CN1809982B - 无线通信链路质量确定 - Google Patents

Abstract

描述了一种用于确定无线通信链路的质量的方法和接收器。该链路质量基于编码信号来确定，所述编码信号是经由所述通信链路传输且包含经历一个或多个传输信道的不同状态的至少两个信号部分。该方法包括如下步骤：提供不同信道的各信道质量值；以及通过在指数域对所述各信道质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度。

Description

无线通信链路质量确定

发明领域

本发明一般地涉及无线通信环境中的信号传输。更具体地说，本发明涉及用于传输编码信号的通信链路的质量确定。

发明背景

在自适应通信系统，如UMTS、EDGE或5GHz WLAN系统(IEEE802.11a、HiperLAN2和HisWANa))中，调整诸如发送功率、码率和/或调制方案等的传输参数以适应通信链路的瞬时状况，具体来说适应信道条件以便有效地利用可用资源。这些自适应方案的一个关键元素是所谓的信道质量信息(CQI)或通信链路质量测量(LQM)。CQI或LQM代表对诸如信噪比(SNR)、多径抽头加权值等链路参数的评估。

CQI的一个特有问题是经由多状态通信链路的信号传输(如多状态信道上的编码传输)的误码率预测。表述多状态指在利用特定调制和编码方案(MCS)的信号或其部分(如一个码字)的传输期间，通信链路或信道的状态是变化的。这在瞬时SNR或信干比(SIR)的情况下通常可以表示为：

$y_k=\sqrt{{\mathrm{SNR}}_k}\·x_k+z_k,,k=1,...,N,---1.1$

其中SNR_k表示在瞬时k经历的通信链路SNR(信道状态)，N是所考虑的每传输信号信号部分数量(例如每码字码元数)。这里，信号部分(若干码元)的平均功率x_k和噪声样本z_k假定等于1。

有许多其中出现这些多状态通信链路的实例。下面简要提及三种时常发生的的情况：

-时间选择性信道上的传输；

-频率选择性信道上的传输；以及

-空间选择性信道上的传输。

时间选择性通信链路上的传输的一个实例是UMTS的物理层传输。一般来说，5MHz带宽的UMTS也会促成频率选择性信道。信息在时域进行编码，并经组织，以便以不同长度(例如10、20、40或80毫秒)的所谓传输时间间隔(TTI)对输入信息进行分组、编码并传送。

一个TTI直接对应于一个码字。接收到的TTI码元或软比特在RAKE合并之后被取作译码器输入。这些码元所经历的信道SNR或等效信道状态一般随时间变化。变化程度取决于车辆(vehicular)速度。

图1中显示了UMTS信道时间选择性的一个实例。这是车速为120km/h、载波频率为2GHz、假定平坦衰落情况下的一个瞬像。圆圈标记所谓时隙的开始位置，时隙的长度为10/15毫秒。对应于所示圆圈的SNR值可以构成信道状态SNR_k。要注意SNR值经过归一化，使得平均值等于1(0dB)。

OFDM传输是频率选择性信道上传输的一个实例。IEEE802.11a可以视为应用OFDM的各种系统之一。在OFDM中，将信息编码并映射到频率子载波。通常，它应用于相对于反向传输带宽有较大时延扩展的情况，这种情况意味着在传输带宽上具有频率选择性信道。因此，接收到的子载波码元在解调之后一般经历不同的衰落振幅。子载波衰落的程度取决于瞬时信道脉冲响应的时延扩展及抽头加权值。

图2中显示了IEEE802.11a信道的频率选择性的一个实例。这是rms时延扩展为150纳秒(这是IEEE802.11a标准化程序中采用信道模型C的假定)的一个瞬像。IEEE802.11a信道带宽为20MHz，此带宽分为64个子信道。圆圈标记各个子载波的位置。每子载波SNR值通常构成信道状态SNR_k。同样将SNR值归一化，使其平均值为1。

BLAST类型的MIMO传输方案可以视为空间选择性信道的一个实例。由此，(可能物理上可用的)并行MIMO信道通过并行传输流或层来馈送。这些层通常可以由一个码来编码，然后进行空间复用。基于MIMO信道的传输导致干扰层。假定频率平坦信道，并将线性MMSE检测器应用于接收到的信号矢量以抑制空间干扰，则该检测器输出上作为软比特馈送给译码器的码元流一般会经历检测器输出SNR形式的不同的信道状态。这可以视为随空间或层变化的信道。变化程度主要取决于MIMO信道的空间相关性和多径分布。

图3中显示了MIMO信道的时间选择性的一个实例。这是平坦且不相关4×4MIMO信道的典型瞬像。发送天线流或层在接收器上通过线性MMSE检测器分离。附图所示的SNR是检测器输出上的SNR。每层SNR值通常构成信道状态SNR_k。将这些SNR值归一化，使其平均值等于1。

在上述的多状态通信情况中，需要一种允许精确地确定无线通信链路质量的方法和接收器。

发明概述

为满足此需求，本发明提出一种基于编码信号来确定无线通信链路质量的方法，所述编码信号经由所述通信链路传输且包含经历一个或多个传输信道的不同状态的至少两个信号部分。该方法包括如下步骤：提供相应于所述不同信道状态的各信道质量值；以及通过在指数域对所述各信道质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度。

本发明可以应用于各种领域。例如它可以应用于对多状态通信链路上的编码传输执行误码率估计的场合。如上所述，表述多状态表示在信号传输期间，信道状态如(瞬时)信噪比(SNR)或信干比(SR)是变化的。这可能发源于随时变信道条件、频率选择性条件或空间选择性行为。

估计(例如预测)误码率的问题产生于许多应用，例如信道质量测量以及基于此，为链路自适应、功率控制、链路对系统干扰建模、仿真结果的验证等而执行的链路质量评估。本发明还可以用作确定此类应用中所需的适当量度。

所述各信道质量值可以不同方式提供。它们可以例如根据在实际数据发送之前发送的(预定义)导频信号来获取。

为对所述各信道质量值求均值，可以采用各种均值函数。例如，可以提到非线性(例如对数或非对数)或线性均值函数。求均值期间，可以通过各概率量度对各信道质量值作加权处理。所述概率量度可以表征信道状态。

可以根据下式来确定质量量度

$\mathrm{\γeff}=-\mathrm{lo}{g}_e\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\exp (-{\mathrm{\γ}}_k\·\mathrm{\α})\right)\·{\mathrm{\β}}_1$

其中：

γ_eff是质量量度；

γ_k是各信道质量值；

N是所传信号中包含的信号部分的数量；

P_k是各信道质量值的概率量度；以及

α和β是可选的系数(可以等于1)。

至少质量量度和各信道质量值之一可以根据编码信号所用的编码方案和/或调制方案来调整。例如，可以采用与特定编码方案相关联的第一校正项。第一校正项可以选择为，使针对参考通信链路确定的质量量度与针对实际通信链路确定的质量量度的偏差对于目标链路质量(例如帧误码率(FER)或比特误码率(BER))最小。或者或此外，还可以采用与经由所述通信链路传送信号所用的特定调制方案相关的第二校正项。所述第二校正项可以取决于所选调制方案相对于二进制相移键控(BPSK)或任何其他调制方案的欧几里德距离差。

如果要采用一个或多个校正项，可以根据下式确定质量量度

$\mathrm{\γeff}=-\log e(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{pkexp}-\left(\frac{\mathrm{\γk}}{\mathrm{\γcod}*\mathrm{\γ}\mathrm{mod}}\right))*\mathrm{\γcod}*\mathrm{\γ}\mathrm{mod},$

其中：

γ_eff是质量量度；

γ_k是各信道质量值；

N是所传信号中包含的信号部分的数量；

p_k是各信道质量值的概率量度；

γ_cod是与特定编码格式相关联的第一校正项；以及

γ_mod是与特定调制方案相关联的第二校正项。

要注意在上述公式中，γ_cod和γ_mod可以等于1。

可以基于质量量度导出通信链路的链路质量参数(例如估计的FER或BER)。可以各种方式确定链路质量参数。根据第一种变型，可以根据将质量量度与链路质量参数相关联的查询表来确定。根据另一种变型，可以利用计算例程来从质量量度导出链路质量参数。

可以将所述质量量度或据此导出的参数回传到编码信号的发送器。因此，可以建立控制环路，以便例如根据质量量度或据此导出的参数来进行链路适应。链路适应期间，可以控制编码方案、调制方案或要经由通信链路传送的信号的发送功率。功率控制可以包括单个功率控制环路或两个或更多嵌套的功率控制环路。

在单个功率控制环路的情况中，适应通信链路可以包括基于所述质量量度或据此导出的参数的内部环路功率控制。根据一种变型，省略用于控制内部环路功率控制的调整点(例如目标链路质量参数)的外部环路功率控制。作为另一种变型，还可以保持外部环路功率控制，但要减少外部环路功率控制的至少步长或周期之一。这两种变型会提高系统容量，因为可以释放或至少减少用于外部环路功率控制的系统容量。

质量量度或据此导出的参数可以应用于将发送功率分配用于信号重发的场合。此类重发操作会在实现增量冗余技术(如基于分组的混和ARQ技术)时执行。信号重发不一定是严格地重复原信号。例如，还可以将其他冗余包含在重发的信号中(如在混和ARQ的情况下)。

本发明的另一个方面涉及：如果质量量度或据此导出的参数满足预定义条件，即在预定义范围之外或低于预定义阈值，则完全或部分替换当前传输资源(即各频率、天线、时隙等)。

可以针对借助信号传送的码字的码元获取各信道质量值，即，可以基于码元获取信道质量值。这些码元可以是OFDM码元或其部分。

各信道质量值可能涉及各种参数。例如它们可以指示信噪比或信干比或指示二者。

本发明可以软件、硬件解决方案或它们的组合来实施。因此，本发明还涉及一种计算机程序产品，它含有程序代码部分，用于在所述计算机程序产品在通信网的一个或多个计算单元上运行时执行本发明的各个步骤。一个或多个计算单元可以是转码器的一部分或与之设在同一个位置上。所述计算机程序产品可以存储在计算机可读记录介质上。

关于硬件实现，本发明涉及具有用于确定无线通信链路质量的功能的接收器，所述无线通信链路包括具有两个或更多不同信道状态的一个或多个传输信道。所述接收器包括一个或多个组件，用于提供相应于不同信道状态的各信道质量值，以及用于通过在指数域上对所述传输质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度。所述接收器还可以包括用于生成包含质量量度或据此导出的参数，并要传送到所述信号的发送器的信号的单元。

根据另一个方面，本发明涉及一种通信环境，它包括用于根据质量量度或据此导出的参数调整所述通信链路的接收器和控制器。所述控制器可以设在接收器侧(例如集成在接收器中)或相对侧，即设在产生所述编码信号的一侧。

所述控制器可以配置为实施功率控制方案。在这种情况下，所述通信环境还可以包括单个(内部)功率控制环路，该环路基于质量量度或据此导出的参数与静态目标值(调整点)的比较。

所述控制器可以配置为基于要经由所述通信链路传送的信号的平均信号功率估计来适应所述通信链路。或者或此外，所述控制器可以配置为在所述质量量度或据此导出的参数满足预定义条件，即在预定义范围之外或低于预定义阈值的情况下选择传输资源以完全或部分替换当前传输资源。

应该强调的是本发明还适用于实现链路和系统仿真之间的高效接口。此外，它还可以用作验证链路仿真结果的易于处理的装置。

附图简介

在如下优选实施例的描述中参考了如下附图，附图中：

图1至图3以示意图说明不同的信道状态；

图4是说明根据本发明的基本步骤的框图；

图5以示意图说明软比特信息对SNR；

图6以示意图说明多状态信道MSI；

图7以示意图说明根据本发明的指数ESM方法的好处；

图8以表格说明各种调制方案的适合校正项；

图9和图10以示意图说明根据本发明的使用附加校正系数的指数ESM方法的好处；

图11和12以表格说明本发明的各个方面；

图13至图25以示意图说明根据本发明的用于各种传输情况的指数ESM方法的好处；

图26以框图说明根据本发明的示范通信环境。

优选实施例的说明

在如下描述中，为了解释而非限制的目的，陈述了一些具体细节，如特定实施例、信号格式等，以提供对本发明的透彻理解。本领域技术人员显而易见，本发明还可以脱离这些特定细节的其他实施例来实施。具体地说，虽然以下实施例是在示范链路质量估计方案的背景中描述的，但本发明并不局限于这种实现。它可以利用于需要传输质量确定的任何无线通信环境中。再者，本专业人员会理解，本文中解释的功能可以采用单独的硬件电路、采用配合编程微处理器或通用计算机使用的软件、采用专用集成电路(ASIC)和/或采用一个或多个数字信号处理器(DSP)来实现。

为了促进对本发明的理解，下文将参考采用所谓的有效SNR对多状态通信链路的误码率预测来描述用于确定通信链路传输质量的优选实施例。因此，如下所用的用语将与常用术语一致，例如，将信道用于表示前述的通信链路。

图4说明了有效SNR的原理。

多状态通信链路的特性可由SNR值的矢量来描述：

$S\stackrel{\→}{N}R=\[{\mathrm{SNR}}_1,...,S{\mathrm{NR}}_N\]---\left(1.2\right)$

如上所述，有许多可能导致这种多状态信道的可能性。有效SNR映射(ESM)的主要思想是将多个SNR构成的矢量(提供完整的信道描述或特性描述)映射到单个SNR值，即通信链路的标量描述。其目的在于选择SNR_eff，使得所考虑的用于静态AWGN信道(即，具有常量SNR的平均白高斯噪声信道＝1状态)上的传输的MCS的以SNR＝SNR_eff表征的误码率性能与以矢量SNR表征的多状态信道上的传输的误码率性能匹配。

因此，多状态信道上的编码传输的性能用AWGN性能来表示。因为在一个码字内利用多个信道状态的方式取决于编码特征，所以有效SNR映射一般是与编码相关或特定于MCS的。

在上述实施例中，调整ESM规则以适应所用信道编码。此调整可以定义为：

$\mathrm{FE}{R}_{\mathrm{MS}}\left(S\stackrel{\→}{N}R\right)={\mathrm{FER}}_A\left({\mathrm{SNR}}_{\mathrm{eff}}\right),$ 其中 ${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{eff}}=\mathrm{ES}M\left(S\stackrel{\→}{N}R\right)---\left(1.3\right)$

不失一般性，这里将帧误码率(FER)理解为期望的误码率预测的一个实例。FER_MS(SNR)是SNR所描述的多状态信道上的FER，而FER_eff表示SNR＝SNR_eff的一状态(AWGN)信道上的FER。ESM(SNR)实现将矢量SNR映射到标量SNR_eff。

为了实现公式1.3，需要解决两个问题。首先，必须知道所考虑的MCS的AWGN性能，这可以通过仿真或甚至分析计算(对于卷积码)来获取。其次，要导出有效SNR映射，这允许实现精确的误码率预测。

可能的ESM方法是线性和对数ESM，它们分别基于线性和对数的平均SNR。

线性ESM定义为：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{eff}}=\mathrm{ES}{M}_{\mathrm{lin}}\left(S\stackrel{\→}{N}R\right)=1/N\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{SN}{R}_k,---\left(1.4\right)$

其中E{.}是期望值的运算符。

本质上，线性ESM适用于较小的SNR变化，而且更适用于低SNR范围。其原因是由于线性平均的原因，对高SNR值的加权非常强。但是，这未反映编码特征，因为从编码的观点来看，存在某个阈值SNR，超过此阈值信道可以视为可靠。因此，超过此阈值的SNR值应该得到同样的加权，而对于线性ESM，那些高SNR值主导映射。

对数ESM定义为：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{eff}}={\mathrm{ESM}}_{\log }\left(S\stackrel{\→}{N}R\right)=\exp \left(E\right\{\log \left(S\stackrel{\→}{N}R\right)\left\}\right)=\exp (I/N\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\log \left(\mathrm{SN}{R}_k\right)),---\left(1.5\right)$

这里，exp(.)表示指数函数，而log(.)表示自然对数。用于线性ESM的自变量同样适用于对数ESM。对于对数ESM，过高估计高SNR值并没太大问题，因为加权仅以对数方式增大。但是对数ESM表现出另外的低SNR问题。根据对数ESM，低SNR值得到很强的加权(带负号)。从编码的观点，存在某个阈值SNR，低于它信道便可以视为不可靠，即视为删除信道(erasure channel)。

下文中，在不考虑所涉及的码字距离的情况下，采用联合Chernoff(切尔诺夫)限来导出单一状态和多状态信道之间的关系。这是指数ESM的基础，如下部分将对此予以详述。

编码二进制传输和最大似然编码的联合界限由下式给出：

$P_e(E_S/N_0)\≤\underset{d=d\min }{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_d{P}_2\left(d,E_s/N_0\right),---\left(2.1\right)$

其中

-P_e(E_S/N₀)是当信道码元SNR等于E_S/N₀时判决支持差错码字的概率，

-E_S是每个发送码元的平均能量，

-N₀是噪声功率密度，

-d_min是二进制编码的最小汉明距离，

-a_d是具有汉明加权d的码字的数量，以及

-P₂(d，E_s/N₀)是当信道码元SNR等于E_S/N₀时判决支持汉明距离为d的码字的成对差错概率。

上述联合上下限假定线性二进制码，这意味着从任何码字看见的距离分布是相同的。因此，考虑码的汉明加权(而非距离)分布就足够了，这对应于发送了全零码字的假设。

以上联合界限表达式的核心元素是成对差错概率(PEP)P₂(d，E_S/N₀)。对于AWGN信道上的BPSK传输和最大似然译码，该概率为：

$P_2(d,E_S/N_0)=Q\sqrt{2\frac{E_S}{N_0}d})=Q\sqrt{2\mathrm{\γd}})=P_2(d,\mathrm{\γ}),---\left(2.2\right)$

其中

$Q\left(x\right)=1/2\·\mathrm{erfc}(x/\sqrt{2})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{\∫}_x^{\∞}{e}^{{-t}^2/2}\mathrm{dt},x\≥0$

是Q函数，互补高斯误差函数erfc(x)的导数，以及

γ＝E_S/N₀作为码元SNR的简写引入。

实际上，最大似然译码可以由维特比卷积译码器来实现，并由迭代turbo译码器来逼近。通过应用Chernoff约束技术，Q函数的上限由下式给出：

$Q\left(x\right)\≤e^{x^2/2}---\left(2.3\right)$

这导致PEP的上限为：

$P_2(d,\mathrm{\γ})=Q\left(\sqrt{2\mathrm{\γd}}\right)\≤e^{-\mathrm{\γd}}=P_{2,\mathrm{Chernoff}}(d,\mathrm{\γ}),---\left(2.4\right)$

其中表达式P_2，Chernoff(d，γ)表示P₂(d，γ)的Chernoff限。对于推导中迄今考虑的一状态信道，可以观察到：

P_2，Chernoff(d，γ)＝e^-γd＝(e^-γ)^d

＝[P_2，Chernoff(1，γ)]^d，(2.5)

这意味着设置有Chernoff限的PEP与有Chernoff限的(未编码的)码元差错概率直接联系。因此，有Chernoff限的差错概率P_2，Chernoff(γ)仅取决于编码的加权分布和有Chernoff限的(未编码的)码元概率，即：

$P_e\left(\mathrm{\γ}\right)\≤\underset{d=d_{\min }}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_d{P}_2(d,\mathrm{\γ})\text{\≤}\underset{d=d_{\min }}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_d\[P_{2,\mathrm{Chernoff}}(1,\mathrm{\γ}){\]}^d=P_{e,\mathrm{Chernoff}}\left(\mathrm{\γ}\right)---\left(2.6\right)$

因此不需要进一步对所有考虑的加权d分别显式地计算成对差错概率。此特性在下文定义指数ESM时起决定性作用。

下文将以两状态信道的简单实例解释多状态信道的联合Chernoff限原理。其结果可以直截了当的方式扩展到多状态信道。两状态信道可以SNR矢量来表征：

$\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}}=\[{\mathrm{\γ}}_1,{\mathrm{\γ}}_2\]---\left(2.7\right)$

一般来说，这两个状态可通过码字看到以不相等的频度或概率发生。因此，γ_k概率p_k定义为码字长度内SNR值的发生概率，k＝1，2，，由此p1+p2＝1。再者，假定这些SNR值彼此无关，这在实际中需要对应的交织器。现在观察汉明距离为d的两个任意码字。与d个不同码元中的每一个相关联的SNR值γ₁或γ₂取决于相应的码元位置。这意味着，两状态信道情况下这两个码字的精确PEP不再仅取决于距离d，而且还取决于d个不同码元的位置。因此，比较所有码字对的经典意义上的联合限方法会需要有关比特位置的详细码信息，这在实际中不可行。此问题的解决方案是采用对d个不同码元的所有可能位置求均值的平均PEP。这等效于对SNR值γ₁或γ₂可以如何在d个不同码元之间分布的所有可能情况取平均。有Chernoff限的PEP可以表示为：

$P_{2,\mathrm{Chernoff}}(d,[{\mathrm{\γ}}_1,{\mathrm{\γ}}_2]=\underset{i=0}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}d\\ i\end{array}\right)p_1^i{p}_2^{d-i}{e}^{-(i_{{\mathrm{\γ}}_1}+{(d+i)}_{{\mathrm{\γ}}_2})}$ (2.8)为了解释，

p₁ ⁱ，p₂ ^d-i表示与d差距码元中的i个与γ₁相关联以及剩余的(d-i)个不同码元与γ₂相关联的概率。有 $\left(\begin{array}{c}d\\ i\end{array}\right)$ 个这样的事件，并且exp[-(i_γ1+(d-i)_γ2)]是这样一个事件的有chernoff限的PEP。

重写公式(2.8)并应用二项式定理得到：

$P_{2,\mathrm{Chernoff}}(d,[{\mathrm{\γ}}_1,{\mathrm{\γ}}_2\left]\right)=\underset{i=0}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}d\\ i\end{array}\right){\left(p_1{e}^{-{\mathrm{\γ}}_1}\right)}^i{\left(p_2{e}^{-{\mathrm{\γ}}_2}\right)}^{d-i}---\left(2.9\right)$

$={(p_1{e}^{-{\mathrm{\γ}}_1}+p_2{e}^{-{\mathrm{\γ}}_2})}^d---\left(2.10\right)$

括号中的项是两状态信道上的平均的有Chernoff限的码元差错概率。因此，还可以验证，公式(2.5)中所发现的相应于单一状态信道的关系对两状态信道也有效：

P_2，Chernoff(d，[γ₁，γ₂])＝[P_2，Chernoff(1，[γ₁，γ₂])]^d    (2.11)

应用多项式定理，可以证明该相同结果对多状态信道有效：

$P_{2,\mathrm{Chernoff}}(d,\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}})={\left[P_{2,\mathrm{Chernoff}}(1,\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}})\right]}^d---\left(2.12\right)$

以下利用有Chernoff限的PEP的此特性来导出指数ESM。

目的是要找到等效的一状态信道的有效SNR值γ_eff，使得有Chernoff限的差错概率等于多状态信道的有Chernoff限的差错概率：

$P_{e,\mathrm{Chernoff}}\left({\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}\right)=P_{e,\mathrm{Chernoff}}\left(\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}}\right)---\left(2.13\right)$

由于公式(2.12)表明的特性，此目的可通过使相应的有Chernoff限的码元差错概率匹配来实现：

$P_{2,\mathrm{Chernoff}}(1,{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}})=P_{2,\mathrm{Chernoff}}(1,\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}})---\left(2.14\right)$

在这里插入Chernoff限表达式得到如何计算根据指数ESM计算有效SNR的公式：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}={\mathrm{ESM}}_{\exp }\left(\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}}\right)=-{\log }_e\left(E\right\{\exp (-\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}})\left\}\right)=-{\log }_e\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k{e}^{-{\mathrm{\γ}}_k}\right)---\left(2.15\right)$

之所以称为指数ESM，是因为括号内的表达式，其中在指数域上取SNR取值。要强调，虽然指数ESM是通过编码传输的联合限导出的，不同于联合限本身，无需有关码权或距离分布的信息。由公式(2.15)显而易见，相应于多个信道状态的SNRγ_k的知识足够用于计算有效SNR。

公式(2.15)中给出的指数ESM提供了有效的SNR，使多状态信道和等效的一状态信道的联合Chernoff限相同。

指数ESM基于借助于联合限的误码率计算。所得到的表达式公式(2.15)在实际中使用简单，显示出良好的效果。一种开发有效SNR映射的替代方法是所谓的信息值方法。结果表明，对于信息值方法和联合Chernoff限方法，虽然基本概念十分不同，但如何将多状态SNR映射到有效SNR上有许多相似之处。

一个方面是如果一个码字内的码元经历不同的信道状态，编码性能受到怎样的影响。从译码器的观点看，此情况可以解释为馈送到译码器的软比特表现出不同的可靠性或换言之提供了不同的信息值，因为例如非常可靠的软比特已经提供了靠近1比特的信息。因此，问题是如果译码器输入上存在不同的信息值，则允许正确译码的平均信息值是什么。

更正式地说，将对应于信道状态γ_k的软比特信息值表示为I(γ_k)。根据信息论的经典信息值是信道输入和输出之间的互信息，或映射到编码器输出比特和译码器输入软比特之间的当前情况。实际上，该信道编码定理说明，理想的编码和译码器可以等于信道的互信息的码率来可靠地传输，该互信息在我们的情况中等于用于BPSK传输的信道容量。基于AWGN信道上用于BPSK的容量的信息量度可以定义为：

$I_C\left({\mathrm{\γ}}_k\right)=C_{\mathrm{BPSK}}=E_{\mathrm{XY}}\left\{{\log }_2\frac{P\left(Y\right|X,{\mathrm{\γ}}_k)}{{\mathrm{\Σ}}_{X}P\left(X\right)P\left(Y\right|X,{\mathrm{\γ}}_k)}\right\},$ 其中X∈{±l}y∈R                                                  ，(2.16)其中P(Y|X，γ_k)是取决于发送码元X和等于γ_k的信道SNR的AWGN转移概率密度，且P(X)＝1/2为BPSK码元先验概率。R是实数集合。表达式公式(2.16)必须在数值上赋值，它没有闭合形式的解。因此将对应于适当SNR栅格(SNR grid)的BPSK容量值存储在表中是有益的。

此外，信道编码定理声明，可以等于多状态信道平均互信息的速率来实现多状态信道上的可靠传输。因此，从信息论观点，无限码长的实现容量的码的有效SNR映射是通过信息平均并将该信息映射回SNR来实现的：

γ_eff＝I^-1(I_av)

$I_{\mathrm{av}}=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{k}I\left({\mathrm{\γ}}_k\right)---\left(2.17\right)$

其中I^-1(·)是I(·)的逆函数。它给出对应于某个信息值的SNR值。由此，假定信息值I(γ_k)为BPSK信道容量。

但是，实用的编码并未显示所述的实现容量的特征。因此，还可以关注其他信息量度。已知的信息量度有例如：

$I_{R0}\left({\mathrm{\γ}}_k\right)=1-{\log }_2(1+e^{-{\mathrm{\γ}}_k/2}),$ BPSK截止速率  (2.18)

$I_{\mathrm{Gauss}}\left({\mathrm{\γ}}_k\right)=\frac{1}{2}{\log }_2(1+{\mathrm{\γ}}_k)$ ，AWGN容量，实际高斯输入(2.19)

为了比较不同有效SNR映射的特性，可以正式地定义对应于已知ESM的其他信息量度，如线性ESM、对数ESM、指数ESM：

I_lin(γ_k)＝γ_k，    线性ESM  (2.20)

I_log＝log(γ_k)，    对数ESM  (2.21)

$I_{\exp }\left({\mathrm{\γ}}_k\right)=1-e^{{-\mathrm{\γ}}_k},$ 指数ESM  (2.22)

与公式(2.15)相比，指数ESM经过修改，使得信息值随SIMR增加而增加。

公式(2.17)所示的信息平均和再映射已被证明是仅对于BPSK容量量度，在二进制编码传输情况下信息处理的正确信息论方法。尽管如此，此原理还适用于其他所述的信息量度。

在图5中，将迄今提及的信息量度绘制为比特信息值与SNRγ的关系曲线。为了可以进行比较，将所有曲线偏移，以使I(γ＝0dB)＝1/2。此外，在对数底为20的条件下计算的对数ESM具有与其他曲线类似的斜率。

首先观察到的是，量度I_exp、I_RO和I_C具有相似的特性，在图中几乎无法区分。此结果表明，指数ESM也可以根据信息值方法，用作逼近信息论量度I_RO和I_C的易于计算的信息量度。

量度I_exp、I_RO和I_C的另一个显而易见的特性是它们局限于0与1之间。就作为软比特信息的这些量而言，这似乎并不重要。

但是，此特性导致“常规”线性和对数ESM的缺点。

线性ESM对于高于工作点γ＝0dB的SNR会非常高地高估信息增加，或者一般而言，线性ESM不适用于高SNR。尤其是超过1的信息值大斜率使线性ESM不适用于在不同SNR下具有大变化的多状态信道。原理上，同样的论述对I_Gauss有效，尽管I_Gauss已显示出优于I_lin的一些改善。

对数ESM基本上与直到1比特的信息论量度一致。对数ESM的主要不足在远低于工作点的范围中显露，或一般地对于出现负信息值的低SNR或低速率显露。从信息值的观点，这必须解释为存在消灭来自其他状态的信息的信道状态。因此，对数ESM对于具有显著不同状态的多状态信道上的低SNR或低速率不太适合。这里应该注意，将线性和对数ESM以及I_Gauss的各信息量度局限于0与1比特之间已经大大改善了误码率预测。

为了直观地显示所讨论的信息量度的差异，通过将x轴移位，使得I(γ＝0dB)＝1/2，这样来将图5的曲线归一化。因此，还剩下这一问题：是否存在如何使x轴移位，以获得好的误码率预测的准则。记住信息值解释，一种移位解决方案可以是将信息量度归一化，以使I(γ＝γ_tar)＝R_C。由此，γ_tar是二进制编码在AWGN信道上实现目标误码率性能的目标SNR，以及R_C是二进制码率。

下面描述上述实施例(指数ESM)的实现并确定其精度。

某个MCS的指数ESM的实现包括下列四个步骤：

1.必须通过仿真或计算来确定AWGN信道上的编码误码率性能。

2.必须仿真示范选择的多状态信道上的编码误码率性能。

3.必须评估该指数ESM的精度。

4.通过确定码特定的SNR偏移量γ_cod来提高精度。

下文中，以示范MCS来描述基本过程，并显示通过指数ESM可实现的误码率预测精度。所选的MCS由速率R＝1/3的turbo码(TC)和字符字母表BPSK确定。此MCS进一步称为MCS1。块长度任选为B₁＝764，导致L_CW＝764*3/1+12＝2304的码字长度，其中包含12个尾比特。后面将会显示，所给出的指数ESM无需任何变化便可适用于任意块长度。

用于显示实现指数ESM步骤2的基本过程的示例多状态信道在下文中称为信道MS1。信道MS1由16个不同的SNR值表征。码字上周期性重复的16个不同的SNR值和两个相邻码元之间的SNR差为1.8dB，即第1和第16个码元之间的SNR差为15*1.8＝27dB(参见图6)。要强调的是，信道MS1在SNR上已有很大变化。较之图1、2和3的“真实世界”的实例相比，大多数SNR值与平均值有显著的差异。

不同子载波SNR的数量和两个相邻码元之间的增量是或多或少任选的。唯一的要求是，不同SNR值的数量和SNR值的总范围足够高，以便可以测试指数ESM对极端情况的适用性，并在MCS特定的SNR偏移量配置中实现更高精度，如下解释。

如上所述，第一步骤是评估AWGN信道上相应调制和编码方案(本例中为MCS1)的误码率。这可以通过仿真来实现，第二步骤是同样通过仿真来任选的多状态信道(在此情况下为MS1)上的误码率。

第三步骤，应用公式(2.15)给出的指数ESM来计算信道MS1的γ_eff。这意味着将多状态信道的矢量信道描述γ映射到标量描述γ_eff。以误码率表示，得到：

${\mathrm{FER}}_{\mathrm{MS}}\left(\stackrel{\→}{\mathrm{\γ}}\right)={\mathrm{FER}}_{\mathrm{MS}}\left({\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}\right),---\left(3.1\right)$

在图7a中，显示了AWGN信道和MS1信道的帧误码率(FER)与γ_eff的关系曲线。如果这两个曲线完全一致，则指数ESM可以精确地预测FER，因为其目标可以表示为：

FER_MS(γ_eff)/＝FERA(γ_eff)，    (3.2)

为了直观地显示ESM的质量，将差错测量Δγ_eff定义为：

$\mathrm{\Δ}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}\left(\mathrm{FER}\right)={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}{|}_{{\mathrm{FER}}_A=\mathrm{FER}}-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}{|}_{{\mathrm{FER}}_{\mathrm{MS}}=\mathrm{FER}},---\left(3.3\right)$

将它在图7b中绘出。可以看出，精度取决于FER，并且在分别与10^-2和1的FER对应的0.4dB与-0.6dB之间变化。如前所述，为提高指数ESM的精度，在第四步骤中引入偏移量γ_cod，则修改的指数ESM表示为：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{eff}}=-{\log }_e\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k{e}^{-\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_k}{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{cod}}{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{mod}}}\right)}\right)\·{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{cod}}\·{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{mod}},---\left(3.4\right)$

由此，引入了第二SNR校正项γ_eff，它使ESM适应任何符号字母表，因为最初导出的公式等式(2.15)对用于二进制传输的等效信道有效。在图8中，给出了此报告中所用不同码元星座的相应的γ_eff值。这里，就公式(3.4)而言，要注意图8引用以dB为单位的值。

对于16QAM，8dB仅表示近似值，因为从二进制码元传输的观点，16QAM本身就可视为多状态信道。结果已表明，8dB假设非常有效，因此继续采用这一假设。此外，SNR偏移量γ_cod会减少差错，对于16QAM，它通过逼近γ_mod来引入。

选择γ_cod使得：

Δγ_eff(FER_tar)＝0，(3.5)

其中FER_tar是目标FER。这保证了工作区的高精度。

γ_eff根据相应的MSC修改γ_cod，可以改善图8a中两个曲线的一致程度，从而得到更低的Δγ_eff。图9中显示了γ_cod＝-1.0dB的结果。

上述四个步骤足以充分地确定具体所选MCS1的指数ESM。

为了证明γ_cod＝-1dB的指数ESM提供精确的误码率预测，在采用MCS1的两个或更多的不同的多状态信道上执行仿真。图10所示结果表明，精度对于所有使用的多状态信道是相同的。以下称为MS2的多状态信道以4个不同的SNR值(相差6dB)表征以及信道MS3以256个不同的SNR值(相差0.08dB)表征。概括地说，指数ESM连同MCS特定的SNR偏移量提供了一种用于预测多状态信道上编码传输的误码率的高效、精确且易于使用的方法。

已经说明，通过引入MCS特定的SNR偏移量，可以显著地提高指数ESM的精度。下面显示了图11给出的其他MCS的仿真结果。对于每个MCS，确定特定的SNR偏移量，并将其作为参考在图11中列出。通过比较MCS1和MCS7，可以看出，这些调制和编码方案仅在它们的调制方案方面有差异。因此，在两种情况下，SNR偏移量γ_cod完全相同。

此外，还显示了块程度的效果，最后但并非不重要的是，显示了线性和对数ESM的仿真结果，以便将指数ESM取得的精度与常规方法之一的精度作比较。

为了证明指数ESM的精度与实际的信道条件无关，采用各种多状态信道来仿真，参见图12。多状态信道MS5和MS10表示例如一个码字内不同SNR值并没有显著差异的情况。与此相反，多状态信道MS13表示一个码字内SNR高度变化的情况。根据此部分的仿真结果，显然可以看出这是预测误码率最难的情形。

在图13中，显示了MCS5的仿真结果。为了提供良好的一致性，将SNR偏移量选择为γ_cod＝-0.45[dB]，而由于QPSK调制γ_mod＝3[dB](参见图8)。从图13b，可以看出，甚至对于一个码字内高度变化的SNR条件，偏离在±0.2dB内(信道MS13)。

在图14至图17中，显示了MCS2、3、4的仿真结果。对于所有MCS，预测γ_eff时的差错在±0.2dB内。

下面评估块长度对指数ESM的影响。前两个附图(即图18和图19)分别显示相应于块长度分别为B_L＝764和B_L＝3068的调制和编码方案MCS7的FER(γ_eff)和Δγ_eff(FER)。在两种情况下，采用SNR偏移量γ_cod＝-1dB获得最优结果。

图20和图21分别显示相应于块长度B_L＝1292和B_L＝5180的调制和编码方案MCS4的FER(γ_eff)和Δγ_eff(FER)。在两种情况下，采用SNR偏移量γ_cod＝-0.45dB获得最优结果。这里给出的仿真结果表明，SNR偏移量γ_cod与块长度无关，并因此仅取决于编码方案。

图22和23分别显示了相应于MCS3和MCS4的线性ESM的仿真结果。对于R＝1/2的码率，有意义的是线性ESM对较高SNR值进行明显的过加权。因此，差错Δγ_eff是负值(直到-20dB)。对于较低的码率如R＝1/8，线性ESM的性能比根据图5预期的好。在此情况下，对高SNR值过加权所起的作用不太明显，但差错Δγ_eff高达-3dB。

此外，在图24和图25中，显示了对数ESM的仿真结果。对于R＝1/2的码率，对数ESM对较高SNR值过加权是有意义的。虽然未达到线性ESM的程度，但差错Δγ_eff仍为负值(最大-7dB)。对于较低的码率(如R＝1/8)，对数ESM对负的低SNR值加权变得重要。这使得Δγ_eff为正值。同样地，导致一个码字内高度变化的SNR值的多状态信道MS13提供高达10dB的最高差错Δγ_eff。

下文将描述本发明的几个可能应用。

在基于CDMA的功率受控系统如UMTS和CDMA2000中，在不同信道条件下(尤其在多普勒散布展宽条件下)，通常采用外部环路控制来补偿内部环路SNR目标差。例如，在因移动台速度低而导致多普勒效应低的情况下，如果所得到的链路质量参数(例如BER，FER)偏离期望值，则外部环路功率控制(慢反应功率控制)调节内部环路功率控制的目标SNR(快反应功率控制)。如果现在信道条件发生变化，例如在多普勒效应较高(速度较高)或更多频率选择性的条件下，链路质量参数再次与期望值偏离。在此情况下，外部环路功率控制再次改变快速反应内部环路功率的目标SNR，以调节性能。这是必需的，因为在标准中对信道质量值求平均，这导致对链路质量参数的不精确估计，特别是对于取决于信道条件的估计。

本发明以实施例形式提供了信道无关且精确有效的指数SNR映射(ESM)，利用它，总是可以将给定的通信条件转换为等效的静态的AWGN情况。因此，本发明是一种不管不同的信道条件，对发送功率及其对应链路质量参数(如FER、BER)进行统一度量的方法。因此，至少可以减少外部环路功率控制。

例如，可以通过减少外部环路功率控制步长来减少外部环路功率控制。如果帧被正确译码，则可以使外部环路功率控制步长减少0.5/(1/FER_tar-1)dB，其中FER_tar表示上述目标FER。这样，可以将外部环路功率控制步长减少到约0.1dB。这种减少将提高功率控制能力，尤其是在负载重的系统中。因此，可以因更高的噪声限制而赢得反向链路容量。

此外或作为另一替代，可以通过减少外部环路功率控制工作周期来减少外部环路功率控制。例如，这可以通过不连续传输(DTX)空帧来实现。与某个通信链路中采用的所有帧的连续传输相反，不连续传输避免了传输实际上对该通信链路并非必需的帧。这里，采用不连续传输空帧，至少会减少传输的空帧的数量。因此，还可以提高系统容量。

但是，在一些情况下，根据本发明以指数ESM形式提供的精确链路质量确定，可以完全省略掉外部环路功率控制。省略外部回路功率控制可以得到显著的系统增益，因为先前用于外部环路功率控制的容量现在可利用于其他方面；例如，1/8速率的语音空帧可用于其他目的。

在具有功率控制的CDMA系统中，问题在于应该为进一步的传输分配什么功率。

在采用混合ARQ技术增量冗余(IR)的系统中，可以采用本发明来计算IR方案内用于进一步传输的准确的功率分配。IR是一种混合ARQ技术。在IR中，分组首先以高码率发送，在极端的情况下分组不进行编码。如果成功地接收到分组，则该条件视为可接受。

如果未成功接收到分组，则启动第二次传输。第二次传输的内容是要由接收器中的译码器利用的冗余信息。这意味着，接收器中的译码器将来自第一次传输和第二次传输的接收信号组合，从而获得实际上更高的码率。

如果分组被无差错地译码，则就此不采取任何进一步的措施；否则，使用其他冗余信息启动又一次传输，同样降低了码率。此过程以那种方式重复进行，直到分组被成功接收或超过预定的传输次数阈值。

下文中，参考图26，讨论均适于在无线通信环境中通信的发送器和接收器的实施例。

如图26所示，信号S从发送器T通过其信号发送单元STU经由无线通信链路CL发送，然后由接收器R接收。接收到的信号由接收器R的解调单元DU解调，并通过例如接收器R的RAKE合并单元RCU、干扰消除单元ICU和解交织/译码单元D/DU转发，以便进行后续信号处理。

在所示实施例中，根据本发明的方法基于从解调单元DU输出的信号来执行。如图26中的虚线所示，还可以基于从RAKE合并单元RCU、干扰消除单元ICU和解交织/译码单元D/DU输出的信号来执行根据本发明的方法。

借助传输质量确定单元TDU，接收器确定接收信号S的传输质量，并生成相应的质量量度γ_eff。如此获得的质量量度γ_eff用于确定链路质量参数，例如，接收信号S的帧误码率FER和/或比特误码率BER。

借助质量量度传输单元QMTU，接收器通过通信链路CL传送质量量度γ_eff或据此导出的参数。

收到质量量度γ_eff或据此导出的参数之后，发送器T就可以通过链路适应单元LAU执行有关通信链路CL的链路适应。

如果发送器T接收到质量量度γ_eff，发送器T借助例如链路适应单元LAU，基于质量量度γ_eff确定指示通信链路CL的链路质量的参数。例如，发送器可以确定通信链路CL的帧误码率FER和/或比特误码率BER。

如果发送器T接收到的并非质量量度γ_eff，而是由此导出的指示通信链路CL的链路质量的参数，则可以将后者用于链路适应。

基于质量量度γ_eff或由此导出的测量参数，发送器T在链路适应单元的控制下执行有关通信链路CL的链路适应，例如通过控制信号发送单元STU，以改变要通过通信链路CL发送的信号的信号功率和/或选择适当的编码和调制方案和/或为后续传输分配信号功率。

虽然本发明方法和设备的实施例已在附图中图示并在以上详细说明中描述，但要理解，本发明并不限于所公开的实施例，而是在不背离权利要求书所陈述和限定的本发明的精神的前提下，可以进行各种重新配置、修改和替换。

Claims (23)

1.一种基于编码信号来确定无线通信链路质量的方法，所述编码信号是经由所述通信链路传输且包含经历一个或多个传输信道的不同信道状态的至少两个信号部分；所述方法包括如下步骤：

-提供相应于所述不同信道状态的各信道质量值；以及

-通过对所述各信道质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度，

所述方法的特征在于所述质量量度的确定是根据下式来进行的：

$\mathrm{\γeff}=-{\log }_e\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\exp (-{\mathrm{\γ}}_k\·\mathrm{\α})\right)\·\mathrm{\β},$

其中：

γ_eff是质量量度；

γ_k是各信道质量值；

N是所传输信号中包含的信号部分的数量；

p_k是各信道质量值的概率量度；以及

α和β是可选的校正系数。

2.一种基于编码信号来确定无线通信链路质量的方法，所述编码信号是经由所述通信链路传输且包含经历一个或多个传输信道的不同信道状态的至少两个信号部分；所述方法包括如下步骤：

-提供相应于所述不同信道状态的各信道质量值；以及

-通过对所述各信道质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度，

所述方法的特征在于所述质量量度的确定是根据下式来进行的：

$\mathrm{\γeff}=-\log e(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{pkexp}-\left(\frac{\mathrm{\γk}}{\mathrm{\γcod}*\mathrm{\γ}\mathrm{mod}}\right))*\mathrm{\γcod}*\mathrm{\γ}\mathrm{mod},$

其中：

γ_eff是质量量度；

γ_k是各信道质量值；

N是所传输信号中包含的信号部分的数量；

p_k是各信道质量值的概率量度；

γ_cod是与特定编码格式相关联的第一校正项；以及

γ_mod是与特定调制方案相关联的第二校正项。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：至少下列值之一：

所述质量量度；以及

所述各信道质量值

按至少下列项之一调整：

-与经由所述通信链路传送所述信号所用的特定编码方案相关的第一校正项；以及

-与经由所述通信链路传送所述信号所用的特定调制方案相关的第二校正项。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

-所述第一校正项选择为使得针对参考通信链路确定的质量量度与针对实际通信链路确定的质量量度的偏差对于目标链路质量参数最小。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：还包括基于所述质量量度来确定所述通信链路的链路质量参数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述链路质量参数是根据将质量量度与链路质量参数相关联的查询表来确定的。

7.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：还包括将所述质量量度或据此导出的参数回传到所述编码信号的发送器。

8.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：还包括根据所述质量量度或据此导出的参数来适应所述通信链路。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：

适应所述通信链路包括：控制要经由所述通信链路发送的信号的发送功率。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于：

适应所述通信链路包括：调整至少编码方案和调制方案之一。

11.如权利要求8所述的方法，其特征在于：

适应所述通信链路包括：基于所述质量量度或据此导出的参数的内部环路功率控制省略了用于控制所述内部环路功率控制的调整点的外部环路功率控制。

12.如权利要求8所述的方法，其特征在于：

适应所述通信链路包括：基于所述质量量度或据此导出的参数的内部环路功率控制减少了用于控制所述内部环路功率控制的调整点的外部环路功率控制的步长和周期其中至少一个。

13.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述质量量度或据此导出的参数应用于将发送功率分配用于根据增量冗余技术执行的信号重发的场合。

14.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：还包括如果所述质量量度或据此导出的参数满足预定义的条件，则完全或部分替换当前使用的传输资源。

15.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：

对于通过信号传送的码字的码元，获取所述各信道质量值。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于：

所述码元是OFDM码元或其中的部分。

17.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：

所述各信道质量值指示信噪比或信干比。

18.一种基于编码信号来确定无线通信链路质量的装置，所述编码信号是经由所述通信链路传输且包含经历一个或多个传输信道的不同信道状态的至少两个信号部分；所述装置包括：

-用于提供相应于所述不同信道状态的各信道质量值的部件；以及

-用于通过对所述各信道质量值求均值来确定指示所述链路质量的质量量度的部件，

所述装置的特征在于所述质量量度的确定是根据下式来进行的：

$\mathrm{\γeff}=-{\log }_e\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\exp ({-\mathrm{\γ}}_k\·\mathrm{\α})\right)\·\mathrm{\β},$

其中：

γ_eff是质量量度；

γ_k是各信道质量值；

N是所传输信号中包含的信号部分的数量；

p_k是各信道质量值的概率量度；以及

α和β是可选的校正系数。

19.如权利要求18所述的装置，其特征在于还包括：

用于将所述质量量度或据此导出的参数回传到所述编码信号的发送器的部件。

20.用于经由无线通信链路进行通信的通信系统，包括：

-如权利要求18至19其中之一所述的装置；以及

-用于执行如下操作的控制器：根据所述质量量度或据此导出的参数来适应所述通信链路。

21.如权利要求20所述的通信系统，其特征在于：所述控制器配置为实施功率控制方案，而且还包括单个功率控制环路，所述单个功率控制环路基于所述质量量度或据此导出的参数与静态目标值的比较。

22.如权利要求20或21所述的通信系统，其特征在于：

所述控制器配置为基于要经由所述通信链路传送的编码信号的平均信号功率的估计来适应所述通信链路。

23.如权利要求20或21所述的通信系统，其特征在于：所述控制器配置为：如果所述质量量度或据此导出的参数满足预定义的条件，则选择传输资源来完全或部分替换当前使用的传输资源。

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