CN101924576A - 多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法，通过多次多码集信道估计对预先配置的虚拟邻小区集合中各小区的最大窗功率进行估计，根据估计结果选择若干最大窗功率强的邻小区进行联合检测，使得在选择用于联合检测的邻小区时，仅需要进行一次联合检测运算，从而可以有效提高邻小区的筛选效率，满足动态实时性的要求。
Description
技术领域
本发明涉及联合检测技术，特别是涉及多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法。
背景技术
目前TDD系统中广泛采用联合检测技术，在TD-SCDMA系统中，采用的就是联合检测和智能天线相结合的技术，充分利用造成多址干扰(MAI)的所有用户信号及其多径的先验信息(如已知的用户信道码和训练序列、各用户的信道估计等)，把用户信号的分离当作一个统一的相互关联的联合检测过程来完成，消除了本小区的多址干扰。然而上述方法由于没有考虑邻小区的干扰，所以系统的抗干扰能力会受到限制。改进的方法是采用扩展的联合检测，即将邻小区的干扰信号也纳入联合检测范围，以便消除邻小区的干扰，从而提高信号的检测性能。在目前的系统实现时上行链路的扩展联合检测最大支持同时进行7个小区的联检，因此最多只能一次处理6个邻小区。为满足现网系统的功能改进，一次配置大于10个的虚拟邻小区ID，在配置的这些邻小区中，无论哪个小区真实存在，都要求能够实现联检的功能，不影响本小区的业务。这就需要实现自动筛选虚拟邻小区进行联检，即在配置的若干个虚拟邻小区内，动态的选择某几个虚拟邻小区来进行处理，使得参与扩展联合检测的小区选择更具全面性与实时性，从而保证总是对干扰较强小区的干扰抵消和联合检测。
现有的用于联合检测的相邻小区选择的方法，考虑到当时基站处理能力有限，无法实现同时进行包括本小区在内的7个小区的联合检测，同时考虑到针对无线网络的蜂窝结构，本小区主要受到相邻6个小区的干扰，采用了从6个相邻小区中选出部分小区进行功率比较的方法，逐步淘汰功率较弱的小区，最终选出干扰较强邻小区与本小区进行扩展的联检。具体的流程图如图1所示，包括：
步骤1、根据入选的L+1个小区进行多码集信道估计。
步骤2、对L个邻小区功率排序，并记录前M个邻小区的ID。
步骤3-4、对入选的L+1个小区进行多小区联合检测，并输出联合检测结果。
步骤5、比较未入选小区数目N-L与L-M的大小，当N-L＝L-M时执行步骤6，当N-L＞L-M时执行步骤7，当N-L＜L-M时执行步骤8。
这里，N为邻小区的总数。
步骤6、选择本次未选的L-M个邻小区，执行步骤9。
步骤7、在本次未参与信道估计的N-L个邻小区中随机选取L-M个邻小区，执行步骤9。
步骤8、选取未参与一本次信道估计的N一L个邻小区，从本次入选的L个邻小区中随机选取(L-M)-(N-L)个，执行步骤9。
步骤9、入选的L-M个邻小区加本次记录的M个邻小区再加本小区共(L+1)个小区共(L+1)个小区用于下次循环，重新执行步骤1。
由此可以看出，现有的用于扩展联合检测的邻小区选择方法存在以下几点局限性：
1、只考虑了相邻小区的干扰，即只在6个相邻小区中进行选择，忽略了功率较强的次相邻小区可能存在对本小区的干扰；
2、从所考虑的6个相邻小区中依次选出部分小区进行功率比较，每进行一次多码集信道估计就需要进行一次多小区联合检测，这样，逐步淘汰较弱小区的过程复杂度较高，并随着邻小区数目的增加复杂度也呈线性增大，具体实施例中保留功率较强小区的数目决定了循环迭代的次数，可能造成小区选择的实时性不高及选择的周期长度不稳定。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法，该方法具有较高的筛选效率，能满足动态实时性的要求。
为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：
一种多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法，该方法包括以下步骤：
a、从预先配置的本小区的虚拟邻小区集合中选择L个邻小区，L为基站进行联合检测时能够同时处理的最大邻小区数，且L小于所述虚拟邻小区集合中的邻小区数；
b、针对当前选择的L个邻小区和本小区，进行多码集信道估计，根据所述多码集信道估计结果，得到所述L个邻小区各自的最大窗功率；
c、判断所述虚拟邻小区集合中的邻小区是否都已被选择，如果是，则执行步骤d，否则，执行步骤e；
d、对于所述虚拟邻小区集合中的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L个邻小区和本小区一起进行联合检测，退出所述方法；
e、判断所述虚拟邻小区集合中未被选择的邻小区的数量X是否小于L，如果是，则对于所述虚拟邻小区集合中已被选择的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L-X个邻小区，将所述L-X个邻小区和所述未被选择的邻小区作为当前选择的L个邻小区，转入步骤b；否则，从所述未被选择的邻小区中随机选择L个邻小区，转入步骤b。
综上所述，本发明多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法，通过多次多码集信道估计对预先配置的虚拟邻小区集合中的各小区的最大窗功率进行估计，根据估计结果选择最大窗功率强的若干邻小区进行联合检测，从而使得在选择用于联合检测的邻小区时，仅需要进行一次联合检测运算，因此可以有效提高邻小区的筛选效率，满足动态实时性的要求。
附图说明
图1为现有的用于联合检测的相邻小区选择方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例应用的蜂窝网结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
本发明的核心思想是：预先配置虚拟邻小区集合，该集合将不仅包含相邻小区还包含次相邻小区，通过多次多码集信道估计，根据信道估计结果获得该集合中各邻小区的窗功率，然后选择窗功率最强的若干邻小区进行联合检测。这样，在选择用于联合检测的邻小区时，仅需要进行一次联合检测运算即可，因此可以有效提高邻小区的筛选效率，满足动态实时性的要求。
图2为本发明一实施例的流程示意图。如图2所示，该实施例包括：
步骤201、从预先配置的本小区的虚拟邻小区集合中选择L个邻小区，L为基站进行联合检测时能够同时处理的最大邻小区数，且L小于所述虚拟邻小区集合中的邻小区数。
本步骤中，所述预先配置的虚拟邻小区集合中的邻小区数将大于或等于L，这样，该集合中将不仅可能包含功率强的邻小区，还可能包含功率较强的次邻小区。如此，可以在后续步骤中动态地选择几个虚拟邻小区进行干扰抵消和联合检测，以便在降低算法复杂性的同时保证小区选择周期的稳定性。
在实际应用中，较佳地，所述L为6。相应地所述虚拟邻小区集合的数必然超过6个。
这里，当首次进行联合检测时，所述选择可以采用随机选择的方式实现。当所述联合检测非首次进行时，也可以采用随机选择的方式，较佳地，还可以采用下述方式实现：将最近一次进行联合检测的L个邻小区作为当前选择的L个邻小区，如此可以使后续步骤中获得的多码集信道估计结果更准确，进而使基于此得到的邻小区的最大窗功率更准确。
步骤202、针对当前选择的L个邻小区和本小区，进行多码集信道估计，根据所述多码集信道估计结果，得到所述L个邻小区各自的最大窗功率。
这里，具体如何进行多码集信道估计以及如何得到所述L个邻小区各自的最大窗功率，可采用现有方法实现，由于已为本领域技术人员所掌握，在此不再赘述。
步骤203、判断所述虚拟邻小区集合中的邻小区是否都已被选择，如果是，则执行步骤204，否则，执行步骤205。
步骤204、对于所述虚拟邻小区集合中的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L个邻小区和本小区一起进行联合检测，退出所述方法。
步骤205-207、判断所述虚拟邻小区集合中未被选择的邻小区的数量X是否小于L，如果是，则对于所述虚拟邻小区集合中已被选择的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L-X个邻小区，将所述L-X个邻小区和所述未被选择的邻小区作为当前选择的L个邻小区，转入步骤202；否则，从所述未被选择的邻小区中随机选择L个邻小区，转入步骤202。
从上述流程可以看出，本发明仅利用最大窗功率较强的L个邻小区与本小区一起进行联合检测，也就是说，仅需要执行一次联合检测的计算，如此，可以大大减少算法的复杂度，另外，由于本发明中由于预先配置的虚拟邻小区集合中的邻小区数大于基站在联合检测时能够同时处理的邻小区数，因此，可以实现联合检测时对邻小区的动态筛选，从而可以在确保算法复杂性的同时保证小区选择周期的稳定性。
下面通过上述实施例在一应用场景下的具体实现，对本发明作进一步的阐述。
应用场景的网络结构示意图如图3所示，具体配置为：虚拟邻小区集合中的邻小区数为18，包括相邻小区和次相邻小区；基站联合检测时能够同时处理的最大邻小区数L为6。本发明实施例在该应用场景下的具体实现为：
1.从18个虚拟邻小区中随机选择6个邻小区；
2.对本次选取的6个小区加上本小区进行多码集信道估计；
3.根据信道估计结果算出6个邻小区各自的最大窗功率，送入存储器并记录小区标识ID；
4.18个虚拟邻小区中当前未选择的小区数为12个，从中随机选择6个小区，重复步骤2；
5.两次循环后，未入选的小区数为6个，全部选取为下一次小区集合，重复步骤2；
6.三次循环后，18个小区已全部选取，从存储器中选出当前功率较强的6个小区同本小区一起进行联合检测；
7.进行下一轮联合检测的首次选择邻小区集合时，参考当前存储器中功率排序，选择功率较强的6个小区，随后可将存储器清零，做下一轮18个小区的功率存储。
根据基站每个时隙处理6个邻小区，18个虚拟邻小区，需要三次循环，即每三个时隙选出进行联合检测的小区集合。
可见，本发明解决了现有系统一次配置10个以上虚拟邻小区时自动筛选邻小区的需求，同时相对于现有小区选择的算法，循环迭代次数的减少使得算法复杂度大大降低，邻小区筛选的时间周期长度较稳定且基本满足了动态实时性的要求。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (3)
1.一种多小区联合检测时自动筛选虚拟邻小区的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
a、从预先配置的本小区的虚拟邻小区集合中选择L个邻小区，L为基站进行联合检测时能够同时处理的最大邻小区数，且L小于所述虚拟邻小区集合中的邻小区数；
b、针对当前选择的L个邻小区和本小区，进行多码集信道估计，根据所述多码集信道估计结果，得到所述L个邻小区各自的最大窗功率；
c、判断所述虚拟邻小区集合中的邻小区是否都已被选择，如果是，则执行步骤d，否则，执行步骤e；
d、对于所述虚拟邻小区集合中的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L个邻小区和本小区一起进行联合检测，退出所述方法；
e、判断所述虚拟邻小区集合中未被选择的邻小区的数量X是否小于L，如果是，则对于所述虚拟邻小区集合中已被选择的邻小区，按照最大窗功率的降序进行排序，从排序后的邻小区中选择前L-X个邻小区，将所述L-X个邻小区和所述未被选择的邻小区作为当前选择的L个邻小区，转入步骤b；否则，从所述未被选择的邻小区中随机选择L个邻小区，转入步骤b。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当首次进行联合检测时，步骤a中的所述选择为随机选择。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述联合检测非首次进行时，步骤a中的所述选择为：将最近一次进行联合检测的L个邻小区作为当前选择的L个邻小区。
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