CN114785363A - 噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法，包括：对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果；根据MMSE滤波算法对所述信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据；根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子；根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。上述的噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在无线通信***中，接收端由于受到噪声等各方面的影响，接收到的信号与发送端发送的信号存在偏差，为了有效且准确地还原发送端发送的信号，需要准确地对接收信号进行噪声估计。目前对接收信号进行噪声估计的方式还存在不够准确的问题。
发明内容
本申请实施例公开了一种噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
本申请实施例公开了一种噪声补偿方法，包括：
对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果；
根据MMSE滤波算法对所述信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据；
根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子；
根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。
本申请实施例公开了一种噪声补偿装置，包括：
信道估计模块，用于对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果；
噪声估计模块，用于根据MMSE滤波算法对所述信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据；
补偿因子计算模块，用于根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子；
补偿模块，用于根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。
本申请实施例公开了一种电子设备，包括存储器及处理器、收发单元，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如上所述的方法。
本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备中的处理器执行时，使得所述处理器实现如上所述的方法。
本申请实施例公开的噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果，根据MMSE滤波算法对信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据，根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据该目标补偿因子对噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果；在本申请实施例中，根据MMSE滤波算法滤波时采用的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据该目标补偿因子对初次得到的噪声估计数据进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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为一个实施例中噪声补偿方法的流程图；
图2A为相关技术中在不同信道下，在不同SNR点下估计的噪声功率示意图；
图2B为相关技术中估计的噪声功率与理想噪声功率的差异示意图；
图3为一个实施例中计算目标补偿因子的流程图；
图4A为一个实施例中对在不同信道下，在不同SNR点下估计的噪声功率进行补偿后的噪声功率示意图；
图4B为一个实施例中补偿后的噪声功率与理想噪声功率的差异示意图；
图5为一个实施例中噪声补偿装置的框图；
图6为一个实施例中电子设备的结构框图。
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。
需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1所示，在一个实施例中，提供一种噪声补偿方法，可应用于电子设备，该电子设备可包括但不限于手机、平板电脑、车载终端、笔记本电脑、PC(Personal Computer，个人计算机)、可穿戴设备(如智能手表、智能眼镜)等。该方法可包括以下步骤：
步骤110，对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果。
在无线通信***中，信号会通过信道进行传输，由于信道衰弱及噪声等各方面的原因，接收端接收到的信号存在失真的问题，为了准确还原发送端发送的原始信号，则需要对接收信号进行信道估计。信道估计指的是从接收信号中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。
在一些实施例中，电子设备可基于最小二乘法(Least Square，LS)对接收信号进行信道估计，得到LS信道估计结果。
步骤120，根据MMSE滤波算法对信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据。
电子设备可利用MMSE(Minimum Mean Squared Error，最小均方误差)滤波算法对接收信号中的每个导频点的信道估计结果进行滤波，并根据滤波后的信道估计结果及滤波前的信道估计结果确定噪声估计数据。其中，接收信号中的导频点指的是导频符号所在的位置点，导频符号可间隔设置在接收信号的不同位置，以便于进行信道估计。
作为一种实施方式，噪声估计数据可包括噪声功率，可将利用MMSE滤波算法得到的滤波后的信道估计结果减去滤波前的信道估计结果，并对二者的差值做模方计算，再计算平均值，最后得到当前时隙的噪声功率。
具体地，可通过公式(1)计算噪声功率：
其中，
表示噪声功率，HLS可为基于LS算法得到的LS信道估计结果，WHLS表示基于MMSE算法得到的维纳信道估计，W为MMSE滤波算法的滤波系数，
θ为互相关矩阵，σ2为理想噪声功率，
为自相关矩阵且为共轭对称矩阵。
作为一种具体实施方式，以计算接收信号上的第x个导频点上的噪声功率为例，做N阶的滤波，则可根据上述的公式(1)进行推导，得到公式(2)：
可省略公式(2)中的信道估计误差项E[|Δhx|2]，则可得到噪声功率的计算公式(3)：
其中，wx表示的是MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵中的第x个元素值，nN-1表示第N-1个导频点下的噪声，hx为理想信道在第x个导频点的值，hls，N-1表示第N-1个导频点下的LS信道估计结果。
步骤130，根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子。
在相关技术中，利用MMSE滤波算法计算得到的噪声估计数据存在偏差较大的问题，例如，利用MMSE滤波算法计算噪声功率，在大时延扩展信道下，各数据点之间相关性较弱，距离越远的两个数据点之间的相关性越弱，这样就会导致求取出来的滤波系数矩阵中与计算的导频点对应的元素值很大，而其余导频点对应的元素值很小，导致最后估计出来的噪声功率会偏小。当用于滤波的信道估计结果中各导频点之间距离越远时，最后估计出来的噪声功率的偏差越大。以ETU(Extended Typical Urban model，扩展典型城市模型)信道，CSI-RS(Channel State Information-Reference Signal，信道状态信息-参考信号)密度为1的导频，采用6阶的滤波系数为例，SNR(Signal-to-noise ratio，信噪比)＝30dB下的6*6滤波系数(6组滤波系数)可如下所示：
第1组：0.9561-0.0000i、0.0496+0.0476i、0.0196-0.0696i、-0.0768+0.0401i、0.0536+0.0301i、-0.0100-0.0254i；
第2组：0.0496-0.0476i、0.8509+0.0000i、0.1066+0.1716i、0.0671-0.1842i、-0.1347+0.305i、0.0536+0.0301i；
第3组：0.0198+0.0696i、0.1066-0.1716i、0.7181-0.0000i、0.1694+0.2183i、0.0671-0.1842i、-0.0768+0.0401i；
第4组：-0.0768+0.041i、0.0671+0.1842i、0.1694-0.2183i、0.7181+0.0000i、0.1066+0.1716i、0.0198-0.0896i；
第5组：0.0536-0.0301i、-0.1347-0.0305i、0.0671+0.1842i、0.1066-0.1716i、0.8509-0.0000i、0.0496+0.0476i；
第6组：-0.0100+0.0254i、0.0536-0.0301i、-0.0768-0.0401i、0.0198+0.0896i、0.0496-0.0476i、0.9651+0.0000i。
其中，第m组滤波系数即为与接收信号中的第m个导频点对应的滤波系数，也即待计算的第m个滤波值所对应的滤波系数。在每计算一个导频点的滤波值时，需要用到多个信道估计结果，第m组中包含的各个滤波系数用于表征计算该第m个滤波值时，不同信道估计结果所占的比重。由上述所示的滤波系数可知，每组中的几个滤波系数中有一个滤波系数很大(上述中加粗的滤波系数)，其余的滤波系数则很小。示例性地，若是将第1组滤波系数带入上述的公式(3)，则会导致公式(3)计算出来的噪声功率相对理想噪声功率减少约15dB。
示例性地，图2A为相关技术中在不同信道下，在不同SNR点下估计的噪声功率示意图，图2B为相关技术中估计的噪声功率与理想噪声功率的差异示意图。其中，AWGN(Additive white Gaussian noise，高斯加性白噪声)信道是只有噪声没有衰落的信道，EPA(ExtendedPedestrianAmodel，扩展步行者信道模型)信道，EVA(Extended PedestrianA model扩展步行者信道模型)信道。从图2A及图2B中可直观地看出，随着时延扩展越高，估计的噪声功率相对于理想噪声功率的偏差越大。
基于此，在本申请实施例中，可根据MMSE滤波算法在对信道估计结果进行滤波时所采用的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据该目标补偿因子对噪声估计数据进行噪声补偿，可修正因为每组滤波系数中存在一个很大的滤波系数而其它滤波数据很小所导致的估计的滤波功率偏小的情况，以得到更加准确的目标噪声结果。计算目标补偿因子的具体计算方式在下面的实施例中进行介绍。
步骤140，根据目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。
在一些实施例中，噪声估计数据包括估计得到的噪声功率，则可将目标补偿因子与该噪声功率相乘，得到目标噪声结果。以第x个导频点上的噪声功率为例，可将目标补偿因子与根据上述公式(3)计算得到的第x个导频点上的噪声功率相乘，从而得到第x个导频点对应的补偿后的噪声功率。
需要说明的是，电子设备也可采用除LS算法及MMSE算法以外的其它算法对接收信号进行信道估计，例如，可采用基于训练序列的信道估计算法对接收信号进行信道估计，也可采用基于训练序列的信道估计算法等对接收信号进行信道估计。其中，盲/半盲信道估计算法是从接收信号的结构和统计信息中获取CSI(channel state information，信道状态信息)或均衡器系数，无需或很少用到训练序列。针对其它算法进行的信道估计，可根据其它算法在信道估计过程中所采用的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据计算得到的目标补偿因子对信道估计过程中得到的噪声估计数据进行噪声补偿，以提高噪声估计的准确性。本申请实施例对具体采用的信道估计算法不作限定。
在本申请实施例中，根据MMSE滤波算法滤波时采用的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据该目标补偿因子对初次得到的噪声估计数据进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
如图3所示，在一个实施例中，步骤根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，可包括以下步骤：
步骤302，获取MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，滤波系数矩阵包括M组滤波系数，M组滤波系数分别与接收信号中的M个导频点一一对应，M为正整数。
可选地，MMSE滤波算法可采用维纳滤波器等对接收信号的LS信道估计结果进行滤波，MMSE滤波算法的滤波系数可为维纳系数，但不限于此。接收信号中的每个导频点可分别对应一组滤波系数，从而组成滤波系数矩阵，该滤波系数矩阵即为利用MMSE滤波算法对接收信号的信号估计结果进行滤波时所采用的滤波系数矩阵。例如，上述实施例中的所提及的6*6滤波系数，即可组成6*6的滤波系数矩阵。
步骤304，根据每个导频点对应的每组滤波系数，计算每个导频点对应的噪声补偿因子，并根据每个导频点对应的噪声补偿因子确定目标补偿因子。
作为一种可选的实施方式，针对接收信号的各个导频点对应的一组滤波系数，可将该组滤波系数中与对应的导频点位置相同的滤波系数确定为该导频点对应的噪声补偿因子，例如，针对第1个导频点，可将对应的一组滤波系数中排列在第1位的滤波系数确定为第1个导频点对应的噪声补偿因子。确定每个导频点对应的噪声补偿因子后，可再计算每个导频点对应的噪声补偿因子的平均值，得到目标补偿因子。
作为另一种实施方式，根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，还可以包括：至少部分地基于接收信号中的第一导频点与第二导频点之间的相关性，来调节MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵中与第一导频点及第二导频点对应的滤波系数，以得到更新后的滤波系数矩阵，该更新后的滤波系数矩阵可视为原滤波系数矩阵与目标补偿因子的乘积。进一步地，可根据更新后的滤波系数矩阵与原滤波系数矩阵确定目标补偿因子。
作为示例，对导频点RS1和相距较近的导频点RS2来说，两者之间相关性较高，可适当降低(RS1-RS2)对应的滤波系数；对导频点RS1和相距较远的导频点RS8来说，两者之间相关性较低，则可适当提高(RS1-RS8)对应的滤波系数。由此，可以有效地解决在大时延扩展信道下，因导频点之间相关性较弱，进而导致根据传统维纳滤波算法求取出来的滤波系数矩阵中相应滤波系数较小，而使得噪声功率估计会产生较大偏差的问题，以及，因导频点之间相关性较强导致根据传统维纳滤波算法求取出来的滤波系数矩阵中相应滤波系数较大，而使得噪声功率估计会产生较大偏差的问题。
作为另一种实施方式，也可直接对滤波系数矩阵中处于主对角线上的各个元素值进行累加，即对滤波系数矩阵中处于主对角线上的各个滤波系数进行累加，并根据累加结果及滤波过程中所采用的滤波阶数，确定目标补偿因子。具体地，可采用公式(4)计算得到目标补偿因子：
其中，wk，k表示滤波系数矩阵中第k行第k列的元素值，即处于滤波系数矩阵中的主对角线上的元素值。
在一些实施例中，电子设备获取MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，也可根据滤波系数矩阵及单位矩阵构建对角矩阵，并根据该对角矩阵计算目标补偿因子。
具体地，目标补偿因子的推导过程可如下公式(5)、公式(6)及公式(7)所示，以得到计算目标补偿因子的公式(10)。可假设在对LS信道估计结果进行MMSE滤波时的相关性是理想的，则自相关矩阵R＝HHH，其中，H表示理想信道，则：
其中，n表示噪声，σ2表示理想噪声功率，I为单位矩阵。
自相关矩阵是厄尔米特矩阵，可对自相关矩阵进行奇异值分解(Singular ValueDecomposition，SVD)，则得到R＝U∑UH，则：
diag(-(R+σ2I)(R(R+σ2I)-1-I))
＝diag((UΣUH+σ2)(I-UΣUH(UΣUH+σ2I)-1)
＝diag(U(Σ+σ2I)(I-Σ((Σ+σ2I)-1)UH)
＝Σi(λi+σ2-λi)|uii|2＝Σiσ2|uii|2 公式(7)；
其中，λi为特征值，uii表示U矩阵中的元素。
可将公式(6)及公式(7)代入公式(5)，可得到公式(8)：
由于：
则由公式(8)及公式(9)可得到计算目标补偿因子的公式(10)：
示例性地，图4A为一个实施例中对在不同信道下，在不同SNR点下估计的噪声功率进行补偿后的噪声功率示意图，图4B为一个实施例中补偿后的噪声功率与理想噪声功率的差异示意图。相较于图2A及图2B，补偿后的噪声功率与理想噪声功率之间的偏差得到了很大的改善，提高了噪声估计的准确度。
在本申请实施例中，通过挖掘MMSE滤波中的噪声估计方案中的噪声估计偏差原因，并推导出目标补偿因子的计算公式，根据目标补偿因子对噪声估计数据进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
在一些实施例中，本申请实施例提供的噪声补偿方法还可应用于补偿基于MMSE信道估计算的噪声协方差矩阵。上述的噪声估计数据包括噪声协方差矩阵，步骤根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，可包括：根据每一收的接收信号对应的信道估计结果在进行滤波时，所采用的MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，计算每一收的接收信号对应的目标补偿因子；
步骤根据目标补偿因子对噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果，可包括：针对噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，根据第i收的接收信号对应的目标补偿因子及第j收的接收信号的目标补偿因子对排列在第i行第j列的元素进行噪声补偿，得到排列在第i行第j列的元素对应的补偿结果；根据噪声协方差矩阵中各个元素对应的补偿结果，确定目标噪声结果。
噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，表示第i收的接收信号与第j收的接收信号之间的噪声相关性矩阵，其中，i及j均为正整数。可选地，噪声协方差矩阵可表示为Rnn，则Rnn(i，j)表示噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，也即第i收的接收信号与第j收的接收信号之间的噪声相关性矩阵。不同收的接收信号可指的是电子设备通过不同天线接收到的接收信号。
针对每一收的接收信号，可根据每一收的接收信号的信道估计结果在进行滤波时采用的滤波系数矩阵，确定每一收的接收信号对应的目标补偿因子。作为一种具体实施方式，噪声协方差矩阵中主对角线上的元素的噪声补偿方式可与上述各实施例中提供的噪声功率的补偿方式一样，可将主对角线上的元素Rnn(q，q)对应的第q收的接收信号的目标补偿因子，与该元素Rnn(q，q)相乘，得到元素Rnn(q，q)对应的补偿结果。
针对噪声协方差矩阵中非对角线上的元素，可采用公式(11)对噪声协方差矩阵中非对角线上的元素进行补偿，得到各个元素对应的补偿结果：
其中，R′nn(i，j)表示噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素Rnn(i，j)对应的补偿结果，ρi表示第i收的接收信号对应的目标补偿因子，ρj表示第j收的接收信号对应的目标补偿因子。在得到噪声协方差矩阵中各个元素对应的补偿结果后，即可将该各个元素对应的补偿结果作为目标噪声结果。
在本申请实施例中，可根据目标补偿因子对基于MMSE信道估计算的噪声协方差矩阵进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
如图5所示，在一个实施例中，提供一种噪声补偿装置500，可应用于上述的电子设备，该噪声补偿装置500，可包括
信道估计模块510，用于对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果。
噪声估计模块520，用于根据MMSE滤波算法对信道估计结果进行滤波，并确定噪声估计数据。
补偿因子计算模块530，用于根据MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子。
补偿模块540，用于根据目标补偿因子对噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。
在一个实施例中，噪声估计数据包括噪声功率。补偿模块540，还用于将目标补偿因子与噪声功率相乘，得到目标噪声结果。
在本申请实施例中，根据MMSE滤波算法滤波时采用的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，并根据该目标补偿因子对初次得到的噪声估计数据进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于至少部分地基于接收信号中的第一导频点与第二导频点之间的相关性，来调节MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵中与所述第一导频点及第二导频点对应的滤波系数，得到更新后的滤波系数矩阵。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于获取MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，滤波系数矩阵包括M组滤波系数，M组滤波系数分别与所述接收信号中的M个导频点一一对应，M为正整数；以及根据每个导频点对应的每组滤波系数，计算每个导频点对应的噪声补偿因子，并根据每个导频点对应的噪声补偿因子确定目标补偿因子。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于计算每个导频点对应的噪声补偿因子的平均值，得到目标补偿因子。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于获取MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，滤波系数矩阵包括M组滤波系数，M组滤波系数分别与所述接收信号中的M个导频点一一对应，M为正整数；以及对滤波系数矩阵中处于主对角线上的各个滤波系数进行累加，并根据累加结果及滤波过程中采用的滤波阶数，确定目标补偿因子。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于获取MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，滤波系数矩阵包括M组滤波系数，M组滤波系数分别与接收信号中的M个导频点一一对应，M为正整数；根据滤波系数矩阵及单位矩阵构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算目标补偿因子。
在本申请实施例中，通过挖掘MMSE滤波中的噪声估计方案中的噪声估计偏差原因，并推导出目标补偿因子的计算公式，根据目标补偿因子对噪声估计数据进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
在一个实施例中，补偿因子计算模块530，还用于根据每一收的接收信号对应的信道估计结果在进行滤波时，所采用的所述MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，计算每一收的接收信号对应的目标补偿因子。
补偿模块540，还用于针对噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，根据第i收的接收信号对应的目标补偿因子及所述第j收的接收信号的目标补偿因子对排列在第i行第j列的元素进行噪声补偿，得到排列在第i行第j列的元素对应的补偿结果；根据噪声协方差矩阵中各个元素对应的补偿结果，确定目标噪声结果。
在本申请实施例中，可根据目标补偿因子对基于MMSE信道估计算的噪声协方差矩阵进行修正补偿，得到更加准确的目标噪声结果，能够提高对接收信号进行噪声估计的准确性，且方案复杂度低，容易实现。
图6为一个实施例中电子设备的结构框图。如图6所示，电子设备可以包括：射频模块610、存储器620、输入单元630、显示单元640、传感器650、音频电路660、WiFi(WirelessFidelity，无线保真)模块670、处理器680、以及电源690等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
射频模块610可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器680处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，射频模块610包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(low noiseamplifier，LNA)、双工器等。此外，射频模块610还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(globalsystem of mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(general packet radioservice，GPRS)、码分多址(code division multiple access，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access，WCDMA)、长期演进、电子邮件、短消息服务(short messaging service，SMS)等。
存储器620可用于存储软件程序以及模块，处理器680通过运行存储在存储器620的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器620可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元630可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元630可包括触控面板632以及其他输入设备634。触控面板632，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板632上或在触控面板632附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板632可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器680，并能接收处理器680发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板632。除了触控面板632，输入单元630还可以包括其他输入设备634。具体地，其他输入设备634可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元640可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种菜单。显示单元640可包括显示面板642，可选的，可以采用液晶显示器(1iquidcrystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light-Emitting diode，OLED)等形式来配置显示面板642。进一步的，触控面板632可覆盖显示面板642，当触控面板632检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器680以确定触摸事件的类型，随后处理器680根据触摸事件的类型在显示面板642上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触控面板632与显示面板642是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板632与显示面板642集成而实现电子设备的输入和输出功能。
电子设备还可包括至少一种传感器650，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板642的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板642和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路660、扬声器662，传声器664可提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路660可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器662，由扬声器662转换为声音信号输出；另一方面，传声器664将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路660接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器680处理后，经射频模块610以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器620以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，电子设备通过WiFi模块670可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。
处理器680是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器620内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器620内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器680可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器680可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器680中。
电子设备还包括给各个部件供电的电源690(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器680逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。尽管未示出，电子设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在一个实施例中，存储器620中存储的计算机程序被处理器680执行时，使得处理器680实现如上述各实施例中描述的方法。
本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如上述各实施例描述的方法。
本申请实施例公开一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可被处理器执行时实现如上述各实施例描述的方法。
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，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
如此处所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的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)，它用作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(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)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)。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在本申请的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元若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机可获取的存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
以上对本申请实施例公开的一种噪声补偿方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (12)
1.一种噪声补偿方法，其特征在于，包括：
对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果；
根据MMSE滤波算法对所述信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据；
根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子；
根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，以得到目标噪声结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子包括：
至少部分地基于所述接收信号中的第一导频点与第二导频点之间的相关性，来调节所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵中与所述第一导频点及第二导频点对应的滤波系数，得到更新后的滤波系数矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，包括：
获取所述MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，所述滤波系数矩阵包括M组滤波系数，所述M组滤波系数分别与所述接收信号中的M个导频点一一对应，所述M为正整数；
根据所述每个导频点对应的每组滤波系数，计算所述每个导频点对应的噪声补偿因子，并根据所述每个导频点对应的噪声补偿因子确定目标补偿因子。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个导频点对应的噪声补偿因子确定目标补偿因子，包括：
计算所述每个导频点对应的噪声补偿因子的平均值，得到目标补偿因子。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，包括：
获取所述MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，所述滤波系数矩阵包括M组滤波系数，所述M组滤波系数分别与所述接收信号中的M个导频点一一对应，所述M为正整数；
根据所述滤波系数矩阵及单位矩阵构建对角矩阵，并根据所述对角矩阵计算目标补偿因子。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，包括：
获取所述MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，所述滤波系数矩阵包括M组滤波系数，所述M组滤波系数分别与所述接收信号中的M个导频点一一对应，所述M为正整数；
对所述滤波系数矩阵中处于主对角线上的各个滤波系数进行累加，并根据累加结果及滤波过程中采用的滤波阶数，确定目标补偿因子。
7.根据权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，所述噪声估计数据包括噪声功率；所述根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果，包括：
将所述目标补偿因子与所述噪声功率相乘，得到目标噪声结果。
8.根据权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，所述噪声估计数据包括噪声协方差矩阵，所述噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，表示第i收的接收信号与第j收的接收信号之间的噪声相关性矩阵，所述i及j均为正整数；所述根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子，包括：
根据每一收的接收信号对应的信道估计结果在进行滤波时，所采用的所述MMSE滤波算法的滤波系数矩阵，计算所述每一收的接收信号对应的目标补偿因子；
所述根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果，包括：
针对所述噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，根据所述第i收的接收信号对应的目标补偿因子及所述第j收的接收信号的目标补偿因子对所述排列在第i行第j列的元素进行噪声补偿，得到所述排列在第i行第j列的元素对应的补偿结果；
根据所述噪声协方差矩阵中各个元素对应的补偿结果，确定目标噪声结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，采用如下公式对所述噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素进行噪声补偿：
其中，Rnn表示所述噪声协方差矩阵，Rnn(i,j)表示所述噪声协方差矩阵中排列在第i行第j列的元素，R′nn(i,j)表示所述排列在第i行第j列的元素对应的补偿结果，ρi表示所述第i收的接收信号对应的目标补偿因子，ρj所述表示第j收的接收信号的目标补偿因子。
10.一种噪声补偿装置，其特征在于，包括：
信道估计模块，用于对接收信号进行信道估计，得到信道估计结果；
噪声估计模块，用于根据MMSE滤波算法对所述信道估计结果进行滤波，以确定噪声估计数据；
补偿因子计算模块，用于根据所述MMSE滤波算法对应的滤波系数矩阵计算目标补偿因子；
补偿模块，用于根据所述目标补偿因子对所述噪声估计数据进行噪声补偿，得到目标噪声结果。
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器、收发单元，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1～9任一所述的方法。
12.一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，所述计算机程序被计算机设备中的处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1～9任一所述的方法。
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