CN101547454B

CN101547454B - 一种误码率估算方法

Info

Publication number: CN101547454B
Application number: CN2008100841980A
Authority: CN
Inventors: 李金凤
Original assignee: ZTE Corp
Priority date: 2008-03-28
Filing date: 2008-03-28
Publication date: 2011-03-16
Anticipated expiration: 2028-03-28
Also published as: CN101547454A

Abstract

本发明公开了一种在比特数较少的情况下也能精确估算出误码率的误码率估算方法，包括：A、在仿真平台上对统计周期内各个译码单元的输出重新编码，计算各个译码单元的重编码误码率，并求其均值作为该统计周期的重编码误码率；采集多个统计周期的样本，对误码率和重编码误码率进行拟合，建立拟合模型；B、对待测误码率周期内各个译码单元的输出重编码，计算各个译码单元的重编码误码率，其均值作为该待测误码率周期的重编码误码率；C、根据所述拟合模型和待测误码率周期的重编码误码率得出待测误码率；所述仿真平台的统计周期与待测误码率周期一致。该方法能依赖于部分译码数据对误码率进行估算，计算复杂度低，估计准确度高，并方便工程实现。

Description

一种误码率估算方法

技术领域

本发明属于数字通信技术领域，特别是涉及一种数字移动通信系统无线信道误码率的估算方法。

背景技术

在数字通信系统中，对信道质量如误码率的测量和判断是判断系统性能的重要依据。误码率即不正确接收比特数与所有比特数的比值，其值为信道编码输入序列和信道译码输出序列的不同码元数量与信道编码输入序列的码元数量之比，它表征了实际信道的传输质量。在移动通信系统中，基站和终端在无线接口中连续测量误码率并将该测量结果传送给基站控制器，基站控制器根据该测量结果决定是否将信道切换到接收质量更好的信道上。误码率测试场景如图1所示。

误码率测量必须尽可能精确，以优化通信系统的资源配置并避免不良连接的存在。例如在GSM系统中，在GSM05.08规范中规定了误码率测量的性能。据该规范，语音业务误码率测量周期为480ms，相应于全速率信道的104个TDMA帧和半速率信道的52个TDMA帧。

目前一种普遍使用的误码率估测方法是在测量周期期间从每一个业务信道上的已知训练序列中计算误码率。但是由于训练序列长度太小，很难从中对误码率进行精确估计。

另一种较通用的方法通过对信道解码结果进行再编码，结合所纠正的比特数来估计误码率。然而该方法并不是最好的可行的方法，因为很难统计所纠正的比特数。此外，该方法的精确度严重依赖于所处理的比特序列的长度。这就使得这种方法的可行性受到很大的限制。

近些年，误码率估算得到了广泛重视，有诸多专利对其进行了探索，例如公开号为WO2007/04613的，公开日为2007年4月26日的“一种信号的误码率性能估计方法(Estimating bit Error Rate performance of signals)”专利给出了一种基于归一化Q定标算法的误码率估计方法，但是该方法过于复杂，而且可操作性较差，不宜应用于实际系统。另公开号为CN1284822的，公开日为2001年2月21的“数字移动通信系统中无线信道误码率的估算方法”专利中直接将译码后重新编码与解调后译码前的数据比较所得的误码率作为无线信道的误码率，这种方法所估计的误码率没有考虑编译码对误码率的影响，误码率估计不准确。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种误码率估算方法，采用该方法在比特数较少的情况下也能精确估算出数字移动通信系统无线信道的误码率。

为解决上述技术问题，本发明误码率估算方法包括：

A、在仿真平台上，对一个统计周期内各个译码单元的输出按照与所述译码单元的信道译码相对应的编码方式进行重新编码，计算所述各个译码单元的信道译码输入序列和所述重编码输出序列之间的不同码元数量与所述信道译码输入序列的码元数量之比，并求其平均值作为所述统计周期的重编码误码率；根据实际误码率和所述重编码误码率的映射关系建立起误码率与所述重编码误码率的拟合模型；

B、对待测误码率周期内各个译码单元的输出按照与所述译码单元的信道译码相对应的编码方式进行重新编码，计算所述各个译码单元的信道译码输入序列和所述重编码输出序列之间的不同码元数量与所述信道译码输入序列的码元数量之比，并求其平均值作为所述待测误码率周期的重编码误码率；

C、将步骤B所述待测误码率周期的重编码误码率代入步骤A所述拟合模型，求得所述待测误码率周期的误码率；

所述仿真平台上的统计周期与所述待测误码率周期一致。

所述步骤A和步骤B的实现顺序可以调换，但通常可根据数字移动通信系统的自身特点预先建立几个特征周期的所述拟合模型，若待测误码率周期与其中的某一个特征周期一致则直接采用该特征周期的拟合模型即可。

步骤A所述仿真平台可以为Matlab(矩阵实验室，Matrix Laboratory)仿真平台。

步骤A所述建立误码率与重编码误码率的拟合模型的动作具体可分为：

I、根据实际误码率和重编码误码率的映射关系对重编码误码率进行分段；

II、在各个分段后的区间上对重编码误码率和实际误码率进行拟合，得到拟合模型。

其中步骤I所述对重编码误码率进行分段时，应在0～1整个区间上将其分段，拟合时的分段依据为：将重编码误码率曲线上与实际误码率曲线距离较远的各点作为分段点。之后可根据拟合模型的精度要求进一步细分以达到最佳拟合效果。

步骤A所述拟合模型可以为n阶多项式，n为整数；多项式的阶数可根据精度和复杂度要求而定，通常一次多项式已能满足大多数误码率估算的精度要求。

步骤B所述对各个译码单元的译码后数据重新编码时，若选择部分译码后数据进行重编码，则选用所述各个译码单元的前端数据，例如占译码单元全部数据输出量的三分之一的前端数据进行重编码，这样能够避免初始状态未知造成的重编码误码率误判，选择部分数据重新编码有利于节约资源和方便操作。

与现有技术相比本发明方法能够依赖于部分译码数据的信息，并利用统计的方法得出符合统计规律的拟合模型，进而对实际误码率进行估计。具有计算复杂度低，估计准确度高，方便工程实现的优点。

附图说明

图1为误码率测试场景示意图；

图2为基站接收端处理流程示意图；

图3为本发明方法的误码率估算流程示意图。

具体实施方式

以下以GSM/EDGE系统为例，结合附图，就本发明的较佳实例进行较为详细的说明。

GSM/EDGE系统包括发射系统和接收系统，如图2所示，信号发送到基站系统，经过模数转换后变成基带信号送由基站的解调模块进行均衡解调，解调以后进行解交织处理，然后经由编译码模块进行信道译码，信道译码后的结果经过信源解码器解码就可以得到最初的源信息。

以下结合附图3，对本发明实施流程进行说明：

首先，在仿真平台上建立重编码误码率与实际误码率的拟合模型，其中在基站接收端经过信道译码之后，作下述处理：

第一步、对一个译码单元的信道译码后数据按照与该译码单元所作信道译码对应的编码方式进行重新编码；

第二步、将重新编码后的输出数据与信道译码前的输入数据逐个比较，得出该译码单元的重编码误码率：

假设信道译码前的输入数据序列为

U_n＝(u₁u₂…u_n)

重编码后的输出数据序列为

V_n＝(v₁v₂…v_n)

分别比较u_i与v_i(i＝1，2…，n)得到该两个数据序列的不同码元数量即不同比特的个数m，计算出重编码误码率BER_Recodep：

BER_Recod e_{p} = \frac{100 m}{n} %

第三步、一个统计周期的所有译码单元的重编码误码率都计算完成后，求其均值作为该统计周期的重编码误码率：

假设一个统计周期有p个译码单元，则该统计周期的重编码误码率BER_Recode为：

BER_Recode＝(BER_Recode₁+BER_Recode₂+…+BER_Recode_p)/p

第四步、根据实际误码率和重编码误码率的映射关系对重编码误码率进行分段，建立拟合模型；

在0～1整个区间上将其分段，在拟合时的分段依据是：将重编码误码率曲线上与实际误码率曲线距离较远的点作为下一个分段点。

即如果将重编码误码率变量记为x，将实际误码率变量记为y，拟合分段区间为

[0x₁)、[x₁x₂)、…、

各个区间上的映射关系为：

y = \{\begin{matrix} f_{1} (x) & x &Element; [\begin{matrix} 0 & x_{1} \end{matrix}) \\ f_{2} (x) & x &Element; [\begin{matrix} x_{1} & x_{2} \end{matrix}) \\ \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot \\ f_{q} (x) & x &Element; [\begin{matrix} x_{q - 1} & 1 \end{matrix}] \end{matrix}

假若在

区间上存在这样一个点x_j使得

y_j＞＞f(x_j)或者y_j＜＜f(x_j)

(一般当y_j＞5f(x_j)时可以认为y_j＞＞f(x_j)，当

y_{j} < \frac{1}{5} f (x_{j})

时可以认为y_j＜＜f(x_j)；当然这里远大于和远小于的标准还可以根据实际需要作相应调整。)

则需要在x_j处多加一个分段，此时变量y和变量x的映射关系可进一步优化为：

y = \{\begin{matrix} f_{1} (x) & x &Element; [\begin{matrix} 0 & x_{1} \end{matrix}) \\ f_{2} (x) & x &Element; [\begin{matrix} x_{1} & x_{2} \end{matrix}) \\ \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot \\ f_{q} (x) & x &Element; [\begin{matrix} x_{j} & x_{q - 1} \end{matrix}] \\ f_{q + 1} (x) & x &Element; [\begin{matrix} x_{q - 1} & 1 \end{matrix}] \end{matrix}

这样的话，就多出了一个分段区间，以此递推，所述分段区间还可以根据所要建立的拟合模型的精度要求进一步细分，直到得到最佳的拟合模型。

通过仿真平台的方式建立起重编码误码率和实际误码率的拟合模型之后，即进行下述操作：

第五步、对待测误码率周期内各个译码单元的信道译码后数据按照与信道译码对应的编码方式进行重新编码，并将重编码的输出与信道译码输入相比较得到各个译码单元的重编码误码率，该重编码误码率为信道译码输入序列和重编码输出序列的不同码元数量与信道译码输入序列的码元数量之比；进而求得该各个译码单元重编码误码率的均值作为该待测误码率周期的重编码误码率；然后确定该待测误码率周期的重编码误码率在所述拟合模型上的区间，设该重编码误码率x_i在区间

上，对应的映射为f_j-1；前述建立拟合模型所用的统计周期与此处的待测误码率周期应该一致；

该步骤中，如果需要选择各个译码单元的部分译码后数据而不是全部译码后数据进行重编码，则优选译码单元信道译码输出的前端数据，例如占该译码单元全部数据输出量的三分之一或二分之一的前端数据进行处理。这样就能够避免初始状态未知造成的重编码误码率误判可能；

第六步、根据重编码误码率和实际误码率的拟合模型得出待测误码率：

误码率y_i通过下式得到：

y_i＝f_j-1(x_i)

上述建立重编码误码率和实际误码率拟合模型的步骤与得出待测误码率周期的重编码误码率的步骤的实现顺序可以调换。通常情况下可根据系统的自身特点预先建立几个特征周期的模型，若待测误码率周期与其中的某一个特征周期一致则可直接采用该特征周期的拟合模型。

对于某一个样本而言，本发明所采用的误码率估算方法在我们所关心的误码率大于0.002的区间可以精确估计出实际误码率；在误码率小于0.002的情况下也可以紧密跟踪到实际误码率。在使用时可以根据精度/复杂度要求合理地选用译码后的数据长度。这个精度已经超过大多数系统的误码率估计要求。

对多个样本的统计平均而言，本发明所使用的误码率估算方法可以在整个误码率区间精确地估计出实际误码率，误差不超过1％。

本发明中所述的应用于数字通信系统的实际误码率估算方法，具有以下优点：

第一、本发明中的误码率估计方法可以利用译码单元译码后的全部或者部分(如1/2、1/3)数据精确地估计出实际误码率；

第二、本发明所采用的拟合模型具有精度高，计算复杂度低的特性，且灵活度高，估计精度和复杂度可以通过改变所使用的译码后数据的长度来调控；

第三、本发明不仅适用于GSM/EDGE系统，在几乎所有的数字通信系统中都可以实现误码率的精确估算。

总之，采用本发明提供的方法，具有算法复杂度低，估计准确度高，方便工程实现的特点。

同时应当理解的是，本发明请求保护范围阐明于所附权利要求书中，而不能以说明书的上述描述作为限制，凡是在本发明的宗旨之内的显而易见的修改亦应归于本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种误码率估算方法，其特征在于包括：

所述仿真平台上的统计周期与所述待测误码率周期一致。

2.根据权利要求1所述的误码率估算方法，其特征在于：步骤A所述仿真平台为Matlab仿真平台。

3.根据权利要求1所述的误码率估算方法，其特征在于步骤A所述建立误码率与重编码误码率的所述拟合模型的动作具体可分为：

4.根据权利要求3所述的误码率估算方法，其特征在于步骤I所述对重编码误码率进行分段时，应在0～1整个区间上将其分段，拟合时的分段依据为：将重编码误码率曲线上与实际误码率曲线距离较远的各点作为分段点。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的误码率估算方法，其特征在于：步骤A所述拟合模型为n阶多项式，n为整数。

6.根据权利要求1、2、3或4所述的误码率估算方法，其特征在于；在步骤B中对所述待测误码率周期内所述各个译码单元的输出进行重新编码时，采用所述各个译码单元的前端输出数据进行处理。

7.根据权利要求6所述的误码率估算方法，其特征在于：所述采用的译码单元的前端输出数据为所述译码单元全部输出数据量的三分之一。

8.一种误码率估算方法，其特征在于包括：

第一步、对待测误码率周期内各个译码单元的输出按照与所述译码单元的信道译码相对应的编码方式进行重新编码，计算所述各个译码单元的信道译码输入序列和所述重编码输出序列之间的不同码元数量与所述信道译码输入序列的码元数量之比，并求其平均值作为所述待测误码率周期的重编码误码率；

第二步、在仿真平台上，对一个统计周期内各个译码单元的输出按照与所述译码单元的信道译码相对应的编码方式进行重新编码，计算所述各个译码单元的信道译码输入序列和所述重编码输出序列之间的不同码元数量与所述信道译码输入序列的码元数量之比，并求其平均值作为所述统计周期的重编码误码率；采集所述仿真平台上多个统计周期的重编码误码率和实际误码率样本，根据实际误码率和所述统计周期的重编码误码率的映射关系建立起误码率与所述统计周期的重编码误码率的拟合模型；

第三步、将第一步所述待测误码率周期的重编码误码率代入第二步所述拟合模型，求得所述待测误码率周期的误码率；

所述待测误码率周期与所述仿真平台上的统计周期一致。

9.根据权利要求8所述的误码率估算方法，其特征在于第二步所述建立误码率与统计周期的重编码误码率的拟合模型的动作具体可分为：

I、根据实际误码率和统计周期的重编码误码率的映射关系对统计周期的重编码误码率进行分段；

II、在各个分段后的区间上对统计周期的重编码误码率和实际误码率进行拟合，得到拟合模型；

步骤I中对统计周期的重编码误码率进行分段时，应在0～1整个区间上将其分段，拟合时的分段依据为：将统计周期的重编码误码率曲线上与实际误码率曲线距离较远的各点作为分段点。

10.根据权利要求8或9所述的误码率估算方法，其特征在于；第一步所述对待测误码率周期内各个译码单元的输出进行重新编码时，采用所述各个译码单元的前端输出数据进行处理。