CN100474786C - 无线通信系统中用自适应算法调整组合器权重的方法和装置 - Google Patents

Abstract

使用自适应算法计算无线通信系统的组合器系数的方法和装置。一实施例训练与其它信号时间多路复用的先验已知信号的权重，诸如高数据速率，HDR系统的导频信号，其中信号以全功率发送。自适应算法在导频间隔期间递归地计算权重，将产生的权重应用于话务信号。在一实施例中，采用的算法是使用横向滤波器和加权单元的递归最小平方算法。

Description

无线通信系统中用自适应算法调整组合器权重的方法和装置

技术领域

本发明涉及通信系统。具体地讲，本发明涉及无线通信系统中对接收信号编码的方法。

背景技术

在无线通信系统中，发送的信号被传输信道以及接收机处理操作，诸如滤波和解调等改变。对于精确通信，接收机必须在对接收数据解码中考虑这些影响。接收机确定发送信号和接收信号之间的关系。此关系然后可被应用于随后的接收信号。此关系称为“特征”，其中各种改变传输信号的影响包括在此特征中。

将此特征应用于接收信号一般涉及复数矩阵操作。各种技术已被开发用来通过采用各种假设以简化此问题。一般这些假设涉及噪声能量。一些假设对于无线系统的一种类型成立，而其它不成立。因此有必要精确有效地确定接收信号。

发明内容

按照一方面，在具有多个接收天线和一个用来组合多个接收天线上接收的信号的组合器的无线通信系统中，用来确定组合器中应用的组合器权重的方法包括在多个接收天线的第一个天线接收第一个信号、在多个接收天线的第二个天线接收第二个信号，其中第二个信号是第一个信号的函数，以及基于第一和第二个信号的组合器确定第一个权重即与第一和第二个信号相关的第一权重。

另一方面，远程站装置包括具有个多个指的第一雷克接收机、具有个多个指的第二雷克接收机以及耦合到第一个雷克接收机的多个指之一和第二个雷克接收机的多个指之一的第一个路径处理单元。

附图说明

图1是具有干扰能量精确计算电路的电信系统。

图2是干扰能量精确计算电路、对数似然比(LLR)电路以及适合采用前向链路传输的图1中的途径组合电路的详细图表。

图3是为反向链路传输优化的、包括图2的路径加权和组合电路以及LLR电路的干扰能量精确计算电路。

图4示出了另一可选择的干扰能量精确估计电路和图2的最大比值路径组合电路的实施例。

图5是用来改善干扰能量估计且采用图2的干扰能量精确计算电路的帧活动控制电路的框图。

图6是示出活动时隙和空闲时隙的示例性定时图表。

图7时示出话务信道信号、导频信道信号、帧活动控制、FAC、信号(也称为反向功率控制信道)和图6时隙中空闲信道边缘的示例性定时图表。

图8是无线通信系统。

图9是无线通信系统中的接收机。

图10是无线通信系统的一条路径的处理单元。

图11是无线通信系统的一条路径的处理单元的详细图表。

图12A和B是为了与雷克接收机一起使用而用于确定组合器权重的自相关矩阵。

图13是为了与雷克接收机一起使用而确定组合器权重的一种方法的流程图。

图14是高数据速率系统中信道分配的定时图表。

图15A、15B和15C是自适应滤波器和确定组合器权重的方法。

图16是无线通信系统中的接收机。

具体实施方式

无线通信系统以具有多个与一个或多个基站通信的移动站为特征。信号通过一个信道在一个基站和一个或多个移动站之间传输。移动站和基站的接收机必须估计由信道引入到所发送信号中的噪声，从而对所发送信号有效地编码。

在扩频系统中，诸如码分多址CDMA通信系统中，信号通过使用一个码，诸如伪随机噪声PN扩展序列，在很大的带宽上被扩展。当扩展信号在信道上传输时，信号从基站到移动站采用多条路径。信号从多种路径，在移动站被接收，解码，通过诸如雷克接收机的路径组合电路建设性地再组合。路径组合电路将称为权重的增益因数应用与每个解码路径，从而使吞吐量最大化以及补偿路径延时和衰落。

雷克结构由于简易性和稳健性，广泛用于数字通信接收机，特别地在移动通信中。雷克的思想非常简单，大致表述如下：(1)找到不同路径的到达时间；(2)将各个别相关器(一般称“指”)分配给到达的那些时间；(3)组合个别相关器的输出以形成最终符号估计，一般导致对每个指符号估计的所有活动指上的加权和。

考虑到一组时间偏置，存在最大化最终符号估计的信号对干扰和噪声比SINR的最佳的一组权重。在非平稳无线信道中，最佳时间偏置和权重随时间而不同；因此两组参数在接收机中动态计算。获得给定时间偏置的权重向量的传统方法叫作最大比值组合MRC，它固有地假设不同指(每个指输出由所需的信号加干扰组成)上的干扰在指之间是不相关的。

一般，通信系统传输包括导频间隔、功率控制间隔和数据间隔。在导频间隙中，基站将预建立的基准信号发送到移动站。移动站组合接收的基准信号即导频信号的信息，然后发送导频信号以提取与信道有关的信息，诸如信道干扰和信噪比SNR。移动站分析信道特征，然后在接下来的功率控制间隔内将功率控制信号发送到基站作为响应。例如，如果基站正在以相对于当前信道特征过量的功率发送，则移动站将控制信号发送给基站请求降低发送功率电平。在一般被称为高数据速率HDR系统的分组化数据传输系统的实施例中，注意到它具有时间门控导频，其中导频信息专用与话务信号分开。

数字通信系统一般使用对数似然比值LLR来精解编码接收信号。SNR测量或估计一般用于精确计算接收信号的LLR。精确的SNR估计要求信道噪声特性的精确知识，此知识通过使用导频信号被估计。

基站或移动站广播信号所用的速率或功率取决于信道的噪声特性。对于最大容量，基站和移动站的收发器按照信道引入的噪声的估计来控制发送信号的功率。如果噪声估计即发送信号的不同多路径组成部分的干扰频谱密度不准确，则收发器会以太大或太小的功率广播。用太大的功率广播导致网络资源的不充分利用，导致网络容量的降低和移动站电池寿命的减少。使用太小的功率广播导致吞吐量的降低、掉线、服务质量降低和顾客的不满。

词“示例性”在这里使用专门指“作为一个例子、实例或举例”。这里描述伪“示例性”的实施例不一定构造得比其它实施例更好更有优势。

“TIA/EIA/IS-95 Mobile Station-Base Station Compatibility Standardfor Dual-Mode Wideband Spread Spectrum Cellular System”，后文中称为“the IS-95 standard”和“TIA/EIA/IS-2000 Standards for cdma2000 SpreadSpectrum Systems”，后文中称为“the cdma2000 standard”详细说明了扩频CDMA系统。此外，在美国专利号为4901307、题为“SPREAD SPECTRUM MULTIPLEACCESS COMMUNICATION SYSTEM USING SATELLITE OR TERRESTRIAL TEPEATERS”的专利中描述了CDMA系统的操作，该专利被转让给本发明的受让人并且通过引用被结合于此。

一类适用于数据传输的称为HDR订户系统的通信系统在“TIA/EIA/IS-856cdma2000 High Rate Packet Data Air Interface Specification”中有详细描述，后文中称为“the HDR standard”，详细描述了HDR系统。在HDR系统的上下文中，接入终端AT可以是移动的或静止的，可以与一个或多个基站通信，这里称为调制解调器库收发器MPT。接入终端通过一个或多个调制解调器库收发器发送接收数据分组到HDR基站控制器，这里称为调制解调器库控制器MPC。

调制解调器库收发器和调制解调器库控制器是称为接入网络AN的网络的组成部分。接入网络在多个接入终端之间传输数据分组。接入网络还可连到接入网络之外的附加网络，诸如协作的内联网或因特网，可以在每个接入终端和这些外部网络之间传输数据分组。

已建立了与一个或多个调制解调器库收发器的有效话务信道连接的接入终端称为有效接入终端，并且上述终端被说成处在话务状态中。正处在建立一个或多个调制解调器库收发器的有效话务信道连接过程中的接入终端，说成是在连接建立状态中。接入终端可以是通过无线信道或有线信道通信的任何数据设备，例如使用光纤或同轴电缆。接入终端还可以为包括但不受限于PC卡、小型闪存、外部内部调制解调器或者无线有线电话的多种类设备之一。接入终端将信号发送到调制解调器库收发器的通信链路称为反向链路。调制解调器库收发器将信号发送到接入终端的通信链路称为前向链路。

在扩频系统中，诸如CDMA无线通信系统特别地如HDR系统中，期望实现雷克接收机来获得处理接收信号的时间分集和信号传输生成的回声或多径。由于多径信号传播彼此间的不同会多于一个扩展码片持续时间，CDMA无线系统的空中接口信道变得分散，从而允许使用雷克接收机的独立解调。

另外，一般多建筑物区域中的建筑物和其它障碍导致信号散射。而且，因为几个输入波形之间的交互作用，天线端的合成信号经受了快速且深度衰落。平均信号强度会比真空路径损耗低40到50dB。城市环境中建筑物密布区域，衰落最严重。在这些区域中，信号包络在短距离上遵循瑞利分布，长距离上遵循对数正态分布。

瑞克接收机的使用在美国专利号为5109390、题为“Diversity Receiver in aCDMA Cellular Telephone System”的专利中有详细描述，该专利被转让给本发明的受让人并且通过引用被结合于此。瑞克接收机处理各别的多径信号，将它们组合形成合成信号。瑞克接收机可以利用无线系统的空间和时间分集。当信号被空中接口随时间改变而产生多径时，使用时间分集。瑞克接收机利用了这种时间分集，通过按照到达时间处理信号以及将来自每个时变多径传播的能量有效地再合成。

除了瑞克接收机的实现外，无线系统经常使用提高接收信号的SNR的分集方法。分集接收指将多个信号组合，从而提高通信中的SNR。分集被用来改善IS-95CDMA系统的系统性能。通常使用分集接收方法来降低衰落效应以及提高通信的可靠性，同时不增加发送功率或信道带宽。

分集接收的基本思想是：如果取两个或更多独立信号采样，则这些采样按照一种不相关的方式衰落。这意味着所有采样同时低于给定水平的概率比任何一个采用低于那个水平的概率低的多。M个采样都同时低于那个水平的概率为p^M，其中p是单个采用低于那个水平的概率。因此，很清楚有多个采用的适当组合组成的信号具有比任何个别采样轻的多的衰落属性。

尽管每种类的应用都有必须解决的不同问题，原则上分集接收方法可以应用在基站或移动站。分集组合器的代价高，特别地在需要多个接收机的情况。而且移动站的功率输出也受到其电池寿命的限制。然而，基站可以提高它的功率输出或天线高度，从而改善到移动站的覆盖。因为假定移动站和基站之间的路径是互易的，移动站中实现的分集系统与基站的工作相似。

期望在接收端使用多个接收天线来获得空间分集以及解决每个天线端接收信号能量中的多径衰落问题。使用组合器权重的适当选择，多个接收天线就能用于空间域的干扰抑制。特别地，对于使用CDMA波形且具有门控导频信号的全功率发送的无线通信系统，需要计算空间一时间组合器系数(即为每个接收天线的每个雷克指)。图14说明了用在HDR系统中的门控导频信号，其中导频被周期性地发送。如图所示，导频在的t₁到t₂和t₃到t₄的间隔中发送。在示出的实施例中，导频是用PN序列扩展的一串逻辑1序列。另一可选实施例使用各种导频信号，其中导频方案在发送端和接收端都先验地知道。当导频不活动时，数据或话务被发送。数据信号包括种种与具体实现给定系统特定的其它信号。如图14中所示全传输功率信号对于的数据和导频都可以使用。

在一实施例中，系统使用确定最小均方误差MMSE组合器权重的非递归方法。组合器权重的非递归是基于的帧在导频部分期间计算相关统计量以形成对噪声相关矩阵的估计。然后这些相关系数在多个导频突发上被平均或滤波，通过平均在噪声抑制和跟踪信道变化的能力间折衷。一实施例中，通过转置噪声相关矩阵并且把结果乘以期望信号向量的估计，从而在每个导频突发计算组合器权重一次。

在一实施例中，数据信息通过滤波和平滑从接收信号中提取。滤波器是一个以为了提取关于规定有价值的量的相关信息而应用于一组带噪声的数据的一件物理硬件或软件为形式的设备。噪声可由各种来源引起。例如，数据可以通过噪声感应器得到或可以代表被通过通信信道的传输所破坏的有用信号组成。

滤波器是设计用来执行三项基本信息处理任务：滤波、平滑以及预测。滤波指在时刻t时使用直到t并包括t时刻的测量到的数据提取关于有价值的量的信息。平滑与滤波的不同在于有关有价值的量的信息不必在时刻t可用，时刻t之后测量到的数据可以用来获得此信息。这意味着平滑的情况下，产生有价值的结果会有延时。在平滑过程中，时刻t之后的数据可用。换句话说，不仅时间t内获得的数据可用，时刻t之后获得的数据也可用。平滑在某种程度上比滤波更精确。最后，预测是预报信息处理的一方面。这里的目的是通过使用t内包括t时刻测量到的数据得到关于有价值的量在未来(t+τ)时刻，τ>0，的信息。

滤波器一般被分为线性的和非线性的。如果设备输出的滤波、平滑或预测的量是用于滤波器输入的各个观测的线性函数，则滤波器说成是线性的。否则，滤波器为非线性的。

在解决线性滤波问题的统计方法中，假定有用信号和无用附加噪声的某个统计参数(例如均值和相关函数)可用。线性滤波器设计用来接收带噪声的数据作为输入，按照某统计准则最小化滤波器输出端的噪声影响。解决此滤波最优化问题的有用方法是最小化误差信号的均方值即MMSE，此误差信号被定义为所需的响应与实际滤波器输入之间的差别。对于平稳输入，所得的解答在的均方意义上被认为是最佳的。误差信号的均方值对线性滤波器的可调参数的函数曲面被称为误差性能曲面。这个曲面的最小点代表了解答。

对于那些信号和/或噪声对问题是固有非平稳的情况，最优滤波器必须假定为时变形式。对于连续时间而言，线性滤波器理论可以讨论，然而实际上一般首选离散时间表示。在这种表示方法中，输入和输出信号以及滤波器自身特性都被定义在离散时刻上。连续时间信号由一系列通过观察以在均匀间隔时刻上的信号得到的采样来代表。如果满足采样定理，则在此转换过程中没有信息丢失，其中按照采样定理，采样率必须大于连续时间信号的最大频率分量的两倍。因此连续时间信号u(t)可以由序列u(n)，n＝2，…，来代表，其中为了方便，采样周期被归一化为1。

滤波器的设计一般使用有关要处理数据的统计量的先验信息。滤波器只有当输入数据的统计特性与设计滤波器所基于的先验信息匹配时才是最优的。当此信息完全未知时，设计滤波器很困难，或者设计不再最是优佳的。用于这种情况的最直接的方法是“估计和插入”程序。它是一个两阶段的过程，其中滤波器先“估计”相关信号的统计参数，然后将这样得到的结果“插”入计算滤波器系数的非递归公式。对于实时操作，此程序要求矩阵求逆。一种有效方法是使用自适应滤波器。此装置是自设计的，因为自适应滤波器使用递归算法运行，使滤波器可以在相关信号特性的完整知识不可能利用的环境下令人满意的运行。

自适应算法从一组预定的初始条件开始，该初始条件代表了已知的环境信息。然而，在平稳环境下，此算法连续迭代之后发现在统计意义上它收敛到最佳解答。在非平衡环境下，算法给出了跟踪性能，因为它可以跟踪在输入数据的统计量方面的时间变化，如果变化足够慢的话。

作为递归算法应用中的一个直接结果，参数变得依赖数据，其中自适应滤波器的参数每次迭代都得更新。因此，这意味着现实中的自适应滤波器是非线性设备，在此意义上它不遵循叠加原理。尽管有此特性，自适应滤波器一般被分为线性的或者非线性的。如果有价值的数量的估计被自适应计算为(例在滤波器的输出端)用于滤波器输入的可用的一组观察的线性组合，则认为自适应滤波器为线性的。否则，自适应滤波器为非线性的。

各种迭代算法已经被开发用于线性自适应滤波器的运行。对于具体应用的算法选择要以系统的几个参数为基础。第一个参数是收敛速度，定义为响应平稳输入时，“足够近”地收敛于均方意义上的最优化解决方案的迭代数。收敛速率快使算法快速适应未知统计量的平衡环境。第二个参数叫作失调。对于有价值的算法，此参数提供此价值量的定量测量，通过此测量自适应滤波器在自适应滤波器总集上平均的均方误差最终值偏离滤波器产生的最小均方误差。第三个参数是跟踪。当自适应滤波算法在非平衡环境下运行时，要求算法跟踪此环境的统计变化。然而此算法的跟踪性能受到两个彼此矛盾的特性的影响：收敛速度和算法噪声造成的稳态波动。

附加参数是自适应滤波器对小干扰的稳健性。自适应滤波器稳健指小干扰(即小能量的干扰)只能导致小的估计误差。干扰来源于滤波器的各种内部或外部的因素。

此外，计算要求提出了几个问题，包括：进行一次完整的算法迭代所需的操作(即乘、除和加/减)数；存储数据和程序所需的存储位置大小；在计算机中编程所需的投资。

还有一个参数是算法中的信息流结构。此结构决定了算法以硬件实现的方式。例如，具有高模块性、并行性或并发性结构的算法很适合使用超大规模集成电路VLSI的实现。

还有另一个参数考虑算法的数字属性。当算法被数字化实现时，量化误差引入了不精确性。这些误差是由于输入数据从模拟到数字的转化和内部计算的数字表示。数字表示带来严重的设计问题。有两个要考虑的基本问题：数值稳定性；数值准确度。数值稳定性是自适应滤波算法的内在特性。数值精确度由在数据采样和滤波器系数的数值表示中使用的比特数决定。当自适应滤波算法对它的数字实现中使用的字长变化不敏感时，它被称为在数值上稳健。

自适应滤波包括两个基本过程：对一系列输入数据采样滤波来产生输出响应；以及滤波过程中使用的一组可调参数的自适应控制。

如上述讨论，各种方法用来提高接收信号的SNR，包括分集技术和雷克接收机的使用。在设计某个系统时，经常在精确度和代价和/或复杂度之间折衷。在下文中描述多种用来确定雷克接收机中应用的组合器权重。每个方法提供了在各种情况下的精确度和代价和/或复杂度之间得一种平衡。第一，描述MRC方法，其中作出了关于接收信号的噪声能量的假设从而可以简化组合器权重确定的计算复杂度。第二，描述MMSE方法，其中作出了另一假设从而进一步简化组合器权重确定的计算复杂度。第三，自适应算法描述为不使用其它方法的假设而有效避免矩阵求逆计算。

1.最大比组合

在一实施例中，接收机使用雷克接收机的无线通信中，自适应滤波用来计算雷克接收机的组合器权重。理想状况下，组合器权重的计算考虑系统中所有的能量，包括多径、来自其它用户的干扰和噪声能量。这种计算的复杂度鼓励使用简化计算的假设。例如，计算组合器权重的一种方法时使用最大比率组合和MRC方案，其中对每个路径和天线组合具体加权。这样，对于具有A个天线和L条路径的系统，描述系统的(AL×AL)矩阵被减至AL(1×1)矩阵，其中假定每条路径具有独立噪声。MRC生成权重对于每个天线的每条路径计算。

图1是具有精确的载波信号对干扰比C/I和干扰能量Nt，计算电路12的远程通信收发系统的图表。系统10适用于CDMA移动站。在给出的具体实施例中，收发器系统10接收到的信号在基站(未示出)和系统10之间的前向通信链路上接收。收发器系统10发送的信号在自收发器系统10至相关基站的反向通信链路上发送。

为了说明清楚，忽略收发器系统10的详细情况，诸如时钟电路、麦克风、扬声器等等。本专业的熟练人员能够简单地实现附加电路而不需要多少实验。

收发器系统10是一个双向转换远程通信收发器，包括连在天线转换器16上的天线14。天线转换器16连在接收路径上，此路径从左到右包括接收放大器18、射频RF到中频IF、混合器20、接收带通滤波器22、接收自动增益控制电路AGC24以及IF至基带电路26。IF至基带电路26连在C/I处的基带计算机28和N_t估计电路12。

天线转换器16也连在发送路径66上，此路径包括放大器30、IF至RF混合器32、发送带通滤波器34、发送A6C36以及基带到IF电路38。发送基带到IF电路38连接在编码器40处的基带计算机28上。

基带计算器28中的C/I和N_t估计电路12连在路径加权和组合电路42、速率/功率请求生成电路44和对数概率比(LLR)电路46上。LLR电路46也连在路径加权和组合电路42和解码器48上。解码器48连到控制器50，控制器50也连到速率/功率请求生成电路44和解码器40。

天线14接收和发送RF信号。连到天线14的天线转换器16使接收RF信号52方便地从发射RF信号54中分离出来。

天线14接收的RF信号52指向接收路径64，其中它们被接收放大器18放大，通过RF到IF混合器20混合成中频，由接收带通滤波器22滤波，通过接收AGC24增益调整，然后通过IF到基带电路26被转换为数字基带信号56。然后数字基带信号56被输入到数字基带计算机28中。

在本实施例中，接收系统10适合使用正交移键控QPSK调制和解调技术，数字基带信号56是包括同相(I)和正交(Q)信号分量的正交幅度调制QAM信号。I和Q基带信号56代表自CDMA远程通信收发器发送的导频信号和数据信号，诸如基站使用的收发器。HDR型系统经常使用8-PSK或16-QAM调制方案。

发送路径66中，数字基带计算机输出信号58通过基带到IF电路38被转化为模拟信号，混合成IF信号，通过发射带通滤波器34滤波，通过IF到RF混合器32混合成RF，通过发射放大器30放大，最后通过天线转换器16和天线14发射。

接收和发设路径64和66分别连在数字基带计算机28上。数字基带计算机28处理接收到的基带数字信号56，然后输出数字基带计算机输出信号58。基带计算机28可以包括诸如信号到语音的转换和/或相反的功能。

基带到IF电路38包括多种组成部件(未示出)诸如数字到模拟的转换器(DAC)、混合器、加法器、滤波器、移位器以及本地振荡器。基带计算机输出信号58包括同相(I)和正交(Q)信号分量，它们在相位上相差90°。输出信号58被输入到模拟基带到IF电路中的DAC，其中它们被转换为模拟信号，然后通过低通滤波器，为混合作准备。输出信号58的相位被调整、混合以及通过分别包括在基带到IF电路38中的90°的移位器(未示出)、基带到IF混合器(未示出)和加法器(未示出)求得。

加法器输出IF信号到发射AGC电路36，其中经混合的IF信号增益被调整，准备通过发射带通滤波器34滤波，通过IF到发射混合器32混合成RF，通过发射放大器20放大，最后通过天线转换器16和天线14无线发送。

同样，接收路径64中的IF到基带电路26包括电路(未示出)诸如模拟到数字转换器、ADC、振荡器和混合器。从接收AGC电路24接收到的经增益调整的信号输出被传送给IF到基带电路26，其中它们通过混合电路混合成基带，然后通过ADC转换为数字信号。

基带到IF电路38和IF到基带电路36使用通过第一个振荡器60提供的振荡器信号用来便于混频功能。接收RF到IF混合器20和发射IF到RF混合器32使用来自第二个振荡器62的振荡器信号输入。第一个和第二个振荡器60和6分别被实现为从主基准振荡器信号得到输出信号的锁相环。

本专业的熟练人员能够理解接收和发射路径64和66的其他类也可以使用，同时不脱离本发明的范围。多种组件诸如放大器18和30、混合器20和32、滤波器22和34、AGC电路24和36以及频率转换电路26和38都是标准组件，可以由本专业的普通熟练人员参照提示容易地构建。

在基带计算机28中，接收到的I和Q信号56是至C/I和N_t估计电路12的输入。C/I和N_t估计电路12精确地确定了基于导频信号的I和Q信号56的干扰能量，确定了对其响应的载波信号对干扰比值。C/I与SNR相似，是接收到减去干扰和噪声分量的I和Q信号56的能量与接收到的I和Q信号56中的干扰能量的比值。常规的C/I估计电路经常不能精确估计多径干扰能量。

C/I和N_t估计电路12输出C/I信号到速率/功率请求生成电路44和LLR电路46。C/I和N_t估计电路12也将干扰能量的倒数(1)、解扩展和解覆盖后的数据信道信号，以及解扩展和解覆盖后的导频信道信号1/Nt输出到路径加权和组合电路42。解扩展和解覆盖数据信道信号也被提供给解码器48，其中信号被译码并提交给控制器50。在控制器50处，经解码的信号被处理以输出语音或数据，或者生成反向链路信号以传送给相关基站(未示出)。

路径加权和组合电路42按照给定假设下的数据信道信号为接收到的数据多径分量计算最优化比值路径组合权重，计算正确路径的权重，组合多条路径，最后将求和且加权后的路径作为量度提供给LLR电路46。

LLR电路46采用来自具有C/I和N_t估计电路12提供的C/I估计的路径加权和组合电路42的量度，生成最佳LLR和软解码器判决值。最佳LLR和软解码判决值被提供给解码器48，以便于接收到的数据信道信号的解码。然后控制器50处理解码后的数据信道信号来通过扬声器或其它设备(未示出)输出语音或数据。控制器50也控制话音信号和数据信号从输入设备(未示出)到解码器40的发送，为传输做准备。

速率/功率控制生成电路44按照自C/I和N_t估计电路12的C/I信号输入，生成速率控制或功率分数请求消息。速率/功率请求生成电路44比较C/I和一组预定的门限。速率/功率控制生成电路44根据C/I信号对多个门限的相对幅值，生成速率请求或功率控制消息。速率/功率请求生成电路44的确切详细情况是应用时具体确定的，本专业的普通熟练人员可以根据给定应用的要求简单地确定和实现。

最后得到的速率控制或功率分数请求消息被传送到控制器50。控制器50准备功率分割请求消息，从而通过编码器40编码和最终通过发射路径66、天线转换器16和天线14在数据速率请求信道(DRC)上传送给相关基站(未示出)。当基站接收到速率控制或功率分数请求消息时，基站相应地调整发射信号的速率和/或功率。

来自C/I和N_t估计电路12的精确C/I和N_t估计改善了速率/功率请求生成电路44的性能，改善了解码器48的性能，从而改善了收发系统10和相关远程通信系统的吞吐量和效率。

图2是适用于前向链路传输的图1中C/I和N_t估计电路12、LLR电路46和路径组合电路42更详细的图表。

C/I和N_t估计电路12包括从左到右从上到下依次为PN解扩展器70、M元Walsh解覆盖电路72、接收到的总信号能量、1_o计算电路74、第一个常数电路84、导频滤波器76、减法器80、第一个乘法器82、导频能量计算电路86、查找表LUT88、第二个乘法器90以及C/I累加电路92。在C/I和N_t估计电路12中，PN解扩展器70从图1的IF到基带电路26接收I和Q信号56。PN解扩展器70将输入并行提供给M元Walsh解覆盖电路72和1_o计算电路74。M元Walsh解覆盖电路72将输入提供给导频滤波器76和路径加权和组合电路42中的常数除法电路78。

能量计算电路74的输出连在减法器电路80的正极上。减法器电路80的负极连在第一个乘法器82的输出端上。第一个乘法器82的第一个输入连接在第一个恒定电路84的输出上。第一个乘法器82的第二个输入连在导频能量计算电路86的输出上。导频滤波器76将输入提供给导频能量计算电路86。

减法器80的输出连在LUT88上。LUT88的输出并行连在路径加权和组合电路42中的第二个乘法器90的第一个输入和第三个乘法器94的第一个输入上。第二个乘法器90的第二个输入连在第一个乘法器82的输出上。第二个乘法器90的输出连在C/I累加器电路92上，电路92的输出将输入提供给LLR电路46。

路径加权和组合电路42包络第二个常数生成电路98、第四个乘法器96、第三个乘法器94、常数除法器电路78、复数共轭电路100、第五个乘法器102以及路径累加器电路104。在路径加权和组合电路42中，第四个乘法器96的第一个终端连在导频滤波器76的输出上，滤波器76也连在C/I和N_t估计电路12中的导频能量计算电路86的输入上。第四个乘法器96的第二个终端连在第二个常数生成电路98上。第四个乘法器96的输出连在第三个乘法器94的第二个输入上。第三个乘法器94的输出将输入提供给复共轭电路100。复共轭电路100的输出连在第五个乘法器102的第一个输入上。常数除法器电路78的输出连在第五个乘法器102的第二个输入上。第五个乘法器102的输出连在路径累加器电路104的输入上。路径累计电路104的输出连在LLR电路46的输入上。LLR电路的输出连在解码器的输入上(见图1的48)。

运行中，PN解扩展器70接收I和Q信号，然后解扩展L个指即path(l)。PN解扩展器70使用在信道传输前扩展I和Q信号的伪噪声序列的逆来解扩展I和Q信号。PN解扩展器70的构造和操作也在本专业众所周知。

经解扩展的信号为来自PN解扩展器70的输出且为指M元Walsh解覆盖器72以及I_o计算电路74的输入。I_o计算电路74计算每码片接收到的总能量I_o包括所需的信号分量和干扰及噪声分量。I_o计算电路提供I。的估计

，按照以下等式：

${\hat{I}}_o=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{|\·|}^2---\left(1\right)$

其中N是每个导频突发的码片数量，在当前具体实施例中为64且·代表从PN解扩展器70接收到的解扩展后的信号输出。

本专业的熟练人员将会理解可以在PN解扩展器70解码之前计算I_o而不脱离本发明的范围。例如I_o算电路74可以从I和Q信号56接收直接输入，而不是PN解扩展器70提供的输入，这种情况下，I_o的等效估计在I_o计算电路74的输出处提供。

M元Walsh解覆盖器电路72按照本专业的方法对称为数据信道的正交数据信号和称为导频信道的导频信号解覆盖。在当前具体实施例中，正交数据信号与一数据信道相对应，此信道由下式表示：

$s=\sqrt{M{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_1}{X}_t---\left(2\right)$

其中M是每个Walsh符号的码片数，

是第l个多径分量的调制符号能量，

是数据信道s的相位，X_t是数据信道s的信息剥离分量。等式(2)代表的解覆盖数据信道被提供给解码器(见图1的48)和路径加权和组合电路42的常数除法器电路78。

虽然示例性实施例被说明为适用于包括多种Walsh码的信号，本发明使本专业的普通熟练人员容易采用其它类的码。

导频信道是指对导频滤波器76的输入。导频滤波器76是作为低通滤波器的平均滤波器，此滤波器将高频噪声和干扰分量从导频信道去除。导频滤波器76(p)的输出由下面等式表示：

$p=M\sqrt{{\hat{E}}_{p,l}}\·e^{j{\mathrm{\θ}}_l}---\left(3\right)$

其中M是每个Walsh符号的码片数，

是第l个多径分量的导频码片的能量，θ_l是经滤波的导频信道p的相位。

经滤波的导频信道p的能量估计是通过导频能量计算电路86被计算，电路86是等式(3)表示的经滤波的导频信道p复数幅度的平方。经滤波的导频信道p复数幅度的平方与下式表示的预定的比例系数相乘：

$c=\frac{1}{M^2}\frac{I_{\mathrm{or}}}{E_p}---\left(4\right)$

其中I_or是所需的信号的接收能量即等于减去噪声和干扰分量的I_o。E_p是导频码片能量。比例系数c在多个无线通信系统中是已知的前向链路常量。

比例参数c通过第一个乘法器82与经滤波的导频信号p的能量相乘，从而产生所需的信号(减去噪声和干扰分量的I)的接收能量精确估计

，此信号与接收到的信号56的第l个多径分量相关。

通过减法器80将精确估计

从I_o的估计中减去，从而生成与第l个多径分量相关的干扰能量(N_t.l)的精确测量。然后N_t.l被提供给LUT88，LUT88将N_t.l的倒数输出给路径加权和组合电路42中的第三个乘法器94和第二个乘法器90的第一个输入。第二个乘法器90的第二个输入连在第一个乘法器82的输出上，乘法器82在第二个乘法器90的第二个输入终端处提供。第二个乘法器90输出与第l个多径分量相关的载波信号对干扰比值或(C/I)_l的精确估计，按照一下等式：

${\left(\frac{C}{I}\right)}_l=\frac{{\hat{I}}_{\mathrm{or},l}}{N_{i,l}}---\left(5\right)$

然后精确的C/I值通过C/I累加器电路92在接收信号的L条路径上累加。然后累加后的C/I值被提供给LLR电路46和速率/功率请求生成电路(见图1的44)。

在路径加权和组合电路42中，第四个乘法器96将经滤波的导频信号p和第二个常量生成电路98提供的常量k相乘。常量k被计算，按照以下等式：

$k=\frac{1}{M}\sqrt{\frac{E_s}{E_p}}---\left(6\right)$

其中，E_S是调制符号能量，E_P是导频符号能量，M是上面提到的每片的Walsh符号的数量。对于反向链路和前向链路传输而言，E_S对E_P的比值通常是已知常量。

第四个乘法器96的输出提供信道系数

的估计，如下式所描述：

$\widehat{\mathrm{\α}}=\sqrt{{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_l}---\left(7\right)$

其中是第l个多径分量的调制符号能量的估计，

是导频信号的相位估计。信道

是导频滤波器76的输出复数幅度的换算估计。

然后，信道估计通过第三个乘法器94与第l个多径分量相关的干扰能量N_t.l的倒数相乘。干扰能量N_t.l包括干扰和噪声分量。然后，复数共轭电路100计算第三个乘法器94的输出的共轭，代表最大比值路径组合加权。接着，最大值路径组合加权通过第五个乘法器102与除法器电路78的对应数据符号输出相乘。数据符号(d)由以下等式表示：

$d=\sqrt{{\hat{E}}_{s,l}}\·e^{j{\widehat{\mathrm{\θ}}}_l}{X}_t---\left(8\right)$

其中，变量同等式(2)和(7)。

第五个乘法器102的输出代表最优化加权的数据信号，然后此信号在包括通过路径组合电路104的信号的L条路径上被累加。最后得到的最佳组合数据信号被提供给LLR电路46，电路46将至解码器(见图1的48)的最佳软解码器输入计算简化。

本专业的熟练人员将理解第一个常量生成电路84和第二个常量生成电路98提供的常量c和k，它们分别可以常量或者变量，不同于等式(3)和(6)所代表的，同时不脱离本发明的范围。

图3是精确干扰能量计算电路110的图表，电路110用来最优化反向链路，包括图2的路径加权组合电路42和LLR电路46。

干扰能量计算电路110的运行与图2的C/I和N_t估计电路12的运行相似，N_t的计算电路运行除外。干扰能量计算电路110包括PN解扩展器70、M元Walsh解覆盖器电路72以及导频滤波器76。M元Walsh解覆盖电路72解覆盖即从来自PN解扩展器70的解扩展后的I和Q信号采样输出提取导频信道和数据信道。

在干扰能量计算电路110，导频信道提供给提供给导频减法器电路112的和导频滤波器76正输入端。导频滤波器76抑制导频信道中的噪声和干扰将经滤波的导频信号提供给导频减法电路112的负输入端。导频减法器电路112将导频信道从经滤波的导频信道中减去，输出代表发射基站(未示出)和收发器系统(见图1的10)之间的信道所引入的每符号干扰和噪声，收发器系统中使用了干扰能量计算电路110。通过干扰能量计算电路114计算每符号干扰和噪声信号的能量(N_t.l)，按照下式进行：

$N_{t,l}=\frac{M}{N}\underset{i=1}{\overset{N/M}{\mathrm{\Σ}}}{|\·|}^2---\left(9\right)$

其中，M是每个Walsh符号的码片数，N是导频突发中的码片(64片)数，·是导频减法器电路112的输出。

当图2的第一个常量生成电路84提供的常量值c未知时，使用干扰能量计算电路110。许多反向链路应用时都是这种情况。

图4是示出图2中分别用于前向链路的精确干扰能量估计电路和最大比值路径组合电路的另一可选实施例120和122的图表。另一可选C/I和N_t估计电路120包括并行连在导频能量计算电路86和导频信号乘法器126输入上的导频指滤波器124。导频能量计算电路86的输出并行连在LUT88和导频信号乘法器128的输入上。

LUT88的输出并行连在导频能量信号乘法器128的另一输入和导频信号乘法器126的另一输入上。导频能量信号乘法器128的输出为C/I路径累加电路130的输入。C/I路径累加电路130的输出并行连在图1的速率/功率生成电路44的输入和广义双最大电路132的输入上。

导频信号乘法器126的输出连在点积电路134的输入上。点积电路134的另一输入连在图3的M元Walsh解覆盖器电路72的输出上。点积电路134的输出连到I和Q信号多路分解器(DEMUX)136的输入。I和Q信号EMUX136提供I和Q信号DEMUX136的正交输出(Y_Q)和同相输出(Y_l)，且连到广义双向最大值电路138的输入上。广义双向最大值电路132的同相量度(m_l)和正交量度(m_Q)连在LLR电路(见图1、2和3)上。I和Q信号EMUX136提供正交输出(Y_Q)和同相输出(Y_l)，I和Q信号DEMUX136连在广义双向最大值电路138的输入上。

运行中，导频指滤波器124从图3的M元Walsh覆盖电路72的输出中接收解扩展导频信号，并输出经滤波的信号(p)，按照以下等式：

$p=\frac{P_l}{\sqrt{I_0}}---\left(10\right)$

其中P_l是接收到的导频信号的第l个多径分量相关的导频信号，I_o为每码片的总接收能量，如下式定义：

I_O＝I_or，l+N_t,l 　　　　　　　　　　  (11)

其中N_t.l如前面所提到代表接收到的信号的第l个多径分量相关的干扰和噪声分量，I_or代表第l个多径分量相关的接收到的信号的期望分量能量。

经滤波的信号p是至导频能量计算电路86的输入，其中信号p的幅度被平方然后输出到LUT88。LUT88被调整，以便将平方后的信号p2从1中减去，然后将结果插入从而得到以下等式：

$\frac{1}{1-\frac{{\left|P_l\right|}^2}{I_0}}=\frac{I_0}{I_0-{\left|P_l\right|}^2}=\frac{I_0}{N_{t,l}}---\left(12\right)$

其中P_l和I_o同等式(10)和(11)中。N_t.l如前面所提到代表第l个多径分量相关的接收到的信号的干扰和噪声分量相关能量。|p_l|²提供精确的I_or的估计。

LUT88的最后输出通过导频能量信号乘法器128与导频能量计算电路86的输出相乘，从而为图1的系统20接收到的信号第l个多径分量生成精确的C/I值。C/I值通过C/I路径累加电路130在包含接收到的信号的L多径上相加。C/I路径累加电路130提供整个C/I的精确估计给图1的速率/功率请求生成电路44和双向最大值计算电路132。

导频信号乘法器126将导频指滤波器124的输出和LUT88的输出相乘，得到下述输出(y)：

$y=\frac{P_l\sqrt{I_0}}{N_{t,l}}---\left(13\right)$

其中变量同等式(12)所给出的。

等式13中给出的导频信号乘法器126的输出提供给点积电路134。点积电路134也从图2的M元Walsh解覆盖器电路72接收数据信号(d)作为输入。本实施例中，数据信号d由下式表示：

$d=\frac{X_l}{\sqrt{I_0}}---\left(14\right)$

其中X_l是与图1的系统20接收到的信号第l个多径分量相关的系统正交幅度调制(QAM)信号，I_o同式(11)所给出的。

图4的系统实现了与图2的系统相似的算法，除了图4的系统由于有自动增益控制电路(见图1)，所以清楚地示出了缩放比例。图4的系统也示出了用来将(I_or.l)/(I_o)转换为(I_or,l)/(N_t,l)和(N_tl)/(I_o)的倒数，而不需要如图2那样显式地计算出I_o。I_or,l)/(I_o)大约等于(|p_l|²)/(I_o)，作为来自图4的导频能量计算电路86的输出，如果E_p/I_or＝1，则等于E_p/I_o，其中E_p为上述导频符号能量。

点积电路134将信号d和信号y求点积，d和y在等式(14)和(13)中分别定义，提供输出信号(Y)按照以下等式：

$Y=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{X_l{P}_l^{\·}}{N_{t,l}}=Y_l+{\mathrm{iY}}_Q---\left(15\right)$

其中L式多径的总数，l是计数器代表L多径中的某个具体l路径；Y_l代表接受数据信号的同相分量，Y_Q代表接收数据信号的虚部正交分量。其它变量即X_l、P_l和N_t,l同等式(13)和(14)所给出的。

DEMUX136选择性地将等式(15)定义的输出Y的I(Y_l)和Q(Y_Q)分量切换在独立路径上，这些独立路径提供给广义最大值电路132，电路132对此响应分别输出量度

和

，响应给图1中的LLR电路46。

图5是用来改善干扰能量估计(N_t)和图2中用于C/I和N_t的精确估计电路12的帧活动控制FAC电路140的框图。

参考图2和图5，FAC电路140可以被插入LUT88的输入处图2的C/I和N_t估计电路12中。FAC电路140从减法器电路80的输出和来自M元Walsh解覆盖器72的数据信道输出接收N_t.l和第一个乘法器82的输出，然后输出N_t,l的新估计即

，此估计是干扰(包括噪声)的修正估计，该修正是基于如下事实：在导频间隔期间一些基站广播而在数据间隔期间不广播。在导频间隔期间广播的基站提供与信道相关的噪声和干扰，通过导频信号测量它。如果基站在数据间隔不传播但在导频间隔期间传播，则基于导频间隔的信道噪声和干扰非常大，即N_t.data<N_t.pilot以及(C/I)_data<(C/I)_pilot。

基站的波形传播包括FAC比特。FAC比特都指示一移动站：相关导频信号的话务信道是否在下一个半帧之后的半帧期间将被发射，诸如图1的系统10。例如，如果FAC比特设定为逻辑1，则前向话务信道可能不活动。如果FAC比特被清0，即与逻辑0对应，则相应的前向信道不活动。FAC比特在第n个半帧期间发射给第i个基站，也就是说FAC_i(n)表示下一帧即第(n+2)半帧的前向数据信道的活动性。

FAC比特的使用改善了基站在导频间隔期间广播在数据间隔期间不广播的通信系统的C/I估计。从而，FAC比特的使用产生了通过图1的速率/功率请求生成电路44实现的高级速率控制。FAC比特的使用也有助于确保从第(n+1)个半帧开始的并考虑到通过FAC比特基站的活动性的基于数据速度控制消息的8个时隙内前向数据信道传输是有效。

FAC电路140将干扰影响从数据间隔期间不广播的基站中减去，按照下式：

$N_{t,i}^{\mathrm{Data}}=N_{t,i}^{\mathrm{Pilot}}-\underset{j:j\&NotEqual;i,\mathrm{FAC}\left[j\right]=0}{\mathrm{\&Sigma;}}{\hat{I}}_{\mathrm{or},j}---\left(16\right)$

其中，i是基站的下标即

正在被估计的扇区。J是每数一个基站增加1的计数器，

代表第l个多径分量的与第j个基站的数据传输相关的干扰能量。同样，

代表第l个多径分量的与第j个基站的导频传输相关的干扰能量。

是从第j个基站接受的所需的信号分量能量。

参考本说明，本专业的普通熟练人员可以容易的构建FAC电路，而不需要过多的实验。

在导频间隔且当干扰能量N_t正在被估计，所有与图1的收发器系统10通信的基站以全功率发射。如果导频间隔前后的数据间隔期间某基站空闲，则存在大量多径扩展的情况下来自基站的干扰可以不在整个导频信号期间从另一个基站接收。为了避免N_t的估计结果不精确，基站在导频突发前后和空闲数据间隔中发射空闲的边缘信号。空闲边缘信号的长度比信道相关的预期多径扩展长。在一优选实施例中，空闲边缘信号的长度可配置，从最小长度0到最大长度128片。

图6是示出活动时隙150和空闲时隙152的示例性时序图。导频边缘154在第一个导频156前后和空闲时隙152期间示出。第一个导频突发156对应于活动时隙150中的第二个导频突发158。

FAC信号164即反向功率控制信道(RPC)信号在第三个导频突发160前后的空闲时隙152中示出，对应的第四个导频突发162在活动时隙150中。

图7是示出图6的时隙中的话务信道信号170、导频信道信号172、FAC信号178和空闲信道边缘信号180的示例性时序图。

II.均方误差的空间最小化

在CDMA无线通信系统中，诸如HDR系统中，期望实现雷克接收机来获得时间分集，其中雷克接收机将来自时变多径传播组合，如上所述。也期望通过多个接收机天线实现接收机分集，获得空间分集来克服每个天线处接收信号能量的多径衰落。另外，组合器恰当选择对雷克接收机加权，多个天线接收机的配置考虑到空间域的干扰抑制。

图8示出了能够HDR通信的无线通信系统，它使用为空时方案(即每个接收天线的每条路径或雷克指)的无线通信系统计算组合器系数的方法。此系统与以全功率发射的具有时间门控的导频信号的CDMA波形相结合。导频信号用来确定权重或训练接收机，然后权重被用于处理由雷克接收机接收和处理的话务和其它信号。

图8说明了具有基站BS202和多个移动站MS204和206的通信系统200。信息符号作为传输信号从BS202发射到MS204和206。符号y[n]携带信息，被认为是通信的字符号。符号可以是导频符号或数据符号。例如，在使用16正交幅度调制QAM类的调制方案的系统中，每个符号以信息的4比特为基础。在使用正交相移键控QPSK类的调制的系统中，每个符号以信息的2比特为基础。符号通过通信信道作为信号x(t)或连续时间波形被发射。接收机接收的信号包含所有影响，包括通信信道和发射接收处理引入的噪声和干扰。接收到的信号在接收机端采样，其中以采样周期为Ts的采样速率进行采样。采样x(nTs)代表周期性时刻处的信号值。接收机具有导频符号的先验知识，然而，接收机没有数据符号的先验知识。根据接收到的采样，接收机生成符号估计y′。

接收机使用导频符号确定数据符号估计。在示例性实施例中，HDR系统具有时间门控导频，其中导频以全功率发射。图14说明了一实施例，其中数据和导频传输相互排斥，因此允许导频符号被用来训练接收机为估计接收到的数据符号作准备。接收机使用导频符号的先验信息来确定传输信道的特征。当导频在先验已知时间上到达接收机和导频以先验已知能量电平发射到接收机时，导频提供有价值的用于训练的信息。信道相关特征跟踪给定路径的发射信号的变化。特征考虑到传输信号和接收处理影响。在整个讨论中，特征都给定为向量c，由每个路径相关的独立c _i组成。

如图8所说明，BS202发射导频和数据符号到MS204和206。按照具体实现，BS202可以发射多个信息，包括但不局限于无线电寻呼符号、同步符号和其它话务符号等等。BS202发射这些符号作为信号，其中来自BS202的给定信号传输建立了多个传输路径。从BS202到MS204生成第一个直接路径212，从BS202到MS204生成第二个直接路径212。当回声在环境中结构间反弹时，来自BS202的传输信号建立多径。当传输信号经历地理结构210时，多径216和218被建立。当传输信号经历建筑结构208时，多径220和222被建立，其中回声从结构208反弹。每一个MS204和206接收这样建立的多径，必须区分多个接收信号。注意到，地理结构210和建筑结构208可以为无线系统环境中的结构或构造。对于MS204，路径212称为PATH1，路径216称为PATH2，路径220称为PATH3。同样，对于MS206，路径214称为PATH1，路径218称为PATH2，路径222称为路径PATH3。

考虑其上数据符号流y[n]通过通信信道发射到接收机上。图9中，MS204具有多个天线每个天线处的预处理器(未示出)一般包括：无线接收机、至基带转换的射频RF、接收机低通滤波器、自动增益控制AGC以及ADC。预处理器输出端复数信号的同相(I)和正交(Q)采样，被输入给基带处理器。与MRC计算相比，为每个路径一天线组合MS20确定符号估计的上述例子使用最小化均方误差MMSE方法确定符号估计。MMSE方法生成路径特定的组合器权重，其中定义系统的(AL×AL)矩阵被简化为L(A×A)矩阵，如下面描述的图12B所说明的。如图8说明的，L是路径数，A是接收天线数。示例性实施例考虑到三条路径和两个接收天线的情况，然而可选的实施利可以为任何配置，包括：单输入单输出SISO，其中给定通信链路具有一个发射天线和一个接收天线；单输入多输出SIMO，其中给定通信链路具有一个发射天线和多个接收天线；多输入单输出MISO，其中给定通信链路具有多于一个发射天线和一个接收天线；多输入多输出，其中给定通信链路具有多于一个发射天线和多于一个接收天线。

MMSE方法通过考虑多个天线接收到的信号使MS204为每条路径生成符号估计。MS204具有两个天线230和232，每个分别耦合在雷克接收机234和236上。每个雷克接收机具有三个指，用来识别多个传输路径。三个指的每一个与路径之一对应。例如，在雷克接收机234和236中，指跟踪路径212、216和220即PATH1、PATH2和PATH3。注意到，路径212、216和220是雷克接收机234处分别接收的PATH1、PATH2和PATH3的版本。注意到，可选实施例可包括任何数目的天线和接收机。

继续说明图9，在MS204内，来自雷克接收机234和接收机236的PATH1信号由单元238处理，PATH2信号由单元240处理，PATH3由单元242处理。这样，MS204分析每条路径，用于确定组合器权重和其它参数。注意到，可选实施例中，其它参数可以用来生成组合器权重，同样，组合器权重可以用来生成其它参数在MS204和系统200中使用。

继续说明图8，单元238、240和242为PATH1、PATH2和PATH3分别生成符号估计y′_i和SNR值。单元238生成y′₁和SNR₁，单元240生成y′₂和SNR₂，单元242生成y′₃和SNR₃。符号估计在加法节点242被组合，并作为合成估计y′输出。SNR值在加法节点224被组合，并作为合成SNR输出。实施例中，MS204将SNR和/或合成估计y′提供给BS202，用于进一步处理，诸如信道环境的统计分析。

图10说明了图9的单元238，其中导频信号指示器提供单元238的控制。采样数据流x₁雷克接收机234的一个指提供给单元238，采样数据流x₂由雷克接收机236的一个指提供给单元238。采样数据x₁和x₂与PATH1相关。单元240和242以相似的方式配置。每个接收机234和236具有三个指，每个指对应于一条路径。每个指处理的采样被提供给单元238、240和242之一。图11提供单元238的详细描述。

单元238包括互相关计算单元250、权重计算单元252、空间特性生成器254和SNR计算单元258。数据采样x₁和x₂被提供给单元250和254。互相关计算单元250生成用来确定基于接收数据采样x₁和x₂的接收信号自相关矩阵的值。单元250生成MS204的所有天线间的互相关E_CROSS，在本实施例中具体为天线230和232。而且，单元250分别为每条路径生成期望值E_TOTAL-1和E_TOTAL-2。

继续说明图11，值E_CROSS、E_TOTAL-1，和E_TOTAL-2被提供给权重计算单元252。单元252形成自相关矩阵R_XX，如图12所给出的。图12提供用来生成自相关矩阵的实施例中使用的等式。然后，噪声相关R_nn被确定作为自相关矩阵R_XX和特征的函数。图12示出了按照一实施例的R_nn的计算。另外，单元252生成权重w ₁，用于PATH1。权重计算使用噪声相关和空间特征c₁。空间特征c ₁由空间特征生成器254生成，它将特征向量c ₁提供给权重计算单元252和SNR计算单元258，生成与PATH1相关的SNR₁。权重计算单元把权重向量w ₁提供给SNR计算单元258。

单元252将权重w ₁提供给乘法器256，用于PATH1上接收到的数据采样。然后，来自天线230的数据采样x₁和来自天线232的数据采样x₂被提供给乘法器256，用于计算后的权重w ₁。乘法器256输出用于标为y′₁的对PATH1的估计值。对于PATH2和PATH3，单元240和242的操作分别与单元238的相似。

计算基于每条路径的组合器权重的方法可以用硬件、软件和/或软硬件相结合来实现。单元238、240和242内每个模块的操作可以由数字信号处理器或其它处理单元来实现。图13说明了无线通信系统中用来计算组合器权重的方法300。MS在步骤302接收发射的信号。接收到的信号被转换到数字域来形成数据采样。MS从数据采样来计算考虑所有接收天线的互相关。

继续说明图13，公共路径的多个天线的互相关被给出，如图12中给出的。在步骤306，接收机为每个天线计算信号期望值E_TOTAL，如图12中给出的。计算完自相关矩阵的所有元素之后，接收机为给定路径的接收信号建立自相关矩阵R_XX。图12中给出自相关矩阵。在步骤310，接收机计算接收信号的噪声相关矩阵。噪声相关矩阵等于自相关矩阵减去特征矩阵，其中特征矩阵通过将空间特征与它的厄米特值相乘的到。最后，接收机为给定路径计算权重。

基本上，方法200计算相关来估计噪声自相关矩阵和所需的特征。这一MMSE方法通过矩阵求逆来计算每个路径组合器权重的MMSE。然后，计算出的权重用来为接收机的所有接收天线由雷克接收机指来组合信号路径。而且，SNR估计根据所需的信号特征和MMSE权重来计算。SNR估计可以用于速率和/或功率控制。可以根据SNR估计和MMSE组合信号路径来计算LLR，其中LLR输入给信道解码器电路(未示出)。

在PN扩展和Walsh码覆盖的CDMA系统中，一般合理地假定：与不同路径相关的干扰在所有天线上是不相关的，但是同一路径相关干扰在不同天线上是相关的。在此假定前提下，可能分别地为L条路径计算A个组合器权重，然后插入L个不同的A×A矩阵，如图12B所示。这些计算用于L个路径的空间MMSE权重，即用于不同路径上的非相关干扰的空间MMSE。得到的自相关矩阵的实施例在图12B中示出，其中每条路径在自相关矩阵的对角线上具有较小的矩阵。尽管比MRC方法的矩阵复杂，这些较小的矩阵比满帧更容易操作和插入，将问题简化到L(A×A)逆矩阵。

再次参考图9，对于具有两个天线以及每个天线L个雷克指的接收机，假定不同路径相关的干扰是非相关的。对于第l条路径，计算2×1复数组合向量w ₁，通过计算：

${\underset{\&OverBar;}{w}}_l=\left[\begin{array}{c}{w}_{1,l}\\ w_{2,l}\end{array}\right]=R_{\mathrm{nn},l}^{-1}{\underset{\&OverBar;}{c}}_l---\left(17\right)$

当CDMA系统包括PN扩展和Walsh覆盖时，基带处理器先PN扩展，然后在Walsh解覆盖经适当内插和/或对准的第a个天线和第l条路径的基带采样，生成码片速率采样z_a,l[n]。空间特征的计算可以对应于N码片导频间隔的接收采样进行导频滤波而得：

${\underset{\&OverBar;}{c}}_l=\left[\begin{array}{c}{c}_{1,l}\\ c_{2,l}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{1,l}\left[n\right]\\ \frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{2,l}\left[n\right]\end{array}\right]---\left(18\right)$

接收到的信号自相关矩阵由N码片导频间隔计算，如下：

$R_{\mathrm{yy},l}=\left[\begin{array}{cc}{E}_{\mathrm{Total}}^{1,l}& E_{\mathrm{Cross}}^l\\ {\left(E_{\mathrm{Cross}}^l\right)}^{*}& E_{\mathrm{Total}}^{2,l}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{1,l}\left[n\right]z_{1,l}^{*}\left[n\right]& \frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{1,l}\left[n\right]z_{2,l}^{*}\left[n\right]\\ \frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{2,l}\left[n\right]z_{1,l}^{*}\left[n\right]& \frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{2,l}\left[n\right]z_{2,l}^{*}\left[n\right]\end{array}\right]---\left(19\right)$

然后噪声自相关矩阵通过从接收信号自相关矩阵减去空间特征的外积计算：

R_nn，l＝R_yy，l-c _l(c _l)^H    (20)

尽管R_nn,l被插入用来计算组合器权重，仍可以由相继的导频突发对R_nn,l平均或滤波，然后插入计算出的经平均的或经滤波的矩阵。插入2×2R_nn,l和计算第l条路径的MMSE组合器权重，使用简单的结果如下：

${\left[\begin{array}{cc}a& b\\ b^{*}& c\end{array}\right]}^{-1}=\frac{1}{a\&CenterDot;c-{\left|b\right|}^2}\left[\begin{array}{cc}c& -b\\ -b^{*}& a\end{array}\right]---\left(21\right)$

因而有效地计算了矩阵的逆。

可以计算第l条路径的的SNR如下：

${\mathrm{SNR}}_l={\underset{\&OverBar;}{w}}_l^H{\underset{\&OverBar;}{c}}_l---\left(22\right)$

在路径间非相关噪声的假设下，总SNR由下面求和得到：

$\mathrm{SNR}=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{SNR}}_l---\left(23\right)$

MMSE组合信号路径由下式给出：

$\hat{y}\left[n\right]=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{a=1}{\overset{A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(w_{a,l}\left[m\right]\right)}^{*}{z}_{a,l}\left[m\right]---\left(24\right)$

输入到信道解码器的LLR以等式(15)中计算的SNR和等式(24)中计算的组合信号路径为基础。

考虑可选实施例，其中接收到的码片速率采样如下所示：

$\left[\begin{array}{c}{x}_1[(n]\\ x_2\left[n\right]\end{array}\right]=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}{s}_{1,l}\\ s_{2,l}\end{array}\right]u_l\left[n\right]+{\mathrm{\&sigma;}}_N\left[\begin{array}{c}{w}_1\left[n\right]\\ w_2\left[n\right]\end{array}\right]---\left(25\right)$

其中 $\left[\begin{array}{c}{w}_1\left[n\right]\\ w_2\left[n\right]\end{array}\right]$ 代表零均值的二维白噪声和单位方差，u_l[n]代表第l个雷克指跟踪的PN扩展数据信号。所有干扰路径和其它基站信号被第L个雷克指跟踪的时候，产生此模型。假定PN扩展数据是所有路径上的零均值E{u_l[n]}＝0和非相关{u_l[n]u_P[n]}＝δ_l.pδ_m，n，然后接收信号自相关矩阵对于所有路径相同，即：

$R_{\mathrm{yy},l}=\underset{p=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left[\begin{array}{c}{s}_{1,p}\\ s_{2,p}\end{array}\right]{\left[\begin{array}{c}{s}_{1,p}\\ s_{2,p}\end{array}\right]}^H+{\mathrm{\&sigma;}}_N^2\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]---\left(26\right)$

噪声自相关矩阵R_nn，l对于每条路径一般不同，因为路径的影响被减去如式(20)。在此实施例中，可以通过为所有的指估计

和计算空间特征 $\left[\begin{array}{c}{S}_{1,l}\\ S_{2,l}\end{array}\right]$ 来为每条路径计算空间MMSE系数。注意到，如果此过程跟踪所有需要的干扰多径，则不必估计等式(19)中的非对角线项。

上述估计接收信号的详细方法中每个都使用了各种假设。MRC方法认为所有的噪声独立。这样的假设在语音通信系统中特别适用，其中信号对导频的比很高。在CDMA或扩频类的系统中，假设其它用户被处理为噪声是合理的。然而在数据通信系统中，此假设并不总是正确的。因此，MMSE方法被证明是HDR环境下更精确和有效的方法。与MRC方法相比，MMSE方法在每个信道上执行，并考虑到每个接收天线上接收的所有能量。MMSE方法使用全功率导频来训练自适应滤波器，然后将结果值用于接收数据。MMSE方法改善了C/I估计，因此产生更精确有效的数据速率控制DRC判决。MMSE也改善了权重和结果信号估计。象MRC方法，MMSE方法假定噪声独立。

III.对CDMA类导频的MMSE方法

希望将用来确定组合器权重的空间MMSE方法应用于导频与其它诸如话务信号的信号进发发射的系统中。在cdma2000类的系统中，导频信号被连续发射，与话务信息共享发射器的功率。在此系统中，其中导频信号不是时间门控的即不是时分复用的，导频能量不是直接被提取。一个例子为CDMA类的系统，此系统具有发射器和接收机先验已知的导频信号或其它信号，不是时间门控的，即与其它信号多路复用。

应用与扩频系统的可选实施例可以通过考虑上面的等式(23)的近似情况来实现，即将

$R_{\mathrm{nn}}=R_{\mathrm{xx}}-\underset{\&OverBar;}{s}\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{s}}^H$        (27)

替换为

$\mathrm{cov}\left({\underset{\&OverBar;}{x}}_{k:l}\right)=\frac{1}{N}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{\&OverBar;}{x}}_k\left[m\right]\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{x}}_k{\left[m\right]}^H-\left(\frac{\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|d_{k,j}\right|}^2}{{\left|d_{k,0}\right|}^2}\right)\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{s}}_k\&CenterDot;{{\underset{\&OverBar;}{s}}_k}^H---\left(28\right)$

其中s是空间特征。方差项与噪声的自相关R_nn类似，等式右边的第一项与信号的自相关R_xx类似。等式右边的第二项包括代表导频信号对其它信道能量的相对能量的第一项和代表纠正项的第二项。如式(28)给出的，x是采样值，m是时间下标，d是数据符号，N是Walsh码的长度。式(28)的方差是基于解扩展之前的信号相关。解扩展信号给定如下：

${\underset{\&OverBar;}{x}}_{k,l}=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{\&OverBar;}{x}}_k\left[n\right]\&CenterDot;w_{k,l}^{*}\left[n\right]\&CenterDot;p_k^{*}\left[n\right]---\left(29\right)$

空间特征通过解扩展和解覆盖导频信道计算，即对于CDMA系统通过对导频和其它已知信号滤波计算，给定如下：

${\underset{\&OverBar;}{s}}_k=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\underset{\&OverBar;}{x}}_k\left[n\right]\&CenterDot;w_{k,0}^{*}\left[n\right]\&CenterDot;p_k^{*}\left[n\right]---\left(30\right)$

其中对于导频信道l＝0。

为了确定相关，考虑下面的期望值：

$\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}E[{\underset{\&OverBar;}{x}}_k\left[m\right]\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{x}}_k{\left[m\right]}^H]---\left(31\right)$

注意到：

$E[P_i\left[n\right]\&CenterDot;P_j[n\&prime;]]={\mathrm{\&delta;}}_{i,j}\&CenterDot;{\mathrm{\&delta;}}_{n,n}$       (32)

其中P是PN码，i是PN码相关的用户下标，j是Walsh码的下标，δ定义为：

如果i＝j，则δ_i,j＝1，其它都为0。         (33)

x(t)的值展开如下：

$\underset{\&OverBar;}{r}\left(t\right)=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_{i,j}\&CenterDot;w_{i,j}\left[n\right]\&CenterDot;p_i\left[n\right]\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{c}}_i\&CenterDot;h(t-{\mathrm{\&tau;}}_1-n{T}_c)+\underset{\&OverBar;}{v}\left(t\right)---\left(34\right)$

其中i是用户或发射机下标，即具有与每个发射相相关的唯一PN码的CDMA系统中的PN码下标，j是接收机下标，即将Walsh码分配给接收机的CDMA系统中的Walsh码下标，n是时间下标，d是用户i的第j个信道的数据符号，w是用户i的第j个信道的Walsh码，p是对于用户i的所有信道都相同的PN码，c _i是信道的空间特征，其中c _i对于用户i的所有信道j都相同。一个信道j与导频信道相对应。最后一项与噪声相对应。注意到在一实施例中，对于前向链路FL系统，l对应于基站，j对应于Walsh信道。在可选实施例中，对于反向链路RL系统，l对应于移动站，j对应于移动站发射的并行Walsh信道。

根据等式(34)的关系，数据采样定义如下：

$\underset{\&OverBar;}{x}\left(t\right)=\underset{\&OverBar;}{r}\left(t\right)\&CircleTimes;h^{*}(-t)---(-35)$

其中

代表卷积。而且，通过替换，等式变为：

$\underset{\&OverBar;}{x}\left(t\right)=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_{i,j}\&CenterDot;w_{i,j}\left[n\right]\&CenterDot;p_i\left[n\right]\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{c}}_i\&CenterDot;q(t-{\mathrm{\&tau;}}_1-n{T}_c)+\underset{\&OverBar;}{z}\left(t\right)---\left(36\right)$

其中 $q\left(t\right)=h\left(t\right)\&CircleTimes;h^{*}(-t)$ 和 $\underset{\&OverBar;}{z}\left(t\right)=\underset{\&OverBar;}{v}\left(t\right)\&CircleTimes;h^{*}(-t).$

这里Tc是码片周期，τ_k是第k个路径的补偿。因此采样定义简化为：

x ₁[m]＝x(mT_c+τ_k)   (37)

或者

${\underset{\&OverBar;}{x}}_k\left[m\right]=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_{i,j}\&CenterDot;w_{i,j}\left[n\right]\&CenterDot;p_i\left[n\right]\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{c}}_i\&CenterDot;q(m{T}_c-{\mathrm{nT}}_c+{\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_i)+\underset{\&OverBar;}{z}({\mathrm{mT}}_c+{\mathrm{\&tau;}}_k)---\left(38\right)$

其中m是时间下标。

返回等式(31)，可以得到下面的关系：

$\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}E[x_k\left[m\right]\&CenterDot;x_k{\left[m\right]}^H]=N\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{c}_i\&CenterDot;c_i^H\&CenterDot;\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|d_{i,j}\right|}^2+N{\mathrm{\&sigma;}}^{2}I---\left(39\right)$

其中，N是Walsh码的长度，σ²是白噪声的方差。通过假定对于m≠n，q(mT_c-nT_c)＝0，可以示出：

$E[{\underset{\&OverBar;}{x}}_{k,l}\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{x}}_{k,l}^H]=N[{\mathrm{\&sigma;}}^{2}I+\underset{i\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{\underset{\&OverBar;}{c}}_i\&CenterDot;{\underset{\&OverBar;}{c}}_i^H\&CenterDot;\underset{j=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|d_{i,j}\right|}^2]---\left(40\right)$

其中等式(40)和(39)的差别是误差纠正项。第k个用户的第l个子信道的组合器权重给定如下：

w _k,l＝cov(x _k,l)^-1|E[x _k,l|           (41)

应用考虑导频对其它项的相对能量的调整项，产生：

${\underset{\&OverBar;}{w}}_{k,l}=\frac{\left|d_{k,l}\right|}{d_{k,0}}\mathrm{cov}{\left({\underset{\&OverBar;}{x}}_{k,l}\right)}^{-1}{\underset{\&OverBar;}{s}}_k---\left(42\right)$

上式提供了组合器权重的迭代定义，即组合器权重的解。组合器权重的解是解扩展信号的方差矩阵和空间特征的积。

通过使用等式(42)，用来确定组合器权重的空间MMSE方法应用于其中导频与诸如传输信号的其它信号进发发射的系统。

IV.满矩阵的逆

一般，对于具有A个天线和每个天线L个雷克指的系统，规定MMSE组合器权重需要计算AL复数权重(对于每条路径的每个天线一个)。考虑天线a和路径l的第n个接收到的复数采样，其中这些采样可以由对输入到基站处理器的I/Q基带采样流经适当内插和/或对准至而计算。在示例性实施例中，采样x[m]可以按CDMA码片速率(例如1.2288Mcps)或更高生成，而发射数据符号y[n]按照码片速率。与第l个路径对准的码片速率采样给定如下：

x_n,l[n]＝s_n,l[n]y[n]+n_n，l[n]     (43)

其中s_a,l[n]为需要的信号复数幅度，y[n]是发射的符号流，n_a,l[n]由其它加性噪声(和干扰)项组成。希望对采样n选择AL组合器权重w_a.l从而形成符号估计：

$\hat{y}\left[n\right]=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{a=1}{\overset{A}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(w_{a,l}\left[n\right]\right)}^{*}{x}_{a,l}\left[n\right]---\left(44\right)$

通过为接收到的采样和组合器权重形成长度AL的列向量，可能将等式(41)重写为：

x[n]＝s[n]y[n]+n[n]    (45)

以及将(42)重写为：

$\hat{y}\left[n\right]={\left(\underset{\&OverBar;}{w}\left[n\right]\right)}^H\underset{\&OverBar;}{x}\left[n\right]---\left(46\right)$

其中()^H代表共轭转置。假定信道和干扰改变得足够慢，从而接收信号的统计量在导频突发期间不改变。在这些假定前提下，可以将式(31)重写为：

x[n]＝sy[n]+n[n]     (47)

所需的(AL×1)信号特征向量被定义为c＝s。通过计算(AL×AL)噪声自相关矩阵R_nn，组合器权重向量的MMSE选择可以被重写如下：

$\underset{\&OverBar;}{w}=R_{\mathrm{nn}}^{-1}\underset{\&OverBar;}{c}---\left(48\right)$

根据(31)，噪声自相关矩阵可以计算如下：

因此，可以依据R_nn和c的精确估计通过AL×AL矩阵的逆来确定MMSE组合器权重。而且，MMSE组合器的输出端的SNR(即C/I)可以计算如下：

SNR＝w ^H c              (50)

在终端计算的SNR测量可以被用于在反向传输链路上从终端到基站的发射功率控制和速率控制信息。

V.自适应算法

各种不同的确定上述组合器权重的方法，对于接收机处接收的噪声和干扰作出各种不同的假设。根据可选实施例，信号估计使用基于MMSE的动态算法诸如最小均方LMS或递归最小二乘法RLS，从而获得一组权重，对于不同指之间的相关没有作任何假设。换句话说，此方法包括路径上的噪声相关。这种方法导致一组获得比MRC算法获得的权重高的SINR权重。示例性实施例使用具有全功率发射的时间门控导频的CDMA波形，诸如IS—856前向链路。不管每指的具体处理，雷克接收机运行的最后步骤涉及将指输出组合从而生成最终符号估计。下面的信号模型用于就在组合器之前的给定指的输出，该模型给定如下：

x_f(k)＝c_f(k)y(k)+n_f(k)                (51)

其中：

f是雷克接收机的指下标，f＝1到F；

k是表示在时间上按码片速率隔开的采样的时间下标，尽管在可选实施例中，它可表示任何其它采样速率；

y(k)是需要的符号；

n(k)是干扰，其中n(k)与y(k)不相关；以及

c_f(k)可以被看作指f的时间偏置处的信道增益。

注意到，此模型非常通用，可以应用于各种情况。

噪声相关矩阵给定如下：

R_nn(k)＝E{N(k)N(k)^H}               (52)

N(k)是项n_f(k)形成的向量，f＝1...F， $N\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{n}_1\left(k\right)\\ M\\ n_F\left(k\right)\end{array}\right].$

E{}是统计预期值操作符。

组合操作可以被视为来自F指的权重组和采样组之间的简单复数内积：

$\widehat{y\left(k\right)}=W{\left(k\right)}^{H}X\left(k\right)---\left(53\right)$

其中

X是第k个时刻处由每个指的采样形成的F维复数向量；

W是权重的F维复数向量；

()^H表示复数共轭和转置。

经组合的y(k)估计的SINR为：

$\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{{\left|\right|W{\left(k\right)}^{H}c\left(k\right)\left|\right|}^2}{W{\left(k\right)}^H{R}_{\mathrm{nn}}\left(k\right)W\left(k\right)}---\left(54\right)$

其中c(k)是包含信道系数即特征的F维复数向量，给定如下：

$c\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{c}_1\left(k\right)\\ M\\ c_F\left(k\right)\end{array}\right]$

最大化等式(54)的一组权重给定如下：

W(k)＝[R_nn(k)]^-1c(k)              (55)

注意到，信道增益向量和噪声相关矩阵取决于k，时间下标。然而，实际情况下(即发射器/接收机的不同速度，多径分布，等等)，对于码片速率来说这些数量仅缓慢改变。事实上，一般假定对于几千码片都不变。通过应用这种方法，丢弃向量的时间下标，结果MMSE权重与k无关：

W＝R_nn ^-1c        (56)

传统MRC方法通过使用具有已知符号的导频序列来避免求逆，从而获得c的估计和R_nn的对角线项，即每指的输出处独立噪声的方差。在这些信息和假定R_nn的非对角线项都为零的前提下，指f的组合器加权可以计算如下：

$w_f=\frac{c_f}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{wf}}^2}---\left(57\right)$

其中

是R_nn的第f个对角元素。如果这些指的偏置相隔较远，则非对角线矩阵元素都为零的假设有效。当指变得接近时，此假设越来越不准确。在有必要将指放置得彼此接近从而收集多径能量的一些信道中，等式(55)的MRC组合器权重的应用将产生实际性能降级。

对于经改善的运行，期望去除此假设，使用基于动态算法的均方误差MSE方法来计算权重向量。有多种求解式(56)的不同方法，诸如直接矩阵求逆、LMS算法、RLS算法和这些的变化。

直接矩阵求逆考虑路径上的噪声相关和整个自相关矩阵，没有任何假设。直接矩阵求逆是确定权重值的最精确的方法，然而直接矩阵求逆需要复杂的复数矩阵运算，增加了处理时间消耗了大量的处理功率。另一种方法作出简化的假设或使用自适应算法或它们的组合，使矩阵求逆问题便捷化。这些方法中的一些比其它更适合应用在数字接收机中。

在向量c与干扰N的向量不相关的假设下，按照解的SINR的性能，求解式(56)等同于求解式(58)，因为两种解法只在常数上不同，给定如下：

W＝R_XX ^-1c            (58)

其中

R_XX(k)＝E{x(k)X(k)^H}         (59)

使用RLS算法根据与未知数据时分复用的已知导频序列计算W，自适应算法在导频突发中改变滤波器系数，权重对于数据的解调始终保持常数从而产生未知符号的估计。换句话说，权重根据导频突发被训练，经训练的权重用来处理话务。

注意到可选实施例可以应用其它递归算法用来确定均方误差，也可以应用实现那些算法的可选方法。RLS算法还根据前一个值、输入数据、已知符号和算法保持更新的矩阵，在每个导频符号处递归更新估计

$K(k+1)=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}P\left(k\right)X\left(k\right)}{1+{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}X{\left(k\right)}^{H}P\left(k\right)X\left(k\right)}---\left(60\right)$

$\hat{W}(k+1)=\hat{W}\left(k\right)-K(k+1){(\hat{W}{\left(k\right)}^{H}X(k+1)-y(k+1))}^{*}---\left(62\right)$

P(k+1)＝λ^-1P(k)-λ^-1K(k+1)X(k+1)^HP(k)        (63)

其中：

P是F×F的复数矩阵，近似等于方差矩阵的逆，

k是应用于权重计算迭代的F×1的复数列向量增益项，以及

λ是小于等于1的实数。符号*表示复数共轭。

K()是应用于权重更新的增益项，如式(60)所示。增益项K()是λ的函数，λ是算法的历史增益系数，历史增益确定算法维持的过去的迭代信息量。在适当条件下，组合系数向量

将收敛于式(58)定义的W。仿真显示出这种用来选择组合器权重的MMSE方法比MRC方法性能优越的多。增益很显著，特别地当指在几码片内隔开和/或给定指处的主导干扰分量源于多径而非附加的热噪声或其它用户干扰时。

在一实施例中，如图15A、15B和15C中说明的，RLS算法应用与自适应横向滤波器，给定第n-1次迭代中滤波器的权重向量最小平方估计，更新的估计根据新输入的到来进行第n次迭代计算。RLS算法的重要特性就是使用包含在输入数据中的反向扩展算法初始化时刻的信息。因此，所得的收敛速率通常此简单的LMS算法快一个数量级。

如图15A所说明的，系统400包括耦合到权重控制单元404的横向滤波器402。对于输入x(k)，横向滤波器402应用权重向量W(k-1)，其中权重向量包括分配给横向滤波器402的各个抽头的权重。输入x(k)也被提供给权重控制单元404用来按照算法自适应修改权重向量的权重。然后，横向滤波器402的输出是将权重应用于输入x(k)，其中横向滤波器402的输出被提供给求和节点406。求和节点接收需要的信号并减去横向滤波器402的输出，从而将误差信号提供给权重控制单元404。权重控制单元404使用此信息应用于RLS算法，为横向滤波器402的抽头更新权重。注意到，按照一实施例，权重控制单元404训练使用时间门控的导频信号，其中在导频间隔期间更新抽头权重。

图15B说明了图15A的系统400的信号流程图。期望的响应y^*(k)，提供给求和节点502。求和节点502确定横向滤波器402的输出和期望的响应y^*(k)之间的差别。流程图考虑了单位负反馈配置，其中横向滤波器402的输出即以x^H(k).W(k-1)形式的经滤波的输入，在求和节点502处被减去，并与期望的信号y^*(k)一起作为输入的部分被提供。在节点504处，增益K(k)被应用于求和节点402的输出，即x^H(k).W(k)和y^*(k)之间的差以及节点504的结果被提供给求和节点506。节点506也接收权重向量的前一个迭代方式W(k-1)，生成权重向量的下一个迭代W(k)。节点506的输出被提供给延时单元508用于生成W(k-1)。因为这是一个迭代过程，延时单元508的输出是提供给节点510的权重向量用作输入数据，具体说输入数据为x^H(k).W(k-1)。节点510代表横向滤波器402的操作，其中运行在流程图中的其它操作由权重控制单元404来执行。如图15A和15B中应用的RLS算法通过使用具有增益的误差项来增加旧值，从而自适应更新横向滤波器402的权重。

RLS方法在图15C中做了进一步说明，其中过程550开始于步骤552处接收包括导频和话务信息的帧n。在步骤554处，滤波器被训练用来通过使用导频符号确定用在滤波器中权重。然后，滤波器使用权重解调话务，包括数据信息。训练包括应用上面提供的RLS方程来确定算法关于每次迭代的新权重向量。可选实施例可以使用另外可选的自适应算法，其中滤波器的权重被迭代调整而不需要复数矩阵求逆。

图16说明了用于实现扩频系统的算法RLS的系统，具有两个天线602和604，每个分别耦合在雷克类的接收机606和608。雷克接收机606和608的每个都被说明为具有处理接收信号的三个指。雷克接收机606和608的输出被提供给估计单元610。估计单元610也接收导频基准y(k)。估计单元610通过在每条路径上组合接收信号处理从雷克接收机606和608接收到的信号。每条路径在与来自其它路径的经加权的信号组合之前被加权。这些组合器权重的调整使用RLS算法来进行。估计单元610使用先验已知的信号来训练组合器权重。估计单元610的估计输出是估计y′(n)和接收信号的SNR估计。可选实施例可以实现用来确定组合器权重的可选自适应算法，其中算法试图最小化经估计的信号和经发射的信号之间的均方误差。

因此，上面已经说明了多种用来确定组合器权重的方法。每种方法按照给定系统的设计和对资源的要求找到了应用。在精确度和计算复杂度即代价之间折衷。上述多种方法和无线系统提供改进的精确度，同时降低了计算复杂度。上面已经根据CDMA类的扩频通信系统说明了多种实施例，然而此原理可应用于可选的扩频类系统和其它类通信系统。上面提出的方法和算法以硬件、软件、固件或它们的组合来实现。例如，将MMSE方法用于非时间门控的导频，求解组合器权重的方程可以以软件进行或使用数字信号处理器DSP来执行计算。同样，自适应算法可以用软件以存储在计算机可读煤质上的计算机可读指示的形式来实现。中央处理单元，诸如DSP内核，运行以执行指令，并对指令响应而提供作为反馈的信号估计。可选实施例在可行的地方可以实现为硬件，诸如应用专用集成电路ASIC。

本领域的技术人员理解信息与信号可以用各种不同的工艺与技术来表示。例如，上面的描述中所指的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号以及码片可以通过电压、电流、电磁波、磁场或磁微粒、光场或光微粒或者任何它们的组合来表示。

本领域的技术人员还可以理解，这里揭示的结合这里描述的实施例所描述的各种说明性的逻辑块、模块、电路和算法步骤可以用电子硬件、计算机软件或两者的组合来实现。为了清楚地说明硬件和软件的互换性，组件、模块、电路和步骤一般按照上述功能进行阐述。这些功能性究竟作为硬件或软件来实现取决于的特定的应用和施加于整个系统设计约束。技术人员可以以不同的方式实现每个特定应用的所述功能，但是此实现决定不应该被理解为脱离本发明的范围。

结合这里所描述的实施例来描述的各种说明性的逻辑块、模块和算法步骤的实现或执行可以用：数字信号处理器(DSP)、应用专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或用于执行这里所述功能而被设计的器件的任意组合。处理器最好是微处理器，然而或者，处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器可以用计算机器件的组合例如DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP内核结合的一个或多个微处理器或者其它这样的配置来实现。

结合这里所揭示的实施例来描述的方法或算法步骤的实现或执行可以直接包含于软件中、处理器执行的软件模块中或者两者的组合。软件模块可以驻留于RAM存储器、快闪(flash)存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中已知的其它任意形式的存储媒体中。示例性储存媒体耦合到能从储存媒体中读取信息并能向其中写入信息的处理器上。或者，储存媒体并入处理器中。处理器和储存媒体可以驻留在ASIC中。ASIC可以驻留于用户终端。或者，处理器和储存媒体可以驻留用户终端作为独立的组件。

上述优选实施例的描述使本领域的技术人员能制造或使用本发明。这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员来说是显而易见的，这里定义的一般原理可以被应用于其它实施例中而不使用创造能力。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而要符合与这里揭示的原理和新颖特征一致的最宽泛的范围。

Claims (11)

1.在具有多根接收天线的无线通信系统中的一种用来确定应用在组合器中的组合器权重的方法，其中每根天线分别耦合到一雷克接收机，该系统还有用于组合来自每个雷克接收机的雷克指的信号的组合器，其特征在于，所述方法包括：

接收包括来自多个雷克接收机输出的第一类符号的采样和来自所述多个雷克接收机输出的第二类符号的采样在内的帧；

通过使用自适应算法使用第一类符号的采样来确定组合器权重，其中所述自适应算法是递归最小平方算法，所述确定包括：按照至少一个先前组合器权重以及由第一类符号组成的接收信号的函数迭代地计算组合器权重，其中所述组合器权重是增益因数的函数，所述增益因数用于确定由算法维持的过去的迭代信息量的；以及

使用组合器权重来处理第二类符号的采样。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定包括：

使用具有多抽头的横向滤波器对第一类符号的采样进行滤波，其中组合器权重被应用于多个抽头。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定还包括：

确定期望的符号和第一类符号的经滤波的采样之间的误差，其中所述误差用来确定组合器权重。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类符号对应于导频信号，所述第二类符号对应于与所述导频信号时分复用的数据信号。

5.在具有多根接收天线的无线通信系统中的一种用来确定应用在组合器中的组合器权重的方法，其中每根天线分别耦合到一雷克接收机，该系统还有用于组合来自每个雷克接收机的雷克指的信号的组合器，其特征在于，所述方法包括：

接收包括第一类符号的采样和第二类符号的采样在内的帧；

通过使用递归最小平方算法使用第一类符号的采样来确定组合器权重，所述确定包括：按照至少一个先前组合器权重以及由第一类符号组成的接收信号的函数迭代地计算组合器权重，其中第k次迭代计算组合器权重W()，给定如下：

W(k+1)＝W(k)-K(k+1)(W^H(k)X(k+1)-y(k+1))^*

其中K()是应用于权重迭代的增益，X()是接收到的数据，y()是期望的数据；以及

使用组合器权重来处理第二类符号的采样。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述增益K()计算如下：

$K(k+1)=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}P\left(k\right)X\left(k\right)}{1+{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}X{\left(k\right)}^{H}P\left(k\right)X\left(k\right)},$

其中λ是小于或等于1的算法的历史增益因数，所述历史增益因数确定了由算法维持的过去的迭代信息量，P()是近似等于方差矩阵的逆的F×F复数矩阵。

7.在具有多根接收天线的无线通信系统中的一种装置，其中每根天线分别耦合到一雷克接收机，该系统还有用于组合来自每个雷克接收机的雷克指的信号的组合器，其特征在于，所述装置包括：

用于接收包括来自多个雷克接收机输出的第一类符号的采样和来自所述多个雷克接收机输出的第二类符号的采样在内的帧的装置；

用于通过使用自适应算法使用第一类符号的采样来确定组合器权重的装置，所述组合器权重用于组合所述多个雷克接收机输出，其中所述自适应算法是递归最小平方算法，所述确定包括：按照至少一个先前组合器权重以及由第一类符号组成的接收信号的函数迭代地计算组合器权重，其中所述组合器权重是增益因数的函数，所述增益因数用于确定由算法维持的过去的迭代信息量的；以及

用于使用组合器权重来处理第二类符号的采样的装置。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述用于确定的装置包括：

使用具有多抽头的横向滤波器对第一类符号的采样进行滤波的装置，其中组合器权重被应用于多个抽头。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用于确定的装置还包括：

用于确定期望的符号和第一类符号的经滤波的采样之间的误差的装置，其中所述误差用来确定组合器权重。

10.在具有多根接收天线的无线通信系统中的一种装置，其中每根天线分别耦合到一雷克接收机，该系统还有用于组合来自每个雷克接收机的雷克指的信号的组合器，其特征在于，所述装置包括：

用于接收包括第一类符号的采样和第二类符号的采样在内的帧的装置；

用于通过使用递归最小平方算法使用第一类符号的采样来确定组合器权重的装置，所述确定包括：按照至少一个先前组合器权重以及由第一类符号组成的接收信号的函数迭代地计算组合器权重，其中第k次迭代计算组合器权重W()，给定如下：

W(k+1)＝W(k)-K(k+1)(W^H(k)X(k+1)-y(k+1))^*

其中K()是应用于权重迭代的增益，X()是接收到的数据，y()是期望的数据；以及

用于使用组合器权重来处理第二类符号的采样的装置。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述增益K()计算如下：

$K(k+1)=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}P\left(k\right)X\left(k\right)}{1+{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}X{\left(k\right)}^{H}P\left(k\right)X\left(k\right)},$

其中λ是小于或等于1的算法的历史增益因数，所述历史增益因数确定了由算法维持的过去的迭代信息量，P()是近似等于方差矩阵的逆的F×F复数矩阵。

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