CN115021840A - 信息处理方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了信息处理方法及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术，涉及但不限于信息处理方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
根据天线之间的协方差矩阵进行干扰检测并确定干扰类型，然后进行干扰抑制合并(Interference Rejection Combining，IRC)是正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，OFDM)系统常用的解调技术之一。一般而言，用户设备(UserEquipment，UE)实现IRC模块需要得到较为准确的干扰情况，理论上，当非干扰场景即白噪声场景时，天线间噪声相关性为0，亦即噪声的协方差矩阵反对角线元素为0，当干扰场景时，天线间会有相关性。显然，如何通过不同资源块(Resource Block，RB)的天线间的协方差矩阵获取实际的干扰情况，是UE需解决的一个问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供的信息处理方法及装置、设备、存储介质，能够提高对不同的干扰场景进行较准确的检测，从而提升不同干扰场景下的UE解调性能。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种信息处理方法，包括：根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种信息处理装置，包括：分类模块，配置成根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；判决模块，配置成对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；判决模块，还配置成对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；输出模块，配置成将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。
在本申请实施例中，首先，根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；然后，对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵的融合矩阵(即第一融合矩阵)的非对角线元素进行置0判决后输出给IRC模块；以及对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵逐一进行置0判决后输出给IRC模块；如此，由于先根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，然后再针对不同类型的RB采用相应的检测方法，从而能够提高对不同的干扰场景进行较准确的检测，进而提升不同干扰场景下的UE解调性能。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。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。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
图1为本申请实施例可能适用的一种网络架构示意图；
图2为本申请实施例提供的信息处理方法的实现流程示意图；
图3为本申请实施例提供的宽带检测模式的实现流程示意图；
图4为本申请实施例提供的子带检测模式的实现流程示意图；
图5为本申请实施例提供的对待检测的RB进行分类的实现流程示意图；
图6为本申请实施例提供的确定第一门限的实现流程示意图；
图7为本申请实施例提供的干扰检测的装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的混合检测模式的实现流程示意图；
图9为本申请实施例信息处理装置的结构示意图；
图10为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
本申请实施例描述的网络架构以及业务场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定。本领域普通技术人员可知，随着网络架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
图1示出了本申请实施例可能适用的一种网络架构。如图1所示，本实施例提供的网络架构包括：网络设备101和终端102。本申请实施例所涉及到的终端102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、各种形式的用户终端设备(Terminal Device，TD)或移动台(Mobile Station，MS)或其他电子设备等。本申请实施例所涉及到的网络设备是一种部署在无线接入网中用以为终端提供无线通信功能的设备。在本申请实施例中，该网络设备例如可以为图1所示的基站，该基站可以包括各种形式的宏基站、微基站、中继站或接入点等电子设备。
本申请实施例提供的信息处理方法，既可以应用在终端102中，也可以应用在网络设备101中，对此本申请实施例不做限制。
本申请实施例的信息处理方法可以应用第四代移动通信系统(the 4thgeneration mobile communication system，4G)、第五代移动通信技术(5th-Generationwireless communication technology，5G)新空口(New Radio，NR)系统或未来的通信系统，也可以用于其他各种无线通信系统，总之对于分配给UE的资源在频域上是以RB为单位的无线通信系统，该方法均适用。
图2为本申请实施例提供的信息处理方法的实现流程示意图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤201至步骤204：
步骤201，根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；
步骤202，对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；
步骤203，对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；
步骤204，将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
在本申请实施例中，首先，根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；然后，对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵的融合矩阵(即第一融合矩阵)的非对角线元素进行置0判决后输出给IRC模块；以及对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵逐一进行置0判决后输出给IRC模块；如此，由于先基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，然后再针对不同类型的RB采用相应的检测方法，从而，一方面能够提高对不同的干扰场景进行较准确的检测，进而提升不同干扰场景下的UE解调性能；另一方面，能够自适应检测各种干扰类型。
在一些实施例中，如图3所示，所述方法还包括如下步骤205和步骤206：
步骤205，对第二融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第四噪声协方差矩阵；其中，所述第二融合矩阵是对待检测的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的；
本实施例中，待检测的RB是指待检测的所有RB，即全宽带的所有RB。第二融合矩阵是对待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵进行融合而得到的。
步骤206，将所述第四噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块；
在一些实施例中，如图4所示，所述方法还包括如下步骤207和步骤208：
步骤207，对所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到每一第一噪声协方差矩阵对应的第五噪声协方差矩阵；
步骤208，将各个所述第五噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块。
在一些实施例中，对噪声协方差矩阵进行置0判决，包括：根据预先确定的第一门限和所述噪声协方差矩阵的非对角线元素的统计值，确定置零判决门限；在所述噪声协方差矩阵的对角线元素的统计值大于所述置零判决门限的情况下，将所述噪声协方差矩阵的非对角线元素置0；其中，噪声协方差矩阵为以下之一：第一融合矩阵、第一噪声协方差矩阵、第二融合矩阵。
对于上述不同矩阵的置0判决的实施方式可以参考如下实施例中的描述和公式进行理解，这里不再详细说明。
以下分别对上述各个步骤的进一步的可选的实施方式以及相关名词等进行说明。
为了方便理解如下实施例描述的技术方案，首先，对第一噪声协方差矩阵进行说明。
在一些实施例中，第一噪声协方差矩阵是这样得到的：基于天线接收的RS进行信道估计，得到滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果；根据所述滤波前的信道估计和所述滤波后的信道估计，确定所述RS的第六噪声协方差矩阵；对同一RB的所有RS的第五噪声协方差矩阵的对应位置元素进行融合，得到第七噪声协方差矩阵；其中，所述同一RB是指待检测的RB中的任一个；基于所述同一RB的相邻RB的第七噪声协方差矩阵，对所述同一RB的第七噪声协方差矩阵进行滤波处理，得到所述第一噪声协方差矩阵。
举例而言：以NR PBCH 2天线接收为例，RE级计算模块为在获取滤波后的信道估计结果Hfilter以及最小二乘(LS)粗信道估计结果HLS(即滤波前的信道估计结果的一种示例)后，计算每个RS的协方差结果Rk，计算公式如下式(1)和式(2)所示：
np＝Hfilter-HLS,p＝0,1(1)；
上式中，p＝0,1分别表示天线0和天线1，Hfilter和HLS分别表示滤波后的信道估计结果以及初始粗信道估计结果，Rk为RS的天线间的噪声协方差矩阵，即第六噪声协方差矩阵。
RB级计算模块：如下式(3)所示，用于对同一个RB的所有RS的噪声协方差矩阵进行平均，得到最终的协方差矩阵Rrb：
这里，K表示一个RB的RE的计算个数，L为时域相同RB位置的OFDM符号个数。Rrb即为第七噪声协方差矩阵。
子带平滑模块：用于对相邻子带协方差矩阵按照某滤波系数进行滤波，例如根据如下公式(4)对第k个Rrb(即Rrb,k)进行平滑滤波：
对于边缘的RB的协方差矩阵Rrb，可以根据如下滤波公式(5)进行平滑滤波：
上式中，τf表示滤波系数，Rrb,f表示参与滤波的RB的协方差矩阵。
本实施例中，对于第一噪声协方差矩阵不做限定，可以是基于公式(4)或公式(5)得到的平滑滤波后的矩阵，也可以是未进行平滑滤波的第七噪声协方差矩阵。相比于基于平滑滤波前的噪声协方差矩阵进行干扰检测，基于平滑滤波后的噪声协方差矩阵进行干扰检测，由于在进行干扰检测之前，对RB的噪声协方差矩阵进行了平滑滤波，因此确保了样本是准确的且稳定的，从而帮助UE更为准确地检测干扰场景。
本实施例中，对同一RB的所有RS的第五噪声协方差矩阵的对应位置元素进行融合，得到第七噪声协方差矩阵。其中，对于融合方法不做限定，可以是对同一RB的所有RS的第五噪声协方差矩阵的对应位置元素进行均值计算、加权计算、除法运算或乘法运算等等，从而得到第七噪声协方差矩阵。
基于此，如下对步骤201至步骤208的进一步的可选的实施方式以及相关名词等进行说明。
在步骤201中，根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB。
对于两种信道估计结果的相关性可以通过协方差表征，对于两种信道估计结果的离散程度可以通过方差表征。而在第一噪声协方差矩阵中，由于该矩阵本质上是两种信道估计结果的协方差矩阵，因此，该矩阵的非对角线元素表征的是两种信道估计结果的协方差，对角线元素表征的是两种信道估计结果的方差。
基于此，在一些实施例中，可以根据待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值以及非对角线元素的第二统计值，对待检测的RB进行分类，得到所述第一类型的RB和所述第二类型的RB。
本实施例中，第一统计值为待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的模值的统计计算结果；第二统计值为待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的模值的统计计算结果。
进一步地，在一些实施例中，如图5所示，可以通过如下步骤2011至步骤2015实现步骤201：
步骤2011，根据第一预设值和所述第一统计值，确定第一范围；
步骤2012，根据第二预设值和所述第二统计值，确定第二范围；
步骤2013，确定第k个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值是否在所述第一范围内，以及所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值是否在所述第二范围内；如果是，执行步骤2014；否则，执行步骤2015；其中，k大于0且小于或等于所述待检测的RB的数目；
步骤2014，将所述第k个RB归属为第一类型的RB；
步骤2015，将所述第k个RB归属为第二类型的RB。
也就是说，在所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值不在第一范围内，或者，所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值不在第二范围内的情况下，将所述第k个RB归属为第二类型的RB。
举例而言：如下公式(6)所示，对待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素进行统计计算，得到第一统计值Nrb,diag：
公式(6)中，统计的对象可以是所有RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的模值。
如下公式(7)所示，对待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行统计计算，得到第二统计值Nrb,undiag：
上式(6)和(7)中，当天线数为2时，M为1；当天线数为4时，M为6。公式(7)中，统计的对象可以是所有RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的模值。
然后，根据如下公式(8)对待检测的RB中的各个RB进行分类，即如果满足如下公式(8)所示的条件，则将第k个RB归属为第一类型的RB；否则，将该RB归属为第二类型的RB：
式中，Nrb,k,diag是指第k个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值，Thdiag,k是指第一预设值，是大于0的值，比如该第一预设值设置为0.25或0.15等等，总之，目的是为了筛选出第一噪声协方差矩阵与第二融合矩阵相近的RB；Nrb,diag即第一统计值，Nrb,k,undiag是指第k个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值，Thundiag,k是指第二预设值，该值可以与第一预设值相同，也可以不同，总之，目的是为了筛选出第一噪声协方差矩阵与第二融合矩阵相近的RB；Nrb,undiag是指第二统计值。
在步骤202中，对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的。
首先，在对第一融合矩阵、第一噪声协方差矩阵和/或第二融合矩阵等噪声协方差矩阵进行置0判决之前，需要先确定用于置0判决的第一门限，然后根据所述第一门限对噪声协方差矩阵进行置0判决；
示例性地，根据所述第一门限和所述噪声协方差矩阵的非对角线元素的统计值，确定置零判决门限；在所述噪声协方差矩阵的对角线元素的统计值大于所述置零判决门限的情况下，将所述噪声协方差矩阵的非对角线元素置0。
其中，如图6所示，确定第一门限的方法包括如下步骤601至步骤603：
步骤601，根据待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第二统计值和第五预设值，确定第二门限；
步骤602，根据待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值与所述第二门限的大小关系，确定干扰场景的类型。
进一步地，在一些实施例中，在所述第一统计值小于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为色噪场景；在所述第一统计值大于或等于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为非色噪场景；如此，由于是基于全宽带的RB(即待检测的所有RB)去判断干扰场景的类型的，因此判断结果更为准确。
步骤603，根据所述干扰场景的类型，设置第一门限。
在一些实施例中，在所述干扰场景的类型为色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第三预设值；在所述干扰场景的类型为非色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第四预设值；其中，所述第三预设值大于所述第四预设值。
可以理解地，在该实施例中，先基于所有RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值和非对角线元素的第二统计值，对干扰场景进行判断，基于此设置第一门限；如此，由于是基于所有RB的第一噪声协方差矩阵进行的干扰场景的判断，因此判断结果更为准确，从而基于准确的干扰场景判断结果，得到的第一门限也更为准确，从而提高置0判决的准确性，进而提高IRC模块的性能。
对于第一融合矩阵的非对角线元素的置0判决，在一些实施例中，可以根据预先确定的第一门限和所述第一融合矩阵的非对角线元素的第五统计值，确定第三门限；在所述第一融合矩阵的对角线元素的第六统计值大于所述第三门限的情况下，将所述第一融合矩阵的非对角线元素置0，得到所述第二噪声协方差矩阵。
举例而言：可以根据如下公式(9)对干扰场景的类型进行判决，如果满足公式(9)所示的条件，则确定干扰场景的类型为色噪场景，否则为非色噪场景：
Nrb,diag＜Thundiag*Nrb,undiag(9)；
式(9)中，Nrb,diag是指第一统计值，即待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的统计计算结果，统计对象为对角线元素的模值；Thundiag是指第五预设值，例如该值设为4，当然对于该预设值的大小不做限定，总之目的是为了能够准确地判断干扰场景的类型；Nrb,undiag是指第二统计值，即待检测的所有RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的模值的统计计算结果。
基于干扰场景的类型设置第一门限的值，例如根据如下公式(10)进行第一门限的设置：
式(10)中，Thsetzero是指第一门限，Thcolor是指第三预设值，Thncolor是指第四预设值。
根据如下公式(11)确定第一融合矩阵Nwb'：
式(11)中，R(rb)是指属于第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵，这里第一类型的RB组成的集合称为WB集合。
基于如下公式(12)进行置0判决：
如果diag(Nwb′)＞Thsetzero*undiag(abs(Nwb′))，则Nwb′的非对角线元素置为0(12)；式(12)中，Thsetzero是第一门限，undiag(abs(Nwb′)是指第一融合矩阵的非对角线元素的第五统计值，diag(Nwb′)是指第一融合矩阵的对角线元素的第六统计值。可选的，第五统计值为第一融合矩阵的非对角线元素的模值的统计值，第六统计值为第一融合矩阵的对角线元素的模值的统计值。
在步骤203中，对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵。
在一些实施例中，可以根据所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第七统计值和预先确定的第一门限，确定第四门限；在所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第八统计值大于所述第四门限的情况下，将所述第一噪声协方差矩阵的非对角线元素置0，得到所述第三噪声协方差矩阵。
举例而言：可以根据如下公式(13)对第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决：
如果diag(Ni′)＞Thsetzero*undiag(abs(Ni′))，Ni′的非对角线元素置为0(13)；式(13)中，Ni′是指属于第二类型的第i′个RB的第一噪声协方差矩阵，diag(Ni′)是指第i′个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第八统计值，Thsetzero是指第一门限，undiag(abs(Ni′))是指第i′个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第七统计值。
在步骤204中，将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
在一些实施例中，IRC模块，配置成：对输入的噪声协方差矩阵进行分解；对分解后的结果进行白化处理；然后，基于白化处理结果进行多入多出(MIMO)检测。
在步骤205中，对第二融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第四噪声协方差矩阵；其中，所述第二融合矩阵是对待检测的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的。
在一些实施例中，根据所述第二融合矩阵的非对角线元素的第九统计值和预先确定的第一门限，确定第五门限；在所述第二融合矩阵的对角线元素的第十统计值大于所述第五门限的情况下，将所述第二融合矩阵的非对角线元素置0，得到所述第四噪声协方差矩阵；
举例而言：根据如下公式(14)得到第二融合矩阵Nwb：
式(14)中，R(rb)是指待检测的RB中的任一RB的第一噪声协方差矩阵；
基于此，可以根据如下公式(15)对第二融合矩阵的非对角线元素进行置0判决：
如果diag(Nwb)＞Thsetzero*undiag(abs(Nwb))，则Nwb的非对角线元素置为0(15)；式(15)中，diag(Nwb)是指第二融合矩阵的对角线元素的模值的第十统计值；Thsetzero是指第一门限；undiag(abs(Nwb))是指第二融合矩阵的非对角线元素的模值的第九统计值。
在步骤207中，对所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到每一第一噪声协方差矩阵对应的第五噪声协方差矩阵；
在一些实施例中，根据所述第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第十一统计值和预先确定的第一门限，确定第六门限；在所述第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第十二统计值大于所述第六门限的情况下，将所述第一噪声协方差矩阵的非对角线元素置0，得到所述第五噪声协方差矩阵。
举例而言：可以根据如下公式(16)，对第一噪声协方差矩阵进行置0判决：如果diag(Ni)＞Thsetzero*undiag(abs(Ni))，Ni的非对角线元素置0，i＝0,1…N-1(16)；式(16)中，Ni是指所述待检测的RB的第i个RB的第一噪声协方差矩阵，diag(Ni)是指第i个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的模值的第十二统计值；Thsetzero是指第一门限；undiag(abs(Ni))是指第i个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的模值的第十一统计值。
根据天线之间协方差矩阵进行干扰检测并确定干扰类型，然后进行IRC是OFDM系统常用的解调技术之一，一般而言，UE实现IRC模块需要得到较为准确的干扰情况，理论上，当非干扰场景即白噪声场景时，天线间噪声相关性为0，亦即噪声的协方差矩阵反对角线元素为0，当干扰场景时，天线间会有相关性。显然，如何通过不同RB的天线间的协方差矩阵获取实际的干扰情况，是UE需解决的一个问题。
在一些实施例中，根据天线之间的协方差矩阵进行干扰检测有两种思路：
1.根据全宽带所有RB进行检测，但是该方法无法有效检测窄带干扰比，如GSM上行信号对5G系统的干扰；
2.逐个RB检测，该方法忽略了正常宽带信号特性，从而影响了非干扰场景性能。
此外，干扰检测算法需要较强的鲁棒性，能够识别现网中处于变化中的干扰。
基于此，下面将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。
在本申请实施例中，旨在提供一种应用于干扰检测的方法和装置，在保证复杂度较低的同时，能够有效地对不同的干扰场景进行检测，从而提升不同场景下的UE解调性能。
在本申请实施例中，如图7所示，应用于干扰检测的装置包括协方差计算模块、子带平滑模块、宽带有色噪声检测模块、子带有色噪声检测模块和协方差模式输出判决模块；其中，
1.协方差计算模块，用于获取滤波信道估计结果和初始最小二乘(LS)信道估计结果，基于这两个结果计算协方差矩阵；
2.子带平滑模块，用于根据协方差矩阵按照一定长度进行平滑，从而保证子带协方差矩阵的稳定；
3.宽带有色噪声检测模块，用于根据全宽带协方差矩阵进行检测，已确定是否有干扰(有色噪声)；
4.子带有色噪声检测模块，用于根据宽带有色噪声结果逐个子带判断；
5.协方差模式输出判决模块：用于对子带有色噪声检测模块和宽带有色噪声检测模块的结果输出给IRC模块。
其中，协方差计算模块包括RE级计算模块和RB级计算模块；以NR PBCH2天线接收为例，RE级计算模块为在获取滤波的信道估计结果以及最小二乘(LS)粗信道估计结果后，计算每个RS的协方差结果，计算公式如下式(17)和式(18)所示：
np＝Hfilter-HLS,p＝0,1(17)；
上式中，Hfilter和HLS分别表示滤波后的信道估计结果以及初始粗信道估计结果，Rk为RS的天线间的噪声协方差矩阵。
RB级计算模块，如下式(19)所示，用于对同一个RB的所有RS的噪声协方差矩阵进行平均，得到最终的协方差矩阵Rrb。
这里，K表示一个RB的RE的计算个数，L为时域相同RB位置的OFDM符号个数。
子带平滑模块，用于对相邻子带协方差矩阵按照某滤波系数进行滤波，例如根据如下公式(20)对第k个Rrb进行平滑滤波：
对于边缘的RB的协方差矩阵Rrb，可以根据如下滤波公式(21)进行平滑滤波：
上式中，τf表示滤波系数，Rrb,f表示参与滤波的RB的协方差矩阵。
宽带有色噪声检测功能，用于统计所有RB的对角线元素和非对角线元素，统计对象可以为每个协方差矩阵元素的模值：
其中，对角线元素的统计计算可以参考如下公式(22)：
非对角线元素的统计计算可以参考如下公式(23)：
上式中，当天线数为2时，M为1；当天线数为4时，M为6；
完成上述操作后，根据统计结果与既定的门限进行比较，确定当前所有的RB内是否包含有色噪声。如果统计结果满足如下式(24)，则把当前场景归结为色噪场景，否则为非色噪场景。
Nrb,diag＜Thundiag*Nrb,undiag(24)；
式中，Thundiag为既定的门限。
根据干扰场景确定门限Thsetzero，Thsetzero用于判决非对角线元素是否置0。例如下式(25)所示，如果当前场景为色噪场景，则将Thsetzero设置为等于Thcolor；如果当前场景为非色噪场景，则将Thsetzero设置为等于Thncolor；其中，Thcolor和Thncolor为预设值。
子带色噪检测功能包括：根据RB的滤波后的协方差矩阵Rrb的对角线元素和非对角线元素逐个进行检测，检测方法如下式(26)所示，基于全宽带对角线和非对角线的总和和单个RB的结果进行判决，如果满足某个阈值，则把该RB归类到宽带范围内，否则把该RB归类到窄带范围内。即，如果第k个RB的滤波后的协方差矩阵Rrb的对角线元素的统计结果和非对角元素的统计结果同时满足如下式(26)所示的条件，则将该第k个RB归类到宽带范围内(即WB集合内)，否则归类到窄带范围内。
式中，Thdiag,k和Thundiag,k均为既定的门限。
子带色噪检测功能还包括：当所有子带RB检测完后，对归类为WB集合的所有RB的滤波后的协方差矩阵Rrb的对角线元素和非对角线元素重新进行求和平均计算，其中，对角线元素的统计计算参考如下式(27)：
非对角线元素的统计计算参考如下式(28)：
协方差模式输出模块功能包括：根据当前值或者历史值判决协方差输出模式，协方差输出模块包括三种输出模式：宽带模式，子带模式和混合模式。
其中，宽带模式为：如下式(29)所示，对全宽带的协方差矩阵进行平均，即对所述所有RB的协方差矩阵进行平均：
根据上述公式(25)，即色噪判断确定的门限Thsetzero对基于式(29)得到的Nwb(即平均后的结果)进行置0操作。例如如下式(30)所示：
如果diag(Nwb)＞Thsetzero*undiag(abs(Nwb))，则Nwb的非对角线元素置为0(30)；
判决完后，对整个宽带结果按照置0处理后的Nwb进行输出。
上面以及后续描述中，diag和undiag表示对角线元素和非对角线元素的平均结果。
协方差输出模块中的子带输出模式为：根据上述公式(25)，即色噪判断确定的门限Thsetzero对全宽带结果进行置0判决，如下公式(31)所示：
如果diag(Ni)＞Thsetzero*undiag(abs(Ni))，Ni的非对角线元素置为0，i＝0,1…N-1(31)；
置0完成后对基于式(31)得到的全宽带结果按照RB输出。
如图8所示，协方差输出模块中的混合检测模式为：
1)对子带色噪检测功能中检测出的WB集合RB进行平均，如下式(32)所示：
根据上述公式(25)，即色噪判断确定的门限Thsetzero对基于式(32)得到的结果进行置0操作，如下式(33)所示：
如果diag(Nwb′)＞Thsetzero*undiag(abs(Nwb′))，则Nwb′的非对角线元素置为0(33)；
判决完后，对整个宽带结果按置0处理后的Nwb′进行输出，即输出基于式(33)得到的结果。
2)对WB集合外的RB的滤波后的协方差矩阵进行子带处理，如下式(34)所示：
如果diag(Ni′)＞Thsetzero*undiag(abs(Ni′))，Ni′的非对角线元素置为0(34)；
置0完成后对这个集合内的按照RB输出，即输出基于式(34)得到的结果。
在本申请实施例中，提供了一种较低复杂度且有效的干扰检测方法和装置，以较低复杂度支持不同的干扰类型场景，比如全宽带干扰和子带干扰等场景的检测。
1.对干扰类型进行两步判决，提升干扰检测精度。
2.通过不同的输出模式支持实际外场复杂的干扰场景。
与相关方法相比，该方案复杂度较低，检测精度高，且能有效的支持不同的干扰场景。
需要说明的是，本技术方案的思想不仅可以应用于NR，也可以灵活运用到别的无线接入技术中，原则上只要需要用IRC计算的接收机均可使用本方案。
应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等；或者，将不同实施例中步骤组合为新的技术方案。
基于前述的实施例，本申请实施例提供一种信息处理装置，该装置包括所包括的各模块以及各模块所包括的各单元，可以通过处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。
图9为本申请实施例信息处理装置的结构示意图，如图9所示，所述装置90包括：
分类模块901，配置成根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；
判决模块902，配置成对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；
判决模块902，还配置成对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；
输出模块903，配置成将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
在一些实施例中，判决模块902，还配置成：对第二融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第四噪声协方差矩阵；其中，所述第二融合矩阵是对待检测的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的；输出模块903，还配置成将所述第四噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块。
在一些实施例中，判决模块902，还配置成：对所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到每一第一噪声协方差矩阵对应的第五噪声协方差矩阵；输出模块903，还配置成将各个所述第五噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块。
在一些实施例中，分类模块901，配置成：根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值以及非对角线元素的第二统计值，对待检测的RB进行分类，得到所述第一类型的RB和所述第二类型的RB。
在一些实施例中，分类模块901，配置成：根据第一预设值和所述第一统计值，确定第一范围；根据第二预设值和所述第二统计值，确定第二范围；在所述RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值在所述第一范围内，以及所述RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值在所述第二范围内的情况下，将所述RB归属为第一类型的RB；在所述RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值不在所述第一范围内，或者，所述RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值不在所述第二范围内的情况下，将所述RB归属为第二类型的RB。
在一些实施例中，信息处理装置90还包括确定模块，所述确定模块配置成：根据待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第二统计值和第五预设值，确定第二门限；根据待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值与所述第二门限的大小关系，确定干扰场景的类型；根据所述干扰场景的类型，设置第一门限；相应地，判决模块902配置成根据所述第一门限，对噪声协方差矩阵进行置0判决；其中，所述噪声协方差矩阵为以下之一：第一融合矩阵、第一噪声协方差矩阵、第二融合矩阵。
在一些实施例中，所述确定模块，配置成：在所述第一统计值小于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为色噪场景；在所述第一统计值大于或等于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为非色噪场景。
在一些实施例中，所述确定模块，配置成：在所述干扰场景的类型为色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第三预设值；在所述干扰场景的类型为非色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第四预设值；其中，所述第三预设值大于所述第四预设值。
在一些实施例中，判决模块902，配置成：根据所述第一门限和所述噪声协方差矩阵的非对角线元素的统计值，确定置零判决门限；在所述噪声协方差矩阵的对角线元素的统计值大于所述置零判决门限的情况下，将所述噪声协方差矩阵的非对角线元素置0。
以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，对于本申请实施例中图7所示的干扰检测的装置的模块的划分和图9所示的信息处理装置的模块的划分，是从不同的角度进行划分的。也就是说，本申请实施例中对装置的模块划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。也可以采用软件和硬件结合的形式实现。
需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
本申请实施例提供一种电子设备，图10为本申请实施例的电子设备的硬件实体示意图，如图10所示，所述电子设备100包括存储器1001和处理器1002，所述存储器1001存储有可在处理器1002上运行的计算机程序，所述处理器1002执行所述程序时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。
需要说明的是，存储器1001配置为存储由处理器1002可执行的指令和应用，还可以缓存在处理器1002以及电子设备100中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。
本申请实施例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，使得计算机执行上述方法实施例提供的方法中的步骤。
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质、存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”或“一些实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如对象A和/或对象B，可以表示：单独存在对象A，同时存在对象A和对象B，单独存在对象B这三种情况。
需要说明的是，在本文中，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过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，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过程、方法、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“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各模块分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中；上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；
对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；
对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；
将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对第二融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第四噪声协方差矩阵；其中，所述第二融合矩阵是对所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的；以及将所述第四噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块；和/或
对所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到每一第一噪声协方差矩阵对应的第五噪声协方差矩阵；以及将各个所述第五噪声协方差矩阵输出给所述IRC模块。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第二统计值和第五预设值，确定第二门限；
根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值与所述第二门限的大小关系，确定干扰场景的类型；
根据所述干扰场景的类型，设置第一门限；
相应地，对所述噪声协方差矩阵进行置0判决，包括：根据所述第一门限，对噪声协方差矩阵进行置0判决；其中，所述噪声协方差矩阵为以下之一：第一融合矩阵、第一噪声协方差矩阵、第二融合矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值与所述第二门限的大小关系，确定干扰场景的类型，包括：
在所述第一统计值小于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为色噪场景；
在所述第一统计值大于或等于所述第二门限的情况下，将所述干扰场景的类型判决为非色噪场景。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述干扰场景的类型，设置第一门限，包括：
在所述干扰场景的类型为色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第三预设值；
在所述干扰场景的类型为非色噪场景的情况下，将所述第一门限的值设置为第四预设值；其中，所述第三预设值大于所述第四预设值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一门限，对噪声协方差矩阵进行置0判决，包括：
根据所述第一门限和所述噪声协方差矩阵的非对角线元素的统计值，确定置零判决门限；
在所述噪声协方差矩阵的对角线元素的统计值大于所述置零判决门限的情况下，将所述噪声协方差矩阵的非对角线元素置0。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对所述待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB，包括：
根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值以及非对角线元素的第二统计值，对待检测的RB进行分类，得到所述第一类型的RB和所述第二类型的RB。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测的RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第一统计值以及非对角线元素的第二统计值，对待检测的RB进行分类，得到所述第一类型的RB和所述第二类型的RB，包括：
根据第一预设值和所述第一统计值，确定第一范围；
根据第二预设值和所述第二统计值，确定第二范围；
在第k个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值在所述第一范围内，以及所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值在所述第二范围内的情况下，将所述第k个RB归属为第一类型的RB；其中，k大于0且小于或等于所述待检测的RB的数目；
在所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的对角线元素的第三统计值不在所述第一范围内，或者，所述第k个RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素的第四统计值不在所述第二范围内的情况下，将所述第k个RB归属为第二类型的RB。
9.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：
分类模块，配置成根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果得到的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；
判决模块，配置成对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；
判决模块，还配置成对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；
输出模块，配置成将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述的方法。
11.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
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