DE10158056A1

DE10158056A1 - Verfahren und Einrichtung zur Unterdrückung korrelierter Störsignale

Info

Publication number: DE10158056A1
Application number: DE2001158056
Authority: DE
Inventors: Juergen Petersen; Thomas Wagner
Original assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Current assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Priority date: 2001-11-27
Filing date: 2001-11-27
Publication date: 2003-06-05
Also published as: WO2003047193A1; AU2002347491A1

Abstract

In digitalen Übertragungssystemen treten häufig dispersive Kanäle auf, die zu starken Intersymbolinterferenzen führen können. Optimale Detektionsverfahren, die nach dem Prinzip der Maximum-Likelihood Sequenz- bzw. Symbolschätzung arbeiten, basieren in der Regel auf einer zustandsbasierten Entzerrung. Diese Verfahren arbeiten nur bei unkorrelierten Störungen optimal. DOLLAR A Zur Unterdrückung korrelierter Störsignale ist eine Störprädiktion zur Reduzierung der wirksamen Störleistung und damit zur Verringerung der Bit- bzw. Blockfehlerrate vorgesehen, wobei ein zustandsbezogener Störsignalwert im aktuellen Zeitschritt aus den zugehörigen unmittelbar vorhergehenden zustandsbezogenen Störsignalwerten geschätzt wird und dieser geschätzte Störsignalwert vom Empfangssignal subtrahiert wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zur Unterdrückung von Störsignalen bei einem Empfänger mit zustandsbasierter Entzerrung zur Detektion von digitalen Datensignalen, die in Zeitschritten empfangen werden.

Bei der digitalen Übertragung von Datensignalen können additive Störsignale auftreten, deren benachbarte Werte mehr oder weniger stark miteinander korreliert sein können. In Mobilfunksystemen beispielsweise weisen insbesondere Gleichkanalstörungen und Nachbarkanalstörungen Korrelationen aufgrund der Filterung im Sender und im Empfänger auf.

Zur Demodulation bzw. Entzerrung eines Empfangssignals, das durch starke Impulsverzerrungen gestört sein kann, werden häufig zustandsbasierte Entzerrer eingesetzt. Das Prinzip solcher zustandsbasierter Entzerrer ist beispielsweise in der Literaturstelle G. David Forney, Jr.: Maximum Likelihood Sequence Estimation of Digital Sequences in the Presence of Intersymbol Interference. IEEE Transactions on Information Theory, vol. IT- 18: S. 363-378,1972, in der Literaturstelle M. Vedat Eyuboglu, Shahid U. H. Qureshi: Reduced-State Sequence Estimation with Set Partitioning and Decision Feedback, IEEE Trans. Comm., Vol. 36, Nr. 1, Jan. 1988 und im Fachbuch J. Huber: Trelliscodierung. Springer-Verlag, Berlin, 1992, insbesondere Seite 37,43,101 beschrieben. Zustandsbasierte Entzerrer arbeiten dabei nach dem Prinzip der Signalrekonstruktion und führen in der Regel eine Sequenzschätzung (MLSE, Maximum-Likelihood Sequence Estimation) oder Symbolschätzung (MLSSE, Maximum-Likelihood-Einzelsymbolschätzung) durch.

Die Zustandsübergänge eines zustandsbasierten Entzerrers können in einem sogenannten Trellisdiagramm visualisiert werden (vgl. J. Huber und G. D. Forney). Das Prinzip der Signalrekonstruktion setzt voraus, dass eine Schätzung der Kanalimpulsantwort durchführbar ist. Eine solche Schätzung kann beispielsweise mit Hilfe einer Trainingssequenz erfolgen.

Laut Theorie ist bekannt, dass zustandsbasierte Entzerrer nur dann optimal arbeiten, wenn die additiven Störsignalwerte im betrachteten Abtastraster unkorreliert sind, also keine wesentliche Korrelation zwischen benachbarten Störsignalwerten besteht.

In der Literatur (vgl. Lochmann, Dietmar, "Digitale Nachrichtentechnik", Verlag Technik Berlin, S. 351 bis 355) ist ein Verfahren zur Dekorrelation korrelierter Störsignalwerte beschrieben. Hierbei wird im Empfänger jedoch nicht nur das Störsignal, sondern auch das Nutzsignal gefiltert. Durch die Dekorrelation wird zwar die Störleistung des Störsignals reduziert, jedoch wird das Nutzsignal zusätzlich verzerrt, so dass unter Umständen energiereiche Spektralanteile des Nutzsignals gedämpft werden. Dies ist nachteilig. Zur Berechnung eines Dekorrelationsfilters muss das Leistungsdichtespektrum der Störung bekannt sein. Dieses Leistungsdichtespektrum zu ermitteln, ist insbesondere bei zeitschlitzorientierten TDMA-Systemen (Time Division Multiple Access) schwierig, da sich die Störart, beispielsweise beim bekannten Frequenzsprungverfahren von Zeitschlitz zu Zeitschlitz ändern kann, wodurch das Intervall der Auswertung der Störung auf einen Zeitschlitz begrenzt ist.

Da der Einsatz eines Dekorrelationsfilters problematisch ist, wird häufig bei in der Praxis üblichen Empfängern auf ein Dekorrelationsfilter verzichtet, so dass dann ein Empfangsfilter verwendet wird, das unabhängig von der Art der Störung arbeitet. Dabei wird der störende Einfluss korrelierter Störsignale auf die Verarbeitung des Empfangssignals in Kauf genommen. Das Empfangsfilter ist dann als Kompromiss bezüglich der möglichen Störarten ausgelegt.

In J. Huber, S. 172 bis 175, ist eine Störungsprädiktion bei einem optimalen Nyquist-Filter und zustandsloser Detektion beschrieben.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Einrichtung der eingangs genannten Art vorzuschlagen, durch das/die bei einer zustandsbasierten Entzerrung durch eine Verringerung der effektiven Leistung eines korrelierten Störsignals die Bit- bzw. Blockfehlerrate bei der Datenübertragung reduziert wird.

Erfindungsgemäß ist obige Aufgabe hinsichtlich des Verfahrens durch die Merkmale des Patentanspruchs 1 und hinsichtlich der Einrichtung durch die Merkmale des Patentanspruchs 10 gelöst.

Dadurch ist erreicht, dass bei zustandsbasierter Entzerrung die wirksame Störsignalleistung verringert wird, ohne das Nutzsignal zu verändern.

Vorteilhaft ist auch, dass bei dem Verfahren nur geringe Verluste bei unkorrelierten Störungen auftreten und dass Gewinne bei Gleichkanalstörungen und Nachbarkanalstörungen erreicht werden.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens und Merkmale der Einrichtung ergeben sich aus den Patentansprüchen und der folgenden Beschreibung. In der Zeichnung zeigen:

Fig. 1 ein vereinfachtes Blockschaltbild eines Übertragungssystems im Basisband, wobei ist
≙_n: gesendete Datensymbole
≙_n: geschätzte Datensymbole im Empfänger
r_n: Empfangssignalwerte nach dem Empfangsfilter
h_i: i-ter Koeffizient der Gesamtkanalimpulsantwort
p_i: i-ter Koeffizient der Störprädiktion
L: Länge der Gesamtkanalimpulsantwort in Symbolperioden
M: Anzahl der Koeffizienten der Störprädiktion
u_n: korreliertes Störsignal,

Fig. 2 ein Trellisdiagramm eines zustandsbasierten Entzerrers mit acht Zuständen und einem binären Symbolalphabet,

Fig. 3 einen Trellisschritt eines zustandsbasierten Entzerrers mit acht Zuständen und einem binären Symbolalphabet, wobei
S_n: Zustand im Zeitschritt n
a_n-i(S_n): hypothetische Datensymbole zurückliegender Zustandsübergänge, die zum selektierten Pfad gehören, der im Zustand S_n endet, und die im Pfadgedächtnis des Zustandes S_n im Zeitschritt n gespeichert werden
e_n-i(S): hypothetische Fehlersignalwerte zurückliegender Zustandsübergänge, die zum selektierten Pfad gehören, der im Zustand S_n endet, und die im Zustandsspeicher des Zustandes S_n im Zeitschritt n gespeichert werden
λ'_n(S_n|S_n-1): Zweigmetrik des Zustandsüberganges (S_n|S_n-1) mit Störprädiktion
Λ_n(S_n): Zustandsmetrik des Zustandes S_n im Zeitschritt n,

Fig. 4 eine rekursive Verarbeitung des Zustands-Trellis in einem zustandsbasierten Entzerrer, wobei
Z: Anzahl der Zustände
L: Länge der Gesamtkanalimpulsantwort in Symbolperioden
M: Anzahl der Koeffizienten der Störprädiktion
P: Länge des Pfadgedächtnisses
D: Verzögerungsoperator
Λ_n(i): Zustandsmetrik des i-ten Zustandes im Zeitschritt n
a _n(i) = a_n(i), a_n-1(i), . . ., a_n-P+1(i): Pfadgedächtnis zum i-ten Zustand im Zeitschritt n
e _n(i) = e_n(i), e_n-1(i), . . ., e_n-M+1(i): Fehlersignalvektor zum i-ten Zustand im Zeitschritt n und

Fig. 5 ein Funktionsbild einer Zweigmetrikberechnung mit Störprädiktion.

Eine Datenquelle 1 sendet Datensymbole â_n über einen Modulator 2 und einen Übertragungskanal 3 an einen Empfänger 4. Im Empfänger 4 tritt nach einem Empfangsfilter 5 ein Empfangssignalwert r_n auf. Dieser wird in einem zustandsbasierten Entzerrer 6 mit Störprädiktion verarbeitet. Aus einer Trainingssequenz, die im Empfangssignal enthalten ist, werden von einem Block 7 die Koeffizienten h₀ . . . der Gesamtkanalimpulsantwort geschätzt und an den zustandsbasierten Entzerrer G sowie an einen Block 8 weitergeleitet. Ferner werden in dem Block 8 aus dem Empfangssignal (z. B. der Trainingssequenz) die Koeffizienten p₁ . . . zur Störprädiktion geschätzt und ebenfalls an den Entzerrer G weitergegeben. Die Koeffizienten p₁ . . . entsprechen den Koeffizienten eines Prädiktorfilters.

Die im Entzerrer G geschätzten Datensymbole ≙_n werden einer Datensenke 9 zugeführt. Im Beispiel ist angenommen, dass die gesendete Datenfolge eine Trainingssequenz beinhaltet, die sowohl die Schätzung der Gesamtkanalimpulsantwort als auch die Schätzung der Koeffizienten zur Störprädiktion ermöglicht. Dabei beinhaltet die Gesamtkanalimpulsantwort auch die Impulsantwort des Empfangsfilters 5. Die im Empfänger geschätzten Koeffizienten h_o . . . der Gesamtkanalimpulsantwort und die Koeffizienten p₁ . . . zur Störprädiktion werden an den zustandsbasierten Entzerrer G weitergeleitet. Das Prinzip des zustandsbasierten Entzerrers G bietet die Möglichkeit einer Trennung von hypothetischem Nutzsignal und Störsignal, so dass eine individuelle Verarbeitung der hypothetischen Störsignalwerte möglich ist. Zur Berechnung der Koeffizienten p₁ zur Störprädiktion im Block 8 benötigt man eine Anfangsschätzung der Autokorrelationskoeffizienten des korrelierten Störsignals u_n.

Eine Anfangsschätzung der Autokorrelationskoeffizienten des korrelierten Störsignals u_n kann beispielsweise durch Auswertung der Störsignalwerte innerhalb der Trainingssequenz erfolgen. Diese Anfangsschätzwerte lassen sich durch Einbeziehung der während der Detektion geschätzten Störsignalwerte weiter verbessern. Sind die Autokorrelationskoeffizienten des Störsignals u_n und daraus also die Koeffizienten der Störprädiktion bekannt, kann die Störprädiktion den Störsignalwert im aktuellen Zeitschritt für jeden Zustandsübergang anhand der unmittelbar vorangegangenen Störsignalwerte schätzen. Dieser Störprädiktionswert wird vom Empfangssignal subtrahiert. Dadurch wird die wirksame Störleistung bei der Detektion der Datensymbole verringert. Dabei ist zu beachten, dass die korrigierten Empfangssignalwerte für jeden Zustandsübergang verschieden sind.

Die Störprädiktion ist dann optimal, wenn alle linearen statistischen Bindungen des Störprozesses durch die Störprädiktion berücksichtigt werden, was eine Störprädiktion sehr hoher Ordnung erfordert. In der Praxis genügt häufig eine Störprädiktion erster oder zweiter Ordnung, um einen großen Anteil des maximal möglichen Gewinns zu erreichen.

Bei einem zustandsbasierten Entzerrer wird in der Regel als Ähnlichkeitsmaß bzw. Metrik das quadrierte Fehlersignal, gegebenenfalls normiert mit der Varianz des Fehlersignals, verwendet. Das Fehlersignal entspricht der Differenz zwischen dem jeweiligen Empfangssignalwert und den hypothetischen, rekonstruierten Signalwerten der Zustandsübergänge. Diese Metrik ist optimal bei additivem weißem Gauß'schen Rauschen (AWGN). Die Verwendung dieser Metrik erfordert eine Berechnung des Fehlersignals. Das Fehlersignal wird gleichzeitig, wie weiter unten näher beschrieben, im vorliegenden Fall zur Störprädiktion korrelierter Störungen verwendet.

Betrachtet man einen Zustandsübergang eines zustandsbasierten Entzerrers 6 - ohne Störprädiktion - so erhält man als Stör- bzw. Fehlersignal e_n für diesen Zustandsübergang folgendes:

Hierin sind:
S_n: Zustandsindex im Zeitschritt n
(S_n|S_n-1): Zustandsübergang von S_n-1 nach S_nr_n: Empfangssignalwert im Zeitschritt n
h_i : i-ter Koeffizient der Gesamtkanalimpulsantwort der Länge L
a_n-i(S_n|S_n-1): Datensymbole die zum Zustandsübergang (S_n|S_n-1) gehören
e_n(S_n|S_n-1): Fehlersignal für den Zustandsübergang (S_n|S_n-1).

Als Zweigmetrik λ_n(S_n|S_n-1) zum Zustandsübergang (S_n|S_n-1) erhält man:

Hierin ist σ 2|N: Varianz des Fehlersignals.

Beim Einsatz der Störprädiktion für die Unterdrückung korrelierter Störungen ergeben sich folgende Verhältnisse für das Fehlersignal e'_n(S_n|S_n-1) und die Zweigmetriken λ'_n(S_n|S_n-1):

Hierin sind:
e_n-1(S_n-i|S_n-i-1): zurückliegende Fehlersignalwerte im Zeitschritt n-i
p_i: i-ter Koeffzient der Störprädiktion
M: Anzahl der Koeffizienten der Störprädiktion
σ'_N ²: Varianz des Fehlersignals mit Störprädiktion.

Die Störprädiktion ist eine Filterung der zurückliegenden Störsignalwerte mit den Koeffizienten p_i der Störprädiktion. Die zurückliegenden Fehlersignalwerte e_n-i können zustandsabhängig oder zustandsunabhängig gebildet werden. Zustandsabhängig bedeutet, dass die zurückliegenden Fehlersignalwerte aus einer Folge von zurückliegenden gültigen Zustandsübergängen stammen, d. h. zu einem gültigen ausgewählten Pfad im Zustands- Trellis gehören, der zu dem jeweils betrachteten Zustand S_n im Zeitschritt n führt. Die M zurückliegenden Fehlersignalwerte können damit einem bestimmten Zustand zugeordnet und in einem zustandsbezogenen Speicher (Puffer) abgelegt werden. Bei einer Anzahl Z von Zuständen müssen M.Z Fehlersignalwerte gespeichert werden. Die Fehlersignalwerte, die zu einem ausgewählten Zustandsübergang gehören, werden jeweils in den zustandsbezogenen Speicher des Folgezustandes kopiert.

Fig. 2 zeigt beispielhaft ein Trellisdiagramm eines zustandsbasierten Entzerrers mit acht Zuständen (0 bis 7) und einem binären Symbolalphabet. Es sind alle möglichen Zustandsübergänge sowie die Verschmelzung der Pfade jeweils in den Folgezuständen gezeigt.

Fig. 3 zeigt gegenüber Fig. 2 detaillierter einen Trellis-Rekursionsschritt am Beispiel eines zustandsbasierten Entzerrers mit acht Zuständen und binärem Symbolalphabet im Zeitschritt n. Jedem Zustand sind drei Puffer 10, 11, 12 zugeordnet, die unterschiedliche Größen speichern.

Puffer 10 speichert die Zustandsmetrik Λ_n(S_n).

Puffer 11 wird als Pfadgedächtnis bezeichnet und enthält die hypothetischen Datensymbole a_n(i), a_n-1(i), . . ., a_n-P+1(i) zurückliegender Zustandsübergänge, die zum selektierten Pfad gehören, der im Zustand S_n = i endet. Die Anzahl P der gespeicherten zurückliegenden Datensymbole hängt vom Entzerrungsverfahren ab.

Puffer 12 speichert die hypothetischen Fehlersignalwerte e_n(i), e_n-1(i), . . ., e_n-M+1(i) zurückliegender Zustandsübergänge, die zum selektierten Pfad gehören, der im Zustand S_n = i endet.

Ein Trellis-Schritt besteht darin, dass die Zweigmetriken λ'_np_i für alle Zustandsübergänge (S_n|S_n-1) gemäß obiger Gleichung 3 berechnet werden. Am Beispiel des Viterbi-Algorithmus zeigt folgende Gleichung 4, wie die Zustandsmetriken Λ_n(S_n) der Folgezustände S_n aus den Zustandsmetriken Λ_n-1(S_n-1) der Vorgängerzustände S_n-1 und den Zweigmetriken λ'_n(S_n|S_n-1) gebildet werden:

Für alle Vorgängerzustände S_n-1, für die ein Übergang in den Folgezustand S_n existiert, wird die Zweigmetrik des Zustandsüberganges zur Zustandsmetrik addiert und der Zustandsübergang mit der kleinsten Metrik gewählt. Die Auswahl eines Zustandsüberganges impliziert gleichzeitig, dass das Pfadgedächtnis und der Zustandsspeicher der Fehlersignalwerte des Vorgängerzustandes in die entsprechenden Puffer des Folgezustandes übernommen und um das Datensymbol an und den Fehlersignalwert e_n, die zum Zustandsübergang gehören, ergänzt werden. In der Regel wird dabei der jeweils älteste Wert aus den Puffern hinausgeschoben.

Fig. 4 zeigt die rekursive Verarbeitung des Zustands-Trellis in einem zustandsbasierten Entzerrer. Die Zustandsmetriken Λ_n(i), die Pfadgedächtnisse a _n(i) und die Fehlersignalvektoren e _n(i), die im Zeitschritt n berechnet werden, bilden wiederum die Ausgangsgrößen für den nächsten Zeitschritt n+1.

Fig. 5 zeigt die Ermittlung des Fehlersignals e'n mit Störprädiktion und der Zweigmetrik λ'_n mit Störprädiktion aus dem Empfangssignalwert rn und den Datensymbolen a_n-i sowie den zurückliegenden Fehlersignalwerten e_n-i, wie dies obiger Gleichung 3 entspricht.

Die mögliche Verwendung zustandsunabhängiger Fehlersignalwerte e_n-i, bei der Störprädiktion nach obiger Gleichung 3 bedeutet, dass nur ein Fehlersignalwert pro Zeitschritt gespeichert wird, also insgesamt M Fehlersignalwerte für M zurückliegende Zeitschritte gespeichert werden, die dann für alle Zustände verwendet werden. Ein mögliches Kriterium für die Auswahl des gültigen Fehlersignalwertes ist beispielsweise die Auswahl desjenigen Fehlersignalwertes, der zur kleinsten Zweigmetrik mit Störprädiktion führt.

Das beschriebene Verfahren zur Störprädiktion ist bei zustandsbasierter Entzerrung mit voller Zustandsanzahl anwendbar als auch mit reduzierter Zustandsanzahl z. B. mittels Set- Pattitioning.

Das beschriebene Verfahren bildet eine Kombination einer zustandsbasierten Entzerrung mit einer Störprädiktion für korrelierte Störungen. Die Störprädiktion in Verbindung mit der zustandsbasierten Entzerrung führt zu einer Reduzierung korrelierter Störungen ohne Veränderung des Nutzsignals und damit ebenfalls zur Verringerung der Bit- bzw. Blockfehlerrate. Die Störunterdrückung ist umso wirksamer je stärker die Störsignalwerte korreliert sind. Das Verfahren hat auch den Vorteil, dass es auf beliebige Störarten bei geringer Empfindlichkeit bezüglich der Parameter der Störungen anwendbar ist und bei unkorrelierten Störungen nur geringe Verluste verursacht. Bei Gleichkanalstörungen und Nachbarkanalstörungen führt das Verfahren zu hohen Gewinnen.

Claims

1. Verfahren zur Unterdrückung von Störsignalen bei einem Empfänger mit zustandsbasierter Entzerrung von Datensignalen, die in Zeitschritten empfangen werden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Unterdrückung eines korrelierten Störsignals mittels Störprädiktion für alle Zustandsübergänge des zustandsbasierten Entzerrers in jedem Zeitschritt ein zustandsübergangsbezogener Störsignalwert durch Filterung zugehöriger vorangegangener Störsignalwerte mittels der Koeffizienten der Störprädiktion geschätzt und vom Empfangssignalwert subtrahiert wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der zustandsbasierte Entzerrer ein Entzerrer mit reduzierter Zustandsanzahl ist, der nur eine Teilmenge aller möglichen Zustände besitzt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Störsignalwerte durch Filterung unmittelbar vorangegangener Störsignalwerte geschätzt werden.

4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass jeweils ein zustandsbezogener Störsignalwert für jeden Zustandsübergang des zustandsbasierten Entzerrers durch Filterung vorangegangener zustandsbezogener Störsignalwerte mit den Koeffizienten der Störprädiktion geschätzt und vom Empfangssignalwert subtrahiert wird.

5. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass nur ein Störsignalwert zustandsunabhängig für alle Zustandsübergänge des zustandsbasierten Entzerrers durch Filterung vorangegangener zustandsunabhängiger Störsignalwerte mit den Koeffizienten der Störprädiktion geschätzt und vom Empfangssignalwert subtrahiert wird.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Koeffizienten der Störprädiktion z. B. aus den Autokorrelationskoeffizienten des Störsignals durch Auswertung der geschätzten Störsignalwerte in einer Trainingssequenz bestimmt werden und bei der zustandsbasierten Entzerrung ausgewertet werden.

7. VerFahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das dem Störsignalwert entsprechende Fehlersignal (e'_n) eines Zustandsübergangs bzw. Zeitschrittes dadurch geschätzt wird, dass vom jeweiligen Empfangssignal (r_n) eine erste Summe vorhergehender Datensymbolwerte (a_n) unter Einbeziehung von Koeffizienten (h_i) der Kanalimpulsantwort und eine zweite Summe vorhergehender Fehlersignale (e_n) unter Einbeziehung von Koeffizienten (p_i ) einer Störprädiktion subtrahiert wird.

8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Zweigmetriken (λ'_n) der zustandsbasierten Entzerrung aus dem Betragsquadrat des Fehlersignals (e'_n) bezogen auf die Varianz (σ'_N ²) des Fehlersignals ermittelt werden.

9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Anfangsschätzwerte der Koeffizienten der Störprädiktion durch Einbeziehung weiterer Störsignalwerte, die während der Entzerrung gewonnen werden, verbessert werden.

10. Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Empfänger (4) ein Empfangsfilter (5) und einen mit zustandsbasierter Entzerrung des Empfangssignals (r_n) arbeitenden Entzerrer (6) aufweist, dass ein Block (7) Schätzwerte der Kanalimpulsantwort an den Entzerrer (6) legt, und dass ein Block (8) Schätzwerte der Koeffizienten der Störprädiktion an den Entzerrer (6) legt.