CN103037378B - 非同步干扰数据下的干扰消除方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种非同步干扰数据下的干扰消除方法和装置，其中该方法包括：确定第一时隙数据的干扰临界点j，将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。本发明实施例提供的非同步干扰数据消除干扰的方法和装置，将时隙数据分为两部分，即干扰的部分和非干扰部分，分别进行消除干扰的处理，能更加有效的消除时隙数据的干扰。

Description

非同步干扰数据下的干扰消除方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种非同步干扰数据下的干扰消除方法和装置。

背景技术

目前，在全球移动通讯系统(GlobalSystemofMobilecommunication,GSM)中的网元设备在接收到时隙数据后，会对时隙数据进行直流分量计算，进而消除时隙数据中的干扰。

在现有技术中，直流分量计算的方法很多，有直接计算法和最小二乘法等，下面以直接计算方法进行直流分量计算为例进行简要的描述，GSM系统中的网元设备将接收到的一个时隙的数据或者Midamble码数据进行直流分量计算，然后根据计算得到的直流分量值对整个时隙数据进行直流消除，具体的：

(1)假设接收到的一个时隙数据长度为156，用Data表示。当使用整个时隙进行直流分量计算时，直流分量值计算方法如下：

DC＝(Data(N)+Data(N+1)+…+Data(M))/(M-N+1)；(式一)

其中，DC为直流分量值，N,M是数据的起始位置和终止位置，在这里M-N+1可以取156。

(2)然后对整个时隙数据进行直流分量消除，

Data(i)＝Data(i)–DCi＝1,2,…,L，其中L是数据长度(式二)

将每一个时隙数据减去上述计算得出的直流分量，就是消除干扰后的时隙数据。当然，对于上述直流分量的计算，也可以使用中间的一部分数据进行直流分量的计算。

在现有的GSM架构中，网元设备在接收时隙数据时，往往会存在很大的干扰，如由于非同步同信道强干扰的存在导致干扰部分的数据功率变得很大的情况。再例如，在一个时隙中数据中，一部分数据未受同信道干扰影响，而另一部分数据则受到同信道强干扰的影响。在这种情况下使用已有的直流消除方法，由于一部分数据受到干扰数据的影响，数据功率变得很大，由这部分数据参与的直流分量的计算的值会比与实际的直流分量存在较大的偏差，而这个偏差对干扰数据部分影响不大，对未受干扰部分的数据影响较大，从而影响到数据解调的性能。

发明内容

为解决现有技术中对受到非同步干扰的时隙数据无法准确的消除干扰的问题，本发明实施例提供了一种非同步干扰数据下的干扰消除方法和装置。

一种非同步干扰数据下的干扰消除方法，包括：

确定第一时隙数据的干扰临界点j，将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；

将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

一种装置，包括：

确定单元，用于确定第一时隙数据的干扰临界点j，将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；

干扰处理单元，用于将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

数据合并单元，用于将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

本发明实施例提供的非同步干扰数据消除干扰的方法和装置，将时隙数据分为两部分，即干扰的部分和非干扰部分，分别进行消除干扰的处理，能更加有效的消除时隙数据的干扰。

附图说明

图1为本发明实施例中非同步干扰数据消除干扰的方法流程图；

图2为本发明实施例中装置的示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明实施例所提供的非干扰下的干扰消除方法进行详细的介绍。

实施例一：本实施例所提供的非同步干扰数据下的干扰消除方法，包括：

101、确定第一时隙数据的干扰临界点j，将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；

在本发明实施例中，第一时隙数据指一个时隙数据，即GSM系统中的网元设备接收到的时隙数据中的一个。

103、将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

105、将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

其中，通过以下方式确定第一时隙数据的干扰临界点j：

获取时隙位置i处的功率和时隙位置i+M处的功率，其中i为一个时隙中的位置，M为功率窗长度；

将所述时隙位置i处的功率除以时隙位置i+M处得功率，得到所述时隙位置i处的功率比值；

取所述时隙位置i处的功率比值以及所述时隙位置i处的功率比值的倒数之间的最大值Si；

取所有Si之间的最大值，该最大值对应的位置为i'，则i'+M对应的位置即为干扰边界点。

在将所述第一部分时隙的数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除时，包括以下步骤：

将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行直流分量消除；或者

如果第一部分时隙数据的功率小于第二部分时隙数据的功率，则将所述第一部分时隙数据进行直流分量消除，将所述第二部分时隙数据进行单天线干扰SAIC消除。

其中，如果第一部分时隙数据的功率小于第二部分时隙数据的功率，则证明所述第二部分时隙数据受到了非同步干扰。

本发明实施例所提供的方法，在GSM系统中的网元设备在接收到的时隙数据中，如果因为非同步干扰的存在而导致干扰部分的数据功率变得很大时，可以将网元设备接收到的时隙数据划分为两部分。也可以在网元设备接收到时隙数据后，不管时隙数据的功率是否较大，都将该时隙数据划分为两部分。

其中，将该时隙数据划分为两部分的方法为：

从某一个时隙数据的干扰临界点开始，划分为第一部分和第二部分。干扰的部分可以称为第一部分时隙数据，没有被干扰的部分可以称为第二部分时隙数据，当然，干扰的部分可以称为第二部分时隙数据，没有被干扰的部分可以称为第一部分时隙数据，干扰临界点可以是一个时隙数据中干扰部分和非干扰部分的分界点，如何选取该干扰临界点，会在后续过程中详细描述。

本发明实施例提供的非同步干扰数据下的干扰消除方法，将时隙数据分为两部分，即干扰的部分和非干扰部分，分别进行消除干扰的处理，能更加有效的消除时隙数据的干扰。

实施例二：本实施例对第一实施例中的如何确定时隙数据的干扰临界点，进行了细节上的补充。

具体地说，GSM架构中的网元设备接收到时隙数据时，如果要根据干扰情况要将某一个时隙数据划分为受到干扰的部分和没有受到干扰的部分，则需要首选确定该时隙数据的干扰临界点，其中：

假定接收数据为Data，单个时隙的数据长度为156，即：

Data＝[Data(1)Data(2)…Data(156)]。

假定在第j个位置上，该时隙数据开始受到GSM非同步强干扰，GSM确定非同步强干扰下的干扰边界点的方法如下：

①初始化，设置功率窗长度为M，这时计算次数N＝156-2M+1次。

②计算功率PowerAvg[i]。计算功率使用式一，计算次数为156-M+1次。

其中，i为时隙长度上的某一个点，conj表示共轭。利用式一即可求出i位置上的平均功率。

③计算功率比，计算功率比值使用式二进行，计算次数为156-2M+1。

利用式二，即可求出i位置上的功率比值。

④根据功率比值确定比率值，计算次数为156-2M+1。

RateMax[i]＝max(PowerRate[i],1/PowerRate[i])(式三)

利用式三可以求的i位置上的功率比值和i位置上功率比值的倒数之间的最大值Si，该最大值Si即为i位置上功率比值的最大值。

⑤找出比值最大值中的最大值，所对应的位置i+M就是干扰边界点。

将所有的Si相比较，得出一个功率比值的最大值，获取该最大值对应的位置i'，此时i'+M对应的位置就是干扰边界点。

上述式二的计算也可以使用平均值的方法，即平均功率等于总功率除以计算次数。

步骤5中也可以添加一个门限值进行确定，即如果最大比值大于等于门限值，则最大比值对应的位置i'+M就是干扰边界点。M点的取值可以变化，可以根据需要设置不同的数字，但最好要大于5。

边界点前后中功率大的数据部分是受干扰的数据，功率小的数据部分受干扰小或未受干扰的数据，如在边界点前面的部分功率强，则前面的部分受到了非同步强干扰影响，另外一部分就没有受到干扰，反之亦然。

本发明实施例所提供的干扰临界点的计算，可以将一个时隙数据分为受干扰部分和不受干扰的部分，并进行相应的去干扰处理。

实施例三：本实施例对第一实施例中的如何将第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理，进行了细节上的补充。

具体地说，假定接收数据为Data，单个时隙的数据长度为156，则：

Data＝[Data(1)Data(2)…Data(156)]；

假定在第j个位置上开始受到GSM非同步强干扰，GSM存在非同步强干扰下进行直流分量消除方法的步骤如下：

①进行数据分块，分成两部分，从第j点开始分块。这两部分数据为

Data1＝[Data(1)Data(2)…Data(j)]；

Data2＝[Data(j)Data(j+1)…Data(156)]；

②对Data1和Data2利用式一进行直流分量计算得到直流分量值DC1和DC2，包括：

DC1＝(Data(1)+Data(2)+…+Data(j))/(j)；(式一)

DC2＝(Data(j+1)+Data(j+2)+…+Data(156))/(156-j)；(式一)

③对Data1使用DC1利用式二进行直流分量消除，Data2使用DC2利用式二进行直流分量消除。

Data(1)'＝Data(1)–DC1(式二)

Data(2)'＝Data(2)–DC2(式二)

其中，Data(1)'和Data(2)'就是消除干扰后的第一部分时隙数据和第二部分时隙数据。

④合并经过直流分量消除后的Data1和Data2为Data，则Data就为消除干扰后的时隙数据，可以用于后续的数据解调处理。

本发明实施例中，将一个时隙数据分为两部分后，每一部分分别进行直流分量计算处理，并将处理后的各部分数据合并起来，就得到完整的消除干扰的时隙数据，这样就能使得时隙数据的消除干扰效果最佳。

实施例四：本实施例对第一实施例中的如何将第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理，进行了细节上的补充。

具体地说，GSM系统接收到的时隙数据受到非同步干扰后，将一个时隙数据的分为两部分，即从干扰临界点为界分为两部分，功率大的部分，即受到干扰的部分，采用SAIC算法进行去干扰，功率小的部分采用直流分量消除法，其中：

假定接收数据为Data，单个时隙的数据长度为156，即：

Data＝[Data(1)Data(2)…Data(156)]；

假定在第j个位置上开始受到GSM非同步强干扰，GSM存在非同步强干扰下进行直流分量消除方法的步骤如下：

①进行数据分块，分成两部分，从第j点开始分块。这两部分数据为

Data1＝[Data(1)Data(2)…Data(j)]；

Data2＝[Data(j)Data(j+1)…Data(156)]；

②对Data1和Data2进行功率比较，计算data1功率的方法可以参照实施例二中到的描述，功率强的作为Data3，功率弱的作为Data4，即Data3受到了非同步干扰，Data4没有受到非同步干扰。

③对训练序列进行信道估计。

④合并Data3使用信道估计结果进行SAIC均衡，即利用单天线干扰SAIC消除Data3中的干扰，对Data4使用传统方法，如直流分量消除法进行均衡，即进行干扰消除。

其中，所谓的均衡，可以理解为去干扰。

⑤对步骤④中的两块数据均衡结果根据分块时的位置进行相应数据合并，得到消除干扰后的时隙数据，并可以进行后续的译码处理。

本发明实施例提供的非同步干扰数据下的干扰消除方法，将一个时隙数据分为两部分，其中对受到干扰的部分进行SAIC均衡处理，对没有受到干扰的部分进行直流分量计算处理，并将处理后的各部分数据合并起来，就得到完整的消除干扰的时隙数据，这样就能使得时隙数据的消除干扰效果最佳。

本领域技术人员可以理解，第三、第四实施例是两种具体的将第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理的实现方式，在实际应用中，还可以通过其他方式对第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理，在此不一一赘述。

实施例五：本发明实施例提供了一种装置，包括：

确定单元202，用于确定第一时隙数据的干扰临界点j，将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；

干扰处理单元204，用于将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

数据合并单206元，用于将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

本发明的另外一个实施例中，所述确定单元202还包括：

第一获取子单元，用于获取隙位置i处的功率和时隙位置i+M处的功率，其中i为一个时隙中的位置，M为功率窗长度；

第二获取子单元，用于将所述时隙位置i处的功率除以时隙位置i+M处得功率，得到所述时隙位置i处的功率比值；

第三获取子单元，用于取所述时隙位置i处的功率比值以及所述时隙位置i处的功率比值的倒数之间的最大值Si；

第四获取子单元，用于取所有Si之间的最大值，该最大值对应的位置i'，则i'+M对应的位置即为干扰边界点。

本发明的另外一个实施例中，所述干扰处理单元204，具体用于将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行直流分量消除。

本发明的另外一个实施例中，所述干扰处理单元204，具体用于在第一部分时隙数据没有受到非同步干扰，第二部分时隙数据的受到了非同步干扰时，将所述第一部分时隙数据进行直流分量消除，将所述第二部分时隙数据进行单天线干扰SAIC消除。

本发明的另外一个实施例中，所述装置还包括：

判断单元，用于在第一部分时隙数据的功率大于第二部分时隙数据的功率时，判定第一部分时隙数据受到非同步干扰，第二部分时隙数据没有受到了非同步干扰，并在第二部分时隙数据的功率大于第一部分时隙数据的功率时，判定第二部分时隙数据受到非同步干扰，第一部分时隙数据没有受到非同步干扰。

本发明实施例提供的装置和实施例一、二、三、和四所提供的方法是对应的，在本发明实施例中没有详细描述的地方，可以参照上述方法实施例中的描述。

以上是本发明实施例一个较佳的实施方式而已，任何人在熟悉本领域技术的前提下，在不背离本发明的精神和不超出本发明涉及的技术范围的前提下，可以对本发明描述的细节作各种补充和修改。本发明的保护范围不限于实施例所列举的范围，本发明的保护范围以权利要求为准。

Claims (8)

1.一种非同步干扰数据下的干扰消除方法，其特征在于：

依照信号强度确定第一时隙数据的干扰临界点j，根据所述确定的干扰临界点j将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；其中，通过以下步骤确定所述第一时隙数据的干扰临界点j：

获取时隙位置i处的功率和时隙位置i+M处的功率，其中i为一个时隙中的位置，M为功率窗长度；

将所述时隙位置i处的功率除以时隙位置i+M处的功率，得到所述时隙位置i处的功率比值；

取所述时隙位置i处的功率比值以及所述时隙位置i处的功率比值的倒数之间的最大值Si；

取所有Si之间的最大值，该最大值对应的位置为i'，则i'+M对应的位置即为所述干扰临界点；

将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一部分时隙的数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除的步骤中，包括：

将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行直流分量消除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一部分时隙的数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除的步骤中，包括：

如果第一部分时隙数据没有受到非同步干扰，第二部分时隙数据受到了非同步干扰，则所述第一部分时隙数据进行直流分量消除，将所述第二部分时隙数据进行单天线干扰SAIC消除。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

如果第一部分时隙数据的功率大于第二部分时隙数据的功率，则第一部分时隙数据受到非同步干扰，第二部分时隙数据没有受到非同步干扰；或者

如果第二部分时隙数据的功率大于第一部分时隙数据的功率，则第二部分时隙数据受到非同步干扰，第一部分时隙数据没有受到非同步干扰。

5.一种非同步干扰数据下的干扰消除装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于依照信号强度确定第一时隙数据的干扰临界点j，根据所述确定的干扰临界点j将所述第一时隙数据分为第一部分时隙数据和第二部分时隙数据；

其中，所述确定单元还包括：

第一获取子单元，用于获取隙位置i处的功率和时隙位置i+M处的功率，其中i为一个时隙中的位置，M为功率窗长度；

第二获取子单元，用于将所述时隙位置i处的功率除以时隙位置i+M处的功率，得到所述时隙位置i处的功率比值；

第三获取子单元，用于取所述时隙位置i处的功率比值以及所述时隙位置i处的功率比值的倒数之间的最大值Si；

第四获取子单元，用于取所有Si之间的最大值，该最大值对应的位置i'，则i'+M对应的位置即为干扰边界点；

干扰处理单元，用于将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行干扰消除处理；

数据合并单元，用于将所述进行干扰消除处理后的所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据进行合并，得到消除干扰后的所述第一时隙数据。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述干扰处理单元，具体用于将所述第一部分时隙数据和第二部分时隙数据分别进行直流分量消除。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述干扰处理单元，具体用于在第一部分时隙数据没有受到非同步干扰，第二部分时隙数据受到了非同步干扰时，将所述第一部分时隙数据进行直流分量消除，将所述第二部分时隙数据进行单天线干扰SAIC消除。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

判断单元，用于在第一部分时隙数据的功率大于第二部分时隙数据的功率时，判定第一部分时隙数据受到非同步干扰，第二部分时隙数据没有受到非同步干扰，并在第二部分时隙数据的功率大于第一部分时隙数据的功率时，判定第二部分时隙数据受到非同步干扰，第一部分时隙数据没有受到非同步干扰。