專利名稱：用于混合判決反饋均衡的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及接收信號的均衡，尤其涉及混合判決反饋均衡。
背景技術(shù)：
數(shù)字信息的傳輸一般采用了把數(shù)字信息映射為模擬波形的調(diào)制器。一般對要發(fā)送的信息序列內(nèi)包含的比特塊執(zhí)行映射。波形在幅度、相位、頻率或其組合方面可能不同。然后發(fā)送信息作為相應的波形。從數(shù)字域到模擬域的映射過程稱為調(diào)制。
在無線通信系統(tǒng)中，通過無線信道發(fā)送已調(diào)信號。然后，接收機對接收信號進行解調(diào)以提取原始的數(shù)字信息序列。在接收機處，所發(fā)送的信號受到信道所引入的線性失真、以及外部的加性噪聲和干擾。信道的特征一般是時變的，因此對于接收機并非先驗已知。接收機以多種方式補償信道所引入的失真和干擾。一種補償接收信號中的失真并降低干擾的方法是采用一均衡器。均衡一般包含用于減少通信信道中失真效應的方法。均衡器從接收信號產(chǎn)生原始數(shù)字信息的估計。
當前的均衡方法是基于有關(guān)接收信號的假設。這種假設在多種編碼、調(diào)制和傳輸情況下一般不正確，因此這些均衡器在許多條件下不會執(zhí)行的很好。此外，采用判決反饋的當前均衡器通常遭受誤差傳播效應，所述誤差傳播效應會放大單獨的判決誤差。此外，判決反饋過程包括與每個碼元有關(guān)的硬判決，并且不考慮碼元判決為正確的似然性。
因此，本領(lǐng)域中需要一種均衡方法，該方法減少了各種工作條件下接收信號內(nèi)的線性失真。更進一步的是，需要減少判決反饋均衡器內(nèi)的誤差傳播。此外，需要向判決反饋過程提供一種度量。


圖1A是通信系統(tǒng)內(nèi)組件的框圖。
圖1B是如圖1A所示的通信系統(tǒng)的詳細部分。
圖2是通信系統(tǒng)內(nèi)判決反饋均衡器的概念模型。
圖3是如圖2所示的判決反饋均衡器的框圖。
圖4是碼元電平限制器(slicer)的數(shù)學模型。
圖5是用于優(yōu)化判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)的算法。
圖6是用于優(yōu)化判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)的最小均方自適應濾波算法。
圖7是用于為采用周期性突發(fā)導頻的系統(tǒng)優(yōu)化判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)的最小均方自適應濾波算法。
圖8A是用于8相移鍵控(PSK)的星座映射。
圖8B說明了用于覆蓋在圖8A的星座映射上的軟限制器判決的柵格區(qū)。
圖9A是二進制相移鍵控(BPSK)即2-PSK的星座映射。
圖9B說明了用于覆蓋在圖9A的星座映射上的軟限制器判決的柵格區(qū)。
圖10是實現(xiàn)“軟限制”判決過程的判決反饋均衡器。
圖11是用于“軟限制”判決過程的過程。
圖12是應用了泰勒級數(shù)計算的“軟限制”判決過程的過程。
圖13是“軟限制器”的框圖。
圖14是應用了泰勒級數(shù)計算的“軟限制器”的框圖。
具體實施例方式
這里使用單詞“示例性”意指“充當示例、實例或說明”。這里描述為“示例性”的任何實施例都不必被視為比其它實施例更為優(yōu)選或有利。
圖1A說明了通信系統(tǒng)100的一部分組件。除了所述那些方框以外，其它方框和模塊也可以結(jié)合到通信系統(tǒng)中。由一信源(未示出)產(chǎn)生的比特被組成幀、編碼、然后被映射到信號星座中的碼元。由該信源所提供的二進制數(shù)字的序列稱為信息序列。信息序列由輸出一比特序列的編碼器102進行編碼。編碼器102的輸出被提供給映射單元104，后者充當?shù)酵ㄐ判诺赖慕涌?。映射單?04把編碼器輸出序列映射到復值信號星座內(nèi)的碼元y(n)。部分120建模了進一步的發(fā)送處理，包括調(diào)制方框以及通信信道和模擬接收機處理。
圖1B說明了圖1A的部分120內(nèi)包括的某些細節(jié)。如圖1B所示，復碼元y(n)被調(diào)制到模擬信號脈沖上，所產(chǎn)生的復基帶波形被正弦調(diào)制到載波信號的同相和正交相位分量上。所產(chǎn)生的模擬信號由RF天線(未示出)通過通信信道發(fā)出。這樣可以實現(xiàn)各種調(diào)制方案，比如M元相移鍵控(M-PSK)、2M元正交幅度調(diào)制(2MQAM)等等。
每個調(diào)制方案都有一相關(guān)的“信號星座”，該信號星座把一個或多個比特映射為一個唯一的復碼元。例如，在4-PSK調(diào)制中，兩個已編碼比特被映射到四個可能的復數(shù)值{1，i，-1，-i}之一。因此，每個復碼元y(n)可以采取四個可能的值。通常對于M-PSK而言，把log2M個已編碼比特映射到落在復單位圓上的M個可能復數(shù)值之一。
繼續(xù)參照圖1B，在接收機處，模擬波形經(jīng)下變頻、濾波和采樣，比如以奈奎斯特速率的適當倍數(shù)。所產(chǎn)生的采樣由均衡器110處理，均衡器110校正信道所引入的信號失真以及其它噪聲和干擾，比如由部分120建模。均衡器110輸出所發(fā)送碼元y(n)的估計。然后，解碼器處理碼元估計來確定原始的信息比特，即被輸入編碼器102的源比特。
圖1A和圖1B所示的接收機前端內(nèi)脈沖濾波器、I-Q調(diào)制器、信道和模擬處理器的組合由一線性濾波器106建模，線性濾波器106具有脈沖響應{hk}和z變換H(z)，其中信道所引入的干擾和噪聲被建模為加性白高斯噪聲(AWGN)。
圖1B把處理部分120詳細說明為包括一前端處理單元122，所述前端處理單元122與分別用于處理同相(I)和正交(Q)分量的基帶濾波器126和128耦合。然后，每個基帶濾波器126、128耦合到與相應載波相乘的乘法器。所產(chǎn)生的波形然后在加法節(jié)點134處相加并通過通信信道被發(fā)送到接收機。在接收機處，模擬預處理單元142接收所發(fā)送的信號，所述信號被處理并被傳遞到匹配濾波器144。匹配濾波器144的輸出然后被提供給模擬/數(shù)字(A/D)轉(zhuǎn)換器146。注意到按照設計和操作準則可以實現(xiàn)其它模塊。圖1A和1B的組件和元件是為了理解以下討論，并非是通信系統(tǒng)的完全描述。
如上面所討論的，所發(fā)送的碼元序列被標識為{y(n)}。對于本發(fā)明而言，假定碼元{y(n)}被歸一化以具有平均單位能量，即E|yn|2＝1。如果信道輸出以碼元速率(可能是或可能不是奈奎斯特速率)被濾波和采樣，則信道輸出給出為xn=Σkhkyn-k+ηn---(0)]]>其中ηn是方差為(Es/N0)-1的白高斯噪聲。均衡器通常用系數(shù)為{fk}的線性濾波器來實現(xiàn)，并由z變換F(z)定義。令 表示均衡器的輸出，其中 給出為
y^n=Σkfkxn-k---(1)]]>=g0yn+[Σk>0gkyn-k+Σk>0g-kyn+k+η′n]---(2)]]>其中G(z)＝F(z)H(z)且η′n=Σkfkηn-k---(2a)]]>注意到公式(2)在方括號[...]內(nèi)的第二項表示碼元間串擾(ISI)和噪聲。公式(2)的第一項對應于與過去碼元相關(guān)的干擾，而第二項對應于與將來碼元相關(guān)的干擾。第一項通常稱為“因果”ISI，而第二項通常稱為“反因果”ISI。如果設計者假定正確解碼了過去的碼元，則可以刪除因果ISI項。在理想情況下，如果均衡器知道星座碼元yn-1，yn-2，K，即時刻n以前發(fā)送的星座碼元，則在確定估計 時，均衡器能通過減去公式(2)[…]中的第一項而消除部分碼元間干擾。然而在實際的系統(tǒng)中，均衡器僅僅知道前面生成的碼元估計，比如 K。如果干擾和噪聲足夠小，則預期對估計 的碼元判決會導出原始發(fā)送的星座碼元yn是合理的。作出這種碼元判決的設備稱為“限制器”，其操作由σ(.)表示。然后，接收機會用來自限制器的碼元判決序列形成因果ISI的估計，并從均衡器的輸出中減去該估計以導出y^n=Σkfkxn-k-Σk>0gkσ(y^n-k)---(2b)]]>=g0yn+[Σk>0gk(yn-k-σ(y^n-k))+Σk>0g-kyn+k+η′n]---(2c)]]>=g0yn+[Σk>0g-kyn+k+η′n]---(3)]]>假定σ(y^n-k)≈yn-k.]]>這是判決反饋均衡的關(guān)鍵原理，其中通過對工作在均衡器輸出上的碼元電平限制器作出的碼元判決進行因果濾波以消除因果ISI。
圖3說明了采用判決反饋均衡器(DFE)340的通信系統(tǒng)350。通信系統(tǒng)350被建模為具有等價的線性信道352，該信道對碼元序列yn進行濾波。噪聲和干擾ηn在加法節(jié)點354處相加，輸出xn表示在接收機處的前端處理和采樣后接收到的信號采樣。DFE 340處理xn，對xn濾波以產(chǎn)生估計 DFE 340被建模為具有一線性前饋濾波器356和一線性反饋濾波器358。前饋濾波器356的抽頭系數(shù)被指定為{fk}，并且實現(xiàn)z變換F(z)。DFE 340還包括與限制器360耦合的純因果反饋濾波器358，形成一反饋回路，產(chǎn)生因果ISI的估計。換言之，反饋濾波器358從前面檢測到的碼元所引起的當前碼元估計中刪除該部分ISI。來自反饋濾波器358的因果ISI估計被提供給加法節(jié)點308，加法節(jié)點308從前饋濾波器356的輸出中減去因果ISI估計。加法節(jié)點308所產(chǎn)生的輸出是均衡器輸出 均衡器輸出 也是發(fā)射碼元yn的估計，并被提供給解碼器364用于確定原始的信息序列。
限制器360處理來自加法節(jié)點308的均衡器輸出，響應于此作出關(guān)于原始碼元yn的判決。然后，限制器360的輸出被提供給純因果的反饋濾波器358。前饋濾波器356在此也稱為向前饋送濾波器(FFF)。反饋濾波器358在此也稱為向后反饋濾波器(FBF)。在DFE中，前饋濾波器356和反饋濾波器358的濾波器系數(shù)的優(yōu)化直接影響了均衡器的性能。執(zhí)行該優(yōu)化的設備被設計為圖3中的系數(shù)優(yōu)化器362。有多種方法可用于優(yōu)化濾波器系數(shù)。傳統(tǒng)上，根據(jù)以下隱含的假設來優(yōu)化FFF和FBF系數(shù)假設限制器的碼元判決完全是可靠的，并且FBF完全消除了因果ISI，即來自過去碼元的干擾。在該假設下，優(yōu)化FFF系數(shù)，使得公式(3)中殘余的干擾和噪聲項很小。更準確地說，優(yōu)化FFF的z變換F(z)，使得公式(3)中的 在均方的意義上接近于yn。
實踐中，F(xiàn)FF和FBF通常由有限沖擊響應(FIR)濾波器實現(xiàn)，在初始的訓練/前導/自適應周期期間，通過假定最佳限制器性能，即σ(y^n)=yn,]]>從而對導頻碼元“訓練”FFF和FBF。這是通過旁路限制器并把本地生成的(因此是正確的)導頻碼元而不是經(jīng)限制的(因此可能是錯誤的)導頻碼元判決反饋到FBF中而完成的。在訓練期間可以為濾波器系數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)多種算法，包括自適應算法，比如最小均方(LMS)、遞歸最小平方(RLS)、直接矩陣反轉(zhuǎn)等等。一旦訓練周期完成，限制器360就工作，并且通過FBF反饋經(jīng)限制的數(shù)據(jù)碼元。
常規(guī)的DFE優(yōu)化算法引入了多種潛在的問題。對于采用強編碼的系統(tǒng)而言，限制器判決通常有很大的碼元差錯率(SER)。例如，在以1％的分組差錯率點工作時，25％或更多的SER對于采用中間大小星座以及低速率turbo碼的系統(tǒng)而言是常見的，所述中間大小的星座比如16-QAM，所述低速率turbo碼比如1/3速率。另一方面，DFE的FFF和FBF系數(shù)通常根據(jù)不正確的假設來優(yōu)化即假設限制器的判決完全是可靠的。
此外，F(xiàn)FF和FBF系數(shù)是假定因果ISI被完全消除而優(yōu)化的。結(jié)果，以較大因果ISI的代價減少了反因果ISI。根據(jù)這里提供的公式(尤其是公式(1)-(3))，常規(guī)的DFE優(yōu)化算法導致的gk值對于k＞0很大，但對于k＜0很小。然而，當限制器SER不可忽略時，錯誤的碼元判決影響到FBF并且此后被不正確地減去。當對于k＞0的gk值很大時，殘余的干擾從而被放大，可能導致隨后碼元上的進一步限制器誤差。這一現(xiàn)象稱為誤差傳播。
減輕誤差傳播的嘗試包括反饋訓練期間經(jīng)限制的導頻碼元，這與通過反饋本地生成的(因此是正確的)導頻采樣而訓練FFF和FBF相反。經(jīng)限制的導頻碼元偶爾出錯，強制FFF和FBF進行相應的調(diào)節(jié)。該方法也不是沒有問題的。經(jīng)限制的導頻碼元和經(jīng)限制的數(shù)據(jù)碼元可能招致與一般經(jīng)由BPSK發(fā)送的導頻碼元非常不同的差錯率，所述BPSK即2-PSK(或其它較小的星座)，但是數(shù)據(jù)碼元一般經(jīng)由較大的星座發(fā)送。結(jié)果，導頻碼元和數(shù)據(jù)碼元的SER可能很不同。在該情況下，由于FFF和FBF系數(shù)是基于經(jīng)限制的導頻碼元而優(yōu)化的，因此那些系數(shù)在處理數(shù)據(jù)碼元時的效應導致次優(yōu)的性能。
這些問題通過優(yōu)化FFF和FBF系數(shù)以彌補圖3的限制器360所引起的誤差而解決。換言之，修改系數(shù)優(yōu)化器362以認識到由于限制器誤差，可能不能完全刪除因果ISI。這一方法不同于以前的方法，以前的方法隱含地假定限制器是無誤差的，因此能完全刪除因果ISI。
一實施例背后的理論是用一獨立的、同分布的(i.i.d)“信道”，標記為 來建模限制器操作。“信道”是獨立于在公式(0)中被指定為{ηn}的噪聲過程而假設的，所發(fā)送的碼元序列被指定為{yn}?！靶诺馈蓖耆善錀l件密度 表征，其中 和y分別表示限制器的輸出和實際發(fā)送的碼元。假定這一信道是FBF中碼元誤差的原因。實踐中，碼元誤差以突發(fā)形式出現(xiàn)，因為當前碼元上的限制器誤差意味著后續(xù)的碼元被不正確劃分的概率上升。在這里考慮的簡化限制器模型中，限制器誤差是被假定為i.i.d。
圖2說明了具有判決反饋均衡器的通信系統(tǒng)的概念模型300。通過由傳輸函數(shù)H(z)建模的通信信道發(fā)送的碼元在加法節(jié)點304處被加性噪聲污染。所產(chǎn)生的信號被FFF 306濾波。通過在加法節(jié)點308減去一誤差項而產(chǎn)生原始發(fā)送的碼元的估計。原始發(fā)送碼元的估計可供解碼器316使用。誤差項由因果反饋濾波器310生成，其傳輸函數(shù)為B(z)，對“信道” 314的輸出進行濾波。由反饋濾波器310所產(chǎn)生的誤差項表示FFF 306的輸出中存在的因果ISI的估計。“信道” 模仿圖3中限制器360的統(tǒng)計行為，即信道314的輸入和輸出之間的統(tǒng)計關(guān)系等同于發(fā)送碼元yn和限制器360的相應輸出y~n=σ(y^n)]]>之間的統(tǒng)計關(guān)系。系數(shù)優(yōu)化器320負責優(yōu)化向后到FFF 306和FBF 310的濾波器系數(shù)。注意到圖3和2之間的主要差異是用“信道” 314的概念模型代替了限制器360。
如上所述，限制器在圖2中這樣建模通過選擇“信道” 以在忽略限制器誤差在時上的統(tǒng)計相關(guān)性的同時、建模實際限制器的統(tǒng)計行為。由于實際的限制器工作在均衡器輸出上，由之而來的是相關(guān)的邊際統(tǒng)計量涉及殘余干擾。令SINR表示均衡器輸出處的信號對干擾和噪聲比，即在圖2中加法節(jié)點308的輸出處。假定均衡器輸出處的殘余干擾和噪聲可以被建模為零均值的復數(shù)高斯隨機變量Z，其具有獨立的實部和虛部，每個變量的方差為σ2，其中σ2=12(SINR)---(6)]]>邊際統(tǒng)計量由等價的信道 給出，其中Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}---(7)]]>其中σ()表示最小距離限制函數(shù)，給出如下σ(y^)=argminy∈Y||y^-y||2---(8)]]>公式(7)中的Z是零均值的復數(shù)高斯隨機變量，表示具有上述屬性的殘余干擾。圖4說明了按照上述假設和公式建模的信道 特別是，圖2中 314的數(shù)學描述被說明為系統(tǒng)380。限制器384的輸入由 表示，并被建模為受附加噪聲和干擾破壞的發(fā)送碼元y。噪聲和干擾由復數(shù)高斯隨機變量Z來建模。限制器384實現(xiàn)如公式(8)所述的最小距離限制函數(shù)，導致標記為 的限制器輸出。連接y和 的聯(lián)合統(tǒng)計量組成了“信道” 的模型的完整數(shù)學描述。圖4所述信道 的構(gòu)成是新穎的，其不同于以前的方法，因為噪聲Z具有非零值方差。以前的方差隱含地假定Z一致地等同于零。因此，與假定限制器是無誤差的以前方法相反，假定這一限制器的模型作出判決誤差。
返回圖2，令fQ和bQ表示為使所發(fā)送的碼元yn(信道302的輸入)和碼元估計 (加法節(jié)點308)之間的均方誤差最小而選擇的FFF和FBF系數(shù)。換言之，系數(shù)fQ和bQ是“維納MMSE最優(yōu)值”。為了下面將清楚了解的原因，這些系數(shù)稱為“維納合成DFE”系數(shù)。系數(shù)fQ和bQ可由標準的維納—霍夫(Wiener-Hopf)最優(yōu)來確定，并可由下列公式定義fQbQ=RFρQRF,BρQ*RF,BHRB-1pF0,---(4)]]>其中RF表示FFF內(nèi)容的協(xié)方差，RB表示FBF內(nèi)容的協(xié)方差，RF，B表示FFF和FBF內(nèi)容的互協(xié)方差，pF表示FFF的內(nèi)容和所發(fā)送碼元之間的互協(xié)方差。這些協(xié)方差和互協(xié)方差取決于H(z)所描述的線性信道302。假定以相等的概率使用Y內(nèi)的碼元，Y即發(fā)送星座，則PQ被定義為ρQ=1|Y|Σy∈YΣy‾∈r[y~*y]Q(y~|y)---(5)]]>其中|Y|表示Y的集的勢，即發(fā)送星座內(nèi)可能的碼元數(shù)。這樣，對于給定的 以及具有z變換H(z)的信道而言，MMSE系數(shù)fQ和bQ通過應用公式(4)和(5)來確定。
考慮到通過假設均衡器輸出處的SINR值而根據(jù)公式(6)和(7)定義 于是應用公式(4)和公式(5)導出MMSE系數(shù)fQ和bQ。當FFF和FBF系數(shù)的這些值用作圖2內(nèi)的FFF 306和FBF 310內(nèi)時，均衡器輸出處所產(chǎn)生的SINR可能不同于原始假設的SINR值。因此所假設的SINR值可能一致也可能不一致。然而，通過迭代，即通過使用最新找到的SINR值來定義新的“信道” 找到相應的一組新的MMSE系數(shù)等等，可以找到一致的SINR值，因此找到一組一致的MMSE系數(shù)fQ和bQ。這一迭代過程如下數(shù)學地表示(SINR)0→(f0，b0)→(SINR)1→(f1，b1)→(SINR)2…特別是，迭代算法可用于計算維納合成DFE。本實施例的算法在圖5中說明。通過在步驟402設n＝0并任意地選擇SINR0，過程400開始。通過在步驟404應用公式(5)、(6)和(7)來確定SINRn和計算ρ(SINRn)，過程繼續(xù)。在步驟406中通過使用公式(4)來計算濾波器系數(shù)fn、bn。根據(jù)本實施例，該過程在步驟408計算SINRn+1＝SINR(fn，bn，SINRn)。注意到SINR(f，b，x)表示均衡器輸出處的SINR，F(xiàn)FF系數(shù)為f，F(xiàn)BF系數(shù)為b，且限制器信道為Q(.|.)具有SINR為x。限制器信道由公式(6)和公式(7)定義。如果過程在判決菱形410處收斂，則處理繼續(xù)到步驟412以便設置濾波器系數(shù)。如果過程不收斂，則處理返回到步驟404。
注意到如圖5迭代算法中所述，SINR0的值可以任意選擇。兩個極值SINR0＝0、SINR0＝∞分別對應于以總體上不可靠的限制器開始或以理想的限制器開始。
注意到ρ表示限制器的輸出和實際發(fā)送的碼元之間的相關(guān)，這樣，ρ是均衡器的輸出SINR的函數(shù)。如果均衡器的輸出相當有噪聲的，相關(guān)性很小。在該情況下，限制器的碼元相當不可靠，不可能有因果ISI的精確估計。正如預期的，在該情況下，圖5的算法收斂于與線性均衡器的系數(shù)很像的FFF和FBF系數(shù)，所述線性均衡器即FBF系數(shù)被強制為零的均衡器。另一方面，當均衡器的輸出幾乎無噪聲時，限制器的相關(guān)ρ趨于1。在該情況下，圖5的算法收斂于與“理想”DFE很像的FFF和FBF系數(shù)，所述DFE即完全可靠的限制器。在這兩個極值之間，圖5的算法收斂于為這兩個極值的“混合”的FFF和FBF系數(shù)。這一“混合”是由迭代算法自動完成的。為此，這樣獲得的FFF和FBF系數(shù)被稱為“混合DFE”系數(shù)。
此前描述的實施例要求明確知道信道H(z)以便構(gòu)造公式(4)的各個協(xié)方差和互協(xié)方差。于是通過對公式(4)求解fQ、bQ而確定維納混合FFF和FBF系數(shù)。然而，在實踐中，H(z)一般在接收機處未知，因此另一種確定FFF和FBF的維納混合DFE系數(shù)的方法是期望的。另一實施例，稱為自適應混合DFE，不要求明確知道信道H(z)。首先，把均方誤差(MSE)定義為MSE=E|yn-y^n|2---(9)]]>=E|yn-fHXn-bH(Zn+Δn)|2]]>其中Xn是FFF在時刻n的內(nèi)容，Zn是假定無誤差反饋的FBF內(nèi)容，Δn是“信道” 所引入的反饋碼元誤差。由于 所引入的誤差假定是i.i.d并且是獨立的，因此公式(9)可寫為MSE=E|yn-fHXn-bHZn|2+bHE(ΔnΔnH)b---(9a)]]>=E|yn-fHXn-bHZn|2+||b||2EQ||y~-y||2]]>其中EQ表示關(guān)于 的“期望”。由于在公式(5)中發(fā)送星座被歸一化為單位能量和ρQ的定義，因此導致EQ||y~-y||2=EQ||y||2+EQ||y~||2-2EQy~*y]]>≈1+λQ2-2ρQ---(9b)]]>其中λQ2=1|Y|Σy∈YΣy∈Y|y~|2Q(y~|y)]]>把公式(9b)與公式(9a)組合起來得到MSE＝E|yn-fHXn-bHZn|2+(1+λQ2-2pQ‖b‖2(9c)注意到公式(9c)中出現(xiàn)的‖b‖2可以被解釋為FBF系數(shù)中的“能量”。公式(9c)是用于導出各種自適應算法的起始點。例如，為了基于遞歸最小平方(RLS)方法而導出自適應算法，通過用簡單的例如n＝1，…，N上的樣本均值來替換統(tǒng)計期望，從而定義了新的代價函數(shù)。然后應用標準的技術(shù)來導出該代價函數(shù)的遞歸優(yōu)化程序。一實施例實現(xiàn)了如下定義的代價函數(shù)的RLS優(yōu)化程序MSE=[1NΣn=1N|yn-fHXn-bHZn|2]+αQ||b||2---(9d)]]>
其中αQ＝1+λQ2-2ρQ(9e)注意到α可能被稱為“反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的能量度量”或“誤差校正項”?？梢詫鬏斨写嬖诘膶ьl碼元執(zhí)行RLS優(yōu)化。
最小均方算法優(yōu)化公式(9c)的另一實施例是基于最小均方(LMS)算法。最小均方(LMS)算法遞歸地調(diào)節(jié)混合DFE的FFF和FBF系數(shù)以便使公式(9c)中定義的MSE最小。對于固定的信道 而言，最小均方(LMS)算法更新給出為fn+1=fn-μE-{∂MSE∂fn}---(10a)]]>bn+1=bn-μE-{∂MSE∂bn}---(10b)]]>其中MSE在公式(9c)中定義，μ是LMS步距，E-表示丟掉公式(9c)定義中的統(tǒng)計期望。計算偏導數(shù)得到fn+1=fn+μXnen*;---(11)]]>bn+1=(1-μ(1+λQ2-2ρQ))bn+μZnen*;---(12)]]>=(1-μαQ)bn+μZnen*---(12a)]]>en=yn-fnHXn-bnHZn.---(13)]]>當μ的值被選擇為適當小時，公式(11)到公式(13)定義的迭代的順序是穩(wěn)定的，并收斂為能求解公式(4)的一組系數(shù)。注意到該迭代順序不要求明確估計公式(4)中的協(xié)方差和互協(xié)方差。
圖6說明了按照一實施例的LMS算法。算法500通過在步驟502中選擇初始SINR0值開始。此外，索引k被初始化為k＝0。在步驟504中，估計SINRk的值，并且計算或從預先計算的查找表(LUT)中確定α(SINRk)。根據(jù)傳輸中的導頻碼元迭代地計算上面給出的公式(11)到(13)，直到在步驟506滿足收斂標準為止。這種迭代的結(jié)果確定了(fk，bk)的值。在步驟508，該過程估計SINRk+1，它是在FFF和FBF系數(shù)為(fk，bk)時在均衡器輸出處的SINR。該估計可以使用傳輸中的導頻碼元來完成。然后，該過程遞增索引k。當SINRk在判決菱形510處收斂時，過程繼續(xù)到步驟512以便應用濾波器系數(shù)。否則，處理返回步驟504。
具有周期導頻脈沖的算法按照另一實施例，通信系統(tǒng)結(jié)合了周期性發(fā)送的導頻突發(fā)，接收機使用所述導頻突發(fā)來調(diào)節(jié)接收機的均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)。這種調(diào)節(jié)通常稱為“訓練均衡器”。這一系統(tǒng)的例子是支持高數(shù)據(jù)速率(HDR)的系統(tǒng)，所述HDR在“TIA/EIA-IS-856 CDMA2000 High Rate Packet Data Air InterfaceSpecification”(IS-856標準)中定義。在HDR系統(tǒng)中，每隔0.833ms發(fā)送96個導頻碼元。每一組96的導頻碼元被稱為一“導頻突發(fā)”。在導頻突發(fā)之間，HDR系統(tǒng)發(fā)送指向接收機的數(shù)據(jù)碼元。圖7說明了在這一系統(tǒng)中應用基于LMS的混合DFE的算法。算法600最初在步驟602中把SINR0設為等于0或∞。SINR的最初選擇沒有指定且不是關(guān)鍵的，盡管對于最快的收斂而言，SINR0等于∞會是優(yōu)選的。索引k還被初始化并被設為0。在步驟604，算法確定SINRk，計算α(SINRk)或通過查詢預先計算的查找表來確定必要的值。在步驟606中，f和b的初始值被設為f0＝0，b0＝0。在步驟608，在第(k+1)個導頻突發(fā)期間，該過程對于導頻突發(fā)的所有碼片迭代公式(11)到(13)。在當前的HDR例子中，算法600迭代導頻突發(fā)的96個碼片，并且保存f和b的最終值。在步驟610，該過程使用前一導頻突發(fā)的96個碼片來估計SINRk+1。在(k+1)個導頻突發(fā)后的數(shù)據(jù)部分期間，所保存的f和b值被加載到FFF和FBF內(nèi)，并且以標準的判決—反饋方式使數(shù)據(jù)碼元均衡。在步驟614，該過程計算α(SINRk+1)的值并遞增k。過程繼續(xù)在解調(diào)操作期間實現(xiàn)該算法。
圖7的算法對于緩慢時變的信道是自適應的，比如類穩(wěn)態(tài)SINRk，因此，并不預期α(SINRk)在LMS算法的收斂時間上會改變很多。
軟限制器如上所述，誤差傳播大大限制了DFE在采用信道編碼的通信系統(tǒng)中的使用。由于通過單獨碼元上的反饋判決消除了因果ISI，因此單獨隔離的判決誤差可能導致隨后判決誤差的突發(fā)，大大提高了均衡器輸出處的殘余干擾。如果信道編碼很強，則碼元判決誤差的概率不可忽視(一般在25％的數(shù)量級上)，誤差傳播會對DFE的性能造成嚴重的效應。一種避免這種誤差傳輸引入的效應的方法是認識到通常的“最小距離”限制器不向碼元判決附著任何置信水平。換言之，常規(guī)的限制器判決不為碼元判決的準確性或正確性提供任何度量。如果已知一判決具有令人懷疑的準確性，與通過減去不正確的判決來冒險復合殘余干擾相比，最好是避免消除該碼元對后光標尾部的作用。換言之，低準確度的碼元判決不應被包括在消除因果ISI的反饋回路中。
把置信水平結(jié)合在判決過程內(nèi)的限制器的一個實施例在此稱為“軟限制器”。下面討論的數(shù)學模型描述了一種軟限制器。首先，假定限制器的輸入碼元給出為y^=y+n---(14)]]>
其中y是屬于星座ψ的已發(fā)送碼元，n由殘余噪聲和碼元間干擾組成。假定y在ψ上均勻分布，使得所有星座點都以相等的概率被發(fā)送。令 是度量當限制器在已發(fā)送碼元為y時決定 值時引起的損耗的損耗函數(shù)。由貝葉斯規(guī)則給出最優(yōu)的限制器 其中“最優(yōu)的”是指使期望損耗最小的限制器σ(Y^)=argminy~∈ΨE{L(Y,y~)|Y^}---(15)]]>對于最小誤差概率(MEP)損耗函數(shù)給出為L(y,y~)=0,y=y~1,y≠y~---(16)]]>期望的損耗導致E{L(Y,y~)|Y^}=Pr{Y≠y~|Y^}---(17)]]>=1-Pr{Y=y~|Y^}]]>因此σ(Y^)=argmaxy~∈ΨPr{Y=y~|Y^}---(18)]]>此外，假定干擾n是具有零均值且方差為σ2的高斯隨機變量，則σ(Y^)=argminy~∈Ψ||Y^-y~||2---(19)]]>獨立于σ2。這是傳統(tǒng)的“最小距離”限制器，盡管它對于公式(16)的損耗函數(shù)是“貝葉斯最優(yōu)的”，然而由于上述原因，該限制器會導致誤差傳播。另一限制器設計考慮了平方損耗函數(shù)L(y,y~)=||y-y~||2---(20)]]>它不像MEP損耗函數(shù)，而是會使較大的誤差比較小的誤差更為惡化。以下來自公式(15)σ(Y^)=argminy~∈ΨE{||Y-y~||2|Y^}---(21)]]>=E{Y|Y^}]]>條件均值等于
σ(Y^)=Σy∈Ψy[e||Y^-y||22σ2Σy∈Ψe||Y^-y||2σ22]---(22)]]>一重要的觀察在于，不像公式(19)的限制器，公式(22)的限制器要求干擾和噪聲方差的估計(例如，σ2=12(SINR)]]>)。還注意到，公式(22)的限制器對應于星座碼元上后驗分布的矩心，即在公式(22)中方括號[...]中該項的矩心。因此，如果σ2很大，則假設對稱星座上的均勻先驗分布意味著幾乎均勻的后驗分布，因此矩心近似為零。另一方面，當σ2很小時，后驗分布質(zhì)量大部分集中在實際發(fā)送的碼元及其相鄰的星座點上；因此矩心接近于所發(fā)送的碼元。公式(22)中的限制器因此被稱為“軟限制器”。
軟限制器可用于具有最小量修改的自適應混合DFE中。選擇FFF和FBF系數(shù)以便優(yōu)化MSE的以下定義MSE=E|yn-fHXn-bHZn|2+(1+2ρQ-λQ2)||b||2---(23)]]>其中ρQ=EQ{Y~*Y}---(24a)]]>類似于公式(5)，λQ2被定義為λQ2=EQ{|Y~|2}---(24b)]]>“信道” 被定義為Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}---(25)]]>其中σ(.)表示公式(22)中定義的軟限制器，Z是以和公式(7)完全相同的方式定義的復數(shù)高斯噪聲。在基于LMS算法上的優(yōu)化方案的相似推導后，我們發(fā)現(xiàn)公式(11)、(12)和(13)不變，除了αQ=1+λQ2-2ρQ]]>是基于公式(24a)、(24b)和公式(25)中定義的軟限制器而計算的以外。跟以前一樣，泄漏因數(shù)(1-2ρQ+λQ2)是SNR相關(guān)的，并且可由一查找表確定。
上述基于LMS的算法不要求其它變化。在時隙的導頻/訓練部分期間，像以前一樣執(zhí)行自適應；在時隙的數(shù)據(jù)部分期間，使用條件均值限制器來代替“硬的”、最小距離的限制器。
軟限制器內(nèi)涉及的計算，也就是公式(22)，對于某些實踐實現(xiàn)來說可能過于復雜。一實施例簡化了限制器設計以便將限制器輸出限制為最多取N個值。等價地說，這個量將限制器輸入限制為最多取N個值。換言之，使用由 定義的量化器把限制器輸入 量化為N個點之一。于是對于k＝1，...，N， 被計算為σ(Y^)=σk,]]>如果Q(Y^)=Y^k---(26)]]>其中σk=E{Y|Y^∈Q-1(Y^k)}---(27)]]>經(jīng)量化的限制器的操作可以總結(jié)為1)把 量化為N個可能值之一；以及2)使用該值和SINR作為查找表中的索引以確定Y~=σ(Y^).]]>由于該設計內(nèi)的復雜度取決于步驟1)，因此進一步的簡化會把 限制為取決于一均勻平方柵格，然后通過使用“最接近的鄰居”準則單獨量化 的實部和虛部來量化 這一限制器功能可以用簡單邏輯來實現(xiàn)，即通過首先根據(jù) 的實坐標來計算最接近的鄰居集合、然后基于 的虛坐標計算該子集內(nèi)最接近的鄰居。此外，查找表按SINR相當粗糙，對于大多數(shù)實現(xiàn)來說1dB步距便足夠。例如，給出SINR＝5dB和SINR＝6dB的{σk}查找表，例如5.4dB的中間SINR值的σk值可以通過在兩個查找表間適當內(nèi)插來確定。換言之，中間SINR值處的適當σk值可以在限制器設備內(nèi)生成，從而減少了必要的內(nèi)存/存儲要求。
作為將軟限制器應用于混合DFE(HDFE)的說明，考慮圖8A和8B。圖8A說明了8-PSK星座，其中8個復數(shù)碼元表示為調(diào)制而映射的3個已編碼比特。如圖所示，圓周表示用于發(fā)射機處調(diào)制的星座點?！皒”標記表示在接收機處接收到的采樣，并且包括傳輸期間引入的噪聲和干擾。注意到接收到的采樣不必要與實際的星座碼元相匹配。在該情況下，接收機決定實際發(fā)送了哪個星座碼元。一般而言，接收點集中在實際發(fā)送的星座碼元周圍。
一種從接收采樣確定發(fā)送碼元的方法是把星座圖分成多個塊，如圖8B所示。這里星座圖被分成8塊702、704、706、708、710、712、714和716。這些塊是按照例如最小距離度量確定的，所述最小距離度量使用兩個星座點之間的歐幾里德距離或間隔來選擇邊界。當接收到的采樣在兩個星座點之間近似等價(即近似在邊界上)時存在一個問題。在該情況下，如果判決過程是選擇錯誤的星座碼元，該誤差會在DFE的反饋回路中傳播。為了避免這種誤差和DFE中相關(guān)的放大，應用了一軟限制器，其輸出一個在星座碼元處的不必要的值。軟限制器從接收到的采樣隱含地確定置信水平。置信水平向系統(tǒng)提供了評估采樣的向?qū)?。如果置信水平很低，即可能有誤差，在均衡器的反饋部分中未強調(diào)該采樣。如果置信水平很高，則采樣被認為是可靠的，因此從中導出的適當碼元估計可用于均衡器的反饋部分中。
圖9A說明了2-PSK的星座圖。注意到基于來自星座碼元的最小距離作出的判決會導致接收采樣的誤差，比如由“x”標記的采樣。按照一實施例應用軟限制器把星座圖分成圖9B所示的矩形。如圖所示，諸如矩形720這樣的矩形在y方向上是半無限的，不是所有矩形都包含星座碼元。當限制器的輸入采樣落在半無限矩形之一內(nèi)時，分配一條件均值。實際上矩形內(nèi)的所有點都被映射到一公共值。該值表示已發(fā)送碼元的條件均值，只要限制器的輸入采樣落在所關(guān)心的矩形內(nèi)。每個矩形到相應的條件均值的映射都是信號對干擾和噪聲比(SINR)的函數(shù)。例如，對于處在第一電平的SINR，例如SINR＝4dB，給定的矩形可以映射到σ。對于處在第二電平的SINR，例如SINR＝5dB，同一矩形可以映射到σ′。映射和相關(guān)的條件均值被保存在查找表內(nèi)以便檢取。另一實施例按照預定的算法計算條件均值。注意到正方形或矩形柵格能容易地實現(xiàn)，并可擴展到更為復雜的星座圖。
圖10說明了使用軟限制器的均衡器800。均衡器800包括與加法節(jié)點804耦合的FFF 802。FFF 802由一自適應的均衡算法908控制。自適應的控制單元808響應于SINR估計單元816。在另一實施例中，SINR估計單元816可以用MSE估計單元來實現(xiàn)。SINR估計單元816向查找表(LUT)810提供SINR估計。SINR估計與查找表810內(nèi)保存的值結(jié)合使用，來確定按照公式(24a)、(24b)和(25)定義的αQ(SINR)=1+λQ2-2ρQ.]]>通過迭代公式(11)、(12)和(13)，自適應均衡算法808使用從查找表810產(chǎn)生的αQ值來更新FFF 802和FBF 806的系數(shù)。注意到公式(11)、(12)和(13)是基于LMS算法并被設計成優(yōu)化公式(23)內(nèi)定義的MSE代價函數(shù)。在另一實施例中，自適應均衡算法808可以實現(xiàn)另一自適應濾波算法，比如RLS，來優(yōu)化公式(23)中定義的MSE代價函數(shù)。FBF 806輸出一對FFF 802的輸出中存在的因果ISI的估計。FBF 806輸出與加法節(jié)點804耦合，其中它從FFF 802的輸出中被減去。加法節(jié)點804的輸出，即已發(fā)送碼元的估計，然后被提供給解碼器820、SINR/MSE估計單元816、并被提供給軟限制器812。軟限制器812從SINR/MSE估計單元816接收SINR/MSE估計，并且產(chǎn)生已發(fā)送碼元的進一步估計，并輸出該進一步的碼元估計用于FBF 806中的濾波。
圖11是按照一實施例結(jié)合軟限制器的軟限制器過程的流程圖。在步驟902中，過程首先確定一區(qū)域，比如星座圖上的柵格平方或矩形，其對應于限制器輸入采樣 的量。在步驟904中，確定SINR值。在步驟906中，過程根據(jù)SINR值的函數(shù)來選擇一適當?shù)挠成?。按照一實施例，?nèi)存存儲設備的單獨部分保存單獨的查找表。這些表格按照SINR值被處理。在步驟908中，從適當?shù)挠成渲写_定條件均值，這就是限制器輸出。
另一軟限制器實施例向星座圖應用一平方柵格，并且使用泰勒展開來產(chǎn)生更為準確的條件均值。在該實施例中，多個較小的查找表保存與每個SINR值相對應的值。圖12中說明了過程920。在步驟921中確定軟限制器輸入 的區(qū)域。在步驟922中，確定SINR值。在步驟924中，SINR值用于確定適當?shù)挠成洇?(.)和σ2(.)。步驟920的區(qū)域被映射為一值 其中i對應于該區(qū)域。然后在步驟922執(zhí)行與SINR值和步驟920的區(qū)域相對應的第二映射以獲得 在步驟928中把條件均值近似為σ1(y^i)+(y^-y^i)σ2(y^i).]]>映射σ1(.)和σ2(.)與公式(22)中定義的σ(.)的第0階和第1階數(shù)密切相關(guān)。
圖13說明了按照一實施例的軟限制器954。SINR估計器952接收一個或多個碼元估計并且輸出一SINR估計值SINR(n)。SINR(n)可以在可任選的量化器956內(nèi)被量化，并被提供給內(nèi)存存儲器960，比如查找表。對應于軟限制器輸入的碼元估計也被提供給量化器956，其中碼元估計被量化，經(jīng)量化的值與SINR估計結(jié)合使用，用來確定內(nèi)存存儲器960中保存的相應值。注意到在一實施例中，信息被保存在行和列中，其中行對應于SINR值，列對應于碼元值。然而，其它實施例可以以多種方式的任一種來保存信息，其中信息可基于SINR值和碼元值來檢取。給出軟限制器輸入估計，比如公式(22)、(26)和(27)中定義的估計，內(nèi)存存儲器960中保存的值可以是實際星座碼元的條件均值。圖14說明了按照另一實施例的軟限制器980，其實現(xiàn)—泰勒級數(shù)計算。如圖所示，把一個或多個接收碼元提供給SINR估計器982，并且把與軟限制器輸入相對應的一個碼元估計也直接提供給軟限制器980。注意到接收碼元被傳輸信道破壞，因此這里也稱為接收到的“采樣”。SINR估計器982把SINR估計SINR(n)提供給軟限制器980。SINR(n)可以被提供給可任選的量化器986。無論SINR(n)是否被量化，它都被提供給兩個內(nèi)存存儲單元A 988和B 990。軟限制器輸入碼元估計被提供給量化器984，量化器984的輸出也被提供給內(nèi)存存儲單元A 988和B 990。內(nèi)存存儲單元A 988和B 990存儲用于計算實際星座碼元的條件均值的信息，給定軟限制器輸入碼元估計。這些值可以是實際星座碼元的條件估計的第0階和第一階導數(shù)，給定軟限制器輸入碼元估計，比如在公式(22)、(26)和(27)中給出的估計。SINR(n)值和經(jīng)量化的碼元值用來標識內(nèi)存存儲器A 988和B 990中相應的值。加法單元992用來實現(xiàn)泰勒級數(shù)計算。軟限制器輸入碼元估計以及經(jīng)量化的值被提供給加法單元992。此外，內(nèi)存存儲單元A 988和B 990中存儲的值也被提供給加法單元992。加法單元992使用這些輸入來計算一輸出，該輸出是實際星座碼元的條件平均估計。雖然已經(jīng)參照無線通信系統(tǒng)描述了本發(fā)明，然而這一系統(tǒng)僅被提供作為一個例子。這里描述的概念可應用于各種通信系統(tǒng)中，包括、但不限于有線通信系統(tǒng)，比如在有線調(diào)制解調(diào)器等等內(nèi)的實現(xiàn)。本發(fā)明可用于高數(shù)據(jù)速率通信系統(tǒng)中，并能通過提高接收機敏感度以及提高通信數(shù)據(jù)速率來優(yōu)化數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)中的資源和容量。本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，信息和信號可以用多種不同技術(shù)和工藝中的任一種來表示。例如，上述說明中可能涉及的數(shù)據(jù)、指令、命令、信息、信號、比特、碼元和碼片可以用電壓、電流、電磁波、磁場或其粒子、光場或其粒子或它們的任意組合來表示。
本領(lǐng)域的技術(shù)人員能進一步理解，結(jié)合這里所公開的實施例所描述的各種說明性的邏輯框、模塊和算法步驟可以作為電子硬件、計算機軟件或兩者的組合來實現(xiàn)。為了清楚說明硬件和軟件間的互換性，各種說明性的組件、框圖、模塊、電路和步驟一般按照其功能性進行了闡述。這些功能性究竟作為硬件或軟件來實現(xiàn)取決于整個系統(tǒng)所采用的特定的應用和設計約束。技術(shù)人員可能以對于每個特定應用不同的方式來實現(xiàn)所述功能，但這種實現(xiàn)決定不應被解釋為造成背離本發(fā)明的范圍。
結(jié)合這里所描述的實施例來描述的各種說明性的邏輯框、模塊和算法步驟的實現(xiàn)或執(zhí)行可以用通用處理器、數(shù)字信號處理器(DSP)、應用專用集成電路(ASIC)、場可編程門陣列(FPGA)或其它可編程邏輯器件、離散門或晶體管邏輯、離散硬件組件或者為執(zhí)行這里所述功能而設計的任意組合。通用處理器可能是微處理器，然而或者，處理器可以是任何常規(guī)的處理器、控制器、微控制器或狀態(tài)機。處理器也可能用計算設備的組合來實現(xiàn)，如，DSP和微處理器的組合、多個微處理器、結(jié)合DSP內(nèi)核的一個或多個微處理器或者任意其它這種配置。
結(jié)合這里所公開實施例描述的方法或算法的步驟可能直接包含在硬件中、由處理器執(zhí)行的軟件模塊中或在兩者當中。軟件模塊可能駐留在RAM存儲器、閃存、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬盤、可移動盤、CD-ROM或本領(lǐng)域中已知的任何其它形式的存儲媒質(zhì)中。示例性存儲媒質(zhì)與處理器耦合，使得處理器可以從存儲媒質(zhì)讀取信息，或把信息寫入存儲媒質(zhì)?；蛘?，存儲媒質(zhì)可以與處理器整合。處理器和存儲媒質(zhì)可能駐留在ASIC中。ASIC可能駐留在用戶終端中?；蛘撸幚砥骱痛鎯γ劫|(zhì)可能作為離散組件駐留在用戶終端中。
上述優(yōu)選實施例的描述使本領(lǐng)域的技術(shù)人員能制造或使用本發(fā)明。這些實施例的各種修改對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說是顯而易見的，這里定義的一般原理可以被應用于其它實施例中而不使用創(chuàng)造能力。因此，本發(fā)明并不限于這里示出的實施例，而要符合與這里揭示的原理和新穎特征一致的最寬泛的范圍。
權(quán)利要求
1.一種通過確定判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)而用于混合判決反饋均衡的方法，所述判決反饋均衡器具有一前饋濾波器和一反饋濾波器，每個濾波器都由多個系數(shù)來定義，所述方法包括選擇用于所述判決反饋均衡器的價值函數(shù)，所述價值函數(shù)是假定無誤差反饋的均衡器輸出以及目標均衡器輸出加上反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的能量度量之間的均方誤差MSE；以及調(diào)節(jié)所述多個系數(shù)直到滿足收斂條件為止，其中所述收斂條件是要使代價函數(shù)最小。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個系數(shù)對應于多個濾波器抽頭，其中經(jīng)修改的能量度量是至少一個濾波器抽頭的函數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述代價函數(shù)是給出如下的MSEMSE=[1NΣn=1N|yn-fHXn-bHZn|2]+α||b||2]]>其中yn是已發(fā)送碼元，N對應于接收碼元數(shù)，Xn是時刻n處前饋濾波器的內(nèi)容，Zn是假定無誤差反饋的反饋濾波器內(nèi)容，f是前饋濾波器的濾波器系數(shù)，b是反饋濾波器的濾波器系數(shù)，α‖b‖2是反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的能量度量。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，經(jīng)修改的度量α給出為α=1+λQ2-2ρQ]]>其中ρQ是限制器模型的輸入和輸出的互相關(guān)的度量，λQ2是限制器模型的平均輸出能量的度量。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，使用一最小均方算法使所述代價函數(shù)最小。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于還包括產(chǎn)生均衡器輸出和目標均衡器輸出間MSE的估計；以及根據(jù)MSE的估計的函數(shù)選擇α。
7.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于還包括產(chǎn)生在均衡器輸出處的信號對干擾和噪聲比SINR的估計；以及根據(jù)SINR的估計的函數(shù)選擇α。
8.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，α＝2m，m＝整數(shù)。
9.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述經(jīng)修改的度量α被定義為α=1+λQ2-2ρQ]]>其中ρQ=1|Y|Σy∈YΣy~∈Yy~*Q(y~|y)y,]]>以及其中λQ2=1|Y|Σy∈YΣy~∈Y|y~|2Q(y~|y),]]>以及其中 是限制器信道模型， 是限制器輸出，y是限制器輸入。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述限制器信道模型被定義為Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}]]>其中σ(.)表示最小距離限制函數(shù)，Z是零均值高斯隨機變量，y是限制器輸入， 是限制器輸出。
11.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于包括估計在均衡器輸出處的信號對干擾和噪聲比SINR。
12.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述代價函數(shù)優(yōu)化包括使用最小均方LMS算法來確定濾波器系數(shù)和誤差項并迭代地計算公式fn+1=fn+μXnen*;]]>bn+1=(1-μα)bn+μZnen*;]]>en=yn-fnHXn-bnHZn,]]>其中f表示前饋濾波器的濾波器系數(shù)，b表示反饋濾波器的濾波器系數(shù)，X表示前饋濾波器內(nèi)容，α表示修改反饋濾波器系數(shù)的能量的因數(shù)，e表示誤差項，Z表示假定無誤差反饋的反饋濾波器內(nèi)容，y表示期望的碼元，μ表示LMS步距。
13.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，使用一遞歸最小平方算法使所述代價函數(shù)最小。
14.一種混合成判決反饋均衡器，包括具有多個濾波器抽頭的前饋濾波器，所述濾波器抽頭具有相應的濾波器系數(shù)；具有多個濾波器抽頭的反饋濾波器，所述濾波器抽頭具有相應的濾波器系數(shù)；與前饋濾波器和反饋濾波器耦合的系數(shù)生成器，適用于更新前饋濾波器和反饋濾波器的濾波器系數(shù)以便使預定的代價函數(shù)最小，其中所述代價函數(shù)是假定無誤差反饋的均衡器輸出以及目標均衡器輸出加上反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的能量度量之間的均方誤差MSE；與前饋濾波器的輸出和反饋濾波器的輸出相耦合的加法節(jié)點，所述加法節(jié)點被配置成從前饋濾波器的輸出中減去反饋濾波器的輸出以產(chǎn)生原始發(fā)送碼元的估計；以及與加法節(jié)點耦合的限制器，所述限制器適用于接收所述估計并確定原始發(fā)送的碼元。
15.如權(quán)利要求14所述的判決反饋均衡器，其特征在于，所述系數(shù)生成器適用于估計在判決反饋均衡器輸出處的導頻信號的信號對干擾和噪聲比SINR；以及確定定義如下的經(jīng)修改的度量αα=1+λQ2-2ρQ]]>其中ρQ=1|Y|Σy∈YΣy~∈Yy~*Q(y~|y)y,]]>以及其中λQ2=1|Y|Σy∈YΣy~∈Y|y~|2Q(y~|y),]]>以及其中 是限制器信道模型， 是限制器輸出，限制器信道模型被定義為Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}]]>其中σ(.)表示最小距離限制函數(shù)，Z是零均值高斯隨機變量，y是限制器輸入， 是限制器輸出。
16.如權(quán)利要求15所述的判決反饋均衡器，其特征在于，所述系數(shù)生成器還適用于根據(jù)SINR的函數(shù)使用存儲經(jīng)修改度量的內(nèi)存存儲設備來確定經(jīng)修改的度量。
17.如權(quán)利要求15所述的判決反饋均衡器，其特征在于，所述系數(shù)生成器適用于估計假定無誤差反饋的均衡器輸出和目標均衡器輸出之間的均方誤差MSE；以及確定定義如下的經(jīng)修改的度量αα=1+λQ2-2ρQ]]>其中ρQ=1|Y|Σy∈YΣy~∈Yy~*Q(y~|y)y,]]>以及其中λQ2=1|Y|Σy∈YΣy~∈Y|y~|2Q(y~|y),]]>
18.如權(quán)利要求17所述的判決反饋均衡器，其特征在于，所述系數(shù)生成器還適用于根據(jù)SINR的函數(shù)使用存儲經(jīng)修改度量的內(nèi)存存儲設備來確定經(jīng)修改的度量。
19.一種用于確定判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)的方法，所述判決反饋均衡器具有一前饋濾波器和一反饋濾波器，每個濾波器都由多個系數(shù)來定義，所述方法包括選擇所述判決反饋均衡器的代價函數(shù)，所述代價函數(shù)是假定無誤差反饋的均衡器輸出和目標均衡器輸出加上反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的度量之間的均方誤差MSE；以及按照遞歸最小平方RLS算法來調(diào)節(jié)所述多個系數(shù)。
20.一種混合判決反饋均衡器裝置，包括處理單元；以及與所述處理單元耦合的內(nèi)存存儲單元，所述內(nèi)存存儲單元存儲計算機可讀的指令，所述指令包括第一組指令，用于通過為具有一前饋濾波器和一反饋濾波器的判決反饋均衡器選擇代價函數(shù)，從而確定所述均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)，所述濾波器各自由多個系數(shù)定義，所述代價函數(shù)被定義為假定無誤差反饋的均衡器輸出和目標均衡器輸出加上反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的度量之間的均方誤差MSE；以及第二組指令，用于調(diào)節(jié)所述多個系數(shù)直到滿足收斂條件，其中所述收斂條件是使所述代價函數(shù)最小。
21.一種混合判決反饋均衡器裝置，包括處理單元；以及與所述處理單元耦合的內(nèi)存存儲單元，所述內(nèi)存存儲單元存儲計算機可讀的指令，所述指令包括第一組指令，用于通過應用最小均方LMS算法來迭代地計算以下公式，從而確定具有一反饋濾波器和一前饋濾波器的差分反饋均衡器的濾波器系數(shù)以及一誤差項fn+1=fn+μXnen*;]]>bn+1=(1-2μ(1-ρQ))bn+μZnen*;]]>en=yn-fnHXn-bnHZn,]]>其中f表示前饋濾波器的濾波器系數(shù)，b表示反饋濾波器的濾波器系數(shù)，X表示前饋濾波器內(nèi)容，ρ表示差分反饋均衡器的限制器輸出和已發(fā)送信號之間的相關(guān)，e表示誤差項，Z表示假定無誤差反饋的反饋濾波器內(nèi)容，y表示接收到的采樣，μ表示LMS步距。
22.一種用于估計已發(fā)送碼元的方法，所述已發(fā)送碼元被映射到一星座圖，所述方法包括接收一采樣；估計所述采樣的信號對干擾和噪聲比(SINR)；基于所述SINR和所述采樣來估計已發(fā)送碼元。
23.如權(quán)利要求22所述的方法，其特征在于，估計所述已發(fā)送碼元包括計算由以下關(guān)系式定義的接收采樣的方差σ2=12(SINR),]]>以及把條件均值評估為σ(Y^)=Σy∈Ψy[e||Y^-y||22σ2Σy∈Ψe||Y^-y||22σ2]]]>其中 表示到軟限制器的輸入采樣，y表示屬于星座圖映射ψ的已發(fā)送碼元。
24.如權(quán)利要求22所述的方法，其特征在于，估計值被存儲在內(nèi)存存儲單元內(nèi)，所述星座圖的每個區(qū)域都有一相應的估計值。
25.如權(quán)利要求24所述的方法，其特征在于還包括量化所述碼元以便生成到星座圖第一區(qū)域的第一值；以及確定與星座圖的所述區(qū)域相對應的估計值。
26.如權(quán)利要求25所述的方法，其特征在于還包括把所述碼元量化為從一組N個值中選出的第一值；確定與所述第一值和所述SINR相對應的內(nèi)存存儲單元的一項。
27.如權(quán)利要求26所述的方法，其特征在于，量化所述碼元包括使用一最小歐幾里德距離準則來量化所述碼元。
28.如權(quán)利要求25所述的方法，其特征在于，對于一組SINR值，估計值被存儲在內(nèi)存存儲單元內(nèi)，所述方法還包括內(nèi)插內(nèi)存存儲單元中的項目以便為第一SINR值確定第一估計值，所述第一SINR值不在所述SINR值的組內(nèi)。
29.如權(quán)利要求25所述的方法，其特征在于，每個區(qū)域都是一個矩形。
30.如權(quán)利要求24所述的方法，其特征在于，所述內(nèi)存存儲單元包括由SINR和估計值標識的項目。
31.如權(quán)利要求22所述的方法，其特征在于還包括基于所述SINR和所述接收采樣來確定第一估計；以及基于所述第一估計、SINR和所述接收采樣的組合來確定第二估計。
32.如權(quán)利要求31所述的方法，其特征在于，所述第一估計是用最小距離限制器計算的。
33.如權(quán)利要求31所述的方法，其特征在于，所述第二估計等于所述第一估計加上一校正項。
34.如權(quán)利要求31所述的方法，其特征在于，所述第一估計被定義為σ1(y^i),]]>所述第二估計給出為σ1(y^i)+(y^-y^i)σ2(y^i),]]>其中每個σ都表示采樣值到估計值的唯一映射， 表示接收到的采樣， 是接收采樣的經(jīng)量化的形式。
35.如權(quán)利要求34所述的方法，其特征在于，確定所述第一估計包括量化所述接收采樣以形成經(jīng)量化的采樣；基于所述經(jīng)量化的采樣產(chǎn)生第一估計；以及基于所述第一估計產(chǎn)生第二估計。
36.一種用于確定判決反饋均衡器內(nèi)的濾波器系數(shù)的方法，所述判決反饋均衡器具有一前饋濾波器和一反饋濾波器，每個濾波器都由多個系數(shù)定義，所述方法包括選擇所述判決反饋均衡器的代價函數(shù)，所述代價函數(shù)是假定無誤差反饋的均衡器輸出和目標均衡器輸出加上反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的度量之間的均方誤差MSE；以及調(diào)節(jié)所述多個系數(shù)直到滿足收斂條件，其中所述收斂條件是使所述代價函數(shù)最小，MSE給出為MSE=[1NΣn=1N|yn-fHXn-bHZn|2]+α||b||2]]>其中yn是接收到的碼元，N對應于星座圖內(nèi)的點的數(shù)目，Xn是在時刻n時前饋濾波器的內(nèi)容，Zn是假定無誤差反饋的反饋濾波器內(nèi)容，f是前饋濾波器的濾波器系數(shù)，b是反饋濾波器的濾波器系數(shù)，α是反饋濾波器系數(shù)的經(jīng)修改的能量度量，其中經(jīng)修改的度量α被定義為α=1+λQ2-2ρQ]]>其中ρQ=1|Y|Σy∈YΣy~∈Yy~*Q(y~|y)y,]]>以及其中 是限制器信道模型， 是限制器輸出，y是限制器輸入，其中限制器信道模型被定義為Q(y~|y)=Pr{σ(y+Z)=y~}]]>其中σ(.)表示軟限制函數(shù)，Z是零均值高斯隨機變量，方差由以下關(guān)系式定義σ2=12(SINR),]]>以及其中殘余干擾和噪聲被建模為具有獨立實部和虛部的零均值復數(shù)高斯隨機變量Z，每個變量的方差都是σ2。
37.一種用于估計已發(fā)送碼元的裝置，所述已發(fā)送碼元是星座內(nèi)的點，所述方法包括用于接收一采樣的裝置；用于估計所述采樣的信噪比SINR的裝置；用于基于SINR和采樣來估計已發(fā)送碼元的裝置。
38.如權(quán)利要求37所述的裝置，其特征在于，所述用于估計已發(fā)送碼元的裝置還包括用于計算由以下關(guān)系式定義的接收采樣的方差的裝置σ2=12(SINR)]]>其中殘余干擾和噪聲被建模為具有獨立實部和虛部的零均值復數(shù)高斯隨機變量Z，每個變量的方差都是σ2，以及把條件均值評估為σ(Y^)=Σy∈Ψy[e||Y^-y||22σ2Σy∈Ψe||Y^-y||22σ2]]]>其中 表示到軟限制器的輸入采樣，y表示屬于星座圖映射ψ的已發(fā)送碼元。
39.如權(quán)利要求37所述的裝置，其特征在于，估計值被存儲在內(nèi)存存儲單元，所述星座圖的每個區(qū)域具有一相應的估計值。
40.如權(quán)利要求39所述的裝置，其特征在于還包括用于量化所述碼元以產(chǎn)生到星座圖一區(qū)域的第一值的裝置；以及用于確定與星座圖的所述區(qū)域相對應的估計值的裝置。
41.如權(quán)利要求40所述的方法，其特征在于還包括用于把所述碼元量化為從一組N個值選擇的第一值的裝置；用于確定與所述第一值和所述SINR相對應的內(nèi)存存儲單元的一項的裝置。
42.如權(quán)利要求41所述的裝置，其特征在于，用于量化所述碼元的裝置包括使用最小歐幾里德距離準則來量化所述碼元的裝置。
43.如權(quán)利要求40所述的裝置，其特征在于，對于一組SINR值，所述估計值被存儲在內(nèi)存存儲單元內(nèi)，所述裝置還包括內(nèi)插內(nèi)存存儲單元中的項目以便為第一SINR值確定第一估計值的裝置，其中所述第一SINR值不在所述SINR值的組內(nèi)。
44.如權(quán)利要求40所述的裝置，其特征在于，所述星座圖的每個區(qū)域都有一矩形形狀。
45.如權(quán)利要求39所述的裝置，其特征在于，所述內(nèi)存存儲單元包括由SINR和估計值標識的項目。
46.如權(quán)利要求37所述的裝置，其特征在于還包括用于基于所述SINR和所述接收采樣來確定第一估計的裝置；以及用于基于所述第一估計、SINR和所述接收采樣的組合來確定第二估計的裝置。
47.如權(quán)利要求46所述的裝置，其特征在于，所述第一估計是用最小距離限制器計算的。
48.如權(quán)利要求46所述的裝置，其特征在于，所述第二估計等于所述第一估計加上一校正項。
49.如權(quán)利要求46所述的裝置，其特征在于，所述第一估計被定義為σ1(y^i),]]>所述第二估計被給出為σ1(y^i)+(y^-y^i)σ2(y^i),]]>其中每個σ都表示采樣值到估計值的唯一映射， 表示接收采樣， 是接收采樣的經(jīng)量化的形式。
50.如權(quán)利要求49所述的方法，其特征在于，用于確定第一估計的裝置包括用于量化所述接收采樣以形成經(jīng)量化的采樣的裝置；用于基于經(jīng)量化的采樣產(chǎn)生第一估計的裝置；以及用于基于所述第一估計產(chǎn)生第二估計的裝置。
51.一種裝置，包括內(nèi)存存儲設備；以及與所述內(nèi)存存儲設備耦合的處理單元，其適用于接收與已發(fā)送碼元相對應的采樣，所述已發(fā)送碼元被映射到一星座圖，估計所述采樣的信噪比(SINR)；基于所述SINR和所述采樣來估計所述采樣發(fā)送的碼元。
全文摘要
一種用于判決反饋均衡器的方法和裝置，其中使用一校正項來補償限制器誤差，從而避免了誤差傳播。選擇均衡器的濾波器系數(shù)以便使均衡器的代價函數(shù)最小，包括校正項作為濾波器系數(shù)的能量的函數(shù)。均衡器包括響應于校正項的系數(shù)發(fā)生器。一個實施例根據(jù)接收采樣的信號對干擾和噪聲比(SNR)的函數(shù)從接收采樣中估計出發(fā)射的碼元。接收采樣被量化并被映射到覆蓋在所發(fā)送的碼元集上的柵格區(qū)。區(qū)域可以對應于一碼元估計值或者可被進一步處理以獲得一碼元估計值。
文檔編號H04L25/00GK1669282SQ03816692
公開日2005年9月14日 申請日期2003年7月18日 優(yōu)先權(quán)日2002年7月18日
發(fā)明者S·賈亞拉曼, I·J·弗南德茲科巴頓, J·E·斯密 申請人:高通股份有限公司