FI106898B - Vastaanottomenetelmä ja CDMA-vastaanotin - Google Patents

Description

1 106898

Vastaanottomenetelmä ja CDMA-vastaanotin ' Keksinnön kohteena on vastaanottomenetelmä käytettä väksi CDMA-järjestelmässä, jossa usean käyttäjän signaalit < 5 ilmaistaan samanaikaisesti vastaanotetusta signaalista.

CDMA on hajaspektritekniikkaan perustuva monikäyttö-menetelmä, jota on viime aikoina ryhdytty soveltamaan so-lukkoradiojärjestelmissä aiempien FDMA:n ja TDMA:n ohella. CDMA:11a on useita etuja verrattuna aiempiin menetelmiin, 10 kuten esimerkiksi taajuussuunnittelun yksinkertaisuus sekä spektritehokkuus.

CDMA-menetelmässä käyttäjän kapeakaistainen datasig-naali kerrotaan datasignaalia huomattavasti laajakaistaisemmalla hajotuskoodilla suhteellisen laajalle kaistalle.

15 Tunnetuissa koejärjestelmissä käytettyjä kaistanleveyksiä on esimerkiksi 1,25 MHz, 10 MHz sekä 25 MHz. Kertomisen yhteydessä datasignaali leviää koko käytettävälle kaistalle. Kaikki käyttäjät lähettävät samaa taajuuskaistaa käyttäen samanaikaisesti. Kullakin tukiaseman ja liikkuvan 20 aseman välisellä yhteydellä käytetään omaa hajotuskoodia, ja käyttäjien signaalit pystytään erottamaan toisistaan vastaanottimissa kunkin käyttäjän hajotuskoodin perusteella. Hajotuskoodit pyritään valitsemaan siten, että ne ovat keskenään ortogonaalisia, eli eivät korreloi toistensa ,25 kanssa.

» «

Tavanomaisella tavalla toteutetussa CDMA-vastaanottimissa olevat korrelaattorit tahdistuvat haluttuun signaaliin, joka tunnistetaan hajotuskoodin perusteella. Datasignaali palautetaan vastaanottimessa alkuperäiselle 30 kaistalle kertomalle se uudestaan samalla hajotuskoodilla *·. ' kuin lähetysvaiheessa. Ne signaalit, jotka on kerrottu jollain toisella hajotuskoodilla, eivät ideaalisessa tapauksessa korreloi ja palaudu kapealle kaistalle. Täten ne näkyvät kohinana halutun signaalin kannalta. Tavoitteena 35 on siis ilmaista halutun käyttäjän signaali usean häirit- 2 106898 sevän signaalin joukosta- Käytännössä hajotuskoodit eivät ole korreloimattomia ja toisten käyttäjien signaalit vaikeuttavat halutun signaalin ilmaisua vääristämällä vastaanotettua signaalia epälineaarisesti. Tätä käyttäjien 5 toisilleen aiheuttamaa häiriötä kutsutaan monikäyttöhäiriöksi.

Yllä kuvattu yhden käyttäjän ilmaisumenetelmä ei ole optimaalinen, koska siinä jätetään ilmaisun yhteydessä huomiotta toisten käyttäjien signaalien sisältämä infor-10 maatio. Lisäksi tavanomainen ilmaisu ei pysty korjaamaan epälineaarisuuksia, jotka aiheutuvat osittain epäortogo-naalisista hajotuskoodeista sekä signaalin vääristymisestä radiotiellä. Optimaalisessa vastaanottimessa otetaan huomioon kaikkien käyttäjien signaalien sisältämä informaa-15 tio, jotta signaalit voidaan ilmaista optimaalisesti käyttäen esimerkiksi Viterbi-algoritmia. Tämän ilmaisumenetelmän etuna on se, että vastaanottimen bittivirhesuhdekäyrät muistuttavat yhden käyttäjän CDMA-järjestelmän tilannetta, jossa monikäyttöhäiriöitä ei esiinny. Esimerkiksi lähi-20 kauko-ongelmaa ei esiinny. Lähi-kauko-ongelmaksi kutsutaan tilannetta, jossa lähellä vastaanotinta oleva lähetin peittää lähetyksellään kauempana olevat lähettimet. Viter-bi-algoritmin vakavin puute on se, että sen vaatima laskentateho kasvaa eksponentiaalisesti käyttäjien lukumäärän t25 kasvaessa. Esimerkiksi kymmenen käyttäjän järjestelmä, • t jossa bittinopeus on 100 kbit/s QPSK-modulaatiolla vaatisi 105 miljoonaa toimenpidettä sekunnissa laskettaessa toden-näköisyysfunktiota. Käytännössä tämä estää optimaalisen vastaanottimen toteuttamisen.

30 Optimaalista vastaanotinta voidaan kuitenkin approk- ·, simoida erilaisin menetelmin. Tekniikan tasona tunnetaan erilaisia menetelmiä usean käyttäjän samanaikaiseen ilmaisuun. Tunnetuimpia menetelmiä ovat lineaarinen monen käyttäjän ilmaisu, dekorreloiva ilmaisin sekä moniasteinen il-35 maisin. Näitä menetelmiä on selostettu tarkemmin viitteis- 3 106898 sä Varanasi, Aazhang: Multistage detection for asynchronous code division multiple access communications, IEEE Transactions on Communications, vol 38, pp. 509-519, Apr 1990, Lupas, Verdu: Linear multiuser detectors for synch-5 ronous code-division multiple access channels, IEEE Transactions on Information Theory, vol 35, no.l, pp. 123-136, Jan 1989, sekä Lupas, Verdu: Near-far resistance of multiuser detectors in asynchronous channels, IEEE Transactions on Communications, vol 38, Apr 1990. Kaikkien näiden mene-10 telmien haittapuolena on kuitenkin se, että ne eivät seuraa radiokanavassa tapahtuvia muutoksia.

Esillä oleva keksintö esittääkin uuden tavan approksimoida optimaalista vastaanotinta. Kyseessä oleva menetelmä on kestävämpi siirtotiellä tapahtuville häiriöille.

15 Perinteiset usean käyttäjän ilmaisualgoritmit ovat kiinnitettyjä tiettyyn kanavamalliin, jonka perusteella ne on suunniteltu. Keksinnön mukainen menetelmä ei ole kiinnostunut kanavan teoreettisesta mallista, sillä algoritmi itsessään pyrkii mallintamaan kanavassa aiheutuneita vääris-20 tyrniä. Menetelmä adaptoituu vallitsevaan tilanteeseen, vaikka häiriöiden alkuperä ei olisikaan tunnettu. Esimerkiksi vastaanotettu signaali saattaa sisältää sellaisia lähetyksiä, joiden -hajotuskoodia vastaanotin ei tunne. Näitä saattavat olla esimerkiksi naapurisolun alueelta 25 kuuluvat lähetykset. Lisäksi menetelmän adaptoituminen on nopeampaa kuin aiemmilla neuraaliverkkosovelluksilla.

: - Tämä saadaan aikaan johdannossa esitetyn tyyppisellä • · vastaanottomenetelmällä, jolle on tunnusomaista se, että vastaanotettua signaalia esikäsitellään lineaarisesti 30 vähintään kaksiulotteisella suodatinpankilla, jonka pankin vektorit ovat lineaarisesti riippumattomia, ja joista vektoreista ainakin yksi vektori on tahdistettu kuhunkin haluttuun ilmaistavaan signaaliin, ja että vastaanotetun “ ♦ signaalin ilmaisussa käytetään hyväksi adaptiivista 35 signaalipisteistöä, jonka pisteistön kukin piste vastaa erästä usean käyttäjän symbolikombinaatiota, ja että vastaanotetun signaalin hetkellisen signaalinäytteen ja sig-naalipisteistön pisteisiin osoittavien koodivektorien 4 106898 välillä lasketaan etäisyys ja että signaalinäyte luokitellaan kuuluvaksi tiettyyn signaalipisteistön pisteeseen valitsemalla se piste, johon osoittavan koodivektorin ja signaalin hetkellisen signaalinäytteen välinen etäisyys on 5 pienin.

Keksinnön kohteena on lisäksi CDMA-vastaanotin, joka käsittää antennin, radiotaajuusosat, A/D-muuntimen, välineet vastaanotetun signaalin käsittelemiseksi. Keksinnön mukaiselle CDMA-vastaanottimelle on tunnusomaista se,että 10 vastaanotin käsittää adaptiivisen ilmaisinvälineen, joka on toiminnallisesti kytketty esikäsittelyvälineiden jälkeen, jossa ilmaisinvälineessä usean käyttäjän signaalit ilmaistaan samanaikaisesti, ja joka ilmaisinväiine on vas-teellinen sovitetuilla suodattimilla käsitellylle signaa-15 lille ilmaisussa käytettävän signaalipisteistön korjaami seksi vastaamaan vastaanotettua signaalia.

Keksinnön mukaisella menetelmällä voidaan optimaalista vastaanotinta approksimoida halutulla tarkkuudella. Menetelmän mukainen vastaanotin adaptoituu nopeasti ja 20 tarkasti radiotien satunnaisesti ajan myötä muuttuviin etenemisolosuhteisiin, jotka vääristävät vastaanotettua signaalia.

Keksinnön edullisessa toteutusmuodossa adaptiivisen signaalipisteistön pisteet asetetaan oikeille kohdilleen 25 vastaanotettuun signaaliin sisältyvän erityisen opetus jakson avulla. Keksinnön toisen edullisen toteutusmuodon . mukaan adaptiivisen signaalipisteistön pisteet lasketaan ** itseorganisoituvan kartan avulla. Keksinnön kolmannen edullisen toteutusmuodon mukaan molempia edellä mainittuja 30 signaalipisteistön alustusmenetelmiä voidaan käyttää va linnaisessa järjestyksessä ja tarpeen vaatiessa vuorote-tellen.

Seuraavassa keksintöä selitetään tarkemmin viitaten v oheisten piirustusten mukaisiin esimerkkeihin, joissa 35 kuviot la ja Ib havainnollistavat vastaanotetun sig naalin muotoa sovitettujen suodattimien ulostulossa, kuvio 2 havainnollistaa esimerkkiä koodivektoreiden osoittamista pisteistä, kuvio 3 esittää esimerkkiä lähimmän koodivektorin •1 s 106898 laskemisesta, ja kuvio 4 esittää keksinnön mukaisen vastaanottimen rakennetta.

Digitaalisessa tiedonsiirrossa moduloivat signaalit 5 saavat vain diskreettejä arvoja, kuten ±AC, ±3AC, näyt-teenottohetkillä. Vastaanottimessa on täten tunnistettava nämä diskreetit arvot radiotien yli kulkeneesta usein vääristyneestä signaalista. Kuvio 1 esittää ideaalista vääristymätöntä kahden käyttäjän signaalikuviota, eli vas-10 taanotettujen signaalien pistetiheysfunktion, jossa funktion huiput ovat ristikkopisteissä. Kukin piste kaksiulotteisessa kuviossa merkitsee yhtä mahdollista vastaanotettua signaaliarvoa, joka riippuu käyttäjien lähettämien signaalien arvoista. Piste AI voisi esimerkiksi merkitä 15 tilannetta (1,1), eli jossa ensimmäinen käyttäjä olisi lähettänyt arvon 1, ja toinen käyttäjä arvon l. Vastaavasti piste A2 voisi merkitä tilannetta (-1,1), jossa ensimmäinen käyttäjä olisi lähettänyt arvon -1, ja toinen käyttäjä arvon 1. Piste A3 voisi merkitä tilannetta (-1,-1) ja 20 piste A4 (1,-1) . Mikäli käyttäjiä olisi kolme, kuvio tulisi kolmiulotteiseksi, ja vastaavasti käyttäjien lukumäärän lisääntyessä kuvion dimensio kasvaa vastaavasti.

Kuvio 2 havainnollistaa sekä epäortogonaalisten koodien aiheuttamaa että radiotiellä tapahtunutta signaaliku-,25 vion vääristymistä vastaanottimessa hajotuskoodeille sovitettujen suodattimien lähdössä. Pdstetiheysfunktion huiput ovat levenneet ja vääristymän seurauksena siirtyneet. Vastaanotetut signaalipisteet ovat siirtyneet ideaalisilta paikoiltaan ja vastaanottimen tehtävänä on tulkita vas-30 taanotetut signaalit kuuluviksi johonkin ennaltamäärätyis- • tä signaalipisteistä.

Mikäli päätökset tehtäisiin täysin lineaarisesti, nähdään kuvion 2 perusteella, että vääristyneen pisteistön takia virheellisiä päätöksiä tulisi runsaasti. Keksinnön 35 mukaisella menetelmällä voidaan toteuttaa paloittain line- 6 106898 aariset päätöksentekorajapinnat, joilla optimaalista epälineaarista ilmaisua voidaan approksimoida halutulla tarkkuudella.

Oletetaan, että järjestelmässä on K käyttäjää eli 5 CDMA-lähetintä, joilla kullakin on oma toisista poikkeava hajotuskoodinsa S*, k= 1,2..K, jotka ovat nollasta poikkeavia tarkasteluvälillä [0,T], missä T on symbolin kestoaika. Kaikki käyttäjät lähettävät samalla taajuuskaistalla moduloiden databittinsä b^ kukin omalla hajotus- 10 koodillaan. Vastaanottimen tehtävänä on tällöin demoduloida signaali, joka esimerkiksi BPSK-modulaatiömenetelmää käytettäessä on muotoa

PK

r (t) = ^ Σ sk (t-iT-xk) +nt, teR

15 i—Pk=i missä 2P+1 on lähetettävien bittien lukumäärä, nt on kohi-natermi ja bk1] e {-1,1} merkitsee k:nnen käyttäjän in- formaatiobittiä i:nnessä aikavälissä ja τλε[0,Τ] merkitsee 20 kmnen käyttäjän aikapoikkeamaa. Seuraavassa oletetaan, että xÄ=0, Vk e {l,..K}, eli että järjestelmä on synkroninen. Keksintöä voidaan kuitenkin vastaavasti soveltaa myös asynkronisessa järjestelmässä.

♦

Monen käyttäjän ilmaisussa päätökset vastaanotetuis-25 ta signaaleista tehdään yhtäaikaa kaikille K:lie käyttäjälle. Oletetaan tässä esimerkissä että kanava on Gaussin kohinainen ja merkitään kaikkien K:n käyttäjän yhtä aikaa tiettynä ajan hetkenä lähettämiä bittejä vektorimuodossa b e {-1,l}K. On tunnettua, että vastaanottimessa tehtävä suu-30 rimman uskottavuuden päätös perustuu logaritmiseen toden-näköisyysfunktioon bopt=arZbei-i,i)K max by'b-b'Hti m 7 106898 missä H on käytettyjen hajotuskoodien välinen ristikorre-laatiomat riisi eli (H)^ = <Si,Sj> , i,j = 1,2,..., K ja vektori y käsittää vastaanottimen sovitettujen suodattimien ulostulot. Ylläoleva yhtälö on mahdollista ratkaista 5 Viterbi-tyyppisellä algoritmillä, mutta laskennan monimutkaisuus estää tämän tyyppisen optimaalisen vastaanottimen toteutuksen käytännössä, kuten aiemmin on kerrottu.

Keksinnön mukaisessa vastaanottomenetelmässä käytetään siis hyväksi adaptiiviseen monidimensionaaliseen sig-10 naalipisteistöön perustuvaa ilmaisumenetelmää. Vastaan otettuja diskreettejä signaaleja verrataan vastaanottimes-sa olevaan signaalipisteistöön, ja- vastaanotettu signaali-arvo luokitellaan kuuluvaksi siihen signaalipisteistön pisteeseen, johon laskettu etäisyys on pienin. Keksinnön 15 ensimmäisessä edullisessa toteutusmuodossa adaptiivista signaalipisteistöä korjataan vastaanotettuun signaaliin sisältyvän opetusjakson avulla. Täten vastaanotin pystyy adaptoitumaan vastaanotetun signaalin vääristymiseen vääristämällä signaalipisteistöä vastaavasti.

20 Tätä menetelmää kutsutaan oppivaksi vektorikvan- tisoinniksi (learning vector quantization, LVQ), ja sitä on aiemmin sovellettu hahmontunnistus ongelmien yhteydessä. Menetelmää on tarkemmin kuvattu viitteessä Teuvo Kohonen: Self-Organization and Associative Memory,Springer-Verlag, .2-5 Berlin-Heidelberg-New York-Tokio, 3rd edition, 1989.

Keksinnön toisessa edullisessa toteutusmuodossa vastaanotin korjaa adaptiivista signaalipisteistöä itseor-ganisoituvan kartan (self-organizing map, SOM) avulla. Tällöin erillistä opetusjaksoa ei tarvita. Tätä itseor-30 ganisoituvan kartan menetelmää on LVQ:n tavoin aiemmin sovellettu hahmontunnistusongelmien yhteydessä, ja sitä on tarkemmin kuvattu sekä edellä mainitussa viitteessä että viitteissä Teuvo Kohonen: The Self-Organizing Map, Proceedings of The IEEE, 78 (9) :pp.1464-1480, 1990, Kohonen: 35 Generalizations of the Self-Organizing Map, Proc. of the 4 8 106898

International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN'93, Nagoya, Japan, October 25-29,1993, Kohonen: Things You Haven't Heard about the Self-Organizing Map, Proceedings of the 1993 IEEE Int. Conf. Neural Networks, 5 San Francisco, USA, March 28- April 1, 1993, pp. 1147- 1156, sekä Kohonen, Raivio, Simula, Henriksson: Start-Up Behaviour of a Neural Network Assisted Decicion Feedback Equalizer in a Two-Path Channel, Proc. of IEEE Int. Conf. on Communications, Chicago, USA, June 14-18, 1992, 10 pp.1523-1527.

Seuraavassa molempia yllämainittuja menetelmiä kuvataan esimerkinomaisesti kyseessä olevan keksinnön mukaisen menetelmän kannalta.

Optimaalinen monenkäyttäjän yhtäaikainen CDMA-vas-15 taanotin toimii epälineaarisesti vasteellisena hajotuskoo-deihin sovitettujen suodattimien antamalle tyhjentävälle tunnusluvulle. LVQ ja SOM-menetelmiä voidaan tässä yhteydessä käyttää optimaalisten Bayes-päätöspintojen arvioimiseksi. Bayes-päätöspinnat erottavat luokat toisistaan 20 siten, että virheitä tapahtuu mahdollisimman vähän.

Kunkin mahdollisen diskreetin signaalitilan voidaan katsoa olevan oma luokkansa wk. Kukin luokka määritellään joukolla koodivektoreita, joiden dimensio voidaan määritellä sovelluksesta riippuen. Synkronisessa CDMA:ssa koo- . 25 divektorien dimensio voi olla esimerkiksi sama kuin käyttäjien lukumäärä. Asynkronisessa CDMA:ssa dimensio on optimaalisesti K(P+1), mutta tällöin laskutoimitusten lukumäärä kasvaa suureksi. Tilanteesta riippuen voidaan myös tyytyä alioptimaaliseen symboliaikana [0,T] saapunee-30 seen informaatioon, jolloin koodivektorin dimensio olisi esimerkiksi 2(K-1).

Koodivektoreiden lukumäärä luokkaa kohti riippuu halutusta approksimointitarkkuudesta. Mikäli kussakin luokassa on vain yksi koodivektori, päätöksentekopinnat ovat 35 lineaarisia. Mitä enemmän koodivektoreita on asetettu, • * 106898 9 sitä tarkemmin päätöksenteko approksimoi optimaalista vastaanotinta päätöksentekopintojen ollessa paloittain lineaarisia kompleksisuuden lisääntyessä koodivektoreiden lukumäärän myötä. Kussakin luokassa voi myös olla eri 5 määrä koodivektoreita. Kukin koodivektori osoittaa johonkin luokkaa edustavaan pisteeseen. Kun alustava määrä koodivektoreita on asetettu kuhunkin luokkaan järjestelmä säätää koodivektorit osoittamaan kullakin hetkellä optimaaliseen pisteeseen.

10 Oletetaan että järjestelmässä on asetettu tietty määrä I koodivektoreita. Merkitään sovitettujen suodattimien ulostulosta saatavia kaikkien käyttäjien diskreettejä signaalinäytteitä vektorilla y kullakin ajan hetkellä. Merkitään koodivektoreita m*, i=l,... I. Se koodivektori 15 mc, joka on lähimpänä signaalinäytettä y, saadaan esimerkiksi laskemalla euklidinen etäisyys c = ai g min lUy-mJ} i

Muita tapoja laskea etäisyys on esitetty edellä luetelluissa viitteissä.

Koodivektoreita mA korjataan nyt vastaanotetun sig-20 naalinäytteen perusteella esimerkiksi seuraavien yhtälöiden mukaisesti: • mc (t+1) = mc(t)+ occ(t) (y(fc) -mc{ t)) , jos y,mc e mc (t+1) = 2nc(fc)-ae(t) (y(t) -mc{t) ) , jos y e ωί# mc e <2>jti*j mi(t+1) = (t) , muutoin 25 Ylläolevassa yhtälöryhmässä ylin yhtälö siis käsittelee tapausta, jossa signaalinäyte on luokiteltu oikein, toinen yhtälö tilannetta, jossa signaalinäyte on luokiteltu virheellisesti. Muita korjausyhtälöitä on esitetty edellä luetelluissa viitteissä. Yksilölliset oppimiskertoimet a 30 voidaan määrittää esimerkiksi seuraavasti: 10 106898 _ ac(t-i) α°{ } i+s{t) ac(t-i) missä s(t) = 1 oikealle luokitukselle ja -1 väärälle luokitukselle. Täten signaalipisteistön pisteet adaptoituvat vastaanotetun signaalin mukaisesti ja päätöksentekotark-kuus säilyy, vaikka signaali on vääristynyt ja vääristymä 5 vaihtelee ajan funktiona.

LVQ: n mukaisesti vastaanotettu signaali sisältää oppimisjakson, jonka mukaisesti naapurustoa voidaan säätää .

Kuvion la kaksiulotteisessa esimerkissä kunkin sig-10 naalipisteen Aj. .A4 voidaan katsoa olevan oma luokkansa <ok. Kutakin luokkaa Ax. .A4 voidaan valita edustamaan esimerkiksi viisi koodivektoria, joiden osoittamat pisteet on esitetty kuviossa 2. Kuvio 3 havainnollistaa lähimmän koodi-vektorin laskentaa. Vastaanotettu signaali on vektori 20, 15 ja menetelmän mukaisesti lasketaan koodivektoreiden ja vektorin 20 väliset etäisyydet. Kuviossa 3 on esimerkinomaisesti piirretty vastaanotetun vektorin 20 ja koodivek-toreiden 21 ja 22 väliset etäisyysvektorit 23 ja 24. Näistä valitaan pienin, joka kuvion tapauksessa on 24. Täten 20 järjestelmä luokittelee vektorin 20 kuuluvan koodivektorin 22 edustamaan luokkaan.

: Itseorganisoituvaan karttaan perustuvassa menetel mässä oppimisprosessi, eli koodivektoreiden korjaaminen, poikkeaa LVQ.-sta siinä, että vastaanotettu signaali ei 25 sisällä mitään erityistä oppimisjaksoa, vaan itseorganisoituva kartta ryhmittelee koodivektorit suoraan vastaanotetun signaalin perusteella sinne, missä vastaanotettuja signaalipisteitä on runsaammin. Se siis adaptoituu automaattisesti. Signaalipisteitä ei myöskään jaeta luokkiin, 30 kuten LVQ:ssa. Koodivektori mc:n osoittaman pisteen topologinen naapurusto Nc muodostuu sitä ympäröivistä naapuripis- 11 106898 teistä halutulla syvyydellä. Vastaanotetun koodivektorin naapuruston sijainnin korjaus voidaan nyt suorittaa esimerkiksi seuraavien yhtälöiden perusteella: m± (t+l) (t) +a (y {t) ~mi (t)) , i=c mi(t+1) =/¾ (t) +β (y(t) -mi {t)) , ieNc, i1c m± {t+l) =m± (t) , i$Nc 5 Muita korjausyhtälöitä on esitetty edellä luetelluissa viitteissä.

Adaptiivisen signaalipisteistön pisteet voidaan siis korjata oikeille paikoilleen joko LVQ:n tai SOM.-n avulla. Keksinnön kolmannen edullisen toteutusmuodon mukaisesti 10 molempia edellä mainittuja menetelmiä voidaan käyttää vuorotellen. Signaalipisteet voidana esimerkiksi kasauttaa oikeille paikoilleen itseorganisoituvaa karttaa hyväksikäyttäen, jonka jälkeen luokkapisteet LVQ:ta varten määrätään koulutusvektoreiden avulla, ja vastaanotin voi tämän 15 jälkeen käyttää SOM.-ia signaalipisteiden pitämiseksi oikeilla paikoillaan. Vastaavasti, jos luokkapisteille on olemassa alustava arvaus, LVQ-menetelmää voidaan käyttää alussa, ja esimerkiksi kanavan muuttuessa SOM-menetelmällä voidaan aineisto kasauttaa uudelleen. Tarvittaessa koodi-20 vektorit luokitellaan koulutusjoukon avulla.

Keksinnön mukainen menetelmä voidaan toteuttaa myös siten, että vastaanotettu signaali esikäsitellään ennen adaptiivista ilmaisua jollain lineaarisella tai epälineaarisella muunnoksella. Kyseinen muunnos voidaan tehdä sovi-25 tettujen suodattimien jälkeen tai myös niiden asemasta.

Kuvio 4 esittää erään keksinnön mukaisen CDMA-vas-taanottimen rakennetta, joka tässä esimerkissä on tukiase-mavastaanotin. Keksintö soveltuu kuitenkin käytettäväksi vastaavasti myös liikkuvassa asemassa. Vastaanotin käsit-30 tää antennin 40, jolla vastaanotettu signaali viedään ra-diotaajuusosien 41 kautta A/D-muuntimelle 42. Muunnettu · «· « 12 106898 signaali viedään välineille 43a-43d, jotka esikäsittelevät vastaanotettua signaalia. Keksinnön edullisessa suoritusmuodossa välineet voivat olla esimerkiksi RAKE-vastaanottimia, jotka kukin vastaanottavat yhden käyttäjän lähettä-5 mää signaalia. Vastaanottimessa on lisäksi ohjausyksikkö 45, joka ohjaa laitteen toimintaa. Kukin RAKE-vastaanotin sisältää useita erillisiä korrelaattoreita, jotka kukin pystyvät vastaanottamaan yhtä monitie-edennyttä signaali-komponenttia. Nämä vastaanotetut signaalikomponentit yh-10 distetään edullisesti RAKE-vastaanottimessa. RAKE-vastaan- ottimen rakennetta on kuvattu tarkemmin viitteessä G. Cooper, C. McGillem: Modern Communications And Spread

Spectrum, McGraw-Hill, New York 1986, luku 12.

Kukin RAKE-vastaanotin 43a-43d vastaanottaa siis 15 kukin yhden käyttäjän signaalia (ja sen monitie-edenneitä komponentteja). Kultakin RAKE-vastaanottimelta signaali viedään adaptiiviselle ilmaisimelle 44, joka ilmaisee vastaanotetut usean käyttäjän signaalit yhtäaikaisesti käyttäen adaptiivista signaalipisteistöä ja edellä kuvattuja 20 keksinnön mukaisia menetelmiä hyväkseen.

Keksinnön mukainen vastaanotin voidaan siis toteuttaa myös ilman RAKE-vastaanottimia. LVQ- sekä SOM-menetel-mien suorituskyky on riittävä monitie-tapauksessa sellaisenaan, jos koodivektoreiden dimensiota kasvatetaan im-,.25 pulssivasteen aiheuttamaa hajetta vastaavaksi.

Esikäsittelyvälineissä voidaan vastaanotetulle signaalille suorittaa myös jokin muu lineaarinen tai epälineaarinen muunnos kuten esimerkiksi dekorreloivalla matriisilla kertominen, jonka tuloksena saadaan dekorreloivan 30 ilmaisimen päätösstatistiikka.

Vaikka keksintöä on edellä selostettu viitaten ..... oheisten piirustusten mukaisiin esimerkkeihin, on selvää, ettei keksintö ole rajoittunut niihin, vaan sitä voidaan muunnella monin tavoin oheisten patenttivaatimusten esit-35 tämän keksinnöllisen ajatuksen puitteissa.

« ·

Claims (14)

13 106898

1. Vastaanottomenetelmä käytettäväksi CDMA-järjestelmässä, jossa usean eri käyttäjän signaalit ilmaistaan 5 samanaikaisesti vastaanotetusta signaalista, tunnet -t u siitä, että vastaanotettua signaalia esikäsitellään lineaarisesti vähintään kaksiulotteisella suodatinpankilla, jonka pankin vektorit ovat lineaarisesti riippumattomia, ja 10 joista vektoreista ainakin yksi vektori on tahdistettu kuhunkin haluttuun ilmaistavaan signaaliin, ja että vastaanotetun signaalin ilmaisussa käytetään hyväksi adaptiivista signaalipisteistöä, jonka pisteistön kukin piste vastaa erästä usean käyttäjän symbolikombinaatiota, 15 ja että vastaanotetun signaalin hetkellisen signaalinäytteen ja signaalipisteistön pisteisiin osoittavien koodivektori-en välillä lasketaan etäisyys ja että signaalinäyte luokitellaan kuuluvaksi tiettyyn sig-20 naalipisteistön pisteeseen valitsemalla se piste, johon osoittavan koodivektorin ja signaalin hetkellisen signaalinäytteen välinen etäisyys on pienin.

2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että adaptiivisen signaalipisteistön 25 pisteet asetetaan oikeille kohdilleen vastaanotettuun m 0 signaalin sisältyvän erityisen opetusjakson avulla.

3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että adaptiivisen signaalipisteistön pisteet lasketaan itseorganisoituvan kartan avulla. 3 0 4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että adaptiivisen signaalipisteistön ' “ pisteiden paikkoja säädetään vuorotellen sekä vastaanotettuun signaalin sisältyvän erityisen opetusjakson, että itseorganisoituvan kartan avulla.

5. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, t u n - 14 106898 n e t t u siitä, että adaptiivinen signaalipisteistö on moniulotteinen.

6. Patenttivaatimuksen 5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että adaptiivisen signaalipisteistön 5 ulotteisuus riippuu käyttäjien lukumäärästä.

7. Patenttivaatimuksen 5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että adaptiivisen signaalipisteistön ulotteisuus riippuu järjestelmän ajastuksesta.

8. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, 10 tunnettu siitä, että antennilla (40) vastaanotettu signaali viedään radiotaajuusosien (41) ja esikäsittely-lohkon (43a-43d) kautta adaptiiviselle ilmaisimelle (44), jossa usean käyttäjän signaalit ilmaistaan samanaikaisesti adaptiivisen signaalipisteistön avulla.

9. CDMA-vastaanotin, joka käsittää antennin (40), radiotaajuusosat (41), A/D-muuntimen (42), välineet vastaanotetun signaalin käsittelemiseksi (43a-43d), tunne t t u siitä, että vastaanotin käsittää adaptiivisen ilmaisinvälineen (44) , joka on toiminnallisesti kytketty 20 esikäsittelyvälineiden (43a-43d) jälkeen, jossa ilmaisin-välineessä (44) usean käyttäjän signaalit ilmaistaan samanaikaisesti, ja joka ilmaisinväline (44) on vasteellinen sovitetuilla suodattimilla käsitellylle signaalille ilmaisussa käytettävän signaalipisteistön korjaamiseksi vastaa-25 maan vastaanotettua signaalia.

10. Patenttivaatimuksen 9 mukainen vastaanotin, tunnettu siitä, että adaptiivinen ilmaisinväline (44) korjaa ilmaisussa käytettävää signaalipisteistöä itseorganisoituvaa karttaperiaatetta hyväksikäyttäen.

11. Patenttivaatimuksen 9 mukainen vastaanotin, . tunnettu siitä, että adaptiivinen ilmaisinväline (44) korjaa ilmaisussa käytettävää signaalipisteistöä oppivan vektorikvantisoinnin periaatteella.

12. Patenttivaatimuksen 9 mukainen vastaanotin, tunnettu siitä, että adaptiivinen ilmaisinväline is 106898 (44) korjaa ilmaisussa käytettävää signaalipisteistöä vuoroajoin sekä oppivan vektorikvantisoinnin periaatteella että itseorganisoituvaa karttaperiaatetta hyväksikäyttäen.

13. Patenttivaatimuksen 9 mukainen vastaanotin, tunnettu siitä, että välineet vastaanotetun signaalin käsittelemiseksi (43a-43d) on toteutettu vastaanotetun signaalin käyttämiin hajotuskoodeihin sovitettujen suodattimien avulla.

14. Patenttivaatimuksen 9 mukainen vastaanotin, tunnettu siitä, että adaptiivisen ilmaisinvälineen (44) käyttämän signaalipisteistön kukin piste edustaa erästä mahdollista usean käyttäjän lähettämien signaalien kombinaatiota. — Λ Λ 16 106898