CN100341374C - 移动台移动速度估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明有关一种移动台移动速度估计方法，包括步骤：采样无线信道的多个复数值衰落因子；计算上述多个衰落因子样本的多阶复数域自相关值；计算各阶自相关值的相对变化大小；根据计算得到的自相关变化值，查找衰落因子自相关变化值与移动台移动速度估计对照表或对照曲线，估计出该移动台当前的移动速度大小。采用本发明的方法，能用较小的计算量实现来实现高精度的移动台移动速度估计。

Description

移动台移动速度估计方法

技术领域

本发明涉及移动通信领域，尤指蜂窝移动通信系统中，对移动台移动速度的一种估计方法。

背景技术

在蜂窝移动通信系统中，知道移动台的速度对系统非常重要。例如在网络规划中，可以让移动速度较快的移动台进入宏小区，让移动速度较慢的移动台进入微小区，这样可以减少移动台切换率，减少掉话率。在CDMA(Code DivisionMultiple Access，码分多址)系统中，移动速度的作用更加明显，不仅可以用来优化无线资源管理中许多与移动速度有关的参数，如功控，也可以用来优化基带算法中的许多参数，如跟踪和搜索的频率，信道估计的滤波器带宽等。因此，在移动通信系统中，正确的估计出移动台的移动速度，也就是多普勒频移，能够优化移动通信系统中的许多参数，大大提高移动通信系统的性能。

目前已经提出过许多移动速度估计方法，典型的方法有两大类：穿越法和自相关法。但是这两类方法均存在各种缺点，穿越法有多种实现方式，但要求的信干比比较高，而且与实际环境关系很大，而在CDMA系统中根本不可能满足这种要求。自相关法也有多种方式，都是与求无线信道衰落因子的自相关有关，但是这些方式也存在一些缺点，如计算量大，与实际环境关系密切，估计不准等。

现有技术中最经典的移动速度估计方法就是FFT(Fast FourierTransform，快速傅立叶变换)法，它是自相关法的一种，因为FFT得到的频谱本身就是自相关函数的傅立叶变换。这种方法就是先得到无线信道衰落因子，然后利用FFT法对衰落因子求频谱，频谱图上超过一定门限且对应多普勒频移最大的峰值就是最大多普勒频移，也就是移动速度。

这种方法思路比较清晰，结果和适应性都不错。但是FFT的计算量很大，所以这种方法是以计算量为代价的，而且期望的估计精度越高，计算量越大。反映到实现中，由于计算量太大，实现的开销特别大，实现成本很高。

由于FFT法的计算量太大，所以目前提出许多另外一类利用自相关法。这类方法基本是以经典瑞利谱的函数为基础，经典瑞利谱函数如下：

$S_{h_k}\left(f\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C}{\sqrt{1-{\left(\frac{f}{f_d}\right)}^2}}& \left|f\right|<f_d\\ 0& \left|f\right|>f_d\end{array}\right.$

然后利用这个函数进行各种数学推导，一般是先推出经典瑞利谱的自相关函数，然后进行其它推导，最后得到各种不同的公式。然后将利用无线信道衰落因子得到的自相关值代入这些公式，最后估计出移动速度。

上述方法是根据经典瑞利谱公式经过数学推导推出各种公式，然后将实际得到的衰落因子自相关值代入这些公式得到多普勒频，所以这种方法相对来说计算量很小，实现起来简单。但是这种方法是根据经典瑞利谱公式得到，实际环境中无线信道变化很大，不可能服从这种分布。这种方法在经典瑞利谱信道下估计很准，但是在实际信道中估计结果根本不对。所以这种方法没有多大实际意义，仅仅能够用来作理论研究。

由于前面提到的自相关法是采用经典瑞利谱的公式推出，几乎只能适应于经典瑞利谱的无线环境，没有实际价值。所以实际中是利用衰落因子的自相关变化大小来衡量移动速度的高低。例如先求出每个时刻衰落因子的幅度大小，然后对这些衰落因子进行滤波，得到各个时刻的衰落因子幅度值A₁，A₂，...A_K，然后根据这些衰落因子求自相关结果：

$R_{\mathrm{AA}}\left(i\right)=\underset{j=0}{\overset{j=K-i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{A}_j*A_{j+i}$

一般来说这种方法只是求出R_AA(0)和R_AA(1)，以这两个值的变化大小来衡量移动速度，如R_AA(0)/R_AA(1)大于某一门限值T则为高速，否则为低速，也可以根据R_AA(0)/R_AA(1)变化大小将移动速度分为三档。

这种方法可以通过调整门限值来适应各种无线环境，但是这种方法也存在一些缺点，由于噪声存在，必须对衰落因子幅度值A₁，A₂，...A_K滤波，滤波器带宽太小则改变了真实的衰落因子，影响R_AA(0)/R_AA(1)大小，滤波器带宽过大则抑制噪声能力太差，同样影响R_AA(0)/R_AA(1)结果。所以这种方法一般估计不准，利用这种方法也只是将移动速度分为两档，基本上是用来优化上层参数，对移动速度估计要求较高的物理层参数优化意义不大。

发明内容

鉴于上述现有技术中存在的各种移动速度估计方法所存在的缺点，本发明提供一种计算量小、估计精度可根据实际需要调整的移动台移动速度估计方法。

本发明提供一种移动台移动速度估计方法，包括下列步骤：

A)采样无线信道的多个复数值衰落因子；

B)计算上述多个衰落因子样本的多阶复数域自相关值；

C)计算各阶自相关值的相对变化大小；

D)根据步骤C)得到的自相关变化值，查找衰落因子自相关变化值与移动台移动速度估计对照表或对照曲线，估计出该移动台当前的移动速度大小。

所述步骤A)中采样衰落因子的方法为：将无线信道解调时得到的衰落因子以一选定的时间间隔进行累加平均。

所述步骤B)包括选取计算得出的多阶复数域自相关值的实部数值(虚部数值或模值)；所述步骤C)包括计算各阶自相关值实部数值(虚部数值或模值)的相对变化大小。

所述计算各阶自相关值实部数值(虚部数值或模值)的相对变化大小包括：分别计算出衰落因子的第1阶至第N阶自相关值与第0阶自相关值实部的(虚部数值或模值)比值。

根据本发明的上述方法，更包括：

从n＝1开始，至n＝N-3为止，重复执行下列步骤：

5A)根据第n阶自相关值与第0阶自相关值实部(虚部数值或模值)的比值，估计出移动台的第n移动速度；

5B)如果第n移动速度大于根据第n+1阶自相关值与第0阶自相关值实部(虚部数值或模值)的比值估计出移动台的第n+1移动速度最大移动速度范围，则将第n移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，将n替换为n+1，继续步骤5A)；

当n＝N-2时，如果第N-2移动速度不大于根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值实部(虚部数值或模值)的比值估计出移动台的第N-1移动速度最大移动速度范围，则执行下列步骤：

根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值实部(虚部数值或模值)的比值，估计出移动台的第N-1移动速度；

如果第N-1移动速度大于根据第N阶自相关值与第0阶自相关值实部(虚部数值或模值)的比值估计出移动台的第N移动速度最大移动速度范围，则将第N-1移动速度作为移动台当前的移动速度，否则，将第N移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程。

根据本发明的上述方法，所述衰落因子自相关变化值与移动台移动速度估计对照表或对照曲线可以根据理论推导、实验室仿真或实际无线环境测试的方法得到。

本发明方法与现有技术相比，存在下列有益效果：

1、计算量小，实现简单。因为采样率不高的自相关运算和后面的查表等操作计算量都不大，实现简单。另外还可以根据实际估计精度和范围要求降低实现复杂度，表现在：降低查找移动速度表格或者曲线的复杂度、预先确定一定的采样率和自相关阶数。

2、适应的信干比范围广，估计的精度高，估计速度范围广。因为复数域的自相关运算既不像滤波器那样改变自相关结果的真实值，又可以消除噪声对估计结果的影响，大大提高估计精度和信干比适应范围。还可以充分利用采样率的变化和自相关阶数来实现估计精度和估计速度范围的权衡。

3、适用于各种无线环境，因为不同的无线环境下自相关值变化大小不一样，这种方法可以通过调整查找的移动速度的表格参数或者拟合的曲线参数来适用各种无线环境，实际中可以根据不同小区的环境和经验值来改变参数。

4、估计的移动速度在移动通信系统中非常有用。以基带解调为例，利用估计的移动速度来调节信道估计的滤波器带宽就可以适应于各种无线信道，使各种无线信道都得到最优性能，仿真表明，利用移动速度调节滤波器带宽可以大大改善系统性能。另外估计的移动速度可以用来调整网络层和网络规划参数。

附图说明

图1为本发明移动速度估计流程图。

图2为利用不同自相关阶数来估计移动速度流程图。

具体实施方式

本发明是利用无线信道衰落因子自相关值变化大小来衡量移动速度的大小，图1为本发明移动速度估计的流程图。

参见图1，首先获取无线信道的衰落因子，在CDMA的基带解调中，需要知道无线信道的衰落因子，所以就可以利用这个衰落因子来进行速度估计。基带解调中得到的衰落因子采样率比较大，而用来作速度估计的采样率不需要太大。采样率越大，估计的移动速度范围越大，在CDMA中一般在1.5kHz左右就行。由于解调时得到的衰落因子采样率很大，而实际多普勒频移一般会远小于这个值，也就是一段时间内的衰落因子相同，所以可以将解调得到的衰落因子进行累加平均。这样，对衰落因子进行累加平均不仅可以降采样到速度估计需要的采样率，累加平均也可以提高衰落因子的信干比，提高速度估计的精度。在这里，衰落因子是复数值。

求自相关部分就是取一定数量的经过累加处理的复数衰落因子作为样本，求衰落因子的自相关结果。假设衰落因子样本为x(t)，求自相关结果的计算公式如下

$R\left(i\right)=\mathrm{Re}(\underset{t=0}{\overset{t=\mathrm{corr\; length}-i}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(t\right)*x^{*}(t+i)),0<=i<=\mathrm{corr}\_\mathrm{length}$

上式中corr_length为求自相关时样本个数，自相关的样本个数(相关长度)可以根据实际情况进行调整。Re表示取自相关结果的实部，x^*(t)为x(t)的共轭。求自相关至少需要求出R(0)和R(1)两阶，也可以根据速度估计的精度和范围要求得到R(2)、R(3)等多阶，一般来说，到R(3)后估计的精度已经很高，具体实现中可以根据估计精度要求和实现开销决定。后面描述都以计算到R(3)为例，也就是上式中i取0、1、2、3四个值即可。

自相关结果去噪声实际上就是消除自相关结果中的噪声部分。由于CDMA系统是一个噪声系统，所以前面得到的衰落因子都包含噪声，假设衰落因子为

                      x(t)＝x_a(t)+x_n(t)，

x_a(t)为无线信道真实衰落因子，x_n(t)为噪声，由于信号和噪声是不相关的，所以自相关结果：

                      R(i)＝R_a(i)+R_n(i)

其中R_a(i)为x_a(t)的自相关结果，R_n(i)为x_n(t)的自相关结果，很明显，速度估计中需要的自相关结果为R_a(i)。由于噪声是不相关的，所以R_n(0)等于噪声能量，其它相关值如R_n(1)为0。所以根据衰落因子得到的R(0)包含由于噪声造成的噪声能量部分R_n(0)，而R(1)、R(2)、R(3)就是真实衰落因子x_a(t)的自相关结果。所以R(0)中应该减去噪声能量R_n(0)，CDMA解调中一般需要求出噪声能量，所以可以直接利用噪声能量得到去噪声后的自相关结果R(0)。

通过上面的分析可以看出，相关长度corr_length越长，相当于滤波器带宽越小，自相关结果受噪声影响越小，越接近真实衰落因子的自相关结果，所以这种对复数衰落因子求自相关的方法不仅可以消除噪声对自相关结果的影响，也不需要滤波器对衰落因子滤波，从而造成衰落因子变化，影响估计结果。但是相关长度太长的话对移动速度变化的响应也就变慢。

由于这种方法是用自相关值变化大小来衡量移动速度，所以需要求出R(1)/R(0)、R(2)/R(0)和R(3)/R(0)，以便作为移动速度大小的衡量标志。

先以R(1)/R(0)为例描述移动速度估计。移动速度越快，自相关值变化越大，所以R(1)/R(0)越小，在无线环境下，一定的移动速度对应一定的R(1)/R(0)值，实现中有两种方法：查表法和曲线拟合法。查表法就是根据R(1)/R(0)值查找对应表格中的移动速度，一般来说是R(1)/R(0)值在某一范围对应移动速度一个值，估计精度要求越高，表格可以越细，具体可以根据需求和实现而定。另外一种是曲线拟合法，就是将移动速度大小和R(1)/R(0)值拟合成一条曲线，这样，根据R(1)/R(0)值就可以求出对应的移动速度，同样估计精度越高拟合的曲线可以越复杂，实现中可以根据需求确定曲线的复杂度。R(2)/R(0)、R(3)/R(0)的基本原理也是一样的。在这里，这些表格和曲线的参数可以根据理论推导、实验室仿真和实际无线环境测试等多种方式得到和优化，并且可以根据环境变化而变化，以便适应于不同的无线环境。

R(1)/R(0)并不是随着移动速度的增加单调递减，达到一定的移动速度将会增加，这个移动速度就是移动速度估计范围，超过这个范围估计结果就会出错。这个范围与两个因素有关，一个是采样率，采样率越大，估计移动速度范围越大。还有就是衡量标志，低阶R(1)/R(0)估计的移动速度范围比高阶R(2)/R(0)大，依次类推。在CDMA中，如果采样率为1.5k，以R(1)/R(0)衡量移动速度，估计移动速度在500km/h左右。但是估计速度范围越大，由于噪声影响，估计精度变差，尤其是低速下，所以低速下可以降低估计范围来提高估计精度。

前面同时求出R(1)/R(0)、R(2)/R(0)和R(3)/R(0)就是综合考虑估计范围和精度，下面结合图2描述如何利用这三个值来估计移动速度。

如图2所示，首先根据第1阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值，估计出移动台的第一移动速度；如果第一移动速度大于根据第2阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值估计出移动台的第二移动速度最大移动速度范围，则将第一移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，继续下列步骤；

根据第2阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值，估计出移动台的第二移动速度；

如果第二移动速度大于根据第3阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值估计出移动台的第三移动速度最大移动速度范围，则将第二移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，继续下列步骤；

根据第3阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值，估计出移动台的第三移动速度，将第三移动速度作为移动台当前的移动速度。

下面举例解释一下这个过程，根据图2，假设在一定的采样率下，根据R(1)/R(0)估计的最大移动速度范围为800km/h，如果移动速度大于800km/h则估计错误，根据R(2)/R(0)估计的最大移动速度范围则肯定小于800km/h，假设为400km/h，同样如果移动速度大于400km/h则估计错误。尽管根据R(2)/R(0)估计的移动速度范围变小，但是估计精度更高，其它依此类推。假设移动速度为500km/h，根据R(1)/R(0)估计可能为550km/h，则不能利用R(2)/R(0)估计，因为最大只能估计到400km/h，应该直接输出550km/h；假设移动速度为200km/h，根据R(1)/R(0)估计可能为250km/h，小于400km/h，则能够利用R(2)/R(0)进行估计，估计的结果可能就是220km/h，精度更高，其它类推。

实际中还可以利用更多的自相关值阶数来衡量移动速度，具体流程和上面一样。同样也可以通过调整采样频率来实现估计范围和估计精度的均衡，也可以将这两种方法结合起来。具体实现中可以根据实际需要和实现开销决定。同样在估计精度和范围明确的情况下，可以确定一个采样率和自相关阶数来估计移动速度，降低实现复杂度。

本发明通过对衰落因子进行自相关运算，通过多阶自相关的变化值来估计移动台的移动速度。上述实施例中，仅以选取自相关值的实部数值为例，具体说明了本发明方法的实现步骤，实际应用中，完全可以通过选取自相关值的虚部数值或模值来实现本发明的上述方法。

上述实施例中，对衰落因子自相关值的变化大小，是采用高阶与低阶的比值来计算相对变化量，实际中，相对变化量大小可以采取多种计算公式，如上述实施例中也可以采取(R(0)-R(1))/R(0)来计算衰落因子的自相关变化值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (12)

1、一种移动台移动速度估计方法，包括下列步骤：

A)采样无线信道的多个复数值衰落因子；

B)计算上述多个衰落因子样本的多阶复数域自相关值；

C)计算各阶自相关值的相对变化大小；

D)根据步骤C)得到的自相关变化值，查找衰落因子自相关变化值与移动台移动速度估计对照表或对照曲线，估计出该移动台当前的移动速度大小。

2、如权利要求1所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述步骤A)中采样衰落因子的方法为：将无线信道解调时得到的衰落因子以一选定的时间间隔进行累加平均。

3、如权利要求1或2所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述步骤B)包括选取计算得出的多阶复数域自相关值的实部数值；所述步骤C)包括计算各阶自相关值实部数值的相对变化大小。

4、如权利要求3所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述计算各阶自相关值实部数值的相对变化大小包括：分别计算出衰落因子的第1阶至第N阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值。

5、如权利要求4所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于更包括：

从n＝1开始，至n＝N-3为止，重复执行下列步骤：

5A)根据第n阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值，估计出移动台的第n移动速度；

5B)如果第n移动速度大于根据第n+1阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值估计出移动台的第n+1移动速度最大移动速度范围，则将第n移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，将n替换为n+1，继续步骤5A)；

当n＝N-2时，如果第N-2移动速度不大于根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值估计出移动台的第N-1移动速度最大移动速度范围，则执行下列步骤：

根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值，估计出移动台的第N-1移动速度；

如果第N-1移动速度大于根据第N阶自相关值与第0阶自相关值实部的比值估计出移动台的第N移动速度最大移动速度范围，则将第N-1移动速度作为移动台当前的移动速度，否则，将第N移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程。

6、如权利要求1或2所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述步骤B)包括选取计算得出的多阶复数域自相关值的虚部数值；所述步骤C)包括计算各阶自相关值虚部数值的相对变化大小。

7、如权利要求6所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述计算各阶自相关值虚部数值的相对变化大小包括：分别计算出衰落因子的第1阶至第N阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值。

8、如权利要求7所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于更包括：

从n＝1开始，至n＝N-3为止，重复执行下列步骤：

8A)根据第n阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值，估计出移动台的第n移动速度；

8B)如果第n移动速度大于根据第n+1阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值估计出移动台的第n+1移动速度最大移动速度范围，则将第n移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，将n替换为n+1，继续步骤8A)；

当n＝N-2时，如果第N-2移动速度不大于根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值估计出移动台的第N-1移动速度最大移动速度范围，则执行下列步骤：

根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值，估计出移动台的第N-1移动速度；

如果第N-1移动速度大于根据第N阶自相关值与第0阶自相关值虚部的比值估计出移动台的第N移动速度最大移动速度范围，则将第N-1移动速度作为移动台当前的移动速度，否则，将第N移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程。

9、如权利要求1或2所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述步骤B)包括选取计算得出的多阶复数域自相关值的模值；所述步骤C)包括计算各阶自相关值模值的相对变化大小。

10、如权利要求9所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述计算各阶自相关值模值的相对变化大小包括：分别计算出衰落因子的第1阶至第N阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值。

11、如权利要求10所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于更包括：

从n＝1开始，至n＝N-3为止，重复执行下列步骤：

11A)根据第n阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值，估计出移动台的第n移动速度；

11B)如果第n移动速度大于根据第n+1阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值估计出移动台的第n+1移动速度最大移动速度范围，则将第n移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程；否则，将n替换为n+1，继续步骤11A)；

当n＝N-2时，如果第N-2移动速度不大于根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值估计出移动台的第N-1移动速度最大移动速度范围，则执行下列步骤：

根据第N-1阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值，估计出移动台的第N-1移动速度；

如果第N-1移动速度大于根据第N阶自相关值与第0阶自相关值模值的比值估计出移动台的第N移动速度最大移动速度范围，则将第N-1移动速度作为移动台当前的移动速度，否则，将第N移动速度作为移动台当前的移动速度，结束速度估计流程。

12、如权利要求1所述的移动台移动速度估计方法，其特征在于：所述衰落因子自相关变化值与移动台移动速度估计对照表或对照曲线可以根据理论推导、实验室仿真或实际无线环境测试的方法得到。

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