CN101662446B - 信道估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信道估计方法及装置，应用于正交频分复用系统。在上述方法中，首先根据导频子载波上的接收到的数据及系统采用的数据，得到导频子载波的信道估计；再分别在时域和频域上对接收到的数据进行校准；最后根据导频子载波的信道估计及校准后的数据，得到数据载波的信道估计。根据本发明，可以消除噪声对导频估计值的影响，提高信道估计的准确性。

Description

信道估计方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及正交频分复用系统中的一种信道估计方法及装置。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplex，简称为OFDM)作为三代以后的移动通信系统，因其具有高效的频谱利用率和良好的抗多径能力的特点，目前已广泛的应用在无线局域网(Wireless Local Area Networks，简称为WLAN)、数字音频广播(Digital Audio Broadcasting，简称为DAB)、数字视频广播(DigitalVideo Broadcasting，简称为DVB)中。另外，IEEE 802.16工作组在其制定的空中接口标准中也采用了OFDM技术。

信道估计是实现OFDM系统的关键技术，它既是衡量信道质量的重要标准，又决定着系统性能的优劣。当前信道估计的方法总体上分为两种：一种是基于训练序列的估计算法，一种是盲估计算法。由于盲估计算法运算量大，灵活性差，实时系统应用受到限制，因此，目前常用的信道估计算法都是基于训练序列的信道估计算法。

目前，基于训练序列的信道估计算法主要有最小二乘法(LeastSquares，简称为LS)、最大似然法(Maximum Likelihood Estimate，简称为MLE)和线性最小均方误差方法(Linear Minimum MeanSquare Error，简称为LMMSE)等，其中，最小二乘法估计的算法简单，但其均方误差(Mean Square Error，简称为MSE)较高，尤其是在低信噪比的情况下；最大似然法能获得较小的MSE，但其仅适用于导频个数大于最大信道长度的情况，并且需要知道信道的最大延迟；线性最小均方误差方法能获得逼近理想信道的性能，但其需要信道的统计和信噪比信息，而在实际系统中这些信息往往是未知的，需要通过大量的统计信息来获得，因此，在实际应用中是几乎无法实现。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种改进的信道估计方案。用以解决现有技术中的信道估计准确度差或算法复杂的问题。

根据本发明的一个方面，首先提供了一种信道估计方法，应用于正交频分复用系统。

根据本发明的信道估计方法，包括：1)根据导频子载波上的接收到的数据及系统采用的导频数据，得到导频子载波的信道估计；2)分别在时域和频域上对接收到的数据进行校准；3)根据导频子载波的信道估计及校准后的数据，得到数据载波的信道估计。

具体地，可以通过以下公式得到导频子载波的信道估计Y_mn：Y_mn＝Z_mn/X_mn，其中，Z_mn表示第m载波，第n符号上接收到的数据，X_mn为系统采用的导频数据，m，n∈P，P为发送导频数据所采用的载波序号及符号序号的集合。

具体地，上述方法分别在时域和频域上对接收到的数据进行校准包括：1)根据预先确定的第一校准系数，在时域方向上对接收到的数据进行校准；2)根据预先确定的第二校准系数，在频域方向上对已进行时域方向校准的数据进行校准。

优选地，在上述方法中，如果系统当前每个时隙的每个片上有四个导频，则：

在时域方向上按照以下公式对接收到的各个数据进行校准：

P₁＝FilterPara1*P₁+(1-FilterPara1)*P₃；

P₂＝FilterPara1*P₂+(1-FilterPara1)*P₄；

P₃＝FilterPara1*P₃+(1-FilterPara1)*P₁；

P₄＝FilterPara1*P₄+(1-FilterPara1)*P₂；其中，FilterPara1为第一校准系数；

在频域方向上按照以下公式对经过时域方向校准的各个导频数据进行校准：

P₁＝FilterPara2*P₁+(1-FilterPara2)*P₂；

P₂＝FilterPara2*P₂+(1-FilterPara2)*P₁；

P₃＝FilterPara2*P₃+(1-FilterPara2)*P₄；

P₄＝FilterPara2*P₄+(1-FilterPara2)*P₃；其中，FilterPara2为第二校准系数。

具体地，上述参数FilterPara1和FilterPara2可以仿真来确定，也可以通过自适应方法动态地确定。

进一步地，在上述方法中，可以根据以下公式得到数据载波的信道估计H_mn： $H_{\mathrm{mn}}=q_{\mathrm{mn}}^T{\left(\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{q}_{\mathrm{kl}}^T\right)}^{-1}\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{Y}_{\mathrm{kl}},$ 其中，q为对接收到的导频数据进行校准后的导频数据，Y为导频子载波的信道估计，P为发送导频数据所采用的载波序号及符号序号的集合，m，n∈P。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种信道估计装置。

根据本发明的信道估计装置，包括：第一计算模块、校准模块和第二计算模块。其中，第一计算模块用于根据导频子载波上的接收到的导频数据及系统采用的导频数据，得到子载波的信道估计；校准模块用于分别在时域和频域上对接收到的上述导频数据进行校准；第二计算模块用于根据导频子载波的上述信道估计及校准后的上述导频数据，得到数据载波的信道估计。

具体地，上述校准模块包括：第一校准单元和第二校准单元。其中，第一校准单元用于根据预先确定的第一校准系数，在时域方向上对接收到的上述导频数据进行校准；第二校准单元用于根据预先确定的第二校准系数，在频域方向上对已进行第一单元校准的上述导频数据进行校准。

通过本发明的上述至少一个方案，采用通过对接收到的导频数据进行校准，然后根据导频子载波的信道估计和校准后的导频数据计算数据载波的信道估计，从而可以消除噪声对导频估计值的影响，提高信道估计的准确性，同时，不会增加算法的复杂度。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明实施例的信道估计方法的流程图；

图2为WiMAX基带上行链路Tile的基本结构图；

图3为根据本发明实施例的信道估计装置结构示意图；

图4为根据本发明优选实施例的信道估计装置的结构示意图。

具体实施方式

功能概述

针对现有技术中信道估计效果差的问题，本发明实施例提供了一种改进的基于正交频分复用系统的信道估计方法，该方法首先计算导频子载波的信道估计，并对接收到的导频数据进行时域和频域校准，然后根据导频子载波的信道估计和校准后的导频数据计算数据载波的信道估计。

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

根据本发明实施例，首先提供了一种基于正交频分复用系统的信道估计方法。

图1为根据本发明实施例的信道估计方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的信道估计方法主要包括以下步骤(步骤101-步骤105)：

步骤101、根据导频子载波上的接收到的数据及系统采用的导频数据，得到导频子载波的信道估计值；

在具体应用中，首先，在对接收数据进行FFT(傅立叶变换)后，建立系统模型。其中，信号模型可以表示为，

Z_mn＝X_mnH_mn+N_mn    (1)

其中，m表示载波索引，n表示符号索引；Z_mn表示第m载波、第n符号上接收到的数据；X_mn表示第m载波、第n符号上的发送数据；H_mn表示第m载波、第n符号上的信道响应；N_mn表示第m载波，第n符号上的噪声。

当 $m,n\⋐P$ (其中，P是导频的集合)时，X_mn为已知的导频数据(即系统采用的导频数据)，设X_mn＝A，A是一个常数。

则H_mn的LS估计为：

Y_mn＝Z_mn/X_mn

对上述公式进行分析，可以得到：

Y_mn＝Z_mn/H_mn＝H_mn+N_mn/A    (2)

从公式(2)可以看出，导频的信道估计Y_mn是由真实的信道响应H_mn和噪声N_mn/A构成，包含了噪声干扰。由于在具体应用中无法确切知道噪声大小，因此，在本发明实施例中通过估计来消除或是减轻它的影响。

步骤103、在时域和频域上对导频子载波上接收到的数据进行校准；

具体地，在步骤103中，需要分别对导频子载波上接收到的数据在时域和频域上进行校准以消除噪声对导频估计值的影响。因此，步骤103的处理可以分为以下两步：

第一步，根据预设的时域方向上的校准参数，在时域(即符号)方向上对导频子载波上接收到的数据进行一次校准，具体地，对于每个时隙(Slot)的每个片(Tile)中包括四个导频的情况，可以采用如公式(3)所示的方法在时域方向对每个导频进行校准：

P₁＝FilterPara1*P₁+(1-FilterPara1)*P₃

P₂＝FilterPara1*P₂+(1-FilterPara1)*P₄    (3)

P₃＝FilterPara1*P₃+(1-FilterPara1)*P₁

P₄＝FilterPara1*P₄+(1-FilterPara1)*P₂

在具体应用中，FilterPara1(即预设的时域方向上的校准参数)可以根据一个Tile内位于同一频点的两个导频载波的相关性确定，通过公式(3)可以对接收到的导频数据进行平滑处理。

在具体实施过程中，通过仿真得出，FilterPara1＝2/3时对ITU信道各种速度的情况下，效果较佳。

第二步，根据预设的频域方向上的校准参数，在频域(子信道)方向上对第一步得到校准后的数据再进行一次校准。

具体地，与上述公式(3)对应，对于每个时隙(Slot)的每个片(Tile)中包括四个导频的情况，可以采用如公式(4)所示的方法在频域方向对每个导频进行校准：

P₁＝FilterPara2*P₁+(1-FilterPara2)*P₂

P₂＝FilterPara2*P₂+(1-FilterPara2)*P₁

P₃＝FilterPara2*P₃+(1-FilterPara2)*P₄    (4)

P₄＝FilterPara2*P₄+(1-FilterPara2)*P₃

在具体应用中，FilterPara2(即预设的频域方向上的校准参数)可以根据导频的距离确定的权值，例如，FilterPara2＝2/3。

在具体应用中，上述校准系数FilterPara1和FilterPara2也可以通过自适应方法来动态确定，但由于采用自适应的动态方法确定的复杂度较大，且存在一定时延，因此，在实际应用中一般不采用该方法。

步骤105、根据上述步骤101中得到的导频子载波的信道估计及经步骤103校准后的上述数据，得到数据载波的信道估计。

在具体应用过程中，可以通过面拟合的方法估计数据载波的信道的响应(即数据载波的信道估计)。

数据载波的信道响应H_mn与导频子载波上接收到的导频数据q_mn(即经过上述公式(3)和公式(4)进行校准后的数据)满足公式(5)：

H_mn＝c^Hq_mn    (5)

其中，m表示载波索引，n表示符号索引；H_mn表示第m载波，第n符号上的信道响应，且

$\left\{\begin{array}{c}{c}^H=[a,b,c]\\ q_{\mathrm{mn}}^T=[m,n,1]\end{array}\right.---\left(6\right)$

其中，c需满足下面的公式(7)：

$\underset{c}{\mathrm{Min}}\left\{\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{|Z_{\mathrm{mn}}-X_{\mathrm{mn}}{c}^H{q}_{\mathrm{mn}}|}^2\right\}=\underset{c}{\mathrm{Min}}\left\{{\left|A\right|}^2\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{|Y_{\mathrm{mn}}-c^H{q}_{\mathrm{mn}}|}^2\right\}---\left(7\right)$

其中，A是常数，不影响c的选择，Z_mn表示第m载波，第n符号上的接收数据；X_mn表示第m载波，第n符号上的发送数据。

则有：

$E={|Y_{\mathrm{mn}}-c^H{q}_{\mathrm{mn}}|}^2=(Y_{\mathrm{mn}}-c^H{q}_{\mathrm{mn}}){(Y_{\mathrm{mn}}-c^H{q}_{\mathrm{mn}})}^{*}={\left|Y_{\mathrm{mn}}\right|}^2+c^H{q}_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^{H}c-c^H{q}_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}-Y_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^{H}c$

需满足 $\frac{\mathrm{dE}}{\mathrm{dc}}=2q_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^{H}c-2q_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}=0,$ 则

$(\frac{d\left(Y_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^{H}c\right)}{\mathrm{dc}}=\frac{d\left(c^H{q}_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}\right)}{\mathrm{dc}}=q_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}---\left(8\right)$

从而可得：

$c\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^H=\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}---\left(9\right)$

当

可逆时，可以得出：

$c={\left(\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^H\right)}^{-1}\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}---\left(10\right)$

q_mn是实数，所以 $q_{\mathrm{mn}}^H=q_{\mathrm{mn}}^T,$ 因此

$c={\left(\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{q}_{\mathrm{mn}}^T\right)}^{-1}\underset{m,n\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{mn}}{Y}_{\mathrm{mn}}^{*}---\left(11\right)$

$H_{\mathrm{mn}}=c^H{q}_{\mathrm{mn}}=q_{\mathrm{mn}}^T{c}^{*}=q_{\mathrm{mn}}^T{\left(\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{q}_{\mathrm{kl}}^T\right)}^{-1}\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{Y}_{\mathrm{kl}}---\left(12\right)$

根据公式(12)可以计算出数据载波的信道估计。

以图2所示的WIMAX上行链路的一个Tile内数据和导频载波的配置为例，假设图2中的四个导频的信道估计分别为：Y₀₀，Y₃₀，Y₀₂，Y₃₂。

当利用图2的配置时，有：

P∈{k＝0和3；l＝0和2}    (13)

则：

${\left(\mathrm{\Σ}{q}_{\mathrm{kl}}{q}_{\mathrm{kl}}^T\right)}^{-1}={(q_{00}{q}_{00}^T+q_{30}{q}_{30}^T+q_{02}{q}_{02}^T+q_{32}{q}_{32}^T)}^{-1}=\frac{1}{36}\left(\begin{array}{ccc}4& 0& -6\\ 0& 9& -9\\ -6& -9& 27\end{array}\right)---\left(14\right)$

$\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{Y}_{\mathrm{kl}}=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 1\end{array}\right]Y_{00}+\left[\begin{array}{c}0\\ 2\\ 1\end{array}\right]Y_{02}+\left[\begin{array}{c}3\\ 0\\ 1\end{array}\right]Y_{30}+\left[\begin{array}{c}3\\ 2\\ 1\end{array}\right]Y_{32}=\left[\begin{array}{c}3Y_{30}+3Y_{32}\\ 2Y_{02}+2Y_{32}\\ Y_{00}+Y_{02}+Y_{30}+Y_{32}\end{array}\right]---\left(15\right)$

$c^{*}={\left(\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{q}_{\mathrm{kl}}^T\right)}^{-1}\underset{k,l\∈P}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{kl}}{Y}_{\mathrm{kl}}=\frac{1}{36}\left[\begin{array}{c}-6Y_{00}-6Y_{02}+6Y_{30}+6Y_{32}\\ -9Y_{00}+9Y_{02}-9Y_{30}+9Y_{32}\\ 27Y_{00}+9Y_{02}+9Y_{30}-9Y_{32}\end{array}\right]---\left(16\right)$

则将式(16)代入式(12)可以得到8个数据载波的信道估计H₁₀、H₂₀、H₀₁、H₁₁、H₂₁、H₃₁、H₁₂、H₂₂：

$H_{10}=\frac{1}{36}[21Y_{00}+3Y_{02}+15Y_{30}-3Y_{32}]---\left(17\right)$

$H_{20}=\frac{1}{36}[15Y_{00}-3Y_{02}+21Y_{30}+3Y_{32}]---\left(18\right)$

$H_{01}=\frac{1}{36}[18Y_{00}+18Y_{02}]---\left(19\right)$

$H_{11}=\frac{1}{36}[12Y_{00}+12Y_{02}+6Y_{30}+6Y_{32}]---\left(20\right)$

$H_{21}=\frac{1}{36}[6Y_{00}+6Y_{02}+12Y_{30}+12Y_{32}]---\left(21\right)$

$H_{31}=\frac{1}{36}[18Y_{30}+18Y_{32}]---\left(22\right)$

$H_{12}=\frac{1}{36}[3Y_{00}+21Y_{02}-3Y_{30}+15Y_{32}]---\left(23\right)$

$H_{32}=\frac{1}{36}[-3Y_{00}+15Y_{02}+3Y_{30}+21Y_{32}]---\left(24\right)$

通过本发明实施例提供的上述信道估计方法，可以对采用LS得到的导频的信道估计进行噪声和干扰处理，从而可以得到更为准确的数据载波的信道估计。

根据本发明实施例，还提供了一种信道估计装置，该装置可以用于实现本发明实施例提供的上述信道估计方法。

图3为根据本发明实施例的信道估计装置的结构示意图，图4为根据本发明优选实施例的信道估计装置的结构示意图。如图3所示，根据本发明实施例的信道估计装置主要包括：第一计算模块31、校准模块33和第二计算模块35。其中，第一计算模块31，用于根据导频子载波上的接收到的导频数据及系统采用的导频数据，得到导频子载波的信道估计，具体地，第一计算模块31可以利用最小二乘法得到导频子载波的信道估计；校准模块33，用于分别在时域和频域上对接收到的导频数据进行校准；第二计算模块35，用于根据导频子载波的信道估计及校准后的导频数据，得到数据载波的信道估计。

进一步地，如图4所示，校准模块33可以包括：第一校准单元331和第二校准单元333。其中，第一校准单元331用于根据预先确定的第一校准系数，在时域方向上对接收到的导频数据进行校准；第二校准单元333用于根据预先确定的第二校准系数，在频域方向上对已进行第一校准单元331校准的上述导频数据进行校准。

综上所述，本发明实施例提供的信道估计方法具有以下优点：

1、由于导频位置的载波经过信道后就引入了噪声和干扰，通过LS的方法进行导频的信道估计并没有对噪声和干扰进行处理，此时再根据LS导频信道估计的结果来估计数据载波的信道响应，性能会存在一定偏差，而本发明提出在估计数据载波的信道响应之前先对导频进行一次校准，抵消掉部分噪声，这样得到的信道估计会更准确，性能也有很大提升；

2、由于本发明使用的导频校准方法非常简单，通过校准后的导频估计算法来估计数据载波的信道响应，这种方法的系统复杂度非常低，实际系统中非常易于实现。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种信道估计方法，应用于正交频分复用系统，其特征在于，所述方法包括：

根据导频子载波上的接收到的数据及系统采用的导频数据，得到导频子载波的信道估计；

分别在时域和频域上对接收到的所述数据进行校准；

根据导频子载波的所述信道估计及校准后的所述数据，得到数据载波的信道估计；

其中，分别在时域和频域上对接收到的所述数据进行校准包括：根据预先确定的第一校准系数，在时域方向上对接收到的所述数据进行校准；根据预先确定的第二校准系数，在频域方向上对已进行时域方向校准的所述数据进行校准；

其中，如果系统当前每个时隙的每个片中有四个导频，则在时域方向上按照以下公式对接收到的各个数据进行校准：

P₁＝FilterPara1*P₁+(1-FilterPara1)*P₃；

P₂＝FilterPara1*P₂+(1-FilterPara1)*P₄；

P₃＝FilterPara1*P₃+(1-FilterPara1)*P₁；

P₄＝FilterPara1*P₄+(1-FilterPara1)*P₂；其中，FilterPara1为所述第一校准系数；

在频域方向上按照以下公式对经过时域方向校准的各个导频数据进行校准：

P₁＝FilterPara2*P₁+(1-FilterPara2)*P₂；

P₂＝FilterPara2*P₂+(1-FilterPara2)*P₁；

P₃＝FilterPara2*P₃+(1-FilterPara2)*P₄；

P₄＝FilterPara2*P₄+(1-FilterPara2)*P₃；其中，FilterPara2为所述第二校准系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下公式得到导频子载波的所述信道估计Y_mn：

Y_mn＝Z_mn/X_mn，其中，Z_mn表示第m载波、第n符号上接收到的数据，X_mn为系统采用的导频数据，m，n∈P，P为发送导频数据所采用的载波序号及符号序号的集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方法之一确定所述FilterPara1和所述FilterPara2：

通过仿真确定所述FilterPara1和所述FilterPara2；

采用自适应的方法动态确定所述FilterPara1和所述FilterPara2。

4.根据权利要求1所述的方法，根据以下公式得到所述数据载波的信道估计H_mn：

其中，q为对接收到的数据进

行校准后的数据，Y为导频子载波的信道估计，P为发送导频数据所采用的载波序号及符号序号的集合，m，n∈P。

5.一种信道估计装置，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于根据导频子载波上的接收到的数据及系统采用的导频数据，得到导频子载波的信道估计；

校准模块，用于分别在时域和频域上对接收到的所述数据进行校准；

第二计算模块，用于根据导频子载波的所述信道估计及校准后的所述数据，得到数据载波的信道估计；

其中，所述校准模块包括：第一校准单元，用于根据预先确定的第一校准系数，在时域方向上对接收到的所述数据进行校准；第二校准单元，用于根据预先确定的第二校准系数，在频域方向上对已进行所述第一校准单元校准的所述数据进行校准；

其中，如果系统当前每个时隙的每个片中有四个导频，则所述第一校准单元在时域方向上按照以下公式对接收到的各个数据进行校准：

P₁＝FilterPara1*P₁+(1-FilterPara1)*P₃；

P₂＝FilterPara1*P₂+(1-FilterPara1)*P₄；

P₃＝FilterPara1*P₃+(1-FilterPara1)*P₁；

P₄＝FilterPara1*P₄+(1-FilterPara1)*P₂；其中，FilterPara1为所述第一校准系数；

所述第二校准单元在频域方向上按照以下公式对经过时域方向校准的各个导频数据进行校准：

P₁＝FilterPara2*P₁+(1-FilterPara2)*P₂；

P₂＝FilterPara2*P₂+(1-FilterPara2)*P₁；

P₃＝FilterPara2*P₃+(1-FilterPara2)*P₄；

P₄＝FilterPara2*P₄+(1-FilterPara2)*P₃；其中，FilterPara2为所述第二校准系数。

Images