CN1729666A - 用于针对正交频分复用的信道估计的相关方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于估计包括D个子信道的信道的时间色散的方法，其中，从接收信号计算一组估计的信道传递因子(CTF)[υ]，其中υ(0≤υ＜D＝是子信道的编号，该方法包括这样的步骤：针对预定的严格正整数d，计算代表所述计算的CTF估计的[υ]和[υ+d]之间在幅度和相位方面的相关性的相关因子C_d。通过选择适当的d，时间色散解决方案可以适应大多数的一般信道。根据平均信道估计信噪比可选地校正相关性。该方法可用于许多应用，在这些应用中需要知道信道的时间色散特性，并且例如尤其适于设计信道估计滤波器并且适于链路适配。应用到实现了这些方法的设备和装置。

Description

用于针对正交频分复用的信道估计的相关方法

技术领域

本发明涉及用于利用正交频分复用(OFDM)的通信系统中的信道估计的方法和设备。

背景技术

本发明具体用于无线数字通信系统领域。在这些系统中，一个系统通常处理多径信道：由于障碍物的反射。发射信号在经过许多路径后到达接收机。因此接收信号由发射信号的多个复制的叠加产生，每个发射信号的复制都关联于(在等效复数基带表示中)特定的时延和衰减。接收信号因而等于发射信号和所谓的信道冲激响应(CIR)h(t)(其中t表示时间)的卷积。

CIR仅在区间0＜t＜τ是非零的，其中τ是所谓的信道的过度时延(excess delay)，即不同路径之间的最大可能时延。如果CIR的形状与一个窄峰不同，则信道是时间色散的(time-dispersive)。对于室内通信而言典型的τ值的范围是从50到150ns，并且对于移动无线通信而言是从250ns到30μs。

同样地，实现CIR的傅立叶变换，信道的时间色散特性可以通过“信道传递函数”H(f)以“频域”表示；在任何给定的频率，该函数的值称为“信道传递因子”(CTF，Channel Transfer Factor)。

调制将被传送的数据符号，并且接收机解调相应的接收信号以恢复所述符号。清楚地，知道CIR允许更准确地实施所述解调。

此外，在例如电话系统或移动无线系统的许多现代数字通信系统中，解调过程是“相干的”。这需要系统提供用于“信道估计”的装置，即，用于利用接收信号的参考部分来计算关注的某些信道特性的估计(例如信道冲激响应)。例如，在所谓的导频辅助的(pilot-assisted)信道估计中，基于接收机已知的符号来传送“导频信号”。如同另一个例子，在所谓的决策导向(decision-directed)信道估计中，接收机使用某些接收符号作为参考，该接收符号的值已经通过试验性决定过程被确定。

实际的信道总是遭受到随机噪声，该噪声添加到理想无噪声的(ideally-noiseless)接收信号。因此，如果信道估计完全基于参考符号，则仅得到了低质量的信道估计，因此基于该估计的相干解调过程将提供次优的(sub-optimal)性能。为了改善所述低质量的估计，通常必须考虑信道和/或噪声过程的已知统计特性。随时间或随频率变化的信道典型地具有小于噪声过程的带宽，因此，例如某些已知的信道估计方法使用滤波器以减少影响信道估计的噪声量。

在例如利用正交频分复用(OFDM)的通信系统中出现了信道估计的需要。

OFDM是多信道调制机制。其特别适于高度频率选择性信道，例如用于移动通信或用于铜线上的高速率线路传输的典型信道。所述信道的特性由大大长于一个采样间隔的冲激响应来表征。这意味着，即使在无噪声情况下，数字基带域中的每个接收采样是由适当的信道系数加权的多个发射采样的叠加。为了解决所述“采样间干扰”，需要执行某种均衡。

OFDM防止采样间干扰的方式是将整个信道带宽分成D个非常小的部分，称为子信道。一个OFDM信道包括所有子信道的一个并行使用。将被传送的数据被收集在所谓的OFDM符号中，并且每个OFDM符号在D_u(0＜D_u≤D)个子信道上被并行传送。传送的子信道信号彼此正交。因此一个OFDM信号的持续时间远大于采样间隔，所以符号间干扰大大降低。

为完全去除符号间干扰，通常在OFDM传输期间引入两个符号间的保护间隔(guard interval)。如果保护间隔的长度超出了信道冲激响应的长度，则不存在剩余的符号间干扰。此外，如果保护间隔以循环前缀(cyclic prefix)形式被使用，如同通常对于OFDM传输的情况，则可以实现非常简单的频域中的频率选择性信道的均衡。

无线局域网(WLAN)系统是使用OFDM的无线通信系统的例子。ETSI(欧洲电信标准学会)BRAN(宽带无线接入网)包括称为“HIPERLAN type 2”(HIPERLAN/2)的短距离、高数据速率通信系统。HIPERLAN/2可以被用于传输因特网协议(IP)分组，并且还能够用作无线异步传输模式(ATM)系统，以及公共接入系统，例如具有到通用移动电信系统(UMTS)的接口。HIPERLAN/2的物理层是基于OFDM的，具有循环前缀形式的保护间隔。日本的ARIB(MMAC及其扩展)和美国的IEEE(IEEE802.11a及其扩展)归一化了其它基于OFDM的WLAN系统。

在针对OFDM的导频辅助信道估计机制中，已知的符号出于“训练”的目的在给定的子信道和时刻上被传送；例如在根据HIPERLAN/2或IEEE802.11a标准的系统中，存在两个在每个数据承载OFDM符号的突发之前的完整的OFDM导频符号。针对OFDM的决策导向方法的原理相当简单：在信道估计之前，某些数据符号已经被决定；该决定的符号然后以与导频符号相同的方式被处理。

最简单的信道估计方法在于在各个子信道中将所接收的导频符号与所接收的值进行比较。接着两个量之间的比率产生了所估计的子信道传递因子。该方法称为“最小二乘法估计”。

在信道传递函数内，在频域或时域或二者中使用相关性可能是有用的。为了简化，假定在OFDM信号中仅使用频域中的相关性，频率上的信道传递函数的特性可以被认为是“带宽限制”过程。此处带宽限制意味着信道传递函数到时域的变换产生了限制长度的CIR，即CIR长度大大小于OFDM符号长度。这通常适用于OFDM传输系统。

因此，频域中的相关性可以通过适当的滤波器来使用。理想地，称为信道估计滤波器的滤波器非常适于带宽限制信道频率响应。这意味着滤波器应当以这样的方式被设计：其冲激响应的频谱显示了与信道频率响应相同的带宽限制。因此，适当的滤波器限制要求知道指定了带宽限制的信道过度时延。

使用信道估计滤波器以改善信道估计的质量的例子，可以在1996年9月的IEEE Trans.Comm.，vol.44，No.9，pp.1144-1151的由V.Mignone和A.Morello编写的论文中找到，该论文的题目为“CD3-OFDM：A Novel Demodulation Scheme for Fixed and MobileReceivers”。根据使用决策导向相干解调的方案，通过信道编码方案(其必须相当强大以确保稳定性)校正接收信号之后将其反馈。该论文中讨论了两种适当的滤波器。第一种具有在时域中平坦的预置带宽(并且是保护间隔的数量级)：这种滤波器因此当其应当最佳地匹配时却不匹配于实际信道过度时延。第二种具有在接收机通过傅立叶变换CTF来计算CIR之后所适当确定的带宽：但是这种从频域到时域的变换计算上相当昂贵。

除了信道估计滤波的目的，也可以针对链路适配(link-adaptation)的目的来使用频域中的信道相关性。“链路适配”意味着一个或多个信道特征参数被用于选择用于传输的适当的调制和编码方案。特别地，所述相关性的程度可以用作一个信道特征参数。

这种方法的例子可以在由S.Muneta等编写的论文“A NewFrequency-Domain Link Adaptation Scheme for Broadband OFDMSystems”中找到，该论文属于1999年9月在荷兰阿姆斯特丹举行的第50界IEEE车辆通信技术国际会议(VTC 1999年秋)，pp.253-257。在该论文中，提出了一种链路适配算法，其中，两个链路信息被用于在HIPERLAN/2-type系统中适应当前无线链路的编码速率和调制方案。所述信息是两个函数，其值取决于信道的过度时延和信噪比(SNR)二者。根据接收的前导信号(preamble)的频域采样的幅度来计算所述函数。但是该函数是或多或少以试探方式来定义的，并且没有考虑所述频域采样的相位，因此该方法不是可靠地执行的。

发明内容

因此，根据第一方面，本发明涉及一种用于估计包括D个子信道的信道的时间色散，其中，根据接收信号来计算一组估计的信道传递因子(CTF)

其中υ(0≤υ＜D)是子信道的编号，所述方法包括这样的步骤：针对预定的严格正整数d，计算代表所述计算的CTF估计的

和

之间在幅度和相位方面的相关性的相关因子C_d。

应当指出，此处涉及的CTF可以是粗糙的CTF估计，例如最小二乘法估计，但是其当然也可以是被滤波的CTF估计。因此根据本发明的方法可以适应当前使用的信道估计的质量或准确性。

此外，参数d的值可以被调整为期望的过度时延τ的数量级的函数。当过度时延相对较大时，信道传递函数随频率快速变化，并且因此必须使用较小的d值(最小值是1)，以跟上这些变化；CTF估计对的平均因而将包括许多项。当过度时延相对较小时，信道传递函数变化不那么快，因而可以选择较大的d值(2，或更大)，以减小复杂性并且提高估计的质量：事实上，由于较小的过度时延导致相邻子信道间较小的相关性，因此选择较大的d允许获得较大的相关值并且因而更容易在不同的过度时延之间分辨。

有利地，根据本发明的方法需要少量的计算，这可以基于下面两个示例性实施例知道的。

在一个实施例中，当被归一化时，所述相关因子C_d根据下面的表达式来计算：

$C_d\≡\frac{2|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d]|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}$

其中在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对(availablepairs)上执行的。

“可用对”表示 和 已经在先前的信道估计步骤中利用或不利用滤波器被计算的对。

无论用于计算被估计的CTF的方法是怎样的，其都将带来一定程度的噪声。该噪声因此影响上述C_d的表达式中分母的值。更特别地，该分母与在属于上述可用对集合的子信道上的平均接收功率成比例。至少当噪声分量不相关时，该平均接收功率是有用的接收功率和噪声功率之和。因此，该分母取决于信道估计差错的功率。

为了考虑噪声的影响，在另一个实施例中，当被归一化时，所述相关因子C_d根据下面的表达式来计算：

$C_d\≡(1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u})\frac{2|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}$

其中ζ_u是“平均信道估计信噪比”，并且在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上执行的。

指定信道估计的质量的平均信道估计信噪比ζ_u被如下定义：

${\mathrm{\ζ}}_u\≡\frac{P_H}{P_e},$

其中：

P_H≡ε{|H[υ]|²}

是每子信道均方信道幅度，并且

$P_e\≡\mathrm{\ϵ}\left\{{\left|H\right[\mathrm{\υ}]-\hat{H}[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2\right\}$

是有效子信道估计差错的平均功率。

根据本发明的方法可以用于许多应用，在该应用中需要已知信道的时间色散特性，并且尤其适用于涉及信道估计滤波器以及链路适配。

在一个这样的应用中，该方法还包括这样的步骤：在预先构造的映射表中查找对应于所述相关因子C_d的信道过度时延τ的值。

所述映射表是这样被构造的：以一种或另一种方式，在与C_d值已经被计算的物理设置相同的物理设置中，将表中的每个C_d值关联于对应的所测量的信道过度时延值。等效地，可以使用实验性建立的半分析关系而不是映射表。

在另一个应用中，所述方法还包括适应某些链路参数作为所述相关因子C_d的值的函数的步骤。所述链路参数可以包括例如调制方案和/或编码方案。

根据第二方面，本发明涉及一种用于估计包括D个子信道的信道的时间色散的设备，所述设备接收作为输入的一组根据接收信号计算的估计的信道传递因子(CTF)

其中υ(0≤υ＜D)是子信道的编号，其特征在于，该设备包括这样的相关单元：该单元能够计算代表所述计算的CTF估计的

和

时之间在幅度和相位方面的相关性的相关因子C_d，其中d是预定的严格正整数。

在特别的实施例中，这种时间色散估计设备还包括并行到串行单元，该单元在被提供了CTF向量

作为输入时能够为所述相关单元提供由连续子信道编号υ分类的一系列单独

该设备可以使用不同的针对所述相关因子C_d的适当的表达式。

在一个实施例中，当被归一化时，所述相关因子C_d根据下面的表达式来计算：

$C_d\≡\frac{2|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d]|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}$

其中在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上执行的。

在另一个实施例中，考虑了噪声的影响，当被归一化时，相关因子C_d根据下面的表达式来计算：

$C_d\≡(1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u})\frac{2|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}$

其中，ζ_u是“平均信道估计信噪比”，并且在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上执行的。

根据本发明的时间色散设备可以被便利地应用于信道的过度时延的估计。为此，该设备还包括查寻表，其能够提供对应于C_d的值的信道过度时延τ的值。

根据本发明的时间色散设备还可以被便利地应用于链路质量的估计。为此，该设备还包括响应所述相关因子C_d的值的链路适配器。

本发明还涉及：

-调制信号接收设备，其包括如上面简洁描述的装置，

-电信网络，其包括至少一个如上面简洁描述的接收设备，

-数据存储装置，其包括计算机程序代码指令，以执行如上面简洁描述的任何一个方法的步骤，以及

-计算机程序，其包括指令，以使当所述程序控制可编程数据处理设备时，所述指令表示所述数据处理设备实现如上面简洁描述的任何一个方法。

由所述设备、装置、电信网络、数据存储装置和计算机程序所提供的优点，与由根据本发明的方法所提供的优点基本相同。

附图说明

通过阅读下面以非限制性例子的方式给出的对优选实施例的详细描述，本发明的其它方面和优点将变得明显。该描述涉及附图，其中：

-图1示出了OFDM前导信号的标准时域结构；并且

-图2概略地描述了根据本发明的时间色散估计设备。

具体实施方式

为了介绍，考虑以D维逆离散傅立叶变换(IDFT)产生的一个单个OFDM符号的传输。D个子信道的每一个由复值幅度A_μ[υ]来调制，其中υ是代表子信道频率的子信道编号(0≤υ＜D)，并且μ指出代表传输时间的OFDM符号编号。数据被映射在子信道幅度A_μ[υ]上。OFDM符号被配备以D_g个采样的保护间隔。针对OFDM符号编号μ的时间离散复基带OFDM传输信号α_μ，当在离散的时间ρ(-D_g≤ρ＜D)上以向量被写出时，具有下列分量：

$a_{\mathrm{\μ}}\left[\mathrm{\ρ}\right]=\frac{1}{\sqrt{D}}\underset{\mathrm{\υ}=0}{\overset{D-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{\μ}}\left[\mathrm{\υ}\right]e^{+j\frac{2\mathrm{\π}}{D}\mathrm{\υ\ρ}}----\left(1\right)$

其能够由D维的IDFT来产生。

利用ε来表示(通过一组采样所计算的)期望值，平均信号功率

是

${\mathrm{\σ}}_s^2\≡\mathrm{\ϵ}\left\{{\left|a_{\mathrm{\μ}}\right[\mathrm{\ρ}\left]\right|}^2\right\}=\frac{E_s}{T},$

其中E_s是每信道符号平均能量，并且T是调制间隔。

为了便利，下文将省略符号索引μ。

假定通过具有分量h[ρ](ρ＝0，...，D-1)的离散时间向量h，在每个OFDM符号传输期间，在多径信道上传输，该多径信道的CIR将被建模。仅直到过度时延τ的连续时间CIR是非零的这个事实等同于仅使(ρ＝0，...，D_e-1)(其中D_e是CIR的离散的过度时延)的分量h[ρ]为非零。

如同在介绍中所讨论的，无噪声接收信号由下式给出：

y＝a*h，

其中*表示循环卷积。

为了便利而不失一般性，假定接收机中理想的频率同步。在接收机输入处，加性高斯白噪声(AWGN)的采样n[ρ]使无噪声信号采样 y[ρ]恶化，从而产生了真实接收的采样

y[ρ]＝ y[ρ]+n[ρ]

噪声功率为：

${\mathrm{\σ}}_n^2\≡\mathrm{\ϵ}\left\{{\left|n\right[\mathrm{\ρ}\left]\right|}^2\right\}=\frac{N_0}{T}$

其中N₀是白噪声的“单边功率频谱密度"。因此接收机输入处的信道信噪比(SNR)是 $\mathrm{\ζ}\≡E_s/N_0={\mathrm{\σ}}_s^2/{\mathrm{\σ}}_n^2.$

实现离散傅立叶变换(DFT)，将子信道υ的离散信道传递因子(CTF)定义为 $H\left[\mathrm{\υ}\right]\≡\underset{\mathrm{\ρ}=0}{\overset{D-1}{\mathrm{\Σ}}}h\left[\mathrm{\ρ}\right]e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{D}\mathrm{\υ\ρ}}----\left(2\right)$

OFDM接收机通过DFT处理产生了如下的有噪声子信道幅度：

$Y\left[\mathrm{\υ}\right]=\frac{1}{\sqrt{D}}\underset{\mathrm{\ρ}=0}{\overset{D-1}{\mathrm{\Σ}}}y\left[\mathrm{\ρ}\right]e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{D}\mathrm{\υ\ρ}}$

$=\stackrel{\‾}{Y}\left[\mathrm{\υ}\right]+N\left[\mathrm{\υ}\right]$

其中

Y[υ]≡A[υ]H[υ]          (3)

是无噪声接收子信道幅度，并且N[υ]是子信道υ上产生的噪声采样。

此处假定保护间隔D_g足够大，以使在关注的时间间隔内传输OFDM信号和CIR的线性卷积等于循环卷积。

从等式(3)可以观察到对于从y[υ]恢复的数据，需要H[υ]的估计。

作为能够在接收机中被实现以获得本发明范围内的H[υ]的粗糙估计的方法的例子，现在将描述已知的“最小二乘法”估计方法。

活动子信道位置被子信道索引υ指出，其属于包括这些位置的D_u个索引的集合U。剩下的(D-D_u)个子信道，即调制幅度被置为0的那些子信道，通常称为“虚拟”子信道。

针对所谓的训练目的，假定提供一种包括覆盖整个活动的频域的已知子信道幅度的前导符号；将这些幅度集中在长度D_u的向量A_ρ中。

图1上面部分中描述了所传输的时域前导(或导频)OFDM符号。重复传输的长度D的时域序列通过IDFT来获得

其中引入了D_u×D阶部分DFT矩阵

$D_u={\left[e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{D}\mathrm{\υ\ρ}}\right]}_{\stackrel{\mathrm{\υ}\∈U}{\mathrm{\ρ}\∈\{0,...,D-1\}}}----\left(5\right)$

并且 表示矩阵的共轭转置。

从所传输的前导采样序列与CIR h的卷积导出的采样序列受到加性噪声的干扰。由于假定为足够大小的保护间隔和重复前导都是循环的，因此针对最终解调所关注的这些信号段的线性卷积等于循环卷积。因此，长度D的无噪声接收序列 y_ρ等于a_p和h的循环卷积。

在图1的下面部分，指出了接收信号的时间结构。假定了理想的信道频率同步。连续接收序列y₁，y₂等是由重复无噪声序列 y_ρ组成的，该无噪声序列分别受到(统计独立的)连续D维噪声向量n₁，n₂等的干扰。

实现DFT，可以发现：

${\stackrel{\‾}{Y}}_p\≡\frac{1}{\sqrt{D}}{D}_u{\stackrel{\‾}{y}}_p=\mathrm{diag}\left\{\frac{1}{\sqrt{D}}{D}_u{a}_p\right\}\·D_{u}h=\mathrm{diag}\left\{A_p\right\}\·H=A\·H----\left(6\right)$

其中在下面的行向量中收集D_u个信道传递因子H[υ](υ∈U)

H≡D_uh                   (7)

并且在D_u×D阶对角矩阵中收集所传输的导频子信道幅度

A≡diag(A_p}              (8)

每个接收序列是下面的形式：

y_p＝ y_p+n                 (9)

其中n是噪声向量。

该接收信号y_p通过DFT被转换到频域中

$Y_p\≡\frac{1}{\sqrt{D}}{D}_u{y}_p=A\·H+\frac{1}{\sqrt{D}}{D}_{u}n=A\·H+N----\left(10\right)$

其中使用了等式(6)，并且引入了D_u维频域噪声向量N。

最后，通过由导频子信道幅度来区分出频域接收信号，获得了CTF向量的“最小二乘法估计”

${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}=A^{-1}{Y}_p----\left(11\right)$

这个操作可以被看作是从接收信号提取或去除传输的导频幅度的影响。

刚描述的最小二乘法估计方法仅是一种可能的获得CTF的粗糙估计

的方法。此外，为得到较高质量的信道估计，通常在接收机中安排通过信道估计滤波器对 的滤波。但是本发明教导这样一种方法：不管有没有对所测量的信道传递因子进行事先的滤波，也允许估计信道过度时延τ；不管情况怎样，这些CTF估计在下文中表示为

现在将导出量化时间色散量的特性。由于自相关量是CIR的傅立叶变换(如上面的等式(2)所表达的)，因此该特性使用了存在于表示CIR的宽度的过度时延大小和信道传递函数中的自相关量之间的紧密联系，因为后者是CIR的傅立叶变换(如上面的等式(2)所表达的)。

根据本发明，通过在相位和幅度方面比较信道传递因子来研究所述自相关，该信道传递因子对应于由预定子信道数d所分开的子信道。在“可用对”上对所述对之间的差值的幅度进行求和，可用对即通过某些信道估计装置已经计算了的

和

的对，并且优选地在所有这样的时上来求和：该求和可以如下表示：

其中常数是所谓的“相位倾斜(phase ramp)”，考虑可能的时间窗口中的偏移，该时间窗口针对每个OFDM符号确定包括在DFI(见上面的等式(10))中的采样集合。

等式(12)中的对 的相位倾斜贡献就所涉及的信道色散估计方面而言是不重要的。可以通过最小化关于的表达

来去除该相位倾斜并且因此去除对潜在不同的时间窗口的相关性：

$=\underset{\mathrm{\υ}}{\mathrm{\Σ}}{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2+\underset{\mathrm{\υ}}{\mathrm{\Σ}}{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2-2\·|\underset{\mathrm{\υ}}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|----\left(13\right)$

如果CIR表现出较大的色散，则频率响应将是选择性很强的，以使差值功率(difference power)较大。显然，特性取决于CIR的绝对功率。因此时该CIR功率因式分解以得到下式是合理的：

其中引入了归一化相关因子

$C_d\≡\frac{2\·|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}----\left(15\right)$

接近1的C_d的值指出具有较小信道功率色散的更加非选择性的CIR的值，然而较小值的C_d表征较大的色散。

该色散估计可以通过考虑所估计的CTF可以包括一定数量的噪声的事实而得到改进。如上所述，该噪声影响了等式(15)中的分母(其作为归一化因子)。然而如同现在将说明的，可以去除该归一化因子上的噪声影响。

考虑最简单的平坦信道和实数值子信道传输符号的情况，例如所谓的BPSK调制。C_d的期望值为

$\mathrm{\ϵ}\left\{C_d\right\}=\frac{P_H}{P_H+P_e}=\frac{1}{1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u}},$

其中已经在上面的介绍中定义了P_H、P_e和ζ_u。由于在平坦信道的情况下，期望相关因子等于1，因此似乎应当在该情况下并且因此一般应当使用

$C_d\≡(1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u})\frac{2|\mathrm{\Σ}\hat{H}*[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\mathrm{\Σ}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)}----\left(16\right)$

作为噪声纠正归一化相关因子。

应当指出，在上述推导中，子信道估计差错

被假定为不相关的。因此，平均信道估计信噪比ζ_u必须在任何频域滤波之前被估计，这是因为这样的滤波产生相关噪声。

例如，在通过如上所述的最小二乘法估计方法执行估计的情况下，平均信道估计信噪比等于：

ζ_u≡(D/D_u)ζ

该表达式反映了信号功率被集中在活动子信道上的事实。

另一方面，(例如通过在时域中在两个连续前导序列y₁和y₂上进行平均所实现的)时域滤波不导致任何频域噪声相关。当使用这样的滤波时，当估计ζ_u时应当将其考虑在内。这样得到：

ζ_u≡2(D/D_u)ζ，

符号其中因子2反映了由于平均过程而获得的噪声减少。

图2概略地描述了根据本发明的示例性时间色散估计设备100。

到设备100的输入是根据接收信号所计算的CTF的集合，可能以CTF向量 的形式被收集。该集合由并行到串行单元101进行处理，由连续子信道数目分类的一系列单独的CTF(

的分量)组成了单元101的输出。

其次，相关单元102根据等式(15)计算相关因子C_d。可选地，相关因子C_d可以根据等式(16)来计算，在这种情况下，平均信道估计信噪比ζ_u的值也被提供给相关单元102。该单元包括时延寄存器，该时延寄存器被调整到为整数参数d所选的值，以能够在子信道编号相差d的CTF的计算对中进行关联。

最后，相关单元10向查寻表(LUT，Look-Up Table)103发送相关因子C_d的计算值，其中，在被发送到时间色散估计设备100之前，对应于这个C_d值的过度时延τ的值被读取或内插。

作为变形，查寻表103可以由这样的计算单元来替换：该单元能够通过某些实验建立的半分析关系在给定C_d时计算τ。

Claims (16)

1、一种用于估计包括D个子信道的信道的时间色散的方法，其中，从接收信号计算一组估计的信道传递因子(CTF)

其中υ(0≤υ＜D)是子信道的编号，所述方法包括这样的步骤：针对预定的严格正整数d，计算代表所述计算的CTF估计的

和 对之间在幅度和相位方面的相关性的相关因子C_d。

2、根据权利要求1的时间色散估计方法，其特征在于，所述相关因子C_d的归一化表达式为：

$C_d\≡\frac{2\left|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}{\hat{H}}^{*}\right[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)},$

其中在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上执行的。

3、根据权利要求1的时间色散估计方法，其特征在于，所述相关因子C_d的归一化表达式为：

$C_d\≡(1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u})\frac{2\·\left|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}{\hat{H}}^{*}\right[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)},$

其中ζ_u是平均信道估计信噪比，并且在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上来执行的。

4、根据权利要求1至3的任何一个的时间色散估计方法，其特征在于，该方法还包括在预先构造的映射表中，查找对应于所述相关因子C_d的值的信道过度时延τ的值的步骤。

5、根据权利要求1至3的任何一个的时间色散估计方法，其特征在于，该方法还包括适应某些链路参数作为所述相关因子C_d的值的函数的步骤。

6、一种用于估计包括D个子信道的信道的时间色散的设备(100)，所述设备接收作为输入的一组根据接收信号计算的估计的信道传递因子(CTF)

其中υ(0≤υ＜D)是子信道的编号，所述设备的特征在于，该设备包括这样的相关单元(102)：该相关单元能够计算代表代表所述计算的CTF估计的

和 对之间在幅度和相位方面的相关性的相关因子Cd，其中d是预定的严格正整数。

7、根据权利要求6的时间色散估计设备，其特征在于，该设备还包括并行到串行单元(101)，该单元能够在被提供了CTF向量

作为输入时，为所述相关单元(102)提供由连续子信道编号υ分类的一系列单独的CTF

8、根据权利要求6或7的时间色散估计设备，其特征在于，所述相关因子C_d的归一化表达式为：

$C_d\≡\frac{2\·\left|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}{\hat{H}}^{*}\right[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)},$

其中在υ上的求和是在所述计算的CTF估计的可用对上执行的。

9、根据权利要求6或7的时间色散估计设备，其特征在于，所述相关因子C_d的归一化表达式为：

$C_d\≡(1+\frac{1}{{\mathrm{\ζ}}_u})\frac{2\·\left|\underset{v}{\mathrm{\Σ}}{\hat{H}}^{*}\right[\mathrm{\υ}\left]\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}{\underset{v}{\mathrm{\Σ}}({\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}\left]\right|}^2+{\left|\hat{H}\right[\mathrm{\υ}+d\left]\right|}^2)},$

其中ζ_u是平均信道估计信噪比，并且在υ上的求和是在所述被计算的CTF估计的可用对上执行的。

10、根据权利要求6至9的任何一个的时间色散估计设备，其特征在于，该设备还包括查寻表(103)，其能够提供对应C_d的值的信道过度时延τ的值。

11、根据权利要求6至9的任何一个的时间色散估计设备，其特征在于，该设备还包括响应所述相关因子C_d的值的链路适配器。

12、一种调制信号接收装置，其特征在于，该装置包括根据权利要求6至11的任何一个的设备。

13、一种电信网络，其特征在于，该电信网络包括至少一个根据权利要求12的接收装置。

14、一种数据存储装置，其特征在于，该存储装置包括计算机程序代码指令，以执行根据权利要求1至5的任何一个的方法的步骤。

15、根据权利要求14的数据存储装置，其特征在于，该装置是部分或全部地可拆卸的。

16、一种计算机程序，其特征在于，该程序包括指令，以使当所述程序控制可编程数据处理设备时，所述指令表示所述数据处理设备实现根据权利要求1至5的任何一个的方法。

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