DE60214005T2

DE60214005T2 - System und verfahren zum beseitigen von interferenzen in einem kommunikationssystem

Info

Publication number: DE60214005T2
Application number: DE60214005T
Authority: DE
Inventors: J. Thomas Phoenix KOLZE; J. Bruce Irvine CURRIVAN; S. Jonathan Buena Park MIN; Eric San Francisco OJARD; Chi James Irvine THI; Daniel Atlanta HOWARD
Original assignee: Broadcom Corp
Current assignee: Broadcom Corp
Priority date: 2001-06-11
Filing date: 2002-06-10
Publication date: 2007-03-01
Anticipated expiration: 2022-06-11
Also published as: EP1415403B1; US7684528B2; DE60214005D1; US6826242B2; AU2002315050A1; WO2002102006A3; WO2002101953A3; EP1415403A2; WO2002102006A2; EP1400080A2; US20020126778A1; US20050031061A1; WO2002101953A2

Description

1. GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein Kommunikationssysteme und insbesondere die Abschwächung von Interferenzen in Kommunikationssystemen.
2. HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Der Aufbau und der Betrieb von Hochgeschwindigkeits-Datenkommunikationssystemen sind allgemein bekannt. Solche Hochgeschwindigkeits-Datenkommunikationssysteme verwenden verschiedene Medien und/oder drahtlose Verbindungen, um die Übertragung von Hochgeschwindigkeits-Datenübertragungen zu unterstützen. Spezielle Ausführungsbeispiele von Hochgeschwindigkeits-Kommunikationssystemen umfassen zum Beispiel Kabelmodemsysteme, Heimnetzwerksysteme, verdrahtete lokale Netzwerke, verdrahtete Weitbereichsnetze, drahtlose lokale Netzwerke, Satellitennetze, etc.. Jedes dieser Hochgeschwindigkeits-Datenkommunikationssysteme weist einige einzigartige Betriebseigenschaften auf. Des Weiteren sind einigen dieser Hochgeschwindigkeits-Datenkommunikationssysteme ähnliche Funktionsnachteile gemeinsam. Heimnetzwerksysteme und Kabelmodemsysteme zum Beispiel sind beide Störsignalen ausgesetzt, die mit den Medien gekoppelt sind, die die Kommunikationssignale übertragen.
Kabelmodemsysteme, und noch allgemeiner Kabeltelekommunikationssysteme umfassen Set-Top-Boxen und Gateways für Privathaushalte, die in Kombination in der Lage sind, aktuell Datenübertragungsgeschwindigkeiten von bis zu 56 Mbps bereitzustellen, und sie sind somit für Hochgeschwindigkeits-Dateitransfers, das Abhalten von Video-Telekonferenzen und für Bezahlfernsehen (Pay-per-View-Fernsehen) geeignet. Diese Kabeltelekommunikationssysteme können gleichzeitig einen Hochgeschwindigkeits-Internetzugang, digitales Fernsehen (wie etwa Bezahlfernsehen) und digitale Telephonie bereitstellen. Kabelmodems werden in einer gemeinsam genutzten Zugangsumgebung verwendet, in denen Teilnehmer um Bandbreite konkurrieren, die von gemeinsam genutzten Koaxialkabeln unterstürzt wird. Während normaler Operationen steht quer durch die gemeinsam genutzten Koaxialkabel ausreichend Bandbreite zur Verfügung, um eine große Anzahl von Teilnehmern zu bedienen, wobei jeder Teilnehmer mit einer hohen Datenübertragungsgeschwindigkeit bedient wird. Somit wird jedem Teilnehmer während der normalen Operationen eine Datenübertragungsgeschwindigkeit bereitgestellt, die ausreichend ist, um ohne Unterbrechungen das Abhalten einer Video-Telekonferenz, Pay-per-View-Fernsehen und andere Dienste mit hoher Bandbreite abzuwickeln.
Intermittierende Schmalband-Interferenzsignale können von Zeit zu Zeit auf Breitband-Kommunikationssignale, wie zum Beispiel Upstream-Übertragungen gemäß der Spezifizierung der Schnittstelle für Daten über Kabel-TV-Leitungen (DOCSIS-(Data-Over-Cable Service Interface Specification)-Übertragungen) ("Nutzsignale") störend einwirken. Diese intermittierenden Schmalband-Interferenzsignale hängen sich unbeabsichtigt an die gemeinsam genutzten Koaxialkabel über Unzulänglichkeiten in der Abschirmung und/oder andere Verbindungswege an. Wenn diese Interferenzsignale bzw. Störsignale vorhanden sind, wird die Datenübertragungsgeschwindigkeit, die in den Koaxialkabeln unterstützt werden kann, verringert. In einigen Fällen wird die unterstützbare Bandbreite in Abhängigkeit von der Stärke und dem Band der Interferenzsignale um einen beträchtlichen Grad verringert.
Herkömmlicherweise wird dann, wenn ein Interferenzsignal vorhanden ist, ein adaptives Beseitigungsfilter von jedem Kabelmodemempfänger verwendet, um das Interferenzsignal zu beseitigen, indem adaptiv eine Filterkerbe (filter notch) oder eine Null bei der Frequenz des Interferenzsignals platziert wird. Wenn das Interferenzsignal verschwindet, fährt das herkömmliche adaptive Beseitigungsfilter mit der Adaption fort und entfernt die Filterkerbe. Wenn das Interferenzsignal erneut erscheint, wird das adaptive Beseitigungsfilter erneut so eingestellt, dass es das Interferenzsignal beseitigt. Somit kann das Beseitigungsfilter dann, wenn das Interferenzsignal zum ersten Mal wieder erscheint, das Interferenzsignal nicht vollständig kompensieren. Und da viele Interferenzsignale intermittierend sind, verringert das Vorhandensein dieser intermittierenden Signale die Bandbreite, die in den Koaxialmedien unterstützt werden kann, während der Zeitspanne, die das Beseitigungsfilter für die Adaption benötigt. Außerdem entfernt das adaptive Beseitigungsfilter das Interferenzsignal meistens nicht vollständig, da die Interferenzsignale oftmals bezüglich ihrer Stärke variieren, während sie vorhanden sind.
Sich überlagernde Signale benachbarter Kanäle sind eine weitere Quelle von Interferenzen für das Nutzsignal, da sie oft Interferenzsignale in dem Band des Nutzsignals erzeugen. Zum Beispiel kann ein TDMA-Signal, das in einem benachbarten Kanal vorhanden ist und das sich ein- und ausschaltet, Nebenkeulen aufweisen, die sich überlappen und störend auf das Nutzsignal einwirken. Wenn das Interferenzsig nal vorhanden ist, platziert das herkömmliche adaptive Beseitigungsfilter eine Kerbe oder eine Null in dem Frequenzband des Interferenzsignals. Wenn ein Interferenzsignal nicht vorhanden ist, passt sich das Beseitigungsfilter so an, dass es die Kerbe entfernt. Der genaue Betrag an Interferenz in dem Nutzsignal, der von den Nachbarkanal-Signalen verursacht wird, kann mit dem Dateninhalt in dem benachbarten Kanal variieren.
Somit variieren die Interferenzsignale über der Zeit sowohl im Falle des Schmalband-Störsignals als auch im Falle des Nachbarkanal-Störsignals. Aus diesem Grund kann eine optimale oder fast optimale Lösung nur für die durchschnittliche Interferenzstärke des/der Interferenzsignals-/-signale gefunden werden, aber nicht für die Spitze(n) des/der Interferenzsignals/-signale. In vielen Betriebsbedingungen bewirken typische Fluktuationen in der Stärke der Interferenzsignale, dass herkömmliche Beseitigungsfilter eine unzureichende Beseitigung bereitstellen. Das führt dazu, dass die gesamte Bandbreite, die von dem unterstützenden Kommunikationssystem in den speziellen gemeinsam genutzten Medien bereitgestellt werden könnte, beträchtlich reduziert wird.
Deshalb besteht ein Bedarf in diesem Fachgebiet an einem Filtersystem und zugehörigen Operationen, die Interferenzsignale beseitigen, so dass ein Durchsatz maximiert wird.
Das Dokument US 5,612,987 offenbart ein Verfahren, das die folgenden Schritte aufweist: Abtasten eines empfangenen Signals in einem Kommunikationskanal und Erzeugen einer spektralen Charakterisierung wenigstens eines Abschnitts dieses abgetasteten Signals unter Verwendung einer FFT, wobei die spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals unter Verwendung eines Verzögerungselements, eines Bin-Gewichtungs-Rechners und eines Multiplizierers modifiziert wird. Die modifizierte Charakterisierung wird dann unter Verwendung einer inversen FFT in den Zeitbereich zurücktransferiert. Die Modifikation der spektralen Charakterisierung führt zu einer Zurückweisung von unerwünschten Schmalband-Interferenzsignalen und somit zu einer verbesserten Qualität des empfangenen Signals.
Gemäß der Erfindung werden ein Verfahren und ein Filter zum Beseitigen von Schmalband-Interferenzen in einem Kommunikationskanal gemäß den Ansprüchen 1 und 7 bereitgestellt.
Weitere vorteilhafte Merkmale sind in den Unteransprüchen definiert.
Die vorliegende Erfindung spricht vor allem die oben erwähnten Nachteile, die mit dem Stand der Technik verbunden sind, an und mildert diese, um einen Kommunikationskanal effektiv so zu filtern, dass Schmalband-Interferenzsignale entfernt werden. Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Kommunikationskanal abgetastet, um ein abgetastetes Signal zu erzeugen. Dann wird das abgetastete Signal über ein Frequenzband von Interesse spektral charakterisiert, um eine spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals zu erzeugen. Diese spektrale Charakterisierung darf kein Signal von Interesse umfassen. Die spektrale Charakterisierung wird dann modifiziert, um eine modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, wobei bei der Modifizierung der spektralen Charakterisierung des abgetasteten Signals, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, ein Rauschboden der spektralen Charakterisierung angehoben wird, damit er mit einem geplanten Signal-Rausch-Pegel übereinstimmt. Dann werden Filtereinstellungen auf der Grundlage der modifizierten spektralen Charakterisierung erzeugt. Schließlich wird der Kommunikationskanal unter Verwendung der Filtereinstellungen gefiltert, wenn das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal vorhanden ist.
Verschiedene Operationen werden verwendet, um die spektrale Charakterisierung zu modifizieren, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen. In den meisten Fällen wird eine Vielzahl von spektralen Charakteristiken der spektralen Charakterisierung einzeln modifiziert, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen.
Andere spektrale Modifikationen umfassen das Modifizieren von spektralen Komponenten, die wenigstens einem erwarteten Interferenzsignal entsprechen. Bei der Beschaffung von Informationen zur Durchführung dieser spektralen Modifikation können spektrale Komponenten von vorhergehenden abgetasteten Signalen verwendet werden. Zum Beispiel kann ein Interferenzsignal intermittierend sein, so dass es in dem aktuellen abgetasteten Signal nicht vorhanden ist, aber in den vorher abgetasteten Signalen vorhanden war. Da die gesamte Systemleistung verbessert werden kann, wenn das Filter dieses Interferenzsignal kompensiert, selbst wenn es nicht vorhanden ist, kann durch die Modifizierung der spektralen Charakterisierung des abgetasteten Signals, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, das Vorhandensein eines Interferenzsignals in einem vorher abgetasteten Signal schwerer gewichtet werden als die Abwesenheit des Interferenzsignals in dem aktuellen abgetasteten Signal.
Das Abtasten des Kommunikationskanals kann durchgeführt werden, wenn das Signal von Interesse vorhanden ist oder auch nicht vorhanden ist. Aber wenn das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal während des Abtastintervalls vorhanden ist, muss das Signal von Interesse aus dem abgetasteten Signal entfernt werden.
Da sich die Filteroperationen der vorliegenden Erfindung an zeitvariante Interferenzsignale in einer adaptiven Art und Weise anpassen, können effizientere Filteroperationen durchgeführt werden. Zum Beispiel können durch das Anheben des Rauschbodens der spektralen Charakterisierung geplante SNR-Design-Beschränkungen mit minimalen Filter-Tap-Größen erfüllt werden. Des Weiteren werden die Filteroperationen durch das Ermöglichen der Einführung von bekannten Störsignalen in die modifizierte spektrale Charakterisierung Interferenzsignale sofort kompensieren, wenn sie auftreten und nicht erst nach einer Lernperiode der vorhergehenden Filteroperationen. Aufgrund dieser Vorteile wird neben anderen Dingen auch ein größerer Systemdurchsatz erzielt.
Weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung der Erfindung deutlich, die unter Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen formuliert worden ist.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Diese und weitere Merkmale, Ausführungsformen und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden besser verständlich, wenn sie im Hinblick auf die nachfolgende ausführliche Beschreibung, die angehängten Ansprüche und die begleitenden Zeichnungen betrachtet werden, wobei:
1 ein vereinfachtes Blockdiagramm ist, das ein erstes Ausführungsbeispiel eines Schmalband-Interferenz-Beseitigungsfilters (ICF; interference cancellation filter) veranschaulicht, das in Übereinstimmung mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
2 ein vereinfachtes Blockdiagramm ist, das einen Satz von Operationen veranschaulicht, die verwendet werden, um die Filtereinstellungen von 1 zu erzeugen;
3 ein Blockdiagramm ist, das die Operationen veranschaulicht, die verwendet werden, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einem ersten Ausführungsbeispiel von 2 entsprechen;
4 ein Blockdiagramm ist, das Operationen veranschaulicht, die verwendet werden, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einem zweiten Ausführungsbeispiel von 2 entsprechen;
5 eine graphische Darstellung ist, die die spektralen Charakteristiken eines abgetasteten Signals gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
6 eine graphische Darstellung ist, die die modifizierten spektralen Charakteristiken eines abgetasteten Signals gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
7A ein vereinfachtes Blockdiagramm ist, das ein Ausführungsbeispiel eines Schmalband-Interferenz-Beseitigungsfilters veranschaulicht, das in Übereinstimmung mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
7B ein Blockdiagramm eines Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus für das ICF von 7A ist;
8 ein logisches Diagramm ist, das Operationen veranschaulicht, die durchgeführt werden und dem Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus von 7B entsprechen;
9 eine Tabelle von Modi ist, die in Verbindung mit einer spektralen Maske verwendet werden, die in dem Algorithmus von 7B enthalten ist;
10 ein Diagramm ist, das eine nichtlineare Funktion veranschaulicht, die in Verbindung mit dem Tracker des Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus von 7B verwendet wird;
11 ein Flussdiagramm ist, das einen Rauschboden-Einstellungsalgorithmus für den Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus von 7B veranschaulicht;
12 ein Flussdiagramm ist, das einen modifizierten Rauschboden-Einstellungsalgorithmus für den Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus von 7B veranschaulicht; und
13 ein Systemdiagramm ist, das die Art und Weise veranschaulicht, in der die vorliegende Erfindung in einem Kabeltelekommunikationssystem verwendet werden kann, das Hochgeschwindigkeits-Datenkommunikationen bedient.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
1 ist ein vereinfachtes Blockdiagramm, das ein erstes Ausführungsbeispiel eines Schmalband-Interferenz-Beseitigungsfilters (ICF; interference cancellation filter) veranschaulicht, das in Übereinstimmung mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung verwendet wird. Gemäß der vorliegenden Erfindung werden ankommende ungefilterte Kommunikationen 102 in einem Kommunikationskanal empfangen und unter Verwendung des Filters 104 gefiltert, um gefilterte Kommunikationen 110 zu erzeugen. Filtereinstellungen 108, die von dem Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 106 erzeugt werden, entfernen dann, wenn sie an das Filter 104 angelegt werden, Schmalband-Interferenzsignale aus dem Kommunikationskanal, um die gefilterten Kommunikationen 110 zu erzeugen. Somit werden während der normalen Operationen die gefilterten Kommunikationen 110 dem Empfangsabschnitt einer Vorrichtung bereitgestellt, in der sich das ICF befindet. Aufgrund der Filteroperationen der vorliegenden Erfindung ist der Empfänger besser in der Lage, an einem Signal von Interesse (Nutzsignal) zu arbeiten, das in den gefilterten Kommunikationen 110 enthalten ist, um Daten zu entfernen, die darin enthalten sind.
2 ist ein vereinfachtes Blockdiagramm, das einen Satz von Operationen veranschaulicht, der verwendet wird, um die Filtereinstellungen 108 von 1 zu erzeugen. Während der Operation tastet der Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 106 zuerst den Kommunikationskanal 200 ab, um ein abgetastetes Signal 204 zu erzeugen. Der Signalabtaster 202 von 2 führt Abtastoperationen durch. In dem speziellen Ausführungsbeispiel der veranschaulichten Operation wird der Kommunikationskanal 200 abgetastet, wenn ein Signal von Interesse (Nutzsignal) nicht in dem Kommunikationskanal 200 vorhanden ist. Aber in anderen operationsmäßigen Ausführungsbeispielen ist das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal 200 während des Abtastvorgangs vorhanden, aber das gesamte Signal von Interesse oder nur ein Teil davon wird aus dem abgetasteten Signal 204 von dem Signalabtaster 202 entfernt, indem zum Beispiel eine bekannte Präambel benutzt wird.
Das abgetastete Signal 204 wird dann über ein Frequenzband von Interesse von dem Block 206 zur spektralen Charakterisierung spektral charakterisiert, um eine spektrale Charakterisierung 208 des abgetasteten Signals 204 zu erzeugen. Da das abgetastete Signal 204 das Signal von Interesse nicht enthalten hat, umfasst auch die spektrale Charakterisierung 208 nicht das Signal von Interesse 212. Somit umfasst das abgetastete Signal 204 das Rauschen, das während der Abtastperiode vorhanden ist, und umfasst Interferenzsignal(e), falls solche vorhanden sind. Der Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 106 arbeitet periodisch, um neue Filtereinstellungen 108 zu erzeugen. Somit sind während einiger Abtastperioden Interferenzsignale vorhanden, während in anderen Abtastperioden keine Interferenzsignale vorhanden sind. Deshalb können die spektralen Charakteristiken 208 für jede gegebene Operation des Filtereinstellungen-Erzeugungsblocks Interferenzsignale enthalten oder nicht. Aber die spektralen Charakteristiken 208 werden immer zu einem gewissen Pegel ein Rauschen enthalten.
Als Nächstes werden die spektralen Charakteristiken 208 des abgetasteten Signals 204 modifiziert, um mit Hilfe des Blocks 210 zur Modifizierung der spektralen Charakterisierung eine modifizierte spektrale Charakterisierung 212 zu erzeugen. Die Modifikationen, die von dem Block 210 zur Modifizierung der spektralen Charakterisierung durchgeführt werden, um die modifizierte spektrale Charakterisierung 212 zu erzeugen, sind zahlreich und vielfältig. Diese Operationen umfassen das Anheben des Rauschbodens der spektralen Charakterisierung 208, das Einführen von spektralen Charakteristiken in die spektrale Charakterisierung 208, die sich auf vor her vorhandene Interferenzsignale beziehen, das Einführen von spektralen Charakteristiken von erwarteten Interferenzsignalen in die spektrale Charakterisierung 208, die zwar erwartet werden, aber nicht kürzlich vorhanden gewesen sind (oder überhaupt nicht vorhanden gewesen sind), und andere präemptive Modifikationen.
Ein Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 214 erzeugt dann Filtereinstellungen 108 auf der Grundlage der modifizierten spektralen Charakterisierung 212. Schließlich werden die Filtereinstellungen 108 an das Filter 104 zur nachfolgenden Filterung des Kommunikationskanals angelegt, wenn das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal vorhanden ist.
3 ist ein Blockdiagramm, das Operationen veranschaulicht, die verwendet werden, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einem ersten Ausführungsbeispiel von 2 entsprechen. Wie in 2 gezeigt ist, wird der Kommunikationskanal unter Verwendung des Signalabtasters 302 abgetastet, um ein abgetastetes Signal 304 in dem Zeitbereich zu erzeugen. Der Signalabtaster 302 erzeugt das abgetastete Signal 304 derart, dass ein Signal von Interesse nicht vorhanden ist (oder im Wesentlichen gedämpft ist). Das abgetastete Signal 304 ist eine digitale Darstellung des analogen Signals, das in dem Kommunikationskanal 300 während des Abtastintervalls vorhanden ist.
Eine schnelle Fourier-Transformation (FFT; Fast Fourier Transfer) wird dann bei dem abgetasteten Signal 304 durch den spektralen Charakterisierungsblock 306 durchgeführt. Ein Hanning-Fenster oder ein anderes Fenster wird dazu verwendet, die Empfindlichkeit gegenüber der Frequenzstelle zu entfernen. Die FFT Operation (genauso wie die meisten/wie alle anderen der Operationen, die bei den digitalen Daten durchgeführt werden) wird unter Verwendung eines Digitalsignalprozessors (DSP) oder einer anderen Rechenvorrichtung durchgeführt, die in der Vorrichtung enthalten ist, die die Operationen der vorliegenden Erfindung durchführt. Der spektrale Charakterisierungsblock 306, der die FFT Operation durchführt, erzeugt deshalb eine spektrale Charakterisierung 308 des abgetasteten Signals. Weil kein Signal von Interesse (Nutzsignal) in dem abgetasteten Signal 304 vorhanden war, sind keine spektralen Komponenten des Signals von Interesse (Nutzsignal) in der spektralen Charakterisierung 308 vorhanden.
Wie veranschaulicht ist, empfängt der spektrale Charakterisierungsblock 306 von 3 eine Eingabe in dem Zeitbereich, erzeugt aber eine Ausgabe in dem Frequenzbereich. Die Konzepte der Transformation von dem Zeitbereich in den Frequenzbereich und der Transformation von dem Frequenzbereich in den Zeitbereich sind allgemein bekannt und werden hier nur insoweit beschrieben, als sie in Bezug zu der vorliegenden Erfindung stehen. Die Modifikation der spektralen Komponenten des abgetasteten Signals kann in dem Zeitbereich und/oder in dem Frequenzbereich durchgeführt werden. In dem Ausführungsbeispiel von 3 wird die Modifikation der spektralen Komponenten zuerst in dem Frequenzbereich von dem Block 310 zur Modifikation der spektralen Charakterisierung durchgeführt, um eine modifizierte spektrale Charakterisierung 312 zu erzeugen. Eine solche Modifikation der spektralen Komponenten durch den Block 310 zur Modifizierung der spektralen Charakterisierung kann unter anderem das Anheben des Rauschbodens der spektralen Charakterisierung 308, das Einführen von spektralen Charakteristiken, die sich auf vorher vorhandene Interferenzsignale beziehen, und das Einführen von spektralen Charakteristiken von erwarteten Interferenzsignalen umfassen.
Die modifizierte spektrale Charakterisierung 312 wird dann zurück in den Zeitbereich als modifizierte spektrale Charakterisierung 316 mit Hilfe der inversen schnellen Fourier-Transformation (IFFT) konvertiert. In dem Zeitbereich ist die modifizierte spektrale Charakterisierung 316 in einer Autokorrelationsmatrix enthalten, die an einen Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 318 angelegt wird, der die Filtereinstellungen 320 erzeugt. Es sei angemerkt, dass während der Erzeugung der Filtereinstellungen die modifizierte spektrale Charakterisierung 316 des abgetasteten Signals noch weiter modifiziert werden kann. Die modifizierte spektrale Charakterisierung 316 wird weiter modifiziert, indem die Komponenten der entsprechenden Autokorrelationsmatrix in dem Zeitbereich modifiziert werden. Diese weiteren Modifikationen können notwendig sein, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einen Satz von Filtereinstellungskriterien erfüllen. Solche weiteren Modifikationen (wie sie später noch unter Bezugnahme auf die 7B und 8 beschrieben werden) können das weitere Anheben des Rauschbodens des Spektrums, das der modifizierten Autokorrelations-Charakterisierung 316 entspricht, und das Verwenden von vorhergehenden Filtereinstellungen umfassen, um einen zufrieden stellenden Satz von Filtereinstellungen zu erzeugen.
4 ist ein Blockdiagramm, das Operationen veranschaulicht, die verwendet werden, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einem zweiten Ausführungsbeispiel von 2 entsprechen. Im Gegensatz zu den Operationen von 3 werden die Operationen von 4 vollständig in dem Zeitbereich durchgeführt. Wie in 3 gezeigt ist, wird der Kommunikationskanal unter Verwendung eines Signalabtasters 412 abgetastet, um ein abgetastetes Signal 414 in dem Zeitbereich zu erzeugen, das entweder das Signal von Interesse nicht enthält oder aus dem das Signal von Interesse im Wesentlichen reduziert worden ist. Dieses abgetastete Signal 414 wird dann dem Autokorrelationsblock 416 zugeführt, der die Autokorrelationsfunktion des abgetasteten Signals 414 bestimmt. Das Ergebnis dieser Operation ist die Erzeugung einer spektralen Charakterisierung 418 in dem Zeitbereich des abgetasteten Signals 414 in der Form einer Autokorrelationsmatrix.
Der Block 420 zur Modifizierung der Autokorrelationscharakterisierung arbeitet an der spektralen Charakterisierung 418 des abgetasteten Signals 414 in dem Zeitbereich, indem er die Koeffizienten der Autokorrelationsmatrix ändert. Die geänderte Autokorrelationsmatrix stellt daher die modifizierte spektrale Charakterisierung 422 dar, die sich in dem Zeitbereich befindet. Die Modifikation der spektralen Komponenten der spektralen Charakterisierung 418 durch den Block 420 zur Modifizierung der Autokorrelationscharakterisierung kann unter anderem das Anheben des Rauschbodens der spektralen Charakterisierung 418, das Einführen von spektralen Charakteristiken, die sich auf vorher vorhandene Interferenzsignale beziehen, und das Einführen von spektralen Charakteristiken von erwarteten Interferenzsignalen, die noch nicht anwesend gewesen sind, umfassen. Der Rauschboden der modifizierten spektralen Charakterisierung 418 des abgetasteten Signals 414 kann geändert werden, indem die diagonalen Komponenten der Autokorrelationsmatrix verändert werden. Andere spektrale Charakteristiken der spektralen Charakterisierung 418 des abgetasteten Signals 414 können geändert werden, indem die Komponenten außerhalb der Diagonalen (off-diagonal components) der Autokorrelationsmatrix verändert werden.
Die modifizierte spektrale Charakterisierung 422 wird an den Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 424 angelegt, der die Filtereinstellungen 426 erzeugt. Es sei angemerkt, dass während der Erzeugung der Filtereinstellungen die modifizierte spektrale Charakterisierung 422 des abgetasteten Signals weiter modifiziert werden kann. Derartige weitere Modifikationen können notwendig sein, um Filtereinstellungen zu erzeugen, die einen Satz von Filtereinstellungskriterien erfüllen. Solche weite ren Modifikationen (wie sie später noch weiter unter Bezugnahme auf die 7B und 8 beschrieben werden) können das weitere Anheben des Rauschbodens der modifizierten spektralen Charakterisierung 422 und das Verwenden von früheren Filtereinstellungen umfassen, um einen zufrieden stellenden Satz von Filtereinstellungen zu erzeugen. Spektrale Charakteristiken der modifizierten spektralen Charakterisierung 422 werden in dem Filtereinstellungen-Erzeugungsblock 424 weiter geändert, indem die Komponenten der entsprechenden Autokorrelationsmatrix modifiziert werden.
5 ist eine graphische Darstellung, die die spektralen Charakteristiken eines abgetasteten Signals gemäß der Erfindung veranschaulicht. Die Darstellung des abgetasteten Signals von 5 liegt in dem Frequenzbereich, z.B. die spektrale Charakterisierung 308 von 3. In einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung wird die spektrale Charakterisierung 256 einzigartige "Frequenz-Bins" in einem Frequenzband von Interesse umfassen. Jedes Frequenz-Bin entspricht einer einzigartigen bzw. eindeutigen Frequenz, umfasst eine Größenkomponente und kann eine Winkelkomponente umfassen. In einer bestimmten Implementierung der vorliegenden Erfindung stellt die dargestellte Größe die Potenz des abgetasteten Signals, z.B. die Signalgröße im Quadrat, ohne eine Winkelkomponente dar. Des Weiteren wird die dargestellte Größe in dem bestimmten Ausführungsbeispiel für jedes Frequenz-Bin in einem logarithmischen Maßstab ausgedrückt, z.B. Logarithmus zur Basis 2.
Somit umfassen die Frequenz-Bins in der graphischen Darstellung von 5 Komponenten für 1, 2, ..., N, wobei N = 256. Die spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals umfasst eine spektrale Komponente für jedes Frequenz-Bin, die als S_f1, S_f2, ..., S_fN bezeichnet werden. Da kein Signal von Interesse (Nutzsignal) in der spektralen Charakterisierung von 5 vorhanden ist, entspricht jede spektrale Komponente entweder dem Rauschen oder einer Kombination aus Rauschen und einem abgetasteten Schmalband-Störsignal. So entsprechen die spektralen Komponenten S_f3 und S_f4 zum Beispiel einem bestimmten Schmalband-Störsignal, das in dem Kommunikationskanal während des Abtastintervalls vorhanden war. Andere spektrale Komponenten, die Interferenz-Signalen entsprechen, die während des Abtastintervalls vorhanden sind, können ebenfalls vorhanden sein, sind aber in dem Beispiel von 5 nicht gezeigt.
Ebenfalls in 5 veranschaulicht ist eine Darstellung eines Rauschbodens für die spektrale Charakterisierung. Der Pegel des Rauschbodens kann als ein Mittelwert der spektralen Komponenten, die einen Schwellenwert nicht überschreiten, als ein Mittelwert aller spektraler Komponenten, als ein gewichteter Mittelwert aller oder eines Teils der spektralen Komponenten, oder auf eine andere Weise berechnet werden, die den Rauschboden für das abgetastete Signal genau darstellt.
Ebenfalls in 5 dargestellt ist das Konzept des geplanten Signal-Rausch-Verhältnisses bzw. Rauschabstands (SNR; signal to noise ratio) für den Kommunikationskanal. Wie allgemein bekannt ist, ist bei dem Entwurf eines Empfängers ein minimales SNR erwünscht, damit Demodulationsoperationen zufrieden stellend durchgeführt werden können. Dieses minimale SNR wird hier als das geplante SNR bezeichnet. Auf der Grundlage dieses geplanten SNR und einer Schätzung der Signalstärke des Signals von Interesse (Nutzsignal), das von dem Empfänger empfangen werden wird, wird ein geschätzter Pegel eines akzeptablen Rauschbodens bestimmt. Wie in 5 veranschaulicht ist, liegt der abgetastete Rauschboden unterhalb des Unterschieds zwischen der Größe des Signals von Interesse (Nutzsignal) und dem geplanten SNR. Somit könnte in dem Beispiel von 5 der Empfänger innerhalb seiner Designkriterien arbeiten, selbst wenn der Rauschboden der Kommunikation höher als der abgetastete Rauschboden wäre.
6 ist eine graphische Darstellung, die die modifizierten spektralen Charakteristiken eines abgetasteten Signals gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht. Im Vergleich zu der spektralen Charakterisierung von 5 umfasst die modifizierte spektrale Charakterisierung einen angehobenen Rauschboden und ein hinzugefügtes Schmalband-Störsignal bei dem Frequenz-Bin f7. Beim Anheben des Rauschbodens wird die Größe von einigen, den meisten oder von allen der spektralen Komponenten angehoben, bis der angehobene Rauschboden dem Unterschied zwischen der erwarteten Größe des Signals von Interesse (Nutzsignal) und dem geplanten SNR entspricht. Durch das Hinzufügen einer spektralen Komponente des hinzugefügten Schmalband-Störsignals wird die Größe einer oder mehrerer spektralen Komponenten, die dem hinzugefügten Schmalband-Störsignal entsprechen, auf eine gewünschte Größe erhöht. Die modifizierten spektralen Komponenten werden dann dazu verwendet, die Filtereinstellungen zu erzeugen.
Die Modifikationen der spektralen Komponenten, die unter Bezugnahme auf die 5 und 6 veranschaulicht worden sind, werden in dem Frequenzbereich durchgeführt. Aber ähnliche Operationen können auch in dem Zeitbereich durchgeführt werden, indem an der Autokorrelationsmatrix gearbeitet wird, wie vorher diskutiert worden ist. Darüber hinaus wird gemäß einem speziellen Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung (das unter Bezugnahme auf die 7A, 7B und 8 beschrieben werden wird) die spektrale Charakterisierung zuerst in dem Frequenzbereich modifiziert, und dann werden in Abhängigkeit davon, ob eine solche Modifikation benötigt wird, um Filterdesignkriterien zu erfüllen, zusätzliche spektrale Modifikationen in dem Zeitbereich durchgeführt.
7A ist ein vereinfachtes Blockdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Schmalband-Interferenz-Beseitigungsfilters veranschaulicht, das in Übereinstimmung mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung verwendet wird. In 7A ist ein Schmalband-Interferenz-Beseitigungsfilter (ICF) 10 dahingehend wirksam, dass es Schmalbandinterferenzen wie etwa eindringende Interferenzen von außen bzw. Eindringungs-(ingress)- und/oder Nachbarkanal-Interferenzen aus einem Eingangssignal beseitigt. In dem Ausführungsbeispiel erzeugt das ICF-Filter 10 einen Satz von adaptiven, prädiktiven Filter-Tap-Gewichtungen (filter tap weights) auf der Grundlage eines Gewichtungsberechnungsalgorithmus. In dem Ausführungsbeispiel werden die ICF-Tap-Gewichtungen während leerer Schlitze berechnet, wenn zwar Interferenzen vorliegen, aber kein Nutzsignal vorhanden ist.
Das ICF-Filter 10 umfasst ein Verzögerungselement 12, um eine Einheitsverzögerung (unit delay) eines Abtastwerts bereitzustellen, ein einstellbares Filter 14 mit endlicher Impulsantwort (FIR-Filter; finite impulse response filter) und eine Tap-Gewichtungs-Berechnungsschaltung 16. Ein Eingangssignal, das Schmalband-Interferenzen wie etwa Eindringungs- oder Nachbarkanal-Interferenzen aufweist, wird von dem ICF-Filter 10 empfangen. Das Eingangssignal wird dem Verzögerungselement 12, der Tap-Gewichtungs-Berechnungsschaltung 16 und einem Summierpunkt 18 zugeführt. Die Schaltung 16 berechnet die Tap-Gewichtungen, die die Durchlasskurven des FIR-Filters 10 einstellen, um Schmalband-Interferenzen, die in dem Eingangssignal auftreten, auszulöschen, d.h., zu beseitigen. Wenn zum Beispiel eine Rauschspitze oder ein intermittierender Carrier von einem anderen Kanal in dem Signal auftritt, würde das FIR-Filter 14 so eingestellt, dass es eine Kerbe an der Frequenz der Interferenz aufweisen würde, die in dem Eingangssignal auftritt. Die Aus gabe des Verzögerungselements 12 ist mit dem FIR-Filter 14 gekoppelt. Das FIR-Filter 14 filtert das Eingangssignal auf der Grundlage der Tap-Gewichtungen. In einem typischen Ausführungsbeispiel der Erfindung kann ein FIR-Filter 14 16 Taps aufweisen. Die Ausgabe des FIR-Filters 14 wird mit dem Eingangssignal in dem Summierpunkt 18 kombiniert. Die Ausgabe des Summierpunkts 18 ist dann gleich dem Eingangssignal, bei dem die Interferenz gedämpft (oder auf Null gesetzt) ist.
Die Signalverzerrung, die von dem ICF 10 verursacht wird, kann durch einen Fehlererkennungsausgleicher (DFE; decision feedback equalizer) 15 in Kombination mit einem Summierknoten 19 ausgeglichen werden. Die Filter-Taps, die von dem Block 16 zur Berechnung der Koeffizienten erzeugt werden, werden ebenfalls dem DFE 15 zugeführt. Der DFE 15 empfängt die Filter-Taps und erzeugt auf der Grundlage der Filter-Taps eine Kompensationsausgabe, die mit dem Eingangssignal mit der abgedämpften Eindringungs-Interferenz bei dem Summierknoten 19 addiert wird. Die Ausgabe des Summierknotens 19 wird dann von einem Entscheidungsblock 17 empfangen, der auch die Eingabe von dem DFE 15 empfängt. Der Entscheidungsblock 17 erzeugt auf der Grundlage der Eingabe von dem Summierknoten 19 und dem DFE 15 empfangene Daten.
In 7B sind die funktionalen Elemente des Algorithmus, der als Tap-Gewichtungs-Berechnungsschaltung 16 von 7A dargestellt ist, ausführlicher gezeigt. Das Eingangssignal von 7A, welches Schmalband-Interferenzen wie etwa Eindringungs- und Nachbarkanal-Störungen umfasst, wird verarbeitet, wie dies in 7B gezeigt ist. Zuerst wird die Schmalbandinterferenz von dem Signal getrennt. In dem Ausführungsbeispiel wird ein Block von 256 komplexen Abtastwerten aus dem Kommunikationskanal während leerer TDMA-Zeitschlitze (TDMA; Time Division Multiple Access; zeitüberlappter Mehrfachzugriff) ermittelt, wodurch die Schmalbandinterferenz dargestellt wird. Zum Beispiel könnte, wie in der gleichzeitig anhängigen Anmeldung mit der Eingangsnummer 09/710,238, die am 9. November 2000 eingereicht wurde, veranschaulicht wird, der MAC an einem Kabelmodemterminierungssystem leere Schlitze schaffen, die gewährleisten, dass Zeitintervalle vorliegen, in denen kein Kabelmodem ein Upstream-Signal überträgt. Die Abtastwerte werden während dieser leeren Zeitschlitze ermittelt. In einem anderen Ausführungsbeispiel wird die Interferenz von dem Signal dadurch getrennt, dass das Signal (oder ein bekannter Teil davon, wie etwa eine Präambel) geschätzt wird und das geschätzte Signal von dem Eingangssignal abgezogen wird, wodurch nur die Schmalband-Inter ferenz übrig bleibt. In noch einem anderen Ausführungsbeispiel werden Perioden ohne Signal in dem Kommunikationskanal von einem Schwellenwertdetektor oder einem SNR-Detektor abgefühlt, und die Abtastwerte werden nur während solcher Perioden ermittelt. In jedem Fall werden Zeitintervalle, die Schmalband-Interferenzen ohne Signal enthalten, zum Abtasten und Verarbeiten durch die Schaltung 16 erzeugt.
Vorzugsweise werden die Eingangsabtastwerte unter Verwendung eines Blocks 22 zur schnellen Fourier-Transformation (FFT) in den Frequenzbereich konvertiert, der eine komplexe schnelle Fourier-Transformation der Eingangsabtastwerte vornimmt. Das Arbeiten in dem Frequenzbereich erleichtert eine Anzahl der Operationen, die unten beschrieben werden, wie etwa das Prüfen des Schmalbandinhalts, das Verfolgen der Änderungen in der Interferenz mit unterschiedlichen Zeitkonstanten und das Frequenzmaskieren. Aber die Tap-Werte können unter Verwendung von Autokorrelationseigenschaften in einem anderen Ausführungsbeispiel auch in dem Zeitbereich berechnet werden (wie in 4 beschrieben worden ist). In dem Ausführungsbeispiel von 7B wird eine 256-Punkte-gefensterte FFT der Eingangsabtastwerte vorgenommen, um eine Darstellung des abgetasteten Spektrums ohne Signal zu erzeugen, d.h., nur das Spektrum des Schmalbandrauschens. Typischerweise werden bis zu 100 solcher Blöcke von Abtastwerten während eines Zeitintervalls T (typischerweise ist T = 1 Sekunde) protokolliert, um so das schnelle Verfolgen von zeitvarianten Schmalband-Interferenzen zu erlauben.
Das abgetastete Spektrum ohne Signal umfasst 256 Frequenz-Bins, von denen jedes komplexe Werte aufweist, die die Energie in dem Frequenzband des Bin darstellen. Diese Frequenz-Bins wurden allgemein unter Bezugnahme auf die 5 und 6 veranschaulicht. Vorzugsweise werden die komplexen Werte jedes Bin in den absoluten Wert des Ergebnisses konvertiert, das in den Logarithmus des absoluten Werts umgewandelt wird, wodurch eine Schätzung der logarithmischen Spektraldichte der Leistung (PSD; power spectral density) der Interferenz bereitgestellt wird.
Zur Prüfung des Schmalbandinhalts der abgetasteten Energie wird die Ausgabe von Block 22 über alle die Frequenz-Bins summiert, die das Logarithmus-Spektrum umfassen, und diese Summe wird mit einem Schwellenwert verglichen, wie von einem Block 30 dargestellt wird. Wenn die Summe den Schwellenwert überschreitet, dann wird das Spektrum verworfen, und keine weitere Verarbeitung wird während dieses bestimmten Zeitschlitzes durchgeführt. Das Spektrum wird verworfen, wenn der Schwellenwert überschritten wird, weil dies anzeigt, dass ein großer Betrag der Energie des Spektrums starke Breitbandenergien umfasst oder einen anderen Inhalt, der mit den Schmalband-Interferenzen inkonsistent ist. Wenn ein solches Spektrum in die Berechnungen einbezogen würde, die gemacht werden, um die Tap-Gewichtungen zu erzeugen, anstatt dass es verworfen würde, könnte das dazu führen, dass die Schmalband-Interferenz-Spektrumsschätzung und folglich die Tap-Gewichtungen verfälscht würden.
Wenn die Summe den Schwellenwerttest besteht, dann wird das Spektrum in ein Maximum-Verweilzeit-Nachlauffilter (maximum-hold tracking filter) eingeführt, was von einem Block 32 dargestellt wird, das die Änderungen in der Interferenz mit unterschiedlichen Zeitkonstanten verfolgt. Dieses Nachlauffilter hält eine obere Grenze (mit Verlust) in jedem Frequenz-Bin über mehrere Eingangsspektren, d.h., mehrere Blöcke an Eingangsabtastwerten, aufrecht. Vorzugsweise implementiert das Nachlauffilter in Abhängigkeit von den Parametern der Fehlerverstärkungsfunktion f(x), die von dem Filter 32 angelegt wird, eine Funktion mit schnellem Einschwingen und langsamem Ausschwingen oder eine Funktion der maximalen Verweilzeit mit Streuverlust. Wie in 10 veranschaulicht ist, ist die Fehlerverstärkungsfunktion f(x) vorzugsweise eine nichtlineare Funktion mit einer hohen Verstärkung für große positive Fehler, wodurch bewirkt wird, dass sie schnell ansteigt, wenn eine neue Schmalband-Interferenzquelle auftritt, und einer sehr niedrigen Verstärkung für große negative Fehler, so dass sich die Spektrumsschätzung für eine Zeitdauer an ein Interferenzsignal erinnert, nachdem die Schmalbandinterferenz verschwindet. Deshalb benötigt das Filter in dem Fall einer intermittierenden Schmalbandinterferenz bei einer gegebenen Frequenz nicht jedes Mal dann eine beträchtliche erneute Einarbeitung, wenn die Schmalbandinterferenz erneut auftritt. Zusammengefasst heißt das, dass das Nachlauffilter in Abhängigkeit von der Fehlerverstärkungsfunktion einen Mittelwert der Eingabespektren erzeugt, der über unterschiedliche Zeitperioden ermittelt wird.
Vorzugsweise werden unterschiedliche Verstärkungscharakteristiken, die denen ähnlich sind, die in 10 gezeigt sind, an die Frequenz-Bins einzeln oder in Gruppen angelegt. Zum Beispiel könnten acht verschiedene Charakteristiken verwendet werden und drei Steuerbits könnten jedem Bin zugeordnet werden, um die Verstärkungscharakteristik für dieses Bin auszuwählen. In Abhängigkeit von dem speziellen Interferenzmuster des Kommunikationskanals werden die Steuerbits so ausgewählt, dass sie die Interferenz bekämpfen. Die Ausgabe des Nachlauffilterblocks 32 wird dann an eine Frequenzmaske angelegt, wie dies von einem Block 44 dargestellt wird, in dem eine benutzerdefinierte Spektrumsmaske angelegt werden kann, um ausgewählte Frequenz-Bins des gefilterten Spektrums zu beseitigen, das das Nachlauffilter verlässt.
Jedes der Frequenz-Bins der Maske ist mit zwei Modusbits assoziiert, die spezifizieren, wie die Maske und das Spektrum miteinander kombiniert werden sollen. (Siehe 9.) Die benutzerdefinierte Maske kann das Vorhandensein einer überlagernden Nachbarkanal-Energie oder eines bekannten Schmalband-Störsignals oder dergleichen anzeigen. Das Spektrum des permanenten Energiespektrums des Kanals kann entweder von einem menschlichen Beobachter oder automatisch durch Spektrumsanalyse- und intelligente Computeralgorithmen überwacht werden, um zum Beispiel benachbarte, überlagernde Kanalenergien oder bekannte Interferenzquellen zu identifizieren; die Maske beseitigt diese unerwünschten Energiekomponenten auf eine flexible Art und Weise auf der Grundlage des ausgewählten Modus. Der Benutzer kann aus einer Anzahl von unterschiedlichen Modi des Kombinierens der Eingaben für den Block 44 auf einer Bin-um-Bin-Basis auswählen. Zum Beispiel könnte das Eingabespektrum in toto verwendet werden und die Maske könnte ignoriert werden; die Maske könnte in toto benutzt werden und das Eingabespektrum könnte ignoriert werden; das/der Größere des Eingabespektrums oder der Maske könnte verwendet werden, oder die Summe des Eingabespektrums und der Maske in dB könnte verwendet werden. Jede Kombinierungsmethode wird von Bin zu Bin unabhängig voneinander ausgewählt.
Der Rauschboden des Spektrums wird ebenfalls gemäß der vorliegenden Erfindung in dem Maskenblock 44 eingestellt. Eine solche Rauschbodenänderung wurde unter Bezugnahme auf die 5 und 6 beschrieben und kann, während sie von Block 44 von 7B durchgeführt wird, in oder nahe bei dem Tracker-Block 32 durchgeführt werden. Das Konzept eines SNR-Ziels wird verwendet, um zu bestimmen, wie hoch der Rauschboden in einem robusten Design sein sollte. Zum Beispiel wird für ein Kommunikationssystem, das eine uncodierte 16 QAM Modulation verwendet, ein Ziel von 20 dB für eine gute Bitfehlerraten-(BER; bit error rate)-Leistung benötigt. Wenn der thermische Rauschboden sehr niedrig ist, wenn zum Beispiel ein Verhältnis von 30 dB Energie pro Symbol zur Rauschdichte (Es/No) zur Verfügung steht, dann ist es nicht notwendig, die Schmalband-Interferenz den ganzen Weg nach unten zu dem weißen Rauschboden zu beseitigen. Zum Beispiel muss ein 0 dBc Störsignal nur um ein wenig über 20 dB beseitigt werden, nicht um 30 dB. In diesem Beispiel würde man den Rauschboden um etwa 10 dB anheben.
Der Rauschboden des Spektrums wird aus folgenden Gründen auf das SNR-Ziel angehoben:

• Dies führt dazu, die numerischen Berechnungen der Filterkoeffizienten robuster zu machen.
• Es hilft dabei, den Rauschboden weiß zu machen und kleinen Spitzen, die eventuell von dem Nachlauffilter erzeugt worden sind, zu deemphasieren.
• Dies führt dazu, die Größe der ICF-Tap-Gewichtungen zu verringern, was von den Standpunkten der Demodulatorverfolgung und der DFE-Fehlerausbreitung aus wünschenswert ist.

Beim Einstellen des Rauschbodens über Operationen des Maskenblocks 44 wird das Spektrum verarbeitet, um diejenigen Frequenz-Bins zu finden, die den Interferenzspitzen entsprechen, und diejenigen, die einen Rauschboden umfassen. Eine Art zur Durchführung dieser Verarbeitung ist durch einfachen Vergleich mit einem Schwellenwert. Eine andere (bevorzugte) Art ist diejenige, das Spektrum in Spitzen und Boden auf einer Bin-um-Bin-Basis zu sortieren. Die Boden-Bins werden in dB gemittelt und eingestellt, um das gewünschte SNR-Ziel zu erzeugen. Die Spektrumsintensität in diesen Rauschboden-Bins (diejenigen unterhalb des Schwellenwerts) wird dann weiter eingestellt bis zu dem Punkt, an dem das geplante SNR-Ziel des Kommunikationssystems gerade erfüllt wird. Es wird in dieser Diskussion angenommen, dass das Spektrum, das verarbeitet wird, ein höheres SNR als das SNR-Ziel enthält; falls nicht, dann existieren unzulängliche Grenzwerte und der Rauschboden kann nicht in nutzbringender Weise angehoben werden.
Nach dem Anlegen der Maske und dem Anheben des Rauschbodens wird das Spektrum in seinen Anti-Logarithmus umgewandelt und die inverse FFT-Funktion wird bei der Ausgabe des Blocks 44 durchgeführt, um zu dem Zeitbereich zurückzukehren, wie dies von einem Autokorrelationsblock 46 dargestellt wird. Wenn n die Anzahl an Taps in dem FIR-Filter 14 ist, dann werden die ersten n Zeit-Bins der IFFT an dem Ausgang von Block 46 dazu verwendet, die Koeffizienten der Taps des Filters 14 zu erzeugen. Nach der Berechnung der Tap-Gewichtungen und dem Ver gleich mit Constraints wird bestimmt, ob weitere Modifikationen an dem Rauschboden durchgeführt werden sollen; dies wird in den 8, 11 und 12 angesprochen. Wenn weitere Änderungen bei dem Rauschboden benötigt werden, dann können diese Änderungen, wie durch den R(0) Einstellblock 48 dargestellt ist, über die Einstellung des R(0) Terms der Autokorrelationsfunktion erzielt werden, der von dem Block 46 ausgegeben wird.
Der Rauschboden von Block 48 und die ersten n-1 Zeit-Bins der IFFT werden einem Prädiktionsalgorithmus zur Berechnung von Prädiktionskoeffizienten zugeführt, wie dies von einem Block 52 dargestellt ist. Die Prädiktionskoeffizienten basieren auf vergangenen Spektrumswerten. Der Prädiktionsalgorithmus könnte ein Standardalgorithmus zur Vorhersage einer stationären Zeitreihe aus der finiten Vergangenheit sein (wie etwa der Trench-Algorithmus, der hier weiter unten besprochen werden wird). Die Filterkoeffizienten, die von dem Prädiktionsalgorithmus von Block 52 berechnet werden, werden gegenüber drei Tap-Constraints getestet, was von einem Block 50 dargestellt ist. Wenn die Constraints nicht zufrieden gestellt werden, wird eine Einstellung bei R(0) von Block 48 durchgeführt, bis die Prädiktionskoeffizienten in die Constraints fallen. Es kann auch notwendig sein, die Prädiktionskoeffizienten mit einem auferlegten Constraint neu zu berechnen. Die Prädiktionskoeffizienten werden bezüglich ihrer Polarität invertiert und als die ICF-Tap-Gewichtungen für das FIR-Filter 14 verwendet (1B).
Die R(0)-Einstellung von Block 48 kann dazu verwendet werden, einen künstlichen Rauschboden für den Algorithmus einzurichten. In einem solchen Fall simuliert die R(0)-Einstellung im Wesentlichen das Rauschen, das das aktuelle Rauschen in dem Kommunikationskanal entweder verstärkt oder verringert, und der Algorithmus antwortet dementsprechend, um die ICF-Tap-Koeffizienten zu berechnen, die einen integrierten positiven bzw. negativen Grenzwert aufweisen.
Ein Algorithmus, wie er in 11 gezeigt ist, führt die Constraints aus, wie von Block 52 dargestellt wird. Die Autokorrelationsfunktion, die von dem Autokorrelationsblock 46 erzeugt wird, wird von einem Schritt verarbeitet, der von einem Block 60 dargestellt ist, und zwar unter Verwendung des prädiktiven Algorithmus von Block 50, um einen Anfangssatz von ICF-Tap-Gewichtungen zu berechnen, die von den Constraints getestet werden sollen. Die ICF-Tap-Gewichtungen, die sich aus Block 60 ergeben, werden mit einem Constraint A bei dem Abfrageblock 62 vergli chen. In einem Ausführungsbeispiel ist das Constraint A so, dass die niedrigstwertige Tap-Größe kleiner als 0,25 sein sollte.
Wenn das Constraint A zufrieden gestellt wird, d.h., passiert wird, dann geht die Operation weiter zu einem Abfrageblock 64, an dem der Prozess bestimmt, ob die Constraints B und C zufrieden gestellt sind. In einem Ausführungsbeispiel ist das Constraint B so, dass die Summe der Tap-Größen kleiner als 3 ist, und das Constraint C ist so, dass die absoluten Werte der realen und imaginären Teile aller Prädiktions-Taps (I und Q) kleiner als 2 sind.
Wenn beide Constraints B und C ebenfalls zufrieden gestellt sind, dann werden die ICF-Taps ausgegeben und der Algorithmus ist beendet. Aber wenn einer oder beide nicht zufrieden gestellt sind, d.h., fehlschlagen, dann schreitet die Operation zu einem Schritt 65, und der R(0)-Wert der Autokorrelationsfunktion wird angepasst. Diese Einstellung ändert die Eingabeautokorrelationsfunktion. Die Operation geht dann zurück zu dem Schritt, der von Block 60 dargestellt ist, um die Prädiktionskoeffizienten neu zu berechnen und die beschriebenen Schritte zu wiederholen.
Aber wenn beim Abfrageblock 62 das Constraint A nicht zufrieden gestellt wird, dann geht die Operation zu einem Schritt 66, und ein Constraint-Flag wird dann gesetzt, was von da ab zu dem Aufruf eines Algorithmus unter Nebenbedingungen führt, der die Größe des ersten Tap als ein Constraint bei der Lösung integriert. Dann wandert die Operation zu einem Abfrageblock 68, an dem der Prozess bestimmt, ob die Constraints B und C zufrieden gestellt sind. Wenn dies so ist, dann geht die Operation zurück zu dem Schritt, der von Block 60 dargestellt ist, um die Prädiktionskoeffizienten unter Verwendung des Constraint neu zu berechnen.
Wenn bei dem Abfrageblock 68 eines oder beide der Constraints B und C nicht zufrieden gestellt werden, dann geht die Operation zu einem Schritt 65, der R(0)-Wert wird angepasst und die Operation geht dann zurück zu Schritt 60.
In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung wird ein Iterationslimit bezüglich der Anzahl, wie oft die Prädiktionskoeffizienten gemäß Block 60 berechnet werden, auferlegt. Zum Beispiel können die Prädiktionskoeffizienten bis zu fünfmal in einem Bemühen berechnet werden, die drei Constraints zufrieden zu stellen. Wenn nach der ausgewählten Anzahl von Iterationen die Constraints immer noch nicht zu frieden gestellt sind, dann wird es den vorhergehenden ICF-Tap-Gewichtungen erlaubt, fortzubestehen.
In einer weiteren Verbesserung wird, anstatt dass der Design-Iterationszyklus von 11 erneut mit jeder aktualisierten Spektrumsschätzung begonnen wird, eine Einrichtung zur Integation von Informationen aus vorhergehenden Designs verwendet, um die Zeit abzukürzen, die benötigt wird, um die Prädiktionskoeffizienten zu berechnen. Dies ist in 12 gezeigt, in der die Ergebnisse der anfänglichen Tap-Gewichtungs-Berechnung zusammen mit den Ergebnissen der anfänglichen Berechnung und der letzten Berechnung des vorherigen Designs dazu verwendet werden, die Parameter für die zweite Berechnung des aktuellen Designs zu bestimmen. Das vorherige Design bezieht sich auf die endgültige ICF-Tap-Ausgabe von Block 64 nach der letzten Berechnung, und das aktuelle Design bezieht sich auf die ICF-Taps, die im Laufe der gegenwärtigen Berechnung abgeleitet werden.
In 12 werden den Elementen, die in dem Algorithmus von 11 verwendet worden sind, die gleichen Bezugszeichen zugewiesen. In einem Ausführungsbeispiel speichert ein Zustandsspeicher 70 die folgenden Zustandsvariablen von dem vorhergehenden Design (Filtereinstellungs-Erzeugungsoperation):

• Ob das Constraint A bei der ersten Iteration des vorhergehenden Designs fehlgeschlagen ist.
• Ob das Constraint A bei irgendeiner Iteration des vorhergehenden Designs fehlgeschlagen ist.
• Die erste R(0)-Anpassung des vorhergehenden Designs.
• Die kumulative R(0)-Anpassung, die von dem vorhergehenden Design vorhergesagt wurde, zur Verwendung in dem aktuellen Design.

Diese Zustandsvariablen oder andere ausgewählte geeignete Variablen, die in dem Algorithmus verwendet werden, werden bei der Berechnung der R(0)-Anpassung des aktuellen Designs berücksichtigt, wie dies mit einem doppelendigen Pfeil 72 zwischen den Blöcken 70 und 65 dargestellt ist. Außerdem ist ein Verlustfaktor (leakage factor) in den Speichercharakteristiken des Zustandsspeichers 70 enthalten, wie dies mit einem Pfeil 74 dargestellt ist. Der Verlustfaktor bestimmt die Gewichtung, die den vergangenen Werten der Variablen relativ zu den gegenwärtigen Werten der Variablen gegeben wird. Wenn der Verlustfaktor Null ist, hat die Vergangenheit keinen Einfluss, d.h., sie wird ignoriert. Wenn der Verlustfaktor eine Eins (unity) ist, wird der Einfluss von der Vergangenheit vollständig gewichtet. Normalerweise wird ein Wert, der geringfügig kleiner als eine Eins ist, für den Verlustfaktor verwendet. Wie mit einem Pfeil 76 mit gestrichelter Linie und einem Pfeil 72 zu dem Zustandsspeicher 70 dargestellt ist, werden die Zustandsvariablen zu dem Zustandsspeicher 70 übertragen.
In einer weiteren Verbesserung des Algorithmus von 11, wie dies in 12 dargestellt ist, werden die Iterationen von einem Abfrageblock 78 fortgesetzt, wie es die Zeit erlaubt, um den Rauschboden/R(0)-Wert weiter zu verfeinern. Der R(0)-Wert kann weiter gesteigert oder reduziert werden. Zum Beispiel kann es Zeit für drei Iterationen des Algorithmus von 11 geben, bevor eine neue Spektrumsschätzung ankommt. Der Algorithmus kann zu anfangs den Rauschboden in der ersten Iteration um einen großen Betrag für eine maximale Konvergenzgeschwindigkeit einstellen. Die zweite Iteration wird dann die Constraints mit einem übermäßigen Grenzwert erfüllen. Dies wird zu einer Herabsetzung des Rauschbodens in der dritten Iteration führen, die als eine Folge die Constraints zufrieden stellen wird oder auch nicht. Das nächste Design kann dann aus dem vorherigen Design den Nutzen ziehen. Auf diese Weise kann ein Design, das ein neues Interferenzspektrum zufrieden stellt, gefunden und schnell angewendet werden. Das allerjüngste Design, das die Constraints passiert hat, ist dasjenige, das in dem ICF verwendet werden soll. Iterationen, die jünger sind, aber die Constraints nicht passiert haben, oder die aufgrund von Zeitmangel nicht vollendet sind, werden nicht benutzt. Aber die allerjüngste Iteration wird, ungeachtet der Tatsache, ob sie die Constraints passiert hat oder nicht, in dem Zustandsspeicher zur Verwendung durch das nächste Design gespeichert werden.
Zuerst wird eine anfängliche Berechnung ohne Nebenbedingungen (unconstrained computation) in der Art und Weise durchgeführt, wie dies in 11 beschrieben ist. Die Ergebnisse dieser anfänglichen Tap-Gewichtungs-Berechnung werden zusammen mit den Ergebnissen der anfänglichen Berechnung und der letzten Berechnung des vorhergehenden Designs dazu verwendet, die Parameter für die zweite Berechnung des aktuellen Designs zu bestimmen. Zum Beispiel kann es in einem Ausführungsbeispiel Zeit für drei Iterationen von 11 geben, bevor eine neue Spektrumsschätzung ankommt. Der Algorithmus kann zu anfangs den Rauschboden in der ersten Iteration um einen großen Betrag für eine maximale Konvergenzgeschwindigkeit anpassen. Die zweite Iteration wird dann die Constraints mit einem übermäßigem Grenzwert zufrieden stellen. Dies wird zu einer Herabsetzung des Rauschbodens in der dritten Iteration führen, was als ein Ergebnis die Constraints zufrieden stellen wird oder auch nicht. Das nächste Design kann dann von dem vorhergehenden Design profitieren. Auf diese Art und Weise kann ein Design, das ein neues Interferenzspektrum befriedigt, gefunden werden und schnell angewendet werden.
Der Algorithmus ohne Nebenbedingungen, der dazu verwendet wird, die Filtereinstellungen zu berechnen, ist in dem folgenden Dokument beschrieben: William F. Trench, "Weighting Coefficients for the Prediction of Stationary Time Series From the Finite Past," (Gewichtung von Koeffizienten für die Prädiktion von stationären Zeitreihen aus der finiten Vergangenheit), SIAM Journal of Applied Math, Band 15, Nr. 6, November 1967, Seiten 1502–1510 (nachfolgend "Trench", "Trench Dokument" und/oder "Trench Operationen" genannt).
Bei der Verwendung der Trench Operationen ist es notwendig, mit der Autokorrelationsfunktion des Prozesses zu beginnen, der vorhergesagt werden soll (d.h., vorhergesagt und dann in unserer Anwendung beseitigt werden soll), wenn Prädiktions-Taps unter Verwendung von Trench Operationsgleichungen entworfen werden. Wir entwickeln eine Schätzung der gewünschten Autokorrelationsfunktion in unserer ICF-Verarbeitung durch eine inverse Fourier-Transformation des Leistungsspektrums der Eindringungs-Interferenz (verfolgt, maskiert und anderweitig verarbeitet, um diese auf die geeignetste Weise für die Rauschbeseitigung auszulegen). Wenn N Taps in dem Prädiktions- (oder Beseitigungs-)Filter verwendet werden sollen, plus das anfängliche oder Durchführungs-Tap, dann wird die Autokorrelationsfunktion für die Verschiebung von Null auf N benötigt, d.h., R(n), n = 0 bis N. In dem traditionellen Fall des Entwurfs von Prädiktions-Taps unter Verwendung der Gleichungen von Trench genügen die Rekursionsformeln, die im Theorem 1 von Trench dargelegt sind, und die N + 1 Werte der Autokorrelationsfunktion sind alles, was als Eingabe für die Rekursionen notwendig ist.
In dem Fall der ersten Tap-Größen-Operationen unter Nebenbedingungen ist aber das traditionelle Designvorgehen nicht ausreichend. Wenn ein Design der Prädiktions-Taps auf die traditionelle Weise vollendet wird und es herausgefunden wird, dass die Größe des ersten Tap größer als gewünscht ist (Constraint A), aus welchem Grund auch immer, dann besteht eine Abhilfemaßnahme für diese Situation in Folgendem. Es sei angenommen, dass das erste Tap in dem Prädiktionsfilter, das gerade abgeleitet wurde, als p₁ vorgegeben ist, und dass es gewünscht wird, seine Größe auf p1_limit zu beschränken. Dann haben wir den Wunsch, die besten Werte für die restlichen Prädiktions-Taps p₂ bis p_N zu finden, wobei vorgegeben ist, dass das erste Tap beschränkt werden muss.
Wir beziehen uns nun auf das Theorem 2 in Trench, um dieses Problem zu lösen, das schwieriger als das ursprüngliche Design ohne Nebenbedingungen ist. Wie in dem traditionellen Design ohne Nebenbedingungen verwenden wir unsere Autokorrelationsfunktion R(n), n = 0 bis N als die Eingabe für die Rekursionen der Referenz. Unsere Autokorrelationsfunktion R(n) wird dazu verwendet, die Autokorrelationsmatrix Φ_r-s, für r, s = 0 bis N-1 von Referenz 1 in dem traditionellen Design ohne Nebenbedingungen zu definieren.
Zur Anpassung an das Design unter Nebenbedingungen (constrained design) führen wir die folgenden Modifikationen aus:

1. In der Gleichung 9 des Trench Dokuments definieren wir nun die Matrix Φ_r-s, für r, s = 0 bis N-2 unter Verwendung von R(n), n = 0 bis N-2. Außerdem definieren wir in der Gleichung 9 von Referenz 1 η_r für r = 0 bis N-2, als ηk = R(k + 2) – [R(k + 1) p1/|p1|][p1_limit], k = 0 bis N-2.
2. Dann werden die Rekursionen des Trench Dokuments, Theorem 2 durchgeführt.
3. Nach dem Abschluss der Rekursionen des Trench Dokuments wird die Lösung für die Gleichung 9 entwickelt und wird in der Referenz als ξ_0m, ξ_1m, ... ξ_mm bezeichnet, wobei wir in unserem Fall unter Nebenbedingungen hier m = N-2 haben.
4. Die Prädiktions-Tap-Koeffizienten für diesen Tap-Designfall unter Nebenbedingungen sind dann p1,unterNebenbedingungen = [p1/|p1|][p1_limit]; und pn,unterNebenbedingungen = ξn-2,N-2, für n = 2 bis N.
5. Die N Werte p_{n,unterNebenbedingungen}, n = 1 bis N bilden die N Koeffizienten für das gewünschte Prädiktionsfilter. Es sei angemerkt, dass, da die Rauschbeseiti gung unser Wunsch ist, die additive Inversion dieser Koeffizienten in dem Eindringungsinterferenz-Beseitigungsfilter verwendet wird. Diese Operationen bestimmen ein Ausführungsbeispiel des Algorithmus unter Nebenbedingungen.

8 ist ein Logikdiagramm, das Operationen veranschaulicht, die entsprechend dem Filtergewichtungs-Berechnungsalgorithmus von 7B auf eine andere Art und Weise durchgeführt werden. Die Operationen von 8 werden für jedes Abtastintervall durchgeführt. Die Operation beginnt mit dem Abtasten des Kommunikationskanals, um das abgetastete Signal zu erzeugen (Schritt 802). Wenn der Kommunikationskanal abgetastet wird, während ein Signal von Interesse (Nutzsignal) vorhanden ist, wird das Signal von Interesse aus dem abgetasteten Signal entfernt (Schritt 804). Das abgetastete Signal wird dann in den Frequenzbereich konvertiert, um eine spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals zu erzeugen (Schritt 806). Ein Beispiel einer solchen spektralen Charakterisierung ist in 5 veranschaulicht.
Die spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals wird dann mit einem Schwellenwert verglichen, um zu bestimmen, ob das abgetastete Signal gültig ist (Schritt 808). Eine spezielle Technik zur Durchführung dieser Bestimmung wurde unter Bezugnahme auf den Block 30 von 7B beschrieben. Wenn die spektrale Charakterisierung verworfen wird, ist die Operation von 8 für das bestimmte abgetastete Signal vollendet und die Operation kehrt zu Schritt 802 zurück, in dem der Kommunikationskanal während des nächsten Abtastintervalls abgetastet wird.
Wenn die spektrale Charakterisierung gültig ist, werden ein oder mehrere Nachlauffunktionen an jede spektrale Komponente der spektralen Charakterisierung angelegt (Schritt 810). Dann wird die Benutzermaske an jede spektrale Komponente angelegt (Schritt 812). Diese Operationen wurden ausführlich unter Bezugnahme auf 7B beschrieben. Als Nächstes wird der Rauschboden der spektralen Charakterisierung auf ein geplantes SNR angehoben (Schritt 814). Diese Operation wurde unter spezieller Bezugnahme auf die 5, 6 und 7B beschrieben. Alle diese Operationen von Schritt 810, 812 und 814 werden in dem Frequenzbereich durchgeführt. Das Ergebnis dieser Operationen ist die Erzeugung einer modifizierten spektralen Charakterisierung. Die modifizierte spektrale Charakterisierung wird dann in den Zeitbereich konvertiert (Schritt 816).
Mit der modifizierten spektralen Charakterisierung in dem Frequenzbereich wird ein erster Satz von Filterkoeffizienten für das Abtastintervall berechnet (Schritt 818). Diese Operation kann in Übereinstimmung mit dem Trench Dokument durchgeführt werden. Wenn die Filterkoeffizienten bestimmt sind, wird eine Feststellung getroffen, ob ein Constraint A passiert wird oder nicht (Schritt 820). In dem beschriebenen Ausführungsbeispiel wird das Constraint A passiert, wenn die erste Tap-Koeffizientengröße (nach dem normierten Tap (monic tap)) kleiner als 0,25 ist. Wenn das Constraint A passiert wird, werden die Filterkoeffizienten mit den Constraints B und C verglichen. In dem beschriebenen Ausführungsbeispiel prüft das Constraint B, ob die Summe der Tap-Größen kleiner als 3,0 ist, und das Constraint C prüft, ob die maximale Tap-I- oder -Q-Komponente kleiner als 2,0 ist. Wenn alle diese Constraints in den Schritten 820 und 822 erfüllt sind, werden die Filter-Taps an das FIR-Filter 14 von 7A angelegt.
Aber wenn das Constraint A nicht erfüllt ist, wird die gesamte nachfolgende Filterkoeffizientenbestimmung unter Verwendung des Algorithmus unter Nebenbedingungen durchgeführt, der oben beschrieben worden ist (Block 824), und die Operation geht zu dem Entscheidungsblock 826. Wenn das Constraint A erfüllt ist, aber die Constraints B und/oder C nicht erfüllt sind, geht die Operation zu Entscheidungsblock 826, aber der Algorithmus ohne Nebenbedingungen wird weiter verwendet. Wenn eine Bedingung des Überschreitens eines Zeitlimits an dem Entscheidungsblock 826 aufgetreten ist, z.B. vier Iterationen, aktuelles Zeit-Constraint, etc., endet die Operation ohne Bestimmung neuer Filterkoeffizienten. In einem solchen Fall wird ein früherer Satz von Filterkoeffizienten verwendet.
Wenn die Zeitlimitüberschreitungs-Bedingung von Entscheidungsblock 826 nicht aufgetreten ist, können die modifizierte spektrale Charakterisierung und/oder die Filter-Tap-Einstellungen, die erzeugt wurden, unter Verwendung von früheren Operationen/früheren Lösungen modifiziert werden (Block 828). Dann wird der Rauschboden angepasst (Block 830), und entweder der unmodifizierte oder der modifizierte Algorithmus wird verwendet, um erneut die Filterkoeffizienten zu berechnen (Block 818). Die Operationen von 8 werden weiterhin für den aktuellen Abtastwert durchgeführt, bis entweder eine Lösung erzeugt wird oder eine Zeitlimitüberschreitungs-Bedingung erfüllt wird.
13 ist ein Systemdiagamm, das die Art und Weise veranschaulicht, in der die vorliegende Erfindung in einem Kabeltelekommunikationssystem verwendet werden kann, das Hochgeschwindigkeitsdatenkommunikationen bedient. In dem Kabeltelekommunikationssystem ist eine Kopfstelleneinheit 1302 mit einer Vielzahl von Kabelmodems 1304A–1304E über jeweilige Kabelmedien 1306A–1306E verbunden. Die Kopfstelleneinheit 1302 bedient Hochgeschwindigkeitsdatenkommunikationen für die Vielzahl von Kabelmodems 1304A–1304E, indem sie als ein Gateway für ein Datennetzwerk wie etwa das Internet 1308, ein Telephonnetz 1312 oder andere Dienstleistungsnetze 1314 agiert. Die Kopfstelleneinheit 1302 wirkt auch dahingehend, Kabelfernseh-Signale über die Kabelmedien 1306A–1306E an TV-Set-Top-Boxen (nicht gezeigt) zu verteilen. Diese Kabelfernseh-Signale nutzen deshalb die Kabelmedien 1306A–1306E mit den Hochgeschwindigkeitsdatenkommunikationen gemeinsam, die ebenfalls von der Kopfstelleneinheit 1302 bedient werden.
Die Kopfstelleneinheit 1302 bedient die Hochgeschwindigkeitsdatenkommunikationen in einem Frequenzband von Interesse. Interferenzsignale können sich in diesem Frequenzband von Interesse befinden. Eine Quelle für diese Interferenzsignale kann die Hochfrequenz (HF) sein, die von einer HF-Quelle 1308 gekoppelt ist. HAM-Radiooperatoren zum Beispiel erzeugen Hochfrequenzemissionen in dem Frequenzband von Interesse, die sich mit den Kabelmedien 1306A–1306E als Interferenzsignale verbinden können. HF-gekoppelte Interferenzsignale sind typischerweise intermittierend. Aber einige Interferenz-HF-Signale können vorhergesagt werden. Außerdem kann das Kabelsystem selber Interferenzsignale über Nachbarkanal-Interferenzen oder über Infrastrukturkomponenten erzeugen, die in einer fehlerhaften Art und Weise arbeiten. Diese Signale können in Abhängigkeit von der Ursache der Interferenzsignale intermittierend sein oder können irgendwie kontinuierlich sein.
Somit verwenden gemäß der vorliegenden Erfindung die Kopfstelleneinheit 1302 und/oder die Kabelmodems 1304A–1304E die Filteroperationen der vorliegenden Erfindung, um die Interferenzsignale aus dem Kommunikationskanal zu entfernen, der von den Kabelmedien 1306A–1306E bedient wird. Durch die Durchführung dieser Operationen wird der Kommunikationskanal die Datenkommunikationen mit einer höheren effektiven Datenübertragungsgeschwindigkeit bedienen, wodurch der Durchsatz, der von dem Kabeltelekommunikationssystem unterstützt wird, erhöht wird.
Allgemein können die beschriebenen Algorithmen in Software, die in einem Spezialrechner oder in einem Universalrechner arbeitet, oder in Hardware implementiert werden. Wenn die Berechnungen, die notwendig sind, um die Filter-Tap-Koeffizienten zu berechnen, von dem nächsten Zeitintervall T nicht vollendet worden sind, wird das Zeitintervall einfach übersprungen und die Algorithmen arbeiten an der Schmalbandinterferenzenergie in dem darauf folgenden Zeitintervall T.

Claims

Verfahren zum Beseitigen von Schmalband-Interferenzen in einem Kommunikationskanal, das die folgenden Schritte umfasst: (a) Abtasten des Kommunikationskanals (200), um ein abgetastetes Signal (204) zu erzeugen; (b) spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals (204) über ein Frequenzband von Interesse, um eine spektrale Charakterisierung (208) des abgetasteten Signals zu erzeugen, wobei die spektrale Charakterisierung kein Signal von Interesse umfasst; (c) Modifizieren der spektralen Charakterisierung des abgetasteten Signals, um eine modifizierte spektrale Charakterisierung (212) zu erzeugen; Erzeugen von Filtereinstellungen für die modifizierte spektrale Charakterisierung (212); (d) Filtern des Kommunikationskanals (200) unter Verwendung der Filtereinstellungen, wenn das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal (200) vorhanden ist, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Modifizierung der spektralen Charakterisierung des Signals, um die modifizierte Charakterisierung zu erzeugen, der Rauschboden der spektralen Charakterisierung angehoben wird, damit er mit einem geplanten Signal-Rausch-Pegel übereinstimmt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei beim Modifizieren der spektralen Charakterisierung des Signals, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, spektrale Komponenten, die wenigstens einem erwarteten Interferenzsignal entsprechen, modifiziert werden.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei beim Betrachten der spektralen Komponenten von vorher abgetasteten Signalen beim Modifizieren der spektralen Charakterisierung des abgetasteten Signals, um die modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, das Vorhandensein eines Interferenzsignals in einem vorher abgetasteten Signal schwerer gewichtet wird, als die Abwesenheit des Interferenzsignals in dem aktuellen abgetasteten Signal.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Schritt des Abtastens des Kommunikationskanals (200), um das abgetastete Signal zu erzeugen, durchgeführt wird, wenn das Signal von Interesse nicht in dem Kommunikationskanal (200) vorhanden ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 3, wobei der Kommunikationskanal (200) abgetastet wird, um das abgetastete Signal zu erzeugen, während das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal vorhanden ist; und Entfernen des Signals von Interesse aus dem abgetasteten Signal.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Schritte (a) bis (d) von Anspruch 1 periodisch wiederholt werden, um Filtereinstellungen zu erzeugen.
Digitales Filter zum Beseitigen einer Schmalband-Interferenz in einem Kommunikationskanal (200) mit: einem Filterkoeffizienten-Berechnungsblock (16), der so ausgestaltet ist, dass er die folgenden Schritte durchführt: Abtasten des Kommunikationskanals (200), um ein abgetastetes Signal zu erzeugen; spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals über ein Frequenzband von Interesse, um eine spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals zu erzeugen, wobei die spektrale Charakterisierung kein Signal von Interesse umfasst; wobei der Filterkoeffizienten-Berechnungsblock (16) so ausgestaltet ist, dass er die spektrale Charakterisierung des abgetasteten Signals modifiziert, um eine modifizierte spektrale Charakterisierung zu erzeugen, und um Filtereinstellungen auf der Grundlage der so modifizierten spektralen Charakterisierung zu erzeugen; und mit einer digitalen Filtervorrichtung (14), die vorgesehen ist, um den Kommunikationskanal (200) unter Verwendung der Filtereinstellungen zu filtern, wenn das Signal von Interesse in dem Kommunikationskanal (200) vorhanden ist, dadurch gekennzeichnet, dass der Filterkoeffizienten-Berechnungsblock (16) den Rauschpegel bis zu einem geplanten Rauschpegel anheben kann, bevor er die Filtereinstellungen erzeugt.