CN108123905A - Iq不平衡的估计方法、估计装置、估计设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种IQ不平衡的估计方法、估计装置、估计设备和存储介质，用于精确得到IQ不平衡的估计值。本发明提供的方法包括：获取时域接收信号中的前导信号以及与前导信号相对应的标准发射信号；将前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；计算标准发射信号与滤波输出信号之间的误差信号；对前导信号和误差信号进行迭代处理，得到LMS自适应滤波器的权值矩阵W；对权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值。本发明实施例中，通过对前导信号进行LMS迭代计算，可训练得到LMS自适应滤波器的权值矩阵W，随后通过对该权值矩阵W进行givens旋转即可精确得到IQ不平衡的估计值，极大地简化了IQ不平衡估计值的计算复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种IQ不平衡的估计方法、估计装置、估计设备及存储介质。
背景技术
随着数字通信系统的快速发展，零中频的射频收发方案得到越来越多的应用。零中频收发机中，发射端设备往往设置有IQ调制器，以将I路和Q路的信号调制后输出至发射端射频电路，而接收端设备则相应地设置有IQ解调器，以对接收到的射频信号进行解调，从而得到接收端的I路和Q路信号。
但由于I路和Q路信号是独立调制解调的，而实际通信系统中难以实现I路和Q路具有相等的幅度增益和90度相位偏差，因此，在IQ调制器、解调器的调制、解调中往往会引入IQ幅度、相位不平衡的问题，而IQ幅度、相位不平衡的存在会增加零中频收发系统的误码率，导致接收端设备接收信号的SINR(信干噪比)下降，降低系统性能，因此，准确地估计IQ不平衡对接收机正确解调信号是非常关键的。
综上，如何精确估计IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值成为本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种IQ不平衡的估计方法，能够精确得到IQ不平衡的估计值，减少IQ不平衡估计值计算的复杂度。
本发明实施例的第一方面提供了一种IQ不平衡的估计方法，包括：
获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
对所述权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值。
本发明实施例的第二方面提供了一种IQ不平衡的估计装置，包括：
信号接收模块，用于获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
信号处理模块，用于将所述前导信号作为LMS自适应滤波器的输入信号输入，得到滤波输出信号；
误差计算模块，用于计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
迭代计算模块，用于对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
估计值获取模块，用于对所述权值矩阵W进行givens旋转，以得到IQ不平衡的估计值。
本发明实施例的第三方面提供了一种IQ不平衡的估计设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前述第一方面所述IQ不平衡的估计方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述IQ不平衡的估计方法的步骤。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例中，在获取时域接收信号中前导部分的信号后，通过对前导信号进行LMS迭代计算，可训练得到LMS自适应滤波器的权值矩阵W，随后通过对所述权值矩阵W进行givens旋转即可精确得到IQ不平衡的估计值，即IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值，而givens旋转操作可极大地简化IQ不平衡估计值的计算复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为零中频接收机的IQ不平衡模型的示意图；
图2为本发明实施例一提供的IQ不平衡的估计方法的方法流程图；
图3为本发明实施例二提供的IQ不平衡的估计装置的结构示意图；
图4为本发明实施例三提供的IQ不平衡的估计设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种IQ不平衡的估计方法、估计装置、估计设备及计算机可读存储介质，用于精确得到IQ不平衡的估计值，简化IQ不平衡估计值的计算复杂度。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面，首先以零中频接收机为例来介绍一下IQ不平衡模型。具体地，零中频接收机的IQ不平衡模型如图1所示，其中，图1中LNA为低噪声放大器，LPF为低通滤波器，ADC为模数转换器，fc为载波频率。
在发射端，基带信号经过调制后的复数信号为：
b(t)＝i(t)+jq(t)
其中，上式中的i(t)为基带信号的实部，q(t)为基带信号的虚部，j则为虚数单位。
因而，在发射端经过IQ调制后的信号为：
对应的，零中频接收机的接收信号为：
r(t)＝s(t)+n(t)
其中，n(t)为高斯白噪声。
在此，如果IQ解调器没有引入IQ不平衡，且忽略噪音的话，则所述接收信号经过IQ解调器解调后的信号的实部ri(t)和虚部rq(t)分别为：
如果IQ解调器引入了IQ不平衡的话，即引入了IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值，也就是说，造成了I路的幅度、相位失真以及Q路的幅度、相位失真，因而，在此，假设a为I路的幅度失真值，α为I路的相位失真值，b为Q路的幅度失真值，β为Q路的相位失真值，则此时通过IQ解调器解调后的信号的实部和虚部分别为：
由上述公式1可以发现，如果零中频接收机中有IQ不平衡的话，此时零中频接收机接收信号的实部与虚部之间，即I、Q两路之间就会有相互干扰。
在此，为简化表述，将上述无IQ不平衡时零中频接收机接收信号的实部ri(t)和虚部rq(t)带入上述公式1中，并将上述公式1表述为矩阵形式，即可得到：
在实际应用中，一般将幅度和相位的不平衡均表达在Q路上，即一般认为I路的幅度和相位无失真，只有Q路的幅度和相位有失真，因而上述公式2可进一步写成为：
其中，上述公式3中的ρ为IQ不平衡的幅度失真值，为IQ不平衡的相位失真值。
因而，为准确获取IQ不平衡的幅度失真值ρ和相位失真值即IQ不平衡的估计值，本发明实施例中，利用时域接收信号中前导信号的已知性来训练LMS自适应滤波器的权值矩阵W，随后通过对所述权值矩阵W进行givens旋转，即可精确得到所述IQ不平衡的估计值，从而便于接收端准确消除IQ不平衡，恢复信号质量。
请参阅图2，本发明实施例一提供了一种IQ不平衡的估计方法，所述估计方法包括：
步骤S110：获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
步骤S120：将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
步骤S130：计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
步骤S140：对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
步骤S150：对所述权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值。
具体地，在步骤S110中，获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号。
在此，在接收端经同步后，对接收端接收到的时域接收信号进行解调处理，以获取前导信号Rp和数据信号Rd，其中，所述前导信号Rp为已知序列，即 随之获取与所述前导信号Rp相对应的标准发射信号D，其中，所述标准发射信号D亦为已知序列，具体为：D＝[d(1) d(2) …… d(t)]。
在步骤S120中，将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号。
本实施例中，通过已知的所述前导信号来训练所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W，即通过将所述前导信号作为训练信号输入至所述LMS自适应滤波器中，经所述LMS自适应滤波器滤波处理后，以得到所述LMS自适应滤波器的滤波输出信号r′(t)。
在步骤S130中，计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号。
在此，所述标准发射信号D＝[d(1) d(2) …… d(t)]为所述前导信号经所述LMS自适应滤波器滤波处理后所期望得到的期望输出信号，但实际上，所述前导信号经所述LMS自适应滤波器滤波后得到的滤波输出信号为r′(t)，即实际的滤波输出信号r′(t)与所述标准发射信号d(t)之间存在误差，因而，可通过所述标准发射信号d(t)与所述滤波输出信号为r′(t)计算出所述标准发射信号d(t)与所述实际输出信号r′(t)之间的误差信号e(t)。
在步骤S140中，对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W。
本实施例中，基于预设LMS迭代公式对所述前导信号和所述误差信号进行所述迭代处理，而所述预设LMS迭代公式具体包括：
其中，W(t)为t时刻LMS自适应滤波器的权值矩阵，r′(t)为滤波输出信号，d(t)为标准发射信号，e(t)为标准发射信号与滤波输出信号之间的误差信号，μ为迭代因子，为前导信号，为向量的转置。
在进行上述公式4中的LMS迭代计算时，首先将所述权值矩阵W初始置为单位矩阵，并将所述迭代因子μ置为一小数，然后将和D＝[d(1) d(2)…… d(t)]带入上述公式4中开始进行迭代计算，即从所述前导信号Rp的第一个信号开始，迭代至最后一个信号以得到所述权值矩阵W。在此，所得到的权值矩阵W即为公式2中矩阵的逆矩阵。
在步骤S150中，对所述权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值，具体包括：
对所述权值矩阵W进行求逆处理，得到逆矩阵Winv；
通过公式计算所述IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值作为所述IQ不平衡的估计值；
其中，G为givens矩阵，ρ为IQ不平衡的幅度失真值，为IQ不平衡的相位失真值。
因在实际应用中，一般认为I路的幅度和相位无失真，只有Q路的幅度和相位有失真，因而可通过来得到所述IQ不平衡的估计值。
具体地，本实施例中，对所述权值矩阵W进行求逆处理后，得到的逆矩阵而实际中，givens矩阵G通常表示为因而可具体为：
在上述公式4中的LMS迭代计算中可准确计算出权值矩阵W，即通过上述公式4的LMS迭代计算后，所述权值矩阵W为已知的实系数矩阵，也就是说，此时，上述公式5中，所述权值矩阵W的逆矩阵Winv亦为已知矩阵。因而，通过上述公式5中右边矩阵中的第一行为[10]可求得G矩阵中的m和t，然后将G矩阵中的m和t带入上述公式5中，则可进一步求解出右边矩阵中的ρ和即可计算出IQ不平衡的幅度失真值和相位失真值，从而准确得到IQ不平衡的估计值。
进一步地，本实施例提供的IQ不平衡的估计方法，还包括：获取所述时域接收信号中的数据信号；基于所述权值矩阵W对所述数据信号进行IQ不平衡调整。
在通信系统中，接收信号一般包括前导信号Rp和数据信号Rd，所述前导信号Rp为已知序列，可用于IQ不平衡的估计，而数据信号Rd为未知序列，主要用于数据信息的传送，因而，要恢复零中频接收机的原始接收信号r(t)，则需要对所述数据信号Rd进行IQ不平衡的准确调整。
本实施例中，在通过所述前导信号Rp训练得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W后，通过所述权值矩阵W对所述数据信号Rd逐一进行IQ不平衡的调整，即通过公式来对所述数据信号Rd逐一进行IQ不平衡的调整，使得经所述LMS自适应滤波器滤波处理后，输出的滤波输出信号r′(t)为原始接收信号r(t)，以此准确进行原始接收信号的恢复，从而消除IQ不平衡的影响，恢复信号质量，其中，此时，公式计算中的为所述数据信号Rd。
本实施例，在获取时域接收信号中前导部分的信号后，通过对所述前导信号进行LMS迭代计算，可训练得到LMS自适应滤波器的权值矩阵W，随后通过对所述权值矩阵W进行givens旋转计算即可精确得到IQ不平衡的估计值，即IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值，以便于接收端准确消除IQ不平衡，恢复信号质量。在此，通过givens旋转操作来计算IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值，可极大地简化IQ不平衡估计值的计算复杂度。另外，本实施例中使用的是时域接收信号来进行LMS迭代估计与IQ不平衡的调整，可广泛适用于Wlan-dsss、Bluetooth、Zigbee、Wlan-ofdm等各种通信系统，极大地扩大了本实施例的适用范围。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
上面主要描述了一种IQ不平衡的估计方法，下面将对一种IQ不平衡的估计装置进行详细描述。
图3示出了本发明实施例二中IQ不平衡的估计装置一个实施例结构图。如图3中所示，所述估计装置包括：
信号接收模块210，用于获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
信号处理模块220，用于将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
误差计算模块230，用于计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
迭代计算模块240，用于对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
估计值获取模块250，用于对所述权值矩阵W进行givens旋转，以得到IQ不平衡的估计值。
进一步地，所述迭代计算模块240采用预设LMS迭代公式对前导信号和所述误差信号进行所述迭代处理，所述预设LMS迭代公式包括：
e(t)＝d(t)-r′(t)
其中，W(t)为t时刻LMS自适应滤波器的权值矩阵，r′(t)为滤波输出信号，d(t)为标准发射信号，e(t)为标准发射信号与滤波输出信号之间的误差信号，μ为迭代因子，为前导信号，为向量的转置。
更进一步地，所述估计值获取模块250，包括：
求逆单元，用于对所述权值矩阵W进行求逆处理，得到逆矩阵Winv；
计算单元，用于通过公式计算所述IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值以作为所述IQ不平衡的估计值；
其中，G为givens矩阵，ρ为IQ不平衡的幅度失真值，为IQ不平衡的相位失真值。
优选地，本实施例提供的估计装置，还包括：
信号获取模块，用于获取所述时域接收信号中的数据信号；
信号调整模块，用于基于所述权值矩阵W对所述数据信号进行IQ不平衡调整。
图4是本发明实施例三提供的IQ不平衡的估计设备的示意图。如图4所示，该实施例的估计设备400包括：处理器410、存储器420以及存储在所述存储器420中并可在所述处理器410上运行的计算机程序430，例如IQ不平衡的估计程序。所述处理器410执行所述计算机程序430时实现上述各个IQ不平衡的估计方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S110至步骤S150。或者，所述处理器410执行所述计算机程序430时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3中所示模块210至模块250的功能。
示例性的，所述计算机程序430可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器420中，并由所述处理器410执行，以完成本发明实施例。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序430在所述估计设备400中的执行过程。例如，所述计算机程序430可以被分割成信号接收模块、信号处理模块、误差计算模块、迭代计算模块、估计值获取模块，各模块具体功能如下：
信号接收模块，用于获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
信号处理模块，用于将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
误差计算模块，用于计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
迭代计算模块，用于对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
估计值获取模块，用于对所述权值矩阵W进行givens旋转，以得到IQ不平衡的估计值。
所述估计设备400可包括，但不仅限于，处理器410、存储器420。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是估计设备400的示例，并不构成对估计设备400的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述估计设备400还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器410可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器420可以是所述估计设备400的内部存储单元，例如所述估计设备400的硬盘或内存。所述存储器420也可以是所述估计设备400的外部存储设备，例如所述估计设备400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器420还可以既包括所述估计设备400的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器420用于存储所述计算机程序430以及所述估计设备400所需的其他程序和数据。所述存储器420还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实施例的模块、单元和/或方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种IQ不平衡的估计方法，其特征在于，包括：
获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
对所述权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值。
2.根据权利要求1所述的IQ不平衡的估计方法，其特征在于，基于预设LMS迭代公式对所述前导信号和所述误差信号进行所述迭代处理，所述预设LMS迭代公式包括：
<mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mover>
<mi>r</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
e(t)＝d(t)-r′(t)
<mrow>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&mu;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mover>
<mi>r</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mi>T</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，W(t)为t时刻LMS自适应滤波器的权值矩阵，r′(t)为滤波输出信号，d(t)为标准发射信号，e(t)为标准发射信号与滤波输出信号之间的误差信号，μ为迭代因子，为前导信号，为向量的转置。
3.根据权利要求1所述的IQ不平衡的估计方法，其特征在于，所述对所述权值矩阵W进行givens旋转，得到IQ不平衡的估计值，包括：
对所述权值矩阵W进行求逆处理，得到逆矩阵Winv；
通过公式计算所述IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值作为所述IQ不平衡的估计值；
其中，G为givens矩阵，ρ为IQ不平衡的幅度失真值，为IQ不平衡的相位失真值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的IQ不平衡的估计方法，其特征在于，还包括：
获取所述时域接收信号中的数据信号；
基于所述权值矩阵W对所述数据信号进行IQ不平衡调整。
5.一种IQ不平衡的估计装置，其特征在于，包括：
信号接收模块，用于获取时域接收信号中的前导信号以及与所述前导信号相对应的标准发射信号；
信号处理模块，用于将所述前导信号输入LMS自适应滤波器，得到滤波输出信号；
误差计算模块，用于计算所述标准发射信号与所述滤波输出信号之间的误差信号；
迭代计算模块，用于对所述前导信号和所述误差信号进行迭代处理，得到所述LMS自适应滤波器的权值矩阵W；
估计值获取模块，用于对所述权值矩阵W进行givens旋转，以得到IQ不平衡的估计值。
6.根据权利要求5所述的IQ不平衡的估计装置，其特征在于，所述迭代计算模块采用预设LMS迭代公式进行所述迭代处理，所述预设LMS迭代公式包括：
<mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mover>
<mi>r</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
e(t)＝d(t)-r′(t)
<mrow>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&mu;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mover>
<mi>r</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mi>T</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，W(t)为t时刻LMS自适应滤波器的权值矩阵，r′(t)为滤波输出信号，d(t)为标准发射信号，e(t)为标准发射信号与滤波输出信号之间的误差信号，μ为迭代因子，为前导信号，为向量的转置。
7.根据权利要求5所述的IQ不平衡的估计装置，其特征在于，所述估计值获取模块，包括：
求逆单元，用于对所述权值矩阵W进行求逆处理，得到逆矩阵Winv；
计算单元，用于通过公式计算所述IQ不平衡的幅度失真值、相位失真值作为所述IQ不平衡的估计值；
其中，G为givens矩阵，ρ为IQ不平衡的幅度失真值，为IQ不平衡的相位失真值。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的IQ不平衡的估计装置，其特征在于，还包括：
信号获取模块，用于获取所述时域接收信号中的数据信号；
信号调整模块，用于基于所述权值矩阵W对所述数据信号进行IQ不平衡调整。
9.一种IQ不平衡的估计设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述IQ不平衡的估计方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述IQ不平衡的估计方法的步骤。
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