專利名稱：改進(jìn)的盲snr估計的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于估計包括數(shù)據(jù)符號分量(sn)和噪聲分量(nn)的調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(SNR)(γ)的方法。
背景技術(shù)：
D.R.Pauluzzi和N.C.Beaulieu在IEEE Trans.Comm.Vol.48，No.10，P.1681-1691(2000年10月)中給出了SNR估計技術(shù)的概述。
為提供先進(jìn)的移動無線電模塊的最佳功能，需要有對調(diào)制通信信號的精確的信噪比(SNR)估計。在物理層上，SNR值在最大比合并和渦輪譯碼(turbo-decoding)中使用。在更高層上，SNR值在呼叫建立、宏分集和切換控制中使用。
在具有變化的SNR的環(huán)境中，例如移動無線電網(wǎng)絡(luò)中，SNR值的確定必須相當(dāng)快。
SNR值γ定義為信號功率與噪聲功率的比值，即 SNR估計可以通過數(shù)據(jù)輔助(DA)或非數(shù)據(jù)輔助(NDA)來完成。后者通常被稱為“盲”估計。
在數(shù)據(jù)輔助SNR估計的情況下，預(yù)先已知一組采樣(一個采樣典型地對應(yīng)于一個比特)。在傳輸該組采樣之后，借助于數(shù)據(jù)輔助最大似然估計，將接收數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。已知的該組采樣可以是前導(dǎo)序列或訓(xùn)練序列。
如果傳輸?shù)脑摻M采樣不是預(yù)先已知的，則必須應(yīng)用盲估計算法。已知的盲SNR估計算法包括a)標(biāo)準(zhǔn)接收數(shù)據(jù)輔助(RDA)最大似然SNR估計(見例如D.Pauluzzi和N.Beaulieu在2000年10月的IEEE Trans.Comm.，Vol.48，No.10，pp.1681-1691所給出的內(nèi)容)，b)迭代SNR估計(見例如B.Li等人在2002年11月的IEEECommun.Lett.Vol 6，No 11，pp.469-471所給出的內(nèi)容)，以及c)峰度(Kurtosis)SNR估計(見例如R.Matzner，K.Letsch在1994年10月的Proc.IEEE-IMS Workshop on Information Theory andStatistics，Alexandria/VA，USA，p.68ff所給出的內(nèi)容)。
然而，這些已知算法對于較低的采樣數(shù)量是相當(dāng)不精確的。此外，特別地，迭代SNR估計是麻煩且耗時的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種用于對調(diào)制通信信號進(jìn)行穩(wěn)健的SNR估計的方法，其中該方法即使對于較低的處理采樣數(shù)量也具有高精確度。
該目的是通過如在開始所介紹的一種方法來實現(xiàn)的，該方法的特征在于，從數(shù)據(jù)輔助最大似然估計得到調(diào)制通信信號的中間SNR值 該輔助數(shù)據(jù)不是預(yù)先已知的，而是從調(diào)制通信信號(rn)的采樣重新構(gòu)造的，以及通過該中間SNR值 的可控非線性轉(zhuǎn)換來確定估計SNR值 本發(fā)明方法借助于中間SNR值的轉(zhuǎn)換來估計調(diào)制通信信號的SNR。通過調(diào)制通信信號的標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然SNR估計獲得該中間SNR值。該中間SNR值 來自于真實SNR值γ。特別地，對于真實SNR值γ的較小值，即γ→0， 比γ大得多。這個偏差通過中間SNR值的可控非線性轉(zhuǎn)換得以補償。
可控非線性轉(zhuǎn)換可以借助于一個轉(zhuǎn)換表來完成，該轉(zhuǎn)換表基于實驗上所預(yù)定的 和γ之間的相互關(guān)系。然而，優(yōu)選的是在數(shù)學(xué)上建立 和γ之間相互關(guān)系的模型并且使用該模型化的相互關(guān)系進(jìn)行轉(zhuǎn)換。為建立模型，可以使用有關(guān)調(diào)制通信信號的特性的信息和/或?qū)τ谡{(diào)制通信信號特性的適當(dāng)假設(shè)。特別地，應(yīng)當(dāng)知道調(diào)制的類型。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，由二進(jìn)制相移鍵控(BPSK)調(diào)制的信號可以通過本發(fā)明的方法很好地處理。另外，調(diào)制通信信號中的噪聲的類型通常可以假設(shè)為具有高斯(Gaussian)分布。
借助于在一個寬的SNR范圍上獲得的高度精確且穩(wěn)健的估計SNR值，如通過本發(fā)明所確定的那樣，可以改進(jìn)接收機的性能，反過來可以慮及例如在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中裕量的困擾，特別是在低UL/DL傳輸功率需求以及基站(節(jié)點B等)之間較大距離的情況下。
一種很優(yōu)選的本發(fā)明方法的變體，其特征在于可控非線性轉(zhuǎn)換由修正函數(shù)Ψ-1來執(zhí)行，可表示為γ^RAD-ER=Ψ-1(γ^RDA),]]>其中修正函數(shù)Ψ-1是估計偏差函數(shù)Ψ的反函數(shù)，而估計偏差函數(shù)Ψ近似于與 和γ的偏差相關(guān)的真實偏差函數(shù)Ψtrue，即γ^RDA=Ψtrue(γ)]]>及Ψ(γ)≈Ψtrue(γ)。典型地，估計偏差函數(shù)由一個數(shù)學(xué)模型來確定。其反函數(shù)，即修正函數(shù)，可以通過在坐標(biāo)系中第一象限的平分線處映射估計偏差函數(shù)來得到。如果估計偏差函數(shù)足夠簡單，則也可以解析地計算出其反函數(shù)。通過設(shè)定估計偏差函數(shù)等于中間SNR信號，可以計算出估計偏差函數(shù)Ψ(γ)，而該中間SNR信號為調(diào)制通信信號的估計信號功率與估計噪聲功率的比。因而估計信號功率和估計噪聲功率必須表示為γ的函數(shù)，其中后者需要適當(dāng)?shù)募僭O(shè)，例如要處理無限采樣數(shù)量。
在本方法的優(yōu)選的又一改進(jìn)中，選擇Ψ，使得對于大數(shù)目的N，即N→∞，Ψ(γ)＝Ψtrue(γ)，其中N是處理的調(diào)制通信信號(rn)的采樣的數(shù)量。然后將以此方式得到的估計偏差函數(shù)也應(yīng)用于具有有限采樣數(shù)量的數(shù)據(jù)。在許多情況下，特別是具有BPSK調(diào)制和高斯噪聲分布的情況下，對于N→∞，可以精確地確定Ψtrue(γ)。在可利用足夠大的采樣數(shù)量時，在大多數(shù)實際情況下證明后者的假設(shè)是有效的。特別地，100個或更多的采樣數(shù)量是足夠的。
在本發(fā)明方法的所述變體的又一優(yōu)選改進(jìn)中，Ψ(γ)=1γ+1(γerf(γ2)+2πe-γ2)2-1.]]>Ψ(γ)的該選擇，在調(diào)制通信信號的BPSK調(diào)制的情況下，給出了高精度的結(jié)果。
在該變體的一個有利改進(jìn)中，借助于一個近似表來應(yīng)用Ψ-1。近似表提供對表中列出的修正函數(shù)的值的非?？焖俚脑L問?？蛇x擇地，也可以對修正函數(shù)的值進(jìn)行在線的數(shù)值計算或解析計算，但會更加耗時。
進(jìn)一步優(yōu)選的所述變體的一種改進(jìn)，其中Ψ(γ)=ΨHA(γ)=γ2+(2π-2)2.]]>在BPSK調(diào)制的情況下，該雙曲線函數(shù)是Ψtrue(γ)的良好近似。它的反函數(shù)可以直接計算為ΨHA-1(γ)=γ2-(2π-2)2]]>(對于γ≥2π-2]]>)，和ΨHA-1(γ)＝0(對于γ≤2π-2]]>)。因此，可以解析地得到修正函數(shù)，簡化并加速對估計SNR值 的確定。
在本發(fā)明方法的另一個變體中，處理的調(diào)制通信信號(rn)的采樣的數(shù)量N等于或小于500，優(yōu)選地等于或小于100。在這些情況下，本發(fā)明方法已經(jīng)提供了高精度的估計SNR值，而已知方法表現(xiàn)出較差的精度。對于較高的N值，例如N為1000或更大，值得提及，本發(fā)明方法典型地利用更少的努力提供了與已知方法同樣精度的估計SNR值。
在本發(fā)明的范圍內(nèi)還有一種計算機程序，用于根據(jù)本發(fā)明的方法估計調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(γ)。該計算機程序可以存儲到存儲介質(zhì)上，特別是硬盤或是便攜式存儲介質(zhì)例如光盤。
本發(fā)明還包括一種接收機系統(tǒng)，用于根據(jù)本發(fā)明的方法估計調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(γ)。該接收機系統(tǒng)包括一個接收機單元。該接收機單元可以接收由例如無線電或光纖線路進(jìn)行的傳輸中傳輸?shù)男盘?。本發(fā)明的方法可以直接地關(guān)于接收的傳輸信號即在接收機單元中執(zhí)行?？蛇x擇地，本發(fā)明的方法可以在接收的傳輸信號的信道譯碼例如渦輪譯碼之后應(yīng)用。在后面的情況中，該方法利用“軟”信號執(zhí)行。
最后，本發(fā)明還實現(xiàn)于一種設(shè)備，特別是基站或移動臺，該設(shè)備包括如上所述的本發(fā)明的計算機程序和/或本發(fā)明的接收機系統(tǒng)。一種典型的移動臺是移動電話。本發(fā)明的設(shè)備可以是3G或B3G網(wǎng)絡(luò)的一部分，特別是UMTS網(wǎng)絡(luò)或WLAN網(wǎng)絡(luò)的一部分。
從說明書和附圖，可以提取出更多的優(yōu)勢。以上及以下描述的特征可以根據(jù)本發(fā)明獨立地或以任何組合共同地來使用。所述的實施方式不應(yīng)理解為是無遺漏的列舉，而應(yīng)理解為具有用于描述本發(fā)明的示例性特征。


在附圖中示出了本發(fā)明，其中圖1示出了利用本發(fā)明方法的具有噪聲信道的二進(jìn)制傳輸系統(tǒng)；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明用于BPSK真實信道的估計偏差函數(shù)Ψ(γ)和近似于該估計偏差函數(shù)的雙曲線函數(shù)ΨHA(γ)以及它們的反函數(shù)的圖；圖3a示出了對于標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然SNR估計(現(xiàn)有技術(shù))、本發(fā)明的RDA-ER和本發(fā)明的RDA-ERHA，作為真實SNR值的函數(shù)所繪出的關(guān)于真實SNR值的估計SNR值的標(biāo)準(zhǔn)均方差的示圖，其中每個SNR估計有100個處理采樣；圖3b示出了對應(yīng)于圖3a的示圖，其中每個SNR估計有1000個采樣；圖4a示出了對于標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然SNR估計(現(xiàn)有技術(shù))、本發(fā)明的RDA-ER、迭代方法(現(xiàn)有技術(shù))和峰度方法(現(xiàn)有技術(shù))，作為真實SNR值的函數(shù)所繪出的關(guān)于真實SNR值的估計SNR值的標(biāo)準(zhǔn)均方差的示圖，其中每個SNR估計處理有100個處理采樣；圖4b示出了對應(yīng)于圖4a的示圖，其中每個SNR估計有1000個處理采樣。
具體實施例方式
本發(fā)明處理對諸如無線電話網(wǎng)的傳輸系統(tǒng)中的SNR值的估計。在圖1中示意性地示出了利用本發(fā)明的傳輸系統(tǒng)。在一個源S處，生成二進(jìn)制數(shù)據(jù)。該二進(jìn)制數(shù)據(jù)可以包含例如電話呼叫的信息。該二進(jìn)制數(shù)據(jù)由大量比特bn組成，其中n為比特的索引號碼，從0到N-1，其中N為二進(jìn)制數(shù)據(jù)的比特總數(shù)。每個比特可以具有0或1的值。為傳輸二進(jìn)制數(shù)據(jù)，在一個調(diào)制器M中對該二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制。一種典型的調(diào)制是二進(jìn)制相移鍵控(BPSK)調(diào)制，得到+1或-1的數(shù)據(jù)符號分量sn的值。在數(shù)據(jù)符號分量sn的物理傳輸中，典型地應(yīng)用一個載波頻率，將sn以系數(shù)α放大。而且，由信道將噪聲nn疊加到放大的數(shù)據(jù)符號分量α·sn。該放大系數(shù)α和噪聲水平最初是未知的。從而整個地生成一個調(diào)制通信信號rn＝α·sn+nn，并且為在接收機系統(tǒng)中的檢測做好準(zhǔn)備。接收機系統(tǒng)可以是例如移動電話的一部分。在物理傳輸期間，其他數(shù)據(jù)符號分量可以在其他的頻率范圍和/或在其他(擴頻)編碼范圍內(nèi)同時傳輸。在本文中可以忽略這些其他數(shù)據(jù)符號分量，雖然它們可能會對噪聲分量nn有影響。
以下，假設(shè)BPSK調(diào)制，以及假設(shè)真實信道具有高斯型的噪聲概率密度函數(shù)(PDF)p(nn)=1σ2πe-nn22σ2,]]>其中σ為標(biāo)準(zhǔn)偏差或噪聲振幅。然而，根據(jù)本發(fā)明可以是其他的信號特性。
在進(jìn)行數(shù)據(jù)輔助(DA)最大似然SNR估計時，如下計算具有已知“導(dǎo)頻”sn的估計振幅 該已知“導(dǎo)頻”sn即一組N個已知數(shù)據(jù)符號分量值α^=E{rnsn}=1NΣn=0n-1rnsn=1NΣn=0N-1rnsn,]]>其中sn＝{+1，-1}。應(yīng)該注意，在值上面的帽子^表示估計值，以及E是確定其輸入值的平均值的估計運算。所估計的噪聲功率 (二階矩)計算如下σ^2=E{(rn-α^sn)2}=E{rn2}-α^2E{sn2}=1N-νΣn=0N-1(rn-α^sn)2,]]>其中ν為一個常數(shù)，可以根據(jù)文獻(xiàn)(D.R.Pauluzzi，N.C.Beaulieu，l.c.)如下進(jìn)行選擇對σ2的最大似然估計ν＝0；對σ2的無偏(Biaselimination)估計ν＝1；對σ2的最小MSE估計ν＝-1；對γ的無偏估計ν＝3；對Y的最小MSE估計ν＝5。于是數(shù)據(jù)輔助SNR估計的結(jié)果為γ^DA=α^2σ^2=(1NΣn=0N-1rnsn)21N-νΣn=0N-1rn2-1N(N-ν)(Σn=0N-1rnsn)2=(N-ν)Nγ^ν=0.]]>在“盲”的情況下，即接收數(shù)據(jù)輔助(RDA)最大似然SNR估計的情況下，等同于一階絕對矩，基于接收機決策來估計“導(dǎo)頻”。估計的放大系數(shù) 計算如下α^=E{rns^n}=E{rnsignum(rn)}=E{|rn|}=1NΣn=0N-1|rn|.]]>相應(yīng)地(比較上述DA)估計噪聲功率。因而，估計SNR值為γ^BPSK1,RDA=(1NΣk=0N-1|rn|)21N-νΣn=0N-1rn2-1N(N-ν)(Σn=0N-1|rn|)2.]]>從文獻(xiàn)可以得知，該 值是標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然SNR估計的結(jié)果。
然而，通過使用估計的數(shù)據(jù)符號分量值 而不是真實的數(shù)據(jù)符號分量值sn，就引入了誤差。對于足夠大的SNR值γ， 非常好地接近于γ，但是對于小的γ值，估計值 太大。
根據(jù)本發(fā)明，設(shè)定 值等于估計偏差函數(shù)Ψ(γ)。為此，將 項表達(dá)為真實SNR值γ的函數(shù)，需要一些近似和假設(shè)α^=E{|rn|}=E{α+|nn|}=1α2π∫0∞ρe-ρ2+α22σ2cosh(ασ2ρ)dp=αerf(γ2)+σ2πe-γ2]]>α^2+σ^2=E{rn2}=1σ2π∫0∞υe-υ+α22σ2cosh(ασ2υ)dυ=α2+σ2]]>γ^BPSK1,RDA=α^2σ^2=(E{|rn|})2E{rn2}-(E{|rn|})2=1E{rn2}(E{|rn|})2-1=1γ+1(γerf(γ2)+2πe-γ2)2-1=ΔΨ(γ)]]>特別地，在此計算中引入了如在開始時定義的一維高斯型噪聲PDF，并且基于BPSK調(diào)制(用索引BPSK1表示，其中“1”代表真實信道及其噪聲的一維性)。
根據(jù)本發(fā)明，將標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然估計的結(jié)果 用作估計SNR值 的實際計算的開始點。為此，將 稱為中間SNR值。 的“ER”索引表示一個擴展的范圍，即本發(fā)明應(yīng)用的改進(jìn)范圍。為計算 確定估計偏差函數(shù)Ψ(γ)的反函數(shù)Ψ-1，并且將中間SNR值 賦值給Ψ-1，其中γ^BPSK1,RDA-ER=Ψ-1(γ^BPSK1,RDA).]]>應(yīng)該注意對于x≤2π-2,]]>Ψ-1(x)＝0。由于根據(jù)γ來表達(dá) 需要進(jìn)行假設(shè)和簡化，所以γ^BPSK1,RDA=Ψ(γ)]]>的相互關(guān)系只是對真實且精確的相互關(guān)系γ^BPSK1,RDA=Ψtrue(γ)]]>的一種近似。根據(jù)本發(fā)明，Ψ(γ)越接近Ψtrue(γ)，估計SNR值 就越精確。
在真實信道上的BPSK的上述計算情況中，估計偏差函數(shù)Ψ不能被轉(zhuǎn)化(invert)為顯式(closed form)反函數(shù)，所以數(shù)值計算是必需的。然而，為了簡化，可以將估計偏差函數(shù)Ψ通過一個容易轉(zhuǎn)化的雙曲線函數(shù)ΨHA來近似Ψ(x)≈ΨHA(x)=x2+(2π-2)2]]>對于x≥2π-2,Ψ-1(x)≈ΨHA-1(x)=x2-(2π-2)2]]>對于x≤2π-2,Ψ-1(x)=ΨHA-1(x)=0.]]>于是本發(fā)明的估計SNR值可以計算如下γ^BPSK1,RDA-ERHA=ΨHA-1(γ^BPSK1,RDA).]]>在圖2中，為進(jìn)行比較，繪出了函數(shù)Ψ(γ)=1γ+1(γerf(γ2)+2πe-γ2)2-1]]>以及用來近似前者函數(shù)的函數(shù)ΨHA(γ)=γ2+(2π-2)2.]]>最大的絕對差異約為0.2及最大的相對差異約為10％。在圖2中還表示出了它們的反函數(shù)，其可以通過在第一象限的平分線(無符號的虛線)處映射這些曲線圖來得到。
為量化用于估計調(diào)制通信信號的SNR值的本發(fā)明方法的精確度，測試了現(xiàn)有技術(shù)和根據(jù)本發(fā)明的不同SNR估計方法。
對于每種方法都進(jìn)行Nt數(shù)目的測試。每個測試都利用一組分離性的N個符號(或比特、采樣)來完成。每一組的相應(yīng)調(diào)制通信信號rn具有一個已知的真實SNR值γ，其中n從0到N-1。在每個測試中，借助于當(dāng)前測試方法確定測試組的估計SNR值 其中m為從0到Nt-1的測試索引(或測試組的索引)。與真實SNR值γ相比較的估計SNR值 的分布，通過計算一個 的標(biāo)準(zhǔn)均方差(NMSE)來進(jìn)行分析NMSE{γ^m}=MSE{γ^m}γ2=E{(γ^m-γ)2}γ2=1Ntγ2Σm=0Nt-1(γ^m-γ)2.]]>對于每一種方法，NMSE值是真實SNR值γ的函數(shù)及每個組的采樣數(shù)量N的函數(shù)。
測試結(jié)果繪制在圖3a中。橫坐標(biāo)以dB示出真實SNRγ，以及縱坐標(biāo)在對數(shù)刻度上示出了估計SNR值的NMSE值，對應(yīng)于三種不同方法，即現(xiàn)有技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然估計、具有如圖2的估計偏差函數(shù)Ψ的本發(fā)明的RDA-ER最大似然估計、以及具有如圖2的估計偏差函數(shù)ΨHA的本發(fā)明的RDA-ERHA最大似然估計。對于這些曲線，計算了總共106個SNR估計(測試)，其中每個SNR估計有N＝100個采樣。
對于低的SNR值(0dB及更低)，本發(fā)明的RDA-ER和RDA-ERHA方法的NMSE值大大低于現(xiàn)有技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)RDA方法的NMSE值。換言之，在此范圍內(nèi)本發(fā)明的方法更加精確。特別地，在-10dB和-5dB，本發(fā)明的方法大約比標(biāo)準(zhǔn)RDA更加精確10倍。在所述范圍內(nèi)，RDA-ER NMSE值大約為RDA-ERHA NMSE值的一半。對于較高的SNR值(5dB及5dB以上)，所有三種方法大致上同樣精確。
對于圖3b，執(zhí)行了與對于圖3a同樣的測試，但其中每個SNR估計有N＝1000個采樣。在現(xiàn)有技術(shù)的RDA一方面與本發(fā)明的RDA-ER和RDA-ERHA之間的精確度的相對差異甚至更大，顯示出本發(fā)明方法的改進(jìn)。
對于圖4a，執(zhí)行了與對于圖3a同樣的測試，其中每個SNR估計也有N＝100個采樣。對應(yīng)于現(xiàn)有技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)RDA最大似然估計、本發(fā)明的RDA-ER最大似然估計方法、現(xiàn)有技術(shù)的迭代方法以及現(xiàn)有技術(shù)的峰度方法，對估計SNR值的NMSE值進(jìn)行繪圖。本發(fā)明的RDA-ER方法在一個非常寬的SNR范圍上具有最低的NMSE值，表示其具有最高的精確度。在0dB到5dB的范圍內(nèi)，迭代方法大致上與本發(fā)明的RDA-ER方法相同。
對于圖4b，執(zhí)行了與對于圖4a同樣的測試，但其中每個SNR估計有Ｎ＝1000個采樣。對于低的SNR值(0dB和更低)，本發(fā)明的RDA-ER方法、迭代方法和峰度方法同樣精確。對于10dB及10dB以上的SNR值，本發(fā)明的RDA-ER方法明顯勝過迭代方法。另外，在0dB和15dB之間，本發(fā)明的RDA-ER方法勝過峰度方法。
總之，已經(jīng)對于真實AWGN信道上的BPSK信道測試了本發(fā)明的SNR估計方法。它勝過或至少等同于已知的盲SNR估計算法。本發(fā)明的方法可以容易地用于真實或復(fù)用信道上的其他信號調(diào)制。本發(fā)明的方法只需要有限的努力(比已知的最大似然數(shù)據(jù)輔助估計多一點)；特別地，它不需要迭代也不需要對保護(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行譯碼/重新編碼。最后，為避免存儲和處理最佳插值曲線Ψ-1，可以利用雙曲線近似，其允許即時計算，而只有較小的性能降級。
權(quán)利要求
1.一種用于估計包括數(shù)據(jù)符號分量(sn)和噪聲分量(nn)的調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(SNR)(γ)的方法，其特征在于從數(shù)據(jù)輔助最大似然估計得到所述調(diào)制通信信號的中間SNR值 該輔助數(shù)據(jù)不是預(yù)先已知的，而是從所述調(diào)制通信信號(rn)的采樣重新構(gòu)造的；以及通過所述中間SNR值 的可控非線性轉(zhuǎn)換，確定估計SNR值
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述可控非線性轉(zhuǎn)換由修正函數(shù)Ψ-1來執(zhí)行，可表示為γ^RDA-ER=Ψ-1(γ^RDA),]]>其中所述修正函數(shù)Ψ-1是估計偏差函數(shù)Ψ的反函數(shù)，而所述估計偏差函數(shù)Ψ近似于與 和γ的偏差相關(guān)的真實偏差函數(shù)Ψtrue，即γ^RDA=Ψtrue(γ)]]>及Ψ(γ)≈Ψtrue(γ)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，選擇Ψ，使得對于大數(shù)目的N，即N→∞，Ψ(γ)＝Ψtrue(γ)，其中N是處理的所述調(diào)制通信信號(rn)的采樣數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于Ψ(γ)=1γ+1(γerf(γ2)+2πe-γ2)2-1.]]>
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，借助于一個近似表來應(yīng)用Ψ-1。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于Ψ(γ)=ΨHA(γ)=γ2+(2π-2)2.]]>
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，處理的所述調(diào)制通信信號(rn)的采樣數(shù)量N等于或小于500，優(yōu)選地等于或小于100。
8.一種計算機程序，用于根據(jù)權(quán)利要求1來估計調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(γ)。
9.一種接收機系統(tǒng)，用于根據(jù)權(quán)利要求1來估計調(diào)制通信信號(rn)的信噪比(γ)。
10.一種設(shè)備，特別是基站或移動臺，其包括根據(jù)權(quán)利要求8的計算機程序和/或根據(jù)權(quán)利要求9的接收機系統(tǒng)。
全文摘要
一種用于估計包括數(shù)據(jù)符號分量(s
文檔編號H04L27/22GK1798120SQ20051013037
公開日2006年7月5日 申請日期2005年12月9日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月28日
發(fā)明者保羅·A·M·比納 申請人:阿爾卡特公司