用于信噪比估计的方法和设备与流程

本申请要求于2016年10月28日提交到美国专利商标局的第62/414,143号美国临时专利申请以及2017年2月1日提交到美国专利商标局的第15/421,998号美国非临时专利申请的优先权，所述专利申请的全部内容通过引用包含于此。

本公开总体上涉及信号处理，更具体地讲，涉及一种用于信噪比(snr)估计的方法和设备。

背景技术：

信噪比(snr)是一种在无线接收器中将期望信号的水平与噪声的水平进行比较的测量。它被定义为期望信号功率与噪声功率的比率，并可用分贝表示。期望信号功率和噪声功率可通过分别计算信号和噪声序列中的全部接收样本的平均值来测量。为了降低接收器的硬件实现的复杂度，绝对值和可被使用。然而，包括在具有绝对值和近似值(absolutevaluesumapproximation)的总接收信号功率中的噪声功率无法通过直接相减来消掉。

技术实现要素：

根据本公开的方面，提供一种方法，所述方法包括：接收信号序列和噪声序列；确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值；确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值；基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值，确定信噪比(snr)。

根据本公开的另一方面，提供一种设备，所述设备包括：存储器；处理器；接收器，被配置为：接收信号序列和噪声序列，确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值，确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值，基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值，确定信噪比(snr)。

根据本公开的另一方面，提供一种制造处理器的方法，所述方法包括：形成所述处理器作为包括至少一个其他处理器的晶片或封装件的部分，其中，所述处理器被配置为接收信号序列和噪声序列，确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值，确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值，并基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值确定信噪比(snr)。

根据本公开的另一方面，提供一种构造集成电路的方法，所述方法包括：针对集成电路的层的一组特征产生掩膜布局，其中，掩膜布局包括用于包括处理器的一个或多个电路特征的标准单元库宏，所述处理器被配置为接收信号序列和噪声序列，确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值，确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值，并基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值确定信噪比(snr)。

附图说明

当结合附图时，通过下面的具体实施方式，本公开的上述和其他方面、特征和优点将变得更加清楚，其中：

图1是根据本公开的实施例的通信网络中的电子装置的框图；

图2是根据本公开的实施例的使用偏差补偿执行snr估计方法的电路的框图；

图3是根据本公开的实施例的执行和snr近似值方法(sumsnrapproximationmethod)的电路的框图；

图4是根据本公开的实施例的使用功率和(powersum)执行时域snr估计方法的电路的框图；

图5是根据本公开的实施例的使用绝对值和(absolutevaluesum)执行时域snr估计方法的电路的框图；

图6是根据本公开的实施例的确定snr的方法的流程图；

图7是根据本公开的实施例的测试被配置为确定snr的处理器的方法的流程图；

图8是根据本公开的实施例的制造被配置为确定snr的处理器的方法的流程图。

具体实施方式

现将参照附图对本公开进行更加全面地描述，在附图中示出了本公开的实施例。然而，本公开可以以多种不同的形式来实现，并且不应该被视为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例使得本公开将是彻底的和完整的，并且将该装置和方法的范围全面地传达给本领域技术人员。相同的参考标记始终表示相同的元件。

将理解，当元件被称为“连接到”或“结合到”另一个元件时，它可直接连接到或结合到所述另一个元件，或者可存在中间元件。相比之下，当元件被称为“直接连接到”或“直接结合到”另一个元件时，不存在中间元件。如这里使用的，术语“和/或”包括(但不限于)一个或多个关联的所列项的任何组合和全部组合。

将理解，尽管可在这里使用术语第一和第二以及其他术语来描述各种元件，但是这些元件不应该由这些术语限制。这些术语只是用于将一个元件与另一个元件进行区分。例如，在不脱离本公开的教导的情况下，第一信号可被称为第二信号，类似地，第二信号可被称为第一信号。

这里使用的术语仅是用于描述特定的实施例的目的，而意图不在于限制本装置和方法。如这里所使用的，除非上下文明确地另有指示，否则单数形式也意图包括复数形式。还将理解，当在本说明书中使用术语“包括”或“包括(但不限于)”时，表明陈述的特征、区域、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除一个或多个其他特征、区域、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合的存在或添加。

除非另有定义，否则这里使用的所有术语(包括(但不限于)技术术语和科学术语)具有与本装置和方法所属领域的普通技术人员普遍理解的含义相同的含义。还将理解，除非在这里明确地定义，否则术语(诸如在通用字典中定义的术语)应该被解释为具有与它们在相关领域和/或本说明书中的语境中的含义一致的含义，而将不被理想化或过于形式化地解释。

图1是根据本公开的实施例的通信网络网络中的电子装置的框图。

参照图1，电子装置100包括(但不限于)通信块110、处理器120、存储器130、显示器150、输入/输出块160、音频块170和无线收发器180。无线收发器180可包括在用户设备或wi-fi访问点或者蜂窝基站，并包括但不限于无线发送器和接收器。

电子装置100包括用于将电子装置100连接到另一电子装置或用于语音和数据的通信的网络的通信块110。通信块110提供通用分组无线业务(gprs)、增强数据速率的gsm演进(edge)、蜂窝通信、广域网、局域网、个人区域网、近场通信、装置到装置(d2d)、机器到机器(m2m)、卫星通信，增强移动宽带(embb)、海量机器类通信(mmtc)、超可靠低延迟通信(urllc)、窄带物联网(nb-iot)和短距离通信。通信块110的功能或包括收发器113的通信块100的部分功能可由芯片集实现。具体地，蜂窝通信块112使用技术(诸如，第二代(2g)、gprs、edge、d2d、m2m、长期演进(lte)，第五代(5g)、高级长期演进(lte-a)、码分多址(cdma)、宽带码分多址(wcdma)、通用移动电信系统(umts)、无线宽带(wibro)和全球移动通讯系统(gsm))，来通过地面基站收发台将广域网连接提供到其他电子装置或直接将广域网连接提供到其他电子装置。蜂窝通信块112包括(但不限于)芯片集及收发器113。收发器113包括(但不限于)发送器和接收器。无线保真(wifi)通信块114使用诸如ieee802.11的技术通过网络访问点提供局域网连接。蓝牙通信块116使用诸如ieee802.15的技术来提供个人区域直接和网络化通信。近场通信(nfc)块118使用诸如iso/iec14443的标准来提供点到点短距离通信。通信块110还可包括全球导航卫星系统(gnss)接收器119。gnss接收器119可支持从卫星发送器接收信号。

电子装置100可从包括(但不限于)电池的电源接收用于操作功能块的电力。无线收发器180可以是wi-fi访问点或地面基站收发台(bts)(诸如，蜂窝基站)的一部分，并可包括遵循第三代合作伙伴项目(3gpp)的射频发送器和接收器。无线收发器180可将数据和语音通信服务提供给移动用户设备(ue)的用户。在本公开中，术语“ue”可与术语“电子装置”互换使用。

处理器120提供电子装置100的用户所需的应用层处理功能。处理器120还为电子装置100中的各种块提供命令和控制功能。处理器120提供功能块所需的更新控制功能。处理器120可提供收发器130所需的资源的协调(包括(但不限于)功能块之间的通信控制)。处理器120还可更新与蜂窝通信块112或wi-fi块114相关联的固件、数据库、查找表、校正方法程序和库。wi-fi块114还可具有将计算资源用于wi-fi块114以及诸如信噪估计块的其他功能块的本地处理器或芯片集。

存储器130提供用于装置控制程序代码、用户数据存储、应用代码和数据存储的存储。存储器130可提供用于蜂窝通信块112或wi-fi块114所需的固件、库、数据库、查找表、算法、方法、snr估计参数和校正数据的数据存储。当装置启动时，蜂窝通信块112或wi-fi块114所需的程序代码和数据库可从存储器130载入到本地存储中。蜂窝通信块112或wi-fi块114还可具有用于存储程序代码、库、数据库、校正数据和查找表数据的本地的、易失性的和非易失性的存储器。

显示器150可以是触摸面板，并可被实现为液晶显示器(lcd)、有机发光二极管(oled)显示器和有源矩阵oled(amoled)显示器等。输入/输出块160控制到电子装置100的用户的接口。音频块170提供输入到电子装置100的音频和从电子装置100输出的音频。

无线收发器180可包括在用于接收、发送或中继无线信号的用户设备或访问点或者基站中。无线收发器180可通过将数据通信信号发送到电子装置100、从电子装置100接收数据通信信号和中继到电子装置100和来自电子装置100的数据通信信号来促进与电子装置100的通信。电子装置100可通过无线收发器180连接到网络。例如，无线收发器180可以是用于将信号发送到电子装置100(诸如，智能电话)或从电子装置100接收信号的访问点、小区塔、无线路由器、天线、多个天线或它们的组合。无线收发器180可通过网络中继无线信号，来确保与其他电子装置100(诸如，用户设备(ue))的通信、服务或它们的组合。无线收发器180可被用于发送通信信号(诸如，语音或数据)。

直接snr估计可基于使用功率和确定总接收功率ptotal(包括信号和噪声)和噪声功率σ²。可如下面的等式(1)来计算线性域snr：

线性至分贝(db)转换可被用于确定线性域snr的db域snr估计。可如下面的等式(2)来计算snrdb：

snrdb＝10·log10(snr)…(2)

当来自两个接收(rx)天线的snr需要被组合时，来自两个rx天线的snr的和可在线性域中被计算，然后被转换到db域。可如下面的等式(3)来计算来自两个rx天线的snr的和：

snrsum,db＝10·log10(snr0+snr1)…(3)

其中，snr0和snr1是分别在线性域中的在rx天线0和rx天线1估计的snr。

根据本公开的实施例，本系统和方法提供总接收功率和噪声功率的绝对值和近似值，以从多个rx天线估计总接收功率和噪声功率。由于估计是在均方根域，所以包含在总接收信号内的噪声项无法被轻易去除。本系统和方法提供偏差补偿，以从总功率去除噪声项的影响。由于在db域估计snr，所以本系统和方法可直接在db域组合两个snr估计，以获得db形式的和snr(sumsnr)。

根据本公开的实施例，本系统和方法提供偏差补偿，以提高snr测量准确性并使用绝对值和降低估计偏差。本系统和方法还提供和snr近似值替代功率和，以降低计算复杂度。然而，在低snr的情况下，直接实现可引起大的正偏差。本系统和方法提供补偿，以特别是在低snr情况下消掉正偏差。由于每个天线snr估计输出是在db域中，所以本系统和方法组合来自两个rx天线的估计。

根据本公开的实施例，每个天线snr估计在db域中被获得，以避免在估计中使用可增加计算复杂度的除法块。在两个rx天线的情况下，可需要和snr以保持接收器性能。本系统和方法使用db域中的每个天线snr来在db域中直接组合和确定和snr。虽然本公开描述了两个rx天线的示例，但是在不偏离本公开的范围的情况下，本系统和方法可被扩展到来自替代两个天线的任意两个分支(例如，两个不同的频带或两个时隙)的snr组合。本系统和方法还可被扩展到通过级联两个分支或rx天线的组合来组合多于两个的分支或多于两个的rx天线的情况。

如下面的等式(4)，总接收信号(期望信号加噪声)序列可包括信号序列si和噪声序列ni：

yi＝si+ni,i＝1,…,m…(4)

其中，假设，si和ni为服从高斯分布的独立同分布，m是大于或等于1的整数。

可如下计算单独测量的噪声序列：

zi＝n′i,i＝1,…,m…(5)

其中，单独测量的噪声序列具有与上面等式(4)的yi中的ni相同的统计。例如，序列zi可在没有信号传输发生的时间段期间被捕获。

用于估计snr的方法可包括首先估计信号功率ps和噪声功率pn，可如下面的等式(6)和等式(7)来计算信号功率ps和噪声功率pn：

可如下面的等式(8)和(9)来计算db形式的snr：

snrdb＝10·log10(ps-pn)-10·log10(pn)…(9)

其中，等式(9)可被用于消除等式(8)的除法运算，并降低运算复杂度。

为降低功率和的计算复杂度，绝对值和可被确定用于总接收信号序列和噪声序列中的每个序列，其中，如下面的等式(10)和等式(11)分别确定绝对值和：

可如下面的等式(12)和等式(13)来计算db形式的snr：

snrdb＝20·log10(as)-20·log10(an)…(13)

由于as包含信号和噪声功率部分二者，所以估计将具有正偏差，特别是在低snr环境的情况下。由于上面等式(4)中的yi是两个独立高斯随机变量的和，所以它也是高斯随机变量。高斯随机变量的幅度是瑞利分布。因此，可如等式(14)和等式(15)所示地获得下面的等式。

噪声可在均方根域不被直接减掉。根据本公开的实施例，本系统和方法提供如下面等式(16)、等式(17)和等式(18)所示的偏差补偿方案：

snrdb＝10·log10(as+an)+10·log10(as-an)-20·log10(an)

…(18)

图2是根据本公开的实施例的使用偏差补偿执行snr估计方法的电路的框图。

参照图2，使用偏差补偿执行snr估计方法的电路包括接收信号序列208、噪声序列200、第一绝对值求和块abssum块210、第二绝对值求和块abssum块202、第一加法器电路216、第二加法器电路218、第一减法器电路214、第二减法器电路220、第一db转换块204、第二db转换块206和第三db转换块212。

参照图2，本系统可接收具有期望信号序列和噪声序列的接收信号序列208。本系统可使用上面的等式(5)确定噪声序列200。根据本公开的一个实施例，本系统接收噪声序列200。abssum块210确定接收信号序列208的绝对值和。abssum块210和abssum块202分别执行接收信号序列208和噪声序列200的绝对值的求和。abssum块202确定噪声序列200的绝对值和。第一加法器电路216对来自abssum块210和abssum块202的输出进行求和。第三db转换块212将第一加法器电路216的输出转换成分贝值。第一减法器电路214从abssum块210的输出减去abssum块202的输出。第二db转换块206将第一减法器电路214的输出转换成分贝值。第一db转换块204将abssum块202的输出转换成分贝值。第二加法器电路218根据上面的等式(18)对第三db转换块212和第二db转换块206的输出进行求和。第二减法器电路220从第二加法器电路281的输出减去第一db转换块204的输出。第一db转换块204、第二db转换块206和第三db转换块212中的对数计算可通过各种方法(例如，通过使用存储在存储器中的查找表(lut))来实现。

在两个rx天线的情况下，被分别表示为snr0,db和snr1,db的在每个rx天线的snr估计可使用具有偏置消除的绝对值和方法来估计。本系统和方法还可在不转换回到线性域的情况下确定db域中的和snr。可针对两个rx天线将线性域中的对应的每个天线snr分别表示为snr0和snr1，并可如下面的等式(19)计算db域中的和snrsnrsum,db：

snrsum,db＝10log10(snr0+snr1)…(19)

可如下面的等式(20)和等式(21)来计算线性尺度下的两个rx天线的两个snr的最大值snrmax和最小值snrmin，可如下面的等式(22)和等式(23)来计算db尺度下的两个rx天线的两个snr(snr0,db，snr1,db)的最大值snrmax,db和最小值snrmin,db：

snrmax＝max(snr0,snr1)…(20)

snrmin＝min(snr0,snr1)…(21)

snrmax,db＝max(snr0,db,snr1,db)…(22)

snrmin,db＝min(snr0,db,snr1,db)…(23)

可通过如下的等式(24)至等式(29)来计算对数和的近似值：

最后项只取决于可取决于所需的计算精度通过查找表(lut)来实现。

图3是根据本公开的实施例的执行和snr近似值方法的电路的框图。

参照图3，比较器302将来自2个rx天线的两个输入snr0,db和snr1,db进行比较。加法器电路304将3db加到比较器302所确定的两个输入snr0,db和snr1,db中的较大者。减法器308从snr0,db减去snr1,db。绝对值abs块310确定snr0,db与snr1,db之间的差的绝对值。差的绝对值被输入到lut312。补偿值snrsum,db通过将lut312的输出值与加法器电路304的输出值相加来确定。

根据本公开的一个实施例，本系统和方法提供用于wi-fi收发器(诸如，收发器180)的每个数据包的长训练字段(longtrainingfield，ltf)符号的snr估计。估计的snr可被用于确定在通道平滑期间使用的平滑系数。估计的snr还可被用于确定是否在公共相位误差(cpe)估计块期间使用相位限制器。本系统和方法可将估计的snr应用在对数似然比(llr)量化。wi-fi收发器中的snr估计可被用在重复两次的ltf符号上。本系统和方法可实现时域或频域中的snr估计。

根据本公开的一个实施例，本系统和方法提供时域中的snr估计。当第一ltf符号和第二ltf符号之间的相位差被完美补偿时，可如等式(30)和等式(31)所示地分别以离散时间格式表示第一ltf符号ltft,1(i)和第二ltf符号ltft,2(i)：

ltft,1(i)＝h(i)*s(i)+n1(i)＝∑lhl·s(i-l)+n1(i)…(30)

ltft,2(i)＝h(i)*s(i)+n2(i)＝∑lhl·s(i-l)+n2(i)…(31)

其中，h(i)、s(i)和nj(i)(j＝1,2)分别是通道响应、时域ltf样本和加性高斯白噪声(awgn)。

在awgn通道中，可如等式(32)和等式(33)所示地计算两个ltf符号的和的平均功率psig,t以及差的平均功率pnois,t：

其中，h(i)＝1，e[s(i)]²＝σs²，e[n1(i)]²＝e[n2(i)]²＝σn²。然后，可如等式(34)所示地计算估计的snr：

图4是根据本公开的实施例的执行时域snr估计方法的电路的框图。

参照图4，执行时域snr估计方法的电路包括第一ltf符号ltf1402、第二ltf符号ltf2412、相位对准器(phasealigner)块414、加法器块404、第一除法器块406、第二除法器块418、第一减法器块416、第二减法器块410、第一功率和块408、第二功率和块420、第三除法器块422和db转换块424。

参照图4，第一ltf符号ltf1402和第二ltf符号ltf2412被处理。相位对准器块414使ltf2412的公共相位与ltf1402的公共相位对准。加法器块404将ltf1402与来自相位对准器块414的相位对准的ltf2相加。第一减法器块416从ltf1402减去相位对准的ltf2。第一除法器块406将来自加法器块404的输出除以2。第二除法器块418将来自第一减法器块416的输出除以2。第一除法器块406和第二除法器块418的输出被分别提供到第一功率和块408和第二功率和块420。针对复数的序列xi，功率和块计算其中，i＝0…n-1。第二减法器块410从第一功率和块408的输出减去第二功率和块420的输出。第三除法器块422将第二减法器块410的输出除以第二功率和块420的输出。db转换块424将第三除法器块422的输出转换为表示ltf1402和ltf2412的snr的db值。

根据另一实施例，本系统提供频域中的snr估计。并非对时域样本求平均值，而是在频域子载波上进行平均。

由于ltf符号在频域中使用伪随机序列，所以时域样本s(i)可被近似值为独立同分布圆对称高斯随机变量cn(0,σs²)。在awgn通道下((h(i)＝1))，可如等式(42)和等式(43)所示地计算时域样本：

ltft,1(i)＝s(i)+n1(i)…(43)

ltft,2(i)＝s(i)+n2(i)…(43)

可如等式(44)所示地计算两个ltf符号的第i样本的和：

y(i)＝ltft,1(i)+ltft,2(i)…(44)

由于s1(i),s2(i),n1(i),n2(i)是独立高斯随机变量，所以y(i)是cn(0,4σs²+2σn²)。y(i)的幅度(即，|y(i)|)是瑞利随机变量。基于瑞利随机变量的属性，

可如等式(45)所示地使用大数定律计算信号的绝对值和asig,t和噪声的绝对值和anois,t：

可如等式(46)所示地计算实际snr计算：

如果绝对值和以及算法计算被用于ltf，则可如等式(47)所示地计算等式(46)：

snrdb＝10·log10(asig,t+anois,t)+10·log10(asig,t-anois,t)-20·log10(anois,t)-3…(47)

图5是根据本公开的实施例的使用绝对值和执行时域snr估计方法的电路的框图。

参照图5，执行时域snr估计方法的电路包括第一ltf符号ltf1502、第二ltf符号ltf2520、相位对准器块522、第一加法器块504、第二加法器块510、第三加法器块516、第一除法器块506、第二除法器块526、第一减法器块524、第二减法器块530、第三减法器块518、第一绝对值和块508、第二绝对值和块528、第一db转换块512、第二db转换块532、第三db转换块534。

参照图5，第一ltf符号ltf1502和第二ltf符号ltf2520被处理。相位对准器块522使ltf2520的公共相位与ltf1502的公共相位对准。第一加法器块504将ltf1502与来自相位对准器块522的相位对准的ltf2相加。第一减法器块524从ltf1502减去相位对准的ltf2。第一除法器块506将来自加法器块504的输出除以2。第二除法器块526将来自第一减法器块524的输出除以2。第一除法器块506和第二除法器块526的输出被分别提供到第一绝对值和块508和第二绝对值和块528。第二减法器块530从第一绝对值和块508的输出减去第二绝对值和块528的输出。第二加法器块510将第二绝对值和块528的输出与第一绝对值和块508的输出相加。第一db转换块512将第二加法器块510的输出转换为db值。第二db转换块532将第二减法器块530的输出转换为db值。第三db转换块534将第二绝对值和块528的输出转换为db值。第三加法器块516将第一db转换块512的输出和第二db转换块532的输出相加。第三减法器块518从第三加法器块516的输出减去第三db转换块534的输出。第三减法器块518的输出是表示ltf1502和ltf2520的snr的db值。

图6是根据本公开的实施例的确定信噪比的方法的流程图。

参照图6的流程图，在601，本系统接收信号序列和噪声序列。在602，本系统基于信号序列确定接收功率的第一绝对值和近似值。在603，本系统基于噪声序列确定噪声功率的第二绝对值和近似值。在604，本系统基于使用具有第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值的偏差补偿去除噪声功率来确定snr。

图7是根据本公开的实施例的测试被配置为确定snr的处理器的方法的流程图，其中，以硬件实现或以使用软件编程的硬件实现处理器。

参照图7，在701，本方法形成处理器作为包括至少一个其他处理器的晶片或封装件的部分。处理器被配置为接收信号序列和噪声序列，确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值，确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值，并基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值确定信噪比(snr)。

在703，本方法测试处理器，其中，测试处理器的步骤包括使用一个或多个电光转换器、将光信号分离成两个或多个光信号的一个或多个分光器以及一个或多个光电转换器来测试处理器和该至少一个其他处理器。

图8是根据本公开的实施例的制造被配置为确定snr的处理器的方法的流程图。

参照图8，在801，本方法包括数据的初始布局，其中，在数据的初始布局中，本方法针对集成电路的层的一组特征产生掩膜布局。掩膜布局包括用于包括处理器的一个或多个电路特征的标准单元库宏。处理器被配置为接收信号序列和噪声序列，确定信号序列的接收功率的第一绝对值和近似值，确定噪声序列的噪声功率的第二绝对值和近似值，并基于第一绝对值和近似值和第二绝对值和近似值确定信噪比(snr)。

在803，存在设计规则检查，其中，在设计规则检查中，本方法在产生掩膜布局期间为了符合布局设计规则而忽视宏的相对位置。

在805，存在布局调整，其中，在布局调整中，本方法在产生掩膜布局之后为了符合布局设计规则检查宏的相对位置。

在807，做出新的布局设计，其中，本方法在检测到任何的宏不符合布局设计规则时通过将每个不符合的宏改为遵守布局设计规则来修改掩膜布局，根据具有集成电路的所述层的该组特征的修改的掩膜布局来产生掩膜，并根据掩膜来制造集成电路层。

虽然已经参照本公开的特定实施例具体示出和描述了本公开，但是本领域普通技术人员将理解，在不脱离由所附权利要求和它们的等同物定义的本公开的范围的情况下，可对实施例做出形式和细节上的各种改变。