NO964411L - Fremgangsmåte for mottaking, samt mottaker - Google Patents

Description

Oppfinnelsen angår en fremgangsmåte for mottaking til bruk i et telekommunikasjonssystem hvor et antall signalkomponenter detekteres samtidig i et mottatt signal.

Et sentralt problem i utformingen og implementeringen av telekommunikasjonssystemer er samtidig sending av signaler til og mottaking fra flere samtidige brukere på en slik måte at interferens mellom signalene er minimal. På grunn av dette og den benyttede overføringskapasiteten er det utviklet forskjellige overføringsprotokoller og multiaksess-metoder, og de mest vanlige i mobiltelefonkommunikasjon er FDMA- og TDMA-metodene, og nylig også CDMA-metoden.

CDMA er en multiaksess-metode basert på en spredt spektrum-teknikk, og den er nylig tatt i bruk i celledelte radiosystemer i tillegg til de tidligere benyttede FDMA og TDMA. CDMA har flere fordeler i forhold til de tidligere metodene, slik som enkelhet når det gjelder frekvensplanlegging, samt spektraleffektivitet.

I CDMA-metoden multipliseres et smalbåndet datasignal fra en bruker opp til et relativt bredt bånd ved hjelp av en spredningskode som har et mye bredere bånd enn datasignalet. Båndbredder som benyttes i kjente testsystemer innbefatter for eksempel 1,25 MHz, 10 MHz og 25 MHz. Under multipliseringen sprer datasignalet seg over hele det bånd som skal benyttes. Alle brukerne sender samtidig på samme frekvensbånd, på hver forbindelse mellom en basestasjon og en mobilstasjon benyttes det en ulik spredningskode, og brukernes signaler kan skjelnes fra hverandre i mottakerne på basis av brukerens spredningskode. Om mulig velges spredningskodene på en slik måte at de er innbyrdes ortogonale, d.v.s. de korrelerer ikke med hverandre.

Korrelatorer i konvensjonelt implementerte CDMA-mottakere synkroniseres med et ønsket signal, som de gjenkjenner på grunnlag av spredningskoden. I mottakeren gjenopprettes datasignalet til det opprinnelige båndet ved å multiplisere det med samme spredningskode som i sendetrinnet. Ideelt korrelerer ikke de signaler som er multiplisert med en annen spredningskode, og disse gjenopprettes ikke til det smale båndet. I forhold til det ønskede signalet opptrer disse således som støy. Formålet er således å detektere signalet for den ønskede brukeren blant et antall interfererende signaler. I praksis korrelerer spredningskodene, og de andre brukernes signaler gjør det vanskeligere å detektere det ønskede signalet, siden de forvrenger det mottatte signalet ikke-lineært. Denne interferensen som bevirkes av brukerne i forhold til hverandre, kalles multiaksess-interferens.

I et telekommunikasjonssystem som anvender multiaksess-metoden TDMA, er flere frekvenser i bruk, og hver frekvens er oppdelt i tidsluker hvor signalene fra forskjellige brukere innsettes. Hver bruker har således en egen tidsluke. Siden frekvensområdet som er reservert for systemet, vanligvis er begrenset, må de frekvenser som benyttes, vanligvis gjentas i celler som befinner seg en viss avstand fra hverandre. For å oppnå høy frekvenseffektivitet må avstanden holdes så kort som mulig. Som resultat interfererer forskjellige sendinger på samme frekvenser med hverandre. I en viss tidsluke høres således også et støysignal i mottakeren i tillegg til de ønskede signalet, idet støysignalet kommer fra en annen forbindelse som benytter samme frekvens.

Deteksjonsmetoden for en enkelt bruker som er beskrevet ovenfor i samband med CDMA, er ikke optimal, siden informasjonen som inneholdes i signalene fra de andre brukerne, ikke tas i betraktning i deteksjonen. I tillegg kan ikke ulineariteter som forårsakes av delvis ikke-ortogonale spredningskoder og forvrengning av signalet over radiostrekningen, korrigeres ved hjelp av en konvensjonell deteksjonsmetode. I en optimal mottaker tas all den informasjon som inneholdes i brukernes signaler, i betraktning, slik at signalene kan detekteres optimalt ved bruk av for eksempel en Viterbi-algoritme. Fordelen ved denne deteksjonsmetoden for eksempel i et CDMA-system er at mottakerens kurver over bit-feilforhold ligner på en situasjon i et enkeltbruker CDMA-system hvor det ikke forekommer noen multiaksess-interferens. For eksempel oppstår intet nær/fjernproblem, som er typisk for CDMA-systemer. Et nær/fjernproblem er en situasjon hvor sendingen fra en sender som er nær mottakeren, dekker over mer fjerntliggende sendere. Den viktigste ulempen ved Viterbi-algoritmen er at regnekraften den krever, øker eksponensielt med antallet brukere. Med QPSK-modulasjon vil for eksempel et system med ti brukere og med en bithastighet på 100 kbit/s kreve 105 millioner operasjoner pr sekund for å beregne en sannsynlighetsfunksjon. I praksis gjør dette det umulig å implementere en optimal mottaker.

En optimal mottaker kan imidlertid tilnærmes ved hjelp av forskjellige metoder. I den kjente teknikken forekommer det flere fremgangsmåter for samtidig flerbruker-deteksjon (MUD, multiuser detection). De best kjente fremgangsmåtene av denne type er lineær flerbruker-deteksjon, en dekorrelerende detektor og en flertrinns detektor. Disse metodene beskrives i nærmere detalj i Varanasi, Aazhang, «Multistage detection for asynchronous code division multiple access communications», IEEE Transactions on Communications, bind, 38, side 509-519, april 1990; Lupas, Verdu, «Linear multiuser detectors for synchronous code-division multiple access channels», IEEE Transactions on Informations Theory, bind 35, nr 1, side 123-136, januar 1989; og Lupas, Verdu, «Near-far resistance of multiuser detectors on acynchronous channels», IEEE Transactions on Communications, bind 38, april 1990. Ulempene ved alle disse fremgangsmåtene er imidlertid at de ikke kan etterspore forandringer på radiokanalen.

Ved deteksjon av et flerbrukersignal er det tidligere kjent å benytte en adaptiv signal-punktmatrise som ettersporer forandringer på kanalen. Fremgangsmåten beskrives i internasjonal patentsøknad PCT/FI94/00503, som innlemmes heri ved henvisning. Ulempen ved fremgangsmåten er imidlertid at ettersom antallet samtidige brukere øker, øker også regnekraften som behøves, eksponensielt.

Videre viser internasjonal patentsøknad PCT/US93/01154 rekursiv estimering av forandringer på en radiokanal, men denne fremgangsmåten er begrenset til beregning av vektleggings-koeffisienter for signalene, hvilket er nyttig ved deteksjon av et enbruker-signal.

Foreliggende oppfinnelse tilveiebringer en ny måte å tilnærme en optimal mottaker på. Fremgangsmåten er mer motstandsdyktig mot interferens på radiostrekningen. Vanlige flerbruker-deteksjonsalgoritmer er spesifikke for den kanalmodell som de er utformet på grunnlag av. En teoretisk kanalmodell er ikke relevant for fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen, siden algoritmen som sådan sikter på å simulere forvrengninger på kanalen. Fremgangsmåten tilpasser seg til den aktuelle situasjon selv om interferensens opphav er ukjent. For eksempel kan et signal mottatt i CDMA omfatte sendinger med spredningskoder som ikke er kjent for mottakeren. Disse kan for eksempel innbefatte sendinger fra en nabocelle. Samme situasjon oppstår i TDMA-metoden. Videre tilpasser metoden seg raskere, og behøver mye mindre regnekraft enn de tidligere neuralnett-applikasjonene.

Det ovenstående oppnås med en fremgangsmåte av den type som er beskrevet i innledningen, og hvor fremgangsmåten kjennetegnes ved at det mottatte signalet oppdeles i tidsdomenet i blokker med en bestemt lengde, og at disse blokkene utsettes for samtidig estimering av brukerdata og kanalparametere i mottakeren ved rekursiv behandling av hver blokk.

Oppfinnelsen angår også en mottaker som omfatter en antenne, radiofrekvens-deler, en A/D-omformer og en anordning for å behandle et mottatt signal. Mottakeren ifølge oppfinnelsen kjennetegnes ved at den omfatter en anordning for å oppdele det mottatte signalet i tidsdomenet i blokker av en bestemt lengde, idet anordningen er operativt forbundet med anordningen for å behandle det mottatte signalet; en anordning for å innstille innledningsverdiene for estimering, hvilken anordning er operativt forbundet med anordningen for å oppdele det mottatte signalet i blokker; en første bryteranordning som er operativt forbundet med anordningen for å innstille innledningsverdiene for estimering og med en anordning for å oppdatere estimeringsparametrene; en anordning for samtidig estimering av brukerdata og kanalparametere, hvilken anordning er operativt forbundet med den første bryteranordning, en andre bryteranordning som er operativt forbundet med estimeringsanordningen, og hvis utgang gir et estimat for det mottatte signalet; og en anordning for oppdatering av estimeringsparametrene, hvor anordningens inngang er operativt forbundet med den andre bryteranordningen og utgangen på den første bryteranordningen.

Fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen gjør det mulig å tilnærme en optimal mottaker med en ønsket nøyaktighet. Mottakeren ifølge fremgangsmåten tilpasser seg hurtig og nøyaktig til forplantningsbetingelsene på radiostrekningen, som forandrer seg vilkårlig med tiden og forvrenger det mottatte signalet. Fordelen ved fremgangsmåten er dens lineære kompleksitet i forhold til antallet samtidige brukere. Fordelene ved fremgangsmåten blir således mer åpenbare år antallet brukere er stort.

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen implementeres samtidig detektering av et signal og kanalparametere ved bruk av en adaptiv signal- punktmatrise som styres ved hjelp av et adaptivt, assosiativt nett, med rekursiv behandling av det mottatte signalet.

I en annen utførelse av oppfinnelsen beregnes også en vektkoeffisient i samband med detekteringen, hvilken koeffisient benyttes for å tildele brukerdata til en korrekt signalpunktmatrise-gruppe. Vektkoeffisienten kan også benyttes ved rekursiv deteksjon av data og i senere behandling av disse.

I det følgende skal oppfinnelsen beskrives i nærmere detalj med henvisning til de eksempler som illustreres i de vedføyde tegningene, hvor: Fig. 1a og 1b illustrerer konfigurasjonen for et mottatt signal ved utgangen fra tilpassede filtere,

Fig. 2 illustrerer et eksempel for punkter indikert med kodebok-vektorer,

Fig. 3 illustrerer bevegelse av en signalpunkt-matrise når en mottaker behandler rekursivt et mottatt signal, Fig. 4 er et blokkdiagram som illustrerer et eksempel på strukturen av en mottaker ifølge oppfinnelsen, og Fig. 5 illustrerer et annet eksempel på strukturen av en mottaker ifølge oppfinnelsen.

I det følgende skal fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen beskrives med henvisning til et telekommunikasjonssystem hvor multiaksess-metoden CDMA anvendes. Fremgangsmåten er imidlertid også egnet til bruk i systemer som benytter andre multiaksess-metoder.

I digital telekommunikasjon gis modulerende signaler bare diskrete verdier, slik som +Ac, +3Ac,, i samplings-øyeblikket. I en mottaker må således de diskrete verdiene identifiseres ut fra et ofte forvrengt signal som har forplantet seg over radiostrekningen. Figur 1 illustrerer et ideelt dobbeltbruker-signalmønster, d.v.s. en prikktetthets-funksjon av de mottatte signalene, hvor funksjonens topper finnes i krysspunkter. Hver prikk i det todimensjonale mønsteret står for en mulig verdi av et mottatt signal, og verdien avhenger av verdiene av signalene som sendes av brukerne. Prikk A1 kan for eksempel stå for (1,1), hvor den første brukeren har sendt 1, og den andre brukeren har sendt 1. Tilsvarende kan prikk A2 stå for (-1,1), hvor den første brukeren har sendt -1, og den andre brukeren har sendt 1. Prikk A3 kan da stå for (-1, -1), og prikk A4 for (1 ,-1). Dersom det var tre brukere, ville mønsteret være tredimensjonalt, og når antallet brukere øker, øker dimensjonen av mønsteret tilsvarende.

Figur 2 illustrerer forvrengning av signalmønsteret ved utgangen av filtrene som er tilpasset til spredningskoder i mottakeren, hvor forvrengningen bevirkes av ikke-ortogonale koder eller finner sted på radiostrekningen. Toppene i prikktetthets-funksjonen er bredt ut og forskjøvet på grunn av forvrengningen. Prikkene for de mottatte signalene har forskjøvet seg fra sine ideelle posisjoner, og mottakerens funksjon er å tolke de mottatte signalene som å tilhøre en forut bestemt signalprikk.

Dersom avgjørelser ble foretatt fullstendig lineært, ville det blir mange ukorrekte avgjørelser på grunn av den forvrengte punktmatrisen, slik det fremgår av figur 2. Ved hjelp av fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen er det mulig å implementere stykkevis lineære avgjørelsesgrenser, og ved hjelp av disse er det mulig å tilnærme optimal ikke-lineær deteksjon med en ønsket nøyaktighet.

La systemet ha K brukere, d.v.s. CDMA-sendere, og hver av disse ha sin egen, individuelle spredningskode Sk, k = 1, 2 ... K, som er ikke-null i intervallet [0,T], hvor T står for varigheten av symbolet. Alle brukerne sender i det samme frekvensbånd, og hver modulerer databiten bk(<l>) med sin egen spredningskode. Mottakerens funksjon er da å demodulere signalet, som for eksempel i PBSK-modulasjonsmetoden defineres ved

hvor n(t) er et støyledd, bk(<l>) e {-1,1} står for informasjonsbiten fra den k-te bruker i den i-te tidsluken, og wkstår for energien i det mottatte signalet fra den k-te brukeren.

I flerbruker-deteksjon foretas avgjørelser om de mottatte signalene samtidig for alle de K brukerne. La kanalen i dette eksempelet være en Gaussisk kanal, og la de bits som sendes av alle K brukere samtidig i et visst øyeblikk, være definert av vektoren b e {-1,1 }K. Avgjørelsen om maksimal sannsynlighet som foretas i mottakeren, er kjent å være basert på en logaritmisk sannsynlighetsfunksjon, hvor kanalmatrisen H = RW, hvor R er en krysskorrelasjons-matrise mellom de benyttede spredningskodene, d.v.s. (R)ij= <S„ Sj>, i,j = 1,2,...,K, og W er en diagonalmatrise for bruker-energiene, d.v.s. W = diag (w1t..., wk). Vektoren y =

(yi, • ••, yOT består av mottakerens utganger fra de tilpassede filtrene. Ovenstående ligning kan løses med en Viterbi-type algoritme, men kompleksiteten med beregningen gjør det umulig å implementere en optimal mottaker av denne type i praksis, som uttrykt ovenfor.

I mottakerfremgangsmåten ifølge oppfinnelsen detekteres således flerbrukerdata og kanalparametere samtidig ved bruk av en rekursiv detektor,

kanalparametrene omfatter her all kanalinformasjon som er nødvendig for å foreta en avgjørelse vedrørende datadeteksjon, slik som effekten, fasen og forsinkelsen for hvert mottatt signal, og korrelasjon mellom de forskjellige signalkomponenter.

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen baseres deteksjon på en deteksjonsmetode som igjen er basert på en adaptiv, flerdimensjonal signal-punktmatrise. Etter RF-delene og A/D-omforming leveres det mottatte signalet til signal-forbehandlingsanordninger, som i CDMA for eksempel kan være tilpassede filtere. Signalet oppdeles så i tidsdomenet i blokker av en viss lengde, som så behandles rekursivt i mottakeren. I rekursiv deteksjon behandles samme signalblokk et ønsket antall ganger. Fra hver signalblokk, d.v.s. signal mottatt i en viss tidsluke, detekteres brukerdataene og kanalparametrene ved felles estimering. Signalblokkene er ikke nødvendigvis helt adskilte i tidsdomenet, men overlapper delvis om nødvendig. Sampler kan plukkes fra hver blokk i en ønsket rekkefølge og et ønsket antall ganger. Samplene behandles enten en om gangen eller blokkvis. I felles estimering benyttes innholdet av hver blokk minst en gang. kanalparametrene og dataene for en spesifisert tidsperiode estimeres på grunnlag av det signal som mottas i den bestemte tidsperioden.

Ved detekteringen tildeles signalet som mottas fra signal-forbehandlingsanordningene, som kan uttrykkes som vektor y, til en signalprikkmatrise-gruppe som den nærmeste kodebok-vektoren, for eksempel rrii, tilhører. For å finne den nærmeste kodebok-vektoren benyttes en avstandsfunksjon d(y, mi), hvor funksjonen tilsvarer kriteriet som benyttes i deteksjonen. Den nærmeste kodebok-vektoren oppnås således med avstandsfunksjonen, ved bruk av formelen En ofte benyttet beregningsmetode for å bestemme avstanden til den nærmeste kodebok-vektoren, er å beregne den Euklidske avstand ved hjelp av formelen

Avstandsfunksjonene som bestemmes ved de to ligningene ovenfor - både den optimale og den Euklidske avstandsfunksjonen - fører til eksponensiell kompleksitet ettersom antallet brukere øker. Dette resulterer i en tung beregningsmessig belastning på mottakeren

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen klassifiseres et signal ved bruk av et assosiativt nettverk, og på grunn av dette øker kompleksiteten lineært, og den beregningsmessige belastning på mottakeren reduseres betraktelig. Teorien for et assosiativt nettverk er beskrevet i nærmere detalj i Hecht-Nielsen: Neurocomputing, Addison-Wesley, New York, 1989, kapitlene 4 og 5. Deteksjon basert på beskrivelsen av det assosiative nettverket, er enten lineær eller ikke-lineær.

Et eksempel for ikke-lineær deteksjon er Hopfield-neuralnettet, som er beskrevet i Kechriotis, Manolakos: «Implementing the Optimal CDMA Multiuser Detectorwith Hopfield Neural Network», Proceedings of the International Workshop of Applications of Neural Networks to Telecommunications, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers 1993, redaktører J. Alspehtor, R. Goodman, T Brown, og i Varanasi, Aazhang-publikasjonen nevnt tidligere. Bruken av et assosiativt nettverk gjør det mulig å redusere antallet beregninger både ved kanalestimering og ved datadeteksjon, og det assosiative nettet kan implementeres med en ønsket kompleksitet, avhengig av kanalen og av det ønskede antall beregninger. Energifunksjonen for det komplekse, hetero-assosiative Hopfield-nettet i BPSK er

som også kan uttrykkes som hvor og

Kanalmatrisene C(i) og T er typisk forskjellige for hvert symbol, siden kanalparameter-matrisen W varierer med tiden. Det assosiative nettverket må således også være adaptivt.

Anta at bit-estimatene frembringes av det assosiative nettet, og at kanalparameterene varierer med tid. Kanalparametrene kan læres ved assosiativ avbildning. Den assosiative avbildningen må lære avbildningen y = Hb, gitt sampel-par (Y(i),~).

b(<i>

Læringen kan iverksettes ved å benytte estimerte symboler i samsvar med

Indeksene (i) og (i+1) ovenfor er således iterasjons-indekser og ikke data-indekser. De samme data kan kjøres i gjennom formlene ovenfor et høyt antall ganger.

Et eksempel på lineær deteksjon er for eksempel dekorrelasjons-deteksjon, hvor et assosiativt nettverk således kan benyttes som en avgjørelses-regel.

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen kan det assosiative nettet implementeres med kanalmatrisen H. Kanalmatrisen og signal-punktmatrisen er relatert til hverandre ifølge

hvor bjbetegner en bit-vektor for brukeren. I praksis betyr dette at når kodebokvektor-avstander beregnes, tas bare lineært uavhengige kodebok-vektorer i betraktning.

I en rekursiv sløyfe estimeres kanalmatrisen mer og mer nøyaktig i hver omgang på basis av samme signalblokk, og dette gjør beslutningene som blir foretatt, nøyaktigere.

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen kan to alternative, adaptive korreksjonsmetoder benyttes: Innlærings-vektorkvantisering LVQ (learning vector quantization) og selv-organiserende avbildning SOM (seif organization map).

Når LVQ benyttes, korrigeres en adaptiv signal-punktmatrise ved hjelp av en treningssekvens som inneholdes i det mottatte signalet. Mottakeren er således i stand til å tilpasse seg til forvrengningen i det mottatte signalet ved å forvrenge signal-punktmatrisen på tilsvarende måte. Fremgangsmåten er beskrevet i nærmere detalj i Teuvo Kohonen, Self-Organization and Associative Memory, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York-Tokyo, tredje utgave, 1989.

Når mottakeren korrigerer den adaptive signal-punkmatrisen ved hjelp av en selv-organiserende avbildning SOM, er det ikke nødvendig med en separat treningssekvens. På samme måte som med LVQ har SOM-metoden tidligere blitt anvendt på mønstergjenkjennelses-problemer, og den er beskrevet i nærmere detalj både i den ovennevnte henvisningen og i Teuvo Kohonen, «The Self-Organizing Map», Proceedings of the IEEE 78(9), side 1464-1480, 1990; Kohonen, «Generalizations og the Self-Organizing Map», Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks IJCNN», 93, Nagoya, Japan, oktober 25-29, 1993; Kohonen, «Things You Haven't Heard about the Seif- Organizing Map», Proceedings of the 1993 IEEE Int. Conf. on Neural Networks, San Francisco, USA, 28. mars til 1. april 1993, side 1147-1156; og Kohonen, Raivio, Simula, Henriksson, «Start-Up Behaviour of a Neural Network Assisted Decision Feedback Equalizer in a Two-Path Channel», Proe. of IEEE Int. Conf. on Communications, Chicago, USA, 14.. 18. juni 1992, side 1523-1527.

I det følgende illustreres begge de ovennevnte metoder med hensyn på fremgangsmåten ifølge foreliggende oppfinnelse.

En optimal CDMA flerbrukermottaker fungerer ikke-lineært som reaksjon på en uttømmende identifikator som oppnås fra filtrene som er tilpasset til spredningskodene. LVQ- og SOM-metodene kan her benyttes for å estimere optimale Bayesiske beslutningsgrenser. De Bayesiske beslutningsgrensene adskiller klassene med et minimalt antall feil.

Hvert mulig diskret signalrom kan antas å danne sin egen klasse©k. Hver klasse defineres av en gruppe kodebok-vektorer med dimensjon som kan defineres til å variere med anvendelsen.

Antallet kodebok-vektorer pr klasse avhenger av den ønskede nøyaktighet ved tilnærmelsen. Dersom hver klasse omfatter bare en kodebok-vektor, er beslutningsgrensene lineære. Jo flere kodebok-vektorer som forekommer, jo nøyaktigere til nærmere beslutningstakingen en optimal mottaker når beslutningsgrensene er stykkevis lineære og kompleksiteten øker med antallet kodebok-vektorer. Hver klasse kan også omfatte et forskjellig antall kodebok-vektorer. Hver kodebok-vektor peker på et punkt som representerer klassen. Når et foreløpig antall kodebok-vektorer er tildelt til hver klasse og lagret i et assosiativt nett, kan den følgende LVQ-algoritme brukes for å estimere den samme kanalmatrisen H.

Informasjonen som oppnås fra utgangen av de tilpassede filtrene, leveres til en LVQ-blokk, som iterativt oppdaterer matrisen i samsvar med de følgende ligninger: hvor de individuelle innlæringshastigheter defineres for eksempel ved

hvor Si = 1 står for korrekt klassifisering og -1 for ukorrekt klassifisering. Den valgte beslutningsalgoritme gir beslutningene bj.

Et signal som mottas av LVQ, inneholder en kjent treningssekvens, og på basis av denne oppdateres detektoren (enten adaptiv signal-punktmatrise eller adaptivt assosiativt nettverk).

I en fremgangsmåte basert på en selv-organiserende avbildning, skylder læringsprosessen, d.v.s. korrigeringen av kodebok-vektorer, seg fra LVQ ved at det mottatte signalet ikke inneholder en spesiell læringssekvens, men den selv-organiserende avbildningen tildeler kodebok-vektorer i en adaptiv signal-punktmatrise direkte på grunnlag av det mottatte signalet, til der hvor antallet av de mottatte signalpunktene er størst. Den tilpasser seg således automatisk til det mottatte signalet. I SOM oppdateres matrisen for eksempel ifølge følgende ligning:

A

hvor bi er det estimat for symbolet som gis av den valgte beslutningsalgoritmen, bjbetegner en alternativ, konkurrerende bitsekvens, og NSsbetegner en mengde (et sett) av konkurrerende beslutninger. Konkurrerende beslutninger (rival decisions) er en mengde av nest beste - men ikke best tilpassede - klassifiseringer av det mottatte signalet.

ai og Pi er konvergente koeffisienter som detektorens funksjon kan kontrolleres med. Koeffisientene kan velges slik at detektoren tilpasser seg til en stasjonær kanal, eller alternativt kan detektoren etterspore kanalens ikke-stasjonære forandringer.

Implementeringen som er benyttet i det ovenstående, er at en vektkoeffisient også beregnes i forbindelse med deteksjonen, og brukerdataene knyttes til den korrekte signal-punktmatrisen på grunnlag av dette. Vektkoeffisienten kan utnyttes både i rekursiv deteksjon og i senere behandling av data. Denne fremgangsmåten gjør det mulig å eliminere usannsynlige beslutninger og derved å påskynde videre beregninger.

En vektkoeffisient for nøyaktigheten av deteksjonen bestemmes ved å beregne en funksjon av sannsynligheten for den estimerte klasse for signal, og om nødvendig sannsynlighetene for de konkurrerende klassifiseringene. Sannsynlighetene kan estimeres ved å bruke en estimert kanalmatrise. Den beregnede vektkoeffisienten kan også kalles en konfidens-koeffisient.

Den beregnede vektkoeffisienten kan således benyttes både til å klassifisere signalet og til å oppdatere detektoren. Oppdatering av et assosiativt nettverk eller en adaptiv signal-punktmatrise kan baseres både på den utførte signalklassifiseringen og den beregnede konfidens-koeffisienten som står i forhold til denne. I tillegg er det mulig å ta den ideelle klassifiseringen i betraktning i oppdateringsprosedyren, samt en mengde (et sett) nest beste klassifiseringer og deres vektkoeffisienter.

De viktigste fordelen ved den ovenstående fremgangsmåten, hvor både den faktiske beslutningen og en mengde nest beste klassifiseringer således benyttes, er at mottakeren vet hvor pålitelig beslutningen er. Når de beregnede vektkoeffisientene viser at beslutningen er pålitelig, kan til og med større forandringer foretas i mottakeren, mens forandringer foretas gradvis når det foreliggende upålitelige beslutninger.

Fremgangsmåten ifølge den foretrukne utførelse av oppfinnelsen kan illustreres med følgende løsning:

Trinn 1: Innstill de innledende verdier i matrisen H0.

Trinn 2: Les utgangssignalet fra det tilpassede filteret og oppdel det i blokker.

Trinn 3: Klassifiser signalet for den blokk som er under behandling med detektor-rutinene som er beskrevet ovenfor.

Trinn 4: Oppdater det assosiative nettverket ved bruk av fremgangsmåte de ovenstående formler.

Trinn 5: Dersom blokken er behandlet et ønsket antall ganger, foreta forandring av blokken som skal behandles.

Trinn 6: Gå til trinn 3.

I det følgende skal vil illustrere fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen med et enkelt eksempel. La systemet ha to aktive brukere med spredningskoder Si =

[1,1,1] og S2= [1,-1,1], hvor krysskorrelasjonen for kodene er 1 13. Kanalen antas å være en Gaussisk kanal. I mottakeren er signal/støy-forholdet for den første brukeren 8dB, og for den andre brukeren 10dB. Matrisen W har således verdien W = diag (1,3.16). Den innledende verdi av matrisen H0i en detektor som benytter en selv-organiserende avbildning, innstilles til å være identitetsmatrisen

I.

Figur 3 illustrerer forskyvning av en signal-punktmatrise mens mottakeren behandler et mottatt signal rekursivt. I utgangspunktet ble punktene i identitetsmatrisen innstilt som den innledende verdi, men nå har punktmatrisen forskjøvet seg mot det faktiske signalet som er forvrengt av kanalen.

I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen kan et assosiativt nettverk implementeres ved hjelp av en krysskorrelasjons-matrise R. Som beskrevet ovenfor defineres kanalmatrisen H av produktet H = RW, hvor R er krysskorrelasjons-matrisen for spredningskodene som benyttes, d.v.s.

(R) i =<<>Si, Sj<>>, i,j = 1,2,...,K og W er diagonalmatrisen for bruker-energiene, W = diag (wi ..., wk)

Når det bare benyttes en krysskorrelasjonsmatrise, er det ikke nødvendig med noen energimatrise W i beregningen, og dette gjør regnearbeidet hurtigere i sammenligning med det å bruke en kanalmatrise.

Figur 4 viser strukturen av en mottaker ifølge oppfinnelsen, i dette eksempelet en basestasjon-mottaker. Oppfinnelsen kan imidlertid også benyttes i en mobilstasjon på en lignende måte. Mottakeren omfatter en antenne 10, som leverer det mottatte signalet gjennom radiofrekvens-deler 11 til en A/D-omformer 12. Det omformede signalet leveres til en anordning 13 som forbehandler det mottatte signalet. I en foretrukket utførelse av oppfinnelsen kan anordningen være tilpassede filtere implementert for eksempel med et antall RAKE-mottakere, hvor hver av disse av disse mottar signalering fra en bruker. Hver RAKE-mottaker omfatter flere separate korrelatorer som er i stand til å motta en flerbane-forplantet signalkomponent. De mottatte signalkomponentene kombineres fortrinnsvis i RAKE-mottakeren. Strukturen av RAKE-mottakeren er beskrevet i nærmere detalj i G. Cooper, C. McGillem: Modem Communications and Spread Spectrum, McGraw-Hill, New York, 1986, kapittel 12.

Mottakeren ifølge foreliggende oppfinnelse kan imidlertid også implementeres uten RAKE-mottakere. Et alternativ er for eksempel å øke det assosiative nettet eller signal-punktmatrisens dimensjon, for eksempel dersom kanalmodellen for brukerne har I uttak (taps), økes dimensjonen på signal-punktmatrisen eller det assosiative nettverket til å være l-dobbelt.

Fra de tilpassede filtrene leveres signalet til anordningen 14, som oppdeler det mottatte signalet i tidsdomenet i blokker med ønsket lengde, og lagrer blokkene under varigheten av behandlingen. Hver signalblokk behandles rekursivt i mottakeren et ønsket antall ganger, hvoretter den enste blokken hentes fra anordningen 14 for behandling. Fra oppdelingsanordningen 14 leveres signalet først til anordningen 15, hvor de innledende verdiene for estimering innstilles. Med andre ord innstilles de ønskede innledende verdier i et assosiativt nett, slik som en kanalmatrise, for den første omgangen med estimering.

Oppdelingen i blokker illustreres i det følgende eksempelet. La utgangssignalet fra de tilpassede filtrene 13 omfatte samplene 7. yy ..., z,-, zj+1, ...,Zj+J. Dersom lengden av en blokk er for eksempel j, kan blokken dannes slik at den første blokken omfatter samplene Li = {z^ zf} og den andre blokken samplene L2= {z , zj+1+i}, hvor i > 1. Dersom i = j + 1, omfatter blokkene ikke noen av de samme sampler, og overlapper hverandre således ikke.

I anordningen 15 innstilles de innledende verdier for estimering ved å gi de nevnte blokkene til estimeringsalgoritmen et ønsket antall ganger, og ved å benytte estimatene som er oppnådd tidligere, som innledende verdier for bitene og kanalparametrene. Dersom ingen tidligere estimater er tilgjengelige, estimeres parametrene med en eller annen kjent metode; for eksempel i CDMA kan parametrene initialiseres ved å bruke utgangssignalene fra RAKE-grenene. Alternativt kan det benyttes en ML-metode eller en suboptimal ML-metode.

Fra innstillingsanordningen 15 leveres signalet og det assosiative nettverkets innledende estimat gjennom en første omkoplings-anordning 16 til en detektoranordning 17, hvor dataene og kanalparametrene detekteres samtidig av et assosiativt nettverk for eksempel ved bruk av de ovenfor beskrevne metoder, slik som LVQ og SOM. Utgangen fra detektoranordningen gir således estimatet for signalet og kanalparametrene, og de øyeblikkelige verdier for det assosiative nettverket. I en foretrukket utførelse beregnes også sannsynligheten for deteksjons-nøyaktighet i detektoranordningen 17, hvorved denne verdien også kan innbefattes i utgangssignalet fra anordningen 17.

Utgangssignalet fra detektoranordningen leveres til en andre omkoplings-anordning 18, og fra utgangen av denne oppnås et signal-estimat og sannsynlighetsverdien for estimatet, for videre behandling i mottakeren. Fra omkoplings-anordningen 18 leveres utgangssignalet fra detektoranordningen 17 videre til en oppdateringsanordning 19 for estimeringsparametere, hvor det assosiative nettverket oppdateres på basis av resultatene som er beregnet i foregående omgang.

Signalene som oppnås fra oppdateringsanordningen 19, som således omfatter oppdaterte parametere for det assosiative nettet, leveres gjennom den første omkoplings-anordningen 16 tilbake til detektor-anordningen 17, hvor de samme data gjen-detekteres ved hjelp av det oppdaterte assosiative nettverket.

I den ovenfor beskrevne rekursive sløyfen sirkuleres hver signalblokk et ønsket antall ganger, hvoretter man starter å behandle den enste signalblokken. For at behandlingen skal kunne finne sted i sann tid, må naturligvis deteksjonsprosessen være raskere enn brukerens datastrøm til mottakeren.

Ifølge en utførelse av oppfinnelsen fremsendes også estimerte kanalparametere, slik som mottatte signaleffekter, som kan benyttes for eksempel ved effektstyring, fra den andre omkoplings-anordningen.

Figur 5 er et blokkdiagram som viser en annen mottaker ifølge oppfinnelsen. Som ovenfor omfatter mottakeren en antenne 10, RF-deler 11 og en A/D-omformer 12. Etter dette leveres det mottatte signalet til en signalestimerings-anordning 50, som overvåker det mottatte signalet omformingshastighet. Mottakeren omfatter to estimeringsblokker 51, 52. I den førte estimeringsblokken 51 implementeres det assosiative nettverket ved bruk av en kanalmatrise. I den andre estimeringsblokken 52 implementeres det assosiative nettverket ved bruk av en krysskorrelasjons-matrise. Strukturen av estimeringsblokken ligner på det som fremgår av figur 4, og omfatter en anordning 15 for igangsetting av estimering, en detektor-anordning 17, første og andre omkoplings-anordninger 16, 18, og en oppdateringsanordning 19 for estimeringsparametere. Anordningen 14 for å oppdele et signal i blokker, kan arrangeres for å være enten felles for begge blokker, eller inne i hver blokk. I figuren har hver blokk sin egen anordning 14 for å oppdele signalet i blokker.

Anordningen 50 overvåker således omformingshastigheten for det mottatte signalet, og dersom omformingshastigheten er høy, benyttes en detektorblokk som benytter en krysskorrelasjonsmatrise, og således er rask. Dersom omformingshastigheten for signalet er av, brukes en detektorblokk som benytter en kanalmatrise.

Selv om oppfinnelsen er beskrevet ovenfor med henvisning til det eksempel som illustreres i de vedføyde tegningene, skal det forstås at oppfinnelsen ikke er begrenset til dette, men kan modifiseres på mange måter uten å avvike fra den oppfinneriske ide som fremgår av de vedføyde kravene.

Claims (17)

1. Fremgangsmåte for mottaking til anvendelse i et telekommunikasjonssystem hvor et antall signalkomponenter detekteres samtidig fra et mottatt signal, karakterisert ved at det mottatte signalet oppdeles i tidsdomenet i blokker med en viss lengde, og at blokkene underkastes samtidig estimering av brukerdata og kanalparametere i mottakeren ved rekursiv behandling av hver blokk.

2. Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at noen av signalkomponentene oppnås fra mange forskjellige brukere.

3. Fremgangsmåte ifølge krav 1 eller 2, karakterisert ved at en adaptiv signal-punktmatrise benyttes i detekteringen av signalblokker, og at avstanden mellom et øyeblikkelige signalsampel fra et mottatt signal og vektorer som peker på prikkene i signal-punktmatrisen, beregnes, og at signalsampelet tildeles til et bestemt punkt på signal-punktmatrisen ved å velge det punkt hvor avstanden mellom kodebok-vektoren som peker på dette, og det øyeblikkelige signalsampelet, er kortest.

4. Fremgangsmåte ifølge krav 3, karakterisert ved at punktene i den adaptive.signal-punktmatrisen plasseres i korrekte posisjoner ved hjelp av en kjent treningssekvens som inneholdes i det mottatte signalet.

5. Fremgangsmåte ifølge krav 3, karakterisert ved at punktene i den adaptive signal-punktmatrisen plasseres i korrekte posisjoner på grunnlag av den utførte signalklassifiseringen.

6. Fremgangsmåte ifølge krav 3, karakterisert ved at et signal-sampel klassifiseres ved hjelp av et adaptivt, assosiativt nettverk.

7. Fremgangsmåte ifølge krav 6, karakterisert ved at det adaptive, assosiative nettverket oppdateres ved hjelp av en kjent treningssekvens som inneholdes i det mottatte signalet.

8. Fremgangsmåte ifølge krav 6, karakterisert ved at det assosiative nettverket implementeres ved hjelp av en kanalmatrise.

9. Fremgangsmåte ifølge krav 3 eller 6, karakterisert ved at en vektleggings-koeffisient beregnes for det mottatte signalet detekterte symboler, hvor koeffisienten indikerer påliteligheten av symbolet som oppnås i deteksjonen.

10. Fremgangsmåte ifølge krav 3 og 9, karakterisert ved at punktene id en adaptive signal-punktmatrisen plasseres i korrekte posisjoner på grunnlag av den ideelle klassifisering, og et antall nest beste klassifiseringer samt vektleggings-koeffisienter beregnet for disse.

11. Fremgangsmåte ifølge krav 6 og 9, karakterisert ved at det adaptive, assosiative nettverket oppdateres på grunnlag av den ideelle signalklassifisering, og et antall nest beste klassifiseringer og vektleggings-koeffisienter beregnet for disse.

12. Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at en CDMA multiaksess-metode benyttes i telekommunikasjonssystemet.

13. Mottaker som omfatter minst en antenne (10), radiofrekvens-deler (11), en A/D-omformer(12), og en anordning (13) for å behandle et mottatt signal, karakterisert ved at den omfatter en anordning (14) for å oppdele det mottatte signalet i tidsdomenet i blokker av en viss lengde, hvilken anordning er operativt forbundet med anordningen (13) for å behandle det mottatte signalet; en anordning (15) for å innstille de innledende verdier for estimering, hvilken anordning er operativt forbundet med anordningen (14) for å oppdele det mottatte signalet i blokker; en første omkoplingsanordning (16) som er operativt forbundet med anordningen (15) for innstilling av de innledende verdier for estimering og med anordningen (19) for å oppdatere estimeringsparametrene; en anordning (17) for samtidig estimering av brukerdata og kanalparametere, hvilken anordning (17) er operativt forbundet med den første omkoplings-anordningen (16); en andre omkoplings-anordning (18) som er operativt forbundet med estimeringsanordningen (17) og hvis utgang gir et estimat for det mottatte signalet, og en anordning (19) for å oppdatere estimeringsparametrene, hvor anordningens inngang er operativt forbundet med den andre omkoplings-anordningen (18) og utgangen på den første omkoplings-anordningen (16).

14. Mottaker ifølge krav 13, karakterisert ved at en adaptiv signal-punktmatrise benyttes i detekteringen av signalblokker i detektor-anordningen (17), og at detektor-anordningen (17) kan reagere på det mottatte signalet, som er under behandling, ved å korrigere signal-punktmatrisen som anvendes i deteksjonen.

15. Mottaker ifølge krav 14, karakterisert ved at mottakeren omfatter en anordning (17) for samtidig estimering av brukerdata og kanalparametere ved hjelp av et adaptivt, assosiativt nettverk, og at detektoranordningen (17) kan reagere på det mottatte signalet, som er under behandling, ved å oppdatere det adaptive, assosiative nettverket som anvendes i deteksjonen.

16. Mottaker ifølge krav 13, karakterisert ved at mottakeren omfatter en anordning (17) for å beregne en vektleggings-koeffisient for det mottatte signalets detekterte symboler, hvilken koeffisient indikerer påliteligheten av det symbol som oppnås i deteksjonen.

17. Mottaker ifølge krav 13, karakterisert ved at mottakeren omfatter en anordning (50) for å overvåke omformingshastigheten for det mottatte signalet, og minst to forskjellige detektorblokker (51, 52) for å detektere signalet, og en anordning (50) for å velge en detektorblokk for deteksjon av et mottatt signal på basis av det mottatte signalets omformingshastighet.