CN102404257A - Mimo-ofdm系统中的窄带干扰检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法及装置，所述方法包括：在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上；将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值。所述装置包括导频子载波组选择模块和干扰噪声功率值确定模块。本发明能够较准确地估计出窄带干扰信息，即使在窄带干扰较弱时，也能将窄带干扰的位置及功率准确的检测出来。

Description

MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法及装置

技术领域

本发明涉及移动宽带无线接入领域，尤其涉及一种正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系统中，在多入多出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)模式下的窄带干扰检测方法及装置。

背景技术

新一代无线通信系统需要较高的传输速率，OFDM技术应运而生。它将串行数据分成N个不同的并行数据流，在N个载波上并行传输，相互没有干扰，极大的提高了系统的传输速率，而且，每个子载波的数据流具有较低的比特速率，提高了传输的可靠性。

OFDM将经过编码调制后的数据作为频域信息，通过傅立叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT)变换到时域，在信道上进行传输，而在接收端通过逆变换离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)，得到经过信道后的原始调制数据。

无线通信系统的信道环境表现多种多样，此时传统的单天线系统可能已经很难胜任，采用多天线系统则可以克服这类问题，MIMO技术即有了用武之地。

对于无线通信系统来说，如果其发射天线和接收天线都是多根的话，就是一个MIMO系统，通过在多个发射天线上发射信号和在多个接收天线上接收信号，使每个MIMO用户的性能得到提高。从基站端看，上行的MIMO需要两个用户配合完成(协作MIMO，空间复用(spatial multiplexing，SM))，每个用户只有一根发射天线。

目前，MIMO系统在接收端的检测算法主要有迫零算法(ZF)，最小均方误差算法(MMSE)，最大后验概率算法(MAP)。

MAP算法在MIMO译码和信道译码方面的性能表现很好。MAP算法可以得到比较准确的对数似然比(Log-likelihood ratio，LLR)。

然而MIMO-OFDM系统在外界干扰下，会变的很脆弱，如图1所示，且在外界干扰特性未知的情况下，对窄带干扰进行抑制十分困难，故对窄带干扰进行精确的检测，包括干扰位置及频率的检测，是进行窄带干扰消除的前提也是保证MIMO-OFDM系统性能所必需的。

传统的窄带干扰检测方法是通过设置一定门限将窄带干扰检测出来，这种方式只适用于窄带干扰较强的环境，检测出的也只是窄带干扰的功率及窄带干扰的个数，并不能确定窄带干扰的具体位置，并且其对于窄带干扰较弱的环境也并不适用。

发明内容

本发明提供一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法及装置，用以解决现有技术中在窄带干扰较弱时，无法准确检测窄带干扰功率的问题。

本发明技术方案包括：

一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法，包括步骤：

步骤A、在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上；

步骤B、将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值。

进一步地，所述时频单元中各数据子载波的干扰噪声功率值为所述导频子载波组中一个导频的干扰噪声功率值，即为所述导频子载波组的干扰噪声功率值除以二。

进一步地，所述步骤B后还包括：

步骤C、根据子载波映射关系确定出每个正交频分复用符号上的各子载波的物理位置并记录。

进一步地，所述步骤C后还包括：

步骤D、对所述时频单元中的不同正交频分复用符号进行平滑处理，将当前正交频分复用符号的每个子载波的干扰噪声功率值更新为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值的部分信息，具体公式为：

${\mathrm{\σ}}_{n,k}^2=(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\σ}}_{n-1,k}^2+\mathrm{\α}{\mathrm{\σ}}_{n,k}^2$

其中，

为当前正交频分复用符号的子载波的干扰噪声功率值，

为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值，α为平滑系数。

进一步地，所述平滑系数α的取值为0.618。

进一步地，所述步骤D后还包括：

步骤E、将多根天线中相同子载波的干扰噪声功率值做算术平均，确定出各子载波的干扰噪声功率合并值；

步骤F、判断各子载波的干扰噪声功率合并值是否超过设置的干扰噪声功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰。

进一步地，所述设定的干扰噪声功率门限值为K倍的噪声方差值，K为整数。

进一步地，所述步骤F后还包括：

利用各子载波的干扰噪声功率合并值确定出各子载波的信号与干扰加噪声比，将其作为权值与解调器计算得到的对数似然比相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

进一步地，所述步骤A前还包括：

将接收端接收到的时域信号转换为频域信号，获取所述频域信号中每个子载波在频域内的信道响应。

一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测装置，包括：

导频子载波组选择模块，用于在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上；

干扰噪声功率值确定模块，用于将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值。

进一步地，还包括：

物理位置确定模块，用于根据子载波映射关系确定出每个正交频分复用符号上的各子载波的物理位置并记录；

平滑处理模块，用于对所述时频单元中的不同正交频分复用符号进行平滑处理，将当前正交频分复用符号的每个子载波的干扰噪声功率值更新为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值的部分信息；

干扰噪声合并模块，用于将多根天线中相同子载波的干扰噪声功率值做算术平均，确定出各子载波的干扰噪声功率合并值；

判断模块，用于判断各子载波的干扰噪声功率合并值是否超过设置的干扰噪声功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰。

进一步地，还包括：

干扰消除模块，用于利用各子载波的干扰噪声功率合并值确定出各子载波的信号与干扰加噪声比，将其作为权值与解调器计算得到的对数似然比相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

本发明有益效果如下：

本发明所述技术方案利用导频信号形成的导频子载波组进行噪声干扰功率的估计，能够较准确地估计出窄带干扰信息，即使在窄带干扰较弱时，也能将窄带干扰的位置及功率准确的检测出来。进而通过调整每个子载波的SINR_k值，作为每一个接收比特的度量权值送到译码器中，即可完成窄带干扰抑制。本发明计算简单，窄带干扰抑制效果显著，能够大幅度提高MIMO-OFDM系统的性能。

附图说明

图1为OFDM系统受到干扰的示意图；

图2为MIMO-OFDM系统的编码结构图；

图3为本发明MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法的流程图；

图4为本发明实施例中时频单元的结构示意图；

图5为本发明实施例中利用导频估计不同位置NI功率值的仿真图；

图6为本发明所述MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测装置的结构框图；

图7为本发明的实施效果图A；

图8为本发明的实施效果图B。

具体实施方式

本发明针对传统的窄带干扰检测方法的缺陷，提出一种针对MIMO-OFDM系统的较精确的窄带干扰检测方法，使其与MIMO系统接收端的MAP算法相结合，即使在窄带干扰较弱时，也能将窄带干扰的位置及功率准确的检测出来。通过此方法再进行自适应的窄带干扰抑制，能够大幅度提高MIMO-OFDM系统的性能。

请参阅图2，该图为MIMO-OFDM系统的编码结构图，图中，接收信号y_k可以表示为

y_k＝h_kx_k+NI_k

其中，x_k表示第k个发射信号，h_k为在频域内的信道响应，N_k表示加性白噪声，I_k为干扰，k为子载波序号。合并噪声和干扰信号，即NI_k＝N_k+I_k。

MIMO-OFDM系统译码采用软判决译码。在软判决译码中，基带解调器计算每一个接收比特与可能的发送比特(0或1)之间的欧氏距离作为软判决维特比译码的度量值。

为了叙述上的简单，考虑两个MS(Mobile Station，移动台)都使用16QAM调制。星座图上的16个点记为

                    C₁，C₂，...，C₁₆

它们对应的调制前符号的第k个比特记录为

$C_i^k,i=\mathrm{1,2},...,16;k=\mathrm{1,2,3,4}$

现在的问题是，对任何k(k＝1，2，3，4)要计算

$\log \frac{P({s_1}^k=0|r)}{P({s_1}^k=1|r)}$

$\log \frac{P({s_2}^k=0|r)}{P({s_2}^k=1|r)}$

因为对称性

$P({s_1}^k=b|r)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{16}{\mathrm{\Σ}}_{C_i^k=b}P(s_1=C_i,s_2=C_j|r)$

$={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{16}{\mathrm{\Σ}}_{C_i^k=b}\frac{P(s_1=C_i,s_2=C_j,r)}{P\left(r\right)}$

$={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{16}{\mathrm{\Σ}}_{C_i^k=b}\frac{P\left(r\right|s_1=C_i,s_2=C_j)P(s_1=C_i,s_2=C_j)}{P\left(r\right)}$

其中P(s₁＝C_i，s₂＝C_j)表示调制符号组的先验概率。合理的假设是此概率对所有调制符号组合相同(1/256)，因此

$\log \frac{P({s_1}^k=0|r)}{P({s_1}^k=1|r)}=\log \frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{16}{\mathrm{\Σ}}_{C_i^k=0}P\left(r\right|s_1=C_i,s_2=C_j)}{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{16}{\mathrm{\Σ}}_{C_i^k=1}P\left(r\right|s_1=C_i,s_2=C_j)}$

因为只有高斯白噪声(有干扰的时候假设干扰也是高斯白的也可以)的假设，所以有

P(r|s₁＝C_i，s₂＝C_j)～K(σ)×exp(-||r-H[C_i，C_j]^T||²/σ²)

其中K(σ)是σ的函数，由于在LLR的计算中可以约去，因此不需要给出具体形式。使用MAX-LOG近似

$\ln \left\{{\mathrm{\Σ}}_n{e}^{r_n}\right\}\≈\max \left(r_n\right)$

并且再做适当化简可以得到

$\log \frac{P({s_1}^k=0|r)}{P({s_1}^k=1|r)}=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_k}^2}\{\underset{j,i,C_i^k=1}{\min }{\left|\right|r-H{[C_i,C_j]}^T\left|\right|}^2-\underset{j,i,C_i^k=0}{\min }{\left|\right|r-H{[C_i,C_j]}^T\left|\right|}^2\}$

其中，

表示第k个符号的噪声加干扰方差

${\mathrm{\σ}}_k^2=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_G^2,& H_0\\ {\mathrm{\σ}}_G^2+{\mathrm{\σ}}_I^2;& H_1\end{array}\right.$

当不存在干扰时，

为噪声方差，可以认为是一个常数，在度量值的计算时，可以忽略；当存在干扰时，包含干扰功率，每一个子载波的

都不是一个常数，如果忽略的话会造成度量值的不匹配，当干扰比较强时，这种不匹配程度会非常严重，从而极大的降低性能。

最优的译码器，要想精确地计算出每一个接收比特的度量值就必须已知噪声功率

干扰功率

和干扰所在的位置。本发明为达到接近最优的译码效果，首先需要获得上述的几个必备信息，估计出未知干扰的信息。并通过干扰信息，调整度量值，达到干扰抑制的效果。

请参阅图3，该图为本发明MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法的流程图，其主要包括如下步骤：

步骤S101、将接收端接收到的时域信号转换为频域信号。

步骤S102、获取接收到的频域信号中每个子载波在频域内的信道响应。

步骤S103、在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，导频子载波组内的两个导频在不同OFDM符号的不同频率位置上。

步骤S104、将导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去导频子载波组的信号功率和，得到导频子载波组的NI功率值，据此确定出时频单元中各子载波的NI功率值；

其中，时频单元中各数据子载波的NI功率值为所述导频子载波组中一个导频的NI功率值，即为所述导频子载波组的NI功率值除以二。

步骤S105、根据子载波映射关系确定出每个OFDM符号上的各子载波的物理位置并记录。

步骤S106、对时频单元中的不同OFDM符号进行平滑处理，将当前OFDM符号的每个子载波的NI功率值更新为上一OFDM符号的相同物理位置子载波的NI功率值的部分信息，具体公式为

${\mathrm{\σ}}_{n,k}^2=(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\σ}}_{n-1,k}^2+{\mathrm{\α\σ}}_{n,k}^2$

其中，

为当前OFDM符号的子载波的NI功率值，

为上一OFDM符号的相同物理位置子载波的NI功率值，α为平滑系数，可根据实际通信条件进行设置。

步骤S107、将多根天线中相同子载波的NI功率值做算术平均，确定出各子载波的NI功率合并值。

步骤S108、判断各子载波的NI功率合并值是否超过设置的NI功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰；

其中，设定的NI功率门限值为K倍的噪声方差值，K为整数。

步骤S109、利用各子载波的NI功率合并值确定出各子载波的SINR(信号与干扰加噪声比)，将其作为权值与解调器计算得到的LLR相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

下面通过一实施例对本发明所述方法的具体实现过程予以进一步详细的说明。

请参阅图4，该图为本发明实施例中时频单元的结构示意图，该时频单元为在802.16e上行PUSC模式下的MIMO时频单元，一共包含12个子载波，有4个导频子载波，8个数据子载波。第一个OFDM符号和第三个OFDM符号中包含导频子载波，第二个OFDM符号中所有子载波均为数据子载波。P1和P3为第一个OFDM符号中的导频子载波，P2和P4为第三个OFDM符号中的导频子载波，其余的子载波为数据子载波。

本发明实施例中进行窄带干扰检测的具体过程如下：

对于单一用户来说，在MIMO下导频只有1对，子载波组只有1个，只能利用一个时频单元内部的两个导频。以用户2为例，其导频为P1和P2，第k个子载波组的功率计算如下：

和

的总功率为：

和

中的信号功率的估计值为：

因此，

和

中的干扰加噪声功率的估计值为：

由于上述方法是对整个时频单元上2个导频的功率和，若要确定每个导频的功率，则取平均，即P_N/2；整个时频单元中的8个数据子载波，我们认为每个数据子载波的NI值与导频子载波的NI值相等，也为P_N/2。

利用导频估计不同位置NI功率值的仿真效果如图5所示。由仿真图可见，本发明实施例中的窄带干扰检测算法可以有效地获知噪声和干扰功率的大小和具体位置；在没有受到干扰处只有噪声，比较平稳，所以只需要选择一个门限即可以将干扰检测出来。

求得每个OFDM符号上连续的子载波k的NI_k功率值后，需根据子载波映射关系f，记录其对应的物理位置，设对应的物理位置为j，则有j＝f(k)。至此完成干扰信息获取过程。

不同OFDM符号的平滑处理，能够在一定程度上提高NI估计的准确度，这样能更适合于实际通信系统的变化情况。这里采用以下平滑方式：将当前OFDM符号的每个子载波的NI功率值更新为上一OFDM符号的相同物理位置子载波的NI功率值的部分信息，具体公式为

${\mathrm{\σ}}_{n,k}^2=(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\σ}}_{n-1,k}^2+{\mathrm{\α\σ}}_{n,k}^2$

其中，为当前OFDM符号的子载波的NI功率值，

为上一OFDM符号的相同物理位置子载波的NI功率值，α为平滑系数，可根据实际通信条件进行设置，在仿真中，我们取黄金分割数即α＝0.618。

由于在实际的通信系统中，大多采用多根接收天线，提高整体性能。利用上述步骤获得子载波的NI功率值后，将多根天线中相同子载波的NI功率值做算术平均，确定出各子载波的NI功率合并值

为后续干扰抑制做准备，具体公式如下：

${\mathrm{\σ}}_k^2=\frac{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Rx}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\σ}}_{i,k}^2}{\mathrm{Rx}}$

其中Rx为接收端基站侧的天线数目。

由于利用导频进行NI功率值估计，并通过平滑处理，其估计较为准确，当无干扰时，各子载波的NI功率合并值

接近于噪声方差，我们只需将NI功率门限值设为若干倍噪声方差即可，当

超过NI功率门限值时，则认为有干扰，否则

为底噪。采用NI功率门限值对干扰进行检测的方法如下：

${\mathrm{\&sigma;}}_{i,k}^2=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\&sigma;}}_N^2& {\mathrm{\&sigma;}}_{i,k}^2<\mathrm{threshold}\\ {\mathrm{\&sigma;}}_{i,k}^2& {\mathrm{\&sigma;}}_{i,k}^2\&GreaterEqual;\mathrm{threshold}\end{array}\right.$

这里的门限取为K倍噪声方差(K为整数)，即

$\mathrm{threshold}={\mathrm{k\&sigma;}}_N^2$

译码器需要使用解调器计算得到的LLR概率这样的概率度量来进行译码，而每个比特LLR都需要有一个可靠性衡量权值，传统的译码器由于无法检测出干扰信息，在干扰下的衡量权值SINR_k不够准确，导致性能下降。我们通过获取干扰信息，利用各子载波的NI功率合并值确定出各子载波的SINR_k，将其作为权值与LLR相乘，将相乘结果送到译码器中，最终送到译码器的LLR为

$L\hat{L}R={\mathrm{SINR}}_k\&times;\mathrm{LLR}$

译码器利用这些信息，可以有效的抑制干扰。SINR权值可以衡量软信息的可靠性，受到干扰的子载波，SINR较低，即软信息可靠性较差；没有受到干扰的子载波，SINR较高，即软信息可靠性好。通过不同的权值，可衡量软信息的可靠性，即可以通过译码器进行窄带干扰消除，无需其他计算。从而能够在不增加计算复杂度的前提下，有效的提高系统性能。

相应于本发明上述方法，本发明还提供了一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测装置，请参阅图6，该图为本发明所述MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测装置的结构框图，其主要包括：

导频子载波组选择模块，用于在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上。

干扰噪声功率值确定模块，用于将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值，其中，时频单元中各数据子载波的NI功率值为所述导频子载波组中一个导频的NI功率值，即为所述导频子载波组的NI功率值除以二。

物理位置确定模块，用于根据子载波映射关系确定出每个正交频分复用符号上的各子载波的物理位置并记录。

平滑处理模块，用于对所述时频单元中的不同正交频分复用符号进行平滑处理，将当前正交频分复用符号的每个子载波的干扰噪声功率值更新为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值的部分信息，具体公式为

${\mathrm{\&sigma;}}_{n,k}^2=(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&sigma;}}_{n-1,k}^2+{\mathrm{\&alpha;\&sigma;}}_{n,k}^2$

其中，

为当前OFDM符号的子载波的NI功率值，

为上一OFDM符号的相同物理位置子载波的NI功率值，α为平滑系数，可根据实际通信条件进行设置。

干扰噪声合并模块，用于将多根天线中相同子载波的干扰噪声功率值做算术平均，确定出各子载波的干扰噪声功率合并值。

判断模块，用于判断各子载波的干扰噪声功率合并值是否超过设置的干扰噪声功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰，其中，设定的NI功率门限值为K倍的噪声方差值，K为整数。

干扰消除模块，用于利用各子载波的干扰噪声功率合并值确定出各子载波的信号与干扰加噪声比，将其作为权值与解调器计算得到的对数似然比相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

本发明的实施效果如图7和图8所示，图7仿真采用QPSK调制方式，CTC1/2编码，在1根发射天线，4根接收天线下，经过信道ITU VA60Km/h，在干扰强度INR＝20dB下进行，采用本发明进行窄带干扰检测和抑制后，与无干扰时性能接近，与存在干扰时性能相比提升了8dB；图8仿真采用16QAM调制方式，CTC3/4编码，在1根发射天线，4根接收天线下，经过信道ITU VA60Km/h，在干扰强度INR＝20dB下进行，采用本发明进行窄带干扰检测和抑制后，与无干扰时性能接近，与存在干扰时性能相比提升了将近8dB。由图7及图8可知，本发明的鲁棒性强，能够有效的抑制窄带干扰，即使在没有窄带干扰情况下，性能也不会有所损失。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测方法，其特征在于，包括步骤：

步骤A、在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上；

步骤B、将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时频单元中各数据子载波的干扰噪声功率值为所述导频子载波组中一个导频的干扰噪声功率值，即为所述导频子载波组的干扰噪声功率值除以二。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B后还包括：

步骤C、根据子载波映射关系确定出每个正交频分复用符号上的各子载波的物理位置并记录。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤C后还包括：

步骤D、对所述时频单元中的不同正交频分复用符号进行平滑处理，将当前正交频分复用符号的每个子载波的干扰噪声功率值更新为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值的部分信息，具体公式为：

${\mathrm{\&sigma;}}_{n,k}^2=(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&sigma;}}_{n-1,k}^2+{\mathrm{\&alpha;\&sigma;}}_{n,k}^2$

其中，为当前正交频分复用符号的子载波的干扰噪声功率值，为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值，α为平滑系数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述平滑系数α的取值为0.618。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤D后还包括：

步骤E、将多根天线中相同子载波的干扰噪声功率值做算术平均，确定出各子载波的干扰噪声功率合并值；

步骤F、判断各子载波的干扰噪声功率合并值是否超过设置的干扰噪声功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述设定的干扰噪声功率门限值为K倍的噪声方差值，K为整数。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤F后还包括：

利用各子载波的干扰噪声功率合并值确定出各子载波的信号与干扰加噪声比，将其作为权值与解调器计算得到的对数似然比相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A前还包括：

将接收端接收到的时域信号转换为频域信号，获取所述频域信号中每个子载波在频域内的信道响应。

10.一种MIMO-OFDM系统中的窄带干扰检测装置，其特征在于，包括：

导频子载波组选择模块，用于在每个时频单元中选择由两个导频组成的导频子载波组，所述导频子载波组内的两个导频在不同正交频分复用符号的不同频率位置上；

干扰噪声功率值确定模块，用于将所述导频子载波组中两个子载波的信道响应值减去所述导频子载波组的信号功率和，得到所述导频子载波组的干扰噪声功率值，据此确定出所述时频单元中各子载波的干扰噪声功率值。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

物理位置确定模块，用于根据子载波映射关系确定出每个正交频分复用符号上的各子载波的物理位置并记录；

平滑处理模块，用于对所述时频单元中的不同正交频分复用符号进行平滑处理，将当前正交频分复用符号的每个子载波的干扰噪声功率值更新为上一正交频分复用符号的相同物理位置子载波的干扰噪声功率值的部分信息；

干扰噪声合并模块，用于将多根天线中相同子载波的干扰噪声功率值做算术平均，确定出各子载波的干扰噪声功率合并值；

判断模块，用于判断各子载波的干扰噪声功率合并值是否超过设置的干扰噪声功率门限值，若是，则确定在该物理位置上的子载波受到干扰。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括：

干扰消除模块，用于利用各子载波的干扰噪声功率合并值确定出各子载波的信号与干扰加噪声比，将其作为权值与解调器计算得到的对数似然比相乘，将相乘结果送到译码器中进行窄带干扰消除。

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