CN105916179B - 一种带宽估计方法及装置 - Google Patents

一种带宽估计方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105916179B
CN105916179B CN201610371667.1A CN201610371667A CN105916179B CN 105916179 B CN105916179 B CN 105916179B CN 201610371667 A CN201610371667 A CN 201610371667A CN 105916179 B CN105916179 B CN 105916179B
Authority
CN
China
Prior art keywords
spectral
reference position
power spectrum
ndb
reference zone
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610371667.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105916179A (zh
Inventor
赵成林
许方敏
章扬
闫戈
李斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN201610371667.1A priority Critical patent/CN105916179B/zh
Publication of CN105916179A publication Critical patent/CN105916179A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105916179B publication Critical patent/CN105916179B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • H04W28/18—Negotiating wireless communication parameters
    • H04W28/20—Negotiating bandwidth
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0473—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being transmission power
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明实施例的目的在于提供一种带宽估计方法及装置，经过平滑处理获得信号的平滑功率谱，分别确定从谱峰下降ndB时谱峰左右侧对应的功率谱位置为第一参考位置和第二参考位置；再分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，分别建立第一参考区域和第二参考区域；再分别对第一参考区域和第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；最后确定从谱峰下降ndB时在第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的位置；根据所确定的位置，确定当前信号的ndB带宽；应用本发明实施例，通过对起伏比较剧烈的功率谱进行平滑处理，之后再对从谱峰下降ndB所述区域的平滑功率谱进行拟合，提高了带宽估计的准确度。

Description

一种带宽估计方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种带宽估计方法及装置。
背景技术
在无线电技术领域内，带宽是指频率下限之下和频率上限之上所发射的平均功率各等于某一给定发射的总平均功率的规定百分数β/2。实际工程中一种最常见的带宽定义为ndB带宽，表示信号的功率谱峰两侧下降ndB的位置之间的频带宽度。由于带宽直接关系到发射载频的频率范围是否符合国家无线电委员会对带宽的要求，通常需要对信号进行带宽估计。
目前，常用的带宽估计方法有均方根法(Root Mean Square Method，RMSM)，自相关法，最大熵法(Maximum Entropy Method，MEM)和能量集中法(Energy IntegrationMethod，EIM)等，这些方法都是直接根据信号的功率谱进行带宽估计，即直接根据从功率谱两侧下降ndB时对应功率谱位置之间的频带宽度作为带宽估计的结果；但由于信道环境多变，使得信号的功率谱起伏比较剧烈、毛刺较多，因此，通过直接对信号的功率谱进行带宽估计，带宽估计的准确度较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种带宽估计方法及装置，提高了带宽估计的准确度。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种带宽估计方法，所述方法包括：
对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右宽带位置；
根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的ndB带宽。
可选的，所述对当前信号的功率谱进行平滑处理，包括：
采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理。
可选的，所述分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域，包括：
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同。
可选的，所述分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，分别获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱，包括：
分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；
根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
可选的，所述第一预设采样步长为基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种带宽估计装置，所述装置包括：
第一获得模块，用于对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
第一确定模块，用于在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
第二确定模块，用于分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
建立模块，用于分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
第二获得模块，用于分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
第三确定模块，用于分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右宽带位置；
第四确定模块，用于根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的带宽。
可选的，所述第一获得模块，具体用于：
采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱。
可选的，所述建立模块，具体用于：
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同。
可选的，所述第二获得模块，具体用于：
分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；
根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
可选的，所述第一预设采样步长为：
基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
本发明实施例的目的在于提供一种带宽估计方法及装置，经过平滑处理获得信号的平滑功率谱，分别确定从谱峰下降ndB时谱峰左右侧对应的功率谱位置为第一参考位置和第二参考位置；再分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，分别建立第一参考区域和第二参考区域；再分别对第一参考区域和第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；最后确定从谱峰下降ndB时在第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的位置为左带宽位置和右宽带位置；根据左带宽位置与右带宽位置，确定当前信号的ndB带宽；应用本发明实施例，通过对起伏比较剧烈的功率谱进行平滑处理，之后再对从谱峰下降ndB所述区域的平滑功率谱进行拟合，提高了带宽估计的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种带宽估计方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种具体信号的功率谱；
图3为针对图2中提供的信号的功率谱进行平滑处理后的平滑功率谱；
图4为针对图3中的平滑功率谱从谱峰下降10dB，谱峰左右两侧区域进行拟合后的功率谱，以及右侧对应拟合前、拟合后功率谱的局部放大图；
图5为针对图4中进行拟合后的功率谱从谱峰下降10dB对应的左右两侧位置的频率，以及右侧局部放大图；
图6为本发明实施例提供的带宽估计方法与现有技术提供的带宽估计方法在不同信噪比下对应的误差均值变化曲线图；
图7为本发明实施例提供的一种带宽估计装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合具体实施例，对本发明做详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种带宽估计方法的流程示意图，所述方法可以包括步骤：
S101：对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
本领域技术人员可以理解的是，信号的功率谱指的是信号在每个频率分量上的功率，频谱其实是一个幅度谱，就是信号在各个分量上的幅度值。
可以理解的是，在信号处理技术领域，获得信号对应的功率谱，通常采用周期图法对信号进行功率谱估计，对数据长度为N的信号进行傅里叶变换，对变换后的结果做周期图，取其幅度值的平方，并除以N得到信号的功率谱。示例性的，如图2所示，通过采用周期图法对信号进行处理后获得的针对信号的功率谱；值得强调的是，对信号进行处理获得信号的功率谱的方式有很多；例如，Welch谱估计法、BT法、Bartlett法以及自相关法等。因此，本申请并不对获取信号功率谱的具体方式做明确限定。
不难理解的是，在无线信道环境复杂多变的环境下，信号的功率谱会受到较大的影响，信号的功率谱会产生较大畸变；因此，需要对信号的功率谱进行平滑处理，获得针对信号的平滑功率谱。
实际应用中，对信号的功率谱进行平滑处理的具体实现方式可以为：采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理。
采用窗函数法对信号的功率谱进行平滑，使信号的功率谱幅度波动范围更小；通常利用窗函数法对信号的功率谱进行平滑处理时，需要设置平滑窗的长度，也就是平滑处理时一次需要捕获的数据点；假设平滑窗长度为m，则对信号功率谱进行平滑处理的过程为，计算出当前平滑窗内m个数据点的平均值，将计算出的均值作为当前时间窗内第m/2个数据点平滑后对应的功率谱值；之后按照平滑窗长度为m的平滑窗从功率谱的左侧依次向右侧滑动一位，即将平滑窗向后滑动一位，同时减去平滑窗内第一个数据点，重新构成一个长度为m的平滑窗。重新计算该平滑窗内m个数据点的均值，将计算得到的均值作为该平滑窗中第m/2个数据点平滑后对应的功率谱值。
显然的，上述所设置的平滑窗的长度m为偶数；还需要强调的是，上述的平滑过程中存在两个特殊的情况，一个是，第一次对信号的功率谱进行平滑时，平滑窗所捕获的数据点为功率谱中前m个数据点，此时，需要将计算出的前m个数据点的均值作为第m/2个数据点平滑后对应的功率谱值，同时也将该均值作为第m/2个数据点之前所有数据点平滑后对应的功率谱值；另一个是，最后一次对信号的功率谱进行平滑时，平滑窗所捕获的数据点为功率谱中最后m个数据点，此时，需要将计算出的最后m个数据点的均值作为第m/2个数据点平滑后对应的功率谱值，同时也将该均值作为第m/2个数据点之后所有数据点平滑后对应的功率谱值。
例如，假设当前信号的功率谱长度N为9，数据点1-9对应的功率谱值分别为{1、2、8、10、17、9、5、2、1}，平滑窗长度m为4，现采用该平滑窗对信号的功率谱进行平滑处理，则平滑处理的过程为：平滑窗第一次捕获功率谱中的前4个数据点，不难计算出前4个数据点的均值为21/4＝5.25，由于m＝4，m/2＝2，那么第一次平滑处理后得到功率谱中第1、2个数据点经过平滑处理后对应的功率谱值为5.25；之后，平滑窗向后滑动一位，将平滑窗中第一个数据点，即功率谱中的第1个数据点平滑窗中删除，此时，平滑窗中捕获的数据点为数据点2-5，不难计算出当前平滑窗内的4个数据点的均值为37/4＝9.25，那么此时与平滑窗内第m/2对应的数据点是功率谱中的第3个数据点，因此，将当前平滑窗内的4个数据点的均值9.25作为功率谱中的第3个数据点经过平滑处理后对应的功率谱值；依次的不难计算出，功率谱中的第4-6个数据点经过平滑处理后对应的功率谱值分别为：11、10.25、8.25；当平滑窗滑动到最后4个数据点，也就是功率谱中第6-9个数据点时，不难计算出最后4个数据点的均值为17/4＝4.25，那么将计算出的均值4.25作为功率谱中的第7个数据点以及第7个数据点之后的所有数据点经过平滑处理后对应的功率谱值。通过上述平滑处理，得到平滑处理后对应的功率谱值分别为{5.25、5.25、9.25、11、10.25、8.25、4.25、4.25、4.25}。
不难理解的是，平滑窗的长度m越大，对信号的功率谱进行平滑处理后得到的平滑功率谱越平滑，稳定性更好，但随着平滑窗长度的增加，必然会使得平滑过程中的运算量加大，因此，需要综合多个因素来设置平滑窗的长度。本申请并不对平滑窗的长度做明确限定。
示例性的，利用窗函数法对图2中功率谱进行平滑处理后对应获得的平滑功率谱，如图3所示；由图3所展示的内容不难发现，经过平滑后，信号的功率谱变的相对光滑了很多。
S102：在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
不难理解的，进过平滑处理后得到的功率谱相对平滑，对于平滑功率谱来说，不难从平滑功率谱中搜索出最大的功率谱值。例如，比较功率谱中各点对应的功率谱值的大小，将该最大功率谱值确定为谱峰。
S103：分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
在实际的工程应用中，最常见的带宽定义为ndB带宽，表示信号的功率谱峰两侧下降ndB的位置之间的频带宽度。因此，要确定信号的ndB带宽需要从平滑功率谱中的谱峰两侧下降ndB，分别确定出从谱峰下降ndB时，在谱峰左右侧对应的功率谱位置，并将从谱峰下降ndB时在谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从谱峰下降ndB时在谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置。
例如，可设定从谱峰下降的ndB为10dB，那么，将从谱峰下降10dB时在谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从谱峰下降10dB时在谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置。当然，本发明实施例所设置的10dB仅作为一种具体的举例，还可以设置为3dB、5dB等，本申请并不对下降的ndB做明确限定。
S104：分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
以上述确定的第一参考位置为中心，建立针对第一参考位置的第一参考区域；以上述确定的第二参考位置为中心，建立针对大二参考位置的第二参考区域。
实际应用中，所述分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域，可以包括：
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同。
上述中第一预设采样步长可以为基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
不难理解的是，分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，按照预设大小的幅度采样步长，或预设大小的频率采样步长，在第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将第一参考位置以及在第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；由于第一预设采样步长与第二预设采样步长相同，因此，对应的按照上述预设大小的幅度采样步长，或上述预设大小的频率步长，在第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将第二参考位置以及在第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域。
例如，分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，按照0.01dB的幅度采样步长，在第一参考位置的左右侧各采集50个数据点，将第一参考位置以及在第一参考位置左右侧采集的100个数据点(共101个数据点)所处的区域，确定为第一参考区域；同样按照0.01dB的幅度采样步长，在第二参考位置的左右侧各采集50个数据点；将第二参考位置以及在第二参考位置左右侧采集的100个数据点(共101个数据点)所处的区域，确定为第二参考区域。在采集数据点的时候，还可以按照1000Hz的频率采样步长在第一参考位置的左右侧以及第二参考位置的左右侧各采集50个数据点；分别将第一参考位置以及在第一参考位置左右侧采集的100个数据点(共101个数据点)所处的区域，确定为第一参考区域，将第二参考位置以及在第二参考位置左右侧采集的100个数据点(共101个数据点)所处的区域，确定为第二参考区域。当然，本申请不对预设采样步长的形式、大小以及采集的数据点的个数做明确限定。
S105：分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
根据上述所建立的针对第一参考位置的第一参考区域以及针对第二参考位置的第二参考区域，分别对第一参考区域和第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱。
实际应用中，分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱，可以分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
可知的是，在对数据进行处理的时候，通常用一类与原数据相适应的解析表达式来反映变量之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合原数据，通常将该解析表达式称作拟合模型，当模型以线性的形式表现时，通常称为线性模型，否则称为非线性模型。但对于信号的功率谱来说，由于从其谱峰两侧下降的曲线近似线性，因此，可预先设置线性函数模型。例如，设置的线性函数模型为：Yni＝An*Xni+Bn i＝-K,…,K，式中，n表示第n参考位置，An、Bn为针对第n参考位置的参数，Xni为针对第n参考位置的第i个数据点的频率，Yni为与Xni对应的幅度值。
不难得知，可以针对第一参考位置对应的第一参考区域，预先设置的线性函数模型为：Y1i＝A1*X1i+B1i＝-50,…,50；针对第二参考位置对应的第一参考区域，预先设置的线性函数模型为：Y2i＝A2*X2i+B2i＝-50,…,50。
可以利用最小二乘法对上述预先设置的针对第一参考位置对应的第一参考区域的线性函数模型Y1i＝A1*X1i+B1i＝-50,…,50进行目标估计，构造针对第一参考区域的最小二乘目标函数估计模型：
式中，R1i为第一参考区域内第i个数据点对应的功率谱值，当线性函数模型满足上述最小二乘目标函数估计模型时，可确定线性函数模型中参数A1和B1，可通过表达式：
式中，因此，不难确定出线性函数模型中参数A1和B1，进而确定出针对第一参考位置对应的第一参考区域对应的第一拟合功率谱为：Y1i＝A1*X1i+B1i＝-50,…,50；如图4所示，在平滑功率谱中谱峰下降10dB对应功率谱的左侧圆形圈内的区域为针对第一参考区域的第一拟合功率谱。
与上述确定第一拟合功率谱的步骤相同的，可以利用最小二乘法对上述预先设置的针对第二参考位置对应的第二参考区域的线性函数模型Y2i＝A2*X2i+B2 i＝-50,…,50进行目标估计，构造针对第二参考区域的最小二乘目标函数估计模型：
式中，R2i为第二参考区域内第i个数据点对应的功率谱值，当线性函数模型满足上述最小二乘目标函数估计模型时，可确定线性函数模型中参数A2和B2，可通过表达式：
式中，因此，不难确定出线性函数模型中参数A2和B2，进而确定出针对第二参考位置对应的第二参考区域对应的第二拟合功率谱为：Y2i＝A2*X2i+B2 i＝-50,…,50；如图4所示，在平滑功率谱中谱峰下降10dB对应功率谱的右侧圆形圈内的区域为针对第二参考区域的第二拟合功率谱，图4中的局部放大图为针对第二参考区域的第二拟合功率谱的放大图，图中A为第二参考区域进行线性拟合前对应的功率谱，B为第二参考区域进行线性拟合后获得的第二拟合功率谱。
S106：分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右宽带位置；
与步骤S103对应的，将从谱峰下降10dB时在第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从谱峰下降10dB时在第二拟合功率谱中对应的位置确定为右宽带位置，例如：从谱峰下降10dB时，在第一拟合功率谱中对应的位置的频率值为x1left10dB；在第二拟合功率谱中对应的位置的频率值为x2right10dB。
需要强调的是，这里所设置的ndB为10dB需要与步骤S103中所设置的ndB为10dB一致，当然，如果步骤S103中所设置的ndB为3dB、5dB等时，这里也需要将下降的ndB设置3dB、5dB等，只要保证与步骤S103中所设置的ndB保持一致即可。
S107：根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的ndB带宽。
本领域技术人员可以理解的是，带宽的大小通常就是指频带带宽的大小，也就是上述确定的左带宽位置对应的频率与右带宽位置对应的频率差值，如图5所示，为在图4的基础上，从谱峰下降10dB对应的带宽示意图。但实际运算的过程中，信号的功率谱都具有一定的分辨率，分辨率是指将两个相邻谱峰分开的能力，在实际应用中是指分辨两个不同频率信号的最小间隔，通常情况下，所以信号的功率谱长度越长，分辨率就越好。因此，计算确定信号的ndB带宽可以根据如下表达式：
W10dB＝(x2right10dB-x1left10dB)*resolution；
式中，W10dB表示信号的10dB带宽，x1left10dB为从谱峰下降10dB时，在第一拟合功率谱中对应的位置的频率值；x2right10dB为从谱峰下降10dB时，在第二拟合功率谱中对应的位置的频率值，resolution信号的功率谱对应的分辨率。
在不同的信噪比情况下，本发明实施例提供的带宽估计方法与直接取点法相比具有较小的误差均值，如图6所示，为基于本发明实施例提供的带宽估计方法的10dB带宽估计和直接取点法的10dB带宽估计在不同信噪比下误差均值曲线，可见，本发明实施例提供的带宽估计方法与直接取点法相比，在不同信噪比条件下均有较小的误差均值，提高了带宽估计的准确度。
应用图1提供的实施例，经过平滑处理获得信号的平滑功率谱，分别确定从谱峰下降ndB时谱峰左右侧对应的功率谱位置为第一参考位置和第二参考位置；再分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，分别建立第一参考区域和第二参考区域；再分别对第一参考区域和第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；最后确定从谱峰下降ndB时在第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的位置为左带宽位置和右宽带位置；根据左带宽位置与右带宽位置，确定当前信号的ndB带宽；通过对起伏比较剧烈的功率谱进行平滑处理，之后再对从谱峰下降ndB所述区域的平滑功率谱进行拟合，提高了带宽估计的准确度。
与图1对应的，本发明实施例还提供了一种带宽估计装置，如图7所示，所述装置可以包括：第一获得模块201、第一确定模块202、第二确定模块203、建立模块204、第二获得模块205、第三确定模块206、第四确定模块207。
第一获得模块201，用于对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
实际应用中，第一获得模块201，具体用于：
采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱。
第一确定模块202，用于在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
第二确定模块203，用于分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
建立模块204，用于分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
实际应用中，建立模块204，具体用于：
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同。
实际应用中，所述第一预设采样步长可以为：
基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
第二获得模块205，用于分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
实际应用中，第二获得模块205，具体用于：
分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；
根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
第三确定模块206，用于分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右宽带位置；
第四确定模块207，用于根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的带宽。
应用图7提供的实施例，经过平滑处理获得信号的平滑功率谱，分别确定从谱峰下降ndB时谱峰左右侧对应的功率谱位置为第一参考位置和第二参考位置；再分别以第一参考位置和第二参考位置为中心，分别建立第一参考区域和第二参考区域；再分别对第一参考区域和第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；最后确定从谱峰下降ndB时在第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的位置为左带宽位置和右宽带位置；根据左带宽位置与右带宽位置，确定当前信号的ndB带宽；通过对起伏比较剧烈的功率谱进行平滑处理，之后再对从谱峰下降ndB所述区域的平滑功率谱进行拟合，提高了带宽估计的准确度。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式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计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，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 (6)

1.一种带宽估计方法，其特征在于，所述方法包括：
对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右带宽位置；
根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的ndB带宽；
所述分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域，包括：
分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同；
所述分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，分别获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱，包括：
分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；
根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对当前信号的功率谱进行平滑处理，包括：
采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设采样步长为：
基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
4.一种带宽估计装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获得模块，用于对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱；
第一确定模块，用于在所述平滑功率谱中进行搜索，将所述平滑功率谱中最大功率谱值确定为谱峰；
第二确定模块，用于分别确定从所述谱峰下降ndB时，在所述谱峰左右侧对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰左侧的功率谱位置确定为第一参考位置，将从所述谱峰下降ndB时在所述谱峰右侧的功率谱位置确定为第二参考位置；
建立模块，用于分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，建立针对所述第一参考位置的第一参考区域和针对所述第二参考位置的第二参考区域；
第二获得模块，用于分别对所述第一参考区域和所述第二参考区域进行拟合，获得第一拟合功率谱和第二拟合功率谱；
第三确定模块，用于分别确定从所述谱峰下降所述ndB时，在所述第一拟合功率谱和第二拟合功率谱中对应的功率谱位置，其中，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第一拟合功率谱中对应的位置确定为左带宽位置，将从所述谱峰下降所述ndB时在所述第二拟合功率谱中对应的位置确定为右带宽位置；
第四确定模块，用于根据所述左带宽位置与所述右带宽位置，确定所述信号的带宽；
所述建立模块，具体用于分别以所述第一参考位置和所述第二参考位置为中心，按照第一预设采样步长，在所述第一参考位置的左右侧各采集K个数据点，将所述第一参考位置以及在所述第一参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第一参考区域；按照第二预设采样步长，在所述第二参考位置的左右侧各采集K个数据点；将所述第二参考位置以及在所述第二参考位置左右侧采集的2K个数据点所处的区域，确定为第二参考区域，所述第一预设采样步长与所述第二预设采样步长相同；
所述第二获得模块，具体用于分别针对所述第一参考区域和所述第二参考区域，利用最小二乘法对预先设置的用于确定拟合功率谱的线性函数模型进行目标估计，确定所述第一参考区域和所述第二参考区域分别对应的参数值；根据所述参数值以及所述线性函数模型，分别确定所述第一参考区域对应的第一拟合功率谱和所述第二参考区域对应的第二拟合功率谱。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，具体用于：
采用窗函数法对当前信号的功率谱进行平滑处理，获得所述信号的平滑功率谱。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一预设采样步长为：
基于幅度的采样步长，或基于频率的采样步长。
CN201610371667.1A 2016-05-30 2016-05-30 一种带宽估计方法及装置 Active CN105916179B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610371667.1A CN105916179B (zh) 2016-05-30 2016-05-30 一种带宽估计方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610371667.1A CN105916179B (zh) 2016-05-30 2016-05-30 一种带宽估计方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105916179A CN105916179A (zh) 2016-08-31
CN105916179B true CN105916179B (zh) 2019-07-26

Family

ID=56742738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610371667.1A Active CN105916179B (zh) 2016-05-30 2016-05-30 一种带宽估计方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105916179B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101369980A (zh) * 2008-09-26 2009-02-18 北京航空航天大学 基于自适应采样的带宽估计方法
CN101909038A (zh) * 2010-09-08 2010-12-08 中国人民解放军信息工程大学 一种盲信号带宽估计方法及装置
CN101917358A (zh) * 2010-09-08 2010-12-15 中国人民解放军信息工程大学 一种盲信号带宽估计方法及装置
CN103200139A (zh) * 2013-04-11 2013-07-10 西安电子科技大学 一种ofdm信号带宽盲估计方法
CN103634245A (zh) * 2013-12-05 2014-03-12 北京邮电大学 一种信号带宽估计方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101369980A (zh) * 2008-09-26 2009-02-18 北京航空航天大学 基于自适应采样的带宽估计方法
CN101909038A (zh) * 2010-09-08 2010-12-08 中国人民解放军信息工程大学 一种盲信号带宽估计方法及装置
CN101917358A (zh) * 2010-09-08 2010-12-15 中国人民解放军信息工程大学 一种盲信号带宽估计方法及装置
CN103200139A (zh) * 2013-04-11 2013-07-10 西安电子科技大学 一种ofdm信号带宽盲估计方法
CN103634245A (zh) * 2013-12-05 2014-03-12 北京邮电大学 一种信号带宽估计方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN105916179A (zh) 2016-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101738604B (zh) 一种毫米波接收机自动测试系统
CN107390026B (zh) 一种可变扫频宽度的数字频谱分析方法
WO2015039631A1 (zh) 一种用于卫星导航系统的射频信号质量评估方法
CN104111432A (zh) 扩展操作范围上的测试工具的校准
CN106162722B (zh) 一种互干扰快速测试方法与系统
CN106788587A (zh) 一种干扰类型的确定方法及装置
CN2648745Y (zh) 使用低功率干扰信号码功率量测的基地台
CN100499393C (zh) 一种td-scdma终端射频一致性测试方法
JP5189767B2 (ja) 周波数追跡を用いて電波干渉レベルを測定する方法および装置
CN103188765A (zh) 一种用于td-lte系统的频率扫描方法
CN105916179B (zh) 一种带宽估计方法及装置
CN104969562A (zh) 用于确定占用信道的测量设备和测量方法
CN103297363B (zh) 符号率检测装置及符号率检测方法
CN108037339B (zh) 一种数字示波器自动设置的控制方法
CN102724000B (zh) 占用带宽测试系统及方法
CN101558318B (zh) 信号分析器和频域数据产生方法
US10499353B2 (en) Data management with spectrum analyzers
CN110290084A (zh) 一种基于数据频率能量峰值的短波信道盲符号同步方法
CN114978384B (zh) 一种超高频频段室内办公室无线信道小尺度参数建模方法
CN109495195A (zh) 无线电通信pcma信号幅度的联合估计方法及装置
CN105228172A (zh) 一种高干扰小区的定位方法及装置
CN106130674A (zh) 一种直放站带内载波泄漏抑制测试方法与装置
CN105491583B (zh) 一种干扰检测方法、基站、网元设备及干扰检测系统
CN104469892B (zh) 频域频点盲搜方法、系统和移动终端
CN108907453B (zh) 一种具有自学习功能的激光加工分析装置和方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant