专利名称：Gsm系统中干扰信号消除模块及其实现方法
GSM系统中干扰信号消除模块及其实现方法技术领域
本申请涉及一种GSM通信系统中的单天线干扰消除技术(SAIC, Single antenna interference cancellation)。
背景技术：
GSM通信系统中，基站到接收机(即移动终端)之间的无线信号传输可能会受到热噪声以及共信道干扰的影响，共信道干扰主要来自于邻近的基站。在GSM通信系统中，为了增加系统的容量，相同的频率资源会复用，如果小区规划不够合理，共信道干扰会对移动终端的信号接收带来较大影响。
共信道干扰属于有色噪声(colored noise)。在传统的GSM接收机中，使用 MLSE (最大似然序列估计)算法去除码间干扰和白噪声。《Maximum-1 ikelihood sequence estimation of digital sequences in the presence of intersymbol interference)) (作者F0RNEY、G. , Jr。出自期刊《IEEE Transactions On Information Theory))第 18 卷第363 378页，1972年5月)对此具有详细介绍。该份文献中，共信道干扰被近似为高斯白噪声来去除的，这种近似的方法在干扰信号很弱时是成立的。但是，当共信道干扰较强时，共信道干扰就无法以这种方式有效去除。
为了克服MLSE算法的不足，业界发展出新的干扰消除技术。在GSM通信系统中，期望信号和干扰信号都是通过突发脉冲序列传输的，每一个突发脉冲序列包含一个已知的训练序列。移动终端通常只有一个天线，使用所谓SAIC算法(单天线干扰消除算法) 消除干扰。根据是否依赖于训练序列，SAIC算法通常可分为联合监测SAIC算法和盲检测SAIC算法。联合监测SAIC算法是基于JMLSE (联合最大似然序列估计)算法，((Joint Estimation Algorithms for C0-channel Signal Demodulation》(作者Giridhar, K. 等。出自会议记录〈〈Communications, 1993.1CC' 93Geneva. Technical Program, Conference Record, IEEE International Conferenceon))第 3 卷第 1497 1501 页，1993 年 5 月 23 26 日)、《Joint Demodulationof CO-channel Signals Using MLSE and MAPSD Algorithms))(作者Giridhar K.等。出自会议记录《Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1993.1CASSP-93. , 1993IEEE International Conference on》第 4 卷第 160 I63 页，I"3 年 4 月 27 3O 日)、《Co-channel interference cancelling receiver for TDMA mobile systems))(作者Ranta，P. A.等。出自会议记录《Communications，1995.1CC’95Seattle，’ Gateway to Globalization’，1995IEEE International Conferenceon)) 第I卷第17 21页，1995年6月18 22日)对此具有详细介绍。联合监测SAIC算法在性能上通常要优于盲检测SAIC算法，但是盲检测SAIC算法在不知道干扰信号所使用的训练序列时有较大优势。
现有的联合监测SAIC算法具有如下缺点
一是算法复杂性高，其所基于的JMLSE算法的网格状态数是2' N是干扰信号和期望信号数之和，L是信道记忆长度。假定N=2 (即有一个期望信号， 外加一个干扰信号)，L=4, JMLSE算法的网格状态数是256，远远多于传统MLSE算法的网格状态数2n, l (N’ =1，L=4)的 16 个。ニ是需要知道干扰信号的训练序列，在不能预先获知干扰信号信息的情况下，还需要额外的训练序列识别算法检测干扰信号。三是还需要干扰信号和期望信号的突发脉冲序列帧同歩。这需要相关的GSM基站完全同步，这一点往往不能够满足。而且即使在GSM基站同步的情况下，期望信号和干扰信号不同的传播时延也会导致异步的情況。
发明内容
本申请所要解决的技术问题是提供ー种GSM系统中干扰信号消除模块及其实现方法，改进了现有的联合监测SAIC算法的上述不足。为解决上述技术问题，本申请GSM系统中干扰信号消除模块在GSM接收机中具有SAIC均衡器；所述SAIC均衡器包括模拟前端、联合检测模块和联合信道估计模块； 所述模拟前端将接收信号传递给联合信道估计模块和联合检测模块；所述联合信道估计模块计`算接收信号中的期望信号和干扰信号，并传递给联合检测模块；所述联合检测模块根据MLSE算法或JMLSE算法，去除接收信号中的干扰信号，输出期望信号。所述GSM系统中干扰信号消除模块的实现方法为，接收信号由模拟前端采样后传递给联合信道估计模块和联合检测模块；联合信道估计模块计算接收信号中的期望信号和干扰信号，并传递给联合检测模块；当联合信道估计模块判定接收信号中具有干扰信号，则联合检测模块采用JMLSE算法；否则联合检测模块采用MLSE算法；联合检测模块根据MLSE算法或JMLSE算法，去除接收信号中的干扰信号，输出期
望信号。本申请GSM系统中干扰信号消除模块及其实现方法，一方面在不损失性能的条件下，降低算法复杂性，即减少JMLSE算法的网格状态数。另ー方面还提供干扰信号的训练序列识别算法，从而可准确估计干扰信号所使用的训练序列、时间偏移以及信道參数。再一方面还克服了各基站同步的GSM网络中期望信号和干扰信号因为不同的传播时延而导致异步的情况，可以适应不同传播时延。
图1是ー个普通的突发脉冲序列的数据结构；图2是本申请GSM系统中干扰信号消除模块的结构示意图；图3是图4中相关累加模块的结构示意图；图4是图2中联合信道估计模块的结构示意图；图5是图2中联合检测模块的判断流程图；图6是本申请JMLSE算法与传统MLSE算法的仿真结果比较图7是本申请JMLSE算法的网格状态转移示意图。
图中附图标记说明
200为SAIC均衡器；201为A基站；202为B基站；203为C基站；204为模拟前端； 205为联合检测模块；206为联合信道估计模块；207为天线；301为相关累加模块；具体实施方式
本申请所涉及的技术适用于GSM通信网络的基站及移动终端。
请参阅图1,这是普通的突发脉冲序列(NB)的数据结构。加密位(Encrypted bits)的长度是58比特(bit)，通常是加密的客户数据或话音，其中包含I个比特用作借用标志。借用标志是表示该突发脉冲序列是否被FACCH (快速随路控制信道)信令借用。训练序列(Training Sequence)的长度是26比特,这是一串已知的数据。尾比特(TB)的长度是3比特，总是000，帮助SAIC均衡器判断起始位和终止位。保护间隔(GP)的长度是8. 25 个比特，没有有用数据。
图2显示一个存在共信道干扰的信道模型，该模型示例性地表示出3个基站201、 202和203，以及移动终端中的SAIC均衡器200。所述SAIC均衡器200中包括模拟前端 204、联合检测模块205和联合信道估计模块206等。假设期望信号来自A基站201，两个干扰信号分别来自B基站202和C基站203。期望信号和干扰信号通过不同的传播路径来到移动终端的天线207，有着不同的传播时延。等效的离散信道模型可以表示为
权利要求
1.一种GSM系统中干扰信号消除模块，在GSM接收机中具有SAIC均衡器；其特征是，所述SAIC均衡器包括模拟前端、联合检测模块和联合信道估计模块； 所述模拟前端将接收信号传递给联合信道估计模块和联合检测模块； 所述联合信道估计模块计算接收信号中的期望信号和干扰信号，并传递给联合检测模块； 所述联合检测模块根据MLSE算法或JMLSE算法，去除接收信号中的干扰信号，输出期望信号。
2.根据权利要求1所述的GSM系统中干扰信号消除模块，其特征是，所述联合信道估计模块包括多个相关累加模块、第一比较选择模块、联合信道估计器以及第二比较选择模块； 每个相关累加模块均采用MLSE算法对接收信号与各个训练序列计算出期望信号和各个干扰信号的脉冲信号响应序列、时间偏移和相关功率； 第一比较选择模块采用干扰信号选择算法，得到期望信号和第一次比较选择后的主要干扰信号； 所述联合信道估计器计算期望信号和第一次比较选择后的主要干扰信号的联合信道脉冲响应； 所述第二比较选择模块采用干扰信号选择算法，得到期望信号和第二次比较选择后的主要干扰信号； 所述第二次比较选择后的主要干扰信号作为联合信道估计模块输出的干扰信号，其数量为O或正整数。
3.—种GSM系统中干扰信号消除模块的实现方法，其特征是，接收信号由模拟前端采样后传递给联合信道估计模块和联合检测模块； 联合信道估计模块计算接收信号中的期望信号和干扰信号，并传递给联合检测模块；当联合信道估计模块判定接收信号中具有干扰信号，则联合检测模块采用JMLSE算法；否则联合检测模块采用MLSE算法； 联合检测模块根据MLSE算法或JMLSE算法，去除接收信号中的干扰信号，输出期望信号。
4.根据权利要求3所述的GSM系统中干扰信号消除模块的实现方法，其特征是，所述MLSE算法即N=I时的JMLSE算法，其中N表示期望信号与干扰信号的数量之和。
5.根据权利要求3所述的GSM系统中干扰信号消除模块的实现方法，其特征是，所述JMLSE算法的网格状态数是2U+V_2，其中u为期望信道脉冲响应的抽头数，V为干扰信道脉冲响应的抽头数。
6.根据权利要求5所述的GSM系统中干扰信号识别和消除的方法，其特征是，所述u取5、或6、或7，所述V取2或3。
7.根据权利要求3所述的GSM系统中干扰信号识别和消除的方法，其特征是，所述联合信道估计模块计算接收信号中的期望信号和干扰信号的方法为 多个相关累加模块均采用MLSE算法对接收信号与各个训练序列计算出期望信号和各个干扰信号的脉冲信号响应序列、时间偏移和相关功率； 第一比较选择模块采用干扰信号选择算法，得到期望信号和第一次比较选择后的主要干扰信号； 所述联合信道估计器计算期望信号和第一次比较选择后的主要干扰信号的联合信道脉冲响应； 所述第二比较选择模块采用干扰信号选择算法，得到期望信号和第二次比较选择后的主要干扰信号； 所述第二次比较选择后的主要干扰信号作为联合信道估计模块输出的干扰信号，其数量为O或正整数。
8.根据权利要求7所述的GSM系统中干扰信号识别和消除的方法，其特征是，所述干扰信号选择算法为，首先计算载干比，将载干比的倒数与一个门限值做比较，大于该门限值则判定为属于主要干扰信号，否则就判定为不属于。
全文摘要
本申请公开了一种GSM系统中干扰信号消除模块。在SAIC均衡器中包括模拟前端、联合检测模块和联合信道估计模块。所述模拟前端将接收信号传递给联合信道估计模块和联合检测模块。所述联合信道估计模块计算接收信号中的期望信号和干扰信号，并传递给联合检测模块。所述联合检测模块根据MLSE算法或JMLSE算法，去除接收信号中的干扰信号，输出期望信号。本申请还公开了所述干扰信号消除模块的实现方法，根据是否具有干扰信号而采用JMLSE算法或MLSE算法。本申请在不损失性能的条件下，降低算法复杂性；还提供干扰信号的训练序列识别算法，从而可准确估计干扰信号所使用的训练序列、时间偏移以及信道参数；还可以适应期望信号与干扰信号具有不同传播时延的情形。
文档编号H04L25/03GK103051573SQ20121053569
公开日2013年4月17日 申请日期2012年12月12日 优先权日2012年12月12日
发明者孔德琦 申请人:锐迪科科技有限公司