CN113411877B - 下行窄带参考信号的接收功率的确定方法、装置及介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种下行窄带参考信号的接收功率的确定方法、装置及介质。所述确定方法包括：获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。所述确定方法直接使用下行信道所接收到的下行窄带参考信号来确定NRSRP，可以减少通过所接收到的下行窄带参考信号来计算信道系数的过程，节省了计算量，从而减少了运算带来的功耗。
Description
技术领域
本公开涉及NB-IoT（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）系统技术领域，尤其涉及一种下行窄带参考信号NRS（Narrow-band Reference Signal）的接收功率的确定方法、装置及介质。
背景技术
在NB-IoT系统中，需要测量下行NRS（Narrow-band Reference Signal）的接收功率，即NRSRP（Narrow-band Reference Signal Receiving Power），用于小区选择和重选过程。NRSRP定义为测量带宽内携带NRS的资源位置上线性功率的平均值。常用的NRSRP计算方法是：获取NRS位置上的接收信号，然后通过信道估计得到该位置上的信道系数h，用信道系数h来计算出NRSRP。
发明内容
本公开提供一种NB-IoT系统的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法、装置及介质。以下是对本公开详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本公开提供一种NB-IoT系统的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，所述确定方法为NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，所述确定方法包括：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
在本公开所提的一些实施例中，所述第N帧和第N+1帧相邻子帧包括所述第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号，和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号；
所述根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果。
在本公开所提的一些实施例中，将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，所述述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn=
；
其中，Y1，y1，Y2，y2，Yn，yn为矩阵；
，
，
为伴随矩阵。
在本公开所提的一些实施例中，所述根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率包括：
将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，得到下行窄带参考信号的接收功率。
在本公开所提的一些实施例中，所述将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，得到下行窄带参考信号的接收功率，包括：
所述将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，将平均值取实数，得到下行窄带参考信号的接收功率。
在本公开所提的一些实施例中，所述确定方法还包括：
获取多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号；
基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
将多个互相关结果取平均值得到平均互相关结果；
根据平均互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，所述确定装置为NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，所述确定模块包括：
获取模块，被设置为获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
计算模块，被配置为根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
确定模块，被配置为根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，所述确定装置包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由内存测试设备的处理器执行时，使得内存测试设备能够执行：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
本公开实施例所提供的NB-IoT系统的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，不使用信道系数h计算接收功率，而是直接使用下行信道中所接收到的下行窄带参考信号来确定下行信道的接收功率NRSRP。直接使用下行信道所接收到的下行窄带参考信号来确定NRSRP，可以减少通过所接收到的下行窄带参考信号来计算信道系数的过程，节省了计算量，从而减少了运算带来的功耗。
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与描述一起用于解释本公开实施例的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本公开的一些实施例，而不是全部实施例。对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法；
图2示出了在NB-IoT系统的下行信道的资源位置，第N个无线帧的最后一个子帧和第N+1个无线帧的第一个子帧的NRS的位置示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法；
图4是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定装置；
图5是根据一示例性实施例示出的一种下行窄带参考信号的接收功率的计算机设备的框图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域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，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
通过信道系数h来计算出NRSRP的方法，需要通过运算计算新导系数，计算量大，功耗比较大。且使用信道系数h来确定NRSRP时，在低信噪比下，受噪声影响，采用ZF（ZeroForing，迫零）算法计算出的信道系数h精度不高，若采用MMSE（Minimum Mean SquaredError，最小均方误差）算法计算信道系数h，其精度虽然高，但运算量较大。
本公开提供了一种直接使用所接收到的下行窄带参考信号来确定NB-IoT系统中下行信道的下行窄带参考信号的接收功率。如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法：
步骤S101，获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
步骤S102，根据第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
步骤S103，根据互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，获取奇数无线帧，第N帧，和与该奇数帧相邻的无线帧，第N+1帧中相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号。并根据AWGN（Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪声）信道模型，按照预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果。根据互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，是NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，不使用信道系数h计算接收功率，而是直接使用下行信道中所接收到的下行窄带参考信号来确定下行信道的接收功率NRSRP。直接使用下行信道所接收到的下行窄带参考信号来确定NRSRP，可以减少通过所接收到的下行窄带参考信号来计算信道系数的过程，节省了计算量，从而减少了运算带来的功耗。
在本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，第N帧和第N+1帧相邻子帧包括第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号。
如图2所示，图2示出了在NB-IoT系统的下行信道的资源位置，例如端口0的位置上，第N个无线帧的最后一个子帧，第9子帧，和第N+1个无线帧的第一个子帧，第0子帧，的NRS的位置示意图。相邻子帧是指第N个无线帧的第9子帧和第N+1无线帧的第0子帧。该相邻子帧中下行窄带参考信号的位置如图2中标示的R0的位置。在图中，每个子帧共有四列NRS。
根据第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将第N帧的最后一个子帧和第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果。
如图2所示的，第N帧的第9子帧中第一列201，与第N+1帧的第0子帧中的第一列205为相应的列，第N帧的第9子帧中第二列202，与第N+1帧的第0子帧中的第二列206为相应的列；第N帧的第9子帧中第三列203，与第N+1帧的第0子帧中的第三列207为相应的列，第N帧的第9子帧中第四列204，与第N+1帧的第0子帧中的第四列208为相应的列。
将第N帧的最后一个子帧和第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn= 
；
其中，Y1，y1，Y2，y2，Yn，yn为矩阵； 
， 
， 
分别为y1，y2，yn的伴随矩阵。
根据如图2所示的示例性的实施例，第N帧的第9子帧的接收下行窄带参考信号的第一列201中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第一列205中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1= 
；
第N帧的第9子帧的接收下行窄带参考信号的第二列202中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第二列206中所接收到的下行窄带参考信号为y2；将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2= 
；
第N帧的第9子帧的接收下行窄带参考信号的第三列203中所接收到的下行窄带参考信号为Y3，第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第三列207中所接收到的下行窄带参考信号为y3；将Y3和y3进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov3=
；
第N帧的第9子帧的接收下行窄带参考信号的第四列204中所接收到的下行窄带参考信号为Y4，第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第三四列208中所接收到的下行窄带参考信号为y4；将Y4和y4进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov4=
。
根据互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率包括：
将第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，得到下行窄带参考信号的接收功率。
将第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果相加求和，后取平均值，即（Cov1+ Cov2……+ Covn）/n。
根据如图2所示的示例性的实施例，将第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果相加求和，后取平均值，即为（Cov1+ Cov2+ Cov3+ Cov4）/4。
本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，是根据AWGN信道模型并基于预设互相关算法，进行确定的。在通过卷积计算，获得互相关结果时，可能会存在复数的结果，在实际应用中，可以将互相关结果求和取平均值的结果，取实数作为下行窄带参考信号的接收功率。
在AWGN信道模型中，其高斯白噪声的均值为0，且在NB-IOT系统信道中，信道系数变化较慢。因此，本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，基于AWGN信道模型，来对所接收到的下行窄带参考信号进行处理，确定接收功率的。本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法。直接通过对所接收到的下行窄带参考信号进行处理，来确定接收功率，其处理结果等效于使用信道系数h进行下行窄带参考信号的接收功率的处理结果。以图2所示的示例性实施例为例验证如下：
第N无线帧中第9子帧第1列201的所接收到的NRS信号为Y1；第N无线帧中第9子帧第2列202的所接收到的NRS信号为Y2；第N无线帧中第9子帧第3列203的所接收到的NRS信号为Y3；第N无线帧中第9子帧第4列204的所接收到的NRS信号为Y4；第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第一列205中所接收到的下行窄带参考信号为y1；第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第二列206中所接收到的下行窄带参考信号为y2；第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第三列207中所接收到的下行窄带参考信号为y3；第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第三四列208中所接收到的下行窄带参考信号为y4；
根据AWGN信道模型，可以得到：
其中H1，H2，H3，H4以及h1，h2，h3，h4为对应列上的信道系数，N1，N 2，N 3，N 4以及n1，n2，n3，n4为对应列上的高斯白噪声；X1，X 2，X 3，X 4以及x1，x2，x3，x4为发送给对应列上的下行窄带参考信号。
第N帧的第9子帧的接收下行窄带参考信号的第一列201中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，第N+1帧的第0子帧的接收下行窄带参考信号的第一列205中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
=
=H1h1*X1x1 *+ 
由于发射端发送的下行窄带参考信号是一致的，所以有
。在NB-IoT系统中，其信道系数变化较慢，可以认为 
，N1，N 2，N 3，N 4以及n1，n2，n3，n4为对应列上的高斯
白噪声，其均值为0；因此，
Cov1=Y1*y1 *= H1h1*X1x1 *≈H1h1 *
同理，
Cov2=Y2*y2 *= H2h2*X2x2 *≈H2h2 *
Cov3=Y3*y3 *= H3h3*X3x3 *≈H3h3 *
Cov4=Y4*y4 *= H4h4*X4x4 *≈H4h4*
由此可知，直接通过对所接收到的下行窄带参考信号进行计算，来确定接收功率，其计算结果等效于使用信道系数进行下行窄带参考信号的接收功率的计算结果。
但是直接使用下行窄带参考信号计算下行窄带参考信号的接收功率，不需要先去计算信道系数，再利用新导系数计算NRSRP。省去了信道系数的计算过程，减少了计算功耗。同时采用了AWGN信道模型，减少了噪声的影响，提高了接收功率的确定精度。
在本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，如图3所示，图3是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法：
步骤S301，获取多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号；
步骤S302，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的多个互相关结果；
步骤S303，将多个互相关结果取平均值得到平均互相关结果；
步骤S304，根据平均互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
在本公开所提供的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法中，可以将多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果。并将多个互相关结果取平均值得到平均互相关结果，根据平均互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率，以提高下行窄带参考信号的接收功率的精度。
以图2中所示的实施例为例，当获取多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧的下行信号数据时，N可以为1，3，5等奇数。
获取第1帧的第9子帧中的下行窄带参考信号和第2帧的第0子帧的下行窄带参考信号，并基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第1帧和第2帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
获取第3帧的第9子帧中的下行窄带参考信号和第4帧的第0子帧的下行窄带参考信号，并基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第3帧和第4帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
获取第5帧的第9子帧中的下行窄带参考信号和第6帧的第0子帧的下行窄带参考信号，并基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第5帧和第6帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
以此类推，得到多个互相关结果，并取该多个互相关结果的平均值，得到平均互相关结果，根据平均互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
本公开提供了一种下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，所述确定装置为NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定装置。如图4所述，图4是根据一示例性实施例示出的下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，包括获取模块401，计算模块402，确定模块403。
获取模块401，被设置为获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
计算模块402，被配置为根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
确定模块403，被配置为根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
图5是根据一示例性实施例示出的一种下行窄带参考信号的接收功率的计算机设备500的框图。例如，计算机设备500可以被提供为一服务器。参照图5，计算机设备500包括处理器501，处理器501的个数可以根据需要设置为一个或者多个。计算机设备500还包括存储器502，用于存储可由处理器501的执行的指令，例如应用程序。存储器的个数可以根据需要设置一个或者多个。其存储的应用程序可以为一个或者多个。处理器501被配置为执行指令，以执行上述低功耗串行异步收发器的数据包的接收方法。
一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由内存测试设备的处理器执行时，使得内存测试设备能够执行：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、装置（设备）和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在本公开中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。
显然，本领域技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开的意图也包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，其特征在于，所述确定方法为NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，所述确定方法包括：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率；
所述第N帧和第N+1帧相邻子帧包括所述第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号，和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号；
所述根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn=
；
其中，Y1，y1，Y2，y2，Yn，yn为矩阵；
，
，
为伴随矩阵。
2.根据权利要求1所述的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，其特征在于，所述根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率包括：
将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，得到下行窄带参考信号的接收功率。
3.根据权利要求2所述的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，其特征在于，所述将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，得到下行窄带参考信号的接收功率，包括：
所述将所述第一互相关结果，第二互相关结果，至第n互相关结果求和取平均值，将平均值取实数，得到下行窄带参考信号的接收功率。
4.根据权利要求1所述的下行窄带参考信号的接收功率的确定方法，其特征在于，所述确定方法还包括：
获取多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号；
基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算多个奇数帧和与其相邻的帧的相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
将多个互相关结果取平均值得到平均互相关结果；
根据平均互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
5.一种下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，其特征在于，所述确定装置为NB-IoT系统的下行信道的下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，所述确定装置包括：
获取模块，被设置为获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数，所述第N帧和第N+1帧相邻子帧包括所述第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号，和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号；
计算模块，被配置为根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，所述根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn=
；
确定模块，被配置为根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率。
6.一种下行窄带参考信号的接收功率的确定装置，其特征在于，所述确定装置包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率；
所述第N帧和第N+1帧相邻子帧包括所述第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号，和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号；
所述根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn=
；
其中，Y1，y1，Y2，y2，Yn，yn为矩阵；
，
，
为伴随矩阵。
7.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由内存测试设备的处理器执行时，使得内存测试设备能够执行：
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，其中N为奇数；
根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
根据所述互相关结果，确定下行窄带参考信号的接收功率；
所述第N帧和第N+1帧相邻子帧包括所述第N帧的最后一个子帧和第N+1帧的第一个子帧；
获取第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号包括：
获取第N帧的最后一个子帧的下行窄带参考信号，和第N+1帧第一个子帧的下行窄带参考信号；
所述根据所述第N帧和第N+1帧相邻子帧所接收到的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果；
将所述第N帧的最后一个子帧和所述第N+1帧中第一个子帧中相应列的下行窄带参考信号，基于AWGN信道模型，根据预设互相关算法计算第N帧和第N+1帧相邻子帧相应列的下行窄带参考信号的互相关结果，包括：
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为Y1，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第一列中所接收到的下行窄带参考信号为y1；将Y1和y1进行卷积计算得到第一互相关结果：
Cov1=
；
所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为Y2，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第二列中所接收到的下行窄带参考信号为y2，将Y2和y2进行卷积计算得到第二互相关结果：
Cov2=
；
依次类推，所述第N帧的最后一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为Yn，所述第N+1帧的第一个子帧的接收下行窄带参考信号的第n列中所接收到的下行窄带参考信号为yn，将Yn和yn进行卷积计算得到第n互相关结果：
Covn=
；
其中，Y1，y1，Y2，y2，Yn，yn为矩阵；
，
，
为伴随矩阵。
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| US8923233B2 (en) * | 2010-04-12 | 2014-12-30 | Lg Electronics Inc. | Method and device for efficient feedback in wireless communication system supporting multiple antennas |
| JP5995850B2 (ja) * | 2010-09-29 | 2016-09-21 | エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド | 多重アンテナ支援無線通信システムにおいて効率的なフィードバック方法及び装置 |
| US9066257B2 (en) * | 2012-04-12 | 2015-06-23 | Intel Mobile Communications GmbH | Correlation based cell search and measurement for LTE and LTE-A |
| CN103856419B (zh) * | 2012-12-05 | 2017-06-06 | 上海贝尔股份有限公司 | 对至eNB的上行信道进行信道估计的方法与设备 |
| US9287948B2 (en) * | 2014-05-11 | 2016-03-15 | Lg Electronics Inc. | Method and apparatus for receiving downlink wireless signal |
| CN106341221B (zh) * | 2016-09-05 | 2019-07-16 | 中山大学 | 一种提高无线混沌通信系统性能的重复相关延迟键控方法 |
| JP6808840B2 (ja) * | 2017-03-22 | 2021-01-06 | エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド | 無線通信システムにおいて端末と基地局の信号送受信方法及びそれを支援する装置 |
| WO2018175760A1 (en) * | 2017-03-24 | 2018-09-27 | Intel Corporation | Wake up signal for machine type communication and narrowband-internet-of-things devices |
| US10863494B2 (en) * | 2018-01-22 | 2020-12-08 | Apple Inc. | Control signaling for uplink multiple input multiple output, channel state information reference signal configuration and sounding reference signal configuration |
| US10707979B2 (en) * | 2018-02-13 | 2020-07-07 | Qualcomm Incorporated | Estimating a narrowband reference signal received power parameter |
| US11095482B2 (en) * | 2018-04-30 | 2021-08-17 | Apple Inc. | Channel state information reference signal (CSI-RS) and sounding reference signal (SRS) triggering |
| CN108683625A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-10-19 | 上海华虹集成电路有限责任公司 | 一种低功耗蓝牙LE Coded PHY的数据包检测方法 |
| US20220085931A1 (en) * | 2019-01-11 | 2022-03-17 | Apple Inc. | Systems and methods for physical downlink control channel candidate selection |
| CN110191071B (zh) * | 2019-06-17 | 2022-01-28 | 武汉虹信科技发展有限责任公司 | 一种窄带物联网系统中基于信道估计的测量方法及装置 |
| CN112153729B (zh) * | 2020-09-23 | 2024-03-15 | 芯象半导体科技(北京)有限公司 | 功率测量方法、装置、芯片、设备和计算机可读存储介质 |
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