CN1943158A - 用于改善sir估计的组合信号干扰比（sir）估计 - Google Patents

Abstract

一种基于不同SIR估计的权重平均值的整体SIR估计，其中权重被选择来最小化整体SIR估计的均方误差(MSE)。替换地，整体SIR估计基于每个SIR估计的预期可靠性，基于从不同的SIR估计之中的选择。每个SIR估计的预期可靠性可以基于发送信号的当前格式和/或在先前估计的SIR电平。

Description

用于改善SIR估计的组合信号干扰比(SIR)估计

技术领域

本发明涉及通信***领域，特别是从各种不同SIR测量中确定所测量的信号干扰比(SIR)的通信装置。

背景技术

无线通信***经常被配置于在发射机中使用最小的发射功率来提供有效通信。降低的发射功率提供了降低的功率消耗，从而增加了电池寿命。降低的发射功率同样提供了在发射机中降低的干扰的电平。最理想的，无线通信***中的每个发射机将被配置以在接收机提供可靠的通信的最小化的功率电平传输。这个最小发射功率电平是在发射机和接收机之间路径损耗的函数，也是从被加入到接收信号的其它源的干扰量的函数。

在通信***中优化发射功率的通用的技术是一种反馈环路，其中接收机通知发射机其可靠地接收每个传输的能力，以及发射机相应地调整其发射功率。如果接收机报告接收信号没有达到发送信号的可靠解码的一个足够电平，则发射机增加其发射功率；如果接收机报告一个高于达到可靠解码的足够电平，则发射机降低其发射功率，直到接收机报告一个不足的电平，在该点发射功率被增加。最终，发射机功率被调整到足够和不足够功率的临界点，从而提供可靠通信所要求的最小发射功率。

为了接收机-发射机功率控制反馈技术正常发挥作用，接收***必须提供接收的信号强度的充分性的精确评价。一种接收机有效解码发送信号的能力的通用的测量是收到的发射信号强度(S)与整体收到的干扰/噪声强度(I)的比率，这个比率被通常称为信号干扰比(SIR)。典型地，SIR可以由各种各样的技术估计，例如取决于发射机是否传送已知信号(如，导频符号)，或者未知信号(如，数据符号)，和/或取决于用于从干扰中辨别发射信号的技术。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种方法和***，用于精确地估计接收信号的信号干扰比(SIR)。本发明的进一步目的是提供一种方法和***，用于基于多个SIR估计来估计SIR。

这些目的和其它目的通过使用各种各样的技术来实现。在本发明的第一实施例中，整体SIR估计基于不同SIR估计的权重平均值，其中该权重被选择来最小化整体SIR估计的均方误差(MSE)。在本发明的另一实施例中，整体SIR估计基于从不同SIR估计之中的选择，基于每个SIR估计的预期可靠性。在一个典型实施例中，每个SIR估计的预期可靠性基于发送信号的当前格式。

附图说明

被包括的附图为了说明性的目的并且不是用来限定本发明的范围。在附图中：

图1示出根据本发明的典型接收机发射机。

图2示出一个典型UMTS兼容传输数据流。

图3示出根据本发明的一个SIR估计器的流程图。

图4示出根据本发明基于多个SIR估计的SIR估计器的典型实施例。

图5示出根据本发明基于多个SIR估计的SIR估计器的另一典型实施例。

图6示出根据本发明的一个典型表格，基于接收信号的格式用于控制SIR估计器。

具体实施方式

整个附图中，相同的附图标记代表相同的单元，或者实质上执行相同功能的单元。

为了便于理解，本发明在下文中使用UMTS兼容收发机100范例来介绍。如本领域已知的，UMTS标准是无线通信通用的标准，其细节如在“3GPP技术规范，版本99”中提供，其由第三代合作关系项目(3GPP)组织合作者在法国的Valbonne公布。然而，本领域技术人员可以认识到，此处所介绍的原理实际上与特定的协议无关。

图1示出根据本发明的典型收发机100。该收发机100包括接收机110，通常被称为“内部接收机”或者“均衡器”，其被配置来从远程设备(未示出)接收调制信号并且提供解调的信号给解码器120，通常被称为“外部接收机”。接收机110被配置来提供信道均衡，来补偿不需要的传播通道效应，以及减轻干涉效应，以便可以优化解码器120的性能。前述的信号干扰比SIR是这个信道均衡有效性的测量，并且等于期望信号的信号强度与接收机110输出端的干扰信号强度的比值。

SIR估计器130被配置确定来自接收机110的输出端的SIR的估计。SIR的主要用途是控制从远程设备到接收机110的功率。因而，SIR估计器130的输出端被提供给功率反馈控制器140，其比较估计的SIR与目标SIR 145。目标SIR典型地定义为要求在解码器120的输出端获得给定的比特错误率(BER)的最小SIR。基于这个比较，功率反馈控制器140经由编码器180和发射机190将消息通信给远程设备，以为该收发机100的随后传输来引起远程设备的功率输出的增加或者减小，如果需要，到达目标SIR 145。选择性地，远程设备可以基于在远程设备确定的SIR将类似消息通信给收发机100，来引起发射机190的功率输出的类似控制，以便在远程设备上达到目标SIR。

图2示出典型UMTS兼容传输数据流，如从基站到用户设备所传输的(分别在3GPP技术规范中的“节点B”和“UE”)。典型实施例中的用户设备UE相当于用户的移动电话。图2示出由15个时隙250组成的帧结构，每个时隙包括数据位(数据1和数据2)210和控制位(TPC，TFCI，以及导频220)。3GPP规范提供许多不同的格式，每个格式规定分配给帧的时隙内的数据1，数据2，TPC，TFCI和导频字段的比特数。该3GPP规范同样规定在每个时隙内导频比特的比特模式。因而，每个时隙包含预定数量的数据比特(N_D1+N_D2)，其值对于接收机是不知晓的，以及预定数量的导频比特(N_导频)，其值由3GPP规范规定的，由接收机知晓。在图1，在接收机已知的导频符号被示为数据集PSyml35。

如下文进一步描述地，SIR估计器130优选地配置为基于传输数据流的接收，确定至少三个SIR估计：

相干估计，基于已知发射信号和接收的发射信号之间的差值特征，

非相干估计，基于未知发射信号和接收的发射信号的特征，以及

判决反馈估计，基于已解码的(判决的)虽未知的发射信号和接收的发射信号之间的差值特征。

相干估计：如本领域所公知的，如果初始发射信号，比如导频信号，在接收机中已知，接收干扰可以更容易地/可靠地从接收的发射信号中区分。有效地，接收的发射信号和已知的发射信号之间的差值的方差相应于干扰。

非相干估计：如果发射信号是未知的，比如当在接收机正在接收数据时，区分在接收的发射信号和干扰更困难和/或不可靠，因为至少一部分有关接收信号的方差将包括相应于发送的数据转换的方差。

判决反馈估计：为了减少相应于发送的数据转换的方差的影响，从图1的解码器120接收的数据的解码值可以反馈到接收机110，并且用作“假定已知的”发射信号值用于比较接收信号的存储/时延值来确定存在于产生该假定已知值的接收信号的干扰。也就是说，接收的发射信号和后续确定的假定已知的发射信号之间的差值的方差是接收信号的方差的因数来确定相应于干扰的方差。

本领域普通技术人员将确定其它用于估计SIR的方案可以被采用，取决于现有技术已知的信息程度，以及取决于用于从期望信号区分干扰的技术，以及其它因素。为了便于理解，本发明以上文中三个区分干扰的技术介绍，并且从而为每个技术估计信号干扰比SIR。

图3示出根据本发明的一个SIR估计器的典型流程图。在310，基于可用的输入，SIR估计器的类型被确定。如果已知的导频信号正在被处理，则在320确定相干SIR。如果数据信号正在被处理，在330、340分别确定非相干或者判决反馈SIR，或者同时两个。

在一般情况中，图1的接收机110的输出端的接收信号被定义为：

r[n]＝α[n]s[n]+v[n]                            (1)

其中s[n]表示来自远程设备的信息信号，α[n]表示信息信号从远程设备到收发机100通信之后的幅度，以及v[n]表示相应于干扰的接收信号的部分。通常地，信号干扰比SIR的平均值可以定义为：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{avg}}=\frac{E\left\{{\left|\mathrm{\α}\right[n\left]\right|}^2\right\}}{E\left\{{\left|v\right[n\left]\right|}^2\right\}}---\left(2\right)$

其中，E{.}表示期望算子。

假定噪声加干扰被建模为加性白高斯噪声(AWGN)，在k时刻的SIR的估计可以定义为：

$\widehat{\mathrm{\γ}}\left(k\right)=\frac{{\left|\widehat{\mathrm{\μ}}\left(k\right)\right|}^2}{\widehat{{\mathrm{\σ}}^2}\left(k\right)}---\left(3\right)$

其中

表示信息信号的幅度估计，其平方表示信号功率的估计，以及表示噪声加干扰的功率估计。

在零均值的白高斯干扰加噪声的假设中，例如，估计σ²(k)可以由最大似然或者取样方差估计器表示，即

$\widehat{{\mathrm{\σ}}^2}\left(k\right)=\frac{1}{N}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r\right[n]-\widehat{\mathrm{\μ}}\left(k\right)|}^2$ 或者 $\widehat{{\mathrm{\σ}}^2}\left(k\right)=\frac{1}{N-1}\underset{n=k}{\overset{k+N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r\right[n]-\widehat{\mathrm{\μ}}\left(k\right)|}^2---\left(4\right)$

分别的，其中N为用于确定

的接收的符号的数目，例如

随后由下文介绍的取样平均值估计器表示。

如果处理的信息包括已知的信息信号s，该信息信号的平均幅度估计可以表示为：

${\widehat{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{coh}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{coh}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{s_{\mathrm{coh}}^{*}\right[n\left]r\right[n\left]\right\}=\frac{1}{N_{\mathrm{coh}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{coh}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{s_{\mathrm{coh}}^{*}\right[n\left]\left(\mathrm{\α}\right[n\left]s_{\mathrm{coh}}\right[n]+v[n\left]\right)\right\},---\left(5\right)$

其中上标“*”表示复共轭，以及“coh″下标表示提供相干估计SIR_coh的已知的发射信号。在零均值的白高斯干扰加噪声的假设中，上文的估计器被证明为最大似然估计器。

如果处理的信息包括未知的信息符号则信息信号的平均幅度的估计可以在QPSK符号星座的特定情况中定义为：

${\widehat{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{incoh}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{incoh}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\right|\mathrm{Re}\left\{r\right[n\left]\right\}|+|\mathrm{Im}\left\{r\right[n\left]\right\}\left|\right),---\left(6\right)$

其中“incoh”下标表示未知的发射信号，其提供非相干估计SIR_incoh的估计。用于任何恒定模数符号星座的类似方法，例如8-PSK例子中，导致

${\widehat{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{incoh}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{incoh}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|r\right[n\left]\right|=\frac{1}{N_{\mathrm{incoh}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{incoh}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\mathrm{Re}{\left\{r\right[n\left]\right\}}^2+\mathrm{Im}{\left\{r\right[n\left]\right\}}^2},---\left(7\right)$

如果处理的信息包括“判决的”，或者“预测的”，或者“解码的”，或者“假定已知的”信息信号，(n)，该信息信号的平均振幅估计可以定义为：

${\widehat{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{df}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{df}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\hat{s}}^{*}\right[n\left]r\right[n\left]\right\}=\frac{1}{N_{\mathrm{df}}}\underset{n=k}{\overset{k+N_{\mathrm{df}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Re}\left\{{\hat{s}}^{*}\right[n\left]\left(\mathrm{\α}\right[n\left]s\right[n]+v[n\left]\right)\right\},---\left(8\right)$

其中“df”下标代表“判决反馈”，并且表示相应于未知的发送符号的解码/预测/判决/假定已知的符号，提供判决反馈估计SIR_df。在本发明的一个实施例中，正如本领域普通技术人员公知的，判定反馈机制可以由建立“判决“符号，[n]，以及形成数据解码前的硬判决估计组成。这方法以判决符号[n]的降低可靠性为代价，具有避免处理延迟以及解码接收的数据符号所涉及的计算复杂性的优点。

由于对于计算每一估计可用的受限制的取样数目，每个估计的SIR可以呈现出不准确以及偏置。针对信号幅度和干扰加噪声功率以及偏置补偿可以利用比如平滑，最佳通用维纳滤波(前向、后向以及前后向线性预测)的技术来改善每个估计的精确度。不考虑所使用的特定的平滑，预测滤波以及偏置校正技术，广义的方案可以被称作基于一系列参数估计来估计当前参数的方法。

通常，不考虑使用的滤波以及偏置校正技术，在时隙k的SIR估计采取如下形式

$\widetilde{\mathrm{\γ}}\left(k\right)=\frac{{\left|\widetilde{\mathrm{\μ}}\left(k\right)\right|}^2}{\widetilde{{\mathrm{\σ}}^2}\left(k\right)}---\left(9\right)$

其中符号~代表经由适当选择的滤波技术从一个或者多个其它估计获取的估计。等式(9)隐含地同样考虑了估计偏置的补偿并且应用到每一前述相干、不相干、以及判决反馈SIR估计器。

也就是说，在块320的输出端：

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)=\frac{{\left|{\widetilde{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)\right|}^2}{{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_{\mathrm{coh}}^2\left(k\right)}---\left(10\right)$

在块330的输出端：

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)=\frac{{\left|{\widetilde{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)\right|}^2}{{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_{\mathrm{incoh}}^2\left(k\right)}---\left(11\right)$

以及在块340的输出端：

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)=\frac{{\left|{\widetilde{\mathrm{\μ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)\right|}^2}{{\widetilde{\mathrm{\σ}}}_{\mathrm{df}}^2\left(k\right)}---\left(12\right)$

注意，用于平滑/滤波以及偏置校正的技术每一个期限不需要相同。例如，即使信号加干扰期限 的估计缓慢地变化，并且因而适于长期平滑，该信息信号的幅度可以更迅速地变化，以及如果适于的滤波由于复杂性的局限而不可行，则估计的幅度

可以单独地基于最近取样估计

基于SIR估计的复合MSE测量

在图3中的块390，使用例如以下定义确定复合SIR：

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_1{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_2{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_3{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)---\left(13\right)$

其中，α₁，α₂和α₃定义为与每个用于估计SIR的技术相关联的权重。该权重将被定义来优化 的精确性。因而，通常 之中的某一估计的精确性越高，相应权重就越大。一个估计的精确性取决于用于确定估计的取样数目，以及被估计的实际SIR和估计技术。例如，对相同数目的采样，相干估计通常比非相干和判决反馈估计更可靠。然而，因为与数目未知的数据符号相比，先前已知符号的数目通常完全地受限于实际***(例如在UMTS标准中平均时隙周期的大约20％)，携带实际发送的信息，存在这样的环境，其它基于先前未知符号的SIR估计器产生出一个比相干SIR估计器更加精确的SIR估计。

相应于本发明的一个方面，均方误差用作优化的精确度度量。因而，系数α₁，α₂和α₃被选中来最小化SIR估计的均方误差(MSE)，即最小化 $\mathrm{MSE}=E\left\{{|{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)-\mathrm{\γ}\left(k\right)|}^2\right\}.$ 为此目的，需要每个涉及的SIR估计的MSE。使用这种技术的选择在图3的块350中示出。在360、370、380的每个块中，相应SIR估计 的均方误差被确定，下文中分别表示为MSE₁，MSE₂，和MSE₃。可以示出的是，最小化

的

的优化的权重系数α₁，α₂和α₃由下式给出

${\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{MSE}}_2{\mathrm{MSE}}_3}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_2+{\mathrm{MSE}}_3}---\left(14a\right)$

${\mathrm{\α}}_2=\frac{{\mathrm{MSE}}_1{\mathrm{MSE}}_3}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_2+{\mathrm{MSE}}_3}---\left(14b\right)$

${\mathrm{\α}}_3=\frac{{\mathrm{MSE}}_1{\mathrm{MSE}}_2}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_2+{\mathrm{MSE}}_3}---\left(14c\right)$

然而，必要来计算优化权重系数α₁，α₂和α₃的MSE₁，MSE₂，MSE₃取决于将被估计的实际SIR，以便同样估计数量MSE₁，MSE₂，MSE₃。根据本发明的另一方面，每个SIR估计器的MSE可以近以于相应的SIR估计的方差。优选地，为了使得估计偏置可忽略，合适的平滑/滤波或者偏置校正被执行。

为了提供SIR估计的方差的测量，可以使用取样方差；即对三个估计器的任何一个，我们有

$\mathrm{MSE}\≈\mathrm{Var}\left(\widetilde{\mathrm{\γ}}\left(k\right)\right)=\frac{1}{L-1}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\widetilde{\mathrm{\γ}}\left(l\right)-{\stackrel{\‾}{\widetilde{\mathrm{\γ}}}}_L|}^2,---\left(15\right)$

其中，考虑到MSE估计， ${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_L=\frac{1}{L}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\widetilde{\mathrm{\γ}}\left(l\right)$ 代表取样均值，L表示取样周期的数目。块360，370，380的每个提供每个等式(16)的MSE估计给块390，用于确定复合SIR。

在此典型实施例中，根据收到的MSE估计，块390如上文所述确定优化的系数α₁，α₂和α₃。此后，块390基于这些优化的系数应用等式(13)来形成复合SIR。

为了确定如上文所述的复合SIR，三个MSE和三个系数的确定可能消耗过多的计算资源。在本发明的一个替换实施例中，为了降低计算复杂性，等式(13)中SIR估计的组合通过选择具有最低MSE的SIR的两个估计被限制在两个期限。在此情况中，SIR估计采用如下形式

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_1{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_2{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)$ 如果MSE₁，MSE₂＞MSE₃或者(16a)

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_1{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_3{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)$ 如果MSE₁，MSE₃＞MSE₂或者(16b)

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_2{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_3{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)$ 如果MSE₃，MSE₂＞MSE₁    (16c)

其中，MSE例如通过应用等式(15)被估计。相应系数由下式给出

${\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{MSE}}_2}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_2},$ 和(17a)

${\mathrm{\α}}_2=1-{\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{MSE}}_1}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_2}---\left(17b\right)$

${\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{MSE}}_1}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_3},$ 和(18a)

${\mathrm{\α}}_3=1-{\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{MSE}}_1}{{\mathrm{MSE}}_1+{\mathrm{MSE}}_3}---\left(18b\right)$

${\mathrm{\α}}_2=\frac{{\mathrm{MSE}}_3}{{\mathrm{MSE}}_2+{\mathrm{MSE}}_3},$ 以及(19a)

${\mathrm{\α}}_3=1-{\mathrm{\α}}_2=\frac{{\mathrm{MSE}}_2}{{\mathrm{MSE}}_2+{\mathrm{MSE}}_3}---\left(19b\right)$

分别地，这里在不失一般性的情况下我们分别在等式(16a)、(16b)、(16c)中限制α₁+α₂＝1，α₁+α₃＝1，α₂+α₃＝1。

在此典型实施例中，根据收到的MSE估计，依照等式(17a)-(17b)，(18a)-(18b)，(19a)-(19b)，块390计算相应于两个选定的估计器的系数，并且设定其它系数等于零。

在本发明的另一替换实施例中，为了进一步降低计算复杂性，通过选择具有最低MSE的SIR估计，等式(13)的SIR估计限制于单一期限。在此典型实施例中，根据收到的MSE估计，块390通过设置相应系数为1，其它系数为零来选择估计器。

基于SIR估计的阈值

如上所述，相干SIR估计器对相同取样数目产生总是比非相干和判决反馈SIR估计器更加精确的估计。然而，如果先前已知符号的数量显著地小于未知的数据符号的数量，则相干SIR估计的精确度可以显著地低于非相干和判决反馈SIR估计的SIR估计精确度，特别是当SIR很高并且非相干和判决反馈SIR估计显示出更大的精确度时。不幸的是，当SIR降低时非相干和判决反馈的估计的精确度都变成低得不可接受。因而，为了在最宽允许SIR范围内达到最大精确度，最优策略将引起使用所有三个估计器来形成一个组合估计，如前文介绍的。

为了降低计算复杂性，一个替换方法是避免有关三个SIR估计的MSE的估计，并且采用包含SIR估计器的其它特征。

在本发明的实施例中，为了允许低SIR的精确估计，相干估计器总是启动的。

在中等到低等SIR中，对相同数目的取样/符号，判决反馈SIR估计器通常地优于非相干SIR估计器。也就是说，在中等到低等SIR中，基于假定已知的(或者判决或者预测)信息符号的SIR估计通常比非相干SIR估计更不易出错，这依靠发送符号星座的恒定模数结构。尽管判决信息信号在低信号处对于干扰电平可能出错，但是判决反馈估计的总精度通常好于非相干估计，后者受大的估计偏置影响。(例如见，在此并入作为参考：A.Sampath和D.R.Jeske在Proc.ofIEEE ICC 2001中发表的“Analysis of signal-to-interference ratio estimation methodsfor wireless communication systems”，以及A.Sampath和D.R.Jeske在Proc.ofIEEE VTC 2001春发表的“Signal-to-interference ratio estimation based on decisionfeedback”)

在中等和高SIR中，对于相同数量的取样/符号，非相干SIR估计器通常地优于判决反馈SIR估计器。当SIR增加时，非相干SIR估计器偏置比倘若在判决反馈SIR估计中不正确的判决效果更快速的消散。

基于那些考虑，根据本发明的另一方面，基于SIR估计的非相干和判决反馈中只有其中之一被选定用于组合，从而降低计算复杂性。为此目的，可以根据先前的SIR估计选取判决反馈或者非相干估计器来进行。如果先前的SIR估计低，则启动判决反馈估计器；如果先前的SIR估计是中等或者高，则启动非相干估计器。

因而，根据本发明的其它的方面，等式(13)中的和可以简化为下式：

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_1{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_2{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{incoh}}\left(k\right)$ γ(k)≥X  和(20a)

${\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{tot}}\left(k\right)={\mathrm{\α}}_1{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{coh}}\left(k\right)+{\mathrm{\α}}_3{\widetilde{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{df}}\left(k\right)$ γ(k)＜X    (20b)

其中X是SIR的阈值电平，低于该电平判决反馈SIR估计器优于非相干SIR估计器。通常，X在一电平处被选中，其中非相干SIR估计器对于改善SIR估计精度提供可忽略的影响。根据等式(20a)-20b)为了选取非相干或者判决反馈SIR估计器，可以将这些等式的实际SIRγ(k)替换为先前的来进行，甚至大致的，由一个或者若干SIR估计组合提供的SIR估计，如前文介绍的。根据本发明的这方面，为了节约计算时间和资源，根据先前估计的SIR，当(估计的)SIR高于阈值电平时，不计算判决反馈SIR估计以及相应MSE。反之，根据先前估计的SIR，当(估计的)SIR低于阈值电平时，不计算非相干SIR估计以及相应MSE。需要计算等式(20a)和(20b)的系数分别由等式(17a)-(17b)，和(18a)-(18b)给出。

图4示出根据前文介绍的多个SIR估计的SIR估计器400的典型实施例。接收信号被提供给相干估计器410，非相干估计器420，以及判决反馈估计器430的每一个。控制器450有选择地控制这些估计器的每一个，以及控制MSE估计器460。

在本发明的一个实施例中，估计器410，420，430中的每一个都能够提供一个估计给组合器480。组合器480确定复合/总的SIR估计，优选地使用上文的等式(13)。如上文所述，权重系数α₁，α₂和α₃可以基于假定或者估计的每个SIR估计的可靠性而定。优选地，然而系数α₁，α₂和α₃基于与每个SIR估计相关的MSE估计从MSE估计器460中被确定，优选地使用等式(14)和(15a)-(15c)，最终限制α₁+α₂+α₃＝1。

在本发明的另一实施例中，为了节约计算时间和资源，三个估计器中只有与最低MSE相关的两个估计器启动，其中MSE将被估计(如通过等式(15))。

在本发明的另一实施例中，为了节约计算时间和资源，仅当SIR根据SIR的先前估计分别低于或者高于给定阈值时，判决反馈估计器430或者非相干估计器420才启动。

当(估计的)SIR超过给定阈值时，组合器480被配置为根据上文中等式(20a)和(17a)-(17b)使用从MSE估计器460的MSE估计来估计SIR。在此期间，控制器450同样控制MSE估计器460以便仅仅估计与相干和非相干SIR估计相关联的MSE。

当(估计的)SIR低于给定阈值时，组合器480被配置为根据上文中等式(20b)和(18a)-(18b)使用从MSE估计器460的MSE估计来估计SIR。在此期间，控制器450同样控制MSE估计器460以便仅仅估计与相干和判决反馈SIR估计相关联的MSE。

图5示出根据本发明基于多个SIR估计的SIR估计器500的另一典型实施例。在此实施例中，基于输入离散时间信号r[n]的当前时隙格式的知识以及SIR电平，控制器550控制复合SIR估计的确定。当前时隙格式的先验知识可以用于降低计算复杂性。

如上所述，时隙格式典型地定义了关于数据符号的数量的导频符号数量。如前提到的，估计的可靠性/精确度通常随着用于确定估计的取样数目增加而增加。因而，即使给定相同取样数目来确定每个估计时，相干估计通常比非相干或者判决反馈估计更可靠，但是假如SIR高于某一电平，如果非相干和判决反馈估计基于比相干估计更多取样，则非相干和判决反馈估计的可靠性可以大于相干估计。同样如上文，非相干估计器在中等到高SIR时表现出优于判决反馈估计器的性能。

基于上述考虑，为了最小化计算复杂性，在本发明的此实施例中，只有最精确的SIR估计被选中，从而避免相关MSE的计算。因而，如果一种特定的格式包括实质上比导频符号更多的数据符号，以及根据前面的，甚至大致的SIR估计，则实际的SIR可能大于或者低于某一阈值，控制器550可以被配置来禁止相干估计器410，并且控制选择开关590来只基于数据符号使用SIR估计器420，430之一的输出。在此情况中，超过给定阈值的SIR和相对较少导频符号的非相干SIR估计器420启动，即被证明是对给定数目的数据符号是最精确的。正如以上的讨论，使用非相干估计器420或者相干估计器410的选择可以基于预先估计的SIR。同样地，如果格式包括大量已知导频符号，则控制器550被配置为仅启动相干估计器410，以及选择器590选择估计器410的输出作为复合/总的SIR估计。

在本发明的UMTS配置实施例中，一种如图6中的表格可以由控制器550使用来执行选择。UTMS时隙格式定义在每个传输时隙中的数据比特的数量N_数据1，N_数据2，以及导频比特的数量N_导频。数据比特的数量与导频比特的数量的比在图6表格的第五列示出。当数据比特与导频比特的比很高时，图5的相干估计器410不启动，如图6表格中第六列“off”条目所示。当该比很低时，相干估计器410启动，如第六列“on”条目所示。如图6表格第七列所示，当相干估计器410不启动时，非相干估计器420启动，反之亦然。

即使图6的表格示出在相干和非相干估计器之间的选择，为了便于理解，使用上文所讨论的关于条件的原则，当判决反馈估计器被期望比非相干估计器更加精确时，本领域普通技术人员将认识到，该选择可以被扩展来包括判决反馈估计器。

同样地，即使图6的表格示出所用的估计器的互斥选择，该表格可以被扩展以包括“不确定的”条件，其中多个估计器启动。在此情况中，图5的MSE估计器460同样启动来改善估计器的选择，其可能在不确定条件下产生最精确估计，或者提供用于基于上文的等式(13)，(16a-c)提供复合估计的权重因数。

本领域普通技术人员将同样认识到，图6UTMS格式表中具体的启动条目仅是为说明性目的作的介绍，以及其它确定规则可以被采用。另外，本领域普通技术人员将认识到，一种为其它协议的类似表格可以被创建，其为不同格式或者传输模式规定了已知和未知比特的相对数量。同样地，选择标准可以基于不同于在取样中已知和未知比特的相对数量的参数；例如，如果相关性在具体SIR估计的数据率或者编码方案与可靠性之间进行确定，则当前数据率或者编码方案可以用于选择用作复合SIR的SIR估计。例如，如果具体的编码方案提供比另一编码方案更可靠的发射数据符号的解码，则判定表可以包括“判决反馈”列，或者子列，其控制判决反馈估计器430的启动。

本领域普通技术人员将同样认识到，图6的表格中“启动/on”和“禁止/off”启动条目相应于将等式(13)或者(16)中权重系数α₁，α₂和α₃二进制设置为“0”或者“1”值。在一个替换实施例中，图6的第七和第八列中的条目可以被预定为在等式(13)或者(16)为不同格式所使用的权重因数，并且每当非零条目出现时启动每个SIR估计器410，420，430。

上文仅仅示出本发明的原理。因而将被理解的是，本领域技术人员将可以设计不同的方案，其即使没有明确地在此说明或者示出，包含本发明的原理并且因而在随后权利要求的精神和范围之内。

在解释这些权利要求中，应当清楚的是：

a)词“包括“相对那些在给定权利要求中罗列的内容，不排斥其它单元或者动作的存在；

b)在单元前面的词“一个”或者“一种”不排斥多个这样单元的存在；

c)任何权利要求中的附图标记不限制其保护范围；

d)几个“装置“可以由相同的元件或者硬件或者软件实现的结构或功能表示；

e)每一公开的单元可以由硬件部分(例如，含有分立的和集成电子电路)，软件部分(例如，计算机程序)以及它们的任何组合构成。

f)硬件部分可以由一个或者两个模拟和数字部件组成；

g)除非特别声明，否则任何公开的装置或者它们的一部分可以合成一块或者分离到其它部件中；以及

h)除非特别声明，不意图要求具体的运行顺序。

Claims (10)

1.一种通信装置(100)，包括：

一个接收机(110)，其被配置为接收一个信息信号，和

一个估计器(130，400)，其被配置为确定复合SIR测量，

其中

SIR测量为信息信号中的信号强度相对信息信号中的噪声的测量，以及

估计器(400)包括：

一个相干估计器(410)，其被配置为基于接收的信息信号中已知的导频信号，确定相干SIR测量，

一个非相干估计器(420)，其被配置为基于接收的信息信号中未知的数据信号，确定非相干SIR测量，

一个判决反馈估计器(430)，其被配置为基于信息信号中确定的数据信号，确定判决反馈SIR测量，以及

控制器(50)，其被配置为基于相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中的至少一个来确定复合SIR测量。

2.如权利要求1的通信装置，进一步包括

发射机(190)，其被配置为将复合SIR测量传送到另一提供信息信号的通信装置。

3.如权利要求1的通信装置，其中

控制器，其被配置为基于相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中一个或多个的选择，确定复合测量。

4.如权利要求3的通信装置，其中

控制器，其被配置为基于先前复合的SIR测量来选择相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中选取的一个或多个。

5.如权利要求4的通信装置，其中

控制器，其被进一步配置为基于与相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中的至少一个相关联的均方误差，确定复合测量。

6.如权利要求3的通信装置，其中

控制器，其被配置为基于信息信号的格式，选择相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中选取的一个或多个。

7.如权利要求3的通信装置，其中

控制器，其被配置为基于信息信号中导频比特的数量与数据比特的数量的比值，选择相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中选取的一个或多个。

8.如权利要求7的通信装置，其中

控制器，其被进一步配置为基于与相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中至少一个或多个相关联的精确度测量，选择相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中选取的一个或多个。

9.一种确定复合SIR测量的方法，包括：

有选择地启动：

基于接收的已知导频符号的相干SIR测量，

基于接收的未知数据符号的非相干SIR测量，和

基于接收的确定的数据符号的判决反馈SIR测量，

中的一种将确定，以及

基于相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量中的至少一个，确定复合SIR测量。

10.如权利要求9的方法，其中

启动相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量的每一个的确定，以及

确定复合SIR测量，其包括确定相干SIR测量、非相干SIR测量以及判决反馈SIR测量的权重平均值。

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