一種信號(hào)處理方法及裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)公開(kāi)了一種信號(hào)處理方法，用于較好地實(shí)現(xiàn)抗干擾的目的。所述方法包括：獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。本發(fā)明專利技術(shù)還公開(kāi)了用于實(shí)現(xiàn)所述方法的裝置。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種信號(hào)處理方法及裝置
本專利技術(shù)涉及通信領(lǐng)域，特別涉及一種信號(hào)處理方法及裝置。
技術(shù)介紹
現(xiàn)代移動(dòng)通信系統(tǒng)中，用戶數(shù)量與日俱增，而頻率資源卻有限，因此不得不進(jìn)行頻率復(fù)用。而頻率復(fù)用則不可避免地會(huì)有同頻和鄰頻干擾。為了保證通信質(zhì)量，如何進(jìn)行干擾抑制日漸成為移動(dòng)通信所面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。目前比較常用的可以抑制干擾和噪聲影響的算法如：最大比值合并(MaximumRatioCombining，MRC)、干擾抑制合并(InterferenceRejectiveCombining，IRC)、空時(shí)干擾抑制(SpatialTimeInterferenceRejectiveCombining，STIRC)、連續(xù)干擾取消(successiveinterferencecancellation，SIC)，并行干擾取消(parallelinterferencecancellation，PIC)等。相對(duì)于最大比值合并算法來(lái)說(shuō)，其余幾種算法的抗干擾性能更好，例如連續(xù)干擾取消算法和并行干擾取消算法，可以在干擾受限環(huán)境中將信噪比容限提高3～15dB。這些干擾抑制算法的原理都是根據(jù)噪聲干擾協(xié)方差矩陣得到最佳加權(quán)矩陣，根據(jù)該最佳加權(quán)矩陣對(duì)多個(gè)信號(hào)進(jìn)行濾波加權(quán)，從而將多個(gè)信號(hào)合成為一個(gè)信號(hào)，再對(duì)該合成的信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、檢測(cè)，以達(dá)到干擾和噪聲抑制作用。在噪聲干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)得很準(zhǔn)的時(shí)候，由噪聲干擾協(xié)方差矩陣得到的加權(quán)矩陣就最優(yōu)，干擾噪聲抑制接收機(jī)就能達(dá)到最佳性能。然而在有些情況下，如噪聲受限情況下，上述各種干擾抑制算法的性能較差，這是由于噪聲協(xié)方差矩陣的估計(jì)誤差影響大于以上算法所能夠帶來(lái)的性能增益導(dǎo)致的。另外一種情況是，由于信號(hào)的不確定性和估計(jì)誤差，會(huì)導(dǎo)致所估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣奇異，這會(huì)給后續(xù)的干擾抑制算法帶來(lái)致命的影響，導(dǎo)致接收機(jī)出錯(cuò)。現(xiàn)有技術(shù)中的一種修正協(xié)方差矩陣并進(jìn)行后續(xù)信號(hào)檢測(cè)的方法，其對(duì)矩陣奇異的判斷和對(duì)修正量的計(jì)算都是基于整個(gè)接收信號(hào)，而不是直接根據(jù)協(xié)方差矩陣所得到，修正過(guò)程卻又是針對(duì)協(xié)方差矩陣，這樣就存在對(duì)矩陣是否奇異的判斷可能不準(zhǔn)確、加載量可能不是最優(yōu)的問(wèn)題，另外實(shí)現(xiàn)起來(lái)也比較復(fù)雜。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)實(shí)施例提供一種信號(hào)處理方法及裝置，用于較好地實(shí)現(xiàn)抗干擾的目的，計(jì)算復(fù)雜度較低，穩(wěn)健性較好，實(shí)現(xiàn)方便。一種信號(hào)處理方法，包括以下步驟：獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。一種信號(hào)處理裝置，包括：獲取模塊，用于獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；操作模塊，用于對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；確定模塊，用于判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；計(jì)算模塊，用于當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；處理模塊，用于根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；檢測(cè)模塊，用于基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。本專利技術(shù)實(shí)施例中獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。本專利技術(shù)實(shí)施例通過(guò)對(duì)第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素進(jìn)行自適應(yīng)縮小，盡量消除第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)誤差的影響，使后續(xù)信號(hào)檢測(cè)的過(guò)程更加準(zhǔn)確。并且，通過(guò)適當(dāng)選取保護(hù)余量，可以提前估計(jì)并修正第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的估計(jì)誤差所帶來(lái)的畸變，提高對(duì)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度。附圖說(shuō)明圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例中信號(hào)處理裝置的詳細(xì)結(jié)構(gòu)圖；圖2為本專利技術(shù)實(shí)施例中信號(hào)處理方法的主要流程圖；圖3為本專利技術(shù)實(shí)施例中信號(hào)處理方法的詳細(xì)流程圖。具體實(shí)施方式本專利技術(shù)實(shí)施例中獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。本專利技術(shù)實(shí)施例通過(guò)對(duì)第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素進(jìn)行自適應(yīng)縮小，盡量消除第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)誤差的影響，使后續(xù)信號(hào)檢測(cè)的過(guò)程更加準(zhǔn)確。并且，通過(guò)適當(dāng)選取保護(hù)余量，可以提前估計(jì)并修正第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的估計(jì)誤差所帶來(lái)的畸變，提高對(duì)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度。參見(jiàn)圖1，本專利技術(shù)實(shí)施例中信號(hào)處理裝置包括獲取模塊101、操作模塊102、確定模塊103、計(jì)算模塊104、處理模塊105及檢測(cè)模塊106。所述信號(hào)處理裝置可以是一個(gè)干擾抑制接收機(jī)。本專利技術(shù)實(shí)施例中以采用干擾抑制合并算法為例。如果采用其它算法，本領(lǐng)域技術(shù)人員自然明確如何根據(jù)本專利技術(shù)的思想做出相應(yīng)變形。獲取模塊101用于獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣。以雙天線雙倍采樣構(gòu)成的四分集天線為例，本專利技術(shù)實(shí)施例中天線有第一及第二兩個(gè)采樣點(diǎn)。獲取模塊101獲取到了第一分集兩個(gè)采樣點(diǎn)的噪聲方差Qm0、Qm1，第二分集兩個(gè)采樣點(diǎn)的噪聲方差Qs0、Qs1，及第一分集第i個(gè)采樣點(diǎn)與第二分集第j個(gè)采樣點(diǎn)的噪聲干擾互相關(guān)ρmisj。其中，采樣點(diǎn)的噪聲方差即采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量。獲取模塊101根據(jù)獲取的各信息得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣，如下：其中在公式(1)的矩陣W中，當(dāng)i＝j(luò)時(shí)，Qm0、Qs0、ρm0s0及ρs0m0表示第一個(gè)采樣點(diǎn)的信息，Qm1、Qs1、ρm1s1及ρs1m1表示第二個(gè)采樣點(diǎn)的信息，公式(1)中矩陣W的其它元素表示第一個(gè)采樣點(diǎn)及第二個(gè)采樣點(diǎn)的互相關(guān)信息。操作模塊102用于對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣。其中，本專利技術(shù)實(shí)施例中第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的數(shù)目可以與采樣點(diǎn)的數(shù)目相同，也可以小于采樣點(diǎn)的數(shù)目，但至少為一個(gè)。且本專利技術(shù)實(shí)施例中第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的維數(shù)可以與天線的數(shù)目相同，第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的維數(shù)可以為2n，其中，n為天線本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種信號(hào)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種信號(hào)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取分集天線各采樣點(diǎn)的噪聲干擾能量及噪聲干擾互相關(guān)，得到第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣；對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異；當(dāng)判斷確定存在一個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值；根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小；基于所述縮小非對(duì)角元素后的第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)；其中，對(duì)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的步驟包括：當(dāng)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣中只包含一個(gè)采樣點(diǎn)信息時(shí)，確定所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣為第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣；當(dāng)所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣中包含多個(gè)采樣點(diǎn)信息時(shí)，對(duì)其進(jìn)行降維處理，得到至少一個(gè)只包含一個(gè)采樣點(diǎn)信息的所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的數(shù)目與采樣點(diǎn)數(shù)目相同。3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的維數(shù)與天線數(shù)目相同。4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)判斷確定存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異時(shí)，計(jì)算每個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值的步驟包括：當(dāng)有兩個(gè)或兩個(gè)以上所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣時(shí)，在判斷確定其中存在一個(gè)奇異之后，分別計(jì)算每個(gè)所述第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素之積與對(duì)角元素之積的比值，并從計(jì)算結(jié)果中選擇比值最大的。5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)其中一個(gè)比值及預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的每個(gè)非對(duì)角元素分別進(jìn)行縮小的步驟包括：根據(jù)公式ρ'misj＝ρmisj/(λ+λ·2-η)將第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素進(jìn)行縮小；其中，ρmisj為縮小前所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素，λ為所述比值，η為所述預(yù)先設(shè)定的保護(hù)余量，ρ'misj為縮小后所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素。6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在判斷是否存在一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣奇異之后還包括步驟：當(dāng)判斷確定所有第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣均不奇異時(shí)，判斷所有第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣是否均滿足最大合并比條件，當(dāng)判斷確定所有第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣均滿足最大合并比條件時(shí)，將所述第二噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素置零。7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，判斷所有第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣是否均滿足最大合并比條件的步驟包括：根據(jù)是否滿足公式ρmisi·ρsimi<γ*QmiQsi來(lái)判斷任意一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣是否滿足最大合并比條件，其中ρsimi和ρmisi為任意一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素，Qmi和Qsi為任意一個(gè)第一噪聲干擾協(xié)方差矩陣的對(duì)角元素，γ為常數(shù)，其取值范圍是(0，1)。8.如權(quán)利要求6所述的...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李金鳳，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中興通訊股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：