一種接收機的制作方法

專利名稱：一種接收機的制作方法
技術領域：
本發明涉及在無線通信中利用二階統計特性進行自適應同信道干擾抑制的方法和接收機。
無線系統中用戶數量的增加促進了干擾抑制技術領域中的研究工作。為了抑制同信道干擾信號，通常都要充分利用接收信號中的某種自由度。通過在基站采用多個接收天線，和/或充分利用通信信號中的時間結構，能夠獲得這種自由度。
最近人們正在努力研究如何在無線系統中使用天線陣列；見P.Zetterberg和B.Ottersten于1995年8月在IEEE汽車技術雜志44(3)第651～660頁上發表的文章“用于空間選擇性發射的基站天線陣列系統的譜效率”；F.Pipon、P.Chevalier、P.Vila和J.-J.Monot于1997年4月在無線通信信號處理進展國際會議文集(SPAWC)第309～312頁上的文章“具有ISI信道的空間和時間聯合均衡-基站天線陣列的理論和實驗結果”，以及D.Asztely和B.Ottersten于1998年9月8～11日希臘的Rhodes島上召開的第九屆歐洲信號處理會議(EUSIPCO-98)上發表的文章“MLSE和結合了天線陣列的空間-時間干擾抑制”。
過去的多維天線陣列信號處理一般都集中在利用陣列輸出數據中存在的空間尺寸上。直到最近為止，時間維(延遲-擴展)都使用單獨的電路(信道均衡)來處理的。在構成高效率的接收機方法進行干擾抑制的時候，結合在一起的時間和空間處理特別有用，例如D.T.M.Slock于1996年在紐約召開的通信理論小型會議和Globecom的會議文集第214～218頁上發表的文章“一種干擾抵消多信道匹配濾波器”，以及A.J.Paulray和C.B.Papadias于1997年在IEEE信號處理雜志第14卷第6期第49～83頁上發表的文章“無線通信的空間-時間處理”。天線陣列的缺點是在移動臺上實現會增加硬件和難度。本發明描述一種方法和接收機，用于利用一個或者多個天線進行自適應的同信道干擾抑制。
本發明的方法和接收機是通過后面的獨立權利要求提出來的。本發明的其它實施方案是通過后面的從屬權利要求提出來的。
在所述消旋裝置中對信號進行消旋以后，如果所用調制形式是一維的，就輸出接收信號的一個復值時間離散基帶表示。如果所用調制形式是多維的，在所述裝置中從可能的兩個矢量值的信號序列將一個復值信號分開成實部和虛部，將這個矢量從所述分離裝置輸出，其中包括發射信號、同信道干擾用戶信號、加性噪聲和可能的其它干擾。
本發明的方法包括以下步驟在所述估計裝置中將所述分離裝置、濾波裝置、所述檢測裝置的輸出作為輸入進行估計，對以下量中的一個或者多個量進行處理精確同步、精確頻率偏移估計補償，或者進行數據模型估計，將所述量中的一個或者多個輸出給消旋、濾波和檢測裝置。
所述濾波裝置中的濾波利用所述分離裝置的實值輸出和所述估計裝置中的所述數據模型輸出中的系數，對信號進行白化操作，同時將噪聲和同信道干擾的二階特性考慮在內，將濾波后的信號輸出給估計和檢測裝置。所述濾波裝置進行白化操作，將噪聲和同信道干擾的二階統計特性考慮在內。
在檢測裝置中檢測發射碼元，利用所述濾波裝置的輸出，以及估計裝置輸出的數據模型，從而提高無線通信的同信道抑制，這樣就能夠提高所用頻率的數量。
在本發明的一個實施方案中，通信信道的模型是一個線性有限沖擊響應信道。
在本發明的另一個實施方案中，干擾和噪聲模型是一個線性矢量值滑動平均過程。在另一個實施方案中，干擾和噪聲模型是一個矢量值回歸過程。
本發明中序列估計的另一個實施方案建立在利用濾波信道和殘留協方差矩陣的白化序列的基礎之上。在另一個實施方案中，在標量輸入信號的基礎之上一個碼元一個碼元地通過二進制二元判定來進行檢測。在再一個實施方案中，通過對白化序列進行簡化的序列估計進行檢測。在另一個實施方案中，先進行線性均衡，然后進行碼元檢測。
在本發明的一個實施方案中數據模型參數是利用訓練數據進行估計的。在另一個實施方案中，數據模型參數是利用碼元估計進行估計的。
在本發明的在一個實施方案中，預先指定模型階數。在模型階數的另一個實施方案中，按照一個模型階數選擇判據來選擇模型階數。在另一個實施方案中，在通信過程中按照信道誤碼率改變模型階數。
在另一個實施方案中，估計多個模型，用于濾波和檢測裝置，最小誤碼率對應的模型給出碼元估計。
在本發明的又一個實施方案里，對訓練數據進行時序估計。在另一個實施方案里，可以利用碼元估計進行時序估計。在另一個實施方案里，利用訓練數據估計數據模型參數的同時進行時序估計。
在另一個實施方案里，在訓練數據的基礎之上進行頻率偏移估計。在另一個實施方案里，利用碼元估計進行頻率偏移估計。
在另一個實施方案里，在利用訓練數據估計數據模型參數的同時估計頻率偏移。
在另一個實施方案里，在訓練數據的基礎之上估計頻率偏移。頻率偏移估計可以利用碼元估計進行。
在另一個實施方案里，在利用訓練數據估計數據模型參數的同時估計頻率偏移。
在另一個實施方案里，所述濾波裝置包括一個矢量值線性無限沖擊響應濾波器。所述濾波裝置進行白化操作，它考慮了噪聲和同信道干擾的二階統計特性。可以通過將維特比算法應用于白化序列來進行多信道最大似然序列估計。
在這種情況下的通信信號對于抑制不需要的信號特別有用。取決于時序偏移、信號強度等等，這種編碼多少有效地區分開了用戶。在這里，利用時分多址系統來說明本發明。對于利用具有指定結構(例如BPSK)的信號星座的碼分多址系統，也可以采用本發明中具有自適應干擾抑制能力的接收機。還說明如何能夠利用二相移鍵控(BPSK)、脈沖幅度調制(PAM)、最小頻移鍵控(MSK)和高斯最小頻移鍵控(GMSK)通信信號來提高處理數量的自由度。顯然，從一維碼元采樣通信系統開始，可以獲得二維系統，見M.Kristenssion、D.T.Slock和B.Ottersten于1996年11月在Pacific Grove的信號、系統和計算機的第30屆Asilomar會議論文集上發表的文章“BPSK通信信道的盲子空間識別”。檢測感興趣的用戶的時候，它能夠方便強有力的空間-時間算法的使用；即使是只有一個天線，沒有任何時間過采樣的情況下也是如此。


圖1說明一個大家都知道的過程，它被用于多數現代數字接收機中。實際情況和順序可能不同，濾波和下變頻一級一級地進行，有時是數字式的。這個圖說明無線電接收機中的一個模擬功能塊。這些功能塊包括對接收信號r(t)進行處理的濾波器14、10，下變頻器和采樣器12。
在本發明中假設接收機中能夠獲得用rT(k)16和rQ(k)18表示的接收信號的數字采樣I(同相)和Q(正交)分支。
本發明假設已經進行了粗略的同步和粗略的頻率偏移補償。下標k表示時間，假設它是以碼元作為間隔的。有多個天線和/或對于碼元時間進行過采樣的情形中，rI(k)和rQ(k)這些量可以是矢量。矢量的大小等于天線數量和過采樣系數的乘積。它常常被叫做時間離散數字基帶通信信號。接收機中一個功能塊內的采樣速率可以比碼元速率大。允許相對于碼元周期的過采樣。
下面描述本發明的方法中涉及到的用來充分利用調制形式抑制干擾的數字接收機功能塊。下面的功能塊是本發明的核心，在圖2中進行描述。
消旋功能決20具有兩項功能之一，具體取決于發射信號的調制方法。
首先，如果發射調制形式是一維的，例如只需要描述一個基函數，那么圖2中消旋功能塊20的輸出y(k)30就是接收信號16、18的復值時間離散基帶表示。也就是y(k)＝ri(k)+irQ(k)k＝1，2，… (1)描述可能的矢量值信號y。在這里，i是虛數單位，定義為i2＝-1。y(k)這個量常常被叫做多信道時間離散數字基帶通信信號。這種調制方式的實例有BPSK(二相移鍵控)和一維幅度調制。如果發射調制形式是MSK或者GMSK，那么消旋功能塊的輸入信號就被消旋。消旋原理如下。首先，形成兩個可能是矢量值的序列y~(k)=rI(k)+irQ(k)k=1,2,...---(2)]]>它是復值序列。然后，構成消旋以后的序列y(k)=i-ky~(k),k=1,2,...---(3)]]>它是第二種情形中消旋功能塊20的輸出。
圖2中消旋功能塊20的輸出是分離功能塊22的榆入。分離功能塊22將輸入信號分成實部和虛部 在這里，Re{}和Im{}分別表示括號中的數的實部和虛部。從y(k)30的實部和虛部形成的矢量x(k)32是分離功能塊22的輸出x(k)=xr(k)xi(k)---(6)]]>矢量值序列x(k)32包括發射信號、同信道干擾用戶、加性噪聲和其它干擾。
圖2中的估計功能塊28接收分離功能塊22、濾波器24和檢測器26的輸出作為輸入。所述估計功能塊28進行以下操作中的一項或者多項同步，精確頻率偏移估計/補償，數據模型估計，信道和干擾參數估計。這些量中的一個或者多個被輸出給消旋功能塊20、濾波器功能塊24和檢測器功能塊26。估計程序利用發射碼元中的冗余信息來確定未知量。發射碼元序列中的冗余可以是訓練序列、報頭、同步碼元、已知有效載荷等等。估計器和檢測器功能塊有一個實施方案可行，下面將對此進行說明。濾波功能塊24從分離功能塊22接收實值矢量x(k)32作為輸入，從估計器功能塊接收數據模型(h，W，Q)中的系數。
濾波功能塊24進行多信道白化操作。它不是一個傳統的白化濾波器，因為它考慮了噪聲和同信道干擾的二階特性。濾波功能塊24的輸出被輸入檢測器26和估計器28功能塊。
下面描述能夠抑制干擾的多信道線性接收機。對于信道估計，將用戶感興趣的時間離散信道模擬成有限沖擊響應濾波器。將干擾和噪聲一起作為矢量值自相關(VAR)系統，見D.Asztely和B.Ottersten的“天線陣列中的MLSE和空間-時間干擾抑制”，第IX屆歐洲信號處理會議(EUSIPCP-98)，希臘，Rhodes島，1998年9月8～11日；R.Iltis的“用于聯合信道估計和干擾抑制的GLRT擴頻接收機”，IEEE通信雜志，第37卷，第3期，第277～288頁，1989年3月。將干擾模擬成時間上有色，非循環的，以下文獻中說明了這一點的重要性D.T.M.Slock，“一種干擾對消多信道匹配濾波器”，通信理論小型會議及Globecom，第309～312頁，巴黎，1997年4月，IEEE。
將收到的數據樣本白化以后，通過將維特比算法用于白化序列進行最大似然序列檢測或者簡化序列估計。
本發明中的方法的新穎之處在于接收機結構和信號星座利用之間的有效結合。與最大似然檢測而不利用信號星座相比這一方法的好處是顯而易見的。因此這里給出的方法和思想可以應用于不采用天線陣，調制波形是非循環的這種接收機。著名的GSM系統就是這樣一個實例。
與利用天線陣的方法相反，本發明的方法不需要改變任何硬件。本發明當然還可以用于利用天線陣和/或相對于碼元周期的時間過采樣來提高接收機的性能。為了提高無線電接收機中幾個功能塊的性能，可以利用GSM這樣的移動通信中的調制方法。在產生干擾的用戶是主要干擾來源的情況下，能夠獲得最大的性能提高。
在一個實施方案中，多信道濾波器功能塊24是一個矢量值線性IIR(無限沖擊響應)濾波器。在一個優選實施方案中，濾波器功能塊24是一個具有Z變換的多維有限沖擊響應濾波器。W(z)=I+Σk=1KW(k)z-k---(7)]]>濾波器的輸出用x’(k)34表示。濾波器進行以下操作x′(k)=x(k)+Σl=1KW(l)x(k-l)---(8)]]>注意，上面的所有量都是實數量。
檢測器功能塊從濾波器功能塊24接收x’(k)34作為輸入，從估計器功能塊28接收數據模型(h，W，Q)作為輸入。檢測器功能塊26的輸出是發射碼元的估計。檢測器功能塊26有幾個實施方案。
在一個實施方案中，進行二元判定來進行檢測；在標量輸入信號x’(k)34的基礎之上一個碼元一個碼元地進行，例如x’(k)≥0 發射“1”x’(k)＜0 發射“0” (9，10)在一個優選實施方案中，用一個多信道最大似然序列估計器(MLSE)進行檢測。它將數據模型(h，W，Q)適當地考慮在內，產生最可能碼元的一個估計。MLSE可以用著名的維特比算法進行，也可以近似地用它的簡化版本進行。
下面描述估計器功能塊28、濾波器功能塊24和檢測器功能塊26的實施方案。為了簡化開發過程，首先引入接收信號的一個數據模型。在離散時間域內，通信信道的一個公共線性模型是從發射機到接收機的一個線性有限沖擊響應信道。因此矢量和實值信號x(k)的這個模型是x(k)=Σl=0Mh(l)s(k-l)+n(k)---(11)]]>其中n(k)是包括接收機噪聲、模型失配和其它用戶干擾的噪聲。注意，(11)是接收到的通信信號的一個實值矢量描述。就像下面所說明的一樣，這一描述更加一般化，用一般的大小支持比復值系統更強有力的干擾抑制。為了檢測感興趣的碼元s(k)，信道和噪聲的特性應該已知。下面描述噪聲特性。
需要特別注意(11)中噪聲項的時間相關。人們常常忽略這種相關。沒有干擾的時候，或者信道的延遲擴展很小的時候，這是一個合適的模型。但是，當延遲擴展很明顯的時候，產生干擾的用戶的信號將因為它們也滿足(11)那樣的一個公式而在時間上相關。在一個實施方案里，對噪聲n(k)作為具有額外噪聲輸入的一個矢量值滑動平均(MA)過程。一旦估計出MA過程的參數，就對n(k)進行白化處理，并且針對收到的白化序列利用維特比算法估計發射序列。這個檢測器具有優良的性能，但是，這樣一個過程的缺點是維特比均衡器中狀態的數量會隨著發射碼元的數量上升而無止境地增長。對于很大的塊長度，這個方法不太實際。
在這個優選實施方案中，干擾和噪聲被按照以下公式，作為K階矢量值自相關過程VAR(K)n(k)+Σl=1KW(l)n(k-l)=e(k),---(12)]]>其中e(k)是一個時間白色和高斯分布過程，它的空間協方差為E{e(t)eT(t)}＝Q(13)
在一個實施方案中，這個模型的階數是利用幾個著名模型階數選擇判據中的一個確定的。在另一個實施方案中，模型階數是一個接收機設計參數，固定為一個預定值。在另一個實施方案中，在通信過程中按照信道的誤碼率改變模型階數。在再一個實施方案中，估計多個模型，并且用于濾波和檢測級，給出最小誤碼率性能的模型產生碼元估計。
誤碼率性能可以用差錯檢測和/或糾錯碼來進行評估，它們在數字通信系統中很常見。
以上噪聲模型當然只是具有噪聲和干擾的真實環境的一個近似。這樣選擇噪聲模型的優點是碼元的檢測比較直截了當。
估計發射碼元的最大似然方法假設已知模型中的參數。在這里概述在具有已知碼元序列，例如訓練序列的一個系統中如何估計參數。在訓練序列里，估計信道和噪聲參數。對通信系統的假設是感興趣的信號和干擾源是脈沖串同步的，并且這種情形是時間不變的，因此訓練過程中估計出來的參數在整個信息脈沖串里都是有效的。
這種系統的一個實例是GSM系統，其中的基站是同步的。當然可以將上面描述的接收機用于基站不同步的情形，其性能將會有所損失。還可以將這個方法擴展到處理基站不同步的情形。但是，在這種情況下，在信息脈沖串過程中需要以遞歸方式更新VAR模型。在這個領域里大家都了解VAR模型的自適應估計程序。
為了概略說明這一估計程序，將下面的公式(26、27)和(31)結合起來x(k)+Σl=1KW(l)x(k-l)=Hs(k)+n(k)---(14)]]>注意，W(1)，…，W(K)和H中的關系是線性的。在訓練序列中，測量得到的接收序列x(k)和數據碼元s(k)都是已知量。同時估計W(1)，…，W(K)中的VAR參數和H中的信道系數的時候，這樣做會得到一個簡單的最小平方擬合。{W^,H^}=argminW,HΣk=1N||x(k)+Σl=1KW(l)x(k-l)-Hs(k)||2---(15,16)]]>=argminW,HΣk=1N||ϵ(k)||2]]>其中N是進行最小化處理所利用的樣本數，W表示模型參數W(1)，...，W(K)。Q的估計由殘余ε(k)的樣本協方差給出。Q^=1NΣk=1Nϵ(k)ϵT(k)---(17)]]>在多數系統中，發射機的頻率和接收機的頻率略有差別。由于它會影響接收機的工作，因此必須估計這一頻率偏移，并進行補償。假設信號rI(k)和rQ(k)有一個粗略的頻率偏移補償，在這個領域中大家都了解。精確的頻率偏移估計可以在估計器功能塊里進行。濾波器功能塊24的輸出中干擾將會減小，這樣，這一方法比沒有考慮干擾的方法效果更好。類似于(6)，將矢量x’(k)分解成x′(k)=xr′(k)xi′(k)---(18)]]>同樣，對應于分開的公式(14)引入以下公式xr′(k)xi′(k)=x(k)+Σl=1KW(l)x(k-l)=Hrs(k)His(k)+n(k)---(19)]]>于是通過讓以下表達式結果最小，可以獲得頻率偏移的估計ω0ω^0=argminω0Σk=1N′||xr′(k)xi′(k)-Hrs^(k)cos(ω0k)His(k)sin(ω0k)||2---(20)]]>其中N’是進行最小化處理采用的那一批數據。在一個實施方案中，將(20)中的信道矩陣Hr和HI同通過信道估計程序獲得的信道矩陣估計分開，從信道估計程序獲得濾波矩陣W，從檢測器功能塊輸出碼元估計。
在另一個實施方案中，利用訓練數據進行最小化處理。在這種情況下，同時對W，Hr，HI和ω0進行最小化處理。minW,Hr,Hi,ω0Σk=1N′||x(k)+Σl=1KW(l)x(k-l)-Hrs(k)cos(ω0k)His(k)sin(ω0k)||2---(21)]]>作為另一個選擇，對訓練數據進行頻率偏移估計，假設它們是普通信道和濾波器(相同操作)。在另一個實施方案中，利用以上判據的著名的自適應版本自適應地估計頻率偏移。總之，頻率偏移估計的適應速率慢于數據模型參數。在消旋功能塊20里可以通過以下公式補償頻率偏移。y(k)=(rI(k)+irQ(k))e-iω0kk=1,2,...---(22)]]>為了進行數據檢測，必須進行同步或者時序估計。假設信號rI(k)和rQ(k)被粗略同步，也就是說，訓練數據的位置大致地是知道的。關于如何進行這種粗略的同步，這在本領域中大家都了解。
精確的時序估計可以在估計功能塊中進行。濾波器功能塊的輸出中，干擾應該已經減小，這一方法會比不考慮干擾的方法效果更好。通過讓以下表達式最小，可以獲得時序估計τ0τ^0=arg·minτ0Σk=1N′||x′(k,τ0)-Hs^(k)||2---(23)]]>其中N’是進行最小化的那一批數據。在一個實施方案中，(23)中的信道矩陣H和濾波矩陣w是從粗略同步的信道估計程序獲得的。(23)中的碼元估計是檢測器功能塊26的輸出。
在本發明的另一個實施方案中，利用訓練數據進行時序估計。在這種情況下，同時針對W、H和τ0進行最小化處理。minW,H,τ0Σk=1N||x(k,τ0)+Σl=1KW(l)x(k-l,τ0)-Hs(k)||2---(24)]]>作為一個選擇，對訓練數據進行時序估計，假設它是普通信道和濾波器(相同操作)。在另一個實施方案中，用以上判據的著名自適應版本對時序進行自適應估計。總之，時序估計的自適應速度比數據模型參數的慢。在這一部分和后面的一部分中，假設數據模型(h，w，Q)中的系數是已知的／估計出來的，因而省去符號^。
如前所述，在一個實施方案中，檢測器包括一個時問白化濾波器，后面是一個MLSE，用于進行時間白化噪聲處理。因為噪聲和干擾都被模擬成VAR過程，因此白化濾波器是一個具有Z變換的多維有限沖擊響應濾波器。W(z)=I+Σk=1KW(k)z-k---(25)]]>為了用數學公式表示白化過程，用x’(k)表示白化濾波器的輸出，也就是x′(k)=x(k)+Σl=1KW(l)x(k-1)---(26)]]>白化濾波器的輸出滿足以下公式x′(k)=Σl=0M+Kh′(l)s(k-l)+e(k)---(27)]]>其中e(k)是干擾VAR模型中的處理噪聲。新信道h’是M+K階的，是原始信道與VAR模型的卷積。在這里，新信道h’是h′(k)=Σl=0KW(l)h(k-1),k=0,...,M+K,---(28)]]>其中W(0)＝I。注意，這個新信道是一個有限階的多維有限沖擊響應濾波器。這就結束了對接收到的數據的白化的討論。
為了用公式表示MLSE，我們按照以下公式和以下碼元矢量構造2x(M+K)信道矩陣HH′＝[h′(0)…h′(M+K)] (29)s(k)＝[s(k)…s(k-M-K)]T(30)利用這些表達式，將(27)中的白化二維系統緊湊地表示為x′(k)＝H′s(k)+e(k)(31)最后，接收到的序列的最大似然估計是{s~(k)}=argmin{s(k)}Σl(x′(l)-H′s(l))TQ-1(x′(l)-H′s(l))---(32)]]>
將所有碼元s(1)加起來進行檢測，同時包括部分訓練數據(如果能夠獲得)，以提供初始和/或最終條件。最好是利用維特比算法進行最小化處理，這一點在本領域中大家都了解。
檢測器的輸出s(k)是輸入數據碼元的硬估計或者軟估計。這些硬判決或者軟判決都被用于在估計最終的信息碼元之前去交織、糾錯/檢錯。
權利要求
1.在無線通信中利用二階統計特性進行自適應同信道干擾抑制的數字接收機的一種方法，將收到的發射信號的數字同相I和正交Q分支作為接收機的輸入，對所述信號進行粗略的同步和粗略的頻率偏移補償，包括消旋裝置，分離裝置，濾波裝置，估計裝置和用于檢測接收信號中發射碼元的裝置，其特征在于它包括以下步驟在所述消旋裝置中對信號進行消旋處理，如果使用的調制形式是一維的，就輸出接收信號的一個復值時間離散基帶表示，或者如果使用的調制形式是多維的，就從可能的兩個矢量值信號序列構造一個復值信號序列，輸出所述復值信號；在所述分離裝置中分離所述輸出信號，分離成它的實部和虛部，該矢量輸出所述分離裝置，包括發射信號，同信道干擾用戶信號，加性噪聲和可能的其它干擾；在所述估計裝置中利用所述分離裝置、濾波裝置和檢測裝置的輸出作為輸入進行估計，對下面的一個或者多個量進行處理精確同步、精確頻率偏移估計或者補償，或者進行數據模型估計，輸出所述量中的一個或者多個給所述消旋裝置、濾波裝置和檢測裝置；在所述濾波裝置中利用分離裝置的實值輸出和估計裝置輸出的所述數據模型中的系數進行濾波，另外考慮進噪聲和同信道干擾的二階特性，對信號進行白化操作，濾波以后得到的信號被輸出給估計和檢測裝置；和利用濾波裝置的輸出和估計裝置的數據模型在所述檢測裝置中對發射的碼元進行檢測，從而提高無線通信中的同信道抑制能力，增加使用頻率上信道的數量。
2.權利要求1的方法，其特征在于所述濾波裝置考慮進噪聲和同信道干擾二階特性的影響，進行白化操作。
3.權利要求1～2的方法，其特征在于所述檢測是在標量輸出信號的基礎之上一個碼元一個碼元地進行二進制判決完成的。
4.權利要求1～2的方法，其特征在于進行線性均衡，然后一個碼元一個碼元地進行檢測。
5.權利要求1～2的方法，其特征在于序列估計是對白化序列進行的。
6.權利要求5的方法，其特征在于序列估計是利用濾波信道和殘留協方差矩陣進行的。
7.權利要求1～2的方法，其特征在于檢測是通過對白化序列的簡化序列估計進行的。
8.權利要求1～7的方法，其特征在于通信信道模型是一個線性有限沖擊響應信道。
9.權利要求1～8的方法，其特征在于干擾和噪聲模型是一個線性矢量值滑動平均過程。
10.權利要求1～8的方法，其特征在于干擾和噪聲模型是一個矢量值自回歸過程。
11.權利要求1～10的方法，其特征在于數據模型參數是利用訓練數據估計出來的。
12.權利要求1～10的方法，其特征在于數據模型參數是利用碼元估計估計出來的。
13.權利要求1～12的方法，其特征在于模型的階數是預先指定的。
14.權利要求1～12的方法，其特征在于模型的階數是按照模型階數選擇判據選擇出來的。
15.權利要求1～12的方法，其特征在于模型階數是在通信過程中按照信道的誤碼率進行改變的。
16.權利要求1～12的方法，其特征在于對多個模型進行估計，并且用于濾波和檢測裝置，誤碼率最低的模型給出碼元估計。
17.權利要求1～16的方法，其特征在于時序估計是對訓練數據進行的。
18.權利要求1～16的方法，其特征在于時序估計是利用碼元估計進行的。
19.權利要求1～16的方法，其特征在于時序估計是在利用訓練數據估計數據模型參數的同時進行的。
20.權利要求1～19的方法，其特征在于頻率偏移估計是對訓練數據進行的。
21.權利要求1～19的方法，其特征在于頻率偏移估計是利用碼元估計進行的。
22.權利要求1～19的方法，其特征在于頻率偏移估計是在利用訓練數據估計數據模型參數的同時進行的。
23.在無線通信中利用二階統計特性進行自適應同信道干擾抑制的數字接收機，將收到的發射信號的數字同相I和正交Q分支作為接收機的輸入，對所述信號進行粗略的同步和粗略的頻率偏移補償，包括消旋裝置，分離裝置，濾波裝置，估計裝置和用于檢測接收信號中發射碼元的裝置，其特征在于它包括以下步驟消旋裝置，對信號進行消旋處理，如果使用的調制形式是一維的，就輸出接收信號的一個復值時間離散基帶表示，或者如果使用的調制形式是多維的，就從可能的兩個矢量值信號序列構造一個復值信號序列，輸出所述復值信號；分離裝置，分離所述消旋輸出信號，分離成它的實部和虛部，該矢量輸出所述分離裝置，包括發射信號，同信道干擾用戶信號，加性噪聲和可能的其它干擾；估計裝置，利用所述分離裝置、濾波裝置和檢測裝置的輸出作為輸入進行估計，對下面的一個或者多個量進行處理精確同步、精確頻率偏移估計或者補償，或者進行數據模型估計，輸出所述量中的一個或者多個給所述消旋裝置、濾波裝置和檢測裝置；濾波裝置，利用分離裝置的實值輸出和估計裝置輸出的所述數據模型中的系數，另外考慮進噪聲和同信道干擾的二階特性，對信號進行白化操作，濾波以后得到的信號被輸出給估計和檢測裝置；和信號中發射碼元的檢測裝置，利用濾波裝置的輸出和估計裝置的數據模型，從而提高無線通信中的同信道抑制能力，增加使用頻率上信道的數量。
24.權利要求23的接收機，其特征在于所述濾波裝置考慮進噪聲和同信道干擾二階特性的影響，進行白化操作。
25.權利要求23～24的接收機，其特征在于所述檢測是在標量輸出信號的基礎之上一個碼元一個碼元地進行二進制判決完成的。
26.權利要求23～24的接收機，其特征在于進行線性均衡，然后一個碼元一個碼元地進行檢測。
27.權利要求23～24的接收機，其特征在于序列估計是對白化序列進行的。
28.權利要求27的接收機，其特征在于序列估計是利用濾波信道和殘留協方差矩陣進行的。
29.權利要求23～24的接收機，其特征在于檢測是通過對白化序列的簡化序列估計進行的。
30.權利要求23～29的接收機，其特征在于通信信道模型是一個線性有限沖擊響應信道。
31.權利要求23～30的接收機，其特征在于干擾和噪聲模型是一個線性矢量值滑動平均過程。
32.權利要求23～30的接收機，其特征在于干擾和噪聲模型是一個矢量值自回歸過程。
33.權利要求23～32的接收機，其特征在于數據模型參數是利用訓練數據估計出來的。
34.權利要求23～32的接收機，其特征在于數據模型參數是利用碼元估計估計出來的。
35.權利要求23～34的接收機，其特征在于模型的階數是預先指定的。
36.權利要求23～34的接收機，其特征在于模型的階數是按照模型階數選擇判據選擇出來的。
37.權利要求23～34的接收機，其特征在于模型階數是在通信過程中按照信道的誤碼率進行改變的。
38.權利要求23～34的接收機，其特征在于對多個模型進行估計，并且用于濾波和檢測裝置，誤碼率最低的模型給出碼元估計。
39.權利要求23～38的接收機，其特征在于時序估計是對訓練數據進行的。
40.權利要求23～38的接收機，其特征在于時序估計是利用碼元估計進行的。
41.權利要求23～38的接收機，其特征在于時序估計是在利用訓練數據估計數據模型參數的同時進行的。
42.權利要求23～41的接收機，其特征在于頻率偏移估計是對訓練數據進行的。
43.權利要求23～41的接收機，其特征在于頻率偏移估計是利用碼元估計進行的。
44.權利要求23～41的接收機，其特征在于頻率偏移估計是在利用訓練數據估計數據模型參數的同時進行的。
全文摘要
本發明涉及無線通信中數字接收機的一種方法，以及利用二階統計特性進行自適應同信道干擾抑制的一種接收機。它利用接收到的發射信號的數字同相I分支和正交Q分支作為接收機的輸入，對信號已經進行了粗略的同步和粗略的頻率偏移補償。它包括消旋裝置、分離裝置、濾波裝置、估計裝置和檢測收到的信號中發射碼元的裝置。本發明因此能夠提高無線通信中的同信道干擾抑制能力，因而能夠增加所用頻率上通信信道的數量。
文檔編號H04B1/10GK1451204SQ0181364
公開日2003年10月22日 申請日期2001年5月30日 優先權日2000年5月31日
發明者比約恩·奧特斯坦, 馬丁·克里斯坦森, 戴維·阿斯特利 申請人:諾基亞有限公司