Die vorliegende Erfindung betrifft das Gebiet digitaler modulierter
Funksignale und spezieller ein Verfahren zum nichtkohärenten Schätzen
von mittels eines digital modulierten Trägers übertragenen Symbolsequenzen.
Es werden sowohl lineare Modulationen vom Typ M-PSK oder M-QAM als auch nichtlineare
Modulationen vom Typ CPM (Continuous Phase Modulation, kontinuierliche Phasenmodulation)
betrachtet. Der Kommunikationskanal wird zu Beginn als ideal und von einem Rauschen
vom Typ AWGN (Additive White Gaussian Noise, additives weißes Gaußsches
Rauschen) überlagert angenommen. Danach wird auf die Voraussetzung der Idealität
des Kanals verzichtet, und es wird das Vorhandensein von ISI (InterSymbol Interference,
Intersymbolinterferenz) in dem demodulierten Signal betrachtet. Auf dem betrachteten
technischen Gebiet gibt es verschiedene Klassen von Empfängern für einen
solchen Typ von Kanälen.
Stand der Technik
Eine erste Klasse von Empfängern beruht auf dem Aufbau eines
optimalen kohärenten Empfängers, d.h. eines Empfängers, welcher die
Fehlerwahrscheinlichkeit bei Symbolen, die entschieden werden, minimiert, sofern
der Synchronismus vollkommen bekannt ist, und insbesondere die Phase des empfangenen
Signals, welches danach behandelt werden soll. Die Implementierung eines solchen
Empfängers verursacht in einer Laborumgebung keine besonderen Probleme, wo
eigentlich der Modulationsträger immer verfügbar ist, doch sie kann in
der Praxis nicht nachvollzogen werden, wenn dieser Empfänger sich an einem
Einsatzort befindet und der Träger nicht verfügbar ist. In diesen Fällen
besteht eine bevorzugte Lösung darin, den Empfänger mit einer Synchronisationseinrichtung
auszustatten, die es ermöglicht, die Informationen über die Phase des
modulierten Trägers "zurückzugewinnen". Die Einrichtungen, die zu diesem
Zweck am häufigsten verwendet werden, sind phasenstarre Regelschleifen (Phase
Locked Loop oder PLL). Ein solcher Empfänger soll hier im Weiteren als "pseudokohärent"
definiert werden, da er entsprechend der Konfiguration eines kohärenten Empfängers
implementiert ist, welchem durch die besagte Synchronisationseinrichtung eine Phasenreferenz
geliefert wird. In diesen Empfängern wird die Phase bei weniger als 2&pgr;/n
Multiplen zurückgewonnen, wobei n vom Typ der gewählten Modulation abhängt.
Als Folge der Mehrdeutigkeit bezüglich der Phase, welche durch die PLL hervorgerufen
wird, muss bei der Übertragung eine differentielle Codierung angewendet werden,
das heißt eine Codierung, bei der die Informationen nicht mit der absoluten
Phase des Modulationsträgers verknüpft sind, sondern mit der Phasendifferenz
zwischen zwei aufeinanderfolgenden Symbolen. Als eine Alternative zur differentiellen
Codierung ist es möglich, während der Übertragung Pilotsymbole zu
verwenden, wie weiter unten beschrieben wird.
Eine zweite Klasse von Empfängern besteht aus nichtkohärenten
Empfängern, das heißt denjenigen, welche die Informationen über die
absolute Phase des übertragenen Signals nicht erfordern. Diese Empfänger
weisen gegenüber pseudokohärenten Empfängern verschiedene Vorteile
auf, nämlich:
1. Sie können in Situationen verwendet werden, in denen sich die Synchronisationsrückgewinnung
als schwierig erweist, wie zum Beispiel im Falle von Schwundkanälen oder bei
Vorhandensein von Shift Doppler oder von Frequenzsprüngen infolge der Instabilität
von Oszillatoren;
2. sie sind einfacher und kostengünstig, da sie keine PLL aufweisen;
3. der Synchronisationszustand geht nicht verloren, im Gegensatz zu Empfängern
mit PLL, wo dieser Verlust aufgrund von Phasensprüngen, falscher Verriegelung
oder Verlust des Verriegelungszustands auftreten kann;
4. nach einem durch Deep Fading (tiefen Schwund) verursachten Intervall, in
dem sie außer Betrieb waren, sind sie sofort wieder funktionsfähig, im
Gegensatz zu Empfängern mit PLL, welche eine Einschwingzeit benötigen,
um den Verriegelungszustand zurückzugewinnen;
5. sie können in Systemen mit Zeitvielfachzugriff (Time Division Multiple
Access, TDMA) verwendet werden, bei denen die kohärente Detektion wegen der
vergleichsweise langen Erfassungszeit des Synchronismus nicht empfohlen wird.
Die ersten nichtkohärenten Empfänger, die in der technischen
Literatur betrachtet wurden, waren Differentialempfänger, die oft bei der Detektion
von phasenmodulierten digitalen Signalen verwendet werden, oder PSK (Phase Shift
Keying, Phasenumtastung), wobei eine differentielle Codierung die Informationen
mit der Phasendifferenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden PSK-Symbolen verknüpft.
Der Empfänger schätzt diese Phasendifferenz, wobei es dazu nicht erforderlich
ist, dass er mit dem empfangenen Signal phasenverriegelt ist. Eine mögliche
Interpretation der Funktionsweise dieser Empfänger ist die folgende: Bei dem
Prozess der differentiellen Codierung ist die Phasenreferenz, die für die Datenschätzung
notwendig ist, im vorhergehenden Symbol enthalten. Daher ist es
nicht erforderlich, eine absolute Phasenreferenz zu bestimmen, da das vorhergehende
Symbol für diesen Zweck verwendet werden kann. Dies bringt jedoch eine Verminderung
der Leistungsfähigkeit im Vergleich zu einem kohärenten Empfänger
mit sich, die darauf zurückzuführen ist, dass bei differentieller Detektion
die Phasenreferenz mit einem Rauschen behaftet ist, während bei der kohärenten
Detektion diese Referenz vollständig bekannt und daher rauschfrei ist. Man
könnte sagen, dass im Falle von differentieller Detektion das Signal-Rausch-Verhältnis
(Signal-to-Noise Ratio oder SNR) des Referenzsignals dasselbe ist wie das SNR des
Informationssignals. Im Falle eines kohärenten Empfängers ist dagegen
das SNR des Referenzsignals vom theoretischen Standpunkt aus unendlich. Zum Beispiel
ist im Falle von PSK-Modulationen mit zwei Phasenwerten oder BPSK (Binary PSK, binäre
Phasenumtastung) der Verlust gering, nämlich ungefähr 0,8 dB bei einer
BER (Bit Error Rate, Bitfehlerrate) von 10–5. Dagegen kann im
Falle von PSK-Modulationen mit M > 2 Phasenwerten oder M-PSK der Leistungsverlust
3 dB erreichen.
Von den obigen Überlegungen ausgehend wurden Differentialempfänger
entwickelt, welche die Phasenreferenz aus einer gegebenen Anzahl von vergangenen
Symbolen beziehen, um den Rauscheffekt zu "filtern". Auf diese Weise ändert
sich das SNR der Phasenreferenz hin zu einer höheren Qualität, und das
Verhalten kommt dem eines kohärenten Empfängers näher. Dieser Typ
von Empfängern, die eine so genannte "Entscheidungsreaktion" (Decision Reaction)
anwenden, wird zum Beispiel in den folgenden Arbeiten beschrieben:
• "The Phase of a vector perturbed by Gaussian noise and differentially
coherent receivers", Autoren: H. Leib, S. Pasupathy, veröffentlicht in IEEE
Trans. Inform. Theory, Bd. 34, S. 1491–1501, November 1988.
• "Bit error rate of binary and quaternary DPSK signals with multiple
differential feedback detection", Autor F. Edbauer, veröffentlicht in IEEE
Trans. Commun., Bd. 40, S. 457–460, März 1992.
Sie können als die Vorläufer von Block-Differentialempfängern
oder N-Differentialempfängern betrachtet werden, die weiter unten beschrieben
werden.
Block-Differentialempfänger füllen die Leistungslücke
zwischen kohärenten Empfängern und einfachen Differentialempfängern
und sind in den folgenden Arbeiten gut beschrieben:
• "Multi-symbol detection of M-DPSK", Autoren: G. Wilson, J. Freebersyser
und C. Marshall, veröffentlicht nach den Proceedings of IEEE GLOBECOM, S. 1692–1697,
November 1989;
• "Multiple-symbol differential detection of MPSK", Autoren: D. Divsalar
und M. K. Simon, veröffentlicht in IEEE Trans. Commun., Bd. 38, S. 300–308,
März 1990;
• "Non-coherent block demodulation of PSK", Autoren: H. Leib, S. Pasupathy,
veröffentlicht nach den Proceedings of IEEE VTC, S. 407–411, Mai 1990;
• und in dem Band unter dem Titel "Digital communication techniques",
Autoren: M. K. Simon, S. M. Hinedi und W. C. Lindsey, veröffentlicht von Prentice
Hall, Englewood Cliffs, 1995, für den Fall von M-PSK-Modulationen.
Block-Differentialempfänger beruhen ebenso wie diejenigen, welche
die "Entscheidungsreaktion" verwenden, auf der Idee, das Beobachtungsintervall,
auf welchem Entscheidungen beruhen, im Vergleich zu dem Beobachtungsintervall von
nur zwei Symbolen, das für einfache Differentialempfänger typisch ist,
zu erweitern. Für diese Letzteren ist eine zusätzliche Besonderheit vorhanden,
welche darin besteht, über mehrere Symbolen gleichzeitig zu entscheiden, anstatt
Symbol für Symbol. N-Differentialempfänger verwenden ein Beobachtungsfenster
von N Symbolen und treffen gleichzeitig die Entscheidung über N – 1
Informationssymbole. Diese Entscheidungsstrategie kann als eine Verallgemeinerung
der Entscheidungsstrategie von Differentialempfängern angesehen werden, welche
in der Tat dem Fall N = 2 entsprechen. Es wurde nachgewiesen, dass im Falle von
M-PSK-Modulationen für N → +∞ die Leistung dieses Typs von Empfängern
gegen die des kohärenten Empfängers konvergiert. In der Literatur ist
eine Anzahl von Beispielen von Block-Differentialempfängern zu finden, die
für die verschiedenen Modulationen geeignet sind; einige von ihnen werden in
den oben erwähnten Arbeiten beschrieben. Zusätzlich weisen wir darauf
hin, dass:
• M-PSK-Modulationen mit Kanalcodierung in der Arbeit mit dem Titel "The
Performance of trellis-coded MDPSK with multiple symbol detection" beschrieben werden,
Autoren: D. Divsalar, M. K. Simon und M. Shahshahani, veröffentlicht in IEEE
Trans. Commun., Bd. 38, S. 1391–1403, September 1990;
• M-QAM codierte und uncodierte Modulationen (Quadrant Amplitude Modulation,
Quadrant-Amplitudenmodulation) in der Abhandlung "Maximum-likelihood differential
detection of uncoded and trellis coded amplitude Phase modulation over AWGN and
fading channels – metrics and performance" behandelt werden, Autoren: D.
Divsalar und M. K. Simon, veröffentlicht in IEEE Trans. Commun., Bd. 42, S.
76–89, Januar 1994;
• M-PSK und M-QAM Modulationen in Schwundkanälen im vorhergehenden
Artikel behandelt werden, sowie in einem Artikel mit dem Titel "Optimal decoding
of coded PSK and QAM signals in correlated fast fading channels and AWGN: a combined
envelope, multiple differential and coherent detection approach", Autoren: D. Makrakis,
P. T. Mathiopoulos und D. P. Bouras, veröffentlicht in IEEE Trans. Commun.,
Bd. 42, S. 63–75, Januar 1994.
Ein gewisser Nachteil, der sämtlichen Block-Differentialempfängern
oder N-Differentialempfängern, die in der oben erwähnten umfangreichen
Literatur beschrieben wurden, gemeinsam ist, wird durch den bei der Entscheidung
verwendeten Typ von Strategie verursacht, welche in einer erschöpfenden Untersuchung
besteht, die an den einzelnen Datenblöcken durchgeführt wird. Daher ist
es erforderlich, kleine Werte von N zu verwenden, da andernfalls Berechnungen sich
selbst für geringe Größen des Eingangsalphabets übermäßig
komplizieren würden, was die Realisierung der Empfänger in der Praxis
beeinträchtigen würde. Um diese Schwierigkeit zu überwinden, könnte
der Fachmann auf die Idee kommen, die gesendete Sequenz unter Anwendung des Viterbi-Algorithmus
zu schätzen; er würde jedoch bald zu dem Schluss gelangen, dass dieser
Weg nicht praktikabel ist, da die Metrik in keinem der beschriebenen Empfänger
rekurrent gemacht werden kann. Im Zusammenhang mit Obigem sind einige N-Differentialempfänger
bekannt, welche, obwohl es fehl am Platz ist, den Viterbi-Algorithmus anwenden.
Im Falle von M-PSK-Modulationen wurden diese Empfänger in den folgenden Artikeln
beschrieben:
• "Non-coherent coded modulation", Autor D. Raphaeli, veröffentlicht
in IEEE Trans. Commun., Bd. 44, S. 172–183, Februar 1996;
• "A Viterbi-type algorithm for efficient estimation of M-PSK sequences
over the Gaussian channel with unknown carrier phase", Autoren: P. Y. Kam und P.
Sinha, veröffentlicht in IEEE Trans. Commun., Bd. 43, S. 2429–2433,
September 1995.
Nichtkohärente Empfänger, die von D. Raphaeli beschrieben
wurden und die relevantere bekannte Technik repräsentieren, beruhen auf sich
maximal überlappenden Beobachtungen, welche sich auf N – 1 Symbole erstrecken,
die dem vorliegenden Symbol vorangehen, und die als unabhängig angenommen werden,
selbst wenn sie dies in Wirklichkeit nicht sind, wie der Autor klar einräumt.
Wir können außerdem bemerken, dass die verwendeten Metriken mit denjenigen
identisch sind, welche heuristisch den jüngsten Symbolen in den von P. Y. Kam
und P. Sinha beschriebenen Empfängern zugewiesen wurden, wo Entscheidungen
lokal an jedem Knotenpunkt eines Trellis-Diagramms (Spalierdiagramms) getroffen
werden. In diesem Falle erfolgt keine Akkumulation von Metriken, wie es Gegensatz
dazu beim klassischen Viterbi-Algorithmus auftritt. Das Interessante, das bei den
von D. Raphaeli beschriebenen Empfängern zu bemerken ist, ist, dass sie ein
gutes Betriebsverhalten erzielen, obwohl sie auf unangebrachte Weise den Viterbi-Algorithmus
benutzen. Die eingeführte Näherung besteht darin, dass auf eine rekurrente
Weise die Metriken der vorhergehenden N-Differentalblockempfänger verwendet
werden, zu dem einzigen Zweck, den Viterbi-Algorithmus anzuwenden, jedoch ohne die
Annahmen über die Metriken und ihre Verwendung im Zusammenhang mit dem Algorithmus
auf effektive und überzeugende theoretische Postulate zu stützen, welche
diese rekurrente Beziehung rechtfertigen. Die Leistung dieser Empfänger findet
jedoch, obwohl sie gut ist, eine Grenze in der eingeführten Näherung.
Aufgaben der Erfindung
Daher ist es die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Leistungsfähigkeit
der bekannten nichtkohärenten Empfänger bei gleichem Grad der Komplexität
zusätzlich zu verbessern oder die Komplexität bei gleicher Leistungsfähigkeit
zu verringern und ein nichtkohärentes Verfahren des Empfangs von über
einen Kommunikationskanal mit additiv überlagertem Gaußschen Rauschen
übertragenen codierten Symbolsequenzen anzugeben, das auf einer effizienteren
Anwendung des Viterbi-Algorithmus für die Maximum-Likelihood-Schätzung
der gesendeten Sequenz beruht. Es ist wünschenswert, die genannte Aufgabe in
den folgenden Fällen zu lösen:
1. Lineare digitale Modulationen, entweder mit codiertem Symbol oder nicht,
die auf einen Träger aufgeprägt sind, der auf einem idealen Kanal übertragen
wird, welcher von einem Rauschen vom Typ AWGN überlagert ist.
2. Lineare digitale Modulationen, entweder mit codiertem Symbol oder nicht,
die auf einen Träger aufgeprägt sind, der auf einem nichtidealen Kanal
(dispersiv) übertragen wird, welcher von einem Gaußschen Rauschen überlagert
ist, und ISI auf dem durchquerenden Signal erzeugen.
3. Nichtlineare CPM-Modulation, die ISI erzeugt (offensichtlich).
Zusammenfassung der Erfindung
Die Erfindung löst die besagten Aufgaben, indem sie ein Verfahren
zum nichtkohärenten Empfang von Sequenzen von Informationssymbolen bereitstellt,
wie in den Ansprüchen beschrieben.
Gemäß dem Verfahren der Erfindung wird der analytische Ausdruck
für die Berechnung der Zweigmetriken ausgehend von dem bekannten Ausdruck für
die Maximum-Likelihood-Sequenzschätzung des nichtkohärenten
Empfängers erhalten. Zu diesem Zweck wird die zu maximierende Funktion als
eine allgemeine Metrik der Sequenz interpretiert, welche erhalten werden kann, indem
auf eine rekurrente Weise eine partielle Metrik der Sequenz aktualisiert wird, die
am n-ten Signalintervall definiert ist und ihrerseits durch die Akkumulation von
inkrementellen Metriken mit unbegrenztem Gedächtnis berechnet wird. Bei der
Berechnung von inkrementellen Metriken ermöglicht eine Beschneidung (Stutzung)
bei N – 1 Symbolen, die dem aktuellen Symbol vorangehen, die Konstruktion
eines Trellis, auf welches der Viterbi-Algorithmus angewendet werden kann, um die
maximale Pfadmetrik zu suchen, ohne den Informationsverlust signifikant zu erhöhen.
Ein nichtkohärenter Empfänger, der gemäß dem Verfahren
der vorliegenden Erfindung realisiert wurde, ist geeignet, lineare modulierte Signale
zu verarbeiten, die auch Intersymbolinterferenz aufweisen, oder CPM-modulierte Signale,
wobei stets Leistungen erzielt werden, die höher sind als bei allen herkömmlichen
nichtkohärenten Empfängern.
Wie die herkömmlichen N-Differentialempfänger enthält
auch der Empfänger, der gemäß der vorliegenden Erfindung implementiert
ist, einen Phasenrekonstruktionsspeicher oder einen vergleichbaren Speicher, dessen
Länge N so gewählt werden kann, dass ein zufrieden stellender Kompromiss
zwischen Komplexität und Leistungsfähigkeit erreicht wird. Tatsächlich
kommt mit wachsendem N die Leistungsfähigkeit der des optimalen kohärenten
Empfängers näher (welcher den Synchronismus vollständig kennt und
in der Praxis nur näherungsweise über einen pseudokohärenten Empfänger
implementiert werden kann, doch gleichzeitig erhöht sich auch die Komplexität,
die in der Anzahl von Zuständen des Trellis-Diagramms zum Ausdruck kommt. Es
ist jedoch möglich, mit nicht zu hohen Werten von N eine geringe Komplexität
und eine Leistungsfähigkeit, die der optimalen sehr nahe kommt, zu erhalten.
Wenn der Phasenrekonstruktionsspeicher des betreffenden Empfängers einen Wert
annimmt, der gleich der Länge eines Blockes in den N-Differentialempfänger
nach dem bekannten Stand der Technik ist, oder gleich dem Beobachtungsintervall
in dem Empfänger, der in der Abhandlung von D. Raphaeli vom Februar 1996 beschrieben
ist, weist der betrachtete Empfänger eine höhere Leistungsfähigkeit
auf, da er einen effizienteren Ausdruck der Zweigmetrik verwendet, welcher mit den
anschließenden Verarbeitungsschritten des Viterbi-Algorithmus und mit der theoretischen
Annahme, auf welcher der besagte Algorithmus beruht, besser kompatibel ist.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Weitere Zwecke und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus
der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung einer Implementierung derselben
sowie aus den beigefügten Zeichnungen, die als ein die Erfindung nicht einschränkendes
Beispiel angegeben werden, deutlicher ersichtlich, wobei:
ein äquivalentes Modell im Basisband
eines allgemeinen digitalen Kommunikationssystems zeigt, das einen RIC-Empfänger
enthält, welcher das Verfahren der vorliegenden Erfindung implementiert;
ein Blockschalbild zeigt, das dazu dient,
die Funktionsweise des RIC-Empfängers von
im Falle von linearen Modulationen zu beschreiben;
ein Blockschaltbild zeigt, das dazu dient,
die Funktionsweise des Blockes METRICTOT von
zu beschreiben;
die Implementierung des Codierungsblockes
COD von zeigt, für den Fall, dass dieser
einen Faltungscodierer für mehrschichtige Symbole vom Typ M-PSK darstellt;
und zwei verschiedene
Implementierungen des Codierungsblockes COD von
für zwei verschiedene Typologien von Codes darstellen, und
ein Blockschaltbild zeigt, das dazu dient,
die Funktionsweise des Empfängers im Falle der Verwendung von CPM (Continuous
Phase Modulation, kontinuierliche Phasenmodulation) zu beschreiben.
Es wird auf Bezug genommen;
sie zeigt einen Sender TRAS, der mit einem Empfänger RIC über einen Kommunikationskanal
CAN verbunden ist, welcher in dem allgemeineren Fall, der in der vorliegenden Erfindung
behandelt wird, als ideal und von einem Rauschen vom Typ AWGN mit einer spektralen
Leistungsdichte No/2 überlagert betrachtet wird. In weniger allgemeinen
Fällen wird der Kanal als dispersiv betrachtet. In
ist der Kanal CAN durch die Kaskadenschaltung eines Blockes DISP, eines Multipliziergliedes
1 und eines Addierers 2 modelliert. In Zeitintervallen 1/T erreichen
den Eingang des Senders TRAS digitale Informationssymbole, die zu einem Alphabet
der Kardinalität M' gehören. Die Symbole, die als gleich wahrscheinlich
und unabhängig angenommen werden, bilden eine Sequenz a = {an},
die den Eingang eines Codierers COD erreicht, welcher mittels einer bestimmten Codierungsregel
am Ausgang eine Sequenz von codierten Symbolen c = {cn} erzeugt, die
im Allgemeinen komplex ist und einem Alphabet mit einer Kardinalität M ≥
M' angehört. Es ist anzumerken, dass, wenn das Blockschaltbild von
ein Äquivalent des Kommunikationssystems
im Basisband ist, die Signale als in Wirklichkeit komplexe Einhüllende erscheinen.
Die codierte Sequenz {cn} erreicht den Eingang eines linearen Modulators
MOD, der die Sequenz in ein kontinuierliches Zeitsignal s(t, a) abbildet. Dieses
Signal wird natürlich von der Folge von Informationssymbolen abhängen,
die kurz durch einen Vektor a bezeichnet ist. Das Sendesignal s(t, a), das von dem
Modulator MOD ausgegeben wird, durchquert das Übertragungsmittel, das von dem
Kommunikationskanal CAN verwendet wird, und erreicht einen nichtkohärenten
Empfänger RIC. Dieser empfängt an seinem Eingang ein Signal r(t) und liefert
am Ausgang eine Schätzung {ân} der gesendeten Informationssequenz
{an}. Während der Durchquerung des Kanals unterliegen die Impulse
des Sendesignals s(t, a) im Allgemeinen einer Verzerrung und einer globalen Phasenrotation
&thgr;. Der Block DISP ist äquivalent zu einem Filter, das in die Schaltung
eingefügt wurde, um die Zeitdispersion zu berücksichtigen, welcher die
Impulse unterliegen, während das Multiplizierglied 1, an dessen zweiten
Eingang ein Phasor ej&thgr; angelegt ist, die oben erwähnte Phasenrotation
berücksichtigt. Schließlich addiert der Addierer 2 zu dem vom
Multiplizierglied 1 ausgegebenen Sendesignal die komplexe Einhüllende
w(t) des Rauschens, das auf dem Kanal vorhanden ist.
Aufgrund des oben Gesagten erhält man für das empfangene
Signal r(t) den folgenden Ausdruck:
r(t) = s'(t, a)ejϑ + w(t)(1)
wobei die Phasenrotation &thgr; als konstant für die gesamte Übertragungsdauer
angenommen wird und als unscharfe Variable mit einer Gleichverteilung im Intervall
[0, 2&pgr;] modelliert wird und s'(t, a) die Antwort des Filters DISP auf das
Signal s(t, a) bezeichnet.
Die schematische Darstellung von
ist absichtlich allgemein gehalten, da ihr einziger Zweck darin besteht, die grundlegenden
Elemente des Kanals stromaufwärts des Empfängers RIC einzuführen,
wo die Erfindung eigentlich realisiert ist. Im weiteren werden von Zeit zu Zeit
entsprechend dem betrachteten speziellen Empfänger die Typen der Blöcke
COD und MOD spezifiziert, ebenso wie die tatsächlichen Merkmale des Kanals
CAN. Ohne Beeinträchtigung des allgemeinen Charakters der Erfindung werden
wir zunächst eine erste Ausführungsform des Empfangsverfahrens für
lineare Modulationen M-PSK und M-QAM von Signalen beschreiben, die auf einem idealen
Kanal gesendet werden, das heißt ohne Block DISP. Danach werden wir eine zweite
Ausführungsform des Empfangsverfahrens für lineare Modulationen M-PSK
und M-QAM von Signalen beschreiben, die auf einem als dispersiv betrachteten Kanal
gesendet werden, und schließlich eine dritte Ausführungsform des Empfangsverfahrens
für nichtlineare Modulationen des Typs CPM. Der in
dargestellte Aufbau des Empfängers RIC gilt nur für die ersten zwei Ausführungsformen
des Verfahrens; natürlich wird sich der Inhalt mancher Blöcke ändern.
Wir haben in den Abbildungen diejenigen Blöcke vernachlässigt, die für
das Verständnis der Funktionsweise des Empfängers nicht als absolut notwendig
angesehen werden. zeigt den Aufbau des Empfängers
RIC, der für die CPM-Modulation der dritten Ausführungsform gültig
ist.
1. AUSFÜHRUNGSFORM
Unter Bezugnahme auf werden
wir nun den Empfänger RIC beschreiben, der für die erste Ausführungsform
der Erfindung bei Vorliegen von linearen Modulationen und eines als ideal angenommenen
Kanals gültig ist. Das Signal s(t, a) wird dann durch den folgenden Ausdruck
beschrieben:
s(t, a) = &Sgr;icih(t – iT)(2)
wobei T das Symbolintervall ist und h(t) der entsprechend normalisierte gesendete
Impuls ist.
Unter der Annahme, dass der Synchronismus der Symbole und die Trägerfrequenz
vollständig bekannt sind, kann das Signal r(t) dann wie folgt ausgedrückt
werden:
r(t) = &Sgr;icih(t – iT)ejϑ
+ w(t)(3)
Dieses Signal erreicht den Eingang eines Empfangsfilters FRIC; stromabwärts
von diesem ist ein Sampler (Abtaster) angeordnet, welcher die Samples (Abtastwerte)
xn mit einem Takt (Kadenz) entnimmt, welcher gleich der Symbolfrequenz
1/T ist. Die Samples xn bilden eine Sequenz {xn}, die zu einer
Kette von N – 1 Verzögerungselementen &tgr;1,
&tgr;2, ..., &tgr;N-1 eines Symbolintervalls T gesendet
wird. Diese Elemente &tgr; sind die Flip-Flops eines Schieberegisters SHF1, welches
einen String von N – 1 der besagten Samples des gefilterten Signals für
die Dauer eines Symbols speichert, wobei es sie gleichzeitig am Ausgang jedes Flip-Flops
&tgr; zur Verfügung stellt. Das Sample xn und die N – 1
vorangegangenen Samples xn-1, xn-2, ..., xn-N+1
werden zu einem Block METRICTOT gesendet, welcher dementsprechend die Berechnung
von zugehörigen Ausdrücken durchführt, die "Übergangsmetriken"
oder "Zweigmetriken" genannt werden und in der Abbildung mit &lgr;
(1)n
, &lgr;
(2)n
, &lgr;
(3)n
, ..., &lgr;
(SM')n
bezeichnet sind. Die besagten Zweigmetriken erreichen die Eingänge eines den
Fachleuten bekannten Blockes, welcher "Viterbi-Prozessor" genannt wird und am Ausgang
die geschätzte Sequenz {ân} liefert. Wie dies bei Vorliegen
eines Signals r(t) geschieht, das durch den Ausdruck (3) gegeben ist, in dem Symbole
ci erscheinen, soll erläutert werden, indem einige tatsächliche
Codierungsfälle beschrieben werden. Zu der Abbildung ist anzumerken, dass komplexe
Größen mit Pfeillinien bezeichnet sind, welche dicker als diejenigen sind,
die für reelle Größen verwendet werden.
Das Filter FRIC ist an den gesendeten reellen Impuls h(t) mit bekanntem
Trend angepasst und ist ein Filter mit Impulsantwort h(–t). Im Allgemeinen
wird ein Impuls h(t) verwendet, für welchen der von dem adaptiven Filter ausgegebene
Impuls der Nyquist-Bedingung des Nichtvorhandenseins von Intersymbolinterferenz
genügt, das heißt für den gilt:
Die Wahl eines Filters FRIC mit Root-Raised-Cosine Frequenzantwort,
ebenso wie des Sendefilters FTRAS, bewirkt eine optimale Filterung während
des Empfangs und die Erfüllung von (4). Daher können Samples xn
ausgedrückt werden als:
xn = r(t) ⊗ h(–t)|t=nT(5)
wobei das Symbol ⊗ den Faltungsoperator bezeichnet, und aufgrund der Beziehungen
(3) und (4) gilt:
xn = cnej&thgr; + &eegr;n(6)
wobei mit
&eegr;n = ∫∞–∞w(t)h(t
– nT)dt(7)
die Rausch-Samples bezeichnet wurden, die durch das Filter FRIC gefiltert wurden.
Die Samples xn stellen eine erschöpfende Statistik dar (das heißt,
ihre Sequenz enthält die gesamte Information, die mit dem entsprechenden kontinuierlichen
Signal verknüpft ist) und sollen hier im Weiteren mit dem Begriff "beobachtbar"
bezeichnet werden.
Was die Funktionsweise des Empfängers RIC von
anbelangt, ist es lediglich erforderlich, die Natur des Blockes METRICTOT zu beschreiben,
da die Implementierung des Viterbi-Prozessorblockes den Fachleuten bekannt ist,
was besagt, dass der dort entwickelte Algorithmus den Pfad durchsucht entsprechend
der maximalen akkumulierten Metrik auf einem auch "Trellis" genannten sequentiellen
Diagramm, das S Zustände aufweist, die als ebenso viele Knoten auf einer zur
Zeitachse senkrechten Linie dargestellt sind, und dies zu jeder Symbolzeit in identischer
Form wiederholt, wobei an jedem Knoten M' Zweige beginnen und ebenso viele nachfolgende
Knoten erreichen, wobei jeder Zweig durch seine eigene Metrik charakterisiert ist,
welche die Wahrscheinlichkeit darstellt, die mit dem Auftreten des jeweiligen spezifischen
Übergangs zwischen aufeinanderfolgenden Zuständen des Trellis verknüpft
ist. Nützliche Begriffe, die mit dem Viterbi-Algorithmus zusammenhängen,
sind folgende:
– "Zweigmetrik" und "Übergangsmetrik" sind Synonyme, die soeben
erläutert wurden;
– ein Pfad auf dem Trellis ist eine Sequenz von Zweigen, die in einem
Knoten beginnt und in einem anderen Knoten, der im Allgemeinen mehr Symbolzeit entfernt
ist, endet;
– ein Wert einer Pfadmetrik wird gebildet, indem die Zweigmetrik-Werte
entlang eines Pfades addiert werden;
– "kumulative Metrik" ist ein Synonym für "Pfadmetrik".
Der Aufbau des Blockes METRICTOT ist in
detaillierter dargestellt, in der SM' identische Blöcke METRIC(s) (METRIK(en))
mit N Eingängen für Samples xn-1, xn-2, ..., xn-N+1
zu erkennen sind, und mit einem Ausgang für eine jeweilige Zweigmetrik &lgr;
(s)n
. Die einzelnen Blöcke METRIC(s) arbeiten alle parallel und unterscheiden
sich nur hinsichtlich des Inhalts von internen Speicherelementen, welche die codierten
Symbole c~n,
n-1, ..., c~n-N+1 enthalten, die eindeutig mit dem speziellen Zweig des Trellis verknüpft
sind, von welchem der jeweilige Block METRIC(s) die Metrik &lgr;
(s)n
berechnet hat. Was die spezielle Codierung von Informationssymbolen {an}
mittels codierter Symbole {cn} anbelangt, so wurde der maximal allgemeine
Charakter bis jetzt beibehalten.
Für die nachfolgende Beschreibung ist es zweckmäßig,
die Gleichung (7) detaillierter wie folgt zu schreiben:
wobei NT die Gesamtzahl von codierten gesendeten Symbolen bezeichnet.
Der analytische Ausdruck für die Berechnung der Metriken &lgr;n
wird erhalten ausgehend von dem folgenden bekannten analytischen Ausdruck für
die gesendete Sequenz ȃ, die von dem nichtkohärenten Empfänger nach
der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt wurde:
wobei I0(x) die modifizierte Besselfunktion erster Art der Ordnung null
ist, T0 das Beobachtungsintervall ist, N0 die einseitige spektrale
Leistungsdichte des Rauschens ist und ã eine allgemeine Sequenz von Informationssymbolen
ist. Ein solcher Ausdruck für die Schätzung der Sequenz ã wird zum
Beispiel in Anhang 4C des Buches "DIGITAL COMMUNICATIONS", Autor J. Proakis, veröffentlicht
bei McGraw-Hill, New York, 2. Ausg., 1989, beschrieben. Wenn man (8) in (9) einsetzt
und ein ausreichend langes Beobachtungsintervall T0 voraussetzt, erhält
man aus (9) durch einfache algebraische Umformungen
wobei {c~n} die Codesequenz ist, die eindeutig mit der hypothetischen Sequenz
von Informationssymbolen ã gemäß der spezifizierten Codierungsregel
verknüpft ist, und wobei xn der zum Zeitpunkt t = nT abgetastete
Ausgang eines signalangepassten Filters (Matched-Filters) ist, wie in (5) definiert.
Die Gleichung (10) kann approximiert werden, indem man annimmt, dass logI0(x)
≅ x gilt; die Qualität der Näherung bei gleichem N0
ist um so besser, je größer NT ist.
Allgemeiner, betrachten wir zunächst die Modulationen, bei denen
die Impulse des modulierten Signals Leistungen aufweisen, die voneinander verschieden
sind, wie im Falle M-QAM, und definieren wir ausgehend von (10) eine allgemeine
Metrik der Sequenz wie:
welche erhalten werden kann durch rekurrentes Aktualisieren einer partiellen Metrik
der Sequenz, die mit dem n-ten Signalisierungsintervall übereinstimmend definiert
ist, wie:
wobei der Ausdruck (12) seinerseits erhalten werden kann als Akkumulation von inkrementellen
Metriken &Dgr;n(ã):
Die inkrementelle Metrik &Dgr;n(ã) kann daher aus
(12) berechnet werden:
Die Schwierigkeit bei der Berechnung der inkrementellen Metrik (14)
ist eine Folge des unbegrenzten Gedächtnisses, das notwendig ist, um sie auszudrücken.
Tatsächlich hängt die besagte Metrik von der gesamten vorangehenden codierten
Sequenz ab, und die Maximierung der allgemeinen Metrik der Sequenz würde notwendigerweise
eine Suche in einem entsprechend definierten Baumdiagramm erfordern. Diese Suche
ist nur dann mit vertretbarem Aufwand durchführbar, wenn die Länge der
gesendeten Sequenz nur aus einigen wenigen Symbolen besteht; im entgegengesetzten
Falle würde das exponentielle Wachstum der Anzahl der Zweige des Baumes mit
jedem neuen gesendeten Symbol diese Suche schnell praktisch undurchführbar
machen. Der soeben aufgezeigte Nachteil wird durch eine geeignete Begrenzung des
Gedächtnisses der inkrementellen Metrik vermieden, welche es auf Kosten eines
vernachlässigbaren Informationsverlustes ermöglicht, die allgemeine Metrik
der Sequenz zu maximieren, indem eine Suche in einem Trellis-Diagramm statt in einem
Baumdiagramm durchgeführt wird.
Der daraus resultierende Vorteil ist erheblich, da im Falle einer
Suche in einem Trellis die Anzahl der Zweige bei jedem Symbolintervall konstant
bleibt, im Gegensatz zu dem, was in einem Baum geschieht, und dann ist der bekannte
Viterbi-Algorithmus gut anwendbar.
Um das Gedächtnis der inkrementellen Metrik zu begrenzen, wird
in (14) eine Beschneidung eingeführt, so dass nur die jeweils letzten N beobachtbaren
xk berücksichtigt werden, wobei N << NT ist, und
die entsprechenden Codesymbole c~k. Nach dem anfänglichen Übergangszustand, das heißt für
n ≥ N – 1, haben die resultierenden Zweigmetriken, die aus dem Ausdruck
(14) durch Beschneidung des Gedächtnisses erhalten werden, die folgende Form:
Es ist erforderlich, im Empfänger einen Speicher von N Positionen
für eine ebensolche Anzahl von Samples xn vorzusehen; der oben erwähnte
Speicher entspricht dem Schieberegister SHF1 von .
Es ist anzumerken, dass die Näherung logI0(x) ≅
x vermieden werden könnte. In diesem Falle würden die folgenden Zweigmetriken
erhalten:
die natürlich vom Signal-Rausch-Verhältnis abhängig sind. Auch wenn
die Näherung logI0(x) ≅ x in (16) nicht vorhanden ist, liefern
die darauf basierenden Empfänger nicht notwendigerweise Leistungen, die besser
sind als die der Empfänger, die auf den Metriken (15) beruhen. Tatsächlich
kann der Effekt der Beschneidung bei den jüngsten Symbolen in den beiden Fällen
unterschiedlich sein. Es wurde überprüft, dass die auf der Metrik (16)
beruhenden Empfänger in allen folgenden Fällen, die nachfolgend zusammengefasst
sind, Leistungen aufweisen, die zu denen der auf Metriken (15) beruhenden Empfänger
äquivalent sind:
A) M-PSK-modulierte Signale, die zusammen mit Pilotsymbolen gesendet werden,
als eine Alternative zur differentiellen Codierung.
B) M-PSK-Modulation und differentielle Codierung (M-DPSK). Ein Unter-Fall einer
Maximum-Likelihood-Sequenzschätzung mit Verringerung der Komplexität.
C) M-PSK-Modulation und Kanal-Faltungscodierung;
D) M-QAM-Modulation und Quadrant-differentielle Codierung (Quadrant Differential
Coding, M-DQAM).
In den Fällen A), B) und C) gehören die Symbole {cn}
zum Alphabet der M-PSK, daher kann das allgemeine gesendete Symbol ausgedrückt
werden als
wobei ϕn ∊{
2&pgr;mM
; = 0,1, ..., M – 1} ist, wobei M die Kardinalität des Alphabets ist.
Wenn wir nochmals (10) betrachten, so sehen wir, dass die Näherung logI0(x)
≅ x nicht mehr notwendig ist, da der erste Term weggelassen werden kann,
weil er für alle Sequenzen konstant ist, und die Funktion logI0(x)
für x ≥ 0 monoton wachsend ist. In diesem Falle erhält daher die
allgemeine Metrik der Sequenz die Form:
und der zutreffende Ausdruck für die Zweigmetrik kann erhalten werden, indem
man so vorgeht wie für (15), mit dem Unterschied, dass nun, wenn man mit (15)
vergleicht, der letzte Term fehlt und die einzige Approximation in der Berechnung
dann auf die Beschneidung zurückzuführen ist, die über diejenige
hinaus resultiert, die durch logI0(x) ≅ x gegeben ist. In Anbetracht
der Tatsache, dass die Funktion y = x2 für x ≥ 0 monoton
wachsend ist, erhält man für eine zum Ausdruck (17) äquivalente allgemeine
Metrik der Sequenz:
In diesem Ausdruck ist die allgemeine Metrik der Sequenz gegeben durch
die Summe aller Elemente einer Hermiteschen Matrix NT × NT.
Die erste Summenbildung, die in (18) erscheint, ist von der codierten Sequenz unabhängig,
da |c~n|2 = 1 ist. Daher hat ein äquivalenter vereinfachter
Ausdruck für die Metrik (18) die Form
Wenn wir auf (19) eine Verfahrensweise anwenden, die ähnlich
derjenigen ist, welche zum Ausdruck (15) geführt hat, können wir, für
n ≥ N – 1, den Ausdruck für eine beschnittene inkrementelle Metrik
definieren, welche verwendet werden kann, um die folgenden Zweigmetriken zu berechnen:
Die Ausdrücke (15) und (20) ermöglichen die Maximierung
der allgemeinen Metrik der Sequenz, indem mit Hilfe des Viterbi-Algorithmus rekurrent
auf einem Trellis gearbeitet wird, dessen Zweigmetriken in Wirklichkeit der Ausdruck
(15) oder seine Vereinfachung (20) sind. Die codierten Symbole {cn} können
entsprechend den Informationssymbolen {an} ausgedrückt werden, und
der Trellis-Zustand kann entsprechend den letzteren definiert werden, wodurch die
zusätzliche Decodierung vermieden wird. Die Ausdrücke (15) und (20) hängen
von N Codesymbolen ab, im Allgemeinen ist die Anzahl der Zustände des Trellis
der Symbole größer als die Anzahl der Zustände des Code-Trellis.
Diese Erhöhung der Komplexität kann jedoch begrenzt werden, indem geeignete
Verfahren zur Verringerung der Komplexität angewendet werden, um die Anzahl
der Zustände zu begrenzen, ohne den Wert von N übermäßig stark
zu verkleinern. In der Praxis war es möglich, eine Leistungsfähigkeit
zu erzielen, die derjenigen sehr nahe kommt, die im Falle einer idealen kohärenten
Detektion (das heißt in dem Falle, wenn die Phase &thgr; vollständig
bekannt ist) der Phase erzielt werden kann, indem Werte von N verwendet wurden,
die einige Einheiten betrugen. Dies ist eine konkrete Demonstration der geringen
Bedeutung des Informationsverlustes, der durch das Beschneiden der Länge des
Gedächtnisses für die Berechnung der Zweigmetriken bei N Symbolen verursacht
wird. Eine mögliche Erklärung für die erhaltenen Ergebnisse ist,
dass die hauptsächlichen Informationen für die Zwecke der Sequenzschätzung
sich als in den jüngsten Symbolen konzentriert erweisen.
Fall A) – In der Einleitung sagten wir, dass nichtkohärente
Empfänger die Anwendung einer differentiellen Codierung während der Übertragung
voraussetzen, aufgrund der praktischen Schwierigkeit bei der Rückgewinnung
einer absoluten Phase. Diese Aussage ist jedoch nicht verbindlich, da bekannt ist,
dass als eine Alternative zur differentiellen Codierung die oben erwähnte Rückgewinnung
durch periodische Einfügung eines oder mehrerer Pilotsymbole, die dem Empfänger
bekannt sind, in der gesendeten Sequenz von Informationssymbolen, jeweils nach P
von den besagten Symbolen, realisiert werden kann. In dem Empfänger von Fall
A) sollen die Symbole cn ebenso wie die Informationssymbole an
zum Alphabet der M-PSK gehören, so dass (20) unmittelbar gültig ist. Der
Zustand des Trellis ist definiert als:
&sgr;n = (c~n-1, c~n-2,
..., c~n-N+1)(21)
und die Anzahl der Zustände ist S = MN-1, und
folglich wächst sie exponentiell mit dem Gedächtnis der Phasenkonstruktion.
Wenn zu einem Zeitpunkt n ein Pilotsymbol empfangen wird, zum Beispiel &khgr;,
so sind die Zustände, die mit demselben kompatibel sind, alle vom Typ:
&sgr;n = (&khgr;, c~n-2, ...,
c~n-N+1)(22)
das heißt, nur ein Bruchteil 1/M der Zustände insgesamt. In diesem Falle
behält der Viterbi-Prozessor nur einen Bruchteil der Pfade bei, die in dem
Trellis übrig geblieben sind, nämlich nur die Übriggebliebenen ("Überlebenden"),
die zu den Zuständen (21) führen, die mit dem bekannten Pilotsymbol kompatibel
sind. Vom Standpunkt der Realisierung aus betrachtet können, wenn das Pilotsymbol
empfangen wird, die kumulativen Metriken von übrig gebliebenen Pfaden, welche
eliminiert werden sollen, um eine geeignete Größe verringert werden, was
bewirkt, dass alle betrachteten Pfade, die von den besagten Übriggebliebenen
erzeugt werden, alle nachfolgenden Vergleiche verlieren. Zusammengefasst, der Empfänger
von Fall A) nutzt seine Kenntnis im Voraus aus, das heißt die Tatsache zu wissen,
dass zu einem gegebenen Zeitpunkt k das Symbol cn = &khgr; nicht gesendet
werden konnte, um zu vermeiden, Übriggebliebene zu haben, die in Zuständen
enden, die mit dem bekannten Pilotsymbol nicht kompatibel sind, und um dadurch die
Möglichkeit zu verringern, dass eine Entscheidung für eine falsche Sequenz
getroffen wird.
Fall B) – Die Symbole {cn} werden aus Informationssymbolen
{an}, die zu demselben Alphabet gehören, mittels der Regel der differentiellen
Codierung cn = cn-1an abgeleitet. Bei Anwendung
einer solchen Codierung erhält die Zweigmetrik (15) die Form
wobei die codierten Symbole {cn} als Funktion der Symbole {an}
ausgedrückt wurden. Aus (23) ist ersichtlich, dass in der Metrik &lgr;n
die codierten Symbole c~n nicht mehr erscheinen; daher ist es der Viterbi-Prozessor selbst, welcher
ohne irgendeine Modifikation in seiner Funktionsweise auch das Differential realisiert,
entsprechend dem, was in dargestellt ist.
Um dies zu erhalten, sehen wir, dass der Zustand &sgr;n
des Trellis, das von dem Viterbi-Prozessor verwendet wird, über Informationssymbole
definiert werden muss als
&sgr;n = (ᾶn-1, ᾶn-2, ..., ᾶn-N+2)(24)
Die Anzahl der Zustände ist S = MN-2, und ihr exponentielles
Wachstum mit N kann durch Verwendung kleiner Werte von N vernünftig in Grenzen
gehalten werden, da wir beobachtet haben, dass trotzdem bestimmte Leistungen erzielt
werden können, welche, ausgedrückt über die Bitfehlerrate, denjenigen
eines kohärenten Empfängers für Signale mit differentieller Codierung
sehr nahe kommen.
Als Unter-Fall B) wird ein nichtkohärenter Empfänger beschrieben,
dessen Ausdruck für die Zweigmetrik sich von (23) aufgrund der Tatsache unterscheidet,
dass die Maximum-Likelihood-Sequenzschätzung nach einem vereinfachten Verfahren
durchgeführt wird. Auf dem Anwendungsgebiet der Erfindung sind Verfahren bekannt,
die es ermöglichen, die Anzahl der Zustände des Trellis zu verringern,
auf welchem der Viterbi-Prozessor operiert. Im Allgemeinen erscheint, sobald die
Länge des Phasenrekonstruktionsspeichers bestimmt ist, eine gegebene Anzahl
von Informationssymbolen in der Definition des abgeleiteten Zustands; nunmehr ist
es unter Anwendung der oben erwähnten bekannten Verfahren zur Verringerung
der Komplexität möglich, ein reduziertes Trellis zu definieren, in welchem
der Zustand mit einer kleineren Anzahl von Informationssymbolen verknüpft ist,
zum Beispiel indem die weiter entfernten Symbole vernachlässigt werden oder
indem eine Aufteilung der Symbolmenge durchgeführt wird (Mengenaufteilung).
Die oben erwähnten Verfahren werden zum Beispiel in den folgenden Artikeln
beschrieben:
• "Reduced-State Sequence Estimation (RSSE), with set partitioning and
decision feedback", Autoren: M. V. Eyuboglu, S. U. H. Qureshi, veröffentlicht
in IEEE Trans. Commun., Bd. 36, S. 13–20, Januar 1988;
• "Decoding of trellis-encoded signals in the presence of intersymbol
interference and noise", Autoren: P. R. Chevillat und E. Eleftheriou, veröffentlicht
in IEEE Trans. Commun., Bd. 43, S. 354–364, Juli 1989.
Das Verfahren mit verringerter Komplexität, das in dem Empfänger
des vorliegenden Unter-Falles B) angewendet wird, ist vom Typ RSSE (Reduced State
Sequence Estimation, Sequenzschätzung mit Zustandsreduktion). Der "reduzierte"
Zustand ist definiert als &sgr;'n = (ᾶn-1, ᾶn-2,
..., ᾶn-Q+2), wobei Q eine ganze Zahl mit Q ≤ N ist. Auf
diese Weise erhält man für die Anzahl der Zustände des Trellis-Diagramms
S = MQ-2.
Die Leistung des nichtkohärenten Empfängers von Fall B)
und dem relevanten Unter-Fall wurde für eine 4-DPSK Modulation von DQPSK (Differential
Quaternary PSK, differentielle vierstufige Phasenumtastung) eingeschätzt. Es
wurden variable Längen des Phasenrekonstruktionsspeichers und somit verschiedene
Grade der Komplexität des Trellis betrachtet. Der Empfänger gemäß
der vorliegenden Erfindung besitzt bei gleichem Wert von N im Vergleich zu dem N-Differentialempfänger,
der in dem Artikel von Divsalar und M. K. Simon vom März 1990 beschrieben wird,
eine höhere Leistungsfähigkeit. Für N = 2 erhält man für
beide Empfänger als Spezialfall den klassischen Differentialempfänger,
so dass ihre Leistungen identisch sind. Es wurde außerdem festgestellt, dass
die Leistungen des betrachteten Empfängers mit wachsendem N gegen diejenigen
eines kohärenten Empfängers vom Typ DQPSK konvergiert, mit einer Geschwindigkeit,
die nicht vom Signal-Rausch-Verhältnis abhängig ist. Dies zeigt, dass
nicht nur asymptotisch für hohe Signal-Rausch-Verhältnisse, sondern allgemein
für jeden Wert dieses Verhältnisses die Leistung eines kohärenten
Empfängers beliebig gut approximiert werden kann, vorausgesetzt, dass ein genügend
großer Wert von N gewählt wird. Dies gilt auch dann, wenn die Komplexität
angemessen verringert ist. Zum Beispiel erweist es sich, dass bei einer nicht übermäßig
hohen Komplexität (reduziert auf 16 Zustände) die Verringerung der Leistungsfähigkeit
recht begrenzt ist, verglichen mit dem kohärenten Empfänger (0,2 dB bei
einer BER von 10–4). Daher ist der Empfänger, der Gegenstand
der vorliegenden Erfindung ist, bei der Anwendung, auf die sich Fall B) bezieht,
durch einen unwesentlichen Verlust im Vergleich zu einem kohärenten Empfänger
gekennzeichnet, wobei dieser Verlust bei manchen Anwendungen geringer sein kann
als der Verlust, der auf eine ungenaue Schätzung der Phase bei der Approximation
eines kohärenten Systems durch einen pseudokohärenten Empfänger zurückzuführen
ist.
Fall C) – Es wird nun der Fall C) untersucht, welcher einen
nichtkohärenten Empfänger mit Sequenzschätzung für Signale mit
M-PSK-Modulation und Kanal-Faltungscodierung betrifft. Die folgenden Betrachtungen
sind für einen beliebigen Typ von Kanalcodierung anwendbar, zum Beispiel für
die TCM-Codierung. Um das Verständnis der Erläuterung des Aufbaus und
der Funktionsweise des im Fall C) betrachteten Empfängers zu erleichtern, wird
zunächst unter Bezugnahme auf ein Faltungscodierer
beschrieben, der in dem Sender TRAS von für
den betrachteten Fall verwendet wird. Der Aufbau des Codierers ist derjenige, der
in der oben erwähnten Arbeit von D. Raphaeli vom Februar 1996 beschrieben wird.
Am Eingang des in der Abbildung dargestellten Codierers ist eine Sequenz von Informationssymbolen
{&dgr;n} mit einer Kadenz 1/T zu erkennen, die zu einem Alphabet A
= {0, 1, ..., M – 1} gehören. Die Sequenz {&dgr;n} wird
zu einer Kette von K Verzögerungselementen &tgr;'1, &tgr;'2,
..., &tgr;'N mit einem Symbolintervall T gesendet. Diese Elemente &tgr;'
sind die Flip-Flops eines Schieberegisters SHF2, welches einen String von K der
besagten Symbole für die gesamte Dauer des Symbols speichert, wobei es sie
gleichzeitig am Ausgang jedes einzelnen Flip-Flops &tgr;' zur Verfügung stellt.
Jedes Sample &dgr;k, das von einem jeweiligen Flip-Flop &tgr;' ausgegeben
wird, erreicht gleichzeitig einen ersten Eingang von &eegr; Multipliziergliedern
&Pgr;ij; dem zweiten Eingang der besagten Multiplizierglieder werden die jeweiligen
Konstanten gij ∊ A zugeführt. Aus dem Obigen folgt, dass
die Gesamtzahl der Multiplizierglieder &Pgr;ij sich auf K&eegr; beläuft,
organisiert in &eegr; Gruppen von jeweils K Multipliziergliedern. Die Indizes i
und j, mit denen die Elemente &Pgr;ij und gij versehen sind,
bezeichnen das Element i innerhalb der Gruppe von K Elementen bzw. eine bestimmte
Gruppe j innerhalb der Menge von &eegr; Gruppen. Die Ausgänge der K Multiplizierglieder
&Pgr;ij innerhalb jeder Gruppe j erreichen die K Eingänge eines
jeweiligen Addierers &Sgr;j, modulo M. Jeder Ausgang der &eegr; Addierer
&Sgr;j erreicht einen jeweiligen Eingang eines Selektors SEL, welcher
mit einer Kadenz, die gleich dem &eegr;-fachen der Symbolfrequenz 1/T ist, zyklisch
ein Sample an dem ausgewählten Eingang entnimmt und es zu einem Abbildungs-Block
MAP sendet. Die Samples, die von dem Selektor SEL ausgegeben werden, bilden eine
Sequenz {&egr;&eegr;k+1} ∊ A (l = 0, 1, ..., &eegr; – 1), welche von MAP am
Ausgang in eine entsprechende komplexe Sequenz {c&eegr;k+1} des Alphabets M-PSK abgebildet wird, wie in der Abbildung durch die
unterschiedliche Dicke der Pfeile angegeben ist. Die hierbei verwendete Schreibweise
sieht vor, dass der Index k einen (diskreten) Zeitpunkt bezeichnet, der mit der
Informationssequenz synchron ist, und der Index l jeweils eines der &eegr; codierten
Symbole definiert, die mit jedem Informationssymbol verknüpft sind.
Was die Funktionsweise des Codierers von
anbelangt, so stellt der Wert K den Grenzwert der Codelänge dar, welcher durch
eine Anzahl von Zuständen charakterisiert ist, die gleich Sc = MK-1
ist. Die Konstanten gij ∊ A sind in &eegr; K-Tupels
g1 = (g11, ..., gK1), ..., g&eegr;
= (g1&eegr;, ..., gK&eegr;) organisiert und bilden die Codegeneratoren,
mit einer Rate von 1/&eegr;. Es ist dann möglich, die Symbole &egr;&eegr;k+1, die von dem Selektor SEL ausgegeben werden, wie folgt auszudrücken:
wobei die Summation als "modulo M" durchzuführen ist. Die Abbildungsoperation
wird von dem Block MAP über die folgende Beziehung durchgeführt:
Es ist möglich, eine Beziehung zwischen den Symbolen c&eegr;k+1
und den an zu definieren, indem man sich daran erinnert, dass ohne die
Faltungscodierung die Symbole &dgr;n durch den Block MAP in Symbole
an abgebildet werden sollten, die zu dem M-PSK Alphabet gehören,
gemäß der Beziehung:
Durch geeignete Umformungen der vorhergehenden Ausdrücke erhalten wir:
Unter diesen Voraussetzungen kann die Berechnung von Zweigmetriken,
die den Empfänger des vorliegenden Falles C) betreffen, welcher den Codierer
von verwendet, ausgehend von dem Ausdruck
(20) für die Zweigmetrik für den ähnlichen Empfänger M-PSK ohne
Kanalcodierung durchgeführt werden. Im Falle der vorliegenden Faltungscodierung
kann der Index n in (20) durch &eegr;n + j ersetzt werden, wobei der neue Index
n die Informationssymbole durchläuft, während der Index j die &eegr;
codierten Symbole durchläuft, die mit dem n-ten Informationssymbol verknüpft
sind. Außerdem wird der Viterbi-Algorithmus auf Informationssymbole angewendet,
und daher muss der Beitrag zu den Zweigmetriken, der auf die &eegr; codierten Symbole
entfällt, die ein und demselben Informationssymbol entsprechen, aufsummiert
werden. Demzufolge erhält man für die Zweigmetriken (20):
wobei L = N/&eegr; als ganzzahlig angenommen wird. Durch Verwendung von (14) in
(15) ist es möglich, Codesymbole entsprechend Informationssymbolen auszudrücken,
wobei man erhält:
welches der Ausdruck einer Zweigmetrik für den betrachteten Empfänger
ist, dessen Trellis eine Anzahl von Zuständen S = ScML-1
aufweist, wobei Sc = MK-1 ist, so dass S = ML+K-2
ist, wobei implizit der Fall betrachtet worden ist, der nicht die Einführung
einer differentiellen Codierung vor dem Kanalcodierer erfordert; dieser Punkt wird
später erläutert. Im entgegengesetzten Fall beträgt die Anzahl der
Zustände S = ScML-2, aus Gründen, die denjenigen
ähnlich sind, die bei der Berechnung der Anzahl der Zustände des Empfängers
M-DPSK von Fall B) formuliert wurden. Da das Trellis sich als recht komplex erweist,
kann der Fall eintreten, dass die beschriebenen Verfahren zur Verringerung der Komplexität
angewendet werden müssen.
Mit Hilfe von (14) können die Zweigmetriken (15) auf eine äquivalente
Weise in der Form
ausgedrückt werden, wobei die Indizes n und i die Informationssymbole durchlaufen,
l die mit dem (n-i)-ten Informationssymbol verknüpften Codesymbole durchläuft
und
N&eegr;
mit der Länge L des Phasenrekonstruktionsspeichers vergleichbar ist, ausgedrückt
mittels der Informationssymbole. In ähnlicher Weise wird die Zweigmetrik (20)
ausgedrückt, wie in der Beziehung (15) angegeben.
Durch Verwendung von (14) in (29) ist es möglich, Codesymbole
als Funktion von Informationssymbolen auszudrücken, wobei man erhält:
Fall D) – Er betrifft einen Modulationstyp, der durch Impulse
mit unterschiedlicher Leistung gekennzeichnet ist; daher kann der Ausdruck (20)
für die Zweigmetrik nicht mehr verwendet werden. Der einzige Ausdruck, von
welchem man für die Berechnung der Zweigmetriken ausgehen muss, ist der allgemeinere
Ausdruck (15). Insbesondere gelten die Beziehungen (16), (17), (18) und (19) weiterhin,
die wir der Einfachheit halber nochmals anführen:
Die Zweigmetriken (15) können anhand der Informationssymbole
auf eine solche Weise ausgedrückt werden, dass der Viterbi-Algorithmus auch
die differentielle Decodierung realisiert. Indem wir zu diesem Zweck die Terme
des Ausdrucks (15) mit
|q~*n| = 1
multiplizieren und indem wir (34) sowie die Tatsache berücksichtigen, dass
das Ergebnis |c~c~| = |ᾶn| = |µ~n| ist, erhalten wir:
Auf der Basis von (35) kann der Zustand des Trellis-Diagramms wie
in der Beziehung (24) definiert werden, und die Anzahl der Zustände und die
anwendbaren Verfahren zur Reduzierung der Komplexität erweisen sich als identisch.
Bevor wir die zwei anderen Ausführungsformen der Erfindung betrachten,
werden wir nun unter Bezugnahme auf die und
einige bekannte Argumente darlegen, welche allgemein
die Kanalcodes betreffen, die durch den Codierer COD von
ausgedrückt werden; der Zweck besteht darin, die Vorteile für die Empfänger
gemäß der Erfindung im Vergleich zu herkömmlichen Empfängern
zu bestimmen.
In sind zwei in Kaskade angeordnete
Blöcke 5 und 6 dargestellt, welche eine spezielle Implementierung des Codierers
COD darstellen, der in dem Sender TRAS von
enthalten ist. Der Block 5 stellt einen differentiellen Codierer dar, dessen Eingang
die Sequenz von Informationssymbolen a = {an} zugeführt wird, und
eine Sequenz von Symbolen b = {bn}, die im differentiellen Modus codiert
sind, wird an seinem Ausgang ausgegeben. Der Block 6 ist ein Kanalcodierer, der
einen phasenrotations-invarianten Code von Vielfachen eines Winkels ϕ ausdrückt,
der sich auf einen Vektor b stützt, der die denselben Namen tragende Sequenz
repräsentiert. Am Ausgang des Blockes 6 liegt die Sequenz c = {cn}
vor. Beide Codierer sind von dem bekannten Typ. Für den Codierer 6 gilt die
folgende Eigenschaft, welche in dem Buch mit dem Titel "Introduction to trellis-coded
modulation with applications", Autoren: E. Biglieri, D. Divsalar, P. J. McLane und
M. K. Simon, veröffentlicht bei Macmillan Publishing Company, 1991, beschrieben
ist: Falls die codierte Sequenz c = {cn} der Sequenz b = {bk}
von Symbolen am Eingang des Kanalcodierers entspricht, so ist die Sequenz cejnϕ
mit beliebigem m nach wie vor eine Codesequenz und entspricht einer Eingangssequenz
bejmϕ. Dieses Codeverhalten könnte sich ohne geeignete Gegenmaßnahmen
für den Empfänger katastrophal auswirken, da es die Decodierung von Anfangssymbolen
verhindern würde. Die Gegenmaßnahmen, welche es ermöglichen, trotzdem
einen Code dieses Typs zu verwenden, bestehen darin, vor der Kanalcodierung eine
differentielle Codierung der Informationssymbole vorzunehmen, wie in
dargestellt. In diesem Falle entsprechen die Sequenzen b und bejmϕ,
welche von dem Decoder nicht unterschieden werden, ein und derselben Informationssequenz
a = {an} durch eine differentielle Codierung, und das Problem ist damit
gelöst. Dies ermöglicht es zu sehen, wie die Kaskade der zwei Blöcke
5 und 6 von sich wie ein einziger Codierer
verhält, der sich auf einen Code bezieht, der global nicht invariant bezüglich
Rotationen ist und dem einzigen Block 7 von
entspricht.
Die Implementierung des Blockes COD von
entsprechend der Anordnung von ermöglicht
bei der bekannten Technik die Verwendung eines pseudokohärenten Empfängers,
welcher die Metriken des kohärenten Empfängers anwendet, wobei er die
unter Verwendung einer PLL erhaltene Phase als wahr annimmt, da der Empfang sogar
dann möglich ist, wenn die PLL keine Verriegelung mit der wahren Phase realisiert,
sondern mit einer Phase, die sich von derselben um ein Vielfaches des Winkels ϕ
unterscheidet. In diesem Falle ist es erforderlich, das Trellis anhand der Symbole
{bn} zu konstruieren, abgesehen von der anschließenden Verwendung
eines differentiellen Decoders, um die entschiedenen Symbole {an} zu
erhalten. Dieser doppelte Decodierungs-Durchlauf kann bei den Empfängern der
vorliegenden Erfindung vermieden werden. Tatsächlich wird bei Vorliegen eines
rotationsinvarianten Codes, dem eine differentielle Codierung vorangeht, das Trellis
nicht anhand der Symbole {bn} konstruiert, sondern anhand der Informationssymbole
{an}; auf diese Weise führt der Viterbi-Prozessor auch die differentielle
Decodierung durch.
Ein zusätzlicher Vorteil, den nichtkohärente Empfänger
gemäß der Erfindung gegenüber der bekannten Technik, die aus pseudokohärenten
Empfängern mit PLL besteht, aufweisen, ist der, dass man in der Lage ist, frei
einen Kanalcode zu verwenden, der nicht invariant in Bezug auf Phasenrotationen
ist. In der Tat, was die betrachtete spezielle bekannte Technik anbelangt, so haben
wir soeben gesehen, dass der in dargestellte
Aufbau eines Codierers sich als bindend erweist, wobei der Kanalcode rotationsinvariant
ist. Andererseits würde ein Kanalcode, der nicht invariant in Bezug auf Phasenrotation
ist (und der auf andere Weise von der Kaskade von Blöcken von
erhalten wurde), den pseudokohärenten Empfänger nicht in die Lage versetzen,
die Phasenmehrdeutigkeit aufzuheben, die durch die PLL hervorgerufen wird. Um diesen
ernsten Nachteil zu überwinden, bestehen die bekannten Lösungen darin,
dem Empfänger eine bezüglich der Phase absolute Referenz zu geben, zum
Beispiel unter Verwendung der oben erwähnen Pilotsymbole während der Übertragung.
Die Leistungsfähigkeit des nichtkohärenten Empfängers
des vorliegenden Falles C wurde mit der des Empfängers verglichen, der in dem
oben erwähnten Artikel von D. Raphaeli vom Februar 1996 beschrieben wurde.
Die Parameter, die gewählt wurden, um beide Empfänger zu charakterisieren,
sahen die Verwendung von Signalen mit QPSK-Modulation und Faltungscodierung vor,
die nicht phasenrotations-invariant ist, mit K = 3 und &eegr; = 2 (und somit Sc
= 16). Die zu diesem Zweck verwendeten Codegeneratoren waren: g1 = (1,
3, 3) und g2 = (2, 3, 1). In dem Empfänger wurde ein Phasenrekonstruktionsspeicher
mit L = 4 verwendet. Aus dem Vergleich ging hervor, dass der Empfänger des
vorliegenden Falles C), was sein Verhalten hinsichtlich der BER anbelangt, für
jeden betrachteten Wert des Signal-Rausch-Verhältnisses eine Verbesserung um
0,3 dB erzielt, verglichen mit dem Empfänger der bekannten Technik, und verglichen
mit dem optimalen kohärenten Empfänger nur um 0,2 dB "schlechter" ist.
2. AUSFÜHRUNGSFORM
Bei Vorliegen von linearen Modulationen wird nun auf die Annahme des
Nichtvorhandenseins von Intersymbolinterferenz bei dem empfangenen Signal verzichtet,
was bedeutet, dass nunmehr das Filter DISP von ,
das zum Modellieren des Übertragungskanals vorhanden ist, nicht mehr als ideal
zu betrachten ist. Demzufolge geht die Möglichkeit verloren, modulierte Impulse
mit gleicher Leistung zu betrachten, und die komplexe Einhüllende s(t, a) muss
als aus dem Filter DISP herauskommend angesehen werden. In dem betrachteten Fall
einer codierten linearen Modulation kann das Signal s(t, a) in der Form
ausgedrückt werden, jedoch berücksichtigt nun der Impuls h(t) (bekannt)
auch die dispersive Filterung, die auf den Übertragungskanal zurückzuführen
ist, und erfüllt daher nicht mehr die Nyquist-Bedingung für die richtige
Rekonstruktion des gesendeten Signals ausgehend von seinen Samples. Indem wir gn=&Dgr; g(nT) definieren, wobei g(t) =&Dgr; h(t) ⊗ h*(–t) ist, indem wir (8) in den Ausdruck (9) für
die Sequenz ȃ einsetzen, die von dem nichtkohärenten Empfänger nach
der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt wurde, indem wir die Näherung
logI0(x) ≅ x einführen und indem wir so verfahren, wie zuvor,
um die Beziehung (10) zu erhalten, erhalten wir die folgende Entscheidungsstrategie:
Wie zuvor haben wir mit {xn} die Sample-Sequenz am Ausgang
des signalangepassten Filters (Matched-Filters) FRIC ()
bezeichnet, wobei diese Sequenz eine Statistik darstellt, die erschöpfend (ausreichend)
ist, um gemäß der Beziehung (36) die Symbole der gesendeten Sequenz zu
entscheiden. Die Samples {xn} können ausgedrückt werden als:
wobei mit L der Kanalspeicher bezeichnet wurde, wobei 2L + 1 die Anzahl der von
null verschiedenen Samples von g(t) ist, und nn=&Dgr; n(nT), wobei n(t) =&Dgr; w(t) ⊗ h*(–t). Der komplexe diskrete unscharfe Prozess nn ist
natürlich Gaußsch, mit Mittelwert null und "farbig" (nicht weiß),
mit der Autokorrelationsfunktion
Rn(m) =&Dgr; E{nnn*n-m}
= 2N0gm
.
Ein Ansatz, der die Verwendung eines signalangepassten Filters bei
Vorhandensein von ISI vorsieht, um eine erschöpfende Statistik zu erhalten,
auch wenn er sich auf kohärente Empfänger bezieht, ist in dem Artikel
von G. Ungerboeck mit dem Titel "ADAPTIVE MAXIMUM-LIKELIHOOD RECEIVER FOR CARRIER-MODULATED
DATA-TRANSMISSION SYSTEM" beschrieben, veröffentlicht in IEEE Trans. Commun.,
Bd. 22, S. 624–635, Mai 1974.
Eine alternative und, wie wir sehen werden, bevorzugte Vorgehensweise,
die es ermöglicht, eine Statistik zu erhalten, die erschöpfend (ausreichend)
ist, um gemäß der Beziehung (36) zu decodieren, und die ein Whitened Matched
Filter FRIC (WMF, Whitened Matched Filter) ()
verwendet, um das empfangene Signal zu filtern, wird in dem Artikel von G. D. Forney
Jr. mit dem Titel "MAXIMUM-LIKELIHOOD SEQUENCE ESTIMATION OF DIGITAL SEQUENCES IN
THE PRESENCE OF INTERSYMBOL INTERFERENCE" beschrieben, veröffentlicht in IEEE
Inform. Theory, Bd. 18, S. 363–378, Mai 1972. Es ist klar, dass die Lehren
der zwei oben erwähnten Ansätze nicht die Konzeptionsidee beeinträchtigen,
die in der Beziehung (15) ausgedrückt ist, sondern als Ergänzung zu derselben
in dem Falle, wenn ISI vorliegt, betrachtet werden müssen.
Bekanntlich ist ein Whitening Filter ("Weißendes Filter") ein
Filter, das so beschaffen ist, dass das Rauschen an seinem Ausgang eine konstante
spektrale Leistungsdichte aufweist. Sein Vorhandensein ist durch die Tatsache gerechtfertigt,
dass infolge der ISI das empfangene Signal von einem farbigen Rauschen überlagert
ist, während die Ausdrücke für die Maximum-Likelihood-Sequenzschätzung
unter der Annahme gelten, dass ein weißes Rauschen vorliegt. Die Implementierung
des besagten Filters ist den Fachleuten bekannt, wenn erst einmal die Antwort des
dispersiven Kanals auf den Impuls h(t) bekannt ist, und damit des Impulses g(t).
Das Whitened Matched Filter FRIC von wird
in der Praxis durch die Kaskade eines Filters, das an ein Whitening Filter angepasst
ist, realisiert; in diesem Falle wurde die Sequenz von Samples zn am
Ausgang eines solchen Filters mit {zn} bezeichnet. Wenn der Ansatz von
Forney betrachtet werden soll, ersetzen diese letzteren die Samples xn
in den und .
Die Samples zn können ausgedrückt werden als
zn = ynej&thgr; + wn(38)
wobei die unscharfen Variablen {wn} Gaußsch sind, den Mittelwert
null haben, unabhängig sind und die Varianz
&sgr;2w = 2N0
besitzen, und:
wobei {fn} die zeitdiskrete Impulsantwort des dispersiven Kanals ist,
die aus der Sequenz {gn} durch die oben erwähnte "weißende
Filterung" erhalten wurde. Es ist möglich, auf die bekannte Weise eine alternative
Formulierung der Strategie des nichtkohärenten optimalen Empfängers zu
erhalten, die auf der Sample-Sequenz {zn} beruht, welche im Folgenden
auch mit dem Vektor z bezeichnet ist. Zu diesem Zweck erhalten wird, ausgehend von
der Wahrscheinlichkeitsdichte p(z|ã, &thgr;~) und indem wir den Mittelwert bezüglich &thgr;~ bilden, die Likelihood-Funktion p(z|ã) für die nichtkohärente
optimale Entscheidung.
Indem wir erneut die Näherung logI0(x) ≅ x
verwenden, erhält die Entscheidungsstrategie die Form
wobei ỹn mittels der c~n durch eine ähnliche Beziehung wie (39) definiert ist.
Wir werden nun die Vorgehensweisen beschreiben, die es ermöglichen,
Zweigmetriken zu erhalten, welche wahlweise die zwei Entscheidungsstrategien
(36) und (40) betreffen. Das Ziel besteht darin, den Viterbi-Algorithmus anzuwenden,
um die oben erwähnten Ausdrücke auszuwerten. Die Ansätze sehen die
Einführung von geeigneten Näherungen vor, in einer nahezu ähnlichen
Art und Weise, wie es zuvor ausgehend vom Ausdruck (10) erfolgt ist. Von den beiden
Ansätzen soll derjenige, der sich auf die Strategie (36) (Ungerboeck) bezieht,
entwickelt werden, und eine ähnliche Vorgehensweise gestattet es, den Ausdruck
für die Zweigmetrik sogar in dem noch vorteilhafteren Fall der Strategie (40)
(Forney) zu erhalten.
Zuallererst definieren wir die folgende partielle Metrik der Sequenz:
wobei die Eigenschaft
gn = g*–n
verwendet wurde. Nach einem Übergang zu Beginn, das heißt für n
≥ L, können wir die folgende inkrementelle Metrik definieren:
Die allgemeine Metrik der Sequenz
die zu maximieren ist, kann auf diese Weise rekurrent berechnet werden. Aufgrund
der Tatsache, dass die zwei Summationen im Ausdruck (42) von der gesamten vorhergehenden
Codesequenz abhängen, hat die inkrementelle Metrik ein unbegrenztes Gedächtnis,
was den Prozess der Berechnung erschwert. Daher kann, wie im Falle des Nichtvorhandenseins
von ISI, die Maximierung der allgemeinen Metrik der Sequenz durch eine Suche in
einem auf zweckmäßige Weise definierten Baumdiagramm realisiert werden.
Wir können nun eine Beschneidung der Länge des Gedächtnisses
der inkrementellen Metrik (42) einführen. Zu diesem Zweck werden in den ersten
beiden Summen des Ausdrucks (42) nur die jüngeren N << NT
Terme berücksichtigt. Die durch diese Beschneidung des Gedächtnisses erhaltene
inkrementelle Metrik ist
wobei diese Beziehung für n ≥ max{N – 1, L} gilt. Als eine Folge
der Beschneidung des Gedächtnisses kann nun die Maximierung der Pfadmetrik
der Sequenz auf eine rekurrente Weise durch eine Suche in einem geeignet definierten
Trellis-Diagramm durchgeführt werden, unter Anwendung des Viterbi-Algorithmus,
mit Zweigmetriken, die durch (43) gegeben sind. Auch in diesem Falle ist der Parameter
N mit einem Phasenrekonstruktionsspeicher vergleichbar.
Wenn man von dem anderen Ansatz (Forney) ausgeht, der mit der Strategie
(40) verknüpft ist, so kann unter Anwendung ähnlicher Näherungen
ein zweites Diagramm der nichtkohärenten Decodierung bestimmt werden. Die in
diesem Falle erhaltenen Zweigmetriken können wie folgt ausgedrückt werden:
Auch wenn die zwei nichtkohärenten Empfänger, die auf den
Zweigmetriken (43) und (44) basieren, von zwei äquivalenten Formulierungen
der optimalen nichtkohärenten Strategie abgeleitet sind, liefern sie jedoch
trotzdem nicht dieselbe Leistung, aufgrund dessen, dass die eingeführten Näherungen
in den beiden Fällen nicht dieselbe Wirkung haben. Im Falle der Strategie (36)
(Ungerboeck-Ansatz) ist das Sample xn mit dem Codesymbol
c~n korreliert, während im Falle der Strategie (40) (Forney-Ansatz)
das Sample zn mit ỹn korreliert ist. Entlang des korrigierten
Pfades unterscheiden sich die Sequenzen {zn} und {ỹn}
nur hinsichtlich der Sequenz der rauschunabhängigen Samples {wn},
wie sich aus (38) ergibt, während sich die Sequenzen {xn} und {c~n} aufgrund von ISI und Rauschkorrelation signifikant unterscheiden.
Diese beiden Effekte tendieren bei der allgemeinen Metrik der Sequenz dazu, sich
gegenseitig aufzuheben, während sie in den Zweigmetriken (43) signifikant sind.
Daher weist, wenn die Komplexität des Empfängers festgelegt ist, der auf
der Strategie (40) (Forney) beruhende suboptimale Empfänger eine wesentlich
bessere Leistungsfähigkeit auf und muss dann als Bezugsbasis für die Entwicklung
des Empfängers verwendet werden, der für nichtlineare Modulationen gültig
ist.
Was die Implementierung eines Empfängers anbelangt, dessen Funktionsweise
auf den Annahmen der oben stehenden Beschreibung beruht und welcher die ISI berücksichtigt,
so ist der Empfänger RIC von weiterhin
gültig, mit den entsprechenden Modifikationen in den Blöcken METRIC(s)
und vorausgesetzt, dass das korrekte Filter FRIC verwendet wird, das für die
zwei Ansätze für die Implementierung unterschiedlich spezifiziert ist.
3. AUSFÜHRUNGSFORM
Zum Schluss wird der Fall nichtlinearer kontinuierlicher Phasenmodulationen
betrachtet, die unter der Abkürzung CPM (Continuous Phase Modulation) bekannt
sind.
Die komplexe Einhüllende eines CPM-Signals hat bekanntlich die
Form
wobei Es die Leistung für das Informationssymbol ist, T das Symbolintervall
ist, h = k/p der Modulationsindex ist (k und p sind Zahlen, die zueinander Prim
sind), die Informationssymbole {an} als unabhängig, gleich wahrscheinlich
und mit Werten des M-ären Alphabetes {±1, ±3, ..., ±(M –
1)} angenommen werden und der Vektor a die Sequenz der Informationssymbole bezeichnet.
Der Fall der Anwendung von Verfahren zur Kanalcodierung wird nicht umfassend betrachtet,
doch die folgenden Überlegungen können leicht fortgeführt werden.
Die Funktion q(t) ist die Phasenantwort der Modulation, und es wird angenommen,
dass sie den folgenden Normalisierungsbedingungen genügt:
wobei Lq eine positive ganze Zahl ist und LqT die Dauer des
Frequenzimpulses g(t) ist, der definiert ist durch
Unter Verwendung einer Darstellung, die in den folgenden Artikeln
beschrieben ist, um die Beziehung (45) auszudrücken:
• P. A. Laurent, "EXACT AND APPROXIMATE CONSTRUCTION OF DIGITAL PHASE
MODULATIONS BY SUPERPOSITION OF AMPLITUDE MODULATED PULSES (AMP)", veröffentlicht
in IEEE Trans. Commun., Bd. 34, S. 150–160, Februar 1986; und
• U. Mengali und M. Morelli, "DECOMPOSITION OF M-ary CPM SIGNALS INTO
PAM WAVEFORMS", veröffentlicht in IEEE Trans.
Information Theory, Bd. 41, S. 1265–1275, September 1995; gelangen
wir zu dem folgenden korrekten Ausdruck für die komplexe Einhüllende (45):
wobei M zur Vereinfachung der Schreibweise als eine Potenz von 2 angenommen wird,
und die Ausdrücke für die Impulse {hk(t)}
und die Symbole {&agr;k,n} als Funktion der Sequenz der Informationssymbole
{an} in der eben erwähnten Arbeit von Mengali und Morelli angegeben
sind. Indem wir die Summation (48) nach den ersten
Termen abbrechen, erhalten wir eine Näherung für s(t, a). Wie in dem zuletzt
erwähnten Artikel gezeigt wird, ist die Signalleistung in den ersten M –
1 Komponenten konzentriert, das heißt denjenigen, die mit den Impulsen {hk(t)}
mit 0 < k ≤ M – 2 verknüpft sind, welche Hauptimpulse genannt
werden. Demzufolge kann im Ausdruck (48) ein Wert K = M – 1 verwendet werden,
um den besten Kompromiss zwischen der Güte der Näherung und der Anzahl
der Komponentensignale zu erhalten; es wurde nachgewiesen, dass ein Empfänger,
der allein auf den Hauptimpulsen basiert, eine Leistung liefert, die praktisch mit
der eines optimalen kohärenten Empfängers übereinstimmt. Für
K = M – 1 kann die allein auf den Hauptimpulsen beruhende Näherung noch
geringfügig verbessert werden, indem die Impulse {hk(t)} so modifiziert
werden, dass der mittlere quadratische Fehler zwischen dem Signal und seiner Näherung
minimiert wird. Zum Beispiel können wir für eine quaternäre CPM-Modulation,
wenn wir K = 3 annehmen und das Informationssymbol an ∊ {±1,
±3} trennen in zwei binäre Symbole &ggr;n,0 e&ggr;n,1,
die dem Alphabet {±1} angehören, schreiben:
&agr;n = 2&ggr;n,1 + &ggr;n,0.(49)
Unter der Annahme, dass die Modulationsindizes h des Ausdrucks (45)
nicht ganzzahlig sind, können die Symbole, die mit den ersten drei Komponentensignalen
verknüpft sind, in der folgenden Form ausgedrückt werden:
Unter Bezugnahme auf führen
wir nun den suboptimalen nichtkohärenten Empfänger für CPM-Signale
ein, der so implementiert ist, wie es durch den Empfangsprozess angegeben ist, welcher
Gegenstand der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist. Wie
man feststellen kann, unterscheidet sich der Empfänger RIC von
von jenem von hauptsächlich im Aufbau
am vorderen Ende, welcher in aus einem einzigen
Empfangsfilter RIC besteht, dem der Sampler CAMP folgt, während er in
aus einem mehrdimensionalen Whitened Matched
Filter WMF besteht. Das WMF am vorderen Ende enthält eine Bank von numerischen
Filtern, die an jeweilige Impulse {hk(t)} angepasst sind, welche durch
das Empfangssignal r(t) parallel zugeführt werden, und denen jeweils ein Sampler
mit Symbolkadenz folgt, welcher seine eigenen Samples {xk,n} zum Eingang
eines einzigen Whitening Filters WF vom mehrdimensionalen Typ sendet, von welchem
die Samples zn ausgegeben werden. Der restliche Aufbau ist in den beiden
Abbildungen identisch, wobei darauf hinzuweisen ist, dass in
die Verzögerungskette T auf eine vektorielle Weise realisiert ist, ebenso wie
die Berechnung der Zweigmetriken vektoriell ist, die durch den Block METRICTOT erfolgt,
dessen Blöcke METRIC(s) () (natürlich)
andere Ausdrücke verwenden als jene mit dem gleichen Namen in .
Wir wenden uns nun wieder dem Verfahren zu; wir können leicht
nachweisen, dass die von der an die Impulse hk(t) angepassten Filterbank
von ausgegebenen Signale, die mit Symbolfrequenz
abgetastet werden, eine erschöpfende Statistik für die nichtkohärente
Detektion eines CPM-Signals darstellen. Unter dieser Voraussetzung ist es zweckmäßig,
auf eine vereinfachte Darstellung eines CPM-Signals zurückzugreifen, die allein
auf den Hauptimpulsen beruht und es ermöglicht, eine wesentliche Verringerung
der Komplexität zu erzielen, praktisch ohne irgendeine Verringerung der Leistungsfähigkeit.
Das Signal, das von einem an den Impuls hk(t) angepassten
Filter ausgegeben wird, abgetastet zum Zeitpunkt nT, kann in der Form
ausgedrüct werden, wobei:
nk,n==&Dgr; w(t) ⊗ hk(–t)|t=nT(52)
gm,k(t) ==&Dgr;hm(t)
⊗ hk(–t).(54)
Wie aus dem Ausdruck (53) ersichtlich ist, ist sk,n ≠
&agr;k,n infolge der ISI und der Interferenz der anderen Komponentensignale.
Die Rauschterme sind außerdem durch die gemischte Korrelationsfunktioncharakterisiert:
E{nm(t)n*k(t – &tgr;)} = 2N0gm,k(–&tgr;)(55)
die von der Form der Impulse gm,k(t) abhängig ist.
Das Whitening Filter WF wurde in das am vorderen Ende befindliche
WMF von eingefügt, da wir es für
zweckmäßig hielten, die Sequenzen, die von den verschiedenen signalangepassten
Filtern ausgegeben werden, ein Whitening Filter des Typs durchlaufen zu lassen,
der oben für lineare modulierte Signale beschrieben wurde (Forney-Ansatz);
auf diese Weise ist es möglich, den Vorteil einer besseren Leistungsfähigkeit
trotz einer verringerten Komplexität des Empfängers RIC auf die CPM-Modulation
zu übertragen. Zu diesem Zweck definieren wir:
xn=&Dgr; (x0,n, x1,n,
..., xK-1,n)T(56)
sn=&Dgr; (s0,n, s1,n,
..., xK-1,n)T(57)
nn=&Dgr; (n0,n, n1,n,
..., nK-1,n)T(58)
&agr;→n=&Dgr;
(&agr;0,n, &agr;1,n, ..., &agr;K-1,n)T(59)
Gn=&Dgr; [gi,j(nT)] i, j = 0, 1,
..., K – 1(60)
wobei diese Beziehungen in der angegebenen Reihenfolge, in Matrixschreibweise und
zum diskreten Zeitpunkt n, darstellen: die abgetasteten Signale (xn),
die von der im Block WMF enthaltenen Bank von K signalangepassten Filtern ausgegeben
werden, deren Signalkomponenten (sn) und Rauschkomponenten (nn),
die Symbole &agr;→n der K Komponentensignale der Laurentdarstellung (48) und die Samples
der Antwort auf den Impuls am Ausgang der signalangepassten Filterbank, gruppiert
in einer Matrix (Gn) von K × K Elementen. Mittels dieser Matrixschreibweise
kann der Vektor der Beobachtbaren, von K Elementen, in der Form
ausgedrückt werden, wobei L, das mit der Dauer LqT des Frequenzimpulses
zusammenhängt, ein Parameter ist, der das mit dem Modulationsprozess verknüpfte
Gedächtnis repräsentiert. Die Matrix-Kovarianzfunktion des vektoriellen
Prozesses bei zeitdiskretem Rauschen nm kann auch definiert werden als
Rn(m) ==&Dgr; E{nnn*Tn-m}
= 2N0G–m = 2N0GTm(62)
wobei die Eigenschaft gm,k(t) = gk,m(–t) verwendet
worden ist.
Indem wir zu der bilateralen Z-Transformierten &Zgr;[·] der
zuvor eingeführten Matrixsequenzen übergehen, können wir definieren:
Die Spektralmatrix &PHgr;→(z) des vektoriellen Prozesses nn ist sicherlich auf dem Kreisumfang
mit Radius eins nichtnegativ definit. Aus den Gründen, die nachfolgend dargelegt
werden, werden wir annehmen, dass sie positiv definit ist. In der Tat, wenn die
Determinante |&PHgr;→(z)| auch auf dem Kreis mit Radius eins null wäre, so wäre es einfach
zu beweisen, dass in diesem Falle die zeitdiskreten unscharfen Prozesse {nk,n}
linear abhängig wären, und es müsste daher möglich sein, eine
andere erschöpfende Statistik zu erhalten, indem man einfach die Ausgänge
{xk,n} eliminiert, deren Rauschkomponenten mit Wahrscheinlichkeit eins
als Linearkombination der anderen ausgedrückt werden können. Genau genommen
besteht für CPM-Signale keine nennenswerte Wahrscheinlichkeit, dass diese Möglichkeit
eintritt. Jedoch kann es in manchen praktischen Fällen vorkommen, dass die
Matrix &PHgr;→(z) schlecht konditioniert ist. In diesem Falle besteht eine einfache Gegenmaßnahme
darin, einige Komponentensignale zu eliminieren. Zum Beispiel sind im Falle der
quaternären CPM mit RC-(Raised-Cosine-)Frequenzimpuls mit Lq = 2
Haupt-RC-Impulsen h1(t) und h2(t) sehr ähnlich. Diese
Impulse können durch einen mittleren Impuls he(t) ersetzt werden,
welchem das Symbol &agr;e,k=&Dgr; &agr;1,k + &agr;2,k. entspricht.
Unter der Annahme, dass die Spektralmatrix &PHgr;→(z) auf dem Kreisumfang mit dem Radius eins positiv definit ist, ist es möglich,
zu einer Faktorisierung derselben zu gelangen, welche es ermöglicht, das Whitening
Filtering ("weißende Filterung") durchzuführen, um die oben erwähnten
Vorteile zu erzielen. Das Verfahren der Faktorisierung kann aus den folgenden Artikeln
entnommen werden:
• "THE FACTORIZATION OF DISCRETE-PROCESS SPECTRAL MATRICES", von P. R.
Mothyka und J. A. Cadzow, veröffentlicht in IEEE Trans. Automat. Contr., Bd.
12, S. 698–707, Dezember 1967;
• "FACTORIZATION OF DISCRETE-PROCESS SPECTRAL MATRICES", von D. N. Prabhakar
Murthy, veröffentlicht in IEEE Trans. Inform. Theory, Bd. 19, S. 693–696,
September 1973.
Indem man die in den folgenden Artikeln enthaltenen Lehren anwendet,
ist es möglich, eine Matrix F(z) zu finden, derart, dass gilt
&PHgr;→(z) = 2N0GT(z) = 2N0F(z–1)FT(z)(68)
und derart, dass die Determinante |F(z–1)| keine Nullstellen im
Inneren des Einheitskreises der Konvergenz der Z-Transformierten hat. Daher kann
eine erschöpfende Statistik, die eine Alternative zu derjenigen ist, welche
aus einer möglichen Anwendung des Ungerboeck-Ansatzes auf den Fall der CPM-Modulation
erhalten werden kann, durch Filterung des vektoriellen Signals {xn} mit
einem mehrdimensionalen Filter WF mit K × K Elementen erhalten werden, dessen
Transferfunktion F–1(z–1) ist. Der aus der Filterung
resultierende Vektor ist
zn = ynej&thgr; + wn(69)
wobei {yn} das Ergebnis der gesamten Filterung ist, welcher die Nutzkomponente
des besagten modulierten Signals {sn} unterzogen wurde.
Die Z-Transformierte des Ausdrucks (61) ist
X(z) = GT(z)A(z)ej&thgr; + N(z) = F(z–1)FT(z)A(z)ej&thgr;
+ N(z).(70)
Demzufolge ist die Z-Transformierte von {yn}:
Wir können beweisen, dass die inverse Z-Transformierte von F(z)
nur L + 1 von null verschiedene Elemente F1 hat. Daher kann das Signal
{yn} ausgedrückt werden als:
Wie man sieht, ist die vektorielle Form des Ausdrucks (72) ähnlich
derjenigen des skalaren Ausdrucks (39) für lineare Modulation mit ISI, unabhängig
von der Codierung; dieses Ergebnis ist eine Folge der Laurent-Entwicklung von CPM-Signalen.
Da die Spektralmatrix des zeitdiskreten Rauschprozesses wn
lautet
&PHgr;→w(z) = F–1(z–1)&PHgr;&PHgr;→n(z)F–1T(z)
= 2N0I(73)
ist das Filter F–1(z–1) ein mehrdimensionales
Whitening Filter, das mit dem Filter WF von
übereinstimmt, welches als eine Verallgemeinerung des Whitening Filters interpretiert
werden kann, das im Falle von linearen Modulationen mit ISI verwendet wird (Forney-Ansatz).
Für die physische Implementierung eines solchen Filters ist es erforderlich,
eine Verzögerung einzuführen, um Kausalität sicherzustellen.
Das als WMF ausgebildete vordere Ende des Empfängers RIC von
kann als ein mehrdimensionales Whitened Matched
Filter mit 1 Eingang und K Ausgängen interpretiert werden, das durch die Kaskade
aus einem signalangepassten Filter mit 1 Eingang und K Ausgängen und einem
Whitening Filter mit der Größe K × K implementiert ist. Wir haben
nicht den Fall einer Determinante der Spektralmatrix &PHgr;→n(z) mit Nullen auf dem Kreisumfang mit dem Radius eins betrachtet, da
wir der Ansicht sind, dass dies kein Fall ist, der bei CPM-Modulationen von praktischer
Bedeutung ist. Dieser Situation kann man jedoch begegnen, indem man sich das Konzept
der Pole-Zero Deletion ("Pol-Null-Löschung") zu Nutze macht, das ebenfalls
von Forney verwendet wird, um das Whitened Matched Filter im Falle von Signalen
mit Nullen im Band zu definieren.
Indem wir {zn} als erschöpfende Statistik verwenden,
können wir leicht die beste nichtkohärente Entscheidungsstrategie für
CPM-Modulationen bestimmen. Indem wir so fortfahren, wie angegeben wurde, um zu
der Strategie (40) zu gelangen (Forney-Ansatz), können wir sehen, dass diese
Strategie für CPM-Modulationen eine Erweiterung des Ausdruckes (40) ist, wobei
zusätzlich eine Summation über die K Komponenten des CPM-Signals vorhanden
ist. Indem wir die bereits erörterten Näherungen verwenden, welche zu
dem Ausdruck für die Zweigmetrik (44) führen, nehmen die Zweigmetriken
für CPM-Modulationen nun die folgende Form an:
wobei ỹk,n auf eine offensichtliche Weise gemäß dem
Ausdruck (72) entsprechend der hypothetischen Sequenz von Informationssymbolen definiert
ist. Die Anzahl der Zustände hängt von N ab. Zum Beispiel beträgt,
wenn man nur die Hauptimpulse verwendet, das heißt einen Wert K = M –
1, für welchen &agr;→n nur von an abhängt, siehe die Beziehungen (49) und
(51), die Anzahl der Zustände des Trellis S = MN+L-1 und kann in
jedem Falle durch Anwendung der bekannten Verfahren verringert werden. Es wurde
überprüft, dass, wie im Falle von linearen Modulationen bei Nichtvorhandensein
von ISI, selbst bei Verwendung kleiner Werte von N im Ausdruck (74) der Empfänger
RIC von eine Leistungsfähigkeit besitzt,
welche derjenigen sehr ähnlich ist, die man bei kohärenten Empfängern
erhält, die für CPM-modulierte Signale verwendet werden.
Die digitale Hardware des Empfängers RIC der ,
, und
für die betrachteten Fälle A), B), C), D) und CPM sowie mögliche
Empfänger, die von diesem abgeleitet sind, können auf zweckmäßige
Weise durch digitale integrierte Schaltungen vom Typ ASIC (Application Specific
Integrated Circuit, anwendungsspezifische integrierte Schaltung) implementiert werden.
Diese Implementierungsmethode kann gegenüber der Verwendung eines mathematischen
Mikroprozessors in denjenigen Fällen bevorzugt werden, in denen der Empfänger
hohe Betriebsgeschwindigkeiten erreichen muss. Die hohe Betriebsgeschwindigkeit,
welche erzielt werden kann, kann wiederum durch die Modularität des in
dargestellten METRICTOT-Aufbaus ermöglicht
werden, welche die parallele Verarbeitung von Zweigmetriken gestattet.
Anspruch[de]
Verfahren für den nichtkohärenten Empfang von Sequenzen von
Informationssymbolen ({c~n}), die durch digitale Modulation der Phase oder sowohl
der Amplitude als auch der Phase eines Trägers erhalten wurden, der auf einem
von einem Gaußschen Rauschen überlagerten Kommunikationskanal übertragen
wird, welches die folgenden Schritte umfasst:
– nichtkohärentes Demodulieren des empfangenen Signals (r(t)) und Filtern
im Basisband mittels eines Filters (FRIC), das an den gesendeten Impuls angepasst
ist;
– Abtasten (CAMP) des gefilterten Basisbandsignals mit Symbolzeit, um eine
Sequenz von komplexen Samples ({xn}) des empfangenen Signals (r(t)) zu
erhalten;
– Speichern (SHF1) der N jüngsten komplexen Samples;
– Berechnen (METRICTOT), für jedes aktuelle komplexe Sample (xn),
der Zweigmetriken (&lgr;
(s)n
) auf einem sequentiellen Trellis-Diagramm, dessen Zweige die Übergänge
zwischen Zuständen repräsentieren, die durch alle möglichen N –
1 Teilsequenzen von komplexen codierten Symbolen ({c~n}) definiert sind; wobei der analytische Ausdruck für die besagten
Zweigmetriken (&lgr;
(s)n
) aus dem theoretischen Ausdruck der nichtkohärenten Maximum-Likelihood-Sequenzschätzung
abgeleitet ist;
– Verarbeiten der besagten Zweigmetriken (&lgr;
(s)n
) gemäß dem Viterbi-Algorithmus, um Pfadmetriken zu erhalten, durch Aufsummieren
der Zweigmetriken auf einzelnen Pfaden in dem Trellis und Auswählen eines Pfades,
der die maximale Metrik aufweist, um die Sequenz der gesendeten Symbole ({c~n}) nach dem Maximum-Likelihood-Prinzip zu entscheiden,
dadurch gekennzeichnet, dass bei Vorliegen von linearen Modulationen und
eines idealen Kanals der besagte analytische Ausdruck für die Zweigmetrik &lgr;n
die folgende Form annimmt:
wobei gilt: c~n-i sind N komplexe codierte Symbole, die eindeutig mit einem jeweiligen
Trellis-Zweig verknüpft sind, wobei der Stern (*) konjugiert komplexe Werte
bezeichnet; xn-i sind die N besagten komplexen Samples.Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagte
digitale Modulation M-PSK ist, der besagte analytische Ausdruck für die Zweigmetrik
&lgr;n die Form annimmt:
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagten
codierten Informationssymbole einer differentiellen Codierung gemäß cn
= cn-1an unterzogen werden, der besagte analytische Ausdruck
für die Zweigmetriken &lgr;n die Form annimmt:
wobei die ᾶ
*n-m*
N uncodierte M-PSK-Symbole sind, die eindeutig mit einem jeweiligen Zweig des Trellis
verknüpft sind.Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagte
digitale Modulation M-QAM ist und ein quadrant-differentieller Code (Quadrant Differential
Code) verwendet wird, der besagte analytische Ausdruck für die Zweigmetriken
&lgr;n die Form annimmt:
wobei gilt: ᾶn sind N uncodierte M-QAM-Symbole, die eindeutig
mit einem jeweiligen Trellis-Zweig verknüpft sind; p~n sind N Symbole, welche die Werte {±1, ±j} annehmen;
&mgr;~n ist das Symbol ᾷn, multipliziert mit einem Phasor,
welcher eine Rotation um einen Winkel bewirkt, der ein Vielfaches von &pgr;/2
ist, und welcher es in den ersten Quadranten der komplexen Ebene bringt.Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagte
digitale Modulation M-PSK ist und ein Faltungscode verwendet wird, der besagte analytische
Ausdruck für die Zweigmetriken &lgr;n die Form annimmt:
wobei i die Informationssymbole durchläuft, l die Codesymbole
durchläuft, die mit dem (n-i)-ten Informationssymbol verknüpft sind, und
1/&eegr; die Coderate ist.Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagte
digitale Modulation linear ist und der Kanal dispersiv ist, mit einem Kanalspeicher,
der L Symbolzeiten lang ist, der besagte analytische Ausdruck für die Zweigmetriken
&lgr;n die Form annimmt:
wobei:
und:
– {fn} die zeitdiskrete Impulsantwort des dispersiven Kanals ist,
nachdem die Sequenz der besagten komplexen Samples im Basisband zusätzlich
durch ein Whitening Filter gefiltert wurde, derart, dass ein farbiges Rauschen am
Eingang des besagten Filters am Ausgang eine Spektraldichte mit konstanter Leistung
liefert,
– {wn} eine Sequenz von zufälligen Impulsen ist, die Rausch-Samples
am Ausgang des Whitening Filters repräsentieren,
– &thgr; die Phase des modulierten Trägers ist, wenn man den Mittelwert
in dem besagten theoretischen Ausdruck betrachtet, von welchem die Zweigmetrik abgeleitet
ist.Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn die besagte
digitale Modulation kontinuierliche Phasenmodulation ist und die komplexe Einhüllende
s(t, a) des empfangenen Signals (r(t)) durch Summation von K Komponenten
&Sgr;n&agr;k,nhk(t – nT) linearisiert wird, welche
Hauptimpulse hk(t) enthalten, die mit den jeweiligen Symbolen &agr;k,n
multipliziert sind, der besagte analytische Ausdruck für die Zweigmetriken
&lgr;n die Form annimmt:
wobei:
– ỹk,n die Elemente eines Vektors
sind, der zu einer Komponente k der Linearisierung gehört,
– zk,n die Elemente eines Vektors zn = ynej&thgr;
+ wn sind, der zu einer Komponente k der Linearisierung gehört,
– F eine Matrix ist, die ein mehrdimensionales K × K Whitening Filter
(WF) repräsentiert, das an die jeweilige Komponente k der Linearisierung angepasst
ist und am Ausgang k den Rauschvektor wn liefert, der unkorrelierte Komponenten
und eine konstante spektrale Leistungsdichte aufweist.Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
dass, wenn die besagten Zustände durch eine Anzahl von Symbolen definiert sind,
die kleiner als N – 1 ist, die fehlenden Codesymbole für die Zwecke
der Berechnung der besagten Metriken in einem jeweiligen Pfad gefunden werden, der
nach der besagten Auswahl auf dem Trellis, die durch den Viterbi-Algorithmus vorgenommen
wird, übrig bleibt.Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
dass, wenn die besagten Sequenzen von Informationssymbolen auch Pilotsymbole enthalten,
die auf der Empfangsseite bekannt sind, und wenn zu einer diskreten k-ten Symbolzeit
ein besagtes Pilotsymbol erkannt wird, die besagten Pfadmetriken anschließend
nur auf Pfaden berechnet werden, welche in Zuständen enden, die mit dem besagten
Pilotsymbol kompatibel sind.Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
dass, wenn die besagten Codesymbole ({cn}) Informationssymbole ({an})
sind, die einer differentiellen Codierung (5) unterzogen werden, welcher
eine Kanalcodierung (6) folgt, die invariant bezüglich Phasenrotationen
des besagten Trägers ist, das besagte Trellis auf den uncodierten Informationssymbolen
({an}) aufgebaut wird und der Viterbi-Algorithmus die Maximum-Likelihood-Schatzung
einer Sequenz der besagten uncodierten Informationssymbole ({an})
durchführt.