专利名称：使用网络用户标识符的具有初始化的迭代投影的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于半盲(semi-blind)的数字同信道信号的分离与检测的方法和装置。蜂窝移动通信网通常受到同信道干扰的限制，也就是说非常相同无线电链路的空间的重用受到同信道干扰的限制。无线电链路由它的频率和/或它的时隙(在时分复用方法中)和/或它的代码(在码分复用方法中)定义。为了允许一个以上的用户在相同的无线电通信信道上，建议使用基于空间划分性和用户信号的分离(SAMA，空分多址)的方法。因此，由基站有目的地产生和检测同信道信号。
这些方法使用具有连接信号处理的群天线，通过形成天线辐射图来降低对于各个用户的同信道干扰。这种方法例如在美国专利US5515378(Roy和Ottersten)的说明书中叙述的。可以区分为三种基本不同的方法。那些基于天线群的空间结构的知识(所谓的空间参考方法)，如R.Roy和R.Kailath在1989年7月，IEEE Tran.Acoust.,Speech,Signal Processing,Bd.37,第984-995页的“ESPRIT-Estimation of Signal Parameters via Rotational InvarianceTechniques”一文中所描述；基于已知信号顺序的知识的那些方法(所谓的时间参考方法)，由S.Ratnavel,A.Paulraj和A.G.Constantinides在Proc.Institute of electrical and Electronics engineers,IEEE,VehicularTechnology Conference,1996年，VTC’96,Atlanta,Georgia,第331-335页的“MMSE Space-Time Equalization for GSM Cellular Systems”一文中说明的；以及用于分离和检测的所谓盲(blind)方法，这种方法利用已知的信号特性。
在空间方法的情况下，借助于多种方法估算出不同用户的各信号的入射角，所得到的信息用于对天线信号的组合进行最优化。然后在一个单独的接收机中检测这些空间滤波信号。目前已知的方法对于角度的划分有一个较低的限定，并且不能低于该限定。这是一个难题，因为理想地较低的限定应当为零度。
时间参考方法所带来的严重的问题就是需要使已知的训练序列与来自于用户的输入信号准确地同步。由于多通路和发射机与接收机之间未知的距离，无法预先知道准确的抽样瞬间，并且对于每个测试信号也是不同的。只有在同步后才能将该方法应用到最终确定有效辐射图的单个天线振子的加权参数。另一方面，同时同步和适配加权的天线参数在计算上相当大，如在1996年11月18-22日英国伦敦出版的IEEE Global Communication Conference，第575-580页由J.Fuhl,D.J.Cichon和E.Bonek所著的“Optimum Antenna Topologies andAdaptation Strategies for SDMA”一文中说明的。
就所涉及的盲方法而言，这些方法使用了非常普通的信号特性，例如以一个固定的取样率(FSR)进行发射，从一个有限字母长度(FA)中选择将要发送的符号并发送具有恒定的包络(恒定模块，CM)的信号，这些在1997年10月7-10日ACTS Mobile Communication Summit,Aalborg,Denmark,第314-319页由J.Laurila和E.Bonek所著的“SDMA Using Blind Adaptation”一文中或者在1996年5月的Proc.IEEE ICASSP’96,Atlanta,GA，第1073-1076页A-J.van derVeen,A.Paulraj的Singular Value Analysis of Time-Space Equalization inthe GSM Mobile System一文中作出描述。这些计算量非常大，因此没有被应用于当前的移动无线电通信中。在IEEE Trans.Signal Proc.,Vol44,pp.1184-1197,May 1996,由S.Talwar,M.Viberg,A.paulraj所著的题目为“Blind Separation of Synchronous Co-Channel Digital Signals Using anAntenna Array-part l:Algorithms”的一文中，描述了ISLP(迭代最小二乘方)方法，该方法是以有限数目的传输符号的假设问基础的，它基本上适用于同信道信号的盲分离和检测。然而，它高度依赖于迭代信号估算的初始值的精确度。当使用非线性的调制方法进行传输时，问题将变得更严重。这是当前的移动无线电系统的不幸的情况，如在GSM系统(全球移动通信系统)和DECT系统(数字增强无绳通信系统)使用非线性高斯滤波最小移移键控调制方法。在这种情况下，必须对上面所提到的方法补充利用信号的恒定包络的算法，诸如在1996年5月IEEE Trans.on Signal Proc.,vol44,第1136-1155页由A.J.vander Veen,A Paulraj在“An Analytical Constant Modulus Algorithm”中所提出的ACMA算法(解析的恒定模块算法)。这就需要在本来就已经很复杂的盲检测和信号分离方法中增加更多的算法步骤。
美国专利说明书US5619533(Dent)和US5519727(Okanoue)描述了使用MLSE(最大似然序列估算)的均衡器，它从一个单极天线信号中获得它的信息。当只有一个天线信号时，空间-时间均衡是不可能的，但是由于MLSE的中间步骤需要大量的存储器，这也是很不利的。美国专利说明书US5432816(Gozzo)涉及一种校正，它与最小二乘方误差方法一起提供信道的递归估算。这种均衡器方法也只能从一个单极天线信号中获得其信息。使用这种均衡器的接收机只能建立在不准确的信道估算值的基础上，因为例如它们无法利用发射信号的任何结构特征。
本发明根据需要提供一种半盲方法，用于分离和检测同信道数字信号，包括步骤同时(共同的)空间-时间均衡，使用用户标识符进行迭代投影的初始化，执行上面提到的投影使一个符号矢量与信号子空间和与有限的字母表符号构象相匹配，在这两种情况下都使用最小二乘方误差算法，但是只执行矩阵乘法而不进行特征值或奇异值分解。
最后一步是重复k次直到检测的符号矢量的上一次迭代不再与前一次的不同。
第二步骤的初始化的时间同步通过相关各用户标识与间隔所要求的矢量子空间的基本矢量是很容易地实现的。
本发明的另一方面是以一种去耦方式来实现该投影，在不同的用户之间划分它们。这允许在这些投影中只使用简单的矩阵乘法并避免传统过程需要的过多的计算。扩大的计算输入矩阵的伪逆包括所要求的矢量子空间的归一化正交基矢量只需要进行一次，即在初始化前。
同时执行基于处理若干天线信号的时间均衡和空间均衡，导致明显地改善同信道干扰抑制，可单独通告一个天线信号的时间均衡。
现在利用附图更详细地说明该过程，其中
图1示出了该过程的基本步骤，图2描述了如何执行图1中该方法的最后两部分，但是一般来说，接收信号矩阵A(200)并不一定需要包括归一正交基矢量。该接收信号矩阵A(200)也可以作为一个输入的事实使得程序步骤(60)是必要的。
本发明的最佳实施例
如图1所示，多个公共信道信号的有噪输入信号的矩阵X作为由该过程进一步处理的输入数据记录。矩阵X包括d个同信道信号的N个抽样值，P次附加抽样，该d个同信道信号来自于一组天线的M单个振子。
在程序步骤(10)中该接收信号矩阵X以已知方式同时进行空间和时间均衡，从而创建一个新的矩阵Y。在本发明的最佳实施例中，具有托普利兹形式(Block-Toeplitz-Form)的矩阵Y的行和符号矩阵S的行间隔相同的矢量子空间。对于该程序步骤(10)，可以使用奇异值分解或者可以使用除了次优化子空间跟踪方法以外的计算效率。然而在整个过程中这种大量的计算只需要进行一次。
在步骤(20)中，借助于网络用户标识符IDi进行投影矢量ti的初始化，该IDi包括在相应的(同信道)信号Si中。在每个TDMA移动无线电系统中，发送用于信道估计的一些已知符号(如GSM系统中的midamble)，这些符号可以被用作网络用户标识符。
在最后程序步骤(40)中，在矢量子空间和有限长度的已知符号字母上进行矩阵Y的另外投影。在这一步中仅仅是这个矩阵与矢量ti相乘和符号矢量进位到符号字母Ω的已知符号。此外，利用最小二乘方误差算法同时进行符号矢量与矢量子空间的匹配和符号矢量与有限长度的符号数量的匹配。在K次迭代后，该最后程序步骤(40)提供包括用户i的检测符号的矢量。只要连续两次迭代的符号矢量不再不同，则迭代停止。接着进行下一个用户i+1，再次从步骤(20)开始运行程序。
参考图2，在程序步骤(50)中计算Moore-Penrose伪逆矩阵A+。
如果矩阵A不是使用空间-时间均衡进行归一化正交基矢量形成的，而是直接使用接收信号矩阵X，则程序步骤(60)必须分配干扰和干扰项在空间相同。这一过程称为“预白化”。
在已知程序步骤(20)中，使用一个网络用户标识符IDi来选择第Ⅰ个信号，并以此来初始化投影矢量ti。在初始化步骤(20)中，可以插入一个子步骤(22)来选择最佳的同步瞬间，它可以从图1中的第一过程步骤(10)导出的基本矢量和已知的网络用户标识符IDi之间的最大交叉相关的位置确定。
在程序步骤(70)中，计算对应第Ⅰ个信号的符号矢量，作为投影矢量和接收信号矩阵的乘积ti*A。利用最小二乘方误差方法在矢量子空间和有限的已知符号集上投影该符号矢量。在数学上该程序步骤可以以Si(k)=proj[ti(k-1)A]计算。
利用符号矢量Si(k)的新的第k个值，根据Si(k)=proj[ti(k-1)A]，在步骤(80)中进行投影矢量t新的计算。继续进行迭代直到达到收敛，即，直到符号矢量的一个估值不再与前一次迭代不同。继续进行与对应另一信号的下一个符号矢量的估算。
应当指出，本过程的一个特别的优点是这样估算的信号的数目基本上不受限制。然而，每次只检测一个信号，也就是说，该信号检测总是与其他信号的检测分开。如果在单元中用户的数目是已知的，则在这些信号估算之后可以终止该程序。与空间参考过程相反，没有必要估算所有的信号以判定是一个有用信号还是噪声。事实上本过程的一个优点就是可以在第一步中以精细的方式确定同信道信号的数目。
本过程的另一个特别的优点是与所使用的调制方式无关。它还特别适合于目前经常在移动通信中所使用的非线性调制方法。这种调制方式与已知的方法不同，不会导致计算时间的增加。此外，使用本方法还可以检测非同步同信道信号。这个过程还有极强的抗干扰源的瞬时变化，这意味着在移动通信网中不需要同步。
还应当指出，本过程主要提供两种不同的信号估算利用最小二乘方方法对矢量子空间的投影，提供一个“软”估算(软的信号估算)，而对信号字母表的投影结果提供一个“硬”估算(硬的信号估算)。软估算的结果可以用于前向纠错。
在实际的有限带宽的系统中，单独在时域内的附加抽样对于信号的盲分离提供不了什么信息。本过程的一个优点是将来自于几个或所有的天线的信号组合。这导致更强的抗同信道干扰并且允许在FIR-MIMO(有限脉冲响应，多路输入，多路输出)应用的所有同信道信号的估算。此外，本过程允许比传统的射束形成方法简单得多的硬件结构。因此，还有一个优点就是信道脉冲响应的估算和符号检测可以在一个步骤内执行。信道估算和符号检测一般是分开进行的。
与使用MLSE(最大似然序列估计)和维特比算法的传统检测方法不同，本发明中的信号分离是基于迭代的估算。应用最小二乘方算法，使用已知的数据矩阵的估算的行空间投影的有限的调制符号。该过程计算上相当简单。
传统的接收机只使用发送信号序列(所谓的训练序列)的最近已知部分来估算信道的脉冲响应。与此相反地，在我们的半盲过程中的数据和信道估算利用所有的发送符号进行。用这种方式实现了更高的估算精确度。
这种新过程的一个特别的优点是用于同信道信号的半盲估算、分离和检测的计算时间相对较短。考虑程序步骤(70)的第一部分，当矩阵A的大小为δ*N时，投影矢量ti与矩阵A的乘法需要进行2*9*N次算术运算，N为瞬时抽样的次数，δ为投影矢量t的维数。通常，δ的值近以等于检测到的信号的数目。在算术步骤(80)中用于投影矢量t的新的计算需要相同次数的运算。因此，共需要K*d*(4*δ*N)运算步骤，其中d为估算的信号的数目，K为每个信号所需要的迭代的次数。大量的计算模拟表明，如果已知的用户标识符和已知的基本矢量用于初始化，则当k=2…3时我们认为已经收敛。检测要求的取样值的数量N的范围是40-60，它大约是一个单个GSM时隙的一半。利用这些参数，与具有相同误码率的空间参考算法相比，本过程只需要1/3的天线振子。
为了进一步减少根据图2的实施例的计算时间同时增强对弱信号的估算的可靠性，在最后的检测之后，可以从接收信号矩阵A中减去第一符号矢量S1。该过程被称作串行干扰消除。如果为了降低功率而对接收信号进行估算，则将得到最佳效果。当该投影算法直接应用在没有对矢量子空间进行任可估算的数据矩阵上时，通过串行干扰消除方法来提高估算的可靠生是最佳的。
因此，对其余同信道信号的检测降低同信道干扰，并且减少了去相关步骤(50)的复杂生，子序列符号矢量的估算也更加可靠。
总的来说，这里所描述的过程不仅比传统的过程减少了计算量，而且，使用基于用户标识符的适当的初始化，明显增强了抗噪声干扰和来自于邻近单元的信号干扰的可靠性。
本发明的另一个有利的实施例根本不使用矢量子空间的预先估算。通常用于分离和检测同信道信号的过程是很不可靠的。然而因为利用一个用户标识符的初始化(20)提供了很好的初始值用于子序列迭代投影，在这种情况下，可以进行具有很好结果的计算，如大量的计算机模拟所表明的那样。
实现所述过程的装置是一个信号处理器。信号处理器，即使只有很低的处理能力，也足以用于目前的数字移动通信接收机。为了在一个信号处理器中适当的实现该过程，必须注意，接收信号矩阵X是高度对称的。按照时间移位一列跟着前一列，同时增加另一单元。这种能够进行时间均衡的对称结构也能够在第一程序步骤(10)中进行矩阵和/或它们的逆值的逐块计算。这里的优点是最大的，因为通过用于空间-时间均衡的必要的矩阵求逆，该过程的步骤占用了绝大部分的计算时间。
在符号字母Ω上的符号矢量Si的投影(70)的程序子步骤中，由于通过不同的编码相位调制进行去旋转从而使符号字母Ω的复元素变成实数，因此能够进一步减少计算时间。所以，有可能实现信号处理器只处理实数值运算。
权利要求
1.一种用于数字同信道信号的半盲分离与检测的方法，其特征在于同时进行空间时间均衡后，利用一个网络用户标识符IDi在一个矢量子空间和/或有限长度的符号字母Ω中检测的符号矢量Si的迭代投影进行初始化，然后所述投影用于使所述符号矢量Si与该矢量子空间和该有限长度的符号字母Ω相匹配，在这两种情况中都使用最小二乘方算法并且只完成矩阵乘法而不进行特征值或奇异值分解。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于重复该投影及其最终计算直到最后迭代的检测符号矢量不再与前一次不同。
3.根据权利要求1或2的方法，其特征在于对各同信道信号使用一个网络用户标识符序列IDi，执行各个投影矢量ti的初始化用于每个同信道信号从所有其他信号中分离和去耦。
4.根据以上任意一个权利要求中的方法，其特征在于当确定根据图1中的第一步骤(10)所决定的基本矢量和已知的网络用户IDi之间的交叉相关的峰值的位置作为最佳同步瞬间时，每个投影矢量ti的初始化被最佳同步。
5.根据以上一个或多个权利要求的方法，其特征在于在成功地检测后，在下一个符号矢量被检测前，以信号功率降低的顺序，从接收信号矩阵X、Y或A中减去检测到的符号矢量，使用信号匹配滤波(已知的训练序列与接收数据的相关)估算检测到的符号矢量。
全文摘要
一种用于数字同信道信号的半盲分离和检测的方法,在同时空间时间均衡后,利用一个网络用户标识符ID
文档编号H04B7/02GK1303545SQ99806871
公开日2001年7月11日 申请日期1999年6月8日 优先权日1998年6月9日
发明者J·劳里拉, E·波尼克 申请人:诺基亚有限公司