专利名称：自适应均衡装置及其程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种使用turbo接收机等可迭代均衡和解码的装置中的自适应均衡装置，更具体讲，涉及一种通过使用先验信息消除干扰、然后对干扰进行抑制并通过滤波来并合并多径分量的自适应均衡装置。本发明也涉及一种实现这种自适应均衡装置的程序。
背景技术：
在移动通信业务中所要处理的难题是如何在有限数量频率上高质量地容纳大量的用户(移动站)。解决这个问题的一个办法是提供图1中所示的MIMO(多输入多输出)系统。在该系统中，令j表示比特因数(index)，从信息比特b1(j)到bN(j)中产生的码元在相同的时间点和以相同的频率从多个发射机S1到SN中发送出去，这些发送信号由装有天线#1到#M的MIMO接收机30进行接收。该MIMO接收机30处理接收到的信号，以估算形成从发射机S1到SN中发送的码元的信息比特b1(j)到bN(j)，并将估算的信息比特作为b1’(j)到bN’(j)分别输出到输出终端Out1到OutN。
在MIMO系统中MIMO接收机的具体配置方案还在研究中。在使用MLS(最大似然序列估计)准则对MIMO系统的MIMO接收机进行配置的情况下，假定N表示发射机的数量，P表示群集点(constellation points)的数量，Q表示多径的数量，其中来自每个发射机的发送信号经过该多径到达MIMO接收机的每个天线，MIMO接收机的计算复杂度会随着发射机的数量N和多径的数量Q的增加而变得庞大，这是由于计算复杂度是按照p(Q-1)N成比例的增加。而且，在接收从单个用户中作为多个并行信号发送的信息时，随着多径数量的增加，对每个并行信号的分离就需要更大的计算量。从这一点可以看到，本发明具有显著的实用性，特别是当应用在多流量信号的Turbo接收机中时，但本发明也可有效地应用在单个用户(一个发射机)的Turbo接收机中，即用于单个的流信号，以及可应用在其他系统的接收机中。下面将叙述所给出的第一个常规单用户Turbo接收机。
单用户Turbo接收机图2示例性的叙述了在这种情况下发射机和接收机的结构。在发射机10中输入的信息比特流b(j)经过信道编码器11的差错校正编码处理而产生一个编码比特流c(j)。该流c(j)由交织器12交织为流c(k)，它用于将码元映射部分13中的载波信号调制为发送码元流s(k)。该发送码元流s(k)通过多路复用装置15被附加来自训练码元流产生器14中的训练码元Str(k)，并在之后进行发送。通常，发送码元流s(k)是在转换为无线频带后进行发送的。
这个发送信号经过发送信道(每个多径信道)被发送到接收机20。在接收机20中，一个SISO(软输入软输出)均衡器21对延迟的波进行均衡。由接收机20接收的输入信号r(k)通常是在接收部分(未示出)从高频转换到基带，对基带接收信号以高于发送码元流的码元频率一倍或几倍的频率进行采样，以产生数字信号，该数字信号作为数字接收信号r(k)被输入到均衡器21中。
在单用户的情况下，即当图1中N＝1时，从每个接收天线#m(这里m＝1，2，...，M)中接收到的输出可以表示为下式rm=Σq=0Q-1hm(q)·s(k-q)+vm(k)]]>其中m是天线标记(index)，k是离散时间，h是信道值(信道脉冲响应信道特性)，s(k)是用户(发射机1)的发送码元，并且Vm(k)是接收机20的内部热噪声。下面等式被定义为从所有的天线#1到#M中的输出，这些天线#1到#M用向量r(k)表示。
R(k)=[r1(k)r2(k)...rM(k)]T=Σq=0Q-1H(q)·s(k-q)+v(k)]]>其中v(k)＝[v1(k)v2(k)...vM(k)]TH(q)＝[h1(q)h2(q)...hM(q)]TT表示一个转置向量(或矩阵)。其次，下面的向量和矩阵是考虑了多径(信道)数量Q来进行限定的。在下面的叙述中，附加有下标进行的m＝1，...，M和n＝1，...，N的码元分别表示向量或矩阵的元素。
y(k)＝[rT(k+Q-1)rT(k+Q-2)...rT(K)]T＝H·S(k)+n(k)其中
S(k)＝[s(k+Q-1)s(k+Q-2)...s(k-Q+1)]Tn(k)＝[vT(k+Q-1)vT(k+Q-2)...vT(k)]T下面的叙述是在假定使用BPSK调制方案的基础上给出的。在使用多个值的多值调制中，现有技术和本发明可以容易的通过合适的映射和解映射码元进行扩展。上面限定的向量r(k)被输入到均衡器21。SISO均衡器21是一个线性均衡器，从中获取在每个编码比特s(k)是+1和-1的概率之间的LLR(Log-Likelihood，似然比对数)Λ1，来作为它的均衡输出。
Λ1[s(k)]=logPr[s(k)=+1|y(k)]Pr[s(k)=-1|y(k)]=λ1[s(k)]+λ2p[s(k)]]]>其中λ1[s(k)]是发送到后续解码器24的外部信息，λ2p[s(k)]是发送到均衡器21的先验信息。LLRΛ1[s(k)]被输送到减法器22，由此减去先验信息λ2p[s(k)]，减法运算后的输出被提供到解交织器23，其中它受到相反于交织器12的解交织操作以提供λ1[s(j)]，并将它被输送到SISO信道解码器24。该解码器24使用由发射机的解码器11附加的用于差错校正的冗余来执行SISO解码，并输出一个解码比特b’(j)来作为一个临时或最后的接收信号，并根据下式来计算对于每个比特的LLRΛ2。
Λ2[s(j)]=logPr[s(j)=+1|λ1[s(j),j=0,...,B-1]Pr[s(j)=-1|λ1[s(j),j=0,...,B-1]]]>λ2[s(j)]+λ1p[s(j)]]]>解交织器23中的输出λ1[s(j)]作为先验信息λ1p[s(j))]被提供给减法器25，在此先验信息λ1p[s(j)]被从Λ2[s(j)]中减去。所得到的λ2[s(j)]作为外部信息λ2p[s(k)]在迭代处理期间经过一个交织器26被提供给均衡器21和减法器22。根据接收处理方式，Λ1[s(k)]和Λ2[s(k)]可以分别用λ1p[s(k)]和λ2p[s(k)]来替代。通过这种方式，均衡和解码被迭代的执行以提供增加的误差率。
接着，将详细叙述线性滤波的运算，该线性滤波是由均衡器21施加到接收的向量y(k)的。均衡器21使用先验信息λ2p[s(k)]来计算下面软判定码元的估算值。
s′(k)=tanh[λ2p[s(k)]/2]]]>而且，均衡器21使用该估算值和信道矩阵H来产生一个干扰成分的复制H·S’(k)，它被从接收的信号中被减去。也就是，Y’(k)＝y(k)-H·S’(k)＝H·(S(k)-S’(k))+n(k)其中，S’(k)＝[s’(k+Q-1)...s’(k+1) 0 s’(k-1)...s’(k-Q+1)]T由于干扰成分的复制H·S’(k)并不完全准确，因此干扰成分就不能完全由该处理所消除。那么，就需要通过使用下面的MMSE(Minimum Mean SquareError，最小均方误差)准则来计算用于完全消除残余干扰成分的最佳线性滤波系数wopt(k)。
wopt(k)＝arg min‖WH(k)·y′(k)-s(k)‖2其中H表示一个共轭变换，‖*‖表示求模(norm)，然后计算w(k)来最减化上式。
下面将叙述用于导出w(k)的方案，例如，在Daryl Reynolds和XiaodongWang发表的“Low Complexity Turbo-Equalization for Diversity Channels(用于分集信道的低复杂度Turbo均衡)”，ELSEVIER，Signal Processing，81(2001)，第989-995页中所公开的方案。采用该方案的一个主要难题是要急剧减少计算的复杂度。常规MLSE Turbo的计算复杂度与PQ+1的阶成比例(其中P是发送码元的信号点数)，然而根据这个方案的复杂度将被保持到Q3的阶以下。另外，WH(k)y’(k)从均衡器21中被输出，λ1[s(k)]是在该均衡器中被计算，并将它经过解交织器23提供给解码器24，用于解码计算。
还提出过一种方法，其中将软判定码元估算值s’n(k)的绝对值在短时间内(in second)近似为1，和随后在单用户Turbo接收中对MMSE滤波系数的计算进行四舍五入(rounds)(例如，见IEEE Trans.Commun.Letters，vol.，no.7，2001年7月，第310-312页，H.hmori，T.Asai，T.Matsumoto的“A matched filterapproximation for SC/MMSE Iterative Equalizer(用于SC/MMSE迭代均衡器的匹配滤波器的近似)”)。
接下来，将叙述在欧洲公开的专利文献EP1233565A2(对应的US专利申请公开号No.2002-016560-A1)中提出的Turbo接收方法，它是一种将单用户的Turbo接收扩展为多用户的Turbo接收的方法。由于对多输入多输出的Turbo接收方法中一个用户(发射机n(这里n＝1，...，N))的结构与图2中所示的发射机的结构相同，因此表示对应用户n的信号流的参考字符被各自附加了下标n，并放入到圆括号中。
假定Q表示多信道的数量，其中无线电波经过该多信道从发送天线传播到接收天线，由第m个天线#m接收的信号是一个已卷积来自发射机Sn的发射信号Sn中的延迟分布(信道特性)hmn(q)的信号，由第m个天线#m接收的信号rm(k)是一个结合从所有的发射机S1到SN中接收的信号和附加的噪声的形式。因此，接收的信号rm(k)可由下式得出。
rm(k)=Σq=0Q-1hmn(q)·sn(k-q)+nm(k)----(1)]]>其中nm(k)是一个对于第m个天线#m所接收信号的附加白高斯噪声(AWGN)。
在本说明书中，为了方便记录信道状态(信道特性)而给出下面的定义。
r(k)=[r1(k)r2(k)...rM(k)]T=Σq=1QH(q)S(k-q)+n(k)----(2)]]>其中k是离散时间，T表示一个转置矩阵或向量，而H(q)，S(k)和n(k)为如下所示。
S(k)＝[s1(k)s2(k)...sN(k)]T(4)n(k)＝[n1(k)n2(k)...nM(k)]T(5)图3显示了MIMO Turbo接收机的功能结构。该MIMO时空(space-time)Turbo接收机是由一个MIMO均衡器20A，和用于各自信号流(用户)的解码部分20B1到20BN所构成，该接收机通过对相同接收信号的迭代均衡和解码来减少比特误差率。来自天线#1到#M中的接收信号被输入到该MIMO时空Turbo均衡器20A中，以作为例如每个使用码元周期来采样的基带数字信号r1(k)...，rN(k)。MIMO均衡器20A使用第二个外部信息值(一个第二先验信息流)来产生一个所接收干扰信号的复制，该第二个外部信息值是在前一次均衡和解码的迭代中从SISO(软输入软输出)解码器24An中被反馈回去；使用接收的干扰信号复制将MAI(多径干扰)和ISI(码间干扰)从接收的信号r(k)中被消除；并计算经过MMSE滤波波的各个码元的第一外部信息值(第一先验信息流)λ1[sn(k)]。另外，由于在对每个帧的第一轮MIMO均衡中不可能使用在前一次迭代中获取的第二外部信息值λ2[sn(k)]，因此均衡器20A只执行通过MMSE滤波波的均衡。对信号流n的解码部分(对每个用户的SISO解码部分)20Bn通过一个解交织器23进行解交织，通过MIMO均衡器20A计算出第一外部信息值λ1[sn(k)]，并将该解交织的输出通过SISO解码器24A进行SISO解码。由对每个码元sn(j)进行SISO解码所获得的第二外部信息值λ2[sn(k)]通过一个交织器26进行交织，并被反馈回MIMO均衡器20A以作为第二个先验信息λ2p[sn(k)]。
图4描述了MIMO均衡器20A的结构。该MIMO均衡器20A包括一个信道估算部分21C，对应各自信号流的均衡部分21A1到21AN，和一个训练码元产生部分29，并且每个均衡部分21An由一个自适应均衡部分27n和一个外部信息产生部分28n构成。信道估算部分21C根据接收到的信号和从训练码元产生部分29中反馈的训练码元来估算信道状态(传输信道特性)。
图5描述了自适应均衡部件27n的结构，它包括一个干扰消除部分31n，一个MMSE滤波部分32n，和一个滤波系数计算部分33n。图6显示了一个干扰消除部分31n的结构实例。首先参照图6，复制产生器34n根据第二先验信息流λ2[s1(k)]...λ2[sN(k)](除λ2[sn(k)]之外)在接收信号中产生一个接收到干扰(MAI，ISI)成分的干扰信号复制，和一个估算的信道状态(一个信道估算值)H，并且一个减法器35n从接收的信号r(k)中减去干扰信号复制Hue，n(k)。每个用户的发送信号sn(k)的估算值(软判定码元估算值)sn(k)是通过下面的等式根据第二先验信息值λ2[sn(k)]进行计算。
sn’(k)＝tanh(λ2[sn(k)]/2) (6)软判定码元估算值sn’(k)是一个对应它可靠性程度的幅度的发送信号复制。在k时刻来自发射机Sn中发送信号sn(k)的干扰成分的信号估算值ue，n(k)是由下式表示。
ue，n(k)＝[un(k+(Q-1))un(k+(Q-2))...un(k+1)un(k)un(k-1)...un(k-(Q-1))]T(7)un(k)＝[s’1(k)s’2(k)...s’N(k)] (8)ucn(k)＝[s’1(k)s’2(k)..s’n-1(k)0s’n+1(k)...s’N(k)] (9)通过产生对干扰成分ue，n(k)的接收干扰信号复制Hue，n(k)，以及消除在接收信号r(k)中的复制，就可以获得在时刻k的对来自发射机Sn中发射码元sn(k)的一个接收信号的估算值r’s，n(k)，其中k是要检测的码元。即估算值r’s，n(k)由下式给出。
r’s，n(k)＝re(k)-Hue，n(k) (10)其中re(k)＝[r(k+Q-1)r(k+Q-2)...r(k)]T(11) 然而，在这种情况下，估算值r’s，n(k)仍然包含了未被消除的干扰成分，这是由于在前一次迭代中的比特判定错误和在软输出值的使用而导致的。
接着，在由MMSE滤波部分来执行对来自接收信号中接收干扰信号复制的消除和多路径的合并之后，干扰成分的消除仍然保留。由于在减去干扰复制后在早先的迭代中许多干扰成分仍然未被消除，因此MMSE滤波部分32n就作为一个消除残余干扰成分的滤波器，并且随着迭代数量的增加，MMSE滤波部分32n执行多路径的最大比例合并。假定从MMSE滤波部分32n中的输出用zn(k)来表示，它按照下式给出zn(k)=wnH(k)r′s,n(k)----(13)]]>其中H表示一个共轭转置矩阵，wn(k)是MMSE滤波部分32n的系数向量，它由下式被定义在滤波系数计算部分33n。
wn(k)＝[HΛn(k)HH+σ2I]-1hn(14)其中I是一个单元矩阵，hn是hn＝[h1n(Q-1)h2n(Q-1)...hMn(Q-1)
h1n(Q-2)h2n(Q-2)...hMn(Q-2)h1n(0)h2n(0)....hMn(0)]T(15)并将D(k)和Dc(k)设定为D(k)=[1-s′12(k)1-s′22(k)...1-s′N2(k)]----(16)]]>Dcn(k)=[1-s′12(k)1-s′22(k)...1-s′n-12(k)11-s′n+12(k)...1-s′N2(k)]----(17)]]>Λn(k)由下式表示Λn(k)＝diag[D(k+(Q-1))D(k+(Q-2))...D(k+1)Dcn(k)D(k-1)...D(k-(Q-1))])](18)其中σ2表示接收机的内部噪声功率，diag表示一个对角矩阵(除对角线之外其它元素都为零)。
如上所述的现有技术，以相同频率从多个用户发射机中发送的码元能够由多个天线接收，并分解给每个用户。
例如，在日本已公开的专利申请2002-33685中提出了一种用于CDMA(码分多址)移动通信系统中的干扰消除器。为了消除来自多个用户中的信号干扰，所提出的干扰消除器在差错校正解码后临时地判定信号，并使用该临时的判定值产生一个复制，同时当上述临时的判定值出现错误时防止出现由于错误复本的产生而引起的多个差错。该干扰消除器将参照附图7进行详细叙述，其中图7是为3个用户以及4个阶段安排的。
在第一阶段301中，干扰消除部分(ICU)311到313各自执行图8中所示的处理。首先，RAKE接收部分401执行用户信号的RAKE接收。也就是，对每个路径用户信号在解扩展部分404中被解扩展，该解扩展信号被提供给信道估算部分405和乘法部分406。在信道估算部分405中从解扩展信号中提取的信道估算值和解扩展信号在乘法部分406中相乘。在各自信道中的乘积输出在加法部分407中被加在一起。RAKE(瑞克)接收的结果，也就是加法结果被提供给发送数据判定部分402中的一个FEC(前向差错校正)解码部分408和一个预-FEC-解码硬判定部分411。
预-FEC-解码硬判定部分411根据RAKE接收的结果直接作出硬判定，FEC解码部分408根据RAKE接收的结果来执行FEC(前向差错校正)解码。该FEC解码信号在硬判定部分409中进行硬判定，之后被施加到一个FEC解码部分410和一个错误检测部分421中。该FEC解码部分410执行硬判定信号的FEC解码，并将解码后的FEC硬判定值输出给开关423和第二阶段302中相应的ICU部分321到323。
差错检测部分421执行CRC(循环冗余码校验)的错误检测，并将检测的输出施加到开关控制部分422和第二阶段302中的对应ICU部分321到323。
开关控制部分422根据CRC的输出来控制开关423。当CRC结果是NG(检测到错误)时，开关控制部分422控制开关423将来自预-FEC-解码硬判定部分411中解码的yet-to-be-FEC硬判定值施加到复制产生部分403中的各个路径的乘法部分414中。在复制产生部分403中各个路径的乘法部分414将解码的yet-to-be-FEC硬判定值与从RAKE接收部分401中反馈的对应路径的信道估算值相乘，并将乘积的输出提供给一个再扩展部分415，其中它的扩展方式与在发送侧相同。各个信道的扩展信号在加法部分416中被添加在一起，添加的输出被提供作为来自各个IC部分311到313中的复制，之后经过图7中第一阶段的各个ICU部分315到317而被施加到第二阶段302。
当CRC结果是OK(没有检测到错误)时，开关控制部分422控制开关423将来自FEC解码部分410中解码的FEC硬判定信号(硬判定值)施加到复制产生部分403中的各个路径的乘法部分414中。
在减法部分314中，将来自ICU部分311，312和313中的各自接收信号的复制从经过延迟部分310中反馈的接收信号中减去，在各自的加法部分315，316和317中，该减去的接收信号被附加了来自ICU部分311，312和313的复制。因此，例如，加法部分315的输出等效于通过从接收的信号中去掉其他用户的接收信号分量而得到的信号。同样的，加法部分316和317输出已经分别消除其他干扰信号的对应接收信号。
在第二阶段302中的ICU部分321到323中，RAKE接收部分401和发送数据判定部分402执行与图9所示的第一阶段301相同的处理，在图9中，采用与图8中相应部件类似的附图标记来表示各个部件。将当前阶段中(第二阶段302)来自硬判定装置409的硬判定信号和从前一阶段(第一阶段301)提供的CRC结果都输入到差错检测部分421a中。将当前阶段中(第二阶段302)yet-to-be-decoded硬判定值和解码的FEC硬判定值以及从前一阶段(第一阶段301)中提供的硬判定值都输入到开关部分423a中。在差错检测部分421a中的当前阶段错误检测结果(CRC结果)和来自FEC解码部分410的硬判定值都被输出到下一阶段(第三阶段303)的每一个相应的ICU部分331到333中。开关控制部分422a根据下面的三个条件来选择它到复制产生部分403的输出信号。首先，当来自前一阶段的CRC结果是OK(没有检测到错误)时，前一阶段的硬判定值就被提供给复制产生部分403。第二，当来自前一阶段的CRC结果是NG(检测到错误)并且当前阶段中应判定信号的CRC结果是OK时，就选择来自FEC解码部分410的硬判定值并将它提供到复制产生部分403中。第三，当来自前一阶段的CRC结果是NG(检测到错误)并且当前阶段中硬判定信号的CRC结果也是NG时，就选择来自预FEC解码的硬判定部分411中的硬判定值并将它提供到复制产生部分403中。
因此，第二阶段302输出每个其中已经消除其它接收信号(干扰信号)的接收信号。在第三阶段303中执行的处理过程与第二阶段302中相同。返回到附图10，下面将叙述图7中第四阶段304中的每个ICU部分341到343的操作。在RAKE接收部分401中的处理与第一阶段301中的情况相同。来自RAKE接收部分401中的输出在发送数据判定部分402a的FEC解码部分408中被FEC解码，该解码的FEC信号在硬判定部分409中受到硬判定。根据来自前一步骤中的CRC结果是OK(没有检测到错误)还是NG(检测到错误)，开关控制部分422b控制开关423b输出前一阶段的硬判定值或当前阶段中来自硬判定部分的硬判定值，以作为解调的信号。
如上所述，当来自前一阶段的CRC结果是OK时，就使用前一阶段的无错误硬判定值来产生复制-这就确保可以产生准确的复制。此外，在这种情况下，在当前阶段中的一系列处理过程，例如FEC解码、硬判定和FEC解码等都变得不必要，从而可以减少有关的计算复杂度。当来自前一阶段的CRC结果是NG并且当前阶段的CRC结果是OK时，就使用当前阶段中的无差错硬判定值来产生复制；因此，就可以获得高准确度的复制。而且，当来自前一阶段的CRC结果是NG并且当前阶段的CRC结果也是NG时，就使用无错误的信号，而使用由当前阶段的yet-to-be-FEC-decoded的硬判定中所获得的信号来产生复制-这就排除了使用错误信号产生错误复制的可能性，并增强了复制的准确性。
另外，在图8和图9中，可以用RAKE接收部分401的输出的软判定结果来代替所使用的预FEC解码的硬判定部分411的输出。
发明内容
因此本发明的目的是提供一种自适应均衡装置，它能够减少对于MMSE滤波系数的计算复杂度，并抑制比特差错率的恶化(degradation)，并且提供相应的程序。
根据本发明，提供了一种的自适应均衡装置包括干扰消除装置，它被提供一个接收信号，一个信道估算值和一个先验信息流，用于消除在所述接收信号中的干扰成分；一个滤波部分，它被提供所述消除干扰后的接收信号，用于抑制干扰和合并多径分量；一个干扰消除程度的估算部分，它被提供基于所述接收信号的迭代处理的状态的信息，用于估算干扰消除的程度；更新计时产生装置，它被提供至少一个迭代开始信号，用于产生对于每个时期的滤波系数更新计时信号，其中在每个时期期间所述滤波部分的滤波系数将保持不变；和滤波系数计算装置，它被提供干扰消除的程度、信道估算值和所述更新计时信号，用于依据所述更新计时信号的每次产生来计算所述滤波部分的滤波系数。
图1是一个MIMO系统的示意图；图2是一个常规的单用户Turbo系统中发射机和接收机的功能结构图；图3是一个常规的MIMO Turbo接收机的主要部分的功能结构图；图4是图3中的一个MIMO均衡器20A的功能结构图；图5是图4中一个自适应均衡部分27的功能结构图；图6是图5中干扰消除装置31的功能结构图；图7是一个常规干扰消除器的功能结构图；图8是图7中第一阶段的ICU部分的功能结构图；图9是图7中第二阶段的ICU部分的功能结构图；图10是图7中第四阶段的ICU部分的功能结构图；图11是图5中滤波系数计算部分33的功能结构图，它可以应用在使用MRC近似的情况下；
图12是描述本发明第一个实施例的主要部分的功能结构图；图13是示例性的描述在迭代数量和干扰消除程度之间的关系图；图14是本发明第二实施例的主要部分的功能结构图；图15是本发明第三实施例的主要部分的功能结构图；图16是本发明的第四实施例的主要部分的功能结构图；图17是图16中一个MIMO均衡器21的部分功能结构图；图18是叙述本发明的方法实施例的流程图；图19是图18中一个干扰消除程度估算的步骤S4的具体实例流程图；图20是图18中另一个步骤S4具体实例的流程图；图21是图18中另一个解码步骤S7的实例流程图；图22是描述图19和20中一个修改步骤S2的形式的流程图；图23是计算机模拟的结果显示图，它显示了本发明的效果。
具体实施例方式
下面将首先叙述本发明是如何实现的。
在接收信号的第一次迭代过程中，由于在第一次迭代中没有第二外部信息值λ2[sn(k)]可以利用，因此图5的滤波系数计算部分33n中MMSE滤波系数的更新只需要在帧开始处被执行一次，而在第二或随后的迭代中就不需要为每一码元进行滤波系数的更新，这是因为第二外部信息值λ2[sn(k)]通常依据码元的不同而不同。
另外，对于码元s1(k)的第一外部信息值λ1[s1(k)]是在图4虚线表示的外部信息值产生部分281中按照下列等式进行计算的λ1[s1(k)]＝4R{zn(k)}/(1-μn(k)) (19)其中，R{zn(k)}表示zn(k)和μn(k)的实部μn(k)=hnH[HΛn(k)HH+σ2I]-1hn----(20)]]>由于是通过等式(14)到(18)来计算MMSE滤波系数，因此有关的计算复杂度就很高。那么考虑将前面提到的H.Ohmori等人文件的近似方案应用到前面参照附图3到6所叙述的常规自适应均衡器中。图11显示了可用于实现近似方案的滤波系数计算部分333(图5)的结构。在第一次迭代中，MMSE滤波系数在如前面叙述的第一滤波计算部分37n中被计算。然而在第一次迭代中，由于不存在来自信号流-n解码部分20Bn(图3)中第二先验信息λ2[s2(k)]的反馈，软判定码元估算值(以下称作软判定值)在所有的k’s中s’n(k)＝0；因此，MMSE滤波系数不需要对每个码元进行计算，并且它们在每一帧中可以相同。在第二和随后的均衡中，由于通过近似方法来设置s’n(k)，它按照Λn(k)＝1。因此，滤波系数向量wn(k)就是一个常数Const.和信道估算值hn的乘积(等式15)。
wn(k)＝Const.hn(21)这是在第二滤波系数计算部分38n中进行计算(图11)。也就是，在这个近似的情况下，多径分量通过标量值被最大比例的合并和加权。这种近似极大地简化了滤波系数计算。在下文中将该近似称作MRC近似。
在MIMO系统的均衡处理中使用MMSE滤波器的情况下，由于ISI和MAI的发送信号复制对每个码元都不相同，就需要MMSE滤波器对每个码元进行计算，这需要巨大的计算量。为避免这种情况，如果将上述设置s’n(k)＝1的MRC近似施加到第二和随后的MMSE滤波器系数计算中，计算的复杂度就可以显著地减少，这是由于MMSE滤波系数只需要对每一帧计算一次，但干扰消除的效果与在对每个码元计算MMSE滤波系数的情况相比将会减小，从而导致BER(比特错误率)严重恶化。
由上文可看出，根据本发明干扰消除的程度是从依据对接收信号的迭代处理状态的信息中获取，并使用干扰消除的程度来代替软判定值s’n(k)来计算MMSE滤波系数，它们在MMSE滤波器中被设置。干扰消除的程度越高，它的值就越接近1。因此，计算复杂度可以通过保持在一个迭代处理中滤波系数的不变而得到减少，而且，由于在迭代进行干扰消除时干扰消除的程度接近于1，就可以抑制BER(比特错误率)的恶化。
上面的结构与应用常规MRC近似的方法相比增强了干扰的消除效果。尽管当没有使用MRC近似时，s’n(k)＝1意味着SISO解码结果的高可靠性，然而s’n(k)在实际中会包含错误；例如，第二或第三SISO解码结果也相对的包含一些错误。
实施例1在图12中，根据本发明的自适应均衡器对应于图5中自适应均衡部分27n。根据本发明的自适应均衡器具有一个干扰消除程度的估算部分41n和一个更新计时产生部分42，另外还有图5中的干扰消除部分31n，滤波部分32n，和滤波系数计算部分33n。在本发明中，干扰消除程度β在干扰消除程度计算部分41n中被计算，并用于在滤波系数计算部分33n中计算滤波系数。更具体讲，通过将等式(16)和(17)中的s’n(k)(其中n＝1，...，N)设置为β来计算滤波系数。从减少计算复杂度的角度来看，β在帧中可以优选为常数。同时，等式(16)和(17)变为下式D(k)＝[1-β21-β2...1-β2](22)Dcn(k)＝[1-β2...1-β21 1-β2...1-β2] (23)在这种情况下，干扰消除的程度β在i＝1时为0，这是由于软判定值s’n(k)的性质所决定的，并随着对接收信号的迭代处理数量(也称作迭代数)的增加而增加，如果迭代数量充分，到最近的最后迭代时理想的β将为1。满足这种条件的干扰消除的程度β是无限的(infinite)，但它可以被设置例如为迭代数i的函数。图13显示了干扰消除程度函数β(i)的实例。在图13中曲线45a，45b和45c分别以线性形式表示i的1/m-程度(1/m-degree)和m-程度(m-degree)表示式的β(i)。
实际中，理想的是将β(i)设置为接近i的1/m-程度表示式的值，从而在i＝1时β为0，在i＝2时β急剧增加到接近1的值，例如0.8左右，从而逐渐地接近1，例如对每次迭代增加大约0.05。而且，将在最后迭代之前的β设置为β＝1，并且令随后的迭代中β＝1。对此，干扰消除程度的函数β(i)可以按下式来设置，例如对于i＝1 β(i)＝0对于5≥i≥2 β(i)＝0.8+0.05×(i-1)对于i≥6 β(i)＝1(24)使用i作为所使用方案中的变量，在线性表达式中的优选常数值为0.8，系数值为0.05。例如，在OFDM(正交频分复用)中，常数可以优选在0.9左右。
迭代数i被输入到干扰消除程度部分41n中，以获取干扰消除的程度β(i)，每次将来自更新计时产生部分42的更新计时信号应用到滤波系数计算部分33n中，并在此刻使用干扰消除的程度β(i)依据等式(14)，(15)，(18)，(22)和(23)来计算滤波系数，滤波部分32n的滤波系数通过所计算的滤波系数进行更新。干扰消除程度的计算部分41n被相同的提供给对应各个用户的滤波系数计算部分33n。
从接下来的第二个实施例中可以认识到，根据该实施例，在滤波系数保持不变期间的时间开始处，在该情况下，在每次迭代中数据码元的处理之前，在更新计时产生部分42中产生更新计时信号，然后计算干扰消除程度β(i)，并将它用于计算滤波系数，它们都设置在滤波部分32n中，当β(i)变为1时，在此刻的滤波系数将保持不变直到最后的迭代IE。
实施例2图14叙述了本发明第二实施例的主要部分的功能构成。在第一实施例中干扰消除程度β只是设置为迭代数i的函数，但在第二实施例中干扰消除程度β被设置为第二先验信息值λ2[s(k)]的函数。例如，将在滤波系数保持不变的期间中的软判定值s’n(k)＝tanhλ2[sn(k)/2]的均值被用作如下的干扰消除程度β=(1/N)(1/Nsy)Σn=1NΣk=1Nsys′n(k)----(25)]]>其中N是用户数，Nsy是包含在滤波系数保持不变期间的码元数。这里，滤波系数保持不变的时间也可以从滤波系数的更新计时信号中进行判断。也就是，接收信号的一帧(猝发)周期通常是由一个训练码元时间和一个随后的数据码元时间而组成。在训练数据时间内进行信道估算的情况下，估算值在数据码元时间内被用于执行均衡处理，也就是，通过使用在干扰消除部分31n中的干扰复制和在滤波部分32n中的滤波来消除干扰，在那个处理中在全部的数据码元时间内系数都保持不变；因此，对每个数据码元的软判定值s’n(k)、在直接前一次迭代中的数据码元数Nsy和用户数都被用于计算等式(25)，然后在滤波系数计算部分33n中通过等式(22)和(23)将获得的干扰消除程度用来计算滤波系数，滤波系数被设置在当前迭代的滤波部分32n中。因此，只需要在每次迭代开始处输出滤波系数更新计时信号，并对每次迭代计算一次滤波系数。简而言之，在每个滤波系数更新计时处将从前一滤波系数更新计时到当前滤波系数更新计时中获取的软判定值进行平均。
即使在当前数据码元处理中使用前一解码数据码元来执行信道估算的情况下，或在数据码元中包含训练码元的情况下，也能够检测到在一帧时间内超过特定值的信道状态中的变化，并且输出滤波系数更新计时信号。例如，如图14中所示，在每个码元计时处信道估算值H被输入到更新计时产生部分42中，在差分检测部分42b中，检测在当前信道估算值H的对应元素与在前一滤波系数计算之后直接获得的元素之间的差值，并存储在存储部分42a中，并在平方和计算部分42b中计算所检测差分的平方和。该平方和在比较部分42e中与设置在阈值设置部分32d中的阈值进行比较。当平方和大于该阈值时，它就表示信道状态中发生改变，就输出更新计时信号，并使用在此刻输入的信道估算值来更新存储部分42a中的存储内容。滤波系数计算部分33n响应该更新计时信号，通过使用新的信道估算值H来计算滤波系数，并更新滤波部分32n的滤波系数。
如上所述，也是在一帧时间内更新滤波系数的情况下，通过使用在前一处理中邻近的滤波系数更新计时信号(在滤波系数保持不变的周期期间)与软判定值数Nsy之间的时间间隔中所获得的全部软判定值s’n(k)，或是通过使用从直接在前的滤波系数更新计时到当前的计时中所获得的软判定值s’n(k)和它们的数Nsy，来计算干扰消除β的程度，并使用估算的干扰消除程度β来计算滤波系数，这些滤波系数被用于在滤波部分32n中对滤波系数保持不变期间内的干扰消除信号执行滤波处理。这样，滤波系数只计算每个滤波系数更新计时信号，对于几万的数据码元来说滤波系数将保持不变；因此，对滤波系数的计算复杂度就会相应的减少。在这种情况下，干扰消除程度β可以是设置为由等式(25)所获得的变量值的函数。
在使用这些软判定值s’n(k)来计算等式(25)的情况下，也可以将迭代数i输入到图14中由虚线表示的干扰消除程度估算部分41n中，用例如i的函数α(i)与等式(25)相乘来提供干扰消除β(i)的程度。函数α(i)也可以优选为在i＝1时α(i)＝0，然后急剧增加到接近1的值，并逐渐趋近于1，从而在1处饱和。
而且，并不是总需要使用等式(25)的计算结果，也可以使用干扰消除程度β的函数作为替换。当等式(25)的干扰消除程度被共同的使用在所有的用户(发送)信号中时，可以为每个解码的用户信号(从全部发射机中发送的信号)使用不同的干扰消除程度。例如，使用下面的等式。
βn=(1/Nsy)Σk=1Nsys′n(k)----(25′)]]>D(k)＝[1-β121-β22...1-βN2] (22’)
Dcn(k)＝[1-β121-β22...1-βn-121 1-βn+12...1-βN2](23’)因此，干扰消除估算部分41n被提供给每个要解码的用户信号(信号流n)，对所有信号流1到N的干扰消除程度β1到βn都被输入到各自的滤波系数计算部分33n。
干扰消除程度也可以是直接使用第二先验信息λ2[sn(k)]来代替软判定值s’n(k)的函数。而且，干扰消除程度可以是β或βn，或者是使用它们其中一个作为变量的函数；简而言之，它只需要是使用第二先验信息λ2[sn(k)]的函数。
这同样可应用在后面叙述的发明实施例中。
从上述内容中可以看到，更新计时产生部分42被提供迭代开始信号和信道估算值，并依据每次迭代开始信号的应用或者依据每个超过预定值的信道估算的改变来产生更新计时信号，其中该预定值是在滤波系数保持不变的开始时间。
实施例3第一实施例的均衡方案没有反映出对要检测的信号进行错误校正编码的结果，但在欧洲专利公报的EP1233565A2中提出了一个反映对要检测信号进行错误校正解码结果的方案。考虑到该方案，如图15中所示，这个实施例在图12的自适应均衡装置中增加了一个功能计算部分43a，一个检测信号复制产生部分43b和一个加法部分43c，从而将检测信号的接收信号复制部分附加在接收信号上。也就是，将等式(9)中对应要检测信号的元素“0”设置为f(s’n(k))，该等式变为如下形式ucn(k)＝[s’1(k+q)s’2(k)...s’n-1(k)-f(s’n(k))s’n+1(k)...s’N(k)] (26)其中f(s’n(k))是使用s’n(k)作为变量的函数。
如图15所示，函数计算部分43a，检测信号复制产生部分43b和加法部分43b构成了一个检测信号加重部分，该检测信号加重部分43和干扰消除部分31n构成干扰消除装置31’n。在干扰消除装置31’n中，干扰成分复制Hue，n(k)通过基于等式(7)的等式(26)和(8)来计算，干扰成分复制从接收的信号中被消除，该计算结果被施加到滤波部分32n中。由于该程序是用来加重(emphasize)所要检测的信号，检测信号加重部分43计算f(s’n(k))是根据输入到那里的第二先验信息流λ2[s1(k)]到λ2[sN(k)]而在检测信号加重部分43的函数计算部分43a中进行计算，这个计算值f(s’n(k))和信道估算值H都被用于在检测信号复制产生部分43b中产生一个检测信号复制。也就是，通过将等式(8)中所有的un(k)元素都设置为0，将等式(9)的ue，n中的元素设为f(s’n(k))，并将其它的元素设为0，以使检测信号复制产生部分43b获取等式(7)的ue，n，并且卷积等式(7)的ue，n和H以获得所检测的信号复制。由此获得的检测信号复制在加法部分43c中被附加到接收信号上。尽管图15中显示的检测信号复制被附加到干扰消除部分31n的输出端，它也可以附加在接收到干扰消除部分31n的信号的输入端。另外，从下面的等式(27)中可以看到，函数计算部分43a的计算结果f(s’n(k))也被输入到滤波系数计算部分33n。
为了加重检测的信号，通过下面等式替代等式(23)来定义用于计算MMSE滤波系数的Dcn(k)。
Dcn(k)＝[1-β21-β2...1-β21+2f(s’n(k))s’n(k)+|f(s’n(k))|21-β2...1-β2] (27)干扰消除程度β可以应用在第一或第二实施例中。
由于s’n(k)的符号与码元硬判定结果有关，以及由于s’n(k)的绝对值越大，对应的硬判定码元的可靠性就越高，因此F(s’n(k))就需要满足下面的条件。
在s’n(k)＝0时，即在对应的硬判定码元的可靠性为0时，函数f的值为0；即f(0)＝0 (28)在s’n(k)的增大时函数f的值也会变大。
因此，d{f(s’n(k))}/d{s’n(k)}≥0 (29)这个函数可以通过诸如下式来确定f(s’n(k))＝γ×s’n(k) (30)在这种情况下，令s’n(k)＝1，用于计算MMSE滤波系数的等式(27)变为下式Dcn(k)＝[1-β2...1-β21+2γ+γ21-β2...1-β2](27’)使用常量代替γ，就可以容易的实现上面等式。设置的γ值过大，BER(比特错误率)会相对的恶化；最佳设置为0＜γ＜0.6。γ的值可以根据迭代数而增加。
实施例4在该实施例中，当在对用户n(这里n＝1...，N)的信号流-n均衡部分21An中没有检测到解码比特流中的错误时，就认定MAI(多径干扰)和ISI(码间干扰)都已被充分消除，并将干扰消除程度βn设置为一个预定常数。这就提供了用于增加干扰消除程度β(或βn)的估算中的准确性。
图16举例描述了图3中信号流-1解码部分20B1的功能配置实例的框图。信道解码器24包含一个SISO解码器24A1，和一个硬判定部分24B。在硬判定部分24B中对LLR(对数似然比)[s(i)]进行硬判定，该判断值作为信号流1的判定比特流b1(i)来输出。该判定比特流b1(i)被输入到一个错误检测部分47，它使用CRC编码来执行错误检测处理，并输出表示是否检测到错误的错误检测信息SED1。
类似的，信号流-n解码部分20Bn输出错误检测信息SEdn，它被输入到自适应均衡部分27n的干扰消除程度估算部分41n中，作为与图12相应的图17中所示的信号流n。该均衡部分27n只均衡一个检测错误的信号流，而不均衡一个没有错误的信号流。干扰消除程度估算部分41n具有一个变量部分41a和一个常数部分41b，并且依据该错误检测信息SEdn，来控制选择装置41c从变量部分41或常数部分41b中输出一个输出量以作为干扰消除程度βn。
变量部分41a输出一个根据迭代处理的情况而改变的值，诸如前面叙述的有关第一实施例中等式(24)的函数值，它使用迭代数I作为变量，或者如前面叙述的有关第二实施例中等式(25)或(25’)的函数值，它使用软判定值s’n(k)作为变量。常数部分41b输出一个表示满足干扰消除的常量，也就是，干扰消除程度的最大值1，或是接近它的值，例如0.98。当错误指示信息SEdn指示存在错误时，被提供错误检测信息SEdn的控制部分就控制开关41e将变量部分41a的输出端连接到滤波系数计算部分33n。因此，滤波系数计算部分33n被提供到对于所有信息流的干扰消除程度β1到βN，并根据等式(22)，(23)或(22’)，(23’)或(27)来计算滤波系数wn(k)。随后的操作在第一到第四实施例中相同。
当错误指示信息SEdn表示存在错误时，控制部分41d就控制开关41e将常量部分41b的输出端连接到滤波系数计算部分33n。因此，对于输入到对应于错误检测信息SEdn所表示的没有错误的滤波系数计算部分33n中的一个干扰消除程度β1到βN，常数β设置为诸如β＝1，也就是，具有相应信号流n的干扰被认定是已经完全消除干扰，干扰系数ww(k)被计算用于消除由错误信息表示的检测到错误的一个其它信号流的干扰。对于检测出没有错误的信号流，相应的干扰消除程度估算部分41n将保持随后迭代中的常量输出。此外，在该实例中控制部分41d和开关41e构成选择装置41c。
而且，在信号流-n解码部分20Bn中，错误检测部分47的输出SED1被输入到图16所示的控制部分48a。控制部分48a依据表示错误是否存在的错误检测信号SED1来控制开关48b将减法部分25的输出端连接到交织器26，或者将编码部分52的输出端连接到交织器26。因此，如果检测到错误，从解交织器23中输出的第一先验信息λ1[s1(j))]将在减法部分25中从SISO解码器24A1所提供的LLRΛ2[s1(j)]中减去，所得到的第二先验信息λ2[s1(j)]被提供给交织器26。如果没有检测到错误，从硬判定部分24B中的输出比特流b1(j)在编码部分52中再次受到错误校正编码，码元流被提供给交织器26。如虚线所示，LLRΛ2[s(j)]可以作为第二先验信息被提供给交织器26，来代替从减法部分25中的输出。这也应用到其它实施例中，例如在第二实施例中可以使用LLR作为第二先验信息来计算干扰消除程度。而且，从交织器25中的输出作为第二先验信息被提供给MIMO均衡器20A，它也存储在存储部分54中，在其中已经存储了在前一次迭代中产生的第二先验信息，因此，存储的信息就不间断地进行更新。来自MIMO均衡器20A中对应在前一次迭代中信号流的错误检测信息SED1被输入到控制部分55a。该控制部分55a依据表示是否存在错误的错误检测信息SED1来控制开关55b将来自交织器26的第二先验信息提供给MIMO均衡器20A，或者将在前一次迭代中产生的并存储在存储部分54中的第二先验信息提供给MIMO均衡器20A。对于其中没有检测到错误的信号流，在当前或随后的迭代中就不用执行解码的处理。如果没有检测到错误，在当前迭代中产生的来自硬判定部分24B或编码部分52的输出可以被存储以用于随后的迭代中。
在存储在常量部分41b中的常量设置为1，并且软判定值s’n(k)被用作在前面叙述的有关第二实施例中迭代处理情况信息的情况下，当没有检测到错误时s’n(k)＝1和干扰消除程度βn也变为1；因此，当信号流n中没有检测到错误时，即使没有提供参数部分41b时滤波系数的计算仍很简单。然而，如果使用先前表示的错误检测信息SED1来规定在变量部分41a与常量部分41b之间的交换时，在没有检测到错误时在干扰消除程度估算部分41n中对相应信号流的计算复杂度可以被减小。
如果在常量部分41b中存储的常量不仅被设置为1，而且被设置为小于但接近于1的值，诸如0.98时，在由于信道估算错误而保留干扰消除错误时，就可以计算考虑残余干扰的滤波系数wn(k)。也就是，当没有检测到信号流n的错误时，对此的均衡就不需要被改善，但在对其它信号流的均衡中βn＝1时，从等式(22’)和(23’)中可看到信号流n的干扰可以被忽略；因此，如前面提到的，就有可能存在由于信道估算错误而使得干扰保留在干扰消除部分31n对于其它用户(信号流)的输出中，这个残余干扰就不能够被消除。但是，当信号流n中检测到错误时，将对信号流的干扰消除程度βn设置为1或接近于1的值，就可以计算考虑到由于信道估算错误所造成干扰的滤波系数，这就可以抑制除n之外的其它信号流的残余干扰。
在常数部分41b中存储的常数不需要总是一个固定值。例如，参照如前所述的以欧洲专利公开文献EP1233565A2为依据的图4到图6，如果使用由前一次迭代所获取的数据码元中的一个可靠硬判定值，就可以获取对每一个迭代的准确信道估算值。在这种情况下，没有检测到错误的信号流的干扰消除程度βn就可以设定为微小的增加，诸如在第一次没有检测到错误时设定为0.97，而在下一次迭代中设定为0.98。而且，如前所述的有关第二实施例，当在第一和第二半周期之间在一帧中的信道条件不同时，干扰消除程度对它们中的每个进行计算，但在这种情况下不再检测到错误时，可以根据至今所获得的干扰消除程度βn来对一帧中的常量进行改变；例如对较低的βn设定为0.97，对较高的βn设定为0.98。在上述的改变常量的情况下，提供由虚线表示的另一个常量部分41b’，并且可以选择的使用常数部分41b和41b’。设定在常量部分41b中的常量可以被重置。
程序下面将简明叙述本发明的每个实施例的程序。如图18所示，在信道估算部分21C(见图4)中估算在每个发射机Sn(这里n＝1，...，N)和每个天线#1到#M之间的信道值H(等式(3))(步骤S1)，然后在复制产生部分34n中将信道值H和软判定值[s1(k)]到[sN(k)]用于干扰信号的信号复制(干扰复制)Hue，n(k)中(步骤S2)，在减法部分35n中如等式(10)所示将干扰复制从接收的信号r(k)中减去，以消除干扰(步骤S3)。在本发明中，在干扰消除程度的估算部分41n中(图12，14，15和17)使用根据迭代处理情况的信息来估算步骤S3中表示输出端中残余干扰程度的干扰消除程度β或βn(步骤S4)。
接着，在滤波系数计算部分33n(图12，14，15和17)中干扰消除程度β或β1和信道估算值H被用于计算滤波系数wn(k)(步骤S5)。所计算的滤波系数wn(k)被用于更新滤波部分32n的滤波系数，其中干扰消除部分31n的减法部分35n(见图6)的输出受到滤波，以抑制残余的干扰成分(步骤S6)。滤波信号被解码(步骤S7)。其后，执行检验以确定迭代数是否已经达到了一个预定值(步骤S8)，如果没有达到，就返回到步骤S2计算对于解码信号流的第二先验信息(步骤S9)。当在步骤8中发现迭代数已经到达预定值时，在此刻步骤S7中的硬判定比特串被输出，该步骤结束。也就是，该实施例不同于前面提到的文献EP1233565A2的地方在于干扰消除程度的估算步骤被附加到关于该文献所叙述的步骤中，以便估算的干扰消除程度能够代替软判定值来计算滤波系数wn(k)。
下面返回到图19，将叙述一个通过第一实施例中滤波系数计算部分33n(图12)来计算滤波系数wn(k)的过程的实施例。该步骤开始是在步骤S1中初始化迭代数i到1。在步骤S2中计算将数值I作为变量的函数值，例如，根据等式(24)来获得干扰消除程度β。在该情况下过程等候在步骤S3中更新计时信号的产生，并在产生更新计时信号后过程进入到步骤S4，在那里使用步骤S2中获得的干扰消除程度β和信道值H来计算滤波系数wn(k)。接着，在完成迭代后，在步骤S5中迭代数i被加1，并在步骤S6中执行检验以确定数i是否已经超过了最后的迭代数IE，如果没有超过，过程返回到步骤S2。如果在步骤S6中发现i已经超过迭代数IE，那么该程序结束，如果在步骤S7中干扰消除程度β是1时，该程序返回到步骤S3。另外，如果在步骤S6中i并不大于IE，该程序可以忽略步骤S7而返回到步骤2。
接下来参照图20来叙述一个用于计算第二实施例中滤波系数的过程实施例。首先，迭代数i在步骤S1中初始化为1，然后在步骤S2中根据等式(25)或(25’)使用软判定值来计算干扰消除程度β或βn，接着在步骤S3中该程序等候更新计时信号的产生，在产生更新计时信号之后，过程进入到步骤S4，其中使用在步骤S2中计算的干扰消除程度和信道估算值H来计算滤波系数wn(k)。在步骤S5中执行检验以确定步骤S3中产生的更新计时信号是否是基于迭代的更信，如果不是，该程序返回到步骤S2，如果计时信号是居于迭代的更新，迭代数i在步骤S6中被加1。接着在步骤S7中执行检验以确定该迭代数I是否超过了最后迭代数IE，如果不是，该程序返回到步骤S2，但当i超过IE时过程就结束。
下面将参照附图21来叙述一个在第四实施例中信号流-n解码部分的过程实例。首先，在步骤S1中执行检验(由控制部分55a)以确定从MIMO均衡器24A(图16)中输入的错误检测信息SEDn是否指示错误的存在，如果是就在步骤S2中执行解码(通过解码器24)，并在步骤S3中硬判定比特串受到错误检测处理(通过错误检测部分47)。在步骤S4中，执行检验以确定是否检测到错误，如果检测到错误过程就进入到步骤S5，其中第二先验信息是从步骤S2的解码所获得的信息中产生，也就是，执行与图18的步骤S9中相同的处理过程。
如果在步骤S4中发现没有检测到错误时，前一次获得的硬判定比特串就受到错误校正编码，并且如果需要的话就在步骤S6中执行码元映射，并在步骤S7中将它的编码串或码元串作为第二先验信息同时进行输出，并将它存储在存储部分54中。如果在步骤S1中发现表示错误不存在的错误检测信息SEDn时，就在步骤S8中读取在存储部分54中的第二先验信息。
图22中第四实施例中的干扰消除程度估算可以通过实施图19或20中步骤S2中的干扰消除程度的计算来实现。也就是，在步骤S2-1中检验表示错误是否存在的输入错误检测信息SEDn，如果它表示存在错误，那么就进行函数计算以获得在步骤S2-2中的干扰消除程度β，并将计算的结果设为βn。当在步骤S2-1中发现没有检测到错误时，将设定常数1或接近1的值为干扰消除程度βn。
在上面实施例中如图3所示都是平行的处理信号流1到N，但本发明可以应用这种串行处理的方案，例如，在作者Sirikiat Lek Ariyavisitakul，“TurboSpace-Time Procession to Improve Wireless Channel Capacity(改善无线信道容量的Turbo空间-时间处理)”，IEEE TRANSACTIONS ONCOUUMNICATIONS VOL.48(IEEE通讯学报第48卷)，2000年8月中叙述的处理方案。以该举例中，信号流1到N按照预定的顺序被处理，例如以1，2，...，N的顺序，并且执行其他信号流的处理结果，直到使用在每个信号流n(1，...，N)的处理中的是由当前对信号流1，...，n-1的迭代中所获得的结果；和在前一对信号流n，...，N的迭代中所获得的结果。在接收和均衡通过对每个信号流n的OFDM(正交频分复用)所发送的码元流的情况下，就执行对每个信号流1到N的相同副载波的自适应均衡；本发明也适用于这种情况。
在上文中，干扰消除程度β是根据迭代数和当前先验信息的值进行估算，但也可以通过将它们结合一个或多个每比特信息能量(接收信号功率)，发送和计收天线的数量，编码率和多径数来进行估算。这种情况下，一旦使用的系统被估算，就能通过计算机模拟来提前获得最佳或准最佳的干扰消除程度β，并根据迭代处理情况来使用干扰消除程度β。至少，可以认为β是根据迭代处理情况来进行估算的。也就是，在第一实施例中迭代数i是关于迭代处理情况的信息，而在第二实施例中先验信息λ2[sn(k)]是关于迭代处理情况的信息。
在请求重发的系统中当检测到错误时，对检测到错误的接收信号的处理是第一次迭代，对重发的接收信号的处理是第二次迭代。本发明不仅可应用在MIMO系统中，也可以应用到当用户Turbo系统以及检测错误的系统中，在这些系统中可以通过某些装置来获取对应先验信息λ2[sn(k)]的信息的情况下，接收端请求发送端进行重发。在检测到错误请求重发的系统中，对检测到错误的接收信号的处理是第一次迭代，对重发接收到信号的处理是第二次迭代。在小区分集系统中，在移动通信进行越区切换的情况下移动站能够与两个邻接小区的基站进行通信，对接收来自一个基站的信号的处理是第一次迭代，对接收来自其它基站的信号的处理是第二次迭代。在小区分级系统中Turbo接收的情况下，对接收来自一个基站的信号的处理是第三次迭代，在这之后对接收来自其它基站的信号的处理是第四次迭代。
本发明的自适应均衡装置也可以在计算机的控制下进行应用。在这种情况下，用于执行图18到20的各自过程的步骤的计算机程序，并且如果需要对图21和22的程序都能够经过通信信道从CD-ROM，磁盘，或类似记录介质中下载到计算机中，用于执行程序。
试验实例为了证明本发明的效果，通过计算机模拟来进行特性的评估。在计算机模拟中使用的参数如下总线数Q＝3同时传输用户数N＝3接收天线数M＝2
均衡和解码的迭代数 5调制系统 BPSK信道 等级别3路径Rayleigh(瑞利)信道估算 完美解码算法 Max-Log-MAP编码率 2约束长度 3图23显示了使用常规MRC近似方案和本发明第一、第三实施例方案情况下的平均BER(比特错误率)特性。而且，在第一和第三实施例中的β(i)和f(s’n)被设置如下对于i＝1 β(i)＝0对于5≥i≥2 β(i)＝0.8+0.05×(i-1)对于i≥6 β(i)＝1 (31)f(s’n(k))＝0.15×s’n(k) (32)从图23中可看出与使用MRC近似的方案相比，第一实施例的方案明显的提高了BER特性。这是由于在使用MRC近似的情况下在第二次和随后迭代中的MRC减少了干扰抑制效果，从而使得SINR(信号对干扰噪声比)降低。与它相反，在本发明的第一实施例中β(i)在帧中保持不变，但会随着迭代数增加，当迭代数很小时，β(i)会被增加从而提高了干扰抑制效果并增加了SINR。
而且，可以认识到第三实施例的方案容许了更多BER特性的减少。这是因为对由干扰或噪声引起的错误的抵抗能够通过使用均衡处理中对应于所检测码元的先验信息值和对应于MAI和ISI的先验信息值而得到进一步的提高。
如上所述，根据本发明，滤波系数不需要对每个码元周期进行计算，而只需要在它们保持不变期间的周期开始处进行计算，此外，干扰消除程度根据迭代处理情况的信息进行估算，并使用该估算值来计算滤波系数；因此可以实现一个具有低计算复杂度的优质接收特性。
权利要求
1.一种自适应均衡装置，包括干扰消除装置，它被提供一个接收信号、一个信道估算值和一个先验信息流，用于消除在所述接收信号中的干扰成分；一个滤波部分，它被提供所述消除干扰后的接收信号，用于抑制干扰和合并多径分量；一个干扰消除程度的估算部分，它被提供基于所述接收信号的迭代处理的状态的信息，用于估算干扰消除的程度；更新计时产生装置，它被提供至少一个迭代开始信号，用于产生对于每个时期的滤波系数更新计时信号，其中在每个时期期间所述滤波部分的滤波系数将保持不变；和滤波系数计算装置，它被提供干扰消除的程度、信道估算值和所述更新计时信号，用于依据所述更新计时信号的每次产生来计算所述滤波部分的滤波系数。
2.如权利要求1的装置，还包括用于计算函数值的装置，它使用在要检测的前一次迭代中获取的一个接收信号作为变量，其中所述干扰消除装置是还被提供了所述函数值、并增加在所述接收信号中被检测的所述信号的成分的装置；和所述滤波计算装置是还被提供了所述函数值、并计算滤波系数的装置。
3.如权利要求1或2的装置，其中所述干扰消除程度估算部分是这样一种装置根据迭代处理的状态该装置被提供迭代数作为所述信息，并产生干扰消除程度，其中该干扰消除程度随着所述迭代数的增加而增大。
4.如权利要求1或2的装置，其中所述干扰消除程度估算部分是这样一种装置，根据迭代处理的状态该装置被提供迭代数作为所述信息，依据每次产生的所述更新计时信号来输出一个函数值作为干扰消除程度，该函数值使用从前一次更新计时信号到当前更新计时信号的一个先验信息来作为变量。
5.如权利要求4的装置，其中所述干扰消除程度估算部分根据迭代处理的状态而被提供迭代数作为所述信息，每次产生所述更新计时信号时，根据所述先验信息和所述迭代数的函数值来产生干扰消除程度，所述干扰消除程度随着所述先验信息的函数值的增加而增大，以及随着所述迭代数的增加而增大。
6.如权利要求2的装置，其中所述干扰消除程度估算部分被提供每个信息比特的接收能量，接收功率，发射和接收天线的数量，多径数量，或编码率，或它们的合并，并使用所述输入来用于干扰消除程度的估算。
7.如权利要求1或2的装置，其中所述更新计时产生装置是这样一种装置该装置还被提供了所述信道估算值，并在前一次滤波系数计算和当前信道估算值超过一个平方和之后，在信道估算值之间存在差异时，就输出所述更新计时信号。
8.如权利要求1或2的装置，该装置接收来自所述N个发射机中的信号，并执行对来自所述N个发射机中的每个信号流的turbo均衡，所述N是一个等于或大于1的整数；所述装置包括n个外部信息值产生部分，其中每一个都被提供来自每个信号流的所述滤波部分中的输出，并计算外部信息值；和N个软输入软输出解码器，其中每一个都被提供来自一个所述n个外部信息值产生部分中的所述外部信息值，通过使用关于附加在所述N个发射机中的一个的解码器上的错误校正的冗余来执行软输入软输出的解码，并输出一个解码比特作为一个临时或最后的接收信号，并输出一个外部信息值或所述比特的对数似然比来作为所述的先验信息流；并且其中均衡和解码处理是在采用新变量一个接一个地更新所述先验信息值的同时进行迭代的。
9.如权利要求8的装置，其中所述干扰消除程度估算部分是这样一种装置，该装置是为每个所述信号流提供的，并被提供来自相应的一个所述软输入软输出解码器中的错误检测结果信息，当所述错误检测结果信息表示存在错误时，所述干扰消除程度估算部分根据所述迭代处理的情况来输出消除干扰程度估算信息，并当所述错误检测结果信息表示不存在错误时，输出一个常数作为干扰消除程度。
10. 一种程序，用于控制一台计算机作为一种自适应均衡装置来动作，该自适应均衡装置包括干扰消除装置，它被提供一个接收信号、一个信道估算值和一个先验信息流，用于消除在所述接收信号中的干扰成分；一个滤波部分，它被提供所述消除干扰后的接收信号，用于抑制干扰和合并多径分量；一个干扰消除程度的估算部分，它被提供基于所述接收信号的迭代处理的状态的信息，用于估算干扰消除的程度；更新计时产生装置，它被提供至少一个迭代开始信号，用于产生对于每个时期的滤波系数更新计时信号，其中在每个时期期间所述滤波部分的滤波系数将保持不变；和滤波系数计算装置，它被提供干扰消除的程度、信道估算值和所述更新计时信号，用于依据所述更新计时信号的每次产生来计算所述滤波部分的滤波系数。
全文摘要
在用于MIMO(多输入多输出)的自适应均衡装置中，在干扰消除部分3文档编号H04B7/005GK1497857SQ0316486
公开日2004年5月19日 申请日期2003年9月27日 优先权日2002年9月27日
发明者藤井启正, 阿部哲士, 富里繁, 须田博人, 人, 士 申请人:株式会社Ntt都科摩