CN102811082A - 一种信号处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信号处理方法，用于较好地实现抗干扰的目的。所述方法包括：获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。本发明还公开了用于实现所述方法的装置。

Description

一种信号处理方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种信号处理方法及装置。

背景技术

现代移动通信系统中，用户数量与日俱增，而频率资源却有限，因此不得不进行频率复用。而频率复用则不可避免地会有同频和邻频干扰。为了保证通信质量，如何进行干扰抑制日渐成为移动通信所面临的一个重要问题。

目前比较常用的可以抑制干扰和噪声影响的算法如：最大比值合并(Maximum Ratio Combining，MRC)、干扰抑制合并(Interference RejectiveCombining，IRC)、空时干扰抑制(Spatial Time Interference Rejective Combining，STIRC)、连续干扰取消(successive interference cancellation，SIC)，并行干扰取消(parallel interference cancellation，PIC)等。相对于最大比值合并算法来说，其余几种算法的抗干扰性能更好，例如连续干扰取消算法和并行干扰取消算法，可以在干扰受限环境中将信噪比容限提高3～15dB。这些干扰抑制算法的原理都是根据噪声干扰协方差矩阵得到最佳加权矩阵，根据该最佳加权矩阵对多个信号进行滤波加权，从而将多个信号合成为一个信号，再对该合成的信号进行解调、检测，以达到干扰和噪声抑制作用。

在噪声干扰协方差矩阵估计得很准的时候，由噪声干扰协方差矩阵得到的加权矩阵就最优，干扰噪声抑制接收机就能达到最佳性能。然而在有些情况下，如噪声受限情况下，上述各种干扰抑制算法的性能较差，这是由于噪声协方差矩阵的估计误差影响大于以上算法所能够带来的性能增益导致的。另外一种情况是，由于信号的不确定性和估计误差，会导致所估计的噪声协方差矩阵奇异，这会给后续的干扰抑制算法带来致命的影响，导致接收机出错。

现有技术中的一种修正协方差矩阵并进行后续信号检测的方法，其对矩阵奇异的判断和对修正量的计算都是基于整个接收信号，而不是直接根据协方差矩阵所得到，修正过程却又是针对协方差矩阵，这样就存在对矩阵是否奇异的判断可能不准确、加载量可能不是最优的问题，另外实现起来也比较复杂。

发明内容

本发明实施例提供一种信号处理方法及装置，用于较好地实现抗干扰的目的，计算复杂度较低，稳健性较好，实现方便。

一种信号处理方法，包括以下步骤：

获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；

对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；

判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；

当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；

根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；

基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

一种信号处理装置，包括：

获取模块，用于获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；

操作模块，用于对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；

确定模块，用于判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；

计算模块，用于当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；

处理模块，用于根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；

检测模块，用于基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。本发明实施例通过对第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适应缩小，尽量消除第二噪声干扰协方差矩阵估计误差的影响，使后续信号检测的过程更加准确。并且，通过适当选取保护余量，可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差矩阵的估计误差所带来的畸变，提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精度。

附图说明

图1为本发明实施例中信号处理装置的详细结构图；

图2为本发明实施例中信号处理方法的主要流程图；

图3为本发明实施例中信号处理方法的详细流程图。

具体实施方式

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。本发明实施例通过对第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适应缩小，尽量消除第二噪声干扰协方差矩阵估计误差的影响，使后续信号检测的过程更加准确。并且，通过适当选取保护余量，可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差矩阵的估计误差所带来的畸变，提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精度。

参见图1，本发明实施例中信号处理装置包括获取模块101、操作模块102、确定模块103、计算模块104、处理模块105及检测模块106。所述信号处理装置可以是一个干扰抑制接收机。本发明实施例中以采用干扰抑制合并算法为例。如果采用其它算法，本领域技术人员自然明确如何根据本发明的思想做出相应变形。

获取模块101用于获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵。以双天线双倍采样构成的四分集天线为例，本发明实施例中天线有第一及第二两个采样点。获取模块101获取到了第一分集两个采样点的噪声方差Q_m0、Q_m1，第二分集两个采样点的噪声方差Q_s0、Q_s1，及第一分集第i个采样点与第二分集第j个采样点的噪声干扰互相关ρ_misj。其中，采样点的噪声方差即采样点的噪声干扰能量。获取模块101根据获取的各信息得到第二噪声干扰协方差矩阵，如下：

$W=\left[\begin{array}{cccc}{Q}_{m0}& {\mathrm{\ρ}}_{m0m1}& {\mathrm{\ρ}}_{m0s0}& {\mathrm{\ρ}}_{m0s1}\\ {\mathrm{\ρ}}_{m1m0}& Q_{m1}& {\mathrm{\ρ}}_{m1s0}& {\mathrm{\ρ}}_{m1s1}\\ {\mathrm{\ρ}}_{s0m0}& {\mathrm{\ρ}}_{s0m1}& Q_{s0}& {\mathrm{\ρ}}_{s0s1}\\ {\mathrm{\ρ}}_{s1m0}& {\mathrm{\ρ}}_{s1m1}& {\mathrm{\ρ}}_{s1s0}& Q_{s1}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中在公式(1)的矩阵W中，当i＝j时，Q_m0、Q_s0、ρ_m0s0及ρ_s0m0表示第一个采样点的信息，Q_m1、Q_s1、ρ_m1s1及ρ_s1m1表示第二个采样点的信息，公式(1)中矩阵W的其它元素表示第一个采样点及第二个采样点的互相关信息。

操作模块102用于对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵。其中，本发明实施例中第一噪声干扰协方差矩阵的数目可以与采样点的数目相同，也可以小于采样点的数目，但至少为一个。且本发明实施例中第一噪声干扰协方差矩阵的维数可以与天线的数目相同，第二噪声干扰协方差矩阵的维数可以为2ⁿ，其中，n为天线的数目。本发明实施例中第一噪声干扰协方差矩阵及第二噪声干扰协方差矩阵均为方阵。如果获取模块101得到的第二噪声干扰协方差矩阵中只包含一个采样点的信息，则操作模块102确定该第二噪声干扰协方差矩阵可以直接等同于第一噪声干扰协方差矩阵；如果获取模块101得到的第二噪声干扰协方差矩阵包含了至少两个采样点的信息，则操作模块102可以对该第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个只包含一个采样点信息的第一噪声干扰协方差矩阵。

例如，获取模块101得到的是如公式(1)中所示的第二噪声干扰协方差矩阵，因该第二噪声干扰协方差矩阵中包含了两个采样点的信息，操作模块102需对其进行降维处理。降维处理后可以得到如公式(2)和公式(3)中所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵，如下：

$F_1=\left[\begin{array}{cc}{Q}_{m0}& {\mathrm{\ρ}}_{m0s0}\\ {\mathrm{\ρ}}_{s0m0}& Q_{s0}\end{array}\right]---\left(2\right)$

$F_2=\left[\begin{array}{cc}{Q}_{m1}& {\mathrm{\ρ}}_{m1s1}\\ {\mathrm{\ρ}}_{s1m1}& Q_{s1}\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，公式(2)中的第一噪声干扰协方差矩阵只包含第一个采样点的信息，公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵只包含第二个采样点的信息。或者，操作模块102也可以只根据公式(1)中的第二噪声干扰协方差矩阵得到如公式(2)和公式(3)中任意一个第一噪声干扰协方差矩阵，即操作模块102得到的第一噪声干扰协方差矩阵的数目的取值范围为[1，m]，其取值必须为整数，其中m为采样点的数目。

确定模块103用于判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异。在操作模块102得到的所有第一噪声干扰协方差矩阵中，如果确定模块103判断确定其中存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异，则通知计算模块101计算所有第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值。如果只有一个第一噪声干扰协方差矩阵，则只需判断该第一噪声干扰协方差矩阵是否奇异；如果有多个第一噪声干扰协方差矩阵，则只需判断其中是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异即可，如果在多个第一噪声干扰协方差矩阵中存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异，则确定最初的第二噪声干扰协方差矩阵奇异。例如，有公式(2)和公式(3)中所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵，判断公式(2)中的第一噪声干扰协方差矩阵和公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵是否奇异，判断过程可以分别如下：

ρ_m0s0·ρ_s0m0＞(Q_m0Q_s0-(Q_m0Q_s0)·2^-ε)    (4)

ρ_m1s1·ρ_s1m1＞(Q_m1Q_s1-(Q_m1Q_s1)·2^-ε)    (5)

其中ε为矩阵奇异保护因子，ε＞0。ε越小，保护作用越大，系统稳健性越高。用公式(4)或公式(5)中任意一个进行判断即可，即判断公式(2)和公式(3)所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵中是否有一个奇异即可。例如选择对公式(3)中所示的第一噪声干扰协方差矩阵来进行判断，如果公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵满足公式(5)的条件，则确定该公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵奇异，如果不满足公式(5)的条件，则确定该公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵不奇异。或者也可以用判断第一噪声干扰协方差矩阵的行列式是否为零的方法来判断第一噪声干扰协方差矩阵是否奇异。具体的，判断结果可能不是第一噪声干扰协方差矩阵恰好奇异，而是接近奇异，例如，选择对公式(2)中的第一噪声干扰协方差矩阵的行列式进行判断，其行列式可能不是恰好为零，而是接近于零，例如是在以零为中心的预设范围内，则确定公式(2)中的第一噪声干扰协方差矩阵奇异。

如果判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异，即，如果只有一个第一噪声干扰协方差矩阵，该第一噪声干扰协方差矩阵不奇异；如果有两个或两个以上第一噪声干扰协方差矩阵，该两个或两个以上第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异，则通知计算模块104计算所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件。

计算模块104用于当判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值。当确定模块103判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，通知计算模块104计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值。例如，共有如公式(2)和公式(3)中所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵，确定模块103判断确定公式(2)中的第一噪声干扰协方差矩阵奇异，则计算模块104分别计算公式(2)和公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积和对角元素之积的比值λ₁和λ₂，较佳的，可以选取λ₁和λ₂中较大的一个作为后续的自适应缩小量。其中，根据公式(2)和公式(3)，对λ₁和λ₂的计算过程可以分别如下：

λ₁＝ρ_m0s0·ρ_s0m0/(Q_m0Q_s0)    (6)

λ₂＝ρ_m1s1·ρ_s1m1/(Q_m1Q_s1)    (7)

计算完毕后，可以通知处理模块105根据所述比值(如果第一噪声干扰协方差矩阵有多个，则会得到多个比值，可以从中选取值最大的一个)及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行缩小。

当确定模块103判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异时，通知计算模块104计算所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件。例如，共有如公式(2)和公式(3)中所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵，确定模块103确定其均不奇异，则计算模块104分别计算公式(2)和公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵是否满足最大合并比条件。计算过程可以分别如下：

ρ_m0·ρ_s0＜(Q_m0Q_s0-(Q_m0Q_s0)·2^-ε)    (8)

ρ_m1·ρ_s1＜(Q_m1Q_s1-(Q_m1Q_s1)·2^-ε)    (9)

其中γ为常数，其取值范围可以是(0，1)。即(8)、(9)两个公式可以统一为：

ρ_misi·ρ_simi＜γ^＊Q_miQ_si             (10)

其中，ρ_simi和ρ_misi为任一个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素，Q_mi和Q_si为任一个第一噪声干扰协方差矩阵的对角元素。

如果所有第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合并比条件，则确定得到该所有第一噪声干扰协方差矩阵的第二噪声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件，如果有任意一个第一噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并比条件，则确定得到该所有第一噪声干扰协方差矩阵的第二噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并比条件。例如，如果以上(8)、(9)两个公式均满足，则确定公式(2)和公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合并比条件，进而确定得到该公式(2)和公式(3)的公式(1)中的第二噪声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件，则通知处理模块105对该第二噪声干扰协方差矩阵进行处理，例如一种处理方式可以是，将该第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素置零。

如果以上(8)、(9)两个公式中只有一个满足，即公式(2)和公式(3)中只有一个第一噪声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件，或(8)、(9)两个公式的条件均不满足，即公式(2)和公式(3)中的第一噪声干扰协方差矩阵均不满足最大合并比条件，则确定得到该公式(2)和公式(3)的公式(1)中的第二噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并比条件，则通知检测模块106对该第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

处理模块105用于根据其中一个所述比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小。

如果存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异，则处理模块105根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小。较佳的，该比值可以是所有比值中最大的。例如，计算模块104计算得到两个比值λ₁和λ₂，而λ₁＜λ₂，则可以选取λ₂作为自适应缩小量，处理模块105根据λ₂及预先设定的保护余量η对第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适应缩小。例如，第二噪声干扰协方差矩阵缩小前的非对角元素为ρ_misj，缩小后的非对角元素为ρ′_misj，则缩小的过程可以如下：

ρ′_misj＝ρ_misj/(λ+λ·2^-η)(0≤i，j≤1)    (11)

其中，η为预先设定的保护余量，其取值范围可以是(0，1)。其中，λ+λ·2^-η可称为预失真量。

如果所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异，而计算模块104确定第二噪声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件，则处理模块105对第二噪声干扰协方差矩阵进行处理，例如一种处理方式可以是，将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素均置零，即令：

ρ_misj＝0(0≤i，j≤1)    (12)

检测模块106用于基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。检测过程可以是根据该缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵得到最佳加权矩阵，根据该最佳加权矩阵对多个信号进行滤波加权，从而将多个信号合成为一个信号，再对该合成的信号进行解调、检测。

参见图2，本发明实施例中信号处理的主要方法流程如下：

步骤201：获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵。

步骤202：对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵。

步骤203：判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异。

步骤204：当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值。

步骤205：根据其中一个所述比值及与预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小。

步骤206：基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

参见图3，本发明实施例中信号处理的详细方法流程如下：

步骤301：获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到一个第二噪声干扰协方差矩阵。

步骤302：根据该一个第二噪声干扰协方差矩阵得到两个第一噪声干扰协方差矩阵。本发明实施例中以公式(1)中的第二噪声干扰协方差矩阵W为例，根据该4*4的第二噪声干扰协方差矩阵W得到两个如公式(2)和公式(3)中所示的2*2的第一噪声干扰协方差矩阵。

步骤303：判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异。当判断结果为是时，继续步骤304，否则继续步骤306。

步骤304：分别计算两个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值。本发明实施例中当计算出两个比值时，选取其中较大的一个。

步骤305：根据所述最大的比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小。该比值为较大的一个比值。可以根据公式(11)将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行缩小。继续步骤308。

步骤306：判断两个第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件。当判断结果为是时，继续步骤307，否则继续步骤308。可以根据公式(8)和公式(9)进行判断。

步骤307：将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素置零。

步骤308：基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。本发明实施例通过对第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适应缩小，相当于对第二噪声干扰协方差矩阵加入了预失真量，提高了干扰抑制算法的稳健性，尽量消除第二噪声干扰协方差矩阵估计误差的影响，使后续信号检测的过程更加准确。通过适当选取保护余量，可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差矩阵的估计误差所带来的畸变，提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精度，且可以尽量避免在噪声受限的环境下的估计误差所带来的性能损失，在提高干扰抑制算法的稳健性的同时保证良好的抗干扰性能。在判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异，且所有第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合并比条件时，可以将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行置零操作，改善了在噪声受限环境下干扰抑制算法的性能损失，充分发挥了干扰抑制算法的优势。本发明实施例中的处理过程都是基于噪声干扰协方差矩阵的，实现方法简单易行，实用性强。采用本发明实施例提供的信号检测方法，计算复杂度较低，稳健性好，性能优越，方便工程实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

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 (16)

1.一种信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；

对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；

判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；

当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；

根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；

基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵的步骤包括：

当所述第二噪声干扰协方差矩阵中只包含一个采样点信息时，确定所述第二噪声干扰协方差矩阵为第一噪声干扰协方差矩阵；

当所述第二噪声干扰协方差矩阵中包含多个采样点信息时，对其进行降维处理，得到至少一个只包含一个采样点信息的所述第一噪声干扰协方差矩阵。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一噪声干扰协方差矩阵的数目与采样点数目相同。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一噪声干扰协方差矩阵的维数与天线数目相同。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值的步骤包括：当有两个或两个以上所述第一噪声干扰协方差矩阵时，在判断确定其中存在一个奇异之后，分别计算每个所述第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值，并从计算结果中选择比值最大的。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小的步骤包括：根据公式ρ′_misj＝ρ_misj/(λ+λ·2^-η)将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行缩小；其中，ρ_misj为缩小前所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素，λ为所述比值，η为所述预先设定的保护余量，ρ′_misj为缩小后所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异之后还包括步骤：当判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异时，判断所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件，当判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合并比条件时，将所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素置零。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，判断所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件的步骤包括：根据是否满足公式ρ_misj·ρ_simi＜γ^＊Q_miQ_si来判断任意一个第一噪声干扰协方差矩阵是否满足最大合并比条件，其中ρ_simi和ρ_misj为任意一个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素，Q_mi和Q_si为任意一个第一噪声干扰协方差矩阵的对角元素，γ为常数，其取值范围是(0，1)。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测的步骤包括：当判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并比条件时，基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

10.一种信号处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声干扰互相关，得到第二噪声干扰协方差矩阵；

操作模块，用于对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理，得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；

确定模块，用于判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异；

计算模块，用于当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差矩阵奇异时，计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值；

处理模块，用于根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小；

检测模块，用于基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述操作模块用于当所述第二噪声干扰协方差矩阵中只包含一个采样点信息时，确定所述第二噪声干扰协方差矩阵为第一噪声干扰协方差矩阵；当所述第二噪声干扰协方差矩阵中包含多个采样点信息时，对其进行降维处理，得到至少一个只包含一个采样点信息的所述第一噪声干扰协方差矩阵。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述计算模块还用于当有两个或两个以上所述第一噪声干扰协方差矩阵时，在所述确定模块判断确定其中存在一个奇异之后，分别计算每个所述第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与对角元素之积的比值，并从计算结果中选择比值最大的。

13.如权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于根据公式ρ′_misj＝ρ_misj/(λ+λ·2^-η)将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行缩小；其中，ρ_misj为缩小前所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素，λ为所述比值，η为所述预先设定的保护余量，ρ′_misj为缩小后所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素。

14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述计算模块还用于当所述确定模块判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异时，判断所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满足最大合并比条件；所述处理模块还用于当所述计算模块判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合并比条件时，将所述第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素置零。

15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述计算模块还用于根据是否满足公式ρ_misj·ρ_simi＜γ^＊Q_miQ_si来判断任意一个第一噪声干扰协方差矩阵是否满足最大合并比条件，其中ρ_simi和ρ_misj为任意一个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素，Q_mi和Q_si为任意一个第一噪声干扰协方差矩阵的对角元素，γ为常数，其取值范围是(0，1)。

16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述检测模块还用于当所述计算模块判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并比条件时，基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测。

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