CN105703854B - 一种用于噪声功率估计的方法 - Google Patents

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Abstract

本文所述的是在设备的接收器中与噪声功率估计的实现有关的技术。

Description

一种用于噪声功率估计的方法
背景技术
对于无线通信系统，信号质量很大程度上可能取决于杂散信号量、噪声量以及在设备的接收器电路中的其它条件。这样，用于抑制杂散信号的噪声估计和其他方法可提供设备中的接收器电路的性能的指示。例如，噪声估计可以提供接收器电路中可能存在的噪声的量和特性。在这个例子中，在信号的解调和解码过程中为了降低解码后的数据的错误率，噪声估计可能是关键的。
对于有效的接收器，了解或至少能够准确地估计在接收器中的噪声功率是很重要的。在通信系统中，噪声功率通常通过测量在时间和/或频率时隙中接收到的信号功率来进行估计，该时间和/或频率时隙不用于在系统中的数据传输。这些时隙通常分别是在时间和频域中的保护时间和保护频带。然而，保护时间和保护频带可能并不总是可用的，因此不能总是为噪声估计的方法提供高效的基础。
因此，有必要以廉价的和独特的方式来解决上述问题，即在设备接收器上的噪声功率估计。
附图说明
图1示出在便携式设备中实现噪声功率估计的示例性情景。
图2示出根据本文所描述的实施方式的便携式设备接收器的示例性框图。
图3示出根据本文所描述的实施方式的噪声功率估计的示例性图解。
图4示出根据本文所描述的实施方式的用于实现噪声功率估计的示例性过程。
具体实施方式
本文所述的是一种用于在设备的接收器中实现噪声功率估计的技术。例如，设备的接收器接收数据分组，该数据分组包括在其前导中的周期性特征。在该例子中，数据分组可包括来自于前导或周期序列的两个或更多个采样。
在实施方式中，为了确定噪声功率估计以消除频率偏移(FO)和相位噪声(PN)的影响，执行对每个采样的绝对值的平方运算。在该实施方式中，第一期望值即E(|y|2)可以从每个采样的绝对值的平方的平均值导出。此外，可以确定一对输入采样之间的功率差值，然后用作进行平方和平均运算的基础，以获得例如第二期望值，即E(S2)。
用所确定的第一和第二期望值，可导出接收到的数据分组的信噪比(SNR)的水平。根据该SNR的水平，可分别针对低水平的SNR和高水平的SNR确定第三期望值(即Sig1)或第四期望值(即Sig2)。第三期望值Sig1或第四期望值Sig2可以是在DC补偿后用于噪声功率估计的基础。例如，由于DC预滤波使得DC补偿可以被实现，该DC预滤波可以是噪声功率估计过程的一部分。
图1示出在设备的接收器电路或系统中利用噪声功率估计的示例性情景100。情景100显示具有天线104的设备102，以及具有天线108的另一设备106。此外，为了说明本文所描述的实施方式，情景100示出用于设备102和106中的每一个设备的噪声功率估计器110。
该设备102或106可包括但不限于平板计算机、上网本、笔记本计算机、膝上型计算机、移动电话、蜂窝电话、智能电话、个人数字助理、多媒体播放设备、数字音乐播放器、数字视频播放器、导航设备、数字照相机等。此外，设备102或106可包括但不限于非便携式设备如个人计算机，也不限于如当通过电缆连接时的无线设备。
例如，该设备102可以在网络环境中与其他设备106进行通信。例如，网络环境包括配置成使用基站(未示出)促进设备102和106之间通信的蜂窝网络。在蜂窝网络通信中，例如，噪声功率估计可能由接收设备102通过其噪声功率估计器110-2实现。在本实施例中，可由接收设备102利用噪声功率估计，用于确定最小均方误差(MMSE)均衡器系数、信噪比(SNR)确定，如用于链路适配等。
在实施方式中，噪声功率估计器110可以利用接收到的数据分组的前导或周期序列的周期性特征。例如，该噪声功率估计器110可以通过对取自周期信号的输入采样的绝对值进行平方运算，消除各种损害如FO和PN的影响。在本实施例中，计算来自于周期信号的每个采样的绝对值的平方，并利用它用于噪声功率估计，可以消除在噪声功率估计中损害的影响。
图2是根据本文所描述的实施方式的接收设备的接收器配置的示例性框图200。如图所示，该框图200可包括天线104、射频(RF)到基带(BB)信号转换器202、模数转换器(ADC)204、噪声功率估计器110、均衡器元件206和均衡器输出208。
在实施方式中，包括数据分组的发送的RF信号可以由天线104接收。在实施方式中，RF到BB转换器202可将RF信号转换成模拟基带信号。然后，该模拟基带信号可由ADC 204转换成数字信号。
在通过快速傅里叶变换(FFT)(未示出)将数字基带信号从时域变换到频域之前，该噪声功率估计器110可配置成估计在接收到的数据分组中的噪声功率。然而，在从时域到频域信号的变换不是必须作为均衡过程的一部分的其他标准中，上述相同的原理可以同样适用。用于噪声功率的确定或估计的过程将在图3中进一步详细讨论。
关于所估计的噪声功率，均衡器206可以使用所估计的噪声功率，用于确定最小均方误差(MMSE)均衡器系数。通信系统也可以使用所估计的噪声功率，用于信噪比(SNR)确定，例如用于链路适配等。均衡器输出208可以包括解调过的数据分组。
虽然示例性框图200以有限的方式示出在设备的接收器的基本部件，但为了简化本文所描述的实施方式，对其它部件如电池、一个或多个处理器、SIM卡等不作描述。
图3是示出在噪声功率估计器110中的噪声功率估计的框图300。框图300的组件可实施为并入噪声功率估计器110的电路，或者它可通过由一个或多个处理器执行的软件或固件程序来实施，或者通过耦合到设备的接收器电路的单独的处理电路来实施。
在实施方式中，在框图300中的噪声功率估计是在接收到的数据分组Y302的周期分组前导上执行的。在实施方式中，利用前导的周期性来对接收到的数据分组中的定时误差提供弹性。
关于接收到的数据分组Y302，其包括来自于周期序列的两个或更多个信号采样，DC滤波器304可配置成对接收到的数据分组Y302的DC分量进行预滤波以提供输出信号y306。以这种方式，DC偏移对噪声功率估计器110的杂散效应被消除或最小化。
在实施方式中，采样平方组件308可对在输出信号y 306中的每个采样的绝对值进行平方运算。通过计算在输出信号y 306中的每个采样的绝对值的平方，并通过使用该计算以用于噪声功率估计，可以消除频率偏移(FO)和相位噪声(PN)的影响。在此阶段，第一期望值估计器即E(|y|2)310可配置成基于从采样平方组件308中的每个采样的绝对值的平方的平均值来导出第一期望值。此外，组件312可以配置成确定来自于采样平方组件308的输出的一对采样之间的差值。
例如，组件312实现了下面的等式(1)：
Sm＝(|ym|2-|ym-k|2)/2 (1)
其中Sm为一对输入采样的功率之间的差(或功率差值)，k为分组前导或周期序列的周期的长度，变量ym和ym-k为在前导中的一对输入采样，即为“k”采样间距。在上面的实施例中，在框312处确定的结果值(即输出)由平方组件314进行平方运算。
当接收到的数据分组Y 302没有遭受DC损害；热噪声假设具有高斯分布；以及当噪声采样是“k”采样间距时噪声采样假设不相关，此时，可假设下述等式(2)和(3)：
E(|y|2)＝σ2+P (2)
其中变量E(S2)表示基于平方组件314的输出的第二期望值，变量σ2为平均噪声功率，变量P为平均接收信号功率。
基于上述等式(2)和(3)，可以推导出平均噪声功率变量σ2。
在实施方式中，SNR水平估计器318可使用如下所示等式(4)来确定比率“x”：
x≡2E(S2)/E(|y|2)2 (4)
其中x为所确定的比率，变量E(S2)表示基于平方组件314的输出的第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值，其基于前导的每个采样的绝对值的平方的平均值。
例如，SNR水平估计器318可将比率“x”的推导值与特定配置的阈值进行比较。例如，配置的阈值可用于确定接收到的数据分组Y 302是包括高水平的SNR还是包括低水平的SNR。
当基于等式(4)所确定的比率“x”大于配置的阈值时，数据分组Y 302被认为包括低水平的SNR值。另一方面，当比率“x”低于配置的阈值时，数据分组Y 302被认为包括高水平的SNR值。
根据上述SNR的水平，噪声功率估计可以基于用于低水平的SNR的第三期望值“Sig1”，或用于高水平的SNR的第四期望值“Sig2”。
在实施方式中，估计器320配置成使用如下等式(5)来确定第三期望值“Sig1”：
其中变量Sig1为第三期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
类似地，估计器320配置成使用如下等式(6)确定第四期望值“Sig2”：
Sig2≡E(S2)/E(|y|2)≈Pσ2/P＝σ2 (6)
其中变量Sig2为第四期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值，变量σ2为平均噪声功率，变量P为平均接收信号功率。
继续参考图3，DC预滤波补偿器322可配置成补偿由DC滤波器304先前预滤波的效果。例如，当数据分组Y 302被确定为包括低水平的SNR时，DC补偿器322配置成对第三期望值Sig1的结果值进行操作。否则，对于高水平的SNR，DC补偿器322配置成对第四期望值Sig2的结果值进行操作。
在由DC预滤波补偿器322进行补偿后，Sig1或Sig2输出现在可以是在噪声功率估计324处所估计的噪声功率。例如，噪声功率估计324的输出现在可用于确定MMSE均衡器的系数、SNR确定诸如用于链路适配等。
图4是示出用于在设备的接收器电路中的噪声功率估计的示例性方法的示例性过程流程图400。在该方法中描述的次序并不旨在被解释为限制，并且所述方法框的任何数字能够以任何顺序结合，以实现该方法或另一种方法。此外，在不偏离本文所描述的主题的精神和范围的情况下，各个框可以从该方法中删除。此外，在不脱离本发明的范围的情况下，该方法可以在任何合适的硬件、软件、固件或其组合中实现。
在框402处，执行数据分组的接收。例如，通过接收设备102的天线110接收数据分组Y 302。在本实施例中，信号Y 302可包括来自于周期序列或前导的两个或更多个采样。
在框404处，执行接收到的数据分组的DC滤波。例如，DC滤波器304执行数据分组Y302的DC预滤以提高如本文的实施方式中描述的噪声功率估计的精度。
在框406处，执行DC滤波后的数据分组的每个采样的绝对值的平方运算。例如，采样平方组件308可对在输出信号y 306中的每个采样的绝对值进行平方运算。在这个实施例中，输出信号y 306是DC滤波器304的输出。
通过计算在输出信号y 306中的每个采样的绝对值的平方，并通过使用该计算以用于噪声功率估计，可以消除频率偏移(FO)和相位噪声(PN)的效应。
在框408处，基于每个采样的绝对值的平方的平均值来执行确定第一期望值。例如，第一期望值是基于在上述框406中所述的每个采样的绝对值的平方的平均值。
在框410处，执行确定一对采样之间的功率差值。
在框412处，基于所确定的功率差值的平方的平均值来执行确定第二期望值。例如，对在框410处所确定的功率差值进行平方运算，然后进行平均运算以推导出第二期望值。
在框414处，基于第一和第二期望值来执行确定比率。例如，SNR水平估计器318配置成使用第一和第二期望值确定该比率。在这个实施例中，确定出的比率被用来确定SNR的水平。例如，SNR的水平的确定包括将所确定的比率与配置的阈值进行比较。
在其它实施方式中，SNR的水平的估计可以基于测量而不是所确定的比率。例如，执行噪声的直接测量，然后与特定阈值相比较。在这个实施例中，直接测量被用来估计SNR的水平。
在框416处，基于所确定的比率来执行近似平均噪声功率。例如，该近似包括第三和第四期望值的确定。
在实施方式中，为了提高噪声功率估计的精度，可以在来自于前导的多对周期上执行如上所述的确定。
在框418处，对近似的平均噪声功率执行DC预滤波补偿。例如，可以执行所确定的第三期望值“Sig1”或所确定的第四期望值“Sig2”的DC预滤波补偿以改善噪声功率估计的精度。
此外，在DC滤波器的输入和/或输出上的额外的抽样可以被执行以减少计算和硬件的复杂度。
下面的实施例涉及进一步的实施方式：
实施例1是一种噪声功率估计的方法，包括：从周期序列中接收包括多个采样的数据分组；确定多个采样中每一个采样的绝对值，以及基于多个采样中每一个采样的绝对值的平方的平均值来确定第一期望值；确定多个采样中的两个或更多个采样之间的功率差值，以及基于所确定的功率差值的平方的平均值来确定第二期望值；以及基于第一期望值和第二期望值来估计平均噪声功率。
在实施例2中，如实施例1所述的方法，其中多个采样中的两个或更多个采样取自周期分组前导。
在实施例3中，如实施例1所述的方法，其中所估计的平均噪声功率由下式确定：
其中变量为所估计的平均噪声功率，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例4中，如实施例1所述的方法还包括：基于第一和第二期望值来确定比率；基于所确定的比率来确定信噪比(SNR)的水平，其中确定SNR的水平包括比较所确定的比率与配置的阈值；以及基于所确定的SNR的水平来近似平均噪声功率，其中该近似包括确定第三期望值或第四期望值。
在实施例5中，如实施例4所述的方法，其中该比率被确定为:
x≡2E(S2)/E(|y|2)2
其中变量x为所确定的比率，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例6中，如实施例4所述的方法，其中所述第三期望值被确定以响应于确定出比率大于配置的阈值，所述第三期望值被确定为：
其中变量Sig1为所述第三期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例7中，如实施例4所述的方法，其中所述第四期望值被确定以响应于确定出比率小于配置的阈值，所述第四期望值被确定为：
Sig2≡E(S2)/E(|y|2)≈Pσ2/P＝σ2
其中变量Sig2为所述第四期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值，变量σ2为平均噪声功率，变量P为平均接收信号功率。
在实施例8中，如实施例所述的方法还包括：在第三或第四期望值上执行DC预滤波补偿。
在实施例9中，如实施例1至8中任一项所述的方法还包括：在接收到的数据分组上执行DC滤波。
在实施例10中，如实施例1至8中任一项所述的方法，其中平均噪声功率的估计是在IEEE 802.11ad的接收器中实现的。
实施例11是一种设备接收器，包括：直流(DC)滤波器，其配置成从周期序列中接收和预滤波包括多个采样的数据分组；采样平方组件，其配置成对每个采样的绝对值进行平方运算，其中第一期望值是基于每个采样的绝对值的平方的平均值来确定的；配置成确定一对采样之间的功率差值的组件，其中第二期望值是基于确定的功率差值的平方的平均值来确定的；估计器，其配置成基于第一和第二期望值来估计平均噪声功率；以及DC预滤波补偿器，其配置成在所确定的平均噪声功率上执行DC预滤波补偿以获得所估计的噪声功率。
在实施例12中，如实施例11所述的设备接收器，其中所估计的平均噪声功率被确定为：
其中变量为所估计的平均噪声功率，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例13中，如实施例11所述的设备接收器还包括：信噪比(SNR)水平估计器，其配置成基于第一和第二期望值来确定比率，将所确定的比率与配置的阈值进行比较，以确定SNR的水平，其中估计器基于所确定的SNR的水平近似平均噪声功率，所述近似包括第三期望值或第四期望值的确定。
在实施例14中，如实施例11所述的设备接收器，其中所述比率被确定为：
x≡2E(S2)/E(|y|2)2
其中变量x为所确定的比率，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例15中，如实施例13所述的设备接收器，其中由于所述比率大于配置的阈值使得第三期望值被确定，所述第三期望值被确定为：
其中变量Sig1为第三期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例16中，如实施例13所述的设备接收器，其中由于所述比率小于配置的阈值使得第四期望值被确定，所述第四期望值被确定为：
Sig2≡E(S2)/E(|y|2)≈Pσ2/P＝σ2
其中变量Sig2为第四期望值，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值，变量σ2为平均噪声功率，变量P为平均接收信号功率。
实施例17是一种噪声功率估计的方法，包括：对接收到的数据分组进行直流(DC)滤波，该数据分组包括来自于周期序列的两个或更多个采样；对每个采样的绝对值进行平方运算，其中第一期望值是基于每个采样的绝对值的平方的平均值来确定的；确定一对采样之间的功率差值，其中第二期望值是基于所确定的功率差值的平方的平均值来确定的；基于第一和第二期望值来估计平均噪声功率；以及对所估计的平均噪声功率进行DC预滤波补偿。
在实施例18中，如实施例17所述的方法，其中所估计的平均噪声功率被确定为：
其中变量为所估计的平均噪声功率，变量E(S2)表示第二期望值，变量E(|y|2)表示第一期望值。
在实施例19中，如实施例17至18中任一项所述的方法还包括：基于第一和第二期望值来确定比率；基于所确定的比率来确定信噪比(SNR)的水平，其中确定SNR的水平包括将所确定的比率与配置的阈值进行比较；以及基于所确定的SNR的水平近似平均噪声功率，其中所述近似包括第三期望值或第四期望值的确定。
在实施例20中，如实施例19所述的方法，其中在来自于前导的多对周期上执行平均噪声功率的近似。

Claims (15)

1.一种噪声功率估计的方法，所述方法包括：
从周期序列中接收包括多个采样的数据分组；
确定所述多个采样中每一个采样的绝对值，以及基于所述多个采样中每一个采样的绝对值的平方的平均值来确定第一期望值；
确定所述多个采样中的两个或更多个采样之间的功率差值，以及基于确定出的功率差值的平方的平均值来确定第二期望值；以及
基于所述第一期望值和第二期望值来估计平均噪声功率。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述多个采样中的两个或更多个采样取自周期分组前导。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述估计出的平均噪声功率由下式确定：
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其中变量为所估计的平均噪声功率，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述第一期望值和第二期望值来确定比率；
基于所确定的比率来确定信噪比(SNR)的水平，其中确定SNR的水平包括比较所确定的比率与配置的阈值；以及
基于所确定的SNR的水平来近似所述平均噪声功率，其中所述近似包括确定第三期望值或第四期望值。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述比率被确定为:
x≡2E(S2)/E(|y|2)2
其中变量x为所确定的比率，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
6.如权利要求4所述的方法，其中所述第三期望值被确定以响应于确定出所述比率大于所述配置的阈值，所述第三期望值被确定为：
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其中变量Sig1为所述第三期望值，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
7.如权利要求4所述的方法，其中所述第四期望值被确定以响应于确定出所述比率小于所述配置的阈值，所述第四期望值被确定为：
Sig2≡E(S2)/E(|y|2)≈Pσ2/P＝σ2
其中变量Sig2为所述第四期望值，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值，变量σ2为所述平均噪声功率，变量P为平均接收信号功率。
8.如权利要求4所述的方法，还包括：在所述第三期望值或第四期望值上执行DC预滤波补偿。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：在所述接收到的数据分组上执行DC滤波。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述平均噪声功率的估计是在按照IEEE 802.11ad标准进行操作的接收器中实现的。
11.一种设备接收器，包括：
直流(DC)滤波器，其配置成从周期序列中接收和预滤波包括多个采样的数据分组；
采样平方组件，其配置成对每个采样的绝对值进行平方运算，其中基于每个采样的绝对值的平方的平均值来确定第一期望值；
配置成确定一对采样之间的功率差值的组件，其中基于所确定的功率差值的平方的平均值来确定第二期望值；
估计器，其配置成基于所述第一和第二期望值来估计平均噪声功率；以及
DC预滤波补偿器，其配置成在所确定的平均噪声功率上执行DC预滤波补偿以获得所估计的噪声功率。
12.如权利要求11所述的设备接收器，其中所估计的平均噪声功率被确定为：
<mrow> <msup> <mover> <mi>&amp;sigma;</mi> <mo>^</mo> </mover> <mn>2</mn> </msup> <mo>&amp;equiv;</mo> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <mi>y</mi> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mroot> <mrow> <mi>E</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <mi>y</mi> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>S</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mn>2</mn> </mroot> </mrow>
其中变量为所估计的平均噪声功率，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
13.如权利要求11所述的设备接收器，还包括：
信噪比(SNR)估计器，其配置成基于所述第一期望值和第二期望值来确定比率，将所确定的比率与配置的阈值进行比较，以确定SNR的水平，其中所述估计器基于所确定的SNR的水平来近似平均噪声功率，所述近似包括确定第三期望值或第四期望值。
14.如权利要求13所述的设备接收器，其中所述比率被确定为：
x≡2E(S2)/E(|y|2)2
其中变量x为所确定的比率，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
15.如权利要求13所述的设备接收器，其中由于所述比率大于所配置的阈值使得所述第三期望值被确定，所述第三期望值被确定为：
<mrow> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mn>1</mn> <mo>&amp;equiv;</mo> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <mi>y</mi> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mroot> <mrow> <mi>E</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <mi>y</mi> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>S</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mn>2</mn> </mroot> </mrow>
其中变量Sig1为所述第三期望值，变量E(S2)表示所述第二期望值，变量E(|y|2)表示所述第一期望值。
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