CN1630990A - 无线电信站的接收器及方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示用以接收无线多路径通信信号的改善的通***。其提供用以计算接收信号样本的相对功率的新颖的RAKE接收器及时间差异集成***。较佳而言，该接收器是具体实施于CDMA无线通信***(如3GPP***)的UE或基站之中。

Description

无线电信站的接收器及方法

技术领域

本发明是有关于无线通信***。更具体言之，本发明是有关于接收无线通信***中的通信信号。

背景技术

在无线通信中，信号同步是重要的。在现代的***中，有各种电平的同步，如载波、频率、码、符号、帧帧及网络同步。在每种电平，同步可分成二个相位：取得(初始同步)及追踪(细微同步)。

一般的无线通信***(如在第三代合伙关是计画(3GPP)中所指定的)会从基站送出下行链路通信到一个或多个用户设备(UE)，并且会从UE送出上行链路通信至基站。每个UE内的接收器的运作是藉由使接收到的下行链路信号与已知的码序列相互联系或完全传播。码序列会与接收到的序列同步，以从相互联系中得到最大的输出。

接收器会接收到已知为多路径的传送的通信信号的时间偏移的副本。在多路径的时强时弱通道中，信号能量会由于不同的回音路径及散射，而在某个时间量期间做分布。为了改善效能，接收器会藉由组合多路径副本的信号来评估通道。如果接收器具有关于通道轮廓的信息，则增加信号能量的一种方式就是将许多相互关联器分支指配为不同的回音路径，并且结构上会结合其输出。传统上，这可使用已知为RAKE接收器的结构来达成。

传统上，RAKE接收器具有许多「指针」，每个回音路径会有一个。在每个指针中，有关于某些参考延迟的路径延迟(如直接或最早的接收路径)会在所有的传输中做评估及追踪。及时的路径初始位置的评估可藉由使用多路径的搜寻演算法来获得。多路径的搜寻演算法会经由相互关联器来进行延伸搜寻，以找出具有想要的薄片精确度的路径。RAKE接收器能利用多路径传播，而从传送信号的路径差异中受益。使用超过一种路径，或射线会增加可用于接收器的信号功率。此外，因为许多路径不像属于同时地极度变弱，所以其可提供时强时弱的防护。使用适当的组合，这可改善接收到的信噪比、降低时强时弱及减轻功率控制问题。

在移动式UE的本文中，由于其在散射环境中的移动式移动及改变，所以用于搜寻演算法中的延迟及衰减因素也会改变。因此，每当延迟已改变明显的量，会想要量测分接头的延迟线轮廓及重新配置RAKE指针。

RAKE接收器的重要设计问题是如何精确地搜寻及找出多个信号路径。对于接收器***，有许多要最佳化的关键参数，如平均取得时间、最佳临界值设定、侦测及错误警示的机率等。使用RAKE接收器的一个问题就是路径会消失，或不能藉由RAKE位置选定程序来侦测。因此，存在改善接收器的需求。

RAKE接收器的另一个严重问题是由于不同的多路径成分，所以不总是能将接收到的能量分离为成分。这会发生，例如，在各种抵达路径的相对延迟与薄片的持续时间比较起来非常小的时候。这样的情况时常会发生在室内及市区的通信通道中。此问题通常称为「大量(Fat)指针效应」。

虽然用来解调来自于大量指针(fat finger)中的数据的技术存在，但是为了使用这样的技术，必须识别出属于大量指针的接收到的能量。不幸的是，一般的RAKE相互关联器会设计成搜寻多路径通道中的不同单一路径的成分，并且不能执行此识别。因此，存在能识别大量指针的接收器的需求。

发明内容

本发明是针对用以接收无线多路径通信信号的改善的通***。用以计算接收信号样本的相对功率的新颖的RAKE接收器及时间差异集成***是提供出来。较佳而言，接收器是具体实施于CDMA无线通信***(如3GPP***)的UE或基站的中。

在本发明的一个观点中，站台具有用以处理通信信号的接收器，其包括RAKE接收器，其具有达到预定数目的RAKE指针，用以指配及组合多个不同信号路径的接收通信信号。在一例中，RAKE指针的最大数目会达到5个，一个为大量指针。RAKE接收器的大量指针是用以实施大量指针解调演算法，其例如可为传统的适应滤波器。

接收器具有RAKE寻位器，其会基于由数组连续信号样本所定义的视窗而决定信号路径。视窗会做定义，其中在一视窗中的样本会超过第一功率临界值。RAKE寻位器会基于在决定视窗内的样本的相对功率，而将一些如此的视窗(其达到数目RAKE指针)指定为候选者视窗。

较佳而言，RAKE寻位器会基于藉由其群组的样本的功率电平的相加所决定的视窗功率电平，来定义视窗。当其功率电平超过第一功率临界值时，视窗会定义出来。较佳而言，RAKE寻位器会基于具有最高功率电平的视窗，而将视窗指定为候选者视窗。然而，如果其接近另一个候选者视窗(亦即，如果较多的特定数目样本包含于具有较高功率电平的另一视窗内)，则不会指定视窗。例如，每个视窗会包含一组的21个样本，以及候选者视窗不会超过16个共同样本，以致于候选者视窗会藉由至少5个连续样本而互相分离。

视窗搜寻电路会分析候选者视窗，以判断是否候选者视窗中的样本功率超过第二临界值。当候选者视窗中的至少一个具有选择数目的候选者样本，其超过该第二临界值时，视窗搜寻电路会指定大量指针候选者视窗。较佳而言，视窗搜寻电路只会指定唯一一个大量指针候选者视窗，其具有最大功率电平的候选者视窗，其也具有选择数目(较佳为4个)的候选者样本，其具有超过第二临界值的功率电平。候选者样本为保持在删除超过第二临界值的连续样本后的那些样本。

RAKE指针配置器会指配候选者视窗，以处理第一型式的RAKE指针，或不同的第二型式的大量RAKE指针(Fat RAKE Finger)，以致于不指定为大量指针候选者视窗的候选者视窗中的每一个会指配给第一型式的不同RAKE指针。较佳而言，RAKE指针配置器会指配指定为大量指针候选者视窗的任意候选者视窗指配给大量RAKE指针。

所提出的是用以处理通信信号的方法是使用RAKE接收器，其使用RAKE接收器，其具有达到预定数目(例如5个)的RAKE指针，其会组合多个不同信号是路径的接收通信信号。基于由数组连续信号样本所定义的视窗来决定信号路径，其中在视窗中的样本会超过第一功率临界值。基于在决定视窗内的样本的相对功率，而将达到预定数目RAKE指针的如此视窗指定为候选者视窗。分析候选者视窗，以判断是否候选者视窗中的样本功率超过第二临界值。当候选者视窗中的至少一个具有第二预定数目的候选者样本，其超过第二临界值时，会指定大量指针候选者视窗。指配候选者视窗，以处理第一型式的RAKE指针，或不同第二型式的大量RAKE指针，以致于不指定为大量指针候选者视窗的候选者视窗中的每一个会指配给第一型式的不同RAKE指针。

较佳而言，所定义的视窗具有功率电平，是藉由其群组的样本的功率电平的相加所决定，其会超过第一功率临界值，以及会基于具有最高功率电平的视窗，而指定候选者视窗。然而，如果较多的特定数目样本包含于具有较高功率电平的另一视窗内时，则不会指定为候选者视窗。例如，每个群组的样本可包含21个样本，以及特定数目为设定为16，以致于仅藉由至少5个连续样本而互相分离的视窗会指定为候选者视窗。

较佳而言，只会指定一个大量指针候选者视窗，其具有最大功率电平的候选者视窗，其也具有选择数目的候选者样本，其具有超过第二临界值的功率电平。候选者样本为保持在删除超过第二临界值的连续样本后的那些样本。

较佳而言，指定为大量指针候选者视窗的任意候选者视窗会指配给包括适应滤波器的大量RAKE指针。

在本发明的第二个观点中，接收器是配置用以处理通信信号，其部分基于信号样本的相对功率，其中相对功率是计算为对应时间差异信号样本的值的函数。缓冲器是用以至少储存值r(r)，其对应于用以定义一组R的样本的信号样本S_r。R是X个连续接收信号样本S₀到S_X-1的子集合，其对应值r(0)到r(X-1)。子集合R的元素的数目是低于X，以致于R包含连续样本{S₀到S_i}及{S_j到S_X-1}的至少二个互斥子集合。因此，R不包括样本S_i+1或S_j-1。为了方便起见，缓冲器会储存r(0)到r(X-1)的所有值，但是如果只储存由样本组R所表示的值的时间差异子集合，则实质上可使用较小的缓冲器。

处理器的运作是与缓冲器结合，用以计算相对样本功率，其基于对应于X个连续接收信号样本的选择子集合R的信号样本元素S_r的值r(r)。分别对应于信号样本元素S_i+1及S_j-1的不包含于R中的样本的值(如值r(i+1)或r(j-1))不会用于计算中。因此，相对功率会基于表示至少二个差异时间区间的样本串来做计算。

较佳而言，处理器是配置用以计算相对功率，其利用基于由正整数的互斥子集合所组成的指标组I的函数，以致于对于I的每一子集合而言，R的对应子集合是用于计算相对功率。

每对连续样本是表示取样时间区间t，其对应于用于取得接收信号的样本的取样率。较佳而言，X个连续样本中的至少二个互斥子集合存在，其分别至少包含连续样本{S_i+1到S_i+51}及{S_j-51到S_j-1}，以及不包含子集合R中的任何元素。在这样的情况中，子集合R是由连续样本中的至少三个互斥子集合所定义，其表示数个群组的连续样本会藉由50倍t而适时地相互偏移。

较佳而言，处理器是配置用以计算在PN加密序列与接收信号之间的相互关联功率P_k ^PN，用于样本S_k，其基于：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m\∈I}{\mathrm{\Σ}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|$

其中N为预定常数，而c(·)是表示对应于PN加密序列的值。为了限制处理时间，较佳而言，指标组I是由不超过150个元素所定义。在一例中，指标组I与{0-9，50-69，100-199}相等、N为256。这导致R是由连续样本中的三个对应互斥子集合所定义，其表示数个群组的样本会藉由超过5000倍t而适时地相互偏移。

较佳而言，RAKE指针配置方块包括缓冲器及配置用于时间差异集成的相关的处理器，以致于样本S_k的相互关联功率会基于时间差异集成，而计算于配置方块中。然而，时间差异集成的实施可类似地用于其他的元素，其中会计算相对的信号样本功率。

本发明的其它目的及好处对于本技术的专业人士将可由以下的说明来更加了解。

附图说明

图1是根据本发明的思想的初始大量指针及RAKE指针配置处理器的框图。

图2是3GPP***中的P-SCH、S-SCH及CPICH通道的帧及轨迹架构的图形。

图3是大量指针配置处理器的框图。

图4是临界值比较块程序的图形显示。

图5是视窗搜寻块程序的图形显示。

图6是大量指针位置块程序的图形显示。

图7是大量指针配置的流程。

图8是RAKE指针配置处理器的框图。

图9是第一级滤波器块程序的图形显示。

图10是RAKE指针侦测块程序的图形显示。

图11是第二级滤波器块程序的图形显示。

图12是后侦测架构的图形。

图13是在具有各种SNR的AWGN通道中的单一路径情况的侦测机率(P_D)的图形。

图14是在具有各种SNR及第二临界值η₂的多路径时强时弱通道(情况1)中的第一路径的侦测机率(P_D)的图形。

图15是在具有各种SNR及第二临界值η₂的多路径时强时弱通道(情况1)中的第二路径的侦测机率(P_D)的图形。

图16是有关于第二临界值η₂的错误警示(P_FA)的机率的图形。

图17是在具有各种SNR及第二临界值η₂的多路径时强时弱通道(情况5)中的第一路径的侦测机率(P_D)的图形。

图18是在具有各种SNR及第二临界值η₂的多路径时强时弱通道(情况5)中的第二路径的侦测机率(P_D)的图形。

图19是有关于第二临界值η₂的错误警示(P_FA)的机率的图形。

图20是RAKE管理架构的框图。

图21是RAKE改变位置的流程图。

图22是路径搜寻程序的图形显示。

图23是路径验证程序的图形显示。

图24是路径选择器程序的图形。

图25是侦测多路径时强时弱的机率的图形(情况1)。

图26是侦测多路径时强时弱的机率的图形(情况1)。

图27是侦测多路径时强时弱的机率的图形(情况1)。

图28是生死传播序列的图形。

图29是主要同步通道(PSC)回应的图形。

图30是共同导向通道(CPICH)回应的图形。

图31是第一路径的侦测机率的图形(情况1)。

图32是第二路径的侦测机率的图形(情况1)。

图33是错误警示机率的图形(情况1)。

图34是第一路径的侦测机率的图形(情况5)。

图35是第二路径的侦测机率的图形(情况5)。

图36是错误警示机率的图形(情况5)。

具体实施方式

本发明是说明于底下的根据目前第三代合伙关是计画(3GPP)规范所实施的通信***的本文中。在这样的***中，CDMA通信景像会以特定的薄片速率，在***时间帧帧内传送。无线通信发生在已知为节点B的用户设备(UE)与基站之间。UE与节点B会同时传送及接收无线通信信号。结合任一种型式的通信站台(亦即，UE或节点B)的接收设备，根据本发明的思想的RAKE接收器会藉由由有效处理接收到的多路径通信信号，而有助益于用来改善效能。除了在此不同的特定的外，关于小区(cell)搜寻、码取得以及同步的较佳程序是根据目前的3GPP规范。

为了评估本发明的RAKE接收器的效能，其效能会以各种模拟的观点来作评估。这些包括增加的白高斯噪声(AWGN)通道及如由3GPP工作群组4(WG4)所指定的二个不同通道，在依据3GPP技术规范的版本3.2的WG4情况1及WG4情况5的技术中是熟知的。

发明人已了解传播通道脉冲响应会包括「大量」指针路径与标准RAKE指针路径结合。大量指针路径是表示多个路径是互相靠近，而每个标准RAKE指针路径是表示由至少一个薄片区间来区分单一路径与其他路径。通常，通道回应不会具有超过一个「大量」指针路径，所在此所叙述的较佳具体实施例会专注于侦测唯一一个「大量」指针。然而，本发明的思想同样可用于侦测多个「大量」指针。

在本发明中，RAKE寻位器会持续寻找大量指针及RAKE指针路径。大量指针路径会指配给由可解调大量指针路径的解调演算法/***所组成的大量指针，而每个个别的多路径成分会分别指配给标准的RAKE指针，与存在于这些指针中的每个的追踪机制。由至少一个薄片宽度所分离的标准RAKE指针是表示习知技术中的RAKE接收器。可解调大量指针路径的解调演算法/***的一例是适应滤波器(AF)。

RAKE寻位器(显示于图1中)是扮演搜寻机制(小区搜寻)与RAKE接收器之间的连接的重要角色。在码相位取得已藉由小区搜寻程序而产生时，RAKE指针会与侦测到的码相位结合侦测到的码相位会对应于由于在接收无线通道中的多路径所导致的时间延迟。因为通道多路径的延迟通常是非固定的，所以必须持续寻找通道中的的新的多路径成分。由于多路径所产生的码相位然后会配置给用于解调的RAKE接收器。关于每个RAKE指针的粗劣同步然后会藉由每个个别的RAKE指针中的码追踪机制，而细微的同步化。当移动式UE移动及接收通道的延迟轮廓改变时，配置给RAKE指针的码相位会消失。这些指针然后会从RAKE接收器中离开配置，而新的码相位会从RAKE寻位器中重新配置。此程序会在之后提及的RAKE重新配置***中做说明。

图1是显示设计用于3GPP***的RAKE寻位器的整个框图，其包括初始大量指针及RAKE指针配置处理器。寻位器会与3GPP初始小区搜寻演算法一起运作，以加速解决多路径的速度。

在同步期间，移动式站台(MS)会搜寻会接收最高信号功率的基站(BS)。在一较佳具体实施例中，小区搜寻方块会根据目前的3GPP规范，来决定下行链路的加密(scrambling)码及此基站的帧同步。在加密码已识别出来之后，RAKE接收器会持续需要了解关于无线电广播通道的大量指针的每个多路径或多路径群组的相对延迟或码相位。

在小区搜寻程序的第一步骤期间，UE会使用主要同步通道(P-SCH)的码来取得小区的轨迹同步。这通常可使用与P-SCH通道匹配的单一匹配滤波器来达成。P-SCH所使用的码对于所有小区是共同的。小区的轨迹时序可藉由侦测匹配滤波器输出中的波峰来获得。

在小区搜寻程序的第二步骤期间，UE会使用次要同步通道(S-SCH)来找出帧同步，并且会验证在第一步骤中所找出的小区的码群组。这可藉由使收到的信号与所有可能的次要同步码序列相互联系，以及识别最大相互关联值来达成。因为序列的周期移位是特有的，所以码群组及帧同步会决定出来。

在小区搜寻程序的第三及最后步骤期间，UE会决定出发现小区所使用的真正主要加密码。主要加密码通常是使用在第二步骤中所识别的码群组内的所***，而经由共同导向通道(CPICH)上的逐个符号识别出来。在主要加密码已识别出来之后，会解调主要共同控制实际通道(P-CCPCH)，并且***及小区特地信息会从在P-CCPCH上进行的广播通道(BCH)中读取。图2为P-SCH、S-SCH及CPICH的时间帧及轨迹结构的范例图形。

小区搜寻演算法的效能对于RAKE寻位器有重要的影响。如果小区搜寻失去效用，错误的PN加密码会指配给RAKE寻位器，于是RAKE寻位器会产生错误的路径指示。因此，RAKE寻位器是用来验证小区搜寻演算法，并且使错误的侦测去除。

图3是显示大量指针配置处理器的框图。此处理器包括三个主要方块：临界值比较方块、视窗搜寻方块及大量指针位置方块。较佳而言，临界值比较方块包括具有临界值η1的根据目前的3GPP规范的阶层式Golay相互关联器(HGC)，以抑制杂讯成分。视窗搜寻方块会选择预定数目(如五个(5))包含最大移动平均视窗功率的最佳视窗候选者。然后每个指定的视窗会变成用于RAKE指针中的一个的候选者。大量指针位置方块会找出包含最大功率的视窗。

用于临界值比较方块中的第一临界值η₁是与P-SCH中的平均杂讯功率成正比。用于大量指针位置方块中的第二临界值η₂是基于CPICH中的平均杂讯功率。二个临界值(η₁及η₂)会决定接收器***的侦测机率及错误警示。

使用临界值比较，大量指针位置会指配给以开始时序指标τ_w来识别的视窗。此指标会送到适应滤波器(AF)，其包括用于进一步处理的RAKE接收器的「大量」指针。大量指针配置的角色是用来提供视窗位置及验证大量指针路径的功率。

图4是绘示临界值比较方块的程序。临界值比较方块的工作就是预先侦测及搜寻P-SCH通道中的真实码相位。小区搜寻步骤1会提供轨迹边界，其为在0到5119范围中的值(一个轨迹是每薄片二个样本)。一旦轨迹边界已知，在轨迹边界附近的具有半个薄片取样区间的±200个样本的视窗会产生总共为401个样本。因为无线电广播通道的最大延迟展开是假设为±100Tc，所以±200的值是较佳的。

因为P-SCH对于所有的小区是共同的，所以临界值比较方块的输入包含对应于来自于所有可侦测的基站的路径能量的值。因此需要后侦测来验证属于想要的基站的信号，并且用以抑制其他的信号。为了保持低机率的错误警示，需要决定适当的临界值η₁。此临界值应该与平均杂讯功率成正比。如果η₁太低，错误警示的机率会是不可接受地高。如果η₁太高，侦测机率会太低。这是选择η₁的折衷。

临界值比较方块的输入(亦即，小区搜寻步骤1中的集成HGC输出)会与临界值η₁比较，以使在临界值的上及的下的样本分离。临界值比较方块的输出为

${\tilde{P}}_i^{\mathrm{HGC}}=\max (P_i^{\mathrm{HGC}}-{\mathrm{\η}}_1,0),-200\≤i\≤200.---\left(1\right)$

其中i＝0是表示轨迹边界。临界值会藉由平均杂讯功率而是适应性地改变σ_n ^HGC，以致于

${\mathrm{\η}}_1={\mathrm{\α\σ}}_n^{\mathrm{HGC}},---\left(2\right)$

具有适当的比例函数α。

视窗搜寻方块的主要工作是找出预定数目的候选视窗，其包含具有最大允许重叠的最大功率。候选视窗的数目是对应可用的RAKE指针的数目，在此例中为5个。视窗尺寸例如是21个样本。移动平均(MA)滑动视窗的功率可计算为

$P_i^{\mathrm{window}}=\underset{n=0}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{P}}_{i+n}^{\mathrm{HGC}},-200\≤i\≤180,---\left(3\right)$

其中功率

是由(2.1)所给予。然后视窗功率会以下降次序来分级，以致于

P⁽¹⁾≥P⁽²⁾≥P⁽³⁾≥…，         (4)

具有 $P^{\left(1\right)}=\max \left(P_i^{\mathrm{window}}\right).$ 对于找出五个视窗而言，所给予的较佳需求是藉由

1.视窗候选者P⁽¹⁾→P⁽⁵⁾应该都超过为设计参数的最小视窗功率P_min，亦即，

P⁽¹⁾≥P⁽²⁾≥…≥P⁽⁵⁾≥P_min。    (5)

2.视窗候选者是由至少五个样本来分离，亦即，对于第j个候选者 $P^{\left(j\right)}=P_k^{\mathrm{window}}$ 及第(j+1)个候选者 $P^{(j+1)}=P_l^{\mathrm{window}}$ 应该满足条件

如果 $P_k^{\mathrm{window}}\≥P_l^{\mathrm{window}},$ 则|k-1|≥5。    (6)

如果需求1不满足，会决定出少于五个视窗候选者，并且会指配少于五个指针的RAKE接收器，未指配的指针会保持闲置。如果需求2不满足，会使用具有最高功率的候选视窗，并且不使用在5个或更少的样本内的候选视窗。

图5是绘示视窗搜寻程序。首先，会计算如在方程式(3)中的P_i ^window。第二，会将P_i ^window排序为下降次序。第三，会选择由至少5个样本所分离的五个候选者。为了便于绘示，只有最先的七个样本会表示于以略图显示的每个视窗中。如以上所述，较佳的视窗尺寸为21个样本。

如果视窗候选者互相覆盖(例如，图5中的{P_-193 ^window，P_-198 ^window}及{P_-5 ^window，P₁ ^window}，则这些区域会储存在缓冲器中。在大量指针配置区块中，这可用来降低计算PN加密序列与接收信号之间的相互关联功率P_k ^PN的集成时间。例如，假设第一视窗候选者具有5的开始点，而第二视窗候选者具有开始点11。关于21个样本尺寸视窗的重叠样本为11到25(16个样本)。在此区中，防止关于P_k ^PN的双重计算是较佳的。

大量指针位置区块会利用CPICH通道，来执行后侦测程序。因为CPICH对于已知区域中的每个小区是特有的，所以在CPICH上的相互关联会给予特定小区的真实码相位。例如，假设在无线电广播通道中，三个基站可用于UE。如果UE与BS1通信，则在CPICH上的相互关联只会强调BS1的码相位，而会抑制BS2及BS3的码相位。在接收信号与PN加密序列之间的相互关联的功率是计算为

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,-100\≤k\≤100---\left(7\right)$

其中r(·)及c(·)的序列是分别表示接收信号与PN加密序列。J与N的典型值为J＝50(5个轨迹)，N＝256(薄片中的一个符号长度)。如目前在3GPP中所指定的，接收信号与PN加密序列的取样率是不同的。接收信号的取样率是T_c/2。然而，PN加密序列是以T_c区间来取样。因此(7)可修改为

$P_{2k}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{even}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

$-200\≤k\≤200---\left(8\right)$

$P_{2k+1}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{odd}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

其中r_even(·)与r_odd(·)是分别表示接收信号的偶数及奇数样本。为了简化方程式，让

$x\left(m\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(m,n)c^{*}(m,n)=a\left(m\right)+\mathrm{jb}\left(m\right).$

绝对值运算可近似为

|x(m)|≈max(|a(m)|，|b(m)|)+0.5min(|a(m)|，|b(m)|)。    (9)

然后，方程式(7)是使用(9)的帮助来简化，以致于

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|$

$=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|x\left(m\right)\right|=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{{a\left(m\right)}^2+{b\left(m\right)}^2}---\left(10\right)$

$\≈\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\[\max \left(\right|a\left(m\right)|,|b\left(m\right)\left|\right)+0.5\min \left(\right|a\left(m\right)|,|b\left(m\right)\left|\right)\].$

再者，因为在接收信号与加密序列之间的不同取样率必须考虑，所以(10)可表示为：

$P_{2k}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{even}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|$

$\⇒P_{2k}^{\mathrm{PN}}\≈\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\max \left(\right|a_{\mathrm{even}}\left(m\right),b_{\mathrm{even}}\left(m\right)\left|\right)+0.5\min \left(\right|a_{\mathrm{even}}\left(m\right),b_{\mathrm{even}}\left(m\right)\left|\right),$

$\left(11\right)$

$P_{2k+1}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{odd}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|$

$\⇒P_{2k+1}^{\mathrm{PN}}\≈\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\max \left(\right|a_{\mathrm{odd}}\left(m\right),b_{\mathrm{odd}}\left(m\right)\left|\right)+0.5\min \left(\right|a_{\mathrm{odd}}\left(m\right),b_{\mathrm{odd}}\left(m\right)\left|\right).$

如果相互关联P_k ^PN大于第二临界值η₂，则会接受码相位为真实路径。第二临界值η₂是与平均噪声功率成正比，亦即，

${\mathrm{\η}}_2=\mathrm{\β}{\mathrm{\σ}}_n^{\mathrm{PN}},---\left(12\right)$

其中β为比例因子，而σ_n ^PN为所给予的平均噪声功率，是藉由

${\mathrm{\σ}}_n^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{even}}(\mathrm{Nm}+n)c_{\mathrm{AUX}}^{*}(\mathrm{Nm}+n)\right|.---\left(13\right)$

在此，c_AUX(·)是表示附属的PN加密码。方程式(13)也可简化为使用修改的绝对值运算子的(10)。

如果大量指针是指配在点τ_w，则在(1)中的功率 会重设为零，以进一步地在RAKE配置中做处理，以致于个别标准的RAKE指针不会指配在大量指针位置。

${\tilde{P}}_i^{\mathrm{HGC}}=0,i={\mathrm{\τ}}_w,{\mathrm{\τ}}_w+1,\·\·\·,{\mathrm{\τ}}_w+20.---\left(14\right)$

图6是显示大量指针位置块程序。上部是显示最佳五个视窗候选者的选择。此程序为预先侦测部分。视窗指标会送到对应于下部的后侦测部分。下部会计算使用方程式(11)的相互关联功率。较佳而言，当选择的视窗具有在第二临界值之上的最小数目的非连续样本时，会指配大量指针。

如果未指配大量指针，临界值比较方块的输出为RAKE指针配置处理器的输入。在此情况中，较佳而言，非连续量测会删除，以确定由至少一个切片所分离的路径。这可例如藉由以已知视窗中的最高样本开始、移除相邻的样本、保留相邻样本的下一个、移除与刚才保持的样本相邻的样本等来达成。

图7是绘示较佳的大料指针配置方法的流程图。在流程图中的参数为：

P_min：最小平均视窗功率。

N_c：在第二临界值η₂之上的取样数目。

N_low：在第二临界值η₂之上的取样的最低允许数目。

N_req：在第二临界值η₂之上的取样的需求数目。

N′_c：在删除接近的成分后，在第二临界值之上的取样数目。

N_acc：在删除后，在第二临界值之上的取样的可接受数目。要注意的是，多路径宽度N_w会做量测，并且会传送到用以指配匹配数目的分接头的大量指针。

在第二临界值之上的取样数目(N_c)及在删除后的临界值之上的取样数目(N′_c)会计算出来。最后，最右的视窗会指定为FAT指针，因为其独自满足的最小值N′_c的标准，其较佳是设定为4。亦即，如果至少有4个样本位于临界值之上(每个是由选择视窗中的至少一个薄片所分离)，则只会使用大量指针。

如图7所绘示，大量指针位置程序10会藉由检查视窗中的第一候选者，以了解是否总功率(步骤1)超过最小可接受功率。如果否，位置方块会尝试下个候选者。如果没有候选者满足此条件，程序会回到步骤6。然后，在输入信号r(m，n)与局部产生的PN加密码c(m，n)之间的逐步符号相互关联会计算(步骤2)如下：

$P_{2k}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{even}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

$\left(15\right)$

$P_{2k+1}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{odd}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

其中J为所累加的符号数目，而N为薄片中的符号长度。

然后会与第二临界值η₂做比较。在临界值η₂之上的样本数目N_c会计算出来(步骤3)，而在步骤4，会排序成三种不同情况中的一个：

(a)情况1：如果N_c＜N_low，回到步骤1且尝试下个候选者，若有的话。

(b)情况2：如果N_low≤N_c≤N_req，

(i)计算N′_c，在删除样本后的第二临界值之上的样本数目。

(ii)检查是否N′_c大于N_acc，在删除后的样本的可接受数目。如果是会指配大量指针且回到步骤5。如果否，会回到步骤1。

(c)情况3：如果N_c≥N_req，会指配大量指针且回到步骤5。为了防止将RAKE指针指配于大量指针区中，重设(1)的大量指针区中的HGC输出会重设为0，亦即，

${\tilde{P}}_i^{\mathrm{HGC}}=0,i={\mathrm{\τ}}_w,{\mathrm{\τ}}_w+1,\·\·\·,{\mathrm{\τ}}_w+20.$

一旦所有的候选者已做处理，会进入RAKE指针配置程序(步骤6)。

RAKE指针配置处理器的框图是显示于图8中。RAKE指针处理器包括第一级滤波器、RAKE指针侦测器、第二级滤波器及指配器。第一级滤波器会将来自于小区搜寻HGC的输入 以下降次序排列，并且会选择M个最大样本。这些样本必须互相隔离至少2个样本。如果没有指配的大量指针，则临界值比较方块的输出

会直接送入第一级滤波器方块。此方块的输入为在临界值η₁之上的HGC输出功率，如方程式(1)，亦即：

${\tilde{P}}_i^{\mathrm{HGC}}=0,-200\≤i\≤200---\left(16\right)$

此方块会将这些功率以下降次序排列，以致于：

$P_{\mathrm{FRF}}^{\left(1\right)}\≥P_{\mathrm{FRF}}^{\left(2\right)}\≥\·\·\·\≥P_{\mathrm{FRF}}^{\left(M\right)},---\left(17\right)$

其中 $P_{\mathrm{FRF}}^{\left(1\right)}=\max \left({\tilde{P}}_i^{\mathrm{HGC}}\right),$ 而下标符号FRF是表示第一级滤波器，以及M为设计参数。此方块的输出不是相互关联功率，但是时间指标是对应其功率，亦即：

          [I₁，I₂，...，I_M]。               (18)

较佳而言，会检查这些样本，以确定其是藉由2个样本所分离，以得到较佳的薄片持续多路径解决方式，并且如果其不足以分离，会删除。换句话说，如果以下的关是不满足，则会删除对应于I_j+1的样本：

          |I_j-I_j+1|≥2，j＝1，2，...，M-1。   (19)

图9是显示选择8个最大相互关联功率，不包含大量指针区的一例。对应于这些位置的指标会送入RAKE指针侦测方块。

RAKE指针侦测方块会验证对应于由方程式(17)所提供的指标的相互关联功率是否大于CPICH功率中的第二临界值η₂。相互关联功率的获得可藉由：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(256m+n)c^{*}(256m+n-k)\right|,k=I_1,I_2,\·\·\·,I_M.---\left(20\right)$

其中r(·)及c(·)的取样率不同，方程式(20)会修改为：

$P_{2k}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{odd}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

$k=I_1,I_2,\·\·\·,I_M.---\left(21\right)$

$P_{2k+1}^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\overset{J-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{even}}(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,$

如果方程式(20)中的相互关联功率是大于第二临界值η₂，(亦即， $P_k^{\mathrm{PN}}\≥{\mathrm{\η}}_2$ )，则对应的码相位会验证为侦测小区的真实路径；否则码相位不会验证为真实路径。在后侦测的验证模式中，来自于方程式(18)的已知指标的相邻码相位(左与右)也会做测试，以产生时脉漂移及传播媒介移动。图10是显示RAKE指针侦测块程序。上部是绘示最大的M个样本的选择(例如8个)，及其指标[I₁，I₂，...，I₈]。下部是绘示用以决定L个真实路径的验证程序。[I₁，I₂，...，I₈]的相邻指标为：

[(I₁-1，I₁，I₁+1)，(I₂-1，I₂，I₂+1)，...，(I₈-1，I₈，I₈+1)]，    (22)

及其对应的功率为：

$\[(p_{I_1-1}^{\mathrm{PN}},p_{I_1}^{\mathrm{PN}},p_{I_1+1}^{\mathrm{PN}}),(p_{I_2-1}^{\mathrm{PN}},p_{I_2}^{\mathrm{PN}},p_{I_2+1}^{\mathrm{PN}}),\·\·\·,(p_{I_8-1}^{\mathrm{PN}},p_{I_8}^{\mathrm{PN}},p_{I_8+1}^{\mathrm{PN}})\].---\left(23\right)$

较佳而言，在第二临界值之上的最大功率，及其方程式(22)及(23)中的每组的指标会选择为真实路径。图10是绘示指标

[I₈+1，I₃，I₇-1，I₆+1]                                  (24)

会选择为所绘示的例子中的验证为真实路径的每一个。在此情况中，所找出的L为5，因为方程式(22)及(23)中的八组中的三组没有位于第二临界值之上的功率。

第二级滤波器会从L个候选者中，选择最大的K个样本，其中K为RAKE指针或L(如果较小)的数目。此方块的输入为在临界值之上的相互关联功率及其指标。这些功率会已下降次序排列：

$P_1^{\mathrm{RAKE}}\≥P_2^{\mathrm{RAKE}}\≥\·\·\·\≥P_L^{\mathrm{RAKE}}---\left(25\right)$

而来自于(24)的指标的对应的指标会以方程式(25)而排序为：

$\[I_1^{\mathrm{RAKE}}\≥I_2^{\mathrm{RAKE}}\≥\·\·\·\≥I_L^{\mathrm{RAKE}}\].---\left(26\right)$

此方块的输出为方程式(26)中的K个最大样本的指标，其对应于：

$\[I_1^{\mathrm{RAKE}}\≥I_2^{\mathrm{RAKE}}\≥\·\·\·\≥I_K^{\mathrm{RAKE}}\].---\left(27\right)$

图11是绘示第二级滤波器块程序。相互关联功率会以下降次序来排列，以致于：

$P_{I_1}^{\mathrm{PN}}\≥P_{I_8+1}^{\mathrm{PN}}\≥P_{I_7-1}^{\mathrm{PN}}\≥P_{I_6+1}^{\mathrm{PN}}\≥P_{I_3}^{\mathrm{PN}}\⇒P_1^{\mathrm{RAKE}}\≥P_2^{\mathrm{RAKE}}\≥P_3^{\mathrm{RAKE}}\≥P_4^{\mathrm{RAKE}}\≥P_5^{\mathrm{RAKE}}.$

指标也会以会以此次序来排序，以致于

$\[I_1,I_8+1,I_7-1,I_6+1,I_3\]\⇒\[I_1^{\mathrm{RAKE}},I_2^{\mathrm{RAKE}},I_3^{\mathrm{RAKE}},I_4^{\mathrm{RAKE}},I_5^{\mathrm{RAKE}}\].---\left(28\right)$

最后，如果K个RAKE指针可用于接收器***中，则方程式(28)的K个指标会指配为RAKE指针，如底下所提及。少于K个指针会是可用的，其中已指配大量指针。

最大的RAKE指针路径总是会指配给RAKE接收器指针，即使其不能满足最小标准，除非有已指配的大量指针。如果RAKE指针是指配为标准或大量，较佳而言，每个额外的指针路径在指配给RAKE接收器指针之前，必须通过额外的测试。

额外的测试会判断增加的SNR是否会超过某些最小ΔdB。如果在指配k个指针后的目前SNR为SNR_k dB，则会指配额外的指针，如果：

        SNR_k+1-SNR_k≥ΔdB。                    (29)

这等效于将量测到的第k+1个成分的线性功率P_k+1与累积的功率做比较：

${\mathrm{CP}}_k=\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{P}_j---\left(30\right)$

如果P_k+1≥(δ-1)CP_k，则会指配指针。在此，δ＝10^0.1Δ。例如，如果δ＝1/16，则Δ＝0.26dB。在此例中，如果对于总SNR，成分增加额外的0.26dB，则只会指配另一个RAKE接收器指针。

典型的无线电传播通道会包含由建筑物、山以及在传播路径中的移动式障碍物所产生的反射。这些多重路径会使信号能量产生衰减及歪曲。虽然在某些情况中，具有显著信号能量的只有20μs或更多的延迟已在山区中观察出来，但是在市区及郊区中，延迟轮廓通常会增加1到2μs。如果多路径成分的时间差至少为0.26μs(薄片持续时间)，则CDMA RAKE接收器会使那些多路径成分分离，并且将其协调地组合，以得到差异性。如果路径长度中的差异至少为260ft，则会得到0.26μs的延迟。当多路径反射的相位抵销发生时，接收信号功率会明显地降低。因为基本几何会产生时强时弱及分散的景象，所以由于快速时强时弱所产生的信号变化会发生许多等级的强度，其会比平均多路径延迟轮廓中的变化更为频繁。

有许多技术可用来克服此时强时弱。第一技术是使用配置给显著能量会送达的那些延迟位置的RAKE指针。第二技术为快速功率控制及差异接收。第三技术为编码及***。

大量指针配置及RAKE指针配置处理器的输出是用来改善整个***效能。例如，平均取得时间是取决于侦测机率、错误警示机率、存在时间、错误警示惩罚时间及小区的数目，来作搜寻。因为平均取得时间对于取得装置的效能非常重要，所以想要使所有以上的参数最佳化。图12是显示用以获得PN加密序列与帧边界邻近中的接收信号之间的交叉相互关联功率的后侦测架构。

在缺乏考虑真实码相位位置的任何习知信息中，在接收的PN码与其的局部复制之间的未对准的不确定会与完全码周期一样多。因此，对于长的PN码而言，要解决的对应的时间不确定通常会相当大。实际上，通常需要在交出细微同步追踪***的控制之前，将接收及局部的PN码信号配置于一半薄片周期T_c/2内。根据此需求，在离散步骤中，局部PN码信号的时间延迟会降低或增加。因此，如果T_U＝N_UT_c为要解决的时间不确定，则q＝2N_U+1为可行码对准的数目，其在连序搜寻说法中，是相关于经由未确定区，在每个搜寻期间所检查的小区。

码取得的目的就是使接收到的假杂讯(PN)码r(m，n)与局部产生码c(m，n)之间的粗略时间对准，以达成一个PN序列薄片的部分的精确性。码取得的普遍方法是连续搜寻技术，其会与接收及局部产生的码序列相互关联，然后会基于临界值的交叉或最大相互关联，来测试同步。临界值是取决于匹配滤波器输出的信噪比而决定出来，并且其会根据杂讯功率或部分相互关联而做调整。搜寻技术是使用最大标准及临界值交叉标准。在此分析中的参数是如下：

P_D：当测试正确箱(bin)时，侦测的机率

P_FA：当测试不正确箱时，错误警示的机率

τ_d：在每个小区中的存在时间(集成时间)

K：存在惩罚时间小区的数目

q：要搜寻的小区总数

平均取得时间 T_ACQ为：

${\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{ACQ}}=\frac{2+(2-P_D)(q-1)(1+{\mathrm{KP}}_{\mathrm{FA}})}{2P_D}{\mathrm{\τ}}_d---\left(31\right)$

其中所给予的平均存在时间是藉由：

τ_d＝JT_s＝256×JT_c                (32)

如果使用5个轨迹(J＝50)，则τ_d＝3.3ms。在方程式(31)中的用于平均取得时间的公式为侦测的机率P_D、错误警示的机率P_F及存在时间τ_d的函数。对于高侦测的机率P_D及低错误警示的机率P_F而言：

${\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{ACQ}}\≈\frac{(q-1)}{2}{\mathrm{\τ}}_d---\left(33\right)$

因为q-1＝400，我们找出 T_ACQ≈0.66秒，其中由(31)中得到的(33)是近似如下：P_FA≈0，P_D≈1，q大于1。

在许多实际的码取得***中，关于已知整个取得时间的错误警示机率的降低会牵涉搜寻技术与验证演算法结合的使用。验证程序会随着搜寻程序而变化，并且每当声明取得时，会开始。然后在验证演算法期间，搜寻会置于保持。使用搜寻及验证的***称为双重存在***。当适当地使用时，双重存在搜寻策略会使整个搜寻程序产生明显的加速。3的近似因子的加速已在模拟中观察出来。

图13是显示有关各种SNR的AWGN通道中的单一路径的侦测机率P_D。如果输入SNR超过4dB，侦测机率几乎为1.0。为了得到多路径时强时弱通道中的相同效能，输入SNR必须增加到15dB至20dB。

图14是显示用于WG4情况1的多路径时强时弱通道中的第一路径的侦测机率，其中有以3km/h速度，具有0与-10dB的Rayleigh-时强时弱振幅的二种路径。输入SNR必须增加到20dB，以得到相较于图13的相似的效能。对于第一路径而言，侦测机率与第二临界值η₂不会差异很大。

图15是显示多路径时强时弱通道中的第二路径的侦测机率。如果第二临界值η₂低，则会有较佳的侦测机率。例如，如果输入SNR为10dB，则当第二临界值从 ${\mathrm{\η}}_2=1.2{\mathrm{\σ}}_n^{\mathrm{PN}}$ 变化到 ${\mathrm{\η}}_2=1.8{\mathrm{\σ}}_n^{\mathrm{PN}}$ 时，侦测机率的差为0.23(23％)。

图16是显示有关第二临界值η₂的错误警示(P_FA)的机率。如果第二临界值增加，错误警示的机率会降低是明显的。

在错误警示的机率与由第二临界值所控制的侦测机率之间，会有折衷。如果第二临界值降低，错误警示的机率与侦测机率会同时增加，特别对于第二路径，而且反之亦然。图16也显示如果输入SNR足够高，则第二临界值应该会调整为足够高的值，以得到错误警示的低机率。

图17是显示具有各种SNR的第一路径的侦测机率，以及用于情况5的多路径时强时弱通道的第二临界值η₂，其中有以50km/h速度，具有0与-10dB的Rayleigh-时强时弱振幅的二种路径。与情况1比较(图14)，以第二临界值η₂＝1.2σ_n及5dB输入SNR，侦测机率会从0.44增加到0.83。要注意的是当速度从3km/h增加到50km/h时，侦测机率几乎会加倍。当输入SNR高于10dB时，侦测机率会大于90％。

图18是显示第二路径(-10dB振幅)的侦测机率。与情况1比较(图4.3)，以第二临界值η₂＝1.2σ_n及5dB输入SNR，侦测机率会从0.04增加到0.27。一般而言，模拟结果是显示侦测机率会随着速度增加而增加。

为了在任何临界值中，侦测超过90％的第二路径，输入SNR应该在20dB附近。使用低的输入SNR，侦测机率会高度取决于第二临界值。使用第二临界值η₂＝1.2σ_n，、η₂＝1.5σ_n及η₂＝1.8σ_n，侦测机率是分别为0.27、0.13及0.04。

图19是显示有关第二临界值η₂的错误警示的机率。与情况1(图16)比较，整个错误警示率会增加。例如，使用第二临界值η₂＝1.2σ_n及20dB输入SNR，错误警示率会从0.2250改变为0.3233。显然第二临界值η₂应该足够高，以得到错误警示的低机率。

当速度增加时，侦测的机率会改善。然而，以其他的相同条件，当速度增加时，错误警示的机率会增加。较佳而言，第二临界值η₂会选择为而使侦测机率最大且使错误警示的机率最小。在侦测的机率与错误警示的机率之间的适当策略是选择为使接收器***的效能最佳化。

为了减轻消失或未由以上的RAKE位置程序所侦测的路径的问题，较佳而言，本发明会利用RAKE重新配置程序。然而，如果大量指针路径消失或如果未指配大量指针，较佳而言，在选择的时间区间后，RAKE位置程序会再次实施。

RAKE管理***会实施重新配置程序，并且包括以下的处理器：路径搜寻器、配置、重新配置、路径选择器及RAKE控制器。图20是显示整个RAKE管理***架构。

图21中所显示的RAKE重新配置程序是用来重新选择路径候选者，并且会将路径候选者与存在的路径做比较。然后，如果候选者的功率大于存在轨迹的功率，则目前的路径会离开配置，并且新路径会重新配置给RAKE指针。

功率延迟轮廓可藉由使用来自于小区搜寻步骤1中的阶层式Golay相互关联器(HGC)输出而找出来。临界值比较方块会移除HGC输出的杂讯成分。目前的大量及RAKE指针位置会离开路径搜寻程序。然后，除了目前的大量及RAKE指针位置外的HGC输出会以下降次序来排列。最后，由至少2个样本所分离的最大路径会选择为新的路径候选者。

主要同步码(PSC)为长度256个薄片的未调变Golay序列，会以一段时间的一个轨迹而重复。藉由侦测PSC，用户配备(UE)会取的与目标基站的轨迹同步。

路径搜寻程序是如下：

步骤1：重做小区搜寻步骤1

步骤2：侦测在第一临界值的上的

步骤3：排除目前的RAKE位置

步骤4：排除目前的大量指针位置

步骤5：以下降次序来排列

步骤6：找出新的候选者清单

步骤7：藉由比较旧与新的RAKE位置而找出消失的路径

步骤8：完成候选者清单(新的候选者清单及消失的路径)

图22是描述路径搜寻程序。「星状」及「钻石状」是分别表示目前及旧的RAKE位置。阴影区是表示目前的大量指针位置。在搜寻程序中，目前的大量及RAKE位置会排除用于新的路径候选者。HGC输出功率会以下降次序来排列，以及最大路径会选择为候选者。此外，消失路径会藉由将旧与目前的路径做比较而侦测出来。消失路径也包含为路径候选者，因为其可能存在。最后，在路径搜寻程序中，会选择五个候选者。

在搜寻程序中所选择的路径候选者应该要做验证。为了验证路径，对应的码相位的相互关联功率会由接收信号与共同导向通道(CPICH)之间的逐步符号集成来获得。如果相互关联功率大于第二临界值，则对应的码相位会视为真实路径。验证程序是如下：

步骤1：量测使用CPICH的新候选者的相互关联功率P_i ^PN

步骤2：侦测在第二临界值的上的P_i ^PN

步骤3：以下降次序而将其排列

步骤4：选择最大路径

路径验证程序是绘示于图23中。顶部列是显示搜寻程序，而底部列是显示验证程序。在底部图中，有新的侦测路径及旧的侦测路径。功率及其指标会送到路径选择器，以将其按下降次序排列。最后，最大路径会重新配置给RAKE指针。

在验证程序中所计算的相互关联功率会比HGC相互关联输出更为可靠，因为在一帧中，前者是以15个符号集成来计算，但是后者是以50个符号集成来计算。

在比较目前路径与新路径候选者的功率之后，最大路径会重新选择，并且会重新配置给RAKE指针。路径选择器程序是揭露于图24中。三个目前路径会指配于第二、第三及第五RAKE指针。目前路径中的第四及第五会离开配置。二个新路径会指配于第一及第四RAKE指针。新路径候选者中的第三、第四及第五不会使用。

考虑二个路径指配给二个分离的RAKE指针的情况。假设在二个指针收敛到相同位置的某些时间之后。在这样的情况中，RAKE控制器需要放弃路径中的一个、松开配置给此路径的RAKE指针、使控制器得知新指针已松开以及指示路径搜寻器找出要指配的新路径。RAKE控制器应该要察觉每个指针的动作，以及控制整个RAKE接收器，包括指针。

图25是显示使用输入SNR的各种值的情况1(缓慢移动通道：3km/h)的侦测效能的机率。使用圆形的实线是表示RAKE配置程序中的第一路径的侦测效能。使用矩形的虚线是表示RAKE配置程序中的第二路径的侦测效能。使用钻石状的虚线点状线是表示在重新配置程序后的第二路径的侦测效能。侦测效能会以3至9％来增加。这意含在事件中，第二路径会在RAKE配置程序中遗失，RAKE重新配置程序通常能使其恢复。

图26是显示使用输入SNR的各种值的情况5(快速移动通道：50km/h)的侦测效能的机率。使用圆形的实线是表示RAKE配置程序中的第一路径的侦测效能。使用矩形的虚线是表示RAKE配置程序中的第二路径的侦测效能。使用钻石状的虚线点状线是表示在重新配置程序后的第二路径的侦测效能。侦测效能会以8至12％来增加。模拟结果是显示RAKE重新配置在快速移动通道中，会更佳的运作。这显示RAKE重新配置可明显地使快速移动通道中的遗失路径恢复。

图27是显示使用输入SNR的各种值的情况5的侦测效能的机率。在此，最小需求的ΔSNR为0.4dB。第二路径的侦测效能会增加。要注意的是，在此例中，错误警示的机率也会轻微地增加。

生死传播的通道条件为具有二个路径的非时强时弱的传播通道。移动传播条件具有二个路径，其会在生与死之间做变化。会以相等机率而随机地选择路径会出现的位置，并且显示于图28中。生死传播条件是如下：

步骤1：二个路径(路径1及路径2)会随机地选自群组([-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5]μs)。路径具有相同的大小及相同的相位。

步骤2：在191ms后，路径1会消失，并且会立即重新出现于随机地选自群组的新的位置上，但是排除路径2的位置。路径1及路径2的分接头系数的大小及相位应该保持不变。

步骤3：在额外的191ms后，路径2会消失，并且会立即重新出现于随机地选自群组的新的位置上，但是排除路径1的位置。路径1及路径2的分接头系数的大小及相位应该保持不变。

步骤4：步骤2及步骤3中的序列会重复。

图29是显示100个帧执行(1秒)的PSC通道回应的模拟结果。在此，输入SNR为10dB。在每个191ms，会转态(生与死)。因为此二个路径具有显著的峰值，所以容易侦测，而不会有时强时弱的干扰。在此图中，最大路径是时间对准于零相对延迟。侦测及错误警示效能会分别变成P_D＝1.0及P_FA＝0.0017。

图30是显示100个帧执行(1秒)的CPICH通道回应的模拟结果。在每个191ms，会转态(生与死)。二个路径是显著的，且容易侦测，而不会有时强时弱的干扰。最大路径是时间对准于零相对延迟。在静态通道(AWGN)中，如果所给予的SNR高于5dB，则会期望完美的侦测。侦测及错误警示效能会分别变成P_D＝1.0及P_FA＝0.0017。

1.因为节省存在时间(集成时间)，所以整个取得时间会明显地降低。如果只有验证程序，则存在时间会变成约0.66秒。如果PSC是用于初始路径搜寻程序中，则存在时间会降低成0.20秒。***速度的改善会超过3倍。

2.对于重新配置而言，重做路径搜寻程序，以增加侦测效能是简单的。其需要额外的0.20秒，但是仍然比无路径搜寻程序的验证程序快。

本发明的另一具体实施例是利用时间差异集成。为了克服缓慢的时强时弱效应，揭露于较佳具体实施例中的连续符号集成会修改为时间差异集成。得到PN相互关联功率的传统集成是藉由连续符号集成来达成。然而在缓慢的时强时弱通道中，在集成区中的深度时强时弱会产生低的侦测机率。为了解决此问题，会使用时间差异集成。如以上的方程式(7)所提及，在预定数目(例如50)的连续样本上的传统的PN相互关联功率是计算为：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m=0}{\mathrm{\Σ}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,m=0\→49.---\left(34\right)$

时间差异集成例如可表示为：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m\∈I}{\mathrm{\Σ}}\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c^{*}(\mathrm{Nm}+n-k)\right|,---\left(35\right)$

其中|I|≤150

I为选择的指标组，较佳而言，其具有不超过1 50个元素，例如I＝{0，...，9，50，...，69，100，...，199}。指标组I的选择是用来评估在许多不同的时间区间期间的样本的相互关联功率，因此会产生时间差异。时间差异集成的计算也可以修改及简化为有关于方程式8到11的以上所讨论的传统的集成。

一般而言，其中的通信信号会部分基于信号样本的相对功率来做处理，时间差异可用来将相对功率计算为对应时间差异信号样本的值的函数。较佳而言，会提供缓冲器，其用以储存对应于会定义一组R的样本的信号样本S_r的至少值r(r)。R为对应于值的r(0)到r(X-1)的X个连续接收信号样本S₀到S_X-1的子集合。子集合R的元素的数目是少于X，以致于R包含至少二个互斥子集合的连续样本，{S₀到S_i}及{S_j到S_X-1}。因此，R不包括样本S_i+1或S_j-1。为了方便起见，缓冲器会储存r(0)到r(X-1)的所有值，但是如果只储存由样本组R所表示的值的时间差异子集合，实质上可使用较小的缓冲器。

处理器的运作会与缓冲器结合，用以计算相对的样本功率，其基于对应X个连续接收信号样本的选择的次集合R的信号样本元素S_r的值r(r)。不包含于R中的样本的值(如分别对应信号样本元素S_i+1及S_j-1的值r(i+1)或r(j-1))不会用于计算中。因此，相对功率会基于样本串(其表示至少二个差异时间区间)来做计算。

连续样本中的每对是表示取样时间区间t，其对应于用以取得接收信号的样本的取样率。较佳而言，X个连续样本中的至少二个互斥子集合会存在，其分别包含至少连续的样本{S_i+1到S_i+51}及{S_j-51到S_j-1}，并且不包含子集合R中的任何元素。在这样的情况中，子集合R是由连续样本中的至少三个互斥子集合而定义出来，其表示连续样本的群组会因为至少50倍的t而适时地互相偏移。在方程式35的上例中，其中N为256(用于CPICH中的符号大小)，而I＝{0-9，50-69，100-199}，P_k ^PN会决定出来，用于来自于值的一小组的样本S_k，其对应于较大组的51200个样本{S₀到S₅₁₁₉₉}(其包含样本Sk)的时间差异样本串{S₀到S₂₅₅₉}、{S₁₂₈₀₀到S₁₇₉₁₉}及{S₂₅₆₀₀到S₅₁₁₉₉}。其中样本会以每个薄片持续时间一个样本的速率来产生，这表示在三个样本串中的每个之间的超过7000个薄片的时间差异是基于功率计算。

时间差异集成对于侦测及错误警示效能的机率，会扮演重要的角色。图31是显示时间差异集成会以例如有关于连续的符号集成的5dB SNR，而使侦测效能从44％增加到79％。在此例中，会增加35％的侦测效能。在10dBSNR，会增加19％的侦测效能。

图32是显示时间差异集成会在5dB SNR，使侦测效能从4％增加到41％。在此例中，会增加37％的侦测效能。在10dB SNR，会增加24％的侦测效能。RAKE重新配置是有助于使侦测效能增加。然而，其也会轻微地使错误警示增加。为了达成高的侦测机率，ΔSNR应该适当地做控制，特别在高SNR时。

图33是显示错误警示的机率。如果只有临界值测试用于码相位侦测，则错误警示机率会随着SNR增加而增加。另一方面，错误警示机率会随着用于RAKE指针配置的以上所提及的较佳额外的SNR测试而降低。

修改有助于提升侦测效能及减轻缓慢时强时弱效应，特别在低的SNR情况。额外的SNR测试有助于降低在高SNR情况时的错误警示。需要更多的研究，以得到最佳的***效能。

使用固定的临界值测试，我们期望固定的错误警示率(CFAR)。但是模拟结果(只在图33中的临界值测试)是显示当输入SNR增加时，错误警示机率也会增加。在此例中，信号功率是固定的，但是杂讯功率会变化，以控制输入SNR，亦即，高输入SNR是意谓具有固定信号功率的低杂讯功率。因此，当SNR增加时，估计的杂讯功率会降低。然后，当SNR增加时，临界值会变低。如果临界值设定太低，含混不清的相互关联系数与临界值交叉的机会会更多。这会产生更多具有高SNR的错误警示。

图34是显示用于多路径时强时弱情况5中的第一路径的侦测机率。其显示在低SNR中，时间差异集成优于传统的连续集成。

图35是显示时差差异集成所产生的侦测效能会高于连续集成。在5dBSNR时，时间差异集成的侦测机率是高于连续集成51％。再者，重新配置程序会使侦测机率增加更多。

图36是显示错误警示的机率。当使用额外的SNR测试时，错误警示的机率会降低。重新配置程序会产生轻微较高的错误警示机率。仅与临界值测试比较，额外的SNR测试是有助于降低错误警示机率。

Claims (46)

1.一种用以处理通信信号的接收器，该通信信号包括一具有达到一预定数目的RAKE指针的RAKE接收器，用以指配及组合多个不同信号路径的接收通信信号，该接收器其包括：

一RAKE寻位器，其会基于由数组连续信号样本所定义的视窗而决定信号路径，其中在一视窗中的样本会超过一第一功率临界值，以及其会基于在该等决定视窗内的样本的相对功率，而将至多该预定数目的如此视窗指定为候选者视窗；

视窗搜寻电路，其用以分析候选者视窗，以判断是否该等候选者视窗中的样本功率超过一第二临界值，以及当该等候选者视窗中的至少一个具有一选择数目超过该第二临界值的候选者样本时，其用以指定一大量指针候选者视窗；以及

一RAKE指针配置器，其用以指配候选者视窗，以处理一第一型式的RAKE指针，或一不同第二型式的大量RAKE指针，以致于不指定为一大量指针候选者视窗的候选者视窗中的每一个会指配给该第一型式的一不同RAKE指针。

2.如权利要求1所述的接收器，其中该RAKE寻位器是定义具有一功率电平的视窗，其是藉由其群组的样本的功率电平的相加所决定，其会超过该第一功率临界值，以及基于具有该等最高功率电平的视窗，而将该预定数目的如此视窗指定为候选者视窗，但是如果较多的一特定数目样本包含于具有一较高功率电平的另一视窗内时，则不会指定一视窗。

3.如权利要求2所述的接收器，其中该预定数目的RAKE指针是5，至多一个为一大量指针，其包括一适应滤波器。

4.如权利要求2所述的接收器，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，因此该等指定视窗会藉由至少5个连续样本而互相分离。

5.如权利要求2所述的接收器，其中该视窗搜寻电路将一个大量指针候选者视窗指定为具有最大功率电平的候选者视窗，其也具有该选择数目的候选者样本，该候选者样本具有超过该第二临界值的功率电平，其中候选者样本为在删除超过该第二临界值的连续样本后保持的样本。

6.如权利要求5所述的接收器，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，因此该等指定视窗藉由至少5个连续样本而互相分离。

7.如权利要求5所述的接收器，其中该RAKE指针配置器将指定为一大量指针候选者视窗的任意候选者视窗指配给包括用来处理的一适应滤波器的一大量RAKE指针。

8.如权利要求7所述的接收器，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，因此该等指定视窗藉由至少5个连续样本而互相分离。

9.如权利要求8所述的接收器，其中该预定数目的RAKE指针为5。

10.如权利要求1所述的接收器，其中该预定数目的RAKE指针是5，至多一个为一大量指针，其包括一适应滤波器。

11.一种用以处理通信信号的方法，其使用一RAKE接收器，其具有达到一预定数目的RAKE指针，其会组合多个不同信号路径的接收通信信号，该方法包括：

基于由数组连续信号样本所定义的视窗来决定信号路径，其中在一视窗中的样本超过一第一功率临界值；

基于在该等决定视窗内的样本的相对功率，而将达到该预定数目的如此视窗指定为候选者视窗；

分析候选者视窗，以判断是否该等候选者视窗中的样本功率超过一第二临界值；

当该等候选者视窗中的至少一个具有一第二预定数目的候选者样本，其超过该第二临界值时，会指定一大量指针候选者视窗；以及

指配候选者视窗，以处理一第一型式的RAKE指针，或一不同第二型式的大量RAKE指针，以致于不指定为一大量指针候选者视窗的候选者视窗中的每一个指配给该第一型式的一不同RAKE指针。

12.如权利要求11所述的方法，其中所定义的该等视窗具有一功率电平，是藉由其样本群组的功率电平的相加所决定，其会超过该第一功率临界值，以及会基于具有最高功率电平的视窗，而指定达到该预定数目的候选者视窗，但是如果较多的一特定数目样本包含于具有一较高功率电平的另一视窗内时，则不指定一视窗。

13.如权利要求12所述的方法，其中该预定数目的RAKE指针是5，至多一个为一大量指针，其包括一适应滤波器，以致于指配至多5个候选者视窗。

14.如权利要求12所述的方法，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，以致于仅藉由至少5个连续样本而互相分离的视窗指定为候选者视窗。

15.如权利要求12所述的方法，其中一个大量指针候选者视窗会指定为具有最大功率电平的候选者视窗，其也具有该等选择数目的候选者样本，其具有超过该第二临界值的功率电平，其中候选者样本为在删除超过该第二临界值的连续样本后保持的样本。

16.如权利要求15所述的方法，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，以致于仅藉由至少5个连续样本而互相分离的视窗指定为候选者视窗。

17.如权利要求15所述的方法，其中指定为一大量指针候选者视窗的任意候选者视窗指配给包括一适应滤波器的一大量RAKE指针。

18.如权利要求17所述的方法，其中每一该样本群组包含21个样本，以及该特定数目为16，以致于仅藉由至少5个连续样本而互相分离的视窗指定为候选者视窗。

19.如权利要求18所述的方法，其中该预定数目的RAKE指针为5，以致于指配至多5个候选者视窗。

20.如权利要求11所述的方法，其中该预定数目的RAKE指针是5，至多一个为一大量指针，其包括一适应滤波器，以致于指配至多5个候选者视窗。

21.一种用于一CDMA无线通信***的用户设备(UE)，其包括如权利要求1项中的该接收器。

22.一种用于一CDMA无线通信***的基站，其包括如权利要求1项中的该接收器。

23.一种包括用户设备(UE)及一基站的CDMA无线通信***，其每一个包括如权利要求1项中的该接收器。

24.一种在部分基于信号样本的相对功率用以处理通信信号的接收器，其中相对功率是计算为对应多个信号样本的值的一函数，其包括：

一缓冲器，用以至少储存值r(r)，其对应用以定义一组R的样本的信号样本S_r，其中：

R是X个连续接收信号样本S₀到S_X-1的一子集合，其对应值r(0)到r(X-1)，以及

子集合R的元素的数目是低于X，以致于R包含连续样本{S₀到S_i}及{S_j到S_X-1}的至少二个互斥子集合，并且R不包括样本S_i+1或S_j-1；以及

一处理器，其运作是与该缓冲器结合，用以计算相对样本功率，其基于对应于X个连续接收信号样本的选择子集合R的信号样本元素S_r的值r(r)，而不基于分别对应于信号样本元素S_i+1及S_j-1的值r(i+1)或r(j-1)，以致于相对功率是基于表示至少二个差异时间区间的样本串来做计算。

25.如权利要求24所述的接收器，其中该处理器是配置用以计算相对功率，其利用基于由正整数的互斥子集合所组成的一指标组I的一函数，以致于对于I的每一子集合而言，R的一对应子集合是用于计算相对功率。

26.如权利要求25所述的接收器，其中指标组I是由不超过150个元素所定义。

27.如权利要求24所述的接收器，其中每对连续样本是表示一取样时间区间t及X个连续样本中的至少二个互斥子集合存在，其分别至少包含连续样本{S_i+1到S_i+51}及{S_j-51到S_j-1}，以及不包含子集合R中的任何元素，因此，子集合R是由连续样本中的至少三个互斥子集合所定义，其表示数个群组的连续样本会藉由50倍t而适时地相互偏移。

28.如权利要求27所述的接收器，其中该处理器是配置用以计算相对功率，其利用基于由正整数的互斥子集合所组成的一指标组I的一函数，以致于对于I的每一子集合而言，R的一对应子集合是用于计算相对功率。

29.如权利要求28所述的接收器，其中该指标组I与{0-9，50-69，100-199}相等，而子集合R是由连续样本中的三个对应互斥子集合所定义。

30.如权利要求27所述的接收器，其中在一PN加密序列与一接收信号之间的相互关联功率P_k ^PN是计算用于一样本S_k，以及该处理器是配置用以计算P_k ^PN，其基于：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m\∈I}{\mathrm{\Σ}}|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c*(\mathrm{Nm}+n-k)|$

其中N为一预定常数，而c(·)是表示对应于PN加密序列的值。

31.如权利要求30所述的接收器，其中该指标组I是由不超过150个元素所定义。

32.如权利要求30所述的接收器，其中该指标组I与{0-9，50-69，100-199}相等、N为256，而子集合R是由连续样本中的三个对应互斥子集合所定义，其表示数个群组的样本会藉由超过5000倍t而适时地相互偏移。

33.如权利要求30所述的接收器，其包括一RAKE接收器，其具有一RAKE指针配置方块，其包括该缓冲器及该处理器，以致于样本S_k的相互关联功率会在该配置方块中做计算。

34.一种在部分基于信号样本的相对功率用以处理通信信号的方法，其中相对功率是计算为对应多个信号样本的值的一函数，其包括：

至少将值r(r)储存于一缓冲器中，其对应用以定义一选择组R的样本的信号样本S_r，其中：

R是X个连续接收信号样本S₀到S_X-1的一子集合，其对应值r(0)到r(X-1)，以及

子集合R的元素的数目是低于X，以致于R包含连续样本{S₀到S_i}及{S_j到S_X-1}的至少二个互斥子集合，并且R不包括样本S_i+1或S_j-1；以及

计算相对样本功率，其基于对应于X个连续接收信号样本的选择子集合R的信号样本元素S_r的值r(r)，而不基于分别对应于信号样本元素S_i+1及S_j-1的值r(i+1)或r(j-1)，以致于相对功率是基于表示至少二个差异时间区间的样本串来做计算。

35.如权利要求34所述的方法，其中相对功率的计算是利用基于由正整数的互斥子集合所组成的一指标组I的一函数，以致于对于I的每一子集合而言，R的一对应子集合是用于计算相对功率。

36.如权利要求35所述的方法，其中指标组I是由不超过150个元素所定义。

37.如权利要求34所述的方法，其中每对连续样本是表示一取样时间区间t及X个连续样本中的至少二个互斥子集合存在，其分别至少包含连续样本{S_i+1到S_i+51}及{S_j-51到S_j-1}，以及不包含子集合R中的任何元素，因此，子集合R是由连续样本中的至少三个互斥子集合所定义，其表示数个群组的连续样本会藉由50倍t而适时地相互偏移。

38.如权利要求37所述的方法，其中相对功率的计算是利用基于由正整数的互斥子集合所组成的一指标组I的一函数，以致于对于I的每一子集合而言，R的一对应子集合是用于计算相对功率。

39.如权利要求38所述的方法，其中该指标组I与{0-9，50-69，100-199}相等，而子集合R是由连续样本中的三个对应互斥子集合所定义。

40.如权利要求37所述的方法，其中在一PN加密序列与一接收信号之间的相互关联功率P_k ^PN是计算用于一样本S_k，以及该处理器是配置用以计算P_k ^PN，其基于：

$P_k^{\mathrm{PN}}=\underset{m\∈I}{\mathrm{\Σ}}|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(\mathrm{Nm}+n)c*(\mathrm{Nm}+n-k)|$

其中N为一预定常数，而c(·)是表示对应于PN加密序列的值。

41.如权利要求40所述的方法，其中指标组I是由不超过150个元素所定义。

42.如权利要求40所述的方法，其中该指标组I与{0-9，50-69，100-199}相等、N为256，而子集合R是由连续样本中的三个对应互斥子集合所定义，其表示数个群组的样本会藉由超过5000倍t而适时地相互偏移。

43.如权利要求40所述的方法，进一步包括提供一具有一RAKE指针配置方块的RAKE接收器，其包括一储存值r(r)的缓冲器，以及一运作上与该缓冲器结合的处理器，用以基于值r(r)而计算相对样本功率，以致于样本S_k的相互关联功率会在该配置方块中做计算。

44.一种用于一CDMA无线通信***的用户设备(UE)，其包括如权利要求33项中的该接收器。

45.一种用于一CDMA无线通信***的基站，其包括如权利要求33项中的该接收器。

46.一种包括用户设备(UE)及一基站的CDMA无线通信***，每一个包括如权利要求33项中的该接收器。

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