專利名稱：用于噪聲增量估計(jì)的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明大致涉及用于在蜂窩通信系統(tǒng)中估計(jì)與功率有關(guān)的量的方法和裝置。

背景技術(shù)：
寬帶碼分多址(WCDMA)電信系統(tǒng)具有可用于電信服務(wù)的將來發(fā)展的許多引人注目的性質(zhì)。例如WCDMA和類似系統(tǒng)中的特定技術(shù)挑戰(zhàn)是將增強(qiáng)型上行鏈路信道調(diào)度到干擾條件有利的時(shí)間間隔，并且在此時(shí)間間隔中在涉及小區(qū)的上行鏈路中有足夠的容量以支持增強(qiáng)的上行鏈路信道。眾所周知，小區(qū)的全部現(xiàn)有用戶對(duì)WCDMA系統(tǒng)上行鏈路中的干擾級(jí)別有影響。此外，相鄰小區(qū)中的終端也對(duì)相同的干擾級(jí)別有影響。這是因?yàn)樵谑褂肅DMA技術(shù)時(shí)，小區(qū)的所有用戶和公共信道在同一頻帶發(fā)射。小區(qū)負(fù)載與同一小區(qū)的干擾級(jí)別直接有關(guān)。
為保持小區(qū)的穩(wěn)定性，負(fù)載需要保持低于某個(gè)級(jí)別。這是由于至少在WCDMA中大部分上行鏈路用戶信道要進(jìn)行功率控制。此功率控制旨在將每個(gè)信道的已接收功率級(jí)別保持在某個(gè)信噪比(SIR)，以便能夠滿足特定的服務(wù)要求。此SIR通常使得無線基站(RBS)中的已接收功率要比干擾級(jí)別低幾dB。隨后在所謂RAKE接收機(jī)中的解擴(kuò)將每個(gè)信道增強(qiáng)到某個(gè)信號(hào)級(jí)別，在該信號(hào)級(jí)別，發(fā)射的比特可由例如位于信號(hào)處理鏈后面的信道解碼器和語(yǔ)音編解碼器進(jìn)一步處理。
由于RBS試圖將每個(gè)信道保持在其特定的優(yōu)選SIR值，因此，可能出現(xiàn)一個(gè)另外的用戶或現(xiàn)有用戶的突發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)增加了干擾級(jí)別的情況，由此暫時(shí)降低了其它用戶的SIR。RBS的響應(yīng)是命令所有其它用戶增大功率，這會(huì)使干擾增大更多。通常，此進(jìn)程在某個(gè)負(fù)載級(jí)別下保持穩(wěn)定。如果高容量信道突然出現(xiàn)，則干擾增加變大，并且所謂功率突升的不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)就增大。因此，必須調(diào)度高容量上行鏈路信道，比如WCDMA中的增強(qiáng)型上行鏈路(E-UL)信道，以便可確保避免不穩(wěn)定。為此，必須估計(jì)在RBS中的瞬時(shí)負(fù)載。這允許評(píng)估離開不穩(wěn)定點(diǎn)的容量裕量。
例如CDMA系統(tǒng)中小區(qū)的負(fù)載通常表示為與功率有關(guān)的某個(gè)數(shù)量，一般為噪聲增量或熱噪聲增量(ROT)。諸如總功率級(jí)別和背景噪聲(noise floor)(理想熱噪聲)等功率量要確定。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)確定波動(dòng)大的功率量或背景噪聲一般有著較大的不確定性，這甚至可能與整個(gè)可用的容量裕量在同一量級(jí)別。因此，在未改進(jìn)與增強(qiáng)型上行鏈路信道有關(guān)的負(fù)載估計(jì)的情況下，要實(shí)現(xiàn)該信道功能實(shí)際上很困難。
多個(gè)噪聲增量的度量確實(shí)存在。最重要的一個(gè)度量可能是定義為小區(qū)總干擾和RBS接收機(jī)熱噪聲背景功率(power floor)之商的熱噪聲增量(RoT)。其它度量例如包括相對(duì)于熱背景噪聲的帶內(nèi)非WCDMA干擾。
在此方面，要提及的一個(gè)同樣重要的參數(shù)是小區(qū)覆蓋，它需要負(fù)載估計(jì)以實(shí)現(xiàn)其控制。覆蓋一般與需要在特定SIR操作才可正常運(yùn)行的特定服務(wù)有關(guān)。上行鏈路小區(qū)邊界因而由工作在最大輸出功率的終端定義。RBS中的最大已接收信道功率由終端的最大功率和到數(shù)字接收機(jī)的路徑損失(pathloss)定義。由于路徑損失直接隨終端與RBS之間的距離而變化，因此，可得出離RBS的最遠(yuǎn)距離。在所有方向得到的離RBS的此距離定義了覆蓋范圍。
隨之而來的是任何干擾級(jí)別的增大將導(dǎo)致無法通過增大終端功率而補(bǔ)償?shù)慕档偷腟IR。因此，路徑損失需要降低以保持服務(wù)。這意味著終端需要移近RBS，即，小區(qū)的覆蓋縮小。
從以上論述可明顯看到，為保持運(yùn)營(yíng)商已計(jì)劃的小區(qū)覆蓋，必需保持低于特定級(jí)別的負(fù)載。這意味著負(fù)載估計(jì)對(duì)覆蓋也很重要。具體而言，從覆蓋角度而言，負(fù)載估計(jì)對(duì)在RBS中快速調(diào)度增強(qiáng)型上行鏈路業(yè)務(wù)來說是很重要的。此外，在控制多個(gè)RBS的無線網(wǎng)絡(luò)控制器(RNC)中許可控制和擁塞控制功能也可從有關(guān)小區(qū)瞬間噪聲增量的準(zhǔn)確信息中受益。


發(fā)明內(nèi)容
現(xiàn)有技術(shù)CDMA通信網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)常見問題是提供的負(fù)載估計(jì)的準(zhǔn)確性難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)的負(fù)載控制。具體而言，確定的與增強(qiáng)型上行鏈路信道有關(guān)的噪聲增量有著很大的不確定性，這主要是由于難以估計(jì)背景噪聲或其它功率有關(guān)的量引起的。
本發(fā)明的一般目的是提供用于確定例如負(fù)載估計(jì)等功率有關(guān)的量的改進(jìn)方法和裝置。本發(fā)明的又一目的是提供可給出更準(zhǔn)確的功率有關(guān)的量確定的方法和裝置。本發(fā)明的另一目的是提供用于改進(jìn)估計(jì)的噪聲增量的方法和裝置。
上述目的通過如隨附權(quán)利要求書所述的方法和裝置而得以實(shí)現(xiàn)。一般而言，在一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)將多次測(cè)量無線通信系統(tǒng)中的已接收的總寬帶功率。優(yōu)選是也測(cè)量碼功率或?qū)?yīng)的無線鏈路功率。優(yōu)選使用卡爾曼濾波技術(shù)(Kalman filtering technique)，從一組測(cè)量中估計(jì)第一功率量的概率分布，在一個(gè)特定實(shí)施例中該量為已接收的總寬帶功率量。優(yōu)選的是也估計(jì)與干擾和噪聲有關(guān)的第二功率量的概率分布。要確定的噪聲增量度量的條件概率分布至少要基于第一功率量的估計(jì)概率分布。從噪聲增量度量的條件概率分布中，計(jì)算噪聲增量度量，并且優(yōu)選也計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)偏差。在優(yōu)選實(shí)施例中，噪聲增量度量是基于總功率與背景噪聲之間的商，并且噪聲增量度量的條件概率分布因此基于已接收的總寬帶功率量的概率分布和背景噪聲量的條件概率分布。背景噪聲量的條件概率分布又基于與干擾和噪聲有關(guān)的功率量的極值的概率分布和噪聲背景功率的先驗(yàn)(prior determined)概率分布。
因此，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是即使存在相鄰小區(qū)干擾、外部干擾源和快速波動(dòng)的功率，也可提供準(zhǔn)確的噪聲增量。



通過結(jié)合附圖，參照以下說明，可最好地理解本發(fā)明及其其它目的和優(yōu)點(diǎn)，其中 圖1示出執(zhí)行負(fù)載估計(jì)的無線基站信號(hào)鏈； 圖2示出功率控制的簡(jiǎn)化典型模型； 圖3示出噪聲增量與小區(qū)總比特率之間的典型關(guān)系； 圖4是典型移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的信號(hào)功率的示意圖； 圖5是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的功能示意圖； 圖6是根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)實(shí)施例的主要部分的方框圖； 圖7示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的模擬噪聲增量的估計(jì)結(jié)果； 圖8A是根據(jù)本發(fā)明的方法實(shí)施例的主要步驟的流程圖； 圖8B是根據(jù)本發(fā)明的方法實(shí)施例的主要步驟的流程圖；以及 圖9示出從總接收功率測(cè)量中得到的功率量的典型時(shí)間變化。

具體實(shí)施例方式 在整篇公開內(nèi)容中，等式中的粗體字母表示向量或矩陣量。
所述詳細(xì)說明在介紹時(shí)稍微更深地論述了如何執(zhí)行負(fù)載估計(jì)和現(xiàn)有技術(shù)解決方案遇到的問題，以便揭示問題的嚴(yán)重性。這通過參照典型的WCDMA系統(tǒng)進(jìn)行，但這些想法并不限于WCDMA。它們當(dāng)然在許多類型的蜂窩系統(tǒng)中也適用。
參考和測(cè)量點(diǎn) 圖1示出了RS的典型信號(hào)鏈。從天線1接收的寬帶信號(hào)先通過由電纜、濾波器等組成的模擬信號(hào)條件鏈2。在信號(hào)進(jìn)入的接收機(jī)3時(shí)，分量之間的變化及溫度漂移使得系統(tǒng)此部分的比例因子有大約2-3dB未能確定。這將在下面進(jìn)一步論述。在接收機(jī)3中，進(jìn)行了多個(gè)操作。為進(jìn)行負(fù)載估計(jì)，一般假設(shè)在某一級(jí)測(cè)量已接收的總寬帶功率，圖1中表示為5。此外，假設(shè)在此實(shí)施例中可在第6級(jí)進(jìn)行碼功率測(cè)量，即，小區(qū)每個(gè)單獨(dú)信道/用戶的功率。估計(jì)量的參考點(diǎn)表示為4。圖1以示意圖方式示出估計(jì)量有效且進(jìn)行測(cè)量的鏈中的點(diǎn)。
估計(jì)熱背景噪聲功率困難有幾個(gè)原因。如上所述的一個(gè)原因是熱背景噪聲功率及其它已接收功率受模擬接收機(jī)前端中分量不確定性的影響。根據(jù)定義，信號(hào)參考點(diǎn)在天線連接器。然而，測(cè)量在數(shù)字接收機(jī)中的模擬信號(hào)條件鏈之后獲得。這些不確定性也具有熱漂移。
模擬信號(hào)條件電子器件鏈確實(shí)在RBS(批)之間產(chǎn)生了難以補(bǔ)償?shù)?-3dB的比例因子誤差。除以熱噪聲背景功率默認(rèn)值的RTWP(已接收的總寬帶功率)測(cè)量因此可能與假設(shè)的熱噪聲背景功率有2-3dB的不一致。結(jié)果將是也有2-3dB誤差的估計(jì)的噪聲增量。考慮到在WCDMA系統(tǒng)中允許的噪聲增量間隔一般為0-7dB的事實(shí)，因此，2-3dB的誤差是不可接受的。
不過，形成總接收功率的所有功率(參見附錄A)同樣受比例因子γ(t)的影響，因此，在計(jì)算噪聲增量率NR(t)(參見附錄A)時(shí)，可將如以下所示的比例因子誤差取消為 其中，NRDigitalReceiver(t)和NRAntenna(t)分別是如在數(shù)字接收機(jī)3(圖1)和天線1(圖1)測(cè)量的噪聲增量率，PTotal，DigitalReceiver(t)和PYotal，Antenna(t)分別是如在數(shù)字接收機(jī)3和天線1處的總接收功率，以及PNDigitalReceiver和PNAntenna是分別如在數(shù)字接收機(jī)3和天線1處測(cè)量的熱噪聲級(jí)別。然而需要注意的是(1)要求測(cè)量在數(shù)字接收機(jī)中的背景噪聲PNDigitalReceiver。這是本發(fā)明解決的主要困難。
功率測(cè)量 在詳細(xì)說明中，使用了下面的通用符號(hào) 已接收的總寬帶功率的測(cè)量在接收機(jī)中執(zhí)行。此測(cè)量表示為PTotal(t)，其中，t表示離散時(shí)間。測(cè)量速率為T-1Hz。
碼功率在本公開內(nèi)容中用于表示與WCDMA系統(tǒng)中使用的每個(gè)單獨(dú)碼相關(guān)聯(lián)的無線鏈路功率。然而，在以WCDMA為示范系統(tǒng)的本公開內(nèi)容中，通用術(shù)語(yǔ)“無線鏈路功率”視為包括通用術(shù)語(yǔ)“碼功率”，然而，這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)可視為等同。對(duì)于小區(qū)受控信道，碼功率的測(cè)量可在接收機(jī)中執(zhí)行。這些測(cè)量表示為Pi，MeasuremertCode(t)。測(cè)量速率為Ti-1Hz。
數(shù)據(jù)信道i(CS或PS)的碼功率表示為PiCode，Data(t)，對(duì)應(yīng)于控制信道i表示為PiCode，Control的功率，不直接測(cè)量。相反，它從動(dòng)于表示如下的實(shí)際已接收碼信號(hào)功率 其中，比例因子ηi(t)取決于服務(wù)，且在可能延遲到TFCI解碼后的時(shí)間的任何給定實(shí)例均已知，nCode表示在連接中使用的有效代碼數(shù)量，并且βiData(t)和βiControl(t)是所謂的β因子，其平方商(squared quotient)為用戶定義了控制信令與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)之間的功率關(guān)系。
所有采樣期間中有一個(gè)最小采樣期間，所有其它采樣期間是此采樣期間的整數(shù)倍。
在整篇公開內(nèi)容中將使用量PiCode(t)，該量用于表示總信道i的控制信號(hào)功率和數(shù)據(jù)信道功率之和。注意，測(cè)量Pi，MeasurementCode(t)只測(cè)量控制信道功率。因此，在理想的無噪聲情況下， 功率控制環(huán) 在圖2中，示出了信道i的簡(jiǎn)單功率控制環(huán)模型。示為(C/l)Tar的碼功率與干擾比目標(biāo)10已被提供，并且基于此計(jì)算(11)負(fù)載因子LiTar，該因子表示總功率(示為PTotal)12與信道的碼功率(示為PiCodeRef)參考值14之間的關(guān)系。因此，負(fù)載因子LiTar乘以(13)總功率12以提供碼功率參考值14。碼功率參考值14減去(15)碼功率PiCode以得到與所需值的任何偏差，并且該差用作內(nèi)環(huán)控制器16的輸入。內(nèi)環(huán)控制器操作以便例如實(shí)現(xiàn)零穩(wěn)態(tài)誤差。參照上述內(nèi)容，誤差項(xiàng)18一般加(17)到內(nèi)環(huán)控制器16的輸出，產(chǎn)生信道i的測(cè)量輸出信道功率19，示為PiCode。此輸出功率19隨后用作到減法器15的反饋。
由于輸出信道功率19的改變影響總功率12，因此，也存在連接所有輸出信道功率和總功率12的輸出功率控制環(huán)。
噪聲增量 如背景部分所述，引入另外的信道結(jié)果是總功率12增大。正如從圖2可看到的一樣，總功率12的增大使得輸出信道功率19增大。經(jīng)外部功率控制環(huán)，這又將進(jìn)一步增大總功率12。對(duì)于較小的負(fù)載以及對(duì)于較小的額外負(fù)載，此控制行為在一定的閾值下一般是穩(wěn)定的。然而，在大于此閾值時(shí)，或者對(duì)于非常大的額外負(fù)載，就可能會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定。
圖3是示出這些狀況的圖形。噪聲增量NR定義為在如天線連接器處測(cè)量的總功率和熱噪聲級(jí)別PN之間的比，也稱為背景噪聲，是負(fù)載的度量。高于噪聲增量閾值NRthr時(shí)，情況變得不穩(wěn)定?？偙忍芈逝c噪聲增量NR之間的關(guān)系100從控制環(huán)的設(shè)計(jì)已知，并且另外信道的調(diào)度可在一旦確定瞬間噪聲增量NR后便執(zhí)行。極點(diǎn)容量Cpole表示以每秒比特?cái)?shù)為單位的最大比特率容量。閾值NRthr與由熱噪聲級(jí)別PN定義的級(jí)別之間一般的差ΔN為7dB。然而，背景噪聲或熱噪聲級(jí)別PN不容易得到。例如，由于如上所述的接收機(jī)中比例因子的不確定性可大到2-3dB，因此，大部分的可用裕量受此類引入的不確定性影響。
附錄A介紹了功率和干擾測(cè)量估計(jì)的數(shù)學(xué)方法。
背景噪聲的可觀測(cè)性 現(xiàn)在出現(xiàn)的難以估計(jì)熱背景噪聲功率的一個(gè)原因是，即使在數(shù)字接收機(jī)進(jìn)行了所有測(cè)量，也無法直接測(cè)量背景噪聲，至少在單個(gè)RBS中無法測(cè)量。原因是相鄰小區(qū)干擾和外部源的干擾也影響接收機(jī)，并且此類源的任何均值無法與背景噪聲分開。功率測(cè)量可在自有小區(qū)的信道上執(zhí)行。然而，此類在測(cè)量并未解決問題，但它們可稍微改善情況。
圖4結(jié)合RBS20示出功率測(cè)量的成分。RBS20與小區(qū)30相關(guān)聯(lián)。在小區(qū)30內(nèi)存在多個(gè)移動(dòng)終端25，這些終端通過不同鏈路與RBS20通信，每個(gè)鏈路以PiCode(t)影響總接收功率。小區(qū)30在同一WCDMA系統(tǒng)內(nèi)有多個(gè)相鄰小區(qū)31，每個(gè)相鄰小區(qū)與一個(gè)RBS21相關(guān)聯(lián)。相鄰小區(qū)也包括移動(dòng)終端26。移動(dòng)終端26發(fā)射射頻功率，并且所有此類成分之和表示為PN。也可能有其它網(wǎng)絡(luò)外部輻射源，如雷達(dá)站41。此類外部源的成分表示為PE。最后，PN項(xiàng)由接收機(jī)本身產(chǎn)生。
很明顯示，上面的PN(t)和PN是不可測(cè)量的，因此需要以某個(gè)方式估計(jì)或消除。這在附錄B中進(jìn)一步描述。
如附錄B中所示，總寬帶功率測(cè)量可表示為 其中 PE+N＝PE+PN， 并且其中eTotal(t)為測(cè)量噪聲的建模。
可以用數(shù)學(xué)方式證明，PE+N(t)和PN的線性估計(jì)不是可觀測(cè)到的問題。只有它們的和PE+N+PN可從可用測(cè)量中觀察到。在執(zhí)行碼功率測(cè)量時(shí)，情況也是如此。由于PE+N(t)和PN兩者均是正值量，因此，明顯無法從兩者之和估計(jì)它們。結(jié)果也證明無數(shù)學(xué)建?？捎糜谙齈E+N(t)和PN之一。換而言之，問題在于沒有常規(guī)技術(shù)可用于分開背景噪聲和源于相鄰小區(qū)干擾與在蜂窩系統(tǒng)外部帶內(nèi)干擾源的功率均值。正如結(jié)果證明的一樣，只有背景噪聲功率和鄰區(qū)與外部干擾功率之和可觀察到。指明這種情況的一種簡(jiǎn)化方式是如果兩個(gè)(正)數(shù)之和已知，則此信息本身并不足以確定兩個(gè)數(shù)字中的每個(gè)數(shù)字。
背景噪聲估計(jì) 估計(jì)的噪聲增量困難的另一個(gè)原因是熱背景噪聲并不總是找到的量。存在的情況是恒定的帶內(nèi)干擾嚴(yán)重影響了RBS的接收機(jī)。這些恒定干擾不會(huì)影響上述穩(wěn)定性，相反，它們好象是增大的噪聲溫度一樣，即增大的熱背景噪聲。
在現(xiàn)有技術(shù)中，一個(gè)備選方案是以高成本單獨(dú)確定現(xiàn)場(chǎng)中每個(gè)RBS的熱背景噪聲，以便實(shí)現(xiàn)足夠高的負(fù)載估計(jì)性能。如在數(shù)字接收機(jī)中看到的熱噪聲背景功率的默認(rèn)值的確定，需要對(duì)工廠或現(xiàn)場(chǎng)中大量的RBS執(zhí)行參考測(cè)量。兩種備選方案成本都高，并需要在硬件更改時(shí)盡快重復(fù)進(jìn)行。
解決問題的上述方案將需要單獨(dú)校準(zhǔn)每個(gè)RBS。然而，這將產(chǎn)生非常高的成本，并且極其不令人喜歡。此外，模擬信號(hào)條件電子器件中可能仍將存在0.7-1.0dB的溫度漂移誤差。
在接受只有和PE+N+PN可從所有信道的總寬帶功率和碼功率的測(cè)量中觀察到的事實(shí)下，必須研究是否仍可推斷出任何有用信息。本發(fā)明旨在實(shí)現(xiàn)避免上列問題的解決方案。必須避免的一個(gè)特定問題是，背景噪聲是不可從在RBS中可進(jìn)行的測(cè)量中觀察到的量。
熱噪聲背景功率估計(jì)的一個(gè)原理是將它估計(jì)為測(cè)量或估計(jì)功率量的最小值。此最小值一般在預(yù)定的時(shí)間間隔上計(jì)算。所涉及功率優(yōu)選為背景噪聲功率與鄰區(qū)和外部干擾功率之和，或已接收的總寬帶功率。一個(gè)方案因此將是，通過用已確定熱背景噪聲功率的瞬間已接收的總寬帶功率進(jìn)行分割，而從上述兩個(gè)最小量之一計(jì)算噪聲增量。
利用已確定的熱背景噪聲功率而使用分割的原理具有多個(gè)性質(zhì)，其中一些至少在某些應(yīng)用中可能是缺點(diǎn)。估計(jì)原理將熱噪聲背景功率的特定值確定為輸出變量。這既不是最佳的，也不是必需的。實(shí)際需要的輸出量是噪聲增量，并且正如下面將看到的一樣，此量可直接估計(jì)。此外，該估計(jì)原理并未提供估計(jì)熱噪聲背景功率準(zhǔn)確性的任何度量，也未提供噪聲增量。這是由于事實(shí)是只估計(jì)了熱噪聲背景功率一值的原因。
另外，該估計(jì)原理未考慮有關(guān)例如在多個(gè)RBS內(nèi)真實(shí)熱背景噪聲功率概率分布的先驗(yàn)信息。這有其它后果。通過上述想法獲得的熱噪聲背景功率的估計(jì)始終偏向于比實(shí)際值更高。這是由于熱背景噪聲功率、相鄰小區(qū)WCDMA功率和非WCDMA帶內(nèi)干擾功率之和始終至少要熱噪聲背景功率一樣大。因此，在確定的時(shí)間間隔內(nèi)估計(jì)最小值時(shí)，總是得到比實(shí)際熱噪聲功率更大的值。這帶來的結(jié)果是噪聲增量被低估，即小區(qū)的負(fù)載被低估。該結(jié)果可能使得調(diào)度過多，導(dǎo)致例如小區(qū)不穩(wěn)定。
根據(jù)本發(fā)明的裝置優(yōu)選實(shí)施例 在本發(fā)明中，確定的目標(biāo)是估計(jì)噪聲增量的一維概率密度函數(shù)，而不是單個(gè)值。估計(jì)完整概率分布事實(shí)的一個(gè)重要益處在于可能計(jì)算估計(jì)差異(標(biāo)準(zhǔn)偏差)。由此將自動(dòng)評(píng)估估計(jì)進(jìn)程的質(zhì)量。好像這樣的不確定性度量在例如以后步驟中調(diào)度增強(qiáng)型上行鏈路信道時(shí)可能非常有用。
本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例在圖5以示意圖方式示為方框圖。優(yōu)選實(shí)施例涉及在碼分多址蜂窩電話系統(tǒng)中的負(fù)載估計(jì)領(lǐng)域。優(yōu)選實(shí)施例的公開內(nèi)容是為關(guān)于WCDMA類型蜂窩系統(tǒng)中的增強(qiáng)型上行鏈路(E-UL)的負(fù)載估計(jì)功能而撰寫的。然而，注意CDMA類型的其它蜂窩系統(tǒng)情況應(yīng)類似，因此，大部分詳細(xì)論述將對(duì)這些系統(tǒng)也有效。
注意，在下面的說明中，概率分布一般通過將分布離散為直方圖而由數(shù)字系統(tǒng)處理。
最佳的非線性估計(jì)的噪聲增量裝置包括三個(gè)主要方框。在第一個(gè)功率估計(jì)方框51，卡爾曼濾波器裝置接收多個(gè)輸入61A-E，例如測(cè)量的已接收的總寬帶功率RTWP61A，并提供輸出62A、62B、63A、63B，它們是功率估計(jì)62A、63A和對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差62B、63B。在當(dāng)前的優(yōu)選實(shí)施例中，輸入61A如上所述是測(cè)量的已接收的總寬帶功率RTWP61A。此外，輸入61B是信道i的測(cè)量的碼功率與干擾比(C/I)；輸入61C是信道i的beta因子；輸入61D是信道i的碼數(shù)量；以及輸入61E是快速功率控制環(huán)命令的對(duì)應(yīng)碼功率與干擾比。輸出62A是相鄰小區(qū)WCDMA干擾功率、帶內(nèi)非WCDMA干擾功率和熱背景噪聲功率之和的功率量估計(jì)，輸出63A是估計(jì)的已接收總帶寬功率，以及輸出63B是對(duì)應(yīng)的偏差。由于輸出來自卡爾曼濾波器裝置，因此，這些參數(shù)是定義濾波器產(chǎn)生的估計(jì)的高斯分布的僅有參數(shù)。因此，提供了足夠的信息以定義功率估計(jì)的完整概率分布信息。附錄C中更詳細(xì)地描述了動(dòng)態(tài)空間模型65和時(shí)變卡爾曼濾波器51。
在第二條件概率分布估計(jì)方框52中，基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的裝置接收作為輸入的功率估計(jì)62A和對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差62B，并且提供輸出64A，該輸出包括是相鄰小區(qū)干擾功率、外部帶內(nèi)干擾功率和熱噪聲功率之和估計(jì)的PEstimateE+N+Noise極值估計(jì)概率分布，極值一般為最小值。給出有關(guān)背景噪聲功率的在先預(yù)期概率分布信息的參數(shù)66被提供到條件概率分布估計(jì)方框52，以便實(shí)現(xiàn)最佳估計(jì)。附錄D中提供了條件概率分布估計(jì)的更詳細(xì)說明。
在第三估計(jì)的噪聲增量方框53中，基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的裝置接收作為輸入的PEstimateE+N+Noise64最小值估計(jì)概率分布、功率估計(jì)63A和對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差63B，并且主要提供包括估計(jì)噪聲增量RoTEstimate和對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)偏差σRoT，Estimate的輸出67。在此實(shí)施例中，優(yōu)選噪聲增量度量根據(jù)以下等式定義 其中，PTotal(t)是總接收功率； 然而，也可利用其它噪聲增量度量。
給出有關(guān)要使用哪個(gè)噪聲增量度量信息的參數(shù)68在此實(shí)施例中提供到估計(jì)的噪聲增量方框53，并且優(yōu)選也提供噪聲增量69在先預(yù)期的概率分布。附錄E中提供了條件概率分布的更詳細(xì)說明。
估計(jì)噪聲增量RoTEstimate和對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差σRoT，Estimate一般基于噪聲增量的估計(jì)條件概率分布而計(jì)算為條件均值。這是噪聲增量的最佳估計(jì)，并且它在附錄F中有進(jìn)一步描述。
優(yōu)選實(shí)施例的當(dāng)前公開內(nèi)容揭示了理論上最佳的詳細(xì)非線性算法。在優(yōu)選實(shí)施例的第一個(gè)方框51中，自有小區(qū)(own cell)的無線鏈路功率不直接從已接收的總寬帶功率中去除。相反，在此實(shí)施例中為卡爾曼濾波的最佳狀態(tài)空間濾波技術(shù)被應(yīng)用，以估計(jì)為相鄰小區(qū)WCDMA功率、非WCDMA帶內(nèi)干擾和熱噪聲背景功率之和的信號(hào)。存在如下風(fēng)險(xiǎn)在高功率無線鏈路上的測(cè)量擾動(dòng)將產(chǎn)生會(huì)妨礙以上信號(hào)最小值的任何計(jì)算的異常值值，本方案可將此風(fēng)險(xiǎn)將到最低。
卡爾曼濾波方案還具有以下優(yōu)點(diǎn)。它通過在卡爾曼模型中引入預(yù)測(cè)變化而可處理快速時(shí)變的系統(tǒng)。這在過濾高功率WCDMA無線鏈路的突發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)時(shí)是很理想的。用于過濾強(qiáng)時(shí)變信號(hào)的其它技術(shù)一般會(huì)產(chǎn)生拖尾(smearing)。相反，即使生成信號(hào)的系統(tǒng)以已知方式快速時(shí)變，卡爾曼濾波器也能夠過濾出測(cè)量誤差。在本申請(qǐng)中，快速時(shí)變性通過各解碼的無線鏈路的實(shí)際beta因子來建模(modelled)。這些beta因子描述了例如在WCDMA系統(tǒng)中高突發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)變。
此外，卡爾曼濾波能夠使用物理先驗(yàn)信息以提供最佳時(shí)變?yōu)V波增益的自動(dòng)計(jì)算。具體而言，優(yōu)選實(shí)施例中提議的卡爾曼濾波包含控制每個(gè)無線鏈路的快速功率控制環(huán)的嵌入式模型。有關(guān)模型準(zhǔn)確性和建模誤差的先驗(yàn)估計(jì)用于自動(dòng)計(jì)算卡爾曼濾波器的增益。
卡爾曼濾波方框的輸出包括，由估計(jì)以及估計(jì)偏差參數(shù)化的高斯概率分布。
當(dāng)前方法優(yōu)選使用已接收寬帶功率(RTWP)61A的頻繁測(cè)量(frequent measurement)和從碼功率與干擾比值61B推斷的自有小區(qū)的所有無線鏈路的各自功率的測(cè)量(可能是間接的)。
此外，根據(jù)本發(fā)明，方框53中的估計(jì)的噪聲增量直接執(zhí)行，而不必確定熱噪聲功率的中間值。此估計(jì)也允許考慮任何先驗(yàn)信息，有可能避免過估計(jì)問題。從卡爾曼濾波輸出的兩個(gè)高斯概率分布之一用于執(zhí)行概率分布的已接收樣本的最小功率的概率分布估計(jì)。估計(jì)在從形成滑動(dòng)窗口的預(yù)定時(shí)間間隔收集的樣本上執(zhí)行。另外，估計(jì)進(jìn)程考慮(如)為RBS代表性集合(representative collection)而確定的熱噪聲背景功率的先驗(yàn)概率分布。這具有一些值得注意的益處。
單純確定最小功率值必然會(huì)高估熱噪聲背景功率。這可通過上述方案避免。原因是在處理的高斯概率分布的已測(cè)量樣本的最大值接近先驗(yàn)概率分布的最大值時(shí)，通過去除(cut out)多段先驗(yàn)分布而進(jìn)行最小功率概率分布估計(jì)。這又將估計(jì)的概率分布重心推向更低值。實(shí)際上，可能獲得比特定RBS真實(shí)熱背景噪聲功率稍低的重心值。在技術(shù)上，這是使用的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的性質(zhì)，并且這產(chǎn)生了在RBS的典型集合上進(jìn)行評(píng)估時(shí)的最佳的較小誤差。
此外，由于最小功率概率分布估計(jì)是軟類型(soft type)的算法，因此，對(duì)異常值數(shù)據(jù)的靈敏度被降低。
在優(yōu)選實(shí)施例的最后部分，先計(jì)算噪聲增量的條件概率分布的確切估計(jì)。這通過利用兩個(gè)隨機(jī)變量的商的分布的精確表達(dá)而執(zhí)行。分子由直接從卡爾曼濾波器獲得的瞬間已接收的總寬帶功率的估計(jì)的高斯分布來表示。分母則由最小功率的估計(jì)條件概率分布來表示。一個(gè)重要的益處是可能也對(duì)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算使用估計(jì)的噪聲增量概率分布，由此提供估計(jì)器準(zhǔn)確性的估計(jì)。
本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)示例 除上述算法外，將它們接口至現(xiàn)有RBS系統(tǒng)需要一些增強(qiáng)。本部分的目的是討論這些增強(qiáng)。
在上述說明中，假設(shè)功率估計(jì)涉及上行鏈路通信。此類情況下，功率測(cè)量由無線電接入網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)(一般是無線基站)來執(zhí)行。然而，例如確定和/或估計(jì)步驟等至少部分過程也可在例如無線網(wǎng)絡(luò)控制器等通信網(wǎng)絡(luò)的其它部分中執(zhí)行。圖6示出根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)實(shí)施例的主要部分。無線通信系統(tǒng)70包括移動(dòng)電信系統(tǒng)地面無線電接入網(wǎng)絡(luò)(UTRAN)71。移動(dòng)終端25與UTRAN71中的RBS20通過無線電聯(lián)系。RBS20由無線網(wǎng)絡(luò)控制器(RNC)72控制，而該控制器又連接到核心網(wǎng)絡(luò)CN73的移動(dòng)服務(wù)交換中心/訪問位置寄存器(MSC/VLR)74和服務(wù)通用分組無線電系統(tǒng)支持節(jié)點(diǎn)(SGSN)75。
在此實(shí)施例中，RBS20包括用于獲得至少瞬間已接收的總寬帶功率測(cè)量，并且在此特定實(shí)施例也獲得碼功率測(cè)量的部件80，用于從已測(cè)量功率估計(jì)已接收的總寬帶功率量的概率分布的部件81。RBS20還包括用于基于已接收的總寬帶功率量的估計(jì)概率分布而提供噪聲增量度量的條件概率分布的部件82，及用于基于噪聲增量度量提供的條件概率分布而計(jì)算噪聲增量度量的部件83。這些部件80-83可作為單獨(dú)的單元或至少部分集成的單元而實(shí)現(xiàn)。
在根據(jù)圖5實(shí)現(xiàn)評(píng)估時(shí)，用于估計(jì)的部件81還設(shè)置為也提供總和PE+N+Noise的估計(jì)概率分布，即完整的卡爾曼功率估計(jì)功能。此外，用于提供的部件82還設(shè)置為能夠估計(jì)背景噪聲的條件概率分布，即PE+N+Noise量的最小值。噪聲增量條件概率分布估計(jì)由此也基于此背景噪聲條件概率分布。用于提供的部件82由此包括估計(jì)功能52(圖5)和部分估計(jì)功能53(圖5)。用于計(jì)算的部件83因而包括剩余部分的估計(jì)功能53(圖5)。
在圖6中，除其它功能外，無線網(wǎng)絡(luò)控制器包括用于許可控制的部件85。用于許可控制的部件85優(yōu)選包括用于增強(qiáng)型上行鏈路控制的功能。用于許可控制的部件85連接到RBS20以進(jìn)行信息交換，尤其是涉及噪聲增量估計(jì)的信息。
在備選實(shí)施例中，部件81-83實(shí)際上包括在RNC72中，如圖6虛線框中所示。由于接近天線，因此，至少部分實(shí)際測(cè)量一般保持在RBS20中。然而，存在用于接收表示至少已接收的總寬帶功率的數(shù)據(jù)的通信部件80。正如本領(lǐng)域的技術(shù)人員認(rèn)識(shí)到的一樣，部件80-83的其它備選配置也是可能的。如果部件80-83存在于無線網(wǎng)絡(luò)控制器72中，則部件80-83優(yōu)選與部件85集成。
備選實(shí)施例 正如迄今為止論述中陳述的一樣，根據(jù)(6或A4)，噪聲增量估計(jì)的過程旨在估計(jì)小區(qū)的總噪聲增量。然而，可直接在同一框架內(nèi)處理其它有關(guān)備選方案。例如，考慮以下噪聲增量度量，描述了只由于自有小區(qū)無線鏈路引起的噪聲增量。此類情況下，對(duì)應(yīng)于(6)的噪聲增量定義變?yōu)? 無線鏈路功率之和的分布可通過使用以下等式從卡爾曼濾波器中獲得 其中，

是估計(jì)狀態(tài)向量，從中得到和的高斯概率分布。如附錄E所述，

的條件分布由背景噪聲的條件概率分布得出。隨后，過程是通過應(yīng)用兩個(gè)獨(dú)立概率分布之和Z＝X+Y分布的公式，先計(jì)算分子的分布。
這樣獲得的分布替代根據(jù)等式(E7)導(dǎo)出的要使用的(E1)分子的高斯分布。剩余的過程與上述計(jì)算噪聲增量的條件概率分布相同。注意，由于事實(shí)是所有涉及的概率分布都是一維的，因此，該過程同樣具有低復(fù)雜性。
其它噪聲增量度量也是可能的。一個(gè)備選方案是排除或忽略非通信系統(tǒng)干擾的任何成分。這可通過選擇比用于RoT估計(jì)短得多的滑動(dòng)窗口來實(shí)現(xiàn)。與此相反，也可以只考慮由外部干擾和相鄰小區(qū)干擾引起的噪聲增量。此外，也可以使用只包括增強(qiáng)型上行鏈路的小區(qū)的噪聲增量，即無外部干擾、無WCDMA相鄰小區(qū)干擾和無非增強(qiáng)型上行鏈路TPC無線鏈路功率。
在優(yōu)選實(shí)施例中，RTWP和所有無線鏈路的單獨(dú)功率均在卡爾曼濾波過程中測(cè)量并結(jié)合于其中。然而，備選的是可以只使用RTWP61A的頻繁測(cè)量。隨后，可執(zhí)行卡爾曼濾波而無需對(duì)應(yīng)于各個(gè)無線鏈路的狀態(tài)，這將簡(jiǎn)單處理。然而，背景噪聲人估計(jì)隨后必須要基于反映總功率的概率分布的卡爾曼估計(jì)，這使得估計(jì)更不準(zhǔn)確。
此類實(shí)施例的功率模型和卡爾曼濾波器在后面附錄B和附錄C部分中介紹。
要測(cè)量的功率的選擇可根據(jù)例如要估計(jì)的請(qǐng)求噪聲增量度量而發(fā)生變化。然而，所有備選方案的共同之處在于測(cè)量噪聲增量度量依據(jù)的功率量。
另外的特性 無線鏈路添加 添加無線鏈路時(shí)，卡爾曼濾波器/卡爾曼平滑器的維數(shù)會(huì)更改(參見附錄C)。這例如可通過重新初始化更高維數(shù)的新估計(jì)器(estimator)來處理。隨后，從先前的估計(jì)器獲得先前存在狀態(tài)的初始值，并為添加的狀態(tài)設(shè)定新初始值。這適用于狀態(tài)估計(jì)和協(xié)方差。
注意，此進(jìn)程對(duì)(F1)或(F2)無影響。
無線鏈路刪除 刪除無線鏈路時(shí)，卡爾曼濾波器/卡爾曼平滑器的維數(shù)會(huì)更改。這例如可通過重新初始化更低維數(shù)的新估計(jì)器來處理。隨后，從先前的估計(jì)獲得先前存在狀態(tài)的初始值。這適用于狀態(tài)估計(jì)和協(xié)方差。
注意，此進(jìn)程對(duì)(F1)或(F2)無影響。
隨機(jī)接入功率抑制 當(dāng)終端連接到網(wǎng)絡(luò)時(shí)，其功率在進(jìn)行檢測(cè)前自動(dòng)斜升(ramp)，參見[1]第111頁(yè)。這會(huì)導(dǎo)致PE+N+Noise(t)和PTotal(t)中的功率尖峰。除非對(duì)此情況進(jìn)行處理，不必要的瞬間誤差會(huì)產(chǎn)生在對(duì)應(yīng)的估計(jì)中。
不過，這種類型的功率峰值可通過另外的邏輯、估計(jì)的更改速率的限制來處理，或者通過引入多模式類型卡爾曼濾波器/卡爾曼平滑器來處理。此類濾波器例如可圍繞最初開發(fā)用于目標(biāo)跟蹤應(yīng)用的IMM濾波器概念來構(gòu)建。
重新啟動(dòng) 在重新啟動(dòng)時(shí)，背景噪聲概率分布估計(jì)步驟的初始瞬態(tài)使自身變得明顯，直至PE+N+Noise(t)的估計(jì)支持(back up)到等于滑動(dòng)窗口持續(xù)時(shí)間的一段時(shí)間。
數(shù)字示例 一組MATLAB腳本已開發(fā)用于顯示提議算法的性能。示例模擬執(zhí)行超過30分鐘。
在圖7中，示出了模擬生成并由算法評(píng)估使用的估計(jì)和真實(shí)噪聲增量。
模擬示例顯示提議的算法可能產(chǎn)生準(zhǔn)確到小于真實(shí)噪聲增量1dB內(nèi)的估計(jì)的噪聲增量。然而，需要更詳細(xì)的模擬研究確定更廣泛操作條件下的性能，并將結(jié)果與其它方法進(jìn)行比較。
注意，在整體RBS上熱噪聲級(jí)別先驗(yàn)分布的應(yīng)用可為提議的方法帶來益處。原因是即使功率測(cè)量保持遠(yuǎn)高于尋找的背景噪聲，但該熱噪聲級(jí)別也可能到達(dá)。隨后，測(cè)量去除先驗(yàn)分布的高功率部分，由此將條件分布的重心移到更低功率。條件均值因此不限于大于或等于用于形成最小值的功率測(cè)量的值。結(jié)果減小了高估背景噪聲的趨勢(shì)。由于它對(duì)應(yīng)于減小低估噪聲增量的趨勢(shì)，事實(shí)上減小了調(diào)度過多的風(fēng)險(xiǎn)，因此，這是有益的。
根據(jù)本發(fā)明的方法優(yōu)選實(shí)施例 圖8A是根據(jù)本發(fā)明的方法實(shí)施例的主要步驟流程圖。此過程從步驟200開始。在步驟210，在接收機(jī)中測(cè)量瞬間已接收的總寬帶功率。在步驟212中，從已測(cè)量已接收的總寬帶功率估計(jì)已接收的總寬帶功率量的概率分布。在步驟214中，至少基于已接收的總寬帶功率量的估計(jì)的概率分布，而提供噪聲增量度量的條件概率分布。在步驟220中，基于噪聲增量度量的條件概率分布，而計(jì)算噪聲增量度量。此過程在步驟299中結(jié)束。
圖8B是根據(jù)本發(fā)明的方法略微更詳細(xì)的實(shí)施例流程圖。與圖8A中類似的步驟不再詳細(xì)論述。在步驟211中，測(cè)量自有小區(qū)的瞬間無線鏈路功率或直接連接到那的數(shù)量。在步驟213中，從已測(cè)量的瞬間無線鏈路功率和已測(cè)量的總功率估計(jì)PE+N+Noise的概率分布。在步驟214，在此實(shí)施例中包括兩個(gè)小步驟。在步驟216中，估計(jì)PE+N+Noise最小值的條件概率分布。在步驟217中，通過估計(jì)已接收的總寬帶功率量的概率分布與PE+N+Noise最小值的條件概率分布之間的商的條件概率分布，而估計(jì)噪聲增量估量的條件概率分布。
發(fā)明優(yōu)點(diǎn) 本發(fā)明的一些優(yōu)點(diǎn)如下 噪聲增量估計(jì)的公開算法通過在數(shù)字接收機(jī)中估計(jì)相對(duì)負(fù)載度量(“噪聲增量”)而避免了RBS前端比例因子誤差的問題。
公開的算法可設(shè)定用于不同的測(cè)量集。一個(gè)重要的情況是只有已接收的總寬帶功率用于噪聲增量估計(jì)。另一情況是也單獨(dú)地為小區(qū)的各個(gè)無線鏈路執(zhí)行無線鏈路的附加測(cè)量。
公開的算法可考慮 瞬態(tài)beta因子和SIR目標(biāo)設(shè)置；以及 在RBS典型集合上確定的熱噪聲背景功率的先驗(yàn)分布。
由于應(yīng)用了時(shí)變卡爾曼濾波器，因此，可準(zhǔn)確地跟蹤高突發(fā)功率信號(hào)。
算法的軟操作及最佳濾波應(yīng)用于自有小區(qū)無線鏈路功率的功率減少的事實(shí)降低了，例如由于高功率無線鏈路測(cè)量誤差而引起的熱噪聲背景功率估計(jì)性能較差的風(fēng)險(xiǎn)。
通過第一卡爾曼濾波步驟，將噪聲增量估計(jì)問題降低到一維問題，可使算法的計(jì)算復(fù)雜性保持相當(dāng)?shù)汀?br> 通過細(xì)小的修改，算法可用于多個(gè)特定噪聲增量估計(jì)的估計(jì)。這例如包括 ·如以RoT表示的小區(qū)完整噪聲增量。
·不包括非WCDMA干擾的小區(qū)噪聲增量。這可通過選擇比用于RoT估計(jì)短得多的滑動(dòng)窗口而實(shí)現(xiàn)。
·僅由外部干擾和WCDMA相鄰小區(qū)干擾引起的小區(qū)噪聲增量。
·僅包括普通無線鏈路的小區(qū)噪聲增量，即無外部干擾，無WCDMA相鄰小區(qū)干擾和無增強(qiáng)型上行鏈路干擾。
·僅包括增強(qiáng)型上行鏈路無線鏈路的小區(qū)噪聲增量，即無外部干擾，無WCDMA相鄰小區(qū)干擾和無非增強(qiáng)型上行鏈路TPC無線鏈路功率。
一般而言，本發(fā)明可概括如下 “基于軟先驗(yàn)值和功率測(cè)量的最佳的噪聲增量估計(jì)算法估計(jì)噪聲增量的條件概率分布，之后是計(jì)算最佳估計(jì)。” 上述實(shí)施例要理解為只是本發(fā)明的少數(shù)幾個(gè)說明性示例。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，在不脫離本發(fā)明范圍的情況下，可對(duì)實(shí)施例進(jìn)行不同的修改、組合和更改。具體地說，不同實(shí)施例中的不同部分解決方案可在技術(shù)上可行的情況下在其它配置中組合在一起。然而，本發(fā)明的范圍由隨附權(quán)利要求書定義。
附錄A 功率、負(fù)載因子和噪聲增量 此處介紹了一種功率和干擾測(cè)量的數(shù)學(xué)方法。功率和干擾測(cè)量在解擴(kuò)前定義。如果尋求解擴(kuò)后的值，則需要具有擴(kuò)頻因子的比例調(diào)整。類似的比例調(diào)整可應(yīng)用以便將量轉(zhuǎn)換到信號(hào)處理鏈的任何級(jí)別。為與上述主要假設(shè)一致，下面引用的碼功率與干擾比(C/I)指解擴(kuò)前的碼功率與干擾比。這有時(shí)由符號(hào)(C/I)chip表示，其中，下標(biāo)chip指在碼片級(jí)別的功率。
根據(jù)定義，控制信道i的干擾級(jí)符合以下方程 其中，PiCode，Control(t)是控制信道i的碼信道功率(code channel power)，PTotal(t)是已接收的總功率，并且ηi(t)是控制與數(shù)據(jù)信道功率之間的已知比例因子，參見(2)。
因此，可得出由外部功率控制環(huán)(參見圖2)命令的負(fù)載因子LiTar可表示為 其中，Tar指目標(biāo)值。
同樣要注意的是，時(shí)間標(biāo)號(hào)指示相對(duì)干擾值的(慢)外部功率控制環(huán)更新。
也要注意的是，解擴(kuò)前的碼功率PiCode(t)與總功率PTotal(t)之間定義在解擴(kuò)之后依照SIR(信干比)值表示的對(duì)應(yīng)關(guān)系為 其中，Ni是擴(kuò)頻因子。
如上所述負(fù)載估計(jì)的尋找量一般為噪聲增量NR(t)，定義為 其中，PN是如天線連接器測(cè)量的熱噪聲級(jí)別。它保持以數(shù)學(xué)方式定義PTotal(t)的含意。此處使用的定義為 PE+N(t)＝PE(t)+PN(t)(A6) 它測(cè)量于天線連接器。此處PN(t)表示如從相鄰小區(qū)接收的功率，并且PE(t)表示如從WCDMA系統(tǒng)外部源接收的功率。此處主要的困難是需要將熱噪聲功率PN與相鄰小區(qū)和外部源的干擾PE+N(t)分開。
附錄B 功率模型 在目標(biāo)信干比SIRiTar(t)及因此(C/I)chip，iTar未更改以及功率在正常操作的期間，控制信道和對(duì)應(yīng)的穩(wěn)定狀態(tài)數(shù)據(jù)信道的已接收的碼信道功率在假設(shè)為快速功率控制環(huán)高效操作的情況下將相對(duì)恒定。因此，碼功率PiCode的合適動(dòng)態(tài)模型用離散時(shí)間隨機(jī)游動(dòng)(random walk)表示 此處，wiCode(t)假定為零均值白高斯干擾。Tmin是系統(tǒng)的最小采樣周期。
注意，由于功率PiCode(t)是正量，因此隨機(jī)游動(dòng)是適合的模型。如果包括具有時(shí)間常數(shù)的模型，則可得出也需要引入到該模型的正輸入信號(hào)以及估計(jì)其值。具體而言，隨機(jī)游動(dòng)是表示估計(jì)數(shù)量為“幾乎恒定”的方式。
另一方面，在(C/I)chip，iTar(t)例如由于較差的信道條件、無線電接入承載(RAB)的更改或者變化的分組業(yè)務(wù)而更改的情況下，需要更普通的模型。此類模型可通過引入根據(jù)圖2的快速功率控制環(huán)的簡(jiǎn)單模型而包括進(jìn)。
(C/I)chip，itar(t)由外部功率控制環(huán)更新。通過將信道的控制和數(shù)據(jù)信道部分之和的負(fù)載因子乘以總功率PTotal(t)，可得到信道的碼功率參考值PiCodeRef(t)。
在此更普通的情況下，假設(shè)控制器16(圖2)包含積分器運(yùn)算以便達(dá)到零穩(wěn)定狀態(tài)誤差。如果使用純積分器，則碼功率的差分方程變?yōu)? E[]表示統(tǒng)計(jì)期望，δi，s表示克羅內(nèi)克符號(hào)(Kronecker delta)，riCode類似在Ti時(shí)間內(nèi)的PiCode(t)的平均漂移，以及K是積分器增益。
此處，(1-k)應(yīng)類似于快速功率控制環(huán)的真實(shí)時(shí)間常數(shù)。因此，(B1)和(B2-4)構(gòu)成小區(qū)控制和業(yè)務(wù)信道建模中的兩個(gè)備選。要注意的是，模型(B2-4)計(jì)算如接收機(jī)中看到的參考功率PiCodeRef(t)。此參考功率與快速功率控制環(huán)嘗試實(shí)現(xiàn)的值相同。因此，在命令(C/I)chip，iTar(t)更改時(shí)，應(yīng)相當(dāng)適當(dāng)?shù)貫樾诺拦β实乃矐B(tài)建模。但由于功率命令的比特差錯(cuò)使實(shí)際命令的終端功率不確定，因此，此模型是不確定的。這需要由(B2)的附加系統(tǒng)噪聲wiCode(t)捕捉。
由于沒有有關(guān)外部功率PE(t)和相鄰小區(qū)功率PN(t)的先驗(yàn)信息可用，因此，自然將它們一起作為隨機(jī)游動(dòng)而建模，即， PE+N(t+Tmin)＝PE+N(t)+wE+N(t)(B5) 其中，wE+N(t)是高斯系統(tǒng)噪聲(參見(B1)-(B3))。
此外，熱噪聲PN(t)通過隨機(jī)游動(dòng)模型建模，但帶有很小的高斯系統(tǒng)噪聲wN(t)。
PN(t+Tmin)＝PN(t)+wN(t) (B6) 在數(shù)字接收機(jī)中執(zhí)行的測(cè)量包括已接收的總寬帶功率PTotal(t)及服務(wù)小區(qū)中所有相關(guān)信道i的已接收的控制碼功率PiCode，Control(t)。熱噪聲級(jí)別PN(t)和來自相鄰小區(qū)與外部源的干擾PE+N(t)無法直接測(cè)量。碼功率測(cè)量可描述為 i＝1，...，n(B7) 其中，eiCode(t)是高斯測(cè)量噪聲。除以1+ηi(t)是因?yàn)閷?shí)際情況是只測(cè)量的控制信道功率。
總寬帶功率測(cè)量可表示為 因此，eTotal(t)為影響總寬帶功率測(cè)量的測(cè)量噪聲建模。要注意的是，增強(qiáng)型上行鏈路信道可在此框架內(nèi)處理。
對(duì)于基于RTWP頻繁測(cè)量的實(shí)施例，可應(yīng)用隨機(jī)游動(dòng)模型 PTotal(t+Tmin)＝PTotal(t)+w(t)(B11) 其中，

類似在Tcorrelation時(shí)間內(nèi)的PTotal(t)的平均漂移。PTotal(t)表示要估計(jì)的RTWP的當(dāng)前(未知)實(shí)際值。
測(cè)量方程為 E[e(t)e(s)]＝δi，srMeasurement，(B14) 其中，測(cè)量噪聲e(t)具有等于rMeasurement的偏差。
附錄C 基于卡爾曼濾波器的功率估計(jì) 動(dòng)態(tài)空間模型 PE+N(t)+PN(t)之和表示為PE+N+Noise(t)。根據(jù)(B5)和(B6)，PE+N+Noise(t)的模型變?yōu)? PE+N+Nolse(t+TMin)＝PE+N+Noise(t)+wE+N+Noise) (C1) 狀態(tài)向量選擇為 并且測(cè)量向量選擇為 關(guān)系(B2)、(B3)、(B4)、(B7)、(B8)、(B9)、(B10)、(C1)、(C2)、(C3)和(C4)因而產(chǎn)生以下狀態(tài)空間模型





時(shí)變卡爾曼濾波器 對(duì)于狀態(tài)空間模型，如在上一附錄末給出的模型，最小均方(LLMS)方面的線性最佳估計(jì)由卡爾曼濾波器給出?？柭鼮V波器的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于這種最佳性仍保持用于時(shí)變的線性系統(tǒng)。這正是上面遇到的情況。
根據(jù)[2]第142頁(yè)和第247頁(yè)，用于狀態(tài)空間模型的卡爾曼濾波器 x(t+TMin)＝Ax(t)+Bu(t)+w(t) y(t)＝C(t)x(t)+e(t)(C9) 用以下遞歸向量和矩陣關(guān)系表示 Kf(t)＝P(t|t-TMin)CT(t)(C(t)P(t|t-TMin)CT(t)+R2(t))-1 P(t|t)＝P(t|t-TMin)-Kf(t)C(t)P(t|t-TMin) P(t+TMin|t)＝AP(t|t)AT+R1 (C10) 矩陣A、B、C(t)、R1和R2明確在(C5)-(C8)中給出，或者它們可通過與(C9)的直接比較得出。輸入向量u(t)表示為 由于總功率未知，因此，在(C11)中它可替代為濾波器估計(jì)，參見(C14)。一個(gè)備選是直接將總功率估計(jì)作為測(cè)量。要注意的是，使用估計(jì)可視為較小更改，然而，要強(qiáng)調(diào)的是它不是更改。原因是引入了來自狀態(tài)向量的反饋。
為運(yùn)行卡爾曼濾波器，狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣迭代需要初始值。這通常假設(shè)為高斯，并且要由用戶供應(yīng)。需要的值為 P(t0|t0-TMin)＝P0.(C13) 在提供先驗(yàn)信息的情況下，狀態(tài)迭代的初始值應(yīng)選擇為最可能的值。狀態(tài)協(xié)方差矩陣的初始值應(yīng)選擇為反映初始狀態(tài)向量估計(jì)中的不確定性。
在繼續(xù)到最小值的估計(jì)器前，指出總功率的濾波器估計(jì)。例如，它在輸入信號(hào)生成中需要。這得出 對(duì)應(yīng)的協(xié)方差可通過類似的方式計(jì)算 要注意的是，卡爾曼濾波器產(chǎn)生狀態(tài)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差的估計(jì)。與卡爾曼濾波器已知屬性一起，結(jié)果是表示已估計(jì)狀態(tài)高斯概率分布樣本的信號(hào)集。
結(jié)合圖5參考的輸出62A、62B、63A和63B隨后分別表示為 此處，

是濾波器估計(jì)的第n+1個(gè)分量，Pn+1，n+1(t|t)是對(duì)應(yīng)的協(xié)方差分量。PTotal(t)和

是真實(shí)且已估計(jì)的總功率。
卡爾曼平滑器延伸 最小值理論上的最佳估計(jì)要求計(jì)算卡爾曼平滑器估計(jì)。雖然卡爾曼濾波器需要用于總功率的快速估計(jì)，但平滑器可以低得多的速率更新，由此降低計(jì)算復(fù)雜性。例如，每隔幾分鐘計(jì)算一次平滑器可能已足夠，之后是在最小值估計(jì)進(jìn)程中軟組合(soft combine)這些估計(jì)。這在后面的附錄中進(jìn)一步描述。
要注意的是，如后面在模擬中證明的一樣，卡爾曼平滑器性能增益不大可能是重要的。然而，為完整性起見和為保持理論一致，此處推導(dǎo)出平滑器。
卡爾曼平滑器旨在計(jì)算估計(jì)

t′∈t-TLag，t。這是在例如[2]第149-150頁(yè)論述的定點(diǎn)平滑器(fixed point smoother)。它可通過常規(guī)卡爾曼濾波器狀態(tài)向量的延伸來計(jì)算。需要的狀態(tài)向量延伸定義為 平滑器方程推導(dǎo)隨后由考慮控制協(xié)方差預(yù)測(cè)矩陣時(shí)間演化的Riccati方程繼續(xù)。
Riccati方程和對(duì)應(yīng)的增益(此增益為卡爾曼預(yù)測(cè)器增益，不要誤認(rèn)為是(C14)表示的卡爾曼濾波器增益)表示為(參閱[2]第149-150頁(yè)) 要注意的是，由于有不止一次測(cè)量，因此，k2(t)是行向量。在(C28)和(C29)中插入(C20)-(C27)得出以下塊方程 P11(t+TMin|t)＝AP11(t|t-TMin)AT+R1 -AP11(t|t-TMin)CT(t)(CT(t)+R2)-1C(t)P11(t|t-TMin)AT(C30) P12(t+TMin|t)＝(A -AP11(t|t-TMin)CT(t)(C(t)P11(t|t-TMin)CT(t)+R2)-1C(t))P12(t|t-TMin)(C31) k1(t)＝AP11(t|t-TMin)CT(t)(C(t)P11(t|t-TMin)CT(t)+R2)-1 (C33) 因此，右上方塊如預(yù)期般降為常規(guī)卡爾曼預(yù)測(cè)(predictor)。
它保持定義這些迭代的初始值。在t＝t′從卡爾曼濾波器估計(jì)開始，可得出延伸狀態(tài)向量的初始值為 因此，可得出P22(t′|t′-TMin)等于P11(t′|t′-TMin)的右下角元素，而P12(t′|t′-TMin)等于P11(t′|t′-TMin)的最右行。
僅用于RTWP測(cè)量的卡爾曼濾波器 提議僅用于測(cè)量總RTWP情況的算法是預(yù)測(cè)更新濾波器，其中，下標(biāo)區(qū)分預(yù)測(cè)和更新步驟。
(C37)-(C41)隨以步長(zhǎng)Tmin增大的t而重復(fù)。初始化在t＝0根據(jù)以下方程進(jìn)行 PPrediction(0)＝P0.(C43) 如上所示，更新的增益Kupdate(t)如上所示從模型參數(shù)rMeasurement和從在先采樣實(shí)例獲得的預(yù)測(cè)協(xié)方差PPredictionCov(t-Tmin)而計(jì)算。隨后，通過使用預(yù)測(cè)PPredictionTotal(t)和新測(cè)量PMeasurementTotal(t)，而計(jì)算隨最新測(cè)量PUpdateTotal(t)更新的總寬帶功率。下一步驟是從預(yù)測(cè)的協(xié)方差和從rMeasurement計(jì)算更新的協(xié)方差PUpdateCov(t)。在迭代的最終步驟中，PPredictionTotal(t)和PPredictionCov(t)的新值會(huì)計(jì)算得出，并且時(shí)間步進(jìn)。
附錄D

的條件概率分布的估計(jì) 注估計(jì)最小功率是極其自然的。然而，選擇使用最小值確實(shí)是特別的(ad-hoc)。通常，一定程度上取決于估計(jì)的PE+N+Noise量的量的極值將可能用作其它計(jì)算的基礎(chǔ)。然而，作為最簡(jiǎn)單的實(shí)施例，此處考慮數(shù)量
符號(hào)、條件概率和貝葉斯規(guī)則 在下文中，廣泛使用了概率分布的貝葉斯規(guī)則和條件均值定義。下面的定義和結(jié)果可在例如[2]第12-14頁(yè)或有關(guān)估計(jì)的任何其它文本書籍中找到。
概率分布假設(shè)有兩個(gè)事件A和B，概率分布分別為fA(x)和fB(y)。隨后，A和B的聯(lián)合概率分布表示為fA，B(x，y)。
要注意的是，事件和條件限制表示為下標(biāo)，而自變量顯示在括號(hào)內(nèi)。僅在使用概率分布和累積概率分布時(shí)才使用此符號(hào)。在參考例如卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計(jì)和協(xié)方差時(shí)，條件限制也顯示在括號(hào)內(nèi)。
條件概率分布條件概率分布fA\B(x)和fB\A(y)定義為 fA，B(x，y)＝fA\B(x)fB(y)＝fB\A(y)fA(x). (D1) 注意，由于概率分布的符號(hào)，條件限制也表示為下標(biāo)。
上述方程的解現(xiàn)在產(chǎn)生著名的貝葉斯規(guī)則 要注意的是，通過使用相交圓圖可最好地理解上述規(guī)則。獲得概率分布結(jié)果的正式證明例如可為概率情況使用促動(dòng)(motivation)的無限小限制版本。
最小值條件概率-模型和一般表達(dá)式 在此部分中，推導(dǎo)出最小值估計(jì)器的一些常規(guī)屬性。針對(duì)該目的，引入了以下符號(hào)。PE+N+Noise(t’)的卡爾曼濾波器或卡爾曼平滑器估計(jì)表示為 此處，t′表示在t-TLag，t內(nèi)的某個(gè)時(shí)間。如果t′＝t，則使用附錄C的卡爾曼濾波器。在適度條件下，條件分布全部為高斯充分統(tǒng)計(jì)，即，只需要二階屬性以便描述條件概率分布。這反映在上一(D3)表達(dá)式的條件限制中。條件分布隨后為 其中，Kalman指示使用卡爾曼濾波器，或在t′＜t時(shí)使用卡爾曼平滑器計(jì)算的估計(jì)。量

和(σPE+N+NoiseKalman(t′|t))2分別表示功率估計(jì)和對(duì)應(yīng)的協(xié)方差，即，到估計(jì)器的輸入。要注意的是，(D4)假設(shè)在時(shí)間t-TLag的對(duì)應(yīng)估計(jì)用作卡爾曼濾波器的初始值。
隨后，可進(jìn)一步進(jìn)行功率估計(jì)最小值的條件分布。針對(duì)該目的，為表示實(shí)際功率的與表示估計(jì)的之間的關(guān)系假設(shè)以下模型 這與有關(guān)充分統(tǒng)計(jì)的上面論述一致。自此以后，ΔxPE+N+Noise(t′|t)分布的符號(hào)簡(jiǎn)化為 fΔx(x). (D7) 要注意的是，此分布不必假設(shè)為具有高斯性(雖然這通常是所做的假設(shè))。
隨后，要使用從時(shí)間間隔[-∞，t]獲得的數(shù)據(jù)y(t)來估計(jì)t′∈t-TLag，t的最小值條件概率分布。此時(shí)，適合參照?qǐng)D9，該圖顯示在下面的估計(jì)算法發(fā)展中使用的時(shí)間間隔。
圖9是顯示功率有關(guān)量P*的時(shí)變110的圖形。在典型的情況下，功率有關(guān)量由PE+N+Noise(t)表示。在某些時(shí)間間隔內(nèi)，功率有關(guān)量P*表示較高的值。然而，在一些情況下，功率有關(guān)量變小，指示已測(cè)量功率的許多通常成分不存在。
正如下面將看到的一樣，平滑器估計(jì)在理論上需要作為在時(shí)間間隔t-TLag，t內(nèi)操作的最小功率的條件概率估計(jì)算法的輸入。為在形式上保持開發(fā)中的最佳性，平滑器估計(jì)也應(yīng)使用t-TLag，t中的所有數(shù)據(jù)計(jì)算。然而，在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，這些平滑器估計(jì)一般只使用在選定平滑時(shí)間實(shí)例周圍的短數(shù)據(jù)快照(short snapshot of data)來計(jì)算。從t-TLag，t的幾個(gè)此類平滑估計(jì)隨后組合以估計(jì)條件概率分布。但在隨后的論述中，在所有數(shù)量中保持了間隔t-TLag，t，以便不會(huì)使開發(fā)太復(fù)雜。通過將平滑器估計(jì)替換為卡爾曼濾波器估計(jì)，可獲得進(jìn)一步的簡(jiǎn)化。模擬指示這可以實(shí)現(xiàn)，而性能損失極小。
最小值的條件分布現(xiàn)在可編寫如下(參見(D5)) 其中，(D8)的最后量表示最小值的初始信息。在下文中，廣泛使用了概率分布的貝葉斯規(guī)則和條件均值定義。
隨后，將貝葉斯規(guī)則和條件概率定義被應(yīng)用到(D8)，使用定義 C＝Y(jié)t 隨后，使用貝葉斯規(guī)則、條件概率分布定義和結(jié)果fB，C\A(x，y)＝f(B\A)，(C\A)(x，y)(通過三圓圖形圖可輕松檢查后一結(jié)果)，可保持以下等式鏈 通過繪制圓圖，同樣可輕松驗(yàn)證最后的步驟。現(xiàn)在，根據(jù)上面的定義，(D9)分子的第一個(gè)因子是先驗(yàn)值，并且因此條件限制消失。分子的第二個(gè)因子將在下面進(jìn)一步擴(kuò)展，而分子的最后因子和分母可視為標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)部分。隨后，A、B和C的定義回代可證實(shí)關(guān)系 需要記住的(D10)的一個(gè)后果是即將到來的平滑問題。上面論述的基于卡爾曼濾波的預(yù)處理步驟因此在形式上需要包括卡爾曼平滑器步驟。但實(shí)際上，卡爾曼濾波器通常已經(jīng)足夠。
最小功率條件均值的最終擴(kuò)展 此小節(jié)的開始是方程(D10)，該方程指出條件pdf(概率分布功能)給定為先驗(yàn)值(初始值)和測(cè)量相關(guān)因子的乘積。先驗(yàn)值由用戶給定，并且應(yīng)反映有關(guān)PN的先驗(yàn)的不確定性。要注意的是，無論何時(shí)移動(dòng)滑動(dòng)窗口和計(jì)算新估計(jì)，都可再次應(yīng)用相同的先驗(yàn)值。先驗(yàn)值因此在估計(jì)器基本設(shè)置中不更新。
為指明完整的條件pdf，需要(D10)第一因子的一些進(jìn)一步論述。(D7)的誤差分布FΔP(x)與(D5)和(D6)的定義一起將成為此目的的中心。此外，在下面的計(jì)算中，F(xiàn)()表示累積分布，即f的積分。Pr(.)表示事件的概率。
下面的等式現(xiàn)在適用于(D10)的第一因子 (D11)的第四個(gè)等式依照如下假設(shè)卡爾曼平滑器能夠提供充分統(tǒng)計(jì)，即(D5)和(D6)。最后的等式來源于(D7)。很明顯，最自然的假設(shè)是使用FΔP(s)的高斯分布。然而，(D11)實(shí)際也允許其它分布。
分布函數(shù)第一因子的推導(dǎo)中的最終步驟是對(duì)(D11)求微分，得出 與(D10)組合得出最后結(jié)果 此結(jié)果構(gòu)成結(jié)合圖5參考的輸出64。表達(dá)式可能看上去復(fù)雜。不過，由于它是表示如下的高斯和累積高斯分布一維函數(shù)，因此，評(píng)估可直接進(jìn)行 可輕松得到作為卡爾曼平滑器或更簡(jiǎn)單的卡爾曼濾波器的輸出的量

和σpE+N+NoiseKalman(t′|t)。
附錄E 噪聲增量的條件概率分布的估計(jì) 實(shí)際的噪聲增量表示為 由于上面的量需要替代為本發(fā)明公開內(nèi)容前面部分中推導(dǎo)的條件概率分布描述的隨機(jī)變量。輸入由結(jié)合圖5參考的量63A、63B和64或表達(dá)式(C18)、(C19)和(D13)構(gòu)成。
要注意的是，分母分布可預(yù)期變化緩慢，因此，其更新率也可大大慢于分子分布的更新率。分子分布的更新率需要較快以便跟蹤例如由于小區(qū)中突發(fā)高速率數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)引起的快速功率變化。
為指明模型，為總功率進(jìn)行了類似(D5)和(D6)的假設(shè)，即 到噪聲增量條件概率分布推導(dǎo)的第二輸入是最低功率的條件分布，即，(D13)。
到噪聲增量的條件概率分布的推導(dǎo)的最后輸入是先驗(yàn)值 fNro(z).(E4) 下一步驟如(D9)和(D10)推導(dǎo)中繼續(xù)進(jìn)行。引入以下定義 A＝Nr(t)，自變量z。
自變量z。
B＝P0，Total(t)，自變量，x。
自變量y。
從這些定義中，可得出(參見(D9)的推導(dǎo)) 現(xiàn)在，根據(jù)上面的定義，(E5)分子的第一個(gè)因子是先驗(yàn)值，并且因此條件消失。分子的第二個(gè)因子將在下面進(jìn)一步擴(kuò)展，而分子的最后因子和分母可視為標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)部分。隨后，A、B和C的定義回代可證實(shí)關(guān)系 由于P0，Total(t)的條件分布可從(C14)和(C15)輕松計(jì)算得出，并且由于min(xPE+N+Noise0(t′))t’∈t-TLag的條件分布在(D13)中可用，因此可將(E6)的第一因子的條件分布直接計(jì)算為對(duì)應(yīng)兩個(gè)隨機(jī)變量的商。
為顯示如此完成此操作，先推導(dǎo)出商的概率分布。兩個(gè)獨(dú)立隨機(jī)變量X和Y的商Z概率分布從以下方程得出 此處，P0，Tptal(t)和

分別對(duì)應(yīng)于X和Y。備選地，如果總功率估計(jì)用于最小值的條件分布的評(píng)估，則P0，Total(t)和

分別對(duì)應(yīng)于X和Y。
因此，通過變量y和z的離散化，可得出 i＝1，...，N.(E8) 要注意的是，離散化是評(píng)估無法以分析方式求解的表達(dá)式中的積分所必需的。離散化意味著確切的條件概率分布由直方圖近似表示。
附錄F 噪聲增量和對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計(jì) 參照[2]第123-126頁(yè)，最佳噪聲增量的估計(jì)由噪聲增量的條件概率分布的均值(E8)給出。因此，可直接獲得估計(jì)和方差 要注意的是，(F1)和(F2)對(duì)于取而代之以使用總功率的最小值的條件分布的情況也有效。修改很少。
(F1)和(F2)是估計(jì)的最后結(jié)果。應(yīng)注意的是，在沒有任何背景噪聲的任何中間估計(jì)的情況下可獲得這兩個(gè)量。也要注意的是，估計(jì)器是最佳的和軟的(soft)。
參考文獻(xiàn)用于UMTS的WCDMA技術(shù)第三代移動(dòng)通信的無線接入(H.Holma and A.Toskala，WCDMA for UMTS-Radio Access for ThirdGeneration Mobile Communications.Chichester，UKWiley，2000，page111)。離散時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng)(T.Sderstrm，Discrete Time StochasticSystems.London，UKSpringer，2002，pp.12-14，123-126，142，149-150，247)。
權(quán)利要求
1.一種在無線通信系統(tǒng)(70)中用于噪聲增量估計(jì)的方法，包括以下步驟
測(cè)量(210)已接收的總寬帶功率；
從至少所述測(cè)量的已接收的總寬帶功率(61A)估計(jì)(212)第一功率量(63A，63B)的概率分布；
基于至少所述測(cè)量的已接收的總寬帶功率(61A)，而計(jì)算(216)背景噪聲度量(64)的條件概率分布；
基于至少所述第一功率量的所述概率分布和所述背景噪聲度量(64)的所述條件概率分布，而提供(214)噪聲增量度量的條件概率分布；以及
基于所述噪聲增量度量的所述條件概率分布，而計(jì)算(220)所述噪聲增量度量的值。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，包括如下又一步驟基于所述噪聲增量度量的所述條件概率分布，而計(jì)算所述噪聲增量度量值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一功率量是已接收的總寬帶功率量。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算步驟是基于所述已接收的總寬帶功率量的所述估計(jì)的概率分布和所述已接收的總寬帶功率量的在先估計(jì)的概率分布。
5.如權(quán)利要求1到4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括以下步驟
測(cè)量與所述無線通信系統(tǒng)(70)的自有小區(qū)(30)的無線鏈路功率有關(guān)的量((C/I)i)；以及
從所述測(cè)量的已接收的總寬帶功率(61A)和與無線鏈路功率有關(guān)的所述測(cè)量量((C/I)i)，而估計(jì)第二功率量(62A，62B)的概率分布；
所述功率量(62A，62B)是相鄰小區(qū)干擾功率、帶內(nèi)非通信系統(tǒng)干擾功率和熱背景噪聲功率之和；
由此，所述計(jì)算步驟(216)還基于所述第二功率量(62A，62B)的所述概率分布和所述功率量的在先估計(jì)的概率分布。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，與無線鏈路功率有關(guān)的所述數(shù)量是干擾級(jí)別((C/I)i)，由此無線鏈路功率可通過將干擾級(jí)別和關(guān)聯(lián)到所述已接收的總寬帶功率(61A)的量相關(guān)而導(dǎo)出。
7.如權(quán)利要求5或6所述的方法，其特征在于，估計(jì)功率量概率分布和估計(jì)已接收的總寬帶功率量的概率分布的所述步驟通過時(shí)變卡爾曼濾波而執(zhí)行。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一功率量對(duì)應(yīng)于卡爾曼濾波器的至少一種狀態(tài)。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述時(shí)變卡爾曼濾波具有以下等式的狀態(tài)向量x(t)
其中，P1Code(t)，...，PnCode(t)是無線鏈路功率，而PE+N+Noise(t)是相鄰小區(qū)干擾功率、帶內(nèi)非通信系統(tǒng)干擾功率和熱背景噪聲功率的所述之和。
10.如權(quán)利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述時(shí)變卡爾曼濾波還包括平滑處理，以實(shí)現(xiàn)所述第二功率量的所述估計(jì)概率分布。
11.如權(quán)利要求5到10任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述背景噪聲度量的條件概率分布的所述步驟還基于所述第二功率量(62A，62B)的極值的條件概率分布。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述極值是所述第二功率量(62A，62B)的最小值。
13.如權(quán)利要求11或12所述的方法，其特征在于，計(jì)算背景噪聲度量的條件概率分布的所述步驟在滑動(dòng)窗口內(nèi)執(zhí)行。
14.如權(quán)利要求1到13任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述噪聲增量度量是分子和分母的商，所述分子至少包括對(duì)應(yīng)于所述第一功率量(63A，63B)的所述估計(jì)的概率分布的隨機(jī)變量，并且所述分母包括對(duì)應(yīng)于所述背景噪聲度量(64)的所述條件概率分布的隨機(jī)變量。
15.如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于，所述分子從具有以下項(xiàng)的列表中選擇
已接收的總寬帶功率；
相鄰小區(qū)干擾功率、外部帶內(nèi)干擾功率和熱噪聲功率之和；
所述自有小區(qū)的無線鏈路功率與熱噪聲功率之和；
所述自有小區(qū)的TPC無線鏈路功率與熱噪聲功率之和；以及
所述自有小區(qū)的E-UL無線鏈路功率與熱噪聲功率之和。
16.如權(quán)利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述背景噪聲度量(64)的所述分母包括以下列表中的一項(xiàng)
相鄰小區(qū)干擾功率、外部帶內(nèi)干擾功率和熱噪聲功率之和；
相鄰小區(qū)干擾功率和熱噪聲功率之和；以及
已接收的總寬帶功率。
17.如權(quán)利要求1到16任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述背景噪聲度量(64)考慮了通過無線基站的典型集合而確定的噪聲背景功率的先驗(yàn)概率分布。
18.如權(quán)利要求1到17任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括以下步驟
獲得背景噪聲值的先驗(yàn)概率分布；
由此所述計(jì)算步驟還基于所述背景噪聲值的所述先驗(yàn)概率分布。
19.如權(quán)利要求1到18任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述噪聲增量度量值的所述步驟包括計(jì)算所述噪聲增量度量的所述條件概率分布的條件均值。
20.如權(quán)利要求1到19任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括如下步驟基于所述噪聲增量度量的所述條件概率分布，而計(jì)算所述噪聲增量度量的所述值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
21.如權(quán)利要求1到20任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述無線通信系統(tǒng)(70)是寬帶碼分多址系統(tǒng)-WCDMA。
22.一種在無線通信系統(tǒng)(70)中用于許可控制的方法，包括以下步驟
根據(jù)權(quán)利要求1到21任一項(xiàng)，在所述無線通信系統(tǒng)(70)中估計(jì)噪聲增量；
基于所述估計(jì)的噪聲增量而執(zhí)行許可控制。
23.如權(quán)利要求22所述的方法，其特征在于，執(zhí)行許可控制的所述步驟包括增強(qiáng)型上行鏈路控制。
24.一種無線通信系統(tǒng)(70)的節(jié)點(diǎn)(20，72)，包括
用于獲得已接收的總寬帶功率(61A)的度量的部件(80)；
用于從所述測(cè)量的已接收的總寬帶功率(61A)估計(jì)第一功率量(63A，63B)的概率分布的部件(81)；
基于至少所述測(cè)量的已接收的總寬帶功率(61A)，而計(jì)算背景噪聲度量(64)的條件概率分布的部件(82)；
用于至少基于所述第一功率量(63A，63B)的所述概率分布和所述背景噪聲度量(64)的所述條件概率分布，而提供噪聲增量度量的條件概率分布的部件(82)；以及
用于基于所述噪聲增量度量的所述條件概率分布，而計(jì)算所述噪聲增量度量值的部件(83)。
25.如權(quán)利要求24所述的節(jié)點(diǎn)，其特征在于，用于獲得已接收的總寬帶功率的度量的所述部件(80)包括用于測(cè)量已接收的總寬帶功率的部件。
26.如權(quán)利要求24或25所述的節(jié)點(diǎn)，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)是無線基站(20)。
27.如權(quán)利要求24所述的節(jié)點(diǎn)，其特征在于，用于獲得已接收的總寬帶功率的度量的所述部件(80)包括用于接收表示已接收的總寬帶功率的數(shù)據(jù)的部件。
28.如權(quán)利要求24到27任一項(xiàng)所述的節(jié)點(diǎn)，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)是WCDMA系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)。
29.一種無線通信系統(tǒng)(70)，包括
根據(jù)權(quán)利要求24到28任一項(xiàng)的至少一個(gè)第一節(jié)點(diǎn)(20，72)；
連接到所述至少一個(gè)第一節(jié)點(diǎn)或與其集成以便交換信息的第二節(jié)點(diǎn)(72)；
所述第二節(jié)點(diǎn)(72)又包括用于許可控制的部件(85)。
30.如權(quán)利要求29所述的無線通信系統(tǒng)，其特征在于，所述至少一個(gè)第一節(jié)點(diǎn)是無線基站(20)，并且所述第二節(jié)點(diǎn)是無線網(wǎng)絡(luò)控制器(72)。
31.如權(quán)利要求29或30所述的無線通信系統(tǒng)，其特征在于，用于許可控制的所述部件(85)包括用于增強(qiáng)型上行鏈路控制的部件。
32.如權(quán)利要求29到31任一項(xiàng)所述的無線通信系統(tǒng)，其特征在于，所述無線通信系統(tǒng)(70)是利用WCDMA的系統(tǒng)。
全文摘要
在一定時(shí)間間隔內(nèi)多次測(cè)量無線通信系統(tǒng)中的已接收的總寬帶功率(61A)。優(yōu)選地，也直接或間接地測(cè)量碼功率((C/I)i)。從一組測(cè)量中，優(yōu)選地使用卡爾曼濾波技術(shù)來估計(jì)一般為總接收功率的第一功率量(63A，63B)的概率分布，并且優(yōu)選地，也估計(jì)與噪聲和干擾信號(hào)有關(guān)的第二功率量(62A，62B)的概率分布。要確定的噪聲增量度量的條件概率分布至少基于總功率(63A，63B)的概率分布。從該條件概率分布，可計(jì)算噪聲增量度量的值。在優(yōu)選實(shí)施例中，噪聲增量度量是基于總功率與背景噪聲之間的商，并且因此噪聲增量的條件概率分布基于背景噪聲量(64)的條件概率分布。背景噪聲量(64)的條件概率分布又基于與噪聲和干擾信號(hào)有關(guān)的第二功率量(62A，62B)的極值的概率分布和噪聲背景功率的先驗(yàn)概率分布。
文檔編號(hào)H04B7/005GK101248590SQ200580051407
公開日2008年8月20日 申請(qǐng)日期2005年8月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年8月26日
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