專利名稱：接收方法與cdma(碼分多址)接收機(jī)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于CDMA(碼分多址)系統(tǒng)的一種接收方法，在該系統(tǒng)中，多個(gè)用戶的信號(hào)可以從所接收的信號(hào)中同時(shí)被探測(cè)到；一種自適應(yīng)非線性判決規(guī)則應(yīng)用于探測(cè)；探測(cè)器的參數(shù)基于所接收的信號(hào)而受到監(jiān)控從而能與所接收信號(hào)的狀態(tài)更好的匹配。
CDMA是基于寬頻譜技術(shù)的多用戶系統(tǒng)，除了現(xiàn)有的FDMA系統(tǒng)和TDMA系統(tǒng)外，CDMA系統(tǒng)最近也在蜂窩無(wú)線電系統(tǒng)中開(kāi)始應(yīng)用。與現(xiàn)有方法相比較，CDMA具有許多優(yōu)點(diǎn)，例如頻率規(guī)劃的簡(jiǎn)化和頻譜利用率高。
應(yīng)用CDMA方法，一個(gè)窄波段的數(shù)據(jù)信號(hào)通過(guò)一個(gè)具有比數(shù)據(jù)信號(hào)寬得多波段的擴(kuò)展碼多路復(fù)接到一個(gè)很寬的波段上。在已知的測(cè)試系統(tǒng)中應(yīng)用的波段寬度有1.25MHz、10MHz和25MHz。在與多路系統(tǒng)相連接時(shí)，數(shù)據(jù)信號(hào)就展寬到所使用的整個(gè)波段。所有的用戶使用同樣的波段同時(shí)進(jìn)行發(fā)送。在基地電臺(tái)和移動(dòng)電臺(tái)間的每一個(gè)連接采用自己的擴(kuò)展碼，基于每個(gè)用戶的擴(kuò)展碼，用戶的信號(hào)在接收機(jī)內(nèi)能夠被互相區(qū)分開(kāi)。為此要以互相正交的方式選擇擴(kuò)展碼，這樣它們相互間不相關(guān)。
用通常方法構(gòu)成的CDMA接收機(jī)的相關(guān)器通過(guò)所需的信號(hào)實(shí)現(xiàn)同步，該信號(hào)利用擴(kuò)展碼進(jìn)行探測(cè)。在接收機(jī)內(nèi)，數(shù)據(jù)信號(hào)以同樣的擴(kuò)展碼通過(guò)再分多路復(fù)接回到原先的波段上，如同在發(fā)送級(jí)一樣。在理想情況下，其它的擴(kuò)展碼所多路復(fù)接的信號(hào)不相關(guān)，不會(huì)返回到該窄波段上。對(duì)于所需要的信號(hào)，它們變成為噪聲。這樣我們的目的就是從若干個(gè)干擾信號(hào)中探測(cè)出所需的用戶信號(hào)。實(shí)際上，擴(kuò)展碼并不去相關(guān)，由于所接收信號(hào)的非線性畸變，其它的用戶信號(hào)使對(duì)所需信號(hào)的探測(cè)變得更困難。這種由于用戶信號(hào)互相作用引起的干擾被稱為多用戶干擾。
上述的單用戶檢測(cè)方法不是最優(yōu)的，因?yàn)樗雎粤嗽谔綔y(cè)中包含在其它用戶信號(hào)的信息。另外，通常的探測(cè)不能夠校正由于非正交擴(kuò)展碼和在無(wú)線電路徑上信號(hào)畸變所產(chǎn)生的非線性。一種最優(yōu)的接收機(jī)考慮到包括在所有用戶信號(hào)中的信息，因此，通過(guò)采用例如Viterbi(維特比)算法，信號(hào)的探測(cè)將是最優(yōu)的。這種探測(cè)方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是接收機(jī)的比特差錯(cuò)率曲線和沒(méi)有多用戶干擾出現(xiàn)的單用戶CDMA系統(tǒng)的情況相似。例如，不存在近遠(yuǎn)問(wèn)題。當(dāng)一個(gè)靠近接收機(jī)的發(fā)射機(jī)以其發(fā)射覆蓋了遠(yuǎn)方的發(fā)射機(jī)，就稱為近遠(yuǎn)問(wèn)題。Viterbi算法最嚴(yán)重的缺點(diǎn)是隨著用戶數(shù)量的增加，所需要的計(jì)算工作量成指數(shù)增長(zhǎng)。例如，一個(gè)采用QPSK(四相移相鍵控)調(diào)制并具有100kbit/s波特率的10用戶系統(tǒng)，為進(jìn)行相似的功能計(jì)算將需要每秒105兆次操作。這樣使得最優(yōu)接收機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。
然而，采用不同的方法可以近似地實(shí)現(xiàn)最優(yōu)接收機(jī)。現(xiàn)有技術(shù)中有多種不同的同步多用戶探測(cè)方法。其中用得最廣的方法是線性多用戶探測(cè)器、去相關(guān)探測(cè)器和多級(jí)探測(cè)器。這些方法在下述參考文獻(xiàn)中有詳細(xì)說(shuō)明①Varanasi，AazhangMultistage detection for asyn-chronous code division multiple access communications，IEEE Transactionson Information Theory，vol 35，no.1，pp.123—136，Jan 1989；②Lupas，VerduNear—far resistance of mult user detectors in asynchronouscheannels，IEEE Transactions on Communications，Vol 38，Apr 1990。另外已知的多用戶探測(cè)方法發(fā)表在美國(guó)專利上，有U.S.Patents5353300和5343496。然而所有這些方法都存在一個(gè)缺點(diǎn)，即它們都不跟蹤發(fā)生在無(wú)線電通道上的變化。
因此，本發(fā)明提出了一種近似最優(yōu)接收機(jī)的新穎方法。這種方法能更好地克服在傳輸路徑和在發(fā)射機(jī)中產(chǎn)生的干擾。傳統(tǒng)的多用戶探測(cè)算法是固定在一個(gè)預(yù)先確定的通道模式上，正是基于該模式設(shè)計(jì)出該探測(cè)算法。本發(fā)明中的方法并不關(guān)注理論的通道模式，因?yàn)樵撍惴ū旧砭涂紤]到在通道上出現(xiàn)的模式的畸變。這種方法適用于經(jīng)常發(fā)生的情況，甚至對(duì)未知干擾說(shuō)的情況也適用。例如，接收信號(hào)中可能包含接收機(jī)也不知道的擴(kuò)展碼的傳輸。這些可能是來(lái)自鄰近信元區(qū)域的監(jiān)控傳輸。這種方法的匹配性比現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的匹配性更快。
這是通過(guò)前文所提出的一類接收方法而獲得。該方法的特點(diǎn)是接收信號(hào)在自適應(yīng)線性前置級(jí)探測(cè)以前進(jìn)行處理，該自適應(yīng)線性前置級(jí)用來(lái)監(jiān)控自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)設(shè)置。
本發(fā)明涉及一種CDMA接收機(jī)，該接收機(jī)包括一個(gè)無(wú)線、射頻部件、一個(gè)A/D轉(zhuǎn)換器、一個(gè)自適應(yīng)線性前置級(jí)和一個(gè)自適應(yīng)非線性探測(cè)器裝置，該探測(cè)器可以同時(shí)探測(cè)多個(gè)用戶信號(hào)并且響應(yīng)所接收的信號(hào)以便校正用來(lái)對(duì)應(yīng)該接收信號(hào)狀態(tài)的參數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的CDMA接收機(jī)的特點(diǎn)在于線性前置級(jí)的輸出信號(hào)可以監(jiān)控自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)設(shè)置。
利用本發(fā)明的方法，一種最優(yōu)接收機(jī)可以按照所要求的精度來(lái)近似。利用這種方法的接收機(jī)能夠快速準(zhǔn)確地適應(yīng)會(huì)引起接收信號(hào)失真的隨機(jī)時(shí)變傳輸狀態(tài)。在這樣的系統(tǒng)中，本發(fā)明的探測(cè)器能夠利用少量已知信息進(jìn)行良好的匹配。通過(guò)綜合幾種學(xué)習(xí)算法、對(duì)于每種情況采用最合適的方法，從而獲得非常短的學(xué)習(xí)時(shí)間。至于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，由于學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)而在實(shí)際上難以實(shí)現(xiàn)。
在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，自適應(yīng)探測(cè)器利用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如一個(gè)自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中，該信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于若干用戶所發(fā)送信號(hào)的一種可能組合。自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)中的各點(diǎn)可以通過(guò)例如包含在所接收信號(hào)的一個(gè)特殊訓(xùn)練周期的方法定位在合適的位置上。在本優(yōu)選實(shí)施例中，監(jiān)控探測(cè)器的自適應(yīng)線性前置級(jí)進(jìn)行通道參數(shù)的估計(jì)。根據(jù)第二個(gè)優(yōu)選實(shí)施例，自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)中的各點(diǎn)是以非監(jiān)控的方式通過(guò)自組織映象方法進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)本發(fā)明的第三個(gè)優(yōu)選實(shí)施例，信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)上述兩種初始化的方法在必要時(shí)均可作為可選的備用方法。進(jìn)而判決反饋方法可用于有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
下面本發(fā)明將參照附圖的例子作詳細(xì)說(shuō)明，其中

圖1a和1b說(shuō)明在匹配濾波器的輸出端所接收信號(hào)的形式；圖2說(shuō)明利用碼矢表示的各點(diǎn)的例子；圖3說(shuō)明計(jì)算最近碼矢的例子；圖4表示根據(jù)本發(fā)明的一種接收機(jī)的結(jié)構(gòu)；圖5a和5b說(shuō)明傳統(tǒng)的信號(hào)判決函數(shù)和雙曲線函數(shù)的相似性。
圖6a和6b說(shuō)明單層和雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子。
在數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)傳送中的信號(hào)調(diào)制在取樣時(shí)刻只能得到離散量如±Ac、±3Ac。相應(yīng)地，這些離散量將在接收機(jī)內(nèi)從存在無(wú)線電路經(jīng)串?dāng)_的畸變信號(hào)中被識(shí)別出來(lái)。圖1表示一種兩用戶理想的非畸變信號(hào)模式，即接收信號(hào)的點(diǎn)密度函數(shù)，其中函數(shù)的峰值位于交叉點(diǎn)處。二維模式的每一個(gè)點(diǎn)表示一個(gè)可能的接收信號(hào)值，它取決于用戶所發(fā)射的信號(hào)值。例如，點(diǎn)A1表示一個(gè)位置(1，1)，意味著第一個(gè)用戶已發(fā)送的值為1，第二個(gè)用戶也發(fā)送了值1；相應(yīng)地，點(diǎn)A2表示位置(-1，1)，表示第一個(gè)用戶已發(fā)送值-1，第二個(gè)用戶則發(fā)送值1；點(diǎn)A3表示位置(-1，-1)，而點(diǎn)A4表示位置(1，-1)。如果存在三個(gè)用戶。則模式將變?yōu)槿S，模式的維數(shù)隨著用戶的增加而相應(yīng)增大。
圖2說(shuō)明由于非正交引起的信號(hào)模式的畸變，它出現(xiàn)在擴(kuò)展碼匹配濾波器輸出的接收機(jī)無(wú)線電路徑上。點(diǎn)密度函數(shù)的峰值已經(jīng)擴(kuò)展并由于畸變而移位。所接收的信號(hào)點(diǎn)已經(jīng)從它們的理想位置移了位，而接收機(jī)的任務(wù)就是轉(zhuǎn)換所接收的信號(hào)到應(yīng)歸屬的預(yù)先確定的信號(hào)點(diǎn)中的某一點(diǎn)。
如果采用完全線性的方法進(jìn)行判決，如圖2所示，在畸變點(diǎn)系統(tǒng)的報(bào)單上將會(huì)出現(xiàn)許多錯(cuò)誤判決。利用本發(fā)明的方法，例如可以進(jìn)行分段線性判決約束，由此，可以按要求的精度近似地實(shí)現(xiàn)最優(yōu)非線性探測(cè)。
設(shè)該系統(tǒng)有k個(gè)用戶，即k個(gè)CDMA發(fā)射機(jī)，其中每一個(gè)都具有與其它用戶不同的特殊擴(kuò)展碼sk(t)=Σj=1NSk(j)ΠTc(t-jTc)]]>其中，第k個(gè)用戶擴(kuò)展碼的第j個(gè)老片被標(biāo)記，k＝1，2…k。Tc是芯片的長(zhǎng)度。第k個(gè)用戶的波形被限制在
范圍內(nèi)。每個(gè)用戶在同樣的頻段發(fā)送用它自己的特殊擴(kuò)展碼所調(diào)制的標(biāo)記εA，其中A是所使用的字母符號(hào)。該接收機(jī)的任務(wù)是采用例如BPSK(雙相移鍵控)調(diào)制法來(lái)調(diào)制一個(gè)信號(hào)，其形式為r(t)=Σi=-PPΣk=lkhk(t)bk(i)sk(t-iT-τk)+nt,t∈R]]>其中，被發(fā)送標(biāo)記的數(shù)目為2P+1，n1表示噪聲，T是該標(biāo)記的持續(xù)時(shí)間，而bk(i)∈{-1，1}表示在第i個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)第k個(gè)用戶的信息位，τk∈
表示第k個(gè)用戶的時(shí)間偏移，hk((t)是第k個(gè)用戶物理通道的激勵(lì)響應(yīng)。為簡(jiǎn)明起見(jiàn)，假設(shè)τk=0，k∈{1,...K}表示該系統(tǒng)是同步的，然而本發(fā)明也可以用同樣的方法應(yīng)用于非同步系統(tǒng)中。
讓我們進(jìn)一步假定一個(gè)多路徑通道的激勵(lì)響應(yīng)的形式為hk(t)=Σl=1Lhk,l(t)δ(t-τk,l(t))]]>其中，第k個(gè)用戶的第τ個(gè)復(fù)合通道連接被標(biāo)以hk,l∈C，它們被假定為或是恒定的或是隨時(shí)間衰減。
在多用戶探測(cè)時(shí)，要對(duì)所接收到的所有k個(gè)用戶的信號(hào)同時(shí)進(jìn)行判決。例如，假定通道具有高斯噪聲，對(duì)所有k個(gè)用戶在預(yù)先確定時(shí)刻同時(shí)發(fā)送的位標(biāo)以矢量形式b∈{-1，1)k，在接收機(jī)內(nèi)進(jìn)行的最大或然判決基于對(duì)數(shù)或然函數(shù)bopc=argb∈(-1,1)kmax{2y′b-b′Hb}]]>
其中，H是在所采用的擴(kuò)展碼之間的一個(gè)互相關(guān)矩陣，即(H)ij＝<Si，Si>，i，j＝1，2，…，k，矢量y包含接收機(jī)的匹配濾波器輸出。上述方程可以利用Viterbi型算法求解，但是如前所述由于計(jì)算太復(fù)雜，實(shí)際上這種最優(yōu)接收機(jī)很難實(shí)現(xiàn)。
從接收機(jī)接收到的信號(hào)具有前述形式r(t)，該信號(hào)可以利用在芯片頻率下濾波或在字符頻率下濾波，前一種方法可以用下式描述r[j]=∫jTc(j+1)Tcr(t)dt]]>假設(shè)每個(gè)芯片采集一個(gè)樣本。另一方面，后一種方式可以用下式描述zk,l(i)=∫-∞∞r(t)sk(t-τk,l-iTb)dt]]>下面將要說(shuō)明濾波器輸出的信號(hào)怎樣可以描述為某種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，根據(jù)本發(fā)明的這種方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎樣通過(guò)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行監(jiān)控，以及本發(fā)明的這種方法具有哪些優(yōu)點(diǎn)。
各種判決規(guī)則互不相同，考慮到度量和搜索算法，則要研究能最好地描述。下面的參考文獻(xiàn)說(shuō)明了度量和遠(yuǎn)距離測(cè)量方法。TeuvokohonenSelf—Organization and Associative Memory，Springerverlag，Berlin—Heidelberg—New york—Tokio，3rd edition，1989，作為其中一個(gè)例子，這里給出一種基于映射或?yàn)V波的測(cè)量方法，其中對(duì)信號(hào)狀態(tài)建模的矢量mopt是所接收信號(hào)中具有最大映射的矢量mopc=argminimiTx||mi||||x||]]>另一種方法是所謂Mahalanobis距離法或加權(quán)歐幾里溫度量，其中mopt＝arg min‖mi－x‖φargmin(mi-x)Tφ(mi-x)]]>其中，φ是表示距離并取決于代碼相關(guān)性的權(quán)重系數(shù)，與代碼相關(guān)的各種判決規(guī)則和學(xué)習(xí)算法在本發(fā)明中被使用，以達(dá)到是好的效果。應(yīng)當(dāng)指出，利用加權(quán)歐幾里德度量法可以實(shí)現(xiàn)一種最優(yōu)判決，但是這種判決非常復(fù)雜、參照上面的方程式，可以發(fā)現(xiàn)這種實(shí)施例的矢量x的形式為x≡[r[j－J]，r[j－J＋1]，…，r[j＋J]]T其中，不同元素代表了影響第j個(gè)判決的芯片匹配濾波器的輸出，相應(yīng)地可以采用方程式x≡(z1，1，z1，2，…，zK，L)T其中，各元素可以由與代碼匹配的濾波器的輸出而獲得。首先，討論矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接著討論前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(VQNN)常常被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗玫膶W(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是神經(jīng)元。
VQNN方法利用一種基于自適應(yīng)多維信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的探測(cè)方法。所接收的離散信號(hào)與接收機(jī)的信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)相比較。所接收的信號(hào)值被分類到位于最短計(jì)算距離的信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的一個(gè)點(diǎn)上。在本發(fā)明的第一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)采用包括在接收信號(hào)中的一個(gè)訓(xùn)練周期的方法來(lái)調(diào)整。利用這種方法，接收機(jī)可以通過(guò)改變信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的方法來(lái)適應(yīng)所接收信號(hào)的畸變。
所述的這種方法稱為學(xué)習(xí)矢量量化(LVQ)，它在過(guò)去已經(jīng)在與模式識(shí)別相關(guān)的問(wèn)題中得到應(yīng)用。該方法在已述及的參考文獻(xiàn)中有詳細(xì)說(shuō)明Teuvo KohonenSelf—Organiza tion and Associative Memo-ry，Springe—Verlag，Berlin—Heidelberg—New York Tokio，3rd ed-itron，1989。
在另一種優(yōu)選學(xué)習(xí)算法中，接收機(jī)利用一種自組織映射(SOM)來(lái)校正該自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)。不需要單獨(dú)的訓(xùn)練周期。這種自組織映射方法已在過(guò)去在與模式識(shí)別問(wèn)題中用和LVQ同樣的方法得到應(yīng)用，該方法已在上述及以下參考文獻(xiàn)中詳述。Teuvo kohonenTheself—organi Zing Map，proc.of the International Joint conference OnNeural Networks，IJCNN’93，Nagoya，Japan，october 25—29，1993；KohonenThings you Haven’t Heard about the self—organizing Map，Pro-ceedings of the USA，March 28—Aprill，1993，pp.1147—1156；Koho-nen，Raivio，simula，Henrikssonstart—up Behaviour of a Neural NetworkAssisted Decision Feed back Equalizer in a Two—Path channel，proc.ofIEEE Int.Conf.on Commqnications，Chicago，USA June14—18,1992,pp.1523—1527。
在VQNN方法中，探測(cè)采用了一組分類點(diǎn)，接收信號(hào)則被分類到被認(rèn)為離得最近的點(diǎn)。用來(lái)決定最近分類點(diǎn)的方法或判決規(guī)則在探測(cè)中可以改變。在一種CDMA應(yīng)用中，一組最近分類點(diǎn)可以通過(guò)映射來(lái)計(jì)算，例如用權(quán)重(歐幾里德)度量來(lái)作出最后判決。這一種多相解法在CDMA應(yīng)用中有很高的計(jì)算效率，其中可能的分類數(shù)量很大。
假如通道參數(shù)和所用的擴(kuò)展碼對(duì)接收機(jī)是已知的，接收機(jī)采用碼匹配濾波器，碼矢可利用下式事先確定M＝RWB其中，W是包括與信號(hào)能量相乘的復(fù)數(shù)連接系數(shù)的對(duì)角線矩陣，B是一個(gè)位組合矩陣(一種優(yōu)選代表符包括K個(gè)線性獨(dú)立位矢量)，R是一個(gè)互相關(guān)矩陣。如果代碼的延時(shí)已知，就不必進(jìn)行代碼跟蹤，表示符就十分簡(jiǎn)單。如果代碼對(duì)延時(shí)未知，例如在一個(gè)蜂窩無(wú)線電系統(tǒng)中，可以采用接收機(jī)前置級(jí)，該前置級(jí)包括若干復(fù)蓋了信號(hào)空間的N維匹配濾波器，但不必與擴(kuò)展碼匹配或者不必與上述的芯片匹配濾波器匹配。
應(yīng)用本發(fā)明的方法，一種VQNN網(wǎng)絡(luò)的初始化可以通過(guò)一個(gè)計(jì)算通道參數(shù)的自適應(yīng)前置級(jí)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，在實(shí)際訓(xùn)練開(kāi)始前，網(wǎng)絡(luò)可以獲得很好的初始值，與現(xiàn)在技術(shù)相比，訓(xùn)練速度將會(huì)高得多。
按照本發(fā)明方法的觀點(diǎn)，下面舉例說(shuō)明LVQ和SOM方法。
一個(gè)同時(shí)有多個(gè)用戶使用的最優(yōu)CDMA接收機(jī)具有非性線功能，可以對(duì)擴(kuò)展碼匹配濾波器提供的充分統(tǒng)計(jì)信號(hào)進(jìn)行響應(yīng)。此時(shí)，可利用LVQ和SOM方法來(lái)估計(jì)最佳的Bayesian判決約束。Bayesian判決約束對(duì)信號(hào)分類基本不出錯(cuò)。
每種可能的離散信號(hào)可用來(lái)確定它的類型Wk。每種類型由幾個(gè)碼矢確定，根據(jù)不同的應(yīng)用可確定維數(shù)。在同步CDMA中，碼矢的維數(shù)可能和用戶的數(shù)量相同。在異步CDMA中，維數(shù)最好是K(p＋1)，但是計(jì)算工作量將會(huì)大大增加。有時(shí)候，在標(biāo)記的時(shí)間[O，T]內(nèi)到達(dá)的一個(gè)次優(yōu)信息也可以被接收，碼矢的維數(shù)則是2(k—1)。
每種類型碼矢的數(shù)量取決于所需的精度。若在一類中只有一個(gè)碼矢，判決約束將是線性的。設(shè)置的碼矢越多，接近最優(yōu)接收機(jī)的判決精度越高，判決約束需要分段線性化，而隨著碼矢數(shù)量增加就會(huì)變得更為復(fù)雜。每一類可以包含不同數(shù)量的碼矢，每一個(gè)碼矢代表該類的某點(diǎn)。在為每一類設(shè)置一個(gè)碼矢初值后，系統(tǒng)可以調(diào)整碼矢以表示一個(gè)某一初始點(diǎn)。通道參數(shù)可以用來(lái)選擇這些初始點(diǎn)。在信號(hào)探測(cè)期間，在每一時(shí)刻系統(tǒng)調(diào)整碼矢以指出最優(yōu)點(diǎn)。
假定已為系統(tǒng)設(shè)置了一個(gè)數(shù)工。從匹配濾波器輸出所接收到的所有用戶的離散信號(hào)樣本在每個(gè)時(shí)刻以矢量Y指出。碼矢則表示為mi，i＝1，…I。最接近于取樣信號(hào)Y的碼矢mc可以通過(guò)計(jì)算歐幾里德距離得到c=argmini{||y-mi||}.]]>上面的距離計(jì)算方法只是用來(lái)決定距離的可能方法之一，其它方法在前述的參考文獻(xiàn)中已提出了。按照本發(fā)明的方法，計(jì)算最近的碼矢的方法在標(biāo)記探測(cè)中可以改變，前面已做了解釋。這種距離度量或判決規(guī)則可以在所接收的信號(hào)、通道性能或接收級(jí)的基礎(chǔ)上改變。
例如，在接收信號(hào)樣本的基礎(chǔ)上，校正碼矢mi可按下面公式進(jìn)行mc(t＋1)＝mc(t)＋αc(t)(y(t)－mc(t))，ify，mcεωimc(t＋1)＝mc(t)－αc(t)(y(t)－mc(t))，ifyεωj，mcεωj，i≠jmi(t＋1)＝mi(t)相應(yīng)地，上面方程組中，最上面方程式用于信號(hào)樣本已被正確分類的情況。第二個(gè)方程式用于信號(hào)樣本分類錯(cuò)誤的情況。其它的校正方式在前述參考文獻(xiàn)中給出。例如，各學(xué)習(xí)系數(shù)α可以被定義為下式αc(t)=αc(t-1)1+s(t)αc(t-1)]]>其中，s(t)＝1用于正確的分類，-1用于錯(cuò)誤的分類。信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)中的點(diǎn)與接收信號(hào)相適應(yīng)，雖然信號(hào)發(fā)生了畸變，該畸變又是時(shí)間的函數(shù)而判決精度不變。
按照LVQ方法所接收的信號(hào)包含一個(gè)學(xué)習(xí)周期，由此，鄰近區(qū)域可以被調(diào)整。
在圖1a的二維實(shí)例中，每一個(gè)信號(hào)點(diǎn)可以認(rèn)為是指定了它自已的類Wk。例如，5個(gè)碼矢可以被選擇代表每一個(gè)點(diǎn)A1……A4。圖2顯示了表示這些矢量的點(diǎn)。圖3說(shuō)明了最近的碼矢量計(jì)算，所接收的信號(hào)為矢量20。按照這種方法碼矢和矢量20間的距離可以算出，例如，在矢量20和碼矢21與22間的距離矢量23和24示于圖3中，選出最短距離，圖中為24。采用這種方法系統(tǒng)將識(shí)別矢量20屬于由碼矢22所代表的類型。
在基于自組織映射的方法中，學(xué)習(xí)過(guò)程即碼矢校正不同于接收信號(hào)不包括任何專門學(xué)習(xí)周期的LVQ方法。但是自組織映射基于所接收的信號(hào)直接將碼矢指向一個(gè)位置，其中所接收信號(hào)點(diǎn)數(shù)量很大，因而可以自動(dòng)匹配。而且在LVQ方法中信號(hào)點(diǎn)不進(jìn)行分類。由碼矢mc表示的點(diǎn)的拓樸領(lǐng)域Nc在一個(gè)要求的深度上可通過(guò)周圍的領(lǐng)域點(diǎn)來(lái)指定。所接收碼矢的領(lǐng)域校正可通過(guò)下列方程式進(jìn)行mi(t＋1)＝mj(t)＋α(y(t)－mi(t))，i＝cmi(t＋1)＝mi(t)＋β(y(t)－mi(t))，i∈Nc，i≠cmi(t＋1)＝mi(t)，i Nc其它校正公式在上述參考文獻(xiàn)中已提出了。
相應(yīng)的，自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的各個(gè)點(diǎn)也可以用LVQ或SOM方法調(diào)整到正確位置，也可以交替使用上述兩種方法。例如，信號(hào)點(diǎn)通過(guò)自組織映射被累計(jì)在它們的正確位置，接著LQV的分類點(diǎn)通過(guò)訓(xùn)練矢量來(lái)確定，然后，接收機(jī)利用SOM來(lái)把信號(hào)點(diǎn)保持在正確位置上。如果對(duì)于分類點(diǎn)有初步估計(jì)，LVQ方法可以在開(kāi)始時(shí)使用。例如在通道變化的情況下，數(shù)據(jù)可以再次用SOM方法進(jìn)行累計(jì)。在必要時(shí)，碼矢可以利用一個(gè)訓(xùn)練裝置進(jìn)行分類。
上述信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)的缺點(diǎn)是體積很大，而最優(yōu)的信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)搜索很復(fù)雜。但是這種搜索可以集中在一個(gè)小的子集上。1)一個(gè)次優(yōu)判別在開(kāi)始時(shí)可在矢量X的部分維數(shù)上進(jìn)行，例如該次優(yōu)判決可以通過(guò)一個(gè)濾波器組或一個(gè)去相關(guān)器實(shí)現(xiàn)。2)對(duì)矢量X的全部搜索，將用在步驟1)中固定部分維數(shù)的方法進(jìn)行。在多用戶探測(cè)中，強(qiáng)信號(hào)和相應(yīng)這此信號(hào)的矢量X的維數(shù)可以優(yōu)先地進(jìn)行次優(yōu)化探測(cè)，而基于歐幾里德度量的最優(yōu)搜索可以只對(duì)最弱用戶進(jìn)行。
接著，要說(shuō)明一種可選擇的實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)非線性判決的方法。與上述方法相比，基本區(qū)別在于判決是基于非線性濾波，而訓(xùn)練是基于非線性算法的最小均方差。非線性探測(cè)器在這里是利用一種線性自適應(yīng)前置級(jí)以大大加速訓(xùn)練的方式來(lái)初始化?；贚MS或MMSE規(guī)則，自適應(yīng)線性前置級(jí)可以估算接收器濾波器，從而可以計(jì)算一個(gè)校正矩陣，進(jìn)而用于非線性探測(cè)。
下一步討論另一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。根據(jù)本發(fā)明的接收方法可以用于該結(jié)構(gòu)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是一種非循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。其中輸入矢量xinεRd按照某種權(quán)重系數(shù)Wij和可能的非線性δkl被映射到一個(gè)輸出矢量xoutεRq參數(shù)d，l，q定義了輸入層、隱含層和輸出層的維數(shù)。
從前述知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)單元可用下式計(jì)算輸出值xi=f(ΣjWijxj)+bias]]>其中，f是一種連續(xù)微分非線性函數(shù)，例如f(x)=tanh(x)=ex-e-xex+e-x]]>或f(x)=11+e-x]]>雙曲線f(x)＝tanh(x)是一種特別適用的非線性元素，因?yàn)樗咏诨谛盘?hào)判決的一個(gè)傳統(tǒng)探測(cè)器。如在圖5a和5b所示。圖5a表示函數(shù)Y＝sgn(x)可以進(jìn)行傳統(tǒng)的信號(hào)判決。而圖5b表示函數(shù)Y＝tanh(x)。
上述輸出值的公式可以寫成下式xi＝f(WKTx)＋bias對(duì)應(yīng)于常用的匹配濾波器前置級(jí)WKT≡Sk。上式用于實(shí)數(shù)輸入信號(hào)，也可以應(yīng)用于復(fù)數(shù)空間，典型地用于運(yùn)程通信以雙倍輸入連接方式進(jìn)行(分別連接每個(gè)用戶的實(shí)部和虛部)。另一種選擇是利用復(fù)數(shù)神經(jīng)元和一種相應(yīng)的學(xué)習(xí)規(guī)則，在下述參考文獻(xiàn)中被說(shuō)明。該文獻(xiàn)為N.Benve nuto，M.Marchesi，F(xiàn).Piazza，A.vnciniA Comparison betweenreal and complexvalued neural networks in communication applicationsproc.Int.Conf.Artificial Neural Networks，Espoo，F(xiàn)inland，June 1991，pp 1177—1180.
通過(guò)將神經(jīng)元輸出層i與輸入層i＋1相連接構(gòu)成一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖6a說(shuō)明了一個(gè)神經(jīng)元，而圖66是一個(gè)二層網(wǎng)絡(luò)。
在二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，按照下式給出了輸入矢量的映射net1=W11x]]>out1＝f(net1)net2=W21out1]]>y＝f(net2)其中，W1、W2和f按上式?jīng)Q定，net1和out1映射了第一層的計(jì)算，net2和y映射了第二層的計(jì)算，而y是該網(wǎng)絡(luò)的輸出值。當(dāng)輸入值為矩陣形式時(shí)，網(wǎng)絡(luò)按照下列公式映射入數(shù)據(jù)N1＝W1X，O1=1...1f(N1)]]>N2＝W2O1，Y＝f(N2)，其中，f是一個(gè)適當(dāng)?shù)姆蔷€性函數(shù)，W1和W2是各層的權(quán)重矩陣。
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射通過(guò)g()標(biāo)識(shí)如下所示gRi×Rp→Roy＝g(x，w)
其中，i，p，o表示輸入層、隱含層和輸出層的維數(shù)，而矢量W包含前述的矩陣W1和W2的成分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包含設(shè)置矢量W(或分別設(shè)置矩陣成分W1、W2)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的映射要適應(yīng)要求的盡可能精確的映射。在一個(gè)運(yùn)程通信應(yīng)用中，目標(biāo)是通過(guò)映射方法以對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行盡可能不出借的探測(cè)的方式來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。映射的正確性典型地可以通過(guò)均方差來(lái)檢驗(yàn)E=1nΣi=1n||g(xi,w)-ti||2]]>=1nΣi=1n||yi-ti||2]]>=1n||Y-T||F2]]>其中，(xi，ti)，i＝1，…N是一組訓(xùn)練和目標(biāo)矢量對(duì)，目標(biāo)矢量為已知值，通過(guò)該值，網(wǎng)絡(luò)可以被訓(xùn)練。在高維數(shù)情況下，按照上式的計(jì)算需要很大的容量。
對(duì)于前饋網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，已發(fā)展了多種方法，例如反傳訓(xùn)練采用用于使誤差函數(shù)極小化的梯度算法。在梯度算法中，關(guān)于權(quán)重系數(shù)的誤差函數(shù)的梯度是在該梯度下權(quán)重函數(shù)被更新的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算。
Wnew＝Wold＋ГE(w)其中，T決定了校正步長(zhǎng)的大小。
在現(xiàn)在的發(fā)明中，在初值設(shè)定后，采用何種訓(xùn)練方法并不重要。其它可能的訓(xùn)練方法在下述文獻(xiàn)中做了說(shuō)明R.BattitiAcceleratedbackp ropagation learningTwo optimiza tron methods，Complex System3pp.331—342,1989；poggio，GirosiAtheory of networks for approximation and learning，MIT memo no1140,1989；J.F.ShepanskiFast learning in Artificial Nearal SystemsMultilayer percep tion trainingusing optimal estimation.ICNN，1988。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練典型地是從設(shè)置權(quán)重系數(shù)的隨機(jī)值開(kāi)始，該值受到訓(xùn)練直至達(dá)到正確值。本發(fā)明采用了一種提供信息即通道參數(shù)的自適應(yīng)前置級(jí)，該信息的初始值比真實(shí)情況可能用來(lái)為權(quán)重系數(shù)設(shè)置的相應(yīng)值更為優(yōu)越。在這種情況下，實(shí)際的訓(xùn)練可以大大加速，這就相應(yīng)于前述的與VQNN網(wǎng)絡(luò)相聯(lián)系的情況，其中初始值被設(shè)定作為碼矢。以前述二層網(wǎng)絡(luò)為例，可能隨機(jī)地提供權(quán)重系數(shù)矩陣W1，并以上述Shepenski的參考文獻(xiàn)中提出的方法計(jì)算矩陣W2。當(dāng)已知對(duì)應(yīng)于輸出值y的輸入x，并已知目標(biāo)值T，極小化的計(jì)算是必須的。
‖T－Y‖F(xiàn)2＝‖T－f(W2O1)‖F(xiàn)2或者‖W2O1－f-1(T)‖F(xiàn)2上述公式并非導(dǎo)致網(wǎng)樣的最后結(jié)果，后一公式的解的形式為
W2＝f-1(T)O1+其中，O1+是o1的偽反矩陣。這種方法并不是給出最優(yōu)的權(quán)重矩陣，但從總體講，會(huì)產(chǎn)生最快的學(xué)習(xí)。在矩陣W1更新時(shí)，也可以應(yīng)用線性回歸技術(shù)進(jìn)行每一個(gè)梯度迭代，更新W2通過(guò)線性回歸。
網(wǎng)絡(luò)初始化的一種方法是利用通常的去相關(guān)器計(jì)算第一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)，第二層的權(quán)重系數(shù)可以利用反傳方法或shepenski方法。進(jìn)一步有可能利用反傳方法更新通過(guò)第一層去相關(guān)濾波器所獲得的權(quán)重系數(shù)。以上已說(shuō)明了網(wǎng)絡(luò)的已知的訓(xùn)練方法。
根據(jù)本發(fā)明的接收方法，利用已知的學(xué)習(xí)方法采用新穎的方式學(xué)習(xí)可以被大大加快，它特別適合于運(yùn)程通信的應(yīng)用。
假定進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開(kāi)始時(shí)，隱含層不包含非線性，一旦得到充分好的初始值，就要考慮隱含層的非線性成分，后面網(wǎng)絡(luò)各層就遞歸地進(jìn)行訓(xùn)練。在本發(fā)明的方法中，每一階段都有一個(gè)訓(xùn)練周期可以利用，而本發(fā)明的特殊優(yōu)點(diǎn)在于不需要長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。
如果一組匹配濾波器用作探測(cè)前置級(jí)，初始權(quán)重系數(shù)的估計(jì)可以映射到下一層，而在CDMA應(yīng)用中該估計(jì)可利用公式Wi＝W0－I其中1表示具有和W相同維數(shù)的一個(gè)識(shí)別矩陣，在初始化后，可以進(jìn)行判決反饋訓(xùn)練的處理。
圖4說(shuō)明了本發(fā)明的一個(gè)CDMA接收機(jī)的結(jié)構(gòu)，該接收機(jī)為一個(gè)基站接收機(jī)。當(dāng)然，本發(fā)明同樣適用于移動(dòng)站。CDMA接收機(jī)包括一個(gè)天線40，從40接收到的信號(hào)通過(guò)射頻部件41傳送到A/D轉(zhuǎn)換器42。已轉(zhuǎn)換的信號(hào)送到裝置43a至43d，以便對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例中，該裝置用來(lái)進(jìn)行通道參數(shù)的估計(jì)，該裝置可利用RAKE接收機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中每一個(gè)都可以接收用戶發(fā)送的信號(hào)。CDMA接收機(jī)還包括一個(gè)控制裝置45來(lái)控制儀器的操作。每個(gè)RAKE接收機(jī)包括幾個(gè)單獨(dú)的相關(guān)器，其中每一個(gè)都可以接收一個(gè)多路徑傳送信號(hào)分量。所接收的信號(hào)分量?jī)?yōu)先在RAKE接收機(jī)中進(jìn)行組合。RAKE接收機(jī)的結(jié)構(gòu)已在下述參考文獻(xiàn)中評(píng)述G.Cooper，C.McGillemModern Communications and Spread Spectrum，Mc-Graw—Hill，New York，1986，Section 12。
因此，每一個(gè)RAKE接收機(jī)43a至43d接收一個(gè)用戶信號(hào)(以及其多路徑傳送的信號(hào)分量)。從每一個(gè)RAKE接收機(jī)信號(hào)送往自適應(yīng)探測(cè)器44，利用本發(fā)明的自適應(yīng)非線性判決規(guī)則、上述的初始化與訓(xùn)練方法同時(shí)地探測(cè)所接收的多用戶信號(hào)。
本發(fā)明所用的接收機(jī)也可以不用RAKE接收機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。如果碼矢的維數(shù)對(duì)應(yīng)于激勵(lì)響應(yīng)引起的擴(kuò)展而增大，LVQ和SOM的效率在多路徑的情況下也是充分的。這就涉及到一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
所接收信號(hào)的一些線性或非線性轉(zhuǎn)換也可以在預(yù)處理裝置中實(shí)現(xiàn)，例如去相關(guān)矩陣的乘法會(huì)導(dǎo)致去相關(guān)探測(cè)器的判決統(tǒng)計(jì)。
盡管本發(fā)明已參照附圖實(shí)例作了說(shuō)明，很明顯，本發(fā)明并不限于這些，它可以在所附權(quán)利要求所提出的本發(fā)明概念的范圍內(nèi)的許多方面進(jìn)行修正。
例如，不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以按所需方式級(jí)聯(lián)，以便使及訓(xùn)練盡可能地高效率，判決規(guī)則盡可能地簡(jiǎn)化與優(yōu)化。
權(quán)利要求
1.一種在CDMA系統(tǒng)中使用的接收方法，其中多個(gè)用戶的信號(hào)同時(shí)從接收信號(hào)中進(jìn)行探測(cè)，一種自適應(yīng)判決規(guī)則用于探測(cè)，探測(cè)器參數(shù)基于所接收的信號(hào)受到監(jiān)控從而能夠與所接收信號(hào)的信號(hào)狀態(tài)更好地匹配。其特征在于接收信號(hào)在一個(gè)自適應(yīng)線性前置級(jí)檢測(cè)之前被進(jìn)行處理，該前置級(jí)監(jiān)控對(duì)自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)設(shè)置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于自適應(yīng)前置級(jí)實(shí)現(xiàn)通道參數(shù)的估計(jì)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的一種方法，其特征在于基于通道參數(shù)對(duì)非線性探測(cè)器的預(yù)判決進(jìn)行計(jì)算。
4.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于基于接收信號(hào)和該級(jí)接收機(jī)，在自適應(yīng)非線性探測(cè)器所使用的判決規(guī)則和相應(yīng)的訓(xùn)練算法被改變。
5.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于基于通道參數(shù)，對(duì)自適應(yīng)非線性探測(cè)器所使用的判決規(guī)則和相適應(yīng)的訓(xùn)練算法進(jìn)行初始化操作。
6.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于按照學(xué)習(xí)矢量量化的規(guī)則，自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)受到監(jiān)控。
7.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)通過(guò)一個(gè)自組織映射進(jìn)行監(jiān)控。
8.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于自適應(yīng)非線性探測(cè)器的參數(shù)利用判決反饋方法進(jìn)行監(jiān)控。
9.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于自適應(yīng)非線性探測(cè)器利用一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9的一種方法，其特征在于一個(gè)非線性神經(jīng)元的輸出取決于在一個(gè)信號(hào)點(diǎn)模式神經(jīng)元與在該神經(jīng)元輸入的信號(hào)之間的距離。
11.根據(jù)權(quán)利要求1的一種方法，其特征在于自適應(yīng)非線性探測(cè)器通過(guò)一個(gè)自適應(yīng)多維信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11的一種方法，其特征在于自適應(yīng)信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)中，每個(gè)點(diǎn)都代表由多個(gè)用戶發(fā)送信號(hào)的一種可能組合。
13.根據(jù)權(quán)利要求12的一種方法，其特征在于所接收的標(biāo)記被識(shí)別為最接近該標(biāo)記的一個(gè)信號(hào)點(diǎn)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13的一種方法，其特征在于最近信號(hào)點(diǎn)的搜索至少進(jìn)行兩步，第一步是通過(guò)次優(yōu)判別規(guī)則，使可能的信號(hào)點(diǎn)數(shù)減少，第二步是通過(guò)一種最優(yōu)距離測(cè)量，在減少了的信號(hào)點(diǎn)系統(tǒng)中，搜索能與所接收標(biāo)記匹配最好的信號(hào)點(diǎn)。
15.一種CDMA接收機(jī)，包括一個(gè)天線(40)，射頻部件(41)，一個(gè)A/D轉(zhuǎn)換器(42)，一個(gè)自適應(yīng)線性前置級(jí)(43a至43d)，和一個(gè)自適應(yīng)非線性探測(cè)裝置(44)，該探測(cè)器(44)同時(shí)探測(cè)多個(gè)用戶的信號(hào)并響應(yīng)接收信號(hào)用于校正所使用的參數(shù)，該參數(shù)用于進(jìn)行與接收信號(hào)的信號(hào)狀態(tài)相適應(yīng)的探測(cè)，其特征在于線性前置級(jí)(43a至43d)對(duì)自適應(yīng)非線性探測(cè)器(44)的參數(shù)設(shè)置進(jìn)行監(jiān)控。
16.根據(jù)權(quán)利要求15的一種接收機(jī)，其特征在于自適應(yīng)線性前置級(jí)(43a至43d)實(shí)現(xiàn)通道參數(shù)的估計(jì)。
17.根據(jù)權(quán)利要求15的一種接收機(jī)，其特征在于該接收機(jī)包括裝置(44)，該裝置通過(guò)一種自組織映射方法來(lái)監(jiān)控探測(cè)判決規(guī)則的參數(shù)。
18.根據(jù)權(quán)利要求15的一種接收機(jī)，其特征在于該接收機(jī)包括裝置(44)，該裝置基于學(xué)習(xí)矢量量化的規(guī)則監(jiān)控探測(cè)判決規(guī)則的參數(shù)。
19.根據(jù)權(quán)利要求15的一種接收機(jī)，其特征在于該接收機(jī)包括裝置(44)，該裝置通過(guò)判決反饋的方法監(jiān)控用于探測(cè)的判決規(guī)則的參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一個(gè)用于CDMA系統(tǒng)的接收方法。CDMA接收機(jī)包括一個(gè)天線(40)，射頻部件(41)，一個(gè)A/D轉(zhuǎn)換器(42)，一個(gè)自適應(yīng)線性前置級(jí)(43a至43d)和一個(gè)自適應(yīng)非線性探測(cè)器裝置(44)，該探測(cè)器可以同時(shí)探測(cè)多個(gè)用戶的信號(hào)，響應(yīng)所接收的信號(hào)用來(lái)校正參數(shù)，該參數(shù)用來(lái)進(jìn)行與接收信號(hào)狀態(tài)相適應(yīng)的探測(cè)。為了對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行最優(yōu)探測(cè)，根據(jù)本發(fā)明的接收機(jī)的線性前置級(jí)(43a至43d)的輸出信號(hào)監(jiān)控對(duì)于自適應(yīng)非線性探測(cè)器(44)的參數(shù)設(shè)置。
文檔編號(hào)H04B1/707GK1116476SQ94190915
公開(kāi)日1996年2月7日 申請(qǐng)日期1994年11月9日 優(yōu)先權(quán)日1993年11月10日
發(fā)明者艾瑞·霍廷恩 申請(qǐng)人:諾基亞電信公司