本发明涉及CDMA通信系统，它包括至少一个数据序列在其中被码序列所扩频的发射机，还包括至少一个数据序列的估算序列，同时引入对位于发射机或多个发射机与接收机之间的信道的描述。本发明还涉及CDMA通信系统的接收机，具体地说，涉及这种接收机的检波器。 在基于码分多址（CDMA）的通信系统中，各种用户信号使用公共载波频率在公共频段上被同时地发射。码分多址系统是基于扩展带宽技术，也就是说，要被发射信号在一个实际上比所需的用于发射信号的最窄频段要宽的频段上被扩展。这种扩展带宽的后果是码分多址系统总体来说不受干扰影响。
对于数字通信系统中的频带扩展来说，例如，要被发射的各比特被由发射机和接收机相互协商一致的码字所乘。当采用相互正交的码字时，来自各用户的信号引起的相互干扰大体上被排除了。但是对于在地球表面的波传输（例如引起正交性发生的多径传输）来说，不再遵守这些实际的规格。此外，如果被各用户访问地同步性被省去以便实现对公共频段的大为简化的访问，或者如果允许有不同的比特率，则用户信号只能使用更多的电路系统和更高的成本或者降低质量来被检波，因为信号能不再相互正交。
1989年1月IEEE出版的信息理论学报第35卷第1期第123-126页由Ruxandra Lupas 和Sergio Verdú所著的“用于同步码分多址信道的线性多用户检波器”是一种在其中各用户被同时检波的用于CDMA接收机的已公知的检波器。通过同时检波各用户，检波质量可以通过增加电路系统而改进，在前述电路系统中不同用户的信号部分间的交互作用借助于线性图像（image）而被消除或减少。因而，由接收机噪声引起的干扰也被放大。至于其他，这种检波器相对于比特错误率是次最佳的。
1986年1月IEEE出版的信息理论学报第IT-32卷第1期第85-96页由Sergio Verdú著的“异步高斯多址信道的最小错误概率”描述了相对于比特错误率近于最佳的非线性检波器。但是这种理想的非线性检波器的成本随着CDMA通信系统用户的数目而指数地增加。
本发明的目的在于提供用于CDMA通信系统的检波器，其性能相对于线性检波器是改进了的而其实现成本保持在最佳检波器成本以下。
该目的是这样实现的，已发射数据序列的联合概率分布是通过计算伴随矩并将其从已发射的数据序列的估算序列中导出而计算的。
在通信过程中，新数据被不断地发射而按收机作出对于已发射数据值的判断。因而，联合概率分布不断地改变以便联合概率分布序列将被计算。此外，联合概率分布能够不断地被入叫接收信号所改进。当计算联合概率分布时，发送信道的信息以及噪声特性都能够被一并加以考虑。
此外，概率分布自动地提供有关估算的质量信息。该质量信息能够在电路下游的译码器中被有利的估算。
采用矩描述概率分布的优点在于能够利用矩获得很简单的概率分布描述。
在本发明的另一个实施例中联合概率分布仅采用矩的限制集合来计算。
矩的限制集合仅提供联合概率分布的大致描述。然而，使用矩的限制集合可以在不带来明显的检波质量损失的情况下降低检波器的成本。
在本发明另一实施例中只计算联合概率分布的第一和第二阶矩以便计算大致的联合概率分布。
已经证明对于最佳检波，只计算联合概率分布的第一和第二矩，从而计算平均值和协方差就足够了。
在本发明的一个特殊实施例中，使用卡尔曼滤波器作为检波器。
采用通常被称为软判定反馈均衡器的改进的卡尔曼滤波器已在J.Tielecke，Proceedings ICASSP 90（INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS，SPEECH AND SIGNAL PROCESSING;APRIL 3-6，1990）第1667-1670页的“用于移动无线信道的新的非线性均衡器”中作了探讨，它用于常规的TDMA通信系统以消除符号间干扰。在TDMA系统中，时间分散信道主要引起符号间干扰的发生。（在符号间干扰的情况下，相同用户的相互时移的比特彼此重叠。）在CDMA系统中，这种符号间干扰与由其他用户引起的干扰相比只起很小的作用。对本领域的技术熟练者来说，所述的研究并未产生针对CDMA系统和它们各种类型的问题来说采用这种卡尔曼滤波器技术的任何提示。
习惯上，利用卡尔曼滤波器不把计算得的估算向量和伴随错误协方差矩阵赋予概率分布。然而如所公知的，估算向量可被认为是联合概率分布的平均向量（联合概率分布的第一矩）而错误协方差矩阵可被看作联合概率分布的协方差矩阵（联合概率分布的第二矩）。
在本发明的另一实施例中，根据估算作出关于数据序列的值的判定并将这些判定反馈回检波器内部。
这种经反馈的判定的结果是，检波过程的质量一般来说可得以大大地改进，这是因为考虑了所发射数据序列的离散性质。特别的是对卡尔曼滤波器这种反馈不发生。
在本发明的又一实施例中，当值被反馈时，对已被反馈的值考虑估算质量。
通过避免硬判定，检波过程的质量可被进一步改进。如果在电路中在检波器中加一可以处理质量分级判定（软判定）的译码器，则通信可靠性被明显加强。
本发明将参考附图所示的实施例在以下作出进一步解释说明，其中：
图1示出包括N个移动站和一个基站的CDMA通信系统;
图2示出这种CDMA系统的接收机;
图3示出检波器功能块;
图4示出代表CDMA通信系统的多个用户的发射数据序列的时间图;
图5示出用于估算发射数据信号的改进的卡尔曼滤波器的状态图;
图6示出图5所示状态图中反馈步骤中的电路框图;
图7示出协方差矩阵的估算的状态图;
图8示出如图7所示状态图中反馈步骤中的电路框图。
在图1所示的CDMA数据通信系统中发射数据采用二进制数据序列bi。在实施例中，二进制数据序列bi借助适当的编码从语言信号被恢复。这些二进制数据序列bi被在各移动无线话机和覆盖无线移动话机恰在其内的区域的基站BS间交换。响应于同时发射移动站的数目N，可使用N个数据源bi，其中附图上的下角标i＝1……N以区别各个数据源。为扩频数据序列，各数据序列bi被码序列si相乘。在以下，码序列的一比特被称作“片”（chip）以便与发射的数据序列的比特相区别。
由于发射信号在接收侧要被分离开，各码序列要有区别地被选择。为此，例如移动站随机地选择一个码序列并将这个选择发送给基站，这时在移动站和基站间就建立了连接。
各移动站的不同位置使发射信号通过不同无线信道到达基站。通过这些无线信道，发射信号被暴露于例如由反射和多径传输所引起的畸变。这些畸变的信号在基站BS的天线互相重叠以形成连续的接收信号y（t），该接收信号包括噪声信号n（t）。
在基站BS的接收机中，接收数据序列bi是针对接收信号y（t）中的发射数据序列bi而估算的。例如，来自这些输入数据的语声信号的恢复和例如通过传送给通信网络而至各接收端口的接收数据的分布在此未示出。
图2示出根据本发明的接收机的基本结构。接收的信号y（t）首先经HF前置放大级21前置放大并带通滤波。借助于来自HF振荡器22、响应于用在发射机中的载频的HF信号，带通滤波的接收信号在混频器23a、23b中与HF信号自身以及相对于HF信号具有正交相位的信号相混频。其结果是，实数输入信号y（t）被直接变换到基带，在此操作过程中产生出包含实部和虚部的复数基带信号。一旦这两个信号已被低通滤波（该滤波过程在图2中未示出），它们就在等距时刻kT由取样器24a、24b取样。因而要考虑到取样定理，亦即取样频率应为基带信号频率的至少两倍。在本实施例中，这是这样完成的，即取样以切片速率的两倍完成。
取样值随后在模数转换器25a、25b中被变换为数字值序列y（k）。这个数字值序列y（k）被加至数字信号处理器26，该处理器26包括例如只读存储器27、用于估算发射的二进制数据序列的程序。估算产生的中间结果被信号处理器26缓存到读写存储器28中。根据要被检波的用户数量，单个信号处理器的计算容量在特殊情况下不再够用了。在这种情况下要提供更多的处理器来分散计算容量。
图3以电路图的形式示出如果信号估算需要的话由单个或多个处理器分别实现的功能。为了在检波器30中完成信号估算，需要对每个用户进行信道说明，这种说明是由信道估算器31产生的。应该注意到这一点：由于移动站的位置不同，移动站和基站间的各无线信道是不同的。经常使用所谓的信道脉冲响应作为信道描述。为了确定信道描述是否可能，例如，在发射信号中插入训练数据序列，从这个序列可以在接收机中由相关器计算信道脉冲响应。另外，码序列发生器32是需要的，它在取样时刻k对每个单个用户产生一个片的值。如将进一步示出的，由无线信道脉冲响应和码序列形成的信道脉冲响应将被检波器30有利地加以使用。
为了计算联合概率分布矩的序列，有利的是在状态空间中采用信道的描述。为此，各用户在取样时刻k影响离散时间接收信号y（k）的数据被组合成向量b（k）。由于不仅是在时间扩散的信道中来自不同的用户的比特而且来自一个用户的连续比特可引起相互干扰，故向量b（k）不只包括每用户一比特而且根据时间扩散还包括每用户多比特。假定叠加的噪声而引起畸变的线性信道作了简化，以下实验方程可以用于在取样时刻k在接收机中探测到输入信号y（k）：
y（k）＝bT（k）b（k）+n（k）
向量h（k）描述了发射比特怎样引起相互间的干扰。该向量考虑到了实际无线信道、通信电路中的滤波器和扩频序列。
为了明了码序列对h（k）的影响，图4示出了一个非常简单的实施例。在这个实施例中，CDMA通信系统有三个用户。调制方法为相移键控（Phase Shift Keying）且各用户的无线信道由直接链路组成（无多径传输、无衰落、无衰减），该链路仅只被叠加的白高斯噪声（AWGN）所干扰。在时刻k0获得下述向量b（k0），该向量包括引起相互间干扰的发射比特：
b（k0）＝[+1，+1，-1]T
脉冲响应向量h（k0）在此简单情况下是仅被用于扩频的码序列所确定的，从图4可知：
h（k0）＝[+1，-1，+1]T
由于片（chip）值连续改变，新的脉冲响应向量h（k）实际上在每一新的取样时刻均将被计算，该向量考虑到了片的当前值。
在脉冲响应向量h（k）中引入码序列是有利的，因为其结果是该向量可以具有高度弹性的结构：例如，可以允许码序列周期不响应于所用的数据周期。另外，可以允许用户具有不同和可变的数据速率。图4所示的实施例表示出将二进制码序列结合进脉冲响应向量h（k）是很简单的，因为在脉冲向量h（k）中符号仅根据片而改变。
该实验方程可通过状态转变方程来完成，该状态转变方程描述了向量b（k）的组合在从取样时刻k向取样时刻k+1转变时是如何改变的：
b（k+1）＝A（k）＊b（k）+（k+1）
借助于矩阵A（k），由于数据在时刻k+1不再对接收信号y（k+1）起作用，在正式描述他们时从向量b（k）或b（k+1）中除去。借助于向量b△（k+1），数据被分别加至向量b（k）或b（k+1），上述数据刚好已在时刻k+1被发射，从而第一次对接收的信号产生影响。
这种形式的状态方程仅被用于一般借助于公式描述数据是如何被加至向量b（K+1）或从该向量被读出的。当在信号处理器中计算b（K+1）时，这种运算最好不借助于矩阵乘法或矩阵加法来完成，而是通过特殊的存贮操作。对于在时刻k+1无新的数据被发射的情况，向量b（k）在转变中改变为b（k+1）。
借助于由状态空间的描述而引入的数量（magnitude）和描述，将描述在检波器中计算操作是如何被执行以估算数据的。为了简化，假定对于优选实施例，二进制值被作为数据发射并且基带接收信号是实数值信号。在复数值基带信号的情况下，在优选实施例中复数取样值y（k）的实部和虚部作为两个独立的实数值信号连续地被接收。在卡尔曼滤波器中即便获得些微质量的优越性也不需要增强电路系统和成本。
在优选实施例中第一和第二阶矩是递归计算的，亦即均值向量b（k）和b+（k）以及伴随协方差矩阵P（k）和P+（k）。这些矩可被赋予联合概率分布，该分布近似于实数概率分布。图5示出状态图的一部分，藉此而以图例形式示出信号处理器26所完成的计算步骤。检波器本身也可被看作为改进的卡尔曼滤波器，它通过具有有关质量的判定（软判定）的反馈来改进。为估算数据序列所必需的协方差矩阵的计算在图7所示的状态图中以图例方式给出。由信号处理器26完成的对反馈的计算以状态图形式分别在图6和图8中示出。为了更好地理解，可以注意在图5和图6中以10标出而在图7和图8中以11标出的表示反馈性质的方框。
但是使用根据本发明的卡尔曼滤波器，与现有技术的次最佳检波器相比无反馈判定也表现出显著改进的特性，特别是在灵活性方面。
通常在数据发射开始时发射训练数据，这时连接建立了。因而，对于另外增加的用户来说，检波器的初始化是简单的，因为仅只适当的数据进入均值向量。在协方差矩阵中，伴随协方差值将被置为0。这种方式时，在时刻k均值向量+（k）以及伴随协方差矩阵P+（k）是已知的。从而在时刻k不再估算接收的信号值y（k）。
随后计算状态向量b（k）的改进估算或均值向量（k）以便在接收值y（k）的基础上校正在前估算向量+（k）。这是由卡尔曼滤波器的滤波器方程完成的，该方程是基于状态空间描述的实验方程。下面给出校正的均值向量：
（k）＝+（k）+g（k）e（k）
校正项可由卡尔曼增益向量算出：
且由接收信号y（k）算出估算误差e（k）：
e（k）＝y（k）-hT（k）b（k）
在卡尔曼增益向量g（k）中将接收噪声n（k）的幂σ2n考虑进来。该幂例如在信道识别的范围内，在接收机中可容易地被估算。不必精确地进行估算，因为如所公知的，卡尔曼滤波器对噪声功率误差是坚韧的（robust）。
恰是因为校正了均值向量，故必须校正伴随协方差矩阵。相应的卡尔曼滤波器方程为：
P（k）＝P（k）-g（k）hT（k）P＊（k）
其中再次使用了卡尔曼增益向量g（k）。矩（k）和P（k）是第一和第二阶矩，对其考虑当前接收的取样值y（k）。
假设选定1比特，在从取样时刻k变至k+1前，引入所述反馈（软判定）。随后当在时刻k+1在信道模式的状态向量b（k+1）中该比特不再出现时作出判定。由于反馈而改进了估算，因为卡尔曼滤波器（无反馈）未考虑发射了二进制信号。卡尔曼滤波器例如说隐含地假定高斯概率分布，亦即高斯分布的发射数据。由于反馈被包括在属于（k）和P（k）的（高斯）概率分布中，在从k变至k+1的转变时省略的状态向量b（k）的i阶（ith）元素是二进制的。得到的概率分布具有矩＊（k）和＊（k）。特别有利之处在于本实施例改进的矩是借助类似于卡尔曼滤波器方程的方程而算出的。其结果是对该计算可采用实质上相同的算法。
为获得均值向量＊（k）：
＊（k）＝（k）+g＊（k）e＊（k）
使用了改进的卡尔曼增益向量：
以及使用了估算误差数e＊（k）。
对于α（k）
e＊（k）＝α（k）-uTib（k）
可随后导出：
向量u是单位向量，其中i阶元素是不同于零的，亦即等于1。假定状态向量b（k）的i阶元素被选定并从向量中取出。
具有有关发射数据“硬”判定的另一实施例是这样获得的，即在α（k）的方程中以符号函数（sign）代替双曲正切（tanh）。
对协方差矩阵有改进的卡尔曼滤波器方程
P＊（k）＝P（k）-g＊（k）uTiP（k）β（k）
具有如下校正因子：
因而矩＊（k）和P＊（k）出现，这是考虑到状态向量b（k）的i阶元素是1比特。在变到取样时刻k+1之前，同时从状态向量b（k）中省略该比特，该比特判定是根据估算向量或均值向量＊（k）的相关元素作出的。另外，可以趋近于比特错误概率，因为矩＊（k）和P（k）是赋予概率分布的。对于比特错误概率可获得：
这个质量标准可在电路下游的译码器中被有利地算出，以使得信息发送更可靠。
若在从k转变至k+1时多个比特被省略，则通常可相应地计算修正的滤波器方程，同时可插入已改进的矩＊（k）和P＊（k）以代替（k）和P（k）。若无比特被省略，则取消修正的滤波器方程同时表出＊（k）＝（k）和P＊（k）＝P（k）。若省去反馈也将是这种情况。
从取样时刻k向k+1的转变是根据状态空间描述的转变方程而发生的。对均值向量的伴随卡尔曼预期方程为：
＊（k+1）＝A（k）＊（k）
可获得协方差矩阵：
P＊（k+1）＝A（k）P＊（k）AT（k）+Ob△（k）
矩阵Ob△（k）是对角线矩阵，它包括已在时刻k+1发射的各比特的协方差，亦即1行中的1值（要不然为0），在该行中相关位出现在未知向量b（k+1）中。因为假定各位是均匀分布的，亦即不带均值，故在估算向量或均值向量＊（k+1）中的相应行中出现零。描述了带有这种与状态转换方程相关联的预测步骤并终了一个操作过程（cycle）。在本实施例中，在预测步骤期间在信号处理器中不进行矩阵乘法，仅只存贮那些已参照状态转变方程作出解释的操作。
已总结出所述的检波器计算成本与最优化检波器相比急剧地下降，而无明显的比特错率增加。此外，该检波器生成比特错误概率的估算。这可用于译码器中以增强发射的可靠性。该检波器还采用多径传输以获优越性。对码序列来说必须考虑到相对于时间周期的无限制。允许用户的不同和可变的数据速率。用户也不必被同步。所有这些都是次最优化检波器中所没有的优点。