CN101990216B - 一种对td-scdma系统的小区外干扰源检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对TD-SCDMA系统的干扰源检测方法，包括：在目标小区无用户时，利用目标小区基站的每根接收天线在检测载频的预设子帧内的预设上行时隙上，接收来自于目标小区外的所有码片的接收信号，并计算接收的所有码片接收信号的平均功率；根据该平均功率确定是否存在干扰源，若是，确定在各个预设子帧的干扰信号空间协方差矩阵，并确定所有预设子帧的干扰信号平均空间协方差矩阵；利用平均空间协方差矩阵和预设的方向向量，确定干扰信号的空间功率谱；该空间功率谱中的峰值所对应的方向为干扰源方向，所述峰值为干扰功率。应用本发明，能够针对TD-SCDMA系统的小区外干扰，进行干扰源定位。

Description

一种对TD-SCDMA系统的小区外干扰源检测方法

技术领域

本发明涉及干扰定位技术，特别涉及一种对TD-SCDMA系统的干扰源检测方法。

背景技术

TD-SCDMA是一种CDMA系统，所有用户的信号在时间和频率重叠在一起，通过扩频码之间的正交性来区分不同用户。对于同一小区内用户，可以通过联合检测(JD)来消除小区内用户间的干扰。而小区外干扰(包括TD-SCDMA系统内其他小区的干扰、如WCDMA等其他通信系统的干扰或其他辐射源的干扰等)成为主要干扰，由于TD-SCDMA系统的抗干扰性有限，小区外干扰的强度较大时，将会对系统性能造成较大影响，甚至导致系统无法正常通信。因此，为了保证系统性能，需要对小区的外部干扰情况，以及外部干扰方位进行估计，为后续的干扰去除提供条件。

目前已有的干扰源定位方法都是涉及雷达、声纳等系统的，尚不存在针对TD-SCDMA系统的小区外干扰进行干扰源定位的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种对TD-SCDMA系统的小区外干扰源定位方法，能够针对TD-SCDMA系统的小区外干扰，进行干扰源定位。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种对TD-SCDMA系统的干扰源检测方法，包括：

在目标小区无用户时，利用目标小区基站的每根接收天线在检测载频的预设子帧内的预设上行时隙上，接收来自于目标小区外的所有码片的接收信号，并计算接收的所有码片接收信号的平均功率；

根据所述平均功率确定在所述检测载频上是否存在干扰源，若是，利用每个预设子帧内所述上行时隙上每根接收天线的所有码片的接收信号，确定在各个所述预设子帧的干扰信号空间协方差矩阵，并确定所有预设子帧的干扰信号平均空间协方差矩阵；

利用所述平均空间协方差矩阵和预设的方向向量，确定在各个所述方向向量指示的方向上的接收信号功率，得到干扰信号的空间功率谱；

将所述空间功率谱中的峰值所对应的方向确定为干扰源方向，将所述峰值确定为干扰功率。

较佳地，当所述平均功率大于预设的门限值时，确定存在干扰源。

较佳地，根据目标小区的基站设备底噪确定所述预设的门限值。

较佳地，该方法进一步包括：根据设置的干扰源数量N_interferer，输出空间功率谱中的N_interferer个峰值以及该N_interferer个峰值各自对应的方向向量所指示的方向。

较佳地，所述预设的方向向量为：指向所述目标小区的覆盖范围内各个方向的方向向量，且每个方向向量包括K个元素，K为所述目标小区的接收天线总数。

较佳地，对于覆盖120°的扇区，设置131个方向向量，任一方向向量为w(n)＝[w(n，1)，w(n，2)，......，w(n，K)]，其中，w(n，1)＝1， $w(n,k)=e^{\mathrm{j\π}\·(k-1)\·\cos \left({\mathrm{\θ}}_n\right)},k=2,...,K,,$ θ_n＝(n+25)·π/180，n＝0，1，2，....，130。

较佳地，该方法进一步包括：对所述方向向量进行归一化处理，利用归一化处理后的方向向量确定所述空间功率谱。

较佳地，计算接收的所有码片接收信号的平均功率为： $P=\frac{1}{{\mathrm{MKN}}_{\mathrm{ts}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|x(m,k,n)\left|\right|}^2,$ 其中，x(m，k，n)为所述预设上行时隙上，第k根接收天线在第m个子帧的第n个码片的接收信号，M为预设子帧的总数，K为接收天线的总数，N_ts为TD-SCDMA的子帧中一个上行时隙的码片总数。

较佳地，各个所述预设子帧的空间协方差矩阵为：

R_xx(m)＝x(m)x(m)^H，m＝1，2，......，M，其中， $x\left(m\right)=\left[\begin{array}{cccc}x(m,\mathrm{1,1})& x(m,1,2)& \·\·\·& x(m,1,N_{\mathrm{ts}})\\ x(m,\mathrm{2,1})& x(m,\mathrm{2,2})& \·\·\·& x(m,2,N_{\mathrm{ts}})\\ & \·& & \\ & \·& & \\ & \·& & \\ x(m,k,1)& x(m,k,2)& \·\·\·& x(m,k,N_{\mathrm{ts}})\\ & \·& & \\ & \·& & \\ & \·& & \\ x(m,K,1)& x(m,K,2)& \·\·\·& x(m,K,N_{\mathrm{ts}})\end{array}\right],$ x(m，k，n)为所述预设上行时隙上第k根接收天线在第m个子帧的第n个码片的接收信号，M为预设子帧的总数，K为接收天线的总数，N_ts为TD-SCDMA的子帧中一个上行时隙的码片总数。

较佳地，所有预设子帧的平均空间协方差矩阵为 ${\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{xx}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{xx}}\left(m\right),$ 其中，R_xx(m)为第m子帧的空间协方差矩阵，M为预设子帧的总数。

较佳地，确定在各个所述方向向量指示的方向上的接收信号功率为： $p_n=w\left(n\right){\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{xx}}\left(i\right)w^H\left(n\right),$ 其中，w(n)为所述方向向量。

由上述技术方案可见，本发明中，在目标小区无用户时进行待检测载频的干扰源检测，首先在待检测载频的预设子帧内的预设上行时隙上，利用基站的每根接收天线接收小区外的各个码片上的接收信号，并计算接收的所有码片接收信号的平均功率；然后，利用该计算得到的平均功率确定检测载频上是否存在干扰源，如果存在，则进一步利用各个子帧内上行时隙的所有码片接收信号，确定平均空间协方差矩阵，并计算得到空间功率谱；最后，将空间功率谱中的每个峰值作为一个干扰源，峰值对应的方向为干扰源方向，峰值取值为该干扰源的干扰功率。通过上述方式，根据目标小区的帧结构特点，利用子帧内上行时隙上的所有码片信号进行干扰源定位，从而实现针对TD-SCDMA系统的小区外干扰的干扰源定位。

附图说明

图1为用于实施本发明的干扰源检测方法的系统示意图。

图2为本发明实施例中干扰源检测方法的具体流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明做进一步详细说明。

TD-SCDMA系统中，数据是以帧为单位进行传输，由于帧结构的特殊性，因此TD-SCDMA系统受到小区外干扰的情况，与目前其他干扰源定位方法所检测的干扰情况有所不同，同时，需要进行干扰源检测的时机和方式也有所不同。具体TD-SCDMA系统中，一个子帧包括3个特殊时隙和7个业务时隙，每个时隙包括864码片，其中一部分是传输Midamble，用于进行信道估计等，另一部分是传输实际数据信息；在一个子帧中，有部分时隙是上行时隙，基站在上行时隙接收小区内的用户信号。本发明中进行干扰源定位是在基站侧进行，因此需要根据上行时隙的接收信号进行检测。

首先，TD-SCDMA系统采用天线阵列接收信号，因此基于阵列的定向技术可用于干扰源的方位估计。在进行定向时，需要估计阵列接收信号的空间特性。本发明中，通过采集各天线的接收信号，然后估计信号的空间协方差矩阵得到。

其次，进一步地，由于TD-SCDMA系统对于小区外干扰存在一定的抗干扰性，当干扰水平较低时，可以忽略该干扰，而通过后续对用户接收信号的相应处理，使得该干扰不会对系统性能造成影响。仅在干扰较强时，需要进行干扰估计，准确定位干扰源的方向，以采取必要的措施，例如改变频点等。

再次，如前所述，TD-SCDMA系统的小区所受到的小区外干扰可能为TD-SCDMA系统内干扰或TD-SCDMA系统外的其他干扰。如果小区外干扰是TD-SCDMA系统内干扰，比如邻小区产生的干扰，那么干扰信号在一帧内一直存在，这时，可以仅用Midamble部分数据，估计信号的空间协方差矩阵，减少所需的计算量和存储量；如果小区外干扰是TD-SCDMA系统外干扰，比如其它系统产生的干扰，那么，由于帧结构的不同，在TD一帧信号内，可能只有一部分数据受到干扰，仅用Midamble码部分的数据估计信号空间协方矩阵，无法正确得到干扰的空间协方差矩阵。

为保证对TD-SCDM系统内和系统外干扰，均能够进行准确的干扰源定位，直接利用整个时隙内的所有接收信号去估计干扰的空间协方差矩阵，虽然这种方法会在一定程度上降低干扰信号的信噪比，但估计得到的干扰信号空间协方差矩阵仍然能够反映干扰信号的空间特征，可以用来估计干扰的方位。

进一步地，移动通信信道是典型的多径信道，沿多个径传播的信号有较强的相干性。为了实现简单、稳健的干扰源方位估计，本发明采用波束扫描方法估计干扰源方位，具体通过计算天线阵接收信号的空间协方差矩阵R_xx以及预先存储好的方向向量α(θ)，计算空间功率谱：P(θ)＝α^H(θ)R_xxα(θ)，该功率谱的峰值位置对应的方向就是干扰源方向。

基于上述分析，本发明中的干扰源检测方法总体流程包括：在小区内无用户的情况下，首先，利用每根接收天线，对一个子帧内特定上行时隙的所有码片的信号进行接收，并计算所有码片的平均接收功率，利用该平均接收功率确定是否存在强干扰，需要进行干扰定位；当确定存在强干扰时，利用一个子帧内特定上行时隙的所有码片的信号，确定该子帧内各个接收天线上干扰信号的空间协方差矩阵，并计算各个子帧的平均协方差矩阵；再利用预设的方向向量和平均协方差矩阵，确定干扰信号的空间功率谱，将该空间功率谱中的峰值方向确定为干扰源方向，相应峰值确定为该干扰源方向的干扰功率。

上述本发明中的干扰源检测方法可以应用于图1所示的系统中，位于NodeB侧。如图1所示，各天线信号经过低噪声放大器、下变频等处理最终得到基带信号，基带信号的时间采样频率等于码片速率。外部数据采集工具可以按照TD系统的帧结构，采集每一帧的各天线的基带接收信号。由干扰源估计模块接收外部数据采集工具采集到的天线阵列的基带接收信号，应用上述干扰源定位方法进行干扰源估计，并输出估计结果。

下面通过具体实施例说明本发明中干扰源检测方法的具体实现。

图2为本发明实施例中干扰源检测方法的具体流程图。其中，以对一个覆盖120°的扇区进行小区外干扰的干扰源定位为例，进行说明。如图2所示，该方法包括：

步骤101，进行干扰源检测模块中的参数初始化。

该干扰源检测模块的输入参数包括：

(1)基站的接收天线总数K

(2)扫描波束集合：根据目标小区的覆盖范围，确定多个扫描波束(即方向向量)进行保存，以覆盖目标小区的整个覆盖范围，每个扫描波束是一个K维的矢量，第n个扫描波束可以表示成w(n)＝[w(n，1)，w(n，2)，......，w(n，K)]。

(3)参与干扰源检测的子帧总数M。根据设备的处理能力确定该子帧总数，当处理能力较差，实现多个子帧的数据保存与处理较复杂时，可以设定M＝1；当处理能力足够时，优选M＝20。

(4)干扰源的总数N_interferer，即干扰源检测后输出的干扰源数量，这里将其初始化为N_interferer＝1。

(5)峰值区域的宽度参数：W，W的默认值为W＝15。

(6)干扰门限TH，根据目标小区的基站设备底噪确定该干扰门限，即确定出现强干扰需要进行干扰源定位的接收信号功率上限。一般地，可以将该TH设置为基站设备底噪的整数倍，例如10倍的底噪。本实施例中设置TH＝-107dBm。

在本实施例中，目标小区为覆盖120°的扇区，优选地，扫描波束按照如下设置：第n个扫描波束为w(n)＝[w(n，1)，w(n，2)，......，w(n，K)]，其中，w(n，1)＝1， $w(n,k)=e^{\mathrm{j\π}\·(k-1)\·\cos \left({\mathrm{\θ}}_n\right)},k=2,...,K,,$ θ_n＝(n+25)·π/180，n＝0，1，2，....，130，N_beam＝131。

还可以进一步对扫描波束进行归一化处理，归一化以后的第n个扫描波束为： $w\left(n\right)=\frac{w\left(n\right)}{\left|\right|w\left(n\right)\left|\right|},$ 其中， $\left|\right|w\left(n\right)\left|\right|=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}w(n,k)w^{*}(n,k)},$ w^*(n，k)为w(n，k)的共轭。

步骤102，对某一载频进行干扰源检测，外部数据采集工具提取该载频的某上行时隙i在第m个子帧的每根天线上的I/Q路数据。

其中，提取的I/Q路数据表示为x(m，k)＝[x(m，k，1)x(m，k，2)...x(m，k，N_ts)]，其中，x(m，k)表示第i个上行时隙在第m个子帧的第k根天线的接收数据，N_ts＝864表示一个时隙的码片总数，x(m，k，n)＝x_re(m，k，n)+jx_im(m，k，n)表示上行时隙i在第m个子帧在第k根天线的第n个码片的接收数据，j²＝-1。

步骤103，计算M个子帧上某上行时隙i的码片平均功率。

计算码片平均功率的方式为 $P=\frac{1}{{\mathrm{MKN}}_{\mathrm{ts}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|x(m,k,n)\left|\right|}^2,$ 其中，

${\left|\right|x(m,k,n)\left|\right|}^2=x_{\mathrm{re}}^2(m,k,n)+x_{\mathrm{im}}^2(m,k,n).$

通过上述步骤102～103计算得到码片平均功率。其中，该码片平均功率是在一个时隙上的码片平均功率，如果处理能力允许，也可以计算所有上行时隙上的码片平均功率，具体方式与上述类似，这里就不详述。

步骤104，根据步骤103得到的码片平均功率判断当前时隙是否存在干扰源，若是，则执行步骤105进行干扰源定位，否则，输出当前时隙无强干扰。

本实施例中，判断是否存在干扰源的方式为：若码片功率大于预设的干扰门限TH，则确定存在强干扰，需要进行干扰源定位；否则，确定不存在强干扰。其中，干扰门限TH在步骤101中已经介绍过其确定方式，这里就不再赘述。同时，步骤101中的干扰门限TH单位为dB，因此，这里需要利用码片平均功率的dB值与TH进行比较，即判断是否满足10lg(P)＞TH，以确定是否存在强干扰。

步骤105，计算每个子帧内干扰信号的空间协方差矩阵R_xx(m)和M个子帧的平均空间协方差矩阵。

具体计算干扰信号的空间协方差矩阵的方式为：

R_xx(m)＝x(m)x(m)^H，其中， $x\left(m\right)=\left[\begin{array}{c}x(m,1)\\ x(m,2)\\ x(m,3)\\ \·\\ \·\\ \·\\ x(m,K)\end{array}\right],m=\mathrm{1,2},......,M.$

如果M取值不为1，则计算M个子帧的平均空间协方差矩阵：

${\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{xx}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{xx}}\left(m\right).$

步骤106，为每个扫描波束计算在该波束方向的干扰信号功率，得到空间功率谱，并输出。

第n个扫描波束为w(n)＝[1，w(n，2)，......，w(n，K)]，接收信号在该方向上的信号功率为： $p_n=w\left(n\right){\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{xx}}\left(i\right)w^H\left(n\right),$ 还可以进一步计算P_n＝10log(P_n)，将各个方向上的接收功率与相应方向的对应关系，作为空间功率谱，并将空间功率谱以图形方式输出。例如，输出图形P_n～θ_n，其中，θ_n的单位为“弧度”，或者，还可以输出图形P_n～n，其中，n的单位为“度”。

步骤107，根据空间功率谱，确定干扰源方向和干扰功率。

在本步骤，可以根据输出的空间功率谱确定需要输出的干扰源数量，并修改N_interferer。具体确定干扰源方向和干扰功率的过程包括：

(1)令l＝0；

(2)找到p_n的当前最大值： $N_{\max }=\arg \left(\underset{n=0,\·\·\·,N_{\mathrm{beam}}-1}{\max }{p}_n\right);$

(3)将(2)中确定的最大值对应的方向确定为干扰源方向，并记录该干扰源方向y(l+1)＝N_max+25，这里，由于预设的扫描波束的方向是从25°到155°方向，因此，需要在得到的角度值基础上加上25°，才是真正的角度方向。

(4)将

附近区域内的空间功率谱设置成0，表示该

区域内的空间谱不再参与峰值点的检测了，具体公式如下：

p_n＝0，n∈[max{0，N_max-W}，min{N_max+W，N_beam-1}]，W＝15；

(5)令l＝l+1；

(6)如果l＜N_interferer，返回(2)，继续挑选下一个峰值点；否则，结束峰值点的挑选，转到步骤108。

步骤108，显示干扰源检测结果。

如果步骤104中确定不存在强干扰，则输出检测结果为：不存在干扰源；

如果步骤104中确定存在强干扰，则输出图形：p_n～θ_n，显示干扰源总数N_interferer，并按照功率强弱的次序输出每个干扰源的方向和功率，其中，第n个干扰源的方向为：y(n)，单位：度，干扰源的强度为：p_y(n)。

至此，本实施例中的干扰源检测方法流程结束。上述以扇区为例进行了干扰源检测流程的介绍，事实上，对于不同覆盖形式的TD-SCDMA小区，该干扰源检测方法均适用，只需要根据小区的覆盖范围确定不同的用于干扰源检测的方向向量即可，具体方向向量的确定是本领域技术人员已知的，这里就不再赘述。另外，在上述干扰源检测方法中，仅对某一载频上的干扰源检测进行了描述，事实上，当小区存在多个载频时，只需要按照该方法逐个载频进行干扰源检测即可。

由上述可见，本发明中的干扰源检测方法，针对TD-SCDMA系统所受干扰的特性，能够对TD-SCDMA系统的小区外干扰进行分析和方位估计，并输出干扰源的方向和强度，这为后续的干扰去除提供了帮助。

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 (11)

1.一种对TD-SCDMA系统的干扰源检测方法，其特征在于，该方法包括：

在目标小区无用户时，利用目标小区基站的每根接收天线在检测载频的预设子帧内的预设上行时隙上，接收来自于目标小区外的所有码片的接收信号，并计算接收的所有码片接收信号的平均功率；

根据所述平均功率确定在所述检测载频上是否存在干扰源，若是，利用每个预设子帧内的所述预设上行时隙上每根接收天线的所有码片的接收信号，确定在各个所述预设子帧的干扰信号空间协方差矩阵，并确定所有预设子帧的干扰信号平均空间协方差矩阵；

利用所述平均空间协方差矩阵和预设的方向向量，确定在各个所述方向向量指示的方向上的接收信号功率，得到干扰信号的空间功率谱；

将所述空间功率谱中的峰值所对应的方向确定为干扰源方向，将所述峰值确定为干扰功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述平均功率大于预设的门限值时，确定存在干扰源。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标小区的基站设备底噪确定所述预设的门限值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：根据设置的干扰源数量N_interfrer，输出空间功率谱中的N_interferer个峰值以及该N_interferer个峰值各自对应的方向向量所指示的方向。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的方向向量为：指向所述目标小区的覆盖范围内各个方向的方向向量，且每个方向向量包括K个元素，K为所述目标小区的接收天线总数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于覆盖120°的扇区，设置131个方向向量，任一方向向量为w(n)＝[w(n,1),w(n,2)，......,w(n,K)]，其中，w(n,1)=1，

k＝2，...,K,，θ_n＝(n+25)·π/180，n＝0,1,2,....,130。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：对所述方向向量进行归一化处理，利用归一化处理后的方向向量确定所述空间功率谱。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算接收的所有码片接收信号的平均功率为：

其中，x(m,k,n)为所述预设上行时隙上，第k根接收天线在第m个子帧的第n个码片的接收信号，M为预设子帧的总数，K为接收天线的总数，N=N_ts为TD-SCDMA的子帧中一个上行时隙的码片总数。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个所述预设子帧的空间协方差矩阵为：R_xx(m)＝x(m)x(m)^H,m＝1,2，......,M，其中， $x\left(m\right)=\left[\begin{array}{cccc}x(m,\mathrm{1,1})& x(m,\mathrm{1,2})& ...& x(m,1,N_{\mathrm{ts}})\\ x(m,\mathrm{2,1})& x(m,2,2)& ...& x(m,2,N_{\mathrm{ts}})\\ & .& & \\ & .& & \\ & .& & \\ x(m,k,1)& x(m,k,2)& ...& x(m,k,N_{\mathrm{ts}})\\ & .& & \\ & .& & \\ & .& & \\ x(m,K,1)& x(m,K,2)& ...& x(m,K,N_{\mathrm{ts}})\end{array}\right],$ x(m,k,n)为所述预设上行时隙上第k根接收天线在第m个子帧的第n个码片的接收信号，M为预设子帧的总数，K为接收天线的总数，N_ts为TD-SCDMA的子帧中一个上行时隙的码片总数。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所有预设子帧的平均空间协方差矩阵为

其中，R_xx(m)为第m子帧的空间协方差矩阵，M为预设子帧的总数。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，确定在各个所述方向向量指示的方向上的接收信号功率为：

其中，w(n)为所述方向向量。

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