CN1917501A - 一种载波干扰噪声比的测量方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种载波干扰噪声比的测量方法及装置，本发明方法包括步骤：选取多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对；分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率；根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，消除所述干扰噪声功率中由频域信道响应变化所造成的估算误差；根据消除误差后的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。本发明可在终端经历时变或时不变信道时，精确测量载波干扰噪声比，达到充分利用载波干扰噪声比较高的子信道，提高系统性能的目的。

Description

一种载波干扰噪声比的测量方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种载波干扰噪声比的测量方法及测量装置。

背景技术

近些年来，以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)为代表的多载波传输技术受到了人们的广泛关注。多载波传输把数据流分解为若干个独立的子数据流，使每个子数据流具有低得多的比特速率。用这样低比特率形成的低速率符号去调制相应的子载波，就构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。

经过多年的发展，OFDM技术已经成功应用于非对称数字用户环路(Asymmetric Digital Subscriber Line，ADSL)、无线本地环路(Wireless LocalLoop，WLL)、数字音频广播(Digital Audio Broadcasting，DAB)、高清晰度电视(High-definition Television，HDTV)、无线局域网(Wireless Local AreaNetwork，WLAN)等系统中。正交频分多址(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing Access，OFDMA)是以OFDM调制为基础的新一代无线接入技术，是第二代宽带无线接入的一种新的多址方法，它将接入和调制有效地结合在一起。

OFDM将经过编码的待传输数据作为频域信息，然后将频域信息调制为时域信号在信道上传输，而在接收端则进行逆过程解调。OFDM系统的调制和解调可以分别由离散傅立叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT)和离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)来代替。通过N点IDFT运算，把频域数据符号变换为时域数据符号，经过载波调制之后，发送到信道中。在接收端，将接收信号进行相干解调，然后将基带信号进行N点DFT运算，即可获得发送的数据符号。在实际应用中，IDFT/DFT采用快速傅立叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)和快速傅立叶变换(Fast FourierTransform，FFT)来实现。IFFT/FFT技术的采用使得OFDM系统的复杂度大大降低，再加上高性能信息处理器件，比如可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device，PLD)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、微处理器(Micro Processor，μP)等的发展和应用，使得OFDM系统的实现更加容易，成为应用最广的一种多载波传输方案。

OFDM作为一种复用技术，将多路信号复用在不同正交子载波上。传统的频分复用(Frequency Division Multiplexing，FDM)技术将带宽分成几个子信道，中间用保护频带来降低干扰，它们同时发送数据。OFDM系统比传统的FDM系统要求的带宽要少得多。由于使用无干扰正交载波技术，子载波间无需保护频带，这样使得可用频谱的使用效率更高。

OFDM技术成功应用原因在于OFDM系统拥有如下优点：

(1)高速数据流通过了串并变换，使得每个子载波上的数据符号持续长度相对增加，从而可以有效减少无线信道的时间弥散所带来的符号间干扰(ISI)，这样就减少了接收机内均衡的复杂度，有时甚至可以不采用均衡器，仅通过采用插入循环前缀的方法消除ISI的不利影响。

(2)OFDM系统中的各个子载波之间存在正交性，允许子载波的频谱互相重叠，因此与常规的频分复用系统相比，能够最大限度地利用频谱资源；

(3)采用IFFT/FFT进行OFDM调制和解调，易于实现；

(4)无线数据业务一般存在非对称性，OFDM系统可以通过使用不同数量的子信道来实现上行和下行链路中不同的传输速率；

(5)OFDM易于与其他多种接入方法结合使用，构成OFDMA系统，其中包括多载波码分多址(MC-CDMA)、跳频OFDM以及OFDM-TDMA等等，使得多个用户可以同时利用OFDM技术进行信息的传递。

(6)因为窄带干扰只能影响一小部分的子载波，因此OFDM系统可以在某种程度上抵抗这种窄带干扰。

(7)无线信道存在频率选择性，但是不可能所有的子载波同时处于比较深的衰落情况中，因此可以通过动态比特分配以及动态子信道分配的方法，充分利用载波干扰噪声比较高的子信道，从而提高系统的性能。

OFDM系统内存在多个正交子载波，而且其输出信号是多个子信道的叠加，因此与单载波系统相比，存在如下缺点：

(1)易受频率偏差的影响

由于系统中子载波的频谱互相覆盖，这就对它们之间的正交性提出了严格的要求，由于无线信道存在时变性，在传输过程中会出现无线信号的频率偏移，例如多普勒频移，或者由于发射机载波频率和接收机本地振荡器之间存在的频率偏差，都会使得OFDM系统中子载波之间的正交性遭到破坏，进而引入子载波间干扰(Intercarrier Inference，ICI)。如果系统中的ICI过大，会对系统性能带来非常严重的地板效应，即无论如何增加信号的发射功率，也不能显著改善系统的性能。

(2)存在较高的峰值平均功率比

与单载波系统相比，由于多载波调制系统的输出是多个子信道信号的叠加，因此如果多个信号相位一致时，所得到的叠加信号的瞬时功率就会远远大于信号的平均功率，导致出现较大的峰值平均功率比。这样就对发射机内放大器的线性提出了很高的要求，如果放大器的动态范围不能满足信号的变化，则会为信号带来畸变，使叠加信号的频谱发生变化，从而导致各个子信道之间的正交性遭到破坏，产生相互干扰，使系统性能恶化。

OFDM符号内各个子载波上的总功率分为两部分，一部分是信号功率，另一部分是干扰加噪声的功率。载波干扰噪声比(Carrier-to-inference plus noiseratio，CINR)为子载波上的信号功率与干扰加噪声的功率的比值。OFDM系统保留了一些子信道作为传送导频信息之用。这些子信道的相位与幅度都是已知的。通过检测这些子信道的功率能够得到载波干扰噪声比。载波干扰噪声比是反映信道质量的一个重要参数，精确估计出载波干扰噪声比是OFDM系统进行自适应编码调制(Adaptive Modulation Coding，AMC)和功率控制所必需的。

现有技术中，通过导频子载波上的频域信道估计值之间的相关运算，估计出信号功率，进而得到载波干扰噪声比值。

在802.16e系统中，根据子载波的排列方式的不同存在多种模式，下行常用的模式有使用部分子信道(Partial usage of subchannels，PUSC)模式、使用全部子信道(Full usage of subchannels，PUSC)模式和自适应编码调制(AdaptiveModulation Coding，AMC)模式，上行常用的模式有PUSC模式和AMC模式。

现以802.16e下行PUSC模式为例说明使用现有技术进行载波干扰噪声比测量的具体过程。当下行PUSC模式的子载波个数为1024时，这1024个子载波分为保护子载波(183个)和可用子载波(841个)。可用子载波分为直流子载波(1个)、导频子载波(120个)和数据子载波(720个)。

对1024个子载波按照低频到高频的顺序进行编号，记为子载波1、子载波2、...、子载波1024。子载波1至92为左保护子载波，子载波934至1024为右保护子载波，子载波513为直流子载波。对余下的840个可用子载波按照低频到高频的顺序进行划分，每14个连续的可用子载波组成一个cluster。子载波93至106组成了cluster1，子载波920至933组成了cluster60。每个cluster包含2个导频子载波和12个数据子载波。cluster是频域上的概念，与时间域无关。

60个cluster根据某种特定的排列方式，两两组合，构成了30个子信道。在PUSC模式下，每个扇区Segment(802.16e系统中的一个小区分为3个扇区)使用了部分子信道，也就是使用了部分的cluster。

在标准802.16e下行PUSC模式下，期望用户位于某一个扇区，该扇区使用M个子信道(即2M个cluster)进行通信。假设一帧中含有6个OFDM符号，那么在接收端接收到的一帧信号中，某一个cluster内的导频子载波和数据子载波的分布情况如图1所示。在cluster中，数据子载波和导频子载波的位置是确定的。

参见图1，为802.16e系统下行PUSC模式下的一帧中的某个cluster内导频子载波和数据子载波位置示意图。如上所述，当前帧在时域上占据了6个OFDM符号，而一个cluster在频域上占据了14个子载波，其位置分布如图1所示。R_i，j(1≤i≤6，1≤j≤12)代表数据子载波，P_i，j(1≤i≤6，1≤j≤2)代表导频子载波，i为一帧中OFDM符号的编号，j为一个cluster内数据子载波或导频子载波的编号。

在实际的通信过程中，通常需要测量某一个时频区域的载波干扰噪声比。可以利用这个时频区域中部分或者所有的导频子载波来进行载波干扰噪声比估算，利用的导频子载波越多，得到的载波干扰噪声比就越准确。

选取期望用户接收到的一帧信号中的一个时频区域，该区域在时域上占据了6个OFDM符号，在频域上占据了K(K≤2M)个cluster(即从期望用户所在扇区使用的2M个cluster中选取K个cluster)，P_i，j，k代表第k个cluster中的第i个OFDM符号的第j个导频子载波(1≤k≤K，1≤i≤6，1≤j≤2)。

设各个导频子载波上传输的数据值为S_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)，对应的频域信道响应值为H_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)，则导频子载波可表达为

P_i，j，k＝H_i，j，kS_i，j，k+N_i，j，k.............................[1]

N_i，j，k为导频子载波上的干扰加噪声。根据载波干扰噪声比的定义，导频子载波P_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比为 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}{S}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2}.$

802.16e系统中导频子载波上传输的数据S_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)在接收端都是已知的，因此可将子载波P_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)上的频域信道响应的估计值记为

${\hat{H}}_{i,j,k}=\frac{P_{i,j,k}}{S_{i,j,k}}=H_{i,j,k}+\frac{N_{i,j,k}}{S_{i,j,k}}---\left(2\right)$

(2)式中，可以将

中的H_i，j，k看作信号，将

看作干扰加噪声，则

中的信号功率为|H_i，j，k|²，干扰加噪声的功率为

总功率为

因此(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)的载波干扰噪声比为 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/S_{i,j,k}|}^2}.$

标准802.16e规定导频子载波承载数据的调制方式为二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying，BPSK)，并经过同样的功率提升，因此S_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)的模值都是一样的，所以

$\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/S_{i,j,k}|}^2}=\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}{S}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2}---\left(3\right)$

(3)式表明，导频子载波P_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比与

(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)的载波干扰噪声比是相同的。

这里认为N_i，j，k服从零均值的高斯分布，所以 也服从零均值的高斯分布。记 $\frac{N_{i,j,k}}{S_{i,j,k}}=W_{i,j,k},$ 则 ${\hat{H}}_{i,j,k}=\frac{P_{i,j,k}}{S_{i,j,k}}=H_{i,j,k}+W_{i,j,k}.$

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的总功率为

$P=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i,j,k}\right|}^2---\left(4\right)$

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中实际的信号功率为

$P_C=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2---\left(5\right)$

频域信道响应值H_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)不是已知的，因此不能直接通过(5)式求出实际的信号功率P_C， (1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中的信号功率估计值可用下式估算

${\hat{P}}_C=2*\left|\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}\right|---\left(6\right)$

假设信道为时不变信道，则H_i，j，k＝H_i+2，j，k，(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)。那么

$2*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}$

$=2*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,j,k}+W_{i,j,k})(H_{i+2,j,k}^{*}+W_{i+2,j,k}^{*})$

$=2*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left(H_{i,j,k}{H}_{i+2,j,k}^{*}\right)+U_0$

$=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}|{H_{i,j,k}|}^2+U_0$ ..................[7]

(7)式中， $U_0=2*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,j,k}{W}_{i+2,j,k}^{*}+W_{i,j,k}{H}_{i+2,j,k}^{*}+W_{i,j,k}{W}_{i+2,j,k}^{*}),$ 是许多个零均值的高斯变量累加的结果，可以认为U₀近似为零。结合(6)、(7)式得到

${\hat{P}}_C=2*\left|\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}\right|=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2=P_C---\left(8\right)$

即

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中的信号功率估计值

等于(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中实际的信号功率P_C。

因此， (1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中干扰加噪声的功率为

$P_N=P-{\hat{P}}_C---\left(9\right)$

则

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的载波干扰噪声比，也即导频子载波P_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比为

$\mathrm{CINR}=\frac{{\hat{P}}_C}{P_N}=\frac{{\hat{P}}_C}{P-{\hat{P}}_C}---\left(10\right)$

上述推导是基于假设信道为时不变信道为前提的，当终端不移动时，信号经历的是近似的时不变信道，在这种情况下采用现有技术进行载波干扰噪声比的估算，精度很高。但是当终端移动时，信号经历的是时变信道，此时采用现有技术，得到的载波干扰噪声比估计值的误差较大。终端的移动速度越快，信道的变化越快，载波干扰噪声比估计值的误差就会越大。

发明内容

本发明提供一种载波干扰噪声比的测量方法，用以解决现有技术中在终端移动过程中信号经历时变信道时载波干扰噪声比测量不准确的问题。

本发明另提供一种载波干扰噪声比的测量装置，用以精确测量载波干扰噪声比。

本发明方法包括以下步骤：

选取多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对；

分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率；

根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，利用估算出的各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，消除所述干扰噪声功率中由频域信道响应变化所造成的估算误差；

根据消除误差后的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。

较佳地，利用子载波组中的子载波对估算该子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率的过程包括：

计算所述子载波组中每个子载波的频域信道响应估计值的功率并进行累加；

利用所述子载波组中的子载波对估算该子载波对中各子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率，并将估算出的所述子载波组中所有子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率进行累加；

将所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的总功率减去其实际信号的总功率估计值，得到所述干扰噪声功率。

较佳地，利用子载波对估算该子载波对中子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率的过程包括：

将所述子载波对中的两个子载波的频域信道响应估计值进行共轭相乘运算取实部，得到该子子载波对中任意一个子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率。

较佳地，根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，消除所述估算误差的过程包括：

在估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率时，分别引入由频域信道响应变化所引起的误差；

根据所述子载波组中子载波的频域信道响应线性变化的规律，解出所述误差；

利用所述误差计算得到对应子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率。

较佳地，从一个时频区域内的多个符号中选取所述子载波并分组；

所述子载波组中的每个子载波对由两个位于同一频点、不同符号的子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，两个相对应的子载波对位于同一频点；每个子载波组中，所有子载波对中的两个子载波在时域上的距离都相等；每两个子载波组中相对应的子载波对的两个子载波在时域上的距离不等；

根据不同符号上相同频点的子载波在时域上线性变化的规律，消除估算的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随时间变化所造成的估算误差。

较佳地，从一个符号中选取所述子载波并分组；

所述子载波组中的每个子载波对由不同频域的两个子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，且相对应的两个子载波对中的子载波在频域上的距离不等；

根据同一符号的子载波在频域上线性变化的规律，消除估算的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随频率变化所造成的估算误差。

较佳地，选取的所述子载波在频域上相邻或相近。

较佳地，选取的所述子载波承载数据的调制方式相同。

较佳地，选取的所述子载波为导频子载波或/和数据子载波。

较佳地，所述计算得到载波干扰噪声比的过程进一步包括：

根据所述子载波组中子载波承载数据的调制方式，调整由所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率计算得到的载波干扰噪声比，得到子载波的载波干扰噪声比。

较佳地，包括步骤：

根据所述子载波组中子载波承载数据的调制方式确定对应的调整系数；

将所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比与该系数相乘，得到所述子载波的载波干扰噪声比。

较佳地，所述符号为正交频分复用符号。

本发明提供的载波干扰噪声比的测量装置，包括：

选取模块，用于选取多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对；

计算模块，用于分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率；

误差消除模块，用于根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，利用估算出的各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，消除所述干扰噪声功率中由频域信道响应变化所造成的估算误差；

载波干扰噪声比计算模块，用于根据消除误差后的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。

本发明的有益效果如下：

(1)本发明通过选取多个子载波并分组，分别估算各子载波组中的子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，并根据子载波的频域信道响应线性变化的规律，消除估算的干扰噪声功率中由频域信道响应变化所引起的估算误差，从而克服了现有技术中信号经历时变信道时由多普勒频偏引起的时间选择性衰落所造成的载波干扰噪声比测量不准的问题，使计算得到的载波干扰噪声比更加精确，进而达到充分利用载波干扰噪声比较高的子信道进行资源分配，提高系统的性能的目的。

(2)本发明可通过多个符号上的子载波测量载波干扰噪声比，也可通过一个符号上的子载波测量载波干扰噪声比，提高了本发明应用的灵活性和可用性。

(3)本发明可利用导频子载波或/和数据子载波的频域信道响应估计值精确测量载波干扰噪声比，满足不同情况下的载波干扰噪声比的测量要求，提高了载波干扰噪声比测量的灵活性。

(4)本发明根据子载波承载数据的调制方式调整载波干扰噪声比，使本发明方法适用于在多种数据调制方式下对载波干扰比进行精确测量，提高了本发明的系统适应性。

(5)本发明提供的载波干扰噪声比的测量方法应用范围广，可以应用到基于OFDM技术的通信系统中，实现对载波干扰噪声比的精确测量。

附图说明

图1为802.16e系统下行PUSC模式下的一帧中的某个Cluster内导频子载波和数据子载波位置示意图；

图2为本发明在802.16e系统下行PUSC模式下利用导频子载波的频域信道响应估计值测量载波干扰噪声比的流程示意图；

图3为802.16d系统子信道化中导频子载波和数据子载波的位置示意图；

图4为本发明在802.16d系统中利用导频子载波的频域信道响应估计值测量载波干扰噪声比的流程示意图；

图5为本发明的载波干扰噪声比的测量装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明根据不同OFDM符号中的子载波的频域信道响应在时域上线性变化的规律，消除在估算子载波频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随时间变化所引起的估算误差；或者根据同一OFDM符号中的子载波的频域信道响应在频域上线性变化的规律，消除在估算子载波频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随频率变化所引起的估算误差，从而保证载波干扰噪声比的测量精度。

下面通过四个实施例对本发明进行详细描述。实施例一和二描述了利用多个OFDM符号上的子载波测量载波干扰噪声比的方法，实施例三和四描述了利用一个OFDM符号上的子载波测量载波干扰噪声比的方法。

实施例一

本实施例以802.16e下行PUSC模式为例，说明利用导频子载波上频域信道响应的估计值计算子载波的载波干扰噪声比的具体过程。

本实施例沿用现有技术中所举的实例，现有技术已经证明，在导频子载波承载数据的调制方式为BPSK时，导频子载波P_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比与其频域信道估计值

(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)的载波干扰噪声比是相同的，因此，可通过频域信道估计值来测量导频子载波的载波干扰噪声比。

参见图2，为本发明在802.16e系统下行PUSC模式下，利用导频子载波的频域信道响应估计值计算载波干扰噪声比的流程示意图。导频子载波承载数据的调制方式为BPSK，利用导频子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比确定导频子载波的载波干扰噪声比的具体步骤包括：

S101、选取一帧中6个OFDM符号的K个cluster，选取其中属于第1-4个OFDM符号中的导频子载波作为第一子载波组P_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)，选取其中属于第1、2、5、6个OFDM符号中的导频子载波作为第二子载波组P_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)，并获取P_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中导频子载波的频域响应估计值

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)，以及P_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)中导频子载波的频域响应估计值

(i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)。

选取导频子载波以及对其进行分组可以有多种组合方式，如

选取导频子载波P_i，j，k(i＝1，3，5；1≤j≤2，1≤k≤K)，并分为组一P_i，j，k(i＝1，3；1≤j≤2，1≤k≤K)，组二P_i，j，k(i＝1，5；1≤j≤2，1≤k≤K)；

选取导频子载波P_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)，并分为组一P_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)，组二P_i，j，k(3≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)；等等。

只要满足以下规则即可：

每个子载波组包含数量相同的子载波对，一个子载波对由两个位于同一频点、不同符号的子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，两个相对应的子载波对位于同一频点；

每个子载波组中，所有子载波对中的两个子载波在时域上的距离都相等；每两个子载波组中相对应的子载波对的两个子载波在时域上的距离不等。

S102、计算第一子载波组中导频子载波P_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的频域信道响应估计值

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的总功率值P₁和实际信号的总功率估计值 并由此得到

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的干扰噪声功率的估算值

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的总功率为

$P_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{|\hat{H}}_{i,j,k}|}^2---\left(1.1\right)$

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中实际信号的总功率为

$P_{C1}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}|{H_{i,j,k}|}^2---\left(1.2\right)$

频域信道响应值H_i，j，k(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)不是已知的，因此不能直接通过(1.2)式求出实际信号的总功率P_C1，在此，将

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)中的实际信号的总功率估计值记为

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{Re}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}\right)---\left(1.3\right)$

则

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N1}=P_1-{\hat{P}}_{C1}---\left(1.4\right)$

S103、计算第二子载波组中导频子载波P_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)的频域信道响应估计值 (i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)的总功率值P₂和实际信号的总功率估计值 并由此得到 (i＝1，2，5，6；1≤j≤2，1≤k≤K)的干扰噪声功率估算值

(i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)的总功率为

$P_2=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=5}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i,j,k}\right|}^2---\left(1.5\right)$

(i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)中实际信号的总功率为

$P_{C2}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i,j,k}\right|}^2---\left(1.6\right)$

频域信道响应值H_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)不是已知的，因此不能直接通过(16)式求出实际信号的总功率P_C2，在此，将

(i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)中实际信号的总功率估计值记为

${\hat{P}}_{C2}=2*\mathrm{Re}\left(\underset{k-1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+4,j,k}^{*}\right)---\left(1.7\right)$

则 (i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)的干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N2}=P_2-{\hat{P}}_{C2}---\left(1.8\right)$

S104、在上述步骤S102和S103中估算出的干扰噪声功率 和 中分别引入由导频子载波的频域信道响应随时间变化所引起的估算误差ε₁和ε₂，并根据一个时频区域内不同OFDM符号中的导频子载波的频域信道响应随时间线性变化的规律，解出引入的误差值，并对估算出的干扰噪声功率进行调整，消除误差因素的影响。

观察(1.3)式可知

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}$

$=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,j,k}+W_{i,j,k})(H_{i+2,j,k}^{*}+W_{i+2,j,k}^{*})---\left(1.9\right)$

$=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left(H_{i,j,k}{H}_{i+2,j,k}^{*}\right)+U_1$

(1.9)式中， $U_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}(H_{i,j,k}{W}_{i+2,j,k}^{*}+W_{i,j,k}{H}_{i+2,j,k}^{*}+W_{i,j,k}{W}_{i+2,j,k}^{*}),$ 是许多个零均值的高斯变量累加的结果，可以认为U₁近似为零，则

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left(H_{i,j,k}{H}_{i+2,j,k}^{*}\right)---\left(1.10\right)$

当终端移动时，信号经历的是时变信道，频域信道响应值随着时间发生变化，即H_i，j，k≠H_i+2，j，k，(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)。此时

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{Re}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{H}}_{i,j,k}{\hat{H}}_{i+2,j,k}^{*}\right){\≠P}_{C1}---\left(1.11\right)$

由此可以看出，根据(1.3)式计算出的

小于其实际的信号功率P_C1，因此，在计算信号功率的过程中引入误差 ${\mathrm{\ϵ}}_1=P_{C1}-{\hat{P}}_{C1},$ 则

(1≤i≤4，1≤j≤2，1≤k≤K)的干扰噪声功率为

$P_{N1}=P_1-P_{C1}=P_1-{\hat{P}}_{C1}-{\mathrm{\ϵ}}_1---\left(1.12\right)$

同理，根据(1.7)式计算出的

小于其实际的信号功率P_C2，因此，在计算信号功率的过程中引入误差 ${\mathrm{\ϵ}}_2=P_{C2}-{\hat{P}}_{C2},$ 则 (i＝1，2，5，6；1≤j≤2；1≤k≤K)的干扰噪声功率为

$P_{N2}=P_2-P_{C2}=P_2-{\hat{P}}_{C2}-{\mathrm{\ϵ}}_2---\left(1.13\right)$

对于时变信道，其频域信道响应值在比较短的时间内(例如几个OFDM符号所占的时间)是线性变化的，即导频子载波上的频域信道响应值H_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)满足如下的关系式：

$\left\{\begin{array}{c}{H}_{i+2,j,k}=H_{i,j,k}+{\mathrm{\ΔH}}_{j,k}\\ H_{i+4,j,k}=H_{i+2,j,k}+{\mathrm{\ΔH}}_{j,k}\end{array}\right.$ 1≤i≤2，1≤j≤2，1≤k≤K............[1.14]

结合(1.2)、(1.3)、(1.6)、(1.7)、(1.14)式，经推导得到误差ε₁和ε₂的表达式：

${\mathrm{\ϵ}}_1=P_{C1}-{\hat{P}}_{C1}=2*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\ΔH}}_{j,k}\right|}^2---\left(1.15\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_2=P_{C2}-{\hat{P}}_{C2}=8*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\ΔH}}_{j,k}\right|}^2---\left(1.16\right)$

由(1.15)、(1.16)式可知

ε₂＝4ε₁..............................................[1.17]

在连续的几个OFDM符号内，各个导频子载波上的干扰加噪声是近似独立同分布的，所以P_N1＝P_N2。

由(1.12)、(1.13)、(1.17)式就能够解得ε₁、ε₂、P_N1和P_N2：

${\mathrm{\ϵ}}_1=\frac{(P_2-{\hat{P}}_{C2})-(P_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

${\mathrm{\ϵ}}_2=\frac{4(P_2-{\hat{P}}_{C2})-4(P_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

$P_{N1}=P_{N2}=P_1-P_{C1}=\frac{4(P_1-{\hat{P}}_{C1})-(P_2-{\hat{P}}_{C2})}{3}---\left(1.18\right)$

根据时频区域内各个子载波上的干扰加噪声近似独立同分布这一特点，可知第1至6个OFDM符号的导频子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率为 $P_N=\frac{3}{2}*P_{N1}.$

S105、利用第一子载波组或第二子载波组中的导频子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率计算相应导频子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比。

${\hat{H}}_{i,j,k}(1\≤i\≤\mathrm{4,1}\≤j\≤\mathrm{2,1}\≤k\≤K)$ 的载波干扰噪声比CINR₁为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{P_1-P_{N1}}{P_{N1}}---\left(1.19\right)$

${\hat{H}}_{i,j,k}(i=\mathrm{1,2,5,6};1\≤j\≤2;1\≤k\≤K)$ 的载波干扰噪声比CINR₁为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{P_2-P_{N2}}{P_{N2}}---\left(1.20\right)$

(1≤i≤6，1≤j≤2，1≤k≤K)的载波干扰噪声比CINR₁为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{P-P_N}{P_N}---\left(1.21\right)$

(1.21)式中， $P=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_{i,j,k}\right|}^2.$

S106、根据导频子载波上承载数据的调制方式，由导频子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比得出导频子载波上的载波干扰噪声比。

本实施例中，导频子载波上承载数据的调制方式为BPSK。当采用BPSK调制时，导频子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比CINR₁与导频子载波的载波干扰噪声比CINR_BPSK相等，即两者间的系数为1，此时CINR_BPSK＝CINR₁。

实施例二

本实施例以802.16e下行PUSC模式为例说明利用数据子载波上频域信道响应的估计值计算载波干扰噪声比的具体过程，该过程与实施例一的过程类似。

如图1所示，R_i，j(1≤i≤6，1≤j≤12)为一帧中某一个cluster内的数据子载波，i为一帧中OFDM符号的编号，j为一个cluster内数据子载波的编号。

在802.16e下行PUSC模式下，选取期望用户接收到的一帧信号中的一个时频区域，该区域在时域上占据了6个OFDM符号，在频域上占据了K(K≤2M)个cluster(即从期望用户所在扇区使用的2M个cluster中选取K个cluster)，R_i，j，k代表第k个Cluster中的第i个OFDM符号的第j个数据子载波(1≤k≤K，1≤i≤6，1≤j≤12)。

标准802.16e规定数据子载波承载数据的调制方式可以是QPSK、16QAM或者64QAM。数据子载波上的载波干扰噪声比与其频域信道响应值的载波干扰噪声比之间的关系是由数据子载波承载数据的调制方式决定的。

设各个数据子载波上传输的数据值为T_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)，对应的频域信道响应值为D_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)。则数据子载波R_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)为

                 R_i，j，k＝D_i，j，kT_i，j，k+N_i，j，k

其中，N_i，j，k为数据子载波上的干扰加噪声，N_i，j，k服从零均值的高斯分布。根据载波干扰噪声比的定义，数据子载波R_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比为 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}{T}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2}.$

在802.16e系统的接收端，能够解出数据子载波R_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)上传输的数据值(即为T_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K))，这样就得到了数据子载波上频域信道响应的估计值

${\hat{D}}_{i,j,k}=\frac{R_{i,j,k}}{T_{i,j,k}}=D_{i,j,k}+\frac{N_{i,j,k}}{T_{i,j,k}}$

上式中，可以将

中的D_i，j，k看作信号，将

看作干扰加噪声，则

中的信号功率为|D_i，j，k|²，干扰加噪声的功率为

总功率为

因此，

(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)的载波干扰噪声比为 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/T_{i,j,k}|}^2}.$

如果数据子载波上承载的数据采用QPSK调制，T_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)的模值都等于1，因此 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/T_{i,j,k}|}^2}=\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}{T}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2}.$ 此时数据子载波R_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)上的载波干扰噪声比与

(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)的载波干扰噪声比是相同的。

如果数据子载波上承载的数据采用16QAM调制，每个数据子载波上传输的数值代表了4个比特的信息，记这四个比特为b₃b₂b₁b₀。表1规定了一种16QAM调制的映射规则，b₃b₂b₁b₀根据映射规则映射到星座图中的某一个星座点上，星座点对应的数值就是子载波上传输的数值。

         表1：比特信息映射规则(16QAM调制)

从表1可以看出，采用16QAM调制时，各个星座点对应的数值的模值是不完全相同的，有3种不同的模值，因此 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/T_{i,j,k}|}^2}\≠\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}{T}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2},$ 即数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_16QAM不等于 上的载波干扰噪声比CINR₁。CINR_16QAM和CINR₁不相等，但是两者存在一定的关系。

数据子载波需要传输的比特信息是随机的，因此当发射端的数据调制方式为16QAM时，数据映射到每个星座点上的概率都等于1/16。由表1可知，采用16QAM调制时各个星座点对应的数值的模方(模值的平方，即|T|²)可能是1/5、1或9/5。并且 $P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{5})=\frac{1}{4}$ (表示|T|²等于1/5的概率为1/4)； $P({\left|T\right|}^2=1)=\frac{1}{2};$ $P({\left|T\right|}^2=\frac{9}{5})=\frac{1}{4}.$ 从统计角度得出：

${\left|T\right|}^2=P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{5})*\frac{1}{5}+P({\left|T\right|}^2=1)*1+P({\left|T\right|}^2=\frac{9}{5})*\frac{9}{5}=1$

$\frac{1}{{\left|T\right|}^2}=P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{5})*5+P({\left|T\right|}^2=1)*1+P({\left|T\right|}^2=\frac{9}{5})*\frac{5}{9}=\frac{17}{9}$

因此数据子载波R＝DT+N的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_{16\mathrm{QAM}}=\frac{{\left|\mathrm{DT}\right|}^2}{{\left|N\right|}^2}=\frac{{\left|D\right|}^2}{{\left|N\right|}^2}.$

信道响应估计值 $\hat{D}=D+\frac{N}{T}$ 的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\left|D\right|}^2}{{|N/T|}^2}=\frac{{\left|D\right|}^2}{\frac{17}{9}*{\left|N\right|}^2}.$

由此就可以推出数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比与 的载波干扰噪声比之间的关系：

${\mathrm{CINR}}_{16\mathrm{QAM}}={\mathrm{CINR}}_1*\frac{17}{9}$

由上式就能够通过CINR₁解出数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_16QAM。

如果数据子载波上承载的数据采用64QAM调制，每个数据子载波上传输的数值代表了6个比特的信息，记这6个比特为b₅b₄b₃b₂b₁b₀。表2规定了一种64QAM调制的映射规则，b₅b₄b₃b₂b₁b₀根据映射规则映射到星座图中的某一个星座点上，星座点对应的数值就是子载波上传输的数值。

         表2：比特信息映射规则(64QAM调制)

从表2可以看出，采用64QAM调制时，各个星座点对应的数值的模值是不完全相同的，有9种不同的模值，因此 $\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{|N_{i,j,k}/T_{i,j,k}|}^2}\≠\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|D_{i,j,k}{T}_{i,j,k}\right|}^2}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N_{i,j,k}\right|}^2},$ 即数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_64QAM不等于 上的载波干扰噪声比CINR₁。CINR_64QAM和CINR₁不相等，但是两者存在一定的关系。

由表2可知，采用64QAM调制时各个星座点对应的数值的模方(模值的平方，即|T|²)可能是1/21、5/21、3/7、13/21、17/21、25/21、29/21、37/21或7/3。并且 $P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{21}=\frac{1}{16});P({\left|T\right|}^2=\frac{5}{21})=\frac{1}{8};P({\left|T\right|}^2=\frac{3}{7})=\frac{1}{16};P({\left|T\right|}^2=\frac{13}{21})=\frac{1}{8};$

$P({\left|T\right|}^2=\frac{17}{21})=\frac{1}{8};P({\left|T\right|}^2=\frac{25}{21})=\frac{3}{16};P({\left|T\right|}^2=\frac{29}{21})=\frac{1}{8};P({\left|T\right|}^2=\frac{37}{21})=\frac{1}{8};P({\left|T\right|}^2=\frac{7}{3})=\frac{1}{16}.$

从统计角度可以得出：

${\left|T\right|}^2=P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{21})*\frac{1}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{5}{21})*\frac{5}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{3}{7})*\frac{3}{7}$

$+P({\left|T\right|}^2=\frac{13}{21})*\frac{13}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{17}{21})*\frac{17}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{25}{21})*\frac{25}{21}$

$+P({\left|T\right|}^2=\frac{29}{21})*\frac{29}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{37}{21})*\frac{37}{21}+P({\left|T\right|}^2=\frac{7}{3})*\frac{7}{3}=1$

$\frac{1}{{\left|T\right|}^2}=P({\left|T\right|}^2=\frac{1}{21})*21+P({\left|T\right|}^2=\frac{5}{21})*\frac{21}{5}+P({\left|T\right|}^2=\frac{3}{7})*\frac{7}{3}$

$+P({\left|T\right|}^2=\frac{13}{21})*\frac{21}{13}+P({\left|T\right|}^2=\frac{17}{21})*\frac{21}{17}+P({\left|T\right|}^2=\frac{25}{21})*\frac{21}{25}$

$+P({\left|T\right|}^2=\frac{29}{21})*\frac{21}{29}+P({\left|T\right|}^2=\frac{37}{21})*\frac{21}{37}+P({\left|T\right|}^2=\frac{7}{3})*\frac{3}{7}=2.685$

因此数据子载波R＝DT+N的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_{64\mathrm{QAM}}=\frac{{\left|\mathrm{DT}\right|}^2}{{\left|N\right|}^2}=\frac{{\left|D\right|}^2}{{\left|N\right|}^2}.$

信道响应估计值 $\hat{D}=D+\frac{N}{T}$ 的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\left|D\right|}^2}{{|N/T|}^2}=\frac{{\left|D\right|}^2}{2.685*{\left|N\right|}^2}.$

由此就可以推出数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比与

的载波干扰噪声比之间的关系：

               CINR_64QAM＝CINR₁*2.685

由上式就能够通过CINR₁解出数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_64QAM。

在802.16e系统下行PUSC模式下利用数据子载波的频域信道响应估计值计算载波干扰噪声比的具体步骤包括：

S201、选取一帧中3个OFDM符号(第1、3、5个OFDM符号)的K个cluster，选取其中属于第1、3个OFDM符号中的数据子载波作为第一子载波组R_i，j，k(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)，选取其中属于第1、5个OFDM符号中的数据子载波作为第二子载波组R_i，j，k(i＝1，5；1≤j≤12，1≤k≤K)，并获取R_i，j，k(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)中数据子载波的频域响应估计值

(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)，以及R_i，j，k(i＝1，5；1≤j≤12，1≤k≤K)中数据子载波的频域响应估计值

(i＝1，5；1≤j≤12，1≤k≤K)。

选取数据子载波以及对其进行分组可以有多种组合方式，如

选取数据子载波R_i，j，k(1≤i≤6；1≤j≤12，1≤k≤K)，并分为组一R_i，j，k(1≤i≤4；1≤j≤12，1≤k≤K)，组二R_i，j，k(i＝1，2，5，6；1≤j≤12，1≤k≤K)；

选取数据子载波R_i，j，k(1≤i≤4，6；j＝5)，并分为组一R_1，5、R_2，5、R_2，5、R_3，5；组二为R_2，5、R_4，5、R_3，5、R_5，5，其中组一中重复取R_2，5；等等。

只要满足以下规则即可：

每个子载波组包含数量相同的子载波对，一个子载波对由两个位于同一频点、不同符号的子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，两个相对应的子载波对位于同一频点；

每个子载波组中，所有子载波对中的两个子载波在时域上的距离都相等；每两个子载波组中相对应的子载波对的两个子载波在时域上的距离不等。

S202、计算第一子载波组中数据子载波R_i，j，k(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的频域信道响应估计值

(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的总功率值P₁和实际信号的总功率估计值 并由此得到 (i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的干扰噪声功率的估算值

根据与实施例一相同的原理，得到(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的总功率为

$P_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\hat{D}}_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=3}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\hat{D}}_{i,j,k}\right|}^2---\left(2.1\right)$

实际信号的总功率为

$P_{C1}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=3}{\mathrm{\Σ}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2---\left(2.2\right)$

实际信号的总功率估计值为

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{Re}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{D}}_{i,j,k}{\hat{D}}_{i+2,j,k}^{*}\right)---\left(2.3\right)$

干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N1}=P_1-{\hat{P}}_{C1}---\left(2.4\right)$

S203、计算第二子载波组中数据子载波R_i，j，k(i＝1，5；1≤j≤12，1≤k≤K)的频域信道响应估计值

(i＝1，5；1≤j≤12；1≤k≤K)的总功率值P₂和实际信号的总功率估计值

并由此得到 (i＝1，5；1≤j≤12；1≤k≤K)的干扰噪声功率的估算值

根据与实施例一相同的原理，得到(i＝1，5；1≤j≤12；1≤k≤K)的总功率为

$P_2=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\hat{D}}_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\hat{D}}_{i,j,k}\right|}^2---\left(2.5\right)$

实际信号的总功率为

$P_{C2}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\left|D_{i,j,k}\right|}^2---\left(2.6\right)$

实际信号的总功率估计值为

${\hat{P}}_{C2}=2*\mathrm{Re}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{D}}_{i,j,k}{\hat{D}}_{i+4,j,k}^{*}\right)---\left(2.7\right)$

干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N2}=P_2-{\hat{P}}_{C2}---\left(2.8\right)$

S204、在上述步骤S202和S203中估算出的干扰噪声功率 和

中分别引入由数据子载波的频域信道响应随时间变化所引起的估算误差ε₁和ε₂，并根据一个时频区域内不同OFDM符号中的数据子载波的频域信道响应随时间线性变化的规律，解出引入的误差值，并对估算出的干扰噪声功率进行调整，消除误差的因素的影响。

根据(2.3)式计算出的

小于其实际的信号功率P_C1，因此，在计算信号功率的过程中引入误差 ${\mathrm{\ϵ}}_1=P_{C1}-{\hat{P}}_{C1},$ 则

(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的干扰噪声功率为

$P_{N1}=P_1-P_{C1}=P_1-{\hat{P}}_{C1}-{\mathrm{\ϵ}}_1---\left(2.9\right)$

同理，根据(2.7)式计算出的

小于其实际的信号功率P_C2，因此，在计算信号功率的过程中引入误差 ${\mathrm{\ϵ}}_2=P_{C2}-{\hat{P}}_{C2},$ 则

(i＝1，5；1≤j≤12；1≤k≤K)的干扰噪声功率为

$P_{N2}=P_2-P_{C2}=P_2-{\hat{P}}_{C2}-{\mathrm{\ϵ}}_2---\left(2.10\right)$

对于时变信道，其频域信道响应值在比较短的时间内(例如几个OFDM符号所占的时间)是线性变化的，即数据子载波上的频域信道响应值D_i，j，k(1≤i≤6，1≤j≤12，1≤k≤K)满足如下的关系式：

$\left\{\begin{array}{c}{D}_{i+2,j,k}=D_{i,j,k}+{\mathrm{\ΔD}}_{j,k}\\ D_{i+4,j,k}=D_{i+2,j,k}+{\mathrm{\ΔD}}_{j,k}\end{array}\right.$ i＝1，1≤j≤12，1≤k≤K..............[2.11]

结合(2.2)、(2.3)、(2.6)、(2.7)、(2.11)式，经推导得到误差ε₁和ε₂的表达式：

${\mathrm{\ϵ}}_1=P_{C1}-{\hat{P}}_{C1}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}|{{\mathrm{\ΔD}}_{j,k}|}^2---\left(2.12\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_2=P_{C2}-{\hat{P}}_{C2}=4*\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}|{\mathrm{\Δ}{D}_{j,k}|}^2---\left(2.13\right)$

由(2.12)、(2.13)式可知

ε₂＝4ε₁...........................................[2.14]

在连续的几个OFDM符号内，各个数据子载波上的干扰加噪声是近似独立同分布的，所以P_N1＝P_N2。

由(2.9)、(2.10)、(2.14)式就能够解得ε₁、ε₂、P_N1和P_N2：

${\mathrm{\ϵ}}_1=\frac{(P_2-{\hat{P}}_{C2})-(P_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

${\mathrm{\ϵ}}_2=\frac{4(P_2-{\hat{P}}_{C2})-4(P_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

$P_{N1}=P_{N2}=P_1-P_{C1}=\frac{4(P_1-{\hat{P}}_{C1})-(P_2-{\hat{P}}_{C2})}{3}---\left(2.15\right)$

S205、利用第一子载波组或第二子载波组中的数据子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率计算相应数据子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比。

(i＝1，3；1≤j≤12，1≤k≤K)的载波干扰噪声比CINR₁为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{P_1-P_{N1}}{P_{N1}}---\left(2.16\right)$

(i＝1，5；1≤j≤12；1≤k≤K)的载波干扰噪声比CINR₁为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{P_2-P_{N2}}{P_{N2}}---\left(2.17\right)$

S206、根据数据子载波上承载数据的调制方式，由频域信道响应估计值的载波干扰噪声比得出数据子载波上的载波干扰噪声比。

本实施例中，当数据子载波上承载数据的调制方式为QPSK时，数据子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比CINR₁与数据子载波的载波干扰噪声比CINR_QPSK相等，即两者间的系数为1，此时CINR_QPSK＝CINR₁；

当数据子载波上承载数据的调制方式为16QAM时，数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_{16\mathrm{QAM}}={\mathrm{CINR}}_1*\frac{17}{9};$

当数据子载波上承载数据的调制方式为64QAM时，数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_64QAM＝CINR₁*2.685。

上述实施例一和实施例二中选取了时频区域中多个OFDM符号中的所有导频/数据子载波，也可只选取这些OFDM符号中的部分导频/数据子载波来测量载波干扰噪声比。选取的子载波越多，载波干扰噪声比的测量精度越高。

实施例一和二是以802.16e系统的下行PUSC模式为例，描述载波干扰噪声比的估计方法。对于上行和下行AMC模式以及下行FUSC模式，其导频子载波和数据子载波的排列规则相近，如上行和下行AMC模式在时域上分布有N(N是3的倍数)个OFDM符号，且每隔2个OFDM符号时，导频子载波和数据子载波的排列相同，如第1、4和7个OFDM符号的子载波排列相同，第2、5和8个OFDM符号的子载波排列相同，第3、6和9个OFDM符号的子载波排列相同。因此，同样可用与实施例一和二类似的方法，通过导频子载波或数据子载波的频域响应估计值确定载波干扰噪声比。对于上行PUSC模式，用户分配到的时频区域可以划分为相同大小的多个资源块(slot)，通常各个资源块在频域上占据的子信道是不同的，在时域上占据连续的3个OFDM符号，且第1个和第3个符号包含导频子载波，且分布相同，第2个符号仅包含数据子载波，因此，对于上行PUSC模式，只能用数据子载波的频域信道响应估计值得到子载波的载波干扰噪声比。

上述实施例一和实施例二描述了在802.16e系统中利用多个OFDM符号上的子载波测量载波干扰噪声比的方法，下面的实施例三和实施例四将描述在802.16d系统中利用一个OFDM符号上的子载波测量载波干扰噪声比的方法。

参见图3，为802.16d系统子信道化中导频子载波和数据子载波的位置示意图。802.16d系统中的子信道的导频信息分布在3个连续的子信道化中导频子载波上，导频信息主要用于信道估计。如图2所示，一个OFDM符号内分布有3个连续的中导频子载波P₁、P₂和P₃，以及多个连续的数据子载波，如，数据子载波R₁、R₂和R₃。

实施例三

本实施例利用图3中的中导频子载波P₁、P₂和P₃的频域信道响应估计值测量载波干扰噪声比。导频子载波承载数据的调制方式为BPSK，利用导频子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比确定导频子载波的载波干扰噪声比的具体步骤如图4所示，包括：

S301、选取某个OFDM符号中3个连续的导频子载波P₁、P₂和P₃，将P₁和P₂作为第一子载波组，将P₁和P₃作为第二子载波组，并获取各子载波组中的导频子载波的频域信道响应估计值

和

S302、利用获取到的

和 计算第一子载波组中的导频子载波P₁和P₂的频域信道响应估计值的总功率值 和实际信号的总功率估计值 并由此得到

和 的干扰噪声功率的估算值

和 的总功率为

${\hat{P}}_1={\left|{\hat{H}}_1\right|}^2+{\left|{\hat{H}}_2\right|}^2---\left(3.1\right)$

实际的信号功率为

P_C1＝|H₁|²+|H₂|².......................................[3.2]

频域信道响应值H₁和H₂不是已知的，因此不能直接通过(3.2)式求出实际的信号功率 其实际信号功率的估计值可用下式估算

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_1{\hat{H}}_2^{*}\right)---\left(3.3\right)$

其中，Re()表示取实部。

则， 和

的干扰噪声功率估算值为

${\hat{P}}_{N1}={\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1}---\left(3.4\right)$

S303、利用获取到的 和 计算第二子载波组中的导频子载波P₁和P₃的频域信道响应估计值的总功率值 和实际信号的总功率估计值 并由此得到

和

的干扰噪声功率的估算值

和 的总功率为

${\hat{P}}_1={\left|{\hat{H}}_1\right|}^2+{\left|{\hat{H}}_3\right|}^2---\left(3.5\right)$

实际的信号功率为

$P_{C2}={\left|H_1\right|}^2+{\left|H_3\right|}^2---\left(3.6\right)$

同理，频域信道响应值H₁和H₃不是已知的，因此不能直接通过(3.6)式求出实际的信号功率P_C2，其实际信号功率的估计值可用下式估算

${\hat{P}}_{C2}=2*\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_1{\hat{H}}_3^{*}\right)---\left(3.7\right)$

则，

和

的干扰噪声功率估算值为

${\hat{P}}_{N2}={\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2}---\left(3.8\right)$

S304、在上述步骤S302和S303中估算出的干扰噪声功率 和

中分别引入由导频子载波的频域信道响应随频率变化所引起的估算误差ε₁和ε₂，并根据同一OFDM符号中的导频子载波的频域信道响应估计值随频率线性变化的规律，解出引入的误差，并对估算出的干扰噪声功率进行调整，消除误差因素的影响。

实际通信系统中，信号经历的是多径信道，多径会产生频域选择性衰落，即同一个OFDM符号内各导频子载波上的频域信道响应值是变化的。如果将

看作信号功率，那么在计算信号功率的过程中引入误差ε₁来表示频域选择性衰落造成估计值与实际值之间的误差

${\mathrm{\ϵ}}_1=P_{C1}-{\hat{P}}_{C1}---\left(3.9\right)$

因此，

中除了有干扰加噪声的功率P_N1外，还有由于信道变化造成的估计误差ε₁，即

$P_{N1}={\hat{P}}_1-P_{C1}={\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1}-{\mathrm{\ϵ}}_1---\left(3.10\right)$

如果将 看作信号功率，那么在计算信号功率的过程中引入误差ε₂来表示频域选择性衰落造成估计值与实际值之间的误差

${\mathrm{\ϵ}}_2=P_{C2}-{\hat{P}}_{C2}---\left(3.11\right)$

因此， 中除了有干扰加噪声的功率P_N2外，还有由于信道变化造成的估计误差ε₂，即

$P_{N2}={\hat{P}}_2-P_{C2}={\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2}-{\mathrm{\ϵ}}_2---\left(3.12\right)$

对于时变信道，子载波的频域信道响应值在比较短的时间内(例如几个OFDM符号所占的时间)是线性变化的。由于在OFDM通信系统中，频率和时间存在对称性，因此，一个OFDM符号中的导频子载波的频域信道响应值随频率而线性变化，即H₁和H₂满足如下的关系式：

$\left\{\begin{array}{c}{H}_2=H_1+\mathrm{\ΔH}\\ H_3=H_2+\mathrm{\ΔH}\end{array}\right.---\left(3.13\right)$

这样就得到了误差ε₁和ε₂的表达式：

   ε₁＝|H₁|²+|H₂|²-2Re(H₁H₂ ^*)

         ＝|H₁|²+|H₁+ΔH|²-2Re(H₁(H₁ ^*+ΔH)).....................[3.14]

         ＝|H₁-(H₁+ΔH)|²

   ε₂＝|H₁|²+|H₃|²-2Re(H₁H₃ ^*)

         ＝|H₁|²+|H₁+2ΔH|²-2Re(H₁(H₁ ^*+2ΔH))...................[3.15]

         ＝|H₁-(H₁+2ΔH)|²

所以

  ε₂＝4ε₁      .....................................................[3.16]

由于各个导频子载波上的干扰加噪声是近似独立同分布的，所以P_N1＝P_N2＝P_N+I，因此，可以通过(3.10)、(3.12)和(3.16)式解得ε₁或ε₂

${\mathrm{\ϵ}}_1=\frac{({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})-({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

${\mathrm{\ϵ}}_2=\frac{4({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})-4({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}$

因此，可以得到 和

的干扰加噪声的功率值P_N1，或者 和

的干扰加噪声的功率值P_N2

$P_{N+I}=P_{N1}=P_{N2}=\frac{4({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})-({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})}{3}---\left(3.17\right)$

S305、利用消除误差后的第一子载波组中的导频子载波P₁和P₂，或第二子载波组中的导频子载波P₁和P₃的频域信道响应估计值的干扰加噪声功率，得到导频子载波的载波干扰噪声比。

和 的载波干扰噪声比为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\hat{P}}_1+P_{N+I}}{P_{N+I}}---\left(3.18\right)$

和 的载波干扰噪声比为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\hat{P}}_2-P_{N+I}}{P_{N+I}}---\left(3.19\right)$

S306、根据导频子载波上承载数据的调制方式，由导频子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比得出导频子载波上的载波干扰噪声比。

本实施例中，导频子载波上承载数据的调制方式为BPSK。当采用BPSK调制时，导频子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比CINR₁与导频子载波的载波干扰噪声比CINR_BPSK相等，即两者间的系数为1，此时CINR_BPSK＝CINR₁。

实施例四

本实施例利用图3中的数据子载波R₁、R₂和R₃的频域信道响应估计值测量载波干扰噪声比，其过程与实施例三类似，区别在于，在利用数据子载波的频域信道响应估计值测量载波干扰噪声比时，由于数据子载波上承载的数据对于接收端不是已知的，因此需要首先解出数据子载波上承载的数据，才能获取到其频域信道响应估计值，因此，系统性能会受到接收端能否正确解码的影响。设图3中的数据子载波承载数据的调制方式为QPSK，其具体步骤如图4所示，包括：

S401、选取某个OFDM符号中3个连续的数据子载波R₁、R₂和R₃，将R₁和R₂作为第一子载波组，将R₁和R₃作为第二子载波组，解出数据子载波R₁、R₂和R₃上承载的数据，并获取各子载波组中数据子载波的频域信道响应估计值

和

选取的数据子载波的个数以及对其进行分组可以有多种组合方式，假设有连续分布的多个数据子载波，则子载波分组方式可以为：

选取数据子载波R₁、R₂、R₃、R₄、R₅、R₆，第一组子载波包含：R₁、R₂、R₃、R₄；第二组子载波包含：R₁、R₂、R₅、R₆；

选取数据子载波R₁、R₂、R₃、R₄、R₆，第一组子载波包含：R₁、R₂、R₂、R₄；第二组子载波包含：R₂、R₃、R₄、R₆；其中第一组子载波重复选取了数据子载波R₂。

只要满足下述规律即可：每个子载波组包含数量相同的子载波对，子载波对由两个位于不同频点的子载波组成；两个子载波组中的子载波对一一对应，且相对应的两个子载波对中的子载波在频域上的距离不等。

S402、利用获取到的 和

计算第一子载波组中的数据子载波R₁和R₂的频域信道响应估计值的总功率值

和实际信号的总功率估计值

并由此得到和

的干扰噪声功率的估算值

根据与实施例一相同的原理，得到

和 的总功率为

${\hat{P}}_1={\left|{\hat{D}}_1\right|}^2+{\left|{\hat{D}}_2\right|}^2---\left(4.1\right)$

实际的信号功率为

P_C1＝|D₁|²+|D₂|²....................................[4.2]

实际信号功率的估计值为

${\hat{P}}_{C1}=2*\mathrm{Re}\left({\hat{D}}_1{\hat{D}}_2^{*}\right)---\left(4.3\right)$

干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N1}={\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1}---\left(4.4\right)$

S403、利用获取到的

和

计算第二子载波组中的数据子载波R₁和R₃的频域信道响应估计值的总功率值

和实际信号的总功率估计值

并由此得到 和 的干扰噪声功率的估算值

根据与实施例一相同的原理，得到

和

的总功率为

${\hat{P}}_2={\left|{\hat{D}}_1\right|}^2+{\left|{\hat{D}}_3\right|}^2---\left(4.5\right)$

实际的信号功率为

P_C2＝|D₁|²+|D₃|²...........................................[4.6]

实际信号功率的估计值为

${\hat{P}}_{C2}=2*\mathrm{Re}\left({\hat{D}}_1{\hat{D}}_3^{*}\right)---\left(4.7\right)$

干扰噪声功率的估算值为

${\hat{P}}_{N1}={\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1}---\left(4.8\right)$

S404、在上述步骤S402和S403中估算出的干扰噪声功率 和 中分别引入由导频子载波的频域信道响应随频率变化所引起的估算误差ε₁和ε₂，并根据同一OFDM符号中的数据子载波的频域信道响应估计值随频率线性变化的规律，解出引入的误差，并对估算出的干扰噪声功率进行调整，消除误差因素的影响。

实际通信系统中，信号经历的是多径信道，多径会产生频域选择性衰落，即同一个OFDM符号内各数据子载波上的频域信道响应值是变化的。如果将看作信号功率，那么在计算信号功率的过程中引入误差ε₁来表示频域选择性衰落造成估计值与实际值之间的误差，因此，

和 的干扰噪声功率为

$P_{N1}={\hat{P}}_1-P_{C1}={\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1}-{\mathrm{\ϵ}}_1---\left(4.9\right)$

实际通信系统中，信号经历的是多径信道，多径会产生频域选择性衰落，即同一个OFDM符号内各数据子载波上的频域信道响应值是变化的。如果将

看作信号功率，那么在计算信号功率的过程中引入误差ε₂来表示频域选择性衰落造成估计值与实际值之间的误差，因此，

和

的干扰噪声功率为

$P_{N2}={\hat{P}}_2-P_{C2}={\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2}-{\mathrm{\ϵ}}_2---\left(4.10\right)$

对于时变信道，子载波的频域信道响应值在比较短的时间内(例如几个OFDM符号所占的时间)是线性变化的。由于在OFDM通信系统中，频率和时间存在对称性，因此，一个OFDM符号中的数据子载波的频域信道响应值随频率而线性变化，即D₁和D₂满足如下的关系式：

$\left\{\begin{array}{c}{D}_2=D_1+\mathrm{\ΔD}\\ D_3=D_2+\mathrm{\ΔD}\end{array}\right.---\left(4.11\right)$

与实施例一同理，可得到误差ε₁和ε₂的关系表达式：

ε₂＝4ε₁..........................................[4.12]

由于各个数据子载波上的干扰加噪声是近似独立同分布的，所以P_N1＝P_N2＝P_N+I，因此，可以通过(4.9)、(4.10)和(4.12)式解得ε₁或ε₂

${\mathrm{\ϵ}}_1=\frac{({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})-({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}---\left(4.13\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_2=\frac{4({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})-4({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})}{3}---\left(4.14\right)$

因此，可以得到

和 的干扰加噪声的功率值P_N1，或者 和 的干扰加噪声的功率值P_N2。

$P_{N+I}=P_{N1}=P_{N2}=\frac{4({\hat{P}}_1-{\hat{P}}_{C1})-({\hat{P}}_2-{\hat{P}}_{C2})}{3}---\left(4.15\right)$

S405、利用消除误差后的第一子载波组中的数据子载波R₁和R₂，或第二子载波组中的数据子载波R₁和R₃的频域信道响应估计值的干扰加噪声的功率，得到数据子载波的载波干扰噪声比。

和 的载波干扰噪声比为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\hat{P}}_1-P_{N+I}}{P_{N+I}}---\left(4.16\right)$

和 的载波干扰噪声比为

${\mathrm{CINR}}_1=\frac{{\hat{P}}_2-P_{N+I}}{P_{N+I}}---\left(4.17\right)$

S406、根据导频子载波上承载数据的调制方式，由导频子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比得出导频子载波上的载波干扰噪声比。

本实施例中，当数据子载波上承载数据的调制方式为QPSK时，数据子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比CINR₁与数据子载波的载波干扰噪声比CINR_QPSK相等，即两者间的系数为1，此时CINR_QPSK＝CINR₁。

标准802.16d规定数据子载波承载数据的调制方式可以是QPSK、16QAM或者64QAM。数据子载波上的载波干扰噪声比与其频域信道响应值的载波干扰噪声比之间的关系是由数据子载波承载数据的调制方式决定的。由于各调制方式的数据映射规则各不相同，各个星座点对应的数值的模值是不完全相同的，因此计算出的子载波频域信道响应估计值的载波干扰噪声比并不一定与子载波的载波干扰噪声比相等，还需要对利用子载波频域信道响应估计值计算出的载波干扰噪声比进行系数调整以得到子载波的载波干扰噪声比。

当数据子载波上承载数据的调制方式为16QAM时，数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比 ${\mathrm{CINR}}_{16\mathrm{QAM}}={\mathrm{CINR}}_1*\frac{17}{9};$

当数据子载波上承载数据的调制方式为64QAM时，数据子载波R_i，j，k上的载波干扰噪声比CINR_64QAM＝CINR₁*2.685。

上述实施例三和实施例四是以802.16d系统为例，描述载波干扰噪声比的测量方法。对于802.16e系统，本发明提供的方法一样适用，只要能够获取到同一个OFDM符号中连续或间隔距离不远的导频子载波或数据子载波，就能够通过本发明的方法测量出子载波的载波干扰噪声比。根据多径信道的延迟情况，对导频/数据子载波的间隔距离要求是不一样的，延迟越大，要求子载波的间隔距离越近，这样才能将子载波的频域信道响应认为随频率近似线性变化，因而才能用本发明描述的方法测量子载波的载波干扰噪声比。

上述实施例一至四分别以导频子载波和数据子载波的频域信道响应估计值计算子载波的载波干扰噪声比。当导频子载波和数据子载波承载的数据采用相同的调制方式时，也可以同时使用导频子载波和数据子载波的频域信道响应估计值计算子载波的载波干扰噪声比，其计算过程与上述实施例类似。

如果信号经历的是时不变信道，采用上述实施例一至四的方法进行载波干扰噪声比测量也是可行的。

基于上述技术构思，本发明提供了一种载波干扰噪声比的测量装置。

参见图5，为本发明的载波干扰噪声比的测量装置，该装置包括：选取模块、计算模块、误差消除模块和载波干扰噪声比计算模块，上述模块依次连接。

选取模块选取一个时频区域内的多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对。选取的子载波承载数据的调制方式相同，可以全部为导频子载波，或者全部为数据子载波，或者部分为导频子载波部分为数据子载波。选取模块还要获取所选取的子载波的频域信道响应估计值，当选取的子载波包含数据子载波时，通过解出该数据子载波承载的数据获取该子载波的频域信道响应估计值。

计算模块分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率。

误差消除模块根据所选取的子载波的频域信道响应线性变化的规律，利用估算出的各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，消除子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中存在的由频域信道响应变化所引起的估算误差。

载波干扰噪声比计算模块根据根据消除误差后的子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。该模块根据子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率计算得到载波干扰噪声比后，还要根据子载波组中子载波承载数据的调制方式，对子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比进行系数调整，得到子载波的载波干扰噪声比。

综上所述，本发明通过选取多个符号上的子载波并分组，分别估算各子载波组中的子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，并根据不同符号相同频点的子载波的频域信道响应随时间线性变化的规律，消除估算的干扰噪声功率中由频域信道响应随时间变化所引起的估算误差，从而克服了现有技术中信号经历时变信道时由多普勒频偏引起的时间选择性衰落所造成的载波干扰噪声比测量不准的问题，使计算得到的载波干扰噪声比更加精确，进而达到充分利用载波干扰噪声比较高的子信道进行资源分配，提高系统的性能的目的。另外，当从系统中获取多个符号有困难时，本发明还提供了一种载波干扰噪声比的测量方法，即通过选取一个符号上的子载波并分组，根据同一符号上的子载波的频域信道响应随频率变化的规律，消除子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中有频域信道响应随频率变化所引起的估算误差，从而在克服了现有技术中信号经历时变信道时由多普勒频偏引起的时间选择性衰落所造成的载波干扰噪声比测量不准的问题的同时，提高了本发明的适用范围。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1、一种载波干扰噪声比的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

选取多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对；

分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率；

根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，利用估算出的各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，消除所述干扰噪声功率中由频域信道响应变化所造成的估算误差；

根据消除误差后的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用子载波组中的子载波对估算该子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率的过程包括：

计算所述子载波组中每个子载波的频域信道响应估计值的功率并进行累加；

利用所述子载波组中的子载波对估算该子载波对中各子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率，并将估算出的所述子载波组中所有子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率进行累加；

将所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的总功率减去其实际信号的总功率估计值，得到所述干扰噪声功率。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用子载波对估算该子载波对中子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率的过程包括：

将所述子载波对中的两个子载波的频域信道响应估计值进行共轭相乘运算取实部，得到该子子载波对中任意一个子载波的频域信道响应估计值中实际信号的功率。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，消除所述估算误差的过程包括：

在估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率时，分别引入由频域信道响应变化所引起的误差；

根据所述子载波组中子载波的频域信道响应线性变化的规律，解出所述误差；

利用所述误差计算得到对应子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，从一个时频区域内的多个符号中选取所述子载波并分组；

所述子载波组中的每个子载波对由两个位于同一频点、不同符号的子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，两个相对应的子载波对位于同一频点；每个子载波组中，所有子载波对中的两个子载波在时域上的距离都相等；每两个子载波组中相对应的子载波对的两个子载波在时域上的距离不等；

根据不同符号上相同频点的子载波在时域上线性变化的规律，消除估算的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随时间变化所造成的估算误差。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，从一个符号中选取所述子载波并分组；

所述子载波组中的每个子载波对由不同频域的两个子载波组成；每两个子载波组中的子载波对一一对应，且相对应的两个子载波对中的子载波在频域上的距离不等；

根据同一符号的子载波在频域上线性变化的规律，消除估算的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率中由频域信道响应随频率变化所造成的估算误差。

7、如权利要求6所述的方法，其特征在于，选取的所述子载波在频域上相邻或相近。

8、如权利要求1所述的方法，其特征在于，选取的所述子载波承载数据的调制方式相同。

9、如权利要求1所述的方法，其特征在于，选取的所述子载波为导频子载波或/和数据子载波。

10、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算得到载波干扰噪声比的过程进一步包括：

根据所述子载波组中子载波承载数据的调制方式，调整由所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率计算得到的载波干扰噪声比，得到子载波的载波干扰噪声比。

11、如权利要求10所述的方法，其特征在于，包括步骤：

根据所述子载波组中子载波承载数据的调制方式确定对应的调整系数；

将所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的载波干扰噪声比与该系数相乘，得到所述子载波的载波干扰噪声比。

12、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符号为正交频分复用符号。

13、一种载波干扰噪声比的测量装置，其特征在于，包括：

选取模块，用于选取多个子载波并分组，每个子载波组中包含相同数量的子载波对；

计算模块，用于分别利用各子载波组中的子载波对估算各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率；

误差消除模块，用于根据所述子载波的频域信道响应线性变化的规律，利用估算出的各子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，消除所述干扰噪声功率中由频域信道响应变化所引起的估算误差；

载波干扰噪声比计算模块，用于根据消除误差后的所述子载波组中子载波的频域信道响应估计值的干扰噪声功率，计算得到载波干扰噪声比。

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