CN102724159B - 一种干扰小区的干扰消除方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种干扰小区的干扰消除方法和装置，以提高检测到目标小区的概率和效率。该方法包括：采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。本发明提供的方法采用多个干扰小区的联合信道估计方式，可以一次得到多个干扰小区的频域信道估计值，在定时不同步的情况下，能够提高检测到目标小区的概率和效率。

Description

一种干扰小区的干扰消除方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种干扰小区的干扰消除方法和装置。

背景技术

在第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)的长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统物理层有504个小区ID，分成168个不同的组，每组3个不同的小区ID，表示为其中，为物理层小区ID，表示组号，范围为0～167，表示组内编号，范围为0～2。因此每个物理层小区ID对应唯一一对组号和组内编号LTE系统利用主同步信号(Primary Synchronization Signal，PSS)和辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)完成小区搜索。

终端以5ms(毫秒)为周期发送PSS和SSS信号，SSS信号在第0子帧和第5子帧发送。对于频分双工(Frequency Division Duplexing，FDD)的帧结构，PSS信号在第0子帧和第5子帧发送，时分双工(Time Division Duplexing，TDD)的帧结构，PSS信号在第1子帧和第6子帧发送。PSS信号重复周期为5ms，SSS信号重复周期为10毫秒即1帧，前半帧和后半帧的SSS信号不同。PSS频域信号由唯一确定，共3个。SSS频域信号由及SSS信号所在的半帧位置(前半帧还是后半帧)确定，对于固定的及SSS信号所在的半帧位置，SSS信号共168个。

PSS和SSS在频域上都对称分布在直流子载波左右，各自占62个子载波。PSS和SSS在时域上处在不同的正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)符号中，SSS在PSS前面。对于FDD帧结构，SSS所在的OFDM符号与PSS所在的OFDM符号相邻，对于TDD帧结构，SSS所在的OFDM符号与PSS所在的OFDM符号间隔2个OFDM符号。小区搜索主要分为初始搜索及邻区搜索。在终端开机时即启动初始搜索，主要目的是尽快搜到小区以便驻留。成功驻留到某小区后，终端会启动邻区搜索，主要目的是搜索同频或异频邻区，为重选或切换等做准备。

异构网(Heterogeneous Network，Het-Net)中部署有低功率节点(Low PowerNode，LPN)，LPN的发射功率相对宏基站要低。部署LPN的主要目的是为了热点覆盖，即让更多的终端能够及早地发现周边环境存在的一些低功率节点，并尽快接入或者驻留到低功率节点上，从而实现网络资源的合理利用以及负载均衡。由于运营商的网络部署需求，对于LPN，通过引入大的小区覆盖扩张(CellRange Extension，CRE)来实现用户尽快识别LPNs，然而，这种解决方案同时也带来了严重的网络干扰，特别是宏基站对LPNs覆盖下的边缘用户(终端)产生的干扰，宏基站的干扰将严重影响终端对LPNs的识别。

目前，终端通常采用干扰消除(Interference Cancellation，IC)算法直接消除宏基站的干扰，以提高终端搜索LPNs的性能。具体地，终端进行干扰小区的同步信号重构，并从时域接收信号中将重构的同步信号减掉；得到消除了干扰的时域信号后，利用消除了干扰的时域信号及本地PSS信号进行符号定时检测；基于符号定时检测的检测结果，从消除了干扰的时域信号中抽取同步信号，在进行SSS检测后完成小区搜索。

现有一种干扰小区的干扰消除方法是：当存在多个干扰小区时，采用串行干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)方法来消除多个干扰小区同步信号的干扰。所谓串行干扰消除，是指按干扰小区同步信号的干扰强度由强到弱的顺序，依次对这些干扰小区的同步信号进行干扰消除。对干扰小区的同步信号的强度，可以按照信噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)或(Reference Signal Received Power，RSRP)等进行排序。

上述现有技术提供的串行干扰消除方法每次只进行1个干扰小区同步信号的估计与消除。如果终端受到多个强度接近并且几乎同步的同步信号的干扰，按照现有技术，第1次消除某个强干扰小区(假设是cell_1)同步信号的干扰，其他强干扰小区的同步信号会降低对cell_1的同步信号估计的准确度，使得cell_1的同步信号的残留比较大，导致干扰消除不彻底，降低目标小区检测性能。

发明内容

本发明实施例提供一种干扰小区的干扰消除方法和装置，以提高检测到目标小区的概率和效率。

本发明实施例提供一种干扰小区的干扰消除方法，所述方法包括：采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

可选地，所述采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值包括：采用快速傅里叶变换，获取频域上F个子载波处的接收信号向量R，所述R＝SH+N，所述S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，所述H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，所述N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，所述F为大于或等于2的自然数；根据所述R＝SH+N并基于最小二乘估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。

可选地，若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差相同，则所述根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号包括：重构所述n个干扰小区的同步信号。

可选地，若所述n为2，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号包括：采用不同于所述采用快速傅里叶变换估计出所述2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

可选地，若所述n大于或等于3，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号包括：采用快速傅里叶变换估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区；根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

可选地，采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值之后进一步包括：对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换分别得到时域信道估计值；对所述时域信道估计值进行降噪处理；将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换后得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。

本发明实施例提供一种干扰小区的干扰消除装置，所述装置包括：估计模块，用于采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；信号重构模块，用于根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；干扰消除模块，用于消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

可选地，所述估计模块包括：获取单元，用于采用快速傅里叶变换，获取频域上n个子载波处的接收信号向量R，所述R＝SH+N，所述S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，所述H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，所述N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，所述F为大于或等于2的自然数；最小二乘估计单元，根据所述R＝SH+N并基于最小二乘估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。

可选地，若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差相同，则所述信号重构模块包括：第一重构单元，用于重构所述n个干扰小区的同步信号。

可选地，若所述n为2，则所述干扰消除模块包括：第一干扰消除单元，用于采用不同于所述采用快速傅里叶变换估计出所述2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

可选地，若所述n大于或等于3，则所述干扰消除模块包括：第一估计单元，用于采用快速傅里叶变换估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区；第二重构单元，用于根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；第二扰消除单元，用于消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

可选地，所述装置还包括：逆离散傅里叶变换模块，用于对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换得到相应的时域信道估计值；降噪模块，用于对所述时域信道估计值进行降噪处理；离散傅里叶变换模块，用于将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换后得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。

从上述本发明实施例可知，由于采用快速傅里叶变换估计出的是n个干扰小区的频域信道估计值，在重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后，可以将所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号消除。与现有技术通过提供的串行干扰消除方法相比，本发明实施例提供的方法采用多个干扰小区的联合信道估计方式，可以一次得到多个干扰小区的频域信道估计值，因此，在定时不同步的情况下，能够提高检测到目标小区的概率和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对现有技术或实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以如这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的干扰小区的干扰消除方法流程示意图；

图2是本发明实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图3是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图4是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图5是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图6是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图7a是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图7b是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图7c是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图7d是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图；

图7e是本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅附图1，是本发明实施例提供的干扰小区的干扰消除方法流程示意图，主要包括步骤S101、步骤S102和步骤S103：

S101，采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数。

在本发明实施例中，n个干扰小区指的是干扰信号强度相近且几乎同步的n个小区，例如，若n个干扰小区中任意干扰小区j和干扰小区k的干扰信号强度使用S_j和S_k表示，干扰小区j和干扰小区k的同步位置偏差使用P_j和P_k表示，则干扰小区j和干扰小区k的干扰信号强度相近且几乎同步即|S_j－S_k|<δ_strength，|P_j－P_k|<δ_offset，其中，δ_strength表示强度差门限，δ_offset表示定时门限，其值可为OFDM符号的正常(normal)循环前缀(Cyclic Prefix，CP)的长度。

可以首先采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，获取频域上n个子载波处的接收信号向量R。具体地，以干扰小区的主同步信号(PrimarySynchronize Signal，PSS)开始处为开始时间，抽取128点长度的时域接收信号数据，对这些时域接收信号数据进行128点的FFT，得到F个子载波中第j个子载波处的接收信号R_j，R_j的表达式为：

$R_j=\underset{q=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_q\left(j\right)S_q\left(j\right)+N_q\left(j\right)...\left(1\right)$

其中，H_q(j)表示n个干扰小区中第q个干扰小区在第j个子载波处的频域信道估计值，S_q(j)表示n个干扰小区中第q个干扰小区在第j个子载波处的本地辅同步信号，N_q(j)表示n个干扰小区中第q个干扰小区在第j个子载波处的噪声。

由于在包括F个子载波的频域相干带宽内，可以认为各子载波的信道频域响应是相同的，因此，频域上n个子载波处的接收信号可用向量R表示为：

R＝SH+N                               ………………………(2)

其中，S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，具体如下：

R＝[R₀,R₁,...,R_j,...,R_F-1]^T                               …….…….…….(3)

N＝[N₀,N₁,...,N_j,...,N_F-1]^T                             …….…….…….(4)

$S=\left[\begin{array}{cccc}{S}_1\left(0\right)& S_2\left(0\right)& ...& S_n\left(0\right)\\ S_1\left(1\right)& S_2\left(1\right)& ...& S_n\left(1\right)\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ S_1\left(j\right)& S_2\left(j\right)& ...& S_n\left(j\right)\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ S_1(F-1)& S_2(F-1)& ...& S_n(F-1)\end{array}\right]...\left(5\right)$

$H=\left[\begin{array}{c}{H}_0\\ H_1\\ .\\ .\\ .\\ H_q\\ .\\ .\\ .\\ H_{n-1}\end{array}\right]...\left(6\right)$

然后，根据式(2)并基于最小二乘(Least Square，LS)估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。在本发明实施例中，可采用滑动方式估计所述H。具体地，每F个子载波都按照上述式(2)得到第j个子载波处n个干扰小区的频域信道估计值H(j)，之后，向下滑动一个子载波，经过同样的过程，处理第j+1至第j+F范围的子载波，得到第j+1个子载波处n个干扰小区的频域信道估计值H(j+1)，其他子载波处的n个干扰小区的频域信道估计值仿照上述处理，直到得到式(6)表示的H。

需要说明的是，并非FFT窗滑动到哪个子载波处，就能得到该子载波处的频域信道估计值。由于受FFT窗的宽度限制，在上述使用滑动方式估计k个子载波处的频域信道估计值时，有可能FFT窗覆盖的k个子载波，能够得到中间若干个子载波处的频域信道估计值，但不能估计得到其前后若干个子载波处的频域信道估计值。在这种情况下，使用赋值处理。以k等于62，估计62个子载波处的频域信道估计值为例，使用滑动方式时，利用子载波i，i+1，…，i+(F－1)处的接收信号R和本地辅同步信号S，可以估计得到子载波处的频域信道估计值，但得不到前面第0，1，…，子载波处的频域信道估计值，也得不到后面第…，61子载波处的频域信道估计值，这里i＝0，1，2，…，62－F，表示对F/2向下取整，表示对F/2向上取整。在这种情况下，可以将估计得到的子载波处的频域信道估计值赋值给前面第0，1，…，子载波，从而得到前面第0，1，…，子载波处的频域信道估计值，将估计得到的子载波处的频域信道估计值赋值给后面第第…，61子载波，从而得到第第…，61子载波处的频域信道估计值。

由于式(4)是F行n列矩阵，为了保证矩阵可逆，需要矩阵S列满秩，因此，至多可故居n＝F个干扰小区的频域信道估计值，即，式(4)可以是n行n列矩阵。

S102，根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

所谓小区同步位置偏差，是指PSS信号相对于接收信号开始位置的偏移。在本发明实施例中，若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差都相同，即所述n个干扰小区的干扰信号完全同步，则所述根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号时，可以是同时重构所述n个干扰小区的同步信号。也就是说，采用快速傅里叶变换同时估计出的n个干扰小区的频域信道估计值即式(6)，其都是比较准确值，可以由式(6)得到的值去重构n个干扰小区的同步信号。

在本发明实施例中，重构所述n个干扰小区的同步信号时，可以是将由式(6)得到的H与本地PSS频域信号和本地SSS频域信号相乘得到频域重构信号，再经过逆快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)得到时域的重构信号。

S103，消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

在本发明实施例中，若n为2，即只有2个干扰小区的干扰信号，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号可以是：按照式(1)至式(6)，采用快速傅里叶变换同时估计出2个干扰小区的频域信道估计值，根据所述2个干扰小区的频域信道估计值，重构所述2个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。由于采用FFT处理的数据起始于定时位置靠前的小区即同步位置偏差较小的干扰小区，对于定时位置靠后的小区而言，此时的频域信道估计值是不准确的，即不能使用式(6)的频域信道估计值重构该2个干扰小区中另一个干扰小区的同步信号。可以在消除所述2个干扰小区中同步位置偏差较小的干扰小区的同步信号后，采用不同于所述采用快速傅里叶变换同时估计出2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

在本发明实施例中，所述n大于或等于3，即有3个以上的干扰小区，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号包括：采用快速傅里叶变换同时估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，这里，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区。换言之，若有3个以上的干扰小区，可以按照式(1)至式(6)，采用快速傅里叶变换同时估计出该3个以上的干扰小区的频域信道估计值，将该3个以上干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号消除后，对于剩下的干扰小区，采用同样的方法消除其中小区同步位置偏差最小的干扰小区的干扰信号，直至最后剩下两个干扰小区，此时，对于剩下的两个干扰小区，可采用前述实施例的方法处理。

为了进一步提高n个干扰小区的频域信道估计值，在本发明实施例中，可以在采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值之后，对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换(Inverse DiscreteFourier Transform，IDFT)得到相应的时域信道估计值，然后，对所述时域信道估计值进行降噪处理，最后，再将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)后，重新得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。

从上述本发明实施例提供的干扰小区的干扰消除方法可知，由于采用快速傅里叶变换同时估计出的是n个干扰小区的频域信道估计值，在重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后，可以将所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号消除。与现有技术通过提供的串行干扰消除方法相比，本发明实施例提供的方法采用多个干扰小区的联合信道估计方式，可以一次得到多个干扰小区的频域信道估计值，因此，在定时不同步的情况下，能够提高检测到目标小区的概率和效率。

请参阅附图2，是本发明实施例提供的干扰小区的干扰消除装置结构示意图。为了便于说明，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分。附图2示例的干扰小区的干扰消除装置包括估计模块201、信号重构模块202和干扰消除模块203，其中：

估计模块201，用于采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数。

信号重构模块202，用于根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

干扰消除模块203，用于消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

需要说明的是，以上干扰小区的干扰消除装置的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述干扰小区的干扰消除装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成，例如，前述的估计模块，可以是具有执行前述采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值的硬件，例如估计器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备；再如前述的信号重构模块，可以是具有执行前述根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号功能的硬件，例如信号重构器，也可以是能够执行相应计算机程序从而完成前述功能的一般处理器或者其他硬件设备(本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则)。

附图2示例的估计模块201可以包括获取单元301和最小二乘估计单元302，如附图3所示本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置，其中：

获取单元301，用于采用快速傅里叶变换，获取频域上n个子载波处的接收信号向量R，所述R＝SH+N，所述S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，所述H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，所述N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，所述F为大于或等于2的自然数。

最小二乘估计单元302，根据所述R＝SH+N并基于最小二乘估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。

若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差相同，则附图2示例的信号重构模块202可以包括第一重构单元401，如附图4所示本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置。第一重构单元401用于同时重构所述n个干扰小区的同步信号。

若所述n为2，则附图2示例的干扰消除模块203可以包括第一干扰消除单元501，如附图5所示本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置。第一干扰消除单元501用于采用不同于所述采用快速傅里叶变换同时估计出所述2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

若所述n大于或等于3，则附图2示例的干扰消除模块203可以包括第一估计单元601、第二重构单元602和第二扰消除单元603，如附图6所示本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置，其中：

第一估计单元601，用于采用快速傅里叶变换同时估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区。

第二重构单元602，用于根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

第二扰消除单元603，用于消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

附图2至附图6任一示例的干扰小区的干扰消除装置还可以包括逆离散傅里叶变换模块701、降噪模块702和离散傅里叶变换模块703，如附图7a至附图7e所示本发明另一实施例提供的干扰小区的干扰消除装置，其中：

逆离散傅里叶变换模块701，用于对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换得到相应的时域信道估计值。

降噪模块702，用于对所述时域信道估计值进行降噪处理。

离散傅里叶变换模块703，用于将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换后得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。

需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，比如以下各种方法的一种或多种或全部：

采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；

根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；

消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例提供的一种干扰小区的干扰消除方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种干扰小区的干扰消除方法，其特征在于，所述方法包括：

采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；

根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；

消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值包括：

采用快速傅里叶变换，获取频域上F个子载波处的接收信号向量R，所述R＝SH+N，所述S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，所述H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，所述N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，所述F为大于或等于2的自然数；

根据所述R＝SH+N并基于最小二乘估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差相同，则所述根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号包括：

重构所述n个干扰小区的同步信号。

4.如权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，若所述n为2，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号包括：

采用不同于所述采用快速傅里叶变换估计出所述2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

5.如权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，若所述n大于或等于3，则所述在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号包括：

采用快速傅里叶变换估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区；

根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；

消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

6.如权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述采用快速傅里叶变换估计出n个干扰小区的频域信道估计值之后进一步包括：

对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换分别得到时域信道估计值；

对所述时域信道估计值进行降噪处理；

将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换后得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。

7.一种干扰小区的干扰消除装置，其特征在于，所述装置包括：

估计模块，用于采用快速傅里叶变换同时估计出n个干扰小区的频域信道估计值，所述n为大于或等于2的自然数；

信号重构模块，用于根据所述n个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；

干扰消除模块，用于消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号，且在消除所述小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号后若还剩下其他干扰小区的同步信号，则消除所述其他干扰小区的同步信号。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述估计模块包括：

获取单元，用于采用快速傅里叶变换，获取频域上n个子载波处的接收信号向量R，所述R＝SH+N，所述S为F×n个本地辅同步信号构成的F×n向量矩阵，所述H为所述n个干扰小区的频域信道估计值构成的n×1向量矩阵，所述N为频域上n个子载波处的噪声信号构成的n×1向量矩阵，所述F为大于或等于2的自然数；

最小二乘估计单元，根据所述R＝SH+N并基于最小二乘估计准则，估计出所述H＝(S^HS)^-1S^HR。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，若所述n个干扰小区中小区同步位置偏差相同，则所述信号重构模块包括：

第一重构单元，用于重构所述n个干扰小区的同步信号。

10.如权利要求7至9任意一项所述的装置，其特征在于，若所述n为2，则所述干扰消除模块包括：

第一干扰消除单元，用于采用不同于所述采用快速傅里叶变换估计出所述2个干扰小区的频域信道估计值的方法估计剩下一个干扰小区的频域信道估计值后，消除所述剩下一个干扰小区的同步信号。

11.如权利要求7至9任意一项所述的装置，其特征在于，若所述n大于或等于3，则所述干扰消除模块包括：

第一估计单元，用于采用快速傅里叶变换估计出n－1个干扰小区的频域信道估计值，所述n－1个干扰小区是所述n个干扰小区中除小区同步位置偏差最小的干扰小区之外的干扰小区；

第二重构单元，用于根据所述n－1个干扰小区的频域信道估计值，重构所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号；

第二扰消除单元，用于消除所述n－1个干扰小区中小区同步位置偏差最小的干扰小区的同步信号。

12.如权利要求7至9任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

逆离散傅里叶变换模块，用于对所述n个干扰小区的频域信道估计值进行逆离散傅里叶变换得到相应的时域信道估计值；

降噪模块，用于对所述时域信道估计值进行降噪处理；

离散傅里叶变换模块，用于将所述进行降噪处理后的时域信道估计值进行离散傅里叶变换后得到所述n个干扰小区的频域信道估计值。