只建立在导频符号上的传输信道最佳估量方法及相应的估量器

摘要

只建立在导频符号上的传输信道最佳估量方法。由仅仅按导频符号位置所考虑的信道关联矩阵组成本征向量基。分解该向量基中的信道表达。把基向量扩展到指定的符号，这就可以实现数据符号信道估量的最佳插值。在OFDM，AMRT，AMRC系统方面的应用。

说明书

本发明的目的是一种仅仅建立在导频符号上的传输信道最佳估量方法及一种相应的估量器。该发明找到了其在无线电通信方面的应用，尤其是OFDM型[1]、[2]、[3](正交频分多路复用或“OrthogonalFreguency Division Multiplexing”)，或AMRT型(时分多址)或AMRC型(码分多址)多路接入及调制技术的无线电通信。本发明也可应用到如下的一些系统其中有HIPERLAN II，OFDM的DAB[2]及DVB-T[3]，AMRT的IRIDIUM(注册商标)及ICO，AMRC的UMTS及CDMA-2000。

现有的一些数字通信系统可以分成主要三类：

-OFDM多路载波系统，其中采用了HIPERLAN II、DAB及VDB-T系统的情况；

-时分多址系统(AMRT)其中采用了陆地无线电通信用的GSM及DECT系统以及卫星无线电通信用的IRIDIUM(注册商标)及ICO系统；

-一些常规系统AMRC，例如采用了陆地无线电通信用的IS’95、UMTS及CDMA-2000系统以及卫星适时无线电通信用的系统GLOBALSTAR(注册商标)。

在所有这些系统中，与识别传输信道特性相连系的接收问题的解决是较方便地利用了引入导频符号(或参照符号)或引入预先由每个接收机已知的公用导频信道。

后面的说明主要突出强调了多路载波系统OFDM，但是本发明也可应用到一些单载波系统，即如下系统：

-采用非频率选择性或低频率选择性传输信道的传统连续传输系统，

-采用非频率选择性或低频率选择性传输信道的无频率跳跃AMRT传输系统，

-采用非频率选择性或低频率选择性传输信道的有频率跳跃AMRT传输系统，

-采用选频或非选频性传输信道的AMRC传输系统，以及

-采用频率选择性及时间选择性很高的传输信道的OFDM传输系统。

-在所有这些情况下，发射信号及接收信号的模型化总是对应一种特定化情况，这将在以后的OFDM系统范围内加以介绍。

属于第一类的OFDM系统都使用多路载波调制，这可以让用户按时间-频率规划方案分配。它们可以在无需求助于平衡器的情况下传输高信息流量的信号。它们可广泛地被利用到比如DVB-T和DAB的无线电广播的情况下以及比如HIPERLAN II的移动式无线电情况下。

OFDM的基本原理就是产生一定数量的彼此之间是正交的窄带信号。这些正交性特征那时由各个接收器利用，以便重新找到所传输的相应数据。系统OFDM的一种典型的实施采用了发射时的非连续反傅立叶变换(TFDI)并且在接收时采用了非连续傅立叶变换TFD。

附图1描述了带有唯一传感器的通常传输线路OFDM。这种线路包括一个串-并转换电路10可接收符号A、一个非连续反傅立叶变换12的电路12、发射器14、接收器20、傅立叶变换电路22、并-串转换器24最后还有一个判定器26可输出已估量的符号

通常的OFDM调制器利用数据块处理数据流。它利用N个符号的序列来管理该数据流并以此实现反傅立叶变换。实质上是：这种变换产生N个副载波，每个副载波都可以传输初始序列中的一个符号。该数据块也称为OFDM符号，可包含与信道同步及估量所需要使用的导频符号一样多的数据符号。与常规的信号AMRC或AMRT情况相反，OFDM常常需要按整个时间-频率方案分布导频符号。

在发射机与接收机之间进行通信时所通过的无线电移动装置信道通常都是具有快速雷利(Rayleigh)衰落的多通道型的。这种现象一般是由于活动装置的移动以及无线电波按多通道传输的接合造成的。它也可能是人为的由于DVB-T数字传输系统用的“1”传输单元所造成的(这事先就可推断出不能实现模拟无线电传输)。

接收机可装备L个传感器能获得L个分集式接收支路如附图2所示。在该图上，接收机包括：L个传感器30¹、30²...36^L，L个傅立叶变换电路32¹、32²...32^L，L个并-串行变换器34¹、34²...34^L，L个信道估量电路36¹、36²...36^L，L个相位调整电路38¹、38²...38^L以及加法器40可输出要估量的符号加权输出。

从接收机方面来说，解调之后，规定用于时-频数据块的信道能够以时-频矩阵的形式表示，或者是以时间-频率-振幅空间表面形式表示。因而问题的处理是按二维空间进行的，与一维问题的TDMA相反。

信道的估量是建立在使用导频符号的基础上。这些导频符号可以直接得到每个分集式接收支路的信道对导频位置的估量以便内插或外推，这就可以估量规定用于数据符号的信道。

属于第二类的系统AMRT目前局限于两种极端情况的处理：频率选择性很强的信道(延迟展宽很大)但是没有时间选择性(可以忽略的多普勒延迟)以及非频率选择性信道但可能是很强的时间选择性。第一种情况常常在陆地无线电通信系统如GSM中遇到。第二种情况则更多地在卫星无线电通信系统如ICO及IRIDIUM中遇到。

属于第三类的系统AMRC引入了功率控制周期(PCP)的概念。由发射机传送的信号功率在每个PCP内保持固定不变但是可以从一个PCP变到另一个以便阻碍缓慢的衰落(这是由于在传播空间中的损耗以及由于其它一些屏蔽效应造成的)以及抵制由于多通道影响(时间选择性)造成的快速衰落。

AMRC系统的传统接收机首先起到与接收信号相匹配的滤波作用。这样得到的信号随后对于每个由接收机保留的有意义的功率通道进行去除展开并继续下去。接着，每个通道都在各个PCP利用导频符号与同时和该通道及该PCP相结合的去除展开采样相对比而进行估量。这种估量被用到余下的PCP中以便对每个通道的数据符号进行解调并把它们重新组合为了进行判定。这就是所说的瑞克接收机原理(英文技术术语为“RAKE receiver”)

对于终端的缓慢移动、因而也是较低的时间选择性来说，指定PCP的通道估量可以利用接近的有限数量的PCP进行加权式增强。

由接收机所考虑的信道可以很有意义地从OFDM的一个时-频数据块变到另一个，从AMRT的一个时间间隔变换到另一个时间间隔以及从AMRC的一个功率控制周期变到另一个功率控制周期。对于所考虑的三大类多路系统接口来说，这种变化主要是由于在发射机与接收机之间传输条件的改变而造成的。不过，对于OFDM来说，这种变化还可以提升频率这是利用了由于使用“1”传输单元所引起的T_m延迟展开而人为提高的(尤其是比如在DVB-T系统情况下)。

在OFDM情况下，信道的可变特性能够用B_dT_m乘积表征，其中B_d表示多普勒展开。在一定的时间和频率范围内，这个积越大，信道变化越快。在AMRT和AMRC情况下，该可变特性可用乘积B_dT_s表征，其中T_s表示符号的持续时间。这个乘积越大信道的时间变化越快。

在本发明之前的一些接收方法都没有达到最佳化的信道估量。这些方法满足于该信道在导频符号位置方面的估量然后利用线性内插法使这种估量扩展到数据符号。在OFDM系统范围内通常所遇到的五种方法将在下面加以描述。这些方法在AMRT及AMRC系统范围内具有其对称性。

在第一种方法中，考虑了三种最接近数据符号的导频符号，人们想在该数据符号方面估量信道。计算了通过三种导频符号的平面图并以此推导出在所考虑点的信道估量。甚至在遵守Nyquist抽样定理的同时，从时-频图中导频符号的密集度及布局位置方面来看，这种方法总是保持对信道的强变化敏感而且不能有效地减少与热噪声有关的影响。

第二种方法利用了MMSE(“Minimum Mean Square Error”)标准的单一形式。它主要是利用信道在导频符号方面的一些值求出固定不变的平面图并且主要还在于以此推断出影响发射数据的信道时间及频率的固定估量。信道的这种模型化很适合于一些在每个接收数据块方面变化很少的信道因而其乘积B_dT_m也相当小。然而，当信道变得更有选择性时，平面模型化就显示出了其局限性，因为明显的偏斜会影响到在数据符号方面信道的估量性。

第三种方法还使用了另一个MMSE标准的形式，这次采用了所求出的非固定的信道估量平面图。这种方法因而最适合于变化较慢的信道，但是对于几乎是固定不变的信道来说则不如第二种方法更适合。

第四种方法建立在使用二维离散傅立叶变换的基础上。所接收的时-频数据块只保留了其在数据块中所占位置的相应于导频符号的采样。所有其它的一些与数据符号相组合的位置都置零。二维离散傅立叶变换那时是按该改变的数据块进行的。然后紧跟着进行二维滤波使信道空间与在多普勒-延迟面内得到的全部信息分离开。最后对利用反向二维离散傅立叶变换所得出的数据块集进行内插。这种技术有人们所不希望的边缘效应并因而不适合小数据块。

第五种方法的构成主要是利用其关联矩阵的本征向量表达信道。然而，所接收的信号投影到本征向量基上不是最佳化的，因为导频符号本征向量的限制未形成正交基。

前三种方法适合于非常专用的传输情况，但完全不适合于时选及频选信道。后两种方法可以用在时选或频选信道的情况下，但是对于较大值乘积B_dT_m来说很快就显示出其局限性。

本发明的目的恰好就是克服这些缺点。

与现有方法不同，本发明所提出的方法是基于一种很可能是时间和/或频率选择性很强的信道最佳估量，它是根据其时间及频率变化的模型化而实现的。这种近似法可以利用接近的数据块式导频符号甚至对于可显著地从一个数据块变到另一个的信道来说也没有引入偏斜性。这种近似法因而可以采用，同时还很好地克制了信道越来越强的时间及频率选择性，与此同时又减少了导频符号的数量或者减少该导频符号的基数。

本发明的目的是改进现有的或未来的系统OFDM、AMRT及AMRC的性能。这种改进是利用信道的估量最佳化而达到的，它可以明显地提高这些系统的容量及转换。该改进是利用传统接收机在慢衰落情况下也是在较难很快衰落的情况下的性能最佳化而形成的。如果导频符号对于AMRT及AMRC系统可合理地按时间分布以及对于OFDM系统合理地按时-频分布则该改进还可提高。

那时就可能抵制对于每个接收数据块信道的快速时间变化(AMRT及AMRC的)或者时-频的快速变化(OFDM的)所造成的性能下降。也可能有利地使用OFDM的邻近数据块、AMRT的临近时间间隔或AMRC的功率控制周期等的导频符号，都是在未引入偏斜性的信息估量中进行的。

本发明的目的是改进接收信息的质量，与此同时要采用系统OFDM、AMRT或AMRC的信道最佳估量方法。该方法可以利用任何方式而其导频符号都引入或分布在传输信息流中。

本发明按固定的接收质量来说，可减少导频符号的相对数量和/或幂数。该目的的达到是通过以最佳方式在信道估量中考虑任意数量的时-频数据块或连续时间间隔的导频符号。

本发明可以独立地加以利用。它也可以有利地用于以最佳的方式使半盲迭代信道的某些算法初始化(同时使用导频符号和数据符号)，这些算法往往对初始条件很敏感[4]、[5]、[6]、[7]。

这种技术，借助理论性能公式，也可以利用穷举寻找方式使导频符号在时-频数据块中的位置最佳化。

更确切地说，本发明的目的是一种有关传输信道的最佳估量方法其中包括：

-接收借助所述信道的信号，该含有符号数据块的信号或是一维时间的或一维频率的或者是二维时间及频率的，每个数据块包括带有导频符号N_p及数据符号N_D的N个数字符号。

-利用具有N个组元分量的标为R的信号向量对所接收的信号模型化，

-利用带有N个分量的乘法离散信道向量C对传输信道模型化，

-由信号向量R推导出离散信道向量C的估量该方法的特征在于：

-对于每个传输数据块，根据信号向量R，计算该限定于N_p个导频符号的限制向量R_p，

-由乘法离散信道向量C确定限于导频符号的限制向量C_p，

-确定正交基它是由离散信道限制向量C_p的协方差矩阵H组成的，上述矩阵有N_p个本征向量标注为Γ_l(l＝0，1，2，...，N_p-1)，

-在上述正交基中分解接收信号的限制向量R_p并得到N_p个组元分量G_l，( $>>>G>l>>=>>B>Pl>>*>T>sup>>>R>P>>>s>取l＝0，1，...N$_p-1)，

-把正交基展开为N_D个数据符号以便得到扩展基

-在计算求和的同时得到等效信道向量C的所要求的最佳估量求和公式中的W_l是N_p个由1/(1+N_o/Γ_l)所确定的加权因子，其中N_o是噪声离散方差。

本发明还有一个目的内容是一种估量器它包括的装置可完成如此确定的方法功能。

-图1已描述过了，它表示的是带有单一传感器的普通OFDM传输线路；

-图2也已描述过了，它表示出一种带有多个传感器及L个分集式接收支路的传统接收机；

-图3描述的是根据L个分集式接收支路的等效信道估量计算数据符号随机输出；

-图4表示按本发明所进行的系列处理可用于在一个分集式接收支路中等效信道的估量；

-图5表示出了对应于图8B指出的导频符号位置的一些主要标准化本征值；

-图6A、6B、6C、6D表示出了对于B_dT_m＝(1/32)²、如图8B上分布的导频符号的扩展基的主要标准化向量的模；

-图7表示出如图8B上分布的导频符号B_dT_m＝(1/32)²加权因子的变化以及对于三个比值E/N_o的变化；

-图8A及8B表示对于B_dT_m＝(1/32)²及E/N_o＝10dB的导频符号时间与频率的最佳位置；对于图8A来说，二元误差概率标准是中等平均水平；对于图8B来说则是最差的；

-图9表示出对于几个B_dT_m值、对于相应图8B导频符号分布的原有二元误差概率的变化。

下面就只在OFDM多载波调制范围内描述本发明。这种描述较容易延伸到其它一些AMRT或AMRC型单载波调制。不过要明确指出的是：对于AMRC系统来说，瑞克接收机的数字输出信号起的作用与采用非频率选择性独立信道的多传感器系统的输出信号作用相同。然而，所提出的本发明探讨的是多传感器系统的更普遍的范围，采用了同时进行时间及频率选择的信道。

在此针对OFDM所描述的本发明原理主要就是利用包含在接收信号中的导频符号取样来实现相应的多通路信道的最佳估量。

所制备的OFDM接收机在每次可自由使用指定数量的OFDM符号时进行一个数据块一个数据块地处理。它只是利用导频符号实现最佳估量。这种方法在归纳最大值(MAP)标准的意义上来说是最佳的。该方法可以较简单地被表达出来，与此同时要利用所接收的对应于导频符号的取样投影到扩展正交基上的适当加权。该扩展正交基是利用导频符号对剩余数据符号的Karhunen-Loève正交分解延拓而得到的。

这种方法可被用来比如得到仅仅基于导频符号的信道估量。它也可以被用到考虑数据符号取样的半盲迭代信道估量器的预置阶段。显然它能够用于多传感器系统但与此同时要在每个传感器后面安置一个这样的估量器。

更确切地说，OFDM接收机工作运行的最佳化是可以得到的但要借助于使用具有唯独基于导频符号雷利衰落的多路信道估量器。估量器的最佳结构取决于借助Karhune-Loève正交分解定理所得到的信道表达。与其它一些利用这种分解的方法相反，本发明利用了仅仅在导频符号位置所考虑的信道关联矩阵的本征向量。这就可以得到在这些导频符号位置的正交向量集。这些向量然后适当地扩展到数据符号，这就可以实现信道数据符号估量的最佳插值。这种技术也可以借助理论特性表达式，利用穷举寻找法使得在时-频数据块中导频符号的位置最佳化。

在所列举的实施例中，人们假设所推荐的接收机具有L个非相关分集式接收支路，采用L个有足够间隔的传感器(或接收天线)。该接收机一个数据块一个数据块地处理了在这些支路中所接收到的信号。所处理的每个数据号码必需与OFDM系统的载波数无关并且可以全部或部分地考虑一个或多个OFDM符号。接收处理的数据块形式及号码长短是灵活的，使得能更好地适合系统。

信道的估量对于每个分开选用的分集式接收支路来说是逐个数据块进行的。一个数据块是由N个能量E_mn的符号a_mn及二维位置P_mn＝(mF，nT)符号组成的，其中F与T分别是两个邻近符号之间的频率及时间间隔(对于AMRT和AMRC来说，每个符号都是用单一标注指数n标定的并且带有一维时间位置nT)。每个数据块是由N_D个在集S_D中变址的数据符号及N_p个在S_p中变址的导频符号组成的。

与每个由OFDM传输信号所表示的分集式接收支路相结合的多路信道都由于多普勒效应及多通道的影响而出现时间及频率的变化。每个通路都由同时与动体的环境及速度有关的平均功率及多普勒功率谱(SPD)来表征的。

每个支路的多路信道可完全利用其时-频自相关函数(Δf，Δt)表征，其中Δf是频率间隔而Δt是时间间隔。

作为实例，信道的时-频自相关函数在传统的多普勒谱情况下及分集式接收支路上显示的φ(0、0)平均功率指数多强度剖面曲线情况下可由下式给出： $>>\phi >>(>\Delta f>,>\Delta t>)>>=>\phi >>(>0,0>)>>>>>J>0>>>(>\pi >>B>d>>\Delta t>)>>>>1>+>j>2>\pi >>T>m>>\Delta >>f>\prime >>>>>s>式中T$_m和B_d分别表示延时展开及多普勒展开而J_o(.)则表示第一类0级贝塞耳函数。

每个分集式接收支路的接收信号首先利用离散傅立叶变换(TFD)解调。假定对应于符号a_mn的第j个支路的接收信号写为： $>>>R>mn>jsup>>=>>c>mn>jsup>>>a>mn>>+>>N>mn>jsup>>>s>式中cj$_mn是由符号a_mn表示的第j个支路的离散信道的增益因子而N^j_mn是离散方差N_o的附加复合高斯白噪声。在同一个分集式接收支路内的增益因子之间在时间及频率方面是相关的。不过，属于不同分集式接收支路的增益因子之间是非相关的。

本发明的目的是估量各个分集式接收支路信道的增益因子C^j_mn以及使导频符号、位置(mF、nT)最佳化。

为了使标记更简便，在一维集与二维变址集S＝SDUSP之间引入变址函数δ(K)。还在一维集与相应于仅仅导频符号的二维变址集Sp之间引入变址函数δp(k)。最后，在一维集与对应于仅仅数据符号的二维变址集SD之间引入变址函数δ_D(k)。

设有(.)^T为转置算符。对于每个传输数据块，同时引入第j个支路的匹配滤波器的输出信号向量： $>>>R>j>>=>>>(>>R>>\delta >>(>0>)>>>jsup>>,>>R>>\delta >>(>1>)>>>jsup>>,>.>.>.>,>>R>>\delta >>(>N>->1>)>>>jsup>>,>)>>T>>>s>以及其导频符号的限制$ >>>R>P>jsup>>=>>>(>>R>>>\delta >p>>>(>0>)>>>jsup>>,>>R>>>\delta >p>>>(>1>)>>>jsup>>,>.>.>.>,>>R>>>\delta >p>>>(>>N>p>>->1>)>>>jsup>>)>>T>>.>>s>为了摆脱每个符号a$$_mn幅度与其变址(m，n)的相关性，引入了传输数据块的标准化符号向量：

          A＝(A_δ(0)，A_δ(1)，...，A_δ(N-1))^T取A_δ(K)＝a_δ(K)/|a_δ(K)|。采用这些标记，就能够按下列形式重写所接收向量的组元分量： $>>>R>>\delta >>(>k>)>>>jsup>>=>>C>>\delta >>(>k>)>>>jsup>>>A>>\delta >>(>k>)>>>>+>>N>>\delta >>(>k>)>>>jsup>>>s>其中Cj$_δ(K)是等效倍增离散信道向量的第K个分量： $>>>c>j>>=>>>(>|>>a>>\delta >>(>0>)>>>>|>>c>>\delta >>(>0>)>>>jsup>>,>|>>a>>\delta >>(>1>)>>>>|>>c>>\delta >>(>1>)>>>jsup>>,>.>.>.>,>|>>a>>\delta >>(>N>->1>)>>>>|>>c>>\delta >>(>N>->1>)>>>jsup>>)>>T>>.>>s>为了修正，引入等效于导频符号的倍增离散信道的限制向量：$ >>>c>P>jsup>>=>>>(>|>>a>>>\delta >p>>>(>0>)>>>>|>>c>>>\delta >p>>>(>0>)>>>jsup>>,>|>>a>>>\delta >p>>>(>1>)>>>>|>>c>>>\delta >p>>>(>1>)>>>jsup>>,>.>.>.>,>|>>a>>>\delta >p>>>(>N>->1>)>>>>|>>c>>\delta >>(>>N>p>>->1>)>>>jsup>>)>>T>>.>>s>$$

现在就力求对于每个数据块及每个分集式接收支路有条件地按所接收限制向量R^j_p，进行向量C^j的最佳估量，

设有(.)^*是复形共轭算符。接收机随后计算其判定与此同时利用了复形随机输出： $>>>\Lambda >>>\delta >D>>>(>k>)>>>>=>>1>>N>0>>>>\Sigma >>j>=>0>>>L>->1>\; >>R>>>\delta >D>>>(>k>)>>>jsup>>>>(>ver>>C>^>>>>\delta >D>>>(>k>)>>>jsup>>)>>*>>,>k>=>0,1>,>.>.>.>,>>N>D>>->1>,>>s>$

对于大于2的状态数的调制(MDP4，MDP8，...，...)或者其两个状态调制MDP2的实数部分。

在图3上描绘了这些运算操作，其中可以看到L个支路可分别接收信号R⁰，...R^j，...R^L-1，L个等效信道估量线路标注为36¹，....，36^j，....，36^L-1并且输出估量L个相位调整电路38⁰，...，38^j，...38^L可输出乘积： $>>>R>>>R>D>>>(>k>)>>>jsup>>>>(>ver>>C>^>>>>\delta >D>>>(>k>)>>>jsup>>)>>*>>,>>s>$

加法器40输出来自L个调相电路的乘积总和并且最后还有一个标准化电路42可输出由N_o得到的总和(噪声离散方差)并输出判断量

图4更确切地描述了所采用的操作运算用于以最佳的方式估量每个分集式接收支路的等效信道。

字母R表示所接收信号向量并且该向量被应用到此向量对于仅仅导频符号的限制电路50。因而该电路输出标注为RP的向量。电路52把该向量投影到包括NP个标记为的向量基上。

投影使得出现了如下分量： $>>>G>l>>=>>B>Pl>>*>T>sup>>>R>p>>>(>l>=>0,1>,>.>.>.>,>>N>>P>->1>>>)>>.>>s>$

这些N_p个分量加到电路54以便重新构成标为的信道估量向量，这是一种乘积G_lB_l的加权和。电路54最后输出估量信道向量

更确切地可以把E[.]标注为数学期望算符。设 $>>H>=>E>[>>C>P>>>C>P>>*>T>sup>>]>>s>为离散信道向量C导频符号的协方差限制矩阵C$_p，选取如(μ，V)第i个输入： $>>>H>\mu v>>=>>>E>>>\delta >p>>>(>\mu >)>>>>>E>>>\delta >p>>>(>v>)>>>\; >\phi >>(>>P>>>\delta >p>>>(>\mu >)>>>>->>P>>>\delta >p>>>(>v>)>>>>)>>>s>取\mu ，v＝0，1，...，N$_p-1。

标注出是由厄密矩阵H的N_p个本征向量组成的正交基。设有是N_p个本征值，它们是按递减序分类假定的，与这些本征向量相组合。这些基向量是由下面方程式确定的(除任意相外)： $>>>HB>Pl>>=>>\Gamma >l>>>B>Pl>>.>>s>$

图5表示正交本征值Γ_l/E的分布，(E是对于每个发射符号所接收的平均能量)，这是对于比较大的一些值、对于导频符号及公共发射能量E_mn＝E的数据符号以及对于传统多普勒谱和多路指数强度曲线的时间-频率自相关函数的信道来讲的。

现在引入对于每个数据块数据符号的扩展正交基该扩展基完全由利用下列关系式正交基确定： $>>>B>>l\delta >>(>k>)>>>>=>>1>>\Gamma >l>>>>\Sigma >>v>=>0>>>>N>p>>->1>\; >>>E>>\delta >>(>k>)>>>>>E>>>\delta >p>>>(>v>)>>>\; >\phi >>(>>P>>\delta >>(>k>)>>>>->>P>>>\delta >p>>>(>v>)>>>>)>>>B>>l>>\delta >p>>>(>v>)>>>>,>k>=>0,1>,>.>.>.>,>N>->1>.>>s>$

要注意的是，该后一个正交基的导频符号限制重又得出正交基

图6A、6B、6C、和6D表示出了对于B_dT_m＝(1/32)²所得到扩展基的四个主向量的模。

对于每个分集式接收支路来说，有条件地与所得限制向量R_p相组合的等效信道向量C的最佳估量是由下式给出的： $>ver>>C>~>>=>>\Sigma >>l>=>0>>>>N>p>>->1>\; >>w>l>>>G>l>>>B>l>>,>>s>其中，$ >>>G>l>>=>>B>Pl>>*>T>sup>>>R>P>>,>>s>l＝0，1，...，N$$_p-1，表示了正交基中所接收向量的限制分解R_p加权因子W_l，l＝0，1，...，N_p-1，是由下式给出的： $>>>w>l>>=>>1>>1>+>>N>0>>/>>\Gamma >l>>,>>>>s>式中No是噪声离散方差。$

图7示出了B_dT_m＝(1/32)²及某些信噪比值E/N_o方面的主要加权因子的变化曲线(曲线71为0dB，曲线72为5dB而曲线73为10dB)。

对于采用多普勒展开及弱延迟展开的传输信道来说，本征值Γ_l(l＝0，1，...，N_p-1)很快递减并且加权因子W_l除了初始项几乎郝为零。在那种情况下估量算法可明显地简化与此同时只对基的几个向量计算投影 $>>>G>l>>=>>B>Pl>>*>T>sup>>>R>p>>>s>并且同时利用扩展基相应向量计算信道估量的重组。$

更具体地说，设有Q＜N_p显性正态标准化本征值数，这些本征值与接近单位的加权因子相组合。估量器可简便而又非常精确地计算由下式给出的的近似计算方程式 $>ver>>C>~>>=>>\Sigma >>l>=>0>>>Q>->1>\; >>w>l>>>G>l>>>B>l>>,>>s>式中仅仅系数是估计的$ >>>G>l>>=>>B>Pl>>*>T>sup>>>R>p>>,>>s>l＝0，1，...，Q-1。$$

本发明的信道最佳估量只建立在接收数据块导频符号上的。它可以用于比如对各个分集式接收支路所进行的解调及调相。它也可以用来对几种有关信道半盲估量的重复迭代算法进行最佳初始状态预置，这是建立在所接收数据的各个符号上的(导频符号和数据符号)[4]，[5]，[6]，[7]。

也可能按照调制MDP2及MDP4原始二元误差率确定估量器的理论性能。因而就有可能利用穷举检测寻找法快速确定对应于最佳性能的导频符号的位置，是根据原始二元误差率进行的。在最佳化标准中，可以利用平均的原始二元误差率，平均值是按照数据块所有数据符号求出的。也可以利用最差的原始二元误差率。

对于每个数据符号(k＝0，1，...，N_D-1)，可引入向量： $>>>V>k>>=>>>>(>>>E>>>\delta >p>>>(>0>)>>>>>E>>>\delta >D>>>(>k>)>>>\; >\phi >>(>>P>>>\delta >p>>>(>0>)>>>>->>P>>>\delta >D>>>(>k>)>>>>)>>,>.>.>.>,>>>E>>>\delta >p>>>(>>N>p>>->1>)>>>>>E>>>\delta >D>>>(>k>)>>>\; >\phi >>(>>P>>>\delta >p>>>(>>N>p>>->1>)>>>>->>P>>>\delta >D>>>(>k>)>>>>)>>)>>>T>>>s>$

还引入全同矩阵I。对于L个分集式接收支路，有关a_δD(K)符号的原始二元误差率由下式明确指出： $>>>P>>e>>\delta >D>>>(>k>)>>>>=>>1>>2>L>>>>>(>1>->>1>>1>+>>\mu >k>\; >>)>>L>>>\Sigma >>l>=>0>>>L>->1>\; >\begin{array}{}>>2>L>->1>\; >>l>\; >\; >>>(>>1>+>1>/>>\mu >k>\; >->>1>/>>\mu >k>\; >)>>l>>,>>s>其中对于MDP2调制来说$ >>>\mu >k>>=>>>\phi >>(>0,0>)>>>E>>>\delta >D>>>(>k>)>>>>+>>N>0>>>>>V>k>>*>T>sup>>>>(>H>+>>N>0>>I>)>>>->1>>>>V>k>>>>->1>>s>以及对于MDP4调制来说$ >>>\mu >k>>=>2>>(>>>\phi >>(>0,0>)>>>E>>>\delta >D>>>(>k>)>>>>+>>N>0>>>>>V>k>>*>T>sup>>>>(>H>+>>N>0>>I>)>>>->1>>>>V>k>>>>)>>->1>>s>$$\end{array}$

作为实例，可以把本发明的最佳估量方法应用到采用N＝256平方符号数据块的OFDM系统。假定每个数据块都是由N_P＝16个导频符号及N_D＝256-16＝240数据符号组成的。

我们假设传输信道可具有通常的多普勒谱及多强度指数曲线的时间-频率自相关函数。人们还假定接收机可完全识别该信道的特性。

图8A和8B表示在B_dT_m＝(1/32)²及E/N_o＝10dB的每个数据块中导频符号的最佳位置。图8A指出了对于中等平均水平的原始二元误差概率标准所得到的结果。图8B指出了对于最差的原始二元误差率标准的相同结果。

图9表示出对于三个乘积值的原始二元误差概率，曲线81的乘积B_dT_m＝(1/16)²，曲线82为(1＝32)²，曲线83为(1/64)²。作为对比，同一个图还表示出了利用信道理想的识别而得出的性能曲线(曲线84)。

参考文献：[1]J.A.C.Bingham，″Multicarrier Modulation for

Data Transmission，An Idea Whose Time Has

Come″，IEEE Communication Magazine，28，5，

pp.5-14，May 1990.[2]European Telecommunications Standards

Institute，″Digital Broadcast Systems；Digital

Audio Broadcasting(DAB)to Mobile，Portable

and Fixed Receivers″，ETS 300 401 2nd Edition.[3]European Telecommunications Standards

Institute，″Digital Video Broadcasting(DVD)；

Framing Structure，Channel Coding，and

Modulation for Digital Terrestrial Television″，

ETS 300 744.[4]EPO 0 802 656[5]FR-A-2 782 585[6]FR-A-2 782 587[7]EN 99 11415 du 13 septembre 1999