CN1196842A - 用于cdma信号正交化的方法和设备 - Google Patents

Abstract

公布了可被用来,例如,改进从复合扩频信号中减去CDMA信号的减法运算,或改进从复合扩频信号中对CDMA信号的检测的正交化技术。按照示例性实施例,Gram－Schmidt正交化处理被用来修正特征序列,该序列中的每个序列是和扩频复合信号中的一个特定CDMA信号有关。然后这些修正特征序列可被用来扩展在减法处理或在检测处理中原始特征序列的相关以改进性能。按照本发明的预正交化消除或减轻了多址干扰。

Description

用于CDMA信号正交化的方法和设备

背景

本发明总的涉及无线通信系统，更具体地，涉及使直接序列码分多址(DS-CDMA)通信系统中多址干扰的影响最小化。

直接序列码分多址(DS-CDMA)技术正在应用到蜂窝和个人无线通信系统中。采用这样的方法，所有信号同时共享同一个频谱。例如，假定用户i通过发送b_is_i(k)，即信息符号b_i和码序列或特征序列s_i(k)的乘积，来传送信息符号b_i。通过使用对于不同用户的不同特征序列，特定用户的信息符号可藉助于把接收的信号和用户的已知特征序列进行相关来确定。因为这些代码很少是正交的，所以分离是不完全的，因此这些信号就相互干扰，从而恶化了性能。

用于处理CDMA系统中干扰的一个方法是实行某种形式的相减式解调，其中每个信号，从最强信号开始，被解调，然后从复合的接收信号中被减去。如果每个信号的正确的幅度和相位以及信息符号值都已知道，那么减法就是完全的，且只有所关心的特定信号被减去。这样的方法已在A.J.Viterbi的“Very low rate convolutional codes formaximum theoretical performance of spread-spectrum multiple-accesschannels(用于扩频多址信道最大理论性能的很低速率卷积码)”IEEEJ.Select.Areas Commun.，Vol.8，pp641-649，May 1990中被描述。

实际上，幅度，相位和符号值或者是未知的，或者是必须被估值的，这就产生了导致相减误差的估值噪声。估计这些值的一个方法是把接收的数据和已知的特征序列进行相关。当进行相减时，此方法有效地使全部与要被去除的信号平行(align with)的接收信号分量不再存在，包括少量的所有其它信号。这种形式的相减式解调在授予给Dent的美国专利5,151,919中被描述，专利内容在此引用以供参考。并行减法以及串行减法都是可能的。

因为幅度，相位和符号估值是带有噪声的，所以产生减法误差，它会积累起来损害性能。特别是，可以看到当去除第二信号时，噪声会出现在与被去除的第一信号平行的结果信号中。同样地，当去除第三信号时，噪声出现在与头两个信号平行的结果信号中。因此就需要有一种方法来消除或减少由减法处理引入的噪声到最小。概要

按照本发明，传统的CDMA解调技术的这些和其它缺点与限制被克服，其中采用了预正交化过程。该过程可被用来，例如，改进从复合扩频信号中减去CDMA信号的减法运算，或改进在复合扩频信号内CDMA信号的检测。

按照示例性实施例，Gram-Schmidt(格拉姆-施密特)正交化过程被用来修正特征序列，其中每个特征序列和扩频复合信号中的一个特定CDMA信号相关。这些修正的特征序列然后可被用来扩展由原始特征序列与接收的复合信号的相关(例如，改进每个CDMA信号的减法)或在相关处理中改进检测。按照本发明的预正交化消除或减弱了在采用传统CDMA解调技术时会发生的噪声的产生。附图概述

结合附图阅读以下的详细说明，将会更容易理解上述的和其它的目的、特性与优点，其中：

图1是减法处理的几何说明；

图2是按照本发明示例性实施例的信号处理的方框图；

图3是按照本发明的示例性处理器级的方框图；

图4是处理器级的另一个示例性实施例的方框图；

图5是本发明的另一个示例性实施例的方框图；

图6是本发明的又一个示例性实施例的方框图；以及

图7说明按照本发明示例性实施例的符号定时。详细说明

按照本发明示例性实施例，使用了预正交化方法，它是部分基于用于使序列正交化的Gram-Schmidt过程。下面详细描述Gram-Schmidt过程。按照本发明的预正交化方法，例如，可以以两种方式被使用。首先，这些方法可通过减小在相减式解调接收机中的减法误差而改进减法。第二，可通过在检测过程中藉助于把接收的信号和彼此之间相互正交的修正的特征序列进行相关来消除干扰而使用这些方法来改进检测。

改进的相减方法首先通过使用一个例子来描述，其中在给定的符号间隔期间的接收信号r(n)是三个信号的组合，因此：

r(n)＝c₁b₁s₁(n)+c₂b₂s₂(n)+c₃b₃s₃(n)                 (1)

其中c_i是模拟信号的幅度和相位的复数信道增益。为了简化讨论，假定信号1是最强的，信号2是次强的，等等。

采用传统的相减式解调，第一个(最强的)信号被检测，然后被去除。检测是通过把接收信号和s_i(n)的复共轭进行相关而进行的。(如果序列是实数值，例如±1，则不需要取共轭)。这给出了检测统计值z₁，它可被表示为： $z_1=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right){s_1}^{*}\left(n\right)---\left(2\right)$ 但在执行时除以N的除法通常被省略，以便减少系统的复杂性。上标^*号表示复共轭。这个检测统计值可通过把(1)式代入(2)式来分析：得出：

    z₁＝c₁b₁+c₂b₂R₂₁+c₃b₃R₃₁

                                                    (3)其中 $R_{\mathrm{ab}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_a\left(k\right){s_b}^{*}\left(k\right)---\left(4\right)$ 是特征序列a和b的互相关，且上标“^*”号表示复共轭。可以看到，(3)式中第一项，即c₁b₁，表示想要的信号，而其余项表示干扰。

解调使用检测统计值z₁来确定被输送的信息。例如，如果c₁已知或被估值，且b₁是±1，那么z₁可被乘以c₁ ^*，且乘积实部的正负号可被取为被检测的b₁值。如果使用差分调制，则可把z₁乘以先前的z₁值的共轭值，以确定所发送的信息。通常，使用检测统计值z₁以确定信息的方式取决于所使用的调制类型和接收机的能力，这对于本领域技术人员将是显而易见的。

为了去除信号1，把接收信号和s₁(n)相关，给出对幅度、相位连同符号值的估值。这就是检测统计值z₁。所以，去除信号1后的接收信号，即以r₁表示的结果信号，可以表示为：r₁(n)＝r(n)-z₁s₁(n)                                      (5)注意到，平行于第一信号的全部接收信号分量已被去除，因为r₁(n)和s₁(n)进行相关，得出了： $\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right){s_1}^{*}\left(n\right)=z_1-z_1=0---\left(6\right)$ 接着，信号2被解调，以及被去除。信号2的检测统计值通过把r₁(n)和s₂(n)进行相关而被得到，这样： $z_2=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right){s_2}^{*}\left(n\right)---\left(7\right)$ 这个检测统计值可通过把式(5)，(3)和(1)代入式(7)而被分析，得出： $z_2=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[r\left(n\right)-z_1{s}_1\left(n\right)]{s_2}^{*}\left(n\right)---\left(8\right)$

                       ＝c₁b₁R₁₂+c₂b₂+C₃b₃R₃₂-z₁R₁₂

                       ＝c₁b₁R₁₂+C₂b₂+c₃b₃R₃₂

                         -c₁b₁R₁₂-C₂b₂R₂₁R₁₂-c₃b₃R₃₁R₁₂

                       ＝c₂b₂(1-|R₂₁|²)+c₃b₃(R₃₂-R₃₁R₁₂)其中，使用了R_ba＝R_ab ^*的性质。从式(8)中可以看到两点。首先，由于在最后表达式中没有c₁项，所以信号1不干扰信号2。第二，当信号1被去除时，信号2的一部分也被去除，正如通过从信号项c₂b₂中减去|R₂₁|²所看到的。

然后，第二个信号被从扩频复合信号中去除，产生另一个结果信号r₂(n)，如下为：

        r₂(n)＝r₁(n)-z₂s₂(n)                           (9)

这个第二个剩余信号没有沿第二信号的特征序列的平行的分量。然而，在构成第二剩余信号时，沿第一信号的特征序列已引入了能量。这可通过把第二剩余信号和第一特征序列进行相关而看到，相关值给出： $x=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_2\left(n\right){s_1}^{*}\left(n\right)---\left(10\right)$ 这个相关值可通过把式(9)，(8)，(5)，(3)和(1)代入式(10)而被分析，给出： $x=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[r\left(n\right)-z_1{s}_1\left(n\right)-z_2{s}_2\left(n\right)]{s_1}^{*}\left(n\right)$

                     ＝z₁-z₁-z₂R₂₁                                          (11)

                     ＝-[c₂b₂(1-|R₂₁|²)+c₃b₃(R₃₂-R₃₁R₁₂))]R₂₁可以看到，x不一定是零，这表明平行于第一信号的能量已被引入。因此，沿第一信号的能量不再像是在式(5)的第一信号最初去除后那样地被除掉或是零。这个新引入的能量不取决于第一信号强度，而是取决于第二和第三信号强度。因此，当检测第三信号时，来自第二信号的干扰将出现。这可由构成第三信号检测统计值而看到： $z_3=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_2\left(n\right){s_3}^{*}\left(n\right)---\left(12\right)$ 这个统计值可通过把式(9)，(8)，(5)，(3)和(1)代入式(12)而被分析，给出： $z_3=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[r\left(n\right)-z_1{s}_1\left(n\right)-z_2{s}_2\left(n\right)]{s_3}^{*}\left(n\right)$

                       ＝c₁b₁R₁₃+c₂b₂R₂₃-c₃b₃-z₁R₁₃-z₂R₂₃

                       ＝c₁b₁R₁₃+c₂b₂R₂₃+c₃b₃

                         -c₁b₁R₁₃-c₂b₂R₂₁R₁₃-c₃b₃|R₃₁|²                                                 (13)

                         -c₂b₂(1-|R₂₁|²)R₂₃-c₃b₃|R₃₂|²+c₃b₃R₃₁R₁₂R₂₃

                       ＝c₃b₃[1-|R₃₁|²-|R₃₂|²+R₃₁R₁₂R₂₃]

                         +c₂b₂[|R₂₁|²R₂₃-R₂₁R₁₃]注意到，在式(13)中有正比于c₂的干扰项，这是指第二信号干扰第三信号，即使在式(9)构成r₂(n)时使沿着第二信号的特征序列的所有能量被除掉。

这个问题，例如，可通过把信号看作为矢量而在几何上看到。在图1中，头两个信号(即，在扩频复合信号中最强的两个信号)被显示为矢量v₁和v₂。第二个信号v₂也被显示为两个分矢量的和，一个(即，矢量10)平行于第一信号v₁，及一个(即，矢量12)正交于第一信号。当第一信号被去除时，第二信号的平行于第一信号的分量也被去除。这样，矢量10被去除，留下矢量12。矢量12也可被表示为两个分矢量的和，例如是平行于第二信号v₂的矢量14和正交于第二信号v₂的矢量16。第二信号通过去除所有平行于矢量v₂的分量而被去除。这样，矢量16被去除，但矢量14末被去除，就在剩余信号中留下第二信号的一部分。可以看到，矢量16具有在矢量v₁上的非零的投影，所以，第二信号残余能量的一部分平行于第一信号轴。

从这种矢量的观点，当去除第二信号时，最好去除所有沿矢量12的能量，而不是去除所有沿矢量v₂的能量。这就去除了以后造成干扰的第二信号的残余能量。注意到，矢量12是正交于矢量v₁的矢量v₂的一部分。Gram-Schmidt过程可被用来确定这个分量。

在W.L.Brogan著的“Modern Control Theory(现代控制理论)”，Englewood Cliffs，NJ：Prentice-Hall，1982中第4.7节说明了Gram-Schmidt过程，该内容在此引用以供参考。按照以下过程从原始特征序列s_i(n)构成Gram-Schmidt序列u_i(n)：u₁(n)＝t₁(n)＝s₁(n)                                  (14a) $t_i\left(n\right)=s_i\left(n\right)-\underset{m=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{C(s_m^{*},t_m)}{C(t_m,t_m)}{t}_m\left(n\right)---\left(14b\right)$ $u_i\left(n\right)=t_i\left(n\right)/\sqrt{C(t_i,t_i)}---\left(14c\right)$ 其中 $C(x,y)=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(k\right)y^{*}\left(k\right)---\left(15\right)$ 可以看到：

        C(s_a，s_b)＝NR_ab

                                                 (16)

当减去一个信号时，Gram-Schmidt序列可以被使用，这样，按照本发明的示例性实施例的减法过程可被给出为：

       r′₀(n)＝r(n)                            (17a)

       r′_i(n)＝r′_i(n-1)-C(r′_i-1，u_i)u_i(n)    (17b)用于简化式(17b)的一个方法是注意到式(14c)的平方根项出现两次，因为u_i出现两次，所以式(17b)可被重新写为： ${r\′}_i\left(n\right)={r\′}_i(n-1)-\frac{C({r\′}_{i-1},t_i)}{C(t_i,t_i)}{t}_i\left(n\right)---\left(18\right)$ 避免了可能是难于实现的平方根函数。用于简化式(17b)的第二个方法是注意到把r’_i-1和t_i进行相关等同于把r’_i-1和s_i进行相关。这是因为从式(14b)，t_i可被表示为s_i加上沿s_k的分量，其中k＜i。因为r’_i-1没有沿原先信号的分量，和这些分量的相关值都是零。所以，减法可被表示为： ${r\′}_i\left(n\right)={r\′}_i(n-1)-\frac{C({r\′}_{i-1},s_i)}{C(t_i,t_i)}{t}_i\left(n\right)={r\′}_i(n-1)-\frac{{z\′}_i}{C(t_i,t_i)}{t}_i\left(n\right)$

                     ＝r′_i(n-1)-z′_it′_i(n)                             (19)其中 ${z\′}_i=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r\′}_{i-1}\left(n\right){s_i}^{*}\left(n\right)---\left(20\right)$ ${t\′}_i=\frac{t_i\left(n\right)}{C(t_i,t_i)}---\left(21\right)$ 注意到z’_i可被用作为检测统计值。在构成z’_i时使用原始特征序列是有利的，因为这些序列典型地是±1的值，这样相关可用加法和减法来实现。t_i(n)序列以及它和自身的相关可被预先计算，并被存储在接收机中，如同t’_i(n)序列可以的那样。

这样，按照本发明的示例性实施例，通过使用检测统计值和修正的特征序列实行减法运算，其中修正序列是互相正交的。现在通过使用原先的例子给出本发明的这个示例性实施例的说明。第一信号以和上述的相同方式被解调和被去除，因为u₁(n)＝s₁(n)。然而，第二个信号以不同的方式被去除。不使用式(9)，第二个剩余信号被构成为： ${r\′}_2\left(n\right)=r_1\left(n\right)-\frac{{z\′}_2}{C(t_2,t_2)}{t}_2\left(n\right)---\left(22\right)$ 从上面列出的Gram-Schmidt过程， $t_2\left(n\right)=s_2\left(n\right)-\frac{C(s_2,s_1)}{N}{s}_1\left(n\right)=s_2\left(n\right)-R_{21}{s}_1\left(n\right)---\left(23\right)$

              C(t₂，t₂)＝N(1-|R₂₁|²)

                                         (24)所以，式(22)可通过把式(24)，(23)，(8)和(5)代入式(22)而被分析，给出： ${r\′}_2\left(n\right)=r\left(n\right)-z_1{s}_1\left(n\right)-\frac{z_2}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}[s_2\left(n\right)-R_{21}{s}_1\left(n\right)]---\left(25\right)$ 通过把式(3)和(1)代入式(25)，继续进行分析，给出：r′₂(n)＝c₁b₁s₁(n)+c₂b₂s₂(n)+c₃b₃s₃(n)-[c₁b₁+c₂b₂R₂₁+c₃b₃R₃₁]s₁(n) $-\frac{1}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}[c_2{b}_2(1-{\left|R_{21}\right|}^2)+c_3{b}_3(R_{32}-R_{31}{R}_{12})]s_2\left(n\right)$ $+\frac{R_{21}}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}[c_2{b}_2(1-{\left|R_{21}\right|}^2)+c_3{b}_3(R_{32}-R_{31}{R}_{12})]s_1\left(n\right)$ $=[\frac{c_3{b}_3(R_{32}{R}_{21}-R_{31}{\left|R_{12}\right|}^2)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}-c_3{b}_3{R}_{31}]s_1\left(n\right)$ $-\frac{c_3{b}_3\left(R_{32}{R}_{31}{R}_{12}\right)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}{s}_2\left(n\right)+c_3{b}_3{s}_3\left(n\right)---\left(26\right)$

现在将证明r’₂(n)没有沿信号1或沿信号2的分量。使用式(26)计算r’₂(n)与信号1的相关， $x_1=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r\′}_2\left(n\right)s_1*\left(n\right)$ $=[\frac{c_3{b}_3(R_{32}{R}_{21}-R_{31}{\left|R_{12}\right|}^2)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}-c_3{b}_3{R}_{31}]$ $-\frac{c_3{b}_3(R_{32}-R_{31}{R}_{12})}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}{R}_{21}+c_3{b}_3{R}_{31}---\left(27\right)$

                     ＝0同样，使用式(26)计算r’₂(n)与信号2的相关， $x_2=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r\′}_2\left(n\right){s_2}^{*}\left(n\right)$ $=[\frac{c_3{b}_3(R_{32}{R}_{21}-R_{31}{\left|R_{12}\right|}^2)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}-c_3{b}_3{R}_{31}]R_{12}$ $-\frac{c_3{b}_3(R_{32}-R_{31}{R}_{12})}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}+c_3{b}_3{R}_{32}---\left(28\right)$ $=c_3{b}_3\frac{R_{32}{\left|R_{21}\right|}^2-R_{31}{R}_{12}{\left|R_{21}\right|}^2-R_{31}{R}_{12}(1-{\left|R_{21}\right|}^2)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}$ $-c_3{b}_3\frac{R_{32}-R_{31}{R}_{12}-R_{32}(1-{\left|R_{21}\right|}^2)}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}$ $=c_3{b}_3\frac{R_{32}{\left|R_{21}\right|}^2-R_{31}{R}_{12}+R_{31}{R}_{12}-R_{32}{\left|R_{21}\right|}^2}{1-{\left|R_{21}\right|}^2}$

                     ＝0

这样，按照本发明的这个示例性实施例，通过信号处理得到的新的剩余信号r’₂没有沿信号1和2的分量。另外，在式(26)中对于r’₂的最后表达式不存在复数增益c₁和c₂。这样，当检测信号3时，不存在来自信号1和2的干扰。

图2显示了用于实现上述的信号处理以提供这种预正交化的改进的减法形式的示例性系统。天线202接收无线信号，该信号被无线处理器204处理以提供复数值的基带码片(chip)样本。以方框204为例说明的无线处理在技术上是熟知的，它包括滤波，放大，混频和采样操作。结果的基带信号被提供给第1级处理器206，它产生对于信号1的z’₁、最强信号的检测统计值，以及代表去除了信号1的接收信号的剩余信号r’₁。这个剩余信号被提供给第2级处理器208，它除了是对信号2作用以外，都类似于第1级处理器。本领域技术人员将会看到，在图2的接收机中可提供任意数目的处理级，这取决于要得出的信号的所想要的个数。

图3给出了示例性处理器级的方框图。到达处理器级的输入在相关器302中和由序列发生器304提供的特征序列进行相关。因为这些序列典型地是±1，所以相关器302可通过使用加法和减法逻辑来实现。相关器302的输出是检测统计值z’，它被接收机的其余部分用来确定在相应信号上发送的信息，它也被提供给扩频器(spreader)306，在其中它和由修正序列发生器308提供的修正序列进行扩频。修正序列t’_i(n)可如上述地被生成。

因为检测统计值和修正序列都是非二进制的，例如，±1，±2，±3等，所以扩频器306通常需要执行乘法。扩频器306的输出被提供给加法器310，它从已被延时单元312延时的处理器级输入中减去扩频器306的输出。加法器310的输出就是剩余信号，r’(n)。

另一个实现方案也是可能的，其中基带信号被存储在缓存器中。当剩余信号形成时，它被用来重写缓存器中的接收信号。可以使用双缓冲，这样在接收更多的数据时，可处理部分数据。

一个实现方案关心的问题是修正序列t’_i(n)是非二进制的。这样，扩频器306把非二进制码片值和非二进制检测统计值相乘N次，即每个码片样本乘一次。乘法次数可通过以系数a_ik和原始序列来表示t’_i(n)而被减少，这样：t′_i(n)＝a_iis_i(n)+a_i，i-1s_i-1(n)+…+a_i，1s₁(n)                    (29)然后，被减去的信号被给出为：z′_it′_i(n)＝z′_ia_iis_i(n)+z′_ia_i，i-1s_i-1(n)+…+z′_ia_i，1s_i(n)    (30)

因此，减法可通过以下步骤来完成：首先只形成i个乘积，a_ikz’_i，其中k＝1到i，然后通过把来自每个接收的码片值的这些乘积进行相加或相减而实现减法，这取决于原始特征序列值的正负号。这种形式的减法，其中第i个信号的减法是通过使用i次减法而实现的，可以顺序地或并行地进行。

图4显示了处理器级的这个示例性实施例的顺序形式，其中和先前图中相同的单元用相同的参考数字表示。该输入在相关器302中和由序列发生器304提供的特征序列进行相关。结果是检测统计值z，它被存储在缓存器402中。然后，对于一次或多次迭代，缓存器402的输出在乘法器404中和由系数发生器406提供的系数进行相乘，以产生乘积，它在受控的累加器408中的每个单元被相加或相减，这取决于由序列发生器提供的控制信息。在受控的累加器408中有N个单元，每个码片样本一个单元，这些单元开始装有接收的码片样本。对于式(30)右端的每一项执行一次迭代。在迭代完成后，受控的累加器408的累加结果作为输出被提供。

使用按照本发明的预正交化的第二种方法是用于改进的检测，这样信号的减法可被省去。基本想法是通过使用修正的特征序列，即使用t_i，t’_i，或u_i，来检测信号。例如，按照本示例性实施例的检测统计可被给出为： $z_i=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right)t_i^{*}\left(n\right)---\left(31\right)$

因为第二修正特征序列正交于第一序列，所以避免了由于第一信号存在而引起的干扰。同样地，第三修正序列正交于头两个序列。

图5显示了这种预正交化检测形式的示例性实现方案。其中，天线202接收无线信号，该信号被无线处理器204处理，以提供复数值的基带码片样本。结果的基带信号被提供给相关器502，该基带信号和由修正序列发生器504提供的修正序列进行相关。结果给出对于特定信号的检测统计Z’。因为接收的数据样本是非二进制的，且修正序列是非二进制的，所以相关器502典型地会包括乘法器。如果要检测一个以上的信号，那么可使用多个相关器，或者串行或者并行。替换地，无线处理器204的输出可被缓存，这样对于相应于不同信号的不同的修正序列，同一个相关器可被重复地使用。

一个实现方案关心的问题是修正序列t’_i，t_i，或u_i，是非二进制的。这样，相关器502把非二进制码片值和非二进制接收数据样本相乘N次，即每个码片样本一次。乘法次数可以通过以参量b_ik和原始序列s(n)来表示修正序列例如t’_i而被减少，这样：

t′_i(n)＝s_i(n)+b_i，i-1s_i-1(n)+…+b_i，1s₁(n)           (32)把式(32)代入式(31)，检测统计变成为：

Z_i＝y_i+b_i，i-1y_i-1+…+b_i，1y₁                         (33)其中 $y_k=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right)s_k^{*}\left(n\right)---\left(34\right)$

因而，检测统计可通过首先把数据和原始序列进行相关而得到，该相关可用加法和减法来实现，因为s_i(n)典型地取值±1。然后，最后的检测统计通过把y_i只累加i-1个乘积，a_iky_k，其中k＝1到i-1，而得到。这样，乘法次数可被减少。这个示例性检测形式，其中第i个信号的检测是通过使用i-1次加法而实行的，可以顺序地或并行地完成。

注意到，y_k值与i无关，即与被检测的信号无关。事实上，y₁是第一信号的检测统计。另外，当计算z₂时，需要y₂。因而，y_k值可被串行或并行地被计算一次，并被存储在接收机的存储器件中(图上未示出)。另外，b_i，k只取决于特征序列，所以它们可被预先计算或只是很少被计算。这样，第i个检测统计可通过把接收信号和原始的第i个特征序列进行相关，然后加上和已被存储的原先的检测统计有关的相关项而被构成。

图6显示了通过使用按照本发明的预正交化，基于并行相关但是串行检测，用于改进的检测的另一个示例性实施例。天线202接收无线信号，该信号被无线处理器204处理以提供复数值基带码片样本。结果的基带信号被提供给相关器组302，它们把接收信号和由序列发生器304提供的特征序列进行相关。结果是被存储在缓存器602中的相关值y_k。为了检测特定的信号，一系列乘积通过在乘法器404中把缓存器602的输出与由参量发生器604提供的参量相乘而被构成。这些乘积在累加器606中被累加，该累加器被初始化为零。为了检测另一个信号，累加器被复位为零，并重复与相应于其它信号的参量进行相乘和累加运算。

通常，相减CDMA方案可以以串行或并行形式来实现。本发明适用于这两种形式。考虑一个实例，其中一组K个信号被并行地解调。通过使用改进的检测预正交化方法，每个特征序列相对于该组中其它特征序列被预正交化。这样，就有K个Gram-Schmidt过程，每个过程有列表底部的不同序列。本领域技术人员将会看到，本发明可被应用到其它形式的并行减法。另外，本技术可被用作为递归解调方案的第一级，例如在M.K.Varanasi and B.Aazhang，“Multistate detection inasynchronous code-division multiple-acccess communications，(异步码分多址(CDMA)通信中的多状态检测)”IEEE Trans.Commun.，vol.38，pp.509-519，Apr.1990中所描述的，该文章在此引用，以供参考。

虽然到此为止给出的例子都相应于一种形式的DS-CDMA，但本领域技术人员将会看到，本发明很容易应用到其它形式的DS-CDMA。通常，对于用户i的M进制符号，被表示为b_i，可通过发送与用户i有关的M个可能的特征序列中的一个特征序列(被表示为s_i，k(n))而被发送。可以看到，到此为止的例子是s_i，k(n)＝b_is_i(n)的特定情况。在这些例子中，当使平行于s_i(n)的分量为零时，实际上沿所有s_i，k(n)的所有分量都为零，因为所有s_i，k(n)都正比于s_i(n)。这样，零点不依赖于哪个符号被检测到，防止了任何形式的判决反馈误差。

然而，对于一般情况，这不一定成立。有两种方法。第一种方法，只使被检测信号被去除(为零)，这样零位出现在沿被检测的s_i，k(n)上，而不是在沿其它序列上。这就使减法次数最小化，但有这样的可能性，即当错误符号被检测时会使错误序列被去除(为零)。通过延迟进行减法直到进一步的处理(例如信道译码)可被加到改进的检测为止，可以提高性能。有一个特例，即当信号正好是已知的引导信号时，这样可以减去已知的s_i，k(n)而不是检测的信号。

第二种方法，零位出现在所有s_i，k(n)上，而不管哪个信号被检测到。优点是避免了判决误差反馈。缺点是每个信号必须进行M次减法。因为每次减法也会去除少许剩余信号，所以这造成剩余信号能量的较大损耗。一种混合方法是使s_i，k(n)序列的一个子集被去除，例如，相应于第一，第二，…最佳检测统计的子集被去除。

DS-CDMA的另一个特例被描述于前面引用过的授权给Paul W.Dent的美国专利No.5,151,919。采用这种方法，Walsh-Hadamard(WH)编码被用来扩展信号，且用户可通过把用户-特定的扰频掩码加到WH码字而被区分。本发明可通过使用一系列去扰频和快速沃尔什(Walsh)变换运算而被应用到这个系统。由于M个可能的WH码字跨越N维序列空间，所以执行M次减法的第二种方法是不可能的，因为这会使整个接收信号被去除(为零)。然而，第一种方法是可能的，其中可在Walsh域或在时域进行调零。

虽然在接收机中的预正交化已加以描述，但本领域技术人员将很容易看到，预正交化可被应用到发射机上，这样发送的信号是正交的，但不一定是±1的值。一种有趣的情况是当引导信号是与一个或多个用户信号一起被发送时。通过相对于引导信号把用户信号预正交化，来自用户信号的干扰被去除，这样，接收机可得到更好的引导信号，因而得到更好的信道估值以及定时。在接收端，原始特征序列仍可被用于检测目的。

在发射机中预正交化的另一个用途是避免在蜂窝系统中的蜂窝区之间的干扰。在一个蜂窝区中所使用的序列，它们可以是已正交化的或被修正为正交化的，可以被做成与在一个或多个相邻蜂窝区中使用的序列正交。这样，在相邻蜂窝区中使用的修正特征序列不会相互干扰，或它们相互间较少干扰。

图7显示了使用预正交化的发射机的示例性实施例。信息源702提供要被发送的信息，典型地是二进制信息符号。这些符号在扩频器704中藉使用由发生器706提供的修正特征序列而被扩频。扩频信号在调制器708中被调制。然后藉使用发射天线710被输送到传输媒介中。典型地，会发射多个信号，如在图8中所示，其中和图7中的单元相同的单元使用相同的参考数字。在调制和发送之间，多个扩频信号在加法器807中被相加在一起。

至今为止，所给出的例子是所有用户信号都是同步的情况。有些情形不是这样的情况，即用户是异步的。图9给出了一个例子。在这个例子中，用户A的第一和第二符号与用户B的第一符号相重迭。把改进的减法预正交化应用到异步传输的一个方法如下所述。首先，用户A的第一和第二符号被检测并从复合信号中被去除。然后，用户B的第一符号被检测和被去除。当去除用户B的第一符号时，相对于用户A的混合序列实行预正交化，其中该混合序列是通过获取用户A的第一个检测的符号的后一部分及附加上用户A的第二个检测的符号的前一部分而被得到的。采用改进的检测方案，就出现了相对于混合序列的类似的预正交化。

至今为止，给出的例子是对于频率非选择性信道的，其中没有由于时间扩散引起的回波。事实上，许多CDMA系统经受了时间扩散。预正交化方法可容易地扩展到这种情况。首先，构成对于最强信号(即信号A)的每个影象(image)的检测统计，其中每个影象是信号射线或信号回波。然后，通过使用例如Rake组合，把这些统计组合在一起，以产生对于用户A的总的统计。接着，所有的或某些信号A的射线被去除。然后，信号B被检测。当去除信号B时，预正交化可以以多种方式发生。首先，信号B的每条射线可以相对于信号A的所有射线，以及可能相对于信号B的其它射线被预正交化。为了减少复杂性，可能希望只对其它射线的子集预正交化信号B的每个射线，或许甚至只对于平行于信号B的射线的信号A的射线(如果存在的话)预正交化信号B的射线。然后，继续进行对于后续信号的处理。虽然此例子是基于本发明的减法方法，但类似的例子可基于检测方法被给出。

在时间扩散的情况下，预正交化也可以以其它方式被使用。首先，当对于信号的每个影象或射线构成检测统计时，按照本发明的检测预正交化可被应用于特征序列的不同移位，防止在构成统计时的射线间干扰或自干扰。第二，当减去信号射线时，改进的相减预正交化可被应用于特征序列的不同移位，防止来自对于一个信号的一系列减法的相减误差。预正交化在检测射线是否存在时也是有用的。例如，已知的射线可首先被去除，以及修正序列可被用于对可能的射线的检测。

本发明可被应用于各种不同的应用，例如蜂窝或PCS通信系统。它也可被应用于分组无线系统，例如基于Aloha的系统，这样当出现分组冲突时，仍旧可能解调一个以上的分组。虽然所给出的特定实施例使用基带信号处理技术，但本领域技术人员很容易看到，本发明可被应用到中频处理技术，包括模拟器件的使用。例如，相关器功能可通过使用乘法器和滤波器而在中频实现。

虽然此处已描述和说明了本发明的示例性实施例以便于理解本发明，但应当理解，本发明并不被限制于此，因为可由本领域技术人员作出修改。本申请期待着属于在此揭示的和权利要求所要求保护的基本的发明精神和范围内的任何的或全部的修改。

Claims (16)

1.一种接收机，包括：

用于接收复合信号的装置；

用于处理所述复合信号以产生处理的复合信号的装置；

用于把所述处理的复合信号和多个特征序列进行相关以产生至少一个相关值的装置；

用于通过使用所述至少一个相关值来检测在所述复合信号内的一个特定信号的装置；

用于修正所述特征序列以产生修正特征序列的装置；以及

用于通过使用所述修正特征序列从所述处理的复合信号中去除所述特定信号的装置。

2.权利要求1的接收机，其特征在于，其中所述用于修正所述特征序列的装置还包括：

用于相对于所述多个特征序列中的其它特征序列正交化所述多个特征序列的装置。

3.权利要求1的接收机，其特征在于，其中所述复合信号被调制为直接序列CDMA信号。

4.权利要求2的接收机，其特征在于，其中用于正交化的装置使用Gram Schmidt过程来正交化所述多个特征序列的每个序列。

5.一种接收机，包括：

用于接收复合信号的装置；

用于处理所述复合信号以产生处理的复合信号的装置；

用于把所述处理的复合信号和多个特征序列进行相关以产生至少一个相关值的装置；

用于通过使用所述至少一个相关值来检测在所述复合信号内的一个特定信号的装置；以及

用于通过一序列减法从所述处理的复合信号中去除所述特定信号的装置，所述序列减法通过使用涉及到与所述特定信号有关的修正特征序列的系数而被执行。

6.权利要求5的接收机，其特征在于，还包括：

用于通过把和所述特定信号有关的特征序列相对于所述多个特征序列的其它序列进行正交化而生成所述修正特征序列的装置。

7.权利要求5的接收机，其特征在于，其中所述复合信号被调制为直接序列CDMA信号。

8.权利要求6的接收机，其特征在于，其中用于生成的装置使用Gram Schmidt过程来正交化所述特征序列。

9.一种接收机，包括：

用于接收复合信号的装置；

用于处理所述复合信号以产生处理的复合信号的装置；

用于修正与已被组合构成所述复合信号的信号有关的特征序列的装置；

用于把所述处理的复合信号和所述修正特征序列进行相关以产生至少一个相关值的装置；以及

用于通过使用所述至少一个相关值来检测在所述复合信号内的一个特定信号的装置。

10.权利要求9的接收机，其特征在于，其中所述用于修正的装置还包括：

用于通过把和所述信号有关的原始特征序列相对于所述原始特征序列中的其它序列进行正交化而生成所述修正特征序列的装置。

11.权利要求10的接收机，其特征在于，其中用于生成的装置使用Gram Schmidt过程来正交化所述特征序列。

12.一种接收机，包括：

用于接收复合信号的装置；

用于处理所述复合信号以产生处理的复合信号的装置；

用于把所述处理的复合信号和特征序列进行相关以产生多个相关值的装置；

用于组合相应于多个特征序列的所述相关值以产生与特定信号有关的至少一个统计值的装置；以及

用于通过使用至少一个统计值检测特定信号的装置。

13.权利要求12的接收机，其特征在于，其中所述组合装置还包括：

用于通过把和所述信号有关的每个原始特征序列相对于所述原始特征序列中的其它序列进行正交化而生成修正特征序列的装置。

14.权利要求13的接收机，其特征在于，其中所述用于生成的装置使用Gram Schmidt过程来正交化所述特征序列。

15.一种发射机，包括：

用于修正多个特征序列以产生修正特征序列的装置；

用于通过使用所述修正特征序列中的一个或多个序列来扩展信息以产生多个扩频信号的装置；

用于组合所述扩频信号以产生复合扩频信号的装置；以及

用于调制和发送所述复合扩频信号的装置。

16.按照权利要求15的发射机，其特征在于，其中所述用于修正所述特征序列的装置还包括：

用于把所述多个特征序列相对于所述多个特征序列中的其它序列进行正交化的装置。

Images