一种基于导频信号的信噪比估计方法与流程

本发明涉及一种信噪比估计方法，具体地说，是涉及一种基于导频信号的信噪比估计方法。

背景技术：

长期演进(lte，longtermevolution)系统引入了正交频分复用(ofdm，orthogonalfrequencydivisionmultiplexing)和多输入多输出(mimo，multi-input&multi-output)等关键技术，显著增加了频谱效率和数据传输速率。其中ofdm是多载波传输方案的实现方式之一，它把实际的无线信道划分为若干个子载波，各个子载波相互正交，极大得提高了无线频谱资源的利用率。同时，根据信道的传输质量和信道条件的变化，可以对ofdm信号的传输参数进行自适应调节，使得系统的传输速率和传输可靠性达到最佳的结合。

信噪比(snr，signaltonoiseratio)是指接收信号中平均有用信号和平均噪声干扰功率的比值，它是衡量信道质量的重要参数之一，越来越多的算法和应用都需要基于信噪比作为先验知识进行性能优化，例如功率控制、自适应调制、turbocode译码、自适应越区切换等，同时它直接与误码率和误帧率相关，可以实时进行测量，便于工程人员了解系统实时传输特性。

信噪比估计的算法通常可以分为盲估计方法和基于导频的数据辅助方法。其中，盲估计方法没有辅助数据，在接收端对接收信号进行相应处理得出信噪比的估值，该方法需要进行大量统计，算法复杂，收敛速度较慢，很难实时跟踪快速衰落信道，且估计准确性不如基于导频数据辅助的估计方法。基于导频数据辅助的方法是在发送数据中插入已知的导频信号，在接收端进行相关运算得到信噪比估计值。

信噪比估计根据接收信号进行估计，最优化的估计必须是无偏性且方差最小，但由于以下原因，信噪比估计必然存在误差。首先，滤波器很难将加性高斯噪声和干扰与有用信号完全分离；其次，估计算法的观察矢量窗口长度有限，而窗口的大小与估计误差的大小呈反比关系；同时，信号的随机特性以及调制方式的多样性，造成了很多算法在实际系统中实现难度很大。因此，需要对现有信噪比估计方法进行改进。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于导频信号的信噪比估计方法，主要解决现有信噪比方法对于接收信号的信噪比的估计精度不高，算法在实际系统中实现难度较大的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于导频信号的信噪比估计方法，包括以下步骤：

(s1)计算得到接收信号中一个子帧中导频信号所在位置的信道估计值其中，m、k分别表示相应所述导频信号位于第m列导频符号、第k个导频子载波上；

(s2)根据得到的信道估计值计算得到所述一个子帧中导频信号总的功率值ps、噪声干扰的第一功率值pn1和噪声干扰的第二功率值pn2；

(s3)根据得到的噪声干扰的第一功率值pn1和噪声干扰的第二功率值pn2，得到所述一个子帧中导频信号噪声干扰的功率值pn；

(s4)根据得到的总功率值ps以及噪声干扰功率值pn，计算得到信噪比初始估计值snrinitial；

(s5)利用修正因子δ对所述信噪比初始估计值snrinitial进行修正，计算得到信噪比估计值snrfinal。

进一步地，在所述步骤(s2)中，所述一个子帧中导频信号总的功率值ps根据关系式得到，噪声干扰的第一功率值pn1根据关系式得到，噪声干扰的第二功率值pn2根据关系式得到。

进一步地，在所述步骤(s3)中，所述噪声干扰的功率值pn根据关系式pn＝(pn1+pn2)/2得到。

进一步地，在所述步骤(s4)中，所述信噪比初始估计值snrinitial根据关系式snrinitial＝(ps-pn)/pn得到。

进一步地，所述信噪比估计值snrfinal利用所述修正因子δ根据关系式snrfinal＝snrinitial*δ得到。

进一步地，所述修正因子δ根据关系式δ＝n/m得到，其中n为传输子载波数，m为fft点数。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明的信噪比估计方法通过导频信号的总接收功率减去噪声以及干扰的功率，得到导频信号的接收功率，并利用信道估计值的差值表示噪声干扰功率，抵消了滤波器不能消除的噪声和干扰，提高了估计精度，同时避免了除法器的应用，易于实际系统实现。

附图说明

图1为本发明实施例采用的导频信号插入方式示意图。

图2为本发明的信噪比估计方法的流程图。

图3为本发明实施例获得结果与现有技术的对比示意图。

图4为本发明实施例和现有技术的平均evm性能仿真示意图。

具体实施方式

本发明的信噪比估计方法可应用于lte系统下行链路，但并不局限于lte系统下行链路。下面以lte下行链路信噪比估计为例详细介绍本发明的信噪比估计方法，其中导频信号调制方式采用qpsk(正交相移键控，一种数字调制方式)，传输链路系统带宽采用10m带宽，子载波数432个，fft(快速傅里叶变换)点数1024个。导频信号采用离散导频插入方式，时域导频间隔为6个符号，频域导频间隔为6个子载波。

实施例

如图1-4所示，本发明公开的一种基于导频信号的信噪比估计方法，包括以下步骤：

(s1)计算得到接收信号中一个子帧中导频信号所在位置的信道估计值其中，m、k分别表示相应所述导频信号位于第m列导频符号、第k个导频子载波上。信道估计值可以通过ls(leastsquare，最小平方)、mmse(minimummeansquarederror，最小均方误差)以及其他信道估计方法计算得到。

(s2)根据步骤(s1)得到的信道估计值通过关系式计算得到所述子帧中所有导频信号总的功率值ps，其中l为一列导频符号上导频信号的个数；通过关系式和分别计算得到噪声干扰的第一功率值pn1和噪声干扰的第二功率值pn2。

(s3)根据步骤(s2)得到的噪声干扰的第一功率值pn1和噪声干扰的第二功率值pn2，通过关系式pn＝(pn1+pn2)/2得到噪声干扰的功率pn。

(s4)根据得到的总功率值ps以及噪声干扰功率值pn，通过关系式snrinitial＝(ps-pn)/pn计算得到信噪比初始估计值snrinitial。

(s5)由于干扰带来的误差影响，计算得到的信噪比初始估计值snrinitial较实际信噪比值线性偏大，所以利用修正因子δ对所述信噪比初始估计值snrinitia进行修正，得到信噪比估计值snrfinal，snrfinal＝snrinitial*δ，其中，所述修正因子δ根据关系式δ＝n/m得到，n为传输子载波数432，m为fft点数1024，即δ＝432/1024。

图3给出了本实施例的信噪比估计算法得到的估计值、未修正的信噪比估计值以及boumard信噪比估计算法得到的估计值之间的比较，可以看出，本实施例的信噪比估计算法较boumard信噪比估计算法具有更好的估计性能，估计值更加准确，且修正后的估计值较未修正的估计值更加接近实际信噪比值；图4给出了本实施例的信噪比估计算法和boumard信噪比估计算法的平均evm(errorvectormagnitude，误差向量幅度)性能仿真，可以看出，无论是低信噪比区间还是高信噪比区间本实施例的信噪比估计算法都具有更好的平均evm性能。

通过上述步骤，本发明的信噪比估计方法提高了估计精度，同时避免了除法器的应用，易于实际系统实现。因此，具有较高的使用价值和推广价值。

上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。