CN110191071B - 一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法及装置，对小区进行搜索得到小区信息，基于小区信息生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号，基于小区信息从接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的频域接收信号，基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行多子帧联合信道估计，得到信道估计系数，对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪得到最终的信道估计系数，基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。本发明基于5ms内的多子帧联合信道估计极大地提升信道估计的准确性；基于离散傅里叶变换的加窗去噪，也能进一步提升信道估计的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及窄带物联网技术领域，尤其涉及一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法及装置。
背景技术
NB-IOT(Narrowband-Internet of Things，窄带物联网)的引入，对LTE/EPC网络带来了很大的改进要求，传统的LTE网络的设计，主要目的是为了适应宽带移动互联网的需求，为客户提供高带宽，高响应速度的上网体验。与宽带移动物联网相比NB-IOT具有显著的差别：终端数量多、终端节能要求高，以收发小数据为主的网络。正是NB-IOT的优势，NB-IOT窄带物联网得以快速布网，网规网优的需求日益增多。网络覆盖测试是NB-IOT网络测试的一项重要内容，一般采用扫频仪或测试终端等测试仪表进行测试，才能在外场路测中准确地采集到小区信息，从而正确计算出无线网络的重叠覆盖度等重要信息，为运营商网规网优工作提供有力指导。RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)和SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信干噪比)等测量参数是测量的一个重要的指标。指标可以分析各小区之间的相互干扰情况以及网络分布情况，进行网络的优化工作。现阶段，研究如何准确计算RSRP和SINR等指标参数，对仪表的使用及测量具有非常大的实际意义。
现有技术中，并未提及如何进行NB-IOT参数测量的方法。对于小区的检测方法，现有LTE技术下的指标检测测量方法可供参考。对于LTE的小区检测测量算法，首先采用一般小区搜索的方法找到最强小区，然后进行信道估计，进而求出相关的RSRP以及SINR等网络评估指标。LTE中在进行信道估计时，通常取1个OFDM符号上的CRS(Cell-specificreferencesignal，小区专有参考信号)进行信道估计，由于LTE的信道带宽较宽，一般为20M或者10M，对应的1个OFDM符号包含了200个CRS或者100个CRS，由于点数较多，信道估计的准确性也比较高。而NB-IOT为窄带信号，频域只有12个子载波，1个OFDM符号只包含2个CRS，因而无法准确的进行信道估计，从而也无法准确地计算出RSRP和SINR等参数。
因此，如何有效的对窄带物联网的参数进行测量，是一项亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法，能够基于5ms内的多子帧进行联合信道估计，并利用基于离散傅里叶变换的加窗去噪的技术提升相关参数的计算能力。
本发明提供了一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法，包括：
对小区进行搜索，得到小区信息；
基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
对所述信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数。
优选地，所述小区信息包括：物理小区标识，所述基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号，包括：
基于所述物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号。
优选地，所述小区信息包括：帧头位置信息，所述基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号，包括：
基于所述帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据；
对所述时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号。
优选地，所述基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数，包括：
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到所述信道估计系数。
优选地，所述基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数，包括：
基于所述最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置，包括：
搜索模块，用于对小区进行搜索，得到小区信息；
生成模块，用于基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
获取模块，用于基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
信道估计模块，用于基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
去噪模块，用于对所述信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
测量模块，用于基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数。
优选地，所述小区信息包括：物理小区标识，所述生成模块在执行基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号时，具体用于：
基于所述物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号。
优选地，所述小区信息包括：帧头位置信息，所述获取模块在执行基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号时，具体用于：
基于所述帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据；对所述时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号。
优选地，所述信道估计模块在执行基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数时，具体用于：
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到所述信道估计系数。
优选地，所述测量模块在执行基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数时，具体用于：
基于所述最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
综上所述，本发明公开了一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法，首先对小区进行搜索，得到小区信息，基于小区信息生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号，基于小区信息从接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的频域接收信号，基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行多子帧联合信道估计，得到信道估计系数，对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数，基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。由于窄带物联网信号在5ms内具有良好的信道时域相干性，因此本发明能够基于5ms内的多子帧联合信道估计，极大地提升信道估计的准确性；同时，基于离散傅里叶变换的加窗去噪，也能进一步提升信道估计的准确性。两者共同作用提升了测量参数的准确性。
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为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法实施例1的方法流程图；
图2为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法实施例2的方法流程图；
图3为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置实施例1的结构示意图；
图4为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置实施例2的结构示意图；
图5为本发明公开的窄带物联网系统下行同步信号的帧结构示意图。
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。
由于NB-IOT系统用于低速移动场景，一般小于50km/h，其多普勒频移是
其中fc是载波频率，v是UE的速度，以m/s为单位，c是光速(3*108m/s)。以fc＝1.8GHz,v＝50km/h为例，多普勒频移是fd≈90Hz，根据奈奎斯特采样定理，在以上假设下，能保持信道时域相干性的时间间隔是
正因为如此，在NB-IOT系统中，可以在半帧5ms的时间内进行联合信道估计，而不会影响信道估计的准确性。在半帧5ms内，预定义子帧0，1，3，4上具有NRS，联合这些子帧上的NRS进行信道估计，扩大了进行信道估计的点数，因而也极大地提升了信道估计的准确性。
如图1所示，为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法实施例1的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S101、对小区进行搜索，得到小区信息；
当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先进行小区搜索获得小区信息。例如，得到小区的物理小区标识、帧头位置等信息。
S102、基于小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
当获得小区信息后，进一步根据获得的小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号。
S103、基于小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
同时，当获得小区信息后，进一步根据获得的小区信息生成窄带物联网参考信号。
S104、基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
然后根据获得的本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数。
S105、对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
为提升测量准确度，当得到信道估计系数后，进一步对得到的信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数。
S106、基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。
最后根据去噪得到的最终的信道估计系数进行相应的测量，得到相关指标参数。
综上所述，在上述实施例中，当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先对小区进行搜索，得到小区信息，然后基于小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号，基于小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号，基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。本发明能够基于5ms内的多子帧联合检测，利用信道估计的技术提升相关参数的计算能力。
如图2所示，为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法实施例2的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
S201、对小区进行搜索，得到小区信息，小区信息包括：物理小区标识和帧头位置信息；
当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先进行小区搜索获得小区信息。例如，得到小区的物理小区标识、帧头位置等信息。
S202、基于物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号；
如图5所示，为本发明公开的窄带物联网下行同步信号的帧结构示意图，当根据小区搜索得到物理小区标识后，进一步根据物理小区标识生成本地的参考NRS(NB-IOTReference Signal，窄带物联网参考信号)，如图5所示，产生子帧#0，#1，#3，#4上的所有本地参考NRS，共32个RE(resource element，资源元素)，记为refNrs(ReferenceNB-IOTReference Signal，本地NB参考信号)，以进行下一步的信道估计。
S203、基于帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据，对时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号；
对接收机接收到的时域基带数据(一般为30.72M采样率)，获取30ms连续时域数据，进行16倍的降采样，从而得到1.92M采样率的时域基带数据。该采样率下的NB-IOT信号的一个OFDM(正交频分多址)符号在时域包含128个采样点，在能满足后续数字信号处理要求的同时，相对于30.72M采样率，运算量更小，下一步作为用于进行参数测量的时域基带数据。
对于standalone模式(单一模式)和guardband模式(保护频带模式)，预定义子帧为#0，#1，#3，#4和不含NSSS(NB-IOTSecondary synchronize Signal，NB辅同步信号)的子帧#9；操作模式需要解Nmib(NB-IOT master information block，NB主信息块)信息才能知道，而有效下行子帧需要解Nsib1(NB-IoT system information block 1，NB系统信息块)里的位图才能获知。NB-IOT的操作模式为一般standalone模式。对于扫频仪，在不解Nmib和Nsib1的情况下，为了确保装置在随机接收空口数据时，能完整接收到NRS，采用接收连续两个无线帧作为时域信号。对上述时域信号进行解映射得到频域数据，并从频域数据中提取位于子帧#0，#1，#3，#4上的NRS。获取的NRS的频域偏移位置根据以下公式提取：
其中
为获取的物理小区标识。
S204、基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到信道估计系数；
对第1个无线帧，获取子帧#0，#1，#3，#4的OFDM符号5，6，12，13上的NRS，共32个RE记为rcvNrs(receive NB-IOT Reference Signal，接收NB参考信号)。rcvNrs与本地参考refNrs(ReferenceNB-IOT Reference Signal，本地NB参考信号)采用基于DFT(discretefourier transform，离散傅里叶变换)的LS(least square，最小均方)信道估计算法获得信道系数。该算法在LS的基础上，DFT用于时域加窗虑噪，对频域信道系数进行平滑。信道系数的具体计算方法如下：
(1)LS算法以最小化平方误差为准则，目的是以向量Hp为变量将下面的式子最小化：
min{(Yp-XpHp)H(Yp-XpHp)} (2)
其中，Yp就是接收端接收到的离散接收信号，Xp是发送端的发送离散信号，Hp就是发送信号到达接收端，获得的信道增益。
将公式2中的(Yp-XpHp)H(Yp-XpHp)看作是AHA可知(其中A是一个列向量)，公式2最小值为0，那么可以计算得到LS的信道估计结果为：
其中，Np是接收的离散信号的总点数，n表示第n个NRS参考信号。
LS算法对噪声和频率同步误差较为敏感，因此可以采用基于DFT的加窗去噪，对频域信道系数进行平滑
S205、对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
进行DFT加窗去噪，在LS的基础上，获得32点的
后，对其末尾平滑补值到N点，N为DSP支持的DFT/IDFT(inverse discrete fourier transform，逆离散傅里叶变换)点数，N的取值满足2k3l4m5n，k，l，m，n为正整数，N一般可取36，72，144等；将其通过逆离散傅里叶变换(IDFT)变换到时域，找到峰值，对峰值以外的点加窗去噪，然后通过DFT变换到频域，取其前32点，得到最终的信道估计系数H_rs.
S206、基于最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
基于信道估计的结果，NRSRP为相应信道系数的功率均值，即
对于多小区的情况，相应的H为各自小区NRS信道估计的结果H_rs。对于每一个小区，NRSRP为连续两个无线帧上的NRSRP的均值。
根据本地参考refNrs和信道系数H_rs重构出原始信号，用接收的revNrs减去该值，得到余下的噪声信号，求该信号的功率即为噪声功率n2。
基于NRSRP和噪声估计的结果n2，N-SINR的结果为它们的比值，即
NRSSI为频域各NRS功率的均值；NRSRQ为NRSRP与NRS-RSSI的比值。
综上所述，本发明基于1.92M采样率的基带数据进行NB-IOT指标计算测量，降低了运算复杂度，提升了检测算法效率，同时也能保证得到完整的NRS频域信息进行下一步的多子帧联合信道估计；
本发明采用预定义子帧#0，#1，#3，#4上的共32个RE的NRS进行信道估计，这样能解决NB-IOT的一个OFDM符号频域只有12个子载波，2个RE的NRS，无法进行准确进行信道估计与测量的问题；
为进一步提升NRSRP测量的准确性，对接收机接收到的时域基带数据，获取30ms连续时域数据，该时域数据包含两个完整的无线帧。对上述接收的2个完整的无线帧中的每帧分别进行5ms内的多子帧联合信道估计，并对各个小区NRS信道估计结果求均值，NRSRP为连续两个无线帧上的NRSRP的均值，提升了测量准确性。
如图3所示，为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置实施例1的结构示意图，所述装置可以包括：
搜索模块301，用于对小区进行搜索，得到小区信息；
当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先进行小区搜索获得小区信息。例如，得到小区的物理小区标识、帧头位置等信息。
生成模块302，用于基于小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
当获得小区信息后，进一步根据获得的小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号。
获取模块303，用于基于小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
同时，当获得小区信息后，进一步根据获得的小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号。
信道估计模块304，用于基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
然后根据获得的本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数。
去噪模块305，用于对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
为提升测量准确度，当得到信道估计系数后，进一步对得到的信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数。
测量模块306，用于基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。
最后根据去噪得到的最终的信道估计系数进行相应的测量，得到相关指标参数。
综上所述，在上述实施例中，当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先对小区进行搜索，得到小区信息，然后基于小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号，基于小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号，基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；基于最终的信道估计系数得到相关指标参数。本发明能够基于5ms内的多子帧联合检测，利用信道估计的技术提升相关参数的计算能力。
如图4所示，为本发明公开的一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置实施例2的结构示意图，所述装置可以包括：
搜索模块401，用于对小区进行搜索，得到小区信息，小区信息包括：物理小区标识和帧头位置信息；
当需要对窄带物联网的相关指标参数进行测量时，首先进行小区搜索获得小区信息。例如，得到小区的物理小区标识、帧头位置等信息。
生成模块402，用于基于物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号；
如图5所示，为本发明公开的窄带物联网下行参考信号的帧结构示意图，当根据小区搜索得到物理小区标识后，进一步根据物理小区标识生成本地的参考NRS(NB-IOTReference Signal，窄带物联网参考信号)，如图5所示，产生子帧#0，#1，#3，#4上的所有本地参考NRS，共32个RE(resource element，资源元素)，记为refNrs(ReferenceNB-IOTReference Signal，本地NB参考信号)，以进行下一步的信道估计。
获取模块403，用于基于所述帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据，对时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号；
对接收机接收到的时域基带数据(一般为30.72M采样率)，获取30ms连续时域数据，进行16倍的降采样，从而得到1.92M采样率的时域基带数据。该采样率下的NB-IOT信号的一个OFDM(正交频分多址)符号在时域包含128个采样点，在能满足后续数字信号处理要求的同时，相对于30.72M采样率，运算量更小，下一步作为用于进行参数测量的时域基带数据。
对于standalone模式(单一模式)和guardband模式(保护频带模式)，预定义子帧为#0，#1，#3，#4和不含NSSS(NB-IOTSecondary synchronize Signal，NB辅同步信号)的子帧#9；操作模式需要解Nmib(NB-IOT master information block，NB主信息块)信息才能知道，而有效下行子帧需要解Nsib1(NB-IoT system information block 1，NB系统信息块)里的位图才能获知。NB-IOT的操作模式为一般standalone模式。对于扫频仪，在不解Nmib和Nsib1的情况下，为了确保装置在随机接收空口数据时，能完整接收到NRS，采用接收连续两个无线帧作为时域信号。对上述时域信号进行解映射得到频域数据，并从频域数据中提取位于#0，#1，#3，#4上的NRS。获取的NRS的频域偏移位置根据以下公式提取：
其中
为获取的物理小区标识。
信道估计模块404，用于基于本地的参考窄带物联网参考信号和窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到信道估计系数；
对第1个无线帧，获取子帧#0，#1，#3，#4的OFDM符号5，6，12，13上的NRS，共32个RE记为rcvNrs(receive NB-IOT Reference Signal，接收NB参考信号)。rcvNrs与本地参考refNrs(ReferenceNB-IOT Reference Signal，本地NB参考信号)采用基于DFT(discretefourier transform，离散傅里叶变换)的LS(least square，最小均方)信道估计算法获得信道系数。该算法在LS的基础上，DFT用于时域加窗虑噪，对频域信道系数进行平滑。信道系数的具体计算方法如下：
(1)LS算法以最小化平方误差为准则，目的是以向量Hp为变量将下面的式子最小化：
min{(Yp-XpHp)H(Yp-XpHp)} (2)
其中，Yp就是接收端接收到的离散接收信号，Xp是发送端的发送离散信号，Hp就是发送信号到达接收端，获得的信道增益。
将公式2中的(Yp-XpHp)H(Yp-XpHp)看作是AHA可知(其中A是一个列向量)，公式2最小值为0，那么可以计算得到LS的信道估计结果为：
其中，Np是接收的离散信号的总点数，n表示第n个NRS参考信号。
LS算法对噪声和频率同步误差较为敏感，因此可以采用基于DFT的加窗去噪，对频域信道系数进行平滑去噪模块405，用于对信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
进行DFT加窗去噪，在LS的基础上，获得32点的
后，对其末尾平滑补值到N点，N为DSP支持的DFT/IDFT(inverse discrete fourier transform，逆离散傅里叶变换)点数，N的取值满足2k3l4m5n，k,l,m,n为正整数，N一般可取36，72,144等；将其通过逆离散傅里叶变换(IDFT)变换到时域，找到峰值，对峰值以外的点加窗去噪，然后通过DFT变换到频域，取其前32点，得到最终的信道估计系数H_rs.
测量模块406，用于基于最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
基于信道估计的结果，NRSRP为相应信道系数的功率均值，即
对于多小区的情况，相应的H为各自小区NRS信道估计的结果H_rs。对于每一个小区，NRSRP为连续两个无线帧上的NRSRP的均值。
根据本地参考refNrs和信道系数H_rs重构出原始信号，用接收的revNrs减去该值，得到余下的噪声信号，求该信号的功率即为噪声功率n2。
基于NRSRP和噪声估计的结果n2，N-SINR的结果为它们的比值，即
NRSSI为频域各NRS功率的均值；NRSRQ为NRSRP与NRS-RSSI的比值。
综上所述，本发明基于1.92M采样率的基带数据进行NB-IOT指标计算测量，降低了运算复杂度，提升了检测算法效率，同时也能保证得到完整的NRS频域信息进行下一步的多子帧联合信道估计；
本发明采用预定义子帧#0，#1，#3，#4上的共32个RE的NRS进行信道估计，这样能解决NB-IOT的一个OFDM符号频域只有12个子载波，2个RE的NRS，无法准确进行信道估计与测量的问题；
为进一步提升NRSRP测量的准确性，对接收机接收到的时域基带数据，获取30ms连续时域数据，该时域数据包含两个完整的无线帧。针对上述接收的2个完整的无线帧中的每帧分别进行5ms内的多子帧联合信道估计，并对各个小区NRS信道估计结果求均值，NRSRP为连续两个无线帧上的NRSRP的均值，提升了测量准确性。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法，其特征在于，包括：
对小区进行搜索，得到小区信息；
基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
对所述信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数；
所述小区信息包括：物理小区标识，所述基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号，包括：
基于所述物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述小区信息包括：帧头位置信息，所述基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号，包括：
基于所述帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据；
对所述时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数，包括：
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到所述信道估计系数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数，包括：
基于所述最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
5.一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量装置，其特征在于，包括：
搜索模块，用于对小区进行搜索，得到小区信息；
生成模块，用于基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号；
获取模块，用于基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号；
信道估计模块，用于基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数；
去噪模块，用于对所述信道估计系数进行基于离散傅里叶变换的加窗去噪，得到最终的信道估计系数；
测量模块，用于基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数；
所述小区信息包括：物理小区标识，所述生成模块在执行基于所述小区信息生成本地的参考窄带物联网参考信号时，具体用于：
基于所述物理小区标识生成预定义子帧0，1，3，4上的本地的参考窄带物联网参考信号。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述小区信息包括：帧头位置信息，所述获取模块在执行基于所述小区信息从接收信号中获取窄带物联网参考信号的频域接收信号时，具体用于：
基于所述帧头位置信息，从连续两个无线帧的接收信号中获取预定义子帧0，1，3，4上的窄带物联网参考信号的时域接收数据；
对所述时域接收数据进行解映射到所述窄带物联网参考信号的频域接收信号。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信道估计模块在执行基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号进行5ms内的多子帧联合信道估计，得到信道估计系数时，具体用于：
基于所述本地的参考窄带物联网参考信号和所述窄带物联网参考信号的频域接收信号，采用基于离散傅里叶变换的最小均方信道估计算法，得到所述信道估计系数。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述测量模块在执行基于所述最终的信道估计系数得到相关指标参数时，具体用于：
基于所述最终的信道估计系数得到窄带物联网参考信号接收功率和窄物联网信干噪比。
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