CN103428128A - 干扰消除方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种干扰消除方法及装置。其中，该方法包括：获取用户频偏值；根据获取的上述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，该载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除。通过本发明，先获取用户频偏值，根据获取到的用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，然后采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，解决了相关技术中消除ICI的效果不理想的问题，提高了消除ICI的成功率，降低了消除ICI的成本，提高了工作性能。

Description

干扰消除方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种干扰消除方法及装置。

背景技术

新一代的移动通信系统要求具备高速率、高频谱效率、大容量的多媒体数据传输能力。在无线环境下高速数据传输会产生严重的频率选择性衰落，而正交频分复用（OrthogonalFrequency Division Multiplexing，简称为OFDM）技术由于其突出的优点而被广泛应用。

正交频分复用是一种子载波相互正交的多载波传输技术，它将一个较宽的传输带宽分割成互相正交的多个子载波用于并行传输数据，其具有频谱利用率高、抗多径衰落、实现多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，简称为MIMO）技术简单等优点。然而，由于正交频分复用技术要求子载波之间相互正交的特性，因此对频偏非常敏感。产生载波频率偏移的因素主要有发射机和接收机之间频率出现同步误差，还有移动台在高速移动过程中多普勒（Doppler）效应引起的载波频率偏移。由于频偏的存在破坏了OFDM子载波间的正交性，产生了载波间干扰（Inter-carrier Interference，简称为ICI），尤其是大频偏的情况下，由于受到相邻载波能量泄露比较大，如果不进行ICI消除，会对系统的性能造成急剧恶化，出现平底现象。

因此，ICI问题成为正交频分复用技术的核心问题之一，虽然相关技术中存在各种频偏问题解决方法，主要分为时域方法和频域方法，但是都不能很好的解决由于大频偏造成的ICI问题；或者还可以通过插值的思想在时域消除部分ICI干扰，但是如果在高阶调制或者大频偏的情况下，依然不能解决性能平底现象；或者还可以通过频域卷积的方式，但是实现成本太高，实用性比较差。

针对相关技术中消除ICI的效果不太理想的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中消除ICI的效果不太理想的问题，本发明提供了一种干扰消除方法及装置，以至少解决上述问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种干扰消除方法，该方法包括：获取用户频偏值；根据获取的上述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，该载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除。

根据获取的上述用户频偏值建立上述载波间隔与上述滤波器抽头之间的映射关系之前，还可以包括：判断上述用户是单用户或者是多用户。

根据获取的上述用户频偏值建立上述载波间隔与上述滤波器抽头之间的映射关系包括：如果上述用户是单用户，根据上述单用户的用户频偏值建立与上述单用户对应的上述映射关系；如果上述用户是多用户，根据上述多用户的用户频偏值建立与上述多用户中每个用户对应的上述映射关系；或者，当上述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据上述多用户的用户频偏值建立一个上述映射关系。

可以通过以下公式建立与上述单用户对应的上述映射关系： $\mathrm{filter}\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π\ϵ}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中， $\mathrm{Matrix}\left(l\right)=(-1)\frac{1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M；其中，l表示上述载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统快速傅里叶逆变换IFFT点数。

可以通过以下公式建立与上述多用户的每个用户对应的上述映射关系包括： $\mathrm{filte}{r}^u\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π}{\mathrm{\ϵ}}^{\left(u\right)}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中， $\mathrm{Matrix}\left(l\right)=\frac{-1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M，u=1,...,P；其中，l表示上述载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统IFFT点数，P表示用户的个数，u表示上述用户的序号，ε^(u)表示序号为u的用户利用载波间隔归一化后的频偏值。

采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除之前，上述方法还包括：获取用户接收到的数据；判断上述接收到的数据是时域数据或者是频域数据，如果是时域数据，将上述时域数据转化为上述频域数据。

如果上述用户是多用户，获取用户接收到的数据之后，上述方法还包括：根据上述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种干扰消除装置，该装置包括：频偏值获取模块，用于获取用户频偏值；映射关系建立模块，用于根据上述频偏值获取模块获取的上述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，该载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；干扰消除模块，用于采用上述映射关系建立模块建立的上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除。

上述装置还可以包括：用户判断模块，用于判断上述用户是单用户或者是多用户。

上述映射关系建立模块可以包括：第一映射关系建立单元，用于在上述用户判断模块的判断结果为上述用户是单用户的情况下，根据上述单用户的用户频偏值建立与上述单用户对应的上述映射关系；或者，第二映射关系建立单元，用于在上述用户判断模块的判断结果为上述用户是多用户的情况下，根据上述多用户的用户频偏值建立与上述多用户中每个用户对应的上述映射关系；或者，当上述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据上述多用户的用户频偏值建立一个上述映射关系。

上述装置还可以包括：数据获取模块，用于获取用户接收到的数据；数据判断模块，用于判断上述接收到的数据是时域数据或者是频域数据；转化模块，用于在上述数据判断模块的判断结果为上述接收到的数据是时域数据的情况下，将上述时域数据转化为上述频域数据。

上述装置还可以包括：分离模块，用于在上述用户是多用户的情况下，根据上述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

通过本发明，先获取用户频偏值，根据获取到的用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，然后采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，解决了相关技术中消除ICI的效果不理想的问题，提高了消除ICI的成功率，降低了消除ICI的成本，提高了工作性能。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的干扰消除方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的单用户的ICI消除过程的流程图；

图3是根据本发明实施例的多用户的ICI消除过程的流程图；

图4是根据本发明实施例的三个用户频域资源集中式分布示意图；

图5是根据本发明实施例的三个用户频域资源分布式分布示意图；

图6是根据本发明实施例的干扰消除装置的结构框图；

图7是根据本发明实施例的干扰消除装置的第一种具体结构框图；

图8是根据本发明实施例的干扰消除装置的第二种具体结构框图；

图9是根据本发明实施例的干扰消除装置的第三种具体结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

对于由于频偏，特别是大频偏所造成的ICI问题，本发明实施例提供了一种干扰消除方法及装置。下面通过实施例进行详细说明。

本实施例提供了一种干扰消除方法，如图1所示的干扰消除方法的流程图，该方法包括以下步骤（步骤S102-步骤S106）：

步骤S102，获取用户频偏值；

步骤S104，根据获取的上述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，该载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；

步骤S106，采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除。

通过上述方法，先获取用户频偏值，根据获取到的用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，然后采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，解决了相关技术中消除ICI的效果不理想的问题，提高了消除ICI的成功率，降低了消除ICI的成本，提高了工作性能。

在实际应用中，上述用户可能是单用户或者是多用户，对于单用户或者多用户，有不同的映射关系建立过程，因此，本实施例提供了一种优选实施方式，即根据获取的上述用户频偏值建立上述载波间隔与上述滤波器抽头之间的映射关系之前，判断上述用户是单用户或者是多用户。通过不同的干扰消除过程，本实施例可以消除单用户或者多用户的ICI。

对于单用户或者多用户的不同的映射关系建立过程，下面进行详细介绍。如果是单用户，根据该单用户的频偏值建立于该单用户对应的映射关系；如果是多用户，可能存在两种情况，第一种情况是，多用户的每个用户的频偏值的差值差别不大，则可以建立一个映射关系，例如可以根据多用户中的任意一个用户的频偏值建立映射关系，或者可以根据多用户的每个用户频偏值的平均值建立映射关系等。第二种情况是，多用户的每个用户的频偏值的差值差别较大，则需要建立于每个用户相对应的映射关系。

基于上述映射关系的建立过程，本实施例提供了一种优选实施方式，即根据获取的用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系包括：如果该用户是单用户，根据上述单用户的用户频偏值建立与上述单用户对应的上述映射关系；如果该用户是多用户，根据上述多用户的用户频偏值建立与上述多用户中每个用户对应的上述映射关系；或者，当上述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据上述多用户的用户频偏值建立一个上述映射关系。

对于如何根据单用户的频偏值建立映射关系，本实施例提供一种优选方式，即通过以下公式建立与用户对应的映射关系：

$\mathrm{filter}\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π\ϵ}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中，

$\mathrm{Matrix}\left(l\right)=(-1)\frac{1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1，...,M；

其中，l表示载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统快速傅里叶逆变换IFFT点数。

对于如何根据多用户的频偏值建立映射关系，本实施例提供一种优选方式，即通过以下公式建立与上述多用户的每个用户对应的映射关系包括：

$\mathrm{filte}{r}^u\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π}{\mathrm{\ϵ}}^{\left(u\right)}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中，

$\mathrm{Matrix}\left(l\right)=\frac{-1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M，u=1,...,P；

其中，l表示载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统IFFT点数，P表示用户的个数，u表示上述用户的序号，ε^(u)表示序号为u的用户利用载波间隔归一化后的频偏值。

在建立映射关系之后，就可以采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，在执行ICI之前，先要获取用户接收到的数据，为了确保最终的数据是频域数据，在用户接收到的数据是时域数据时，可以利用FFT变换把时域数据变换为频域数据。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，即采用映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除之前，获取用户接收到的数据；判断上述接收到的数据是时域数据或者是频域数据，如果是时域数据，将上述时域数据转化为上述频域数据。

当然，对于多用户而言，在获取多用户接收到的数据之后，需要对数据进行分离操作，得到每个用户接收到的数据，上述分离操作与时域数据转化为频域数据的操作的执行时机没有特定顺序，可以根据实际情况而确定。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，即如果用户是多用户，获取用户接收到的数据之后，根据上述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

上述映射关系可以通过滤波器来实现，即可以通过构造滤波器来对频域数据执行消除ICI的操作，需要说明的是，上述滤波器只是与载波间隔（即目标子载波与参与消除的干扰子载波之间的间隔）有关系，与频偏值的大小是没有关系。因此，除了可以采用滤波器的方式，也可以建立数据表，通过查表的方式来实现消除ICI的操作。

下面分别对单用户和多用户的ICI消除过程进行介绍，本实施例针对单用户，以采用相邻M个子载波进行目标子载波的干扰消除为例进行说明，图2是根据本发明实施例的单用户的ICI消除过程的流程图，如图2所示，该过程包括以下步骤（步骤S202-步骤S208）：

步骤S202，获取单用户的频偏值。对于单用户的频偏值的获取可以采用单用户的历史频偏值，或者也可以采用通过频偏估计模块获取的本子帧的频偏值。当然，单用户的频偏值的获取方式并不限于上述两种方式，具体采用什么方式可以根据实际情况而确定。

步骤S204，根据获取的频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间映射关系，该载波间隔是目标子载波和相邻子载波之间的间隔，本实施例以根据获取的频偏值建立滤波器为例进行说明，当然，也可以通过构建数据表等其他方式实现，只要可以表示出载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系即可。下面对建立滤波器的过程进行描述。

利用获取到的用户频偏值，考虑到消除相邻M个子载波对目标子载波的干扰，构造2M+1阶滤波器，由于考虑到实现的复杂度，采用多少阶的滤波器与频偏值的大小和调制方式有关。例如，频偏值小于500Hz的时候，在最高码率的时候，采用21阶滤波器就可以有效的解决ICI问题。由于相邻子载波对目标子载波的能量的泄露的程度与频偏的偏移量是有关系的，频偏值越大能量泄露越多，所受相邻子载波的干扰个数越多。因此本实施例采用自适应的方式，根据码率的大小和频偏绝对值的大小选择滤波器的阶数。

滤波器的构造方法可以通过以下公式实现：

$\mathrm{filter}\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π\ϵ}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$

其中：

$\mathrm{Matrix}\left(l\right)=(-1)\frac{1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M，

其中，M表示子载波个数；N表示系统IFFT点数，与系统带宽有关系；ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值；l表示上述载波间隔（即目标子载波与相邻子载波之间的间隔）；filter(l)表示为最终构造的用于消除频偏ε带来ICI干扰的滤波器。当然，Matrix(l)的构造可以进行不同的变形或者简化，只要可以通过l确定filter(l)即可。需要说明的是，由于本实施例中的Matrix(l)只是与载波间隔有关系，而与频偏没有关系。因此在实现的过程中，也可以构造固定的数据表，通过查表的方式来实现。

步骤S206，获取单用户接收到的数据。此刻需要对接收到的数据进行判断，如果滤波器输入端的数据是频域数据，则直接利用构造的滤波器对输入到滤波器的接收数据进行ICI消除；如果是时域数据的话，需要利用FFT变换，把用户的时域数据变换为频域数据，然后利用构造的滤波器进行ICI消除。

步骤S208，把频域数据输入到滤波器，采取滤波器对该频域数据执行ICI干扰消除。该过程主要是对目标用户所占用的所有子载波进行干扰消除。将频域数据输入到滤波器后，对单用户所占用的频率资源映射的频域数据进行滤波，逐个子载波实现消除ICI的操作。构造的上述滤波器是一个对称的滤波器，在进行干扰消除的过程中，把目标子载波对准滤波器的中心位置，然后分别对左右子载波上对应的频域数据与对应位置的滤波器的抽头相乘，最后把上述相乘后得到的每个子载波对应的结果进行求和操作，最后得到的结果即进行ICI消除后的频域数据的值，完成了对该目标子载波的ICI消除。

在ICI消除的过程中，可以消除所有相邻子载波对目标用户的干扰，也可以对相邻的部分子载波进行干扰消除。需要说明的是，采用部分子载波进行ICI消除的时候，需要综合考虑相邻子载波在本载波上的能量泄露的大小和调制编码方式（Modulation and Coding Scheme，简称为MCS）等级的大小。

本实施例针对多用户，以采用相邻M个子载波进行目标子载波的干扰消除为例进行说明，图3是根据本发明实施例的多用户的ICI消除过程的流程图，如图3所示，该过程包括以下步骤（步骤S302-步骤S308）：

步骤S302，获取多用户的频偏值。多用户频偏值的获取方法和单用户频偏值的获取方法基本相同。例如可以采用多用户中每个用户的有效的历史频偏值，或者采用频偏估计模块获取的每个用户的频偏值。多用户的频偏估计过程比单用户的频偏估计过程复杂，如果输入频偏估计模块前是多用户的混合数据，需要进行多用户的数据分离，然后分别对每个用户的频偏进行估计。具体采用什么方式获取多用户频偏值可以根据实际情况而确定。

步骤S304，根据获取的频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间映射关系，本实施例以根据获取的频偏值建立滤波器为例进行说明，当然，也可以通过构建数据表等其他方式实现，只要可以表示出载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系即可。

在多用户的情况下，实际上每个用户的频偏值不一定相同，甚至会差别很大。如果每个用户的频偏值相差不大的情况下，可以考虑通过一个滤波器来实现每个用户的ICI消除，例如可以根据任意一个用户的频偏值建立滤波器，或者根据每个用户的频偏值的平均值建立滤波器等；如果每个用户的频偏值相差比较大，或者说P个用户中只是部分用户之间频偏相差不大，一般考虑通过多个滤波器来实现，即分别根据每个用户的频偏值，构造出P个与每个用户相对应的滤波器。本实施例对每个用户的频偏值相差比较大的情况进行描述。下面对滤波器的构造过程进行描述。

利用获取到的P个多用户的频偏值（假设多用户为P个用户），以及考虑每个用户都采用相邻M个子载波进行干扰消除，构造P个2M+1阶滤波器，滤波器的构造方法可以通过以下公式实现：

$\mathrm{filte}{r}^u\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π}{\mathrm{\ϵ}}^{\left(u\right)}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$

其中，

$\mathrm{Matrix}\left(l\right)=\frac{-1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M，

其中，M表示子载波个数；N表示系统IFFT点数，与系统带宽有关系；u表示用户序号，且u=1,…,P；ε^(u)表示用户序号为u的用户利用载波间隔归一化后的频偏值；l表示上述载波间隔（即目标子载波与相邻子载波之间的间隔）；filter^u(l)表示为最终构造的用户u消除该用户存在的频偏ε带来ICI干扰的滤波器。当然，Matrix(l)的构造可以进行不同的变形或者简化，只要可以通过l确定filter^u(l)即可。需要说明的是，由于本实施例中的Matrix(l)只是与载波间隔有关系，而与频偏没有关系。因此在实现的过程中，也可以构造固定的数据表，通过查表的方式来实现。

步骤S306，获取多用户接收到的数据。如果在滤波器的输入端的是多用户的混合数据，需要对接收到的数据在频域进行用户分离，同时获取到每一个用户所占用的频带资源，目前的用户分离技术已经比较成熟，这里不再详细说明；如果在滤波器的输入端是每个用户的时域数据，需要利用FFT把每一个用户的时域数据转换成频域数据。数据的分离操作和转化操作的执行时机没有固定的顺序。

步骤S308，采取滤波器对每个用户的频域数据执行ICI消除。分别把每个用户的频域数据输入到对应的滤波器中，进行逐个子载波的干扰消除，也可以采用逐个用户的干扰消除的方法。具体干扰消除的流程与单用户的流程相同，在此不再赘述。

为了实现上述干扰消除方法，需要满足从实际情况来看，通常采用的最小带宽为1.4M时，IFFT点数为128，按照该条件可以支持载波间隔归一化的最大频偏值为ε＝1.28，而实际情况不会存在如此大得频偏值，因此，从实际应用角度来看，上述方法具有普遍实用性。

多用户的频域资源有多种分布方式，无论是哪种分布方式，都可以按照上述实施例中的过程进行ICI消除的操作。下面对频域资源集中式分布和分布式分布进行介绍。图4是根据本发明实施例的三个用户频域资源集中式分布示意图，图4中的横坐标是时域（Time Domain），纵坐标是频域（Frequency Domain），用户1（UE1）的频域资源以竖条纹表示，用户2（UE2）的频域资源以横条纹表示，用户3（UE3）的频域资源以斜条纹表示。由图4可知上述三个用户的频域资源是顺序分布。

图5是根据本发明实施例的三个用户频域资源分布式分布示意图，图5中的横坐标是时域（Time Domain），纵坐标是频域（Frequency Domain），用户1（UE1）的频域资源以竖条纹表示，用户2（UE2）的频域资源以横条纹表示，用户3（UE3）的频域资源以斜条纹表示。由图5可知上述三个用户的频域资源是交叉分布。

对应于上述干扰消除方法，本实施例提供了干扰消除装置，该装置用于实现上述实施例。图6是根据本发明实施例的干扰消除装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：频偏值获取模块10、映射关系建立模块20和干扰消除模块30。下面对该结构进行说明。

频偏值获取模块10，用于获取用户频偏值；

映射关系建立模块20，连接至频偏值获取模块10，用于根据上述频偏值获取模块10获取的上述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，该载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；

干扰消除模块30，连接至映射关系建立模块20，用于采用上述映射关系建立模块20建立的上述映射关系对接收到的频域数据执行载波间干扰ICI消除。

通过上述装置，频偏值获取模块10获取用户频偏值，映射关系建立模块20根据获取到的用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，然后干扰消除模块30采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，解决了相关技术中消除ICI的效果不理想的问题，提高了消除ICI的成功率，降低了消除ICI的成本，提高了工作性能。

在实际应用中，上述用户可能是单用户或者是多用户，对于单用户或者多用户，有不同的映射关系建立过程，因此，本实施例提供了一种优选实施方式，如图7所示的干扰消除装置的第一种具体结构框图，该装置除了包括上述图6中的各个模块之外，还可以包括：用户判断模块40，连接至频偏值获取模块10和映射关系建立模块20，用于判断上述用户是单用户或者是多用户。

对于单用户或者多用户存在不同的映射关系建立过程，如图8所示的干扰消除装置的第二种具体结构框图，该装置除了包括上述图7中的各个模块之外，映射关系建立模块20还可以包括：第一映射关系建立单元22或者第二映射关系建立单元24。下面对该结构进行说明。

第一映射关系建立单元22，用于在上述用户判断模块40的判断结果为上述用户是单用户的情况下，根据上述单用户的用户频偏值建立与上述单用户对应的上述映射关系；或者，

第二映射关系建立单元24，用于在上述用户判断模块40的判断结果为上述用户是多用户的情况下，根据上述多用户的用户频偏值建立与上述多用户中每个用户对应的上述映射关系；或者，当上述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据上述多用户的用户频偏值建立一个上述映射关系。

图8以映射关系建立模块20还包括第二映射关系建立单元24（即用户是多用户）为例进行说明。具体的第一映射关系建立单元22和第二映射关系建立单元24建立映射关系的过程可以通过公式实现，具体公式前面已经进行了介绍，在此不再赘述。

在建立映射关系之后，就可以采用上述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除，在执行ICI之前，先要获取用户接收到的数据，为了确保最终的数据是频域数据，在用户接收到的数据是时域数据时，可以利用FFT变换把时域数据变换为频域数据。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，如图9所示的干扰消除装置的第三种具体结构框图，该装置除了包括上述图8中的各个模块之外，上述装置还可以包括：数据获取模块50、数据判断模块60和转化模块70。下面对该结构进行说明。

数据获取模块50，用于获取用户接收到的数据；

数据判断模块60，连接至数据获取模块50，用于判断上述接收到的数据是时域数据或者是频域数据；

转化模块70，连接至数据判断模块60，用于在上述数据判断模块60的判断结果为上述接收到的数据是时域数据的情况下，将上述时域数据转化为上述频域数据。

当然，对于多用户而言，在获取多用户接收到的数据之后，需要对数据进行分离操作，得到每个用户接收到的数据，上述分离操作与时域数据转化为频域数据的操作的执行时机没有特定顺序，可以根据实际情况而确定。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，上述装置还可以包括：分离模块，用于在用户是多用户的情况下，根据上述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

从以上的描述中可以看出，本发明针对正交频分复用技术对频偏敏感的弊端，尤其是存在较大频偏的情况下，造成系统性能急剧恶化现象，为了解决由于频偏，特别是大频偏所造成的ICI问题，在低成本实现的情况下，本发明实施例采用频域滤波的方法可以有效的解决单用户和多用户的ICI问题，提高了消除ICI的成功率，提高了工作性能。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种干扰消除方法，其特征在于，包括：

获取用户频偏值；

根据获取的所述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，所述载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；

采用所述映射关系对接收到的频域数据执行载波间干扰ICI消除。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取的所述用户频偏值建立所述载波间隔与所述滤波器抽头之间的映射关系之前，还包括：

判断所述用户是单用户或者是多用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据获取的所述用户频偏值建立所述载波间隔与所述滤波器抽头之间的映射关系包括：

如果所述用户是单用户，根据所述单用户的用户频偏值建立与所述单用户对应的所述映射关系；

如果所述用户是多用户，根据所述多用户的用户频偏值建立与所述多用户中每个用户对应的所述映射关系；或者，当所述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据所述多用户的用户频偏值建立一个所述映射关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式建立与所述单用户对应的所述映射关系：

$\mathrm{filter}\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π\ϵ}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中， $\mathrm{Matrix}\left(l\right)=(-1)\frac{1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M；

其中，l表示所述载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统快速傅里叶逆变换IFFT点数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式建立与所述多用户的每个用户对应的所述映射关系包括：

$\mathrm{filte}{r}^u\left(l\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Matrix}\left(l\right)\left(\mathrm{\π}{\mathrm{\ϵ}}^{\left(u\right)}\right),& l=-M,-M+1,...-\mathrm{1,1},...,M\\ 1,& l=0\end{array}\right.,$ 其中，

$\mathrm{Matrix}\left(l\right)=\frac{-1}{N\sin (\mathrm{l\π}/N)}{e}^{-\mathrm{j\πl}/N},$ l=-M,-M+1,...,1,...,M，u=1,…,P；

其中，l表示所述载波间隔，M表示子载波的个数，ε表示利用载波间隔归一化后的频偏值，N表示系统IFFT点数，P表示用户的个数，u表示所述用户的序号，ε^(u)表示序号为u的用户利用载波间隔归一化后的频偏值。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述映射关系对接收到的频域数据执行ICI消除之前，所述方法还包括：

获取用户接收到的数据；

判断所述接收到的数据是时域数据或者是频域数据，如果是时域数据，将所述时域数据转化为所述频域数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果所述用户是多用户，获取用户接收到的数据之后，所述方法还包括：

根据所述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

8.一种干扰消除装置，其特征在于，包括：

频偏值获取模块，用于获取用户频偏值；

映射关系建立模块，用于根据所述频偏值获取模块获取的所述用户频偏值建立载波间隔与滤波器抽头之间的映射关系，其中，所述载波间隔为目标子载波和相邻子载波之间的间隔；

干扰消除模块，用于采用所述映射关系建立模块建立的所述映射关系对接收到的频域数据执行载波间干扰ICI消除。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

用户判断模块，用于判断所述用户是单用户或者是多用户。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述映射关系建立模块包括：

第一映射关系建立单元，用于在所述用户判断模块的判断结果为所述用户是单用户的情况下，根据所述单用户的用户频偏值建立与所述单用户对应的所述映射关系；或者，

第二映射关系建立单元，用于在所述用户判断模块的判断结果为所述用户是多用户的情况下，根据所述多用户的用户频偏值建立与所述多用户中每个用户对应的所述映射关系；或者，当所述多用户的用户频偏值之间的差值均小于预设阈值时，根据所述多用户的用户频偏值建立一个所述映射关系。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据获取模块，用于获取用户接收到的数据；

数据判断模块，用于判断所述接收到的数据是时域数据或者是频域数据；

转化模块，用于在所述数据判断模块的判断结果为所述接收到的数据是时域数据的情况下，将所述时域数据转化为所述频域数据。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

分离模块，用于在所述用户是多用户的情况下，根据所述多用户接收到的数据分离出每个用户的数据。

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