CN114189900A - 小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品 - Google Patents

小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品 Download PDF

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CN114189900A CN202111506481.XA CN202111506481A CN114189900A CN 114189900 A CN114189900 A CN 114189900A CN 202111506481 A CN202111506481 A CN 202111506481A CN 114189900 A CN114189900 A CN 114189900A
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Abstract

本申请实施例公开了一种小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品，属于通信技术领域。该方法包括：进行小区预测量，得到预测量结果，预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；对预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。采用本申请实施例提供的方案能够提高小区测量的准确性。

Description

小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品
技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品。
背景技术
在4G(the 4th Generation Mobile Communication，第四代移动通信)或者5G(the5th Generation Mobile Communication，第五代移动通信)系统中，由于存在导频碰撞干扰，因此对小区信号测量之前需要消除干扰小区的干扰信号。
相关技术中，采用串行干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)的方法来消除多个干扰小区的干扰信号，即将干扰小区的干扰信号按照由强到弱的顺序依次消除，直至消除所有干扰信号为止。但是干扰信号之间是相互影响的，每次消除干扰信号时会携带其他干扰信号，进而影响小区测量的准确性。
发明内容
本申请实施例提供了一种小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品。所述技术方案如下：
一方面，本申请实施例提供了一种小区测量方法，所述方法包括：
进行小区预测量，得到预测量结果，所述预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；
对所述预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；
在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
另一方面，本申请实施例提供了一种小区测量装置，所述装置包括：
预测量模块，用于进行小区预测量，得到预测量结果，所述预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；
干扰消除模块，用于对所述预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；
所述干扰消除模块，还用于在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
另一方面，本申请实施例提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器；所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的小区测量方法。
另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的小区测量方法。
另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。终端的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该终端执行上述方面的各种可选实现方式中提供的小区测量方法。
本申请实施例提供的技术方案至少包括以下有益效果：
基于小区的预测量结果对干扰信号进行第i轮串行干扰消除，进一步，在不符合迭代结束条件的情况下，基于第i轮串行干扰消除结果对干扰信号进行第i+1轮串行干扰消除。在本申请实施例中，通过对干扰信号进行周期性串行干扰消除，减少干扰消除过程中干扰信号之间的相互影响，减小目标小区测量误差，进而提高目标小区测量的准确性。
附图说明
图1是本申请一个示例性实施例示出的实施环境的示意图；
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图；
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的小区预测量的示意图；
图4示出了本申请另一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图；
图5示出了本申请另一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图；
图6示出了本申请一个示例性实施例提供的周期性串行干扰消除方法的示意图；
图7示出了本申请另一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图；
图8示出了本申请一个示例性实施例提供的信噪比误差率折线示意图；
图9示出了本申请一个示例性实施例提供的小区测量装置的结构框图；
图10示出了本申请一个示例性实施例提供的终端的结构框图。
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，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面对本申请实施例中出现的名词进行解释：
导频碰撞：在终端向基站发送数据时，首先发送一个导频到基站作为接入请求，以便于基站进行终端识别和资源分配。由于终端接入需求量大，而导频数量有限，多个终端可能同时选择相同的导频发送，从而导致导频碰撞。
虚假小区：LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中，进行同频检测时，目标小区的测量会受到其他小区的干扰。尤其在TDD-LTE(Time Division Duplexing-LongTerm Evolution，时分双工长期演进)系统中，所有小区准同步导致其PSS(PrimarySynchronization Signal，主同步信号)和SSS(Secondary Synchronization Signal，辅同步信号)经常相互重叠。在对目标小区进行测量时，由于其他小区的存在会使相关过程产生多个虚假的相关峰值，进而产生虚假小区。如果小区测量过程中不对虚假小区进行干扰消除，则可能导致小区重选或者切换失败。
本申请示出的小区测量方法应用于如图1所示的移动通信系统中，该移动通信系统包括网络设备110和终端120。
网络设备110可以是基站，所述基站是一种部署在接入网中用以为终端提供无线通信功能的装置。基站可以包括各种形式的宏基站，微基站，中继站，接入点等等。在采用不同的无线接入技术的系统中，具备基站功能的设备的名称可能会有所不同，例如在LTE系统中，称为eNodeB或者eNB；在5G NR-U系统中，称为gNodeB或者gNB。随着通信技术的演进，“基站”这一描述可能会变化。为方便本申请实施例中，上述为终端提供无线通信功能的装置统称为网络设备。
可选地，图1所示的移动通信系统中，不同网络设备110对应各自的无线信号覆盖范围(以网络设备110为圆心的圆形区域)，该无线信号覆盖范围被称为小区，且不同小区的覆盖范围之间存在交集。在其他可能的实施方式中，同一网络设备110可以对应多个小区，且各小区对应不同的标识，本申请实施例对此并不进行限定。
终端120可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备、物联网设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备，移动台(Mobile Station，MS)，终端(terminal device)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为终端。
网络设备110和终端120通过无线空口建立无线连接。可选地，该无线空口是基于LTE标准的无线空口；或者，该无线空口是基于5G标准的无线空口，比如该无线空口是NR(New Radio，新空口)；或者该无线空口也可以是基于5G的更下一代移动通信网络技术标准的无线空口。
终端120在RRC(Radio Resource Control，无线资源控制)空闲状态或者连接状态对小区信号进行测量，以便进行小区重选以及小区切换。由于不同的小区的覆盖范围之间存在交集，当多个小区存在导频碰撞干扰时，对目标小区的测量，首先需要对导频位置的干扰信号进行串行干扰消除，再对消除干扰信号之后的目标小区进行测量。相关技术中，串行干扰消除是对干扰信号按照从强到弱的顺序排列之后依次进行信号重构和消除，直到消除所有干扰信号为止。但是干扰信号之间是相互影响的，每次消除干扰信号时会携带其他干扰信号，从而导致干扰信号无法完全消除进而影响目标小区测量的准确性。在本申请实施例中，对干扰信号进行周期性串行干扰消除，即先对小区进行预测量，基于预测量结果对干扰信号进行一轮串行干扰消除，并基于串行干扰消除结果对目标小区进行测量，得到小区测量结果，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，再次对干扰信号进行一轮串行干扰消除，如此反复，直到目标小区的小区测量结果满足迭代结束条件。采用本申请实施例提供的方法，避免因干扰信号之间相互干扰导致干扰信号无法完全消除的问题，从而提高目标小区测量的准确性。
下面对本申请实施例提供的小区测量方法进行介绍，请参考图2，其中示出了本申请一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图，本申请实施例以该小区测量方法应用于如图1所示的移动通信系统中为例进行说明。
步骤210，进行小区预测量，得到预测量结果，预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果。
在一种可能的实施方式中，终端处于RRC空闲状态或者连接状态对小区进行预测量，在预测量的过程中确定目标小区，并基于目标小区确定干扰小区以及干扰小区的数量。
其中，在本申请实施例中，干扰主要来源于导频碰撞干扰，导频碰撞干扰在4G或者5G系统中均存在。当终端请求接入基站时，首先发送一个导频到基站作为接入请求，以便基站进行终端识别和资源分配。由于终端接入需求大，而导频资源稀缺，因此多个终端可能同时选择相同的导频发送，进而造成导频碰撞从而造成干扰。
在一种可能的实施方式中，预测量结果包括目标小区以及干扰小区的RSRP(Reference Signal Received Power，参考信号接收功率)、RSRQ(Reference SignalReceived Quality，参考信号接收质量)以及SINR(Signal Interference Noise Ratio，信干燥比)等。
在一种可能的实施方式中，干扰小区的数量可以是一个也可以是多个，本申请实施例对此不作限定。
示例性的，如图3所示，终端在RCC空闲或者连接状态对当前所在小区以及相邻小区进行预测量，由于小区Cell0、小区Cell1以及小区Cell2的覆盖范围之间存在交集，因此终端310对小区进行预测量时，得到的预测量结果包括小区Cell0、小区Cell1以及小区Cell2的预测量结果，同时终端确定目标小区以及干扰小区。
步骤220，对预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数。
终端基于预测量结果对干扰小区的信号进行第i轮串行干扰消除。其中，串行干扰消除的基本原理是把干扰小区的干扰信号按照功率大小的顺序排列，依次完成干扰信号的干扰信道的重构和干扰信号的消除，直到消除所有的干扰为止。
步骤230，在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
在一种可能的实施方式中，在兼顾小区测量准确性的同时，为了减少终端的功耗，终端中预先设置了迭代轮数。终端对小区预测量结果进行串行干扰消除，在未达到迭代轮数的情况下，在前一轮串行干扰消除的基础上进行下一轮串行干扰消除，直到完成迭代轮数，结束串行干扰消除。
可选地，迭代轮数可以根据终端的小区测量历史数据得到。
在另一种可能的实施方式中，在兼顾终端功耗的同时，为了提高小区测量的准确性，对小区预测量结果进行每轮串行干扰消除之后，终端对目标小区进行小区测量，得到小区测量结果。在小区测量结果不满足迭代结束条件的情况下，终端在前一轮串行干扰消除的基础上进行下一轮串行干扰消除，直到小区测量结果满足迭代结束条件，结束串行干扰消除。
综上所述，在本申请实施例中，基于小区的预测量结果对干扰信号进行第i轮串行干扰消除，进一步，在不符合迭代结束条件的情况下，基于第i轮串行干扰消除结果对干扰信号进行第i+1轮串行干扰消除。在本申请实施例中，通过对干扰信号进行周期性串行干扰消除，减少干扰消除过程中干扰信号之间的相互影响，减小目标小区测量误差，进而提高目标小区测量的准确性。
在一种可能的实施方式中，为了提高小区测量的准确性，基于第i轮串行干扰消除结果，对目标小区进行小区测量，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。请参考图4，其中示出了本申请另一个示例性实施例提供的小区测量方法。
步骤410，进行小区预测量，得到预测量结果，预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果。
本步骤的实施方式请参考上述步骤210，本申请实施例对此不再赘述。
步骤420，对预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数。
本步骤的实施方式请参考上述步骤220，本申请实施例对此不再赘述。
步骤430，基于第i轮串行干扰消除结果，对目标小区进行小区测量，得到小区测量结果。
进一步，为了提供小区测量的准确性，终端对预测量结果进行第i轮串行干扰消除之后，对目标小区进行测量得到目标小区测量结果，其中测量的内容包括目标小区的RSRP、RSRQ以及SINR。
步骤440，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
在一种可能的实施方式中，干扰小区的数量可能是多个，基于预测量结果对干扰信号进行第i轮串行干扰消除的过程中，由于干扰信号之间的相互影响从而导致干扰信号无法完全消除，因而导致目标小区测量的准确性降低。因此在目标小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上对干扰信号进行第i+1轮串行干扰消除。通过对预测量结果中干扰信号的周期性串行干扰消除，提高目标小区测量结果的准确性。
在另一种可能的实施方式中，若目标小区测量结果符合迭代结束条件的情况下，结束串行干扰消除。
关于迭代结束条件，在一种可能的实施方式中，迭代结束条件与小区测量场景有关，小区测量场景不同，迭代结束条件也不同。
可选地，小区测量场景可以是虚假小区的识别，也可以是测量上报场景，本申请实施例对此不作限定。
在本申请实施例中，对干扰信号进行第i轮串行干扰消除，基于第i轮串行干扰消除结果对目标小区进行测量，在测量结果不符合迭代结束条件的情况下，基于第i轮串行干扰消除结果对干扰信号进行第i+1轮串行干扰消除，提高了目标小区测量的准确性。
在本申请实施例中，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除，其中，小区测量结果不符合迭代结束条件的情况可以是小区测量结果指示目标小区的SINR小于阈值。
其中，阈值用于表征消除干扰小区的干扰信号之后，目标小区的SINR的理论值。
在一种可能的实施方式中，该阈值可以是固定值。比如，该阈值可以是提前配置在终端中的固定值。
在另一种可能的实施方式中，该阈值可以是基于小区测量场景以及预测结果确定得到的。不同的小区测量场景，阈值的大小不同。下面对不同小区测量场景下阈值的确定方法进行介绍。
1、当小区测量场景为虚假小区识别场景的情况下，将第一数值设置为阈值。
虚假小区识别场景下，为了尽快结束串行干扰消除的迭代周期，进而降低终端的功耗，因此将阈值设置为一个较小的数值。
在一种可能的实施方式中，将阈值范围设置为-6dB到0dB。
可选地，第一数值可以是-3dB、0dB等，本申请实施例对此不作限定。
2、当小区测量场景为测量上报场景的情况下，根据小区的预测量结果确定阈值。
测量上报场景是将小区测量结果上报至网络侧，以便网络侧进行小区切换等指示，因此测量准确性要求较高，需要根据实际的预测量结果动态确定阈值。
基于预测量结果中的RSRP确定干扰小区对目标小区的干扰强度，在一种可能的实施方式中，在干扰强度小于强度阈值的情况下，基于预测量结果中的RSRP以及目标小区的SINR设置阈值。
其中，干扰强度I通过以下公式计算得到：
I＝RSRPIC-RSRPTC
其中，RSRPIC用于表征干扰小区的RSRP，RSRPTC用于表征目标小区的RSRP。
在一种可能的实施方式中，强度阈值与干扰强度相关，当干扰小区对目标小区的干扰强度较小时，此时预测量结果中RSRP(包括干扰小区的RSRP和目标小区的RSRP)以及目标小区的SINR接近于理论上消除干扰小区的干扰信号后目标小区的SINR，该理论值接近于阈值，因此可以通过预测量结果中的RSRP以及目标小区的SINR计算得到阈值。
在一种可能的实施方式中，强度阈值提前配置于终端中。可选地，强度阈值可以是5dB，10dB。
下面对阈值的计算方法进行示意性的说明。示例性的，小区cell0、小区cell1为干扰小区，小区cell2为目标小区，其中预测量结果中干扰小区以及目标小区的RSRP为：小区cell0的RSRP0＝-90dBm，小区cell1的RSRP1＝-92dBm，小区cell2的RSRP2＝-94dBm；预测量结果中目标小区cell2的SINR为SINR2＝-8dB。其中，强度阈值设置为5dB。
干扰小区cell0对目标小区cell2的干扰强度I0＝RSRP0-RSRP2＝4dB。
干扰小区cell1对目标小区cell2的干扰强度I1＝RSRP1-RSRP2＝2dB。
目标小区cell2的SINR2为：
Figure BDA0003404575230000091
Figure BDA0003404575230000092
其中Nosie用于表征干扰小区cell0以及干扰小区cell1的干扰功率。
通过上述公式可知Noise＝-90.5506dBm。
由此可知消除干扰小区的干扰信号之后，目标小区cell2的SINR的理论值为SINRT＝RSRP2-Noise＝-3.4494dB。
在实际的运用中消除干扰小区的干扰信号之后，目标小区的SINR只能接近于理论值，因此目标小区SINR的理论值加误差值等于阈值。
其中，误差值的范围为1-2dB。
由此可知，在本申请实施例中，通过预测量结果中的RSRP以及目标小区的SINR确定的阈值为-4.5dB。
在另一种可能的实施方式中，在干扰强度大于强度阈值的情况下，将第二阈值数值设置为阈值。
在另一种可能的实施方式中，当干扰小区对目标小区的干扰强度较大时，此时预测量结果中RSRP(包括干扰小区的RSRP和目标小区的RSRP)以及目标小区的SINR与理论值相差较大，因此无法通过预测量结果中的RSRP以及目标小区的SINR计算得到阈值。此时将阈值范围设置为25dB到30dB。
可选地，第二数值可以是25dB、30dB等，本申请实施例对此不作限定。
在本申请实施例中，通过不同的小区测量场景设置不同阈值，实现不同的小区测试场景下迭代结束条件不同，因而使得不同的小区测量场景下对干扰小区测量结果的串行干扰消除周期不同，进而提高不同的小区测量场景下目标小区测量的准确性。
在本申请实施例中，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除，也就是说在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，基于第i轮串行干扰消除过程中的重构信号，对预测量结果进行第i+1轮串行干扰消除。请参考图5，其中示出了本申请另一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图。
步骤501，进行小区预测量，得到预测量结果，预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果。
本步骤的实施方式可以参考上述步骤210，本申请实施例在此不再赘述。
步骤502，对预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数。
在本申请实施例中，预测量结果中包含k个小区的测量结果，也就是说目标小区以及干扰小区的总数为k。根据预测量结果中的SINR对k个小区信号按照从强到弱的顺序排列并依次进行干扰迭代消除。
示例性的，在本申请实施例中预测量结果中包含小区cell0、小区cell1以及小区cell2三个小区的预测量结果。其中小区cell0、小区cell1为干扰小区，小区cell2为目标小区，根据预测量结果可知SINR0>SINR1>SINR2，根据串行干扰消除原理可知，按照对小区cell0、小区cell1的干扰信号依次进行串行干扰消除。其中，小区cell0为第1小区，小区cell1为第2小区，小区cell2为第3小区。当i等于1，对预测量结果进行第1轮串行干扰消除的过程进行说明。
终端基于预测量结果获取第1小区即小区cell0的信道滤波结果，基于预测量结果中小区cell0参考信号与小区cell0的信道滤波结果获取小区cell0的重构信号，在总的接收信号中减去小区cell0的重构信号，完成第1次迭代干扰消除，得到第1次迭代干扰消除结果。进一步终端对第1次迭代干扰结果进行信道滤波，得到第2小区，即小区cell1的信道滤波结果，基于预测量结果中小区cell1参考信号与小区cell1的信道滤波结果获取小区cell1的重构信号，在总的接收信号中减去小区cell0的重构信号的基础上减去小区cell1的重构信号，完成第2次迭代干扰消除。基于第2次干扰迭代消除的结果，得到第3小区的信道滤波结果，即目标小区cell2的信道滤波结果，即第1轮串行干扰消除完成。
步骤503，基于第i轮串行干扰消除结果，对目标小区进行小区测量，得到小区测量结果。
本步骤的实施方式可以参考上述步骤430，本申请实施例在此不再赘述。
步骤504，在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第1次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第1小区以外各个小区的重构信号；基于预测量结果以及重构信号进行第1次迭代干扰消除。
在本申请实施例中，重构信号由信道滤波结果和参考信号重构得到。
在一种可能的实施方式中，由信道滤波结果和参考信号相乘(wise-multiple)得到重构信号。
在本申请实施例中，在第1轮串行干扰消除过程中对第1小区进行干扰消除时，并未考虑其他干扰小区的影响。而在2轮串行干扰消除的过程中，由于已经执行了一轮重构信号的干扰消除，因此可以基于前一轮的重构信号，消除第1小区以外其他小区的信号。
示例性的，在本申请实施例中预测量结果中包含小区cell0、小区cell1以及小区cell2三个小区的预测量结果。其中小区cell0、小区cell1为干扰小区，小区cell2为目标小区，根据预测量结果可知SINR0>SINR1>SINR2，根据串行干扰消除原理可知，按照对小区cell0、小区cell1的干扰信号强度依次进行串行干扰消除。其中，小区cell0为第1小区，小区cell1为第2小区，小区cell2为第3小区。当i等于1，终端对小区的预测量结果进行第1轮串行干扰消除的基础上进行第2轮串行干扰消除。在第2轮串行干扰消除的过程中的第1次迭代干扰消除过程中，终端获取第1轮串行干扰消除过程中，第1小区以外的其他的小区的重构信号，也就是在第1轮串行干扰消除过程中，小区cell1以及小区cell2的重构信号，在总的接收信号减去在第1轮串行干扰消除过程中小区cell1以及小区cell2的重构信号，即完成第1次迭代干扰消除，得到第1次迭代干扰消除结果。
步骤505，对第1次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到第1小区的信道滤波结果。
在一种可能的实施方式中，终端基于MMSE(Minimum Mean Square Estimation，最小均方估计)方法对第1次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到第1小区的信道滤波结果。
示例性的，终端对上述第1次迭代干扰消除结果通过MMSE方法进行信道滤波，得到第1小区，即小区cell0在第2次串行干扰消除过程中的信道滤波结果。
步骤506，基于第1小区的信道滤波结果以及第1小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中第1小区的重构信号。
进一步的，第1小区的信道滤波结果与第1小区的参考信号相乘得到第1小区的重构信号。
示例性的，基于上述第1小区，即小区cell0的信道滤波结果与预测量结果中小区cell0的参考信号乘积，终端得到在第2轮串行干扰消除过程中第1小区，即小区cell0的重构信号。
步骤507，在第j次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第j+1小区至第k小区，以及第i+1轮串行干扰消除过程中第1小区至第j-1小区的重构信号；基于预测量结果以及重构信号进行第j次迭代干扰消除，j为小于k且大于1的整数。
因为在第j次迭代已经得到了部分小区的最新重构信号，因此可以利用重构信号进行干扰消除，而非完全使用上一轮的重构信号。
示例性的，当j为2时，在第2次串行干扰迭代消除过程中的第2次迭代干扰消除过程中，终端获取第1轮串行干扰消除过程中第3小区以及第2轮串行干扰消除过程中第1小区的重构信号，在总的接收信号中减去第1轮串行干扰消除过程中第3小区以及第2轮串行干扰消除过程中第1小区的重构信号，即完成第2次迭代干扰消除，得到第2次迭代干扰消除的结果。
步骤508，对第j次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到第j小区的信道滤波结果。
在一种可能的实施方式中，终端基于MMSE方法对第j次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到第j小区的信道滤波结果。
示例性的，对上述第2次迭代干扰消除结果通过MMSE方法进行信道滤波，得到第2小区，即小区cell1的信道滤波结果。
步骤509，基于第j小区的信道滤波结果以及第j小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中第j小区的重构信号。
进一步，第j小区的信道滤波结果与第j小区的参考信号相乘得到第j小区的重构信号。
示例性的，基于上述第2小区，即小区cell1的信道滤波结果与预测量结果中小区cell1的参考信号的乘积，终端得到在第2轮串行干扰消除过程中第2小区，即小区cell2的重构信号。
示例性的，结合图6所示对测量结果进行周期性串行干扰消除的方法进行说明。
终端对小区进行预测量，得到cell0、cell1以及cell2三个小区的预测量结果，其中cell0以及cell1为干扰小区，cell2为目标小区。基于预测量结果中的SINR可知SINRcell0>SINRcell1>SINRcell2。基于预测量结果对干扰小区cell0以及cell1进行第1轮串行干扰消除。
在本申请实施例中，终端基于预测量结果中的总的接收信号Y经过MMSE方法进行信道滤波，得到小区cell0的初始信道滤波结果
Figure BDA0003404575230000131
基于小区cell0的初始信道滤波结果
Figure BDA0003404575230000132
和预测量结果中小区cell0的参考信号S0得到小区cell0的重构信号
Figure BDA0003404575230000133
进一步，对小区cell0的干扰信号进行消除，即在总的接收信号Y的基础上减去小区cell0的重构信号
Figure BDA0003404575230000134
得到消除小区cell0的干扰信号之后的信号
Figure BDA0003404575230000135
进一步，对小区cell1的干扰信号进行重构消除。对信号YIC通过MMSE方法进行信道滤波，得到在消除小区cell0的干扰信号之后，小区cell1的信道滤波结果
Figure BDA0003404575230000136
基于小区cell1的信道滤波结果
Figure BDA0003404575230000137
以及预测量结果中小区cell1的参考信号S1得到小区cell1的重构信号
Figure BDA0003404575230000138
进一步，对小区cell1的干扰信号进行消除，即在信号YIC的基础上减去小区cell1的重构信号
Figure BDA0003404575230000139
得到消除小区cell0以及小区cell1的干扰信号之后的信号
Figure BDA00034045752300001310
Figure BDA00034045752300001311
通过MMSE方法对信号
Figure BDA00034045752300001312
进行信道滤波之后，即得到目标小区cell2的信道滤波结果
Figure BDA00034045752300001313
此时完成对小区cell0以及小区cell0的干扰信号的第1轮串行干扰消除。基于第1轮串行干扰消除结果，对目标小区cell2进行小区测量，得到测量结果。在小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第1轮串行干扰消除结果的基础上进行第2轮串行干扰消除。在第1轮串行干扰消除结果的基础之上，由总的接收信号Y减去第1串行干扰消除过程中小区cell1以及小区cell2的重构信号
Figure BDA00034045752300001314
和
Figure BDA00034045752300001315
经过MMSE方法进行信道滤波，得到第2轮串行干扰消除过程中小区cell0的信道滤波结果
Figure BDA00034045752300001316
由于在估计
Figure BDA00034045752300001317
之前，总的接收信号减掉了第1轮串行干扰消除中相对于小区cell0而言信号弱的小区cell1以及cell2，因此与
Figure BDA00034045752300001318
相比，
Figure BDA00034045752300001319
更为准确。进一步，对小区cell0的干扰信号进行第2轮串行干扰消除，在总的接收信号Y减去第2轮串行干扰消除过程中小区cell0的重构信号以及第1轮串行干扰消除过程中小区cell2的重构信号，得到信号
Figure BDA00034045752300001320
进一步，对信号
Figure BDA00034045752300001321
经过MMSE方法进行信道滤波，得到第2轮串行干扰消除过程中小区cell1的信道滤波结果
Figure BDA00034045752300001322
进一步，总的接收信号Y减去第2轮串行干扰消除过程中小区cell0以及小区cell1的重构信号，即得到第2轮串行干扰消除过程中消除小区cell0以及小区cell1的干扰信号之后的信号
Figure BDA00034045752300001323
经过MMSE方法进行信道滤波，即得到经过第2轮串行干扰消除之后，目标小区cell2的信道滤波结果
Figure BDA00034045752300001324
此时完成对小区cell0以及小区cell1的干扰信号的第2轮串行干扰消除。进一步，对目标小区cell2进行小区测量，得到测量结果。
在本申请实施例中，终端通过对干扰小区信号进行周期性串行干扰消除，提高目标小区测量的准确性。
示例性的，请参考图7，其中示出了本申请一个示例性实施例提供的小区测量方法的流程图。
步骤701，进行小区预测量，得到预测量结果。
步骤702，干扰小区滤波，对干扰小区进行信道滤波，得到干扰小区信道滤波结果。
步骤703，干扰重构，由干扰小区的信道滤波结果和干扰小区的参考信号相乘(wise-multiple)得到干扰的重构信号。
步骤704，干扰消除，在接收信号中消除干扰重构信号。
步骤705，判断是否满足干扰迭代次数，如果是，则执行步骤706，如果否，则执行步骤702。
步骤706，对目标小区进行小区测量，得到小区测量结果。
步骤707，判断小区测量结果是否符合迭代结束条件，如果是，则执行步骤708，如果否则执行步骤702。
请参考图8，其中示出了分别经过第1轮串行干扰消除以及经过第2轮串行干扰消除，目标小区的信噪比误差率折线图。由此可知，经过第2轮串行干扰消除，目标小区的信噪比误差率更接近于理论值。由此可知，采用本申请实施例提供的方法能够提高目标小区测量的准确性。
图9是本申请一个示例性实施例提供的小区测量装置的结构框图，该装置包括：
预测量模块901，用于进行小区预测量，得到预测量结果，所述预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；
干扰消除模块902，用于对所述预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；
所述干扰消除模块902，还用于在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
可选地，所述干扰消除模块902，还用于：
基于第i轮串行干扰消除结果，对所述目标小区进行小区测量，得到小区测量结果；
在所述小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
可选地，所述干扰消除模块902，还用于：
基于第i轮串行干扰消除过程中的重构信号，对所述预测量结果进行第i+1轮串行干扰消除，所述重构信号基于信道滤波结果和参考信号重构得到。
可选的，所述预测量结果中包含k个小区的测量结果，k为大于等于2的整数；
所述干扰消除模块902，还用于：
在第1次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第1小区以外各个小区的所述重构信号；基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第1次迭代干扰消除；
在第j次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第j+1小区至第k小区，以及第i+1轮串行干扰消除过程中第1小区至第j-1小区的所述重构信号；基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第j次迭代干扰消除，j为小于k且大于1的整数。
可选地，所述装置还包括：
信道滤波模块，用于对第1次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到所述第1小区的信道滤波结果；
信号重构模块，用于基于所述第1小区的信道滤波结果以及所述第1小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中所述第1小区的所述重构信号。
可选地，
所述信道滤波模块，还用于对第j次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到所述第j小区的信道滤波结果；
所述信号重构模块，还用于基于所述第j小区的信道滤波结果以及所述第j小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中所述第j小区的所述重构信号。
可选地，所述干扰消除模块902，还用于：
在所述小区测量结果指示所述目标小区的SINR小于阈值，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
可选地，所述阈值为固定值，或者，所述阈值基于小区测量场景以及所述预测量结果确定得到。
可选地，所述装置还包括：
第一设置模块，用于在所述小区测量场景为虚假小区识别场景的情况下，将第一数值设置为所述阈值；
第二设置模块，用于在所述小区测量场景为测量上报场景的情况下，基于所述预测量结果设置所述阈值。
可选地，所述第二设置模块，还用于：
基于所述预测量结果中的RSRP确定所述干扰小区对所述目标小区的干扰强度；
在所述干扰强度小于强度阈值的情况下，基于所述预测量结果中的所述RSRP以及所述目标小区的SINR设置所述阈值；
在所述干扰强度大于强度阈值的情况下，将第二数值设置为所述阈值，所述第二数值大于所述第一数值。
可选地，所述装置还包括：
结束模块，用于在符合迭代结束条件的情况下，结束串行干扰消除。
综上所述，在本申请实施例中，基于小区的预测量结果对干扰信号进行第i轮串行干扰消除，进一步，在不符合迭代结束条件的情况下，基于第i轮串行干扰消除结果对干扰信号进行第i+1轮串行干扰消除。在本申请实施例中，通过对干扰信号进行周期性串行干扰消除，减少干扰消除过程中干扰信号之间的相互影响，减小目标小区测量误差，进而提高目标小区测量的准确性。
请参考图10，其示出了本申请一个示例性实施例提供的终端的结构方框图。该终端1000可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑等。本申请中的终端1000可以包括一个或多个如下部件：处理器1010、存储器1020。
处理器1010可以包括一个或者多个处理核心。处理器1010利用各种接口和线路连接整个终端1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1020内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1020内的数据，执行终端1000的各种功能和处理数据。可选地，处理器1010可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1010可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、神经网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责触摸显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；NPU用于实现人工智能(Artificial Intelligence，AI)功能；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1010中，单独通过一块芯片进行实现。
存储器1020可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。可选地，该存储器1020包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1020可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1020可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储根据终端1000的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本)等。
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述附图所示出的终端1000的结构并不构成对终端1000的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端1000中还包括摄像组件、麦克风、扬声器、射频电路、输入单元、传感器(比如加速度传感器、角速度传感器、光线传感器等等)、音频电路、WiFi模块、电源、蓝牙模块等部件，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上各个实施例所述的小区测量方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。终端的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该终端执行上述方面的各种可选实现方式中提供的小区测量方法。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读存储介质中或者作为计算机可读存储介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读存储介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种小区测量方法，其特征在于，所述方法包括：
进行小区预测量，得到预测量结果，所述预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；
对所述预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；
在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除，包括：
基于第i轮串行干扰消除结果，对所述目标小区进行小区测量，得到小区测量结果；
在所述小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除，包括：
基于第i轮串行干扰消除过程中的重构信号，对所述预测量结果进行第i+1轮串行干扰消除，所述重构信号基于信道滤波结果和参考信号重构得到。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预测量结果中包含k个小区的测量结果，k为大于等于2的整数；
所述基于第i轮串行干扰消除过程中的重构信号，对所述预测量结果进行第i+1轮串行干扰消除，包括：
在第1次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第1小区以外各个小区的所述重构信号；基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第1次迭代干扰消除；
在第j次迭代干扰消除过程中，获取第i轮串行干扰消除过程中第j+1小区至第k小区，以及第i+1轮串行干扰消除过程中第1小区至第j-1小区的所述重构信号；基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第j次迭代干扰消除，j为小于k且大于1的整数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第1次迭代干扰消除之后，所述方法还包括：
对第1次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到所述第1小区的信道滤波结果；
基于所述第1小区的信道滤波结果以及所述第1小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中所述第1小区的所述重构信号；
所述基于所述预测量结果以及所述重构信号进行第j次迭代干扰消除之后，所述方法还包括：
对第j次迭代干扰消除结果进行信道滤波，得到所述第j小区的信道滤波结果；
基于所述第j小区的信道滤波结果以及所述第j小区的参考信号，得到第i+1轮串行干扰消除过程中所述第j小区的所述重构信号。
6.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述在所述小区测量结果不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除，包括：
在所述小区测量结果指示所述目标小区的SINR小于阈值，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述阈值为固定值，或者，所述阈值基于小区测量场景以及所述预测量结果确定得到。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述阈值基于小区测量场景以及所述预测量结果确定得到；
所述方法还包括：
在所述小区测量场景为虚假小区识别场景的情况下，将第一数值设置为所述阈值；
在所述小区测量场景为测量上报场景的情况下，基于所述预测量结果设置所述阈值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测量结果设置所述阈值，包括：
基于所述预测量结果中的RSRP确定所述干扰小区对所述目标小区的干扰强度；
在所述干扰强度小于强度阈值的情况下，基于所述预测量结果中的所述RSRP以及所述目标小区的SINR设置所述阈值；
在所述干扰强度大于强度阈值的情况下，将第二数值设置为所述阈值，所述第二数值大于所述第一数值。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在符合迭代结束条件的情况下，结束串行干扰消除。
11.一种小区测量装置，其特征在于，所述装置包括：
预测量模块，用于进行小区预测量，得到预测量结果，所述预测量结果中包含目标小区以及干扰小区的测量结果；
干扰消除模块，用于对所述预测量结果进行第i轮串行干扰消除，i为正整数；
所述干扰消除模块，还用于在不符合迭代结束条件的情况下，在第i轮串行干扰消除的基础上进行第i+1轮串行干扰消除。
12.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器和存储器；所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至10任一所述的小区测量方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至10任一所述的小区测量方法。
14.一种计算机程序产品或计算机程序，其特征在于，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中；终端的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述终端执行如权利要求1至10任一所述的小区测量方法。
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