CN105024955B - 一种噪声功率估计方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种噪声功率估计方法及装置，其中方法包括：获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率。在本申请计算过程中信号功率被消除，仅剩余噪声信号功率；所以采用本申请能够准确计算噪声功率；从而利用噪声功率来进一步改善LTE‑A***的性能。

Description

一种噪声功率估计方法及装置
技术领域
本申请涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种噪声功率估计方法及装置。
背景技术
在移动通讯迅速发展的今天，LTE作为3G到4G技术的演进，是一个高数据率、低时延以及基于全分组的移动通信***；为了适应技术发展和引入诸多更先进的技术，提出LTE***的演进版本LTE-A(LTE Advanced)。
噪声功率作为度量信道质量的一种指标，是LTE-A***的重要参数。所以，估计噪声功率是LTE-A***的一个重要组成部分。相对于LTE***而言，LTE-A***的上行链路最大支持两个码字，两个码字可以空分复用到四个数据层上。所以，LTE-A***的噪声功率估计的难度更大。
因此，现在需要设计一种噪声功率估计的方法，以便可以准确估计噪声功率，从而利用噪声功率来进一步改善LTE-A***的性能。
发明内容
本申请提供了一种噪声功率估计方法及装置，以便可以准确估计噪声功率，从而利用噪声功率来进一步改善LTE-A***的性能。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术手段：
一种噪声功率估计方法，包括：
获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成；
确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间；
针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；
将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
优选的，所述获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱，包括：
获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱；
将每对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每对收发天线对应的子信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
优选的，所述获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱，包括：
利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵；
将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵；
对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
优选的，所述确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合，包括：
获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量；
依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
优选的，所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，包括：
在所述数据层数量为一层的情况下，所述估计区间集合为
在所述数据层数量为二层的情况下，所述估计区间集合为和
在所述数据层数量为三层或四层的情况下，所述估计区间集合为和
其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
优选的，还包括：
获取前一子帧的噪声功率；
计算所述当前子帧的噪声功率与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1；
将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
一种噪声功率估计装置，包括：
第一获取单元，用于获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成；
确定区间单元，用于确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间；
第一计算单元，用于针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；
确定功率单元，用于将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
优选的，所述第一获取单元，包括：
第二获取单元，用于获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱；
确定单元，用于将每个信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每个信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
优选的，所述第二获取单元，包括：
第二计算单元，用于利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵；
第一逆变换单元，用于将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵；
第二逆变换单元，用于对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
优选的，所述确定区间单元，包括：
第三获取单元，用于获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量；
第二确定单元，用于依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
优选的，所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，包括：
在所述数据层数量为一层的情况下，所述估计区间集合为
在所述数据层数量为二层的情况下，所述估计区间集合为和
在所述数据层数量为三层或四层的情况下，所述估计区间集合为和
其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
优选的，还包括：
第四获取单元，用于获取前一子帧的噪声功率；
第三计算单元，用于计算所述当前子帧的噪声功率与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1；
第三确定单元，用于将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
本申请实施例中由于时隙0和时隙1在每个估计区间内既有信号功率又有噪声功率，且，时隙0和时隙1内的信号功率近似一致。所以，采用二阶差分的方式计算噪声功率，由于在计算过程中信号功率被消除，仅剩余噪声信号功率。所以采用本申请能够准确计算噪声功率；从而利用噪声功率来进一步改善LTE-A***的性能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种噪声功率估计方法的流程图；
图2a-2d为本申请实施例提供的一种噪声功率估计方法中的功率延迟谱；
图3为本申请实施例提供的一种噪声功率估计方法中确定当前估计区间集合的流程图；
图4为本申请实施例提供的又一种噪声功率估计方法的流程图；
图5为本申请实施例提供的一种噪声功率估计方法中确定当前子帧的功率延迟谱的流程图；
图6为本申请实施例提供的一种噪声功率估计方法中确定至少一对收发天线对应的子信道的功率延迟谱的流程图；
图7为本申请实施例提供的一种噪声功率估计装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的一种噪声功率估计装置中第一获取单元的结构示意图；
图9为本申请实施例提供的一种噪声功率估计装置中确定区间单元的结构示意图；
图10为本申请实施例提供的又一种噪声功率估计装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在LTE-A***中，一个无线帧包括10个子帧，每个子帧具有两个时隙：时隙0和时隙1。本申请提供对一个子帧进行噪声功率估计的方法，可以理解的是，连续采用本申请提供的方法对每个子帧进行噪声功率估计，则可以计算得到一个无线帧的噪声功率。下面详细介绍对一个子帧进行噪声功率估计的方法。
如图1所示，本申请提供了一种噪声功率估计方法，包括步骤S101～S104：
步骤S101：获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成。
一个子帧由时隙0和时隙1组成，首先，获取当前子帧在时隙0内的功率延迟谱和时隙1内的功率延迟谱。功率延迟谱中包含有信号功率和噪声功率。在无噪声的情况下，时隙0和时隙1内仅传输信号。由于每次发射信号的功率是一致，所以，时隙0和时隙1的功率延迟谱是基本重合的。在有噪声的情况下，时隙0和时隙1内传输信号和噪声。由于噪声无法具有固定大小，即在时隙0内传输的噪声和时隙1内传输的噪声是不一致的，所以，时隙0和时隙1的功率延迟谱是不重合的。
以码字映射到单个数据层为例，对上段内容进行说明：
请参见图2a，为无噪声情况下一个子帧的功率延迟谱。该功率延迟谱中包含时隙0的信号功率曲线和时隙1的信号功率曲线。由图2a可以看出，时隙0的信号功率曲线和时隙1的信号功率曲线基本重合；即在没有噪声影响时，时隙0的信号功率和时隙1的信号功率时基本一致的。并且，在功率延迟谱的首端和尾端信号功率较强，在功率延迟谱的中间部分信号功率较弱。
请参见图2b，为有噪声情况下一个子帧的功率延迟谱。该功率延迟谱中包含时隙0的信号功率曲线和时隙1的信号功率曲线。由图2b可以明显看出，时隙0的信号功率曲线和时隙1的信号功率曲线，在信号功率较强的首端和尾端依旧基本重合；在信号功率较弱的中间部分，时隙0的信号功率曲线和时隙1的信号功率曲线不再重合。
步骤S102：确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间。
由图2b可以明显看出，功率延迟谱中信号功率较强部分的噪声功率不明显，信号功率较弱部分的噪声功率较为明显。所以，应该选择信号功率较弱的部分，作为计算噪声功率的估计区间。
码字可以映射到一个数据层，两个数据层，三个数据层和四个数据层。当码字映射到一个数据层时，由图2b可知，功率延迟谱中仅有一个信号功率较弱的部分，所以当码字映射到一个数据层时对应一个估计区间。在实际应用中，可以将作为估计区间集合；其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
如图2c所示，为码字映射到两个数据层时一个子帧的功率延迟谱。从图2c中可以看出，功率延迟谱中有两个信号功率较弱的部分，所以，当码字映射到两个数据层时对应两个估计区间。在实际应用中，可以将和作为估计区间集合。
如图2d所示，为码字映射到三个或四个数据层时一个子帧的功率延迟谱。从图2d中可以看出，功率延迟谱中有四个信号功率较弱的部分，所以，当码字映射到三个或四个数据层时对应四个估计区间。在实际应用中，可以将和作为估计区间集合。
在得知每个数据层数量的估计区间集合之后，将数据层数据、估计区间集合，以及，数据层数据与估计区间集合的对应关系中存储在数据库中，以便后续步骤中使用。
如图3所示，本步骤S102在具体执行时包括步骤S301～S302：
步骤S301：获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量。
每个子帧在之前已经根据协议确定一个码字所映射的数据层，并存储在MAC层。所以，控制器在MAC层中可以得知与当前子帧对应的当前数据层数量。
步骤S302：依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
在数据库中查找到当前数据层数量，然后，在预先存储的数据层数量与估计区间集合的对应关系中，查找并获取与当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
接着返回图1，进入步骤S103：针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率。
在时隙0的功率延迟谱的估计区间内，在多个采样位置上采集多个功率点。在时隙1的功率延迟谱的同一估计区间内，在相同采样位置上，采集多个功率点。由于每个功率点既有信号功率又有噪声功率，所以然后利用二阶差分算法的思想，消除信号功率对噪声功率的影响，从而估计出噪声功率。
假设在估计区间内采集功率点的数量为N，则可以将时隙0的功率延迟谱的N个功率点记录为：h0(0),h0(1),…h0(n-1)；可以将时隙1的功率延迟谱的N个功率点记录为：h1(0),h1(1),…h1(n-1)。
根据二阶差分公式对时隙0的N个功率点和时隙1的N个功率点做二阶差分：从而计算得到该估计区间内的噪声功率
按照上述在估计区间中计算噪声功率的方式，计算当前估计区间集合中所有估计区间的噪声功率。
步骤S104：将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
步骤S103计算得到当前估计区间集合中所有估计区间的噪声功率之后，计算所有估计区间噪声功率的和值，然后将和值除以估计区间的数量，从而得到一个估计区间内的噪声功率的平均值；将一个估计区间内噪声功率的平均值作为当前子帧的噪声功率。
在获取当前子帧的噪声功率之后，便存储在数据库中，以供后续过程中使用。
由于噪声具有随机性，其变化程度和变化速率都较大。所以，利用当前子帧的时隙0和时隙1计算得到的噪声功率，在一定程度上不能代表噪声功率。所以，为了进一步提高当前子帧噪声功率的准确性，可以基于前一子帧的噪声功率，重新计算当前子帧的噪声功率。
如图4所示，重新计算当前子帧噪声功率的过程包括S401～S403：
步骤S401：获取前一子帧的噪声功率。
前一子帧的噪声功率也可以同样采用本申请提供的噪声功率计算方法计算得到，然后存储在数据库中。前一子帧的噪声功率在一定程度上可以为当前子帧的噪声功率作为参考，以防当前子帧的功率突然急剧增加或减小时，计算得到的噪声功率偏大偏小。
控制器在步骤S104中计算得到当前子帧的噪声功率之后，在数据库中获取前一子帧的噪声功率。
步骤S402：计算所述当前子帧的噪声功率与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1。
计算当前子帧的噪声功率与第一参数的第一乘积，第一乘积为当前子帧的部分功率。计算前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积，第二乘积为前一子帧的部分功率。其中，第一参数和第二参数为0到1之间的任意数值，且两者相加为1。
第一参数和第二参数分别表示考虑当前子帧的噪声功率和前一子帧的噪声功率的重要程度。当第一参数大于0.5时表示，考虑当前子帧的噪声功率大于前一子帧的噪声功率。当第二参数大于0.5时表示，考虑前一子帧的噪声功率大于当前子帧的噪声功率。
优选的情况下，第一参数可以取0.8，第二参数取0.2，即考虑当前子帧的噪声功率大于前一子帧的噪声功率。
步骤S403：将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
将当前子帧的部分噪声功率(第一乘积)和前一子帧的部分噪声功率(第二乘积)的和值，重新作为当前子帧的噪声功率。
由于当前子帧的噪声功率考虑到前一子帧的噪声功率，所以能够提高当前子帧噪声功率的准确性。
本申请实施例中，由于功率延迟谱中既有信号功率又有噪声功率，所以直接在估计区间内估计噪声功率时，容易导致噪声功率估计不准确的问题。由于在时隙0内和时隙1内的信号功率是一致的，所以通过二阶差分算法可以消除信号功率对噪声功率的影响。因此，本申请中在估计噪声功率时采用二阶差分算法，由于消除信号功率的影响，所以能够得到准确的噪声功率。
并且，本申请中依据码字所映射的不同数量的数据层，而采用不同数量的估计区间。然后，再计算每个估计区间的噪声功率，最后在计算所有估计区间的噪声功率的平均值，作为最终的噪声功率。计算多个估计区间的平均的方式，同样也能够提高噪声功率的准确性。
此外，本申请中计算当前子帧的噪声功率时还考虑到前一子帧的噪声功率，所以进一步提高了噪声功率的准确性。
下面介绍图1中步骤S101获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱的具体执行过程。如图5所示，包括S501～S502：
步骤S501：获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱。
在LTE-A***中一般使用多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术来传输信号。所以在LTE-A***中有多个输入端多个输出端，一个输入端和一个输出端之间为一对收发天线对应的子信道。
每个信道上均有噪声，所以可以使用其中一对收发天线对应的子信道的功率延迟谱来估计噪声功率。但是，一对收发天线对应的子信道比较有局限性，可能会导致噪声功率测量不准确。所以优选的情况下，选择两个以上信道的功率延迟谱来计算噪声功率。每个信道的功率延迟谱包括时隙0的功率延迟谱和时隙1的功率延迟谱。
步骤S502：将每个信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每个信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
由于图1中步骤S101之后的步骤均是针对时隙0和时隙1的功率延迟谱来执行的，所以当选择一对收发天线对应的子信道的功率延迟谱来计算噪声功率时，将一对收发天线对应的子信道的时隙0的功率延迟谱，作为后续使用的时隙0的功率延迟谱；将一对收发天线对应的子信道的时隙1的功率延迟谱，作为后续使用的时隙1的功率延迟谱。
当选择两个以上信道的功率延迟谱时，将两个以上信道的时隙0的功率延迟谱的平均值，作为后续使用的时隙0的功率延迟谱；将两个以上信道的时隙1的功率延迟谱的平均值，作为后续使用的时隙1的功率延迟谱；这样能够提高功率延迟谱的准确性，进而提高噪声功率的准确性。
下面介绍步骤S105的具体执行过程，如图6所示，具体包括S601～603：
步骤S601：利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵。
资源粒子(Resource Element，RE)为LTE-A***中最小的资源单位。在时域上占用1个OFDM符号，在频域上为1个子载波(15KHz)。
利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵。有噪信道系数矩阵表示包含有噪声的情况下，发送天线端口到接收天线端口的映射关系。
步骤S602：将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵。
针对一对收发天线对应的子信道：在进行离散傅里叶逆变换后将RE映射到频域，RE在频域对应一道子载波。所以，控制器将所有RE的有噪信道系数矩阵进行离散傅里叶逆变换后，转换为子载波的有噪信道系数矩阵。
由于当前子帧具有时隙0和时隙1两个时隙，为了分别获得两个时隙的子载波的有噪信道系数矩阵，控制器将每个RE的有噪信道系数矩阵针对时隙0进行傅里叶逆变换，从而获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合；再将每个RE的有噪信道系数矩阵针对时隙1进行傅里叶逆变换，从而获得每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合。
其中，时隙0和时隙1的子载波信道系数矩阵集合中包括与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵。
设***中具有NP道子载波，则与子载波一一对应的RE也具有NP个。在对NP个RE的有噪信道系数矩阵集合为在针对时隙0经过离散傅里叶逆变换后，得到时隙0的NP道子载波的信道系数矩阵集合在针对时隙1经过离散傅里叶逆变换后，得到时隙1的NP道子载波的信道系数矩阵集合
步骤S603：对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
分别对矩阵集合和进行功率归一化的NP点离散傅里叶逆变换。分别得到矩阵集合和对应的功率延迟谱和
其中，对矩阵A进行功率归一化的NP点离散傅里叶逆变换的公式为：
对矩阵B进行功率归一化的NP点离散傅里叶逆变换的公式为：
按照上述方法获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱，每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
与图1所示噪声功率估计方法相对应，本申请提供了一种噪声功率估计装置，如图7所示包括：
第一获取单元701，用于获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成；
确定区间单元702，用于确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间；
第一计算单元703，用于针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；
确定功率单元704，用于将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
如图8所示，所述第一获取单元701，包括：
第二获取单元801，用于获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱。
确定单元802，用于将每个信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每个信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
其中，所述第二获取单元801，包括：
第二计算单元8011，用于利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵。
第一变换单元8012，用于将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵。
第二变换单元8013，用于对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
如图9所示，所述确定区间单元702，包括：
第三获取单元901，用于获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量。
第二确定单元902，用于依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，包括：
在所述数据层数量为一层的情况下，所述估计区间集合为在所述数据层数量为二层的情况下，所述估计区间集合为和在所述数据层数量为三层或四层的情况下，所述估计区间集合为 和其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
如图10所示，本申请提供的一种噪声功率估计装置还包括：
第四获取单元705，用于获取前一子帧的噪声功率。
第三计算单元706，用于计算所述当前子帧的噪声功率与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1。
第三确定单元707，用于将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
本申请实施例中，由于功率延迟谱中既有信号功率又有噪声功率，所以直接在估计区间内估计噪声功率时，容易导致噪声功率估计不准确的问题。由于在时隙0内和时隙1内的信号功率是一致的，所以通过二阶差分算法可以消除信号功率对噪声功率的影响。因此，本申请中在估计噪声功率时采用二阶差分算法，由于消除信号功率的影响，所以能够得到准确的噪声功率。
并且，本申请中依据码字所映射的不同数量的数据层，而采用不同数量的估计区间。然后，再计算每个估计区间的噪声功率，最后在计算所有估计区间的噪声功率的平均值，作为最终的噪声功率。计算多个估计区间的平均的方式，同样也能够提高噪声功率的准确性。
此外，本申请中计算当前子帧的噪声功率时还考虑到前一子帧的噪声功率，所以进一步提高了噪声功率的准确性。
本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种噪声功率估计方法，其特征在于，包括：
获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成；确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间；
针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；
将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率；
其中，所述获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱，包括：
获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱；
将每对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每对收发天线对应的子信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱，包括：
利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵；
将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵；
对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合，包括：
获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量；
依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，包括：
在所述数据层数量为一层的情况下，所述估计区间集合为
在所述数据层数量为二层的情况下，所述估计区间集合为和
在所述数据层数量为三层或四层的情况下，所述估计区间集合为和
其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定为所述当前子帧的噪声功率包括：
获取前一子帧的噪声功率；
计算所述每个估计区间的噪声功率的平均值与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1；
将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
6.一种噪声功率估计装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取当前子帧中与时隙0对应的功率延迟谱，以及，与时隙1对应的功率延迟谱；其中，所述当前子帧由时隙0和时隙1组成；
确定区间单元，用于确定与所述当前子帧对应的当前估计区间集合；其中，所述当前估计区间集合包括一个或多个估计区间；
第一计算单元，用于针对每个估计区间：分别在时隙0和时隙1的功率延迟谱的估计区间内，获取相同位置上的多个功率点，对时隙0和时隙1的多个功率点执行二阶差分算法，获得估计区间内的噪声功率；
确定功率单元，用于将每个估计区间的噪声功率的平均值，确定为所述当前子帧的噪声功率；
其中，所述第一获取单元，包括：
第二获取单元，用于获取当前子帧中至少一对收发天线对应的子信道的与时隙0对应的功率延迟谱和与时隙1对应的功率延迟谱；
确定单元，用于将每个信道的与时隙0对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙0的功率延迟谱；将每个信道的与时隙1对应的功率延迟谱的平均值，确定为时隙1的功率延迟谱。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元，包括：
第二计算单元，用于利用最小二乘法信道估计算法，计算每个资源粒子RE在至少一对收发天线对应的子信道上的有噪信道系数矩阵；
第一逆变换单元，用于将每个信道上的每个RE的有噪信道系数矩阵，分别针对所述当前子帧的时隙0和时隙1进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合，和，与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合；其中，子载波信道系数矩阵集合中包含与每个RE一一对应的多个子载波的信道系数矩阵；
第二逆变换单元，用于对每个信道与时隙0对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙0对应的功率延迟谱；对每个信道与时隙1对应的子载波信道系数矩阵集合进行离散傅里叶逆变换，获得每个信道与时隙1对应的功率延迟谱。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定区间单元，包括：
第三获取单元，用于获取与所述当前子帧对应的当前数据层数量；
第二确定单元，用于依据所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，确定与所述当前数据层数量对应的当前估计区间集合。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述数据层数量与估计区间集合的对应关系，包括：
在所述数据层数量为一层的情况下，所述估计区间集合为
在所述数据层数量为二层的情况下，所述估计区间集合为和
在所述数据层数量为三层或四层的情况下，所述估计区间集合为和
其中，NP为子载波数量，Y为功率延迟谱。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定功率单元包括：
第四获取单元，用于获取前一子帧的噪声功率；
第三计算单元，用于计算每个估计区间的噪声功率的平均值与第一参数的第一乘积，并计算所述前一子帧的噪声功率与第二参数的第二乘积；所述第一参数和第二参数的和值为1；
第三确定单元，用于将所述第一乘积和所述第二乘积的和值，确定为所述当前子帧的噪声功率。
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