CN1322411A - 蜂窝通信系统的信道估计 - Google Patents
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Abstract
描述了在蜂窝通信系统中用于信道估计的一种方法。码元在移动台和基站之间进行传输。按照所述方法,借助一个通信信道接收输入信号。为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计,并用来对输入信号进行处理以产生一个估计数据码元。估计数据码元被用于产生一个软输出反馈判决,然后将该判决用于对信道冲激响应的进一步估计。按照一个变更形式,对信道冲激响应进行进一步估计还可以通过在一个用于扩展输入信号的扩展码的共轭形式和引入信号自身之间执行一种相关处理来实现。该处理的结果要乘上一个反馈判决。
Description
本发明涉及在蜂窝通信系统中用于信道估计的一种方法和电路。
本发明尤其涉及这样一种蜂窝通信系统,其中,在连续的时隙上把数据以众多的数据码元的方式进行传输。众所周知,在CDMA系统中,对众多的通信信道中的每一个信道使用一种独特的扩展码,来调制将要传输的数据码元,以对传输的数据进行编码。在蜂窝通信系统的每个小区里,扩展码允许众多的不同移动台以各自特定的编码信道与一个基站进行通信。
当信号在基站和移动台之间被传输时(或以上行链路,或以下行链路),信号接收单元需要根据已经接收到的信号确立信号传播的通信路径的一些信息,在这里被称作“信道估计”,并由一个产生信道冲激响应的信道估计单元来实现。对于信道估计已知有多种技术。需要信道冲激响应来对输入数据进行正常的解码和解调。
在早期所建议的CDMA系统中,如由Okomura等人在IEICE(1996-02)一篇题目为“DS/CDMA中单个编码信道上的可变速率数据传输”的技术报告中所述,数据以可变的传输速率被传输。根据数据流里周期性分布的领示码元可实现信道估计。
与该建议相关的一个难题是,仅仅来自于领示码元的能量才可以用于信道估计,而领示码元的信噪比势必变差。因此,需要进行滤波以得到更可靠的估计。特别地,在移动台作高速运动的情况下,由于信道相干时间短,因此难以采用一种合适的滤波技术。
因此为了信道估计,除了使用领示码元之外,最好还要使用数据码元。本发明寻求提供一种技术,使用所估计的数据码元来改进信道估计。
依照本发明的一个方面,提供了在蜂窝通信系统中的信道估计的一种方法,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该方法包括:
借助一个通信信道接收输入信号;
为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计,并使用该第一次估计来处理输入信号以产生一个估计数据码元;
使用所述估计数据码元来生成一个软输出反馈判决;以及
使用该软输出反馈判决来对信道冲激响应进行进一步估计。
本发明特别适用于但不是专用于CDMA系统,在CDMA系统中,输入信号含有由一种扩展码所扩展的码元。
依据本发明的另外一个方面,提供了在蜂窝通信系统中的信道估计的一种方法,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该方法包括:
借助一个通信信道接收输入信号,该输入信号含有由一种扩展码所扩展的码元;
为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计,并使用该第一次估计来处理输入信号以产生一个估计数据码元;
通过在该扩展码的共轭形式和引入信号之间执行一种相关处理,并将该处理的结果乘上作为对信道冲激响应的进一步估计的加权值的基于所述估计数据码元的一个反馈判决,来对信道冲激响应进行进一步估计。
输入信号可以包括数据码元和领示码元,已经分别对数据码元和领示码元使用了独特的扩展。
按照本发明的又一方面,反馈判决可以是一个软输出,也可以是一个硬输出。
本发明的又一个方面提供了在蜂窝通信系统中用于估计信道冲激响应的电路,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该电路包括:
接收机,借助一个通信信道接收输入信号,该输入信号含有由一种扩展码所扩展的码元;
信道冲激响应发生器,为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计;
数据码元发生器,使用对该信道冲激响应的第一次估计,来产生一个估计数据码元;
电路,用来对信道冲激响应进行进一步估计,它通过在该扩展码的共轭形式和引入信号之间执行一种相关处理,并将该处理的结果乘上一个作为对信道冲激响应的进一步估计的加权值的基于所述估计数据码元的反馈判决来执行。
本发明的还有一个方面提供了在蜂窝通信系统中用于估计信道的电路,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该电路包括:
接收机,借助一个通信信道接收输入信号;
信道冲激响应发生器,为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计;
数据码元发生器,使用该第一次估计来产生一个估计数据码元;
软输出反馈判决发生器,使用所述估计数据码元,来生成一个软输出反馈判决;
其中该软输出反馈判决用于对信道冲激响应做进一步估计。
本发明也考虑了含有依据本发明第一个方面的电路的基站和/或移动台。
为了更好地了解本发明并说明其如何实现,现在参照附图举例说明,其中:
图1是方框图,示意性地阐明了基本CDMA系统的码元估计;
图2是方框图,阐明了一个蜂窝通信系统;
图3是框图,阐明了传输时隙结构;
图4是方框图,阐明了有反馈的信道估计;
图5是在信道冲激响应单元中的电路的方框图;
图6是矢量空间图;并且
图7和图8是对每比特信号能量/噪声比的捕获概率的仿真。
图1是在CDMA蜂窝通信网中的一个基本接收系统的方框图。图2是方框图,阐明了本发明的一种应用情况。换言之,CDMA移动通信系统允许多个移动台MS1、MS2、MS3在一个公共小区中借助RF信号在各自信道CH1、CH2、CH3上和一个基站BTS进行通信。这些信道可以以众所周知的方式,通过使用扩展码而相互区别开来。
现在回到图1,从天线30输入信号被RF单元28接收,并提供给模/数(A/D)转换器32。该A/D转换器以间隔i对输入信号进行采样,产生数字化采样值x。容易理解,当信号到达接收电路时,它已经历了具有不同传播延时的多条路径。因此,由于多径效应,每个数字化采样值xi可能包含许多不同码元的分量。
从A/D转换器32把数字化信号提供给信道冲激响应单元37,后者提供一个估计信道冲激响应H,用于处理引入信号。参考码发生器22把一个用于将输入信号解扩展的参考码提供给信道冲激响应单元37和RAKE接收机36。该参考码标记为C,并且作为接收信号的通信信道的一种独特的扩展码。因此,该参考码与分别在基站或者移动台中进行传输以前用于扩展信号的代码所对应。虽然图1阐明了位于每个移动台中的电路,但是类似的电路也可以用在基站中。
RAKE接收机36还接收输入的数字化信号x以及估计信道冲激响应H。它生成一个估计的传输信号u,将其送入解码器31。解码器根据所估计的信号u来估计码元值s,而u是以本身已知的方式从实际的引入信号x得出。
对熟练的技术人员而言,他了解RAKE接收机的操作,总之,如以Nokia Mobile Phones Limited(诺基亚移动电话有限公司)为名义的申请WO96/24988中的详述。
传输数据的形式以图3中举例的方式进行了阐明。数据码元以连续的时隙被传输,每个时隙包含领示码元(PS)和已编码的数据。数据作为模拟码元的集合来被传输,模拟码元是由始发的数字化数据通过同调制生成的。在CDMA系统中,码元在传输之前使用扩展码来扩展。在典型系统中,每个时隙的持续时间为0.625ms。在相干系统中,领示码元被安放在每个时隙的开端和结尾。这些码元很容易被识别,所以为了同步,可以鉴别每个时隙的开端和结尾。在图1的电路中,领示码元被另外地鉴别,并通过信道冲激响应37用于估计信道冲激响应。
图4说明了图1中电路的改进形式。在图4中,所估计的码元s借助于一个反馈判决发生器20(它根据所估计的码元s产生一个反馈判决D)被反馈到信道冲激响应单元37。该反馈判决D用于改进对由CIR单元37生成的信道冲激响应的估计。SIR块29接收输入信号采样x和所估计的信号u,并为反馈判决发生器20计算用于产生噪声方差σ2的信号/信息比。
图5说明了反馈判决D是如何用于改进所估计的信道冲激响应的。图5说明了一个CIR单元37,它可以使用反馈的所估计的数据码元和输入领示码元来提供所估计的信道冲激响应H。该电路包含第一和第二匹配滤波器10、12,它们每个都用于把相应的解扩码应用到输入数字信号xin上。参考码发生器22产生3种代码。扩展长码LC输入到两个匹配滤波器10、12。用于领示码元的扩展短码wp仅仅输入到第一个匹配滤波器10,而一种扩展短码wd仅仅输入到第二匹配滤波器12。分别来自于第一和第二匹配滤波器10、12的输出信号14、16则被输入到平均电路18。该平均电路接收判决反馈D,并将其施加到来自于匹配滤波器的信号14、16上,以产生所估计的冲激响应H。
平均电路18包括一个存储器40(用来保存以前的信道冲激响应)和一个加权/平均单元42(用于把以前的信道冲激响应作平均,并且依据反馈判决值D而运用一个加权函数)。
用于确定信道冲激响应的估计的相关过程可以表达如下: (公式1)
上式中,i是沿所接收信号的采样时间指数,t是相关过程的结果采样时间指数,x(i+t)是该指数的所接收的数据采样,C*是扩展码的共轭,而Dn是第n个判决反馈,此处n是冲激响应的时指数。很显然,判决反馈D与领示码元和/或数据码元有关。
使用时,CIR单元37以一种众所周知的方式,仅根据特定时隙中的已知的输入领示码元,来确定信道冲激响应H的初始估计。作为另外一个选择,可以不需要加权函数D而用公式(1)得到一个初始估计。一旦确定了起信道冲激响应的一个初始估计,就将其保存在存储器40中,并将其输入到RAKE接收机36,以便该时隙中的数据码元的后续信号处理。然后将所要估计的第一个数据码元经反馈处理,以提供反馈判决D,使得,可以利用上述如图5所示的加下划线的步骤来确定信道冲激响应H的一个新的估计。通过把wd和LC(用于数据码元的)的共轭合并,或者把wp和LC(用于领示码元的)的共轭合并,就可以得到公式(1)中的扩展码的共轭C*。随后,对新的估计和初期的估计做出平均。因此,对每个被估计的码元都得到一个改进的信道冲激响应,用于后续处理。在任何相当于时间段即一个时隙的一部分,整个时隙,或者多个时隙)中可以相干地求出平均值。另外一个选择方案是,可以求出任何时间段上的非相干平均值。
从公式(1)明显看出,可以不用判决反馈来有效地实现该相关处理,就好像所有被传输的数据码元都是相同的。传输反馈D起到一个平均加权因子的作用,以确定估计信道冲激响应H。
这里所讨论的实现过程的另外一个方面是确定由反馈判决发生器20所产生的判决反馈D的本质。图6描述了构成这样一个方案的原理,该方案通过产生一个软反馈判决值D来利用一个软码元判决反馈(SDFB)过程。图6描述了信号空间的一个矢量图。矢量A是一个被传输的数据信号,矢量A’是所接收的数据。由于RAKE接收机不可能是完美的,因此矢量A是我们根据被传输的数据信号所期望得到的实际值。所接收的数据码元可以写成:
A’=a+n (公式2)这里,n是噪声矢量。
自然地,假设信号和噪声两者的均值都为零。我们得到:
E{a}=0
E{n}=0
E{A’}=E{a+n}=0 (公式3)
在二元(+1/-1)情况下,我们也得到:
E{AA*}=1
E{A’A’*}=E{(a+n)(a+n)*}
=E{a a*}+E{nn*}
E{a a*}+σ2 (公式4)这里σ2是噪声方差。
有了信号的这些统计数据,如果事先知道了噪声的方差,就可以调节软输出以满足反馈条件。对一个简单解决方案而言,我们假定信号损耗最小,并且可以被忽略:
|a-A|→0
于是公式(3)变成:
E{A’A’*}=E{a a*}+σ2
=E{A A*}+σ2
=1+σ2 (公式5)
使用该分析结果,反馈判决发生器可以产生满足下列要求的一个软数值D:
E{D}=0 (公式6)
E{DD*}=1+σ2 (公式7)
作为一种选择,通过运用一种二元截止(binary cut-off)法,可采用一种硬判决反馈,这种二元截止法可为对每个被估计码元S的信道冲激响应单元的输入端提供+1或-1。
两种解决方案的效率如图7和图8所示。在图7和图8中,x轴表示每比特信号能量/噪声比(Eb/No),而y轴表示捕获概率的刻度,即在利用C.I.R所估计的接收信号中捕获到所有信号传播路径的可能性。图7是使用可能最好的的信道估计的仿真结果,而图8是在相同的时隙中仅仅根据领示码元获取一个时隙的信道信息的仿真结果。这些仿真己基于如附录1所包含的MATLAB程序而产生。这些仿真结果比较了有无判决反馈的不同方法的冲激响应的捕获概率。在这两种情况下,可以发现,对领示码元和数据码元使用软判决反馈都可以得到最佳结果。这个最佳结果如两种仿真中最上面的一条曲线所示。下面的一条曲线是只对数据码元进行软反馈判决的情形,即没有考虑领示码元反馈。
再下面的曲线是仅仅考虑数据码元的硬数据反馈判决的情况。
最下面的曲线是没有判决反馈的情况。
ANNEXE 1
MATLAB program % Soft Decision Feedback % ARIB specification % QZD/NTC-FEB.98-Oulu clear,rand(′seed′,0),randn(′seed′,0) Dat_Weight=0.5;SNR=-30:3:0;Fingers=10; h=[0.7+j*0.1,0,0,0,-0.5-j*0.3,0,0,0,0,0.3+j*0.5,0,0,... 0.1-j*0.13,0,0,0,0,0,0,0.3-j*0.1,0,0,0,0.5+j*0.5,... 0,0,0,-0.5-j*0.3,0,0,0,0,0.3+j*0.5,0,0,0.1-j*0.13,... 0,0,0,0,0,0,0.3-j*0.1]; h=h/sqrt(h*h′); AcqError=zeros(size(SNR,2),4); for kkk=1:size(SNR,2) snr=SNR(kkk) % SNR in dB for nnn=1:1000 DAT=(rand(1,40)>0.5)*2-1; % CODE CL_I=(rand(1,2560)>0.5) *2-1;CL_Q=(rand(1,2560)>0.5)*2-1; C=CL_I+j*CL_Q; w=1;for k=1:6;w=[w w;w-w];end;w0=w(1,:);wl=w(2,:);clear w; w0=[];W1=[];for k=1:40,W0=[W0,w0];W1=[W1,w1];end C0=w0 .*C;C1=W1 .*C; % Spreading D=[];for k=1:40,D-[D,DAT(k)*w1];end % Data P=ones(size(D)); % PILOT x1=(D+j*P) .*C; % Channel x2=conv(x1,h)/2; % Noise nA=1/10^(snr/20);fork=1:size(x2,2);n(k)=nA*randn*exp(j*rand*2*pi);end x=x2+n; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% MF %%%%%%%%%%%%%%%%%%% IRPilot=zeros(39,64);IRData=zeros(39,64); for k=1:39,1=(k-1)*64; for m=1:64 IRPilot(k,m)=IRPilot(k,m)+x(1+m-1+(1:64))*C0(1+(1:64))′; IRData(k,m)=IRData(k,m)+x(1+m-1+(1:64))*C1(1+(1:64))′; end end IRPilot=-j*IRPilot/64; IRPilotHard=sum(IRPilot(1:28,:))/28; IRData=IRData/64; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% H′ %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% a=IRPilotHard .* conj(IRPilotHard); H=zeros(size(h));for k=1:Fingers,findf=0; while(findf<1) [n,m]=max(a);a(m)=0; if(m<=size(h,2)),H(m)=IRPilotHard(m);findf=2;end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%% decision %%%%%%%%%%%%%%%%%%% h1=find(abs(h)>0.01); h2=h1; % Idea %h2=find(abs(H)>0.01); % blind PilotSoft=zeros(1,28);DataSoft=zeros(1,40); for n=1:Fingers a=x(h2(n):size(C0,2)+h2(n)-1) .*conj(C0)* conj(H(h2(n))); <dp n="d9"/> for k=1:28 PilotSoft(k)=PilotSoft(k)+imag(sum(a((k-1)*64+1:k*64))); end a=x(h2(n):size(C1,2)+h2(n)-1) .* conj(C1) * conj(H(h2(n))); for k=1:40 DataSoft(k)=DataSoft(k)+real(sum(a((k-1)*64+1:k*64))); end end PilotSoft=PilotSoft/64; DataSoft=DataSoft/64; DataHard=sign(DataSoft); %%%%%%%%%%%%%%%%%%% Averaging %%%%%%%%%%%%%%%%%%% a=0;b=0;c=0; IRHard=zeros(1,64);IRSoft=zeros(1,64);IRSoftp=zeros(1,64); IRSofter=zeros(1,64);IRSofterp=zeros(1,64); for k=1:39 IRHard=IRHard+IRData(k,:)*DataHard(k);a=a+abs(DataHard(k)); IRSoft=IRSoft+IRData(k,:)*DataSoft(k);b=b+abs(DataSoft(k)); end for k=1:28 IRSoftp=IRSoftp+IRPilot(k,:)*PilotSoft(k);c=c+abs (PilotSoft(k)); end IRSoftp=IRSoft*Dat_Weight/b+IRSoftp *(1-Dat_Weight)/c; IRHard=IRHard*Dat_Weight/a+IRPilotHard*(1-Dat_Weight); IRSoft=IRSoft*Dat_Weight/b+IRPilotHard*(1-Dat_Weight); %************ acq probability ************ a=IRPilotHard .* conj(IRPilotHard); for k=1:size(h1,2),[n,m]=max(a);h2(k)=m;a(m)=0;end c=0;for k=1:size(h1,2),for n=1:size(h1,2) if(h2(k)==h1(n)),c=c+1;h2(k)=0;end end,end AErrNoDFB=size(h1,2)-c; a=IRHard .* conj(IRHard); for k=1:size(h1,2),[n,m]=max(a);h2(k)=m;a(m)=0;end c=0;for k=1:size(h1,2),for n=1:size(h1,2) if(h2(k)==h1(n)),c=c+1;h2(k)=0;end end,end AErrHardDFB=size(h1,2)-c; a=IRSoft .* conj(IRSoft); for k=1:size(h1,2),[n,m]=max(a);h2(k)=m;a(m)=0;end c=0;for k=1:size(h1,2),for n=1:size(h1,2) if(h1(k)==h1(n)),c=c+1;h2(k)=0;end end,end AErrSoftDFB=size(h1,2)-c; a=IRSoftp .* conj(IRSoftp); for k=1:size(h1,2),[n,m]=max(a);h2(k)=m;a(m)=0;end c=0;for k=1:size(h1,2),for n=1:size(h1,2) if(h2(k)==h1(n)),c=c+1;h2(k)=0;end end,end AErrSoftPDFB=size(h1,2)-c; AcqError(kkk,:)=AcqError(kkk,:)+... [AErrNoDFB,AErrHardDFB,AErrSoftDFB,AErrSoftPDFB] end % nnn end % kkk
Claims (10)
1.一种在蜂窝通信系统中的信道估计的方法,在该方法中,码元在移动台和基站之间进行传输,该方法包括:
借助一个通信信道接收输入信号;
为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计,并使用该第一次估计来处理输入信号以产生一个估计数据码元;
使用所述估计数据码元来生成一个软输出反馈判决;以及
使用该软输出反馈判决来对信道冲激响应进行进一步估计。
2.如权利要求1所述的方法,其中,该输入信号含有由CDMA系统中的扩展码所扩展的码元。
3.如权利要求2所述的方法,其中,对该信道冲激响应的估计是这样完成的:通过在该扩展码的共轭形式和引入信号之间执行一个相关处理,以及把该处理的结果乘上一个作为该信道冲激响应的加权值的软反馈判决值。
4.如上述任何一个权利要求所述的方法,其中,输入信号包括数据码元和领示码元,已经分别对领示码元和数据码元使用了一种独特的扩展码。
5.如权利要求2或者4所述的方法,其中,在传输之前,还使用一种长扩展码来扩展码元。
6.一种在蜂窝通信系统中的信道估计的方法,在该方法中,码元在移动台和基站之间进行传输,该方法包括:
借助一个通信信道接收输入信号,该输入信号含有由一种扩展码所扩展的码元;
为对该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计,并使用该第一次估计来处理输入信号以产生一个估计数据码元;
对该信道冲激响应进行进一步估计:在该扩展码的共轭形式和引入信号之间执行一种相关处理,以及把该处理的结果乘上一个作为该信道冲激响应的加权值的基于所述估计数据码元的反馈判决值。
7.如权利要求6所述的方法,其中,反馈判决是一个软输出。
8.如权利要求6所述的方法,其中,反馈判决是一个硬输出。
9.用于在蜂窝通信系统中估计信道冲激响应的电路,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该电路包括:
接收机,借助一个通信信道接收输入信号,该输入信号含有由一种扩展码所扩展的码元;
信道冲激响应发生器,为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计;
数据码元发生器,使用对该信道冲激响应的第一次估计来产生一个估计数据码元;
电路,用来对信道冲激响应进行进一步估计,它通过在该扩展码的共轭形式和引入信号之间执行一种相关处理,以及将该处理的结果乘上一个作为对该信道冲激响应的进一步估计的加权值的基于所述估计数据码元的反馈判决来执行。
10.用于在蜂窝通信系统中估计一个信道的电路,在该系统中,码元在移动台和基站之间进行传输,该电路包括:
接收机,借助一个通信信道接收输入信号;信道冲激响应发生器,为该通信信道的信道冲激响应提供第一次估计;
数据码元发生器,使用对该第一次估计来产生一个估计数据码元;
软输出反馈判决发生器,使用所述估计数据码元,来生成一个软输出反馈判决;
其中该软输出反馈判决用于对该信道冲激响应做进一步估计。
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