参数估计方法和接收机

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技术领域\n本发明涉及数字无线系统接收机中的一种参数估计方法，该接收 机包括一个检测器，该检测器生成的数字描述了通过软判决矩阵接收 的符号的概率。\n本发明还涉及一种用于所需参数估计的数字无线系统接收机，该 接收机生成的数字描述了通过软判决矩阵接收的符号的概率。\n背景技术\n在无线系统中，信道估计是可由不同算法生成的一组参数或矢量。 例如，不同的无线系统检测器在检测接收信号时需要信道估计。信道 估计通常通过训练序列或者类似方式生成，因而在GSM系统中，训 练序列与接收的采样相关。现有技术算法经常采用最小平方问题。普 通的最小平方差问题可以通过卡尔曼滤波器、扩展的卡尔曼滤波器、 递归最小平方和最小均方来实现。这些算法一般适用于可以获得预定 数据情况下的参数估计，但也有用于盲均衡(Blind Equalization)的 算法，例如期望最大算法。在不同时刻，信道估计不是一个常量，而 是不断变化。因此，通过训练序列生成的信道估计不一定适用于数据 检测。\n美国专利公开第5,263,033号代表了现有技术，此处将其并入以资 参考。在该公开的方案中，将初步的符号判决反馈给LMS算法，以便 在维特比算法格构计算期间指定信道估计。该方案的问题在于，为了 指定信道估计，需要初步或精确的判决，而这些判决的正确性有待考 证。因此，如果判决不正确，则信道估计被不正确地修正，由此导致 的最终结果比接收的信号处理中预期的结果还要差。\n发明内容\n本发明的目的是提供一种参数估计方法，以及一种实现该方法以 解决上述问题的接收机，该接收机能够纠正参数估计而不需要初步或 最终的判决。\n本发明提供了一种数字无线系统接收机中的参数估计方法，该接 收机包括检测器，该检测器生成描述通过软判决矩阵所接收符号的概 率的数字，其特征在于，\n为描述所接收符号概率的数字产生一个平均值；\n利用该平均值，产生以所需参数形式的新信道估计。\n本发明还提供了一种用于所需参数估计的数字无线系统接收机， 该接收机包括检测器，该检测器生成描述了通过软判决矩阵所接收符 号的概率的数字，其特征在于，\n该接收机包括利用平均值估计信道估计的装置，该平均值根据描 述检测器所生成的接收符号概率的数字生成，检测器利用生成的信道 估计估计所需参数。\n本发明的方法和系统提供了多个优点。该方案避免了符号判决的 使用，同时避免了使用不正确的判决来共同纠正参数估计。因为估计 的信道估计较好，所以该方案还改进了接收机的敏感性。该方案还可 以用作接收机的内置多普勒均衡器。\n附图说明\n下面结合附图，通过优选实施例来详细描述本发明，在附图中：\n图1示出了无线系统接收机，以及\n图2示出了反馈参数均衡器部件。\n具体实施方式\n本发明适用于数字无线系统，例如GSM和DCS-1800，但本发明 并不局限于此。本创新方案处理盲参数估计的自适应算法。在盲估计 中，纠正的完成不需要使用预知的数据。\n让我们首先详细考察本发明的理论背景。根据利用最小均方差接 收的采样y和根据估计的不可靠数据 可以如下估计信道的估计参数 h： $h=\arg \min \left(E\left({(y-\tilde{X}h)}^2\right|y)\right),$\n其中E代表均值运算符，假定接收的采样y已知，块类型代表了 矩阵或矢量形式的表示。因此，希望使接收信号y和该方法中的基准 信号 之间的有效差尽可能小。根据估计的信道响应项hn如下推导 上述等式，从而得到最小均方差： $\frac{\partial h}{{\partial h}_n}=\frac{\partial \left\{E\right[{(y_k-\underset{i}{\Sigma }{h}_i{\tilde{x}}_{k-i})}^2\left|y\right]\}}{{\partial h}_n}=0,$\n其中 代表了对应于接收信号y的采样k的估计符号i。通过推 导得到估计信道估计的以下条件： $h_n=\frac{[y_k-\underset{i\ne n}{\Sigma }{h}_{i}E\left({\tilde{x}}_{k-i}\right|y)]E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}\right|y)}{E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}{\tilde{x}}_{k-n}\right|y)},$\n其中hi是一个信道估计项，E代表了概率的均值， 代表了对 应于接收信号y的采样k的估计符号i，E 代表了接收到信 号y时符号 的均值，y代表了接收的信号，yk是接收信号的第k 个采样， 是 的复共轭，转置或类似变换。结果则由符号概率 $\frac{E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}\right|y)}{E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}{\tilde{x}}_{k-n}\right|y)}$ 的均值加权。这样，尽管本创新方案与LMS算法相似， 但本创新方案不同于现有技术方案，通过它能够得到一种确定信道估 计的有效方式，以及无线连接的另一重要参数。在搜索新的信道估计 时，采用信道估计变化的平均或加权系数，可以使本创新方案更为有 效。\n现在让我们详细考察本发明的接收机。图1示出了典型的无线系 统接收机的框图。该接收机包括天线100，射频部件102，A/D转换器， 检测器106和信道估计器108。从天线100接收的信号传播到射频部 件102，后者以已知方式使射频信号相乘，并滤波到较低的频率。然 后，在A/D转换器104中将静态的模拟信号转换成数字信号，将数字 信号进一步传播给检测器106，后者对传送的符号进行解调和检测。 根据比特或比特组合生成数字无线系统符号。信道估计器108生成信 道脉冲响应估计，在检测过程中以已知方式使用该信道脉冲响应估计。 检测器106生成软符号判决，对检测的符号而言，它还附加通知了判 决的可靠性。根据判决的可靠性，可以以已知方式生成描述符号概率 的数，本发明方案的检测也生成数字。\n图2示出了整个参数均衡器，包括检测器200，生成均值的第一 装置202，生成均值的第二装置204，估计器206和时延装置208。装 置209包括装置202-208，它生成均衡器的反馈部分。在接收的信号y 到达检测器时，参数均衡器负责纠正信道对信号造成的失真。参数均 衡器最好是纠正信道估计的信道均衡器。接收的信号y可以表示成信 道脉冲响应和发送的信号的卷积。在一般模式下，如下计算两个函数 f(t)和g(t)之间的卷积： $f\left(t\right)*g\left(t\right)=(f*g)\left(t\right)=\underset{0}{\overset{t}{\int }}f\left(\tau \right)g(t-\tau )\mathrm{d\tau },$\n其中t和τ是变量，*代表了卷积。接收机通过一般包括5个抽头 的信道估计来估计实际脉冲响应。接收机中例如可以利用信号中的预 定序列来生成信道估计。在信道均衡器中例如变换后的信道估计将失 真的信号还原成它的原始形式。因为这样生成的信道估计不能充分接 近实际的信道脉冲响应，因此，信道纠错也不充分，在本创新方案中 利用描述接收的符号概率的数的均值来确定信道估计。\n现在让我们详细考察基于图2的参数均衡器的功能。信道估计是 该参数，因此，信道均衡器是检测器200的参数均衡器。检测器200 可以是维特比检测器或类似设备，利用软判决矩阵生成描述估计符号 的概率的数p 210，符号 是根据现有技术在接收到信号y 时接收的，它并不只是例如噪声。一般在传输中使用r个不同的实符 号或复符号，因此符号 是符号 之一。描述每个符号变化性 的概率的数可以加在一起，在装置202中例如根据以下公式生成均值 212： $E\left(\tilde{x}\right|y)=\Sigma \left[p\left({\tilde{x}}_1\right|y){\tilde{x}}_i\right],$\n其中E代表了概率的均值运算符。在生成均值的第二装置204中， 生成估计符号 的能量214，使得符号 乘上它的复共轭 或类似变 换，其均值，即 然而，如果以这样一种方式进行编码就 不需要装置204，即能量或符号的幅度为常量，由于平均值E 24也总是常量，不需要单独计算。这种情况例如出现在采用二进制调 制的GSM系统中，待发送符号 取值为1或-1。这样，均值E 的值为1。为了能够生成信道估计，装置208对接收的信号进行延时y， 使得信号y的定时等于估计符号 利用均值212和214，延时信号y 和前一信道估计216，估计器206可以例如如下生成新的信道估计 h＝[h1，…，hp]T，其中p是信道估计抽头的数量，前一信道估计216可 以例如由训练序列的初始值或者前一估计的结果形式得到： $h_n=\frac{[y_k-\underset{i\ne n}{\Sigma }{h}_{i}E\left({\tilde{x}}_{k-i}\right|y)]E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}\right|y)}{E\left({{\tilde{x}}^{\prime }}_{k-n}{\tilde{x}}_{k-n}\right|y)}$\n其中hi是前一信道估计或信道估计的均值， 代表了对应于接 收信号y的采样k的估计符号i，E 代表了在接收到信号y 时描述符号 概率的数的均值，y代表了接收的信号，yk是接收信 号的第k个采样， 是 的复共轭，转置或类似变换。但是，生 成信道估计h的方式随信道脉冲响应变化(过)快，因为延时，它并 不是正确的接收信号。估计器206中可以利用例如以下递归公式对过 快的变化进行时延：\n     hn_new＝hn_prev+μ(hn-hn_prev)， 其中hn_new是新的信道估计，hn_prev是前一信道估计，hn是当前信 道估计，μ是用户在[0，1]之间选择的加权系数。另一方案是采用多于 一个信道估计h的平均。这样生成的新的信道估计h218被反馈到检 测器200，在信道均衡器中使用。\n本创新方案可以用于，例如最小位移键控编码。在I/Q图(I＝同 相，Q＝正交)，MSK编码符号对称地位于单位圆周边45°，135°，225° 和315°角度。在失真信道中，这些角度会发生变化，这种错误的变化 可以通过利用本创新方案得到的信道估计来纠正。\n信道估计一般通过训练序列来生成。因为训练序列不是有用信号， 即不传送实际数据，所以通常使它尽可能地短。为此，生成的信道估 计是不完整的，满是噪声，因此，检测器无法理想地检测到发送的信 号。即使信道估计在脉冲串期间根本不发生变化，本发明的方案也可 以改进信道估计的质量，因而改善检测。\n因为训练序列位于脉冲串的特定点，所以在因终端移动而生成的 数据序列中，信道的实际脉冲响应可以与训练序列中生成的信道估计 相差很大。\n本创新方案还可以有效地用于纠正多普勒迁移。多普勒误差因终 端的移动而起。当终端位于基站的视距中时，信道估计变化对应于信 号的相位差。因为本创新方案确定了信道估计的变化，所以最好也检 测并纠正相位误差。\n至于数字信号处理，本发明的方案可以例如通过ASI或VLSI电 路实现，需要完成的数字功能最好由基于微处理器技术的软件实现。\n尽管以上结合附图的例子描述了本发明，但显然本发明并不局限 于此，而是可以在后附权利要求书所公开的创新思想范围内有所变化。