CN114531326A - 滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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CN114531326A CN202210134537.1A CN202210134537A CN114531326A CN 114531326 A CN114531326 A CN 114531326A CN 202210134537 A CN202210134537 A CN 202210134537A CN 114531326 A CN114531326 A CN 114531326A
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Abstract

本申请涉及一种滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法通过获取频域滤波系数，根据频域滤波系数以及第一信干噪比确定第二信干噪比，其中，第一信干噪比是基于信道估计结果确定的；最后基于第二信干噪比确定时域维纳系数，时域维纳系数用于对频域滤波的结果进行时域滤波。该种确定时域维纳系数的方法，利用了进行频域滤波所使用的频域滤波系数确定第二信干噪比，相比于现有技术复杂度较低，且鲁棒性很高。

Description

滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及滤波技术领域，特别是涉及一种滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
无线环境数复杂多变的，信号在传播过程中就会受到各种各样的干扰，到达接收端时，信号的幅度、相位和频率都会发生很大的改变，通过信道估计可以尽可能地恢复信号。
目前，LS(英文：Least-Square，中文：最小二乘)信道估计算法是一种普遍使用的信道估计算法，但由于LS信道估计算法在进行信道估计时，忽略了噪声的影响，因此需要对LS信道估计结果进行滤波。现有技术中，在进行滤波时，需要在频域方向和时域方向分别进行噪声估计以确定滤波系数，而现有的噪声估计方法较为复杂。
发明内容
本申请实施例提供了一种滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质，可以简化滤波系数的确定过程。
一种滤波系数确定方法，所述方法包括：
获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数；
根据所述频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，其中，所述第一信干噪比是基于所述信道估计结果确定的；
基于所述第二信干噪比确定对所述频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
一种滤波系数确定装置，包括：
获取模块，用于获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数；
第一确定模块，用于根据所述频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，其中，所述第一信干噪比是基于所述信道估计结果确定的；
第二确定模块，用于基于所述第二信干噪比确定对所述频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述实施例所述的方法的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现如如上述实施例所述的方法的步骤。
上述滤波系数确定方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取频域滤波系数，根据频域滤波系数以及第一信干噪比确定第二信干噪比，其中，第一信干噪比是基于信道估计结果确定的；最后基于第二信干噪比确定时域维纳系数，时域维纳系数用于对频域滤波的结果进行时域滤波。该种确定时域维纳系数的方法，利用了进行频域滤波所使用的频域滤波系数确定第二信干噪比，相比于现有技术复杂度较低，且鲁棒性很高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种现有技术提供的滤波方式的示意图；
图2为另一种现有技术提供的滤波方式的示意图；
图3为一个实施例中滤波系数确定方法的流程图；
图4为一个实施例中确定第二信干噪比的方法的流程图；
图5为一个实施例中根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程的流程图；
图6为另一个实施例中根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程的流程图；
图7示出了在信道估计流程中求取第二信干噪比的流程示意图；
图8为一个实施例中滤波系数确定装置的结构框图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”仅用于将第一运算与另一个运算进行区分，并不表示两个运算的重要程度的区别，也不表示二者具有先后顺序关系。
在信道估计算法的设计中，常用的滤波方法包括两种情况，一种是做二维滤波，即先求频域方向的滤波，后做时域方向的滤波，如图1所示。另一种是做三维的滤波，先做频域导频点的滤波，再做时域方向的滤波，最后做频域方向数据点的插值，如图2所示。
对于上述两种情况，在做时域方向的滤波时，一般都是基于MMSE(英文：Minimummean square error，中文：最小均方误差)的维纳滤波，其中MMSE算法对应的滤波公式为：
Figure BDA0003504174020000031
其中，W为滤波系数，滤波系数W与信干噪比SNR相关，因此求取滤波系数的关键点在于求取SNR，下面直接针对SNR的求取进行说明。
由于在时域滤波之前已经经过了频域滤波，因此在时域滤波时所需要使用的SNR已经不再是最初的SNR，目前时域滤波时所需要使用的SNR的获取方法主要有以下几种情况：第一种是根据频域滤波的结果进行噪声估计得到新的SNR。然而该种重新估计SNR的方法复杂度较高。第二种是在频域滤波时，会基于信道估计结果得到一个初步SNR，在时域滤波时，根据第一步估计出来的初步SNR添加一个固定的偏置量。然而，对于不同的信道条件而言，频域滤波所降的噪声不一样，因此固定的偏置量不能适应各种条件。第三种是采用存表的方式，即预先设置偏置量表，通过查表的方式确定偏置量，然而在频域滤波时，频域滤波的效果会受到频域滤波方法的影响，还会受到导频密度、子载波间隔、信道类型等多种因素的影响，如果每一种影响因素都设置对应的存表，导致涉及到的维度太多，太复杂。
基于上述现有技术存在的问题，本申请实施例提供了一种滤波系数确定方法，该方法通过获取频域滤波系数，根据频域滤波系数以及第一信干噪比确定第二信干噪比，最后基于第二信干噪比确定时域维纳系数，时域维纳系数用于对频域滤波的结果进行时域滤波。该种确定时域维纳系数的方法，利用了进行频域滤波所使用的频域滤波系数确定第二信干噪比，相比于现有技术复杂度较低，且鲁棒性很高。
图3为一个实施例中滤波系数确定方法的流程图。如图3所示，该滤波系数确定方法包括步骤301至步骤303。
步骤301，获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数。
具体的，信道估计结果可以是LS信道估计结果，其中，LS信道估计算法是基于导频的信道估计算法，其包括：获取导频处信道响应，根据导频处信道响应获取整个信道矩阵。其中，导频处信道响应是基于收发两端导频数据点除来获取的。
其中，滤波包括频域滤波和时域滤波，即先做频域导频点的滤波，得到频域滤波结果，然后基于频域滤波结果进行时域滤波。
本申请实施例中，频域滤波可以是维纳滤波或者DFT(英文：Discrete FourierTransform，中文：基于离散傅里叶变换)滤波，频域滤波过程可以是指对于信道估计结果中的每个导频点乘以频域滤波系数，得到频域滤波结果。
进行频域滤波所使用的频域滤波系数根据频域滤波方式的不同而不同，本申请实施例对频域滤波系数的计算过程不进行限定。
需要说明的是，在一种可选的实现方式中，当频域滤波为维纳滤波时，获取频域滤波系数的过程可以包括以下内容：根据第一信干噪比和频域相关性参数获取频域滤波系数。
其中，频域相关性参数可以包括自相关矩阵和互相关矩阵，例如，自相关矩阵为
Figure BDA0003504174020000051
互相关矩阵为θ。然后，根据第一信干噪比和频域相关性参数获取频域滤波系数。例如第一信干噪比为SNR，那么，根据σ2＝1/(SNR)可以得到噪声功率σ2，最后根据公式
Figure BDA0003504174020000052
计算得到频域滤波系数。
需要说明的是，本申请中，在频域滤波为维纳滤波的情况下，还可以有其他获取频域滤波系数的方式，上述公开的可选方案并不是唯一方案。
步骤302，根据频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比。
其中，第一信干噪比是基于信道估计结果确定的。
本申请实施例中，基于信道估计结果确定第一信干噪比的过程可以包括以下内容：基于信道估计结果获取信号功率和噪声功率，通过信号功率减去噪声功率得到功率差值，功率差值与噪声功率相除，得到第一信干噪比。
步骤303，基于第二信干噪比确定对频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
其中，时域维纳系数是指在进行时域方向的滤波时所需要使用到的系数。
可选的，本申请实施例中，可以获取时域相关性参数，其中，时域相关性参数可以包括自相关矩阵和互相关矩阵，例如，自相关矩阵为
Figure BDA0003504174020000053
互相关矩阵为θ。然后，根据第二信干噪比和时域相关性参数确定时域维纳系数。
例如第二信干噪比为SNR*，那么，根据σ2＝1/(SNR*)可以得到噪声功率σ2，最后根据公式
Figure BDA0003504174020000054
计算得到时域维纳系数。
本申请实施例中，利用时域维纳系数进行时域方向的滤波的过程可以包括以下内容：将时域维纳系数与频域滤波的结果相乘，得到时域滤波的结果。例如根据公式
Figure BDA0003504174020000055
其中，W表示时域维纳系数，H1表示频域滤波的结果，其实质是经过频域方向滤波后得到的信道估计结果。
Figure BDA0003504174020000056
表示时域滤波的结果。
本申请实施例提供的滤波系数确定方法，根据频域滤波时所用到的频域滤波系数以及第一信干噪比确定第二信干噪比，最后基于第二信干噪比确定时域维纳系数，时域维纳系数用于对频域滤波的结果进行时域滤波。该种方法中，频域滤波系数是综合了导频密度、子载波间隔、信道类型等多因素的结果，因此利用频域滤波系数确定的第二信干噪比也可以认为是综合了上述多个因素的结果，所以其更能接近理想的真实信干噪比，使得第二信干噪比的鲁棒性更好。相比于现有技术中，根据频域滤波的结果再重新进行噪声估计的方案，复杂度较低，且鲁棒性很高。
需要说明的是，基于MMSE的信道估计算法在实际应用中非常广泛，本申请技术方案所用方法对于不管是PDSCH(英文：Physical Downlink Shared Channel，中文：物理下行共享信道)的信道估计，还是PBCH(英文：Physical Broadcast CHannel，中文：物理广播信道)信道估计以及PDCCH(英文：Physical Downlink Control Channel，中文：物理下行控制信道)的信道估计都适用。
在上述实施例的基础上，本申请实施例还提供了一种确定第二信干噪比的方法，如图4所示，该方法包括包括步骤401至步骤402。
步骤401，根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量。
可选的，根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程可以包括以下内容：获取预设的表格，表格中预存有频域滤波系数和信干噪比偏置量之间的对应关系，通过查表的方式可以确定信干噪比偏置量。
由于频域滤波有不同的滤波方式，而对应不同的滤波方式可以设置不同的确定信干噪比偏置量的方法，下面进行详细说明：
可选的，频域滤波为维纳滤波，则频域滤波系数为频域维纳系数，频域维纳系数包括多个向量，根据频域滤波系数包括的多个向量确定信干噪比偏置量，具体的确定过程详见下文叙述。
可选的，频域滤波为DFT滤波，则频域滤波系数为CIR(英文Channel impulseresponse，中文：信道脉冲响应)窗系数，CIR窗系数包括多个系数值，根据频域滤波系数包括的多个系数值确定信干噪比偏置量，具体的确定过程详见下文叙述。
步骤402，根据信干噪比偏置量以及第一信干噪比，确定第二信干噪比。
可选的，本申请实施例中，可以对信干噪比偏置量和第一信干噪比进行加权求和，得到第二信干噪比。其中，加权系数可以是预先设置好的。
可选的，本申请实施例中，可以对信干噪比偏置量和第一信干噪比直接求和，得到第二信干噪比。
本申请实施例中，基于频域滤波系数确定信干噪比偏置量，可以认为信干噪比偏置量是综合了导频密度、信道类型以及子载波间隔等多方因素的，因此信干噪比偏置量更加精确，在此基础上，根据信干噪比偏置量和第一信干噪比确定的第二信干噪比的准确度更高，为后续提高时域维纳系数的准确性做好准备。
在上述实施例的基础上，下面对根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程进行详细说明。
在一种可选的实现方式中，频域滤波为维纳滤波，频域滤波系数包括多个向量，这种情况下，根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程如图5所示：
步骤501，对于频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算，得到与多个向量一一对应的多个运算结果。
本申请实施例中，频域滤波系数包括的每一向量对应一个导频点，对于每个导频点对应的向量进行第一运算。
可选的，第一运算可以是求和运算。例如某一导频点对应的向量表示为W＝(W1,W2,W3,...,Wn)，对该向量进行第一运算即W1+W2+W3+...+Wn，得到该向量对应的运算结果。
可选的，对于频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算可以是指对频域滤波系数包括的每一向量的向量元素取模后求平方，得到多个平方结果，再对多个平方结果求和。例如第j个导频点对应的第j行向量表示为Wj＝(Wj,1,Wj,2,Wj,3,...,Wj,i)，其中i表示该向量中的第i个向量元素。根据公式
Figure BDA0003504174020000071
可以计算得到第j行向量对应的运算结果。
步骤502，根据多个运算结果确定目标运算结果，并基于目标运算结果得到信干噪比偏置量。
可选的，对多个运算结果进行加权求和得到目标运算结果。
可选的，将多个运算结果的最大值、最小值、中位数或者平均数作为目标运算结果。例如将多个运算结果的最大值作为目标运算结果，可以表示为
Figure BDA0003504174020000081
可选的，基于目标运算结果得到信干噪比偏置量包括：对目标运算结果取对数，得到信干噪比偏置量。例如，信干噪比偏置量用Bias表示，则存在以下关系式：
Figure BDA0003504174020000082
本申请实施例通过频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算，确定每个向量对应的运算结果，然后根据运算结果确定目标运算结果，根据目标运算结果得到信干噪比偏置量，提高了信干噪比偏置量的准确度。
下面举例说明信干噪比偏置量的计算过程，以第i个导频点的信道估计结果为例，存在以下关系：
MSE(Hls)＝E||Hls-Hideal||2＝E||Hideal+n-Hideal||2＝σ2
Figure BDA0003504174020000083
其中，MSE表示最小均方误差，E表示求期望，Hls表示LS信道估计结果，Hls＝Hideal+n，Hideal表示理想的真实信道估计结果，n表示噪声，σ2表示噪声功率，
Figure BDA0003504174020000084
表示频域滤波后的信道估计结果，Wi表示频域滤波系数中第i个导频点对应的向量，ni表示第i个导频点对应的噪声，ΔH表示信道估计误差项。
可得：
Figure BDA0003504174020000085
Gaind表示增益。
其中，消除噪声量即求得偏置量，去除信道估计误差项ΔH，则该导频点对应的信干噪比偏置量Bias可以推导如下：
Figure BDA0003504174020000086
在得到每个导频点对应的Bias之后，选择最大值作为最终的信干噪比偏置量。
在另一种可选的实现方式中，频域滤波为DFT滤波，频域滤波系数包括多个系数值，这种情况下，根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量的过程如图6所示：
步骤601，对频域滤波系数包括的多个系数值进行第二运算。
其中，频域滤波系数包括多个系数值，每个系数值对应一个导频点，在进行频域滤波时，首先对每个导频点进行一维傅里叶转换，得到转换后的信道冲击响应CIR(英文：Channel impulse response，简写：CIR)，然后通过将转换后的CIR与每个导频点对应的系数值相乘得到滤波后的信道估计结果。在该过程中所使用到的系数值即频域滤波系数所包括的多个系数值。
本申请实施例中，在基于频域滤波系数包括的多个系数值确定信干噪比偏置量时，首先对该多个系数值进行第二运算，具体的，第二运算可以例如是加权运算，例如对多个系数值进行加权求和，其中各个系数值的权值是预先设定的。
可选的，本申请实施例中，对多个系数值进行第二运算包括以下内容：对频域滤波系数包括的多个系数值取模后求平方，得到多个平方结果；对多个平方结果求和，得到第二运算的结果。
步骤602，根据第二运算的结果确定信干噪比偏置量。
可选的，本申请实施例中，根据第二运算的结果确定信干噪比偏置量的过程可以包括以下内容：获取预设的表格，表格中预存有第二运算的结果和信干噪比偏置量之间的对应关系，通过查表的方式可以确定信干噪比偏置量。
可选的，本申请实施例中，根据第二运算的结果确定信干噪比偏置量的过程还可以包括以下内容：获取在频域滤波过程中进行的一维傅里叶变换所对应的一维傅里叶变换长度；根据第二运算的结果与一维傅里叶变换长度确定信干噪比偏置量。
其中，根据第二运算的结果与一维傅里叶变换长度确定信干噪比偏置量是指，将第二运算的结果除以一维傅里叶变换长度，得到目标结果，然后对目标结果取对数，得到信干噪比偏置量。
下面对信干噪比偏置量的推导过程进行说明：
时域CIR上残余的每个CIR点的平均噪声功率可以表示为：
Figure BDA0003504174020000101
其中，IFFTlen表示一维傅里叶变换的长度，E表示求期望，
Figure BDA0003504174020000102
表示第i个导频点对应的系数值，Cirideal表示理想的真实信道冲击响应，ni表示噪声，
Figure BDA0003504174020000103
表示噪声功率。
将上式转为频域每个导频点的平均噪声功率为：
Figure BDA0003504174020000104
其中，
Figure BDA0003504174020000105
表示频域方向的噪声功率。
相应的，信干噪比偏置量可以表示为：
Figure BDA0003504174020000106
如图7所示，图7示出了在信道估计流程中求取第二信干噪比的流程示意图。首先进行LS信道估计，将LS信道估计结果作为频域方向滤波的输入，经过频域方向滤波后进行时域方向滤波，下面对频域方向滤波和时域方向滤波的过程进行说明。
本申请实施例中，在进行频域方向滤波时，可以获取到频域滤波系数，通过频域滤波系数对LS信道估计结果进行滤波降噪。然后利用频域滤波系数计算信干噪比偏置量Bias，于此同时，基于LS信道估计结果进行SNR估计，得到第一SNR，对第一SNR和Bias求和得到第二SNR，基于第二SNR和时域相关性参数计算时域维纳系数，并基于时域维纳系数进行时域方向的滤波。
其中，频域方向滤波可以为维纳滤波或者DFT滤波，当频域方向滤波为维纳滤波时，频域滤波系数可以为频域维纳系数，频域维纳系数是根据第一SNR和频域相关性参数确定的。当频域方向滤波为DFT滤波时，频域维纳系数可以为CIR窗系数，本申请对CIR窗系数的计算过程不进行限定。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的滤波系数确定方法的滤波系数确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的滤波系数确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于滤波系数确定方法的限定，在此不再赘述。图8为一个实施例的滤波系数确定装置的结构框图。如图8所示，该滤波系数确定装置包括：
获取模块801，用于获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数；
第一确定模块802，用于根据频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，其中，第一信干噪比是基于信道估计结果确定的；
第二确定模块803，用于基于第二信干噪比确定对频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
根据频域滤波系数确定信干噪比偏置量；
根据信干噪比偏置量以及第一信干噪比，确定第二信干噪比。
在其中一个实施例中，频域滤波为维纳滤波，频域滤波系数包括多个向量，第一确定模块802具体用于：
对于频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算，得到与多个向量一一对应的多个运算结果；
根据多个运算结果确定目标运算结果，并基于目标运算结果得到信干噪比偏置量。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
对于频域滤波系数包括的每一向量中的各个向量元素分别取模后求平方，得到各个向量元素对应的平方运算结果，并对各个向量元素对应的平方运算结果进行求和运算。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
将多个运算结果的最大值、最小值、中位数或者平均数作为目标运算结果。
在其中一个实施例中，获取模块801具体用于：
根据第一信干噪比和频域相关性参数获取频域滤波系数。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
对目标运算结果取对数，得到信干噪比偏置量。
在其中一个实施例中，频域滤波为DFT滤波，频域滤波系数包括多个系数值，第一确定模块802具体用于：
对频域滤波系数包括的多个系数值进行第二运算；
根据第二运算的结果确定信干噪比偏置量。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
获取在频域滤波过程中进行的一维傅里叶变换所对应的一维傅里叶变换长度；
根据第二运算的结果与一维傅里叶变换长度确定信干噪比偏置量。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：对频域滤波系数包括的多个系数值取模后求平方，得到多个平方结果；
对多个平方结果求和，得到第二运算的结果。
在其中一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
对信干噪比偏置量和第一信干噪比求和，得到第二信干噪比。
在其中一个实施例中，第二确定模块803具体用于：
根据第二信干噪比和时域相关性参数确定时域维纳系数。
关于滤波系数确定装置的具体限定可以参见上文中对于滤波系数确定方法的限定，在此不再赘述。上述滤波系数确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。其中，该处理器可以包括一个或多个处理单元。处理器可为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)或DSP(DigitalSignal Processing，数字信号处理器)等。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种滤波系数确定方法。
本申请实施例中提供的滤波系数确定装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在电子设备的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行滤波系数确定方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行滤波系数确定方法。
本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、PROM(Programmable Read-only Memory，可编程只读存储器)、EPROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read-only Memory，电可擦除可编程只读存储器)或闪存。易失性存储器可包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如SRAM(Static Random Access Memory，静态随机存取存储器)、DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)、SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory，同步动态随机存取存储器)、双数据率DDRSDRAM(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access memory，双数据率同步动态随机存取存储器)、ESDRAM(Enhanced Synchronous Dynamic Random Access memory，增强型同步动态随机存取存储器)、SLDRAM(Sync Link Dynamic Random Access Memory，同步链路动态随机存取存储器)、RDRAM(Rambus Dynamic Random Access Memory，总线式动态随机存储器)、DRDRAM(Direct Rambus Dynamic Random Access Memory，接口动态随机存储器)。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种滤波系数确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数；
根据所述频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，其中，所述第一信干噪比是基于所述信道估计结果确定的；
基于所述第二信干噪比确定对所述频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，包括：
根据所述频域滤波系数确定信干噪比偏置量；
根据所述信干噪比偏置量以及所述第一信干噪比，确定所述第二信干噪比。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述频域滤波为维纳滤波，所述频域滤波系数包括多个向量，所述根据所述频域滤波系数确定信干噪比偏置量，包括：
对于所述频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算，得到与所述多个向量一一对应的多个运算结果；
根据所述多个运算结果确定目标运算结果，并基于所述目标运算结果得到所述信干噪比偏置量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述频域滤波系数包括的每一向量分别进行第一运算，包括：
对于所述频域滤波系数包括的每一向量中的各个向量元素分别取模后求平方，得到各个向量元素对应的平方运算结果，并对各个向量元素对应的平方运算结果进行求和运算。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个运算结果确定目标运算结果，包括：
将所述多个运算结果的最大值、最小值、中位数或者平均数作为所述目标运算结果。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数，包括：
根据所述第一信干噪比和频域相关性参数获取所述频域滤波系数。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标运算结果得到所述信干噪比偏置量，包括：
对所述目标运算结果取对数，得到所述信干噪比偏置量。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述频域滤波为DFT滤波，所述频域滤波系数包括多个系数值，所述根据所述频域滤波系数确定信干噪比偏置量，包括：
对所述频域滤波系数包括的多个系数值进行第二运算；
根据所述第二运算的结果确定所述信干噪比偏置量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二运算的结果确定所述信干噪比偏置量，包括：
获取在所述频域滤波过程中进行的一维傅里叶变换所对应的一维傅里叶变换长度；
根据所述所述第二运算的结果与所述一维傅里叶变换长度确定所述信干噪比偏置量。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述频域滤波系数包括的多个系数值进行第二运算，包括：
对所述频域滤波系数包括的多个系数值取模后求平方，得到多个平方结果；
对所述多个平方结果求和，得到所述第二运算的结果。
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述信干噪比偏置量以及所述第一信干噪比，确定所述第二信干噪比，包括：
对所述信干噪比偏置量和所述第一信干噪比求和，得到所述第二信干噪比。
12.根据权利要求1至11任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二信干噪比确定对所述频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数，包括：
根据所述第二信干噪比和时域相关性参数确定所述时域维纳系数。
13.一种滤波系数确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取对信道估计结果进行频域滤波所使用的频域滤波系数；
第一确定模块，用于根据所述频域滤波系数以及第一信干噪比，确定第二信干噪比，其中，所述第一信干噪比是基于所述信道估计结果确定的；
第二确定模块，用于基于所述第二信干噪比确定对所述频域滤波的结果进行时域滤波时所使用的时域维纳系数。
14.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。
15.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。
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