用于IEEE802.11p动态信道均衡的频谱-时间平均

摘要

一种用于提供V2V和V2I通信系统中的动态信道均衡的系统和方法。所述方法包括：将消息的信道带宽分成具有不同子载波频率的多个子载波，其中，所述子载波包括数据子载波和导频子载波。所述方法在接收器中解调消息以从消息提取符号且使用最小二乘估计过程和所提取的符号针对导频子载波确定信道估计频率响应。导频子载波、导频子载波和一些数据子载波、或者导频子载波和所有数据子载波的信道估计频率响应用于产生更新信道估计频率响应，且使用先前信道估计频率响应和更新信道估计频率响应产生所提取的每个信号的新信道频率估计频率响应。所提取的符号使用新信道估计频率响应来均衡。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及提供通信信道的均衡的系统和方法，且更具体地涉及以车对车（V2V）和车辆对基础设施（V2I）专用短程通信（DSRC）系统的正交频分复用（OFDM）协议提供通信信道均衡的系统和方法，其以频率和时间两者来内插值导频子载波和/或数据子载波。

背景技术

随着车辆变得越来越技术先进，需要可靠的车对车（V2V）和车辆对基础设施（V2I）通信系统，例如专用短程通信（DSRC）系统。通过使用这种类型的车辆网络，车辆可以共用交通流信息，警告其它车辆危险道路状况，帮助驾驶员更加注意相邻车辆等等。此外，可靠车辆通信对于帮助自主驾驶车辆的操作来说是关键的。

在上文提到的类型的数字通信系统中，被传输的数字数据调制到载波上以包括信息符号，其表征为识别所传输消息中的数据的正弦。传输器、传输媒介和接收器中的各个部件在所传输信号中引起各种类型的失真。这些失真包括信号分散或托尾，引起所接收信号中的脉冲欠佳地限定。如果在解调过程期间在接收器中不校正失真，那么数据可能丢失，从而导致不可靠传输。因而，在接收器中在所接收信号上执行称为信道均衡的过程以去除失真且针对信道效果校正。

IEEE 802.11p通信标准当前是车辆网络的核心通信协议。802.11通信标准采用协议堆栈，包括多个层，例如物理层、媒介接入控制层等，其均执行不同操作，如本领域技术人员熟知的那样。该通信标准将要在传输器中传输的数字数据编码，且译码器在数据在接收器处被接收时解码数据。对于物理层（PHY），IEEE 802.11p标准使用正交频分复用（OFDM），其中，OFDM是频谱有效的多载波调制方案。OFDM将有用带宽（通常10-20 MHz）分成不同频率下的52个正交子信道或子载波。在这52个子载波频率中，48个子载波频率用于数据传输，且四个子载波频率用于导频传输。导频用于中心频率偏移跟踪，如本领域技术人员熟知的那样。

OFDM信号内的子载波在时域和频域均彼此正交，使得它们不彼此干扰。在每个符号开始时，OFDM采用循环前缀，也称为保护间隔。该循环前缀正交地保持子载波，且用于防止符号间干扰。循环前缀因而有助于保护OFDM不受多路径影响。

802.11p PHY类似于802.11a PHY，具有两个主要差异，即：802.11p标准使用10 MHz带宽，而802.11a标准使用20 MHz；802.11p标准使用5.9 GHz的操作频率，而802.11a标准使用5 GHz的操作频率。 使用二进制相移键控（BPSK）调制方案（其中，1/2编码率）时，这产生3 Mb/s的数据速率。

所有上述特征使得802.11p标准成为室外信道的高数据速率通信协议的好的选择。然而，经过V2V信道的802.11p标准的性能远非最佳的。在先前工作中，V2V信道的统计特性被测量，且研究使用不同时间标度的OFDM波形的可行性。802.11p标准的性能的主要损害是信道的短相干时间。由于802.11p标准并不限制消息数据包的长度，因而短相干时间是重大问题。短数据包将自然具有较好性能，而较长数据包将由于信道的短相干时间而受损害。因而，需要802.11p标准的提高信道均衡，以便减少数据包误差率（PER）。改进物理层的性能将导致所有层的改进性能。

IEEE 802.11p PHY基于802.11a标准中可见的PHY。该标准针对室内使用设计，因而对于室内环境表现良好。然而，室外环境的特征是更动态信道和信号的更长延迟扩展。这导致802.11a标准的保护间隔对于室外使用来说太短。已知解决802.11p标准中的过长延迟扩展的多种方法。然而，802.11p标准具有是802.11a标准的保护间隔长度的两倍的保护间隔。基于信道测量，长延迟扩展不是影响802.11p标准的重大问题，因而短相干时间更重要。

存在多种技术以改进在打包消息传输中的初始信道估计的性能和准确性。虽然这种技术对于802.11a标准来说是重要的，但是V2V信道的短相干时间抵消由更准确初始估计实现的任何增益。

对于打包OFDM传输，跟踪信道是重要的。在DSRC系统和/或802.11标准的适应性信道跟踪算法上已经做了一些工作。来自于数据符号的面向决策的信道反馈通过解码和解调符号来确定，以重新估计遍及数据包的信道。该方法更复杂，因为其在进行均衡时需要OFDM符号的Viterbi解码和再次调制。类似技术已经用于应用于车辆环境的802.11a数据包。这与有助于减少多路径和符号间干扰影响的时域均衡器串联工作。已经提出使用车辆速度、信号-噪音比和数据包长度的适应性技术，以有助于使用数据符号跟踪信道。最小二乘（LMS）算法已经与导频数据结合使用以校正残余载波频率偏移和数据包长度内的信道状况。

发明内容

根据本发明的教导，公开了一种用于提供采用正交频分复用协议的V2V和V2I通信系统中的动态信道均衡的系统和方法。所述方法包括：将消息的信道带宽分成具有不同子载波频率的多个子载波，其中，所述子载波包括数据子载波和导频子载波。传输在时间上分成多个符号，其中，传输可包括数据符号和导频符号两者。传输因而可以看作二维矩阵，其中，行对应于子载波，列对应于符号。通常，任何单元都可以是导频，且导频沿矩阵展开，使得每个行和列都可能具有数据单元和导频单元的组合。所述方法在接收器中解调消息以从消息提取符号且使用最小二乘估计过程和所提取的符号针对导频子载波确定信道估计频率响应。至少导频子载波的信道估计频率响应被内插值以产生更新信道估计频率响应，且使用先前信道估计频率响应和更新信道估计频率响应产生所提取的每个信号的新信道频率估计频率响应。所提取的符号使用新信道估计频率响应来均衡。数据子载波中的一个或多个也可以被内插值以增加均衡的准确性，其中，数据子载波可以与置信度参数阈值进行比较，从而在均衡中不使用低准确性数据子载波。每个符号中的导频子载波可以不同，且一些符号可以不包含导频子载波。在这种情况下，在时间上遍及符号内插值可以用于增加均衡的准确性。

方案1. 一种用于提供从传输器传输到接收器的消息的信道均衡的方法，其使用预定传输协议且具有预定信道带宽，所述方法包括：

将信道带宽分成具有不同子载波频率的多个子载波，其中，所述子载波包括数据子载波和导频子载波；

将消息传输在时间上分成在不同时间传输的多个符号，其中，消息传输包括数据符号和导频符号两者；

在接收器中解调消息以从消息提取符号；

使用最小二乘估计过程和所提取的符号确定所述数据子载波中的至少一些和导频子载波的信道估计频率响应；

将导频子载波和数据子载波两者的信道估计频率响应进行内插值，以产生更新信道估计频率响应；

使用先前信道估计频率响应和更新信道估计频率响应产生所提取的每个符号的新信道频率估计频率响应；以及

使用新信道估计频率响应来均衡所提取的符号。

方案2. 根据方案1所述的方法，其中，具体子载波在一些符号中能够是导频子载波且在其它符号中是数据子载波。

方案3. 根据方案2所述的方法，还包括：在识别用于确定信道估计频率响应的数据子载波之前均衡先前信道估计频率响应的符号，以及通过加权在子载波频率下的每个信道估计频率响应和加权在相邻子载波频率下的信道估计频率响应来产生数据子载波的子载波频率的数据子载波信道估计频率响应，且然后使用数据子载波信道估计频率响应用于内插值。

方案4. 根据方案3所述的方法，其中，均衡先前信道估计频率响应的符号使用以下方程：

，

其中，是在时间t时传输的符号，是先前信道估计频率响应的逆矩阵。

方案5. 根据方案4所述的方法，其中，确定至少导频子载波的信道估计频率响应使用以下方程：

，

其中，是子载波信道估计频率响应，是子载波频率，是子载波上的数据。

方案6. 根据方案5所述的方法，还包括使用以下方程提供副导频子载波的平均信道估计频率响应更新：

其中，是在具体副导频频率的更新信道估计频率，是在符号i的副导频的信道估计频率响应，是应用于估计的权重，是影响平均值中包括多少项的参数。

方案7. 根据方案6所述的方法，其中，权重＝1，估计副导频信道响应使用以下方程：

。

方案8. 根据方案6所述的方法，其中，权重被选择，使得估计副导频信道响应使用以下方程：

。

方案9. 根据方案1所述的方法，其中，产生新信道估计频率响应包括使用以下方程：

，

其中，是新信道估计频率响应，是先前信道估计频率响应，是从导频和副导频信道估计使用内插值获得的更新信道估计频率响应，是存储器参数。

方案10. 根据方案2所述的方法，其中，确定信道估计频率响应包括：确定所有数据子载波的信道估计频率响应，然后确定这些频率响应中的哪些具有超过预定阈值的置信度参数，其中，仅仅具有超过阈值的置信度参数的那些数据子载波频率响应被内插值且用于均衡。

方案11. 根据方案10所述的方法，其中，确定数据子载波置信度参数是否超过阈值包括：建模符号星座中的数据点以识别变量；确定变量的方差；确定变量的分布均值；产生置信度参数，作为数据点落入分布的确定；以及忽略落入阈值以下分布的那些数据点。

方案12. 根据方案10所述的方法，其中，置信度参数通过以下方程确定：

，

其中，C是置信度参数，k是阈值，是方差。

方案13. 根据方案2所述的方法，其中，确定信道估计频率响应包括确定信道中的所有数据子载波的信道估计频率响应。

方案14. 根据方案13所述的方法，其中，确定所有子载波的信道估计频率响应包括提供所有信道估计频率响应的平均信道估计频率响应。

方案15. 根据方案14所述的方法，其中，提供平均信道估计频率响应更新包括使用以下方程：

，

其中，是在具体副导频频率的更新信道估计频率，是在符号i的副导频的信道估计频率响应，是应用于估计的权重，是影响平均值中包括多少项的参数。

方案16. 根据方案15所述的方法，其中，权重＝1，估计副导频信道响应使用以下方程：

。

方案17. 根据方案15所述的方法，其中，权重被选择，使得估计副导频信道响应使用以下方程：

。

方案18. 根据方案15所述的方法，其中，产生新信道估计频率响应包括使用以下方程：

，

其中，是新信道估计频率响应，是先前信道估计频率响应，是从导频和副导频信道估计使用内插值获得的更新信道估计频率响应，是存储器参数。

方案19. 根据方案1所述的方法，其中，所述方法用于车对车或车辆对基础设施通信系统中。

方案20. 根据方案19所述的方法，其中，所述通信系统使用IEEE 802.11p通信标准。

本发明的附加特征从以下说明和所附权利要求结合附图显而易见。

附图说明

图1是将消息传输到另一个车辆的车辆的平面图；

图2是IEEE 802.11p通信标准的数据包结构；

图3是内插值电路的框图；

图4是示出了来自于图3所示电路的内插值结果的曲线图，水平轴为频率，竖直轴为信道估计；

图5(a)-5(c)示出了梳状导频和副导频内插值方案；

图6是示出了在没有误差的情况下均值m_D的分布的曲线图；

图7是示出了在有误差的情况下均值m_D的分布的曲线图；

图8是示出了均值m_D的PDF的曲线图；

图9是示出了均值m_D的CDF的曲线图；

图10是示出了分布D₀和D₁的曲线图；

图11是示出了三个感兴趣区域P₀、P₁和P₂的曲线图；和

图12是示出了CADE和平均CADE技术之间的比较的曲线图，水平轴为置信度参数百分比，竖直轴为PER。

具体实施方式

涉及提供采用OFDM协议的V2V和V2I通信系统中的动态信道均衡的方法和系统的本发明实施例的以下阐述本质上仅仅是示例性的且绝不旨在限制本发明或其应用或使用。例如，下文所示的信道均衡技术具体应用于采用IEEE 802.11p通信标准的车辆通信网络。然而，本领域技术人员将理解，这些信道均衡技术可以应用于其它协议和其它通信标准。

图1是车辆通信网络10的简图，示出了在网络10中车辆12使用本文所述IEEE 802.11p通信标准传输消息14给网络10中的另一个车辆16。

为了试验使用IEEE 802.11p通信标准的数据传输的不同估计和均衡方案，在实际V2V信道内记录802.11p波形。在这些实际情况下，一个车辆用作传输器，另一个车辆用作接收器。传输器车辆配备有数字信号发生器（DSG），其产生所传输波形。接收器车辆配备有矢量信号分析器（VSA），其保存并解调取样波形。接收器处理时间取样的同相和正交相位（I&Q）数据包波形，且执行时间同步、频率偏移校正、初始信道估计、解调和均衡。

用于估计和均衡802.11a波形（具有与802.11p波形类似的结构）的当前技术使用最小二乘（LS）过程用于信道估计。应当注意的是，该方法与信道的最大概率（ML）估计相同。

在图2中示出了使用802.11p标准的消息的数据包结构20。结构20的前十个短符号22用于训练同步，符号22之后的两个符号24（即，T₁和T₂）用于估计信道，且结构20的其余部分是要解调和解码的数据26。

对于LS估计过程，首先，从所接收信号提取时域符号T₁[n]和T₂[n]，且使用N点快速傅立叶变换（FFT）解调，如下：

，        （1）

，        （2）

然后，由于接收器已知训练符号T₁和T₂中的位数，因而所传输时域符号T₁[n]和T₂[n]两者的LS估计过程可以用以下公式表示：

，            （3）

，            （4）

其中，和是信道估计的信道频率响应函数，和是来自于方程（1）和（2）的矢量形式的FFT值，和是由802.11p标准限定的已知训练矢量值。要注意的是，方程（3）和（4）的划分是元素级的。

然后，最终信道估计频率响应H计算如下：

。            （5）

数据包结构20中的数据26然后使用信道估计频率响应H均衡。对于给定接收符号S_R[n]，符号首先使用FFT解调如下：

。        （6）

所接收FFT矢量然后使用元素级乘法均衡，使得所传输符号S_T的估计值为：

。           （7）

要注意的是，这是用于每个子载波的简单单抽头均衡器（one tap equalizer）。还要注意的是，H的逆矩阵是元素级的。这对于数据包中的所有符号重复。清楚的是，如果在数据包持续时间内信道显著变化，那么信道估计频率响应H不再准确地表示信道，且均衡将实际上开始损害所接收信号，而不对其校正。因而，用于跟踪信道的有效技术是重要的。

如上所述，802.11p通信标准分配四个导频子载波以用于中心频率偏移跟踪。虽然在现有 802.11p实施方式中未使用，但是已知导频子载波可以用于梳状导频内插值过程以提供更准确的信道估计，如下所述。从导频子载波频率已知的信息被内插值以估计数据载波频率的特性。在一些OFDM方案中，在时间和频率两者上均隔开的导频子载波网格允许信道估计器从信道获取反馈，从而均衡信号。为了在时间和频率两者上捕获信道的变化，导频子载波必须隔开，使得其满足Nyquist判据。然而，由于导频子载波之间的大间隔和V2V信道的窄校正带宽，802.11p标准中的导频子载波并不满足该判据，因而不提供用于信道均衡的充分反馈。

尽管存在该事实，但是关于信道的一些信息还是好于没有信息。由于初始信道估计在数据包结束之前到期，这尤其如此，因而使用导频子载波作为反馈是唯一保证的反馈机制。

借助于该方案，每个符号S被解调。然后，提取导频子载波-21、-7、7和21的接收频率值。这些值由矢量Y_p表示。然后，在导频子载波处频率响应H_p的LS估计使用已知导频数据X_p形成，如下：

。    （8）

要注意的是，这给出了表示信道的均匀隔开的测量值的四元素信道估计频率响应矢量H_p。为了内插值这些测量值，端点附加到信道估计频率响应矢量以形成由下式给出的扩充估计频率响应：

，    （9）

其中，是导频信道估计频率响应H_p的均值。由于没有方法确定临界频率处的实际信道响应，均值用在端点上，且用于允许合理的内插值结果。

接下来，扩充信道估计频率响应矢量通过内插值电路。内插值是数学过程，其提供一组离散已知数据点范围内的新数据点以构造紧密地拟合这些数据点的函数。在本文所述内插值过程中，内插值电路将L-1个零置于扩充信道估计频率响应矢量中的每个样本之间且使得得到的信号通过具有截止频率π/L的低通滤波器，其中L是14。

图3是适合用于该目的的内插值电路30的框图。要注意的是，内插值电路30绝不是限制性的，且适合于本文所述目的的任何类型内插值电路都可以使用。内插值电路30包括上采样器（up-sampler）32，其接收扩充信道估计频率响应矢量且在输入上进行上采样操作，使得：

。    （10）

要注意的是，在该情况下，指数在n＝0开始。上转换值W然后发送到低通滤波器（LPF）34，其中，低通滤波器34的输出表示为更新信道估计频率响应。更新信道估计频率响应在两侧上适当地调整以考虑滤波器34的滞后和尾端上的额外值。图4中的曲线图示出了给出52个子载波中的每个的更新信道估计频率响应的该内插值结果的示例。

一旦使用内插值电路30获取导频子载波的更新信道估计频率响应，信道在给定符号S处估计且总体信道估计被适当地更新以跟踪信道。

由于给定更新频率响应由于噪音将通常具有误差，因而可以在时间和频率上增加平滑。在该情况下，内插值是不必要的，因为每个符号包括相同导频子载波，且符号速率使得信道的时间变化的Nyquist速率容易满足。在时间上执行平滑的一种方式是从先前估计值和当前更新值的加权平均获取新信道估计值。使用该方法，在符号时间t时的新信道估计频率响应由下式给出：

，           （11）

其中，是存储器参数。较大的存储器参数意味着较长存储。信道估计频率响应比已知信号估计技术（如方程（5）所示）提供的更准确，因为其包括更新信道估计频率响应。本领域技术人员将清楚的是，如果在每个符号中不出现导频，那么在时间上内插值还可以以与用于频率响应类似的方式使用。

一旦估计信道，在时间t时传输的估计符号由下式给出：

。                     （12）

由于内插值产生的估计符号使用新信道估计频率响应更准确地估计。该过程继续，直到数据包结构20中的所有符号S已经均衡。

如上所述，802.11p标准中存在的梳状导频子载波在频率上并未充分地取样信道。在导频音之间的信道行为的更准确估计可以使用数据子载波获取。用数据估计信道是内在不可靠的，因为这种估计假定数据被正确地解调。

在本发明中，提出用于信道均衡的梳状副导频内插值方案，其中，根据数据子载波信息可以定义多个“副导频”子载波。这些副导频子载波与导频子载波均匀隔开，使得内插值方案良好地工作。在形成这些副导频子载波之前，在时间t时传输的估计符号必须在更新之前使用先前信道估计值均衡，如下：

。             （13）

一旦完成此，然后在子载波频率λ下的信道估计值可以从在该子载波处的比特判决形成，如下：

，             （14）

其中，是子载波频率λ下的信道估计频率响应，是接收值，是与判决位数相对应的符号值。

同样，由于噪音，在中会发生误差。该噪音可以通过在频率上平滑减少。这样做的一种方式是从其附近的数据子载波的信道估计值的线性组合形成副导频信道估计值。例如，在子载波λ处的副导频信道估计频率响应形成如下：

。    （15）

方程（15）中的权重对于不同情形稍微变化。例如，如果信道估计频率响应或来自于导频子载波，那么其权重相对于方程（15）中的其它项增加。如果在信道边缘处不存在信道估计频率响应或，那么其从方程（15）排除且权重被相应地调节。如果副导频子信道需要在子载波范围之外形成，相反，在该位置处使用-26或26处的副导频频率以保持导频和副导频之间的等距。最后，如果副导频子信道需要在零子载波位置处用公式表示，那么在-1和1处子载波的信道估计值由下式给出：

。          （16）

方程（15）和（16）中出现的权重可便利地数字实施，因为其是2的幂。然而，本领域技术人员将理解，其它值和其它类型的频率上的平滑可以在具有类似效果的情况下使用。例如，方程（15）和（16）是以下形式的具体实例：

                （17）

其中，是应用于总和中的第k项的权重。

在提取所需副导频频率之后，导频和副导频子载波的信道估计频率响应从均匀隔开的副导频子载波和导频子载波形成。信道估计频率响应通过内插值电路20，如上所述。

图5(a)-5(c)示出了上述导频内插值方案和包括52个子载波的信道40的两个副导频内插值方案之间的比较，其中，附图标记42表示数据子载波，附图标记44表示导频子载波，附图标记46表示用作导频子载波的数据子载波。图5(a)示出了使用梳状导频内插值过程的信道40，图5(b)示出了使用梳状副导频内插值过程的信道40，其中，L的间距＝7，图5(c)示出了使用梳状副导频内插值过程的信道40，其中，L的间距＝3。

在符号解调、副导频形成和随后内插值之后，形成更新信道估计频率响应。如在梳状导频内插值方案中那样，信道估计频率响应然后使用方程（11）以相同方式使用移动平均更新。与梳状导频内插值方案不同，该信道估计值用于在其再次更新之前均衡下一个符号。

梳状副导频内插值方案盲目地假定从正确接收数据准确地形成副导频子载波。然而，如果这不是事实，那么信道估计频率响应将是错误的。通过方程（15）和（16）提供的取平均有助于防止这种可能性，但是并未消除此。更好的技术是开发用于测量使用数据子载波来估计信道的置信度的技术。然后，仅仅具有高正确概率的数据子载波用于估计信道。本发明提出了星座了解数据均衡（constellation aware data equalization）（CADE）技术，如下所述，其采用统计方法来确定哪些数据子载波应当用于信道估计。

CADE技术的基础依赖于在所有数据子载波上使用BPSK，但是可以扩展到其它星座方案。当使用快速傅立叶变换（FFT）解调OFDM波形时，在每个子载波位置得到的复数直接映射到星座型式中的点。在图6(a)和6(b)中示出了该星座型式，其中，图6(a)示出了在没有误差的情况下数据包的所有解调数据点。在该情况下，所有数据可以用于在不产生误差的情况下估计信道。在图6(b)中，示出了具有多个误差的数据包，其中，原点周围的开口点识别误差。因而，确定概率模型以确定哪些数据点可以用于在没有显著误差的情况下安全地估计信道是重要的。

首先，第i个数据点的实数部分P_i在符号星座中建模为两个随机变量N_i和D_i的总和，如下：

P_i＝N_i+D_i，        （18）

其中，N_i是模型噪音和信道影响的正态分布，D_i是一种具体的伯努里试验，其中

。   （19）

这在以下假设下操作：数据被充分地量化和编码，使得对于给定数据包而言1和0的数量相等。目标是确定每个符号的矢量方差。矢量P的方差可以写为：

。         （20）

求解方差给出：

。          （21）

星座点的方差可以通过经验确定，且由以下公式给出：

，          （22）

其中，n是48，因为存在48个数据子载波，星座的均值计算为：

。            （23）

接下来，随机变量D的方差确定为：

。          （24）

理论上，变量D的均值等于0，意味着：

。          （25）

然而，由于样本大小是仅仅48个点，因而对于给定符号来说变量D的真实方差可能不等于1。这是因为D的方差仅仅在给定符号中传输相等数量的1和0时才等于1。如果情况不是如此，那么项将偏离0。因而，需要确定数据点的试验均值的分布。这将导致的可能值分布的表达式，其中，变量D的均值由下式给出：

。            （26）

由于变量类似于伯努里试验，因为均值的分布是一种二项式。伯努里试验在值0或1上进行的离散随机变量s的标准二项式分布由下式给出：

，         （27）

其中，k是1的数量，（n-k）是0的数量，p是1发生的概率，（1-p）是0发生的概率。

如果1和0的概率相同，那么方程（27）简化为：

。         （28）

在该案例下，由于存在1和-1（与0不同），因而，方程（28）的二项式可以写为如下形式：

，           （29）

其中，k={0, 1,…, n}且b＝2k-n。该指数的原因是确保均值的分布的x个值是正确值。在图7中示出了均值的分布。

均值平方的分布可以根据方程（29）确定如下：

，           （30）

其中，c是指数变量。图8和9分别示出了均值平方的PDF和CDF的曲线。

将方程（21）、（22）和（24）组合给出：

。          （31）

要注意的是，均值平方总是正的。如果假定1和-1的数量相等，那么均值平方变为0。然而，图8中的PDF曲线示出了存在情况不是如此的显著非零概率。因而，通过假定均值平方采用充分大的值，方差的估计变得更保守。这本质上意味着下述阈值的确定更安全。通常，均值平方的值可以通过确定考虑其CDF且选择均值平方使得来确定。

根据该分析，存在数据聚类，即一个以1为中心且另一个以-1为中心。每个聚类周围的点具有方差。使用该方差，阈值可以被确定，使得这些阈值左侧或右侧的数据点可以用于帮助估计信道。数据点落入两个正态分布D₀和D₁中，如图10所示。

存在三个感兴趣区域。首先，区域P₀表示高于阈值且被正确地解调的数据点。区域P₁表示高于阈值但未被正确地解调的数据点。最后，区域P₂表示在阈值-k和k之间的其余数据点。为了清楚起见，区域P₀、P₁和P₂在图11中示出，其中，有斑点部分示出了所述区域。

提出了置信度参数C，其用作感兴趣点从区域P₀被正确地解调而不是从区域P₁不正确地解调的概率度量。后者将导致该子载波的信道的错误估计。置信度参数C定义为：

，          （32）

其中，区域P₀表示为：

，          （33）

区域P₁表示为：

，          （34）

将方程（32）-（34）结合给出：

。          （35）

由于：

，          （36）

方程（35）可以表示为：

。          （37）

因而，给定期望置信度参数C和计算方差，可以求解阈值k且可以针对置信度参数C和方差的多个给定值产生阈值k的查询表。这通过求解以下方程数值地进行：

。          （38）

当接收数据包时，每个符号使用梳状导频内插值方案初始解调，如上所述。在每个数据子载波处，例如通过使用方程（14）形成信道估计频率响应。然后，计算星座噪音的方差。根据此和具体置信度参数C，查询表用于确定阈值k。接收信号高于阈值k的所有数据子载波然后用于形成更新信道估计值。在形成更新信道估计频率响应时，简单方案用来自于方程（14）的数据推导信道估计值取代导频内插值信道估计频率响应的值。在更复杂过程中，即通过计算量更大的技术，在导频子载波和高于阈值k的数据子载波之间可以形成分段线性内插值。在解调每个符号之后，估计值更新为移动平均值，且应用于下一个符号。要注意的是，在本文所述的基本CADE技术中，不使用附近频率估计值的平均值。相反，使用与具有正确数据解调的高置信度的子载波相对应的单个估计值。

如图12所示，CADE技术表现良好，但是其性能高度取决于置信度参数C。如果置信度参数C过低，那么k＝0且所有数据点用于均衡信道。随着置信度参数C增加，使用具有误差的较少副导频，且PER减少。PER在最佳置信度参数C时达到最小值。在该值时，用于估计的大多数数据是已经被正确地接收的数据。因而，性能非常好，且PER显著减少。如果置信度参数C从该点增加，阈值k继续增加且较少数据用于估计信道，直到所有数据低于阈值k的点。在该时间点，性能降级且方案缩减为梳状导频内插值。可以推断，CADE提供了性能改进，但是对置信度参数C的选择敏感。

进一步改进是将频率取平均的使用增加到CADE。通过以与方程（15）中取平均所使用的副导频内插值方案大量相同的方式增加冗余性，这有助于减少误差的影响。这之后的想法是在给定子载波位置具有多个信道测量值。当更多数据子载波用于形成平均值时，准确性增加，因为在一批子载波内多个误差的概率小于在给定子载波时发生误差的概率。然而，如果过多数据子载波用于形成平均值，那么得到的估计值将不是那么准确，因为与信号的频谱相比，信道的相干频率窄。

图12示出了与没有取平均的CADE相比对CADE技术取平均的结果。取平均明显减少PER，且还减少对置信度参数C的敏感性。实际上，在使用所有数据子载波（k＝0）来形成每个符号的信道估计值且在时间和频率两者上对得到的估计值取平均时获得最佳性能。该方法是本发明提供的第三改进，且在下文描述。

该方法的频谱时间平均估计（STAE）技术可以描述如下。首先，从方程（5）中的训练引导程序获得初始信道估计值。该初始估计值应用于数据包中的第一符号。一旦该符号被解调，信道估计频率响应就如下形成：

，          （39）

其中，是在符号i的接收星座型式，是在符号i的解调符号值，是在给定符号形成的信道估计频率响应。要注意的是，本文的矢量划分是元素级的。

信道估计频率响应首先在频率上取平均。平均值构造为简单的移动平均，使得在子载波频率的估计值形成为：

，     （40）

其中，是确定平均值中包括多少项的参数。

本领域技术人员清楚的是，可以使用其它频率取平均的方法，且方程（40）简单地是以下的特定情况：

，          （41）

其中，是应用于总和中的第k项的权重。

在这针对所有52个子载波完成之后，新信道估计频率响应更新为：

，          （42）

其中，是在时间上的移动平均参数。要注意的是，信道估计频率响应是从引导程序估计获得的初始信号估计。信道估计频率响应然后应用于下一个符号均衡，且过程重复，直到数据包完全解调。

上述的每个解调和均衡方案在来自于三个环境（即，高速公路、农村和郊区）的实际V2V信道的实际数据包上进行试验。下述表1列举了这些试验获得的总体PER结果。可以看出，频谱-时间平均方法明显胜过标准最小二乘方案。

表1 不同环境中的PER

方案高速公路农村郊区最小二乘38.83％38.23％61.46％梳状导频23.79％22.37％39.50％梳状副导频19.92％16.34％38.81％频谱时间16.83％14.69％38.63％

前述说明仅仅公开和描述本发明的示例性实施例。本领域技术人员从这种说明和附图以及权利要求书将容易认识到，能够对本发明进行各种变化、修改和变型，而不偏离由所附权利要求书限定的本发明的精神和范围。