确定通信系统中工作条件的方法和装置

摘要

一种通信系统环境估计装置和方法。在一个实施例中，根据本发明论述的环境估计装置包括多个天线单元和一个相连的接收来自多个天线单元的上行链路信号的接收器。该装置还包括一个相连的信号处理器，它接收该上行链路信号，以响应于从多个天线单元接收的上行链路信号来选择环境估计。

说明书

发明背景

发明领域

本发明一般地涉及通信系统，更具体的讲，本发明涉及使用天线阵列的无线通信系统。

背景技术

天线阵列可用于发送和/或接收射频信号的通信系统中。天线阵列一般包括多个空间上分开的天线，并可用于很多不同的无线应用中，其中包括：无线通信系统，蜂窝系统，电视广播，点对点系统，寻呼系统，医疗应用等等。

与使用单个单元的天线相比，天线阵列在这些系统中的应用常常提供天线性能改善。这些天线性能改善可包括改善的接收信号信噪比和干扰抑制。发射信号的天线性能改善可包括改善的方向性，所以导致到其它共信道用户的功率较少，提高了安全性并减少了发送功率要求。天线阵列可只用于信号接收，用于信号发送，或者既用于信号接收又用于信号发送。

天线阵列系统的典型应用在无线通信系统中。例子包括蜂窝通信系统和无线本地环路系统。这些无线通信系统一般包括一个或者更多个通信站，一般称之为基站，各基站与各自的用户单元通信，用户单元也称之为远程终端和手机。在蜂窝系统中，远程终端一般是可移动的，而在无线本地环路系统中，远程单元一般处于固定位置。

天线阵列一般位于基站，但也可用在用户终端。从远程终端到基站的通信一般称之为上行链路，从基站到远程终端的通信一般称之为下行链路。在时分复用(TDD)系统中，与特定远程终端的上行和下行通信在同一频率但在不同时隙发生。在频分复用(FDD)系统中，与特定远程终端的上行和下行通信在不同的频率发生，可以在也可以不在同一时间发生。

由于在FDD中，上行链路和下行链路通信信道使用不同的频率，因此基站和远程终端之间在上行链路和下行链路通信信道中的信号行为是不同的。当这些信道有更多的多径成分时，这种差别更加明显。在多径环境中，由例如建筑物等引起的散射或者反射导致通信信号的相位和幅度变化和/或通信信号中的多径成分。多径成分对不同频率的表现不同，到达天线阵列的通信信号随着频率变化。因此，无线通信系统的性能受环境中存在的散射体的影响。

另一个影响无线通信系统性能的因素是环境中存在多个使用同样频率或同时使用同一信道的远程终端。随着利用同样频率的分离源或远程终端数增加，通信信道中的干扰量也增加了。

发明概述

公开了一种环境估计装置和方法。在一个实施例中，环境估计装置包括多个天线单元和用来接收来自多个天线单元的上行链路信号的相连的接收器。该装置还包括相连的信号处理器，它用来接收上行链路信号，以选择响应从多个天线单元接收的上行链路信号的环境估计。根据如下所述的详细说明，附图和所提出的权利要求，本发明的附加特征和优点是显而易见的。

附图简要说明

本发明通过附图中的例子说明而不受其限制。

图1是根据本发明所论述的基站的一个实施例的说明框图。

图2是根据本发明所论述的在低杂波环境中工作的基站的一个

实施例的说明框图。

图3是根据本发明所论述的在高杂波和低干扰环境中工作的基站的一个实施例的说明框图。

图4是根据本发明所论述的在高杂波和高干扰环境中工作的基站的一个实施例的说明框图。

图5是根据本发明所论述的识别低或高杂波环境的方法的一个

实施例的流程图实例。

图6是说明根据本发明所论述的识别低或高杂波环境的方法的另一个实施例的流程图。

图7是说明根据本发明所论述的识别低或高干扰环境的方法的一个实施例的流程图。

图8是说明根据本发明所论述的识别低或高干扰环境的方法的另一个实施例的流程图。

详细说明

在本发明的一个方面中，公开了用于确定通信系统的环境或工作条件的方法和装置。在以下描述中，提出了很多具体的细节，以提供对本发明透彻的理解。然而，显而易见的是，对于本领域的普通技术人员，实现本发明不必使用这些具体细节。在其它实例中，没有对众所周知的材料或方法作详细描述，以避免使本发明含糊。

在整个说明书中所提及的“一个实施例”或“实施例”指结合实施例描述的具体特性，结构或特征至少包括在本发明的一个实施例中。因此，说明书中不同位置出现的词组“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定都指同一个实施例。而且，所述的具体特性，结构或特征可以在一个或更多个实施例中以任何适当的方式组合。

在本发明的一个方面中，无线通信系统中的基站具备估计无线通信系统工作的环境或工作条件的能力。在一个实施例中，基站包括具有多个天线单元的天线阵列。上行链路通信天线信号由天线阵列中的天线单元接收，并对该上行链路通信信号加以处理，以估计该基站是在低杂波还是高杂波环境中工作。此外，在一个实施例中，当处于高杂波环境中时，对上行链路通信信号加以处理，以估计基站是在低干扰还是高干扰环境中工作。

为了说明，图1是根据本发明所论述的无线通信系统的基站101的一个实施例的说明框图。如图所示，基站101包括具有多个天线单元105和107的天线阵列103。可以理解，尽管天线阵列103出于说明目的在图1中描述成具有两个天线单元105和107，但根据本发明的论述，天线阵列103可包括多于两个的天线单元。如所述，上行链路通信信号117由天线阵列103的天线单元105和107接收。在一个实施例中，从无线通信系统的一个或更多个远程终端接收上行链路天线信号117。

在所描述的实施例中，连接接收器109以从天线阵列103的天线单元105和107接收上行链路通信信号117。在一个实施例中，连接信号处理器111到接收器，以接收上行链路通信信号117。在一个实施例中，连接信号存储器113到接收器109，以存储由接收器109接收的上行链路通信信号117，而信号处理器111连接到存储器113以接收所存储的通信信号。在一个实施例中，存储器113是机器可读媒体，其中存储可由可处理器111执行的软件指令。

如图1所述的实施例中所示，信号处理器111处理接收到的上行链路通信信号117并产生环境估计115以响应于所接收到的上行链路通信信号117。在一个实施例中，环境估计115可为低或高杂波环境的估计和/或为低或高干扰环境的估计。

为了说明，图2是根据本发明所论述的工作于低杂波环境的基站201的一个实施例的说明框图。为了达到本说明的目的，低杂波环境对应于其中有相对少的可引起多径成分的散射体等的环境。这种环境可在例如郊区环境中找到，它可以用一层或两层建筑来表征。在某些情形中，基站和远程终端之间可能存在视线。

如图2所示，基站201包括从远程终端219接收上行链路通信信号217的天线阵列203。在一个实施例中，基站201可以是蜂窝基站等的一部分，而远程终端可以是作为蜂窝电话等一部分的移动单元。然而，应当理解，本发明不限于任何特定的无线应用类型，诸如蜂窝系统，而是可以用于各种类型的无线系统以及使用天线阵列的应用中。在一个实施例中，本发明用于空分多址接入系统(SDMA)或其它类型的其中使用自适应天线的系统中。例如，本发明的一个实施例可以用于时分双工(TDD)或尤其是频分双工(FDD)通信系统中和/或结合其它无线结构使用。而且，本发明的实施例的各种单元的组合或各单元可以实现为硬件，软件或者它们的组合。

再参考图2，尽管在环境中存在散射体223，但相对较少，因此图2所描述的环境是低杂波环境的图示。从信号传播的观点，基站201和远程终端219之间的通信信道是良好的。在一个实施例中，基站201通过天线阵列203接收上行链路通信信号217。基站201处理上行链路信号217，并产生环境估计215，在图2中它是低杂波环境的估计。

图3是根据本发明所论述的在高杂波和低干扰环境中工作的基站301的一个实施例的说明框图。为了达到本说明的目的，高杂波环境对应于其中有相对多的可引起多径成分的散射体等的环境。这种环境的一个例子可以是城市环境，它可以用高楼描述，传播环境相对恶劣。在高杂波环境中一般不存在视线传播条件。城市或高杂波环境传播信道通常包括多径传播路径，并且不象在郊区环境那样包括主路径。因此，在高杂波环境中，一般存在输入上行链路信号的有效到达角范围。为了达到本说明的目的，低干扰环境对应于其中存在相对少的同时使用同一频率或信道的源或远程终端的环境。

如图3所示，基站301包括从远程终端319接收上行链路通信信号317的天线阵列303。如图3所示，存在相对多的散射体，包括散射体323，325，327和329。这些相对多的散射体在上行链路通信信号317中引入许多多径成分。因此，图3所示的环境是高杂波环境。此外，图3中所示的例子显示相对少的远程终端，其中之一用远程终端319说明，因此，所描述的这个环境是一个低干扰环境例子。

在一个实施例中，基站301通过天线阵列303接收上行链路通信信号317。基站301处理上行链路信号317并产生环境估计315，它在图3中是高杂波环境的估计。在一个实施例中，如果估计高杂波环境，则提供该环境是低还是高干扰环境的估计。在图3所描述的实施例中，环境估计315包括低干扰环境的估计。

图4是根据本发明所论述的在高杂波和高干扰环境中工作的基站401的一个实施例的说明框图。为了达到本说明的目的，高干扰环境对应于其中有相对较多的同时使用同一频率或信道的源或远程终端的环境。这种环境的一个例子可以是这样的：其中有很多在例如繁忙市中心或者机场环境使用相同信道的无线电话用户。

如图4所示，基站401包括天线阵列403，它从很多包括远程终端419和421的远程终端接收上行链路通信信号417。如图4所示，存在很多散射体，包括散射体423，425，427和429。这些相对多的散射体在上行链路通信信号417中引入很多多径成分。因此，图4中所示的环境是高杂波环境。此外，图4中的例子说明相对多的远程终端，其中两个用远程终端419和421说明，因此所描述的环境是一个高干扰环境的示例。

在一个实施例中，基站401通过天线阵列403接收上行链路通信信号417。基站401处理上行链路信号417并产生环境估计415，在图4中它是高杂波和高干扰环境的估计。

图5是说明根据本发明所论述的识别低或高杂波环境的方法的一个实施例的流程图501。图5所示的流程图501所说明的方法可以通过诸如上述图1到图4中所例举的基站实践。如框503所示，上行链路信号由例如图1中天线阵列103的多个通信单元105和107所接收。在一个实施例中，将上行链路信号提供给接收器103，然后再提供给信号处理器111。在一个实施例中，该上行链路信号存储在存储器113中，然后提供给信号处理器111。在另一个实施例中，直接从接收器109接收上行链路信号。

在一个实施例中，框505表示接着估计上行链路空间特征。正如本领域技术人员所周知，r_zs提供上行链路特征_t。为了达到说明目的，假设r_zs等于该上行链路空间特征，其中r_zs是[Z^H_S]_Mx1，即Z和s的相关向量。Z代表表示接收到的上行链路信号的矩阵，s代表参考信号，M是在该天线阵列中的单元个数，H代表埃尔米特转置。在一个实施例中，假设上行链路通信信号包括等强度的到达角(AOA)分量，其中AOA₁＝90°而AOA₂＝0°。进一步假设，天线阵列包括两个天线单元：这样M＝2，且单元间间隔为λ/2。于是，估计的上行链路空间特征_t如下：

_t＝a(AOA₁)+a(AOA₂)                      (等式1) $>>>>a>^>>t>>=>>e>>j\beta >d>cos>>(>>AOA>1>>)>>[>0>:>M>->1>]>\; >+>>e>>j\beta >cos>>(>>AOA>2>>)>>[>0>:>M>->1>]>\; >$>(等式2)其中β＝2π/λ，d＝λ/2，λ＝c/f；c＝光速而f＝载频。利用上述关系，可以针对这个特定的例子如下计算估计的上行链路空间特征：

_t＝e^{j(2π/λ)(λ/)cos(90°)[0：1]}+e^{j(2π/λ)(λ/2)cos(0°)[0：1]} (等式3)

_t＝[1  1]+[1  -1]                                (等式4)

_t＝[2  0]                                        (等式5)

继续图5所示的流程图501，框507表示在一个实施例中，计算几何上行链路空间特征_g。在一个实施例中，首先通过估计到达角θ_d的主角，从而计算_g。然后，几何上行链路空间信号_g可根据下式估计： $>>>>a>^>>g>>=>>e>>j\beta >d>cos>>(>>\theta >d>>)>>[>0>:>M>->1>]>\; >$>(等式6)

在一个实施例中，众所周知的技术可用于估计主AOA。周知的根据本发明所论述的可以加以利用的AOA估计技术包括延迟求和方法，Capon法，多信号分类(MUSIC)以及借助旋转不变性技术的信号参数估计(ESPRIT)。

延迟求和方法也称之为经典的波速成形法或者傅立叶方法。波速成形法使用权重w，w是任意给定角θ的空间特征。这样，w＝a(θ)。对每个方位角计算波速成形的输出功率。对应最大输出功率的AOA声明为源AOA。这种已知技术产生宽波束。

Capon的已知方法形成视角为θ的波束，但它也试图使不相关的干扰为零。这是通过在波束成形于视角方向的约束条件下，使输出功率最小而取得的，即：

min_wE[y(k)]²=min_ww^HR_ZZw         (等式7)条件：

w^Ha(θ)＝1                           (等式8)

其中y是输出，w是权重向量，H表示埃尔米特转置，而R_ZZ是输入相关矩阵。作为AOA的函数的输出功率谱由下式给出：

P_Capon(θ)＝1/(a^HR_zza(θ))         (等式9)

已知的MUSIC技术是高分辨率算法，它利用输入协方差矩阵的本征结构。MUSIC是信号参数估计算法，它估计入射信号数，入射信号的AOA，入射信号的强度和入射信号之间的交叉相关。所述协方差矩阵的本征向量属于如下两个正交子空间中任意一个：信号子空间或噪声子空间。对应于信号AOA的导引向量(steering vector)位于信号子空间，所以与噪声子空间正交。通过搜索与噪声子空间的本征向量所占据的空间相垂直的所有可能的阵列导引向量，估计AOA。

已知的ESPRIT技术是另一种子空间技术，它减少了MUSIC方法所需要的计算和存储要求。ESPRIT不需要穷尽搜索或者精确校准。ESPRIT通过利用具有如下结构的数组元素：该数组可以分解成两个大小相同的同样的子数组，其中两个子数组的对应元素彼此按照固定平移距离而非旋转距离隔开。

一旦估计出主AOA θ_d，几何上行链路空间信号_g可利用估计的主AOA θ_d用上面的等式6计算。在一个实施例中，主AOA θ_d对应于具有最大功率的AOA。继续上述的例子，假设其中AOA θ_d为90°：

_g＝e^{j(2π/λ)(λ/2)cos(90°)[0：1]}      (等式10)

_g＝[1  1]                       (等式11)

继续图5所示的流程图501，框509表示一个实施例中计算估计的实际上行链路空间特征_t和几何上行链路空间特征_g之间的相关。在一个实施例中，_t和_g之间的相关通过确定估计的上行链路空间特征_t和几何上行链路空间特征_g之间归一化的点积来计算。如图5中框511所示，如果所得相关大于低杂波门限，那么选择低杂波环境估计。否则，选择高杂波环境估计，如图5的框513所示。

为了说明，继续上述例子，其中， $>>>>\alpha >^>>t>>=>\begin{array}{}>>2>>0>\; >\; >\end{array}$>以及_g＝[1  1]，相关值ρ等于_t和_g之间归一化点积。因此，

ρ＝(_t^H_g)(‖_t^H‖‖_g‖)        (等式12)

ρ＝0.7071                                  (等式13)假设ρ＝0.7071大于低杂波门限，那么选择低杂波门限环境。可以理解在一个实施例中，低杂波门限基于很多的包括天线阵列中天线单元数M的因素确定。

图6是说明根据本发明所论述的识别低或者高杂波环境的方法的另一个实施例的流程图601。如框603所示，根据本发明一个实施例的论述，上行链路信号由例如基站101所接收。框605表示随后计算上行链路信号的成对相关。为了说明，假设Z是表示接收到的上行链路信号的矩阵，Z＝[Z₁Z₂..Z_M]，其中z₁对应第一天线单元接收的上行链路信号且Z_M对应第M个天线单元接收的上行链路信号。在一个实施例中，通过计算成对相关之间的归一化点积来确定成对相关。因此，成对相关可以根据下述关系计算：

ρ_i，j＝<Z_i^HZ_j>/(‖Z_i^H‖‖Z_j‖)         (等式14)其中，i和j表示天线阵列中特定的天线单元，且i≠j。在一个实施例中，计算所有上行链路信号对的相关。

继续图6中的流程图601，框607表示在一个实施例中，计算成对相关的平均值。在一个实施例中，计算所有成对信号相关的绝对值的平均值。框609表示成对信号相关的平均值与高杂波门限作比较。如图6中框611所示，如果该平均值小于高杂波门限，那么选择高杂波环境估计。否则如图6中框613所示，选择低杂波环境估计。可以理解，在一个实施例中，高杂波门限基于很多的包括天线阵列中天线单元数M的因素确定。

图7是说明根据本发明所论述的识别低或者高干扰环境的方法的一个实施例的流程图701。如框703所示，根据本发明一个实施例的论述，上行链路信号由例如基站101所接收。框705表示根据上行链路信号计算相关矩阵R_ZZ。为了说明，假设Z是表示接收到的上行链路信号的矩阵。在一个实施例中，R_ZZ通过下述关系计算：

R_ZZ＝ZZ^H                                  (等式15)

继续图7中的流程图701，框707表示在一个实施例中，根据相关矩阵R_ZZ计算源的阶。在一个实施例中，源的阶是同一时间使用同一频率的用户数的估计，它通过首先确定R_zz的本征值计算得到。为了说明，假设一个简单的相关矩阵的例子： $>>>R>ZZ>>=>\begin{array}{}>>1>>0>>0>\; >>0>>1>>0>\; >>0>>0>>0>\; >\; >\end{array}$>(等式16)在这个简单例子中，天线数M＝3，而R_zz的本征值为[110]。

在一个实施例中，在确定R_zz的本征值之后，可以用周知的技术确定源的阶，这些技术包括例如顺序假说(sequential Hypothesis，SH)，最小描述长度(MDL)，Akaike信息标准(ALC)等。如本领域技术人员所知，所有这些技术通过使对数似然函数最小化来估计源的阶或者源的数量，其中似然函数是输入相关矩阵的本征值的几何平均与算数平均之比。

继续图7所示的流程图701，框709表示在一个实施例中，把估计的源的阶与高干扰门限比较。如图7中框711所示，如果估计的源的阶大于高干扰门限，则选择高干扰环境估计，所述高干扰门限在一个实施例中等于1。否则，如图7中框713所示，选择低干扰环境估计。

图8是说明根据本发明所论述的识别低或者高于扰环境的方法的一个实施例的流程图801。如框802所示，根据本发明一个实施例的论述，上行链路信号由例如基站101所接收。

在接收到上行链路通信信号之后，则测量该上行链路通信信号的接收信号强度指示(RSSI)。该RSSI包括S，N和I分量，其中S表示希望的信号，N表示噪声而I表示干扰。如果RSSI大于RSSI门限，如框803所示，框804表示在一个实施例中，根据上行链路通信信号计算信噪比。当未发送或接收信号S时，可根据上行链路通信信号测量噪声N。根据下述关系计算信噪比：

信噪比＝RSSI/N                               (等式17)

在计算信噪比之后，框805表示可根据本发明的论述确定预计的误码率(BER)。在一个实施例中，预计的BER基于可例如存放于查找表等中的提前预测的值确定。具体地说，针对给定的信噪比，可以确定预计的BER。在另一个实施例中，预计的BER是信噪比的函数，因此可从信噪比中导出。

继续图8中的流程图801，框807表示在本发明的一个实施例中，还依据接收的上行链路通信信号测量BER。框809表示在一个实施例中，把所测量的BER与所预计的BER作比较。在一个实施例中，如果所测量的BER元比所预计的BER多一个BER门限量，则如图8中框811所示，选择高干扰环境估计。否则，如图8中框813所示，选择低干扰环境估计。

在前面包括摘要所述的详细描述中，参照具体的例示实施例，描述了本发明的方法和装置。然而，显而易见的是，在没有背离本发明更广的精神和范围的前提下，可对它们作各种变化和修改。因此本说明书和附图都被视为说明性而非限制性的。说明和摘要并非为了穷举或把本发明限定于所公开的精确形式。

下述权利要求中的术语不应该理解成把本发明限定于本说明中公开的具体实施例。相反地，本发明的范围完全由下述权利要求确定，所述权利要求要根据解释权利要求的原则来理解。