用于估计噪声的方法和系统与流程

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年11月28日提交的名称为“用于无线数字接收器的鲁棒噪声功率估计”的美国临时申请no.62/772,533的优先权和权益，以及于2019年1月31日提交的美国非临时申请no.16/264,120的权益，其全部内容通过引用结合于此。

根据本公开的实施例的一个或多个方面涉及噪声估计，并且更具体地，涉及使用测量的信道脉冲响应来进行噪声功率估计的系统和方法。

背景技术：

在无线系统中，对接收器处的噪声水平进行精确测量可能是有利的，以便对噪声进行各种校正。例如，可以通过信道脉冲响应的连续样本序列的平均功率来测量噪声水平，其中所选样本被认为不包含信号分量。可以通过对接收器处可获得的经适当处理的参考信号或导频序列进行快速傅里叶逆变换(ifft)来提取信道脉冲响应。

例如，在诸如3gpp长期演进(lte)或新无线电(newradio，nr)的正交频分复用(ofdm)系统中，解调参考信号(dmrs)可以用于提取信道脉冲响应。可以在多个资源元素中发送dmrs，其中资源元素可以是ofdm网格中的时频单元(即，时域中的一个ofdm符号和频域中的一个子载波)。可以通过将dmrs资源元素中的信号与已知扰码序列的复共轭相乘来对dmrs资源元素中的信号进行解扰；然后，可以通过在时域和/或频域中将信号与已知正交覆盖码相乘来执行解扩。然后，可以将信道脉冲响应计算为解扩的解扰信号的快速傅里叶逆变换(ifft)。然后，可以使用计算出的信道脉冲响应来估计噪声。

然而，如果所使用的样本序列包括可能包含大量信号能量的样本，则快速傅里叶逆变换使用预定义连续样本序列可能导致不准确的估计。虽然本文提及将诸如长期演进的ofdm系统作为本公开可能相关的应用，但是本公开的相关性不限于这样的系统，并且它可以与任何系统相关，在这些系统中，样本序列中的所有样本包含噪声并且一些样本还包含信号，在形成噪声功率的估计中，要减少包含信号的样本的影响。

技术实现要素：

根据本公开的一些实施例，提供了一种用于估计信道脉冲响应测量中的噪声的方法，所述方法包括：计算第一平均能量，所述第一平均能量是所述信道脉冲响应测量的时域样本序列的平均能量；设置检测阈值；识别所述时域样本序列的第一子集，所述时域样本序列的第一子集的每个元素的能量小于所述检测阈值；以及计算第二平均能量，所述第二平均能量是所述时域样本序列的第一子集的平均能量。

在一些实施例中，所述设置检测阈值包括：基于所述第一平均能量，选择对应于目标虚警概率的检测阈值，所述目标虚警概率小于10％；或者基于所述第一平均能量，选择对应于目标估计偏差的检测阈值，所述目标估计偏差小于所述第一平均能量的10％。

在一些实施例中，所述计算第一平均能量包括计算所述时域样本序列的总能量；并且所述计算第二平均能量包括：设置与所述时域样本序列的总能量相等的中间能量值；设置与所述时域样本序列的大小相等的中间样本计数；对于所述时域样本序列中的不是所述第一子集的元素的每个样本：从所述中间能量值中减去样本的能量，并且从所述中间样本计数中减去一；以及将所述第二平均能量设置为等于：所述中间能量值的最终值除以所述中间样本计数的最终值。

在一些实施例中，所述计算第二平均能量包括：设置等于零的中间能量值；设置等于零的中间样本计数；对于所述时域样本序列中的不是所述第一子集的元素的每个样本：向所述中间能量值增加样本的能量，并且向所述中间样本计数增加一；以及设置所述第二平均能量等于分子除以分母，其中：所述分子等于：所述第一平均能量，与，所述中间能量值的最终值与所述时域样本序列的大小的商，的差；并且所述分母等于：1，与，所述中间样本计数的最终值与所述时域样本序列的大小的商，的差。

在一些实施例中，所述方法还包括：计算频域信道响应的快速傅里叶逆变换，以形成所述信道脉冲响应测量。

在一些实施例中，所述信道脉冲响应测量的时域样本序列是所述快速傅里叶逆变换的多个连续样本。

在一些实施例中，所述时域样本序列的第一顺序样本是所述快速傅里叶逆变换的第n个元素，n在所述快速傅里叶逆变换的大小的一半的0.8倍至1.2倍内。

在一些实施例中，所述时域样本序列的最后顺序样本是所述快速傅里叶逆变换的第m个元素，m在所述快速傅里叶逆变换的大小的十分之九的0.8倍至1.2倍内。

根据本公开的一些实施例，提供了一种用于估计噪声的系统，所述系统包括：接收器和处理电路，所述处理电路配置为：计算信道脉冲响应测量；计算第一平均能量，所述第一平均能量是所述信道脉冲响应测量的时域样本序列的平均能量；设置检测阈值；识别所述时域样本序列的第一子集，所述时域样本序列的第一子集的每个元素的能量小于检测阈值；以及计算第二平均能量，所述第二平均能量是所述时域样本序列的所述第一子集的平均能量。

在一些实施例中，所述设置检测阈值包括：基于所述第一平均能量，选择对应于目标虚警概率的检测阈值，所述目标虚警概率小于10％；或者基于所述第一平均能量，选择对应于目标估计偏差的检测阈值，所述目标估计偏差小于所述第一平均能量的10％。

在一些实施例中，所述设置检测阈值包括基于所述第一平均能量，选择对应于目标虚警概率的检测阈值，所述目标虚警概率小于10％。

在一些实施例中，所述设置检测阈值包括基于所述第一平均能量，选择对应于目标估计偏差的检测阈值，所述目标估计偏差小于所述第一平均能量的10％。

在一些实施例中，所述计算第一平均能量包括计算所述时域样本序列的总能量；并且所述计算第二平均能量包括：设置与所述时域样本序列的总能量相等的中间能量值；设置与所述时域样本序列的大小相等的中间样本计数；对于所述时域样本序列中的不是所述第一子集的元素的每个样本：从所述中间能量值中减去该样本的能量，并且从所述中间样本计数中减去一；以及将所述第二平均能量设置为等于：所述中间能量值的最终值除以所述中间样本计数的最终值。

在一些实施例中，所述计算第二平均能量包括：设置等于零的中间能量值；设置等于零的中间样本计数；对于所述时域样本序列中的不是所述第一子集的元素的每个样本：向所述中间能量值增加样本的能量，并且向所述中间样本计数增加一；以及将所述第二平均能量设置为等于分子除以分母，其中：所述分子等于：所述第一平均能量，与，所述中间能量值的最终值与所述时域样本序列的大小的商，的差；并且所述分母等于：1，与，所述中间样本计数的最终值与所述时域样本序列的大小的商，的差。

在一些实施例中，所述计算信道脉冲响应测量包括计算频域信道响应的快速傅里叶逆变换。

在一些实施例中，所述信道脉冲响应测量的时域样本序列是所述快速傅里叶逆变换的多个连续样本。

在一些实施例中，所述时域样本序列的第一顺序样本是所述快速傅里叶逆变换的第n个元素，n在所述快速傅里叶逆变换的大小的一半的0.8倍至1.2倍内。

在一些实施例中，所述时域样本序列的最后顺序样本是所述快速傅里叶逆变换的第m个元素，m在所述快速傅里叶逆变换的大小的十分之九的0.8倍至1.2倍内。

根据本公开的一些实施例，提供了一种估计噪声的系统，所述系统包括：接收器和处理装置，所述处理装置配置为：计算信道脉冲响应测量；计算第一平均能量，所述第一平均能量是信道脉冲响应测量的时域样本序列的平均能量；设置检测阈值；识别所述时域样本序列的第一子集，所述时域样本序列的所述第一子集的每个元素的能量小于检测阈值；以及计算第二平均能量，所述第二平均能量是所述时域样本序列的所述第一子集的平均能量。

在一些实施例中，所述设置检测阈值包括：基于所述第一平均能量，选择对应于目标虚警概率的检测阈值，所述目标虚警概率小于10％；或者基于所述第一平均能量，选择对应于目标估计偏差的检测阈值，所述目标估计偏差小于所述第一平均能量的10％。

附图说明

参考说明书、权利要求和附图将领会和理解本公开的这些和其他特征以及优点，在附图中：

图1是根据本公开的实施例的信道脉冲响应；

图2是根据本公开的实施例的信道脉冲响应；

图3是根据本公开的实施例的用于选择检测阈值的图；

图4是根据本公开的实施例的用于噪声功率估计的方法的流程图；

图5是根据本公开的实施例的用于执行噪声功率估计的方法的系统的框图；以及

图6是比较用于噪声功率估计的各种方法的性能的图。

具体实施方式

以下结合附图阐述的详细描述旨在作为根据本公开提供的用于鲁棒噪声功率估计的系统和方法的示例性实施例的描述，并且不旨在表示可以构建或利用本公开的仅有形式。该描述结合所示实施例阐述了本公开的特征。然而，将理解的是，相同或等同的功能和结构可以通过不同的实施例来实现，这些实施例也旨在被包含在本公开的范围内。如本文其他地方所示，相同的元件编号旨在指示相同的元件或特征。

在无线系统中，当执行信道估计时，对接收到的噪声进行精确测量可能有利的，以便可以对噪声进行校正。信道估计可以包括，例如，对多个解调参考信号(dmrs)资源元素中的信号进行解扰和解扩，然后进行快速傅里叶逆变换(ifft)；该快速傅里叶逆变换可以是信道脉冲响应的测量。

图1示出信道脉冲响应测量(在图例中表示为htd，其中td代表“时域”)的绝对平方的图，信道脉冲响应测量是2048点快速傅里叶逆变换的结果。它包括2048个样本，样本的每一个都是复数。然后，可以使用样本序列110来估计接收到的噪声。例如，可以使用以第1024个样本开始并以第1800个样本(或者，例如，第1792个样本(1792是2048的十六分之十四))结束的连续样本序列，如图1所示，或者可以使用从(i)在第1024个样本的20％内的样本(即，其索引(index)大于0.80乘以1024且小于1.20乘以1024))(在权利要求中被称为“第一顺序(first-in-order)”样本)延伸至(ii)在第1800个样本的20％内的样本(即，其索引大于0.80乘以1800且小于1.20乘以1800)(在权利要求中被称为“最后顺序(last-in-order)”样本)的连续样本序列。可以对所有样本的能量(例如，样本的平方大小)进行求和以获得估计的总噪声能量，估计的总噪声能量可以除以样本序列110的大小(即，除以样本序列110中样本的数量)以获得每个样本的平均噪声能量的估计。如本文所使用的，有序集合的“第一顺序”元素是该集合的第一个元素，并且有序集合的“最后顺序”元素是该集合的最后一个元素。

如果样本序列110包括如图2所示的噪声能量和信号能量，则简单地对样本序列110中的样本的平方大小进行求和可能导致总噪声能量的估计过高，这是因为在总能量中将会包括信号能量。因此，去除包含大量信号能量的样本的每一个可以是有利的。例如，信号能量可由多层传输情况下的跨层干扰造成，和/或由无线信道的频率选择性造成。

在一些实施例中，避免或去除可能包含大量信号能量的样本对估计的总噪声能量的贡献。初始平均能量(或“第一平均能量”)计算为信道脉冲响应测量的时域样本序列的平均能量。首先通过将每个样本与阈值(或“检测阈值”)(根据下面进一步详细讨论的几种方法之一设置)进行比较来识别可能包含大量信号能量的样本。然后基于样本序列的子集计算更新的平均能量(或“第二平均能量”)，该样本序列的子集包括样本序列中除了具有超过检测阈值的能量(并且可能包含大量的信号能量)的那些样本之外的所有样本。

在一些实施例中，基于第一平均能量选择对应于设置的目标虚警概率的检测阈值。例如，目标虚警概率可以等于1％，或者等于从0.01％到10.00％范围内的值。如本文所使用的，“虚警”是将不包括大量信号能量的样本不正确地识别为包括大量信号能量的样本。

如果噪声是复高斯，则在仅噪声假设下，每个样本的能量分布是具有2个自由度的卡方分布，即指数。虚警概率pfa是给定检测阈值t的指数分布的互补累积密度函数(cdf)。因此，可以根据以下等式设置检测阈值：

t＝-σ²ln(pfa)

其中第一平均能量可以用来作为σ²的估计。

可以将虚警概率设置地足够低(即，可以将检测阈值设置地足够高)，使得将不包含大量信号能量的少数样本从第二平均能量的计算中排除。还可以将虚警概率设置地足够高(即，检测阈值可以设置地足够低)，使得包含大量信号能量的样本的至多一小部分对第二平均能量有贡献(即，使得“漏检概率”可接受地小)。

图3示出了虚警概率，其作为检测阈值与第一平均能量的比率的函数。从该图可以看出，0.01％的虚警概率可以对应于设置为第一平均能量的约9.2倍的检测阈值，1％的虚警概率可以对应于设置为第一平均能量的约4.6倍的检测阈值，以及10％的虚警概率可以对应于设置为第一平均能量的约2.3倍的检测阈值。

在其他实施例中，基于第一平均能量选择对应于目标估计偏差的检测阈值。虚警可能导致第二平均能量的偏差，这是因为当样本由于具有超过检测阈值的能量而被消除(即，具有最大能量的样本被消除)时，剩余样本的平均能量低于第一平均能量。由于噪声功率的随机分布，即使在样本序列中不存在信号功率时也可能是这种情况；在这种情况下，任何被消除的样本都是虚警，并且它们的消除导致第二平均能量的计算值减小。

在一些实施例中，将检测阈值设置为这样的值，其使得基于第一平均能量由虚警引起的偏差例如等于第一平均能量的0.01倍，或者等于在从第一平均能量的0.001倍至第一平均能量的0.5倍范围内的值。

在一些实施例中，偏差可以根据以下等式而与检测阈值相关：

可以在数字上反转该等式(例如，使用诸如newton-raphson方法的数字求根方法)，以针对偏差的任何值找到检测阈值的对应值。

图3示出了偏差(更具体地，偏差与第一平均能量的比率)，该偏差作为检测阈值与第一平均能量的比率的函数。从该图可以看出，等于第一平均能量的0.001倍的偏差可以对应于设置为第一平均能量的约9.3倍的检测阈值，等于第一平均能量的0.01倍的偏差可以对应于设置为第一平均能量的约6.6倍的检测阈值，以及等于第一平均能量的0.5倍的偏差可以对应于设置为第一平均能量的约1.7倍的检测阈值。

在一些实施例中，如下执行第二平均能量的计算。

首先，如下将第一总能量设置为等于时域样本序列的总能量：

其中pi是第i个样本的能量。然后将临时变量(可以被称为“中间能量值”)s′设置为等于第一总能量：

s′＝s

以及将临时变量(可以被称为“中间样本计数”)n′设置为等于样本序列的大小(即，设置为等于样本序列中的样本数)：

n′＝n

然后从中间能量值中减去可能包含大量信号能量的每个样本的能量，并且对于每个这样的样本，如下使用例如for循环将中间样本计数减少1：

fori＝1：n,ifpi＞t

s′＝s′-pi

n′＝n′-1

end

最后，根据中间能量值的最终值和中间样本计数的最终值计算第二平均能量，如下：

其中是第二平均能量。在该实施例中，如果t被计算为虚警概率的函数或者偏差的函数，则它可以是第一平均能量的函数(并且因此它可以取决于s/n)。因此，该实施例可以涉及存储s，并且还存储s/n。

在其他实施例中，如下使用不使用存储总能量值的方法执行第二平均能量的计算。

首先，如下计算第一平均能量的值：

然后将中间能量值s′设置为等于零：

s′＝0

并且将中间样本计数n′设置为等于零：

n′＝0

然后将可能包含大量信号能量的每个样本的能量加到中间能量值，并且对于每个这样的样本，如下使用例如for循环将中间样本计数增加1：

fori＝i∶n,ifpi＞t

s′＝s′+pi

n′＝n′+1

end

最后，根据中间能量值的最终值和中间样本计数的最终值计算第二平均能量，如下：

图4是在一些实施例中用于噪声功率估计的方法的流程图。在405处，选择初始噪声估计窗口(对应于时域样本序列)。在410处,计算第一平均能量(或“平均抽头能量”或“初始噪声估计”)。在415处，使用第一平均能量基于虚警概率或基于偏差来设置检测阈值。在420处，将每个样本的能量与检测阈值进行比较，并且在425处，通过从第一平均能量中消除可能包含大量信号能量的样本的贡献来调整第一平均能量，以形成第二平均值能量(或“更新的噪声估计”)。

图5示出了在一些实施例中采用用于噪声功率估计的方法的系统。接收器510通过接收器510中的或连接到接收器510的一个或多个天线，接收在自由空间中从发射器传播到接收器的射频信号。接收器510执行模拟信号处理(例如，放大来自一个或多个天线的信号)以及数字化(使用模数转换器)，从而将信号转换为数字形式。将数字信号(例如，模数转换器的输出处的信号，或从模数转换器的输出处的信号导出的其他数字信号)馈送到处理电路520(下面进一步详细讨论)，然后，处理电路520采用信道响应的快速傅里叶逆变换以形成信道脉冲响应，并根据本文描述的方法执行噪声功率估计。

图6示出针对各种假设计算的作为信噪比(snr)的函数的块错误率(bler)。标记为“理想信道估计(ce)”的曲线示出了在已知精确的信道脉冲响应和噪声水平的情况下，所预期的性能。标记为“具有常规噪声估计的ce”的曲线示出了在使用来自快速傅里叶逆变换的8/16n至14/16n(即，从1024至1792)的样本而没有采取措施来避免在噪声估计中包含包括大量信号能量的样本的情况下，所预期的性能。“具有ad-hoc噪声估计窗口的ce”的曲线示出了在使用快速傅里叶逆变换的样本序列从11/16n处的样本延伸到14/16n处的样本(n是快速傅里叶逆变换的样本数)而没有采取措施来避免在噪声估计中包含包括大量信号能量的样本并且针对该特定实例采用窗口优化的ad-hoc的情况下，所预期的性能。标记为“具有所提出的噪声估计方法的ce”的曲线示出了根据本公开的方法的所期望的性能。

本文所使用的术语“处理电路”用来表示用于处理数据或数字信号的硬件、固件和软件的任何组合。处理电路硬件可以包括例如专用集成电路(asic)、通用或专用中央处理单元(cpu)、数字信号处理器(dsp)、图形处理单元(gpu)和诸如现场可编程门阵列(fpga)的可编程逻辑器件。在如本文所使用的处理电路中，每种功能由配置为执行该功能的硬件(即，硬连线)来执行，或者由配置为执行存储在非暂时性存储介质中的指令的诸如cpu的更通用硬件来执行。处理电路可以在单个印刷电路板(pcb)上制造或分布在几个互连的pcb上。处理电路可以包含其他处理电路；例如，处理电路可以包括在pcb上互连的两个处理电路，fpga和cpu。

如本文所使用的，“a和b的差值”表示a-b，“a和b的商”表示a除以b。

应当理解，除了诸如“第一顺序”、“第二顺序”和“最后顺序”之类的短语之外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于将一元素、一组件、一区域、一层或一部分与另一元素、另一组件、另一区域、另一层或另一部分区分开。因此，在不脱离本公开的范围的情况下，本文所讨论的第一元件、第一组件、第一区域、第一层或第一部分可以被称为第二元件、第二组件、第二区域、第二层或第二部分。

为了方便描述，本文中可使用诸如“在……下方”、“在……之下”、“在……下”、“下”、“在……之上”、“上”之类的空间相对术语，以描述附图中所示的一个元件或特征与另一个(或多个)元件或特征的关系。将理解的是，这种空间相对术语旨在涵盖使用中或操作中的装置的在图中所示的指向之外的不同指向。例如，如果图中的装置颠倒，则被描述为“在其它元件或特征之下”或“在其它元件或特征下方”或“在其它元件或特征下”的元件将因此取向为“在其它元件或特征之上”。因此，示例术语“在……之下”和“下”可涵盖“在……之上”和“在……之下”这两个取向。装置可以另外地指向(例如，旋转90度或以其他指向)，并且相应地对本文所使用的空间相对描述符号进行解释。另外，应该理解，当一层被称作位于两层“之间”时，该层可为所述两层之间的唯一层，或者也可存在一个或多个中间层。

本文所使用的术语仅是为了描述特定实施例，并且不旨在限制本公开。如本文所使用的，术语“实质上”、“约”和类似术语用作近似术语而不是程度术语，并且旨在解释那些将被那些本领域普通技术人员识别的测量值或计算值的固有偏差。

如本文所使用的，单数形式的“一”和“一个”旨在也包括复数形式，除非在上下文中清楚地另外指出。还将要理解的是，术语“包括”和/或“包括……的”当用于本说明书时，表明了所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但没有排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。如本文所使用的，术语“和/或”包括相关所列项中的一个或多个的任何或所有组合。当诸如“……中的至少一个”的措辞出现于元件列表之后时，修饰元件的整个列表而非修饰列表中的单个元件。此外，当描述本公开的实施例时，“可以”的使用是指“本公开的一个或多个实施例”。另外，术语“示例性”旨在表示示例或示出。如本文所使用的，术语“使用”、“正在使用”和“被使用”可以分别被认为与术语“利用”、“正在利用”和“被利用”同义。

将要理解的是，当元件或层被称作“位于”另一元件或层“上”、“连接至”、“耦接至”或“邻近于”另一元件或层时，所述元件或层可直接“位于”另一元件或层“上”，直接“连接至”、“耦接至”或“邻近于”另一元件或层，或者可存在一个或多个中间元件或层。相反，当元件或层被称作“直接位于”另一元件或层“上”，“直接连接至”、“直接耦接至”或“直接邻近于”另一元件或层时，则不存在中间元件或层。

本文所引用的任何数值范围旨在包括所述范围内包含的相同数值精度的所有子范围。例如，从“1.0至10.0”的范围旨在包括所述最小值1.0和所述最大值10.0之间(并且包括所述最小值1.0和所述最大值10.0)的所有子范围，即，具有等于或大于1.0的最小值和等于或小于10.0的最大值的子范围，例如2.4至7.6等。本文所述任何最大数值限制旨在包括其中包含的所有较低数值限制，并且本说明书中所述的任何最小数值限制旨在包括其中包含的所有较高数值限制。

尽管本文已具体地描述和示出了用于鲁棒噪声功率估计的系统和方法的示例性实施例，但许多修改和变化对于本领域技术人员而言将是显而易见的。因此，应当理解，根据本公开的原理构造的用于鲁棒噪声功率估计的系统和方法可以不同于本文具体描述的方式实施。