CN107154904B - 终端间相关性的计算方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种终端间相关性的计算方法和装置,包括:接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应,根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则,获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性,根据RB相关性计算得到终端之间的相关性,提高了相关性计算的便利性和准确度。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种终端间相关性的计算方法和装置。
背景技术
随着无线通信技术的发展,人们通过各种通信系统进行交流和通信,正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)作为一种具有较高的频谱利用率和良好的抗多径性能地高速传输技术,成功的应用于各个领域,如数字音频广播、数字视频广播、无线局域网等领域。
OFDM系统中可以利用SRS(Sounding Reference signals,信道探测参考信号)来估计终端用户到基站的信道响应,对于上下行信道具有对称性的系统中,如TDD(timedivision duplexing)系统中,基站利用终端到基站的信道响应获得基站到终端的信道响应,利用信道响应基站可计算不同终端间的相关性,但现有的计算相关性的方法存在计算复杂度高和计算准确度低的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种终端间相关性的计算方法和装置,能更方便准确的计算终端间的相关性。
一种终端间相关性的计算方法,所述方法包括:
接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应;
根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,所述预设条件包括均匀抽样原则;
获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性;
根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性。
在其中一个实施例中,所述预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
在其中一个实施例中,所述预设数目为8。
在其中一个实施例中,所述计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性的步骤包括:
将所述SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应;
根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
在其中一个实施例中,所述将所述SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应的步骤包括:
所述根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性的步骤包括:
在其中一个实施例中,所述根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性的步骤包括:
对所述RB相关性求模得到对应的RB相关模值;
将所述目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
一种终端间相关性的计算装置,所述装置包括:
信道响应估计模块,用于接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应;
目标RB确定模块,用于根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,所述预设条件包括均匀抽样原则;
RB相关性计算模块,用于获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性;
终端相关性计算模块,用于根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性。
在其中一个实施例中,所述预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
在其中一个实施例中,所述预设数目为8。
在其中一个实施例中,所述RB相关性计算模块包括:
归一化单元,用于将所述SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应;
RB相关性计算单元,用于根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
在其中一个实施例中,所述归一化单元还用于根据公式计算得到标准SRS信道响应HSRS(ka,m,i),其中H(ka,m,i)为SRS信道响应,m为目标RB的索引,i为计算相关性的终端索引,ka为接收端的天线索引,Rx为接收端天线总数目;
在其中一个实施例中,所述终端相关性计算模块包括:
模值计算单元,用于对所述RB相关性求模得到对应的RB相关模值;
终端相关性计算单元,用于将所述目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
上述终端间相关性的计算方法和装置,通过接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应,根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则,获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性,根据RB相关性计算得到终端之间的相关性,不需要获取所有RB对应的SRS信道响应,只需要通过预设条件筛选预设数目的RB组成目标RB就可计算得到最终的终端之间的相关性,运算复杂度低,且筛选时采取均匀抽样,保证了数据的可靠性,通过不同终端对应的目标RB之间的RB相关性计算得到终端之间的相关性,提高了相关性计算的便利性和准确度。
附图说明
图1为一个实施例中终端间相关性的计算方法的流程图;
图2为一个实施例中计算RB相关性的流程图;
图3为一个实施例中根据RB相关性计算得到终端之间的相关性的流程图;
图4为一个实施例中终端间相关性的计算装置的结构框图;
图5为一个实施例中RB相关性计算模块的结构框图;
图6为一个实施例中终端相关性计算模块的结构框图。
具体实施方式
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种终端间相关性的计算方法,包括:
步骤S110,接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应。
具体的,终端发送的SRS序列需要按照通讯协议发送,不同的协议发送的SRS序列不同,如WiMAX协议,UMTS协议,LTE协议下终端发送的SRS序列都不同。计算相关性的2个终端发送SRS序列可以是在不同时间发送,也可以是在同一时间利用不同的资源块RB(Resource Block)发送。计算信道响应时,可自定义信道估计方法,如LS、FFT、MMSE等信道估计方法,如对于LS信道估计,假设终端发送的SRS序列为x,基站接收的数据为y,终端与基站之间的信道响应为h,系统噪声为n。可以得到y=hx+n,那么估计的SRS信道响应为y/x。根据终端索引、SRS的RB索引、和基站的天线索引,可确定一个信道响应,可表示为H(ka,m,i),其中m为RB的索引,i为计算相关性的终端索引,ka为接收端的天线索引。
步骤S120,根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,所述预设条件包括均匀抽样原则。
具体的,均匀抽样原则是指从SRS序列占用的总资源块RB中选取目标RB组成目标RB时尽量使选取的目标RB在频带中呈分散均匀分布,由于不同频率的信号在经过信道的时候,经历的衰减、反射、散射等物理现象不同,导致不同频率的信号相关性略有差异,目标RB在整个频带均匀分布可以保证遍历性。预设数目可根据需要自定义,如定义为8个、4个等。除了均匀抽样原则,还可根据信道传输的特点确定其它筛选目标RB的条件,如根据直流分量附近的RB信道估计的性能特点和频域信道估计存在的带宽边缘效应Bandegde Effect和吉布斯现象Gibbs phenomenon确定对应的预设条件。计算相关性的不同终端得到目标RB的预设条件相同,且预设数目也相同。
在一个实施例中,预设数目为8。
具体的,由于信道估计存在一定的噪声,相关性通过8个RB对应的相关性加权获得可以到达一定的降噪效果,且数目8大小适中,在降低复杂度的基础上保证了数据的可靠性。
步骤S130,获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
具体的,对于计算相关性的终端i和终端j得到了相同的目标RB,目标RB为{RBa1,RBa2...RBan},假设接收端的天线总数为t,进行以下的步骤:
对于索引m=a1的目标RBa1,获取终端i在各个天线对应的SRS信道响应分别为H(1,a1,i),H(2,a1,i),H(3,a1,i)……H(t,a1,i),获取终端j在各个天线对应的SRS信道响应分别为H(1,a1,j),H(2,a1,j),H(3,a1,j)……H(t,a1,j),根据2个终端匹配的天线索引相同的SRS信道响应通过相关性算法计算得到索引m=a1的目标RBa1之间的RB相关性corr(a1,i,j)。
对于索引m=a2的目标RBa2,获取终端i在各个天线对应的SRS信道响应分别为H(1,a2,i),H(2,a2,i),H(3,a2,i)……H(t,a2,i),获取终端j在各个天线对应的SRS信道响应分别为H(1,a2,j),H(2,a2,j),H(3,a2,j)……H(t,a2,j),根据2个终端匹配的天线索引相同的SRS信道响应通过相关性算法计算得到索引m=a2的目标RBa1之间的RB相关性corr(a2,i,j)。
直到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性全部计算完成,得到corr(a1,i,j),corr(a2,i,j)……corr(an,i,j),其中计算相关性的具体相关性算法可根据需要自定义,并且在计算相关性之前,可对SRS信道响应进行前处理,如进行归一化操作等。
步骤S140,根据RB相关性计算得到终端之间的相关性。
具体的,得到目标RB之间的RB相关性后,可对不同RB索引的RB相关性进行加权,加权因子的大小可根据需要自定义,不同RB索引的RB相关性的加权因子可以相同,也可以不同。在一个实施例中通过求平均得到终端之间的相关性。还可先对不同RB索引的各个RB相关性进行求模值运算等处理,再进行加权得到最终结果。
本实施例中,通过接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应,根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则,获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性,根据RB相关性计算得到终端之间的相关性,不需要获取所有RB对应的SRS信道响应,只需要通过预设条件筛选预设数目的RB组成目标RB就可计算得到最终的终端之间的相关性,运算复杂度低,且筛选时采取均匀抽样,保证了数据的可靠性,通过不同终端对应的目标RB之间的RB相关性计算得到终端之间的相关性,提高了相关性计算的便利性和准确度。
在一个实施例中,预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
具体的,由于基带接收的数据容易存在很强的直流分量,直流分量附近的RB信道估计性能恶化较为严重,利用这些恶化较为严重的RB计算得到的相关性准确度也不高,所以选取的目标RB需要避开直流分量,以提高数据的可靠性。频域信道估计存在带宽边缘效应Bandegde Effect和吉布斯现象Gibbs phenomenon,导致边缘RB信道估计恶化,利用这些恶化较为严重的RB计算得到的相关性准确度不高,所以选取的目标RB避开每次SRS传输的边缘RB,如一个SRS的范围是4RB-27RB,则4RB和27RB是边缘RB。预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB,进一步提高了相关性计算的准确性。
在一个实施例中,如图2所示,步骤S130中计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性的步骤包括:
步骤S131,将SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应;
步骤S132,根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
具体的,归一化是在数据分析之前,先将数据标准化的过程,利用标准化后的数据进行数据分析。可自定义函数进行归一化选取常用的归一化算法,如线性函数归一化算法、0均值标准化算法等。通过归一化将SRS信道响应转化为标准SRS信道响应,提高了不同的RB对应的SRS信道响应之间的可比性。
在一个实施例中,步骤S131包括:
具体的,采用共轭计算的方法以每个目标RB的所有接收端天线对应的SRS信道响应为归一化范围进行归一化,使得归一化的结果更符合信道传输的特征,从而后续计算终端之间的相关性时准确性更高。
在一个实施例中,如图3所示,步骤S140包括:
步骤S141,对RB相关性求模得到对应的RB相关模值。
具体的,通过公式abs(corr(m,i,j))=sqrt(real(corr(m,i,j))2+imag(corr(m,i,j))2)对corr(m,i,j)计算模值得到RB相关模值abs(corr(m,i,j))。
步骤S142,将目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
具体的,目标RB都有一个对应的RB相关模值,通过平均计算得到终端之间的相关性,使得相关性均匀了多个RB的传输特性,计算的结果更具有可靠性。
下面以2个具体的实施例详细说明终端间相关性的计算方法的过程,在第一个具体的实施例中,SRS序列占用的RB起始位置为4RB,发一次SRS序列占用的带宽为24RB,系统带宽为100RB,每个终端需要发4次SRS序列,具体过程如下:
步骤A:接收终端i和终端j发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据通过MMSE信道估计方法估计终端i和终端j对应的SRS的信道响应。
步骤B:根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选8个RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则,去除直流分量对应的RB,本实施例中直流分量对应的RB为50RB,并去除SRS的边缘RB,基于预设条件,选取出来的8个RB索引如下:8/20/32/44/56/68/80/92。
步骤C:对选取8个RB对应的SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应,公式如下:
其中m为目标RB的索引取值范围为[8,20,32,44,56,68,80,92],对于终端i计算得到HSRS(ka,m,i),终端j计算得到HSRS(ka,m,j),其中ka∈[0-(Rx-1)],Rx为接收端天线总数。
步骤D:根据标准SRS信道响应计算得到终端i和终端j对应的目标RB之间的RB相关性,公式如下:
计算得到corr(8,i,j)=0.21-
0.11j,corr(20,i,j)=0.22-0.14j,corr(32,i,j)=0.19-0.15j,corr(44,i,j)=0.21-
0.11j,corr(56,i,j)=0.23-0.13j,corr(68,i,j)=0.25-0.15j,corr(80,i,j)=0.18-
0.12j,corr(92,i,j)=0.20-0.14j。
步骤E:对RB相关性corr(m,i,j)求模得到对应的RB相关模值abs(corr(m,i,j)),公式如下:
abs(corr(m,i,j))=sqrt(real(corr(m,i,j))2+imag(corr(m,i,j))2),计算结果为abs(corr(8,i,j))=0.24,abs(corr(20,i,j))=0.26,abs(corr(32,i,j))=0.24,abs(corr(44,i,j))=0.24,abs(corr(56,i,j))=0.26,abs(corr(68,i,j))=0.29,abs(corr(80,i,j))=0.21,abs(corr(92,i,j))=0.24。
步骤F:将上述各个RB相关模值进行平均,得到最终的终端i和终端j之间的相关性corr(i,j)=0.25。
在第二个具体的实施例中,SRS序列占用的RB起始位置为4RB,发一次SRS序列占用的带宽为24RB,系统带宽为50RB,每个终端需要发2次SRS序列,具体过程如下:
步骤A:接收终端i和终端j发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据通过MMSE信道估计方法估计终端i和终端j对应的SRS的信道响应。
步骤B:根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选8个RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则,去除直流分量对应的RB,本实施例中直流分量对应的RB为25RB,并去除SRS的边缘RB,基于预设条件,选取出来的8个RB索引如下:4/9/16/21/28/33/40/45。
步骤C:对选取8个RB对应的SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应,公式如下:
其中m为目标RB的索引取值范围为[4,9,16,21,28,33,40,45],对于终端i计算得到HSRS(ka,m,i),终端j计算得到HSRS(ka,m,j),其中ka∈[0-(Rx-1)],Rx为接收端天线总数。
步骤D:根据标准SRS信道响应计算得到终端i和终端j对应的目标RB之间的RB相关性,公式如下:
计算得到corr(4,i,j)=0.21-
0.11j,corr(9,i,j)=0.22-0.14j,corr(16,i,j)=0.19-0.15j,corr(21,i,j)=0.21-
0.11j,corr(28,i,j)=0.23-0.13j,corr(33,i,j)=0.25-0.15j,corr(40,i,j)=0.18-
0.12j,corr(45,i,j)=0.20-0.14j。
步骤E:对RB相关性corr(m,i,j)求模得到对应的RB相关模值abs(corr(m,i,j)),公式如下:
abs(corr(m,i,j))=sqrt(real(corr(m,i,j))2+imag(corr(m,i,j))2),计算结果为abs(corr(4,i,j))=0.24,abs(corr(9,i,j))=0.26,abs(corr(16,i,j))=0.24,abs(corr(21,i,j))=0.24,abs(corr(28,i,j))=0.26,abs(corr(33,i,j))=0.29,abs(corr(40,i,j))=0.21,abs(corr(45,i,j))=0.24。
步骤F:将上述各个RB相关模值进行平均,得到最终的终端i和终端j之间的相关性corr(i,j)=0.25。
由上述具体的实施例计算结果可知,在不同系统带宽的情况下,计算得到的终端i和终端j之间的相关性相同,可见此方法计算方便,没有受到带宽的影响,计算结果准确性高。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种终端间相关性的计算装置,包括:
信道响应估计模块210,用于接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应。
目标RB确定模块220,用于根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,预设条件包括均匀抽样原则。
RB相关性计算模块230,用于获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
终端相关性计算模块240,用于根据RB相关性计算得到终端之间的相关性。
在一个实施例中,预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
在一个实施例中,预设数目为8。
在一个实施例中,RB相关性计算模块230包括:
归一化单元231,用于将SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应。
RB相关性计算单元232,用于根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
在一个实施例中,归一化单元231还用于根据公式计算得到标准SRS信道响应HSRS(ka,m,i),其中H(ka,m,i)为SRS信道响应,m为目标RB的索引,i为计算相关性的终端索引,ka为接收端的天线索引,Rx为接收端天线总数目。
在一个实施例中,如图6所示,终端相关性计算模块240包括:
模值计算单元241,用于对RB相关性求模得到对应的RB相关模值。
终端相关性计算单元242,用于将目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述程序可存储于一计算机可读取存储介质中,如本发明实施例中,该程序可存储于计算机系统的存储介质中,并被该计算机系统中的至少一个处理器执行,以实现包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种终端间相关性的计算方法,其特征在于,所述方法包括:
接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应;
根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,所述预设条件包括均匀抽样原则;
获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性;
根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设数目为8。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性的步骤包括:
将所述SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应;
根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性的步骤包括:
对所述RB相关性求模得到对应的RB相关模值;
将所述目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
7.一种终端间相关性的计算装置,其特征在于,所述装置包括:
信道响应估计模块,用于接收不同终端发送的信道探测参考信号SRS序列并根据接收到的数据估计不同终端对应的SRS的信道响应;
目标RB确定模块,用于根据预设条件从SRS的资源块RB中筛选预设数目的RB组成目标RB,所述预设条件包括均匀抽样原则;
RB相关性计算模块,用于获取不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的SRS信道响应,并计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性;
终端相关性计算模块,用于根据所述RB相关性计算得到终端之间的相关性。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述预设条件还包括去除直流分量对应的RB和去除SRS的边缘RB。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述预设数目为8。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述RB相关性计算模块包括:
归一化单元,用于将所述SRS信道响应进行归一化得到标准SRS信道响应;
RB相关性计算单元,用于根据不同终端的目标RB在接收端的各天线对应的标准SRS信道响应计算得到不同终端对应的目标RB之间的RB相关性。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述终端相关性计算模块包括:
模值计算单元,用于对所述RB相关性求模得到对应的RB相关模值;
终端相关性计算单元,用于将所述目标RB对应的RB相关模值进行平均得到终端之间的相关性。
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