专利名称：变换域逐样本判定反馈均衡器的制作方法
技术领域：
本发明针对用于处理数字通讯系统中接收到的数字信号的方法及装置，以及更特别地针对用于处理数字通讯系统中接收到的数字信号的方法及装置，所述数字通讯系统使用基于报文包的信号，所述信号中存在噪声及符号间干扰。
自适应均衡器通常被用在数字通讯系统中来减轻由多路径引起的符号间干扰。在自适应均衡器的多种变体中，最小均方(LMS)类型判定反馈均衡器是最常用的。对于信道是动态或要求快速收敛的新兴的应用，传统LMS类型的均衡器通常表现不出足够的性能。
传统时域LMS类型的自适应均衡器的收敛速度依赖于输入的自相关矩阵的最大与最小特征值之比。具有宽特征值分布的输入的滤波器通常比具有白噪声输入的滤波器的收敛需要更长的时间。
作为此问题的补偿，研制了变换域均衡器。这些均衡器基于输入信号的正交化，通常指的是频域自适应滤波器。这种正交化技术已经用于线性上下文(FIR)滤波器中。仿真表明这种均衡器比对应的时域LMS算法的收敛性好。不幸地，如果信道频谱包含零倾角或信道的逆元在线性均衡器范围之外具有强采样，那么线性均衡器的性能就会非常糟糕。结果，就会受到噪声增强或缺少足够数量抽头的影响。由多路径引起的符号间干扰(ISI)可使用非线性均衡器，例如判定反馈均衡器(DFE)有效地消除。
非线性均衡器技术，例如判定反馈均衡器，在比较相同数量的抽头以及抽头自适应算法时表现出优良的性能。
DFE的对抗严重多路干扰的固有性能优点使它们在实际信道均衡应用中非常有吸引力。然而，DEF在抽头自适应中通常与LMS类型算法结合使用。结果，LMS类型或盲蔽式均衡器的收敛速度仍然依赖于输入的特征值分布。可选择地，可提出不同的技术，例如递归最小方差(RLS)等。但是，执行的复杂性通常会排除在实际应用中使用这种抽头自适应算法。
本发明因此针对研制一种方法及装置的问题，用于在不过分增加执行复杂性的情况下增加数字信道均衡器的收敛速度。
本发明通过提供一种自适应变换域判定反馈均衡器来解决这些和其它问题，该均衡器在适度增加计算复杂性的情况下其收敛速度快于传统均衡器。
根据本发明的一个方面，一种用于在接收器中对输入信号进行均衡的方法建立了输入信号的多个延迟样本，并在使用变换自适应系数将其加权之前正交变换各延迟输入样本。所述加权正交变换的延迟输入样本与反馈信号相加，且其结果作为均衡器输出信号被输出。
根据本发明的另一方面，所述反馈信号由接收器判定信号的延迟样本形成，该延迟样本是正交变换的，然后使用变换自适应系数加权，最后求和并作为反馈信号反馈。
根据本发明的另一方面，所述反馈信号由接受器判定信号的延迟样本形成，该延迟样本使用自适应系数加权，最后求和并作为反馈信号反馈。
此处的均衡器的典型实施例特别适合具有小延迟失真的应用，例如家庭网络或LAN。
图1示出了具有均衡器的传统接收器。
图2示出了根据本发明的一个方面用于执行变换域判定反馈均衡器(TDDFE)的装置的典型实施例的框图。
图3示出了根据本发明的另一方面用于执行混合DFE(HDFE)的装置的典型实施例的框图。
图4示出了根据本发明的另一方面用于以递归方式计算序列变换的方法的典型实施例。
图5示出了图1所示的实施例对于理论信道，μ1＝20，μ2＝16，LMS(因数32)，超过500个符号平均的仿真结果图。
值的注意的是，此处任何涉及到的“一个实施例”指的是关于此实施例描述的特定特征、结构或特性包含在本发明的至少一个实施例中。“在一实施例中”的用语在说明书不同地点的出现不必全部指向相同的实施例。
回到图1，此处示出了根据本发明的一个方面的数字接收器10的典型实施例。所述接收器10包含一个天线11、一个模拟前端电路(例如，滤波器、调谐器等)12、以及模拟-数字转换器(ADC)13、一个定时/载波恢复电路14、一个带有自己的处理器18的自适应均衡器15、一个相位校正器16以及一个接收器判定器件(例如一个前向误差校正器或格式解码器trellis decoder)17.23。
在此典型实施例中，所述自适应均衡器(例如，20、30)还与接收器判定器件(17)相耦合，并包含一个处理器(18)用于建立数字信号的延迟模型；正交变换此延迟模型并使用变换自适应系数将其加权；将数字信号的加权且正交变换延迟模型与反馈信号求和来建立均衡的输出信号。此外，所述处理器自适应修正变换自适应系数，该修正基于接收器判定器件使用均衡输出信号的前一模型做出的判定。此修正除了下面提出的自适应系数被正交变换之外，以传统的方式执行。
本发明涉及接收器的均衡阶段。本发明使得判定反馈均衡器的收敛快于传统均衡器。快速收敛在基于双向报文包的数字通讯系统，例如无线局域网(LAN)中是必要的。因此，本发明使得能够在高度多路径的场所运行或能够在信道/信元间更快速切换的接收器成为可能。此实施例能够被用在任何需要信道均衡的通讯系统中，例如无线LAN。
本发明的典型实施例提供了一种变换域判定反馈均衡器技术。此外，此说明书包含使用仿真的性能评估。所述典型实施例与传统LMS类型的DFE相比表现出了优良的性能。从实现的观点来看，此技术非常适合于要求少量抽头的应用。
所述变换域DFE，此处成为TDDFE，基于应用前向和反馈部分的输入的正交变换。该正交变换可为快速傅立叶变换(FFT)，离散余弦变换(DCT)，或其它相似变换。TDDFE的抽头在反变换域中使用正交化技术修正。为了更进一步，我们修正传统时域LMS-DFE关系y(n)＝x(n)·cT(n)+b(n-1)·fT(n)e(n)＝d(n)-y(n)c(n+1)＝c(n)+μe(n)x(n)*f(n+1)＝f(n)+μe(n)b(n-1)*b(n)＝dd[y(n)](1)其中，y(n)为均衡器的输出，x(n)＝{x(n)，x(n+1)，…，x(n-M+1)}为由均衡器输入的样本组成的向量，b(n)＝{b(n)，b(n+1)，…，b(n-N+1)}为由反馈部分的输入样本b(n)组成的向量，c(n)为由均衡器的前馈部分的系数组成的M-长度向量，f(n)为由均衡器的反馈部分的系数组成的N-长度向量，d(n)为参考信号或本地产生的判定项，e(n)为误差项，μ为自适应步长，dd[y(n)]为判定器件，‘*’代表复共轭且‘T’代表转置运算。我们定义方阵格式T1和T2中的正交变换运算，其中T1为MxM方阵且T2为NxN方阵。这些矩阵的逆代表逆变换，即，T1·T1-1＝T2·T2-1＝I，其中I为单位矩阵。使用矩阵的此特性，方程(1)可表示为y(n)=x(n)T1·T1-1cT(n)+b(n-1)T2·T2-1fT(n)----(2)]]>定义变换变量χ(n)＝x(n)·T1，ξ(n)=c(n)T1-1T,]]>β(n)＝b(n)T2，且v(n)=f(n)T2-1T,]]>上述方程可表示为y(n)＝χ(n)ξT(n)+β(n-1)νT(n) (3)方程(3)描述了TDDFE均衡器的输入输出关系，其中输出使用变换变量计算。通过在(1)中的抽头自适应方程的两边乘以变换矩阵T1和T2，并只考虑T2＝T2*的变换运算，我们容易发现ξ(n+1)＝ξ(n)+μe(n)χ*(n)ν(n+1)＝ν(n)+μe(n)β*(n) (4)上述方程只是描述变换域中时域LMS类型均衡器的可选择的方法。结果，没有理由期望此均衡器的性能与其时域对应均衡器的性能有所不同。然而，这些方程提供了一种简单的装置，通过该装置能够完成输入的正交化，来获得收敛较快且表现出更好的跟踪行为的均衡器。正交化是通过测量变换输入的平均功率并在抽头自适应方程(4)中使用这些而获得的。定义平均值为Гx(n+1)＝λГx(n)+|χ(n)|2Гb(n+1)＝λГb(n)+|β(n)|2(5)其中，|·|2为对应元素的绝对值运算符，λ为正常数，且Гx(n)以及Гb(n)为各自平均值，抽头修正方程就修改为ξ(n+1)＝ξ(n)+μe(n)χ*(n)·/Гx(n)ν(n+1)＝ν(n)+μe(n)β*(n)·/Гb(n)(6)其中‘./’为对应元素的向量除法。(6)中的梯度项由于正交变换运算由几乎不相关变量组成。结果，各频段由不依赖于其它变量的变量加权。这与均衡器的各抽头具有时变自适应常量是相似的。由于抽头自适应使用不相关变量完成，所以自然期望此均衡器的收敛速度对于特征值的分布相对不敏感，且其收敛快于传统时域LMS均衡器。如下面所指出的，此算法实际上为近似RLS算法。向量Гx和Гb为自相关矩阵的对角元素。作为此类型的RLS类型近似的结果，该算法具有标准RLS算法的特性，但是降低了计算复杂性。
此变换域DFE的顶层结构的典型实施例20如图2所示。均衡器的输入被馈入N个抽头2-1至2-N。抽头的各输出馈入变换24。
变换24执行抽头2-1至2-N的输出的正交变换。可使用不同类型的正交变换，例如快速傅立叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)，只提到几个。图4示出了变换24的典型实施例。
所述变换输出，共有N个，由ξ(n)系数加权，该系数为变换滤波器系数c(n)，即为传统判定反馈均衡器中使用的原始滤波器系数。
加权的和变换的抽头输出(即求和器25的输入)在求和器25中求和，并且其结果被输出至判定器件26。判定器件26的输出也馈入N个抽头7-1至7-N，其输出馈入另一个变换28。
变换28执行抽头7-1至7-N的输出的正交变换，与变换24中使用的相似。但是，可使用一种与变换24中使用的不同的正交变换。如图4所示的变换也可用于变换28。
变换24的输出，共有N个，被变换的滤波器系数ν(n)加权，其加权结果在求和器27中求和并反馈至求和器25。所述均衡器输出就从求和器25中输出，由接收器判定器件26处理，判定器件26向上述抽头7-1至7-N输出接收器判定信号。
正交变换将其输入转化为不相关变量。结果，如果使用了对角化抽头自适应，那么就可得到较快的收敛。但是，如果输入本身是不相关的，那么就没有足够的理由来期待此变换域运算的性能优点。此基本原理可被用于简化变换域DFE所需的运算。
当反馈滤波器的输入样本正确，即这些样本等于传输样本时，判定反馈均衡器表现出优良的性能。如果该判定器件做出正确判定，那么反馈滤波器的输入自然就不相关。这是基于传输序列也是不相关的假定的。在这些假定下，没有理由期望通过运算变换域中DFE的反馈部分来获得性能优点。为了节省变换引起的计算，反馈部分可以纯时域模式运算。这种运算模式在下文中作为混合判定反馈均衡器(HDFE)被提到。该HDFE的输入输出以及抽头修正关系描述为y(n)＝χ(n)ξT(n)+b(n-1)fT(n)ξ(n+1)＝ξ(n)+μ1e(n)χ*(n)./Γx(n)f(n+1)＝f(n)+μ2e(n)b(n-1)*(7)图3示出了混合DFE方案的典型实施例30。所述电路30的前馈部分与图2中所示实施例20相比保持不变。均衡器30的输入被馈入N个抽头2-1至2-N。来自于抽头2-1至2-N的各输出被馈入变换24。
变换24执行抽头2-1至2-N的输出的正交变换。如上述实施例所述，可使用不同类型的正交变换，如快速傅立叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)，只提到几个。如图4所示的变换在此处也可使用。
变换输出，共有N个，被ξ(n)系数加权，该系数为变换滤波器系数c(n)，即为传统判定反馈均衡器中使用的原始滤波器系数。
加权及变换的抽头输出(即求和器25的输入)在求和器25中求和，并且其结果被输出至判定器件26。判定器件26的输出也馈入N个抽头7-1至7-N。这就是两个实施例的区别。
所述的抽头输出，共有N个，被反馈滤波器系数f(n)加权，其结果就在求和器27中求和，并作为误差信号反馈进入求和器25。均衡器输出就从求和器25中输出，由接收器判定器件26处理，该判定器件向上述抽头7-1至7-N输出判定信号。
注意到，变换域的自适应步长μ以及时域抽头自适应是不同的。此均衡器的性能用仿真来评估，其结果如图5所示。
如前所述，如果干扰(例如，多路径及噪声)很严重，且如果将简单的限制器用作判定器件，那么反馈判定就不正确。如果反馈判定不正确，那么所述DFE将出现由反馈通路中这些不正确的判定循环引起的性能退化。这种影响通常被称为误差传播。DFE的此误差传播行为通过仿真能够清晰地看到，但几乎不能分析理解。研究者宁愿选择使用减小误差传播的技术。这些技术集中于使用可靠的判定器件。一种获得可靠判定的普通的方法是通过形成来自于前向误差修正单元的判定。
对于其它随机自适应算法，自适应步长确定学习曲线以及定态均方误差(MSE)。反馈滤波器以及前馈滤波器的自适应步长可设定为不同的值来获得更好的性能。功率估计值的平均值给出了获得步长的足够的线索。假定时域DFE的前向及反馈部分的步长相同，TDDFE以及HDFE的步长可选择，那么步长的平均值等于时域步长。对于DFT类型变换，此过程导致步长的下述数值。
对于TDDFEμ1＝pMμ，μ2＝pNμ且对于HDFEμ1＝pMμ，μ2＝μ。
其中p为时域输入信号的平均功率，且μ为时域步长。均衡器的性能可用这些步长关系评估。
为了评估所述均衡器的性能，对于均衡器的典型实施例以及具有相同数量抽头的时域均衡器进行了计算机仿真。使用了32抽头的前向以及16抽头的反馈均衡器。两个均衡器的自适应常量(μ)被选择为使得两个均衡器的MSE曲线表现出相似的收敛性能，并且对于具有-6dB反射波的信道在远离主路径的样本处具有相似的定态MSE。图3示出了理论信道，μ1＝20，μ2＝16，LMS(因数32)，超过500个符号平均的仿真结果。如这些仿真结果所示，变换域均衡器的收敛快于时域均衡器，证实了我们的预期。
变换域DFE的典型实施例要求变换值的计算是在逐样本的基础上。结果，典型均衡器的计算复杂性就高于传统LMS类型的时域DFE。
对于每个样本变换运算的需要排除了均衡器的典型实施例在大延迟色散系统中的应用，例如陆地广播应用。这种系统通常要求长滤波器来对抗具有长延迟色散的信道的干扰的影响。对于这种应用，最好使用阻滞频域均衡器来减小计算复杂性。
但是，所述典型实施例的计算复杂性能够被减小到使得剩余增加的复杂性被性能优势所抵消。所得到的均衡器最适合于小延迟色散系统，例如家庭网络或LAN。
所述计算要求可以下述方式简化。首先，平均功率的除法可用二进制位移计算近似。这是通过用2k形式的最接近值来近似Г值而完成的，其中k为整数。其次，所述逐样本变换可以递归方式使用前一变换值计算。在离散傅立叶变换的情况下，此计算可如下所述完成。所述序列xn-1的DFT可描述为X(k,n-1)=Σi=0M-1x(n-M+i)Wik----(8)]]>
相似地，xn的DFT为X(k,n)=Σi=0M-1x(n-M+1+i)Wik----(9)]]>将指数1+i替换为i，我们得到X(k,n)=Σi=1Mx(n-M+i)W(i-1)k----(10)]]>此方程还可描述为X(k,n)=W-k(Σi=0M-1x(n-M+i)Wik-x(n-M)+x(n)WMk)----(11)]]>因为WMk＝1，且内部求和等于X(k，n-1)，所以我们得到X(k，n)＝W-k(X(k，n-1)-x(n-M)+x(n))(12)此方程，当作用于每个频段时，以递归方式使用前一次计算值在逐样本的基础上计算序列的DFT。当在逐样本的基础上完成时，这种计算形式，与使用带通滤波器过滤输入序列相似，与FFT运算相比节省了计算，即基-2的FFT运算要求M/2log2(M)的复杂乘法且典型实施例均衡器要求M复杂乘法。
图4示出了以递归方式计算输入序列变换的简化方法。图4中示出了典型实施例40，其中所述均衡器输入x(n)被馈入滤波器41，其输出与从原始输入中减去的求和器42相耦合。求和器42的输出被馈入k个求和器43-1至43-k，这些求和器的其它输入包含反馈误差信号。求和器43-1至43-k的输出被馈入k个滤波器44-1至44-k。滤波器44-1至44-k的输出代表X(k，n)的k个数值。
所述递归最小平方方法最小化了价值函数J(n)=Σi=1nλn-1|e(i)|2----(13)]]>其中e(n)＝d(n)-w(n)u(n)T。抽头加权向量的最优值，w(n)＝[c(n)f(n)]，其中价值函数J(n)取得的最小值由下述一系列方程定义Φ(n)w(n)＝z(n) (14)其中(N+M)乘(N+M)相关矩阵定义为
Φ(n)=Σi=1nλn-1u(i)u(i)H----(15)]]>=λΦ(n-1)+u(n)u(n)H]]>u(n)为前向及反馈通路的联合输入，u(n)＝[x(n)b(n-1)]。滤波器输入与期望响应d(n)之间的(M+N)乘1的互相关向量z(n)定义为z(n)=Σi=1nλn-1u(i)d(i)*----(16)]]>=λz(n-1)+u(n)d(n)*]]>用于修正最小平方估计抽头加权向量的递归方程就定义为w(n)＝w(n-1)+Φ(n)-1u(n)*ε(n) (17)其中ε(n)为由ε(n)＝d(n)-w(n-1)u(n)T定义的先验估计误差。调用变换变量u(n)不相关(由于正交变换运算)的假定，应该注意到自相关矩阵为对角矩阵。结果，除了(6)中使用的自适应步长常量之外，(17)恒等于(6)。
混合DFE还可以相似的方式导出。如果判定器件产生正确的判定，那么反馈输入变换的平均值在所有变换点将会近似相等。结果，Гb的元素值可假定为相等。此简化在混合均衡器中导出了抽头修正方程。
通过使用更好的判定器件代替简单判定器件，使得误差传播引起的性能退化被减小。特别地，格式编码调制系统可利用格式解码器来获得可靠的判定，该判定能够被反馈进入DFE的反馈通路。
虽然此处特别描述了不同的实施例，但是在不背离本发明的实质及扩展范围并在附加权利要求的范围之内且被上述学说覆盖的情况下，可对于本发明进行修改。此外，这些实施例不应解释为限制由权利要求覆盖的本发明的修改和变化，而仅仅是对于可能的变化的说明。
权利要求
1.一种在接收器中用于执行输入信号均衡的方法，包含创建输入信号的多个延迟样本；将各延迟输入样本正交变换；使用第一对应的多个变换自适应系数将多个正交变换的延迟输入样本加权；和将加权的多个正交变换的延迟输入样本与反馈信号求和，并将求和结果作为均衡器输出信号输出。
2.如权利要求1所述的方法，其中反馈信号的形成通过创建接收器判定信号的多个延迟样本；将各延迟判定样本正交变换；使用第二对应的多个变换自适应系数将多个正交变换的延迟判定样本加权；和将加权的多个正交变换的延迟判定样本求和来创建反馈信号。
3.如权利要求1所述的方法，其中反馈信号的形成是通过创建接收器判定信号的多个延迟样本；使用多个自适应系数将多个延迟判定样本加权；和将加权的多个延迟判定样本求和来创建反馈信号。
4.如权利要求1所述的方法，其中正交变换包含快速傅立叶变换。
5.如权利要求1所述的方法，其中正交变换包含离散余弦变换。
6.如权利要求1所述的方法，进一步包含将均衡器输出信号与判定器件相耦合，并接收判定器件反馈的接收器判定信号。
7.如权利要求3所述的方法，进一步包含修正多个自适应系数。
8.如权利要求7所述的方法，其中修正多个自适应系数(f(n))的步骤包含计算f(n+1)＝f(n)+μe(n)b(n-1)*其中μ为时域中的自适应步长；e(n)＝b(n)-y(n)；b(n)为接收器判定信号，“*”代表复共轭；和y(n)为均衡器输出信号。
9.如权利要求2所述的方法，进一步包含修正第二对应的多个变换自适应系数。
10.如权利要求9所述的方法，其中修正第二对应的多个变换自适应系数(v(n))的步骤包含计算v(n)=f(n)T2-1T]]>v(n+1)＝v(n)+μ2e(n)β*(n)β(n)＝b(n)T2其中μ2为变换域的自适应步长；e(n)＝b(n)-y(n)；b(n)为接收器判定信号；“*”代表复共轭；“T”代表转置运算；y(n)为均衡器输出信号；T2为NxN正交变换矩阵；和f(n)为反馈滤波器系数。
11.如权利要求10所述的方法，其中变换域中的自适应步长如下所述计算μ2＝pNμ其中p为时域中输入信号的平均功率；和μ为时域中的自适应步长。
12.如权利要求9所述的方法，其中修正第二对应多个变换自适应系数(v(n))的步骤包含计算v(n)=f(n)T2-1T]]>v(n+1)＝v(n)+μ2e(n)β*(n)./Γb(n)β(n)＝b(n)T2Γb(n+1)＝λΓb(n)+|β(n)|2其中Γb(n)为包含b(n)的变换的平均值的向量λ为正时间常数μ2为变换域中的自适应步长；e(n)＝b(n)-y(n)；b(n)为接收器判定信号；“*”代表复共轭；“T”代表转置运算；“./”代表对应元素的向量除法；“||2”代表对应元素的绝对值运算；y(n)为均衡器输出信号；T2为NxN正交变换矩阵；和f(n)为反馈滤波器系数。
13.如权利要求12所述的方法，其中变换域的自适应步长如下所述计算μ2＝pNμ其中p为时域中输入信号的平均功率；和μ为时域中的自适应步长。
14.如权利要求1所述的方法，进一步包含修正第一对应的多个变换自适应系数。
15.如权利要求14所述的方法，其中修正第一对应的多个变换自适应系数(ξ(n))的步骤包含计算ξ(n)=c(n)T1-1T]]>ξ(n+1)＝ξ(n)+μ1e(n)χ*(n)χ(n)＝x(n)·T1其中μ1为变换域中的自适应步长；e(n)＝b(n)-y(n)；b(n)为接收器判定信号；“*”代表复共轭；“T”代表转置运算；y(n)为均衡器输出信号；x(n)为输入信号；T1为MxM正交变换矩阵；和c(n)为前馈滤波器系数。
16.如权利要求15所述的方法，其中变换域中的自适应步长如下所述计算μ1＝pMμ其中p为时域中输入信号的平均功率；和μ为时域中的自适应步长。
17.如权利要求14所述的方法，其中修正第一对应的多个变换自适应系数(ξ(n))的步骤包含计算ξ(n)=c(n)T1-1T]]>ξ(n+1)＝ξ(n)+μ1e(n)χ*(n)./Γx(n)χ(n)＝x(n)·T1Γx(n+1)＝λΓx(n)+|χ(n)|2其中Γx(n)为包含x(n)的变换的平均值的向量λ为正时间常数μ为时域中的自适应步长；e(n)＝b(n)-y(n)；b(n)为接收器判定信号；“*”代表复共轭；“T”代表转置运算；“./”代表对应元素的向量除法；“||2”代表对应元素的绝对值运算；y(n)为均衡器输出信号；x(n)为输入信号；T1为NxN正交变换矩阵；和c(n)为前馈滤波器系数。
18.如权利要求17所述的方法，其中变换域中的自适应步长如下所述计算μ1＝pMμ其中p为时域中输入信号的平均功率；和μ为时域中的自适应步长。
19.如权利要求1所述的方法，其中所述正交变换包含以递归的方式计算各延迟输入样本的变换，即通过使用前一个延迟输入样本的前一个正交变换计算下一个延迟样本的下一个正交变换。
20.如权利要求19所述的方法，其中所述计算变换包含计算各(X(k，n))正交变换延迟输入样本，通过计算一个延迟输入样本(x(n))与所述延迟输入样本的第M个延迟形式(x(n-M))之间的差值；将第k个反馈信号与所述差值相加；将来自于所述加法的和与第k个系数相乘；将乘法和作为所述各正交变换的延迟输入样本(X(k，n))输出；延迟乘法和；将延迟的乘法和作为第k个反馈信号反馈。
21.一种在接收器中执行均衡的方法，包含将各延迟输入样本正交变换；使用第一对应的多个变换自适应系数将多个正交变换的延迟输入样本加权；将加权的多个正交变换的延迟输入样本与反馈信号相加，并将结果作为均衡器输出信号输出；和基于接收器中利用前一均衡器输出信号做出的判定修正第一对应的多个变换自适应系数。
22.一种用于接收数字信号的方法，包含创建数字信号的多个延迟模型；将数字信号的各延迟模型正交变换，并使用多个正交变换自适应系数将其加权；将数字信号的加权的多个正交变换延迟模型与反馈信号求和，来创建均衡输出信号；和基于接收器中使用均衡输出信号的前一模型做出的判定自适应修正多个变换自适应系数。
23.一种用于接收数字信号的装置10，包含一个接收器判定器件；和一个自适应均衡器，该均衡器与接收器判定器件相耦合，所述均衡器包含处理器，用于创建数字信号的多个延迟模型；将数字信号的各延迟模型正交变换，并使用多个变换自适应系数将其加权；将数字信号的加权的多个正交变换延迟模型与反馈信号求和，来创建均衡输出信号；和基于接收器中判定器件使用均衡输出信号的前一模型做出的判定自适应修正多个变换自适应系数。
全文摘要
在接收器中用于执行输入信号的均衡的方法，该方法创建输入信号的多个延迟样本，并在使用变换自适应系数将其加权之前将各延迟输入样本正交变换。所述加权的正交变换的延迟输入样本与反馈信号求和，并将其结果作为均衡器输出信号输出。在第一典型实施例中，反馈信号从接收器判定信号的延迟样本中形成，所述接收器判定信号是正交变换，然后使用变换自适应系数加权，最后求和并作为反馈信号反馈。在第二典型实施例中，反馈信号从接收器判定信号的延迟样本中形成，所述接收器判定信号使用自适应系数加权，最后求和并作为反馈信号反馈。
文档编号H04L25/03GK1711732SQ200380103029
公开日2005年12月21日 申请日期2003年11月10日 优先权日2002年11月12日
发明者D·比鲁 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司