时域加窗和载波间干扰消除的制作方法

专利名称：时域加窗和载波间干扰消除的制作方法
技术领域：
本发明涉及采用正交频分复用(OFDM)的数字通信，更具体来说，涉及OFDM副载波之间的载波间干扰的消除。

背景技术：
在OFDM系统中，信号包括通过各自数据独立调制的多个副载波。调制可按照多种众所周知的技术，例如正交幅度调制(QAM)或n相移键控(n-PSK)。OFDM系统中的基带信号则为这些调制副载波之和。基带信号则用来调制主射频(RF)信号。对这样一种信号进行解调(由此重新得到基础基带信号)的一个重要方面包括通过快速傅立叶变换(FFT)对它进行处理。通过OFDM进行通信的一个优点在于，它允许在接收器侧采用适当的复杂度，通过高时间弥散信道(即，由于发送信号的多径传播)而进行通信。
处理基于OFDM的系统的大时延扩展的方式是利用在本文献中往往称作“循环前缀”(“CP”)的保护间隔(GI)。CP只是当前符号之前发送的OFDM符号的最后部分的副本。这种情况在图1中示意说明，其中示出多个符号。一个示范符号“符号101”包括作为前导循环前缀105发送的最后部分103(图中的时间从左至右移动)。其它循环前缀类似地从其直接后继符号的结束部分形成。
众所周知的是，对于基于OFDM的系统，只要CP的长度(即时长)至少与信道的脉冲响应的(最大)时长一样长，则可避免称作码间串扰(ISI)的时间弥散信道的影响。由于OFDM系统处理大时延扩展的能力，它非常适合于可以用于广播的所谓的单频率网络(SFN)。(在单频率网络中，地理上分隔的发射器工作在相同频率上，并且彼此在时间上同步。)OFDM还成为其它类型的无线通信系统的选择。它用于无线局域网(WLAN)、宽带接入(Wi-Max)、数字视频广播(DVB)、数字音频广播(DAB)，并且已经被建议用于第四代(4G)移动通信设备。
OFDM系统面临的一个主要技术问题是它们在信道快速改变时对频率偏移、相位噪声和多普勒效应的敏感性。这些问题引起OFDM副载波之间的载波间干扰(ICI)，从而导致高误码率。
更具体来说，ICI是由于不同副载波上所接收的信号之间缺乏正交性所导致。由于正交性是频率上的，因此，诸如频率误差、相位噪声和多普勒扩展(Doppler spread)等方面都会导致正交性的损失。在理论上并且通常在实际中通过适当的设计可以使频率误差和相位噪声的影响足够的小。但是，由多普勒扩展所引起的ICI即使在理想接收器中也会存在，因为它由信道变化所引起。
对于典型OFDM系统，在采用Jakes谱时由多普勒扩展所引起的ICI的功率PICI表示为 式中，fD＝fcv/c是最大多普勒频率，以及Δf是副载波之间的载波间距。在这里，fc是载频，v是接收器与发射器之间的相对速度，以及c＝3×108m/s是光速。在设计OFDM系统时，对ICI的这种了解可用来确保通过使Δf相对预计多普勒偏移(Doppler shift)足够大，多普勒效应所引起的ICI将不会成为一个问题。
至今，大多数OFDM应用一直用于固定或低移动性应用(低多普勒)。但是，最近已经开始针对高移动性服务(例如DAB、DVB-H和4G)。这类系统在遇到的多普勒效应很高时需要改进的性能。
例如，多普勒偏移是DVB-H系统的一个问题，因为DVB-H设计成与早期的DVB-T系统后向兼容，而不是从头开始设计的。DVB-T系统最初设计用于具有低移动性的接收器；在大部分情况中，接收天线设置在建筑物的屋顶上，因此是完全静止的。由于DVB-H针对高移动装置，可以说没有正确设计该系统。在某种程度上，DVB-H中引入的4k模式(其中，与DVB-T系统中通常使用的8k FFT相比，这里的FFT的大小为4k)是改进系统的多普勒容限的一种尝试。
对于美国的DVB-H系统，多普勒偏移甚至更是一个问题。其原因有两个方面首先，载频为1.67GHz，考虑到最高频率，这大致为其它地区的DVD-H的两倍。其次，美国系统的带宽仅为5MHz。前者表示对于相同车辆速度而言，fD高达至少两倍，而后者表示，与8MHz系统相比载波间距Δf减小到原来的5/8。
通过采用更少子信道来改进多普勒效应中或者具有频率偏移的OFDM性能。减少子信道的数量(N)允许符号时长的相应减小。但是，这导致传输效率的下降，因为循环前缀的长度由于信道时延扩展的考虑而无法相应法减小。循环前缀长度设计成包含信道上预计的最长时延扩展。因此，在常规操作中，这一般是浪费的，因为最长时延扩展很少出现。
一种用于改进OFDM多普勒性能的方法采用更健壮的调制(例如，如同DAB中那样)。另一种方法是添加附加的编码层(例如，如同DVB-H中那样)。又一种方法是对于因ICI引起的最小降级引入特殊代码，例如重复编码(在相邻子信道上发送相同数据)。所有这些方案都因减少字符或增加编码开销而使吞吐量减小。
其它方法包括在接收器中执行ICI消除。形成描述耦合到相邻信道的ICI的系数矩阵。接收信号则与这个矩阵的逆矩阵相乘，以便消除ICI影响。该方案是复杂的，因为许多副载波都形成ICI，特别是在信噪比要求很高时，因为它用于采用高级调制、如64QAM的高数据速率系统。
因此，需要一种用于改进在遇到的多普勒效应很高的环境中使用的基于OFDM的系统的性能的技术。


发明内容
应当强调的是，在本说明中，术语“包括”用来说明存在所述特征、整数、步骤或组件；但这些术语的使用并不排除存在或附加一个或多个其它特征、整数、步骤、组件或上述各项的分组。
符合本发明的方法和装置减小在时间t所接收的正交频分复用(OFDM)信号的第k个副载波的载波间干扰(ICI)，其中，所接收OFDM信号包括多个副载波。根据本发明的一个方面，这包括产生副载波k-L上所接收的信号的自干扰项ICIk-L，k-L，其中，L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...](例如，在一些实施例中L＝±1)，并且所述自干扰项是根据副载波k-L在时间t通过的信道的变化速率进行加权的、在时间t在所述副载波k-L上所接收的所述数据的估计。获得ICI消除系数GL，其中，ICI消除系数GL作为窗口函数的函数来确定。通过基于ICI消除系数GL将自干扰项ICIk-L，k-L调节某个量，来产生估计ICI项。从表示在时间t在第k个副载波上所接收的信号的项中减去估计ICI项。
在一些实施例中，获得ICI消除系数GL的步骤包括从存储装置中所存储的表中检索ICI消除系数GL。
在另一个方面，通过将窗口函数应用于所接收OFDM信号以产生所选加权样本(weighted sample)集合，来获得表示在时间t在第k个副载波上所接收的信号的项，其中在OFDM信号上发送的符号由N个样本表示；窗口函数具有大于N的大小；所选加权样本集合包括样本的中心部分，以及样本的初始部分和样本的最后部分的至少一个；并且样本的中心部分由N个样本组成。在优选实施例中，窗口函数为奈奎斯特窗口。然后对所选加权样本集合执行绕回函数(wrap function)，以便通过在所选加权样本集合包括样本的初始部分时，将样本的初始部分与从样本的中心部分选取的相似数量的样本组合，以及在所选加权样本集合包括样本的最后部分时，将样本的最后部分与从样本的中心部分选取的相似数量的样本组合，从而产生N个组合加权样本的集合。然后对N个组合加权样本执行快速傅立叶变换。
窗口函数可能符合大量备选方案的任一个。例如，在一些备选实施例中，窗口函数为3阶窗口，它以一个阶跃函数开始，所述阶跃函数从最小值增加到第一中间值，该窗口函数在第一时间段保持为第一中间值，然后从第一中间值增加到第二中间值，在第二时间段保持为第二中间值，然后从第二中间值增加到第三中间值，在第三时间段保持为第三中间值，然后采用另一个阶跃函数，从第三中间值增加到最大值，在第四时间段保持为最大值，然后采用一个阶跃函数，从最大值减小到第三中间值，在第五时间段保持为第三中间值，然后采用一个阶跃函数，从第三中间值减小到第二中间值，在第六时间段保持为第二中间值，然后采用一个阶跃函数，从第二中间值减小到第一中间值，在第七时间段保持为第一中间值，然后采用一个阶跃函数，从第一中间值减小到最小值。
在与这些实施例相关的另一个方面，ICI消除系数按照下式来确定 式中，WREL是相对于N的窗口函数的滚降区域的大小。
在其它备选实施例中，窗口函数为1阶窗口，它以一个阶跃函数开始，该阶跃函数从最小值增加到中间值，该窗口函数在第一时间段保持为中间值，然后采用另一个阶跃函数，从中间值增加到最大值，在第二时间段保持为最大值，然后采用一个阶跃函数，从最大值减小到中间值，在第三时间段保持为中间值，然后采用一个阶跃函数，从中间值又减小到最小值。
在另一个方面，在OFDM信号上发送的符号由循环前缀前导；以及降低ICI的步骤包括估计副载波k通过的信道的时间弥散量；并且调节窗口函数的大小，使得它大于N但不是大到足以扩展到受信道的时间弥散影响的循环前缀的一部分中。
在又一个方面，符合本发明的实施例包括根据窗口函数的长度来选择窗口函数的形状。
在又一个方面，符合本发明的实施例包括根据在时间t所接收的OFDM信号中消除的单元(bin)数量来选择窗口函数的形状。
在又一个方面，符合本发明的实施例包括按照下式来估计自干扰项ICIk-L，k-L 式中，

是在时间t在副载波k-L上发送的数据的估计，以及

是在时间t上副载波k-L的信道的导数的估计。在这些实施例的一部分中，

通过采用判定引导技术(decision directed technique)来确定。
在又一些实施例中，自干扰项ICIk-L，k-L按照下式来确定 式中 TN是与表示OFDM信号中的符号的N个样本对应的持续时间； Tcp是符号之前的循环前缀的持续时间；

是副载波k-L的当前信道估计；是副载波k-L的下一个信道估计；是副载波k-L的前一个信道估计； Dk-L(t)是在时间t在副载波k-L上实际发送的信号；以及 Hk-L(t)是在时间t在副载波k-L上的实际信道。
在又一个方面，降低ICI的步骤包括将估计ICI项与预定信噪比(SNR)进行比较，然后仅当估计ICI项与预定SNR的比较结果满足预定标准时才从表示在时间t在第k个副载波上所接收的信号的项中减去估计ICI项。



通过阅读以下结合附图的详细说明，将会了解本发明的目的和优点，附图包括 图1是在正交频分复用(ODFM)系统中通过循环前缀所分隔的符号的示意说明。
图2是传统OFDM接收器的框图。
图3是说明传统矩形窗口函数的操作的简图。
图4是根据本发明的多个方面的OFDM接收器的一个示范实施例的框图。
图5是示范过程流程图，说明窗口和绕回逻辑的操作。
图6A是根据本发明的一个方面、由ICI减法逻辑执行的操作的流程图。
图6B是执行图6A所示的过程时所执行的示范操作的流程图。
图7说明接收器可如何接收信号的不同射线(ray of a signal)，其各具有自己的取决于相对于接收器的到达角θi的多普勒偏移。
图8说明在一些实施例中如何优选地从符号中心到符号中心来测量连续确定的信道估计的差异。
图9说明可考虑用于本文所述类型的OFDM接收器的多个窗口函数。
图10是曲线图，说明不同窗口函数的消除和加窗(windowing)的有效性的模拟结果。
图11是一组曲线，说明改变窗口函数的大小的效果。
图12说明，为了确定ICI消除系数，3阶窗口函数可如何看作是各经过时间偏移的4个矩形脉冲之和。
图13是说明对于3阶窗口函数所计算的消除系数的表。
图14是一组曲线，说明了对于给定数量的IC消除而言，什么样的窗口函数大小(假定3阶窗口函数)和消除单元的数量的组合能实现那个等级的消除。
图15是一组曲线，说明对于理想信道估计(perfect channelestimation)且C/N＝100dB的情况，模拟有效SNR与理论有效SNR之间的比较。
图16是一组曲线，说明对于理想信道估计且C/N＝20dB的情况，模拟有效SNR与理论有效SNR之间的比较。
图17是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中在SNR＝100dB时所发送信号估计为
图18是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中在SNR＝20dB时所发送信号估计为
图19是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中使用在SNR＝100dB时的所发送信号的判定引导估计。
图20是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中使用在SNR＝20dB时的所发送信号的判定引导估计。
图21是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟误符号率(SER)的比较，其中在SNR＝100dB时所发送信号估计为
图22是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中在SNR＝20dB时所发送信号估计为
图23是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中使用在SNR＝100dB时的所发送信号的判定引导估计。
图24是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中使用在SNR＝20dB时的所发送信号的判定引导估计。

具体实施例方式 现在参照

本发明的各种特征，附图中，相似部分采用相同参考标号来标识。
现在结合多个示范实施例更详细地描述本发明的各个方面。为了便于理解本发明，根据将由计算机系统的单元或者能够执行程序指令的其它硬件所执行的动作序列来描述本发明的多个方面。大家知道，在每个实施例中，可通过专用电路(例如经过互连以执行特殊功能的分立逻辑门)、一个或多个处理器运行的程序指令或者它们两者的组合来执行各种动作。此外，本发明还可以考虑完全在包含使处理器执行本文所述技术的计算机指令的适当集合的诸如固态存储器、磁盘、光盘或载波(例如射频、音频频率或光频率载波)之类的任何形式的计算机可读载体中来实现。因此，本发明的各个方面可按照不同的形式来体现，以及所有这些形式均被认为处于本发明的范围之内。对于本发明的各个方面的每一个方面，任何这种形式的实施例在本文中可称作“逻辑--配置用于”执行所述动作，或者称作执行所述动作的“逻辑”。
在本文所述的一些示范实施例的一个方面，将非矩形窗口函数应用于接收器上的接收信号。非矩形加窗减小来自频率偏移和多普勒信道的ICI问题，并且能够至少或多或少地改进所接收的信噪比。非矩形加窗在它涉及减小来自距离遇到干扰的载波比较远的载波的ICI时特别有效。也就是说，通过应用加窗，遇到的总ICI由非常接近的副载波支配。这又意味着，如果采用ICI消除，则只需要消除更少的ICI项，由此降低了复杂度。
在本文所述的一些示范实施例的另一个方面，自适应过程用来改变窗口大小。窗口扩大到用尽未被信道时延扩展破坏的任何过剩循环前缀时间。这样，调谐到具有低时延扩展的信道的接收器可利用CP的不必要部分来改进它在多普勒环境中的性能。
在本文所述的一些示范实施例的又一个方面，采用简化ICI消除例程。在结合了各个方面的实施例中，简化的ICI消除例程利用非矩形加窗来减少ICI消除所涉及的信道的数量。非矩形加窗还能够减少校正系数值的数量。
在以下论述中更详细地描述这些方面及其它方面。为了帮助理解各个方面，将创造性实施例与传统实施例进行比较是有益的。
图2是传统OFDM接收器的框图。数字化接收信号r(n)经过传统矩形窗口函数201，传统矩形窗口函数201选择与一个符号的时长对应的N个连续信号样本。传统矩形窗口函数201的操作如图3所示。在图3中，时间从左至右移动。可以看到，第一符号301由其对应的循环前缀(CP1)前导。由于信道的时延扩展303，表示第一符号301的信号的最后部分重叠到第二符号305相应的循环前缀(CP2)。
在任何时刻，传统矩形窗口函数307取两个可能的值、即零和一其中的一个。矩形窗口函数307用作门电路当它的值为零时，接收信号的对应部分未选取。当窗口函数307具有值一时，则接收信号的对应部分被选取(例如允许未受影响地传送到矩形窗口函数201的输出)。矩形窗口函数307的非零部分的时长/长度设置成等于发送符号的时长，使得每当应用矩形窗口函数307时，就能够直接从接收信号中选择N个样本点。在图3中，这表示为与符号1对应的N个样本309，以及与符号2对应的N个样本311。
在图中，传统矩形窗口函数307的开始表示为与各符号的开始完全对齐。实际上，可允许的是略微更早地(即在符号的对应循环前缀中)开始矩形窗口函数307，只要窗口没有与受到时延扩展影响的(即受到码间串扰影响的)接收信号的任何部分重叠。以这种方式更早地开始传统矩形窗口对应于N个样本点的偏移，它可通过接收器中的已知附加处理来校正。
再参照图2，将来自传统矩形窗口函数201的各组N个样本提供给N点快速傅立叶变换(FFT)单元203，它产生表示所传递的信息的系数集合。将系数提供给信道估计器205，它采用传统技术来产生信道的估计。还将系数与信道估计(来自信道估计器205)一起提供给均衡器207，使得可消除多径传播的影响。均衡可通过每个子信道一个分支的均衡器来执行。
图4是根据本发明的多个方面的OFDM接收器400的一个示范实施例的框图。在一个方面，示范OFDM接收器400与传统接收器的不同之处在于，将接收信号r(n)提供给窗口和绕回逻辑401而不是提供给传统矩形窗口函数。现在参照图5所示的示范过程流程图来描述窗口和绕回逻辑401的操作。
如同图3中那样，图5说明包括第一和第二符号301、305及其相应的循环前缀CP1和CP2的信号。但采用不同的窗口函数501来取代传统矩形窗口。窗口函数501可能在若干方面与传统矩形窗口不同。首先，它可取两个以上的值，因而形状不像矩形。例如，窗口函数501从其最小值零线性增加到其最大值，在最大值保持在一段时间，然后又线性减小到它的零值。稍后将会描述，这个具体窗口函数(在本文中称作“三角”窗口)是可采用的多种可能的窗口函数的其中之一。任何特定时刻的窗口函数的幅度对所选的对应样本加权。
窗口函数501与传统矩形窗口的不同之外还在于，它的时长无需限制为符号的时长。相反，优选地使窗口函数501比符号的时长更长，但是不会长到使得它与受信道的时延扩展影响的循环前缀的一部分重叠。一般来说，窗口501超过符号的长度N一个数量WREL·N，其中，WREL·N可能是从零到CP中的样本数量的任意值。(这也是窗口的“滚降区域”的大小。下标“REL”在这里用来表明，WREL表示滚降区域与符号的长度相比的相对大小。)在图5所示的实施例中，窗口函数501对于给定数量的信道时间弥散取其最大可允许时长。在其它实施例中，也可采用更短的时长。
通过应用窗口函数501，产生所选加权样本503的集合。所选加权样本503的集合包括三个部分N个样本的中心部分505，初始部分507和最后部分509。首先来看中心部分503，将会观测到，并非所有N个样本均以其最大值来加权。相反，N个样本的某些数量的前部样本和某些数量的后部样本以小于其最大值来加权。我们记得，在循环前缀中传送的信息与符号的相应最后部分中传送的信息相同，可以看到，由中心部分505的前部样本所表示的信息与所选加权样本503的最后部分509所表示的信息相同。类似地，中心部分505的后部样本所表示的信息与所选加权样本503的初始部分507所表示的信息相同。因此，窗口函数501以下列方式来设计来自初始部分507的加权样本可与来自中心部分505的的加权样本组合，以便产生组合样本集合，其中的每个组合样本以其最大值进行加权(即采用Nyquist窗口)。此外，来自最后部分509的加权样本可与来自中心部分505的初始样本的加权样本组合，以便产生组合样本集合，其中的每个以其最大值进行加权。在图5中，这表示为N个组合样本511。
因此可以看到，窗口函数501满足Nyquist条件，并且经过循环重叠(绕回)以获得N个点的所需FFT长度。还要注意，在这个实例中，在构成中心部分的N个样本处于中部的意义上，循环重叠(circularoverlapping)是对称的。但这不是必要的。在本公开中稍后还描述非对称窗口的一个实例。
在一部分但不一定是所有实施例中，提供一个附加特征，在其中，窗口大小经过动态调节，以便确保窗口函数501没有与受到信道的时延扩展影响的循环前缀的一部分重合。进行这个操作的一种方式如图4所示将接收信号r(n)提供给时延扩展估计逻辑403，以便确定信道的时延扩展的估计。存在执行这种估计的许多已知方式，其中的任一种均可采用。
将时延扩展估计提供给窗口大小确定逻辑405。从ICI消除的观点来看，优选的是采用尽可能大的窗口，因为对于相同数量的消除ICI项而言，这通常提供更好的性能；或者，可进行不同的折衷，在其中，消除更少的ICI项，同时仍然能够实现与采用矩形加窗相同的性能，但需要采用更复杂的ICI消除方案。但是，仅可在信道的最大时延扩展小于循环前缀的时长时才能使用大窗口。因此，窗口大小确定逻辑405采用信道的时延扩展的估计来适配窗口函数501的时长，优选地使它尽可能大同，但没有从受到信道的时延扩展影响的循环前缀中选取样本。由于通常无论如何都需要信道的时延扩展的估计(例如用于信道估计)，所以窗口大小确定逻辑405的添加仅对接收器400构成了很小的额外复杂度。如图4所示，窗口大小确定逻辑405动态调节窗口和绕回逻辑401的操作，其调节程度至少是动态调节窗口和绕回逻辑401所使用的窗口的时长。
在备选实施例中，信道的时延扩展可在FFT单元203之后来估计，然后找出适当的窗口大小。
在OFDM接收器400的另一个方面，窗口大小和形状控制消除系数407的生成，它可能存储在查找表中或者只是在接收器400中计算。将消除系数GL提供给ICI减法逻辑409，ICI减法逻辑409还接收来自FFT单元203的输出以及来自信道估计逻辑205的信道估计。ICI减法逻辑409根据系数GL、发送信号的估计以及相对于时间的信道估计的变化速率从FFT输出中减去ICI的估计。来自ICI减法逻辑409的输出则提供给以传统方式进行操作的均衡器207。
消除过程通过首先计算本文中称作自干扰项的ICIk，k而开始，它是根据在时间t上副载波k通过的信道的变化(的速率)进行加权的、在时间t在其中一个副载波k上所接收的数据的估计。自干扰项取决于信道的变化速率，其在OFDM符号期间假定为始终是恒定的。此外，符号Hk′(t)在本文中用来表示其中点处于时间t处的一个符号期间的信道的变化。注意，如果Hk′(t)是一个符号的信道的变化，则与信道在符号的开始时的情况相比，在这个符号期间的信道的平均变化为Hk′(t)/2。因此，将自干扰ICIk，k定义为 ICIk，k≡Dk(t)Hk′(t)/2 由于Dk(t)是载波k上的所发送数据，实际上，这例如可估计为
式中，Rk是实际接收的数据((Rk(t)＝Dk(t)Hk(t)))，以及

是Hk的估计。估计Dk(t)的备选方式包括判定引导方法以及通过使估计的最小均方误差(MMSE)为最小所得到的估计。估计数据的这些方式本身是本领域已知的。本公开中稍后结合模拟结果将会更详细地论述判定引导方法的使用。
在一些实施例中，可以进一步简化所需的逻辑，这通过假定信道对于两个或两个以上符号以线性方式改变，使得不是计算导数项，而只是通过确定与两个不同时刻对应的信道估计之间的差异，然后再除以表示那两个时刻之间经过的时间的数值来简单地计算平均变化速率。如果进行这些近似计算，则得到表示为下式的自干扰项的近似值 式中，TN是与N个样本对应的持续时间，以及Tcp是循环前缀的持续时间。分母中的“4”来自以下事实ICIk，k的表示在分母中具有2的因子，以及由于它是2个连续符号所计算出的信道估计之间的差值，所以在一个符号期间的信道的变化的估计在分母中也具有2的因子。三个信道项的每个可从信道估计逻辑205获得。

是副载波k的当前信道估计，是下一个信道估计，以及是前一个信道估计。来自FFT的当前所接收信号为(Dk(t)Hk(t))(其中的Dk(t)是在时间t在副载波k上实际发送的信号，以及Hk(t)表示在时间t在副载波k上的实际信道)。毫无疑问，这里提供的近似计算只是可进行的多种可能的近似计算的其中之一，它们全部均处于本发明的范围之内。
一旦确定了自干扰项，则根据适当的系数GL进行加权，然后从相邻子信道中减去。下面描述用于确定ICI消除系数GL的技术。图6A是由ICI减法逻辑409所执行的这些操作的流程图。简言之，对于各副载波k而言，对于相邻副载波k-L((L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...]))产生一个或多个自干扰项。将这些自干扰项缩放某个量GL，然后从需要降低干扰的副载波k中减去。在均衡过程中通常需要反向信道项，因此除法项不一定是额外负担。
现在参照图6B所示的流程图更详细地描述图6A所示的示范过程。为了帮助本描述，注意焦点将集中于在时间t所接收的OFDM信号的第k个副载波上，其中，所接收OFDM信号包括多个副载波。这个示例中的目的是减小第k个副载波的ICI。示范过程通过产生一个或多个相邻副载波k-L上所接收的信号的自干扰项(L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...])开始，其中，自干扰项是根据副载波k-L在时间t通过的信道的变化速率进行加权的、在时间t在副载波k-L上所接收的数据的估计(步骤601)。
随后，获得与副载波k-L的第L个最近的相邻副载波对应的ICI消除系数GL(步骤603)。ICI消除系数GL例如可从这类系数的先前存储的表中读取，或者可动态计算。如前面所述，ICI消除系数GL作为窗口函数的函数来确定。
然后通过根据ICI消除系数GL将自干扰项ICIk-L，k-L调节某个量，来产生估计ICI项(步骤605)。
随后，从表示在时间t在第k个副载波上所接收的信号的项中减去估计ICI项(步骤607)。从相邻单元所产生并从在时间t在第k个副载波上的信号中减去的估计ICI项的数量(即L所取的值的数量)是与应用相关的。
论述现在集中于确定ICI消除系数的技术。首先考虑频率偏移所引起的ICI的情况，因为频率偏移可看作是多普勒偏移的特例，在其中，信道变化表示相位在OFDM符号期间被改变。从要用于多普勒偏移的情况的系数可通过考虑频率偏移来得到的事实中，大家很清楚，如果干扰的原因实际上是频率偏移而不是变化信道，则本文描述的方法和装置也适用。为了完整性，在本公开中稍后还对于变化信道直接导出系数。结果无疑是相同的。
对于矩形窗口函数，各频率单元(k)所产生的ICI在N趋于大且L趋于小时遵循SINC函数。因此，遇到的干扰Y(f)表示为 式中，f是单元中与预期单元k的偏移频率(＝L+δ)。exp项由矩形时间窗口从以零为中心的位置到以零为起始的位置的偏移所引起(按照FFT)。这个表达式的斜率用于泰勒展开式的第一项，以得到ICI值 ICIk，k＝DkHkjπδ当L＝0 当|L|＞0 注意，由于在以上推导中离开第k个单元的频率偏移为L+δ，以及实际上正观测单元L的输出，所以信号的真正频率偏移具有与δ相反的符号。
对于频率偏移，这给出下式的ICI系数GL对于注意，当L变为负时，符号改变。出现的自干扰项(L＝0)表示在半个符号周期中的相位旋转，并且通常包含在信道估计过程中。
现在考虑衰减条件(fading condition)中的ICI的校正。图7说明接收器700可如何接收信号的不同射线(ray)，各具有其自己的取决于相对于接收器700的到达角θi的多普勒偏移。各射线具有关联增益(hi)、相位(φi)、延迟(τi)以及标准化多普勒偏移(即实际多普勒频率除以副载波间距)()。各射线的幅度、相位和延迟在一个符号的接收期间基本上是恒定的(准静态的)。正是多普勒偏移所产生的相位旋转引起时间上的衰减。各射线的影响单独求和。
对于频率单元k，信道Hk(t)因各路径上的多普勒相位旋转而缓慢变化 在一个符号周期之后，信道改变为Hk(t+TN+Tcp)(即下一个时隙中的新的信道估计)。各路径上的旋转为2πδt(N+cp)/N。
各路径中的多普勒偏移的效应将产生符号中的自干扰，因为它使一个副载波中传送的信息偏移到另一个副载波。δi的相移产生exp(jπδi)的平均增益。对于小δi，这可近似为jπδi。(假定纯频率偏移产生相位变化。指数的泰勒展开式提供此结果。)这对于所有路径的作用是将信道改变为如果假定信道测量之间的线性响应 式中，出现在等式右侧的分子中的差值ΔHk＝Hk(t+TN+Tcp)-Hk(t)优选地从符号中心到符号中心来测量，如图8所示。
与OFDM符号期间的信道变化对应的、被除以二的最后一项是出现在自干扰项中的因子之一，自干扰项可写作 估计如果差值是取自对称地围绕着需要估计信道变化的符号的两个符号周期的话，则获得更好的估计 实际上，如前面所述，发送符号Dk(t)以及信道都不是已知的，都需要进行估计。这引起将自干扰估计为例如下式的可能性 如前面所述，存在估计所发送数据以及信道变化的多种方式，以上所述应当认为只是许多可能的备选方法其中之一，它们全部属于本发明的范围。
现在，将以上所述与因频率误差-δ而引起信道变化的情况进行比较，从而 将它从单元k-L中减去，从而完成消除过程。更一般来说，系数项GL取决于所采用的窗口。
接收器加窗还减小ICI，因此在一些实施例中，在确定系数GL之前选择适当的窗口，因为系数作为所使用窗口的类型的函数来确定，如上所述。
图9说明可考虑用于本文所述类型的OFDM接收器的多个窗口函数。一般来说，窗口的大小表示为 WindowSize＝(1+WREL)N＝(1+cp·win)N 式中，WREL是窗口滚降区域的大小，它在这里表示为循环前缀的大小的一部分win(循环前缀的大小本身用与符号大小N的相对大小来表示)。
在实例的每个中，假定符号大小N＝8192，循环前缀的大小为0.25·N(即，相对于符号的大小的循环前缀的大小由cp＝0.25表示)，以及窗口滚降区域的大小为0.5·cp·N(即，窗口滚降区域是循环前缀的大小的一半)。但是，这里所示的数值只作为实例，并不是要限制本发明的范围。具体来说，以下窗口如图9所示 -三角窗口窗口在初始时间段上通过从其最小值零线性增加到其最大值开始，在其最大值保持一段时间，然后又线性减小到零值。这种类型的窗口用作图5的实例。
-升余弦窗口在初始时间段通过按照升余弦函数从其最小值零增加到其最大值开始，在其最大值保持一段时间，然后按照升余弦函数从其最大值又减小到零值。
-1阶窗口以一个阶跃函数开始，该阶跃函数从最小值零增加到中间值，在第一时间段保持为中间值，然后采用另一个阶跃函数，从中间值增加到最大值，在第二时间段保持为最大值，然后采用一个阶跃函数，从最大值减小到中间值，在第三时间段保持为中间值，然后采用一个阶跃函数，从中间值又减小到零值。
-3阶窗口以一个阶跃函数开始，该阶跃函数从最小值零增加到第一中间值，在第一时间段保持为第一中间值，然后从第一中间值增加到第二中间值，在第二时间段保持为第二中间值，然后从第二中间值增加到第三中间值，在第三时间段保持为第三中间值，然后采用另一个阶跃函数，从第三中间值增加到最大值，在第四时间段保持为最大值，然后采用一个阶跃函数，从最大值减小到第三中间值，在第五时间段保持为第三中间值，然后采用一个阶跃函数，从第三中间值减小到第二中间值，在第六时间段保持为第二中间值，然后采用一个阶跃函数，从第二中间值减小到第一中间值，在第七时间段保持为第一中间值，然后采用一个阶跃函数，从第一中间值又减小到零值。
但是，本发明不限于这些实例；可采用这里未示出的其它许多窗口函数。
图10是曲线图，说明不同窗口函数的消除和加窗的有效性的模拟结果。在这个实例中，ICI由频率偏移而不是信道的多普勒偏移所引起。如前面所述，频率误差可看作是多普勒偏移的特例，在其中，信道变化表示相位在OFDM符号期间被改变。在图10中，对于δ＝0.1的标准化频率偏移，为多个不同窗口函数的每个绘制出了ICI功率相对于消除单元的数量的关系。水平轴表示消除单元的数量，其中的单元0表示没有消除，第一点表示仅消除固定相移，点“2”表示消除固定相移加上2个相邻单元的消除的效果，点“4”表示消除固定相移加上4个相邻单元的消除的效果，依此类推。
对于这些模拟，窗口大小固定为WREL＝1/8的符号周期(即，在CP为符号周期的时的循环前缀长度的一半)。顶部曲线说明采用传统矩形窗口函数的效果。曲线越低，则性能越好。从各个曲线可以看到，为给定OFDM接收器选择“最佳”窗口函数与在那个接收器中消除的单元的数量相关。当消除单元的数量很大时，较平滑的窗口执行得更好。在点6之上，三角形是最佳的(即，消除固定相移加上6个相邻单元)。对于消除固定相移加上2到6个相邻单元的消除，3阶是最佳的，而对于完全没有ICI消除-只消除固定相移-的情况，1步略微更好些。
在设计OFDM接收器时的另一个考虑因素是复杂度。在这方面要注意，阶跃波形没有包括乘法而只包括移位运算，因此是简单的。因此，在考虑ICI时，3阶窗口函数被认为是优选的。
所有窗口将提供信噪比(SNR)性能方面的少许改进。1阶是最佳的，提供(1-WREL/2)的噪声减小(在图10的实例中为0.28dB)。在这些实例中，WREL(即相对于符号的大小的窗口滚降区域的大小)为1024/8192。
图10所示的结果还证明，可能有利的是，根据窗口函数的长度来选择窗口函数的形状，一些备选实施例包括这个方面。
图11是一组曲线，说明改变窗口函数的大小的效果。具体来说，曲线表示的是对优选窗口函数(3阶)而言，在用尽不同量的循环前缀的情况下，ICI(单位为dB)作为消除单元的数量的函数而绘制的曲线，其中用尽的循环前缀量100％(WREL＝1/4)，50％(WREL＝1/8)，25％(WREL＝1/16)，12.5％(WREL＝1/32)，以及6.25％(WREL＝1/64)。(假定循环前缀在这种情况中为符号周期的25％。)如同图10一样，水平轴表示消除单元的数量，其中的点0表示没有消除，第一点表示仅消除固定相移，点“2”表示消除固定相移加上2个相邻单元的效果，点“4”表示消除固定相移加上4个相邻单元的效果，依此类推。作为参考，还示出表示WREL＝0(即采用传统矩形窗口函数)的最上面的曲线。仅消除固定相移作为典型的信道估计过程而发生。WREL＝1/8窗口将剩余ICI减小1.5dB，从-15dB到-16.5dB。改进随着消除单元的数量增加而提高。(对于消除固定相移加上2个相邻单元的消除为4dB，对于消除固定相移加上4个相邻单元的消除为7dB，以及对于消除固定相移加上6个相邻单元的消除为9dB。)对于给定数量的消除单元，改进一般还随着使窗口大小变得更大而增加。虽然曲线表示在窗口函数用尽整个循环前缀(即WREL＝1/4)时实现ICI消除的最大改进，但是并不推荐这样做，因为所选样本包括来自先前发送符号的能量(由于信道的时间弥散)，因此导致码间串扰。
如前面所述，窗口函数的形状确定由ICI减法逻辑409所使用的消除系数GL的值。优选地，这些系数可事先确定并存储在查找表中。下面是充分说明为给定窗口函数确定消除系数时涉及的原理的一个实例。在这个实例中，采取3阶窗口函数。
3阶窗口函数可认为是各相对于其它进行时间偏移的四个矩形脉冲之和。这种情况如图12所示。值WREL在这里相对于FFT符号的大小来表示，所示FFT符号的大小标准化为值1.0。为了避免复系数，在应用窗口函数之后执行的绕回(即产生组合加权样本)应当处于图中所示的虚线之间。
因此，遇到的干扰Y(L)是与矩形脉冲的每个关联的干扰的总和，并且表示为 通过与对于采用矩形窗口的情况相似的推理(即通过采用泰勒展开式)，对于ICI得到以下表达式 ICIk-L，k＝GLICIk，k 但是在其中，这时系数GL已经从1/(jπL)减小为 这些系数在图13提供的表中示出。
用于产生其它窗口形状的消除系数的技术现在对于本领域的技术人员是显而易见的，因为形状的任一个可认为是相当于时间偏移矩形脉冲。
加窗和消除的组合效果如图14所示，图14是一组曲线，对于给定量的IC消除来说明窗口函数大小(假定3阶窗口函数)和所消除单元的数量的什么组合将实现那个等级的消除。窗口函数大小表示为从0(即传统矩形窗口函数)到8/32(即循环前缀的长度等于0.25的符号长度时的完全循环前缀大小)的范围。这些值采取16路径全向(类似Jakes)信道，其中的最大标准化多普勒频率fD等于fD＝0.12。这些曲线表明，对于消除的复杂度、ICI减小或多普勒性能，可以用来对窗口大小进行折衷。对于2单元消除器(L＝+1，L＝-1)，将窗口大小从WREL＝0增加到WREL＝4/32的操作能够将ICI从-18.5dB减小到-24db。
图14呈现的信息提供了一组备选实施例的基础，在这些备选实施例中，根据令系统正常工作所需的SNR的等级以及遇到的多普勒频率的估计有选择地应用ICI消除。例如，如果所需SNR为10dB，则已知的是，高达-10dB的ICI等级是可接受的。在图14的实例中，由于无需ICI消除可实现这个性能等级是已知的，所以停止ICI消除。如果改为需要20dB，则ICI消除被启用，以便满足接收器的要求。(此图针对固定fD。)由于ICI的幅度与信道的导数成正比，因此，实际实施例可将估计ICI等级与所需SNR进行比较，以便动态确定是否应当执行ICI消除。
当信道的时延扩展很低时，自适应改变窗口大小以便利用循环前缀的可用的、无ISI部分的操作可能导致多普勒信道中极大改进的性能。
不是通过将其作为对应于不同频率误差的许多路径的重叠来推导衰减信道的系数，而是还可能(直接)假定信道以线性方式变化，并导出FFT的输出上的取样信号的系数。具体来说，设 式中，HK′是载波K的符号(的信息部分)期间的信道变化，以及n是从0到N-1的时间标号。注意，在这种情况中，OFDM符号的接收期间的平均信道等于

。考虑FFT的输出上的第K+L个单元，这等于 其中，rn表示接收信号的第n个样本。注意，ICIK+L是单元K+L上的总信号。
如果信道为静态的(即对于所有n，Hk，n＝Hk)，则 即，如果信道不是变化的，则在FFT中没有泄漏。
要确定变化信道的影响，再次设ICIk+L，k表示因单元k上所发送的信号而在k+L上遇到的ICI。则得到 式中，最后一步是从以下事实得出的如果信道为静态的，则不同音调(tone)是正交的，因此只是变化部分才构成ICI。为了继续进行，利用以下事实如果N变为很大，则 因此，由载波k上所发送的符号引起的载波k+L上的ICI表示为 或者，通过由-L代替L，得 将自干扰定义为DkHk′/2，则可断定，得到与ICI项从假定信道为频率偏移的重叠中得出的ICI项时相同的结果。
通过利用非矩形窗口可得到的增益还可利用FFT的输出上的取样信号来得出。在考虑具体窗口之前，假定在应用FFT之前，采用r-W，r-W+1，...，r-1代替rN-W，rN-W+1，...，rN-1。可以说，“折叠”围绕样本零发生，因为r0是馈送到FFT的第一个样本。ICI则可计算为 则直接计算得 为了举例说明在窗口相对折叠不是对称的情况、如图5的情况中发生的情况，考虑采用如下窗口函数，其中来自GI的W个样本能够与OFDM符号的结束时的对应部分组合，这种组合通过将对应样本的每个都乘以0.5，然后将它们相加来实现。这个窗口可表示为 由于这可看作等式(6)和(9)的平均，得 因子

只是由如何进行折叠所引起的相移。通过具有相对于FFT位置的对称窗口，即通过具有如同具有三步窗口的前一个实例中那样的对称窗口，可避免这个相移。最后，为了进一步强调与采用非矩形窗口的效果的前一个推导的相似性，注意WREL＝W/N。
比较等式(6)和(11)易于看出，上述简单窗口将ICI的数量减小

的因子。在表1中，对于标准化窗口长度WREL和消除单元的数量的各种值给出采用上述简单窗口的效果。在这里，消除两个单元表示来自两个最接近单元(每侧一个，即L＝±1)的ICI被消除，消除四个单元表示来自四个最接近单元(每侧两个，即L＝±1，±2)的ICI被消除，依此类推。
表1在ICI消除中通过采用窗口长度和不同复杂度的不同组合在dB方面的理想改进。
由于ICI与fD2成正比，所以从表1可推断，例如，在WREL＝3/16并且没有消除的情况中，理论上能够使最大可容许多普勒偏移增加大约35％，以及如果完全消除来自两个最接近载波(即L＝±1)的载波间干扰，则最大可容许多普勒在理论上可改进大约为三的因子。
对于长度为N+W的任意Nyquist窗口，存在来自GI的W个样本与OFDM符号的结束时的对应样本进行组合。窗口函数的加权可能对各样本独立选择，唯一的要求是w(-n)+w(N-n)＝1，以便满足Nyquist标准。由于ICI系数取决于窗口函数的形状，所以这应当结合将消除多少单元来选择。参照表1可以看到，对于不同数量的消除单元而言，最佳的窗口长度是不同的(假定相同的窗口形状)。
返回到考虑图4所示的框图，大家会理解，这个示范OFDM接收器利用加窗以及ICI消除。首先将接收信号提供给如上所述执行各种窗口操作的窗口和绕回逻辑401。将窗口和绕回逻辑401所产生的N个样本提供给FFT单元203，FFT单元203从调制信号中产生发送数据。信道估计器205产生信道的估计，并将它提供给ICI减法逻辑409以及提供给均衡器207。ICI减法逻辑409采用信道估计来产生ICI的估计，然后从FFT单元203所提供的数据中减去这个ICI估计。要注意，ICI减法逻辑409所使用的系数GL本身是窗口和绕回逻辑401使用的窗口函数的函数。ICI减法逻辑409的输出则提供给均衡器207供进一步处理。
如前面所述，在实际实现中，需要估计信道变化。另外，所发送数据必须被估计，除非它正好是导频符号，在那种情况中它是已知的。为了认识估计数据的不同方式的影响，比较两种方法。在第一种方法中，只将数据估计为 在第二种方法中，采用判定引导方法，其中，首先采用等式(12)，然后进行判定。
执行模拟以便测试具有8k FFT的DVB-T系统的上述技术。高多普勒偏移的存在通常意味着信道估计更为困难，特别是在采用时间上的内插的情况中。要减小高多普勒偏移上的不良信道估计的影响，具有较短过度延迟(excess delay)(1μs)的信道用于模拟中。这允许信道估计通过在频率方向上在导频符号之间直接内插来进行。
简单三次内插滤波器用于模拟中。因此，应当能够通过采用更复杂的内插滤波器来实现进一步改进的性能。然而，这种简单滤波器足以提供关于与ICI消除相关的不同参数是如何影响性能的某种指示。两个质量因数用来确定性能，而无需模拟包括FEC的完整系统。它们是 -在FEC解码之前的误符号率(SER)。即，SER是根据IQ图中的均衡数据来确定的。
-IQ图中的SNR，在其中，根据

对误差进行加权，以便补偿在均衡信道时被

除的接收信号。
对于各种多普勒偏移进行模拟，以及通过模拟各包含一些6000个数据副载波的1000个OFDM符号获得图中的各点。研究以下方面 -采用如大小为WREL＝3/16的公式(10)所述的窗口的影响。
-采用如上所述的判定引导方法的影响。
-消除单元的数量的影响。在这里比较三种情况没有消除、消除两个最接近单元以及消除四个单元。
图15是一组曲线，说明对于理想信道估计的情况的模拟有效SNR与理论有效SNR之间的比较。对于这些模拟，载波噪声比(C/N)等于100dB。曲线1501说明没有应用加窗的情况的理论性能。曲线1503说明没有应用加窗的情况的模拟性能的结果。曲线1505说明应用了加窗的情况的理论性能，曲线1507说明应用了加窗的情况的模拟性能的结果。
图16是一组曲线，说明对于理想信道估计的情况的模拟有效SNR与理论有效SNR之间的比较。对于这些模拟，C/N＝20dB。曲线1601说明没有应用加窗的情况的理论性能。曲线1603说明没有应用加窗的情况的模拟性能的结果。曲线1605说明应用了加窗的情况的理论性能。曲线1607说明应用了加窗的情况的模拟性能的结果。
图17是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中在SNR＝100dB时所发送信号估计为

估计。曲线1701说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线1703说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线1705是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1707是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1709是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1711是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图18是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中在SNR＝20dB时所发送信号估计为

曲线1801说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线1803说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线1805是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1807是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1809是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1811是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图19是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中使用在SNR＝100dB时的所发送信号的判定引导估计。曲线1901说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线1903说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线1905是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1907是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1909是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线1911是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图20是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟性能的比较，其中使用了在SNR＝20dB时的所发送信号的判定引导估计。曲线2001说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线2003说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线2005是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2007是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2009是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2011是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图21是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟误符号率(SER)的比较，其中在SNR＝100dB时所发送信号估计为

曲线2101说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线2103说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线2105是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2107是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2109是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2111是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图22是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中在SNR＝20dB时所发送信号估计为

曲线2201说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线2203说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线2205是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2207是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2209是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2211是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图23是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中使用在SNR＝100dB时的所发送信号的判定引导估计。曲线2301说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线2303说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线2305是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2307是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2309是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2311是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
图24是一组曲线，说明2个和4个单元的ICI消除的模拟SER的比较，其中使用在SNR＝20dB时的所发送信号的判定引导估计。曲线2401说明没有执行加窗和ICI消除时的性能。曲线2403说明执行了加窗但没有执行ICI消除时的性能。曲线2405是说明没有执行加窗但执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2407是说明执行了加窗以及执行了2个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2409是说明没有执行加窗但执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。曲线2411是说明执行了加窗以及执行了4个单元的ICI消除时的性能的曲线。
从图15-24所示的结果中可得出以下结论 -在没有采用ICI消除的情况中，模拟有效SNR相当好地与理论预测的一致。在这里，理论有效SNR定义为 损失在这里可归因于非理想信道估计。
-多普勒中的增益大约为30％，如表1中的结果预测的那样。
-在应用ICI消除时，加窗极为重要。
-如果等式(12)用于估计所发送信号(即没有进行判定)，则看来增加消除单元的数量会改进性能，尽管从2个转到4个消除单元时只是略微地改进。
-当采取判定引导方法时，看来仅消除两个单元实际上提供比消除四个单元更好的结果。
-判定引导方法提供最佳结果。其原因被认为不仅因为在正确判定的情况中误差为零，而且还因为对于等式(12)的实际不良值(即其中的估计信号具有大幅度)，错误判定也意味着明显改进。
已经参照具体实施例描述了本发明。然而，本领域的技术人员非常清楚，能够按照不同于上述实施例的具体形式来实现本发明。
例如，一些实施例可能通过采用导频符号为已知并且不将它们看作未知数据的事实进一步改进ICI消除器的性能。
此外，在一些实施例中，信道估计还可通过采用高阶滤波器进一步得到改进。更好的信道估计又表示更好的ICI消除，因为信道估计用于ICI消除过程。
因此，所述实施例只是说明性的，而决不应当看作是限制性的。本发明的范围由所附权利要求书、而不是由上述说明来提供，并且落入本权利要求书的范围之内的所有变更及等效方案均要包含在其中。
权利要求
1.一种减小在时间t所接收的正交频分复用(OFDM)信号的第k个副载波的载波间干扰(ICI)的方法，其中，所接收的OFDM信号包括多个副载波，所述方法包括
产生在副载波k-L上所接收的信号的自干扰项ICIk-L，k-L，其中，L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...]，并且所述自干扰项是根据副载波k-L在时间t通过的信道的变化速率进行加权的、在时间t在所述副载波k-L上所接收的所述数据的估计；
获得ICI消除系数GL；
通过根据所述ICI消除系数GL将所述自干扰项ICIk-L.k-L调节某个量，来产生估计ICI项；以及
从表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项中减去所述估计ICI项，
其中，所述ICI消除系数GL作为窗口函数的函数来确定。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述ICI消除系数GL的步骤包括从存储装置中所存储的表中检索所述ICI消除系数GL。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过执行以下步骤来获得表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项
将窗口函数应用于所接收的OFDM信号，以便产生所选加权样本集合，其中
在所述OFDM信号上所发送的符号由N个样本表示；
所述窗口函数具有大于N的大小；
所述所选加权样本集合包括样本的中心部分，以及样本的初始部分和样本的最后部分中的至少一个；以及
样本的所述中心部分由N个样本组成；
对所述所选加权样本集合执行绕回函数，以便通过在所述所选加权样本集合包括样本的所述初始部分时，将样本的所述初始部分与从样本的所述中心部分选取的相似数量的样本组合，以及在所述所选加权样本集合包括样本的所述最后部分时，将样本的所述最后部分与从样本的所述中心部分选取的相似数量的样本组合，从而产生N个组合加权样本的集合；以及
对所述N个组合加权样本执行快速傅立叶变换。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述窗口函数是Nyquist窗口。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述窗口函数为3阶窗口，它以一个阶跃函数开始，所述阶跃函数从最小值增加到第一中间值，所述窗口函数在第一时间段保持为所述第一中间值，然后从所述第一中间值增加到第二中间值，在第二时间段保持为所述第二中间值，然后从所述第二中间值增加到第三中间值，在第三时间段保持为所述第三中间值，然后采用另一个阶跃函数，从所述第三中间值增加到最大值，在第四时间段保持为所述最大值，然后采用一个阶跃函数，从所述最大值减小到所述第三中间值，在第五时间段保持为所述第三中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第三中间值减小到所述第二中间值，在第六时间段保持为所述第二中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第二中间值减小到所述第一中间值，在第七时间段保持为所述第一中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第一中间值减小到所述最小值。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述ICI消除系数按照下式来确定
式中，WREL是相对于N的所述窗口函数的滚降区域的大小。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述窗口函数为1阶窗口，它以一个阶跃函数开始，所述阶跃函数从最小值增加到中间值，所述窗口函数在第一时间段保持为所述中间值，然后采用另一个阶跃函数，从所述中间值增加到最大值，在第二时间段保持为所述最大值，然后采用一个阶跃函数，从所述最大值减小到所述中间值，在第三时间段保持为所述中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述中间值又减小到所述最小值。
8.如权利要求3所述的方法，其特征在于
在所述OFDM信号上所发送的所述符号由循环前缀前导；以及
所述方法包括
估计所述副载波k通过的信道的时间弥散量；以及
调节所述窗口函数的大小，使得它大于N但不会大到足以扩展到受到所述信道的时间弥散影响的循环前缀的一部分中。
9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，包括
根据所述窗口函数的长度来选择所述窗口函数的形状。
10.如权利要求3所述的方法，其特征在于，包括
根据在时间t所接收的所述OFDM信号中消除的单元数量来选择所述窗口函数的形状。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自干扰项ICIk-L，k-L按照下式来估计
式中，
是在时间t在副载波k-L上发送的所述数据的估计，以及
是在时间t处副载波k-L的所述信道的导数的估计。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，
通过采用判定引导技术来确定。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自干扰项ICIk-L，k-L按照下式来确定
式中
TN是与表示所述OFDM信号中的符号的N个样本对应的持续时间；
Tcp是所述符号之前的循环前缀的持续时间；
是副载波k-L的当前信道估计；
是副载波k-L的下一个信道估计；
是副载波k-L的前一个信道估计；
Dk-L(t)是在时间t在副载波k-L上实际发送的信号；以及
Hk-L(t)是在时间t在副载波k-L上的实际信道。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括
将所述估计ICI项与预定信噪比(SNR)进行比较，
其中，仅在所述估计ICI项与所述预定SNR的比较结果满足预定标准时，从表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项中减去所述估计ICI项的步骤才被执行估计。
15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，L＝±1。
16.一种用于减小在时间t所接收的正交频分复用(OFDM)信号的第k个副载波的载波间干扰(ICI)的装置，其中，所接收的OFDM信号包括多个副载波，所述装置包括
配置成产生在副载波k-L上所接收的信号的自干扰项ICIk-L，k-L的逻辑，其中，L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...]，以及所述自干扰项是根据副载波k-L在时间t通过的信道的变化速率进行加权的、在时间t在所述副载波k-L上所接收的数据的估计；
配置成获得ICI消除系数GL的逻辑；
配置成通过根据所述ICI消除系数GL将所述自干扰项ICIk-L，k-L调节某个量来产生估计ICI项的逻辑；以及
配置成从表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项中减去所述估计ICI项的逻辑，
其中，所述ICI消除系数GL作为窗口函数的函数来确定。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，配置成获得所述ICI消除系数GL的所述逻辑包括配置成从存储装置中所存储的表中检索所述ICI消除系数GL的逻辑。
18.如权利要求16所述的装置，其特征在于，包括配置成通过执行以下步骤来产生表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项的逻辑
将窗口函数应用于所接收的OFDM信号，以便产生所选加权样本集合，其中
在所述OFDM信号上所发送的符号由N个样本表示；
所述窗口函数具有大于N的大小；
所述所选加权样本集合包括样本的中心部分，以及样本的初始部分和样本的最后部分中的至少一个；以及
样本的所述中心部分由N个样本组成；
对所述所选加权样本集合执行绕回函数，以便通过在所述所选加权样本集合包括样本的所述初始部分时，将样本的所述初始部分与从样本的所述中心部分选取的相似数量的样本组合，以及在所述所选加权样本集合包括样本的所述最后部分时，将样本的所述最后部分与从样本的所述中心部分选取的相似数量的样本组合，从而产生N个组合加权样本的集合；以及
对所述N个组合加权样本执行快速傅立叶变换。
19.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述窗口函数是Nyquist窗口。
20.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述窗口函数为3阶窗口，它以一个阶跃函数开始，所述阶跃函数从最小值增加到第一中间值，所述窗口函数在第一时间段保持为所述第一中间值，然后从所述第一中间值增加到第二中间值，在第二时间段保持为所述第二中间值，然后从所述第二中间值增加到第三中间值，在第三时间段保持为所述第三中间值，然后采用另一个阶跃函数，从所述第三中间值增加到最大值，在第四时间段保持为所述最大值，然后采用一个阶跃函数，从所述最大值减小到所述第三中间值，在第五时间段保持为所述第三中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第三中间值减小到所述第二中间值，在第六时间段保持为所述第二中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第二中间值减小到所述第一中间值，在第七时间段保持为所述第一中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述第一中间值减小到所述最小值。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述ICI消除系数按照下式来确定
式中，WREL是相对于N的所述窗口函数的滚降区域的大小。
22.如权利要求18所述的装置，其特征在于，所述窗口函数为1阶窗口，它以一个阶跃函数开始，所述阶跃函数从最小值增加到中间值，所述窗口函数在第一时间段保持为所述中间值，然后采用另一个阶跃函数，从所述中间值增加到最大值，在第二时间段保持为所述最大值，然后采用一个阶跃函数，从所述最大值减小到所述中间值，在第三时间段保持为所述中间值，然后采用一个阶跃函数，从所述中间值又减小到所述最小值。
23.如权利要求18所述的装置，其特征在于
在所述OFDM信号上所发送的所述符号由循环前缀前导；以及
所述装置包括
配置成估计所述副载波k通过其中的信道的时间弥散量的逻辑；以及
配置成调节所述窗口函数的大小、使得它大于N但不会大到足以扩展到受到所述信道的时间弥散影响的所述循环前缀的一部分中的逻辑。
24.如权利要求18所述的装置，其特征在于，包括
配置成根据所述窗口函数的长度来选择所述窗口函数的形状的逻辑。
25.如权利要求18所述的装置，其特征在于，包括
配置成根据在时间t所接收的所述OFDM信号中消除的单元数量来选择所述窗口函数的形状的逻辑。
26.如权利要求16所述的装置，其特征在于，配置成产生所述自干扰项ICIk-L，k-L的所述逻辑按照下式来估计所述自干扰项ICIk-L，k-L
式中，
是在时间t在副载波k-L上发送的所述数据的估计，以及
是在时间t处副载波k-L的所述信道的导数的估计。
27.如权利要求26所述的装置，其特征在于，包括配置成采用判定引导技术来确定
的逻辑。
28.如权利要求16所述的装置，其特征在于，包括配置成按照下式来确定所述自干扰项ICIk-L，k-L的逻辑
式中
TN是与表示所述OFDM信号中的符号的N个样本对应的持续时间；
Tcp是所述符号之前的循环前缀的持续时间；
是副载波k-L的当前信道估计；
是副载波k-L的下一个信道估计；
是副载波k-L的前一个信道估计；
Dk-L(t)是在时间t在副载波k-L上实际发送的信号；以及
Hk-L(t)是在时间t在副载波k-L上的实际信道。
29.如权利要求16所述的装置，其特征在于，包括
配置成将所述估计ICI项与预定信噪比(SNR)进行比较的逻辑，
其中，仅在所述估计ICI项与所述预定SNR的比较结果满足预定标准时，配置成从表示在时间t在所述第k个副载波上所接收的信号的项中减去所述估计ICI项的所述逻辑才进行操作估计。
30.如权利要求16所述的装置，其特征在于，L＝±1。
31.一种正交频分复用(OFDM)接收器，包括
快速傅立叶变换单元；
信道估计器；
均衡器；
配置成将窗口函数应用于所接收的OFDM信号的逻辑；
配置成产生所述OFDM信号的一个或多个相应副载波的一个或多个自干扰项的逻辑；以及
配置成根据所述一个或多个自干扰项和所述窗口函数来减小所接收的OFDM信号中的载波间干扰的逻辑。
全文摘要
本发明的目的在于，减小在时间t所接收的正交频分复用(OFDM)信号的第k个副载波的载波间干扰(ICI)，其中，所接收OFDM信号包括多个副载波。这通过产生副载波k-L上所接收的信号的自干扰项ICIk-L，k-L来实现，其中，L∈[...，-3，-2，-1，1，2，3，...]，以及自干扰项是根据副载波k-L在时间t通过的信道的变化速率进行加权的、在时间t在副载波k-L上所接收的数据的估计。ICI消除系数GL根据非矩形时域加窗函数来获得，以及估计ICI项通过根据ICI消除系数GL将自干扰项ICIk-L，k-L调节某个量来产生。然后从表示在时间t在第k个副载波上所接收的信号的项中减去估计ICI项。
文档编号H04L27/26GK101204057SQ200680022144
公开日2008年6月18日 申请日期2006年4月21日 优先权日2005年4月21日
发明者L·威廉森, M·福尔克纳 申请人:艾利森电话股份有限公司