CN111082891B - 调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置 - Google Patents

调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置，用于根据接收端的物理层当前时刻的SINR选择具有不同难易度的处理算法，降低了接收装置的功耗，提升了接收装置的算法性能以及设置在基站物理层的处理器的处理性能。本申请实施例方法包括：接收端的物理层测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR；所述接收端的物理层根据所述第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，所述处理算法预设在基站的物理层的处理器中，所述处理算法的难易度至少为两个级别。

Description

调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置
技术领域
本申请涉及无线通信领域，尤其涉及调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置。
背景技术
长期演进技术(long term evolution,LTE)的无线信号处理主要由物理层和介质访问控制层(medium access control,MAC)负责。物理层负责无线空口不同频率电磁波信号的调制解调、编码译码、信道估计、信道均衡等处理。MAC层负责根据接收端的物理层历史测量的信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)以及误块率进行调制方式的调制阶数以及信道编码码率的调度，对于历史测量的SINR高的用户，MAC层调度更高的调制阶数和信道编码码率，反之，对于历史测量的SINR更低的用户，则调度更低的调制阶数和信道编码码率。一般而言，调度的目标是接收端的误块率在10％以下。
当前的调度技术中，接收端的物理层在处理数据时为了保证误块率控制在10％以下，且由于无线信道的SINR每毫秒的变化都很大，通常都有2-3dB以上的差异，所以MAC层在为接收端的物理层调度调制阶数和信道编码码率的时候会尽量保守，依据历史测量结果较低的SINR来调度调制阶数相对较低的调制方式和较低的信道编码码率，且在当前的接收端的物理层，其处理算法也都是根据历史测量结果较低的SINR而使用同一套信道估计、信道均衡、解调和译码的处理算法。
然而，在过高的调制阶数和信道编码码率下，使用历史测量结果较高的SINR实际上浪费了接收端的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码的算法性能，反之，在过低的调制阶数和信道编码码率下，使用历史测量结果较低的SINR可能又无法在接收端的物理层通过处理算法得到正确的数值，进而使得设置在基站的物理层的处理器的处理性能无法进一步提升。
发明内容
本申请实施例提供了调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置，能够根据接收端的物理层当前时刻的SINR选择具有不同难易度的处理算法，降低了接收装置的功耗，提升了接收装置的算法性能以及设置在基站物理层的处理器的处理性能。
有鉴于此，本申请实施例第一方面提出一种调整无线通信网络的处理算法的方法，可以包括：
为了提升基站物理层的处理器的处理性能，降低接收端的功耗或者提升接收端的规格，接收端的物理层可以测量接收端的物理层当前时刻的SINR，本申请实施例中将接收端的物理层当前时刻的SINR称之为第一SINR，然后根据该第一SINR选择预设在基站的物理层的处理器中具有不同难度的处理算法，该处理算法的难易度至少为两个级别，在LTE(即第四代移动通信技术)中最多可以设置为二三十个难易度的级别，在第五代移动通信技术(fifth generation,5G)中则最多可以设置为四五十个难易度的级别。
需要说明的是，设置在基站的物理层的处理器可以为数字信号处理器(digitalsignal processor，DSP)、计算机中的中央处理器(central processing unit，CPU)或者高级精简指令级处理器(advanced risc machines，ARM)等，具体此处不做限定。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：由于接收端的物理层可以根据接收端的物理层测量的当前时刻的SINR来选择预设在基站的物理层的处理器中不同难易度的处理算法，处理算法的难易度至少为两个级别，当SINR越高时，接收端的物理层选择使用越简单的处理算法，而当SINR越低时，则选择使用越复杂的处理算法，这样就能够根据实际的SINR而选择使用更适合的处理算法，从而不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低接收端的物理层的功耗，甚至能够提升接收端的容量规格(当接收端为基站的情况下)，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升接收端的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减小误块率，进而提升了基站的物理层中处理器的处理性能。
可选地，在本申请的一些实施例中，该处理算法可以包括但不限于以下信息：信道均衡的处理算法、解调的处理算法和/或译码的处理算法。
在本申请实施例中，由于处理算法具体包括接收端物理层中多个步骤中的处理算法，因此提升了本方案的可实现性和完整性。
可选地，在本申请的一些实施例中，该信道均衡的处理算法可以包括：在信道均衡的处理算法中，信道均衡的处理算法的难易度可以与信道带宽的处理粒度呈正相关，即信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，进而可知接收端的物理层在信道均衡的步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，进而可知在信道均衡中所选择的处理算法就越复杂。此外，在信道均衡的处理算法中，信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以用越多的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越粗，信道子带宽的个数越少，这样减少了接收端的物理层的计算成本；反之同理，第一SINR越低，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则需要用越少的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越细，信道子带宽的个数越多，提升了接收端的物理层处理算法的计算准确性。
在本申请实施例中，在信道均衡的处理算法中，由于可以根据接收端的物理层所测量的当前时刻的SINR在同一种调制方式和信道编码码率下选择处理算法的难易度，而处理算法的难易度可以通过增大或减小信道带宽的处理粒度而得到，因此既能在选择使用简单算法时减少接收端的物理层的功耗，又能在选择使用复杂算法时减少误块率，提升算法性能，进而能够提升接收端的物理层的处理器的处理性能。
可选地，在本申请的一些实施例中，该信道均衡的处理算法也可以包括：
该信道均衡的处理算法可以使用如下公式：
Figure BDA0001833506860000031
其中，
Figure BDA0001833506860000032
为所述信道系数Hk的共轭转置，Ri为所述接收端的物理层的接收信号，
Figure BDA0001833506860000033
为发送端的物理层的发送信号的估值，该发送信号为未知的发送信号，i为子载波的个数，k为所述信道子带宽的个数，所述信道带宽的处理粒度与所述k的值呈正相关。
需要说明的是，信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，信道子带宽的个数k越少，所需计算的
Figure BDA0001833506860000034
的次数(也即个数)就越少；反之，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，信道子带宽的个数k越多，所需计算的
Figure BDA0001833506860000035
的次数(也即个数)就越多。
本申请实施例中，由于有具体的信道均衡的处理算法的公式，因此提升了本方案的实用性。
可选地，在本申请的一些实施例中，解调的处理算法可以包括：在解调的处理算法中，解调的处理算法的难易度可以与信道带宽的处理粒度呈正相关，即信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，进而可知接收端的物理层在解调的步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，进而可知在信道均衡中所选择的处理算法就越复杂。
需要说明的是，信道带宽的处理粒度也可以称为频谱分辨率，信道带宽的处理粒度粗，也就是频谱分辨率低，信道带宽的处理粒度细，也就是频谱分辨率高。
此外，在解调的处理算法中，信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以用越多的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越粗，信道子带宽的个数越少，降低了接收端的功耗；反之同理，第一SINR越高，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则需要用越少的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越细，信道子带宽的个数越多，减少了误块率，提升了接收端的物理层的算法性能。
在本申请实施例中，在解调的处理算法中，由于可以根据接收端的物理层所测量的当前时刻的SINR在同一种调制方式和信道编码码率下选择算法处理算法的难易度，而处理算法的难易度可以通过增大或减小信道带宽的处理粒度而得到，因此既可以减少接收端的物理层的计算成本，又可以提升处理算法的计算准确性，从而提升了接收端的物理层的处理器的处理性能。
可选地，在本申请的一些实施例中，该解调的处理算法也可以包括：
该解调的处理算法的公式如下：
Figure BDA0001833506860000036
其中，Si为发送端的物理层的发送信号，该发送信号为未知的发送信号，|Hk|2为信道功率。
需要说明的是，信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，信道子带宽的个数k越少，所需计算的Si的次数(也即个数)就越少；反之，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，信道子带宽的个数k越多，所需计算的Si的次数(也即个数)就越多。
此外，|Hk|2也可以成为缩放系数，在计算得出Si时，则可以根据缩放系数(即信道功率)|Hk|2对输入的
Figure BDA0001833506860000041
进行缩放，从而得到真实的Si，也就是说，得到真实的Si在经过缩放的星座图上所处的位置，这样就可以正确解调出与该Si相对应的比特值。
本申请实施例中，由于有具体的解调的处理算法的公式，因此提升了本方案的实用性。
可选地，在本申请的一些实施例中，该译码的处理算法可以包括：在译码的处理算法中，译码的处理算法的难易度可以与译码深度参数呈正相关，即译码深度参数越小，则说明接收端的物理层在译码的步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，译码深度参数越大，则说明接收端的物理层在译码的步骤中所选择的处理算法就越复杂。此外，译码深度参数与SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以使用越小的译码深度参数，减少了接收端的物理层的功耗；反之同理，第一SINR越低，则接收端的物理层可以在同一种调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则可以使用越大的译码深度参数，减少了误块率，提升了接收端的物理层的算法性能。
需要说明的是，在LTE中，信道编码使用的是卷积码和涡轮(Turbo)码，在5G移动通信技术中，信道编码使用的是极化(Polar)码，这几种编码的译码算法的难易度都会受到译码深度参数的影响，译码深度参数越大，即译码深度越深，则纠错效果越好，但是译码的处理算法的难易度会越高；反之，译码深度参数越小，即译码深度越浅，则纠错效果越差，但是译码的处理算法的难易度会越小。
在本申请实施例中，在译码的处理算法中，由于可以根据接收端的物理层所测量的当前时刻的SINR在同一种调制方式和信道编码码率下选择处理算法的难易度，而处理算法的难易度可以通过增大或减小译码深度参数而得到，因此既可以减少接收端的物理层的计算成本，又可以提升处理算法的计算准确性，从而提升了接收端的物理层的处理器的处理性能。
可选地，在本申请的一些实施例中，该第一SINR可以包括：第一SINR的公式如下：
Figure BDA0001833506860000042
其中，n为干扰和噪声，|n|2为干扰和噪声功率。
在本申请实施例中，由于给出了具体的计算接收端的物理层当前时刻的SINR的计算公式，因此提升了本方案的可实现性。
可选地，在本申请的一些实施例中，在接收端的物理层测量第一SINR之前，该方法还可以包括：
接收端的物理层可以接收发送端的物理层发送的控制信息，在该控制信息中携带有MAC层调度的调制方式以及信道编码码率，该调制方式以及信道编码码率是通过历史测量结果的SINR计算得出的，然后，接收端的物理层解析该控制信息，这样就可以得到控制信息中携带的调制方式以及信道编码码率，在该调制方式以及信道编码码率下，接收端的物理层测量当前时刻的SINR，即第一SINR。
本申请实施例中，由于提供了具体的获得MAC层调度的调制方式以及信道编码码率，从而可以实现在相同的调制方式以及信道编码码率下测量当前时刻的SINR，选择不同难易度的处理算法，因此提升了本方案的可实现性。
可选地，在本申请的一些实施例中，接收端可以为基站或用户终端，用户终端可以是手机、平板电脑或者笔记本电脑。
本申请实施例中，由于提供了多样化的接收端种类，因此提升了本方案的可实现性。
可选地，在本申请的一些实施例中，发送端可以为基站或用户终端。
需要说明的是，当发送端是基站时，则接收端是用户终端；当发送端是用户终端时，则接收端是基站。
本申请实施例中，由于提供了多样化的发送端种类，因此提升了本方案的可实现性。
本申请实施例第二方面提供一种接收装置，该接收装置具有实现上述第一方面的任一种可能的设计中方法的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
用于在所述接收装置的物理层调整无线通信网络的处理算法，其特征在于，包括：
处理器、存储器、输入输出设备以及总线；
所述处理器、存储器、输入输出设备分别与所述总线相连；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器用于测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR；根据所述第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，所述处理算法预设在基站的物理层的处理器中，所述处理算法的难易度至少为两个级别；
所述处理器用于执行存储器存储的程序，当该程序被执行时，处理器用于执行各方面或各方面的任意一种可能的实现方式。
可选地，上述存储器可以是物理上独立的单元，也可以与处理器集成在一起。
本申请的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机存储介质用于储存为上述第二方面的接收装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行为接收装置所设计的程序。
本申请的第四方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，该计算机软件指令可通过处理器进行加载来实现上述第一方面中的方法流程。
附图说明
图1为本申请实施例的系统架构图；
图2为发送端物理层的QPSK调制算法的一个星座图；
图3为接收端物理层的QPSK调制算法的一个星座图；
图4为发送端物理层的64QAM调制算法的一个星座图；
图5为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的一个实施例示意图；
图6为本申请实施例中接收端物理层的步骤流程图；
图7为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例示意图；
图8为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例示意图；
图9为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的一个示意图；
图10为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的另一个示意图；
图11为本申请实施例中接收设备的一个实施例示意图；
图12为本申请实施例中接收设备的另一个实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了调整无线通信网络的处理算法的方法以及接收装置，用于根据接收端的物理层当前时刻的SINR选择具有不同难易度的处理算法，降低了接收装置的功耗，提升了接收装置的算法性能以及设置在基站物理层的处理器的处理性能。
参见图1，图1是本申请实施例的系统架构图。由图1可知，本申请实施例包括发送端的物理层、无线信道以及接收端的物理层，发送端的物理层包括信道编码模块101以及调制模块102，接收端的物理层包括信道估计模块103、信道均衡模块104、解调模块105以及译码模块106。
需要说明的是，本申请实施例中，发送端可以是基站，也可以是移动终端；同样，接收端可以是基站，也可以是移动终端，当发送端是基站时，接收端则是移动终端，当发送端是移动终端时，接收端则是基站，具体此处不做限定。
下面对各个模块的功能进行简要描述。
a.信道编码模块101：
为了应对接收端的物理层中部分比特可能发生错误，因此在发送端需要通过编码算法增加少量冗余比特来抵抗比特错误。例如，发送端需要发送“1”，那么在编码后发送端发送的可能就是“111”。这样，当接收端收到的信息即使为“110”时，接收端仍然能够将发送端发送的信号“1”正确译码。然而，冗余比特越多(此时信道编码码率越低)会占用越多的传输资源，导致传输速率降低。所以一般在信道条件好，也就是SINR高时发送端发送较少的冗余比特，在SINR低时发送较多的冗余比特，以提供更强的纠错功能。
b.调制模块102：
把编码后的数据信息通过调制承载到不同频率的电磁波上，这些数据信息可以是一段语音，也可以是一段视频，或者可以是照片。
调制的方法有以下三种：
①频率调制：例如发送频率为1Hz的电磁波用于传输信息“0”，发送频率为2Hz的电磁波用于传输信息“1”。
②幅度调制：例如发送幅度为1Hz的电磁波用于传输信息“0”，发送频率为2Hz的电磁波用于传输信息“1”。
③相位调制：例如发送频率为1Hz的sin波形的电磁波用于传输信息“0”，发送频率为1Hz的cos波形的电磁波用于传输信息“1”。
调制完成后，电磁波的频率、幅度、相位等发生了改变，这些变化就承载了信息“0”和“1”。
在调制过程中有不同的调制算法，如QPSK，16QAM，64QAM，256QAM等，对于调制阶数越高的调制方式(也就是调制算法越高)，电磁波调整的粒度越精细，相同带宽的电磁波传输的信息比特数也越多，这样就需要更高的SINR；反之，对于调制阶数越低的调制方式(也就是调制算法越低)，则只需要更低的SINR。
以调制算法QPSK和64QAM为例进行说明：
参见图2，图2为发送端物理层的QPSK调制算法的一个星座图，横轴I代表电磁波信号复数数值的实部，纵轴Q代表电磁波信号复数数值的虚部。如图2所示，图2中的每一个点就是区分电磁波的点。假设发送2个比特，这2个比特是“00”(即图2中的a1a2的比特值)，这个时候，在图2中找到与“00”对应的位于45度(pi/4)的点(该点周围用标有椭圆圈)，然后发送端物理层在发送电磁波的时候就从45度(pi/4)的初始相位开始发送。
参见图3，图3为在接收端物理层的QPSK调制算法的一个星座图，横轴I代表电磁波信号复数数值的实部，纵轴Q代表电磁波信号复数数值的虚部。这样，不管这个电磁波的幅度发生了什么变化，只要这个电磁波的初始相位在0到pi/2范围内，也就是图2右上角的范围内，接收端都认为发送端发送的发送信号是“00”，所以用调制算法QPSK对电磁波进行调制，对幅度和相位都不太敏感，即便信号幅度因为噪声而变得很低，相位偏移了，接收端仍然可以正确判断发送方发送的信息。由图3可知，接收端接收到的接收信号位于图中第一相限的横坐标上，接收信号的幅度和相位都发生了很大变化，但只要接收信号在第一相限内，接收端物理层都可以正确进行解调。
但是，参见图4，图4为发送端物理层的64QAM调制算法的一个星座图，图4中的横轴I代表电磁波信号复数数值的实部，纵轴Q代表电磁波信号复数数值的虚部，对于64QAM调制算法，图4中的整个平面被分成了64个部分，每个星座点的幅度和相位都只能在各个星座点自身附近的1/64面积内波动，一旦幅度波动稍微大一点或者相位变化稍微大一点，就会出现误码，所以64QAM调制算法就把电磁波的粒度调整得更细了，也就是说，电磁波被调整到不同的幅度档位和相位档位。这样每个电磁波能携带的信息更多(即比特数更多)，但是每个电磁波对SINR的要求就更高，否则噪声稍微大一点电磁波的解调就会被解错。
c.无线信道：
将承载有调制好的数据包的电磁波发送到空中接口(简称空口)中，在空口经过电磁波的辐射、反射、散射等，最终在接收端得到经过信道畸变的接收信号。
d.信道估计模块103：
信道估计就是把信道的影响估计出来。假设发送端物理层发送的信号是S，接收到的信号是R，经过的信道是H，噪声和干扰是n，那么信道估计算法的公式如下：
R＝S*H+n (1)
为了简化描述，假设上述公式(1)中的噪声和干扰为0，则公式(1)变为：
R＝S*H (2)
在接收端物理层，需要把发送的信号S解出来，为了解出S，就需要知道R和H。R是接收信号，在接收端物理层就可以获知，关键是需要知道H，这就需要使用信道估计算法。
信道估计算法就是在发送S的过程中周期性地发送一些接收端和发送端都已知的参考信号(reference signal),也就是周期性地发一些已知的S，那么在接收端，S和R都是已知的值，这样利用上述公式(2)就可以得到H。方法如下，把接收信号R乘以发送信号的反函数
Figure BDA0001833506860000081
即可：
Figure BDA0001833506860000082
其中，
Figure BDA0001833506860000083
是已知的发送信号，R是已知的接收信号。
通过公式(3)求得H后，就可以代入公式(1)中，变形为如下公式：
Sdata＝H-1*R (4)
其中，H-1为H的反函数，Sdata为未知的发送信号。
e.信道均衡模块104：
消除信道畸变，使得接收到的电磁波信号尽量无失真、无畸变和无噪声和干扰。
f.解调模块105：
通过测量接收到的电磁波信号(即R)的频率、幅度、相位的信息，获得发送端发送的调制前的电磁波信号(即S)，调制前的电磁波信号携带有需要传输的比特信息。
g.译码模块106：
通过译码算法进一步把传输中错误的比特信息进行纠错，获得没有错误的比特信息。
以上是对本申请实施例中所应用的系统架构的介绍。从上面的介绍可以看出，对于物理层，在一定带宽条件下，要传输更多的比特信息，需要更高的信道编码码率和更高的调制阶数的调制方式，这些都需要一个前提，就是更好的空口信道条件，也就是需要更高的接收信号的SINR。
此外，本申请实施例中还涉及MAC层，MAC层接收端负责调度物理层的信道编码码率和调制方式，MAC层进行信道编码码率和调制方式的选择主要依据接收端的物理层历史测量的SINR和误块率。MAC层根据接收端的物理层历史测量的SINR、误块率等信息，为物理层调度调制方式和信道编码码率。对于SINR和误块率高的接收端调度更高的信道编码码率和更高调制阶数的调制方式，反之，对于SINR和误块率低的接收端则调度更低的信道编码码率和更低调制阶数的调制方式。通常，调度的目标是在接收端的误块率为10％以下。
需要说明的是，接收端可以是用户终端，也可以是基站。
基于上述图1的系统框架，请参阅图5，图5为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的一个实施例示意图。
本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的一个实施例包括：
501、发送端的物理层向接收端的物理层发送控制信息；
发送端的物理层根据MAC层的指示将MAC层发送过来的一个子帧的数据包进行编码、调制，并且映射到对应带宽的频点上，然后将数据包通过无线信道发送到接收端的物理层。同时，在发送该子帧的数据包的发送信号中携带控制信息，这样发送端的物理层就可以通过该子帧的数据包的发送信号向接收端的物理层发送控制信息，控制信息中包含有MAC层分配给接收端的物理层的信息，该信息是用户带宽(即该子帧的带宽)、调制方式和信道编码码率。
需要说明的是，一个子帧可以为1毫秒，也可以为5毫秒，具体此处不做限定。
此外，发送端可以是基站，也可以是用户终端，用户终端可以是移动终端、平板电脑、笔记本电脑。接收端也可以是基站，或者用户终端。当发送端是基站时，接收端则是用户终端；当发送端是用户终端时，接收端则是基站。
另外，信号的带宽(即发送的每个子帧的带宽)、调制方式和信道编码码率等都是统一由基站的物理层进行调度的。
502、接收端的物理层解析控制信息；
接收端的物理层在接收到控制信息后，可以解析该子帧的控制信息，得到MAC层调度的该子帧的带宽、调制方式以及信道编码码率，而一个子帧带宽又有多个子载波组成。
503、接收端的物理层测量第一SINR；
接收端的物理层在解析控制信息得到MAC层分配给用户的该子帧的带宽、调制方式和信道编码码率之后，就可以开始解析MAC层发送过来的数据包信息。
参阅图6，图6为本申请实施例中接收端物理层的步骤流程图。
首先，在信道估计步骤，通过信道估计得到无线信道的信道系数H、干扰和噪声n，信道估计的详细计算方法已在前述进行了详细描述，此处不再赘述。
然后，在SINR测量步骤，通过以下公式(5)对第一SINR进行测量计算，第一SINR为接收端的物理层当前时刻的SINR：
Figure BDA0001833506860000091
其中，|n|2为干扰和噪声功率，|Hk|2为信道功率(也可以将|Hk|2称为缩放功率)，k为所述信道子带宽的个数。
当接收端位于小区边缘或者信号比较差的位置时，所测得的SINR就偏低；当接收端位于小区中央附近或者信号比较好的位置时，所测得的SINR就偏高。
需要说明的是，一个信道子带宽可以发送单个子载波，也可以发送多个子载波。举一个例子，例1：假设在该子帧上需要发送100个子载波，如果一个子载波需要由一个信道子带宽发送，则MAC层分配给该子帧的带宽(即信道带宽)可以分为100个信道子带宽；再举另一个例子，例2：同样假设在该子帧上需要发送100个子载波，如果10子载波可以由一个信道子带宽发送，则MAC层分配给该子帧的带宽可以分为10个信道子带宽。由此可知，例1中的信道带宽的处理粒度细，而例2中的信道带宽的处理粒度粗。
504、接收端的物理层根据第一SINR选择具有不同难易度的处理算法。
接收端在测量计算得到SINR之后，就可以在MAC层分配的调制方式和信道编码码率上根据第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，该处理算法预设在基站的物理层的处理器中，处理算法的难易度至少为两个级别，在第四代移动通信技术(即LTE技术)中最多可以设置为二三十个难易度的级别，在5G中则最多可以设置为四五十个难易度的级别。第一SINR也就是接收端的物理层当前时刻的SINR，即实时测得的SINR。
如图6所示，SINR测量的后续步骤分别为信道均衡步骤、解调步骤以及译码步骤，每个步骤都有“0、1、2”三个等级，这三个等级表示的就是每个步骤中的的处理算法都有三个不同级别的难易度。
在信道均衡步骤的处理算法中，信道均衡的处理算法的难易度可以与信道带宽的处理粒度呈正相关，即信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，进而可知接收端的物理层在信道均衡步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，进而可知在信道均衡步骤中所选择的处理算法就越复杂。
此外，在信道均衡的处理算法中，信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在该分配好的同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以用越多的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越粗，则信道子带宽的个数越少，这样降低了接收端的物理层的功耗；反之同理，第一SINR越低，则接收端的物理层可以在该分配好的调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则需要用越少的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越细，信道子带宽的个数越多，降低了误块率，提升了接收端的物理层的算法性能。
需要说明的是，信道带宽的处理粒度也可以成为频谱分辨率，信道带宽的处理粒度粗，也就是频谱分辨率低，信道带宽的处理粒度细，也就是频谱分辨率高。
在解调步骤的处理算法中，解调的处理算法的难易度可以与信道带宽的处理粒度呈正相关，即信道带宽的处理粒度越粗，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越多，进而可知接收端的物理层在解调步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，信道带宽的处理粒度越细，则说明使用同一个信道子带宽的子载波个数越少，进而可知在解调步骤中所选择的处理算法就越复杂。
此外，在解调的处理算法中，信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在该分配好的同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以用越多的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越粗，则信道子带宽的个数越少，这样降低了接收端的物理层功耗；反之同理，第一SINR越低，则接收端的物理层可以在该分配好的调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则需要用越少的子载波使用同一个信道子带宽，即信道带宽的处理粒度越细，信道子带宽的个数越多，降低了误块率，提升了接收端的物理层的算法性能。
在译码的步骤中，译码的处理算法的难易度可以与译码深度参数呈正相关，即译码深度参数越小，则说明接收端的物理层在译码的步骤中所选择的处理算法就越简单；反之同理，译码深度参数越大，则说明接收端的物理层在译码的步骤中所选择的处理算法就越复杂。
此外，译码深度参数与SINR呈负相关，即作为接收端的物理层当前时刻的SINR的第一SINR越高，则接收端的物理层可以在MAC层分配的该同一种调制方式和信道编码码率下选择越简单的处理算法，这样接收端的物理层就可以使用越小的译码深度参数，降低了接收端的物理层的功耗；反之同理，第一SINR越低，则接收端的物理层可以在该同一种MAC层分配的调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端的物理层则可以使用越大的译码深度参数，降低了误块率，提升了接收端的物理层的算法性能。
需要说明的是，设置在基站的物理层的处理器可以为数字信号处理器(digitalsignal processor，DSP)、计算机中的中央处理器(central processing unit，CPU)或者高级精简指令级处理器(advanced risc machines，ARM)等，具体此处不做限定。
在本申请实施例中，在发送端的物理层对接收到的控制信息完成解析，得到每个子帧分配到的带宽、调制方式和信道编码码率之后，由于接收端的物理层可以根据接收端的物理层测量的当前时刻的SINR来选择预设在基站的物理层的处理器中不同难易度的处理算法，处理算法的难易度至少为两个级别，当SINR越高时，接收端的物理层选择使用越简单的处理算法，而当SINR越低时，则选择使用越复杂的处理算法，这样就能够根据实际的SINR而选择使用更适合的处理算法，从而不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低接收端的物理层的功耗，甚至能够提升接收端的容量规格，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升接收端的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减小误块率，进而提升了基站的物理层中处理器的处理性能。
以上对本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的一个实施例进行了详细描述。
为了便于理解，以下的实施例中，将会以具体的接收端和发送端对本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法进行描述。
通常用户终端发送给基站的信号称为上行信号，基站发送给用户终端的信号称为下行信号。无论是上行信号还是下行信号，还是在何时发送，信道的带宽、调制方式和信道编码码率等都是统一由基站的物理层进行调度的。下面对图7和图8所示的实施例分别进行描述。图7所示的实施例中物理层的发送端是基站，物理层的接收端是用户终端，因此也可以说，图7的实施例中涉及的是下行信号的发送流程。图8所示的实施例中物理层的发送端是用户终端，物理层的接收端是基站，因此也可以说，图8的实施例中涉及的是上行信号的发送流程。
参见图7，图7为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例示意图。
本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例包括：
701、基站的MAC层为用户终端分配带宽、调制方式和信道编码码率；
本实施例中，基站的MAC层根据历史测量结果的调制方式、信道编码码率以及下行的数据包大小为用户终端分配合适的带宽、调制方式和信道编码码率。
702、基站的MAC层向基站的物理层发送数据包；
基站将数据包打包后将数据包发送给基站的物理层。需要说明的是，基站的MAC层每次仅将一个子帧的数据包发送给基站的物理层。一个子帧可以为1毫秒，也可以为5毫秒，具体此处不做限定。
703、基站的物理层向用户终端的物理层发送数据包和控制信息；
基站的物理层根据MAC层的指示将MAC层发送过来的数据包进行编码、调制，并且映射到对应带宽的频点上，最后将处理后的数据包发送到用户终端的物理层。同时，在发送该同一个的数据包的信号中携带控制信息，在该控制信息中包含有该子帧的带宽、调制方式以及信道编码码率。
704、用户终端的物理层解析控制信息；
用户终端的物理层解析该子帧的控制信息，得到MAC层调度的该子帧的带宽、调制方式以及信道编码码率，一个子帧的带宽由多个子载波组成。
705、用户终端的物理层测量当前时刻的SINR；
图5和图6的实施例中已在步骤503中对信道估计步骤和测量步骤进行了详细描述，此处不再赘述。
706、用户终端的物理层根据当前时刻的SINR选择信道均衡中不同难易度的处理算法；
有关在信道均衡的处理算法中，信道均衡的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度(即频谱分辨率)呈正相关，信道带宽的处理粒度与当前时刻的SINR呈负相关的内容，在图5和图6的实施例中已进行了详细描述。在步骤503中描述的实施例的基础上，进一步地，本实施例中信道均衡的处理算法可运用如下公式(6)：
Figure BDA0001833506860000121
其中，
Figure BDA0001833506860000122
为信道系数Hk的共轭转置，Ri为所述接收端(本实施例中为用户终端)的物理层的接收信号，
Figure BDA0001833506860000123
为发送端(本实施例中为基站)的物理层的发送信号的估值，该发送信号为未知的发送信号，i为子载波的个数，k为所述信道子带宽的个数，所述信道带宽的处理粒度与所述k的值呈正相关。
从公式(6)可知，信道均衡的处理算法中，需要对每个子载波的接收信号R乘以信道系数H的共轭转置，这样可以消除信道的相位的影响，估计出来的
Figure BDA0001833506860000124
相对实际发送的S在星座图上只存在幅度上的差异，所以可以通过不同的信道带宽粒度分配需要求解的H的个数(例如多个子载波使用相同的H)，从而设计不同难易度的信道均衡的处理算法。
在LTE或5G的移动通信技术中，通常传输信息(即数据包和控制信息)的时候可以使用成千上百个频率的电磁波。例如，在LTE中，基站的MAC层为用户终端分配了20M的带宽，而这20M的带宽可以使用1200个频率的电磁波，该1200个频率中的每一个频率称之为一个子频率(即子载波)，如果对每个子频率的电磁波都用公式(3)求解一次H，然后再代入公式(6)求解一个
Figure BDA0001833506860000125
这样运算量会很大。
为了简化运算量，假设MAC层调度的调制方式的调制阶数比较低，且当前时刻的SINR比较高的情况下，可以考虑多个子载波(例如相邻4个频率的电磁波)使用一个相同的H，该多个子载波使用相同的信道子带宽。这样4个子载波只需求解一次H，虽然这种处理数据的方式会带来一些误差，但是由于当前的调制方式的调度阶数比较低，因此产生的误差不会导致后续的解调步骤出错而得不到正确的未知的发送信号S。
再举一个例子，为了精准计算，假设MAC层调度的调制方式的调制阶数比较高，且当前时刻的SINR比较低的情况下，则可以考虑每个子载波使用自身的H，各个子载波使用属于自身的信道子带宽。这样每个子载波虽然都需要求解一次H，但是能够更准确地对发送到接收端的物理层的未知的发送信号进行信道均衡，从而保证后续的解调步骤也能更准确地处理数据。
在LTE协议中，调制阶数和信道编码码率，由MAC层的发送端根据调制与编码策略(modulation coding scheme,MCS)进行调制。举个例子，参照下表1，表1是厂商根据性能仿真得到的信道均衡中不同难易度的处理算法映射表。表1中的MCS Idex表示调制方式的一个编号，没有特别的意义，也就是顺序编号；Modulation Order表示调制方式，例如，“2”表示调制阶数为QPSK，“4”表示调制阶数为16QAM，“6”表示调制阶数为64QAM；TBS表示信道编码码率的编号，例如，“0”表示最低信道编码码率，即1/3码率，1个比特输入，3个比特输出，有2个是冗余比特，也就是说，实际的(即当前时刻的)SINR高，而“26”表示最高信道编码码率，即5/6码率，5个比特输入，6个比特输出，每5个比特只产生1个冗余比特，也就是说，实际的SINR低。由表1可知，MCS Index的数值编号越大，则调制方式的调制阶数就越高，信道编码码率也越大。
表1
Figure BDA0001833506860000131
Figure BDA0001833506860000141
707、用户终端的物理层根据当前时刻的SINR选择解调中不同难易度的处理算法；
用户终端的物理层通过测量电磁波信号的频率、幅度、相位等信息，获得基站的MAC层发送的调制前的发送信号S，该S是未知的发送信号，从星座图上可以找到与S对应的比特信息。
有关在解调的处理算法中，解调的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度(即频谱分辨率)呈正相关，信道带宽的处理粒度与当前时刻的SINR呈负相关的内容，在图5和图6的实施例中已进行了详细描述。在步骤503中描述的实施例的基础上，进一步地，本实施例中解调的处理算法可运用如下公式(7)：
Figure BDA0001833506860000142
其中，Si为所述发送端(本实施例中为基站)的物理层的发送信号，|Hk|2为信道功率(也可称为缩放系数)，Si为未知的发送信号。
具体地，在解调的处理算法中，输入的参数有两个，分别是
Figure BDA0001833506860000143
和|Hk|2。通过公式(7)，就可以求解得出输出到接收端(本实施例中为用户终端)的物理层的Si。这样，用户终端就可以把星座图按照|Hk|2的比例进行缩放，将仅是幅度发生改变的
Figure BDA0001833506860000144
的位置还原成未知的真实的Si在经过缩放后星座图中的位置。星座图的缩放完成后，根据Si的复数值解调得到发送的比特值，所谓复数值是指Si在星座图中的横轴(实部I)和纵轴(虚部Q)上的值。
举个例子，参见下表2，表2是厂商通过性能仿真，得到如下表2中不同的MCS Index(可以理解为不同的调制阶数)下可以正确解调的SINR门限表，也就是不同难易度的处理算法映射表。
表2
Figure BDA0001833506860000145
参见表2，假设在子帧1中，MCS为“2”，则根据上表1可知，MCS为“2”所对应的调制阶数为QPSK，这时通过测量，求得此时的SINR为-1dB，通过查映射表表2，由于使用简化算法的最低门限值为-2dB，因此用户终端的物理层可以确定使用简化算法就能够进行正确的解调，所以选择简化的处理算法即可。如果在该子帧通过测量，求得此时的SINR为-5dB，通过查表2，由于如果使用普通算法能够正确解调，则至少需要-4dB的SINR，因此如果用普通算法解调肯定会发生解调错误，而复杂算法的最低门限值为-6dB，所以用户终端的物理层可以确定使用复杂算法才能够正确进行解调，选择复杂的处理算法。
708、用户终端的物理层根据当前时刻的SINR选择译码中不同难易度的处理算法；
在译码的处理算法中，译码的处理算法的难易度与译码深度参数呈正相关，即译码深度参数越小，则说明接收端(本实施例中为用户终端)的物理层在译码的步骤中所选择的处理算法就越简单；反之，译码深度参数越大，则说明接收端(本实施例中为用户终端)在译码的步骤中所选择的处理算法就越复杂。
此外，译码深度参数与SINR呈负相关，即当前时刻的SINR越高，则接收端(本实施例中为用户终端)的物理层可以在MAC层调度的调制方式和信道编码码率下选择越复杂的处理算法，此种情况下接收端(本实施例中为用户终端)的物理层则可以使用越大的译码深度参数，提升了处理算法的计算准确性。
需要说明的是，在LTE中，信道编码使用的是卷积码和涡轮(Turbo)码，在5G移动通信技术中，信道编码使用的是极化(Polar)码，这几种编码的译码算法的难易度都会受到译码深度参数的影响，译码深度参数越大，即译码深度越深，则纠错效果越好，但是译码的处理算法的难易度会越高；反之，译码深度参数越小，即译码深度越浅，则纠错效果越差，但是译码的处理算法的难易度会越小。
本申请实施例中，由于在信道均衡、解调的步骤中可以根据测得的当前时刻的SINR在映射表中确定对应级别的难易度的处理算法，在译码步骤中可以根据译码深度参数确定对应级别的难易度的处理算法，因此不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低用户终端的物理层的功耗和基站的物理层的功耗，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升用户终端的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减少误块率，同时提升了基站的物理层中处理器的算法性能。
参见图8，图8为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例示意图。
本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法的另一个实施例包括：
801、基站的MAC层为用户终端分配带宽、调制方式和信道编码码率；
本实施例中，基站的MAC层根据历史测量结果的调制方式、信道编码码率以及用户终端请求的上行的数据包大小，为用户终端分配一个上行子帧，并给该子帧分配带宽、合适的调制方式和信道编码码率。
802、基站的MAC层向基站的物理层发送A控制信息；
在A控制信息中包括未来的上行子帧以及分配给该子帧的带宽、合适的调制方式和信道编码码率。
803、基站的物理层向用户终端的物理层通过下行的无线信道发送A控制信息；
804、用户终端的物理层解调A控制信息；
用户终端的物理层在获得基站的物理层发送的A控制信息之后，解调该A控制信息，得到发送上行信号的子帧的信息、该子帧的带宽以及调制方式和编码信息。
805、用户终端的物理层向用户终端的MAC层发送信息报告；
用户终端将包含有该子帧信息、该子帧的带宽以及调制方式和编码信息(即信道编码码率)的信息报告发送给用户终端的MAC层。
806、用户终端的MAC层向用户终端的物理层发送数据包；
用户终端在获得分配给用户终端的上行子帧的信息以及调制方式和编码信息后，将上层应用发送过来的数据包按照分配给该子帧的带宽、调制方式和信道编码码率进行打包，然后发送给用户终端的物理层。
807、用户终端的物理层向基站的物理层发送数据包和控制信息；
808、基站的物理层解析控制信息；
809、基站的物理层测量当前时刻的SINR；
810、基站的物理层根据当前时刻的SINR选择信道均衡中不同难易度的处理算法；
811、基站的物理层根据当前时刻的SINR选择解调中不同难易度的处理算法；
812、基站的物理层根据当前时刻的SINR选择译码中不同难易度的处理算法。
需要说明是，本实施例中的步骤807至步骤与前述图7实施例中的步骤703至708类似，此处不再赘述。但是，需要注意的是，本实施例中发送端的物理层是用户终端的物理层，接收端的物理层是基站的物理层；而在图7的实施例中，发送端的物理层是基站的物理层，接收端的物理层是用户终端的物理层，在理解本申请的技术方案时仅需将此点的技术特征与图7的实施例中的相应点的技术特征置换后理解即可。
本申请实施例中，由于在信道均衡、解调的步骤中可以根据测得的当前时刻的SINR在映射表中确定对应级别的难易度的处理算法，在译码步骤中可以根据译码深度参数确定对应级别的难易度的处理算法，因此不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低基站的物理层的功耗和基站的物理层的功耗，提升基站的容量规格(例如之前可以分配给1000人使用，而现在可以分配给2000人使用)，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升基站的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减少误块率，同时提升了基站的物理层中处理器的处理性能。
上面对物理层的发送端为基站，物理层的接收端为用户终端的实施例以及物理层的发送端为用户终端，物理层的接收端为基站的实施例进行了详细描述，下面不区分信道均衡、解调、译码的步骤，而是用不同难易度的算法的示意图对调整无线通信网络的处理算法的方法从另一侧面进行说明，以便读者更容易理解本申请的技术方案。
参阅图9，图9为本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的一个示意图。图9中的标示的处理算法与所分配的调制方式、信道编码码率以及SINR组合，均能够将误块率控制在10％以下。
如前所述，对每个子载波都需计算其信道系数H以及干扰和噪声n，然后再求未知的真实的发送信号S，这个算法最复杂，但是能够在低SINR的时候把S正确解出来。如图9所示，算法0是最复杂的算法，而算法1为普通算法，算法1表示接收端的物理层的运算量相对少一些，比如每隔4个子载波计算一个H以及干扰和噪声n，但是对SINR的要求更高一些，算法2是简单算法，表示接收端的物理层的运算量最少，比如每隔12个子载波计算一个H以及干扰和噪声n。
从图9可知，算法0是性能最好的算法，只需要-10dB的SINR就能够正确求解；算法1性能次之，需要-8dB的SINR能够正确求解，但是所需花费的计算资源和存储资源比算法0少，功耗相对较小；算法2性能最差，需要-6dB的SINR才能正确求解，但是算法2对资源的消耗最少。
下面详细描述选择处理算法的过程，参见图10，图10为本申请实施例中调整无线网络的处理算法的另一个示意图。
S1、在某个子帧0，基站的MAC层提前为物理层子帧4的数据调度调制阶数的MCS索引为0；
S2、到子帧4的时候，接收端的物理层收到该子帧的信号后进行信道估计和测量，得到SINR为-6dB；
S3、参见图10，可知在-6dB的SINR的时候，只需使用算法2就能够正确求解MCS为0的数据，配置后续处理算法为算法0。
针对前述图5至图10中本申请实施例的调整无线通信网络的处理算法的方法，进行最后的总结：
(1)在发送端的MAC层对发送到接收端的物理层的数据包进行调度时，调度的调制阶数和信道编码码率较低的情况下：
如果测量得到的当前时刻的SINR较高，则使用简化的处理算法，节省更多的计算资源，节省功耗，当接收端为基站时，能够提升基站的物理层处理的用户人数和带宽；
如果测量得到的当前时刻的SINR较低，则使用普通的处理算法；
如果测量得到的当前时刻的SINR特别低，则使用复杂的算法，减少误块率，提升算法性能。
(2)在发送端的MAC层对发送到接收端的物理层的数据包进行调度时，调度的调制阶数和信道编码码率较高的情况下：
如果测量得到的当前时刻的SINR较高，则使用简化的处理算法；
如果测量得到的当前时刻的SINR较低，则使用普通的处理算法；
如果测量得到的当前时刻的SINR特别低，则使用复杂的算法。
上面对本申请实施例中调整无线通信网络的处理算法的方法进行了描述，下面对本申请实施例中的接收装置进行描述，请参阅图11，图11为本申请实施例中的接收装置的一个实施例。
本申请实施例中的接收装置的一个实施例包括：
测量单元1101，用于测量第一SINR，该第一SINR为接收端的物理层当前时刻的SINR；
选择单元1102，用于根据第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，该处理算法预设在基站的物理层的处理器中，处理算法的难易度至少为两个级别。
本实施例中，处理算法包括信道均衡的处理算法、解调的处理算法和/或译码的处理算法。需要说明的是，下面的实施例的公式已记载在前述方法类的实施例中，因此公式的编号沿用前述已使用的编号。
本实施例中，信道均衡的处理算法包括：
在信道均衡的处理算法中，该信道均衡的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度呈正相关，该信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关。
信道均衡的处理算法的公式如下：
Figure BDA0001833506860000181
其中，
Figure BDA0001833506860000182
为信道系数Hk的共轭转置，Ri为接收端的物理层的接收信号，
Figure BDA0001833506860000183
为发送端的物理层的发送信号的估值，i为子载波的个数，k为信道子带宽的个数，信道带宽的处理粒度与k的值呈正相关。
本实施例中，解调的处理算法包括：
在解调的处理算法中，该解调的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度呈正相关，该信道带宽的处理粒度与第一SINR呈负相关。
解调的处理算法的公式如下：
Figure BDA0001833506860000184
其中，Si为发送端的物理层的发送信号，|Hk|2为信道功率。
本实施例中，译码的处理算法包括：
在译码的处理算法中，该译码的处理算法的难易度与译码深度参数呈正相关，译码深度参数与所述第一SINR呈负相关。
本实施例中，第一SINR的公式如下：
Figure BDA0001833506860000185
其中，n为干扰和噪声，|n|2为干扰和噪声功率。
本实施例中，接收装置还包括：
接收单元1103，用于接收发送端的物理层发送的控制信息；
解析单元1104，用于解析控制信息，得到介质访问控制MAC层调度的调制方式以及信道编码码率；
测量单元1101具体用于测量所述调制方式以及所述信道编码码率下的第一信干燥比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR。
本实施例中，接收装置为基站或用户终端。
本实施例中，发送装置为基站或用户终端。
本申请实施例中，由于选择单元1102能够根据测量单元1101测量的当前时刻的SINR来选择预设在基站的物理层的处理器中不同难易度的处理算法，处理算法的难易度至少为两个级别，当SINR越高时，选择单元1102选择使用越简单的处理算法，而当SINR越低时，则选择使用越复杂的处理算法，这样就能够根据实际的SINR而选择使用更适合的处理算法，从而不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低接收装置物理层的功耗，甚至能够提升接收装置(当接收装置为基站的情况下)的容量规格，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升接收装置的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减小误块率，进而提升了基站的物理层中处理器的处理性能。
请参阅图12，图12为本申请实施例中接收装置的另一个实施例。
本申请实施例中接收装置的另一个实施例包括：
该接收装置1200可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)1201(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1205，该存储器1205中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
其中，存储器1205可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器1205的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1201可以设置为与存储器1205通信，在接收装置1200上执行存储器1205中的一系列指令操作。
接收装置1200还可以包括一个或一个以上电源1202，一个或一个以上有线或无线网络接口1203，一个或一个以上输入输出接口1204，和/或，一个或一个以上操作系统，例如Windows Server XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
本实施例中接收装置1200中的中央处理器1201所执行的流程与前述图5至图10所示的实施例中描述的方法流程类似，此处不再赘述。
本申请实施例的有益效果是，由于中央处理器能够根据自身测量的当前时刻的SINR来选择预设在基站的物理层的处理器中不同难易度的处理算法，处理算法的难易度至少为两个级别，中央处理器能够根据实际的SINR而选择使用更适合的处理算法，从而不仅能在选择使用简单的处理算法时，降低接收装置物理层的功耗，提升接收装置(当接收装置为基站的情况下)的容量规格，也能在选择使用复杂的处理算法时，提升接收装置的物理层在信道估计、信道均衡、解调和译码中的算法性能，减小误块率，进而提升了基站的物理层中处理器的处理性能。
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，在本申请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，本申请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全部或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)执行本申请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-OnlyMemory)、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。

Claims (26)

1.一种调整无线通信网络的处理算法的方法，其特征在于，包括：
接收端的物理层测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR；
所述接收端的物理层根据所述第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，所述处理算法预设在基站的物理层的处理器中，所述处理算法的难易度至少为两个级别，所述处理算法的不同难易度是通过调整信道带宽的处理粒度得到。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理算法包括：
信道均衡的处理算法、解调的处理算法和/或译码的处理算法。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信道均衡的处理算法包括：
在所述信道均衡的处理算法中，所述信道均衡的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度呈正相关，所述信道带宽的处理粒度与所述第一SINR呈负相关。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信道均衡的处理算法包括：
所述信道均衡的处理算法的公式如下：
Figure FDA0003596169210000011
其中，
Figure FDA0003596169210000012
为信道系数Hk的共轭转置，Ri为所述接收端的物理层的接收信号，
Figure FDA0003596169210000013
为发送端的物理层的发送信号的估值，i为子载波的个数，k为所述信道子带宽的个数，所述信道带宽的处理粒度与所述k的值呈正相关。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述解调的处理算法包括：
在所述解调的处理算法中，所述解调的处理算法的难易度与所述信道带宽的处理粒度呈正相关，所述信道带宽的处理粒度与所述第一SINR呈负相关。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述解调的处理算法包括：
所述解调的处理算法的公式如下：
Figure FDA0003596169210000014
其中，Si为所述发送端的物理层的发送信号，|Hk|2为信道功率。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述译码的处理算法包括：
在译码的处理算法中，所述译码的处理算法的难易度与译码深度参数呈正相关，所述译码深度参数与所述第一SINR呈负相关。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一SINR包括：
所述第一SINR的公式如下：
Figure FDA0003596169210000015
其中，n为干扰和噪声，|n|2为干扰和噪声功率。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在接收端的物理层测量第一信干噪比SINR之前，所述方法还包括：
所述接收端的物理层接收所述发送端的物理层发送的控制信息；
所述接收端的物理层解析所述控制信息，得到介质访问控制MAC层调度的调制方式以及信道编码码率；
接收端的物理层测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR包括：
所述接收端的物理层测量所述调制方式以及所述信道编码码率下的第一信干燥比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR。
10.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述接收端为基站或用户终端。
11.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，所述发送端为基站或用户终端。
12.一种接收装置，用于在所述接收装置的物理层调整无线通信网络的处理算法，其特征在于，包括：
测量单元，用于测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR；
选择单元，用于根据所述第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，所述处理算法预设在基站的物理层的处理器中，所述处理算法的难易度至少为两个级别，所述处理算法的不同难易度是通过调整信道带宽的处理粒度得到。
13.根据权利要求12所述的接收装置，其特征在于，所述接收装置还包括：
接收单元，用于接收发送装置的物理层发送的控制信息；
解析单元，用于解析所述控制信息，得到介质访问控制MAC层调度的调制方式以及信道编码码率；
所述测量单元具体用于测量所述调制方式以及所述信道编码码率下的第一信干燥比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR。
14.根据权利要求12或13所述的接收装置，所述接收装置为基站或用户终端。
15.一种接收装置，用于在所述接收装置的物理层调整无线通信网络的处理算法，其特征在于，包括：
处理器、存储器、输入输出设备以及总线；
所述处理器、存储器、输入输出设备分别与所述总线相连；
所述处理器用于测量第一信干噪比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR；根据所述第一SINR选择具有不同难易度的处理算法，所述处理算法预设在基站的物理层的处理器中，所述处理算法的难易度至少为两个级别，所述处理算法的不同难易度是通过调整信道带宽的处理粒度得到。
16.根据权利要求15所述的接收装置，其特征在于，所述处理算法包括：
信道均衡的处理算法、解调的处理算法和/或译码的处理算法。
17.根据权利要求16所述的接收装置，其特征在于，所述信道均衡的处理算法包括：
在所述信道均衡的处理算法中，所述信道均衡的处理算法的难易度与信道带宽的处理粒度呈正相关，所述信道带宽的处理粒度与所述第一SINR呈负相关。
18.根据权利要求17所述的接收装置，其特征在于，所述信道均衡的处理算法包括：
所述信道均衡的处理算法的公式如下：
Figure FDA0003596169210000021
其中，
Figure FDA0003596169210000031
为信道系数Hk的共轭转置，Ri为所述接收装置的接收信号，
Figure FDA0003596169210000032
为发送装置的物理层的发送信号的估值，i为子载波的个数，k为所述信道子带宽的个数，所述信道带宽的处理粒度与所述k的值呈正相关。
19.根据权利要求16所述的接收装置，其特征在于，所述解调的处理算法包括：
在所述解调的处理算法中，所述解调的处理算法的难易度与所述信道带宽的处理粒度呈正相关，所述信道带宽的处理粒度与所述第一SINR呈负相关。
20.根据权利要求19所述的接收装置，其特征在于，所述解调的处理算法包括：
所述解调的处理算法的公式如下：
Figure FDA0003596169210000033
其中，Si为所述发送装置的物理层的发送信号，|Hk|2为信道功率。
21.根据权利要求16所述的接收装置，其特征在于，所述译码的处理算法包括：
在译码的处理算法中，所述译码的处理算法的难易度与译码深度参数呈正相关，所述译码深度参数与所述第一SINR呈负相关。
22.根据权利要求15至21中任一项所述的接收装置，其特征在于，所述第一SINR包括：
所述第一SINR的公式如下：
Figure FDA0003596169210000034
其中，n为干扰和噪声，|n|2为干扰和噪声功率。
23.根据权利要求15至21中任一项所述的接收装置，其特征在于，所述输入输出设备用于接收所述发送装置的物理层发送的控制信息；
所述处理器还用于解析所述控制信息，得到介质访问控制MAC层调度的调制方式以及信道编码码率；
所述处理器具体用于测量所述调制方式以及所述信道编码码率下的第一信干燥比SINR，所述第一SINR为所述接收端的物理层当前时刻的SINR。
24.根据权利要求15至21中任一项所述的接收装置，其特征在于，所述接收装置为基站或用户终端。
25.根据权利要求18或20所述的接收装置，其特征在于，所述发送装置为基站或用户终端。
26.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至11中任一项所述的方法。
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