[发明专利]干扰抑制的方法和设备

说明书

通过估计所希望的信号从接收到的组合信号抑制噪声和干扰的方法和设备，除了噪声和干扰外，所希望的信号被调制发送的希望信号所通过的通信信道畸变。

背景技术描述

在数字通信系统中，通常将要发送的信号编码，调制并在通信信道上发送。将该信号以脉冲形式发送，可被检测为或者0或者1，给出的这些“位”的组合构成具有不同意义的符号。将在分组数据流中发送的一个或多个信号序列称为“脉冲串”。

通过对载波调制发送该信息信号。存在不同的调制方法，其中最通常的是基于幅度，频率和/或相位的调制。

用复数信号表示法描述不同的调制形式是有利的。该复数信号用等效的低通表示法表示真实的(real physical)带通信号。然后可以用几何方式表示不同调制形式的主要特点。例如，在一维的调制中，该信号星座点位于一条直线上。

而且，在线性调制(不同形式的幅度调制)和恒定的包络调制(角，相位和频率调制)之间有差别。然而，几乎所有在移动电话中使用的调制方法可被看成带有某些修改的线性调制。在线性调制中，调制器和解调器实现某些信号处理功能，以便通过载波调制发送信息。

不管用于传输信号的物理媒介是什么，其基本特征是信道以不同的方式使信号畸变。该被畸变的信号又被噪声和干扰败坏。在接收机上，将该信号重建和解调。通过信道和源解码器处理该重建的信号以获得所发送的源信号的复制品。

在只带一个天线的接收机中，该解调器通常试图与由通信信道和噪声引起的畸变作斗争，但却忽略了干扰的影响。为了导出有效的算法，通常将该噪声认为是白噪声。如果该噪声不是白噪声，可以使用噪声白化滤波器，但通常不这么做，因为噪声的颜色并不是已知的。

可将滤波结构用于实现干扰抑制。可使用自适应或非自适应算法来调节这些滤波结构中的参数，以使估算所希望的信号。在该滤波结构以后，解调器对所估算的感兴趣信号进行解调。

有两类选择参数值的方法。通常的方式是根据内藏在所希望的信号中的训练序列的知识，将这种知识用于选择系数值的初始设置，通常情况下依据最小二乘方误差准则。在一种藉助于训练序列的自适应方法中，将该接收到的数据用于寻找参数。盲目的方法使用干扰或所希望的信号的一种或多种性质而不是训练序列。使用一种已知训练信号的通常方法对信号处理领域的技术人员是众所周知的，被描述在自适应信号处理和自适应滤波的公开文献中。

通过序列估值器估算所希望的信号，有几种技术上已知的型式。这些估值器利用算法，通过使用滤波器参数用数学方法计算所希望的信号。

在接收机结构中使用的最普通的序列估值器是最大似然率序列估值器(MLSE)。最好利用所谓的Viterbi算法来实施该MLSE。这种算法的一种形式是软输出Viterbi算法(SOVA)，它改进了信号的后继信道解码性能。最大A Posteriori(MAP)算法给出优异的性能，但计算上比较困难。在决策反馈均衡器(DFE)中，将在过程中已被决定的符号用于决定当前的符号。在性能上，MLSE和EFE之间的折衷方案是该决策反馈序列估值器(DFSE)，它可以在计算复杂性和性能之间作折衷。在一个以上天线的情况下，某些接收机也可考虑干扰。

利用现有一个天线解决方案的主要不足是该算法只考虑噪声。而许多通信系统是受干扰限制的。问题在于当干扰的性质并不适合接收机所设计的噪声模型时，该接收机的性能大大下降。

该干扰抑制组合(IRC)接收机将来自天线的输出组合，试图使噪声和干扰的影响为最小。在该文献中有一种算法，它将该干扰考虑为一种有色的过程。在导出这个算法时，假定可将该噪声描述为一种通过自回归(AR)滤波器的白序列。

以下的专利文件是作为藉助于不同滤波器结构的干扰抵消方面的现有技术解决方案提出的，并用于通过对该滤波器结构选择适当的滤波器参数来估计所希望的信号。

在WO 98/16021中，提出一种现有技术解决方案，用于从包含数字数据的频谱上和时间上重迭的信号中抽取感兴趣的信号。这种解决方案的设备包括产生时移输出信号，频移输出信号的不同滤波器，和用于将所述的输出信号相加并产生对所述的感兴趣信号的估值的线性组合装置。

WO 97/11544使用噪声预测最大似然率(NPML)数据检测方案，对通过均衡滤波器接收到的信号样本进行运算。

EP 078 2260 A2提出一种均衡器配置，用于处理实数值和复数值的信号样本。