CN101138189B - 信号质量估计的方法和装置 - Google Patents

Abstract

通用移动通信***UMTS网络的用户设备UE(10)的接收机(13)通过下行链路(11)从基站(12)接收数字编码的无线电信号。UE(10)的数字信号处理器DSP(14)在失步过程期间对信号中所接收到的功率控制命令中的数据比特的BER进行估计。更具体地，DSP(14)对接收到的数据比特的幅度进行采样，并确定采样幅度的一个或多个矩的函数之比。然后，DSP(14)将所确定的比与查找表中的不同比的BER的一个或多个值进行比较。

Description

信号质量估计的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种用于信号质量估计的方法和装置。更具体但非排他地，本发明涉及使用接收到的信号的符号的幅值的统计属性来对信号的误比特率(BER)进行的估计。

背景技术

一种估计数字信号质量的方式是测量其误比特率(BER)，误比特率(BER)主要是信号中不正确的比特片断。显而易见的是，如果信号中的每个比特的期望值已知，则可以将信号的实际值与期望值进行比较，然后可以精确地测量BER。有时将这项技术用于新通信链路的建立期间的通信***中，并典型地包括将已知比特序列(经常称为导频比特)传输到接收机，基于此可以进行适当的比较。然而，因为适当的导频比特可能不可用，对接收到的信号与已知导频符号序列执行逐比特比较往往是不切实际的。此外，导频比特的(可测量的)BER和需要用以确定BER的信号的数据比特的BER之间的关系可能是未知的。

因此，已经开发了其他技术来估计BER。这些技术中的许多是依靠对接收到的信号的符号的幅值的统计分集。例如，可以看出，对于在加性白高斯噪声(AWGN)中的相移键控(BPSK)

$\mathrm{BER}=\frac{1}{2}(1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2}}\right))---\left(1\right)$

其中，erf是通过对正态分布进行积分而获得的误差函数；μ是信号中所接收到的信号比特的平均幅度；而σ是幅度的标准差。通常将对期望接收到的信号中的数据比特的幅度的估计作为平均幅度μ。同样地，可以假设幅度的标准差σ等于影响信号的噪声功率的平方根，即噪声功率等于σ²。因此，如果可以精确地估计期望接收到的数据比特的幅度以及影响信号的噪声功率，则可以直接使用方程(1)对BER进行高质量的估计。然而，这种类型的BER估计并不总是可能的。例如，在通用移动通信***(UMTS)网路中，用户设备必须确定通过下行链路从基站接收到的功率控制命令的BER，但是期望接收到的功率控制命令的比特的幅度以及影响功率控制命令的噪声功率并不总是已知的。因此，不可以使用方程(1)中所定义的关系来确定BER。

因此，已经尝试使用对接收到的信号的幅值的更复杂的统计分析来确定BER，或者估计信号质量。这些倾向于依靠幅值的复方程。通常，统计分析越复杂，信号质量估计变得越精确，但是质量估计也倾向于更加复杂的计算。因此，目前精确的信号质量估计在实际中很难实现。

本发明旨在寻求克服这个问题的方法。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种用于估计信号质量的装置，该装置包括：接收机，用于对接收到的信号符号的幅值进行采样；以及处理器，用于确定比F₁/F₂，其中F₁和F₂中的每一个都是采样幅值的一个或多个矩的函数，并且F₁和F₂是不相同的，此外该处理器用于从所确定的比中估计信号质量。

此外，根据本发明的第二方面，提供了一种估计信号质量的方法，该方法包括：对接收到的信号的符号的幅值进行采样；确定比F₁/F₂，其中F₁和F₂中的每一个都是采样幅值的一个或多个矩的函数，并且F₁和F₂是不相同的；以及用于从所确定的比中估计信号质量。

因此，信号质量估计可以基于接收到的信号中的符号的采样幅值的一个或多个矩的函数之比。申请者已经确认了这可以提供可靠的信号质量估计。同时，可以相对直接地获得这种比。

在一个实施例中，F₁是采样幅值的一个矩M_i的函数F₁[M_i]，其中i是一个矩M_i的阶，而F₂是采样幅值的另一个矩M_j的函数F₂[M_j]，其中j是一个矩M_j的阶，并且i≠j。

在一个实施例中， $F_i\left[M_i\right]=M_i^{k/i}$ 以及 $F_j\left[M_j\right]=M_j^{k/j},$ 其中k是任意实数。具体地，该比可以是从接收到的信号中的符号的采样幅值中计算的一个矩与也是从采样幅值中计算的另一个矩之比，例如幅值的两个矩之比。

可选地，将M_i计算为信号的第i次功率的期望值，而将M_j计算为信号的第j次功率的期望值。

F₁和F₂的至少之一可以包括归一化因子。

在一个实施例中，优选地，函数F₁和F₂中的矩都是偶数阶矩或者都是奇数阶矩。特别优选地，该比是采样幅值的第二阶矩和第四阶矩之比。

可以有益地改变该比所基于的矩。例如，因为当采样幅值的分布不均匀时，奇数阶矩的函数之比更加有益，所以当分布不均匀时，需要选择奇数阶矩的函数之比。更普遍地，处理器可以根据采样幅值的分布的不对称度来改变矩的至少之一的阶。同样地，该方法可以包括根据采样幅值的分布的不对称度来改变矩的至少之一的阶。例如，可以从分布的单一奇数阶矩的值或分布的奇数阶矩与奇数阶矩之比的值来确定分布的不对称度。

同样地，申请者已经确认了，在一些环境中，一些阶矩的函数之比可以比其他阶矩的函数之比产生更精确的信号质量估计。例如，随着信号质量的提高，具有较大差的矩的函数之比倾向于允许更精确的质量估计。更普遍地，处理器可以根据所估计的信号质量来改变矩的至少之一的阶。同样地，该方法可以包括根据所估计的信号质量来改变矩的至少之一的阶。

目前看来，可以将该比用作信号质量的估计。因此，信号质量估计可以包括输出该比。然而，在其他示例中，需要将信号质量表示为定义了信号质量的特定参数。换言之，处理器可以通过从该比中导出针对信号质量参数的值来估计信号质量。同样地，信号质量估计可以包括从该比中导出针对信号质量参数的值。执行该过程的一种方式是将该比与参数值的查找表进行比较。换言之，该装置可以包括针对不同比的信号质量参数值的查找表，并且该处理器可以通过将导出的比与查找表中的一个或多个比进行比较以导出信号质量参数值。同样地，信号质量参数方差可以包括将导出的比与针对不同比的信号质量参数值的查找表中的一个或多个比进行比较。该比较可以包括在查找表的信号质量参数值之间内插，以导出信号质量参数值。在一些示例中，该值还可以是对数，因为这可以例如提高内插的精确度。

该参数可以是多个不同的已确认的信号质量参数中的任意之一。然而，特别优选地，该参数是误比特率(BER)。在其他示例中，该参数可以是信噪比(SNR)、误块率(BLER)、或分组差错率(PER)。这些都可以良好地使用，并且都是有用的参数。在另一个示例中，该参数可以是比特或符号的混合组的误差率。

典型地，符号采样包括对采样流的幅值进行采样。更具体地，优选地，接收机对信号中的符号流中的所有符号的幅值进行采样。同样地，优选地，该方法包括对信号中的符号流中的所有符号的幅值进行采样。通常，接收机对在时间周期期间接收到的符号的幅值进行采样。同样地，该方法包括对在时间周期期间接收到的符号的幅值进行采样。因此，分布可以涉及在时间周期期间接收到的符号。

时间周期越长，信号质量估计可能越精确。然而，使用较长的采样周期导致在信号质量估计可用之前的较长的延迟。因此，在这些冲突因素之间折衷选择采样周期的长度是必要的。然而，增大时间周期可能是有用的，因为所估计的信号质量可能下降。这可以基于对所估计的信号质量何时可能下降的预测。然而，更直接地，可以随着信号质量(实际地)的下降而增加时间周期。更普遍地，处理器可以根据所估计的信号质量改变时间周期。同样地，该方法可以包括根据所估计的信号质量来改变时间周期。这可以有助于保持信号质量估计的可靠。

在本发明的前述描述中，假设已经将所接收到的数据符号幅度归一化成单位元素，使得矩的函数之比不依靠信号幅度。可选地，在计算矩的函数之比时，还可以包括归一化。

最直接地，通过使用诸如二进制相移键控(BPSK)或正交相移键控(QPSK)(两个正交BPSK流的组合)的二进制调制方案，将本发明实现于通信***中。这里，符号典型地是比特。然而，本发明并不局限于此，而是可以应用到其他，例如更高阶的调制方案中，诸如16正交幅度调制(16-QAM)，在其中符号表示比特(根据映射方案)。在一些示例中，符号可以包括比特组。通过初始处理和/或解码级对这些比特组进行合并。该合并可以包括诸如使用最大比合并(MRC)的软合并。

同样地，最直接地，以直接使用幅度表示符号的调制方案来实现本发明。按照这种方式，采样幅值可以是幅度，例如符号的绝对幅度。然而，本发明并不局限于此，而是还可以应用于微分调制方案。按照这种方式，例如采样幅值可以是信号的两个连续符号之间的幅度差。本发明还可以应用于相位调制方案，在这种情况下，采样幅值可以是信号相位的测度。在另一个示例中，可以对信号进行处理，以产生符号。例如，可以使用诸如二进制调制之类的更简单的调制方案，对以给定调制方案进行调制的信号进行处理，以形成符号流。

上文中词“处理器”的使用，旨在通用而非特定。在可以使用诸如数字信号处理器(DSP)或中央处理单元(CPU)之类的单独处理器来执行本发明的一些方面的同时，也可以使用设备的其他部分或部件来很好地执行本发明的这些方面。例如，无线电频率(RF)单元可以包括一些处理功能和/或该设备可以包括多个用于执行本发明的不同特征的处理器。同样地，可以使用硬线电路或通过嵌入式软件来实现本发明。例如，可以使用互补金属氧化物半导体(CMOS)电路来实现本发明。因此，词“处理器”旨在功能上而非文字上的，并且应将其适当理解为包括术语“处理器”、“处理单元”、“电路”。

还可以理解的是，可以使用计算机程序代码来实现本发明。根据本发明的另一个方面，在通过处理装置进行处理时，提供了适于执行上述方法的计算机程序代码。可以由计算机可读介质来容纳计算机软件或计算机程序代码。该介质可以是诸如只读存储器(ROM)芯片之类的物理存储介质。可选地，该介质可以是诸如数字多用光盘(DVD-ROM)或致密盘之类的盘。该介质还可以是诸如有线电子信号、光信号或诸如通过卫星等的无线信号之类的信号。本发明还扩展到用于运行软件或代码的处理器，例如配置用于执行上述方法的计算机。

附图说明

现在，将参考附图，仅作为示例，对本发明的优选实施例进行描述，在附图中：

图1是对结合用于实现本发明的接收机的无线通信***的示意图；

图2是通过图1中的以2％的误比特率(BER)的通信***接收到的数据比特的采样幅度的概率密度函数的图示；

图3是实际BER相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的偶数阶矩的比的图示；

图4是实际BER相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的奇数阶矩的比的图示；

图5是实际BER相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的第二阶矩与第三阶矩之比的图示；

图6是实际BER的对数相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的偶数阶矩之比的图示；

图7是实际BER的对数相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的奇数阶矩之比的图示；

图8是通过图1中的通信***接收到的数据比特的BER的估计的柱状图，其中BER的实际值为5％；

图9是通过图1中的通信***接收到的数据比特的BER的估计的柱状图，其中BER的实际值为30％；

图10是通过图1中的通信***接收到的数据比特的BER的估计的柱状图，其中BER的实际值为30％，并且采样周期从16ms扩展到0.1s；以及

图11是在高斯噪声和瑞利分布衰落的情况下实际BER相对于通过图1中的通信***接收到的数据比特的采样幅度的分布的第二阶矩与第四阶矩之比的图示。

具体实施方式

参照图1，通用移动通信***(UMTS)网络的移动终端或用户设备(UE)通过下行链路11上从基站11接收数字编码的无线信号。UE10具有用于通过下行链路11接收信号的接收机13。传统意义上，接收机13被设置用于过滤信号，并将信号转移到基带，然后将已过滤的基带信号传递到UE10的数字信号处理器(DSP)14，以便对信号进行处理。UE10还具有用于通过上行链路16将信号发射回基站12的发射机15。

在失步过程期间，如果UE10失去其通过下行链路11与基站12的同步，则需要UE10切断其发射机15。UE10通过下行链路11从基站12接收功率控制命令的数据比特。需要确定的是，基于所接收到的功率控制命令的误比特率(BER)，UE10是否在下行链路上失去与基站12的同步。因此，UE10必须确定功率控制命令的BER。如对说明书的介绍中所讨论的，如果功率控制命令的数据比特的期望接收到的幅度μ和影响功率控制命令的噪声功率σ²的水平已知，则可以从上述方程(1)中估计误比特率(BER)。然而，对于UMTS下行链路11中的功率控制命令而言，功率控制命令的数据比特的期望接收到的幅度μ和影响功率控制命令的噪声功率σ²的水平不必是已知的。

虽然如此，但是如果假设：影响接收到的数据比特的噪声近似为高斯；存在相等数量的+1和-1数据比特(典型地，这在充分的时间周期内是合理的)；以及使用相同功率来传输+1和-1比特，那么如实际BER为2％的图2所示，UE10所接收到的数据比特的幅度具有近似等于两个独立高斯PDF的和的概率分布函数(PDF)。更具体地，数据比特的幅度的PDF可以写成

$p_x=\frac{1}{2\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}(e^{\frac{-{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}+e^{\frac{-{(x+\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}})---\left(2\right)$

其中+μ是+1数据比特的期望接收幅度；-μ是-1数据比特的期望接收幅度；σ²是影响数据比特的噪声功率(因此σ应该是+1或-1数0比特的接收幅度的标准差)。可以看出，由方程(2)所给出的PDF的第二阶矩M₂(例如方差)是

M₂＝σ²+μ²　　　　　　　　　(3)

换言之，所有接收到的数据比特幅度(+1和-1)的总偏差的第二阶矩M₂等于影响数据比特的噪声功率σ²和数据载体的期望接收幅度的平方μ²的和。使用矩生成方程，M，对于方程(2)所给出的PDF，

$M=\frac{1}{2\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\π}}}(\underset{-\∞}{\overset{+\∞}{\∫}}(e^{\frac{-{(x-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}+e^{\frac{-{(x+\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}})e^{\mathrm{vx}}.\mathrm{dx})---\left(4\right)$

其中v是任意实数。对方程(4)求积分，给出了：

$M=\frac{1}{2}(e^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}+\mathrm{\μv}}+e^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}-\mathrm{\μv}})---\left(5\right)$

由以下给出了第n阶非中心矩M_n：

$\frac{d^{n}M}{d{v}^n}{|}_{v=0}---\left(6\right)$

因此，从方程(5)中的第四阶矩给出了：

$\frac{d^{4}M}{d{v}^4}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{c}3{\mathrm{\σ}}^2({\mathrm{\σ}}^2{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}+\mathrm{\μv}}+2{({\mathrm{\σ}}^{2}v+\mathrm{\μ})}^2{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}+\mathrm{\μv}}+{\mathrm{\σ}}^2{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}-\mathrm{\μv}}+2{({\mathrm{\σ}}^{2}v-\mathrm{\μ})}^2{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}-\mathrm{\μv}})\\ +{({\mathrm{\σ}}^{2}v+\mathrm{\μ})}^4{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}+\mathrm{\μv}}+{({\mathrm{\σ}}^{2}v-\mathrm{\μ})}^4{e}^{\frac{{\mathrm{\σ}}^2{v}^2}{2}-\mathrm{\μv}}\end{array}\right]$

$\⇒\frac{d^{4}M}{d{v}^4}{|}_{v=0}=M_4=3{\mathrm{\σ}}^2+6{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\μ}}^2+{\mathrm{\μ}}^4---\left(7\right)$

从方程(1)、(3)和(7)，可以得到：

$\frac{M_2}{M_4}=\frac{2{\left[\mathrm{er}{f}^{-1}(1-2\mathrm{BER})\right]}^2[1+2{\left[{\mathrm{erf}}^{-1}(1-2\mathrm{BER})\right]}^2]}{3+12{\left[{\mathrm{erf}}^{-1}(1-2\mathrm{BER})\right]}^2+4{\left[{\mathrm{erf}}^{-1}(1-2\mathrm{BER})\right]}^4}---\left(8\right)$

换言之，第二阶矩M₂到第四阶矩M₄之比是BER的函数，因此是信号质量的指示。因此，再次参照图1，由DSP14在时间周期内对在UMTS网络的失步过程期间由接收机13在下行链路11上接收到的功率控制命令的数据比特的幅度进行采样。例如，该周期足够长，以便在大约为1ms和1s之间收集统计有效数量的幅度。例如，对于15kbps的数据速率，采样周期可以是16ms，因此在周期期间采样240个数据比特的幅度。DSP14确定采样幅度的第二阶矩M₂和第四阶矩M₄，并通过确定导出的第二阶矩M₂与导出的第四阶矩M₄之比来估计信号质量。

功率控制命令的数据比特的实际BER和采样幅度的第二阶矩M₂与第四阶矩M₄之比之间的关系是如图3中所示的曲线。因此，可以利用该比，因为该比代表了估计信号质量。例如，在一个实施例中，当该比超过第一阈值，例如大约为0.074(与大约30％的BER相对应)时，DSP14可以切断发射机15，并且当该比在第二阈值之上，例如0.15(与大约20％的BER相对应)时，DSP14接通发射机15。然而，在另一个实施例中，DSP14具有针对第二阶矩M₂与第四阶矩M₄之间的不同比的BER值的查找表。一旦针对接收到的功率控制命令的数据比特导出了该比，DSP14将其与查找表中的一个或多个比进行比较，以便导出功率控制命令的BER值。此外，基于查找表中的BER值，可以使用内插来导出更精确的BER值。

虽然至此都是关于UMTS网络的失步过程对本发明进行描述，但是本发明并不局限于此。本发明可以应用于在其中可以对信号中接收到的符号的幅度进行采样的任意通信***，并用以估计信号的质量。具体地，根据特定通信***的特性，不是对信号中所接收到的数据比特的幅度进行采样，而是可以对绝对幅度、差异幅度、相位、相位差或对信号强度的一些测度进行采样。

参照图3，功率控制命令的采样幅度的分布的偶数阶矩之间的其他比也与BER具有良好的曲线关系。因此，在本发明的其他实施例中，可以将信号中接收到的符号的采样幅度的分布的其他比，诸如第二阶矩M₂与第六阶矩M₆之比；第二阶矩M₂与第八阶矩M8之比；或者第四阶矩M₄与第八阶矩M₈之比，用于估计信号质量。此外，通过使用查找表等，可以将这些比单独用作信号质量的指示，或用于导出传统的信号质量参数，诸如BER。

在一些环境下，数据比特的幅度的PDF是不对称的，诸如由方程(2)所给出的PDF，但在例如存在不同数量的+1数据比特和-1数据比特时，PDF是对称的。在这种情况下，参照图4，功率控制命令的数据比特的采样幅度的分布的奇数阶矩之比与BER具有良好的曲线关系。因此，在本发明的其他实施例中，可以将诸如信号中所接收到的符号的采样幅度的分布的第一阶矩M₁与第三阶矩M₃之比；第一阶矩M₁与第五阶矩M₅之比；或者第三阶矩M3与第五阶矩M₅之比之类的其他比用于估计信号质量。此外，通过使用查找表等，还可以将这些比单独用作信号质量的指示，或用于导出传统的信号质量参数，例如BER。

通过更详细地查看图3和图4，可以理解，BER值较低时，比的阶矩之间的较大差提供了较大的灵敏度。例如，BER值较低时，第二阶矩M₂与第六阶矩M₆之比比第二阶矩M₂与第四阶矩M₄之比以及第四阶矩M₄与第六阶矩M₆之比更灵敏。同样地，BER值较小时，第二阶矩M₂与第八阶矩M₈之比比第二阶矩M₂与第六阶矩M₆之比灵敏。然而，较高阶矩的计算具有更大的计算要求。因此，在本发明的另一个实施例中，随着信号质量的提高，例如随着BER的导出值的增大，DSP14增大了比的矩的阶之间的差。

虽然任意两个偶数阶矩之比与任意两个奇数阶矩之比独立于PDF的对称度，但是任意奇数阶矩值其本身随着PDF的对称性的增大而增大。因此，在本发明的另一个实施例中，DSP14计算功率控制命令的采样幅度的分布的奇数阶矩的值，例如第三阶矩(通常称为偏态(skew))，并基于奇数阶矩的计算值的值来选择偶数阶矩之比或奇数阶矩之比用于信号质量估计。

同样地，参照图5，功率控制命令的采样幅度的分布的一个奇数阶矩和一个偶数阶矩之间之比依靠PDF的不对称度而改变。因此，还可以使用与所述比相同的方式，将这种比用于估计信号质量。此外，在本发明的另一个实施例中，DSP14可以导出功率控制命令的采样幅度的分布的一个奇数阶矩和一个偶数阶矩之比，例如第二阶矩M₂与第三阶矩M₃之比，并基于由一个奇数阶矩和一个偶数阶矩之间的导出比所指示的PDF的不对称度来选择偶数阶矩之比或奇数阶矩之比用于信号质量估计。例如，如果第二阶矩M₂与第三阶矩M₃之比小于大约1，则PDF完全对称，并且DSP14可以选择奇数阶矩之间的比用于信号质量估计。如果第二阶矩M₂与第三阶矩M₃之比约大于1，则PDF大致对称，并且DSP可以选择偶数阶矩之比用于信号质量估计。

参照图6和图7，偶数阶矩的特定比和BER对数的关系与奇数阶矩的特定比和BER对数的关系大致成线性。在本发明的其他实施例中，DSP14将导出的比与针对不同比的BER对数值的查找表进行比较，以便导出功率控制命令的BER值。由于该比与BER对数值的更加线性的关系，这种对数BER值之间的内插可以比BER的非对数值之间的内插更加精确且更加简单。此外，更加线性的关系可以减少需要存储在查找表中的比的值的数量。具体地，从图6和图7中可以看出，具有较大差的矩之比比具有较小差的矩之比具有更加线性的关系。例如，图6中所示的第二阶矩M₂与第八阶矩M₈之比几乎完全与对数BER成线性关系，而图6中所示的第二阶矩M₂与第六阶矩M₆之比仍与BER对数具有适当的线性关系。因此，通过使用针对不同比的BER对数值的查找表，第二阶矩M₂与第八阶矩M₈之比尤其可用于指示信号质量。

上述BER估计的精确度还可以根据BER的实际值而改变。更具体地，结合方程(5)和(7)给出了二次表达式

$2{\left({\mathrm{\σ}}^2\right)}^2-4M_2{\mathrm{\σ}}^2-M_2^2+M_4=0---\left(9\right)$

因为较高阶根大于M₂，所以使用方程(9)的较低阶根，给出了：

${\mathrm{\σ}}^2=M_2-\frac{1}{2}\sqrt{6M_2^2-2M_4}---\left(10\right)$

此外，我们已经从方程(3)可知

$\mathrm{\μ}=\sqrt{M_2-{\mathrm{\σ}}^2}---\left(11\right)$

将方程(10)和(11)中所给出的关系***方程(1)中，给出了

$\mathrm{BER}=\frac{1}{2}(1-\mathrm{erf}\left(\sqrt{\frac{\sqrt{6M_2^2-2M_4}}{2(2M_2-\sqrt{6M_2^2-2M_4})}}\right))---\left(12\right)$

因此，可以将BER估计为采样数据比特幅度的第二阶矩M₂和第四阶矩M₄的直接函数。这里，当功率控制命令具有5％的实际BER时，首先确定在16ms采样周期期间所收集的采样数据比特幅度的分布的BER。重复进行多次确定，并在图8中示出了已计算的BER的柱状图。然后，当功率控制命令具有30％的实际BER时，确定在16ms采样周期期间所收集的采样数据比特幅度的分布的BER。这些已计算的BER的柱状图如图9所示。可以看出，当实际BER为30％时，所确定的BER具有远大于实际BER为5％时的分布。

当实际BER再次为30％时，针对在1s采样周期期间所收集的功率控制命令的采样幅度的分布，多次确定BER。这些所确定的BER的柱状图如图10所示。可以看出，如图9所示，该柱状图具有比实际BER为30％使用16ms采样周期时的BER估计的柱状图窄的扩展。由此，申请者已经确认了，信号质量估计的精确度随着采样周期的长度而起稿。在本发明的一个实施例中，DSP14监控导出的比，并且随着信号质量的降低，例如导出比的增大，DSP14扩展采样周期。这保持了针对较低信号质量的信号质量估计的精确度。

针对上述所有结果，典型地，在许多通信***中，施加到模型化通信***所产生的信号上的噪声是高斯噪声。然而，通过向信号施加瑞利分布衰落可以获得相似的结果。具体地，图11针对受高斯噪声影响的信号(平滑线)与受瑞利分布衰落影响的信号(锯齿线)，示出第二阶矩M₂与第四阶矩M₄的导出比相对于实际BER的关系。可以看出，在多数通信***中所遇到的BER范围内，该关系彼此相似。因此，本发明可以相同地应用于受瑞利分布衰落影响的通信***中，因为那些是受高斯噪声影响。具体地，本发明可用于无线/无线电通信***。

迄今为止，我们已经考虑了BER的偏差。然而，从上述比中可以导出其他信号质量参数。例如，可以将方程(12)直接重写为

$\mathrm{SNR}=\frac{\sqrt{6M_2^2-2M_4}}{2M_2-\sqrt{6M_2^2-2M_4}}---\left(13\right)$

因此，还可以将信噪比(SNR)表示为采样数据比特幅度的第二阶矩M₂与第四阶矩M₄的直接函数。在另一个实施例中，DSP14具有针对不同比的SNR值的查找表。一旦针对接收信号导出了该比，则DSP14将其与SNR值的查找表中的比进行比较，以导出信号的SNR值。

具体地，其可用于对接收信号的每个多径组件的SNR(或抽头延迟线模型中的每个抽头)进行估计。在本发明的另一个实施例中，DSP14接收信号，并向信号施加一个或多个延迟，以产生一个或多个信号抽头。DSP14对每个信号抽头中的数据比特的幅度进行采样，并导出每个单一采样的第二阶矩M₂与第四阶矩M₄之比。然后，可以从导出的比以及不同比的SNR值的查找表中，估计每个信号抽头的SNR。

在示例性实施例的前述描述中，假设了接收数据符号幅度归一化为单位元素(即μ=1)。为了使阶矩不需要依靠信号幅度，这是需要的。可以容易地看出，可以导出适当的归一化因子。一个示例是接收到的信号值被因子α除，可以使用 ${\mathrm{\α}}^2=\frac{1}{2}\sqrt{6{\left(M_2^{\′}\right)}^2-2M_4^{\′}}$ (基于方程10和11)来导出a，其中 $M_2^{\′}=E\left[x^2\right]$ 和 $M_4^{\′}=E\left[x^4\right]$ 分别是计算为接收信号的第四功率的平方的期望值的矩，而没有经过归一化。可选地，在计算矩的比之间，可以将其施加给数据，诸如在计算矩比时可以包括归一化。因此，例如实施例可以使用 $(M_2^{\′}/M_4^{\′})\frac{1}{2}\sqrt{6{\left(M_2^{\′}\right)}^2-2M_4^{\′}}$ 来代替M₂/M₄

另一个可能性是采用矩的功率的比。例如，实施例可以使用

(独立于数据的任意比例的值)来代替M₂／M₄可以使用更普遍的方式来扩展此原理，以考虑式子 ${[{\left(M_i^{\′}\right)}^{1/i}/{\left(M_j^{\′}\right)}^{1/j}]}^k$ 的比的功率，其中针对计算的便利性来选择k。更具体地，可以考虑矩的任意方程的比，即 $F_1\left[M_i^{\′}\right]/F_2\left[M_j^{\′}\right]$ ，或多于一个矩的函数之比。优选地，可以为了计算的方便以及适用于查找表的适用性而选择这种方程。

本发明中所描述的实施例仅是对如何实现本发明的示例。对于那些具有适当技术和知识的技术人员，将对所描述的实施例进行修改、变化和改变。这些修改、变化和改变可以在不偏离权利要求及其等价物中所限定的本发明的精神和范围的前提下进行。

Claims (36)

1.一种用于估计信号质量的装置(10)，所述装置(10)包括：

接收机(13)，用于对接收到的信号的符号的幅度进行采样；以及

处理器(14)，用于确定比F₁/F₂，其中F₁和F₂中的每一个都是采样幅度的一个或多个矩的函数，并且F₁和F₂是不同的，而且所述处理器(14)用于从所确定的比中估计信号质量，

其中，所述接收机(13)对在时间周期期间所接收到的符号的幅度进行采样，以及所述处理器(14)根据所估计的信号质量改变时间周期。

2.如权利要求1所述的装置(10)，其中，F₁是采样幅度的一个矩M_i的函数F₁[M_i]，其中i是一个矩M_i的阶，而F₂是采样幅度的另一个矩M_j的函数F₂[M_j]，其中j是另一个矩M_j的阶，并且i≠j。

3.如权利要求2所述的装置(10)，其中，F₁[M_i]＝M_i ^k/i，并且F₂[M_j]＝M_j ^k/j，其中k是任意实数。

4.如权利要求2所述的装置(10)，其中，将M_i计算为信号的第i次功率的期望值，并且将M_j计算为信号的第j次功率的期望值。

5.如权利要求2所述的装置(10)，其中，F₁和F₂中的至少一个包括归一化因子。

6.如权利要求2所述的装置(10)，其中，比F₁[M_i]/F₂[M_j]包括一个矩M_i和另一个矩M_j之比。

7.如权利要求6所述的装置(10)，其中，矩M_i和矩M_j都是偶数阶矩。

8.如权利要求6所述的装置(10)，其中，矩M_i和矩M_j都是奇数阶矩。

9.如权利要求7所述的装置(10)，其中，M_i包括第二阶矩，而M_j包括第四阶矩。

10.如之前任一权利要求所述的装置(10)，其中，所述处理器(14)根据以下的至少之一来改变矩的至少之一的阶：采样幅度的分布的不对称度；采样幅度的矩的值；所估计的信号质量。

11.如权利要求1-9任一项所述的装置(10)，其中，处理器(14)通过从比中导出信号质量参数的值来估计信号质量。

12.如权利要求11所述的装置(10)，还包括针对不同比的信号质量参数值的查找表，其中，所述处理器(14)通过将导出的比与查找表中的一个或多个比进行比较以导出信号质量参数值。

13.如权利要求12所述的装置(10)，其中，所述比较包括在查找表的信号质量参数值之间内插，以导出信号质量参数值。

14.如权利要求12所述的装置(10)，其中，对查找表中的信号质量参数值进行对数间隔。

15.如权利要求11所述的装置(10)，其中，所述信号质量参数是：误比特率；信噪比；误块率；分组差错率中的之一。

16.如权利要求1-9任一项所述的装置(10)，其中，所述接收机(13)对信号中的符号流中的所有符号的幅度进行采样。

17.如权利要求1-9任一项所述的装置(10)，其中，所述符号是比特。

18.如权利要求1-9任一项所述的装置(10)，其中，所述幅度是幅值。

19.一种估计信号质量的方法，所述方法包括：

对接收到的信号的符号的幅度进行采样；

确定比F₁/F₂，其中F₁和F₂中的每一个都是采样幅度的一个或多个矩的函数，并且F₁和F₂是不同的；

从所确定的比中估计信号质量；

对在时间周期期间所接收到的符号的幅度进行采样；以及

根据所估计的信号质量改变时间周期。

20.如权利要求19所述的方法，其中，F₁是采样幅度的一个矩M_i的函数F₁[M_i]，其中i是一个矩M_i的阶，而F₂是采样幅度的另一个矩M_j的函数F₂[M_j]，其中j是另一个矩M_j的阶，并且i≠j。

21.如权利要求20所述的方法，其中，F₁[M_i]＝M_i ^k/i，并且F₂[M_j]＝M_j ^k/j，其中k是任意实数。

22.如权利要求20所述的方法，其中，将M_i计算为信号的第i次功率的期望值，并且将M_j计算为信号的第j次功率的期望值。

23.如权利要求20所述的方法，其中，F₁和F₂中的至少之一包括归一化因子。

24.如权利要求20所述的方法，其中，比F₁[M_i]/F₂[M_j]包括一个矩M_i和另一个矩M_j之比。

25.如权利要求24所述的方法，其中，所述矩都是偶数阶矩。

26.如权利要求24所述的方法，其中，所述矩都是奇数阶矩。

27.如权利要求25所述的方法，其中，一个矩是第二阶矩，而另一个矩是第四阶矩。

28.如权利要求19到27的任意之一所述的方法，包括根据以下中的至少之一来改变矩的至少之一的阶：采样幅度的分布的不对称度；采样幅度的矩的值；所估计的信号质量。

29.如权利要求19到27的任意之一所述的方法，包括通过从比中导出信号质量参数的值来估计信号质量。

30.如权利要求29所述的方法，还包括，通过将导出的比与针对不同比的信号质量参数值的查找表中的一个或多个比进行比较以导出信号质量参数值。

31.如权利要求30所述的方法，其中，所述比较包括在查找表的信号质量参数值之间内插，以导出信号质量参数值。

32.如权利要求30所述的方法，其中，对查找表中的信号质量参数值进行对数间隔。

33.如权利要求29所述的方法，其中，所述信号质量参数是：误比特率；信噪比；误块率；分组误差率中的之一。

34.如权利要求19到27的任意之一所述的方法，包括对信号中的符号流的所有符号的幅度进行采样。

35.如权利要求19到27的任意之一所述的方法，其中，所述符号是比特。

36.如权利要求19到27的任意之一所述的方法，其中，所述幅度是幅值。

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