一種低複雜度的均衡方法

2023-04-30 21:46:01 6

專利名稱：一種低複雜度的均衡方法
技術領域：
本發明涉及一種通信系統中的信道均衡方法。
背景技術：
非理想信道的頻率響應會引起幅度和延時失真，而時間彌散則會引入符號
間幹擾(ISI )。
許多有線信道存在嚴重的符號間幹擾，比如電話信道，其符號間幹擾往往
延伸到20—30個符號。
無線信道，比如短波電離層信道、對流層散射信道和移動信道，也是時間 彌散信道。無線信道中的符號間幹擾主要是由於不同延時的多個傳播路徑造成， 這些路徑的數量及相對延時隨時間變化，稱這類信道為時變多徑信道。
對於信道失真引起的符號間幹擾，若不加補償，會產生高的差錯率。在接 收機中採用一種方法補償或減小接收信號中的ISI，這類ISI補償器稱為均衡 器。即採用均衡:f支術抑止ISI 。
在對存在ISI的信道的處理中，比較方便的做法是研究連續時間系統的等 效離散時間模型。因為發送機以時間T周期性發送離散符號，接收機中濾波器 的抽樣輸出也是離散時間信號，且具有速率為每秒1/T的樣值，因此發送濾波 器、信道、接收濾波器及抽樣器的級聯結構可以用圖1所示的L+l階等效離散 時間橫向濾波器來表示。其輸入是信息符號序列(xj ,抽頭係數為{hj ,輸出{yk} 表示為
formula see original document page 4即(yj為輸入序列(Xk)和等效信道(hJ的巻積，rik表示高斯白噪聲。
信道的衝激往往是先驗未知的，接收端需要進行信道估計，若信道變化很
快，需要動態調整濾波器係數，進行自適應均衡。
大約有以下幾類均衡方法。 一種是基於最大似然序列檢測準則(MLSE)，
從錯誤概率的觀點來看，這是最優的，當然，也是最複雜的。另外一種是線性均衡(LE)，通過最優化線性濾波器的抽頭係數來抵消ISI，這種方法比較簡單， 但會引起噪聲的放大。還有一種是判決反饋均衡(DFE),利用已檢測的符號來 抑止當前被檢測符號中的ISI,這種方法的錯誤傳播現象比較嚴重。
最大似然序列估計(MLSE)算法很容易由(1)式描述。在ISI覆蓋L+l 個符號(L個幹擾)的情況下，MLSE準則等價為離散時間有限狀態機的狀態估 計問題，這時的有限狀態機即是係數為(hj的等效離散時間信道。在任何時刻， 它的狀態由L個最近的輸入確定，即在k時刻狀態為
Ww,L ;^0時&=0。因此，如果信息符號是M元的，則信道濾
波器有il^個狀態。從而信道可由M[個狀態、每個狀態M個分支的網格圖描述， 維特比算法可用來計算通過該網格的最大似然路徑。
每一時刻，MLSE有M工個狀態，其複雜度隨M呈指數增長。對於一些採用 非二元調製的系統，比如EDGE，其採用8PSK調製，M = 8， HT信道的長度i^7， 這時MLSE每時刻需要計算的路徑度量數為8、2097152，顯然不可實現。因此， 需要釆用一些低複雜度的MLSE算法。
一類方法是直接縮短ISI的有效長度，將其從L減少到L。，對前L。長度的 ISI進行MLSE，而對尾部的L-L。長度的ISI直接採用判決反饋來合成。這樣， 複雜度就由M"爭低到了M^'。這種方法稱為延遲判決反饋均衡(DDFSE)。顯然， 若丄。=0，則DDFSE就是MLSE。
另外一類方法是減少每次搜索的網格圖狀態數，僅處理一部分狀態而不是 全狀態搜索。這一類方法包括簡狀態序列均衡(RSSE)、 M算法、T算法等。
採用上述低複雜度算法時，接收信號需在均衡之前通過一個預濾波器，使 其能量儘可能集中，以減少ISI的長度。
相關的現有技術有
最大4以然序歹'H古"H" (Maximum likelihood sequence estimation, 簡牙爾 MLSE): Forney, G. D. Jr., Maximum likelihood sequence estimation of digital sequences in the presence of intersymbol interference, IEEE Trans. Inf, Theory, VOL. IT-17, May 1972.
延遲判決反饋均衡(Delayed decision-feedback sequence estimation, 簡稱腳SE): Duel-Hallen, A. and Heegard, C. ， Delayed decision—feedback
5sequence estimation, IEEE Trans. Commun" VOL. 37， May 1989.
簡一大態序歹寸均4軒(Reduced-state sequence estimation, 簡稱RSSE ): Eyuboglu, A. andQureshi, S. U. H. , Reduced—state sequence estimation with set partitioning and decision feedback, IEEE Trans. Commun" VOL. 46， NO. 1, Jan. 1988.
M算法、T 算法J. B. Anderson and S. Mohan, Sequential coding algorithms: A survey and cos t analys i s， IEEE Trans. Commun., VOL. COM-32， NO. 2, Feb, 1984,

發明內容
本發明的目的是提供一類低複雜度的均衡方法，這類均衡方法可以減少網
格圖狀態數，進而降低均衡複雜度，同時，結合軟輸入解碼後，不損失系統性
能或者系統性能損失很小。
根據本發明的一個方面，所提供的低複雜度的信道均衡方法包括以下步驟 接收信號通過預濾波器進行信道縮短和能量集中之後，採用兩類低複雜度
均衡方法進行信道均衡，其中
利用所述兩類低複雜度均衡方法之第一類均衡方法抵消ISI的尾部幹擾； 利用所述兩類低複雜度均衡方法之第二類均衡方法得到倖存狀態的累積狀
態度量，同時保留剩餘的捨棄狀態的累積狀態度量。
其中，所述第一類均衡方法是對ISI尾部的L-L。條徑進行處理的判決反饋
均衡方法。
其中，所述第二類均衡方法是僅處理一部分網格圖狀態的筒狀態序列均衡 算法或M算法或T算法。
本發明的低複雜度的信道均衡方法還包括利用所述倖存狀態的累積狀態度 量和捨棄狀態的累積狀態度量產生對應輸入符號的比特軟信息。
根據本發明的另一方面，所提供的另一低複雜度的信道均衡方法包括以下 步驟
A)對於M元調製符號，利用預濾波器對長度為L的信道進行處理，將能量 集中到前L。條徑，從而使均衡中的信道網格圖狀態數為M"以及使有限狀態機的記憶長度為L。；
B)採用判決反饋均衡處理符號間幹擾ISI尾部的L-L。條徑，得到下式， = + Z M" , ( 2 )
其中，Xk是輸入的信息符號序列，hi是抽頭係數，yk是輸出，lu,L j"是 向後延遲判決的L-L。個判決值，ru是白斯噪聲；
C )採用簡狀態序列均衡算法或M算法或T算法僅處理一部分網格圖狀態， 以降低網格圖中搜索的狀態數，同時保留通過對上述(2 )式中第一個求和項的 處理得到的倖存狀態的累積狀態度量和捨棄狀態的累積狀態度量，以產生供軟 輸入解碼的比特軟信息。
其中所述步驟A)包括以下步驟
在k-l時刻，對於M^'個狀態，積累狀態度量為D(k-l，i),其中 / = 0,1,L M一 -1;
選取上述累積狀態度量D(k-l， i)最小的1個，其狀態記為S，定義所述S 及其之前的路徑為到k-1時刻為止的最大似然路徑；
以所述S為起點，進行後向延遲判決，得到L-L。個判決值^-z^,L jr 作為延遲判決值直接抵消ISI的尾部幹擾。
其中，對於k時刻的各個狀態，均採用相同的延時判決值^-z^，L "
其中，所述步驟B)包括以下步驟
利用k-l時刻的倖存狀態及k時刻的分支度量，對(2)式中的第1個求 和項進行處理，得到k時刻倖存狀態的積累狀態度量；
同時利用近似方法保留剩餘的捨棄狀態的積累狀態度量。
其中，根據k時刻的倖存狀態累積狀態度量和捨棄狀態的積累狀態度量， 產生對應輸入符號的比特軟信息，具體步驟包括
對於M-2"的m比特的符號，依據積累狀態度量，對02Km-l的第i個比 特，通過比較M/2個狀態，分別找出其為O和為1時的對應的最大似然狀態；
將這M/2個狀態的積累狀態度量差確定為比特軟信息的絕對值；以及
通過硬判決結果得到所述絕對值的正負符號。


圖1是具有AWGN的符號間幹擾信道的等效離散時間模型； 圖2是EDGE系統中的8PSK符號映射； 圖3是RSSE4中的集分割方法。
具體實施例方式
本發明主要針對高階調製系統，即M元調製符號，M>2。
接收信號通過預濾波器進行信道縮短和能量集中之後，進行均衡，均衡採 用前面提到的兩類低複雜度的均衡方法的結合。
設信道長度為L,經濾波器處理後能量集中到前U條徑，即均衡中的網格 圖狀態數為M",有限狀態機的記憶長度為L。。
設網格圖中狀態為Si， i表示編號。對於每個狀態Si,在網格圖中有M條 輸出分支，分支度量表示接收信號與當前分支的歐式距離。
某時刻k,狀態Si對應的狀態度量為D(k, i)，狀態度量表示當前時刻網格 圖中各狀態出現的可能性，是一個積累值，由之前似然路徑上的各個分支度量 積累得到。
具體方法分為以下幾步
1. 採用判決反饋均衡處理ISI尾部的L-L。條徑。
在k-l時刻，對於M"個狀態，得到積累狀態度量為D(k-l，i)， f = 0,l,L M"-l。選取其中最小的l個，其狀態記為S, S及其之前的路徑即為到 k-l時刻為止的最大似然路徑。以S為起點，進行後向延遲判決，得到L-L。個 判決值^-z^,L 作為延遲判決值直接抵消ISI的尾部幹擾。這時，(1 )式
改寫為formula see original document page 8
對於k時刻的各個狀態，均採用相同的延時判決值&n,L 即在(2)式
中，對於第1個求和項中不同的x的組合，第2個求和項均相同，因此每個時 刻第2個求和只需計算一次。
2. 降低網格圖中搜索的狀態數，保留所有狀態度量。
採用簡狀態序列均衡算法、M算法或T算法等僅處理一部分網格圖狀態的方法，通過k-l時刻的倖存狀態及k時刻的分支度量，對(2)式中的第1個求 和項進行處理，得到k時刻倖存狀態的積累狀態度量。與此同時，通過近似方 法也保留剩餘的捨棄狀態的積累狀態度量。 3. 產生比特軟信息，供軟輸入解碼。
由步驟1、 2對輸入信號進行處理，每個時刻得到所有(倖存狀態和捨棄 狀態)的積累狀態度量。根據k時刻的積累狀態度量，可產生對應輸入符號的 比特軟信息。具體地，設肘=2、則l個符號表示m比特。由積累狀態度量， 對第i個比特，0a《m-l，分別找出其為O和為1時的對應的最大似然狀態， 顯然，分別需要比較M/2個狀態，則其比特軟信息的絕對值即為這2個狀態的 積累狀態度量差，而軟值符號(+、-)則由硬判決結果得到。 均衡得到的比特軟信息經過解交織後，進行軟輸入解碼。 下面將結合實例詳細說明本發明的基本原理、數學描述及具體實施方式
。 以EDGE系統為例，對EGPRSMCS5，為8PSK調製，0. 37碼率的巻積編碼， 信道為COST207—TU50。
預濾波器採用20階的線性預測濾波器，其輸出的ISI長度L-4，此濾波器 可將整個信道轉化為最大相位/最小相位，分別對應1個burst中的前半個突發 和後半個突發，U=l。以後半個突發的處理進行說明，前半個突發的處理類似。 由於"=1，所以網格圖中每時刻的狀態數為8^8,採用RSSE進一步降低 待處理的狀態數，降到4狀態甚至2狀態，分別記為RSSE4和RSSE2,以RSSE4 為例。
採用集分割方法，將8個狀態分為4個子集，每個子集2個狀態，同一子 集中的2個狀態在星座圖上的歐式距離相距最遠，如圖3。
由已知的訓練序列，可確定網格圖的起始狀態，從起始狀態開始前向進行 處理，剩餘3條徑的ISI由步驟1中的方法進行^^消。
每時刻每個子集中只保留l個倖存狀態，捨棄其餘的狀態。但是，要保留 捨棄狀態的狀態度量，用於比特軟值的產生。
對於8PSK調製，每個符號包含3比特信息。因此，每個比特的軟值的生 成需要分別比較4個積累狀態度量。比如對於圖2中的《，其為"0"時對應 的符號分別為(0， 1， 1)， (0， 1， 0)， (0， 0， O)和(O, 0, 1)，比較這4個狀態對應的積累度量，找出最小值；《,為'T'時對應的符號分別為(1， 0,1) ， (1, 0, 0) ， (1,1, 0), (1,1,1)，同樣的，比較這4個狀態找出最小值，而《的軟值絕對值則為這2 個最小值之差。
均衡末尾有3個尾比特"0",這裡只需要l個就可以使網格圖歸零。然後 從零狀態回溯找出最大似然路徑，進行硬判決，再由圖2的比特符號之間的映 射關係得到比特軟值的符號。
每4個突發的均衡數據經過解交織後送入維特比解碼器進行軟輸入解碼， 最後硬判決輸出。
權利要求
1、一種低複雜度的信道均衡方法，包括以下步驟接收信號通過預濾波器進行信道縮短和能量集中之後，採用兩類低複雜度均衡方法進行信道均衡，其中利用所述兩類低複雜度均衡方法之第一類均衡方法抵消ISI的尾部幹擾；利用所述兩類低複雜度均衡方法之第二類均衡方法得到倖存狀態的累積狀態度量，同時保留剩餘的捨棄狀態的累積狀態度量。
2、 根據權利要求1所述的方法，其中所述第一類均衡方法是對ISI尾部的 L-L。條徑進行處理的判決反饋均衡方法。
3、 根據權利要求1或2所述的方法，其中所述第二類均衡方法是僅處理一 部分網格圖狀態的簡狀態序列均衡算法或M算法或T算法。
4、 根據任一項權利要求所述的方法，還包括利用所述倖存狀態的累積狀態 度量和捨棄狀態的累積狀態度量產生對應輸入符號的比特軟信息。
5、 一種低複雜度的信道均衡方法，包括以下步驟A) 對於M元調製符號，利用預濾波器對長度為L的信道進行處理，將能量 集中到前L。條徑，從而使均衡中的信道網格圖狀態數為ma'以及使有限狀態機 的記憶長度為L0;B) 採用判決反饋均衡處理符號間幹擾ISI尾部的L-L。條徑，得到下式，formula see original document page 2其中，Xk是輸入的信息符號序列，hi是抽頭係數，yk是輸出，^-z^,L ;w是 向後延遲判決的L-L。個判決值，nk是白斯噪聲；C )採用簡狀態序列均衡算法或M算法或T算法僅處理一部分網格圖狀態， 以降低網格圖中搜索的狀態數，同時保留通過對上述(2)式中第一個求和項的 處理得到的倖存狀態的累積狀態度量和捨棄狀態的累積狀態度量，以產生供軟 輸入解碼的比特軟信息。
6、 根據權利要求5所述的方法，其中所述步驟A)包括以下步驟在k-l時刻，對於M"個狀態，積累狀態度量為D(k-l，i),其中 / = 0,1,L -1;選取上述累積狀態度量D(k-1， i)最小的1個，其狀態記為S,定義所述S及其之前的路徑為到k-1時刻為止的最大似然路徑；以所述S為起點，進行後向延遲判決，得到L-L。個判決值^"一，L ,l丄， 作為延遲判決值直接抵消ISI的尾部幹擾。
7、 根據權利要求6所述的方法，其中對於k時刻的各個狀態，均採用相 同的延時判決值^-u,L
8、 根據權利要求5或6所述的方法，其中所述步驟B)包括以下步驟 利用k-l時刻的倖存狀態及k時刻的分支度量，對(2)式中的第1個求和項進行處理，得到k時刻倖存狀態的積累狀態度量；同時利用近似方法保留剩餘的捨棄狀態的積累狀態度量。
9、 根據權利要求8所述的方法，其中根據k時刻的倖存狀態累積狀態度 量和捨棄狀態的積累狀態度量，產生對應輸入符號的比特軟信息。
10、 根據權利要求9所述的方法，其中對於M-2"的m比特的符號，依據積累狀態度量，對0&、m-l的第i個比 特，通過比較M/2個狀態，分別找出其為O和為1時的對應的最大似然狀態； 將這M/2個狀態的積累狀態度量差確定為比特軟信息的絕對值；以及 通過^^判決結果得到所述絕對值的正負符號。
全文摘要
本發明公開了一種低複雜度的信道均衡方法，在該方法中，接收信號通過預濾波器進行信道縮短和能量集中之後，採用兩類低複雜度均衡方法進行信道均衡，其中利用所述兩類低複雜度均衡方法之第一類均衡方法抵消ISI的尾部幹擾；利用所述兩類低複雜度均衡方法之第二類均衡方法得到倖存狀態的累積狀態度量，同時保留剩餘的捨棄狀態的累積狀態度量，然後利用所述倖存狀態的累積狀態度量和捨棄狀態的累積狀態度量產生對應輸入符號的比特軟信息。
文檔編號H04L25/03GK101521556SQ200810007899
公開日2009年9月2日 申請日期2008年2月28日 優先權日2008年2月28日
發明者段世平, 肖業平, 馬馨睿 申請人:重慶無線綠洲通信技術有限公司