CN115913420A - 5g小基站系统中基于srs的snr估计方法和装置 - Google Patents

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史涛
赵强
许秋平
雷雨濛
徐一帆
张响生
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Abstract

本发明涉及5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置，采用在5G NR通信协议框架下周期性发送的SRS信号计算信号功率，并利用SRS信号相邻载波的信号估计噪声功率，整个过程在利用全带宽数据的同时减小了计算噪声的计算复杂度，减少计算时间，从而提高计算效率。此外，本发明还对SRS信号的信道响应进行平滑滤波消噪处理，依次得出粗信道估计、中间信道估计和最终信道估计，以减小干扰信号噪声对估计性能的影响，提升信号功率计算的准确性，从而得到更为准确的SNR估计值，进而改善5G小基站的通信质量。

Description

5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，尤其是涉及一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置。
背景技术
在移动通信5G小基站系统中，一般采用SRS（sounding reference signal，探测参考信号）进行SNR（signal noise ratio，信噪比）的测量。SNR是指对接收信号中的信息和噪声功率或能量分别进行估计和测量，并计算信息和噪声之比。信噪比是衡量移动通信5G系统质量的重要指标。一方面，系统使用SNR参数衡量信道质量，另一方面可以通过SNR 参数优化系统中其它算法模块的性能。随着高速通信系统的快速发展，对SNR估计的要求也越来越高，要求准确度更高、性能更好、计算更简单且实现更容易。
目前，5G小基站系统计算SNR估计方法为最大似然(Maximum Likelihood) 估计法，该方法是利用接收到的频域信号y，采用最小二乘法准则(leastsquare,ls)算法计算出信道估计响应H，然后利用y-H×x（x为本地生成的SRS序列信号）计算出信号噪声Ni。最后计算出信噪比SNR=H×x/(y-H×x)。由于5G小站系统设计规格需求及性能方面因素考虑，在配置SRS参数时，考虑频间干扰，将采用2梳分的配置，此时用户发送的SRS配置为comb4，梳分偏移combOffset的值为0，2（即每个RB中的0，2，4，6，8，10位置上的RE为SRS信号，1，3，5，7，9，11位置上的RE即为干扰信号）。于是在整个带宽上，只在偶数载波上存在SRS信号，所有的基数载波上的数据为底噪。此种配置能够使得有效数据在频域映射时错开，从而降低频间干扰，保证性能要求。在此种配置下，只有在偶数的载波上存在有效数据，基数载波上存在底噪数据。但是在计算SNR时，只采用偶数载波上的有效数据进行计算，并未考虑到基数上的底噪数据，会造成SNR测量不准及计算复杂度高的问题。
因此，亟需提出一种计算更简便、且测量准确的SNR估计方法和装置。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置，其计算更简便且测量更准确。
为解决上述技术问题，本发明提供一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，包括以下步骤：
S1.从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号；和相邻SRS测量信号，其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，l为OFDM符号，r为接收天线；
S2.根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引；
S3.依据所述SRS测量信号和所述本地SRS发生序列，基于最小二乘估计算法，计算得到粗信道估计；
S4.对所述粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理，得到中间信道估计；
其中，所述，是SRS的端口数，Nu是用户数，
S5.依据MMSE均衡算法对所述中间信道估计进行插值滤波处理，得到不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)及MMSE矩阵Φ(k')；
S6.依据所述协方差Sinc函数θ(k)和所述MMSE矩阵Φ(k')计算权值w(k,l;k′,l′)，再依据所述权值w(k,l;k′,l′)对所述中间信道估计进行RE级插值运算，得到最终信道估计；
S7.依据所述最终信道估计和所述本地SRS发生序列计算频带上偶数载波的信号功率Pu，依据所述相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni；
S8.依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′；
S9.根据所述中间信噪比SNR′和所述协方差Sinc函数θ(k)，得到新的所述MMSE矩阵Φ(k')；然后，返回所述步骤S6进行再一次依序逐步计算，直到所述步骤S8依据所述信噪比计算公式得到最终信噪比SNRest。
更进一步的，在所述步骤S3中，所述粗信道估计=。
更进一步的，在所述步骤S4中，
所述中间信道估计。
更进一步的，在所述步骤S5中，
所述协方差Sinc函数；
其中，为信道传播最大时延量，为载波空间，为整个带宽的载波索引值，为SRS载波索引值；
所述MMSE矩阵 ；
在所述步骤S9中，所述MMSE矩阵。
更进一步的，所述SNR0为30db。
更进一步的，在所述步骤S6中，
所述权值；
所述最终信道估计；其中，T表示矩阵转置。
更进一步的，在所述步骤S7中，
所述频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，所述，所述 为的转置共轭；
所述频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，所述，所述是的转置共轭。
为解决上述技术问题，本发明提供一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置，包括第一信号单元，第二信号单元，第一运算单元，第二运算单元和信噪比计算单元；
所述第一信号单元从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号；其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，l为OFDM符号，r为接收天线；
所述第二信号单元根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引；
所述第一运算单元用于依据最终信道估计和所述本地SRS发生序列Xsrs(k,l,p)计算频带上偶数载波的信号功率Pu；所述最终信道估计依据权值w(k,l;k′,l′) 对中间信道估计进行RE级插值运算得到；所述权值w(k,l;k′,l′)依据不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和MMSE矩阵Φ(k' )计算得到；所述不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和所述MMSE矩阵Φ(k')依据MMSE均衡算法对所述中间信道估计进行插值滤波处理得到；所述中间信道估计通过对粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理得到；所述粗信道估计依据所述SRS测量信号和所述本地SRS发生序列 ，基于最小二乘估计算法，计算得到；其中，所述，是SRS的端口数；Nu是用户数，
所述第二运算单元用于依据所述相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni；
所述信噪比计算单元用于依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′，将中间信噪比SNR′输出到所述第一运算单元；再接收所述第一运算单元输出的新的频带上偶数载波的信号功率Pu，基于信噪比计算公式，得到最终信噪比SNRest；
所述第一运算单元还用于根据所述中间信噪比SNR一和所述协方差Sinc函数θ(k)，得到新的MMSE矩阵Φ(k' )；再依据所述不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和所述新的MMSE矩阵Φ(k' )计算得到新的权值w(k,l;k′,l′)，再依据新的权值w(k,l;k′,l′) 对中间信道估计进行RE级插值运算得到新的最终信道估计，再依据新的最终信道估计和所述本地SRS发生序列计算得到新的频带上偶数载波的信号功率Pu，再输出给所述信噪比计算单元。
更进一步的，所述粗信道估计=；
所述中间信道估计；
所述协方差Sinc函数；
所述MMSE矩阵；
所述权值；
所述最终信道估计；其中，T表示矩阵转置；
所述频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，所述；
所述频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，所述，所述是的转置共轭。
更进一步的，所述SNR0为30db。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明在利用全带宽数据的同时减小了计算噪声的计算复杂度，减少了计算时间。此外，本发明还对SRS信号的信道响应进行平滑滤波消噪处理，依次得出粗信道估计、中间信道估计和最终信道估计，以减小干扰信号噪声对估计性能的影响，提升信号功率计算的准确性，从而得到更为准确的SNR估计值，进而改善5G小基站系统的通信质量。
附图说明
图1是本发明实施例的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法步骤图；
图2是本发明实施例的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便按本发明实施例以外的其他顺序实施。
如图1所示，本发明实施例的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，包括以下步骤：
S1.从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号；和相邻SRS测量信号。其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，根据协议的规定，k为偶数，可以是0,2,4,8…等，也可以是0,4,8,12…等。l为OFDM（Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，正交频分复用）符号，r为接收天线。
S2.根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引。
3GPP TS38.211协议规定了产生天线端口的SRS序列的生成公式：
其中：
，∈{1,2,4}个连续的OFDM符号；
，；
i是天线端口的索引值。
表示 SRS 在频域占用的 RB 个数，可参考3GPP TS38.211协议的Table6.4.1.4.3-1表格设置。令b=BSRS，BSRS∈{0,1,2,3}，CSRS∈{0,1,...,63}是SRS带宽配置索引。均由上层参数freqHopping设置，以此确定的取值。是传输梳的数量，取值2或4，包含在高层参数transmissionComb中。。
天线端口的循环移位根据如下公式获得：
其中，包含在高层参数transmissionComb中，协议规定，。
为低峰均比系列，由以下公式产生：
其中,是基序列，是序列长度，是每个RB的载波个数，j为复数，是循环移位，通过不同的和，可以从单个基序列上产生多个序列。
基序列分成多个组，其中u∈{0,1,...,29}是组号，v是序列内的基序列号，当一个组只包含一个基序列（v=0）时，每个基序列的长度时，其中。此时用此配置，一个组只包含一个基序列。
基序列的定义依赖于长度。当基序列长度大于等于36，即，基序列由以下公式定义：
其中：，NZC×(u+1)/31+1/2+v×
长度NZC是满足NZC＜MZC的最大质数。
当基序列长度小于36时，分为以下两种情况：
对于MZC=30，
对于MZC∈{6,12,18,24}，
由3GPP TS38.211协议5.2.2节的4个表格定义，分别对应MZC等于6/12/18和24共4种情况，在此不再赘述。
S3.依据SRS测量信号和本地SRS发生序列 ，基于最小二乘估计算法，计算得到粗信道估计。即。
S4.对粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理，得到中间信道估计。
即，。
其中，，是SRS的端口数，Nu是用户数，
S5.依据MMSE均衡算法对中间信道估计进行插值滤波处理，得到不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)及MMSE矩阵Φ(k')。
对于SRS信道估计，由于只需配置单符号，因此只需考虑频域插值，时域插值可以忽略，因此，协方差Sinc函数；MMSE矩阵。
其中，为信道传播最大时延量，为载波空间，为整个带宽的载波索引值，为SRS载波索引值；可设置为默认值30db。
S6.依据协方差Sinc函数θ(k)和MMSE矩阵Φ(k')计算权值w(k,l;k′,l′)，再依据权值w(k,l;k′,l′)对中间信道估计进行RE级插值运算，得到最终信道估计。
权值。
最终信道估计；其中，T表示矩阵转置。
S7.依据最终信道估计和本地SRS发生序列)计算频带上偶数载波的信号功率Pu，依据相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni。
频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，，为的转置共轭。
表示乘以自身的转置共轭，可将其转换为实数，即信号功率。
频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，，是的转置共轭。
表示在SRS的OFDM符号上，所有奇数载波上的噪声值（即底噪），此噪声值为复数，表示乘以自身的转置共轭，可将其转换为实数，即噪声功率。
mean是指计算平均值。
S8.依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′；
S9.根据所述中间信噪比SNR′和所述协方差Sinc函数，得到新的MMSE矩阵；然后，返回步骤S6进行再一次依序逐步计算，直到步骤S8依据信噪比计算公式得到最终信噪比SNRest。
具体的，MMSE矩阵。
然后，返回步骤S6，计算权值，将步骤S9计算得出的新的MMSE矩阵输入计算公式，得到新的权值，再将新的权值 输入最终信道估计的计算公式 ，得到新的最终信道估计 ；再执行步骤S7，将新的最终信道估计输入频带上偶数载波的信号功率的计算公式Pu，，得到新的频带上偶数载波的信号功率Pu；再执行步骤S8，将新的频带上偶数载波的信号功率Pu输入信噪比计算公式SNR，得到最终信噪比SNRest。
如图2所示，本发明实施例5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置，包括第一信号单元，第二信号单元，第一运算单元，第二运算单元和信噪比计算单元。
第一信号单元从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号；其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，l为OFDM符号，r为接收天线。
第二信号单元根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引。
第一运算单元用于依据最终信道估计和本地SRS发生序列计算频带上偶数载波的信号功率Pu；最终信道估计依据权值w(k,l;k′,l′) 对中间信道估计进行RE级插值运算得到；权值w(k,l;k′,l′) 依据不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和MMSE矩阵Φ(k')计算得到；不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和MMSE矩阵Φ(k')依据MMSE均衡算法对中间信道估计进行插值滤波处理得到；中间信道估计通过对粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理得到；粗信道估计依据SRS测量信号和本地SRS发生序列 ，基于最小二乘估计算法，计算得到。
其中，粗信道估计。
中间信道估计。其中，，是SRS的端口数；Nu是用户数，根据3GPPTS38.211协议的规定，若。
对于SRS信道估计，由于只需配置单符号，因此只需考虑频域插值，时域插值可以忽略，因此，协方差Sinc函数；MMSE矩阵。
其中，为信道传播最大时延量，为载波空间，为整个带宽的载波索引值，为SRS载波索引值；可设置为默认值30db。
权值。
最终信道估计；其中，T表示矩阵转置。
频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，，为的转置共轭。
表示乘以自身的转置共轭，可将其转换为实数，即信号功率。
第二运算单元用于依据相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni。
具体的，频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，，是的转置共轭。
表示在SRS的OFDM符号上，所有奇数载波上的噪声值（即底噪），此噪声值为复数，表示乘以自身的转置共轭，可将其转换为实数，即噪声功率。mean是指计算平均值。
信噪比计算单元用于依据频带上偶数载波的信号功率Pu和频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′，将中间信噪比SNR′输出到第一运算单元；再接收第一运算单元输出的新的频带上偶数载波的信号功率Pu，基于信噪比计算公式，得到最终信噪比SNRest；
第一运算单元还用于根据中间信噪比SNR′和协方差Sinc函数Φ(k' )，得到新的MMSE矩阵Φ(k' )；再依据不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和新的MMSE矩阵Φ(k' )计算得到新的权值w(k,l;k′,l′)，再依据新的权值w(k,l;k′,l′) 对中间信道估计进行RE级插值运算得到新的最终信道估计，再依据新的最终信道估计和本地SRS发生序列Xsrs(k,l,p)计算得到新的频带上偶数载波的信号功率Pu，再输出给信噪比计算单元。
综上所述，本发明在利用全带宽数据的同时减小了计算噪声的计算复杂度，减少了计算时间。此外，本发明还对SRS信号的信道响应进行平滑滤波消噪处理，依次得出粗信道估计、中间信道估计和最终信道估计，以减小干扰信号噪声对估计性能的影响，提升信号功率计算的准确性，从而得到更为准确的SNR估计值，进而改善5G小基站系统的通信质量。
以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，如对各个实施例中的不同特征进行组合等，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号和相邻SRS测量信号；其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，l为OFDM符号，r为接收天线；
S2.根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引；
S3.依据所述SRS测量信号和所述本地SRS发生序列 ，基于最小二乘估计算法，计算得到粗信道估计；
S4.对所述粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理，得到中间信道估计；
其中，所述，是SRS的端口数，Nu是用户数，
S5.依据MMSE均衡算法对所述中间信道估计进行插值滤波处理，得到不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)及MMSE矩阵Φ(k')；
S6.依据所述协方差Sinc函数θ(k)和所述MMSE矩阵Φ(k')计算权值w(k,l;k′,l′)，再依据所述权值w(k,l;k′,l′)对所述中间信道估计进行RE级插值运算，得到最终信道估计；
S7.依据所述最终信道估计和所述本地SRS发生序列计算频带上偶数载波的信号功率Pu，依据所述相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni；
S8.依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′；
S9.根据所述中间信噪比SNR′和所述协方差Sinc函数，得到新的MMSE矩阵；然后，返回所述步骤S6进行再一次依序逐步计算，直到所述步骤S8依据所述信噪比计算公式得到最终信噪比SNRest。
2.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述粗信道估计=。
3.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，在所述步骤S4中，
所述中间信道估计。
4.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，在所述步骤S5中，
所述协方差Sinc函数；
其中，为信道传播最大时延量，为载波空间，为整个带宽的载波索引值，为SRS载波索引值；
所述MMSE矩阵；
在所述步骤S9中，所述MMSE矩阵。
5.如权利要求4所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，所述SNR0为30db。
6.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，在所述步骤S6中，
所述权值；
所述最终信道估计；其中，T表示矩阵转置。
7.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法，其特征在于，在所述步骤S7中，
所述频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，所述，所述为的转置共轭；
所述频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，所述，所述是的转置共轭。
8.一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置，其特征在于，包括第一信号单元，第二信号单元，第一运算单元，第二运算单元和信噪比计算单元；
所述第一信号单元从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号Ysrs(k,l,r)；其中，k为接收到的SRS信号的子载波索引，l为OFDM符号，r为接收天线；
所述第二信号单元根据3GPP协议生成本地SRS发生序列；其中，p为发送天线端口索引；
所述第一运算单元用于依据最终信道估计和所述本地SRS发生序列计算频带上偶数载波的信号功率Pu；所述最终信道估计依据权值w(k,l;k′,l′)对中间信道估计进行RE级插值运算得到；所述权值w(k,l;k′,l′) 依据不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和MMSE矩阵Φ(k' )计算得到；所述不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和所述MMSE矩阵Φ(k' )依据MMSE均衡算法对所述中间信道估计进行插值滤波处理得到；所述中间信道估计通过对粗信道估计进行连续Nm子载波平滑去干扰处理得到；所述粗信道估计依据所述SRS测量信号和所述本地SRS发生序列 ，基于最小二乘估计算法，计算得到；其中，所述，是SRS的端口数；Nu是用户数，
所述第二运算单元用于依据所述相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni；
所述信噪比计算单元用于依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni，基于信噪比计算公式，确定中间信噪比SNR′，将中间信噪比SNR′输出到所述第一运算单元；再接收所述第一运算单元输出的新的频带上偶数载波的信号功率Pu，基于信噪比计算公式，得到最终信噪比SNRest；
所述第一运算单元还用于根据所述中间信噪比SNR′和所述协方差Sinc函数θ(k)，得到新的MMSE矩阵Φ(k' )；再依据所述不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)和所述新的MMSE矩阵Φ(k' )计算得到新的权值w(k,l;k′,l′)，再依据新的权值w(k,l;k′,l′) 对中间信道估计进行RE级插值运算得到新的最终信道估计，再依据新的最终信道估计和所述本地SRS发生序列Xsrs(k,l,p)计算得到新的频带上偶数载波的信号功率Pu，再输出给所述信噪比计算单元。
9.如权利要求8所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置，其特征在于，所述粗信道估计=；
所述中间信道估计；
所述协方差Sinc函数；
所述MMSE矩阵；
所述权值；
所述最终信道估计；其中，T表示矩阵转置；
所述频带上偶数载波的信号功率Pu；其中，所述；
所述频带上奇数载波的噪声功率Ni；其中，所述，所述是的转置共轭。
10.如权利要求8所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置，其特征在于，所述SNR0为30db。
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CN116527458A (zh) * 2023-07-05 2023-08-01 深圳国人无线通信有限公司 5g小基站的dmrs信号的snr估计方法和装置

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CN116527458A (zh) * 2023-07-05 2023-08-01 深圳国人无线通信有限公司 5g小基站的dmrs信号的snr估计方法和装置
CN116527458B (zh) * 2023-07-05 2024-03-22 深圳国人无线通信有限公司 5g小基站的dmrs信号的snr估计方法和装置

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