專利名稱：用于選擇傳輸信道處理和具有天線分集的信號的接收機的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種具有天線分集、且使用OFDM(代表正交頻分調制)型調制的無線數字通信系統。天線分集促成改善在可靠性和穩定性方面的傳輸鏈路質量。這樣的通信系統用于例如使用突發傳輸的IEEE 802.11a或者Hiperlan2型的局域無線網中。
背景技術：
為了找到更多與使用OFDM型調制的傳輸有關的知識，本領域的技術人員可以查閱在1987年8月《UER-Technique journal》的第24期的第168-190頁由Allard M.et LASSALLE R.所寫的《Principes demodulation et de codage canal en radiodiffusion numérique vers desmobiles》[Principles of modulation and channel coding in digital radiobroadcasting to mobiles]；在1993年10月BBC RD的《BBC Research andDevelopment Report》由M.C.D.Maddocks所寫的《An introduction to digitalmodulaion and OFDM techniques》；在1995年6月的《Proceedings of theIEEE》卷83第6期的第982-996頁由Le Floch B.，Alard M.and Berrou C所寫的《Coded Orthogonal Frequency Division Multiplex》。
更具體地說，本發明涉及一種為了促成傳送信號的傳輸信道在解碼后產生最低的二進制誤碼率，從在具有天線分集的OFDM無線信號的輸入可用到的幾個天線中選擇一個天線的方法。
為了計算傳輸信道上的二進制錯碼率，通常會利用在通過信道傳輸的無線信號中發送的每一個幀的一定比特數的前同步碼(premable)。然而，由于需要對大量的比特進行解碼，因此，該計算在時間上的花費非常大，并且該方法不適合于必須經歷接收天線的臨時頻率變化的天線分集接收機。
發明內容
本發明的目的是提出一種更適合于選擇天線分集接收機的接收天線的方法。
出于這個目的，依據本發明，該方法通過將表示傳輸信道的頻率響應的數據輸入到神經網絡，估算每一個傳輸信道的二進制誤碼率。可以由用于計算快速傅立葉變換的模塊提供表示傳輸信道的頻率響應的數據，其中所述的模塊已經存在于OFDM信號接收機的信號處理鏈(signalprocessing chain)中。傅立葉變換計算模塊配備有可以計算與同步碼對應的序列的信道頻率響應的裝置。當接收到無線信號中的幀的前同步碼時，用于計算快速傅立葉變換的該模塊計算傳輸信道的頻率響應，并且由均衡器使用該響應來計算每一個均衡系數的初始值。依據傳輸信道的頻率響應、以及在輸入接收到的信號的功率電平，神經網絡可以估算與傳輸信道對應的二進制誤碼率。
為了促成神經網絡形成簡單的結構、特別是依據多層感知器模型(perceptron model)的結構，已經經過了學習的神經網絡依據表示傳輸信道的響應的數據，估算為了獲得預定的二進制比特誤碼率，例如10-4的標準誤碼率所需要的在輸入端的信號功率電平，神經網絡的輸出與在輸入端接收到的信號的實際功率被一起使用，以便估算該傳輸信道的二進制誤碼率。
本發明可擴展到用于實現上述方法的天線分集接收機。
在單一的圖中說明了依據本發明的方法，該圖顯示了具有天線分集的OFDM信號接收機的信號處理鏈。
具體實施例方式
在圖中，作為非限定性實例，接收機包括兩個傳輸信道1和2，兩個傳輸信道中的每一個由天線組成。所述的信道通過切換裝置3，與接收機的信號處理鏈的輸入端連接。
接收機的信號處理鏈根據傳統的方式按順序地包括變頻器4，用于降低輸入無線信號的頻率；模擬/數字轉換器5，尤其用于估算接收的信號的功率電平P；快速傅立葉變換計算模塊6；均衡器7；以及解調器/解碼器8。
輸入無線信號傳輸被組織為分組的比特，每一個分組以預定的前同步碼開始。在模塊6中，使用每一個分組的前同步碼的比特來計算RFC傳輸信道的頻率響應，然后在均衡器7中使用這些RFC數據，以便計算初始均衡系數。同時，將表示傳輸信號的頻率響應的RFC數據轉向(divert)到用于計算選擇的傳輸信道的二進制誤碼率的神經網絡9。依據對每一個傳輸信道1和2的二進制誤碼率進行估算，自動控制切換裝置3的轉換，以便促成信道產生具有最低二進制誤碼率的解碼后的信號。
按照功率，對RFC數據進行歸一化。這是為什么在神經網絡9中獲得的結果表示需要的功率，以便獲得給定的誤碼率的原因。
在圖中表示的塊10控制切換裝置3的轉換。該塊接收在接收機的輸入接收到的信號的功率電平P、以及神經網絡9的輸出，其中神經網絡9是依據多層感知器模型構造的神經網絡。
已知該模型在微電路中被簡單地實現，并且由于該模型使用的學習算法，還已知該模型是誤差向后傳播型的模型。
已經經過了學習的神經網絡9依據表示傳輸信道響應的RFC數據，估算為了在解調器/解碼器8的輸出獲得預定二進制誤碼率，例如10-4的誤碼率，所需要的傳輸信道的信號功率電平。用于神經網絡的學習的數據庫包括按照功率歸一化的一組信道響應；以及針對一組信道響應中的每一個，為了在與傳輸信號上使用的碼率匹配的Viterbi解碼器的輸出上獲得10-4的二進制錯碼率，在接收機的輸入(在天線級)所需要的信號功率。所述的“所需要的功率”表示接收機的敏感度。通過仿真或者通過測量，可以獲得數據庫的每一個元件。仿真的優點在于可以得到可靠和精確的結果，但是需要大量的計算時間。測量可以非常快地獲得非常大量的元件，但是必須特別仔細地進行測量以便獲得可靠的結果，而且測量獲得的結果的精度是有限的。為了確保足夠的學習等級，在數據庫中包括的元件的數量必須為幾百個。此外，這些元件必須在敏感度級盡可能均勻地分布。作為實例，已經使用了與可以自動測量的空間定位器和軟件工具連接的單天線接收機來產生數據庫。為了確保傳輸信道的穩定以便獲得最可靠的可能結果，在晚上于缺乏人類活定的環境中進行測量。
依據神經網絡9的輸出，即估算的所需的信號功率電平，以及在天線級接收到的信號的實際功率電平P，在塊10中可以使用計算算法進行傳輸信號的二進制錯碼率的估算。當已經估算了兩個傳輸信道的二進制錯碼率時，塊10可以控制切換裝置1，以便將接收機的信號處理鏈的輸入連接到用于傳送最小估算錯碼率的OFDM信號的天線。
更簡單地說，還可以將由神經網絡估算的需要功率與接收到的功率進行比較，以便獲得針對每一個天線的安全裕度，并且因而獲得針對每一個傳輸信道的安全裕度。依據最大的安全裕度對天線進行選擇。
還可以進行其他不同的實施例。作為實例，可以使用不同于RFC數據的用于表示傳輸信道的頻率響應的數據。例如可以使用均衡器的量化系數，但是實現起來會有更大的花費。
還可以將表示輸入功率的數據項并入神經網絡。在這種情況下，神經網絡直接提供相關信道的信息選擇。然而，最好只在神經網絡中使用相似的數據，以便簡化學習。
權利要求
1.一種為了促成傳輸信道傳送具有最低二進制錯碼率的信號、從具有天線分集的OFDM無線信號接收機的幾個傳輸信道中選擇傳輸信道的方法，其特征在于該方法通過將表示傳輸信道的頻率響應的數據(RFC)輸入到神經網絡(9)中，估算每一個傳輸信道的二進制誤碼率。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于在接收機中，在用于計算快速傅立葉變換的模塊(6)的輸出，對表示傳輸信道的頻率響應的數據進行轉向。
3.根據權利要求1或者2所述的方法，其特征在于已經經過了學習的神經網絡依據表示傳輸信道的響應的數據，估算為了獲得預定二進制誤碼率所需要的傳輸信道上的信號的功率電平，并且神經網絡的輸出與表示傳輸信道上的信號的實際功率的數據(P)一起被處理，以便傳輸信道的二進制誤碼率。
4.根據權利要求1到3的其中之一所述的方法，其特征在于神經網絡的模型是多層感知器。
5.一種用于實現依據權利要求1到4所述的方法的、具有天線分集的OFDM信號的接收機，該接收機包括OFDM信號處理鏈，所述的鏈的輸入通過被轉換的切換裝置(3)與多個天線連接，以便將信號處理鏈的輸入連接到可以提供具有最小的二進制誤碼率的信號，依據在神經網絡(9)的輸出產生的信息控制切換的轉換。
全文摘要
一種為了促成傳輸信道傳送具有最小二進制誤碼率的傳輸信道，從具有天線分集的OFDM接收機的幾個傳輸信道中選擇傳輸信道的方法，該方法通過將表示傳輸信道的頻率響應的數據RFC輸入每一個傳輸信道，估算二進制誤碼率。
文檔編號H04B7/08GK1494245SQ03155389
公開日2004年5月5日 申請日期2003年8月28日 優先權日2002年9月5日
發明者樊尚·德穆蘭, 讓-弗朗索瓦·凱爾讓, 仕魍摺た , 樊尚 德穆蘭 申請人:湯姆森許可貿易公司