CN113411273B - 一种基于srs信号的信道估计响应降噪优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，包括：步骤1，基站根据上行的频域数据及SRS配置参数，提取SRS信号映射位置对应的频域数据；步骤2，基站生成SRS信号母码本地序列；步骤3，根据SRS频域数据YSRS和母码序列SSRS，使用最小二乘法准则计算频域信道估计响应；步骤4，对频域信道估计响应Hls进行IFFT变换得到时域信道估计响应；步骤5，对时域信道估计响应进行降噪处理；步骤6，对降噪后的时域信道估计响应进行FFT变换，得到最终需要的降噪后的频域信道估计响应。本发明所述方法根据时域信道估计响应中间噪声窗来确定噪声能量，并设置降噪门限，能有效改善现有算法在信噪比较高或者较低时，降噪效果较差，导致测量结果不准的问题。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法。
背景技术
在无线通信系统中，尤其是基站上行，需要根据Soundingreferencesignal(SRS)进行上行信道特征的估计，其中典型的信道特征包含SINR，PrecodingMatrixIndex(PMI)等，由于传统的最小二乘法准则(LeastSquare,LS)算法在估计过程中未考虑噪声的影响，尤其是低信噪比下，LS准则得到的信道估计响应噪声滤除效果较差，因此，信道估计响应噪声滤除效果越好，对整个无线系统性能提升具有至关重要的作用。
例如中国专利申请号为201810269028.3的专利申请文件公开了一种改进的DFT-S-OFDM信道估计相应降噪方法。该发明中，将频域信道估计响应转换为时域信道估计响应，然后将时域信道估计响应中噪声和数据点进行分类后降噪，去掉首尾两个循环前缀长度的数据点外，中间数据点直接进行强制置零法处理完成中间部分数据点的降噪，首尾两个循环前缀长度的数据点采用阈值判决的方法滤除噪声。但该方法为了解决突发脉冲问题，引入一种阈值平滑处理的方案，并未提及通过设置可变噪声门限，解决此类信道估计方法在较高、较低信噪比下降噪效果较差的问题。
又如中国专利申请号为201810837982.8的专利申请文件公开了一种无线信道特征估计系统,在获取到信道特征信息的估计初始值，并将信道估计初始值送入降噪模块，降噪模块首先利用信道估计初始值计算噪声强度，并根据噪声强度设置合理的噪声门限，然后利用该噪声门限对信道估计初始值进行降噪处理，得到最终的信道估计值。但是该方法在计算得到噪声功率平均值后，乘以经验值系数，经验值通常取8，得到噪声门限，并未提及通过设置可变噪声门限，来解决此类信道估计方法在较高、较低信噪比下降噪效果较差的问题。
基于现有技术存在的上述技术问题，本发明提出一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法。
发明内容
本发明提供一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，优化当前时域信道估计响应噪声门限设置问题，给出了噪声功率计算和门限选取的原则，有效避免现有算法在信噪比较低或者较高时，降噪效果较差的问题。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，包括：
步骤1，基站根据上行的频域数据YFreData及SRS配置参数，提取SRS信号映射位置对应的频域数据YSRS，维度为
其中，
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数；
步骤2，基站生成SRS信号母码本地序列SSRS，维度
其中
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数，Portnum为该频域位置上码分的所有端口数；
步骤3，根据SRS频域数据YSRS和母码序列SSRS，使用最小二乘法准则计算频域信道估计响应Hls，解码分复用后的维度为
其中：
在式(2)中，
iport＝0,...,Portnum-1；
步骤4，对频域信道估计响应Hls进行IFFT变换得到时域信道估计响应：
步骤5，对时域信道估计响应进行降噪处理；
步骤6，对降噪后的时域信道估计响应进行FFT变换，得到最终需要的降噪后的频域信道估计响应：
进一步地，步骤5中降噪处理分为窗内降噪和窗外降噪，W为窗系数，整个窗长为
分前窗、中间窗、后窗三部分，其中，前窗和后窗长度分别为L1、L2：
窗系数W取值为1，其余为中间窗部分，窗系数W取值为0，其中，α1、α2为经验系数，取值分别为1.5、0.5。
进一步地，步骤5中降噪处理包括：
步骤5.1，窗外降噪：
步骤5.2，窗内降噪，计算前窗和后窗的时域信道响应功率P1,P2，找到索引
满足
将
置0：
其中，门限值Th＝δ2*β，根据中间窗内噪声平均功率δ2来设定降噪门限，β为随δ2变化的系数，中间窗内噪声平均功率δ2与门限值取值Th正相关。
进一步地，步骤5.2中，β设置三个区间：
δ2转dB后，若大于等于-30dB，β取值10；
δ2转dB后，若大于等于-50dB，小于-30dB，β取值5；
δ2转dB后，若小于-50dB，β取值2。
与现有技术相比，本发明的优越效果在于：
本发明所述的基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，根据时域信道估计响应中间噪声窗来确定噪声能量，并乘以随噪声功率变化的调整系数来设置降噪门限，所述方法能有效改善现有算法在信噪比较高或者较低时，降噪效果较差，导致测量结果不准的问题，进一步能提高整个系统性能。
附图说明
图1是本发明实施例中降噪方法对比的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例
在基站侧，获取上行频域数据YFreData，维度为
其中REnum为带宽内RE个数，
为Slot内时域符号个数，Antnum为基站天线个数。
所述基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法包括：
步骤1，基站根据频域数据YFreData及SRS配置参数，提取SRS信号映射位置对应的频域数据YSRS，维度为
其中，
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数；
步骤2，基站生成SRS信号母码本地序列SSRS，维度
其中
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数，Portnum为该频域位置上码分的所有端口数；
步骤3，根据最小二乘法准则(LeastSquare,LS)计算信道估计响应Hls，解码分复用后的维度为
其中：
其中，
步骤4，IFFT变换：
步骤5，时域降噪，W为窗系数，整个窗长为
分前窗、中间窗、后窗三部分，其中前窗和后窗长度分别为L1、L2，窗系数W取值为1，其余为中间窗部分，窗系数W取值为0，α1、α2为经验系数，一般参考取值1.5、0.5，其中，
步骤5.1，窗外降噪：
步骤5.2，窗内降噪：
计算前窗和后窗的时域信道响应功率，找到索引
满足
将
置0，其中：
其中门限值Th＝δ2*β，根据中间窗内噪声平均功率δ2来设定降噪门限，β为随δ2变化的系数，设置原则为δ2越小，取值越小，反之δ2越大，取值越大；
β可以根据性能需求，设置多个区间取值，本方法按照三个区间，给出参考取值：
δ2转dB后，若大于等于-30dB，β取值10；
δ2转dB后，若大于等于-50dB，小于-30dB，β取值5；
δ2转dB后，若小于-50dB，β取值2；
步骤6，FFT变换：
为了验证本实施例所述的降噪优化方法的优越性，搭建仿真平台，模拟UE2天线发射，基站4天线接收，信道采用AWGN，SRS配置两端口，单符号(对应slot的最后一个符号)，配置带宽CSRS取值61，密度KTC取2，子块BSRS取值0，Ncs取值0，重复因子R取值1，设置SNR(信噪比)区间-10dB～30dB，仿真SNR间隔10dB。
如图1所示，从仿真性能看，对比Case1(窗函数为升余弦窗且无窗内降噪)、Case2(矩形窗且窗内窗外降噪，但窗内降噪门限固定，β取值10)、Case3(矩形窗且窗内窗外降噪，但窗内降噪门限固定，β取值2)，Case4(矩形窗窗内窗外降噪优化，窗内降噪门限随噪声功率改变)，从测量SNR和实际添加的SNR的RMSE(均方根误差)看，Case2(矩形窗且窗内窗外降噪，Th＝10)相对于Case1(窗函数为升余弦窗且无窗内降噪)估计误差明显提升，但是高信噪比下估计效果变差，主要是由于高信噪比下，仍采用较高降噪门限，导致有效信号被滤除，Case3(矩形窗窗内窗外降噪优化，Th＝2)相对Case1(窗函数为升余弦窗且无窗内降噪)估计误差明显提升，但是低信噪比下估计效果变差，主要是由于低信噪比下，采用较低降噪门限，导致噪声没有得到有效的滤除，Case4即本实施例所述方法，主要是优化了窗内门限设置，随噪声功率大小变化，有效避免了门限不合适导致有效信号被滤除或者噪声滤除不彻底的情况，高低信噪比下降噪效果都达到最佳。
本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书界定。
Claims (2)
1.一种基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，其特征在于，包括：
步骤1，基站根据上行的频域数据YFreData及SRS配置参数，提取SRS信号映射位置对应的频域数据YSRS，维度为
其中，
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数，Antnum为基站天线个数；
步骤2，基站生成SRS信号母码本地序列SSRS，维度
其中
为SRS所占用RE数，
为SRS所占用的符号数，Portnum为该频域位置上码分的所有端口数；
步骤3，根据SRS频域数据YSRS和母码序列SSRS，使用最小二乘法准则计算频域信道估计响应Hls，解码分复用后的维度为
其中：
在式(2)中，
iport＝0,...,Portnum-1，iant＝0,...,Antnum-1；
步骤4，对频域信道估计响应Hls进行IFFT变换得到时域信道估计响应：
步骤5，对时域信道估计响应进行降噪处理；
步骤6，对降噪后的时域信道估计响应进行FFT变换，得到最终需要的降噪后的频域信道估计响应：
其中，步骤5中，降噪处理分为窗内降噪和窗外降噪，W为窗系数，整个窗长为
分前窗、中间窗、后窗三部分，其中，前窗和后窗长度分别为L1、L2：
窗系数W取值为1，其余为中间窗部分，窗系数W取值为0，其中，α1、α2为经验系数，取值分别为1.5、0.5；
窗外降噪：
窗内降噪，计算前窗和后窗的时域信道响应功率P1,P2，找到索引
满足
将
置0：
其中，门限值Th＝δ2*β，根据中间窗内噪声平均功率δ2来设定降噪门限，β为随δ2变化的系数，中间窗内噪声平均功率δ2与门限值取值Th正相关。
2.根据权利要求1所述的基于SRS信号的信道估计响应降噪优化方法，其特征在于，步骤5.2中，β设置三个区间：
δ2转dB后，若大于等于-30dB，β取值10；
δ2转dB后，若大于等于-50dB，小于-30dB，β取值5；
δ2转dB后，若小于-50dB，β取值2。
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