CN103152294B - 基于信号消除进行噪声估计的方法及系统 - Google Patents
基于信号消除进行噪声估计的方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于信号消除进行噪声估计的方法，该方法包括以下步骤：接收信号序列并对其进行快速傅里叶变换（FFT），得到频域序列；对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；根据内插算法得到最佳采样点的采样值；对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；计算序列中的噪声并计算信噪比。相应地还提供了一种基于信号消除进行噪声估计的系统。本发明所提供的方法和系统有利于快速获取准确的信噪比。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种基于信号消除进行噪声估计的方法及系统。
背景技术
信噪比估计是通信系统中一项非常重要的技术，其涉及到信道的译码、信道估计等问题。目前，信噪比估计的技术主要应用于多载波系统，特别是OFDM系统。其中，比较好的算法包括无线通信领域广为使用的基于变换域的信噪比估计算法、Boumard算法以及通用于通信领域的分割符号矩信噪比估计算法、基于子空间分解的估计算法、最大似然估计算法等。具体的，基于变换域的信噪比估计算法、Boumard算法等主要应用于MBMS系统，但是这些算法在终端移动时，会造成比较明显的多普勒频移效应，以致造成最终信噪比的误差比较大。而分割符号矩信噪比估计算法、基于子空间分解的估计算法以及最大似然估计算法或者需要准确定时环境或者需要的符号数较多而造成计算量较大等。
因此，希望可以提出一种基于信号消除进行噪声估计的方法及系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于信号消除进行噪声估计的方法及系统，可以简化噪声估计的计算过程。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于信号消除进行噪声估计的方法，该方法包括以下步骤：
接收信号序列并对其进行快速傅里叶变换（FFT），得到频域序列；
对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；
根据内插算法得到最佳采样点的采样值；
对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；
计算序列中的噪声并计算信噪比。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于信号消除进行噪声估计的系统，包括：
信号接收及信号变换模块，用于接收信号序列并对其做快速傅里叶变换（FFT），获取频域序列；
频偏估计模块，用于对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；
内插模块，根据内插算法得到最佳采样点的采样值；
归一化模块，用于对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；
信噪比计算模块，用于计算序列中的噪声并计算信噪比。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：本发明利用现有的FFT变换进行频偏估计，计算量较小，由此提高了运算的速度，也有利于得到准确的频率偏移计算结果，进一步有利于后续进行的噪声估计。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为根据本发明一个优选实施例的基于信号消除进行噪声估计的方法流程图；
图2为根据本发明另一个优选实施例的基于信号消除进行噪声估计的系统的示意性框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
需要说明的是，本发明进行噪声估计主要针对前导信号，其中所涉及的信号传输过程包括信号的发送、信道传输和信号的接收，其中，信号的发送包括对信号进行调制处理，包括编码、傅里叶逆变换、对信号进行频域和时域的转换、串并行变换、数模转换、滤波处理等；信号的接收则是对上述过程的逆向变换。本发明应用的系统在此不作限制，但是为了更好地阐述本发明的方案，下文以OFDM多载波系统为例进行具体说明。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于信号消除进行噪声估计的方法。
请参考图1，图1为根据本发明一个优选实施例的基于信号消除进行噪声估计的方法流程图。
如图1所示，本发明所提供的噪声估计方法包括以下步骤：
步骤S101，接收信号序列并对其做快速傅里叶变换（FFT），得到频域序列。
具体地，在本实施例中，发送端所发送的信号包括前导信号，该前导信号为重复多次的、长度确定的伪随机序列，其中，伪随机序列是由发送端在发送信号时对原始信号作快速傅里叶逆变换（IFFT）所得到的。接收端在接收信号时，对接收端各点的信号进行傅里叶变换（FFT），得到频域序列。
频域序列通常会出现相位的旋转问题，导致其产生的原因例如多普勒频移、发送/接收端的不稳定等造成的子载波干扰、误码率的提高，其中，发送/接收端的不稳定包括有源器件和电路元件的老化、环境温度、电源电压变化、电路参数不稳定、有源器件和电器内部有加性噪声等，因此，需要通过下文的步骤对该相位旋转量进行估计。
步骤S102，对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计。
具体地，得到频域序列后，将其与原始信号序列进行比较，得到两者的相位偏差值，进而可计算符号定时偏差值。在时域中，符号定时偏差和采样时钟偏差都表现为频域中信号的相位的旋转，因此，获取频域序列后，将该频域序列与变换前的信号序列进行比较，计算两者的相位偏差，即相位的旋转量，进而求解符号定时偏差。
通常，可以对符号定时偏差和采样时钟偏差进行联合估计。符号精同步和采样时钟同步都是利用了OFDM符号中的离散导频信息，假设在符号粗同步之后，剩余符号偏差为Td，采样定时偏差为Δt，符号定时偏差对OFDM符号中第K个子载波上的信号产生的附加相位偏移为：
采样频率偏差产生的附加相位偏移为：
上文中，（1）和（2）式的Tm表示OFDM符号的有用数据时间周期。如果同时存在符号定时偏差和采样频率偏差，第K个子载波上的信号产生的附加相位偏移为：
在一个OFDM符号中，第K2个子载波的附加相位偏移与第K1个子载波的附加相位偏移之差为：
进而，在（4）式的两端同除以T，得到：
其中，
Δk＝k2-k1
上式中，Td是符号定时偏差，Td/T一定为整数，Δt为采样频率偏差，实际情况中，Δt一般较小，Δt/T是分数，是频域上相邻相位偏差的差值，可以由接收数据计算得到。
步骤S103，根据内插算法得到最佳采样点的采样值。
具体地，在获取定时偏差后，采用内插算法计算最佳采样点的采样值，其中，内插算法在本文中不作限定，具体包括下文中提到的多项式插值、线性内插及牛顿插值方法等。
通常，内插算法的定义如下：设函数yyf(x)在区间[a,b]上有定义，且已知y在n+1个结点a≤x0≤x1≤…≤xn≤b上的值为y0,y1,…,yn，若存在简单的函数P(x)＝yi(i＝0,1,…,n)成立，则称P(x)为f(x)关于结点x0,x1,…,xn的插值函数，点x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，f(x)称为被插函数，求插值函数P(x)的方法称为插值法。
如果P(x)是次数不超过n次的代数多项式，则相应的插值法称为多项式插值。
线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系，因此可由已知二点的坐标(a,b)去计算通过这二点的斜线。线性内插是最简单的内插方法，但其适用范围很小；如果原来数据的函数有极大的变化，假设其数据点之间为线性变化并不合理，所以可以用二次、三次方程式或现有技术中的spline函数来近似原来数据的函数。
牛顿插值的基本原理如下：假设有n+1个不同节点及函数在节点上的值为(x0,y0),…,(xn,yn)，将插值多项式构造成如下形式：
Pn(x)＝a0+a1(x-x0)+a2(x-x0)(x-x1)+…
+an(x-x0)(x-x1)(x-xn)
其中，系数ai(i＝0,1,…,n)为待定系数，可由插值条件Pn(xi)＝yi(i＝0,1,…,n)确定。根据均差定义，把x看成区间[a,b]上的一点，可得：f(x)＝f(x0)+f[x,x0](x-x0),
f[x,x0]＝f[x0,x1]+f[x,x0,x1](x-x1)…
f[x,x0,…,xn-1]＝f[x,x0,…,xn]+f[x,x0,…xn](x-xn)
由以上各式，得到：f(x)＝Nn(x)+Rn(x)，其中，
Nn(x)＝f(x0)+f[x0,x1](x-x0)+…
+f[x0,x1,…,xn](x-x0)…(x-xn-1)
Rn(x)＝f(x)-Nn(x)
则上式中，Nn(x)称为牛顿均差插值多项式，该插值运算的计算量相对其他插值方法，节省很多。
步骤S104，对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值。
具体地，归一化是一种无量纲处理手段，例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。在本方案中，归一化处理后的频率都是相对标准值而言的。
在本实施例中，获取每个序列的最佳采样点的采样值后，对多个重复序列的前导信号的最佳采样值进行平均，得到采样的期望值，并将其与标准值进行比较，归一化到标准值。
步骤S105，计算序列中的噪声并计算信噪比。
具体地，将采样值都归一化到标准值后，将采样值归一化后的值与标准值作减法运算，得到序列中的噪声值，即消除接收信号中的真实信号，留下噪声信号。对每个序列的噪声功率求平均值，将其作为噪声功率的估计值，进而计算信噪比。其中，信噪比的计算公式为本领域的通用公式，在此不再详述。
与现有技术相比，本发明所提供的采用消除信号的方法进行噪声估计的方法具有以下优点：
1)由于各种偏差都是由多种原因引起的，它们本身就是随机变量，因此，采用消除信号的方法对噪声功率进行估计，可以提高计算结果的准确性；
2)本方法以简明的计算方法，提高了信噪比计算的速度和精度。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于信号消除进行噪声估计的系统，请参考图2，图2为根据本发明另一个优选实施例的基于信号消除进行噪声估计的系统，其包括：
信号接收及信号变换模块201，用于接收信号序列并对其做快速傅里叶变换（FFT），获取频域序列；
频偏估计模块202，用于对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；
内插模块203，根据内插算法得到最佳采样点的采样值；
归一化模块204，用于对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；
信噪比计算模块205，用于计算序列中的噪声并计算信噪比。
上述各模块的具体工作过程如下文所述。
其中，信号接收及信号变换模块201接收发送端发送的前导信号，该信号为重复多次的、长度确定的伪随机序列，其中，伪随机序列是由发送端在发送信号时对原始信号作快速傅里叶逆变换（IFFT）所得到的，接收信号时，由信号接收及信号变换模块对接收端各点的信号进行傅里叶变换（FFT），得到频域序列。
频域序列通常会出现相位的旋转问题，导致其产生的原因例如多普勒频移、发送/接收端的不稳定等造成的子载波干扰、误码率的提高，其中，发送/接收端的不稳定包括有源器件和电路元件的老化、环境温度、电源电压变化、电路参数不稳定、有源器件和电器内部有加性噪声等，因此，需要通过下文的步骤对该相位旋转量进行估计。
得到频域序列后，由频偏估计模块202将该频域序列与原始信号序列进行比较，得到两者的相位偏差值，进而可计算符号定时偏差值。在时域中，符号定时偏差和采样时钟偏差都表现为频域中信号的相位的旋转，因此，获取频域序列后，将该频域序列与变换前的信号序列进行比较，计算两者的相位偏差，即相位的旋转量，进而求解符号定时偏差。
通常，可以对符号定时偏差和采样时钟偏差进行联合估计。符号精同步和采样时钟同步都是利用了OFDM符号中的离散导频信息，假设在符号粗同步之后，剩余符号偏差为Td，采样定时偏差为Δt，符号定时偏差对OFDM符号中第K个子载波上的信号产生的附加相位偏移为：
采样频率偏差产生的附加相位偏移为：
上文中，（1）和（2）式的Tm表示OFDM符号的有用数据时间周期。如果同时存在符号定时偏差和采样频率偏差，第K个子载波上的信号产生的附加相位偏移为：
在一个OFDM符号中，第K2个子载波的附加相位偏移与第K1个子载波的附加相位偏移之差为：
进而，在（4）式的两端同除以T，得到：
其中，
Δk＝k2-k1
上式中，Td是符号定时偏差，Td/T一定为整数，Δt为采样频率偏差，实际情况中，Δt一般较小，Δt/T是分数，是频域上相邻相位偏差的差值，可以由接收数据计算得到。
获取定时偏差后，由内插模块203基于内插算法计算最佳采样点的采样值，其中，内插算法在本文中不作限定，具体包括下文中提到的多项式插值、线性内插及牛顿插值方法等。
通常，内插算法的定义如下：设函数y＝f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知y在n+1个结点a≤x0≤x1≤…≤xn≤b上的值为y0,y1,…,yn，若存在简单的函数P(x)＝yi(i＝0,1,…,n)成立，则称P(x)为f(x)关于结点x0,x1,…,xn的插值函数，点x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，f(x)称为被插函数，求插值函数P(x)的方法称为插值法。
如果P(x)是次数不超过n次的代数多项式，则相应的插值法称为多项式插值。
线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系，因此可由已知二点的坐标(a,b)去计算通过这二点的斜线。线性内插是最简单的内插方法，但其适用范围很小；如果原来数据的函数有极大的变化，假设其数据点之间为线性变化并不合理，所以可以用二次、三次方程式或现有技术中的spline函数来近似原来数据的函数。
牛顿插值的基本原理如下：假设有n+1个不同节点及函数在节点上的值为(x0,y0),…,(xn,yn)，将插值多项式构造成如下形式：
Pn(x)＝a0+a1(x-x0)+a2(x-x0)(x-x1)+…
+an(x-x0)(x-x1)(x-xn)
其中，系数ai(i＝0,1,…,n)为待定系数，可由插值条件Pn(xi)＝yi(i＝0,1,…,n)确定。根据均差定义，把x看成区间[a,b]上的一点，可得：f(x)＝f(x0)+f[x,x0](x-x0),
f[x,x0]＝f[x0,x1]+f[x,x0,x1](x-x1)…
f[x,x0,…,xn-1]＝f[x,x0,…,xn]+f[x,x0,…xn](x-xn)
由以上各式，得到：f(x)＝Nn(x)+Rn(x)，其中，
Nn(x)＝f(x0)+f[x0,x1](x-x0)+…
+f[x0,x1,…,xn](x-x0)…(x-xn-1)
Rn(x)＝f(x)-Nn(x)
则上式中，Nn(x)称为牛顿均差插值多项式，该插值运算的计算量相对其他插值方法，节省很多。
由于本方案适用的内插算法较多，为简便起见，在此不再一一叙述。
在本实施例中，获取每个序列的最佳采样点的采样值后，由归一化模块204对多个重复序列的前导信号的最佳采样值进行平均，得到采样的期望值，并将其与标准值进行比较，归一化到标准值。其中，归一化是一种无量纲处理手段，例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。在本方案中，归一化处理后的频率都是相对标准值而言的。
将采样值都归一化到标准值后，由信噪比计算模块205将采样值归一化后的值与标准值作减法运算，得到序列中的噪声值，即消除接收信号中的真实信号，留下噪声信号。对每个序列的噪声功率求平均值，将其作为噪声功率的估计值，进而计算信噪比。其中，信噪比的计算公式为本领域的通用公式，在此不再详述。
本发明所提供的基于信号消除进行噪声估计的系统具有以下优点：
1)基于本方案提供的噪声估计系统，提高了运算的速度，有利于得到准确的噪声估计结果；
2)本系统所包含的各模块在工作时紧密衔接，特别在信道受到频域或时域恶化的情况下，仍能正常工作，提供良好的信噪比估计性能。
以上所揭露的仅为本发明的较佳的具体实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此，本领域的技术人员依本发明权利要求所作的等同变化或替换，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (4)
1.一种基于信号消除进行噪声估计的方法，该方法包括以下步骤：
接收信号序列并对其进行快速傅里叶变换，得到频域序列，其中所述信号序列包括前导信号，该前导信号为重复多次且长度确定的伪随机序列，所述伪随机序列是由发送该信号序列的发送端对原始信号作快速傅里叶逆变换得到的；
对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；
在获取所述符号定时偏差后，根据内插算法得到最佳采样点的采样值；
对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；
计算序列中的噪声并计算信噪比。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的内插算法包括多项式插值、线性内插或牛顿插值算法。
3.一种基于信号消除进行噪声估计的系统，包括：
信号接收及信号变换模块，用于接收信号序列并对其做快速傅里叶变换，获取频域序列，其中所述信号序列包括前导信号，该前导信号为重复多次且长度确定的伪随机序列，所述伪随机序列是由发送该信号序列的发送端对原始信号作快速傅里叶逆变换得到的；
频偏估计模块，用于对变换后的频域序列进行符号定时偏差估计；
内插模块，在获取所述符号定时偏差后，根据内插算法得到最佳采样点的采样值；
归一化模块，用于对多个重复序列的最佳采样值进行均值计算，并将其归一化到标准值；
信噪比计算模块，用于计算序列中的噪声并计算信噪比。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述内插模块采用的内插算法包括多项式插值、线性内插或牛顿插值算法。
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