CN104253771A - 多参数联合估计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种多参数联合估计方法和装置，其中，所述装置包括：信道估计单元，其利用本地生成的信道状态信息参考信号（CSI-RS）对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；快速傅里叶逆变换单元，其将所述信道状态信息从频域变换到时域；信号功率计算单元，其计算时域上的信道状态信息的信号功率；联合估计单元，其利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。通过本发明实施例的多参数联合估计方法和装置对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了被配置为QCL类型B的R11UE的PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。

Description

多参数联合估计方法和装置

技术领域

本发明涉及无线通信，尤其涉及一种多参数联合估计方法和装置。

背景技术

在LTE-A（Long Term Evolution-Advanced，增强的长期演进）***的R11（Release11，版本11）中，为了支持TM10（Transmission Mode10，传输模式10）中的多点协作（CoMP，Coordinate Multipoint）传输，定义了各种天线端口之间的准协同定位（quasi co-location，QCL）。对于服务小区，在TM10中配置的UE（UserEquipment，用户设备，简称为用户）被配置为以下两种QCL类型之一。

类型A，用于PDSCH（Physical Downlink Shared CHannel，物理下行共享信道）的CRS（Common Reference Signal，公共参考信号）、CSI-RS（Channel StateInformation Reference Signals，信道状态信息参考信号）、和DM-RS（DeModulationReference Signal，解调参考信号）可以被假设为关于“多普勒频移、多普勒扩展、平均时延、以及时延扩展”的准协同定位。

类型B，由高层指示的用于PDSCH的DM-RS和特定CSI-RS资源被假设为关于“多普勒频移、多普勒扩展、平均时延、以及时延扩展”的准协同定位。对于每个CSI-RS资源，网络可以通过RRC（Radio Resource Control，无线资源控制）信令指示一个小区的CSI-RS端口和CRS端口，可以被假设为关于“多普勒频移和多普勒扩展”的准协同定位。

在一些CoMP场景中，如图1所示，一个UE与服务小区TP#1同步，同时，其从CoMP集中的其他传输点（TP#2）接收PDSCH。然而，在服务小区（TP#1）和PDSCH小区（TP#2）之间可能会有时间偏移（timing offset）Δt。当前，如果该UE被配置为类型B，则用于PDSCH解调的CRS不能被用于估计平均时延（average delay）和时延扩展（delay spread）。因此，需要研究新的时间偏移估计方法和时延扩展估计方法。

此外，在下行CoMP中，CRS-RS受到的噪声和干扰与CRS受到的噪声和干扰不同。CSI-RS资源单元只受到CoMP集外的噪声和干扰。然而，基于CRS的估计提供了CoMP集外噪声和CoMP集内干扰的总和。因此，在TM10中，基于CSI-RS的噪声和干扰功率估计对于CQI（Channel Quality Indicator，信道质量指示符）计算是必需的。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

本发明实施例提供了一种多参数联合估计方法和装置，以解决背景技术所指出的问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种多参数联合估计装置，其中，所述装置包括：

信道估计单元，其利用本地生成的信道状态信息参考信号（CSI-RS）对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；

快速傅里叶逆变换单元，其将所述信道状态信息从频域变换到时域；

信号功率计算单元，其计算时域上的信道状态信息的信号功率；

联合估计单元，其利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种多参数联合估计方法，其中，所述方法包括：

利用本地生成的CSI-RS对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；

对所述信道状态信息进行快速傅里叶逆变换，将所述信道状态信息从频域变换到时域；

计算时域上的信道状态信息的信号功率；

利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

本发明实施例的有益效果在于，通过本发明实施例的多参数联合估计方法和装置对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了被配置为QCL类型B的R11UE的PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。

在附图中：

图1是CoMP场景的***模式示意图；

图2是本发明实施例的多参数联合估计装置的一个实施方式的组成示意图；

图3是本发明实施例的多参数联合估计装置的另一个实施方式的组成示意图；

图4是图2或图3的实施方式中联合估计单元的组成示意图；

图5是本发明实施例在终端设备中应用案例的组成示意图；

图6是在时域上的多参数联合估计方案的示意图；

图7是联合估计单元的多参数联合估计的处理流程图；

图8是时间偏移估计的一个实施方式的示意图；

图9是时间偏移估计的另一个实施方式的示意图；

图10是采用多参数联合估计的解调性能示意图；

图11是本发明实施例的多参数联合估计方法的流程图。

具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明实施例的前述以及其它特征将变得明显。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明的限制。为了使本领域的技术人员能够容易地理解本发明的原理和实施方式，本发明的实施方式以LTE-A***中的多参数联合估计方法为例进行说明，但可以理解，本发明实施例并不限于上述***，对于涉及多参数联合估计的其他***均适用。

实施例1

本发明实施例提供了一种多参数联合估计装置。图2是该装置的组成示意图，请参照图2，该装置包括：信道估计单元21、快速傅里叶逆变换（IFFT，Inverse Fast FourierTransform）单元22、信号功率计算单元23、以及联合估计单元24，其中，

信道估计单元21利用本地生成的CSI-RS对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息。

其中，本实施例的装置还可以包含一个CSI-RS副本生成单元来生成CSI-RS，以便提供给本实施例的信道估计单元21据此进行信道估计。其中，CSI-RS副本生成单元生成CSI-RS副本的方式可以通过现有手段来实现，在此不再赘述。

其中，本实施例并不限制具体的信道估计方法，典型的，可以采用ZF（ZeroForcing，迫零）信道估计方法。

通过本实施例的信道估计单元21，可以获得接收信号的信道状态信息。

快速傅里叶逆变换（IFFT）单元22将所述信道状态信息从频域变换到时域。

其中，为了进行多参数的联合估计，本实施例通过IFFT单元22将信道状态信息从频域变换到时域。

其中，本实施例以IFFT变换为例，但并不以此作为限制，任何可以将信道状态信息从频域变换到时域的变换方法都包含于本实施例的保护范围。

信号功率计算单元23计算时域上的信道状态信息的信号功率。

其中，利用IFFT单元22的输出，信号功率计算单元23即可计算时域上的信道状态信息的信号功率，以便利用计算出的信号功率进行时间偏移、延迟扩展以及噪声功率的估计。

联合估计单元24利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

其中，利用信号功率计算单元23的输出，联合估计单元24即可对包含时间偏移、延迟扩展以及噪声功率在内的多个参数进行估计，以便对接收信号进行校正并进一步做数据的解调和反馈信息的计算。

其中，具体的估计时间偏移的方式、估计延迟扩展的方式以及估计噪声功率的方式可以采用现有的手段来实现，也可以采用本发明的其他实施例提供的方法来实现，具体将在以下实施例中进行详细说明。

通过本发明实施例的多参数联合估计装置对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。

实施例2

本发明实施例还提供了一种多参数联合估计装置。图3是该装置的组成示意图，请参照图3，与实施例1的多参数联合估计装置不同的是，在本实施例中，该多参数联合估计装置除了包含信道估计单元31、快速傅里叶逆变换（IFFT）单元32、信号功率计算单元33、以及联合估计单元34以外，还包括：窗口添加单元35和零填充单元36，其中，

窗口添加单元35对信道估计单元31估计出的接收信号的信道状态信息添加窗函数。

其中，为了减少由虚子载波添加引起的功率泄露，在本实施例中，可以将信道估计单元31的信道估计结果乘以某个窗口函数。本实施例对这里的窗口函数并不加以限制，典型的，可以采用汉宁窗。

零填充单元36对添加了窗函数的信道状态信息进行零填充，以获得快速傅里叶逆变换单元32的输入。

其中，零填充就是形成2的幂次方IFFT，以降低实现复杂度。在本实施例中，信道估计单元31、快速傅里叶逆变换（IFFT）单元32、信号功率计算单元33、以及联合估计单元34的功能与实施例1的信道估计单元21、快速傅里叶逆变换（IFFT）单元22、信号功率计算单元23、以及联合估计单元24分别相同，其内容被合并于此，在此不再赘述。

通过本发明实施例的多参数联合估计装置对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。相对于实施例1，窗函数的使用可以提高各参数的估计精度。

实施例3

本发明实施例还提供了一种多参数联合估计装置。在本实施例中，该多参数联合估计装置的组成与实施例1或实施例2相同。另外，在本实施例中，联合估计单元24/34具体的利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移和延迟扩展，并利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。其可以包括：时间偏移估计模块41、时延扩展估计模块42、以及噪声功率估计模块43。图4是该联合估计单元24/34的组成示意图，请参照图4。

在时间偏移估计模块41的一个实施方式中，该时间偏移估计模块41首先应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，然后根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，将选择的每一个信号功率采样值及其后续第二预定数量的信号功率采样值相加，获得对应选择的每一个信号功率采样值的能量值，从上述得到的能量值中选择最大能量值，并根据其对应的到达时间确定时间偏移量。

其中，第二预定数量小于第一预定数量，但本实施例并不限制第一预定数量和第二预定数量的值，其可以预先设定，也可以根据其他策略决定，本实施例并不以此作为限制。

其中，如果其后续的信号功率采样值的数量小于第二预定数量，则以其后续的所有信号功率采样值作为所述第二预定数量的信号功率采样值，计算方法同上，在此不再赘述。

其中，确定了到达时间，即可据此确定时间偏移量，具体的确定时间偏移量的方式可以采用现有手段，本实施例并不以此作为限制。

在时间偏移估计模块41的另一个实施方式中，该时间偏移估计模块41首先应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，然后选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值作为候选信号功率采样值，根据所述候选信号功率采样值中距离初始同步时间最近的候选信号功率采样值的到达时间确定时间偏移量。

其中，本实施例并不限制预设门限值的大小，该预先门限值可以预先设定，也可以根据其他策略决定，本实施例并不以此作为限制。

其中，与前一实施方式类似，确定了到达时间，即可据此确定时间偏移量，具体的确定时间偏移量的方式可以采用现有手段，本实施例并不以此作为限制。

在时延扩展估计模块42的一个实施方式中，该时延扩展估计模块42首先应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，然后根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，对选择出的各个信号功率采样值的能量及其到最新同步定时的距离进行加权平均，获得时延扩展量。

在时延扩展估计模块42的另外一个实施方式中，该时延扩展估计模块42首先应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，然后选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小某个预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值中，距离最新同步定时最远的信号功率采样值所对应的时间偏移距离作为时延扩展量。

在噪声功率估计模块43的一个实施方式中，该噪声功率估计模块43根据预设的噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

其中，噪声功率估计窗口简称为噪声窗，在本实施例中，预先设置对应不同***带宽的噪声窗的起始位置和终止位置。噪声功率估计模块43在估计噪声功率时，根据***带宽确定其对应的噪声窗的起始位置和终止位置，再在该起始位置和终止位置范围内，对噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

在噪声功率估计模块43的另外一个实施方式中，该噪声功率估计模块43根据时延扩展值确定噪声功率估计窗口的起始位置，并根据快速傅里叶逆变换的点数确定噪声功率估计窗口的终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

其中，快速傅里叶逆变换的点数根据***带宽不同而不同，也可以预先设置，本实施例并不以此作为限制。

其中，噪声窗的起始位置和终止位置是以点数的方式表示，这一点与现有技术相同，在此不再赘述。

在本实施例中，将联合估计单元分为三个模块来说明其多参数联合估计的功能，然而，本实施例并不以此作为限制，例如，时间偏移估计模块41和时延扩展估计模块42可以合并执行，对应各自的前一个实施方式，可以找出第一预定数量的信号功率采样值（峰值），然后据此估计时间偏移和时延扩展；对应各自的后一个实施方式，可以找出信号功率门限值，然后据此估计时间偏移和时延扩展。另外，噪声功率估计模块43的两个实施方式可以适用于时间偏移估计模块41和时延扩展估计模块42分开执行的情况，也可以适用于时间偏移估计模块41和时延扩展估计模块42合并执行的情况。

在本实施例中，分别以两个实施方式描述了时间偏移估计模块41、时延扩展估计模块42和噪声功率估计模块43的功能，然而，本实施例并不以此作为限制，任何利用信号功率采样值估计时间偏移和时延扩展，并利用噪声功率采样值估计噪声功率的方式都包含于本实施例的保护范围。

通过本实施例的多参数联合估计装置对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了PDSCH的解调性能，尤其是提高了被配置为QCL类型B的R11UE的PDSCH的解调性能，并提高了数据吞吐量的性能。

为了使实施例1-实施例3的多参数联合估计装置的组成和功能更加清楚易懂，以下通过实施例4结合一个具体实例对本实施例的多参数联合估计装置进行详细说明。

实施例4

本发明实施例提供了一种终端设备。图5是该终端设备的组成示意图，该终端设备包含了多参数联合估计装置，其可以通过实施例1-实施例3的多参数联合估计装置来实现。请参照图5，该终端设备包括：ZF信道估计单元51、窗口添加单元52、零填充单元53、IFFT单元54、Norm单元55、TO估计和补偿单元56、时延扩展估计单元57、噪声功率估计单元58、DM-RS信道估计单元59、NZP CSI-RS信道估计单元510、以及CSI-RS副本生成单元511。

其中，ZF信道估计单元51、窗口添加单元52、零填充单元53、IFFT单元54、Norm单元55、TO估计和补偿单元56、时延扩展估计单元57、噪声功率估计单元58可以分别通过前述实施例的信道估计单元21/31、窗口添加单元35、零填充单元36、IFFT单元22/32、信号功率计算单元23/33、时间偏移估计模块41、时延扩展估计模块42、噪声功率估计模块43来实现，具体组成和功能已经在前述实施例1-实施例3中做了说明，内容相同之处不再重复说明。

请参照图5，α^(p)表示CSI-RS副本（p=15～22）。Y是频域上的接收信号，其可以表示为公式（1）：

$Y(l,k)=H(l,k)\×S(l,k)\×e^{{-j2\mathrm{\π\Δtk}/N}_{\mathrm{fft}}}+n(l,k)---\left(1\right)$

对于ZF信道估计单元51，如实施例1所述，其利用本地生成的CSI-RS对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息。ZF信道估计可以被表示为公式（2）：

$H_{\mathrm{ZF}}(a,b,n_s,m)=\frac{1}{2}\{Y(a,b,n_s,l,k)*{\mathrm{\α}}^{\left(b\right)}(n_s,l,k)+Y(a,b,n_s,l+1,k)*{\mathrm{\α}}^{\left(b\right)}(n_s,l+1,k)\}---\left(2\right)$

其中，a是接收分支索引（0≤a≤N_rx-1），也即接收天线数的索引；b是发送CSI-RS端口索引（0≤b≤N_tx-1），n_s是子帧索引，l是OFDM（Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，正交频分复用）符号的索引，k是子载波的索引，m是位于RB（Resource Block，资源块）索引内的CSI-RS资源单元（l,k），0≤m≤N_RB-1。

对于窗口添加单元52，如实施例2所述，其对ZF信道估计单元51估计出的接收信号的信道状态信息添加窗函数。其中，添加窗函数也即将ZF估计结果乘以某个窗口函数，由此可以减少由虚子载波添加引起的功率泄露。如公式（3）：

$H_{\mathrm{ZF}}^{\mathrm{win}}(a,b,n_s,m)=H_{\mathrm{ZF}}(a,b,n_s,m)*\mathrm{win}\left(m\right)---\left(3\right)$

其中，窗口函数可以是汉宁窗，也可以是其他窗口函数，本实施例并不以此作为限制，其中，汉宁窗的表达式如公式（4）所示：

$\mathrm{win}\left(m\right)=0.5+0.5\cos \left(\frac{N_{\mathrm{CSIRS}}\mathrm{\&pi;}-2\mathrm{\&pi;m}}{N_{\mathrm{CSIRS}}}\right),m<\frac{N_{\mathrm{CSIRS}}}{2}$ （4）

$\mathrm{win}\left(m\right)=0.5+0.5\cos \left(\frac{N_{\mathrm{CSIRS}}\mathrm{\&pi;}+2\mathrm{\&pi;m}}{N_{\mathrm{CSIRS}}}\right),m\&GreaterEqual;\frac{N_{\mathrm{CSIRS}}}{2}$

对于零填充单元53，如实施例2所述，其对添加了窗函数的信道状态信息进行零填充，以获得快速傅里叶逆变换单元54的输入。其中，填充零就是形成2功率IFFT。IFFT的输入信号可以表示为公式（5）：

其中，IFFT的尺寸N_IFFT如表1所示，根据不同的***带宽，IFFT的尺寸不同。

表1

***带宽（System Bandwidth）	IFFT尺寸（NIFFT）
		1.4M	64
3M	64
		5M	64
10M	64
		15M	128
20M	128

对于IFFT单元54，如实施例1所述，其将经过零填充单元53填充后的信号从频域变换到时域。IFFT单元的输出信号可以通过公式（6）表示。

$H_{\mathrm{ifft}\_\mathrm{out}}(a,b,n_s,m)=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{IFFT}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_{\mathrm{ifft}\_\mathrm{in}}(a,b,n_s,m)e^{{j2\mathrm{\&pi;mk}/N}_{\mathrm{IFFT}}}---\left(6\right)$

对于信号功率计算单元55，如前所述，其根据IFFT单元54的输出可以计算时域上的信道状态信息的信号功率。其中，输出的IFFT的信号功率可以被用于估计定时偏差，时延扩展和噪声功率。该信号功率可以通过公式（7）来表示。

$H_{\mathrm{norm}}^2(a,n_s,m)=\frac{1}{N_{\mathrm{tx}}}\underset{a=0}{\overset{N_{\mathrm{tx}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|H_{\mathrm{ifft}\_\mathrm{out}}(a,b,n_s,m)\right|}^2---\left(7\right)$

在本实施例中，通过信号功率计算单元55计算出时域上的信道状态信息的信号功率后，即可实施多参数的联合估计。

图6示意了本实施例提出的多参数联合估计的主要思想，其可以通过实施例1和实施例2所述的联合估计单元24/34来实现。具体的，在时域上，T窗口内的信号功率采样值被用于估计时间偏移和时延扩展。然后，基于N窗口内的噪声功率采样值，计算CSI-RS信道估计的噪声功率。

图7示意了多参数联合估计的处理流程，请参照图7，该流程包括：

步骤701：应用循环移位将信号率采样值移动到一起。T₁表示循环移位窗长度。

步骤702：利用T窗口内的信号功率采样值估计时间偏移和时延扩展。

步骤703：利用N窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。

在步骤702中，对于时间偏移估计，可以通过时间偏移估计和补偿单元56来实现，如实施例3所述，其利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移，在本实施例中，提出了两种实施方式，但本实施例并不以此作为限制。另外，对于该时间偏移估计和补偿单元56所实现的时间偏移补偿，可以采用现有的补偿方法来实现，在此不再赘述。

图8示意了时间偏移估计的一个实施方式。如图8所示，首先检测K（第一预定数量）个峰值路径。对应的路径索引和信号功率采样值表示为t_peak(k)和V_peak(k)，其中，0≤k≤K-1。处理过程如下所示，其中，T_mask表示掩模窗口长度。

通过以上处理，可以确定能量值最大的峰的路径，其对应的到达时间可以表示为公式（10）。其中，各个峰值路径所对应的能量值可以表示为公式（9）。其中，K_sum表示总的窗口长度。

$t_d=\arg \underset{0\&le;k\&le;K}{\max }\left(G\left(k\right)\right)---\left(10\right)$

$\mathrm{\&Delta;t}=(t_d-T_1)*\frac{N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}}{12*N_{\mathrm{IFFT}}}---\left(14\right)$

有了能量最大的峰的路径的到达时间，即可据此确定时间偏移，具体的，可以通过公式（14）来表示。

$\mathrm{\&Delta;t}=(t_d-T_1)*\frac{N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}}{12*N_{\mathrm{IFFT}}}---\left(14\right)$

其中，N_{FFT_sys}为整个***带宽的FFT尺寸。

图9示意了时间偏移估计的另一个实施方式。如图9所示，在该实施方式中，定义了一个门限值V_TH来找到第一径（能量最大的峰值路径）。具体已经在实施例3中做了说明。可以通过以下公式（11）-（13）来表示。

${\mathrm{\&alpha;}}_{\mathrm{TH}}={10}^{V_{\mathrm{TH}}/10}---\left(11\right)$ $V_{\max }=\arg \underset{{0\&le;t\&le;T}_{\mathrm{window}}-1}{\max }\left(V(a,n_s,t)\right)---\left(12\right)$

t_d=the_first_path(V(a,n_s,t)≥α_TH*V_max)   （13）

同样的，利用该第一径的到达时间，可以根据公式（14）确定时间偏移。

估计出时间偏移Δt以后，即可据此进行补偿，补偿后的数据可以表示为公式（15）。

$Y_{\mathrm{comp}}(a,b,n_s,l,k)=\left\{\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{comp}}(a,b,n_s,l,k)*e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;\&Delta;t}*(k-N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}/2)}{N_{\mathrm{FFT}}}},(0\&le;k\&le;\frac{N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}}{2}-1)\\ Y_{\mathrm{comp}}(a,b,n_s,l,k)*e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;\&Delta;r}*(k-N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}/2+1)}{N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}}},(\frac{N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}}{2}\&le;k\&le;N_{\mathrm{FFT}\_\mathrm{sys}}-1)\end{array}\right.---\left(15\right)$

在步骤702中，对于时延扩展估计，可以通过时延扩展估计单元57来实现，其主要用于对DM-RS CHEST（Channel estimation，信道估计）和CSI-RS CHEST执行MMSE（Minimum MSE，最小MSE（Minimum Squared Error，最小均方差））信道估计。如实施例3所述，其也是利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时延扩展，在本实施例中，同样提出了两种实施方式，但本实施例并不以此作为限制。

其中一种实施方式可以参照图8以及实施例3的说明，输出结果是K个峰值路径的平均值，也即最后计算得到的时延扩展的估计值，就是K个峰值的距离以及能量的加权平均。通过该方式，如果使用图9所示的时间偏移估计方法，K个峰值路径也能基于该门限值被获得。具体的，延时扩展的估计结果可以通过公式（16）-（18）来表示。

${\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{tmpl}}(a,n_s)=\frac{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_{\mathrm{peak}}\left(k\right)\mathrm{\&omega;}\left(k\right)*|t_{\mathrm{peak}}\left(k\right)-t_d|}{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_{\mathrm{peak}}\left(k\right)\mathrm{\&omega;}\left(k\right)}---\left(16\right)$

${\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{tmp}2}(a,n_s)=\frac{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_{\mathrm{peak}}\left(k\right)\mathrm{\&omega;}\left(k\right)*{|t_{\mathrm{peak}}\left(k\right)-t_d|}^2}{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_{\mathrm{peak}}\left(k\right)\mathrm{\&omega;}\left(k\right)}---\left(17\right)$

${\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{rms}}(a,n_s)={\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{tmp}2}(a,n_s)-{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{tmp}1}^2(a,n_s)---\left(18\right)$

其中，ω(k)为功率调节因子。

另一种实施方式可以参照图9以及实施例3的说明。该路径、路径之间的距离以及第1径是最大的，被认为是时延扩展输出。也即，相对于最新的同步定时t_d，最远的那个能量采样点所对应的距离就被认为是时延扩展的估计值。可以表示为公式（19）。

${\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{rms}}(a,n_s)=\underset{0\&le;k\&le;K}{\max }\left\{\right|t_{\mathrm{peak}}\left(k\right)-t_d\left|\right\}---\left(19\right)$

在步骤703中，对于噪声功率估计，可以通过噪声功率估计单元58来实现，如实施例3所述，其利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。

在本实施例中，如果获得了噪声功率估计窗N_window，噪声功率输出可以被表示为：

V_noise(a,n_s,k)=V_noise(a,n_s,(k+t_left)),(0≤k≤N_window-1)   （20）

${\mathrm{\&sigma;}}^2(a,n_s)=\frac{\mathrm{CDM}\_\mathrm{GAIN}*\mathrm{\&beta;}}{N_{\mathrm{window}}}\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{window}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_{\mathrm{noise}}(a,n_s,k)---\left(21\right)$

N_window=t_right-t_left+1   （22）

$\mathrm{\&beta;}=\frac{N_{\mathrm{IFFT}}}{\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{CSIRS}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|\mathrm{win}\left(m\right)\right|}^2}---\left(23\right)$

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{ave}}^2(a,n_s)=(1-{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{noise}}){\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{ave}}^2(a,n_s-1)+{\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{noise}}{\mathrm{\&sigma;}}^2(a,n_s)---\left(24\right)$

其中，t_left和t_right表示窗口边缘。

其中，窗口边缘可以通过两种实施方式确定，但本实施例并不以此作为限制。

在其中一种实施方式中，噪声窗的边缘可以通过公式（25）表示。

$\left\{\begin{array}{c}{t}_{\mathrm{left}}=T_{\mathrm{left}}+t_d\\ t_{\mathrm{right}}=T_{\mathrm{right}}+t_d\end{array}\right.---\left(25\right)$

其中，T_left和T_right可以通过离线参数文件设置默认值如表2所示。t_d为第一径的到达时间，如前所述。

表2

在另外一种实施方式中，可以利用时延扩展的估计结果确定噪声窗的边缘，具体可以通过公式（26）表示。

$\left\{\begin{array}{c}{t}_{\mathrm{left}}={\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{rms}}+T_{\mathrm{gap}}\\ t_{\mathrm{right}}=N_{\mathrm{IFFT}}-T_{\mathrm{gap}}\end{array}\right.---\left(26\right)$

其中，T_gap为一定数目的保护间隔，具体的取值视具体情况而定。

通过本发明实施例提供的终端设备对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。

基于RAN4测试，本发明实施例提供的多参数联合估计装置的性能被显著提高，图10示意了利用本发明实施例的多参数联合估计装置的解调性能。如图10所示，在解调部分，首先有对接收信号的时间偏移补偿。然后，估计出的时延扩展被用于进行基于DM-RS的PDSCH信道估计。并且，多参数联合估计的噪声功率估计结果被发送到CSI反馈部分来计算CQI。图10示意了在CoMP场景下，存在服务小区和PDSCH小区间的时间偏移的情况下，使用本发明实施例的多参数联合估计装置的接收解决方案，由图中可以看出，本发明实施例提供的多参数联合估计装置显著提高了吞吐性能。

本发明实施例还提供了一种多参数联合估计方法，如下面的实施例5所述，由于该方法解决问题的原理与实施例1-4的多参数联合估计装置类似，因此其具体的实施可以参照实施例1-4的装置的实施，内容相同之处不再重复说明。

实施例4

本发明实施例提供了一种多参数联合估计方法。图11是该方法的流程图，请参照图11，该方法包括：

步骤1101：利用本地生成的CSI-RS对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；

步骤1102：对所述信道状态信息进行快速傅里叶逆变换，将所述信道状态信息从频域变换到时域；

步骤1103：计算时域上的信道状态信息的信号功率；

步骤1104：利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

在一个实施方式中，在步骤1102之前，所述方法还可以包括：

步骤1101a：对所述接收信号的信道状态信息添加窗函数；

步骤1101b：对添加了窗函数的信道状态信息进行零填充，以便对所述信道状态信息进行快速傅里叶逆变换。

在步骤1104中，可以利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移和延迟扩展，并利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。具体的，可以通过图7所述的方法来实现，其内容被合并于此，在此不再赘述。

其中，利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移的步骤有以下两种实施方式：

实施方式一：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，将选择的每一个信号功率采样值及其后续第二预定数量的信号功率采样值相加，获得对应选择的每一个信号功率采样值的能量值，从上述得到的能量值中选择最大能量值，并根据其对应的到达时间确定时间偏移量。

实施方式二：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值作为候选信号功率采样值，根据所述候选信号功率采样值中距离初始同步时间最近的候选信号功率采样值的到达时间确定时间偏移量。

其中，利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时延扩展的步骤有以下两种实施方式：

实施方式一：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，对选择出的各个信号功率采样值的能量及其到达时间偏移量的距离进行加权平均，获得时延扩展量。

实施方式二：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小某个预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值中，距离最新同步定时最远的信号功率采样值与所述时间偏移量的距离作为时延扩展量。

其中，利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率的步骤有以下两种实施方式：

实施方式一：根据预设的噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

实施方式二：根据时延扩展值确定噪声功率估计窗口的起始位置，并根据快速傅里叶逆变换的点数确定噪声功率估计窗口的终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

通过本发明实施例提供的方法对包括时间偏移、时延扩展以及噪声功率在内的多个参数进行联合估计，提高了PDSCH的解调性能，提高了数据吞吐量的性能。

本发明以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。逻辑部件例如现场可编程逻辑部件、微处理器、计算机中使用的处理器等。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。

以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。

Claims (10)

1.一种多参数联合估计装置，其中，所述装置包括：

信道估计单元，其利用本地生成的信道状态信息参考信号（CSI-RS）对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；

快速傅里叶逆变换单元，其将所述信道状态信息从频域变换到时域；

信号功率计算单元，其计算时域上的信道状态信息的信号功率；

联合估计单元，其利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置还包括：

窗口添加单元，其对所述信道估计单元估计出的所述接收信号的信道状态信息添加窗函数；

零填充单元，其对添加了窗函数的信道状态信息进行零填充，以获得所述快速傅里叶逆变换单元的输入。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述联合估计单元利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移和延迟扩展，并利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述联合估计单元包括：

时间偏移估计模块，其应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，将选择的每一个信号功率采样值及其后续第二预定数量的信号功率采样值相加，获得对应选择的每一个信号功率采样值的能量值，从上述得到的能量值中选择最大能量值，并根据其对应的到达时间确定时间偏移量；或者，其应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值作为候选信号功率采样值，根据所述候选信号功率采样值中距离初始同步时间最近的候选信号功率采样值的到达时间确定时间偏移量。

5.根据权利要求3所述的装置，其中，所述联合估计单元包括：

时延扩展估计模块，其应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，对选择出的各个信号功率采样值的能量及其到达时间偏移量的距离进行加权平均，获得时延扩展量；或者，其应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小某个预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值中，距离最新同步定时最远的信号功率采样值与所述时间偏移量的距离作为时延扩展量。

6.根据权利要求3所述的装置，其中，所述联合估计单元包括：

噪声功率估计模块，其根据预设的噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果；或者，其根据时延扩展值确定噪声功率估计窗口的起始位置，并根据快速傅里叶逆变换的点数确定噪声功率估计窗口的终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。

7.一种多参数联合估计方法，其中，所述方法包括：

利用本地生成的CSI-RS对接收信号进行信道估计，获得所述接收信号的信道状态信息；

对所述信道状态信息进行快速傅里叶逆变换，将所述信道状态信息从频域变换到时域；

计算时域上的信道状态信息的信号功率；

利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

对所述接收信号的信道状态信息添加窗函数；

对添加了窗函数的信道状态信息进行零填充，以便对所述信道状态信息进行快速傅里叶逆变换。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，利用所述时域上的信道状态信息的信号功率估计所述接收信号的时间偏移、延迟扩展以及噪声功率的步骤包括：

利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移和延迟扩展，并利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，

利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时间偏移的步骤包括：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，将选择的每一个信号功率采样值及其后续第二预定数量的信号功率采样值相加，获得对应选择的每一个信号功率采样值的能量值，从上述得到的能量值中选择最大能量值，并根据其对应的到达时间确定时间偏移量；或者，应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值作为候选信号功率采样值，根据所述候选信号功率采样值中距离初始同步时间最近的候选信号功率采样值的到达时间确定时间偏移量；

利用时域上的时间窗口内的信号功率采样值估计时延扩展的步骤包括：应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，根据信号功率采样值从大到小的顺序选择第一预定数量的信号功率采样值，对选择出的各个信号功率采样值的能量及其到达时间偏移量的距离进行加权平均，获得时延扩展量；或者，应用循环移位将信号功率采样值移动到一起，选取最大的信号功率采样值，将比该最大的信号功率采样值小某个预设门限的信号功率作为信号功率门限值，将大于预设信号功率门限值的信号功率采样值中，距离最新同步定时最远的信号功率采样值与所述时间偏移量的距离作为时延扩展量；

利用时域上的噪声功率估计窗口内的噪声功率采样值估计噪声功率的步骤包括：根据预设的噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果；或者，根据时延扩展值确定噪声功率估计窗口的起始位置，并根据快速傅里叶逆变换的点数确定噪声功率估计窗口的终止位置，对所述噪声功率估计窗口的起始位置和终止位置范围内的噪声功率采样值进行平均，获得噪声功率估计结果。