到j的转移的集合来实现，以便在为步骤S806确定距离量度的过程中使用。

步骤S806还为每个状态j确定了一个历史值ψ_k+1，所述历史值优选包括arg min表达式的波形括号{}内部用于通向状态j的选定路径的值。因此，历史值ψ_k+1包括选定转移产生的状态形式的历史值ψ_k ⁽ⁱ⁾以及(也就是加上)从观测数据y_k+1到选定附加路径元素的欧氏距离量度。最终，在步骤S808，所述过程为卡尔曼滤波器增益K、信道估计以及协方差P确定更新值(也就是后验估计)。在只有单独路径到达各个网格节点的时候，步骤S808的符号仅仅使用了一个单独的上标作为唯一一条单独路径，为了清楚起见，在这里省略了另一个下标k+1(严格地说，等式左边用于K、和P的下标应为“k+l|k+1”)。

在执行了步骤S808的更新之后，所述过程将会返回步骤S804，直到所述网格在k＝K终止。然后在步骤S810中将会选择具有最小ψ_k的最终状态，然后通过网格来追溯相应的(单独)路径，以便从k＝K到k＝1中产生一个码字{c_k:1}序列，并且如果需要的话，在这里还会产生一个信道估计序列。然后，从(估计)码字序列中直接将一个(估计)数据输入序列导出到发射机的编码机中(例如图5的设备504)。

现在参考图9，其中显示了一个接收机900，该接收机包括一个译码器，该译码器被配置成根据本发明的一个实施例来进行操作，尤其是实现图8的算法。所述接收机包括一个或多个接收天线902a、b(在这里描述的实施例中显示了其中两个天线)，每个天线与类似图2a的射频前端的相应射频前端904a、b相耦合，由此耦合到一个相应的模-数转换器906a、b以及数字信号处理器(DSP)908。DSP 908通常包括一个或多个处理器908a以及某些工作存储器908b。DSP 908具有一个数据输出端910以及一条地址、数据及控制总线912，以便将DSP耦合到闪速RAM或ROM之类的永久程序存储器914。永久程序存储器914保存代码并且可选地保存那些用于DSP 908的数据结构或数据结构定义。特别地，程序存储器914包括用于同步到数字化的RF输入信号的同步码914a以及用于实现图8算法的代码914b、c、d。这个代码包含了初始信道估计代码914c，用于通过有效构造网格来联合估计信道响应和码字的代码，以及用于识别一条穿过网格的路径并确定一个码字序列以及由此确定用于数据输出端910的数据的代码914d。如图9所示，永久程序存储器914中的代码可选地是在一个载体上提供的，例如光/电信号载体、软盘(可移除存储器)916。根据需要，DSP 908的数据输出910提供到接收机900(图9并未显示)的其他数据处理单元。通常，这些数据处理单元可以包括块差错译码器，例如里德-索罗蒙译码器以及用于实施更高层协议的基带数据处理器。现在将对执行本发明实施例的某些实例进行描述，首先参考的是一个空频编码系统，然后则参考一个空时编码系统。

这种技术有助于例如使用了DSP组的并行实施方式，比如将每一个DSP对应于一个卡尔曼滤波器。在实践中，DSP 908可以包括多个并行DSP，其中每一个DSP都对应于一个码状态，也就是说有16个DSP对应于16个状态码。

图10、11和12涉及一种仿真的MIMO-OFDM系统，它具有在Baro等人的论文(同上)中定义的16态4PSK空时码，其中特别在此引入所述空时以作为参考，在本实例中，这个码是作为空频码使用的。FFT的大小是64(与IEEE802.11a中一样)并且在这里使用了所有的可用子载波。此外在这里还存在一个(第一)经过训练的音调。而帧则是依照编码成一个空频码字的126个信息符号(2个OFDM符号)来构造的。所述区间连同每个OFDM符号中的一个导频则是两个OFDM符号。

导频音调处于各个OFDM符号开端并且在这里为每个OFDM符号附加了一个具有16个符号的循环前缀。出于仿真目的，在这里使用了一个L＝3个分支的简单信道，其中将所有分支都假设为i.i.d.(独立和同等分布)并且具有均值为0且方差为(2L)^-1的复数循环高斯类型。频域中的信道是作为一个随机移动来建模的，也就是说A＝I(单位矩阵)并且Q＝0.05I。所述系统具有两个发射天线和两个接收天线，在每个接收天线上都假设了大小为15dB的SNR(信噪比)。

在图10到12中，将这里所述方法的性能与一个经过训练的版本的相同架构进行比较。在经过训练的版本中，训练序列是在传输空频码之前发送的，所述训练包含了前同步码(1个OFDM符号)的顺序传输。

图10显示了与通过训练得到的真实信道状态信息(CSI)和估计相比较的由依照本发明实施例的算法确定的频域中的信道脉冲响应估计和追踪。图11显示了与经过训练的算法相比较的依照本发明实施例的盲和半盲估计算法的帧差错率性能。图12显示了与经过训练的算法相比较的依照本发明实施例的盲和半盲估计算法的整体-平均均方信道估计的差错性能。在这里，“半盲”是指将所述算法与初始信道估计一起使用，“盲”指的是所述算法在没有使用初始估计的情况下的上述变化。

从图10到12可以看出，所描述的算法紧密追踪信道实现，但是与预期的一样，和经过训练的技术相比，盲和半盲技术缺少一些分集增益。在帧差错率(FER)＝10％的参考点上，对半盲技术来说，间隙为4dB，而对盲技术来说，间隙则是10dB。

图13到16涉及的是示范性的空时编码系统，图13和14涉及空时编码增强型数字AMPS，图15和16涉及一个具有两个发射天线和两个接收天线并使用了16态4PSK码的MIMO系统。

图13显示的是在将依照本发明实施例的盲和半盲估计算法与经过训练的算法相比较的情况下，与多普勒频率(载波f_c＝850MHz)相对比的空时编码增强型数字AMPS(IS-136)的帧差错率(FER)性能。在这里，“经过训练”的技术使用了一种与在A.Naguib等人(同上)的论文中提出的算法相类似的算法。由于相位模糊导致所述方法不能运作，因此在图13中并未描述J.Zhang等人(同上)在其论文中所述方法的性能。

图14显示的是在将依照本发明实施例的盲和半盲估计算法与同样经过训练的算法相比较的情况下，与120Hz多普勒频率(载波f_c＝850MHz)上的SNR(信噪比)相对比的时空编码增强型数字AMPS(IS-136)的帧差错率(FER)性能。

应该理解的是，越小的FER意味着越好的性能，并且可以使用1％的FER作为一个参考点。从图13可以看出，只有当前描述的技术才能够容忍空时编码系统以500公里/时的速度行进时带来的多普勒频散。经过训练的技术的性能可以通过插入更多导频来加以改进，但是这样会显著降低带宽效率。在处于很高速度的时候，所述技术可以在系统容量方面提供100％的改进。

图15和16显示了适于估计时变MIMO信道的算法的半盲实施例的追踪能力。特别地，图15显示了在500Hz的多普勒频率上相对串行4PSK数据符号而在一个帧上执行的幅度追踪，其中四个数字中的每一个数字都涉及一个将每个发射天线连接到每个接收天线的信道。图16显示了在相同条件下与串行的4PSK数据符号相对比的相位追踪，同样，四个数字中的每一个数字涉及一个将各个发射天线连接到各个接收天线的信道。可以看出的是，即使在500Hz的多普勒频散上，也能够紧密追踪振幅和相位，其中所述频散对应于大小为635kph的速度。

所述技术可以结合空频和空时编码系统使用。在空频系统中，用于音调的单独训练序列可能是冗余的；而在空时编码系统中，则可进行很高多普勒频散上的操作，而不需要在传输之前确定预期的多普勒频散。通常带宽效率将会得到提高。这里描述的技术可以用于只有单个初始信道估计可用的情况中，即所谓的半盲模式，或也可以在没有初始信道估计可用的情况下使用，即所谓的盲模式。而在这两种情况下都可以恢复整个信道估计并且对空频或空时网格码进行译码。一般来说，这里描述的方法的实施例允许在已知方法失败的情况下实施令人满意的系统操作。

上述算法的实施例可以在具有多个发射源的系统中使用，而不用考虑到传输介质本身。举例来说，所述算法的实施例可以在用于射频数据通信链路的接收机中使用，也可以在基于红外线的通信系统中使用，此外还可以在光纤通信系统这样的有线系统中使用。所述方法特别有益于射频通信的基站和移动站。尽管在这里依据的是IEEE802.11，但是该算法也可以在其他数据通信链路中使用，例如所谓的2.5G、3G和4G移动通信网络，其中包括但不局限于UMTS(通用移动电信系统)以及相关系统。

毫无疑问，技术人员可以想到其他多种有效的替换方案。应该理解的是，本发明并不局限于所描述的实施例，并且本发明包含了权利要求实质和范围中相对本领域技术人员而言是显而易见的那些修改。

Claims

1.一种对从多个发射天线发射并由至少一个接收天线接收的信号进行译码的方法，

发射信号包括一个具有元素c₁到c_NT的码字矢量c，其中NT是发射天线数目，元素c₁到c_NT表示从各个发射天线发射的相应符号，码字c则是由一个对输入数据符号进行操作并且具有有限多个状态的编码机生成的，所述编码机具有一个状态之间的允许转移集合，所述编码机的转移由所述输入数据符号序列确定，

信道响应集合描述的是一个所述发射天线与所述至少一个接收天线之间的各个信道响应，

在所述至少一个接收天线上接收的信号包括从各个发射天线发射的信号的一个组合，每个发射信号由所述信道响应集合中一个相应响应改变，所述方法包括：

为所述信道响应集合确定一个初始估计并且选择所述编码机的一个假定初始状态；

使用所述接收信号从所述初始估计和状态中进行外推，以便确定一个估计发射码字集合以及相关的信道响应集合，其中每个估计码字具有一个关联的估计信道响应集合；以及

从所述估计发射码字集合中确定一个估计输入数据符号序列，以便对所述接收信号进行译码；以及

其中所述外推包括多次迭代，每个迭代包括：

建立一个从所述编码机在所述迭代的每个可能状态到用于下一次迭代的所述编码机的每个允许新状态的允许转移集合；

通过为各个所述允许转移估计一个信道响应集合，并且针对所述各个允许转移而对所述接收信号以及一个与所述估计信道响应集合修改的转移相关联的码字进行比较，由此为所述编码机的每个允许新状态选择多个转移中的一个，其中所述编码机具有多个针对所述新状态的允许转移，所述估计信道响应集合与所述转移相关联；以及然后

使用所述接收信号来对关联于选定转移的估计信道响应集合进行更新。

2.如权利要求1所述的方法，其中在一个所述迭代中将一个历史值与所述编码机的每个可能状态相关联，并且其中对于所述多个允许转移中的一个的选择依赖于所述允许转移所源自的可能状态的历史值，所述方法

还包括为所述编码机的每个所述允许新状态确定一个用于所述下一次迭代的历史值。

3.如权利要求2所述的方法，其中关于所述编码机的假设初始状态的所述选择包括将历史值分配给所述编码机的可能初始状态，以使一个选定初始状态的加权高于其他的可能初始状态。

4.如权利要求1、2或3所述的方法，其中用于所述信道响应集合的所述初始估计为零。

5.如权利要求1、2或3所述的方法，还包括使用所述接收信号的已知部分来为所述信道响应集合确定所述初始估计。

6.如权利要求1到5中任何一个权利要求所述的方法，其中信道响应的所述估计和更新包括卡尔曼滤波。

7.如前述任何一个权利要求所述的用于对多个接收天线接收的信号进行译码的方法，其中所述信道响应集合描述的是一个所述发射天线与一个所述接收天线之间的各个信道响应。

8.如权利要求1到7中任何一个权利要求所述的方法，其中所述编码机包括一个空频编码机并且所述迭代包括频率迭代。

9.如权利要求1到7中任何一个权利要求所述的方法，其中所述编码机包括一个空时编码机并且所述迭代包括时间迭代。

10.一种通过联合估计网格码的码字以及发射天线与一个或多个接收天线之间的信道响应来确定状态序列以及相关的信道响应，从而对从多个发射天线发射到一个或多个接收天线的网格编码信号进行译码的方法，所述方法包括：

确定一个初始信道估计；

使用多个卡尔曼滤波器或递归贝叶斯估计器来从所述初始信道估计中确定一个信道响应预测集合；

使用所述信道响应预测来选择一个单独的假设，所述假设与一个网格路径元素相对应并且表示所述网格编码信号的网格中的一个可能状态序列、一个码字和一个信道响应集合，其中多个所述假设可用于与汇合网格路径元素相对应；

响应于所述选择的结果，更新所述信道响应预测；以及

重复所述选择和更新步骤，以便扩展多个穿过所述网格的可能路径，其中每个路径表示的是一个状态、码字以及相关信道响应的序列。

11.如权利要求10所述的方法，其中各个所述汇合网格路径元素扩展一个网格路径并且具有从先前选择步骤中得出的相关量度，其中所述量度表示的是所述网格路径的精度；并且其中所述选择响应于与所述汇合网格路径元素相关联的量度。

12.如权利要求10或11的所述的方法，其中所述网格编码信号是一个空频或空时网格编码信号。

13.一种对从多个发射天线发射到至少一个接收天线的网格码调制(TCM)码字序列进行估计的方法，其中每个码字c_k包含了针对从每个发射天线所进行的传输的一个符号矢量并且具有一个索引k，而发射天线与一个或多个接收天线之间的估计信道响应是如下描述的：

h_{k} = vec {H_{k}^{T}}

其中

H_{k} = [\begin{matrix} λ_{1,1}^{(k)} & λ_{1,2}^{(k)} & \cdot & \cdot & \cdot & λ_{1, N_{T}}^{(k)} \\ λ_{2,1}^{(k)} & λ_{2,2}^{(k)} & \cdot & \cdot & \cdot & λ_{2, N_{T}}^{(k)} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ λ_{N_{R}, 1}^{(k)} & λ_{N_{R}, 2}^{(k)} & \cdot & \cdot & \cdot & λ_{N_{R}, N_{T}}^{(k)} \end{matrix}]

并且λ_m，n ^(k)表示第n个发射天线与第m个接收天线之间的估计信道频率响应，其中N_R和N_T分别表示的是接收天线与发射天线的数目，所述方法包括：

确定一个初始估计值h₀；以及

通过推算初始估计值h₀来估计所述码字序列；其中所述推算包括：

(i)基于第k个迭代估计h_k ⁽ⁱ⁾来为第k+1个所述推算迭代确定一个估计h^(i，j)集合，其中i和j标记的是用于在迭代k和k+1上分别产生TCM码字序列的编码机的可能状态；

(ii)通过选择一个将接收信号矢量y_k＝[x₁ ^(k)......x_i ^(k)......x_NR ^(k)]^T之间的距离判据之和减至最小的值来为各个所述第j个可能状态选择一个用于C_k+1的值，其中

C_{k + 1} = [\begin{matrix} c_{k + 1}^{T} & 0^{T} & \cdot & \cdot & \cdot & 0^{T} \\ 0^{T} & c_{k + 1}^{T} & \cdot & \cdot & \cdot & 0^{T} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ 0^{T} & 0^{T} & \cdot & \cdot & \cdot & c_{k + 1}^{T} \end{matrix}]

其中x_i ^(k)表示的是在第i个接收天线上接收并具有索引k的信号以及一个估计C^(i，j)h^(i，j)，其中

C^{(i, j)} = [\begin{matrix} c^{(i, j) T} & 0^{T} & \cdot & \cdot & \cdot & 0^{T} \\ 0^{T} & c^{(i, j) T} & \cdot & \cdot & \cdot & 0^{T} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ 0^{T} & 0^{T} & \cdot & \cdot & \cdot & c^{(i, j) T} \end{matrix}]

并且c^(i，j)表示的是由编码机以及与各个状态i相关联的历史值ψ_k ⁽ⁱ⁾从状态i到状态j的转移所生成的一个码字；

(iii)根据所述选择步骤(ii)的结果来为各个状态j确定一个经过更新的历史值集合ψ_k+1 ^(j)；

(iv)使用为C_k+1选择的值来为h_k+1确定一个估计值；以及

(v)使用h^(j)的第k+1个迭代估计而不是第k个迭代估计来重复步骤(i)到(iv)，以便确定一个用于C的值的序列，由此确定一个码字c的序列。

14.如权利要求13所述的方法，其中k标引的是频率。

15.如权利要求13所述的方法，其中k标引的是时间。

16.一种通过联合估计网格码的码字以及发射天线与一个或多个接收天线之间的信道响应来确定状态序列以及相关的信道响应，从而对从多个发射天线发射到一个或多个接收天线的网格编码信号进行译码的方法，所述方法包括：

通过推算多个卡尔曼滤波器来联合估计所述码字和信道响应，从而构造一个网格，所述网格中包含了表示网格编码信号的可能状态序列的路径，所述路径与网格码的码字以及信道响应相关联，其中通过构造所述网格而使得只有一条路径进入网格的每个节点。

17.一种数据结构，其中包含了根据权利要求16的方法构造的一个网格。

18.如权利要求17所述的数据结构，其中每个节点具有一个相关的历史值，所述历史值表示的是一个用于估计一条路径的量度，其中包含了导向所述节点的路径，以便选择一条优选路径。

19.一种信号译码器，所述译码器被配置成根据权利要求1到16中任何一个权利要求的方法来进行操作。

20.一种对从多个发射天线发射并由至少一个接收天线接收的信号进行译码的译码器，

发射信号包括一个具有元素c₁到c_NT的码字矢量c，其中NT是发射天线数目，元素c₁到C_NT表示的是从各个发射天线发送的相应符号，码字c则是由一个对输入数据符号进行操作并具有有限多个状态的编码机生成的，所述编码机具有一个所述状态间的允许转移集合，所述编码机的转移则由所述输入数据符号序列确定，

信道响应集合描述了一个所述发射天线与所述至少一个接收天线之间的每个信道的响应，

在所述至少一个接收天线上接收的信号包含了从各个发射天线发射的信号的组合，每一个发射信号由所述信道响应集合中的一个相应响应所改变；

所述译码器包括：

用于为所述信道响应集合确定一个初始估计并且选择所述编码机的一个假设初始状态的装置；

使用所述接收信号从初始估计和状态中进行外推，以便确定估计发射码字集合以及相关信道响应集合的装置，其中每个估计码字都具有一个相关估计信道响应集合；以及

从所述估计发射码字集合中确定一个估计输入数据符号序列，以便对接收信号进行译码的装置；

其中所述外推装置被配置成执行多次迭代，并且还包含：

用于建立一个从所述编码机在一个所述迭代的每个可能状态到所述编码机在下一个迭代的每个允许新状态的允许转移集合的装置；

用于通过为各个所述允许转移估计一个信道响应集合，并且针对各个所述允许转移而对接收信号以及一个与所述估计信道响应集合修改的转移相关联的码字进行比较，由此为所述编码机的每个允许新状态选择多个转移之一的装置，其中所述编码机具有多个针对新状态的允许转移，所述估计信道响应集合与所述转移相关联；以及

使用所述接收信号来对关联于选定转移的估计信道响应集合进行更新的装置。

21.如权利要求20所述的译码器，其中在一个所述迭代中将一个历史值与所述编码机的每个可能状态相关联，并且其中所述用于选择所述多个允许转移中的一个的装置响应于所述允许转移所源自的可能状态的历史值，所述译码器还包括用于为所述编码机的每个所述允许新状态确定一个用于所述下一次迭代的历史值的装置。

22.如权利要求21所述的译码器，其中用于选择所述编码机的假设初始状态的装置还包括用于将历史值分配给所述编码机的可能初始状态，以使选定初始状态的加权高于其他的可能初始状态的装置。

23.如权利要求20、21或22所述的译码器，其中用于所述信道响应集合的所述初始估计为零。

24.如权利要求20、21或22所述的译码器，还包括使用所述接收信号的已知部分来为所述信道响应集合确定所述初始估计的装置。

25.如权利要求20到24中任何一个权利要求所述的译码器，其中所述通过估计信道响应来进行选择的装置以及所述更新信道响应的装置是使用卡尔曼滤波器来实现的。

26.如权利要求20到25中任何一个权利要求所述的用于译码多个接收天线接收的信号的译码器，其中所述信道响应集合描述的是一个所述发射天线与一个所述接收天线之间的各个信道的响应。

27.如权利要求20到26中任何一个权利要求所述的译码器，其中所述编码机包括一个空频编码机并且所述迭代包括频率迭代。

28.如权利要求20到26中任何一个权利要求所述的译码器，其中所述编码机包括一个空时编码机并且所述迭代包括时间迭代。

29.一种接收机，其中包含了权利要求19到28中任何一个权利要求的译码器。

30.处理器控制代码，在运行的时候，所述代码执行权利要求1到16中的任何一个权利要求的方法或是实现权利要求19～28中任何一个权利要求的译码器。

31.一种载体，所述载体传送的是权利要求17或18的数据结构，或是权利要求30的处理器控制代码。