[发明专利]一种用于噪声功率估计的方法

说明书

背景技术

对于无线通信系统，信号质量很大程度上可能取决于杂散信号量、 噪声量以及在设备的接收器电路中的其它条件。这样，用于抑制杂散 信号的噪声估计和其他方法可提供设备中的接收器电路的性能的指 示。例如，噪声估计可以提供接收器电路中可能存在的噪声的量和特 性。在这个例子中，在信号的解调和解码过程中为了降低解码后的数 据的错误率，噪声估计可能是关键的。

对于有效的接收器，了解或至少能够准确地估计在接收器中的噪 声功率是很重要的。在通信系统中，噪声功率通常通过测量在时间和/ 或频率时隙中接收到的信号功率来进行估计，该时间和/或频率时隙不 用于在系统中的数据传输。这些时隙通常分别是在时间和频域中的保 护时间和保护频带。然而，保护时间和保护频带可能并不总是可用的， 因此不能总是为噪声估计的方法提供高效的基础。

因此，有必要以廉价的和独特的方式来解决上述问题，即在设备 接收器上的噪声功率估计。

附图说明

图1示出在便携式设备中实现噪声功率估计的示例性情景。

图2示出根据本文所描述的实施方式的便携式设备接收器的示例 性框图。

图3示出根据本文所描述的实施方式的噪声功率估计的示例性图 解。

图4示出根据本文所描述的实施方式的用于实现噪声功率估计的 示例性过程。

具体实施方式

本文所述的是一种用于在设备的接收器中实现噪声功率估计的技 术。例如，设备的接收器接收数据分组，该数据分组包括在其前导中 的周期性特征。在该例子中，数据分组可包括来自于前导或周期序列 的两个或更多个采样。

在实施方式中，为了确定噪声功率估计以消除频率偏移(FO)和 相位噪声(PN)的影响，执行对每个采样的绝对值的平方运算。在该 实施方式中，第一期望值即E(|y|²)可以从每个采样的绝对值的平方的平 均值导出。此外，可以确定一对输入采样之间的功率差值，然后用作 进行平方和平均运算的基础，以获得例如第二期望值，即E(S²)。

用所确定的第一和第二期望值，可导出接收到的数据分组的信噪 比(SNR)的水平。根据该SNR的水平，可分别针对低水平的SNR 和高水平的SNR确定第三期望值(即Sig1)或第四期望值(即Sig2)。 第三期望值Sig1或第四期望值Sig2可以是在DC补偿后用于噪声功率 估计的基础。例如，由于DC预滤波使得DC补偿可以被实现，该DC 预滤波可以是噪声功率估计过程的一部分。

图1示出在设备的接收器电路或系统中利用噪声功率估计的示例 性情景100。情景100显示具有天线104的设备102，以及具有天线108 的另一设备106。此外，为了说明本文所描述的实施方式，情景100 示出用于设备102和106中的每一个设备的噪声功率估计器110。

该设备102或106可包括但不限于平板计算机、上网本、笔记本 计算机、膝上型计算机、移动电话、蜂窝电话、智能电话、个人数字 助理、多媒体播放设备、数字音乐播放器、数字视频播放器、导航设 备、数字照相机等。此外，设备102或106可包括但不限于非便携式 设备如个人计算机，也不限于如当通过电缆连接时的无线设备。

例如，该设备102可以在网络环境中与其他设备106进行通信。 例如，网络环境包括配置成使用基站(未示出)促进设备102和106 之间通信的蜂窝网络。在蜂窝网络通信中，例如，噪声功率估计可能 由接收设备102通过其噪声功率估计器110-2实现。在本实施例中，可 由接收设备102利用噪声功率估计，用于确定最小均方误差(MMSE) 均衡器系数、信噪比(SNR)确定，如用于链路适配等。

在实施方式中，噪声功率估计器110可以利用接收到的数据分组 的前导或周期序列的周期性特征。例如，该噪声功率估计器110可以 通过对取自周期信号的输入采样的绝对值进行平方运算，消除各种损 害如FO和PN的影响。在本实施例中，计算来自于周期信号的每个采 样的绝对值的平方，并利用它用于噪声功率估计，可以消除在噪声功 率估计中损害的影响。