块233优选地对初始CIR估计波形340中存在的路径进行标 识，该初始CIR估计波形已经由时间片段选择器220截短至L个采样。进一步关于此路径 标识，如波形360中所示，可以对初始CIR估计进行改善，从而使得CIR估计器237能够确 定更精细的CIR估计。
[0035] 中间CIR模块233响应于初始CIR估计，并且受到多个度量的控制，这些度量优选 地由粗略度量模块243在用于对由L个采样所跨越的信道中的可能路径进行标识的优选策 略的每一次迭代上确定和输出。中间CIR模块233优选地实施以下所阐述的过程。粗略度 量模块优选地实施在中间CIR过程下面所述的粗略度量过程。由于粗略度量模块243如粗 略度量过程的步骤5. 1那样执行步骤4. 6,中间CIR过程233是非线性的，该粗略度量过程 选择向量c的平方的量级的元素中的最大值。
[0036] 过程：中间 CIR 233
[0037] 4. L计算发射导频自协方差矩阵A。
[0038] 4. 2a.输入 L 采样初始 CIR (h0)
[0039] 4. 2b.设置 instant_ _snr_thresh、iter-max 和 drange〇
[0040] 4· 3.初始化：
[0041] Iii= 0 ;iter = -I ;
[0042] c = h〇;exit-while = 0 ;
[0043] 4. 4. while (not (exit-while)) do
[0044] 4. 5. iter = iter+1 ；
[0045] 4. 6. [max-indx，peak] = Coarse-Metric (c);
[0046] 4. 7. c = c_c (max-indx) *A(:，max-indx);
[0047] 4. 8. [instant-snr] = Coarse-Metric (c，peak);
[0048] 4. 9. if (instant_snr<instant_snr_thresh) then
[0049] 4. 10. exit-while = I ;
[0050] 4. 11. else
[0051] 4. 12. d(iter) = max_idx ；
[0052] 4. 13. h； (max_idx) = h； (max_idx) +c (max_idx)；
[0053] 4. 14. end if
[0054] 4. 15. if iter>iter_max then
[0055] 4. 16. exit_while = I ；
[0056] 4. 17. end if
[0057] 4. 18. end while
[0058] 4. 19.从具有drange容差的d生成掩码向量m
[0059]
[0060] 基本上，中间CIR模块233使用从匹配追踪优化中推导出的优选的迭代非线性策 略以对路径进行标识，如在图3的示例中以"X"指定的示例性路径333、335和337。这是中 间CIR过程通过以迭代的并且增量的方式基于步骤4. 6的非线性测量将最可能的路径加起 来而从零Oi1被初始化为零）"建立"起来的步骤4. 13的结果。对于每一次迭代，中间CIR 估计器233将向量c传递给粗略度量模块243。因此，中间CIR模块233优选地继续在每一 次迭代上加一个候选路径（步骤4. 13)，直到瞬时SNR估计被降低到阈值之下。此瞬时SNR 测量将所标识的最后的可能路径的功率关联到所测量的本底噪声。
[0061] 结果中间CIR估计Ill (在中间CIR过程的步骤4. 13中）被这样称呼，由于粗略度 量过程的步骤5. 4的停止测量被设计为足以进行峰值的检测以及对L采样截短的初始CIR 340进行改善。
[0062] 中间CIR模块233包括用于步骤4. 2b中的变量instant_snr_thresh的初始化 过程，该变量控制中间CIR结果的质量。通过仿真，可以确定迭代的最大数量（iterjnax) 以及停止阈值（instant_snr_thresh)，从而使得带有所期望的灵敏度的重要峰值被一致地 标识。当粗略度量模块243确定所考虑的路径产生高于预定水平的瞬时SNR时，过程中间 CIR声明路径重要。这种对重要路径进行排序和标识的方式在某种程度上类似于CDM瑞 克接收机中所进行的分析。iter_max变量是终止过程并避免无限循环的"安全阀（safety valve) '，。
[0063] 过程：粗略度量243
[0064] 5. L max_indx = argmaXi I c ⑴ 12;
[0065] 5. 2. peak = I c (max_indx) 12;
[0066] 5. 3. pwr_avg = chc/L ；
[0067] 5. 4. instant_snr = peak/pwr_avg ；
[0068] 优选实现方式采用"贪心（greedy) "策略来标识来自测量向量c的最可能的路径。 此类"贪心"策略在中间CIR过程中是特别有效的，同时将粗略度量过程保留为停止迭代方 法的控制器。
[0069] 在其对重要路径的标识之后，中间CIR模块233优选地对这些重要路径（在图3中 再次由"X"来指定）周围的区域进行标识。如在图3的示例中由采样跨度333、335和337 所表示的这些容差区域整体来说可以构成中间CIR估计上的掩码。CIR估计器237优选地 对此掩码作出反应以标识CIR估计向量何时在任何给定迭代处进行更新。也就是说，中间 CIR模块233优选地输出定义用于中间CIR估计的掩码的信息，该中间CIR估计指定CIR估 计模块237将要更新CIR估计的区域。
[0070] 在操作中，中间CIR估计模块233输出中间CIR估计和此估计上的掩码（步骤 4. 20)。优选地，CIR估计器237以类似的方式操作，并且与精细度量模块247配合以迭代 地改善中间CIR估计（而不是中间CIR估计器233在其上进行操作的初始CIR估计）。CIR 估计器237优选地如在中间CIR估计器233中所使用的那样实施类似修改的匹配追踪策略 以促进此性能。下面详细描述了优选在CIR估计模块237中实施的过程，并且在那之后详 细阐述了精细度量模块247的过程。
[0071] 步骤4. 19创建了用于中间CIR的掩码。这是一种简单的方法，通过该方法对所存 储的最大值的索引进行检查（在步骤4. 12中），并且使能一定范围的中间CIR位置。例如， 如果d(l)具有值10,那么将不包括10-dran@和10+d M_的掩码中的那些位置设置为1。向 量m的初始L个值全都都是零。的值优选地通过仿真来确定。此过程的结束时，向量 m将具有匕的精细值可在其中进行计算的1以及其中不可能存在路径的零。实际上，掩码 是更新CIR估计的非线性高可能性的噪声滤波器。
[0072] 过程：CIR 估计 237
[0073] 6. L计算发射导频自协方差矩阵A。
[0074] 6. 2a.输入 L 采样中间 CIR Qi1)
[0075] 6. 2b.设置 iter_max_mask 和 iter_max ;
[0076] 6. 2c.输入掩码向量m ;
[0077] 6. 3.初始化：
[0078] he= 0 ;iter = -I ;iter-mask = 0 ;
[0079] c = h0;exit-while = 0 ;
[0080] 6. 4. while (not (exit-while)) do
[0081] 6. 5. iter = iter+1 ；
[0082] 6. 6. [max-indx，peak] = Fine-Metric (c);
[0083] 6. 7. c = c_c (max-indx) *A(:，max-indx);
[0084] 6. 8. if m(max-index) = = lthen
[0085] 6. 9. he (max-idx) = he (max-idx) +c (max-idx)
[0086] 6. 10. [avg-snr] = Fine-Metric (c，m，he);
[0087] 6. 11. else
[0088] 6. 12. iter-mask = iter-mask+1 ;
[0089] 6. 13. end if
[0090] 6. 14. if (iter-mask〈iter-max-mask) then
[0091] 6. 15. exit-while = I ;
[0092] 6. 16. end if
[0093] 6. 17. if iter>iter_max then
[0094] 6. 18. exit-while = I ;
[0095] 6. 19. end if
[0096] 6. 20. end while
[0097] 6· 21.输出 he，avg_snr
[0098] 如在步骤4. I和步骤6. I中所表示的，过程涉及包含所期望的导频位置上的信息 的矩阵A。