专利名称：具有信道估计器的多载波接收机的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于从发射机向接收机发射多载波信号的一种发射系统。
本发明还涉及用于从发射机接收多载波信号的一种接收机。
多载波调制方法，比方说OFDM和MC-CDMA，已经出现一段时间了。OFDM也就是正交频分复用是1970年设计的一种调制方法，其中的多个用户码元用不同的子载波并行地发射。这些子载波具有重叠的(辛克函数形状的)频谱，尽管如此，这些信号波形是正交的。跟BPSK、QPSK或者MSK这样的调制方法相比，OFDM发射持续时间相对较长的码元，但是频带较窄。多数情况下，OFDM系统被设计成这样，使得每个子载波的带宽足够小，从而获得频率平坦衰落。这样还能保证通过一个(适当地)频率选择性的但是时变的信道收到的时候，这些子载波仍然保持正交。如果通过这样的信道收到OFDM信号，每个子载波就会具有不同的衰落，但是没有任何色散。
OFDM的上述特性使得它不需要抽头延迟线均衡器，它成为在几个标准中采用OFDM调制方法的主要动力，比方说数字音频广播(DAB)、属于数字视频广播标准(DVB)一部分的数字陆地电视广播(DTTB)，以及最新的无线局域网标准HIPERLAN/2。特别是在DAB和数字陆地电视广播应用中，移动接收会碰到不利的信道条件，在频率和时间上都出现色散。到现在为止还没有将电视的移动接收看成主流市场。但是，DVB系统已经许诺成为移动多媒体和因特网业务的高速传播机制。在IFA’99消费电子贸易展览会上，诺基亚、德国电信和ZDF企业集团展示了如何用全球移动通信系统返回信道通过一个OFDM DVB链路进行移动网络浏览、电子邮件收发和观看电视。利用8k的OFDM子载波，汽车速度达到50英里每小时的时候仍然能够正常地接收空中的DVB。移动接收，也就是通过具有多普勒扩展和对应的时间色散的信道进行接收，仍然是OFDM系统的问题之一，更加一般性地讲仍然是多载波发射系统的问题之一。尽管关于频率选择性的坚固性被看作OFDM的一个优点，但是这个信道的时变特性限制了系统性能的提高。时变会破坏OFDM子载波波形的正交性。在这种情况下，会出现载波间干扰(ICI，也叫做FFT泄漏)，因为一个子载波的信号分量会给另外一个它相邻的子载波造成干扰。
在Guillaume Geslin 1998年4月Stockholm皇家工学院无线电通信硕士论文“移动DVB-T中FFT泄漏的均衡”这篇文献中，公开了一种多载波发射系统。在这个发射系统中ICI被接收机的均衡器抵消(也就是被检测到并且从收到的多载波信号中去掉)。这个均衡器从收到的码元的一个矢量导出估计出来的码元的一个矢量。均衡器的工作过程是建立在一个信道模型的基础之上的，其中子载波的幅度和时间导数都能说明有ICI存在。接收机包括一个信道估计器，它产生这些幅度和导数的估计，并且将这些估计提供给均衡器。均衡器随后根据对幅度和导数的估计抵消ICI。在这个发射系统中的发射机相对复杂，也就是说需要用相对较多的计算来实现信道估计器和均衡器。
本发明的一个目的是提供前言所描述的那种发射系统，其中的计算负担得到明显减轻。这一目的是用本发明的发射系统来实现的，这个发射系统用于从发射机向接收机发射一个多载波信号，这个多载波信号包括多个子载波，接收机包括一个信道估计器，用于估计子载波的幅度，以及估计幅度的时间导数，这个接收机还包括一个均衡器，用于根据估计出来的幅度和导数抵消收到的多载波信号中包括的ICI，其中的信道估计器和/或均衡器用于获得不同子载波幅度之间的幅度相关，和/或用于获得不同子载波导数之间的导数相关。本发明是建立在这样一个认识的基础之上的，那就是利用子载波的相关特性，信道估计器和/或均衡器的复杂性能够显著地下降而不会严重地影响ICI抵消程序。虽然描述信道模型需要2N个参数(N是子载波的个数)，但实际上自由度要小得多。这一特性源于这样一个事实，那就是传播延迟扩展常常比字长度要小得多。这一特性还意味着估计出来的幅度的矢量的项目是强互相关的，于是幅度的协方差矩阵Ca可以用一个低阶矩阵精确地近似。同样，导数矢量的项目是强互相关的，导数的协方差矩阵Cd也可以用一个低阶矩阵精确地近似。在信道估计器和/或均衡器中使用这些低阶矩阵会显著地降低复杂性。
在本发明中发射系统的一个实施方案里，接收机是一个线性接收机，其中的信道估计器包括一个简化了的滤波器，用于从收到的码元的矢量和估计出来的码元的矢量导出估计出来的幅度和导数的矢量。本发明的概念能够用于线性接收机，其中估计出来的码元被看作收到的码元的线性(数据相互独立)组合，其中估计出来的码元是通过将收到的码元跟一个逆矩阵相乘从收到的码元获得的，这个逆矩阵取决于估计出来的幅度和导数。在这样一个线性接收机中，信道估计器可以用一个简化滤波器更加高效地实现，它能利用幅度和/或导数之间的相关性。
在本发明中发射系统的另外一个实施方案里，接收机是一个判定反馈接收机，其中的信道估计器包括一个平滑滤波器，用于平滑估计出来的幅度和/或导数。使用这样一个平滑滤波器能够充分利用导数之间的相关性。也就是说，因为特定子载波导数的估计由于噪声或者其它因素而不太精确，因此同时将相邻子载波的导数值考虑在内是非常有用的。实际上这通常意味着对各个子载波的子载波值进行平滑。
在本发明中发射系统的另外一个实施方案里，接收机包括用N×N泄漏矩阵Ξ相乘，其中的乘法是用一个N点IFFT、N点乘和N点FFT的一个序列来实现的。进一步的简化，其中F是具有归一化列的N点FFT矩阵，Δ是正的对角矩阵。因此，用N×N矩阵Ξ相乘可以用一个N点IFFT序列、N点乘和一个N点FFT来实现，从而显著地降低复杂性。
在本发明中发射系统的另外一个实施方案里，判定反馈接收机包括一个判定反馈环路，其中的判定反馈环路包括一个纠错译码器。通过将纠错译码器放在判定反馈环路内，能够改进判定反馈接收机的工作性能。载波间的干扰是在估计出来的码元27的基础之上抵消的。通过对这些估计出来的码元27进行纠错译码，在更加可靠地估计出来的码元27的基础之上ICI被抵消，使得ICI抵消性能得到改善。
通过下面对本发明的优选实施方案的详细描述，同时参考附图，会更加了解本发明的上述目的和特征，其中
图1是本发明中发射系统的一个框图，图2、3、5和6是本发明中判定反馈接收机的实施方案的框图，图4说明图3所示判定反馈接收机的性能，图7是MC-CDMA发射机的框图，图8是本发明中MC-CDMA判定反馈接收机的实施方案的框图。
在这些附图中，相同的部件用相同的引用数字标识。
本发明建立在一种简单而可靠的信道表示基础之上。为了做到这一点，我们将考虑具有间隔fs的N个子载波的一个多载波发射系统，例如一个OFDM或者MC-CDMA发射系统。每个子载波都有一个长度有限的矩形包络，包括周期扩展，它会超过(1/fs)。令s＝[s1，...，sN]T是N个发射码元的一个矢量，于是发射出来的连续时间基带信号可以写成x(t)=Σk=1Nskexp(i2πfskt)............(1)]]>对于频率选择性时变加性高斯白噪声(AWGN)信道，收到的连续时间信号可以写成y(t)=Σk=1NskHk(t)exp(i2πfskt)+n(t),...........(2)]]>其中对于1≤k≤N，系数Hk(t)代表第k个子载波的时变频率响应，n(t)是信号带宽范围内的一个AGWN。我们假设信道缓慢地变化，从而在单独一个数据块持续时间内只有一个一阶变化可以被考虑在内。换句话说，我们假设每个Hk(t)都被精确地近似为Hk(t)≈Hk(tr)+H’k(tr)(t-tr)，(3)其中H’k(t)是Hk(t)的一阶导数，tr是收到的数据块中的一个基准时间。注意在粗略的频率同步以后，时变信道Hk(t)也可以将残余频率偏移考虑在内。
收到的基带信号用一个采样偏移t0和采样速率Nfs进行采样，它的N个随后样本构成的一块[y(t0)，y(t0+T)，...，y(t0+(N-1)T)](其中T＝1/(Nfs))进行N点快速傅里叶变换(FFT)。令y＝[y1，...，yN]T是N个快速傅里叶变换样本构成的矢量，于是yk=1NΣn=0N-1y(t0+nT)exp(-i2πkn/N).........(4)]]>将(2)代入(4)并且利用近似(3)，我们获得yk=aksk+Σl=0N-ldlslΣn=0N-l(n/N)exp(-i2π(k-l)n/N)+nk,....(5)]]>al＝exp(i2πfslt0)(Hl(tr)+H’l(tr)(t0-tr))，(6)dl＝exp(i2πfslt0)TH’l(tr)，(7)其中nk，1≤k≤N，是具有特定方差σ2的AWGN的样本。很容易将结果(5)写成一个闭合矩阵形式。为此，我们定义对角矩阵A＝diag{a1，...，aN}，D＝diag{d1，...，dN}和一个N×N矩阵Ξ={Ξp,q}p,q=iN,Ξp,q=Σn=0N-1(n/N)exp(-i2π(p-q)n/N)...(8)]]>利用这一表示，表达式(5)等价于y＝As+ΞDs+n， (9)其中n＝[n1，...，nN]T是AWGN的一个N×1矢量。在信道模型(9)中，信道的影响用两组N个参数a＝[a1，...，aN]T和d＝[d1，...，dN]T表示。由于H1(tr)+H’1(tr)(t0-tr)≈H1(t0)，因此系数ak，1≤k≤N，等于信道频率响应的复幅度再旋转采样相位exp(i2πfslt0)。同样，系数dk，1≤k≤N，等于信道频率响应复幅度的时域导数乘以周期T再用同一个采样相位exp(i2πfslt0)旋转。
注意当信道响应随时间变化(也就是d≠0)的时候会出现ICI。这一干扰由矢量d和固定的N×N矩阵Ξ定义。很容易看出，根据(8)式，后一个矩阵是一个托普利兹厄密矩阵，并且 在这篇文献的后面我们将把a叫作幅度(矢量)，把d叫作导数(矢量)，把Ξ叫作泄漏矩阵。在以上表达式中，Ξ对角线上元素的值取决于参考时间t0的(任意一个)选择，并且能够按照接收机的实施方案变化。t0的典型选择是一个帧窗口的开始、结束或者中间时刻。对于靠近帧中间选择的t0，对角线上的元素倾向于近似等于0。
为了实现这里所讨论的原理的基础之上的接收机，用Ξ去乘可能会复杂得难以接受，尤其是对于很大的N(许多子载波)。当然可以只使用对角线附近的项，并且通过将它作为一个延迟线滤波器利用Ξ的托普利兹特性。但是Ξ有更加有效的方案。我们注意到一阶ICI项来源于幅度随时间线性地增大。也就是说，可以将Ξ作为以下几条的级连1.一次逆快速傅里叶变换运算(从子载波的频率表示回到时域表示)，2.将得到的时域信号跟一个对角线矩阵相乘，也就是将每个分量用一个标量加权。加权的基本形式是一个线性递增函数，它实际上可以跟这一点不同，例如同时对ICI的减少进行优化和避免噪声增强。
3.用一次快速傅里叶变换运算回到频率表示，通常在其中处理子载波信号。
这样就使得Ξ的计算次数为NlogN，而不是N2次乘法运算。Ξ的逆可以用这种结构来计算。为了计算逆，在矩阵对角线上步长为2的项的形式可以近似地为n/(c+n2)，其中n是逆快速傅里叶变换输出个数的下标。我们将在后面给出的几个接收机实施方案中探讨这个问题。实际上，可以用同样的电路对Ξ进行快速傅里叶变换和逆快速傅里叶变换，提取子载波信号。
为了处理收到的信号，应当估计这一组信道参数a和d。如果利用信道的统计特性，就能够提高这2N个标量参数的估计精度。首先，我们假设信道变化足够慢，从而使H’k(t)在一个码元持续期间内不会发生明显变化。在这种情况下，我们将(6)和(7)重新写成al≈exp(i2πfslt0)Hl(t0)，dl≈exp(i2πfslt0)TH’l(t0)，1≤l≤N. (10)让我们分析a、d这两个量和传播信道物理参数，也就是这一组K传播延迟{t0，...，τk}，相应的多普勒频移{f0，...，fk}和复数幅度{h0，...，hk}，之间的关系。注意，信道频率响应的统计特性依赖于相对延迟和多普勒频移，其中群延迟和/多普勒频移导致hk旋转，其中1≤k≤K，其中的旋转是为了时间和载波同步/跟踪。因此，我们可以不失一般性地假设t0＝0和f0＝0。现在，信道频率响应Hl和它的导数H’l可以写成Hl(t)=Σn=0khnexp(i2π(fnt-fslτn)),]]>Hl′(t)=i2πΣn=0Kfnhnexp(i2π(fnt-fslτn)),1≤l≤N....(11)]]>(10)和(11)之间的关系能够被用来导出幅度a和导数d的统计特性。无论什么时候当传播路径数足够多的时候(理想情况下K＞＞N)，这一组系数{Hl(t)，H’l(t)}1≤l≤N可以被看成是联合高斯分布的。此外，当{hk}1≤k≤k互不相关，并且多普勒谱具有对称形状的时候，可以说明{Hl(t)}1≤l≤N和{H’l(t)}1≤l≤N互不相关。在这种情况下，矢量a和d可以被假设成统计独立的多变量矢量，它具有0平均值，其协方差是E{aaH}＝Ca，E{ddH}＝Cd(12)其中E{.}表示数学期望运算符，Ca和Cd是N×N厄米非负定(Hermitian)矩阵。
Ca和Cd的一个重要特例是1974年John Wiley&Sons有限公司的Jakes编写的《微波移动通信)》这本书所描述的移动信道标准模型。这个模型(叫作Jakes模型)假设不同的传播路径具有独立的贡献、指数延迟剖面以及不同路径具有均匀分布的入射角。在这种情况下，Ca=C,Cd=γ2C,γ2=12(2πfΔT)2,Cpq=11+i2π(p-q)fsTΔ,1≤p,q≤N,....(13)]]>其中fΔ是多普勒扩展的幅度，TΔ是传播延迟扩展的均方根。最后两个参数分别依赖于移动速度和传播环境。
虽然上面说明的信道模型的特征是有2N个参数，实际上自由度很小。这一特性来源于传播延迟扩展常常比字长度要小得多。这一特性还意味着a的条目是强相关的，使得协方差矩阵Ca能够用低阶矩阵精确地近似。同样，d的条目也是强相关的，协方差矩阵Cd也能够用一个低阶矩阵精确地近似。让我们考虑Jakes模型和(13)。将C的本征分解定义为C＝UΛUH， (14)其中U是本征矢量的N×N单位矩阵，Λ是它的本征值{Λ1，...，ΛN}的N×N正对角矩阵。假设本征值的顺序使得{Λ1，...，ΛN}这个序列是不递增的序列。对于Jakes模型，这个序列的单元具有指数衰减剖面Λk～exp(-fsTΔk)，for 1≤k≤N.(15)这样，本征值序列能够用相对较少的r个非零值精确地近似{Λ1，...ΛN}≈{Λ1，...，Λr，0...0}. (16)信道参数的上述特性(也就是幅度和导数)能够被广泛地用来导出能够消除ICI的信道均衡的简化程序。显然，在统计信道会偏离理想化的理论情形的情况下，这些模型仍然能够用来设计实际的接收机。实际信道跟理想信道模型之间的差别会导致(很小的)性能下降。但是，这并不意味着本发明公开的接收机原理不能被成功应用。
图1是本发明中发射系统的一个框图。这个发射系统包括一个发射机10和一个接收机20。这个发射系统还可以包括发射机10和接收机20。发射机10通过无线信道向接收机20发射一个多载波信号。这个多载波信号可以是一个OFDM信号或者是一个MC-CDMA信号。接收机20有一个解调器22，用于对收到的多载波信号进行解调，其中收到的多载波信号包括收到的码元的矢量。解调器22可以用快速傅里叶变换来实现。解调过的多载波信号由解调器22提供给均衡器24。均衡器24抵消掉可能包括在收到的多载波信号中的ICI信号。均衡器24将估计出的码元25(它是从收到的码元的矢量得到的)的矢量输出给一个(软)限幅器26。限幅器26产生要用于(没有画出的)接收机其它信号处理部分，例如一个FEC译码器，的(编码)比特的软度量(软判决)和/或二进制估计(硬判决)。限幅器26的输出信号也可以被看作包括估计出来的码元27。接收机20还包括一个信道估计器28，用于估计子载波的幅度29，以及估计幅度的时间导数29。均衡器24按照估计出来的由信道估计器28提供给均衡器24的幅度和导数29抵消收到的多载波信号中包括的ICI。信道估计器28可以包括一个简化的滤波器，用于从收到的码元23的矢量和估计出来的码元27的矢量导出估计出来的幅度和导数29的矢量。
我们继续讨论在开发出来的信道模型的基础之上的接收机的实施方案实例。如果一个OFDM接收机被扩展，从而使它不但能够可靠地估计幅度(就象传统接收机所做的一样)，而且(复值，例如包括相位信息)能够可靠地估计到数 (普通OFDM接收机中并不常见)，那么用户数据就可以被恢复成.产生矩阵Q=a^+Ξd^]]>，其中和 分别表示幅度和导数的估计。注意接收机(按照(9))收到信号y＝Qs+n。
.然后将s估计成＝Q’y。
这样一个接收机叫作线性接收机。当均衡器24实现矩阵乘法Q’y的时候，图1所示的接收机20可以被看作这样一个线性接收机。其中的Q’相当于Q的逆。至少能够想到两个方法。在一种迫零方法中，Q’是1的严格代数逆。在一种MMSE设置中，Q’被选择成确保＝Q’y＝Es|y，也就是说给定y，s的条件期望。这样做通常都能使均方误差||-s||2最小。在迫零接收机中，ICI被有效地抵消掉，但是噪声被放大。这样会导致不希望的结果。MMSE能够优化噪声和残余ICI的联合强度。这个接收机需要矩阵的自适应(通常都是实时的)逆，它依赖于瞬间信道特征和 也可能采用所谓的判定反馈接收机。本文前面早些时候给出的信道模型说明可以在几个方面改进这个判定反馈接收机，它们包括.一个反馈环路，如果充分利用这些导数的统计特性，特别是相关性，导数的估计更加精确。
.一个反馈环路，在这个环路中采用纠错编码。作为一个旁注，我们建议对于MC-CDMA，扩频码跟纠错码具有相同的作用。这是说，可以在这个环路内进行译码。
图2是判定反馈接收机一个实施方案的框图。判定反馈接收机20包括一个解调器22，用于对收到的多载波信号进行解调，收到的多载波信号包括收到的码元的矢量。解调器22可以用快速傅里叶变换来实现。解调过的多载波信号由解调器22提供给减法器32。减法器32从解调过的多载波信号减去包括在收到的多载波信号中的ICI的估计。得到的“没有ICI”的信号被提供给均衡器24，用于信号的正常均衡，并提供给信道估计器28。均衡器24还可以包括一个限幅器。均衡器24在估计出来的幅度的基础之上工作，它被信道估计器28提供给均衡器24。均衡器24的输出信号，包括估计出来的码元的矢量，被提供给乘法器31。此外，均衡器24的输出信号和被提供给其它的信号处理部分(图中没有画出)。信道估计器28估计子载波的幅度和时间导数。估计出来的幅度29被提供给均衡器24，估计出来的导数29被提供给乘法器31。乘法器31将估计出来的导数和估计出来的数据码元相乘，将得到的信号提供给实现泄漏矩阵Ξ的滤波器30。ICI被滤波以后的信号被随后提供给减法器32。
在这个通用方案的基础之上，可以按照图3设计出另外一个判定反馈接收机。在这里，没有画出快速傅里叶变换解调器(但是认为有)。信号路径包括Y0，Y1，Y2，限幅器26，前向控制译码42和信道估计(不管它是盲估计还是基于导引的估计)跟传统的现有技术OFDM接收机的设计方式相同。在这里描述的接收机中，我们用Y1＝Y0-ΞZ5引入了估计出来的ICI(ΞZ5)的一个减法。在这里Z5是调制导数 的一个估计。信号路径Z1，Z2，Z3，Z4估计幅度的导数，其中 。电路背后的基本原理是Z1恢复ICI，因为调制子载波的估计被从Y0中减去。只有噪声、ICI和估计误差剩下来。滤波器50被用于从ICI估计调制导数。它使泄漏矩阵Ξ翻转，尽管没有必要是严格数学意义上的翻转。这样做的时候最好是能够避免噪声过分地增强，或者估计误差增大。在步骤Z2->Z3中导数的调制被去掉。滤波器54充分利用子载波导数之间的相干，产生一个更好的估计Z4。Ξ的一个有用的实现涉及(逆)FFT、(跟一个对角矩阵的)乘法和FFT的级连使用。
虽然这一电路被描述成硬件组成模块，但是典型的实现可能涉及到迭代软件处理。我们用第i步迭代包括以下步骤的一种迭代方法进行了实验.输入观测值Y0，以及第i-1个幅度估计(i-1)，导数估计 和数据估计(i-1)。在这里括号内的值表示迭代次数。
.用导数的估计 和数据估计(i-1)计算Y1(i)，用公式Y1(i)=Y-Ξ(d^(i-1)s^(i-1))]]>.重新从Y1(i)估计幅度(i)，并且有可能(图中没有画出)利用前一帧中的幅度和导数。
.新的数据估计(i).计算Z1(i)，Z2(i)，Z3(i)，Z4(i)，Z5(i)，.(可选步骤，图中没有画出)可能利用前一帧中的幅度和导数。这一步骤涉及利用子载波导数之间的修正。
.输出新的幅度估计(i)，导数估计 和数据估计(i)开始状态是全0矢量(0)、 和(0)。
滤波器50通过滤波Z2＝M1Z1从Z1恢复ds的估计。一种数学方法是利用MMSE估计的正交性原理。在这种情况下，M1的一种正确选择符合要求E[(Z2-ds)Z1H]＝0N我们将e定义为判定误差的矢量，其中e＝as-。这样就得到M1＝{E[ds(ds)H]ΞH+E[dseH]}[E[Ξds(ds)HΞH+INσn2+eeH+ΞdseH+(ds)HΞHe]]-1其中σn是噪声的方差。可以对一些统计期望值进行模拟和(预先)计算，但是对于接收机设计师来说不太实际。于是下一步我们将寻找所述简化方法。
可以将得到的M1简化为M1＝ΞH[ΞΞH+G]-1，其中G按照经验被确定为G＝c1IN，常数c1可以被用来说明传播环境，例如平均误码率，平均信噪比或者移动接收机的速度。
Z3是 的近似，但是它包括由于AWGN和 导出的误差以及估计误差。在这里我们可以利用信道的统计特性，例如导数相关的统计特性。Z2的电路，用1/x去乘，Z3，M2，Z4到乘法器Z5的目的是完成这一任务。乘法运算的目的是去掉和重新插入这一信号上调制的数据。在它们之间进行平滑运算M2。从正交性原理E(Z4-d^)Z3H=0N]]>得到用来尽可能接近 地估计Z4的一个MMSE滤波器。实际上粗略地近似M2=Ed^d^H[Ed^d^H+R3]-1]]>是可以接受的。实验说明具有常数c2的R3＝c2IN是一个能够用的结果。
图4说明图3所示判定反馈接收机的性能。图中画出了幅度和导数的强度(单位是分贝)跟子载波数的关系。曲线60说明实际幅度的强度，曲线62则说明估计出来的幅度的强度。曲线64说明实际导数的强度，曲线66则说明估计出来的导数的强度。从图中可以看出用图3所示的判定反馈接收机很好地估计出来了幅度，而估计出来的导数则略微偏离了实际导数。
图5说明基于MMSE结构的另外一种判定反馈接收机。它允许进行迭代计算，从而使限幅器的输入和输出之间的误差的方差最小。图5所示的限幅器框可以包括也可以不包括纠错译码。限幅器输出数据的估计，以及1/和。对于QAM调制的OFDM，1/通常都是从一个查阅表找到的。迭代软件处理也能被用于图5所示的接收机。对于第i个迭代步骤，迭代方法包括以下步骤.输入观测值Y0，以及第i-1个幅度估计(i-1)，导数估计 和数据估计(i-1)。
.用导数的估计 和数据估计(i-1)计算Y2(i)，用公式Y2(i)=Y-Ξ(d^(i-1)s^(i-1))]]>.从Y2(i)重新估计幅度(i)，并且(没有说明)有可能利用前一帧中的幅度和导数。
.重新估计数据(i)，以及1/(i)的对应值(例如查阅表)，和(i)(i).计算Z6(i)，Z7(i)，Z8(i)，Z9(i)。在这里Z9(i)相当于估计 (的修正)。
.将各次迭代中的Z9(i)累加起来，例如d^(i)=αd^(i-1)+(1-α)Z9(i)]]>.(没有说明)利用前一帧中的幅度和导数。
.输出新的幅度估计(i)、导数估计 和数据估计(i)开始状态是全0矢量(0)、 和(0)。
可以分别让滤波器72和76不是自适应的并且跟图3中的M6＝M1和M7＝M2相同。积分常数的一个实际值可以是α＝0.9，所以d^(i)=0.9d^(i-1)+0.1Z9(i)]]>。
看起来有几个实施方案，如图6所示。在这里，Ξ的逆用有限冲击响应滤波器实现。第二个滤波器M7用无限冲击响应平滑滤波器实现。最后用一个FFT-加权-FFT滤波器来产生ICI的一个估计。
可以预见许多进一步的改进利用前一帧的幅度和导数进一步地估计幅度和导数。这既可以按照算法中说明为“可选步骤”的来完成，也可以将迭代的初始条件作为前一个OFDM帧的结果的外推，新的一帧的(0)等于(最后的)加上 ，后者从所有循环前缀或者保护间隔修正。
接收机中的滤波器，特别是M1、M2、M6、M7在实际接收机中可以是固定的或者是从预先计算出的值中选择出来的。例如，接收机控制系统可以在传播环境的基础之上在优化的静态接收(其中多数ICI抵消被开关)、慢速移动接收(部分ICI抵消)或者快速移动接收(主动ICI抵消)之间加以选择。
此外，还可以采用自适应滤波器。这些可以用估计的可靠性信息。这可以用自适应矩阵或者估计中擦除记号的标识来做到。
MC-CDMA是基本OFDM原理的一种扩展。在1993年提出了这种正交MC-CDMA。它基本上是将OFDM类型的传输应用于多用户同步DS-CDMA信号。因此它很容易受多普勒效应的影响。如图7所示，我们用以下矢量标注。对于OFDM，长度是N的矢量s携带一“帧”用户数据，其中s＝[s0，s1，...，sN-1]T，其中的元素sN是用户码元。在MC-CDMA方式中，s＝Cx，其中C是一个N×N节点矩阵，x＝[x0，x1，...，xN-1]T代表一帧用户数据。我们说x是N个用户信号，而不明确地说明是不是所有的码元都来自同一个终端用户。C的第k列代表用户数据流k的“扩频码”，将表示成(ck
，...，ck[N-1])T。一个常用的特例是C＝N-1/2WHN，其中WHN是大小是N×N的Walsh-Hadamard矩阵，在这里我们也要考虑这个特例。在这种情况下，C＝C-1＝CH，因此CC＝IN，其中IN是N×N单位矩阵。在另外一个特例中，MC-CDMA系统退化为OFDM系统。为了分析起来简单，我们将这一调制归一化成E[xixj]*＝δij，或者等价地E[xxH]＝IN。于是E[ssH]＝EC[xxH]CH＝CCH＝I。
图7画出了这样一个MC-CDMA发射机。用一个串并转换器90将进来的数据流进行串并(S/P)转换，产生帧，用扩频器92、I-FFT 94和一个具有前缀插入的并串转换96对代码进行扩频。我们将考虑单帧的发射，并且假设通过选择适当的保护间隔来避免帧间干扰。于是，矢量s和x的元素关于时间是常数。除掉了保护间隔以后的帧持续时间是Ts，其中ωsTs＝2π。
如果将前一部分提出的接收机结构用于MC-CDMA系统，FEC就基本上被(逆)代码矩阵C替换。图8中的接收机是图5中的接收机的一个扩展，以适应MC-CDMA而不是OFDM。OFDM接收机的差别在于虚线框内。对于OFDM方式，这基本上包括一个增益控制和一个限幅器。对于MC-CDMA系统，我们在代码中增加扩展矩阵C(它被用于扩频器106和110和解扩器102)。这样来设计接收机，使所有的矩阵都被固定下来(或者从预先计算出的值中选择出来)，不需要任何除法运算。一个例外是权矩阵W(用于滤波器100)，它具有信道自适应设置。
显然在MMSE设置中，W的对角线上只有非0分量，其中 其中常数取决于噪声电平。估计幅度的电路的细节在图8中没有画出，但是可以基于已知的原理。
从MC-CDMA方式，限幅器将它的码元判决建立在从所有子载波收到的能量的基础之上，从而使处于衰落中的子载波中估计的可靠性更加精确。
上面描述的接收机的原理也可以结合比正常快速傅里叶变换处理更多样本的快速傅里叶变换。一个实例是利用分数间隔的快速傅里叶变换，因为一个是双间隔快速傅里叶变换。此外，还可以设计这样一个系统，它将通过幅度收到的分量跟通过导数收到的分开。
虽然上面只是主要描述了一种OFDM发射系统，但是本发明还能同样地用于其它多载波发射系统，比方说MC-CDMA发射系统。大部分接收机能够用数字硬件来实现，或者用数字信号处理器执行的软件来实现，或者用通用微处理器来实现。
本发明的范围并不限于这里明确公开的实施方案。本发明包括在所有的新特征和新特征的组合中。任何一个引用符号都不是要限制本发明的范围。除了权利要求中列出的那些以外，“包括”这个词不排除其它元素和步骤的存在。在一个元素之前使用“一个”这个词并不排除存在多个这样的元素。
权利要求
1.从发射机(10)向接收机(20)发射多载波信号的一种发射系统，其中的载波信号包括多个子载波，接收机(20)包括一个信道估计器(28)，用于估计子载波的幅度和幅度的时间导数，接收机(20)还包括一个均衡器(24)，用于按照估计出来的幅度和导数(29)抵消收到的多载波信号中包括的ICI，其中的信道估计器(28)和/或均衡器(24)用于利用不同子载波幅度之间的幅度相关，和/或利用不同子载波导数之间的导数相关。
2.权利要求1的发射系统，其中的接收机(20)是一个线性接收机，其中的信道估计器(28)包括一个简化滤波器，用于从收到的码元(23)的矢量和估计出来的码元(27)的矢量导出估计出来的幅度和导数(29)的矢量。
3.权利要求1的发射系统，其中的接收机(20)是一个判定反馈接收机，其中的信道估计器(28)包括一个平滑滤波器(76)，用于平滑估计出的幅度和/或导数。
4.权利要求3的发射系统，其中的接收机(20)包括用N×N泄漏矩阵Ξ相乘，其中的乘法是一个N点IFFT(82)、N点乘(84)和一个N点FFT(86)的一个序列。
5.权利要求3或者4的发射系统，其中的判定反馈接收机包括一个判定反馈环路，其中的判定反馈环路包括一个纠错译码器(42)。
6.以上权利要求中任意一个的发射系统，其中的多载波信号是一个OFDM信号。
7.权利要求1到5中任意一个的发射系统，其中的多载波信号是一个MC-CDMA信号。
8.用于从发射机(10)接收多载波信号的一种接收机(20)，其中的多载波信号包括多个子载波，接收机(20)包括一个信道估计器(28)，用于估计子载波的幅度以及估计幅度的时间导数，接收机(20)还包括一个均衡器(24)，用于按照估计出来的幅度和导数(29)抵消收到的载波信号中包括的ICI，其中的信道估计器(28)和/或均衡器(24)用于利用不同子载波幅度之间的幅度相关和/或利用不同子载波导数之间的导数相关。
9.权利要求8的接收机(20)，其中的接收机(20)是一个线性接收机，其中的信道估计器(28)包括一个简化了的滤波器，用于从收到的码元(23)的矢量和估计出来的码元(27)的矢量导出估计出来的幅度和导数(29)的矢量。
10.权利要求8的接收机(20)，其中的接收机(20)是一个判定反馈接收机，其中的信道估计器(28)包括一个平滑滤波器(76)，用于平滑估计出来的幅度和/导数。
11.权利要求10的接收机(20)，其中的接收机(20)包括用N×N泄漏矩阵Ξ相乘，其中的乘法是用一个N点IFFT(82)、N点乘(84)和一个N点FFT(86)的一个序列实现的。
12.权利要求10或者11的接收机(20)，其中的判定反馈接收机包括一个判定反馈环路，其中的判定反馈环路包括一个纠错译码器(42)。
13.权利要求8到12中任意一个的接收机(20)，其中的多载波信号是一个OFDM信号。
14.权利要求8到12中任意一个的接收机(20)，其中的多载波信号是一个MC-CDMA信号。
全文摘要
描述了一种发射系统，用于从发射机(10)向接收机(20)发射多载波信号。多载波信号包括多个子载波。接收机(20)包括一个信道估计器(28)，用于估计子载波的幅度和幅度的时间导数。接收机(20)还包括一个均衡器(24)，用于按照估计出来的幅度和导数(29)抵消收到的载波信号中包括的ICI。信道估计器(28)和/或均衡器(24)用于用不同子载波幅度之间的幅度相关，和/或用于利用不同子载波导数之间的导数相关。利用这一相关，接收机(20)的复杂性能够得到显著的下降。
文档编号H04B1/16GK1404675SQ01801053
公开日2003年3月19日 申请日期2001年2月22日 优先权日2000年2月22日
发明者J·P·M·G·林纳茨, A·戈罗霍夫, J·W·M·博格曼斯, A·A·C·M·卡尔克 申请人:皇家菲利浦电子有限公司