专利名称：通过有噪声的用于高速数值传输的最大后验概率接收机的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种接收来自移动无线电通信信道的数字信号的接收机，上述信道因具有瑞利分布的不确定特性，导致时变类型的多途径(传播)，使得在时间和频率上的畸变增加。
众所周知，瑞利信道通常被定义为这样一种传输信道，在其中，由于都卜勒效应使信号受到快速衰落，其振幅、频率和相位按照从x2分布推导出来的统计定律发生改变。
给出本主题的限定，为了简单起见，通常需要使用词首字母或缩写符号，在本说明书中所作出的任何说明都参考了在本主题中现有的众多出版物，例如-J。Proakis《数字通信》，-Gitlin-Hayes-Weinstein《数字通信原理》，以及-Grower，Brown E Hwang《随机信号和应用卡尔曼滤波导论》。
在高速数值传输信道中信号恶化的最重要原因包括，线性畸变或码间干扰(属于相邻传输(数据)块的码的重叠，以下简称ISI〕，由于多途径(传播)所引起的快速的时间变化和严重的衰落。
在电离层高度随时间改变的情况下，以及在车速发生改变的移动无线电通信中，都会导致信道变化，这时在无线电通信中特别会出现这种情况。
在这样的环境下，非线性自适应均衡理所当然地被用来避免由于所谓的多途径现象所引起的数字通信的严重恶化。
最常用的自适应均衡有两类，即判定反馈均衡器(DFE)以及具有基于维特比算法(简称VA，这种算法允许通过计算去接收所发送的符号中的最相似的序列，以便减少为优化卷积码的解码所需要的计算次数)。
近年来基于自适应DFE的策略已被详细地研究，虽然在若干应用中，由于结构简单，它们被认为是有吸引力的，但众所周知，在由于(电磁波)传播差错引起的所谓灾害性事件所导致的快速时间变异的环境中，跟基于MLSE的解决方案相比，它们就远不是最理想的。
然而，若时间变异足够快，则MLSE均衡器也不能提供充分精确的关于信道响应的估计。为了避免这个缺点，最近已经提出了基于所谓在接收时由解码器计算的途径修复原理的新型MLSE均衡器(途径修复处理，简称PSP，参看例如，H。Kubo，K.Murakami，T.Fujino《一种用于快变码间干扰信道的自适应最大似然序列估计器》，IEEE Trans.on Comm.，vol43，n.2/3/5，pages 1872-1880，1994；R.Raheli，A.Polydoros，C.K.Tzou《途径修复器处理在不确定环境中针对MLSE的一个通用方案》，IEEE Trans.on Comm.，vol 43，n.2/3/5，pages 354-364，1995)。
就快速时间变异来说，这些均衡器的性能无疑地是很好的，但由于需要大量的通道估计器使得它们实施起来是十分昂贵的。
本发明的目的是提出一种接收机，该接收机通过排除上述缺点，在没有额外地使接收机结构复杂化的条件下，允许用所发送数据的最大后验概率(MAP)来实现最佳检测以及对时变传输信道的响应作出最佳估计。
为了达到这个目的，本发明的内容是一台具有如下所述特性的数值传输接收机。
用于接收在移动无线电通信信道中传播的数字信号的接收机，上述信道具有时变类型的多途径(传播)，由于具有瑞利分布的不确定特性使得在时间域和频率域的畸变增加，上述接收机的特征在于-一个预测器电路(1)，该电路从滤波后的估计、预测估计x^(i-1/i-1)和G^(i-1/i-1)开始，基于到时间i-1为止的对接收序列的观测，在时间i计算后验概率的估计x^(i/i-1)以及信道G(i)的估计G^(i/i-1)；-一个第一计算方框(2)，从上述预测估计x^(i/i-1)开始，计算误差估计的跟x^(i/i-1)关联的协方差矩阵Sx(i/i-1)，-一个第二计算方框(8)，从在时间i-1得到的G(i)的滤波误差协方差矩阵SG(i-1/i-1)开始，计算误差估计的跟G^(i/i-1)关联的协方差矩阵SG(i/i-1)，-一个第三计算方框(3)，从上述先前已经计算出来的数值x^(i/i-1)、G^(i/i-1)、SG(i/i-1)和Sx(i/i-1)开始，计算卡尔曼算法的增益矢量K(i)；-一个第四计算方框(5)，从上述诸值SG(i/i-1)、x^(i/i-1)以及x^(i-1/i-1)开始，计算信道滤波误差的协方差矩阵SG(i/i)；-一个第五计算方框(6)，从x^(i/i)开始，并且具有预定的延时D，计算可能发送的码的后验概率P(a(i-D))；以及-一个第六方框，从a(i-D)的后验概率中，一个码一个码地搜索最大值，进行最终判定。
本发明进一步的目的和优点在后面的详细说明中借助于关于附图的不加限制(条件)的例子予以阐明-
图1表示一种自适应均衡器MLSE的基本图，-图2表示一种改进的MLSE均衡器的基本图，-图3表示一种基于路径修复处理(PSP)原理的准最佳MLSE均衡器的基本图，-图4表示一种按照本发明作出的均衡器的基本图，-图5表示一种在基带和离散时间等效形式中的数据发送和接收系统的总图，以及-图6表示一种按照本发明作出的均衡器的详图。
为了便于阅读，将下文中使用的符号和术语列举如下。
y(i) 输入到接收机的数据序列a(i) 发送的数据序列L 用码间隔的倍数来度量的信道脉冲响应的宽度D 数据检测时延S 构象的尺寸，即发送码可能取值的总和^表示估计值的符号Ts码间隔图1表示一种用于时变信道的MLSE均衡器的传统体系结构，图中，基于维特比算法的解码器没有表示出来，支持该均衡器的是一个通常由标准“平方根”算法来实现的卡尔曼信道估计器(该估计器使用一种能使快速信号变异信道的均衡器的系数加速收敛的算法)。大的延时D应相当于5L的量级，以便优化MLSE检测器的性能，该延时D通过MLSE的判定步骤引入，并且在快速变异条件下不容许产生关于信道响应的精确估计。
开关SW周期性地从位置B(数据检测方式)切换到位置A(学习方式)。
一种对传统图加以改进但仍然不能令人满意的样式示于图2，其中，信道估计器使用具有延时d＜＜D的判定“尝试”，而在最终判定时，使用通常的延时D。使用基于途径修复处理(PSP)原理的均衡器能得到较好的结果。如图3所示，其基本结构包括一个MLSE检测器以及S(L-1)卡尔曼信道估计器，后者由S(L-1)序列进行馈送，跟正在修复的S(L-1)途径相比，其延时值为零。
但是，如上所述，由于(需要)大量的信道估计器，使得这种解决方案的成本十分高昂。
从根据最小均方误差(MMSE)理论得到的已知结果出发，按照本发明提出了一种新型的非线性自适应均衡器，其基本结构示于图4。
基本上，该均衡器包括一个MAP解码器以及一个单独的卡尔曼信道估计器，后者不采用包括被判定的序列、并且有时用于图1、2和3所示情况下的、具有较少信息内容的“硬”统计学方法，代之以由后验概率(APP)提供的、具有较多信息内容的“软”统计学方法。在这种情况下，跟标准的解决方案相比，信道估计将更加精确，而且无论如何不会增加接收机的复杂性。所提出的均衡器1的另一个重要特性是，信道估计和数据检测操作合并在一种递归结构中进行，上述递归结构在所接收数据的基础上，一步一步地更新当前的后验概率和信道估计。
现在对本发明进行详细说明。
图5表示一种在基带和离散时间等效形式中的数据传输系统。虚线框内的部分表示由信道引入的调制和畸变，其中包括码间干扰和白噪声。在接收端的信号为y(i)=Σm=0L-1ag(i,m)a(i-m)+v(i)=GT(i)x(i)+v(i)---(1)]]>式中，g(i；m)表示信道响应，v(i)表示白色噪声。此外，GT(i)为矢量[g(i；0)g(i；1)…g(i；L-1)]
不确定序列L维(矩阵){x(i)＝[a(i)…a(i-L+1)]}T组成一个齐次的一阶马尔科夫链，通常被认为是ISI信道转移状态系列。马尔科夫链是描述一个卷积编码器各种可能输出的一个状态图。令信息序列通过一个有限长度的线性移位寄存器(注1)就能产生卷积码。从统计学的观点来看，{x(i)}可以用转移概率的N×N矩阵F=[Frm]r=1,Nm=1,N]]>以及从初始状态x(1)的先验概率的矢量π(1)T＝N-1(1N)T来描述。
令延时D≥0，并以Ts的倍数来度量，允许检测序列a(i)以及y1i={y(1)…，y(i))，其中，i≥1，即可实现存在于接收机中的从瞬时1到瞬时i的序列{y(i)}。假定(数据通信的)结构是时分多址(TDMA)类型，所提出的接收机周期性地从数据检测方式(当图4中的开关SW处于位置B)切换到学习方式(SW处于位置A)。
图6详细说明了检测方式。方框1所示的预测器，向组合滤波器(4)提供预测x^(i/i-1)以及到前一步(i-1)为止所接收到的序列y(i)的观测所更新的G^(i/i-1)。预测误差估计的协方差矩阵SG(i/i-1)eSx(i/i-1)，分别跟预测G^(i/i-1)和x^(i/i-1)关联，在方框2和8中进行计算，计算开始于在瞬时(i-1)得到的滤波误差协方差矩阵SG(i-1/i-1)，以及开始于在时间i计算的预测x^(i/i-1)。
增益矢量K(i)在组合滤波器中使用，并且在方框3进行计算。
方框4是提供x^(i/i)数据估计以及信道G^(i/i)的状态估计的卡尔曼滤波器。如上所述，这些估计是基于到紧挨着的前面一个瞬时为止所接收的数据。方框5提供G(i)的滤波误差协方差矩阵，SG(i/i)是从SG(i/i-1)计算而来，后者从方框2以及从x^(i/i-1) 产生。方框6计算具有延时D的后验概率(APP)P(a(i-D))。方框7进行最终估计，在a(i-D)的后验概率(APP)中，一个码一个码地搜索最大值。
在学习方式中，即图4中的开关SW处于位置A时，由于发送序列为已知，假定x^(i/i)＝x^(i/i-1)＝x(i)以及Sx(i/i-1)＝0接收机就能用所获得的数据对信道估计进行递归更新。
将所提出的接收机跟图3所示的一种进行比较。后者在信噪比(SNR)很高(≥30dB)的快速时变环境下具有较好的性能，但在更加频繁地出现的信噪比从15dB到30dB的情况下，后者可比较的性能，因此，在若干实际应用中，它的复杂性是不合算的，而所提出的接收机当然在成本上是更为节省的。
使用由APP构成的“软”统计学方法取代在标准接收机中所使用的“硬”统计学方法允许在不增加接收机复杂性的条件下改进信道估计能力并提供良好的数据检测。
很清楚，对于作为本发明内容的接收机可以作出许多变种，在不加限制条件的例子中，并没有因此而超出下列权利要求的保护范围。例如，通过在成形滤波器的前面或后面插入适当的滤波器以实现格子式信道编码或卷积编码，就能使接收序列在传输过程中实现编码。接收机基本上保持不变，在1这种情况下，使得图6的组合滤波器不再仅仅对信道作出估计，而且也对编码滤波器的级联作出估计。
如果编码以差分方式进行，就有充分的时间用选定的码去修改比特的组合的最后操作，这一步是基于接收到的最后两个码的相位差、而不是基于接收到的最后一个符号而实现的。
即使发送序列发生交织，接收机仍将保持不变，因为它在去交织器的前面进行工作。
权利要求
1.用于接收在移动无线电通信信道中传播的数字信号的接收机，上述信道具有时变类型的多途径(传播)，由于具有瑞利分布的不确定特性使得在时间域和频率域的畸变增加，上述接收机的特征在于-一个预测器电路(1)，该电路从滤波后的估计、预测估计x^(i-1/i-1)和G^(i-1/i-1)开始，基于到时间i-1为止的对接收序列的观测，在时间i计算后验概率的估计x^(i/i-1)以及信道G(i)的估计G^(i/i-1)；-一个第一计算方框(2)，从上述预测估计x^(i/i-1)开始，计算误差估计的跟x^(i/i-1)关联的协方差矩阵Sx(i/i-1)，-一个第二计算方框(8)，从在时间i-1得到的G(i)的滤波误差协方差矩阵SG(i-1/i-1)开始，计算误差估计的跟G^(i/i-1)关联的协方差矩阵SG(i/i-1)，-一个第三计算方框(3)，从上述先前已经计算出来的数值x^(i/i-1)、G^(i/i-1)、SG(i/i-1)和Sx(i/i-1)开始，计算卡尔曼算法的增益矢量K(i)；-一个第四计算方框(5)，从上述诸值SG(i/i-1)、x^(i/i-1)以及x^(i-1/i-1)开始，计算信道滤波误差的协方差矩阵SG(i/i)；-一个第五计算方框(6)，从x^(i/i)开始，并且具有预定的延时D，计算可能发送的码的后验概率P(a(i-D))；以及-一个第六方框，从a(i-D)的后验概率中，一个码一个码地搜索最大值，进行最终判定。
2.根据权利要求1的数字信号接收机，其特征在于，接收序列用格子式(Trellis)信道编码方法进行编码。
3.根据权利要求1的数字信号接收机，其特征在于，接收序列用卷积信道编码方法进行编码。
4.根据权利要求1的数字信号接收机，其特征在于，接收序列在传输过程中，必须经过差分编码。
5.根据权利要求1的数字信号接收机，其特征在于，接收序列在传输过程中，必须经受交织。
全文摘要
本发明涉及用于高速数值传输的、通过有噪声的以及在时间和频率上出现弥散的瑞利信道的接收机,其中,精确的信道响应估计跟接收数据序列的检测过程以最佳方式组合。可从接收数据并从经过更新的信道估计,计算出具有码间干扰的通道状态的马尔科夫链的后验概率。计算出的后验概率依次被卡尔曼估计器用来记录信道的变异。在计算出的后验概率序列的基础上,一个码一个码地对检测进行计算,其中最高的后验概率有最小的判定延时。
文档编号H04L25/03GK1180266SQ9711478
公开日1998年4月29日 申请日期1997年7月28日 优先权日1996年7月29日
发明者罗伯特·库赞尼, 安奏·巴卡瑞利 申请人:泰利泰尔有限责任公司