專利名稱：接收方法和接收機(jī)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種接收方法，其接收到的信號(hào)包括幾個(gè)累加的信號(hào)分量，這些分量中至少有一部分是未知的，接收到的信號(hào)被取樣，由所述取樣形成一個(gè)信息向量，該方法中用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器來估算接收到的信號(hào)。
在規(guī)劃和實(shí)現(xiàn)通信系統(tǒng)時(shí)，一個(gè)基本問題是由幾個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行的信號(hào)的傳輸和接收，使得信號(hào)盡可能少地彼此干擾。出于上述原因，及由于傳輸信道所造成的其他干擾和所使用的傳輸容量，已經(jīng)制定了許多不同的傳輸協(xié)議和多址接入方法。具體到移動(dòng)通信系統(tǒng)，這些方法中最常見的包括FDMA和TDMA法，還有近來發(fā)展的CDMA法。
在上述所有方法中，干擾的表現(xiàn)形式微有不同，這些方法使用不同的手段來克服與干擾有關(guān)的問題。在TDMA中，一個(gè)重要的干擾源是碼間干擾(ISI)，在CDMA中為多址干擾(MAI)。一般說來，檢測所需信號(hào)的目的是在已加入多余信息的信號(hào)中找到所需的符號(hào)。不同的多址接入方法用不同的方式實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。對(duì)于CDMA，建議對(duì)多個(gè)用戶同時(shí)檢測，而對(duì)TDMA建議采用不同類型的均衡器。
均衡器旨在緩和信號(hào)在時(shí)域的分布，它有兩種基本類型線性和非線性。線性均衡器，例如Wiener濾波器，易于實(shí)現(xiàn)，但是由于調(diào)制波形的非線性特性，它并不能在所有情況下都很好地運(yùn)行。非線性濾波器以例如Viterbi濾波器和判決反饋濾波器為代表。
相應(yīng)地在CDMA中，MUD法也可以是線性或者非線性的。前者中可能會(huì)述及去相關(guān)接收機(jī)后者中可能會(huì)述及Viterbi和判決反饋耦合法。去相關(guān)接收機(jī)的詳細(xì)描述可以在例如A.HOttinenSelf-orginazing multiuserdetection，Proc.of IEEE ISSSTA 94，Oulu，F(xiàn)inland中找到。
均衡器和檢測中所謂的盲自適應(yīng)算法的使用也是現(xiàn)有技術(shù)中已知的。盲算法是指不考慮信號(hào)極性的自適應(yīng)規(guī)律，即不要求訓(xùn)練序列把接收機(jī)帶入到正確狀態(tài)。盲方法與CDMA一起描述，例如可參見S.VerduAdaptivemultiuser detection，Proc.of IEEE ISSSTA 94，Oulu，F(xiàn)inland。
上述的所有方法，包括那些非線性方法都具有這樣一個(gè)缺點(diǎn)，當(dāng)干擾信號(hào)的數(shù)目增加時(shí)，這意味著計(jì)算空間維數(shù)的增加，進(jìn)行最佳檢測所需的計(jì)算量也會(huì)急劇增加。當(dāng)最佳檢測變得困難時(shí)，會(huì)采用次佳方法，這會(huì)導(dǎo)致接收信息的丟失，在檢測器端表現(xiàn)為劣化的信號(hào)質(zhì)量。
因此本發(fā)明的一個(gè)目的在于實(shí)現(xiàn)這樣一種方法，利用它即使在信號(hào)模型未知的情況下，也能夠次優(yōu)地檢測出帶有干擾的接收信號(hào)。另外，本發(fā)明的目的還在于實(shí)現(xiàn)這樣一種自適應(yīng)方法，它只需要少量有關(guān)干擾信號(hào)和噪聲的信息，即使在受干擾的傳輸環(huán)境下也能夠利用少量信息可靠地檢測所需信號(hào)。
這些目的可以用序言中提出的這類方法實(shí)現(xiàn)，其特征在于，利用一個(gè)價(jià)值函數(shù)(cost function)來構(gòu)成信號(hào)的模型，從而自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)信號(hào)濾波，該價(jià)值函數(shù)表示信號(hào)中的非線性，并用以優(yōu)化濾波器函數(shù)，其特征還在于利用優(yōu)化后的濾波器函數(shù)來檢測數(shù)據(jù)，以在檢測前減少信息向量的維數(shù)。
本發(fā)明還進(jìn)一步涉及這樣一個(gè)系統(tǒng)中的一個(gè)接收機(jī)，其中接收到的信號(hào)包括多個(gè)累加的信號(hào)分量，其中至少有一部分是未知的，該接收機(jī)包括一個(gè)對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行取樣并構(gòu)成取樣值的一個(gè)信息向量的裝置，和一個(gè)利用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器估算接收信號(hào)的裝置。所發(fā)明的接收機(jī)的特征在于，它包括一個(gè)利用價(jià)值函數(shù)構(gòu)成信號(hào)模型的裝置，該價(jià)值函數(shù)表示信號(hào)中的非線性，并用于優(yōu)化濾波器函數(shù)，該接收機(jī)還包括一個(gè)利用優(yōu)化后的濾波器函數(shù)檢測數(shù)據(jù)的裝置，以使得在檢測前減少信息向量的維數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的方法和接收機(jī)提供了許多優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明的接收方法采用所謂的投影跟蹤法(projection pursuit)，它能夠有效地消除碼間干擾和多址接入干擾的影響，并通常能消除可檢測到的信號(hào)中非線性干擾的影響。它可以結(jié)合FDMA，TDMA和CDMA使用。還可在多級(jí)接收機(jī)中作為后級(jí)中的一個(gè)來使用。例如，在與CDMA結(jié)合使用時(shí)，由對(duì)擴(kuò)展代碼自適應(yīng)的濾波器所實(shí)現(xiàn)的普通的接收機(jī)級(jí)可以用作第一接收機(jī)級(jí)，它的輸出信號(hào)由根據(jù)本發(fā)明的接收機(jī)級(jí)處理。在本發(fā)明的解決方法中通過限制對(duì)選定的一部分子空間的估算，可以避免現(xiàn)有計(jì)算方法所伴隨的大量的計(jì)算，而并不丟失任何重要信息。另外，該方法使得在多級(jí)檢測器中對(duì)互相干擾的用戶不使用相關(guān)器成為可能。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明方法的解決方案使用所謂的投影跟蹤法，可以用它找到信號(hào)處理所需的理想濾波器。跟蹤投影法采用一個(gè)通用的投影系數(shù)，即價(jià)值函數(shù)，從而找到一個(gè)用以指示信號(hào)最重要特性的子空間。根據(jù)該方法，接收機(jī)還找到多個(gè)子空間，它們共同收集有關(guān)時(shí)間或代碼相關(guān)信號(hào)的信息，在檢測中將用到這些信息。投影跟蹤法在統(tǒng)計(jì)學(xué)中為人熟知，在例如P.HuberProjection Pursuit，Annals ofStatistics，Vol.13，No.2，PP.435-475，1985中對(duì)其作了描述，本處引入該文僅供參考。應(yīng)該注意到根據(jù)本發(fā)明的解決方案是在電信范圍內(nèi)以一種新的方式使用投影跟蹤，該方法在這里用來檢測信號(hào)的非線性特性。
下面，將參考附圖中的例子更詳細(xì)地說明本發(fā)明，其中，

圖1描述一個(gè)蜂窩無線系統(tǒng)，根據(jù)本發(fā)明的方法可以應(yīng)用于其中，圖2是實(shí)現(xiàn)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的接收機(jī)結(jié)構(gòu)的示范說明，圖3是對(duì)一組BPSK信號(hào)投影到X軸上的描述，圖4描述實(shí)現(xiàn)投影跟蹤的一個(gè)例子。
圖1是一個(gè)通用的蜂窩無線系統(tǒng)的示范說明，根據(jù)本發(fā)明的接收方法可以應(yīng)用于其中。在該示例情況中使用CDMA系統(tǒng)，但是本發(fā)明也可以應(yīng)用于其他的多址接入方法中，這一點(diǎn)對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員是顯而易見的。
該系統(tǒng)包括一個(gè)基站100和多個(gè)用戶終端102-106，它們具有到基站的連接108-112。在CDMA系統(tǒng)的情況下，所有的用戶終端102-106在同一個(gè)頻帶上與基站通信。從終端設(shè)備發(fā)出的傳輸用一個(gè)偽隨機(jī)擴(kuò)展代碼標(biāo)識(shí)。盡管其目的是選擇用于不同連接的擴(kuò)展代碼，以使得在理想情況下它們不會(huì)彼此相關(guān)，即不會(huì)互相干擾，但實(shí)際上在接收所需信號(hào)期間，其他的連接會(huì)作為多址接入干擾而被感知到。干擾可能來自同一個(gè)小區(qū)或周圍的小區(qū)。本發(fā)明的方法可以應(yīng)用于基站和終端設(shè)備的接收機(jī)中。
下面，首先給出一個(gè)異步CDMA系統(tǒng)的示范描述，本發(fā)明的方法可以應(yīng)用于該系統(tǒng)中。正如本領(lǐng)域的技術(shù)人員所顯而易見的，本發(fā)明也可以應(yīng)用于同步系統(tǒng)中。
假定在一個(gè)異步BPSK CDMA系統(tǒng)中有K個(gè)用戶，每個(gè)用戶所分配的擴(kuò)展波形為sk(t)=Σj=1NSk(j)ΠTc(t-jTc)]]>其中第k個(gè)用戶的擴(kuò)展波形的第j碼片，即比特，可由下式獲得Sk(j)∈{-1,1},k=1,...,K.]]>上式中的Tc是每碼片的長度，N表示擴(kuò)展波形中的碼片的數(shù)目。對(duì)用戶的擴(kuò)展代碼沒有設(shè)置任何限制。在BPSK{-1，1}的情況下，用戶通過利用數(shù)據(jù)符號(hào)bk(i)∈A調(diào)制擴(kuò)展波形來傳輸信息，其中A是一個(gè)符號(hào)字母表。此后CDMA中，所有的用戶同時(shí)在一個(gè)頻率上傳輸。所以接收機(jī)的任務(wù)是解調(diào)下面的和信號(hào)r(t)=Σk=lKΣi=-pphk(t)*bk(i)EkTSk(t-iT)+n(t)]]>其中n(t)表示高斯白噪聲，其功率譜密度為
，2P+1表示數(shù)據(jù)分組的長度，hk(t)表示第k個(gè)用戶物理信道的沖擊響應(yīng)，Ek表示第k個(gè)用戶的傳輸功率。符號(hào)*表示卷積。信號(hào)通過一個(gè)多徑信道傳輸，信道的沖擊響應(yīng)hk(t)可以用下式表示hk(t)=Σl=0Lhk,l(t)σ(t-τk,l)]]>其中第k個(gè)用戶的第1個(gè)信道系數(shù)，即信道分支，為hk，l∈c，τ是相應(yīng)的時(shí)延。當(dāng)該系數(shù)以瑞利分布幅度隨時(shí)間變化時(shí)，該信道被稱為瑞利信道。當(dāng)hk，l為一個(gè)常數(shù)時(shí)，信道被稱為高斯信道(假定噪聲n(t)是高斯噪聲)。
接收機(jī)收到信號(hào)r(t)，并將信號(hào)與一個(gè)接收機(jī)濾波器wk(l)相關(guān)，即Zk,l(i)=∫iT+τk,l(i+l)T+τk,lr(t)wk,m*(t-τk,l-iT)dt]]>其中T表示符號(hào)間隔的長度。CDMA中，濾波器通常與傳輸波形相匹配，wk≡sk。
為建立接收信號(hào)的一個(gè)矩陣模型，將第k個(gè)用戶的匹配濾波器的輸出量集中為向量zk(i)=(zk,l(i)),...,zk,l(i)]]>將所有k個(gè)用戶的濾波器輸出端的輸出集中為z(i)=(zl(i),...,zk(i))]]>最后將一列匹配濾波器的輸出集中為z＝(z-p，…，zp)T第k個(gè)用戶第1條路徑上的第i個(gè)符號(hào)的振幅表示為αk，l(i)。假定在一個(gè)符號(hào)間隔內(nèi)振幅ak,l(t)≡EkThk,l]]>為常數(shù)，并且ak,l(i)=ak,l(t),iT≤t<(i+1)T]]>第k個(gè)用戶在第i個(gè)時(shí)間間隔的信道系數(shù)的振幅被集中為ak(i)=(ak,l(i),...,ak,L(i))T]]>所以所有K個(gè)用戶接收到的信號(hào)的振幅矩陣定義為A(i)=diag(al(i),...ak(i))]]>第k個(gè)用戶的第1個(gè)多徑分量與第k個(gè)用戶的第l個(gè)多徑分量間的相關(guān)由下式得到[Rk,k′(n)]l,I′=∫-∞∞Wk(t-τk,l)Sk′*(t-τk′,l′+nT)dt]]>通過把這些量集中到矩陣R(n)=Rl,l(n)··.Rl,k(n)·.··.··.·Rk,l(n)···Rk,k(n)]]>和RN=R(0)···R(2N)·········R(-2N)···R(0)]]>接收到的信號(hào)可以寫為下面的形式z＝RAb+n這里R≡RN，A＝diag(A(-2N)，…，A(2N))，b＝(b(-p)，…b(p))T，其中b(i)=(bl(i)lT,...,bk(i)lT)]]>。l＝(l，…l)T是一個(gè)L階向量。假定噪聲為協(xié)方差為R的高斯型。
在接收機(jī)中估算接收信號(hào)的參數(shù)，即時(shí)延和振幅，并假定信號(hào)在一個(gè)高斯型信道中傳輸，現(xiàn)有技術(shù)的參數(shù)檢測器，例如ML(最大似然)解出bopt＝arg min|z-Rab|c2這里|Y|2c＝Y(jié)HCY，C是權(quán)矩陣。這里c＝(R+δ2A)-1。
根據(jù)上面的公式，只要計(jì)算量不會(huì)增加太多或者信號(hào)模型已知，現(xiàn)有技術(shù)的接收機(jī)都可以從干擾信號(hào)中檢測出所需的信號(hào)。根據(jù)本發(fā)明的方法則可以特別好地應(yīng)用于模型只是部分已知(R的子矩陣)或噪聲不是高斯分布的情況。
下面，將描述根據(jù)本發(fā)明的自適應(yīng)方法。應(yīng)該注意到幾乎所有的接收機(jī)在一定程度上都是自適應(yīng)的。由下面這些信息決定不同的自適應(yīng)特性，即接收機(jī)假定事先了解的關(guān)于信號(hào)的信息，它必須知道的有關(guān)接收信號(hào)的情況，以及它將對(duì)已知信息所作的處理。根據(jù)本發(fā)明的解決方案基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的判決理論建立，而該理論以一個(gè)與信號(hào)概率密度函數(shù)有關(guān)的準(zhǔn)則為基礎(chǔ)。如果接收機(jī)知道密度函數(shù)，它能夠在例如ML，MAP(最大A后驗(yàn))或通用的Bayesian準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，進(jìn)行最佳判決。本發(fā)明的關(guān)鍵特征在于概率密度函數(shù)是直接從接收到的信號(hào)估算出的。
投影跟蹤法中，使用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器處理被估算的信號(hào)，接收機(jī)利用價(jià)值函數(shù)自適應(yīng)地找到接收信號(hào)的濾波器函數(shù)，該價(jià)值函數(shù)區(qū)別信號(hào)中的非線性特性，例如非高斯特性或集群束。接收機(jī)通常由多級(jí)構(gòu)成，每一級(jí)都能夠進(jìn)行維數(shù)減少和信號(hào)檢測。檢測器可用不同方式實(shí)現(xiàn)，例如采用非參數(shù)密度估算。利用傅立葉變換(FFT)能夠有效地實(shí)施非參數(shù)法。
圖2是接收機(jī)前端的簡化結(jié)構(gòu)的方框圖描述，該接收機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例。利用射頻裝置(未示出)，變頻裝置202在操作中接到天線200。收到的信號(hào)應(yīng)用到轉(zhuǎn)換器202，它通過在所需的取樣頻率對(duì)信號(hào)取樣將信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式。取樣后的信號(hào)210應(yīng)用到存儲(chǔ)器單元204。取樣值從存儲(chǔ)器單元204讀出，并饋入到信號(hào)處理處理器206，它對(duì)信號(hào)進(jìn)行線性變換，例如置換、間插、預(yù)維數(shù)減少或解碼。置換可以是在例如發(fā)射級(jí)執(zhí)行的置換的反函數(shù)。取樣值可以用所需的速率從處理裝置206中取出?？梢詧?zhí)行維數(shù)減少以使得處理裝置的輸出速率低于輸入速率。不過，存儲(chǔ)器單元204和處理裝置206并不是必不可少的，沒有它們也可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的解決方案。
信號(hào)214從處理裝置206應(yīng)用到投影跟蹤單元208，它處理、檢測并參量或非參量地估算構(gòu)成符號(hào)或它們的組合。非參量估算是指一種沒對(duì)信號(hào)模型或干擾源或密度估算給定初始假設(shè)的方法。后一種方式在高維情況下是無效的，因此使用子空間估算來減少維數(shù)。正如熟練的技術(shù)人員所知道的，本發(fā)明的接收機(jī)還包括其他元件，例如濾波器。為清晰起見，由于從本發(fā)明的角度看這些元件并不是必不可少的，所以這里并未論及。
假定{Pm}，m＝1，…，M是對(duì)子空間{Lm∈Cdm}，m＝1，…，M，d＝1，…，D的一組投影算子，d表示維數(shù)。這里，子空間可以具有不同的維數(shù)，并可以用一組能夠固定自適應(yīng)的∑dm濾波器實(shí)現(xiàn)?？梢越柚谙旅孢@些步驟描述該方法·利用適當(dāng)?shù)臏?zhǔn)則或價(jià)值函數(shù)，從給定的接收信號(hào)中找到一組低維子空間。·在低維空間中估算信號(hào)ri的統(tǒng)計(jì)量(密度或密度參數(shù))。·去掉低維空間中的信息(利用預(yù)先估算的函數(shù)或/和參數(shù)進(jìn)行信號(hào)變換)，以獲得處理后的信號(hào)ri+1?！纳鲜龅木S空間和接收機(jī)級(jí)中得到的統(tǒng)計(jì)量組合起來?！し祷夭襟E2。
最根本的是要找到低維子空間L。本發(fā)明的投影跟蹤法中使用的價(jià)值函數(shù)揭示了信息中的非線性特性。典型的非線性特性(非高斯信號(hào))在例如調(diào)制數(shù)據(jù)中形成。舉個(gè)例子，當(dāng)BPSK信號(hào)組投影到x軸時(shí)，因?yàn)樗鞘褂貌煌椒ǖ膬蓚€(gè)高斯型分布的分布組合，所以形成一個(gè)集群數(shù)據(jù)組。這一點(diǎn)在圖3作了描述。同樣的原理也可以應(yīng)用在高維空間中。在通信領(lǐng)域中，當(dāng)數(shù)據(jù)在例如根據(jù)信道沖擊響應(yīng)的時(shí)域中或在符號(hào)域中(如在CDMA中)擴(kuò)展時(shí)，形成較高維。
投影跟蹤通過找到信號(hào)的典型特性并有效地將其組合起來，提供從多維信號(hào)中收集信息的方法。通過使用不同于通信領(lǐng)域中通常所用的價(jià)值函數(shù)，由優(yōu)化后的濾波器自適應(yīng)地揭示這些特性。
應(yīng)該定義價(jià)值函數(shù)用以揭示出信號(hào)中的顯著特性。選擇價(jià)值函數(shù)有兩種方式密度的統(tǒng)計(jì)特性(例如瞬時(shí)量、累積量)或這類的密度估算。而密度可以采用參量密度估算從統(tǒng)計(jì)量或統(tǒng)計(jì)函數(shù)中估算出來，或者利用非參量密度估算直接從取樣值中估算出來。
密度之間的許多距離度量可以用作價(jià)值函數(shù)。其中一種是所謂的F偏離法。F偏離可以用作自適應(yīng)投影跟蹤接收機(jī)中的價(jià)值函數(shù)。
舉例，如果f(u)=ulog(u)，那么Fμlogμ=∫p1log(p1p2)dλ]]>這里p1和p2是密度，F(xiàn)偏離與Kullback-Leibner距離一致。舉另外一個(gè)例子，如果f(u)=|1-u1/p|pdλ]]>，那么有Hp=∫|p11/p-p21/p|pdλ]]>這時(shí)F偏離與Hellinger距離一致。
根據(jù)要從信號(hào)中揭示的特性，也可以用其他的度量作為價(jià)值函數(shù)。在上述的P.Huber的出版物中描述了這些其他的度量。
如果具體到測試CDMA系統(tǒng)和多用戶檢測，可以從例如已消除已知干擾影響的剩余信號(hào)中找到信號(hào)的非高斯特性。在干擾所造成的非線性的基礎(chǔ)上利用適當(dāng)?shù)膬r(jià)值函數(shù)，有可能估算出未知干擾的影響。因此，不用檢測干擾比特就可以進(jìn)行干擾消除。
下面，借助另外一個(gè)例子來測試根據(jù)本發(fā)明的投影跟蹤法。假設(shè)所需要的子空間為Lmax，相應(yīng)的投影矩陣為Pmax。另外還假定有M個(gè)取樣值已經(jīng)存儲(chǔ)在矩陣z＝(z(l)，…，z(M))中。m表示所謂的核心，即概率密度函數(shù)。為確定子空間，首先有必要確定價(jià)值函數(shù)Q(.)，由它找到所需特性。在非線性情況下，價(jià)值函數(shù)Q對(duì)訪射變．換是不變的，即Q1(AZ+m)=Q1(Z)。仿射變換是指一個(gè)或多個(gè)平行投影的組合效果。這種價(jià)值函數(shù)級(jí)能夠獲取更高階的數(shù)據(jù)特性。滿足Q2(AZ+m)=AQ2(Z)+m的價(jià)值函數(shù)適宜于提取一階信息(方法，位置)，而滿足Q3(AZ+m)=AQ3(Z)的價(jià)值函數(shù)對(duì)二階信息(協(xié)方差)比較敏感。
下面的示范算法描述投影跟蹤的使用。有下面的表示Z(O)≡Z和Q(.)≡Q1。
是未知的d維概率密度函數(shù)，(1)令Z(i+1)=Whiten(Z(i))。(2)解Pmax(i)=argmax，Q(PZ(i+1))。(3)令Y(i+1)＝PmaxZ(i+1)。(4)更新模型∫i+1=∫ihi+1(Y(i+1))]]>(5)從新模型中產(chǎn)生一個(gè)取樣值Z(i+1)~∫i+1]]>(6)返回步驟1。
步驟1是可選擇的，它不會(huì)影響所選的價(jià)值函數(shù)級(jí)的優(yōu)化。白化提供了這樣的優(yōu)點(diǎn)，即所有的邊緣密度的方差為1，只有高階信息還保留在數(shù)據(jù)中。由于計(jì)算上的原因，在執(zhí)行步驟2時(shí)這一點(diǎn)是很有用的。步驟1和5可以用多種方式實(shí)現(xiàn)。例如，可以從新模型中以解析投影跟蹤的方式提取出Monte Carlo取樣，或用非線性變換取出新取樣。多級(jí)檢測器中的干擾消除步驟為高斯化數(shù)據(jù)提供了一種非線性方法。如果干擾消除成功地實(shí)現(xiàn)，干擾消除的剩余信號(hào)z-Rab(m)為具有零均值的高斯型。
投影跟蹤方案可以用來從多維數(shù)據(jù)中尋找這樣一個(gè)投影級(jí)，其信號(hào)為非高斯型的，并且可以在所討論的子空間中通過Monte Carlo法或非線性變換用判決反饋耦合對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯化，就象在干擾消除中一樣。這一點(diǎn)在例如J.American Stati stical Association，Vol.82，No.397，pp.249-266，1987年3月刊由J.friedman所寫的Exploratory projection pursuit一文中作了解釋說明。
下面，利用圖4中的方框圖在接收機(jī)中測試上述算法的實(shí)現(xiàn)。圖4給出了如何在投影跟蹤法的第一級(jí)400中將信號(hào)首先應(yīng)用于一個(gè)自適應(yīng)濾波器402，這可以在例如搜集原理上實(shí)現(xiàn)。信號(hào)從濾波器再應(yīng)用到處理器404，在此起進(jìn)行信號(hào)白化。白化后的信號(hào)應(yīng)用到處理器406，尋找非線性特性，即計(jì)算pmax。然后，在處理器408中更新密度估算，并在處理器410從新模型中產(chǎn)生一個(gè)取樣。由此獲得的取樣z(1)再應(yīng)用到第二級(jí)402，在這里重復(fù)上述步驟，并獲得新取樣z(2)等。實(shí)際操作中上述的多個(gè)處理器自然可以一個(gè)已存儲(chǔ)了所需算法的信號(hào)處理器來代替。就本發(fā)明而言，上述在方框404中的白化并不是必不可少的。在數(shù)據(jù)z(0)，z(1)，…，z(n)的基礎(chǔ)上對(duì)密度函數(shù)的估算進(jìn)行更正。
正如已知，檢測通常涉及在接收信號(hào)的外部干擾中識(shí)別出用戶比特。該檢測基于信號(hào)z和從連續(xù)序列zl，…，zM得到的估算密度。當(dāng)密度已經(jīng)估算出后，檢測采用最佳Bayesian準(zhǔn)則。
盡管上面已參考附圖中的例子描述了本發(fā)明，但是顯而易見本發(fā)明并不局限于此，而是可以在所附的權(quán)利要求書的發(fā)明思想內(nèi)以多種方式進(jìn)行變化。
權(quán)利要求
1.一種接收方法，該方法接收的信號(hào)包括幾個(gè)累加的信號(hào)分量，其中至少有一部分是未知量，接收到的信號(hào)被取樣，所說的取樣值形成一個(gè)信息向量，并且該方法收到的信號(hào)用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器(208)估算，其特征在于利用價(jià)值函數(shù)形成信號(hào)模型從而自適應(yīng)地進(jìn)行信號(hào)濾波，該價(jià)值函數(shù)揭示信號(hào)中的非線性，用來優(yōu)化濾波器函數(shù)，利用優(yōu)化后的濾波器函數(shù)檢測數(shù)據(jù)，以在檢測前減少信息向量的維數(shù)。
2.權(quán)利要求1中所述的一種方法，其特征在于數(shù)據(jù)傳輸使用碼分多址，還在于利用與每個(gè)連接上使用的擴(kuò)展代碼相匹配的濾波器來計(jì)算多維濾波器的初始值。
3.權(quán)利要求1或2中所述的一種方法，其特征在于在濾波前對(duì)信號(hào)的已知部分進(jìn)行參量檢測，還在于要從接收信號(hào)中去除該信息。
4.權(quán)利要求3中所述的一種方法，其特征在于參量檢測包括去相關(guān)檢測。
5.權(quán)利要求1中所述的一種方法，其特征在于價(jià)值函數(shù)揭示信號(hào)中的非高斯特性。
6.權(quán)利要求1中所述的一種方法，其特征在于使用信號(hào)模型來估算至少一個(gè)與所需信號(hào)相干涉的信號(hào)的密度函數(shù)，密度函數(shù)的估算是在由濾波器函數(shù)確定的子空間中進(jìn)行，其特征還在于檢測器把子空間的密度函數(shù)組合起來。
7.權(quán)利要求1或2中所述的一種方法，其特征在于在多維濾波前對(duì)信號(hào)進(jìn)行線性變換。
8.權(quán)利要求7中所述的一種方法，其特征在于線性變換包括將信號(hào)取樣存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)器單元(204)的步驟，并以與存儲(chǔ)順序所不同的順序從存儲(chǔ)器單元中讀出取樣。
9.權(quán)利要求1中所述的一種方法，其特征在于對(duì)多維數(shù)據(jù)使用價(jià)值函數(shù)來尋找這樣一個(gè)子空間，該子空間中的數(shù)據(jù)為非高斯型，其特征還在于在所說的子空間中將數(shù)據(jù)分布高斯化。
10.系統(tǒng)中的一種接收機(jī)，該接收機(jī)中接收到的信號(hào)包括多個(gè)累加的信號(hào)分量，其中至少有一部分是未知的，接收機(jī)包括對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行取樣并形成取樣值的一個(gè)線性向量的裝置(202)，和利用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器估算接收信號(hào)的裝置(208)，其特征在于包括利用價(jià)值函數(shù)構(gòu)成接收信號(hào)的一個(gè)模型并優(yōu)化濾波器函數(shù)的裝置(208)，該價(jià)值函數(shù)揭示信號(hào)中的非線性，利用優(yōu)化后的濾波器函數(shù)檢測數(shù)據(jù)的裝置(208)，用以在檢測前減少信息向量的維數(shù)。
11.權(quán)利要求10中所述的接收機(jī)，其特征在于該接收機(jī)包括一個(gè)對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波的裝置(402)，用來白化濾波后的信號(hào)的裝置(404)，用來揭示信號(hào)中的非線性的裝置(406)，用來計(jì)算和更新密度估算的裝置(408)，利用更新后的密度估算產(chǎn)生一個(gè)新取樣的裝置(410)。
12.權(quán)利要求10中所述的接收機(jī)，其特征在于該接收機(jī)包括在多維濾波(208)前對(duì)取樣后的信號(hào)(210)進(jìn)行線性變換的裝置(204，206)。
13.權(quán)利要求10中所述的接收機(jī)，其特征在于裝置(208)包括一個(gè)或多個(gè)估算級(jí)(400，402)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一個(gè)系統(tǒng)中的一種接收方法和一種接收機(jī),在該系統(tǒng)中接收到的信號(hào)包括多個(gè)累加的信號(hào)分量,其中至少有一部分是未知的,該接收機(jī)包括一種對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行取樣并形成該取樣的一個(gè)信息向量的裝置(202),以及一種利用一個(gè)或多個(gè)多維濾波器估算接收信號(hào)的裝置(208)。為實(shí)現(xiàn)可靠而有利的信號(hào)檢測,該接收機(jī)包括一種利用價(jià)值函數(shù)構(gòu)成信號(hào)的一個(gè)模型并優(yōu)化濾波器函數(shù)的裝置(208),該價(jià)值函數(shù)揭示信號(hào)中的非線性,該接收機(jī)還包括一種利用優(yōu)化后的濾波器函數(shù)檢測數(shù)據(jù)的裝置(208),以在檢測前減少信息向量的維數(shù)。
文檔編號(hào)H04B1/16GK1183182SQ97190222
公開日1998年5月27日 申請日期1997年3月18日 優(yōu)先權(quán)日1996年3月19日
發(fā)明者阿里·豪蒂南 申請人:諾基亞電信公司