一种干扰消除方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰消除技术方法及装置。
【背景技术】
[0002] 目前，在通信系统中通常会因发射端的整形滤波器、传输信道W及接收端的匹配 滤波器等，对所传输的信号产生干扰。为此，接收端在对发送端调制信号进行解调时，需对 所述干扰进行滤除。随着发送端对基带信号调制阶数的增大，其干扰会越来越明显。
[0003] 通信系统的解调技术通常分为相干解调和非相干解调。相干解调通常需要接收 机首先恢复载波频率和载波相位，然后利用信道估计技术W及均衡技术对接收信号进行解 调、恢复和判决。但接收机要想获得同频同相，通常是有一定困难的。非相干解调技术不需 要接收机达到同频同相，相对容易实现，但非相干解调技术的解调性能通常要比相干解调 技术的解调性能差。
[0004] 非相干解调技术中很重要的一类解调技术是差分解调技术，也称为差分检测 值D = Differential Detection)技术。差分检测技术通常面向差分调制通信系统；也就 是说，差分调制通信系统首先在发射端利用差分调制技术调制信源数据，然后在接收端 利用差分检测技术解调接收到的信号。理论上，差分调制系统如M进制差分移相键控 (MDPSK:M-ary Differential Phase Shift Keying)系统通常既可W采用相干检测技术 (CD:Coherent Detection)检测接收到的信号，也可W采用孤技术检测接收到的信号。不 过，在许多情况下，由于无法获得精确的载波频率，相干检测技术无法使用。
[0005] 考虑到基于单个符号的差分检测技术的检测性能较差，为提高差分检测技术的检 测性能，现有技术提出了基于多个符号的差分检测技术。该技术利用最大似然原理对多 个符号进行联合判决。常见的两类基于多个符号的差分检测技术是均衡器方案和维特比 (Viterbi)方案。维特比方案的复杂度较高，尤其是面向高阶调制时，即上文中所述的M值 较大时，由于其状态数为M，导致其复杂度与联合检测长度（即联合检测的符号数目）成指 数关系。均衡器方案是指判决反馈均衡器值FE = Decision Fee化ack Equalizer)方案，利 用接收符号的判决结果，引导滤波器系数的更新，进而收敛，从而达到抑制干扰，获得干净 信号的目的。在均衡器方案中，还有一类技术是直接估计出干扰信号，进而从接收符号中直 接去除估计出的干扰信号，W得到干净的信号。
[0006] 如图IA所示的DFE方案是一类非线性均衡器，包括前馈滤波器和反馈滤波器。前 馈滤波器是小数滤波器，其输入信号为样本信号，其中T为符号周期，K为上采样因子。反 馈滤波器是整数滤波器，其输入信号为判决后的符号或者已知的训练序列。上述方案的前 馈滤波器的系数为L个，反馈滤波器的系数为N-L个，记为Wi, i = 1，2，…，L L+1，…， N。在每个符号周期，均衡器的前馈滤波器收到K个输入样本，反馈滤波器收到一个判决后 的符号yd或者训练数据，均衡器输出一个均衡后的符号信号y，然后计算错误值e，最后根 据错误值更新滤波器系数。
[0007] 然而，现有技术存在如下技术缺陷；DFE方案其对载波频率较为敏感，如果无法精 确地跟踪载波频率，该方案的性能会大打折扣；单符号判决方案复杂度低且性能不好；维 特比方案虽性能较好但复杂度高。
【发明内容】
[0008] 本发明实施例提供一种干扰消除方法及装置，W较小的复杂度解决传统的基于时 域的干扰消除技术中对载波频偏敏感的问题，提升接收端的去干扰性能，使其能够准确的 解调出发送端所发送的数据。
[0009] 第一方面，本发明实施例提供了一种干扰消除方法，该方法包括：
[0010] 获取本次输入的时域样本序列，将所述时域样本序列进行时频转换得到频域样本 序列；
[0011] 根据所述频域样本序列和预设的滤波器进行干扰估计，W获得频域干扰数据；
[0012] 根据所述频域干扰数据，对所述频域样本序列进行干扰消除。
[0013] 第二方面，本发明实施例还提供了一种干扰消除装置，该装置包括：
[0014] 时频转换单元，用于获取本次输入的时域样本序列，将所述时域样本序列进行时 频转换得到频域样本序列；
[0015] 干扰估计单元，用于根据所述频域样本序列和预设的滤波器进行干扰估计，W获 得频域干扰数据；
[0016] 干扰消除单元，用于根据所述频域干扰数据，对所述频域样本序列进行干扰消除。
[0017] 在本发明实施例中，对时域样本序列进行时频转换，可W将载波频偏转换为相当 于直流分量的成分，进而会使得在频域内对频域样本序列进行干扰消除的方案，对载波频 偏不敏感，能够提升接收端的去干扰性能，使其能够准确的解调出发送端所发送的数据，且 其实现复杂度较低。
【附图说明】
[0018] 图IA为现有技术中通过DFE方案进行干扰消除的操作原理示意图；
[0019] 图IB是本发明实施例一提供的一种干扰消除方法的流程示意图；
[0020] 图2是本发明实施例二提供的一种干扰消除方法的流程示意图；
[0021] 图3是本发明实施例H提供的一种干扰消除方法的流程示意图；
[0022] 图4是本发明实施例四提供的一种干扰消除方法的流程示意图；
[0023] 图5所示为本发明实施例五提供的一种干扰消除装置的结构示意图；
[0024] 图6所示为本发明实施例六提供的一种干扰消除装置的结构示意图；
[00巧]图7为本发明实施例走提供的一种干扰消除装置的结构示意图；
[0026] 图8为本发明实施例走中的藍牙系统的邸R模式的包结构；
[0027] 图9为本发明实施例走中的DPSK调制方式为JT /4-DQPSK时输入的信源比特序列 面向符号的差分相位映射表；
[002引图10为本发明实施例走中的DPSK调制方式为8DPSK时输入的信源比特序列面向 符号的差分相位映射表；
[0029] 图11为本发明实施例走中的训练符号构成的序列的差分相位取值在整个包中的 具体位置；
[0030] 图12为本发明实施例走中的藍牙邸R模式的DPSK部分的发射机处理框图；
[0031] 图13为本发明实施例走中的藍牙EDR模式的DPSK部分的接收机结构框图
[0032] 图14为本发明实施例走中两种不同解调方法所对应的解调性能评价示意图。
【具体实施方式】
[0033] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可W理解的是，此处所描 述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便 于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0034] 实施例一
[0035] 图IB是本发明实施例一提供的一种干扰消除方法的流程示意图。本实施例可适 用于由数据发送端和数据接收端组成的通信网络架构，其中数据发送端可通过传输信道 向数据接收端发送数据。本实施例提供的方法可W由置备在数据接收端上的干扰消除装 置来执行，所述装置由软件和/或硬件实现。在所述通信网络架构中，数据发送端需利用 DPSK值ifferential I^ase Shift Ifeying,差分移相键控）或MDPSK技术对发送数据进行 调制，数据接收端可采用本实施例提供的干扰消除装置对传输过程中所带来的干扰加 W消 除，W解调出数据发送端发送的数据。参见图1B，本实施例提供的干扰消除方法具体包括如 下操作：
[0036] 操作110、获取本次输入的时域样本序列，将时域样本序列进行时频转换得到频域 样本序列。
[0037] 在数据传输过程当中，数据接收端会实时接收数据发送端所发送的携带有符号信 息的调制信号，并对调制信号进行整形处理得到时间样本点，然后根据设定算法对所接收 到的各时域样本点进行识别得到同步信息。由于数据发送端对待发送的符号采用了上采样 操作，故数据接收端在某一时间段内连续得到的多个时间样本点，会同时对应一个符号，送 些时域样本点组成所对应符号下的时域样本序列。
[0038] 其中，整形处理可包括下变频、模数转换、去直流、低通滤波等操作；所述设定算法 包括频偏估计和补偿等；通过同步信息能够确定所接收的各个时间样本点序列中哪些时域 样本点对应数据发送端所发送的一个符号（例如每8个时间样本点对应数据发送端所发送 的一个符号），W及数据发送端发送的符号是训练符号还是待判决符号。对于数据发送端发 送的训练符号而言，数据接收端是可W预先获知的。
[0039] 在本实施例中，干扰消除装置可根据同步信息控制每次输入一个符号对应的时域 样本序列。如果输入的时域样本序列对应的是数据发送端发送的训练符号，则判断当前处 于训练阶段，如果输入的时域样本序列对应的是数据发送端发送的待判决符号，则判断当 前处于判决阶段。本实施例提供的干扰消除方法可适用于训练阶段和判断阶段，对此不作 限定。
[0040] 在获取到本次输入的时域样本序列之后，可基于直接估计干扰的思想来对所输入 的时域样本序列进行干扰消除。即先估计出干扰数据，然后根据干扰数据对本次输入的时 域样本序列进行干扰消除。
[0041] 在本实施例中，时域样本序列中的各时间样本点应由两部分组成，包括实部样本 点和虚部样本点。由于每个时间样本点均会携带具有一定干扰的载波频率信息，并且用于 进行干扰估计的滤波器的系数与载波频率相关，如果直接采用该滤波器对时域样本序列进 行干扰估计，所得到的干扰数据会对载波频偏十分敏感，进而大大降低干扰消除性能。为 此，本实施例先将时域样本序列进行时频转换，然后根据得到的频域样本序列基于直接估 计干扰的思想来对所输入的时域样本序列进行干扰消除。
[0042] 具体的，可将本次输入的时域样本序列中各个时域样本点的相位，与前一次输入 的时域样本序列中各个时域样本点的相位，作差操作，来将时域样本序列进行时频转换得 到频域样本序列。例如，本次输入的时域样本序列中各时域样本点的相位依次为；P(I)、 P(2)、P(3)……P(n)，前一次输入的时域样本序列中各时域样本点的相