CN111211850A - 噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质 Download PDF

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CN111211850A CN201911423018.1A CN201911423018A CN111211850A CN 111211850 A CN111211850 A CN 111211850A CN 201911423018 A CN201911423018 A CN 201911423018A CN 111211850 A CN111211850 A CN 111211850A
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Abstract

本申请涉及一种噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质。所述噪声估计方法包括：根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。采用本方法能够提升基站设备的噪声估计准确度。

Description

噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质。
背景技术
SNR(Signal-Noise Ratio，信噪比)是衡量信道质量的一个重要参数，它对链路的自适应控制、频率选择性调度和分集接收等都有重要的意义。SNR通过用户功率与噪声功率之比得到。
在移动通信中，常常需要利用SRS(Sounding Reference Signal，信道探测参考信号)估计噪声功率，以得到SNR。目前，基于SRS的噪声估计方法为：获得SRS对应的时域功率谱图后，设置一个噪声门限值，对于时域功率谱图中大于该噪声门限值的所有功率统计为用户功率，对于时域功率谱图中小于该噪声门限值的所有功率统计为噪声功率。
但是，传统技术中，对于各种终端，基站设备均采用上述噪声估计方法来获取噪声功率，噪声估计的准确度低，从而导致SNR估计不准确，无法为基站设备的资源调度配置提供准确的SNR参考。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升基站设备的噪声估计准确度的噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种噪声估计方法，所述噪声估计方法包括：
根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；
若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；
若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
在其中一个实施例中，所述基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率，包括：
根据信道环境参数，获取所述时域噪声估计变量和所述空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数；
根据所述SRS，分别获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值、所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值；
根据所述第一噪声功率值、所述第二噪声功率值及各所述权重系数，计算得到所述目标终端对应的码分信道噪声功率。
在其中一个实施例中，根据所述SRS获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值的过程包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列；
获取所述码分SRS序列对应的第一时域功率谱图；
根据所述第一时域功率谱图，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一时域功率谱图，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值，包括：
确定所述第一时域功率谱图中用户窗的个数；所述用户窗与发送所述SRS的终端一一对应，所述终端至少包括所述目标终端；
根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
统计所述第一时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
在其中一个实施例中，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括一个用户窗，则在所述第一时域功率谱图中，去除所述一个用户窗内、以及与所述一个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
在其中一个实施例中，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗连续，则去除所述多个用户窗内、以及与所述多个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
在其中一个实施例中，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗间隔分布，则去除各所述用户窗内、以及与各所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
在其中一个实施例中，根据所述SRS获取所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值的过程包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取空闲子载波；
获取所述空闲子载波对应的第二时域功率谱图；
统计所述第二时域功率谱图中功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
在其中一个实施例中，所述基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率，包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取频分SRS序列；
获取所述频分SRS序列对应的第三时域功率谱图；
根据所述第三时域功率谱图，获取所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值；
基于所述第三噪声功率值，获取所述频分信道噪声功率。
在其中一个实施例中，所述根据所述第三时域功率谱图，获取所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值，包括：
在所述第三时域功率谱图中，去除所述目标终端对应的目标用户窗内、以及与所述目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
统计所述第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，得到所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
在其中一个实施例中，所述根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式，包括：
将所述SRS转换为频域信号；
检测所述频域信号中，相邻子载波间的功率差是否大于预设阈值；
若相邻子载波间的功率差大于预设阈值，则确定所述目标终端的信道复用方式为码分复用；
否则，则确定所述目标终端的信道复用方式为频分复用。
第二方面，本申请实施例提供一种噪声估计装置，所述噪声估计装置包括：
检测模块，用于根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；
第一噪声估计模块，用于若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；
第二噪声估计模块，用于若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
第三方面，本申请实施例提供一种基站设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的；由此，对于采用不同信道复用方式的终端，基站设备采用相应的噪声估计规则获取信道噪声功率；避免了传统技术中，基站设备仅基于一种噪声估计方法，对不同信道复用方式的终端进行噪声估计，造成的噪声估计的准确度低，从而导致基站设备SNR估计不准确，影响了基站设备基于SNR的调度等功能实现的问题。本申请提升了5G上行链路中，基站设备的噪声估计准确度，从而提升了基站设备的SNR估计准确度，有利于基站设备根据SNR实现频率调度等功能。
附图说明
图1为一个实施例提供的噪声估计方法的流程示意图；
图2为一个实施例提供的噪声估计方法的流程示意图；
图3为一个实施例中基站设备根据SRS获取第一噪声功率值的过程示意图；
图4为SRS对应的频域信号的频域位置分布图；
图5为一个实施例中步骤S223的细化步骤示意图；
图6为一个实施例提供的第一时域功率谱图中用户窗的分布示意图；
图7为一个实施例提供的第一时域功率谱图中用户窗的分布示意图；
图8为一个实施例中基站设备根据SRS获取第二噪声功率值的过程示意图；
图9为一个实施例提供的噪声估计方法的流程示意图；
图10为一个实施例中步骤S330的细化步骤示意图；
图11为一个实施例提供的噪声估计方法的流程示意图；
图12为一个实施例提供的噪声估计装置的结构框图。
图13为一个实施例提供的基站设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的噪声估计方法、装置、基站设备和计算机可读存储介质，旨在解决传统技术中，基站设备的噪声估计准确度低的技术问题。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体地实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
本申请实施例提供的噪声估计方法，其执行主体可以是噪声估计装置，该噪声估计装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为基站设备的部分或者全部。下述方法实施例中，均以执行主体是基站设备为例来进行说明。
请参考图1，其示出了本申请实施例提供的一种噪声估计方法的流程图，如图1所示，本实施例噪声估计方法可以包括以下步骤：
步骤S100，根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式。
信道复用方式为码分复用或频分复用。
码分复用(CDM，Code Division Multiplexing)是靠不同的编码来区分各路原始信号的一种复用方式，每一个终端可以在同一时间使用同样的频带进行通信，由于各终端使用经过特殊挑选的不同码型，因此各终端之间不会造成干扰。频分复用(FDM，FrequencyDivision Multiplexing)是按频率划分的不同信道，终端分配到一定的频带后，在通信过程中自始至终都占用这个频带通信。
本实施例中，基站设备接收终端发送的SRS(Sounding Reference Symbol，探测参考信号)，该SRS可以是目标终端发送的，也可以是包括目标终端在内的多个终端同时发送的，基站设备根据该SRS检测目标终端的信道复用方式为码分复用或频分复用。
SRS在频域是梳状分布，本实施例基站设备将接收的原始SRS转换为频域信号，通过判断频域信号不同子载波的功率来确定目标终端的信道复用方式。
具体地，若相邻子载波的功率相差较大，则确定目标终端的信道复用方式为码分复用；若相邻子载波的功率相差较小或者相等，则确定目标终端的信道复用方式为频分复用。
步骤S200，若目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于SRS和第一噪声估计规则，获取目标终端对应的码分信道噪声功率。
第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的。
若目标终端的信道复用方式为码分复用，则SRS对应的频域信号中包括空闲子载波，基站设备则采用空闲子载波估计的方式，具体是基站设备获取空闲子载波中传输的功率，并将获取到的功率作为空闲子载波噪声估计变量对应的噪声功率值。
进一步地，基站设备采用时域噪声估计的方式，获取时域噪声估计变量对应的噪声功率值，具体可以是基站设备获取SRS对应的时域功率谱图，在时域功率谱图中去除用户窗以及与用户窗相邻的邻近窗内的用户功率，再在时域功率谱图中统计剩余的功率，得到时域噪声估计变量对应的噪声功率值。
基站设备获取到空闲子载波噪声估计变量对应的噪声功率值、时域噪声估计变量对应的噪声功率值后，基站设备根据当前的信道环境，对空闲子载波噪声估计变量对应的噪声功率值以及时域噪声估计变量对应的噪声功率值分别赋权重系数后加权求和，求和后得到目标终端对应的码分信道噪声功率。
本实施例中，基站设备预置有信道环境与权重系数的映射表，基站设备根据当前的信道环境，在映射表中查找空闲子载波噪声估计变量对应的权重系数，以及时域噪声估计变量对应的权重系数。
可以理解的是，对于不同的信道环境，采用时域噪声估计的方式和空闲子载波估计的方式，估计得到的噪声功率的准确度是不同的。基站设备为了提升加权求和后得到的码分信道噪声功率的准确度，通过在不同信道环境中进行实际测量、仿真，从而对不同的信道环境，设置时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数。
各权重系数的取值范围为[0,1],时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量的权重系数之和为1。也即是，对于不同的信道环境，若时域噪声估计的方式准确度低，空闲子载波估计的方式准确度高，则将时域噪声估计变量的权重系数置为0，将空闲子载波噪声估计变量的权重系数置为1；相反地，若时域噪声估计的方式准确度高，空闲子载波估计的方式准确度低，则将时域噪声估计变量的权重系数置为1，将空闲子载波噪声估计变量的权重系数置为0；进一步地，若时域噪声估计的方式和空闲子载波估计的方式的噪声估计准确度相当，则在(0,1)之间对时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量赋各自的权重系数，以提升码分信道噪声功率的准确度。
步骤S300，若目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于SRS和第二噪声估计规则，获取目标终端对应的频分信道噪声功率。
第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
若目标终端的信道复用方式为频分复用，基站设备则采用时域噪声估计的方式，获取SRS对应的时域功率谱图。基站设备在SRS对应的时域功率谱图中，去除用户窗以及与用户窗相邻的邻近窗内的用户功率，在时域功率谱图中统计剩余的功率，得到功率谱噪声估计变量对应的噪声功率值，并基于功率谱噪声估计变量对应的噪声功率值，获取目标终端对应的频分信道噪声功率。
在5G上行链路中，常常需要利用SRS估计噪声功率，以得到SNR，基站设备再根据估计得到的SNR，实现资源调度配置等功能。传统技术中，通过设置噪声门限值来估计噪声的方法，噪声估计的准确度低，从而导致SNR估计不准确，无法为基站设备的资源调度配置提供准确的SNR参考。本实施例通过根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；信道复用方式为码分复用或频分复用；若目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于SRS和第一噪声估计规则，获取目标终端对应的码分信道噪声功率；第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；若目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于SRS和第二噪声估计规则，获取目标终端对应的频分信道噪声功率；第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的；由此，对于采用不同信道复用方式的终端，基站设备采用相应的噪声估计规则获取信道噪声功率；避免了传统技术中，基站设备仅基于一种噪声估计方法，对不同信道复用方式的终端进行噪声估计，造成的噪声估计的准确度低，从而导致基站设备SNR估计不准确，影响了基站设备基于SNR的调度等功能实现的问题。本实施例提升了基站设备的噪声估计准确度，从而提升了基站设备的SNR估计准确度，有利于基站设备根据SNR实现频率调度等功能。
图2为另一个实施例提供的噪声估计方法的流程图，在上述图1所示实施例的基础上，如图2所示，本实施例噪声估计方法中，步骤S200具体包括步骤S210、步骤S220和步骤S230，具体地：
步骤S210，若目标终端的信道复用方式为码分复用，则根据信道环境参数，获取时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数。
基站设备在预置的信道环境与权重系数的映射表中，根据当前的信道环境参数，在映射表中查找当前信道环境下，时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数。
信道环境根据目标终端所处位置的不同而不同；例如，操场等比较空旷的环境、办公室等室内环境、演唱会等人员密集的环境，等等。本实施例中，作为一种实施方式，若基站设备在映射表中未查找到当前的信道环境，则选择与当前的信道环境最接近的一种信道环境，来获取时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数。
步骤S220，根据SRS，分别获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值、空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
基站设备根据SRS，获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值；具体地，基站设备获取SRS对应的时域功率谱图，在时域功率谱图中去除用户窗以及与用户窗相邻的邻近窗内的用户功率，在时域功率谱图中统计剩余的功率，得到时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
基站设备根据SRS，获取空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值；具体地，基站设备统计SRS对应的频域信号中，空闲子载波中传输的功率，并将统计得到的功率作为空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
步骤S230，根据第一噪声功率值、第二噪声功率值及各权重系数，计算得到目标终端对应的码分信道噪声功率。
参见如下公式1：
Pn＝a*Pa+b*Pb 公式1
其中，Pn表示码分信道噪声功率，Pa表示时域噪声估计变量，Pb表示空闲子载波噪声估计变量，a,b分别表示对应的权重系数。
基站设备获取到第一噪声功率值、第二噪声功率值及各权重系数后，将获取到的值代入公式1中，得到码分信道噪声功率Pn。本实施例结合时域噪声估计的方式和空闲子载波估计的方式的准确度，对采用不同噪声估计的方式得到的第一噪声功率值、第二噪声功率值赋对应的权重系数，提升了码分信道噪声功率的数据准确度。
在上述图2所示实施例的基础上，参见图3，图3为另一个实施例中，根据SRS获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值的过程示意图。如图3所示，本实施例基站设备根据SRS获取第一噪声功率值的过程包括步骤S221、步骤S222和步骤S223，具体地：
步骤S221，从SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列。
本实施例中，基站设备收到SRS后，将SRS转换为频域信号，基站设备从该频域信号中提取码分SRS序列。
具体地，该频域信号为梳状分布，如图4所示，图4为SRS对应的频域信号的频域位置分布图。基站设备根据参数配置可知码分SRS序列在该频域信号中对应的物理资源映射位置，基站设备获取频域起始位置、码分SRS序列的长度和提取间隔后，从该频域信号中以该提取间隔提取出码分SRS序列。
步骤S222，获取码分SRS序列对应的第一时域功率谱图。
基站设备本地生成SRS参考信号，并将生成的SRS参考信号与提取的码分SRS序列做共轭乘，即LS(Least—Square，最小二乘)信道估计，得到的信道估计值作IDFT(InverseDiscrete Fourier Transform，离散傅里叶逆变换)，得到码分SRS序列对应的第一时域功率谱图。
步骤S223，根据第一时域功率谱图，获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
基站设备从第一时域功率谱图中，获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
作为一种实施方式，参加图5，图5为步骤S223的细化步骤示意图，如图5所示，步骤S223包括步骤S223a、步骤S223b、步骤S223c，具体地：
步骤S223a，确定第一时域功率谱图中用户窗的个数。
用户窗与发送SRS的终端一一对应，终端至少包括目标终端。
基站设备通过第一时域功率谱图中的功率谱峰值个数，确定发送SRS的终端的个数，即得到用户窗的个数；其中，SRS可以是目标终端单独发送至基站设备的；SRS也可以是由多个终端发送至基站设备的，目标终端为该多个终端中的任一个终端。
步骤S223b，根据用户窗的个数，在第一时域功率谱图中，去除用户窗内、以及与用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
本实施例中，基站设备根据用户窗的个数，在第一时域功率谱图中，去除用户窗内、以及与用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。具体地：
1)若第一时域功率谱图包括一个用户窗，则在第一时域功率谱图中，去除一个用户窗内、以及与一个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
若第一时域功率谱图中只有一个功率谱峰值，基站设备则确定该SRS是目标终端单独发送至基站设备的，第一时域功率谱图包括的一个用户窗则为目标终端的用户窗。
基站设备在第一时域功率谱图中，去除这一个用户窗内、以及与该一个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。可以理解的是，用户窗内的功率分布点为用户功率对应的分布点。
本实施例中，为了避免由于多径效应导致的功率泄露，所造成的噪声估计误差较大的情况，基站设备将该预设长度的临近窗内的功率分布点作为用户功率的泄露部分也去除，预设长度在实际实施时，可以根据用户功率泄露的情况自行设置。由此，提升了噪声估计的准确度。
2)若第一时域功率谱图包括多个用户窗，且多个用户窗连续，则去除多个用户窗内、以及与多个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
参见图6，图6为第一时域功率谱图包括多个用户窗，且多个用户窗连续时，用户窗的分布示意图。
基站设备去除该多个连续用户窗内的功率分布点，并去除与该多个连续用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。预设长度在实际实施时，可以根据功率泄露的情况自行设置。由此，提升了噪声估计的准确度。
3)若第一时域功率谱图包括多个用户窗，且多个用户窗间隔分布，则去除各用户窗内、以及与各用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
参见图7，图7为第一时域功率谱图包括多个用户窗，且多个用户窗间隔分布时，用户窗的分布示意图。
基站设备去除多个间隔分布的用户窗中，各用户窗内的功率分布点，并去除与各用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。与各用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，是对应用户窗内用户功率的泄露功率，预设长度在实际实施时，可以根据功率泄露的情况自行设置。由此，提升了噪声估计的准确度。
步骤S223c，统计第一时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
本实施例中，为了提升第一噪声功率值的数据准确度，进而提升目标终端对应的码分信道噪声功率的准确度，参见公式2：
Pa＝a1*Pa1+a2*Pa2 公式2
其中，Pa1为基站设备对当前码分信道环境进行多次仿真得到的仿真噪声值，以弥补噪声估计值的误差，Pa2为基站设备统计第一时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，所得到的统计噪声功率值，a1，a2均为设置的系数，由此，通过仿真噪声值对统计噪声功率值进行误差修正，得到的Pa则为第一噪声功率值。
通过本实施例的实施方式，可以提升基站设备根据第一时域功率谱图，获取的第一噪声功率值的数据准确度，进而提升了目标终端对应的频分信道噪声功率的准确度。
在上述图2所示实施例的基础上，参见图8，图8为另一个实施例中，根据SRS获取第二噪声功率值的过程示意图。如图8所示，本实施例根据SRS获取空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值的过程包括步骤S224、步骤S225和步骤S226，具体地：
步骤S224，从SRS对应的频域信号中提取空闲子载波。
本实施例中，基站设备收到SRS后，将SRS转换为频域信号，基站设备从该频域信号中提取空闲子载波。具体提取方式与基站设备从SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列的方式类似，空闲子载波与承载业务数据的子载波间隔分布，基站设备则基于从SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列的方式，将提取位置错位即可实现空闲子载波的提取，在此不再赘述。
步骤S225，获取空闲子载波对应的第二时域功率谱图。
基站设备本地生成SRS参考信号，并将生成的SRS参考信号与提取的空闲子载波做共轭乘，得到的信道估计值再作IDFT，得到空闲子载波对应的第二时域功率谱图。
步骤S226，统计第二时域功率谱图中功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
由于空闲子载波上无用户数据，基站设备统计第二时域功率谱图中所有功率分布点对应的噪声功率，得到空闲子载波统计噪声功率值。
本实施例中，为了提升第二噪声功率值的数据准确度，进而提升目标终端对应的码分信道噪声功率的准确度，参见公式3：
Pb＝b1*Pb1+b2*Pb2 公式3
其中，Pb1为基站设备对当前信道环境进行多次仿真得到的仿真噪声值，以弥补空闲子载波统计噪声功率值的误差，Pb2即为上述得到的空闲子载波统计噪声功率值，b1，b2均为设置的系数，由此，通过仿真噪声值对空闲子载波统计噪声功率值进行误差修正，得到的Pb则为第二噪声功率值。
通过本实施例实施方式，可以提升基站设备根据第二时域功率谱图，获取的第二噪声功率值的数据准确度，进而提升了目标终端对应的频分信道噪声功率的准确度。
图9为另一个实施例提供的噪声估计方法的流程图，在上述图1所示实施例的基础上，如图9所示，本实施例噪声估计方法中，步骤S300包括步骤S310、步骤S320、步骤S330和步骤S340，具体地：
步骤S310，从SRS对应的频域信号中提取频分SRS序列。
SRS对应的频域信号为梳状分布，基站设备根据参数配置可知频分SRS序列在该频域信号中对应的物理资源映射位置，基站设备获取频域起始位置、频分SRS序列的长度和提取间隔后，从该频域信号中以该提取间隔提取出频分SRS序列。
步骤S320，获取频分SRS序列对应的第三时域功率谱图。
基站设备本地生成SRS参考信号，并将生成的SRS参考信号与提取的频分SRS序列做共轭乘，即LS信道估计，得到的信道估计值作离散傅里叶逆变换，得到频分复用时，频分SRS序列对应的第三时域功率谱图。
步骤S330，根据第三时域功率谱图，获取功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
参见图10，图10为步骤S330的细化步骤示意图，如图10所示，步骤S330包括步骤S331和步骤S332，具体地：
步骤S331，在第三时域功率谱图中，去除目标终端对应的目标用户窗内、以及与目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
可以理解的是，频分复用时，按频率划分不同信道，终端分到一定的频带后，在通信过程中自始至终都占用这个频带，即各终端的信道独立。
基站接收到SRS为目标终端单独发送的，则在第三时域功率谱图中，只存在目标终端的目标用户窗。
基站设备去除目标终端对应的目标用户窗内、以及与目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，目标用户窗内的功率分布点为用户功率对应的分布点，与目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点为是泄露的用户功率。避免了由于多径效应导致的功率泄露所造成的噪声估计误差较大的情况，提升了噪声估计的准确度。
步骤S332，统计第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，得到功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
基站设备统计第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，得到功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
步骤S340，基于第三噪声功率值，获取频分信道噪声功率。
频分信道噪声功率可以通过公式4计算得到：
Pc＝c1*Pc1+c2*Pc2 公式4
其中，Pc1为基站设备对当前频分信道环境进行多次仿真得到的仿真噪声值，以弥补Pc2值的误差；Pc2为功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值，该第三噪声功率值是基站设备统计第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率得到的；c1，c2均为设置的系数，由此，通过Pc1对Pc2进行误差修正，求和得到的Pc则为频分信道噪声功率，提升了频分信道噪声功率的数据准确度，进而提升了基站设备的SNR估计准确度，有利于基站设备根据SNR实现频率调度等功能。
图11为另一个实施例提供的噪声估计方法的流程图，在上述图1所示实施例的基础上，如图11所示，本实施例噪声估计方法中，步骤S100包括步骤S110、步骤S120、步骤S130和步骤S140，具体地：
步骤S110，将SRS转换为频域信号。
步骤S120，检测频域信号中，相邻子载波间的功率差是否大于预设阈值。
频域信号包括多个子载波，本实施例中，计算机设备计算各相邻子载波的功率差是否都大于预设阈值；例如，频域信号包括A、B、C、D四个子载波，计算机设备计算A和B、B和C、C和D之间的功率差是否均大于预设阈值。
步骤S130，若相邻子载波间的功率差大于预设阈值，则确定目标终端的信道复用方式为码分复用。
若各相邻子载波间的功率差均大于预设阈值，则确定目标终端的信道复用方式为码分复用。
步骤S140，若相邻子载波间的功率差不大于预设阈值，则确定目标终端的信道复用方式为频分复用。
若各相邻子载波间的功率差，存在不大于预设阈值的差值，则确定目标终端的信道复用方式为码分复用。
本实施例中，基站设备接收到SRS后，将SRS转换为频域信号，由于SRS在频域是梳状分布，基站设备通过检测频域信号中，相邻子载波间的功率差是否大于预设阈值来确定目标终端的信道复用方式。若相邻子载波间的功率差大于预设阈值，则表示频域信号中存在空闲子载波，则确定目标终端的信道复用方式为码分复用。若相邻子载波间的功率差不大于预设阈值，则表示频域信号中的子载波上都是业务数据，则确定目标终端的信道复用方式为频分复用。
由此，确定目标终端的信道复用方式后，若目标终端的信道复用方式为码分复用，基站设备则基于SRS和第一噪声估计规则，获取目标终端对应的码分信道噪声功率；若目标终端的信道复用方式为频分复用，基站设备则基于SRS和第二噪声估计规则，获取目标终端对应的频分信道噪声功率。针对不同信道复用方式的终端，本实施例基站设备采用不同的噪声估计规则来获取信道噪声功率，提升了信道噪声功率的数据准确度。
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种噪声估计装置，包括：
检测模块10，用于根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；
第一噪声估计模块20，用于若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；
第二噪声估计模块30，用于若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
可选地，所述第一噪声估计模块20包括：
第一获取子模块，用于根据信道环境参数，获取所述时域噪声估计变量和所述空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数；
第二获取子模块，用于根据所述SRS，分别获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值、所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值；
计算子模块，用于根据所述第一噪声功率值、所述第二噪声功率值及各所述权重系数，计算得到所述目标终端对应的码分信道噪声功率。
可选地，所述第二获取子模块包括：
第一提取单元，用于从所述SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列；
第一获取单元，用于获取所述码分SRS序列对应的第一时域功率谱图；
第二获取单元，用于根据所述第一时域功率谱图，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
可选地，所述第二获取单元包括：
确定子单元，用于确定所述第一时域功率谱图中用户窗的个数；所述用户窗与发送所述SRS的终端一一对应，所述终端至少包括所述目标终端；
去除子单元，用于根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
统计子单元，用于统计所述第一时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
可选地，所述去除子单元还用于若所述第一时域功率谱图包括一个用户窗，则在所述第一时域功率谱图中，去除所述一个用户窗内、以及与所述一个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
可选地，所述去除子单元还用于：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗连续，则去除所述多个用户窗内、以及与所述多个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
可选地，所述去除子单元还用于：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗间隔分布，则去除各所述用户窗内、以及与各所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
可选地，所述第二获取子模块还包括：
第二提取单元，用于从所述SRS对应的频域信号中提取空闲子载波；
第三获取单元，用于获取所述空闲子载波对应的第二时域功率谱图；
第一统计单元，用于统计所述第二时域功率谱图中功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
可选地，所述第二噪声估计模块30包括：
提取子模块，用于从所述SRS对应的频域信号中提取频分SRS序列；
第三获取子模块，用于获取所述频分SRS序列对应的第三时域功率谱图；
第四获取子模块，用于根据所述第三时域功率谱图，获取所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值；
第五获取子模块，用于基于所述第三噪声功率值，获取所述频分信道噪声功率。
可选地，所述第四获取子模块包括：
去除单元，用于在所述第三时域功率谱图中，去除所述目标终端对应的目标用户窗内、以及与所述目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
第二统计单元，用于统计所述第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，得到所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
可选地，所述检测模块10包括：
转换子模块，用于将所述SRS转换为频域信号；
检测子模块，用于检测所述频域信号中，相邻子载波间的功率差是否大于预设阈值；
第一确定子模块，用于若相邻子载波间的功率差大于预设阈值，则确定所述目标终端的信道复用方式为码分复用；
第二确定子模块，用于否则，则确定所述目标终端的信道复用方式为频分复用。
本实施例提供的噪声估计装置，可以执行上述噪声估计方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
关于噪声估计装置的具体限定可以参见上文中对于噪声估计方法的限定，在此不再赘述。上述噪声估计装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种基站设备，其内部结构图可以如图13所示。该基站设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该基站设备的处理器用于提供计算和控制能力。该基站设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该基站设备的数据库用于存储噪声估计数据。该基站设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种噪声估计方法。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的基站设备的限定，具体的基站设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种基站设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Ramb微秒)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种噪声估计方法，其特征在于，所述方法包括：
根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；
若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；
若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
2.根据权利要求1所述的噪声估计方法，其特征在于，所述基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率，包括：
根据信道环境参数，获取所述时域噪声估计变量和所述空闲子载波噪声估计变量分别对应的权重系数；
根据所述SRS，分别获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值、所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值；
根据所述第一噪声功率值、所述第二噪声功率值及各所述权重系数，计算得到所述目标终端对应的码分信道噪声功率。
3.根据权利要求2所述的噪声估计方法，其特征在于，根据所述SRS获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值的过程包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取码分SRS序列；
获取所述码分SRS序列对应的第一时域功率谱图；
根据所述第一时域功率谱图，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
4.根据权利要求3所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据所述第一时域功率谱图，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值，包括：
确定所述第一时域功率谱图中用户窗的个数；所述用户窗与发送所述SRS的终端一一对应，所述终端至少包括所述目标终端；
根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
统计所述第一时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述时域噪声估计变量对应的第一噪声功率值。
5.根据权利要求4所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括一个用户窗，则在所述第一时域功率谱图中，去除所述一个用户窗内、以及与所述一个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
6.根据权利要求4所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗连续，则去除所述多个用户窗内、以及与所述多个用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
7.根据权利要求4所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据所述用户窗的个数，在所述第一时域功率谱图中，去除所述用户窗内、以及与所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点，包括：
若所述第一时域功率谱图包括多个用户窗，且所述多个用户窗间隔分布，则去除各所述用户窗内、以及与各所述用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点。
8.根据权利要求2所述的噪声估计方法，其特征在于，根据所述SRS获取所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值的过程包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取空闲子载波；
获取所述空闲子载波对应的第二时域功率谱图；
统计所述第二时域功率谱图中功率分布点对应的噪声功率，并基于统计的噪声功率，获取所述空闲子载波噪声估计变量对应的第二噪声功率值。
9.根据权利要求1所述的噪声估计方法，其特征在于，所述基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率，包括：
从所述SRS对应的频域信号中提取频分SRS序列；
获取所述频分SRS序列对应的第三时域功率谱图；
根据所述第三时域功率谱图，获取所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值；
基于所述第三噪声功率值，获取所述频分信道噪声功率。
10.根据权利要求9所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据所述第三时域功率谱图，获取所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值，包括：
在所述第三时域功率谱图中，去除所述目标终端对应的目标用户窗内、以及与所述目标用户窗相邻的预设长度的临近窗内的功率分布点；
统计所述第三时域功率谱图中剩余的功率分布点对应的噪声功率，得到所述功率谱噪声估计变量对应的第三噪声功率值。
11.根据权利要求1所述的噪声估计方法，其特征在于，所述根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式，包括：
将所述SRS转换为频域信号；
检测所述频域信号中，相邻子载波间的功率差是否大于预设阈值；
若相邻子载波间的功率差大于预设阈值，则确定所述目标终端的信道复用方式为码分复用；
否则，则确定所述目标终端的信道复用方式为频分复用。
12.一种噪声估计装置，其特征在于，所述装置包括：
检测模块，用于根据接收的信道探测参考信号SRS，检测目标终端的信道复用方式；所述信道复用方式为码分复用或频分复用；
第一噪声估计模块，用于若所述目标终端的信道复用方式为码分复用，则基于所述SRS和第一噪声估计规则，获取所述目标终端对应的码分信道噪声功率；所述第一噪声估计规则是根据时域噪声估计变量和空闲子载波噪声估计变量确定的；
第二噪声估计模块，用于若所述目标终端的信道复用方式为频分复用，则基于所述SRS和第二噪声估计规则，获取所述目标终端对应的频分信道噪声功率；所述第二噪声估计规则是根据功率谱噪声估计变量确定的。
13.一种基站设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114096011A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 京信网络***股份有限公司 降噪方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120002710A1 (en) * 2010-07-01 2012-01-05 Electronics And Telecommunications Research Institute Fixed station receiver for mimo communication system and uplink adaptation method thereof
CN103415067A (zh) * 2013-08-30 2013-11-27 电子科技大学 一种基于探测参考信号的信噪比估计方法
US20140355455A1 (en) * 2013-06-03 2014-12-04 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Reference signal measurement
CN104219180A (zh) * 2014-09-24 2014-12-17 京信通信***（中国）有限公司 探测参考信号的处理方法和装置
US20160173248A1 (en) * 2014-12-16 2016-06-16 Freescale Semiconductor, Inc. Snr estimation for sounding signals
CN110235496A (zh) * 2017-02-03 2019-09-13 华为技术有限公司 Ue辅助srs资源分配

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120002710A1 (en) * 2010-07-01 2012-01-05 Electronics And Telecommunications Research Institute Fixed station receiver for mimo communication system and uplink adaptation method thereof
US20140355455A1 (en) * 2013-06-03 2014-12-04 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Reference signal measurement
CN103415067A (zh) * 2013-08-30 2013-11-27 电子科技大学 一种基于探测参考信号的信噪比估计方法
CN104219180A (zh) * 2014-09-24 2014-12-17 京信通信***（中国）有限公司 探测参考信号的处理方法和装置
US20160173248A1 (en) * 2014-12-16 2016-06-16 Freescale Semiconductor, Inc. Snr estimation for sounding signals
CN110235496A (zh) * 2017-02-03 2019-09-13 华为技术有限公司 Ue辅助srs资源分配

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114096011A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 京信网络***股份有限公司 降噪方法、装置、计算机设备和存储介质

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