TWI593258B - 相域之最大可能序列偵測 - Google Patents
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Description
本發明係關於無線裝置。
低功率無線感測器及行動者網路(LP-WSAN)標準需要低功率及簡化協定。圖4描繪低功率無線感測器及行動者網路400，具有感測器410及行動者420。感測器為多功能裝置，於短距離不受限的通訊。行動者為具較高處理及傳輸能力之資源豐富裝置，收集及處理感測器資訊並依據匯集之資訊實施動作。
LP-WSAN之低功率及簡化協定需求折衷性能，諸如封包錯誤率(PER)。在藍牙低功率(BT-LE)標準中，例如，若存在一封包錯誤，則傳輸二額外封包-一封包通知先前發送之封包未正確接收，另一封包重複作業。結果為每一有效通訊位元之平均能量增加。
許多LP-WSAN係依據連續相位調變(CPM)。CPM為資訊調變方法，對比於其他相位調變技術，其中載波相位於每一符號開始突然重置為零，載波
相位連續調變。CPM接收器為具有低PER，需要完美調變參數知識。然而，因為建構接收器時疏忽，同級傳輸裝置之調變參數不詳，再者，裝置之間不同。此使相干偵測器之建構複雜，其開發了載波之相位的知識，並最大化BER(位元錯誤率)/PER性能。
CPM最大化性能之最適偵測方案為最大可能序列偵測(MLSD)。MLSD為從CPM雜訊接收之CPM信號最適提取有用資訊之數學演算法。若附加至接收之CPM信號的雜訊為白色及及高斯，MLSD為唯一最適。針對源自其結構之CPM信號實施MLSD之複雜性，取決於接收之信號的調變指數。調變指數決定偵測方案之拓樸，即交織結構，並可以指數方式增加交織狀態數量。再者，調變指數之估計及等化為非線性，使得具可變調變指數能力之MLSD實施不可行。
100‧‧‧無線裝置
110‧‧‧相干獲得方塊
120‧‧‧類比及數位前端
130‧‧‧取樣器/校準器
140‧‧‧非線性濾波解調器
150‧‧‧調變指數估計器
160‧‧‧調變指數等化器
170‧‧‧偵測器
200‧‧‧通用非線性濾波解調器
210‧‧‧加法器
220‧‧‧修正模型
230‧‧‧隨機狀態空間演化模型
240‧‧‧非線性輸出方程式
300‧‧‧流程圖
310、320、330、340、350‧‧‧步驟
400‧‧‧行動者網路
410‧‧‧感測器
420‧‧‧行動者
e‧‧‧輸出估計誤差
wp、wm、n(t)‧‧‧白色高斯雜訊
x‧‧‧演化方程式之程序狀態向量
x1‧‧‧輔助變數
x1(t)‧‧‧準雜訊程序
x2‧‧‧瞬間頻率變數
x2(t)‧‧‧連續相位調變(CPM)頻率調變信號之統計
x3‧‧‧瞬間相位變數
x3(t)‧‧‧連續相位調變(CPM)相位調變信號之統計
y‧‧‧測量
z‧‧‧輸出
θ(t)‧‧‧連續相位調變(CPM)調變信號
h‧‧‧調變指數
Φ(t)‧‧‧正規化連續相位調變(CPM)調變信號
圖1描繪無線裝置之示意圖。
圖2描繪通用非線性濾波解調器之示意圖。
圖3描繪無線通訊之方法流程圖。
圖4描繪低功率無線感測器及行動者網路之示意圖。
本揭露指向無線裝置，係組配而非相干地將接
收之信號的同相及90度相移(I/Q)組份轉換為相域信號，依據同相及90度相移組份及相域信號而估計及修正相干性參數，接著相干地偵測相域信號中之資訊。若需要最適相干偵測，可將相域信號之調變指數估計及等化為預定調變指數，藉以致能相域中最大可能序列偵測(MLSD)。
圖1描繪無線裝置100之示意圖。
無線裝置100包括接收器(110、120、及130)、非線性濾波解調器140、調變指數估計器150、調變指數等化器160、及偵測器170。接收器包括相干獲得方塊110、類比及數位前端120、及取樣器/校準器130。
類比及數位前端120係組配而接收CPM類比信號，將信號頻率轉換為低頻，及確定地濾除不需要的頻帶。類比及數位前端120之輸出為數位基帶信號，具有零中頻(ZIF)及同相及90度相移組份。類比及數位前端120亦從相干獲得方塊110接收輸入，即載波頻率偏移(CFO)、載波相位偏移(CPO)、及I/Q不平衡，其為以已知方式在類比域中組配之參數。類比及數位前端120係組配而修正CFO及CPO，儘管本揭露不侷限於此方面。CFO及CPO可於另一組份中修正。
相干性獲得單元110依據時序參數指示重取樣器/校準器130，以所欲取樣率調整取樣瞬間相對於符號邊界之最適位置。重取樣器/校準器130係揭露設於類比及數位前端120及非線性濾波解調器140之間，但本揭露不
侷限於此方面。重取樣/校準亦為已知而不需進一步描述。
非線性濾波解調器140係組配而將接收之I/Q基帶信號解調為相位信號。若非線性濾波解調器140為最適，其輸出之雜訊為白色及高斯。加成性白色高斯雜訊(AWGN)為基本雜訊模型，模仿本質上發生之隨機處理效果。修飾符標示特定特性：「加成性」因為其與信號線性相加；「白色」因為其具有跨越頻帶之均勻功率；及「高斯」因為其具有高斯或常態之機率密度函數。
由非線性濾波解調器140接收之I/Q基帶信號，係以方程式1代表如下：SLP(t)=cos[θ(t)]+jsin[θ(t)]=cos[hφ(t)]+jsin[hφ(t)] (方程式1)
其中θ(t)為CPM調變信號，h為調變指數，及Φ(t)為正規化CPM調變信號。從I/Q基帶信號，非線性濾波解調器140實施非相干角度解調，即瞬間相位估計。此解調不需要時序或相干性獲得，或由相位攜帶資訊。非線性濾波解調器140估計相位為時間的函數。方程式(1)中輸出函數為可逆，所以相位可觀察。因為非線性濾波解調器140變成接近最適，估計誤差變成更白色及高斯。因而，解調將導致理想相位調變信號，具白色高斯雜訊，如方程式2表示如下：
其中θ(t)為CPM調變信號及n(t)為白色高斯雜訊。再者，關於非線性濾波之直接結果，相域(輸出)中信雜比
(SNR)較I/Q(輸入)域之SNR高。
相干性獲得方塊110使用非線性濾波解調器140輸出之信號相位，決定信號時序，即傳輸之位元於何處開始及結束，且此資訊饋送至取樣器/校準器130。相干性獲得(即CFO、CPO修正、符號時序恢復、調變指數等化等)及時序獲得係於相域中執行，更容易且具較佳性能。
調變指數估計器150係組配而估計接收之信號的調變指數。調變指數指明因調變而偏離載波頻率之最大頻率。因為信號現在處於相域中，估計調變指數現在是簡單的線性問題。估計可為不明線性係數之任何線性估計技術，諸如最小平方、遞迴式最小平方、約束式最小平方、最大可能估計等。另一方面，若調變指數預期於封包內改變，其他線性方法可產生調變指數之較佳連續估計。
調變指數等化器160係組配而將估計之調變指數mod_idx等化為預先定義調變指數。預先定義調變指數可為例如0.5，其係改進性能及最小化複雜性之值，因為其代表與少量狀態之交織。在相域中，調變指數至預先定義之調變指數之等化，為較簡單的線性問題。
偵測器170為最大可能序列偵測器(MLSD)，係組配而偵測信號中之資訊。可使用MLSD，因為信號處於相域，MLSD具有已知調變指數、加成性白色高斯雜訊、及較I/Q域中原始SNR更佳之SNR。相域中實施之MLSD複雜性減少一半，因為僅分析
一信號(相位信號)而非二信號(I及Q信號)。挑選調變指數之預先定義值，以最小化MLSD實施中之複雜性，同時仍確保良好BER/PER性能。
圖2描繪通用非線性濾波解調器200之示意圖，其用以使用馬爾可夫隨機程序模型(Markov stochastic process modeling)開發圖1之非線性濾波解調器140。
通用非線性濾波解調器結構200包括加法器210、修正模型220、隨機狀態空間演化模型230、及非線性輸出方程式240。藉由概述，結構200具有反饋函數，其依據輸出估計誤差e，而隨時間改變。與輸入/輸出模型相反，依據狀態空間模型之估計係更適合，因為CPM中之輸出與資訊信號非線性相關。
依據馬爾可夫程序理論之非線性濾波首先需要建立隨機狀態空間演化模型230，其代表濾波需要之統計級的目標信號(瞬間相位)及測量之信號(ZIF信號)。一般馬爾可夫程序模型係以方程式(3)-(5)代表如下：
z=h(x) (方程式4)
y=z+wm (方程式5)
其中wp及wm為獨立白色高斯雜訊，即分別為程序雜訊及測量雜訊，x為演化方程式之程序狀態向量，z為輸出，及y為測量。測量雜訊wm為濾除之雜訊。
藉由開發CPM信號之屬性，CPM馬爾可夫模
型之廣義結構可顯露如下：
1)因為理想接收之信號將具有方程式(1)之形式，且用於乾淨輸出無測量雜訊之馬爾可夫模型應符合方程式(4)，目標信號θ(t)應為狀態向量x之一部分。
2)三組狀態變數係用於一般CPM信號之狀態空間模型。以上方程式(3)之狀態x係包含於該些三變數組，即一組輔助變數x1、一組瞬間頻率變數x2、及一組瞬間相位變數x3，以下更詳細描述。
2a)第一組狀態變數x1為輔助變數，用於創立多項式(或每一模式薄層分佈之多模式)分布，以做資訊源之模型，x1(t)為具極短相關時間之高斯相關程序。
2b)第二組狀態變數x2做瞬間頻率之模型：
2c)第三組狀態變數x3為瞬間頻率及模型瞬間相位之積分：
3)狀態向量之演化方程式的衍生：
3a)x1(t)提供準雜訊程序，做為一組狀態變數。從高斯-馬爾可夫程序(Gauss-Markov process)之杜布定理(Doob’s theorem)，以指數方式具產生相關高斯程序，需要線性偏移f1˙x1及恆定擴散g1之單一狀態變數組，且相關可具有任意鬆弛時間。因而其可任意地接近差量相關程序。為此原因，準雜訊程序之演化方程式如下：
3b)在CPM調變器之輸入統計製作M-進制符號程序(M模態)之模型，需要x1之變換函數饋送x2演化，ρ(x1)。具有有限組輸出值之非線性靜態(即無記憶體)函數將致能準雜訊程序分布轉換為M模態(或多項式)準白色程序，未於其中壓印記憶體。一該等函數為符號函數，例如二進制調變，具有二項式分布，對於可做為施加於準雜訊程序之符號函數之模型的+1及-1值，具相等機率。另一方面，平滑函數可用做雙彎曲函數及邏輯函數：
3c)x2(t)提供CPM頻率調變信號之統計。此經由反饋(非線性)脈衝定形函數f2(x2)做為模型用於狀態變數，具與CPM脈衝定形函數相同回應，轉換M模態準白色程序：
3d)x3(t)提供CPM相位調變信號之統計。因為x2已做為瞬間頻率之模型，可簡單地經由積分，獲得瞬間相位：
4)測量運算子接著h(˙)=cos(˙)+jsin(˙)，施加於瞬間相位信號x3(t)，如下：z=cos(x3)+jsin(x3) (方程式12)
基於此程序，可設計用於任何CPM信號之馬爾可夫處理模型，以便施加馬爾可夫非線性濾波理論，而最適接近解調信號。
圖3描繪無線通訊之方法的流程圖300。
在步驟310，無線裝置100之接收器(110、120、及130)接收具有同相及90度相移組份之信號。
在步驟320，非線性濾波解調器140將接收之信號解調為相域。
在步驟330，調變指數估計器150可估計接收之信號的調變指數。如以上所討論，此估計可為例如最小平方估計。
在步驟340，調變指數等化器160可將估計之調變指數等化為預先定義調變指數。預先定義調變指數可為例如0.5。
在步驟350，偵測器170於接收之相域信號中偵測資訊。如以上所討論，此偵測為最大可能序列偵測(MLSD)。
圖3之流程圖300的方法可於專用積體電路中實施。另一方面，於包含程式指令之非暫態電腦可讀取媒體上體現之電腦程式產品，可組配使得當處理電路執行時，致使處理電路實施圖3之流程圖300的方法。
文中揭露之無線裝置100及方法300致能接近之最適序列偵測，與調變指數變化無關，改進在MLSD偵測器170之輸入的信雜比，並因從I/Q域至相域之解調，而致能較不昂貴及較易之調變指數、時序參數及相干性參數的估計。結果為較低BER/PER，及因較少之重新傳輸的較低功率消耗，甚至具低成本射頻類比前端。
範例1為一種無線裝置，包含接收器，係組配而接收具有同相及90度相移組份之信號；非線性濾波解調器，係組配而將同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；相干性獲得單元，係組配而依據同相及90度相移組份及相域信號，估計及修正至少一相干性參數；以及相干偵測器，係組配而偵測相域信號中之資訊。
在範例2中，範例1之技術主題可選地包括估計器，係組配而估計接收之信號的調變指數；以及等化器，係組配而將估計之調變指數等化為預先定義調變指數。
在範例3中，範例2之技術主題，其中，估計器係組配而實施不明線性係數之線性估計技術。
在範例4中，範例2之技術主題，其中，預先定義調變指數為約0.5。
在範例5中，範例2之技術主題，其中，偵測器為最大可能序列偵測器(MLSD)。
在範例6中，範例1之技術主題，其中，非線性濾波解調器係依據包含複數變數組之模型。
在範例7中，範例2之技術主題，其中，複數變數組包含一組輔助變數、一組瞬間頻率變數、及一組瞬間相位變數。
範例8為一種無線通訊網路，包含第一無線裝置，其為範例1之無線裝置；以及第二無線裝置，與第一無線裝置通訊。
在範例9中，範例8之技術主題，其中，無線通訊網路為低功率無線感測器及行動者網路(LP-WSAN)，第一無線裝置為行動者，及第二無線裝置為感測器。
範例10為一種無線通訊方法，包含由接收器接收具有同相及90度相移組份之信號；由非線性濾波解調器將同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；由相干性獲得單元依據同相及90度相移組份及相域信號，而估計及修正至少一相干性參數；以及由相干偵測器偵測相域信號中之資訊。
在範例11中，範例10之技術主題可選地包括由估計器估計接收之信號的調變指數；以及由等化器將估計之調變指數等化為預先定義調變指數。
在範例12中，範例11之技術主題，其中，相干性獲得單元之估計為複數不明線性係數之線性估計。
在範例13中，範例11之技術主題，其中，預先定義調變指數為約0.5。
在範例14中，範例10之技術主題，其中，使用最大可能序列偵測(MLSD)來實施偵測步驟。
範例15為一種於包含程式指令之非暫態電腦可讀取媒體上體現之電腦程式產品，係組配而使得當由處理電路執行時，致使處理電路實施範例10之方法。
範例16為一種無線裝置，包含接收機制，用於接收具有同相及90度相移組份之信號；非線性濾波解
調機制，用於將同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；相干性獲得機制，用於依據同相及90度相移組份及相域信號，而估計及修正至少一相干性參數；以及相干偵測機制，用於偵測相域信號中之資訊。
在範例17中，範例16之技術主題可選地估計機制，用於估計接收之信號的調變指數；以及等化機制，用於將估計之調變指數等化為預先定義調變指數。
在範例18中，範例16之技術主題，其中，偵測機制為最大可能序列偵測器。
在範例19中，範例2-4任一項之技術主題，其中，偵測器為最大可能序列偵測器(MLSD)。
在範例20中，範例1-5任一項之技術主題，其中，非線性濾波解調器係依據包含複數變數組之模型。
在範例21中，範例20之技術主題，其中，複數變數組包含一組輔助變數、一組瞬間頻率變數、及一組瞬間相位變數。
在範例22中，範例10-11任一項之技術主題，其中，相干性獲得單元之估計為複數不明線性係數之線性估計。
在範例23中，範例22之技術主題，其中，使用最大可能序列偵測(MLSD)來實施偵測步驟。
範例24為一種於包含程式指令之非暫態電腦可讀取媒體上體現之電腦程式產品，係組配而使得當由處理電路執行時，致使處理電路實施範例10-14任一項之方
法。
在範例25中，範例16-17任一項之技術主題，其中，偵測機制為最大可能序列偵測器。
範例26為一種設備，實質上如同所示及描述。
範例27為一種方法，實質上如同所示及描述。
雖然上述已結合示例實施例描述，應理解的是「示例」用詞僅表示範例，而非最佳或最適。因此，揭露希望涵蓋可包括於揭露之範圍內的替代、修改及等效物件。
儘管文中已描繪及描述特定實施例，熟悉本技藝之人士將理解的是各式替代及/或等效實施可取代所顯示及描述之特定實施例，而未偏離本申請案之範圍。本申請案希望涵蓋文中所討論之特定實施例的任何調整或變化。
100‧‧‧無線裝置
110‧‧‧相干獲得方塊
120‧‧‧類比及數位前端
130‧‧‧取樣器/校準器
140‧‧‧非線性濾波解調器
150‧‧‧調變指數估計器
160‧‧‧調變指數等化器
170‧‧‧偵測器
Claims (18)
- 一種無線裝置，包含：接收器，係組配而接收具有同相及90度相移組份之信號；非線性濾波解調器，係組配而將該同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；相干性獲得單元，係組配而依據該同相及90度相移組份及該相域信號，估計及修正至少一相干性參數；以及相干偵測器，係組配而偵測該相域信號中之資訊。
- 如申請專利範圍第1項之無線裝置，進一步包含：估計器，係組配而估計接收之該信號的調變指數；以及等化器，係組配而將估計之該調變指數等化為預先定義調變指數。
- 如申請專利範圍第2項之無線裝置，其中，該估計器係組配而實施不明線性係數之線性估計技術。
- 如申請專利範圍第2項之無線裝置，其中，該預先定義調變指數為0.5。
- 如申請專利範圍第2項之無線裝置，其中，該相干偵測器為最大可能序列偵測器(MLSD)。
- 如申請專利範圍第1項之無線裝置，其中，該非線性濾波解調器係依據包含複數變數組之模型。
- 如申請專利範圍第6項之無線裝置，其中，該複數變數組包含一組輔助變數、一組瞬間頻率變數、及一組瞬 間相位變數。
- 一種無線通訊網路系統，包含：第一無線裝置，其為申請專利範圍第1項之無線裝置；以及第二無線裝置，與該第一無線裝置通訊。
- 如申請專利範圍第8項之無線通訊網路，其中，該無線通訊網路為低功率無線感測器及行動者網路(LP-WSAN)，該第一無線裝置為行動者，及該第二無線裝置為感測器。
- 一種無線通訊方法，包含：由接收器接收具有同相及90度相移組份之信號；由非線性濾波解調器將該同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；由相干性獲得單元依據該同相及90度相移組份及該相域信號，而估計及修正至少一相干性參數；以及由相干偵測器偵測該相域信號中之資訊。
- 如申請專利範圍第10項之方法，進一步包含：由估計器估計接收之該信號的調變指數；以及由等化器將估計之該調變指數等化為預先定義調變指數。
- 如申請專利範圍第11項之方法，其中，該相干性獲得單元之該估計為複數不明線性係數之線性估計。
- 如申請專利範圍第11項之方法，其中，該預先定義調變指數為0.5。
- 如申請專利範圍第10項之方法，其中，使用最大可能序列偵測(MLSD)來實施該偵測步驟。
- 一種於包含程式指令之非暫態電腦可讀取媒體上體現之電腦程式產品，係組配而使得當由處理電路執行時，致使該處理電路實施申請專利範圍第10項之方法。
- 一種無線裝置，包含：接收機制，用於接收具有同相及90度相移組份之信號；非線性濾波解調機制，用於將該同相及90度相移組份非相干地轉換為相域信號；相干性獲得機制，用於依據該同相及90度相移組份及該相域信號，而估計及修正至少一相干性參數；以及相干偵測機制，用於偵測該相域信號中之資訊。
- 如申請專利範圍第16項之無線裝置，進一步包含：估計機制，用於估計接收之該信號的調變指數；以及等化機制，用於將估計之該調變指數等化為預先定義調變指數。
- 如申請專利範圍第16項之無線裝置，其中，該相干偵測機制為最大可能序列偵測器。
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