用于执行干扰估计的方法、其计算机程序、其非暂时性信息存储介质以及适于执行干扰估计的处理装置与流程

本发明总体上涉及对从无线电信网络的接入点到位于在道路上移动交通工具中的通信装置的下行链路通信预期要遭遇的干扰进行估计，其中，车上干扰体和路边干扰体意味着对所述下行链路通信的频率选择性干扰。

背景技术：

在无线通信中，传输信道资源通常被限定为多址接入传输技术的参数，多址接入传输技术允许若干装置在同一时间帧中在同一频率信道上传输，其中，时域被顺序地划分成时间帧。例如，在tdma(时分多址)中，传输信道资源是时间帧中的时间段；在fdma(频分多址)中，传输信道资源是在整个时间帧用于通信的频谱的子部分；并且，在cdma(码分多址)中，传输信道资源是在整个时间帧期间使用的扩频码。同样，可以同时使用若干多址接入技术。

在预期接收器装置从源装置接收信号的通信的范围内，接收器装置观测到的干扰被限定为由一个或更多个相应的其它源装置经由与所述源装置与所述接收器装置通信所用的相同传输信道资源传输到至少一个其它接收器装置的一个或更多个信号。

在例示性情况下，为了向位于移动交通工具中的通信装置提供无线通信服务，沿着移动交通工具所移动的路径部署无线电信系统的接入点(ap)。比如，移动交通工具是列车，并且路径是铁路。为了分别实施集中式或分散式传输信道资源管理和/或移动性管理功能，ap可以连接到在核心网络中实施的服务器或者彼此直接连接。当移动交通工具沿着路径移动时，假定位于移动交通工具中的所考虑的通信装置通过切换过程与提供最鲁棒数据链路的ap进行通信。与ap的这种通信使用通常由ap或前面提及的服务器分配的传输信道资源。

技术实现要素：

技术问题

通常，这种传输信道资源对应于ism(工业、科学以及医疗)无线电频带中的信道，这意味着相邻装置也高概率地使用同一传输信道资源。因此，许多通信可能同时发生在未授权频谱中，这生成可能可破坏在无线电信通信系统中成功地执行下行链路通信的干扰。这种干扰的源可能在车上(即，位于移动交通工具中)或路边(即，沿着移动交通工具所移动的路径定位)。因此，为了提高下行链路通信的性能，恰当地估计沿着移动交通工具的路径执行的下行链路通信预期要遭遇的干扰是分配传输信道资源的关键问题。

技术方案

为此，本发明涉及一种用于对无线电信系统中朝向位于在路径上移动的移动交通工具内的通信装置的下行链路通信预期要遭遇的干扰执行干扰估计的方法的方法，所述干扰预期由于路边干扰体的存在和车上干扰体的存在而遭遇。路边干扰体是沿着所述路径存在并且在与无线电信系统内的所考虑的下行链路通信相同的频带中生成信号的装置，并且车上干扰体是存在于在路径上移动的所考虑的移动交通工具中并且在与无线电信系统内的所考虑的下行链路通信相同的频带中生成信号的装置。该方法使得处理装置执行：针对所述路径的至少一个第一区段，获得在沿着所述路径的至少一个第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第一观测结果，所述第一观测结果表示由沿着所述路径的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第一区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；针对所述路径的第二区段，获得在沿着所述路径的第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第二观测结果，所述第二区段的位置在所述路径上比所述第一区段更靠近所述移动交通工具的目的地，所述第二观测结果表示由沿着所述路径的所述第二区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第二区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；针对所述路径的所述第一区段，获得在第二行程期间执行的下行链路通信的干扰的第三观测结果，所述第三观测结果表示由沿着所述路径的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第一区段上的所述第二行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；以及通过将所获得的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果组合起来，使得第三观测结果的与由路边干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿，并且第二观测结果的与由车上干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿，对移动交通工具在所述第二行程期间在所述路径的所述第二区段上时朝向位于移动交通工具内部的通信装置的下行链路通信预期要遭遇的干扰执行干扰估计。

由此，因为所述方法不需要区分由路边干扰体引起的干扰与由车上干扰体引起的干扰，所以通过依赖在路径上的各种行程期间执行的干扰观测结果，可以容易地确定在第二行程期间在路径的第二区段上要遭遇的干扰。由此，可以预测在移动交通工具最终将进入的所述路径的所述第二区段中预期的干扰，并且该知识可以用于优化传输参数的目的。

根据特定特征，该方法使得：干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果与路径的一个第一区段有关；干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果与一个第一行程有关；干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果是表示干扰概率密度函数的直方图。此外，该处理装置执行：为了获得与所述直方图对应的特性函数的离散版本，向干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果的各个直方图应用离散傅里叶变换运算；针对频率指数l的各个值如下独立地确定在移动交通工具在所述第二行程期间在所述路径的所述第二区段上时朝向位于移动交通工具内部的通信装置的下行链路所遭遇的干扰的特性函数ψn,k的估计值ψ^*n,k：

其中，ψn,k′表示针对干扰的第二观测结果获得的干扰的特性函数，ψn′,k表示针对干扰的第三观测结果获得的干扰的特性函数，其中，ψn′,k′表示针对干扰的第一观测结果获得的干扰的特性函数；以及通过向所述估计值ψ^*n,k应用离散傅里叶逆变换运算，以表示干扰概率密度函数的直方图的形式执行干扰估计。

由此，可以预测移动交通工具最终将进入的所述路径的所述第二区段中的干扰电平的直方图或分位数，并且该知识可以用于优化传输参数的目的。

根据特定特征，指纹图针对路径的各个区段以干扰的直方图的形式存储在路径上的之前行程期间执行的干扰的观测结果，并且处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一行程和一个虚拟第一区段有关的干扰的合并直方图形式的干扰的第一观测结果；合并关于第二区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与所述虚拟第一行程有关的干扰的合并直方图形式的干扰的第二观测结果；以及合并关于第一区段在第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述虚拟第一区段有关的干扰的合并直方图形式的干扰的第三观测结果。

由此，干扰估计的计算简单且准确。

根据特定特征，指纹图针对路径的各个区段存储表示在路径上的之前行程期间执行的干扰的合并观测结果的干扰的一个直方图，并且其特征在于：在用新的观测结果更新指纹图之前，处理装置执行：针对所述路径的各个区段，将新的观测结果的关于所述路径的所述区段执行的部分与指纹图中存储的关于所述区段的观测结果合并，以便于获得与所述区段上的一个虚拟第一行程有关的干扰的合并直方图；针对所述路径的各个区段，在指纹图中存储关于所述路径的所述区段获得的干扰的合并直方图。此外，处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一区段有关的干扰的合并直方图形式的干扰的第一观测结果；以及合并关于第一区段在所述第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述一个虚拟第一区段有关的干扰的合并直方图的形式的干扰的第三观测结果。

由此，干扰估计的计算简单且准确，并且将直方图存储在指纹图中需要较少的存储。

根据特定特征，该方法使得：干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果表示所述路径的一个第一区段；干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果表示一个第一行程；干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果是干扰的特性函数。此外，处理装置执行：通过针对频率指数l的各个值如下独立确定特性函数的估计值ψ^*n,k，以所述特性函数的形式执行干扰的所述估计：

其中，ψn,k′表示针对干扰的第二观测结果获得的干扰的特性函数，ψn′,k表示针对干扰的第三观测结果获得的干扰的特性函数，其中，ψn′,k′表示针对干扰的第一观测结果获得的干扰的特性函数。

由此，干扰直方图或分位数的估计值的计算简单。

根据特定特征，指纹图针对路径的各个区段存储干扰的相应特性函数形式的、在路径上的之前行程期间执行的干扰的观测结果，并且其特征在于：处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一行程和一个虚拟第一区段有关的干扰的合并特性函数形式的干扰的第一观测结果；合并关于第二区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与所述虚拟第一行程有关的干扰的合并特性函数形式的干扰的第二观测结果；以及合并关于第一区段在所述第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述虚拟第一区段有关的干扰的合并特性函数形式的干扰的第三观测结果。

由此，通过存储特性函数而不是存储直方图，在估计过程之前不进行直方图到特性函数的转换，这减少估计处理的时延，这在移动交通工具快速移动时特别有利。

根据特定特征，指纹图针对路径的各个区段存储表示在路径上的之前行程期间执行的干扰的合并观测结果的干扰的一个特性函数，并且其特征在于：处理装置在用新的观测结果更新所述指纹图之前执行：针对所述路径的各个区段，将新的观测结果的关于路径的所述区段执行的部分与指纹图中存储的关于所述区段的观测结果合并，以便于获得与所述区段上的一个虚拟第一行程有关的干扰的合并特性函数；针对所述路径的各个区段，在指纹图中存储关于路径的所述区段获得的干扰的合并特性函数。此外，处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一区段有关的干扰的合并特性函数形式的干扰的第一观测结果；以及合并关于第一区段在所述第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述一个虚拟第一区段有关的干扰的合并特性函数形式的干扰的第三观测结果。

由此，将特性函数存储在指纹图中需要较少的存储。

根据特定特征，该方法使得：干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果与所述路径的一个第一区段有关；所述干扰的第一观测结果和所述干扰的第二观测结果与一个第一行程有关；干扰的所述第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果是干扰电平的平均值。此外，处理装置通过将所述第三观测结果与所述第二观测结果相加并进一步减去所述第一观测结果来执干扰电平的平均值形式的所述干扰估计。

由此，平均干扰电平估计极其简单。

根据特定特征，指纹图可以针对路径的各个区段存储干扰电平的相应平均值形式的、在所述路径上的之前行程期间执行的干扰的观测结果，并且其特征在于：处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一行程和一个虚拟第一区段有关的干扰电平的合并平均值形式的干扰的第一观测结果；合并关于第二区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与所述虚拟第一行程有关的干扰电平的合并平均值形式的干扰的第二观测结果；以及合并关于第一区段在所述第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述虚拟第一区段有关的干扰电平的合并平均值形式的干扰的第三观测结果。

由此，平均干扰电平估计极其简单并且将更多观测结果考虑在内，这使得估计更准确。

根据特定特征，指纹图针对路径的各个区段存储表示在所述路径上的之前行程期间执行的干扰的合并观测结果的干扰电平的一个平均值，并且其特征在于：处理装置在用新的观测结果更新指纹图之前执行：针对所述路径的各个区段，将新的观测结果的关于所述路径的所述区段执行的部分与指纹图中存储的关于所述区段的观测结果合并，以便于获得与所述区段上的一个虚拟第一行程有关的干扰电平的合并平均值；针对路径的各个区段，存储关于所述路径的所述区段获得的干扰电平的合并平均值。此外，处理装置在执行干扰估计之前执行：合并关于多个第一区段存储在指纹图中的观测结果，以便获得与一个虚拟第一区段有关的干扰电平的合并平均值形式的干扰的第一观测结果；并且合并关于第一区段在所述第二行程期间执行的观测结果，以便获得与所述一个虚拟第一区段有关的干扰电平的合并平均值形式的干扰的第三观测结果。

由此，将观测结果存储在指纹图中需要较少的存储。

根据特定特征，该方法使得：干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果与路径的复数n-1个第一区段有关；干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果与复数k-1个第一行程有关；干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是干扰电平的平均值。此外，处理装置通过确定值eu，使得：

eu＝(ea)f(eu)

来执行干扰电平的平均值形式的干扰估计，其中，e是尺寸等于nk的矢量，使得：

e＝[1,0,…,0]，

其中，e是尺寸等于(nk-1)×(nk)的矩阵，如下：

其中，u是干扰矢量，该干扰矢量首先呈现要估计的干扰电平的平均值，然后按照与所述第一区段在所述路径上出现的顺序相比相反的顺序呈现在第二行程期间沿着k-1个第一区段执行的观测结果，然后类似地按照与所述行程发生的顺序相反的顺序呈现在第一行程期间沿着路径的k个区段执行的观测结果，

其中，a是尺寸等于nk×(n+k)的矩阵，所述矩阵由k个子矩阵的两个垂直组构成，第一组由垂直布置的尺寸为n的k个单位矩阵顺序构成，最后一组由尺寸n×k的k个子矩阵顺序构成，所述子矩阵具有在第i个位置处具有一的列和在别处具有零的列，其中，i是表示所考虑的子矩阵的垂直位置的、从1至k的索引的值，其中，f是矩阵，使得：

eafeu＝eu，

并且其中，矩阵f通过使以下超定最小二乘问题最小化在预处理步骤期间来获得：

|eaf-i|²，

其中，i是单位矩阵。

由此，提高干扰电平估计的精度。

本发明还涉及一种处理装置，该处理装置适于对无线电信系统中朝向位于在路径上移动的移动交通工具内部的通信装置的下行链路通信预期要遭遇的干扰执行干扰估计，所述干扰预期由于路边干扰体的存在和车上干扰体的存在而遭遇，其中，路边干扰体是沿着所述路径存在并且在与无线电信系统内的所考虑的下行链路通信相同的频带中生成信号的装置，并且车上干扰体是存在于在路径上移动的所考虑的移动交通工具中并且在与无线电信系统内的所考虑的下行链路通信相同的频带中生成信号的装置。处理装置包括：用于针对所述路径的至少一个第一区段获得在沿着所述路径的至少一个第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第一观测结果的装置，所述第一观测结果表示由沿着所述路径的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第一区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；用于针对所述路径的第二区段获得在沿着所述路径的所述第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第二观测结果的装置，所述第二区段的位置在所述路径上比所述第一区段更靠近所述移动交通工具的目的地，所述第二观测结果表示由沿着所述路径的所述第二区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第二区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；用于针对所述路径的所述第一区段获得在第二行程期间执行的下行链路通信的干扰的第三观测结果的装置，所述第三观测结果表示由沿着所述路径的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径的所述第一区段上的所述第二行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合；以及用于通过组合所获得的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果，使得第三观测结果的与由路边干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿并且第二观测结果的与由车上干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿，对移动交通工具在所述第二行程期间在所述路径的所述第二区段上时朝向位于移动交通工具内部的通信装置的下行链路通信预期要遭遇的干扰执行干扰估计的装置。

本发明还涉及一种计算机程序，该计算机程序可以从通信网络下载和/或存储在可由处理装置读取的介质上。该计算机程序包括指令，这些指令用于在所述程序由处理装置运行时使得实施前面提及的方法。本发明还涉及信息存储装置，该信息存储装置存储包括一组指令的计算机程序，该指令在所存储的信息从所述信息存储装置读取并由处理装置执行时使得实施前面提及的方法。

因为与处理装置和计算机程序有关的特征和优点与已经关于对应前面提及的方法提及的特征和优点相同，所以这里不重复它们。

本发明的特性将从实施方式示例的以下描述的阅读更清楚地显现，所述描述参照附图来产生，附图中：

附图说明

图1示意性表示可以实施本发明的无线电信系统。

图2示意性表示无线电信系统的处理装置的架构。

图3示意性表示用于估计无线电信系统内的下行链路通信预期遭遇的干扰的算法。

图4a示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4b示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4c示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4d示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4e示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4f示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图4g示意性表示用于实施本发明的无线电信系统的构造。

图5示意性表示用于在执行干扰估计时将干扰的多个所存储观测结果合并为单个值的算法。

图6示意性表示用于将干扰的观测结果合并为单个值以便将所合并的观测结果进一步存储在指纹图中的算法。

图7示意性表示用于在执行干扰估计时将干扰的多个存储的观测结果合并为单个直方图的算法。

图8示意性表示用于将干扰的观测结果合并为单个直方图以便将所合并的观测结果进一步存储在指纹图中的算法。

图9示意性表示用于在执行干扰估计时将干扰的多个存储的观测结果合并为干扰的单个特性函数的算法。

图10示意性表示用于将干扰的观测结果合并为干扰的单个特性函数以便将合并的观测结果进一步存储在指纹图中的算法。

具体实施方式

为了提高沿着移动交通工具所移动的路径定位的接入点与位于移动交通工具内部的通信装置之间的无线电信系统中的下行链路通信的性能，尽管车上干扰体和路边干扰体意味着对下行链路通信的频率选择性干扰，提出了在不区分由于车上干扰体而产生的干扰与由于路边干扰体而产生的干扰的情况下估计所述下行链路通信预期要遭遇的干扰。该方法简化了干扰估计和用于执行这种干扰估计的历史数据收集过程。然而，必须注意，与路边干扰体相反，车上干扰体通常从沿着路径的一个行程到沿着所述路线的另一个行程不同。

图1示意性表示可以实施本发明的无线电信系统。

无线电信系统包括沿着移动交通工具执行行程的路径170定位的ap110、111。图1示出了在路径170上执行旅行的移动中的交通工具130。移动交通工具比如是列车，并且路径是从始发站向到达站引导列车的铁路。根据另一个示例，移动交通工具是公共汽车，并且路径是公共汽车所遵循的预定路线。

ap110、111向位于所述移动交通工具中的通信装置(诸如位于移动交通工具130中的通信装置131)提供无线电信系统的服务。通信装置131比如是移动终端或使得位于移动交通工具中的移动终端能够访问无线电信系统的服务的中继站。

无线电信系统还可以包括服务器100，该服务器比如在实施集中式无线电资源管理和/或移动性管理功能的核心网络中实施。

ap110、111在一变型中可以彼此互连，由此实施分散式无线电资源管理和/或移动性管理功能。

准静止干扰体150、151、152、153可以被定位为离移动交通工具130的路径170足够近，以影响从ap110、111中的一个到位于移动交通工具130的下行链路通信。这种干扰体150、151、152、153比如是符合ieee802.11标准的wi-fi(注册商标)接入点。这种准静止干扰体150、151、152、153还可以是安装在沿着路径170定位的驻地或场所中的微波炉。

车上干扰体160、161、162可以位于移动中的交通工具130内部，因此可以与所述移动交通工具一起移动。这些干扰体160、161、162影响从ap110、111中的一个到位于移动交通工具130中的通信装置131的下行链路通信。这种干扰体比如是符合ieee802.15.1标准的蓝牙(注册商标)装置或符合ieee802.15.4标准的zigbee(注册商标)装置。

处理装置负责估计在移动交通工具130沿着路径170的行程期间从ap到位于移动交通工具130中的通信装置131的下行链路通信预期遭遇的干扰。估计这种干扰通过根据所述估计的干扰确定适当的传输信道资源分配来允许提高所述下行链路通信的性能。如下文中将关于图4a至图4g详细说明的，处理装置可以位于服务器100或ap110、111或位于移动交通工具130中的通信装置131中，或者连接到它们。处理装置优选地与负责确定适当传输信道资源分配的装置处于同一位置。处理装置的多个实例还可以存在于无线电信系统中。

图2示意性表示处理装置的架构。根据所示架构，处理装置包括由通信总线210互连的以下部件：处理器、微处理器、微控制器或cpu(中央处理单元)200；ram(随机存取存储器)201；rom(只读存储器)202；hdd(硬盘驱动器)或sd(安全数字)读卡器203或适于读取存储在存储装置上的信息的任意其他装置；以及至少一个通信接口204。通信接口204允许处理装置与负责确定适当传输信道资源分配的装置直接或间接(即，将另一个装置用作中继器)通信。

cpu200能够执行从rom202或诸如经由sd读卡器203从sd卡的外部存储器加载到ram201中的指令。在处理装置启动之后，cpu200能够从ram201读取指令并执行这些指令。指令形成使得cpu200执行下文中关于图3描述的算法的一些或全部步骤的一个计算机程序。

下文中关于图3描述的算法的任意和全部步骤可以通过由可编程计算机器(诸如pc(个人计算机)、dsp(数字信号处理器)或微控制器)执行一组指令或程序在软件中实施，否则由机器或专用部件(诸如fpga(现场可编程门阵列)或asic(专用集成电路))在硬件中实施。

图3示意性表示用于估计无线电信系统内的下行链路预期遭遇的干扰的算法。图3的算法由处理装置来执行，并且关于从ap110、111到位于移动交通工具130中的通信装置131的下行链路通信更具体地描述。

在步骤s300中，处理装置针对路径170的至少一个第一区段获得对在沿着所述路径170的至少一个第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第一观测结果。所述第一观测结果表示由沿着所述路径170的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径170的所述第一区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合。

因此，路径170被分解成多个区段。在所述路径170上的各个行程期间，观测到下行链路通信所遭遇的干扰，下行链路通信涉及所考虑的移动交通工具嵌入的所考虑通信装置(诸如用于移动交通工具130的通信装置131)。在每个区段的基础上观测到这种干扰。由所考虑的移动交通工具嵌入的所考虑的通信装置来执行干扰观测结果。

干扰观测结果可以从由无线电信系统的ap和/或所考虑的移动交通工具嵌入的所考虑的通信装置执行的测量来获得。例如，测量是给定传输信道资源上的且在时间上平均的接收信号功率，或者是从其可以推断出信号与干扰加噪声比(sinr)(因此可以推断干扰电平)的平均帧错误率。当在无线电信系统内实施ack/nack机制时，干扰观测结果还可以依赖确认信号的统计。

在移动交通工具沿着路径170的行程期间执行的干扰观测结果优选地存储在指纹图中，如下文中关于图4a至图4g详细说明的那样，指纹图可以位于无线电信系统中。

在接着的步骤s301中，处理装置针对路径170的第二区段获得对在沿着所述路径170的第一行程期间执行的下行链路通信的干扰的第二观测结果。与所述路径170上的所述第一区段相比，所述第二区段的位置离移动交通工具130的目的地(例如，到达站)更近，这还可以表达为与所述路径170上的所述第一区段相比，所述第二区段的位置离移动交通工具130的出发地(例如，出发站)更远。所述第二观测结果表示由沿着所述路径170的所述第二区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径170的所述第二区段上的所述第一行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合。

在接着的步骤s302中，处理装置针对所述路径170的所述第一区段获得对在第二行程期间执行的下行链路通信的干扰的第三观测结果。第二行程是由移动交通工具130执行的行程并且为了必须执行的干扰估计。更准确地，干扰估计必须关于要在位于移动交通工具130中的通信装置131与位于路径170的所述第二区段上的无线电信系统的各个ap之间执行的下行链路通信(上面已经关于步骤s301提及了该通信)来执行。所述第三观测结果表示由沿着所述路径170的所述第一区段存在的任意路边干扰体引起的干扰和由在所述路径170的所述第一区段上的所述第二行程期间存在的任意车上干扰体引起的干扰的组合。

在接着的步骤s303中，处理装置对位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上(即，移动交通工具130在所述第二行程期间在路径170的所述第二区段上时)的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰进行估计。处理装置通过以下来估计所述干扰：组合所获得的第一观测结果、第二观测结果及第三观测结果，使得第三观测结果的与由路边干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿，并且第二观测结果的与由车上干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿。

根据第一实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的一个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个行程。因此，处理装置仅考虑路径170的两个区段：第一区段和第二区段。而且，干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是在路径170的对应区段上观测结果到的干扰电平的平均值。处理装置通过将所获得的第三观测结果(第二行程期间在第一区段上的观测结果)与所获得的第二观测结果(第一行程期间第二区段上的观测结果)相加并进一步减去所获得的第一观测结果(第一行程期间第一区段上的观测结果)来估计位于移动交通工具130内部的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信所预期要遭遇的干扰电平的平均值。考虑如下情况：由车上干扰体引起的干扰电平的平均值从单个行程的第一区段到第二区段没有显著变化，第二观测结果的与由车上干扰体引起的干扰有关的部分实质上通过减去第一观测结果来补偿。并且考虑如下情况：由路径的各个区段上的路边干扰体引起的干扰电平的平均值从一个行程到另一个行程没有显著变化，第三观测结果的与由路边干扰体引起的干扰有关的部分实质上通过减去第一观测结果来补偿。因此，通过将所获得的第三观测结果与所获得的第二观测结果相加并进一步减去所获得的第一观测结果，剩下由存在于移动交通工具130中的车上干扰体引起的干扰电平的平均值与由存在于路径170的第二区段上的路边干扰体引起的干扰电平的平均值的估计和。

实际上，用y*(n,k)表示位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值，其中，n表示路径170的所述第二区段，并且k表示第二行程。用y(n’,k’)表示干扰的第一观测结果，其中，n’表示路径170的所述第一区段，并且k’表示第一行程。逻辑上，y(n,k’)表示干扰的第二观测结果，并且y(n’,k)表示干扰的第三观测结果。一般而言，y表示干扰电平的平均值的观测结果，并且y*表示干扰电平的平均值的估计。进一步用t表示干扰观测结果的由车上干扰体引起的部分，w表示干扰观测结果的由路边干扰体引起的部分。由此，通过将所获得的第三观测结果与所获得的第二观测结果相加并进一步减去所获得的第一观测结果来获得干扰电平的所估计的平均值被如下表达：

y*(n,k)＝y(n’,k)+y(n,k’)–y(n’,k’)，

它可以被如下分解：

y*(n,k)＝t(n’,k)+w(n’,k)+t(n,k’)+w(n,k’)–t(n’,k’)–w(n’,k’)。

通过考虑由车上干扰体引起的干扰电平的平均值在同一行程中在路径的第一区段期间和路径的第二区段期间实质上相同，并且通过进一步考虑由路边干扰体引起的干扰电平的平均值在路径170的同一区段中在第一行程期间与第二行程期间实质上相同，则

y*(n,k)≈t(n’,k)+w(n,k’)≈t(n,k)+w(n,k)，

该式与要估计的干扰电平的平均值的定义一致。因此，第三观测结果y(n’,k)的与由路边干扰体引起的干扰电平的平均值有关的部分w(n’,k)实质上由第一观测结果y(n’,k’)来补偿，并且第二观测结果y(n,k’)的与由车上干扰体引起的干扰电平的平均值有关的部分t(n,k’)实质上由第一观测结果y(n’,k’)来补偿。

根据第二实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的多个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的多个行程。干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果在这里再次是在路径170的对应区段上观测结果到的干扰电平的平均值。处理装置通过以下方式来估计位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值：确定值eu，使得

eu＝(ea)f(eu)，

其中，e是尺寸等于nk的矢量，其中，n是路径170的所考虑的区段的数量(对应于第一区段加第二区段)，并且k是路径170上的所考虑的行程的数量(对应于第一行程加第二行程)，使得

e＝[1,0,…,0]，

其中，u是作为与路径170的n个区段和k个行程有关的干扰电平的矢量的联结的干扰的矢量，可以如下表达：

u＝[y^*(n,k),y(n-1,k),…,y(n-n+1,k),y(n,k-1),…,y(n-n+1,k-k+1)]^t，

该式意味着，u是矢量，该矢量首先呈现要估计的干扰电平y*(n,k)的平均值，然后是按与路径170的k-1个其它所考虑区段在所述路径上出现的顺序相比相反的顺序在第二行程期间沿着路径170的所述k-1个其它所考虑区段执行的观测结果，然后类似地是按与第一行程发生的顺序相比相反的顺序在所述第一行程期间沿着路径170的k个所考虑的区段执行的观测结果，并且其中，a是尺寸等于nk×(n+k)的矩阵，使得：

该矩阵对应于k个子矩阵的两个垂直组的排列，第一组由垂直布置的尺寸为n的k个单位矩阵顺序构成，最后一组由尺寸为n×k的k个子矩阵顺序构成，所述子矩阵具有在第i个位置处具有一的列和在别处具有零的列，其中，i是表示所考虑的子矩阵的垂直位置的、从1至k的索引的值，

其中，e是尺寸等于(nk-1)×(nk)的矩阵，如下：

并且其中，f是矩阵，使得：

eafeu＝eu。

可以注意：

u＝av，

其中，v是作为在k个行程期间在路径170的n个区段中观测结果到的干扰电平的矢量的联结的干扰的矢量，可以表达如下：

v＝[w(n),w(n-1),..,w(n-n+1),t(k),t(k-1),..,t(k-k+1)]^t

其中，w(i)(n-n+1≤i≤n)表示在路径170的k个所考虑的区段中的区段i中由路边干扰体引起的干扰电平的平均值(考虑区段i中由路边干扰体引起的干扰电平的所述平均值从一个行程到另一个行程实质上不变化)，并且t(j)(k-k+1≤j≤k)表示行程j期间由车上干扰体引起的干扰电平的平均值(考虑由车上干扰体引起的干扰电平的所述平均值在各个单个行程期间实质上不变化)，这意味着v是首先呈现按与所述区段出现在所述路径上的顺序相比相反的顺序沿着路径170由路边干扰体引起的干扰电平的平均值，然后是按与所述行程发生的顺序相比相反的顺序由车上干扰体引起的干扰电平的平均值。

例如通过依赖广义逆(moore-penrosepseudoinverse)，通过使以下超定(即，方程式的数量低于未知数的数量)的最小二乘问题

|eaf-i|²

最小化，可以在预处理步骤期间获得矩阵f，其中，i是单位矩阵。

从上述定义清楚的是，eu对应于位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值的估计值y*，并且eu对应于干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果的集合y(即，eu导致排除位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值的估计值y*)。因此，第二实施方式在于从eu确定eu，并且矩阵f根据最小二乘准则从干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果来提供位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值的最佳估计值y*。因此，通过按以下方式组合干扰的第一观测结果、第二观测结果以及第三观测结果而从eu确定eu：第三观测结果的与由路边干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿，并且第二观测结果的与由车上干扰体引起的干扰有关的部分实质上由第一观测结果补偿。

根据第三实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的多个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的多个行程。干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果在这里仍然是在路径170的对应区段上的观测到的干扰电平的平均值。在执行干扰估计之前，处理装置将所有第一观测结果合并为干扰电平的单个平均值，将所有第二观测结果合并为干扰电平的单个平均值，并且将所有第三观测结果合并为干扰电平的单个平均值。因此，指纹图包含要合并在一起的所有数据，并且处理装置在需要执行干扰估计时执行适当的合并运算。这导致将更少的计算资源用于执行干扰估计。下文中关于图5详细说明用于执行这种合并运算的算法。为了将第一观测结果合并为单个值，处理装置可以首先通过针对路径170的各个第一区段合并来自各种第一行程的数据来开始，然后通过将针对路径170的所有第一区段产生的合并数据合并成单个值来继续。在一变型中，处理装置首先通过针对各个行程合并来自路径170的第一区段的数据来开始，然后通过将针对所有第一行程产生的合并数据合并成单个值来继续。当将来自各种第一行程的数据合并成单个值时，不管合并运算涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第二观测结果，处理装置都应用同一遗忘因子(若有的话)。当将来自各种第一区段的数据合并成单个值时，不管合并运算涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第三观测结果，处理装置也都应用同一遗忘因子(若有的话)。这些合并运算导致好像干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个虚拟行程，并且好像处理装置仅考虑了路径170的两个区段：一个虚拟第一区段和第二区段。处理装置然后通过以下方式来估计位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰电平的平均值：将合并的第三观测结果与合并的第二观测结果相加，并且进一步减去合并的第一观测结果。换言之，在执行合并运算之后，结果是执行如上所述的第一实施方式。

在一变型中，如下文中关于图6详细说明的，在更新指纹图时，替代地执行一些合并运算。这种合并运算在于好像之前执行所述路径170上的单个虚拟行程，这导致针对路径170的各个区段仅存储干扰的观测结果的单个值(即，合并值)。合并运算在于针对路径170的各个区段，获得被添加到指纹图的观测结果与之前存储在指纹图中的(已合并)值之间的平均值。由此，减少存储干扰的观测结果所需的存储资源量。在执行干扰估计之前，处理装置还可以将所有第一观测结果合并为干扰电平的单个平均值，并且将所有第三观测结果合并为干扰电平的单个平均值，这然后导致执行如上所述的第一实施方式。

根据第四实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的一个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个行程。因此，处理装置仅考虑路径170的两个区段：第一区段和第二区段。而且，干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是表示干扰概率密度函数的直方图。要估计的干扰也是表示干扰概率密度函数的直方图。该方法允许确定干扰分布的分位数，其可以从对应的干扰概率密度函数或其在离散实例中的直方图提取。为了使计算容易，使用作为所述干扰概率密度函数的傅里叶变换的干扰的特性函数ψ。考虑由路径170的各个区段上的路边干扰体引起的干扰从一个行程到另一个行程实质上具有静态分布，并且进一步考虑由车上干扰体引起的干扰在单个行程期间实质上具有静态分布，可以表达以下关系：

其中，ψ^*n,k(jv)表示位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰的特性函数的估计，其中，ψn,k′(jυ)表示干扰的特性函数形式的干扰的第二观测结果，其中，ψn′,k(jυ)表示干扰的特性函数形式的干扰的第三观测结果，其中，ψn′,k′(jυ)表示干扰的特性函数形式的干扰的第一观测结果，并且其中，jv表示与傅里叶变换运算关联的可变频域。

上述表达式在离散域中可以被如下导出：

其中，l表示频率指数。

可以注意，上述表达式还可以分别被如下公式化：

log(ψ^*n,k(jυ))≈log(ψn,k′(jυ))+log(ψn′,k(jυ))-log(ψn′,k′(jυ))

log(ψ^*n,k(l))≈log(ψn,k′(l))+log(ψn′,k(l))-log(ψn′,k′(l))

这避免在干扰估计值ψ^*n,k的计算期间执行除法。

因此，指纹图存储了路径170的各个区段的干扰的观测结果的直方图，并且为了获得特性函数ψ的离散版本，处理装置向各个直方图应用离散傅里叶变换运算。然后，处理装置在每一频率的基础上确定特性函数ψn,k的估计值ψ^*n,k(即，频率指数l的各个值的ψ^*n,k(l)的独立计算)。然后，通过应用离散傅里叶逆变换运算，处理装置按照对应于特性函数ψn,k的估计值ψ^*n,k对应的直方图的形式获得位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰的估计。

频率指数l与通过使用离散傅里叶变换限定的归一化频率l/m有关，其中，m是直方图柱(bin)的数量和频谱细分的数量，其中，这些细分从0至md均匀地划分频谱，其中，md是与直方图各个柱的宽度的倒数有关的频率宽度。

根据第五实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的一个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个行程。因此，处理装置仅考虑路径170的两个区段：第一区段和第二区段。而且，干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是上面提及的干扰的特性函数ψ。因此，指纹图在每一频率的基础上(即，针对频率指数l的各个值)存储了路径170的各个区段的干扰的特性函数ψ。然后，处理装置在每一频率的基础上确定特性函数ψn,k的估计值ψ^*n,k(即，频率指数l的各个值的ψ^*n,k(l)的计算)。因此，处理装置以特性函数ψ的估计值ψ^*n,k的形式获得位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期遭遇的干扰的估计。

根据第六实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的多个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的多个行程。干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是表示干扰概率密度函数的直方图。要估计的干扰也是表示干扰概率密度函数的直方图。在执行干扰估计之前，处理装置将所有第一观测结果合并为干扰的单个直方图，将所有第二观测结果合并为干扰的单个直方图，并且将所有第三观测结果合并为干扰的单个直方图。因此，指纹图包含要合并在一起的所有直方图数据，并且处理装置在需要执行干扰估计时执行适当的合并运算。这导致将更少的计算资源用于执行干扰估计。下文中关于图7详细说明用于执行这种合并运算的算法。为了将第一观测结果合并为单个直方图，处理装置可以首先通过针对路径170的各个第一区段合并来自各种第一行程的数据来开始，然后通过将路径170的所有第一区段产生的合并数据合并成单个直方图来继续。在一变型中，处理装置首先通过针对各个行程合并来自路径170的第一区段的数据来开始，然后通过将所有第一行程产生的合并数据合并成单个直方图来继续。在将来自各种第一行程的数据合并成单个直方图时，不管合并运算涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第二观测结果，处理装置都应用同一遗忘因子(若有的话)。在将来自各种第一区段的数据合并成单个直方图时，不管合并运算涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第三观测结果，处理装置也都应用同一遗忘因子(若有的话)。这些合并运算的结果是好像干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个虚拟行程，并且好像处理装置仅考虑路径170的两个区段：一个虚拟第一区段和第二区段。处理装置然后估计表示位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰的概率密度函数的直方图。为了这样做，处理装置向各个直方图应用离散傅里叶变换运算，以便获得特性函数ψ的离散版本。然后，处理装置在每一频率的基础上确定特性函数ψn,k的估计ψ^*n,k(即，频率指数l的各个值的ψ^*n,k(l)的计算)。然后，通过应用离散傅里叶逆变换运算，处理装置以对应于特性函数ψn,k的估计ψ^*n,k对应的直方图的形式获得位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰的估计。换言之，在执行合并运算之后，结果是执行如上所述的第四实施方式。

在一变型中，如下文中关于图8详细说明的，在更新指纹图时代替地执行一些合并运算。这种合并运算在于好像之前执行了所述路径170上的单个虚拟行程，这导致对于路径170的各个区段仅存储表示干扰概率密度函数的单个直方图(即，合并值)。由此，减少存储干扰的观测结果所需的存储资源量。在执行干扰估计之前，处理装置还可以将所有第一观测结果合并为单个直方图，并且将所有第三观测结果合并为单个直方图，这然后导致执行如上所述的第四实施方式。

根据第七实施方式，干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的多个区段，并且干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的多个行程。而且，干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果是上面提及的干扰的特性函数ψ。因此，指纹图在每一频率的基础上(即，针对频率指数l的各个值)存储了路径170的各个区段的干扰的特性函数ψ。要估计的干扰也是干扰的特性函数ψ。在执行干扰估计之前，处理装置将所有第一观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ，将所有第二观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ，并且将所有第三观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ。因此，指纹图包含要合并在一起的所有特性函数ψ数据，并且处理装置在需要执行干扰估计时执行适当的合并运算。这导致将更少的计算资源用于执行干扰估计。下文中关于图9详细说明用于执行这种合并运算的算法。为了将第一观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ，处理装置可以首先通过针对路径170的各第一区段合并来自各种第一行程的数据来开始，然后通过将路径170的所有第一区段产生的合并数据合并成干扰的单个特性函数ψ来继续。在一变型中，处理装置首先通过针对各个行程合并来自路径170的第一区段的数据来开始，然后通过将所有第一行程产生的合并数据合并成干扰的单个特性函数ψ来继续。在将来自各种第一行程的数据合并成干扰的单个特性函数ψ时，不管合并运算涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第二观测结果，处理装置都应用同一遗忘因子(若有的话)。在将来自各种第一区段的数据合并成干扰的单个特性函数ψ时，不管合并运算是涉及干扰的第一观测结果还是涉及干扰的第三观测结果，处理装置也都应用同一遗忘因子(若有的话)。这些合并运算的结果是好像干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果涉及所述路径170上的单个虚拟行程，并且好像处理装置仅考虑路径170的两个区段：一个虚拟第一区段和第二区段。处理装置然后通过使用已经提及的离散域中的公式来估计位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰的特性函数ψ。在执行合并运算之后，结果是执行如上所述的第五实施方式。

在一变型中，如下文中关于图10详细说明的，在更新指纹图时代替地执行一些合并运算。这种合并运算在于好像之前执行了所述路径170上的单个虚拟行程，这导致针对路径170的各个区段仅存储干扰的单个特性函数ψ。由此，减少存储干扰的观测结果所需的存储资源量。在执行干扰估计之前，处理装置还可以将所有第一观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ，并且将所有第三观测结果合并为干扰的单个特性函数ψ，这然后导致执行如上所述的第五实施方式。

根据特定实施方式，当干扰的第一观测结果和干扰的第三观测结果涉及路径170的多个区段时，为了估计位于移动交通工具130内的通信装置131与存在于路径170的所述第二区段上的所述ap之间的下行链路通信预期要遭遇的干扰而要考虑在内的路径170的第一区段是路径170的连续区段。优选地，路径170的第二区段是路径170上紧接在最后一个第一区段之后的区段。

图4a至图4g示意性表示用于实施本发明的、图1的无线电信系统的构造，其中，指纹图41存储关于在沿着路径170的行程期间执行的干扰的观测结果的历史数据。图4a至图4g示出了服务器100、位于移动交通工具130中的通信装置131以及ap110。处理装置在图4a至图4g中具有附图标记402。针对无线电信系统的其他ap复制该构造。

图4a示意性表示第一构造。在该构造中，处理装置402位于服务器100中或连接到服务器100。指纹图401还位于服务器100中或连接到服务器100。在该构造中，服务器100经由ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由所述通信装置对干扰执行的观测结果。这允许服务器100稍后在指纹图401上更新。服务器100然后能够向处理装置402提供干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果。

图4b示意性表示第二构造。在该构造中，处理装置402位于通信装置131中或连接到通信装置131，该通信装置位于移动交通工具130中。指纹图401位于服务器100中或连接到服务器100。在该构造中，服务器100经由ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置对干扰执行的观测结果。这允许服务器100稍后在指纹图401上更新。服务器100然后能够经由ap110向通信装置131提供干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果，该通信装置转而可以将它们提供给处理装置402。而且，通信装置131能够向处理装置402提供干扰的第三观测结果。

图4c示意性表示第三构造。在该构造中，处理装置402位于ap110中或连接到ap110。指纹图401还位于ap110中或连接到ap110。在该构造中，ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置对干扰执行的观测结果。无线电信系统的ap优选地共享由此接收到的干扰的观测结果，使得所有ap具有指纹图401的相同内容。这允许ap110稍后在指纹图401上更新。ap110然后能够向处理装置402提供干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果。

图4d示意性表示第四构造。在该构造中，处理装置402位于ap110中或连接到ap110。干扰的指纹图401位于服务器100中或连接到服务器100。干扰的部分指纹图403位于ap110中或连接到ap110。当位于所考虑的移动交通工具中的通信装置在ap110附近时，干扰的该部分指纹图403对应于指纹图的可用于处理装置402执行干扰估计的部分。在该构造中，服务器100经由ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置对干扰执行的观测结果。服务器100然后能够稍后在指纹图401上更新。服务器100然后能够在位于所考虑的移动交通工具中的通信装置在ap110附近时向ap110提供用于处理装置402执行干扰估计的干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。ap110然后能够向处理装置402提供干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果。

图4e示意性表示第五构造。在该构造中，处理装置402位于通信装置131中或连接到通信装置131，该通信装置位于移动交通工具130中。指纹图401位于ap110中或连接到ap110。在该构造中，ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置对干扰执行的观测结果。无线电信系统的ap优选地共享由此接收到的干扰的观测结果，使得所有ap具有指纹图401的相同内容。这允许ap110稍后在指纹图401上更新。ap110然后能够向通信装置131提供干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果，该通信装置转而可以将它们提供给处理装置402。而且，通信装置131能够向处理装置402提供干扰的第三观测结果。

图4f示意性表示第六构造。在该构造中，处理装置402位于通信装置131中或连接到通信装置131，该通信装置位于移动交通工具130中。指纹图401位于服务器100中或连接到服务器100。已经提及的部分指纹图403位于ap110中或连接到ap110。当位于所考虑的移动交通工具中的通信装置在ap110附近时，干扰的该部分指纹图403对应于指纹图的可用于处理装置402执行干扰估计的部分。在该构造中，服务器100经由ap110从位于所考虑的移动交通工具(诸如移动交通工具130)中的通信装置(诸如通信装置131)接收在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置对干扰执行的观测结果。服务器100然后能够稍后在指纹图401上更新。服务器100然后能够在位于所考虑的移动交通工具中的通信装置在ap110附近时向ap110提供用于处理装置402执行干扰估计的干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。ap110然后能够经由通信装置131向处理装置402提供干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。而且，通信装置131能够向处理装置402提供干扰的第三观测结果。

图4g示意性表示第七构造。在该构造中，处理装置402位于通信装置131中或连接到通信装置131，该通信装置位于移动交通工具130中。指纹图401也位于通信装置131中或连接到通信装置131，该通信装置位于移动交通工具130中。通信装置131然后能够根据在路径170上的所考虑的移动交通工具的行程期间由通信装置执行的干扰的观测结果来更新指纹图401。通信装置131然后能够向处理装置402提供干扰的第一观测结果、干扰的第二观测结果以及干扰的第三观测结果。

如关于图4a至图4g提及的，在沿着路径170的行程期间执行的干扰观测结果的收集可以使用无线电信系统基础设施在所述行程期间来执行。因此，可以执行指纹图401的更新，使得指纹图401的更新版本可用于移动交通工具沿着所述路径170的即将来临的行程。由此，更新指纹图以将路径170上的行程期间执行的新观测结果考虑在内可以在所述行程结束时(即，在收集了关于路径170的最后一区段的观测结果之后)执行。在一变型中，指纹图的更新经受以下制约地在所述行程期间执行：路径的所考虑区段的指纹图仅可以在所述考虑的区段不再被在所述行程期间执行的任何剩余干扰估计考虑时才更新。

另选地，干扰观测结果的收集可以经由数据存储便携式装置(诸如usb(通用串行总线)闪存盘)来执行，该数据存储便携式装置首先插入到位于所考虑的移动交通工具中的通信装置(诸如通信装置131)以便向usb闪存盘转移在路径170的所考虑的移动交通工具的行程期间存储在数据库中的数据，然后插入实施指纹图401的装置(即，服务器100、ap或位于必须执行路径170上的行程的下一移动交通工具中的通信装置(诸如通信装置131))中，以便向其转移由usb闪存盘存储的数据。因此，可以在行程结束时执行指纹图401的更新，使得指纹图401的更新版本可用于移动交通工具沿着所述路径170的即将来临的行程。

如已提及的，指纹图401可以针对路径170的各个区段存储路径170上的各个行程期间执行的干扰观测结果。在一变型中，如下文中关于图6、图8以及图10分别详细说明的(即，犹如仅在路径170上的一个之前行程期间执行的干扰的观测结果可用)，为了针对路径170的各个区段仅保持一个平均干扰电平或一个平均干扰直方图或一个平均干扰特性函数，还可以在更新指纹图时执行一些合并运算。

图5示意性表示用于将干扰的多个观测结果以干扰的平均电平形式合并为单个(合并)值的算法。图5的算法由处理装置来执行。

在步骤s500中，处理装置获得要合并的排序的值。当合并运算涉及在多个行程期间获得的、路径170的单个区段的干扰的观测结果时，按与执行所述行程相同的顺序提供值。当合并运算涉及在单个行程期间获得的、路径170的多个区段的干扰的观测结果时，按与所述区段在路径170上出现相同的顺序提供值。

在接着的步骤s501中，处理装置将参数x⁽⁰⁾设置为首先出现的干扰的观测结果的值(排序值中的最老的值)。

在接着的步骤s502中，处理装置根据所述值在步骤s500中被呈现的顺序将参数z⁽⁰⁾设置为下一个出现的干扰的观测结果的值。

在接着的步骤s503中，处理装置用以下表达式更新参数x⁽⁰⁾：

(1-a).x⁽⁰⁾+a.z⁽⁰⁾，

其中，a是使得a<1且优选地使得a>0.5的预定的遗忘因子。

在接着的步骤s504中，处理装置检查步骤s500所获得的所有值是否已被合并为参数x⁽⁰⁾。如果情况是这样，则执行步骤s505；否则，通过将参数z⁽⁰⁾设置为出现顺序中的下一个值(根据步骤s500中对值进行排序的顺序)来重复步骤s502。

在步骤s505中，处理装置输出参数x⁽⁰⁾，该参数是应用于步骤s500中所获得的值以便获得单个值的合并运算的结果。

因此，图5的算法适于用遗忘因子来对干扰的观测结果的值求平均。另一种方法是获得干扰观测结果的算术平均值(即，合计干扰观测结果的值且将产生的总数除以合计值的数量)。

图6示意性表示用于在更新指纹图时将干扰的观测结果以干扰的平均电平形式合并的算法。图6的算法由无线电信系统的负责实施指纹图的装置来执行。例示性考虑图6的算法由处理装置来执行(即，指纹图与处理装置共区域化)。

在步骤s600中，处理装置获得在移动交通工具在路径170上的行程期间执行的干扰的观测结果。已针对路径170的各个区段执行了干扰的所述观测。干扰的所述观测结果必须与涉及路径170上的至少一个之前行程的干扰的观测结果(若有的话)合并。当没有涉及路径170上的至少一个之前行程的干扰的观测结果可用时，处理装置在指纹图中存储在步骤s600中获得的干扰的观测结果，并且结束图6的算法。

在接着的步骤s601中，处理装置获得之前存储在指纹图中的、与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的观测结果。当干扰的所述观测结果表示路径170上的多个行程时，干扰的所述观测结果由路径170的各个区段的单个合并值构成。

在接着的步骤s602中，处理装置选择路径170的一个区段。

在接着的步骤s603中，为了获得针对路径170的所选区段获得干扰的观测结果的平均值，处理装置合并针对路径170的所述选择的区段在步骤s600中获得的干扰的观测结果与针对路径170的所述选择的区段在步骤s601中获得的干扰的观测结果。合并运算优选地根据以下表达式来执行：

(1-b).x⁽¹⁾+b.z⁽¹⁾，

其中，b是使得b<1且优选地使得b>0.5的预定的遗忘因子，x⁽¹⁾表示针对路径170的所述选择的区段在步骤s601中获得的干扰的观测结果，并且z⁽¹⁾表示针对路径170的所述选择的区段在步骤s600中获得的干扰的观测结果。

在接着的步骤s604中，处理装置检查是否已针对路径170的所有区段考虑了干扰的观测结果。当路径170的至少一个其它区段仍然有待考虑时，通过选择路径170的仍然有待考虑的一个区段来重复步骤s602；否则，执行步骤s605。

在步骤s605中，处理装置存储在执行步骤s603期间获得的合并值。所存储的值然后旨在当必须在移动交通工具在路径170上的即将来临的行程期间执行干扰估计时由处理装置使用以获得干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。

图7示意性表示用于将干扰的多个观测结果以相应的直方图的形式合并为单个(合并)直方图的算法。图7的算法由处理装置来执行。

在步骤s700中，处理装置获得要合并的排序的直方图。当合并运算涉及在多个行程期间获得的、路径170的单个区段的干扰的观测结果时，按与执行所述行程相同的顺序呈现直方图。当合并运算涉及在单个行程期间获得的、路径170的多个区段的干扰的观测结果时，按与所述区段在路径170上出现相同的顺序提供直方图。

在接着的步骤s701中，处理装置选择存在于排序的直方图中的柱中的一个柱。

在接着的步骤s702中，处理装置将参数x⁽²⁾设置为来自首先出现的直方图(排序的直方图中最老的直方图)的所选的柱的值。

在接着的步骤s703中，处理装置根据在步骤s700中呈现直方图的顺序将参数z⁽²⁾设置为来自下一个出现的直方图的所选的柱的值。

在接着的步骤s704中，处理装置用以下表达式更新参数x⁽²⁾：

(1-c).x⁽²⁾+c.z⁽²⁾，

其中，c是使得c<1且优选地使得c>0.5的预定的遗忘因子。

在接着的步骤s705中，处理装置检查是否已针对所选的柱考虑了在步骤s700中所获得的所有直方图。如果情况是这样，则执行步骤s706；否则，通过按照出现顺序(根据步骤s700中对直方图进行排序的顺序)将参数z⁽²⁾设置为下一个直方图的所选的柱来重复步骤s703。

在步骤s706中，处理装置将参数x⁽²⁾的值插入产生的直方图中，参数x⁽²⁾限定了产生的直方图中的所选柱的值。

在接着的步骤s707中，处理装置检查是否已经考虑了在步骤s700中获得的直方图中存在的所有柱。如果情况是这样，则执行步骤s708；否则，通过选择要考虑以便执行合并运算的另一个柱来重复步骤s701。

在步骤s708中，处理装置输出因合并运算而产生的直方图。

因此，图7的算法适于在每个柱的基础上用遗忘因子对直方图求平均。另一种方法是通过使用各个柱的算术平均值(即，针对各个柱，合计直方图的所述柱的值，并且将产生的总数除以直方图的数量)来合并直方图。

图8示意性表示用于在更新指纹图时将干扰的观测结果以相应的直方图的形式合并的算法。图8的算法由无线电信系统的负责实施指纹图的装置来执行。例示性考虑图8的算法由处理装置来执行(即，指纹图与处理装置共区域化)。

在步骤s800中，处理装置获得已在移动交通工具在路径170上的行程期间执行的、直方图形式的干扰的观测结果。针对路径170的各个区段执行干扰的所述观测。干扰的所述观测结果必须和与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的观测结果(若有的话)合并。当没有与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的观测结果可用时，处理装置在指纹图中存储在步骤s800中获得的直方图形式的干扰的观测结果，并且结束图8的算法。

在接着的步骤s801中，处理装置获得如之前存储在指纹图中的、与路径170上的至少一个之前行程有关的直方图形式的干扰的观测结果。当干扰的所述观测结果表示路径170上的多个行程时，干扰的所述观测结果由路径170的各个区段的单个合并直方图构成。

在接着的步骤s802中，处理装置选择路径170的一个区段。

在接着的步骤s803中，处理装置将在步骤s800中获得的路径170的所选择的区段的干扰的观测结果与在步骤s801中获得的路径170的所选择的区段的干扰的观测结果合并起来。合并运算在每个柱的基础上执行。合并运算优选地根据以下表达式来执行：

(1-d).x⁽³⁾+d.z⁽³⁾，

其中，d是使得d<1且优选地使得d>0.5的预定的遗忘因子，其中，x⁽³⁾表示在步骤s801中获得的路径170的所选择的区段的干扰的观测结果，并且x⁽³⁾表示在步骤s800中获得的路径170的所选择的区段的干扰的观测结果。

在接着的步骤s804中，处理装置检查是否已考虑了路径170的所有区段的干扰的观测结果。当路径170的至少一个其它区段仍然有待考虑时，通过选择路径170的仍然有待考虑的一个区段来重复步骤s802；否则，执行步骤s805。

在步骤s805中，处理装置在指纹图中存储在执行步骤s803期间获得的合并的直方图。存储的值然后旨在当必须在移动交通工具在路径170上的即将来临的行程期间执行干扰估计时由处理装置用于获得干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。

图9示意性表示用于将干扰的多个观测结果以干扰的特性函数ψ形式合并为干扰的单个(合并)特性函数ψ的算法。图9的算法由处理装置来执行。

在步骤s900中，处理装置获得要合并的干扰的排序的特性函数ψ。当合并运算涉及在多个行程期间获得的、路径170的单个区段的干扰的观测结果时，按与执行所述行程相同的顺序呈现干扰的特性函数ψ。当合并运算涉及在单个行程期间获得的、路径170的多个区段的干扰的观测结果时，按与所述区段在路径170上出现的相同顺序呈现干扰的特性函数ψ。

在接着的步骤s901中，处理装置选择存在于干扰的排序的特性函数ψ中的分量中(即，所述频率指数l的所有可能值中)的一个分量(即，关于图3提及的频率指数l的一个值)。

在接着的步骤s902中，处理装置将参数x⁽⁴⁾设置为来自首先出现的干扰的特性函数ψ的所选分量(干涉的排序的特性函数ψ中最老的干扰的特性函数ψ)的值。

在接着的步骤s903中，处理装置根据步骤s900中呈现直方图的顺序将参数x⁽⁴⁾设置为来自接着出现的干扰的特性函数ψ的所选分量的值。

在接着的步骤s904中，处理装置针对所选分量用以下表达式更新参数x⁽⁴⁾：

(1-g).x⁽⁴⁾+g.z⁽⁴⁾，

其中，g是使得g<1且优选地使得g>0.5的预定的遗忘因子。

在接着的步骤s905中，处理装置检查是否已考虑了在步骤s900中获得的所选分量的干扰的所有特性函数ψ。如果情况是这样，则执行步骤s906；否则，通过将参数z⁽⁴⁾设置为来自出现顺序(根据步骤s900中对干扰的特性函数ψ进行排序的顺序)中的干扰的下一特性函数ψ的所选分量的值来重复步骤s903。

在步骤s906中，处理装置将参数x⁽⁴⁾的值插入产生的干扰的特性函数ψ中，参数x⁽⁴⁾限定所产生的干涉的特性函数ψ中的所选分量的值。

在接着的步骤s907中，处理装置检查是否已考虑了存在于在步骤s900中获得的干扰的特性函数ψ中的所有分量。如果情况是这样，则执行步骤s908；否则，通过选择要考虑以便执行合并运算的另一个分量来重复步骤s901。

在步骤s908中，处理装置输出因合并运算而产生的干扰的特性函数ψ。

因此，图9的算法适于在每分量的基础上用遗忘因子来对干扰的特性函数ψ求平均。另一种方法是通过使用各个分量的算术平均值(即，针对各个分量，合计干扰的特性函数ψ的所述分量的值，并且将产生的总数除以干扰的特性函数ψ的数量)来合并干扰的特性函数ψ。

图10示意性表示用于在更新指纹图时将干扰的观测结果以干扰的特性函数ψ形式合并的算法。图10的算法由无线电信系统的负责实施指纹图的装置来执行。例示性考虑图10的算法由处理装置来执行(即，指纹图与处理装置共区域化)。

在步骤s1000中，处理装置获得在移动交通工具在路径170上的行程期间已执行的干扰的特性函数ψ形式的干扰的观测结果。已针对路径170的各个区段执行了干扰的所述观测。干扰的所述观测结果必须和与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的观测结果(若有的话)合并。当没有与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的观测结果可用时，处理装置在指纹图中存储在步骤s1000中以干扰的特性函数形式ψ获得的干扰的观测结果，并且结束图8的算法。

在接着的步骤s1001中，处理装置获得如之前存储在指纹图中的、与路径170上的至少一个之前行程有关的干扰的特性函数ψ形式的干扰的观测结果。当干扰的所述观测结果表示路径170上的多个行程时，干扰的所述观测结果由路径170的各个区段的干扰的单个合并特性函数ψ构成。

在接着的步骤s1002中，处理装置选择路径170的一个区段。

在接着的步骤s1003中，处理装置将在步骤s1000中获得的路径170的所述选择的区段的干扰的观测结果与在步骤s1001中获得的路径170的所述选择的区段的干扰的观测结果合并。合并运算在每分量的基础上执行。合并运算优选地根据以下表达式来每分量地执行：

(1-h).x⁽⁵⁾+h.z⁽⁵⁾，

其中，h是使得h<1且优选地使得h>0.5的预定的遗忘因子，其中，x⁽⁵⁾表示在步骤s1001中获得的路径170的所述选择的区段的干扰的观测结果，并且z⁽⁵⁾表示在步骤s1000中获得的路径170的所述选择的区段的干扰的观测结果。

在接着的步骤s1004中，处理装置检查是否已考虑了路径170的所有区段的干扰的观测结果。当路径170的至少一个其它区段仍然有待考虑时，通过选择路径170的仍然有待考虑的一个区段来重复步骤s1002；否则，执行步骤s1005。

在步骤s1005中，处理装置在指纹图中存储在执行步骤s1003期间获得的干扰的合并特性函数ψ。存储的值然后旨在当必须在移动交通工具在路径170上的即将来临的行程期间执行干扰估计时由处理装置用于获得干扰的第一观测结果和干扰的第二观测结果。