CN101304400A - 载波干扰噪声比的获取方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例公开了一种载波干扰噪声比的获取方法和设备。该方法包括：获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值；根据所述噪声功率值和载波间干扰功率值获取OFDM符号的干扰噪声功率值；获取OFDM符号的有用信号功率值；根据所述OFDM符号的干扰噪声功率值、以及有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。通过使用本发明的实施例，使得在终端和基站之间相对移动速率比较高时，能够准确得到载波干扰噪声比。

Description

载波干扰噪声比的获取方法和设备

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种载波干扰噪声比的获取方法和设备。

背景技术

随着包含FFT(Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换)和IFFT(InverseFast Fourier Transform，快速傅立叶逆变换)的各种数字信号处理技术的发展，OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)技术得到广泛应用，其可以将高速串行的数据流转换为低速并行数据流，从而有效地对抗多径衰落，降低ISI(Inter Symbol Interference，符号间干扰)。OFDM技术已经成功用于ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line，非对称数字用户环路)、WLL(Wireless Local Loop，无线本地环路)、DAB(Digital AudioBroadcasting，数字音频广播)、HDTV(High-Definition TV，高清晰度电视)、WLAN(Wireless Local Area Network，无线局域网)等系统中。

另外，OFDM技术通过重叠频谱使抗频率选择衰减的能力增强，并且通过利用CP(Cyclic Prefix，循环前缀)作为保护间隔减少符号间干扰的影响，OFDM还可以采用简单的均衡器使抗脉冲噪声的能力很强。

但是由于OFDM系统内存在多个正交子载波，而且其输出信号是多个子信道的叠加，因此与单载波系统相比，易受频率偏差的影响。由于无线信道的时变性，在传输过程中出现的无线信号频谱偏移或发射机和接收机本地振荡器之间存在频率偏差，都会使OFDM系统子载波之间的正交性遭到破坏，导致子载波间干扰。另外，与单载波系统相比，由于OFDM系统的输出是多个子信道信号的叠加，因此多个信号的相位一致时，所得到的叠加信号的瞬时功率就会远远高于信号的平均功率，导致出现较大的峰均比，对发射机内的放大器的线性度提出了很高的要求。

在基于OFDM/OFDMA(OFDM Access，正交频分复用接入)的通信系统中，OFDM符号内各个子载波上的总功率包含信号的有用功率和干扰噪声功率，而CINR(Carrier to Interference and Noise Ratio，载波干扰噪声比)为载波上信号的有用功率与干扰噪声功率的比值。精确估计出CINR的信道质量是OFDM/OFDMA系统进行AMC(Adaptive Modulation and Coding，自适应编码和调制)、切换和功率控制所必须的；另外在多天线系统中，精确估计CINR值对预编码和选择矩阵组也是非常重要的。

现有技术中，一个OFDM符号的两边为保护带，不传输任何信息。另外，根据子载波的排列方式的不同存在多种模式，下行常用的模式有PUSC(PartialUsed Sub-Channelization，使用部分子信道)模式、FUSC(Full UsedSub-Channelization，使用全部子信道)模式和AMC模式，上行常用的模式有PUSC模式和FUSC模式。

以下以PUSC模式为例描述估计CINR测量值的方法。具体的，在PUSC模式中，除去保护带和DC(Direct Circuit，直流)子载波，把剩余的子载波按照低频到高频的顺序进行划分，每14个连续的子载波可以组成一个cluster(簇)，每个cluster包含2个导频子载波和12个数据子载波。Cluster是频域上的概念，与时间域无关，如图1所示为PUSC中导频子载波和数据子载波的分布示意图，每行为一个Cluster。

PUSC模式中，分析两个OFDMA符号中的导频子载波集合，设K为Cluster的总数，每个Cluster有两个导频子载波。设第j个符号的第k个Cluster中的导频子载波上的信道估计值为和

实际信道响应值为H_1，j，k和H_2，j，k；第j+2个符号的第k个Cluster中的导频子载波上的信道估计值为

和实际信道响应值为H_1，j+2，k＝H_1，j，k+ε₁和H_2，j+2，k＝H_2，j，k+ε₂，假设ε₁＝ε₂＝ε，其中ε为随时间变化而导致的频域信道响应值的变化值。 ${\hat{H}}_{i,j,k}=H_{i,j,k}+W_{i,j,k}$ (1≤i≤2；j＝1，3；1≤k≤K)，其中H_i，j，k为信道响应的实际值，W_i，j，k为干扰和噪声值，服从高斯分布。

下面分析

(1≤i≤2；j＝1，3；1≤k≤K)的总功率为：

$P_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=\mathrm{1,3}}{\mathrm{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i,j,k}\right|}^2---\left(1\right)$

(1≤i≤2；j＝1，3；1≤k≤K)的有用信号功率估计值为：

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{real}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,1,k}*{\left({\hat{H}}_{i,3,k}\right)}^{*})$

$=2*\mathrm{real}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,`,k}+W_{i,`,k})*(H_{i,3,k}^{*}+W_{i,3,k}^{*}))---\left(2\right)$

$=2*\mathrm{real}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,1,k}*H_{i,3,k}^{*})+U_1)$

式(2)中U₁为许多个零均值的高斯变量的累加，可以近似为0，则

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{real}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,j,k}*H_{i,j+2,k}^{*})\right)---\left(3\right)$

设P_N1为干扰与噪声的功率，则：

$P_1-{\hat{P}}_{C1}=P_{N1}+2K*{\left|\mathrm{\ϵ}\right|}^2---\left(4\right)$

令 $D_{1,k}={\hat{H}}_{1,j,k}+{\hat{H}}_{2,j,k},$ $D_{2,k}={\hat{H}}_{1,j+2,k}+{\hat{H}}_{2,j+2,k}$ (j＝1；1≤k≤K)则：

$P_2=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{1,k}\right|}^2+{\left|D_{2,k}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{|{\hat{H}}_{\mathrm{1,1},k}+{\hat{H}}_{\mathrm{2,1},k}|}^2+{|{\hat{H}}_{\mathrm{1,3},k}+{\hat{H}}_{\mathrm{2,3},k}|}^2---\left(5\right)$

同理可得到

${\hat{P}}_{C2}=2*\mathrm{real}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{1,k}*D_{2,k}^{*})=2*\mathrm{real}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(H_{\mathrm{1,1},k}+H_{\mathrm{2,1},k})*(H_{\mathrm{1,3},k}^{*}+H_{\mathrm{2,3},k}^{*}))---\left(6\right)$

设P_N2为干扰与噪声的功率，则

$P_2-{\hat{P}}_{C2}=P_{N2}+4K*\left|\mathrm{\ϵ}\right|---\left(7\right)$

由于各个导频子载波上的干扰加噪声是近似独立同分布的，所以P_N1＝P_N2。

由式(4)和(7)可以得出干扰和噪声的功率值为：

$P_{N1}=P_{N2}=2*(P_1-{\hat{P}}_{C1})-(P_2-{\hat{P}}_{C2})---\left(8\right)$

则导频子载波上的载波干扰噪声比为： $\mathrm{CINR}=\frac{P_1-P_{N1}}{P_{N1}}---\left(9\right)$

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中存在以下缺点：

在终端和基站之间相对移动速率比较高时，由于多普勒频移的影响，上述方法中假设的ε＝ε₁＝ε₂不再成立，则利用上述方法计算出的干扰和噪声值会比理论值大，从而导致信噪比较高、CINR较低。因此用现有的方法测量出的CINR会比实际值低很多。

发明内容

本发明实施例提供了一种载波干扰噪声比的获取方法和设备，以在终端和基站之间相对移动速率比较高时，准确得到载波干扰噪声比。

本发明实施例提供了一种载波干扰噪声比的获取方法，包括：

获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值；

根据所述噪声功率值和载波间干扰功率值获取OFDM符号的干扰噪声功率值；

获取OFDM符号的有用信号功率值；

根据所述OFDM符号的干扰噪声功率值、以及有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

本发明实施例还提供一种载波干扰噪声比的获取设备，包括：

噪声功率获取单元，用于获取OFDM符号的噪声功率值；

载波间干扰功率获取单元，用于获取OFDM符号的载波间干扰功率值；

干扰噪声功率获取单元，用于根据所述噪声功率获取单元获取的噪声功率值、和所述载波间干扰功率获取单元获取的载波间干扰功率值，获取OFDM符号的干扰噪声功率值；

有用信号功率获取单元，用于获取OFDM符号的有用信号功率值；

载波干扰噪声比获取单元，用于根据所述干扰噪声功率获取单元获取的OFDM符号的干扰噪声功率值、以及所述有用信号功率获取单元获取的有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

通过使用本发明的实施例，实现了以下有益效果：

通过分别获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值，进而获取OFDM符号的干扰噪声功率值；并根据OFDM符号的有用信号功率值获取载波干扰噪声比。使得在终端和基站之间相对移动速率比较高时，准确得到载波干扰噪声比。

附图说明

图1是现有技术中PUSC中导频子载波和数据子载波的分布示意图；

图2是本发明实施例中一种CINR获取方法的流程图；

图3是本发明实施例一中CINR获取方法的流程图；

图4是本发明实施例一中使用的OFDM的系统框图；

图5是本发明实施例一中使用的信道的线性关系示意图；

图6是本发明实施例二中CINR获取方法的流程图；

图7是本发明实施例中CINR测量仿真结果的示意图；

图8是本发明实施例中CINR获取设备的结构示意图；

图9是本发明另一实施例中CINR获取设备的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种CINR的获取方法，如图2所示，包括以下步骤：

步骤s201、获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值。

步骤s202、根据所述噪声功率值和载波间干扰功率值获取OFDM符号的干扰噪声功率值。

步骤s203、获取OFDM符号的有用信号功率值。

步骤s204、根据所述OFDM符号的干扰噪声功率值、以及有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

本发明的实施例根据不同OFDM符号中的子载波的频域信道响应值在时域上线性变化的规律，计算出每个OFDM符号的信道响应值H，然后根据信道响应值H得到每个OFDM符号中的载波间干扰的功率值，并且根据保护带上的子载波得到噪声的功率值，把载波间干扰的功率值和噪声功率值相加得到精确的干扰噪声功率值，最后可得到较精确的CINR。

以下结合两个实施例对本发明实施例中提供的CINR方法进行详细描述。

本发明的实施例一中提供一种CINR的获取方法，如图3所示，包括以下步骤：

步骤s301、对接收信号进行OFDM解调。

步骤s302、根据解调后的信号，获取单径的信道估计值。

步骤s303、利用单径的信道估计值得到频域信道响应值。

步骤s304、根据频域信道响应值获取OFDM符号的载波间干扰功率值。

步骤s305、根据解调后的信号的保护带的子载波，获取噪声功率值。

步骤s306、根据载波间干扰功率值以及噪声功率值，获取干扰噪声功率值。

具体的，将载波间干扰功率值和噪声功率值相加得到每个OFDM符号的干扰噪声功率值。

步骤s307、根据解调后的信号，获取每个OFDM符号的总接收功率。

步骤s308、根据每个OFDM符号的总接收功率以及干扰噪声功率值，获取每个OFDM符号的有用信号功率值。

步骤s309、利用每个OFDM符号的有用信号功率值和干扰噪声功率值获取CINR。

具体的，使用每个OFDM符号的有用信号功率值除以干扰噪声功率值，计算得到每个OFDM符号的CINR测量值。

以下对该实施例中的流程进行详细描述。

在移动传输中，多径时延和多普勒扩展都会影响到OFDM系统的性能。通过插入超过最大时延扩展的循环前缀来抵抗有时间弥散衰落信道引起的ISI；但是由多普勒扩展引起的ICI(Inter Carrier Interference，载波间干扰)也会降低系统的性能。图4为OFDM的系统框图。

以下以对一个OFDM符号的推倒为例说明CINR的获取方法。为了简便起见省略OFDM符号的序号。设OFDM符号中N为子载波的总数，X_l表示在发射端调制到子载波l的数据，则发射信号的时域表示x_m，m＝0，1，...，N-1可以写成：

$x_m=\frac{1}{N}\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_l{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{lm}},m=\mathrm{0,1},...,N-1---\left(10\right)$

则接收信号为发射信号与信道响应的卷积与高斯白噪声的和，即：

$y_n=h_n*x_n+w_n=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_m\left(n\right).x_{n-m}+w_n$

                                 (11)

$=\frac{1}{N}\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_m\left(n\right).X_l{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}l(n-m)}+w_n,n=\mathrm{0,1},...,N-1$

其中h_m(n)表示n时刻(采样点)径位置m上的信道时域响应，w_n为高斯白噪声。

通过对接收信号做OFDM解调(即FFT)，可以得到子载波k上的接收数据：

$Y_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{nk}}+W_k---\left(12\right)$

其中 $W_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{nk}}$

将式(11)代入式(12)，并整理得到：

$Y_k=H_{k,k}{X}_k+\underset{\underset{l\≠k}{l=0}}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{k,l}{X}_l+W_k---\left(13\right)$

其中 $H_{k,l}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_m\left(n\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}[l(m-n)+\mathrm{nk}]},$ 为第l个子载波对第k个子载波的干扰。式(13)中的第二项为ICI干扰项，是由信道在一个OFDM符号内的时变性造成的。

把式(13)中的H写成矩阵的表示形式为：

$H=\left[\begin{array}{cccc}{H}_{\mathrm{0,0}}& H_{\mathrm{0,1}}& ...& H_{0,N-1}\\ H_{\mathrm{1,0}}& H_{\mathrm{1,1}}& ...& H_{1,N-1}\\ ...& ...& ...& ...\\ H_{N-\mathrm{1,0}}& H_{N-\mathrm{1,1}}& ...& H_{N-1,N-1}\end{array}\right]---\left(14\right)$

下面定义： $V_l\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_m\left(n\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{lm}}$

则： $H_{k,l}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{V}_l\left(n\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}n(k-l)}---\left(15\right)$

假设公式(15)中的V_l(n)在一个OFDM符号间隔内的变化很小，可以把每个子载波l的线性内插做近似，为了实现这一近似，在每个OFDM符号间隔内，必须至少知道每个OFDM符号中的V_l(n)的一个值。利用传统的单抽头信道估计，可以得到H_k，k的估计值，也就是V_l(n)在一个OFDM符号中的均值，用k来替代l，公式(15)可以变为：

${\stackrel{-}{V}}_k=H_{k,k}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{V}_k\left(n\right)---\left(16\right)$

用V_k表示V_k(n)在OFDM符号的中间值，则OFDM符号的线性模型表示为：

$V_k\left(n\right)\≈{\stackrel{-}{V}}_k+{{\stackrel{-}{V}}_k}^{\′}(n-(\frac{N}{2}-1))---\left(17\right)$

其中V′_k为V_k的导数，可以利用前后符号的V_k值求得，即：

${{\stackrel{-}{V}}_k}^{\′}=\frac{{\stackrel{-}{V}}_k^{\left(\mathrm{next}\right)}-{\stackrel{-}{V}}_k^{\left(\mathrm{prevt}\right)}}{{2N}_s}---\left(18\right)$

其中N_s为包含保护间隔的OFDM的符号长度。

将式(16)代入式(15)的H_k，l中，且k≠l，则：

$H_{k,l}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}({\stackrel{-}{V}}_l+{\stackrel{-}{V}}_l^{\′}.(n-(\frac{N}{2}-1))).e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}n(k-l)}$

$=\frac{1}{N}{\stackrel{-}{V}}_l^{\′}.\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}n.e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}n(k-l)}={\stackrel{-}{V}}_l^{\′}.(-\frac{1}{1-e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}(l-k)}})={\stackrel{-}{V}}_l^{\′}.(-\frac{1}{2}-j\frac{1}{2\tan \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(l-k)\right)})---\left(19\right)$

在式(19)推导过程中用到了下面的关系式(20)和(21)

$\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{nk}}=\left\{\begin{array}{cc}N& n=0\mathrm{mod}N\\ 0& n\≠0\mathrm{mod}N\end{array}\right.---\left(20\right)$

$\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}k{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{nk}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{N-1}{2}& n=0\mathrm{mod}N\\ -\frac{1}{1-e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}n}}& n\≠0\mathrm{mod}N\end{array}\right.---\left(21\right)$

令 ${\mathrm{\ξ}}_n=-\frac{1}{2}-j\frac{1}{2\tan \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}n\right)},$ 令 $\mathrm{\Ξ}=\left[\begin{array}{cccc}0& {\mathrm{\ξ}}_1& ...& {\mathrm{\ξ}}_{N-1}\\ {\mathrm{\ξ}}_{-1}& 0& ...& {\mathrm{\ξ}}_{N-2}\\ ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{\ξ}}_{1-N}& {\mathrm{\ξ}}_{2-N}& ...& 0\end{array}\right],$ 则式(14)可以写为：

H＝[diag(V)+Ξ.diag(V′)]    (22)

其中diag(a)为向量a构成对角线元素的方阵，该方阵的其它元素为0。

则可以得到第k个载波的干扰I_k为：

$I_k=\underset{l=0,l\≠k}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|H_{k,l}*X_l|}^2=E_s\underset{l=0,l\≠k}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{k,l}\right|}^2---\left(23\right)$

则每个OFDM符号的干扰和噪声功率P_IN为： $P_{\mathrm{IN}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k+N$

其中N由每个OFDM符号的保护带的子载波计算得到。P_总为每个OFDM符号的总接收信号功率，则CINR测量值为：

本发明的实施例二中提供一种CINR的获取方法，如图6所示，包括以下步骤：

步骤s601、对接收信号进行OFDM解调。

步骤s602、根据解调后的信号，获取单径的信道估计值。

步骤s603、利用单径的信道估计值得到频域信道响应值。

步骤s604、根据频域信道响应值获取OFDM符号的载波间干扰功率值。

步骤s605、根据解调后的信号的保护带的子载波，获取噪声功率值。

步骤s606、根据载波间干扰功率值以及噪声功率值，获取干扰噪声功率值。

具体的，将载波间干扰功率值和噪声功率值相加得到每个OFDM符号的干扰噪声功率值。

步骤s607、根据单径的信道估计值获取每个OFDM符号的有用信号功率值。

步骤s608、利用每个OFDM符号的有用信号功率值和干扰噪声功率值获取CINR。

具体的，使用每个OFDM符号的有用信号功率值除以干扰噪声功率值，计算得到每个OFDM符号的CINR测量值。

与上述实施例一所描述的方法相比，本实施例二中获取每个OFDM符号的有用信号功率值时，采用单径的信道估计值直接计算得到。即由单径信道估计值得到每个OFDM符号的有用信号功率值P_c为： $P_c=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{k,k}\right|}^2.$

同时根据实施例一中提供的方法，得到每个OFDM符号的干扰和噪声的功率值P_IN，该过程在此不进行重复描述。

则每个OFDM符号的CINR测量值为：CINR＝P_c/P_IN

使用本发明的上述实施例一与实施例二提供的方法时的仿真结果如图7所示。仿真条件为VA(车载环境A类信道)信道下，速率120公里/小时，图7中，自上至下四条曲线分别为CINR的理论值、采用实施例一方法获取的CINR值、采用实施例二方法获取的CINR值、以及现有技术中方法获取的CINR值。由仿真结果可以看出，理论CINR为25dB时，使用现有技术中方法得到的CINR值为23.3dB，比理论值低1.7dB。而使用本发明的实施例一和实施例二中提出的两个方法时，得到的CINR值与理论值的误差很小，在0.2dB左右。

通过使用本发明的实施例提供的方法，分别获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值，进而获取OFDM符号的干扰噪声功率值；并根据OFDM符号的有用信号功率值获取载波干扰噪声比。使得在终端和基站之间相对移动速率比较高时，准确得到载波干扰噪声比。

本发明的实施例还提供一种载波干扰噪声比的获取设备，如图8所示，包括：

噪声功率获取单元10，用于获取OFDM符号的噪声功率值。

载波间干扰功率获取单元20，用于获取OFDM符号的载波间干扰功率值。

干扰噪声功率获取单元30，用于根据噪声功率获取单元10获取的噪声功率值、和载波间干扰功率获取单元20获取的载波间干扰功率值，获取OFDM符号的干扰噪声功率值。

有用信号功率获取单元40，用于获取OFDM符号的有用信号功率值；

载波干扰噪声比获取单元50，用于根据干扰噪声功率获取单元30获取的OFDM符号的干扰噪声功率值、以及有用信号功率获取单元40获取的有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

具体的，如图9所示：

噪声功率获取单元10具体包括：

第一噪声功率获取子单元11，根据所述OFDM符号的保护带的子载波获取OFDM符号的噪声功率值。

载波间干扰功率获取单元20具体包括：

单径信道估计获取子单元21，用于获取OFDM符号的单径的信道估计值。

频域信道响应获取子单元22，用于根据单径信道估计获取子单元21获取的OFDM符号的单径的信道估计值获取频域信道响应值。

载波间干扰功率获取子单元23，用于根据频域信道响应获取子单元22获取的频域信道响应值，获取OFDM符号的载波间干扰功率值。

干扰噪声功率获取单元30具体包括：

第一干扰噪声功率获取子单元31，用于将噪声功率获取单元10获取的噪声功率值、以及载波间干扰功率获取单元20获取的载波间干扰功率值进行求和，获取OFDM符号的干扰噪声功率值。

有用信号功率获取单元40具体包括：

第一有用信号功率获取子单元41，用于利用OFDM符号的总接收功率值减去干扰噪声功率获取单元30获取的OFDM符号的干扰噪声功率值，获取OFDM符号的有用信号功率值；或

第二有用信号功率获取子单元42，用于利用单径信道估计获取子单元21获取的OFDM符号的单径的信道估计值，获取OFDM符号的有用信号功率值。

通过使用本发明的实施例提供的设备，分别获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值，进而获取OFDM符号的干扰噪声功率值；并根据OFDM符号的有用信号功率值获取载波干扰噪声比。使得在终端和基站之间相对移动速率比较高时，准确得到载波干扰噪声比。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以可借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1、一种载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，包括：

获取OFDM符号的噪声功率值和载波间干扰功率值；

根据所述噪声功率值和载波间干扰功率值获取OFDM符号的干扰噪声功率值；

获取OFDM符号的有用信号功率值；

根据所述OFDM符号的干扰噪声功率值、以及有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

2、如权利要求1所述载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，所述获取OFDM符号的噪声功率值包括：

根据所述OFDM符号的保护带的子载波获取OFDM符号的噪声功率值。

3、如权利要求1所述载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，所述获取载波间干扰功率值包括：

获取所述OFDM符号的单径的信道估计值；

根据所述OFDM符号的单径的信道估计值获取频域信道响应值；

根据所述频域信道响应值获取所述OFDM符号的载波间干扰功率值。

4、如权利要求1所述载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，所述根据所述噪声功率值和载波间干扰功率值获取OFDM符号的干扰噪声功率值包括：

将所述噪声功率值和载波间干扰功率值求和，获取所述OFDM符号的干扰噪声功率值。

5、如权利要求1或3所述载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，所述获取OFDM符号的有用信号功率值包括：

利用所述OFDM符号的总接收功率值减去所述OFDM符号的干扰噪声功率值，获取所述OFDM符号的有用信号功率值；或

利用所述OFDM符号的单径的信道估计值，获取所述OFDM符号的有用信号功率值。

6、一种载波干扰噪声比的获取设备，其特征在于，包括：

噪声功率获取单元，用于获取OFDM符号的噪声功率值；

载波间干扰功率获取单元，用于获取OFDM符号的载波间干扰功率值；

干扰噪声功率获取单元，用于根据所述噪声功率获取单元获取的噪声功率值、和所述载波间干扰功率获取单元获取的载波间干扰功率值，获取OFDM符号的干扰噪声功率值；

有用信号功率获取单元，用于获取OFDM符号的有用信号功率值；

载波干扰噪声比获取单元，用于根据所述干扰噪声功率获取单元获取的OFDM符号的干扰噪声功率值、以及所述有用信号功率获取单元获取的有用信号功率值，获取载波干扰噪声比。

7、如权利要求6所述载波干扰噪声比的获取设备，其特征在于，所述噪声功率获取单元包括：第一噪声功率获取子单元，根据所述OFDM符号的保护带的子载波获取OFDM符号的噪声功率值。

8、如权利要求6所述载波干扰噪声比的获取设备，其特征在于，所述载波间干扰功率获取单元包括：

单径信道估计获取子单元，用于获取所述OFDM符号的单径的信道估计值；

频域信道响应获取子单元，用于根据所述单径信道估计获取子单元获取的OFDM符号的单径的信道估计值获取频域信道响应值；

载波间干扰功率获取子单元，用于根据所述频域信道响应获取子单元获取的频域信道响应值，获取所述OFDM符号的载波间干扰功率值。

9、如权利要求6所述载波干扰噪声比的获取设备，其特征在于，所述干扰噪声功率获取单元包括：第一干扰噪声功率获取子单元，用于将所述噪声功率获取单元获取的噪声功率值、以及所述载波间干扰功率获取单元获取的载波间干扰功率值进行求和，获取所述OFDM符号的干扰噪声功率值。

10、如权利要求6或8所述载波干扰噪声比的获取方法，其特征在于，所述有用信号功率获取单元包括：

第一有用信号功率获取子单元，用于利用所述OFDM符号的总接收功率值减去所述干扰噪声功率获取单元获取的OFDM符号的干扰噪声功率值，获取所述OFDM符号的有用信号功率值；或

第二有用信号功率获取子单元，用于利用所述单径信道估计获取子单元获取的OFDM符号的单径的信道估计值，获取所述OFDM符号的有用信号功率值。

Images