CN1346547A - 移动通信系统中的近似mmse信道估计器 - Google Patents

Abstract

在移动通信系统中执行信道估计。为了降低计算负担,并且由此降低功率消耗,可以针对多普勒以及SIR的变化,利用多项式去近似基于最小均方误差(MMSE)的信道估计器。可以利用查找表来提供多项式的系数。根据本发明的另一个方面,多项式的系数自身可以由第二多项式来近似得到。

Description

移动通信系统中的近似NNSE信道估计器

背景

本发明涉及到移动通信系统中的信道估计，并且更加特别涉及到能够以较低计算强度来执行这种信道估计的方法和装置。

移动无线电话的特征尤其在于，基站(BS)与移动台(MS)之间发射的无线信号是通过多条路径进行传播的。由于发射信号的不同射线在到达接收机天线之前有可能经过不同的路径，所以接收机接收到某些射线的时间要迟于其它的射线。这样作为结果的信号中就包括发射信号的一个或者多个回波。当信号中被发送的信息包含数字符号时，这些回波就会被称做符号间干扰(ISI)。ISI可以有害地影响接收机确定接收信号中的信息内容的能力。

为了降低或者消除接收信号中的ISI，公知的方法是在接收机中使用均衡器。可以参考利用码分多址接入(CDMA)技术区分与不同用户关联的信号的系统，对这种方法进行进一步的描述。然而应该认识到，CDMA只是无线系统多种可行实例(例如时分多址接入，或“TDMA”就是另外一种实例)当中的一种，其中采用RAKE接收机或者均衡器去解决多径传播问题。

CDMA系统的基本思想就是通过唯一的扩展序列/码来分离不同的用户、基站以及服务。在一种CDMA系统中，要发送的信息数据流被加到更高速率的数据流(公知为签名或者扩展序列)当中。典型地，这种签名序列数据采用二进制，由此可以提供比特流。生成这种签名序列的一种方法就是采用看上去具有随机性，但又可以被授权接收机进行复制的伪噪声(PN)过程。假设信息数据流和高比特速率签名序列流的二进制数值分别由+1和-1来表示，则通过使这两个比特流相乘，可以把这两个比特流组合起来。这种更高比特速率信号与较低比特速率数据流的组合被称做对该信息数据流信号的扩展。每个信息数据流或信道都被分配给一个唯一的签名序列。

多个扩展信息信号去调制射频载波(例如通过二进制相移键控BPSK)，然后做为组合信号被接收机联合接收。各个扩展信号都与其它所有的扩展信号，以及噪声相关信号在频域和时域内相互重叠。如果接收机被授权，则组合信号与其中一个唯一的签名序列进行相关，并且可以分离并且解扩相应的信息信号。如果采用正交相移键控(QPSK)调制，则签名序列可以由复数(包括实部和虚部)构成，其中实部和虚部被用于去调制处于相同频率、但是相互之间的相位相差90°的两个载波中相应的一个。

传统意义上说，一个签名序列被用于代表信息的一个比特。接收该被发送序列或其补序列表示该信息比特是+1还是-1，有时也用“0”或“1”来表示。签名序列通常包括N个比特，而且签名序列的每个比特都被称做“码片”。整个N码片长的序列(或者其补序列)被称做一个被发送符号。常规接收机(例如RAKE接收机)使接收信号和已知签名序列的复共轭进行相关，生成相关值。当得到较大的正相关值时，检测到“0”；当得到较大的负相关值时，检测到“1”。

那么可以理解到，扩展码的速率(通常指码片速率)要高于信息符号速率。码速率除以信息符号速率被称做扩展因子(S_f)。在利用不同扩展码对若干用户传输进行分离的系统中，用于分离这些用户的扩展码被称做是长码。在接收机中，通过对组合信号和所用扩展码当中一个扩展码的复共轭进行相关，就可以重新产生相应的用户信息，而其它用户的相关信号可以被认为是噪声。

为了克服移动无线信道中的多径特性，RAKE接收机和射线搜索器是宽带码分多址接入(WCDMA)技术(在IMT2000的名义下进行标准化，参见例如IMT-2000研究委员会空中接口WG，SWG2，“Volume 3 Specifications of Air-interface for 3Gmobile System(第三卷3G移动系统的空中接口标准)”，版本0-3.1，1997年12月)中的两个必需单元。图1中给出了示范RAKE接收机的实例。简单来说，RAKE接收机的基本思想就是使输入到一个相对简单的接收机的无线信号的各个相关多径分量之间实现同步。(参见例如1983年，McGraw-Hill出版的，J.G.Proakis的《Digital Communications(数字通信)》一书)。该简单接收机通常被称做一个RAKE分支设备。图1的示范接收机中描述了六个RAKE分支101。不同的多径分量被合理地假设为不相关。当假设成立并且使用足够多的分支数量时，对分支进行最大比合并可以得到一种相当简单但性能良好的接收机技术。

信道估计概述

图2中描述了示范W-CDMA方案内的物理信道中所使用的整体帧结构。被发送的基带信号s_i，j，k可以由下式给出

s_i，j，k＝c_i，j，k·u_j，k    (1)其中c_i，j，k是复扩展序列，以及u_j，k表示时隙k当中的第j个复数符号。以上的符号给出了所关心的时隙k内第j个符号当中的码片i信号，其中i＝0，1，...S_i-1以及j＝0，1，...，N_s-1。扩展因子由S_f给定，而且N_s是每时隙内的符号个数。对于W-CDMA系统来说，码片速率是每秒4.096e6个码片(cbps)，以及 $N_s=\frac{2560}{S_f}.----\left(2\right)$ 长码在每一帧内被循环重复。为了实现相干接收机，需要估计时隙k-n_B内每个符号j的(幅值和相位的)信道讹误

。由于多径分量的到达时间不同，所以对于每个多径分量来说，其信道讹误也相应不相同。为了执行最大比合并(MRC)，需要为每个与RAKE分支101同步的多径分量估计信道讹误。信道估计的第一步就是获得每个时隙的基本信道估计值

。然后在m个连续基本信道估计值的基础上，再得到时隙k-n_B内每个符号j的信道估计值

(其中m≥n_B)。参数n_B表示被缓存的时隙个数。多径分量的信道特征分布要取决于环境，而且例如可以服从瑞利分布。连续基本信道估计值的幅度和相位的变化一方面取决于瑞利分布，而另一方面取决于多普勒频率。

图3中描述了与RAKE接收机的其中一个示范分支101相关的主要模块。就其总体操作来说，RAKE分支101执行扩展码相关、符号积分、以及利用先验已知导频符号进行信道估计。然后利用信道估计值对于信道失真进行补偿。现在更加详细地描述RAKE分支101的操作过程。

W-CDMA系统中的接收信号为

       r_i，j，k＝s_i，j，k·h_i，j，k+n_i，j，k    (3)其中n_i，j，k是调制作为方差为N₀的复值加性白高斯噪声(AWGN)的干扰。则经过解扩的接收信号为 $r_{j,k}=\frac{1}{S_f}\·\underset{i=0}{\overset{S_f-1}{\mathrm{\Σ}}}{c^{*}}_{i,j,k}\·(c_{i,j,k}\·u_{j,k}\·h_{i,j,k}+n_{i,j,k})----\left(4\right)$

       r_j，k＝u_j，k·h_j，k+n_j，k在每个RAKE分支101中，与相应路径时延对齐的接收信号通过与复共轭码c_i，j，k ^*相乘进行解扩。在图3的示范实施例当中，这一操作由第一乘法器401来完成。然后第一积分设备403执行对一个符号的随后的积分操作，以生成接收符号r_j，k其中 也被认为是方差为N₀/S_f的白高斯噪声。与n_i，j，k相比，该噪声也相应地被抑制S_f倍。对于W-CDMA系统来说，每个时隙当中最前面的N_p个符号是先验已知导频符号。这N_p个符号通过例如开关405，被路由到第二乘法器407。第二乘法器407实现接收到的导频符号与先验已知导频符号复共轭u_j，k ^*的相乘。然后该乘法所得到的乘积被传送到第二积分设备409，其中生成时隙k的基本信道估计值

。从数学角度讲，可以被表示为 ${\tilde{h}}_k=\frac{1}{N_p}\·\underset{j=0}{\overset{N_p-1}{\mathrm{\Σ}}}{u^{*}}_{j,k}\·(u_{j,k}\·h_{j,k}+{\tilde{n}}_{j,k})----\left(5\right)$ ${\tilde{h}}_k={\stackrel{\‾}{h}}_k+{\hat{n}}_k$ 出于与上述描述的公式(4)中噪声相类似的原因， 也被认为是方差为N₀/(N_p·S_f)的白高斯噪声。

考虑精确信道估计器411，其中通过如下的线性组合装置，利用多个基本信道估计值去获得时隙k-n_B内符号j的信道估计值

： ${\hat{h}}_{j,k-n_B}=G_j\&CenterDot;\tilde{H}----N_p<j\&le;N_s,----\left(6\right)$ 其中n_B表示缓存的时隙个数。向量G_j是m个滤波器系数向量，该系数与符号j的精细信道估计值相关：

       G_j＝[g_k-m，…，g_k-1，g_k].    (7)

是m个时隙的基本信道估计值向量 $\tilde{H}={[{\tilde{h}}_{k-m},\&hellip;,{\tilde{h}}_{k-1},{\tilde{h}}_k]}^T,----\left(8\right)$ 滤波器系数G_j使得下述均方误差最小 $E\left\{{(h_{j,k-n_B}-G_j\&CenterDot;\tilde{H})}^{*}(h_{j,k-n_B}-G_j\&CenterDot;\tilde{H})\right\},----\left(9\right)$ 其中E{}是公知的期望函数。

这样就可以使得 的最小均方误差(MMSE)估计器满足条件 $E\{(h_{j,k-n_B}-G_j\&CenterDot;\tilde{H})\&CenterDot;{\tilde{H}}^H\}=0,----\left(10\right)$ 其中

表示矩阵

的Hermetian转置(参见1991年，Addison Wesley19038出版的，Louis L. Scharf的《Statistical signal Processing，Detection，Estimation，and Time Series Analysis(统计信号处理、检测、估计、以及时间序列分析)》一书)。该条件可以重写为 $R_{h\tilde{h}}-G_j\&CenterDot;R_{\tilde{h}\tilde{h}}=0,----\left(11\right)$ 其中 是时隙k-n_B内符号j的信道估计值与m个基本信道估计值之间的互协方差，以及 是所有m个基本信道估计值之间的互协方差。滤波器系数G_j由下式给出 $G_j=R_{h\tilde{h}}\&CenterDot;R_{\tilde{h}\tilde{h}}^{-1},----\left(12\right)$ 为了有助于进一步的解释，定义如下的定位函数p(j，k)

      p(j，k)＝T_s·(j·S_f+k·N_s)

             j＝0，1，…N_s    (13)其中T_s是时隙k内符号j的持续时间。而且信道的时间相关ρ(Δt)可以确定信道波动的快慢。如果假设信道h_j，k的功率谱密度可以由Jakes模型给定(参见1974年IEEE出版的，W.C.Jakes的《Microwave MobileCommunications(微波移动通信)》一书)，则

      p(Δt)＝J₀(2πf_dΔt)，    (14)其中J₀(2πf_dΔt)是零阶的第一类贝塞儿函数，而且其中f_d是多普勒频率。在相关函数中应用定位函数， $R_{h\tilde{h}}={\left|\stackrel{\&OverBar;}{h}\right|}^2\&CenterDot;[\mathrm{\&rho;}(p(j,k-n_B)-p(1,k-m)),\&hellip;,\mathrm{\&rho;}(p(j,k-n_B)-p(1,k))].----\left(15\right)$ 而且， 由下式给出 $R_{\tilde{h}\tilde{h}}={\left|\stackrel{\&OverBar;}{h}\right|}^2\&CenterDot;\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\&rho;}\left(0\right)+\frac{N_0}{{\left|\stackrel{\&OverBar;}{h}\right|}^2\&CenterDot;S_f{N}_p}& \&hellip;& \mathrm{\&rho;}(p(1,k-m)-p(1,k))\\ \&hellip;& \&hellip;& \&hellip;\\ \mathrm{\&rho;}(p(1,k)-p(1,k-m))& \&hellip;& \mathrm{\&rho;}\left(0\right)+\frac{N_0}{{\left|\stackrel{\&OverBar;}{h}\right|}^2\&CenterDot;S_f{N}_p}\end{array}\right]----\left(16\right)$

其中

是信道的平均功率，而且N₀表示干扰的平均方差。则每符号的平均信号干扰比(SIR)可以定义为 $\mathrm{SIR}=\frac{{\left|\stackrel{\&OverBar;}{h}\right|}^2}{S_f\&CenterDot;N_0}----\left(17\right)$

那么可以看到，为了使RAKE分支101能够工作，需要精确信道估计器411去确定滤波器系数G_j。然而直接根据公式(12)去计算滤波器系数的直接方法，会给接收机加上繁重的计算负担。这主要是由于以下需要所造成的：即执行公式(12)中所指示的求逆矩阵操作，以及在每个时隙中都需要更新公式(6)中所用的滤波器系数G_j。这样就需要一种能够以低计算强度方式来确定信道估计值的技术和设备。

概述

因此，本发明的目的在于提供一种能够确定信道估计的技术和设备，而又没有常规技术所带来的繁重的计算负担。

根据本发明的一个方面，上述和其它目的都可以通过在接收机内确定通信信道估计值的方法和设备中得到实现，其中利用多项式来确定一组近似的滤波器系数。然后该近似滤波器系数被用于去确定该通信信道的估计值。

根据本发明的另一方面，可以向其中已存储有至少一组多项式系数的多项式系数表提供地址，来确定多项式的多项式系数。然后多项式系数表输出端所提供的多项式系数被当做该多项式的多项式系数。

可以至少部分地从接收信号的多普勒频率值中得到地址。在某些实施例中，这要包括对多普勒频率值进行量化；并且利用经过量化的多普勒频率值做为地址。

仍然根据本发明的另一方面，可以通过利用第二多项式去确定一组近似的多项式系数，来确定该多项式的多项式系数。然后，这些近似的多项式系数可以被用做多项式的一部分，该多项式被用于确定一组近似的滤波器系数。

又根据本发明的一个其它方面，用于确定该组近似滤波器系数的多项式可以是接收信号的信号干扰比的函数，以及是接收信号的多普勒频率的函数。

附图简述

通过阅读随后的详细说明，以及附图，可以理解本发明的目的和好处，附图中包括：

图1是示范RAKE接收机的框图；

图2是描述示范W-CDMA方案内物理信道中所用的整体帧结构的图；

图3是RAKE接收机内的示范RAKE分支的框图；

图4是在不同信号干扰比和速度值条件下，描述时隙k-n_B中符号j的G_j中的滤波器系数[g_k-m，…，g_k-1，g_k]的示意图；

图5是根据本发明的一个方面，包括示范信道估计器在内的RAKE分支的框图；

图6是根据本发明的一个方面，包括示范信道估计器在内的RAKE分支另一实施例的框图；

图7是根据本发明的一个方面，使用均衡器的非扩展MA系统中的近似MMSE信道估计器的又一可选实施例的框图。

详细描述

现在参考附图来描述本发明的各项特征，其中类似的部分由相同的参考符号来标识。

在随后的描述中，要参考到各种设备、单元以及类似的元素。应该可以理解到，任何以及所有的这种设备、单元以及类似元素都可以以任何多种公知的技术去实施，其中包括利用一组存储在计算机可读存储介质(例如各种磁和光存储介质)内的、用于控制通用处理器的适当程序指令的实施，以及通过特别设计的专用硬件元素的实施。任何以及所有这种实施例，及其组合都被打算包含在随后附图和讨论的覆盖范围之中。

从公式(6)中可以看到，滤波器G_j的特征在于(m，n_B)，其中m是所使用的基本信道估计的数量，以及n_B是被缓存的时隙个数。希望能够避免公式(12)中直接计算所要求的计算负担(主要是矩阵求逆)。确定计算所要求负担的一个问题就是需要为每个时隙去更新公式(6)中所用的滤波器系数G_j。反过来在每个时隙中，这又要基于需要使用RAKE接收机当中的那些SIR最高的路径。对于时隙k-n_B内的符号j来说，在瑞利衰落信道中，针对不同的SIR和速度值(v)(以每小时公里来测量)，去确定相应的滤波器系数G_j中的[g_k-m，…，g_k-1，g_k]，其结果可以参见图4中所给出的曲线。分析表明，单个滤波器系数取值随f_d变化而变化的速度要快于随SIR变化而变化的速度。

因此根据本发明的一个方面，公式(6)中所用的滤波器系数可以由下式给出的 来近似表示 ${\hat{g}}_x=\mathrm{\&alpha;}{(x,f_d)}_N{\mathrm{SIR}}^N+\mathrm{\&alpha;}{(x,f_d)}_{N-1}{\mathrm{SIR}}^{N-1}\&hellip;+\mathrm{\&alpha;}{(x,f_d)}_0----\left(18\right)$ 其中k-m≤x≤k。多项式

是N次多项式，并且在最小平方的条件下满足数据

。本领域内的一般技术人员都可以容易地理解如何去确定这种多项式的近似。而且还要考虑性能的优劣以及实施的难易程度，来选择多项式的次数N。然而，基本信道估计值的个数m以及多项式的次数N也可以是多普勒频率f_d和SIR估计值的函数。考虑到多普勒频率f_d可以取任何值，多项式系数

(其中N≤η≤0)只对下式给定的有限数量的

有效

当f_d(ν₀)＜f_d＜f_d(ν₁)

当f_d(ν_2q)≤f_d＜f_d(ν_2q+1)其中0≤λ≤q，以及f_d(ν_φ)(其中0≤φ≤2q+1)是对应于速度ν_φ的多普勒频率。可以从性能的优劣以及实施的难易程度出发，来选择量化级别数量q，以及是采用均匀分布或者非均匀分布的量化间隔。

图5中给出根据本发明的一个方面，包括示范信道估计器在内的RAKE分支的框图。第一乘法器401、第一积分设备403、开关405、第二乘法器407以及第二积分设备409都可以按照图3中所描述过程进行操作，所以在此不需要对这些元素进行重复讨论。为了生成信道估计值，需要提供一个多普勒估计器601，其中在接收信号r_j，k和/或基本信道估计值h_k的基础上，利用已知技术去确定多普勒频率。然后多普勒频率f_d被送到量化设备603，其操作过程可以参见公式(19)中的描述。然后经过量化的多普勒频率

被提供用做多项式系数表605的至少一部分地址，该表在其输出端生成N+1个系数，这些系数又被送到多项式近似单元607。除了从经过量化的多普勒频率

中所得到的部分地址之外，最好还可以通过如下方式得到地址，即从用于标识要生成哪一个近似滤波器系数的指示符得到地址，以及进一步从用于识别精确信道估计针对哪个符号的索引值j中得到地址。

SIR估计器609也被提供去基于接收信号r_j，k和/或基本信道估计值 来生成SIR估计值。SIR估计器609可以根据公知技术进行操作，所以在此不必作详细描述。估计到的SIR值被提供给多项式近似单元607。

该多项式近似单元607根据公式(18)进行操作，以生成近似的滤波器系数 ，这些系数又被提供给精确信道估计滤波器611。该精确信道估计滤波器611还从第二积分设备409中接收基本信道估计值

，并且根据公式(6)操作去生成信道估计值

，在变为其复共轭612后，用于与接收信号信息(已存储在缓存区613内)相乘(例如通过乘法器615)，其目的在于在与来自其它RAKE分支经过补偿的信号信息进行组合之前，对该信道讹误进行补偿。

做为对多普勒频率f_d进行量化以及随后查找表操作的代替方法，多项式系数α(x，f_d)_η自身可以由第二多项式实现近似： $\widehat{\mathrm{\&alpha;}}{(x,f_d)}_{\mathrm{\&eta;}}=\mathrm{\&beta;}{(x,j)}_z{f}_d^z+\mathrm{\&beta;}{(x,j)}_{z-1}{f}_d^{z-1}\&hellip;+\mathrm{\&beta;}{(x,j)}_0----\left(20\right)$ 其中 是z次多项式，并且在最小平方的意义上满足数据

。本领域内的一般技术人员可以容易地理解如何确定这种多项式的近似。应该根据性能的优劣和实施的难易程度来选择多项式的次数z。

图6中描述了这种可选实施例的框图。第一乘法器401、第一积分设备403、开关405、第二乘法器407、第二积分设备409、多普勒估计器601、SIR估计器609、多项式近似单元607、精确信道估计滤波器611以及乘法器615都按照图5中描述的来进行操作，所以在此不必重复讨论。可选实施例中利用多项式系数表701和系数生成器703来代替图5中所描述的量化设备603和多项式系数表605。多项式系数表701中已存储系数β(x，j)_z，…β(x，j)₀，这些系数被提供给系数生成器703。进入多项式系数表701的地址最好可以通过如下方法得到，即从用于标识要生成哪一个近似滤波器系数的指示符中得到地址，以及从用于识别精确信道估计针对哪个符号的索引值j中得到地址。

系数生成器703还从多普勒估计器601中接收所估计到的多普勒频率f_d，并且根据公式(20)进行操作，以生成估计系数，这些系数被提供给多项式近似单元607。量化过程的其余部分都根据上述图5中的描述来进行操作。

在本发明的另一实施例中，一种或多种上述描述的近似基于MMSE的信道估计也能够被用于使用均衡器的非扩展频谱多址接入(MA)系统。类似于公式(3)，非扩展频谱MA系统中的接收信号可以被描述为 $r_{j,k}=\underset{i=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{u}_{j-{\mathrm{\&tau;}}_1,k}\&CenterDot;h_{i,j,k}+{\stackrel{}{\tilde{n}}}_{j,k},----\left(21\right)$ (参见1983年McGraw-Hill出版的，J.G.Proakis著的《DigitalCommunications(数字通信)》一书)，其中h_i，j，k是时隙k内符号j针对不同时延τ_j，(0≤i≤L-1)的信道。符号u_j，k是时隙k中的被发送符号j-τ_j。类似于公式(5)，需要为每个时隙做出L个基本信道估计值。相应地在这种情况下，公式(6)中的

变为长度为L的向量

。类似地，G_j变为k×L阶的矩阵， 变为L×k阶的矩阵，而且变为长度为L的向量

。通过这种推广，上述公式(3)到公式(27)所描述的计算对于公式(21)中所描述的非扩展频谱系统模型来说也是有效的。

图7中描述了使用均衡器的非扩展MA系统中的近似MMSE信道估计器的示范实施例。除了由非扩展MA系统所导致的基本信道估计器801和均衡器803中的必需差别之外，该实施例与图6中所描述的实施例相类似，其中多项式不仅被用于去近似精确信道估计滤波器611所使用的滤波器系数[g_k-m，…g_k-1，g_k]，而且该多项式近似的系数自身可以由系数生成器703中的多项式近似值来决定。当然在本发明的又一个实施例中，系数生成器703和多项式系数表701可以以图5中描述的方式由量化设备603和多项式系数表605所代替。

以上参考特定的实施例对本发明进行了描述。然而很明显对于本领域的技术人员来说，本发明可能呈现为特定形式，而不是上述的优选实施例。但这在不脱离本发明的精神的情况下进行。无论如何，优选实施例仅仅是出于说明的目的，并不应该认为是限制本发明。本发明的覆盖范围在随后的权利要求中给出，而不是上述的说明中，而且所有处于权利要求范围之内的变化和等效内容都打算被包含于此。

Claims (20)

1.一种用于在接收机中确定通信信道估计值的方法，包括如下步骤：

利用多项式去确定一组近似的滤波器系数；以及

利用近似的滤波器系数去确定该通信信道估计值。

2.权利要求1的方法，还包括如下步骤：

通过向已存储至少一组多项式系数的多项式系数表提供地址，来确定该多项式的多项式系数；以及

利用多项式系数表输出端所提供的多项式系数做为该多项式的多项式系数。

3.权利要求2的方法，还包括至少部分地从接收信号的多普勒频率值中得到地址的步骤。

4.权利要求3的方法，其中从接收信号的多普勒频率值中得到地址的步骤中包括步骤：

对该多普勒频率值进行量化；以及

利用经过量化的多普勒频率值做为地址。

5.权利要求1的方法，还包括步骤：

通过利用第二多项式去确定一组近似的多项式系数，来确定该多项式的多项式系数；以及

利用该近似的多项式系数做为多项式的一部分，该多项式被用于确定一组近似的滤波器系数。

6.权利要求1的方法，其中被用于确定该组近似滤波器系数的多项式是接收信号的信号干扰比的函数，以及是接收信号的多普勒频率的函数。

7.权利要求1的方法，其中多项式的次数是接收信号的多普勒频率的函数。

8.权利要求1的方法，其中多项式的次数是接收信号的信号干扰比估计值的函数。

9.权利要求1的方法，其中该组近似滤波器系数中包括多个(m个)近似滤波器系数，其中m是接收信号的多普勒频率的函数。

10.权利要求1的方法，其中该组近似滤波器系数中包括多个(m个)近似滤波器系数，其中m是接收信号的信号干扰比估计值的函数。

11.一种用于在接收机中确定通信信道估计值的设备，包括：

利用多项式去确定一组近似滤波器系数的装置；以及

利用近似的滤波器系数去确定该通信信道估计值的装置。

12.权利要求11的设备，还包括用于确定多项式的多项式系数的装置，该装置中包括：

其中已存储至少一组多项式系数的多项式系数表；

用于向该多项式系数表提供地址的装置；以及

利用该多项式系数表输出端所提供的多项式系数做为该多项式的多项式系数的装置。

13.权利要求12的设备，还包括用于至少部分地从接收信号的多普勒频率值中得到地址的装置。

14.权利要求13的设备，其中用于从接收信号的多普勒频率值中得到地址的装置中包括：

用于对该多普勒频率值进行量化的装置；以及

利用经过量化的多普勒频率值做为地址的装置。

15.权利要求11的设备，还包括：

通过利用第二多项式去确定一组近似的多项式系数以确定该多项式的多项式系数的装置；以及

用于利用该近似的多项式系数做为该多项式的一部分的装置，该多项式被用于确定该组近似的滤波器系数。

16.权利要求11的设备，其中被用于确定该组近似滤波器系数的多项式是接收信号的信号干扰比的函数，以及是接收信号的多普勒频率的函数。

17.权利要求11的设备，其中多项式的次数是接收信号的多普勒频率的函数。

18.权利要求11的设备，其中多项式的次数是接收信号的信号干扰比估计值的函数。

19.权利要求11的设备，其中该组近似的滤波器系数中包括多个(m个)近似滤波器系数，其中m是接收信号的多普勒频率的函数。

20.权利要求11的设备，其中该组近似的滤波器系数中包括多个(m个)近似滤波器系数，其中m是接收信号的信号干扰比估计值的函数。

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