CN101719891B - 一种信干比估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种信干比估计方法，适用于数字通信系统，本方法包括创建循环滑动窗数据结构，在目标信道接收符号序列，确定基准星座点，计算信干比线形估计值并更新滑动窗数据结构信息，滑动平均计算信干比滑动估计值，所述滑动平均所采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量进行调整。本方法滑动平均采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量而不是采用现有技术的固定平滑跨度进行调整，兼顾了低数量下信干比估计准确性和高数据量下信干比估计实时性问题。在高阶调制下根据星座点分布对接收符号幅度均值进行调整，避免了星座点分布不均造成的估计误差。进行信干比修正进一步提高了低信噪比时估计的准确性。

Description

一种信干比估计方法

技术领域

本发明涉及一种信干比(Signal-to-Interference Ratio，简称SIR)估计方法，适用于数字通信系统。

背景技术

信干比即信号功率与干扰功率比，表征了信号的接收质量。作为通信系统中一个基本的测量指标，具有广泛的用途和重要的意义。随着通信技术的发展，高速无线数据传输的需求日益高涨。为适应这样的需求，第三代移动通信系统(3G)应运而生。3G大多以码分多址接入(Code Dividing Multi-address Access，CDMA)技术为基础，可认为是自干扰系统。在3G系统中，各用户设备的发射功率受功率控制的严格限制，其目的在于使得本用户业务正常开展的前提下，其他用户受到尽可能小的干扰，从而使整个网络性能达到较佳的状态。在3G系统中普遍使用测量接收信号的信干比作为功率控制的依据。信干比由此成为提升网络性能、监控网络状态的基本测量指标之一。不仅如此，信干比指标在提升译码性能等领域也发挥着明显的作用。

另一方面，支持更高速率的3G增强型技术(如：高速分组接入High SpeedPacket Access，简称HSPA)使用了高阶调制(如：16QAM调制)、自适应调制编码(Adaptive Modulation and Coding，简称AMC)、混合自动重传请求(HybridAutomatic Repeat on Request，简称HARQ)等一系列技术支持高速率的数据传输。其中自适应调制编码可以根据当前无线信道的状态参量信息，自适应的选取不同的调制方式和信道编码，当无线信道处于衰落状态时，适用低阶的调制方式和编码率较低的信道编码，以对抗衰落的不良影响；当无线信道处于增强状态时选择高阶的调制方式和编码率较高的信道编码，以达到更高的传输速率。由于无线信道的状态在接收端体现为接收信号质量，信干比顺理成章的成为自适应调制编码应用中信号质量衡量的优选指标之一。其优势在于不仅反映信道环境的衰落，而且体现了接收机的实际处理能力，因此成为业界主流的自适应调制编码参考指标。准确的信干比估计可以使系统充分利用当前无线信道的状态参量特征，适用无线信道的涨落状态变化，提升系统的吞吐量。

现有估计信干比估计方法是使用接收机处理(匹配滤波、联合检测、RAKE接收等)之后的数据进行调制星座图上的最大似然估计，分别获取有效信号功率和干扰信号功率，如申请号200610083546.3的中国发明专利《一种正交幅度调制的信噪比和幅噪比的测量方法及装置》以及申请号200810069632.8的中国发明专利《一种高阶正交幅度调制技术信噪比的估计方法》，其基本思路是直接利用接收信号功率的平均结果获取基准星座点，同时获取有效信号功率；然后将各接收信号按基准星座点作硬判决或近似硬判决处理，通过计算接收信号与基准星座点的矢量距离得到干扰信号功率，然后针对无线信道传播环境变化造成的接收信号不稳定性，采用固定跨度平均的方式进行估计平滑。其缺陷在于，现实移动通信过程特别是高速数据业务场景存在频繁的资源调度以达到较优的系统性能，这要求信干比估计在确保准确性的同时具备实时性的特征。采用固定跨度的平均方式难以同时满足准确性和实时性。具体表述为该场景下存在以下两方面难题：一是低数据量下信干比估计的准确性。比如时分同步码分多址(Time Division Synchronous Code-Division Multiple Access，TD-SCDMA)系统中的一些控制信道(如：伴随专用控制信道(Associated-Dedicated Physical Channel，A-DPCH)、HS-DSCH共享控制信道(Shared Control Channel for HS-DSCH，HS-SCCH)等)，接收机输出的符号量通常比较少，在低信噪比(Signal-to-NoiseRatio)下尤其不利于信干比估计的精确获取，严重威胁功率控制等功能实现；二是高数据量下信干比估计的实时性。比如在3G系统中的功率控制以及在高速下行分组接入(High Speed Downlink Packet Access，HSDPA)中的信道质量指示(Channel Quality Indicator，CQI)都需要实时的信干比估计结果作为依据。现行方案采用固定跨度平均的方式期望解决上述问题。但结合移动通信系统的实际情况可知，由于各估计对象信道的数据量存在差异，大数据量的信道与小数据量信道对平滑跨度的要求不尽相同，前者仅需较少的平滑跨度即可获取可靠的估计性能。另一方面，各信道对估计实时性的要求也存在差异，较大的平滑跨度对估计实时性造成威胁。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提出一种兼顾低数据量下信干比估计准确性和高数据量下信干比估计实时性的信干比估计方法，适用于移动通信系统。

本发明的信干比估计方法，包括创建循环滑动窗数据结构，在目标信道接收符号序列，确定基准星座点，计算信干比线性估计值并更新滑动窗数据结构信息，滑动平均计算信干比滑动估计值，所述滑动平均所采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量进行调整；

所述创建循环滑动窗数据结构，包括：

确定循环滑动窗窗数据结构长度Num，用满足性能精度条件下需要的最少估计数据量结合系统资源单元符号容量来确定；

建立循环滑动窗数据结构，包含Num个滑动窗数组或链表单元，单位滑动窗数组或链表单元包括两个元素：单次信干比线性估计值以及参与该值运算的符号序列长度；

初始化循环滑动窗数据结构，将各单位滑动窗数组或链表单元中的各元素置0；

所述更新滑动窗数据结构信息为，更新当次估计信息于循环滑动窗数据结构序号i＝mod(i_last+1，Num)，将单次信干比线性估计值更新为信干比线性估计值，将参与该值运算的符号序列长度更新为序列长度L，其中，i＝0～Num-1，i_last为最近一次历史记录序号。

所述达到估计精度要求所需的符号数据量为通过仿真或实测得到的达到精度需求所需的最少符号数。

所述符号数据量，在QPSK调制时优选为1408个符号，在16QAM调制时优选为2816个符号。

所述循环滑动窗数据结构长度等于精度需求所需的最少符号数与系统资源单元符号容量的比值。

作为优选实施方式，滑动平均依据参与运算符号数确认平滑的历史值数量，通过加权平均得到信干比滑动估计值。

所述加权平均所采用的每个历史信干比线性估计值的加权值根据该次估计值运算参与符号数据量及时延确定。

进一步地，针对不同调制方式交替存在的目标信道，针对每一种调制方式分别建立循环滑动窗数据结构，根据当前接收序列的调制方式选择对应的滑动窗数据结构进行更新。

进一步地，滑动窗数据结构的更新包括：对于不连续接收模式(DRX)或其他不能固定时间间隔接收的情况，仍顺次更新滑动窗数据结构对应信息，更新方式为信干比线性估计值和符号长度都置为0。

进一步地，滑动窗数据结构的更新还包括：对同时存在不同调制方式且处于不连续接收模式(DRX)或其他不能固定时间间隔接收的情况。对每种调制方式对应的循环滑动窗数据结构，均顺次更新滑动窗数据结构对应信息，更新方式为信干比线性估计值和符号长度都置为0。

作为一种改进方式，在确定基准星座点之前，将接收符号序列进行星座点旋转，将星座点旋转为方形。

进一步地，所述确定基准星座点，包括：通过接收符号序列实虚部幅度均值确定QPSK基准判决星座点；通过接收符号序列实虚部幅度均值及星座点分布确定nQAM基准判决星座点。

所述对QPSK调制方式其基准星座点的实虚部相等，并等于符号序列实虚部幅度均值；

所述对nQAM调制方式，完成实虚部幅度均值计算之后，进行均值幅度调整，完成基准星座点确定。

所述均值幅度调整还包括比较符号序列实虚部与幅度均值，并根据大小关系进行统计平均，完成均值幅度调整。

进一步地，所述nQAM基准星座点确定还包括：根据调整之后的均值幅度与符号序列的实虚部差值平均，求得基准星座点坐标距离。由调整后的均值幅度及星座图特征确定基准星座点。

作为另一种改进方式，对信干比滑动估计值进行修正，即对低信干比下星座点硬判决失真导致信干比的估计误差进行曲线拟合处理，得到信干比修正估计值。

本发明滑动平均采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量而不是采用现有技术的固定平滑跨度进行调整，兼顾了低数量下信干比估计准确性和高数据量下信干比估计实时性问题，根据该次估计值运算参与符号数据量及时延情况进行加权，避免了数据量和时延对信干比估计准确性的影响，对高阶调制方式(nQAM)将基准星座点幅度均值根据接收星座点分布进行调整，避免了星座点分布不均造成的估计误差.进行信干比修正进一步提高了低信噪比时估计的准确性。

附图说明

图1是循环滑动窗结构示意图；

图2是本发明信干比估计方法优选实施方式流程图

图3是本发明信干比估计方法一种优选改进实施方式流程图

图4是本发明信干比估计方法另一种优选改进实施方式流程图

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明信干比估计方法作进一步详细说明，公知实现方式不再详述，以避免与本发明的内容存在不必要的混淆。

由于存在不同调制方式及业务类型的不同，本发明在不同的应用场景分多个实施例进行阐述。特别的，对于采用nQAM的情况，由于16QAM与64QAM等高阶调制方式从本质上讲其估计方法具有一致性，不同的QAM调制方式只是对运算步骤产生影响，其运算方式保持不变。因此相关实施例仅以16QAM调制为代表，对nQAM的信干比估计方法进行阐述。

实施例一，针对固定采用QPSK调制方式的信道：

步骤101：创建循环滑动窗数据结构

首先确定循环滑动窗窗数据结构长度Num，滑动窗长用满足性能精度条件下需要的最少估计数据量结合系统资源单元(RU)符号容量来确定。

例如，通过仿真在QPSK下优选使用1408个符号作为满足性能精度条件下需要的最少估计数据量，对TD-SCDMA系统资源单元(RU)符号容量为44symbol，则滑动窗长的设定如下：

Num＝精度需求所需的最少符号数/系统资源单元(RU)符号容量(1)

由此可以得到在QPSK下滑动窗长Num＝32。其意义在于最多使用Num个历史估计值(含当次估计值)进行信干比平滑。

如图1所示循环滑动窗结构示意图，该图标识了长度为Num的滑动窗结构，它包含了Num个滑动窗数组或链表单元。对每个滑动窗数组或链表单元，包括单次信干比线性估计值SigPow[i]/IntPow[i]，以及参与该值运算的符号序列长度SymNum[i]。

其次，建立循环滑动窗数据结构。其中单位滑动窗数组或链表单元包括两个元素：单次信干比线性估计值Sigpow[i]/IntPow[i]以及参与该值运算的符号序列长度SymNum[i]。用于按时序关系依次存储信干比线性估计值和该次估计值运算参与符号数据量，在滑动平均得到线性信干比估计值之前，根据时序关系顺次更新滑动窗数据结构对应信息。

最后，初始化循环滑动窗数据结构。将各单位滑动窗数组或链表单元中的各元素置0，即Sigpow[i]/IntPow[i]＝0，SymNum[i]＝0。

步骤102：在目标信道接收符号序列

所述符号序列为经过接收机处理输出符号，包括：信干比估计输入数据为匹配滤波器、联合检测、RAKE接收等接收机处理输出符号序列，表示为Rrot(n)＝A(n)+B(n)×i(n＝1，2，...L)，其作为当次信干比估计输入数据，其中L为序列长度。

例如：TD-SCDMA系统中，SIR估计目标信道占用8个RU资源，其联合检测之后，解调之前的符号数为8×44＝352。这352个符号的序列即为目标信道当前SIR估计的输入序列。

步骤104：确定基准星座点。

通过符号序列实虚部幅度均值确定QPSK基准判决星座点。

计算符号序列实虚部幅度均值，计算公式如下：

$\mathrm{Amp}=\frac{1}{2L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left(\right|\mathrm{real}\left(\mathrm{Rrot}\left(n\right)\right)|+|\mathrm{image}\left(\mathrm{Rrot}\left(n\right)\right)\left|\right)---\left(2\right)$

确定基准星座点为Con＝Amp+Amp×i

步骤105：计算初始线性信干比估计值并更新滑动窗数据结构信息。计算信号功率为基准星座点功率：

SigPwr＝|Con|²               (3)

干扰功率通过如下误差矢量功率计算获取：

$\mathrm{IntPwr}=\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\mathrm{Con}-|\mathrm{Rot}\left(n\right)\left|\right|}^2---\left(4\right)$

进而得到信干比线性估计值SigPwr/IntPwr。

更新循环滑动窗数据结构。令最近一次历史记录序号i_last，由于结构循环，更新当次估计信息于循环滑动窗数据结构序号i＝mod(i_last+1，Num)，i＝0～Num-1。更新信息为Sigpow[i]/IntPow[i]＝SigPwr/IntPwr；SymNum[i]＝L。

步骤106：滑动平均计算信干比滑动估计值。

所述滑动平均所采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量进行调整。使得如果资源配置的符号数据量较大时，采用较少历史信干比值平滑；反之采用较多历史信干比值平滑。

优选地，使用SymLen＝1408个符号作为QPSK调制时得到精确估计所需的符号数据量；特别地，如果每次资源配置均为单个资源单元(RU)，则需平滑Num(滑动窗长)个历史值。

从i开始前向累加滑动窗元素SymNum直到累加符号数SymNumAcc＞＝SymLen；或者当遍历完所有单位滑动窗对应元素后该累加操作结束。根据累加顺序记录所有参与累加运算的滑动窗序号于数组SlipCls[k]，k＝1，2...，n中。对该集对应各单位滑动窗数组中信干比线性估计值元素Sigpow[SlipCls]/IntPow[SlipCls]求平均，得到信干比估计平滑结果SIRSlip。

$\mathrm{SIRSlip}=10\lg \left(\frac{1}{n}\left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{SigPow}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]}{\mathrm{IntPow}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]}\right)\right)---\left(5\right)$

作为另一优选实施方式，在计算信干比时采用加权平均方式：

$\mathrm{SIRSlip}=10\lg \left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}W\left[k\right]\frac{\mathrm{SigPow}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]}{\mathrm{IntPow}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]}\right)---\left(6\right)$

其中，权值

$W\left[k\right]=\frac{\mathrm{SymNum}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]/k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{SymNum}\left[\mathrm{SlipCls}\right[k\left]\right]}{k}}---\left(7\right)$

由于SilpCls集按照累加顺序记录，表征时延；SymNum为历次参与信干比线性估计的符号数，表征估计可信度。权值综合考虑估计时延及估计可信度的平衡。

特别的对于不连续接收模式(DRX)或其他不能固定时间间隔接收的情况，接收端可能在相当长的时间间隔里都无法接收目标信道。为了使循环滑动窗数据结构中时延太久的历史值不影响平滑结果，本发明作如下处理：当前帧无目标信道接收时，仍然更新当次估计信息于循环滑动窗数据结构位置i＝mod(i_last+1，num)，i＝0～Num。更新信息为Sigpow[i]/IntPow[i]＝0；SymNum[i]＝0。

优选地，作为一种改进方式，还包括步骤103：对接收符号序列作调制星座点旋转。

依据系统发送星座图特征实施针对性旋转变换，实现预期信干比估计所需星座点调整，目前星座图形式分为两种，一种是方形星座图，如WCDMA，此星座图不用旋转；另一种是菱形星座图，如TD-SCDMA，则对其将星座点旋转45度，使得星座旋转为方形。

定义完成旋转之后的序列为：

Rrot(n)＝Rrot(n)(1+i)

优选地，作为另一种改进方式，还包括步骤107，进行信干比修正；

在信干比较低的情况下由于接收信号星座点相互混叠，造成信干比估计失真。此时需要对估计结果进行修正得到最终结果SIR。修正曲线根据大量统计估计信干比与真实信干比的关系拟和而成，对QPSK调制

$\mathrm{SIR}=\left\{\begin{array}{cc}16.36\mathrm{SIRSlip}-47.66& (\mathrm{SIRSlip}\&le;2.81)\\ -1.95{\left(\mathrm{SIRSlip}\right)}^2+17.05\mathrm{SIRSlip}-35& (2.81<\mathrm{SSIRSlip}\&le;4.37)\\ -0.13{\left(\mathrm{SIRSlip}\right)}^2+2.97\mathrm{SIRSlip}-7.72& (4.37<\mathrm{SIRSlip}\&le;8.58)\\ \mathrm{SIRSlip}& (\mathrm{SIRSlip}>8.58)\end{array}\right.---\left(8\right)$

实施例二，针对固定采用16QAM调制方式的信道：

步骤201：创建循环滑动窗数据结构。

按照步骤101相同的方式建立滑动窗数据结构；

特别地，16QAM下滑动窗长Num＝64；优选使用2816个符号的数据量可以达到较精确的估计效果；

步骤202：在目标信道接收解调前数据，同步骤102；

步骤204：确定基准星座点。通过接收符号序列实虚部幅度均值及星座点分布确定16QAM基准判决星座点。

首先仍需按2式计算完成星座点旋转之后的信号序列Rrot(n)实虚部幅度均值Amp。而后，完成均值幅度调整，其目的在于克服不同星座点分布不均导致均值幅度不能反映星座图中心点正确位置。依次分别比较序列Rrot(n)实虚部绝对值与Amp的大小。对大于Amp的实虚部绝对值累加平均得到AmpLar，累加平均个数计为NumLar；小于Amp的实虚部绝对值累加平均得到AmpSml，累加平均个数计为NumSml。得到星座中心点为：

$\mathrm{AmpCen}=\frac{1}{2}(\frac{\mathrm{AmpLar}}{\mathrm{NumLar}}+\frac{\mathrm{AmpSml}}{\mathrm{NumSml}})---\left(9\right)$

由nQAM调制方式星座图特征可知，旋转后星座图的星座点之间距离AmpAdp与星座中心点有如下关系：

$\mathrm{AmpAdp}=\frac{\mathrm{AmpCen}}{\frac{1}{2}\sqrt{\frac{n}{4}}}---\left(10\right)$

其中，n为调制方式阶数(16，64等)，由此可以计算得到基准星座点，16QAM的基准星座点如下：

Con[0]＝(AmpCen+AmpAdp/2)+(AmpCen+AmpAdp/2)×i

Con[1]＝(AmpCen+AmpAdp/2)+(AmpCen-AmpAdp/2)×i

Con[2]＝(AmpCen-AmpAdp/2)+(AmpCen+AmpAdp/2)×i

Con[3]＝(AmpCen-AmpAdp/2)+(AmpCen-AmpAdp/2)×i

考虑接收机射频端对I/Q支路分别进行处理，步骤104可进一步优化为：

按2式计算完成星座点旋转之后的信号序列Rrot(n)实虚部幅度均值Amp。完成均值幅度调整。依次分别比较序列Rrot(n)实虚部绝对值与Amp的大小。对大于Amp的实(虚)部绝对值累加平均得到AmpLarx(AmpLary)，累加平均个数计为NumLarx(NumLary)；小于Amp的实虚部绝对值累加平均得到AmpSmlx(AmpSmly)，累加平均个数计为NumSmlx(NumSmly)。得到星座中心点为：

$\mathrm{AmpCenx}=\frac{1}{2}(\frac{\mathrm{AmpLarx}}{\mathrm{NumLarx}}+\frac{\mathrm{AmpSmlx}}{\mathrm{NumSmlx}})---\left(11\right)$

$\mathrm{AmpCeny}=\frac{1}{2}(\frac{\mathrm{AmpLary}}{\mathrm{NumLary}}+\frac{\mathrm{AmpSmly}}{\mathrm{NumSmly}})---\left(12\right)$

AmpCenx、AmpCeny分别为中心点横纵座标。

由nQAM调制方式星座图特征可知，旋转后星座图的星座点之间的水平方向距离AmpAdpx及垂直方向距离AmpAdpy与星座中心点有如下关系：

$\mathrm{AmpAdpx}=\frac{\mathrm{AmpCenx}}{\frac{1}{2}\sqrt{\frac{n}{4}}}---\left(13\right)$

$\mathrm{AmpAdpy}=\frac{\mathrm{AmpCeny}}{\frac{1}{2}\sqrt{\frac{n}{4}}}---\left(14\right)$

由此可以计算得到基准星座点，16QAM的基准星座点如下：

Con[0]＝(AmpCenx+AmpAdpx/2)+(AmpCeny+AmpAdpy/2)×i

Con[1]＝(AmpCenx+AmpAdpx/2)+(AmpCeny-AmpAdpy/2)×i

Con[2]＝(AmpCenx-AmpAdpx/2)+(AmpCeny+AmpAdpy/2)×i

Con[3]＝(AmpCenx-AmpAdpx/2)+(AmpCeny-AmpAdpy/2)×i

步骤205：计算信干比线性估计值并更新滑动窗数据结构信息。

对序列Rrot(n)按实虚部取绝对值映射到第一象限，将映射至第一象限的序列与基准星座点按矢量距离最近的原则作硬判决。即比较序列符号在星座图上与各基准星座点之间的距离，取距离最短的星座点为硬判决星座点，计为ConHardJug(n)。符号与硬判决星座点之间的矢量距离平方计为该符号点的干扰功率SymIntPow(n)。由此得到16QAM调制下的线性信干比估计值：

$\mathrm{SigPow}/\mathrm{IntPow}=\frac{\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|\mathrm{ConHardJug}\left(n\right)\right|}^2}{\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SymIntPow}\left(n\right)}---\left(15\right)$

步骤206：滑动平均计算信干比滑动估计值，同步骤106；

优选使用SymLen＝2048个符号作为16QAM调制时得到精确估计所需的符号数据量。

特别的对于不连续接收模式(DRX)或其他不能固定时间间隔接收的情况，其处理方式与方案一相同，即对每个循环滑动窗数据结构都需按照方案一的方式进行更新。

优选地，作为一种改进方式，还包括步骤203：对接收数据作调制星座点旋转，同步骤103；

优选地，作为一种改进方式，还包括步骤207：进行信干比修正

16QAM下的优选修正曲线为：

$\mathrm{SIR}=\left\{\begin{array}{cc}13.9\mathrm{SIRint}-120& (\mathrm{SIRint}\&le;8.53)\\ 5.33\mathrm{SIRint}-47.3& (8.53<\mathrm{SIRint}<=9.58)\\ -0.49{\left(\mathrm{SIRint}\right)}^2+13.52\mathrm{SIRint}-80.96& (9.58<\mathrm{SIRint}\&le;11.15)\\ -0.18{\left(\mathrm{SIRint}\right)}^2+6.27\mathrm{SIRint}-38.81& (11.15<\mathrm{SIRint}\&le;15.59)\\ \mathrm{SIRint}& (\mathrm{SIRint}>15.59)\end{array}\right.---\left(16\right)$

实施例三，针对交替采用不同调制方式的信道：

在3G系统中，为满足高速数据业务的需求，存在一类信道，其特征在于根据信道质量或资源情况采用自适应调制编码(Adaptive Modulation and Coding，AMC)。动态的改变目标信道的调制方式，如HSPA系统中的HS-PDSCH信道。实施例三即针对上述应用场景。

步骤301：创建循环滑动窗数据结构。

为目标信道可能采用的每种调制方式分别创建循环滑动窗数据结构。QPSK调制的滑动窗数据结构同步骤101，nQAM同步骤201。

步骤302：在目标信道接收解调前数据，同步骤102；

步骤304：确定基准星座点

根据当前数据调制方式选择，若采用QPSK调制，则同步骤104，若采用nQAM，则同步骤204。

步骤305：计算信干比线性估计值并更新滑动窗数据结构信息；

根据当前数据调制方式选择，若采用QPSK调制，则同步骤105，若采用nQAM，则同步骤205。

步骤306：滑动平均计算信干比滑动估计值；

更新循环滑动窗数据结构。该场景下需根据调制方式同时更新每个循环结构体。令最近一次历史记录序号i_last，更新各循环滑动窗数据结构的结构序号i＝mod(i_last+1，Num)，i＝0～Num-1。对当前调制方式对应的循环滑动窗数据结构更新信息为Sigpow[i]/IntPow[i]＝SigPwr/IntPwr；SymNum[i]＝L。同时，对非对应调制方式的循环滑动窗数据结构，需更新为Sigpow[i]/IntPow[i]＝0；SymNum[i]＝0。

根据当前调制方式对应的循环滑动窗数据结构，选择方案一或方案二的方法完成信干比估计平滑结果SIRSlip。特别的对于不连续接收模式(DRX)或其他不能固定时间间隔接收的情况，其处理方式与方案一相同，即对每个循环滑动窗数据结构都需按照方案一的方式进行更新。

优选地，作为一种改进方式，还包括步骤303：对接收数据作调制星座点旋转，同步骤103；

优选地，作为一种改进方式，还包括步骤307：进行信干比修正

根据当前数据调制方式选择，若采用QPSK调制，则同步骤107，若采用nQAM，则同步骤207。

本发明仅对TD-SCDMA系统中固定采用QPSK调制、固定采用16QAM调制及交替采用多种调制方式等情况的信干比估计方法的优选实施方式进行了说明，但本领域技术人员显然清楚并且理解，本发明同样适合于WCDMA等固定采用QPSK、固定采用nQAM调制及多种调制方式交替使用的通信系统，本领域技术人员知道，本发明存在许多变化而不脱离本发明的精神，在不背离本发明的精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形均属于本发明的权利保护范围。

Claims (10)

1.一种信干比估计方法，包括创建循环滑动窗数据结构，在目标信道接收符号序列，确定基准星座点，计算信干比线性估计值并更新滑动窗数据结构信息，滑动平均计算信干比滑动估计值，其特征在于，所述滑动平均所采用的历史值个数根据达到估计精度要求所需的符号数据量进行调整；

所述创建循环滑动窗数据结构，包括：

确定循环滑动窗窗数据结构长度Num，用满足性能精度条件下需要的最少估计数据量结合系统资源单元符号容量来确定；

建立循环滑动窗数据结构，包含Num个滑动窗数组或链表单元，单位滑动窗数组或链表单元包括两个元素：单次信干比线性估计值以及参与该值运算的符号序列长度；

初始化循环滑动窗数据结构，将各单位滑动窗数组或链表单元中的各元素置0；

所述更新滑动窗数据结构信息为，更新当次估计信息于循环滑动窗数据结构序号i＝mod(i_last+1，Num)，将单次信干比线性估计值更新为信干比线性估计值，将参与该值运算的符号序列长度更新为序列长度L，其中，i＝0～Num-1，i_last为最近一次历史记录序号。

2.如权利要求1所述信干比估计方法，其特征在于，所述达到估计精度要求所需的符号数据量为通过仿真或实测得到的达到精度需求所需的最少符号数。

3.如权利要求2所述信干比估计方法，其特征在于，所述符号数据量在QPSK调制时选为1408个符号，在16QAM调制时选为2816个符号。

4.如权利要求1所述信干比估计方法，其特征在于，所述循环滑动窗数据结构长度等于精度需求所需的符号数与系统资源单元符号容量的比值。

5.如权利要求1所述信干比估计方法，其特征在于，滑动平均依据参与运算符号数确认平滑的历史值数量，通过加权平均得到信干比滑动估计值。

6.如权利要求1所述信干比估计方法，其特征在于，针对不同调制方式交替存在的目标信道，针对每一种调制方式分别建立循环滑动窗数据结构，根据当前接收序列的调制方式选择对应的滑动窗数据结构进行更新。

7.如权利要求6所述信干比估计方法，其特征在于，滑动窗数据结构的更新包括：对于不连续接收模式DRX或其他不能固定时间间隔接收的情况，仍顺次更新滑动窗数据结构对应信息，更新方式为信干比线性估计值和符号长度都置为0；对同时存在不同调制方式且处于不连续接收模式DRX或其他不能固定时间间隔接收的情况，对每种调制方式对应的循环滑动窗数据结构，均顺次更新滑动窗数据结构对应信息，更新方式为信干比线性估计值和符号长度都置为0。

8.如权利要求1所述信干比估计方法，其特征在于，在确定基准星座点之前，将接收符号序列进行星座点旋转，将星座点旋转为方形。

9.如权利要求8所述信干比估计方法，其特征在于，所述确定基准星座点，包括：通过接收符号序列实虚部幅度均值确定QPSK基准判决星座点；通过接收符号序列实虚部幅度均值及星座点分布确定nQAM基准判决星座点；

所述对QPSK调制方式其基准星座点的实虚部相等，并等于符号序列实虚部幅度均值；

所述对nQAM调制方式，完成实虚部幅度均值计算之后，进行均值幅度调整，完成基准星座点确定；

所述均值幅度调整还包括比较符号序列实虚部与幅度均值，并根据大小关系进行统计平均。

10.如权利要求1-9任一项所述信干比估计方法，其特征在于，对信干比滑动估计值进行修正，得到信干比修正估计值。 

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