CN103442373B - 基于信噪比c/i进行信号优化的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法及系统，涉及移动通信技术领域。所述方法：确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；针对一个频点的各时隙，根据时隙的边界及中心点计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；再计算当前时隙的信噪比；根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理。根据信噪比C/I值能够精确反映各时隙业务状况，将包含较多被干扰时隙的频点，调整为包含较多空闲时隙且最大接收功率小于预定功率的频点，以实现信号优化，能够根据业务状况对信号进行合理优化，实现网络负载优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

Description

基于信噪比C/I进行信号优化的方法及系统

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别涉及一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法及系统。

背景技术

随着移动业务的高速增长，无线网络负荷日益增加，GSM900、DCS1800、EGSM频段相继大规模投入应用。在蜂窝无线网络基站之间的距离不断缩小的同时高载波配置站点数量也快速增加，频率的复用密度不断加大。目前中国移动集团的GSM无线网络普遍存在重叠覆盖过度、越区覆盖严重、同邻频干扰概率急剧增加，无线网络系统底噪明显抬升等问题。这些问题导致无线信号质量恶化，5～7级干扰严重，用户感知下降明显。

传统正六边形小区簇对干扰和覆盖的分析方法中，由于无法精确的计算信噪比C/I，仅仅是粗略估算，导致在对信号进行优化调整的过程中，存在较大误差，有时甚至造成调整错误，使得现有信号优化调整的范围及程度都受到了很大的限制，因此，现有信号检测方案已经无法满足日益复杂的无线网络分析要求，并且基于现有信号检测技术的常规路测和扫频测试手段也无法准确计算信号的载干比（载波功率与干扰信号的比值）即信噪比C/I，这已经成为当前无线网络进一步精细优化的一个关键技术瓶颈。必须探索新的信噪比计算技术及分析方法，对无线网络问题进行更加深入的科学定性及精确定量分析，进而得到更精准的优化解决方案，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法及系统，提出了一种新的信号优化技术，通过精确计算得到的信噪比C/I值，精准反映各时隙业务的占用情况，从而能够根据业务的占用情况对信号进行合理调整，实现网络负载优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

本发明实施例采用了如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法，所述方法包括：

确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比；

根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理。

所述接收功率具体为训练序列码TSC功率；

所述根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率包括：

根据得到的时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；以及，在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率包括：

以当前时隙功率峰值的当前时间值为中心点，设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各TSC功率值，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。

所述延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs；

所述获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列具体为：

I_S(SLOT_v,t-kT)={I_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

Q_S(SLOT_v,t-kT)={Q_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

所述根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率的具体为：

$\stackrel{\_}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=\frac{1}{N}(\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|I}_S{({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})|}^2+\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|Q}_S{({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})|}^2)$

所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率具体为：

$P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})=\underset{k=-10}{\overset{10}{\mathrm{MAX}}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{\mathrm{MAX}}}\left[P_{\mathrm{corr}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_m,S_i(t-\mathrm{kT})\right]$

其中，t为测试时刻，SLOT_v表示帧周期内的第v个时隙，TSC_l表示为被服务小区CELL_h分配的第l个训练序列码TSC，S_i表示该帧周期中第i个功率峰值，t-kT表示延时器组中的第k个延时器在t-kT时刻发生超时，N为当前时隙周期内GMSK调制符号数。

所述根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比具体为：

$\mathrm{CtoI}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=10\lg \frac{P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}{\stackrel{\‾}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})-P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}.$

所述根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况包括：

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值小于零，则确认该频点中的当前时隙为业务空闲时隙；

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值大于零，则确认该频点中的当前时隙为业务占用时隙；

在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰；

所述根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理包括：

将包含较多被干扰时隙的频点，调整为满足以下条件的频点：

包含较多业务空闲时隙；且，在业务占用时隙的最大接收功率小于预定功率。

所述确定各帧周期内各时隙的边界及中心点包括：

针对一个频点的一个选定帧周期内，获取该帧周期内信号的功率峰值；

在各功率峰值处，以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，并记录该精准功率峰值所在时间值；

在上述计算得到的各精准功率峰值中，计算最大精准功率峰值；

以所述最大精准功率峰值所在时间值作为其所在时隙的中心点，并以该时隙中心点为基准，进行左右拓展，依次确定该帧周期内各时隙的边界及中心点，以及，其它各帧周期的各时隙的边界及中心点。

所述获取该帧周期内信号的功率峰值包括：

设置监测延时器对信号功率进行监测，所述延时值小于时隙周期；

当延时超时时，记录当前监测到的信号功率值；

在该帧周期内监测到的信号功率值中，获取功率峰值；

所述以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值包括：

设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值；

在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值；

所述功率峰值具体为训练序列码TSC的功率峰值；

所述逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值包括：

针对延时器组中的各延时器，当延时器超时时，记录当前信号对应的各TSC功率值，并计算最大TSC功率值；

所述在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值包括：

计算各延时器超时时得到的最大TSC功率值中的最大值，作为精准功率峰值。

另外，本发明实施例还提供了一种基于信噪比C/I进行信号优化的系统，所述系统包括：

时隙确定模块，用于确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

功率计算模块，用于针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

信噪比计算模块，用于根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比；

信号优化处理模块，用于根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理。

所述接收功率具体为训练序列码TSC功率；

所述功率计算模块包括：

正余弦信号获取单元，用于根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

平均功率计算单元，用于根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；

最大功率计算单元，用于在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

可见，本发明实施例提供一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法及系统，能够根据各帧周期内时隙的边界和中心点，精确计算出当前时隙的信噪比C/I值，根据信噪比C/I值能够精确反映各时隙业务状况，当其小于零则说明当前时隙为业务空闲时隙，若大于零，则说明当前时隙为业务占用时隙，在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰；C/I值越小，说明被干扰的越严重，业务接收质量越差，基于此，需要对信号质量进行优化，将其中将包含较多被干扰时隙的频点，调整为包含较多空闲时隙且最大接收功率小于预定功率的频点，以实现信号优化，能够根据业务状况对信号进行合理优化，实现网络负载优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的延时器组具体实现示例图；

图3为本发明实施例提供的基于信噪比C/I进行信号优化的一种具体实例示意图；

图4为本发明实施例提供的确定各帧周期内各时隙的边界及中心点方法流程图；

图5为本发明实施例提供的时隙中心点及边界定位示意图；

图6为本发明实施例提供的一种基于信噪比C/I进行信号优化的系统结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

参见图1，本发明实施例提供一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法，具体包括：

S101：确定各帧周期内各时隙的边界及中心点。

由于对帧周期及时隙周期的边界及中心点仅仅是粗略估算，导致在对信号检测中各参数的测量存在较大误差，甚至很多参数无法进行计算，使得现有信号检测的范围及程度都受到了很大的限制，因此，作为优选的，本发明实施例中，首先精确确定各帧周期内各时隙的边界及中心点，以为后续功率及信噪比的计算提供基础，以使得计算得到的信噪比更加准确。

S102：针对一个频点的各时隙，根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率。

需要说明的是，利用本步骤所述方法，可以计算出该频点全部时隙的平均接收功率和最大接收功率。进而，利用各时隙的平均接收功率和最大接收功率，分别采用本发明实施例步骤S103所述方法，计算出该频点各时隙的C/I值。从而，能够根据该频点各时隙C/I的值判断出该频点的业务状况，实现优化处理。

优选的，本发明实施例中所述接收功率具体为训练序列码TSC功率。

需要说明的是，在实际应用中，本领域技术人员也称最大训练序列码接收功率为最大训练序列码相关接收功率，即由于某一基站使用指定训练序列码占用指定时隙进行功率发射导致的该时隙产生的接收功率部分。

GSM移动通信系统定义了9组训练序列码（TSC），其中8组用于小区业务信道，一组用于BCCH载频空闲时隙（dummy burst）的发射信号功率填充，如下表达式所示。

Training Bits=

[

0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1;

0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1;

0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0;

0,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,0;

0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1;

0,1,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,1,0;

1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1;

1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0;

%above8is for the TCH

0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1

%dummy burst

];

在各下行公共信道中发送的基站色码（BSIC）的最低位三比特指数指示了该小区应用了8组训练序列中的哪一组，训练序列作为已知参考信号，用于各小区信号接收时的信道时域均衡，以提高GSM移动通信系统的抗干扰能力。

具体的，本步骤中根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率的方法包括如下2个子步骤：

根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；以及，在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

其中，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列具体为：

I_S(SLOT_v,t-kT)={I_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

Q_S(SLOT_v,t-kT)={Q_S(SLOT_v,n,t-kT),n=0,1,2,...,N-1}

I_S(SLOT_v,t-kT)和Q_S(SLOT_v,t-kT)分别为时隙SLOT_v时间周期的接收采样信号的I和Q两路基带复信号——GMSK调制信号系列，N为一个时隙周期内GMSK调制符号数。

根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率的具体为：

$\stackrel{\_}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=\frac{1}{N}(\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|I}_S{({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})|}^2+\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|Q}_S{({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-\mathrm{kT})|}^2).$

优选的，在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率包括如下2个子步骤：

以当前时隙功率峰值的当前时间值为中心点，设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各TSC功率值，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。

经过发明人多次反复大量的试验，作为一个优选的方案，延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs，效果相对比较好。

具体的，本发明实施例所述延时器组也称滑窗并行时检隙测技术，延时器组所组成的滑窗结构如图2所示。

图2所示的并行滑动窗口由21个延时器组成，每个延时器时延周期为T=1us，整个滑动窗口长度以时隙中心点左右分别拓展10us共21us。每一次延时后的采样信号与9组训练序列码进行并行相关检测。对于一个时隙的测量，总共需要进行21次最强训练系列码相关功率的并行检测。

本步骤中，优选的，对每一个延时采用信号9组训练序列码TSC进行并行检测，采用TSC最大功率检测，能够检测出该时隙是否存在业务占用、以及时隙在业务占用时，最大相关功率信号对应的训练序列码，以判断是小区信号还是干扰等等，能够较好的提供移动信号相关参数的测量。

由于每一组26bit的训练序列中的开始5bit和尾部5bit是由位于中心位置点16bit原始序列进行周期拓展得到，所以用16位原始bit对小区发射时隙信号进行相关检测时，在相关峰值的两侧会各出现5个0点。这也为判断功率峰值提供了一种具体的筛选条件。

具体的，上述以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，具体实现算法为：

$P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})=\underset{k=-10}{\overset{10}{\mathrm{MAX}}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{\mathrm{MAX}}}\left[P_{\mathrm{corr}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_m,S_i(t-\mathrm{kT})\right]$

上述t为测试时刻，SLOT_v表示帧周期内的第v个时隙，TSC_l表示为被服务小区CELL_h分配的第l个训练序列码TSC，S_i表示该帧周期中第i个功率峰值，t-kT表示延时器组中的第k个延时器在t-kT时刻发生超时，N为当前时隙周期内GMSK调制符号数。

S103：根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比。

本步骤中，根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比具体为：

$\mathrm{CtoI}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})=10\lg \frac{P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}{\stackrel{\‾}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-\mathrm{kT})-P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})}.$

以上公式中，当前时隙平均功率减掉当前时隙最大功率，为当前时隙噪声，利用当前时隙最大功率除以噪声，得到的就是当前时隙信噪比，上述公式中，得到的信噪比具体为dB值。

S104：根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理。

根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况包括：

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值小于零，则确认该频点中的当前时隙为业务空闲时隙；

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值大于零，则确认该频点中的当前时隙为业务占用时隙。

在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰。

此时，根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理（即对频率进行优化处理）具体为：

将包含较多被干扰时隙的频点，调整为包含较多空闲时隙且最大接收功率小于预定功率的频点。具体的，就是将包含较多被干扰时隙的频点，调整为满足以下条件的频点：

包含较多业务空闲时隙；且，在业务占用时隙的最大接收功率不能过高，即低于预定功率。

即，由于包含较多受干扰时隙的频点，其信号接收质量很差，因此，可以考虑本机不使用该频点，而将其调整为包含较多业务空闲时隙的频点，且该频点中业务占用时隙的最大接收功率不能过高，即调整为信号复用密度较小的频点，以提高本机的业务承载的质量，即提高服务质量。

也就是说，将频率复用密度较大、受干扰较严重影响业务质量的频点，调整为复用密度较小、接收功率和C/I均较小的频点。从而频率方案的高效优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

举例说明，参见图3所示，上面为最大接收功率分布示意图，下面为信噪比C/I分布示意图。其中A频点（42号频点）中包含较多最大接收功率较高的时隙，假设其中大部分较高的最大接收功率来自干扰小区，则，由于对C/I也较大，说明此时虽然有来自干扰小区的信号，但是服务小区并未或者较少发射信号。若C/I较小，则说明服务小区也在发射信号，且被干扰小区干扰，即分析表明A频点受干扰较严重，频率复用密度较大，导致信号接收质量较差；相应的，对B频点（59号频点）的分析也是一样的道理，此处不再赘述。C频点（52号频点）为业务空闲频点。在具体频点优化时，可以考虑将A频点调整为C频点或B频点，以较少载频所受干扰，提升信号质量。

需要说明的是，在各下行公共信道中发送的基站色码（BSIC）的最低位三比特指数指示了该小区应用了8组训练序列中的哪一组，使用相同载频的不同小区的下行时隙信号可以用不同训练序列进行区分。因此，上述判断最大接收功率来自干扰小区还是服务小区的方法可以是：

获取最大接收功率对应的TSC训练序列码；

确定所述训练序列码所分配的小区属于服务小区或干扰小区。

可见，本发明实施例提供一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法，能够根据各帧周期内时隙的边界和中心点，精确计算出当前时隙的信噪比C/I值，根据信噪比C/I值能够精确反映各时隙业务状况，当其小于零则说明当前时隙为业务空闲时隙，若大于零，则说明当前时隙为业务占用时隙，在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰；C/I值越小，说明被干扰的越严重，业务接收质量越差，基于此，需要对信号质量进行优化，将其中将包含较多被干扰时隙的频点，调整为包含较多空闲时隙且最大接收功率小于预定功率的频点。即可以通过频点干扰分析进行调整频率方案的科学优化，将其中的频率复用密度较大、受干扰严重的频点调整为接收时隙功率较低，C/I较小，即频率复用密度较小的频点，以实现频率方案的科学优化，高效提升信号质量，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

对于上述确定各帧周期内各时隙的边界及中心点的方法具体参见图4所示，主要包括：

S401：针对一个频点的一个选定帧周期内，获取该帧周期内信号的功率峰值。

需要说明的是，本发明实施例为了确定各时隙的精准边界及中心点，可以随机选定一个帧周期执行本步骤S401。

同时，在执行本步骤S401的过程中，还可以记录该帧周期内全部信号的功率数据，以便为后续步骤对信号功率进行分析使用。

具体的，获取该帧周期内信号的功率峰值包括如下3个子步骤：

设置监测延时器对信号功率进行监测，所述延时值小于时隙周期。

当延时超时时，记录当前监测到的信号功率值。

在该帧周期内监测到的信号功率值中，获取功率峰值。

因为在该帧周期内监测到的信号功率值，并非全部都是峰值，在监测到的信号功率值中，需要在其中选择属于峰值的部分。

需要说明的是，本步骤中使用的延时器的延时值至少要小于一个时隙周期，因为通常来讲，一个时隙周期内应该会有峰值出现，在实际应用中。延时值设置的越小，则得到的功率峰值越准确，能够避免遗漏，但是设置的太小，容易导致需要处理的数据量增加，效率降低，因此，在实际应用中，本领域技术人员可以根据具体应用场景及需求合理设置延时值。

S402：在各功率峰值处，以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，并记录该精准功率峰值所在时间值。

具体的，以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值包括如下3个子步骤：

设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测。

逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值。

在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值。

延时器组包括多个延时器，假设包括N个延时器（通常N为奇数），每个延时器的延时值设为时间t1，则能够测量以功能峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预置时间即N*t1内计算精准功率峰值。具体的，延时器组中，以中间的延时器作为中心，分别向前后两边设置（N-1）/2个延时器，在作为中心点的功能峰值的当前时间值前（N-1）*t1/2时刻时，最前面的延时器超时，记录下该延时器超时时的当前信号功率值，依次类推，当第二个延时器超时时，再记录第二个延时器超时时的当前信号功率值，直至最后一个延时器超时时，记录下最后一个延时器超时时的当前信号功率值。

优选的，功率峰值具体可以是训练序列码TSC的功率峰值。

上述逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值具体为：针对延时器组中的各延时器，当延时器超时时，记录当前信号对应的各TSC功率值，并计算最大TSC功率值。

则在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值具体为：计算各延时器超时时得到的最大TSC功率值中的最大值，作为精准功率峰值。

经过发明人多次反复大量的试验，作为一个优选的方案，延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs，效果相对比较好。

具体的，本发明实施例所述延时器组也称滑窗并行时检隙测技术，延时器组所组成的滑窗结构如上图2所示。

图2所示的并行滑动窗口由21个延时器组成，每个延时器时延周期为T=1us，整个滑动窗口长度以时隙中心点左右分别拓展10us共21us。每一次延时后的采样信号与9组训练序列码进行并行相关检测。对于一个时隙的测量，总共需要进行21次最强训练系列码相关功率的并行检测。

本步骤中，优选的，对每一个延时采用信号9组训练序列码TSC进行并行检测，采用TSC最大功率检测，能够检测出该时隙是否存在业务占用、以及时隙在业务占用时，最大相关功率信号对应的训练序列码，以判断是小区信号还是干扰等等，能够较好的提供移动信号相关参数的测量。

由于每一组26bit的训练序列中的开始5bit和尾部5bit是由位于中心位置点16bit原始序列进行周期拓展得到，所以用16位原始bit对小区发射时隙信号进行相关检测时，在相关峰值的两侧会各出线5个0点。这也为判断功率峰值提供了一种具体的筛选条件。

具体的，上述以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，具体实现算法为：

$P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{SLOT}}_u,{\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})=\underset{k=-10}{\overset{10}{\mathrm{MAX}}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{\mathrm{MAX}}}\left[P_{\mathrm{corr}}({\mathrm{SLOT}}_u,{\mathrm{TSC}}_m,S_i(t-\mathrm{kT})\right]$

其中，t为测试时刻，SLOT_u表示帧周期内的第u个时隙，TSC_l表示为被服务小区CELLh分配的第l个训练序列码TSC，S_i表示该帧周期中第i个功率峰值，t-kT表示延时器组中的第k个延时器在t-kT时刻发生超时。

也就是说，在测试时刻t，指定测试区域（栅格）g_q内，载频f_p的某一个时序SLOT_u（一个帧周期内的第u个时隙），被服务小区CELL_h（无线网络中的第h个小区）的业务占用，则可以检测出小区CELL_h分配的训练序列码TSC_l（第l个训练序列码）的最大相关功率P_corrMAX(SLOT_u,TSC_l,t-kT)。其中的MAX(·)符号表示取括号内数组元素的最大值。

S403：在上述计算得到的各精准功率峰值中，计算最大精准功率峰值。

具体的，本步骤将各精准功率峰值中的最大值作为最大精准功率峰值。

优选的，功率峰值具体为训练序列码TSC的功率峰值，延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs时，本步骤在上述计算得到的各精准功率峰值中，计算最大精准相关功率峰值，具体实现算法为：

$P_{\mathrm{corrMAX}}({\mathrm{FLAM}}_w,{{\mathrm{SLOT}}_v,\mathrm{TSC}}_l,t-\mathrm{kT})=\underset{{\mathrm{SLOT}}_u,u=0}{\overset{7}{\mathrm{MAX}}}\underset{k=-10}{\overset{10}{\mathrm{MAX}}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{\mathrm{MAX}}}\left[P_{\mathrm{corr}}({\mathrm{SLOT}}_u,{\mathrm{TSC}}_m,S_i(t-\mathrm{kT})\right].$

也就是说，0-7共8个时隙SLOT中，获取最大的训练序列码TSC功率值，P_corrMAX(FLAM_w,SLOT_v,TSC_l,t-kT)表示一个帧周期w内训练序列码TSC最大精准功率峰值为该帧中第v时隙第l个训练序列码，该最大精准功率峰值当前时间为t-kT，其中t为测试时间。

S404：以所述最大精准功率峰值所在时间值作为其所在时隙的中心点，并以该时隙中心点为基准，进行左右拓展，依次确定该帧周期内各时隙的边界及中心点，以及，其它各帧周期的各时隙的边界及中心点。

取在一帧8个时隙周期内最大训练序列码相关功率对应的时隙中心点为本次检测帧周期内时隙分析的时隙中心点时间基准，并以此时间基准为基础进行一帧内的各时隙中心及时隙边界拓展划分。如图5所示，SLOT₃接收的训练序列码相关功率最强，以其相关峰值时刻作为SLOT₃的时隙中心点基准进行整个帧周期内其余时隙中心点和时隙边界的定位拓展。在此基础上进行各个时隙的最大训练序列码检测相关峰值功率检测。

S405：根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，对信号进行检测。

因此，作为优选的，本发明实施例中，首先精确确定各帧周期内各时隙的边界及中心点，以为后续功率及信噪比的计算提供基础，以使得计算得到的信噪比更加准确。

另外，参见图6，本发明实施例提供了一种基于信噪比C/I进行信号优化的系统，具体包括：

时隙确定模块601，用于确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

功率计算模块602，用于针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

信噪比计算模块603，用于根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比；

信号优化处理模块604，用于根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理。

优选的，所述接收功率具体为训练序列码TSC功率。

相应的，所述功率计算模块602具体包括正余弦信号获取单元、平均功率计算单元和最大功率计算单元：

正余弦信号获取单元，用于根据得到的各帧周期内时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOTv接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列。

平均功率计算单元，用于根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率。

最大功率计算单元，用于在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

需要说明的是，本发明系统实施例中的各个模块或者子模块的工作原理和处理过程可以参见上述图1-图5所示方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

可见，本发明实施例提供一种基于信噪比C/I进行信号优化的系统，能够根据各帧周期内时隙的边界和中心点，精确计算出当前时隙的信噪比C/I值，根据信噪比C/I值能够精确反映各时隙业务状况，当其小于零则说明当前时隙为业务空闲时隙，若大于零，则说明当前时隙为业务占用时隙，在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰；C/I值越小，说明被干扰的越严重，业务接收质量越差，基于此，需要对信号质量进行优化，将其中将包含较多被干扰时隙的频点，调整为包含较多空闲时隙且最大接收功率小于预定功率的频点，以实现信号优化，能够根据业务状况对信号进行合理优化，实现网络负载优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括如下步骤：（方法的步骤），所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比；

根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理；

所述接收功率具体为训练序列码TSC功率；

所述根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率包括：

根据得到的时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；以及，在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。

2.根据权利要求1所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率包括：

以当前时隙功率峰值的当前时间值为中心点，设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各TSC功率值，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。

3.根据权利要求2所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值T为1μs；

所述获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列具体为：

I_S(SLOT_v,t-kT)＝{I_S(SLOT_v,n,t-kT),n＝0,1,2,...,N-1}

Q_S(SLOT_v,t-kT)＝{Q_S(SLOT_v,n,t-kT),n＝0,1,2,...,N-1}

所述根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率的具体为：

$\stackrel{\‾}{P}({\mathrm{SLOT}}_v,t-kT)=\frac{1}{N}\left(\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\right|I_S({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-kT){|}^2+\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\left|Q_S({\mathrm{SLOT}}_v,n,t-kT){|}^2\right)$

所述在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率具体为：

$P_{corrMAX}\left({\mathrm{SLOW}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-kT\right)=\underset{k=-10}{\overset{10}{MAX}}\underset{{\mathrm{TSC}}_i,i=0}{\overset{8}{MAX}}\[P_{corr}({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_m,S_i\left(t-kT\right)\]$

其中，t为测试时刻，SLOT_v表示帧周期内的第v个时隙，TSC_l表示为被服务小区CELL_h分配的第l个训练序列码TSC，S_i表示该帧周期中第i个功率峰值，t-kT表示延时器组中的第k个延时器在t-kT时刻发生超时，N为当前时隙周期内GMSK调制符号数。

4.根据权利要求3所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比具体为：

$CtoI\left({\mathrm{SLOT}}_v,t-kT\right)=10\lg \frac{P_{corrMAX}\left({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-kT\right)}{\stackrel{\‾}{P}\left({\mathrm{SLOT}}_v,t-kT\right)-P_{corrMAX}\left({\mathrm{SLOT}}_v,{\mathrm{TSC}}_l,t-kT\right)}.$

5.根据权利要求4所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况包括：

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值小于零，则确认该频点中的当前时隙为业务空闲时隙；

若CtoI(SLOT_v,t-kT)的值大于零，则确认该频点中的当前时隙为业务占用时隙；

在业务占用时隙，当最大接收功率来自干扰小区时，则该频点中的当前时隙被干扰；

所述根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理包括：

将包含较多被干扰时隙的频点，调整为满足以下条件的频点：

包含较多业务空闲时隙；且，在业务占用时隙的最大接收功率小于预定功率。

6.根据权利要求1-5任一项所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述确定各帧周期内各时隙的边界及中心点包括：

针对一个频点的一个选定帧周期内，获取该帧周期内信号的功率峰值；

在各功率峰值处，以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，并记录该精准功率峰值所在时间值；

在上述计算得到的各精准功率峰值中，计算最大精准功率峰值；

以所述最大精准功率峰值所在时间值作为其所在时隙的中心点，并以该时隙中心点为基准，进行左右拓展，依次确定该帧周期内各时隙的边界及中心点，以及，其它各帧周期的各时隙的边界及中心点。

7.根据权利要求6所述的基于信噪比C/I进行信号优化的方法，其特征在于，所述获取该帧周期内信号的功率峰值包括：

设置监测延时器对信号功率进行监测，所述延时值小于时隙周期；

当延时超时时，记录当前监测到的信号功率值；

在该帧周期内监测到的信号功率值中，获取功率峰值；

所述以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值包括：

设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；

逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值；

在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值；

所述功率峰值具体为训练序列码TSC的功率峰值；

所述逐个记录该延时器组中各延时器超时的当前信号功率值包括：

针对延时器组中的各延时器，当延时器超时时，记录当前信号对应的各TSC功率值，并计算最大TSC功率值；

所述在上述记录的信号功率值中计算最大信号功率值，将该最大信号功率值作为精准功率峰值包括：

计算各延时器超时时得到的最大TSC功率值中的最大值，作为精准功率峰值。

8.一种基于信噪比C/I进行信号优化的系统，其特征在于，所述系统包括：

时隙确定模块，用于确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；

功率计算模块，用于针对一个频点的各时隙，根据得到的时隙的边界及中心点，计算当前时隙的平均接收功率和最大接收功率；

信噪比计算模块，用于根据平均接收功率和最大接收功率计算当前时隙的信噪比；

信号优化处理模块，用于根据该频点各时隙的信噪比判断该频点的业务状况，并根据业务质量优化原则进行信号质量优化处理；

所述接收功率具体为训练序列码TSC功率；

所述功率计算模块包括：

正余弦信号获取单元，用于根据得到的时隙的边界及中心点，获取当前时隙SLOT_v接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列；

平均功率计算单元，用于根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOT_v的平均接收功率；

最大功率计算单元，用于在当前时隙功率峰值处利用延时器组计算最大TSC功率。