CN1675906A - 在宽带ofdm系统中的联合信道和噪声方差估计 - Google Patents

Abstract

一种在无线局域网(WLAN)中使用的系统和方法，用于在存在窄带干扰的情况下同时估计未知的多路径信道和噪声特性(68)，并且使用该信道和噪声估计来改善系统性能(67)。在无需对干扰在频带中的位置的先验知识的情况下对于该未知的多路径信道和噪声特性进行估计，并且使用这个信息来生成用于维特比解码器(71)的软量度(67)。通过使用改善的信道和噪声估计，尽管与干扰分组冲突，但802.11gWLAN系统的分组错误率(PER)可以被保持，从而允许802.11g系统对于干扰比较不敏感。

Description

在宽带OFDM系统中的联合信道和噪声方差估计

技术领域

本发明一般涉及通信系统，尤其是涉及一种用于在宽带正交调频局域网中执行窄带干扰抵消的改进的系统和相关的方法。

背景技术

IEEE802.11WLAN标准在数据速率、调制类型和扩展频谱技术方面提供了多个物理(PHY)层选项。在802.11的初始修订版中，将三个物理层标准化。它们包括直接序列(DS)扩展频谱PHY、跳频(FH)扩展频谱PHY和红外线(IR)PHY。所有的三个体系结构被设计成在2.4GHz频带中工作。

对于802.11标准的第二次扩展(即IEEE802.11b)基于工作在2.4GHz ISM频带的直接序列扩展频谱/补码键控(DSSS/CCK)，定义物理层的要求，使数据速率达到11Mbps。当原始802.11b规范被许可的时候，IEEE同时许可了802.11a的规范，其被设计成能以从6Mps到54Mps的数据速率范围使用工作在5GHz U-NII频率的基于正交频分多路复用(OFDM)的PHY层。

在2001年11月，IEEE 802.11委员会采纳一种草案标准，即802.11g/D2.1，其提出重复使用OFDM物理层(PHY)以供在2.4GHz频带中使用，该OFDM物理层当前在5GHz频带中被用作802.11a标准。该802.11g标准的完整的说明可以在IEEE 802.11g/D2.1“Draftsupplement to 802.11-1999，Wireless LAN MAC and PHYspecifications：Further Higher-Speed Physical Layer(PHY)extensions in the 2.4GHz band”中找到，在此将其整体引用以作参考。众所周知，802.11g标准使用比特交错编码调制(BICM)与正交频分调制(OFDM)的结合以抗击多路径衰落的影响。

采纳OFDM PHY层以用在2.4GHz频带之中的一个缺点是，在2.4GHz和5GHz频带中的工作环境是非常不同的，因此如果在2.4GHz直接使用为5GHz开发的实现方式可能导致系统性能降低。尤其是，值得注意的一个重要的工作环境差别是在2.4GHz频带中存在蓝牙系统。蓝牙是一种计算和电信行业规范，其描述如何使用近程的无线连接使移动电话、计算机和个人数字助理(PDA)可以容易地彼此相互连接和与家用和商用电话以及计算机相互连接。蓝牙的详细描述可以在K.V.S.S.S.SSairam等人撰写的“Bluetooth in wireless communications”(IEEECommunications Magazine，vol.40，no.6，pp.90-96，2002年6月)中找到，其整体在此引用以作参考。蓝牙系统是窄带(即，1MHz带宽)跳频系统。相比之下，WLAN是没有跳频的宽带(即，22MHz带宽)系统。研究已经表明在冲突的情况下(即，在蓝牙分组与802.11分组冲突的情况下)蓝牙对WLAN的干扰影响可能是灾难性的，后者的误码率非常高。一个上述的研究可以在引用在此以作参考的I.Howitt撰写的“WLAN and WPAN coexistence in UL band”(IEEE transactionsVeh.Tech.，Vol.50，no.4，pp.1114-1124，2001年七月)中找到，其显示在有窄带干扰信号(诸如蓝牙)的情况下，按照802.11g工作的WLAN的性能显著地降低了。虽然在MAC层中的干扰避免机制可以是有用的，但它们是不完善的解决方案，因为它们限制了该WLAN系统的可用通量。

因此，存在对一种PHY层算法的需要，该算法在有干扰(诸如蓝牙干扰)的情况下允许802.11g WLAN系统更为强健。

发明内容

本发明是针对一种使用在无线局域网(WLAN)之中的系统和方法，用于在存在窄带干扰信号的情况下同时估计未知的多路径信道和噪声特性，并且使用该信道和噪声估计来改善系统性能。本发明在无需对于频带中干扰的位置的先验知识的情况下估计未知的多路径信道和噪声特性，并且使用这个信息来产生用于维特比(Viterbi)解码器的软量度(soft-metrics)。通过使用改善的信道和噪声估计，尽管与干扰分组冲突，但802.11g WLAN系统的分组错误率(PER)可以被保持，从而允许该802.11g系统对于干扰较不敏感。

当前，通过使用在MAC层上采用的协作方法，用于提供干扰抵消的传统方案试图避免在诸如蓝牙的干扰系统之间的冲突。但是，避免冲突具有降低WLAN系统的整体比特率的缺点，仅仅允许在蓝牙传输之间传输。对在PHY层上的干扰抵消的探查方法所进行的研究极少。本发明通过提供一种在PHY层上定义的干扰抵消的方法来解决这个需要，在存在蓝牙干扰的情况下，该方法允许802.11g系统的分组错误率(PER)被保持。

在一个优选实施例中，本发明提供了一种在PHY层上的卷积解码器中使用的用于估计多路径信道和干扰特性的改进的方法，以便在存在来自诸如蓝牙的系统的窄带干扰的情况下改善系统性能。

附图说明

参考结合附图所做的以下的详细说明可以更完整地理解本发明的方法和设备，其中：

图1举例说明一个可对其应用本发明的实施例的代表性的网络；

图2a举例说明按照IEEE 802.11g标准的IEEE 802.11g数据分组30的格式；

图2b是图2a的数据分组的PLCP前同步字段结构的更详细的说明；

图2c是两个长训练序列(即，图2b的(L₁，L₂))的结构的详细说明；

图3举例说明典型的网络节点的结构；

图4举例说明用于按照现有技术执行Tx功能的PHY单元46的发射机部分50；

图5是举例说明构成用于执行Rx功能的图4的PHY单元的接收机部分的那些元件的框图；

图6举例说明构成信道脉冲时间/频率关系的矩阵分量；

图7举例说明噪声相关矩阵R_n；

图8是描述按照本发明一个实施例的用于获得更细化的噪声估计的步骤的流程图；

图9是按照本发明一个实施例的被修改成结合了改进的限幅器的图5的接收机的图；和

图10是描述按照本发明第二个实施例的用于获得更细化的噪声估计的步骤的流程图。

具体实施方式

在下面的描述中，为了解释而不是限制的目的，阐述了诸如特定的体系结构、接口、技术等等具体的细节，以便提供对本发明的深入理解。为了简明和清楚起见，公知的设备、电路和方法的详细说明被省略，以便不会使不必要的细节模糊对本发明的描述。

图1举例说明一个可对其应用本发明的实施例的代表性的网络。如同所示，BSS网络10包括多个网络节点(例如，AP、STA₁、STA₂、STA₃和STA₄)。应当注意到，为了说明的目的，在图1中示出的网络是很小的。实际上，大多数的网络会包括数量多得多的移动STA。还要注意到，虽然图2和以下的描述是参考BSS网络提供的，但是本发明的原理同样地适用于IBSS网络。在图1的网络中，在至少两个网络节点之间经空中通信期间，为了在其间传输数据分组的目的，第一网络节点(例如，AP)起发送网络节点的作用，并且至少一个第二网络节点(例如，STA₂)起接收网络节点的作用。

图2a举例说明按照IEEE 802.11g标准的IEEE 802.11g数据分组30的格式。数据分组可以对应于多个OFDM帧具有可变长度，并且典型地大约是500-1500字节。所示出的数据分组30具有包括三个主要字段的格式：(1)物理层收敛过程(PLCP)前同步字段32、(2)信号字段34和(3)数据字段36。

图2b是图2a的数据分组30的PLCP前同步字段32的结构的更详细的说明。前同步字段32具有16微秒的持续时间，并且由十个重复的短训练序列(即，S₁-S₁₀)和两个重复的长训练序列(L₁，L₂)组成。该十个重复的短训练序列S₁-S₁₀在接收机上起提供同步和定时的作用，其中的细节不适用于本发明。在下面将参考图2c描述所述两个长训练序列(L₁，L₂)。数据分组30的信号34字段由一个由24比特构成的OFDM帧组成，所述24比特传送该数据分组30的数据速率和长度。数据分组30的数据字段36由使用在信号字段34中指定的模式的可变数量的OFDM帧组成。该数据字段36包含将要在该网络10中从发送节点(例如，AP)发送给接收节点(例如，STA₁)的数据比特。

图2c是两个长训练序列(即，图2b的(L₁，L₂))的结构的详细说明。所述两个长训练序列(L₁，L₂)对于执行本发明的方法是必不可少的，如将在下面所描述的那样。如图2c所示，每个训练序列(L₁，L₂)由48个“已知的”数据比特a₁至a₄₈组成。即，发射机和接收机两者都具有对数据比特a₁至a₂₄的值的先验知识，并且使用该知识得出信道估计。

典型地，仅第一个长训练序列L₁被用于推导出信道估计，而后该信道估计可以通过利用第二个长训练序列L₂以及对结果求平均而被进一步细化。

现在参考图3，典型的网络节点40的结构被示为包括处理器42、通过数据接口43连接到该处理器42的媒体访问控制(MAC)单元44、通过MAC至PHY I/O总线45连接到该MAC单元44的物理层(PHY)单元46。正如以上讨论的，和已经在该MAC层44上实现的现有技术方法形成对比，本发明优选地被实现为在网络节点40的PHY单元46中的算法。

图4举例说明用于按照802.11g标准执行Tx功能的PHY单元46的发射机部分50。将参考图4描述的操作是为大家所熟知的，并且在IEEE 802.11g标准中详细描述。如同所示，该发射机50部分包括扰频器51、卷积编码器52、交错器53、比特至符号编码器54、串行至并行转换器55、IFFT单元56、并行至串行转换器57和保护间隔发生器单元59。

在数据发送过程期间，MAC接口24经由MAC至PHY I/O总线26提供数据比特bi给扰频器51。该扰频器51确保作为呈送给卷积编码器52的输入端的数据基本上在模式方面是随机的。该卷积编码器52以前向纠错码来编码经扰频的数据模式，并且比特交错器53随后交错该编码的数据。如在该领域众所周知的，卷积编码器52配备有用于从基本码将卷积编码器的输出从1/2编码速率转换到其它的编码速率(例如，2/3)的删余(puncturing)块。从交错器53输出的交错的编码比特被输入给比特至符号编码器54，其将该交错/编码的比特分组为由调制方式或者类型指定的预定长度的数据符号a_k。然后，所述数据符号a_k被以N个符号为一组提供给串行至并行转换器55，其中在本802.11g实施例中，N＝48个数据符号加上12个填充零符号。从该串行至并行转换器57输出的符号流被作为输入提供给IFFT单元56，并且在其中被处理，以将N个所提供的数据符号从频率域变换为时间域。

在本实施例中，在每个迭代中，IFFT单元56并行地输出N＝64个复值。从该IFFT单元56输出的64个复数被作为输入提供给并行至串行转换器单元57，其输出串行化的流S₁。

然后，该串行化的流S₁被作为输入提供给保护间隔单元58。由于在802.11g系统中长的符号持续时间，可能由信道时间弥散(dispersion)引起符号间干扰，其可以通过对每个发送的数据分组使用保护间隔作为前缀来消除。为了保持数据分组的正交性，每个前缀的内容是当前数据分组的最后部分的复制，因此使得每个数据分组看起来是部分循环的。因而，保护间隔通常被称为循环前缀。循环前缀的长度被选择为大于该信道冲激响应的长度。在用于802.11g系统的本实施例中，该循环前缀被选择为16个FFT符号(0.8微秒)，这对于每个OFDM帧持续时间给出4微秒的总长度。但是，注意到，在替换的实施例中，循环前缀长度可能大于或者小于16个符号。

经修改的符号流S₁′现在由80个复数符号(从IFFT单元56提供的16个附加的循环前缀符号加上64个数据符号(48个数据符号+12个填充零符号))构成，然后其由调制器59按照所定义的OFDM调制格式或者类型之一调制以便经无线媒体传输。

图5是举例说明构成用于执行接收机(Rx)功能的PHY单元22的接收机60部分的那些元件的框图。如同所示，接收机60包括用于剥离保护间隔(即，在发射机50处附加上的16个循环前缀符号)的保护剥离单元61。而后，剩余的是由64个复数数据符号组成的原始符号流。接下来，64个复数数据符号的被剥离后的数据流被提供给串行至并行转换器63，该串行至并行转换器63输出所述64个复数符号到快速傅里叶变换(FFT)单元65，该快速傅里叶变换(FFT)单元65将所述64个复数符号从时间域变换到频率域，其中每个频率段(bin)有一个值k。

注意到，在802.11g的本实施例中，FFT的大小是64，其表示载波的数目k。当然，本领域的普通技术人员将认识到，对于不同的应用FFT的大小可以是不同的。在频率域中的64个复值被从该FFT单元65输出，并且作为输入提供给并行至串行单元66，用于转换回串行化的流。从该并行至串行单元66输出的该串行化的流被同时提供给比特量度单元67和提供给限幅器和噪声方差估计器单元68。该噪声方差估计器68对该串行化的流执行两个操作。第一个操作是把在该流中的每个数据符号a_k限幅为其最靠近的星座图(constellation)点。第二个操作是计算噪声方差估计。限幅的数据符号和噪声方差估计被作为输入提供给比特量度单元67，该比特量度单元67为构成限幅的数据符号a_k的1、2、4或者6比特(b₀至b₅)的每个计算软量度值。限幅的数据符号取决于特定的应用可以包括1、2、4或者6比特。如在本领域众所周知的，所发送的符号a_k可以从公知的星座图(包括BPSK、QPSK、16QAM或者64QAM)中的任何一个中推导出，其中a_k分别表示1、2、4或者6比特。

软量度值在比特量度单元67中被计算，和在去交错器69中去交错。然后，去交错的值被提供给维特比解码器71。注意到，软量度值是作为维特比解码器71的需求由该比特量度单元67计算的。

本发明的发明人认识到，在接收机中的“A”点处，在频率段k上的接收信号r_k具有通常的形式：

r_k＝H_ka_k+n_k，k＝1，…，N             (1)

这里：

r_k是在频率段k处的接收信号；

H_k表示在频率段k处的信道值；

a_k表示所发送的符号的实际值，其是接收机已知的(即，a_k是来自长训练序列L₁的符号)；

n_k表示在频率段k处具有方差σ_k ²的噪声；和

N表示载波的数目(即，FFT的大小)。

方程(1)是用于接收信号r_k的一般化的表达式，其是已知符号a_k乘以信道因子H_k再加上任一附加噪声n_k的传输的结果。为了估计信道特性H_k的目的，在方程(1)中被作为数据分组(参见图2c)的长训练序列部分的一部分发送的数据符号a_k在发射机和接收机两者上都是先前已知的。

为了计算软量度，首先从所定义的星座图中定义星座图点C_i ^p的子集作为符号集合，以使得b_i＝p，这里p是0或者1。如方程(2)和(3)所示，第一步是为每个比特b_i找到二个符号a_0，i和a_1，i：

这里：a_0，i是第i个比特是零的概率；和

a_1，i是第i个比特是一的概率。

这样，软量度m_k(b_i)可以被如下计算为：

一个关于方程(4)的重要的观察结果是，在传统的接收机(诸如在图5中示出的那个)中，噪声被假设为是白噪声。特别地，在方程(4)的分母中示出的噪声方差项σ_k ²被假设为对于所有的频率k都是恒定的，并且被忽略。但是，在频带中存在干扰(诸如蓝牙干扰)的情况下，该噪声方差不是恒定的，而是代之以随着频率而变化。因此，某些数量的频率段k比其他的具有更高的噪声值。因此，在频带中存在干扰的情况下，该噪声方差项σ_k ²不能被忽略。这样做将导致严重地降低性能。

本发明的发明人已经认识到需要考虑在频带中存在的干扰，并且已经建立一个简化的干扰模型。在该简化的干扰模型中，假定蓝牙系统工作在与802.11g系统相同的频带中的1MHz上。在此情形下，每个所发送的802.11g数据分组将具有工作的N＝64个信道之中的3个顺序的频道k_i至k_i+2，所述工作的N＝64个信道将包括具有方差σ^{b 2}的附加高斯噪声干扰。按照该简化的干扰模型，可以开发如将在以下描述的信道估计。

按照用于推导信道估计的现有技术方法，方程在忽略噪声项n_k的同时求解方程(1)的H_k，该噪声项n_k被假设为是具有零均值和方差的白高斯噪声(AWGN)。在白噪声的假设之下求解方程(1)的H_k，得到：

H_k＝r_k/a_k                                (6)

在噪声被假设为在频带上是平坦的情况下(即，AWGN)，该噪声项n_k可以被忽略。在此假设之下，在每个频率段k处的信道值或者响应H_k与在每个其他的频率段处的响应无关。

但是，应该理解，虽然假设噪声在频带上是平坦的简化了信道估计，但其在两个重要的方面遭受损害。首先，通过使用长度为16个符号的循环前缀，假定信道的冲激响应在时间上不是非常宽的。由于在频率域和时间域之间的线性，所以在时间上16个独立的样本对应于在频率上16个独立的样本。因此，即使在802.11g中FFT的大小是64，在频率上仅有所述64个样本中的16个是独立的样本。方程(6)的传统的“简化的”信道估计没有将这个相关性考虑在内。

使用方程(6)的简化的信道估计的第二个缺点是所有有关噪声项的信息都被忽略不计。在本领域中这通常被称为迫零或者均衡。

本发明通过提供对噪声项的估计来克服所述的缺点。在频带中存在干扰(诸如本发明所特别针对的蓝牙干扰)的情形下提供噪声估计是尤其有益的。

用于推导信道估计的第一个实施例

现在将描述本发明的一个实施例，其用于在存在窄带干扰(例如，蓝牙干扰)的情况下同时估计信道和噪声，并且从而改善系统的性能。

本发明的发明人认识到在时间域中的信道冲激响应具有在频率域中对应的结构，即傅里叶结构。在频率域中，该信道冲激响应h_i的傅里叶变换可以被写作：

方程(7)可以被作为时间/频率关系以矩阵形式重新写作：

[H]＝[F][h]                        (8)

图6举例说明方程(8)的矩阵元素的展开图。如同所示，在频率中的信道冲激响应[H]被示为是一个(N×1)(例如，64×1)矩阵，矩阵[F]是一个N×N_c(例如，64×16)截取的傅里叶矩阵并且乘以矩阵[h]，该矩阵[h]是一个表示在时间域中的信道响应的(N×1)(例如，64×1)矩阵。注意到，对于本实施例，矩阵[h]仅包括16个非零值h₀-h₁₅，其对应于在时间中的独立变量的数目。这16个值对应于循环前缀的长度。

将方程(8)的时间/频率矩阵关系式代入方程(1)并且以矩阵形式重新写出a_k，得到一个用于在该接收链中的点“A”(参见图5，点“A”)处所接收的信号模型的矩阵解：

       r＝[A][F][h]+[n]                   (9)

这里：A是由已知的发送符号a_k组成的N×N对角矩阵。

对于训练帧来说，矩阵[A]和[F]两者都是先前已知的。将R_n定义成噪声向量[n]的相关矩阵，并且[G]＝[A][F]，信道冲激响应向量和频率响应向量的最小平方估计可以被写作如下：

可以由方程(10)和(11)得到两个观察结果。第一，假定循环前缀长度Nc＝N，并且噪声相关矩阵R_n＝σ²I(这里I是单位矩阵)，方程(11)可以被简化为方程(6)，即“简化的”信道估计。第二，除了该噪声相关矩阵R_n以外，在信道的频率估计中所需要的所有的矩阵(即，H_k)是预先已知的并且可以在接收机处被预先计算。也就是说，对于训练帧L₁来说矩阵[A]和[F]两者并且因此[G]都是先前已知的。此外， r是作为所接收的向量已知的。在方程(11)中唯一未知的是噪声相关矩阵R_n。因此，如果假定是白噪声，则接收机只是需要执行一个矩阵向量与所接收的向量r的乘法运算，以获得信道估计，如下所述：

${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}=F{\left(G^{11}G\right)}^{-1}{G^{11}}_I---\left(12\right)$

本发明利用这两个所述的观察结果，以便按照本发明的方法推导信道和噪声估计。特别地，该方法通常可以表征为一个两个步骤的方法。第一，假设是白噪声(尽管在频带中实际存在干扰)而进行简化的信道估计。第二，在第一步骤假设白噪声的情况下推导出信道估计之后，然后噪声可以被容易地估计。在下面将详细描述每个步骤。

按照在干扰环境中用于进行信道和噪声估计的第一个实施例，首先在假设是白噪声的情况下推导简化的信道估计。通过考虑图7的噪声相关矩阵R_n，在实际的干扰环境中假设白噪声是获得信道估计的一种合理的方法。在窄带干扰的情况下，在该噪声相关矩阵R_n中仅有占总数很小百分比的值会具有较高的噪声值。例如，在窄带蓝牙干扰的特定情况下，可能会示出在该相关矩阵R_n中的64个频率噪声方差项中的仅仅3个会具有较高的噪声方差值。在给出这个比较低的百分比(即，.047)的情况下，由于所述的理由初始假设白噪声以便获得信道估计既是合理的也是正当的。

在白噪声的假设之下，如在图7中举例说明的那样，方程(11)的该噪声相关矩阵R_n变为单位矩阵I，并且接收机只是需要执行一个矩阵向量与所接收的向量 r的乘法运算，以获得简化的信道估计H_k。在白噪声假设之下，方程(11)被简化为方程(12)。

${\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{LS}}=F{\left(G^{11}G\right)}^{-1}{G^{11}}_I---\left(12\right)$

已经在该方法的第一步骤中进行了信道估计，然后必须确定噪声方差估计。为了这样做，在第一步骤中通过方程(12)计算的信道估计现在被代入回方程(1)。在每个频率处的噪声方差可以被如下估计。使用先前确定的信道估计，定义 e为误差向量：

然后，该噪声方差估计被从该误差向量中推导出：

然后，如在方程(11)和(14)中表示的在频率中的信道和噪声方差估计可以在两个长训练帧L₁和L₂上求平均，所述长训练帧L₁和L₂被每个数据分组包括以用于每个频率段k。

改善的噪声估计的第一实施例

已经用实验方法确定，当在两个长训练序列上求平均的时候，如在方程(12)中计算的该信道估计提供了令人满意的估计。但是，也已经确定当在两个长训练序列(L₁和L₂)上求平均的时候，由于噪声是更加随机的过程的事实，如在方程(14)中计算的该噪声方差估计没有提供令人满意的估计。因而，该噪声需要被进一步平均，以便降低该估计的方差。

如上所述，信道和噪声方差估计(即，方程(12)和(14))是从两个长训练间隔(L₁和L₂)中获得的，所述两个长训练问隔(L₁和L₂)被包含在数据分组30的PLCP前同步部分32(参见图3)中。一旦使用训练间隔(L₁和L₂)获得信道和噪声估计，则只有分组30的数据帧部分36是可用的以用来获得更加细化的噪声估计。在这点上，只有分组30的数据帧部分36可用于进行更加细化的噪声估计是有问题的，因为与PLCP前同步部分32不同，该数据帧部分36不包括任何已知的数据符号(例如，a₁至a₂₄)。因此，获得更加细化的噪声估计需要进一步的处理步骤。即，数据帧部分36的发送符号必须首先被估计(因为它们不是为接收机所知的)，作为获得更加细化的噪声估计的前提条件。图8是描述用于获得改善的噪声估计的步骤的流程图。

在步骤900，在两个训练帧(L₁和L₂)上，从方程(12)估计

和从方程(14)估计σ²。

在步骤920，在包含在分组30的数据帧部分36中的第i个OFDM数据帧期问，使用在步骤900获得的信道估计H(cap)LS来按照如下估计在频率k和时间I处所发送的数据符号：

如上所述，在这里需要数据符号估计，因为分组30的数据帧部分36不包含在接收机处先前已知的数据符号。

在步骤930，将所估计的数据符号_k，I限幅为最近的星座图点：

在步骤940，对于第i个OFDM帧估计在频率段k处的噪声方差为：

在步骤950，按照如下平均该方差估计：

其中：

N_f是用于平均该估计的OFDM帧的数目。

在步骤960，分别在步骤900和950处获得的信道和噪声估计现在可以在方程( )和( )中被使用，以确定用于图5的维特比解码器71中的软量度。

用于提供改善的噪声估计的第二实施例

按照用于提供改善的噪声方差估计的第二实施例，为了比可在先前的实施例中所实现的更进一步地增强噪声方差估计，有可能采用一种改进的限幅器和噪声方差估计单元作为对图8的接收机60的基本限幅器和噪声方差估计单元68的代替。该改进的限幅器工作于这样的用于推导出对数据符号的更好估计的原理：即通过在某些次数的迭代中再编码和解码所接收的数据符号而使得每个后续的迭代提供对所接收的数据符号的更好的估计，然后该更好的估计可以被用于推导出对噪声方差的更好的估计。

图9a是按照本实施例修改成结合了改进的限幅器的图5的接收机60的示意图。在图9的修改的接收机70中，该改进的限幅器和噪声方差估计单元81代替图5的基本限幅器和噪声方差估计单元68。

图9b是更详细地举例说明接收机70的改进的限幅器和噪声方差估计单元81结构的框图。如同所示，该改进的限幅器和噪声方差估计单元81由两个部件组成，即改进的限幅器84和噪声方差估计器85。该改进的限幅器84进一步由两个部件组成，其输出端被耦合到再编码块83的输入端的解码块82。以这样的方式，在点“A”处接收的串行数据比特流的数据符号被解码，然后在点“B”处将其再编码以输出串行数据比特流，该串行数据比特流包括用于该噪声方差估计器84的更准确的参考数据符号。

图10是描述按照本实施例的用于获得更细化的噪声估计的步骤的流程图。

图10的流程图重复图8的流程图的步骤900-950，因此不再进一步描述。除了已知的步骤之外，图10的流程图修改了步骤960，并且包括附加的步骤970和980，所述附加步骤限定了如在图9a和9b中举例说明的改进的限幅器和噪声方差估计器(块81)的操作。

参考图10的流程图，从步骤960开始，通过使用在步骤950获得的平均的噪声方差估计和来自步骤900的信道估计来获得更加细化的噪声估计，以确定用于所接收的OFDM分组30的数据部分(数据符号)36的软量度。所述软量度在图9a的改进的限幅器和噪声方差估计器单元81中计算。尤其是，所述软量度在改进的限幅器单元81的比特量度单元82a中计算。然后，所计算的软量度值在块82b上去交错，并且在步骤970中被提供给维特比解码器82c。所描述的解码操作82a、82b、82c共同地构成改进的限幅器81的解码块82。而后，在步骤980中，该解码块82的输出被作为输入提供给再编码块83，以再编码曾经解码的数据比特。如流程图所示，然后，再编码的数据比特被作为输入提供给块940，以在反馈环路960-980中使用所述解码的/再编码的数据比特再次估计噪声方差。注意到，为了获得满足或者超出某个规定阈值的噪声方差估计，这个反馈回路可以用于必要的任意次数的迭代。

如从上文中清晰可见的，本发明具有一个优点，即对于在802.11gWLAN系统中的接收机来说，无需对干扰信号在频带中的位置的先验知识就有可能同时估计未知的多路径信道和干扰方差，并且使用该信息来产生用于维特比解码器的软量度。

Claims (16)

1.一种在无线局域网(WLAN)(10)中在存在窄带干扰的情况下，用于估计未知的多路径信道和噪声方差的方法，所述方法包括步骤：

(a)接收时间域OFDM数据分组(30)；

(b)将所述时间域OFDM数据分组(30)转换为频率域OFDM数据分组；

(c)从所述频率域OFDM数据分组中提取具有已知的发送值的训练符号(L1，L2)的向量；

(d)使用所述训练符号来推导简化的信道估计；和

(e)使用在所述步骤(d)中的所述简化的信道估计来估计所述窄带干扰的噪声方差。

2.根据权利要求1的方法，其中所述WLAN(10)按照IEEE 802.11标准工作。

3.根据权利要求1的方法，其中所述简化的信道估计假定在所述未知的多路径信道中不存在干扰。

4.根据权利要求1的方法，其中所述推导出所述简化的信道估计的步骤(d)进一步包括步骤：

(1)将在时间域中的信道冲激响应与在频率域中的信道冲激响应的时间频率关系识别为：

                         H＝F h

(2)使用所识别的时间频率关系，来推导出在频率域内的接收信号模型的矩阵解：

                       r＝A(F h)+ n

其中

F是一个N×Nc截取的傅里叶矩阵；

h是在时间域中的信道冲激响应；

A是一个由所述多个已知的发送数据符号组成的N×N对角矩阵；以及

n是噪声向量；

(3)计算该信道冲激响应 H的最小平方估计：

                 H_LS＝F(G^HR_n ^-1G)^-1G^HR_n ^-1 r

(4)忽略在步骤(3)计算的该信道冲激响应 H的最小平方估计的噪声相关矩阵项R_n ^-1，以计算在频率域内的所述简化的信道估计：

                     H_LS＝F(G^HG)^-1G^H r

其中F和A以及G＝AF是矩阵值，它们在所述WLAN(10)中的接收节点(60)处对于长训练序列L1和L2全部都是先前已知的。

5.根据权利要求2的方法，其中估计所述噪声方差的所述步骤(e)进一步包括步骤：

计算误差向量e：

                       e＝ r-AH_LS；以及

计算所述噪声方差估计：

                         σ₀ ²＝abs[e]²。

6.一种在无线局域网(WLAN)(10)中在存在窄带干扰的情况下，用于估计未知的多路径信道和噪声方差的方法，所述方法包括步骤：

(a)接收时间域OFDM数据分组(30)；

(b)将所述时间域OFDM数据分组从所述时间域转换为频率域OFDM数据分组；

(c)使用来自包含在所述OFDM数据分组中的长训练序列L1和L2的训练符号来推导出在频率中的简化的信道估计：

                    H_LS＝F(G^HG)^-1G^H r

其中F和A以及G＝AF是矩阵值，它们在所述WLAN中的接收节点处对于所述长训练序列L1和L2全部都是先前已知的；

(d)使用在所述步骤(a)处的所述简化的信道估计来估计所述窄带干扰的噪声方差，包括步骤：

(1)计算误差向量e：

                    e＝ r-AH_LS；以及

(2)计算所述噪声方差估计：

                     σ₀ ²＝abs[e]²；

(e)估计所发送的符号：

$a_{k,I}=r_{k,I}/{\hat{H}}_k$

(f)将所述估计的发送符号a_k，I限幅为最接近的星座图点；

(g)估计在频率k处的噪声方差：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{k,i}^2={|r_{k,i}-{\hat{H}}_k{\hat{a}}_{k,i}|}^2$

(h)在N个OFDM数据帧上平均该噪声方差估计，以获得更加细化的噪声方差估计：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_k^2=\frac{1}{N_f+1}\underset{i=0}{\overset{N_f}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{k,i}^{2}k=1,\·\·\·,N.$

7.根据权利要求6的方法，其中比在所述步骤(d)获得的所述更加细化的平均的噪声方差估计被如下计算：

             σ_k ²＝W_Lσ_k，0 ²+W₀/Nf∑σ_k，i ²k＝1，2，...，48

其中W_L+W₀＝1

W_L＝对应于例如L₁、L₂的长训练序列的权重；

W₀＝对应于一个或多个数据帧的权重。

8.根据权利要求6的方法，进一步包括步骤：

(i)解码该限幅的被估计的发送符号a_k，I；

(j)再编码在所述步骤(e)中的解码符号；

(k)重复所述步骤(g)至(j)N次迭代，以推导出比在所述步骤(d)获得的更加细化的噪声方差估计。

9.一种在无线局域网(WLAN)(10)中在存在窄带干扰的情况下，用于估计未知的多路径信道和噪声方差的系统，所述系统包括：

用于接收时间域OFDM数据分组(30)的装置；

用于将所述时间域OFDM数据分组转换为频率域OFDM数据分组的装置；

用于从所述频率域OFDM数据分组中提取具有已知的发送值的训练符号(L1，L2)的向量的装置；

用于使用所述训练符号来推导出简化的信道估计的装置；和

用于使用在所述步骤(d)中的所述简化的信道估计来估计所述窄带干扰的噪声方差的装置。

10.根据权利要求9的系统，其中所述WLAN按照IEEE 802.11标准工作。

11.根据权利要求1的系统，其中所述简化的信道估计假定在所述未知的多路径信道中没有干涉。

12.根据权利要求9的系统，其中所述用于使用所述训练符号(L1，L2)来推导出简化的信道估计的装置进一步包括：

用于将在时间域中的信道冲激响应与在频率域中的信道冲激响应的时间频率关系识别为如下的装置：

                         H＝F h

用于使用所识别的时间频率关系，来推导出在频率域中的接收信号模型的矩阵解的装置：

                        r＝A(F h)+ n

其中

F是一个N×Nc截取的傅里叶矩阵；

h是在时间域中的信道冲激响应；

A是一个由所述多个已知的发送数据符号组成的N×N对角矩阵；和

n是噪声向量；

用于计算该信道冲激响应 H的最小平方估计的装置：

                  H_LS＝F(G^HR_n ^-1G)^-1G^HR_n ^-1 r

用于忽略在步骤(3)处计算的该信道冲激响应 H的最小平方估计的噪声相关矩阵项R_n ^-1、以计算在频率域中的所述简化的信道估计的装置：

                      H_LS＝F(G^HG)^-1G^H r

其中F和A以及G＝AF是矩阵值，它们在所述WLAN中的接收节点处对于长训练序列L1和L2全部都是先前已知的。

13.根据权利要求12的方法，其中所述噪声方差的所述估计进一步包括：

计算误差向量e：

                      e＝ r-AH_LS；以及

计算所述噪声方差估计：

                      σ₀ ²＝abs[e]²。

14.一种在无线局域网(WLAN)(10)中在存在窄带干扰的情况下，用于估计未知的多路径信道和噪声方差的系统，所述系统包括：

用于接收时间域OFDM数据分组(30)的装置；

用于将所述时间域OFDM数据分组(30)从所述时间域转换为频率域OFDM数据分组的装置；

用于使用来自包含在所述OFDM数据分组内的长训练序列L1和L2的训练符号来推导出在频率中的简化的信道估计的装置：

                      H_LS＝F(G^HG)^-1G^H r

其中F和A以及G＝AF是矩阵值，它们在所述WLAN中的接收节点处对于所述长训练序列L1和L2全部都是先前已知的；

用于使用在所述步骤(a)处的所述简化的信道估计来估计所述窄带干扰的噪声方差的装置，包括步骤：

(1)计算误差向量e：

                      e＝ r-AH_LS；以及

(2)计算所述噪声方差估计：

                      σ₀ ²＝abs[e]²；

用于估计所发送的符号的装置：

$a_{k,I}=r_{k,I}/{\hat{H}}_k$

用于将所述估计的发送符号a_k，I限幅为最接近的星座图点的装置；

用于估计在频率k处的噪声方差的装置：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_{k,i}^2={|r_{k,i}-{\hat{H}}_k{\hat{a}}_{k,i}|}^2$

用于在N个OFDM数据帧上平均该噪声方差估计、以获得更加细化的噪声方差估计的装置：

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_k^2=\frac{1}{N_f+1}\underset{i=0}{\overset{N_f}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_{k,i}^{2}k=1,\·\·\·,N.$

15.根据权利要求14的系统，其中所述更加细化的平均的噪声方差估计被如下计算：

           σ_k ²＝W_Lσ_k，0 ²+W₀/Nf∑σ_k，i ²k＝1，2，...，48

其中W_L+W₀＝1

W_L＝对应于例如L₁、L₂的长训练序列的权重；

W₀＝对应于一个或多个数据帧的权重。

16.根据权利要求14的系统，进一步包括：

用于解码该限幅的被估计的发送符号a_k，I的装置；

用于再编码在所述步骤(e)中的解码符号的装置；

用于重复所述步骤(g)至(j)N次迭代、以推导出比在所述步骤(d)获得的更加细化的噪声方差估计的装置。

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