CN102037698B - 移动通信系统中信道估计的装置和方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了针对存在信道功率的位置来估计信道脉冲响应(CIR)以增强移动通信系统中的信道估计器的装置和方法。该装置包括：CIR群搜索器，用于选择作为存在信道功率的区域的CIR群；CIR估计部分，用于估计所选择的CIR群的CIR；以及离散傅立叶变换(DFT)，用于对所估计的CIR执行DFT。

Description

移动通信系统中信道估计的装置和方法

技术领域

本发明一般涉及移动通信系统中信道估计的装置和方法，并且更具体地，涉及对于存在信道功率的位置来估计信道脉冲响应(Channel ImpulseResponse，CIR)以增强信道估计器的性能的装置和方法。

背景技术

最近，通信产业的进步和用户对互联网服务的需求的增长提高了对可以有效提供互联网服务的通信系统的需求。为了响应于该需求，引入了具有足够宽带的宽带无线接入(BWA)系统以满足正在增长的对于有效提供的互联网服务的用户需求。

BWA系统在整体上支持语音服务以及诸如各种低速和高速数据服务和高分辨率视频之类的多媒体应用服务。BWA系统使用2GHz、5GHz、26GHz和60GHz的宽带基于无线介质在移动或静止环境中接入公共交换电话网(PSTN)、公共交换数据网(PSDN)、因特网、国际移动电信(IMT)-2000网以及异步传输模式(ATM)网，并支持超过每秒2兆比特(Mbps)的信道传输速率。基于终端移动性(静止或移动)、通信环境(室内或室外)和/或信道传输速率，可以将BWA系统分为宽带无线用户网、宽带移动接入网和高速无线局域网(LAN)。

作为国际标准化组织的电气和电子工程师协会(IEEE)802.16工作组使BWA系统的无线接入方案得以标准化。

与用于语音服务的传统无线技术相比，IEEE802.16标准使得更多的数据可以在更短的时间内在较宽的数据带宽上进行传输，并且可以使所有用户可以有效共享和利用信道(或资源)。并且，使用保证的服务质量(QoS)，用户可以根据服务特性来享受不同质量的服务。

IEEE802.16通信系统针对物理信道采用正交频分复用(OFDM)/正交频分多址(OFDMA)方案。也就是，使用OFDM/OFDMA方案，BWA系统通过使用多个副载波来发送物理信道信号，实现了高速率数据传输。

BWA系统使用多蜂窝(cell)结构来支持移动台(MS)的移动性，其中每个蜂窝利用相同的频率来实现更好的效率。然而，在这种基于多蜂窝的系统中，来自相邻蜂窝的干扰极大地影响它的性能。

无线接入系统中的发射机编码用于发送的信息数据，然后生成导频信号。接着，发射机将数据码元和导频码元分配到副载波，并通过快速傅立叶逆变换(IFFT)将码元转换为时域信号。

因而，接收机从所接收的信号中消除保护间隔，通过FFT将所接收的信号转换为频域信号，使用导频信号估计信道，并使用所估计的信道来均衡单一抽头信道。接收机使用所接收的、经信道均衡的信号来确定对数似然比(LLR)，并使用LLR通过信道解码来生成最终的信息比特。

接收机的信道估计器估计导频位置处的信道，使用离散傅立叶逆变换(IDFT)执行到时域的转换，使用所转换的信道脉冲响应(CIR)来估计信道的最大时延，通过应用适于时迟的时间窗口来仅仅提取有效CIR，并通过将DFT应用到所提取的有效CIR来转换到频域。

不利的是，当相对于所使用的频带来说保护带的比例不可忽略时，由于频谱泄漏而造成在频带边缘处信道估计急剧恶化。

此外，因为仅仅使用信道的最大时延来应用时间窗口，所以CIR包括相当大的噪声功率，在时间轴上具有相当多的扩散。因而，在具有低信噪比(SNR)的区域中，性能降低。

为了解决这些缺点，已经提出了应用虚拟导频和频域窗口的方法。该方法虽然在一定程度上帮助减少带边缘性能降低，但是仍然经受着由虚拟导频生成过程的非准确性导致的性能降低以及由频率窗口的噪声影响导致的信道解码性能降低。

在该方面，提出了如下串行干扰消除方法：搜索时域的最大功率的路径，使用搜索到的路径去除失真分量，然后搜索最大路径。然而，当作为串行干扰消除的根本问题即初始估计值的准确度下降时，不能有效消除干扰。

发明内容

本发明被设计来至少解决上述问题和/或缺点，并至少提供下面描述的优点。因而，本发明的一方面是提供用于增强移动通信系统的信道估计性能的装置和方法。

本发明的另一方面是提供用于搜索包括信道功率的群以增强移动通信系统的信道估计性能的装置和方法。

本发明的还一方面是提供用于估计在其中存在信道功率的群的CIR以便增强移动通信系统的信道估计性能的装置和方法。

根据本发明的一方面，移动通信系统中估计信道的装置包括：信道脉冲响应(CIR)群搜索器，用于选择存在信道功率的区域；CIR估计部分，用于估计所选择的CIR群的CIR；以及离散傅立叶变换(DFT)，用于对所估计的CIR执行DFT。

根据本发明的另一方面，移动通信系统中估计信道的方法包括：选择存在信道功率的区域；估计所选择的CIR群的CIR；以及对所估计的CIR执行DFT。

附图说明

从下面结合附图的详细描述中，本发明某些实施例的上述和其他方面、特征和优点将变得更加明显，附图中：

图1A是根据本发明实施例的用于估计信道脉冲响应(CIR)的接收装置的框图；

图1B是根据本发明实施例的CIR估计部分的框图；

图1C是根据本发明实施例的CIR群搜索器的框图；

图2是根据本发明实施例的在接收装置处估计CIR的方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的在接收装置处确定CIR群的方法的流程图；

图4A是基于典型城市(TU)信道中的信噪比(SNR)的CIR群搜索的示意图；

图4B是使用低噪声阈值搜索的CIR群的示意图；

图4C是使用高噪声阈值搜索的CIR群的示意图；

图5是根据本发明实施例的接收装置的信道估计性能的示意图；以及

图6是根据本发明实施例的接收装置的信道估计性能的另一示意图。

贯穿于附图，同样的附图标记将被理解为指向同样的部分、部件和结构。

具体实施方式

提供下面参考附图的描述来帮助全面理解应该由权利要求及它们的等价物限定的本发明的某些实施例。这里的描述包括各种各样的特定细节来帮助该理解，但是这些仅仅被视为是示范性的。因而，本领域技术人员将意识到，可以在不脱离本发明的范围和精神的条件下对在这里描述的实施例进行各种各样的改变和修改。并且，为了清楚和简要，省略已知功能和架构的描述。

此外，在下面的描述和权利要求中使用的术语和词语不限于书本含义，而仅仅由发明人用来使得能够对本发明有清楚一致的理解。因而，对于本领域技术人员应该明显的是，仅仅为了说明目的来提供本发明实施例的如下描述，而不是为了限制由所附权利要求及它们的等价物限定的本发明。

在下面描述的本发明实施例提供了对于存在信道功率的位置估计信道脉冲响应(CIR)以增强移动通信系统中信道估计器的性能的接收装置和接收方法。

图1A是根据本发明实施例的估计CIR的接收装置的框图。

更具体地，图1A的接收装置包括信道估计器100、离散傅立叶逆变换(IDFT)、CIR估计部分120、DFT130和CIR群搜索器140。

信道估计器100生成与在快速傅立叶变换(FFT)之后接收的信号的导频位置相应的接收信号作为向量，并通过使用导频信号的最小均方(LS)方法进行初始信道估计过程来确定初始信道估计值。

IDFT110将由信道估计器100估计的初始信道估计值转换到时域中。

CIR估计部分120估计与由CIR群估计器140搜索到的CIR群(也就是存在信道功率的位置)有关的CIR。

例如，CIR估计部分120可以使用CIR群和每个CIR群的权重来估计CIR。CIR估计部分120可以通过仅仅确定存在信道功率的区域并测量相应区域的CIR、或者通过确定存在信道功率的区域并以相应区域为单位重复最小均方差(MMSE)过程，来估计CIR。

CIR群搜索器140搜索用于CIR估计的CIR的群。更具体地，CIR群估计器140定位信道功率的区域，并将所定位的信道位置的群和群的权重提供给CIR估计部分120。

DFT130使用DFT将由CIR估计部分120估计的CIR转换到频域中。

图1B是根据本发明实施例的CIR估计部分120的框图。

图1B的CIR估计部分120包括CIR估计器122和干扰消除器124。

CIR估计器122使用从CIR群搜索器140提供的CIR群信息和相应群的权重信息来估计CIR。干扰消除器124消除由所估计的CIR施加的干扰。

图1C是根据本发明实施例的CIR群搜索器140的框图。

图1C的CIR群搜索器140包括CIR功率测量器142和CIR群权重缓存144。

CIR功率测量器142测量通过IDFT转换的时域CIR的功率，并确定所测量的CIR的功率的平均值。接收装置基于由CIR群测量器142确定的功率的平均值来排列CIR群。

因而，接收装置从时间平均的CIR功率中去除没有超过阈值的区域，并按照具有信道功率的群的功率的降序来排列CIR群以提高CIR估计性能。

CIR群权重缓存144存储CIR群信息和相应群的权重。

图2是图示根据本发明实施例的在接收装置处估计CIR的方法的流程图。

参考图2，在步骤201中根据导频初始估计导频副载波的信道之后，在步骤203中，接收装置通过IDFT将在步骤201中估计的初始信道估计值转换到时域中。

这里，假设接收装置去除保护间隔，将与在FFT之后接收的信号中的导频位置相应的接收信号作为向量，并使用导频信号的LS方法进行初始信道估计，接收装置可以基于如下公式(1)得到向量矩阵形式的信道估计值。

[数学式1]

Y＝H+N＝Fh+N   ...(1)

在公式(1)中，向量Y、向量H、向量h、向量N和矩阵F是：

$\underset{(P\×1)}{Y}={[\frac{Y\left(k_1\right)}{X\left(k_1\right)},...,\frac{Y\left(k_P\right)}{X\left(k_P\right)}]}^T,$ $\underset{(P\×1)}{H}={[H\left(k_1\right),...,H\left(k_P\right)]}^T,$

$\underset{(L\×1)}{h}={[h_0,...,h_{L-1})]}^T,\underset{(P\×L)}{F}=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}{k}_1\·o}{N}}& ...& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}{k}_1\·(L-1)}{N}}\\ & .& \\ & .& \\ & .& \\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}{k}_P\·o}{N}}& ...& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}{k}_P\·(L-1)}{N}}\end{array}\right],$ 和

$\underset{(P\×1)}{N}={[\frac{N\left(k_1\right)}{X\left(k_1\right)},...,\frac{N\left(k_P\right)}{X\left(k_P\right)}]}^T.$

Y(k)代表第k个副载波的接收信号，X(k)代表第k个发送信号，N(k)代表第k个噪声，H(k)代表第k个信道的频率响应，P代表导频的数目，K_P代表第p个导频索引，以及矩阵F表示仅仅包括导频位置的行和一个(N×N)全矩阵的CIR位置的列的(P×L)FFT矩阵。

基于公式(2)通过IDFT将向量Y，即所估计的初始信道估计值，转换到时域中。

[数学式2]

$y=\frac{1}{P}{F}^{H}Y=\frac{1}{P}{F}^H(\mathrm{Fh}+N)=\frac{1}{P}{F}^H\mathrm{Fh}+\frac{1}{P}{F}^{H}N$

$=\mathrm{Eh}+n...\left(2\right)$

在公式(2)中，

注意，公式(2)中的矩阵E具有Hermitian Toeplitz特性，其中对角线矩阵元素相同而不管导频结构为何。

在步骤205中确定CIR群和CIR群权重之后，在步骤207中接收装置使用群权重估计所确定的CIR群的CIR。接收装置可以以多种方式来估计CIR，其中的一些将在下面描述。

在通过仅仅确定信道功率的区域来测量相应区域的CIR的第一方法中，用于估计CIR的第二方法包括确定信道功率的区域并以相应区域为单位重复MMSE过程。

这里，假设在通用移动通信系统中信道功率是固定的，在通用移动通信系统中相当多的信道功率仅仅存在于特定时间轴上的若干路径中、并且大部分其他区域充满着噪声和干扰信号，那么实际信道的区域包括噪声和干扰信号。因而，第一方法和第二方法基于遭受了信道估计恶化的通用DFT来解决信道估计方案的不足。

通过仅仅确定存在信道功率的区域来测量相应区域的CIR的第一方法确定信道功率集中的区域，仅仅估计所确定的区域的CIR，并去除其他区域(也就是分配值“0”)，其中其他区域是有噪声和干扰的区域。

接收装置可以基于公式(3)来估计CIR。

[数学式3]

${\hat{h}}_{\mathrm{MMSE},\mathrm{localized}}={\tilde{R}}_{\mathrm{hh}}{E}^H{(E{\tilde{R}}_{\mathrm{hh}}{E}^H+{\mathrm{\σ}}^2{I}_L)}^{-1}y$

$=W_{\mathrm{MMSE},\mathrm{localized}}y...\left(3\right)$

在公式(3)中，

代表包括路径的信道功率值作为它的元素的CIR向量h的自相关矩阵，并且可以由公式(4)给出。

[数学式4]

${\tilde{R}}_{\mathrm{hh}}=\mathrm{diag}\left(\right[I_0,...,I_{L-1}\left]\right)$

$I_l=\left\{\begin{array}{c}1/\mathrm{\&mu;},{\left|y_l\right|}^2\&GreaterEqual;{\mathrm{\&mu;\&sigma;}}^2\\ 0,{\left|y_l\right|}^2<{\mathrm{\&mu;\&sigma;}}^2\end{array}\right.,0\&le;l\&le;L-1...\left(4\right)$

在公式(4)中，μ代表用于去除噪声分量的阈值，并且可以根据保护带通过考虑CIR干扰分量而被设置为大于1的恰当的值。σ²代表噪声功率分量，以及I_l代表信道功率的第1位置。

将信道功率的群定义为S，并将所估计的路径的数目定义为M，可以将公式(3)近似为如公式(5)所示。

[数学式5]

${\left[{\hat{h}}_{\mathrm{MMSE},\mathrm{localized}}\right]}_{i\&Element;S}={E_{\mathrm{LM}}}^H{(E_{\mathrm{LM}}{E_{\mathrm{LM}}}^H+{\mathrm{\&mu;\&sigma;}}^2{I}_L)}^{-1}y$

$\&cong;{E_{\mathrm{MM}}}^H{(E_{\mathrm{MM}}{E_{\mathrm{MM}}}^H+{\mathrm{\&mu;\&sigma;}}^2{I}_M)}^{-1}{\left[y\right]}_{i\&Element;S}$

$={\tilde{W}}_{\mathrm{MMSE},\mathrm{localized}}{\left[y\right]}_{i\&Element;S},...\left(5\right)$

通过对每个CIR群(即相应区域单元)重复MMSE过程来估计CIR的第二方法，接收装置可以基于公式(7)对每个CIR群执行MMSE过程。

为了重复MMSE过程，接收装置将暂时连续的路径放在一个群中，基于公式(6)定义集合S，并针对集合S对每个群重复MMSE。

[数学式6]

S＝{S₁，...，S_G}

$M_g=\left|\right|S_g\left|\right|,M=\underset{g=1}{\overset{G}{\mathrm{\&Sigma;}}}{M}_g...\left(6\right)$

在公式(6)中，S_g代表第g个暂时连续CIR的群索引，M_g代表与第g个群相应的CIR路径的数目，以及G代表群数。

[数学式7]

${{\tilde{W}}_{\mathrm{MMSE},\mathrm{localized}}}^g={E_{M_g{M}_g}}^H{(E_{M_g{M}_g}{E_{M_g{M}_g}}^H+{\mathrm{\&mu;\&sigma;}}^2{I}_{M_g})}^{-1},1\&le;g\&le;G...\left(7\right)$

在公式(7)中，

代表选择与第g个群相应的行和列的矩阵E(M×M矩阵)，以及I代表存在信道功率的群的索引。

根据具有Hermitial Toeplitz特性的矩阵E，其中对角线矩阵元素相同而不管导频结构为何，当群的路径数目相同时，公式(7)产生相同结果而不管CIR群的时间位置为何。使用该属性，可以提前基于公式(7)确定MMSE，存储结果，并根据情形来应用恰当的结果，而无需重复MMSE过程。

为此，为了增强CIR估计性能，接收装置通过按照具有信道功率的群的功率的降序估计CIR来消除干扰。也就是，接收装置首先估计最高群的CIR，并使用所估计的值消除影响其他群的干扰。接下来，接收装置通过估计次高功率的群的CIR来重复估计。接收装置可以使用如下算法以群的信道功率的降序来估计CIR。

在步骤209中消除所估计的CIR的干扰之后，在步骤211中接收装置确定是否对每个群进行了CIR估计。

当在步骤211中没有在每个群中执行CIR估计时，在步骤205中接收装置估计其他CIR群的CIR。

当在步骤211中确定完成了每个群的CIR估计时，在步骤213中接收装置对所估计的CIR执行DFT。

接下来，接收装置完成该过程。

接收装置可以按照功率的降序来排列所确定的CIR群，并按照所排列的CIR群的优先级顺序来估计CIR，或者在每个群的每次CIR估计中通过重复CIR群确定来估计最高优先级CIR群的CIR。

也就是，当在每个群的每次CIR估计中通过重复CIR群确定来估计最高优先级CIR群的CIR时，接收装置从步骤211前进到步骤205中，如图2所示。然而，当按照所排列的CIR群的优先级顺序来估计CIR时，接收装置从步骤211前进到步骤207。

图3是根据本发明实施例的在接收装置处确定CIR群的方法的流程图。

在步骤301中，接收装置测量通过DFT转换的时域CIR的功率。

在步骤303中确定所测量的CIR功率的平均值之后，在步骤305中接收装置基于CIR的平均值来排列CIR群。

为了增强CIR估计性能，接收装置按照具有信道功率的群的功率的降序来排列CIR群。

在步骤307中，接收装置确定CIR群信息和相应群的权重。接下来，方法前进到图2的步骤207中来估计每个CIR群的CIR。

图4A和4B描绘了根据本发明实施例的在接收装置处的CIR群搜索。

更具体地，图4A图示了基于典型城市(TU)信道的信噪比的CIR群搜索。

在图4A中，将TU信道的CIR大概地划分为四个CIR群。当接收装置估计初始导频的信道并进行IDFT时，保护带的噪声和CIR扩散使CIR失真。

图4B图示了使用低噪声阈值搜索的CIR群。

参考图4B，因为接收装置的SNR是30dB，所以检测到所有四个CIR群401至407。

然而，如图4C所示，当接收装置的SNR是0dB并且噪声阈值增大时，接收装置搜索到具有最大功率的一个CIR群411。也就是，图4C图示了使用高噪声阈值搜索的CIR群。

图5是根据本发明实施例的接收装置的信道估计性能的图形。

更具体地，在图5中，在使用Pedestrian-A(PA)信道中线性内插的传统接收装置和当前的接收装置之间比较均方差(Mean Squared Error，MSE)性能。

根据本发明的上述实施例的不同接收装置代表通过仅仅确定信道功率的区域来测量相应区域的CIR的局部(localized)MMSE方案的接收装置、以及确定信道功率的区域并通过以相应区域为单位重复MMSE过程来估计CIR的迭代局部MMSE方案的接收装置。

PA信道具有相对小的延迟扩展，但是特征非常接近CIR路径。传统基于DFT的接收装置通过选择性处理信道的区域而在低SNR区域中具有相对好的性能，而在聚集相邻路径的PA信道中它的性能在高SNR区域中下降，与线性内插相比，这是SIC方案的不足。

然而，根据本发明实施例的接收装置在每个SNR区域中表现出优异的性能。也就是，局部MMSE的接收装置和迭代局部MMSE的接收装置具有基本相同的性能，因为它们通过搜索一个CIR群来估计信道。

图6是根据本发明实施例的接收装置的信道估计性能的另一图。

更具体地，在图6中，在TU信道中使用线性内插的传统接收装置和根据本发明实施例的接收装置之间比较MSE性能。

这里，根据本发明实施例的不同接收装置代表通过仅仅确定信道功率的区域来测量相应区域的CIR的局部MMSE方案的接收装置、以及确定信道功率的区域并通过以相应区域为单位重复MMSE过程来估计CIR的迭代局部MMSE方案的接收装置。

相对于PA信道，传统接收装置显示出良好性能，而MSE在高SNR区域中饱和。

通过比较，根据本发明实施例的接收装置在每个SNR区域中表现出优异的性能。由于局部MMSE重复中的近似误差导致了迭代方案和局部MMSE方案之间的性能差异。接收装置仅仅在相对较高的SNR区域中表现出性能差异，而在大部分区域中产生稳定的性能。

如上所述，通过在信道估计中估计信道功率的区域中的CIR，通过解决传统信道估计器一些不足，即由保护带引起的估计性能下降、低SNR区域中的性能下降、以及根据信道特性的性能差，可以增强信道估计性能，

虽然参考本发明的某些实施例示出并描述了本发明，但是本领域技术人员将理解的是，可以在不脱离由所附权利要求及它们的等价物所限定的本发明的精神和范围，在这里进行形式和细节方面的各种改变。

Claims (10)

1.一种移动通信系统中估计信道的装置，所述装置包括：

信道脉冲响应CIR群搜索器(140)，被适配为选择CIR群，该CIR群是存在信道功率的区域；

CIR估计部分(120)，被适配为估计所选择的CIR群的CIR；以及

离散傅立叶变换DFT(130)，被适配为对所估计的CIR执行DFT，

其中，CIR群搜索器测量通过离散傅里叶逆变换IDFT转换的时域CIR的功率，确定所测量的CIR的功率的平均值，基于所测量的CIR的功率的平均值排列CIR群，以及选择存在信道功率的区域。

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述CIR估计部分通过仅仅确定存在信道功率的区域来一次测量相应区域的CIR，或者通过以相应区域为单位重复最小均方差MMSE过程，来估计CIR。

3.根据权利要求2所述的装置，其中所述CIR估计部分基于如下公式5仅仅确定存在信道功率的区域：

其中，S定义存在信道功率的群，M代表所估计的路径的数目，μ代表用于去除噪声分量的阈值，σ²代表噪声功率分量，并且

其中：

代表存在信道功率的区域的CIR，

E_LM代表通过在公式2所描述的矩阵E中选择与S相对应的数量为L×M的元素而生成的矩阵，并且E_LM ^H是E_LM的共轭转置，

E_MM代表通过在所述矩阵E中选择与S相对应的数量为M×M的元素而生成的矩阵，并且E_MM ^H是E_MM的共轭转置，

I_L指的是指示存在信道功率的第L个位置的索引，并且I_M指的是指示存在信道功率的第M个位置的索引，

y代表转换到时域的信道估计值，并且可以通过公式2获得，

是公式5中的

其中，所述公式2为y＝Eh+n，在该公式2中：

其中P代表导频的数目，F是仅包括N×N全矩阵的导频位置的行和CIR位置的列的P×L的FFT矩阵，

h代表包括路径的信道功率值作为它的元素的CIR向量，

h＝[h₀，...，h_L-1]^T，

其中F^H代表F的共轭转置，其中N(k)代表第k个噪声，X(k)代表第k个发送信号。

4.根据权利要求2所述的装置，其中所述CIR估计基于如下公式以相应区域为单位重复所述MMSE过程：

其中：

代表中与第g个群相对应的矩阵，

其中，M代表所估计的路径的数目，E_MM代表通过在公式2所描述的矩阵E中选择与S相对应的数量为M×M的元素而生成的矩阵，并且E_MM ^H是E_MM的共轭转置，S定义存在信道功率的群，I_M指的是指示存在信道功率的第M个位置的索引，代表选择与第g个群相应的行和列的M×M矩阵E，μ代表用于去除噪声分量的阈值，σ²代表噪声功率分量，I代表存在信道功率的群的索引，M_g代表与第g个群相应的CIR路径的数目，从而代表指示具有数目为M的CIR路径的第g个群的位置的索引，G代表群数，

其中，所述公式2为y＝Eh+n，其中：

y代表转换到时域的信道估计值，

其中P代表导频的数目，F是仅包括N×N全矩阵的导频位置的行和CIR位置的列的P×L的FFT矩阵，

h代表包括路径的信道功率值作为它的元素的CIR向量，

h＝[h₀，...，h_L-1]^T，

其中F^H代表F的共轭转置，其中N(k)代表第k个噪声，X(k)代表第k个发送信号。

5.根据权利要求1所述的装置，其中CIR群搜索器按照所测量的CIR的功率的平均值的降序排列所述CIR群。

6.一种移动通信系统中估计信道的方法，所述方法包括：

选择CIR群，该CIR群是存在信道功率的区域；

估计所选择的CIR群的信道脉冲响应CIR；以及

对所估计的CIR执行离散傅立叶变换DFT，

其中，选择存在信道功率的区域包括：

测量通过傅里叶逆变换IDFT转换的时域CIR的功率；

确定所测量的CIR的功率的平均值；以及

基于所测量的CIR的功率的平均值排列CIR群。

7.根据权利要求6所述的方法，其中估计CIR包括如下之一：

通过仅仅确定存在信道功率的区域来测量相应区域的CIR；以及

以区域为单位重复最小均方差MMSE过程。

8.根据权利要求7所述的方法，其中使用如下公式5执行通过仅仅确定存在信道功率的区域来测量相应区域的CIR：

其中，S代表存在信道功率的群，M代表所估计的路径的数目，μ代表用于去除噪声分量的阈值，σ²代表噪声功率分量，

并且其中：

代表存在信道功率的区域的CIR，

E_LM代表通过在公式2所描述的矩阵E中选择与S相对应的数量为L×M的元素而生成的矩阵，

E_LM ^H是E_LM的共轭转置，

E_MM代表通过在所述矩阵E中选择与S相对应的数量为M×M的元素而生成的矩阵，

E_MM ^H是E_MM的共轭转置，

I_L指的是指示存在信道功率的第L个位置的索引，

I_M指的是指示存在信道功率的第M个位置的索引，

y代表转换到时域的信道估计值，并且可以通过公式2获得，

是公式5中的

其中，所述公式2为y＝Eh+n，在该公式2中：

其中，P代表导频的数目，F是仅包括N×N全矩阵的导频位置的行和CIR位置的列的P×L的FFT矩阵，

h代表包括路径的信道功率值作为它的元素的CIR向量，

h＝[h₀，...，h_L-1]^T，

其中F^H代表F的共轭转置，其中N(k)代表第k个噪声，X(k)代表第k个发送信号。

9.根据权利要求7所述的方法，其中使用如下公式执行以相应区域为单位重复所述MMSE过程：

其中：

代表中与第g个群相对应的矩阵，其中，M代表所估计的路径的数目，E_MM代表通过在公式2所描述的矩阵E中选择与S相对应的数量为M×M的元素而生成的矩阵，并且E_MM ^H是E_MM的共轭转置，S定义存在信道功率的群，I_M指的是指示存在信道功率的第M个位置的索引，代表选择与第g个群相应的行和列的M×M矩阵E，μ代表用于去除噪声分量的阈值，σ²代表噪声功率分量，I代表存在信道功率的群的索引，M_g代表与第g个群相应的CIR路径的数目，从而代表指示具有数目为M的CIR路径的第g个群的位置的索引，G代表群数，

其中，所述公式2为y＝Eh+n，其中：

y代表转换到时域的信道估计值，

其中P代表导频的数目，F是仅包括N×N全矩阵的导频位置的行和CIR位置的列的P×L的FFT矩阵，

h代表包括路径的信道功率值作为它的元素的CIR向量，

h＝[h₀，...，h_L-1]^T，

其中，F^H代表F的共轭转置，其中N(k)代表第k个噪声，X(k)代表第k个发送信号。

10.根据权利要求6所述的方法，其中按照所测量的CIR的功率的平均值的降序进行排列所述CIR群。