天线合并算法的选择方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种天线合并算法的选择方法及装置，其中，所述方法包括：获取数据载波上干扰噪声的协方差矩阵；获取所述协方差矩阵的最大特征值与最小特征值；比较预设阈值与条件数的大小关系，其中，所述条件数为所述最大特征值与所述最小特征值的比值；根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法。采用本发明专利技术提供的上述技术方案，解决了相关技术中，尚无有效的技术方案实现在多个天线合并算法中自适应选择合适算法的问题，从根本上抓住了干扰和噪声对接收系统的影响比例，进而能够根据比例自适应的选择相应的合并均衡算法，该选择方法稳健有效，提高了系统的接收性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种天线合并算法的选择方法及装置。
技术介绍
对于无线通信系统而言，以正交频分多址接入(OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess，简称为OFDM)技术为例，接收机接收到的信号不可避免的会叠加上噪声和干扰。干扰一般来自于同频干扰，即来自于临区的干扰。对接收系统而言，抑制噪声可以采用多天线分集合并算法，传统的有等增益合并，选择性合并以及最大比合并(MaxiumRatioCombining，简称为MRC)等，MRC在噪声受限的信道环境下有着非常优秀的性能。对接收系统而言，当同频临区干扰占优时，MRC算法的性能受到了很大的限制。目前系统常采用干扰抑制合并(InterferenceRejectionCombine，简称IRC)算法来替换MRC算法，以在检测时尽可能抑制同频干扰。跟MRC算法不同，IRC算法通过估计干扰加噪声的相关特性，即干扰噪声协方差矩阵，对其进行抑制。但是，由于干扰噪声估计不准等因素，IRC并不适用于所有情况，它仅在临区干扰较强的情况下有较好的性能，在噪声占优的情况下性能不如MRC。因此，对接收系统而言，需要根据多天线上的接收信号的特性，运用一定的判决准则，准确的判断当前时刻是噪声占优还是干扰占优，然后自适应的选择天线合并算法，即MRC或者IRC。针对这一问题，主要是判断当前时刻干扰和噪声谁更占优。相关技术中是根据接收天线信号利用本地导频先做信道估计，根据信道估计的结果计算出每个数据载波的NI(干扰和噪声)协方差矩阵Rn；Rn矩阵中对角线元素体现了天线自相关的能量，非对角线元素体现了天线间互相关的能量。高斯白噪声的一个特性是功率谱密度在整个频域内是均匀分布的，当样本足够的情况下其协方差矩阵变现为对角线元素为功率，非对角线元素接近零。干扰信号的协方差矩阵对角线元素和非对角线元素则无明显的差别。因此，可以认为Rn矩阵中对角线元素反映了干扰和噪声的大小，而非对角线元素反映了干扰的大小。利用NI矩阵中对角线元素和非对角线元素的比值作为阀值，跟已有的门限做比较来自适应的使用MRC或者IRC。然而该方法在低信噪比的情况下，NI估计的不准确，再加上噪声的样本量本有限，导致判决不准确。现有技术中也存在方案是利用空载的情况下统计多天线接收到的噪声功率，计算一个平均值，认为是噪声的功率。将Rn矩阵中对角元素和空载得到的噪声功率的比值作为判决阀值，跟门限去比较来自适应的选择MRC或者IRC。该方法存在的问题是：实际情况中很难得到空载波下的噪声功率，实现起来有难度。针对相关技术中，尚无有效的技术方案实现在多个天线合并算法中自适应选择合适算法的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种天线合并算法的选择方法及装置。根据本专利技术的一个方面，提供了一种天线合并算法的选择方法，包括：获取数据载波上干扰噪声的协方差矩阵；获取所述协方差矩阵的最大特征值与最小特征值；比较预设阈值与条件数的大小关系，其中，所述条件数为所述最大特征值与所述最小特征值的比值；根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法。优选地，所述天线合并算法包括以下至少之一：MRC算法、IRC算法。优选地，根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法，包括：当所述比较结果指示所述预设阈值大于所述条件数时，选择所述MRC算法作为当前使用的天线合并算法；当所述比较结果指示所述预设阈值小于所述条件数时，选择所述IRC算法作为当前使用的天线合并算法。优选地，在确定当前使用的天线合并算法为MRC算法后，将所述协方差矩阵的非对角线元素均置零。优选地，通过以下方式确定所述预设阈值：对接收天线进行链路仿真，其中，所述链路仿真中白噪声作为仿真条件；根据链路仿真结果确定所述预设阈值。优选地，根据链路仿真结果确定所述预设阈值包括：统计仿真结果中条件数的分布规律；在所述分布中指定比例的白噪声下的条件数均小于一指定值时，将所述指定值作为所述预设阈值。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种天线合并算法的选择装置，包括：第一获取模块，用于获取数据载波上干扰噪声的协方差矩阵；第二获取模块，用于获取所述协方差矩阵的最大特征值与最小特征值；比较模块，用于比较预设阈值与条件数的大小关系，其中，所述条件数为所述最大特征值与所述最小特征值的比值；选择模块，用于根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法。优选地，所述选择模块选择的所述天线合并算法包括以下至少之一：最大比合并MRC算法、干扰抑制合并IRC算法。优选地，所述选择模块，包括：第一选择单元，用于当所述比较结果指示所述预设阈值大于所述条件数时，选择所述MRC算法作为当前使用的天线合并算法；第二选择单元，用于当所述比较结果指示所述预设阈值小于所述条件数时，选择所述IRC算法作为当前使用的天线合并算法。优选地，所述装置还包括：确定模块，用于确定所述比较模块的所述预设阈值，其中，所述确定模块包括：仿真单元，用于对接收天线进行链路仿真，其中，所述链路仿真中白噪声作为仿真条件；确定单元，用于根据链路仿真结果确定所述预设阈值。优选地，所述确定单元包括：统计子单元，用于统计仿真结果中条件数的分布规律；确定子单元，用于在所述分布中指定比例的白噪声下的条件数均小于一指定值时，将所述指定值作为所述预设阈值。通过本专利技术，通过协方差矩阵的最大特征值与最小特征值的比值与预设阈值的大小关系来选择当前最适合的天线合并算法的技术手段，解决了相关技术中，尚无有效的技术方案实现在多个天线合并算法中自适应选择合适算法的问题，从根本上抓住了干扰和噪声对接收系统的影响比例，进而能够根据比例自适应的选择相应的合并均衡算法，该选择方法稳健有效，提高了系统的接收性能。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的天线合并算法的选择方法的流程图；图2为根据本专利技术实施例的天线合并算法的选择装置的结构框图；图3为根据本专利技术实施例的天线合并算法的选择装置的另一结构框图；图4是本专利技术优选实施例的接收系统跟多天线合并均衡相关的处理流程图。具体实施方式下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本专利技术的其它特征和优点将在随后本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种天线合并算法的选择方法，其特征在于，包括：获取数据载波上干扰噪声的协方差矩阵；获取所述协方差矩阵的最大特征值与最小特征值；比较预设阈值与条件数的大小关系，其中，所述条件数为所述最大特征值与所述最小特征值的比值；根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法。

【技术特征摘要】
1.一种天线合并算法的选择方法，其特征在于，包括：
获取数据载波上干扰噪声的协方差矩阵；
获取所述协方差矩阵的最大特征值与最小特征值；
比较预设阈值与条件数的大小关系，其中，所述条件数为所述最大特征值与所
述最小特征值的比值；
根据比较结果选择所述数据载波当前使用的天线合并算法。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天线合并算法包括以下至少之一：
最大比合并MRC算法、干扰抑制合并IRC算法。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据比较结果选择所述数据载波当前使
用的天线合并算法，包括：
当所述比较结果指示所述预设阈值大于所述条件数时，选择所述MRC算法作
为当前使用的天线合并算法；
当所述比较结果指示所述预设阈值小于所述条件数时，选择所述IRC算法作为
当前使用的天线合并算法。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
在确定当前使用的天线合并算法为MRC算法后，将所述协方差矩阵的非对角
线元素均置零。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述预设阈值：
对接收天线进行链路仿真，其中，所述链路仿真中白噪声作为仿真条件；
根据链路仿真结果确定所述预设阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据链路仿真结果确定所述预设阈值包
括：
统计仿真结果中条件数的分布规律；
在所述分布中指定比例的白噪声下的条件数均小于一指定值时，将所述指定值
作为所述预设阈值。
7.一种天线合并...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁红峰，蒙波，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44