一种重影消除均衡器

摘要

本发明公开了一种重影消除均衡器。包括：去重影滤波器，用于从数字码元信号中去除重影与噪声；误差生成器，用于生成去重影滤波器的输出的误差；信道估算器，用于估算并输出输入到去重影滤波器的数字码元信号的信道脉冲响应；状态发生器，用于确定并输出去重影滤波器的输出的可靠性；系数更新器，用于接收误差，基于信道脉冲响应确定具有要被改变的步长的抽头，并基于可靠性改变确定的抽头的步长以更新去重影滤波器的抽头系数。本发明能根据信道的状态信息及时调整去重影滤波器的抽头系数，大大提高了重影消除效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种重影消除装置，尤其涉及一种用于数字电视地面广播系统中的重影消除均衡器。

背景技术

数字电视信号在传输中通常存在不同的传输通路(多径传输)，这样接收机接收到信号时会在所述接收机中产生重影。重影消除的基本思想是估计多径路径的特征参数，产生一个模拟的多径路径，得出模拟多径信号，从接收信号减去该信号，实现重影消除。

现有接收机常用重影消除均衡器的结构如图1所示，重影消除均衡器包括前馈滤波器110，反馈滤波器120，第一操作单元130，第2操作单元140和决定单元150。前馈滤波器110接收输入信号INDATA和误差信号ERRV，并能够输出由补偿输入信号INDATA的失真而产生的第一输出信号FFOUT。这种传统的重影消除均衡器能均衡输入信号，但没有关于信道的状态的信息，因此，不能适当的处理静态和动态信道的状态中的变化。结果，去重影的能力及系统地功耗受到限制。

发明内容

为解决现有重影消除均衡器存在的上述技术问题，本发明提供一种消除重影效果好的重影消除均衡器。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：包括

信道估算器，用于估算信道特征，输出信道脉冲响应到系数更新器；

误差生成器，用于计算符号检测器处理的信号和去重影滤波器输出的信号的差，并输出到系数更新器；

状态发生器，用于根据从去重影滤波器输出的信号和格栅解码器输出的信号之间的相等性确定去重影滤波器输出的可靠性，并将其可靠性输出到系数更新器；

系数更新器，用于接收误差生成器输出的误差，并根据信道估算器输出的信道脉冲响应确定具有要被改变的步长的抽头，根据状态发生器输出的可靠性改变确定的抽头的步长以更新去重影滤波器的抽头系数；

去重影滤波器，用于从输入的数字码元信号中去除重影与噪声。

上述的重影消除均衡器中，所述误差生成器包括加法器和符号检测器，符号检测器将其自身处理的信号和从去重影滤波器输出的信号之间的差输出到加法器，加法器进行相加后送到系数更新器。

本发明的技术效果在于：本发明中由状态发生器将去重影滤波器的输出与格栅解码的输出进行比较以确定可靠性，并将其可靠性状态发送到系数更新器，系数更新器接收误差生成器输出的误差，并根据信道估算器输出的信道脉冲响应确定具有要被改变的步长的抽头，再根据状态发生器输出的可靠性改变确定的抽头的步长以更新去重影滤波器的抽头系数，再由去重影滤波器进行去重影滤波，这样本发明能根据信道的状态信息及时调整去重影滤波器的抽头系数，大大提高了重影消除均衡器的去重影效果，克服了现有去重影均衡器不能适当的处理静态和动态信道的状态中的变化，使其去重影的能力及系统地功耗受到限制的缺陷。

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

附图说明

图1为常规典型的均衡器的框架图。

图2为本发明的结构框图。

图3为基于LMS算法的重影消除均衡器的框图。

图4为本发明的流水型去重影滤波器结构图。

图5为本发明的滤波器系数更新方法流程图。

具体实施方式

本发明的结构如图2所示，本发明包括去重影滤波器210、误差生成器250、信道估算器220、状态发生器230和系数更新器240，并且可被连接到格栅解码器280。

去重影滤波器210可以是前向滤波器，也可以是反馈滤波器，也可以是二者的组合。图3是本发明构思的基于LMS算法的重影消除均衡器的框图，其去重影滤波器包括前向滤波器和反馈滤波器。

去重影均衡器可被实施为一个芯片。也可以是去重影滤波器210、误差生成器250和系数更新器240可被实施为一个芯片。信道估算器220和状态发生器230可单独提供。

去重影滤波器210可包括前向滤波器和反馈滤波器。去重影滤波器210使用多个抽头均衡信号并且可根据预定的系数更新算法将抽头系数应用于每个抽头。

误差生成器250包括加法器260和符号检测器270。加法器260获得误差值，并且将该误差值输出到系数更新器240，所述的误差值是从去重影滤波器210输出并由符号检测器270处理的信号和从去重影滤波器210输出的信号之间的差。

信道估算器220采用使用训练序列信号的信道估计方法。

状态发生器230可根据从去重影滤波器210输出的信号和格栅解码器280输出的信号之间的相等性来对去重影滤波器230的输出的可靠性不同的分等级。一般的，若去重影滤波器210输出的信号等于格栅解码器280的信号输出，则可将去重影滤波器210的信号的可靠性输出为“1”。如果去重影滤波器210输出的信号不同于格栅解码器280的信号输出，则可将去重影滤波器210的信号的可靠性输出为“0”。该确定的可靠性被发送给系数更新器240。

系数更新器240基于由信道估算器220估算的信道信息来选择具有根据确定的可靠性调整的步长的抽头(以下简称为“有关的抽头”)，并且将不同的步长应用于有关的抽头和任何无关的抽头。系数更新器240基于从状态发生器230输出的可靠性来增加或减小选择的有关的抽头的步长。系数更新器240设置包括有关的抽头的所有抽头的步长并且将这些设置的步长输出到去重影滤波器210中。

去重影滤波器包括多个乘法器、多个延时器、和多个加法器。多个乘法器中的每个乘法器的一个输入端接收第一反馈滤波器输入信号，另一个输入端接收相应的滤波系数，并对他们相乘以得到一相应的乘法器的输出；多个延时器中的第一延时器接收所述多个乘法器中的第一乘法器的输出，对其进行延时以得到经延时的第一乘法器输出以输出到第一加法器，所述多个延时器中除第一延迟器之外的其余延时器接收前一级加法器的输出作为输入；多个加法器中的每个加法器的一个输入端接收一个经延时的当前级乘法器的输出，另一个输入端接收一个下一级乘法器的输出，并对他们进行相加，所述多个加法器中除最后一个加法器以外的所有加法器的输出均为下一级延时器的输入。

以下将参考图3进一步描述依据本发明的基于LMS算法的重影消除均衡器。

设y(n)为DFE输出，y_F(n)为前馈滤波器输出，y_B(n)为反馈滤波器输出，那么

y(n)＝y_F(n)+y_B(n)    (1)

其中$y_F\left(n\right)=W_F^H(n-1)X_F\left(n\right)---\left(2\right)$

$y_B\left(n\right)=W_B^H(n-1)\hat{Y}(n-1)---\left(3\right)$

其中W_F^H(n-1)为前馈滤波器的抽头系数向量，H为转置，W_B^H(n-1)为反馈滤波器的抽头系数向量，X_F(n)为前馈均衡器的输入向量，为反馈均衡器的输入向量。

综合式(1)-(3)，设向量

$W(n-1)={[W_F^H(n-1),W_F^H(n-1)]}^H---\left(4\right)$

$X\left(n\right)={[X_F^H\left(n\right),{\hat{Y}}^H(n-1)]}^H---\left(5\right)$

在式(1)可表示成：y(n)＝W^H(n-1)X(n)    (6)

设y(n)经过判决后为d(n)，则计算误差：

e(n)＝d(n)-y(n)＝d(n)-W^H(n-1)X(n)    (7)

上式(7)中，d(n)为y(n-D₁)经过D₁个时钟周期延迟后的判决输出。设ξ＝E[e(n)²]，根据最小均方误差的原理，要使ξ为最小，也即要求出ξ的极小点，这可通过求出ξ函数每一点的梯度，然后通过迭代算法求出使ξ为极小值时的W(n)，首先求ξ在X(n)点的梯度。

因为

$\frac{\partial \xi }{\partial W(n-1)}=\frac{\partial E\left[e^2\left(n\right)\right]}{\partial W(n-1)}=2E\left[X\left(n\right)X^H\left(n\right)\right]W(n-1)-2E\left[d\left(n\right)X\left(n\right)\right]=-2E\left[X\left(n\right)e^{*}\left(n\right)\right]$

(8)

设向量v_k＝E[X(n)][e^*(n)]，构造抽头系数向量W(n)的迭代方程为

W(n)＝W(n-1)+u_kv_k    (9)

其中u_k为迭代步长，联合式(6)(7)(9)就可得到基于LMS的判决反馈均衡算法的最基本的形式。

以下将参考图4进一步描述依据本发明的流水型IIR与FIR滤波器组设计。

图4为本发明的流水型滤波器结构。如图4所示，整个滤波器组的工作方式可简述如下：在每个时钟周期，信号被数字化后，数据被送入去重影IIR滤波器组，将相应的前IIR滤波器处理后的数据从缓存器组(28)中取出来，缓存器组采用先进先出(FIFO)的形式，根据存储在IIR延迟寄存器(27)组中的IIR延迟参数，使用图4中的多路复用器，去重影IIR滤波器完成乘加运算(MAC)(29)。通过这些先前处理的IIR数据以及相应的存储在IIR系数寄存器组(26)的IIR系数，MAC运算产生的结果被存储在FIFO式数据缓存器的顶部，IIR滤波的数据缓存器的大小与IIR或者FIR的最大延迟有关。

均衡FIR滤波器则从数据缓存器中取经IIR处理后的数据来完成MAC运算，通过相应的存储在FIR系数寄存器(31)中的FIR系数，与IIR滤波器不同的，FIR滤波器仅需要一组特殊数目的连续数据，从数据缓存器的顶部取出，而IIR滤波器则需要可变延迟数据。滤波后的数据以数字化的形式输出，也可以通过D/A转换器输出模拟信号。

为了减少IIR和FIR滤波器中的乘加电路，滤波器可设计成几倍于输入视频信号的频率，这样的乘法器和加法器的数目可被减少成，其中，n_tap为滤波器抽头总数，x_freq为滤波器工作频率与输入信号频率的比值。

以下将参考图5进一步描述依据本发明的滤波器系数更新方法

一般情况下，均衡滤波器的抽头系数一直处于不断更新的状况，以适应不断变化的多径环境。在这种方式下，DSP会不断分析信道特性，均衡滤波系数产生模块不断的生成新的均衡滤波系数，送往均衡滤波器进行更新操作。在多径环境变化不大的情况下，每次生成的均衡滤波器系数都会相差不大，均衡滤波器的滤波效果不会有很大的改善，而每次的更新系数都会增加DSP的功耗和均衡滤波器的功耗。随着更新频率逐渐变高，这种所谓的功耗会显著增加，故在某些多径的情况下，可以通过采用同样的抽头系数来均衡滤波。因而减少均衡滤波器系数的更新频率，降低系统功耗，图5为所采用的方法，具体步骤如下：

1.将通过均衡滤波器进行均衡滤波后的数据送入重影消除参考信号相关运算器，进行相关运算510，得到相关运算值；

2.找出相关运算值的峰值520和次峰值530的位置和数值；

3.通过与峰值阈值比较，得到峰值附近一定范围内高于该峰值阈值的相关信息；

4.超阈值统计模块540对步骤3中得到的相关信息进行超阈值统计，判断峰值是否是超阈值峰值；

5.在一定时间段，超阈值峰值统计和更新模块550判断此段时间内的均衡效果，以此判断是否需要更新均衡滤波器的系数，如需更新均衡滤波器的系数，则继续执行步骤6，否则，返回步骤1；

6.匹配滤波器系数更新模块550产生新的系数，均衡滤波器使用该更新后的系数继续对信号进行均衡滤波。