专利名称：信干燥比估计方法
技术领域：
本发明涉及一种信干噪比估计方法，特别涉及一种在时分(TimeDivision)无线通信系统接收机的自动频率校正中进行信干噪比估计的方法。
背景技术：
在典型的无线通信系统中，由于发射机与接收机的本地振荡器(LocalOscillator)之间存在频率偏差，可导致接收信号质量的严重下降，甚至通信传输失败。特别是，对于蜂窝移动通信系统中的用户终端(User Equipment，UE)，出于经济因素等的考虑，常采用频率稳定度较低的本地振荡器，其初始频率偏差(Initial Frequency Offset)可达10ppm左右，对采用2GHz载波的系统这相当于20kHz左右的初始频率偏差。如果不采取相应措施校正本地振荡器的频率输出，使其与发射机的输出频率一致或十分接近(例如，偏差在0.1ppm以内)，将可能导致信号传输的失败。另一方面，由于本地振荡器同时用于发射和接收，所以大频率偏差同样会导致发射信号产生严重的带外干扰(out-of-bandinterference)。在接收机中，用于实现频率同步的装置常被称为自动频率校正(Automatic Frequency Correction，简称“AFC”)装置。
一般的，当初始频率偏差较大时，例如达到10ppm时的情况，自动频率校正可分为粗略频率校正(Coarse AFC)和精细频率校正(Fine AFC)两个阶段。这是因为(1)接收机在开机时，往往要经过一系列的时间、频率、码和帧结构同步等步骤，来完成同步和系统接入功能。而对于不同的同步阶段，所要求的接收信号质量和所能达到的目标通常也是不一致的。亦即，某些阶段只需要粗略的频率同步即可，而另一些阶段则要求更精确的频率同步；另一方面，某些阶段根据所能利用的信息只能达到粗略的频率同步，而另一些阶段由于可用信息增加可以实现更精确的频率同步；(2)对于自动频率校正(AFC)中的一个关键模块，即频率偏差估计(Frequency Offset Estimation，简称“FOE”)模块，衡量其性能主要有两个指标即频率偏差估计精度和最大频率偏差估计范围。如果实际频率偏差超过该范围，那么FOE模块的输出就有可能发生严重偏差。而各种FOE方法往往有一个共同的特点即估计的精度越高，其所支持的最大频率偏差范围也就越小；反之，若要支持更大的频率偏差范围，则其估计精度就会降低。对于初始频率偏差较大的情况(例如10ppm)且最终频率偏差要求较高时(例如0.1ppm)，一般需要采用两套不同的频率偏移估计算法及其相应的AFC策略，分别完成粗略频率校正和精细频率校正两个过程。
一般的，来自发射机的发射信号中，常会连续的或者周期性的带有导频(Pilot)或者同步(SYNC)码字，它们在接收机处是已知或者通过某种方法检测到的。于是，AFC模块可利用这些码字作为训练序列(Training Sequence)，与相应的接收信号经过一系列处理后，完成频率校正的工作。尽管AFC也可以在训练序列未知的模式下进行，即所谓的“盲”(blind)方式，但其性能特别是在信噪比低于0dB情况下一般较差，在现有无线通信系统中一般较少应用。
时分(Time-Division)系统是指将通信频率资源按时间轴分为多个时隙(Timeslot)，并且每个逻辑信道(Logical Channel)占用其中一个或者多个时隙进行传输。时分系统的包括时分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)系统和时分双工(Time Division Duplex)系统等。两套采用时分技术的典型的蜂窝移动系统的例子是GSM和TD-SCDMA。在这些系统中，每个时隙的某个部分常常带有一段同步码字或训练序列，用于帮助接收机完成时间同步、频率同步和信道估计等功能。与之相对的是那些采用频率或码字来分隔不同逻辑信道的系统，例如IS-95和WCDMA，在这些系统中，一般带有连续发射的导频信道(Pilot Channel)，基于该连续导频信道可能采用相对更为灵活的方式来完成一系列同步功能，包括频率同步功能等。
一些针对DS-SS CDMA系统(包括IS-95和WCDMA等)所设计的AFC方法中，假设有连续导频信号的存在，采用了相位差分检测(DifferentialDetection)或者离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform)等方法来进行频率偏移估计，并结合RAKE接收机结构来实现多径合并。例如，在国际专利申请公开号WO9931816，发明名称为“一种在DS-CDMA接收机中进行频率捕获和跟踪的方法和装置”(Method and Apparatus for Frequency Acquisition andTracing for DS-SS CDMA Receiver)中，公开了一种基于RAKE接收机的AFC结构，并在不同AFC阶段可自适应地采用可变长度相关处理来进行频率偏差估计的方法，可在DS-SS CDMA系统中获得较好的性能。
然而，对于时分系统，例如TD-SCDMA系统，其导频信号一般是不连续的，并且由于其采用多用户检测(Multi-User Detection)方法而可能不宜采用RAKE接收机结构。因此，许多针对DS-SS CDMA系统设计的自动频率校正方法并不适用于时分多址接入系统。另外，与以往窄带时分系统(如GSM)不同的是，在宽带时分系统(例如TD-SCDMA系统)中，每个码片(chip)上的信干噪比(Signal-to-Interference-and-Noise Ratio，简称“SINR”)很低，其典型值低于0dB。因此，以往针对窄带时分系统适用的一些AFC方法在这种低SINR情况下就不再适用。因此，针对宽带时分系统设计满足要求的AFC方法和装置，是这些系统设计中的关键问题之一。
对于无线通信特别是移动通信系统，其传播信道中普遍存在着多径衰落即频率扩散(Frequency Dispersive)现象，可导致接收信号的SINR值在较短时间内会出现较大的起伏。另一方面，对于CDMA(码分多址)等宽带通信系统，同时又会存在时间扩散(Time Dispersive)现象，即产生严重的符号间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)问题。一个针对移动通信系统的良好的接收机方案，必须解决以上两方面的问题——这对于接收机中AFC模块的设计也不例外。
现有的针对时分通信系统设计的AFC方法和装置往往存在以下一个或者几个不足之处(1)没有区分粗略频率校正和精细频率校正两个过程，而是采用一套统一的AFC方案由于以上提及的原因，这种方案往往造成了频率偏差估计范围与频率偏差估计精度之间的矛盾，以及/或者未能有效利用接收机处于各阶段时所能利用的信息。例如，路径搜索、跟踪和信道估计模块一般在粗略频率校正完成后就可以获得较好的性能，并可以为精细频率校正时所利用。另一方面，在不同阶段，可能有不同的训练序列可被用于频率偏差校正。例如，在国际专利WO0303040，发明名称为“3G无线通信时分双工模式下一种自动频率校正方法”(Automatic Frequency Correction Method and Apparatus for TimeDivision Duplex Modes of 3G Wireless Communications)中，公开了一种在3G系统时分双工(TDD)模式(HCR-TDD)下进行频率校正的方法，但其未对粗略频率校正和精细频率校正进行区分，而是采用一套相同的方法和装置来实现频率校正功能，并且未能在频偏较小时利用信道估计和路径搜索、跟踪模块的信息，从而使其AFC环路的收敛速度因此有所损失。
(2)忽视了无线通信信道中常见的多径衰落(频率扩散)对自动频率校正方法所造成的影响，或者忽视了宽带系统中常见的符号间干扰(时间扩散)对自动频率校正方法所造成的影响。例如，在美国专利2003099206，发明名称为“自动频率校正方法与装置”(Method and Arrangement for AutomaticFrequency Correction)中，公开了一种UTRA TDD模式下的频率校正方法，但是只采用了最强传播路径来进行频率偏差估计，同时采用了固定的AFC环路增益因子，因此在快速衰落和多条强传播路径存在的情况下性能会收到一定影响，其校正精度也很有限。
部分自动频率校正方法虽然也将AFC划分为几个阶段，并在每个阶段采用不同的AFC环路增益因子来控制不同阶段下AFC的收敛和跟踪性能，但其AFC阶段切换往往是通过某种收敛性判断来进行的。例如，采用近期频率偏移估计输出值的平均值来作为当前频率偏移值的估计，并通过与几个预先设置的门限(threshold)值进行比较来作为不同阶段的切换判断准则。但是，在这些方案中，由于收敛性判断的不准确性，或者由于需要较长时间才能得到较为准确的收敛性判断，所以在低信噪比条件下往往需要较长的时间来达到AFC环路的收敛。另一方面，由于这些方法中的有关AFC参数一般是预先设好的，并不能根据实际信道条件动态调整，所以在某些通信环境下的性能可能较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种信干噪比估计方法，从而可在低SINR条件下、及通信信道存在时间扩散和频率扩散情况下，快速、准确地将接收机的本地振荡器频率与发射机中的振荡器频率进行同步。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下一种信干噪比估计方法，包括如下步骤对路径合并和相关步骤中得到的分别为奇数和偶数位置有效路径上的信道结果经过处理后分别得到对应奇数和偶数位置有效路径上的信号功率值S1和信号功率值S2；将路径合并和相关步骤中按奇偶序号分离得到的两路接收数据序列，分别与路径合并和相关步骤中由训练序列分别与奇数和偶数位置路径估计卷积后得到得到的数据序列，经过逐元素相减后，其差值数据序列在经过噪声功率计算器后，分别计算得到噪声功率值N1和N2；对上述信号功率S1和S2和噪声功率值N1和N2通过相关合并计算后得到当前帧的信干噪比估计值。
采用上述方法，能够在很低的SINR条件下，快速并准确地实现时分系统中的信干噪比估计。特别的，本发明针对宽带移动通信系统中常见的两种恶劣的信道条件，即频率扩散和时间扩散情况下，同样可以保持优良的性能。
图1为在TD-SCDMA系统中进行精细频率校正的结构框图；图2为在如图1所示的精细频率校正过程中，一种基于时延包络来进行路径选择的方法的示意图；图3为在如图1所示的精细频率校正过程中进行一种进行路径合并和相关的装置的结构框图；图4为本发明在如图1所示的精细频率校正过程中一种进行SINR估计的方法的结构框图；图5为在如图1所示的精细频率校正过程中进行卡尔曼(Kalman)增益因子计算的方法的流程图；以及图6为在如图1所示的精细频率校正结构中的一阶环路滤波器的实现结构框图。
具体实施例方式
下面根据图1至图6，给出本发明一个较好实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
图1是根据本发明在TD-SCDMA系统中进行精细频率校正的结构框图。所述的精细频率校正过程是基于卡尔曼(Kalman)滤波器理论通过一个一阶环路来实现的。首先，接收射频信号经过下变频解调器1010并经过ADC、AGC和RRC滤波器后转换成为数字基带信号，接着信号数据提取器1011根据帧同步信息提取TS0上P-CCPCH信道中长为144个码片的Midamble接收部分内的采样数据，对应于2倍过采样情况，共提取了144×2＝288个Midamble数据采样。该段数据采样对于系统同步有重要作用，将被用于信道估计、路径搜索、SINR估计和频率偏移估计模块中。对应的长为144的Midamble训练序列是由Midamble码字生成器1012产生的，其码字索引是由先前的初始小区搜索第二步骤Step 2所检测到的。
接着，该段Midamble数据采样被送入信道估计和路径搜索模块1013。该模块通过将Midamble数据采样与对应的Midamble训练序列进行(循环)相关，得到一组信道估计值。当前帧内计算得到的信道估计值的功率值，构成了当前帧的时延包络(Delay Profile)，而路径搜索是根据当前帧的时延包络并结合以前若干帧的时延包络，并依据某些预设的路径选择门限值，来判断哪几条路径为有效路径。注意由于采用了2倍采样，因此路径的分辨精度是1/2个码片宽度。由于信道估计和路径搜索在各中无线通信系统特别是移动通信系统广泛应用，所以本领域内有关技术人员对其相关算法和实现方法很熟悉，所以这里不再赘述。这里信道估计将输出所谓“信道估计窗”内的所有路径的幅度和相位值，例如，信道估计窗宽度可定为16个码片，对应于2倍过采样，该估计窗内共产生16×2＝32条路径的幅度和相位值。其中，所述每条路径代表一个时延抽头(Delay Tap)。同时，信道估计还会输出相关长度内信道估计窗外的所有信道估计值，提供给测量等模块估计SINR等参数时使用。另一方面，路径搜索模块则输出信道估计窗内有效路径的位置信息。这里假设路径搜索模块最多产生L条有效路径位置信息。接收机中其它模块，包括解调(Demodulation)模块、同步(Synchronization)模块和测量(Measurement)模块等，将利用这些有效路径位置信息以及信道估计值进行有关工作。
参考图2，所示为一种基于时延包络来进行路径选择的方法的示意图。其中，当前帧内的时延包络是通过将当前帧内的信道估计结果求模后(或者类似方法)得到的。将当前帧的时延包络与之前若干帧内的时延包络按某种方式进行了平均后，所得的时延包络用于进行路径选择。如图2所示的例子中，平均后的时延包络的长度为16，亦即含有16个时延抽头。进行路径选择时，首先需要确定一个路径选择门限，该门限值可以基于该时延包络中的最大路径功率、或者基于该时延包络中所有路径的平均功率，加上一个固定的偏移值后来得到。当然，也可以采用其它方法来得到该路径选择门限值。确定该路径选择门限后，就可以进行路径选择了在时延包络中，凡是功率值高于路径选择门限的，均选出做为“有效路径”，反之则做为“噪声路径”。例如，在图2所示例子中，相对延时为3、4、5、10和11的路径被选出做为有效路径，而剩下的路径均被做为噪声路径。
再参考图1，路径合并和相关器(模块)1014利用所述的路径信息以及相应的信道估计值，按最大比例合并(Maximum Ratio Combining，简称“MRC”)的方式来进行多条路径的合并。一种用于实现路径合并和相关的装置如图7所示。它采用如下方法(a)将从路径搜索模块产生的路径位置信息按奇偶性进行分离；同时，将这些路径位置上信道估计值也按照路径位置的奇偶性进行分离；(b)将训练序列码字经过一批延时器，得到一批数据序列，输入步骤(c)；其中延时器的延时值分别由奇数位置路径决定；(c)将输入的一批数据序列，分别与对应路径的信道估计值进行相乘，得到一批新的数据序列；(d)将由步骤(c)所得的一批数据序列，经过逐元素相加后，得到一个新的数据序列；(e)将由步骤(d)所得的一个数据序列，经过删除器删除尾部若干数据，并经过共扼后，得到一个新的数据序列，其长度等于训练序列的长度；(f)将训练序列码字经过一批延时器，得到一批数据序列；其中延时器的延时值分别由偶数位置路径决定；(g)将由步骤(f)所得的一批数据序列输入步骤(c)，并重复步骤(c)～(e)后，得到另一个新的数据序列，其长度等于训练序列的长度；(h)将接收对应训练序列的信号采样值按奇偶序号经过分路器后得到两个数据序列，其长度均等于训练序列长度；(i)将由步骤(h)所得的对应奇偶序号的两个数据序列，分别与由步骤(e)和步骤(g)的两个数据序列分别进行逐元素相乘，得到两个新的数据序列；(j)将由步骤(i)所得的两个序列进行逐元素相加后，得到一个新的数据序列作为输出，其长度等于训练序列的长度。
根据上述方法，参照图3所示的装置图，首先，输入长为288的Midamble部分接收数据采样，经过分路器1200按奇数序号和偶数序号分为两个长均为144的序列。同时，从信道估计和路径搜索模块来的共L条路径位置信息{T1，T2，...，TL}(0＝＜Tk＜＝Tmax-1)，经过分离器1201按奇偶性分为两路，分别记为{Todd，1，Todd，2，...，Todd，L1)和{Teven，1，Teven，2，...，Teven，L2}，其中L1和L2分别为位置取值分别为奇数和偶数的路径的数目。相应的，输入的信道估计结果(hT1，hT2，...，hTL)亦按照相应路径位置的奇偶性被分为两路{hTodd，1，hTodd，2，...，hTodd，L1)和{hTeven，1，hTeven，2，...，hTeven，L2)。然后，将长度为144个的Midamble输入数据通过一批延时器12021-1202L1、以及一批乘法器12031-1203L1，并通过累加器12061全部相加后，实现与奇数位置路径信道估计序列的卷积(Convolution)过程。注意，这里延时器对于输入延时控制参数Tk，将把输入数据延时 个数据单位(其中符号 表示取整操作)，并在必要时在首端和末端补零，使输出数据段长度为 以使各路数据对齐。这样，累加器12061输出为长度为 的数据序列，经过删除器12071删除其最后 个数据后，剩下长为144的数据序列；然后，该序列经过共扼器12081进行共扼后，通过乘法器12091与分路器1200输出的奇数序号数据采样进行逐元素相乘，得到一组由奇数位置路径信道估计得到的长度为144的相关数据输出。类似的，通过一批延时器12041-1204L1、一批乘法器12051-1205L1、一个累加器12062、删除器12072、共扼器12082、并通过乘法器12092与分路器1200输出的偶数序号数据采样进行逐元素相乘，可得到另一组对应偶数位置路径信道估计得到的长度为144的相关数据输出。最后，将所述两路分别对应奇数和偶数位置路径信道估计得到的相关数据通过相加器1210相加，就得到了长度为144的相关输出结果。
接着，参考图1，这批经过多径合并后的Midamble接收数据并与本地产生的Midamble码字经过相关后，被送入频率偏移估计器1015，并输出频率偏移估计 参考图1，信道估计和路径搜索模块1013输出的路径信息及信道估计结果被送入SINR估计器模块1016中，产生当前帧SINR估计值。该SINR估计器也是基于TS0上P-CCPCH信道中的Midamble码来得到当前帧的SINR估计值的。
图4示出根据本发明在如图1所示的精细频率校正过程中，一种进行SINR估计的方法的流程图。其中，参考图4，所属SINR估计方法的输入来自于如图3所示的路径合并和相关装置结构框图中的中间输出点A～F。其中，来自点A和点B的数据分别为奇数和偶数位置有效路径上的信道估计结果，它们分别经过信号功率计算器1421和1422后，得到对应奇数和偶数位置有效路径上的信号功率值S1和信号功率值S2。所述信号功率计算器1421-2可通过将其所有输入信道估计值的功率值求和后获得相应的信号功率。假设包含所有路径的集合用A表示，其中有效路径的集合用PE表示，将它们按有效路径位置的奇偶性划分为两个子集合，即奇数位置有效路径集合PE，odd，以及偶数位置有效路径集合PE，even。同时，假设信道估计结果可用h＝{hi，i∈A}来表示，并且信道估计结果已经根据信道估计相关长度进行归一化。则奇数位置有效路径上的信号功率估计值S1可用下式计算S1=Σi∈PE,odd(|hi|)2]]>类似的，偶数位置有效路径上的信号功率估计值S2可用下式计算S2=Σi∈PE,even(|hi|)2]]>另一方面，利用来自图3点C～F每个点上的输入为在每帧中得到长为144的一个数据序列，可分别计算奇数位置和偶数位置路径上的噪声功率。其中，点C和点E上分别为由训练序列分别与奇数和偶数位置路径估计卷积(并删除尾部的若干数据)后得到的输出序列；而点D和点F上分别为经过分离器1201后得到的两路对应接收序列。参考图3，来自点C的数据序列与来自点D的数据序列经过减法器1411后，其差值序列在经过噪声功率计算器1431后，计算得到噪声功率值N1。类似的，来自点E的数据序列与来自点F的数据序列经过减法器1412后，其差值序列在经过噪声功率计算器1432后，计算得到噪声功率值N2。所述的噪声功率计算器1431-2可通过计算其输入数据序列的平均功率值来获得相应的噪声功率。假设噪声功率计算器的输入为长为L的序列{x1，x2，...，xL}，则噪声功率计算器输出y可用下式表示y=Σi=1L|xi|2L]]>
最后，信号功率值S1、S2，以及噪声功率值N1、N2，通过合并器144合并后得到当前帧的SINR估计输出。其中，合并器144可采用如下几种合并方法中的一种(1)合并方法1 (2)合并方法2 (3)合并方法3 (其中符号MAX表示求最大值运算)接着，参考图1，卡尔曼增益因子计算器1017利用当前帧的SINR估计，进行所述一阶环路增益因子的更新。所更新的参数包括测量噪声方差Rk、估计方差Pk和卡尔曼增益因子Kk，其中下标k代表当前帧的序号。
图4所示为根据本发明在如图1所示的精细频率校正过程中进行卡尔曼增益因子计算的方法的流程图。初始状态下(即进入精细频率校正过程之前)，在步骤1501中，P0被赋予一个初始值，一般的，P0应根据进入精细频率校正之前的频偏的方差来设置。根据本发明，P0应根据粗略频率校正的输出频偏的方差来确定，推荐值为P0＝(2000)2；此外，P0也可以根据当时所测的SINR值来确定。
接下来，精细频率校正装置开始工作，在步骤1502中，帧计数器k的初始值设为1。然后在步骤1503中，当前帧的频偏估计方差Rk将基于当前帧的SINR估计值SINRk来计算，具体计算公式为Rk=KR×1SINRk]]>该公式是按照改进的克莱默-拉奥(Cramer-Rao)界来针对TD-SCDMA系统得到的。其中，根据克莱默-拉奥界，常数KR的取值应根据有关系统参数来确定KR=32π2Tc2·1N(N2-1)]]>其中，Tc代表了系统码片宽度，而N代表了所用训练数据序列的长度。对于TD-SCDMA系统，1/Tc＝1.28Mcps，并且所用Midamble码字的长度N＝144，据此可得KR＝(288.8)2。有关改进的克莱默-拉奥界的具体信息，可参考安杰(A.N.D’Andrea)等人在1994年IEEE Transaction on Communication杂志上发表的，名称为“The Modified Cramer-Rao Bound and Its Applications toSynchronization Parameters”的论文，对本领域的一般技术人员是很容易掌握的。
接着在步骤1504中，卡尔曼增益因子Kk由当前帧计算的Rk和前一帧计算的Pk-1求得，根据卡尔曼滤波理论，计算Kk的公式为Kk＝Pk-1(Pk-1+Rk)-1接着在步骤1505中，判断所计算的Kk值是否小于一个预设值KLOW，如果Kk＜KLOW，则进入步骤1507，改变Kk使其等于KLOW，同时令Pk＝Pk-1；反之，如果Kk＞＝KLOW，则进入步骤1506，根据卡尔曼滤波理论，由当前帧计算所得的Kk值、以及前一帧计算得到Pk-1值，来计算Pk值Pk＝(1-Kk)Pk-1这里，对Kk进行下限幅的目的是当环路增益过小时，难以跟踪较快频率漂移；因此，需要对环路增益Kk进行下限幅以保证能够跟踪上频率偏移。推荐的下限幅值KLOW为1/64或者1/128——KLOW的优选取值应由具体实现和工作环境来确定。
然后，在步骤1508中，输出当前帧所计算的卡尔曼增益因子Kk到环路滤波器。接着在步骤1509中，帧计数器k进行加1，准备进行下一帧中有关参数的更新。
接着，参考图1，一阶环路滤波器1018将根据输入 (当前帧计算的频率偏移估计)以及Kk(当前帧计算的卡尔曼增益因子)，进行一阶滤波，并输出当前帧的累加频率偏移估计值 参考图5，所示为根据本发明在如图1所示的精细频率校正结构中的一阶环路滤波器的实现结构框图。其中，输入 首先与卡尔曼增益因子Kk通过一个乘法器161相乘，然后与前一帧中的输出 通过一个加法器162相加，得到输出可用下式表示f^k=f^k-1+KkΔf^k]]>延时器163的作用是保存当前帧的输出 并反馈在下一帧中使用。
另外，作为一种简化，也可以把环路增益固定为几个特定值之中，例如{1.0，0.5，0.1，0.05，0.01}，然后取该集合中最接近上述卡尔曼增益因子计算器的输出Kk的那个值，作为当前帧控制环路增益值。这样可以简化有关操作，同时性能不会有大的损失。
最后，参考图1，一阶环路滤波器1018的输出按照本地振荡器1019的压控特性，被转换成控制电压，并经过DAC来控制本地压控振荡器1019，从而完成了当前帧内的精细频率校正过程。在下一帧中，上述精细频率校正过程将重复进行。这样，随着处理帧数的增加，环路滤波器的输出控制不断得到更新，并使本地振荡器的1019的输出载波频率 不断逼近输入信号的实际载波频率fk，并使它们之间的差值，即残留的频率偏移值，达到保证接收机中其它模块正常工作的目标值(例如，规范所规定的0.1ppm或者更低)。
至此，已经结合附图详细地描述了本发明的一种最佳实施方式。本领域的普通技术人员应该可以认识到，这里用于描述本发明的各种逻辑单元、模块、电路以及算法步骤等，可以采用电子硬件(electronic hardware)、计算机软件(computer software)或者它们的组合来付诸实现。这里对各种元件、单元、模块、电路和步骤通常都是按照他们的功能来描述的，实现时究竟采用硬件还是软件，是由整个系统的具体应用和设计约束来决定的。本领域的普通技术人员应该可以认识到在特定情况下硬件和软件的可互换性，并能针对具体应用采用最佳方式来实现本发明所描述的一类在时分无线通信系统接收机的自动频率校正中进行信干噪比估计的方法。
例如，这里用于描述本发明的各种逻辑单元、模块、电路以及算法步骤等，可采用以下方式或者它们的组合来实现，包括数字信号处理器(DSP)、特殊用途集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分离的(discrete)逻辑门(gate)或者晶体管(transistor)逻辑、分离的硬件元器件(例如寄存器和FIFO)、执行一系列固件(firmware)指令的处理器、传统的编程软件(programmable software)和有关处理器(processor)等。其中，处理器可以是微处理器(microprocessor)，也可以是传统的处理器、控制器(controller)、微控制器(microcontroller)或者状态机(state machine)等；软件模块可存在于RAM存储器、闪存(flash memory)、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或者任何现有已知的存储介质中。
本领域的普通技术人员显然清楚并且理解，本发明所举的最佳实施例仅用以说明本发明，而并不用于限制本发明，本发明所举各实施例中的技术特征，可以任意组合，而并不脱离本发明的思想。根据本发明公开的一种应用于时分无线通信系统中的自动频率校正中进行信干噪比估计的方法，可以有许多方式修改所公开的发明，并且除了上述的具体给出的优选方式外，本发明还可以有其它许多实施例。因此，凡属依据本发明构思所能得到的方法或改进，均应包含在本发明的权利范围之内。本发明的权利范围由所附权利要求限定。
权利要求
1.一种信干噪比估计方法，包括如下步骤对路径合并和相关步骤中得到的分别为奇数和偶数位置有效路径上的信道估计结果经过处理后分别得到对应奇数和偶数位置有效路径上的信号功率值S1和信号功率值S2；将路径合并和相关步骤中按奇偶序号分离得到的两路接收训练数据序列，分别与路径合并和相关步骤中由训练序列分别与奇数和偶数位置有效路径估计卷积后得到得到的数据序列，经过逐元素相减后，其差值数据序列在经过噪声功率计算器后，分别计算得到噪声功率值N1和N2；对上述信号功率S1和S2和噪声功率值N1和N2通过相关合并计算后得到当前帧的信干噪比估计值。
2.如权利要求1所述的信干噪比估计方法，其特征在于所述信号功率S1和S2和噪声功率值信干噪比合并采用下述合并方法S1N1+S2N2.]]>
3.如权利要求1所述的信干噪比估计方法，其特征在于所述信号功率S1和S2和噪声功率值信干噪比合并采用下述合并方法S1+S2N1+N2.]]>
4.如权利要求1所述的信干噪比估计方法，其特征在于所述信号功率S1和S2和噪声功率值信干噪比合并采用下述合并方法MAX(S1N1,S2N2).]]>
5.如权利要求1所述的信干噪比估计方法，其特征在于，所述信道估计结果已经根据信道估计相关长度进行归一化。
全文摘要
本发明公开了一种信干噪比(SINR)估计方法，包括对路径合并和相关步骤中得到的分别为奇数和偶数位置有效路径上的信道估计结果经过处理后分别得到对应的信号功率值S1和S2；将路径合并和相关步骤中按奇偶序号分离得到的两路接收训练数据序列，分别与路径合并和相关步骤中由训练序列分别与奇数和偶数位置有效路径估计卷积后得到的数据序列，经过逐元素相减后，其差值数据序列经过噪声功率计算器后，分别得到噪声功率值N1和N2；对上述信号功率S1和S2和噪声功率值N1和N2通过相关合并计算后得到当前帧的信干噪比估计值。采用上述方法，能够在很低的SINR条件下，简单并准确地实现时分系统中的信干噪比估计。
文档编号H04B1/10GK1780157SQ20041008440
公开日2006年5月31日 申请日期2004年11月22日 优先权日2004年11月22日
发明者谢一宁, 刘栋 申请人:凯明信息科技股份有限公司