DE602005005050T2

DE602005005050T2 - SIR-Schätzung in einem drahtlosen Empfänger

Info

Publication number: DE602005005050T2
Application number: DE602005005050T
Authority: DE
Inventors: Gregory E. Cary BOTTOMLEY; Carmela Cary COZZO
Original assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Current assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date: 2004-06-16
Filing date: 2005-06-02
Publication date: 2009-03-26
Anticipated expiration: 2025-06-03
Also published as: JP4782781B2; EP1756984B1; ATE387764T1; US20050281358A1; EP1756984A1; ES2299038T3; WO2005125066A1; US8599972B2; JP2008503122A; CN101002409B; DE602005005050D1; CN101002409A

Description

Hintergrund der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf das Verarbeiten von Signalen in einem drahtlosen Netzwerk und genauer auf das Schätzen eines Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses bzw. signal-to-interference ratio (SIR) in einem drahtlosen Empfänger.
Empfänger in drahtlosen Netzwerken berechnen typischerweise Performance-Parameter, um den Empfänger zu evaluieren und/oder bestimmte Netzwerk-Level-Parameter wie zum Beispiel Sendeleistung, Datenrate, etc. zu bewerten. Ein Performance-Parameter von besonderem Interesse für drahtlose Empfänger in einem Spreizspektrum-Netzwerk ist das sich auf die empfangenen Signale beziehende Signal-zu-Interferenz-Verhältnis (SIR). Konventionelle Empfänger berechnen typischerweise das mit den empfangenen Signalen verbundene SIR und nutzen das berechnete SIR, um die Netzwerk-Level-Parameter an die gegenwärtigen Kanalkonditionen anzupassen. Zum Beispiel kann das berechnete SIR genutzt werden, um die Mobilstation-Sendeleistung, die Datensenderate, die Mobilstation-Planung, etc. zu steuern.
Die Genauigkeit der Netzwerk-Anpassung an gegenwärtige Kanalkonditionen hängt von der Genauigkeit der SIR-Schätzungen sowie von der Zeitmenge ab, die aufgewendet wird, um die SIR-Schätzungen zu generieren. Gegenwärtig gibt es viele Wege, das SIR in einem Spreizspektrum-Netzwerk zu schätzen. Zum Beispiel kann der Empfänger eine Kombination von Chip-Abtastungen und entspreizten Symbolen benutzen, um das SIR zu schätzen. Während dieser Zugang genaue SIR-Schätzungen rechtzeitig bereitstellen kann, erfordert dieser Zugang eine komplexe Empfänger-Architektur mit Zugang zu sowohl den Chip-Abtastungen als auch zu den entspreizten Werten.
Ein anderer Empfänger kann Symbol-Schätzungen nutzen, die durch eine RAKE-Empfänger-Ausgabe bereitgestellt werden, um das SIR zu schätzen. Da jedoch die gegenwärtigen RAKE-Ausgabe-Symbole Symbolen entsprechen, die in der Vergangenheit gut empfangen wurden, entspricht das resultierende SIR nicht der gegenwärtigen Empfänger-Performance und den Kanalbedingungen. Während dieser Zugang eine bedeutend weniger komplexe Empfänger-Architektur erfordert, sind die resultierenden SIR-Schätzungen darum unzureichend für den Echtzeitbetrieb, wie zum Beispiel für die Leistungssteuerung, Ratenanpassung, etc.
Noch andere Empfänger können entspreizte Symbole (Pilot oder Daten) nutzen, um ein Finger-SIR für jeden Finger eines RAKE-Empfängers zu generieren. Ein Summieren des Finger-SIR stellt eine SIR-Schätzung bereit, die für den Echtzeitbetrieb genutzt werden kann. Da jedoch die entspreizten Symbole typischerweise eine beträchtlichen Rauschanteil enthalten, haben die resultierenden SIR-Schätzungen oft ein Bias. Konventionelle Netzwerke können dieses Bias durch Subtrahieren einer Schätzung des Bias von der gegenwärtigen SIR-Schätzung entfernen. Dieser Bias-Schätzungsprozess kann jedoch das Bias überschätzen. Das Nutzen der Subtraktion zum Entfernen des Bias kann als Ergebnis zu negativen und daher ungenauen SIR-Schätzungen führen. EP-A-1239615 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung, die ein Bias von einer SIR-Schätzung durch ein Berechnen eines korrigierten SIR entfernt, in dem Mittelwerte der Signal- und Rauschleistungen und Korrekturkoeffizienten genutzt werden.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung, die ein Bias von einer anfänglichen Schätzung des Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses (SIR) entfernt. In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst ein SIR-Prozessor eines drahtlosen Empfängers einen Anfangs-SIR-Berechner, einen Mittel-SIR-Berechner und einen Bias-Entferner. Der Anfangs-SIR-Berechner berechnet das anfängliche SIR auf Grundlage des durch den drahtlosen Empfänger empfangenen Signals, während der Mittel-SIR-Berechner ein mittleres SIR generiert. Der Bias-Entferner entfernt das Bias von dem anfänglichen SIR, in dem das gemittelte SIR genutzt wird.
In einer exemplarischen Ausführungsform leitet der SIR-Schätzer entspreizte Werte aus dem Basisband-Signal r(t) ab. Der SIR-Schätzer nutzt die entspreizten Werte, um Kanalschätzungen und Rauschstatistiken zu generieren, die wiederum durch den SIR-Prozessor genutzt werden, um die anfänglichen und gemittelten SIR-Schätzungen zu berechnen.
Nach einer exemplarischen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generiert der Bias-Entferner ferner einen Skalierungsfaktor auf Grundlage des gemittelten SIR und einen Offset-Parameter, wobei der Offset-Parameter von einer Zählung der durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten entspreizten Werte abgeleitet wird. In dieser Ausführungsform umfasst der Bias-Entferner einen Konvertierer, der den Skalierungsfaktor generiert, sowie einen Multiplizierer, der das anfängliche SIR mit dem Skalierungsfaktor multipliziert, um das Bias von dem anfänglichen SIR zu entfernen.
Kurze Beschreibung der Abbildungen
1 stellt ein exemplarisches drahtloses Netzwerk dar.
2 stellt einen exemplarischen Empfänger in dem drahtlosen Netzwerk der 1 dar.
3 stellt ein Blockdiagramm eines SIR-Schätzers dar.
4 stellt ein Blockdiagramm eines anderen SIR-Schätzers dar.
5 stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen SIR-Schätzers nach der vorliegenden Erfindung dar.
6 stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen SIR-Prozessors für den SIR-Schätzer der 5 dar.
6A und 6B zeigen jeweils Blockdiagramme exemplarischer Signal- und Rauschleistungsschätzer für den SIR-Prozessor der 6 dar.
6C stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Mittel-SIR-Berechners für den SIR-Berechner der 6 dar.
6D stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Signalstatistik-Schätzers für den Mittel-SIR-Berechner der 6C dar.
6E stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Bias-Entferners für den SIR-Prozessor der 6 dar.
7 stellt ein Blockdiagramm eines anderen exemplarischen SIR-Prozessors für den SIR-Schätzer der 5 dar.
7A stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Mittel-SIR-Berechners für den SIR-Prozessor der 7 dar.
8 stellt ein Blockdiagramm eines anderen exemplarischen SIR-Prozessors für den SIR-Schätzer der 5 dar.
8A stellt ein Blockdiagramm für einen exemplarischen Kanalschätzer-Prozessor für den SIR-Prozessor der 8 dar.
8B stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Mittel-SIR-Berechners für den SIR-Prozessor der 8 dar.
8C stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen Bias-Entferners für den SIR-Prozessor der 8 dar.
9 stellt ein exemplarisches Flussdiagramm für das Verfahren der vorliegenden Erfindung dar.
Detaillierte Beschreibung der Erfindung
1 stellt ein exemplarisches drahtloses Kommunikationsnetzwerk 10 mit Spreizspektrum dar. Das drahtlose Kommunikationsnetzwerk 10 enthält zumindest eine Basisstation 12, zumindest eine Mobilstation 20, und möglicherweise ein oder mehrere interferierende Objekte 18. Der Ausdruck „Mobilstation" kann, wie hier genutzt, enthalten ein zelluläres Funktelefon mit oder ohne einer mehrzeiligen Anzeigeeinheit; ein persönliches Kommunikationssystem- bzw. Personal Communications System (PCS) Terminal, das ein zelluläres Funktelefon mit Datenverarbeitung, einem Telefax und Datenkommunikationsfähigkeiten kombinieren kann; ein Personal-Data-Assistant (PDA), der ein Funktelefon, einen Pager, einen Internet/Intranet-Zugang, einen Webbrowser, einen Organisierer, einen Kalender und/oder einen globalen Positionssystem-(GPS) Empfänger enthalten kann; und einen konventionellen Laptop- und/oder Palmtop-Empfänger oder andere Anwendungen, die einen Funktelefon-Transceiver enthalten. Mobilstationen können auch als „pervasive Computing-" Einrichtungen bezeichnet werden.
Die Basisstation 12 enthält eine oder mehrere Antennen 14 zum Senden/Empfangen von Spreizspektrum-Signalen mit einem oder mehreren Symbolen an/von der Mobilstation 20. Die gesendeten Signale enthalten typischerweise Verkehrs- und Pilotsignale. Objekte, wie zum Beispiel ein interferierendes Objekt 18, führen dazu, daß vielfache „Echos" oder verzögerte Versionen der gesendeten Symbole an der Mobilstation 20 zu unterschiedlichen Zeiten ankommen. Der Empfänger 16 verarbeitet die vielfachen Symbolbilder an der Mobilstation 20. Ebenso kann die Mobilstation 20 Symbole über eine oder mehrere Antennen 20 entlang vielfacher Wege zur Basisstation 12 senden, wo der Empfänger 16 die vielfach empfangenen Symbolbilder verarbeitet.
2 stellt einen exemplarischen Empfänger 16 für die Basisstation 12 und/oder die Mobilstation 20 dar. Der Empfänger 16 empfängt und verarbeitet die Symbole, um empfangene Symbolschätzungen zu generieren. Ein exemplarischer Empfänger 16 enthält ein Empfänger-Front-End bzw. -Eingangsstufe 26, einen Basisband-Prozessor 30 und einen zusätzlichen Empfänger 28. Das Empfänger-Front-End 26 enthält typischerweise Filter, Mischer und/oder Konvertierungsschaltungen, wie zum Beispiel einen Analog-zu-Digital-Konvertierer, um eine Reihe von digitalisierten Basisband-Signal-Abtastungen r(t) zu erzeugen, die sich auf das empfangene Signal beziehen. Der Basisband-Prozessor 30 demoduliert das Basisband-Signal r(t), um Symbolschätzungen ŝ(m) zu erzeugen, die sich auf das empfangene Signal beziehen. Die Symbolschätzungen ŝ(m) werden dann, wenn erforderlich, weiter verarbeitet in einem zusätzlichen Prozessor 28. Zum Beispiel kann der zusätzliche Prozessor 28 ein Turbo-Dekodiergerät (nicht gezeigt) enthalten, das Informations-Bit-Werte bzw. information bit values auf Grundlage der durch den Basisband-Prozessor 30 bereitgestellten Symbolschätzungen bestimmt. Diese Informations-Bit-Werte können dann in Sprache, Bilder, etc. konvertiert werden.
Wie in 2 gezeigt, kann der Basisband-Prozessor 30 einen Signal-zu-Interferenz-Verhältnis-(SIR) Schätzer 32 zum Schätzen eines SIR aus dem Basisband-Signal r(t) enthalten. 3 stellt einen SIR-Schätzer 32a dar, der eine Entspreiz-Einheit 34, einen Kanalschätzer 36, einen Betrags-Quadrat-Berechner 38, einen Rauschleistungsschätzer 40, einen Dividierer 42 und einen Akkumulator 44 enthält. Die Entspreizeinheit 34 entspreizt das empfangene Signal, um einen Vektor entspreizter Symbole oder Werte y zu generieren. Jedes Element des Vektors entspreizter Symbole y entspricht unterschiedlichen Terminierungs-Offsets, die mit unterschiedlichen Signalwegen des Multiweg-Kanals verbunden sind. Auf Grundlage jedes Elements des Vektors entspreizter Symbole y, generiert der Kanalschätzer 36 einen Vektor von Kanalschätzungen c. Der Betrag-Quadrats-Berechner 38 generiert einen Vektor von Signalleistungsschätzungen Ŝ auf Grundlage jedes Elements des Vektors von Kanalschätzungen c. Ferner generiert der Rauschleistungsschätzer 40 einen Vektor der Rauschleistungsschätzungen N ^ auf Grundlage der entspreizten Symbole y und der Kanalschätzungen c. Der Dividierer 42 dividiert jedes Element in dem Vektor der Signalleistungsschätzer Ŝ mit dem entsprechenden Element in dem Vektor der Rauschleistungsschätzungen N ^, um einen Vektor von anfänglichen Finger-SIR-Schätzungen SIR_init zu generieren. Die Elemente des Vektors der anfänglichen Finger-SIR-Schätzungen SIR_init werden im Akkumulator 44 akkumuliert, um eine endgültige SIR-Schätzung SIR_final zu erzeugen, die dem Basisband-Signal r(t) entspricht.
Während der SIR-Schätzer 32a der 3 ein SIR_final generiert, das für den Echtzeitbetrieb geeignet ist, berücksichtigt es nicht das Bias, das durch die verrauschten Kanalschätzungen verursacht wird, die genutzt werden, um SIR_final zu generieren.
Ein Weg zur Reduzierung des mit der SIR-Schätzung verbundenen Bias besteht darin, daß in den Kanalschätzungen c vorhandene Rauschen zu reduzieren, die genutzt werden, um die SIR-Schätzung zu generieren. Bei niedrigen Doppler-Spreizungen kann dies durch ein Glätten der Kanalschätzungen c über die Zeit erreicht werden. Jedoch können zeitsensitive Netzwerkoperationen, die auf genaue SIR-Schätzungen angewiesen sind, oft nicht eine Zeitdauer warten, die erforderlich ist, um die Kanalschätzungen c zu glätten. Dieses Verfahren ist als solches nicht für zeitsensitive Operationen nützlich.
Ein anderer Weg zum Reduzieren eines Bias besteht darin, eine anfängliche SIR-Schätzung zu generieren, und das Bias von der anfänglichen SIR-Schätzung zu entfernen. WO 01/65717 mit dem Titel „Correction of Received Signal and Interference Estimates" beschreibt einen SIR-Schätzer 32, der genutzt werden kann, um ein Bias von einer anfänglichen SIR-Schätzung zu entfernen. 4 stellt diesen SIR-Schätzer 32a dar. In dieser Ausführungsform enthält der SIR-Schätzer 32a einen Signalleistungsschätzer 46, einen Signalkombinierer 48, einen Rauschleistungsschätzer 50, einen Rauschkombinierer 52 und einen Dividierer 54. Der Signalleistungsschätzer 46 und der Rauschleistungsschätzer 50 generieren jeweils eine Signalleistungsschätzung Ŝ und eine Rauschleistungsschätzung direkt aus dem Basisband-Signal r(t). Im Gegensatz zum SIR-Schätzer 32a der 3 entfernt der SIR-Schätzer 32a der 4 jedoch das Signalbias durch ein Subtrahieren einer Schätzung des Signalbias von der Signalleistungsschätzung Ŝ im Signalkombinierer 48, um eine modifizierte Signalleistungsschätzung Ŝ' zu generieren. Gleichermaßen subtrahiert der Rauschkombinierer 52 eine Schätzung des Rauschbias von der Rauschleistungsschätzung N ^, um eine modifizierte Rauschleistungsschätzung N ^' zu generieren. Der Dividierer 54 dividiert die modifizierte Signalleistungsschätzung Ŝ' durch die modifizierte Rauschleistungsschätzung N ^', um die endgültige SIR-Schätzung (SIR_final) zu generieren, das dem Basisband-Signal r(t) entspricht. Während diese Ausführungsform das Bias berücksichtigt, ist diese Ausführungsform auch anfällig gegenüber Fehlern, die aus einer Überschätzung der Signal- oder Rausch-Bias-Ausdrücke resultieren, und die zu einem negativen SIR_final führen kann.
5 stellt ein Blockdiagramm eines exemplarischen SIR-Schätzers 32b entsprechend der vorliegenden Erfindung dar. Der SIR-Schätzer 32b stellt eine endgültige SIR-Schätzung (SIR_final) bereit, die das Bias berücksichtigt ohne Subtraktionsfehler einzuführen, die aus früheren Zugängen zur SIR-Schätzung resultieren. Der SIR-Schätzer 32b umfasst eine Entspreiz-Einheit 34, einen Kanalschätzer 36, einen Rauschstatistik-Schätzer 56 und einen SIR-Prozessor 100. Die Entspreiz-Einheit 34 entspreizt das Basisband-Signal r(t), um einen Vektor entspreizter Symbole y zu generieren. Wie es von denen verstanden wird, die im Stand der Technik sachkundig sind, entspricht jedes Element des Vektors entspreizter Symbole zu unterschiedlichen Terminierungs-Offsets, die sich auf unterschiedliche Signalwege des Multi-Weg-Kanals beziehen. Auf der Grundlage der entspreizten Symbole generiert der Kanal-Schätzer 36 einen Vektor von Kanalschätzungen c entsprechend irgendeinem in der Technik bekannten Verfahrens. Zum Beispiel kann ein Kanalschätzungs-Vektor c abgeleitet werden entsprechend:
wobei K der Zahl der durch den Empfänger 16 verarbeiteten Pilotsymbole entspricht, b(i) einem bekannten Pilotsymbol für die i-te Symbolperiode entspricht, b*(i) dem komplex konjugierten von b(i) entspricht und y(i) dem Vektor entspreizter Symbole oder Werte von unterschiedlichen Wegeverzögerungen für die i-te Symbolperiode entspricht.
Die entspreizten Werte y, zusammen mit den Kanalschätzungen c, werden auch dem Rauschstatistikschätzer 56 bereitgestellt. Der Rauschstatistikschätzer 56 schätzt die Rauschstatistiken zwischen den entspreizten Symblen y aus verschiedenen Wegeverzögerungen. Die Rauschstatistiken können jede Statistik sein, die die Rauschelemente der entspreizten Symbole y darstellt, wie zum Beispiel eine 2. Ordnung Statistik oder Korrelationen zwischen dem Rauschen auf den entspreizten Symbolen. Da die Sachkundigen im Stand der Technik es anerkennen werden, daß „Kovarianz" ein Spezialfall von „Kreuzkorrelation" mit einem Mittelwert von Null ist, sollten die Ausdrücke „Korrelation" und „Kovarianz", so wie sie hier verwendet werden, als austauschbar verstanden werden, es sei denn der Zusammenhang eines besonderen Absatzes macht einen expliziten Unterschied zwischen den beiden Ausdrücken.
In einer exemplarischen Ausführungsform schätzt der Rauschstatistikschätzer 56 die Korrelationsmatrix M zwischen der Beeinträchtigung der entspreizten Symbole y nach entweder Gleichungen 2A oder 2B:
wobei der obere Index „H" die konjugiert Transponierte bezeichnet. Eine Rauschstatistikmatrix, hier mit Rauschkorrelationsmatrix R_N benannt, kann beispielsweise erhalten werden durch das Gleichsetzten von R_N mit M. Alternativ kann die Rauschkorrelationsmatrix R_N durch ein Glätten vergangener M-Werte erhalten werden, indem ein exponentieller Filter genutzt wird, und dann R_N gleich dem geglätteten M gesetzt wird. Es wird anerkannt werden, daß, da M und R_N hermitesch symmetrisch sind, nur die oberen oder unteren Dreiecke dieser Matrizen berechnet werden müssen, was die Berechnungskomplexität erheblich vereinfacht.
Die Sachkundigen im Stand der Technik werden es anerkennen, daß die vorliegende Erfindung nicht auf die oben beschriebenen Berechnungsmethoden der Rauschstatistiken beschränkt ist. Tatsächlich kann die Rauschkorrelationsmatrix R_N mit jedem im Stand der Technik bekannten Verfahren berechnet werden. Exemplarische Verfahren werden beschrieben in der US-Patent-Anmeldung mit der Seriennummer 10/811699 unter dem Titel „Impairment Correlation Estimation in a Spread Spectrum System" und angemeldet am 29. März 2004, sowie in der US-Patent-Anmeldung mit der Seriennummer 10/800167 unter dem Titel „Methods and Apparatus for Parameter Estimation in a Generalized RAKE Receiver" und angemeldet am 12. März 2004.
Der SIR-Prozessor 100 leitet ein SIR_final aus den Kanalschätzungen c und der Rauschkorrelationsmatrix R_N wie weiter unten beschrieben ab. Es wird anerkannt werden, daß sich auf Grund der zeitsensitiven Art und Weise der SIR-Schätzungen für einige Netzwerkabläufe, die Kanalschätzungen c auf Werte beziehen, die mit Kurzzeitdaten mit der Absicht der SIR-Schätzung geformt werden können. Darum können sich die SIR-Schätzungs- Kanalschätzungen c von den Kanalschätzungen unterscheiden, die für den Demodulator berechnet werden, wobei Zeitverzögerungen nicht so kritisch sind. Als Ergebnis kann ein Demodulator (nicht gezeigt) im Basisband-Prozessor 30 einen unterschiedlichen Kanalschätzer nutzen, der unterschiedliche Kanalschätzungen auf Grundlage von zum Beispiel Langzeitdaten generiert. Während die vorliegende Erfindung einen SIR-Prozessor 100 beschreibt, der unterschiedliche Kanalschätzungen nutzt, als die, die im Demodulator genutzt werden, wird es von den Sachkundigen im Stand der Technik anerkannt werden, daß der SOR-Prozessor 100 und der Demodulator Kanalschätzungen teilen können, die von einem einzigen Kanalschätzer bereitgestellt werden, um die Empfängerarchitektur zu vereinfachen.
6 stellt eine exemplarische Ausführungsform eines SIR-Prozessors 100 entsprechend der vorliegenden Erfindung dar. Der SIR-Prozessor 100 der 6 nimmt an, daß das Rauschen auf den entspreizten Symbolen y korreliert ist, das auf Grund einer dispersiven Kanalinterferenz und/oder Filtern in dem Empfänger-Front-End 26 auftreten kann. Der SIR-Prozessor 100 umfasst einen Anfangs-SIR-Berechner 102, einen Mittel-SIR-Berechner 104 und einen Bias-Entferner 106. Der Anfangs-SIR-Berechner 102 enthält einen Gewichtungs-Berechner 108, einen Signalleistungsschätzer 110, einen Rauschleistungsschätzer 116 und einen Dividierer 120 zum Ableiten einer anfänglichen SIR- Schätzung (SIR_init) auf Grundlage der Kanalschätzungen c und der Rauschkorrelationsmatrix R_N.
Letztendlich berechnet der Gewichts-Berechner 108 einen Vektor von Gewichtsfaktoren w auf Grundlage der Kanalschätzungen c nach irgendeinem bekannten Verfahren. Wenn zum Beispiel der Empfänger 16 einen traditionellen RAKE-Empfänger enthält, können die Gewichtsfaktoren entsprechend Gleichung 3 angenähert werden: w = c. (Glg. 3)
Wenn jedoch der Empfänger 16 einen verallgemeinerten RAKE-(G-RAKE) Empfänger enthält, kann der Gewichts-Berechner 108 sowohl die Kanalschätzungen c als auch die Rauschkorrelationsmatrix R_N benutzten, um die Gewichtsfaktoren w zu berechnen nach: w = R–1N c. (Glg. 4)
(Der interessierte Leser kann auf „A Generalized RAKE Receiver for Interference Suppression" von G. Bottomley, T. Ottosson und Y.-P. E. Wang, veröffentlicht in IEEE Journal Selected Areas Communications, 18: 1536–1545, August 2000 verwiesen werden, um mehr über G-RAKE-Empfänger zu lernen). Alternativ können die Gewichtsfaktoren w nach anderen Verfahren berechnet werden, wie zum Beispiel jene beschrieben in der US-Patent-Anmeldung mit der Serien-Nummer 10/672127 mit dem Titel „Method and Apparatus for RAKE Receiver Combining Weight Generation", angemeldet am 26. September 2003. Nach diesem Verfahren können die Gewichtsfaktoren w berechnet werden gemäß: w = Fc, (Glg. 5)wobei F von der Kanal- und der Rauschstatistik abhängt. In jedem Fall wird es geschätzt werden, daß, wie bei den Kanalschätzungen, die Gewichtsfaktoren w sich auf Werte beziehen, die geformt werden können, indem man Kurzzeitdaten zum Zweck der SIR-Schätzung nutzt. Darum können die SIR-Schätzungs-Gewichtsfaktoren w sich von den Gewichtsfaktoren unterscheiden, die für den Demodulator berechnet wurden, wobei die Zeitverzögerungen nicht so kritisch sind. Als Ergebnis enthält der SIR-Prozessor 100 der vorliegenden Erfindung einen Gewichts-Berechner 108, der Gewichtsfaktoren w ableiten kann, die unterschiedlich von denen sind, die durch den Demodulator genutzt werden. Jedoch wird es von den Sachkundigen im Stand der Technik geschätzt werden, daß der SIR-Schätzer 32b und der Demodulator Gewichtsfaktoren teilen können, die durch einen einzigen Gewichts-Berechner bereitgestellt werden, um die Empfängerarchitektur zu vereinfachen.
Auf Grundlage der berechneten Gewichtsfaktoren w, berechnet der Anfangs-SIR-Berechner 102 das Signal- und die Rauschleistungsschätzungen, die genutzt werden, um SIR_init zu berechnen. Genauer generiert der Signalleistungsschätzer 110 eine Schätzung der allgemeinen Signalleistung Ŝ auf Grundlage der Kanalschätzungen c und der Gewichtsfaktoren w nach irgendeinem Verfahren, das in der Technik bekannt ist. 6A stellt einen exemplarischen Signalleistungsschätzer 110 dar. Der Signalleistungsschätzer 110 enthält einen Skalarprodukt-Berechner 112 und einen Betrags-Quadrat-Berechner 114. Der Betrags-Quadrat-Berechner 114 quadriert den Betrag des Skalarprodukts der Kanalschätzungen c und der Gewichtsfaktoren w, die durch den Skalarprodukt-Berechner 112 bereitgestellt werden, um die Signalleistungsschätzung Ŝ zu generieren, wie in Gleichung 6 gezeigt: Ŝ = |wHc|2. (Glg. 6)
Der Rauschleistungsschätzer 116 generiert eine allgemeine Rauschleistungsschätzung N ^ auf Grundlage der Rauschkorrelationsmatrix R_N und der Gewichtsfaktoren w nach irgendeinem in der Technik bekannten Verfahren. Ein exemplarischer Rauschleistungsschätzer 116, der einen Quadratisch-Computer 118 umfasst, wie in 6B dargestellt, kann die Rauschleistungsschätzung N ^ aus der Rauschkorrelationsmatrix R_N und den Gewichtsfaktoren w nach Gleichung 7 ableiten: N ^ = wHRNw. (Glg. 7)
Der Dividierer 120 dividiert die Signalleistungschätzung mit der Rauschleistungsschätzung N ^, um die anfängliche SIR-Schätzung SIR_init zu generieren. Der Bias-Entferner 106 filtert ferner SIR_init durch ein Entfernen des Bias von SIR_init mittels einer gemittelten SIR-Schätzung (SIR), die durch den Mittel-SIR-Schätzer 104 generiert wird. In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst der Bias-Entferner 106 einen Multiplizierer, der die anfängliche SIR-Schätzung SIR_init mit einem Skalierungsfaktor f, der aus einer gemittelten SIR-Schätzung SIR abgeleitet wird, multipliziert. Durch das Multiplizieren von SIR_init mit einem auf einem gemittelten SIR basierenden Skalierungsfaktor f, entfernt der Bias-Entferner 106 das Bias von der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init, um die endgültige SIR-Schätzung SIR_final zu generieren.
6C stellt einen exemplarischen Mittel-SIR-Berechner 104 für den SIR-Prozessor 100 der 6 dar. Der Mittel-SIR-Berechner 104 enthält einen Signalstatistikschätzer 122, einen Signal-Quadratisch-Computer 124, einen Rausch-Quadratisch-Computer 126 und einen Dividierer 128. Während 6C jeweils separate Quadratisch-Computer 124, 126 zum Berechnen der gemittelten Signal- und Rauschleistungen darstellt, werden es die Sachkundigen im Stand der Technik zu schätzen wissen, daß diese Quadratisch-Computer 124, 126 zu einem einzigen Quadratisch-Computer kombiniert werden können, der sowohl die gemittelte Signal- als auch Rauschleistung berechnet.
Der Signalstatistikschätzer 122 berechnet eine Signal-Korrelationsmatrix Q auf Grundlage der Kanalschätzungen c und der Rausch-Korrelationsmatrix R_N. Ein exemplarischer Signalstatistikschätzer 122 ist in 6D gezeigt. Der Signalstatistikschätzer 122 enthält ein Vektorprodukt-Berechner 132, einen Glättungsfilter 134, einen Multiplizierer 136 und einen Kombinierer 138. Der Glättungsfilter 134 glättet das Vektorprodukt der durch den Vektorprodukt-Berechner 132 bereitgestellten Kanalschätzungen c im Zeitverlauf, um eine Kanalschätzungs-Korrelationsmatrix P zu generieren, wie in Gleichung 8 gezeigt: P = E{ccH}, (Glg. 8)wobei E{} den Erwartungswert bezeichnet. Es wird gewürdigt werden, daß nur die oberen oder die unteren Dreiecke der Kanalschätzungs-Korrelationsmatrix berechnet werden müssen, da P hermitesch symmetrisch ist, und daher die Berechnungskomplexität der vorliegenden Erfindung erheblich vereinfachen kann.
Da die Kanalschätzungen c Rauschen auf Grund eines Schätzungsfehlers enthalten, entspricht die Kanalschätzungs-Korrelationsmatrix P einer biasierten Schätzung der Signal-Korrelationsmatrix Q. Um das Bias zu entfernen, subtrahiert der Signalstatistikschätzer 122 darum eine skalierte Version der durch den Multiplizierer 136 bereitgestellten Rausch-Korrelationsmatrix im Kombinierer 138, um die Signal-Korrelationsmatrix Q zu generieren, wie in Gleichung 9 gezeigt:
wobei β von der Zahl (K) entspreizter Symbole abhängt, die genutzt werden, um den Vektor der Kanalschätzungen c zu schätzen. K kann auch eine relative Leistung enthalten oder Energieniveaus zwischen Pilot- und Verkehrsdaten. Wenn K groß ist, oder wenn ein Interesse besteht in einer Vereinfachung der Arbeitsabläufe, kann Q gleich P gesetzt werden.
Der Signalstatistikschätzer 122 stellt die Signal-Korrelationsmatrix Q für den Signal-Quadratisch-Computer 124 bereit, der eine gemittelte Signalleistung S nach Gleichung 10 berechnet: S = wHQw. (Glg. 10)
Ebenso nutzt der Rausch-Quadratisch-Computer 126 die Rausch-Korrelationsmatrix R_N zum Berechnen einer gemittelten Rauschleistung N nach Gleichung 11: N = wHRNw. (Glg. 11)
Der Dividierer 128 generiert das gemittelte SIR (SIR) durch ein Dividieren der gemittelten Signalleistung S mit der gemittelten Rauschleistung N.
6E stellt einen exemplarischen Bias-Entferner 106 für den SIR-Prozessor 100 der 6 dar. Der Bias-Entferner 106 enthält einen Konvertierer 130 und einen Multiplizierer 131. Der Konvertierer 130 leitet einen Skalierungsfaktor f aus der gemittelten SIR-Schätzung SIR ab, der durch die Ausgabe des Mittel-SIR-Berechners 104 bereitgestellt wird, nach:
wobei α einem Offsetparameter entspricht, der aus der Zahl (K) der entspreizten Symbole abgeleitet wird, die genutzt werden, um die Kanalschätzungen c zu generieren. K kann auch die relative Leistung oder Energieniveaus zwischen den Pilot- und Verkehrsdaten enthalten. In einer bevorzugten Ausführungsform kann der Offsetparameter α nach α = 1/K berechnet werden. Der Multiplizierer 131 entfernt das Bias aus der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init und generiert die endgültige SIR-Schätzung SIR_final durch ein Skalieren der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init, indem der durch den Konvertierer 130 bereitgestellte Skalierungsfaktor f genutzt wird.
Indem wir uns nun der 7 zuwenden, wird eine weitere Ausführungsform eines exemplarischen SIR-Prozessors 100 beschrieben. Wie der SIR-Prozessor 100 der 6, umfasst der SIR-Prozessor 100 der 7 einen Anfangs-SIR-Berechner 150, einen Bias-Entferner 154 und einen Mittel-SIR-Berechner 156. Für diese Ausführungsform wird angenommen, daß der G-RAKE-Empfänger genutzt wird, wobei die Gewichtsfaktoren nach Gleichung 4 berechnet werden. Darum kann der Anfangs-SIR-Berechner 150 einen Invertiert-Quadratisch-Computer 152 nutzen, um die anfängliche SIR-Schätzung SIR_init zu berechnen, gemäß: SIR = cHR–1N c. (Glg. 13)
Hinweis: Die Sachkundigen im Stand der Technik werden es anerkennen, daß es viele Wege gibt, um die obige Berechnung zu vereinfachen. Zum Beispiel kann Gauss-Seidel genutzt werden, um zuerst R–1N c zu erhalten.
Wie in der ersten Ausführungsform nutzt der Bias-Entferner 154 eine durch den Mittel-SIR-Berechner 156 bereitgestellte gemittelte SIR-Schätzung SIR, um Bias von SIR_init zu entfernen. 7A stellt einen exemplarischen Mittel-SIR-Berechner 156 für den in 7 gezeigten SIR-Prozessor 100 dar. Der Mittel-SIR-Berechner 156 umfasst einen Signalstatistikschätzer 158, der eine Signal-Korrelationsmatrix Q wie oben beschrieben generiert. Der Mittel-SIR-Berechner 156 umfasst ferner einen Mittel-SIR-Prozessor 160, der die Signalkorrelationsmatrix Q und die Rauschkorrelationsmatrix R_N nutzt, um eine mittlere SIR-Schätzung SIR zu berechnen, gemäß: SIR = Tr{R–1N Q}, (Glg. 14)wobei Tr{} die Spur des Produkts von R–1N und Q bezeichnet. Die Spur der Matrix kann in einer Vielzahl von Wegen berechnet werden. Ein Weg zum Berechnen der Spur des Produkts von R–1N und Q ist zum Beispiel, nach den Spalten des Produkts zu lösen, durch ein Lösen von: RNy = q, (Glg. 15)wobei q eine Spalte in Q ist. Gleichung 15 kann zum Beispiel mittels Gauss-Seidel oder dem Gauss-Jordan-Iterationsverfahren gelöst werden.
Ein anderer Weg zum Lösen der Gleichung 15 und darum zur Approximierung der Spur des Produkts von R–1N und Q besteht darin, anzunehmen, daß die Rausch-Korrelationsmatrix R_N und die Signal-Korrelationsmatrix Q diagonal sind. Das kann begründet werden, in dem man die nichtdiagonalen Elemente von R_N und Q ignoriert und/oder indem man die nichtdiagonalen Elemente zu Null setzt. In jedem Fall kann die gemittelte SIR-Schätzung SIR als die Summe der Verzögerungsweg-SIR-Werte angenähert werden, wobei die Verzögerungsweg-SIR-Werte durch ein Dividieren der Diagonalelemente von Q (Verzögerungsweg-Signalleistungen) mit den Diagonalelementen von R_N (Verzögerungsweg-Rauschleistungen) erhalten werden, wie in Gleichung 16 gezeigt:
wobei J der Zahl von Verzögerungswegen entspricht, die durch den Empfänger verarbeitet werden. Da die Nichtdiagonalelemente ignoriert werden (oder zu Null gesetzt werden), brauchen die Nichtdiagonalelemente von Q nicht berechnet werden, so daß Verarbeitungszeit gespart wird. Dieser Zugang zum Schätzen von SIR ist besonders effektiv, wenn der Basisband-Prozessor einen traditionellen RAKE-Empfänger enthält und das in den verschiedenen entspreizten Symbolen vorhandene Rauschen unkorreliert ist. Es wird geschätzt werden, daß die Annahme, daß die Rauschkorrelationsmatrix R_N diagonal ist, auch die Berechnung von SIR_init vereinfacht. Als Ergebnis kann Gleichung 13 als Summe der Verzögerungsweg-SIR-Werte approximiert werden, wobei jeder Finger seine eigene gemittelte Signal- und Rauschleistung besitzt.
Ein noch anderer Weg zum Approximieren der Spur des Produkts aus R–1N und Q besteht darin, anzunehmen, daß die Rausch-Korrelationsmatrix R_N diagonal ist, und daß das Rauschen, das mit jedem durch den Empfänger verarbeiteten Verzögerungsweg verbunden ist, stationäres Rauschen ist, und darum dieselbe Rauschleistung N hat. Als Ergebnis sind die Diagonalelemente der Rausch-Korrelationsmatrix R_N äquivalent. Darum kann SIR berechnet werden gemäß:
wobei J der Zahl von Fingern oder Verzögerungswegen entspricht, die durch den Empfänger verarbeitet werden. Es wird geschätzt werden, daß die Annahme, daß die Rauschkorrelationsmatrix R_N diagonal ist, auch die Berechnung von SIR_init vereinfacht. Als Ergebnis vereinfacht sich Gleichung 13 zu der Summe der Finger-Signalleistungswerte dividiert durch die Rauschleistung N.
Sobald SIR berechnet ist, entfernt der Bias-Entferner 154 das Bias von der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init mittels der gemittelten SIR-Schätzung SIR. In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst der Bias-Entferner 154 einen Multiplizierer, der SIR_init mit einem von SIR abgeleiteten Skalierungsfaktor f multipliziert. Für diese Ausführungsform kann der Bias-Entferner 154 das auf dem Skalierungsfaktor f basierende SIR im Konvertierer 130 der 6E berechnen, gemäß:
wobei α ein Offset-Paramter ist, der entsprechend α = J/K berechnet werden kann, wobei J der Zahl von Verzögerungswegen entspricht, die durch den Empfänger verarbeitet werden, und wobei K der Zahl von Symbolen entspricht, die genutzt werden, um die Kanal-Schätzungen c zu berechnen.
8 stellt noch eine weitere exemplarische Ausführungsform eines SIR-Prozessors 100 dar. Diese Ausführungsform nutzt eine approximierte Form eines gemeinsamen Skalierens, das eine Erweiterung von G-RAKE ist und genutzt wird, um verrauschte Kanalschätzungen zu berücksichtigen, wenn kombinierte Gewichte geformt werden. Wie in den vorigen Ausführungsformen enthält der SIR-Prozessor 100 der 8 auch einen Anfangs-SIR-Berchner 170, einen Mittel-SIR-Berechner 180 und einen Bias-Entferner 190. Jedoch filtert in dieser Ausführungsform der Anfangs-SIR-Berchner 170 die Kanalschätzungen c vor dem Berechnen von SIR_init.
Zum Schluss umfasst der Anfangs-SIR-Berchner 170 einen Kanalschätzungsprozessor 174 und einen Invertiert-Quadratisch-Computer 172. Der in 8A gezeigte Kanalschätzungsprozessor 174 enthält einen Kanalschätzungsmatrix-Berechner 176 und einen Matrixmultiplizierer 178. Der Kanalschätzungsmatrix-Berechner 176 berechnet eine Kanalschätzungsmatrix A nach:
wobei K der Zahl von entspreizten Symbolen entspricht, die genutzt werden, um die Kanalschätzungen c zu berechnen, und auch die Effekte der Leistungsniveauunterschiede zwischen den Pilot- und Verkehrsdaten enthalten. Da die Kanalschätzungsmatrix A von den Signalstatistiken Q und den Rauschstatistiken R_N abhängt, wie in Gleichung 19 gezeigt, stellt die Kanalschätzungsmatrix A eine Form der MMSE-(Minimum Mean Square Error bzw. Minimaler-Mittlerer-Quadratischer-Fehler) Kanalschätzung bereit.
Der Kanalschätzungsprozessor 174 filtert die originalen Kanalschätzungen c durch ein Anwenden der Kanalschätzungsmatrix A auf die Kanalschätzungen c im Matrixmultiplizierer 178, um die modifizierten Kanalschätzungen c ~ zu generieren. Der Anfangs-SIR-Berechner 170 berechnet dann die anfängliche SIR-Schätzung SIR_init im Invertiert-Quadratisch-Computer 172 mittels der modifizierten Kanalschätzungen c ~, wie in Gleichung 20 gezeigt: SIRfinal = c ~HR–1N c ~. (Glg. 20)
Wie in Gleichung 20 gezeigt ist die Ausführungsform der 8 ähnlich zu der Ausführungsform der 7. Der primäre Unterschied besteht in der Modifizierung der Kanalschätzungen c durch die Kanalschätzungsmatrix A, das die modifizierten Kanalschätzungen c ~ erzeugt.
Weiterhin modifiziert die Kanalschätzungsmatrix A auch die gemittelte SIR-Schätzung SIR. 8B stellt einen exemplarischen Mittel-SIR-Berechner 180 für den SIR-Prozessor 100 der 8 dar. Wie für den Mittel-SIR-Berechner 156 der 7A, umfasst der Mittel-SIR-Berechner 180 der 8B einen Signalstatistikschätzer 182. Zusätzlich enthält der Mittel-SIR-Berechner 180 einen Matrix-Quadrat-Berechner 184 und einen Modifizierter-Mittel-SIR-Berechner 186, der den Mittel-SIR-Berechner 160 der 7A ersetzt. In der Ausführungsform der 8B berechnet der Modifizierter-Mittel-SIR-Berechner 186 zwei gemittelte SIR-Schätzungen, SIR 1 und SIR 2 . Die erste gemittelte SIR-Schätzung SIR 1 wird nach Gleichung 14 berechnet, die hier als Gleichung 21 wiederholt wird: SIR 1 = Tr{R–1N Q}, (Glg. 21)
Die zweite gemittelte SIR-Schätzung SIR 2 wird abgeleitet aus dem Quadrat der Kanalschätzungsmatrix A, die durch den Matrix-Quadrat-Berechner 184 bereitgestellt wird, genau wie die Signal-Korrelationsmatrix Q und die Rausch-Korrelationsmatrix R_N, wie in Gleichung 22 gezeigt: SIR 2 = Tr{AHAR–1N Q}, (Glg. 22)
Wie in Gleichung 22 gezeigt, hat SIR 2 im Wesentlichen einen Verkleinerungsfaktor, der von der Kanalschätzungsmatrix A abhängt, und der intuitiv das Rauschen in den Kanalschätzungen c berücksichtigt.
8C stellt einen exemplarischen Bias-Entferner 190 für den SIR-Prozessor der 8 dar, der das Bias durch ein Nutzen von SIR 1 und SIR 2 von SIR_init entfernt. Der Bias-Entferner 190 enthält einen Konvertierer 188 und einen Mutiplizierer 189. Mit den durch den Mittel-SIR-Berechner 180 bereitgestellten SIR 1 und SIR 2 kann der Konvertierer 188 einen Skalierungsfaktor f berechnen gemäß:
wobei α gemäß α = (1/K)Tr{A^HA} berechnet werden kann. In einigen Ausführungsformen ist es wünschenswert, die mit SIR 1 und SIR 2 verbundenen Berechnungen zu vereinfachen. Zu diesem Ziel kann A^HA als Einheitsmatrix approximiert werden, und SIR 1 und SIR 2 können nach den oben mit Referenz zu 7 beschriebenen Verfahren berechnet werden. In jedem Fall entfernt der Multiplizierer 189 das Bias von SIR_init, um die endgültige SIR-Schätzung SIR_final durch ein Skalieren der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init mit dem durch den Konvertierer 188 bereitgestellten Skalierungsfaktor f zu generieren.
Das Obige beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Entfernen eines Bias von der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init, um die engültige SIR-Schätzung SIR_final zu generieren. 9 zeigt ein exemplarisches Verfahren zum Implementieren der vorliegenden Erfindung. Nach der vorliegenden Erfindung berechnet der SIR-Prozessor 100 eine anfängliche SIR-Schätzung SIR_init auf Grundlage des empfangenen Signals (Block 200). Ferner generiert der SIR-Prozessor 100 eine gemittelte SIR-Schätzung SIR auf Grundlage des empfangenen Signals (Block 210). Mittels der gemittelten SIR-Schätzung SIR, enfernt der SIR-Prozessor 100 Bias von der anfänglichen SIR-Schätzung SIR_init, um die engültige SIR-Schätzung SIR_final zu generieren (Block 220).
Während der SIR-Prozessor 100 der vorliegenden Erfindung mit verschiedenen separaten Komponenten gezeigt wird, werden es die Sachkundigen im Stand der Technik zu schätzen wissen, daß zwei oder mehrere dieser Komponenten in derselben funktionalen Schaltung kombiniert werden können. Ferner werden es die Sachkundigen im Stand der Technik zu schätzen wissen, daß eine oder mehrere dieser Schaltungen in Hardware und/oder Software (einschließlich Firmware, Software, Microcode, etc.) ausgeführt werden kann, einschließlich einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung bzw. application specific integrated circuit (ASIC), eines Field-Programmable-Gate-Array (FPGA), etc. Software oder Code zum Implementieren der vorliegenden Erfindung kann in irgendeinem bekannten computerlesbaren Medium gespeichert werden.
Wie in 6–8 und der vorliegenden Beschreibung gezeigt, kann der Skalierungsfaktor f aus der gemittelten SIR-Schätzung SIR abgeleitet werden, die wiederum aus dem Basisband-Signal r(t) abgeleitet wird. Als Ergebnis entfernt der SIR-Prozessor 100 der vorliegenden Erfindung in SIR_init vorhandenes Bias, in dem die gemittelte SIR-Schätzung SIR genutzt wird. Während das Obige verschiedene Wege beschreibt, um SIR zu berechnen, ist die vorliegende Erfindung nicht auf diese Verfahren beschränkt. Zum Beispiel kann SIR durch ein Glätten vorhergehender endgültiger SIR-Werte approximiert werden. Ferner wird es geschätzt werden, daß das in einer Leistungssteuerschleife genutzte Vorgabe-SIR, ein nominales SIR oder ein Schlimmster-Fall-SIR als das SIR definiert werden kann, und genutzt werden kann, um den Skalierungsfaktor f zu berechnen.
Da das oben beschriebene Verfahren und die Einrichtung SIR_final relativ momentan berechnen kann, kann die resultierende endgültige SIR-Schätzung SIR_final im Echtzeitbetrieb genutzt werden, wie zum Beispiel in der Leistungssteuerung, Ratenanpassung, etc. Ferner kann die vorliegende Erfindung, anders als in vergangenen Lösungen, das Problem der negativen endgültigen SIR-Schätzungen SIR_final vermeiden, in dem die anfängliche SIR-Schätzung SIR_init mit einem Skalierungsfaktor f multipliziert wird, um Bias zu entfernen. Vorläufige Test haben gezeigt, daß das multiplikative Verfahren der vorliegenden Erfindung im Vergleich zum konventionellen Subtraktionsverfahren die Genauigkeit der endgültigen SIR-Schätzung um 20% für einen Standard-RAKE-Empfänger verbessern kann. Die Verbesserung der Genauigkeiten sind in Empfängern sogar größer (40%–70%), die ein Rasterverfahren zur Fingerplatzierung nutzten, wie beschrieben in der US-Patent-Anmeldung mit der Seriennummer 10/653679 unter dem Titel „Method and Apparatus for Finger Placement in a DS-CDMA RAKE Receiver", angemeldet am 2. September 2003. Als Ergebnis beschreibt die vorliegende Erfindung ein verbessertes Verfahren und eine Vorrichtung zum Bereitstellen von genauen endgültigen SIR-Schätzungen für zeitsensitive Abläufe.
Während das Obige die Berechnung einer endgültigen SIR-Schätzung SIR_final für den Echtzeitbetrieb beschreibt, werden es die Sachkundigen im Stand der Technik zu schätzen wissen, daß die endgültige SIR-Schätzung auch genutzt werden kann, um ein Langzeit-SIR zu bestimmen. Zum Beispiel können über einen oder mehrere Rahmen berechnete endgültige SIR-Schätzungen gemittelt werden, um eine Langzeit-SIR-Schätzung zu generieren. Diese Langzeit-SIR-Schätzung kann einer Basisstation oder einer anderen Netzwerkeinheit als ein Langzeit-Qualitätsmaß zur Verfügung gestellt werden. Sobald diese Langzeit-SIR-Schätung berechnet ist, kann der SIR-Prozessor 100 die Langzeit-SIR-Schätzung ferner als die mittlere SIR-Schätzung nutzen, die genutzt wird, um den Skalierungsfaktor f zu berechnen.
Das Obige beschreibt die Erfindung auch bezüglich der aus dem Basisband-Signal r(t) abgeleiteten entspreizten Symbole y. Die Sachkundigen im Stand der Technik werden es zu schätzen wissen, daß diese entspreizten Symbole auf Pilotsymbolen, Datensymbolen und/oder einem Pilotkanal, der als eine kontinuierliche Reihe von Pilotsymbolen behandelt wird, basieren können. Ferner noch kann die Zahl der Symbole und/oder der Typ des Symbols auf Grundlage der gegenwärtigen Kanalbedingungen selektiv geändert werden. Zum Beispiel kann ein Doppler-Spreiz-Schätzer genutzt werden, um zu bestimmen wie schnell sich ein Kanal verändert. Wenn sich der Kanal schnell verändert, können beispielsweise nur die Symbole aus einem einzigen Zeitschlitz genutzt werden. Wenn sich der Kanal langsam verändert, können Symbole aus mehreren Zeitschlitzen genutzt werden. Für die langsam veränderlichen Kanäle kann der Kanalschätzer 36 und/oder der Rauschstatistikschätzer 56 die Beiträge von älteren Schlitzen exponentiell gewichten und/oder jeden Schlitz für Veränderungen in der Sendeleistung auf Grund von Leistungssteuerung kompensieren.
Während das obige drahtlose Netzwerk bezüglich einer einzigen Sende- und/oder Empfangsantenne beschrieben wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt und kann auf Netzwerke mit Vielfach-Sende- und/oder -Empfangsantennen angewendet werden. In diesem Fall werden Finger des Spreizspektrum-Empfängers bestimmten Wegen von bestimmten Antennen zugeteilt. Darum können Vektorgrößen, wie zum Beispiel entspreizte Symbole, Kanalschätzungen, etc., immer noch in Vektoren gefasst werden. Für das Vielfach-Sende-/Empfangs-Antennensystem haben die Elemente in den Vektoren jedoch sowohl einen Weg- als auch einen Antennen-Index. Wenn es zum Beispiel zwei Empfangsantennen gibt, wobei jede Antenne Signale von zwei unterschiedlichen Wegen empfängt, sind die Vektorgrößen von der Länge vier und die Matrizen von der Größe 4 × 4. Für das Vielfach-Sende-Antennensystem, in dem verschiedene miteinander vermischte Spreizcodes auf den verschiedenen Sendeantennen genutzt werden, ist es jedoch sinnvoll anzunehmen, daß Rausch- und Abkling-Ausdrücke unkorreliert sind. Als Ergebnis kann der SIR-Prozessor 100 eine anfängliche SIR-Schätzung für jedes gesendete Signal separat generieren und dann die individuellen anfänglichen SIR-Schätzungen summieren, um eine allgemeine anfängliche SIR-Schätzung SIR_init zu erhalten. In diesem Szenario kann die Bias-Entfernung entweder vor oder nach der Summierung stattfinden. Es wird auch anerkannt werden, daß die vorliegende Erfindung mit Vielfach-Sendesystemen genutzt werden kann.
Die vorliegende Erfindung kann natürlich auf anderen Wegen ausgeführt werden, als die, die speziell hier dargelegt wurden, ohne von den essentiellen Merkmalen der Erfindung abzuweichen. Die vorliegenden Ausführungsformen sind in jeder Beziehung als erläuternd und nicht als beschränkend zu betrachten, und alle Veränderungen innerhalb der Bedeutung und des Gleichwertigkeitsbereichs der angefügten Ansprüche sind beabsichtigt, darin enthalten zu sein.

Claims

Verfahren zum Entfernen eines Bias aus einem durch einen drahtlosen Empfänger generierten anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses, umfassend: ein Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage eines durch den drahtlosen Empfänger empfangenen Signals; ein Generieren eines gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses; und ein Nutzen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses zum Entfernen des Bias aus dem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnis.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage von aus dem empfangenen Signal abgeleiteten Kanalschätzungen und Rauschstatistiken umfasst.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage von aus dem empfangenen Signal abgeleiteten Kanalschätzungen und Rauschstatistiken ein Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage von Kanalschätzungen und Rauschstatistiken umfasst, die von entspreitzten Werten des empfangenen Signals abgeleitet wurden.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Nutzen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses zum Entfernen des Bias aus dem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnis umfasst: ein Generieren eines Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses; und ein Multiplizieren des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses mit dem Skalierungsfaktor, um den Bias zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Generieren des Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Modifizieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses durch einen Offset-Parameter enthält.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses umfasst: ein Berechnen einer Signal-Korrelationsmatrix auf Grundlage der Kanalschätzungen; und ein Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der Signal-Korrelationsmatrix und der Rauschstatistiken.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Generieren des Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Generieren des Skalierungsfaktors umfasst gemäß:
wobei SIR das gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältnis darstellt und α den Offset-Parameter darstellt.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei der Offset-Parameter abgeleitet wird aus zumindest einem aus einer Zahl von durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten gespreitzten Werten, um die Kanalstatistiken zu generieren, und einer Zahl der Wege eines durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten Multiweg-Kanals.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der Signal-Korrelationsmatrix und der Rauschstatistiken umfasst: ein Berechnen von Gewichtsfaktoren auf Grundlage der Kanalschätzungen; ein Berechnen einer gemittelten Signalleistung auf Grundlage der Signal-Korrelationsmatrix und der Gewichtsfaktoren; ein Berechnen einer gemittelten Rauschleistung auf Grundlage der Rauschstatistiken und der Gewichtsfaktoren; und ein Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der gemittelten Signalleistung und der gemittelten Rauschleistung.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Generieren des Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Generieren des Skalierungsfaktors umfasst gemäß:
wobei SIR das gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältnis darstellt und α den Offset-Parameter darstellt.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Offset-Parameter abgeleitet wird aus zumindest einem aus einer Zahl durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten gespreitzten Werte, um die Kanal-Schätzungen zu generieren, und einer Zahl der Wege des durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten Multiweg-Kanals.
Verfahren nach Anspruch 6, weiterhin umfassend: ein Berechnen einer Kanal-Schätzungsmatrix auf Grundlage der Rauschstatistiken und der Signal-Korrelationsmatrix; und ein Berechnen eines anderen gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der Kanal-Schätzungsmatrix; wobei das Generieren des Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Verarbeiten beider gemittelter Signal-zu-Interferenz-Verhältnisse umfasst, um den Skalierungsfaktor zu berechnen.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei das Verarbeiten beider gemittelter Signal-zu-Interferenz-Verhältnisse zum Generieren des Skalierungsfaktors ein Generieren des Skalierungsfaktors umfasst gemäß:
wobei SIR 1 das gemittelte Signal-zu-Interferenzö-Verhältnis darstellt, SIR 2 das andere gemittelte Signal- zu-Interferenz-Verhältnis darstellt und α den Offset-Parameter darstellt.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei der Offset-Parameter abgeleitet wird aus zumindest einem aus der Kanal-Schätzungsmatrix und der Zahl von durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten gespreitzten Werten, um die Kanal-Schätzungen zu generieren.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage des empfangenen Signals ein Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der aus dem empfangenen Signal abgeleiteten Kanal-Schätzungen und Rauschstatistiken umfasst.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei das Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der Kanal-Schätzungen und Rauschstatistiken umfasst: ein Berechnen von Gewichtsfaktoren auf Grundlage der Kanal-Schätzungen; ein Generieren einer Signalleistungs-Schätzung auf Grundlage der Gewichtsfaktoren; ein Generieren einer Rauschleistungs-Schätzung auf Grundlage der Gewichtsfaktoren; und ein Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der generierten Signal- und Rauschleistungs-Schätzungen.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei das Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage der Kanal-Schätzungen und der Rauschstatistiken ein Kombinieren der Kanal-Schätzungen und der Rauschstatistiken in einem inversen quadratischen Computer umfasst, um das anfängliche Signal-zu-Interferenz-Verhältnis zu berechnen.
Verfahren nach Anspruch 17 weiterhin umfassend: ein Berechnen einer Signal-Korrelationsmatrix auf Grundlage der Kanal-Schätzungen; ein Berechnen einer Kanal-Schätzungsmatrix auf Grundlage der Signal-Korrelationsmatrix und der Rauschstatistiken; und ein Berechnen von modifizierten Kanal-Schätzungen auf Grundlage der Kanal-Schätzungsmatrix; wobei das Kombinieren der Kanal-Schätzungen und der Rauschstatistiken in dem inversen quadratischen Computer ein Kombinieren der modifizierten Kanal-Schätzungen und der Rauschstatistiken in dem inversen quadratischen Computer umfasst, um das anfängliche Signal-zu-Interferenz-Verhältnis zu berechnen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses auf Grundlage des empfangenen Signals umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Glätten vergangener Signal-zu-Interferenz-Werte umfasst, die mit dem drahtlosen Empfänger verbunden sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses ein Identifizieren eines vorgegebenen Signal-zu-Interferenz-Verhältnisses als gemitteltes Signal-zu-Interferenz-Verhältniss umfasst.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor in einem drahtlosen Empfänger zum Entfernen eines Bias aus einem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältnis, wobei der Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor umfasst: einen Anfangs-Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner (102) zum Berechnen des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältisses auf Grundlage eines von dem drahtlosen Empfänger empfangenen Signals; einen gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner (104) zum Generieren eines gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses; und einen Bias-Entferner (106) zum Entferen des Bias aus dem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältis unter Nutzung des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor das gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis auf Grundlage von aus dem empfangenen Signal abgeleiteten Kanal-Schätzungen und Rauschstatistiken generiert.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 23, wobei der Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor die Kanal-Schätzungen und die Rauschstatistiken aus den von dem empfangenen Signal abgeleiteten entspreitzten Werten ableitet.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 23, wobei der Bias-Entferner umfasst: einen Konvertierer (130) zum Generieren eines Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses; und einen Multiplizierer (131) zum Entfernen des Bias durch ein Multiplizieren des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältisses mit dem Skalierungsfaktor.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 25, wobei der Konvertierer den Skalierungsfaktor durch ein Modifizieren des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses durch einen Offset-Parameter generiert.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 26, wobei der gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner umfasst: einen Signalstatistik-Schätzer (122) zum Schätzen einer Signal-Korrelationsmatrix auf Grundlage der Kanalschätzungen; und einen gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Schätzer (104) zum Berechnen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses auf Grundlage der Signal-Korrelationsmatrix und der Rauschstatistiken.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 27, wobei der Offset-Parameter abgeleitet wird aus zumindest einer aus der Zahl von durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten gespreitzten Werten, und einer Zahl von Verzögerungswegen in einem durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten Multiweg-Kanal.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 27, wobei der gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Schätzer zumindest einen quadratischen Computer (124; 126) umfasst, um eine gemittelte Signalleistung auf Grundlage der Kanalschätzungen zu berechnen, und um eine gemittelte Rauschleistung auf Grundlage der Rauschstatistiken zu berechnen.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 29, wobei der Offset-Paramter abgeleitet wird aus zumindest einer aus der Zahl von durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten gespreitzten Werten, und einer Zahl der Wege des durch den drahtlosen Empfänger verarbeiteten Multiweg-Kanals.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 27, wobei der gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Schätzer weiterhin einen Matrix-Multiplizierer zum Quadrieren einer von der Signal-Korrelationsmatrix und den Rauschstatistiken abgeleiteten Kanal-Schätzungsmatrix umfasst, und wobei der gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Schätzer ein anderes Signal-zu-Interferenz-Verhältis auf Grundlage der quadrierten Kanal-Schätzungsmatrix schätzt.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 31, wobei der Offset-Parameter abgeleitet wird aus zumindest einem der von dem drahtlosen Empfänger verarbeiteten Kanal-Schätzungsmatrix und einer Zahl von gespreitzten Werten.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der anfängliche Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner das anfängliche Signal-zu-Interferenz-Verhältis auf Grundlage der aus dem empfangenen Signal abgeleiteten Kanalschätzungen und Rauschstatistiken berechnet.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 33, wobei der Anfangs-Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner umfasst: einen Gewichtsberechner (108) zum Berechnen von Gewichtsfaktoren auf Grundlage der Kanalschätzungen; einen oder mehrere Leistungsschätzer (110, 116) zum Generieren einer Signalleistungsschätzung und einer Rauschleistungsschätzung auf Grundlage der Gewichtsfaktoren; und einen Kombinierer zum Ableiten des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältisses aus der Signalleistungsschätzung und der Rauschleistungsschätzung.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 33, wobei der Anfangs-Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner einen inversen quadratischen Computer (152, 172) umfasst, um das anfängliche Signal-zu-Interferenz- Verhältis auf Grundlage der Kanalschätzungen und der Rauschstatistiken zu berechnen.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 35, wobei der Anfangs-Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Berechner weiterhin einen Kanalschätzungsprozessor (174) zum Berechnen modifizierter Kanalschätzungen auf Grundlage der Kanalschätzungen umfasst, wobei der inverse quadratische Computer das anfängliche Signal-zu-Interferenz-Verhältis auf Grundlage der modifizierten Kanalschätzungen und der Rauschstatistiken generiert.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 36, wobei der Kanalschätzungsprozessor umfasst: einen Kanalschätzungs-Matrixberechner (176) zum Berechnen einer Kanalschätzungsmatrix auf Grundlage der Rauschstatistiken; und einen Matrix-Multiplizierer (178) zum Generieren der modifizierten Kanalschätzungen auf Grundlage der Kanalschätzungen und der Kanalschätzungsmatrix.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der drahtlose Empfänger in zumindest einer der Mobilstation und der Basisstation eingerichtet ist.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der Berechner des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältisses das gemittelte Signal-zu- Interferenz-Verhältiss auf Grundlage des empfangenen Signals generiert.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der Berechner des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses vergangene Signal-zu-Interferenz-Verhältisse glättet, um die gemittelte Signal-zu-Interferenz zu generieren.
Signal-zu-Interferenz-Verhältis-Prozessor nach Anspruch 22, wobei der Berechner des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses ein vorgegebenes Signal-zu-Interferenz-Verhältis als das gemittelte Signal-zu-Interferenz-Verhältis identifiziert.
Computer-lesbares Medium, gespeichert in einer drahtlosen Kommunikationseinrichtung, zum Speichern eines Satzes von Instruktionen zum Entfernen des Bias aus einer Schätzung des Signal-zu-Interferenz-Verhältisses, wobei der Satz von Instruktionen ausgelegt ist, die Verfahrenschritte nach Anspruch 1 durchzuführen.
Computer-lesbares Medium nach Anspruch 42, wobei die Instruktionen zum Nutzen des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses zum Entfernen des Bias aus dem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältis umfassen: Instruktionen zum Berechnen eines Skalierungsfaktors auf Grundlage des gemittelten Signal-zu-Interferenz-Verhältisses; und Instruktionen zum Multiplizieren des anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältisses mit dem Skalierungsfaktor zum Entfernen des Bias aus dem anfänglichen Signal-zu-Interferenz-Verhältis.
Computer-lesbares Medium nach Anspruch 42, wobei das Computer-lesbare Medium in zumindest einem der Hardware und Software verkörpert ist.
Computer-lesbares Medium nach Anspruch 42, wobei die drahtlose Kommunikationseinrichtung eine Mobilstation umfasst.
Computer-lesbares Medium nach Anspruch 42, wobei die drahtlose Kommunikationseinrichtung eine Basisstation umfasst.