TWI826352B - 訊號雜訊比估計方法與裝置、製造方法及建構方法 - Google Patents

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Abstract

本揭露內容提供一種方法以及裝置。所述方法包含接收訊號序列以及雜訊序列，判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。

Description

訊號雜訊比估計方法與裝置、製造方法及建構方法
本揭露內容大體上是關於訊號處理，且更特定言之，是關於用於訊號雜訊比（signal-to-noise ratio；SNR）估計的方法與裝置。
訊號雜訊比（SNR）為比較所要訊號的位準與無線接收器中的雜訊的位準的量測。訊號雜訊比經定義為所要訊號功率與雜訊功率的比率，且可以分貝來表達。所要訊號功率以及雜訊功率可藉由分別對訊號序列以及雜訊序列中的所有接收樣本進行平均來量測。為減小接收器的硬件實施的複雜度，可使用絕對值總和。然而，包含於總接收訊號功率中的雜訊功率與絕對值總和近似值不可經由直接減法而消除。
根據本揭露內容的態樣，提供一種方法，所述方法包含：接收訊號序列以及雜訊序列；判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值；判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值；以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
根據本揭露內容的另一態樣，提供一種裝置，所述裝置包含記憶體、處理器以及接收器，經組態以執行以下操作：接收訊號序列以及雜訊序列；判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值；判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值；以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
根據本揭露內容的另一態樣，提供一種裝置，所述裝置包含記憶體、處理器以及接收器，經組態以執行以下操作：接收訊號序列以及雜訊序列；判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值；判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值；以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
根據本揭露內容的另一態樣，提供一種製造處理器的方法，所述方法包含形成處理器作為包含至少一個其他處理器的晶圓或封裝體的部分，其中所述處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
根據本揭露內容的另一態樣，提供一種建構積體電路的方法，所述方法包含產生針對積體電路的層的一組特徵的罩幕佈局，其中所述罩幕佈局包含針對包含處理器的一或多個電路特徵的標準單元庫巨集，所述處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
現將在下文參考附圖更加充分地描述本揭露內容，在所述附圖中繪示了本揭露內容的實施例。然而，可以許多不同形式體現本揭露內容，且不應將本揭露內容視為限於本文中所闡述的實施例。相反地，提供此等實施例以使得本揭露內容將為透徹且完整的，且將向熟習此項技術者充分傳達裝置以及方法的範疇。貫穿全文，相同參考數字指代相同元件。
應理解，當將元件稱為「連接」或「耦接」至另一元件時，其可直接連接或耦接至其他元件，或可存在介入元件。相比之下，當元件被稱為「直接連接」或「直接耦接」至另一元件時，不存在介入元件。如本文中所使用，術語「及/或」包含（但不限於）相關聯列出項目中的一或多者的任何以及所有組合。
應理解，儘管本文中可使用術語第一、第二以及其他術語來描述各種元件，但此等元件不應受此等術語限制。此等術語僅用以將一個元件與另一元件區分開來。舉例而言，在不脫離本揭露內容的教示的情況下，第一訊號可被稱為第二訊號，且類似地，第二訊號可被稱為第一訊號。
本文中所使用的術語僅出於描述特定實施例的目的，且並不意欲限制本裝置以及方法。如本文中所使用，單數形式「一」以及「所述」意欲亦包含複數形式，除非上下文另外清晰指示。將進一步理解，術語「包括」或「包含（但不限於）」在用於本說明書中時指定所陳述特徵、區、整體、步驟、操作、元件及/或組件的存在，但並不排除一或多個其他特徵、區、整體、步驟、操作、元件、組件及/或其群組的存在或添加。
除非另外定義，否則本文中所使用的所有術語（包含（但不限於）技術以及科學術語）具有與一般熟習本裝置以及方法所屬技術者通常所理解的含義相同的含義。將進一步理解，應將術語（諸如，常用詞典中所定義的術語）解釋為具有與其在相關技術及/或本描述的上下文中的含義一致的含義，且除非本文中明確地如此定義，否則將不會按理想化或過度形式化的意義來解釋。
圖1為根據本揭露內容的實施例的網路環境中的電子裝置的方塊圖。
參看圖1，電子裝置100包含（但不限於）通信區塊110、處理器120、記憶體130、顯示器150、輸入/輸出區塊160、音訊區塊170以及無線收發器180。無線收發器180可包含於使用者設備或Wi-Fi存取點或蜂巢式基地台中且包含（但不限於）無線傳輸器以及接收器。
電子裝置100包含用於將裝置100連接至另一電子裝置或網路以用於傳達語音以及資料的通信區塊110。通信區塊110提供通用封包無線電服務（general packet radio service；GPRS）、用於GSM演進的增強型資料速率（enhanced data rates for GSM evolution；EDGE）、蜂巢式、廣域、區域、個人區域、近場、裝置至裝置（device to device；D2D）、機器至機器（machine to machine；M2M）、衛星、增強型行動寬頻帶（enhanced mobile broad band；eMBB）、大規模機器類型通信（massive machine type communication；mMTC）、超可靠低潛時通信（ultra-reliable low latency communication；URLLC）、窄帶物聯網（narrowband Internet of things；NB-IoT）以及近程通信。通信區塊110或其包括收發器113的部分的功能可由晶片組實施。詳言之，蜂巢式通信區塊112使用諸如以下各者的技術經由陸地基地收發器台或直接地提供至其他電子裝置的廣域網路連接：第二代（2G）、GPRS、EDGE、D2D、M2M、長期演進（long term evolution；LTE）、第五代（5G）、高階長期演進（long term evolution advanced；LTE-A）、分碼多重存取（code division multiple access；CDMA）、寬頻分碼多重存取（wideband code division multiple access；WCDMA）、通用行動電信系統（universal mobile telecommunications system；UMTS）、無線寬頻（wireless broadband；WiBro）以及全球行動通信系統（global system for mobile communication；GSM）。蜂巢式通信區塊112包含（但不限於）晶片組以及收發器113。收發器113包含（但不限於）傳輸器以及接收器。無線保真（wireless fidelity；WiFi）通信區塊114使用諸如IEEE 802.11的技術經由網路存取點提供區域網路連接。藍芽通信區塊116使用諸如IEEE 802.15的技術提供個人區域直接以及網路連接通信。近場通信（near field communication；NFC）區塊118使用諸如ISO/IEC 14443的標準提供點對點近程通信。通信區塊110亦包含GNSS接收器119。GNSS接收器119支援接收來自衛星傳輸器的訊號。
電子裝置100可自包含（但不限於）電池的電力供應器接收用於操作功能區塊的電力。無線收發器180可為Wi-Fi存取點或陸地基地收發器台（base transceiver station；BTS）（諸如，蜂巢式基地台）的部分且包含遵循第三代合作夥伴計劃（third generation partnership project；3GPP）標準的射頻傳輸器以及接收器。無線收發器180可提供資料以及語音通信服務至行動使用者設備（user equipment；UE）的使用者。在本揭露內容中，術語「UE」可與術語「電子裝置」互換使用。
處理器120提供電子裝置100的使用者所需的應用層處理功能。處理器120亦提供用於電子裝置100中的各種區塊的命令以及控制功能性。處理器120提供更新功能區塊所需的控制功能。處理器120可提供收發器113所需的資源的協調，包含（但不限於）功能區塊之間的通信控制。處理器120亦可更新韌體、資料庫、查找表、校準方法程式以及與蜂巢式通信區塊112或Wi-Fi區塊114相關聯的庫。Wi-Fi區塊114亦可具有本端處理器或晶片組，其將專用於計算Wi-Fi區塊114以及其他功能區塊（諸如，訊號雜訊估計區塊）的資源。
記憶體130提供對裝置控制程式碼的儲存、使用者資料儲存、應用程式碼以及資料儲存。記憶體130可提供對蜂巢式通信區塊112或Wi-Fi區塊114所需要的韌體、程式庫、資料庫、查找表、演算法、方法、SNR估計參數以及校準資料的資料儲存。蜂巢式通信區塊112或Wi-Fi區塊114所需要的程式碼以及資料庫可在裝置啟動後自記憶體130載入至本端儲存裝置中。蜂巢式通信區塊112或Wi-Fi區塊114亦可具有用於儲存程式碼、程式庫、資料庫、校準資料以及查找表資料的本端、揮發性以及非揮發性記憶體。
顯示器150可為觸控式面板，且可體現為液晶顯示器（liquid crystal display；LCD）、有機發光二極體（organic light emitting diode；OLED）顯示器、主動矩陣OLED（active matrix OLED；AMOLED）顯示器以及類似者。輸入/輸出區塊160控制至電子裝置100的使用者的介面。音訊區塊170提供至電子裝置100的音訊輸入/以及自所述電子裝置100的輸出。
無線收發器180可包含於用以接收、傳輸或中繼無線訊號的使用者設備或存取點或基地台中。無線收發器180可藉由發送、接收以及中繼至以及來自電子裝置100的資料通信訊號促進與電子裝置100的通信。電子裝置100可經由無線收發器180連接至網路。舉例而言，無線收發器180可為正用以發送訊號至電子裝置100（諸如，智慧型電話）或自電子裝置100接收訊號的存取點、小區塔、無線路由器、天線、多個天線，或其組合。無線收發器180可經由網路中繼無線訊號以實現與其他電子裝置100（諸如，使用者設備（UE）、伺服器或其組合）的通信。無線收發器180可用以傳輸通信訊號，諸如，語音或資料。
直接SNR估計可基於使用冪和判定總接收功率（包含訊號以及雜訊）以及雜訊功率。線性域SNR可根據方程式（1）計算如下：…（1）
線性至分貝（dB）轉換可用以判定線性域SNR的dB域SNR估計。可根據方程式（2）計算如下：…（2）
當來自兩個接收（Rx）天線的SNR需要組合時，來自兩個Rx天線的SNR的總和可在線性域中計算，且接著被轉換成dB域。來自兩個Rx天線的SNR的總和可根據方程式（3）計算如下：…（3） 其中以及分別為在線性域中的在Rx天線0以及Rx天線1處的經估計SNR。
根據本揭露內容的實施例，本系統以及方法提供總接收功率以及雜訊功率的絕對總和近似值以估計來自多個Rx天線的總接收功率以及雜訊功率。由於估計在均方根域中，因此總接收訊號內所含有的雜訊項不可被容易地移除。本系統以及方法提供偏差補償以自總功率中移除雜訊項的影響。由於SNR在dB域中估計，因此本系統以及方法可直接組合dB域中的兩個SNR估計以得到dB中的總和SNR。
根據本揭露內容的實施例，本系統以及方法提供偏差補償以改良SNR量測準確度並運用絕對值總和減小估計偏差。本系統以及方法進一步提供總和SNR近似值而非冪和以減小計算複雜度。然而，直接實施可在低SNR情況下誘發大正偏差。本系統以及方法提供補償以尤其在低SNR情況下消除正偏差。由於每一天線SNR估計輸出在dB域中，因此本系統以及方法組合來自兩個Rx天線的估計。
根據本揭露內容的實施例，每一天線SNR估計是在dB域中獲得以避免在估計中使用除法區塊，使用除法區塊可增加計算複雜度。在兩個Rx天線情況下，可需要總和SNR維持接收器效能。本系統以及方法使用dB域中的每一天線SNR直接組合並判定dB域中的總和SNR。儘管本揭露內容描述兩個Rx天線的實例，但本系統以及方法可在不背離本揭露內容的範疇的情況下經擴展至來自任何兩個分支而非兩個天線（例如，兩個不同頻帶或兩個時槽）的SNR組合。本系統以及方法亦可擴展至藉由級聯兩個分支或Rx天線的組合而組合多於兩個分支或兩個Rx天線的情況。
總接收訊號（所要訊號加雜訊）序列可包含如下方程式（4）中的訊號序列以及雜訊序列：…（4） 其中以及經假定為獨立的並根據高斯分佈而相同地分佈。
單獨量測的雜訊序列可計算如下：…（5） 其具有與上述方程式（4）的中的相同的統計。舉例而言，當無訊號傳輸發生時，序列可在一段時間期間被俘獲。
用於估計SNR的方法可包含首先估計可按方程式（6）以及（7）計算如下的訊號功率以及雜訊功率：…（6）…（7）
dB中的SNR可按方程式（8）以及（9）計算如下：…（8）…（9） 其中方程式（9）可用於消除方程式（8）的除法運算並減少計算複雜度。
為減少冪和的計算複雜度，可針對總接收訊號序列以及雜訊序列中的每一者判定絕對值總和，其中絕對值總和分別根據方程式（10）以及（11）判定如下：…（10）…（11）。
SNR可按方程式（12）以及（13）計算如下：…（12）…（13）。
由於含有訊號功率以及雜訊功率部分兩者，因此估計尤其在低SNR條件情況下將具有正偏差。由於在以上方程式（4）中的為兩個獨立高斯隨機變量的總和，因此其亦為高斯隨機變量。高斯隨機變量的量值為瑞立（Rayleigh）分佈。因此，如方程式（14）以及（15）中所示獲得以下方程式：…（14）...（15）。
雜訊可並未在均方根域中直接減去。根據本揭露內容的實施例，本系統以及方法提供如方程式（16）、（17）以及（18）中所示的以下偏差補償方案：…（16）…（17）（18）
圖2為根據本揭露內容的實施例的使用偏差補償執行SNR估計方法的電路的方塊圖。
參看圖2，使用偏差補償執行SNR估計方法的電路包含接收訊號序列208、雜訊序列200、第一絕對值求和區塊（AbsSum區塊）210以及第二絕對值求和區塊（AbsSum區塊）202、第一加法器電路216、第二加法器電路218、第一減法器電路214、第二減法器電路220，以及第一dB轉換區塊204、第二dB轉換區塊206以及第三dB轉換區塊212。
參看圖2，本系統可接收具有所要訊號序列以及雜訊序列的接收訊號序列208。本系統可使用以上方程式（5）判定雜訊序列200。根據本揭露內容的實施例，本系統接收雜訊序列200。AbsSum區塊210判定接收訊號序列208的絕對總和。AbsSum區塊210以及AbsSum 區塊202分別執行接收訊號序列208以及雜訊序列200的絕對值的求和。AbsSum區塊202判定雜訊序列200的絕對總和。第一加法器電路216對來自AbsSum區塊210以及AbsSum 區塊202的輸出求和。第三dB轉換區塊212將第一加法器電路216的輸出轉換成分貝值。第一減法器電路214自AbsSum區塊210的輸出減去AbsSum 區塊202的輸出。第二dB轉換區塊206將第一減法器電路214的輸出轉換成分貝值。第一dB轉換區塊204將AbsSum區塊202的輸出轉換成分貝。第二加法器電路218根據以上方程式（18）將第三dB轉換區塊212與第二dB轉換區塊206的輸出求和。第二減法器電路220自第二加法器電路218的輸出減去第一dB轉換區塊204的輸出。第一dB轉換區塊204、第二dB轉換區塊206以及第三dB轉換區塊212中的對數計算可藉由各種方法（例如，藉由使用儲存於記憶體中的查找表（look-up table；LUT））而實現。
在兩個Rx天線的情況下，在每一Rx天線處的分別表示為以及的SNR估計可使用具有偏差消除的絕對總和方法來估計。本系統以及方法可進一步在未轉換回線性域的情況下判定dB域中的總和SNR。對於兩個Rx天線，線性域中的對應每一天線SNR可分別表示為以及，且dB域中的總和SNR可根據方程式（19）計算如下：
在線性以及dB標度兩者中的兩個Rx天線的兩個SNR的最大值以及最小值可根據方程式（20）至（23）計算如下：…（20）…（21）...（22）…（23）
對數總和的近似值可根據方程式（24）至（29）計算如下：…（24）…（25）…（26）…（27）…（28）…（29）
最後項僅僅取決於，此可取決於所需計算精度藉由查找表（LUT）實施。
圖3為根據本揭露內容的實施例的執行總和SNR近似值方法的電路的方塊圖。
參看圖3，比較器302比較來自2個RX天線的兩個輸入SNR0,dB 以及SNR1,dB 。加法器電路304將3dB加上如藉由比較器302所判定的兩個輸入SNR0,dB 以及SNR1,dB 中的較大者。減法器308自SNR0,dB 減去SNR1,dB 。絕對值（Abs）區塊310判定SNR0,dB 與SNR1,dB 之間的差的絕對值。差的絕對值經輸入至LUT 312。補償值SNRsum,dB 是藉由將LUT 312的輸出值加上加法器電路304的輸出值而判定。
根據本揭露內容的實施例，本系統以及方法為Wi-Fi收發器（諸如，收發器180）的每一封包的長訓練欄位（long training field；LTF）符號提供SNR估計。估計的SNR可用以判定在通道變平滑期間使用的平滑係數。估計的SNR亦可用以判定在共同相位誤差（common phase error；CPE）估計區塊期間是否使用相位限制器。本系統以及方法可在對數似然比率（LLR）量化中應用估計的SNR。可在重複兩次的LTF符號上使用Wi-Fi收發器中的SNR估計。本系統以及方法可在時域或頻域中實施SNR估計。
根據本揭露內容的實施例，本系統以及方法提供時域中的SNR估計。當第一LTF符號與第二LTF符號之間的相位差經極佳地補償時，第一LTF符號以及第二LTF符號可分別如方程式（30）以及（31）中所示以離散時間格式表示：…（30）…（31） 其中以及分別為通道回應、時域LTF樣本以及加成性白高斯雜訊（additive white Gaussian noise；AWGN）。
在AWGN通道中，兩個LTF符號的總和以及差的平均功率可如方程式（32）以及（33）中所示而計算：…（32）…（33） 其中、，。 接著，估計的SNR可按方程式（34）所示而計算：…（34）
圖4為根據本揭露內容的實施例的執行時域SNR估計方法的電路的方塊圖。
參看圖4，執行時域SNR估計方法的電路包含第一LTF符號（LTF1）402、第二LTF符號（LTF2）412、相位對準器區塊414、加法器區塊404、第一除法器區塊406、第二除法器區塊418、第一減法器區塊416、第二減法器區塊410、第一冪和區塊408、第二冪和區塊420、第三除法器區塊422以及dB轉換區塊424。
參看圖4，處理第一LTF符號（LTF1）402以及第二LTF符號（LTF2）412。相位對準器區塊414對準LTF2 412與LTF1 402的共同相位。加法器區塊404將LTF1 402與來自相位對準器區塊414的經相位對準的LTF2相加。第一減法器區塊416自LTF1 402中減去經相位對準的LTF2。第一除法器區塊406將來自加法器區塊404的輸出除以二。第二除法器區塊418將來自第一減法器區塊416的輸出除以二。第一除法器區塊406以及第二除法器區塊418的輸出分別經提供至第一冪和區塊408以及第二冪和區塊420。對於一連串複數，。冪和區塊計算。第二減法器區塊410自第一冪和區塊408的輸出中減去第二冪和區塊420的輸出。第三除法器區塊422將第二減法器區塊410的輸出除以第二冪和區塊420的輸出。dB轉換器區塊424將第三除法器區塊422的輸出轉換成表示LTF1 402以及LTF2 412的SNR的dB值。
根據另一個實施例，本系統提供頻域中的SNR估計。在頻域副載波上獲得平均值，而非在時域樣本上平均。
由於LTF符號使用頻域中的偽隨機序列，因此時域樣本可近似為獨立且經相同分佈的循環對稱高斯隨機變數。在AWGN通道（）下，時域樣本可如方程式（42）以及（43）中所示而計算：…（42）…（43）
兩個LTF符號的第i 個樣本的總和可如方程式（44）中所示而計算：…（44）
由於為獨立高斯隨機變數，因此為。的量值（亦即，）為瑞立隨機變量。基於瑞立隨機變量的性質，。
訊號與雜訊的絕對總和可使用大數法則來計算，如在方程式（45）中所繪示：…（45）
實際SNR計算可如方程式（46）中所示而計算：…（46）
若絕對總和以及對數計算用在暫存器傳輸級（register transfer level，RTL），則方程式（46）可如方程式（47）中所示而計算：...（47）
圖5為根據本揭露內容的實施例的使用絕對總和執行時域SNR估計方法的電路的方塊圖。
參看圖5，執行時域SNR估計方法的電路包含第一LTF符號（LTF1）502、第二LTF符號（LTF2）520、相位對準器區塊522、第一加法器區塊504、第二加法器區塊510、第三加法器區塊516、第一除法器區塊506、第二除法器區塊526、第一減法器區塊524、第二減法器區塊530、第三減法器區塊518、第一絕對總和區塊508、第二絕對總和區塊528、第一dB轉換區塊512、第二dB轉換區塊532以及第三dB轉換區塊534。
參看圖5，處理第一LTF符號（LTF1）502以及第二LTF符號（LTF2）520。相位對準器區塊522對準LTF2 520與LTF1 502的共同相位。第一加法器區塊504將LTF1 502與來自相位對準器區塊522的經相位對準的LTF2相加。第一減法器區塊524自LTF1 502中減去經相位對準的LTF2。第一除法器區塊506將來自加法器區塊504的輸出除以二。第二除法器區塊526將來自第一減法器區塊524的輸出除以二。第一除法器區塊506以及第二除法器區塊526的輸出分別提供至第一絕對總和區塊508以及第二絕對總和區塊528。第二減法器區塊530自第一絕對總和區塊508的輸出中減去第二絕對總和區塊528的輸出。第二加法器區塊510將第二絕對總和區塊528的輸出與第一絕對總和區塊508的輸出相加。第一dB轉換區塊512將第二加法器區塊510的輸出轉換成dB值。第二dB轉換區塊532將第二減法器區塊530的輸出轉換成dB值。第三dB轉換區塊534將第二絕對總和區塊528的輸出轉換成dB值。第三加法器區塊516將第一dB轉換區塊512的輸出與第二dB轉換區塊532的輸出相加。第三減法器區塊518自第三加法器區塊516的輸出中減去第三dB轉換區塊534的輸出。第三減法器區塊518的輸出為表示LTF1 502以及LTF2 520的SNR的dB值。
圖6為根據本揭露內容的實施例的判定訊號雜訊比的方法的流程圖。
參看圖6的流程圖，在601處，本系統接收訊號序列以及雜訊序列。在602處，本系統基於訊號序列判定接收功率的第一絕對值總和近似值。在603處，本系統基於雜訊序列判定雜訊功率的第二絕對值總和近似值。在604處，本系統基於使用具有第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值的偏差補償移除雜訊功率來判定SNR。
圖7為根據本揭露內容的實施例的測試經組態以判定SNR的處理器的方法的流程圖，其中處理器是以硬件實施或以運用軟體程式化的硬件實施。
參看圖7，在701處，此方法形成處理器以作為包含至少一個其他處理器的晶圓或封裝體的部分。處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
在703處，方法測試處理器，其包含使用以下各者來測試處理器以及至少一個其他處理器：一或多個電氣至光學轉換器、一或多個分光器（其將光學訊號分裂成兩個或多於兩個光學訊號）以及一或多個光學至電氣轉換器。
圖8為根據本揭露內容的實施例的製造經組態以判定SNR的處理器的方法的流程圖。
參看圖8，方法在801處，此方法包含初始資料佈局，其中方法產生針對積體電路層的一組特徵的罩幕佈局。罩幕佈局包含針對包含處理器的一或多個電路特徵的標準單元庫巨集。處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於第一絕對值總和近似值以及第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比（SNR）。
在803處，存在設計規則檢查，其中方法忽略巨集的相對位置，以用於在罩幕佈局的產生期間遵從佈局設計規則。
在805處，存在佈局的調整，其中方法檢查巨集的相對位置，以用於在產生罩幕佈局之後遵從佈局設計規則。
在807處，進行新佈局設計，在所述新佈局設計中，方法在藉由巨集中的任一者偵測到與佈局設計規則的非遵從之後藉由修改非遵從巨集中的每一者而修改罩幕佈局以遵從佈局設計規則，根據具有積體電路層的所述組特徵的經修改罩幕佈局而產生罩幕，且根據罩幕製造積體電路層。
雖然本揭露內容已經特定地參考其某些實施例繪示以及描述，但一般熟習此項技術者將理解，可在不脫離如由所附申請專利範圍以及其等效物所定義的本揭露內容的範疇的情況下在其中作出形式以及細節的各種改變。
100‧‧‧電子裝置110‧‧‧通信區塊112‧‧‧蜂巢式通信區塊113‧‧‧收發器114‧‧‧無線保真（WiFi）通信區塊116‧‧‧藍芽通信區塊118‧‧‧近場通信（NFC）區塊119‧‧‧GNSS接收器120‧‧‧處理器130‧‧‧記憶體150‧‧‧顯示器160‧‧‧輸入/輸出區塊170‧‧‧音訊區塊180‧‧‧無線收發器200‧‧‧雜訊序列202‧‧‧第二絕對值求和區塊204、512‧‧‧第一dB轉換區塊206、532‧‧‧第二dB轉換區塊208‧‧‧接收訊號序列210‧‧‧第一絕對值求和區塊212‧‧‧第三dB轉換區塊214‧‧‧第一減法器電路216‧‧‧第一加法器電路218‧‧‧第二加法器電路220‧‧‧第二減法器電路302‧‧‧比較器304‧‧‧加法器電路306‧‧‧加法器308‧‧‧減法器310‧‧‧絕對值Abs區塊312‧‧‧查找表（LUT）402‧‧‧第一LTF符號404‧‧‧加法器區塊406、506‧‧‧第一除法器區塊408‧‧‧第一冪和區塊410、530‧‧‧第二減法器區塊412‧‧‧第二LTF符號414‧‧‧相位對準器區塊416、524‧‧‧第一減法器區塊418、526‧‧‧第二除法器區塊420‧‧‧第二冪和區塊422‧‧‧第三除法器區塊424‧‧‧dB轉換區塊502‧‧‧第一LTF符號504‧‧‧第一加法器區塊508‧‧‧第一絕對總和區塊510‧‧‧第二加法器區塊516‧‧‧第三加法器區塊518‧‧‧第三減法器區塊520‧‧‧第二LTF符號522‧‧‧相位對準器區塊528‧‧‧第二絕對總和區塊534‧‧‧第三dB轉換區塊601、602、603、604、701、703、801、803、805、807‧‧‧步驟 SNRdB‧‧‧dB中的SNR SNR0,dB、SNR1,dB‧‧‧輸入 SNRsum,dB‧‧‧補償值
本揭露內容的以上以及其他態樣、特徵以及優點自在結合附圖進行時的以下實施方式將變得更顯而易見。
圖1為根據本揭露內容的實施例的通信網路中的電子裝置的方塊圖。 圖2為根據本揭露內容的實施例的使用偏差補償執行SNR估計方法的電路的方塊圖。 圖3為根據本揭露內容的實施例的執行總和SNR近似值方法的電路的方塊圖。 圖4為根據本揭露內容的實施例的使用冪和執行時域SNR估計方法的電路的方塊圖。 圖5為根據本揭露內容的實施例的使用絕對總和執行時域SNR估計方法的電路的方塊圖。 圖6為根據本揭露內容的實施例的判定SNR的方法的流程圖。 圖7為根據本揭露內容的實施例的測試經組態以判定SNR的處理器的方法的流程圖。 圖8為根據本揭露內容的實施例的製造經組態以判定SNR的處理器的方法的流程圖。
601、602、603、604‧‧‧步驟

Claims (14)

  1. 一種訊號雜訊比估計的方法，包括：接收訊號序列以及雜訊序列；判定所述訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，其中所述第一絕對值總和近似值是所述接收功率的絕對值的總和；判定所述雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，其中所述第二絕對值總和近似值是所述雜訊功率的絕對值的總和；基於所述第一絕對值總和近似值以及所述第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比(SNR)，其中所述雜訊比與所述第一絕對值總和近似值的分貝和所述第二絕對值總和近似值的分貝的運算相關；以及在分貝域中求和第一SNR與第二SNR，其中所述第一SNR以及所述第二SNR與兩個頻帶、兩個時槽以及兩個天線中的至少一者相關聯。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中判定所述SNR進一步基於使用偏差補償移除所述雜訊功率，其中所述偏差補償包括將第一分貝項與第二分貝項求和，其中所述第一分貝項是基於將所述第一絕對值總和近似值與所述第二絕對值總和近似值的總和的結果轉換成分貝域，且其中所述第二分貝項是基於將自所述第一絕對值總和近似值減去所述第二絕對值總和近似值的結果轉換成所述分貝域。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中將所述第一絕對值總和近似值與所述第二絕對值總和近似值的所述總和的所述結果轉換成分貝域以及將自所述第一絕對值總和近似值中減去所 述第二絕對值總和近似值的所述結果轉換成所述分貝域包括使用儲存於記憶體中的查找表(LUT)。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其進一步包括使用比較器判定所述第一SNR以及所述第二SNR中的較大者。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其進一步包括將3dB與所述第一SNR以及所述第二SNR中的所述較大者相加。
  6. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其進一步包括判定所述第一SNR與所述第二SNR之間的差的絕對值。
  7. 一種訊號雜訊比估計的裝置，包括：記憶體；處理器；以及接收器，其經組態以：接收訊號序列以及雜訊序列，判定所述訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，其中所述第一絕對值總和近似值是所述接收功率的絕對值的總和，判定所述雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，其中所述第二絕對值總和近似值是所述雜訊功率的絕對值的總和，基於所述第一絕對值總和近似值以及所述第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比(SNR)，其中所述雜訊比與所述第一絕對值總和近似值的分貝和所述第二絕對值總和近似值的分貝的運算相關，以及其中所述接收器經進一步組態以在分貝域中求和第一SNR與第二SNR，其中所述第一SNR以及所述第二SNR與兩個頻帶、兩個時槽以及兩個天線中的至少一者相關聯。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中所述接收器經進一步組態以基於使用偏差補償移除所述雜訊功率來判定所述SNR，其中所述偏差補償包括將第一分貝項與第二分貝項求和，其中所述第一分貝項是基於將所述第一絕對值總和近似值與所述第二絕對值總和近似值的總和的結果轉換成分貝域，且其中所述第二分貝項是基於將自所述第一絕對值總和近似值中減去所述第二絕對值總和近似值的結果轉換成所述分貝域。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的裝置，其中所述接收器經進一步組態以將所述第一絕對值總和近似值與所述第二絕對值總和近似值的所述總和的所述結果轉換成所述分貝域並將自所述第一絕對值總和近似值減去所述第二絕對值總和近似值的所述結果轉換成所述分貝域包括使用儲存在記憶體中的查找表(LUT)。
  10. 如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中所述接收器經進一步組態以使用比較器判定所述第一SNR以及所述第二SNR中的較大者。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中所述接收器經進一步組態以將3dB與所述第一SNR以及所述第二SNR中的所述較大者相加。
  12. 如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中所述接收器經進一步組態以判定所述第一SNR與所述第二SNR之間的差的絕對值。
  13. 一種製造處理器的方法，包括：形成所述處理器作為包含至少一個其他處理器的晶圓或封裝 體的部分，其中所述處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定所述訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定所述雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於所述第一絕對值總和近似值以及所述第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比(SNR)，其中所述第一絕對值總和近似值是所述接收功率的絕對值的總和，並且所述第二絕對值總和近似值是所述雜訊功率的絕對值的總和，其中所述雜訊比與所述第一絕對值總和近似值的分貝和所述第二絕對值總和近似值的分貝的運算相關，以及其中所述處理器經進一步組態以在分貝域中求和第一SNR與第二SNR，其中所述第一SNR以及所述第二SNR與兩個頻帶、兩個時槽以及兩個天線中的至少一者相關。
  14. 一種建構積體電路的方法，包括：產生針對所述積體電路的層的一組特徵的罩幕佈局，其中所述罩幕佈局包含針對包含處理器的一或多個電路特徵的標準單元庫巨集，所述處理器經組態以接收訊號序列以及雜訊序列，判定所述訊號序列的接收功率的第一絕對值總和近似值，判定所述雜訊序列的雜訊功率的第二絕對值總和近似值，以及基於所述第一絕對值總和近似值以及所述第二絕對值總和近似值判定訊號雜訊比(SNR)，其中所述第一絕對值總和近似值是所述接收功率的絕對值的總和，並且所述第二絕對值總和近似值是所述雜訊功率的絕對值的總和， 其中所述雜訊比與所述第一絕對值總和近似值的分貝和所述第二絕對值總和近似值的分貝的運算相關，以及其中所述處理器經進一步組態以在分貝域中求和第一SNR與第二SNR，其中所述第一SNR以及所述第二SNR與兩個頻帶、兩個時槽以及兩個天線中的至少一者相關。
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