CN114900855A - 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114900855A
CN114900855A CN202210408664.6A CN202210408664A CN114900855A CN 114900855 A CN114900855 A CN 114900855A CN 202210408664 A CN202210408664 A CN 202210408664A CN 114900855 A CN114900855 A CN 114900855A
Authority
CN
China
Prior art keywords
filtering mode
channel
target
initial
channel estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210408664.6A
Other languages
English (en)
Inventor
闫晓鹏
张秋菊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Original Assignee
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd filed Critical Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority to CN202210408664.6A priority Critical patent/CN114900855A/zh
Publication of CN114900855A publication Critical patent/CN114900855A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本申请涉及一种信道测量方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值；确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态；根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗；采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；基于目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。采用本方法能够减少终端设备测量时的系统功耗。

Description

信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，特别是涉及一种信道测量方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着通信技术的发展，出现了无线通信技术，在无线通信技术中，信道环境变化复杂，信道的质量好坏直接影响通信性能，通过终端设备对信道进行测量并上报对于小区选择及重选、连接态切换、网络规划及优化具有非常重要的作用。为了准确反映信道环境，需要提升测量精度。
然而，传统的方法，在对信道进行测量的过程中，经常存在终端设备的功耗开销大的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种信道测量方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可以减少终端设备的系统功耗。
一方面，本申请提供了一种信道测量方法。所述方法包括：获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值；确定所述当前测量周期内终端设备的网络连接状态；根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；所述滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且所述第二滤波方式所需要的功耗小于所述第一滤波方式所需要的功耗；采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；基于所述目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
另一方面，本申请还提供了一种信道测量装置。所述装置包括：特征值确定模块，用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值；连接状态确定模块，用于确定所述当前测量周期内终端设备的网络连接状态；滤波方式确定模块，用于根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；所述滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且所述第二滤波方式所需要的功耗小于所述第一滤波方式所需要的功耗；滤波处理模块，用于采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；测量值确定模块，用于基于所述目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
另一方面，本申请还提供了一种电子设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述信道测量方法的步骤。
另一方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述信道测量方法的步骤。
另一方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述信道测量方法的步骤。
上述信道测量方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，通过获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，进一步确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数，由于可以根据初始信道特征值和网络连接状态自适应地从滤波方式集合中选择目标滤波方式，并且滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗，避免了统一采用高功耗的滤波方式进行滤波，减少了终端设备测量时的系统功耗。
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为一个实施例中信道测量方法的应用环境图；
图2为一个实施例中信道测量方法的流程图；
图3为一个具体的实施例中信道测量方法的流程图；
图4为一个实施例中判决模块的具体流程示意图；
图5为一个实施例中信道测量装置的结构框图；
图6为一个实施例中电子设备的内部结构图。
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。
目前，对于终端设备(UE)的测量，在满足协议定义的基本需求下，一般会进一步考虑提升测量精度。但是，测量精度的提高意味着复杂度的提高，复杂度的提高必然会带来一些负面的影响，比如功耗的开销。对于复杂的信道环境，甚至真实的场景，协议并没有明确的定义，为了保证终端在各种场景下的覆盖，提升测量精度就变成了首要目标。然而，如果不区分场景，仅维持测量的精度，那么在一些场景下功耗问题就显现的很突出，成为评估一个系统方案的缺陷。因此，对于测量，一定要从测量精度和功耗的方面系统地考虑问题，在满足协议定义的标准之上，取得系统的平衡，基于此，本申请提出了一种信道测量方法，可以实现自适应地测量，在兼顾测量精度需求的同时，尽可能地减少系统功耗。
本申请实施例提供的信道测量方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端设备102通过网络与网络设备104进行通信。其中，终端设备102(Terminal Equipment)也可称之为用户设备(User Equipment，UE)，终端设备可以是各种移动设备，例如，可以是移动电话(或称为“蜂窝”电话)、具有移动终端的计算机等，也可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置。网络设备可以是用于与用户设备进行通信的设备，例如可以是GSM系统或CDMA中的基站(Base Transceiver Station，简称为“BTS”)，也可以是WCDMA系统中的基站(NodeB，简称为“NB”)，还可以是LTE系统中的演进型基站(Evolutional Node B，简称为“eNB”或“eNodeB”)，本申请对于终端设备和网络设备不作限定。
具体地，终端设备102获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数，基于目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值，终端设备102进一步可以将目标测量值上报给网络设备104。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种信道测量方法，以该方法应用于图1中的终端设备为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值。
其中，初始信道估计参数是基于当前测量周期内的接收信号中的参考信号得到的，接收信号中可以携带数据信号以及多个参考信号，参考信号可以包括DMRS和/或PTRS。初始信道特征值用于对信道的特征进行初步表征，初始信道特征值可以包括信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)、时延扩展、多普勒扩展、参考信号接收功率(ReferenceSignal Receiving Power，RSRP)以及参考信号接收质量(Reference Signal ReceivingQuality，RSRQ)中的一个或者多个。
具体地，终端设备对于当前测量周期内接收到的时域信号首先进行去除循环前缀等预处理，再进行傅里叶变换将时域信号转换为频域信号后，得到接收信号，基于接收信号中的各个参考信号进行信道估计，得到各个参考信号对应的初始信道估计参数，进而可以基于初始信道估计参数确定初始信道特征值。这里，傅里叶变换可以是离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT，DFT)、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)等，本申请实施例对此不做限定。
在一个实施例中，终端设备可以在得到各个参考信号对应的初始信道估计参数后，基于各个参考信号对应的初始信道估计参数，得到各个参考信号对应的SNR值，对各个SNR值计算平均值，得到初始SNR值，进而可以基于初始SNR值进行滤波方式地选择。
步骤204，确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态。
其中，网络连接状态包括连接态(CONNECT STATE)、空闲态(Idle State)以及连接态下的不连续接收态(CDRX STATE)，其中连接态是指终端设备与网络设备建立网络连接的状态，空闲态是指终端设备没有与网络设备建立网络连接的状态，而连接态的不连续接收态指的是终端设备虽然与网络设备建立了网络连接，但是没有连续接收信号。
具体地，终端可以确定当前测量周期内自身的网络连接状态，进而可以根据自身的网络连接状态确定滤波方式。
步骤206，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗。
其中，滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，第一滤波方式和第二滤波方式为不同的滤波方式，第一滤波方式和第二滤波方式均可以用于对信道估计参数进行滤波处理，以提升噪声估计的性能，第一滤波方式的计算复杂度大于第二滤波方式，因此第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗。
具体地，为了覆盖复杂的真实信道场景，尤其是高低信噪比两端的性能，在频域初始信道估计之后，进一步增加信道滤波处理就变得非常必要，这个滤波将提升噪声估计的性能，本申请实施例中，考虑到在不同信道场景下，测量结果对信道估计参数的敏感性不一样，终端设备可以根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式。
在一个实施例中，第一滤波方式可以是对初始信道估计参数进行频域去噪或时域去噪。在一个实施例中，第二滤波方式可以是对初始信道估计参数进行平均滤波。
步骤208，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数。
具体地，终端设备可以采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数。
步骤210，基于目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
其中，信道测量指标可以根据移动终端的测量配置信息进行确定，在一个实施例中，信道测量指标可以包括信噪比SNR、参考信号接收功率RSRP以及参考信号接收质量RSRQ中一个或者多个。
具体地，由于通过滤波处理得到了目标信道估计参数，那么终端可以基于该目标信道估计参数，确定前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。进一步地，终端设备可以将得到的目标测量值上报至网络设备。
上述信道估计方法中，通过获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，进一步确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数，由于可以根据初始信道特征值和网络连接状态自适应地从滤波方式集合中选择目标滤波方式，并且滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗，避免了统一采用高功耗的滤波方式进行滤波，减少了终端设备测量时的系统功耗。
在一个实施例中，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式。
其中，信道场景指的是根据信道特征值进行划分的场景。例如，可以根据信噪比将信道场景划分为处于高低信噪比区域的第一信道场景和处于中信噪比区域的第二信道场景。
具体地，考虑到不同的信道场景对信道估计参数的敏感度不一样，在有些信道场景中，测量结果对信道估计参数较为敏感，要求信道估计参数较为准确，而有些信道场景，测量结果对信道估计参数不太敏感，移动终端可以根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，以识别出测量结果对信道估计参数较为敏感的第一信道场景和测量结果对信道估计参数不太敏感的第二信道场景，若识别得到第一信道场景，则选择第一滤波方式作为目标滤波方式，由于第二滤波方式所需要的功耗大于第一滤波方式所需要的功耗，第二滤波方式可以实现较为复杂的滤波计算，以实现较为准确的滤波，使得在第一信道场景下能够有较好的测量性能。
若识别得到第二信道场景，则选择第二滤波方式作为目标滤波方式，由于在第二信道场景下测量结果对信道估计参数不太敏感，可以采用较为简单的滤波方式实现滤波，即可得到与复杂滤波方式测量性能可比的测量结果。
上述实施例中，根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，从而可以实现根据信道场景通采用自适应的测量算法，在保证测量精度的前提下，能够有效降低额外复杂度带来的功耗问题，避免单纯提高测量精度或者单纯减少复杂度从而降低功耗带来的负面效应。
在一个实施例中，获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值；根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
其中，第一判决条件用于指示初始信噪比值大于第一信噪比门限值且小于第二信噪比门限值。第一信噪比门限值和第二信噪比门限值可以根据实际需要进行设定。
具体地，本实施例中，终端设备处于连接态，终端设备在得到初始信道估计参数后，可以基于初始信道估计参数确定初始信噪比值，判断初始信噪比值是否满足第一判决条件，若满足，则识别得到信道场景为第二信道场景，在第二信道场景下，测量结果对信道估计参数的敏感度低，可以采用较为简单的滤波方式以减少终端的系统功耗，因此，终端设备可以从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
具体地，当初始信噪比值小于第一信噪比门限值或者大于第二信噪比门限值时，终端设备可以判定初始信噪比值不满足第一判决条件，此时，若终端设备的网络连接状态为连接态，则可以识别得到信道场景为第一信道场景，在第一信道场景下，测量结果对信道估计参数较为敏感，那么为了保证测量性能，终端设备可以从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式，以对初始信道估计参数进行较为精确地滤波。
可以理解的是，在其他实施例中，为了更好地保证测量性能，在对信道场景进行识别时，可以考虑多个不同的初始信道特征值，例如还可以进一步结合信道的多普勒扩展、时延扩展等参数来对信道场景进行识别。基于此，本申请进一步提出以下实施例。
在一个实施例中，获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值以及信道的多普勒扩展；根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件、信道的多普勒扩展满足第二判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
其中，第二判决条件用于指示信道的多普勒扩展小于多普勒门限值。多普勒门限值可以根据实际需要进行设定。
具体地，本实施例中，终端设备处于连接态，终端设备在确定了初始信噪比值和信道的多普勒扩展后，首先判断初始信噪比值是否满足第一判决条件，若满足，则继续判断信道的多普勒扩展是否小于多普勒门限值，若信道的多普勒扩展小于多普勒门限值，则判定信道的多普勒扩展满足第二判决条件，那么终端设备可以识别得到信道场景为第二信道场景，在第二信道场景下，测量结果对信道估计参数的敏感度低，可以采用较为简单的滤波方式以减少终端的系统功耗，因此，终端设备可以从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值和信道的时延扩展；根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：若网络连接状态为非连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件、时延扩展满足第三判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
其中，非连接态指的是连接态以外的网络连接状态，包括空闲态、连接态下的不连续接收态，第三判决条件用于指示信道的时延扩展小于时延门限值。
具体地，本实施例中，终端设备处于非连接态，终端设备在确定了初始信噪比值和信道的时延扩展后，首先判断时延扩展是否小于时延门限值，若小于时延门限值，则判定时延扩展满足第三判决条件，继续判断初始信噪比值是否满足第一判决条件，若初始信噪比值满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景，在第二信道场景下，测量结果对信道估计参数的敏感度低，可以采用较为简单的滤波方式以减少终端的系统功耗，因此，终端设备可以从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
进一步，在一个实施例中，根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：若网络连接状态为非连接态，并且时延扩展不满足第三判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
具体地，在终端设备处于非连接态下，若判断出时延扩展不满足第三判决条件，则当前的信道场景下的测量结果必然是对信道估计参数较敏感的，此时，可以不需要再对初始信噪比值进行判断，直接识别得到信道场景为第一信道场景，采用与第一信道场景对应的第一滤波方式对初始信道估计参数进行滤波，得到目标信道估计参数，以基于目标信道估计参数得到各个指标的目标测量值。
本实施例中，由于优先考虑信道的时延扩展，只有在时延扩展满足第三判决条件时，才进一步对初始信噪比值是否满足第一判决条件进行判定，可以在时延扩展不满足第三判决条件时，避免进行多余的判断，提高了测量效率。
在一个实施例中，根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：若网络连接状态为非连接态，并且时延扩展满足第三判决条件、初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
具体地，在终端设备处于非连接态下，若判断出时延扩展满足第三判决条件，但是在对初始信噪比值是否满足第一判决条件进行判断时，判定初始信噪比值不满足第一判决条件，则可以识别得到信道场景为第一信道场景，采用与第一信道场景对应的第一滤波方式，作为目标滤波方式，以保证测量性能。
在一个实施例中，初始信道估计参数中包括与各个参考信号对应的初始信道估计参数，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数包括：若目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第一预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行频域去噪；或者若目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第二预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行时域去噪。
具体地，若终端设备从滤波方式集合中选择的目标滤波方式为第一滤波方式，则可以采用第一预设方式对初始信道估计参数进行频域去噪，第一预设方式例如可以是MMSE算法。
在其他实施例中，若终端设备从滤波方式集合中选择的目标滤波方式为第一滤波方式，还可以采用第一预设方式对初始信道估计参数进行时域去噪，第二预设方式例如可以是DFT算法。
上述实施例中，通过对初始信道估计参数进行时域去噪或者频域去噪，可以实现较为准确的滤波，提升噪声估计的性能，使得得到的测量结果准确性高。
在一个实施例中，初始信道估计参数中包括与各个参考信号对应的初始信道估计参数，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数包括：若目标滤波方式为第二滤波方式，则对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行平均滤波，得到目标信道估计参数。
具体地，若终端设备从滤波方式集合中选择的目标滤波方式为第二滤波方式，则对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行平均滤波，得到目标信道估计参数。
假设第i个参考信号的初始信道估计参数如下公式(1)，其中包括理想信道部分Hi和噪声部分NiPi*。
Figure BDA0003603162670000111
其中，Hi为初始信道估计参数，Yi为接收信号，Ni为噪声，Pi *为参考信号。
那么平均滤波可以通过如下公式进一步描述：
Figure BDA0003603162670000112
其中，N为总的RE(resource element)数，v为RE的相隔距离，具体来讲，若当前的初始信道估计参数Hi，则和当前相隔v的初始信道估计参数为Hi+v。
可以理解的是，通过上述公式(2)进行平均滤波后，得到的结果即可作为RSRP，进一步，还可以基于该结果得到SNR和RSRQ。
上述实施例中，通过对初始信道估计参数进行较为简单的平均滤波，可以减少终端设备的系统功耗。
在一个实施例中，上述信道测量方法还包括：对多个测量周期内确定的目标滤波方式进行统计，得到第一滤波方式对应的第一数量统计值以及第二滤波方式对应的第二数量统计值；将第一数量统计值和第二数量统计值上报至网络设备，以指示网络设备基于第一数量统计值以及第二数量统计值，对接收到的多个测量周期内的目标测量值进行滤波处理。
具体地，终端设备除了完成第一滤波方式和第二滤波方式的切换之外，需要对同一小区/SSB(Synchronization Signal and PBCH block，同步信号和PBCH块)，在不同测量周期里采用的各种滤波方式做统计，得到在多个周内采用第一滤波方式进行滤波的次数以及采用第二滤波方式进行滤波的次数，第一滤波方式对应的第一数量统计值以及第二滤波方式对应的第二数量统计值，终端设备可以将得到的统计值上报至网络设备，网络设备可以结合统计值确定滤波加权系数，根据滤波加权系数对上报的测量值进行周期间滤波。可以理解的是，滤波加权系数和统计值成正相关，即上报的统计值越大，则对应的滤波加权系数越大。
上述实施例中，通过对多个测量周期内确定的目标滤波方式进行统计，将统计值上报至网络设备，可以网络设备进行周期间滤波提供依据，进一步提升测量准确性。
在一个具体的实施例中，如图3所示，提供了一种信道测量方法，以该方法应用于终端设备为例进行说明，包括以下步骤：
步骤302，流程开始后，终端设备进行测量前处理：从缓存中获取当前测量周期内同步的数据信号，进行时域处理，再去除循环前缀等处理。
步骤304，对预处理得到的时域信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号作为接收信号。
步骤306，基于接收信号中的各个参考信号进行信道估计，得到各个参考信号对应的初始信道估计参数。
步骤308，基于初始信道估计参数进行参数估计，得到初始信噪比值、信道的多普勒扩展以及信道的时延扩展，在不同的周期内估计得到的初始信道估计参数是动态变化的，因此得到的初始信噪比值、信道的多普勒扩展以及信道的时延扩展也是动态变化的。
步骤310，终端设备的场景识别模块获取初始信噪比值、信道的多普勒扩展以及信道的时延扩展作为动态识别参数，并获取终端设备当前的网络连接状态作为静态识别参数。
步骤312，终端设备的判决模块基于场景识别模块获得的动态识别参数和静态识别参数进行判决，以从滤波方式集合中选择目标滤波方式。
步骤314，当判决模块判定出当前测量周期的信道场景为第一信道场景时，采用第一滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，当判决模块判定出当前测量周期的信道场景为第二信道场景时，采用第二滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理。滤波处理后，可以得到目标信道估计参数。
其中，第一滤波方式可以是采用MMSE算法进行频域去噪或者采用DFT算法进行时域去噪，第二滤波方式可以是平均滤波。
步骤316，测量后处理。终端设备基于目标信道估计参数确定SNR、RSRP、RSRQ等测量指标的目标测量值，测量结束。
在一个实施例中，如图4所示，为判决模块判决的具体流程示意图，参考图4，判决开始后，具体过程如下：
(1)若终端设备处于连接态，则在协议规定的测量周期的基础上，若是获得的动态参数满足中信道比区域的条件即：第一信噪比门限值<初始信噪比值<第二信噪比门限值，继续判断信道的多普勒扩展是否小于多普勒门限值，若信道的多普勒扩展小于多普勒门限值，则判决得到当前测量周期的信道场景为第二信道场景，若信道的多普勒扩展大于多普勒门限值，判决得到当前测量周期的信道场景为第一信道场景；若是获得的动态参数不满足上述中信道比区域的条件，则直接判决得到当前测量周期的信道场景为第一信道场景。
(2)若终端设备处于非连接态，则除了上述的判断之外，还要额外考虑时延扩展，并且优先判断时延扩展是否小于时延门限值时，如果时延扩展小于时延门限值，则继续判断是否满足中信道比区域的条件(即第一信噪比门限值<初始信噪比值<第二信噪比门限值)，如果满足，则判决得到当前测量周期的信道场景为第二信道场景，如果不满足，则判决得到当前测量周期的信道场景为第一信道场景；若是一开始在判断时延扩展是否小于时延门限值时，发现时延扩展是否大于时延门限值，那么即使其他条件都满足，仍然判决得到当前测量周期的信道场景为第一信道场景。
上述实施例中，通过在不同信道场景中采用不同的滤波方式进行滤波，实现了对信道进行自适应的测量，在保证测量精度的前提下，能够有效降低额外复杂度带来的功耗问题，避免单纯提高测量精度或者单纯减少复杂度从而降低功耗带来的负面效应。
在一个具体的实施例中，本申请实施例提供的信道测量方法可应用于对AWGN信道进行测量，在对AWGN信道进行测量时，对于中等SNR区域(即第一信噪比门限值<SNR<第二信噪比门限值)，尽管依据自适应选择机制会切换到第二滤波方式，但是在测量精度方面，测量得到的SNR和RSRP的准确率，基本上和第一滤波方式这种高精度的方法保持类似的测量性能。由此可见，在对AWGN信道进行测量时，通过本申请实施例提供的信道测量方法，在中等SNR区域通过采用第二滤波方式，可以在保证测量精度的前提下，显著降低系统功耗。可以理解的是，对于复杂的衰落信道场景，基本上也遵循和AWGN相同的结论。
参考表1，可以看出本申请所实现的自适应测量方法在计算复杂度方面的减少，这意味着将带来明显的功耗性能提升。
表1
滤波方式 第一滤波方式 第二滤波方式
计算复杂度 11361 7638
综上，本申请通过引入了自适应选择机制，提升了系统方案的鲁棒性。并且依据不同的接入状态，多普勒扩展，时延扩展，在兼顾测量精度需求的同时，有效降低功耗。此外，本申请提供的自适应选择机制，还可以扩展到更多的测量方法和判决条件。本申请提供的测量方法能够用于测量模式下，在满足测量需求时降低功耗的目的，从而提升系统方案的鲁棒性。
应该理解的是，虽然如上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信道测量方法的信道测量装置。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，故下面所提供的一个或多个信道测量装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于信道测量方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种信道测量装置500，包括：
特征值确定模块502，用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值；
连接状态确定模块504，用于确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态；
滤波方式确定模块506，用于根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗；
滤波处理模块508，用于采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；
测量值确定模块510，用于基于目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
上述信道测量装置，通过获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信道特征值，进一步确定当前测量周期内终端设备的网络连接状态，根据初始信道特征值和网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，采用目标滤波方式对初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数，由于可以根据初始信道特征值和网络连接状态自适应地从滤波方式集合中选择目标滤波方式，并且滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且第二滤波方式所需要的功耗小于第一滤波方式所需要的功耗，避免了统一采用高功耗的滤波方式进行滤波，减少了终端设备测量时的系统功耗。
在一个实施例中，滤波方式确定模块，还用于根据初始信道特征值和网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果；基于场景识别结果从滤波方式集合中，确定目标滤波方式。
在一个实施例中，特征值确定模块，用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值；滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景，第一判决条件用于指示初始信噪比值大于第一信噪比门限值且小于第二信噪比门限值；从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，特征值确定模块，还用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值以及信道的多普勒扩展；滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件、信道的多普勒扩展满足第二判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景，第二判决条件用于指示信道的多普勒扩展小于多普勒门限值；从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，特征值确定模块，还用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于初始信道估计参数确定初始信噪比值和信道的时延扩展；滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为非连接态，并且初始信噪比值满足第一判决条件、时延扩展满足第三判决条件，则识别得到信道场景为第二信道场景，第三判决条件用于指示信道的时延扩展小于时延门限值；从滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为非连接态，并且时延扩展不满足第三判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，滤波方式确定模块，还用于若网络连接状态为非连接态，并且时延扩展满足第三判决条件、初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到信道场景为第一信道场景；从滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
在一个实施例中，滤波处理模块，还用于若目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第一预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行频域去噪；或者若目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第二预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行时域去噪。
在一个实施例中，滤波处理模块，还用于若目标滤波方式为第二滤波方式，则对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行平均滤波，得到目标信道估计参数。
在一个实施例中，上述装置还包括：统计模块，用于对多个测量周期内确定的目标滤波方式进行统计，得到第一滤波方式对应的第一数量统计值以及第二滤波方式对应的第二数量统计值；将第一数量统计值和第二数量统计值上报至网络设备，以指示网络设备基于第一数量统计值以及第二数量统计值，对接收到的多个测量周期内的目标测量值进行滤波处理。
上述信道测量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，提供了一种电子设备，该电子设备可以是终端设备，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。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。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信道测量方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
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信道测量方法的步骤。
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，使得计算机执行信道测量方法。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种信道测量方法，其特征在于，包括：
获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值；
确定所述当前测量周期内终端设备的网络连接状态；
根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；所述滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且所述第二滤波方式所需要的功耗小于所述第一滤波方式所需要的功耗；
采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；
基于所述目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果；
基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：
获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信噪比值；
所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：
若所述网络连接状态为连接态，并且所述初始信噪比值满足第一判决条件，则识别得到所述信道场景为第二信道场景，所述第一判决条件用于指示所述初始信噪比值大于第一信噪比门限值且小于第二信噪比门限值；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：
若所述网络连接状态为连接态，并且所述初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到所述信道场景为第一信道场景；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：
获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信噪比值以及信道的多普勒扩展；
所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：
若所述网络连接状态为连接态，并且所述初始信噪比值满足第一判决条件、所述信道的多普勒扩展满足第二判决条件，则识别得到所述信道场景为第二信道场景，所述第二判决条件用于指示所述信道的多普勒扩展小于多普勒门限值；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值，包括：
获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信噪比值和信道的时延扩展；
所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，包括：
若所述网络连接状态为非连接态，并且所述初始信噪比值满足第一判决条件、所述时延扩展满足第三判决条件，则识别得到所述信道场景为第二信道场景，所述第三判决条件用于指示所述信道的时延扩展小于时延门限值；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第二滤波方式，作为目标滤波方式。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：
若所述网络连接状态为非连接态，并且所述时延扩展不满足第三判决条件，则识别得到所述信道场景为第一信道场景；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态对信道场景进行识别，得到场景识别结果，还包括：
若所述网络连接状态为非连接态，并且所述时延扩展满足第三判决条件、所述初始信噪比值不满足第一判决条件，则识别得到所述信道场景为第一信道场景；
所述基于所述场景识别结果从所述滤波方式集合中，确定目标滤波方式，包括：
从所述滤波方式集合中选择第一滤波方式，作为目标滤波方式。
9.根据权利要求1至8任意一项所述的方法，其特征在于，所述初始信道估计参数中包括与各个参考信号对应的初始信道估计参数，所述采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数包括：
若所述目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第一预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行频域去噪；或者
若所述目标滤波方式为第一滤波方式，则采用第二预设方式对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行时域去噪。
10.根据权利要求1至8任意一项所述的方法，其特征在于，所述初始信道估计参数中包括与各个参考信号对应的初始信道估计参数，所述采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数包括：
若所述目标滤波方式为第二滤波方式，则对各个参考信号对应的初始信道估计参数进行平均滤波，得到目标信道估计参数。
11.根据权利要求1至8任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对多个测量周期内确定的目标滤波方式进行统计，得到第一滤波方式对应的第一数量统计值以及第二滤波方式对应的第二数量统计值；
将所述第一数量统计值和所述第二数量统计值上报至网络设备，以指示所述网络设备基于所述第一数量统计值以及第二数量统计值，对接收到的所述多个测量周期内的目标测量值进行滤波处理。
12.一种信道测量装置，其特征在于，包括：
特征值确定模块，用于获取当前测量周期内的初始信道估计参数，基于所述初始信道估计参数确定初始信道特征值；
连接状态确定模块，用于确定所述当前测量周期内终端设备的网络连接状态；
滤波方式确定模块，用于根据所述初始信道特征值和所述网络连接状态从滤波方式集合中，确定目标滤波方式；所述滤波方式集合中至少包括第一滤波方式和第二滤波方式，且所述第二滤波方式所需要的功耗小于所述第一滤波方式所需要的功耗；
滤波处理模块，用于采用目标滤波方式对所述初始信道估计参数进行滤波处理，得到目标信道估计参数；
测量值确定模块，用于基于所述目标信道估计参数，确定当前测量周期内各个信道测量指标的目标测量值。
13.一种电子设备，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11中任一项所述的信道测量方法的步骤。
14.一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11中任一项所述的信道测量方法的步骤。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的信道测量方法的步骤。
CN202210408664.6A 2022-04-19 2022-04-19 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 Pending CN114900855A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210408664.6A CN114900855A (zh) 2022-04-19 2022-04-19 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210408664.6A CN114900855A (zh) 2022-04-19 2022-04-19 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114900855A true CN114900855A (zh) 2022-08-12

Family

ID=82716812

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210408664.6A Pending CN114900855A (zh) 2022-04-19 2022-04-19 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114900855A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116032702A (zh) * 2023-02-22 2023-04-28 南京创芯慧联技术有限公司 自适应信道估计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116055263A (zh) * 2023-03-06 2023-05-02 南京创芯慧联技术有限公司 信道估计方法、装置、通信设备及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116032702A (zh) * 2023-02-22 2023-04-28 南京创芯慧联技术有限公司 自适应信道估计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116032702B (zh) * 2023-02-22 2024-03-19 南京创芯慧联技术有限公司 自适应信道估计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116055263A (zh) * 2023-03-06 2023-05-02 南京创芯慧联技术有限公司 信道估计方法、装置、通信设备及存储介质
CN116055263B (zh) * 2023-03-06 2023-06-13 南京创芯慧联技术有限公司 信道估计方法、装置、通信设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114900855A (zh) 信道测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN106385675B (zh) 多卡多待单通移动终端寻呼指示接收方法及装置
US8830858B2 (en) Utilizing scanned radio access technology information
CN109195170A (zh) 小区扩容方法、装置及存储介质
CN110505650B (zh) 随机异构分层网容量智能评估方法及装置
JP2023103411A (ja) 情報指示方法、情報特定方法、端末及び基地局
US9860008B2 (en) Channel estimation for interference cancellation
CN116055263B (zh) 信道估计方法、装置、通信设备及存储介质
CN112600773B (zh) 信道估计方法及装置、计算机可读存储介质、终端
CN111770525B (zh) 一种邻区测量装置、终端以及邻区测量方法
CN102572894B (zh) 一种干扰小区选择方法及装置
CN116032702B (zh) 自适应信道估计方法、装置、计算机设备和存储介质
TWI459637B (zh) 通訊頻道選擇方法及其電子裝置
CN113194050A (zh) 参数估计方法、装置、存储介质及终端
US20130227581A1 (en) Technique for Providing Task Priority Related Information Intended for Task Scheduling in a System
WO2023241247A1 (zh) Bwp切换方法、装置、终端、存储介质及产品
WO2023103995A1 (zh) 小区测量方法、装置、终端、存储介质及程序产品
CN113015218B (zh) 移动通信信息的处理方法和装置
CN115714625A (zh) 信道估计方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
Jiang et al. On searching available channels with asynchronous MAC-layer spectrum sensing
Uludağ et al. Energy and rate modeling of data download over LTE with respect to received signal characteristics
CN107370549B (zh) 一种干扰判定方法及其装置
CN112153679A (zh) 一种转网方法及装置
CN114710217B (zh) 一种数据传输方法、装置、设备及存储介质
CN115801504B (zh) 时域抽头存储方法、装置、计算机设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination