用于选择传输信道处理和具有天线分集的信号的接收机
专利汇可以提供用于选择传输信道处理和具有天线分集的信号的接收机专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种为了促成传输信道传送具有最小二进制误码率的传输信道，从具有天线分集的OFDM接收机的几个传输信道中选择传输信道的方法，该方法通过将表示传输信道的 频率 响应的数据RFC输入每一个传输信道，估算二进制误码率。，下面是用于选择传输信道处理和具有天线分集的信号的接收机专利的具体信息内容。
1.一种为了促成传输信道传送具有最低二进制误码率的信号、从具 有天线分集的OFDM无线信号接收机的几个传输信道中选择传输信道的 方法，其特征在于该方法包括：
-将表示每一个传输信道的频率响应的数据输入到神经网络(9)中；
-通过将神经网络的输出与表示每一个传输信道上的信号的功率电 平的数据一起处理，来估算每一个传输信道的二进制误码率；以及
-选择具有最低二进制误码率的传输信道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在接收机中，在用于 计算快速傅立叶变换的模块(6)的输出，对表示传输信道的频率响应的 数据进行转向。
3.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于：已经经过了学 习的神经网络依据表示传输信道的响应的数据，估算为了获得预定二进制 误码率所需要的传输信道上的信号的功率电平。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于神经网络的模型是 多层感知器。
5.一种用于实现依据权利要求1或2所述的方法的、具有天线分集 的OFDM信号的接收机，该接收机包括OFDM信号处理链，所述的链的 输入通过被转换的切换装置(3)与多个天线连接，以便将信号处理链的 输入连接到提供具有最小的二进制误码率的信号的天线，其中依据在神经 网络(9)的输出产生的信息控制切换装置的转换。
技术领域
本发明涉及一种具有天线分集、且使用OFDM(代表正交频分调制) 型调制的无线数字通信系统。天线分集促成改善在可靠性和稳定性方面 的传输链路质量。这样的通信系统用于例如使用突发传输的IEEE 802.11a 或者Hiperlan2型的局域无线网中。
背景技术
更具体地说，本发明涉及一种为了促成传送信号的传输信道在解码 后产生最低的二进制误码率，从在具有天线分集的OFDM无线信号的输 入可用到的几个天线中选择一个天线的方法。
为了计算传输信道上的二进制错码率，通常会利用在通过信道传输 的无线信号中发送的每一个帧的一定比特数的前同步码(premable)。然 而，由于需要对大量的比特进行解码，因此，该计算在时间上的花费非 常大，并且该方法不适合于必须经历接收天线的临时频率变化的天线分 集接收机。
发明内容
出于这个目的，依据本发明，该方法通过将表示传输信道的频率响 应的数据输入到神经网络，估算每一个传输信道的二进制误码率。可以 由用于计算快速傅立叶变换的模块提供表示传输信道的频率响应的数 据，其中所述的模块已经存在于OFDM信号接收机的信号处理链(signal processing chain)中。傅立叶变换计算模块配备有可以计算与同步码对 应的序列的信道频率响应的装置。当接收到无线信号中的帧的前同步码 时，用于计算快速傅立叶变换的该模块计算传输信道的频率响应，并且 由均衡器使用该响应来计算每一个均衡系数的初始值。依据传输信道的 频率响应、以及在输入接收到的信号的功率电平，神经网络可以估算与 传输信道对应的二进制误码率。
为了促成神经网络形成简单的结构、特别是依据多层感知器模型 (perceptron model)的结构，已经经过了学习的神经网络依据表示传输 信道的响应的数据，估算为了获得预定的二进制比特误码率，例如10-4 的标准误码率所需要的在输入端的信号功率电平，神经网络的输出与在 输入端接收到的信号的实际功率被一起使用，以便估算该传输信道的二 进制误码率。
本发明可扩展到用于实现上述方法的天线分集接收机。
附图说明
在单一的图中说明了依据本发明的方法，该图显示了具有天线分集 的OFDM信号接收机的信号处理链。
具体实施方式
接收机的信号处理链根据传统的方式按顺序地包括：变频器4，用 于降低输入无线信号的频率；模拟/数字转换器5，尤其用于估算接收的 信号的功率电平P；快速傅立叶变换计算模块6；均衡器7；以及解调器/ 解码器8。
输入无线信号传输被组织为分组的比特，每一个分组以预定的前同 步码开始。在模块6中，使用每一个分组的前同步码的比特来计算RFC 传输信道的频率响应，然后在均衡器7中使用这些RFC数据，以便计算 初始均衡系数。同时，将表示传输信号的频率响应的RFC数据转向 (divert)到用于计算选择的传输信道的二进制误码率的神经网络9。依 据对每一个传输信道1和2的二进制误码率进行估算，自动控制切换装 置3的转换，以便促成信道产生具有最低二进制误码率的解码后的信号。
按照功率，对RFC数据进行归一化。这是为什么在神经网络9中获 得的结果表示需要的功率，以便获得给定的误码率的原因。
在图中表示的块10控制切换装置3的转换。该块接收在接收机的输 入接收到的信号的功率电平P、以及神经网络9的输出，其中神经网络9 是依据多层感知器模型构造的神经网络。
已知该模型在微电路中被简单地实现，并且由于该模型使用的学习 算法，还已知该模型是误差向后传播型的模型。
已经经过了学习的神经网络9依据表示传输信道响应的RFC数据， 估算为了在解调器/解码器8的输出获得预定二进制误码率，例如10-4的 误码率，所需要的传输信道的信号功率电平。用于神经网络的学习的数 据库包括：按照功率归一化的一组信道响应；以及针对一组信道响应中 的每一个，为了在与传输信号上使用的码率匹配的Viterbi解码器的输出 上获得10-4的二进制错码率，在接收机的输入(在天线级)所需要的信 号功率。所述的“所需要的功率”表示接收机的敏感度。通过仿真或者 通过测量，可以获得数据库的每一个元件。仿真的优点在于可以得到可 靠和精确的结果，但是需要大量的计算时间。测量可以非常快地获得非 常大量的元件，但是必须特别仔细地进行测量以便获得可靠的结果，而 且测量获得的结果的精度是有限的。为了确保足够的学习等级，在数据 库中包括的元件的数量必须为几百个。此外，这些元件必须在敏感度级 尽可能均匀地分布。作为实例，已经使用了与可以自动测量的空间定位 器和软件工具连接的单天线接收机来产生数据库。为了确保传输信道的 稳定以便获得最可靠的可能结果，在晚上于缺乏人类活定的环境中进行 测量。
依据神经网络9的输出，即估算的所需的信号功率电平，以及在天 线级接收到的信号的实际功率电平P，在块10中可以使用计算算法进行 传输信号的二进制错码率的估算。当已经估算了两个传输信道的二进制 错码率时，块10可以控制切换装置1，以便将接收机的信号处理链的输 入连接到用于传送最小估算错码率的OFDM信号的天线。
更简单地说，还可以将由神经网络估算的需要功率与接收到的功率 进行比较，以便获得针对每一个天线的安全裕度，并且因而获得针对每 一个传输信道的安全裕度。依据最大的安全裕度对天线进行选择。
还可以进行其他不同的实施例。作为实例，可以使用不同于RFC数 据的用于表示传输信道的频率响应的数据。例如可以使用均衡器的量化 系数，但是实现起来会有更大的花费。
还可以将表示输入功率的数据项并入神经网络。在这种情况下，神 经网络直接提供相关信道的信息选择。然而，最好只在神经网络中使用 相似的数据，以便简化学习。
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