專利名稱：用于wcdma直放站系統的在頻域實現的干擾抵消方法
技術領域：
本發明涉及一種用于WCDMA直放站系統的在頻域實現的干擾抵消方法，確切地說，涉及一種用于WCDMA直放站系統的自適應抵消輸入信號中的干擾而獲取有用信號的在頻域實現的干擾抵消方法，屬于無線通信的自適應濾波技術領域。
背景技術：
在通信系統中，經常會遇到強干擾信號背景下如何檢測和獲取有用信號的問題，因此干擾抵消AIC(adaptive interference cancellation)是通信系統中的重要組成部分。自從1967年美國Bell實驗室首先提出了自適應回聲抵消后，自適應干擾抵消技術得到了較快的發展。目前，已經有多種自適應算法應用于干擾抵消濾波器，如基于最小均方誤差LMS(least mean square)算法(參見《ModifiedLMS Algorithms for Speech Processing with an Adaptive Noise Canceller》，刊于IEEE Transactions on Speech and Audio Processing，vol.6，Jul.1998，pp.338-351)和最小二乘LS(least squares)算法(參見《Multichannel Recursive-Least-SquaresAlgorithms and Fast-Transversal-Filter Algorithms for Active Noise Control andSound Reproduction Systems》，刊于IEEE Transactions On Speech And AudioProcessing，vol.8，2000，pp.606-618.)等，這些算法已應用于多個領域。
在眾多的改進LMS算法中，對時域信號進行操作的自適應塊最小均方誤差Block LMS算法，其濾波器的自適應過程是基于信號數據塊進行的，這與傳統的基于符號的LMS算法不同。其具體方法是將輸入的時域信號數據流u(n)經過串并變換后從L條支路中輸出，其中每條支路的信號數據都以濾波器的抽頭個數M作為塊長組成一個數據塊，則第k個時域信號數據塊為AT(k)，且AT(k)＝[u(kL)，u(kL+1)，…，u(kL+L-1)]，式中，u(kL+i)為第k個輸入信號數據塊在第i+1個支路的矢量表示，支路序列號i的取值范圍是
，則有u(kL+i)＝[u(kL+i)，u(kL+i-1)，…，u(kL+i-M+1)]T。
再將上述輸入信號數據塊通過濾波器后，得到的輸出信號為y(kL+i)=w^T(k)u(kL+i)=Σj=0M-1w^j(k)u(kL+i-j),]]>式中， 是第k個信號數據塊所對應的濾波器抽頭系數 的轉置，而w^(k)=[w^0(k),w^1(k),···,w^M-1(k)]T.]]>因為人們通常是將誤差信號e(kL+i)(在本發明的技術方案中，該誤差信號被稱之為有用信號)定義為期望信號r(kL+i)(在本發明的技術方案中，該期望信號被稱之為被干擾信號)和濾波器輸出信號y(kL+i)(在本發明的技術方案中，該輸出信號被稱之為干擾的估計值)的差，即誤差信號e(kL+i)＝r(kL+i)-y(kL+i)。根據LMS算法，為使誤差信號的均方誤差最小，則塊LMS算法中的抽頭系數更新為w^(k+1)=w^(k)+μΣi=0L-1u(kL+i)e(kL+i),]]>其中μ為迭代步長。
在干擾抵消系統中，人們可以利用上述所提到的各種自適應算法進行干擾抵消。但是當干擾延時很大時，自適應濾波器的抽頭個數必須相當多，才能夠足以抵消該干擾。尤其在WCDMA系統中，由于每個信號數據比特擴頻為128個碼片，而且，在數字通信系統中每個碼片又被采樣為多個樣值，因此，在幾微秒內干擾的記憶長度就可能跨越數百個樣值，如此長的記憶長度必須使用抽頭數量非常多的濾波器才能夠抵消干擾。在這種情況下，如果在時域進行LMS算法，勢必造成極其復雜的計算難度。雖然由于時間平均的作用，塊LMS算法相對于傳統的基于符號的LMS算法，可以獲得更精確的梯度向量估計；但是，如果塊LMS算法仍然在時域實現，在濾波器抽頭個數相當多的情況下，海量計算將是不可避免的，這就勢必影響信號的實時處理和實現。因此，如何對此方法進行改進就成為業內科技人員的一項研究熱點。
發明內容
有鑒于此，本發明的目的是提供一種WCDMA直放站系統的在頻域實現的干擾抵消方法，也就是提供一種采用自適應濾波器而抵消輸入信號的干擾、并獲取有用信號的頻域干擾抵消的實現方法。該方法不僅有效地提取出有用信號，并且大大降低了計算的工作量和復雜度。
為了達到上述目的，本發明提供了一種用于WCDMA直放站系統的自適應抵消輸入信號中的干擾而獲取有用信號的頻域干擾抵消的實現方法，其特征在于該方法基于時域中的數據塊最小均方誤差(Block LMS，block least meansquare)計算方法和該塊LMS算法中存在線性相關和線性卷積的過程，通過1/2重疊保留法的快速傅立葉變換FFT(fast fourier transforms)在頻域以直接相乘的計算方式實現快速相關和快速卷積，利用自適應濾波器在頻域實現LMS算法；包括以下循環執行的操作步驟(1)對自適應濾波器的頻域抽頭系數作初始化設置，并對該濾波器的時域輸入信號做N點離散快速傅立葉變換FFT處理，使其轉換為頻域信號，用作自適應濾波器的輸入信號；其中N是該濾波器的抽頭個數M的2倍；(2)將輸入的頻域信號通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，并對該濾波器的輸出信號進行快速傅立葉逆變換IFFT(inverse fast fourier transforms)處理，使其轉換為時域信號，作為干擾的估計值；(3)計算被干擾信號和濾波器輸出的時域信號之間的差值，作為有用信號；再產生有用信號的頻域值；(4)利用頻域信號進行最小均方誤差LMS計算，即根據有用信號和濾波器輸入信號的頻域值對濾波器抽頭系數進行更新，以便在返回執行上述步驟(2)時，使用該更新后的抽頭系數對來自步驟(1)新的頻域輸入信號周而復始地繼續執行相關的自適應濾波處理。
本發明是一種用于WCDMA直放站系統的獲取有用信號的在頻域實現的干擾抵消方法，該方法利用頻域快速傅立葉變換的思路，將時域的自適應濾波過程轉換到頻域中來實現，從而自適應抵消輸入信號中的干擾。本發明不僅有效地提取出有用信號，保證了算法的收斂性，并且與時域的干擾抵消方法相比較，大大降低了算法復雜度。總之，本發明方法的效率高、速度快，而且，可以明顯改善系統的功率譜密度和星座圖性能，在大大降低算法復雜度的條件下，能夠保證算法的有效性，具有較好的工程應用價值和應用前景。
圖1是WCDMA直放站系統的信號傳輸過程的示意圖。
圖2是本發明用于WCDMA直放站系統的自適應抵消輸入信號的干擾而獲取有用信號的頻域干擾抵消方法流程方框圖。
圖3是本發明方法用于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為-10dB條件下，干擾抵消改善功放輸出功率譜密度(PSD)的性能比較示意圖。
圖4是本發明方法用于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為0dB條件下，干擾抵消改善功放輸出功率譜密度性能(PSD)的性能比較示意圖。
圖5是本發明方法用于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為5dB條件下，干擾抵消改善功放輸出功率譜密度性能(PSD)的性能比較示意圖。
圖6(A)、(B)分別是沒有采用本發明方法和采用本發明方法對于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為-10dB條件下，功放輸出的兩個星座圖性能比較示意圖。
圖7(A)、(B)分別是沒有采用本發明方法和采用本發明方法對于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為0dB條件下，功放輸出的兩個星座圖性能比較示意圖。
圖8(A)、(B)分別是沒有采用本發明方法和采用本發明方法對于WCDMA直放站系統的四載波信號在信干比為5dB條件下，功放輸出的兩個星座圖性能比較示意圖。
具體實施例方式
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面結合附圖對本發明作進一步的詳細描述。
本發明方法是基于時域中的數據塊最小均方誤差Block LMS計算方法和該塊LMS算法中存在線性相關和線性卷積的過程，通過1/2重疊保留法的FFT，在頻域以直接相乘的計算方式實現快速相關和快速卷積，利用自適應濾波器在頻域實現LMS算法。
參見圖1和圖2，下面分別具體介紹本發明用于WCDMA直放站系統干擾抵消自適應濾波器的方法及其循環執行的四個操作步驟(圖2中用細實線構出的(1)、(2)、(3)、(4)四個方框分別對應相應的操作步驟)(1)對自適應濾波器的頻域抽頭系數作初始化設置，并對該濾波器的時域輸入信號做N點離散快速傅立葉變換FFT處理，使其轉換為頻域信號，用作自適應濾波器的輸入信號；其中N是該濾波器的抽頭個數M的2倍。
該步驟的具體操作內容是(11)初始化自適應濾波器的頻域抽頭系數設置干擾抵消自適應濾波器的抽頭個數為M，該M數值要大于干擾信號和功放輸出的反饋信號兩者之間到達濾波器時刻的延時時間；因為采用1/2重疊保留法的FFT(由FFT將時域信號變為頻域信號)，對該濾波器的M個時域抽頭系數在初始化處理時應該在其后補上M個0，以構成N＝2M的時域信號初始值，然后對該N點作FFT計算，得到頻域信號的初始抽頭系數為w^(k)=FFTw^(k)0,]]>式中， 是時域信號的初始抽頭系數， 是頻域信號的初始抽頭系數；而且，該初始化步驟(11)只在該方法開始輸入第一個數據塊之前進行，且只進行一次；第二次及其后的每次抽頭系數則都由隨后的自適應濾波更新過程獲得；即由步驟(4)返回步驟(2)時，自適應濾波器新的頻域輸入數據已經存在，且直接由操作步驟(12)提供。
(12)將功放反饋信號u(n)作為濾波器的時域輸入信號，并以M個信號作為數據塊的單位，組成連續的數據塊，再將兩個連續的數據塊級聯，然后對該級聯的兩個數據塊做N點FFT，得到頻域信號U(k)，則有 其中，M為自適應濾波器的抽頭個數，N＝2M，diag{a1，a2，…，an}表示以a1，a2，…，an作為主對角線上元素的對角矩陣。
為了實現干擾抵消的效果，濾波器的輸入信號u(n)應該與被干擾信號中的干擾信號相關，而與有用信號不相關。由于干擾為功放輸出經過信道傳播的信號(參見圖1)，因此，本發明方法中選取功放的輸出作為濾波器的輸入信號u(n)。
(2)將輸入的頻域信號通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，并對該濾波器的輸出信號進行快速傅立葉逆變換IFFT(inverse fast fourier transforms)處理，使其轉換為時域信號，作為干擾的估計值。
該步驟的具體操作內容是(21)在傳統的時域上，輸入的時域信號應該與濾波器的時域抽頭系數相卷積。由于本發明將輸入信號和濾波器抽頭系數都轉換到了頻域，因此在頻域上就可以用頻域的輸入信號U(k)和頻域的濾波器抽頭系數 直接相乘，得到頻域的濾波器輸出信號Y(k)=U(k)W^(k),]]>從而實現以頻域的乘積來代替時域信號的卷積，大大簡化計算工作量。
(22)對頻域輸出信號Y(k)做逆快速傅立葉變換IFFT處理，即將濾波器輸出的頻域信號變換為時域信號。
(23)根據1/2重疊保留法只保留其后M個有用時域數據的規定，對上述步驟(22)的IFFT處理結果只保留其后M個有用時域數據，得到第k個時域數據塊yT(k)，即yT(k)=[y(kM),···,y(kM+M-1)]=IFFT[U(k)W^(k)]]]>的后M個數據；然后對yT(k)進行矩陣轉置得到濾波器的時域輸出信號y(k)，該數據塊y(k)即是對被干擾信號的第k個數據塊r(k)中干擾信號的估計值。
(3)計算被干擾信號和濾波器輸出的時域信號之間的差值，作為有用信號；再產生有用信號的頻域值。
該步驟的具體操作內容是(31)將被干擾信號r(n)以M個信號為塊單位組成各個數據塊，則被干擾信號中的第k個數據塊r(k)為r(k)＝[r(kM)，r(kM+1)，…，r(kM+M-1)]T。
(32)計算被干擾信號中的第k個數據塊r(k)與上述步驟(23)中所對應數據塊的干擾信號估計值y(k)的兩者之差，即為干擾抵消后的第k個有用信號數據塊d(k)＝[d(kM)，…，d(kM+M-1)]T＝r(k)-y(k)；并將該第k個有用信號數據塊d(k)作為已去除干擾的有用信號，輸出給功放。
(33)由于本發明在上述步驟(23)中得到y(k)時丟棄了前M個數據值，為保持一致性，在有用信號數據塊d(k)前添加M個0，然后進行FFT，計算頻域的有用信號數據塊D(k)=FFT0d(k).]]>(4)利用頻域信號進行最小均方誤差LMS計算，即根據有用信號和濾波器輸入信號的頻域值對濾波器抽頭系數進行更新，以便在返回執行上述步驟(2)時，使用該更新后的抽頭系數對來自步驟(1)新的頻域輸入信號周而復始地繼續執行相關的自適應濾波處理。
該步驟的具體操作內容是(41)利用頻域LMS算法，將步驟(12)得到的第k個數據塊頻域輸入信號U(k)的矩陣共軛轉置UH(k)與步驟(33)得到的頻域有用數據信息D(k)相乘，得到兩者的乘積T(k)＝UH(k)D(k)；然后，根據1/2重疊保留法，通過IFFT處理獲得時域信號Φ(k)Φ(k)＝IFFT[UH(k)D(k)]的前M個數據；(42)為了與初始值W^(k)=FFTw^(k)0]]>后面補M個0的形式相對應，在Φ(k)后面補上M個0后，進行FFT處理，即 (43)在頻域更新濾波器抽頭系數，得到更新后的濾波器抽頭系數 以便用于步驟(2)中與功放輸出反饋的第k+1個頻域數據塊相乘，且w^(k+1)=w^(k)+μFFTΦ(k)0,]]>式中， 為本次濾波與第k個頻域數據塊相乘所使用的抽頭系數， 為下一次濾波與第k+1個頻域數據塊相乘所使用的抽頭系數；μ為迭代 過程中的迭代步長，用于決定有用信號的均方值E[|d(k)|2]收斂到最佳均方值的速度和收斂值的準確性。該迭代步長μ的數值是在實際操作過程中通過調整其數值進行測試而折中選取的，其規律是μ的數值越大，抽頭系數收斂到接近最優值的速度越快，但收斂值越不準確，反之亦然。
參見圖3～圖8，介紹本發明方法的一個試驗實施例，并將采用本發明方法在頻域實現干擾抵消的系統與沒有干擾抵消的系統性能進行比較。假設一個20MHz帶寬的四載波WCDMA系統中，兩個天線間信號傳播時延為6微秒，且假設該兩個天線之間的信道為兩徑衰落信道，迭代步長μ＝0.0001。四載波信號采樣率為16，自適應濾波器抽頭長度為512，FFT長度為1024。功率放大器PA(power amplifier)為維納模型，信干比定義為接收天線端碼片信號功率與干擾功率的比值。以功率譜密度PSD(power spectral density)的阻帶下降dB值和星座圖的誤差向量幅度EVM(error vector magnitude)作為性能指標進行對比。圖3～圖5中的粗虛線表示信源的功率譜密度，細虛線表示有干擾信號直接經過PA的功率譜密度，實線表示有干擾信號經過本發明AIC和PA處理后的功率譜密度，點劃線表示沒有干擾的信號經過PA的功率譜密度。
下面兩個表格同時列出當直放站系統輸入為其他載波數時，應用本發明AIC(adaptive interference cancellation)方法的性能指標比較情況。
表1是本發明用于WCDMA直放站系統，各個載波信號在不同信噪比條件下使用頻域干擾抵消的功率譜密度性能比較列表
參見圖3～圖5和表1，可以得到這樣的結論采用本發明頻域干擾抵消方法可以在低信干比情況下，明顯改善PSD性能。
表2是本發明用于WCDMA直放站系統，各個載波信號在不同信噪比條件下使用頻域干擾抵消的星座圖性能比較列表
參見圖6～圖8和表2，可以得到這樣的結論采用本發明頻域干擾抵消方法可以在任何信干比情況下，明顯改善星座圖性能。
下面對本發明中采用的頻域干擾抵消方法和傳統的時域干擾抵消方法的算法復雜度進行比較。采用硬件實現時，計算復雜度往往決定于乘法運算的次數，因此可以比較上述兩種方法的乘法個數。對于有M個濾波器抽頭的時域干擾抵消方法，由于每個數據塊有M個數據，則總共需要2M2次乘法運算；而對于有M個濾波器抽頭的頻域干擾抵消方法，總的乘法次數為10M log2M+26M。那么頻域干擾抵消方法和時域干擾抵消方法的算法復雜度比值約為(5log2M+13)/M。因此，在濾波器抽頭系數很大時，頻域干擾抵消方法的計算復雜度要遠遠低于時域干擾抵消方法。總之，本發明的頻域干擾抵消方法可以明顯改善系統的功率譜密度和星座圖性能，因此在大大降低算法復雜度的條件下保證了算法的有效性，具有較好的工程應用價值。
權利要求
1.一種用于WCDMA直放站系統的自適應抵消輸入信號中的干擾而獲取有用信號的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于該方法基于時域中的數據塊最小均方誤差Block LMS計算方法和該塊LMS算法中存在線性相關和線性卷積的過程，通過1/2重疊保留法的快速傅立葉變換FFT，在頻域以直接相乘的計算方式實現快速相關和快速卷積，利用自適應濾波器在頻域實現LMS算法；包括以下循環執行的操作步驟(1)對自適應濾波器的頻域抽頭系數作初始化設置，并對該濾波器的時域輸入信號做N點離散快速傅立葉變換FFT處理，使其轉換為頻域信號，用作自適應濾波器的輸入信號；其中N是該濾波器的抽頭個數M的2倍；(2)將輸入的頻域信號通過自適應濾波器進行自適應濾波處理，并對該濾波器的輸出信號進行快速傅立葉逆變換IFFT處理，使其轉換為時域信號，作為干擾的估計值；(3)計算被干擾信號和濾波器輸出的時域信號之間的差值，作為有用信號；再產生有用信號的頻域值；(4)利用頻域信號進行最小均方誤差LMS計算，即根據有用信號和濾波器輸入信號的頻域值對濾波器抽頭系數進行更新，以便在返回執行上述步驟(2)時，使用該更新后的抽頭系數對來自步驟(1)新的頻域輸入信號周而復始地繼續執行相關的自適應濾波處理。
2.根據權利要求1所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于所述濾波器的輸入信號u(n)是與被干擾信號中的干擾信號相關，而與有用信號不相關；而所述干擾是功放輸出并經過信道傳播后的信號，因此選取功放的輸出作為自適應濾波器的輸入信號u(n)，以便實現該干擾被抵消的效果。
3.根據權利要求1所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于，所述步驟(1)進一步包括下列操作內容(11)初始化自適應濾波器的頻域抽頭系數設置干擾抵消自適應濾波器的抽頭個數為M，該M數值要大于干擾信號和功放輸出的反饋信號兩者之間到達濾波器時刻的延時時間；因為采用1/2重疊保留法的FFT，對該濾波器的M個時域抽頭系數在初始化處理時應該在其后補上M個0，以構成N＝2M的時域信號初始值，然后對該N點作FFT計算，得到頻域信號的初始抽頭系數為W^(k)=FFTw^(k)0,]]>式中， 是時域信號的初始抽頭系數， 是頻域信號的初始抽頭系數；(12)將功放反饋信號u(n)作為濾波器的時域輸入信號，并以M個信號作為數據塊的單位，組成連續的數據塊，再將兩個連續的數據塊級聯，然后對該級聯的兩個數據塊做N點FFT，得到頻域信號U(k)，則有 其中，M為自適應濾波器的抽頭個數，N＝2M，diag{a1，a2，…，an}表示以a1，a2，…，an作為主對角線上元素的對角矩陣。
4.根據權利要求1或3所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于所述步驟(11)的操作必須在該方法開始輸入信號以前事先完成，且只進行一次；第二次及其后的每次抽頭系數則都由隨后的自適應濾波更新過程獲得；即由步驟(4)返回步驟(2)時，自適應濾波器新的頻域輸入數據已經存在，且直接由操作步驟(12)提供。
5.根據權利要求1所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于，所述步驟(2)進一步包括下列操作內容(21)將頻域的輸入信號U(k)和頻域的濾波器抽頭系數 直接相乘，得到自適應濾波器的頻域輸出信號Y(k)=U(k)W^(k),]]>以替代時域信號的卷積處理；(22)對頻域輸出信號Y(k)做逆快速傅立葉變換IFFT處理；(23)根據1/2重疊保留法的規定，對上述步驟(22)的IFFT處理結果只保留其后M個有用時域數據，得到yT(k)，即yT(k)=[y(kM),···,y(kM+M-1)]=IFFT[U(k)W^(k)]]]>的后M個數據；然后對yT(k)進行矩陣轉置得到濾波器的時域輸出信號y(k)，該數據塊y(k)即是對被干擾信號的第k個數據塊r(k)中干擾信號的估計值。
6.根據權利要求1或5所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于，所述步驟(3)進一步包括下列操作內容(31)以M個信號為塊單位，將被干擾信號r(n)組成各個數據塊，則被干擾信號中的第k個數據塊r(k)為r(k)＝[r(kM)，r(kM+1)，…，r(kM+M-1)]T；(32)計算被干擾信號中的第k個數據塊r(k)與上述步驟(23)中所對應數據塊的干擾信號估計值y(k)的兩者之差，得到干擾抵消后的第k個有用信號數據塊d(k)＝[d(kM)，…，d(kM+M-1)]T＝r(k)-y(k)；并將該第k個有用信號數據塊d(k)作為已去除干擾的有用信號，輸出給功放；(33)由于上述步驟(23)在得到y(k)時丟棄了前M個數據值，為保持一致性，在有用信號數據塊d(k)前添加M個0，然后進行FFT，計算得到頻域的有用信號數據塊D(k)=FFT0d(k).]]>
7.根據權利要求1或3或6所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于，所述步驟(4)進一步包括下列操作內容(41)利用頻域LMS算法，將步驟(12)得到的第k個數據塊頻域輸入信號U(k)的矩陣共軛轉置UH(k)與步驟(33)得到的頻域有用數據信息D(k)相乘，得到兩者的乘積T(k)＝UH(k)D(k)；然后，根據1/2重疊保留法，通過IFFT處理獲得時域信號Φ(k)Φ(k)＝IFFT[UH(k)D(k)]的前M個數據；(42)為了與初始值W^(k)=FFTw^(k)0]]>后面補M個0的形式相對應，在Φ(k)后面補上M個0后，進行FFT處理，即FFTΦ(k)0;]]>(43)在頻域更新濾波器抽頭系數，得到更新后的濾波器抽頭系數 以便用于步驟(2)中與功放輸出反饋的第k+1個頻域數據塊相乘，且W^(k+1)=W^(k)+μFFTΦ(k)0,]]>式中， 為本次濾波與第k個頻域數據塊相乘所使用的抽頭系數， 為下一次濾波與第k+1個頻域數據塊相乘所使用的抽頭系數；μ為迭代 過程中的迭代步長，用于決定有用信號的均方值E[|d(k)|2]收斂到最佳均方值的速度和收斂值的準確性。
8.根據權利要求7所述的在頻域實現的干擾抵消方法，其特征在于所述迭代步長μ的數值是在實際操作過程中通過調整其數值進行測試而折中選取的，其規律是μ的數值越大，抽頭系數收斂到接近最優值的速度越快，但收斂值越不準確，反之亦然。
全文摘要
一種用于WCDMA直放站系統的在頻域實現的干擾抵消方法，是基于時域中的數據塊最小均方誤差Block LMS計算方法和該塊LMS算法中存在線性相關和線性卷積的過程，通過1/2重疊保留法的快速傅立葉變換FFT，在頻域以直接相乘的計算方式實現快速相關和快速卷積，利用自適應濾波器在頻域實現LMS算法；該方法主要包括四個循環執行的操作步驟。本發明方法在WCDMA系統中高碼片速率的背景下，不僅能夠有效提取出有用信號，保證算法的收斂性，并且大大降低了計算的工作量和復雜度。本發明方法效率高，速度快，可以方便地應用于實際通信系統中，具有較好的應用前景。
文檔編號H04B1/707GK101076007SQ20071011907
公開日2007年11月21日 申請日期2007年6月19日 優先權日2007年6月19日
發明者林家儒, 牛凱, 賀志強, 林雪紅, 徐文波, 田耘 申請人:北京郵電大學