無線通信系統中鄰居發現的方法及其裝置與流程

本發明涉及無線通信網絡，并且更具體而言，涉及在無線通信系統(如正交頻分復用(OFDM)系統)中進行鄰居發現的方法和裝置。

背景技術：
在無線端到端通信網絡中，每個節點只與少數其他節點(稱為其鄰居)具有直接的無線鏈接。在進行有效路由或者其他端到端活動之前，節點必須執行鄰居發現來找到并確定其鄰居的身份(ID)。對于AdHoc網絡等沒有預先存在的基礎架構的系統來說，這個問題一向是至關重要的。而對于諸如蜂窩網絡之類的具有基礎架構的網絡，由于對節點間直接通信/協作的需求不斷增加以及具有無人監管的微微小區和毫微微小區的異構蜂窩網絡的開展，這個問題也變越來越重要。節點利用某些資源塊來進行鄰居發現，這些資源塊也稱為“發現周期”。在現有的鄰居發現方案中，網絡中的所有節點在發現周期發送包含其ID的消息，并且在發現周期期間同時偵聽無線信道以解碼其鄰居的ID。例如，以現有的隨機接入鄰居發現技術為例，節點在發現周期期間隨機地接入無線資源以發送包含它們ID的消息。如果一個消息不與其他消息沖突，或者沖突的消息的信號能量低于閾值(這表示發送該沖突的消息的節點足夠遠)，則對應的ID被視為正確被其鄰居接收。由于節點之間沒有很好的協調，所以每個節點需要重復地發送包含其自己的ID的消息，以便該消息被成功接收的概率較大。為了保證大概率成功接收，消息通常需要重復發送很多次，這使得無線資源的利用效率很低。

技術實現要素：
本發明的實施方式提出了一種用于無線通信系統中的鄰居發現方案，其中使用了壓縮感知的知識利用鄰居的稀疏特性來進行鄰居發現。根據本發明的一個方面，提供了一種用于在無線通信系統中識別第一節點的鄰居節點的方法，該方法可以包括：在發現周期從所述無線通信系統的一個或多個第二節點接收發現消息，所述發現消息中包含所述第二節點的唯一簽名；根據所述第一節點在所述發現周期中的發送時隙的位置，從所述第一節點和第二節點的簽名所構成的簽名空間中獲取針對所述第一節點的所述簽名空間的投影矩陣；以及根據所接收的發現消息和所述投影矩陣，利用稀疏信號發現算法來識別所述第一節點的鄰居節點。根據本發明的另一個方面，提供了一種用于在無線通信系統中識別第一節點的鄰居節點的裝置，該裝置可以包括：接收單元，被配置為在發現周期從所述無線通信系統的一個或多個第二節點接收發現消息，所述發現消息中包含所述第二節點的唯一簽名；投影矩陣獲取單元，被配置為根據所述第一節點在所述發現周期中的發送時隙的位置，從所述第一節點和第二節點的簽名所構成的簽名空間中獲取針對所述第一節點的所述簽名空間的投影矩陣；以及鄰居節點確定單元，被配置為根據所接收的發現消息和所述投影矩陣，利用稀疏信號發現算法來識別所述第一節點的鄰居節點。利用本發明實施方式所提供的上述方案，能夠在具有半雙工特性的節點之間實現多節點同時鄰居發現，并且不需要額外的信令開銷。此外，與使用隨機接入鄰居發現技術的現有技術相比，本發明實施方式所提供的上述方案的無線資源消耗以及功率消耗都明顯降低。附圖說明通過以下參考下列附圖所給出的本發明的具體實施方式的描述之后，將更好地理解本發明，并且本發明的其他目的、細節、特點和優點將變得更加顯而易見。在附圖中：圖1示出了本發明可適用的一個無線通信系統的示意圖；圖2示出了根據本發明實施方式的壓縮式鄰居發現方法的流程圖；圖3示出了獲取簽名空間的投影矩陣的一個實例；圖4示出了根據本發明的一個實施方式在OFDM系統中將節點的簽名映射到發現周期的一個實例；以及圖5示出了根據本發明的一種實施方式的、在OFDM系統中進行鄰居發現的裝置的示意圖。具體實施方式已經注意到，在無線通信網絡中，一個節點的鄰居的數量通常比所有節點ID空間的大小要小幾個數量級。也就是說，一個節點的鄰居數量相對于整個ID空間而言具有稀疏特性，因此可以利用壓縮感知的知識來進行鄰居發現。根據壓縮感知的原理，可以從長度較短的測量向量中恢復長度較長的稀疏信號。例如，假設稀疏信號為x，其長度為N，x的線性測量向量y＝Ax長度為M，A是y與x之間的投影矩陣，其中M和N都是正整數。那么在知道投影矩陣A的情況下，根據壓縮感知理論，即使M＜＜N，也能以很大概率精確地從y中恢復出x。因此，節點的鄰居的稀疏性提供了使用壓縮感知理論來進行鄰居發現的依據。鑒于此，本發明提供了一種壓縮式的鄰居發現方案，其利用鄰居的稀疏特性，基于簽名空間的知識來確定節點的鄰居節點。圖1示出了本發明可適用的一個無線通信系統100的示意圖。在無線通信系統100中，例如存在節點0、節點1、......、節點N，即，存在N+1個節點。以節點0為例，例如其鄰居節點為節點1、節點2、節點3、節點4和節點5，即節點0具有5個鄰居節點。通常來說，節點0的鄰居節點的數目相對于系統100中的節點總數來說非常小，因此有可能利用壓縮感知理論來進行鄰居發現。在說明書的上下文中，節點可以是指AdHoc網絡中的對等端，或者可以是指蜂窩通信系統(如LTE系統)中的終端。基本原理下面引入簽名的概念參考圖2和圖3來說明壓縮式鄰居發現的基本原理。參考圖2，其示出了根據本發明實施方式的壓縮式鄰居發現方法的流程圖。在步驟210，節點(如圖1中的節點0)獲取其唯一簽名。節點的唯一簽名例如是由無線通信網絡100(例如蜂窩系統中的基站)為其中的每個節點統一構造并分配的，與該節點的唯一ID相關聯。這種構造和分配例如可以發生在發現周期開始之前。此外，每個節點還被提供關于無線通信網絡100中的其他節點的唯一簽名的信息。在另一種實施方式中，節點的簽名已預先存儲在該節點中，從而無需執行步驟210來獲取其唯一簽名。假設用來表示所考慮的所有節點的ID空間，用sn來表示節點n的簽名。假設所有節點的簽名具有相同長度M，則所有簽名構成的簽名空間可以表示為S＝[so...sn...sN]，其是一個M×(N+1)矩陣。對于長度為M的簽名，假設其中非零元素的數量為K，則構造簽名使得每個非零元素的位置和相位隨機并且范數為1。例如，對于節點n(n＝0，1，2，...，N)，假設其簽名為其中非零元素的位置和相位是獨立的，并且隨機產生。在步驟220，節點在發現周期期間向無線通信系統100中的其他節點發送其自己的發現消息，該發現消息包含為該節點所分配的唯一簽名，并且在步驟230，節點在發送周期期間同時從無線通信系統100中的其他節點接收發現消息，該發現消息包含為其他節點所分配的唯一簽名。如上所述，長度為M的簽名包括K個非零元素和(M-K)個零元素。根據簽名中非零元素的位置，可以針對每個節點將發現周期劃分為發送時隙和接收時隙，其中發送時隙對應于該節點的簽名的非零元素的位置，接收時隙對應于該節點的簽名的零元素的位置。此外，在發現周期期間，所有節點同時發送包含其唯一簽名的發現消息。因此，對于整個網絡來說，所有節點的簽名在發現周期期間在空間中疊加。每個節點可以在其發送時隙發送其簽名中的非零元素，在接收時隙接收其他節點的簽名，更具體來說，接收其他節點的簽名的非零元素。換句話說，可以認為節點不是在整個發現周期都進行發送，而是僅在發現周期中與其簽名的非零元素的位置對應的時隙(稱為發送時隙，也可以稱為ON時隙)進行發送，在發現周期中與其簽名的零元素的位置對應的時隙(稱為接收時隙，也可以稱為OFF時隙)不進行發送，而是偵聽其他節點發送的簽名。在步驟240，節點根據其在發現周期中的發送時隙的位置，獲取簽名空間S的投影矩陣由于每個節點已經預先知道所有節點的簽名空間，所以有可能利用接收到的其他節點的發現消息來進行鄰居發現。注意，此處將節點描述為從系統100中的所有其他節點都接收到發現消息，因此簽名空間由所有節點的簽名構成。然而，在更一般性的實施方式中，節點可能不能從系統100中的某些其他節點接收到發現消息(由于各種原因)，因此簽名空間由該節點以及該節點接收到發現消息的那些其他節點的簽名構成。不失一般性地，在下面的討論中以節點0為例來討論壓縮式鄰居發現的過程。顯然，該過程可以直接應用于任意節點。將節點0在發現周期期間接收到的信號表示為y，可將其建模為：其中，PT是節點的發射功率，假設其對所有節點都相同，α＝[α1...αN]T是系統中的其他節點與節點0之間的衰減向量，其中αn是節點0和節點n之間的衰減系數(n＝0，1，2，...，N)，是簽名空間S的投影矩陣。注意，為了描述簡單起見，在對接收信號進行建模時省略了系統噪聲的影響，然而本領域技術人員顯然可以容易地將本發明的方案應用于有噪情況的處理。在一種實施方式中，對于節點n來說，通過刪除整個簽名空間S的第n+1列(即，節點n的簽名sn在整個簽名空間S中對應的列)和與sn中的非零元素相對應的行而得到節點n的投影矩陣圖3示出了獲取簽名空間S的投影矩陣的一個實例，其中，以節點0為例，假設其簽名為s0＝[0ejθ10…ejθ200]T，投影矩陣是通過刪除簽名空間S的第1列和與節點0的簽名so中的非零元素相對應的行所獲得的。通常可以合理地假設節點0僅從其鄰居節點接收強信號。如前所述，由于節點0的鄰居節點的數量比整個系統的節點數量要少得多，因此衰減向量α中只有很少一部分元素的值較大，從而向量α具有接近稀疏的特性。因此可以將上述公式(1)中的模型看作向量α的線性測量系統。假設是接收信號y的長度。由于向量α具有接近稀疏的特性，因此即使也能夠高度精確地恢復α，這表示在壓縮鄰居發現中發現周期的大小可以遠遠小于ID空間的大小。因此，接下來在步驟250，節點根據所接收的發現消息和所獲取的投影矩陣，利用稀疏信號發現算法來識別其鄰居節點。可以使用各種已知的稀疏信號發現算法來根據接收信號y估計衰減向量α。例如，根據Lasso算法，可以通過求解下面的l1范數受限的二次方程來估計α：其中是衰減向量α的估計值，λ是正則化參數。利用稀疏信號發現算法根據測量信號恢復原始信號是本領域技術人員所熟知的，因此在此不再贅述。本領域技術人員還可以利用各種其他已知的稀疏信號發現算法，如貝葉斯(Bayesian)算法、基本追蹤(BasicPursuit)算法、匹配追蹤(MatchingPursuit)算法等等，來對衰減向量進行估計。如上所述，衰減系數的值反映了兩個節點之間的距離，因此在得到衰減向量的估計值之后，可以認為與其中大于某個預定值的衰減系數相對應的節點是節點0的相鄰節點。對于不同網絡，該預定值的大小可能不同。OFDM系統中的鄰居發現在上述討論的基本原理中，將發現周期劃分為發送時隙和接收時隙，節點在發送時隙發送其簽名中的非零元素，在接收時隙接收其他節點的簽名中的非零元素。然而，在OFDM系統中，發現周期是包含時域和頻域的二維資源塊，簽名的構造和鄰居發現過程將與上述有所不同。例如，假設發現周期包含T個OFDM符號和F個子載波，其中T×F≥M。每個簽名的元素必須被映射到這個二維資源塊。圖4示出了根據本發明的一個實施方式在OFDM系統中將節點的簽名映射到發現周期的一個實例。在圖4中，以每個發現周期包含4個OFDM符號(時域)和3個子載波(頻域)的情況為例。其中，圖4(a)示出了各個節點的簽名在發現周期的映射以及在空間中的重疊，圖4(b)是圖4(a)的矩陣形式表示。如圖4(a)所示，所有節點的簽名在空間上重疊。可以看出，每個節點的簽名事實上是一個時域和頻域的二維簽名。將每個簽名改寫為一個一維向量，則得到的簽名空間S如圖4(b)所示，其中每個列與一個節點相對應，代表該節點的簽名。在OFDM系統中，當節點在一個OFDM符號中進行發射時，其在該OFDM符號中的所有子載波上都不能接收信號，即使該節點只在該OFDM符號的部分子載波上進行發射。換句話說，在OFDM系統中，節點具有半雙工特性。因此簽名設計和鄰居發現過程也與上述過程不同。仍然參考圖2來描述OFDM系統中的壓縮式鄰居發現過程。在步驟210，節點獲取其唯一簽名。如前所述，節點的唯一簽名例如是由無線通信系統100(例如蜂窩網中的基站)為其中的每個節點統一構造并分配的，其與該節點的唯一ID相關聯。這種構造和分配例如可以發生在發現周期開始之前。此外，每個節點還被提供關于無線通信系統100中的其他節點所使用的特定于ID的簽名的信息。與上述將簽名劃分為零元素和非零元素的實施方式不同，在OFDM系統中，將簽名劃分為全零段和非零段，其中全零段是指元素都為零的段，非零段是指包含非零元素的段。用KT(n)表示sn中的非零段的數量，KF(n，t)表示sn的第t個非零段的非零元素的數量。在一種實施方式中，使用下列規則來設計簽名sn：(1)假設對于任意n＝0，1，2，...，N，KT(n)＝KT，并且對于任意n＝0，1，2，...，N和t＝1，2，...，KT，KF(n，t)＝KF。其中KT是從[1，2，...，T]中選擇的適當的值，KF是從[1，2，...，F]中選擇的適當的值。例如，如圖4(b)中所示，T＝4，F＝3，選擇KT＝2，KF＝1。(2)對于每個簽名，隨機選擇KT個變量{ti|i＝1～KT}。對于每個ti，，隨機選擇KF個變量，表示為{fi，j|j＝1～KF}。(3)產生簽名中的非零元素的索引{(ti-1)F+fi，j|i＝1～KT，j＝1～KF}并且產生相應的非零元素。產生的非零元素的值是具有隨機相位的歸一化變量，如前述結合圖2和圖3所述。可以看出，簽名結構的設計取決于兩個參數KT和KF，KT表示每個簽名中的非零段的數量，KF表示每個非零段中的非零元素的數量。這兩個參數的值，尤其是KT的值，對鄰居發現性能的影響非常大。例如，較小的KT使得節點能夠有更多時間來偵聽其他節點的簽名，但是這也增大了兩個節點的發送時隙完全沖突從而它們完全不能偵聽到彼此的簽名的可能性。因此，為了得到最佳性能，需要選擇適當的KT和KF。例如，KT和KF的選擇需要滿足以下條件：條件(1)：應該將中的全零列的出現概率控制在低于適當值。例如，如果一個節點的發送時隙(非零段)與節點0的發送時隙(非零段)正好位于相同位置，則中出現全零列。在這種情況下，節點0完全不能偵聽到該簽名，從而不能夠根據接收信號恢復該節點的衰減系數。因此需要選擇一個適當的KT的值使得中不會出現全零列，或者出現全零列的概率很低。在一種實施方式中，當節點0的簽名s0和節點n的簽名sn中的非零段的位置正好完全相同時，投影矩陣中出現全零列這種情況的出現概率可以計算為：條件(2)：投影矩陣的列之間的相關應該比較小，從而類似于一個近正交矩陣。這是因為，在稀疏信號發現算法中，性能與平均相關以及相關的分布都有關系。因此，為了得到較好的性能，需要使得列的平均互相關以及較大的相關的出現概率最小。在一種實施方式中，考慮投影矩陣中的兩個列和和之間的相關可以計算為：其中表示中的非零段的數量(i＝1，2)。可以看出，是個取值從0到KT的隨機數。的概率可以計算為：考慮和的所有可能的值和(4)可以重寫為：其中對所有可能的對求和，表示給定對時的期望。用l表示和中的重疊的非零元素的數目。顯然l是個隨機變量，其分布取決于F和KF。假定l＝L將得到：給定時l＝L的概率可以計算為：其中并且其中公式(8)中的第二個求和是在(11)和(12)的約束下對{Li|i＝1～P}的所有概率進行的，其中max(0，2KF-F)≤Li≤KF(11)并且考慮所有可能的L，(6)可以計算為：(13)其中是對于任意給定L，和的列的互相關。公式(13)中計算的相關是所有概率的平均。在稀疏信號發現算法中，性能不僅由平均相關決定，還由相關的分布決定。具體來說，應該盡量避免較大的相關，因為較大的相關對于性能造成的降級比小的相關更為嚴重。為了反映不同相關水平的不同影響，為不同的相關水平引入不同的加權因子，從而得到加權的平均相關：其中w＞1是用來平衡不同相關水平的貢獻的參數。通過這樣做，將每個相關水平用因子進行了加權。當w＞1時，這增大了因此通過選擇w＞1，能夠將較大的相關水平的貢獻增大到rw，然后通過使得rw最小，可以有效地避免出現較大的列之間的互相關以及使得平均相關水平最小。在一種實施方式中，綜合考慮上述兩個條件，可以為所有簽名選擇如下的兩個參數KT和KF其中pzero_column(KT，KF)＜Pthed(15)其中Pthed是預先確定的閾值。在一種優選實施方式中，設置w＝1.2、Pthed＝0.01。在一種優選實施方式中，選擇(KT＝4，KF＝F)，此時對于幾乎所有合理的(T，F)選擇都將得到相對好的性能。上述實施方式只是簽名設計中對于KT和KF的一些示例性設置方式，本發明并不局限于此。取決于具體的應用場景和設計偏好，本領域技術人員可以使用各種不同的方法來選擇適當的KT和KF的值。接下來，在步驟220和230，節點在發現周期期間向無線通信系統100中的其他節點發送包含其唯一簽名的發現消息以及同時從無線通信系統100中的其他節點接收包含其他節點的唯一簽名的發現消息。如上所述，由于節點的半雙工特性，因此將每個節點的簽名劃分為非零段和全零段，相應地，將發現周期劃分為發送時隙和接收時隙，其中發送時隙與節點的簽名的非零段相對應，接收時隙與節點的簽名的全零段相對應。在步驟240，節點根據其在發現周期中的發送時隙的位置，獲取簽名空間S的投影矩陣下面詳細描述在OFDM系統中獲取簽名空間S的投影矩陣的過程。為了簡化討論，假設發現周期的大小(即OFDM符號數×子載波數)等于簽名長度，即T×F＝M。將每個簽名sn劃分為T段，表示為其中是sn的第t段(t＝1，2，......，T)。每個段包含F個元素，將其映射到第t個OFDM符號中的F個子載波上。其中，非零段的數量為KT，非零段中的非零元素的數量為KF。由于在OFDM系統中節點只能接收其不在進行發射時的OFDM符號，因此在一種實施方式中，對于節點n來說，通過從簽名空間S中刪除第n+1列(即，節點n的簽名sn在整個簽名空間S中對應的列)和與sn的非零段相對應的那些行來獲得節點n的投影矩陣從而，中的每個列只包含個段。例如，以節點0為例，假設其簽名為s0＝[0ejθ10…ejθ200]T，如圖4(a)所示。盡管節點0僅使用第一和第四OFDM符號中的一個子載波，但是其在這兩個符號中的所有子載波上都不能接收信號，如圖4(b)中的灰色行所示。圖4(b)中的白色區域表示節點0的投影矩陣其是通過從簽名空間S中刪除與節點0的非零段相對應的行以及與節點0的簽名相對應的列(如圖4(b)中灰色區域所示)得到的。接下來在步驟250，節點根據所接收的發現消息和所獲取的投影矩陣，利用稀疏信號發現算法來識別其鄰居節點。可以使用如前所述的各種稀疏信號發現算法中的任意一種來根據節點的接收信號和投影矩陣獲得衰減向量的估計值，從而確定該節點的鄰居節點，在此不再贅述。在本文中，以OFDM系統為例對本發明的方案進行了描述，然而可以理解，該方案可以應用于發現周期是二維甚至更高維資源塊的任何系統。圖5示出了根據本發明的一種實施方式的、在無線通信系統100中進行鄰居發現的裝置500的示意圖。裝置500例如可以是無線通信系統100中的節點或其一部分。如圖所示，裝置500包括接收單元530，其被配置為在發現周期從無線通信系統100的一個或多個第二節點接收發現消息，所述發現消息包含第二節點的唯一簽名；投影矩陣獲取單元540，其被配置為根據節點在發現周期中的發送時隙的位置，從簽名空間中獲取針對所述節點的簽名空間的投影矩陣；以及鄰居節點確定單元550，其被配置為根據所接收的發現消息和所獲取的投影矩陣，利用稀疏信號發現算法來識別所述節點的鄰居節點。此外，裝置500還包括簽名獲取單元510，用于獲取其唯一簽名。該唯一簽名例如可以由網絡統一構造并分配，其中簽名的設計如前所述，在此不再贅述。此外，裝置500還包括發送單元520，用于在發現周期向系統中的其他節點發送包含其唯一簽名的發現消息，其中其在發現周期中的發送時隙的位置對應于該節點的唯一簽名的非零元素。此外，在一種實施方式中，接收單元530還被配置為在發現周期的接收時隙接收第二節點的唯一簽名的非零元素。此外，在一種實施方式中，發送時隙的位置對應于第一節點的唯一簽名的非零元素，并且投影矩陣獲取單元540還被配置為：通過從簽名空間中去除與第一節點對應的列以及與第一節點的簽名的非零元素對應的行來獲取針對第一節點的簽名空間的投影矩陣。此外，在一種實施方式中，發送時隙的位置對應于第一節點的唯一簽名的非零段，并且投影矩陣獲取單元540還被配置為：通過從簽名空間中去除與第一節點對應的列以及與第一節點的簽名的非零段對應的行來獲取針對第一節點的簽名空間的投影矩陣，其中第一節點的簽名的非零段是指第一節點的簽名中包含非零元素的段。在一種實施方式中，無線通信系統是OFDM系統，并且根據所述發現周期所包含的OFDM符號的數量對所述簽名進行分段。在一種實施方式中，鄰居節點確定單元550還被配置為：獲取第二節點與第一節點之間的衰減系數以確定第二節點是否為第一節點的鄰居節點。如上所述，稀疏信號發現算法包括Lasso算法、貝葉斯算法、基礎追蹤算法和匹配追蹤算法中的至少一種。利用本發明的上述方案，能夠在具有半雙工特性的節點之間實現多節點同時鄰居發現，并且不需要額外的信令開銷。此外，與使用隨機接入鄰居發現技術的現有技術相比，本發明的方案能夠極大地提高鄰居發現的功率效率和帶寬效率，從而顯著降低無線資源消耗和功率消耗。此外，參照附圖對本文公開的方法進行了描述。然而應當理解，附圖中所示的以及說明書中所描述的步驟順序僅僅是示意性的，在不脫離權利要求的范圍的情況下，這些方法步驟和/或動作可以按照不同的順序執行而不局限于附圖中所示的以及說明書中所描述的具體順序。在一個或多個示例性設計中，可以用硬件、軟件、固件或它們的任意組合來實現本申請所述的功能。如果用軟件來實現，則可以將所述功能作為一個或多個指令或代碼存儲在計算機可讀介質上，或者作為計算機可讀介質上的一個或多個指令或代碼來傳輸。計算機可讀介質包括計算機存儲介質和通信介質，其中通信介質包括有助于計算機程序從一個地方傳遞到另一個地方的任意介質。存儲介質可以是通用或專用計算機可訪問的任意可用介質。這種計算機可讀介質可以包括，例如但不限于，RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盤存儲設備、磁盤存儲設備或其它磁存儲設備，或者可用于以通用或專用計算機或者通用或專用處理器可訪問的指令或數據結構的形式來攜帶或存儲希望的程序代碼模塊的任意其它介質。并且，任意連接也可以被稱為是計算機可讀介質。例如，如果軟件是使用同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、數字用戶線(DSL)或諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術來從網站、服務器或其它遠程源傳輸的，那么同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、DSL或諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術也包括在介質的定義中。可以用通用處理器、數字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現場可編程門陣列(FPGA)或其它可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯、分立硬件組件或用于執行本文所述的功能的任意組合來實現或執行結合本公開所描述的各種示例性的邏輯塊、模塊和電路。通用處理器可以是微處理器，或者，處理器也可以是任何常規的處理器、控制器、微控制器或者狀態機。處理器也可以實現為計算設備的組合，例如，DSP和微處理器的組合、多個微處理器、一個或多個微處理器與DSP內核的結合，或者任何其它此種結構。本領域普通技術人員還應當理解，結合本申請的實施例描述的各種示例性的邏輯塊、模塊、電路和算法步驟可以實現成電子硬件、計算機軟件或二者的組合。為了清楚地表示硬件和軟件之間的這種可互換性，上文對各種示例性的部件、塊、模塊、電路和步驟均圍繞其功能進行了一般性描述。至于這種功能是實現成硬件還是實現成軟件，取決于特定的應用和施加在整個系統上的設計約束條件。本領域技術人員可以針對每種特定應用，以變通的方式實現所描述的功能，但是，這種實現決策不應解釋為背離本發明的保護范圍。本公開的以上描述用于使本領域的任何普通技術人員能夠實現或使用本發明。對于本領域普通技術人員來說，本公開的各種修改都是顯而易見的，并且本文定義的一般性原理也可以在不脫離本發明的精神和保護范圍的情況下應用于其它變形。因此，本發明并不限于本文所述的實例和設計，而是與本文公開的原理和新穎性特性的最廣范圍相一致。