一种信号接收器，包括：输入端，用于接收包括多个符号的输入信号；序列估计器，用于接收所述输入信号并形成对所述输入信号的最可能内容的估计；第一前馈均衡器，用于接收所述估计或由此推导的信号，并对其进行滤波以形成第一均衡器输出，其中，第一前馈均衡器用于使得其中心抽头有效为0；第二前馈均衡器，用于接收所述输入信号并对其进行滤波以形成第二均衡器输出；求和单元，用于对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出求和以形成和信号，其中，所述接收器用于使得所述求和单元相对于均衡器输出对所述输入信号的依赖对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出同步求和；符号估计器，用于根据所述和信号估计符号流。用于根据所述和信号估计符号流。用于根据所述和信号估计符号流。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】均衡方法及装置
[0001]本专利技术涉及信号接收器中的均衡，例如用于光通信系统中。
技术介绍
[0002]符号间干扰(inter
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symbol
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interference，ISI)存在于大多数通信系统中。ISI可以导致接收器侧的信号质量下降。以光通信系统为例，随着带宽需求的不断增加，光信号的码率正在被推到光电子器件和组件带宽的极限，甚至超过光电子器件和组件的带宽极限。因此，光通信系统中存在中等甚至强ISI是常见的，这可能会显著限制传输性能。
[0003]为了对抗ISI，提出了各种均衡技术方案，如前馈均衡器(feed
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forward equalizer，FFE)、判决反馈均衡器(decision feedback equalizer，DFE)和最大似然序列估计器(maximum likelihood sequence estimator，MLSE)。在这些方法中，MLSE在最小化序列错误概率方面是最强大的或最佳的。MLSE通常采用硬输出维特比算法，因此只能由硬判决前馈纠错(hard decision feed forward error correction，FEC)解码器级联，如图1所示。来自发射器102(Tx)的输出信号101是脉冲振幅调制(Pulse Amplitude Modulation，PAM)或正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)符号的序列，然后通过在模块103中添加符号间干扰(inter
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symbol
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interference，ISI)而在信道中失真。ISI信号104在进入接收器之前被加性白高斯噪声(additive white Gaussian noise，AWGN)模块105污染。图1中的接收器仅包括与此问题相关的功能块，即MLSE 106、解交织器(π
–1)107和硬判决解码器(hard decision decoder，HDD)108。接收器中的其它功能块，如相位恢复和时钟恢复，未示出。在图1中，在109中接收的符号序列由最大似然序列估计(maximum likelihood sequence estimation，MLSE)块106均衡，并在110处转换为比特序列。然后，均衡的比特序列110被π
–1解交织，该π
–1涉及比特位置的置换。111处的置换比特序列现在适合于解码。
[0004]软判决解码可能会比硬判决解码带来大约1dB至2dB的额外净编码增益(net coding gain，NCG)。软判决解码器需要软比特信息而不是硬判决比特序列。
[0005]为了利用软判决解码的好处，提出了软输出维特比算法(soft output Viterbi algorithm，SOVA)和Bahl
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Coke
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Jelinek
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Raviv(BCJR)算法。如https://en.wikipedia.org/wiki/Soft_output_Viterbi_algorithm所述的软输出维特比算法(Soft output Viterbi algorithm，SOVA)和Bahl
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Coke
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Jelinek
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Raviv(BCJR)算法是两种广泛使用的均衡方法，用于补偿ISI和生成软信息。
[0006]信号接收器对这些算法的使用如图2所示。图2的大部分与图1相同，只是MLSE块106被软输出块202取代。块202接收噪声ISI信号201。块202通常使用SOVA或BCJR算法来生成软信息，例如对数似然比(Log
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Likelihood Ratio，LLR)203。随后的π
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1 204和软判决解码器(soft decision decoder，SDD)205相应地在LLR 203及其置换版本206上工作。
[0007]然而，SOVA和BCJR的计算复杂度远高于MLSE，禁止在对功耗敏感的系统中应用SOVA和BCJR。
[0008]BCJR是一种最大后验(maximum a posterior，MAP)检测算法，通常被认为是最佳算法。它涉及根据格架计算正向概率和反向概率，因此可能非常复杂。
[0009]SOVA与经典维特比算法的不同之处在于，它使用了一个修改的路径度量，该度量考虑了输入符号的先验概率，并产生一个指示判决可靠性的软输出。就像MLSE使用的硬输出维特比算法一样，SOVA只包括根据格架的前向路径度量计算，而不是像BCJR那样的双向计算。但是，SOVA需要存储每个比特的软信息，并在沿着格架向前移动的每一步更新软信息。因此，SOVA的复杂度远高于MLSE，禁止在需要低功耗的系统中应用SOVA。
[0010]希望开发一种克服这些问题的上述信号接收器技术方案的低复杂度替代方案。
技术实现思路
[0011]根据第一方面，提供了一种信号接收器，其中，包括：输入端，用于接收包括多个符号的输入信号；序列估计器，用于接收所述输入信号并形成对所述输入信号的最可能内容的估计；第一前馈均衡器，用于接收所述估计或由此推导的信号，并对其进行滤波以形成第一均衡器输出，其中，第一前馈均衡器用于使得其中心抽头有效为0；第二前馈均衡器，用于接收所述输入信号并对其进行滤波以形成第二均衡器输出；求和单元，用于对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出求和以形成和信号，其中，所述接收器用于使得所述求和单元相对于均衡器输出对所述输入信号的依赖对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出同步求和；符号估计器，用于根据所述和信号估计符号流。
[0012]在一些实现方式中，本文描述的信号接收器可以执行接近领先系统的操作，同时具有较低的复杂度，这可以有助于其应用于对功耗敏感的系统中。
[0013]所述信号接收器可以包括延迟单元，用于延迟所述输入端和所述第二前馈均衡器之间的输入信号，使得所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出相对于它们对所述输入信号的依赖同步地提供给所述求和单元。因此，所述延迟单元可以对齐来自所述第一前馈均衡器和所述第二前馈均衡器的输出中的符号序列。
[0014]所述序列估计器可以是最大似然序列估计器。这可以是一种方便的实现方式。
[0015]所述序列估计器可以是前馈均衡器、无限脉冲响应滤波器或判决反馈均衡器。这可以进一步降低所提出的均衡方案的复杂度。
[0016]所述序列估计器可以生成硬输出。所述序列估计器可以输出硬决定符号而不是比特。
[0017]所述第二前馈均衡器可用于作用于参考符号之前的m个符号和参考符号之后的n个符号，所述第一前馈均衡器可用于作用于参考符号之前的m+n个符号和参考符号之后的m+n个符号。这可能导致改进的性能，因为感兴趣符号(symbol of interest，SOI)的分散能量可以从相邻符号中获得。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种信号接收器，其特征在于，包括：输入端，用于接收包括多个符号的输入信号；序列估计器，用于接收所述输入信号并形成对所述输入信号的最可能内容的估计；第一前馈均衡器，用于接收所述估计或由此推导的信号，并对其进行滤波以形成第一均衡器输出，其中，第一前馈均衡器用于使得其中心抽头有效为0；第二前馈均衡器，用于接收所述输入信号并对其进行滤波以形成第二均衡器输出；求和单元，用于对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出求和以形成和信号，其中，所述接收器用于使得所述求和单元相对于均衡器输出对所述输入信号的依赖对所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出同步求和；符号估计器，用于根据所述和信号估计符号流。2.根据权利要求1所述的信号接收器，其特征在于，包括延迟单元，用于延迟所述输入端和所述第二前馈均衡器之间的输入信号，使得所述第一均衡器输出和所述第二均衡器输出相对于它们对所述输入信号的依赖同步地提供给所述求和单元。3.根据权利要求1或2所述的信号接收器，其特征在于，所述序列估计器是最大似然序列估计器。4.根据权利要求1或2所述的信号接收器，其特征在于，所述序列估计器是前馈均衡器、无限脉冲响应滤波器或判决反馈均衡器。5.根据上述权利要求中任一项所述的信号接收器，其特征在于，所述序列估计器产生硬输出。6.根据上述权利要求中任一项所述的信号接收器，其特征在于，所述第二前馈均衡器用于作用于参考符号之前的m个符号和参考符号之后的n个符号，所述第一前馈均衡器用于作用于参考符号之前的m+n个符号和参考符号之后的m+n个符号。7.根据上述权利要求中任一项所述的信号接收器，所述接收器用于根据所述求和单元的输出调整所述第一均衡器和/或所述第二均衡器的抽头系数。8.根据上述权利要求中任一项所述的信号接收器，其特征在于，所述序列估计器用于形成所述输入信号的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张慧剑，唐进，尚冬冬，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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