CN110868369A - 基于5g nr系统的上行信道估计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于5G NR系统的上行信道估计方法及装置,方法包括:获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP‑OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。本发明提高了信道估计的准确性,同时也减少了PUSCH信道估计的计算量。
Description
技术领域
本发明属于移动通信技术领域,尤其涉及一种基于5G NR系统的上行信道估计方法及装置。
背景技术
5G作为第五代移动通信技术,与4G相比拥有更高的速度、更低的时延和更密集的连接。作为多载波技术的典型代表,OFDM(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing,正交频分复用)技术在4G中得到了广泛应用。在5G NR(New Radio)设计中,OFDM仍然是基本波形。NR的设计中上下行都支持CP-OFDM(循环前缀-正交频分复用),意味着上下行采用相同的波形,当上下行间发生相互干扰时,为采用更先进的接收机进行干扰消除提供了可能。同时,对于上行发送,仍然保留对DFT-S-OFDM(离散傅里叶变换扩频的正交频分复用)的支持。主要原因在于DFT-S-OFDM可以利用单载波特性,相对CP-OFDM有更低的峰均比(PAPR)。
由于OFDM系统在发射端采用了逆傅里叶变换(IFFT)和插入循环前缀等技术,在接收端丢弃循环前缀后用傅里叶变换(FFT)解调,有效抑制了码间干扰,并将频率选择性信道变换成一组具有平坦衰落特性的子信道。因此,在实际应用中,仅需要简单的频域一阶均衡技术就可以满足高速率的数据传输要求。当然,要获得高的性能,就必须对信道的传输函数进行准确估计。在OFDM系统中,估计信道传输函数的方法之一是基于频域导频和插值技术的信道估计方法,其主要原理是发射机在频域内插入导频子载波,在接收端从数据符号中取出导频符号并获得导频子载波位置处子信道传输函数的估计,两个导频符号位置之间的子信道传输函数通过插值的方法获得。
现有的基于导频的OFDM信道估计方法基本可以分为最小均方误差(LS)、线性最小均方误差(LMMSE)和基于DFT(Discrete Fourier Transform,离散傅里叶变换)的信道估计几种方法。由于LMMSE方法在AWGN(Additive White Gaussion Noise,加性高斯白噪声)信道中使信道估计的均方误差最小,因此被广泛应用于OFDM的信道估计中。LMMSE需要预先获得信道的先验信息,比如信道的时延估计参数以计算相关矩阵。然而实际情况中,上行共享信道(PUSCH)很难在信道估计之前获得这些信道先验信息。通常的做法是预先存储一些常用的统计信道模型场景的自相关和互相关矩阵项,甚至直接存储一些典型的估计器系数,设备通过检测实际的信道场景,将最接近的LMMSE估计器系数匹配以使用。这些采用固定滤波系数的LMMSE方法,虽然简便易行,但由于不能根据信道特性进行实时滤波,性能有一定损失,系统的误码率也较高。
发明内容
为克服上述现有的上行信道估计方法实时性差,上行信道估计不准确的问题或者至少部分地解决上述问题,本发明实施例提供一种基于5G NR系统的上行信道估计方法及装置。
根据本发明实施例的第一方面,提供一种基于5G NR系统的上行信道估计方法,包括:
获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
具体地,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
将接收的SRS信号与本地的基序列进行复数共轭相乘,获取所述SRS信号的频域信道估计值;
对所述SRS信号的频域信道估计值进行IDFT变换,获取时域内的信道冲击响应;
对所述时域内的信道冲击响应求模平方获取时域内各点的能量,并根据用户的循环移位因子对各点的所述能量进行移位,使主径的能量始终位于所述能量构成的序列的首位;
从所述能量中选择预设个数最大的能量;其中,所述预设个数等于预设的多径的条数;
根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值。
具体地,根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
获取所述时域内所有点的能量中的最大值,根据所述最大值设定第一门限;
从选择的所述能量中再次选择出大于或等于所述第一门限的能量;
从所述时域内所有点的能量中去掉再次选择的能量后计算剩下能量的平均值;
根据所述剩下能量的平均值设定第二门限,从再次选择的能量中选择出大于或等于所述第二门限的能量;
对第三次选择的能量进行归一化后做DFT变换,获取所述SRS信号的频域相关值。
具体地,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
基于配置窄带SRS跳频的方法,计算所述SRS信号的全频带的频域相关值。
具体地,计算所述SRS信号的SNR值的步骤包括:
计算所述SRS信号在信号窗内的信号平均功率;
计算所述SRS信号在噪声窗内的噪声平均功率;
根据所述信号平均功率和噪声平均功率,计算所述SRS信号的SNR值。
具体地,根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数的步骤包括:
将所述SRS信号的SNR值作为所述实时滤波系数中的SNR值;
根据所述SRS信号的频域相关值,获取所述实时滤波系数中的自相关矩阵和互相关矩阵。
具体地,所述LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数为:
根据本发明实施例第二方面提供一种基于5G NR系统的上行信道估计装置,包括:
计算模块,用于获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
获取模块,用于根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
估计模块,用于根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5GNR系统的上行信道进行估计。
根据本发明实施例的第三个方面,还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法。
根据本发明实施例的第四个方面,还提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法。
本发明实施例提供一种基于5G NR系统的上行信道估计方法及装置,该方法通过在5G NR系统的上行波形为CP-OFDM波形时,计算SRS信号的SNR值和频域相关值,将SNR值和频域相关值提供给PUSCH,以获取LMMSE实时滤波系数,对上行信道进行LMMSE估计,提高了信道估计的准确性,同时也减少了PUSCH信道估计的计算量。
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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法流程示意图;
图2为本发明又一实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法流程示意图;
图3为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法中上行波形为DFT-S-OFDM波形时采用DFT方法估计的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法中上行波形为CP-OFDM波形时采用LMMSE方法估计的流程示意图;
图5为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计装置整体结构示意图;
图6为本发明实施例提供的电子设备整体结构示意图。
具体实施方式
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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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。
在本实施例之前,由于本实施例与现有的LMMSE信道估计方法密切相关,为了详细说明本实施例的思路及方法,先详细介绍现有的LMMSE信道估计方法。
假设接收端接收到的信号经过了FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)后表示为:
Y(n,k)=X(n,k)H(n,k)+W(n,k) (1)
其中,n表示OFDM符号的索引,k表示子载波的索引,Y(n,k)表示在第n个OFDM符号子载波k上的接收信号,H(n,k)表示在第n个OFDM符号子载波k上的信道频率特性值,X(n,k)表示在第n个OFDM符号子载波k上发送的数据信息或导频信息,W(n,k)表示在第n个OFDM符号子载波k上的加性高斯白噪声。对于第n个OFDM符号,(1)式用矩阵形式表示为:
Y=XH+W (2)
其中,Y表示接收端接收到的信号向量,Y={Y(n,1),Y(n,2),…,Y(n,N)}T,H表示在子载波上的信道频率特性值向量,H={H(n,1),H(n,2),…,H(n,N)}T,W表示加性高斯白噪声,W={W(n,1),W(n,2),…,W(n,N)}T,X表示发射端发射的数据信息或导频信息,X=Diag{X(n,1),X(n,2),…,X(n,N)},其中N表示一个OFDM符号内子载波的总数,{·}T表示转置。
那么最小平方误差(LS)的信道估计表达式为:
其中,Xp表示发射的导频信号,Yp表示接收的导频信号。LS算法可以很简单的估计出导频处的信道频率特性值,LS算法虽然简单,但是LS算法对噪声和频率同步误差较为敏感,且没有利用子载波的信道频率特性值的相关性。
线性最小均方误差(LMMSE)的信道估计表达为:
由公式(3)可以看出,用LMMSE估计算法的计算量非常大,每次估计需要计算且这个矩阵求逆中还包括 是表示信道PDP(Power DelayProfile,功率延迟谱)的一个表达式,是一个统计量,因此在很长时间内是固定的。假如传输的符号映射到同样的星座图,那么(XXH)-1可以用它的期望表示:
其中,β=E{|Xk|2}E{1/|Xk|2},Xk为星座图上的点,SNR是信噪比,是单位阵,β是与调制方式有关的常量,对于QPSK,β=1;对于16QAM,β=1.8889;对于64QAM,β=2.6854。那么LMMSE信道估计可以进一步简化为:
在本发明的一个实施例中提供一种基于5G NR系统的上行信道估计方法,图1为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计方法流程示意图,该方法包括:S101,获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
S102,根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
S103,根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
本实施例根据上行两种波形各自的特性,分别采用两种不同的信道估计方法,对于DFT-S-OFDM波形,其特点是只支持连续资源分配,需要经过传输预编码处理,这些特性都与LTE相同。与LTE不同的是,5G NR DFT-S-OFDM波形的DMRS(Demodulation ReferenceSignal,解调参考信号)在频域上是离散分布的。由于DFT-S-OFDM波形主要适用于覆盖受限的场景,只支持单层传输。对于这种波形,可延用LTE(Long Term Evolution,长期演进)常用算法,采用基于DFT的信道估计方法。
对于CP-OFDM波形,同时支持连续映射和离散映射,不经过传输预编码的处理,由于CP-OFDM波形在频域上可能存在离散调度,故基于DFT的信道估计方法不再适用,可采用LMMSE信道估计算法。由于LMMSE需要预先知道信道时延的相关信息,本实施例采用PUSCH联合SRS(Sounding Reference Signal,信道探测参考信号)的信道估计方法,从SRS测量模块获取SNR(Signal to Noise Ratio,信噪比)值和频域相关值,提供给PUSCH,以获取LMMSE信道评估方法中的实时滤波系数,进行频域LMMSE估计。
首先,本实施例中的导频是指PUSCH DMRS信号,5G NR PUSCH DMRS根据配置的天线端口数,可以分为Type1和Type2两种类型。导频辅助的信道估计过程通常为:接收端首先在接收到的信号中提取导频信号,利用导频信号恢复出导频信号位置的信道信息,然后利用某些处理手段,如插值、滤波等获得所有子载波及符号上的信道信息。
如图2所示,本实施例中进行上行信道估计的步骤包括:
步骤1,生成本地参考信号,并根据资源映射和导频图样提取接收导频信号;
步骤2,将接收导频信号与本地已知的基序列进行复数共轭相乘,得到消除参考符号调制后的信道频域响应,得到初始LS信道估计;
步骤3,根据使用的上行波形,判断采用何种信道估计方法:如果是DFT-S-OFDM波形,采用基于DFT的信道估计方法;如果是CP-OFDM波形,则采用基于LMMSE的信道估计方法;
步骤4,时域方向采用插值的方法,得到所有数据符号处的信道估计值。
上行PUSCH波形采用DFT-S-OFDM波形时,其信道估计流程图如图3所示。具体地包括以下步骤:
步骤1,生成本地参考信号,并根据资源映射和导频图样提取接收导频信号;
步骤2,将接收导频符号与本地已知基序列进行复数共轭相乘,得到消除参考符号调制后的信道频域响应,得到初始LS信道估计;
步骤3,对LS初始估计后的频域信道系数进行补零,补零的方式为逢奇数插零;
步骤4,对补零之后的序列进行IDFT变换,得到时域冲激响应,并进行时域加窗滤噪;
步骤5,对经过滤噪之后的时域冲激响应进行DFT变换,得到全部导频符号频域资源上的信道估计结果;
步骤6,步骤5只得到导频符号处的信道估计,为了得到PUSCH数据符号处的信道估计,对时域符号进行线性插值,得到所有数据符号处的信道估计值。
LMMSE估计公式为:
SRS(Sounding Reference Signal,探测参考信号)是一种上行参考信号,可周期性配置,SRS主要用于基站获取上行信道信息。为了获得LMMSE实时滤波系数,PUSCH可联合SRS信号进行LMMSE信道估计,具体从SRS测量模块获取SNR值和频域相关值,提供给PUSCH,以获取LMMSE实时滤波系数,然后对上行信道进行LMMSE估计。
本实施例通过在5G NR系统的上行波形为CP-OFDM波形时,计算SRS信号的SNR值和频域相关值,将SNR值和频域相关值提供给PUSCH,以获取LMMSE实时滤波系数,对上行信道进行LMMSE估计,提高了信道估计的准确性,同时也减少了PUSCH信道估计的计算量。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:将接收的SRS信号与本地的基序列进行复数共轭相乘,获取所述SRS信号的频域信道估计值;
根据设定的多径的条数M,从能量P中选择M最大的能量,即P1=[p′(1),p′(2),…,p′(M)],并记录它们的位置Pos=[pos(1),pos(2),…pos(M)];
根据选择的所述能量P1,计算所述SRS信号的频域相关值。
在上述实施例的基础上,本实施例中根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:获取所述时域内所有点的能量中的最大值,根据所述最大值设定第一门限;从选择的所述能量中再次选择出大于或等于所述第一门限的能量;从所述时域内所有点的能量中去掉再次选择的能量后计算剩下能量的平均值;根据所述剩下能量的平均值设定第二门限,从再次选择的能量中选择出大于或等于所述第二门限的能量;对第三次选择的能量进行归一化后做DFT变换,获取所述SRS信号的频域相关值。
具体地,求出能量P中的最大值,记为Max,通过Max设定第一门限th1。根据第一门限在能量P1中再次选择出大于或等于第一门限的能量将其保留,从P1中去掉小于门限th1的能量,并在Pos中去掉其对应的位置信息。从能量P中去掉P1的值,对剩下的值求平均,此平均值可以认为是噪声的能量npwr;根据噪声能量npwr设定第二门限th2×npwr,将P1中大于或等于第二门限的值保留,去掉小于第二门限的值,并在Pos中去掉其对应的位置信息。对P1中的值进行归一化,如对P1中的值都除以Max,对归一化后的P1进行DFT变换,得到频域相关值RF
在上述实施例的基础上,本实施例中计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:基于配置窄带SRS跳频的方法,计算所述SRS信号的全频带的频域相关值。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算所述SRS信号的SNR值的步骤包括:计算所述SRS信号在信号窗内的信号平均功率;计算所述SRS信号在噪声窗内的噪声平均功率;根据所述信号平均功率和噪声平均功率,计算所述SRS信号的SNR值。
具体地,本实施例通过以下方式计算SNR值:
步骤1:信号窗为windsignal,窗长为Nsignal,求信号窗内的信号平均功率Psignal,time:
步骤2:噪声窗为windnoise,窗长为Nnoise,计算噪声窗内的噪声平均功率Pnoise,time:
步骤3:计算各接收数据信道上的信噪比:
SNR=Psignal,time/Pnoise,time。
在上述实施例的基础上,本实施例中根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数的步骤包括:将所述SRS信号的SNR值作为所述实时滤波系数中的SNR值;根据所述SRS信号的频域相关值,获取所述实时滤波系数中的自相关矩阵和互相关矩阵。
具体地,如图4所示,LMMSE实时滤波系数中的SNR值来自于SRS测量模块;LMMSE实时滤波系数中的自相关矩阵和互相关矩阵来自于SRS测量模块中的频域相关值。
0≤i<N0·NRS+N0,0≤j<NRS;
其中,N0表示频域相邻RS所间隔的子载波数。
在上述实施例的基础上,本实施例中所述LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数为:
在本发明的另一个实施例中提供一种基于5G NR系统的上行信道估计装置,该装置用于实现前述各实施例中的方法。因此,在前述基于5G NR系统的上行信道估计方法的各实施例中的描述和定义,可以用于本发明实施例中各个执行模块的理解。图5为本发明实施例提供的基于5G NR系统的上行信道估计装置整体结构示意图,该装置包括计算模块501、获取模块502和估计模块503,其中:
计算模块501用于获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
获取模块502用于根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
估计模块503用于根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5GNR系统的上行信道进行估计。
本实施例通过在5G NR系统的上行波形为CP-OFDM波形时,计算SRS信号的SNR值和频域相关值,将SNR值和频域相关值提供给PUSCH,以获取LMMSE实时滤波系数,对上行信道进行LMMSE估计,提高了信道估计的准确性,同时也减少了PUSCH信道估计的计算量。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算模块具体用于:将接收的SRS信号与本地的基序列进行复数共轭相乘,获取所述SRS信号的频域信道估计值;对所述SRS信号的频域信道估计值进行IDFT变换,获取时域内的信道冲击响应;对所述时域内的信道冲击响应求模平方获取时域内各点的能量,并根据用户的循环移位因子对各点的所述能量进行移位,使主径的能量始终位于所述能量构成的序列的首位;从所述能量中选择预设个数最大的能量;其中,所述预设个数等于预设的多径的条数;根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算模块进一步用于:获取所述时域内所有点的能量中的最大值,根据所述最大值设定第一门限;从选择的所述能量中再次选择出大于或等于所述第一门限的能量;从所述时域内所有点的能量中去掉再次选择的能量后计算剩下能量的平均值;根据所述剩下能量的平均值设定第二门限,从再次选择的能量中选择出大于或等于所述第二门限的能量;对第三次选择的能量进行归一化后做DFT变换,获取所述SRS信号的频域相关值。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算模块具体用于:基于配置窄带SRS跳频的方法,计算所述SRS信号的全频带的频域相关值。
在上述实施例的基础上,本实施例中计算模块具体用于:计算所述SRS信号在信号窗内的信号平均功率;计算所述SRS信号在噪声窗内的噪声平均功率;根据所述信号平均功率和噪声平均功率,计算所述SRS信号的SNR值。
在上述各实施例的基础上,本实施例中获取模块具体用于:将所述SRS信号的SNR值作为所述实时滤波系数中的SNR值;根据所述SRS信号的频域相关值,获取所述实时滤波系数中的自相关矩阵和互相关矩阵。
在上述各实施例的基础上,本实施例中所述LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数为:
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图,如图6所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)601、通信接口(Communications Interface)602、存储器(memory)603和通信总线604,其中,处理器601,通信接口602,存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器603中的逻辑指令,以执行如下方法:获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
此外,上述的存储器603中的逻辑指令可以通过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,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:获取5GNR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是: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)
1.一种基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,包括:
获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
2.根据权利要求1所述的基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
将接收的SRS信号与本地的基序列进行复数共轭相乘,获取所述SRS信号的频域信道估计值;
对所述SRS信号的频域信道估计值进行IDFT变换,获取时域内的信道冲击响应;
对所述时域内的信道冲击响应求模平方获取时域内各点的能量,并根据用户的循环移位因子对各点的所述能量进行移位,使主径的能量始终位于所述能量构成的序列的首位;
从所述能量中选择预设个数最大的能量;其中,所述预设个数等于预设的多径的条数;
根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值。
3.根据权利要求2所述的基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,根据选择的所述能量,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
获取所述时域内所有点的能量中的最大值,根据所述最大值设定第一门限;
从选择的所述能量中再次选择出大于或等于所述第一门限的能量;
从所述时域内所有点的能量中去掉再次选择的能量后计算剩下能量的平均值;
根据所述剩下能量的平均值设定第二门限,从再次选择的能量中选择出大于或等于所述第二门限的能量;
对第三次选择的能量进行归一化后做DFT变换,获取所述SRS信号的频域相关值。
4.根据权利要求1所述的基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,计算所述SRS信号的频域相关值的步骤包括:
基于配置窄带SRS跳频的方法,计算所述SRS信号的全频带的频域相关值。
5.根据权利要求1所述的基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,计算所述SRS信号的SNR值的步骤包括:
计算所述SRS信号在信号窗内的信号平均功率;
计算所述SRS信号在噪声窗内的噪声平均功率;
根据所述信号平均功率和噪声平均功率,计算所述SRS信号的SNR值。
6.根据权利要求1-5任一所述的基于5G NR系统的上行信道估计方法,其特征在于,根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数的步骤包括:
将所述SRS信号的SNR值作为所述实时滤波系数中的SNR值;
根据所述SRS信号的频域相关值,获取所述实时滤波系数中的自相关矩阵和互相关矩阵。
8.一种基于5G NR系统的上行信道估计装置,其特征在于,包括:
计算模块,用于获取5G NR系统的上行波形,若所述上行波形为CP-OFDM波形,则根据接收的SRS信号计算所述SRS信号的频域相关值和SNR值;
获取模块,用于根据所述SRS信号的频域相关值和SNR值,获取LMMSE信道估计方法中的实时滤波系数;
估计模块,用于根据所述实时滤波系数,基于所述LMMSE信道估计方法对所述5G NR系统的上行信道进行估计。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于5GNR系统的上行信道估计方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于5G NR系统的上行信道估计方法的步骤。
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