CN105165080A - 用于无线网络中的用户速度估计的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于估计连接到无线网络的基站的用户设备的速度的方法，所述方法包括下面的步骤：执行在所述用户设备与所述基站之间传输的无线信号的信号强度测量(S)；执行信号强度测量的频谱分析(11)；确定信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率；根据先前建立的参考数据，估计(12)与所确定的频率相对应的用户设备的速度，参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。

Description

用于无线网络中的用户速度估计的方法和系统
技术领域
本发明涉及用于估计连接到无线网络的用户设备的速度的方法和系统。
背景技术
如在此使用的，术语“用户设备”的含义是广泛而非限定性的，包括任何用户终端，或者更一般地，包括任何能够连接到无线网络的设备(例如，移动电话、个人数字助理、智能电话、平板计算机)。
“用户速度”在此的含义是指用户的真实速度，或者更一般地，是指具有附着到无线网络的服务基站上的用户设备的实体的真实速度。例如，拥有移动电话的用户的速度，或者包括连接到无线网络的设备的车辆的速度。
无线网络可以是任何能够支持与其连接的用户设备的移动性的蜂窝网络或广域网络(诸如WiMAX、GSM、2G/3G、CDMA、LTE等等)。
估计用户速度在这样的无线网络中是很重要的。实际上，用户速度是用于不同无线网络功能(包括移动性管理和无线资源管理)的关键参数。有效地估计用户速度对无线网络性能并因此对于所提供的服务质量(QoS)具有很大的影响。
例如，关于移动性管理，切换成功率直接与用户速度相关是明确的：用户速度越高，切换频率也就越高，并伴随更大的呼叫掉线风险(N.Yaakob等的“InvestigatingMobileMotionPredictioninSupportingSeamlessHandoverforHighSpeedMobileNode(在高速移动节点的支持无缝切换中研究移动台运动预测)”，计算机和通信工程国际会议的会议记录，2008)。相应地，切换参数(偏移、滞后、定时器和过滤系数)的最优调整应当是速度相关的。
由V.Kavitha等提出的分析框架(“SpatialQueuingforanalysis,designanddimensioningofPicocellnetworkswithmobileusers(用于具有移动用户的微微蜂窝网络的分析、设计和估算的空间排队”)描述了切换损失和蜂窝大小对用户速度的依赖性。
同样，关于无线资源管理，最合适的调度方案(无论是否是频率选择性的)依赖于用户速度。通常，频率选择性调度在低用户速度时是优选的。否则，由于高多普勒条件，频率相关的信道信息不够准确。在高速时，频率采集调度是优选的。
因此，如以上非穷尽例子强调的，有关用户速度的准确信息对于优化多于一个的网络机制是必需的。
用于无线网络内用户速度估计的现有解决方案是低效的，并且由于各种原因而不满足准确性要求。
例如，基于捕获所接收的信号强度测量的速度相关的短期变化的那些方案在测量周期高于这些快速变化的相干周期时是低效的。例如，当测量周期高于LTE中解调参考信号的周期时(特别地，高于1ms)，可被检测到的最大速度是有上限的。例如，以5ms为周期，可被检测到的最大速度是30kmph。以10ms为周期，则速度估计的性能仅在直到20kmph时才是满意的。
事实上，关于测量采样频率，先前的方法主要针对分析速度相关的快速衰落特性：多普勒频率源自快速衰落信道的协方差或功率谱。但是，奈奎斯特定理利用高的测量采样频率以避免频谱混淆并进而避免错误的多普勒估计。因此，这些方法仅适用于短的采样周期。
另外，几乎所有已知的解决方案(尤其是基于交叉的方法(ZhangHong等的“Mobilespeedestimationusingdiversitycombininginfadingchannels(在衰落信道中使用分集合并的移动台速度估计)”，通信和信号处理研究中心，新泽西州科技学院，2004)和基于协方差的方法(RosaZhengYahong等的“Mobilespeedestimationforbroadbandwirelesscommunicationsoverricianfadingchannels(用于莱斯衰落信道上的宽带无线通信的移动台速度估计)”，IEEETransactionsOnWirelessCommunications，第8页，2009年1月)都对噪声敏感，尤其是对于小的多普勒扩展。作为其它的问题，大多数解决方案需要信噪比(SNR)的知识，受限于高斯噪声的假设，并且实现复杂。
现有技术的另外一个问题是已知的解决方案需要估计信号功率或协方差(关于基于功率谱的方法：BaddourKareemE.等的“NonparametricDopplerspreadestimationforflatfadingchannels(用于平坦衰落信道的非参数多普勒扩展估计)”，加拿大安大略省金斯敦的女王大学电子和计算机工程系，以及加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学，2003)，而这很困难，因为需要足够的观察窗口。
本发明的一个目的是提供对上述问题的解决方案，并提供相对现有技术的其它优点。
本发明的另一个目的是提供用户速度估计过程，其有效地处理长周期的信号强度测量。
本发明的另一个目的是提出一种用户速度的实时估计方法。
发明内容
各种实施例旨在处理上面列出的一个或多个问题的效果。以下给出了实施例的简要概括，以便提供对各种实施例的一些方面的基本理解。该概括不是这些各种实施例的详尽概要。并不意在识别关键元素的重点或者描述这些各种实施例的范围。其唯一的目的是以简单的形式给出一些概念以作为后面讨论的更详细描述的前序。
各种实施例涉及用于估计连接到无线网络的基站的用户设备的速度的方法，这些方法包括以下步骤：
-执行在用户设备与基站之间传输的无线信号的信号强度测量；
-执行信号强度测量的频谱分析；
-确定信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率；
-根据先前建立的参考数据，估计与所确定的频率相对应的用户设备的速度，参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
根据一个宏观方面，功率谱中局部最大值是按频率下降顺序的第一个局部峰值(即，按频率上升顺序的最后一个局部峰值，或者相当于最右边的峰值)，其具有比预定阈值更高的振幅。
根据另一个宏观方面，如果所估计的速度低于预定速度阈值，则上述的方法还包括以下步骤：
-对信号强度测量去噪，以便消除低于预义频率阈值的噪声频率；
-执行去噪后的信号强度测量的频谱分析；
-确定去噪后的信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率；
-根据先前建立的参考数据，估计与所确定的频率相对应的用户设备的速度，参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
根据另一个宏观方面，对于阴影(shadowing)的给定空间去相关距离，参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联，空间去相关距离与基站的无线环境相关。
根据另一个宏观方面，信号强度测量由用户设备对下行链路无线信号执行，然后向基站报告。
根据另一个宏观方面，在用户设备与基站之间传输的信号是探测参考信号。
根据另一个宏观方面，信号强度测量由基站对从用户设备传输的上行链路信号执行。
进一步地，各种实施例涉及用于估计连接到无线网络的基站的用户设备的速度的处理单元，该处理单元包括：
-用于执行信号强度测量的频谱分析的部件；
-用于确定信号强度测量的功率谱中的局部最大值的频率的部件；
-用于根据先前建立的参考数据来估计与所确定的频率相对应的用户设备的速度的部件，参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
根据一个宏观方面，上述的处理单元包括用于对信号强度测量去噪的部件。
进一步地，各种实施例涉及基站，其包括上述的处理单元。
根据一个宏观方面，上述基站被配置为执行从与其连接的用户设备传输的无线信号的信号强度测量。
各种实施例进一步涉及用于执行上述方法的计算机程序产品。
尽管各种实施例易于进行各种修改和替代，但其特定的实施例已在附图中作为例子示出。然而，应当理解，在此对特定实施例的描述并不意在将各种实施例限于在此公开的具体形式。
当然，应当知道，在任何实际实施例的开发中，应当制定具体实现的决定以实现开发者的特定目标，诸如符合系统有关的和商业有关的约束。应当知道，这种开发努力可能是耗时的，但对于受益于本公开的本领域普通技术人员来说是常规的理解。
附图说明
根据以下的公开和权利要求，各种实施例的目的、优点和其它特征将变得更显而易见。以下参考附图给出优选实施例的非限制性描述，仅作为示例的目的，其中:
图1是说明用于估计用户速度的实施例的流程图的示意图；
图2a、2b、4a和4b是说明用于用户速度估计的信号矢量的频谱分析的曲线；
图3是说明从频谱分析中推导出的用户速度对频率的依赖性的曲线。
具体实施方式
参考图1，用于用户速度估计的方法利用无线信号功率测量的矢量S作为输入数据。这些测量可以由用户设备执行，然后向服务基站报告，或者可选地由基站自身基于上行链路测量执行。相应地，这些测量可以基于下行链路或上行链路物理信号来执行。
作为这种无线信号测量的示例性例子，可提到对探测参考信号(SRS)(诸如用于上行链路信道的测量的参考信号或者用于信道质量指示符测量的参考信号)的窄带或宽带功能测量。独立于数据业务，这些信号周期性地从用户设备传输到服务基站(一般地，可配置的周期范围通常是20ms、40ms、80ms)。然后，有利地，对探测参考信号的功率测量的矢量是定期可用的。
所测量的信号强度遭受速度相关的变化，这些变化可以通过频谱分析来突出。事实上，与时域内的分析相比较，频谱分析有利地允许披露所测量的信号的特定信息(即，正弦分量的频率、相位和振幅)。对于低速，测量“缓慢地”变化：它们可能是长期相关的，而对于高速，连续的测量没有太大变化的周期缩短了。
在一个实施例中，离散傅立叶变换(DFT)用于对测量S执行频谱分析(图1中的步骤11)。DFT将信号矢量S转换到频域。作为示例，FFT(快速傅立叶变换)算法被应用在信号矢量S上，返回信号矢量S的离散傅立叶变换。FFT点的数量(N_FFT)等于或大于矢量S的长度的最接近的2的幂。例如，对于长度等于400个采样的测量矢量S，将FFT点的数量选择为512。在其上计算DFT(ZS＝fft(S,N_FFT)/length(S))的频率抽头(tap)是包括从0到Fs/2的(N_FFT/2+1)个点的矢量(为了满足奈奎斯特条件)，其中Fs是等于测量S的采样周期(即，40ms或80ms)的逆的采样频率。
特别地，当信号以大的采样周期进行采样时，大的或中等时间尺度的波动可被观察到，并被利用以用于区分用户速度。
图2a和2b(分别用于低速(56kmph)和高速(113kmph)的所测量的信号矢量S的傅立叶振幅谱相对于频率)示出了分别与用户速度56kmph和113kmph对应的两个模拟SRS功率测量矢量S的谱表示。在该模拟中，考虑了对数正态阴影模型，测量的采样周期为40ms，阴影的空间去相关距离为40m(即，超过后测量样本被认为不相关的距离)。
在图2a和图2b中可以看出，对SRS功率测量的频谱分析披露了谐波频率(图2a和图2b中加框的峰值)是速度相关的。具体地，功率谱中的主“峰值”的频率随着速度增加。实际上，这些波动依赖于用户速度而或快或慢。在频域中，该波动的快速性由谐波频率转换：高频率用于高速，低频率用于低速。
功率谱中最右边的峰值的频率是与信号矢量S的DFT变换中的最后一个局部最大值(或者等同地，按频率下降顺序的第一个局部最大值)峰值对应的频率。在一个实施例中，设置阈值(即，相对/绝对最小值峰值振幅)以使得该峰值仅在其振幅等于或高于预定阈值时被确定。
应当注意，当在大窗口周期(若干秒)观察时的峰值频率(图2a和图2b中加框的峰值的频率)随着用户速度增加，如在图3中所示(用于若干去相关距离的根据用户速度的振荡频率)。
进一步地，频率峰值依赖于阴影轮廓(即，空间去相关距离)，如在图3中所示，其表示用于一组不同的去相关距离(从1m到100m)的峰值频率(图2a和图2b中最右边的加框的峰值的频率)根据用户速度的演变。
相应地，用户速度与峰值频率之间的这一依赖性(对应性)可以构成可用于根据峰值频率估计用户速度的知识库。峰值频率将从所测量的信号矢量S的离散傅立叶变换中检测到。在这一点，数据库121被配置为包括预定参考数据，例如采用曲线、函数或表的形式，其允许对于阴影的给定空间去相关距离，确定与根据所测量的信号矢量S的傅立叶振幅谱而确定的峰值频率对应的用户速度。优选地，去相关距离根据(即与其相关)部署有服务基站(eNB)的无线环境(也就是说，移动无线环境的类型，诸如农村环境、郊区环境、城市环境、受限环境)选择。
在一个实施例中，数据库121离线建立。在变形中，峰值频率的用户速度依赖性可被建模(例如，通过拟合图3所示的用于不同的空间去相关距离的曲线)。然后，数据库121的内容被用于速度估计的目的(图1中的步骤12)。
相应地，频率的速度依赖性(在数据库121中可得)可用于区分用户速度(图1中的步骤12)，通过将所检测的峰值频率映射到参考数据库121:用于给定去相关距离的峰值频率相对于速度。
考虑到事实，所检测的频率(即，功率谱中的峰值的频率)与数据库121中的内容进行比较，以便根据所测量的矢量S估计用户速度(图1中的步骤12)。与数据库121中最接近峰值频率(从S的功率谱中检测到)的频率对应的速度是所估计的速度:Speed_S(根据S估计的速度)。
再次参考图2a和图2b，应当注意，无论所考虑的速度是多少，在谱的低频率处出现假象峰值(artefactpeak)(这种情况在图2b中尤其明显)。这些假象峰值对应于所接收的信号强度的“非常缓慢的”变化(即，对于谱计算的窗口周期是准常数的路径损耗)。这些假象峰值独立于速度。
这些低频率假象峰值可以与在低速的情况下与阴影相关联的低频率处的峰值重合，然后导致错误的结论。实际上，很难在这些条件下仅通过观察原始信号矢量S的谱来准确地估计低速度。
所测量的信号强度值S的DFT频谱通常包括在0Hz附近的频率的噪声干扰，导致在低速区域的速度估计不准确(参见图4a或图2a中左边第一个加框的峰值)。这是由于在谱的非常低的频率处，峰值被噪声信号稀释的事实。为了克服有关低速的这种不一致性，根据原始信号矢量S估计的速度(Speed_S)(即，图1中步骤12的输出)与预定速度值(Speed_X)进行比较(图1中的步骤13)。
换言之，由于假象峰值仅可影响低速估计，因此，速度测试对根据测量矢量S的频谱分析估计的速度(Speed_S)执行。在这个测试中，Speed_S与预定速度阈值Speed_X进行比较(图1中的步骤13：Speed_S>Speed_x？)。
作为示例，预定速度值Speed_X可以等于20kmph。该常数可根据移动无线环境的不同而不同(即，取决于阴影的空间去相关距离)。
如果所估计的用户速度Speed_S大于预定速度值(即，如果Speed_S>Speed_X)，则所获得的估计被认为是可靠的，用户速度等于Speed_S(用户速度＝Speed_S：图1中流程图的右边分支的输出)。否则，原始信号矢量S通过低通平滑滤波器，以便消除低于预定频率阈值的噪声频率(图1中的步骤14)。
信号矢量S的低通滤波(平滑)的目的在于提取寄生低频率峰值(即，功率谱中的假象峰值)。然后，低通平滑滤波器的输出从原始信号矢量S中除去，以便得到包括几乎仅仅是阴影的变化的残余信号R。可替换地，几乎仅仅是阴影的变化可通过原始信号矢量S的高通滤波来得到。
如在图4a和4b中所示的，原始信号S的谱表示与其残余信号R的谱表示进行比较(S是与用户速度8.5km/h对应的模拟SRS功率测量)，寄生低频率峰值在R的谱表示中已经消失。
因此，信号矢量S通过低通滤波器。然后，滤波后的信号S*(即，结果信号)从原始信号S中提取，生成残余信号R＝S–S*(图1中步骤14的输出)。
有利地，低通平滑滤波器通过除去超过某一频率阈值的所有噪声频率来平滑S的谱。这导致噪声频率(图4a中0Hz附近)被减少(如图4b所示)。应当注意，任何其它“去噪”函数(允许从噪声数据集合中恢复真实信号)可用于代替低通滤波器(诸如由D.L.Donoho在“De-noisingbysoft-thresholding(通过软阈值去噪)”(IEEETrans.Inform.Theory，第41卷，No.3，第613-627页，1995年5月)中介绍的)。作为示例，基于小波变换的方法可用于过滤所测量的信号矢量S。
同样，关于信号矢量S，
-对残余信号R执行频谱分析(R的离散傅立叶变换：fft(R,Fs))(图1中的步骤15)；
-检测残余信号R的与功率谱中的峰值对应的频率(即，峰值频率)(图1中的步骤15)；
-对残余信号R估计速度(图1中的步骤16)：将所检测的峰值频率与数据库161的内容进行比较(类似地定义为数据库121的内容)。与来自数据库161的最接近所检测的峰值频率的频率对应的速度(Speed_R)被估计为根据残余信号R的用户速度(即，用户速度＝Speed_R:图1中流程图的左边分支的输出)。这导致Speed_R表示在低速区域的用户速度的准确估计。
数据库121和161两者都包括先前建立的参考数据，其将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。这些频率可以用事先已知的用户设备速度根据用于无线信号的信号强度测量S的分析模型通过实验或理论来确定。
在一个实施例中，数据库121和161两者都包括允许对于指定去相关距离而将S功率谱中的峰值频率映射到其对应的用户速度的参考曲线(或函数)。这些数据库121和161可
-在学习阶段建立，通过处理用于具有已知速度的用户的无线功率测量；
-根据模拟结果建立；或者
-从预先处理的数据库中选择，同时考虑信道环境(即，移动无线环境的类型)。
有利地，上述的用于无线网络(尤其是LTE网络)内用户速度估计的方法通过利用测量的大的或中等规模的变化来有效地处理长期的信号强度测量。事实上，当参考信号(诸如探测参考信号)由于有限的容量限制而被配置了长周期传输时，上面描述的方法利用了测量的大的或中等规模的变化。
进一步有利地，所公开的实施例有效地基于具有长周期性(超过20ms)的所报告的功率测量来区分用户速度，而已知的方法仅对于具有短周期性(大约1ms)的测量有效。
进一步有利地，所公开的实施例在计算上是高效的，并具有低的CPU成本(谱分析)，这大大促进了它们与真实网络和在线运行的整合。相应地，上述的方法可借助于被配置为与基站进行通信的任何合适的处理单元来执行。
有利地，由于并不需要在谱分析之前进行去噪步骤，因此，通过原始信号强度测量S的频谱分析的速度估计在计算上是非常高效的。如果对于低速来说粗糙的速度估计准确性是足够的，则该“独立”的解决方案可以是优选的。可替换地，附加的计算(即，用于去噪步骤)导致更准确的估计，无论速度是多少，尤其是对于低的用户速度。

Claims (13)

1.一种用于估计连接到无线网络的基站的用户设备的速度的方法，所述方法包括下面的步骤：
执行在所述用户设备与所述基站之间传输的无线信号的信号强度测量(S)；
执行所述信号强度测量的频谱分析(11)；
确定所述信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率；以及
根据先前建立的参考数据，估计(12)与所确定的频率相对应的所述用户设备的速度，所述参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述功率谱中所述局部最大值是按频率下降顺序的第一个局部峰值，其具有比预定阈值高的幅度。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，如果所估计的速度低于预定速度阈值，则所述方法还包括下面的步骤：
对所述信号强度测量进行去噪(14)，以便消除低于预定频率阈值的噪声频率；
执行去噪后的信号强度测量的频谱分析(15)；
确定所述去噪后的信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率；以及
根据先前建立的参考数据，估计(16)与所确定的频率相对应的所述用户设备的速度，所述参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
4.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，对于阴影的给定空间去相关距离，所述参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联，所述空间去相关距离与所述基站的无线环境相关。
5.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，所估计的速度是与所述先前建立的参考数据中与所确定的频率最接近的频率相关联的速度。
6.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，所述信号强度测量由所述用户设备对下行链路无线信号执行，然后向所述基站报告。
7.根据上述任意一项权利要求所述的方法，其中，在所述用户设备与所述基站之间传输的信号是探测参考信号。
8.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其中，所述信号强度测量由所述基站对从所述用户设备传输的上行链路信号执行。
9.一种用于估计连接到无线网络的基站的用户设备的速度的处理单元，所述处理单元包括：
用于执行信号强度测量的频谱分析的部件；
用于确定所述信号强度测量的功率谱中局部最大值的频率的部件；
用于根据先前建立的参考数据来估计与所确定的频率对应的所述用户设备的速度的部件，所述参考数据将指定用户设备速度与某一确定的频率相关联。
10.根据权利要求9所述的处理单元，还包括：用于对所述信号强度测量去噪的部件。
11.一种基站，包括：根据权利要求9或10所述的处理单元。
12.根据权利要求11所述的基站，其被配置为执行从与其连接的用户设备传输的无线信号的信号强度测量(S)。
13.一种在计算机的处理单元上实施的计算机程序，所述程序包括用于执行与根据权利要求1至8的任意一项所述方法的步骤相对应的指令的代码段。
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