CN1224228C - 具备降低复杂度的泄漏矩阵相乘的多载波传输系统 - Google Patents

Abstract

描述了从发射机(10)向接收机(20)发送多载波信号的传输系统，多载波信号中包含多个副载波，接收机(20)中包含用于估计副载波的幅值以及用于估计幅值的时间导数的信道估计器(28)，接收机(20)中还包含用于根据估计到的幅值和导数(29)，去消除包括在接收到的多载波信号中的载波间干扰的均衡器(24)，其中接收机(20)包含与一个泄漏矩阵的相乘，而且其中相乘被实施为N点IFFT(82)、N点的逐点相乘(84)和N点FFT(86)的一序列操作。

Description

具备降低复杂度的泄漏矩阵相乘的多载波传输系统

本发明涉及到从发射机向接收机发送多载波信号的传输系统。

本发明还涉及到从发射机接收多载波信号的接收机。

目前，例如OFDM和MC-CDMA的多载波调制方法已经出现了一段时间。OFDM或者正交频分复用是于1970年代设计的调制方法，其中利用不同副载波并行发送多个用户符号。这些副载波的频谱是相互重叠的(sinc类型)，但是信道波形要求是相互正交的。与例如BPSK、QPSK或MSK等调制方法相比，OFDM传送具有较长时间间隔，但是带宽较窄的符号。多数情况下，设计OFDM系统，使其每个副载波的带宽足够小，从而可以经历频率平衰落。这也能确保当通过(中等)频率选择性时不变信道进行接收时，仍然能够保持副载波之间的正交性。如果通过这种信道接收OFDM信号，则每个副载波会经历不同的衰落，但是不会存在弥散效应。

OFDM的上述特性可以避免使用抽头延时线均衡器的需要，并且这已经成为在若干标准中采用OFDM调制方法的主要动力，这些标准中包括数字音频广播(DAB)、数字地面电视广播(DTTB)(这是数字视频广播标准(DVB)的一部分)，以及最近的无线局域网标准HIPERLAN/2。特别是在DAB和DTTB应用中，可以对有害信道条件(存在频率和时间弥散)下移动台的接收进行预计。至今为止，电视的移动接收并没有被当作主要市场。然而，DVB系统承诺将成为用于移动多媒体和互联网业务的高速传递机制。在I FA’99消费电子展销会中，诺基亚、德国电信以及ZDF组成的论坛展示了采用GSM返回信道，通过OFDM DVB链路进行移动网络浏览、电子邮件访问以及观看电视等应用。采用8k个OFDM副载波，在车辆速度高达50mph的情况下，DVB可以通过空中正常地执行接收功能。移动接收，即通过具备多谱勒扩展以及相应时间弥散的信道的接收，仍然是与特定OFDM系统(总体为多载波传输系统)相关的问题之一。但是它对抗频率选择性的健壮性被认为是OFDM的一个优点，而且也已经公认：信道的时变特性会限制系统的性能。众所周知，时变性会破坏OFDM副载波波形之间的正交性。在这种情况下，由于一个副载波的信号分量会对其它(多数为相邻)副载波造成干扰，因此会出现载波间干扰(ICI，也被当作FFT的泄漏)。

在Guillaume Geslin于1998年4月提交的文献“Equalizationof FFT-leakage in mobile DVB-T(移动DVB-T中FFT泄漏的均衡)”(斯德哥尔摩皇家工程技术学院无线通信硕士论文)中公开阐述了多载波传输系统。在这种公认的传输系统中，在接收机内可以通过均衡器来消除ICI(即从接收到的多载波信号中检测并且清除)。该均衡器可以从接收符号向量中推导得到估计符号的向量。均衡器的操作基于如下信道模型：即副载波的幅值及其时间导数表示ICI。接收机中包含信道估计器，用于生成这些幅值与导数的估计值，并且把这些估计值提供给均衡器。然后，均衡器根据幅值和导数的估计值，去消除ICI。已知传输系统中的接收机要相对复杂，即实施信道估计器与均衡器需要相对较大的计算量。

本发明的目的在于提供一种传输系统，它根据前同步码，可以显著地降低计算的负担。在本发明的传输系统中可以实现这一目的，该传输系统被设计从发射机向接收机发送多载波信号，多载波信号中包含多个副载波，接收机中包含用于估计副载波的幅值以及用于估计幅值时间的导数的信道估计器，接收机中还包含用于根据估计到的幅值和导数，去消除包括在接收到的多载波信号中的载波间干扰的均衡器，其中接收机包含与N×N阶泄漏矩阵Ξ的相乘，而且其中相乘可以被实施为N点IFFT、N点的逐点相乘和N点FFT的一序列操作。本发明基于如下的认识：由于泄漏矩阵Ξ可以利用付立叶基底变换为对角矩阵Ξ＝FΔF^H，因此与泄漏矩阵Ξ相乘(在多载波传输系统的ICI消除中经常会用到这一操作)的复杂度可以被降低，其中F是具有归一化列的N点FFT矩阵，而且Δ是正对角矩阵。因此，与N×N阶泄漏矩阵Ξ的相乘可以被实施为N点IFFT、N点的逐点相乘和N点FFT的一序列操作，由此可以显著地降低复杂度。

在本发明的传输系统的实施例中，接收机是判决反馈接收机，并且其中信道估计器中包含用于平滑估计到的幅值和/或导数的平滑滤波器。这种平滑滤波器的应用具备如下好处：它利用导数之间的相关性。也就是说，由于噪声或其它影响造成特定副载波上的导数的估计值不准确，因此考虑相邻副载波的导数值在内是很有用的。实际上，这也典型地意味着可以平滑各个副载波的副载波值。

在本发明的传输系统的另一个实施例中，FFT可以进一步被设计用于对接收到的多载波信号进行解调。这样，FFT可以被用于解调，并且作为与泄漏矩阵相乘的一部分。

参考附图，从随后优选实施例的描述中，可以更加清楚地看到本发明上述目的和特征，附图中：

图1中给出本发明的传输系统的框图；

图2、3、5和6中给出本发明的判决反馈接收机实施例的框图；

图4中给出用于说明图3所示判决反馈接收机的性能的某些曲线；

图7中说明MC-CDMA发射机的框图；

图8中说明本发明的MC-CDMA判决反馈接收机实施例的框图。

在附图中，相同的参考数字表示相同的部分。

本发明基于简单且可靠的信道表达方式的演进发展。为了做到这一点，我们要考虑多载波传输系统，例如OFDM或MC-CDMA传输系统，其中包括N个间隔为f_s的副载波。每个副载波都具有长度超过1/f_s的有限长度的矩形包络，其中包括循环前缀。令s＝[s₁,…，s_N]^T表示N个被发送符号的向量，则被发送的连续时间基带信号可以被写为如下形式：

$x\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k\exp \left(i2\mathrm{\π}{f}_s\mathrm{kt}\right).-------\left(1\right)$

在频率选择性时变加性白高斯噪声(AWGN)信道中，接收到的连续时间信号可以被写为如下形式：

$y\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k{H}_k\left(t\right)\exp \left(i2\mathrm{\π}{f}_s\mathrm{kt}\right)+n\left(t\right),-----\left(2\right)$

其中系数H_k(t)表示第k个副载波上的时变频率响应(1≤k≤N)，而且其中n(t)是信号带宽内的AGWN。我们假设信道慢变，使得在单一数据块长度内只需要考虑一阶方差。换句话说，我们假设每个H_k(t)可以由

下式准确地近似表示：

H_k(t)≈H_k(t_r)+H_k’(t_r)(t-t_r)，    (3)

其中H’_k(t)是H_k(t)的一阶导数，并且其中t_r是接收数据块内的参考时间。应该注意到，在粗频率同步之后，时变信道H_k(t)还要考虑考虑剩余频率偏移。

以采样偏移t₀，速率Nf_s对接收到的基带信号进行采样，而且随后一组N个样值 $[y\left(t_o\right),y(t_o+T),...,y(t_o+(N-1)T)](T=\frac{1}{N{f}_s})$ 要受快速付立叶变换(FFT)的规模N的限制。令y＝[y₁，…，y_N]^T是N个FFT的样值向量，使得：

$y_k=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}y(t_o+\mathrm{nT})\exp (-i2\mathrm{\πkn}/N).-----\left(4\right)$

把(2)代入(4)之后，并且利用近似(3)，我们得到：

$y_k=a_k{s}_k+\underset{1=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{d}_1{s}_1\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(n/N)\exp (-i2\mathrm{\π}(k-l)n/N)+n_k,----\left(5\right)$

a_l＝exp(i2πf_slt₀)(H_l(t_r)+H_l’(t_r)(t₀-t_r))，    (6)

d_l＝exp(i2πf_slt₀)TH_l’(t_r)，                   (7)

其中n_k(1≤K≤N)是具备特定方差σ²的AWGN的样值。很容易以闭合矩阵形式对结果(5)进行重写。为了做到这一点，我们定义对角矩阵A＝diag{a₁，…，a_N}，D＝diag[d₁，…，d_N}，以及N×N阶矩阵

$\mathrm{\Ξ}=\{{\mathrm{\Ξ}}_{p.q}{\}}_{p,q=1}^N,{\mathrm{\Ξ}}_{p,q}=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(n/N)\exp (-i2\mathrm{\π}(p-q)n/N).----\left(8\right)$

利用这一符号，表达式(5)可以等效为

y＝As+ΞDs+n，                                  (9)

其中n＝[n₁，…，n_N]^T是AWGN的N×1阶向量。在信道模型(9)中，信道的影响可以被表示为两组参数a＝[a₁，…，a_N]^T和[d₁，…，d_N]^T。查看H_l(t_r)+H_l’(t_r)(t₀-t_r)≈H_l(t₀)，因此系数a_k(1≤k≤N)等于信道频率响应的复幅值，再经过采样相位exp(i2πf_slt₀)的旋转。类似地，系数d_k(1≤k≤N)等于信道频率响应的复幅值的时间域导数经过与采样周期T变换比例，并且经过相同采样相位exp(i2πf_slt₀)的旋转。

应该注意到，当信道响应在时间内变化时(即d≠0)，就会出现载波间干扰。这种干扰可以由向量d以及固定N×N阶矩阵Ξ来定义。根据(8)可以容易地看到，后一个矩阵是托普雷茨(Toeplitz)埃尔米特矩阵，而且：

$\mathrm{\Ξ}=\{{\mathrm{\Ξ}}_{p,q}{\}}_{p,q=1}^N,{\mathrm{\Ξ}}_{p,q}=\left\{\begin{array}{cc}(N-1)/2,& p=q;\\ -(1-e^{12\mathrm{\π}(q-p)/N}{)}^{-1},& p\≠q\£\¬\end{array}\right.$

随后在这一文献中，我们称a为幅值(向量)，d为导数(向量)，而且Ξ是泄漏矩阵。在上述表达中，Ξ的对角取值取决于参考时间时刻t₀的(任意)选择，并且能够根据接收机实施例，对其进行变化。t₀的典型选择是帧窗口的时间开始、结尾或中间。当选择t₀接近帧中间时，对角项则会趋向于近似变为零。

对于在此所讨论的原理的基础上实施的接收机来说，特别是当N非常大时(许多副载波)，与Ξ的相乘操作将是过度地复杂。我们当然可以使用接近对角线的项，并且通过把它实施为延迟线滤波器来利用Ξ的托普雷茨特性。但是还存在多种有效的Ξ实施方案。我们可以注意到，由幅值引起的一阶ICI项可以随时间线性地增加。也就是，我们可以按照如下顺序来实施Ξ：

1.I-FFT操作(把副载波的频域表示变换回到时域表示)；

2.得到的时域信号与对角矩阵相乘，即每个元素受到标量的加权。在其基本形式中，加权是线性递增函数y，但实际上我们可以脱离这一要求，例如实现降低ICI并且避免提升噪声的联合优化。

3.FFT操作，返回到频域表示，其中副载波信号经过典型地处理。这样，与Ξ相乘操作的复杂度为NlogN次乘法，而不是N²次乘法。可以采用这种结构来计算Ξ的逆矩阵。步骤2中的矩阵对角线的项的逆大概为n/(c+n²)，其中n表示I-FFT的输出序号索引。我们在随后给出的若干接收机实施例中利用这一点。在实际实施过程中，为Ξ的FFT和IFFT采用与用于主要FFT操作相同的硬件去恢复副载波信号是很有用的。

为了处理接收到的信号，需要估计一组信道参数a和d。如果使用信道的统计特性，则这些2N个标量参数的估计准确性就会提高。首先，我们假设信道变化足够慢，使得H’_k(t)在符号周期内不会明显变化。

这种情况下，我们按照如下方式重写(6)和(7)：

a_l≈exp(i2πf_slt₀)H_l(t₀)，

d_l≈exp(i2πf_slt₀)TH_l’(t₀)，1≤l≤N.    (10)

我们分析量值a、d与传播信道物理参数，即其一组K个传播时延{τ₀，…，τ_k}、相应的多普勒频移{f₀，…，f_K)以及复数幅值{h₀，…，h_K}之间的关系。注意到，信道频率响应的统计特性要取决于相应时延和多普勒频移，而群时延和/或多普勒频移可以导致h_k(1≤k≤K)的旋转，其中在时间和载波同步/跟踪中都要考虑这种偏转。因此不失一般性，我们假设τ₀＝0以及 f₀＝0。现在，信道频率影响H_l及其导数H’_l可以被写为如下形式：

$H_1\left(t\right)=\underset{n=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{h}_n\exp \left(i2\mathrm{\π}(f_{n}t-f_{s}l{\mathrm{\τ}}_n)\right),$

$H_1^{,}\left(t\right)=i2\mathrm{\π}\underset{n=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{f}_n{h}_n\exp \left(i2\mathrm{\π}(f_{n}t-f_s{\mathrm{l\τ}}_n)\right),1\≤l\≤N.----\left(11\right)$

(10)和(11)的关系可以容易地被用于去推导得到幅值a和导数d的统计特性。无论何时，只要传播路径的数量足够多(理想为K＞＞N)，则一组系数{H_l(t),H_l’(t)}_1≤l≤N就可以被看作服从联合高斯分布。而且，当{h_k}_1≤k≤K是非相关并且多普勒频谱为对称形状时，我们可以看到集合{H_l(t)}_1≤l≤N和{H_l’(t)}_1≤l≤N是相互不相关的。这种情况下，可以假设向量a和d是统计独立的多元高斯变量，其均值为零，并且具有如下的协方差矩阵：

E{aa^H}＝C_o，E{dd^H}＝C_d                         (12)

其中E{·}表示数学期望运算符，而且C_a和C_d都是N×N阶的埃尔米特非负定矩阵。

如John Wiley&Sons出版公司出版的、C.Jakes所著的微波移动通信一书中的描述，C_a、C_d的特殊情况可以对应于移动信道的标准模型。这种模型(被公认为Jakes模型)假设不同传播路径的贡献是独立的，呈指数延迟分布，而且不同路径的入射角呈均匀分布。在这种情况下可以得到：

$C_p=C{,C}_d={\mathrm{\γ}}^{2}C,{\mathrm{\γ}}^2=\frac{1}{2}{\left(2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}T\right)}^2,C_{\mathrm{pq}}=\frac{1}{1+i2\mathrm{\π}(p-q)f_s{T}_{\mathrm{\Δ}}},1\≤p,q\≤N,----\left(13\right)$

其中f_Δ是多普勒扩展的大小，而且T_Δ是传播时延扩展的均方根值。最后两个参数分别取决于移动速度和传播环境。

尽管概述的信道模型的特征在于2N个参数，但实际上独立自由度的数量确是显著更少的。这一特性源于如下事实：传播时延扩展通常远远小于码字周期。这一特性还意味着a中各项之间的相关性非常大，以至于协方差矩阵C_a可以由秩比较小的矩阵来精确地近似表示。类似地，d中各项也非常相关，而且协方差矩阵C_d也可以由秩比较小的矩阵来精确地近似表示。我们考虑Jakes模型，并且因此(13)。定义C的特征分解：

        C＝UΛU_H，                                (14)

其中U是C的N×N阶一元特征向量矩阵，而且其中Λ是其N×N阶特征值{Λ₁，…，Λ_N}的正对角矩阵。假设特征值经过排序，使得{Λ₁，…，Λ_N}序列非递增。在Jakes模型中，该序列元素具有指数衰减分布：

        Λ_k～exp(-f_sT_Δk)，for1 ≤k≤N.           (15)

因此，特征值序列可以由相对较少的r个非零值来精确地近似表示：

{Λ₁，…，Λ_N}≈{Λ₁，…，Λ_r，0…0}.         (16)

信道参数(即幅值和导数)的上述特性可以被广泛地使用，用于降低消除ICI的信道均衡的复杂度的过程。很明显，在统计信道不同于理想理论实例的情况中，这些模型仍然存在设计实用接收机的需要。实际信道与理想信道模型之间的不匹配可以导致(较少)性能损耗。然而，这并不意味着本发明公开阐述的接收机原理不能被成功地使用。

图1中给出本发明传输系统的框图。传输系统中包括发射机10和接收机20。传输系统中还可以包含其它发射机10和收发机20。发射机10经过无线信道向接收机20发送多载波信号。多载波信号可以是OFDM信号或MC-CDMA信号。接收机20中包含用于对接收到的多载波信号进行解调的解调器22，其中接收到的多载波信号中包含接收符号向量。解调器22可以通过FFT来实施。经过解调的多载波信号由解调器22送到均衡器24。均衡器24消除可能包含在接收到的多载波信号中的载波间干扰。均衡器24把估计符号25(从接收符号向量中推导得到)的向量输出到(软)限幅器26。限幅器26生成软量度(软判决)和/或二进制(编码)比特估计值(硬判决)，用于接收机(没有画出)的信号再处理部分，例如FEC译码器。限幅器26的输出信号也可以被看做包含估计符号27。接收机20中还包含用于估计副载波幅值29，以及用于估计幅值的时间导数29的信道估计器28。均衡器24根据由信道估计器28提供给均衡器24的估计幅值和导数29，去消除包含在接收到的多载波信号中的载波间干扰。信道估计器28中可以包含降低复杂度的滤波器，用于从接收符号向量23和估计符号向量27中得到估计幅值和导数向量29。

现在我们在得到的信道模型的基础上，继续接收机的示范实施例。如果OFDM接收机被推广，使其不仅能够可靠地估计幅值(如常规接收机)，而且还可以准确地估计(例如包含相位信息的复数值)导数 (对常规OFDM接收机，并不通用)，则可以按照下述来恢复用户数据：

·创建矩阵 $Q=\hat{a}+\mathrm{\Ξ}\hat{d},$ 其中和

分别表示幅值和导数的估计值。注意到，接收机接收信号y＝Qs+n(根据(9))。

·然后按照＝Q’y 估计s。

这种接收机被叫做线性接收机。当均衡器24实施矩阵乘法Q’y时，如图1所示的接收机20可以被当作线性接收机。这里Q’扮演Q的逆矩阵的角色。我们头脑中至少存在两种方案。在迫零方案中，Q’是Q的严格代数逆。在MMSE设置中，选择Q’能够确保＝Q′y＝Es|y，即给定y时，s的条件期望。这典型地可以使均方差‖-s‖²最小化。在迫零接收机中，ICI可以被有效地清除，但是噪声却会被提升。这样就会导致非预料的结果。MMSE接收机可以优化噪声和剩余ICI的联合强度。这种接收机要求根据瞬时信道特性和 自适应地(典型地实时)对矩阵求逆。

还可能使用所谓的判决反馈接收机。该文献中前面给出的信道模型说明，我们能够在如下几个方面来精制并且改善这种判决反馈接收机，其中包括：

·一个反馈环路，其中如果我们利用更多有关这些导数的统计行为的知识，特别是相关性，则导数的估计会更加准确。

·一个反馈环路，其中使用纠错编码。作为边注，我们提到对多载波CDMA来说，扩频码起到与纠错码相同的作用。也就是，我们可以在环路内安置译码(无论以CDMA扩频、纠错译码或任意其它形式出现)。

图2中给出判决反馈接收机实施例的框图。判决反馈接收机20中包含用于对接收到的多载波信号进行解调的解调器22，其中接收到的多载波信号中包含接收符号向量。解调器22可以通过FFT来实施。经过解调的多载波信号由解调器22送到减法器32。减法器32从解调多载波信号中减去包含在接收到的多载波信号中的ICI估计。结果得到的“无ICI”的信号被送到均衡器24(用于信号的常规均衡)以及信道估计器28。均衡器24中还可以包含限幅器。均衡器24根据由信道估计器28提供给均衡器24的估计幅值进行操作。包含估计符号向量在内的均衡器24的输出信号被送到乘法器31。而且，均衡器24的输出信号还被送到接收机(没有画出)的信号再处理部分。信道估计器28估计副载波的幅值以及时间导数。估计到的幅值29被信号均衡器24，而估计到的导数29被送到乘法器31。乘法器31实现估计导数和估计数据符号的相乘，并且把结果得到的信号送到滤波器30，其中实施泄漏矩阵Ξ。然后，经过滤波的ICI估计信号被送到减法器32。

在该通用方案的基础上，如图3所示，可以设计另一种判决反馈接收机。这里，没有画出FFT解调器(但应该认为存在)。信号路径包含Y₀，Y₁，Y₂、限幅器26、前向纠错控制译码42，而且信道估计(无论盲还是基于导频)类似于常规、现有技术OFDM接收机的设计。在此处所描述的接收机中，我们利用Y₁＝Y₀-ΞZ₅，减去估计到的ICI((ΞZ₅))。这里Z₅表示调制导数 的估计。信号路径Z₁，Z₂，Z₃，Z₄估计幅值的导数，其中 $Z_4=\hat{d}.$ 电路的基本原理在于：由于从Y₀中减去调制副载波的估计，因此Z₁可以恢复ICI。只存在噪声、ICI和误差估计。滤波器50被用于从ICI中估计调制导数。尽管不需要在严格数学意义上求逆，但还要对泄漏矩阵Ξ求逆。这样做的好处在于同时可以避免过多的噪声提升或估计误差的提升。在步骤Z₂→Z₃中可以消除导数的调制。滤波器54利用副载波导数的相关性，生成更好的估计Z₄。Ξ的有用实施中包括级连使用(反)FFT、乘法(与对角矩阵)以及FFT。

尽管按照硬件构建模块来描述电路，但是典型的实施中可以包含迭代的软件处理。我们利用迭代方法进行试验，其中对于第i次迭代来说包含如下步骤：

·输入：观测Y₀，以及第(i-1)个幅值(i-1)、导数

以及数据(i-1)的估计。这里括号内的取值表示迭代循环的序号。

·利用前一次估计到的导数 和数据(i-1)，并且利用 $Y_1\left(i\right)=Y-\mathrm{\Ξ}\left(\hat{d}(i-1)\hat{s}(i-1)\right),$ 计算Y₁(i)。

·(没有描述)可能利用前一帧的幅值和导数的知识，从Y₁(i)中新估计幅值(i)。

·新估计数据(i)。

·计算Z₁(i)，Z₂(i)，Z₃(i)，Z₄(i)，Z₅(i)。

·(可选步骤，在图中没有描述)可能利用前一帧的幅值和导数的知识。该步骤包括利用副载波导数之间的相关性的操作。

·输出：新估计幅值(i)、导致 和数据(i)。对于(0)， 与(0)，起始状态是全零向量。

滤波器50试图通过滤波操作Z₂＝M₁Z₁，从Z₁中恢复ds的估计。一种数学方法就是使用MMSE的正交原理。在这种情况下，M₁的适当选择要遵循[(Z₂-ds)Z₁ ^H]＝O_N。我们定义e为判决误差向量，令e＝as-。这就可以得到M₁＝{E[ds(ds)^H]Ξ^H+E[dse^H]}[E[Ξds(ds)^HΞ^H+I_Nσ_n ²+ee^H+Ξdse^H+(ds)^HΞ^He]]^-1，其中σ_n是噪声的方差。此时可以构造并且(预)计算某些统计期望值，但是这对于接收机设计者来说并不实用。因此随后我们将要研究简化的近似表示。

我们按照M₁＝Ξ^H[ΞΞ^H+G]^-1简化所得到的M₁，其中G按照G＝c₁I_N由经验确定，常量c₁可以根据特定传播环境进行调整，所述特定环境是例如平均BER、平均SNR或移动接收机的速度。

Z₃近似 然而其中包括由于AWGN导致的误差贡献以及 和的估计误差。此时我们可以利用已经从信号行为中获得的统计知识，例如导数的相关性。从Z₂(乘以1/x)、Z₃、M₂、Z₄到乘法器Z₅的电路将执行这一任务。相乘的目的在于消除并且把调制数据重新插入到信号中。在这之间执行平滑操作M₂。尽量近似表示 去估计Z₄的MMSE滤波器遵循正交性原理 $(Z_4-\hat{d}){Z_3}^H=0_N,$ 这样就可以得到 $M_2=E\hat{d}{Z_3}^H{\left[E{Z}_3{Z_3}^H\right]}^{-1}.$ 实际上，我们发现粗略地近似 $M_2=E\hat{d}{\hat{d}}^H{[E\hat{d}{\hat{d}}^H+R_3]}^{-1}$ 是可以接受的。试验表明R₃＝c₂I_N(其中常数c₂)是可工作的解决方案。

图4中给出用于说明图3所示判据反馈接收机的性能的某些曲线。其中画出幅值和导数(以dB)对副载波序号的曲线。曲线60给出实际幅值的强度，而曲线62给出估计幅值的强度。曲线64给出实际导数的强度，而曲线66给出估计导数的强度。从图中可以看到，图3中的判决反馈接收机可以很好地估计幅值，而估计到的导数有些偏离实际导数。

图5中给出基于MMSE结构的另一种判决反馈接收机。其中允许迭代计算，尽量减小限幅器输入和输出之间的误差均方值。如图5中使用的限幅器中可以包含或不包含纠错译码。限幅器输出数据的估计，以及1/和。对于采用QAM调制的OFDM来说，典型地可以通过查表的方式找到1/。迭代软件处理也可以被用于图5的接收机。对于第i次迭代来说，迭代方法中包含如下步骤：

·输入：观察Y₀，以及第i-1次估计到的幅值(i-1)、导数 和数据(i-1)。

·利用前一次估计到的导数 和数据(i-1)，并且利用 $Y_2\left(i\right)=y-\mathrm{\Ξ}\left(\hat{d}(i-1)\hat{s}(i-1)\right),$ 计算Y₂(i)。

·根据Y₂(i)并且(没有描述)可能利用前一帧的幅值和导数的知识重新估计幅值(i)。

·重新估计数据(i)、及其相应数值1/(i)(例如查找表)，以及(i)(i)。

·计算Z₆(i)、Z₇(i)、Z₈(i)、Z₉(i)。这里Z₉(i)作为估计值 (的校正)。

·Z₉(i)在各循环上积分，例如 $\hat{d}\left(i\right)=\mathrm{\α}\hat{d}(i-1)+(1-\mathrm{\α})Z_9\left(i\right).$

·(没有描述)利用前一帧的幅值和导数知识。

·输出：幅值(i)、导数 和数据(i)的新估计值。对于(0)， 和(0)来说，起始状态为全零向量。

我们可以令滤波器72和76是非自适应的，并且分别与图3中的M₆＝M₁和M₇＝M₂相同。用于积分常数的实际数值可以是α＝0.9，因此

$\hat{d}\left(i\right)=0.9\hat{d}(i-1)+0.1Z_9\left(i\right).$

如图6所示，看上去可以存在多种实施精炼方案。这里，Ξ的求逆可以被实施为有限冲激影响FIR滤波器。第二个滤波器M₇被实施为IIR平滑滤波器。最后，FFT-加权-FFT滤波器可以被用于去生成ICI的估计。

可以预见到多种改进方案：利用前一帧的幅值和导数，可以更好地估计幅值和导数。这或者可以通过算法中指示的“可选”步骤来完成，或者设置初始迭代状态为前一OFDM帧的结果的外插，令新帧的(0)等于(final)加 后者由任意循环前缀或保护间隔的持续时间纠正。

接收机内的滤波器，特别是实际接收机中的M₁、M₂、M₆、M₇可以是固定的，或者从预计算数值库中选择。例如，接收机控制系统可以基于传播环境知识从静态接收的最佳设置(其中大多数ICI消除被关闭)、慢速移动接收(部分ICI消除)、或快速移动接收(积极的ICI消除)中选择。

而且，也可以采用自适应滤波器。它们可以利用估计值的可靠性信息。这可以通过自适应矩阵或者估计中消除符的标识来实现。

MC-CDMA是基本OFDM原理的扩展。在1993年，提出了这种正交多载波CDMA。它基本上采用OFDM类型，传输多用户同步DS-CDMA信号。因此它容易受到多普勒的影响。如图7所示，我们使用如下的向量符号。对于OFDM来说，长度为N的向量s承载“一帧”用户数据，其中s＝[s₀，s₁，…s_N-1]^T，元素s_n是用户符号。在MC-CDMA中，s＝Cx，其中C是N×N阶码矩阵，而且x＝[x₀，x₁…x_N-1]^T表示一帧用户数据。我们利用x表示N个用户信号，但是不用明确识别所有符号是否来自同一终端用户。C的第k列表示用户数据流k的“扩频码”，并且可以表示为(c_k[0]，…c_k[N-1)^T。在此我们还考虑一种通常使用的特殊情况，即C＝N^1/2WH_N，其中WH_N是规模为N×N的沃尔什-哈达玛(Walsh-Hadamard)矩阵。这种情况下，C＝C^-1＝C^H，因此CC＝I_N，其中I_N是N×N阶单位矩阵。在另一种特殊情况中，即C＝I_N，MC-CDMA系统就被简化为OFDM。为了便于分析，我们将调制归一化为E[x_ix_j]*＝δ_ij，或者等效为E[xx^H]＝I_N。则E[ss^H]＝EC[xx^H]C^H＝CC^H＝I。

图7中说明了这种MC-CDMA发射机。由串并转换器90把输入数据流进行串并转换(S/P)，由扩频器92应用码扩频，然后经过I-FFT94以及带有前缀插入的并串转换96，这样就可以生成帧。我们讨论单一帧的传输，并且假设通过选择适当的保护间隔，可以避免帧之间的干扰。因此，向量s和x的元素在时间上是恒定的。除去任意保护间隔的帧周期长为Ts，其中ω_sT_s＝2π。

如果前面提出的接收机结构被用于MC-CDMA，则基本上FEC被(逆)码矩阵C所代替。图8中描述的接收机是图5中接收机的扩展，以适用于MC-CDMA，而不再是OFDM。它与OFDM接收机的差别在于用虚线所画出的框图。对于OFDM来说，其中基本包括增益控制和限幅器。对于MC-CDMA来说，我们添加码扩频矩阵C(被用于扩频器106和110以及解扩器102)。设计接收机，使得所有矩阵都是固定的(或者从预计算值库中提取)，并且不需要进行分割。一个例外就是权值矩阵W(用在滤波器100中)，它具有信道自适应设置。

其中可以看到，在MMSE设置中，W只在其对角线中具有非零元素，即

其中的常量取决于噪声地板。图8中没有给出用于估计幅值的电路的细节，但这可以基于公认已知的原理。

对于MC-CDMA来说，限幅器在从所有副载波接收到的能量的基础上，进行符号判决，这样处于衰落的副载波中估计的可靠性就会大大提高。

上述接收机的原理还可以与处理多于通常FFT规模样值的FFT相结合。一个实例就是使用部分间隔FFT，另一实例是双倍规模的FFT。而且，我们能够设计系统，使其能够把经过幅值接收到的分量与通过导数接收到的分量相分离。

尽管以上主要描述了OFDM传输系统，但是本发明也可以等效适用于其它多载波传输系统，例如MC-CDMA传输系统。接收机的多数部件都可以采用数字硬件或由数字信号处理器或通用微处理器所执行的软件来实施。

本发明的范围并不限制于在此所明确公开阐述的实施例。本发明体现在其每一个新特性以及特性的每个组合当中。任意参考符号并不限制权利要求的范围。词语“包含”并不排除其它未列入权利要求的元素或步骤的出现。元素之前使用词语“一”或“一个”并不排除出现多个这种元素。

Claims (10)

1.从发射机(10)向接收机(20)发送多载波信号的传输系统，多载波信号中包含多个副载波，接收机(20)中包含用于估计副载波的幅值以及用于估计幅值的时间导数的信道估计器(28)，接收机(20)中还包含用于根据估计到的幅值和导数(29)，去消除包括在接收多载波信号中的载波间干扰的均衡器(24)，其中接收机(20)包含用于将估计到的导数(29)与估计到的数据符号相乘的乘法器(31)以及连接到该乘法器(31)的滤波器(30)，其中该滤波器被设计来通过对于所述乘法器(31)的一个输出信号进行滤波来估计所述载波间干扰，其中所述滤波器(30)实现N×N阶泄漏矩阵Ξ，而且其中滤波器(30)包括N点IFFT(82)、N点的逐点乘法器(84)和N点FFT(86)的级联。

2.根据权利要求1的传输系统，其中接收机(20)是判决反馈接收机，并且其中信道估计器(28)中包含用于平滑估计到的幅值和/或导数的平滑滤波器(76)。

3.根据权利要求1或2的传输系统，其中FFT(86)还被设计对接收到的多载波信号进行解调。

4.根据权利要求1或2的传输系统，其中多载波信号是OFDM信号。

5.根据权利要求1或2的传输系统，其中多载波信号是MC-CDMA信号。

6.用于从发射机(10)接收多载波信号的接收机(20)，多载波信号中包含多个副载波，接收机(20)中包含用于估计副载波的幅值以及用于估计幅值的时间导数的信道估计器(28)，接收机(20)中还包含用于根据估计到的幅值和导数(29)，去消除包括在接收到的多载波信号中的载波间干扰的均衡器(24)，其中接收机(20)包含用于将估计到的导数(29)与估计到的数据符号相乘的乘法器(31)以及连接到该乘法器(31)的滤波器(30)，其中该滤波器被设计来通过对于所述乘法器(31)的一个输出信号进行滤波来估计所述载波间干扰，其中所述滤波器(30)实现N×N阶泄漏矩阵Ξ，而且其中滤波器(30)包括N点IFFT(82)、N点的逐点乘法器(84)和N点FFT(86)的级联。

7.根据权利要求6的接收机(20)，其中接收机(20)是判决反馈接收机，并且其中信道估计器(28)中包含用于平滑估计到的幅值和/或导数的平滑滤波器(76)。

8.根据权利要求6或7的接收机(20)，其中FFT(86)还被设计对接收到的多载波信号进行解调。

9.根据权利要求6或7的接收机(20)，其中多载波信号是OFDM信号。

10.根据权利要求6或7的接收机(20)，其中多载波信号是MC-CDMA信号。

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