利用线移动的相关性估算信道脉冲响应 本发明涉及确定通信系统的信道脉冲响应(CIR)的方法，如数字无线网(GSM网)无线信道的CIR。特别是，本发明涉及根据已知训练序列的接收确定CIR。
为了确定CIR，必须知道发送信号的一部分。对于GSM网，同步脉冲(SB)就是信号的一有用部分。从每个基站在至少一个信道上发送SB，并且按有规律的图样(pattern)发送。GSM协议不需要译码。在SB中的数据和它们采用地图样对所有基站都是固定的，而且实质上是相同的。
使用SB确定CIR的优点是它表示一个相对较长的，类似噪声的预定发送信号。典型地，在237微秒的周期内发送64比特。因而，CIR的确定需要对接收信号中的脉冲有足够的同步，以便使能随后进行确定CIR的SB提取。
通过使用估算技术确定CIR。为了估算CIR，发送一个已知的训练序列Stx(t)，而这个发送信号经产生接收信号Srx(t)的通信信道而变坏。估算CIR中的问题是确定FIR滤波器的分支-加权{α}(用滤波器取近似CIR)，以便滤波器处理后的已知发送信号Stx(t)尽可能接近接收信号Srx(t)。
假定发送信号Stx(t)和接收信号Srx(t)是已知的，从以下可估算出CIR：
1.已知发送信号的取样为TK＝Stx(t0+kτ)，-NC≤k＜N(注意：N+NC取样表示这个完整的训练序列，编号从接收信号已知干净的取样开始安排，训练序列开始后，接收信号已有NC个取样)。
2.接收信号的已测取样RK＝Srx(t0+kτ)，0≤k＜N(训练序列的前NC个取样假定变坏，并被忽略)。
通过简单相关性确定分支加权{α}：αk=Σj=0N-1T‾j-kRj---0≤k≤NC---(2.1)]]>
这个算法取决于发送信号的类似噪声特性。借此，它将具有低次侧波瓣的自动校正功能。但是，由于训练序列“干净”部分的相关性和对后面的加权实际上仅执行局部的相关，因而限制了这个算法的波瓣性能。
图1表示使用这个算法确定简单信道CIR的结果。这个结果指出一个近似17db的动态范围和大约在-10db点约9微秒的主波瓣宽度。
业已发现相关技术在噪声中是强有力的，但是从图1的解释可以看出，这种分辨率是低劣的(宽主波束)，并因相对较高的侧波瓣限制了动态范围。
本发明力图减轻采用现有技术确定CIR时所遇到的问题。
因此，本发明揭示一个估算通信系统信道脉冲响应的方法，这个方法包括如下步骤：
a.通过脉冲响应计算提供CIR的第1估算，脉冲响应计算利用信号的相关性确定所述计算的分支加权，
b.确定上述第1估算中有效峰值表示的无线信道的实际路径延迟，
c.利用上述有效峰值计算精选的CIR估算，这样上述峰值基本代表上述CIR的第1估算表示的全部能量。
根据本发明另一个方面，提供一个估算CIR的方法，该方法包括如下步骤：
a.通过利用相关性的计算提供CIR的第1估算；
b.识别上述第1估算中具有最小衰减的一个第1峰值；
c.确定由上述第1估算的第1峰值表示的实际路径延迟；
d.通过在具有与第1峰值表示实际路径延迟和幅度相对应的路径延迟的精选估值中提供第1精选的峰值，从初始零精选估值计算CIR的精选估值，
e.从第1估值减去与上述第1峰值相对应的成分，和
f.重复步骤b到e，把其它峰值加到精选的估值，直到上述第一估算中基本上全部能量被去掉。
本发明还揭示一个适合估算数字通信系统CIR的设备，这个设备包括：
用于确定第1 CIR估值的第1估算装置，包括脉冲响应滤波器装置和用于上述滤波器装置计算分支加权的相关性装置，和
用于确定由上述第1估值中有效峰值表示的实际路径延迟的处理装置，并利用上述有特殊意义的峰值计算精选CIR的估值，这样，上述峰值基本代表由上述CIR的第1估值表示的全部能量。
本发明还提供一个适合估算数字通信系统CIR的装置，它包括：
基于相关性确定第1 CIR估值的第1估算装置，
用于存贮上述第1 CIR估值的第1存储器装置，
用于存贮CIR的精选估值的第二存储器装置，和
处理装置，用于识别上述第1估值中具有最小衰减的第1峰值，确定由上述第1估值的第1峰值表示实际的路径延迟，以便定义一个精选的峰值，从上述第1估值减去与上述第1峰值相关联的相关成份，并把上述精选峰值加到第二存储器装置，控制上述处理装置，识别上述第1估算的CIR内连续峰值，使得在连续地迭代后一个精选的CIR估值存贮到上述第二存储装置。
该装置可以在适宜的处理设备上以软件实施。
本发明是基于通过使用最新研发的“线移动”技术方法可改进基于简单相关性技术的分解能力和动态范围。这些都涉及获取简单的相关性中确定CIR，并产生精选的CIR，通过由简单的相关性的峰值合成矢量定位表示实际路径延迟，确定精确CIR。
对于相关性，允许已知信号最小类似噪声的影响状况比所期望的侧波瓣大，以便使来自CIR估算最小化或被迁移。最重要的特征是通过内插实际路径延迟将来自初始的相关性连续地移动，把这些峰值加到精选的估值上，并从初始估值减去相应的相关值成份。
下面将参照附图描述本发明的优选实施例，其中：
图1解释仅使用现有技术的CIR，
图2解释采用本发明的精选CIR，
图3解释包含有邻近峰值的CIRR，
图4解释对应于图3的线性移动技术方法的效果，
图5是精选估值处理过程的图解说明，
图6是二次方程近似技术的曲线图解。
背景材料中已详细讨论了相关性处理具有在噪声中非常可靠的优点，但是，分辨能力是劣的(宽主波束)，而且时间侧波瓣比理想的大，因而限制了其动态范围。
为了增加动态范围，已研发了被称为“线性移动”技术。利用如背景技术部分所描述的相关性计算CIR，然后采用本发明产生一个精选的CIR。精选的CIR中的所有的项初始设置为零，搜索CIR的第1峰值的实际方位和幅度，并把有该实际方位和幅度的峰值加到精选估值上。从初始估值中所有CIR接收器减去来自这个峰值的基值。搜索剩余CIR的峰值，并重复这个处理过程，直到从这个CIR减去大部分能量，或直到剩余峰值对得到的精选CIR具有最小或者没有重要的影响。
通过分析邻近峰值的接收器的值，更好地搜索峰值的实际方位。要知道将信号分配到一组接收器(bin)的过程，产生这种情况实际峰值不具有属于任一已知接收器的路径延迟，以致能量散布在两个邻近接收器之间的CIR中，因此，最大接收器值没有与实际峰值的路径对应，使得实际路径稍微偏向最大接收器值的一侧或另一侧。可采用其他适合方法定位峰值，如，通过计算确定峰值最高点。
图1表示由相关性获取的CIR，这个信道由一个与计算装置CIR相一致的位于7微秒上的单一路径组成。在这种情况下，有最高值的峰值可通过分析接收器0到14的接收值(最小衰减或最高峰值)来确定。接收值的示例如下：
接收器号： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9101112 13 14
接收器值：-28-25-16-9-5-3-2 0 -2-3-5-9-16-25 -28
可以看出，有最大值的是接收器7，而且邻近接收器7的接收器值是在这个峰值的两侧对称地相等值。可以认为真实的峰值位于接收器7内，并在这个示例中7微秒的路径延迟归因于峰值1的获取延迟。把7微秒的路径延迟看作一个精选的接收器。因此，在如图2解释的精选CIR中，这个精选峰值2具有一个正好与7微秒CIR接收器相对应的一个路径延迟。在图1所示的情况中，从相关性估算CIR中提取峰值1，导致产生图2所示精选CIR，结果提供一个非常干净的信道响应估算。
另一方面，例如，如果这个信道的单一路径已定位在接收器6和7之间，则由看起来和图1同样的相关性获取CIR，但是，稍微向左移动(一个接收器的几分之一)。如果把简单的移线算法应用在这里，其结果是获取图3的精选CIR。由于实际上不允许形成位于接收器之间的路径，这种表现有可观的寄生产生。因此，如果我们把简单算法应用到位于接收器之间的路径延迟的情况，于是得到图3的结果。
图3中，峰值没有干净地落在具有来自相关性CIR最高值的峰值3的接收器值中，而且，有效的峰值4和5位于邻近峰值3的两侧。
修改移线算法，可以改进性能，这允许为精选CIR移动的“线”位于中间位置，不是全部都在接收器内。
如果我们知道这个路径就在接收器6和7之间的一半上，可通过安置一半幅度在精选CIR的接收器6中和一半在接收器7中来精选CIR。如果已知这个路径位于6·4上，则将幅度的60％安置在接收器6中，40％幅度安置在接收器7中。通常，如果这个路径位于6+X(X＜1)处，此时，把(1-X)倍幅度放入接收器6中，把X倍幅度放入接收器7中。如果在接收器之间已组成信道的单一路径情况下采用这个技术，其结果如图4所示，应该注意的是改良了图3。注意与落在1个接收器的图2对照，图4中的峰值扩展到两个接收器。
现在仅有一个问题是确定X值。这个X是二次方程插入值，例如，设想接收器不是第4页的表中所述的那样，而是如下形式：
接收器号： 4 5 6 7 8 9
接收器值：-4.5 -2.5 -1.5 0 -2.5 -3.5
注意接收器7中的峰值，而且，接收器6和8具有不相等的值，表示这个峰值实际位置离开了接收器7。可利用二次方程插入值确定所述的X值。
假定获取的数据点或接收器值落在抛物线上。这个弯曲部分的实际峰值为(x0，y0)。由函数定义图6中所示的弯曲特性曲线：
y＝y0-α(x-x0)2
假定3个数据点可以获得的，此时数据点之间-d-是已知的，它是接收器的宽度。α值确定这个特性弯曲轮廓，而且在这个应用中通常它是已知的，或者可由对“a”的确定值来确定。
设观测峰值具有值：
在x＝x0-Δ时，y＝a
邻近接收器具有值：
在x＝x0+d-Δ时y＝b
在x＝x0-d-Δ时y＝c
从而：
b＝y0-α(d-Δ)2
c＝y0-α(d+Δ)2
h-c＝4αd Δ⇒Δ=b-c4αd]]>
所以，可推导出值x0、y0。例如，通过硬件或软件可以很容易地实现这个处理。
利用这样的近似值的插入确定峰值3中心的实际位置在近似5.04微秒点上。这个峰值的高度保持原始的峰值高度。计算出的有扩展合成精选CIR峰值6表示在图4中。
显然，与计算的峰值6相对应的相关成份从初始的CIR减去，以便用移动峰值相关联的能量。而后，在剩下的CIR上重复这个处理过程，进一步产生图4中峰值7的情况。这个处理过程可一直到从残留的CIR移出所有效能量，产生有非常好的动态范围的精选CIR。可用各种方法确定这个处理过程的终止点。一个相当简单的实现方法是由一个预定次数运行这个处理过程，比如说40，凭经验说明可在所关注的系统中获得相关的峰值。另一个可供选择的方法是归定最大能量数，例如1％，当减去精选的峰值时，这个能量可留在初始相关CIR中。
图4中所产生残留部分7较低，表示CIR是信道响应的最好估算。已发现线移动算法也适合噪声中执行。
图5举例说明适合于执行本发明的一个设备实施例的示意图。输入信号8表示进入通信系统信号。这个信号8被馈送到第1估算装置9，而且在没有本发明支持的情况下，装置9的功能是利用相关技术估算CIR的第1估算。把第1估算装置9的输出作为输入提供给衰减测量装置10。装置10用有关的接收器值(图1中最高峰值)确定第1峰值位置。把这个位置信息提供给第2估算装置11，根据这个峰值位置的方位履行一个精选的CIR，如图1所示。通路13示出这个处理过程重复特性，如图2所述。在参照图4描述的环境中，衰减测量装置10确定峰值实际路径延迟变换到一个扩展到的精选CIR 12的峰值。
由于含有相对于很少的非零的接收器，利用线移动产生计算的CIR已表明非常合适更进一步的处理(如确定延迟传播系数和C/I)。这些将更进一步提高处理算法的速度。