CN114884526A - 一种时域相关性计算方法、装置、芯片、终端和存储介质 - Google Patents

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CN114884526A CN202210412652.0A CN202210412652A CN114884526A CN 114884526 A CN114884526 A CN 114884526A CN 202210412652 A CN202210412652 A CN 202210412652A CN 114884526 A CN114884526 A CN 114884526A
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Abstract

本公开实施例提供一种时域相关性计算方法、装置、芯片、终端和存储介质。所述方法包括：对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；针对所述多个分信号分别计算时域相关性；合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。采用本公开提出的基于方向性的时域相关性计算方案，能够显著提升时域相关性估计的准确性，进而提升接收机性能。

Description

一种时域相关性计算方法、装置、芯片、终端和存储介质
技术领域
本公开涉及但不限于无线通信领域，具体涉及一种时域相关性计算方法、装置、芯片、终端和存储介质。
背景技术
无线信号在发射机和接收机间进行传播，可能经历直射，反射，衍射和散射，而且由于信道本身的随机性，各种传播机制在传输中的影响也是随机的，无线信道则由于以上各种因素影响，呈现出很强的随机时变性。信道特性可以分为大尺度衰落和小尺度衰落，其中大尺度衰落包括传播损耗，阴影衰落等。小尺度衰落包括多径时延，多普勒扩展等，其中多普勒扩展是描述信号随时间变化的特性。接收机在对接收信号进行解调前，需要对多普勒扩展进行估计，利用估计得到的多普勒扩展计算时域相关性，从而进行时域维纳滤波。
可以看到时域相关性是后续滤波处理的基础，提高时域相关性计算/估计的准确性是提升接收机性能的重要方面。
发明内容
本公开实施例提供一种时域相关性计算方法、装置、芯片、终端和存储介质，基于方向性的时域相关性计算，能够显著提升时域相关性估计的准确性，进而提升接收机性能。
本公开实施例提供一种时域相关性计算方法，包括：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还提供一种时域相关性计算装置，包括：
信号分离模块，设置为对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
相关性计算模块，设置为针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并模块，设置为合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还提供一种通信芯片，包括处理器，所述处理器配置成：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还提供一种移动终端，包括通信芯片，所述通信芯片配置成执行：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任一实施例所述的时域相关性计算方法。
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
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方案的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
图1为一种可实现方案中时域相关性计算方案的流程图；
图2为本公开实施例中一种多发射单元的场景示意图；
图3为本公开实施例中一种时域相关性计算方法流程图；
图4为本公开实施例中一种两个方向信号分离结果示意图；
图5为本公开实施例中另一种时域相关性计算方法流程图；
图6为本公开实施例中一种时域相关性计算装置的结构示意图。
本申请方案目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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，本公开实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本公开中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本公开中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请方案中的具体含义。
另外，本公开各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
在具体记载实施例前，先就本公开涉及的相关术语的缩写说明如下：
缩写 中文解释 英文解释
LS 最小二乘 Least square
MMSE 最小均方误差 Minimum mean square error
RRU 无线射频单元 Radio remote unit
DFT 离散傅里叶变换 Discrete fourier transform
DCT 离散余弦变换 Discrete cosine transform
一些可实现的时域相关性计算方案中，如图1所示，接收机通常是基于导频的LS(Least Square)估计，来估计多普勒信息(多普勒频移和多普勒扩展)。基于估计得到多普勒信息，计算时域相关性系数，从而对导频的LS估计值进行时域维纳滤波。
伴随着无线通信技术的发展，分布式RRU场景日益增多，如图2所示，接收机会同时收到来自于不同RRU的信号。基于信号传输的原理，来自不同RRU的信号通常是来自不同方向，从而具有不同的多普勒特征。
如果继续将接收到的信号作为一个整体处理，而不区分来自不同RRU的信号，会导致最终估计得到时域相关性存在较大误差。
本公开实施例提供一种时域相关性计算方案，对接收信号进行处理，区分出来自不同方向信号，然后对不同方向的信号分别进行多普勒信息的估计，分别计算时域相关性并合并，基于合并后的时域相关相关性估计再进行后续处理。
本公开实施例提供一种时域相关性计算方法，如图3所示，包括：
步骤310，对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
步骤320，针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
步骤330，合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
需要说明的是，本公开实施例中时域相关性，也称为时域相关性估计。
一些示例性实施例中，所述接收信号包括导频信号，相应地，步骤310包括：
根据所述导频信号的参考信号估计进行信号分离，得到分离后的多个分信号。
一些示例性实施例中，根据接收到的导频信号进行LS估计，得到所述参考信号估计矩阵Hls，其维度为N*M，N为接收机天线数量，M为资源(Resource Element，RE)数。
一些示例性实施例中，步骤310包括：
针对所述参考信号估计矩阵进行离散傅立叶变换(DFT)或离散余弦变换(DCT)，根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号。
一些示例性实施例中，以DFT为例，对所述参考信号估计矩阵Hls的每一列进行K点的DFT变换，设DFT变换矩阵为D，其维度为K*N，则变换后矩阵为
Figure BDA0003604373250000051
Figure BDA0003604373250000052
维度为K*M，也称为变换后的参考信号估计矩阵；K为DFT变换中的采样点数量。
一些示例性实施例中，对所述参考信号估计矩阵Hls进行DCT变换，得到变换后的参考信号估计矩阵。具体的DFT/DCT变换过程在本申请实施例中不进一步详细讨论。
来自不同方向的信号在
Figure BDA0003604373250000053
中会处在不同的行上，因此，根据变换后的参考信号估计
Figure BDA0003604373250000054
可以确定多个方向上的分信号。
一些示例性实施例中，所述根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号，包括：
统计所述变换后的参考信号估计矩阵中各行的信号能量，选择信号能量最大的多行数据为所述多个分信号。
一些示例性实施例中，所述多个方向为L个方向，L为正整数，即步骤110得到L个分信号；
所述根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号，包括：
统计所述变换后的参考信号估计矩阵中各行的信号能量；
按照信号能量倒序排列，选择前L行数据作为所述L个分信号。
一些示例性实施例中，统计
Figure BDA0003604373250000061
中各行的信号能量，挑选出能量较大的L行数据。如果有多个接收符号，那么统计所有不同符号上相同行上的能量和，挑选出能量较大的L行数据。
其中，
Figure BDA0003604373250000062
中各行的信号能量的计算根据相关方案中信号能量计算方法计算即可，具体方面在本申请中不详细讨论。可选地，例如，
Figure BDA0003604373250000063
中第j行数据为Hj＝[h0,h1,…hn]，则对应的信号能量
Figure BDA0003604373250000064
一些示例性实施例中，如果有多个接收符号，则对应多个参考信号估计矩阵Hls和变换后的参考信号估计矩阵
Figure BDA0003604373250000065
则根据多个变换后的参考信号估计矩阵
Figure BDA0003604373250000066
分别计算各
Figure BDA0003604373250000067
每一行的信号能量，最终统计相同行的信号能量和，选择信号能量和最大的L行数据为多个接收符号对应的L个分信号。
需要说明的是，L小于N，且L小于M，L根据信道的统计特性确定。一些示例性实施例中，根据信道统计特性确定信道的离散程度越大，对应确定的L越大，离散程度越小，对应确定的L越小。
一些示例性实施例中，所述L与当前小区的RRU数量和/或信道的角度扩展相关；RRU数量越多，对应的L越大；信道的角度扩展越大，对应的L越大。
一些示例性实施例中，针对两个RRU，接收机UE位于RRU中间的实施例，采用DFT变换对UE接收到的导频信号进行分离，得到两个分信号，这两个分信号的示波结果如图4所示，能够看到来自不同RRU的信号可以被区分开。
可选地，还可以采用其他方案进行信号分离，获得所述多个分信号，以分别进行多普勒信息估计和时域相关性计算，不限于本公开所示例的具体方面。
一些示例性实施例中，步骤320包括：
针对各分信号，分别估计多普勒信息；
根据各多普勒信息分别计算各所述分信号的时域相关性。
一些示例性实施例中，所确定L行数据为Ci,i＝1,…,L，其中，Ci表示第i行数据，且Pi为Ci对应的信号能量；
对各行数据Ci分别估计多普勒信息(多普勒扩展Spreadi和多普勒频移Shifti)。基于Ci估计得到的多普勒信息，分别计算时域相关性；示例性的，第i行数据Ci的时域相关性Ri满足以下公式：
Ri＝corrCal(Spreadi,Shifti)
其中，corrCal(·)为时域相关性计算函数，Spreadi为第i行数据Ci的多普勒扩展，Shifti为第i行数据Ci的多普勒频移。
一些示例性实施例中，时域相关性计算函数计算各行数据的时域相关性，可以基于贝塞尔模型计算，也可以基于s i nc函数模型计算。
一些示例性实施例中，步骤330包括：
分别计算所述多个分信号的信号能量；
根据所述多个分信号的信号能量和所述多个分信号的时域相关性计算得到所述接收信号的时域相关性。
一些示例性实施例中，所述根据所述多个分信号的信号能量和所述多个分信号的时域相关性计算得到所述接收信号的时域相关性，包括：
对所述多个分信号的时域相关性进行加权计算，得到所述接收信号的时域相关性；
其中，每个分信号对应的加权系数为所述分信号对应的信号能量在所述多个分信号的信号能量之和中的占比。
一些示例性实施例中，所述接收信号的时域相关性根据以下方法计算得到：
Figure BDA0003604373250000071
其中，Rfinal为所述接收信号的时域相关性，L为分信号的数量(即L行数据)，i表示所述L行数据中的行序号，也称为分信号的序号，Pi为第i行数据对应的信号能量，即第i个分信号对应的信号能量，Ri为第i行数据对应的时域相关性，即第i个分信号对应的时域相关性。可以看到，步骤330基于L行数据的时域相关性估计，合并得到最终的时域相关性估计。
一些示例性实施例中，如图5所示，所述方法还包括：
步骤340，根据所述接收信号的时域相关性进行时域维纳滤波系数计算，根据所述时域维纳滤波系数进行时域信道滤波，输出滤波后的信道估计。
本公开实施例还提供一种时域相关性计算装置60，如图6所示，包括：
信号分离模块610，设置为对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
相关性计算模块620，设置为针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并模块630，设置为合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
一些示例性实施例中，所述信号分离模块610设置为，根据接收的导频信号的参考信号估计进行信号分离，得到分离后的多个分信号。
一些示例性实施例中，所述信号分离模块610设置为，针对所述导频信号的参考信号估计矩阵进行离散傅立叶变换或离散余弦变换，根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号。
一些示例性实施例中，所述信号分离模块610设置为，统计所述变换后的参考信号估计矩阵中各行的信号能量，选择信号能量最大的多行数据为所述多个分信号。
一些示例性实施例中，所述多个方向为L个方向，L为正整数；所述信号分离模块610设置为，统计所述变换后的参考信号估计矩阵中各行的信号能量；
按照信号能量倒序排列，选择前L行数据作为所述L个分信号。
一些示例性实施例中，所述相关性计算模块620设置为，针对各分信号，分别估计多普勒信息；根据各多普勒信息分别计算各所述分信号的时域相关性。
一些示例性实施例中，所述合并模块630设置为，分别计算所述多个分信号的信号能量；
根据所述多个分信号的信号能量和所述多个分信号的时域相关性计算得到所述接收信号的时域相关性。
一些示例性实施例中，所述合并模块630还设置为，对所述多个分信号的时域相关性进行加权计算，得到所述接收信号的时域相关性；
其中，每个分信号对应的加权系数为所述分信号对应的信号能量在所述多个分信号的信号能量之和中的占比。
一些示例性实施例中，所述合并模块630设置为，根据以下方法计算所述接收信号的时域相关性：
Figure BDA0003604373250000091
其中，Rfinal为所述接收信号的时域相关性，L为分信号的数量(即L行数据)，i表示所述L行数据中的行序号，也称为分信号的序号，Pi为第i行数据对应的信号能量，即第i个分信号对应的信号能量，Ri为第i行数据对应的时域相关性，即第i个分信号对应的时域相关性。
一些示例性实施例中，所述装置还包括：滤波模块640，设置为根据接收信号的时域相关性进行时域维纳滤波系数计算，根据所述时域维纳滤波系数进行时域信道滤波，输出滤波后的信道估计。
本公开实施例还提供一种通信芯片，包括处理器，所述处理器配置成：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还提供一种移动终端，包括通信芯片，所述通信芯片配置成执行：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开任一实施例所述的时域相关性计算方法。
可以理解，相比于不区分信号方向而对接收信号进行整体处理的时域相关性计算方案，本公开实施例提供的方案基于对来自不同方向的信号的区分，分别进行多普勒信息的估计，再合并计算得到更准确的时域相关性，能够有效提升信道估计性能。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上所述仅为本申请方案的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是在本申请方案的构思下，利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种时域相关性计算方法，其特征在于，包括：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述接收信号包括导频信号；
所述对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，包括：
针对所述导频信号的参考信号估计矩阵进行离散傅立叶变换或离散余弦变换，根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据变换后的参考信号估计矩阵确定所述多个分信号，包括：
统计所述变换后的参考信号估计矩阵中各行的信号能量，选择信号能量最大的多行数据为所述多个分信号。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，
所述针对所述多个分信号分别计算时域相关性，包括：
针对各分信号，分别估计多普勒信息；
根据各多普勒信息分别计算各所述分信号的时域相关性。
5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，
所述合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性，包括：
分别计算所述多个分信号的信号能量；
根据所述多个分信号的信号能量和所述多个分信号的时域相关性计算得到所述接收信号的时域相关性。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述根据所述多个分信号的信号能量和所述多个分信号的时域相关性计算得到所述接收信号的时域相关性，包括：
对所述多个分信号的时域相关性进行加权计算，得到所述接收信号的时域相关性；
其中，每个分信号对应的加权系数为所述分信号对应的信号能量在所述多个分信号的信号能量之和中的占比。
7.一种时域相关性计算装置，其特征在于，包括：
信号分离模块，设置为对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
相关性计算模块，设置为针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并模块，设置为合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
8.一种通信芯片，其特征在于，包括处理器，所述处理器配置成：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
9.一种移动终端，其特征在于，包括通信芯片，所述通信芯片配置成执行：
对接收信号进行信号分离，得到多个分信号，所述多个分信号的信号方向不同；
针对所述多个分信号分别计算时域相关性；
合并所述多个分信号的时域相关性计算结果，得到所述接收信号的时域相关性。
10.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的时域相关性计算方法。
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