【技术实现步骤摘要】
5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置
[0001]本专利技术涉及移动通信
,尤其是涉及一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法和装置。
技术介绍
[0002]在移动通信5G小基站系统中,一般采用SRS(sounding reference signal,探测参考信号)进行SNR(signal noise ratio,信噪比)的测量。SNR是指对接收信号中的信息和噪声功率或能量分别进行估计和测量,并计算信息和噪声之比。信噪比是衡量移动通信5G系统质量的重要指标。一方面,系统使用SNR参数衡量信道质量,另一方面可以通过SNR 参数优化系统中其它算法模块的性能。随着高速通信系统的快速发展,对SNR估计的要求也越来越高,要求准确度更高、性能更好、计算更简单且实现更容易。
[0003]目前,5G小基站系统计算SNR估计方法为最大似然(Maximum Likelihood) 估计法,该方法是利用接收到的频域信号y,采用最小二乘法准则(leastsquare,ls)算法计算出信道估计响应H,然后利用y />‑
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.从接收到的频域数据中提取出经二梳分配置的SRS测量信号和相邻SRS测量信号;其中,k为接收到的SRS信号的子载波索引,l为OFDM符号,r为接收天线;S2.根据3GPP协议生成本地SRS发生序列;其中,p为发送天线端口索引;S3.依据所述SRS测量信号和所述本地SRS发生序列 ,基于最小二乘估计算法,计算得到粗信道估计;S4.对所述粗信道估计进行连续N
m
子载波平滑去干扰处理,得到中间信道估计;其中,所述,是SRS的端口数,N
u
是用户数,S5.依据MMSE均衡算法对所述中间信道估计进行插值滤波处理,得到不同时刻不同子载波间协方差Sinc函数θ(k)及MMSE矩阵Φ(k');S6.依据所述协方差Sinc函数θ(k)和所述MMSE矩阵Φ(k')计算权值w(k,l;k
′
,l
′
),再依据所述权值w(k,l;k
′
,l
′
)对所述中间信道估计进行RE级插值运算,得到最终信道估计;S7.依据所述最终信道估计和所述本地SRS发生序列计算频带上偶数载波的信号功率Pu,依据所述相邻SRS测量信号计算出频带上奇数载波的噪声功率Ni;S8.依据所述频带上偶数载波的信号功率Pu和所述频带上奇数载波的噪声功率Ni,基于信噪比计算公式,确定中间信噪比SNR
′
;S9.根据所述中间信噪比SNR
′
和所述协方差Sinc函数,得到新的MMSE矩阵;然后,返回所述步骤S6进行再一次依序逐步计算,直到所述步骤S8依据所述信噪比计算公式得到最终信噪比SNRest。2.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述粗信道估计=。3.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,在所述步骤S4中,所述中间信道估计。4.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,在所述步骤S5中,所述协方差Sinc函数;其中,为信道传播最大时延量,为载波空间,为整个带宽的载波索引值,为SRS
载波索引值;所述MMSE矩阵;在所述步骤S9中,所述MMSE矩阵。5.如权利要求4所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,所述SNR0为30db。6.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,在所述步骤S6中,所述权值;所述最终信道估计;其中,T表示矩阵转置。7.如权利要求1所述的5G小基站系统中基于SRS的SNR估计方法,其特征在于,在所述步骤S7中,所述频带上偶数载波的信号功率Pu;其中,所述,所述为的转置共轭;所述频带上奇数载波的噪声功率Ni;其中,所述,所述是的转置共轭。8.一种5G小基站系统中基于SRS的SNR估计装置,其特征在于,包括第一信号单元,第二信号单元,第...
【专利技术属性】
技术研发人员:史涛,赵强,许秋平,雷雨濛,徐一帆,张响生,
申请(专利权)人:深圳国人无线通信有限公司,
类型:发明
国别省市:
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