CN106970401B - 一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置。方法包括：获得目标弱信号；根据本地扩频码序列，对目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；根据第一功率序列，估计噪声功率；根据所估计得到的噪声功率，对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；最后，对第二功率序列进行判决处理，确定目标弱信号是否被捕获成功。通过本发明实施例提供的方案进行弱信号捕获，能够提升定位接收机对弱信号的捕获性能。

Description

一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置

技术领域

本发明涉及信号捕获技术领域，特别是涉及一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置。

背景技术

目前，GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)为人们的户外活动提供了可靠的位置服务，但随着城市的发展，人们室内活动的占比越来越大，据统计“未来人们80％以上的活动时间都处于室内”，因此，研究可靠的室内定位系统具有很强的现实意义。TC-OFDM(Time&Code Division-Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，基于时分的CDMA-OFDM叠加信号体制)正是针对室内环境的精确定位而研制的，它采用CDMA(Code Division Multiple Access,码分多址)技术，将定位信号叠加在移动广播信号上，在不影响用户接收移动广播信号的前提下，为用户提供精确的位置服务；其中，定位信号为CDMA信号，移动广播信号为OFDM信号。

而在TC-OFDM信号传输过程中，障碍物遮挡和同频信号干扰等原因，将会导致TC-OFDM信号强度的衰减。并且，当信号的载噪比(Carrier to Noise Ratio，CNR)低于一定值时，传统的捕获算法将无法捕获到微弱信号，必须转入到弱信号捕获算法研究。

现有的弱信号捕获算法中，差分相干累积算法综合了相干累积算法和非相干累积算法。如图1所示，差分相干累积算法的原理在于，首先进行相干积分运算，具体地，将经定位接收机的射频前段混频滤波处理后的信号r(t)与相乘，进行频偏补偿，然后将补偿后的信号与本地扩频码序列c(t-t_chip)进行相关运算，进一步地，完成相干积分运算；然后将相干积分运算得到的复基带信号经过同一相干时间的延迟后，取其共轭，并与下一相干积分的输出对位相乘，对位相乘的结果即是一次差分相干积分的结果Z_k；再对长时间多次的差分相干结果进行累积求和，最后对累积求和后的结果Z进行取模，将得到累积后的功率序列发送至判决器进行判决。其中，图1中的t_chip表示本地扩频码的相位，N_s表示本地扩频码一个周期的采样点数，T_s表示本地扩频码的一个周期时间，M表示一次差分相干积分运算所用的扩频码周期数，K表示差分相干累积的次数。

而Z＝Z_S+Z_SN+Z_N，其中，为信号项，为信号噪声交叉项，为噪声项，为第K次相干积分(差分相干累积前)中包含的I路和Q路中的有用信号项，则表示的是I路和Q路中的噪声项。

可以看出，差分相干累积算法虽然不像非相干累加那样引入严重的平方损耗，但存在噪声与信号交叉项Z_SN和噪声乘积项Z_N，降低了信号的信噪比，导致定位接收机对弱信号的捕获性能差。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置，以提升定位接收机对弱信号的捕获性能。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法，所述方法包括：

获得目标弱信号；

根据本地扩频码序列，对所述目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；

根据所述第一功率序列，估计噪声功率；

根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，所述第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；

对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功。

可选地，所述根据所述第一功率序列，估计噪声功率的步骤，包括：

根据所述第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P'_noise表示所估计得到的噪声功率，len表示所述第一功率序列的长度，P(n)表示所述第一功率序列中的元素，P_max(m)表示所述第一功率序列中的最大元素，m表示所述最大元素在所述第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示所述最大元素在所述第一功率序列中的右边值和左边值。

可选地，所述对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功的步骤，包括：

按照以下判决公式，对所述第二功率序列进行判决处理：

其中，P′_max为所述第二功率序列中的最大峰值，P′_sec为所述第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若所述判决公式成立，则确定所述目标弱信号被捕获成功。

可选地，所述根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列的步骤，包括：

从所述第一功率序列中确定需要进行损耗补偿的目标元素；

根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

将所述目标元素分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

可选地，所述根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率的步骤，包括：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积确定为目标噪声功率。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获装置，所述装置包括：

第一获得模块，用于获得目标弱信号；

第二获得模块，用于根据本地扩频码序列，对所述目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；

估计模块，用于根据所述第一功率序列，估计噪声功率；

第三获得模块，用于根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，所述第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；

确定模块，用于对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功。

可选地，所述估计模块，具体用于：

根据所述第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P'_noise表示所估计得到的噪声功率，len表示所述第一功率序列的长度，P(n)表示所述第一功率序列中的元素，P_max(m)表示所述第一功率序列中的最大元素，m表示所述最大元素在所述第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示所述最大元素在所述第一功率序列中的右边值和左边值。

可选地，所述确定模块，具体用于：

按照以下判决公式，对所述第二功率序列进行判决处理：

其中，P′_max为所述第二功率序列中的最大峰值，P′_sec为所述第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若所述判决公式成立，则确定所述目标弱信号被捕获成功。

可选地，所述第三获得模块，包括：

第一确定单元，用于从所述第一功率序列中确定需要进行损耗补偿的目标元素；

第二确定单元，用于根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

第一获得单元，用于将所述目标元素分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

可选地，所述第二确定单元，具体用于：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积确定为目标噪声功率。

本发明实施例提供的一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法中，首先获得目标弱信号；然后，根据本地扩频码序列，对目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；再根据第一功率序列，估计噪声功率；根据所估计得到的噪声功率，对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；最后，对第二功率序列进行判决处理，确定目标弱信号是否被捕获成功。

可以看出，应用本发明实施例提供的方案，根据估计得到的噪声功率对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，即去除噪声后再进行判决，能够削弱差分相干累积运算的结果中包含的噪声带来的影响，提升信噪比，从而提升定位接收机对弱信号的捕获性能。

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为现有技术中的差分相干累积的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的基于差分相干累积的弱信号捕获方法的一种流程示意图；

图3为现有技术中相关运算的结构示意图；

图4为本发明实施例中差分相干累积的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的基于差分相干累积的弱信号捕获装置的一种结构示意图。

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做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。

为提升定位接收机对弱信号的捕获性能，本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法及装置。

下面将首先对本发明实施例提供的一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法进行介绍。

如图2所示，本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法，包括如下步骤：

S201，获得目标弱信号。

可以理解的是，定位接收机在接收到一路TC-OFDM信号时，若该路信号的载噪比小于预设值，那么该路信号便为弱信号，而该路弱信号经过射频前端的混频滤波处理，也就是载波调制后，得到的信号r(t)，即为目标弱信号，其中：

r(t)＝aD(t-τ)S(t-τ)×exp{j[2π(f_IF+f_d)(t-τ)+θ_IF]}+n(t)

其中，a、D、S、τ、f_IF、f_d、θ_IF、n分别表示接收中频信号的幅度、数据码、GOLD(金)码、传播时延、中频载波频率、多普勒和晶振偏差造成的频偏、载波初相位、噪声信号。

S202，根据本地扩频码序列，对目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列。

需要说明的是，在获得目标弱信号后，可以根据预先设置的本地扩频码序列，对目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列。

具体地，如图1所示，将经定位接收机的射频前段混频滤波处理后的信号r(t)与相乘，进行频偏补偿，然后将补偿后的信号与本地扩频码序列c(t-t_chip)进行相关运算，进一步地，完成相干积分运算；并将相干积分运算得到的复基带信号经过同一相干时间的延迟后，取其共轭，与下一相干积分的输出对位相乘，对位相乘的结果即是一次差分相干积分的结果Z_k；再对长时间多次的差分相干积分结果进行累积求和，最后对累积求和后的结果Z进行取模，将得到累积后的功率序列，即为第一功率序列。其中，图1中的N_s表示本地扩频码一个周期的采样点数，T_s表示本地扩频码的一个周期时间，M表示一次差分相干运算所用的扩频码周期数，K表示差分相干累积的次数。

其中Z＝Z_S+Z_SN+Z_N；更具体地，Z_S为信号项，且Z_SN为信号噪声交叉项，且Z_N为噪声项，且分别为第K次相干积分(差分相干累积前)中包含的I路和Q路中的有用信号项，则表示的是I路和Q路中的噪声项。

可以理解的是，在其中的相干积分运算过程中，需要首先将信号r(t)经过ADC(Analog-to-Digital Converter，模数转换器)采样和I/Q路分离，得到可处理的离散中频信号i(n)、q(n)：

i(n)＝aD(n-τ)S(n-τ)cos(2π(f_IF+f_d)t(n)+θ_IF)+n_i(n)

q(n)＝aD(n-τ)S(n-τ)sin(2π(f_IF+f_d)t(n)+θ_IF)+n_q(n)

其中，n_i、n_q分别是I路和Q路的噪声信号，服从带限高斯白噪声分布。

然后，如图3所示，将i(n)、q(n)与本地扩频码进行相关运算，得到I(n)、Q(n)：

其中，R(τ)、f_e、T_coh、φ_e、n_I、n_Q分别为相应的自相关函数、频率误差、积分时间、相位误差、I路噪声、Q路噪声，N为离散中频信号的采样点数。而相关运算一般可以通过简单高效的相关器，如并行匹配滤波器来完成。

再将I(n)、Q(n)进行串并变换和取模运算，得到一个功率序列P(n)，如此便完成了一次相干积分运算。

S203，根据第一功率序列，估计噪声功率。

需要说明的是，从S202的相关描述中，可以看出，差分相干累积结果中存在噪声与信号交叉项Z_SN和噪声乘积项Z_N，这两项都属于干扰项，会导致定位接收机对弱信号的捕获性能差。

可以理解的是，直接通过理论推导，耗费大量时间和资源，也难以得出Z_SN和Z_N的具体值。因此，可以根据第一功率序列，来估计Z_SN和Z_N对应的噪声功率，并在后续判决步骤中，剔除估计得到的噪声功率，以提升定位接收机对弱信号的捕获性能。

由于捕获过程中数据采样要满足奈奎斯特采样定理即二倍采样，所以功率最大值出现的位置左右两边会出现低于P_max(m)、但明显高于低噪(其他值)的两个值：P_max(m+1)、P_max(m-1)，可以理解的是，这三个值可以认为对应的是有用信号，其他值对应的是噪声信号。

因此，具体地，所述根据第一功率序列，估计噪声功率的步骤，可以包括：

根据第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P'_noise表示所估计得到的噪声功率，len表示第一功率序列的长度，P(n)表示第一功率序列中的元素，P_max(m)表示第一功率序列中的最大元素，m表示最大元素在第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示最大元素在第一功率序列中的右边值和左边值。

S204，根据所估计得到的噪声功率，对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列。

其中，可以根据S203估计得到的噪声功率，对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，即剔除噪声的处理，将损耗补偿后的元素组成第二功率序列。

需要说明的是，可以对第一功率序列中的所有元素都进行剔除噪声的处理；也可以进一步地，对第一功率序列中用于后续判决的元素进行剔除噪声的处理，以减少计算量。

具体地，所述根据所估计得到的噪声功率，对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列的步骤，可以包括：

确定第一功率序列中进行损耗补偿的目标元素；

根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

将目标元素，分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

需要说明的是，可以根据估计得到的噪声功率，结合接收到的目标弱信号的特性，或者用户经验等，进一步地确定出更精确的目标噪声功率，以对第一功率序列中的目标元素进行损耗补偿。

更具体地，在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率的步骤，可以包括：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积，确定为目标噪声功率。

其中，预设系数可以是根据目标弱信号的特性确定的，也可以是由用户经验值确定的，当然，也可以由其他合理的方式确定的，本发明实施例在此不作限定。

可以看出，相应于图1所示的差分相干累积算法，本发明实施例提供的基于差分相干累积的弱信号捕获算法采用的差分相干累积算法，如图4所示，增加了噪声功率估计和损耗补偿的处理过程。

S205，对第二功率序列进行判决处理，确定目标弱信号是否被捕获成功。

其中，可以采用现有的TC-OFDM系统捕获判决方法，如最大值/次大值比值法，对第二功率序列进行判决处理，确定目标弱信号是否被捕获成功。

当采用最大值/次大值比值法进行判决时，所述对第二功率序列进行判决处理，确定目标弱信号是否被捕获成功的步骤，可以包括：

按照以下判决公式，对第二功率序列进行判决处理：

其中，P_m′_ax为第二功率序列中的最大峰值，P_s′_ec为第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若判决公式成立，则确定目标弱信号被捕获成功。

可以理解的是，P′_max可以为：P_max(m)-ξP'_noise，P′_sec可以为：P_sec-ξP'_noise，其中，P'_noise为S203中所估计得到的噪声功率，ξ为S204中提到的预设系数，P_max(m)为第一功率序列中的最大峰值，P_sec为第一功率序列中的次大峰值。

本发明实施例的一种具体实现方式中，可以将判决方法写入到一个判决器中，当需要对第二功率序列进行判决时，将其发送给判决器进行判决即可。

可以理解的是，弱信号捕获过程是一个动态过程，第二功率序列送入判决器进行判决，若判决公式成立，即满足判决条件，则视为捕获成功，进而转入跟踪环路，以进行更精细地判断，此时若由跟踪环路判断出捕获结果为假，即发出虚警，则跟踪环路会失锁，再次进入捕获阶段，重复执行S201至205的步骤。其中，虚警是指没有信号来临的时候传递出有信号来临的错误信息的现象。

应用图2所示发明实施例提供的方案，根据估计得到的噪声功率对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，即去除噪声后再进行判决，能够削弱差分相干累积运算的结果中包含的噪声带来的影响，提升信噪比，从而提升定位接收机对弱信号的捕获性能。

相应于图2所示方法流程示意图，如图5所示，本发明实施例提供了一种基于差分相干累积的弱信号捕获装置，所述装置包括：

第一获得模块501，用于获得目标弱信号；

第二获得模块502，用于根据本地扩频码序列，对所述目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；

估计模块503，用于根据所述第一功率序列，估计噪声功率；

第三获得模块504，用于根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，所述第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；

确定模块505，用于对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功。

应用图5所示发明实施例提供的方案，根据估计得到的噪声功率对第一功率序列中的元素进行损耗补偿，即去除噪声后再进行判决，能够削弱差分相干累积运算的结果中包含的噪声带来的影响，提升信噪比，从而提升定位接收机对弱信号的捕获性能。

可选地，所述估计模块503，具体用于：

根据所述第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P'_noise表示所估计得到的噪声功率，len表示所述第一功率序列的长度，P(n)表示所述第一功率序列中的元素，P_max(m)表示所述第一功率序列中的最大元素，m表示所述最大元素在所述第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示所述最大元素在所述第一功率序列中的右边值和左边值。

可选地，所述确定模块505，具体用于：

按照以下判决公式，对所述第二功率序列进行判决处理：

其中，P′_max为所述第二功率序列中的最大峰值，P′_sec为所述第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若所述判决公式成立，则确定所述目标弱信号被捕获成功。

可选地，所述第三获得模块504，包括：

第一确定单元，用于确定所述第一功率序列中进行损耗补偿的目标元素；

第二确定单元，用于根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

第一获得单元，用于将所述目标元素，分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

可选地，所述第二确定单元，具体用于：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积，确定为目标噪声功率。

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，对于系统实施例而言，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。

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)

1.一种基于差分相干累积的弱信号捕获方法，其特征在于，所述方法包括：

获得目标弱信号；

根据本地扩频码序列，对所述目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；

根据所述第一功率序列，估计噪声功率；

根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，所述第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；

对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功；

所述根据所述第一功率序列，估计噪声功率，包括：

根据所述第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P_n'_oise表示所估计得到的噪声功率，len表示所述第一功率序列的长度，P(n)表示所述第一功率序列中的元素，P_max(m)表示所述第一功率序列中的最大元素，m表示所述最大元素在所述第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示所述最大元素在所述第一功率序列中的右边值和左边值；

所述根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列，包括：

从所述第一功率序列中确定需要进行损耗补偿的目标元素；

根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

将所述目标元素分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功的步骤，包括：

按照以下判决公式，对所述第二功率序列进行判决处理：

其中，P′_max为所述第二功率序列中的最大峰值，P′_sec为所述第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若所述判决公式成立，则确定所述目标弱信号被捕获成功。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率的步骤，包括：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积确定为目标噪声功率。

4.一种基于差分相干累积的弱信号捕获装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获得模块，用于获得目标弱信号；

第二获得模块，用于根据本地扩频码序列，对所述目标弱信号进行差分相干累积运算，获得第一功率序列；

估计模块，用于根据所述第一功率序列，估计噪声功率；

第三获得模块，用于根据所估计得到的噪声功率，对所述第一功率序列中的元素进行损耗补偿，获得第二功率序列；其中，所述第二功率序列中的元素为损耗补偿后的元素；

确定模块，用于对所述第二功率序列进行判决处理，确定所述目标弱信号是否被捕获成功；

所述估计模块，具体用于：

根据所述第一功率序列，按照以下公式，估计噪声功率：

其中，P_n'_oise表示所估计得到的噪声功率，len表示所述第一功率序列的长度，P(n)表示所述第一功率序列中的元素，P_max(m)表示所述第一功率序列中的最大元素，m表示所述最大元素在所述第一功率序列中的位置，P_max(m+1)和P_max(m-1)分别表示所述最大元素在所述第一功率序列中的右边值和左边值；

所述第三获得模块，包括：

第一确定单元，用于从所述第一功率序列中确定需要进行损耗补偿的目标元素；

第二确定单元，用于根据所估计得到的噪声功率，确定目标噪声功率；

第一获得单元，用于将所述目标元素分别减去目标噪声功率，获得第二功率序列。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

按照以下判决公式，对所述第二功率序列进行判决处理：

其中，P′_max为所述第二功率序列中的最大峰值，P′_sec为所述第二功率序列中的次大峰值，R_th为预设判决门限值；

若所述判决公式成立，则确定所述目标弱信号被捕获成功。

6.根据权利要求4-5任一项所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于：

将所估计得到的噪声功率与预设系数的乘积确定为目标噪声功率。