Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum empfänger- seitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem gemäß den Oberbegriffliehen Merkmalen des Patentanspruchs 1 bzw. auf eine Vorrichtung zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Funk-Kommunikationssystem.

Bei der Übertragung von Signalen bzw. Daten in einem Funk- Kommunikationssystem stellt derzeit eine Einzelantennen-Ko- Kanal-Interferenzauslöschung (SAIC: Single antenna co-channel interference cancellation) insbesondere für Übertragungen in Abwärtsrichtung (Downlink) bei z. B. GSM/EDGE (Global System for Mobile Communication/ Enhanced Data for GSM) ein Problem dar. In Feldversuchen wurden für insbesondere synchronisierte Netze in städtischen Bereichen große Kapazitätsgewinne er- zielt, wie dies bekannt ist aus [1] 3G Americas, "SAIC and synchronized networks for increased GSM capacity," www.3gamericas.org, Sept. 2003. Entsprechend wird für zukünf¬ tige GSM/EDGE-Systemvorgaben eine Regelung hinsichtlich In¬ terferenzauslöschung vorgegeben werden.

Von besonderem Interesse ist die Abwärtsrichtung eines syn¬ chronen TDMA-Netzes (TDMA: Time Division Multiple Access), bei dem alle Basisstationen synchronisiert sind. Aufgrund un¬ terschiedlicher Signalausbreitungsverzögerungen sind die Ko- Kanal-Signale, die bei mobilen Teilnehmerstationen ankommen, jedoch asynchron. Gemäß TSG GERAN (Technical Specification Groups GSM/EDGE Radio Access Network) werden Verschiebungen von bis zu ve{-l,+4} Symboldauern erwartet. Für die nachfol¬ genden Betrachtungen wird ein solches Szenario als quasi- synchron bezeichnet. Im Gegensatz zu einer Mehrteilnehmer-Kanalschätzung für TDMA- Aufwärtsverbindungen (Uplinks) ist über Mehrteilnehmer- Kanalschätzungen für die Abwärtsrichtung nur wenig bekannt. Bekannt ist eine JLSCE (Joint Least Square Channel Estimati- on) für tatsächlich synchrone TDMA-Netze aus [2] P.A. Ranta, A. Hottinen, and Z.-C. Honkasalo, "Co-channel interference cancellation receiver for TDMA mobile Systems," in Proc. IEEE ICC '95, Seattle, S. 17-21, Juni 1995. Dabei werden nur zwei Teilnehmer berücksichtigt (J = 1) , denen jeweils eine Trai- ningssequenz zugeordnet ist, wobei davon ausgegangen wird, dass die Trainingssequenzen bekannt sind. Eine kurze Analyse dieses Szenarios wurde veröffentlicht in [3] A. Hafeez, D. Hui, and H. Arslan, "Interference cancellation for EDGE via two-user Joint demodulation, " in Proc. IEEE Veh. Techn. Conf., Okt. 2003.

Bekannt ist eine Schätzungseinrichtung zum Schätzen gemäß dem Kriterium des minimalen quadratischen Fehlers (Minimum Square Error Estimation) für den Fall eines quasi-synchronen TDMA- Netzes mit J+l Teilnehmern aus [4] S.J. Grant and J.K. Ca- vers, "Multiuser Channel estimation for detection of cochan- nel Signals," IEEE Trans. Commun., Band 49, S. 1845-1855, Okt. 2001. Ebenfalls wird davon ausgegangen, dass alle Trai¬ ningssequenzen bekannt sind. Ausgegangen wird dabei von einem periodischen Einsetzen einer einzigartigen Trainingssequenz in die Datenfolge eines jeden Teilnehmers, was in den meisten TDMA-Standards nicht der Fall ist. Außerdem müssen statisti¬ sche Informationen zweiter Ordnung für alle J+l Ko-Kanäle bei dem Empfänger bekannt sein.

Insbesondere problematisch ist das ungelöste Problem des Schätzens einer Trainingssequenz-Codenummer sowie das Problem der Anwendung einer JLSCE für quasi-synchrone TDMA-Netze.

Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Verfahren bzw. eine Vorrichtung zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem vorzuschlagen, insbesondere ein Ver- fahren bzw. eine Vorrichtung zum Schätzen der Trainingsse¬ quenz-Codenummer und/oder zum Anwenden einer JLSCE für ein quasi-synchrones TDMA-Netz.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem mit den Merk¬ malen des Patentanspruchs 1 bzw. 7 bzw. durch eine Vorrich¬ tung zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Über¬ tragungssystem mit den Merkmalen des Patentanspruchs 14 und/oder 15 gelöst.

Vorteilhaft ist demgemäß ein Verfahren zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem, insbesondere Funk-Kommunikationssystem, bei dem eine eingegebene Folge von Daten Daten, die einem Kanal zugeordnet sind, und diese über¬ lagernde Daten, die zumindest einem Ko-Kanal zu dem Kanal zu¬ geordnet sind, aufweist und den Daten des Kanals und des Ko- Kanals verschiedene Trainingssequenzen zugeordnet sind, wobei beim Schätzen die Trainingssequenzen des Ko-Kanals und insbe- sondere des Kanals geschätzt werden.

Vorteilhaft ist demgemäß alleinig oder in Kombination mit ei¬ nem solchen Verfahren ein Verfahren zum empfängerseitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem, insbesondere Funk-Kommunikationssystem, bei dem eine eingegebene Folge von Daten Daten, die einem Kanal zugeordnet sind, und diese über¬ lagernde Daten, die zumindest einem Ko-Kanal zu dem Kanal zu¬ geordnet sind, aufweist, wobei die überlagerten Daten ver¬ schiedener Kanäle zeitlich verschoben empfangen werden und den Daten des Kanals und verschiedener Ko-Kanäle verschiedene Kanalkoeffizienten zugeordnet sind, wobei die Kanalkoeffi¬ zienten von zumindest einem Ko-Kanal geschätzt werden.

Vorteilhaft ist demgemäß eine Vorrichtung zum empfängersei- tigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem, insbe¬ sondere Funk-Kommunikationssystem, mit einer Schätzungsein¬ richtung zum Schätzen der Daten, wobei der Schätzungseinrich- tung zugeführt wird eine eingegebene Folge von Daten aus Da¬ ten, die einem Kanal zugeordnet sind, und aus diesen überla¬ gerten Daten, die zumindest einem Ko-Kanal zu dem Kanal zuge¬ ordnet sind, und wobei den Daten des Kanals und des Ko-Kanals verschiedene Trainingssequenzen zugeordnet sind, wobei die Schätzungseinrichtung ausgelegt ist zum Schätzen zumindest einer Trainingssequenz eines Ko-Kanals, insbesondere ausge¬ legt ist zum Durchführen eines entsprechenden der Verfahren.

Vorteilhaft ist demgemäß allein oder bevorzugt in Kombination mit einer derartigen Vorrichtung eine Vorrichtung zum empfän- gerseitigen Schätzen von Daten in einem Übertragungssystem, insbesondere Funk-Kommunikationssystem mit einer Schätzungs¬ einrichtung zum Schätzen der Daten, wobei die Schätzungsein- richtung zugeführt bekommt eine eingegeben Folge von Daten aus Daten, die einem Kanal zugeordnet sind, und aus diesen überlagerten Daten, die zumindest einem Ko-Kanal zu dem Kanal zugeordnet sind, wobei die überlagerten Daten verschiedener Kanäle zeitlich verschoben empfangen werden und wobei den Da- ten des Kanals und verschiedener Ko-Kanäle verschiedene Ka¬ nalkoeffizienten zugehören, wobei die Schätzungseinrichtung ausgelegt ist zum Schätzen der Kanalkoeffizienten von zumin¬ dest einem Ko-Kanal, insbesondere ausgelegt ist zum Durchfüh¬ ren eines entsprechenden der Verfahren.

Insbesondere handelt es sich bei den Daten des Kanals um Nutz-Daten für die empfängerseitige Vorrichtung.

Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand von abhängigen Ansprüchen.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem die Trai¬ ningssequenzen fest zugeordnete Trainingssequenz-Codenummern haben und beim Schätzen die Trainingssequenz-Codenummern zu- sätzlich oder bevorzugt anstelle der Trainingssequenzen ge¬ schätzt werden. Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem von emp¬ fangenen Bursts mit Folgen aus Daten deren Midambeln zum Schätzen verwendet werden.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem eine Schätzung für eine Vielzahl, insbesondere für alle Trainings¬ sequenzen der Kanäle durchgeführt wird.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem eine Viel- zahl von Hypothesen möglicher Kombinationen aus Trainingsse¬ quenzen und Kanälen bestimmt wird.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem eine wahr¬ scheinlichste der Hypothesen bestimmt wird und deren Kombina- tion für eine nachfolgende Schätzung oder Bestimmung eigent¬ licher Daten verwendet wird, insbesondere gemäß

y-Aoho-^Äjϊϊj j=l

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem die Kanal¬ koeffizienten einer Vielzahl, insbesondere aller Ko-Kanäle geschätzt werden.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem die zeit- liehen Verschiebungen der Ko-Kanäle unbekannt sind.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem eine Ver¬ schiebungsmehrdeutigkeit (Shift Ambiguity) angewendet wird, insbesondere auf die Trainingssequenz der entsprechenden FoI- ge aus Daten angewendet wird.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem geschätzte Kanalkoeffizienten um eine Anzahl von Positionen in eine Richtung verschoben werden und eine entsprechende Folge aus Daten um diese Anzahl von Positionen in die andere Richtung verschoben wird, insbesondere gemäß

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren, bei dem die Länge des Korrelationsintervalls der Schätzung entsprechend des Verschiebungsbetrags gekürzt wird.

Bevorzugt wird insbesondere ein Verfahren bei dem die Trai- ningssequenz als Folge aus Daten durch Hinzufügen von Nullen um die Länge des Verschiebungsbetrags verlängert wird.

Ein Ausführungsbeispiel wird nachfolgend anhand der Zeichnung näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 schematisch eine Empfangsanordnung zum empfängersei- tigen Schätzen einer Trainingssequenz einer Vielzahl von interferierenden Datenfolgen bzw. zum Schätzen von Kanalkoeffizienten einer Vielzahl von Ko-Kanälen;

Fig. 2 ein Diagramm zur Veranschaulichung des Ergebnisses eines für sich bekannten Verfahrens;

Fig. 3 ein entsprechendes Diagramm bei Anwendung eines be- vorzugten Verfahrens; und

Fig. 4 ein Schema zum Veranschaulichen eines Verschiebens empfangener Daten.

Wie aus Fig. 1 ersichtlich, werden in einem Übertragungssys¬ tem, insbesondere Funk-Kommunikationssystem, beispielsweise gemäß dem Standard GSM/EDGE Signale bzw. Daten über eine Funkschnittstelle übertragen. Von einer oder mehreren Basis¬ stationen BS werden dabei Folgen aus Daten yo, yi zu ver- schiedenen Teilnehmerstationen, beispielsweise zu einer ers¬ ten Teilnehmerstation MSO bzw. zu einer zweiten Teilnehmer- Station MSl übertragen. Nachfolgend wird ohne Beschränkung der Allgemeinheit die erste Teilnehmerstation MSO als der Empfänger betrachtet, in welchem die für diesen Empfänger MSO bestimmte ursprünglich gesendete Folge aus Nutz-Daten als den 5. Daten für den Empfänger bestmöglich rekonstruiert werden soll. Die von der ersten Basisstation BSO zu dem Empfänger MSO übertragene Folge aus Daten y0 wird dabei über einen ers¬ ten Kanal h0 übertragen. Von der zweiten Basisstation BSl wird eine andere Folge aus Daten yi zu der zweiten Teilneh- 0 merstation MSl über einen zweiten Kanal hi übertragen. Auf¬ grund der räumlichen Nähe folgt beim Empfänger eine Überlage¬ rung der Folgen aus Daten y. Zwar sind die Basisstationen BS über eine Basisstations-Steuereinrichtung BSC miteinander synchronisiert, aufgrund der verschiedenen Laufzeiten kommt 5 es jedoch zu zeitlichen Verschiebungen der empfangenen Kompo¬ nenten der einzelnen Folgen aus Daten y0, yi, welche beim Empfänger MSO empfangen werden.

Der Empfänger MSO empfängt auf diese Art und Weise eine Viel- 0 zahl von Daten y verschiedener Folgen aus Daten, welche ein interferierendes Empfangssignal eines gewünschten Signals bzw. Kanals ho und einer Vielzahl unerwünschter Kanäle hD ausbilden. Das Empfangssignal y im Empfänger MSO kann daher aus einer Summe von seitens der Basisstationen BSO, BSl ge- 5 sendeten Daten A-, multipliziert mit dem jeweils zugeordneten Kanalkoeffizienten hj zuzüglich einer Rauschkomponente n be¬ schrieben werden. Zur Rekonstruktion der für den Empfänger MSO bestimmten Folge aus Daten y0 wendet dieser eine Kanal¬ schätzung an, beispielsweise eine JLSCE. Dabei wird eine den 0 Nutz-Daten bzw. dem Kanal zugeordneten Trainingsseguenz TSCo verwendet. Die Trainingsseguenz TSC0 wird vorzugsweise als Bestandteil der Daten regelmäßig oder in zeitlich vorgegebe¬ nen Abständen übertragen. Insbesondere wird die Trainingsse¬ quenz TSC0 als Bestandteil einer sogenannten Midambel md ü- 5 bertragen. Für die Übertragung der weiteren Folge aus Daten zu der zweiten Teilnehmerstation MSl wird eine andere Trai¬ ningssequenz TSCi verwendet, so dass bei idealer Auslegung des Systems eine Vielzahl von für sich im System bekannten Trainingssequenzen TSCi für die verschiedenen Folgen aus Da¬ ten verwendet wird.

Zur verbesserten Rekonstruktion der gewünschten Folge aus Da¬ ten ist es daher von Bedeutung, die verschiedenen Trainings¬ sequenzen TSCx den verschiedenen Kanälen h-, bzw. den verschie¬ denen Folgen aus Daten richtig zuzuordnen und nicht nur die dem eigenen Datenstrom zugeordnete Trainingssequenz TSC0 richtig zu bestimmen oder zu kennen. Daher wird in dem Emp¬ fänger MSO in einem ersten Schritt eine Kanalschätzung, bei¬ spielsweise eine JLSCE für vorzugsweise alle möglichen Trai¬ ningssequenzen TSC1 der J interferierenden Kanäle h0, hi,..., hj durchgeführt. Daraus folgen Hypothesen 01o,h1,...,hJ) . In ei- nem nachfolgenden Schritt wird bestimmt, welche dieser Hypo¬ thesen am ehesten eine richtige Zuordnung der Trainingsse¬ quenzen ergibt. Auf diese Art und Weise wird eine Vielzahl von Trainingssequenzen bestimmt, wobei diese Vielzahl von Trainingssequenzen TSC1 den entsprechenden Kanälen hj bzw. Folgen aus Daten zugeordnet wird. Bei Kenntnis einer bestimm¬ ten Menge verfügbarer Trainingssequenzen mit jeweils .einer mit den Trainingssequenzen zusammen übertragenen Trainingsse¬ quenz-Codenummer reicht idealerweise die Bestimmung dieser Trainingssequenz-Codenummer aus.

Gemäß einem zweiten, eigenständig erfinderischen Aspekt wer¬ den die Kanalkoeffizienten der J+l Ko-Kanäle bei Vorliegen einer unbekannten Zeitverschiebung zwischen den Ko-Kanälen geschätzt, wobei die Zeitverschiebung beispielsweise aufgrund unterschiedlicher Ausbreitungsverzögerungen entstehen kann.

Betrachtet wird beim bevorzugten Ausführungsbeispiel bei¬ spielhaft eine sogenannte Joint-Least-Squares-Kanalschätzung (JLSCE) für synchrone und quasi-synchrone zellulare TDMA- Netze gemäß beispielsweise dem Standard GSM. Betrachtet wird dabei ein verbessertes Verfahren hinsichtlich der Leistungs¬ analyse für synchrone Netze, wobei eine Verfahrensweise bzw. eine entsprechende Vorrichtung zum Schätzen einer Trainings- sequenz-Codenummer sowie eine Erweiterung von JLSCE auf qua- si-synchrone Netze hervorgehoben werden. Dabei ist eine Um¬ setzung auch auf andere Systeme als das GSM/EDGE-System mög- lieh.

Um eine vorzugsweise optimale Kanalschätzung mit Blick auf eine sogenannte Joint-Least-Squares-Kanalschätzung als bei¬ spielhafte Ausgangsgrundlage anzusetzen, werden die nachfol- genden Bedingungen angenommen, wobei diese im Rahmen einer praktischen Umsetzung entsprechend modifiziert werden und vorliegend für die Erläuterung zum einfachen Verständnis ge¬ setzt werden. Angenommen wird ein synchrones TDMA-Netz, d. h. Trainingssequenzen aller J+l Ko-Kanäle überlappen einander zumindest teilweise. Zu Beginn wird der Fall angenommen, dass alle Trainingssequenzen zeitlich perfekt synchronisiert sei¬ en. Eine möglich Zeitverschiebung von J interferierenden Sig¬ nalen bzw. Datenfolgen, welche parallel zu einer ersten ge¬ wünschten Datenfolge bzw. einem ersten gewünschten Signal auf einem ersten Kanal empfangen werden, wird nachfolgend be¬ trachtet. Zu Beginn der Betrachtungen wird angenommen, dass alle Trainingssequenzen bekannt seien. Eine Generalisierung für den Fall, dass die Trainingssequenzen der interferieren¬ den Datenfolge bzw. Signale oder Kanäle unbekannt sind, wird nachfolgend betrachtet. Zur Vereinfachung wird davon ausge¬ gangen, dass alle Ko-Kanäle für die Dauer der Trainingsse¬ quenzen angenähert zeit-invariant sind. Alle Trainingssequen¬ zen sollen zur Vereinfachung der Betrachtung außerdem die gleiche Länge K aufweisen. Die Anzahl J der interferierenden Datenfolgen bzw. Kanäle ist beliebig, vorzugsweise jedoch ge¬ ring.

Unter diesen Annahmen kann eine im Empfänger MSO empfangene Datenfolge y nach einer baud-ratigen Abtastung in einer kom- plexen Basisband-Notation in Vektor/Matrix-Form beschrieben werden:

wobei

Oj [Ic0 + L] - Oj [Ic0]

A,= (2) aj[k0 +L-l] .- aj[k0 +K-L-\]

die (K-/,)x(L4-i) Datenmatrizen A-, der J+l Ko-Kanäle be¬ schreibt, ko der Zeitindex eines ersten Trainingssymbols ist, L die effektive Speicherlänge des äquivalenten zeitdiskreten Kanalmodels ist und

die (L+l)xl Kanalkoeffizientenvektoren h-, sind, wobei für einen Laufindex j für die interferierenden Datenfolge und/oder Kanäle gilt: O≤j≤J. Ohne Verlust der Allgemeinheit wird dabei dem gewünschten Kanal bzw. der gewünschten Daten¬ folge der Laufindex D=O zugewiesen. Hinsichtlich Elementen eines (K-L )xl-Rauschvektors n wird angenommen, dass diese statistisch unabhängig und gaussisch verteilt sind mit Mit¬ telwert gleich Null und einer Varianz σ„ . Eine zweite Matri¬ ze C umfasst die Vielzahl der ersten Matrizen A-, gemäß CI=[A05A15^5AJ] und eine dritte Matrize f umfasst die einzel¬ nen Kanalkoeffizientenvektoren h-, gemäß f :=[hj,h^,...,h]j . Die Signifikanz dieser Notation besteht darin, dass das äquiva¬ lente zeitdiskrete Kanalmodell ausgedrückt werden kann durch

y =Cf+n. (4)

Diese Formel (4) beschreibt die Form eines Einzel- Teilnehmersystems mit einem einzelnen Empfänger MS. Daher kann die Joint-Least-Squares-Kanalschätzung geschrieben wer¬ den gemäß [2] [3] f = (CHC)-lCHy , ( 5 )

wobei f :=[h0,hj ,...,hyj die Least-Squares (LS) Schätzungen mit geringsten Quadratwerten beschreibt. Wenn A0,A1,...,Aj bekannt ist, ist auch C bekannt. Daher kann die (J+l) (L+Dx(K-L)- Matrix (C11C)-1C" Off-Line für alle möglichen Kombinationen von Trainingssequenzen berechnet werden, was die Rechenkom¬ plexität deutlich vereinfacht. Im Fall reellwertiger Trai¬ ningssequenzen sind nur 2 (J+l) (L+l) (K-L-I)-On-Line Additio- nen und 2 (J+l) (L+l) (K-L)-On-Line Multiplikationen pro Burst durchzuführen.

Formel (5) entspricht einem linearen Gleichungssystem mit K- L Gleichungen und (J+l) (L+l) Unbekannten, was beides pro Quadraturkomponente gilt. Daher nimmt die Leistungsfähigkeit mit zunehmendem L und J bei gegebenem K ab. In dem GSM/EDGE- Szenario mit z. B. K=26 ist es möglich, gleichzeitig bis zu J+l=4 Ko-Kanäle zu schätzen, was von L (L>2) und den Kreuz¬ korrelationseigenschaften der Trainingssequenzen abhängt .

Nachfolgend wird eine -Analyse für synchrone Netze betrachtet. Gemäß einem für sich bekannten Ergebnis der LS- Schätzungstheorie kann der mittlere quadratische Fehler (MSE: Mean Squared Error) pro geschätztem Kanalkoeffizienten be- rechnet werden gemäß [4] [3] zu

^ I ιι„- i|2 -E{ 11(C1 H1C/~i)v--1lC/-« 1 H1I.i (J + I)(L + I)

wobei das mittlere Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR: Signal-to-Noise Ratio) pro Datensymbol ist und tr{.} die zugeordnete Spur (Trace) bezeichnet. Angemerkt wird, dass die MSE nicht von dem Signal-zu-Interferenz-Verhältnis (CCI) abhängt. Die MSE ist für alle Kanalkoeffizienten die selbe, selbst falls diese 0 sind, und hängt insgesamt, abgesehen vom SNR, von den Autokorrelations- und Kreuzkorrelations- Eigenschaften der gewählten Trainxngssequenzen ab. Dies ist leicht ersichtlich, da CHC geschrieben werden kann als

wobei das (i,j)-te ElementA"AJ erhalten wird durch eine Kor¬ relation gemäß

[*?*,] U + L + κ-''] aX +L + K-fl O ≤Ui≤ h 0 < i',j'< L. ( 8 )

Weitere Einsichten hinsichtlich der MSE können erhalten wer¬ den durch Niederschreiben der (J+l) (L+l)x(J+l) (L+l)-Matrize CHC als

CHC=(K-L)W+1)+E, (9)

wobei I(J+iχt+1) die (J+l) (L+l) x (J+l) (L+l)-Identitäts- bzw. Einheits-Matrize bezeichnet und E eine Fehlermatrize be¬ zeichnet. Durch Vergleich mit Formel (7) ist ersichtlich, dass E=O gilt, falls A1 eine unitäre Matrize ist, d. h. falls für alle möglichen Paare i≠j ist. Das Inverse der rechten Seite in Formel (9) kann mittels der Sherman-Morrison-Woodbury- Formel berechnet werden, was auch als das Matrizen- Inversionslemma bekannt ist:

(W+UV")-1 =W"L -W1U(I+V11W-1U)-1V"1^-1, (10) wobei U , V und W Matrizen mit einer geeigneten Dimension sind. Gleichung (10) ist vereinfachbar zu

für VH=I. Nach Substitution W und E:=U, wird letztendlich

H(C11C)-1}=_i-«r{ItI+1XLfl)}-——l tr{E(lm+1)+^E)"1}, (12)

erhalten und daher gilt aufgrund (6),

Angemerkt wird, dass der erste Term eine untere Grenze der MSE ausbildet, welche erzielt wird, falls Aj für alle ie {θ,l,...,j} gilt und falls A"Aj=O für alle möglichen Paare i≠j gilt, d. h. falls E=O gilt. Die erste Bedingung ist gültig für Trainingssequenzen mit einer perfekten Autokorre¬ lation und die zweite Bedingung gilt für Trainingssequenzen mit einer perfekten Kreuzkorrelation gemäß Formel (8) . Dem entsprechend wird die untere Grenze für orthogonale Trai- ningssequenzen erzielt. Der zweite Term in Formel (13) be¬ schreibt 0^0n. die übermäßige (excess) MSE aufgrund nicht per¬ fekter Korrelationseigenschaften Fig. 2 zeigt die entspre¬ chende MSE gegenüber dem Signal-zu-Rausch-Verhältnis SNR als Energie Es des Signals gegenüber dem Rauschen No für das paar "schlechteste" bzw. "bester" GSM/EDGE-Trainingssequenzen. Die untere Grenze ist ebenfalls eingeschlossen.

Davon ausgehend wird nachfolgend die Schätzung der möglichen Trainingssequenzen einer Vielzahl von Kanälen, worunter auch Übertragungen an bestimmte Teilnehmer zu verstehen sind, be- schrieben. Die Vielzahl dieser Trainingsseqυenzen umfasst vorzugsweise eine gewünschte Trainingssequenz einer Datenfol¬ ge, welche zu dem Empfänger selber über einen gewünschten Ka¬ nal übertragen wird. Außerdem umfassen die zu schätzenden Trainingssequenzen vorzugsweise möglichst viele dazu interfe¬ rierende Trainingssequenzen bzw. Trainingssequenzen dazu in¬ terferierender Kanäle und Datenfolgen. Bei fest vorgegebenen Trainingssequenzen, welche sich durch eine Trainingssequenz- Codenummer zusätzlich zu den Unterschieden der eigentlichen Trainingssequenz unterscheiden, kann vorzugsweise auch in ausreichendem Maße die Schätzung dieser Trainingssequenz- Codenummern ausreichen, da darüber die eigentlichen Trai¬ ningssequenzen zugeordnet werden können.

Allgemein wird davon ausgegangen, dass für eine JLSCE die Trainingssequenz des gewünschten Teilnehmers bzw. des ge¬ wünschten Kanals und außerdem die Trainingssequenzen aller J interferierender Teilnehmer bzw. Kanäle bei dem Empfänger be¬ kannt sein müssen. Dies ist in zellularen Systemen jedoch üb- licherweise nicht der Fall.

Zur Lösung dieses Problems wird eine Schätzungseinrichtung, insbesondere Maximal-Wahrscheinlichkeits-Schätzer (Maximum- likelihood Estimator) zum Schätzen einer Vielzahl von Trai- ningssequenzen bzw. Trainingssequenz-Codenummern vorgeschla¬ gen. Zur Vereinfachung der Erläuterung wird nachfolgend ange¬ nommen, dass die Trainingssequenz des gewünschten Teilnehmers bzw. des gewünschten Kanals bekannt ist. Außerdem wird zur Vereinfachung angenommen, dass alle Trainingssequenzen zuein- ander verschieden sind.

In einem ersten Schritt wird eine JLSCE für insbesondere alle möglichen Trainingssequenzen TSCi der J interferierenden Ka¬ näle bzw. Teilnehmer durchgeführt. Daraus folgen Hypothesen h =(ho,h,,...,hJ) . Bei einer Anzahl N verschiedener Trainingsse¬ quenzen, d. h. bei beispielsweise (GSM/EDGE: N=8) verschiede- nen Trainingssequenzen, ist die die Anzahl der Hypothesen

In einem zweiten Schritt wird bestimmt, welche dieser Hypo- thesen (ho,h,,...,hj) am ehesten eine richtige Zuordnung der Trainingssequenzen ergibt. Dazu wird vorzugsweise für jede der Hypothesen fh^h^^h^ die euklidische Distanz zu der emp¬ fangenen Folge aus Daten y berechnet und die beste Hypothese ausgewählt :

'-Aoho-∑Äjϊϊj J=I (14)

wobei verglichen mit Formel (1) alle Berechnungen für den kompletten Burst oder vorzugsweise nur die Dauer der Midambel der Trainingssequenzen durchgeführt werden. Verglichen mit einer JLSCE mit bekannten Trainingssequenzen ist der zusätz¬ liche Komplexitätsaufwand etwa proportional zu der Anzahl von Hypothesen, welche berücksichtigt werden.

Fig. 3 stellt ein beispielhaftes Ergebnis der Leistungsunter¬ schiede für den Fall eines (J=I) dominanten interferierenden Kanals bei GSM/EDGE dar. Der Leistungsunterschied im Ver¬ gleich zu einer wahren JLSCE ist für den interessierenden Be¬ reich von Signal-zu-Rausch-Verhältnissen (Es/N0>OdB) ver- nachlassigbar. Daher zeigt sich der allgemeine Glaube, dass die Trainingssequenzen TSC aller interferierender Kanäle beim Empfänger bekannt sein müssen, als offensichtlich nicht kor¬ rekt aus der praktischen Anwendungssicht.

Vorteilhafterweise ist eine Erweiterung auf quasi-synchrone Netze umsetzbar. Unter einem synchronen Netz wird verstanden, dass alle Basisstationen zeitlich synchronisiert betrieben werden. Aufgrund zufälliger Ausbreitungsverzogerung der Sig¬ nale auf einer Funkschnittstelle bedeutet dies nicht notwen- digerweise, dass auf dem direkten geradlinigen Weg laufende Signale aller Ko-Kanäle an den mobilen Teilnehmerstationen gleichzeitig eintreffen. Typischerweise treffen Signale bzw. Folgen aus Daten interferierender Kanäle hinsichtlich Signa¬ len bzw. Folgen aus Daten des gewünschten Teilnehmers bzw. Kanals mit Verzögerung ein.

Zur Vereinfachung der Erläuterung wird nachfolgend lediglich v. eine relative Verschiebung J des j-ten Ko-Kanals unter Bezug auf den Kanal des gewünschten Teilnehmers betrachtet, wie dies auch in Fig. 4 skizziert ist. Zur Vereinfachung wird de¬ finiert, dass die relative Verschiebung °~ des Kanals des gewünschten Teilnehmers gleich 0 ist. Zur weiteren Vereinfa¬ chung wird angenommen, dass für alle j die relativen Ver- v. Schiebungen J ganze Zahlen sind. Ferner wird definiert vπβ-m«|vJ.-vj. Jj1 Gemäß konventioneller Ansätze können vmκ Koeffizienten pro Ko-Kanal geschätzt werden, wie dies in Fig. 3 skizziert ist. Da gemäß Formel (6) die Fehler¬ varianz proportional zur Anzahl der geschätzten Kanalkoeffi¬ zienten ist, selbst wenn diese 0 sein sollten, tritt ein Leistungsfähigkeitsverlust auf, wenn vmax >0 gilt.

Für den Fall, dass die Verschiebungen bekannt sind oder ge¬ schätzt werden können, kann jedoch der Leistungsfähigkeits¬ verlust wesentlich oder ganz reduziert werden, in dem eine sogenannte Verschiebungs-Zweideutigkeit (shift ambiguity) an¬ gewendet wird, welche für den Fall eines einzelnen Kanals be¬ kannt ist aus [5] X.-M. Chen and P.A. Hoeher, "Blind equali- zation with iterative Joint Channel and data estimation for wireless DPSK Systems," in Proc. IEEE GLOBECOM 'Ol, San Anto- nio, S. 274-279, Nov. 2001. Verschiebungs-Zweideutigkeit be¬ deutet, dass für den Fall, dass die insbesondere geschätzten Kanalkoeffizienten um eine Anzahl von Positionen nach links verschoben werden, dass dann die entsprechende, insbesondere geschätzte Datensequenz bzw. Folge aus Daten um Vj Positionen nach rechts verschoben wird, wobei die Verschiebungen auch entsprechend umgekehrt durchgeführt werden können:

In einem Übertragungsschemata ohne Trainingssymbole, welches auch als sogenannte "Blind Equalization" bekannt ist, ist die Verschiebungs-Zweideutigkeit schwierig zu lösen gemäß [5] , [6] X.-M. Chen and P.A. Hoeher, "Blind turbo equalization for wireless DPSK Systems," in Proc. Int. ITG Conf. on Source and Channel Coding, Berlin, S. 371-378, Jan.2002.

Im Kontext eines training-basierten Systems kann jedoch der nachfolgende Trick angewendet werden:

Falls die Trainingssequenz des j-ten Ko-Kanals um Vj Symbole nach rechts verschoben wird, dann werden die entsprechenden geschätzten Kanalkoeffizienten automatisch v} Positionen nach links verschoben. Natürlich kann die Verschiebung in jeweils entgegengesetzter Richtung durchgeführt werden. Falls dieses Prinzip auf alle Ko-Kanäle angewendet wird, dann werden alle Kanalkoeffizienten ausgerichtet und daher reicht es aus, die Originale JLSCE durchzuführen, d. h. L+l Koeffizienten pro Ko-Kanal zu schätzen. Die MSE Leistungsfähigkeit kann mit Hilfe von Gleichung (6) berechnet werden.

Jedoch wird Gleichung (8) geringfügig modifiziert, um die Verschiebungen vf mit zu berücksichtigen. Aufgrund der Ver¬ schiebungen werden die Trainingssequenzen TSC entsprechend um Nullen erweitert.

Alternativ zu dem Auffüllen mit Nullen kann beispielsweise die Länge des Korrelationsintervalls reduziert werden. Das Reduzieren der Länge des Korrelationsintervalls von K-L auf K-L-V0111x hat einen geringeren Einfluss auf die MSE als das Erhöhen der Anzahl geschätzter Koeffizienten von L+l auf L+l+v^. Beschrieben ist die Verfahrensweise am Beispiel einer JLSCE mit dem Problem einer Kanalschätzung mit einer unbekannten Anzahl von Trainingssequenzen TSCl, TSC2, ... und dem Problem eines quasi-synchronen Netzes. Eine MSE- Leistungsfähigkeitsanalyse gibt weitere Einblicke hinsicht¬ lich der Anwendung nicht-orthogonaler Trainingssequenzen TSC. Für zumindest eine Vielzahl von Fällen ist eine Erweiterung möglich, insbesondere eine Erweiterung auf eine sogenannte Joint Minimum Mean Square Error Estimation (JMMSE) mit

f=(CHC+σ^I)-ιCHy