專利名稱：使傳輸信道所接收的信號(hào)良好同步的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種使對(duì)應(yīng)于一個(gè)在傳輸信道中所發(fā)射的參考信號(hào)的接收信號(hào)良好同步的方法。
在一個(gè)傳輸系統(tǒng)中，特別是通過無線電傳輸，一個(gè)發(fā)射機(jī)在一個(gè)傳輸信道上向一個(gè)接收機(jī)目的地發(fā)射一個(gè)參考信號(hào)。接收機(jī)所必須實(shí)現(xiàn)的首要操作之一是在參考信號(hào)上的同步。該問題對(duì)于所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員而言是顯而易見的，因此這里不需要重復(fù)敘述為獲得該同步而使用的不同技術(shù)。
當(dāng)信號(hào)是數(shù)字的時(shí)候，我們習(xí)慣于用一個(gè)時(shí)間單位來估計(jì)同步偏差，時(shí)間偏差的時(shí)間比特分割一個(gè)信號(hào)的兩連續(xù)比特。因此，似乎在現(xiàn)有技術(shù)中可用的解決方案不能夠取得比時(shí)間比特精確得多的同步。
在某些情況下該精確度顯得是不夠的。實(shí)際上，是同步給了信號(hào)在傳輸信道中的行程時(shí)間，換句話說，是在發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間的時(shí)間。該數(shù)據(jù)是很重要的，因?yàn)樵谝粋€(gè)一基站與一終端通訊的雙工無線電通訊系統(tǒng)中，每一個(gè)設(shè)備都配備一個(gè)發(fā)射機(jī)-接收機(jī)，終端必須工作以使得它所發(fā)射的信號(hào)參照基站的時(shí)間基礎(chǔ)以一個(gè)精確的時(shí)刻到達(dá)。為此，自然地終端必須知道發(fā)射該信號(hào)以到達(dá)基站的時(shí)間。
另外，該傳輸時(shí)間直接反映了分隔發(fā)射機(jī)接收機(jī)的距離。我們很清楚地理解到，當(dāng)涉及到終端通過相對(duì)于一個(gè)或多個(gè)基站確定其位置的終端定位時(shí)，該距離的準(zhǔn)確性是重要的。由于其應(yīng)用的原因，其中我們將引述例如蜂窩網(wǎng)絡(luò)中蜂窩的交換策略(切換“handover”)，終端定位的一般問題是非常實(shí)際令人擔(dān)憂的。我們還可以引述安全領(lǐng)域，必須要在地理區(qū)域上定位一個(gè)緊急呼叫的來源或者定位一個(gè)帶有終端的被盜車輛的位置。
因此，本發(fā)明的目的在于提供一種同步方法，其精度遠(yuǎn)大于時(shí)間比特。
根據(jù)發(fā)明，在接收信號(hào)上對(duì)應(yīng)于一個(gè)在傳輸信道中所發(fā)射的參考信號(hào)的良好同步方法包括下列步驟-選擇一個(gè)源信號(hào)，它在其在傳輸信道中通過之后產(chǎn)生一個(gè)特征信號(hào)，-建立一個(gè)特征矩陣，以估算特征信號(hào)的協(xié)方差，-識(shí)別出最常見特征值(des valeurs propres dominantes)，它們是該特征矩陣中較大的特征值，-通過與特征值相關(guān)的特征向量的和計(jì)算源信號(hào)的校正函數(shù)，-尋找該校正函數(shù)的第一個(gè)極大值。
當(dāng)適用于校正函數(shù)計(jì)算的時(shí)間增量被選擇得足夠小時(shí)，在各種情況下都比時(shí)間比特小很多時(shí)，該方法就能獲得非常好的精度。
根據(jù)第一個(gè)選擇，這些特征值的數(shù)目是預(yù)定義的。典型的，該數(shù)由特征矩陣維數(shù)的20％到30％所表示。
根據(jù)第二個(gè)選擇，主要特征值的和與所有特征值之和的比大于或等于預(yù)定義數(shù)。在這里，預(yù)留數(shù)通常大于90％，例如95％。
根據(jù)第三個(gè)選擇，方法還包括一個(gè)在傳輸信道中的附加噪聲估算步驟，特征值是這樣的，它們的和小于或等于所有被附加噪聲降低的特征值之和。
另外，附加噪聲的估算通過標(biāo)準(zhǔn)化瞬間噪聲來實(shí)現(xiàn)，瞬間噪聲通過接收信號(hào)，參考信號(hào)和傳輸信道的響應(yīng)脈沖估算來被估計(jì)。
更進(jìn)一步，考慮與參考信號(hào)相關(guān)的傳輸矩陣A，瞬間噪聲的表達(dá)式如下N0=S-A·X。
另外，不論何種可能保留的選擇，特征矩陣產(chǎn)生一個(gè)平滑操作。
根據(jù)一個(gè)最佳實(shí)施例，特征信號(hào)是傳輸信道響應(yīng)脈沖的估算。
我們也可以預(yù)計(jì)到，特征信號(hào)是接收信號(hào)。
本發(fā)明將在下面的描述中更加詳細(xì)地顯現(xiàn)出來，其中為說明問題提出了一些實(shí)施例，他們所參考的附圖表示-

圖1，是發(fā)明實(shí)施例的第一種變形，并且
-圖2，第二個(gè)變形。
兩附圖上共同的部件被標(biāo)以一個(gè)相同的標(biāo)記。
接收機(jī)在時(shí)間比特的數(shù)量級(jí)上通過幾種可用的解決方案之一，已經(jīng)在接收信號(hào)上獲得了一個(gè)粗略的同步。
該接收信號(hào)對(duì)應(yīng)于一個(gè)由發(fā)射機(jī)產(chǎn)生并由接收機(jī)所知的參考信號(hào)。該參考信號(hào)可以事先知道，也就是說它涉及一個(gè)由標(biāo)識(shí)符號(hào)形成的學(xué)習(xí)序列。它也可以通過通稱為盲目探測的技術(shù)而事后知道。在該情況中，在同步過程中，接收機(jī)從接收信號(hào)中再生形成參考信號(hào)的符號(hào)序列。
首先，在發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間特性化傳輸是適當(dāng)?shù)摹榇?，我們選擇一個(gè)源信號(hào)，它，由發(fā)射機(jī)產(chǎn)生，在信道中傳輸之后，在接收機(jī)處給出一個(gè)特征信號(hào)。
自然地，如果源信號(hào)是參考信號(hào)，該特征信號(hào)是接收信號(hào)本身。然而，涉及到復(fù)雜性和發(fā)明方法的性能，這不總是最佳解決方案。
另一個(gè)解決方案在于保留一個(gè)如同源信號(hào)的調(diào)制脈沖，因而特征信號(hào)就成為傳輸信道的脈沖響應(yīng)。
作為例子，GSM數(shù)字蜂窩無線通訊系統(tǒng)以一個(gè)26符號(hào)的學(xué)習(xí)序列呼叫，脈沖響應(yīng)通常以5個(gè)系數(shù)來被估算，因?yàn)槲覀兗俣ㄐ诺郎⑸錇?。
在該情況下，接收信號(hào)有一個(gè)最大的尺度22，它基本上大于脈沖響應(yīng)尺度的大小。
因此，我們將參照?qǐng)D1從源信號(hào)是調(diào)制脈沖開始相繼地考察發(fā)明的兩個(gè)實(shí)施變形。
脈沖響應(yīng)估算本身并沒有帶來困難，因?yàn)橛卸喾N方法能夠完成估算，例如被稱為最小平方準(zhǔn)則的方法，它特別是在專利申請(qǐng)F(tuán)R2696604和EP0564849中被描述。作為復(fù)述，該技術(shù)要求一個(gè)測量矩陣A，它由長度為n的學(xué)習(xí)序列TS而構(gòu)成。該矩陣包括(n-d)行和(d+1)列，d表示信道的散射。在第i行和第j列表示的元素是學(xué)習(xí)序列的第(d+i-j)個(gè)序號(hào)，或者標(biāo)記為ai,26個(gè)符號(hào)的序列TS的第i個(gè)符號(hào) 學(xué)習(xí)序列被如此選擇，矩陣AtA不可反轉(zhuǎn)的，這里算子.t表示轉(zhuǎn)置。
在接收信號(hào)S中，由于信道散射為4，因此我們不考慮前4個(gè)符號(hào)s0到s3，因?yàn)樗鼈兺瑯尤Q于在學(xué)習(xí)序列之前發(fā)射的未知符號(hào)。由于用語的濫用，因此我們今后將接收信號(hào)定義為一個(gè)向量S，具有所接收符號(hào)的分量s4,s5,s6,…,s25。
脈沖響應(yīng)X估算取下列形式X=(AtA)-1At.S發(fā)明方法的下列步驟在于建立該脈沖響應(yīng)的一個(gè)統(tǒng)計(jì)。通過統(tǒng)計(jì)，我們?cè)谝粋€(gè)分析期間上，了解一個(gè)反映該響應(yīng)平均值的數(shù)據(jù)集合。
因此，我們構(gòu)造一個(gè)在分析期間所獲得的、不同估算的平滑矩陣X，以獲得與該脈沖響應(yīng)相關(guān)的協(xié)方差估算。這里的平滑是在一個(gè)非常一般意義上的，也就是說所有的操作能夠在分析期間上平滑或平均脈沖響應(yīng)。
第一個(gè)平滑的例子是在分析期間上執(zhí)行矩陣XXh的平均，該期間假定包括m個(gè)學(xué)習(xí)序列L(XXh)=1mΣ1mXXh]]>算子.h表示厄米變換或復(fù)雜共軛轉(zhuǎn)置(transposition conjugaisoncomplexe)。
第二個(gè)平滑的例子是在第i個(gè)學(xué)習(xí)序列接收之后實(shí)現(xiàn)平滑矩陣Li-1(XXh)，它通過一個(gè)乘法系數(shù)α在第(i-1)個(gè)學(xué)習(xí)序列上獲得的，該因數(shù)通常是以平滑遺忘因子的名義而被周知的，它在0和1之間Li(XXh)=αXiXih+(1-α)Li-1(XXh)初始化可以通過各種方式進(jìn)行，特別是通過所獲得的第一估算X，或者對(duì)于較小的學(xué)習(xí)序列通過如上所獲得的方法。
為簡化起見，實(shí)際上是統(tǒng)計(jì)特性矩陣的平滑矩陣L(XXh)今后將被標(biāo)記為L。
然后，方法包括一個(gè)求取特征矩陣對(duì)(特征值，特征向量)的階段。
該步驟就不再詳細(xì)的描述了，因?yàn)檫@對(duì)于所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員是公知的。
現(xiàn)在特征值λi被按照降序分類。實(shí)際上，這些值之和對(duì)應(yīng)于特征信號(hào)X的能量，它一部分是由源信號(hào)影像(image du signal source)的有用信號(hào)以及一部分由傳輸信道的附加噪聲N所構(gòu)成。
因此主要特征值，即那些較大的表示有用信號(hào)，而那些較小的特征值表示噪聲。
根據(jù)第一個(gè)選擇，方法在于保留一個(gè)主要特征值的預(yù)定義數(shù)目。例如，對(duì)于一個(gè)有5個(gè)系數(shù)的脈沖響應(yīng)，我們保留前面兩個(gè)特征值λ1, λ2。
根據(jù)第二個(gè)選擇，我們考慮有用信號(hào)表示了一個(gè)能量，它是特征信號(hào)能量的一個(gè)預(yù)定義分?jǐn)?shù)f。因此，標(biāo)記λ為i從1變化到p的特征值，將有d個(gè)主要特征值，d被按如下方式獲得Σi=1dλiΣi=1pλi≤f]]>以及Σi=1d+1λiΣi=1pλi>f]]>分?jǐn)?shù)f可以事先被固定到一個(gè)例如95％的值。該分?jǐn)?shù)也可以來自噪聲信號(hào)與另外獲得的接收信號(hào)之比。
根據(jù)第三個(gè)選擇，毫無疑問是性能最好的，附加噪聲N直接從接收信號(hào)和測量矩陣A來被估算。實(shí)際上，考慮到N0是影響接收信號(hào)的噪聲向量，有S=AX+N0
考慮到向量S和N0具有22個(gè)分量的事實(shí)，附加噪聲N可以以下述方式被表達(dá)N=(122)(S-AX)h(S-AX)]]>自然地，該噪聲估算也可以被平滑平均。采用前面的標(biāo)記并且標(biāo)準(zhǔn)化能量，有Σi=dpλi≥N]]>以及Σi=d+1pλi<N]]>因此我們從噪聲的直接估算獲得主要特征值。
不論是前面保留的何種選擇，方法的下面的步驟是通過與主要特征值λi相關(guān)的特征向量vi的和來計(jì)算源信號(hào)的校正函數(shù)。
源信號(hào)相對(duì)于時(shí)間比特而被采樣，因而我們記為g(t)，這里表示時(shí)間的t是一個(gè)離散變量，其量化步長，作為例子，可以是1/32時(shí)間比特。它通過一個(gè)與特征信號(hào)相同維數(shù)的向量來被表示，在所采用的例子中是5。校正函數(shù)c(t)，例如對(duì)于t從-1到+1時(shí)間比特變化，通過下面的表達(dá)式被計(jì)算c(t)=Σi=1dg(t).vi]]>在源信號(hào)g(t)和特征向量vi之間的點(diǎn)傳統(tǒng)上表示標(biāo)量積。
方法最后步驟是從t里尋找最接近于零的值t0，它對(duì)應(yīng)于校正函數(shù)c(t)的第一相關(guān)極大值。就是這個(gè)特殊的值t0給出了相對(duì)于接收信號(hào)的所求的同步偏差。
另外，我們也可以考慮下面的輔助函數(shù)c’(t)c′(t)=Σi=d+1pg(t).vi]]>必須要注意到，前面所提到的特殊值t0也可以通過從t中尋找最接近于零的值來被獲得，該值對(duì)應(yīng)于輔助公式c’(t)的相關(guān)第一極小值。
因此，該兩個(gè)為獲得同步偏差t0的方法是相同的。
參照?qǐng)D2，現(xiàn)在我們考慮發(fā)明的第二個(gè)變化，根據(jù)該變化，特征信號(hào)是接收信號(hào)S，盡管源信號(hào)目前是參考信號(hào)，或者在GSM情況中，學(xué)習(xí)序列TS被GMSK調(diào)制(指“高斯最小移位鍵控(GaussianMinimum Shift Keying)”)。
因此特征信號(hào)的統(tǒng)計(jì)就通過接收信號(hào)S不同表現(xiàn)的平滑所獲得的特征矩陣來被估算。這里，我們是在最一般的意義上考慮術(shù)語平滑。
因此特征矩陣L取下面的形式L(SSh)=1mΣlmSSh]]>或者，Li(SSh)=αSiSih+(1-α)Li-1(SSh)然后我們尋找該矩陣的p’個(gè)特征值λ’i，如同在第一個(gè)變化中，我們標(biāo)示出d’個(gè)主要特征值。
現(xiàn)在我們計(jì)算調(diào)制學(xué)習(xí)序列以及與主要特征值λ’i相關(guān)的特征向量v’i的和的校正函數(shù)f(t)。
在這里，學(xué)習(xí)序列g(shù)’(t)仍然被超采樣，并且它由一個(gè)具有22個(gè)分量的向量所表示。因此校正函數(shù)成為f(t)=Σi=1d′g′(t.)v′i]]>如同前面一樣，我們也可以定義一個(gè)新的輔助函數(shù)f’(t)f′(t)=Σi=d′+1p′g′(t).v′i]]>方法以相同的方式通過尋找校正函數(shù)f(t)的第一極大值或輔助函數(shù)的第一極小值f’(t)來作為結(jié)束。
發(fā)明也可以以不同的方式被應(yīng)用，其基本點(diǎn)是擁有源信號(hào)和傳輸結(jié)果，及特征信號(hào)。
權(quán)利要求
1．一種使對(duì)應(yīng)于一個(gè)在傳輸信道中所發(fā)射的參考信號(hào)(TS)的接收信號(hào)(S)良好同步方法，其特征在于它包括下列步驟-選擇一個(gè)源信號(hào)，它在其在所述的傳輸信道中通過之后產(chǎn)生一個(gè)特征信號(hào)(X,S)，-建立一個(gè)特征矩陣(L)，以估算所述特征信號(hào)(X,S)的協(xié)方差，-識(shí)別出主要特征值，它們是該特征矩陣(L)中最大的特征值(λi,λ’i)，-通過與主要特征值相關(guān)的特征向量(vi,v’i)的和計(jì)算所述源信號(hào)的校正函數(shù)(c(t),f(t)),-尋找該校正函數(shù)(c(t),f(t))的第一個(gè)極大值。
2．根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于所述主要特征值(λi,λ’i)的數(shù)目(d,d’)是預(yù)定的。
3．根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述主要特征值之和與所有特征值之和的比大于或等于預(yù)定義數(shù)。
4．根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于還包括一個(gè)在傳輸信道中的附加噪聲(N)的估算步驟，所述主要特征值是這樣的，它們的和小于或等于減去所有附加噪聲(N)的特征值之和。
5．根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于所述的附加噪聲(N)的估算通過標(biāo)準(zhǔn)化瞬間噪聲(N0)來實(shí)現(xiàn)，瞬間噪聲通過所述接收信號(hào)(S)，所述參考信號(hào)(TS)和傳輸信道的響應(yīng)脈沖(X)估算來被估計(jì)。
6．根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于考慮與所述參考信號(hào)(TS)相關(guān)的傳輸矩陣A，瞬間噪聲(N0)的表達(dá)式如下N0=S-A.X。
7．根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于所述附加噪聲(N)被平均。
8．根據(jù)權(quán)利要求1到7之一所述的方法，其特征在于所述的特征矩陣(L)產(chǎn)生一個(gè)平滑操作。
9．根據(jù)前述權(quán)利要求之一所述的方法，其特征在于所述特征信號(hào)是傳輸信道的脈沖響應(yīng)(X)的一個(gè)估算。
10．根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的方法，其特征在于所述的特征信號(hào)是所述的接收信號(hào)(S)。
全文摘要
發(fā)明涉及一種使對(duì)應(yīng)于一個(gè)在傳輸信道中所發(fā)射的參考信號(hào)(TS)的接收信號(hào)(S)良好同步方法。它包括下列步驟:選擇一個(gè)源信號(hào),它在其在所述的傳輸信道中通過之后產(chǎn)生一個(gè)特征信號(hào)(X),建立一個(gè)特征矩陣(L),以估算所述特征信號(hào)(X)的協(xié)方差,識(shí)別出主要的特征值,它們是該特征矩陣(L)中最大的特征值(λ
文檔編號(hào)H04L7/04GK1300488SQ99806098
公開日2001年6月20日 申請(qǐng)日期1999年4月9日 優(yōu)先權(quán)日1998年4月10日
發(fā)明者讓－路易·多恩斯蒂特, 尼德漢姆·本·拉切德 申請(qǐng)人:諾特爾·馬特拉移動(dòng)通信公司