一种信道模型校正方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种信道模型校正方法和装置，涉及无线通信通信信道测试领域，以解决现有CW测试数据中存在噪声，导致的信道模型校正结果不够准确的问题。本发明专利技术实施例提供的方法包括：获取CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声；对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；根据所述第二测试数据进行信道模型校正。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及无线通信通信信道测试领域，尤其涉及一种信道模型校正方法和装置。
技术介绍
在无线网络规划中,使用传播模型可以有效地预测从发射端到接收端的路径损耗，但是由于不同地方的地理地貌、建筑、道路等传播环境是多变的,采用固定的传播模型得到的路径损耗的是不精准的,因此，需要根据实际测量环境对传播模型的公式进行校准，以提高网络质量,充分利用系统资源。目前，主要通过对当地的实际无线环境作连续波(ContinuousWave，简称CW)测试，来实现传播模型的校正，如：使用接收设备采集连续波测试时传播信号的强度,然后分析处理采集到的相关数据，最后通过拟合等方法修正无线传播模型系数。但是，在实际的CW测试过程中，由于设备内部噪声和外部信源的噪声干扰，使得经CW测试得到结果数据中通常包含大量的噪声，这严重影响信道模型的校正结果，使得信道模型的校正结果不够准确。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种信道模型校正方法和装置，以解决现有CW测试数据中存在噪声，导致信道模型校正结果不够准确的问题。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种信道模型校正方法，包括：获取CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声；对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；根据所述第二测试数据进行信道模型校正。进一步的，在第一方面的一种可实现方式中，所述小波分析去噪中小波滤波器的小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤波中的卡尔曼增益Gkl动态调整。同时，所述卡尔曼滤波中的噪声方差根据所述小波分析去噪中小波系数的细节部分的绝对值的中值估计出。如此，在小波分析去噪过程中，可以为卡尔曼滤波提供噪声方差的估计，而卡尔曼滤波运行中的卡尔曼增益可以为小波分析去噪动态的提供计算量调整依据，大大减少了计算量。第二方面，本专利技术实施例提供一种信道模型校正装置，包括：获取单元，用于获取CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声；去噪单元，用于对所述获取单元获取到的CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；以及，对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；校正单元，用于根据所述去噪单元得到的第二测试数据进行信道模型校正。进一步的，在第二方面的一种可实现方式中，所述小波分析去噪中小波滤波器的小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤波中的卡尔曼增益Gkl动态调整。同时，所述卡尔曼滤波中的噪声方差根据所述小波分析去噪中小波系数的细节部分的绝对值的中值估计出。由上可知，本专利技术实施例提供一种信道模型校正方法和装置，获取CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声，对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据，对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号，根据所述第二测试数据进行信道模型校正。如此，通过小波分析去噪和卡尔曼滤波联合对CW测试数据进行去噪，根据去噪后的数据进行信道模型校正，由于小波分析去噪可以去除信号中许多尖峰或突变、但不是平稳白噪声的信号，而卡尔曼滤波适于消除平稳的高斯白噪声干扰，二者的优势进行互补，提高了去噪的精度，进而提高了信道校正的准确性。同时，在小波分析去噪过程中，可以为卡尔曼滤波提供噪声方差的估计，而卡尔曼滤波运行中的卡尔曼增益可以为小波分析去噪动态的提供计算量调整依据，二者相互提供参数设定依据，大大减少了计算量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，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专利技术的一些实施例，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为小波分析去噪的原理框图；图2为本专利技术实施例提供的系统原理框图；图3为本专利技术实施例提供的一种信道模型校正方法的流程图；图4为本专利技术实施例提供的一种信道模型校正装置的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“另一”等指示的系统或元件为基于实施例描述的具有一定功能的系统或元件，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的系统或元件必须有此命名，因此不能理解为对本专利技术的限制。详细描述本方案之前，为了便于理解本专利技术所述的技术方案，对本专利技术中的一些重要名词进行详细解释：小波分析去噪：主要用于去除信号中尖峰或突变等大颗粒噪声，首先将源信号通过两个滤波器分解为A和D两个信号：A表示信号的近似值(approximations)部分，即信号的低频分量；D表示信号的细节值(detail)部分，即信号的高频分量，然后，对低频分量和高频分量进一步分解，最后，将信号中的高频分量进行全部或部分置零处理后来消除源信号中的突变噪声。具体如图1所示，将源信号S通过滤波器1得到A信号，将源信号S通过滤波器2得到B信号，滤波器1的特征函数为h(n)，滤波器2的特征函数为g(n)，则小波分析去噪中分解出的低频分量Aj(n)和高频分量Dj(n)分别为：Aj+1(k)=ΣnAj(n)h(n-2k)---(1)]]>Dj+1(k)=ΣnAj(n)g(n-2k)---(2)]]>其中，j为小波分解尺度，用于表示通过滤波器得到的信号进一步分解的程度；N为小波分解长度，即信号观测窗口长度，用于表示进行小波分析去噪的信号的长度；j和N的取值可以根据噪声情况而定，在本专利技术实施例中，j和N的取值可以参考卡尔曼增益的变化来确定，具体见实施例部分。最后，对高频分量部分置零，将处理后的高频分量和低频分量进行组合得到去噪后的信号序列：Aj(k)=ΣnAj+1(n)h(k-2n)+ΣnDj+1(n)g(k-2n)---(3)]]>卡尔曼滤波：主要用于消除信号中的高斯白噪声干扰，通过建立状态方程和测量方程来描述一个动态系统，并对动态系统的状态序列进行线性最小方差估本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信道模型校正方法，其特征在于，包括：获取连续波CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声；对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；根据所述第二测试数据进行信道模型校正。

【技术特征摘要】
1.一种信道模型校正方法，其特征在于，包括：
获取连续波CW测试数据；其中，所述CW测试数据包含噪声；
对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；
对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；
根据所述第二测试数据进行信道模型校正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述小波分析去噪
中小波滤波器的小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤
波中的卡尔曼增益Gkl动态调整。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述小波分析去噪
中小波滤波器的小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤
波中的卡尔曼增益Gkl动态调整具体为：
所述小波分解尺度j=a1,Gkl≤G1a2,G1<Gkl≤G2a3,G2<Gkl≤G3a4,G3<Gkl≤G4a5,G4<Gkl]]>所述小波分解长度N为：其中，a1～a5为预设的从大到小排列的分解尺度，G1～G4为预设的
从小到大排列的增益值，N0为预设的小波分解长度。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述卡尔
曼滤波中的噪声方差根据所述小波分析去噪中高频分量的绝对值的中
值估计出来。
5.一种信道模型校正装置，其特征在于，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：贺晓伟，南作用，曹晓冬，叶青，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11