用于降低同信道干扰的联合解调滤波器及相关方法

专利名称：用于降低同信道干扰的联合解调滤波器及相关方法
技术领域：
本发明涉及诸如蜂窝通信系统之类的无线通信系统，更具体，涉 及对接收到的无线信号进行滤波以降低有害干扰。
背景技术：
蜂窝通信系统日渐普及，并业己成为个人及商业通信不可或缺的 部分。蜂窝电话使用户能够在所到之处发出或接收语音呼叫。然而， 随着蜂窝电话用户数量的日益增长，无线通信设备和网络供应商面临 着日益严峻的挑战。挑战之一是要解决由操作于给定地理区域内的多 个蜂窝设备之间所引起的干扰。蜂窝设备使用公共或共享无线通信信 道(即频率)与蜂窝基站进行通信。然而，在某些情况下，使用相同 信道的其他设备和基站之间的信号可能导致来自基站的期望信号显著 恶化，甚至导致手持设备掉话。这种干扰被称为同信道干扰。
由于蜂窝通信基础设施的负载不断增长，人们已对各种单天线干
扰消除(SAIC)方法进行研究，以满足下行链路高级接收机性能 (DARP)的要求。这一研究成果已经由第三代移动通信系统和第三 代伙伴计划(3GPP)进行了标准化。
已研究的一种SAIC技术是基于期望和干扰序列的联合解调。 一般 而言，这种方法始于对干扰源的传播信道和静态信道状况(profile) 的标准最小二乘(LS)估计。然后，使用改进的Viterbi解码器，其中 半数状态比特表示用户序列，另一半表示干扰。最小化联合分支度量， 并将估得的期望和干扰信号序列用于最小均方算法(LMS)，以更新 对期望和干扰传播信道的信道估计。
3GPP已主动考虑在同步无线网络中应用联合解调。例如，参见 "Feasibility Study on Single Antenna Interference Cancellation (SAIC) for GSM Networks", 3GPP TR 45.903 Version 6.0.1 ， Release 6， EuropeanTelecommunication Standards Institute, 2004。这是一种适用范围比较 有限的情况，需要假设期望信号和主要干扰源的基站同步数据序列(即 训练序列)相互重叠，然后就可以利用先前已知的技术对CIR进行估 计。还需要假设干扰源在整个突发内都比较显著。
然而，在异步网络应用中，干扰信号的训练序列可能没和期望信 号的训练序列相互重叠，这使得CIR估计困难重重。因此，希望做出 进一步的发展，以便使联合解调技术能够实际运用到同步和异步网络。


图l是根据本发明的支持单天线干扰消除(SAIC)的联合解调全 球移动通信系统(GSM)接收机的示意框图。
图2是更详细地示出图1的联合解调接收机的示例性实施例的示 意框图。
图3是根据本发明的SAIC联合解调接收机和根据现有技术的典型 GMSK接收机的仿真性能结果的图。
图4是根据本发明的用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的 同信道干扰的示例性联合解调滤波方法的流程图。
图5是可以使用图1的联合解调接收机的示例性无线通信设备的 示意框图。
具体实施例方式
本说明是参考附图进行的，附图中示出了优选实施例。然而，还 可以采用许多不同的实施例，因此，不应将本说明理解为局限于这里 所提出的实施例。反之，提供这些实施例的用意在于使本公开更加完 整全面。在整个说明中，相似的附图标记表示相似的元件。
总体而言，这里所描述的联合解调滤波器用于降低期望信号与同
信道干扰信号之间的同信道干扰。该滤波器可以包括用于接收期望 信号和同信道干扰信号的采样的输入端、Viterbi解码器、以及位于输 入端与Viterbi解码器之间的第一信号路径，后者包括第一滤波器。联 合解调滤波器还可以包括位于输入端与Viterbi解码器之间的第二信号路径，后者包括线性有限冲激响应(FIR)建模器，用于产生同信
道干扰信号的信道冲激响应估计。另外，输入端与Viterbi解码器之间 还可以存在第三信号路径，后者包括白化匹配滤波器，用于产生期望 信号的信道冲激响应估计。
更具体地，期望信号和同信道干扰信号可以分别包括训练序列， 联合解调滤波器还可以包括位于第二和第三路径上游以及输入端下游 的训练序列定位器。此外，第三信号路径可以包括位于白化匹配滤波 器上游的期望信号信道冲激响应(CIR)估计器，用于产生期望信号 CIR估计。此外，第一滤波器可以是第一有限冲激响应(FIR)滤波器。
第二信号路径可以包括第一求和器以及连接在其下游的第二求 和器。此外，第二信号路径还可以包括位于期望信号CIR估计器与第 一求和器之间的重调制器，，该重调制器与期望信号CIR估计器和第一 求和器协作，用于将重新调制过的期望信号训练序列从期望信号和同 信道干扰信号的采样中移除，从而产生干扰信号估计。此外，线性FIR 建模器可以包括盲干扰和CIR估计器以及位于盲干扰和CIR估计器下 游的第二FIR滤波器。Viterbi解码器还可以迭代建立干扰源比特序列假 设树。
用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的同信道干扰的联合 解调滤波方法可以包括使用包含第一滤波器的第一信号路径对接收
到的期望信号和同信道干扰信号的采样进行滤波。该方法还可以包括
使用包含线性有限冲激响应(FIR)建模器的第二信号路径产生同信 道干扰信号的信道冲激响应估计，并使用包含白化匹配滤波器的第三 信号路径产生期望信号的信道冲激响应估计。此外，可以利用Viterbi 解码器，基于接收到的经滤波后的期望信号和同信道干扰信号的采样、 针对该同信道干扰信号的信号冲激响应估计以及针对期望信号的信道 冲激响应估计，来执行解码操作。
首先参考图1和图2，根据本发明的示例性实施例的联合解调滤波 器10例证性地包括输入端11，例如用于从无线通信设备(例如移动蜂 窝设备)的天线接收期望信号和同信道干扰信号的采样。也就是说， 联合解调滤波器10可以方便地实现于移动无线通信设备的无线接收机内。可以使用软件模块和处理电路(例如数字信号处理器(DSP))来
实现联合解调滤波器10的各个组件，然而正如所述领域技术人员将理 解的，还可能存在其他实现方式。下面将参考图5对可以使用联合解调 滤波器10的移动蜂窝设备的典型组件进行进一步的讨论。
联合解调滤波器10还例证性地包括Viterbi解码器30以及位于输 入端ll与Viterbi解码器之间的第一信号路径12,后者包括第一滤波器 46。在图2所示的示例性实施例中，例如第一滤波器46可以是有限冲激 响应(FIR)滤波器，如匹配滤波器。此外，输入端ll与Viterbi解码器 30之间还可以包括第二信号路径13。第二信号路径13例证性地包括线 性FIR建模器15，用于产生同信道干扰信号的信道冲激响应估计。此 外，第三信号路径14例证性地连接在输入端ll与Viterbi解码器30之间。
第三信号分支例证性地包括下面将予以进一步讨论的白化匹配滤波器 44，白化匹配滤波器44用于产生期望信号的信道冲激响应。
下面将简要标识图2所示的示例性联合解调滤波器10的其他组 件，然后说明组件的各种功能。如上所述，例如在基于GSM的蜂窝通 信网络中，期望信号和同信道干扰信号将分别包括训练序列。联合解 调滤波器10例证性地包括位于第二和第三路径13、 14上游以及输入端 11下游的针对期望信号的训练序列定位器20。第三信号路径14例证性 地包括位于白化匹配滤波器44上游的期望信号CIR估计器22，期望信 号CIR估计器22用于产生期望信号CIR估计。
第二信号路径13还例证性地包括第一求和器26、连接在第一求 和器下游的第二求和器34、以及位于期望信号CIR估计器22与第一求 和器之间的重调制器24，重调制器24与期望信号CIR估计器22和第一 求和器协作，用于将重新调制过的期望信号训练序列从期望信号和同 信道干扰信号的采样中移除，从而产生干扰信号估计。线性FIR建模 器15例证性地包括耦合至求和器26的盲干扰和CIR估计器28、以及 位于盲干扰和CIR估计器28下游的第二FIR滤波器42，后者还接收来自 白化匹配滤波器44的输入。如图所示，第二求和器34还接收来自盲干 扰和CIR估计器28的输出。
第二信号路径13还例证性地包括位于第一与第二求和器26、 34之间的残余噪声功率(Pn)采样偏移框32、位于第二求和器下游的主 要干扰源分量(Pif)采样偏移框以及位于Pif采样偏移框下游的Pif/Pn 判决框38，下面将对此进行进一步讨论。如图所示，混合器40位于Pif 采样偏移框38的下游，还接收第二FIR滤波器42的输出。将混合器40 的输出和白化匹配滤波器44的输出如同第一FIR 46的输出一样，提供 给Viterbi解码器30。
下面将对联合解调接收机10的操作进行更详细的描述。如上所 述，联合解调(JD)接收机10可以方便地应用于无线通信系统，例如 蜂窝基站和移动蜂窝通信设备。 一般而言，联合解调利用对期望信号 和与之相关联的主要干扰源的信道冲激响应(CIR)的估计。对于下 面将要讨论的GSM实现，假设主要干扰源是符合GSM规范的GMSK调
制信号。
由于这里所提出的联合解调方法采用"盲"干扰源数据和信道估 计技术而没有做出上述假设，因此该技术可应用于同步和异步网络。 一旦估得CIR，就可以在均衡器中应用二维(联合)自适应Viterbi状态 结构，以对期望信号和干扰源的数据进行估计。
已证明本联合解调技术对于速率12.2的AMR FS语音的原始误符 号率和误帧率在大约0dB的C/I时有10dB以上的载干比(C/I)增益。在 仿真时，信道偏移定位以及期望和干扰源CIR估计采用了一种新的基 于联合最小二乘的技术。如上所述，该方法与对干扰源数据的盲估计 相结合(即不使用干扰源数据的先验知识)。
正如下面将进一步予以讨论的，当关于干扰源的有限先验知识可 用时，本联合解调方法能够提供相对较高的增益(即能够以极低的信 噪比(SNR)接收信号)，因而特别有优势。然而，Viterbi算法(VA) 的复杂度可能也会增加，(这取决于对干扰源进行建模所用的状态数 目)，因此在某些软件或硬件实现中，处理需求和信道/数据估计器的 附加复杂度可能是考虑因素。
对于测试配置，将系统级误块率(BLER)仿真器进行扩展，使 其可以支持3GPP DARP工作组所用的全部干扰源模型/场景。该扩展还 允许根据需要开发新的干扰源模型。仿真是使用Matlab实现的。该联合解调方法假设主要干扰分量可以被建模成具有未知的、二 进制、随机输入(干扰源)数据的有限冲激响应(FIR)(未知)滤波
器的噪声输出。在主要干扰源是GMSK调制的干扰源的情况下，即使 存在其他较弱的、可以被看作为残余噪声的干扰信号，该假设依然成 立。此外，该方法还可应用于釆用上述建模假设的其他干扰源调制类 型。
再次参照图2，在下面给出与该联合解调方法相关联的步骤。首 先，搜索到期望信号的基站训练序列(TS)(框20)，估计出该期望信 号的CIR(框22)，并将重新调制过的期望训练序列从输入采样中删除， 以形成干扰源信号估计(框24)。此外，在框26、 28中，基于干扰源信 号估计进行对干扰源CIR和数据的"盲"估计。接着，在框30中使用 期望训练序列和估得的干扰源数据执行联合最小二乘期望/干扰源信 道估计，下面将对此进行进一步讨论。
此外，(随时偏的改变)可以以多种输入采样偏移重复执行(或 以矢量化形式执行)上述步骤。同样地，在框32、 34、 36和38中，可 以选择产生最小残余噪声功率(Pn)的偏移，并且可以确定模型是否 适用(即是否检测到显著干扰源分量Pif)。假如这样的话，则使用联 合解调(多维状态)Viterbi算法执行解调(框30)， Viterbi算法联合对 期望信号数据的估计来对干扰进行估计并移除。
本领域技术人员将理解，最初使用传统的训练序列相关(即"信 道探测")方法对期望信道冲激响应进行估计。在较低的C/I等级时， 最小二乘法通过将输入采样与常数(预先计算出的)矩阵(AHA)"AH 相乘，提供初始期望信道冲激响应估计，其中A是期望信号的训练序 列巻积矩阵。
为了估计干扰源，上述SAIC可行性研究假设了一种同步网络模 型。更具体地，该模型假设干扰信号的训练序列与期望信号的训练序 列是对齐的，存在-l到+4个符号的偏移。在这种情况下，在将期望信 号的(重新调制过)的训练序列从接收采样中移除之后，可以使用训 练序列相关技术(或最小二乘法，由于训练序列数据已知)来估计干 扰源信道冲激响应。然而，为了将联合解调方法的适用范围扩展到异步网络情况(其 中，信号训练序列中的干扰源数据是未知的)，需要使用盲信道和数据
估计及解调技术。作为这方面的背景知识，参考Sechadri的题为"Joint Data and Channel Estimation Using Blind Trellis Search Techniques"
(IEEE Trans， on Communications, vol. 42， no. 2/3/4, pgs. 1000-1011 )， 以及Daneshgaran等人的题为"Blind Estimation of Output Labels of SIMO Channels Based on a Novel Clustering Algorithm" ( IEEE Communications Letters, vol. 2， no. 1 1 ， November 1998， pgs. 307-309)。 执行盲干扰估计的特别难点在于在期望信号的训练序列窗内的
"可观察到的"干扰源(即噪声)采样数量极少。作为参考，序列窗 是期望训练序列的长度(对于本实施例，按照GSM05系列标准所定义 的，训练序列长度是26)减去期望信号的CIR长度(在本仿真中取5， 然而按GSM标准所定义的，根据信道模型，可以取1和7之间的其他值) 加l，或在本例中为26-5 + 1 =22。
本方法采用一种结合了矢量量化和巻积码的顺序解码概念的算 法。该算法基于两个假设(1)可以利用线性有限冲激响应(FIR) 源对干扰信号进行建模(框28);以及(2)(在移除了估得的期望信号 之后)干扰源信号受残留加性白(即非相关)高斯噪声的破坏(图l， 26)。
利用这两个假设，算法迭代建立干扰源比特序列假设树。对于每 个添加至比特序列假设的新比特，算法计算新的FIR状态(或对于矢 量量化领域的技术人员显而易见的码本索引)，并对特定序列中与同一 状态相对应的所有输入采样进行平均，以估计该状态的FIR输出(码 本值)。将序列的FIR输出从输入采样中移除之后余下的就是比特序列 的失真(图2， 36)。当保留到具有最小失真的W (搜索宽度参数)个 比特序列之后，就将每个序列扩展0/l比特，以产生两个新序列(总共 2W)，并重复重新估计每个序列的FIR输出的过程，接着保留具有最小 失真的W个序列(例如全部序列的一半)。当序列长度达到可用干扰源 信号采样数时(如上所述，对于本实施例是22)，就从W个候选中选择 具有最小失真的序列。上述算法为随后的联合最小二乘期望信号和干扰源信道估计提
供了初始干扰源数据和信道冲激响应估计。当C/I等级低于5dB时，期 望和干扰源的CIR位置(偏移)和CIR值估计受期望和干扰源数据序列 的互相关的影响。然而，利用先前所获得的干扰源数据估计，可以进
行联合最小二乘信道估计，如下移除(即解决)该互相关
j'5 5'5
其中s包含期望训练序列窗(如前所述为26-5+1=22)内的输入采 样，A (NxLh)和B (NxLg)是期望信号和干扰源数据序列巻积矩阵 (A是已知且恒定的，B是对干扰源的估计)，h和g分别是通过求解上 式得到的期望信号和干扰源CIR， Lh (在本实施例中取5)是h的长度， 以及Lg (在本实施例中取3)是g的长度。
一旦得到期望和干扰源信道冲激响应的估计，就可以应用二维状 态Viterbi算法。对于Eudidean距离度量，根据估得的期望CIR计算白化 离散时间模型滤波器(WMF)(框44)。还可以将该计算应用于干扰源 CIR，使用3 (Lg)个最大的结果抽头来形成干扰源码本(即一组可能 的干扰源信道FIR输出)。当然，在某些实施例中也可以使用其他抽头 数Lh和Lg。
将产生的期望信号和干扰源码本传给联合解调Viterbi算法。返回 的软判决度量包括前向和反向递归，后者在每一级(不是路径)使用 奇/偶状态最小度量的差作为软判决值和符号。
下面转向图3，本领域技术人员将理解，图3示出了在不使用跳频 并采用干扰源模型DTS1的情况下，以1950MHz频段、车速50km (TU-50)的典型城区衰落状况(profile)下的TCH-AFS 12.2速率语 音的仿真结果。C/I是平均载干比。
点划线50和51表示传统GMSK接收机的SER (误符号率)禾PFER (误帧率)。虚线53和54表示上述SAIC-JD接收机的性能。实线55和56 表示根据发明的示例性实施例的复杂度较高的SAIC-JD接收机的性 能，其中在形成和评估干扰源符号序列假设时，使用递归最小二乘 (RLS)更新来执行干扰源的盲矢量量化。本领域的技术人员将理解，性能曲线表明在强干扰环境下的两种SAIC-JD接收机与传统接收机相 比均有较大改进。
在某些实施例中，在移除期望(即估计)采样之后，期望信号训 练序列窗中的残余"噪声"功率大小可用于测试模型契合度。如果移 除随后估得的干扰没能显著地降低残留功率，则可以选择了非干扰信 号模型，反之亦然。
现在将参考图4，对用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的 同信道干扰的联合解调滤波方法进行说明。从框60开始，在框61中使 用包含第一滤波器46的第一信号路径12对接收到的期望信号和同干扰 信号采样进行滤波。该方法还可以包括在框62中，使用包含线性有 限冲激响应(FIR)建模器15的第二信号路径13产生同信道干扰信号 的信道冲激响应估计，并在框63中，使用包含白化匹配滤波器44的第 三信号路径14产生期望信号的信道冲激响应估计。此外，在框64中， 可以使用Viterbi解码器30，基于接收到的经滤波后的期望信号和同信 道干扰信号的采样、同信道干扰信号的信道冲激响应估计以及期望信 号的信道冲激响应估计，来执行解码操作，从而结束所述方法(框65)。
下面参考图5，在示例中进一步描述了可以根据系统20使用的手 持移动无线通信设备1000的一个示例。设备1000例证性地包括外壳 1200、键盘1400和输出设备1600。图中所示的输出设备是显示器1600， 后者优选地是全图示LCD。备选地，还可以利用其他类型的输出设备。 处理设备1800被包含在外壳1200内，并耦合在键盘1400与显示器1600 之间。处理设备1800响应于用户对在键盘1400上的按键的启动，控制 显示器1600的工作以及移动设备1000的全部操作。
外壳1200可以垂直延长，或者可以具有其他大小和形状(包括翻 盖式外壳结构)。键盘可以包括模式选择键，或者其他用于在文本输入 与电话输入之间进行转换的硬件或软件。
除了处理设备1800以外，图5中还示意性地示出了移动设备1000 的其他部分。这些部分包括通信子系统1001、短距离通信子系统1020、 键盘1400和显示器1600、其他输入/输出设备1060、 1080、 1100和1120 以及存储设备1160、 1180和各种其他子系统1201。优选地，移动设备IOOO是具有语音和数据通信能力的双向RF通信设备。此外，移动通信 设备1000优选地具有通过互联网同其他计算机系统进行通信的能力。
优选地，将由处理设备1800执行的操作系统软件存储在永久性存 储器，例如闪存1160中，但也可以存储在其他类型的存储设备，例如 只读存储器(ROM)或类似的存储元件中。此外，可以将系统软件、 专用设备应用程序或其部分临时装载到易失性存储器，例如随机存取 存储器(RAM) 1180中。还可以将移动设备接收到的通信信号存储在 RAM 1180中。
除了操作系统功能，处理设备1800还可以执行设备1000上的应用 软件1300A-1300B。在制造过程中，可以将预先确定的、用于控制基 本设备操作(例如数据和语音通信1300A和1300B)的应用程序集安装 在设备1000上。此外，可以在制造过程中安装个人信息管理器(PIM) 应用程序。优选地，PIM能够对数据项(例如电子邮件、日历事件、 语音邮件、约会和任务项)进行组织和管理。优选地，PIM应用程序 还可以通过无线网络1401发送并接收数据项。优选地，PIM数据项通 过无线网络1401与所存储的或与主机系统相关的设备用户的相应数据
项进行无缝合并、同步以及更新。
包括数据和语音通信的通信功能可通过通信子系统1001来实现， 也可以通过短距离通信子系统来实现。通信子系统1001包括接收机 1500、发射机1520以及一个或更多个天线1540和1560。此外，通信子 系统1001还包括处理模块，例如数字信号处理器(DSP) 1580和本 地振荡器(LOs) 1601。通信子系统1001的具体设计和实现取决于移 动设备1000所要工作的通信网络。例如，移动设备1000可以包括通信 子系统IOOI，通信子系统1001被设计用于在MobitexTM、 Data TAC 或通用分组无线业务(GPRS)移动数据通信网络中工作、以及被设计 用于在任意一种话音通信网络中工作，例如AMPS、 TDMA、 CDMA、 WCDMA、 PCS、 GSM、 EDGE等。还可以将移动设备1000用于单独的 和混合的其他类型的数据和语音网络。移动设备1000还可以与诸如 3GSM、 3GPP、 UMTS等的其他通信标准兼容。
网络接入需求取决于通信系统的类型。例如，在Mobitex和DataTAC网络中，利用与每个设备相关联的唯一的个人身份号码或PIN 将移动设备注册到网络上。然而，在GPRS网络中，网络接入与设备的 订户或用户相关联。因此，为了操作于GPRS网络中，GPRS设备需要 通常被称为SIM卡的订户识别模块。
当完成了所需的网络注册或激活过程，移动设备1000就可以通过 通信网络1401发送和接收通信信号。通过天线1540将信号从通信网络 1401路由至接收机1500，后者提供了信号放大、下变频、滤波、信道 选择等功能，并且还可以提供模数转换。接收信号的模数转换使DSP 1580可以执行更复杂的通信功能，例如解调和解码。以类似的方式， 通过DSP 1580对要发送至网络1401的信号进行处理(例如调制和编 码)，然后将其提供给发射机1520进行数模转换、上变频、滤波、放大， 并经由天线1560发送至通信网络1401。
除了处理通信信号以外，DSP 1580还提供对接收机1500和发射机 1520的控制。例如，可以通过实现于DSP 1580的自动增益控制算法来 自适应地控制施加给接收机1500和发射机1520中的通信信号的增益。
在数据通信模式下，通过通信子系统1001对接收信号(例如文本 消息或下载的网页)进行处理，并将处理结果输入至处理设备1800。 然后，通过处理设备1800对接收信号进行进一步的处理，将处理结果 输出至显示器1600或备选地输出至其他辅助I/O设备1060。设备用户还 可以通过使用键盘1400和/或一些其他辅助I/O设备1060 (例如触摸板、 摇杆开关、指轮、或一些其他类型的输入设备)来构成数据项，例如 电子邮件消息。然后，可以经由通信子系统1001通过通信网络1401发 送构成的数据项。
在语音通信模式下，除了要将接收信号输出至扬声器IIOO，以及 通过麦克风1120产生发送信号以外，设备的全部操作基本上与数据通 信模式相同。还可以在设备1000上实现可替换的语音或音频I/O子系 统，例如语音消息记录子系统。此外，还可以在语音通信模式下使用 显示器1600，例如用以显示主叫用户的身份、语音呼叫的持续时间或 其他语音呼叫有关的信息。
短距离通信子系统启用移动设备1000与其他相邻系统或设备之间的通信，后者不必是相同的设备。例如，短距离通信子系统可以包
括红外设备及关联电路和组件，或BluetoothTM通信模块，用以与同样
支持红外、蓝牙功能的系统和设备进行通信。
受益于前述说明及相关附图所述的内容，本领域技术人员将会构 思出许多改进方案和其他实施例。因此，应当理解的是，打算将各种 改进方案和实施例包括在所附权利要求的范围内。
权利要求
1.一种用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的同信道干扰的联合解调滤波器，包括输入端，用于接收期望信号和同信道干扰信号的采样；Viterbi解码器；第一信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括第一滤波器；第二信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括线性有限冲激响应FIR建模器，所述线性有限冲激响应FIR建模器用于产生同信道干扰信号的信道冲激响应估计；以及第三信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括白化匹配滤波器，所述白化匹配滤波器用于产生期望信号的信道冲激响应估计。
2. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述期望信号和 同信道干扰信号中的每一个均包括训练序列；以及所述联合解调滤波 器还包括位于所述第二和第三路径上游以及所述输入端下游的训练序 列定位器。
3. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述第三信号路 径包括位于所述白化匹配滤波器上游的期望信号信道冲激响应CIR估 计器，所述期望信号信道冲激响应CIR估计器用于产生期望信号CIR估 计。
4. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述第一滤波器 包括第一有限冲激响应FIR滤波器。
5. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述第二信号路 径包括第一求和器以及连接在所述第一求和器下游的第二求和器。
6. 根据权利要求5所述的联合解调滤波器，其中，所述第二信号路 径还包括位于所述期望信号信道冲激响应CIR估计器与所述第一求和 器之间的重调制器，所述重调制器与所述期望信号信道冲激响应CIR估计器和所述第一求和器协作，用于将重调制过的期望信号训练序列 从期望信号和同信道干扰信号的采样中移除,从而产生干扰信号估计。
7. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述线性有限冲 激响应FIR建模器包括盲干扰和CIR估计器，以及位于所述盲干扰和 CIR估计器下游的第二FIR滤波器。
8. 根据权利要求1所述的联合解调滤波器，其中，所述Viterbi解码 器迭代建立干扰源比特序列假设树。
9. 一种用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的同信道干扰的 联合解调滤波器，其中，所述期望信号和同信道干扰信号分别包括训 练序列，所述滤波器包括输入端，用于接收期望信号和同信道干扰信号的采样； Viterbi解码器；第一信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括 第一有限冲激响应FIR滤波器；第二信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括 线性有限冲激响应FIR建模器，所述线性有限冲激响应FIR建模器用于 产生同信道干扰信号的信道冲激响应估计；第三信号路径，位于所述输入端与所述Viterbi解码器之间，包括 白化匹配滤波器，所述白化匹配滤波器用于产生期望信号的信道冲激 响应估计；以及训练序列定位器，位于所述第二和第三路径的上游以及所述输入 端的下游。
10. 根据权利要求9所述的联合解调滤波器，其中，所述第三信号 路径包括位于所述白化匹配滤波器上游的期望信号信道冲激响应CIR 估计器，所述期望信号信道冲激响应CIR估计器用于产生期望信号CIR 估计。
11. 根据权利要求9所述的联合解调滤波器，其中，所述第二信号 路径包括第一求和器以及连接在所述第一求和器下游的第二求和器。
12. 根据权利要求11所述的联合解调滤波器，其中，所述第二信号 路径还包括位于所述期望信号信道冲激响应CIR估计器与所述第一求和器之间的重调制器，所述重调制器与所述期望信号信道冲激响应CIR估计器和所述第一求和器协作，用于将重新调制过的期望信号训练序列从期望信号和同信道干扰信号的采样中移除，从而产生干扰信 号估计。
13. 根据权利要求9所述的联合解调滤波器，其中，所述线性有限 冲激响应FIR建模器包括盲干扰和CIR估计器，以及位于所述盲干扰 和CIR估计器下游的第二FIR滤波器。
14. 一种用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的同信道干扰 的联合解调滤波方法，包括使用包括第一滤波器的第一信号路径对接收到的期望信号和同 信道干扰信号的采样进行滤波；使用包括线性有限冲激响应FIR建模器的第二信号路径产生同信道干扰信号的信道冲激响应估计；使用包括白化匹配滤波器的第三信号路径产生期望信号的信道 冲激响应估计；以及使用Viterbi解码器，基于接收到的经滤波后的期望信号和同信道 干扰信号的采样、同信道干扰信号的信道冲激响应估计以及期望信号 的信道冲激响应估计，来执行解码操作。
15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述期望信号和同信道干 扰信号中的每一个均包括训练序列；所述方法还包括在所述第二和第 三路径的上游以及所述输入端的下游执行训练序列定位。
16. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述第三信号路径包括位 于所述白化匹配滤波器上游的期望信号信道冲激响应CIR估计器，所 述期望信号信道冲激响应CIR估计器用于产生期望信号CIR估计。
17. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述第一滤波器包括第一 有限冲激响应FIR滤波器。
18. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述第二信号路径包括第 一求和器以及连接在所述第一求和器下游的第二求和器。
19. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述第二信号路径还包括 位于期望信号信道冲激响应CIR估计器与第一求和器之间的重调制器，所述重调制器与所述期望信号信道冲激响应CIR估计器和所述第 一求和器协作，用于将重新调制过的期望信号训练序列从期望信号和 同信道干扰信号的采样中移除，从而产生干扰信号估计。
20.根据权利要求14所述的方法，其中，所述线性有限冲激响应FIR 建模器包括盲干扰和CIR估计器，以及位于所述盲干扰和CIR估计器 下游的第二FIR滤波器。
全文摘要
一种用于降低期望信号与同信道干扰信号之间的同信道干扰的联合解调滤波器，可以包括；用于接收期望信号和同信道干扰信号的采样的输入端、Viterbi解码器、以及位于输入端与Viterbi解码器之间的第一信号路径，后者包含第一滤波器。该联合解调滤波器还可以包括位于输入端与Viterbi解码器之间的第二信号路径，后者包括线性有限冲激响应(FIR)建模器，用于产生同信道干扰信号的信道冲激响应估计。另外，输入端与Viterbi解码器之间还可以存在第三信号路径，后者包括白化匹配滤波器，用于产生期望信号的信道冲激响应估计。
文档编号H04B1/16GK101292433SQ200680038951
公开日2008年10月22日 申请日期2006年8月23日 优先权日2005年8月23日
发明者佐尔坦·克门兹, 欢 吴, 西恩·塞门斯 申请人:捷讯研究有限公司