专利名称：：通信系统中的传输质量的度量测量的校正方法及相关设备的制作方法
技术领域：
：本发明涉及用于提高质量模型的准确性的方法，所述质量模型用于估计通过通信信道从第一设备到第二设备的数据传输的质量。在远程通信领域中，特别是在无线电远程通信领域中，为了根据无线电链路质量需求来不断适配传输参数和无线电资源，无线电链路的数据传输质量的快速发展使无线电链路自适应和调度机制的利用变得有效。对于所述链路自适应和调度机制的有效性来说，传输质量估计的准确性是最重要的。
背景技术：
：在给定环境中信号的无线电传输容易受大量衰减的影响。由于发射器和接收器之间障碍物的存在，信号容易受反射和折射的影响。这导致由接收器接收所发射的信号的多个副本。由于无线电环境，传输信号也容易受干扰和噪声的影响。数字数据通过无线电链路的传输典型地包含有几个步骤。数字数据由要传输的位0或1的序列构成。首先应用于所述序列的是信道编码步骤。存在不同种类的信道编码方案。它们都具有以下目标，即给所述位序列增加一些冗余性，以允许在传输之后即使当丢失了所发射的位中的一些时仍能重建所发射的位。编码后的位序列然后经受交织(interleaving)以削弱所述序列中的连续的位的相关性。根据调制方案，位被映射为调制符号，所述调制方案可以是QPSK(四相移键控)、QAM(正交调幅)或其它方案。然后根据所采用的空中接口，符号通过无线电链路被发射。所述空中接口定义无线电资源被用于传输的方式和它怎样在不同的用户之间被共享。在此可以引用传输方案OFDM(正交频分多路复用)、多种访问方案TDMA(时分多址)、FDMA(频分多址)和CDMA(码分多址)、以及多种天线技术MIMO(多输入多输出)和射束形成，其中所述传输方案OFDM利用不同的正交频率载波来并行传输多个数据符号。空中接口可以是像OFDMA-MIMO一样的这些方案的任一组合，所述OFDMA-MIMO结合OFDM和FDMA方案并应用MIMO技术。在接收器处，信号被对称地分析。该信号首先被解调，此外应用的是均衡步骤，其后应用符号解映射(de-mapping)步骤、位反交织(de-interleaving)步骤和给出所发射的位的估计的信道解码步骤。调制方案和信道编码方案的选择产生调制和编码方案(MCS)。在所述发射器和接收器处所考虑的机制定义所谓的无线电传输的物理层。我们已经注意到信道编码方案应用于位序列。用于给定信道编码方案的这个序列定义所谓的代码字，所述代码字在传输系统中也被称为帧。一组给定的物理层机制的选择定义物理层模式，所述物理层模式的主要特征在于其传输速率和差错率。所述差错率能够根据比特差错率(BER)或帧差错率(FER)来表示，所述帧差错率是通过物理层接收的错误数据帧的百分比。例如，在调制方案中具有少量的不同符号并在编码方案中具有高的冗余水平的稳健的MCS的选择即使在低质量的无线电信道上也将导致低的传输速率和低的FER，而高质量的无线电信道将允许不太稳健的MCS，从而导致较大的传输速率。为了优化在传输过程中无线电资源的使用，重要的是调整所选择的物理层模式，所述物理层模式给出最高的传输速率，从而保持可接受的FER。可接受的FER的概念依赖于应用。无线电链路自适应和调度的思想是选择物理层模式和分配无线电资源，从而给出低于被定义为给定应用的可接受的传输质量的阈值的最高传输质量。所述传输质量以所述FER为基准。所述FER的函数或FER本身能够被选择作为质量的指示器。产生的问题是不可能知道在接收器(或发射器)处的FER，因为我们不知道所发射的(或所接收的)数据。因此，需要提供所述FER的估计。该估计的准确性对链路自适应和调度机制的有效性是决定性的。该估计通过应用所谓的质量模型来进行，所述质量模型根据在传输的持续时间内可访问的值给出实际的FER(FERt)的估计(被称作FERe)。为了能够构建FER的好的估计，需要找出用于计算被称为FERe的FER的估计的函数。这个函数的一般形式是FERe＝fe(S1，…，SN)(1)其中fe将在传输持续时间内可访问的被选择的值{Sn}作为入口参数并计算估计值FERe。在不失一般性的情况下，fe函数能被写为两个函数fm和fc的组合，其中fm函数被称为映射函数，而fc函数被称为压缩函数FERe＝fe(S1，…，SN)＝fmοfc(S1，…，SN)＝fm(Seff)；Seff＝fc(S1，…，SN)(2)Seff被称为在传输持续时间内的有效量度。其定义传输中的质量度量。fm是建立在仿真平台上的对应表(correspondencetable)。导致FERe的计算的基本思想是可以定义质量模型，所述质量模型精确地考虑接收链(receivingchain)。这个质量模型给出由相关量度{Sn}的明智的选择计算FERe的方法。其定义值{Sn}、压缩函数fc和映射函数fm。这是在图1中被示出。在该图上，呈现了接收器1.1的示意图。接收链1.5处理所接收的信号1.6以便对所接收的数据进行解码。所接收的信号1.6也由质量估计模型1.2进行处理，所述质量估计模型1.2由产生一组量度{Sn}的测量模块(MM)1.3构成，所述量度{Sn}被质量模型(QM)1.4处理以通过以下方式建立估计值FERe，即首先利用fc函数计算Seff值以及然后将fm函数应用于Seff来获得FERe。对本领域技术人员来说清楚的是，一旦获得了测量值{Sn}，则能在系统中的任何位置、在接收器上、在发射器上或甚至在所述系统的另一设备上进行FERe的实际计算。这个质量估计模型的两个关键是所选择的量度{Sn}的相关性和所述质量模型相对于在接收链中使用的接收算法和所述物理信道的特性的准确性。已经提出了一些包括一组量度{Sn}和一个质量度量Seff的质量模型，像第三代合作伙伴计划(3GPP)，“System-LevelEvaluationofOFDM-FurtherConsiderations”，TSG-RAN，WG1#35，RI-031303或由K.Brueninghaus等人发表在2005年9月的IEEEPIMRC会议的会议论文集中的“LinkPerformanceModelsforSystemLevelSimulationsofBroadbandRadioAccessSystems”中的指数有效的(exponentialeffective)SINR模型或通用的(generalized)指数有效的SINR模型。对提出的模型的评论能够在本发明人于2006年1月在EcolenationalesupérieuredestélécommunicationsdeBretagne上发表的博士论文“OntheSystemLevelPerformanceofMC-CDMASystemsinthedownlink”中找到。本发明人在由申请人于2004年12月20日提交的欧洲申请EP04293044.6中提出了另一模型。所有这些模型都是在对所述测量值{Sn}的正确认识的上下文中被建立的，所述测量值{Sn}通常依赖于传输信道的传播条件以及影响信号的干扰和噪声。但当调换这些模型以实现实际的接收器时，所述接收链和/或测量模型容易受到对所述传播条件和影响传输的干扰和噪声的这种正确认识从来没能实现的事实的影响。对所接收的信号测量所述值{Sn}，这个过程易出测量误差并且导致估计值(而不是准确值{Sn})、估计的有效量度和FERe的退化的估计(称为
发明内容本发明提出对在数字无线电信号接收器中对传播条件以及干扰和噪声的错误认识怎样影响接收和测量模型的研究，其中所述传播条件以及干扰和噪声影响无线电传输的接收信号，所述测量模型被用于估计所述传输的质量。用于校正所述测量模型以及提高差错率的估计的准确性或者传输质量的任何其它指示器的准确性的实际装置与包含这种装置的设备一起被提出。使用这些装置来校正所述测量模型产生对差错率的更准确的估计，从而导致改进的无线电链路自适应和调度机制。本发明涉及一种用于对通过通信信道从发射器到接收器的数据传输的质量的指示器进行评价的方法，所述方法包括对在实际数据传输期间与传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的一组值进行估计的步骤；按照给定质量模型根据该组值对影响数据传输的差错率进行估计的步骤；以及校正步骤，用于考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值的评价中产生的误差。根据本发明的一个特定实施例，所述校正步骤包括按照被修改的给定质量模型根据所述一组值对影响所述数据传输的差错率进行估计的步骤，所述给定质量模型是通过引入至少一个被调节的调整参数以考虑在所述一组值的估计中产生的所述误差。根据本发明的一个特定实施例，所述校正步骤包括对在质量的评价中所使用的值中的至少一些值应用校正函数的步骤。根据本发明的一个特定实施例，被称为X的值的、基于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值的精确估计给出所述值的被称为F的累积分布函数以及基于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值的易出错的估计给出所述值的被称为的累积分布函数的校正函数包含对测量值X应用校正函数以得到X的校正值。根据本发明的一个特定实施例，所述校正函数被应用于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值中的每个值。根据本发明的一个特定实施例，所述校正函数被应用于有效的测量值，所述有效的测量值通过对与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值应用压缩函数来获得。根据本发明的一个特定实施例，所述校正函数被应用于所估计的差错率的结果。根据本发明的一个特定实施例，所述校正函数被应用于根据所估计的差错率所计算出的传输质量的指示器。根据本发明的一个特定实施例，所述校正步骤包括按照被修改的给定质量模型根据所述一组值对影响数据传输的差错率进行估计的步骤，所述给定质量模型是通过引入至少一个被调节的调整参数以考虑在所述一组值的估计中产生的所述误差而被修改的；并且所述校正步骤进一步包括对在质量的评价中所使用的值中的至少一些值应用校正函数的步骤。本发明也涉及一种通信系统，所述通信系统包括通过通信信道将数据传输给接收器的发射器；接收所传输的数据的所述接收器；用于评价传输质量的指示器的评价装置，所述评价装置包含对在实际数据传输期间与传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的一组值进行估计的估计装置、按照给定质量模型根据该组值对影响数据传输的差错率进行估计的估计装置以及用于考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值的估计中产生的误差的校正装置。本发明也涉及前述通信系统中的设备，所述设备包括所述校正装置以考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值的估计中产生的误差。根据对示例实施例的以下描述的阅读，本发明的特性将更清楚地呈现，所述描述参考附图而产生，其中图1表示本发明一特定实施例中的接收器的示意图。图2表示本发明一特定实施例中所实现的总过程的示意图。图3表示本发明一特定实施例中所使用的校正函数的图形视图。图4举例说明在本发明一特定实施例中帧差错率的估计的不同步骤。具体实施例方式Seff是通过对在传输持续时间内所测量到的一组瞬时值{Sn}应用函数fc所计算出的质量度量。术语“瞬时”意味着在传输时间间隔(TTI)上进行测量，所述传输时间间隔通常是符号时间的大小。所述TTI定义链路自适应方法的时间粒度。链路自适应是基于在前一间隔上进行的测量和计算为下一间隔进行的。通常所述TTI对应于发送一个帧的时间，但所述TTI是系统的参数并且能被任意选择。所述瞬时值{Sn}取决于所述传播条件以及影响通信信道的干扰。它们的一般表示由下面的公式给出其中hn与传输信道上的实际传播条件相关，表示hn的估计值，因为其在具有测量误差的接收器上被测量到。σn2与影响接收信号的干扰和噪声相关，而表示σn2的估计值，因为其在具有测量误差的接收器上被测量到。换句话说，hn和σn2与实际传播条件和影响信号的实际干扰相关，而和是对这些真值的唯一认识，所述接收器能够由于其测量这些值的需要而得到。也应该理解，这些值不仅被用于计算{Sn}值，而且最终依赖于所选择的接收算法而被用于这些接收算法中。完全相同的估计和在需要时代替实际不能得到的hn和σn2被用于所述接收链中。等式(4)表示以下事实，即对Sn的明智的选择应该相对于实际传输是相关的，因此其应该取决于实际传播条件和影响信号(hn和σn2)的干扰以及取决于用于根据(和)对信号进行解码的实际的接收链。当使用这个方案来基于质量模型计算帧差错率的估计时，所有差错和近似源应该被仔细地分析。首先考虑{Sn}值，这些值的目标是给出传输质量的好的指示。它们的选择应该根据实际传输是相关的，因此它们应该相对于实际传播条件和干扰是相关的，并且它们应该相对于实际的接收链、所选择的MCS、物理层和空中接口是相关的。这种相关性从来不是完美的，从而导致所述{Sn}值的选择中的第一近似以及它们怎样反映信号的实际传输和接收。其次，考虑fm和fc的选择，它们的目的是对实际的接收链进行建模以给出所述帧差错率FERe的准确估计。此外这里，fm和fc的选择从未实现实际的接收链的完美建模，进行了一些近似。这些质量模型是基于对传播条件和干扰的准确认识来定义的。因此所述模型的有效性是针对{Sn}的准确值而获得的。但在实际情况中，当对实际的传输应用这些模型时，如已经看到的，所述接收器通常不具有对所述传播条件或干扰的准确认识。值{Sn}的实际计算例如根据hn和/或σn2的估计(称为和)来进行，从而产生估计值。另一方面，依赖于所选择的接收算法，这些算法可以使用hn和/或σn2。当它们使用hn和/或σn2作为它们的解码算法中的参数时，它们实际上使用它们的估计和/或，从而导致它们的性能相对于将处理实际值的理想接收链的退化。总而言之，我们使用所建立的质量模型来对理想接收链进行建模，所述质量模型倾向于两种近似。在与传输相关的{Sn}值的选择中进行第一种近似。当将函数fm和fc定义为所述接收链的模型时进行第二种近似。这些近似是相对于实际的帧差错率的估计FERe的不准确性来源。这是由于所述模型。现在当对实际的实物应用所述模型时，出现关于所述传播条件和干扰的一些测量误差，从而导致对被称为的估计FERe的易出现错误的值的计算。此外，在所述接收链在其算法中利用和/或的情况下，这些值的测量误差也导致相对于理想接收链退化的有效接收链，所述理想接收链已用作建立所述质量模型的基础。这个理想帧差错率不再反映实际的帧差错率。在这种情况下所述模型的有效性被质疑。所述量度的不准确性导致所述帧差错率的估计的显著退化。不得不提出校正方法来改进该帧差错率的估计。图2示出例如在接收器中所实现的总过程的示意图。测量模块2.1负责测量值。然后，压缩函数fc(模块2.2)被用于计算有效量度接着，所述映射函数被应用以从所述有效量度得到估计值然后，应用校正函数以校正该估计，从而产生帧差错率的称为的校正估计。取决于所使用的实际校正方法，这个方案可以变化。为了建立和验证所述质量估计模型，建立了仿真平台。该仿真平台允许仿真大量的传输，其中能够测试大范围的传播条件和干扰。也能仿真不同的物理层。在所述仿真平台上，我们具有对所述传播条件和干扰的准确认识。能够测试测量模型并将帧差错率的估计与获得的真值进行比较。关于所述接收链，当所选择的接收算法使用这些值时，能够使用hn和σn2的真值或者测量值和在估计过程中实现校正的第一方法是基于为了考虑所述测量模型中的测量误差而调整所述质量模型的思想。该第一方法在于在所述质量模型中引入调整参数α。等式(3)变成该调整参数在仿真平台中被调节以改进估计值和真值FERe之间的拟合。该方法是考虑在所述测量模型中出现的测量误差的尝试。所述调整能够按照依据以下等式的最小均方估计进行其中Nr是被考虑用来确定所述调整参数α的运行次数，是针对所述调整参数α的值x仿真器的第r次运行的帧差错率的估计，而FERi(r)是第r次运行的实际差错率。在文献中所使用的一些质量模型已经具有调整参数，让我们称之为β。该调整参数被用于解决不同的问题。其被用于考虑在所述质量模型的定义中所进行的不同的近似。如我们已经注意到的，当选择所述{Sn}值时和当定义所述fm和fc函数时进行了一些近似。这些模型引入了β调整参数以在没有任何测量误差的理想环境中精细地调整所述模型。在这种情况下，所述模型变为具有两个不同调整参数的模型，存在对所述模型来说固有的第一个调整参数β，以调整所述模型以考虑在其定义中所进行的近似。而由本发明一实施例所增加的第二个调整参数用于考虑所述测量误差。在这种情况下，能够选择如被定义那样的模型并保持原始的β与在没有测量错误的理想情况下被调整的一样，然后调整α以考虑所述测量误差。另一选择是在考虑所述测量误差时调整α和β。这种技术特别是在所述接收链受这些测量误差影响的情况下产生更好的结果。这是由于以下事实，即在这种情况下我们已经注意到所述模型的有效性受到质疑。实际上，当被引入所述模型中以考虑所述测量误差时，所述α参数自动地在定义所述模型中所进行的近似的校正中起作用。这是由于以下事实，即由于结构，所述α参数的修改是所述模型的修改。因此，所述α参数起双重作用，一方面作为校正所述测量误差，而另一方面作为适配所述模型。提出了不修改所述质量模型的第二方法。该方法基于要校正的变量的累积分布函数(cdf)来利用校正函数。如果我们称F为所述变量的真值X1的cdf，而称F-1为其逆函数。我们称为要校正的变量的易出错的值的cdf。基于所述函数F、F-1和已知的事实，校正值能够通过下述等式获得该等式的图形视图在图3中被示出。基于像所述{Sn}值、Seff或FERe那样的值的累积分布函数能够利用所述仿真平台来建立的事实，可以计算这些表达式的校正值。依赖于被应用所述校正函数的表达式，能够草拟出所述第二方法的三个替代方案。在第一替代方案中，依据等式(7)校正所述测量值，其中所述函数F和分别是真值{Sn}和测量值的累积分布函数。然后利用下述等式由校正值计算出校正值在第二替代方案中，依据等式(7)校正所述有效量度，其中所述函数F和分别是真值Seff和测量值的累积分布函数。然后利用下述等式由校正值计算出校正值在第三替代方案中，依据等式(7)校正所述有效估计其中所述函数F和分别是实际传输的实际真值FERi和估计值的累积分布函数。然后利用下述等式计算出校正值该第二方法假设所述质量模型相对于其第一替代方案中的值以及相对于其第二和第三替代方案中的值的有效性。不像第一方法，该第二方法是只校正所述测量误差但对所述质量模型本身不具有影响的尝试。本领域技术人员将理解在将所述FER的函数视为传输质量的指示器的情况下，等式(7)也能够被应用于所述传输质量的任一指示器，所述指示器能够根据所估计的差错率计算出。该指示器能够以同样的方式被校正。这样的指示器可以例如是所述传输的吞吐量。第三方法包含前两种方法的组合。我们已经注意到，使用第二方法允许校正测量值以获取校正值。集中于这些测量值的校正的校正函数允许考虑影响所述测量模型的测量误差。然后为了考虑影响所述接收链的测量误差以及适配所述质量模型以对该易出错的接收链进行建模，我们应用所述第一方法并引入所述调整参数α。与第一替代方案形式的第二方法结合的第一方法能够被概括为下述等式与第二替代方案形式的第二方法结合的第一方法能够被概括为下述等式(12)其中F和在此被分别定义为Seff和的累积分布函数。与第三替代方案形式的第二方法结合的第一方法能够被概括为下述等式其中F和在此被分别定义为FERi和的累积分布函数。现在我们将描述本发明的一个特定实施例并且给出上面描述的方法的一些结果。让我们考虑基于OFDM和一个天线的多载波传输。我们选择被称为指数有效的SINR(信号与干扰噪声比)的质量模型，该质量模型是最常用的质量模型之一。用于测量的传输时间间隔是帧，所述帧是传输的代码字。图4举例说明帧差错率的估计的不同步骤的一个实例。在该图中，dn代表第n个发射的符号，rn代表第n个接收的符号，代表第n个测量的SINR。根据这些测量值计算出估计该值被校正以获得所述允许计算FERe。在一个帧中，我们考虑N个调制信号{dn}。在使用单个天线的OFDM传输的环境中，每个dn符号在OFDM子载波(频率隙)上并且在OFDM符号时间(时隙)期间被传输。在通过所述传播信道发射和传输后，与所发射的符号dn相关的接收符号被写成rn＝hndn+wn(14)其中hn是影响dn的信道系数，而wn是影响dn的噪声和干扰的实现。随机变量wn被假设是具有方差σn2的复杂的位于中心的高斯变量。该模型是众所周知的并且通常被用于对OFDM传输进行建模。所述信道系数{hn}由所述接收器估计。这通常通过传输所述接收器已知的导频符号来进行。可以考虑几种估计方法。我们通过给所述系数hn增加复杂的高斯噪声来对该估计中的误差进行建模误差ηn被假设为与hn独立，以方差σn2定中心。估计误差{ηn}降低解码性能。我们选择针对比值Eb/N0(每信息比特的传输能量除以干扰和噪声的功率谱密度)产生大约1dB的退化的方差σn2。对于干扰噪声wn的方差σn2，我们假设σn2相对于下标n来说是不变的，因此并且我们选择使用阈值解调器根据所接收的符号对其进行估计。该估计方法是简单且众所周知的。根据下述等式获得的估计其中是与所接收的符号rn相关的阈值解调器的输出。我们选择性能不受σw2的估计误差影响的解码器。因此，只有信道系数{hn}的估计误差影响所述解码器的性能。这意味着解码算法只使用值{hn}，而不使用值σw2。所选择的质量模型(指数有效的SINR)是基于系数{hn}的完美估计来建立的。其用下式来表示其中Sn是所接收的符号rn的瞬时SINR。其用下式来表示如我们已经注意到的，在所述系数{hn}的不完美估计的情况下，所述质量模型受到质疑。尽管这样，我们选择保持同样的模型，除了值{Sn}通过下式来给定考虑系数{hn}和方差σw2的估计误差，变量Sn(比较(18)和(19))的估计根据下式由(15)和(16)计算出(17)中的β参数起上面定义的作用以考虑在所述模型的定义中进行的近似。该参数被调整以最小化帧差错概率。β的最优值通过下式获得其中Nr是优化过程中所使用的运行次数，Δer(β)是第r个值FERi(r)和根据下式获得的其估计FERe(r)之间的差值其中所述差值Δer(β)能被线性地定义为或者被对数地定义为所述线性等式适合于面向吞吐量的链路自适应和调度，而所述对数等式更适合于面向延迟的链路自适应和调度。根据估计值，然后通过下式获得估计的Seff让我们现在研究不同的校正方法。在本发明特定实施例中所使用的第一方法对应于上面描述的第一方法。该方法在于将新的调整参数增加到所述质量模型中以考虑值的估计误差。因为在该第一校正方法中所选择的特定模型已经有调整参数β，所以我们选择使用该同一参数，并且以其同时考虑所述值的估计误差和对所述模型进行的近似的方式对其进行调整。该参数利用如下等式进行调整其中是第r个值FERi(r)和根据下式获得的其估计FERe(r)之间的差值其中使用最优值对应的估计Seff、变为在所描述的特定实施例中，我们也使用与上述第二替代方案形式的第二方法相对应的第二方法。该方法保持原始的质量模型不变。意味着我们使用基于值{Sn}的完美估计所获得的调整参数βopt。我们使用基于值{Sn}的完美估计所计算的变量Seff的累积分布函数FF＝cdf(Seff)(31)其中Seff通过下式给出也使用值的易出错的估计的累积分布函数其中由(26)给出。然后通过下式获得校正值在所描述的特定实施例中，我们也使用与第二替代方案形式的第三方法相对应的第三方法。该方法结合具有调整参数的第一方法和第二替代方案形式的第二方法。所述参数使用如下公式进行调整其中是第r个值FERi(r)和根据下式获得的其估计FERe(r)之间的差值其中以及其中函数F和分别表示(32)中给出的变量Seff以及变量的累积分布函数。使用最优值，对应的估计Seff、变为其中其中表示的累积分布函数。在所有三种方法中，利用所述对应表获得为了评价性能，我们针对大量实现计算值{FERi(r)}和它们的估计{FERe(r)}之间的均方根误差。这在如下等式给出的对数刻度上进行我们考虑四状态QPSK调制以及具有1/2的编码率和生成多项式(八进制的753和561)的卷积信道编码。我们在下面5种情况下进行了一些测量·情况1值{Sn}的完美估计，没有估计误差。·情况2有估计误差而没有校正。·情况3有估计误差和根据方法1的校正。·情况4有估计误差和根据方法2的校正。·情况5有估计误差和根据方法3的校正。在第一种方案中，我们使用系数{hn}的完美估计，只有σw2是根据(16)估计的。由下式给出该方案对应于值{Sn}的估计误差对解码的性能没有影响的情况。表1表1给出该第一方案的结果。其显示如果不进行校正，值{Sn}的估计误差对帧差错率估计的性能有巨大的影响，大约10倍的退化。我们可以注意到校正带来明显的改进。利用第三种方法带来的改进比利用第二种方法和第一种方法带来的改进更好。表2在表2中，我们使用了适配的质量模型，该质量模型具有两个调整参数α和β，而不是原始模型中的仅仅一个参数β，等式(17)变为与原始模型中的调整参数β相似，这两个参数根据如下等式同时被调整我们可以注意到在具有一个或两个调整参数时，在值{Sn}没有估计误差的情况1中的性能大约相同。这符合在该方案中具有一个参数β的模型在理论上被证明是正确的事实。我们可以注意到使用两个参数来代替仅仅一个参数，方法1(情况3)给出明显更好的结果。这个事实确认所述质量模型在输入估计值而不是精确值{Sn}时仍然有效的假设是不准确的。我们强调调整参数的两个不同的任务，一个任务是调整所述模型以考虑在其定义中进行的近似，第二个任务是考虑值{Sn}的估计误差。这两个任务利用两个不同的调整参数α和β被更好地处理。当使用方法2和方法3时这没有明显的影响，因为方法2假设具有输入{Sn}的质量模型的有效性，这在该方案中是真实的，但在使用两个调整参数的情况下，方法1给出与方法2相似的性能。我们已经示出值{Sn}的估计误差导致系统的性能的严重退化。因此校正方法显然是必需的。在方法1中，用两个调整参数来适配所述质量模型产生比在用一个调整参数的情况下更好的结果，其中所述一个调整参数最初被用于考虑在质量模型的定义中所进行的近似。这是因为两个不同的参数能更好地处理考虑所述估计误差和在质量模型的定义中所进行的近似的这两个任务。当使用两个调整参数时，所有三种方法就性能来说是完全等效的，只是方法3有微小的优势。在第二种方案中，我们基于信道系数{hn}的易出错的估计进行了测量。然后根据等式(20)进行了Sn的估计。在该方案中，值{Sn}的估计误差影响解码的性能，因为在解码算法中使用{hn}的易出错的估计值。根据该方案，进行了同样的测量，从而导致表3和4中给出的结果。表3表4通过首先看值{Sn}没有估计误差的情况1，我们可以注意到在具有一个调整参数β的原始质量模型(见表3)和具有两个调整参数α和β的适配的质量模型(见表4)之间在性能上的明显差异。这通过所述原始质量模型的有效性是针对理想的解码链基于系数{hn}的准确估计来建立的事实来进行解释。因此，用两个调整参数来适配所述质量模型使我们能够考虑系数{hn}的估计误差对解码的影响。此外，通过比较所述不同的校正方法，我们能得出与在所述第一方案中一样的结论(1)当利用两个调整参数被适配以考虑所述估计误差时，所述质量模型更好。(2)所述校正是必要的并且相比于没有校正的情况带来明显的改进。(3)所有三种校正方法就性能来说是完全等效的，只是方法2和方法3有微小的优势。我们已经展示了由于在用于估计无线电通信系统中的实际数据传输的质量的方法中所使用的测量值的固有估计误差而产生的退化。这导致有必要在这些方法中引入一些新的校正步骤。这些方法中的一些已经被定义和评价。该研究关系到被用于估计传输质量并且基于由所述接收器进行的在实际数据传输期间具有固有误差的被测量的估计的所有方法。虽然集中于帧差错率的估计进行了描述，但这些方法能够被容易地扩展为对传输质量的指示器的任一计算，所述指示器可以是所述帧差错率的任一函数。例如该计算能够是依赖于所述帧差错率的吞吐量的计算或由差错率计算出的表示传输质量的任何其它量的计算。所提出的方法可以在能够计算像{hn}和{σn2}那样的原始值的接收器中实现。但一旦已经获得了这些值，质量指示器的估计计算的其它步骤就可以在所述系统中的任一设备中出现。该设备可以是发射器或者甚至是所述系统中的任一其它设备。所述计算也能分布在所述系统中的几个设备上。权利要求1.用于根据差错率的估计评价通过通信信道从发射器到接收器的数据传输的质量的指示器的方法，所述方法包括-对在实际数据传输期间与传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的一组值({Sn})进行估计的步骤；-按照给定质量模型根据该组值对影响所述数据传输的差错率(FERe)进行估计的步骤；其特征在于，所述方法进一步包括一校正步骤，用于在所述质量模型中考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值({Sn})的估计中所产生的误差。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述校正步骤包括按照被修改的给定质量模型根据所述一组值对影响所述数据传输的差错率(FERe)进行估计的步骤，其中所述给定质量模型是通过引入至少一个被调节的调整参数以考虑在所述一组值的估计中所产生的所述误差而被修改的。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述校正步骤包括对在质量的评价中所使用的值中的至少一些值应用校正函数的步骤。4.根据权利要求3所述的方法，其中被称为X的值的、基于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值({Sn})的精确估计给出所述值的被称为F的累积分布函数以及基于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值的易出错的估计给出所述值的被称为的累积分布函数的校正函数包含对测量值X应用校正函数以得到X的校正值。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述校正函数被应用于与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值({Sn})中的每个值。6.根据权利要求4所述的方法，其中所述校正函数被应用于有效的测量值(Seff)，所述有效的测量值通过对与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的所述一组值({Sn})应用压缩函数(fc)来获得。7.根据权利要求4所述的方法，其中所述校正函数被应用于所估计的差错率(FERe)的结果。8.根据权利要求4所述的方法，其中所述校正函数被应用于根据所估计的差错率所计算出的传输质量的指示器。9.根据权利要求2所述的方法，进一步包括对在质量的评价中所使用的值中的至少一些值应用校正函数的步骤。10.一种通信系统，包括一发射器，该发射器通过通信信道将数据传输给接收器；—所述接收器，用于接收所传输的数据；—评价装置，用于对传输质量的指示器进行评价，所述评价装置包括●对在实际数据传输期间与传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的一组值({Sn})进行估计的估计装置；●按照给定质量模型根据该组值对影响数据传输的差错率(FERe)进行估计的估计装置；其特征在于，所述评价装置进一步包括●校正装置，用于考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值({Sn})的估计中所产生的误差。11.根据权利要求10所述的通信系统中的设备，所述设备包括所述校正装置以考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值({Sn})的估计中所产生的误差。全文摘要本发明提供用于根据差错率的估计评价通过通信信道从发射器到接收器的数据传输的质量的指示器的方法，该方法包括对在实际数据传输期间与传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的一组值({Sn})进行估计的步骤；按照给定质量模型根据该组值对影响所述数据传输的差错率(FERe)进行估计的步骤；其特征在于，所述方法进一步包括校正步骤，用于在所述质量模型中考虑在与所述传播条件以及影响所述通信信道的干扰和噪声有关的该组值({Sn})的估计中所产生的误差。此外本发明提供相应的通信系统以及通信系统中的设备。文档编号H04B1/707GK101132251SQ20071012886公开日2008年2月27日申请日期2007年5月18日优先权日2006年5月19日发明者A·-M·穆拉德申请人:三菱电机株式会社