CN101142739B - 无线通信系统中进行信道评估的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了用于对跳频无线通信系统中的信道进行分类的系统和方法。数据采集引擎(30)获取用于指明无线通信系统所用各信道的干扰等级的度量。数据分析引擎(32)提供用于自适应跳频(AFH)(26)的信道图和/或用于信道避免(24)的信道图。具体地说,数据分析引擎首先对信道度量进行滤波,从而剔除指示跳频干扰的信道度量。然后,将信道分为多个信道组,每个信道组至少包括两个相邻的信道。对于每个信道组,合并该信道组内信道的信道度量,从而提供度量和。数据分析引擎然后根据各个信道组的度量和,将各个信道归类于可用或不可用。
Description
相关申请的交叉引用
本发明涉及以下申请:2002年8月8日提交的、申请号为10/216,082、题目为“Method and Apparatus for a Dual-Mode Radio in aWireless Communication System”的一起转让的共同待决的申请;2002年9月3日提交的、申请号为10/235,090、题目为“Method andApparatus Implementing an Overlay Adaptive Frequency HoppingKernel in a Wireless Communication System”的一起转让的共同待决的申请;2004年1月20日提交的、申请号为60/538,138、题目为“Methodand Apparatus for Performing 802.11-Assisted Channel Assessment in an802.11/BluetoothTM Collocated Device”的一起转让的共同待决的申请。上述三份申请的全文以引用方式并入本申请并且在下文中叫做“相关申请”。
发明领域
本发明涉及无线通信系统领域,更具体地说,涉及无线通信系统中进行信道评估(CA)的领域。
技术背景
众所周知,在无线数据通信领域,通信系统设计中常见的矛盾双方是性能和带宽。也就是说,通信性能的各个方面的提高都要以增加射频(RF)带宽为代价。影响通信系统性能的一个非常重要的因素就是该系统中所用的数据信道的“质量”。众所周知,在数据通过信道进行传输期间引入的噪声和干扰会造成数据接收差错。信号干扰使得信号及其相关数据在通过信道传输期间发生失真。这类噪声和干扰源就是射频干扰(RFI),如多路衰落、多路访问干扰和不利的人为干扰。信道质量很大程度上依赖于信道上存在的噪声和干扰量相对于该信道信号强度等级之比。如果某个信道相对于信号强度具有小量的噪声,则该信道的信道质量较高。相反地,如果某个信道相对于信号强度具有大量的噪声,则该信道的信道质量较低。通常,信道质量以该信道的信噪比(SNR)或Es/No(即,信号能量和噪声能量的比)的形式来度量。
精心设计的无线通信系统应该能够在存在各种类型的噪声和无线电频率干扰的情况下可靠地运行。例如,可以利用已知的方法,如自适应跳频(AFH)生成具有很大RF带宽的信号,在这种方法中,数字通信信号的载波频率在很大范围的频率内自适应地改变,即“跳变”。一种这类AFH数字通信系统就是蓝牙协议系统,该系统用于在蓝牙设备之间传送数据。关于蓝牙技术在蓝牙特别兴趣小组(SIG)2003年11月5日出版的题目为“Specification of the BluetoothSystem,version 1.2”的规范中有详细描述,这份规范的电子版可以在著名的网站http://www.Bluetooth.com上获取到,该规范在蓝牙流控制、信号、设备和通信协议方面所讲的内容以全文引用的形式并入本申请,并且在下文将该规范称为“蓝牙规范”。因此在本申请中,所用的“蓝牙设备”、“蓝牙通信系统”或其任何变形都指依照该蓝牙协议工作的设备或系统。
如上述并入的相关申请中所详细描述的,并且在并入的蓝牙规范中,蓝牙通信系统采用跳频扩频机制在主设备和从设备之间进行通信。依照该跳频扩频机制,在数据传输期间频率会切换。跳频是依照特定的跳频算法进行的,这样,设备可以独立地决定其正确的跳频序列(即,频率的有序列表,有时称为“跳集”)。举个例子,从设备利用它们相关联的主设备地址和时钟信息独立确定伪随机FH序列。
虽然与每个主蓝牙设备相关联的FH序列都是唯一的,但是由于该蓝牙设备所用的独立信道数量相对较小,所以,近距离内工作的微微网也会相互干扰。此外,在距离该蓝牙设备很近距离内工作的很多非蓝牙设备也会造成信道噪声和干扰。举个例子,如上述已并入的相关申请中所描述的,距离蓝牙设备很近的802.11协议设备会造成不利的RF干扰,从而使得该蓝牙设备的跳集中的一个或更多信道不可用。众所周知,各种IEEE 802.11通信协议(本申请中下文称之为“802.11”)是2.4GHz无线频率上的无线通信的全球标准。802.11通信协议的一个已熟知的例子就是IEEE 802.11b协议(本申请中下文称之为“802.11b”)。该802.11b协议允许802.11b设备(即,那些依照802.11b标准的设备)采用高的数据传输速率(例如,11Mbps)。该802.11b协议尤其适用于无线局域网络(WLAN)中。在IEEE 802工作组发布的、题目为“IEEE Std 802.11b-1999”的标准中详细描述了遵循该802.11b标准的设备,其电子版可以在著名的网站http://standards.ieee.org上获取到,本申请中称之为“802.11b规范”,并且针对其在802.11b流控制、信号、设备和通信协议方面所讲的内容,以全文引用的形式并入本申请。IEEE 802.11通信协议的另一个例子就是新近出现的IEEE 802.11g。
如上所述,一种可以用于解决干扰问题的技术是AFH。AFH的目的是使蓝牙设备提高其抗干扰能力,同时避免其对工业上、科学上和医学上(ISM)在2.4GHz波段内的其它设备造成干扰。基本原则是将蓝牙信道归类于两类,用过的和未用过的,其中,用过的信道是所述跳频序列的一部分,而未用过的信道被该跳频序列中的用过的信道以伪随机方式所取代。这一分类机制允许该蓝牙设备使用79个信道或已并入的蓝牙规范中所要求的更少的信道。需注意的是,在美国,2002年FCC更改其规则之前要求至少75个信道(MHz)。现在美国最少的信道数量是15,但是还有其它地方(如欧洲)要求至少20个信道。因此,本文并入的蓝牙规范所允许的最小的信道数量NMIN是20。
下面是AFH跳频序列的一个例子。作为举例,假设该蓝牙使用10个信道(0到9)。如果所有信道都是“好的”,则跳频模式可以如下:
4 6 1 7 5 3 9 3 4 1 2 1 6 5 3 8 6 1 0 3 8 4 0 2
现在,如果信道6和7确定为“不好的”,则该跳频模式可以如下:
4 x 1 x 5 3 9 3 4 1 2 1 x 5 3 8 x 1 0 3 8 4 0 2
在各种情况,值“x”可以从其它8个有效的信道(0到5和8到9)中伪随机地选择。然后,替换之后的新的跳频序列可以如下所示:
4 5 1 9 5 3 9 3 4 1 2 1 1 5 3 8 0 1 0 3 8 4 0 2
已并入的蓝牙规范定义了AFH为确保交互性所需的各方面。包括:跳频核心、基带行为、链接管理协议(LMP)命令和主控制器接口(HCI)命令以及要求更改和配置该跳频序列的事件。该蓝牙规范还定义了一种机制,允许从设备向主设备报告信道分类信息。但是,该蓝牙规范没有定义或描述任何关于信道评估机制的具体要求。将信道评估的问题留给了各种芯片组的改进和最终产品制造商。
如上所述,“信道评估”可以作为一种算法来实现,蓝牙设备利用该算法来确定信道图,以表明在2.4GHz ISM波段内哪些信道是好的、哪些信道是不好的。然后,该信道图可以用于自适应跳频(AFH)或者私有的共存技术,如信道避免。举个例子,该信道图可以用于确定哪些信道是用过的(即,从该信道图中找出的“好的”信道),以及那些信道是未用过的(即,从该信道图中找出的“不好的”信道)。
当前,信道评估算法已经采用主动测量(如,比特出错率或分组出错率)或者被动测量(如,ISM波段的接收信号强度标识(RSSI)测量扫描),以便生成该信道图。其缺点是,无论使用被动还是主动测量时,该测量结果的精确性依赖于很多因素,包括:干扰源的占空比、干扰源的数量和所用采样的数量等等。一般而言,这些技术用于提供对干扰的精确评估。但是,最终的结果只是猜测干扰的大体波形实际是什么样的。因此,利用这些技术,该干扰的波形永远不会是100%精确的。
因此,需要有一种方法和装置对数据信道中是否存在RF干扰进行评估和检测。该数据信道可以是先前已经由AFH方案确定为“不允许”的(即,表现出不好的信道状况),或者可以是某个跳频集内的信道。该干扰检测装置和方法应该完全可以用于任何需要检测是否存在间断干扰的通信系统中。
发明内容
本发明提供用于对跳频无线通信系统中的信道进行分类的系统和方法。一般而言,该系统包括数据采集引擎和数据分析引擎。该数据采集引擎获取用于指明无线通信系统所用各信道的干扰等级的度量。该数据分析引擎提供用于自适应跳频(AFH)的信道图和/或用于信道避免的信道图。具体来说,该数据分析引擎首先对信道度量进行滤波,以剔除指示跳频干扰的信道度量,这样只留下指示频率静态干扰的信道度量。接下来,将这些信道划分为多个信道组,每个信道组包括至少两个相邻的信道。针对每个信道组,合并该信道组内的多个信道的信道度量,从而提供度量和。然后,该数据分析引擎根据这些信道组各自的度量和,将每个信道归类于可用或不可用。
为了给AFH提供信道图,数据分析引擎首先根据多个信道组的度量和,找出具有最差干扰的信道组。在一个实施例中,数据分析引擎找到最差MAX_AFH信道组,其中,MAX_AFH是对应于可以归类为AFH可用的信道的最大信道数量的信道组的数量。一旦找到具有最差干扰的信道组,该数据分析引擎就将这些信道组中每个信道组的度量和与门限值进行比较。如果该度量和超过了该门限值,则将该信道组的延迟释放(hangover)计时器设为预定的最大值,并且将该信道组内的信道归类于可用。一旦设置了该延迟释放计时器,则在该延迟释放计时器超时之前,不能将相应的信道归类于可用。此外,来自如相关联的无线设备或从设备的这类设备的远程度量可用于对信道进一步分类。
为了给信道避免提供信道图,该数据分析引擎首先根据该信道组的度量和(还可能有该信道组的最近度量和峰值),找到具有最差干扰的信道组。一旦找到该具有最差干扰的信道组,对度量和(还可能有度量和峰值)进行滤波,以找到对应于该频率静态干扰的中心频率的信道。此后,将对应于该中心频率的信道和该中心频率附近预定带宽内的信道归类于不可用。此外,来自如相关联的无线设备或从设备的这类设备的远程度量可用于对信道进一步分类。
结合附图阅读下面关于前面提到的实施例的详细描述之后,本领域的技术人员将会意识到本发明的保护范围和其它方面。
附图说明
附图是说明书的一部分,它们示出了本发明的方方面面,并且,与说明书一起用于阐明本发明的原理。
图1是包括本发明的信道评估系统的系统框图;
图2的流程图依照本发明的一个实施例示出了该信道评估系统的数据采集引擎的工作流程;
图3说明了本发明实际所用的一个示例性的信道评估帧;
图4是本发明的信道评估系统的数据分析引擎的更具体的框图;
图5的流程图示出了图4中依照本发明的一个实施例的数据分析引擎的跳频干扰滤波器的工作流程;
图6的流程图示出了图4中依照本发明的一个实施例的数据分析引擎的干扰波形检测模块的工作流程;
图7A和7B的流程图示出了图4中依照本发明的一个实施例的数据分析引擎的干扰和时间对比模块的工作流程;和
图8A和8B的流程图示出了图4中依照本发明的一个实施例的数据分析引擎的度量合并器的工作流程。
具体实施方式
下面要阐明的实施例描述了使本领域普通技术人员能够实施本发明所需要的信息,并且举例说明了实施本发明的最佳模式。根据附图阅读下面的描述之后,本领域的技术人员应该理解本发明的概念并且能够意识到这些概念的应用并没有特别地在本申请中列出。应当理解的是,这些概念和应用都在所公开的内容和所附权利要求的范围内。
图1给出了示例系统10,该系统包括蓝牙设备12、遵循802.11b或802.11g标准的无线设备14和主机16。一般而言,蓝牙设备12和无线设备14通过硬件接口18进行通信以交换信息,如优先级信息和信道信息。主机16可以是个人计算机、移动电话、个人数字助理(PDA)等,该主机包括用于与无线设备14通信的驱动器20。主机16还可以通过软件接口22与蓝牙设备12通信以提供信息,如信道信息。需要注意的是,系统10仅仅是示例性的。蓝牙设备12可以只与无线设备14和主机16中的一个联合工作,或者该蓝牙设备12可以脱离无线设备14和主机16独立工作。
在这个实施例中,蓝牙设备12可以实现三类共存:信道避免、自适应跳频(AFH)和优先级传输。因此,蓝牙设备12包括信道避免系统24、AFH系统26和优先级传输系统28。蓝牙设备12可用于信道避免或AFH,这取决于该蓝牙设备12是蓝牙1.1设备还是蓝牙1.2设备。
本发明提供了一种为信道避免系统24和AFH系统26中的一个或全部提供信道图的系统和方法。具体而言,信道评估(或者信道“分类”)是在两个逻辑步骤完成的:数据采集和数据分析。如图1所示,数据采集引擎30和数据分析引擎32执行这些步骤。在一个实施例中,蓝牙设备12是主蓝牙设备,数据分析引擎32输出的是信道避免系统24和AFH系统26所用的一组用过的和未用过的信道或信道图。或者,数据分析引擎32输出的也可以是信道避免系统24的第一信道图和AFH系统的第二信道图。在另一个实施例中,蓝牙设备12是蓝牙从设备,数据分析引擎32输出的是相同的一组由信道避免系统24所用的用过的和未用过的信道。此外,当蓝牙设备是从设备时,该信道图可以报告给主蓝牙设备。
数据采集
在示例性的实施例中,数据采集引擎30周期性地从无线通信系统中的每一个信道上收集度量。从每个信道上收集的度量的数量是可以设定的。此外,也可以设定其它参数,包括门限等级和度量采集周期。在本发明的一个示例实施例中,数据采集引擎30采集两类信息或度量:接收到的信号强度信息(RSSI)和分组出错率信息(PER)。
数据采集引擎30以两种工作模式中的一种模式进行工作:个人计算机(PC)模式和移动电话模式。这两种不同的工作模式有不同的功耗需求。移动电话工作模式还可以用在其它类似功耗的平台上,如个人数字助理(PDA)及其它电池容量有限和具有类似功耗特征的设备。
在PC工作模式中,数据采集引擎30通过收集干扰信息以及利用被动信道评估方案或主动信道评估方案确定每个信道的信道度量,来周期性地进行信道评估。具体而言,在活动的连接期间,收集干扰信息;在定义的采集周期中(本申请中称之为“信道分类时间间隔”),确定信道度量。在一个示例实施例中,该采集周期是完成干扰信息收集和完成信道度量确定之间的时间间隔,以秒为单位。在一个实施例中,默认的采集周期是2秒。在空闲模式下,在分别定义的空闲模式采集周期(本申请中称之为“空闲模式信道分类时间间隔”)中收集干扰信息和确定信道度量。在一个示例实施例中,该空闲模式采集周期是完成干扰信息收集和完成信道度量确定之间在时间上的间隔,以秒为单位。在一个实施例中,默认的该空闲模式采集周期是60秒。这两种采集周期可以互不相同,并且可以变化以适应特定应用的速度和功耗需求。
在移动电话工作模式中,只有在音频链路上发现明显的质量降低时才执行信道评估。这样做可以使信道评估功能相关联的当前消耗最小化。在一个示例实施例中,针对每个接收到的分组确定分组出错率(PER)。当该PER超过预定门限时,执行信道评估。具体而言,只有当PER超过预定门限时,才收集干扰信息和确定信道度量。因此,在移动电话模式中,信道评估只有在需要时才进行而不是周期性地执行,这样可以降低功耗。需要注意的是,一旦触发了移动电话模式的信道评估,进行该信道评估的过程和在PC工作模式下的信道评估过程是一样的,唯一的不同是PC模式下周期性地进行信道评估,而移动电话模式下只在需要时才进行信道评估。
下面将详细描述PC工作模式和移动电话工作模式下所用的信道评估机制。很多技术都可以用于检测干扰。本申请中所描述的一种这类技术采用了利用RSSI度量的被动方案。这种技术非常敏感,并且能检测很低等级的干扰(大大低于可以对蓝牙接收器造成干扰的等级)。对于那些对功耗很敏感并且只需要保护蓝牙性能(即,不需要做“好邻居”)的应用来说,只根据需要进行被动测量。在这种情况下,分组出错率(PER)和分组丢失率(PLR)可以用于确定“不好的”信道。在下面的部分将描述度量收集过程的细节。
被动信道评估
被动信道评估任务的优先级通常低于蓝牙系统中其它很多事件。但是,最好还是保证最小量的进行信道评估的时间,以确保AFH正常工作。当分配给信道评估的时间少于所需的时间量时,信道评估会很慢或者不能够避免干扰。在PC工作模式中,采集周期(信道分类时间间隔)定义了在连接期间每个信道的被动信道评估之间的时间,而空闲模式采集周期(空闲模式分类时间间隔)定义了空闲模式期间每个信道的被动信道评估之间的时间。在移动电话工作模式中,只有在主动信道评估期间检测出接收到的分组的分组出错率超过了定义的门限时,才触发被动信道评估。
只要执行了被动信道评估,那么,不管工作模式如何,为了得出可接受的信道估计量(即,为了确保可以获取到该信道的高质量统计),对于每个信道,都应该获取最小量的采样(本申请中指“所需采样”)。在一个实施例中,默认的每个周期中每个信道需要的采样的数量(“所需采样”)是20。在一个示例实施例中,这意味着采样的总数会等于或大于每个周期中每个信道的所需采样和蓝牙信道的总数的乘积(所需采样×79),其中,79是蓝牙信道的总数。因此,举个例子,如果每个周期中每个信道的所需采样的数量是10,则会得到采样总数的值是790。用于信道评估的通信时间和信道分类的速度、质量和精确度之间存在设计上的相互矛盾。
图2的流程图示出了数据采集引擎30在执行被动信道评估时的工作流程。通过将每个信道的信道度量初始化为一些默认值,如0,开始被动信道评估(步骤200)。接下来,针对第一信道采集干扰信息(步骤202)。在这个实施例中,该干扰信息是RSSI。下一步,将该第一信道的RSSI与一系列门限值比较,将所超过的一系列门限值中最大的一个所对应的值加到信道评估度量数组中第一信道的信道度量上(步骤204)。重要的是要注意到,通过将RSSI与一系列门限值比较,加到该信道度量上的值是RSSI的函数。然后,如果该RSSI超过了预定的门限,则将该信道不好的度量的数量所对应的存储值加1(步骤206)。计算下一次测量RSSI的信道编号(步骤208)。如果该信道评估发生在活动的连接期间,该下一信道可以是跳频序列中的下一个信道。如果该信道评估发生在空闲时间,则该下一信道可以是预定的跳频序列中的下一个信道,或者仅仅是下一个信道(当前信道+1)。接下来,判断是否获取了足够数量的采样(步骤210)。如上所讨论的那样,针对每个信道,应该获取多于一个采样。因此,如果有79个信道并且对每个信道需要获取10个采样,则步骤202-208反复执行790次。一旦获取到所期望的数量的采样,则该过程结束。
在一个举例性的实施例中,为了测量RSSI,需要确定性的跳频序列,这样每个信道可以得以采样相同数量的次数。在一个实施例中,该跳频序列设计为具有可变的跳跃速率。每次获取到RSSI后,就将其与一系列门限值比较。例如,该一系列门限可以是-75dBm上每隔3dB的值。当该采样RSSI值超过最小的门限值时,则该信道上存在某种类型的干扰,于是记录错误。该错误的量级根据与该RSSI值比较的是该门限数组中的哪个元素来决定。本发明人已经发现,对于该RSSI门限值采用简单的布尔运算方法(即,判定该RSSI值高于还是低于某个门限)会得出较差的结果。如上所述,本发明的方法和装置采用加权值分析来确定加到每个信道的信道度量上的量级值,该值是RSSI的函数。这对于确定干扰中心非常有帮助。它还有助于指示哪些信道是特别麻烦并且应该关闭掉的。例如,只有20个信道可以关闭掉,但是检测出有40个信道是“不好的”,这时重要的是指示出特别麻烦的信道(即,那些表现出最差干扰特征的信道)。
信道评估可以在主设备中利用信道评估帧来进行。如图3所示,在一个实施例中,信道评估帧包括两个紧接着的时隙用于判断信号是否出现。应该采用优先级方案,以与系统中其它帧的调度方法类似的方法对这些帧进行调度。
在一个实施例中,用于这些测量的时间可以近似于在单独一个蓝牙时隙中用于接收多个ID分组的时间(持续时间为625微秒)。如图3所示,设置的信道评估帧中的时隙都是相等的。首先,计算出频率并写入合并器。然后,由硬件针对需要的时间段进行接收来测量RSSI。计算第二频率并写入合成器,在第二个半个时隙中(即,625微秒的时隙中后一个312.5微秒)进行第二次接收。
只要有可能,蓝牙设备12就在未用过的时隙执行被动信道评估事件。在很多情况下,这并不会造成吞吐量降低,尤其在同步连接的情况下。但是,在某个应用程序试图使用完全的吞吐量的情况下,可能会由于信道评估而降低吞吐量。但是,在大多情况下,这种影响会很小,分散在信道评估的采集阶段,而不会明显地降低吞吐量。
在一些实施例中,当蓝牙设备12是主设备时,信道评估帧(两个时隙)的调度类似于其它蓝牙事件。但是,从设备可能只能使用未被主设备占用的帧。对于从设备来说,信道评估不会降低从设备对于主设备可用的时间。在一些实施例中,可以专门调度缺少的帧(例如,采用“缺少掩码”特征)来调度度量收集阶段。
主动信道评估
在一些实施例中,对所有接收到的分组都执行主动信道评估。以每个信道为基础,采集信道上的分组的分组出错率(PER)统计(即,循环校验码(CRC)失败的百分比)和分组丢失率(PLR)统计(即,由于丢失的接入码或分组头出错而造成的分组丢失的百分比)。周期性地计算PER/PLR的统计值。本申请中将每次计算PER/PLR统计值的时间间隔定义为PER时间间隔。在一个实施中,该PER时间间隔的默认值是10秒。依照这个实施例,在接收到每个分组后计算接入码、分组头和CRC。存储事件总数、丢失的接入码的数量、不好的分组头和不好的CRC。
因为主动信道评估技术采用一般的分组传输,因此没有额外的功耗,除非PER/PLR超过定义的门限。如上面关于移动电话工作模式的讨论一样,当PER/PLR超过定义的门限时,触发上述被动信道评估。因此,额外的功耗基于每单位时间内被动信道评估的平均次数。在大多情况下,额外功耗会接近于0。
数据分析和信道分类
无论在PC还是移动电话工作模式下,执行完被动信道评估之后,将每个信道的信道度量提供给数据分析引擎32(图1)。数据分析引擎32根据该信道度量判断哪些信道是好的,哪些信道是不好的,从而生成一个或多个信道图用于AFH和/或信道避免。依照本发明,采用多阶段过程分析该信道度量。本发明的多阶段数据分析和信道分类过程400由数据分析引擎32来执行,并且在图4中的简化框图中解释说明。
如图4所示,本发明的数据分析引擎32执行本发明的多阶段数据分析和信道分类过程400,包括:跳频干扰滤波阶段402、干扰波形检测阶段404、干扰和时间对比阶段406及度量合并阶段408。在一个示例实施例中,数据分析引擎32处理完信道度量之后,重置这些信道度量。虽然数据分析和信道分类过程400所用的信道度量是从如上所描述的本地数据采集引擎30(图1)获取的,但是蓝牙1.2设备(即,遵照上面加入的蓝牙规范的设备)也可以从其它信源获取度量。例如,蓝牙1.2设备可以考虑远程度量并且可以报告信道分类信息,其中,该远程度量可以通过软件接口22从主机16(图1)获取、通过硬件接口18从无线设备14获取,或者从从设备获取(如果从设备是蓝牙1.2设备)。可以由本发明的数据分析和信道分类过程400将这些远程度量和配置参数一起来处理。如图1所示,过程400生成用作AFH系统26的输入的AFH信道图。该过程400还会生成用作信道避免系统24的输入的避免信道图。如上所述,过程400可以提供AFH信道图和避免信道图。或者,该过程400可以只提供AFH信道图或者只提供避免信道图。
在一个示例实施例中,当本地信道评估机制激活时,依据图4中所示的过程块进行数据分析。也就是说,首先由跳频干扰滤波阶段402处理本地信道度量,然后,过程继续进行到干扰波形检测阶段404、干扰和时间对比阶段406和度量合并阶段408。但是,也可以不激活本地信道评估,在这种情况下分析过程跳过图4中所示的前三个处理块(即,跳过块402、404和406),只由度量合并阶段408进行数据分析处理。在本发明的方法和装置的一个实施例中,本地信道评估可以由传达给蓝牙设备12的一条预定的指令激活或禁用。一旦所有的本地度量对于数据分析和信道分类过程400是可用的,则该多阶段处理过程可以用于提高干扰检测的可靠性和质量。现在详细描述每个处理阶段。
阶段1:跳频干扰滤波
在该第一处理阶段中,由跳频干扰滤波阶段402对跳频干扰,如附近的蓝牙设备造成的干扰(但并不仅限于此),进行滤波。对跳频干扰进行滤波是为了显示来自干扰源(如802.11、无绳电话、一些类型的微波炉和类似的设备)的频率静态干扰。本发明的方法和装置的一个目标是检测并识别静态(即,“非跳频”)干扰源。因此,重要的是先将跳频干扰滤波剔除,再进行另外的数据分析。
在工作过程中,一旦数据采集引擎30(图1)利用上述被动信道评估获取了信道度量,首先检查这些信道度量以确定每个信道受到干扰的时间是否超过某个特定的百分比。因为跳频干扰大概每N个跳频发生一次,其中,N是该跳频序列中使用的信道数量,两个使用79个信道的设备会大概每79个分组相互干扰一次,如果两方的微微网都完全激活并且使用单时隙分组的话。随着该区域内微微网数量的增长,干扰也会增长。因此,如果有M个微微网,则出错的概率≥M/N。通过选择大于预计的附近微微网的数量的最小RSSI百分比门限,可以将附近微微网产生的干扰过滤掉。举个例子,如果预计附近的微微网的数量是5,则将用于跳频干扰滤波阶段402的最小RSSI百分比门限可以设为5/79或6.3%。该最小RSSI百分比门限可以作为配置参数输入到跳频干扰滤波阶段402中,或者被硬编码到硬件中。
图5的流程图给出了跳频干扰滤波阶段402的一个实施例。在讨论图5之前,最好回忆一下被动信道评估针对每个信道提供的两个值:信道度量和不好的度量数量对应的值。信道度量是基于信道的每个采样的测量出的RSSI值所确定的值的和。不好的度量的数量是超过预定门限的该信道的RSSI测量结果的总数。
如图5中所示,跳频干扰滤波阶段402首先将每个信道不好的度量的数量与门限值进行比较(步骤502)。如果期望的RSSI百分比门限是5/79或6.3%,则该门限值是5。对于每个信道,如果不好的度量的数量小于该门限,比如该门限是5,则将该信道的信道度量设为0或一些其它的任意值(步骤504)。因此,将与跳频干扰(非静态干扰)相对应的信道度量剔除掉,只留下与静态干扰相对应的信道度量。
阶段2:干扰波形检测
图6的流程图解释说明了图4的干扰波形检测阶段404的工作过程的一个实施例。现有技术封掉每个检测出有干扰的信道。但是,这些现有的方法有缺点,因为它们未必封掉了所有可能干扰蓝牙设备的信道,或者说未必封掉了所有可能对另一个设备(如802.11设备)造成干扰的信道。因此,获取哪些信道不好的精确描述有很重要的价值。本发明的方法和装置不仅检测信道中出现的干扰,还识别该干扰的带宽(或“波形”)。
如图所示,与硬件接口相关联的信道评估度量设为0(步骤600),与软件接口相关联的信道评估度量设为0(步骤602),这样就没有使用延迟释放计时器。这样做,没有对硬件和软件接口归类为不好的信道应用延迟释放计时器。如下面将要详细讨论的,因为延迟释放计时器是设计用来帮助检测未知的、突发的干扰,因此它不应用在已知的被硬件接口、软件接口或者可选的从从设备接收到的信道分类报告已经确定为不好的信道上。
接下来,将蓝牙设备12所用的信道划分为信道组,其中,信道组的数量可以是4。具体而言,在这个实施例中,对每个信道组中的信道的信道度量计算总和,并将其存储在度量和数组(metric_sum_array[])中(步骤604)。因此,第一组四个信道的信道度量和作为度量和数组的第一个元素存储在其中,第二组四个信道的信道度量和作为度量和数组的第二个元素存储在其中,依此类推。下一步,对于每个信道组,将度量和与峰值进行比较(步骤606)。这里,该峰值是该信道组先前的峰值度量值。对于每个信道组,如果该度量和大于该峰值,则将该峰值设为等于该度量和(步骤608)。如果该度量和不大于该峰值,则从该峰值中减掉预定的衰减值,以此降低该峰值(步骤608)。在本文中,该峰值存储在度量和峰值数组中(metric_sum_peak[])。然后,根据峰值将这些信道组按照从具有最大干扰的信道组到具有最小干扰的信道组的降序进行排序(步骤610)。结果是,度量和峰值数组得以排序。此外,生成索引数组(index_array[]),其中,该索引数组的第一个元素是对应于最差信道组(具有最大度量和峰值的信道组)的分组号,第二个元素是对应于第二差的信道组(具有第二大度量和峰值的信道组)的分组号,依此类推。应该注意的是,信道组当然也可以按照升序进行排序。通过对信道组进行排序,可以很容易避免与最差信道组相关联的信道。还应该注意的是,该度量和峰值数组确保,如果干扰随时间降低,则追踪最近的最差情况峰值,这样就可以确定实际的最差信道组。这很重要,举个例子,当蓝牙设备12移动到度量和值很大的WLAN接入点附近,然后逐渐远离该WLAN接入点,这时度量和值逐渐变小。因为当确定信道度量时,该WLAN可能不处于活动状态,所以峰值有助于追踪每个信道组的最近的最差情况干扰。
下面显示了由示例伪代码表示的这个处理过程:
UINT8min_array[NUM_WLAN_CHANNELS]={0,4,10,14,20,24,30,34,40,44,50,54,60};
UINT8max_array[NUM_WLAN_CHANNELS]={21,25,31,35,41,45,51,55,61,65,71,75,78};
UINT8chan_block_min_array[NUM_BLOCKS];
UINT8chan_block_max_array[NUM_BLOCKS];
//阶段2a:将软硬件接口信道归零
//(步骤600和602)
//硬件接口(信道“0”表示没有信道)
if(hw_channel!=0)
for(i=min_array[hw_channel-1];i<=max_array[hw_channel-1];i++)
channel_assessment_metrics[i]=0;
//软件接口
for(i=0;i<MAX_CHANNELS;i++)
{
if(Host_Classficiation[i]==BAD)
channel_assessment_metrics[i]=0;
}
//阶段2b:找出(信道组中)最差的蓝牙信道
//(步骤604)
for(i=0;i<NUM_BLOCKS;i++)
{
chan_block_min_array[i]=i*BLOCK_SIZE;
chan_block_max_array[i]=(i*BLOCK_SIZE)+(BLOCK_SIZE-1);
if(chan_block_max_array[i]>MAX_CHANNELS-1)
chan_block_max_array[i]=MAX_CHANNELS-1;
}
for(i=0;i<NUM_BLOCKS;i++)
{
metric_sum[i]=0;
index_array[i]=i;
for(j=chan_block_min_array[i];j<=chan_block_max_array[i];j++)
metrics_sum[i]+=channel_assessment_metrics[j];
}
//检查度量和是否为新的峰值。如是,则存储该值。
//如否,则将该值减去一个衰退值
//步骤606和608
for(i=0;i<NUM_BLOCKS;i++)
{
if(metric_sum[i]>metric_sum_peak[i])
metric_sum_peak[i]=metric_sum[i];
else
{
if(metric_sum_peak[i]>=METRIC_SUM_THRESHOLD+
PEAK_DECAY_VALUE)
metric_sum_peak[i]-=PEAK_DECAY_VALUE;
else
metric_sum_peak[i]=METRIC_SUM_THRESHOLD;
}
}
//使用冒泡排序法对元素进行排序。这可以是任何排序程序。
//最差的组结束于NUM_BLOCKS-1,第二差的组于NUM_BLOCK-2,
//以此类推。
//步骤610
for(i=0;i<NUM_BLOCKS-1;i++)
{
for(j=0;j<NUM_BLOCKS-1;j++)
{
if(metric_sum_peak[j+1]<metric_sum_peak[j])
{
tmp=metric_sum_peak[j];
metric_sum_peak[j]=metric_sum_peak[j+1];
metric_sum_peak[j+1]=tmp;
tmp=index_array[j];
index_array[j]=index_array[j+1];
index_array[j+1]=tmp;
}
}
}
阶段3:干扰相对于时间
如图4所示,在干扰波形检测阶段404之后,将检测到的干扰输入到干扰相对于时间处理阶段406。干扰相对于时间处理阶段406分析在一段时间上检测到的干扰。这一处理过程块从一组最差的信道到中心频率的信道提取出干扰中心,并且得到更精确的干扰估计。这在信道资源非常宝贵并且必须只能关闭的应用中尤其有价值。
快速攻击—慢速衰减
分析在一段时间上检测到的干扰可以提高在干扰的占空比很低并且该干扰是突发的时间段内测量出的度量的质量。很多“静态”干扰源不是总存在的。而是,很多静态干扰源根据传输量而突发和消失。举个例子,在801.11网络中,设备经常是空闲的。当干扰源用于网上冲浪时,尤其如此。当用户点击网页或者尝试向网络上传文件和从网络下载文件时,就会有突发动作产生。在这些应用中,网络传输量是突发的,因此,信道评估处理不会严重滞后是很重要的。因此,在一个实施例中,本发明的方法迅速锁定某个干扰源,并且避免那些信道,即使在干扰源消失之后或者降低到很低的占空比。该信道评估算法快速地剔除不好的信道,然后在上次在信道上检测到干扰之后的时间段锁定信道。这在本申请中叫做“快速攻击”和“慢速衰减”。这一特性有助于当总干扰不总是出现在信道上时维持对其的精确描述。
如上所述,当数据分析引擎32用于向AFH提供信道图时,快速重用信道并不是特别重要,因为使用AFH的设备还是能够获取全部吞吐量。但是,当设备使用信道避免时,在检测到干扰的时间段内会降低吞吐量。因此,在这种情况下,应该更快地再继续使用“不好的”信道。但是,重用信道不应该快到每次802.11突发动作发生时所有的信道都是被占用的。
一般而言,当一个信道组的度量和超过规定的门限时,确定该信道组为不好的,并且以某个选出的延迟释放值(延迟释放时隙)来启动一个计时器。在一个实施例中,该选出的延迟释放值是在先前归类为“不好的”信道重新被归类为“好的”(即,重新引入)之前必须发生的蓝牙时隙(持续时间为625微秒)的数量。在一个实施例中,该计时器包括一个倒计时器。在一个实施例中,每个用于索引该计时器的元素对应于一个信道组。该延迟释放值确定一个802.11信道被避免的时间量。在一个实施例中,该延迟释放值是可配置的。但是,因为这个值确定一个802.11信道被避免的时间量,所以该值应该大到足以在AFH期间保持该信道图稳定。但是,该延迟释放值也应该小(即,得出足够短的时间间隔)到足以在信道避免期间保持高带宽。
在一个示例性的实施例中,“延迟释放”计时器用于增加当前信道评估方法和装置在检测信道上的低占空比的干扰源(举个例子,检测低占空比干扰源,如用于网络冲浪的802.11设备)时的可靠性。该延迟释放计时器确定在信道上检测到干扰之后、处理过程在重新将该信道(作为好的信道)引入到信道图之前等到的一段时间。不同的解释是,该延迟释放计时器指示在某个信道被允许重新声明为“好的”(即,可用的)之前针对该信道先前获取的信道度量可以维持多长时间。如果在先前的测量阶段获取的采样数量不够,则应该将该延迟释放计时器至少延长一个信道分类时间间隔,以防止盲目的重新引入信道。任何还没有超时的AFH或避免延迟计时器都可以延长。
图7A的示例流程图举例说明了干扰和时间对比处理阶段406(图4)在描述AFH的信道组的特征方面的工作流程。首先,将AFH避免的信道组的总数对应的值(blocks_avoided_AFH)和信道组索引值(信道组号)初始化为0(步骤700A)。并入的蓝牙规范要求至少20个信道在AFH信道图中,以遵守世界范围内制定的需求。当信道总数是79时,该AFH信道图中被标志为“不好的”的信道的绝对最大数量就是59。因此,如果这些信道划分为包括四个相邻信道的信道组,那么,为AFH而避免的信道组的绝对最大数量是15。为AFH而避免的信道组的最大数量(MAX_AFH)小于或等于为AFH避免的信道组的绝对最大数量。
针对这MAX_AFH个最差信道组反复执行步骤702A-710A,其中,MAX_AFH是为AFH而避免的信道组的最大数量。更具体的说,对于第一次重复,如果该索引值(信道组号)大于或等于为AFH避免的信道组的最大数量(MAX_AFH),则该处理过程结束(步骤702A)。如果该索引值(信道组号)小于为AFH避免的信道组的最大数量(MAX_AFH),则将该最差信道组(metricsum[NUM_BLOCKS-blocks-1],其中blocks=0)对应的度量和与度量和门限值比较(步骤704A)。如果该度量和小于度量和门限值,则增加该信道组索引值并且该处理过程返回步骤702A。如果该度量和大于或等于度量和门限值,则将当前避免的组的数量与AFH避免的组的最大数量进行比较(步骤706A)。如果AFH当前避免的组的数量(blocks_avoided_AFH)大于AFH避免的组的最大数量(MAX_AFH),则增加组索引(组),流程返回步骤702A或者结束。如果AFH当前避免的组的数量(blocks_avoided_AFH)小于AFH避免的组的最大数量(MAX_AFH),则增加AFH避免的组的数量(blocks_avoided_AFH)和组索引值(组)(步骤708A),与最差组相对应的延迟释放计时器设为最大值(步骤710A),流程返回步骤702A。该延迟释放计时器的最大值对应于一个预计的时间量,该时间量是从某个信道被归类为“不好的”直到它被归类为“好的”为止的时间起必须流逝的。针对该MAX_AFH个最差信道组(metric_sum[NUM_BLOCKS-blocks-1],其中blocks=0...MAX_AFH-1),反复执行步骤702A-710A。
实质上,图7A中所示的处理过程将最差的MAX_AFH个信道组的度量和与度量和门限值比较。如果该度量和大于或等于该度量和门限值,则增加AFH的相应的延迟释放计时器。如果该度量和小于该度量和门限值,则忽略该度量和。
图7B的示例流程图举例说明了干扰和时间对比阶段404在描述信道避免的信道分组的特征时的工作流程。图7B与图7A基本相同。但是,在步骤702B,将该信道索引值(组)与为信道避免而避免的信道组的最大值(MAX_AVOID)相比较。在信道避免的情况下,封闭掉的信道较少,因为每个剔除的信道都会降低最大蓝牙吞吐量。在一个实施例中,由信道避免算法封闭的信道的最大数量是24。如果每个信道组包括四个信道,则针对信道避免而避免的信道组的绝对最大数量是6。针对信道避免而避免的信道的最大数量(MAX_AVOID)小于或等于针对信道避免而避免的信道组的绝对最大数量。
实质上,图7B中所示的处理过程将最差的MAX_AVOID信道组的度量和与度量和门限值比较,其中,MAX_AVOID是针对信道避免而避免的信道组的最大数量。AFH和信道避免的度量和门限值可以相同,也可以不同。如果该度量和大于或等于该度量和门限值,则增加相应的信道避免的延迟释放计时器。如果该度量和小于该度量和门限值,则忽略该度量和。
下面的伪代码显示了图7A和7B的处理过程的示例实现。
//阶段3a:检查每N个信道组,看它是否高于门限。如果是,则扩展
//延迟释放计时器,并将信道归类为“不好的”。
for(i=0;i<MAX_AFH;i++)
{
if(metric_sum[index_array[NUM_BLOCKS-i-1]]>=
METRIC_SUM_THRESHOLD)
T_hangover_afh[index_array[NUM_BLOCKS-i-1]]=now+
HANGOVER;
}
for(i=0;i<MAX_AVOID;i++)
{
if(metric_sum[index_array[NUM_BLOCKS-i-1]]>=
METRIC_SUM_THRESHOLD)
T_hangover_avoidance[index_array[NUM_BLOCKS-i-1]]=now+
HANGOVER;
}
在本发明的一个实施例中,该干扰和时间对比阶段406(图4)也对具有最高度量和峰值的信道组进行滤波以精确地识别中心频率。在干扰波形检测阶段404,通过定位具有最高度量和峰值的信道组确定该中心频率的估计值,进而确定该干扰的波形。但是,该干扰和时间对比阶段406对具有最高度量和峰值的信道组进行滤波以精确地识别该干扰的中心频率。这一实施例在需要蓝牙设备和不支持AFH的设备共存的应用中尤其有用。在这些应用中,利用信道避免方案的蓝牙设备应该禁止在信道分类算法标志为未用过的的信道上传输低优先级信息。高优先级信息,如传输到人体学接口设备(如,鼠标、键盘等)的音频分组,或者为了维持微微网的稳定性的传输信息,则不管潜在的与802.11传输可能的冲突而进行传输。下面的伪代码示出了用于通过计算干扰的中心频率对应的信道来精确确定信道评估中心频率(CA_center_chan)的滤波器的一种可能的实现方案:
//阶段3b:对peak metric_sum_peak[]值进行滤波,以找出802.11的中
//心波瓣的中心。该滤波器使用有损耗的积分器。注意,乘以4是因
//为每个信道组宽4MHz。CA_center_chan的单位是蓝牙信道数(例
//如,介于0和8之间)
CA_center_chan=(index_array[NUM_BLOCKS-1]*4*
(ALPHA-BETA)/ALPHA)+(CA_center_chan*BETA/ALPHA);
应该注意到,ALPHA和BETA是有损积分器的预定的参数。在一个实施例中,ALPHA是8,而BETA是1。应该注意到,该有损积分器是计算该干扰的中心频率的一种示例方法。对于本领域的技术人员来说,通过阅读本申请,其它技术也是显而易见的。
阶段4:合并度量
本发明的方法和装置的最后一个阶段是合并度量阶段。这一步在图4中示为度量合并阶段408。在一个实施例中,最后执行这一步是很重要的。如果将好的和不好的信道的软件和硬件列表在步骤402-406之前相加,会掩盖实际的干扰图并且得出错误的结果。因此,在处理步骤的最后进行外部消息合并是非常重要的。
主设备上的度量合并阶段408输出的是AFH的信道图和/或信道避免的信道图。在从设备上,输出的是传达给相关联的主设备,并由主设备用来进行信道分类的信道分类参数(远程度量)。通过评估该主设备可用的所有信息来完成信道分类。这类信息包括下列中的一个或多个:用于AFH和/或信道避免的信道组的延迟释放计时器、通过软件接口22从主机16得到的信道信息、来自一个或多个从设备的信道分类参数、通过硬件接口18从无线设备14得到的信道信息。
在一些实施例中,主机16通知蓝牙设备12某个蓝牙信道是“不好的”还是“未知的”。在一个实施例中,该主机16不可以将少于20个蓝牙信道设为“未知”状态。无线设备14可以是同地的802.11设备,该设备传达当前802.11信道号。将被识别为不好的信道的蓝牙信道号由查找表根据801.11信道号来确定,在一个示例实施例中,从设备可以利用LMP_channel_classification分组数据单元(PDU)中的AFH_Channel_Classification参数向主设备报告信道分类结果,这在蓝牙规范中有所描述。在这个PDU中,信道成对分类(如,信道0和1一起分类、信道2和3一起分类等待,直到信道78(其单独分类))。从设备可以将某个信道归类为“好的”、“不好的”或“未知的”。
图8A给出了AFH的度量合并阶段408的工作流程。首先,将无线设备14(图1)所用的802.11信道所对应的蓝牙设备12的信道标记为“未用过的”(800A)。接下来,将来自主机16的信道信息中标记为“未用过的”的信道标记为“未用过的”(步骤802A)。应该注意到,因为主机16和无线设备14是可选设备,因此步骤800A和802A也是可选的。接下来,将延迟释放计时器未超时的信道组相关联的信道标记为AFH“未用过的”(步骤804A)。最后,如果有一个或多个从设备向主设备报告,则将从信道分类中标记为不好的信道标记为“未用过的”(步骤806A)。
图8B给出了信道避免的度量合并阶段408的工作流程。首先,将无线设备14(图1)所用的802.11信道对应的蓝牙设备12的信道标记为“未用过的”(800B)。接下来,将来自主机16的信道信息中标记为“未用过的”的信道标记为“未用过的”(步骤802B)。应该注意到,因为主机16和无线设备14是可选设备,因此步骤800B和802B也是可选的。接下来,将上面确定的干扰的中心频率加减预定的一半带宽(Nb)的频率范围内的信道标记为AFH“未用过的”(步骤804B)。然后,如果有一个或多个从设备向主设备报告,则将从信道分类中标记为不好的信道标记为“未用过的”(步骤806B)。可选地,如果更多的信道可以避免,则在类似于图8A的步骤804A的额外步骤中,将额外的信道标记为“未用过的”。
下面的伪代码显示了图8A和8B的处理过程的示例实现方案。如下面的伪代码所示,主设备信道分类过程包括在79个信道上的循环并且汇总从本地分类、主分类和从分类中获取的结果。该主设备至少维持20个用过的信道。在这个示例实施例中,提供两个不同的信道图:AFH_channel_map[]和avoidance_channel_map[]。如上所示,AFH可以使用比信道避免技术少的蓝牙信道,因为AFH不会随着信道数下降而丢失带宽。
//阶段4a:度量合并
//将AFH和避免的所用信道数量初始化为0
AFH_unused_count=0;
Avoidance_unused_count=0;
//封掉那些被标记为不好的硬件和软件接口信道
for(i=0;i<MAX_CHANNELS;i++)
{
//默认使用所有信道
AFH_channel_map[i]=USED_CLASSIFICATION;
avoidance_channel_map[i]=USED_CLASSIFICATION;
//如果硬件接口或主机将有的信道标记为不好,则将其设置成不使用
if((Host_Classification[i]==BAD)‖(HW_Classification[i]==BAD))
{
if(AFH_unused_count<=MAX_CHANNELS-N_MIN)
{
AFH_channel_map[i]=UNUSED_CLASSIFICATION;
AFH_unused_count+=1;
}
}
}
//为AFH对本地度量进行分类
for(i=0;i<NUM_BLOCKS;i++)
{
if(T_hangover_afh[i]!=-1)
{
//将超过门限的每个组的信道标记为不好
for(j=chan_block_min_array[i];j<=chan_block_max_array[i];j++)
{
if(AFH_unused_count<=MAX_CHANNELS-N_MIN)
{
AFH_channel_map[j]=UNUSED_CLASSIFICATION;
AFH_unused_count+=1;
}
}
}
}
//为避免而对本地度量进行分类
if(T_hangover_avoidance[index_array[CA_center_chan/4]]!=-1)
{
//将CA_center_chan+/-Nb范围内的每个信道标记为不好
if(CA_center_chan-NB<0)
temp_low=0;
else
temp_low=CA_center_chan-NB;
if(CA_center_chan+NB>MAX_CHANNELS-1)
temp_high=MAX_CHANNELS-1;
else
temp_high=CA_center_chan+NB;
for(i=temp_low;i=temp_high;i++)
{
if(avoidance_unused_count<=
MAX_CHANNELS-N_MIN_AVOIDANCE)
{
avoidance_channel_map[i]=UNUSED_CLASSIFICATION;
avoidance_unused_count+=1;
}
}
}
//最后,如果该设备为主设备,那么,只要unused_count不是太大,
//就将从度量和剩余分类结果进行合并
if(device==MASTER)
{
for(i=0;i<MAX_CHANNELS;i++)
{
//初始化
Slave_Classification[i]=UNKNOWN;
//合并从分类结果
for(j=0;j<NUMBER_OF_SLAVE_RESULTS;j++)
{
if(Slave_Classification_Result[j][i]==BAD)
Slave_Classification[i]=BAD;
else if(Slave_Classification_Result[j][i]==GOOD)
Slave_Classification[i]=GOOD;
}
if(Slave_Classification[i]==BAD)
{
if(AFH_unused_count<=MAX_CHANNELS-N_MIN)
{
AFH_channel_map[i]=UNUSED;
AFH_unused_count+=1;
}
if(avoidance_unused_count<=
MAX_CHANNELS-N_MIN_AVOIDANCE)
{
avoidance_channel_map[i]=UNUSED;
avoidance_unused_count+=1;
}
}
}
}
在一个实施例中,针对该主设备,将信道数组,即“AFH_channel_map[i]”,转换为Channel_Map格式,这在蓝牙规范中有所描述。针对从设备,将该信道数组AFH_channel_map[i]转换为信道分类报告。该信道分类报告可以在LMP_channel_classificationPDU中传输。在主设备和从设备中,avoidance_channel_map[]只用于执行信道避免。
从信道分类报告
在一个实施例中,当信道分类报告处于激活状态时,从设备将度量合并阶段408的结果以LMP_channel_classifcation PDU的格式合并到信道分类报告中,其中,该LMP_channel_classification PDU的格式在蓝牙规范中有所描述。在一个实施例中,以信道对的形式合并信道。当该信道对中的任一个信道被指定为“不好的”时,则将该信道对标记为“不好的”。当该信道对中的任一个信道被指定为“好的”时,则将该信道对标记为“好的”,(这一查询过程应该在“不好的”信道的查询过程之后执行)。否则,将该信道对指定为“未知”。
下面的伪代码显示了从设备进行的信道分类报告的示例实现方案:
//阶段4b:从分类报告
//循环遍所有40个信道对
for(i=0;i<MAX_CHANNEL_PAIRS-1;i++)
{
//计算本地分类
if((AFH_channel_map[2*i]==BAD)‖
(AFH_channel_map[2*i+1]==BAD))
channel_report[i]=BAD;
else if((AFH_channel_map[2*i]==GOOD)‖
(AFH_channel_map[2*I+1]==GOOD))
channel_report[i]=GOOD;
else
channel_report[i]=UNKNOWN;
}
channel_report[MAX_CHANNEL_PAIRS-1]=
AFH_channel_map[MAX_CHANNEL_PAIRS-1];
延迟释放计时器超时
在一个示例实施例中,当延迟释放计时器(T_hangover_afh[i]或T_hangover_avoidance[i])超时的时候,则因为相关联的信道组而当前避免的信道返回到可用信道池中。应该注意到,延迟释放计时器超时可以出现在上述信道分类的各个阶段。在一个实施例中,延迟释放计时器超时是在处理过程一开始,在跳频干扰滤波阶段402或者干扰波形检测块404之前就进行了。但是,在另一个实施例中,该延迟释放计时器超时可以在信道分类的最后,在度量合并块408之后才执行。
下面的伪代码给出了延迟释放计时器超时的一个示例实施例:
//延迟释放计时器超时
for(i=0;i<NUM_BLOCKS;i++)
{
if(T_hangover_afh[i]<now)
T_hangover_afh[i]=-1;
if(T_hangover_avoidance[i]<now)
T_hangover_avoidance[i]=-1;
}
上面已经描述了本发明的多个实施例。不过,应该认识到的是,在不脱离本发明的范围的前提下,可以做出各种修改。举个例子,本发明的方法可以用软件、硬件或者软硬件结合实施例的方式来实现。再举个例子,应当理解的是,作为一个模块的一部分描述的功能一般可以等效地在另一个模块中实现。另一个例子是,以特定顺序描述或显示的步骤或动作一般可以按不同的顺序执行,除了那些在所附权利要求中描述的包括特定步骤顺序的实施例。
此外,虽然本发明的示例是围绕蓝牙设备展开描述的,但是,本发明可以在任何采用点对点和点对多点连接的设备中实现。
本领域的技术人员可以识别出本发明的优选实施例的改进和修改。应该认为,所有这些改进和修改都落在本申请所公开的内容和所附权利要求的范围内。
Claims (47)
1.一种用于对无线通信系统中的信道进行评估的方法,包括:
a)获取所述无线通信系统中多个信道各自的信道度量,其中所述信道度量包括表示所述多个信道中的干扰信号的信息;
b)对所述信道度量进行滤波,以剔除与跳频干扰相关的度量,从而提供滤波后的信道度量;
c)为了根据所述滤波后的信道度量确定频率静态干扰的波形:
i)将所述多个信道分成多个信道组,每个信道组包括至少两个相邻的信道;以及
ii)针对所述多个信道组中的每个信道组,合并所述至少两个相邻信道的信道度量,从而为所述多个信道组中的每个信道组提供合并后的度量;以及
d)根据所述合并后的度量,对所述多个信道中的每个信道进行分类,从而识别可用的信道和不可用的信道。
2.权利要求1的方法,其中,为了确定频率静态干扰的波形,所述方法还包括:
根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,其中N是被归类于不可用的信道组的预定最大个数。
3.权利要求2的方法,其中,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组包括:
针对所述多个信道组中的每个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后的度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后的度量;以及
如果所述合并后的度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;
以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的N个信道组,从而确定所述多个信道组中具有最差干扰的所述N个信道组。
4.权利要求2的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类包括:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,比较其合并后度量和预定的合并后度量门限值。
5.权利要求4的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类还包括:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,如果该信道组的合并后度量大于所述预定的合并后度量门限值,则将相应的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值。
6.权利要求5的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类包括:
根据所述多个信道组中每一个信道组的相应延迟释放计时器,对所述多个信道中的每个信道进行分类。
7.权利要求6的方法,其中,根据相应的延迟释放计时器对所述多个信道中的每个信道进行分类包括:
如果相应的延迟释放计时器未超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于不可用;以及
如果相应的延迟释放计时器超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于可用。
8.权利要求7的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类还包括:
将所述多个信道组中除了所述N个信道组之外的信道组内的信道归类于可用。
9.权利要求1的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类还基于来自一个或多个外部设备的远程度量。
10.权利要求1的方法,其中,为了确定频率静态干扰的波形,所述方法还包括:
根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的一个信道组;以及
对所述多个信道中的每个信道进行分类包括:
处理所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的该信道组,以确定所述多个信道中与所述中心频率相对应的一个信道;以及
将所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道以及所述多个信道中的一些信道归类于不可用,其中所述多个信道中的这些信道位于所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道附近的预定带宽内。
11.权利要求10的方法,其中,确定所述多个信道组中与所述中心频率相对应的该信道组包括:
针对所述多个信道组中的每一个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后度量;以及
如果所述合并后度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的一个信道组,从而确定所述多个信道组中与所述中心频率相对应的该信道组。
12.权利要求11的方法,其中,处理所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的该信道组包括:
对所述多个信道组中的该信道组进行滤波,以确定所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道。
13.权利要求1的方法,其中,获取所述多个信道各自的信道度量包括:
初始化所述多个信道各自的信道度量;
采集表示所述多个信道各自的干扰的数据;
针对所述多个信道中的每一个,比较所述数据和一系列的门限;
针对所述多个信道中的每一个,将与该信道的数据所超过的这一系列门限中的最大门限相对应的值以及信道度量的先前值进行合并,以提供信道度量;以及
重复上述采集、比较及合并步骤,直到执行了预定次数的迭代为止。
14.权利要求1的方法,还包括:
周期性地启动所述获取信道度量的步骤。
15.权利要求1的方法,其中,一旦检测到高于预定出错门限的分组出错率,就启动获取所述信道度量。
16.一种无线通信系统,包括:
数据采集引擎,其获取所述无线通信系统中多个信道各自的信道度量,其中所述信道度量包括表示所述多个信道中的干扰信号的信息;以及
数据分析引擎,其:
a)对所述信道度量进行滤波,以剔除与跳频干扰相关的度量,从而提供滤波后的信道度量;
b)将所述多个信道分成多个信道组,每个信道组包括至少两个相邻的信道;
c)针对所述多个信道组中的每个信道组,合并所述至少两个相邻信道的信道度量,从而为所述多个信道组中的每个信道组提供合并后的度量;以及
d)根据所述合并后的度量,对所述多个信道中的每个信道进行分类,从而识别可用的信道和不可用的信道。
17.权利要求16的系统,其中,所述数据分析引擎还根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,其中N是被归类于不可用的信道组的预定最大个数。
18.权利要求17的系统,其中,为了确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的每个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后的度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后的度量;以及
如果所述合并后的度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的N个信道组,从而确定所述多个信道组中具有最差干扰的所述N个信道组。
19.权利要求17的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,比较其合并后度量和预定的合并后度量门限值。
20.权利要求19的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,如果该信道组的合并后度量大于所述预定的合并后度量门限值,则将相应的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值。
21.权利要求20的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
根据所述多个信道组中每一个信道组的相应延迟释放计时器,对所述多个信道中的每个信道进行分类。
22.权利要求21的系统,其中,为了根据相应的延迟释放计时器对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
如果相应的延迟释放计时器未超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于不可用;以及
如果相应的延迟释放计时器超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于可用。
23.权利要求22的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
将所述多个信道组中除了所述N个信道组之外的信道组内的信道归类于可用。
24.权利要求16的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还基于来自一个或多个外部设备的远程度量对所述多个信道中的每个信道进行分类。
25.权利要求16的系统,其中,所述数据分析引擎还根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的一个信道组。
26.权利要求25的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
处理所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的该信道组,以确定所述多个信道中与所述中心频率相对应的一个信道;以及
将所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道以及所述多个信道中的一些信道归类于不可用信道,其中所述多个信道中的这些信道位于所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道附近的预定带宽内。
27.权利要求26的系统,其中,为了确定所述多个信道组中与所述中心频率相对应的一个信道组,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的每一个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后度量;以及
如果所述合并后度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的一个信道组,从而确定所述多个信道组中与所述中心频率相对应的该信道组。
28.权利要求27的系统,其中,所述数据分析引擎处理所述多个信道组中与频率静态干扰的中心频率相对应的该信道组,对所述多个信道组中的该信道组进行滤波,以确定所述多个信道中与所述中心频率相对应的该信道。
29.权利要求16的系统,其中,为了获取所述多个信道各自的信道度量,所述数据分析引擎还:
初始化所述多个信道各自的信道度量;以及
重复地采集表示所述多个信道各自的干扰的数据,比较所述多个信道中的每一个信道的数据和所述多个信道中的每一个信道的一系列门限,以及,针对所述多个信道中的每一个,将与该信道的数据所超过的这一系列门限中的最大门限相对应的值以及信道度量的先前值进行合并,以提供信道度量,直到执行了预定次数的迭代为止。
30.权利要求16的系统,其中,周期性地触发所述数据采集引擎去获取信道度量。
31.权利要求16的系统,其中,一旦检测到高于预定出错门限的分组出错率,就触发所述数据采集引擎去获取信道度量。
32.一种用于对无线通信系统中的信道进行评估的方法,包括:
a)获取所述无线通信系统中多个信道各自的信道度量,其中所述信道度量包括表示所述多个信道中的干扰信号的信息;
b)根据所述多个信道的至少一个信道度量,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值;以及
c)根据所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器,对所述多个信道中的每个信道进行分类,从而识别可用的信道和不可用的信道;
其中,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值包括:
对所述信道度量进行滤波,以剔除与跳频干扰相关的度量,从而提供滤波后的信道度量。
33.权利要求32的方法,其中,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值还包括根据所述滤波后的信道度量确定频率静态干扰的波形,确定频率静态干扰的波形包括:
将所述多个信道分成多个信道组,每个信道组包括至少两个相邻的信道;以及
针对所述多个信道组中的每个信道组,合并所述至少两个相邻信道的信道度量,从而为所述多个信道组中的每个信道组提供合并后的度量。
34.权利要求33的方法,其中,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值还基于所述多个信道组的合并后度量。
35.权利要求33的方法,其中,确定频率静态干扰的波形还包括:
根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,其中N是被归类于不可用的信道组的预定最大个数。
36.权利要求35的方法,其中,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组包括:
针对所述多个信道组中的每个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后的度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后的度量;以及
如果所述合并后的度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的N个信道组,从而确定所述多个信道组中具有最差干扰的所述N个信道组。
37.权利要求35的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类包括:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,比较其合并后度量和预定的合并后度量门限值。
38.权利要求37的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类还包括:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,如果该信道组的合并后度量大于所述预定的合并后度量门限值,则将相应的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值。
39.权利要求38的方法,其中,对所述多个信道中的每个信道进行分类还包括:
如果相应的延迟释放计时器未超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于不可用;以及
如果相应的延迟释放计时器超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于可用。
40.一种用于对无线通信系统中的信道进行评估的系统,包括:
a)数据采集引擎,其获取所述无线通信系统中多个信道各自的信道度量,其中所述信道度量包括表示所述多个信道中的干扰信号的信息;以及
b)数据分析引擎,其:
根据所述多个信道的至少一个信道度量,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值;以及
根据所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器,对所述多个信道中的每个信道进行分类,从而识别可用的信道和不可用的信道;
其中,为了判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值,所述数据分析引擎还:
对所述信道度量进行滤波,以剔除与跳频干扰相关的度量,从而提供滤波后的信道度量。
41.权利要求40的系统,其中,为了判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值,所述数据分析引擎还:
将所述多个信道分成多个信道组,每个信道组包括至少两个相邻的信道;以及
针对所述多个信道组中的每个信道组,合并所述至少两个相邻信道的信道度量,从而为所述多个信道组中的每个信道组提供合并后的度量。
42.权利要求41的系统,其中,所述数据分析引擎还基于所述多个信道组的合并后度量,判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值。
43.权利要求41的系统,其中,为了判断是否将所述多个信道中的每个信道的延迟释放计时器设为预定的延迟释放值,所述数据分析引擎还根据所述多个信道组的合并后度量,确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,其中N是被归类于不可用的信道组的预定最大个数。
44.权利要求43的系统,其中,为了确定所述多个信道组中具有最差干扰的N个信道组,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的每个信道组:
比较该信道组的合并后度量与度量和峰值的先前值;
如果所述合并后的度量大于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值设为等于所述合并后的度量;以及
如果所述合并后的度量小于所述度量和峰值的先前值,则将所述度量和峰值的先前值减去预定值,以提供所述度量和峰值;以及
确定所述多个信道组中具有最大度量和峰值的N个信道组,从而确定所述多个信道组中具有最差干扰的所述N个信道组。
45.权利要求43的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,比较其合并后度量和预定的合并后度量门限值。
46.权利要求45的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
针对所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个,如果该信道组的合并后度量大于所述预定的合并后度量门限值,则将延迟释放计时器设为预定的延迟释放值。
47.权利要求46的系统,其中,为了对所述多个信道中的每个信道进行分类,所述数据分析引擎还:
如果相应的延迟释放计时器未超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于不可用;以及
如果相应的延迟释放计时器超时,则将所述多个信道组中的所述N个信道组的每一个信道组内的信道归类于可用。
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