DE60132179T2

DE60132179T2 - Verfahren und vorrichtung für kombinierte soft-decision-entscheidungsbasierte interferenzunterdrückung und dekodierung

Info

Publication number: DE60132179T2
Application number: DE60132179T
Authority: DE
Inventors: Fuyun San Diego LING
Original assignee: Qualcomm Inc
Current assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 2000-03-16
Filing date: 2001-03-15
Publication date: 2008-12-18
Anticipated expiration: 2021-03-16
Also published as: KR20030010587A; ATE383019T1; AU2001245814A1; CN1421085A; WO2001069873A2; EP1264456B1; KR100785552B1; JP4927285B2; BR0109214A; DE60132179D1; CN100407716C; EP1264456A2; WO2001069873A3; JP2003527041A; TW507443B; US7106813B1

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
I. Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Feld von Informations-Codierung für Kommunikationssystem und spezieller auf Intersymbol-Interferenzlöschung bzw. -unterdrückung und Turbo-Codierung.
II. Hintergrund
Übertragung von digitalen Daten ist inhärent anfällig für Rauschen und Interferenz bzw. Störungen, was Fehler in die gesendeten bzw. übertragenen Daten einführen kann. Fehlerdetektionsschemata sind vorgeschlagen worden, um so zuverlässig wie möglich zu bestimmen, ob Fehler in die übertragenen Daten eingeführt worden sind. Z. B. ist es üblich Daten in Paketen zu senden und zu jedem Paket ein zyklisches Redundanz-Prüf-(cyclic redundancy check, CRC)-Feld hinzuzufügen, beispielsweise von einer Länge von 16 Bits, welche eine Prüfsumme von den Daten von dem Paket befördern.
Wenn ein Empfänger die Daten empfängt, berechnet der Empfänger die gleiche Prüfsumme von den empfangenen Daten und verifiziert ob das Ergebnis von der Berechnung identisch zu der Prüfsumme in dem CRC Feld ist.
Wenn die übertragenen Daten nicht in Echtzeit genutzt werden, ist es möglich eine erneute Übertragung von fehlerhaften Daten anzufordern, wenn Fehler detektiert werden. Reduzieren der Übertragungsfehler an den Empfänger reduziert jedoch derartige Anforderungen, was die Effizienz der Übertragung verbessert. Des Weiteren, wenn die Übertragung in Echtzeit durchgeführt wird, wie beispielsweise in Telefonleitungen, Mobilfunktelefonen, fernen Videosystemen, etc. ist es nicht möglich die erneute Übertragung anzufordern.
Verschiedene Vorwärtsfehlerkorrektur-(forward error correction, FEC)-Codierungstechniken sind eingeführt worden, um es Empfängern von digitalen Daten zu ermöglichen, die übertragenen Daten korrekt zu bestimmen selbst wenn Fehler während der Übertragung aufgetreten sein können. Zum Beispiel führen Faltungs-Codes Redundanz in die gesendeten Daten derart ein, dass jedes Bit abhängig von früheren Bits in der Sequenz ist. Somit wenn Fehler auftreten, kann der Empfänger noch die originalen Daten ableiten durch Zurückverfolgen möglicher Sequenzen in den empfangenen Daten. Desweiteren können codierte übertragene Daten in Datenpakete gepackt sein.
Um die Leistungsfähigkeit bzw. Performance von einem Übertragungskanal weiter zu verbessern, beinhalten einige Codierungsschemata Interleaver bzw. Verschachtler, welcher die Reihenfolge von den codierten Bits in dem Paket neu anordnen. Wenn Interferenz einige benachbarte Bits während der Übertragung zerstört, wird der Effekt der Interferenz somit über das gesamte originale Paket verteilt, und kann leichter durch den Decodierungsprozess überwunden werden. Andere Verbesserungen können Mehrfach-Komponenten-Codes beinhalten, die das Paket mehr als einmal codieren und zwar parallel oder seriell. Zum Beispiel ist in der Technik bekannt verkettete bzw. konkatenierte Codierung und Fehlerkorrekturverfahren einzusetzen, die wenigstens zwei Faltungs-Codierer seriell oder parallel nutzen. Derartiges paralleles Codieren wird üblicherweise als Turbo-Codierung bezeichnet. Für Mehrfach-Komponenten-Codes ist die optimale Decodierung häufig eine sehr komplexe Aufgabe und kann lange Zeitperioden erfordern, die für gewöhnlich für Echt-Zeitdecodierung nicht verfügbar sind. Iterative Decodierungstechniken sind entwickelt worden, um dieses Problem zu überwinden. Lieber als unmittelbar zu bestimmen, ob empfangene Bits Null oder Eins sind, weist der Empfänger jedem Bit einen Wert auf einer mehrstufigen Skala zu, wobei der Wert repräsentativ für die Wahrscheinlichkeit ist, dass das Bit Eins ist. Eine übliche Skala derartiger Wahrscheinlichkeiten, bezeichnet als logarithmisches Wahrscheinlichkeitsverhältnis (log-Ilikelihood ratio, LLR) repräsentiert jedes Bit durch eine reelle Zahl oder häufiger als eine ganze Zahl bzw. einen Integer in einem Bereich, beispielsweise {–32, 31}. Ein Wert von 31 zeigt an, dass das übertragene Bit mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eine Null war und ein Wert von –32 zeigt an, dass das übertragene Bit mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eine Eins war. Ein Wert von Null zeigt an, dass der logische Bit-Wert unbestimmt bzw. nicht ermittelbar ist.
Auf der mehrstufigen Skala repräsentierte Daten werden als "sanfte Daten" bzw. "soft Daten" bezeichnet und iteratives Decodieren ist üblicherweise soft-in/soft-out, d. h. der Decodierungsprozess empfängt eine Sequenz von Eingaben, die Wahrscheinlichkeiten für die Bit-Werte entsprechen und sieht als Ausgabe korrigierte Wahrscheinlichkeiten vor unter Berücksichtigung der Randbedingungen von dem Code. Im Allgemeinen nutzt ein Decodierer der iterative Decodierung durchführt, Soft-Daten von früheren Iterationen zum Decodieren, der durch den Empfänger gelesenen Soft-Daten. Während iterativer Decodierung von Mehrfach-Komponenten-Codes nutzt der Decodierer Ergebnisse vom Decodieren von einem Code zum Verbessern der Decodierung von dem zweiten Code. Wenn serielle Codierer genutzt werden, können zwei Decodierer seriell bzw. in Reihe für diesen Zweck genutzt werden. Wenn parallele Codierer genutzt werden, wie bei Turbo-Codierung, können zwei entsprechende Decodierer in geeigneter Weise parallel für diesen Zweck genutzt werden. Derartiges iteratives Decodieren wird für eine Vielzahl von Iterationen durchgeführt bis geglaubt wird, dass die Soft-Daten die übertragenen bzw. gesendeten Daten genau repräsentieren. Jene Bits, die eine Wahrscheinlichkeit besitzen, die anzeigt, dass sie näher zu Eins sind (z. B. zwischen 0 und 31 auf der oben beschriebenen Skala) wird eine binäre Null zugewiesen und den verbleibenden Bits wird eine binäre Eins zugewiesen.
"Turbo-Codierung" repräsentiert einen wichtigen Fortschritt in dem Gebiet der FEC (forward error correction bzw. Vorwärtsfehlerkorrektur). Es gibt viele Varianten von Turbo-Codierung, aber die meisten Arten von Turbo-Codierung nutzen mehrere Codierungs-Schritte die durch Verschachtelungs- bzw. Interleaving-Schritte separiert sind und zwar kombiniert mit der Nutzung von iterativer Decodierung. Diese Kombination sieht eine zuvor unverfügbare Performance vor mit Bezug auf Rauschtoleranz in einem Telekommunikationssystem. Und zwar erlaubt Turbo-Codierung Kommunikationen bei Niveaus bei Energie-pro-Bit-pro-Rauschleistungsspektral-Dichte (E_b/N₀) die zuvor unak zeptabel waren unter Verwendung der existierenden Vorwärtsfehlerkorrekturtechniken.
Viele Kommunikationssysteme nutzen Vorwärtsfehlerkorrekturtechniken und würden deshalb aus der Nutzung von Turbo-Codierung Vorteile ziehen. Z. B. könnten Turbo-Codes die Performance von drahtlosen Satellitenverbindungen verbessern bei denen die limitierte Abwärtsverbindungssendeleistung von dem Satellitenempfängersysteme erfordert, die bei niedrigen E_b/N₀ Pegeln operieren können.
Digitale drahtlose Telekommunikationssysteme wie beispielsweise digitale zellulare und PCS Telefonsysteme nutzen auch Vorwärtsfehlerkorrektur. Z. B. hat die Telecommunications Industry Association den Luftschnittstellenstandard TIA/EIA Interimsstandard 95 und seine Ableitungen veröffentlicht wie beispielsweise IS-95B (im Folgenden hierin gemeinsam als IS-95 bezeichnet) welche ein digitales drahtloses Kommunikationssystem definieren, das Faltungscodierung verwendet zum Vorsehen von Codierungsgewinn zum Erhöhen der Kapazität von dem System. Ein System und Verfahren zum Verarbeiten von hochfrequenten (HF) Signalen im Wesentlichen in Übereinstimmung mit der Nutzung von dem IS-95 Standard ist beschrieben in dem U.S. Patent Nr. 5,103,459 , welches an den Rechteinhaber der vorliegenden Erfindung übertragen worden ist und hierin durch Bezugnahme vollständig einbezogen ist.
Die Übertragung von digitalen Daten ist auch inhärent anfällig für Fehler die durch Intersymbolinterferenz (intersymbol interference, ISI) verursacht werden. ISI ist eine übliche Verschlechterung die durch den Kommunikationskanal eingeführt wird. Um eine vernünftige Bandbreiteneffizienz zu erhalten, wird die Kanalbandbreite üblicherweise so ausgewählt, dass sie mit der Kanal-(Modulations-)-Symbolrate vergleichbar ist. Als Ergebnis muss die Kanalimpulsantwort mehr als ein Kanalsymbol überspannen. Zusätzlich zu der Komponente von dem gewünschten Symbol, enthält das abgetastete empfangene Signal somit üblicherweise Beiträge von mehreren Kanaldatensymbolen, die zu dem gewünschten Symbol benachbart sind. Die Interferenz, die durch Symbole verursacht wird, die benachbart zu dem gewünschten Datensymbol sind, wird ISI genannt. Mehrpfad- bzw. Mehrwegeausbreitung von einem Kommunikationskanal führt auch ISI ein.
Falls das Aliasing-Frequenzspektrum von dem empfangenen Signal das bei dem Symbolintervall abgetastet wird eine Konstante ist, wird das ISI in dem abgetasteten empfangenen Signal eliminiert werden. Ein Verfahren zum Korrigieren von ISI ist somit das Leiten des empfangenen Signals durch ein lineares Filter so dass das abgetastete Signalspektrum eine Konstante wird. Ein derartiges Filter wird herkömmlicherweise als ein linearer Entzerrer bezeichnet. In der Technik bekannte Verfahren zum Korrigieren von ISI sind als Entzerrtechniken bekannt. Wohl bekannte Entzerrtechniken beinhalten den linearen Entzerrer, entscheidungsrückgekoppelten Entzerrer (decision feedback equalizer, DFE) und Entzerrer mit maximaler Wahrscheinlichkeitssequenzschätzung (maximum liklihood sequence estimation, MLSE).
Es ist wohl bekannt, dass ein optimales Empfänger-Front-End, dass das empfangene Signal-zu-Rausch-Verhältnis maximiert ein Front-End mit angepasstem Filter bzw. matched Filter (MF) ist. Falls es am Ausgang von dem matched Filter kein ISI gibt, kann der Empfänger die optimale Leistungsfähigkeit erreichen, als MF Grenze bezeichnet, und zwar über Kanäle mit additivem Gauß-förmigen Rauschen. Unglücklicherweise führt ein matched Filter auch ISI ein. Als Ergebnis ist ein Entzerrer für gewöhnlich erforderlich um den MF Front-End bzw. der MF Eingangsstufe zu folgen. Falls ein Entzerrer notwendig ist, wird der Empfänger immer eine schlechtere Leistungsfähigkeit im Vergleich zu der MF Grenze besitzen.
Falls vorhergehende und zukünftige Symbole von dem aktuellen gewünschten Symbol bekannt sind, ist es möglich die Leistungsfähigkeit der MF Grenze zu erreichen durch Heraussubtrahieren der ISI, die durch diese Symbole verursacht wird. Diese Technik wird als ISI Löschung bzw. -Unterdrückung (cancellation) bezeichnet. Unglücklicherweise sind diese Symbole für gewöhnlich nicht bekannt und die ISI Unterdrückung kann nur implementiert werden durch Nutzen der Schätzungen von diesen Symbolen. Somit sind herkömmliche ISI Unterdrückungstechniken üblicherweise vom Optimum weit entfernt und sogar schlechter als andere Entzerrungstechniken.
Bauch G. et al: „Iterative Equalization and Decoding for the GSM-System" VTS'98 48. IEEE Vehicular Technology Conference Ottawa Canada, 18.–21. Mai, 1998, IEEE Vehicular Technology Conference New York, NY: IEEE, US, Band 3, Konferenz 48, 18. Mai 1998, Seiten 2262–2266, XP000903423, ISBN: 0-07803-4321-2, mit dem Titel „Iterative Equalization and Decoding for the GSM-System" offenbart ein iteratives Detektionsschema in 2, das für TDMA Systeme geeignet ist. Ein Deinterleaver wird zwischen den Entzerrer und den Decodierer platziert zum Verarbeiten der Informations-Bits und ein Interleaver wird zwischen den Decodiererausgang und den Entzerrer in einer Rückkopplungsschleife platziert.
U. S. Patent Nr. 5,031,195 von Chevillat et al. offenbart einen Adaptermodemempfänger, der eine weiss-machende (whitening) matched Filterung zur Verarbeitung von Signalen mit Trellis-codierter Modulation (TCM) vorsieht. Der Decodierer kombiniert die Funktionen von Entzerrung und TCM Decodierung durch Anwenden kombinierter Intersymbolinterferenz (ISI) und Codezuständen, welche die satzpartionierende Struktur von dem zugrunde liegenden TCM Code ausnutzen zum Vorsehen von voller oder zustandsreduzierter Information über vergangene ISI Terme. Die Decodiererzweigmetrik löscht bzw. unterdrückt jene ISI Terme, die nicht oder nur teilweise durch die Trellis-Zustände repräsentiert sind.
Es gibt einen fortlaufenden Antrieb in der Kommunikationsindustrie um Codierungsgewinne kontinuierlich zu verbessern. Es ist herausgefunden worden, dass kombinierte maximum a posteriori (MAP) Algorithmen und Turbo-Decodierung ISI Unterdrückungsentzerrtechniken übertreffen. Der kombinierte MAP und Turbo-Decodierungsansatz zum Verbessern von Codierungsgewinnen ist jedoch sehr komplex, wobei die Komplexität der Implementierung ex ponentiell zunimmt im Bezug auf die Anzahl von Kanalanzapfungen bzw. -taps und gemäß der Konfiguration von der Kanalsymbolkonstellation.
Es wäre vorteilhaft die Leistungsfähigkeit von kombinierten MAP und Turbodecodierungstechniken auf eine einfacherer realisierte Art und Weise durch Optimieren von ISI Unterdrückungstechniken zu erlangen. ISI Unterdrückung kann optimiert werden durch Kombinieren von ISI Unterdrückung mit Turbo-Decodierung. Somit gibt es einen Bedarf für ein kombiniertes Turbo-Decodierungs- und ISI-Unterdrückungsverfahren mit reduzierter Komplexität zum Verbessern von Kommunikationskanal-Codierungsgewinnen, welches einfach realisiert werden kann.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung gemäß den angehängten Ansprüchen sieht ein Verfahren zum Optimieren von Kommunikationsempfangskanal-Codierungs gewinnen vor, welches iterative kombinierte Interferenzlöschung bzw. -Unterdrückung und Decodierung ausführt. LLRs von allen der codierten Bits werden vorteilhafterweise am Ende von jeder Iteration von der Decodierung berechnet. Die LLRs werden in Soft-Entscheidungen von den Kanalsymbolen abgebildet. Diese Soft-Entscheidungen werden dann von der matched Filterausgabe vor der nächsten Iteration subtrahiert.
Entsprechend ist in einem Aspekt der Erfindung ein Verfahren zum Optimieren des Codierungsgewinns von einem empfangenen drahtlosen Kommunikationskanal durch Subtrahieren einer Signalinterferenzschätzung von einem matched Filtersignal in einem Interferenzlöscher bzw. -Unterdrücker zum Erzeugen eines geschätzten Signals, Decodieren des geschätzten Signals zum Erzeugen eines decodierten Signals und Erzeugen einer Signalinterferenzschätzung von dem decodierten Signal, vorgesehen.
In einem Ausführungsbeispiel wird eine Signalinterferenzschätzung der nächsten Iteration basierend auf einer Signalinterferenzschätzung der aktuel len Iteration, einem aktuellen decodierten Signal und einer Signalinterferenzschätzung der vorhergehenden Iteration, erzeugt.
In einem anderen Aspekt der Erfindung beinhaltet eine Vorrichtung zum Ausführen von Codierungsgewinnoptimierung auf einem empfangenen drahtlosen Kommunikationssignal vorteilhafterweise Mittel zum Durchführen von Interferenzlöschung bzw. -Unterdrückung auf dem Kommunikationssignal unter Verwendung von Signalinterferenzschätzungen zum Erzeugen eines geschätzten Signals, Mittel zum Decodieren des geschätzten Signals zum Erzeugen eines decodierten Signals und Mittel zum Erzeugen der Signalinterferenzschätzungen von dem decodierten Signal.
In einem anderen Aspekt der Erfindung beinhaltet eine Vorrichtung zum Ausführen von Codierungsgewinnoptimierung auf einem empfangenen drahtlosen Kommunikationssignal vorteilhafterweise einen Interferenzlöscher bzw. -Unterdrücker, einen Decodierer, der mit dem Interferenzunterdrücker gekoppelt ist, wobei der Decodierer eine Eingabe von dem Interferenzunterdrücker empfängt und wobei die Ausgabe von dem Decodierer an den Interferenzunterdrücker gekoppelt ist, was die Signalinterferenzschätzungen erzeugt.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die Merkmale, Ziele und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden klarer werden, wenn man die im Folgenden angegebene detaillierte Beschreibung zusammen mit den Zeichnungen betrachtet, in denen gleiche Bezugszeichen durchgehend entsprechendes bezeichnen und wobei die Figuren Folgendes zeigen:
1 ist ein Blockdiagramm das eine Vorrichtung darstellt, die genutzt wird für kombinierte Soft-Entscheidungsbasierte Intersymbol-Interferenz unterdrückung und Turbodecodierung;
2 ist ein Flussdiagramm, das Verfahrensschritte darstellt, die genutzt werden zum Durchführen kombinierter soft-entscheidungs-basierter Intersymbol-Interferenzunterdrückung und Turbo-Decodierung; und
3 ist ein detailliertes Flussdiagramm von einem Verfahren, das genutzt wird zum Durchführen kombinierter soft-entscheidungsbasierter Intersymbolinterferenzunterdrückung und Turbo-Decodierung.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG VON BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELEN
1 zeigt ein Diagramm von einer Vorrichtung, die eingesetzt wird, in Übereinstimmung mit einem Ausführungsbeispiel zum Kombinieren von ISI Unterdrückung bzw. -Löschung und Turbo-Decodierung für verbesserten Kanalcodierungsgewinn. Die gezeigte Vorrichtung empfängt übertragene drahtlose Kommunikationssignale und filtert die Signale zur Fehlerkorrektur um das Signal-zu-Rausch-Verhältnis vor der ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung zu maximieren.
Eine Antenne 102 ist vorteilhafterweise ein Transducer bzw. Signalumwandler, der hochfrequente (HF) Felder in analoge Signale oder umgekehrt konvertiert. Eine Empfangsantenne fängt typischerweise HF Energie auf und liefert ein analoges elektrisches Signal an elektronische Ausrüstung. Das empfangene analoge Signal erreicht ein Antennenelement 102 und wird durch ein Empfangsdemodulatorelement 104 zu einem analogen Basisbandsignal herab konvertiert.
Nach der Herabkonvertierung 104 wird das empfangene Signal in seine inphasigen (I) und quadraturphasigen (Q) Signalkomponenten durch den I/Q Splitter 106 getrennt, einen Strom von I- und Q-Signalen erzeugend.
Die I- und Q-Signale werden durch einen A zu D Konvertierer 108 zu digitalen Abtastwerten bzw. Tastungen konvertiert.
Ein signal-angepasstes bzw. matched Filter 112 filtert die digitalen Abtastwerte zum Erzeugen eines Stroms von Signaltastungen bzw. -abstastwerten mit maximiertem Signal-zu-Rausch-Verhältnis. Die Ausgabe von dem matched Filter enthält typischerweise ISI.
Die Ausgabe von dem matched Filter 112 wird in einen Interferenz-Unterdrücker 114 eingegeben, wobei in dem exemplarischen Ausführungsbeispiel ein ISI Löscher bzw. -Unterdrücker genutzt wird. In dem ISI Unterdrücker 114 wird eine Schätzung von dem ISI von den empfangenen Symbolen subtrahiert. Einem Fachmann ist klar, dass die Lehren der vorliegenden Erfindung unmittelbar auf andere Arten von Interferenz wie beispielsweise Mehrnutzerinterferenz und Mehrkanalinterferenz erstreckt werden können.
Der durch den 151 Unterdrücker 114 erzeugte angepasste Symbolwert wird in einen Decodierer 116 eingegeben, wobei, in dem exemplarischen Ausführungsbeispiel ein Turbo-Decodierer genutzt wird. Einem Fachmann ist klar, dass die Lehren der vorliegenden Erfindung unmittelbar auf andere Arten von Decodierern wie z. B. Faltungs-Decodierer erstreckt werden können. In dem Turbo-Decodierer 116 findet eine weitere Fehlerkorrektur statt. Das Ergebnis wird zurück zu dem ISI Unterdrücker 114 gekoppelt, welcher die Information von dem Turbo-Decodierer 116 nutzt um eine verbesserte ISI Unterdrückungsschätzung zu erzeugen, welche der ISI Unterdrücker 114 als einen verbesserten Subtraktionswert nutzt. Die Rückkopplung und der verbesserte Subtraktionsprozess gehen weiter für eine Anzahl von Iterationen, die gleich der Anzahl von Turbo-Decodierungsiterationen ist, einen finalen, genauesten Wert von dem empfangenen Symbol erzeugend.
In einem Empfänger, der iterative Turbo-Decodierung einsetzt können die Wahrscheinlichkeitswerte von allen codierten Bits direkt von der Ausgabe von dem Turbo-Decodierer 116 erzeugt werden, wie auf dem Gebiet der Turbo-Decodierung bekannt ist. Als Ergebnis können die Schätzungen von vorhergehenden und zukünftigen Symbolen von diesen Wahrscheinlichkeitswerten erzeugt werden und sind bei jeder Iteration verfügbar. Des Weiteren, falls die ISI Unterdrückung perfekt ist, liefert die Ausgabe von dem 151 Unterdrücker 114 logarithmische Wahrscheinlichkeitsverhältnisse (log likelihood ratios) von den codierten Bits, die von dem Turbo-Decodierer 116 benötigt werden. Somit werden die ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung vorteilhafterweise kombiniert, um eine nahezu optimale Leistungsfähigkeit zu erreichen. In diesem Ausführungsbeispiel ist ein Verfahren von kombinierter softentscheidungs-basierter ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung vorgesehen. Das Verfahren ist anwendbar auf parallele Turbo-Codes sowie auch auf seriell verkettete Turbo-Codes und einfache Faltungscodierung. Einem Fachmann ist klar, dass dieses Verfahren auch auf andere Interferenzunterdrückungstechniken angewendet werden kann.
2 zeigt ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel von einem kombinierten ISI Unterdrückungs- und Turbo-Decodierungsverfahren zum Erreichen von Codierungsgewinn in einem drahtlosen Kommunikationssystem, darstellt.
Beginnend im Block 202 wird die Signalausgabe von einem signalangepassten Filter, die bereits vorteilhafterweise für das Signal-zu-Rausch-Verhältnis maximiert ist, in einen ISI Unterdrückungsprozess 204 eingegeben.
Der ISI Unterdrückungsprozess 204 subtrahiert die aktuelle Schätzung von dem ISI von der Ausgabe von dem matched Filter und zwar iterativ bis das beste Ergebnis erreicht worden ist. Für die erste Iteration von der ISI Unterdrückung wird eine Schätzung basierend auf der Ausgabe von dem matched Filter genutzt. Für nachfolgende Iterationen werden genauere ISI Schätzungen, die mit zusätzlicher extrinsischer Information, die durch den Turbo-Decodierer erzeugt wird, berechnet werden, von der Ausgabe des matched Filters subtrahiert. Bei jeder Iteration werden die Schätzungen von den störenden Symbolen von der Ausgabe des matched Filters subtrahiert und die Ausgabe von dem ISI Unterdrückungsprozess 204 wird in einen Turbo-Decodierungsprozess 206 eingegeben. Der ISI Unterdrückungsprozess 204 kann durch eine Verarbeitungseinrichtung durchgeführt werden, wie beispielsweise durch einen Mikroprozessor, digitalen Signalprozessor oder eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung und zwar gekoppelt mit einem Speicher, der durch die Verarbeitungseinrichtung lesbar ist, wobei der Speicher Befehle zur ISI Unterdrückung enthält.
Der Turbo-Decodierungsprozess 206 führt eine MAP Decodierung basierend auf der ISI unterdrückten Ergebnisausgabe im Block 204 durch. Der Turbo-Decodierungsprozess 206 kann durch eine Verarbeitungseinrichtung durchgeführt werden wie beispielsweise durch einen Mikroprozessor, digitalen Signalprozessor oder eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung, die mit einem Speicher, der durch die Verarbeitungseinrichtung lesbar ist, gekoppelt ist, wobei der Speicher Befehle zur Turbo-Decodierung enthält.
Im Block 208 bestimmt der Turbo-Decodierungsprozess, ob die finale Turbo-Decodierungsiteration erreicht worden ist. Falls die finale bzw. letzte Turbo-Decodierungsiteration erreicht worden ist, wird das beste resultierende korrigierte Symbol ausgegeben, wie im Block 210 dargestellt ist.
Falls die finale Turbo-Decodierungsiteration noch nicht erreicht worden ist, im Block 212, wird die Ausgabe des Turbo-Decodierungsprozesses 206 zum Erzeugen der Schätzung von Symbolen zur Subtraktion in der nächsten Iteration von dem ISI Unterdrückungsprozess 204 genutzt.
Auf diese Art und Weise wird die ISI Unterdrückung unter Verwendung der Ausgabe von der Turbo-Decodierung als ein neuartiger Ansatz für matched Filterentzerrung genutzt. Vorteilhafterweise erfordert der ISI Unterdrückungsansatz nicht, dass die ISI auf einen Kanal anders als die Interferenz von einem anderen Kanal verarbeitet wird. Das durch 2 dargestellte Verfahren kann alternativ in entweder einem Einkanalfall oder einem Mehrkanalfall eingesetzt werden. Ein Mehrkanalfall wird als eine Verallgemeinerung von der kombinierten ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung behandelt welche die Berücksichtigung und Korrektur von nur der Interferenz von einem bestimmten Kanal zulässt.
3 zeigt ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel von einem Verfahren mit kombinierter ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung darstellt.
Die Ausgabe von einem matched Filter wird zum Block 302 eingegeben. Der Block 302 stellt eine Soft-Entscheidungs-ISI-Unterdrückung dar, wobei k die Iterationsnummer ist, welche auf Null initialisiert wird und fortlaufend Werte von 1 bis K_final annimmt, wobei K_final gleich der Nummer von der letzten Turbo-Decodierungsiteration ist. Die ISI Unterdrückung wird auf allen Kanalsymbolen in ein Paket mit unterschiedlichen Modulationen durchgeführt wie beispielsweise Modulation mit binärer Phasenumtastung (Binary Phase Shift Keying, BPSK) oder vierstufiger Phasenumtastung (Quaternary Phase Shift Keying, QPSK). Der einfacheren Darstellung wegen, ist jedoch nur die ISI Unterdrückung von einem BPSK modulierten Kanalsymbol, z. B. dem n-ten Symbol dargestellt. Der Block 302 gibt einen Wert LLR_in für jede Iteration k aus, wobei LLR_in gleich der Eingabe des matched Filters minus der Summe von all den gewichteten Schätzungen von den durch die k Iterationen erzeugten interferierenden Symbole, dividiert durch 1 plus S'. Der Wert von einem geschätzten BPSK interferierenden Symbol für jede Iteration k ist der Arkustangens von einer Hälfte von dem LLR von dem entsprechenden codierten Bit und zwar erzeugt in der vorhergehenden Iteration, k-1. Der Wert von S' ist eine monoton abnehmende Funktion, die die Reduktion der ISI für jede Iteration k moduliert, welche abhängig ist von der Varianz von der gesamten ISI, S an der Ausgabe von dem MF. Für die erste Iteration in dem Prozess wird der Wert von LLR vorteilhafterweise auf die Eingabe von dem angepassten Filter gesetzt. Der Wert LLR_in wird eingegeben in einen Turbo-Decodierungsschritt 304 für jede Iteration k.
Der Turbo-Decodierungsschritt vom Block 304 erzeugt einen Ausgabewert LLRout für jede Iteration k. Während der Turbo-Decodierung werden die LLR Werte von den codierten Bits berechnet und in jeder Iteration verfeinert zum Erzeugen von zunehmend genaueren Interferenzschätzungen.
Im Block 306 bestimmt ein Turbo-Decodierer ob die finale Turbo-Decodierungsiteration K final erreicht worden ist. Falls die finale Turbo-Decodierungsiteration erreicht worden ist, wird das beste resultierende korrigierte Symbol ausgegeben.
Falls die finale Turbo-Decodierungsiteration nicht erreicht worden ist, wird im Block 308 eine andere weiter verfeinerte Schätzung von der Interferenz für jede Iteration k ExLLR ausgegeben. ExLLR beinhaltet extrinsische Information die erzeugt wird durch Subtrahieren der Ausgabe von der Soft-Entscheidungs-ISI-Unterdrückung für die aktuelle Iteration LLRin von der Ausgabe von dem Turbo-Decodierer LLRout für die aktuelle Iteration.
Dann wird im Block 310 ein neues LLR für die aktuelle Iteration berechnet durch Addieren von ExLLR von der aktuellen Iteration zu LLRin von der vorhergehenden Iteration. Der LLRin Wert von der vorhergehenden Iteration, und zwar lieber als von der aktuellen Iteration, wird zu ExLLR (der extrinsischen Information von der aktuellen Iteration) addiert, weil das Nutzen des verzögerten Wertes von LLRin vorteilhafterweise Stabilität zu dem Prozess hinzufügt. Die Nutzung von verzögerten LLRin Werten beim Berechnen des LLR zur Nutzung in der nächsten Iteration der ISI Unterdrückung der Stabilität wegen ist neuartig und einem Fachmann ist es klar, dass es auf andere Interferenzunterdrückungstechniken angewendet werden kann.
Soft-entscheidungs-basierte ISI Unterdrückung und Turbo-Decodierung, die auf die in den 2 und 3 beschriebene Art und Weise kombiniert werden, ist eine neuartige Kombination, die nahezu optimale Leistungsfähigkeit von dem Kommunikationskanal erreicht. Das Erreichen von nahezu optimaler Leistungsfähigkeit durch Einsetzen eines kombinierten Soft-Entscheidungs-ISI-Unterdrückungs- und Turbo-Decodierungverfahrens wird durch die folgende Analyse unterstützt:
Für Beispielszwecke in einem bestimmten Ausführungsbeispiel wird das empfangene Signal von einer digitalen Eingangsstufe mit angepasstem Filter mit T/2 abgetastet, wobei T die Kanalsymbolrate bzw. Geschwindigkeit ist. Wenn das Kanalrauschen weiß ist und die Kanalkoeffizienten an den Abtastzeitpunkten bekannt sind, oder genau geschätzt werden können, sind die Koeffizienten des angepassten Filters einfach die konjugierten von den zeitlich umgekehrten Kanalkoeffizienten. Die Ausgabe des angepassten Filters wird bei jedem T abwärtsabgetastet. Die Ausgabe von dem angepassten Filter, die das Signal-zu-Inteferenz-Verhältnis (Signal to interference ratio, SIR) von a(n), dem bei nT übertragenen Datensymbol, maximiert, kann wie folgt ausgedrückt werden:
wobei z(n) das additive Rauschen/Interferenz (ISI ausschließend) an dem Ausgang von dem angepassten Filter ist, und s_ia(n – i), i = –m, ..., –1, 1, ..., m die ISI Terme sind. Ohne Vernachlässigung der Allgemeingültigkeit wird in dieser Analyse angenommen, dass die Varianz von Rauschen/Interferenz in den Signalabtastwerten an dem Eingang von dem MF gleich 1 sind. Für BPSK (QPSK) Signalisierung gilt ^{a =} ^±1 ⁽ ^±1 ^±j ⁾ ^. Die ISI Koeffizienten s_i werden durch die Kanalkoeffizienten bestimmt und sind komplex konjugiert symmetrisch, d. h... s–i = s•i .
Wenn die Rauschvarianz von den Eingangssignalabtastwerten gleich 1 ist, kann das LLR von dem BPSK a(n) wie folgt ausgedrückt werden
was direkt als Eingabe für die Turbo-Decodierung genutzt werden kann. Ein Empfänger mit einem Decodierer der derartige LLRs einsetzt kann die optimale Leistungsfähigkeit von einem ISI freien Kanal erreichen. Zum Berechnen des optimalen LLR ist es jedoch notwendig die vorhergehenden und zukünftigen Symbole zu kennen. Diese Symbole sind nicht bekannt, weil andernfalls Decodierung unnötig wäre. Somit ist dieser Ansatz, obwohl er theoretisch optimal ist und praktisch zu realisieren.
Eine Alternative ist direkt y(nT) bei der Turbodecodierung zu nutzen durch Behandeln der ISI Terme als Rauschen. Wenn das gesamte ISI eine nahezu Gauß-förmige Verteilung besitzt, kann das LLR von a(n) ausgedrückt werden als 4y(nT)/(1 + S), wobei S die gesamte zusätzliche Rauschvarianz aufgrund von ISI ist.
Unter Berücksichtigung eines einfachen Falls mit m = 1 gilt r(nT) = c0a(n) + c1a(n +1) + v(n) (3)und y(nT) = s0a(n) + s1a(n + 1) + s–1a(n – 1) + z(n) (4)wobei s₀ = |c₀|² + |c₁|² und s1 = s•–1 = c•0 c1 . Da die Varianz von v(n) Eins ist, ist die Varianz von z(n) gleich zu |c₀|² + |c₁|². Die Varianz von der gesamten Interferenz plus Rauschen ist gleich zu |c₀|² + |c₁|² + 2|c₀|² + |c₁|². Somit kann das LLR ausgedrückt werden als
was geschrieben werden kann als
Für den Fall in dem es mehr als zwei Pfade gibt, kann die zusätzliche Rauschvarianz in ähnlicher Art und Weise berechnet werden.
Wenn die vorhergehenden und zukünftigen Symbole nicht bekannt sind, aber ihre Schätzungen verfügbar sind, können die LLRs unter Verwendung der Schätzungen anstelle ihrer wahren Werte berechnet werden. Offensichtlich wird eine derartige ISI Unterdrückung nicht perfekt sein. Als Ergebnis ist eine Nährung von dem optimalen LLR Wert wie folgt:
wobei .. â(n – i). die Schätzung von â(n – i) und S' die normalisierte zusätzliche Rauschvarianz aufgrund nicht perfekter Interferenzunterdrückung ist. Da die Interferenz teilweise unterdrückt wird, wird S' größer als Null und weniger als S sein. Falls â(n – i) den Wert von +1 oder –1 annimmt, bezeichnen wir dies als die harten Entscheidungen von a(n – 1). Andererseits, falls â(n – i). einen willkürlichen Wert annehmen kann, werden diese als die "Soft"-Entscheidungen von a(n – i) bezeichnet.
Während der Turbo-Decodierung werden die LLRs von den systematischen Bits berechnet und in jeder Iteration verfeinert. Es ist unkompliziert die LLRs von allen codierten Bits zur gleichen Zeit zu berechnen. Sogar obwohl die Datensymbole (Abbildung von den codierten Bits) nur +1/–1 Werte annehmen können, ist es für die ISI Unterdrückung optimal Soft-Entscheidungen von den Kanal-Bits gemäß ihren geschätzten LLRs zu nutzen, so dass der resultierende Fehlerausdruck, der durch die restliche ISI aufgrund der nicht perfekten Entscheidung verursacht wird, minimiert wird. Unten wird der Ausdruck von der optimalen Soft-Entscheidung, die die Varianz von dem Restfehler minimiert, abgeleitet:
Per Definition ist das LLR von einem binären Symbol, das einen Wert von +1 oder –1 annimmt, wie folgt: λ(x|a) = log(p(x|a)/p(x|–a)) (6)wobei a = 1 oder –1 ist. Es ist wohl bekannt das λ(x|a = 1) = –λ(x|a = –1) (7)
Die Varianz von dem Restfehler aufgrund der ungenauen Entscheidung kann wie folgt ausgedrückt werden: E[|a – â|2] = p(â|a)E[|a – â|2] + p(â|–a)E[|–a – â|2] = p(â|a)E[–2aâ + â2] + p(â|–a)E[|2aâ+ â2|2] (8)
Um die Varianz zu minimieren wird die Ableitung von Gleichung (8) mit Bezug auf â genommen und gleich Null gesetzt was zu der folgenden Gleichung (9) führt:
und zwar
aus Gleichung (6) erhalten wir
es sei a = 1
Und zwar
Wenn x nach unendlich geht, gibt es eine totale Sicherheit von seiner Wahrscheinlichkeit, â ist gleich +1 oder -1 abhängig von dem Vorzeichen von λ(x|1).
Für QPSK Modulation werden die Schätzungen von den reellen und imaginären Teilen von einem Symbol auch gemäß der Gleichung (13) aus ihren entsprechenden codierten Bits erzeugt.
Um zu beschreiben wie Turbo-Decodierung mit ISI Unterdrückung durchgeführt wird, ist es zuerst notwendig zu betrachten wie das LLR genutzt wird, und in Turbo-Decodierung in einem ISI freien statischen Kommunikationskanal mit additivem Gauß-förmigen weißen Rauschen (additve Gaussian White noise, AWGN) verfeinert wird.
Die unten angegebene Beschreibung gilt sowohl für seriell als auch parallel verkettete Codes.
Das optimale Empfänger-Frontend bzw. die optimale Empfängereingangsstufe für derartige Kanäle weist ein signal-angepasstes Filter (matched Filter) auf, das von einem A/D Abtaster mit Kanalsymbolrate gefolgt wird. Für BPSK Signalisierung ist der Wert von dem reellen Teil von der Abtastausgabe mal 4 dividiert durch die Rauschvarianz, das LLR von den codierten Bits. Diese Werte werden als die Kanal-LLRs von den codierten Bits bezeichnet.
Die Kanal-LLRs von einigen von den codierten Bits werden direkt als die LLRs von den codierten Bits in der Turbo-Decodierung genutzt und zwar ohne Modifikation während des iterativen Decodierungsprozesses. Die LLRs von den verbleibenden von den codierten Bits werden kontinuierlich verfeinert bei jeder Iteration in der MAP Decodierung von einem konstituierenden Code durch Addieren der extrinsischen Information (erzeugt während der MAP Decodierung zu den Kanal-LLRs). Dieser Prozess wird unten kurz beschrieben:
Während der Turbo-Decodierung werden die konstituierenden Codes einer nach dem anderen auf eine zyklische Art und Weise MAP decodiert. In einer Iteration der Turbo-Decodierung wird jeder konstituierende Code einmal decodiert. Um die MAP Decodierung von einem konstituierenden Code durchzuführen, werden verfeinerte LLRs von einigen oder allen codierten Bits zu dem Decodierer gegeben. Das eingegebene verfeinerte LLR ist gleich der Summe von dem Kanal-LLR von dem codierten Bit und einem extrinsischen Wert, der erzeugt wird, wenn der vorhergehende konstituierende Code decodiert wird (der anfängliche extrinsische Wert wird so eingestellt, dass er Null ist). Nachdem die MAP Decodierung komplettiert ist, wird ein neuer LLR Wert für jedes Bit erzeugt. Dieser neue LLR Wert kann ausgedrückt werden als der eingegebene LLR Wert plus einem neuen extrinsischen Wert, d. h. er kann als die Summe von dem Kanal-LLR dem vorhergehenden extrinsischen Wert und dem neuen extrinsischen Wert betrachtet werden. Der vorhergehende extrinsische Wert wird von dem neuen LLR Wert subtrahiert und die Differenz, d. h. die Summe von dem Kanal LLR und dem neuen extrinsischen Wert wird als das neue verfeinerte LLR zum Decodieren des nächsten konstituierenden Codes in dem iterativen Decodierungsprozess genutzt.
Die LLRs mit extrinsischen Werten, die aus der vorhergehenden Iteration von der Turbo-Decodierung berechnet werden, werden genutzt zum Berechnen der Soft-Entscheidung von den Kanalsymbolen gemäß der Gleichung (13). Die Soft-Entscheidung wird dann genutzt zum Durchführen der ISI Unterdrückung und zum Erzeugen der verfeinerten Kanal-LLRs gemäß der Gleichung (5) für die nächste Iteration der Turbo-Decodierung.
Bevor die Turbo-Decodierung durchgeführt wird, werden die anfänglichen Schätzungen von dem Kanalsymbol gemäß der Gleichung (13) erzeugt und zwar unter Verwendung der rohen Kanal-LLRs die durch Gleichung (1) oder die Gleichung (4) angegeben sind. Diese anfänglichen Kanalsymbolschätzungen werden genutzt um die ISI Unterdrückung durchzuführen, um einen ersten Satz von verfeinerten Kanal-LLRs gemäß der Gleichung (5) zu erzeugen und zwar zum Ausführen der ersten Iteration der Turbo-Decodierung. Während der ersten Iteration der Turbo-Decodierung erzeugt der MAP Decodierungs-Algorithmus die LLRs von allen Kanal-Bits. Diese LLRs werden genutzt zum Erzeugen eines zweiten Satzes von Kanalsymbolschätzungen. Der zweite Satz von verfeinerten LLRs wird gemäß Gleichung (13) erzeugt unter Verwendung des zweiten Satzes von Kanalsymbolschätzungen. Diese verfeinerten LLRs werden in der zweiten Iteration der Turbo-Decodierung genutzt. Diese Schritte können vorteilhafterweise wiederholt werden bis genügend Iterationen der Turbo-Decodierung ausgeführt sind, um das gewünschte Ergebnis zu erlangen.
Das gewünschte Ergebnis beim Erlangen der verfeinerten LLRs von den codierten Bits für die Kanalsymbolerzeugung kann erreicht werden durch Nutzung von extrinsischer Information in ähnlicher Weise wie es in der Turbo-Decodierung durchgeführt wird. Im Speziellen ist es nützlich die k-te Iteration als ein Beispiel zu berücksichtigen. Die Kanal-LLRs von der k-ten Iteration bezeichnet durch LLR_in(k) werden gemäß Gleichung (5) erzeugt unter Ver wendung der LLRs von den Kanal-Bits bezeichnet als LLR_in(k – 1) von der Iteration k – 1 und in der k-ten Iteration der Turbo-Decodierung genutzt, welche einen Satz von neuen LLRs von den Kanal-Bits erzeugt, bezeichnet als LLR_out(k). Wenn die k-te Iteration komplett ist, werden die extrinsischen Werte ExLLR(k) erzeugt, durch Subtrahieren der eingegebenen Kanal-LLRs, LLR_in(k) von den ausgegebenen erzeugten LLRs von den Kanal-Bits, LLR_out(k). Die Differenzen ExLLR(k) werden zu dem eingegebenen LLR (den eingegebenen LLRs) von der vorhergehenden Iteration addiert, um die neuen LLRs von den Kanal-Bits bezeichnet als LLR(k) zu erhalten, um die Soft-Entscheidungen von den codierten Bits zu erzeugen. Diese neuen Soft-Entscheidungen werden genutzt zum Erzeugen des nächsten Satzes von Kanal-LLRs, bezeichnet als LLR_in(k + 1), der in der (k + 1)-ten Iteration zu nutzen ist.
Wie durch Gleichung (5) gezeigt, wenn die eingegebene Rauschvarianz auf Null normalisiert ist, hängt der optimale Skalierungsfaktor ab von der Varianz der Rest-ISI. Es ist möglich die Varianz von der Rest-ISI für jede Iteration zu schätzen und die LLRs entsprechend zu skalieren. Um die Implementierung zu vereinfachen, sei S' in Gleichung (5) eine monoton abnehmende Funktion um die Reduktion bezüglich der ISI in jeder Iteration zu modellieren. Eine exemplarische Funktion ist wie folgt gegeben:
wobei S die Varianz von der gesamten ISI wie oben beschrieben ist, und sich als effektiv erwiesen hat. Zum Beispiel kann dieser Ansatz in wirksamer Weise beim Decodieren von codierten Signalen mit teilweiser Antwort (partial response) genutzt werden.
Die vorhergehende Beschreibung von dem bevorzugten Ausführungsbeispielen ist vorgesehen, es irgendeinem Fachmann zu ermöglichen die vorliegende Erfindung nachzuvollziehen oder anzuwenden. Die verschiedenen Modifikati onen an diesen Ausführungsbeispielen werden jenen Fachleuten unmittelbar klar sein und die hierin definierten generischen Prinzipien können auf andere Ausführungsbeispiele ohne die Nutzung erfinderischer Fähigkeit angewendet werden.

Claims

Ein Verfahren zum Optimieren des Codierungs-Gewinns von einem empfangenen drahtlosen Kommunikationssignal, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: a) Bestimmen einer Intersymbol-Interferenz-"ISI"-Schätzung; b) Subtrahieren (204) der Intersymbol-Interferenz-Schätzung von einem Machted-Filter-Signal bzw. einem Signal eines Optimalfilters und zwar in einem Interferenz-Löscher bzw. -Canceller (114) zum Erzeugen eines geschätzten Signals; gekennzeichnet durch: c) Erzeugen eines Log-Likelihood-Verhältnisses bzw. eines Verhältnisses mit Jogarhythmischer Wahrscheinlichkeit, basierend auf dem geschätzten Signal, wobei das Log-Likelihood-Verhältnis skaliert wird, gemäß einer geschätzten Varianz von einer verbleibenden Intersymbol-Interferenz; d) Decodieren (206) des geschätzten Signals unter Verwendung des Log-Likelihood-Verhältnisses zum Erzeugen eines decodierten Signals; und e) Erzeugen (212) einer revidierten bzw. verbesserten Intersymbol-Interferenz-Schätzung von dem decodierten Signal.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner den folgenden Schritt aufweist: Wiederholen der Schritte a) bis e) für mehrere Iterationen, wobei eine Iteration die Schritte a) bis e) aufweist.
Verfahren nach Anspruch 2, das ferner den folgenden Schritt aufweist: Erzeugen der revidierten Intersymbol-Interferenz-Schätzung basierend auf einer momentanen Iterations-Signal-Interferenz-Schätzung, einem momentanen decodierten Signal und einer vorhergehenden Iterations-Signal-Interferenz-Schätzung.
Eine Vorrichtung zum Durchführen von Codierungs-Gewinnoptimierung bei einem empfangenen drahtlosen Kommunikationssignal, wobei die Vorrichtung Folgendes aufweist: a) Mittel zum Bestimmen einer Intersymbol-Interferenz-Schätzung; b) Mittel (114) zum Durchführen von Interferenzlöschung bei dem Kommunikationssignal durch Subtrahieren einer Intersymbol-Interferenz-Schätzung von einem Matched-Filtersignal bzw. einem Signal eines Optimalfilters zum Erzeugen eines geschätzten Signals; gekennzeichnet durch: c) Mittel zum Erzeugen eines Log-Likelihood-Verhältnisses bzw. eines Verhältnisses logarithmischer Wahrscheinlichkeit basierend auf dem geschätzten Signal, wobei das Log-Likelihood-Verhältnis skaliert wird, gemäß einer geschätzten Varianz von einer verbleibenden Intersymbol-Interferenz; d) Mittel (116) zum Decodieren des geschätzten Signals unter Verwendung des Log-Likelihood-Verhältnisses zum Erzeugen eines decodierten Signals; und e) Mittel zum Erzeugen einer revidierten bzw. verbesserten Intersymbol-Interferenz-Schätzung von dem decodierten Signal.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Decodieren (116) einen parallel verketteten Turbo-Decodierer aufweisen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Decodieren (116) einen seriell verketteten Turbo-Decodierer aufweisen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Decodieren (116) einen Faltungs-Decodierer aufweisen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Durchführen der Interferenz-Löschung (114) Intersymbol-Interferenz löschen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Durchführen von Interferenz-Löschung (114) auf einem Einzel-Kommunikationskanal-Fall betrieben werden.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Durchführen von Interferenz-Löschung (114) auf einer Vielzahl von Kommunikationskanälen betrieben werden.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei die Mittel zum Durchführen von Interferenz-Löschung (114) auf einem Kommunikationssignal mit partieller Antwort (partial response) betrieben werden.
Vorrichtung nach irgendeinem der Ansprüche 4 bis 11, wobei die Mittel zum Durchführen der Interferenz-Löschung ein Interferenz-Löscher (114) sind; und die Mittel zum Decodieren ein Decodierer (116) sind, der mit dem Interferenz-Löscher gekoppelt ist, wobei der Decodierer (116) eine Eingabe von dem Interferenz-Löscher (114) empfängt und wobei ein Ausgang von dem Decodierer (116) mit dem Interferenz-Löscher (114), der Signalinterferenz-Schätzungen erzeugt, gekoppelt ist.
Vorrichtung nach Anspruch 4, die ferner ein verarbeitungseinrichtungslesbares Medium aufweist, auf dem Programmbefehle gespeichert sind, die Folgendes aufweisen: Befehle zum Löschen von Interferenz in einem empfangenen drahtlosen Kommunikationssignal, und zwar geschätzt von der Ausgabe eines Decodierers; und Befehle zum Decodieren des Kommunikationssignals; und Befehle zum Erzeugen einer Intersymbol-Interferenz-Schätzung von dem decodierten Signal.
Vorrichtung nach Anspruch 13, wobei die Verarbeitungseinrichtung ein Mikroprozessor ist.
Vorrichtung nach Anspruch 13, wobei die Verarbeitungseinrichtung ein digitaler Signalprozessor ist.
Vorrichtung nach Anspruch 13, wobei die Verarbeitungseinrichtung eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (application-specificintegrated circuit) ist.