ES2823806T3

ES2823806T3 - Método de recepción y receptor para corrección de desplazamiento de frecuencia y tiempo de demodulación de fase continua en sistemas de identificación automática basados en un satélite

Info

Publication number: ES2823806T3
Application number: ES14701182T
Authority: ES
Inventors: Giulio Colavolpe; Alessandro Ugolini; Tommaso Foggi; Juan Lizarraga; Alberto Ginesi; Stefano Cioni
Original assignee: Agence Spatiale Europeenne
Current assignee: Agence Spatiale Europeenne
Priority date: 2014-01-22
Filing date: 2014-01-22
Publication date: 2021-05-10
Anticipated expiration: 2034-01-22
Also published as: EP3063913A1; US10116476B2; EP3063913B1; US20160380792A1; CA2943091C; WO2015110155A1; CA2943091A1; JP2017508362A; JP6314237B2

Abstract

Un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua, comprendiendo el procedimiento las etapas de: estimar, sobre la base de una secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida y usar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia estimadas para compensar la secuencia de muestras en cuanto a las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada; determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras compensada, donde dicha determinación se efectúa de modo tal que cada uno de los símbolos determinados es el símbolo con la mayor probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido; generar un paquete a partir de la secuencia de símbolos determinada; calcular una primera suma de verificación para el paquete; y si la primera suma de verificación indica que el paquete no se ha decodificado correctamente, invertir un primer par de símbolos en el paquete, donde los dos símbolos del primer par de símbolos se separan mediante un símbolo adicional, calcular una segunda suma de verificación del paquete que incluye el primer par de símbolos invertido y emitir el paquete incluyendo el primer par de símbolos invertido si la suma de verificación indica que el paquete que incluye el primer par de símbolos invertido ha sido decodificado correctamente.

Description

DESCRIPCIÓN

Método de recepción y receptor para corrección de desplazamiento de frecuencia y tiempo de demodulación de fase continua en sistemas de identificación automática basados en un satélite

Campo técnico de la invención

La presente invención se refiere a un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua (CPM) y a un aparato (receptor) para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por CPM.

La invención es particularmente, aunque no exclusivamente, aplicable a la demodulación de una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que representan uno o más mensajes en un Sistema de Identificación Automática (AIS). La invención es particularmente adecuada para su aplicación a un receptor AIS en una nave espacial, tal como un satélite.

Antecedentes de la invención

Un AIS proporciona información de identificación y ubicación a buques navales y estaciones costeras con el objetivo de intercambiar datos, incluyendo información sobre la posición, identificación, el curso y la velocidad. Esto permite que los buques navales se anticipen y, por consiguiente, eviten colisiones con otros buques navales por medio de la monitorización de tráfico continuo con varias asistencias de navegación. Además, el AIS también ofrece importantes servicios de monitorización de buques navales para la guardia costera o para organizaciones de búsqueda y rescate.

El AIS se basa en la transmisión de mensajes digitales de longitud fija en un marco de acceso múltiple por división en el tiempo (TDMA). Los mensajes de AIS individuales que corresponden a secuencias de símbolos a transmitir son modulados por medio de CPM. Cada buque naval equipado con un aparato de AIS transmite información (datos) en pequeñas secciones de 26,67 ms. En cada una de las secciones de 256 bits se transmite a una velocidad de 9600 b/s usando una modulación de cifrado de desplazamiento mínimo gaussiano binario (GMSK) sobre dos portadores de muy alta frecuencia (VHF).

Los emisores de AIS cercanos se sincronizan entre sí a fin de evitar colisiones de paquete, es decir, evitar la emisión de más de un paquete en la misma sección de tiempo por parte de diferentes emisores (las secciones de tiempo se definen globalmente sobre la base de una referencia temporal común proporcionada por GPS). Como resultado, se forman regiones de acceso múltiple por división en el tiempo auto organizadas (SOTDMA). Cada región de SOTDMA (celda SOTDMA) está diseñada para lidiar con retrasos de ruta de no más de 12 bits de longitud, lo que se traduce en un intervalo máximo de aproximadamente 200 millas náuticas, pero la cobertura de frecuencia de radio, típicamente, se limita a aproximadamente 40 millas náuticas. Dentro de este intervalo, todos los buques navales en visibilidad transmiten según el protocolo SOTDMA, que asegura que se eviten las colisiones de paquetes entre estallidos emitidos por diferentes buques navales.

Los intentos por mejorar el manejo de cargas peligrosas, la seguridad y compensar operaciones ilegales han llevado a la introducción de un AIS basado en un satélite. El AIS basado en un satélite permite la detección y el rastreo de buques navales a distancias desde las líneas costeras que son mayores de lo que puede lograrse mediante comunicaciones de VHF terrestres normales, de modo que los buques navales puedan ser detectados a distancias muy grandes de las costas. En particular, una constelación LEO (órbita de tierra baja) de satélites de pequeño tamaño, con una altitud que oscila de 600 a 1000 km, puede proporcionar cobertura mundial. Cada satélite se proporciona con una antena de VHF pequeña a bordo, con un campo de visión que se extiende sobre unos pocos miles de millas náuticas y, por consiguiente, comprende hasta varios cientos de celdas de SOTDMA.

Sin embargo, el AIS basado en un satélite debe enfrentarse a desafíos técnicos adicionales que no fueron considerados en el estándar AIS original: Los mensajes de AIS de los buques navales, pertenecientes a diferentes celdas de SOTDMA no se sincronizan, y, por lo tanto, pueden colisionar entre sí, el movimiento satelital con respecto a los emisores induce un desplazamiento de Doppler significativo de la frecuencia portadora, la relación señal/ruido es inferior en el AIS terrestre y el retraso del canal de propagación relacionado entre la población de busques navales en visibilidad en cualquier tiempo dato es mucho más alto que para el AIS terrestre.

Estos problemas han sido abordados en el documento de patente EP 2315366 A1 que se refiere a una arquitectura de receptor para sistemas de AIS basados en satélites. La arquitectura del receptor se compone de tres demoduladores zonales que procesan diferentes anchos de banda de frecuencia (aunque se superponen), como se muestra en la figura 1 La banda de frecuencia de cada uno de los canales de AIS se subdivide en tres subbandas, y cada una de las subbandas se procesa mediante uno demodulador zonal correspondiente, sacando provecho así de la diversidad de Doppler del portador para la obtención de una estimación de la distancia al transmisor respectivo y el retraso de ruta correspondiente. La sincronización de mensajes resilientes a la interferencia se efectúa por medio de técnicas asistidas por Verificación de redundancia cíclica (CRC). Los mensajes de colisión múltiple son detectados por medio de la remodulación digital y la cancelación de mensajes decodificados exitosamente.

Sin embargo, la solución anterior a los problemas que enfrenta el AIS basado en un satélite resulta tener la necesidad de una mejora en cuanto al índice de error de paquete (PER) y el índice de error de bits (BER), especialmente en la presencia de un tráfico pesado que lleva a una interferencia pesada entre los mensajes de AIS recibidos en el receptor de AIS, y en presencia de mensajes de AIS que contienen una larga secuencia de ceros. Estos últimos se producen típicamente para latitudes y/o longitudes del buque naval de transmisión cerca de cero grados, es decir, cerca del ecuador y/o la franja central cero, por ejemplo, en el Golfo de Guinea.

Sumario de la invención

La invención se define mediante las reivindicaciones adjuntas;

Las realizaciones que no caen dentro del alcance de las reivindicaciones deben interpretarse como ejemplos útiles para entender la invención.

Es un objeto de la presente invención superar las limitaciones de la técnica anterior antes analizada. Es otro objeto de la invención mejorar el rendimiento de un receptor en un sistema AIS basado en un satélite con respecto a PER y BER in la presencia de interferencia. Es incluso otro objeto de la invención mejorar el rendimiento de un receptor en un sistema AIS basado en un satélite con respecto a PER y BER para longitudes y altitudes cercanas a cero grados.

En vista de los objetos anteriores, la presente invención propone un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua según el estándar AIS y un receptor para demodular una señal recibida en relación a una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua según el estándar AIS, que tiene las características de las respectivas reivindicaciones independientes. En las reivindicaciones dependientes se describen las realizaciones preferidas de la invención.

Según una muestra, un procedimiento para demodular una señal recibida se relaciona con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua comprende las etapas de: normalizar la secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, a fin de obtener una secuencia de muestras normalizada, donde una amplitud de cada muestra de la secuencia de muestras normalizada tiene un valor absoluto (es decir, magnitud) igual a la unidad, estimar, sobre la base de la secuencia de muestras normalizada, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida y usar la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada para compensar la secuencia de muestras normalizada para las desviaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada y determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia transmitida de símbolos sobre la base de la secuencia de muestras compensada. El procedimiento puede comprender además una etapa para generar una secuencia de muestras a partir de la señal recibida.

El procedimiento anterior puede aplicarse a cada demodulador zonal de receptor AIS de la técnica anterior descrita en el documento EP 2315366 Al. Tal como lo han descubierto los presentes inventores, la introducción de la etapa de normalizar las muestras respecto de una unidad resulta en un aumento significativo del rendimiento en cuando al PER y al BER en la presencia de tráfico pesado (es decir, en la presente de una fuerte interferencia). Al contrario de la intuición, la introducción de esta etapa adicional en la demodulación de la señal resulta en una mejora general del rendimiento y la eficiencia: Cualquier disminución del rendimiento en la ausencia de las circunstancias agravantes anteriores resulta más que equilibrada por el aumento significativo en el rendimiento en la presencia de estas circunstancias. Además, limitar las muestras al valor absoluto del conjunto reduce la carga computacional general para las etapas de procesamiento posteriores, lo que resulta en un aumento general de la eficiencia de procesamiento y/o da margen para implementar procedimientos más efectivos, incluso ligeramente menos eficientes, en la etapa previa a la detección, la etapa de detección y/o la etapa de procesamiento posterior del receptor de AIS.

Preferiblemente, la estimación de la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia se determinan por medio de un algoritmo de alimentación hacia adelante que involucra efectuar una auto correlación de una secuencia de muestras ingresada en el algoritmo. Además, preferiblemente, estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia involucra: filtrar la secuencia de muestras normalizada por medio de un filtro de paso bajo para obtener una secuencia de muestras filtrada, determinar la estimación de la desviación de tiempo sobre la base de un primer resultado obtenido por la auto correlación de la secuencia de las muestras filtrada, determinar la estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un segundo resultado obtenido por la auto correlación de la secuencia de muestras filtrada o una primera secuencia de muestras derivada de la secuencia de muestras normalizada, interpolar la secuencia de muestras normalizada o una segunda secuencia de muestras derivada de la secuencia de muestras normalizada, a fin de corregir la desviación de tiempo, y compensar la secuencia de muestras normalizada o una tercera secuencia de muestras derivada de la secuencia de muestras normalizada para la desviación de frecuencia, usando la estimación de la desviación de frecuencia, para obtener la secuencia de muestras compensada.

Mediante esta medida, es posible determinar estimaciones confiables y precisas de la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia, y la señal recibida, o la secuencia de muestras derivada de la misma, se pueden compensar para el efecto de la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia de la señal recibida. En la misma, la desviación de tiempo corresponde a una desviación de primeros bits de paquetes respectivos de la señal recibida con respecto a un plazo de tiempo fijo del receptor (por ejemplo, un plazo de tiempo proporcionado por GPS) y la desviación de frecuencia corresponde a una desviación entre la frecuencia real de la señal recibida de la frecuencia portadora respectiva en la que la señal había sido transmitida (en el AIS basado en un satélite, la desviación de frecuencia se debe al desplazamiento de Doppler). Después de la compensación, la secuencia de muestras puede estar sujeta a la detección de paquetes (decodificación de paquetes), cuya confiabilidad resulta realzada al tener acceso a las estimaciones confiables y precisas determinadas de la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia. Aquí, cuando más precisas sean las estimaciones de desviación de tiempo y desviación de frecuencia, menor será el BER resultante (y, por consiguiente, también el PER).

Se alcanza una ventaja particular si estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia involucra: filtrar la secuencia de muestras normalizada por medio de un primer filtro de paso bajo a fin de obtener una primera secuencia de muestras filtrada, determinar la estimación de la desviación de tiempo sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de una primera secuencia de muestras filtrada, determinar una primera estimación de la desviación de frecuencia sobre la base del primer resultado y compensar la secuencia de muestras normalizada para la desviación de frecuencia usando la primera estimación de desviación de frecuencia, a fin de obtener una primera secuencia de muestras compensada. La determinación de la primera estimación de la desviación de frecuencia puede basarse adicionalmente en la estimación de la desviación de tiempo. Preferiblemente, estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia involucra además: filtrar la primera secuencia de muestras compensada por medio de un segundo filtro de paso bajo a fin de obtener una segunda secuencia de muestras filtrada, determinar la segunda estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de una segunda secuencia de muestras filtrada, compensar la primera secuencia de muestras compensada para la desviación de frecuencia usando la segunda estimación de la desviación de frecuencia, para obtener una segunda secuencia de muestras compensada, e interpolar la segunda secuencia de muestras compensada sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo para obtener la secuencia de muestras compensada. La determinación de la segunda estimación de la desviación de frecuencia puede basarse adicionalmente en la estimación de la desviación de tiempo.

Por consiguiente, la etapa de sincronización previa a la detección (es decir, la etapa responsable de estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia y efectuar la compensación adecuada de la señal o la secuencia de muestras) según el ejemplo anterior comprende dos etapas de estimación de desviación de frecuencia. La segunda etapa de estimación de desviación de frecuencia opera en una secuencia de muestras compensada para el efecto de la desviación de frecuencia sobre la base de una primera estimación determinada por la primera etapa de estimación de desviación de frecuencia y, por consiguiente, puede proporcionar una estimación más precisa de la desviación de frecuencia. En la misma, la aplicación de la primera y la segunda etapa de estimación de desviación de frecuencia es particularmente eficiente, ya que dichas etapas se aplican a la secuencia de muestras normalizada, que comprende solo muestras que tienen un valor absoluto de unidad. Especialmente en la filtración y la auto correlación, un realce significativo del rendimiento se logra mediante la normalización. Resulta ser que la combinación de la invención de proporcionar una etapa de normalizar la secuencia de muestras y una etapa de estimar la desviación de frecuencia en un procedimiento de dos etapas es ventajosa tanto con respecto al rendimiento general y la precisión de la estimación resultante de la estimación de frecuencia. A este respecto, se ha descubierto que el procedimiento de la invención es particularmente eficiente para evitar una estimación de frecuencia sesgada.

De manera alternativa, estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia puede involucrar: filtrar la secuencia de muestras normalizada por medio de un primer filtro de paso bajo a fin de obtener una primera secuencia de muestras filtrada, determinar la estimación de la desviación de tiempo sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de una primera secuencia de muestras filtrada e interpolar la secuencia de muestras normalizada sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo, a fin de obtener una secuencia de muestras interpolada. Estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia puede involucrar además: filtrar la secuencia de muestras interpolada por medio de un segundo filtro de paso bajo para obtener una segunda secuencia de muestras filtrada, someter la segunda secuencia de muestras filtrada a submuestreo para obtener una primera secuencia de muestras submuestreada, determinar una primera estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada y compensar la secuencia de muestras interpolada para la desviación de frecuencia usando la primera estimación de la desviación de frecuencia, a fin de obtener una primera secuencia de muestras compensada. La determinación de la primera estimación de la desviación de frecuencia puede basarse adicionalmente en la estimación de la desviación de tiempo.

Además de lo anterior, estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia puede involucrar además: filtrar la primera secuencia de muestras compensada por medio de un tercer filtro de paso bajo a fin de obtener una tercera secuencia de muestras filtrada, determinar la segunda estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un tercer resultado obtenido mediante la auto correlación de una primera secuencia de muestras filtrada y compensar la primera secuencia de muestras compensada para la desviación de frecuencia usando la segunda estimación de la desviación de frecuencia, a fin de obtener la secuencia de muestras compensada. La determinación de la segunda estimación de la desviación de frecuencia puede basarse adicionalmente en la estimación de la desviación de tiempo. El primer resultado se puede obtener mediante la aplicación de un primer algoritmo de auto correlación a la primera secuencia de muestras filtrada, y el segundo resultado se puede obtener mediante la aplicación del primer algoritmo de auto correlación para la secuencia de muestras submuestreada. Como una alternativa preferida, el primer resultado se obtiene mediante la aplicación de un primer algoritmo de auto correlación a la primera secuencia de muestras filtrada, y el segundo resultado se obtiene mediante la aplicación de un segundo algoritmo de auto correlación que es diferente del primer algoritmo de auto correlación para la primera secuencia de muestras submuestreada. Preferiblemente, el tercer resultado se obtiene mediante la aplicación del primer algoritmo de auto correlación para la tercera secuencia de muestras filtrada.

Según el ejemplo anterior, como primero y segundo algoritmo de auto correlación es posible emplear el mismo algoritmo de auto correlación o diferentes algoritmos. Sin embargo, se ha descubierto que el empleo de diferentes algoritmos resulta en una ventaja particular. En consecuencia, por ejemplo, una primera estimación gruesa (y eficiente en términos de tiempo) de la desviación de frecuencia puede efectuarse usando un primer algoritmo, y, posteriormente, es posible determinar una estimación fina de la desviación de frecuencia. Según lo descubierto por los inventores, la disminución en la exactitud general de la estimación de la desviación de frecuencia comparada con un caso de dos etapas de estimación fina de la desviación de frecuencia es mínima, mientras que esta medida significativamente aumenta el rendimiento y la eficiencia tanto con respecto al tiempo y el esfuerzo computacional y reduce la complejidad general del receptor correspondiente para demodular la señal recibida.

Como una alternativa, en lo anterior, el primer resultado puede obtenerse mediante la aplicación de un primer algoritmo de auto correlación para la primera secuencia filtrada de muestras, el segundo resultado se puede obtener mediante la aplicación de un segundo algoritmo de auto correlación que es diferente del primer algoritmo de auto correlación para la secuencia de muestras submuestreada y la primera secuencia de muestras compensada puede ser la secuencia de muestras compensada.

Mediante la elección adecuada del segundo algoritmo de auto correlación, es posible obtener una estimación muy rápida de la desviación de frecuencia, si así se lo necesitase.

Una ventaja particular se logra si, en la etapa de determinar la secuencia de símbolos, cada uno de los símbolos determinados es un símbolo que tiene la más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

Según un aspecto de la invención, un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua según el estándar AIS comprende las etapas de: estimar una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida sobre la base de una secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida y usar la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada para compensar la secuencia de muestras para las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada, y determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras compensada, donde cada uno de los símbolos determinados es un símbolo que tiene una más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido. El procedimiento puede comprender además una etapa para generar una secuencia de muestras a partir de la señal recibida. El procedimiento comprende, además: generar un paquete a partir de la secuencia de símbolos determinada, calcular una suma de verificación para el paquete e invertir, si la suma de verificación indica que el paquete no se ha decodificado correctamente, un par de símbolos en el paquete, donde los dos símbolos del par de símbolos se separan mediante un símbolo adicional.

Por consiguiente, el procedimiento de la invención emplea un algoritmo de entrada suave y salida suave (SISO) en la etapa de detección. En lugar de emitir una secuencia de bits (símbolos) que tiene, como un todo, la mayor probabilidad de corresponder a la secuencia transmitida, como se hace en la técnica anterior, ahora, una determinación en base a una probabilidad se efectúa por separado para cada símbolo. Esto es especialmente ventajoso en el caso de haber interferencia entre paquetes, lo cual, en la técnica anterior puede resultar en paquetes incorrectamente decodificados. En contraste, según la presente invención, si un paquete o una secuencia de muestras resultan ser incorrectos, las técnicas de procesamiento posterior que consideran símbolos o pares de símbolos individuales pueden aplicarse a fin de obtener el paquete o la secuencia correcta. Claramente, dichas técnicas de procesamiento posterior no son posibles en la técnica anterior, en la que el paquete o la secuencia decodificada se trata como un todo.

Además, teniendo a mano las probabilidades de los símbolos de un paquete decodificado, es posible determinar aquellos símbolos en un paquete incorrectamente decodificado que más probablemente serán erróneos. Al cambiar (invertir) los valores de estos símbolos, a continuación, posiblemente pueda obtenerse un paquete o secuencia correctos. Según lo descubierto por los inventores, los errores en el paquete decodificado casi siempre ocurren en parejas (pares) de símbolos que están separados mediante un símbolo adicional, es decir, en pares de la forma “p1|x|p2”, donde “p1” y “p2” son símbolos del par, que no son necesariamente idénticos, y “x” indica un símbolo adicional que separa los símbolos del par. A continuación, mediante la inversión simultánea de los símbolos de dicho par, posiblemente pueda obtenerse un paquete correcto.

Adicionalmente se sugiere que, para cada símbolo determinado, se determina una probabilidad de que el símbolo determinado sea idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

Como se indicó antes, tener conocimiento de las probabilidades de los símbolos individuales que son correctos permite la aplicación de técnicas de procesamiento posterior muy eficientes a fin de corregir los paquetes incorrectamente decodificados. Por ejemplo, si solo algunos pocos símbolos de un paquete son erróneos, como es, por lo general, el caso, los símbolos erróneos pueden ser identificados mediante la referencia a probabilidades individuales y la identificación de aquellos símbolos que tienen las probabilidades más bajas. Por consiguiente, los símbolos erróneos pueden corregirse posiblemente, obteniendo así un paquete correctamente decodificado de un modo eficiente.

Preferiblemente, el procedimiento comprende, además: en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente, determinar un primer par de símbolos que tiene la menor probabilidad de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos e invertir los símbolos del primer par de símbolos determinado. Como una alternativa adicional preferida, el procedimiento comprende además: en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente, determinar un primer par de símbolos que tiene la menor probabilidad de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos y un segundo par de símbolos que tiene la siguiente probabilidad más baja de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos, e invertir, no necesariamente en este orden, los símbolos del primer par únicamente, los símbolos del segundo par solamente y los símbolos del primero y el segundo par simultáneamente, hasta que la suma de verificación del paquete resultante indique que el paquete resultante ha sido correctamente decodificado. Como una alternativa incluso adicionalmente preferida, el procedimiento comprende: para el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente, determinar una secuencia de error sobre la base de la suma de verificación y una tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación y las secuencias de error, e invertir los pares de símbolos que están ubicados en el paquete en las posiciones indicadas por la secuencia de error.

Típicamente, solo unos pocos (es decir, uno o dos) pares de símbolos por paquetes son incorrectos, de modo tal que el procedimiento anterior permite llegar a paquetes correctamente decodificados de una manera muy eficiente. Como también han descubierto los inventores, la suma de verificación de un paquete incorrecto indica un patrón de error, lo cual indica la ubicación del o los pares de símbolos incorrectos. Al invertir el o los pares de símbolos indicados en la secuencia de error, la eficiencia del procesamiento posterior puede aumentarse adicionalmente.

En el procedimiento de la invención, la secuencia de muestras puede tener una primera relación de muestras por símbolo transmitido, y el procedimiento puede comprender además: someter la secuencia de muestras compensada a submuestreo para obtener una secuencia de muestras submuestreada, teniendo la secuencia de muestras submuestreada una segunda relación de muestras por símbolo transmitido inferior a la primera relación de muestras y determinar la secuencia de símbolos que corresponde a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras submuestreada.

Preferiblemente, la primera relación es 3 o más, y la segunda relación es 1.

Mediante esta medida, es posible realzar la eficiencia de la etapa de decodificación, mientras que, al mismo tiempo, se aumenta la exactitud de tiempo de la estimación de desviación de tiempo y desviación de frecuencia. Usando menos muestras por símbolos para determinar la secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida reduce la complejidad del procedimiento y el receptor correspondiente, mientras que aún puede efectuarse una detección óptima.

Adicionalmente se sugiere que el procedimiento comprenda además: identificar los paquetes de los símbolos que han sido correctamente decodificados, cancelando dichos paquetes decodificados correctamente desde la secuencia de símbolos mediante la sustracción, desde la secuencia de símbolos, de una secuencia de símbolos reconstruida que ha sido reconstruida de dichos paquetes correctamente decodificados a fin de obtener una secuencia de símbolos con cancelación de interferencia, y repetir las etapas antes mencionadas para la secuencia de símbolos con cancelación de interferencia.

Para un AIS basado en un satélite, los mensajes de transmisores individuales llegan al receptor fuera de la sincronización con un plazo interno del receptor (proporcionado, por ejemplo, por GPS), y, además pueden superponerse (es decir, interferir) entre sí. Sin embargo, en el caso de que uno o más paquetes para un intervalo de tiempo dado hayan sido decodificados exitosamente, estos paquetes pueden ser sustraídos de la señal recibida o la secuencia de muestras generada a partir de la misma en el intervalo de tiempo dado. Así, la interferencia por parte de estos paquetes exitosamente decodificados se cancela de la señal recibida o la secuencia de muestras generada a partir de la misma, y podrían decodificarse paquetes adicionales, cuya decodificación haya fallado anteriormente debido a la interferencia (o cuya decodificación no se haya intentado). Por consiguiente, esta medida aumenta la relación de paquetes exitosamente decodificados en el caso de haber interferencia entre paquetes de diferentes transmisores, lo que ocurre especialmente en el caso de un AIS basado en un satélite.

Una ventaja adicional se alcanza si el procedimiento comprende además, en caso de que haya fallado la decodificación de un paquete de símbolos, determinar un tiempo de recepción en el que el paquete respectivo haya sido recibido, determinar el campo de visión desde el cual se podrían haber recibido las señales al momento de la recepción, obtener una lista de potenciales transmisores que han estado en el campo de visión al momento de la recepción, correlacionar, para cada uno de los transmisores potenciales, un identificador del transmisor potencial del paquete para el cual ha fallado la decodificación con dicho paquete, a fin de obtener un valor de correlación, obteniendo datos previamente obtenidos relacionados con cada uno de los transmisores potenciales, para los que el valor de correlación está por encima de un umbral predeterminado, y decodificar el paquete usando los datos previamente obtenidos.

Típicamente, los paquetes considerados como incorrectamente decodificados, y que además no pueden corregirse usando técnicas de procesamiento posterior, se descartan. Sin embargo, estos paquetes pueden ser decodificados posiblemente al tomar en cuenta información disponible a priori. Si bien los receptores típicos no poseen recursos computacionales suficientes para efectuar la denominada decodificación asistida por datos, los paquetes incorrectos pueden transmitirse a un sitio remoto que tenga recursos computacionales suficientes, como un sitio en tierra. Usando la información disponible a priori que se puede derivar de o corresponde a información previamente obtenida, es posible aumentar una confiabilidad de la decodificación de paquete, es decir, una oportunidad de que un paquete dado sea decodificado correctamente. En el caso del AIS, la información a priori está disponible en la forma de Identificadores de Servicio Móvil Marítimo (MMSI) de los buques navales que se incluyen en un campo de mensajes de AIS respectivo, así como también en la forma de posiciones esperadas de los buques navales.

Según una muestra, un procedimiento para demodular una señal recibida se relaciona con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua comprende las etapas de: normalizar la secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, a fin de obtener una secuencia de muestras normalizada, donde una amplitud de cada muestra de la secuencia de muestras normalizada tiene un valor absoluto (es decir, magnitud) igual a la unidad, estimar, sobre la base de la secuencia de muestras normalizada, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida y usar la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada para compensar la secuencia de muestras normalizada para las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada y determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia transmitida de símbolos sobre la base de la secuencia de muestras compensada. Además, el receptor puede comprender un medio de muestreo para generar la secuencia de muestras sobre la base de la señal recibida.

Se alcanza una ventaja particular si el medio de estimación comprende: un primer filtro de paso bajo para filtrar la secuencia de muestras normalizada a fin de obtener una primera secuencia de muestras filtrada, un medio de estimación de desviación de tiempo para determinar la estimación de desviación de tiempo sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de una primera secuencia de muestras filtrada, un primer medio de estimación de desviación de frecuencia para determinar una primera estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un primer resultado y un primer medio de compensación para compensar la secuencia de muestras normalizada para la desviación de frecuencia usando la primera estimación de la desviación de frecuencia, a fin de obtener una primera secuencia de muestras compensada. El primer medio de estimación de desviación de frecuencia puede configurarse para determinar la primera estimación de la desviación de frecuencia adicionalmente sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo. Preferiblemente, el medio de estimación comprende además: un segundo filtro de paso bajo para filtrar la primera secuencia de muestras compensada para obtener una segunda secuencia de muestras filtrada, un segundo medio de estimación de desviación de frecuencia para determinar una segunda estimación de desviación de frecuencia para sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la segunda secuencia de muestras filtrada, un segundo medio de compensación para compensar la primera secuencia de muestras compensada para la desviación de frecuencia usando la segunda estimación de la desviación de frecuencia, a fin de obtener una segunda secuencia de muestras compensada, y un medio de interpolación para interpolar la segunda secuencia de muestras compensada sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo, a fin de obtener la secuencia de muestras compensada. El segundo medio de estimación de desviación de frecuencia puede configurarse para determinar la segunda estimación de la desviación de frecuencia adicionalmente sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo.

De manera alternativa, el medio de estimación puede comprender un primer filtro de paso bajo para filtrar la secuencia de muestras normalizada, a fin de obtener una primera secuencia de muestras filtrada, un medio de estimación de desviación de tiempo para determinar la estimación de la desviación de tiempo sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada, y un medio de interpolación para interpolar la secuencia de muestras normalizada sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo, a fin de obtener una secuencia de muestras interpolada. El medio de estimación puede comprender además: un segundo filtro de paso bajo para filtrar la secuencia de muestras interpolada para obtener una segunda secuencia de muestras, un medio de submuestreo para someter la segunda secuencia de muestras filtrada a submuestreo, a fin de obtener una primera secuencia de muestras submuestreada, un primer medio de estimación de desviación de frecuencia para determinar una primera estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación en la primera secuencia de muestras submuestreada, y un primer medio de compensación para compensar la secuencia de muestras interpolada para la desviación de frecuencia usando la primera estimación de la desviación de frecuencia, para obtener una primera secuencia de muestras compensada. El primer medio de estimación de desviación de frecuencia puede configurarse para determinar la primera estimación de la desviación de frecuencia adicionalmente sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo.

Además de lo anterior, el medio de estimación puede comprender además: un tercer filtro de paso bajo para filtrar la primera secuencia de muestras compensada a fin de obtener una tercera secuencia de muestras filtrada, un segundo medio de estimación de desviación de frecuencia para determinar una segunda estimación de la desviación de frecuencia sobre la base de un tercer resultado obtenido por auto correlación de la tercera secuencia de muestras filtrada, y un segundo medio de compensación para compensar la primera secuencia de muestras compensada para la desviación de frecuencia usando la segunda estimación de desviación de frecuencia, para obtener la secuencia de muestras compensada. El segundo medio de estimación de desviación de frecuencia puede configurarse para determinar la segunda estimación de la desviación de frecuencia adicionalmente sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo.

Preferiblemente, el medio de decodificación se configura para determinar la secuencia de símbolos de manera tal que cada uno de los símbolos determinados sea un símbolo que tiene una más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

Según otro aspecto de la invención, un receptor para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua según el estándar AIS comprende: un medio de estimación para estimar, sobre la base de una secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida, y usar la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada para compensar la secuencia de muestras para las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada, y un medio de decodificación para determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras compensada, donde cada uno de los símbolos determinados es un símbolo que tiene una más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido. Además, el receptor puede comprender un medio de muestreo para generar la secuencia de muestras a partir de la señal recibida. El receptor comprende, además: un medio de generación de paquete para generar un paquete a partir de la secuencia de símbolos determinada, un medio de cálculo de la suma de verificación para calcular una suma de verificación para el paquete y un medio de inversión para invertir, si la suma de verificación indica que el paquete no se ha decodificado correctamente, un par de símbolos en el paquete, donde los dos símbolos del par de símbolos se separan mediante un símbolo adicional.

Preferiblemente, el medio de decodificación además se configura para determinar, para cada símbolo determinado, una probabilidad de que el símbolo determinado sea idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

Preferiblemente, el receptor comprende además un medio para determinar un primer par de símbolos que tiene la mejor probabilidad de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente, donde el medio de inversión se configura además para invertir los símbolos del primer par de símbolos determinado. De manera alternativa, el receptor puede comprender un medio para determinar un primer par de símbolos que tienen la menor probabilidad de ser idénticos a los símbolos correspondientes transmitidos y un segundo par de símbolos que tiene la siguiente probabilidad más baja de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos en el paquete que ha sido considerado como no decodificados correctamente, donde el medio de inversión se configura para invertir, no necesariamente en este orden, los símbolos del primer par solamente, los símbolos del segundo par solamente y los símbolos del primero y el segundo par de manera simultánea, hasta que la suma de verificación del paquete resultante indique que el paquete resultante ha sido correctamente decodificado. Como una alternativa adicional, el receptor puede comprender un medio para determinar, para el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente, una secuencia de error sobre la base de la suma de verificación y una tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación y las secuencias de error, donde el medio de inversión se configura además para invertir pares de símbolos que están ubicados en el paquete en posiciones indicadas por la secuencia de error.

La presente invención sugiere además que la secuencia de muestras tiene una primera relación de muestras por símbolo transmitido, el receptor comprende además un medio de submuestreo para el submuestreo de la secuencia de muestras compensada, a fin de obtener una secuencia de muestras submuestreada, teniendo la secuencia de muestras submuestreada una segunda relación de muestras por símbolo transmitido inferior a la primera relación de muestras, y el medio de decodificación se configura para determinas la secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras submuestreada. Preferiblemente, la primera relación es 3 o más, y la segunda relación es 1.

El receptor puede comprender además: un medio para identificar paquetes de símbolos que han sido decodificados correctamente, y un medio de cancelación para cancelar dichos paquetes correctamente decodificados de la secuencia de muestras generadas desde la señal recibida mediante sustracción, a partir de la secuencia de muestras, un señal reconstruida que ha sido reconstruida a partir de dichos paquetes correctamente decodificados para obtener una secuencia de muestras con cancelación de interferencia de las muestras a usar para el procesamiento de demodulación adicional.

Breve descripción de las figuras

La figura 1 ilustra una partición de un canal de AIS en tres subbandas superpuestas según la técnica anterior;

la figura 2 es una representación esquemática de un receptor según un ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 3 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para demodular una señal recibida según un ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 4 es una representación esquemática de un estimador de tiempo y frecuencia en el receptor de la figura 2 para estimar una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida según un ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 5 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para estimar la desviación de tiempo y la desviación de tiempo de la señal recibida en el estimador de tiempo y de frecuencia de la figura 4;

la figura 6 es una representación esquemática de un estimador de tiempo y frecuencia en el receptor de la figura 2 para estimar una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida según otro ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 7 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para estimar la desviación de tiempo y la desviación de tiempo de la señal recibida en el estimador de tiempo y de frecuencia de la figura 6;

la figura 8 es una representación esquemática de un estimador de tiempo y frecuencia en el receptor de la figura 2 para estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia de la señal recibida según otro ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 9 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para estimar la desviación de tiempo y la desviación de tiempo de la señal recibida en el estimador de tiempo y de frecuencia de la figura 8;

la figura 10 es una representación esquemática de un estimador de tiempo y frecuencia en el receptor de la figura 2 para estimar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia de la señal recibida según otro ejemplo que es útil para entender la presente invención;

la figura 11 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para estimar la desviación de tiempo y la desviación de tiempo de la señal recibida en el estimador de tiempo y de frecuencia de la figura 10;

la figura 12 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para el procesamiento posterior de una señal demodulada según una realización de la invención;

la figura 13 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para el procesamiento posterior de la señal demodulada según otra realización de la invención;

la figura 14 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para el procesamiento posterior de la señal demodulada según otra realización de la invención;

la figura 15 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para efectuar la cancelación de interferencia en la señal recibida según una realización de la invención;

la figura 16 es un diagrama de flujo que ilustra un flujo de procedimiento para efectuar la decodificación asistida por datos de un paquete recibido según una realización de la invención;

la figura 17 es un gráfico que ilustra el rendimiento de la presente invención en comparación con la técnica anterior; y

las figuras 18A, 18B son gráficos que ilustran el rendimiento del procedimiento de la invención con y sin decodificación asistida por datos.

Descripción detallada de la invención

Las realizaciones preferidas de la presente invención se describirán a continuación con referencia a las figuras adjuntas, donde los objetos idénticos de las figuras se indican con números de referencia idénticos. Se entiende que la presente invención no debe limitarse a las realizaciones descritas, y que las características y aspectos descritos de las realizaciones pueden

modificarse o combinarse para formar realizaciones adicionales de la presente invención. La invención se define mediante las reivindicaciones adjuntas. Las realizaciones que no caen dentro del alcance de las reivindicaciones deben interpretarse como ejemplos útiles para entender la invención.

La presente invención se refiere a un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua y a un receptor para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua. El procedimiento de la invención es adoptado ventajosamente para cada demodulador zonal del receptor de la técnica anterior, conocido a partir del documento EP 2315366 Al.

Modelo y anotación de señal

Primero, como un fundamento de la descripción detallada de la invención que se presentará a continuación, se presentarán el modelo y la anotación de señal subyacentes.

Según J. B. Anderson, T. Aulin y C.-E.W. Sundberg, Digital Phase Modulation, Nueva York: Plenum Press, 1986 (Anderson y col.), la curva compleja de una señal de CPM puede escribirse como

donde E^s la energía por símbolo de información, T es el intervalo de símbolo, h es el índice de modulación, N es el número de símbolos de información transmitidos, a = es la secuencia de información y q(t) es el pulso de fase, limitado para que sea tal que

siendo L la longitud de correlación. Varios ejemplos de pulsos de fase comúnmente usados se informan en Anderson y col.

Por lo general, el índice de modulación se escribe como h = r/p (donde r y p son números primos enteros) y los símbolos de información pertenecen al alfabeto Mari {±1, ±3, ...,± (M - 1)}, siendo M una potencia de dos. Para este caso, se ha mostrado en B. E. Rimoldi, A decomposition approach to CPM, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 34, páginas 260-270, marzo de 1988 (Rimoldi) que la señal de CPM en el intervalo de tiempo genérico [nT, (n 1)7] se define por completo mediante el símbolo aⁿ, el estado correlativo Wⁿ y el estado de fase q)ⁿ. En la misma, el estado correlativo Wⁿ es proporcionado por

y el estado de fase qiⁿ pueden definirse de manera recursiva como

donde [ ] 2n denota el operador del “módulo 2rt". En otras palabras, podemos expresar la curva compleja de una señal de CPM como

(descomposición de Rimoldi) donde s ( — nT; aⁿ, Wⁿ) es un segmento de señal de longitud T (con soporte en [nT, (n 1 )T]) cuya forma solo depende del símbolo aⁿ y el estado correlativo Wⁿ y es independiente del intervalo del símbolo considerado. Para la inicialización de la recursión en la (ec. 1.4), se adoptan las siguientes convenciones:

En cualquier época de tiempo dada n, el estado correlativo Wⁿ puede suponer valores diferentes de M^L-¹ , mientras que el estado de fase qiⁿ puede suponer valores diferentes de p, de modo tal que la señal de CPM puede describirse por medio de una máquina de estado finito con valores posibles de pM^L-1 del estado Oⁿ= (W^{n ,}q^>n). Cuando n es par, los valores p supuestos por el estado de fase qiⁿ pertenecen al alfabeto A^e= {2nhm,m = 0,1, ...,p - 1}, mientras que, cuando n es impar, pertenece al alfabeto A⁰= {2nhm,m + nh,m = 0,1, ...,p - 1} (cuando r es par, A⁰y A^ecoinciden). A continuación, se adoptará la representación entera para el estado de fase y los símbolos de información

de modo tal que

1} y 4>n e {0,1, p - 1}. El entero <pn puede actualizarse de manera recursiva según

4>n = [<t>n- l «n]p (ec. 1.10)

Según U. Mengali and M. Morelli, Decomposition of M-ary CPM signals into PAM waveforms, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 41, páginas 1265-1275, 5 de setiembre de 1995 (Mengali y col. 1995), la curva compleja de una señal de CPM (ec. 1.1) puede expresarse exactamente como

en base a la descomposición de Laurent, donde F = (M - 1)2L_log2M es el número de pulsos modulados linealmente {pk(t)}, y {ctk,n} son los denominados pseudo símbolos (en lo sucesivo, simplemente llamados símbolos). La expresión de los pulsos {pk(t)} y aquella de los símbolos {üfk.n} como una función de los parámetros de modulación y de los símbolos de información {an} se puede encontrar en Mengali y col., 1995. Al truncar la suma en la (ec. 1.11) para los primeros términos K < F, se obtiene

la aproximación.

La mayoría de la energía de la señal se concentra en los primeros componentes M — 1, es decir, aquellos asociados a los pulsos {pk(t)} con 0 < k < M - 2, que se denotan como componentes principales. Como consecuencia, un valor de K = M — 1 puede usarse en la (ec. 1.12) a fin de lograr una muy buena compensación entre la calidad de aproximación y el número de componentes de señal. Una buena característica de los componentes principales es que sus símbolos {ak,n}M2ko se pueden expresar como una función de an y a⁰,n^-1únicamente.

El formato de modulación GMSK descrito en K. Murota, K. Hirade, GMSK modulation for digital mobile radio telephony, IEEE Trans. Commun., vol. 29, páginas 1044-1050, julio de 1981 (Murota y col.) es una CPM binaria (por tanto, M = 2, an, E {±1} y Es = Eb, donde Eb es la energía por bit de información) con el índice de modulación h = 1/2 y el pulso de fase descrito en términos matemáticos en Murota y col. La derivada de este pulso de fase puede obtenerse mediante la filtración de un pulso rectangular de la longitud T con un filtro gaussiano de ancho de banda B adecuado de 3 dB. En el caso del AlS, el valor de B normalizado para el índice del símbolo es BT = 0,4 0,5. Para una ilustración del pulso de fase para el caso de una señal GMSK de amplitud unitaria, se hace referencia a Murota y col. Si bien, en este caso, la longitud de correlación es ilimitada en principio, puede suponerse que L = 2 3, donde las simulaciones efectuadas por los inventores muestran que no hay ninguna diferencia apreciable entre los casos de L = 3 y L = 2. Preferiblemente, L = 3 se escoge en el contexto de la presente invención.

Ahora, considerando que la representación de Laurent de una señal GMSK, en este caso, solo hay un componente principal M — 1 = 1 y la (ec. 1.12) se convierte en

s(t, a) = y 1 a0lnPo(t - nT). (ec. 1.13)

n

Para simplificar la anotación, las definiciones

se usarán a continuación.

El pulso principal p(t) se calcula según Mengali y col. 1995, adicionalmente según lo cual el símbolo an puede computarse de manera recursiva de este modo:

a n = ) a n a n - i (ec. 1.14 )

y se relaciona al estado de fase y n mediante

a n _ ! = e J<t>n.

Después de esta breve introducción del modelo y la anotación de la señal subyacentes y relacionados con el mismo, ahora se describirán la implementación, arquitectura y operación del receptor digital de la invención.

Arquitectura del receptor de la invención

Si bien, a continuación, por conveniencia en las derivadas matemáticas, se supondrá principalmente que hay una señal de tiempo continuo disponible, se requerirá una implementación digital del receptor de la invención. Una forma posible de extraer una estadística suficiente de la señal recibida es por medio de una técnica descrita en el documento de H. Meyr, M. Oerder, A. Polydoros, On sampling rate, analog prefiltering, and sufficient statistics for digital receivers, IEEE Trans. Commun., vol. 42, páginas 3208-3214, diciembre de 1994.

Se supondrá adicionalmente que el componente de señal útil en la señal recibida está limitado por la banda (aunque esto no es estrictamente cierto en el caso de las señales de CPM, cuyo espectro tiene un soporte infinito) con un ancho de banda inferior a q/2T, donde q es un número entero propio. La curva compleja de la señal recibida se filtra previamente por medio de un filtro de paso bajo que deja la señal útil sin modificar y tiene una simetría residual alrededor de n/2T. Se puede obtener una estadística suficiente mediante la extracción de muestras q por intervalo de símbolos de la señal después del prefiltro análogo y, además, la condición en la simetría residual del prefiltro análogo asegura que las muestras de ruido sean variables aleatorias gaussianas complejas distribuidas independiente e idénticamente con una media de cero y una varianza de 2Noq/T, siendo 2No la densidad espectral de energía (PSD) de la curva compleja de ruido.

Tomando en consideración una densidad espectral de energía razonable de la señal GMSK y la falta de certeza de frecuencia máxima que puede tolerarse, q = 3 muestras por intervalo de bits son suficientes y, sin pérdida de generalidad, se considerarán a continuación.

Ahora, se describirá la implementación de un receptor digital 200 según la presente invención con referencia a la figura 2. La arquitectura general del receptor de la invención corresponde a la del receptor de la técnica anterior, descrita en el documento EP 2 315 366 Al, donde, sin embargo, los demoduladores zonales 210, 230, 250 del receptor de la invención 200 son diferentes de aquellos del receptor de la técnica anterior.

La señal recibida de una antena de VHF primero es procesada por un conjunto de terminal de entrada 201 (medio de muestreo) que comprende un terminal de entrada análogo y un convertidor A/D. la señal de tiempo discreto resultante (es decir, la secuencia de muestras) se desplaza adecuadamente en la frecuencia mediante un medio de desplazamiento de frecuencia 202, 203 para cada uno de los tres demoduladores zonales 210, 230, 250 y cada señal resultante se envía al demodulador zonal respectivo. De manera alternativa, en lugar de una implementación paralela, el mismo demodulador zonal puede reutilizarse para reducir la complejidad del hardware.

Sin embargo, en este caso, obviamente, la latencia aumentará. Las señales emitidas de los tres demoduladores zonales 210, 230, 250 se juntan en un analizador de mensajes 204 para la obtención y emisión de los mensajes de AIS demodulados.

Como se indicó antes, a fin de sacar provecho de la diversidad de frecuencia resultante de extensión Doppler, el receptor de la invención 200 consiste en tres demoduladores zonales 210, 230, 250, cada uno de los cuales está específicamente diseñado para procesar solo un segmento del canal de AIS y para alcanzar el rendimiento diana dentro de ese segmento. Como el intervalo de estimación del estimador de frecuencia 232 es ligeramente inferior a ±0,21T, y tomando en consideración que, debido al desplazamiento de Doppler máximo de ± 4 kHz, y una falta de certeza de frecuencia máxima de los osciladores de transmisión y recepción de ±1,8 kHz, el valor máximo de la falta de certeza de frecuencia es ± 5,8 kHz = ^{0 6}-⁰⁴± se sugiere centrar los demoduladores zonales en la frecuencia nominal, en la frecuencia nominal ^ y en la frecuencia nominal -—¡r, respectivamente. La partición del canal de AIS se ilustra en la figura 1. Sin embargo, mientras los tres demoduladores zonales 210, 230, 250 se configuran para demodular señales de diferentes técnicas, su arquitectura subyacente es muy similar.

Cada uno de los tres demoduladores zonales 210, 230, 250 incluidos en el receptor 200 se compone de tres subbloques principales que están interconectados de manera adecuada. A modo de ejemplo, a continuación, se describirá la arquitectura del demodulador zonal 230 que se alimenta con la señal sin cambiar. El demodulador zonal 230 comprende un conjunto de sincronización previa a la detección 231,232, un filtro emparejado 233, 234 (un medio de submuestreo), un conjunto de detección 235 (un medio de decodificación) y un conjunto de sincronización previa a la detección 237 - 243.

El conjunto de sincronización previa a la detección efectúa la estimación preliminar de todos los parámetros de canal que necesitan ser compensados antes de la detección. La precisión de estas estimaciones debe ser más alta que la sensibilidad del algoritmo de detección respecto de un error sin compensar. El conjunto de sincronización previa a la detección comprende un limitador 231 (medio de normalización) y un estimador de tiempo y de frecuencia 232 (medio de estimación). El limitador 231 se aplica a la secuencia de las muestras recibidas rⁿ (muestras valoradas complejas) y los límites en la magnitud de cada una de las muestras complejas a la unidad. En otras palabras, el limitador 231 genera una secuencia de muestras normalizadas definida por r ’ⁿ= rn/ | r |, es decir que el limitador 231 genera una secuencia de muestras normalizadas r ’ⁿ mediante la división de cada muestra rⁿ mediante su magnitud absoluta respectiva \rⁿ\^.

La secuencia de muestras normalizadas se alimenta al estimador de tiempo y de frecuencia 232 que estima una desviación de tiempo y una desviación de tiempo de la señal recibida. En la misma, la desviación de tiempo es una desviación relacionada con un plazo dado y corresponde a una desviación de primeros bits de paquetes respectivos de la señal recibida con respecto al plazo dado (por ejemplo, un plazo del receptor proporcionado por g Ps ), y la desviación de frecuencia es una desviación relacionada con una frecuencia dada y corresponda a una desviación entre la frecuencia de la señal recibida con respecto a la frecuencia portadora respectiva del AIS. Para el AIS basado en un satélite, la compensación de frecuencia se debe a un desplazamiento de Doppler. El estimador de tiempo y de frecuencia 232 funciona sobre símbolos de ventana Lo y usa r¡ = 3 muestras por símbolo. Las estimaciones de desviación de tiempo y desviación de frecuencia se usan para compensar (corregir) la secuencia de muestras normalizada para dichas compensaciones, es decir, para compensar el impacto de estas compensaciones mediante el desplazamiento de la secuencia normalizada de las muestras en el tiempo y en la frecuencia. Como resultado, el estimador de tiempo y frecuencia 232 emite una estimación i de la desviación de tiempo y una secuencia de muestras compensada (corregida). A continuación, se proporcionarán más detalles sobre el conjunto de sincronización previa a la detección,.

Después de la estimación y desviación de tiempo en el estimador de tiempo y frecuencia 232, la señal recibida se filtra por medio del filtro emparejado (filtro sobremuestreado) 233, 234 que se empareja al pulso principal de la descomposición de Laurent. Una muestra por intervalo de símbolo es retenida a la salida del filtro emparejado 233, 234, que usa la información sobre la estimación de i de la desviación de tiempo proporcionada por el estimador de tiempo y frecuencia 232 en el procedimiento de submuestreo. La secuencia de muestras emitida por el filtro emparejado 233, 234 (secuencia de muestras submuestreada) se alimenta al conjunto de detección 235.

El conjunto de detección 235 detecta (decodifica) paquetes que corresponden a la secuencia de muestras ingresada en el mismo. A continuación, se proporcionarán más detalles sobre el conjunto de detección 235 y su operación.

El conjunto de sincronización previa a la detección efectúa una estimación fina de los parámetros del canal necesarios para la reconstrucción y la cancelación de la señal detectada (es decir, los paquetes detectados). En general, la precisión de la estimación debe ser mayor que la del conjunto de sincronización previa a la detección. El conjunto de sincronización posterior a la detección comprende un estimador de frecuencia 237, un reconstructor de señal 238, un primer compensador 239, un interpolador cuadrático 240, un estimador de fase y amplitud 241, un segundo compensador 242 y un sustractor 243.

En el estimador de frecuencia 237, se determina una estimación más refinada de la desviación de frecuencia. El conjunto de reconstrucción de señal 238 es, en la práctica, un modulador de CPM de tiempo discreto, seguido de un interpolador cuadrático 240 que, tomando en consideración la estimación de tiempo efectuada en la etapa previa a la detección, intenta alinear la señal reconstruida y las muestras recibidas. Como el modulador de CPM de tiempo discreto 238 debe producir tres muestras para cada par (aⁿ,y ⁿ) (el estado correlativo está ausente en el caso de GMSk y el estado de fase y ⁿ adopta dos valores), puede implementarse convenientemente a través de una tabla de búsqueda. En el primer compensador 239, la señal reconstruida se compensa para un efecto de la desviación de frecuencia de la señal recibida sobre la base de cuánto más refinada es la estimación de la desviación de frecuencia antes de la entrada al interpolador cuadrático 240. En el estimador de fase y amplitud 241, se determina una fase y una amplitud general de la señal recibida, y la salida del interpolador cuadrático 240 se compensa en el segundo compensador 242 para la fase y la amplitud de la señal recibida, como se determina mediante el estimador de fase y amplitud 241 (es decir, a fin de emparejar la fase y la amplitud de la señal recibida).

La salida del segundo compensador 242 se ingresa en el sustractor 243, en el que la señal reconstruida procesada (es decir, la secuencia de muestras reconstruidas) se sustrae de la señal recibida (es decir, la secuencia de muestras derivadas de la misma), a fin de cancelar correctamente los paquetes decodificados de la señal recibida, cancelando así la interferencia de estos paquetes. A continuación, se proporcionarán más detalles sobre el conjunto de sincronización posterior a la detección,.

Por último, la sincronización de plazos se efectúa mediante el cómputo de la CRC para 128 posiciones posibles del inicio de un mensaje. Al hallar la posición correcta, se verifica la CRC, la búsqueda se detiene y el mensaje decodificado exitosamente se pasa hacia el bloque del analizador de mensajes 204, que tiene las funciones de descartar mensajes duplicados y pasar los mensajes exitosamente detectados al reconstructor de cada demodulador zonal 210, 230, 250.

A continuación, la operación del receptor 200, es decir, un procedimiento para demodular una señal recibida relacionada con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua, se describirá con referencia al diagrama de flujo de la figura 3.

En la etapa S301, se genera una secuencia de muestras rⁿ de la señal recibida. Esta etapa se efectúa en el conjunto de terminal de entrada 201, que, en este sentido, actúa como medio de muestreo.

En la etapa S302, las muestras rⁿ de la secuencia de muestras se normalizan, obteniendo así una secuencia de muestras normalizada r ’ⁿ. Después de la normalización, la amplitud de cada muestra de la secuencia de muestras normalizada tiene un valor absoluto igual a la unidad, es decir |r'ⁿ| = 1 o r ’ⁿ= e^{JX n}. Las muestras normalizadas r ’ⁿ se obtiene mediante r ’ⁿ = rⁿ/|rⁿ| . Esta etapa se efectúa en el limitador 231, que, en este sentido, actúa como medio de normalización.

En la etapa S303, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida se estiman sobre la base de la secuencia de muestras normalizada. Además, en la etapa S304, la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada se usan para compensar (corregir) la secuencia de muestras normalizada para las compensaciones de tiempo y frecuencia, obteniendo así una secuencia de muestras compensada. Ambas etapas, S303 y S304, se efectúan en el estimador de tiempo y de frecuencia 232, que, a este respecto, actúan como medios de estimación.

En la etapa S305, una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida se determina sobre la base de la secuencia compensada de las muestras. Esta etapa se efectúa en el conjunto de detección 235, que, en este sentido, actúa como medio de demodulación.

A continuación, la operación en los tres conjuntos anteriores y en los componentes principales del receptor 200 se describirán con más detalles.

Etapa previa a la detección

Primero, se describirá el conjunto de sincronización previa a la detección y su funcionamiento. El objetivo de esta primera etapa de sincronización es estimar, en un modo no asistido por datos (NDA) (las soluciones asistidas por datos no parecen ser viables por el muy bajo número de símbolos conocidos en la secuencia transmitida) y compensar la desviación de frecuencia F y la desviación de tiempo i que afectan la señal recibida.

La curva compleja r(t) de la señal recibida puede modelarse por

T’(t) = As(_t — ^t, á)exp{j6}exp{j2nFt} + w(t), (ec. 3.1)

donde también se contempla una amplitud constante A, una desviación de fase constante 9 y un procedimiento w(t) de ruido gaussiano blanco aditivo (AWGN) que modela la curva compleja de ruido. Cabe señalar que cualquier usuario que interfiera no se incluye en la (ec. 3.1), ya que la interferencia puede ser ignorada en la etapa presente del diseño del receptor. Por el otro lado, el impacto de la interferencia en el rendimiento del receptor se puede evaluar por medio de simulaciones de ordenador abarcativas. Además, se señala que la etapa de sincronización previa a la detección no intenta recuperar la compensación de fase 9 de la señal recibida, ya que el conjunto de detección 235 descrito a continuación puede tolerar la presencia de esta compensación.

Tal como lo han descubierto los inventores, en la presencia de interferencia, es posible obtener una mejora de rendimiento del receptor, cuando las muestras rⁿ, después de la cancelación de la señal previamente detectada, se normalizan a la amplitud del conjunto. Esta normalización se efectúa mediante el limitador 231, que se aplica a las muestras recibidas. Se descubrió que la ventaja de tal transformación en la presencia de interferencia es mucho mayor que la degradación de rendimiento que puede resultar ante la ausencia de interferencia.

En el contexto de la presente invención, se proponen cuatro implementaciones alternativas diferentes para el estimador de tiempo y frecuencia 232, que están comprendidas por el conjunto de sincronización previa a la detección. Se descubrió que las implementaciones alternativas tienen un rendimiento similar, a menos que haya una secuencia larga de ceros presente en el campo de datos, la cual produciría un gran sesgo en el rendimiento de algunas de ellas, pero tienen diferente complejidad. Para tres de estas implementaciones, se requieren dos instancias de estimación de frecuencia a fin de evitar un problema de sesgo de la estimación de frecuencia que reduciría el intervalo de estimación, mientras que, para una de estas implementaciones, no es necesaria una segunda instancia de estimación de frecuencia.

Según todas las cuatro implementaciones, la estimación de la desviación de tiempo y la estimación de frecuencia se determinan por medio de un algoritmo de alimentación hacia adelante que involucra efectuar una auto correlación de una secuencia de muestras ingresada en el algoritmo. En este algoritmo, la secuencia de muestras normalizada emitida por el limitador 231 se filtra por medio de un filtro de paso bajo para obtener una secuencia de muestras filtrada, la estimación de la desviación de tiempo se determina sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de la secuencia de muestras filtrada, y la estimación de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la secuencia de muestras filtrada i una primera secuencia de muestras derivada de la secuencia normalizada de muestras.

A continuación, la secuencia normalizada de muestras o una segunda secuencia de muestras derivada de la secuencia normalizada de muestras se interpola sobre la base de la estimación de la desviación de tiempo, y la secuencia de muestras normalizada o una tercera secuencia de muestras derivada de la secuencia de muestras normalizada se compensa para la desviación de frecuencia usando la estimación de la desviación de frecuencia, a fin de obtener la secuencia de muestras compensada. La determinación de la estimación de la desviación de frecuencia puede basarse adicionalmente en la estimación de la desviación de tiempo.

A continuación, las cuatro implementaciones 400, 600, 800, 1000 del estimador de tiempo y frecuencia 232 y sus operaciones respectivas se describirán con más detalles con referencia a las figuras 4 a 10.

Una primera implementación 400 del estimador de tiempo y de frecuencia 232 se ilustra en el diagrama de bloque de la figura 4. La operación de la primera implementación 400 se ilustra en el diagrama de flujo de la figura 5.

Según la primera implementación 400, el estimador de tiempo y frecuencia comprende un filtro de paso bajo 401, un estimador de tiempo 402 (un medio de estimación de desviación de tiempo), un primer estimador de frecuencia 403 (un primer medio de estimación de frecuencia), un segundo filtro de paso bajo 405, un segundo estimador de frecuencia 406 (un segundo medio de estimación de frecuencia), un primer y un segundo compensador 404, 407 (un primer y un segundo medio de compensación) y un interpolador 408 (un medio de interpolación) que es un interpolador cuadrático.

La primera implementación 400 se basa aproximadamente en el algoritmo de sincronización (el algoritmo de Mengali-Morelli) propuesto en el documento de M. Morelli y U. Mengali, Joint frequency and timing recovery for MSK-type modulation, IEEE Trans. Commun., vol. 47, páginas 938-946, junio de 1999. Después de que el limitador 231, las muestras recibidas y normalizadas {rn} (por cuestiones de simpleza de anotación, el primero indicando que las muestras normalizadas se dejarán caer en el siguiente) se filtran por medio del primer filtro de paso bajo 401, implementado a través de un filtro de respuesta de impulso finito (FIR) con un número limitado de coeficientes, teniendo un ancho de banda B^lp que es un parámetro de diseño del algoritmo de sincronización. {Zn} denota las muestras filtradas (la primera secuencia de muestras filtrada), indexada desde n = 0 a n = qLo — 1, que corresponde a los intervalos de señalización Lo (L⁰= 128 es el caso de interés para el escenario de AIS cuando se consideran los paquetes con una longitud de 224 bits, como aquellos en los canales 1 y 2 del AIS; cuando se consideran paquetes más cortos de 152 bits de longitud, como aquellos en los canales 3 del AIS, se puede asumir que Lo = 88).

A continuación, los siguientes coeficientes Rm(i) se computan como un primer resultado mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada Zn por medio de

para ⁱe {0,1, .. q - 1} y ^me {1,2, ^{M a i} ,} siendo Ma¹un parámetro de diseño del algoritmo de sincronización (preferiblemente, se selecciona un valor de ^{M a i =} 20). La estimación ⁱ de la desviación de tiempo, a continuación, se computa en el estimador de tiempo 402 como

donde los términos {A¹(m)} son coeficientes reales que pueden computarse previamente fuera de línea, solo en base al formato de modulación.

Por último, una primera estimación P de la desviación de frecuencia se computa en el primer estimador de frecuencia 403 como

donde los términos {pm} son, de nuevo, coeficientes reales que pueden computarse previamente fuera de línea, solo en base al formato de modulación. Para el formato de modulación de interés en el contexto de la presente invención, j ^m= -1 se obtiene para todos los valores de m. En la (ec. 3.4), R^o ( ) es convencionalmente igual a uno, mientras que los términos {/m} se computan según el algoritmo de Mengali-Morelli, o simplemente cuantificando el valor de i /T para el número entero más cercano (módulo q). Por consiguiente, la primera estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del primer resultado. Con más detalles, la primera estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del primer resultado y la estimación i de la desviación de tiempo.

Usando la primera estimación F de la desviación de frecuencia, la secuencia de muestras interpolada se compensa para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida en el primer compensador 404. Así, se genera una primera secuencia de muestras compensada. En la compensación de frecuencia, comenzando por las muestras normalizadas r 'n-las muestras r " n = r 'ne~J27!pTc se definen, donde T^c es el intervalo de muestreo (T^c = ^ es decir T^c= ^ cuando se usan tres muestras por símbolo).

Después de una primera estimación y compensación de frecuencia, se efectúa la estimación de frecuencia nuevamente mediante el uso del mismo algoritmo y se efectúa una compensación adicional. Es decir, las muestras compensadas se filtran por medio del segundo filtro de paso bajo 405, implementado de la misma manera que el primer LP 401, para generar una segunda secuencia de muestras filtrada. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un segundo resultado mediante la auto correlación de la segunda secuencia de muestras filtrada por medio de la (ec. 3.2). Una segunda estimación F' de la desviación de frecuencia se computa en el segundo estimador de frecuencia 406 mediante la (ec. 3.4), es decir, sobre la base del segundo resultado. Con más detalles, la segunda estimación F ' de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del segundo resultado y la estimación i de la desviación de tiempo. Posteriormente, usando la segunda estimación F' de la desviación de frecuencia, la primera secuencia de muestras compensada se compensa nuevamente para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida, esta vez en el segundo compensador 407. Así, se genera una segunda secuencia de muestras compensada.

Por último, la interpolación cuadrática de la segunda secuencia de muestras compensada se efectúa en el interpolador 408 en base a la estimación derivada i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo. Así se obtiene la secuencia de muestras compensada, la cual después se somete a la detección.

En lo anterior, debe entenderse que los componentes del estimador de tiempo y de frecuencia según la primera implementación 400 pueden implementarse ya sea en hardware o software, o en ambos. Las declaraciones correspondientes también se mantienen constantes para la segunda, la tercera y la cuarta implementación 600, 800, 1000 del estimador de tiempo y frecuencia que se describirán a continuación.

La operación de la primera implementación 400 del estimador de tiempo y frecuencia descrito anteriormente se resume en el diagrama de flujo de la figura 5. En la etapa S501, la secuencia de muestras normalizada emitida por el limitador 231 se filtra por medio del primer filtro de paso bajo 401, obteniendo así la primera secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S502, la estimación i de la desviación de tiempo se determina sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada. El primer resultado corresponde a los coeficientes Rm(i) que se computan según la (ec. 3.2), usando las muestras filtradas de la primera secuencia de muestras filtrada como una entrada. Esta etapa se efectúa en el estimador de tiempo 402.

En la etapa S503, la primera estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del primer resultado. Con más detalles, la primera estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de la estimación i de la desviación de tiempo y el primer resultado. Esta etapa se efectúa en el primer estimador de frecuencia 403.

Usando la primera estimación F de la desviación de frecuencia, en la etapa S504, la secuencia de muestras normalizada se compensa para la desviación de frecuencia de la señal recibida, obteniendo así la primera secuencia de muestras compensada. Esta etapa se efectúa en el primer compensador 404.

A continuación, en la etapa S505, la primera secuencia de muestras compensada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 405, obteniendo así la segunda secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S506, la segunda estimación F ’ de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la segunda secuencia de muestras filtrada. Con más detalles, la segunda estimación F ' de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de la estimación i de la desviación de tiempo y el segundo resultado. El segundo resultado corresponde a los coeficientes p^m(i) que se computan según la (ec. 3.2), usando las muestras filtradas de la segunda secuencia de muestras filtrada como una entrada. Esta etapa se efectúa en el segundo estimador de frecuencia 406.

Usando la segunda estimación F ' de la desviación de frecuencia, en la etapa S506, la primera secuencia de muestras compensada se compensa, de nuevo, para la desviación de frecuencia de la señal recibida, obteniendo así la segunda secuencia de muestras compensada. Esta etapa se efectúa en el segundo compensador 407.

Por último, en la etapa S508, la segunda secuencia de muestras compensada se interpola cuadráticamente sobre la base de la estimación f de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo. Así, se obtiene la secuencia de muestras compensada. Esta etapa se efectúa en el interpolador 408.

Con respecto a la estimación de tiempo y frecuencia en el receptor de la técnica anterior descrito por el documento EP 2315366 Al, hay grandes diferencias que permiten una mejora del rendimiento de la estimación. En primer lugar, el algoritmo de la técnica anterior opera en las muestras antes que el limitador, emplea 10 términos de auto correlación en lugar de los 20 usados en la presente invención y, por último, efectúa solo una instancia de estimación de frecuencia.

Una segunda implementación 600 del estimador de tiempo y de frecuencia se ilustra en el diagrama de bloque de la figura 6. La operación de la segunda implementación 600 se ilustra en el diagrama de flujo de la figura 7.

Según la segunda implementación 600, el estimador de tiempo y frecuencia comprende un filtro de paso bajo 601, un estimador de tiempo 602 (medio de estimación de desviación de tiempo), un interpolador 603 (medio de interpolación) que es un interpolador cuadrático, un segundo filtro de paso bajo 604, un submuestreador 605 (un medio de submuestreo), un primer estimador de frecuencia 606 (un primer medio de estimación de desviación de frecuencia), un tercer filtro de paso bajo 608, un segundo estimador de frecuencia 609 (un segundo medio de estimación de desvío de frecuencia) y un primer y un segundo compensador 607, 610 (un primer y un segundo medio de compensación).

Según la segunda implementación 600 del tiempo y el estimador de frecuencia, el tiempo se estima en primer lugar usando el algoritmo de Mengali-Morelli, es decía, por medio de la (ec. 3.2) y la (ec. 3.3), como en la primera implementación 400, pero ahora adoptando solo los términos de auto correlación par. Es decir, en la (ec. 3.3) solo los términos con m parejo se toman en consideración. Las muestras normalizadas emitidas por el limitador 231 se interpolan y se filtran de nuevo, y, a continuación, se usan para efectuar una estimación gruesa de frecuencia mediante el uso del algoritmo (el algoritmo de Mehlan-Chen-Meyr) propuesto en R. Mehlan, Y.-E. Chen, H. Meyr, A fully digital feedforward MSK demodulator with joint frequency offset and symbol timing estimation for burst mode mobile radio, IEEE Trans. Veh. Tech., vol. 42, páginas 434-443, noviembre de 1993. En el algoritmo de Mehlan-ChenMeyr, la estimación F de la desviación de frecuencia se obtiene así

donde {yn} son las muestras después del limitador, la interpolación, el filtrado y el submuestreo por un factor q, y L^o aún es igual a 128. A continuación, una estimación de frecuencia fina se efectúa aún usando el algoritmo de Mengali-Morelli (véase la (ec. 3.4)) pero adoptando solo los términos de auto correlación par.

Con más detalles, las muestras recibidas y normalizadas {rn} se filtran por medio del primer filtro de paso bajo 601, obteniendo así una primera secuencia de muestras filtrada {zn}. Para los detalles sobre el primer filtro de paso bajo 601, y también sobre el primero y el segundo filtro de paso bajo 604, 608, se hace referencia a la descripción anterior de la primera implementación 400. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un primer resultado mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada Zⁿ por medio de la (ec. 3.2), y la estimación i de la desviación de tiempo se computa en el estimador de tiempo 602 mediante la (ec. 3.3) sobre la base del primer resultado. Por consiguiente, el estimador de tiempo 602 es idéntico, en operación, al estimador de tiempo 402 según la primera implementación 400.

A continuación, la interpolación cuadrática de las muestras recibidas y normalizadas {rn} se efectúa en el interpolador 603 en base a la estimación derivada i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo. Así, se obtiene una secuencia de muestras interpolada.

La secuencia de muestras interpolada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 604, implementado de la misma manera que el primer LP601, generando así una segunda secuencia de muestras filtrada. La segunda secuencia de muestras filtrada se somete a submuestreo en el submuestreador 605 de q = 3 muestras por intervalo de bits a q = 1 muestras por intervalo de bits, obteniendo así una primera secuencia de muestras submuestreada. En este procedimiento, la estimación (real) de la desviación de tiempo i se expresa como i = iT^c+ a, donde a < T^c se usa para la interpolación. En el mismo, i es un índice de ejecución e identifica las muestras que deben mantenerse al efectuar el submuestreo.

A continuación, una primera estimación F (gruesa) de la desviación de frecuencia se determina en el primer estimador de frecuencia 606, mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada mediante la (ec.

3.5), es decir, mediante el uso del algoritmo de Mehlan-Chen-Meyr. Aquí, se puede decir que la primera estimación P de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada, correspondiendo el primer resultado a la suma en la (ec. 3.5) usando las muestras de la primera secuencia del submuestreo de muestras como una entrada.

Usando la primera estimación F de la desviación de frecuencia, la secuencia de muestras interpolada 5 se compensa para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida en el primer compensador 607. Así, se genera una primera secuencia de muestras compensada.

Después de la primera estimación y desviación de frecuencia, se efectúa la estimación de frecuencia nuevamente mediante el uso del algoritmo Megali-Morelli y se efectúa una compensación adicional. Es decir, la primera secuencia de muestras compensada se filtra por medio del tercer filtro de paso bajo 608 implementado de la misma manera que el primer LP601 para generar una tercera secuencia de muestras filtrada. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un tercer resultado mediante la auto correlación de la tercera secuencia de muestras filtrada por medio de la (ec. 3,2). Una segunda estimación fina F' de la desviación de frecuencia se computa en el segundo estimador de frecuencia 609 mediante la (ec. 3.4), es decir, sobre la base del tercer resultado. Con más detalles, la segunda estimación F ' de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del tercer resultado y la estimación i de la desviación de tiempo. Por consiguiente, el segundo estimador de frecuencia 609 es idéntico, en operación, al primero y al segundo estimador de frecuencia 404, 406 según la primera implementación 400. Posteriormente, usando la segunda estimación F' de la desviación de frecuencia, la primera secuencia de muestras compensada se compensa nuevamente para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida, esta vez en el segundo compensador 607. Así se obtiene la secuencia de muestras compensada, la cual después se somete a la detección.

La operación de la segunda implementación 600 del estimador de tiempo y frecuencia descrito anteriormente se resume en el diagrama de flujo de la figura 7. En la etapa S701, la secuencia de muestras normalizada emitida por el limitador 231 se filtra por medio del primer filtro de paso bajo 601, obteniendo así la primera secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S702, la estimación i de la desviación de tiempo se estima sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada. El primer resultado corresponde a los coeficientes Rm(i) que se computan según la (ec. 3.2), usando las muestras filtradas de la primera secuencia de muestras filtrada como una entrada y adoptando solo los términos de auto correlación par. Esta etapa se efectúa en el estimador de tiempo 602.

En la etapa S703, la secuencia de muestras normalizada se interpola sobre la base de la estimación i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo, obteniendo así la secuencia de muestras interpolada. Esta etapa se efectúa en el interpolador 603.

En la etapa S704, la secuencia de muestras interpolada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 604, obteniendo así la segunda secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S705, la segunda secuencia de muestras filtrada se somete a un submuestreo para obtener la primera secuencia de muestras submuestreada. Aquí, el submuestreo se efectúa de n = 3 a n = 1. Si se escoge un valor inicial para n diferente de 3, se efectúa el submuestreo por el valor inicial de n, de modo tal que se obtiene n = 1 después del submuestreo. Esta etapa se efectúa en el submuestreador 605.

A continuación, en la etapa S706, la primera estimación de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada. El segundo resultado corresponde a la suma en la (ec. 3.5) usando la primera secuencia del submuestreo de muestras como una entrada. Esta etapa se efectúa en el primer estimador de frecuencia 606.

Usando la primera estimación F de la desviación de frecuencia, en la etapa S707, la secuencia de muestras interpolada se compensa para la desviación de frecuencia de la señal recibida, obteniendo así la primera secuencia de muestras compensada. Esta etapa se efectúa en el primer compensador 607.

En la etapa S708, la primera secuencia de muestras compensada se filtra por medio del tercer filtro de paso bajo 608, obteniendo así la tercera secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S709, la segunda estimación P’ de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un tercer resultado obtenido mediante la auto correlación de la tercera secuencia de muestras filtrada. Con más detalles, la segunda estimación P' de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de la estimación i de la desviación de tiempo y el tercer resultado. El tercer resultado corresponde a los coeficientes Rm(i) que se computan según la (ec. 3.2), usando las muestras filtradas de la tercera secuencia de muestras filtrada como una entrada y adoptando solo los términos de auto correlación par. Esta etapa se efectúa en el segundo estimador de frecuencia 609.

Usando la segunda estimación P' de la desviación de frecuencia, en la etapa S710, la primera secuencia de muestras compensada se compensa, de nuevo, para la desviación de frecuencia de la señal recibida, obteniendo así la secuencia de muestras compensada.

Como se vuelve aparente a partir de la descripción anterior de la segunda implementación 600, el algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras filtrada a fin de obtener el primer resultado (es decir, el algoritmo de Mengali-Morelli) es diferente del algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras de submuestreo para obtener el segundo resultado (es decir, el algoritmo de Mehlan-Chen-Meyr). Por el otro lado, el algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras filtrada para obtener el primer resultado (es decir, el algoritmo Mengali-Morelli) también se aplica a la tercera secuencia de muestras filtrada para obtener el tercer resultado.

Una tercera implementación 800 del estimador de tiempo y de frecuencia se ilustra en el diagrama de bloque de la figura 8. La operación de la tercera implementación 800 se ilustra en el diagrama de flujo de la figura 9.

Según la tercera implementación 800, el estimador de tiempo y frecuencia comprende un filtro de paso bajo 801, un estimador de tiempo 802 (medio de estimación de desviación de tiempo), un interpolador 803 (medio de interpolación) que es un interpolador cuadrático, un segundo filtro de paso bajo 804, un submuestreador 805 (un medio de submuestreo), un primer estimador de frecuencia 806 (un primer medio de estimación de desviación de frecuencia), y un (primer) compensador 807 (un primer medio de compensación).

Según la tercera implementación 800 del tiempo y el estimador de frecuencia, el tiempo se estima en primer lugar usando el algoritmo de Mengali-Morelli, es decía, por medio de la (ec. 3.2) y la (ec. 3.3), como en la primera implementación 400, pero ahora adoptando solo los términos de auto correlación par. Las muestras normalizadas emitidas por el limitador 231, a continuación, se interpolan, se filtran nuevamente, y se someten a submuestreo, obteniendo las muestras {yn}. Estas últimas muestras, a continuación, se emplean para la estimación de frecuencia mediante el uso del algoritmo (algoritmo DA de Mengali-Morelli) descrito en U. Mengali, M. Morelli, Data-aided frequency estimation for burst digital transmission, IEEE Trans. Commun., vol. 45, páginas 23-25, enero de 1997.

Según el algoritmo DA de Mengali-Morelli, primero se computan los siguientes coeficientes

para m e {1,2, ..., M^a3¡, donde L^o= 128, M^a3 es un parámetro de diseño no mayor que L^o/2 (preferiblemente, se selecciona M^a3= L^o/2), y vⁿ= (-l)ⁿyn. A continuación, la estimación F de la desviación de frecuencia se puede expresar como

donde

Cabe señalar que, según la tercera implementación 800, solo se efectúa una única instancia de estimación de frecuencia.

Con más detalles, las muestras recibidas y normalizadas {rn} se filtran por medio del primer filtro de paso bajo 801, obteniendo así una primera secuencia de muestras filtrada {zⁿ}. Para los detalles sobre el primer filtro de paso bajo 801, y también sobre el segundo filtro de paso bajo 804, se hace referencia a la descripción anterior de la primera implementación 400. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un primer resultado mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada zⁿ por medio de la (ec. 3.2), y la estimación i de la desviación de tiempo se computa en el estimador de tiempo 802 mediante la (ec. 3.3) sobre la base del primer resultado, pero solo adoptando los términos de auto correlación par. Por consiguiente, el estimador de tiempo 802 es idéntico, en operación, al estimador de tiempo 402 según la primera implementación 400.

A continuación, la interpolación cuadrática de las muestras recibidas y normalizadas {rⁿ} se efectúa en el interpolador 803 en base a la estimación derivada i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo. Así, se obtiene una secuencia de muestras interpolada.

La secuencia de muestras interpolada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 804, implementado de la misma manera que el primer LP 801, generando así una segunda secuencia de muestras filtrada. La segunda secuencia de muestras filtrada se somete a submuestreo en el submuestreador 805 de r¡ = 3 muestras por intervalo de bits a r¡ = 1 muestras por intervalo de bits, obteniendo así una primera secuencia de muestras submuestreada. A continuación, una estimación F de la desviación de frecuencia se determina en el estimador de frecuencia 806, mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada mediante la (ec. 3.6), es decir, mediante el uso del algoritmo DA de Mengali-Morelli. Aquí, se puede decir que la estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la segunda secuencia de muestras submuestreada, correspondiendo el primer resultado a los coeficientes R(m) calculados mediante la (ec. 3.6), usando las muestras de la primera secuencia del submuestreo de muestras como una entrada.

Usando la estimación F de la desviación de frecuencia, la secuencia de muestras interpolada se compensa para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida en el compensador 807. Así se genera la secuencia de muestras compensada, la cual después se somete a la detección.

La operación de la tercera implementación 800 del estimador de tiempo y frecuencia descrito anteriormente se resume en el diagrama de flujo de la figura 9. En la etapa S901, la secuencia de muestras normalizada emitida por el limitador 231 se filtra por medio del primer filtro de paso bajo 801, obteniendo así la primera secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S902, la estimación i de la desviación de tiempo se estima sobre la base de un primer resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada. El primer resultado corresponde a los coeficientes Rm(i) que se computan según la (ec. 3.2), usando las muestras filtradas de la primera secuencia de muestras filtrada como una entrada y adoptando solo los términos de auto correlación par. Esta etapa se efectúa en el estimador de tiempo 802.

En la etapa S903, la secuencia de muestras normalizada se interpola cuadráticamente sobre la base de la estimación i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo, obteniendo así la secuencia de muestras interpolada. Esta etapa se efectúa en el interpolador 803.

En la etapa S904, la secuencia de muestras interpolada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 804, obteniendo así la segunda secuencia de muestras filtrada.

En la etapa S905, la segunda secuencia de muestras filtrada se somete a un submuestreo para obtener la primera secuencia de muestras submuestreada. Aquí, el submuestreo se efectúa de n = 3 a n = 1. Si se escoge un valor inicial para n diferente de 3, se efectúa el submuestreo por el valor inicial de n, de modo tal que se obtiene n = 1 después del submuestreo. Esta etapa se efectúa en el submuestreador 805.

A continuación, en la etapa S906, la estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada. El segundo resultado corresponde a los coeficientes R(m) que se computan según la (ec. 3.6), usando las muestras de la secuencia del submuestreo de muestras como una entrada. Esta etapa se efectúa en el estimador de frecuencia 806.

Usando la estimación F de la desviación de frecuencia, en la etapa S907, la secuencia de muestras interpolada se compensa para la desviación de frecuencia de la señal recibida, obteniendo así la secuencia de muestras compensada. Esta etapa se efectúa en el compensador 807.

Cabe señalar que las etapas S901 a S906 corresponden a las etapas S701 a S706, con la excepción de que en la etapa S906, se emplea el algoritmo DA de Mengali-Morelli, en lugar del algoritmo de Mehlan-Chen-Meyr para determinar la estimación F de la desviación de frecuencia.

Como se vuelve aparente a partir de la descripción anterior de la tercera implementación 800, el algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras filtrada a fin de obtener el primer resultado (es decir, el algoritmo de Mengali-Morelli) es diferente del algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras de submuestreo para obtener el segundo resultado (es decir, el algoritmo DA de Mengali-Morelli).

Una cuarta implementación 1000 del estimador de tiempo y de frecuencia se ilustra en el diagrama de bloque de la figura 10.

Según la cuarta implementación 1000, el estimador de tiempo y frecuencia comprende un filtro de paso bajo 1001, un estimador de tiempo 1002 (medio de estimación de desviación de tiempo), un interpolador 1003 (medio de interpolación) que es un interpolador cuadrático, un segundo filtro de paso bajo 1004, un submuestreador 1005 (un medio de submuestreo), un primer estimador de frecuencia 1006 (un primer medio de estimación de desviación de frecuencia), un tercer filtro de paso bajo 1008, un segundo estimador de frecuencia 1009 (un segundo medio de estimación de desvío de frecuencia) y un primer y un segundo compensador 1007, 1010 (un primer y un segundo medio de compensación).

Según la cuarta implementación 1000 del estimador de tiempo y frecuencia, se efectúan las mismas etapas que se describen en conexión con la tercera implementación 800, seguidas de una estimación de frecuencia fina efectuada por usar aún el algoritmo de Mengali-Morelli, mediante la (ec. 3.2) y la (ec. 3.3), como en la primera implementación 400, pero ahora adoptando solo los términos de auto correlación par.

Con más detalles, las muestras recibidas y normalizadas {rn} se filtran por medio del primer filtro de paso bajo 1001, obteniendo así una primera secuencia de muestras filtrada {zn}. Para los detalles sobre el primer filtro de paso bajo 1001, y también sobre el primero y el segundo filtro de paso bajo 1004, 1008, se hace referencia a la descripción anterior de la primera implementación 400. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un primer resultado mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras filtrada Zn por medio de la (ec. 3.2), y la estimación i de la desviación de tiempo se computa en el estimador de tiempo 1002 mediante la (ec. 3.3) sobre la base del primer resultado. Por consiguiente, el estimador de tiempo 1002 es idéntico, en operación, al estimador de tiempo 402 según la primera implementación 400.

A continuación, la interpolación cuadrática de las muestras recibidas y normalizadas {rn} se efectúa en el interpolador 1003 en base a la estimación derivada i de la desviación de tiempo, a fin de corregir la desviación de tiempo. Así, se obtiene una secuencia de muestras interpolada.

La secuencia de muestras interpolada se filtra por medio del segundo filtro de paso bajo 1004, implementado de la misma manera que el primer LP 1001, generando así una segunda secuencia de muestras filtrada. La segunda secuencia de muestras filtrada se somete a submuestreo en el submuestreador 1005 de n = 3 muestras por intervalo de bits a n = 1 muestras por intervalo de bits, obteniendo así una primera secuencia de muestras submuestreada.

A continuación, una primera estimación F de la desviación de frecuencia se determina en el primer estimador de frecuencia 1006, mediante la auto correlación de la primera secuencia de muestras submuestreada mediante la (ec.

3.6), es decir, mediante el uso del algoritmo DA de Mengali-Morelli. Aquí, se puede decir que la estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la segunda secuencia de muestras submuestreada, correspondiendo el segundo resultado a los coeficientes R(m) calculados mediante la (ec. 3.6), usando las muestras de la primera secuencia del submuestreo de muestras como una entrada.

Usando la primera estimación F de la desviación de frecuencia, la secuencia de muestras interpolada se compensa para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida en el primer compensador 1007. Así, se genera una primera secuencia de muestras compensada.

Después de la primera estimación y compensación de frecuencia, se efectúa la estimación de frecuencia nuevamente mediante el uso del algoritmo Megali-Morelli y se efectúa una compensación adicional. Es decir, la primera secuencia de muestras compensada se filtra por medio del tercer filtro de paso bajo 1008 implementado de la misma manera que el primer LP 1001 para generar una tercera secuencia de muestras filtrada. A continuación, los coeficientes Rm(i) se computan como un tercer resultado mediante la auto correlación de la tercera secuencia de muestras filtrada por medio de la (ec. 3,2). Una segunda estimación fina F' de la desviación de frecuencia se computa en el segundo estimador de frecuencia 1009 mediante la (ec. 3.4), es decir, sobre la base del tercer resultado. Con más detalles, la segunda estimación F ’ de la desviación de frecuencia se determina sobre la base del tercer resultado y la estimación i de la desviación de tiempo. Por consiguiente, el segundo estimador de frecuencia 1009 es idéntico, en operación, al primero y al segundo estimador de frecuencia 404, 406 según la primera implementación 400.

Posteriormente, usando la segunda estimación F' de la desviación de frecuencia, la primera secuencia de muestras compensada se compensa nuevamente para el impacto de la desviación de frecuencia de la señal recibida, esta vez en el segundo compensador 1007. Así se obtiene la secuencia de muestras compensada, la cual después se somete a la detección.

La operación de la cuarta implementación 1000 del estimador de tiempo y frecuencia corresponde a la operación de la segunda implementación 600 del estimador de tiempo y frecuencia ilustrado en el diagrama de flujo de la figura 7, con la excepción de que, en la etapa S706 de la figura 7, ahora se emplea el algoritmo de Mengali-Morelli en lugar del algoritmo de Mehlan-Chen-Meyr para determinar la primera estimación F de la desviación de frecuencia. Por consiguiente, en lugar de la etapa S706, la operación de la cuarta implementación 1000 del estimador de tiempo y frecuencia comprende una etapa S706', en la que la estimación F de la desviación de frecuencia se determina sobre la base de un segundo resultado obtenido mediante la auto correlación de la secuencia de muestras submuestreada, donde el segundo resultado corresponde a los coeficientes R(m) calculados mediante la (ec. 3.6), usando las muestras de la primera secuencia del submuestreo de muestras como una entrada.

Como se vuelve aparente a partir de la descripción anterior de la cuarta implementación 1000, el algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras filtrada a fin de obtener el primer resultado (es decir, el algoritmo de Mengali-Morelli) es diferente del algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras de submuestreo para obtener el segundo resultado (es decir, el algoritmo DA de Mengali-Morelli). Por el otro lado, el algoritmo de auto correlación que se aplica a la primera secuencia de muestras filtrada para obtener el primer resultado (es decir, el algoritmo Mengali-Morelli) también se aplica a la tercera secuencia de muestras filtrada para obtener el tercer resultado.

A través de simulaciones de ordenador, los inventores han verificado que la cuarta implementación 1000 sobrepasa el rendimiento de la primera a la tercera implementación 400, 600, 800, tanto en presencia como ante la ausencia de largas secuencias de ceros en el campo de datos de los mensajes de AIS respectivos.

En lo anterior, se ha supuesto que el receptor 200 comprende el limitador 231 y que una secuencia de muestras normalizada que es emitida por el limitador 231 ingrese al estimador de tiempo y frecuencia 232. Sin embargo, si así se lo desea, el limitador también se puede omitir, disminuyendo así la complejidad del receptor 200, sin embargo, al costo de la degradación del rendimiento del receptor en presencia de largas secuencias de ceros en el campo de datos de mensajes de AIS respectivos y/o una pesada interferencia entre los mensajes. De la primera a la cuarta implementación 400, 600, 800, 1000 del estimador de tiempo y frecuencia, como se analizaron antes, también son aplicables a un receptor 200 que no comprende el limitador 231, en cuyo caso, la secuencia de muestras {rn} se alimenta al estimador de tiempo y frecuencia 232 sin normalización previa. En la descripción anterior de la primera a la cuarta implementación 400, 600, 800, 1000 del estimador de tiempo y frecuencia, por consiguiente, la secuencia de muestras normalizada emitida por el limitador 231 tendría que se ser reemplazada por la secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida.

Etapa de detección

A continuación, se describirá el conjunto de detección 235 y su funcionamiento. Una diferencia importante del conjunto de detección 235 con respecto al conjunto de detección en el receptor de la técnica anterior descrito en el documento EP 2315366 A1 es que, en lugar de emplearse la detección basada en el algoritmo de Viterbi, ahora se emplea un algoritmo de entrada suave y salida suave (SISO).

En una realización preferida de la invención, los símbolos corresponden a bits, de modo tal que cada símbolo puede tomar valores de 1 o -1 (o equivalentemente, 1 y 0). La siguiente descripción del algoritmo empleado por el conjunto de detección 235 se da para este caso particular. Sin embargo, la presente invención no debe interpretarse como limitada a este caso particular.

Para el algoritmo de detección seleccionado, el conocimiento del desplazamiento de fase introducido por el canal no es necesario, ya que el algoritmo de detección efectúa una estimación de fase implícita. Este algoritmo se basa en la descomposición de Laurent (ec. 1.13) y fue propuesto originalmente en A. Barbieri, G. Colavolpe, Simplified soft-output detection of CPM signals over coherent and phase noise channels, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 6, páginas 2486-2496, julio de 2007.

La señal recibida (es decir, la secuencia de muestras generada a partir de la misma) después de la estimación y desviación de tiempo, se filtra por medio del filtro emparejado (filtro sobremuestreado) 233, 234, que se empareja con el pulso principal de la descomposición de Laurent. Una muestra por intervalo de símbolos es retenida a la salida del filtro emparejado 233, 234, usando la información proporcionada por el sincronizador de tiempo, es decir, la estimación i de la desviación de tiempo. A continuación, xn denotará una muestra en el tiempo discreto n. La fase de canal se cuantifica para los valores Q del alfabeto ^{2n 2n} ^ = {0, — ..., — (Q - 1)}, siendo Q un parámetro de diseño para contrarrestar la complejidad. La función de densidad de probabilidad de fase del canal (PDF) se vuelve una función de masa de probabilidad (PMF) y Pf,n(,^n) y Pb,n(,Vn) se usarán para denotar las estimaciones de la PMF de fase de canal en la recursión hacia adelante y hacia atrás, respectivamente. La expresión de la recursión hacia adelante, así como también, de modo similar, la recursión hacia atrás está dada por

Pf

(ec 3 9>

donde 0 < P& < 1 es un parámetro de diseño, optimizado dependiendo de la velocidad de variación de la fase de canal Hn(yn), que está dada por

H n Ci p n) = exp jRe [-jj-x„e;írhCn+1V ^ " ] } ; (ec. 3.10)

y P{an = -1}, P{üfn = 1} son las probabilidades a priori (APP) de los símbolos. En el caso de un error de frecuencia residual, el parámetro Pú debe optimizarse en consecuencia. Para el fin del análisis a continuación, las probabilidades a priori han sido establecidas en 0,5 pero, en el caso en que algunos símbolos del mensaje transmitido son conocidos en el receptor, es posible mejorar de manera significativa el rendimiento del algoritmo de detección mediante la inclusión de las probabilidades a priori de los símbolos conocidos en el procedimiento de detección. Las PMF computadas durante las recursiones hacia adelante y hacia atrás se emplean en la terminación final, dando las APP de símbolos:

De las APP P(an = 1| x) y P(an = -1 |x), la relación de probabilidad logarítmica (LLR) Ln se computa mediante

(ec. 3.12)

En base a la misma, el receptor toma una decisión sobre el símbolo an según

a n = s igno[L ],

donde \Lⁿ| es una estimación de la confiabilidad de esta decisión; cuanto más grande sea su valor, más confiable será la decisión correspondiente.

El algoritmo descrito anteriormente se implementa más convenientemente en el dominio logarítmico. Resulta ser que, en este caso, se requiere computar el logaritmo de la suma de los exponenciales (el algoritmo jacobiano), que resulta ser

Este algoritmo de detección es un algoritmo de entrada suave y salida suave. Esto significa que una estimación de la relación entre la amplitud de señal y la densidad espectral de energía de ruido (PSD) No debe estar disponible (véase la (ec. 3.10)). Sin embargo, en la ausencia de la codificación de canal, esto no es fundamental. Por el contrario, la disponibilidad de decisiones suaves representa una herramienta poderosa para mejorar el rendimiento del receptor. De hecho, si bien un esquema de codificación de canal no se adopta en el escenario de AIS, la CRC se puede usar para mejorar el rendimiento del algoritmo de detección SISO adoptado mediante el uso de los procedimientos de procesamiento posterior descritos a continuación.

Tal como se vuelve aparente a partir de lo anterior, al emplear el algoritmo SISO en el conjunto de detección 235, cada uno de los símbolos determinados en la etapa de determinar una secuencia de símbolos es un símbolo que tiene una más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido. Por consiguiente, la operación del receptor 200 comprende, además, para cada símbolo determinado, determinar una probabilidad de que el símbolo determinado sea idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

El diagrama de flujo de la figura 11 ilustra la operación del receptor 200, es decir, es un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados por modulación de fase continua, cuando el algoritmo SISO se emplea en el conjunto de detección 235.

En la etapa S1101, se genera una secuencia de muestras rn de la señal recibida. Esta etapa se efectúa en el conjunto de terminal de entrada 201, que, en este sentido, actúa como medio de muestreo.

En la etapa S1102, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida se estiman sobre la base de la secuencia de muestras. Además, en la etapa S1103, la desviación de tiempo estimada y la desviación de frecuencia estimada se usan para compensar (corregir) la secuencia de muestras para las compensaciones de tiempo y frecuencia, obteniendo así una secuencia de muestras compensada. Ambas etapas, S1102 y S1103, se efectúan en el estimador de tiempo y de frecuencia 232, que, en este sentido, actúa como medio de estimación.

En la etapa S1104, una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida se determina sobre la base de la secuencia de muestras compensada. En la misma, cada uno de los símbolos determinados es un símbolo que tiene la más alta probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido, es decir, cada uno de los símbolos determinados es un símbolo aⁿ = signo[Lⁿ] con Lⁿ calculado según la (ec. 3,12). Esta etapa se efectúa en el conjunto de detección 235, que, en este sentido, actúa como medio de demodulación.

Cabe señalar que la figura 11 corresponde a un caso en el que el limitador 231 ha sido omitido del receptor 200. De manera alternativa, una etapa adicional análoga a la etapa S302 en la figura 3, en relación con una normalización de las muestras recibidas podría insertarse entre las etapas S1101 y S1102. En este caso, las etapas S1102 y S1103 se efectuarían en la secuencia de muestras normalizada.

Etapa de procesamiento posterior

A continuación, se describirán dos técnicas de procesamiento posterior a ser empleadas por el conjunto de procesamiento posterior 236 del receptor de la invención 200. Cabe señalar que dicho procesamiento posterior no se efectúa en el receptor de la técnica anterior que se describe en el documento EP 2315366 AI.

La modulación de fase continua se caracteriza por una codificación diferencial intrínseca. Esto significa que ante altos valores de la relación señal/ruido (SNR), se producen errores en los pares de bits consecutivos. Considerando la etapa adicional de codificación diferencial prevista por el estándar AIS, los patrones de error ante altos valores de SNR están en la forma "wcw", donde "w" representa un bit erróneo y "c" uno correcto. Además, ante altos valores de SNR, cuando un paquete es erróneo, por lo general, se produce solo un par de errores de bits.

En vista de este descubrimiento, la presente invención propone los siguientes dos procedimientos de procesamiento posterior alternativos a ser empleados por el conjunto de procesamiento posterior 236 del receptor 200: intercambio de bits y decodificación de síndrome. Ahora, estos procedimientos de procesamiento posterior se describirán con más detalles.

Primero se describirá el procedimiento de intercambio de bits. Cuando la CRC indica que un paquete decodificado está mal, se asumen que solo un par de bits está mal. Por consiguiente, al invertir (revertir) un par de bits en el paquete que no se ha decodificado correctamente, se puede obtener un paquete correcto. Aquí, la inversión indica que cada bit del par cambia de 1 a -1 o de -1 a 1 (o, de manera equivalente, de 1 a 0 o de 0 a 1), dependiendo del estado inicial del bit respectivo. Ahora, se proporciona una justificación más detallada del procedimiento de intercambio de bits con referencia al diagrama de flujo de la figura 12.

En la etapa S1201, se genera un paquete de interés a partir de la secuencia de muestras decodificada, recibida del conjunto de detección 235. En la etapa S1202, se efectúa la CRC y se calcula una suma de verificación del paquete de interés. Si la suma de verificación de la CRC calculada en la etapa S1203 indica que el paquete ha sido decodificado (detectado) correctamente, el paquete se emite en la etapa S1208 como un paquete correctamente decodificado (detectado). De otro modo, el flujo procede a la etapa S1204, en la que se invierten uno o más pares de símbolos en el paquete. Un par de símbolos (bits) corresponde a dos símbolos que están separados por un único símbolo adicional. Después de invertir el par de símbolos, en la etapa S1205, se efectúa nuevamente la CRC y se calcula la suma de verificación del paquete que incluye el par de símbolos invertido. Si, en la etapa S1206, se descubre que la suma de verificación de la CRC calculada ahora indica un paquete correctamente decodificado, el flujo procede a la etapa S1208, en la que el paquete que incluye el par de símbolos invertido se emite como un paquete correctamente decodificado. De otro modo, el paquete respectivo se descarta en la etapa S1207. De manera alternativa, en lugar de descartarlo, a este paquete se pueden aplicar técnicas de procesamiento posterior adicionales, como el procesamiento en tierra descrito a continuación.

En una modificación, teniendo a mano la probabilidad de que cada símbolo decodificado sea idéntico al símbolo original correspondiente (es decir, transmitido) que es proporcionado por el algoritmo SISO, se busca el par de bits con la menor confiabilidad (es decir, la menor probabilidad de que sea idéntico a los símbolos originales respectivos), y el par respectivo se invierte en la etapa S1204.

En una modificación inicial, la operación de intercambio de bits puede efectuarse sobre los dos pares menos confiables, o hasta descubrir una palabra de código válida (es decir, un paquete correctamente decodificado). Este caso se ilustra mediante el diagrama de flujo de la figura 13.

En la etapa S1301, se genera un paquete de interés a partir de la secuencia de muestras decodificada, recibida del conjunto de detección 235. En la etapa S1302, se efectúa la CRC y se calcula una suma de verificación del paquete de interés. Si la suma de verificación de la CRC calculada en la etapa S1303 indica que el paquete ha sido decodificado (detectado) correctamente, el paquete se emite en la etapa S1316 como un paquete correctamente decodificado (detectado). De otro modo, el flujo procede a la etapa S1304, en la que se determina el primer par de símbolos con la menor confiabilidad (es decir, con la menor probabilidad de ser idéntico al par de símbolos original). En la etapa S1305, se determina un segundo par de símbolos con la siguiente confiabilidad más baja (es decir que tiene la siguiente probabilidad más baja de ser idéntico al par de símbolos original).

A continuación, en la etapa S1306, el primer par se invierte, mientras que el segundo par se deja intacto. Después de invertir el primer par de símbolos, en la etapa S1307, se efectúa nuevamente la CRC y se calcula la suma de verificación del paquete que incluye el primer par de símbolos invertido. Si, en la etapa S1308, se descubre que la suma de verificación de la CRC calculada ahora indica un paquete correctamente decodificado, el flujo procede a la etapa S1316, en la que el paquete que incluye el primer par de símbolos invertido se emite como un paquete correctamente decodificado. De otro modo, el flujo procede a la etapa S1309, en la que el primer par se deja en su estado inicial y el segundo par se invierte. Después de invertir el segundo par de símbolos, en la etapa S1310, se efectúa nuevamente la CRC y se calcula la suma de verificación del paquete que incluye el segundo par de símbolos invertido. Si, en la etapa S1311, se descubre que la suma de verificación de la CRC calculada ahora indica un paquete correctamente decodificado, el flujo procede a la etapa S1316, en la que el paquete que incluye el segundo par de símbolos invertido se emite como un paquete correctamente decodificado. De otro modo, el flujo procede a la etapa S1312, en la que tanto el primer par como el segundo par se invierten (con respecto a sus estados iniciales respectivos). Después de invertir el primero y el segundo par de símbolos, en la etapa S1313, se efectúa nuevamente la CRC y se calcula la suma de verificación del paquete que incluye el primero y el segundo par de símbolos invertidos. Si, en la etapa S1314, se descubre que la suma de verificación de la c Rc calculada ahora indica un paquete correctamente decodificado, el flujo procede a la etapa S1316, en la que el paquete que incluye el primero y el segundo par de símbolos invertidos se emite como un paquete correctamente decodificado. De otro modo, el flujo procede a la etapa S1315, en la que se descarta el paquete respectivo. De manera alternativa, en lugar de descartarlo, a este paquete se pueden aplicar técnicas de procesamiento posterior adicionales, como el procesamiento en tierra descrito a continuación.

En lo anterior, se entiende que las etapas de invertir el primer par de símbolos únicamente, invertir solo el segundo par de símbolos e invertir tanto el primero como el segundo par de símbolos pueden intercambiarse, es decir, estas etapas pueden efectuarse en cualquier orden.

A continuación, se describirá el procedimiento de decodificación de síndrome. El síndrome de cualquier palabra de código válida (paquete) siempre es igual a un valor constante (no es cero ya que la CRC prevista por el estándar AIS no es un código lineal debido a la inicialización particular empleada) y el síndrome de una palabra de código inválida depende solo de la secuencia de error, y es independiente de la secuencia transmitida. Para los fines de la presente invención, se puede decir que el síndrome corresponde a la suma de verificación de la CRC de la secuencia recibida. A fin de aplicar este tipo de procesamiento posterior, todos los patrones de error que contienen uno y dos pares de bits erróneos se prueban de antemano y los síndromes correspondientes se guardan en una tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación (síndromes) y las secuencias de error (patrones de error). Al recibir una secuencia de muestras decodificada del conjunto de detección 235, se efectúan las siguientes etapas ilustradas en el diagrama de flujo de la figura 14.

En la etapa S1401, se genera un paquete de interés a partir de la secuencia de muestras decodificada, recibida del conjunto de detección 235. En la etapa S1402, se computa la CRC (es decir, la suma de verificación) para el paquete de interés. Aquí, la suma de verificación de la CRC corresponde al síndrome. Si, en la etapa S1403, se determina que el síndrome computado iguala al síndrome de una palabra de código (paquete) correcta, el paquete es declarado como correcto y es emitido como un paquete decodificado correctamente en la etapa S1409. De otro modo, una secuencia de error (patrón de error) se determina mediante la búsqueda del síndrome computado entre aquellos correspondientes a los patrones de error guardados en la tabla previamente almacenada, comenzando por aquellos derivados de un único par de símbolos incorrecto. En otras palabras, la secuencia de error se determina sobre la base del valor de la suma de verificación y la tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación y las secuencias de error. Si, en la etapa S1405, se descubre una correspondencia, la secuencia de error respectiva se extrae de la tabla y el paquete se corrige invirtiendo el o los pares respectivos ubicados en posiciones en el paquete indicadas por la secuencia de error. Si no se descubre ninguna correspondencia, el paquete se declara como incorrecto y se descarta.

Después de invertir el o los pares de símbolos indicados por la secuencia de error, en la etapa S1406, se efectúa nuevamente la CRC y se calcula la suma de verificación del paquete que incluye el o los pares de símbolos invertidos. Si, en la etapa S1407, se descubre que la suma de verificación de la c Rc calculada ahora indica un paquete correctamente decodificado, el flujo procede a la etapa S1409, en la que el paquete que incluye el o los pares de símbolos invertidos se emite como un paquete correctamente decodificado. De otro modo, el paquete respectivo se descarta en la etapa S1408. De manera alternativa, en lugar de descartarlo, a este paquete se pueden aplicar técnicas de procesamiento posterior adicionales, como el procesamiento en tierra descrito a continuación.

A fin de mejorar adicionalmente la confiabilidad de la decodificación de síndrome, al buscar errores correspondientes a dos pares de bits erróneos, solo pueden corregirse aquellos pares de símbolos cuyas LLR no superan un umbral fijo.

Los inventores han verificado que la segunda técnica de procesamiento posterior supera a la primera.

Sincronización posterior a la detección

A continuación, se describirá el conjunto de sincronización de detección posterior y su funcionamiento. Cuando un paquete es correctamente decodificado (detectado) puede ser remodulado y sustraído de una señal recibida, a fin de cancelar la interferencia por parte de este paquete e intentar decodificar (detectar) otros paquetes. Sin embargo, para este propósito, debe estimarse tanto la amplitud (que no varía en términos de tiempo) como la fase de canal (que sí varía en términos de tiempo) correspondientes, las cuales no son requeridas para la detección. Además, también debe computarse una estimación de frecuencia refinada, ya que la falta de certeza de la frecuencia después de la etapa de sincronización previa a la detección es mayor que lo aceptable para una cancelación de interferencia confiable. Según lo descubierto por los inventores, una de las tareas más críticas a este respecto se representa mediante la estimación de la frecuencia. De hecho, en este caso, se requiere una precisión muy grande. A fin de tener una pérdida limitada de rendimiento con respecto al caso de cancelación perfecta, el error de frecuencia residual debe ser inferior a 10-4/r, por consiguiente, mucho inferior que el error de frecuencia de 10-2/T 1,5 • 10-2/T' que es tolerado por los algoritmos de detección antes descritos.

Aunque los algoritmos asistidos por datos (DA) basados en el paquete entero se adoptan en el receptor de la técnica anterior del documento EP 2 315 366 A1 para la estimación de frecuencia (invariante en cuanto al tiempo), fase y amplitud, se experimenta una pérdida de rendimiento que no puede ignorarse con respecto a la cancelación perfecta. A fin de mejorar el rendimiento en comparación con el del receptor de la técnica anterior, la presente invención propone las modificaciones que se establecen a continuación.

En primer lugar, la sincronización posterior a la detección se efectúa en base a la señal recibida y sobremuestreada (por ejemplo, la secuencia de muestras generada a partir de la misma) en lugar de en la salida del filtro emparejado. La ventaja es que, al contrario de lo que ocurre a la salida del filtro emparejado 233, 234, el ruido es blanco y se elimina la interferencia entre símbolos (ISI). En otras palabras, se evita que la ISI y el ruido coloreado degraden el rendimiento. Por lo tanto, se reconstruye una versión sometida a un sobremuestreo del paquete detectado, lo que también se requiere para efectuar la cancelación, con el desplazamiento de tiempo proporcionado por la etapa previa a la detección y la amplitud y fase arbitrarias. Esto se puede lograr a través del modulador de tiempo discreto (el conjunto de reconstrucción de señal) 238 del interpolador cuadrático 240. Aquí no es necesario emplear la estimación de frecuencia obtenida en la etapa previa a la detección, ya que el estimador de frecuencia posterior a la detección (el estimador de frecuencia) 237 que ahora se describirá tiene un intervalo de estimación suficientemente grande.

Con {snn,+m} denotaremos las muestras del paquete reconstruido. A continuación, se efectúa la estimación de frecuencia en las muestras znn+m = rnn+mS* nr+m mediante el uso del algoritmo DA de Mengali-Morelli. El uso de este algoritmo, que tiene el mismo rendimiento que el algoritmo (el algoritmo de Luise-Reggiannini) propuesto en M. Luise, R. Reggiannini, Carrier frequency recovery in all-digital modems for burstmode transmissions, IEEE Trans. Commun., vol. 43, páginas 1169-1178, marzo de 1995 y empleado en el receptor de la técnica anterior también permite eliminar la limitación principal del algoritmo de Luise-Reggiannini. De hecho, el algoritmo de Luise-Reggiannini tiene un intervalo de estimación que depende del número de intervalos de símbolos observados por el estimador; cuando mayor sea este número, más limitado será el intervalo de estimación. Considerando que la falta de certeza de frecuencia inicial (después de la etapa previa a la detección) es ±1,5 • 10-2 /T, el estimador de la técnica anterior puede trabajar mediante el uso de un número muy limitado de intervalos de símbolos, proporcionando, por consiguiente, una exactitud de estimación muy limitada.

A fin de abordar este problema, en la técnica anterior se sugiere efectuar la sincronización de frecuencia en dos etapas, mediante el uso de un estimador de frecuencia trabajando en un número limitado de símbolos, en la primera etapa, y un segundo estimador (aún en base al algoritmo de Luise-Reggiannini) trabajando en un número mayor de símbolos para aumentar la exactitud. Como el algoritmo DA de Mengali-Morelli tiene un intervalo de estimación mayor que ±0,2/7' independientemente del número de intervalos de símbolos observados, todo el paquete puede usarse para obtener la estimación más precisa. Los inventores han verificado que, para un número dado de símbolos observados, el algoritmo DA de Mengali-Morelli tiene el mismo rendimiento que el algoritmo de Luise-Reggiannini tanto para el escenario AWGN como para el escenario limitado por interferencias. Además, emplear el algoritmo DA de Mengali-Morelli permite alcanzar el límite inferior Cramer-Rao (MCRB) en el escenario de AWGN, de modo tal que no hay espacio para una mejora adicional de la sincronización de frecuencia posterior a la detección. Los inventores también verificaron que no hay pérdida de rendimiento en la estimación de frecuencia en la presencia del error de tiempo residual antes de la sincronización de frecuencia posterior a la detección.

La estimación de fase y amplitud posterior a la detección en el estimador de fase y amplitud 241, a continuación, puede efectuarse de manera conjunta mediante el uso de la técnica de probabilidad máxima (ML). A fin de simplificar la anotación, Snn+m denota la muestra Snn+m después de la estimación y la desviación de frecuencia posterior a la detección. Denotando con 0 y Á las estimaciones de fase y amplitud, respectivamente, la fase del canal de variación de tiempo se actualiza usando un bucle con bloqueo de fase de primera orden y DA (PLL= con la señal de error dada por Im[rnrj+mS*nv+me~j0nri+m] mientras que la amplitud se estima como

donde N es el número de intervalos de símbolo considerados para la estimación. Para dejar fuera de consideración la inicialización de la PLL, pueden emplearse una PLL hacia adelante y otra hacia atrás. La PLL hacia adelante se usa para estimar la fase en la segunda mitad de un paquete, mientras que la PLL hacia atrás se emplea para estimar la fase de la primera mitad del paquete.

Como la complejidad es muy limitada, se consideran estimaciones basadas en el paquete entero. Al contrario de la situación en la técnica anterior, no hay necesidad de usar la integración posterior a la detección no coherente a fin de efectuar la estimación de amplitud, ya que la estimación y la desviación de frecuencia posterior a la detección ya se ha efectuado y no se requiere un algoritmo que sea robusto con respecto a las desviaciones de frecuencia sin compensar.

Los inventores han observado que la cancelación de interferencia se puede mejorar, obteniendo, por consiguiente, una mejora de rendimiento, cuando la estimación de tiempo se refina después de la estimación y desviación de frecuencia posterior a la detección. Según la invención, esta tarea se efectúa en el interpolador cuadrático 240 usando el siguiente algoritmo DA. El interpolador cuadrático 240 efectúa tanto la estimación de tiempo como la interpolación cuadrática posterior.

Primero, se computan las siguientes cantidades:

La estimación de tiempo refinado se computa en forma cerrada del siguiente modo

La evaluación anterior debe efectuarse si este refinamiento de tiempo y la siguiente interpolación cuadrática tienen una complejidad que merece ser gastada, tomando en cuenta la mejora de rendimiento resultante. Como se puede ver en la figura 2, la estimación posterior a la detección debe efectuarse usando las muestras antes que el limitador 231.

Por último, se menciona que, en el estándar AIS, unos pocos símbolos de activación y desactivación son previstos al inicio y al final de un paquete. Este hecho debe tomarse en consideración durante la cancelación, es decir que la señal reconstruida debe tener intervalos de activación y desactivación adecuados. A partir del análisis de los paquetes de AIS reales recibidos, es posible determinar el perfil de energía correspondiente a las secciones de activación y desactivación. Por tanto, es posible estimar los parámetros del perfil de energía y reconstruir la forma de onda mediante la combinación de estos perfiles estimados con el paquete reconstruido que ha sido reconstruido sobre la base de los símbolos detectados.

El diagrama de flujo de la figura 15 ilustra la operación del receptor de la invención, incluyendo la sincronización posterior a la detección y la cancelación de interferencia. Las etapas S1501 a S1505 corresponden a las etapas S301 a S305 ilustradas en la figura 3, respectivamente. En la etapa S1506, se identifican los paquetes correctamente decodificados (detectados) y los mismos son emitidos desde el receptor. En la etapa 1507, los paquetes decodificados correctamente que han sido identificados son cancelados de la secuencia de muestras mediante el sustractor 243, antes de entrar al limitador 231 (véase la figura 2), en la manera descrita anteriormente. A continuación, el flujo procede a la etapa S1501 para efectuar la demodulación de la secuencia de muestras en la que se han cancelado los paquetes ya decodificados. Posteriormente, puede intentarse decodificar paquetes adicionales cuya decodificación no ha sido posible debido a paquetes interferentes. Las etapas S1501 a 1507 pueden repetirse tan a menudo como sea necesario para decodificar todos los paquetes, o hasta alcanzar un conteo predeterminado para repetir estas etapas. Se entiende que, antes de efectuar la etapa S1506, el procedimiento puede involucrar etapas adicionales en relación con el procesamiento posterior descrito anteriormente, como el intercambio de bits o la decodificación de síndrome.

Sincronización de plazos

La sincronización de plazos se efectúa mediante el cómputo de la suma de verificación de CRC para las 128 posiciones posibles del inicio de un mensaje. Al hallar la posición correcta, se verifica la CRC, la búsqueda se detiene y el mensaje decodificado exitosamente se pasa hacia el bloque del analizador de mensajes 204, que tiene las funciones de descartar mensajes duplicados y pasar los mensajes exitosamente detectados al bloque de reconstrucción de señal de cada demodulador zonal. A fin de reducir la probabilidad de que haya falsas alarmas hasta un valor aceptable y reducir la complejidad, también se efectúan una verificación de marcador de inicio y marcador de finalización. Este procedimiento no cambia en la presencia del relleno de bits. De hecho, en el estándar AIS, se prevé que, si se determina que hay cinco 1 consecutivos en la corriente de bits para su transmisión, un 0 debe insertarse después de los cinco 1 consecutivos. Como consecuencia, en el receptor, cuando se encuentran cinco 1 consecutivos seguidos de un 0, la longitud del estallido debe aumentarse en uno y el bit inicial del campo de la CRC deben traducirse en consecuencia.

Por último, se señala que la probabilidad de falsa alarma del procedimiento de sincronización de plazo anterior es independiente del detector adoptado. De hecho, la probabilidad de falsa alarma en el contexto de la presente invención corresponde a la probabilidad de que una secuencia de bits generados de manera aleatoria satisfaga la CRC y la verificación del marcador de inicio y el marcador de finalización.

Rendimiento del receptor de la invención

En la figura 17, se muestra una comparación de rendimiento entre el receptor de la técnica anterior descrito en el documento EP 2 315 366 A1 y el receptor de la invención para una única interferencia con diferentes valores de relación de energía de señal/interferencia (SIR). Tanto la señal útil como la interferencia tienen una frecuencia de Doppler normalizada aleatoria que está distribuida de manera uniforme en el intervalo [0,0.22], y el receptor de la invención emplea el cuarto algoritmo de estimación de tiempo y frecuencia y la segunda técnica de procesamiento posterior (decodificación de síndrome). En la figura, el eje horizontal indica la relación señal/ruido (SNR) en conjuntos de dB, y el eje vertical indica el logaritmo común del índice de error de paquete (PER). Los gráficos 1701, 1703, 1705 indican el rendimiento del receptor de la técnica anterior para las SIR de 5 dB, 10 dB y en la ausencia de interferencia, respectivamente. Los gráficos 1702, 1704, 1706 indican el rendimiento del receptor de la invención para las SIR de 5 dB, 10 dB y en la ausencia de interferencia, respectivamente. Como se puede ver a partir de una comparación de los gráficos correspondientes, el receptor de la invención sobresale en rendimiento (PER inferior) para todos los valores de SIR.

Procesamiento en tierra

Todo el procedimiento de transportar información de un punto a otro reduce la capacidad del receptor de extraer los datos enviados por el transmisor. En las comunicaciones digitales, la existencia de información a priori sobre los datos entrantes puede asistir en su extracción, mejorando, por tanto, el rendimiento del receptor. Que esa información a priori exista o no depende del sistema. En el AIS, dicha información existe en cierto grado y la presente invención propone además un mecanismo para explotar la disponibilidad de información a priori, si así se lo requiere. Este mecanismo puede emplearse tomando la mayor ventaja en tierra, donde la información a priori y la energía computacional requeridas están disponibles, pero no se limita a una implementación como tal.

A diferencia de los receptores de la técnica anterior que rechazaban (descartaban) paquetes que no pudieron decodificarse, en la presente invención, se vuelve a intentar su decodificación, pero esta vez usando la información disponible a priori. De este modo, los recursos computacionales se almacenan cuando no se los necesita y se guardan para aquellos casos en los que la SIR es suficientemente baja como para hacer que el procedimiento de decodificación sin asistencia falle. Por consiguiente, siempre que el receptor de la invención no pueda decodificar un paquete en un primer intento (sin asistencia de datos) seguirá el procedimiento descrito a continuación a fin de recuperar la información disponible a priori para un segundo intento (esta vez, asistido por datos). Un paquete se descarta solo cuando el intento posterior también falla.

En la figura 16, se ilustra un flujo de procedimiento de un procedimiento para la decodificación asistida por datos. Si bien la descripción a continuación hace referencia ejemplar a un receptor de AIS a bordo de un satélite, la invención no debe limitarse a receptores a bordo de satélites, y debe extenderse a ubicaciones alternativas para la instalación del receptor. Además, en la siguiente descripción, se hará referencia al procesamiento en tierra, en cuyo caso, un paquete que no pudo ser decodificado se transmite a un sitio de procesamiento remoto (en tierra). Sin embargo, la presente invención no debe limitarse a este caso y, en particular, debe comprender el caso en que el paquete no se transmite a un sitio de procesamiento remoto, pero se procesa en el receptor de la invención según el procedimiento a continuación. Si bien, en este caso, el término "procesamiento asistido por datos" sería más adecuado, la descripción a continuación, sin embargo, por cuestiones de precisión, solo se refiere al procesamiento en tierra.

Siempre que un paquete llega al receptor, se intenta decodificarlo. En el caso de no lograr decodificar el paquete, en la etapa S1601, un tiempo de recepción del paquete en el que el paquete ha sido recibido se determina mediante la búsqueda del tiempo en que, por ejemplo, el satélite ha recibido los datos correspondientes.

En la etapa S1602, el tiempo de recepción determinado se usa en conjunto con la efeméride del satélite para estimar el campo de visión del satélite al momento de la recepción. Si el receptor se instala en un buque naval o cualquier objeto pegado a la tierra o al mar, se toma en cuenta ubicación del objeto respectivo en lugar de la efeméride del satélite. Si el receptor se instala en una posición fija, las etapas S1601 y S1602 pueden omitirse, y el campo de visión fijo del receptor puede buscarse, por ejemplo, en una base de datos.

En la etapa S1603, una lista de transmisores potenciales del paquete recibido se obtiene haciendo referencia a una base de datos que contiene la última posición conocida de todos los buques navales (objetos de transmisión) e identificando aquellos que podrían haber estado a la vista del satélite al momento de la recepción. Estos buques navales forman un conjunto de transmisores potenciales.

En la etapa S1604, el MMSI de cada buque naval que ha estado a la vista del satélite se correlaciona con el paquete recibido, o con al menos el campo del MMSI del paquete recibido.

En la etapa S1605, los datos disponibles a priori (datos previamente obtenidos) se obtiene mediante la recuperación de los datos disponibles a priori de aquellos MMSI para los que la correlación obtenida en la etapa S1604 está por encima del umbral predeterminado. Si la correlación no está por encima del umbral para cualquier MMSI de los transmisores potenciales, el paquete se descarta.

En la etapa S1606, los datos obtenidos a priori (datos previamente obtenidos) se usan para asistir en la demodulación (decodificación) del paquete recibido para cada MMSi para el que la correlación ha estado por encima del umbral predeterminado. Cada vez que el decodificador tiene éxito en la decodificación, el procedimiento se detiene y la información del paquete decodificado se extrae. De otro modo, el paquete recibido se descarta.

Como se indicó antes, las etapas S1601 a S1606 pueden efectuarse ya sea en un sitio de procesamiento remoto (en tierra) o en el receptor de la invención en sí mismo, donde, en el caso anterior, el procedimiento comprende además una etapa de transmisión para transmitir el paquete recibido al sitio de procesamiento.

La técnica anterior usa información conocida a priori para asistir en el procedimiento de decodificación cuando el receptor no logra recuperar la nueva posición de un buque naval (es decir, del MMSI específico). Esa información consiste en los 70 bits correspondientes a: una secuencia de entrenamiento (24 bits), un marcador de inicio (8 bits), una ID de usuario (30 bits) y un marcador final (8 bits). Además de las éstas, la naturaleza particular del AIS permite usar algunos bits adicionales que salen de los campos de latitud y longitud como información a priori, aunque no de manera directa. Su número y valor (junto con el nivel de confianza correspondiente) pueden determinarse en base a la última posición informada, la velocidad y la dirección del buque naval.

La información de posición se correlaciona altamente por naturaleza. En otras palabras, se espera que las coordenadas de dos puntos que caen cerca entre sí sean similares. Dada la pequeña distancia recorrida por un buque naval dentro del lapso de tiempo entre dos informes de AIS consecutivos, el receptor puede suponer un valor para los bits significativos principales de latitud/longitud (lat/lon) con cierto nivel de confianza y usar esa información como información a prior para asistir en el procedimiento de decodificación.

El AIS es un sistema sin memoria donde toda la información sobre la posición de un buque naval está contenida en el último informe exitoso. Tan pronto como se recibe este informe, la ubicación del buque naval se determina perfectamente y la misma corresponde a un punto prácticamente sin falta de certeza alguna. A medida que pasa el tiempo, este punto se transforma en una región creciente que representa la falta de certeza de posición debido al movimiento del buque naval. Esta área se define como la región de búsqueda y rescate (SAR) en la que la probabilidad de encontrar el buque naval es del 100%.

Sin embargo, un buque naval no solo informa su posición, sino también su velocidad y dirección, por tanto, la probabilidad de encontrar el buque naval dentro de la región de SAR no es uniforme. En lugar de esto, se espera que el buque naval esté en cierto punto según un determinado plan de navegación o ciertos criterios de navegación, aunque su posición actual aún sea desconocida. Esta posición esperada en sí misma no significa nada, a menos que esté acompañada de la función de densidad de probabilidad (PDF). La PDF determina el nivel de confianza de la predicción.

Ahora se explicará con más detalle la región de SAR y la PDF en la región de SAR, a modo de ejemplo. Tomemos a t como el tiempo transcurrido desde el último informe de un buque naval determinado. Con el último informe, el buque naval había informado al AIS estar en una posición determinada po con la dirección ho a la velocidad vo. Por cuestiones de simpleza, se supone que la región de SAR es un círculo centrado en po con el radio R^sar (sobre la superficie de la tierra). El radio puede establecerse según ciertos criterios, por ejemplo, R^sar= vméxt donde vméx es la velocidad máxima del buque naval, pero también se pueden contemplar otras variables como las corrientes del mar. Suponiendo que el buque naval sigue una ruta ortodrómica que pasa a través de p⁰con la dirección ho y que la distancia recorrida en el t es supuestamente d = vot, a continuación, la posición esperada p(t) se determina fácilmente. Como se indicó antes, la posición esperada p(t) debe estar acompañada por una PDF asociada. Una función gaussiana, como se indica en la (ec. 3.13) que se centra en p(t) y varía con la distancia geográfica (es decir, la distancia sobre la superficie de la tierra) r(p) hasta este punto parece una elección razonable. La variación de la función gaussiana se escoge de modo tal que po cae en el círculo 3a (3a = d).

Si se considera, por ejemplo, que un buque naval que ha informado estar ubicado a 25° N 45° O y se dirige a 45° a una velocidad de 25 nudos hace cuatro horas (ejemplo 1), su posición actual esperada es 26.1732563015498° N 43.6878131578038° O.

Los campos codificados en este caso están dados por 000111011111001111110010001 y 1110011100000000011010110001, respectivamente.

Ahora, la pregunta es cuánto puede uno confiar en el nivel de exactitud de los valores de estos bits. Usando la PDF, es bastante simple hacer una buena estimación de los bits más significativos, donde cabe señalar que, si bien los números pueden calcularse con facilidad, los resultados dependen del caso.

Si se considera, por ejemplo, que un buque naval ha informado que su ubicación es 26° N 92° O (Golfo de México) y se dirige a 135° a una velocidad de 25 nudos hace dos horas (ejemplo 2), el número de bits con una alta certeza es mayor, ya que el tiempo transcurrido es más corto y, por lo tanto, la falta de certeza es menor. Se espera un resultado similar si el buque naval viaja en una región pequeña limitada, tal como el Mar Negro.

Es posible hacer un modelado más realista si también se toma en consideración la información de tráfico. Esto puede hacerse a través de una suma de términos ponderada. Si se considera, por ejemplo, que un buque naval ha informado su posición en la Bahía de Bengala 25 6,25° N 90° E y se dirige a 90° a una velocidad de 25 nudos hace dos horas (ejemplo 3), tomando en consideración los patrones de tráfico en el área, la PDF dada en la (ec. 3.14) se obtiene donde f^g (p) es la función gaussiana, f^t (p) es una función que representa el tráfico, K^t es una constante ponderada y Kⁿ es una constante de normalización. Al incluir el tráfico, tiene sentido recomputar la posición esperada para que sea la posición esperada de la PDF en lugar del centro de la función gaussiana.

fp d fíp ) = KN( t + K tf t ( p j ) f g (p), (ec. 3.14)

con

Para el caso particular de los buques navales en la Bahía de Bengala, y para patrones de tráfico típicos en esa área, la inclusión de tráfico ayuda a estrechar el área donde hay una mayor probabilidad de encontrar el buque naval, por tanto, los resultados son mejores. Sin embargo, también puede pasar que la inclusión del tráfico amplíe esta área y los resultados empeoren. Por consiguiente, finalmente el nivel de fidelidad a la realidad de la PDF resulta decisivo.

Por último, la ganancia de rendimiento que puede obtenerse a partir de la adopción del procesamiento en tierra descrito se ilustra en las figuras 18A y 18B. Para efectuar simulaciones realistas, sin embargo, es necesario tomar en cuenta la permutación de bits y la codificación de no retorno a cero (NRZI) previstas por el estándar AIS. En particular, los 168 bits de datos se dividen en octetos y, a continuación, los octetos se dejan en el orden original, pero con el orden de bits revertido dentro de cada octeto individual. Después de esta operación, todo el paquete se somete a la codificación NRZI, en la que cada símbolo transmitido resulta de

Si = Ci C£_! 1, (ec. 4.1)

donde c^¡ y c^{- i} son bits consecutivos del paquete y la suma que se pretende que sea el módulo 2. A partir de la (ec.

4.1) queda claro que el símbolo s^¡ es incorrecto, si, y solo si, hay un solo error de bits presente en c^¡ o en c - ⁱ. Por consiguiente, la probabilidad de error de s^¡ puede expresarse como

P{sj * Si } = P{Ci * cJPtCj.i = Cj_!} P{ci = Ci)P{Ci - 1 * Ci-i), (ec. 4.2)

donde s^¡, c¡, c^{- i} representan los valores transmitidos correctamente.

La figura 18A ilustra el rendimiento del procedimiento de la invención con y sin el procesamiento en tierra para el caso del buque naval del ejemplo 1, es decir, el buque naval en mar abierto, para diferentes valores de SIR. La figura 18B ilustra el rendimiento del procedimiento de la invención con y sin el procesamiento en tierra para el caso del buque naval del ejemplo 2, es decir, el buque naval en el Golfo de México, para diferentes valores de SIR. Tanto la señal útil como la interferencia tienen una frecuencia Doppler normalizada aleatoria distribuida de manera uniforme en el intervalo [0,0.22]. Como en la figura 17, el eje horizontal indica la relación señal/ruido (SNR) en conjuntos de dB, y el eje vertical indica el logaritmo común del índice de error de paquete (PER). Los gráficos 1801, 1811 indican el rendimiento del procedimiento de la invención sin el procesamiento en tierra para una SIR de 5 dB, para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente, y los gráficos 1802, 1812 indican el rendimiento del procedimiento de la invención con procesamiento en tierra para una SIR de 5 dB para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente. Los gráficos 1803, 1813 indican el rendimiento del procedimiento de la invención sin el procesamiento en tierra para una SIR de 10 dB, para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente, y los gráficos 1804, 1814 indican el rendimiento del procedimiento de la invención con procesamiento en tierra para una SIR de 10 dB para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente. Los gráficos 1805, 1815 indican el rendimiento del procedimiento de la invención sin el procesamiento en tierra en la ausencia de interferencia para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente, y los gráficos 1806, 1816 indican el rendimiento del procedimiento de la invención con procesamiento en tierra en la ausencia de interferencia para el ejemplo 1 y el ejemplo 2, respectivamente. Como se puede ver a partir de una comparación de los gráficos correspondientes, el receptor de la invención con procesamiento en tierra sobresale en el rendimiento (PER más bajo) para todos los valores de SIR y tanto para el ejemplo 1 como para el ejemplo 2.

Las características, componentes y detalles específicos de las estructuras de las realizaciones antes descritas se pueden intercambiar o combinar para formar realizaciones adicionales optimizadas para la aplicación respectiva. Siempre y cuando aquellas modificaciones sean aparentes de inmediato para un experto en la materia, deben describirse de manera implícita mediante la descripción anterior sin especificar explícitamente toda combinación posible, por cuestiones de precisión de la presente descripción.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua, comprendiendo el procedimiento las etapas de: estimar, sobre la base de una secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida y usar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia estimadas para compensar la secuencia de muestras en cuanto a las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada;

determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras compensada, donde dicha determinación se efectúa de modo tal que cada uno de los símbolos determinados es el símbolo con la mayor probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido;

generar un paquete a partir de la secuencia de símbolos determinada;

calcular una primera suma de verificación para el paquete; y

si la primera suma de verificación indica que el paquete no se ha decodificado correctamente, invertir un primer par de símbolos en el paquete, donde los dos símbolos del primer par de símbolos se separan mediante un símbolo adicional,

calcular una segunda suma de verificación del paquete que incluye el primer par de símbolos invertido y emitir el paquete incluyendo el primer par de símbolos invertido si la suma de verificación indica que el paquete que incluye el primer par de símbolos invertido ha sido decodificado correctamente.

2. El procedimiento según la reivindicación 1, que comprende además, para cada símbolo determinado, determinar una probabilidad de que el símbolo determinado sea idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

3. El procedimiento según la reivindicación 2, donde el primer par de símbolos es el par de símbolos que tiene la menor probabilidad de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos.

4. El procedimiento según la reivindicación 3, que además comprende lo siguiente:

en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente por la primera suma de verificación, determinar un segundo par de símbolos que tenga la siguiente probabilidad más baja de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos; y

en la etapa de calcular la segunda suma de verificación, invertir, seguido de recalcular una suma de verificación del paquete, no necesariamente en este orden, los símbolos del primer par únicamente, los símbolos del segundo par únicamente y los símbolos del primero y el segundo par de manera simultánea; y

emitir el paquete resultante tan pronto como cualquiera de las tres sumas de verificación recalculadas indique un paquete correctamente decodificado.

5. El procedimiento según la reivindicación 1 o 2, que comprende, además:

para el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente por la primera suma de verificación, determinar una secuencia de error sobre la base de la suma de verificación y una tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación y las secuencias de error; e

invertir el par de símbolos incluyendo el primer par de símbolos que están ubicados en el paquete en posiciones indicadas mediante la secuencia de error.

donde calcular la segunda suma de verificación comprende calcular la suma de verificación del paquete incluyendo todos los pares invertidos.

6. El procedimiento según al menos una de las reivindicaciones anteriores, donde la secuencia de muestras tiene una primera relación de muestras por símbolo transmitido; y

el procedimiento comprende, además:

el submuestreo de la secuencia de muestras compensada a fin de obtener una secuencia de muestras submuestreada, teniendo la secuencia de muestras submuestreada una segunda relación de muestras por símbolo transmitido inferior a la primera relación de muestras; y

determinar la secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras submuestreada.

7. Un receptor para demodular una señal recibida en relación con una secuencia de símbolos transmitidos que han sido modulados mediante modulación de fase continua, comprendiendo el receptor:

un medio de estimación (232) para estimar, sobre la base de una secuencia de muestras generada a partir de la señal recibida, una desviación de tiempo y una desviación de frecuencia de la señal recibida y usar la desviación de tiempo y la desviación de frecuencia estimadas para compensar la secuencia de muestras en cuanto a las compensaciones de tiempo y frecuencia, a fin de obtener una secuencia de muestras compensada;

un medio de decodificación (235) para determinar una secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida a partir de la secuencia de muestras compensada, donde dicha determinación se efectúa de modo tal que cada uno de los símbolos determinados es el símbolo con la mayor probabilidad de ser idéntico al símbolo correspondiente transmitido;

un medio de generación de paquetes para generar un paquete a partir de la secuencia de símbolos determinada;

un primer medio para calcular la suma de verificación, a fin de calcular una primera suma de verificación para el paquete; y

un medio de inversión para invertir, si la primera suma de verificación indica que el paquete no se ha decodificado correctamente, un primer par de símbolos en el paquete, donde los dos símbolos del primer par de símbolos se separan mediante un símbolo adicional; y

un segundo medio de cálculo de suma de verificación para calcular una segunda suma de verificación del paquete, incluyendo el primer par de símbolos invertido,

donde el receptor se adapta para emitir el paquete incluyendo el primer par de símbolos invertido si la suma de verificación indica que el paquete que incluye el primer par de símbolos invertido ha sido decodificado correctamente.

8. El receptor según la reivindicación 7, donde el medio de decodificación (235) además se configura para determinar, para cada símbolo determinado, una probabilidad de que el símbolo determinado sea idéntico al símbolo correspondiente transmitido.

9. El receptor según la reivindicación 8, donde el primer par de símbolos es el par de símbolos que tiene la probabilidad más baja de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente.

10. El receptor según la reivindicación 9, que comprende además un medio para determinar un segundo par de símbolos que tiene la siguiente probabilidad más baja de ser idéntico a los símbolos correspondientes transmitidos en el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente por la primera suma de verificación,

donde el medio de inversión se configura para invertir, seguido de un recálculo de una suma de verificación del paquete por parte del segundo medio de cálculo de la suma de verificación, necesariamente en este orden, los símbolos del primer par únicamente, los símbolos del segundo par únicamente, y los símbolos del primero y el segundo par de manera simultánea; y emitir el paquete resultante tan pronto como cualquiera de las tres sumas de verificación recalculadas indique un paquete decodificado correctamente.

11. El receptor según las reivindicaciones 7 u 8, que comprende además un medio para determinar, para el paquete que ha sido considerado como no decodificado correctamente por la primera suma de verificación, una secuencia de error sobre la base de la suma de verificación y una tabla previamente almacenada que indica una relación entre los valores de la suma de verificación y las secuencias de error,

donde el medio de inversión se configura además para invertir el par de símbolos incluyendo el primer par de símbolos que están ubicados en el paquete en posiciones indicadas mediante la secuencia de error;

12. El receptor según al menos una de las reivindicaciones 7 a 11, donde la secuencia de muestras tiene una primera relación de muestras por símbolo transmitido;

el receptor comprende además un medio de submuestreo (233, 234) para someter a submuestreo la secuencia de muestras compensada a fin de obtener una secuencia de muestras submuestreada, teniendo la secuencia de muestras submuestreada una segunda relación de muestras por símbolo transmitido inferior a la primera relación de muestras; y

el medio de decodificación (235) se configura para determinar la secuencia de símbolos correspondiente a la secuencia de símbolos transmitida sobre la base de la secuencia de muestras submuestreada.