CN104158602A - 一种噪声估计的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种噪声估计的方法和装置，该方法包括：对待检测的信号做延迟处理；将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；计算噪声的功率。本发明考虑了相位误差对噪声估计的影响，对待检测的信号进行延迟后，与原信号进行差分运算，从而巧妙地消除了信号对噪声估计的干扰，使得噪声估计更加准确。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及到接收机中噪声估计方法。
背景技术
在现代通信系统(如WCDMA)中，接收机通常会估计接收信号质量，反馈给发射机，用于调整发射数据的速率，以达到最优的数据速率。此外，估计接收信号质量也能用于重传信号的合并，以改善接收机性能。接收信号的信噪比(signal-to-noise ratio，简称SNR)是评价接收信号质量的主要指标。因此，鲁棒的信噪比估计对通信系统非常关键。
通信系统中，通常都有导频信道，如WCDMA中的CPICH信道。导频信道传输的是发射机和接收机都确知的数据内容，便于计算导频信号功率和噪声功率。因此在接收机中常利用导频信道，进行信噪比的估计。
图1显示为HSPA+的接收机框图。接收机的输入信号，经过信道估计、时延调整、接收机模块处理后，得到解扩的导频符号和解扩的数据符号。对解扩的导频符号进行测量，得到SNR。再根据SNR得到信道质量指示(channel quality indicator，简称CQI)。解扩的数据符号进行解映射，再结合SNR进行最大比合并后，送到数据译码模块，得到传输块和是否正确接收指示(ACK/NACK)。
申请号为US8107393B2的美国专利提出了一种WCDMA系统中SNR估计的方法，逻辑框图如图2所示。其中，噪声的估计是基于解扩CPICH符号没有相位误差的假设。当信道估计中的滤波器延时与时延调整里的延时匹配时，这个假设是合理的。在接收机中，信道估计模块采用了指数平均的IIR滤波器结构，滤波器的群延时是多普勒频偏的函数。接收机信号在满足标准定义的时延要求下，不能在各种场景下保证延时匹配。在信道估计与输入到接收机信号之间的时延偏差，会造成接收机输出的解扩符号上产生相位误差。这个相位误差是接收信号的残留频率偏差的函数，残留频率偏差是闭环频率纠正的产物。如果信道估计与数据延时的失配较大，即使很小的残留频偏也会导致解扩后的导频符 号产生明显的相位误差，最终导致SNR估计有明显偏差。
SNR的计算公式如公式(1)：
SNR＝10log10(cos2θ·SNR_linear/(sin2θ·SNR_linear+1)) 公式(1)
其中：
SNR_linear为理论的SNR线性值；
相位误差θ＝2·.π·Δf·Δt；
失配延时Δt＝信道估计的滤波器群延时–时延调整的延时。
由公式(1)可见，分母的偏差是SNR和θ的函数，SNR越大，估计的误差越大。在有大延时失配和高SNR下，SNR估计有明显偏差。SNR估计受相位误差影响非常大。
发明内容
有鉴于此，本发明的一个目的是提供一种噪声估计的方法和装置，克服相位偏移带来的噪声估计误差。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
在本发明一实施例中，提供了一种噪声估计的方法，包括：
对待检测的信号做延迟处理；
将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为0.5。
较佳地，还包括：对计算出的噪声功率做滤波处理。
在本发明又一实施例中，还提供了另一种噪声估计方法，包括：
对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
对所述分离出来的实部或虚部做延迟处理；
将所述实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为1。
较佳地，还包括：对计算出的噪声的功率做滤波处理。
在又一实施例中，还提供了一种噪声估计的装置，包括依次相连的：
延迟处理模块，用于对待检测的信号做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，所述第二运算模块，用于通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为0.5。
较佳地，还包括：滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声功率做滤波处理。
在又一实施例中还提供了另一种噪声估计装置，包括依次相连的：
解复用模块，用于对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
延迟处理模块，用于对所述分离出来的实部或虚部做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，所述第二运算模块，用于通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为1。
较佳地，还包括：滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声的功率做滤波处理。
为了上述以及相关的目的，一个或多个实施例包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明某些示例性方面，并且其指示的仅仅是各个实施例的原则可以利用的各种方式中的一些方式。其它的益处和新颖性特征将随着下面的详细说明结合附图考虑而变得明显，所公开的实施例是要包括所有这些方面以及它们的等同。
说明书附图
图1是现有技术HSPA+接收机框图；
图2是现有技术基于导频SNR估计的逻辑框图；
图3是本发明第一实施例噪声估计方法流程图；
图4是本发明第一实施例噪声估计的逻辑框图；
图5是本发明第一实施例SNR估计的逻辑框图；
图6是本发明第一实施例噪声估计方法流程图；
图7是本发明第一实施例噪声估计的逻辑框图；
图8是本发明第一实施例SNR估计的逻辑框图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
申请人发现由于时延不匹配导致信号存在相位误差，会影响SNR估计的准确程度，而SNR估计的准确程度则对改善接收机性能非常重要，因此本发明的重点在如何提高SNR估计的准确程度。
待检测信号f(x)由于时延不匹配而存在相位误差，与实轴夹角为θ。此时，待检测信号在实轴上的分量，即待检测信号的实部为f(x)·cosθ，在虚轴上的分量，即待检测的信号虚部为f(x)·sinθ。相位误差角度θ取值一般很小，因此，cosθ趋近于1。待检测信号f(x)包括信号f1(x)和噪声f2(x)，f1(x)一般而言会远大于f2(x)。因此，在计算SNR时，由于cosθ趋近于1，f(x)趋近于f1(x)，待检测的信号在实轴上的分量f(x)·cosθ趋近于信号f1(x)，并不会对信号的估计造成太大的影响。但是对于噪声的估计，相位旋转将导致较大的估计误差：由于信号出现相位旋转，在虚轴上存在了信号分量f(x)·sinθ，尽管θ较小，但是由于f1(x)远大于f2(x)，将对噪声f2(x)的估计造成很大的误差。
申请人基于对时延不匹配导致的SNR估计误差进行深入研究，从原理上明确问题所在，进行了深入的分析，付出创造性劳动，进而提供了有效的解决方案，很好地解决了上述问题。
第一实施例：
本发明实施例提供了一种噪声估计方法，如图3所示，包括步骤：
步骤S401：对待检测的信号做延迟处理；
步骤S402：将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
步骤S403：计算噪声的功率。
其中，所述待检测信号包括信号和噪声。当存在时延不匹配时，所述信号在频域中存在相位旋转，具有实部和虚部。本发明第一实施例考虑了相位误差对噪声估计的影响，对待检测的信号整体进行延迟后，与原信号进行差分运算，从而巧妙地消除了信号对噪声估计的干扰，使得噪声估计更加准确。
较佳地，在执行步骤S401时，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。较佳地，可以取N＝1。
较佳地，在执行步骤S403时，可以通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。信号为实数时，取模后做平方运算就是平方器；信号为复数时，取模后做平方运算等于信号实部的平方加信号虚部的平方。
较佳地，所述加权因子取值为0.5。
较佳地，在执行步骤S402之后，步骤S403之前，还可以包括步骤S404(图中未示出)：对计算出的噪声的功率做滤波处理。从而进行平滑处理。对于零均值的随机噪声，可以采用积分器来进行平滑处理。
为了进一步说明本发明解决方案，参见图4，该图示出了在一具体实施例中噪声估计的逻辑框图。
本发明实施例还提供了一种SNR估计方法，在采用本发明第一实施例所述方法估计噪声功率时，还计算信号的功率，将得到的信号功率与噪声功率做除法运算，得到SNR。
较佳地，在计算信号功率时，可以对待检测信号进行解复用，分离出待检测信号的实部，对其取模后做平方运算，从而计算出信号的功率。
较佳地，还可以在分离出待检测信号的实部后，先进行滤波处理，然后再计算信号的功率。
为了进一步说明，参见图5，该图示出了在一具体实施例中SNR估计的逻辑框图。
第二实施例：
本发明实施例提供了一种噪声估计方法，如图6所示，包括步骤：
步骤S701：对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
步骤S702：对所述信号的实部或虚部做延迟处理；
步骤S703：将所述信号的实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
步骤S704：计算噪声的功率。
其中，所述待检测信号包括信号和噪声。当存在时延不匹配时，所述信号在频域中存在相位旋转，具有实部和虚部。本发明第二实施例考虑了相位误差对导频符号的影响，针对信号虚部对噪声估计带来的影响，分离出待检测信号的虚部，对待检测的信号的虚部进行延迟后，与原信号的虚部进行差分运算，得到噪声的实部或虚部。由于大部分的噪声，例如高斯白噪声，随机噪声等，其实部和虚部统计特性分布相同，即，噪声的实部和虚部相等，因此，只需要 对信号的实部或虚部进行延迟和差分处理，消除信号对噪声估计的干扰，根据噪声的实部或虚部均可计算出噪声功率，降低了运算量，使得噪声估计更加准确。
其中，解复用的作用是分离信号的实部和虚部。
较佳地，在执行步骤S702时，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。较佳地，可以取N＝1。
较佳地，在执行步骤S704时，可以通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。信号为实数时，取模后做平方运算就是平方器；信号为复数时，取模后做平方运算等于信号实部的平方加信号虚部的平方。
较佳地，所述加权因子取值为1。
较佳地，在执行步骤S703之后，步骤S704之前，还可以包括步骤S705(图中未示出)：对计算出的噪声功率做滤波处理。从而对噪声进行平滑处理。对于零均值的随机噪声，可以采用积分器来进行平滑处理。
为了进一步说明，参见图7，该图示出了在一具体实施例中噪声估计的逻辑框图。通过对信号的虚部取模后做平方运算，消除了噪声估计过程中信号带来的干扰，使得噪声估计更准确。通过对信号的实部取模后做平方运算以消除信号对噪声估计的干扰的方式亦如此，此处不再赘述。
本发明实施例还提供了一种SNR估计方法，在采用本发明第一实施例所述方法估计噪声功率时，还计算信号的功率，将得到的信号功率与噪声功率做除法运算，得到SNR。
较佳地，在计算信号功率时，可以对待检测信号进行解复用，分离出待检测信号的实部，对其取模后做平方运算，从而计算出信号的功率。
较佳地，还可以在分离出待检测信号的实部后，先进行滤波处理，然后再计算信号的功率。
为了进一步说明，参见图8，该图示出了在一具体实施例中SNR估计的逻辑框图。
第三实施例：
本发明实施例还提供了一种噪声估计的装置，包括依次相连的：
延迟处理模块，用于对待检测的信号做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，所述第二运算模块，用于通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为0.5。
较佳地，还包括：滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声功率做滤波处理。
第四实施例：
本发明实施例提供了另一种噪声估计装置，包括依次相连的：
解复用模块，用于对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
延迟处理模块，用于对所述分离出来的实部或虚部做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
较佳地，所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
较佳地，所述第二运算模块，用于通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
较佳地，所述加权因子取值为1。
较佳地，还包括：滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声的功率做滤波处理。
本发明是为了有效地抑制时延不匹配导致的相位误差。本发明假设在相邻符号上，期望的有用信号的相位和幅度不变。即使在高速移动的情况下，这也是一个合理的假设。本发明考虑了相位误差对信号的影响，通过对信号进行延迟和差分运算，巧妙地消除了信号在虚轴上的分量对噪声估计的影响，即除了消除对残留频偏的影响，保留了噪声部分，本发明的估计具有更小的方差和更高的准确度。
本发明通过提高噪声估计的准确度，进而提高SNR估计的准确度。而SNR估计会直接影响信道质量指示(CQI)的计算，也会影响数据重传时的合并，进而能提高接收机的吞吐率。
本发明实施例所提供的噪声估计的方法能够很好地解决CPICH信道估计时，由于时延偏差导致的SNR估计偏差，由于采用了时延和差分运算，能够很好地消除信号对噪声估计的干扰，使得SNR计算更加准确，不会受到时延偏差的影响。本发明实施例所提供的噪声估计的方法还能应用于其他场景下的噪声估计，均能克服时延偏差带来的估计误差，使得噪声估计结果更加准确，并不限于CPICH信道估计。
根据所述公开的实施例，可以使得本领域技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的范围和主旨的基础上应用于其他实施例。以上所述的实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (20)
1.一种噪声估计的方法，其特征在于：
对待检测的信号做延迟处理；
将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
计算噪声的功率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；
所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述加权因子取值为0.5。
5.如权利要求1-4中任何一项所述的方法，其特征在于，还包括：
对计算出的噪声功率做滤波处理。
6.一种噪声估计方法，其特征在于：
对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
对所述分离出来的实部或虚部做延迟处理；
将所述实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
计算噪声的功率。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；
所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：
所述加权因子取值为1。
10.如权利要求6-9中任何一项所述的方法，其特征在于，还包括：
对计算出的噪声的功率做滤波处理。
11.一种噪声估计的装置，其特征在于，包括依次相连的：
延迟处理模块，用于对待检测的信号做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述信号与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述第二运算模块，用于通过对噪声取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；
所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于：
所述加权因子取值为0.5。
15.如权利要求11-14中任何一项所述的装置，其特征在于，还包括：
滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声功率做滤波处理。
16.一种噪声估计装置，其特征在于，包括依次相连的：
解复用模块，用于对待检测的信号进行解复用，分离出信号的实部或虚部；
延迟处理模块，用于对所述分离出来的实部或虚部做延迟处理；
第一运算模块，用于将所述实部或虚部与其延迟后的信号做差分运算，得到噪声的实部或虚部；
第二运算模块，用于计算噪声的功率。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于：
所述延迟处理时长是待检测信号的信号周期的N倍；N为正整数。
18.如权利要求16所述的装置，其特征在于：
所述第二运算模块，用于通过对噪声的实部或虚部取模后做平方运算，然后乘以加权因子，以计算出噪声的功率；
所述加权因子根据噪声的统计分布情况来确定。
19.如权利要求18所述的装置，其特征在于：
所述加权因子取值为1。
20.如权利要求16-19中任何一项所述的装置，其特征在于，还包括：
滤波模块，与所述第二运算模块相连，用于对计算出的噪声的功率做滤波处理。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20141119 |