信道估计方法和基本训练序列码检测方法及接收终端

摘要

本发明涉及通信领域，公开了一种信道估计方法和基本训练序列码检测方法及接收终端。本发明中，在每一次信道估计的迭代过程中，在将RxMidamb(j)进行干扰信号的抵消和时频域的转换后，与FreqLocData(i，j)的共轭，进行点乘，FreqLocData(i，j)为各同频小区的Middleamble转换到频域后的数据。将点乘后的数据FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理，并根据降噪后的信号TimeHCaINoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)。并根据迭代次数决定是输出结果还是进入下一次迭代过程。以有效提高在同频干扰比较严重时接收终端的接收性能。

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及通信领域中的信号接收技术。

背景技术

时分同步码分多址(Time Division Synchronous CodeDivision MultipleAccess SCDMA，简称“TD-SCDMA”)作为由中国提出的第三代移动通信系统标准，结合了时分双工、码分多址、联合检测、智能天线、接力切换等一系列高新技术，具有频谱利用率高、开发成本低、适应非对称传输等特点，具有广阔的应用前景。在TD-SCDMA系统中，在每个时隙的中间包含有144Chip(码片)的训练序列码(Middleamble)，用于接收终端进行信道估计，或者Basic Middleamble(基本训练序列码)的检测等。接收终端只有在进行信道估计后，才能够对时隙上的数据进行解调，TD-SCDMA系统中的传输接收技术也可参见专利号为11061257的美国专利。并且在移动终端开机后，需要搜索服务小区，在搜索服务小区的时候，需要检测出服务小区的Basic Middleamble码，基本训练序列码的检测方法与信道估计方法雷同。

目前在通用的TD-SCDMA接收中，都通过Middleamble来进行信道估计，一般通过干扰抵消的方法进行处理，具体流程如图1所示：

在步骤101中，在接收数据中根据同步信息，取用于信道估计的128Chip的Middleamble数据，设为RxMidamb(j)，j＝0，1，2...127，RxMidamb(j)为复数数据，包含IQ两路信号，如不作说明，后文中的信号都为复数数据。

接着，在步骤102中，设置干扰信号Sinf(i，j)，Sinf(i，j)初始值为0，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127；其中InterFreqCellNum为需要检测的同频小区数。

接着，在步骤103中，对接收到的RxMidamb(j)数据通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，简称“FFT”)转换到频域，设为FreqRxData(j)，即FreqRxData(j)＝FFT(RxMidamb(j))，FreqRxData为长度为128的向量。

接着，在步骤104中，计算各同频小区FreqRxData(j)抵消干扰后的信号，即i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

接着，在步骤105中，计算各同频小区本地序列转换到频域后的数据。对于各同频小区，本地序列的Middleamble码是已知的，设为LocMidamb(i，j)，转换其到频域，设为FreqLocData(i，j)＝FFT(LocMidamb(i，j))；i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1；FreqLocData(i)为长度为128的向量。

接着，在步骤106中，计算各同频小区FreqRxDataDeNoise(i，j)点除FreqLocData(i，j)后的数据，即FreqH(i，j)＝FreqRxDataDeNoise(i，j)/FreqLocData(i，j)，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

接着，在步骤107中，各同频小区FreqH(i，j)通过逆向快速傅立叶变换(Inverse Fast Transform，简称“IFFT”)转换到时域，即TimeH(i，j)＝IFFT(FreqH(i，j))，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，TimeH(i)为长度为128的向量。

接着，在步骤108中，对各同频小区TimeH(i，j)进行降噪，计算门限，并且对TimeH(i，j)中功率小于门限的点置为0，设降噪处理后信号为TimeHCalNoise(i，j)；i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

接着，在步骤109中，判断迭代次数，如果为最后一次迭代，直接输出信道估计结果TimeHCalNoise(i，j)，否则恢复各同频小区的干扰信号Sinf(i，j)，计算如下：

首先把TimeHCalNoise(i，j)转换到频域：FreqHRecove(i，j)＝FFT(TimeHCalNoise(i，j))；i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，FreqHRecove(i)为长度为128的向量。

然后，点乘本地序列频域数据FreqLocData(i)，即Sinf(i，j)＝α_r*FreqHRecove(i，j)*FreqLocData(i，j)，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。并且进行迭代，跳转到步骤104。

然而，本发明的发明人发现，使用如图图1所示的方法在同频小区干扰比较严重时，信道估计性能会恶化，从而将导致接收终端的性能恶化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种信道估计方法和基本训练序列码检测方法及接收终端，以有效提高在同频干扰比较严重时接收终端的接收性能。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种信道估计方法，包含以下步骤：

接收终端在每一次信道估计的迭代过程中，将接收到的训练序列码中用于信道估计的128码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)，其中，j＝0，1，2，...127；

将FreqRxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)；其中，FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据转换到频域后的数据，i＝0，1，2，...InterFreqCellNum-1，i＝0，1，2，...127，InterFreqCellNum为需要估计的同频小区数；

将FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理，并根据降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，初始CheOut(i，j)的各值为零；

如果本次迭代为最后一次迭代，则将本次迭代的信道估计结果作为最终信道估计结果；如果本次迭代不是最后一次迭代，则根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，其中，初始Sinf(j)的各值为零。

本发明的实施方式还提供了一种接收终端，包含：

干扰抵消时频转换单元，用于在每一次信道估计的迭代过程中，将接收到的训练序列码中用于信道估计的128码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)，其中，j＝0，1，2，...127；

点乘单元，用于将干扰抵消时频转换单元得到的FreqRxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)；其中，FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据转换到频域后的数据，i＝0，1，2，...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2，...127，InterFreqCellNum为需要估计的同频小区数；

降噪单元，用于将点乘单元得到的FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理；

计算单元，用于根据降噪单元降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，初始CheOut(i，j)的各值为零；

输出单元，用于判断本次迭代是否为最后一次迭代，如果是，则将计算单元计算的本次迭代的信道估计结果作为最终信道估计结果输出；如果判定本次迭代不是最后一次迭代，则根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，并触发干扰抵消时频转换单元，其中，初始Sinf(j)的各值为零。

本发明的实施方式还提供了一种基本训练序列码检测方法，包含以下步骤：

接收终端在每一次的基本训练序列码检测的迭代过程中，将接收到的训练序列码中需检测的码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)，其中，j＝0，1，2，...n，n为需检测的码片数减1；

将FreqRxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)；其中，FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的码片数据转换到频域后的数据，i＝0，1，2，...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2，...n，InterFreqCellNum为需要检测的同频小区数；

将FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理，并根据降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的基本训练序列码检测结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，初始CheOut(i，j)的各值为零；

如果本次迭代为最后一次迭代，则将本次迭代的基本训练序列码检测结果作为最终的基本训练序列码检测结果；如果本次迭代不是最后一次迭代，则根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，其中，初始Sinf(j)的各值为零。

本发明的实施方式还提供了一种接收终端，包含：

干扰抵消时频转换单元，用于在每一次的基本训练序列码检测的迭代过程中，将接收到的训练序列码中需检测的码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)，其中，j＝0，1，2，...n，n为需检测的码片数减1；

点乘单元，用于将干扰抵消时频转换单元得到的FreqRxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)；其中，FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的码片数据转换到频域后的数据，i＝0，1，2，...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2，...n，n为需检测的码片数减1，InterFreqCellNum为需要检测的同频小区数；

降噪单元，用于将点乘单元得到的FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理；

计算单元，用于根据降噪单元降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的基本训练序列码检测结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，初始CheOut(i，j)的各值为零；

输出单元，用于判断本次迭代是否为最后一次迭代，如果是，则将计算单元计算的本次迭代的基本训练序列码检测结果作为最终的基本训练序列码检测结果输出；如果判定本次迭代不是最后一次迭代，则根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，并触发干扰抵消时频转换单元，其中，初始Sinf(j)的各值为零。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

在每一次信道估计的迭代过程中，在将接收到的训练序列码中的128chip数据RxMidamb(j)进行干扰信号的抵消和时频域的转换后，与FreqLocData(i，j)的共轭，进行点乘。其中FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据转换到频域后的数据。将点乘后的数据FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理，并根据降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)。如果本次迭代为最后一次迭代，则将本次迭代的信道估计结果作为最终信道估计结果；如果本次迭代不是最后一次迭代，则根据所述TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消。由于在每一次的信道估计迭代过程中，是将接收到的训练序列码进行处理后与本地序列的共轭进行点乘，而非采用现有技术中的点除运算，因此信道估计的互相关特性较好，可以有效提高在同频干扰比较严重时的接收性能，并且在计算干扰信号Sinf(j)时，把所有检测到的小区的干扰都计算在内，可以克服由于点乘共轭导致的自相关特性不好的缺陷，经实验证明，在同频干扰比较严重情况下，性能可以得到提升，在信道估计迭代次数比较少的情况下，其性能提升更加明显。而且，本领域技术人员可以理解，搜索服务小区过程中的Basic Middleamble的检测与通过Middleamble码进行信道估计的方法雷同，因此本发明可同样适用于Basic Middleamble的检测性能，并能有效的克服小区内不同的MiddleambleShift(训练序列码码片位移)导致的干扰。

进一步地，接收终端可以先进行干扰信号的抵消，再进行时频域的转换；也可以先进行时频域的转换，再进行干扰信号的抵消，使得本发明的技术方案可以根据需要，灵活实现。

进一步地，可通过公式：CheOut(i，j)＝CheOut(i，j)+TimeHCalNoise(i，j)*α_r*δ_i，计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，α_r为对应于不同迭代周期的加权因子，r为迭代索引，δ_i为计算输出时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引。如果α_r或δ_i小于预设门限，则直接以上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)作为本次迭代的CheOut(i，j)。由于当α_r或δ_i小于预设门限时，说明TimeHCalNoise(i，j)*α_r*δ_i较小，CheOut(i，j)的变化可以忽略不计，因此直接以上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)作为本次迭代的CheOut(i，i)，可以简化处理过程，节省时间和功耗。

进一步地，各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据转换到频域后的数据FreqLocData(i，j)，可作为常数存储在所述接收终端中。由于对于各同频小区，本地序列的Middleamble码是已知的，因此转换到频域后的数据FreqH(i，j)可作为常数直接存储在接收终端中，而不用在每次用到时再进行计算，从而有效节省了信道估计的处理时间。

附图说明

图1是根据现有技术中的通过Middleamble进行信道估计的流程图；

图2是根据本发明第一实施方式的信道估计方法流程图；

图3是根据本发明第二实施方式的信道估计方法流程图；

图4是根据本发明第四实施方式的接收终端结构示意图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种信道估计方法，具体流程如图2所示。

在步骤201中，在接收数据中根据同步信息，取128Chip的Middleamble数据用于信道估计，设为RxMidamb(j)，j＝0，1，2...127，RxMidamb(j)为复数数据，包含IQ两路信号。本步骤与现有技术相同，在此不再赘述。

接着，在步骤202中，将干扰信号Sinf(j)的初始值设置为0，将信道估计输出的CheOut(i，j)初始值各值置为0。其中，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127，InterFreqCellNum为需要检测或者估计的同频小区数。

接着，在步骤203至204中，将接收到的训练序列码中用于信道估计的128码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)。

具体地说，在步骤203中，计算接收到数据RxMidamb(j)抵消干扰后的信号。也就是说，通过公式RxDataDeNoise(j)＝RxMidamb(j)-Sinf(j)，j＝0，1，2...127，将RxMidamb(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消，得到抵消干扰后的数据RxDataDeNoise(j)。

在步骤204中，对抵消干扰后的数据RxDataDeNoise(j)通过FFT转换到频域，设为FreqRxDataDeNoise(j)，即FreqRxDataDeNoise(j)＝FFT(RxDataDeNoise(j))，FreqRxDataDeNoise(j)为长度为128的向量。

接着，在步骤205中，获取各同频小区本地序列转换到频域后的数据FreqLocData(i，j)。具体地说，对于各同频小区，本地序列的Middleamble码是已知的，因此可将各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据设为LocMidamb(i，j)，转换到频域为FreqLocData(i，j)＝FFT(LocMidamb(i，j))，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，FreqLocData(i)为长度为128的向量。由于FreqLocData(i，j)为常数，因此可直接存储在接收终端中，在本步骤中直接获取预先存储的FreqLocData(i，j)即可。当然，也可以不预先存储在接收终端中，而是在本步骤中计算FreqLocData(i，j)。

接着，在步骤206中，将Freq RxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)，即：

FreqH(i，j)＝FreqRxDataDeNoise(j)＊Conj(FreqLocData(i，j))，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

接着，在步骤207中，将各同频小区FreqH(i，j)通过I FFT转换到时域，即：TimeH(i，j)＝IFFT(FreqH(i，j))，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，TimeH(i)为长度为128的向量。

接着，在步骤208中，对各同频小区TimeH(i，j)进行降噪，进行门限的计算，并且对TimeH(i，j)中功率小于门限的点置0，设降噪处理后信号为TimeHCalNoise(i，j)。对TimeH(i，j)的降噪处理与现有技术相同，在此不再赘述。

接着，在步骤209中，根据降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)，计算本次迭代的CheOut(i，j)。

具体地说，可通过以下公式，计算本次迭代的CheOut(i，j)：

CheOut(i，j)＝CheOut(i，j)+TimeHCalNoise(i，j)*α_r*δ_i

其中α_r为对应于不同迭代周期的加权因子(可以预先设定)，r为迭代索引；δ_i为计算输出时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引(δ_i可以预先设定)。如果δ_i或者α_r为0时(或者小于某个门限时)，可直接以上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)作为本次迭代的CheOut(i，j)。由于当δ_i或者α_r为0时(或者小于某个门限时)，说明TimeHCalNoise(i，j)*α_r*δ_i较小，CheOut(i，j)的变化可以忽略不计，因此直接以上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)作为本次迭代的CheOut(i，j)，可以简化处理过程，节省时间和功耗。

接着，在步骤210中，判断迭代次数，如果为最后一次迭代，则进入步骤211，将本次迭代的信道估计结果作为最终信道估计结果，即直接输出CheOut(i，j)。如果在本步骤中判定本次迭代不是最后一次迭代，则进入步骤212。

在步骤212中，根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，回到步骤203。其中，干扰信号Sinf(j)的更新计算如下：

首先把TimeHCalNoise(i，j)转换到频域，即：FreqHRecove(i)＝FFT(TimeHCalNoise(i))；i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，FreqHRecove(i)为长度为128的向量。

然后，将FreqHRecove(i，j)点乘本地序列频域数据FreqLocData(i，j)，点乘后的数据为FreqSinf(i，j)，即：

FreqSinf(i，j)＝FreqHRecove(i，j)*FreqLocData(i，j)，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

再把FreqSinf(i，j)转换到时域：TimeSinf(i，j)＝IFFT(FreqSinf(i，j))，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，TimeSinf(i)为长度128的向量。并通过以下公式对干扰信号进行累加：

其中，β_i为计算噪声时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引(β_i可以预先设定)。β_i或者α_r为0时(或者小于某个门限时)，直接以前一次的Sinf(j)作为更新后的Sinf(j)。

由于在每一次的信道估计迭代过程中，是将接收到的训练序列码进行处理后与本地序列的共轭进行点乘，而非采用现有技术中的点除运算，因此信道估计的互相关特性较好，可以有效提高在同频干扰比较严重时接收终端的接收性能，经实验证明，在信道估计迭代次数比较少的情况下，其性能提升更加明显。

而且，由于对于各同频小区，本地序列的Middleamble码是已知的，因此转换到频域后的数据FreqLocData(i，j)可作为常数直接存储在接收终端中，而不用在每次用到时再进行计算，从而有效节省了信道估计的处理时间。此外，可以理解，也可以在迭代过程中进行计算，比如说，在步骤201前后，或步骤2和步骤3后计算FreqLocData(i，j)。

另外，值得一提的是，在本实施方式中，α_r，β_i和δ_i的加权，在线性系统中可以放置在其他公式中，或者可以分解成多个参数或者把参数进行合并，起到的效果是一样的，因此在实际应用中可以进行各种细节的变化，但其本质与本实施方式是相同的。而且，本实施方式的各步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都等同于本实施方式，在本实施方式中也可以进行无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计。

本发明第二实施方式涉及一种信道估计方法。第二实施方式与第一实施方式基本相同，区别主要在于：

在第一实施方式中，是先将RxMidamb(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消，再将对抵消干扰后的数据RxDataDeNoise(j)从时域转换到频域，得到FreqRxDataDeNoise(j)。而在本实施方式中，是先将RxMidamb(j)从时域转换到频域，得到频域信号FreqRxData(j)，再将频域信号FreqRxData(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)。

具体流程如图3所示，步骤301与步骤302分别与步骤201与步骤202相同，在此不再赘述。

在步骤303中，对RxMidamb(j)向量通过FFT转换到频域，设为FreqRxData(j)，即FreqRxData(j)＝FFT(RxMidamb(j))，FreqRxData(j)为长度为128的向量。

接着，在步骤304中，计算FreqRxData(j)抵消干扰后的信号，设为FreqRxDataDeNoise(j)，即FreqRxDataDeNoise(j)＝FreqRxData(j)-Sinf(j)，j＝0，1，2...127。

步骤305至步骤311与步骤205至步骤211分别相同，在此不再赘述。

在步骤312中，根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，回到步骤304。在本步骤中，干扰信号Sinf(j)的更新计算如下：

首先把TimeHCalNoise(i，j)转换到频域，即：FreqHRecove(i，j)＝FFT(TimeHCalNoise(i，j))；i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，FreqHRecove(i)为长度为128的向量。

然后，将FreqHRecove(i，j)点乘本地序列频域数据FreqLocData(i，j)，点乘后的数据为FreqSinf(i，j)，即：

FreqSinf(i，j)＝FreqHRecove(i，j)*FreqLocData(i，j)，i＝0，1，2...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2...127。

最后，对干扰信号进行累加：

$\mathrm{Sinf}\left(j\right)=\mathrm{Sinf}\left(j\right)+{\beta }_i*{\alpha }_r*\underset{i=0}{\overset{\mathrm{InterFreqCellNum}-1}{\Sigma }}\mathrm{FreqSinf}(i,j)$

其中，β_i为计算噪声时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引(β_i可以预先设定)。β_i或者α_r为0时(或者小于某个门限时)，直接以前一次的Sinf(j)作为更新后的Sinf(j)。

由于接收终端可以先进行干扰信号的抵消，再进行时频域的转换。也可以先进行时频域的转换，再进行干扰信号的抵消，使得本发明的技术方案可以根据需要，灵活实现。

本发明第三实施方式涉及一种基本训练序列码检测方法。本领域技术人员可以理解，信道估计和小区搜索过程中的Basic Middleamble检测算法和处理流程基本一致，只是在检测的小区数量不同，或者参数不同。因此，本实施方式与第一或第二实施方式雷同，或者说，是将第一或第二实施方式中的方法流程应用在TD-SCDMA小区搜索过程的Basic Middleamble码检测，具体实现方式本领域技术人员根据公知常识和第一或第二实施方式的内容即可实现，在此不再赘述。本实施方式的Basic Middleamble检测流程可有效克服小区内不同的Middleamble Shift导致的干扰。

需要说明的是，本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable ArrayLogic，简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，简称“PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory，简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Digital Versatile Disc，简称“DVD”)等等。

本发明第四实施方式涉及一种接收终端。如图4所示，该接收终端包含：

干扰抵消时频转换单元，用于在每一次信道估计的迭代过程中，将接收到的训练序列码中用于信道估计的128码片数据RxMidamb(j)，进行干扰信号的抵消和时频域的转换，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)，其中，j＝0，1，2，...127。

点乘单元，用于将干扰抵消时频转换单元得到的FreqRxDataDeNoise(j)点乘FreqLocData(i，j)的共轭，得到FreqH(i，j)。其中，FreqLocData(i，j)为各同频小区的本地训练序列码中相应的128码片数据转换到频域后的数据，i＝0，1，2，...InterFreqCellNum-1，j＝0，1，2，...127，InterFreqCellNum为需要估计的同频小区数。

降噪单元，用于将点乘单元得到的FreqH(i，j)转换为时域信号后进行降噪处理。

计算单元，用于根据降噪单元降噪后的信号TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的信道估计结果CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)，其中，初始CheOut(i，j)的各值为零。

输出单元，用于判断本次迭代是否为最后一次迭代，如果是，则将计算单元计算的本次迭代的信道估计结果作为最终信道估计结果输出。如果判定本次迭代不是最后一次迭代，则根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)，更新后的干扰信号用于下一次迭代过程中的干扰信号的抵消，并触发干扰抵消时频转换单元，其中，初始Sinf(j)的各值为零。

其中，干扰抵消时频转换单元包含以下子单元：

第一干扰信号抵消子单元，用于将RxMidamb(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消。

第一时频转换子单元，用于将干扰信号抵消子单元输出的信号从时域转换到频域，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)。

计算单元通过以下公式，根据TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)：

CheOut(i，j)＝CheOut(i，j)+TimeHCalNoise(i，j)*α_r*δ_i

其中，α_r为对应于不同迭代周期的加权因子，r为迭代索引，δ_i为计算输出时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引(δ_i可以预先设定)。计算单元在根据TimeHCalNoise(i，j)和上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)计算本次迭代的CheOut(i，j)时，如果α_r或δ_i小于预设门限，直接以上一次迭代过程中计算到的CheOut(i，j)作为本次迭代的CheOut(i，j)。

输出单元通过以下方式，根据TimeHCalNoise(i，j)更新干扰信号Sinf(j)：

将TimeHCalNoise(i，j)转换到频域信号FreqHRecove(i，j)。

将FreqHRecove(i，j)点乘FreqLocData(i，j)后，点乘后的数据为FreqSinf(i，j)。

将FreqSinf(i，j)转换到时域，并通过以下公式对干扰信号进行累加：

其中，TimeSinf(i，j)为FreqSinf(i，j)转换到时域后的信号，β_i为计算噪声时对应于各同频小区的迭代加权因子，其中i为小区索引(β_i可以预先设定)。

另外，接收终端还可以包含存储单元，用于将FreqLocData(i，j)作为常数进行存储。当然，FreqLocData(i，j)也可以不预先存储在接收终端中，而是在需要时计算。

不难发现，第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第五实施方式涉及一种接收终端。第五实施方式与第四实施方式基本相同，区别主要在于：在第四实施方式中，干扰抵消时频转换单元包含以下子单元：

第一干扰信号抵消子单元，用于将RxMidamb(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消。

第一时频转换子单元，用于将干扰信号抵消子单元输出的信号从时域转换到频域，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)。

并且，输出单元在将FreqSinf(i，j)转换到时域后，再对干扰信号进行累加，得到更新后的干扰信号Sinf(j)。

然而在第五实施方式中，干扰抵消时频转换单元包含以下子单元：

第二时频转换子单元，用于将RxMidamb(j)从时域转换到频域，得到频域信号FreqRxData(j)。

第二干扰抵消子单元，用于将时频转换子单元输出的FreqRxData(j)与干扰信号Sinf(j)进行抵消，得到抵消干扰信号后的频域信号FreqRxDataDeNoise(j)。

输出单元直接对干扰信号进行累加，得到更新后的干扰信号Sinf(j)。

不难发现，第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。

本发明第六实施方式涉及一种接收终端，与本发明第三实施方式相对应。本领域技术人员可以理解，信道估计和小区搜索过程中的BasicMiddleamble检测算法和处理流程基本一致，只是在检测的小区数量不同，或者参数不同。因此，本实施方式涉及的接收终端与第四或第五实施方式雷同，在此不再赘述。

需要说明的是，本发明各设备实施方式中提到的各单元都是逻辑单元，在物理上，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现，这些逻辑单元本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元所实现的功能的组合是才解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各设备实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，这并不表明上述设备实施方式并不存在其它的单元。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。