CN112910803A - 信道估计方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

信道估计方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提出一种信道估计方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。

Description

信道估计方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及无线通信网络，具体涉及一种信道估计方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在典型的无线移动通信系统中，由于受到通信环境的影响，接收信号中会存在多径衰落和噪声等，影响了接收信号的质量。为了能提升接收机的性能，接收端会进行信道估计，基于信道估计的结果进行信道均衡，弥补信道衰落的影响。信道估计的准确度在很大程度上决定性了接收机的信道均衡性能。现有信道估计方法存在对噪声抑制不够或者滤掉了部分信号的问题，信道估计精度差。
发明内容
本申请提供用于信道估计方法、装置、设备及存储介质，可以提高信道估计的准确性。
本申请实施例提供一种信道估计方法，包括：
根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；
在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；
根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；
根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
本申请实施例提供一种信道估计装置，包括：
初始信道估计确定模块，用于根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；
噪声门限确定模块，用于在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；
有效径数量确定模块，用于根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；
目标信道估计获取模块，用于根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
本申请实施例提供一种通信设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如本申请实施例所述的信道估计方法。
本申请实施例提供了一种存储介质，所述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本申请实施例所述的信道估计方法。
附图说明
图1为本申请实施例中的一种信道估计方法的流程图；
图2为本申请实施例中的一种信道估计装置的结构框图；
图3为本申请实施例中的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在5G系统的小区搜索中，需要对物理广播信道(Physical broadcast channe，PBCH)解调参考信号(Demodulation Reference Signal，DMRS)进行盲检测，其中关键的一步是对接收的PBCH DMRS信号进行信道估计。
在一实施例中，图1是本申请实施例提供的一种信道估计方法的流程图，本实施例适用于对信道进行估计的情况。本实施例可以通过接收端来执行。其中，接收端可以为调度节点(例如，基站，接入点等)或用户终端(User Equipment，UE)。如图1所示，本实施例提供的方法包括S110-S140。
S110，根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算初始信道估计各个径的功率。
其中，初始信道估计为时域初始信道估计。
在一个实施例中，根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计的方式可以是：对接收到的时域训练序列和本地时域训练序列进行相关，获得初始信道估计。
根据小区搜索的主同步信号(Primary Synchronization Signal，PSS)和辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)的检测过程，可以获得小区ID和小区定时，在此基础上接收时域上1个符号256样点的PBCH DMRS，即接收到的时域训练序列。将接收的时域训练序列和本地时域训练序列进行相关计算，获得初始信道估计。
在一个实施例中，根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计的方式可以是：对接收的时域训练序列和本地时域训练序列分别进行傅里叶变换，获得第一频域训练序列和第二频域训练序列；将第一频域训练序列和第二频域训练序列进行相乘，并对乘积进行傅里叶逆变换，获得初始信道估计。
在接收到时域上1个符号256样点的PBCH DMRS后，做256样点的快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)，获得频域训练序列。
根据协议3GPP38.211的7.4.3节上定义的PBCH DMRS和SSS子载波序号，抽取正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)OFDM符号1、2、3上的60个子载波信号R1，R2，R3，其中符号2上PBCH DMRS、SSS统一按照PBCH DMRS子载波偏移来抽取，和本地的频域训练序列S1,S2,S3的共轭相乘，得到频域的解扰结果Hi＝Ri*conj(Si)，i＝1,2,3，其中符号2上保护子载波的解扰结果设置为0，或者通过相邻的解扰结果线性内插得到。
要对Hi做128样点的快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)，需要首先对包含60个子载波的解扰结果补零：Hi＝[Hi,30,Hi,31,…,Hi,59,zeros(1,68),H i,0,Hi,1,…,H i,29]。其中，H i,0表示符号i的60个子载波中的第0个子载波的解扰结果，Hi,1表示符号i的60个子载波中的第1个子载波的解扰结果，其他类似，Zeros(1,68)表示68个0。对补零后的解扰结果做128样点的IFFT变换，获得各符号对应的初始信道估计hi＝ifft(Hi)。然后计算3个符号初始信道估计的平均值，h＝(h1+h2+h3)/3＝[h0,h1,…,h127]。
在一个实施例中，初始信道估计各个径的功率的计算方式为：径的实部和虚拟的平方和再开方。
S120，在初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限。
其中，设定长度可以理解为信道估计窗中的样点数，可以由协议确定或者接收到的信号的时域训练序列中的样点数确定。
在一个实施例中，根据信道估计窗内径的功率确定噪声门限的方式可以是：计算信道估计窗内功率最小的第一数量的径的功率均值，确定为噪声功率；根据设定噪声门限因子对噪声功率进行加权，获得噪声门限。
其中，第一数量可以根据信道估计窗的长度确定。设定噪声门限因子可以设置为3-5之间的任意值。
在一个实施例中，信道估计窗的长度为W＝24个样点，对信道估计窗内W个径的功率从大到小排序，并计算信道估计窗内功率最小的M＝8个径的功率均值，确定为噪声功率。然后将噪声功率乘以设定噪声门限因子，获得噪声门限。
在一个实施例中，根据信道估计窗外径的功率确定噪声门限的方式可以是：计算信道估计窗外各个径的功率均值，确定为噪声功率；根据设定噪声门限因子对噪声功率进行加权，获得噪声门限。
其中，设定噪声门限因子可以设置为3-5之间的任意值。将噪声功率与设定噪声门限因子相乘获得噪声门限。
S130，根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量。
在一个实施例中，根据噪声门限及各个径的功率确定有效径数量的方式可以是：将信道估计窗内的各个径的功率与噪声门限分别进行比较，获取功率大于噪声门限的径的数量，确定为有效径数量。
在一个实施例中，在获取功率大于噪声门限的径的数量之后，还包括如下步骤：将信道估计窗内功率大于噪声门限的径确定为初始有效径，计算初始有效径的总功率，作为第一总功率；计算初始有效径中功率最大的第二数量的径的总功率，作为第二总功率；计算初始有效径中功率最大的第三数量的径的总功率，作为第三总功率；其中，第二数量比第三数量大1；若第二总功率与第一总功率的比值大于或等于第一设定值，且第三总功率与第一总功率的比值小于第一设定值，则将第二数量确定为有效径数量。
其中，第一设定值为小于1的正数。
在一个实施例中，计算功率大于噪声门限的N个径的总功率：
Figure BDA0002300934490000051
其中，Pi为第i个功率大于噪声门限的径的功率。计算大于噪声门限的径中功率最大的L(1≤L≤N)个径的总功率Q1，计算大于噪声门限的径中功率最大的L-1个径的总功率Q2，L从1开始取值，直到满足如下条件：
Figure BDA0002300934490000052
且
Figure BDA0002300934490000053
将L确定为有效径数量。
S140，根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
在一个实施例中，在根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量之后，还包括如下步骤：返回执行根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定时域初始信道估计的步骤，直到获得有效径数量的次数达到设定次数。
在一个实施例中，连续执行C＝8次S110-S130，那么有效径个数分别为N0，N1，…，N8。
根据有效径数量对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计的方式可以是：计算设定次数的有效径数量的均值，根据有效径数量的均值对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
计算上述C次有效径个数的均值的公式为：
Figure BDA0002300934490000054
其中，
Figure BDA0002300934490000055
表示向上取整。
在一个实施例中，根据有效径数量的均值对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计的方式可以是：若均值大于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的数量为均值的径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径；若均值小于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的数量为第二设定值的径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径。
其中，第二设定值S1可以设置为3。若均值大于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的S个径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径，并置0。若均值小于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的S1个径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径，并置0。
本申请实施例的技术方案，首先根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算初始信道估计各个径的功率，然后在初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据信道估计窗确定噪声门限，再然后根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量，最后根据有效径数量对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量，可以提高信道估计的准确性。
图2是本申请实施例提供的一种信道估计装置的结构框图。如图2所示，该装置包括：初始信道估计确定模块210，噪声门限确定模块220，有效径数量确定模块230和目标信道估计获取模块240。
初始信道估计确定模块210，用于根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算初始信道估计各个径的功率；
噪声门限确定模块220，用于在初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；
有效径数量确定模块230，用于根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；
目标信道估计获取模块240，用于根据有效径数量对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
在一个实施例中，初始信道估计确定模块210，还用于：
对接收到的时域训练序列和本地时域训练序列进行相关，获得初始信道估计。
在一个实施例中，初始信道估计确定模块210，还用于：
对接收的时域训练序列和本地时域训练序列分别进行傅里叶变换，获得第一频域训练序列和第二频域训练序列；
将第一频域训练序列和第二频域训练序列进行相乘，并对乘积进行傅里叶逆变换，获得初始信道估计。
在一个实施例中，噪声门限确定模块220，还用于：
计算信道估计窗内功率最小的第一数量的径的功率均值，确定为噪声功率；
根据设定噪声门限因子对噪声功率进行加权，获得噪声门限。
在一个实施例中，噪声门限确定模块220，还用于：
计算信道估计窗外各个径的功率均值，确定为噪声功率；
根据设定噪声门限因子对噪声功率进行加权，获得噪声门限。
在一个实施例中，有效径数量确定模块230，还用于：
将信道估计窗内的各个径的功率与噪声门限分别进行比较，获取功率大于噪声门限的径的数量，确定为有效径数量。
在一个实施例中，有效径数量确定模块230，还用于：
将信道估计窗内功率大于噪声门限的径确定为初始有效径，计算初始有效径的总功率，作为第一总功率；
计算初始有效径中功率最大的第二数量的径的总功率，作为第二总功率；
计算初始有效径中功率最大的第三数量的径的总功率，作为第三总功率；其中，第二数量比第三数量大1；
若第二总功率与第一总功率的比值大于或等于第一设定值，且第三总功率与第一总功率的比值小于第一设定值，则将第二数量确定为有效径数量。
在一个实施例中，在根据噪声门限及信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量之后，还包括：
返回执行根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定时域初始信道估计的步骤，直到获得有效径数量的次数达到设定次数；
在一个实施例中，目标信道估计获取模块240，还用于：
计算设定次数的有效径数量的均值，根据有效径数量的均值对初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
在一个实施例中，目标信道估计获取模块240，还用于：
若均值大于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的数量为均值的径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径；
若均值小于第二设定值，则将信道估计窗内功率最大的数量为第二设定值的径确定为信号径，将初始信道估计中除信号径外的其他径确定为噪声径。
图3是本申请实施例提供的一种设备的结构示意图。如图3所示，本申请提供的设备，包括：处理器310以及存储器320。该设备中处理器310的数量可以是一个或者多个，图3中以一个处理器310为例。该设备中存储器320的数量可以是一个或者多个，图3中以一个存储器320为例。该设备的处理器310以及存储器320可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。实施例中，该设备为接收端。其中，接收端可以为调度节点、基站或UE中的其中一个。
存储器320作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请任意实施例的设备对应的程序指令/模块(例如，数据传输装置中的编码模块和第一发送模块)。存储器320可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器320可进一步包括相对于处理器310远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述提供的设备可设置为执行上述任意实施例提供的应用于信道估计方法，具备相应的功能和效果。
对应存储器320中存储的程序可以是本申请实施例所提供应用于信号处理方法对应的程序指令/模块，处理器310通过运行存储在存储器320中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的一种或多种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中应用于信号处理方法。可以理解的是，上述设备为接收端时，可执行本申请任意实施例所提供的应用于信号处理方法，且具备相应的功能和效果。其中，设备可以为基站或UE中的其中一个。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种信号处理方法，该方法包括：根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。。
本领域内的技术人员应明白，术语用户设备涵盖任何适合类型的无线用户设备，例如移动电话、便携数据处理装置、便携网络浏览器或车载移动台。
一般来说，本申请的多种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如，一些方面可以被实现在硬件中，而其它方面可以被实现在可以被控制器、微处理器或其它计算装置执行的固件或软件中，尽管本申请不限于此。
本申请的实施例可以通过移动装置的数据处理器执行计算机程序指令来实现，例如在处理器实体中，或者通过硬件，或者通过软件和硬件的组合。计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(Instruction Set Architecture，ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码。
本申请附图中的任何逻辑流程的框图可以表示程序步骤，或者可以表示相互连接的逻辑电路、模块和功能，或者可以表示程序步骤与逻辑电路、模块和功能的组合。计算机程序可以存储在存储器上。存储器可以具有任何适合于本地技术环境的类型并且可以使用任何适合的数据存储技术实现，例如但不限于只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)、光存储器装置和系统(数码多功能光碟(Digital Video Disc，DVD)或光盘(Compact Disk，CD))等。计算机可读介质可以包括非瞬时性存储介质。数据处理器可以是任何适合于本地技术环境的类型，例如但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑器件(Field-Programmable Gate Array，FGPA)以及基于多核处理器架构的处理器。
通过示范性和非限制性的示例，上文已提供了对本申请的示范实施例的详细描述。但结合附图和权利要求来考虑，对以上实施例的多种修改和调整对本领域技术人员来说是显而易见的，但不偏离本发明的范围。因此，本发明的恰当范围将根据权利要求确定。

Claims (12)

1.一种信道估计方法，其特征在于，包括：
根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；
在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；
根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；
根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，包括：
对接收到的时域训练序列和本地时域训练序列进行相关，获得初始信道估计。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，包括：
对接收的时域训练序列和本地时域训练序列分别进行傅里叶变换，获得第一频域训练序列和第二频域训练序列；
将所述第一频域训练序列和所述第二频域训练序列进行相乘，并对乘积进行傅里叶逆变换，获得初始信道估计。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信道估计窗内径的功率确定噪声门限，包括：
计算所述信道估计窗内功率最小的第一数量的径的功率均值，确定为噪声功率；
根据设定噪声门限因子对所述噪声功率进行加权，获得噪声门限。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限，包括：
计算所述信道估计窗外各个径的功率均值，确定为噪声功率；
根据设定噪声门限因子对所述噪声功率进行加权，获得噪声门限。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述噪声门限及各个径的功率确定有效径数量，包括：
将所述信道估计窗内的各个径的功率与所述噪声门限分别进行比较，获取功率大于所述噪声门限的径的数量，确定为有效径数量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在获取功率大于所述噪声门限的径的数量之后，还包括：
将所述信道估计窗内功率大于所述噪声门限的径确定为初始有效径，计算所述初始有效径的总功率，作为第一总功率；
计算所述初始有效径中功率最大的第二数量的径的总功率，作为第二总功率；
计算所述初始有效径中功率最大的第三数量的径的总功率，作为第三总功率；其中，第二数量比第三数量大1；
若所述第二总功率与所述第一总功率的比值大于或等于第一设定值，且所述第三总功率与所述第一总功率的比值小于所述第一设定值，则将所述第二数量确定为有效径数量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量之后，还包括：
返回执行根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定时域初始信道估计的步骤，直到获得有效径数量的次数达到设定次数；
相应的，根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计，包括：
计算设定次数的有效径数量的均值，根据所述有效径数量的均值对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述有效径数量的均值对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计，包括：
若所述均值大于第二设定值，则将所述信道估计窗内功率最大的数量为所述均值的径确定为信号径，将所述初始信道估计中除所述信号径外的其他径确定为噪声径；
若所述均值小于第二设定值，则将所述信道估计窗内功率最大的数量为所述第二设定值的径确定为信号径，将所述初始信道估计中除所述信号径外的其他径确定为噪声径。
10.一种信道估计装置，其特征在于，包括：
初始信道估计确定模块，用于根据接收的时域训练序列和本地时域训练序列确定初始信道估计，并计算所述初始信道估计各个径的功率；
噪声门限确定模块，用于在所述初始信道估计中设置设定长度的信道估计窗，并根据所述信道估计窗内径的功率和/或所述信道估计窗外径的功率确定噪声门限；
有效径数量确定模块，用于根据所述噪声门限及所述信道估计窗内各个径的功率确定有效径数量；
目标信道估计获取模块，用于根据所述有效径数量对所述初始信道估计进行选径，获得目标信道估计。
11.一种通信设备，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1-9中任一所述的信道估计方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的信道估计方法。
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