CN108259396A - 参数估计的方法、装置及存储介质 - Google Patents
参数估计的方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108259396A CN108259396A CN201711387756.6A CN201711387756A CN108259396A CN 108259396 A CN108259396 A CN 108259396A CN 201711387756 A CN201711387756 A CN 201711387756A CN 108259396 A CN108259396 A CN 108259396A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- estimation value
- estimate
- estimation
- target
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 9
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本公开涉及一种参数估计的方法、装置及存储介质，包括：获取相关性估计值；从该相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；根据预设修正条件对该目标估计值进行修正，得到修正估计值；根据该修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
Description
技术领域
本公开涉及无线通信技术领域，具体地，涉及一种参数估计的方法、装置及存储介质。
背景技术
相关性估计广泛应用于无线通信系统中，通过相关性估计可以进一步获取无线系统中相应的参数估计，并用其指导系统中各模块的处理，准确的参数估计可以显著提升系统的性能。
现有技术中，首先对获取的信道的相关性值进行归一化处理，归一化后的相关性值的范围为[0，1]，该范围为相关性估计值的理论范围，其值越大表示相关性越大。现有技术中获取参数估计值的方法是将相关性估计值强制限制在上述理论范围内，并通过强制限制后的相关性估计值输入预设参数估计模型中，得到参数估计值。但是，在通过现有技术进行参数估计的过程中，发明人发现：由于噪声的影响，特别是在强相关性且信噪比较低的场景，相关性估计值可能会超过上述理论范围的最大值1，若将相关性估计值强制限制在理论范围内，将会使得该相关性估计值的统计分布截止于最大值1的位置，其均值小于1，最终导致相关性估计值和其真实值存在偏差，影响后续参数估计的准确性。
发明内容
本公开的目的是提供一种参数估计的方法、装置及存储介质。
为了实现上述目的，本公开提供一种参数估计的方法，包括：获取相关性估计值；从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
可选地，在所述预设估计值包括2时，所述从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值包括：通过下列公式从所述相关性估计值和所述预设估计值中确定所述目标估计值：
其中，表示所述目标估计，表示所述相关性估计值，2表示所述预设估计值。
可选地，所述预设修正条件包括：
其中，表示所述修正估计值，表示所述目标估计值。
可选地，所述根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值包括：根据所述目标估计值确定估计值符号，所述估计值符号包括正号或者负号；将所述修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值；根据所述估计值符号和所述输出估计值得到所述参数估计值。
可选地，所述根据所述目标估计值确定估计值符号包括：在所述目标估计值小于或等于1时，所述估计值符号为正；在所述目标估计值大于1时，所述估计值符号为负。
可选地，所述根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值之后，所述方法还包括：在得到多个参数估计值时，对多个所述参数估计值进行平均或者平滑处理。
本公开还提供一种参数估计的装置，包括：获取模块，用于获取相关性估计值；第一修正模块，用于从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；第二修正模块，用于根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；确定模块，用于根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
可选地，在所述预设估计值包括2时，所述第一修正模块包括：通过下列公式从所述相关性估计值和所述预设估计值中确定所述目标估计值：
其中，表示所述目标估计值，表示所述相关性估计值，2表示所述预设估计值。
可选地，所述预设修正条件包括：
其中，表示所述修正估计值，表示所述目标估计值。
可选地，所述确定模块用于根据所述目标估计值确定估计值符号，所述估计值符号包括正号或者负号；将所述修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值；根据所述估计值符号和所述输出估计值得到所述参数估计值。
可选地，所述确定模块用于在所述目标估计值小于或等于1时，所述估计值符号为正；在所述目标估计值大于1时，所述估计值符号为负。
可选地，所述装置还包括运算模块，用于在得到多个参数估计值时，对多个所述参数估计值进行平均或者平滑处理。
本公开还提供一种参数估计的装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：获取相关性估计值；从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
通过上述技术方案，公开提供一种参数估计的方法、装置及存储介质，通过将获取的相关性估计值与预设估计值确定目标估计值，并根据预设修正条件对目标估计值进行修正，得到修正估计值，并根据修正估计值进行参数估计得到参数估计值，这样，通过上述步骤即可得到无偏的参数估计值，从而实现参数估计的无偏性，以提高参数估计值的准确性，提高系统的性能。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据强相关情况下未对相关性估计值进行理论范围限制时的统计分布图；
图2是根据强相关情况下对相关性估计值进行理论范围限制时的统计分布图；
图3是根据一示例性示出的一种参数估计的方法的流程图；
图4是根据本公开的方法得到的多普勒扩展的仿真结果；
图5是根据现有技术的方法得到的多普勒扩展的仿真结果；
图6是根据一示例性实施例示出的一种参数估计的装置框图；
图7是根据一示例性实施例示出的另一种参数估计的装置框图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种参数估计的装置的硬件结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
在对本公开的内容进行说明之前，先对本公开的应用场景进行说明。
在无线通信技术中，在通过相关性估计值进行参数估计的过程中，首先将相关性估计值归一化在理论范围[0，1]内，之后再根据理论范围内的相关性估计值计算参数估计值。然而，由于信道中噪声的影响，特别是在强相关性且信噪比较低的情况下，相关性估计值可能会超过上述理论范围的最大值1，如图1所示，图1是根据强相关情况下未对相关性估计值进行理论范围限制时的统计分布图，从图1中可以看出相关性估计值均匀分布在最大值1附近，其均值为1。
但是，在现有技术中，计算参数估计值的方法是将相关性估计值强制限制在理论范围内，例如，将大于1的相关性估计值统一取值1，然后根据强制限制后的相关性值计算参数估计值。如图2所示，图2是根据强相关情况下对相关性估计值进行理论范围限制时的统计分布图，从图2中可以看出被强制限制后的相关性估计值分布在截止1的位置，其均值明显小于1，说明了被强制限制后的相关性估计值与其真实值存在偏差，若通过图2中的相关性估计值计算信道的参数估计值，将会影响参数估计值的准确性，降低系统的性能。
因此，为了解决现有技术中将相关性估计值强制限制在理论范围内，使该相关性估计值与其真实值存在偏差，影响参数估计值的准确性，降低系统性能的问题，本公开提供一种参数估计的方法、装置及存储介质，通过从获取的相关性估计值与预设估计值确定目标估计值，并根据预设修正条件对目标估计值进行修正，得到修正估计值，并根据修正估计值进行参数估计得到参数估计值，从而实现进行参数估计所依据的修正估计值与其真实值的无偏性，以提高参数估计值的准确性，提高系统的性能。
下面通过具体的实施例对本公开的内容进行详细说明。
图3是根据一示例性实施例示出的一种参数估计的方法的流程图，应用于无线通信系统中，如图3所示，该方法包括以下步骤。
步骤301，获取相关性估计值。
在本步骤中，可以只获取一个相关性估计值，也可以获取多个相关性估计值，也可以获取多个相关性估计值经过处理(如对多个相关性估计值进行平均处理等)得到的一个相关性估计值。
在一种可能的实现方式中，可通过下述公式按照预设时间间隔获取该相关性估计值，
其中，表示得到的相关性估计值，表示t时刻信道的输出响应，表示输出响应的共轭函数，Δt表示时间间隔，σ2表示信道的噪声功率，E{·}表示统计平均，在本实施例中，该时间间隔可设置为1ms(毫秒)，该统计平均E{·}可通过滤波因子为1128的一阶IIR(Infinite Impulse Response，无限脉冲响应)数字滤波器得到，本公开对此不做限制。
步骤302，从该相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值。
在本步骤中，可将相关性估计值与预设估计值进行比较，确定该相关性估计值和该预设估计值中的最小值为该目标估计值，使得到的目标估计值在小于或等于预设估计值的范围内，以便于在后续步骤中对该目标估计值进一步处理。在本实施例中，为了解决相关技术中将相关性估计值强制限制在理论范围[0，1]内，该预设估计值可以是大于1的正整数。示例地，该预设估计值可包括2，在该预设估计值包括2时，可通过下列公式从该相关性估计值和该预设估计值中确定该目标估计值：
其中，表示该目标估计值，表示该相关性估计值，2表示该预设估计值。在将相关性估计值和2比较后，若相关性估计值小于或等于2，则确定该相关性估计值为目标估计值，若相关性估计值大于2，则确定该目标估计值为2。
步骤303，根据预设修正条件对该目标估计值进行修正，得到修正估计值。
在本步骤中，该预设修正条件可包括：
其中，表示修正估计值，表示目标估计值，根据步骤302中的方法，在预设估计值为2时，得到目标估计值小于或等于2，因此，通过该预设修正条件对目标估计值进行修正后，使得修正估计值的理论范围为[0,1]，解决相关技术中将相关性估计值强制限制在理论范围内，使得到的相关性估计值为有偏的问题。
步骤304，根据修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
在本步骤中，该参数估计值可包括多普勒扩展或者多径时延等参数，在一种可能的实现方式中，可以根据该目标估计值确定估计值符号，该估计值符号包括正号或者负号，并将该修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值，并根据该估计值符号和该输出估计值得到该参数估计值。
其中，该预设参数估计模型可包括一阶贝塞尔函数，在该目标估计值小于或等于1时，该估计值符号为正；在该目标估计值大于1时，该估计值符号为负。
需要说明的是，在根据输出估计值和估计值符号确定参数估计值时，若该输出估计值和估计值符号为同号时，则参数估计值为正数；若该输出估计值和估计值符号为异号时，则参数估计值为负数。例如，若输出估计值为负数，估计值符号也为负，则参数估计值为正值。若输出估计值为正数，估计值符号为负，则参数估计值为负值。
在本公开中，在根据修正估计值进行参数估计时，可得到多个参数估计值，在得到多个参数估计值，可以对该多个该参数估计值进行平均或者平滑处理。
例如，可通过预设均值算法计算多个参数估计值的平均值，该预设均值算法可以包括算术平均运算、加权平均值运算、平滑运算等算法，本公开对此不作限定。
示例地，为了验证根据本公开的上述步骤确定的修正估计值的无偏性，以及参数估计值的准确性，下面以根据上述步骤确定的参数估计值的仿真结果和根据现有技术确定的参数估计值的仿真结果为例进行对比说明。
上述验证的条件包括：NB-IoT(Narrow Band Internet of Things，基于蜂窝的窄带物联网)的通信系统，系统的带宽为200kHz，该系统中混入的噪声为AWGN(AdditiveWhite Gaussian Noise，加性高斯白噪声)，在该验证条件下，多普勒扩展应该为0Hz。图4是根据本公开的方法得到的多普勒扩展的仿真结果，图5是根据现有技术的方法得到的多普勒扩展的仿真结果，如图4和图5所示，曲线1为多个瞬时多普勒扩展(相当于参数估计值)的曲线，曲线2表示多普勒扩展(相当于对多个参数估计值进行平滑或平均处理)的曲线，该多普勒扩展为对多个瞬时多普勒扩展进行平滑或平均处理得到的。从图4中可以看出，多普勒扩展的仿真结果约为0Hz，接近其真实值0Hz，而由于现有技术中在确定瞬时多普勒扩展的过程中，是将输入的相关性估计值强制限制在理论范围内，导致瞬时多普勒扩展的参数估计为有偏估计，从图5中可以看出，曲线1中的瞬时多普勒扩展只包括0Hz以上的，却不包括0Hz以下的，最终导致计算的多普勒扩展约为12Hz，与其真实值0Hz存在偏差。综上所述，说明了根据本公开的上述方法确定的修正估计值具有无偏性，保证了得到的参数估计值的准确性，能够提高系统的性能。
通过上述方法，通过将获取的相关性估计值与预设估计值确定目标估计值，并根据预设修正条件对目标估计值进行修正，得到修正估计值，并根据修正估计值进行参数估计得到参数估计值，从而实现进行参数估计所依据的修正估计值与其真实值的无偏性，以提高参数估计值的准确性，提高系统的性能。
图6是根据一示例性实施例示出的一种参数估计的装置框图，如图6所示，该装置包括：
获取模块601，用于获取相关性估计值；
第一修正模块602，用于从该相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；
第二修正模块603，用于根据预设修正条件对该目标估计值进行修正，得到修正估计值；
确定模块604，用于根据该修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
可选地，在该预设估计值包括2时，该第一修正模块包括：通过下列公式从该相关性估计值和该预设估计值中确定该目标估计值：
其中，表示该目标估计值，表示该相关性估计值，2表示该预设估计值。
可选地，该预设修正条件包括：
其中，表示该修正估计值，表示该目标估计值。
可选地，该确定模块604用于根据该目标估计值确定估计值符号，该估计值符号包括正号或者负号；将该修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值；根据该估计值符号和该输出估计值得到该参数估计值。
可选地，该确定模块604用于在该目标估计值小于或等于1时，该估计值符号为正；在该目标估计值大于1时，该估计值符号为负。
可选地，如图7所示，该装置还包括运算模块605，用于在得到多个参数估计值时，对多个该参数估计值进行平均或者平滑处理。
通过上述装置，通过将获取的相关性估计值与预设估计值确定目标估计值，并根据预设修正条件对目标估计值进行修正，得到修正估计值，并根据修正估计值进行参数估计得到参数估计值，从而实现进行参数估计所依据的修正估计值与其真实值的无偏性，以提高参数估计值的准确性，提高系统的性能。
图8是根据一示例性实施例示出的一种参数估计的装置800的框图。如图8所示，该参数估计的装置800可以包括：处理器801，存储器802，多媒体组件803，输入/输出(I/O)接口804，以及通信组件805。
其中，处理器801用于控制该参数估计的装置800的整体操作，以完成上述的电池状态检测方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该参数估计的装置800的操作，这些数据例如可以包括用于在该参数估计的装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该参数估计的装置800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，参数估计的装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行如图3所示的参数估计的方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，例如包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由参数估计的装置800的处理器801执行以完成如图3所示的参数估计的方法。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (14)
1.一种参数估计的方法，其特征在于，包括：
获取相关性估计值；
从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；
根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；
根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述预设估计值包括2时，所述从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值包括：
通过下列公式从所述相关性估计值和所述预设估计值中确定所述目标估计值：
其中，表示所述目标估计值，表示所述相关性估计值，2表示所述预设估计值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设修正条件包括：
其中，表示所述修正估计值，表示所述目标估计值。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值包括：
根据所述目标估计值确定估计值符号，所述估计值符号包括正号或者负号；
将所述修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值；
根据所述估计值符号和所述输出估计值得到所述参数估计值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标估计值确定估计值符号包括：
在所述目标估计值小于或等于1时，所述估计值符号为正；
在所述目标估计值大于1时，所述估计值符号为负。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值之后，所述方法还包括：
在得到多个参数估计值时，对多个所述参数估计值进行平均或者平滑处理。
7.一种参数估计的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取相关性估计值；
第一修正模块，用于从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；
第二修正模块，用于根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；
确定模块，用于根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，在所述预设估计值包括2时，所述第一修正模块包括：通过下列公式从所述相关性估计值和所述预设估计值中确定所述目标估计值：
其中，表示所述目标估计值，表示所述相关性估计值，2表示所述预设估计值。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预设修正条件包括：
其中，表示所述修正估计值，表示所述目标估计值。
10.根据权利要求7至9任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于根据所述目标估计值确定估计值符号，所述估计值符号包括正号或者负号；将所述修正估计值作为预设参数估计模型的输入，得到输出估计值；根据所述估计值符号和所述输出估计值得到所述参数估计值。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块用于在所述目标估计值小于或等于1时，所述估计值符号为正；在所述目标估计值大于1时，所述估计值符号为负。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括运算模块，用于在得到多个参数估计值时，对多个所述参数估计值进行平均或者平滑处理。
13.一种参数估计的装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：获取相关性估计值；从所述相关性估计值与预设估计值中确定目标估计值；根据预设修正条件对所述目标估计值进行修正，得到修正估计值；根据所述修正估计值进行参数估计得到参数估计值。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711387756.6A CN108259396B (zh) | 2017-12-20 | 2017-12-20 | 参数估计的方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711387756.6A CN108259396B (zh) | 2017-12-20 | 2017-12-20 | 参数估计的方法、装置及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108259396A true CN108259396A (zh) | 2018-07-06 |
| CN108259396B CN108259396B (zh) | 2020-11-20 |
Family
ID=62723428
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711387756.6A Active CN108259396B (zh) | 2017-12-20 | 2017-12-20 | 参数估计的方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108259396B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112115677A (zh) * | 2019-06-21 | 2020-12-22 | 比亚迪股份有限公司 | 芯片修调的方法、装置、存储介质和电子设备 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102158437A (zh) * | 2010-02-11 | 2011-08-17 | 富士通株式会社 | 信道频域相关性计算设备及方法 |
| CN102271101A (zh) * | 2010-06-04 | 2011-12-07 | 重庆重邮信科通信技术有限公司 | Hsupa系统e-hich sir估计方法及装置 |
| US20130044610A1 (en) * | 2011-08-16 | 2013-02-21 | Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited | Method and apparatus for estimation of channel temporal correlation and mimo mode selection in lte system |
| CN103079227A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-05-01 | 武汉邮电科学研究院 | 一种用于lte系统的随机接入检测方法和系统 |
| CN103916334A (zh) * | 2012-12-30 | 2014-07-09 | 重庆重邮信科通信技术有限公司 | 一种信道估计方法和装置 |
| CN103997473A (zh) * | 2014-05-13 | 2014-08-20 | 华为技术有限公司 | 一种信号干扰的滤波方法及相关装置 |
| CN104333430A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-04 | 西华大学 | 一种定时偏移估计度量的重构方法 |
| CN104662809A (zh) * | 2012-07-23 | 2015-05-27 | 苹果公司 | 用于自适应信道估计/预测滤波器设计的方法和系统 |
| WO2015146100A1 (ja) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | 日本電気株式会社 | 負荷推定システム、情報処理装置、負荷推定方法、及び、プログラムを記憶する記憶媒体 |
| CN106850096A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-13 | 展讯通信（上海）有限公司 | 空间相关性估算的方法及装置 |
-
2017
- 2017-12-20 CN CN201711387756.6A patent/CN108259396B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102158437A (zh) * | 2010-02-11 | 2011-08-17 | 富士通株式会社 | 信道频域相关性计算设备及方法 |
| CN102271101A (zh) * | 2010-06-04 | 2011-12-07 | 重庆重邮信科通信技术有限公司 | Hsupa系统e-hich sir估计方法及装置 |
| US20130044610A1 (en) * | 2011-08-16 | 2013-02-21 | Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited | Method and apparatus for estimation of channel temporal correlation and mimo mode selection in lte system |
| CN104662809A (zh) * | 2012-07-23 | 2015-05-27 | 苹果公司 | 用于自适应信道估计/预测滤波器设计的方法和系统 |
| CN103916334A (zh) * | 2012-12-30 | 2014-07-09 | 重庆重邮信科通信技术有限公司 | 一种信道估计方法和装置 |
| CN103079227A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-05-01 | 武汉邮电科学研究院 | 一种用于lte系统的随机接入检测方法和系统 |
| WO2015146100A1 (ja) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | 日本電気株式会社 | 負荷推定システム、情報処理装置、負荷推定方法、及び、プログラムを記憶する記憶媒体 |
| CN103997473A (zh) * | 2014-05-13 | 2014-08-20 | 华为技术有限公司 | 一种信号干扰的滤波方法及相关装置 |
| CN104333430A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-04 | 西华大学 | 一种定时偏移估计度量的重构方法 |
| CN106850096A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-13 | 展讯通信（上海）有限公司 | 空间相关性估算的方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MICHAL SIMKO等: "Implementation Aspects of Channel Estimation for 3GPP LTE Terminals", 《IEEE》 * |
| PANASONIC: "NB-IoT PUSCH performance with frequency offset estimation and compensation", 《3GPP R1-161989》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112115677A (zh) * | 2019-06-21 | 2020-12-22 | 比亚迪股份有限公司 | 芯片修调的方法、装置、存储介质和电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108259396B (zh) | 2020-11-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111355678B (zh) | 自动增益控制方法、装置、存储介质和电子设备 | |
| CN108885787A (zh) | 训练图像修复模型的方法、图像修复方法、装置、介质及设备 | |
| CN110262827B (zh) | 增量更新的方法、装置、存储介质以及电子设备 | |
| CN109753910B (zh) | 关键点提取方法、模型的训练方法、装置、介质及设备 | |
| CN109492531B (zh) | 人脸图像关键点提取方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN109308291B (zh) | 地图轨迹的平滑方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN110609777B (zh) | 用于管理日志的方法、设备和计算机程序产品 | |
| CN109729032B (zh) | 一种频偏估计值的校正方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN108259396B (zh) | 参数估计的方法、装置及存储介质 | |
| CN115660115A (zh) | 一种联邦学习模型训练方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111209998B (zh) | 基于数据类型的机器学习模型的训练方法及装置 | |
| CN108693544B (zh) | 车辆定位的方法、装置及存储介质 | |
| CN111473359B (zh) | 一种燃烧控制方法、装置、电器设备及存储介质 | |
| CN110649913B (zh) | 用于晶振的频率调整方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN110972253B (zh) | 时频偏估计方法、装置、通信设备及存储介质 | |
| CN111212472A (zh) | 一种误差的控制方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN108173608B (zh) | 获取功率估计值的方法、装置和存储介质以及电子设备 | |
| CN110992387A (zh) | 一种图像处理方法、装置及电子设备和存储介质 | |
| CN112415897B (zh) | 控制系统的优化方法、装置、系统、车辆、介质及设备 | |
| CN110286579B (zh) | 联合时钟获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110209851B (zh) | 模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110311871B (zh) | 信道平均时延估计方法、装置及存储介质 | |
| CN106255136B (zh) | 一种dtx判决方法及装置 | |
| CN111614592A (zh) | 多径选择门限的确定方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN111698180A (zh) | 信道估计方法、信号的均衡方法、装置、介质及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100085 unit C, building C, lin66, Zhufang Road, Qinghe, Haidian District, Beijing Applicant after: Beijing Xiaomi pinecone Electronic Co., Ltd Address before: 100085 Beijing city Haidian District Qinghe Shun Yip things Park Building 3 unit A Applicant before: BEIJING PINECONE ELECTRONICS Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |