DE102013110406A1

DE102013110406A1 - Verfahren zur Kanalschätzung und Kanalschätzer

Info

Publication number: DE102013110406A1
Application number: DE102013110406.1A
Authority: DE
Inventors: Scott Kenealy; Clemens Buchacher
Original assignee: Intel Mobile Communications GmbH
Current assignee: Intel Deutschland GmbH
Priority date: 2012-09-27
Filing date: 2013-09-20
Publication date: 2014-03-27
Also published as: CN103701727B; CN103701727A; US20140086373A1; US9065555B2

Abstract

Ein Verfahren beinhaltet Empfangen eines Signals über einen Mehrwegekanal, Generieren mehrerer Beobachtungsvektoren des empfangenen Signals, Generieren einer Kanalkovarianzmatrix der mehreren Beobachtungsvektoren und Identifizieren eines ersten Wegs, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrix bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als den ersten Weg. Danach können weitere Wege identifiziert werden. In jedem Fall wird ein n. Weg identifiziert, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum von n – 1 zuvor identifizierten Wegen bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon wird als ein n. Weg ausgewählt.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kanalschätzung und einen Kanalschätzer.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Systeme für drahtlose Funkübertragung können basierend darauf konfiguriert werden, dass Sender und Empfänger fähig sind, modulierte Datensignale in Form von zum Beispiel Einzelträger- oder Mehrträgerdatensignalen zu senden und zu empfangen. Ein Beispiel für ein Mehrträgerfunkübertragungssystem ist Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), in dem ein OFDM-Sender Informationen rundsendet, die aus Symbolen bestehen, die mehrere gleich beabstandete Trägerfrequenzen enthalten. Die Eigenschaften des Drahtloskommunikationskanals variieren in der Regel im Zeitablauf aufgrund von Änderungen auf dem Übertragungsweg. Zum Demodulieren OFDM-modulierter Daten bei Vorliegen beträchtlicher Zeitschwankungen des Übertragungskanals ist es erforderlich, den Übertragungskanalfrequenzgang zu kennen. Dies setzt voraus, dass der Empfänger eine zweckmäßige Kanalschätzung des Übertragungskanals bereitstellt.
In Systemen für drahtlose Funkübertragung erreicht ein übertragenes Signal einen Empfänger nach der Ausbreitung durch einen Drahtloskommunikationskanal. Im Ausbreitungskanal interagiert das übertragene Signal mit der Umgebung in einer sehr komplexen Weise. Die Signalausbreitung durch einen Drahtloskommunikationskanal verursacht verschiedenartige Beeinträchtigungen in einem empfangenen Signal aufgrund von Reflexionen von großen Hindernissen, Beugung um kleinere Objekte und Kanten und Brechung durch das Medium und Signalstreuung. Aus diesen komplexen Interaktionen resultiert ein Empfang mehrerer verzögerter Versionen oder Kopien des übertragenen Signals über mehrere Wege, wobei jede Version eine zufallsverteilte Amplitude und Phase aufweist. Allgemein ist bekannt, dass aufgrund mehrerer Wege auf einem Kanal eine Verzögerungsspreizung oder eine zeitliche Dispersion auftritt und der Kanal als Mehrwegeschwundkanal bezeichnet wird.
Mehrwegeschwund verursacht aufgrund von Intersymbol-Interferenz (ISI) möglicherweise Fehler bei der Signaldecodierung und kann sich außerdem auf die Leistung von Kommunikationssystemen auswirken. Deshalb wird die Verzögerungsspreizung als eine der wichtigen Eigenschaften von Ausbreitungskanälen betrachtet, da sie sich auf die Leistung der Kommunikationssysteme auswirkt. Eine noch wichtigere Eigenschaft des Ausbreitungskanals ist hingegen die exakte Platzierung der Verzögerungen innerhalb des Fensters. Deshalb kann durch Kennen der Verzögerungswege eines Kanals folglich eine bessere Empfängerstruktur ausgestaltet werden, die sich selbst anpassen kann, um mit der sich ändernden Beschaffenheit des zugrundeliegenden Kanals umzugehen und eine verbesserte Leistung bereitzustellen, die der Nutzererfahrung zugute kommt.
Herkömmliche Verfahren für Verzögerungsschätzung und Wegesuche können nicht die nötige Zeitauflösung erzielen, was bedeutet, dass Wege, die zeitlich relativ nah beieinander liegen, zeitlich nicht zufriedenstellend aufgelöst werden können. Andere bekannte Verfahren können möglicherweise eine zufriedenstellende Zeitauflösung erreichen, erfordern jedoch möglicherweise eine Optimierung der Dimensionen hinsichtlich der Wegeanzahl, was zum Beispiel ein Problem bei einer 6-dimensionalen Optimierung bedeuten könnte, wodurch eine große Rechenkomplexität erforderlich würde.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die beiliegenden Zeichnungen wurden integriert, um ein weitergehendes Verständnis von Aspekten der Offenbarung zu gewährleisten, und wurden in diese Patentschrift aufgenommen und stellen einen Bestandteil von ihr dar. Die Zeichnungen veranschaulichen Aspekte und dienen zusammen mit der Beschreibung dazu, Prinzipien von Aspekten zu erläutern. Andere Aspekte und Beispiele und viele der vorgesehenen Vorteile von Aspekten und Beispielen werden ohne Weiteres ersichtlich, wenn zur besseren Verständlichkeit auf die folgende ausführliche Beschreibung Bezug genommen wird. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen entsprechende ähnliche Teile.
1 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Kanalschätzung.
2 veranschaulicht eine schematische Blockdarstellung zum Veranschaulichen eines beispielhaften Verfahrens zur Kanalschätzung.
3 veranschaulicht eine schematische Blockdarstellung eines beispielhaften Kanalschätzers.
4 veranschaulicht eine schematische Blockdarstellung einer beispielhaften Kombination eines Kanalschätzers und eines Entzerrers, wobei der Kanalschätzer einen Korrelator umfasst.
5 veranschaulicht ein Systemmodell, das eine schematische Blockdarstellung einer beispielhaften Kombination eines Kanalschätzers und eines Entzerrers beinhaltet, wobei der Kanalschätzer einen Pilotkorrelator umfasst.
6 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Identifizieren von Wegen in einem Mehrwegesignal.
7 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Identifizieren von Wegen in einem Mehrwegesignal.
8 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Identifizieren von Wegen in einem Mehrwegesignal.
9 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Schätzen der Amplituden der identifizierten Wege.
10 veranschaulicht eine schematische Blockdarstellung eines Drahtloskommunikationssystems, das einen Kanalschätzer beinhaltet.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die Aspekte und Beispiele werden mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben, wobei allgemein gleiche Bezugszeichen verwendet werden, um jeweils auf gleiche Elemente Bezug zu nehmen. In der folgenden Beschreibung werden zu Erläuterungszwecken zahlreiche spezielle Details dargelegt, um ein eingehendes Verständnis eines oder mehrerer Aspekte oder Beispiele zu gewährleisten. Für den Fachmann ist jedoch erkennbar, dass ein oder mehrere Aspekte oder Beispiele auch mit weniger der speziellen Details praktisch umgesetzt werden können. In anderen Fällen werden bekannte Strukturen und Elemente in Schemaform gezeigt, um die Beschreibung eines oder mehrerer Aspekte oder Beispiele zu vereinfachen. Es sollte sich verstehen, dass noch andere Beispiele gebraucht und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzbereich der Offenbarung abzuweichen.
Zusätzlich kann ein konkretes Merkmal oder ein konkreter Aspekt eines Beispiels, auch wenn dieses Merkmal oder dieser Aspekt eventuell in Bezug auf nur eine von diversen Implementierungen offenbart wird, mit einem oder mehreren anderen Merkmalen oder Aspekten der anderen Implementierungen kombiniert werden, wie gegebenenfalls für eine beliebige vorgegebene oder konkrete Anwendung gewünscht wird und vorteilhaft ist. Sofern des Weiteren die Begriffe „beinhalten”, „haben”, „mit” oder andere Varianten davon in entweder der ausführlichen Beschreibung oder den Ansprüchen genutzt werden, sollen diese Begriffe ähnlich wie der Begriff „aufweisen” eingeschlossen sein. Eventuell werden die Begriffe „gekoppelt” und „verbunden” nebst Ableitungen genutzt. Es sollte sich verstehen, dass diese Begriffe möglicherweise genutzt werden, um anzugeben, dass zwei Elemente zusammenwirken oder miteinander interagieren, wobei unerheblich ist, ob sie in direktem körperlichem oder elektrischem Kontakt sind oder ob sie nicht in direktem Kontakt miteinander sind. Auch soll der Begriff „beispielhaft” lediglich ein Beispiel und nicht das beste oder optimale Beispiel bezeichnen. Die folgende ausführliche Beschreibung ist deshalb nicht als beschränkend aufzufassen, und der Schutzbereich der vorliegenden Erfindung wird von den beigefügten Ansprüchen definiert.
Die Vorrichtungen und Verfahren, wie hierin beschrieben, werden als Teil von und für Funkübertragungssysteme verwendet, zum Beispiel für Systeme, die gemäß einem beliebigen Mobilkommunikationsstandard wie dem GSM-Standard, dem EDGE-Standard, dem UMTS-Standard oder dem Long-Term-Evolution(LTE)-Standard betrieben werden. Die folgende Beschreibung kann folglich in Verbindung mit beliebigen Arten von Trägerfunkübertragungssystemen gelesen werden, etwa denjenigen, die in einem oder mehreren dieser Standards implementiert sind, und auch zum Beispiel für Systeme, die im Orthogonal-Frequency-Division-Multiplex(OFDM)-Modus betrieben werden. Die offenbarten Vorrichtungen sind möglicherweise in Basisbandsegmenten von Einrichtungen ausgeführt, die zum Senden oder Empfangen von Funksignalen genutzt werden, die gemäß einem oder mehreren dieser Standards generiert werden, vor allem Basisstationen, Relaisstationen, Mobiltelefonen, Handhelds oder anderen Mobilfunkempfängerarten. Die beschriebenen Vorrichtungen können gebraucht werden, um Verfahren wie hierin offenbart auszuführen, wenngleich diese Verfahren auch auf beliebige andere Weisen ausgeführt werden können.
Die folgende Beschreibung kann auch in Verbindung mit Mehrträgerfunkübertragungssystemen im Bereich des digitalen Videorundfunks (DVB-T/H) gelesen werden, der auf terrestrischen Sendern und einer Kommunikationssystemausgestaltung basiert, die für mobile oder Handheld-Empfänger angepasst ist. Jedoch sind die hierin umrissenen Erfindungsgedanken und Prinzipien eventuell auch für andere Kommunikationssysteme vorteilhaft, zum Beispiel für Satelliten-OFDM-Systeme.
Die Verfahren und Vorrichtungen, wie hierin beschrieben, können mit beliebigen Arten von Antennenkonfigurationen verwendet werden, die innerhalb des Mehrträgerfunkübertragungssystems, wie hierin beschrieben, gebraucht werden. Vor allem sind die hierin vorgestellten Erfindungsgedanken auf Funksysteme anwendbar, die eine beliebige Anzahl von Sende- und/oder Empfangsantennen gebrauchen, das heißt Single-Input-Single-Output(SISO)-Systeme, Single-Input-Multiple-Output(SIMO)-Systeme, Multiple-Input-Single-Output(MISO)-Systeme und Multiple-Input-Multiple-Output(MIMO)-Systeme.
1 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Kanalschätzung. Das in 1 gezeigte Verfahren 10 umfasst Empfangen eines Signals über einen Mehrwegekanal (11), Generieren mehrerer Beobachtungsvektoren des empfangenen Signals (12), Generieren einer Kanalkovarianzmatrix der mehreren Beobachtungsvektoren (13) und Identifizieren eines ersten Wegs, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrix bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als den ersten Weg.
Nach dem Identifizieren des ersten Wegs können ein zweiter Weg und mögliche weitere Wege identifiziert werden. Um dies klarer aufzuzeigen, wird Bezug auf 2 genommen, die eine schematische Darstellung zum Veranschaulichen eines beispielhaften Verfahrens zur Kanalschätzung veranschaulicht.
Zuerst wird angenommen, dass ein Impulsformfilter in einem Sender einen Impuls 21 bildet, wobei angenommen wird, dass der Impuls 21 eine Kosinusquadratimpulsform aufweist. Eine Antenne des Senders strahlt den Impuls 21 in einen Mehrwegekanal 22 aus. Es wird angenommen, dass der Mehrwegekanal 22 n eindeutige Wege mit den Verzögerungen τ₁, τ₂, ..., τ_n aufweist, wobei |τ_i – τ_j| > ∊, ∀i,j: i ≠ j, wobei ∊ ein Mindesttrennabstand ist, d. h. an einem Empfänger kommen nie zwei dieser Wege zu exakt derselben Zeit an. Weiter nutzt das Kanalbeobachtungsfenster m Proben, und der Empfänger beinhaltet möglicherweise auch einen Impulsformfilter, der eine bekannte Komponente des Empfängersystems ist, was zu einem eindeutig definierten m-Vektor r(τ_i) führt, der eine abgetastete Version dieser Impulsform enthält.
Folgendes Kanalmodell kann genutzt werden: x = h + w (1) wobei x ein Beobachtungsvektor ist, h der wahre Kanalvektor ist, der geschätzt werden soll, und Block 23 das Rauschen darstellt, aus dem ein Rauschvektor w resultiert. Der Kanalvektor h selbst wird durch h = Tα generiert, wobei T = [β₁r(τ₁)β₂r(τ₂)...β_nr(τ_n)] und deterministisch ist, β_i die Durchschnittsamplitude des Wegs i darstellt und r(τ_i) ein Spaltenvektor ist, der den abgetasteten Impulsformfilter enthält, versetzt durch die Verzögerung τ_i. Indes ist α ein stochastischer Spaltenvektor, in dem jedes Element α_i die Momentanphasen- und Schwundinformationen hält, von denen angenommen wird, dass sie sich bei jeder Beobachtung ändern. Es wird angenommen, dass Elemente von α unabhängig voneinander und unabhängig über verschiedene Beobachtungen hinweg sind, auch bekannt als Uncorrelated-Scattering-Modell, woraus auf eine diagonale Kovarianzmatrix C_αα geschlossen werden kann, und wir modellieren weiter C_αα = I_n. Aufgrund unserer Spezifikation h = Tα dürfen wir annehmen, dass es sich dabei um die Identität handelt, selbst wenn physische Bedingungen nicht direkt mit den Annahmen vereinbar sind, da daraus einfach ein umgestaltetes, jedoch äquivalentes Modell resultiert.
Erzeugen jedes der mehreren Beobachtungsvektoren umfasst möglicherweise Abtasten und Quantisieren des empfangenen Signals, um mehrere digitale Werte zu erlangen, und dann Korrelieren des Signals. In CDMA wird das empfangene Signal mit einem bekannten Kanalisierungscode, auch Spreizungscode genannt, und unter Umständen auch mit einem bekannten Verwürfelungscode codiert. Korrelieren des Signals kann zum Beispiel erfolgen, indem das Signal mit dem Spreizungscode und, falls nötig, auch mit dem Verwürfelungscode multipliziert wird. Es ist auch möglich, dass das Signal vor dem Abtasten mit einem Eingangsfilter wie zum Beispiel einem Impulsformfilter gefiltert wird. Der Impulsformfilter kann ein Raised-Cosine- oder ein Root-Raised-Cosine-Filter sein.
In Anbetracht einer Reihe vorheriger Beobachtungen x₁, x₂, ..., x_n wird in Block 24 eine Schätzung von C_hh generiert, welche die Kovarianzmatrix des rauschfreien Kanals ist (Kanalkovarianzmatrix). Dies kann erfolgen durch Generieren der Rauschkanalkovarianz in der Maximum-Likelihood-Art:
und dann Festsetzen von C .._hh = C .._xx – C .._ww, wobei C .._xx, C .._hh und C .._ww die Schätzungen der Kovarianzmatrix der Rauschbeobachtung x, des gewünschten Kanals h bzw. des Rauschvektors w angeben, wobei C .._ww unter Nutzung klassischer Verfahren wie zum Beispiel der Kalman-Filterung oder einer Maximum-Likelihood-Schätzung geschätzt werden kann. Es sind noch andere Verfahren zum Generieren von C .._hh verfügbar, auch wenn der obige Algorithmus nicht von den Details der Schätzung im Allgemeinen abhängt, und dieses Verfahren wird als eines vieler möglicher Verfahren vorgestellt.
Beim nächsten Schritt werden die Wege in Block 25 identifiziert. In dem Fall, in dem nur ein Weg mit unbekannter Verzögerung vorhanden ist, ergibt sich die Maximum-Likelihood-Schätzung der Verzögerung τ durch
sodass der Impulsformvektor beim Versatz τ gefunden wird, der die größte Projektion der Kovarianzmatrix bereitstellt, und folglich den größten Teil des Signals beschreibt.
Nun wird angenommen, dass 2 Wege statt nur der eine gefunden werden. Ein Vorgehen bestünde darin, einfach zu versuchen, beim Optimierungsproblem eine zweite Spitze zu finden. Falls die zwei Verzögerungen (abhängig von der Autokorrelationsfunktion des Impulsformfilters) ziemlich nahe beieinander liegen, könnte die Spitze des zweiten Wegs jedoch von der Spitze des ersten Wegs zugedeckt werden. Folglich kann die Spitze des bereits gefundenen ersten Wegs aufgehoben werden, indem nur in den Raum geblickt wird, der orthogonal zur Spitze des bereits gefundenen ersten Wegs ist.
Folglich ergibt sich eine Projektionsmatrix durch:
wodurch ermöglicht wird, nach Teilen des Signals zu suchen, die gar nicht vom bereits gefundenen ersten Weg dargestellt werden. Um den zweiten Abgriff zu finden, kann man eine abgewandelte Version des Optimierungsproblems nutzen:
wobei
Diese zu maximierende Funktion kann projizierte Energiefunktion genannt werden. tr{X} ist die Spur der Matrix X.
Für den Fall von noch mehr Wegen kann diese Prozedur wiederholt werden, außer um P zur Projektion in den Nullraum aller zuvor gefundenen verzögerten Wege statt einfach des ersten zu spezifizieren. Vor allem könnte der n. Weg durch folgende Gleichung identifiziert werden:
wobei tr{X} die Spur der Matrix X ist und P = I_m – R(R^TR)^–1R^T (8) wobei R = [r(τ₁)r(τ₂) ... r(τ_n-1)] (9) wobei
r(τ₁), r(τ₂), ... r(τ_n-1) die Impulsformvektoren bei den Zeitversätzen τ₁, τ₂, ... τ_n-1 sind, I_m die Identitätsmatrix ist.
Es sei angemerkt, dass der Projektor gemäß Gl.(8) eine verallgemeinerte Form des Projektors von Gl.(4) im Fall einer Projektion in den Nullraum von n – 1 zuvor identifizierten Verzögerungswegen ist. Dementsprechend kann der Projektor von Gl.(8) auch zum Identifizieren des zweiten Wegs genutzt werden, und es besteht im Prinzip kein Unterschied zwischen dem Identifizieren des zweiten Wegs und dem Identifizieren aller weiteren Wege.
Sobald die Verzögerungen geschätzt wurden, können die Durchschnittsamplituden jedes Wegs über Projektionen der Impulsform auf die Mehrwegekanal-Kovarianzmatrix, wie in 9 veranschaulicht wird, gefunden werden. Die Amplituden und die Verzögerungen werden in Block 26 kalkuliert und definieren eindeutig T, wobei τ in Block 91 auf die Mehrwegekovarianzmatrixschätzung, wie bis dann geschätzt, projiziert wird und die i. Spalte von T in Block 92 als β{i}r(τ{i}) festgesetzt wird. Es wurde jedoch festgestellt, dass, sobald Signal-Rausch-Verhältnisse hinreichend hoch sind, es auch möglich ist, das Schätzen der Amplituden auszulassen, da Festsetzen jeder Amplitude auf 1 den Fehler in h ^ nur leicht erhöht.
Sobald T in Block 26 geschätzt wurde, kann die Standard-MMSE-Formel h in Block 27 schätzen:
Für den Fall von weißem gaußschem Rauschen mit der Leistung σ².
3 zeigt eine schematische Blockdarstellung eines beispielhaften Kanalschätzers. Der Kanalschätzer 30 von 3 umfasst einen Beobachtungsvektorgenerator 31, der konfiguriert ist, mehrere Beobachtungsvektoren eines empfangenen Signals zu generieren. Der Beobachtungsvektorgenerator 31 umfasst einen Eingang für ein empfangenes Signal und einen Ausgang, der mit einem Kanalkovarianzmatrixschätzer 32 verbunden ist. Der Kanalkovarianzmatrixschätzer ist konfiguriert, um eine Kanalkovarianzmatrixschätzung aus den mehreren Beobachtungsvektoren zu generieren. Ein erster Ausgang des Kanalkovarianzmatrixschätzers 32 ist mit einem ersten Eingang eines Wegidentifikators 33 verbunden, der konfiguriert ist, einen ersten Weg zu identifizieren, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrixschätzung bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als den ersten Weg auszuwählen. Der Verzögerungswegschätzer 30 umfasst möglicherweise weiter einen Projektionsmatrixgenerator 34, dessen einer Eingang mit einem zweiten Ausgang des Kovarianzmatrixschätzers 32 verbunden ist und dessen einer Ausgang mit einem zweiten Eingang des Wegidentifikators 33 verbunden ist. Der Projektionsmatrixgenerator 34 ist konfiguriert, um eine Projektionsmatrix zu generieren, die orthogonal zum ersten Weg ist. Alle Einheiten 31–34 des Verzögerungswegschätzers 30 sind möglicherweise weiter konfiguriert, um das Verfahren wie oben beschrieben auszuführen, vor allem indem eine oder mehrere der obigen Gleichungen (1) bis (10) implementiert werden.
Der Wegidentifikator 33 ist möglicherweise weiter konfiguriert, um einen zweiten Weg zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum des ersten Wegs bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als einen zweiten Weg auszuwählen. Vor allem ist der Projektionsmatrixgenerator 34 möglicherweise konfiguriert, um eine Projektionsmatrix zu generieren, die orthogonal zum ersten Weg ist, vor allem indem von den obigen Gleichungen (4) bis (6) Gebrauch gemacht wird.
Der Wegidentifikator 33 ist möglicherweise konfiguriert, um weitere Wege zu identifizieren und um weiter einen n. Weg zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum von n – 1 zuvor identifizierten Wegen bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als einen n. Weg auszuwählen, vor allem indem von den obigen Gleichungen (7) bis (9) Gebrauch gemacht wird. Vor allem ist der Projektionsmatrixgenerator 34 möglicherweise weiter konfiguriert, um eine Projektionsmatrix zu generieren, die orthogonal zu den n – 1 zuvor identifizierten Wegen ist.
Der Wegidentifikator 33 ist möglicherweise weiter konfiguriert, um den ersten Schritt und/oder den zweiten Schritt durchzuführen, indem eine logarithmische Suche angewendet wird.
Der Wegidentifikator 33 ist möglicherweise weiter konfiguriert, um Amplituden der identifizierten Wege zu bestimmen, indem der Impulsformvektor auf eine alle identifizierten Wege enthaltende Mehrwegekanal-Kovarianzmatrix projiziert wird.
4 veranschaulicht ein Beispiel für eine Kombination eines Kanalschätzers und eines Entzerrers gemäß der Offenbarung. Der Kanalschätzer 40 von 4 umfasst einen sogenannten Empfänger 41, der möglicherweise ein Eingangsfilter wie das oben beschriebene umfasst, und eine Abtast- und Digitalisierungseinheit, um digitale Werte in Form eines Vektors y zu generieren. Die Ausgabe des Empfängers 41 wird einem Korrelator 42 zugeleitet, der die digitalen Signalwerte mit einem bekannten Spreizungscode und, falls nötig, auch mit einem bekannten Verwürfelungscode multipliziert, um einen Beobachtungsvektor x zu generieren. Der Korrelator 42 entspricht möglicherweise dem Beobachtungsvektorgenerator 31 von 3. Die Beobachtungsvektoren x werden dann dem Kovarianzschätzer 43 zugeleitet, um darin eine Kovarianzmatrix zu generieren. Der Kovarianzschätzer 43 entspricht möglicherweise dem mit dem Projektionsmatrixgenerator 34 von 3 kombinierten Kovarianzmatrixgenerator 32. Die vom Kovarianzschätzer 43 generierte Kovarianzmatrix C_hh wird dann einem Verzögerungsschätzer 44 zugeleitet, um die Verzögerungswege des empfangenen Signals zu identifizieren. Der Verzögerungsschätzer 44 entspricht möglicherweise dem Wegidentifikator 33 von 3. Die Menge der identifizierten Verzögerungswege, die vom Verzögerungswegschätzer 44 geschätzt werden, werden dem Amplitudenschätzer 45 zugeleitet, um die Amplituden jedes der geschätzten Verzögerungswege zu schätzen. Der Amplitudenschätzer 45 ist möglicherweise konfiguriert, um T zu schätzen, indem die Durchschnittsamplituden jedes Wegs über Projektionen der Impulsform auf die Mehrwegekanal-Kovarianzmatrix geschätzt werden, wie oben in Verbindung mit Block 26 von 2 erläutert wurde. Die T-Schätzung wird einem Kanalschätzer 46 zugeleitet, in dem h gemäß Block 27 von 2 und einer der Gleichungen (11) oder (12) geschätzt wird. Der Kanalschätzer 46 umfasst möglicherweise zwei Eingänge, von denen einer mit einem Ausgang des Korrelators 42 verbunden ist und der andere mit einem Ausgang des Amplitudenschätzers 45 verbunden ist. Der Kanalschätzer 46 beinhaltet möglicherweise einen MMSE-Schätzer. Die h-Schätzung kann vom Kanalschätzer 46 an einen Entzerrer 47, in dem die Daten entzerrt werden können, ausgegeben werden. Es ist auch möglich, dem Entzerrer 47 die Verzögerungswege und die Amplituden entweder anstelle oder zusätzlich zu der h-Schätzung zuzuleiten.
Allgemein kann der Beobachtungsvektor x aus Datensignalen oder Pilotsignalen generiert werden. In CDMA kann zum Beispiel ein Korrelator zum Korrelieren über den Datenkanal oder den Pilotkanal genutzt werden. Folglich kann im letzteren Fall ein Pilotkorrelator genutzt werden, um das empfangene Signal zuerst zu verarbeiten, das über den Pilotkanal korreliert. In diesem Beispiel ist die Ausgabe dieses Pilotkorrelators der Beobachtungsvektor x = h + w, der oben bereits erwähnt wurde.
Es wird angenommen, dass y das empfangene Signal ist, das die Chipdaten aller Kanäle enthält, einschließlich des Piloten. Durch Korrelieren von y mit einer vorgegebenen Chipping Sequence (dem oben erwähnten Spreizungscode oder Kanalisierungscode) erhalten wir x = hs + w, wobei s das Datensymbol auf diesem Kanal entsprechend der genutzten Chipping Sequence ist. Falls man für die Korrelation die Chipping Sequence des Pilotkanals nutzt, ist bekannt, dass s 1 ist, daher ist die empfangene Sequenz x = h + w, wie sie für den Algorithmus genutzt wird.
Es wird angemerkt, dass die Schätzung zwei Schritte erfordert. Zuerst wird T unter Nutzung der Verzögerungsschätzung, wie oben beschrieben, sowie eines Amplitudenschätzers geschätzt, dann wird der momentane Wert von h anhand des momentanen Werts von x unter Nutzung dieser Schätzung von T geschätzt. T sind die Langzeitteile des Kanals, die während vieler Realisierungen von h vorhanden und phasenunabhängig sind, daher wird es möglicherweise separat geschätzt, da Informationen darauf bei allen Beobachtungen x (zumindest für lange Zeit) vorhanden sein werden. Indes ist h das Produkt sowohl langsamer als auch schneller Änderungen, daher kann die momentane Realisierung von h nur anhand der momentanen Realisierung von x geschätzt werden.
Zum Erstellen der Kovarianzmatrix wäre es unter bestimmten Umständen möglich, einen anderen Kanal als den Pilotkanal zu nutzen. Falls das übertragene Symbol zum Beispiel ein Schema für Modulation durch PSK (Phasenumtastung) genutzt hat, könnte die Beobachtung x trotzdem zum Erstellen der Kovarianzmatrix genutzt werden. T wird nur anhand der Kovarianzmatrix geschätzt. Folglich erfordert die Schätzung von T nicht ausdrücklich Pilotsymbole, solange bekannt ist, dass ein Datenkanal bestimmte Modulationsschemata nutzt, die funktionieren würden. T allein sind Nutzinformationen, und es gibt viele Verfahren, um nur T zu schätzen.
Sobald T geschätzt wurde, muss das Symbol s bekannt sein, um h zu schätzen. Im einfachsten Fall könnte dieses ein Pilotsymbol sein. Falls s jedoch ein Datensymbol ist, das über irgendein anderes Mittel hinreichend gut bekannt werden könnte, wäre es theoretisch möglich, dass der Algorithmus ohne eine Pilotsequenz funktioniert. Wie s geschätzt wird, ohne den Kanal zu kennen, gehört zum Wissen des Fachmanns.
5 veranschaulicht ein Beispiel für ein Systemmodell, das in der rechten Hälfte ein Beispiel für eine Kombination eines Kanalschätzers und eines Entzerrers gemäß der Offenbarung zeigt. Der Kanalschätzer 50 von 5 zeigt einen Sender 51, der ein Signal d in einen Kanal 52 sendet, in dem das Signal verzerrt wird und wo auch Rauschen 53 zur Signalverzerrung beiträgt. Das Signal y wird von einem Empfänger empfangen, der eine Kombination eines Kanalschätzers und eines Entzerrers 54 beinhaltet. Die Kombination des Kanalschätzers und des Entzerrers 54 beinhaltet einen Pilotkorrelator 54.1, einen Kanalschätzer 54.2 und einen Entzerrer 54.3. Die Struktur des Pilotkorrelators 54.1 entspricht möglicherweise der des Korrelators 42 von 4, während der Pilotkorrelator 54.1 möglicherweise dafür vorgesehen ist, nur Pilotsymbole zu korrelieren, sodass die Beobachtungsvektoren x in diesem Fall möglicherweise nur basierend auf korrelierten Pilotsymbolen generiert werden. Der Kanalschätzer 54.2 entspricht möglicherweise den Blöcken 43 bis 46 von 5, sodass der Kanalschätzer 54.2 möglicherweise auch einen Kovarianzschätzer, einen Verzögerungsschätzer, einen Amplitudenschätzer und einen Kanalschätzer beinhaltet. Der Entzerrer 54.3 entspricht möglicherweise dem Entzerrer 47 von 4.
Unter Bezugnahme auf 6 wird ein Ablaufdiagramm gezeigt, um ein beispielhaftes Verfahren zum Identifizieren von Wegen in einem Mehrwegesignal zu veranschaulichen, wie dies zum Beispiel in Block 25 von 2 erfolgt. In diesem Ablaufdiagramm ist τ eine angeordnete Menge von Wegverzögerungen, τ{i} ist der i. Wert von τ und τ{–i} bezeichnet alle Werte in τ mit Ausnahme des i. In Block 61 erfolgt eine Initialisierung, wobei τ als leere Menge festgesetzt und i auf null festgesetzt wird. Dann, in Block 62, wird eine Projektion von τ{–i} erstellt. In Block 63 wird eine Schätzung von τ{i} in einem Nullraum von τ{–i} gefunden, wobei die Kovarianzmatrixschätzung Block 63 zugeführt wird. In Block 64 wird der erlangte Wert von τ{i} gespeichert. In Block 65 wird der Parameter i um 1 erhöht, während der Wert von i Modulo n beobachtet wird, d. h. der Modulo n setzt i auf 0 zurück, wenn i n erreicht. Dann, in Block 66, wird geprüft, ob ein oder mehrere spezifizierte Abbruchkriterien erfüllt sind. Der Algorithmus funktioniert mit einer Anzahl von Wiederholungen, also Finden der Werte von τ{i} für i = 0 ... n – 1, dann nochmaliges Neuschätzen der Werte und Überschreiben der alten Werte. Das Abbruchkriterium kann zum Beispiel eine vordefinierte Anzahl von Wiederholungen sein. Ein weiteres mögliches Abbruchkriterium ist, dass die Anzahl von Wiederholungen nicht vordefiniert, sondern dass geprüft wird, ob die Werte von τ{i} einigermaßen konstant bleiben. Wie auch immer, falls die Antwort „NEIN” lautet, wird eine nächste Wiederholung ausgeführt, und falls die Antwort „JA” lautet, wird der Ablauf abgebrochen.
Für das bislang beschriebene Verfahren wurde beim Projizieren der Impulsform auf die Kovarianzmatrix mit unterschiedlichen Zeitversätzen eine konstante Zeitauflösung angenommen. Damit kann eine relativ hohe Auflösung der identifizierten Wege erzielt werden. Jedoch ist die Raised-Cosine-(oder eine ähnliche)Autokorrelation möglicherweise bei verschiedenen Verzögerungsversätzen erheblich, und daher könnten die ersten gefundenen Wege zu den übrigen Wegen hin „gezogen” werden. Bestenfalls werden Verzögerungsabgriffe so geschätzt, dass sie nach einem Durchlauf nahe bei ihren tatsächlichen Werten liegen. Jedoch ist es in einer solchen Situation nicht unüblich, dass genug Leistung infolge einer nahen, wenn auch nicht perfekten Schätzung bleibt, gemäß der ein späterer Weg als nahe dem bereits geschätzten Weg geschätzt wird. Allgemein könnte das bislang beschriebene Verfahren die gewünschte Genauigkeit nicht erzielen, wenn Verzögerungen sehr nahe beieinander liegen. Im Folgenden wird gezeigt, wie die Auflösung der identifizierten Wege weiter verbessert werden kann.
Wie in Verbindung mit 6 bereits erläutert wurde, kann jeder Weg mehrmals geschätzt werden, wodurch ermöglicht wird, die später gefundenen Abgriffe dafür auszunutzen, die frühen Schätzungen „noch mal zu machen”, woraus gewöhnlich insgesamt bessere Schätzungen resultieren. Sobald zum Beispiel n Wege geschätzt wurden, könnte man wieder am ersten Weg ansetzen und eine Projektion in den Nullraum aller Wege mit Ausnahme des ersten Wegs erstellen und diese Verzögerung neu schätzen und die Neuschätzung aller anderen Verzögerungen fortsetzen. Der erste Schätzungsdurchlauf kann erfolgen, indem alle Wegverzögerungen, die man am Ende der ganzen Prozedur finden will, geschätzt werden, und der zweite Durchlauf kann erfolgen, indem dieselben Wegverzögerungen nochmals neu geschätzt werden (dies könnte als 1234-1234 angegeben werden). Jedoch ist es nicht nötig, beim ersten Schätzungsdurchlauf alle Wege zu finden, bevor beim zweiten Durchlauf eine Neuschätzung ausgeführt wird. Man findet die ersten zwei Wege möglicherweise beim ersten Schätzungsdurchlauf, führt dann möglicherweise den zweiten Schätzungsdurchlauf aus, indem der erste Weg in Anbetracht der zusätzlichen Schätzung des zweiten Wegs, wie aus dem ersten Durchlauf bekannt, neu geschätzt wird, und verbessert möglicherweise die Genauigkeit des ersten Wegs, bevor dazu übergegangen wird, den dritten zu finden (dies könnte als 12-123 angegeben werden). Es ist auch möglich, die Anzahl von Wegen von einem Durchlauf zum nächsten zu erhöhen, was als 12-123-1234 angegeben werden könnte.
Beim Schätzen der Wegverzögerungen werden Projektionen der Impulsform auf die Kovarianzmatrixschätzung gebildet, indem unterschiedliche Verzögerungsversätze der Impulsform angeglichen werden, wodurch die Impulsform gewissermaßen über die Kovarianzmatrixschätzung geschoben wird. Der Verzögerungsbereich zwischen getesteten angrenzenden oder benachbarten Zeitversätzen stellt die Zeitauflösung des Durchlaufs dar. Es ist möglich, für den ersten und den zweiten Schätzungsdurchlauf gleiche Zeitauflösungen zu nutzen. Es könnte jedoch vorteilhaft sein, unterschiedliche Zeitauflösungen zu nutzen. Vor allem könnte der erste Durchlauf mit einer relativ geringen Zeitauflösung ausgeführt werden und der zweite Durchlauf könnte mit einer relativ hohen Zeitauflösung ausgeführt werden. Es ist auch möglich, mehr als zwei Durchläufe auszuführen, wobei der erste Durchlauf mit einer geringen Zeitauflösung ausgeführt wird, der zweite Durchlauf mit einer mittleren Zeitauflösung ausgeführt wird und der dritte Durchlauf mit einer dritten hohen Zeitauflösung ausgeführt wird. Es ist sogar möglich, mehr als drei Durchläufe mit unterschiedlichen Zeitauflösungen zu gebrauchen.
Dementsprechend ist der Wegidentifikator 33 im Kanalschätzer 30 von 3 möglicherweise konfiguriert, um bei einem ersten Schritt den ersten Weg und den zweiten Weg zu identifizieren, indem die Impulsform bei einer ersten Abtastung auf die Kovarianzmatrix projiziert wird, und danach bei einem zweiten Neuschätzungsschritt nochmals den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren, indem der Impulsformvektor bei einer zweiten Abtastung in einen Nullraum des identifizierten zweiten Wegs projiziert wird. Vor allem ist der Wegidentifikator möglicherweise konfiguriert, um bei einem ersten Schritt den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren und danach bei einem zweiten Schritt den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum aller anderen identifizierten Wege projiziert wird. Falls jedoch gerade zwei Abtastungen ausgeführt werden, reicht es bei der ersten Abtastung möglicherweise aus, nur den ersten und den zweiten Weg zu finden und dann sofort die zweite Abtastung durchzuführen.
Der Wegidentifikator 33 ist möglicherweise weiter konfiguriert, um die erste Abtastung mit einer ersten Zeitauflösung durchzuführen und die zweite Abtastung mit einer zweiten Zeitauflösung durchzuführen, wobei die erste Zeitauflösung geringer als die zweite Zeitauflösung ist. Er ist möglicherweise weiter konfiguriert, um eine erste Abtastung mit einer ersten geringen Zeitauflösung, dann eine zweite Abtastung mit einer mittleren Zeitauflösung und dann eine dritte Abtastung mit einer dritten hohen Zeitauflösung durchzuführen.
Dies könnte in Kurzform auch wie folgt aufgeschrieben werden, wobei die Schritte in dieser Reihenfolge (einer sogenannten verschachtelten Reihenfolge) durchgeführt werden:
wobei Low Res τ₁ zum Beispiel eine Abtastung mit einer geringen Zeitauflösung zum Identifizieren eines ersten Wegs τ₁ bezeichnet.
Ein weiteres Beispiel wäre wie folgt, wobei die Schritte in dieser Reihenfolge (einer sogenannten alternierenden Reihenfolge oder alternierenden Projektion) durchgeführt werden:
Für sowohl die verschachtelte als auch die alternierende Reihenfolge wird unten auch ein vollständiger Algorithmus kurz dargestellt.
Die genutzte Impulsform kann eine Kosinusquadrat-, eine Dreieck- oder eine si-Welle sein. Abhängig von der vom System genutzten Impulsform ist die Optimierung in geschlossener Form möglicherweise umständlich, sodass auch in Betracht gezogen werden kann, die Abtastung in Form einer Suche durchzuführen. In der Praxis erstreckt sich die Suche möglicherweise über das gesamte Schätzfenster, das relativ groß sein kann (das Schätzfenster kann 10000 Mal so groß wie die gewünschte Auflösung sein). Folglich kann eine logarithmische Suche genutzt werden, welche die Suche beträchtlich beschleunigen kann.
Die logarithmische Suche kann zum Beispiel in Form des Bisektionssuchverfahrens durchgeführt werden. Das Bisektionssuchverfahren in der Mathematik ist ein Wurzelbestimmungsverfahren, bei dem ein Intervall wiederholt halbiert und dann ein Teilintervall ausgewählt wird, in dem eine Wurzel zur weiteren Verarbeitung liegen muss. Allgemein besteht eine logarithmische Suche möglicherweise aus einer globalen Suche mit geringer Auflösung, der sich eine oder mehrere lokale Suchen mit immer höherer Auflösung anschließen.
Gemäß einem weiteren Beispiel ist auch möglich, eine geringe Anzahl von Punkten, etwa vielleicht 12, jedoch abhängig von Faktoren wie der Fenstergröße und der Impulsform, zu generieren und diese gleichmäßig über das Schätzfenster zu verteilen. Dann kann die projizierte Energiefunktion, die vorher für jeden dieser Punkte spezifiziert wurde (wobei eventuell zuvor geschätzte Verzögerungen berücksichtigt werden), kalkuliert und die größte ausgesondert oder ausgewählt werden. Dies wird für die übrigen n – 1 Verzögerungen wiederholt. Für jeden Weg τ_i kann man nun den Suchraum aus dem gesamten Fenster (τ_i – δ, τ_i + δ) für irgendeinen Wert von δ verkleinern, der von den Schätzproblemeinzelheiten abhängt, und diverse Punkte noch einmal gleichmäßig über dieses Fenster verteilen (wobei die exakte Anzahl wiederum von den Problemeinzelheiten abhängt), dann die projizierte Energiefunktion an diesen Punkten kalkulieren, dann τ_i mit dem neuen besten Punkt überschreiben. Auf diese Weise kann man fortwährend alle n Punkte finden und dann den Bereich des Suchraums verkleinern, während die Auflösung der Suche erhöht wird, bis ein gewünschter Genauigkeitsgrad erreicht ist.
Bei der oben beschriebenen Suche ist auch möglich, Punkte zu ignorieren, die näher als ∊ zu irgendeinem anderen Wert von τ_j sind, der momentan genutzt wird. Des Weiteren sollte die Auflösung, weil dichte Verzögerungen versuchen, bei geringen Auflösungen an demselben Punkt „sich anzuhäufen”, und folglich gezwungen sind, einen anderen Punkt zu wählen, stets hoch genug sein, und der Bereich sollte breit genug sein, damit die projizierte Likelihood-Funktion irgendeinen Punkt aufweist, der unter allen gültigen Punkten (denen, die nicht innerhalb von ∊ einer anderen Verzögerung bei Nutzung liegen) ein Maximum ist, das trotzdem innerhalb von δ des wahren Punkts liegt. Diese Faktoren werden durch die Autokorrelation der Impulsform und die Anzahl der zu schätzenden Verzögerungen beschränkt.
Die logarithmische Suche hat zwei Vorteile. Erstens handelt es sich dabei um eine recheneffiziente Suche, die viel schneller als eine lineare Suche ist. Zweitens ermöglicht sie, dass wir Schätzungen von Verzögerungen verschachteln, weswegen die zusätzliche Wiederholung unnötig ist. Die Verschachtelung bedeutet, dass jede Verzögerungsschätzung nach den ersten Schritten der logarithmischen Suche mit geringer Auflösung bereits eine grobe Schätzung der anderen Verzögerungen nutzt, und daher ist die zuvor gewünschte Wiederholung bereits in den Optimierungsprozess integriert.
Unter Bezugnahme auf 7 wird ein Ablaufdiagramm gezeigt, um ein beispielhaftes Verfahren zum Identifizieren von Wegen in einem Mehrwegesignal zu veranschaulichen, wie dies zum Beispiel in Block 25 von 2 erfolgt. Dieses Ablaufdiagramm macht vom vorher beschriebenen Algorithmus für die logarithmische Suche Gebrauch. Blöcke, welche dieselbe oder eine ähnliche Funktionalität wie entsprechende Blöcke von 6 aufweisen, wurden mit denselben Bezugszeichen versehen. Im Ablaufdiagramm finden sich alternative oder zusätzliche Blöcke, nämlich Block 53, in dem Suchpunkte spezifiziert sind, wie oben umrissen wurde, Block 54, in dem das Maximum unter allen Suchpunkten gefunden wird, Block 47, in dem geprüft wird, ob beim vorherigen Durchlauf alle Wege identifiziert wurden, sodass i auf 0 festgesetzt wurde. Falls die Antwort in Block 48 „JA” lautet, wird das Suchfenster um jeden Weg herum verkleinert. Dann, beim folgenden Durchlauf, werden die Wege mit dem reduzierten Suchfenster neu geschätzt.
Im Folgenden findet sich ein Pseudocode für einen Algorithmus der verschachtelten Reihenfolge, der zum Implementieren eines Verfahrens wie oben beschrieben genutzt werden kann.
Hinweis: [a:b:c] gibt den Vektor [a a + b a + 2b ... a + kb] an, sodass a + kb ≤ c.
Nachfolgend handelt es sich um Parameter, die im System an anderer Stelle bestimmt werden:
C_h ist die quadratische Matrix mit einer Dimension gleich der Kanallänge in Proben. Schätzung der Kanalkovarianzmatrix, z. B. der Probenkovarianzmatrix.
n Positiver Skalar, der Anzahl von zu suchenden Wegen angibt. Sollte das System nicht wissen, wie viele zu suchen sind, tut eine Überschätzung den Ergebnissen in der Regel keinen großen Abbruch.
Nachfolgend handelt es sich um Konstanten, die in Silicium „hartcodiert” werden können:
Schritt_anf Positiver Skalar, der anfängliche Suchauflösung angibt. Abhängig vom System, jedoch relativ groß.
τ_min Skalar, der Anfang von Kanalschätzfenster angibt.
τ_max Skalar, der Ende von Kanalschätzfenster angibt. Auflösungsvektor positiver Zahlen, die Suchschrittweiten für jede Suchauflösung angeben. Beginnt mit einer großen Zahl, verringert sich auf maximale Suchauflösung.
k Positiver Skalar, der angibt, wie viele Schritte vom lokalen Punkt zu prüfen sind.
Alternativ können die Konstanten auch „on the fly” angeglichen werden, d. h. wenn mit der Schätzprozedur begonnen wird.
Im Folgenden handelt es sich um Variablen:
τ_i Skalar, der die momentane Schätzung der Verzögerung des i. Wegs angibt.
Schritt Positiver Skalar, der die Suchschrittweite angibt. Ein großer Wert entspricht einer Suche mit geringer Auflösung, während ein kleiner Wert hohe Auflösung ist.
Punkte Menge von Suchpunkten
Der Algorithmus der verschachtelten Reihenfolge, wie oben umrissen, kann auch in Form eines Ablaufdiagramms, wie in 8 gezeigt, veranschaulicht werden. Im Ablaufdiagramm wird zuerst eine globale Suche mit geringer Auflösung ausgeführt, wobei in Feld 81 zum Identifizieren des ersten Verzögerungswegs i auf 1 festgesetzt und eine Anfangsprojektionsmatrix als Identitätsmatrix festgesetzt wird. Dann wird im ganzen Beobachtungsfenster (global) eine Liste mit Suchpunkten, d. h. Zeitversatzwerten, in Feld 82 generiert, was Zeile 3 des obigen Pseudocodes entspricht. In Feld 83 wird τ_i auf den besten Punkt der Suchpunkte festgesetzt, mit anderen Worten beim ersten Durchlauf zum Identifizieren von τ₁. Gl.(3) wird für jeden der Zeitversatzwerte der Suchpunkte kalkuliert und τ₁ wird auf den Suchpunkt festgesetzt, bei dem das Maximum gefunden wird. Dann wird der Index i um 1 erhöht (falls i n nicht erreicht hat), und dann wird in Feld 84 aus τ₁ bis τ_i-1 eine Projektionsmatrix generiert, was Zeile 5 entspricht. Sobald der Index i n erreicht hat, wird beim Ablauf zu den lokalen Suchen mit immer höherer Auflösung übergegangen, was dem Übergang zwischen den Zeilen 7 und 8 entspricht. Zuerst wird in Feld 85 i nochmals auf 1 festgesetzt, um nochmals den ersten Weg zu identifizieren, und die Anfangszeitauflösung wird auf „gering” festgesetzt und wird bei späteren Iterationen erhöht. Dann wird in Feld 85 eine Liste mit Suchpunkten in der Nachbarschaft von τ_i mit einer spezifizierten Auflösung generiert, was Zeile 10 entspricht. Danach wird in Feld 87 aus allen momentanen τs außer τ_i eine Projektionsmatrix generiert, was Zeile 11 entspricht. Das Feld 88 („Erhöhen von Auflösung”) entspricht der „For”-Schleife über dem „Schritt”-Vektor in Zeile 8. Im Pseudocode enthält dieser Schrittvektor Schrittweiten, die immer geringer werden, z. B. 100 ns, 30 ns, 10 ns, 3 ns, 1 ns, entsprechend einer Erhöhung der Auflösung.
Zum Vergleich wird im Folgenden ein Pseudocode für einen Algorithmus der alternierenden Reihenfolge gezeigt.
Alle Variablen hierin behalten die Definitionen des obigen Beispiels des verschachtelten Verfahrens bei. Die neue Variable, τ_i', gibt die zuvor gefundene Schätzung von τ_i' an. Dies wird durch ein anderes Abbruchkriterium verursacht, das für dieses Verfahren spezifiziert wurde.
Der Pseudocode des alternierenden Verfahrens führt die unspezifizierte Maximierung explizit unter Nutzung einer Brute-Force-Suche aus. Dies kann unter Nutzung der zuvor genutzten Funktion „Suchen” erfolgen, doch statt dass eine kleine Teilmenge von Suchpunkten durchlaufen wird, wird das gesamte Fenster mit der abschließenden gewünschten Auflösung durchlaufen. Der Hauptunterschied zwischen dem verschachtelten Algorithmus und dem alternierenden Algorithmus besteht darin, wie die Suche ausgeführt wird. Es besteht noch ein weiterer Unterschied, der jedoch nicht besonders erheblich ist. Das Abbruchkriterium im alternierenden Algorithmus ist Konvergenz, wenn die geschätzten Parameter sich nicht mehr stark ändern. Der Verschachtelungsalgorithmus endet nach einem Durchlauf der Suche mit der kleinsten Auflösung. Es wäre auch möglich, das Abbruchkriterium Konvergenz in etwas wie „drei Mal wiederholen” zu ändern, daher betrachten wir das Abbruchkriterium gar nicht als ein Unterscheidungsmerkmal der beiden Algorithmen. Es ist interessant, dass das Abbruchkriterium des alternierenden Verfahrens im Prinzip auch zusammen mit dem Verschachtelungsverfahren genutzt werden kann, jedoch in erheblicher Weise stark modifiziert werden müsste.
10 veranschaulicht eine schematische Blockdarstellung eines Drahtlosempfängersystems, das einen Kanalschätzer beinhaltet, wie in einem/einer oder mehreren der hierin oben beschriebenen Beispiele oder Ausführungsformen beschrieben. Das Drahtlosempfängersystem 100 umfasst möglicherweise eine Antenne 110 zum Empfangen eines Drahtlossignals. Die Antenne 110 ist möglicherweise konfiguriert, um von einer Basisstation ausgesendete Funkwellen in ein elektrisches Signal umzuwandeln, das vom System verarbeitet wird. Die Antenne 110 ist möglicherweise weiter mit einem Empfangsfilter 120 verbunden, das zum Beispiel ein Impulsformfilter wie zum Beispiel ein Root-Raised-Cosine-Filter sein kann. Ein Ausgang des Empfangsfilters 120 ist möglicherweise mit einem Abwärtsmischer 130 verbunden, der das Signal von einem Trägerfrequenz- in ein Basisbandsignal umwandelt, das bei 0 Hz zentriert ist. In Mobiltelefonkommunikationssystemen liegt die Trägerfrequenz in der Regel in einem Bereich von 1 bis 2 GHz. Ein Ausgang des Abwärtsmischers 130 ist möglicherweise mit einem Abtaster 140 verbunden, der das Analogsignal mit einer Abtastrate abtastet und die abgetasteten Signalwerte vom analogen in den digitalen Bereich umwandelt. Die vom Abtaster 140 ausgegebenen digitalen Werte werden dann einem Entzerrer 160 und auch einem Kanalschätzer 150 zugeleitet. Der Kanalschätzer 150 schätzt allgemein die Verzerrungen des von dem Kanal und dem System angelegten Datensignals und der Entzerrer 160 versucht, diese Verzerrungen aufzuheben. Der Kanalschätzer 150 kann gemäß einem/einer der Beispiele oder Ausführungsformen in dieser Anmeldung konfiguriert sein oder weist möglicherweise ein/eine oder mehrere der Merkmale oder Funktionen auf wie hierin oben beschrieben. Ein Ausgang des Kanalschätzers 150 ist möglicherweise mit dem Entzerrer 160 verbunden, um dem Entzerrer 160 die Schätzung von h zuzuleiten. Ein Ausgang des Entzerrers 160 ist möglicherweise mit einem Demodulator 170 verbunden, der das Signal gemäß dem Modulationsschema demoduliert, das beim Übertragen des Signals an der Basisstation gebraucht wurde (z. B. PSK, Phasenumtastung). Infolgedessen wandelt der Demodulator 170 das empfangene Signal in einen oder mehrere (in der Regel binäre) Datenströme um. Ein Ausgang des Demodulators 170 ist möglicherweise mit einem Mikrocontroller 180 verbunden, welcher die Hauptdatenverarbeitungseinheit im System ist. Der Mikrocontroller 180 enthält eine Anwendungssoftware 190 oder ist mit einer Anwendungssoftware 190 verbunden, die momentan im System ausgeführt wird und von einem Nutzer 195 bedient werden kann. Die Komponenten 120–190 gehören möglicherweise zu einem Empfängermodul, können vor allem auf einem einzelnen Chip mit einem mit der Antenne 110 verbundenen Antennenanschluss integriert sein.
Das obige Drahtloskommunikationssystem kann in beliebigen geeigneten Arten von Digitalmobil- oder Drahtloskommunikationssystemen wie z. B. einem Tablet-Computer, einer Funkmaus, einem Reifendrucküberwachungssystem (TPMS), einem Digitalradio oder -fernseher, Wi-Fi usw. gebraucht werden.
Wenngleich die Erfindung mit Bezug auf eine oder mehrere Implementierungen veranschaulicht und beschrieben wurde, können an den veranschaulichten Beispielen Abwandlungen und/oder Modifikationen vorgenommen werden, ohne vom Gedanken und vom Schutzbereich der beigefügten Ansprüche abzuweichen. Vor allem in Bezug auf die verschiedenen Funktionen, die von den oben beschriebenen Komponenten oder Strukturen (Anordnungen, Einrichtungen, Schaltungen, Systemen usw.) ausgeführt werden, sollen die Begriffe (einschließlich Bezugnahmen auf „Mittel”), die zum Beschreiben solcher Komponenten genutzt werden, sofern nicht anders angegeben, jeglichen Komponenten oder Strukturen entsprechen, welche die genannte Funktion der beschriebenen Komponente ausführen (die z. B. funktional äquivalent ist), selbst wenn sie zur offenbarten Struktur, welche die Funktion in den hierin veranschaulichten beispielhaften Implementierungen der Erfindung durchführt, strukturell nicht äquivalent sind.

Claims

Verfahren zur Kanalschätzung, das Folgendes umfasst: Empfangen eines Signals über einen Mehrwegekanal; Generieren mehrerer Beobachtungsvektoren des empfangenen Signals; Generieren einer Kanalkovarianzmatrix der mehreren Beobachtungsvektoren; und Identifizieren eines ersten Wegs, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrix bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als den ersten Weg.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiter Folgendes umfasst: Identifizieren eines zweiten Wegs, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum des ersten Wegs bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als einen zweiten Weg.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, das weiter Folgendes umfasst: Generieren der Kanalkovarianzmatrix umfasst Generieren einer Kovarianzmatrix eines Rauschkanals und Subtrahieren einer Kovarianzmatrix eines Rauschvektors davon.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, das weiter Folgendes umfasst: Identifizieren des ersten Wegs durch folgende Gleichung: τ_i = argmax_τr(τ)^TC ^_hhr(τ), wobei r(τ) der Impulsformvektor beim Versatz τ ist und C ^_hh eine Kanalkovarianzmatrix ist, die sich ergibt durch C .._hh = C .._xx – C .._ww, wobei C ^_ww eine Kovarianzmatrix eines Rauschvektors ist und C ^_xx eine Kovarianzmatrix eines Rauschkanals ist, die sich ergibt durch
wobei x₁, x₂, ..., x_n eine Zahl n von Beobachtungsvektoren und H die hermitesche Transponierte ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei der Nullraum des ersten Wegs bestimmt wird, indem ein Raum definiert wird, der orthogonal zum ersten Weg ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, das weiter Folgendes umfasst: Bestimmen des Nullraums des ersten Wegs umfasst Generieren einer Projektionsmatrix, die orthogonal zum ersten Weg ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, das weiter Folgendes umfasst: Identifizieren des zweiten Wegs durch folgende Gleichung:
tr{X} die Spur der Matrix X ist, r(τ), r(τ₁) die Impulsformvektoren bei den Zeitversätzen τ, τ₁ sind, I_m die Identitätsmatrix ist und C .._hh = C .._xx – C .._ww, wobei C .._ww eine Kovarianzmatrix eines Rauschvektors ist und C .._xx eine Kovarianzmatrix eines Rauschkanals ist, die sich ergibt durch
wobei x₁, x₂, ..., x_n eine Zahl n von Beobachtungsvektoren und H die hermitesche Transponierte ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das weiter Folgendes umfasst: Identifizieren weiterer Wege, wobei in jedem Fall ein n. Weg identifiziert wird, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum von n – 1 zuvor identifizierten Wegen bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als ein n. Weg ausgewählt wird.
Verfahren nach Anspruch 8, das weiter Folgendes umfasst: Bestimmen des Nullraums der n – 1 zuvor identifizierten Wege, indem ein Raum definiert wird, der orthogonal zu den n – 1 zuvor definierten Wegen ist.
Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, das weiter Folgendes umfasst: Bestimmen des Nullraums der n – 1 zuvor identifizierten Wege umfasst Generieren einer Projektionsmatrix, die orthogonal zu den n – 1 zuvor identifizierten Wegen ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, das weiter Folgendes umfasst: Identifizieren des n. Wegs durch folgende Gleichung:
wobei
wobei P = I_m – R(R^TR)^–1R^T, wobei R = [r(τ₁)r(τ₂) ... r(τ_n-1)], wobei r(τ₁), r(τ₂), ... r(τ_n-1) die Impulsformvektoren bei den Zeitversätzen τ₁, τ₂, ... τ_n-1 sind, I_m die Identitätsmatrix ist.
Verfahren, das Folgendes umfasst: Empfangen eines Signals über einen Mehrwegekanal; Generieren einer Kanalkovarianzmatrix von Beobachtungsvektoren des empfangenen Signals; Identifizieren eines ersten Wegs, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrix bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als den ersten Weg; Identifizieren eines zweiten Wegs, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum des ersten Wegs bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und Auswählen des Maximums davon als einen zweiten Weg.
Kanalschätzer, der Folgendes umfasst: einen Beobachtungsvektorgenerator, der konfiguriert ist, mehrere Beobachtungsvektoren eines empfangenen Signals zu generieren; einen Kanalkovarianzmatrixschätzer, der konfiguriert ist, eine Kanalkovarianzmatrix aus den mehreren Beobachtungsvektoren zu generieren; und einen Wegidentifikator, der konfiguriert ist, einen ersten Weg zu identifizieren, indem ein Impulsformvektor auf die Kanalkovarianzmatrix bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als den ersten Weg auszuwählen.
Kanalschätzer nach Anspruch 13, der weiter Folgendes umfasst: den Wegidentifikator, der konfiguriert ist, einen zweiten Weg zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum des ersten Wegs bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als einen zweiten Weg auszuwählen.
Kanalschätzer nach Anspruch 14, der weiter Folgendes umfasst: einen Projektionsmatrixgenerator, der konfiguriert ist, eine Projektionsmatrix zu generieren, die orthogonal zum ersten Weg ist.
Kanalschätzer nach einem der Ansprüche 12 bis 15, der weiter Folgendes umfasst: den Wegidentifikator, der konfiguriert ist, weitere Wege zu identifizieren, und der konfiguriert ist, einen n. Weg zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum von n – 1 zuvor identifizierten Wegen bei unterschiedlichen Zeitversätzen projiziert wird, und das Maximum davon als einen n. Weg auszuwählen.
Kanalschätzer nach Anspruch 16, der weiter Folgendes umfasst: einen Projektionsmatrixgenerator, der konfiguriert ist, eine Projektionsmatrix zu generieren, die orthogonal zu den n – 1 zuvor identifizierten Wegen ist.
Kanalschätzer nach einem der Ansprüche 12 bis 17, der weiter Folgendes umfasst: den Wegidentifikator, der konfiguriert ist, bei einem ersten Schritt den ersten Weg und den zweiten Weg zu identifizieren und danach bei einem zweiten Schritt den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum des identifizierten zweiten Wegs projiziert wird.
Kanalschätzer nach einem der Ansprüche 12 bis 18, der weiter Folgendes umfasst: den Wegidentifikator, der konfiguriert ist, bei einem ersten Schritt den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren und danach bei einem zweiten Schritt den ersten Weg und weitere Wege zu identifizieren, indem der Impulsformvektor in einen Nullraum aller anderen identifizierten Wege projiziert wird.
Kanalschätzer nach einem der Ansprüche 12 bis 19, der weiter Folgendes umfasst: den Wegidentifikator, der konfiguriert ist, den ersten Schritt mit einer ersten Zeitauflösung durchzuführen und den zweiten Schritt mit einer zweiten Zeitauflösung durchzuführen, wobei die erste Zeitauflösung geringer als die zweite Zeitauflösung ist.