DE102018010283B3

DE102018010283B3 - Interferenzdetektion und Unterdrückung in nichtkoordinierten Systemen

Info

Publication number: DE102018010283B3
Application number: DE102018010283.2A
Authority: DE
Inventors: Gerd Kilian; Josef Bernhard; Karol Bieg; Eberhard Gamm; Clemens Korn; Jakob Kneißl; Frank Obernosterer; Raimund Meyer
Original assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Current assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Priority date: 2018-04-20
Filing date: 2018-04-20
Publication date: 2019-09-19
Anticipated expiration: 2038-04-21

Abstract

Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen und mit einer gemittelten Impulsantwort zu skalieren, um normierte empfangene Datensymbole zu erhalten, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets zu ermitteln, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise ein Rauschmaß zu ermitteln.

Description

Ausführungsbeispiele beziehen sich auf einen Datenempfänger und, im speziellen, auf einen Datenempfänger zum Empfangen eines Signals, welches Interferenzen eines interferenzbehafteten Kanals aufweist. Weitere Ausführungsbeispiele beziehen sich auf ein Verfahren zum Empfangen eines Signals, und im speziellen auf ein Verfahren zum Empfangen eines Signals, welches Interferenzen eines interferenzbehafteten Kanals aufweist. Manche Ausführungsbeispiele beziehen sich auf eine Interferenzdetektion und Unterdrückung in nichtkoordinierten Systemen.
Aus der DE 10 2011 082 098 B4 ist ein Telegram-Splitting basiertes Sensornetzwerk bekannt, bei dem batteriebetriebene Sensorknoten ein zu übertragendes Datenpaket (oder Telegramm) auf eine Mehrzahl von Teil-Datenpaketen, die jeweils kürzer sind als das Datenpaket, aufteilen und entsprechend eines Sprungmusters in der Zeit und/oder Frequenz verteilt übertragen, wobei die Mehrzahl von Teil-Datenpaketen jeweils kürzer sind als das Datenpaket. Zwischen den Teil-Datenpaketen können Sendepausen vorhanden sein, in denen nicht übertragen wird.
In einem typischen Sensornetz können mehrere 100 000 Sensorknoten mit nur einer Basisstation abgedeckt werden. Da die Sensorknoten über nur sehr kleine Batterien verfügen, ist eine Koordination der Übertragungen in den meisten Fällen kaum möglich. Durch das Telegram Splitting Verfahren wird hierfür eine sehr hohe Übertragungssicherheit erreicht.
Bei der gleichzeitigen bzw. zeitlich überlappenden Aussendung einer Vielzahl von in Teil-Datenpaketen aufgeteilten Datenpaketen und/oder der zeitgleichen Übertragung von Datenpaketen von anderen Datensendern anderer Funksysteme über einen unkoordinierten Kanal (z.B. ALOHA oder Slotted-ALOHA Zugriffsverfahren), z.B. in einem nicht exklusivem Band (z. B. ISM-Band), kann während der Übertragung der Daten eine Interferenz zwischen Übertragungen unterschiedlicher Datensender auftreten, z.B. desselben Funksystems oder von unterschiedlichen Funksystemen.
Während dieser Störung kommt es zu einer Verfälschung der übertragenen Daten (Symbole). Diese gestörten Daten können mit Hilfe einer Vorwärtsfehlerkorrektur (engl. forward error correction (FEC)) wiederhergestellt werden, wobei die Leistungsfähigkeit der Vorwärtsfehlerkorrektur stark davon abhängig ist, ob bekannt ist welche Daten gestört sind.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Leistungsfähigkeit einer empfängerseitigen Rückgewinnung von Daten, die über einen interferenzbehafteten Kanal übertragen werden, zu verbessern.
Die JP 2002 - 290 344 A bezieht sich auf eine SIR (Signal-to-Interference Ratio, dt. Signal-Interferenz-Verhältnis) Messvorrichtung, die ausgebildet ist, um ein SIR eines empfangenen Signals basierend auf einem Durchschnittswert und einer Durchschnittsverteilung einer Verteilung von Signalamplituden zu ermitteln, wobei die Verteilung ein Histogramm ist.
Aus [Histogramm. In: Wikipedia, Die freie Enzyklopädie. Bearbeitungsstand 6. März 2018, 15:06. URL: https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Histogramm&oldid=174748086 [abgerufen am 32.10.2018]] ist das Histogramm bekannt.
Die US 5 267 272 A bezieht sich auf eine automatische Verstärkungssteuerung (AGC, automatic gain control), bei der eine herkömmliche AGC-Schaltung mit geschlossener Schleife einen empfangenen Pegel erfasst und eine Gleichspannung zum Steuern einer Verstärkungsstufe erzeugt. Diese Gleichspannung wird abgetastet und die optimale Steuerspannung wird aus den Abtastwerten statistisch ausgewählt. Die herkömmliche AGC-Steuerschleife wird unterbrochen und die ausgewählte Steuerspannung wird an die Verstärkungsstufe geliefert.
Die DE 10 2016 220 886 B3 bezieht sich ein Übertragungsverfahren zur drahtlosen Übertragung von Daten in einem Kommunikationssystem (z. B. einem Sensornetzwerk oder Telemetriesystem). Die Daten umfassen Kerndaten und Erweiterungsdaten, wobei die Kerndaten codiert und verschachtelt auf eine Mehrzahl von Kernsubdatenpakete aufgeteilt werden, wobei die Erweiterungsdaten codiert und verschachtelt auf eine Mehrzahl von Erweiterungssubdatenpakete aufgeteilt werden, wobei zumindest ein Teil der in den Kernsubdatenpaketen enthaltenen Kerndaten für einen Empfang der Erweiterungsdaten oder Erweiterungsdatenpakete erforderlich ist.
Diese Aufgabe wird durch die unabhängigen Patentansprüche gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen finden sich in den abhängigen Patentansprüchen.
Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Histogramm über Empfangsinformationen [z.B. Empfangsleistungen, Beträge von Amplituden, oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden] eines Signalausschnitts [z.B. eines Satzes von Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten] des empfangen Signals zu bilden, und um aus dem Histogramm eine mittlere Empfangsinformation und/oder ein Rauschmaß [z.B. Rauschvarianz] [z.B. des Signalausschnitts (z.B. des Satzes von Symbolen oder Abtastwerten)] zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um Empfangsinformationen eines Satzes von empfangen Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten [z.B. die dem Signalausschnitt entsprechen] des empfangenen Signals zu ermitteln, und um das Histogramm über die ermittelten Empfangsinformationen des Satzes von empfangenen Symbolen oder des Satzes von Abtastwerten zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Empfangsinformationen des Signalausschnitts Leistungsinformationen oder Amplitudeninformationen.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Leistungsinformationen Empfangsleistungen [z.B. ein Empfangsleistungswert pro Symbol oder Abtastwert].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Amplitudeninformationen mittels einer nicht-linearen Funktion zu gewinnen.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Amplitudeninformationen Beträge von Amplituden oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden oder n-te Wurzeln von Beträgen von Amplituden sind.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die mittlere Empfangsinformation basierend auf einem Maximum einer Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des Histogramms zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um das Rauschmaß [z.B. die Rauschvarianz] ausgehend von einem Maximum einer Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des Histogramms basierend auf einer Halbwertsbreite der Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des Histogramms zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um eine Auflösung des Histogramms durch Einschränkung der oberen und/oder unteren Grenze [z.B. von Empfangsinformationen (x-Achse)] des Histogramms iterativ anzupassen, bis eine Halbwertsbreite einer Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des Histogramms einen vorgegebenen Bereich [z.B. Breite] im Histogramm belegt.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Auflösung des Histogramms durch Einschränken der oberen und/oder unteren Grenze [von Empfangsinformationen] des Histogramms iterativ durch folgende Schritte anzupassen:

1. Ermitteln eines Abstands zwischens eines Maximums und einer Halbwertsbreite oder einer anderen vorgegeben Breite [z B 1/10 des Maximums] der Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des aktuellen Histogramms [z.B. Allgemein gesprochen gibt es zwei Referenzpunkte, wobei die Grenzen dann so lange eingeschränkt werden, bis der Abstand zwischen beiden Referenzpunkten einen Schwellwert übersteigt],
2. Einschränken der oberen und/oder unteren Grenze [z.B. von Empfangsinformationen] des aktuellen Histogramms basierend auf dem ermittelten Abstand zwischen Maximum und der Halbwertsbreite der Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen,
3. Bilden eines aktualisierten Histogramms mit einer aktualisieren Auflösung basierend auf der eingeschränkten oberen und/oder unteren Grenze [z.B. wobei bei dem Bilden des aktualisierten Histogramms Empfangsinformationen, die außerhalb der oberen und unteren Grenze [z.B. von Empfangsinformationen] liegen, nicht betrachtet werden],
4. Wiederholen der Schritte 1 bis 3 solange bis der im Schritt 1 ermittelte Abstand zwischen dem Maximum und der Halbwertsbreite oder einer anderen vorgegeben Breite der Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen größer oder gleich eines vorgegebenen Werts ist.

Bei Ausführungsbeispiele ist der Datenempfänger ausgebildet, um eine nicht-lineare Quantisierung der Empfangsinformationen durchzuführen, und um das Histogramm über die nicht-linear quantisierten Empfangsinformationen zu bilden.
Beispielsweise können im Unterschied zur Wurzelbildung nicht die Empfangsinformation modifiziert werden, sondern die Histogrammbins. Dies ist dann vorteilhaft, wenn die Länge der Empfangsinformation sehr viel größer ist, als die Anzahl der Histogrammbins.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Empfangsinformationen Beträge von Amplituden eines Satzes von empfangen Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten [z.B. die dem Signalausschnitt entsprechen], wobei die nicht-lineare Quantisierung einer Wurzelbildung der Amplituden des Satzes von empfangen Symbolen oder des Satzes von Abtastwerten entspricht.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um das Histogramm zu filtern [z.B. Tiefpass zu filtern].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um das Histogramm Tiefpass zu filtern.
Bei Ausführungsbeispielen weist das Signal zumindest ein Datenpaket oder einer Mehrzahl von Teil-Datenpaketen auf, die über den interferenzbehafteten Kanal übertragen werden, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die ermittelte mittlere Empfangsinformation und das Rauschmaß für die weitere Verarbeitung des zumindest einen Datenpakets oder der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen einzusetzen.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um das Histogramm über Empfangsinformationen eines Signalausschnitts des empfangen Signals zu bilden, der sich aus einer Mehrzahl von Teil-Signalausschnitten zusammensetzt, wobei die Mehrzahl von Teil-Signalausschnitten die Mehrzahl von Teil-Datenpaketen aufweisen.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Rauschvarianz aus dem Histogramm zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um einen Median über Empfangsinformationen [z.B. Empfangsleistungen, Beträge von Amplituden, oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden] eines Signalausschnitts [z.B. eines Satzes von Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten] des empfangen Signals zu bilden, und eine mittlere Empfangsinformation [z.B. des Signalausschnitts (z.B. des Satzes von Symbolen oder Abtastwerten)] zu erhalten.
Bei Ausführungsbeispielen weist das Signal zumindest zwei Datenpakete oder Teil-Datenpakete auf, die über den interferenzbehafteten Kanal übertragen werden, wobei zwischen den zumindest zwei Datenpakete oder Teil-Datenpakete Übertragungspausen [z.B. Sendepausen] vorhanden sind, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um den Signalausschnitt in eine Übertragungspause zwischen den zumindest zwei Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen zu legen.
Bei Ausführungsbeispielen setzt sich der Signalausschnitt aus zumindest zwei Teil-Signalausschnitten zusammen, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die zumindest zwei Teil-Signalausschnitte in unterschiedliche Übertragungspausen zwischen den zumindest zwei Teil-Datenpaketen zu legen.
Bei Ausführungsbeispielen liegt ein Maximum einer Verteilung von Empfangsinformationen des Histogramms bei Null.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Empfangsinformationen Amplituden von Symbolen oder Abtastwerten des Signalausschnitts.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um nur das Rauschmaß aus dem Histogramm zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um basierend auf der ermittelten mittleren Empfangsinformation und der Rauschvarianz einen Mittelwert [z.B. eines Betrags] einer Empfangsamplitude und eine Standardabweichung des Rauschens zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um basierend auf dem ermittelten Mittelwert [z.B. des Betrags] der Empfangsamplitude und der Standardabweichung des Rauschens einen Schwellwert [z.B. Empfangsamplitudenschwellwert] zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts, deren Empfangsamplituden [z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden] oberhalb des Schwellwerts liegen, bei einer weiteren Verarbeitung [z.B. Detektion oder Decodierung] [z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen] nicht zu berücksichtigen [z.B. um Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts, deren Empfangsamplituden [z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden] unterhalb des Schwellwerts liegen und die einen vorgegebenen Abstand [z.B. ein, zwei, drei, oder vier Symbole oder Abtastwerte] zu Symbolen oder Abtastwerten aufweisen, deren Empfangsamplituden [z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden] oberhalb des Schwellwerts liegen, bei einer weiteren Verarbeitung [z.B. Detektion oder Decodierung] [z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen] nicht zu berücksichtigen oder niedriger zu gewichten [z.B. als Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts, deren Empfangsamplituden (z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden) unterhalb des Schwellwerts liegen] [z.B. um Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts basierend auf einer Verteilung [z.B. Gaußkurve] von Empfangsinformationen des Histogramms für eine weitere Verarbeitung [z.B. Decodierung oder Detektion] [z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen] zu gewichten [z.B. um Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts basierend auf der ermittelten mittleren Empfangsinformation und/oder des Rauschmaßes zu gewichten.
Bei Ausführungsbeispielen weist das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, wobei das zumindest eine Datenpaket oder Teil-Datenpaket eine Synchronisationssequenz aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um eine iterative weitere Verarbeitung [z B. Synchronisierung und/oder Demodulation] des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets basierend auf der Synchronisationssequenz des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets durchzuführen, und um bei zumindest einem Iterationsschritt der iterativen weiteren Verarbeitung des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken, wobei die Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unterdrückt werden indem

- Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz nicht berücksichtigt werden, die oberhalb des obigen Schwellwerts liegen,
- und/oder Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz geringer gewichtet werden, die den obigen Abstand zu Symbolen oder Abtastwerten nicht aufweisen,
- und/oder Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz gewichtet werden.

Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die iterative weitere Verarbeitung [z.B. Synchronisierung und/oder Demodulation] des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets durch folgende Schritte durchzuführen:

1. Durchführen einer ersten Synchronisation [z.B. Frequenz- und/oder Phasensynchronisation] des zumindest einen empfangen Datenpakets oder Teil-Datenpakets unter Unterdrückung der Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals,
2. Aktualisieren der Unterdrückung der Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unter Verwendung der Ergebnisse der ersten Synchronisation,
3. Durchführen einer zweiten Synchronisation [z.B. Frequenz- und/oder Phasensynchronisation] des zumindest einen empfangen Datenpakets oder Teil-Datenpakets unter Unterdrückung der Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals.
4. Aktualisieren der Unterdrückung der Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unter Verwendung der Ergebnisse der zweiten Synchronisation.

Weitere Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um einen Median über Empfangsinformationen [z.B. Empfangsleistungen, Beträge von Amplituden, oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden] eines Signalausschnitts [z.B eines Satzes von Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten] des empfangen Signals zu bilden, um eine mittlere Empfangsinformation [z.B. des Signalausschnitts (z B. des Satzes von Symbolen oder Abtastwerten)] zu erhalten.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen und mit einer gemittelten Impulsantwort zu skalieren, um normierte empfangene Datensymbole zu erhalten, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket [z B. eine Mehrzahl von Teil-Datenpaketen] aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um Zuverlässigkeitsinformationen [z.B. LLR-Werte] für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets [z.B. pro Datenpaket oder Teil-Datenpaket] basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets zu ermitteln, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise [z.B. für jedes Symbol] ein Rauschmaß zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] das Rauschmaß über Rauschwerte der ersten Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets zu ermitteln [z.B. zu mitteln].
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] ein erstes Rauschmaß über eine erste Teilmenge [z.B. eine erste Hälfte] der Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets und ein zweites Rauschmaß über eine zweite Teilmenge [z.B. eine zweite Hälfte] der Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise [z.B. für jedes Symbol] ein Rauschmaß zu ermitteln basierend auf [z.B. durch gleitende Mittelung über] einem Rauschwert des jeweiligen Datensymbols und zumindest eines Rauschwerts eines benachbarten Datensymbols.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um eine Interferenzrate des interferenzbehafteten Kanals zu ermitteln, und um in Abhängigkeit von der ermittelten Interferenzrate die Zuverlässigkeitsinformationen [z B. LLR-Werte] für die empfangenen Symbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets entweder basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] oder basierend auf der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Zuverlässigkeitsinformationen [z.B. LLR-Werte] für die empfangenen Symbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets separat basierend auf der ersten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] und der zweiten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] zu ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen und zweite Zuverlässigkeitsinformationen zu erhalten und für eine weitere Verarbeitung (z.B. Decodierung) zu kombinieren.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Zuverlässigkeitsinformationen [z.B. LLR-Werte] für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets separat basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung] und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung [z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung] zu ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen und zweite Zuverlässigkeitsinformationen für eine separate weitere Verarbeitung (z.B. separate Decodierung) zu erhalten.
Bei Ausführungsbeispielen weist das Signal eine Mehrzahl von Teil-Datenpaketen auf, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um Impulsantworten der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die gemittelte Impulsantwort basierend auf den ermittelten Impulsantworten zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Impulsantwort des jeweiligen Teil-Datenpakets durch Mittelung der Synchronisationssymbole und den die Synchronisationssymbole beinhaltende Empfangssignalwerten zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um eine Rauchleistung des jeweiligen Teil-Datenpakets basierend auf der Impulsantwort oder einer reelwertigen Version der Impulsantwort [z.B. mittlere Empfangsleistung] zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Rauschleistung des jeweiligen Teil-Datenpakets zu ermitteln basierend auf einer Differenzbildung zwischen empfangenen Symbolen [z.B Synchronisationssymbole] des jeweiligen Teil-Datenpakets und einer basierend auf der ermittelten Impulsantwort rekonstruierten Version von empfangenen Symbolen.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die gemittelte Impulsantwort nur basierend auf den ermittelten Impulsantworten derjenigen Teil-Datenpakete der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen zu ermitteln, deren ermittelten Rauschleistungen eine vorgegebene Rauschleistung nicht überschreiten.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die ermittelten Rauschleistungen der Mehrzahl Teil-Paketen in aufsteigender Reihenfolge zu sortieren, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ausgehend vom Mittelwert der L kleinsten Rauschleistungen iterativ eine Differenz mit der jeweils nächstgrößeren Rauschleistung zu ermitteln bis ein Zuwachsfaktor der jeweiligen Differenz eine vorgegebene Schwelle überschreitet, wobei diejenigen Teil-Datenpakete, die den jeweiligen nächstgrößeren Rauschwert, dessen Zuwachsfaktor die Schwelle überschreiten, oder einen größeren Rauschwert als den jeweiligen nächstgrößeren Rauschwert aufweisen, bei der Ermittlung der gemittelten Impulsantwort nicht zu berücksichtigen.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um zumindest zwei Histogramme über Empfangsleistungsinformationen [z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen] von zwei unterschiedlichen Signalausschnitten [z.B. eines Satzes Abtastwerten oder eines Satzes von Symbolen] des empfangenen Signals zu bilden [Beispielsweise ein erstes Histogramm über Empfangsleistungsinformationen eines ersten Signalausschnitts des empfangenen Signals und ein zweites Histogramm über Empfangsleistungsinformationen eines zweiten Signalausschnitts des empfangenen Signals], wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die zumindest zwei Histogramme [z.B. Verteilungen von Empfangsleistungsinformationen der zumindest zwei Histogramme] hinweise zu kombinieren [z.B. zu addieren], um ein kombiniertes Histogramm zu erhalten, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um aus dem kombinierten Histogramm eine Rauschleistungsinformation [z.B. Rauschleistung] zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um Empfangsleistungsinformationen [z B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen] von zumindest zwei Sätzen von Abtastwerten oder Symbolen der zumindest zwei Signalausschnitte zu ermitteln, und um die zumindest zwei Histogramme über die ermittelten Empfangsleistungsinformationen der zumindest zwei Sätzen von Abtastwerten oder Symbolen zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Empfangsleistungsinformationen Empfangsleistungen oder logarithmierte Empfangsleistungen.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Rauschleistungsinformation basierend auf einem Maximum einer Verteilung von kombinierten Empfangsleistungsinformationen des kombinierten Histogramms zu ermitteln.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen einen Datenempfänger, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Signal [z.B. ein Breitbandsignal] zu empfangen, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um das Signal in eine Mehrzahl von Teilbandsignalen [z.B. eine Mehrzahl von Kanälen] aufzuteilen, wobei die Mehrzahl von Teilbandsignalen unterschiedliche [z.B. sich teilweise überlappende] Teilbänder des Signals aufweisen, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um Leistungsinformationen [z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen] von Abtastwerten oder Symbolen eines gleichen zeitlichen Signalausschnitts der Mehrzahl von Teilbandsignalen zu ermitteln [z.B. um eine zwei dimensionales Array von Leistungsinformationen zu erhalten, wobei eine erste Dimension des zwei dimensionalen Arrays die Mehrzahl von Teilbandsignalen beschreibt, wobei eine zweite Dimension des zweidimensionalen Arrays die Abtastzeitpunkte beschreibt], wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts eine Summenbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen [z.B. des zwei dimensionalen Arrays] durchzuführen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Summenleistungsinformationen zu erhalten, und wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts eine Minimumbildung [z.B. Minimumsuche] über die jeweiligen Leistungsinformationen [z.B. des zwei dimensionalen Arrays] durchzuführen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Minimumleistungsinformationen zu erhalten, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Summen-Histogramm über den Satz von Summenleistungsinformationen zu bilden, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um ein Minimum-Histogramm über den Satz von Minimumleistungsinformationen zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen bilden die ermittelten Leistungsinformationen eine Matrix von Leistungsinformationen, wobei Zeilen der Matrix die Mehrzahl von Teilbandsignalen beschreiben, wobei Spalten der Matrix Abtastzeitpunkte beschreiben, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die Summenbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen spaltenweise durchzuführen, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die Minimumbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen spaltenweise durchzuführen.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um aus dem Summen-Histogramm eine Summenrauschleistung zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um aus dem Minimum-Histogramm eine Minimumrauschleistung zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen ist der Datenempfänger ausgebildet, um die Summenrauschleistung basierend auf einem Maximum einer Verteilung von Summenleistungsinformationen des Summen-Histogramms zu ermitteln, wobei der Datenempfänger ausgebildet ist, um die Minimumrauschleistung basierend auf einem Maximum einer Verteilung von Minimumleistungsinformationen des Minium-Histogramms zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen sind die Empfangsleistungsinformationen Empfangsleistungen oder logarithmierte Empfangsleistungen.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zum empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren umfasst einen Schritt des Bildens eines Histogramms über einen Signalausschnitt des empfangen Signals. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Ermittelns einer mittleren Empfangsinformation und/oder eines Rauschmaßes aus dem Histogramm.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zum empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist Das Verfahren umfasst einen Schritt des Bildens eines Medians über Empfangsinformationen eines Signalausschnitts des empfangen Signals, um eine mittlere Empfangsinformation zu erhalten.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird. Das Verfahren umfasst einen Schritt des Skalierens des Signals mit einer gemittelten Impulsantwort, um normierte empfangene Datensymbole zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Ermittelns einer Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung, wobei im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets ermittelt wird, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise ein Rauschmaß ermittelt wird.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren umfasst einen Schritt des Bildens von zumindest zwei Histogrammen über Empfangsleistungsinformationen von zwei unterschiedlichen Signalausschnitten des empfangenen Signals. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des hinweisen Kombinierens der zumindest zwei Histogramme, um ein kombiniertes Histogramm zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Ermittelns einer Rauschleistungsinformation aus dem kombinierten Histogramm.
Weitere Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren umfasst einen Schritt des Aufteilens des Signals in eine Mehrzahl von Teilbandsignalen, wobei die Mehrzahl von Teilbandsignalen unterschiedliche Teilbänder des Signals aufweisen. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Ermittelns von Leistungsinformationen von Abtastwerten oder Symbolen eines gleichen zeitlichen Signalausschnitts der Mehrzahl von Teilbandsignalen. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Durchführens einer Summenbildung für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts über die jeweiligen Leistungsinformationen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Summenleistungsinformationen zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Durchführens einer Minimumbildung für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts über die jeweiligen Leistungsinformationen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Minimumleistungsinformationen zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Bildens eines Summen-Histogramms über den Satz von Summenleistungsinformationen. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Bildens eines Minimum-Histogramms über den Satz von Minimumleistungsinformationen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden bezugnehmend auf die beiliegenden Figuren näher beschrieben. Es zeigen:

1 ein schematisches Blockschaltbild eines Systems mit einem Datensender und einem Datenempfänger, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung;
2 in einem Diagramm eine Belegung des Übertragungskanals bei der Übertragung einer Mehrzahl von Teil-Datenpaketen entsprechend einem Zeitfrequenzsprungmuster;
3 ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung;
4 in einem Diagramm einen Verlauf eines empfangenen Signals, wobei das Signal ein Telegram aufweist und wobei das Signal keine Störungen (Interferenzen) aufweist;
5 in einem Diagramm einen Verlauf eines empfangenen Signals, wobei das Signal Störungen (Interferenzen) aufweist;
6 in einem Diagramm ein Histogramm über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, das keine zusätzlichen Störungen (Interferenzen) aufweist;
7 in einem Diagramm ein Histogramm über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal zusätzliche Störungen (Interferenzen) aufweist;
8a-c Diagramme von Histogrammen die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal zusätzliche Störungen (Interferenzen) aufweist, wobei die Histogramme unterschiedliche obere und untere Grenzen von Leistungen aufweisen;
9 in einem Diagramm ein Histogramm über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal ein geringes SNR aufweist,
10 in einem Diagramm Amplitudenverteilungen von Abtastwerten oder Symbolen zweier Konstellationspunkte eines binär modulierten Signals, wobei das Signal Rauschen aufweist;
11 in einem Diagramm eine Leistungsverteilung der Summenamplitudenverteilung aus 10;
12 eine Leistungsverteilung eines Beispieltelegramms mit linearem Amplitudenverlauf;
13 in einem Diagramm ein Histogramm über die ermittelten Beträge der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal ein geringes SNR aufweist;
14 in einem Diagramm eine Verteilung der Wurzeln der Amplituden mit den Daten aus 12;
15 in einem Diagramm ein Histogramm über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal ein geringes SNR aufweist;
16a in einem Diagramm ein ungefiltertes Histogramm über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals, wobei das Signal ein geringes SNR aufweist;
16b in einem Diagramm ein gefiltertes Histogramm über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole des empfangenen Signals, wobei das Signal ein geringes SNR aufweist;
17 in einem Diagramm einen Verlauf der Beträge der Amplituden eines Paketausschnitts mit Störungen;
18 in einem Diagramm ein Histogramm über Empfangsleistungen von Abtastwerten oder Symbolen eines empfangenen Signals, wobei das empfangene Signal Störungen (Interferenzen) aufweist;
19 eine schematische Ansicht einer Mehrzahl von Teil-Datenpaketen, wobei die Teil-Datenpakete eine Pilotsequenz (oder Synchronisationssequenz) mit P Pilotsymbolen (oder Synchronisationssymbole) und zwei Datensequenzen mit DL + DR Datensymbolen aufweisen;
20a in einem Diagramm einen Verlauf von sortierten Störleistungen von empfangenen Teil-Datenpaketen, wobei die Teil-Datenpakete nicht durch einen Störer gestört sind;
20b in einem Diagramm Verläufe von sortierten Störleistungen von empfangenen Teil-Datenpaketen, wobei eine unterschiedliche Anzahl von Teil-Datenpakete durch einen Störer gestört sind;
21 ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
22 eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung vorgeschalteten Interferenzdetektion, zur Auswahl der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung oder der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung basierend auf der Interferenzrate, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
23 eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung nachgeschalteten Kombination und weiteren Verarbeitung der von der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung bereitgestellten ersten Zuverlässigkeitsinformationen und der von der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung bereitgestellten zweiten Zuverlässigkeitsinformationen, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
24 eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung nachgeschalteten separaten Weiterverarbeitung der von der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung bereitgestellten ersten Zuverlässigkeitsinformationen und der von der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung bereitgestellten zweiten Zuverlässigkeitsinformationen, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
25 ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
26 ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
27 ein schematisches Blockschaltbild eines Paket-Detektors des Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
28 in einem Diagramm Eigensignale, Fremdsignale sowie ausgewertete Bereiche (z.B. Kanäle; Band 1, Band 2) des Breitbandsignals;
29 in einem Diagramm eine normierte Verteilungen der Leistungswerte für ein Rauschsignal mit PR = 1 bzw. PR = 0 dB für verschiedene Mittelungsfaktoren M;
30 in einem Diagramm ein gemessenes Histogramm 124 für PR = 0 dB und M = 4;
31 eine schematische Ansicht einer Berechnung und Auswertung der Histogramme, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
32a eine schematische Ansicht einer gewöhnlichen Histogramm-Berechnung;
32b eine schematische Ansicht einer vereinfachten Histogramm-Berechnung, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
33 in einem Diagramm ein Beispiel für ein Summen-Histogramm, das aus der vereinfachten Histogramm-Berechnung von 32b resultiert;
34 in einem Diagramm ein Beispiel für ein Minima-Histogramm, das aus der vereinfachten Histogramm-Berechnung von 32b resultiert;
35 ein schematisches Blockschaltbild eines Paket-Decoders des Datenempfängers, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
36 in einem Diagramm eine schematische Ansicht von fünf Teil-Datenpaketen, wobei zwei der Teil-Datenpakete durch Fremdsignale gestört sind;
37 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Empfangen eines Signals, gemäß einem Ausführungsbeispiel;
38 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Empfangen eines Signals, gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel;
39 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Empfangen eines Signals, gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel;
40 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Empfangen eines Signals, gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel; und
41 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Empfangen eines Signals, gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel.

In der nachfolgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden in den Figuren gleiche oder gleichwirkende Elemente mit dem gleichen Bezugszeichen versehen, so dass deren Beschreibung untereinander austauschbar ist.
Telegram-Splitting basiertes Funkübertragungssystem
1 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Systems mit einem Datensender 100 und einem Datenempfänger 110. Der Datensender 100 kann ausgebildet sein, um ein Signal 120 zu senden, wobei das Signal 120 zumindest zwei separate Teil-Datenpakete 142 aufweist. Der Datenempfänger 110 kann ausgebildet sein, um das Signal 120 (oder eine durch den Übertragungskanal modifizierte Version des Signals 120)) zu empfangen, welches die zumindest zwei separaten Teil-Datenpakete 142 aufweist.
Wie in 1 zu erkennen ist, sind die zumindest zwei separaten Teil-Datenpakete 142 in der Zeit und/oder in der Frequenz voneinander separiert bzw beabstandet Die Verteilung der zumindest zwei separaten Teil-Datenpakete 142 in der Zeit und/oder Frequenz kann entsprechend eines Sprungmusters (engl. hopping pattern) 140 erfolgen.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datensender 100 eine Sendeeinrichtung (oder Sendemodul, oder Transmitter) 102 aufweisen, die ausgebildet ist, um das Signal 120 zu senden. Die Sendeeinrichtung 102 kann mit einer Antenne 104 des Datensenders 100 verbunden sein. Der Datensender 100 kann ferner eine Empfangseinrichtung (oder Empfangsmodul, oder Receiver) 106 aufweisen, die ausgebildet ist, um ein Signal zu empfangen. Die Empfangseinrichtung 106 kann mit der Antenne 104 oder einer weiteren (separaten) Antenne des Datensenders 100 verbunden sein. Der Datensender 100 kann auch eine kombinierte Sendeempfangseinrichtung (Transceiver) aufweisen.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 kann eine Empfangseinrichtung (oder Empfangsmodul, oder Receiver) 116 aufweisen, die ausgebildet ist, um das Signal 120 zu empfangen. Die Empfangseinrichtung 116 kann mit einer Antenne 114 des Datenempfängers 110 verbunden sein. Ferner kann der Datenempfänger 110 eine Sendeeinrichtung (oder Sendemodul, oder Transmitter) 112 aufweisen, die ausgebildet ist, um ein Signal zu senden. Die Sendeeinrichtung 112 kann mit der Antenne 114 oder einer weiteren (separaten) Antenne des Datenempfängers 110 verbunden sein. Der Datenempfänger 110 kann auch eine kombinierte Sendeempfangseinrichtung (Transceiver) aufweisen.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datensender 100 ein Sensorknoten sein, während der Datenempfänger 110 eine Basisstation sein kann. Typischerweise umfasst ein Kommunikationssystem zumindest einen Datenempfänger 110 (Basisstation) und eine Vielzahl von Datensendern (Sensorknoten, wie z.B. Heizungszähler). Natürlich ist es auch möglich, dass der Datensender 100 eine Basisstation ist, während der Datenempfänger 110 ein Sensorknoten ist. Ferner ist es möglich, dass sowohl der Datensender 100 als auch der Datenempfänger 110 Sensorknoten sind Des Weiteren ist es möglich, dass sowohl der Datensender 100 als auch der Datenempfänger 110 Basisstationen sind.
Der Datensender 100 und der Datenempfänger 110 können ausgebildet sein, um Daten unter Verwendung eines Telegram-Splitting-Verfahrens (dt. Telegrammaufteilungsverfahrens) zu senden bzw. zu empfangen. Hierbei wird ein die Daten aufweisendes Datenpaket (oder Telegramm) in eine Mehrzahl von Teil-Datenpakete (oder Sub-Datenpakte) 142 aufgeteilt und die Teil-Datenpakete 142 entsprechend eines Sprungmusters 140 in der Zeit verteilt und/oder in der Frequenz verteilt von dem Datensender 100 zu dem Datenempfänger 110 übertragen, wobei der Datenempfänger 110 die Teil-Datenpakete 142 wieder zusammenfügt (oder kombiniert), um das eigentliche Datenpaket zu erhalten. Jedes der Teil-Datenpakete 142 enthält dabei nur einen Teil des Datenpakets 120. Das Datenpaket kann ferner kanalcodiert sein, so dass zum fehlerfreien Decodieren des Datenpakets nicht alle Teil-Datenpakete 142 sondern nur ein Teil der Teil-Datenpakete 142 erforderlich ist.
Die zeitliche Verteilung der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen 142 kann, wie bereits erwähnt, entsprechend eines Zeit- und/oder Frequenzsprungmusters 140 erfolgen.
Ein Zeitsprungmuster kann eine Abfolge von Sendezeitpunkten oder Sendezeitabständen angeben, mit denen die Teil-Datenpakete gesendet werden. Beispielsweise kann ein erstes Teil-Datenpaket zu einem ersten Sendezeitpunkt (oder in einem ersten Sendezeitschlitz) und ein zweites Teil-Datenpaket zu einem zweiten Sendezeitpunkt (oder in einem zweiten Sendezeitschlitz) gesendet werden, wobei der erste Sendezeitpunkt und der zweite Sendezeitpunkt unterschiedlich sind. Das Zeitsprungmuster kann dabei den ersten Sendezeitpunkt und den zweiten Sendezeitpunkt definieren (oder vorgeben, oder angeben). Alternativ kann das Zeitsprungmuster den ersten Sendezeitpunkt und einen zeitlichen Abstand zwischen dem ersten Sendezeitpunkt und dem zweiten Sendezeitpunkt angeben. Natürlich kann das Zeitsprungmuster auch nur den zeitlichen Abstand zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Sendezeitpunkt angeben. Zwischen den Teil-Datenpaketen können Sendepausen vorhanden sein in denen nicht gesendet wird. Die Teil-Datenpakete können sich auch zeitlich überlappen (überschneiden).
Ein Frequenzsprungmuster kann eine Abfolge von Sendefrequenzen oder Sendefrequenzsprüngen angeben, mit denen die Teil-Datenpakete gesendet werden. Beispielsweise kann ein erstes Teil-Datenpaket mit einer ersten Sendefrequenz (oder in einem ersten Frequenzkanal) und ein zweites Teil-Datenpaket mit einer zweiten Sendefrequenz (oder in einem zweiten Frequenzkanal) gesendet werden, wobei die erste Sendefrequenz und die zweite Sendefrequenz unterschiedlich sind. Das Frequenzsprungmuster kann dabei die erste Sendefrequenz und die zweite Sendefrequenz definieren (oder vorgeben, oder angeben). Alternativ kann das Frequenzsprungmuster die erste Sendefrequenz und einen Frequenzabstand (Sendefrequenzsprung) zwischen der ersten Sendefrequenz und der zweiten Sendefrequenz angeben. Natürlich kann das Frequenzsprungmuster auch nur den Frequenzabstand (Sendefrequenzsprung) zwischen der ersten Sendefrequenz und der zweiten Sendefrequenz angeben Natürlich können die Mehrzahl von Teil-Datenpaketen 142 auch sowohl in der Zeit- als auch in der Frequenz verteilt von dem Datensender 100 zu dem Datenempfänger 110 übertragen werden. Die Verteilung der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen in der Zeit und in der Frequenz kann entsprechend einem Zeitfrequenzsprungmuster erfolgen. Ein Zeitfrequenzsprungmuster kann die Kombination aus einem Zeitsprungmuster und einem Frequenzsprungmuster sein, d.h eine Abfolge von Sendezeitpunkten oder Sendezeitabständen mit denen die Teil-Datenpakete 142 übertragen werden, wobei den Sendezeitpunkten (oder Sendezeitabständen) Sendefrequenzen (oder Sendefrequenzsprünge) zugeordnet sind.
2 zeigt in einem Diagramm eine Belegung des Übertragungskanals bei der Übertragung einer Mehrzahl von Teil-Datenpaketen 142 entsprechend einem Zeitfrequenzsprungmuster. Dabei beschreibt die Ordinate die Frequenz und die Abszisse die Zeit.
Wie in 2 zu erkennen ist, kann das Datenpaket 120 beispielhaft auf n = 7 Teil-Datenpakete 142 aufgeteilt werden und entsprechend eines Zeitfrequenzsprungmusters verteilt in der Zeit und der Frequenz von dem Datensender 100 zu dem Datenempfänger 110 übertragen werden.
Wie in 2 weiter zu erkennen ist, können die Mehrzahl von Teil-Datenpaketen 142 neben Daten (Datensymbole 146 in 2) auch Pilotsequenzen (Pilotsymbole (oder Synchronisationssymbole) 144 in 2) enthalten, basierend auf denen der Datenempfänger 110 die Teil-Datenpakete 142 in einem Empfangssignal 120 oder Empfangsdatenstrom detektieren.
Durch die unkoordinierte bzw. asynchrone Übertragung der Daten von vielen Teilnehmern kommt es während der Übertragung zu Überlagerungen der Signale zwischen den Teilnehmern. Weiterhin kann es bei Nutzung eines unlizenzierten Bandes zu Störungen mit Teilnehmern aus anderen Netzen kommen. Auf Grund der unkoordinierten Übertragung ist es nicht möglich am Empfänger eine sukzessive Interferenz-Auslöschung mittels decodieren des stärksten Signals und abziehen des re-enkodierten Signals durchzuführen, da der exakte Empfangszeitpunkt und die Frequenz nicht bekannt sind bzw. eine hinreichend genaue Schätzung in der Regel nicht möglich ist. Ähnliches gilt, für die Übertragung von anderen Systemen, da über die Fremdstörungen keine Information zu Datenrate und Modulationsverfahren vorliegt.
Wie bereits eingangs erwähnt setzen die meisten Systeme jedoch eine FEC zur Fehlerkorrektur ein, worauf diese Erfindung beruht. Sie befasst sich mit Techniken, die die Störfestigkeit von Systemen verbessert, die eine FEC einsetzen.
In diesen Fällen ist es, gerade bei FECs mit Soft-Decision-Input, von Vorteil zu wissen, welche Symbole mutmaßlich durch eine andere Übertragung gestört sind. Diese Symbole können dann vor der Zufuhr der FEC speziell gewichtet werden (man spricht von Skalierung der LLRs) um ihren Einfluss zu verringern oder zu eliminieren.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele des Datenempfängers 110 beschrieben, der ein Signal 120 in einem solchen interferenzbehafteten Kanal empfängt.
Bestimmung der Signalleistung und Rauschvarianz im statischen Kanal
3 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Der Datenempfänger 110 ist ausgebildet, um ein Signal 120 zu empfangen, wobei das Signal 120 Interferenzen 122 eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist.
Der Datenempfänger 110 ist ausgebildet ist, um ein Histogramm 124 über Empfangsinformationen (z.B. Leistungsinformationen oder Amplitudeninformationen) eines Signalausschnitts 126 (z.B. eines Satzes von Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten) des empfangen Signals 120 zu bilden, und um aus dem Histogramm 124 eine mittlere Empfangsinformation und/oder ein Rauschmaß (z.B. Rauschvarianz) (z.B. des Signalausschnitts 126 (z.B. des Satzes von Symbolen oder Abtastwerten)) zu ermitteln
Bei Ausführungsbeispielen kann das Histogramm 124 eine grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung der Empfangsinformationen sein, wobei die Empfangsinformationen hierfür beispielsweise in Klassen (engl. bins) konstanter oder variabler Breite eingeteilt werden können.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für einen Satz von Abtastwerten oder Symbolen des Signalausschnitts 126 Empfangsinformationen (z.B Leistungsinformationen oder Amplitudeninformationen) zu ermitteln, und um das Histogramm 124 über die ermittelten Empfangsinformationen (z.B. Leistungsinformationen oder Amplitudeninformationen) zu bilden.
Beispielsweise kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für jeden Abtastwert oder jedes Symbol des Signalausschnitts 126 des empfangenen Signals 120 eine Empfangsinformation (z.B. eine Leistungsinformation, wie z.B. Empfangsleistung, oder Amplitudeninformation, wie z.B. Betrag der Amplitude oder Betrag der n-ten Wurzel der Amplitude) zu ermitteln, um für den Satz von Abtastwerten oder Symbolen des Signalausschnitts 126 die ermittelten Empfangsinformationen zu erhalten, und um das Histogramm 124 über die ermittelten Empfangsinformationen zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um die mittlere Empfangsinformation basierend auf einem Maximum einer Verteilung 126 (z.B. Gaußkurve) von Empfangsinformationen des Histogramms zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um das Rauschmaß (z.B. die Rauschvarianz) ausgehend von einem Maximum einer Verteilung (z.B. Gaußkurve) von Empfangsinformationen des Histogramms 124 basierend auf einer Halbwertsbreite der Verteilung 128 (z.B. Gaußkurve) von Empfangsinformationen des Histogramms 124 zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen können die Empfangsinformationen Leistungsinformationen oder Amplitudeninformationen sein, wie zum Beispiel Empfangsleistungen (z.B. ein Empfangsleistungswert pro Symbol oder Abtastwert), Beträge von Amplituden oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden (z.B. ein Betrag einer Amplitude bzw. einen Betrag einer n-ten Wurzel einer Amplitude des Abtastwerts oder Symbols).
Ausführungsbeispiele setzen einen (quasi-)statischen Kanal voraus, das bedeutet es gibt keine/geringe zeitliche Änderung des Kanals während einer Übertragung. Dies ist beispielsweise dann erfüllt, wenn sowohl Datensender 100 als auch der Datenempfänger 110 ortsfest sind oder sich nur so langsam bewegen, dass die Änderung des Kanals langsamer ist als die Dauer einer Übertragung.
Um mutmaßlich gestörte Symbole erkennen zu können, ist es vorteilhaft zwischen verrauschten und gestörten Symbolen unterscheiden zu können. Für diese Unterscheidung eignet sich im statischen Kanal die Verwendung der Signalleistung und der Rauschvarianz. Die detaillierte Beschreibung wie aus diesen beiden Parametern die Bestimmung der gestörten Symbole erfolgt, wird unten z.B. in Kapitel 3 beschrieben.
Bei Ausführungsbeispielen kann die Bestimmung der Signalleistung und der Rauschvarianz nach der Detektion im Decoder, jedoch noch vor der Synchronisation (Frequenz-, Zeit- und Phasenschätzung) erfolgen Es kann angenommen werden, dass durch die Detektion eine grobe Frequenz- und Zeitschätzung erfolgt ist und der Fehler kleiner als folgende Parameter ist: $Δ t < \frac{T_{s}}{2}$
$Δ f < \frac{f_{s}}{4}$
Wobei T_S die Symboldauer und f_S die Symbolrate des Systems darstellt.
Die folgende Methodik funktioniert für beliebige Modulationsarten. Falls ein Modulationsverfahren mit gleicher Amplitude für alle Konstellationspunkte (alle Symbole liegen auf dem Einheitskreis) eingesetzt werden sollte (z. B. MSK, M-PSK, FSK), können beispielsweise neben den Pilotsymbolen auch die unbekannten Datensymbole zur Bestimmung der Signalleistung und der Rauschvarianz verwendet werden. Im Falle, dass die Signalamplitude vom Konstellationspunkt des Modulationsverfahrens abhängt (z b. QAM), ist es möglich, nur die Pilotsymbole zu verwenden. Im zweiten Fall kann die Empfangsamplitude auf den Modulationspunkt normiert werden, so dass alle Symbole bei idealer Übertragung ohne Rauschen die gleiche Leistung aufweisen.
Wird ein Verfahren mit konstanter Einhüllender (z. B. FSK oder MSK) eingesetzt können im Folgenden anstelle der Symbole nach der Matched-Filterung auch die komplexen Basisbandsamples vor der Matched-Filterung verwendet werden. In diesem Fall ist jedoch dafür Sorge zu tragen, dass die Überabtastung des Signals relativ gering ist, um den Einfluss von Rauschen außerhalb der Nutzbandbreite einzugrenzen.
Der allgemeine Ansatz die Signalamplitude durch Mittelwertbildung zu bestimmen, funktioniert in Interferenzkanälen nicht, da die Störungen eine unbekannte Amplitude besitzen und somit das Ergebnis verfälschen.
Dieser Ansatz beruht weiterhin auf der Annahme, dass zumindest ein Teil der Symbole bzw. der Samples ungestört sind, was jedoch keine Einschränkung darstellt, denn wenn nahezu alle Symbole gestört sind ist es selbst bei idealer Kenntnis der gestörten Symbole nicht möglich die Daten mit Hilfe der FEC zu rekonstruieren.
4 zeigt in einem Diagramm einen Verlauf eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal ein Telegram aufweist und wobei das Signal 120 keine Störungen (Interferenzen) aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Amplitude und die Abszisse die Abtastwerte (engl. samples). Mit anderen Worten, 4 zeigt einen beispielhaften Verlauf von Signalamplituden eines Telegramms ohne Störungen. Es handelt sich hierbei um ein komplexes Basisbandsignal einer MSK-Modulation (mit Frequenzoffset), wobei die Signalleistung durch das Quadrieren des Signalamplituden errechnet werden kann.
5 zeigt in einem Diagramm einen Verlauf eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 Störungen (Interferenzen) 122 aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Amplitude und die Abszisse die Abtastwerte (engl. samples). Mit anderen Worten, in 5 ist nun ein Fall zu sehen, bei dem einzelne Störungen 122 mit teilweise deutlich höheren Amplituden am Datenempfänger 110 eingetroffen sind. In diesem Fall gilt es die Signalleitung und die Rauschvarianz zu bestimmen.
Aufgrund der normierten Signalamplitude auf das Modulationsverfahren besitzen alle empfangenen Symbole/Samples die gleiche Signalleistung (ohne Rauschen). Am Datenempfänger 110 sind die Signalleistungen dann aufgrund des Rauschens z.B. gaußverteilt, wobei die Spitze der erhaltenen Gaußkurve von der Kanaldämpfung und die Breite von der Rauschleistung abhängt. Bei empfangenen Symbolen, deren Leistung weit außerhalb des Bereichs der Gaußkurve liegt, kann angenommen werden, dass diese höchstwahrscheinlich gestört sind und diese z.B. verworfen werden können.
Um diese Symbole zu erhalten können zunächst die Leistungen der empfangen Abtastwerte (engl. samples) oder Symbole berechnet. Dies kann beispielsweise durch quadrieren der Signalamplituden erfolgen.
Wird ein Histogramm über die ermittelten Leistungen der empfangenen Abtastwerte oder Symbole gebildet, dann liegt das Maximum der Verteilung in dem Histogramm (z B. exakt) bei der Empfangsleistung (= Sendeleistung - Kanaldämpfung). Die Breite der Kurve bzw Verteilung kann die Rauschvarianz angeben.
Durch die zufällige Amplitudenverteilung der Störer 122 (siehe 5) haben die gestörten Symbole nur einen sehr geringen Einfluss auf die Verteilung der Werte im Histogramm.
6 zeigt in einem Diagramm ein Histogramm 124 über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, das keine zusätzlichen Störungen (Interferenzen) aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Leistung. Mit anderen Worten, 6 zeigt ein typisches Histogramm eines empfangenen Telegramms ohne Störungen (Histogramm einer Übertragung mit einer Empfangsleistung von -100 dBm und einer Rauschleistung von -120 dBm ohne zusätzliche Störungen). In dem Histogramm 124 kann das Maximum ermittelt werden, welches die Empfangsleistung darstellt. Aus der Halbwertsbreite der Gaußverteilung des Rauschens kann die Rauschvarianz σ [3] und daraus die Rauschleistung bestimmt werden.
7 zeigt in einem Diagramm ein Histogramm 124 über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 zusätzliche Störungen (Interferenzen) aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Leistung. Mit anderen Worten, 7 zeigt ein weiteres Histogramm mit den gleichen Kanalparametern (Histogramm einer Übertragung mit einer Empfangsleistung von -100 dBm und einer Rauschleistung von -120 dBm), jedoch sind in diesem Fall zusätzlich Störungen 122 im Kanal vorhanden. Wie in 7 zu erkennen ist, ändert sich die Lage des Maxima und die Halbwertsbreite durch die Störungen nicht.
Bei Ausführungsbeispielen kann zur Bestimmung der Empfangsleistung der ungestörten Empfangssymbole und ihrer Rauschvarianz ein Histogramm 124 über die Symbole/Samples gebildet werden. Aus diesem Histogramm 124 kann über das Maximum und die Halbwertsbreite um das Maximum die Signalleistung und die Rauschleistung bestimmt werden.
Wie in 7 zu erkennen ist, kann es durch die Schwankung der Amplituden der Störungen 122 dazu kommen, dass die Auflösung des Histogramms 124 durch die hohe Dynamik der Störungen im Bereich des Maximums sehr stark reduziert. Hierdurch lässt sich das exakte Maximum und die Halbwertsbreite unter gewissen Umständen nur sehr schlecht bis gar nicht bestimmen.
Bei Ausführungsbeispielen kann daher eine iterative Annäherung an das Maximum durchgeführt werden, bis die Auflösung des Histogramms 124 hinreichend genau ist. Typischerweise kann die Halbwertsbreite 1/4 bis 1/6 der gesamten Auflösung des Histogramms 124 betragen. Hierzu können die Grenzen (Ober- und Untergrenze) des zulässigen Bereichs für das Histogramm schrittweise eingeengt werden.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Ablauf folgendem Schema folgen

1. Bildung des initialen Histogramms ohne Einschränkung der Grenzen (Minimum und Maximum stellen das Minima und Maxima aus den Inputdaten dar),
2. Suche des Maxima und der ungefähren Halbwertsbreite,
3. Einschränkung der Grenzen(Minimum und Maximum),
4. Erneute Histogrammbildung mit den eingeschränkten Grenzen (alle Samples/Symbole außerhalb der Grenzen werden nicht betrachtet,
5. Wiederholen der Schritte 2-4 bis die Halbwertsbreite größer als eine definierte Breite des Histogramms darstellt.

Zur Veranschaulichung zeigt 8a bis 8c dieses Schema am Beispiel aus 7, wo die Störungen 122 einen sehr viel größeren Dynamikbereich besitzen als das Nutzsignal.
Im Detail zeigen 8a bis 8c Diagramme von Histogrammen 124 die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 zusätzliche Störungen (Interferenzen) aufweist, wobei die Histogramme 124 unterschiedliche obere und untere Grenzen von Leistungen aufweisen. Dabei beschreiben die Ordinaten die Wahrscheinlichkeiten und die Abszissen die Leistungen.
Wie in 8a bis 8c zu erkennen ist, kann eine Schrittweise Annäherung erfolgen bis die Auflösung der Gaußkurve die gewünschte Breite erreicht hat.
Bei Ausführungsbeispielen können die Grenzen der Histogramme eingeschränkt werden, bis die Breite der Gaußkurve einen gewissen Schwellwert übersteigt.
Die oben beschriebene Methodik funktioniert problemlos, solange das SNR (SNR = signal-to-noise ratio, dt. Signalrauschverhältnis) des Nutzsignals gut ist. Wird das SNR jedoch geringer, kann es bei der Histogrammbildung jedoch unter gewissen Umständen dazu kommen, dass das Maximum des Histogramms der Leistungen der Abtastwerte oder Symbole nicht mehr bei der Empfangsleistung, sondern bei null liegt, wie dies in 9 gezeigt ist.
Im Detail zeigt 9 in einem Diagramm ein Histogramm 124 über die ermittelten Leistungen der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 ein geringes SNR aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Leistung Mit anderen Worten, 9 zeigt in einem Diagramm ein Histogramm 124 der Leistungen eines Telegramms bei schlechtem SNR.
Dieser Effekt lässt sich sehr schön am Beispiel einer binären Modulation zeigen, wobei die Symbole auf eine Amplitude von +1 bzw. -1 abgebildet (gemappt) werden.
Werden für beide Konstellationspunkte die Amplitudenverteilung inklusive Rauschen gebildet, lassen sich zwei Gaußkuven mit den Maxima an den jeweiligen Konstellationspunkten erkennen. Dies ist in 10 grafisch durch eine erste Kurve 129_1 und eine zweite Kurve 129_2 dargestellt.
Im Detail zeigt 10 in einem Diagramm Amplitudenverteilungen von Abtastwerten oder Symbolen zweier Konstellationspunkte eines binär modulierten Signals, wobei das Signal Rauschen aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate eine Anzahl/Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Amplitude. In 10 beschreibt eine erste Kurve 129_1 die Amplitudenverteilung der Abtastwerte oder Symbole eines ersten Konstellationspunkts und eine zweite Kurve 129_2 die Amplitudenverteilung der Abtastwerte oder Symbole eines zweiten Konstellationspunkts. Ferner beschreibt in 10 eine dritte Kurve 129_3 eine Überlagerung der ersten Kurve 129_1 und der zweiten Kurve 129_2 (Summenamplitudenverteilung). Mit anderen Worten, 10 zeigt eine Amplitudenverteilung der empfangenen Abtastwerte oder Symbole bei Rauschen und einer Empfangsleistung von -100 dBm.
Die Breite der Gaußkurven 129_1 und 129_2 ist durch die Rauschleistung festgelegt. Bei verhältnismäßig geringem Rauschen überschneiden sich beide Kurven 129_1 und 129_2 kaum bzw. gar nicht, bei hohem Rauschen (wie in 10 zu sehen) gibt es eine signifikante Überlagerung zwischen den beiden Kurven 129_1 und 129_2. Diese Überlagerung kann im Decoder zu Fehlentscheidungen führen.
11 zeigt in einem Diagramm eine Leistungsverteilung der Summenamplitudenverteilung aus 10. Dabei beschreibt die Ordinate eine Anzahl/Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Leistung. Wie in 11 zu erkennen ist, ergibt sich das Maximum nicht an der Stelle der Empfangsleistung, sondern bei null. Aus diesem Maximum lässt sich nicht mehr die Empfangsleistung des Signals bestimmen.
Um dieses Problem weiter zu analysieren, kann ein Eingangsvektor mit Signalamplituden erzeugt werden, die linear ansteigen (z. B. (1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7 .. )*1e-5). Dieser Vektor kann anschließend quadriert werden, was einer Leistungsbildung entspricht und grafisch in 12 gezeigt ist.
Im Detail zeigt 12 eine Leistungsverteilung eines Beispieltelegramms mit linearem Amplitudenverlauf. Dabei beschreibt die Ordinate die Anzahl/Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Leistung.
Es zeigt sich eine Anhäufung der Signalleistungen im unteren Bereich, hervorgerufen durch das quadrieren der Signalamplituden. Angewandt auf die Histogrammbildung der Leistungen bedeutet das, das im Bereich der Null eine höhere Anhäufung als im oberen Bereich stattfindet und somit das Maxima bei relativ geringen Rauschleistungswerten bereits bei null liegt.
Bei Ausführungsbeispielen können daher anstelle der Leistungen im Histogramm die Beträge der Signalamplituden verwendet werden. Wird für die gleichen Eingangsdaten des Histogramms aus 9 ein neues Histogramm mit den Beträgen der Signalamplituden gebildet, ergibt dies 13.
Im Detail zeigt 13 in einem Diagramm ein Histogramm 124 über die ermittelten Beträge der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 ein geringes SNR aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Amplituden.
Im Vergleich zu 9 ist die Auflösung um das Maximum herum deutlich besser, das absolute Maximum liegt jedoch immer noch nahe/an der Null.
Eine weitere Auflösungsverbesserung kann erreicht werden, wenn anstelle der Beträge der Amplituden, die Wurzeln (oder die n-te Wurzel) der Beträge der Amplituden verwendet werden. Dies zeigt 14 für den Eingangsvektor mit linear ansteigenden Amplituden.
Im Detail zeigt 14 in einem Diagramm eine Verteilung der Wurzeln der Amplituden mit den Daten aus 12. Dabei beschreibt die Ordinate die Anzahl/Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die Amplituden.
Wie in 14 zu erkennen ist, gibt nun keine Anhäufung mehr um Null herum, sondern mit ansteigendem Amplitudenwert. Wird damit erneut ein Histogramm mit den Daten aus 9 gebildet, lässt sich nunmehr das Maximum und die Breite des Rauschens aus dem Histogramm ablesen, wie dies in 15 gezeigt ist.
Im Detail zeigt 15 in einem Diagramm ein Histogramm 124 über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 ein geringes SNR aufweist. Dabei beschreibt die Ordinate die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse die n-ten Wurzeln der Amplituden. Mit anderen Worten, 15 zeigt ein Histogramm 124 mit den Daten aus 9 mit den Beträgen der Wurzeln aus den Signalamplituden.
Nach der Bestimmung der Wurzel der Empfangsamplitude und der n-ten Wurzel der Rauschvarianz aus dem Histogramm kann die Signalamplitude und die Rauschvarianz durch eine Inversion der n-ten Wurzel extrahiert werden. Die Leistung ergibt sich durch Quadrieren der Signalamplitude.
Bei Ausführungsbeispielen können für die Histogrammbildung anstelle der Leistungen die Beträge der Amplituden oder die Beträge der n-ten Wurzel berechnet werden.
Mit der oben beschrienen Technik muss für jedes Symbol/Sample, welches für die Bestimmung der Empfangsleistung und des Rauschens herangezogen wird die n-te Wurzel berechnet werden. Dies stellt bei großen Datenmengen einen nicht erheblichen Rechenaufwand dar.
Bei Ausführungsbeispielen kann daher anstelle der Berechnung der Wurzeln die Quantisierung der Histogrammbins (Klassen des Histogramms) angepasst werden.
Bisher hatten alle Bins die gleiche Quantisierung und die Abstände waren somit linear. Es kann nun eine Quantisierung vorgenommen werden, die der Wurzelbildung der Signalamplituden entspricht und zum gleichen Ergebnis führt. Hierbei haben die Bins nahe der Null eine kleinere Breite als die Bins die bei höheren Werten liegen.
Bei Ausführungsbeispielen können die Histogrammbins (Klassen des Histogramms) eine nichtlineare Verteilung aufweisen, die beispielsweise der n-ten Wurzelbildung der Signalamplituden entsprechen kann. Die Eingangsdaten in das Histogramm 124 können die Beträge der Amplituden (der Abtastwerte oder Symbole) sein.
Aus den vorherigen Histogrammen 124 lässt sich erkennen, dass durch die begrenzte Anzahl an zur Verfügung stehenden Symbolen oder Abtastwerten unter gewissen Umständen kein streng monotoner Verlauf vom Maximum nach außen gewährleistet werden kann. Außerdem ist es unter gewissen Umständen möglich, dass das Maximum leicht versetzt und nicht am korrekten Wert auftritt. Aus solchen Histogrammen ist es unter gewissen Umständen relativ schwer bzw. nicht möglich das Maximum und die Halbwertsbreite korrekt zu bestimmen.
Bei Ausführungsbeispielen kann das Histogramm daher z.B. mit einem Tiefpassfilter gefiltert werden. Dadurch wird die Kurve geglättet und die Bestimmung des Maximum und der Halbwertsbreite vereinfacht. Ein Vergleich zwischen einem ungefilterten und einem gefilterten Histogramm 124 ist in 16a und 16b zu sehen.
Im Detail zeigt 16a in einem Diagramm ein ungefiltertes Histogramm 124 über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole eines empfangenen Signals 120, wobei das Signal 120 ein geringes SNR aufweist, während 16b in einem Diagramm ein gefiltertes Histogramm 124 über die ermittelten Beträge der n-ten Wurzeln der Amplituden der Abtastwerte oder Symbole des empfangenen Signals 120 zeigt, wobei das Signal 120 ein geringes SNR aufweist. Dabei beschreibt in 16a und 16b die Ordinate jeweils die Wahrscheinlichkeit und die Abszisse jeweils die n-ten Wurzeln der Amplituden.
Die Koeffizienten des Filters können an die Länge des Histogramms 124 angepasst werden. Entsprechend der Länge der Eingangsdaten kann eine mehr oder weniger starke Filterung notwendig sein. Nach der Berechnung kann die Gruppenlaufzeit des Filters berücksichtigt bzw. entfernt werden, um die Ergebnisse nicht zu verfälschen. Im Falle einer iterativen Suche kann die Filterung auch bei allen/bestimmten Histogramm-Schritten erfolgen.
Bei Ausführungsbeispielen kann das Ergebnis der Histogrammbildung einer Filterung unterzogen werden, um eine einfachere Ablesung der beiden Parameter (Maxima und Halbwertsbreite) zu ermöglichen.
Bestimmung der Signalleistung im statischen Kanal
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um die Rauschvarianz aus dem Histogramm 124 zu ermitteln, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um einen Median über Empfangsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, Beträge von Amplituden, oder Beträge von n-ten Wurzeln von Amplituden) eines Signalausschnitts 126 (z.B. eines Satzes von Symbolen oder eines Satzes von Abtastwerten) des empfangen Signals 120 bilden, und eine mittlere Empfangsinformation (z.B. des Signalausschnitts (z.B. des Satzes von Symbolen oder Abtastwerten)) zu erhalten.
Bei Ausführungsbeispielen kann somit (alternativ zur Histogrammbildung aus Abschnitt 2) die Signalleistung auch durch Bildung des Medians aller empfangener Symbolleistungen ermittelt werden. Es ist anzunehmen, dass weniger als die Hälfte der empfangenen Symbole gestört sind, beziehungsweise, dass Pakete mit mehr als 50 % gestörten Symbolen üblicherweise nicht decodiert werden können. Dann lässt sich die ungefähre Signalleistung der ungestörten Symbole durch den Medianwert aller Symbolleistungen grob abschätzen. Das ist möglich, da die großen Leistungen der gestörten Symbole hier nicht mehr so stark ins Gewicht fallen wie bei der Mittelwertbildung. Wenn weniger als die Hälfte der empfangenen Symbole gestört sind, wird der Medianwert immer im Bereich der Gaußkurve der ungestörten Symbole liegen, was eine grobe Bestimmung ihrer Leistungen zulässt.
Diese Schätzung kann natürlich auch mit den Beträgen der Amplituden oder den Wurzeln der Beträge der Amplituden erfolgen.
Bei Ausführungsbeispielen kann auf Basis der Leistungen der empfangenen Symbole oder Abtastwerte der Medianwert der Leistungen bestimmt werden. Dieser Wert kann eine Schätzung der Leistung der ungestörten Empfangssymbole liefern.
Bestimmung der Rauschvarianz im statischen Kanal aus den Sendepausen
Bei Ausführungsbeispielen kann das Signal 120 zumindest zwei Datenpakete oder Teil-Datenpakete 142 aufweisen, die über den interferenzbehafteten Kanal übertragen werden, wobei zwischen den zumindest zwei Datenpakete oder Teil-Datenpakete Übertragungspausen (z.B Sendepausen) vorhanden sind, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um den Signalausschnitt 126 in eine Übertragungspause zwischen den zumindest zwei Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen 142 zu legen
Bei Ausführungsbeispielen kann somit (alternativ zum Ansatz in Abschnitt 2) die Rauschleistung auch aus dem Empfangssignal während einer Sendepause ermittelt werden. Hierzu werden die Empfangssymbole ähnlich wie in Abschnitt 2 betrachtet, nur mit dem Unterschied, dass nur Rauschen und eventuell Störer empfangen werden. Der Mittelwert ist nun bei der Amplitude Null zu erwarten, wodurch die Bestimmung des Mittelwertes der Symbolamplituden analog zu Abschnitt 2 entfällt. Um die Rauschvarianz zu bestimmen kann nun die Varianz bzw. die Breite des Histogramms der Empfangsleistungen (oder - Amplituden) bestimmt werden. Dies kann wieder analog zu Abschnitt 2 geschehen, wo iterativ die Grenzen der Histogramme eingeschränkt werden bis eine gewisse Halbwertsbreite erreicht wird. Alternativ/Zusätzlich kann auch hier im Falle einer Störung die Bildung des Medians der Empfangsamplituden eine grobe Abschätzung der Rauschleistung liefern.
Bei Ausführungsbeispielen kann zur Bestimmung der Rauschvarianz ungestörter Empfangssymbol ein Histogramm über die Symbole oder Abtastwerte zur Zeit einer Sendepause gebildet werden. Aus diesem Histogramm kann über die Halbwertsbreite um das Maximum die Rauschleistung bestimmt werden.
Detektion der gestörten Symbole in statischen Kanälen auf Basis der Sendeleistung und Rauschvarianz
Bei Ausführungsbeispiele kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um basierend auf der ermittelten mittleren Empfangsinformation und der Rauschvarianz einen Mittelwert (z.B. eines Betrags) einer Empfangsamplitude und eine Standardabweichung des Rauschens zu ermitteln, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um basierend auf dem ermittelten Mittelwert (z.B. des Betrags) der Empfangsamplitude und der Standardabweichung des Rauschens einen Schwellwert (z.B. Empfangsamplitudenschwellwert) zu ermitteln, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts 126, deren Empfangsamplituden (z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden) oberhalb des Schwellwerts liegen, bei einer weiteren Verarbeitung (z.B. Detektion oder Decodierung) (z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen) nicht zu berücksichtigen, beispielsweise um Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken.
Wie bereits einleitend beschrieben kann die Performance der FEC verbessert werden, wenn in Interferenzkanälen bekannt ist, welche Symbole gestört sind.
In einem (quasi) statischen Kanal sind die Empfangsamplituden aller ungestörten Symbole nur vom Rauschen und der Kanaldämpfung abhängig, falls ein Modulationsverfahren mit gleicher Amplitude für alle Konstellationspunkte (alle Symbole liegen auf dem Einheitskreis) eingesetzt wird, z. B. M-PSK, FSK, MSK
Wird ein Modulationsverfahren eigesetzt, bei dem das nicht gilt, kann die folgende Methodik auf den bekannten Pilotsymbolen eingesetzt werden, wenn diese entsprechend des erwarteten Konstellationspunktes in der Leistung normiert werden.
Aus der Theorie ist bekannt, dass bei einem normalverteilten Rauschen (siehe z. B. [4]) 99,7% aller Amplituden innerhalb von µ±3σ liegen, wobei µ den Mittelwert der Empfangsamplitude des Konstellationspunktes und σ die Standardabweichung des Rauschens darstellt.
Um die Abhängigkeit des Mittelwertes vom Konstellationspunkt zu eliminieren, kann der Betrag der Empfangsamplitude verwendet werden, damit gilt dass 99,7% aller Beträge der Empfangsamplituden innerhalb von |µ|±3σ liegen.
Ist der Mittelwert des Betrages der Empfangsamplitude und die Standardabweichung bekannt (z. B. aus Abschnitt 2) kann mit Hilfe der oben beschriebenen Theorie ein Schwellwert festgelegt werden, welcher definiert ob die Symbole/Samples innerhalb der Rauschvarianz liegen oder nicht.
Die Empfangsleistung und die Rauschvarianz aus Abschnitt 2 kann in den Mittelwert der Empfangsamplitude und der Standardabweichung des Rauschens umgerechnet werden.
Alle Symbole welche nicht innerhalb des Schwellwertes liegen, sind somit mutmaßlich gestört und können zu Null gesetzt werden. Diese Symbole haben damit keinen Einfluss auf die folgende Decodierung der FEC.
Aufgrund der Tatsache, dass 99,7% aller ungestörten Symbole innerhalb der Grenze liegen, werden 0,3% aller Symbole die keine Störung erfahren haben werden fälschlicherweise als gestört angenommen und verworfen, was jedoch keinen großen Einfluss auf die Performance hat
In der Praxis hat sich gezeigt, dass bei der Bestimmung des Mittelwertes des Betrages der Empfangsamplitude und der Standardabweichung Schätzfehler auftreten können. Somit ist es in manchen Szenarien sinnvoller den Schwellwert leicht anzupassen, z B. wird statt dem idealen Schwellwert |µ|±3σ ein leicht höherer Schwellwert von z. B |1.2 µ|±4σ gewählt.
Es ist auch möglich mehrere Schwellwerte iterativ zu verwenden, bis der Decoder beispielsweise eine korrekte CRC meldet.
Bei Ausführungsbeispielen kann auf Basis des Mittelwertes der Empfangsamplitude und der Standardabweichung des Rauschens ein Schwellwert bestimmt werden, ab welchem alle Symbole als gestört markiert werden. Diese gestörten Symbole können bei der Decodierung der FEC nicht berücksichtigt bzw. auf null gesetzt werden.
17 zeigt in einem Diagramm einen Verlauf der Beträge der Amplituden eines Paketausschnitts mit Störungen. Dabei beschreibt die Ordinate die Amplitude und die Abszisse die Symbolnummer. In 17 beschreibt die Linie 130 den ermittelten Schwellwert, so dass alle Symbole über diesem Schwellwert mutmaßlich gestört sind.
Wie 17 zu erkennen ist, gibt es zwischen den gestörten Symbolen ein paar Symbole, welche unter dem Schwellwert liegen. Kurze Störungen die nur für ein bis zwei Symbole andauern, treten in der Regel jedoch nicht oder nur sehr selten auf, so dass davon auszugehen ist, dass das Symbol zwischen zwei gestörten Symbolen ebenfalls gestört ist.
Durch die unbekannte Modulationsart und die unbekannte Modulationsrate des Störers kann es durchaus vorkommen, dass durch die Filterung im Datenempfänger 110 ein gestörtes Symbol eine Empfangsamplitude besitzt, welche im zulässigen Bereich liegt.
Damit diese Symbole bei der Decodierung der FEC ebenfalls unterdrückt werden, kann eine „Median-Filterung“ eingesetzt werden
Bei dieser Filterung können die Nachbarsymbole von gestörten Symbolen ebenfalls als gestört markiert werden. Das heißt wenn das vorherige und das folgende Symbol gestört sind, gilt das aktuelle Symbol ebenfalls als gestört.
Alternativ kann ein Symbol auch als gestört markiert werden, falls nur das vorherige oder das folgende Symbol als gestört markiert ist. Dies kann noch erweitert werden, so dass auch das vorletzte und das übernächste Symbol einbezogen werden.
Beim Einsatz von mehr als einem Symbol in der Vergangenheit/Zukunft kann eine Gewichtung der Symbole entsprechend dem Abstand erfolgen (z. B hat ein Symbol welches näher an dem aktuellen Symbol liegt eine höhere Gewichtung).
Bei Ausführungsbeispielen kann auf Basis der als gestört markierten Symbole ebenfalls eine Entscheidung getroffen werden, z.B mit Hilfe einer Vorschrift für die Nachbarsymbole, ob diese gestört sind. Hierbei können Symbole, die unterhalb des Schwellwertes liegen, ebenfalls als gestört markiert bzw. niedriger gewichtet werden.
Die Vorschrift kann das vorherige, das folgende oder beide Symbole beinhalten. Optional können für die Entscheidung auch mehrere Symbole in die Vergangenheit und die Zukunft eingesetzt werden.
Gewichtung der gestörten Symbole in statischen Kanälen auf Basis der Sendeleistung und Rauschvarianz entsprechend der Wahrscheinlichkeit, dass sie gestört sind
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts 126 basierend auf einer Verteilung (z.B. Gaußkurve) von Empfangsinformationen des Histogramms für eine weitere Verarbeitung (z.B. Decodierung oder Detektion) (z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen) zu gewichten (z.B. um Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken).
18 zeigt in einem Diagramm ein Histogramm 124 über Empfangsleistungen von Abtastwerten oder Symbolen eines empfangenen Signals 120, wobei das empfangene Signal 120 Störungen (Interferenzen) aufweist. Mit anderen Worten, 18 zeigt den Ausschnitt eines Histogramms der Leistungen der Symbole eines empfangenen Telegramms mit Störungen.
Wie in 18 zu erkennen ist, ist die Gaußkurve mit den ungestörten Symbolen um die Leistung 1e-10 verteilt Die Symbole, deren Leistungen in 18 ganz rechts zu sehen sind, sind offensichtlich gestört und können verworfen werden. Bei Symbolen, deren Leistungen näher an der Gaußkurve der ungestörten Symbole sind, kann nicht eindeutig bestimmt werden, ob diese gestört oder ungestört sind Es kann angenommen werden, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Symbol gestört ist mit dem Abstand zur Gaußkurve steigt. Je höher die Leistung ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieses gestört ist (gilt für Symbole mit Leistung höher als der Mittelwert der Gaußkurve). Diese Information kann bei Decodierung für eine Gewichtung jedes empfangenen Symbols genutzt werden in Form einer Soft-Decision-Decodierung (Decodierung mit Zuverlässigkeitsinformationen) Hierbei kann jedes Symbol entsprechend der Wahrscheinlichkeit gewichtet werden, dass es gestört ist. Beispielsweise kann ein Symbol umso niedriger gewichtet werden, desto weiter seine Leistung vom Zentrum der Gaußkurve entfernt ist.
Bei Ausführungsbeispielen können auf Basis der Verteilung der vorher bestimmten Signalleistung und Rauschleistung im Kanal alle Symbole entsprechend ihrer Wahrscheinlichkeit gewichtet werden, dass sie gestört sind.
Mehrstufige Stördetektion vor und nach der Synchronisation
Bei Ausführungsbeispielen kann das Signal 120 zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket 142 aufweisen, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, wobei das zumindest eine Datenpaket oder Teil-Datenpaket 142 eine Synchronisationssequenz aufweist, wobei der Datenempfänger ausgebildet sein kann, um eine iterative weitere Verarbeitung (z.B. Synchronisierung und/oder Demodulation) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets 142 basierend auf der Synchronisationssequenz des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets 142 durchzuführen, und um bei zumindest einem Iterationsschritt der iterativen Detektion des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets 142 Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals zu unterdrücken.
Beispielsweise können die Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unterdrückt werden indem Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz nicht berücksichtigt werden, die oberhalb eines Schwellwerts (z.B. Empfangsamplitudenschwellwert) liegen. Zum Beispiel kann der Datenempfänger ausgebildet sein, um basierend auf der ermittelten mittleren Empfangsinformation und der Rauschvarianz einen Mittelwert z.B. eines Betrags einer Empfangsamplitude und eine Standardabweichung des Rauschens zu ermitteln, und um basierend auf dem ermittelten Mittelwert (z.B. des Betrags) der Empfangsamplitude und der Standardabweichung des Rauschens den Schwellwert (z.B Empfangsamplitudenschwellwert) zu ermitteln.
Beispielsweise können die Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unterdrückt werden indem Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz geringer gewichtet werden, die einen vorgegebenen Abstand zu gestörten Symbolen nicht einhalten. Zum Beispiel kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts, deren Empfangsamplituden (z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden) unterhalb des Schwellwerts liegen und die einen vorgegebenen Abstand (z.B. ein, zwei, drei, oder vier Symbole oder Abtastwerte) zu Symbolen oder Abtastwerten aufweisen, deren Empfangsamplituden (z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden) oberhalb des Schwellwerts liegen, bei einer Detektion oder Decodierung (z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen) nicht zu berücksichtigen oder niedriger zu gewichten (z B. als Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts, deren Empfangsamplituden (z.B. dessen Beträge von Empfangsamplituden) unterhalb des Schwellwerts liegen).
Beispielsweise können die Interferenzen des interferenzbehafteten Kanals unterdrückt werden indem Symbole oder Abtastwerte der Synchronisationssequenz gewichtet werden. Zum Beispiel kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um Symbole oder Abtastwerte des Signalausschnitts 126 basierend auf einer Verteilung (z.B. Gaußkurve) von Empfangsinformationen des Histogramms für eine weitere Verarbeitung (z.B. Decodierung oder Detektion) (z.B. von empfangenen Datenpaketen oder Teil-Datenpaketen) zu gewichten.
Bei Ausführungsbeispielen können (wie in Abschnitt 2 beschrieben) die Algorithmen nach der Detektion jedoch noch vor der Synchronisation ansetzen.
Da die Frequenz-, Zeit und Phasenoffsets im Allgemeinen unbekannt sind, kann die Synchronisation (z.B. zunächst) auch im Falle eines gestörten Kanals durchgeführt werden. Wird die Synchronisation auf Basis der Eingangssymbole vor der Stördetektion durchgeführt, können durch die gestörten Symbole Schätzfehler entstehen, welche beispielsweise so groß sein können, dass eine anschließende Decodierung (auch mit anschließender Unterdrückung der Störer) nicht möglich ist.
Es ist somit hilfreich, die Störer-Unterdrückung vor der Synchronisation durchzuführen oder nach der Synchronisation erneut durchzuführen (unter Berücksichtigung möglicher Störungen von Synchronisationssymbolen). Dabei gibt es (entsprechend Abschnitt 5 und Abschnitt 6) wieder zwei Möglichkeiten, Wissen über gestörte Synchronisationssymbole auszunutzen:

- Komplette Unterdrückung gestörter Synchronisationssymbole mithilfe eines Schwellwertes (Abschnitt 5), und/oder
- Gewichtung der Synchronisationssymbole entsprechend ihrer Zuverlässigkeit (Abschnitt 6).

Dieser Prozess kann mehrstufig iterativ durchgeführt werden, beispielsweise durch folgende Schritte.

- Störererkennung und -Unterdrückung,
- neue Phasen-Synchronisation,
- neue Störererkennung und -Unterdrückung anhand der neu phasensynchronisierten Empfangssymbole,
- neue Frequenzsynchronisation,
- neue Störererkennung und -Unterdrückung anhand der neu frequenzsynchronisierten Empfangssymbole,
- neue Störererkennung und -Unterdrückung anhand der neu Frequenzsynchronisierten Empfangssymbole,
- neue Zeitsynchronisation,
- neue Störererkennung und -Unterdrückung anhand der neu zeitsynchronisierten Empfangssymbole,
- endgültige Decodierung der Informationssymbole.

Bei Ausführungsbeispielen kann je ein Iterationsschritt für Zeit-, Frequenz und Phasenschätzung durchgeführt werden oder alternativ ein Iterationsschritt für alle drei oder nur zwei Synchronisationsarten.
Außerdem können auch für eine Synchronisationsart mehrere Iterationsschritte durchgeführt werden, wie zum Beispiel:

- Störererkennung und -Unterdrückung,
- neue Phasen-Synchronisation,
- neue Störererkennung und -Unterdrückung anhand der neu phasensynchronisierten Empfangssymbole,
- erneute Phasen-Synchronisation.

Es kann notwendig sein, bereits vor der Synchronisation eine Unterdrückung der mutmaßlichen Störungen vorzunehmen. Durch die Unterdrückung von gestörten Symbolen stehen dann zwar weniger Symbole zur Verfügung, jedoch ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass diese nicht gestört sind.
Wird dies durchgeführt können folgende Fälle auftreten:

- Pilotsequenz nicht gestört,
- Pilotsequenz teilweise gestört, oder
- Pilotsequenz voll gestört

Für die Frequenzschätzung ist es vorteilhaft, wenn nur Pilotsequenzen verwendet werden, welche nicht gestört sind. Hierbei ist es gilt es zu beachten, dass genügend Pilotsequenzen übrig sind, da die Frequenzschätzung sonst nicht hinreichend genau ist.
Bei Ausführungsbeispielen kann mit den verbleibenden Pilotsequenzen die Frequenzschätzung durchgeführt werden.
Bei der Zeit und Phasenschätzung können auch Pilotsequenzen eingesetzt werden, welche teilweise gestört sind und somit nur ein Teil der Pilotsymbole zur Verfügung steht. Jedoch ist es vorteilhaft, dass ein zuvor definierter Mindestanteil an Pilotsymbolen vorhanden ist.
Mit den verbleibenden Pilotsequenzen kann dann die Zeitschätzung durchgeführt werden. Für die Phasenschätzung kann in der Regel für jeden Signalabschnitt ein einzelner Wert berechnet werden. Somit liegt bei einer komplett oder nahezu vollständigen Zerstörung der Pilotsequenz für diesen Abschnitt kein Phasenschätzparameter vor.
Alle Sequenzen die vollständig oder bei denen mehr als der zuvor definierte Anteil an Symbolen zerstört sind, können als komplett gestört markiert werden. Diese Information kann im weiteren Verlauf benötigt werden.
Bei Ausführungsbeispielen kann eine mehrstufig iterativ eine neue Synchronisation durchgeführt werden. In jedem Iterationsschritt kann zunächst eine Störererkennung und Störerunterdrückung durchgeführt werden und im Anschluss daran kann eine neue Synchronisation des Telegramms durchgeführt werden, bei der dir Information über Störungen von Synchronisationssymbolen berücksichtigt wird.
Nachdem die Synchronisation erfolgt ist, können im Datenempfänger die Symbole weiterverarbeitet werden. So kann beispielsweise bei einer MSK oder M-PSK das ISI entfernt werden
Nachdem dies geschehen ist, kann gemäß Abschnitt 3 erneut die Stördetektion und Störerunterdrückung für die Datensymbole durchgeführt werden. Die Pilotsymbole können ebenfalls der Stördetektion und Unterdrückung unterzogen werden, jedoch werden diese im Normalfall für die weitere Verarbeitung nicht mehr benötigt.
Nachdem alle Datensymbole der Stördetektion unterzogen wurden, kann die bei der ersten Stördetektion gewonnene Information über die gestörten Pilotsequenzen wieder zum Einsatz kommen. Es können alle Daten-Bereiche, in denen die Pilotsequenz vollständig oder über den definierten Wert hinaus gestört ist, vollständig unterdrückt werden, da für diese Bereiche zumindest keine Phasenschätzung vorliegt.
Wird das Telegramm-Splitting Verfahren [1] eingesetzt, dann kann so ein Bereich typischerweise ein Teil-Datenpaket 142 oder bei zwei Pilotsequenzen die Hälfte eines Teil-Datenpakets umfassen.
Nachdem dieser Schritt durchgeführt wurde, können die verbleibenden Symbole der weiteren Verarbeitung und anschließend der Decodierung der FEC zugeführt werden.
Bei Ausführungsbeispielen kann eine weitere Stördetektion und Unterdrückung nach der Synchronisation für die Datensymbole durchgeführt werden. Zuvor erkannte (vollständig) gestörte Pilotsequenzen können einen kompletten Bereich als gestört markieren.
Optimierte LLR-Skalierung beim Statischen Kanal für AWGN- und Interferenzstörung
Bei den folgenden Ausführungsbeispielen wird davon ausgegangen, dass die bereits oben angesprochene Detektion und Synchronisation bzgl. Zeit-, Frequenz- und Phasenlage erfolgt ist. Die Detektion und Synchronisation kann dabei basierend auf einem der Ausführungsbeispiele der Abschnitte 2 bis 7 erfolgt sein. Es ist jedoch genauso möglich, dass die Detektion und Synchronisation nicht basierend auf einem der Ausführungsbeispiele der Abschnitte 2 bis 7 erfolgt ist, sondern dass eine andere Detektion und/oder Synchronisation erfolgt ist.
Bei einer asynchronen Übertragung sind diese Aufgaben vor der kohärenten Demodulation für jedes Paket, unabhängig von den vorher empfangenen Paketen durchzuführen. Hierbei kann beispielsweise eines der oben beschriebenen Ausführungsbeispiele aus Abschnitt 4 zur Verbesserung der Frequenz- und Phasensynchronisation zum Einsatz kommen, wobei auch andere Verfahren anwendbar sind
Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung können in einem funkbasierten System mit asynchroner Paketübertragung eingesetzt werden, in dem die Sendepausen erheblich länger sind als die Paketdauer und in denen Telegrammsplitting (TSMA) angewendet wird. Telegrammsplitting ist in der DE 10 2011 082098 B4 und [1] beschrieben. Ausführungsbeispiele erweisen sich als besonders robust in interferenzbegrenzten Systemen, in denen eine Vielzahl von Datensendern 100 unkoordiniert Telegramme aussenden, die von einem einzelnen Datenempfänger 110 empfangen und dekodiert werden sollen, wie es beispielsweise in Telemetriesystemen, Sensornetzen sowie allen zukünftigen Anwendungen unter dem Stichwort Internet of Things (loT) der Fall ist.
Ausführungsbeispiele befassen sich im Wesentlichen mit der Skalierung der vom Demodulator gelieferten Soft-Decision-Werte (z.B. Bits mit Zuverlässigkeitsinformationen), die bei der Decodierung verschiedener FEC (FEC = forward error correction, dt. Vorwärtsfehlerkorrektur) Codes wie Blockcodes, Faltungscodes sowie deren verketteten Varianten benötigt werden [5], da sie im Gegensatz zu reinen Hard-Decision-Werten (z.B. hart entschiedene Bits (ohne Zuverlässigkeitsinformation)) deutlich mehr Information enthalten und damit eine deutlich niedrigere Paketfehlerrate liefern. Die Soft-Decision-Werte können beispielsweise als Log-Likelihood-Ratios (LLRs) bezeichnet werden [5].
Beim Telegrammsplitting kann jedes Paket in A Teil-Datenpakete 142 (auch Sub-Pakete oder Hops genannt) aufgeteilt werden, wobei jedes Teil-Datenpaket 142 eine eigene Pilotsequenz (oft auch als Trainingssequenz oder Synchronisationssequenz bezeichnet) mit P, dem Datenempfänger 110 bekannten Modulationssymbolen enthalten kann. Die Pilotsequenz wird auch Präambel bzw. Midambel genannt, wenn sie sich am Anfang bzw in der Mitte des Teil-Datenpakets 142 befindet. Eine Pilotsequenz kann aber auch innerhalb des Teil-Datenpakets 142 in Form zweier oder mehrerer Teilsequenzen verteilt sein, zwischen denen die Datensymbole übertragen werden. Dabei ist es gängige Praxis, die Pilotsymbole demselben Modulationsalphabet wie die Datensymbole zu entnehmen.
19 zeigt eine schematische Ansicht einer Mehrzahl von Teil-Datenpaketen 142, wobei die Teil-Datenpakete 142 eine Pilotsequenz (oder Synchronisationssequenz) mit P Pilotsymbolen 144 (oder Synchronisationssymbole) und zwei Datensequenzen mit D_L + D_R Datensymbolen 146 aufweisen. Mit anderen Worten, 19 zeigt eine mögliche Struktur der A Teilpakete 142 (exemplarische Paketaufteilung in Teil-Datenpakete 142 mit Midambel und Datenblöcken). Die P Symbole 144 der Pilotsequenz befinden sich näherungsweise in der Mitte der einzelnen Teil-Datenpakete 142, umgeben von den beiden Datenblöcken, die ihrerseits auch wieder unterschiedliche Länge (hier mit DL und DR gekennzeichnet) haben können.
Das im Folgenden beschriebene Verfahren setzt einen statischen Kanal voraus, was bedeutet, dass keine zeitliche Änderung des Kanals wahrend der Übertragung aller Teil-Datenpakete 142 erfolgt Dies ist beispielsweise dann näherungsweise erfüllt, wenn sowohl Datensender 100 als auch Datenempfänger 110 ortsfest sind. Weiterhin wird ein Modulationsverfahren mit gleicher Amplitude für alle Konstellationspunkte (alle Symbole liegen auf dem Einheitskreis, wie z. B. bei MSK oder FSK) vorausgesetzt. Dann können neben den bekannten Pilotsymbolen 144 auch die unbekannten Datensymbole 146 zur Bestimmung der Störvarianz verwendet werden.
In neueren Datenempfängern 110 von funkbasierten Systemen ist es übliche Praxis, das Empfangssignal 120 nach einer Bandpassfilterung ins Basisband herunterzumischen und mittels eines Analog-Digital-Konverters (ADC) zeitlich äquidistant abzutasten und zu quantisieren. Jeder Abtastwert kann komplex-wertig sein und einen Real- und einen Imaginärteil aufweisen. Die Abtastung kann dabei mindestens im Symboltakt oder einem Vielfachen davon (Überabtastung) erfolgen. Mit den P bekannten Pilotsymbolen p 144 und den Empfangssignalwerten r an diesen Stellen, ist es in einem ersten Schritt möglich, die Impulsantwort ${\hat{h}}^{(a)} = \frac{1}{P} \sum_{μ = 0}^{P - 1} r_{μ + D_{L}}^{(a)} \cdot p_{μ}, a = 1 \dots A$
zu schätzen und zwar für jedes der A Teil-Datenpakete 142. Dabei bezieht sich der Index µ auf die Symbolposition innerhalb des Teil-Datenpakets 142 und der Index a auf das jeweilige Teil-Datenpaket. Weiterhin kann davon ausgegangen werden, dass der komplexe Koeffizient der Impulsantwort die Länge 1 besitzt und somit keine Intersymbolinterferenzen vorliegen. Eine Schätzung der Rauschleistung je Teil-Datenpaket 142 kann anhand der Differenzsignalbildung von Empfangssignal und rekonstruiertem Signal erfolgen gemäß ${\hat{N}}^{(a)} = \frac{1}{P} \sum_{μ = 0}^{P - 1} {(r_{μ + D_{L}}^{(a)} - {\hat{h}}^{(a)} \cdot p_{μ})}^{2}, a = 1 \dots A$
Im Falle einer reinen weißen gaußverteilten AWGN-Rauschstörung (AWGN = additive white Gaussian noise, dt. additives weißes Gaußsches Rauschen) wären alle A geschätzten Störleistungen im Rahmen ihrer Mittelungsgenauigkeit in etwa gleich (siehe auch 20a). Allerdings kann nicht davon ausgegangen werden, dass sämtliche A Pilotsequenzen frei von Interferenzstörungen sind In Abhängigkeit von der Last werden immer mehr Pilotsequenzen durch Interferenz gestört sein. Um die Anzahl der durch Interferenz gestörten Pilotsequenzen zu schätzen, können die je Teil-Datenpaket 142 geschätzten Störleistungen N̂^(a) in aufsteigender Reihenfolge sortiert werden $[{\tilde{N}}_{s o r t}^{(a)}, i d x] = s o r t {{\tilde{N}}^{(a)}} .$
20a zeigt in einem Diagramm einen Verlauf 132_1 von sortierten Störleistungen von empfangenen Teil-Datenpaketen 142, wobei die Teil-Datenpakete nicht durch einen Störer gestört sind. 20b zeigt in einem Diagramm Verläufe 132_2 und 132_3 von sortierten Störleistungen von empfangenen Teil-Datenpaketen 142, wobei eine unterschiedliche Anzahl von Teil-Datenpakete 142 durch einen Störer gestört sind. Dabei beschreibt in 20a und 20b die Ordinate jeweils die Störleistung und die Abszisse jeweils den Index. In 20b beschreibt eine erste Kurve 132_2 einen Verlauf von sortierten Störleistungen für den Fall, dass wenig Teil-Datenpakete 142 durch einen Störer gestört sind, während eine zweite Kurve 132_3 einen Verlauf von sortierten Störleistungen für den Fall zeigt, dass viele Teil-Datenpakete 142 durch einen Störer gestört sind.
Mit anderen Worten, 20a und 20b zeigen drei schematische Verläufe 132_1 bis 132_3. 20a zeigt den interferenzfreien Fall, während 20b zwei Verläufe 132_2 und 132_3 mit unterschiedlicher Last zeigt. Ist eine Pilotsequenz durch einen Störer (engl. interferer) gestört, so steigt die geschätzte Störleistung in diesem Teil-Datenpaket an, und zwar umso größer, je mehr Pilotsymbole durch den Störer (egnl. Interferer) gestört sind und in Abhängigkeit von der Störleistung des Störers (engl. interferers).
Wie aus 20a und 20b ersichtlich ist, gilt es daher die M_sub ∈ L_u ... A - 1 Teilpakete zu bestimmen, die nicht von Interferenz korrumpiert sind. Ohne Einschränkung der Allgemeinheit kann davon ausgegangen werden, dass nicht sämtliche A Teilpakete durch Interferenz gestört sind, sondern eine Mindestanzahl von L_u Teilpaketen nur durch AWGN gestört sind.
Für die Bestimmung von M_sub gibt es nun verschiedene Möglichkeiten. Beispielsweise kann über die ersten L_u sortierten Werte von ${\tilde{N}}_{s o r t}^{(a)}$
ein initialer Mittelwert Ñ_var gebildet werden. Dieser Mittelwert kann dann mit einem Zuwachsfaktor X (beispielsweise X=2.5) multipliziert werden und anschließend mit der sortierten (L_u +1)-ten Störleistung verglichen werden. Ist diese (L_u +1)-te Storleistung größer als der mit X gewichtete Mittelwert, dann wird die Schleife abgebrochen und es gilt: M_sub = L_u . Im anderen Fall kann der Schleifenzähler von L_u auf L_u+1 erhöht und ein neuer Mittelwert Ñ_var gebildet werden und zwar jetzt über die ersten (L_u +1) sortierten Werte von ${\tilde{N}}_{s o r t}^{(a)} .$
Anschließend erfolgt erneut der Vergleich der (L_u +2)-ten Störleistung mit dem mit X gewichtete neuen Mittelwert. Über diese Schleife, die bis maximal A-1 laufen kann, wird die größtmögliche Anzahl von M_sub Teil-Datenpaketen 142 bestimmt, die nicht durch Interferenz korrumpiert ist. Über diese M_sub selektierte Teil-Datenpakete 142 lässt sich dann abschließend die finale Impulsantwort $\hat{h} = \frac{1}{P \cdot M_{s u b}} \sum_{m = 0}^{M_{s u b} - 1} \sum_{μ = 0}^{P - 1} r_{μ + D_{L}}^{(i d x (m))} \cdot p_{μ}$
bestimmen. Anschließend lässt sich dann das Empfangssignal r 120 derart mit dem komplexen Skalar $\hat{1 / h}$
skalieren, dass die dann resultierende Impulsantwort zu h=1 wird.
Im rauschfreien Fall sind dann die ungestörten RX-Symbole gleich +1 oder -1. Eine Schätzung der symbol-basierten quadrierten Rauschwerte für jeden Symboltakt k kann dann mit ${\hat{n}}_{k} = {(| r_{k} | - 1)}^{2}$
für alle Pilot- und Datensymbole eines Teil-Datenpakets erfolgen. Aus praktischen Gründen erweist es sich als sinnvoll, die quadrierten Rauschwerte mittels einer Schwelle 0 ≤ Θ (beispielsweise Θ = 0.1) nach unten zu begrenzen: $n_{k} = max ({\hat{n}}_{k}, θ)$
Die Berechnung der symbol-basierten Log-Likelihood-Ratios aller A·(D_L+D_R) Datensymbole eines Teil-Datenpakets 142 erfolgt z.B. gemäß $L L R_{k} = \frac{2 \cdot r_{k}}{σ_{k}^{2}},$
wobei r_k die ungestörten RX-Symbole und $σ_{k}^{2} / 2$
jeweils die symbol-basierte Rauschvarianz der Quadraturkomponente von Realteil und Imaginärteil darstellt.
Ausführungsbeispiele befassen sich nun mit der Frage, wie sich ausgehend von den symbolbasierten und nach unten begrenzten quadrierten Rauschwerten n_k die Rauschvarianz $σ_{k}^{2}$
für jeden Symboltakt k am besten schätzen lässt.
Im Falle einer reinen weißen gaußverteilten Rauschstörung (AWGN) wäre eine Mittelung über alle Rauschwerte eines vollständigen Pakets, also A · (D_L + D_R + P) Werte, am günstigsten: ${\hat{σ}}_{A W G N}^{2} = \frac{1}{A \cdot (D_{L} + D_{r} + P)} \sum_{μ = 0}^{A \cdot (D_{L} + D_{r} + P) - 1} n_{μ} .$
Sämtliche LLR-Werte würden dann mit diesem einen Wert skaliert werden. Allerdings kann es durch die unkoordinierte Übertragung der Daten von vielen Teilnehmern jederzeit zu störenden Überlagerungen durch Signale von anderen Teilnehmern kommen, die sowohl aus dem eigenen wie auch aus anderen Netzen entstammen können. Derartige Interferenzstörungen setzen zu unbekannten Zeitpunkten ein und können auch eine unterschiedlich lange Zeitdauer haben. Es ist aber davon auszugehen, dass die Störungen in benachbarten Teil-Datenpaketen 142 meist unabhängig voneinander sind. Insofern gilt es, sowohl für die mehr rauschartige AWGN-Störung eine möglichst optimale LLR-Skalierung zu finden, wie auch für den stark interferenzdominierten Fall.
21 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfänger 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Der Datenempfänger 110 kann ausgebildet sein, um ein Signal 120 zu empfangen und mit einer gemittelten Impulsantwort zu skalieren 160 (z.B. mittels eines Skalierers), um empfangene Symbole 162 zu erhalten, wobei das Signal 120 Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal 120 zumindest ein Teil-Datenpaket 142 (z.B. eine Mehrzahl von Teil-Datenpaketen) aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird.
Der Datenempfänger 110 kann ausgebildet sein, um Zuverlässigkeitsinformationen (z.B. LLR-Werte) für die empfangenen Datensymbole 162 des zumindest Teil-Datenpakets 142 (z.B. pro Teil-Datenpaket 142) basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 (z.B. mittels eines ersten Rauschmaßschätzers) (z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung) und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 (z.B mittels eines zweiten Rauschmaßschätzers) (z.B Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) zu ermitteln.
Der Datenempfänger 110 kann ausgebildet sein, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 (z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung) ein Rauschmaß über eine Teilmenge (z.B. der rechte oder linke Datenblock in 19) der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Teil-Datenpakets 142 zu ermitteln, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst,
Der Datenempfänger 110 kann ausgebildet sein, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Teil-Datenpakets 142 symbolweise (z.B. für jedes Datensymbol) ein Rauschmaß zu ermitteln.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 (z.B. AWGN-optimierte LLR-Skalierung) und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 (z.B. Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) näher beschrieben.
AWGN-optimierte LLR-Skalierung
Bei Ausführungsbeispielen kann die rechte und linke Hälfte jedes einzelnen der Teil-Datenpakete 142 getrennt betrachtet werden und jeweils eine getrennte Mittelung durchgeführt werden, nämlich ${\hat{σ}}_{k}^{2} = \frac{1}{D_{L} + P / 2} \sum_{μ = 0}^{D_{L} + \frac{P}{2} - 1} n_{μ}, k = 0 \dots D_{L} - 1,$
für den linken Datenblock eines jeden Teil-Datenpakets 142, sowie ${\hat{σ}}_{k}^{2} = \frac{1}{D_{R} + P / 2} \sum_{μ = 0}^{D_{R} + \frac{P}{2} - 1} n_{μ}, k = D_{L} + P \dots D_{L} + D_{R} + P - 1,$
für den rechten Datenblock je Teil-Datenpaket. Der Index k bezieht sich in diesen Gleichungen nicht mehr auf die vollständige Paketindizierung, sondern auf den Symbolindex innerhalb jedes Teil-Datenpakets 142. Sind die Längen der Datenblöcke von D_L und D_R nicht gleich sondern unterschiedlich, so kann die Differenz bei den unterschiedlichen Längen von P derart ausgeglichen werden, dass die rechte und linke Gesamtmittelungslänge in den beiden Gleichungen identisch ist. Pro Paket werden damit 2A verschiedene Rauschvarianzen geschätzt. Alle LLRs in einem der 2A Datenblöcke werden entsprechend mit einem einzigen Wert einer Rauschvarianz skaliert. Paketfehlerraten-Simulationen mit reiner AWGN-Störung haben gezeigt, dass der Unterschied zwischen einer optimalen AWGN-Skalierung bzw. der datenblockweisen Skalierung für den betrachteten Fall kleiner als 0.2 dB ist.
Interferenz-optimierte LLR-Skalierung
Bei Ausführungsbeispielen kann im interferenzdominierten Fall eine symbolweise LLR-Skalierung durchgeführt werden, da sich die Störverhältnisse von Symbol zu Symbol signifikant ändern können. Dazu kann eine Glättung benachbarter Werte von n_k durchgeführt werden. Die bekannteste Glättung ist die Polynomglättung nach Savitzky und Golay [6]. Durch die Verwendung von FIR-Filterkoeffizienten werden die Daten üblicherweise mittels quadratischer bzw. kubischer Polynome gewichtet. Das Verfahren von Savitzky und Golay ermöglicht aber auch die einfachste Glättungsmethode von Messdaten, die (gewichtete) gleitende Mittelung. Dabei werden die Datenpunkte durch den arithmetischen Mittelwert der Nachbarpunkte (oder einer gewichteten Form davon) ersetzt: ${\hat{σ}}_{k}^{2} = \frac{1}{2 F + 1} \sum_{μ = k - F}^{k + F} w_{μ} \cdot n_{μ}, k = F \dots D_{L} + D_{R} + P - F - 1.$
Die Größe des gleitenden Fensters ist dabei 2F+1 und w_µ sind die zugehörigen Gewichte. In unserem Beispiel ist F=4 und die Fensterbreite beträgt damit 9 Werte. Die ersten F Werte der Rauschvarianz zu Beginn und am Ende eines jeden Teil-Datenpakets 142 bedürfen jeweils noch einer Sonderbehandlung. Die Rauschvarianzen der ersten F=4 Symbole in jedem Teilpaket errechnen sich gemäß: ${\hat{σ}}_{0}^{2} = \frac{1}{F + 1} \sum_{μ = 0}^{F} w_{μ} n_{μ}, {\hat{σ}}_{1}^{2} = \frac{1}{F + 2} \sum_{μ = 0}^{F + 1} w_{μ} n_{μ}, {\hat{σ}}_{2}^{2} = \frac{1}{F + 3} \sum_{μ = 0}^{F + 2} w_{μ} n_{μ}, {\hat{σ}}_{3}^{2} = \frac{1}{F + 4} \sum_{μ = 0}^{F + 3} w_{μ} n_{μ}$
während die letzten F=4 Rauschvarianzen eine entsprechend abnehmende Fensterbreite aufweisen und sich in entsprechend analoger Weise berechnen lassen. Würde die Fensterbreite F vergrößert oder verkleinert, so müsste die Anzahl der Sonderfälle zu Beginn und am Ende entsprechend angepasst werden.
Weitere Verarbeitung
Bevor die ermittelten LLRs eines Pakets dem Interleaver und dann dem FEC-Decoder zugeführt werden, kann noch eine Begrenzung der Soft-Output-Werte, ein sogenanntes Clipping, durchgeführt werden: $L L R_{k} = max (min (\frac{2 \cdot r_{k}}{{\hat{σ}}_{k}^{2}}, L_{m}), - L_{m})$
Beispielhaft kann L_m einen Wert von 13 annehmen. Ähnlich wie in Gl. (2) wird auch in Gl. (4) versucht einen einzelnen LLR-Wert nicht beliebig groß werden zu lassen. Derartige Maßnahmen wirken sich positiv auf die Paketfehlerrate aus.
Sämtliche Freiheitsgrade, wie der Schwellwert Θ und L_m aus Gl. (2) bzw. Gl. (4), sowie die Fenstergröße F und die Gewichtsfaktoren w_µ , sind aufgrund von Simulationen derart zu wählen, dass die Paketfehlerraten für die geforderten Lastszenarien und den unterschiedlichen Beschaltungsvarianten jeweils möglichst gering werden.
Es ist klar, dass nur durch eine entsprechende Zusammenschaltung der beiden Skalierungsvarianten (AWGN-optimierte LLR-Skalierung und Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) eine zufriedenstellende Paketfehler-Performance sowohl im reinen AWGN-Fall wie auch im interferenzdominierten und lastabhängigen Fall erreicht wird. Im Wesentlichen gibt es vier verschiedene Kombinationsvarianten:

1) Vorgeschaltete Detektion zur Auswahl einer Option (22)
2) LLR-Combining mit anschließender Dekodierung (23)
3) 2-Wege Verarbeitung mit nachgeschalteter Auswahl (engl. „post-selection“) ( 24)
4) Mehr-Wege Verarbeitung mit nachgeschalteter Auswahl (engl. „post-selection“)

Die Varianten 1) bis 4) sind nach ihrer steigenden Komplexität angeordnet und sollten mit zunehmendem Ranking auch eine immer bessere Performance aufweisen.
Gemäß der ersten Variante, kann der Datenempfänger 110 bei Ausführungsbeispielen ausgebildet sein, um eine Interferenzrate des interferenzbehafteten Kanals zu ermitteln, und um in Abhängigkeit von der ermittelten Interferenzrate die Zuverlässigkeitsinformationen (LLR-Werte) für die empfangenen Symbole des zumindest einen Teil-Datenpakets 142 entweder basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (AWGN-optimierte LLR-Skalierung) oder basierend auf der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) zu ermitteln, wie dies in 22 gezeigt ist.
Im Detail zeigt 22 eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 vorgeschalteten Interferenzdetektion 168, zur Auswahl der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 oder der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 basierend auf der Interferenzrate.
Mit anderen Worten, 22 zeigt eine schematische Ansicht einer vorgeschalteten Rausch- bzw. Interferenzerkennung zur Auswahl einer Option. Die Variante 1 nach 22 versucht mit einer Auswertung, beispielsweise basierend auf den Ausführungsbeispielen der Abschnitte 2 und 3 eine Auswahl zu treffen, ob das Teil-Datenpaket 142 mehr rausch- oder interferenzgestört ist. Entsprechend wird dann die erste symbolbasierte Rauschmaßschätzung (AWGN-optimierte LLR-Skalierung) oder die zweite symbolbasierte Rauschmaßschätzung (Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) durchlaufen. Dieser hart geschaltete Ansatz dürfte die schlechteste Performance erzielen. Einzusetzen nur bei ganz begrenzten Rechenressourcen.
Gemäß der zweiten Variante kann der Datenempfänger 110 bei Ausführungsbeispielen ausgebildet sein, um die Zuverlässigkeitsinformationen (z.B. LLR-Werte) für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Teil-Datenpakets 142 separat basierend auf der ersten Rauschmaßschätzung (AWGN-optimierte LLR-Skalierung) und der zweiten Rauschmaßschätzung (Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen und zweite Zuverlässigkeitsinformationen zu erhalten und, wie dies in 23 gezeigt ist, für eine weitere Verarbeitung (z.B. Decodierung 172 (z.B. FEC Decodierung oder Turbo-Decodierung) und Überprüfung 174 (z.B. CRC Check)) zu kombinieren 170.
Im Detail zeigt 23 zeigt eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 nachgeschalteten Kombination 170 und weiteren Verarbeitung 172, 174 der von der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 bereitgestellten ersten Zuverlässigkeitsinformationen und der von der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 bereitgestellten zweiten Zuverlässigkeitsinformationen 167, gemäß einem Ausführungsbeispiel.
Mit anderen Worten, 23 zeigt eine LLR-Kombinierung mit anschließender Dekodierung. Wie in 23 zu erkennen ist, werden bei der zweiten Variante beide LLR-Skalierungsvarianten 164 und 166 durchlaufen und anschließend eine Kombination 170 durchgeführt, derart, dass die LLRs beider Durchlaufe 164 und 166 (gleichwertig oder unterschiedlich gewichtet) aufaddiert werden. Diese zweite Variante sollte bei der Paketfehlerrate deutlich besser abschneiden die erste Variante.
Gemäß der dritten Variante kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um die Zuverlässigkeitsinformationen (z.B. LLR-Werte) für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Teil-Datenpakets 142 separat basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 (AWGN-optimierte LLR-Skalierung) und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 (Interferenz-optimierte LLR-Skalierung) zu ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen 165 und zweite Zuverlässigkeitsinformationen 167 zu erhalten und diese, wie dies in 24 gezeigt ist, separat weiter zu verarbeiten.
Im Detail zeigt 24 eine schematische Ansicht einer der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 nachgeschalteten separaten Weiterverarbeitung 176 und 178 der von der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 bereitgestellten ersten Zuverlässigkeitsinformationen 165 und der von der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 bereitgestellten zweiten Zuverlässigkeitsinformationen 167, gemäß einem Ausführungsbeispiel.
Wie in 24 zu erkennen ist, kann die weitere Verarbeitung 176 der von der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 164 bereitgestellten ersten Zuverlässigkeitsinformationen 165 eine Decodierung 172_1 (z.B. FEC Decodierung oder Turbo-Decodierung) und eine Überprüfung 174_1 (z.B. CRC Check) umfassen. Die weitere Verarbeitung 178 der von der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung 166 bereitgestellten zweiten Zuverlässigkeitsinformationen 167 kann eine Decodierung 172_2 (z.B. FEC Decodierung oder Turbo-Decodierung) und eine Überprüfung 174_2 (z.B. CRC Check) umfassen, wobei die Werte ausgeben werden, die die Überprüfung bestehen
Mit anderen Worten, 24 zeigt eine 2-Wege Parallelverarbeitung mit mit nachgeschalteter Auswahl (engl. „post-selection“). Bei der dritten Variante besitzt jede LLR-Skalierungsvariante auch einen eigenen Dekodier-Durchlauf mit eigener CRC Überprüfung. Wenn bei mindestens einer der Varianten kein CRC Fehler auftritt, dann ist das Teil-Datenpaket erfolgreich übertragen worden Diese 2-Wege-Lösung kann sequenziell durchlaufen werden. Beginnend mit der interferenz-optimierten Skalierung wird dessen CRC-Wert überprüft Wenn kein „erfolgreich“ vorliegt, wird die nächste Skalierungsvariante (AWGN) durchlaufen und deren CRC geprüft Diese dritte (2-Wege) Variante kann mit der vierten Variante um weitere Zweige mit jeweils anderen Parametereinstellungen erweitert werden Beispielsweise können andere LLR-Skalierungsvarianten mit anderen Fenstergrößen und/oder anderen Gewichtsfaktoren verwendet werden, die beispielsweise bei höherer Last eine bessere Performance zeigen. Auch die für den AWGN-Fall optimale Skalierung mit ${\hat{σ}}_{A W G N}^{2}$
kann in die Mehr-Zweige-Variante aufgenommen werden. Dies ist lediglich abhängig von den zur Verfügung stehenden Verarbeitungsressourcen.
Rauschleistungsbestimmung aus dem Breitbandsignal
Bei Ausführungsbeispielen erfolgt eine Unterdrückung von Störern im Datenempfänger 110 eines Funkübertragungssystems mit Paket-Übertragung. Das Funkübertragungssystem kann eine hohe Anzahl an Datensendern 100 aufweisen, die auf nicht-koordinierte Weise Datenpakete aussenden, die von dem Datenempfänger 110 zu empfangen und auszuwerten sind. Nicht-koordiniert bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die zeitliche und die frequenzmäßige Lage der Datenpaket-Aussendungen der Datensender 100 im Datenempfänger 110 nicht bekannt ist und auch keine zeitlichen oder frequenzmäßigen Beziehungen zwischen den Datenpaket-Aussendungen der Datensender bestehen. Die Unsicherheit bezüglich der Frequenz bezieht sich dabei auf die frequenzmäßige Lage innerhalb eines dem Funkübertragungssystem zugewiesenen Frequenzbandes, das auch von anderen Funkübertragungssystemen genutzt wird. Daraus folgt, dass das im Datenempfänger 110 eintreffende Empfangssignal einer Datenpaket-Aussendung eines bestimmten Datensenders 100 auf zweifache Weise gestört sein kann:

1. Es kann eine zeitliche und/oder frequenzmäßige Überlappung mit einer Datenpaket-Aussendung eines anderen Datensenders desselben Systems auftreten.
2. Es kann eine zeitliche und/oder frequenzmäßige Überlappung mit einer Aussendung eines anderen Systems auftreten.

In Systemen mit koordinierten Aussendungen stehen für den ersten Fall besondere Verfahren zur Unterdrückung der wechselseitigen Störungen überlappender Aussendungen zur Verfügung. Im hier vorliegenden Fall sind die dazu notwendigen Voraussetzungen jedoch nicht gegeben.
Des Weiteren gibt es Verfahren, mit denen im Rahmen der Symbolverarbeitung im Datenempfänger 110 Störungen erkannt und unterdrückt werden können. Dies setzt allerdings eine ausreichend genaue Synchronisation bezüglich Frequenz, Phase und Zeit voraus Durch die Störungen werden jedoch auch die zur Synchronisation verwendeten Algorithmen gestört, so dass auch hier die Voraussetzungen nicht ohne Weiteres gegeben sind.
Benötigt wird demnach ein Konzept, mit dem in allen relevanten Verarbeitungsschritten im Datenempfänger 110 eine Erkennung und Unterdrückung von Störungen erfolgen kann. Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele beschrieben, die die gestellten Anforderungen in allen Szenarien erfüllen, bei denen der Empfangspegel eines empfangenen Datenpakets während der Paketdauer nur unwesentlich variiert, d.h. kein sogenanntes Fading vorliegt.
25 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Der Datenempfänger 110 ist ausgebildet, um ein Signal 120 zu empfangen, wobei das Signal 120 Interferenzen 122 eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 (z.B. ein Paket-Detektor 180 aufweisen, der) ausgebildet sein kann, um zumindest zwei Histogramme 124_1 und 124_2 über Empfangsleistungsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) von zwei unterschiedlichen Signalausschnitten 126_1 und 126_2 (z.B. eines Satzes Abtastwerten oder eines Satzes von Symbolen) des empfangenen Signals zu bilden.
Beispielsweise kann der Datenempfänger 110 (oder der Paket-Detektor 180) ein erstes Histogramm 124_1 über Empfangsleistungsinformationen eines ersten Signalausschnitts 126_1 des empfangenen Signals und ein zweites Histogramm 124_2 über Empfangsleistungsinformationen eines zweiten Signalausschnitts 126_2 des empfangenen Signals bilden.
Der Datenempfänger kann ferner ausgebildet sein, um die zumindest zwei Histogramme 124_1 und 124_2 bzw. Verteilungen 128_1 und 128_2 von Empfangsleistungsinformationen der zumindest zwei Histogramme 124_1 und 124_2 bin-weise zu kombinieren (z.B. zu addieren), um ein kombiniertes Histogramm 182 zu erhalten, und um aus dem kombinierten Histogramm 182 eine Rauschleistungsinformation (z.B. Rauschleistung) zu ermitteln.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für einen Satz von Abtastwerten oder Symbolen des ersten Signalausschnitts 126_1 erste Empfangsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu ermitteln, und um das erste Histogramm 124_1 über die ermittelten ersten Empfangsinformationen (z.B Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu bilden.
Beispielsweise kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für jeden Abtastwert oder jedes Symbol des ersten Signalausschnitts 126_1 des empfangenen Signals 120 eine Empfangsinformation (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu ermitteln, um für den Satz von Abtastwerten oder Symbolen des ersten Signalausschnitts 126_1 die ermittelten ersten Empfangsinformationen zu erhalten, und um das erste Histogramm 124_1 über die ermittelten ersten Empfangsinformationen zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für einen Satz von Abtastwerten oder Symbolen des zweiten Signalausschnitts 126_2 zweite Empfangsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu ermitteln, und um das zweite Histogramm 124_2 über die ermittelten zweiten Empfangsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu bilden.
Beispielsweise kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um für jeden Abtastwert oder jedes Symbol des zweiten Signalausschnitts 126_2 des empfangenen Signals 120 eine Empfangsinformation (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) zu ermitteln, um für den zweiten Satz von Abtastwerten oder Symbolen des zweiten Signalausschnitts 126_2 die ermittelten zweiten Empfangsinformationen zu erhalten, und um das erste Histogramm 124_1 über die ermittelten zweiten Empfangsinformationen zu bilden.
Bei Ausführungsbeispielen können die Empfangsleistungsinformationen Empfangsleistungen oder logarithmierte Empfangsleistungen sein.
Bei Ausführungsbeispielen kann der Datenempfänger 110 ausgebildet sein, um die Rauschleistungsinformation basierend auf einem Maximum einer Verteilung von kombinierten Empfangsleistungsinformationen des kombinierten Histogramms 182 zu ermitteln.
Im Folgenden werden detaillierte Ausführungsbeispiele des Datenempfängers 110 beschrieben.
26 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Datenempfängers 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Mit anderen Worten, 26 zeigt eine Verarbeitung im Datenempfänger 110. Ein Paket-Detektor 180 verarbeitet das Breitbandsignal am Eingang und detektiert vorhandene Pakete; dabei werden die zeit- und frequenzmäßige Lage der Pakete näherungsweise bestimmt. Auf der Basis dieser Informationen über die Lage entnimmt ein Paket-Decoder 184 die zur Verarbeitung des Pakets erforderlichen zeit- und frequenzmäßigen Signalausschnitte aus dem Breitbandsignal und verarbeitet diese anschließend.
Sowohl der Paket-Detektor 180 als auch der Paket-Decoder 184 sind vorzugsweise ausreichend resistent gegenüber Störungen. Die erforderlichen Maßnahmen im Paket-Detektor 180 sind nicht Bestandteil der vorliegenden Erfindung. Es wird deshalb im Folgenden davon ausgegangen, dass die Pakete auch unter dem Einfluss der zu erwartenden Störungen ausreichend genau detektiert werden können.
Manche Ausführungsbeispiele betreffen dennoch auch den Paket-Detektor 180, da die erforderlichen Maßnahmen im Paket-Decoder 184 von einer Kenntnis der Rauschleistung profitieren und der Paket-Detektor 180 diese Größe wesentlich einfacher und genauer schätzen kann als der Paket-Decoder 184. Neben der zeit- und frequenzmäßigen Lage eines detektierten Pakets übergibt der Paket-Detektor 180 deshalb auch die von ihm geschätzte Rauschleistung als Metadaten an den Paket-Decoder 184. 27 zeigt die Erweiterung des Paket-Detektors 180 zur Schätzung der Rauschleistung.
Im Detail zeigt 27 ein schematisches Blockschaltbild eines Paket-Detektors 180 des Datenempfängers 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Der Paket-Detektor 180 des Datenempfängers 110 umfasst eine Filterbank (z.B. eine Polyphasenfilterbank) 190, eine Korrelation und Paket-Detektion 192 und eine Schätzung der Rauschleistung P_R 194.
Im Folgenden wird zunächst die Schätzung der Rauschleistung im Paket-Detektor 180 beschrieben. Daran schließt sich die Beschreibung der Verarbeitung im Paket-Decoder 184 an.
Schätzung der Rauschleistung im erweiterten Paket-Detektor
Bei Ausführungsbeispielen kann der Paket-Detektor 180 eine Polyphasen-Filterbank 190 mit hoher Frequenzauflösung aufweisen, die zur Berechnung des Leistungsdichtespektrums des Breitbandsignals verwendet werden kann. Unter der Rauschleistung P_R wird im Folgenden die Rauschleistung in einem Kanal der Filterbank 190 verstanden, also das Produkt aus der Rauschleistungsdichte und der Rauschbandbreite des Filters. Ihre Berechnung kann deshalb ohne weitere Skalierung direkt aus den Betragsquadraten der Ausgangssignale der Filterbank erfolgen.
Wie bei Spektralanalysatoren erfolgt auch hier zunächst eine zeitliche Mittelung über aufeinanderfolgende Leistungsdichtespektren, um die Varianz der Werte zu verringern. Der dazu verwendete Mittelungsfaktor kann hier jedoch verhältnismäßig gering gehalten werden, da mit einer hohen Belegung des ausgewerteten Frequenzbandes gerechnet werden muss und eine zu große zeitliche Mittelung die Ausbildung eines erkennbaren Rauschgrundes verhindern kann. Darüber hinaus ist in den vorgesehenen Frequenzbändern mit vergleichsweise kurzen, breitbandigen Störungen durch andere Systeme zu rechnen, die sehr dicht aufeinander folgen können und zeitlich aufgelöst werden müssen, damit sich ein auswertbarer Rauschgrund ausbilden kann. Im vorliegenden Fall wird deshalb ein Mittelungsfaktor M = 4 verwendet.
Die Mittelung erfolgt durch eine gewichtete Addition von M aufeinander folgenden Leistungsdichtespektren. Aus den bereits genannten Gründen erfolgt dabei keine Unterabtastung in Zeitrichtung, d.h. es ergibt sich keine zusätzliche, durch eine Unterabtastung bedingte zeitliche Unschärfe.
28 zeigt in einem Diagramm Eigensignale 280, Fremdsignale 282 sowie ausgewertete Bereiche 284 (z.B. Kanäle; Band 1, Band 2) des Breitbandsignals. Dabei beschreibt die Ordinate die Frequenz und die Abszisse die Zeit.
Mit anderen Worten, 28 zeigt in einem Diagramm ein Beispiel für die ausgewerteten Bereiche inklusive einem beispielhaften Signalszenario. Der erfasste Frequenzbereich beträgt bei einer Abtastrate f_S das Intervall [-f_S/2 f_S/2]. In diesem Bereich können mehrere Teilbereiche zur Auswertung herangezogen werden, üblicherweise ein Teilbereich unterhalb der Mittenfrequenz (Band 1) und ein Teilbereich oberhalb der Mittenfrequenz (Band 2). Die Bereiche an den Rändern (f < f_1,low und f > f_2,high) werden nicht ausgewertet, da der Frequenzgang des Breitbandsignals in diesen Bereichen aufgrund der vorausgehenden Filterung des Breitbandsignals abfällt. Ebenfalls nicht ausgewertet wird ein schmaler Bereich um die Mittenfrequenz (f_1,high < f < f_2,low), der bei bestimmten Empfänger-Topologien einen störenden Gleichanteil bzw. störende niederfrequente Signalanteile enthalten kann.
Die zeitliche und frequenzmäßige Auflösung der M-fach gemittelten Leistungsdichtespektren wird durch das Gitter angedeutet. Das Signalszenario setzt sich aus Aussendungen des eigenen Funksystems (Eigensignale) und Aussendungen anderer Funksysteme (Fremdsignale) zusammen. Die Eigensignale sind schmalbandig im Vergleich zu den Bandbreiten der Bänder, wahrend die Fremdsignale schmal- oder breitbandig sein können. Breitbandige Fremdsignale haben in der Regel eine kürzere Dauer als die Eigensignale, während schmalbandige Fremdsignale in der Regel eine längere Dauer haben. In 28 sind alle Zellen des Gitters markiert, die durch die Signale beeinflusst werden. Die Signale selbst liegen dagegen im Allgemeinen weder in Zeit- noch in Frequenzrichtung im Gitter.
Aus der Darstellung in 28 folgt, dass es immer eine gewisse Anzahl an nicht von den Signalen beeinflusste Zellen gibt, in denen unter der Voraussetzung eines konstanten Rauschgrundes (sogenanntes weißes Breitbandrauschen) sehr ähnliche Leistungswerte auftreten, deren Erwartungswert der gesuchten Rauschleistung P_R entspricht. In den durch die Signale beeinflussten Zellen liegen dagegen in der Regel stark unterschiedliche Leistungswerte vor. Daraus folgt, dass die Rauschleistung P_R mit Hilfe eines Histogramms der Leistungswerte ermittelt werden kann. Dabei bildet sich auch in Szenarien, die wesentlich mehr Signale enthalten als das Beispiel in 28, ein deutliches Maximum im Bereich kleiner Leistungswerte aus, dessen Lage als Schätzwert für die Rauschleistung P_R verwendet werden kann. Das gilt auch für den Fall, dass es sich dabei nur um ein lokales und nicht um das globale Maximum des Histogramms handelt.
29 zeigt in einem Diagramm eine normierte Verteilungen der Leistungswerte für ein Rauschsignal mit P_R = 1 bzw. P_R = 0 dB für verschiedene Mittelungsfaktoren M. Dabei beschreibt die Ordinate die PDF (PDF = probability density funktion, dt. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion) und die Abszisse die Leistung.
Für sehr hohe Mittelungsfaktoren resultiert bei logarithmischer Darstellung der Leistung bzw. linearer Darstellung der Leistung in dB näherungsweise eine Gauß-Verteilung. Dies ist für M = 100 der Fall. Für M = 4 ist die Verteilung dagegen unsymmetrisch. Aus 29 kann ferner entnommen werden, dass die Auflösung des Histogramms für M = 4 in der Größenordnung von 0.5 dB liegen sollte; in diesem Fall liegen etwa 8 Werte im Bereich zwischen -2 dB und 2 dB.
30 zeigt in einem Diagramm ein gemessenes Histogramm 124 für P_R = 0 dB und M = 4. Dabei ergeben sich im Vergleich zu 29 zwei Abweichungen:

1. Das gemessene Histogramm 124 ist breiter.
2. Das Maximum liegt nicht bei 0 dB, sondern etwas darunter.

Beide Abweichungen werden durch die Korrelation der gemessenen Leistungswerte in Zeit- und in Frequenzrichtung verursacht. Während die größere Breite unbedeutend ist, erfordert die Verschiebung des Maximums eine Korrektur mit einem konstanten Faktor, der per Simulation ermittelt werden muss, da kein analytischer Ausdruck verfügbar ist.
Das Maximum kann durch eine Parabel-Approximation durch die Werte in der Umgebung des Maximums bestimmt werden. Dabei tritt durch die Unsymmetrie der Verteilung ein geringer Fehler auf, der ebenfalls durch den oben genannten Korrekturfaktor korrigiert werden kann.
Bei besonders hohen Anforderungen an die Genauigkeit kann eine Referenzkurve verwendet werden und die Lage des Maximums durch Korrelation der Werte des Histogramms 124 mit den Werten der Referenzkurve bestimmt werden (Maximum-Likelyhood -Verfahren). Dabei können die Werte der Referenzkurve durch eine Simulation bestimmt werden, in der eine wesentlich größere Signallänge verwendet wird als in der konkreten Anwendung.
In der Praxis wird mit langsamen Änderungen der Rauschleistung P_R gerechnet. Um diesen Änderungen folgen zu können, können bei Ausführungsbeispielen die Leistungswerte blockweise ausgewertet werden, wie dies in 31 gezeigt ist.
31 zeigt eine schematische Ansicht einer Berechnung und Auswertung der Histogramme, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Wie in 31 zu erkennen ist, können die Leistungswerte aller innerhalb einer Blockdauer T_B anfallenden gemittelten Leistungsdichtespektren zu einem Block 126_1 bis 126_N zusammengefasst werden. Für jeden Block 126_1 bis 126_N kann ein separates Histogramm 124_1 bis 124_N berechnet werden. Anschließend werden N aufeinanderfolgende Histogramme 124_1 bis 124_N addiert 181 und ausgewertet. Dabei können die Histogramme zyklisch beschrieben, d.h. für den Block N+1 wird wieder das Histogramm 1 124_1 verwendet. Aufeinander folgende Werte der Rauschleistung P_R ergeben sich durch die in 31 angedeutete blockweise Verschiebung, zu deren Realisierung aufgrund der zyklischen Verwendung der Histogramme keine besonderen Maßnahmen erforderlich sind.
In der Praxis erfolgt die Schätzung der Rauschleistung P_R durch Addition der N Histogramme 124_1 bis 124_N und Auswertung des resultierenden Summen-Histogramms 182 allerdings nur, wenn ein Paket detektiert wurde und die Rauschleistung P_R gemäß 27 tatsächlich benötigt wird. Eine einmal geschätzte Rauschleistung P_R bleibt dann auch gültig, bis ein weiterer Block verarbeitet wurde, d.h. die Rauschleistung P_R wird auch bei sehr vielen Paket-Detektionen nur einmal pro Blockdauer T_B geschätzt
Für die Berechnung der Histogramme 124_1 bis 124_N kann der Logarithmus der Leistungswerte verwendet werden. Da die Genauigkeitsanforderungen an diese Logarithmus-Bildung aufgrund der Granularität des Histogramms sehr gering sind, können sehr grobe Näherungen für den Logarithmus zur Anwendung kommen. Aufgrund der binären Darstellung von Festkomma- und Gleitkomma-Zahlenwerten in Prozessoren bietet es sich an, anstelle des dekadischen Logarithmus den binären Logarithmus mit der Basis 2 zu verwenden. Bei Gleitkomma-Zahlenwerten ist dies besonders einfach möglich, da diese Werte bereits in der Darstellung $Wert = Mantisse \cdot 2^{Exponent}$
vorliegen und die Mantisse und der Exponent mit einfachen Bit-Operationen aus der binären Darstellung extrahiert werden können. Es gilt: ${log}_{2} (Wert) = Exponent + {log}_{2} (Mantisse)$
Der binäre Logarithmus der Mantisse kann ebenfalls leicht bestimmt werden, da die Mantisse auf den Wertebereich $0.5 \leq Mantisse < 1$
beschränkt ist. In der Praxis entnimmt man dazu die höchstwertigen Bits (MSB) der Mantisse und bildet diese über eine Korrekturtabelle ab. Der implementierte Zusammenhang lautet dann: ${log}_{2} (Wert) = Exponent + Tabelle (MSB (Mantisse))$
Der folgende C-Programmcode realisiert dieses Verfahren für den Fall, dass die 8 höchstwertigen Bits der Mantisse als Index in eine Korrekturtabelle mit 256 Werten verwendet werden und das resultierende Ergebnis über 4 Nachkomma-Bits verfügt, d.h. der binäre Logarithmus ist auf 1/16 genau.
int LogApprox:·log2FracTab[256] =

 {
 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,
 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4,
 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6,
 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7,
 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8,
 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9,
 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 
 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10,
 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,
 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,
 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13,
 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13,
 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14,
 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14,
 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15,
 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15,
 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16
 };
 
 int log2int4(float x)
 {
 union
 {
 int32_t i;
 float f;
 } xif;
 
 xif.f = x;
 return ((xif.i >> 19) & 4080)
 + log2FracTab[(xif.i >> 15) & 255];
 }

Bei Festkomma-Zahlenwerten kann zunächst eine Umwandlung in eine Darstellung mit Mantisse und Exponent erfolgen; dazu kann die Anzahl der führenden Null-Bits des Festkomma-Wertes ermittelt werden und der Wert entsprechend verschoben werden. Viele Prozessoren verfügen über einen speziellen Befehl zur Ermittlung der Anzahl der führenden Null-Bits, z.B. CLZ (Count Leading Zeros)

Die Begrenzung der Genauigkeit auf 1/16 entspricht einer Auflösung der Leistungswerte von 0 188 dB und ist damit für die Histogramm-Berechnung bereits mehr als ausreichend. Je nach Anwendung kann die Genauigkeit durch Runden auf 1/8 oder 1/4 reduziert werden.

Die Begrenzung der Genauigkeit ermöglicht zudem eine effiziente Berechnung ohne vorherige Bereichsprüfung der Leistungswerte. Dabei wird das Festkomma-Ergebnis der C-Funktion log2int4 entweder direkt oder nach Rundung auf 3 oder 2 Nachkomma-Bits als Index in das zu berechnende Histogramm verwendet. Das Histogramm hat in diesem Fall die in der folgenden Tabelle gezeigten Längen und Auflösungen.

Nachkomma-Bits	Auflösung in dB	Histogrammlänge
4	0.188	4096
3	0.376	2048
2	0.752	1024

Diese Längen gelten allerdings nur für die eigentliche Berechnung. Zur Speicherung in den in 31 gezeigten N Histogramm-Speichern kann der Wertebereich eingeschränkt werden; die N Histogramm-Speicher enthalten dann nur den relevanten Ausschnitt des berechneten Histogramms und einen Verschiebungswert. Die Addition der N Histogramme erfolgt in diesem Fall unter Berücksichtigung der Verschiebungswerte. Zur Auswahl des jeweils relevanten Ausschnitts gibt es mehrere effiziente Verfahren, die nicht Gegenstand der Idee sind.

Vereinfachte Schätzung der Rauschleistung

Eine Histogramm-Verarbeitung auf der Basis sämtlicher zur Verfügung stehender Leistungswerte kann unter Umstanden zu einem erheblichen Rechenaufwand führen. Deshalb werden im Folgenden Ausführungsbeispiele beschrieben, mit denen unter bestimmten Voraussetzungen eine Reduktion der Rechenzeit erzielt werden kann.

Bei Ausführungsbeispielen fließen nicht mehr alle relevanten Leistungswerte der gemittelten Leistungsdichtespektren in die Histogramm-Berechnung ein, sondern es werden zunächst Kenngrößen gebildet und nur diese Kenngrößen mit Hilfe von Histogrammen ausgewertet. Als Kenngrößen werden verwendet:

1. Die Summe der relevanten Leistungswerte.
2. Das Minimum der relevanten Leistungswerte.

Die Wahl dieser Größen ist durch die Verarbeitungsmöglichkeiten in modernen Prozessoren mit SIMD-Befehlssatz (Single Instruction Multiple Data) motiviert. Die Berechnung der Leistungswerte durch Betragsquadrat-Bildung der komplex-wertigen Ausgangswerte der DFT-Filterbank, die Mittelung mit M = 4, die Bildung der Summe und die Ermittlung des Minimums können unter Nutzung von SIMD-Befehlen sehr effizient erfolgen. Dies erfordert allerdings eine spezielle Assembler-Programmierung.

Die in 31 dargestellte Verarbeitung wird nun parallel für die Summenwerte und die Minima durchgeführt. Dabei reduziert sich jedoch die Anzahl der in einem Block zu verarbeitenden Werte und damit auch die Anzahl der Werte in den Histogrammen um einen Faktor, der der Anzahl der relevanten Leistungswerte in einem Leistungsdichtespektrum entspricht. Mit anderen Worten: Die Frequenz-Dimension in 28 verschwindet und es werden pro Zeitschritt nur noch zwei Werte verarbeitet. 32a zeigt die gewöhnliche und 32b die vereinfachte Histogramm-Berechnung.

Wie in 32b zu erkennen ist, kann bei Ausführungsbeispielen der Datenempfänger 110 (z.B. der Paket-Detektor 180 des Datenempfängers 110) ausgebildet sein, um Leistungsinformationen (z.B. Empfangsleistungen, logarithmierte Empfangsleistungen) von Abtastwerten oder Symbolen eines gleichen zeitlichen Signalausschnitts der Mehrzahl von Teilbandsignalen zu ermitteln, beispielsweise um eine zwei dimensionales Array 200 von Leistungsinformationen zu erhalten, wobei eine erste Dimension (in 32b die y-Achse (Frequenzachse)) des zwei dimensionalen Arrays 200 die Mehrzahl von Teilbandsignalen beschreibt, wobei eine zweite Dimension (in 32b die x-Achse (Zeitachse)) des zweidimensionalen Arrays 200 die Abtastzeitpunkte beschreibt.

Ferner kann der Datenempfänger 110 (z.B. der Paket-Detektor 180 des Datenempfängers 110) ausgebildet sein, um für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts eine Summenbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen des zwei dimensionalen Arrays 200 durchzuführen, um für den Signalausschnitt einen Satz von Summenleistungsinformationen zu erhalten, und um ein Summen-Histogramm über den Satz von Summenleistungsinformationen zu bilden. Beispielsweise können die ermittelten Leistungsinformationen eine Matrix von Leistungsinformationen bilden, wobei Zeilen der Matrix die Mehrzahl von Teilbandsignalen beschreiben, wobei Spalten der Matrix Abtastzeitpunkte beschreiben, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um die Summenbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen spaltenweise durchzuführen.

Ferner kann der Datenempfänger 110 (z.B. der Paket-Detektor 180 des Datenempfängers 110) ausgebildet sein, um für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts eine Minimumbildung (z.B. Minimumsuche) über die jeweiligen Leistungsinformationen des zwei dimensionalen Arrays 200 durchzuführen, um für den Signalausschnitt einen Satz von Minimumleistungsinformationen zu erhalten, und um ein Minimum-Histogramm über den Satz von Minimumleistungsinformationen zu bilden. Beispielsweise können die ermittelten Leistungsinformationen eine Matrix von Leistungsinformationen bilden, wobei Zeilen der Matrix die Mehrzahl von Teilbandsignalen beschreiben, wobei Spalten der Matrix Abtastzeitpunkte beschreiben, wobei der Datenempfänger 110 ausgebildet sein kann, um die Minimumbildung über die jeweiligen Leistungsinformationen spaltenweise durchzuführen.

Mit anderen Worten, wie in 32b zu erkennen ist, kann die Schätzung der Rauschleistung P_R nun durch parallele Schätzung von zwei Rauschleistungen erfolgen:

1. Rauschleistung P_R,_sum aus den N Summen-Histogrammen
2. Rauschleistung P_R,min aus den N Minima-Histogrammen

Die Rauschleistung P_R,sum ist hochgenau, stimmt aber nur dann mit der tatsächlichen Rauschleistung P_R überein, wenn es ausreichend viele Zeitpunkte bzw. f-Spalten gibt, in denen keine oder nur schwache Eigen- oder Fremdsignale vorliegen. Das ist z.B. im linken Teil des in 28 gezeigten Signalszenarios der Fall. Im rechten Teil des in 28 gezeigten Szenarios wird jedoch immer dann ein zu hoher Wert geschätzt, wenn die beiden horizontal verlaufenden Fremdsignale für eine längere Zeit aktiv sind und zusammen eine Leistung haben, die im Bereich der Gesamt-Rauschleistung in den relevanten Bändern liegt oder diese übersteigt. Dasselbe Problem tritt auf, wenn wesentlich mehr Eigensignale mit vergleichsweise hoher Leistung vorhanden sind. In diesem Fall liegt zwar keine konstante Leistung wie bei den beiden Fremdsignalen vor, jedoch ist die Leistung in den relevanten Bändern zu jedem Zeitpunkt höher als die Gesamt-Rauschleistung. In beiden Fällen ist die geschätzte Rauschleistung P_R,sum größer als die tatsächliche Rauschleistung P_R .

In den genannten Problemfällen dient die Rauschleistung P_R,min als Ersatzwert. Sie ist deutlich weniger genau; deshalb erfolgen der Vergleich mit der Rauschleistung P_R,sum und die Auswahl unter Verwendung eines Schwellen-Faktors kp = 1.2 ... 1 4:

if (P_R,sum > kp · P_R,min)
P_R = P_R,min
else
P_R = P_R,sum
end

Zwischen den aus den N addierten Summen- bzw. Minima-Histogrammen bestimmten Maxima und den Leistungen P_R,sum bzw. P_R,min bestehen folgende Zusammenhänge

1. Für die Summen-Histogramme wurden alle Werte in einer f-Spalte addiert. Entsprechend kann der sich aus dem Maximum ergebende Wert durch die Anzahl der Werte dividiert werden, um die Rauschleistung P_R,sum zu erhalten. Ein Korrekturfaktor ist dabei in der Regel nicht erforderlich.
2. Bei den Minima-Histogrammen ist der Zusammenhang wesentlich komplizierter. Zahlreiche Simulationen legen zwar einen Faktor der Form (Anzahl Werte)^K mit K = 0.4 ... 0.45 nahe, jedoch empfiehlt es sich, den Faktor per Simulation zu bestimmen.

33 zeigt in einem Diagramm ein Beispiel für ein Summen-Histogramm, während 34 ein Beispiel für ein Minima-Histogramm zeigt. Bei den Beispielen aus 33 und 34 wird im Summen-Histogramm die hohe Auflösung mit 4 Nachkomma-Bits und im Minima-Histogramm eine auf 2 Nachkomma-Bits reduzierte Auflösung verwendet. Die 33 und 34 zeigen, dass sich dadurch bezüglich der Bestimmung der Maxima vergleichbare Verhältnisse ergeben. Man erkennt ferner, dass man im Summen-Histogramm eine Genauigkeit von unter 0.1 dB erwarten darf, während man im Minima-Histogramm mit Abweichungen im Bereich von 0.5 dB rechnen kann.

Die Entscheidung, ob das vereinfachte oder das im vorausgegangenen Abschnitt beschriebene gewöhnliche Verfahren verwendet werden soll, hängt von den Umständen ab. Bei Szenarien mit sehr vielen Eigen- und Fremdsignalen muss mit Hilfe von adäquaten Störer-Modellen geprüft werden, wie sich die mit dem vereinfachten Verfahren geschätzte Rauschleistung bei einer zunehmenden Auslastung des Frequenzbandes verhält. Das hängt stark von den Signal-Rausch-Abständen (SNR) der Signale ab. Signale mit hohem SNR bilden sich in den Histogrammen rechts der gesuchten Maxima ab und beeinflussen die Auswertung praktisch nicht. Dagegen gehen Signale mit einem SNR im Bereich um 0 dB in den für die Auswertung relevanten Bereich ein.

Verarbeitung im Paket-Decoder

35 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines Paket-Decoders 184 des Datenempfängers 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Der Paket-Decoder 184 umfasst eine Standardverarbeitung 210 umfassend eine Signalextraktion 212, eine t/f-Synchronisation 214, eine Symbolabtastung 216, eine Kanalschätzung 218, eine Symbolauswertung 220 und eine Kanaldecodierung 222 Ferner umfasst der Paket-Decoder 184 eine Schätzung der Signalleistung 230, die ausgebildet ist, um eine Signalleistung zu schätzen, um eine geschätzte Signalleistung P_S zu erhalten, und eine Schätzung der Störer-Schwelle 232, die ausgebildet ist, um basierend auf der geschätzten Signalleistung P_S und der vom Paket-Detektor 180 geschätzten Rauschleistung P_R eine Störer-Schwelle P_Limit zu erhalten.

Zentrale Größe der Störer-Unterdrückung ist die Schätzung der Störer-Schwelle P_Limit aus der geschätzten Rauschleistung P_R , die vom Paket-Detektor 180 übernommen wird, und der geschätzten Signalleistung P_S , die aus den relevanten Signalabschnitten gewonnen wird. Die relevanten Signalabschnitte werden von der Signalextraktion bereitgestellt, die sich dabei auf die vom Paket-Detektor 180 bereitgestellten Angaben zur zeitlichen (t_PKT,Ci ) und frequenzmäßigen (f_PKT,Ci ) Lage des Paketes stützt. Das Wertepaar (t_PKT,Ci ,f_PKT,Ci ) steht dabei stellvertretend für alle Parameter, die zur Lokalisierung der Signalabschnitte des Paketes benötigt werden. Bei Paketen, die sich aus in Zeit- und Frequenzrichtung verteilten Teil-Paketen zusammensetzen, gehören dazu auch Angaben zur Lage der Teil-Datenpakete 142 bzw. Angaben zu den verwendeten Sprung-Mustern, aus denen die Lage der Teil-Datenpakete 142 abgeleitet werden kann.

Aus verarbeitungstechnischen Gründen werden im Paket-Decoder 184 in der Regel nicht die Signale der DFT-Filterbank des Paket-Detektors 180 verwendet, sondern es erfolgt eine separate Verarbeitung auf der Basis des Breitbandsignals. Wie die Bereitstellung der relevanten Signalabschnitte im Rahmen der Signalextraktion konkret erfolgt, ist für die weitere Verarbeitung im Paket-Decoder 184 und damit auch für die Störer-Unterdrückung unerheblich.

Die Schätzung der Signalleistung P_S erfolgt auf der Basis der Leistungswerte der relevanten Signalabschnitte. Dazu wird im Kern dasselbe Verfahren wie zur Bestimmung der Rauschleistung P_R im Paket-Detektor 180 verwendet. Hier wird allerdings nur ein einzelnes Histogramm gebildet, in das alle Leistungswerte der relevanten Signalabschnitte eingehen.

Die Berechnung der Störer-Schwelle P_Limit erfolgt unter der Annahme einer Gauß-förmigen Verteilung der Leistungswerte, wobei der Mittelwert µ der Verteilung durch die Wurzel der Signalleistung P_S und die Standardabweichung σ der Verteilung durch die Wurzel aus der Summe der Rauschleistung P_R und einem „Eigenrauschen“ PRS gegeben ist. In diesem Fall kann angenommen werden, dass die Wahrscheinlichkeit für Leistungswerte, die den Wert

P_{Limit} = {(μ + 3 \cdot σ)}^{2} = {(sqrt (P_{S}) + 3 \cdot sqrt (P_{R} + P_{RS}))}^{2}

überschreiten, vernachlässigbar gering ist. In der Praxis dient dieser Zusammenhang jedoch nur als Ausgangspunkt für eine Optimierung per Simulation. Die optimalen Werte hängen von der Modulation der Pakete und der Robustheit der Verarbeitungsschritte gegenüber Schätzfehlern der Störer-Schwelle ab.

Als Beispiel für die Verarbeitung im Paket-Decoder 184 kann angenommen werden, dass die im Signalszenario in 28 im Band 2 dargestellten Eigensignale ein Paket mit 5 Teil-Datenpaketen 142 bilden. Daraus ergeben sich die in 36 dargestellten Signalabschnitte. In diesem Fall sind die Abschnitte 1 und 4 durch Fremdsignale gestört. Störungen durch Eigensignale anderer Pakete sind ebenfalls möglich, liegen hier aber nicht vor.

Die Störer-Schwelle P_Limit kann nun in den in 35 mit P_Limit beaufschlagten Verarbeitungsschritten 214, 218, 220 verwendet werden, um Signalanteile oder Symbole, deren Leistung die Störer-Schwelle überschreitet, von der Verarbeitung auszuschließen. Die Art und Weise, wie dies geschieht, hängt vom Verarbeitungsschritt ab:

• In der t/f-Synchronisation können die Teile der Signalabschnitte, deren Leistung die Störer-Schwelle überschreitet, von der Verarbeitung ausgeschlossen werden. Bei Paketen mit vielen Teil-Datenpaketen 142, bei denen jedes Teil-Datenpaket 142 Synchronisationssymbole enthält, kann man alternativ alle Teil-Datenpakete 142, in denen das Signal die Störer-Schwelle im Bereich der Synchronisationssymbole überschreitet, vollständig von der t/f-Synchronisation ausschließen.
• In der Kanalschätzung kann man die Symbole, deren Leistung die Störer-Schwelle überschreitet, von der Verarbeitung ausschließen oder auf null setzen.
• In der Symbolauswertung kann man die Log Likelyhood Ratios (LLR) der Symbole, deren Leistung die Störer-Schwelle überschreitet, auf null setzen.

Die Wirksamkeit der Störer-Unterdrückung hängt davon ab, welche Leistung die Störer im Vergleich zur Leistung der relevanten Signalabschnitte besitzen. Haben die Störer eine geringere Leistung, können sie nicht erkannt werden, wirken sich dann aber in der Regel auch nicht gravierend aus. Haben die Störer eine deutlich höhere Leistung, setzen sie sich im Histogramm zur Bestimmung der Signalleistung P_S deutlich ab und liegen deshalb in der Folge auch deutlich über der Störer-Schwelle P_Limit . Kritisch sind Störer, deren Leistung im Bereich der Leistung der Teil-Datenpakete 142 oder geringfügig darüber liegen. In diesem Fall überlagern sich die Anteile im Histogramm und eine korrekte Bestimmung der Signalleistung ist nicht mehr möglich. In diesem Fall ist jedoch eine Störer-Unterdrückung durch Ausschluss bestimmter Signalanteile oder Symbole von der Verarbeitung praktisch nicht mehr möglich, so dass das Verfahren in diesem Fall ohnehin nicht mehr tauglich ist.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch eine Schätzung der Rauschleistung mittels Histogramm-Bildung auf der Basis der Ausgangswerte einer Filterbank gemäß 27.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch eine effiziente Berechnung der Histogramme unter Rückgriff auf die binäre Zahlendarstellung der Leistungswerte gemäß obigem C-Programmcode.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch eine gleitende Schätzung der Rauschleistung gemäß 31.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch eine optionale vereinfachte Berechnung mit getrennten Histogrammen für die Summen und die Minima der Leistungswerte gemäß der in 32b dargestellten Anordnung inklusive der genannten Auswahl zwischen den beiden geschätzten Rauschleistungswerten P_R,sum und PR,min.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch eine Schätzung der Signalleistung mittels Histogramm-Bildung auf der Basis der relevanten Signalabschnitte gemäß 35.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch die Ermittlung einer Störer-Schwelle gemäß 35.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Störer-Unterdrückung beim Empfang von Paketen in paket-orientierten Funkübertragungssystemen, gekennzeichnet durch die Verwendung der Störer-Schwelle in den relevanten Verarbeitungsschritten eines Paket-Decoders mit dem Ziel, gestörte Signalabschnitte bzw. Symbole von der Verarbeitung auszuschließen oder auf null zu setzen.

Weitere Ausführungsbeispiele

37 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 400 zum empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren 400 umfasst einen Schritt 402 des Bildens eines Histogramms über eines Signalausschnitts des empfangen Signals. Ferner umfasst das Verfahren 400 einen Schritt 404 des Ermittelns einer mittleren Empfangsinformation und/oder eines Rauschmaßes aus dem Histogramm.

38 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 410 zum empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren 410 umfasst einen Schritt 412 des Bildens eines Medians über Empfangsinformationen eines Signalausschnitts des empfangen Signals zu bilden, um eine mittlere Empfangsinformation zu erhalten.

39 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 420 zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird. Das Verfahren 420 umfasst einen Schritt 422 des Skalierens des Signals mit einer gemittelten Impulsantwort, um normierte empfangene Datensymbole zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren 420 einen Schritt 424 des Ermittelns einer Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung, wobei im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets ermittelt wird, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise ein Rauschmaß ermittelt wird.

40 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 430 zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren 430 umfasst einen Schritt 432 des Bildens von zumindest zwei Histogrammen über Empfangsleistungsinformationen von zwei unterschiedlichen Signalausschnitten des empfangenen Signals. Ferner umfasst das Verfahren 430 einen Schritt 434 des hinweisen Kombinierens der zumindest zwei Histogramme, um ein kombiniertes Histogramm zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren 430 einen Schritt 436 des Ermittelns einer Rauschleistungsinformation aus dem kombinierten Histogramm.

41 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 440 zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist. Das Verfahren 440 umfasst einen Schritt 442 des Aufteilens des Signals in eine Mehrzahl von Teilbandsignalen, wobei die Mehrzahl von Teilbandsignalen unterschiedliche Teilbänder des Signals aufweisen. Ferner umfasst das Verfahren 440 einen Schritt 444 des Ermittelns von Leistungsinformationen von Abtastwerten oder Symbolen eines gleichen zeitlichen Signalausschnitts der Mehrzahl von Teilbandsignalen zu ermitteln. Ferner umfasst das Verfahren 440 einen Schritt 446 des Durchführens einer Summenbildung für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts über die jeweiligen Leistungsinformationen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Summenleistungsinformationen zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren 440 einen Schritt 448 des Durchführens einer Minimumbildung für jeden Abtastzeitpunkt des Signalausschnitts über die jeweiligen Leistungsinformationen, um für den Signalausschnitt ein Satz von Minimumleistungsinformationen zu erhalten. Ferner umfasst das Verfahren 440 einen Schritt 450 des Bildens eines Summen-Histogramms über den Satz von Summenleistungsinformationen. Ferner umfasst das Verfahren 440 einen Schritt 452 des Bildens eines Minimum-Histogramms über den Satz von Minimumleistungsinformationen.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung finden Anwendung in einem System zur Übertragung von Daten von einem Sender zu einem Empfänger. Die hier beschriebenen Konzepte gelten für jede beliebige Übertragung, falls der Kanal nicht koordiniert (ALOHA oder Slotted-ALOHA Zugriffsverfahren) ist und/oder die Übertragung in einem nichtexklusivem Band (z. B. ISM-Band) stattfindet.

In diesen Fällen kann während der Übertragung der Daten eine Interferenz mit einem anderen Teilnehmer des gleichen Netzes oder mit Teilnehmern einer anderen Übertragung stattfinden.

Während dieser Störung durch den anderen Teilnehmer kommt es zu einer Verfälschung der übertragenen Daten (Symbole). Diese gestörten Daten können mit Hilfe einer FEC (forward error correction) wiederhergestellt werden, wobei die Leistungsfähigkeit der FEC stark davon abhängig ist, ob bekannt ist welche Daten gestört sind.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung beziehen sich auf die Bestimmung der gestörten Symbole einer Übertragung. Hierbei gibt es verschiedene Ansätze.

Bei Ausführungsbeispielen kann die Sendeleistung und Rauschvarianz in statischen Kanälen ermittelt werden.

Bei Ausführungsbeispielen kann eine Detektion und Unterdrückung von Störungen in statischen Kanälen auf Basis der Sendeleistung und Rauschvarianz erfolgen.

Bei Ausführungsbeispielen kann eine zweistufige Detektion und Unterdrückung von Störungen bei Anwendung vor der Synchronisation erfolgen.

Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, sodass ein Block oder ein Bauelement einer Vorrichtung auch als ein entsprechender Verfahrensschritt oder als ein Merkmal eines Verfahrensschrittes zu verstehen ist. Analog dazu stellen Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar. Einige oder alle der Verfahrensschritte können durch einen Hardware-Apparat (oder unter Verwendung eines Hardware-Apparats), wie zum Beispiel einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung ausgeführt werden. Bei einigen Ausführungsbeispielen können einige oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch einen solchen Apparat ausgeführt werden.

Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird. Deshalb kann das digitale Speichermedium computerlesbar sein

Manche Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird.

Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert sein, wobei der Programmcode dahin gehend wirksam ist, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer abläuft.

Der Programmcode kann beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert sein.

Andere Ausführungsbeispiele umfassen das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wobei das Computerprogramm auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist.

Mit anderen Worten ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens somit ein Computerprogramm, das einen Programmcode zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufweist, wenn das Computerprogramm auf einem Computer abläuft.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Verfahren ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist. Der Datenträger, das digitale Speichermedium oder das computerlesbare Medium sind typischerweise gegenständlich und/oder nichtvergänglich bzw. nichtvorübergehend.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist somit ein Datenstrom oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Datenstrom oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet, transferiert zu werden.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst eine Verarbeitungseinrichtung, beispielsweise einen Computer oder ein programmierbares Logikbauelement, die dahin gehend konfiguriert oder angepasst ist, eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzufuhren.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst einen Computer, auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren installiert ist.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel gemäß der Erfindung umfasst eine Vorrichtung oder ein System, die bzw. das ausgelegt ist, um ein Computerprogramm zur Durchführung zumindest eines der hierin beschriebenen Verfahren zu einem Empfänger zu übertragen. Die Übertragung kann beispielsweise elektronisch oder optisch erfolgen. Der Empfänger kann beispielsweise ein Computer, ein Mobilgerät, ein Speichergerät oder eine ähnliche Vorrichtung sein. Die Vorrichtung oder das System kann beispielsweise einen Datei-Server zur Übertragung des Computerprogramms zu dem Empfänger umfassen.

Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein programmierbares Logikbauelement (beispielsweise ein feldprogrammierbares Gatterarray, ein FPGA) dazu verwendet werden, manche oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor zusammenwirken, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Allgemein werden die Verfahren bei einigen Ausführungsbeispielen seitens einer beliebigen Hardwarevorrichtung durchgeführt. Diese kann eine universell einsetzbare Hardware wie ein Computerprozessor (CPU) sein oder für das Verfahren spezifische Hardware, wie beispielsweise ein ASIC.

Die hierin beschriebenen Vorrichtungen können beispielsweise unter Verwendung eines Hardware-Apparats, oder unter Verwendung eines Computers, oder unter Verwendung einer Kombination eines Hardware-Apparats und eines Computers implementiert werden.

Die hierin beschriebenen Vorrichtungen, oder jedwede Komponenten der hierin beschriebenen Vorrichtungen können zumindest teilweise in Hardware und/oder in Software (Computerprogramm) implementiert sein.

Die hierin beschriebenen Verfahren können beispielsweise unter Verwendung eines Hardware-Apparats, oder unter Verwendung eines Computers, oder unter Verwendung einer Kombination eines Hardware-Apparats und eines Computers implementiert werden.

Die hierin beschriebenen Verfahren, oder jedwede Komponenten der hierin beschriebenen Verfahren können zumindest teilweise durch Hardware und/oder durch Software ausgeführt werden.

Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.

Abkürzungsverzeichnis

FEC: Forward error correction
LLR: Log likelihood ratio

Literaturverzeichnis

[1] G. Kilian, H. Petkov, R. Psiuk, H. Lieske, F. Beer, J. Robert, and A. Heuberger, „Improved coverage for low-power telemetry systems using telegram splitting," in Proceedings of 2013 European Conference on Smart Objects, Systems and Technologies (SmartSysTech), 2013
[2] G. Kilian, M. Breiling, H. H. Petkov, H. Lieske, F. Beer, J. Robert, and A. Heuberger, „Increasing Transmission Reliability for Telemetry Systems Using Telegram Splitting," IEEE Transactions on Communications, vol. 63, no. 3, pp. 949-961, Mar. 2015.
[3] https://de.wikipedia.org/wiki/Halbwertsbreite, zuletzt aufgerufen: 31.01.2018
[4] https://de.wikipedia.org/wiki/Normalverteilung, zuletzt aufgerufen: 05.02.2018
[5] B. Friedrichs, „Kanalcodierung. Grundlagen und Anwendungen in modernen Kommunikationssystemen", Springer-Verlag, 1994.
[6] Hans Lohninger: Savitzky-Golay-Filter - Koeffizienten. Grundlagen der Statistik, 19. März 2011
[7] DE1020011082098.1
[8] PCT/EP2015/053947

Claims

Datenempfänger (110), wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um ein Signal (120) zu empfangen und mit einer gemittelten Impulsantwort zu skalieren, um normierte empfangene Datensymbole (146) zu erhalten, wobei das Signal (120) Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal (120) zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket (142) aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (166) zu ermitteln, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) zu ermitteln, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (166) für die empfangenen Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) symbolweise ein Rauschmaß zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach Anspruch 1, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) das Rauschmaß über Rauschwerte der ersten Teilmenge der empfangenen Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach einem der Ansprüche 1 bis 2, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) ein erstes Rauschmaß über eine erste Teilmenge der Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) und ein zweites Rauschmaß über eine zweite Teilmenge der Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach Anspruch 1, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (166) für die empfangenen Datensymbole (146) des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) symbolweise ein Rauschmaß zu ermitteln basierend auf einem Rauschwert des jeweiligen Datensymbols und zumindest eines Rauschwerts eines benachbarten Datensymbols.
Datenempfänger (110) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um eine Interferenzrate des interferenzbehafteten Kanals zu ermitteln, und um in Abhängigkeit von der ermittelten Interferenzrate die Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Symbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets entweder basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) oder basierend auf der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (166) zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Symbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) separat basierend auf der ersten Rauschmaßschätzung (164) und der zweiten Rauschmaßschätzung (166) zu ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen und zweite Zuverlässigkeitsinformationen zu erhalten und für eine weitere Verarbeitung (z.B. Decodierung) zu kombinieren.
Datenempfänger nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets (142) separat basierend auf der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (164) und der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung (166) zu ermitteln, um erste Zuverlässigkeitsinformationen und zweite Zuverlässigkeitsinformationen für eine separate weitere Verarbeitung zu erhalten.
Datenempfänger (110) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das Signal eine Mehrzahl von Teil-Datenpaketen (142) aufweist, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um Impulsantworten der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen (142) zu ermitteln, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die gemittelte Impulsantwort basierend auf den ermittelten Impulsantworten zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die Impulsantwort des jeweiligen Teil-Datenpakets (142) durch Mittelung der Synchronisationssymbole und den die Synchronisationssymbole beinhaltende Empfangssignalwerten zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um eine Rauchleistung des jeweiligen Teil-Datenpakets (142) basierend auf der Impulsantwort oder einer reelwertigen Version der Impulsantwort zu ermitteln.
Datenempfänger (110) nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die Rauschleistung des jeweiligen Teil-Datenpakets (142) zu ermitteln basierend auf einer Differenzbildung zwischen empfangenen Symbolen des jeweiligen Teil-Datenpakets und einer basierend auf der ermittelten Impulsantwort rekonstruierten Version von empfangenen Symbolen.
Datenempfänger (110) nach einem der Ansprüche 10 bis 11, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um die gemittelte Impulsantwort nur basierend auf den ermittelten Impulsantworten derjenigen Teil-Datenpakete (142) der Mehrzahl von Teil-Datenpaketen (142) zu ermitteln, deren ermittelten Rauschleistungen eine vorgegebene Rauschleistung nicht überschreiten.
Datenempfänger (110) nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Datenempfänger (110) ausgebildet ist, um ausgehend vom Mittelwert der L kleinsten Rauschleistungen iterativ eine Differenz mit der jeweils nächstgrößeren Rauschleistung zu ermitteln bis ein Zuwachsfaktor der jeweiligen Differenz eine vorgegebene Schwelle überschreitet, wobei diejenigen Teil-Datenpakete (142), die den jeweiligen nächstgrößeren Rauschwert, dessen Zuwachsfaktor die Schwelle überschreiten, oder einen größeren Rauschwert als den jeweiligen nächstgrößeren Rauschwert aufweisen, bei der Ermittlung der gemittelten Impulsantwort nicht zu berücksichtigen.
Verfahren zum Empfangen eines Signals, wobei das Signal Interferenzen eines interferenzbehafteten Übertragungskanals aufweist, wobei das Signal zumindest ein Datenpaket oder Teil-Datenpaket aufweist, das über den interferenzbehafteten Kanal übertragen wird, Skalieren des Signals mit einer gemittelten Impulsantwort, um normierte empfangene Datensymbole zu erhalten, Ermitteln einer Zuverlässigkeitsinformationen für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets basierend auf einer ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung und/oder einer zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung, wobei im Falle der ersten symbolbasierten Rauschmaßschätzung ein Rauschmaß über eine Teilmenge der empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets ermittelt wird, wobei die Teilmenge zumindest zwei Symbole umfasst, wobei im Falle der zweiten symbolbasierten Rauschmaßschätzung für die empfangenen Datensymbole des zumindest einen Datenpakets oder Teil-Datenpakets symbolweise ein Rauschmaß ermittelt wird.
Computerprogramm zur Durchführung Verfahrens nach Anspruch 14, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder Mikroprozessor abläuft.