DE4427831C2 - Verfahren und Anordnung zur Detektion von Datensymbolen - Google Patents

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Detektion von Datensymbolen gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1. Weiterhin bezieht sich die Erfindung auf eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens.

Bei der Übertragung von Datensymbolen über zeitvariante Über­ tragungskanäle, z. B. über nicht-stationäre Funkkanäle treten, bedingt durch Mehrwegeausbreitung, Laufzeitdifferenzen der einzelnen Signalkomponenten auf, die bei der Signaldetektion von relativ hohen Bitraten zu extrem starken und zeitvarian­ ten Verzerrungen des die Datensymbole enthaltenden Sendesi­ gnals führen. Ein Beispiel für eine derartige Übertragung ist die Übertragung von digitalen Sprach- oder Datensignalen in einem unter der Bezeichnung GSM (Global System for Mobile Communication) bekannten Mobilfunksystem, bei dem die Signale zwischen Basisstationen und Mobilstationen übertragen werden, wobei sich die Mobilstationen, beispielsweise in einem Kraft­ fahrzeug oder einem Zug, mit großer Geschwindigkeit bewegen können. Um unter solchen Einflüssen die Datensymbole noch er­ kennen zu können, sind adaptive Echo-Entzerrer notwendig, die in vorteilhafter Weise den Viterbi-Algorithmus zur schnellen Findung eines hinreichenden Entzerrungsoptimums anwenden.

Die Einstellung des Entzerrers erfolgt mit Hilfe eines Kanal­ modells, das den Funkkanal durch Auswertung einer als Trai­ ningssequenz bezeichneten vorgegebenen Bitfolge im Empfangs­ signalstrom mit hinreichender Genauigkeit nachbildet. Zur Op­ timierung der Einstellung wird eine sogenannte "vorgezogene Entscheidung" getroffen, die zusammen mit einem Fehlersignal zwischen Funkkanal und Kanalmodell, abhängig von der Polari­ tät der bereits detektierten, zeitlich aufeinanderfolgenden Zeichen, zur Nachstellung der Filter-Koeffizienten des Kanal­ modells, die auch als Tap-Koeffizienten bezeichneten werden, benutzt wird. Mittels der Tap-Koeffizienten wi wird die durch die Mehrwegeausbreitung verursachte zeitliche Verteilung des Empfangspegels w im Abstand der Zeichenfolge i bewertet. Die Nachstellung der Tap-Koeffizienten geschieht mittels Stan­ dard-Anpassungsalgorithmen wie LMS (= Least Mean Square) oder RLS (= Recursive Least Square).

Wenn es sich um nicht-stationäre Übertragungskanäle handelt, muß das Kanalmodell den Veränderungen des Übertragungskanal fortlaufend angepaßt werden. Fehlentscheidungen bei der vor­ gezogenen Entscheidung gefährden die Stabilität der Adaption und damit letztlich der Symbolerkennung.

Solange jedoch die Veränderungen im Übertragungskanal relativ langsam verlaufen, führen Fehlentscheidungen typischerweise nicht zu Stabilitätsproblemen. Der gefährliche Einfluß von Fehlentscheidungen wächst, je schneller sich der Übertra­ gungskanal während eines Übertragungsintervalls, beispiels­ weise eines nach dem Zeitmultiplexverfahren übertragenen Blockes, der als TDM-Block bezeichnet wird, verändert und je mehr die vorgezogene Entscheidung verzögert wird.

Eine weitere Quelle für Fehlentscheidungen bei der vorgezoge­ nen Entscheidung stellen Funkstörungen dar, wie sie durch Im­ puls- oder sogenannte Burststörungen oder durch geringen Si­ gnal-Geräuschabstand S/N verursacht werden. Auch nicht er­ kannte oder nicht berücksichtigte Frequenzablagen von Emp­ fangssignalen, wie sie beispielsweise durch Dopplereffekte bei RICE- oder Raleighfading entstehen, können die Stabilität der Symbolerkennung beeinträchtigen, da sie eine schnelle zeitliche Veränderung der Tap-Koeffizienten bewirken.

Die hier aufgezeigten Effekte führen dazu, daß bereits bei ausreichendem S/N die Stabilität der Symbolerkennung mit steigender Fahrgeschwindigkeit verlorengeht, d. h. daß die Entzerrung versagt, weil mit steigender Fahrgeschwindigkeit die Veränderungsgeschwindigkeit des Funkkanals zunimmt und darüber hinaus sich die Verzögerungszeit für die vorgezogene Entscheidung, wie auch die Dopplereffekte stärker auswirken. Damit unterliegt die Funkübertragung aller mobilen Stationen im gesamten Servicebereich einer nicht überwindbaren Grenzge­ schwindigkeit.

Für die Empfangssituation an den Basisstationen eines Mobil­ funksystems kommt außerdem hinzu, daß in jedem TDM-Block eine andere Mobilstation empfangen wird, wodurch, bedingt durch deren statistisch verteilte Relativgeschwindigkeiten zur je­ weiligen Basisstation, auch die Dopplerkomponenten in jedem Block einen anderen Wert annehmen können. Zur optimalen Er­ kennung der gesendeten Symbole ist die Berücksichtigung der jeweils individuellen Dopplerverschiebung per Block bzw. der Frequenzablage eine Voraussetzung, deren Kompensation nur außerhalb des eigentlichen Entzerrers erfolgen kann und in den Basisstationen, weil diese für jede operierende Mobilsta­ tion individuell erfolgen muß, einen hohen Aufwand an Spei­ cherungs- und Mittelungseinrichtungen erfordert. Außerdem wird hierdurch eine zusätzliche Verzögerung hervorgerufen, die ebenfalls geschwindigkeitsbegrenzend ist und die aufgrund der maximal zugelassenen Verzögerungszeiten nicht toleriert werden kann, da sie besonders bei Telefongesprächen oder pro­ tokollgesicherter Datenübertragung stört.

Die Grundidee der zustandsbasierten Entzerrung, die den Vi­ terbi-Algorithmus oder ähnliche Algorithmen anwendet, ist es, die empfangene Signalleistung aller Taps im Kanalmodell durch Verzögerung der Vorentscheidung eines Symbols auszunutzen, bis kein Einfluß auf das Signal mehr auftritt.

Die Komplexität der Viterbi-Entzerrer, die im folgenden als Beispiel betrachtet werden, ergibt sich aus der Notwendig­ keit, alle Metriken getrennt, für alle möglichen Symbolkombi­ nationen innerhalb einer vorbestimmten Länge, zu berechnen.

Jedes zusätzliche Tap verdoppelt grundsätzlich die Komplexi­ tät und sogar noch dann, wenn der Anstieg der ausnutzbaren Empfangsleistung bereits vernachlässigbar ist. Wenn ein Tap jedoch nicht betrachtet wird, liefert es einen Beitrag zum Rauschen. Dieser Effekt ist sogar von größerem Einfluß als die leichte Verschlechterung der Signalerkennung durch eine nicht ausgenutzte Signalleistung.

Eine bekannte Methode um einen Rauschbeitrag durch die Taps 1 bis L und auch deren zusätzlichen Beitrag zu Tap Null zu ver­ hindern ist die sogenannte "Decision Feedback Equalization". Diese nutzt lediglich die Leistung des ersten Taps durch di­ rekte Entscheidung des neuesten Symbols aus. Der Einfluß der älteren Symbole wird entweder durch die Aktualisierung des erwarteten Wertes, basierend auf Tap Null allein, oder vor­ zugsweise als Differenz zwischen empfangenen und erwarteten Werten in Kauf genommen.

Der Viterbi-Entzerrer vergleicht sein Eingangssignal, z. B. den Ausgang des echten Funkkanals, mit den zu erwartenden Si­ gnalen, die aus den Tap-Koeffizienten des Kanalmodells und allen möglichen Kombinationen aller Symbole, die gegenwärtig zum Ausgangssignal beitragen, errechnet wurden. Die Tap-Koef­ fizienten des Kanalmodells sind pro Block aus einer Trai­ ningssequenz erworben und müssen nachgeführt werden, wenn die Kanalunterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Datensymbolen nicht mehr vernachlässigbar sind.

Die Impulsantwort des Kanalmodells besteht aus L + 1 Taps; Tap 0 beschreibt den Einfluß des neuesten Symbols am Filter­ ausgang und wird deshalb das neueste Tap genannt. Die anderen L Taps beschreiben die Historie, z. B. den Beitrag älterer Symbole zum Kanalausgang. Entsprechend der L älteren Symbole, die mit Tap 1 bis L beitragen, ist der Kanal in einem der 2^L möglichen alten Zustände, wobei die Basis 2 binäre Symbole voraussetzt. Einschließlich des Einflusses des neuesten Sym­ bols gibt es 2^L+1 mögliche Signalwerte, die am Kanalausgang erscheinen können, nämlich die erwarteten Werte. Damit gibt es 2^L+1 mögliche Übergänge vom alten Zustand in den neuen Zu­ stand, die durch die L neueren Symbole definiert sind und mit den Taps 0 bis L-1 beitragen. Die neuen Zustände beschreiben im ganzen die Historie für die folgende Entscheidung, die nun nicht mehr beeinflußt wird durch das älteste Symbol, das mit Tap L beiträgt. Damit wird zukünftig keine weitere Informa­ tion mehr über das älteste Symbol am Ausgang verfügbar sein. Auf diese Weise wird für alle möglichen Übergänge von den al­ ten Zuständen in die neuen Zustände das älteste Symbol sepa­ rat für jeden neuen Zustand vorentschieden und im Kanal-Spei­ cher abgespeichert, ohne das Optimum zu verlieren.

Eine solche Vorentscheidung wird nun für alle neuen Zustände durchgeführt, aber es wird noch keine Entscheidung getroffen über den richtigen Zustand, d. h. über die richtige Sequenz der Symbole zu irgendeiner Zeit. Die endgültige Entscheidung wird verzögert bis zum Ende eines Blocks oder durch ein Lang­ zeitintervall der mehrfachen Länge von L.

Der Fehler, der durch diese endgültige Entscheidung einge­ führt wird, ist um so kleiner, je größer die Verzögerung ge­ wählt wird. Sobald ein endgültiger Zustand ausgewählt wurde, kann die aktuelle Symbolsequenz durch schrittweises Zurück­ verfolgen der übertragenen Information von dem gegenwärtigen Zustand zu einem früheren Zustand rekonstruiert werden. Aus Veröffentlichungen John G. Proakis: "Digital Communications", 2nd ed., McGraw Hill, New York 1989, section 6.7.2 und A. Baier: "Correlative and Iterative Channel Estimation in Adap­ tive Viterbi Equalizers for TDMA Mobile Radio Systems", Sta­ tistic Models and Methods in Information Technology, Nürn­ berg, Germany, 12.-14. April 1989, Seiten 363 bis 368 ist es bekannt, vorgezogene, z. B. frühe Entscheidungen der Symbole in einem Standard-Adaptionsalgorithmus (LMS, RLS usw.) für die Tap-Anpassung zu benutzen. Die Ableitung der adaptiven Algorithmen geht von der Annahme aus, daß die Symbole bekannt sind und das Ausgangssignal des Funkkanals lediglich durch zusätzliches weißes Rauschen beeinträchtigt ist.

Bei den genannten Entzerrern kann jeder Symbol-Entscheidungs­ fehler als störender Rauschimpuls am Eingang des adaptiven Kanalmodells interpretiert werden. Solche seltenen aber star­ ken Impulsstörungen können Adaptions-Instabilitäten, sogar beim robusten LMS-Algorithmus hervorrufen, wie es in P. M. Clarkson, T. I. Haweel: "Median LMS Algorithm", Electronics Letters 25 (1989), Seiten 520 bis 522 und G. A. Williamson. P. M. Clarkson, W. A. Sethers: "Performance Characteristics of the Median LMS Adaptive Filter", IEEE Transaction on Si­ gnal Processing, SP-41 (1993), Seiten 667 bis 680 beschrieben ist. Aus Gründen der Entscheidungsstabilität ist es daher wichtig, die Fehler der vorgezogenen Entscheidung gering zu halten. Dies kann jedoch nur durch eine große Entscheidungs­ verzögerung bewerkstelligt werden, die im Gegensatz zu der gewünschten schnellen Adaptionsfähigkeit steht.

Wenn die vorgezogenen Entscheidungen um ein Vielfaches der Länge von L verzögert werden und die Adaptionsmechanismen auf eine langsame Adaption bzw. auf eine kleine Schrittweite ge­ setzt werden, ist der Entscheidungsfehler vernachlässigbar und die potentielle Instabilität, die durch die Verzögerung in den Adaptionsmechanismus eingebracht wird, kann vermieden werden. Eine kleine Schrittweite der Adaption glättet außer­ dem das Rauschen.

Beide Effekte begrenzen jedoch stark die Adaptionsfähigkeit. Wenn nämlich der Funkkanal schneller variiert, muß die Schrittweite groß genug gewählt werden, um das gewünschte Nachfolgeverhalten zu erreichen.

Dies ist jedoch nur auf Kosten einer reduzierten Stabilität der Adaption und damit letztlich der Symbolerkennung erreich­ bar, denn während der Entscheidungsverzögerung sind einer­ seits nur sehr kleine Variationen des Funkkanals zulässig und andererseits würden geringe Verzögerungen den Fehler der vor­ gezogenen Entscheidung und den Einfluß des Rauschens vergrö­ ßern.

Damit ist eine schnelle und gleichzeitig stabile Adaption mit vorgezogener Entscheidung nicht erreichbar und dies ist der Grund für die Geschwindigkeitsbegrenzung bei der mobilen Funkübertragung.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung anzugeben, die auch für hohe Geschwindigkeiten geeignet sind.

Erfindungsgemäß wird die Aufgabe bei dem Verfahren der ein­ gangs genannten Art durch die im Kennzeichen des Patentan­ spruchs 1 angegebenen Merkmale gelöst. Eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens ist im Patentanspruch 7 angege­ ben. Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Un­ teransprüchen.

Der generelle Verzicht auf die vorgezogene Entscheidung er­ fordert die Einführung einer separaten Adaptionseinheit für jeden Zustand des Entzerrer-Algorithmus. Die Adressierung der Zustände bei der Adaption geht dabei in der gleichen Weise vor sich, wie bei der üblichen Berechnung der gesamten Me­ trik. Hiermit wird eine quasi-Echtzeit-Adaption erreicht.

Der dafür erforderliche deutliche Anstieg der Komplexität kann durch Reduzierung der Zustände des Entzerreralgorithmus, ausschließlich zum Zweck der Adaption, vermieden werden. Für jeden reduzierten Zustand muß aber zwingend eine separate Adaption durchgeführt werden. Die Schrittweite der Adaption muß groß genug gewählt werden, um den Änderungen des Übertra­ gungskanal folgen zu können, so daß zwar grundsätzlich eine aufwandabhängige Begrenzung der Adaptionsgeschwindigkeit be­ stehen bleibt, diese aber um Faktoren höher liegt als bei Entzerrern mit vorgezogener Entscheidung. Die Zahl der redu­ zierten Zustände muß den Erfordernissen des Übertragungssy­ stems entsprechend gewählt werden, weil mit ihr die Zahl der im Grenzfall zulässigen Vorentscheidungsfehler bestimmt wird. Durch diese frühe Vorentscheidung der Kanalinformation für eine reduzierte Zahl von Zuständen, die für jeden vorgesehe­ nen Zustand errechnet wird, sind dann auch häufigere Rausch­ impulse besser erkennbar, als bei der Detektion der Symbolse­ quenzen, bei welcher die ursprüngliche gesamte Zahl von Zu­ ständen benutzt wird.

Das erfindungsgemäße Konzept des zustandsbasierten Entzerrers mit reduzierten Zuständen stellt einen Kompromiß zwischen dem leistungsfähigen aber komplexen Entzerrer ohne reduzierte Zu­ stände und dem einfachen, aber weniger leistungsfähigen Deci­ sion Feedback Equalizer dar.

Die Einführung von reduzierten Zuständen bei der Detektion mittels Viterbi-Algorithmus zur wirkungsvollen Verringerung des Rechenaufwands auf Kosten einer nur leichten Verschlech­ terung, ist aus der Literatur hinreichend bekannt und bei­ spielsweise in M. V. Eyuboglu, S. U. Qureshi: "Reduced-State Sequence Estimation with Set Partitioning and Decision Feed­ back", Globecom 1986, Houston, TX, USA, Dec. 1986, 29. 2, Seiten 1023 bis 1028, M. V. Eyuboglu, S. U. Quereshi: "Redu­ ced-State Sequence Estimation with Set Partitioning and Deci­ sion Feedback", IEEE Transaction on Communication COM-36 (1988), Seiten 13 bis 20, P. R. Chevillat, E. Eleftheriou: "Decoding of Trellis Encoded Signals in the Presence of Intersymbol Interference and Noise", IEEE Transaction on Communication Com 37 (1989), Seiten 669 bis 676 und M. V. Eyuboglu, S. U. Quereshi: "Reduced-State Sequence Estimation for Coded Modulation on Intersymbol Interference Channels", IEEE Journal on Sel. Areas in Comm., Vol.7, Aug. 1989, Seiten 989 bis 995 beschrieben. Die Komplexität dieser Lösung wird dadurch verursacht, daß der Auf­ wand für die Adaption auf je eine Adaption pro reduziertem Zustand ansteigt und alle internen Werte der adaptiven Algo­ rithmen auf einer Basis pro reduziertem Zustand, analog der gesamten Metrik im Standard-Viterbialgorithmus, gespeichert werden müssen. Das Adressierungsschema "neuer Zustand zu al­ tem Zustand" wird mit dem gleichen Standard durchgeführt wie er auch für die Berechnung der gesamten Metrik verwendet wird, aber nur für die Anzahl der reduzierten Zustände. Ei­ nige adaptive Algorithmen haben eine interne Verzögerung von mehr als einem Symbol wenn sie z. B. interne Werte benutzen, die um mehr als ein Symbol verzögert sind. In diesem Fall muß ein kurzes Rückverfolgen eingerichtet werden, um die korres­ pondierende alte Zustandsnummer ausfindig zu machen oder äl­ tere interne Werte für zukünftige Zustände müssen erneut ge­ speichert werden, so daß sie durch eine neue Zustandsnummer direkt adressiert werden können.

Die Adaption ist nun sehr stabil und sehr schnell: Es gibt keine Verzögerung durch vorgezogene Entscheidungen und des­ halb keine merkliche Verzögerung im Adaptions-Mechanismus. Als Konsequenz kann deshalb die Schrittweite kleiner gemacht werden, weil die Verfolgung irgendwelcher Veränderungen un­ mittelbar geschieht. Der Einfluß von Rauschimpulsen ist somit drastisch reduziert auf das Maß der Vorentscheidungs-Fehler­ rate. Für langsame Veränderungen des Übertragungskanals wird deswegen die Schrittgröße der Adaption unkritisch.

Für ziemlich langsame Veränderungen des Übertragungskanal kann bei der Adaption die Schrittweite relativ klein gemacht werden, um starken Rauschstörungen ohne Stabilitätsrisiken zu widerstehen. Die Zahl der Zustände kann für Adaptionszwecke aber entsprechend reduziert werden, wenn lediglich eine ge­ trennte Adaption pro reduziertem Zustand eingeführt wird. Da­ mit ist nur ein bescheidener Anstieg der Komplexität, im Ver­ gleich mit der "vorgezogenen Entscheidung" notwendig, um Sta­ bilitätsprobleme zu vermeiden.

In der Praxis hängt die Zahl der reduzierten Zustände zur Adaption des Kanalmodells von der erforderlichen maximalen Adaptionsgeschwindigkeit ab, die eine Funktion der maximalen Fahrgeschwindigkeit der mobilen Stationen ist, sowie von der erforderlichen Stabilität der Symbolerkennung. Würde die Zahl der Zustände soweit reduziert werden, daß ein wesentlicher Teil der Signalleistung verloren geht, macht sich der für De­ cision Feedback bekannte Anstieg der Fehler bemerkbar. Die Auslegung der Adaptionsparameter muß also in jedem Fall die Stabilität der Adaptionsalgorithmen gewährleisten. Grundsätz­ lich kann aber die Stabilität auch durch Abschaltung von Tap- Koeffizienten geringer Leistung verbessert werden.

Die Zahl der Zustände für die Datendetektion ist hiervon, wie schon erwähnt, nicht berührt.

Durch den Wegfall der vorgezogenen Entscheidung und der da­ durch erzielten schnellen Adaption, fallen alle Arten von Funkstörungen weniger ins Gewicht; die durch Dopplerverschie­ bung in den einzelnen Funkblöcken verursachten Verschlechte­ rungen der Signal-Erkennbarkeit werden minimiert. Der zur Kompensation der Dopplerverschiebungen in den Basisstationen, außerhalb der Entzerreranordnungen, zusätzlich erforderliche Aufwand an Speicherungs- und Mittelungseinrichtungen wird eingespart. Die in diesen Einrichtungen entstehenden zusätz­ lichen Signalverzögerungen werden vermieden. Die Adaptionsge­ schwindigkeit kann durch das erfindungsgemäße Verfahren so­ weit erhöht werden, daß in zukünftigen Übertragungssystemen prinzipiell keine geschwindigkeitsbedingten Übertragungsein­ schränkungen für den Einsatz z. B. in schnell fahrenden Zügen usw. mehr bestehen.

Das Verfahren und die Anordnung gemäß der Erfindung werden im folgenden anhand eines Ausführungsbeispiels der Anordnung nä­ her erläutert.

Die Figur zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Anordnung zur Durchführung des Verfahrens.

Bei der in der Figur dargestellten Anordnung wird ein von ei­ ner Datenquelle DQ abgegebenes, Datensymbole x enthaltendes Sendesignal über einen Übertragungskanal K, der beispiels­ weise als Funkkanal ausgebildet ist, zu einer Empfangseinheit EM übertragen. Das Sendesignal besteht aus mindestens einer als Trainingssequenz bezeichneten vorgegebenen Bitfolge und mindestens einem die Datensymbole x enthaltenden Informati­ onsteil. Das Sendesignal unterliegt auf dem Übertragungskanal K, der ein Sendefilter SF und ein Empfangsfilter EF umfassen soll, zeitvarianten Einflüssen S. wie beispielsweise der Mehrwegeausbreitung des schematisch dargestellten Funkfeldes FF, Funkstörungen F, die als Impuls- oder Dauerstörungen auf­ treten können, sowie dem Einfluß des Rauschens R.

Das von der Empfangsstufe EM empfangene Eingangssignal z ist dem Sendesignal zugeordnet und beinhaltet die obengenannten Störungen bei der Übertragung durch den Übertragungskanal K. Das Empfangssignal z wird parallel an einen Entzerrer 1, bei­ spielsweise einen Viterbi-Entzerrer, und an einen Korrelator 2 angelegt. Der Korrelator 2 korreliert eine im Empfangssi­ gnal z enthaltene empfangene sogenannte Trainingssequenz aus einer vorgegebenen Bitfolge mit einem in einem Speicher 3 ge­ speicherten entsprechenden Erwartungsmodell T der Trainings­ sequenz und damit wird die komplexe Impulsantwort des Über­ tragungskanals K, beschrieben durch die Startwerte der Tap- Koeffizienten wi₀ des Kanalmodells, erzeugt.

Das Empfangssignal z wird im Entzerrer 1 zunächst zwischenge­ speichert, bis die Berechnung der Tap-Koeffizienten wi er­ folgt ist. Das Ausgangssignal des Korrelators 2 besteht aus einer Reihe von komplexen Wertepaaren, die das momentane Ver­ halten des Übertragungskanals K, beschrieben durch die zeit­ varianten Tap-Koeffizienten wi₀ zum Zeitpunkt des Empfangs der Trainingssequenz darstellen. Die Tap-Koeffizienten wi₀ werden einem Kanalschätzer 4 als Startwert zugeführt, woraus dieser das Kanalmodell erzeugt. Die weitere Einstellung der Kanalschätzung erfolgt mit in einer Einrichtung 5 gespeicher­ ten Parametern P des verwendeten Adaptionsalgorithmus, der ein Standard-Anpassungsalgorithmus wie LMS oder RLS etc. sein kann. Der wichtigste Parameter P ist die Adaptionsschrittwei­ te, mit der die Anpassung an die Geschwindigkeitsforderung der Adaption erfolgt. Der mit der Anpassung erforderliche deutliche Anstieg der Komplexität der Anordnung kann durch Reduzierung der Zustände des Entzerreralgorithmus, aus­ schließlich zum Zweck der Adaption, vermieden werden. Die An­ zahl der reduzierten Zustände kann als variabler Parameter P behandelt werden oder, gemäß der maximalen Geschwindigkeits­ forderung an die Empfangsstufe EM, fest vorgegeben werden.

Wie es bei Entzerrern, die den Viterbi-Algorithmus anwenden üblich ist, werden die im Kanalschätzer 4 errechneten Tap- Koeffizienten wi (i = i_o...i_L) in einem Bewertungskalkulator 6 dazu benutzt, die Erwartungswerte y_o(r) und y₁(r) zu berech­ nen. Erfindungsgemäß wird diese Berechnung aber für jeden re­ duzierten Zustand r der Adaption pro Zeiteinheit t einer emp­ fangenen Zeichendauer erneut durchgeführt.

Der Entzerrer 1 berechnet nun mit Hilfe dieser Erwartungswer­ te y_o(r) und y₁(r) die Differenzen zwischen dem tatsächlichen Empfangssignal z und den jeweiligen Größen aller Erwartungs­ werte und quadriert die Fehler (Funktion: Error Square). Die­ se neuen Metrik-Inkremente bezeichneten Fehlerquadrate werden auf die entsprechenden alten Metrikwerte addiert (Funktion: Add). Auf diese Weise entstehen für jeden neuen Zustand zwei Werte um die neue Gesamtmetrik zu berechnen. Alle Wertepaare werden pro Zustand verglichen (Funktion: Compare) und das mit der kleinsten Metrik ausgewählt (Funktion: Select). Die Dif­ ferenz zwischen den Werten eines Wertepaars wird als Pfad­ information mit Zuverlässigkeitsangabe (Softpath-Information) SP(s) ausgegeben. Am Ausgang des Entzerrers 1 steht folglich zur Verfügung: Die Softpath-Information SP(s), das dazuge­ hörige Fehlersignal E(s) und die entsprechende Gesamtmetrik M(s).

Der Parameter s bedeutet hierbei, daß diese Werte für jeden Zustand separat bestimmt werden.

In einer Funktionseinheit 7 für die Reduzierung der Zustände erfolgt weiterhin die Berechnung der für die Adaption erfor­ derlichen Werte, separat für jeden reduzierten Zustand. Nun­ mehr werden in entsprechender Weise aus dem Fehlersignal E(s) und der Gesamtmetrik M(s) sowohl ein neues Fehlersignal e(r) wie auch eine neue Softpath-Information sp(r) nur noch für jeden reduzierten Zustand, gekennzeichnet durch r, berechnet.

Mit Hilfe dieser Werte werden nun im Kanalschätzer 4 die Tap- Koeffizienten wi, unter Berücksichtigung der Polarität der gesendeten Zeichen, entsprechend dem verwendeten Adaptionsal­ gorithmus korrigiert. Hierzu wird zunächst der neue Softpath- Wert sp(r) zur Bestimmung des bei den meisten Adaptionsalgo­ rithmen verwendeten Symbolvektors herangezogen.

Die so berechneten Tap-Koeffizienten wi, die für eine redu­ zierte Anzahl von Zuständen erzeugt wurden, gelten entspre­ chend der Zustandsreduzierung r für mehrere nicht reduzierte Zustände s.

Aus den neu berechneten Tap-Koeffizienten werden weiterhin die Erwartungswerte y_o(r) und y₁(r) für die Detektion des nächsten Zeichens bestimmt.

Die hier dargestellte Adaption an die Veränderungen des Über­ tragungskanals K erfolgt für jedes gesendete Zeichen.

In einer im Entzerrer 1 vorgesehenen Funktionseinheit 8 für die Pfadrückverfolgung und Signalentscheidung wird aus der Softpath-Information SP(s) das Empfangs-Datensignal x' in der für zustandsbasierte Entzerrer gebräuchlichen Weise gene­ riert. Dabei kann, dem Stand der Signal-Verarbeitungstechnik entsprechend, die Lage der Trainingssequenz im Informations­ block beliebig sein, da der Entscheidungsprozeß für die zwi­ schengespeicherten Informationen, ausgehend von der Trai­ ningssequenz, in beiden Richtungen ablaufen kann.

Claims (7)

1. Verfahren zur Detektion von Datensymbolen (x'), die durch einen zeitvarianten Übertragungskanal (K) übertragen werden, bei dem von dem Übertragungskanal (K) empfangene Empfangssi­ gnale (z) einem zustandsbasierten Entzerrer (1) zugeführt werden, der für jeden Zustand zunächst eine Pfadinformation (SP(s)) und ein Fehlersignal (E(s)) abgibt, das die Differenz zwischen dem Empfangssignal (z) und dessen Erwartungswert (y) darstellt, und bei dem mittels einer Kanalschätzung aus den Pfadinformationen (SP) und Fehlersignalen (E) Tap-Koeffizi­ enten (wi) nachgeführt werden, die zur Berechnung der Erwar­ tungswerte (y₀, y₂) dienen, dadurch gekennzeichnet, daß die Kanalschätzung pro Zustand separat und in Abhängig­ keit von durch den Entzerrer für jeden Zustand separat ge­ troffenen Vorentscheidungen und unter Verwendung einer sepa­ raten Adaptionseinheit für jeden Zustand des Entzerrer-Algo­ rithmus erfolgt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß mit Hilfe der Metrik (M) des Entzerrers (1) die Anzahl der Pfadinformationen (SP) und Fehlersignale (E) und damit die Anzahl der Kanalschätzungen reduziert (r) wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Adaptionsparameter (P) für die Kanalschätzung je nach Anwendungsgebiet vorwählbar sind.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Adaptionsparameter (P) für die Kanalschätzung in Ab­ hängigkeit der Zeitvarianz vorwählbar sind.

5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Kanalschätzung unter Verwendung von Startwerten (wi₀) erfolgt, die durch Korrelation des Empfangssignals mit einer bekannten Trainingssequenz (T), unabhängig von deren Lage im Empfangssignal, erfolgt.

6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Kanalschätzung schnell erfolgt, um Fehler bei der Be­ stimmung der Startwerte (wi₀) zu korrigieren.

7. Anordnung zur Detektion von Datensymbolen, die durch zeit­ variante Übertragungskanäle (K) verzerrt werden, bei dem von dem Übertragungskanal (K) empfangene Empfangssignale (z) ei­ nem zustandsbasierten Entzerrer (1) zugeführt werden, der für jeden Zustand zunächst eine Pfadinformation (SP) und ein Feh­ lersignal (E) abgibt, das die Differenz zwischen einem Emp­ fangssignal (z) und dem Erwartungswert (y) darstellt, bei dem mittels einer Kanalschätzung aus den Pfadinformationen (SP) und Fehlersignalen (E) Tap-Koeffizienten (wi) nachgeführt werden, die zur Berechnung der Erwartungswerte (y0, y1) in einem Erwartungswertekalkulator (6) dienen, dadurch gekennzeichnet, daß ein Kanalschätzer (4) vorgesehen ist, der eine Kanal­ schätzung pro Zustand separat und in Abhängigkeit von durch den Entzerrer (1) für jeden Zustand separat getroffenen Vor­ entscheidungen und unter Verwendung einer separaten Adap­ tionseinheit für jeden Zustand des Entzerrer-Algorithmus durchführt.