數位訊號盲解去卷積的同步處理的製作方法
2023-06-27 13:21:46
專利名稱：數位訊號盲解去卷積的同步處理的製作方法
數位訊號盲解去卷積的同步處理的目的是要減少或儘可能的消除數位訊號間幹擾的問題，該問題產生於任一實用傳輸信道的分散作用。該處理的工作原理如下去卷積由兩個濾波器來完成，在此稱為V和W，這兩個濾波器分別產生出來的信號共同被定義為去卷積過程的輸出信號y。V濾波器的係數根據測量y的統計分布的價值函數以梯度方式或類似方式來調整。W濾波器的係數根據測量與y距離最近的數字字母符號的價值函數以梯度方式或類似方式來調整。W和V濾波器係數的更新通過非線性函數，W係數的更新取決於V係數的更新。獲得的結果顯示，在此描述的該處理過程比通用的處理過程更適於解決此類問題，而且它能廣泛應用並能夠保護設備。通過使用數位訊號盲解去卷積來改善自身性能的應用和/或設備包括但不限於空域-時域處理(Spatial-Temporal processing)，例如用於智能天線和智能感應器等；任何數字電信系統(行動電話，數位電視，數字無線電設備等)；遙測術系統；遙控感應系統；大地測量學定位/測量系統(GPS全球定位系統等)；導航設備系統；波折射/反射的地震勘測系統；磁介質存儲系統；雷達系統；聲納系統。
數位訊號的盲解去卷積的同步處理通過同步均衡器來實現，與目前其它均衡器相比較，在相同的操作條件下，能達到迫零準則(Zero Forcing)狀態的功效，這些目前的其它均衡器包括家喻戶曉且普遍使用的CMA均衡器。使用同步均衡器可去掉比目前科技狀態允許的更為密集的星座符號的信道的卷積。目前數字系統傳輸的最高速率受限於均衡器的操作(例如參見文獻[21])，而用於數位訊號的盲解去卷積的同步均衡器將會增加其傳輸速度。
問題要獲得解決就要通過數位訊號盲解去卷積的同步處理。
解決數字系統傳輸信道的傳播射線和動態變化的交疊問題是未來幾年高科技領域的艱難挑戰之一。在移動通信中，不合需要的情況在於如延遲傳播、角度傳播和多譜勒儀傳播的參數決定了系統符號間交疊的電平和動態。這樣的符號交疊是信道信息傳輸的結果。
尤其是，符號的交疊會發生是由於任何一個實用數字系統傳輸信道的分散特性，也就是說信道內的脈衝響應c(n)在很多的抽樣間隔時間內會出現很多非零值[1]。一種非分散性信道對δ(n)脈衝的響應為c(n)，其特點在於當nd≥0時在開始之後的每一抽樣瞬間都有一個脈衝δ(n-nd)。
信道的分散作用也許用數字發送機發出的連續信號s(n)與信道內脈衝響應c(n)之間的卷積的觀點脈衝響應會更容易理解。如果信道是非分散性(這是最理想的狀況，因為同步系統的數位訊號以高速傳輸)，則接收器數字接收器接收到的連續信號u(n)將等於s(n)，但有一狀況例外，當增益係數G和延遲nd≥0，即，u(n)＝Gs(n-nd)。如果是分散性信道，u(n)的每一個抽樣將是之前的抽樣的加權總數，其定義為c(n)≠δ(n-nd)。
這樣，信道的分散作用也許可聯想為反射的概念，因為每一個抽樣值都會被之前的抽樣響應所幹擾。從這個事實可獲得命名為信號間互相干擾(ISI)數量的概念，並且可算出有多少的數字傳輸系統信號由於信道的分散作用而互相重疊[1][3]。
對任何一個實用傳輸信道來說，反射是一種自然且必然發生的現象，科學界以命名為均衡器的分散補償系統解決了這個問題。均衡器通常放置在數字接收器和信道之間，以便與信道相連的均衡器的脈衝響應h(n)脈衝響應趨於δ(n-nd)從而避免信道的分散作用[1]。
圖1顯示由均衡器完成的分散作用補償處理的簡化圖。
圖1基帶[1]顯示在數字傳輸系統中通過均衡器去除ISI的過程。
在圖1，h(n)是信道脈衝響應c(n)與均衡器脈衝響應f(n)的卷積結果，即，h(n)＝c(n)*f(n)[2]。因為，數字接收器接收的連續信號y(n)是s(n)與h(n)卷積的結果，而且均衡器處理的過程為h(n)→δ(n-nd)，信道去卷積的處理-也可稱為信道均衡處理[2][3]-為y(n)→s(n-nd)。也就是說，通過均衡器的去卷積的處理使得y(n)與從信道接收的信號u(n)是相反的，是原先傳送的連續信號s(n)的響應，除非有抽樣nd的延遲。每次去卷積處理過程到達h(n)→δ(n-nd)的階段，也就是說均衡器到達了迫零準則ZF(zeroforcing)的條件(或狀況)，這樣的話，ISI→0[1]。在許多實用狀況，由於某些因素，譬如信道的噪聲和其它特殊性質，不能完全達到ZF的條件，但可通過均衡器來接近這個目標。其中的一種情況就是均衡器在MMSE(Minimum Mean Squared Error)條件下運作，並不是完全ZF的條件，但是為均衡器的實用性和操作性，這種情況是可替代的。
不管哪種傳輸信道介質(電磁，音響…等)，由於數字系統傳輸數位訊號的速度越來越快以適應市場需求，即使很小的分散作用也足以惡化系統的性能，因為信號的間隔周期比分散作用的間隔周期短。最近出現其它的因素使數字通信的推進更加困難電信市場出現了對傳輸信息更高更大量的複雜性需求的高增長率。基於「軟體無線電」概念的第3代行動電話系統(正在由多家製造商發展製造中[4])就是這種需求的一個典型的例子。事實是，這種需求的增長率比組成數字系統的數字電路的操作速度增長率(時鐘)還高出許多，而且其速度也被目前微電子和半導體領域的科技進展狀態所限制。而且，重要的是，這些所有限制因素發生在少許有效性分配光譜頻帶的環境裡，特別是在低頻帶。
這樣，為了滿足高容量信息的更高的需求，發現的解決方法為增加系統數位訊號的「詞彙量」，命名為星座系統或字母表系統，以便將比較複雜的信息通過精心設計過的「詞彙表」來補償，讓它可以在同樣的時間間隔內代表最大量的信息。也就是說，一個比較密集的星座允許傳輸速度不因複雜度而減少，即，平均信息量(entropy)[1][3]，因為較多可用的符號可解決出現許多連續信號的需求，這是針對較少密集星座的情況。
但是，由於可利用的「字母」數量一樣，較長的「詞彙」比一個較簡單的「詞彙」必定會顯現更多的″單字″或類似的符號，對於分散信道，這增加了使用更密集星座的數字系統信號星座間的相似性，從而嚴重影響系統性能。從數字觀點來說，最小的ISI使得信號難以理解，原因是信號間增加的固有的相似性。以專業術語來解釋，因為信號彼此之間的差異變小了，因此對於接收到的信號也較難辨認。這樣，一個數字系統信道的均衡器的性能成為整個系統性能的關鍵因素。
需要強調的是，現在出現的移動寬帶通信系統，譬如第3代系統，都有在其無線基站甚或接收終端上的智能天線的使用。這些智能天線由名為″空域-時域″算法的數字處理算法控制，也就是相當於我們之前所提到或描述的均衡器算法。
均衡器在執行信道盲解去卷積的時候是致盲的，即，此時均衡器完全免除接收器來識別原先傳送的s(n)序列。相反的，非致盲的均衡器則需要接收器識別s(n)序列以作為參考，最好是很短的間隔時間內，以便能達到ZF、MMSE或其它類似條件。盲解均衡器與非盲解均衡器相比的優勢，很明顯是因為所需的光譜頻帶的減少。
數位訊號盲解去卷積的同步處理，是本發明的目的，是由具有同步結構的盲解均衡器系統來完成的。所以，接下來，對執行數位訊號盲解去卷積的同步處理的均衡器稱為「同步均衡器」。新的且未公開的同步均衡器的體系結構和該結構固有的操作模式，比目前數字系統通用的盲解均衡器能允許更密集星座的數位訊號有效的去除卷積。此外，同步均衡器允許在信道上動態的時域變化，這樣，例如就可以使在數字發送器和接收器之間的相對位移速度明顯的比其它通用的均衡器的最大位移速度還要快。
同步均衡器圖2為顯示同步均衡器的圖表。從起始值開始，重量的向量值V＝[V0V1…VL-1]T以梯度方式的算法更新，例如，隨機梯度[3]，回歸最小平方RLS(Recursive Least Square)[3]，或另外類似的方式，意在將價值函數JD或其它測量分散作用的價值函數減至最小。同樣的，從起始值開始，重量的向量值W＝[W0W1…WL-1]T以梯度方式的算法更新，意在將價值函數JQ，或另外的測量從均衡器到最接近字母表A的符號的輸出距離y的函數減至最小，該距離y的函數由Q{y}來表示。算子Q{·}代表涉及字母表A的符號的量子化操作。
圖2同步均衡器的示意圖，其執行數位訊號盲解去卷積的同步處理。每個z-1塊引進抽樣的延遲。
在圖2，當分散的次序為P＝2，則分散作用的統計值γ＝E{|A|4}/E{|A|2}為常數。E{·}是返回自變量統計平均值的算子。{·}T算子導致向量/矩陣自變量的變換，並且算子|·|返回自變量的歐幾裡德規則。|·|2算子作為度量距離，因為字母表A的符號S通常是複雜數量(例如，當發出信號是M-QAM，M-PSK，[1]等)。所以，|·|2算子的計算值減少為|·|2＝s·s*，其中{·}*算子代表自變量的共軛。然而，任一個代表自變量長度的算子在距離環境都可使用。在圖2顯示的梯度方法是隨機梯度，但其它任一類似的方法皆能使用。
注意，JD是當次序為P時的一種分散作用的統計[5]，並且固定使用均衡器輸出y的高階統計[6]。雖然同步均衡器可以用隨便一個整數P來運算，但為使下述描述簡單化，我們將採用P＝2。
注意JQ為測量介於均衡器輸出和最近的字母表符號之間的歐幾裡德規則的平方。並且，也要注意，由價值函數的定義，如果JQ極小化，則JD也將是極小化。但是，事實上不是這樣。
為了JQ的極小化過程不破壞JD的極小化過程中精密動態的穩定性，因此雙方共同擁有一個變量值y，並且在它們之間建立鏈路，請參見圖2。這個鏈路使得JD與JQ的處理過程變得均衡。JD處理過程的均衡不僅與穩定的概念相關，而且與穩定性帶來的作用程度相關，即，JD極小化的處理過程與JQ極小化處理過程同時的程度，鑑於均衡器已發展成同步操作。這標準很重要，因為當JD極小化，依其定義，不一定使JQ極小化。這個鏈路構成一個非線性算子，它會在JD的極小化沒有同時使JQ極小化時禁止JD的處理。因而，雖然它們共享輸出變量y，使得產生的體系結構實現同步處理，但JQ的處理只能協調性的影響JD的極小化處理。
表1描述為通用的處理過程，當應用同步均衡器在T/2分數採樣對信道的均衡作用[1]。
表1當P＝2時，由同步均衡器實現的應用於信道均衡的數位訊號盲解去卷積的同步處理所得到的運算總和。注意，在連續的通信中，Na的值可被認為是無限的。
從表1，注意因素[1-DQ]在同步均衡器的操作期間會產生以下動作W只可能在更新V時才被更新，輸出變量y依然保持同樣的量子化電平Q{y}。V的量子化如沒有改變量子化電平Q則意味著可能正確的更新，因為這是均衡器匯合以後所應出現的情況。所以，因素[1-DQ]控制W的更新以適應系統的同步操作只有當JD的極小化處理同時使JQ極小化，JQ的極小化處理才會被激活。因為W和V濾波器會一起影響輸出y，因素[1-DQ]可避免因任何JQ極小化處理中不協調的的幹擾導致JD的極小化處理導致失去平衡。
在靜態信道測試比較之下獲得的結果。
為測試同步均衡器在較真實的情況執行，我們使用美國德克薩斯休斯敦RICE大學資料庫的有效信道模型描述。這個資料庫被認定是信號處理信息基礎(SPIB)[8]並且可通過http//spib.rice.edu/訪問。SPIB最近被許多的學術研究廣泛的用作參考資料使得避免了專有的研究焦點。另外，包括依據SPIB所做的研究和文章可在屬於美國紐約康奈爾大學的盲解均衡研究小組(BERG)[9]的網站http//backhoe.ee.cornell.edu/BERG/找到。動態信道下的同步均衡器的操作在第4部分描述。
所用的微波信道模型也可在http//spib.rice.edu/spib/microwave.html網站訪問。從野外測量得知，這些模型構成幾種實時微波信道的脈衝響應。雖然這裡已經提到各種信道在時域和頻域的全部特性，在[10]，[11]和[12]也可獲得另外一些信息。
在每秒幾十兆的高採樣率下獲得SPIB微波信道的脈衝響應，產生上百個採樣的脈衝響應。這允許各研究員抽取接近特定效果的結果序列中，而不會失去重要信息。絕大多數的研究很少使用十個以上採樣的信道的脈衝響應。在本說明書中，為了保持最近的研究在[6][7][13]的領域內比較，SPIB微波信道將抽取16個採樣。表2指出所用的SPIB信道並建立以後要採用的各自的指定。例如，當要在說明書中參考M4信道，必須了解這個信道的脈衝響應結果是從SPIB資料庫的有關微波信道的chan4.mat文件中的採樣序列當中抽取的16個採樣。
表2SPIB資料庫微波信道模型為了不改變SPIB信道FIR傳輸函數的零點位置，在頻域裡抽取[2][7]。具體地說，SPIB文件的採樣數量擴展到下一個全部的功率2，加上零採樣序列。然後，在擴展序列和結果序列應用FFT(Fast Fourier Transform-快速傅立葉變換)在頻域抽取16個採樣。接著，在頻域的抽取一序列中應用IFFT(Inverse Fast Fourier Transform-快速傅立葉反變換)[2]，導致在時域中的16個採樣序列，對應於被抽取的脈衝響應。如果是在時域中抽取，會產生混淆現象[2]，會改變尤其是十字反射的位置，並在頻域z裡形成圓圈，然後扭曲SPIB信道的特徵。
在說明書中所用的其它信道模型可為有線電視信道，也可在http//spib.rice.edu/spib/cable.html這個網站訪問。用於這些SPIB信道的採樣率通常在實用的有線電視解碼器裡使用。這樣，為了保持在該領域研究的比較期限，這些信道不會被抽取。表3指出所用的SPIB有線電視信道並建立以後要採用的各自的指定。例如，在說明書中參考的C1信道，必須了解這個信道的脈衝響應來自SPIB資料庫有關有線電視信道的hanl.mat文件中的採樣序列。
表3SPIB資料庫的有線電視信道模型在說明書中，M4、M9、M14和C1信道有如下特徵1.脈衝響應c(n)的模|c(n)|和相位∠c(n)(度數)是信道脈衝響應c(t)在T/2分數採樣時的結果。
2.信道的傳送函數C(z)的零點在z平面的位置。
3.子信道的傳送函數CEVEN(z)和CODD(z)的零點在z平面的位置(T/2分數採樣意味著在意味著奇數和偶數子信道[6][7])。
圖3a|c(n)|. 圖3b∠c(n).
圖3cC(z)的零點. 圖3bCEVEN(z)-Δand CODD(z)-*的零點.
圖3M4信道的特性描述。
圖4a|c(n)|.圖4b∠c(n)(度數).
圖4cC(z)的零點. 圖4dCEVEN(z)-Δand CODD(z)-*的零點.
圖4M9信道的特性描述。
圖5a|c(n)|. 圖5b∠c(n)(度數) 圖5cC(z)的零點. 圖5dCEVEN(z)-Δand CODD(z)-*的零點.
圖5M14信道的特性描述。
圖6a|c(n)|. 圖6b∠c(n)(的度數).
圖6cC(z)的零點.圖6dCEVEN(z)-Δand CODD(z)-*的零點.
圖6C1信道的特性描述。
同步均衡器的性能評估將參考CMA(Constant Modulus Algorithm，恆定模數運算法則)類型的均衡器[1][7]。CMA FIR橫向均衡器可能最被廣泛的用於測試當前盲解均衡器的實施[14]，因為，在實用系統中，它的性能被報導為優於當前使用的其它盲解均衡器[6][7]。採取的性能標準依照以下的仿真結果1.CMA均衡器會聚後在輸出y的Γ星座的圖表具有字母表A作為參考星座源，在圖表裡，A由許多的「+」符號來表示。
2.同步均衡器會聚後在輸出y的Ψ星座的圖表具有字母表A作為參考星座源，在圖表裡，A由許多的「+」符號來表示。
3.兩臺均衡器的ISI(i)曲線比較圖，i＝0，2，…，Na-1，其中，Na是信道在T/2分數採樣時的採樣總數，並且ISI(i)是在i瞬間y均衡信號的「反射」量，在這一瞬間從ISI=[k|Hk|-maxk|Hk|]/maxk|Hk|]]>計算得來的。Hk代表H向量的kth元素，該向量包含均衡器和信道整合後的脈衝響應h(n)的係數。
4.兩臺均衡器的MSE(i)曲線比較圖，i＝0，2，…，Na-1，其中，MSE(i)是介於均衡輸出y和起始傳送序列s之間的均方誤差，採樣的平均間隔時間包括i瞬間以及之前的採樣L+Lc-1。Lc是由信道脈衝響應c(n)的非零採樣總數定義的信道分散維度。另外，這張圖表顯示NT水平線，其定義了MSE允許的最大水平值，以能轉移到知名的DD(Direct Decision)均衡器[1][6][7]。DD均衡器只在CMA均衡器會聚以後才動作，目的是要減少MSE(MSE穩定狀態)的殘餘。然而，DD均衡器只有當CMA均衡器的MSE穩定狀態到達NT水平線指定的值以下才會聚合[7]。
代表通過信道傳送的信息源s的序列有均值零，單位變量，均勻的分布及表現出在採樣之間的獨立統計。
輸入到均衡器的噪聲是高斯(Gaussian)噪聲，有均值零，白色頻譜及由信噪比SNR(Signal To Noise Raitio)定義的變量[1]。
有些科學作者建議均衡器的維度L應大於信道的分散維度Lc，目的是為得到額外的自由程度以將均衡器的噪聲增益極小化[15]。然而，為了使硬體花費達到最小，在下述仿真中我們將採用L＝Lc。
定義CMA均衡器的濾波器的向量及同步均衡器的V向量的初始化依照單位尖峰信號(single spike)策略[7]，其構成初始化1+j0向量在ξ位置，0＜ξ＜L-1，在其它位置的元素都保持在零。在[7]說明，ξ的最佳值取決於信道脈衝響應|c(n)|序列中具有最大絕對值的採樣位置，稱為信道光標(channel cursor)。但是，因為起初c(n)未知，通常的作法就是設定ξ＝L/2。如果均衡器不在ξ＝L/2處會聚，接收器系統通常會設法在ξ＝L/2附近作一些嘗試直到均衡器會聚，即，ξ＝L/2±λ，λ＝1，2，…[16]。在初始會聚失敗時我們將採用啟發方式，這些會聚失敗的情況有必要能被ξ≠L/2識別。
η用於CMA均衡器的濾波器的調適步驟，而同步均衡器濾波器的調適步驟用ηv和ηw，這些參數用實驗方法被調適，以滿足快速聚合和低穩定狀態MSE之間的權衡。
信息源s的單一變化，對於16-QAM和64-QAM，在接近1×10-3的數值時η顯現比較好的結果，而對於256-QAM，則是接近於1×10-4的數值的時候。這些結果適用於在[7]中的16-QAM和256-QAM的調製實驗。
在以下的圖表中，以下情況可使其具有良好性能1.(Γ或Ψ)均衡器的輸出星座y的點數集中在字母表A的+符號附近。在理想的性能下，該圖表顯示所有投射在定義為+符號和字母表A的交叉線上的輸出點y。
2.ISI(i)曲線隨i降低的速度及曲線降低和不變的程度為會聚以後的ISI(i)的值(穩定狀態的ISI)。
3.MSE(i)曲線隨i降低的速度及曲線降低和不變的程度為會聚以後的MSE(i)的值(穩定狀態的MSE)。
下面顯示CMA均衡器和同步均衡器之間比較性能的仿真結果。
16-QAM調製 SNR＝35dB-M14信道 圖7aΓ(CMA)圖7bΨ(CONC) 圖7cISI(i) 圖7bMSE(i)圖7CMA均衡器和同步均衡器之間在M14信道裡的比較結果，16-QAM調製(γ＝1.32)，SNR＝35dB。參數Na＝100000，η＝1×10-3，ηv＝1×10-3，ηw＝1×10-2，L＝Lc＝16和ξ＝6。
64-QAM調製SNR＝35dB-M9信道 圖8aΓ(CMA) 圖8bΨ(CONC) 圖8cISI(i)圖8dMSE(i)圖8CMA均衡器和同步均衡器之間在M9信道裡的比較結果，64-QAM調製(γ＝1.380953)，SNR＝35dB。參數Na＝100000，η＝1×10-3，ηv＝1×10-3，ηw＝1×10-2，L＝Lc＝16和ξ＝2。
256-QAM調製SNR＝35dB-C1信道 圖9aΓ(CMA) 圖9b:Ψ(CONC) 圖9c:ISI(i) 圖9dMSE(i)圖9CMA均衡器和同步均衡器之間在C1信道裡的比較結果，256-QAM調製(γ＝1.395295)，SNR＝35dB。參數Na＝100000，η＝1×10-4，ηv＝1×10-4，ηw＝1×10-3，L＝Lc＝128和ξ＝63。
16-QAM調製SNR＝35dB-M4信道 圖10aΓ(CMA)圖10b:Ψ(CONC) 圖10cISI(i) 圖10dMSE(i)圖10a-10dCMA均衡器和同步均衡器之間在M4信道裡的比較結果，16-QAM調製(γ＝1.32)，SNR＝35dB。參數Na＝30000，η＝1×10-3，ηv＝1×10-3，ηw＝1×10-2，L＝Lc＝16和ξ＝8。
64-QAM調製SNR＝35dB-M4信道 圖11aΓ(CMA) 圖11bΨ(CONC) 圖11cISI(i) 圖11dMSE(i)圖11CMA均衡器和同步均衡器之間在M4信道裡的比較結果，64-QAM調製(γ＝1.380953)，SNR＝35dB。參數Na＝30000，η＝1×10-3，ηv＝1×10-3，ηw＝1×10-2，L＝Lc＝16和ξ＝6。
注意，在前三個例子(圖7，8和9)當中，沒有一個顯示出CMA均衡器達到足夠低的MSE以成功實現到DD均衡器的傳送到。這些是知名的且普遍使用的CMA-DD均衡器無法達到其目的的典型例子。而在上述的三個例子中，同步均衡器(CONC)不僅超越MSE的標準而能完成傳送，而且比CMA均衡器更能夠將MSE降到最低限度而且不再變化。同樣的方法也能用來比較均衡器間的ISI。
即使CMA均衡器成功達到MSE標準而能傳送，如同圖10，16-QAM調製顯示的，同步均衡器仍然勝過CMA均衡器。還有要注意的是，在同樣的信道和64-QAM調製下，CMA均衡器僅能到達邊緣穩定狀態的MSE，如圖11所示。
注意，在信道循環接收到的星座的例子當中，同步均衡器能夠校正不合需要的結果，而CMA均衡器則沒有這個能力。這是同步均衡器特有的，可以允許同步系統的簡化。特別指出，當執行載相恢復和/或信號採樣瞬時恢復的聯合均衡時時，通過相位糾正器(de-spinner)，同步均衡器比CMA均衡器更能顯現出它的慣性及更短的響應時間。這是同步均衡器在時間變化信道裡具有良好性能的決定性特徵。
特別再次強調，同步均衡器的優於CMA均衡器的性能，不僅是在MSE方面，而且在ISI方面。不管在任何情況，同步均衡器能快速到達比CMA均衡器低的多及更穩定的ISI標準。該同步均衡器的操作說明其與CMA均衡器相比的優越性能並不取決於信道強加於接收到的星座的相位循環，因為ISI是由脈衝響應h(n)的模定義的。假設在上面的例子，在兩臺均衡器上都預先加裝校正接收到的星座的相位循環的系統，則CMA均衡器由於其相位不變而不會改變ISI方面的性能[7]，但是另一方面，同步均衡器的性能將會得到改善。
在動態信道下比較測試獲得的結果。
在接下來一系列的仿真，同步均衡器的性能是參考CMA均衡器來評估的，兩者在時域變化信道上運作，描述在動態信道下的情況。
目的在於判別兩臺均衡器對信道速度變化的靈敏度。為此，下述分析是依據M.Gosh[17]建議的信道，該工作參考了由高級電視系統委員會(Advanced Television Systems Committee)[18]針對均衡器性能提出的ATSC 8-VSB數位電視系統的研究。
在美國1993年提出的ATSC 8-VSB數字系統，其目的是取代電視廣播的老舊的NTSC模擬系統。使用與NTSC系統相同的6MHz帶寬的信道，即使在高級別的幹擾、噪聲和多重信道的影響之下，ATSC 8-VSB構想為具有較優越的性能[19]。
因為說明書中將所有信號看作基帶信號[1]以用於仿真，使用信息源s、8-VSB字母表生成器A＝{-1.53，-1.09，-0.66，-0.22，0.22，0.66，1.09，1.53}提供由8-VSB傳送器生成的八種可能的基帶信號幅度(8-PAM)是足夠的。為達到傳輸效率的目的，ATSC 8-VSB傳送器的信道編碼器「隨機化」的帶有均勻分布的基帶信號[20]，信息源s提供在採樣之間統計獨立的均勻隨機分布。還要注意，從字母表A的定義看出，s的變化是單一的。在任一數字系統中，s的單一變化可作為CAG系統作用的部分代表。
在這項研究中採用的是在[17]建議的動態信道模型並且在表4有詳細說明。
表4表4採用的動態信道模型的說明。「延遲[採樣]」欄的值是由「延遲[μs]」欄的數值除接收器的T/2分數採樣間隔得來的，其中，1/T＝Fs＝10.76MHz是在ATSC 8-VSB傳送器的信號採樣率[19][18]，把較小的延遲作為指數為0的採樣。整數變量n代表信道接收到的回歸量nth的指數(index)，或是由傳送器發送的信號的nth的指數，因此，T就代表被指定的抽樣間的間隔時域。實常數f代表各類型動態信道的時域變化速度。例如，由高大建築物的信號反射構成0.05Hz＜f＜0.5Hz的動態信道模型，該建築物的機構為在機械振動的自然頻率搖擺(由於風…等)，而由低海拔航行器的反射信號生成快速且周期性衰落(擺動)的2Hz＜f＜5Hz的信道模型。
所以，從表4看出，正被討論的由動態信道的T/2分數採樣獲得的脈衝響應在z域表示為C(z)=0.1+1.0z-39+0.1z-42+0.316sin(2nfFs)z-77+0.2z-161+0.126z-426......(1)]]>ATSC 8-VSB系統包括11.5％滾動的餘弦類型基帶濾波器(Nyquist濾波器)[18][17]。因為該濾波器影響基帶信號，當在作均衡器的性能評估時，被採用的信道模型應考慮到包括濾波器的影響。ATSC-8-VSB系統的餘弦濾波器是提供傳輸函數H(f)的模擬濾波器，基於圖12。
圖12，ATSC 8-VSB系統的餘弦濾波器的傳輸函數H(f)的圖表表示圖。
離散的脈衝響應是由圖12定義的模擬濾波器的連續脈衝響應在T/2分數採樣得到的，可由公式(2)計算出來並且圖13有圖解。
hrc(i)=12sinc((i-N2)2)[cos((i-N2)2)1-((i-N2))2],i=0,1,,N-1........(2)]]>在公式(2)，N＝64是針對研究脈衝響應hrc(i)所考慮的採樣數，並且A＝0.115是在頻域定義的11.5％滾動的濾波器的參數。整數變量i代表信道接收的ith採樣的指數(index)，因此也與指定的採樣的間隔時間T/2相關聯。
圖13hrc(i)在N＝64，α＝0.115時的圖表。
以下一整組的仿真，餘弦濾波器的作用包括由(1)所定義的信道的脈衝響應及(2)所提供的餘弦濾波器的脈衝響應產生的卷積。所以，包括了餘弦濾波器作用的全程信道分散作用的維度Lc應該是信道分散作用維度及濾波器分散作用的維度N的總和，即，Lc＝427+64＝491。
性能標準是依據以下的仿真實驗結果1.CMA均衡器輸出yCMA(n)的圖表，其中，n接收到的信道回歸量的nth的指數(index)，以字母表星座源A作為參考。A在圖表由虛線代表。
2.同步均衡器輸出yCONC(n)的圖表，以字母表星座源A作為參考。A在圖表由虛線代表。
3.CMA均衡器的MSECMA(n)曲線圖，MSECMA(n)為輸出yCMA(n)和Q{yCMA(n)}之間的均方誤差誤，Q{·}是表示8-VSB數字轉換器的算子，MSECMA(n)的平均間隔包括瞬間n和之前的Lc-1採樣。另外，這張圖表也顯示了MSE的最大允許值定義的水平線NT，以便於DD均衡器的傳送成為可能。
4.同步均衡器的MSECONC(n)曲線圖，MSECONC(n)為輸出yCONC(n)和Q{yCONC(n)}之間的均方誤差，MSECMA(n)的平均間隔包括瞬間n和之前的Lc-1採樣。另外，這張圖表也顯示了MSE的最大允許值定義的水平線NT，以便於DD均衡器的傳送成為可能。
採用信嗓比(SNR)＝100dB，以測量均衡器對信道變化而不是對噪聲的靈敏度。因為信道變了，採用超出50％全程信道分散維度Lc＝491的均衡器維度L是合理的，即，採用L＝738。向量V的初始化，對於CMA均衡器和同步均衡器來說，使用通用技術的單位尖峰信號(single spike)，在該仿真中，包括以1.0的值和ξ＝65的位置初始化V，保持其它的位置零元素。調適的步驟固定為CMA均衡器用η＝2×10-4和同步均衡器用ηv＝2×10-4以及ηw＝2×10-3。
下面則是CMA均衡器及同步均衡器兩者在速度變化的動態信道下的性能評比的仿真圖，f＝0Hz(靜態信道)，f＝10Hz，f＝20Hz，f＝50Hz和f＝100Hz。
圖14cyCMA(n) 圖14byCONC(N) 圖14cMSECMA(n) 圖14dMSECONC(n)圖14是CMA均衡器和同步均衡器(CONC)在表4指定的f＝0Hz的信道當中的比較結果，包括了餘弦濾波器的作用。
圖15ayCMA(n) 圖15byCONC(n)
圖15cMSECMA(n) 圖15dMSECONC(n)圖15是CMA均衡器和同步均衡器(CONC)在表4指定的f＝10Hz的信道當中的比較結果，包括了餘弦濾波器的作用。
圖16ayCMA(n) 圖16byCONC(n) 圖16cMSECMA(n) 圖16dMSECONC(n)圖16是CMA均衡器和同步均衡器(CONC)在表4指定的f＝20Hz的信道當中的比較結果，包括了餘弦濾波器的作用。
圖17ayCMA(n)圖17byCONC(n) 圖17cMSECMA(n) 圖17dMSECONC(n)圖17a-17d是CMA均衡器和同步均衡器(CONC)在表4指定的f＝50Hz的信道當中的比較結果，包括了餘弦濾波器的作用。
圖18ayCMA(n) 圖18byCONC(n)
圖18cMSECMA(n)圖18dMSECONC(n)圖18a-18d是CMA均衡器和同步均衡器(CONC)在表4指定的f＝100Hz的信道當中的比較結果，包括了餘弦濾波器的作用。
在動態信道操作下的實驗果說明，同步均衡器對快速時域變化的信道的去卷積作用優於CMA均衡器。
注意，當f＝50Hz和f＝100Hz時，CMA均衡器沒有辦法達到並且維持MSE的標準，因此無法傳送到DD均衡器，相反的，同步均衡器便可做到。同時注意，不管在任何情況，同步均衡器都比CMA均衡器更能達到比MSE的標準還要低許多而且也較穩定的MSE體制標準。
這些結果顯示，同步均衡器能夠大大改善移動數字系統的性能。
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權利要求
1.數位訊號盲解去卷積的同步處理，其特徵在於，與說明書中描述的相一致，其被該處理的示意圖所支持，其中，本發明要求保護的權力為(1)任何使用數位訊號去卷積系統的應用和/或設備，該使用的去卷積系統基於下述工作原理通過兩個濾波器來實現去卷積，此處命名為V和W，其由每個濾波器的濾波動作各自產生的兩個信號共同定義了去卷積系統的輸出信號y；濾波器V的係數通過梯度方法來調適，該梯度方法基於測量y的統計分布的價值函數；濾波器W的係數通過梯度方法來調適，該梯度方法基於測量最短的從y到字母表數位訊號之間的距離的價值函數，其命名為JQ，該數位訊號此處命名為Q{y}，其中，Q{·}表示量子化算子，濾波器W和V係數的更新是這樣的W係數的更新通過非線性函數取決於V係數的更新；(2)任何使用數位訊號去卷積系統的應用和/或設備，其使用(1)中所述的工作原理用於決定反饋均衡器DFEs的操作；(3)任何使用數位訊號去卷積系統的應用和/或設備，其基於(1)和/或(2)中所述工作原理而操作，其中，為了計算JQ，Q{y}通過由數位訊號傳送器發送的訓練序列d獲得的值替換為在時間間隔τ期間的時域周期T，τ≤T；訓練序列d表示傳送器初始發送的信號序列；訓練序列d在時間間隔τ內對於去卷積系統是有效的；使用訓練序列d作為去卷積系統的參開；(4)任何使用數位訊號去卷積系統的應用和/或設備，其基於(1)和/或(2)和/或(3)中所述工作原理而操作，與傳輸信道物理介質電磁、音響、光介質等的特性無關；(5)任何使用數位訊號去卷積系統的應用和/或設備，其基於(1)和/或(2)和/或(3)中所述應用於空域-時域處理的工作原理而操作，該空域-時域處理用於例如智能天線或智能傳感器中，與傳輸信道物理介質的特性無關；(6)任何使用數位訊號去卷積系統的在軟體和/或硬體上實現的仿真器，其基於(1)和/或(2)和/或(3)中所述工作原理而操作；(7)要保護的應用和/或設備的範圍，通過使用數位訊號盲卷積的同步處理而改善其性能的應用和/或設備，包括但不限於空域-時域處理，用於例如智能天線或智能傳感器等；任何數字電信系統，行動電話、數位電視、數字無線電設備等；遙測術系統；遙控感應系統；大地測量學定位/測量系統(GPS全球定位系統等)；導航設備系統；波折射/反射的地震勘測系統；磁介質存儲系統；雷達系統；聲納系統。
全文摘要
數位訊號盲解去卷積的同步處理，其目的是要消除數位訊號符號間的相互幹擾問題，該問題產生於任一實用傳輸信道的分散作用。在數字系統的傳輸信道，解決傳播射線的交疊及其動態變化問題是未來幾年科技發展的艱難挑戰之一。在移動通信，不合需要的情況在於如延遲傳播、角度傳播和多譜勒儀傳播的參數決定了系統信號間交疊的電平和動態，該交疊是信道信息傳輸的結果。通過數位訊號盲解去卷積的同步處理來改善上述性能的儀器用於包括但不限於空域－時域處理，如用於智能天線和智能感應器等；通用數字電信系統，如行動電話，數位電視，數字無線電設備等；遙測術系統；遙控感應系統；大地測量學定位/測量系統(GPS全球定位系統等)；導航設備系統；波折射/反射的地震勘測系統；磁介質存儲系統；雷達系統；聲納系統。
文檔編號H04B7/005GK1494764SQ02805836
公開日2004年5月5日 申請日期2002年3月1日 優先權日2001年3月2日
發明者馬裡亞·克裡斯蒂納·費利佩託·德卡斯楚, 馬裡亞 克裡斯蒂納 費利佩託 德卡斯楚, 多 塞薩爾 坎帕西 德卡斯楚, 費爾南多·塞薩爾·坎帕西·德卡斯楚, 蘇亞雷斯 阿蘭特斯, 達爾頓·蘇亞雷斯·阿蘭特斯 申請人:巴西教育與援助協會