CN102811100B - 一种信干噪比的估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信干噪比的估计方法及装置，用以提高信干噪比估计的准确度，降低实现复杂度，并提高信干噪比估计的实时性。该方法为：接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列，根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。本发明同时公开了一种信干噪比的估计装置。

Description

一种信干噪比的估计方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种信干噪比的估计方法及装置。

背景技术

在移动通信系统中，信道的信号干扰噪声比(Signal Interference NoiseRatio，SINR，简称信干噪比)，是进行功率控制、信号自适应传输、小区切换、信道的动态分配、空间分集合并等操作的重要参数，这就需要快速准确地对SINR进行估计。尤其是在高速运行环境(如高铁)中，进行多载波的联合应用时，SINR估计的准确性显得更加重要。

现有进行SINR估计的方法主要有以下几种：一种是利用解调信号的星座分布计算SINR，该方法计算的准确度较低；另一种是通过建立误码率和SINR之间的函数关系，即利用误码率映射获得SINR，该方法需要首先建立函数关系曲线，一般通过查表的方式建立该关系曲线，实现的复杂度较高，并且由于无线环境是多变的，建立的函数关系曲线很难实时跟踪复杂无线环境的快速变化，估计的准确度有限；另一种是通过计算信号的二阶矩和四阶矩，进一步估计SINR，但是该方法估计的准确度有很。

发明内容

本发明提供一种信干噪比的估计方法及装置，用以提高信干噪比估计的准确度，降低实现复杂度，并提高信干噪比估计的实时性。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一种信干噪比的估计方法，包括：

接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列；

根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间；

将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。

一种信干噪比的估计装置，包括：

第一处理单元，用于接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列；

第二处理单元，用于根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间；

第三处理单元，用于将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

第四处理单元，用于根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。

基于上述技术方案，本实施例中，接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列，根据训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，进而获得信干噪比，从而可以实时进行信干噪比估计，并且该方法不需要进行信道估计，因此不依赖于信道估计的准确度，显著提高了信干噪比估计的准确度，并降低了计算复杂度。这样，接收机在进行射频通道选择时，可以选择高信干噪比的射频通道，以提高解调性能，进而降低误码率。并且由于信干噪比估计的准确性，能够准确反应无线信道的特性，这就为准确选择适合当前信道特性的传输模式提供了依据，即可以选择最合适的编码调制方式进行数据传输。同时，信干噪比估计的准确性，也有利于提高均衡解调的性能。

附图说明

图1为本实施例中信干噪比估计的装置结构示意图；

图2为本实施例中信干噪比估计方法流程图。

具体实施方式

为了提高信干噪比估计的准确度，降低实现复杂度，并提高信干噪比估计的实时性，本发明提供了一种信干噪比的估计方法。该方法为：接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列，根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。

下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。

如附图1所示，本发明实施例中，信干噪比的估计装置主要包括以下处理单元：

第一处理单元101，用于接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列；

第二处理单元102，用于根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间；

第三处理单元103，用于将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

第四处理单元104，用于根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。

基于上述系统架构，如附图2所示，本发明实施例中，信干噪比估计的详细方法流程如下：

步骤201：接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列。

实际应用中，接收端接收到的接收信号中包括数据和训练序列对应的接收信号序列，按照接收端和发送端约定的帧格式，从预定的位置提取获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列部分。

本实施例中，接收信号序列用以下公式表示：

y＝Ah+ω         (1)

其中，y表示接收信号序列对应的矩阵，A表示已知训练序列对应的矩阵(toeplitz矩阵)，h表示信道冲激响应的抽头矩阵，w表示干扰噪声对应的矩阵，具体可表示如下：

$y=\left(\begin{array}{c}{r}_M\\ M\\ r_{M+L-1}\end{array}\right)---\left(2\right)$

$A=\left[a_{\mathrm{ij}}\right]\left(\begin{array}{cccc}{a}_M& K& a_2& a_1\\ a_{M+1}& K& a_3& a_2\\ M& O& M& M\\ a_{M+L-1}& K& a_{L+1}& a_L\end{array}\right)---\left(3\right)$

$h=\left(\begin{array}{c}{h}_1\\ M\\ h_M\end{array}\right)---\left(4\right)$

其中，L表示接收信号序列的长度，M表示信道冲激响应的弥散长度。

例如，在全球移动通信系统(GSM，Global System of MobileCommunication)中，高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum ShiftKeying，GMSK)调制信号携带已知训练序列通过TU3信道，生成接收信号，对该接收信号进行射频处理后，进一步进行π/2的反旋转，得到相应的接收信号序列，其中，训练序列为TSC6，TU3信道对应的信道冲激相应的弥散长度M为6。

实际应用中，接收端对接收信号进行射频处理，主要为天线接收信号，信号进入射频接收通道后，经过中频处理，得到待处理的基带信号，再进一步从基带信号的特定位置提取训练序列对应的接收信号序列。

步骤202：根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间。

其中，根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间时，具体为：根据已知训练序列对应矩阵的列向量，获得构成信号子空间的基向量，并根据信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，基于构成信号子空间的基向量计算获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间。

本实施例中，训练序列对应矩阵的列向量即为构成信号子空间的基向量。

具体计算过程如下：计算已知训练序列的矩阵A的共轭转置矩阵A^H，获得构成信号子空间的基向量，按照公式I-A(A^HA)^-1A^H计算A^H零空间的正交投影矩阵获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间，的列向量为干扰噪声子空间的基向量，其中，I为单位矩阵，-1表示求逆矩阵。公式表示如下：

$P_A^{\⊥}=I-A{\left(A^{H}A\right)}^{-1}{A}^H---\left(5\right)$

步骤203：将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量。

具体计算过程为：按照公式计算接收信号序列对应的矩阵y在干扰噪声子空间对应的能量T，其中，y^H表示接收信号序列对应的矩阵y的共轭转置。公式表示如下：

$T=y^H{P}_A^{\⊥}y---\left(6\right)$

步骤204：根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比。

具体计算过程如下：按照公式计算信号功率以及按照公式计算干扰噪声功率其中，y^H表示接收信号序列对应的矩阵y的共轭转置，L表示接收信号序列的长度，M表示信道冲激响应的弥散长度，T表示接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，进一步计算信号功率与干扰噪声功率的比值，获得信干噪比。公式表示如下：

${\mathrm{\σ}}_S^2=\frac{{\left|\right|y\left|\right|}^2-T}{L}---\left(7\right)$

${\mathrm{\σ}}_{I+N}^2=\frac{T}{L-M}---\left(8\right)$

本实施例中，计算获得信干噪比后，根据计算获得信干噪比，进行射频通道选择，或者进行均衡解调。例如，根据计算获得的信干噪比进行最小均方误差(MMSE)均衡解调，或者进行最小均分误差判决反馈(MMSE DFE)均衡解调，或者进行最大后验概率(MAP)均衡解调。

基于上述技术方案，本实施例中，接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列，根据训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，将接收信号序列投影至干扰噪声子空间，计算获得接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，根据接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，进而获得信干噪比，从而可以实时进行信干噪比估计，并且该方法不需要进行信道估计，因此不依赖于信道估计的准确度，显著提高了信干噪比估计的准确度，并降低了计算复杂度。这样，接收机在进行射频通道选择时，可以选择高信干噪比的射频通道，以提高解调性能，进而降低误码率。并且由于信干噪比估计的准确性，能够准确反应无线信道的特性，这就为准确选择适合当前信道特性的传输模式提供了依据，即可以选择最合适的编码调制方式进行数据传输。同时，信干噪比估计的准确性，也有利于提高均衡解调的性能。

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 (8)

1.一种信干噪比的估计方法，其特征在于，包括：

接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列；

根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间；

将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比；

其中，所述根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比，包括：

按照公式计算信号功率以及按照公式计算干扰噪声功率其中，y表示接收信号序列对应的矩阵，L表示接收信号序列的长度，M表示信道冲激响应的弥散长度，T表示接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

计算信号功率与干扰噪声功率的比值，获得信干噪比。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，包括：

根据已知训练序列对应矩阵的列向量，获得构成信号子空间的基向量，并根据信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，基于构成信号子空间的基向量计算获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据已知训练序列对应矩阵的列向量，获得构成信号子空间的基向量，并根据信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，基于构成信号子空间的基向量计算获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间，具体为：

计算所述已知训练序列的矩阵A的共轭转置矩阵A^H，获得构成信号子空间的基向量；

按照公式I-A(A^HA)^-1A^H计算A^H零空间的正交投影矩阵获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间，其中，I为单位矩阵。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，包括：

按照公式计算所述接收信号序列对应的矩阵y在所述干扰噪声子空间对应的能量T，其中，y^H表示接收信号序列对应的矩阵y的共轭转置。

5.一种信干噪比的估计装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于接收端对接收信号进行射频处理后，获得与发送端发送的训练序列对应的接收信号序列；

第二处理单元，用于根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间；

第三处理单元，用于将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量；

第四处理单元，用于根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比；

其中，所述第四处理单元根据所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，分别计算信号功率和干扰噪声功率，获得信干噪比，具体为：

按照公式计算信号功率以及按照公式计算干扰噪声功率其中，y表示接收信号序列对应的矩阵，L表示接收信号序列的长度，M表示信道冲激响应的弥散长度，T表示接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，计算信号功率与干扰噪声功率的比值，获得信干噪比。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二处理单元根据已知训练序列对应的信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，确定干扰噪声子空间，具体为：根据已知训练序列对应矩阵的列向量，获得构成信号子空间的基向量，并根据信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，基于构成信号子空间的基向量计算获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二处理单元根据已知训练序列对应矩阵的列向量，获得构成信号子空间的基向量，并根据信号子空间与干扰噪声子空间之间的正交性，基于构成信号子空间的基向量计算获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间，具体为：

计算所述已知训练序列的矩阵A的共轭转置矩阵A^H，获得构成信号子空间的基向量，按照公式I-A(A^HA)^-1A^H计算A^H零空间的正交投影矩阵获得构成干扰噪声子空间的基向量，确定干扰噪声子空间，其中，I为单位矩阵。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三处理单元将所述接收信号序列投影至所述干扰噪声子空间，计算获得所述接收信号序列在干扰噪声子空间对应的能量，具体为：

按照公式计算所述接收信号序列对应的矩阵y在所述干扰噪声子空间对应的能量T，其中，y^H表示接收信号序列对应的矩阵y的共轭转置。