CN101212236B - Td-scdma终端及其干扰小区信息检测和信道估计的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种TD-SCDMA终端及其干扰小区信息检测和信道估计的方法。所述方法包括如下步骤：A、计算由高层提供的干扰小区和服务小区的初始信道特征向量；B、对所述初始信道特征向量进行干扰抵消；C、根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量。本发明提供的技术方案运算量低，为需要同频干扰小区信息作为输入的算法，如同频小区时延和功率检测算法、同频干扰下同步算法等，提供实时准确的干扰小区信息，也能同时获得服务小区的信道特征向量，从而有效地提高接收机性能。

Description

TD-SCDMA终端及其干扰小区信息检测和信道估计的方法 

技术领域

本发明涉及移动通信领域，特别是涉及一种TD-SCDMA终端及其干扰小区信息检测和信道估计的方法。 

背景技术

随着无线通信技术的发展和第三代移动通信(3G)在全球范围内的兴起，无线资源做为一种有限的资源，变的越来越紧张。对于3G主流标准之一的时分同步码分多址(TD-SCDMA)***来说，其被分配的无线资源也是非常有限的。为了提高TD-SCDMA***的频谱利用率，同频组网成为了一种有效的解决方案。同频组网条件下的TD-SCDMA***中，同频干扰显著增加，有效地检测干扰小区信息和去除干扰成为同频组网的关键。 

因此，如何提供一种干扰小区信息检测和信道估计的方法就成为亟待解决的技术问题。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种TD-SCDMA终端及其干扰小区信息检测和信道估计的方法，以降低干扰小区信息检测和信道估计中的运算量。 

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下： 

一种TD-SCDMA终端进行干扰小区信息检测和信道估计的方法，包括如下步骤： 

A、计算由高层提供的干扰小区和服务小区的初始信道特征向量； 

B、对所述初始信道特征向量进行干扰抵消； 

C、根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量。 

较佳地，步骤A中，所述由高层提供的干扰小区为：高层从通过广播信息获取的所有邻小区中选取的接收信号码功率(RSCP)最大的N个邻小区。 

较佳地，步骤A中，使用midamble码计算初始信道特征向量，具体为： 

i＝1，...，N+1，其中，H₁为服务小区的初始信道特征向量，H₂，H₂，...，H_N+1为N个邻小区的初始信道特征向量，R_{dl_mid}为接收到的midamble码，Mid_i为经过QPSK映射的本地复值midamble码序列。 

较佳地，步骤B进一步包括：B1、将所述初始信道特征向量分为两组，得到第一初始信道特征向量序列和第二初始信道特征向量序列，每组中均包括服务小区的初始信道特征向量；B2、分别对第一初始信道特征向量序列和第二初始信道特征向量序列进行干扰抵消，得到第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列。 

较佳地，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表包括：对第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列中非服务小区的信道特征向量的信号强度进行排序，选择信号强度最大的M个信道特征向量对应的M个小区为最终的干扰小区。 

较佳地，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表包括：基于信号强度门限判决法分别在第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列中选择初步的干扰小区，其中，所述信号强度门限判决法为：比较邻小区的信号强度和服务小区的信号强度，取高于设定门限的邻小区为初步的干扰小区；在所述初步的干扰小区中选择信号强度最大的M个小区为最终的干扰小区。 

较佳地，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的服务小区信道特征向量包括：判断所述选择的最终的M个干扰小区对应的信道特征向量是否均位于第一信道特征向量序列或均位于第二信道特征向量序列中，若是，则确定第一信道特征向量序列或第二信道特征向量序列中的服务小区信道特征向量为最终的服务小区信道特征向量；否则，对包含最终的干扰小区对应的信道特征向量多的信道特征向量序列中的服务小区信道特征向量，和另一个信道特征向量序列中包含的最终的干扰小区对应的信道特征向量再次进行干扰抵消，确定再次进行干扰抵消后的服务小区信道特征向量为最终的服务小区信道特征向量。 

较佳地，基于功率特征窗法或者最大径功率选择法确定所述信号强度。 

一种TD-SCDMA终端，包括调度模块和功能模块，还包括： 

初始信道特征向量生成模块，用于计算由高层提供的干扰小区和服务小区的初始信道特征向量； 

干扰抵消模块，用于对所述初始信道特征向量进行干扰抵消； 

干扰小区列表选择及信道估计模块，用于根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量。 

本发明提供的技术方案运算量低，为需要同频干扰小区信息作为输入的算法，如同频小区时延和功率检测算法、同频干扰下同步算法等，提供实时准确的干扰小区信息，也能同时获得服务小区的信道特征向量，从而有效地提高接收机性能。 

附图说明

图1为本发明较佳实施例的TD-SCDMA终端结构示意图； 

图2为本发明较佳实施例的TD-SCDMA终端进行干扰小区信息检测和信道估计的方法流程图； 

图3为本发明较佳实施例的TD-SCDMA终端进行干扰小区信息检测和信道估计的方法实际实现时的调度流程示意图。 

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。 

如图1所示，本发明较佳实施例的TD-SCDMA终端包括调度模块10和功能模块20，调度模块10用于按照一定时序对各个功能模块20进行调度执行；功能模块20用于实现TD-SCDMA终端的特定功能，功能模块20可以包括小区搜索模块、联合检测模块、信道编解码模块以及基带调制解调模块(图未示)等；在TD-SCDMA终端中还增加设置了初始信道特征向量生成模块30、干扰抵消模块40、干扰小区列表选择及信道估计模块50。 

初始信道特征向量生成模块30，根据高层提供的RSCP最大的N个可能的干扰小区和服务小区的midamble码，和接收的工作时隙的midamble码，计算N+1个初始信道特征向量。以下取N＝6为例进行描述。 

各midamble码对应的初始信道特征向量为： 

$H_i=\mathrm{IFFT}\left(\mathrm{FFT}\left({\mathrm{Mid}}_i^{-1}{R}_{\mathrm{dl}\_\mathrm{mid}}\right)\right)=\mathrm{IFFT}\left[\frac{\mathrm{FFT}\left(R_{\mathrm{dl}\_\mathrm{mid}}\right)}{\mathrm{FFT}\left({\mathrm{Mid}}_i\right)}\right],$ i＝1，...，N+1。 

其中，H₁为服务小区的初始信道特征向量，H₂，H₂，...，H_N+1为N个邻小区的初始信道特征向量，R_{dl_mid}为接收到的midamble码，Mid_i为经过QPSK映射的本地复值midamble码序列。 

干扰抵消模块40，对上述初始信道特征向量进行干扰抵消，得到去除邻小区干扰的信道特征向量序列。 

由于直接对N+1个初始信道特征向量进行干扰抵消运算量很大，本发明中干扰抵消模块40将其分成两组来做干扰抵消，每组包括一个服务小区的信道特征向量和三个邻小区特征向量，分组结果为：S₁＝[H₁ H₂ H₃ H₄]，S₂＝[H₁ H₅ H₆ H₇]，分别对S₁和S₂做干扰抵消得到信道特征向量序列：S₁′＝

H₁′H₂′H₃′H₄′、S₂′＝

H₁″H₅′H₆′H₇′。 

干扰小区列表选择及信道估计模块50，根据干扰抵消之后的信道特征向量，选择最可能的M个邻小区作为干扰小区，并根据干扰抵消之后的信道特征向量和选定的干扰小区，生成最终的服务小区信道特征向量。以下取M＝3为例进行描述。 

具体地，干扰小区列表选择及信道估计模块50对序列S₁′和S₂′中各邻小区信道特征向量H_i′，i＝2，3，4，5，6，7，基于一定的判决准则选取干扰小区。例如，对S₁′和S₂′中各邻小区信道特征向量的信号强度进行排序，选择信号强度最大的M个信道特征向量对应的M个小区为最终的干扰小区；又例如，基于信号强度门限判决法分别在S₁′和S₂′中选择初步的干扰小区，在所述初步的干扰小区中选择信号强度最大的M个小区为最终的干扰小区。在确定最终的干扰小区列表后，根据干扰抵消之后的信道特征向量和选定的干扰小区，生成最终的服务小区信道特征向量。最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量的获取过程请参见后文关于本发明较佳实施例的方法中的描述。 

本发明通过在TD-SCDMA终端中增加上述模块，可以准确的实时检测干扰小区信息，从而为需要做干扰抵消的功能模块如同频联合检测模块、同步模块、计算各干扰小区功率和时延的模块等，提供准确的干扰小区信息，同时生成去除干扰的服务小区信道特征向量。 

如图2所示，本发明较佳实施例的TD-SCDMA终端进行干扰小区信息检测和信道估计的方法，主要包括如下步骤： 

步骤201、计算各可能干扰小区和服务小区的初始信道特征向量； 

可能干扰小区信息由高层提供，包括所有同频和非同频邻小区。高层可以由广播信息获得所有邻小区的信息，并从中选取RSCP最大的N个配置给物理层作为输入参数，本步骤共计算N+1个初始信道特征向量。在本步骤中，可以使用midamble码计算初始信道特征向量，各midamble对应的信道特征向量为： 

$H_i=\mathrm{IFFT}\left(\mathrm{FFT}\left({\mathrm{Mid}}_i^{-1}{R}_{\mathrm{dl}\_\mathrm{mid}}\right)\right)=\mathrm{IFFT}\left[\frac{\mathrm{FFT}\left(R_{\mathrm{dl}\_\mathrm{mid}}\right)}{\mathrm{FFT}\left({\mathrm{Mid}}_i\right)}\right],$ i＝1，...，N+1， 

其中，H₁为服务小区的初始信道特征向量，H₂，H₂，...，H_N+1为N个邻小区的初始信道特征向量，R_{dl_mid}为接收到的midamble码，Mid_i为经过QPSK映射的本地复值midamble码序列。 

步骤202、对步骤201获得的N+1个初始信道特征向量进行干扰抵消； 

由于直接对N+1个初始信道特征向量进行干扰抵消运算量很大，本发明将N+1个初始信道特征向量分成两组来做干扰抵消，每组包括一个服务小区的信道特征向量和三个邻小区特征向量。分组结果为：S₁＝[H₁ H₂ H₃ H₄]，S₂＝[H₁ H₅ H₆ H₇]，分别对S₁和S₂做干扰抵消得到信道特征向量序列：S₁′＝

H₁′H₂′H₃′H₄′

、S₂′＝

H₁″H₅′H₆′H₇′

。 

步骤203、根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量。 

在本步骤中，确定最终的干扰小区列表可以先对S₁′、S₂′中非服务小区的信道特征向量的信号强度进行排序，选择信号强度最大的M个信道特征向量对应的M个小区为最终的干扰小区。其中，信号强度的计算方法可以为功率特征窗法、最大径功率选择法等，下面以功率特征窗法为例进行说明，其具体包括如下步骤： 

(1)逐码片计算H_i′，i＝2，3，4，5，6，7的功率得到|H_i′|； 

(2)在H_i′，i＝2，3，4，5，6，7的功率序列|H_i′|中计算功率特征窗， $W_{i,1}=\underset{k=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,k}^{\′2},$ $W_{i,2}=\underset{k=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,k+1}^{\′2}$ ，...， $W_{i,m}=\underset{k=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,k+m}^{\′2}$ ，W为功率特征窗长(可取W＝16)，m＝112； 

(3)确定各信道特征向量对应的最大功率窗位置，从每个功率特征窗功 率序列中选择最大的窗功率W_final，i＝max(W_i，1，W_i，2，...)。 

(4)从序列W_final，i，i＝2，3，4，5，6，7中选取最大的M个，其信道特征向量对应的midamble码即为干扰小区的midamble码。 

最终选定的H_i′，i＝k，m，n，{k，m，n}

{2，3，4，5，6，7}有两种可能： 

(a)H_i′∈S₁′或者H_i′∈S₂′，

i∈{k，m，n}，即最终选定的干扰小区全部位于序列S₁′或S₂′中，则最终干扰抵消后的序列S₁′或S₂′即是最终输出的信道特征向量，其中H₁′或H₁″为服务小区的信道特征向量； 

(b)最终选定的干扰小区有两个位于序列S₁′，一个位于S₂′中，或者有两个位于序列S₂′，一个位于S₁′中，则需要对在步骤(4)中选定的序列H_i′，i＝k，m，n，{k，m，n}

{2，3，4，5，6，7}再做一次干扰抵消。这时要做的就不必是4个小区(1个服务小区和3个邻小区)的干扰抵消运算了，而只需要在H₁′或H₁″和H_j′，j∈{k，m，n}之间做2个小区的干扰抵消即可。 

下面举两个例子，假设步骤(4)选取的干扰小区序列为H_i′，i＝2，3，5，H₂′∈S₁′，H₃′∈S₁′而H₅′∈S₂′，则最终需要的服务小区信道特征向量只需在H₁′和H₅′之间再做一次干扰抵消即可；假设步骤(4)选取的干扰小区序列为H_i′，i＝2，5，6，H₂′∈S₁′，H₅′∈S₂′，而H₆′∈S₂′，则最终需要的服务小区信道特征向量只需在H₁″和H₂′之间再做一次干扰抵消即可。 

由于干扰抵消算法的运算量很大，虽然为了减少运算量上面提出了将6个干扰小区分成两组来做，这样在一定程度上降低了运算量。但实际实现中，如果在一个子帧的一个时隙内做完上述检测，运算量仍然很大。为进一步降低运算量，可以把这种分组在时域上进行调度。这时每个子帧独立进行干扰小区检测，判决标准要发生变化，一般可以根据去干扰后信道特征向量计算本小区(服务小区)和邻小区的信号强度，比较邻小区的信号强度和本小区的信号强度，高于一定门限的邻小区即可认定为干扰小区，当然这种判决标准并不是唯一的，也可以采用其它标准进行判决。 

如图3所示，基于时域的调度的基本流程如下： 

步骤301、将高层配给的邻小区分成两组{A，B，C}和{D，E，F}，在第1个子帧基于干扰抵消计算{S，A，B，C}的信道特征向量，选取干扰小区； 

步骤302、在第2个子帧基于干扰抵消计算{S，D，E，F}的信道特征向量，选 取干扰小区； 

步骤303、从步骤301和步骤302选取的干扰小区中，根据信号从强到弱，选取最终的M个干扰小区； 

步骤304、从第3子帧开始，直到本检测周期结束(检测周期可选10个子帧)，一直使用步骤303选定的干扰小区做干扰抵消。亦既每个检测周期(可选10个子帧)前两子帧进行干扰小区检测，其余子帧使用检测到的干扰小区做干扰抵消。这样高层只需每个周期提供一次候选邻小区即可，物理层在一个检测周期中每个子帧的运算量也得到了控制。 

本发明用于实时检测干扰小区信息，并获得去除干扰的服务小区的信道特征向量。检测获得的干扰小区信息可以作为同频小区时延和功率检测算法、同频干扰下同步算法等的干扰小区信息。本发明的方法运算量低，适合实时检测干扰小区信息，能提高获得的服务小区信道特征向量的准确性。 

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。 

Claims (10)

1.一种TD-SCDMA终端进行干扰小区信息检测和信道估计的方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、计算由高层提供的干扰小区和服务小区的初始信道特征向量；

B、对所述初始信道特征向量进行干扰抵消；

C、根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量；

步骤B进一步包括：

B1、将所述初始信道特征向量分为两组，得到第一初始信道特征向量序列和第二初始信道特征向量序列，每组中均包括服务小区的初始信道特征向量；

B2、分别对第一初始信道特征向量序列和第二初始信道特征向量序列进行干扰抵消，得到第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A中，所述由高层提供的干扰小区为：

高层从通过广播信息获取的所有邻小区中选取的接收信号码功率RSCP最大的N个邻小区。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

步骤A中，使用midamble码计算初始信道特征向量，具体为：

i＝1，...，N+1，其中，H₁为服务小区的初始信道特征向量，H₂，H₃，...，H_N+1为N个邻小区的初始信道特征向量，R_{dl_mid}为接收到的midamble码，Mid_i为经过QPSK映射的本地复值midamble码序列。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表包括：

对第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列中非服务小区的信道特征向量的信号强度进行排序，选择信号强度最大的M个信道特征向量对应的M个小区为最终的干扰小区。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表包括：

基于信号强度门限判决法分别在第一信道特征向量序列和第二信道特征向量序列中选择初步的干扰小区，其中，所述信号强度门限判决法为：比较邻小区的信号强度和服务小区的信号强度，取高于设定门限的邻小区为初步的干扰小区；

在所述初步的干扰小区中选择信号强度最大的M个小区为最终的干扰小区。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，步骤C中，所述根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的服务小区信道特征向量包括：

判断所述选择的最终的M个干扰小区对应的信道特征向量是否均位于第一信道特征向量序列或均位于第二信道特征向量序列中，若是，则确定第一信道特征向量序列或第二信道特征向量序列中的服务小区信道特征向量为最终的服务小区信道特征向量；

否则，对包含最终的干扰小区对应的信道特征向量多的信道特征向量序列中的服务小区信道特征向量，和另一个信道特征向量序列中包含的最终的干扰小区对应的信道特征向量再次进行干扰抵消，确定再次进行干扰抵消后的服务小区信道特征向量为最终的服务小区信道特征向量。

7.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于：

基于功率特征窗法或者最大径功率选择法确定所述信号强度。

8.一种TD-SCDMA终端，包括调度模块和功能模块，其特征在于，还包括：

初始信道特征向量生成模块，用于计算由高层提供的干扰小区和服务小区的初始信道特征向量；

干扰抵消模块，用于对所述初始信道特征向量进行干扰抵消；

干扰小区列表选择及信道估计模块，用于根据干扰抵消得到的信道特征向量确定最终的干扰小区列表和服务小区信道特征向量；

其中，所述干扰抵消模块将所述初始信道特征向量分为两组来进行干扰抵消，每组中均包括服务小区的初始信道特征向量。

9.如权利要求8所述的TD-SCDMA终端，其特征在于，所述由高层提供的干扰小区为：

高层从通过广播信息获取的所有邻小区中选取的RSCP最大的N个邻小区。

10.如权利要求9所述的TD-SCDMA终端，其特征在于：

所述初始信道特征向量生成模块使用midamble码计算初始信道特征向量，具体为：

i＝1，...，N+1，其中，H₁为服务小区的初始信道特征向量，H₂，H₃，...，H_N+1为N个邻小区的初始信道特征向量，R_{dl_mid}为接收到的midamble码，Mid_i为经过QPSK映射的本地复值midamble码序列。

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