DE10115583A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Kanalschätzung mittels Ähnlichkeitsmaß - Google Patents

Abstract

Zur Verbesserung von Kanalschätzungen bei der Übertragung von Mobilfunksignalen wird ein Ähnlichkeitsmaß für ähnliche Kanäle durch Vektoranalyse gewonnen. Durch Gruppieren und Mitteln ähnlicher Kanalschätzungen lässt sich eine verbesserte Signaldetektion realisieren, indem durch eine Vorverarbeitung dem JD-Algorithmus verbesserte Kanalschätzungen pro User bereitgestellt werden können.

Description

Die vorliegende Vorrichtung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bildung eines Ähnlichkeitsmaßes für die Ähn­ lichkeit der Übertragungseigenschaften von mehreren Daten­ übertragungskanälen durch Bestimmen eines Schätzwertvektors bzgl. der Übertragungseigenschaften für jeden der Übertra­ gungskanäle. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfin­ dung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Kanalschätzung von mindestens zwei Datenübertragungskanälen mit der Bildung mindestens eines Ähnlichkeitsmaßes und sie betrifft ein Ver­ fahren zur Bestimmung eines Nutzsignals aufgrund der Kanal­ schätzung.

Die Erfindung dient konkret zur Verbesserung der Kanalschät­ zung bei einem Mobilfunksystem der 3. Generation, z. B. arbei­ tend nach dem TDD-Mode des Mobilfunkstandards UMTS, um eine verbesserte Signaldetektion durch den JD-Algorithmus im Emp­ fänger des Mobilfunkgerätes zu gewährleisten.

Durch Code-Vielfachzugriff (CDMA) gemäß Fig. 1 lassen sich mehrere Datenströme für verschiedene User gleichzeitig über ein gemeinsames Frequenzband übertragen. Dabei werden die zu übertragenden Symbole der Datenströme mit sogenannten Sprei­ zungscodes moduliert. Beim UMTS TDD-Mode wird jedem Sprei­ zungscode ein Referenzsignal (Midamble) zugeordnet, das ent­ sprechend Fig. 2 mitgesendet wird.

Die mit verschiedenen Spreizungscodes gleichzeitig übertrage­ nen Datenströme über den einen gemeinsamen Mobilfunkkanal stören sich i. a. gegenseitig: Mehrwegeausbreitung führt zur Überlagerung von nacheinander gesendeten Datensymbolen, was mit Intersymbolinterferenz (ISI) bezeichnet wird. CDMA- Kodierung und Mehrwegeausbreitung sind die Ursache von Mehr­ fachnutzerinterferenz (MAI). ISI und MAI lassen sich elimi­ nieren im Empfänger durch gemeinsame Detektion (JD); dabei werden aus dem Empfangssignal die Daten aller Teilnehmer zugleich geschätzt, auch wenn nur die Daten eines Teilnehmers von Interesse sind. Die Techniken betreffend CDMA, Sprei­ zungscodes, ISI, MAI und ID sind in WCDMA for UMTS-Radio Access For Third Generation Mobile Communications: H. Holma, A. Toskala; John Wiley & Sons, New York; ISBN 0-47172-051-8; 2000 und Analyse und Entwurf digitaler Mobilfunksysteme: P. Jung; B. G. Teubner, Stuttgart; ISBN 3-519-06190-2; 1997 nä­ her beschrieben.

Im Empfänger hat also der Joint-Detection-Algorithmus (JD- Algorithmus) zum Ziel, zu jedem Spreizungscode das dazugehö­ rige Nutzsignal aus dem gesamten Datenstrom herauszurechnen. Dazu benötigt der JD-Algorithmus sogenannte Kanalschätzungen, die ihm der vorgeschaltete Kanalschätzer liefert. Der Kanal­ schätzer ermittelt zu jedem Spreizungscode mit Hilfe der dazu gehörenden Midamble die Kanalschätzung. Die dabei ermittelte Kanalschätzung ist, da ja eine Schätzung, fehlerbehaftet.

Unter der Annahme, dass zu einem User mehrere Spreizungscodes gehören, werden für diesen User auch mehrere ähnliche, aber im allgemeinen nicht exakt gleiche, sondern fehlerbehaftete Kanalschätzungen berechnet. Diese Information, dass einem U­ ser mehrere Spreizungscodes zugeordnet sind bzw. von diesem verwendet werden, steht dem JD-Algorithmus im (z. B. mobilen) Empfänger nicht zur Verfügung. Diese Information würde die Detektion der Daten dieses Users verbessern. So könnte durch die Mittelung mehrerer Kanalschätzungen, die zu einem User gehören, eine verbesserte Kanalschätzung erzeugt werden. D. h. durch die Mittelung würde eine Verkleinerung der Fehler in der Kanalschätzung erfolgen.

Die Sachlage, dass ein User mehrere Spreizungscodes nutzen kann, wird noch komplizierter, wenn die Userinformationen im Sender (z. B. Festsender) so aufbereitet werden, dass die U­ serinformationen über mehrere Sendeantennen übertragen werden - das sogenannte Beamforming. Beim Beamforming werden N An­ tennen mit unterschiedlichen Koeffizienten so angesteuert, dass eine räumlich gerichtete Übertragung zu einem Empfänger möglich ist.

Die Userinformationen/Usersignale können für jede Antenne die gleichen, also "Kopien" sein oder eine "große" Informati­ on/Signale in mehreren Teilen. Jeder Antenne ist ein bestimm­ ter Koeffizient zugeordnet, der für verschiedene User unter­ schiedlich ist, aber pro User für alle von dem User genutz­ ten/verwendeten Spreizungscodes gleich ist.

Die Szenerie ist nochmals in Fig. 3 dargestellt, wobei pro User mehrere Spreizungscodes je nach Bedarf für die Übertra­ gung zur Verfügung gestellt werden. Mehrere Antennen dienen zur Übertragung, wobei die Anzahl für alle User gleich ist. Es müssen nicht von jedem User mehrere Antennen genutzt wer­ den, wenn kein Beamforming erforderlich ist. Pro Antenne e­ xistiert ein Antennenkoeffizient, der für verschiedene User unterschiedlich ist. Für alle Spreizungscodes des einen Users gelten die gleichen Antennenkoeffizienten.

Durch den bei Beamforming sehr geringen Abstand der Antennen (in der Größenordnung der halben Wellenlänge), sind die Eigenschaften für die Ausbreitung der elektromagnetischen Wel­ len von jeder Sendeantenne zur Empfangsantenne so ähnlich, dass man davon ausgeht, dass sie identisch sind. Der Mobil­ funkkanal, der durch die Kanalschätzung geschätzt wird, um­ fasst zusätzlich noch die Eigenschaften in der HF und eben den Einfluss der Antennenkoeffizienten. Dies bedeutet, dass die Signale von jeder Antenne zwar den gleichen Ausbreitungs­ eigenschaften unterliegen, durch die Gewichtung mit den Koef­ fizienten erscheint nach der Kanalschätzung aber der Ausbrei­ tungsweg von jeder Sendeantenne zur Empfangsantenne etwas un­ terschiedlich zu sein. Die Erklärung hierfür ist, dass die Kanalschätzung z. B. durch Korrelation des empfangenen Sig­ nals (bzw. dem Teil des Signals, das die Midamble enthält) mit der dem Spreizcode zugeordneten Midamble erfolgt. Da durch die Sendeantennen die Midamble (als Teil des kompletten Bursts) aber noch mit den antennenspezifischen Koeffizienten gewichtet wird, werden über den eigentlich identischen Kanal unterschiedliche Midambles übertragen. Durch die Korrelation mit der ursprünglichen Midamble ergeben sich dann eben auch unterschiedliche Kanalschätzungen.

Somit werden, wie in Fig. 4 dargestellt ist, die Kanalschät­ zungen, die der Kanalschätzer liefert, ohne jegliche Vorver­ arbeitungen bzw. Voruntersuchungen vom JD-Algorithmus be­ nutzt. Der JD-Algorithmus "weiß" nicht, daß einige/mehrere Kanalschätzungen zu einem einzigen User gehören. Er geht von unterschiedlichen Usern aus.

Bei Bestimmung dieser Information im Empfänger vor der Daten­ detektion, können verbesserte Kanalschätzungen bzw. eine ge­ mittelte "gute" Kanalschätzung für den einen User bestimmt und dem JD-Algorithmus zur Datendetektion des entsprechenden Users zur Verfügung gestellt werden, um die Detektionsergeb­ nisse zu verbessern.

Bei derart durchgeführten Vorverarbeitungen bzw. Voruntersu­ chungen ist es möglich und/oder wahrscheinlich, dass durch z. B. Ähnlichkeitsuntersuchungen zwischen den Kanalschätzungen Gemeinsamkeiten zwischen einer Anzahl Kanalschätzungen detek­ tiert werden kann, die auf einen User schließen lassen, so dass die weitere Verarbeitung mit dem JD-Algorithmus, wie o­ ben erwähnt, vereinfacht wird.

In parallelen Anmeldungen des gleichen Anmelders wie der vor­ liegenden Erfindung mit dem Titel "Verfahren zur Verbesserung von Kanalschätzungen für den Joint Detection (JD)- Algorithmus", sind gemäß Fig. 5 Möglichkeiten beschrieben, die zu den Spreizungscodes gehörenden Kanalschätzungen, die der Kanalschätzer liefert, auf Ähnlichkeit zu untersuchen und so vorzuverarbeiten (bevor sie in den JD-Algorithmus einflie­ ßen), dass die Information - mehrere Kanalschätzungen gehören zu einem User, trotz unterschiedlicher Spreizungscodes und Antennen-Beamforming - auch im Empfänger zur Verfügung steht, ohne dass diese Information explizit übertragen wird. Anhand einer Ähnlichkeitsuntersuchung können diese zusätzlichen In­ formationen aus den Kanalschätzungen extrahiert werden, wobei zusätzliche Übertragungsressourcen für diese Information nicht benötigt werden. Eine adäquate Weiterverarbeitung der zueinander gehörenden Kanalschätzungen liefert dann einen besseren Input für den JD-Algorithmus mittels besseren, weni­ ger fehlerbehafteten Kanalschätzungen und somit bessere De­ tektionsresultate für jeden User als Ergebnis des JD- Algorithmus.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, die Ähnlichkeitsuntersuchungen der Kanalschätzungen zu verbes­ sern, um eine bessere Berechnung von Nutzsignalen zu ermögli­ chen.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1 und eine Vorrichtung nach Anspruch 9.

Gemäß der vorliegenden Erfindung wird somit ein Ähnlichkeits­ maß durch Vektoranalyse gewonnen, wodurch die Ähnlichkeit der Kanalschätzungen genauer festgestellt werden kann. Damit lässt sich eine verbesserte Signaldetektion realisieren, die daraus resultiert, dass durch eine Vorverarbeitung bzw. Ab­ schätzung dem JD-Algorithmus verbesserte Kanalschätzungen pro User bereitgestellt werden können. Dabei lassen sich sowohl Intersymbol- als auch Mehrfachnutzer-Interferenzen eliminie­ ren.

Die vorliegende Erfindung wird nun anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:

Fig. 1 die Generierung eines CDMA-Signals durch Multiplikati­ on eines Nutzerdaten-Signals mit einer PN-Sequenz, wobei ein Bit einem Symbol entspricht;

Fig. 2 ein Beispiel einer Burst-Struktur im UMTS-TDD-Mode;

Fig. 3 eine prinzipielle Darstellung einer Zuordnung von U­ sern zu Spreizungscodes und Antennen einschließlich Antennen­ koeffzienten zwecks Beamforming;

Fig. 4 eine Ermittlung der Kanalschätzung entsprechend dem Stand der Technik;

Fig. 5 eine weitere Ermittlung der Kanalschätzung nach dem Stand der Technik; und

Fig. 6 die Ermittlung der Kanalschätzung entsprechend der vorliegenden Erfindung.

Anhand des nachfolgenden Ausführungsbeispiels wird die vor­ liegende Erfindung ausführlicher erläutert.

In einem Empfänger liegen zunächst keine Informationen vor, welche Kanalschätzungen zum gleichen User gehören. Diese In­ formation kann mit folgender Ähnlichkeitsuntersuchung angenä­ hert werden:

Schritt 1

Es wird ein Ähnlichkeitsmaß zwischen zwei beliebi­ gen Kanalschätzungen definiert.

Schritt 2

Es wird zwischen allen möglichen Paaren von Kanal­ schätzungen das Ähnlichkeitsmaß ermittelt (im fol­ genden Abstand genannt). Wird ein bestimmter Wert unterschritten (oder überschritten, je nach Defi­ nition des Abstandes), so werden die zwei Kanal­ schätzungen als "ähnlich" (sonst als "unähnlich") angesehen.

Schritt 3

Mit einem bestimmten Verfahren werden dann die als "ähnlich" angesehenen Kanalschätzungen gruppiert. Eine Kanalschätzung kann maximal zu einer Gruppe gehören, und eine Gruppe repräsentiert einen Kanal bzw. einen User.

Im folgenden wird ein Verfahren für Schritt 3 erläutert, in dem Gruppen mit "ähnlichen" Kanalschätzungen ermittelt wer­ den:

• 1. Suche aus allen Kanalschätzungen, die noch nicht zu einer Gruppe gehören, ein Paar aus, das nach dem ge­ wählten Ähnlichkeitsmaß am "ähnlichsten" ist, d. h. den kleinsten (bzw. größten, s. o.) Abstand hat. Diese zwei Kanalschätzungen bilden eine neue Gruppe. Exis­ tiert ein solches Paar nicht, so können keine weite­ ren Gruppen gebildet werden.
• 2. Suche alle Kanalschätzungen, die "ähnlich" zu den bisher in der Gruppe befindlichen Kanalschätzungen sind. Trifft dies für genau eine Kanalschätzung zu, so wird diese in die Gruppe aufgenommen. Trifft dies für mehr als eine Kanalschätzung zu, so wird die Ka­ nalschätzung mit der kleinsten (bzw. größten, s. o.) Summe der Abstände zu den bisher in der Gruppe be­ findlichen Kanalschätzungen in die Gruppe aufgenom­ men.
• 3. Trifft dies für keine Kanalschätzung zu, so kann die Gruppe nicht vergrößert werden. Die Gruppe ist damit festgelegt, es kann mit der Suche nach einer weiteren Gruppe bei 1. fortgesetzt werden.
• 4. Setze sukzessive mit der Vergrößerung der Gruppe bei 2. fort.

Das Resultat des Verfahrens ist, dass alle Kanalschätzungen, die zueinander "ähnlich" sind, eine Gruppe bilden. Dabei muss jede Kanalschätzung in einer Gruppe zu allen anderen Kanalschätzungen in der gleichen Gruppe ähnlich sein. Falls K₁, K₂, K₃ Kanalschätzungen sind, und K₁ ist ähnlich zu K₂, K₂ ist ähnlich zu K₃, aber K₁ ist nicht ähnlich zu K₃, so werden die­ se drei Kanalschätzungen nicht als eine Gruppe festgelegt.

Nachdem nun die Gruppen mit "ähnlichen" Kanalschätzungen er­ mittelt wurden, findet eine Nachbearbeitung für den JD- Algorithmus statt. Zu jeder Gruppe wird die durchschnittliche Kanalschätzung ermittelt. Dann werden pro Gruppe alle Kanal­ schätzungen durch die dazugehörige durchschnittliche Kanal­ schätzung ersetzt.

Die Gruppenbildung setzt das Vorhandensein eines Ähnlich­ keitsmaßes, mit Hilfe dessen zwei Kanalschätzungen als ähn­ lich eingestuft werden, voraus. Erfindungsgemäß wird das Ähn­ lichkeitsmaß durch Vektoranalyse zweier Kanalschätzungen ge­ wonnen.

Ausgehend von der Tatsache, dass Kanalschätzungen mathema­ tisch als komplexwertige Vektoren vorliegen, wird als Ähn­ lichkeitsmaß eine Art Komponentenmittelwertverhältnis zwi­ schen zwei Kanalschätzungen, nach folgender Formel berechnet:

Dabei bedeutet ÄM das Ähnlichkeitsmaß, H₁ eine vektorielle Kanalschätzung 1 und H₂ eine vektorielle Kanalschätzung 2. Die Funktion mean|| liefert den Mittelwert der Beträge der Vektorkomponenten des Operanden. H₁ + H₂ bedeutet schließ­ lich die Vektoraddition der Vektoren H₁ und H₂.

Der Wert des Ähnlichkeitsmaßes ÄM bei gleichen komplexwerti­ gen Vektoren ist gemäß der Formel 1, so dass man davon ausge­ hend einen Schwellwert für die Zuordnung der zu untersuchen­ den Vektoren zu bestimmten Gruppen von Kanalschätzungen festlegen kann. Generell gilt dieses Maß nur für die genann­ ten komplexwertigen Vektoren der Kanalschätzungen, weil für realwertige Vektoren, nach der Formel oben, ÄM immer 1 ist.

Entsprechend den auf diese Art ermittelten Ähnlichkeitsmaßen, erfolgt dann die Weiterverarbeitung, d. h. die Eingruppierung bzw. Zuordnung in bestimmte Gruppen von Kanalschätzungen (siehe obige Schritte 2 und 3).

Die vorliegende Erfindung ist auch auf andere Ähnlichkeitsun­ tersuchungsmethoden, die auf einer Schwellwertentscheidung für (Kanal-)Schätzungsähnlichkeiten beruhen, wie z. B. andere Clusteranalyse-Verfahren anwendbar.

Nachfolgend sei ein konkretes Ausführungsbeispiel der vorlie­ genden Erfindung dargelegt.

Bestimmung Ähnlichkeitsmaß - Schritt 1

Kanalschätzung H1: [1 + 2i 3 + 4i]
Kanalschätzung H2: [2 + 1i 4 + 3i]

ÄM = 9,7720.10^-1 = 0,9772

Ähnlichkeitsuntersuchung - Schritt 2

(der einfacheren Darstellung wegen wird das Beispiel mit reellen Werten weitergeführt, die keinen Bezug zu Schritt 1 haben)

Seien H1, . . ., H6 sechs Kanalschätzungen, die der Kanalschätzer zu sechs genutzten Spreizungscodes liefert. Das Ähnlichkeits­ maß, das in Schritt 1 definiert wird, liefert z. B. folgende Werte für die Abstände (Schritt 2):

Die Schwelle, an der zwischen "ähnlich" und "unähnlich" ge­ trennt wird (siehe Schritt 2), soll hier mit 3 festgelegt werden.

Gruppierung - Schritt 3

Nun folgt das Bilden von Gruppen mit "ähnlichen" Kanalschät­ zungen (Schritt 3) nach dem oben erläuterten Verfahren:

• 1. Das Paar, das "ähnlich" ist und den kleinsten Abstand hat, ist (H1, H4) mit dem Wert 1.
• 2. Die Kanalschätzungen H2 und H6 sind "ähnlich" (d. h. haben einen Abstand < = 3) zu H1 und H4. Die Summe der Abstände zu H1 und H4 ergeben für H2 den Wert 4, für H6 den Wert 5. Damit wird H2 zur Gruppe hinzugefügt.
• 3. Wie unter 2. wird nun fortgesetzt: Die Suche nach Kanal­ schätzungen, die "ähnlich" zu H1, H4 und H2 sind, ist al­ lerdings erfolglos. Somit kann die Gruppe nicht weiter vergrößert werden und ist damit festgelegt.

Im weiteren Verlauf werden die Kanalschätzungen aus der ers­ ten Gruppe nicht mehr berücksichtigt. Daher kann obere Tabel­ le übersichtlicher dargestellt werden:

Erneutes Anwenden des Verfahrens

• 1. Das Paar, das "ähnlich" ist und den kleinsten Abstand hat, ist (H3, H5) mit dem Wert 3.
• 2. Da es keine Kanalschätzung gibt, die "ähnlich" zu H3 und H5 ist, kann die Gruppe nicht vergrößert werden und ist somit festgelegt.

Streicht man nun auch noch die Kanalschätzungen H3 und H5, so bleibt lediglich die Kanalschätzung H6 übrig. Somit kann kei­ ne weitere Gruppe gebildet werden, das Verfahren ist damit abgeschlossen. Das Ergebnis lautet: Es wurden zwei Gruppen gefunden. Die erste Gruppe besteht aus den Kanalschätzungen H1, H2 und H4. Die zweite Gruppe besteht aus den Kanalschät­ zungen H3 und H5.

Nachbearbeitung

Da nach der Ähnlichkeitsuntersuchung angenommen wird, daß die Kanalschätzungen aus einer Gruppe alle zum gleichen User und damit zum gleichen Kanal gehören, können die Kanalschätzungen in den Gruppen entsprechend nachbearbeitet werden, bevor sie in den JD-Algorithmus einfließen.

1. Gruppe

Seien die Kanalschätzungen reell und 4-dimensionale Vektoren mit z. B.
H1 = (1, 10, 2, 0)
H2 = (1, 11, 1, 1)
H4 = (0, 10, 1, 2),
dann ergibt deren Durchschnitt die Kanalschätzung (0.66, 10.33, 1.33, 1). Die Kanalschätzungen H1, H2 und H4 werden durch diese durchschnittliche Kanalschätzung ersetzt, bevor sie in den JD-Algorithmus einfließen.

2. Gruppe

Seien die Kanalschätzungen ebenfalls reell und 4-dimensionale Vektoren mit z. B.
H3 = (8, 6, 1, 0)
H5 = (9, 6, 1, 1),
dann ergibt deren Durchschnitt die Kanalschätzung (8.5, 6, 1, 0.5). Die Kanalschätzungen H3 und H5 werden durch diese durchschnittliche Kanalschätzung ersetzt, bevor sie in den JD-Algorithmus einfließen.

Die Kanalschätzung H6 fließt unverändert in den JD- Algorithmus.

Das oben beschriebene erfindungsgemäße System bzw. Verfahren lässt sich als Computerprogramm in dafür bekannten Sprachen implementieren. Ein derartig implementiertes Computerprogramm kann in ebenfalls bekannter Weise über elektronische Datenwe­ ge, aber auch auf Datenträgern abgespeichert und transpor­ tiert werden.

Claims (19)

1. Verfahren zur Bildung eines Ähnlichkeitsmaßes für die Ähnlichkeit der Übertragungseigenschaften von mehreren Daten­ übertragungskanälen durch
Bestimmen eines Schätzwertvektors bezüglich der Übertragungs­ eigenschaften für jeden der Datenübertragungskanäle,
dadurch gekennzeichnet, dass
das Ähnlichkeitsmaß durch Verknüpfung der Schätzwertvektoren gebildet wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein Ähnlichkeitsmaß für jedes Paar von Datenübertragungskanälen gebildet wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Ähnlich­ keitsmaß aus den Mittelwerten der Beträge der Komponenten der Schätzwertvektoren gebildet wird.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Schätzwertvektoren komplexwertig sind.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei das Ähnlichkeitsmaß ÄM nach folgender Formel gebildet wird:
wobei die Funktion mean|| bedeutet, dass der Mittelwert der Beträge der Einzelkomponenten des Operanden gebildet wird und H₁ für den Schätzwertvektor eines ersten Datenübertragungska­ nals und H₂ für den Schätzwertvektor eines zweiten Datenüber­ tragungskanals steht.

6. Verfahren zur Kanalschätzung von mindestens zwei Daten­ übertragungskanälen durch
Bildung mindestens eines Ähnlichkeitsmaßes nach einem Verfah­ ren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5,
Bestimmen von ähnlichen Datenübertragungskanälen auf der Grundlage des mindestens einen Ähnlichkeitsmaßes durch Schwellwertvergleich,
Gruppieren von Datenübertragungskanälen, falls diese ähnlich sind, in einer oder mehreren Kanalgruppen und
Mittelung der Schätzwertvektoren in jeder Kanalgruppe und Zu­ weisen eines gemittelten Schätzwertvektors zu jedem Daten­ übertragungskanal einer Kanalgruppe.

7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei ein Schätzwertvektor nur in eine der mehreren Kanalgruppen gruppiert wird.

8. Verfahren zur Bestimmung eines Nutzsignals, insbesondere bei Mobilfunksystemen durch eine Kanalschätzung nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 und 7.

9. Vorrichtung zur Bildung eines Ähnlichkeitsmaßes für die Ähnlichkeit der Übertragungseigenschaften von mehreren Daten­ übertragungskanälen mit
einer Datenverarbeitungseinrichtung zum Bestimmen eines Schätzwertvektors aus Übertragungseigenschaften jedes der Da­ tenübertragungskanäle,
dadurch gekennzeichnet, dass
das Ähnlichkeitsmaß durch Verknüpfung der Schätzwertvektoren gebildet ist.

10. Vorrichtung nach Anspruch 9, wobei ein Ähnlichkeitsmaß für jedes Paar von Datenübertragungskanälen gebildet ist.

11. Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 10, wobei das Ähnlich­ keitsmaß aus den Mittelwerten der Beträge der Komponenten der Schätzwertvektoren gebildet ist.

12. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 9 bis 11, wobei die Schätzwertvektoren komplexwertig sind.

13. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 12, wobei das Ähnlichkeitsmaß ÄM nach folgender Formel gebildet ist:
wobei die Funktion mean|| bedeutet, dass der Mittelwert der Beträge der Einzelkomponenten des Operanden gebildet wird und H₁ für den Schätzwertvektor eines ersten Datenübertragungska­ nals und H₂ für den Schätzwertvektor eines zweiten Datenüber­ tragungskanals steht.

14. Schätzungsvorrichtung zur Kanalschätzung von mindestens zwei Datenübertragungskanälen mit
einer Vorrichtung zur Bildung mindestens eines Ähnlichkeits­ maßes nach einem der Ansprüche 9 bis 13,
einer Vergleichseinrichtung zum Bestimmen von ähnlichen Da­ tenübertragungskanälen auf der Grundlage des mindestens einen Ähnlichkeitsmaßes durch Schwellwertvergleich,
einer Gruppiereinrichtung zum Gruppieren von Datenübertra­ gungskanäle, falls diese ähnlich sind, in einer oder mehreren Kanalgruppen und
einer Zuweisungseinrichtung zum Mitteln der Schätzwertvekto­ ren in jeder Kanalgruppe und Zuweisen eines gemittelten Schätzwertvektors zu jedem Datenübertragungskanal der Kanal­ gruppe.

15. Vorrichtung nach Anspruch 14, wobei die Gruppiereinrich­ tung einen Schätzwertvektor nur in eine der mehreren Kanal­ gruppen gruppiert.

16. Vorrichtung zur Bestimmung eines Nutzsignals, insbeson­ dere bei Mobilfunksystemen durch eine Schätzvorrichtung nach einem der Ansprüche 14 und 15.

17. Computerprogramm, das eine Vorrichtung nach einem der Ansprüche 9 bis 16 implementiert.

18. Datenträger, auf dem ein Computerprogramm nach Anspruch 17 gespeichert ist.

19. Datenverarbeitungseinrichtung, auf der ein Computerpro­ gramm nach Anspruch 17 installiert ist.