專利名稱：基于閉環(huán)的自動校準方法和設備的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及移動通信技術領域，具體是用于無線指標的校準的基于閉環(huán)的自動 校準方法和設備。
背景技術：
無線設備中，有一些指標會受到多個因子的影響，為了消除這種影響帶來的不 良后果，必須通過遍歷整個影響因子空間來獲取所需要的最大或者最小值點(后面簡 稱最優(yōu)點)來獲得最好的輸出效果，這個過程通常也叫做校準過程。針對這種校準，采用的校準架構一般都是閉環(huán)校準架構發(fā)射器發(fā)送校準信 號，接收器接收信號，解調并反饋校準指標的值；控制后臺(或者前臺)收到該值，然后 改變影響因子值，繼續(xù)記錄在該因子值下的指標值，從中找到自己所需要的指標最值， 同時記錄在該指標值下的因子值。將該組因子值，作為該點下的校準值記錄下來。目前針對這類問題采用的校準方案一般有兩種一種就是一一遍歷整個校準空 間，獲得所需要的當找到校準對象的最值點時的影響因子值，校準完一個點，利用同樣 的算法再遍歷；另外一種是根據(jù)因子之間的相關性，利用一個因子得到另一個校準點的 因子值，專利CN201010120015.3說明的就是這種處理方式。針對遍歷整個校準空間的方式，也有專利給出了針對IQ(in-phase andquadrature-phase,同相分量和正交分量)校準通過尋找最優(yōu)尋找方向的方法來降低整 個校準的工作量，如專利CN200610091268。專利US2010099363里也提供了針對IQ校 準進行速度優(yōu)化的方法。但是上述方法進行校準下都存在一定的缺陷相應的校準都是通過遍歷來獲取 校準點的最優(yōu)點的因子值速度慢，或計算方法來獲取校準點的最優(yōu)點的因子值跟實際偏 差較大，準確性不高，而且普適性比較差，實用范圍不廣。

發(fā)明內容
本發(fā)明的主要目的是提供一種校準速度快和校準準確度高、且普適性好的基于 閉環(huán)的自動校準方法和設備。本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是一種基于閉環(huán)的自動校準方法，其包括S110、控制后臺根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射指定格 式的信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解析出來 的結果，所述結果為所述因子值對應的結果值；S120、對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索尺度下的校準信 號最優(yōu)值；S130、根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度和搜索范圍，依次 重復所述步驟S110、S120，直至達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，得到最后的縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；S140、將所述 縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的最優(yōu)點的因子 值；優(yōu)選地，所述步驟S140之后，進一步包括步驟S150、按照上述步驟S110-S140 的過程得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值。優(yōu)選地，所述步驟S130，具體包括S131、記錄最后的最優(yōu)點的因子值，若所述最后的最優(yōu)點的因子值滿足給定的 閾值條件，則將所述最后的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準值；S132、根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準值來估計當前校準 點的搜索因子空間的搜索基準因子值；S133、根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度，在所述縮小的搜索尺度 的范圍內進行搜索直到達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止。優(yōu)選地，所述步驟S132、根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準 值來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值，具體包括根據(jù)上一個校準點的校準值和所述校準值，用相關的算法來估計當前校準點的 搜索因子空間的搜索基準因子值，其中相關的算法具體包括設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, X3......χη), η>1,其中η為搜索
的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(X' X' 2，......χ' η)，ηΜ坐標中各因子的
值由后式得到<Χ2=/2(Χ2) ,η>1,其中函數(shù)f1; f2......，fn，為根據(jù)多次統(tǒng)計得到的擬合
Χη=/η(Χη)
曲線或者是推導得到的曲線。優(yōu)選地，所述步驟S131中若所述最后的最優(yōu)點的因子值滿足給定的閾值條 件，則判斷校準失敗，終止校準過程。優(yōu)選地，在步驟S150、按照上述步驟S110-S140的過程得到所有校準點的最優(yōu) 點的因子值，之前，進一步包括判斷所有的待校準點是否都已校準完畢，如果校準完畢，則終止校準過程。本發(fā)明還提供一種基于閉環(huán)的自動校準設備，其包括發(fā)送接收單元，用于根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射指 定格式的信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解析 出來的結果，所述結果為所述因子值對應的結果值；結果比較單元，用于對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索尺 度下的校準信號最優(yōu)值；因子值獲取單元，用于根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度， 依次重復所述發(fā)送接收單元和結果比較單元的操作，直至達到給定的迭代次數(shù)或者達到 最優(yōu)的搜索尺度為止，得到最后的縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；因子值確定單元，用于將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的 最優(yōu)點的因子值；
優(yōu)選地，所述設備還包括循環(huán)處理單元，用于依次按照上述發(fā)送接收單元、 結果比較單元、因子值獲取單元和因子值確定單元操作得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值。
優(yōu)選地，所述因子值獲取單元還包括
因子值比較子單元，用于記錄最后的最優(yōu)點的因子值，若所述最后的最優(yōu)點的 因子值滿足給定的閾值條件，則將所述最后的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準 值；
基準因子值估計子單元，用于根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的 校準值來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值；
繼續(xù)搜索子單元，用于根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度，在所述 縮小的搜索尺度的范圍內進行搜索直到找到最優(yōu)點為止。
優(yōu)選地，所述基準因子值估計子單元，用于根據(jù)上一個校準點的校準值和所述 校準值，用相關的算法來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值，其中相 關的算法具體包括
設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, x3......χη), η>1,其中η為搜索的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(X' X' 2，......χ' η)，ηΜ坐標中各因子的值由后式得到X2= Il(xI),η>1,其中函數(shù)f1; f2......，fn，為根據(jù)多次統(tǒng)計得到的擬合Xn=fn(Xn)曲線或者是推導得到的曲線。
優(yōu)選地，所述設備還包括校準終止單元，用于若所述最后的最優(yōu)點的因子值 滿足給定的閾值條件，則判斷校準失敗，終止校準過程。
優(yōu)選地，所述終止單元，還用于判斷所有的待校準點是否都已校準完畢，如果 校準完畢，則終止校準過程。
實施本發(fā)明的技術方案，具有以下有益效果本發(fā)明提供的方法和設備，在初 始搜索時采用變尺度和縮小搜索范圍的方法，既保證了初始校準點校準的效率，又保證 了準確度；另外，本發(fā)明提供的方法和設備還在進行多點校準時，采用繼承上一校準點 的校準值來估算后面校準點的搜索尺度，保證了后面各個點校準的效率和準確度。該方 法和設備應用的范圍大大拓寬能用于多功率點、多頻點、多DATT(digital attenuation， 數(shù)字衰減器)值下等各種情形的校準；既能用于一維空間因子的校準，也能用于多維空 間因子的搜索校準，普適性好。


圖1為本發(fā)明實施例提供的方法流程圖2為本發(fā)明實施例提供的方法的另一流程圖3為本發(fā)明實施例提供的圖1的步驟S130的具體流程圖4為本發(fā)明實施例提供的方法的又一流程圖5為本發(fā)明實施例提供的方法的又一流程圖；6
圖6為本發(fā)明實施例提供的設備的結構示意圖；圖7為本發(fā)明實施例提供的設備的另一結構示意圖；圖8為本發(fā)明實施例提供的因子值獲取單元結構示意圖；圖9為本發(fā)明實施例提供的設備的又一結構示意圖。本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
具體實施例方式為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施 例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋 本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。本發(fā)明實施例提供一種基于閉環(huán)的自動校準方法，如圖1所示，該方法包括步 驟S110、控制后臺根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射指定格 式的信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解析出來 的結果，所述結果為所述因子值對應的結果值；其中，所述因子值是指影響校準對象的 因素值，例如校準IQ時，需要校準其幅度和相位值，使信號的鏡像功率最小，則幅度和 相位就是校準IQ時的因子，而對應的信號鏡像功率最小的幅度和相位值，就是最終的校 準結果；本振校準時的I，Q分量的值，校準的過程就是找到一對I，Q值，使本振的泄 露信號最小。S120、對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索尺度下的校準信 號最優(yōu)值；S130、根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度和搜索范圍，依次 重復所述步驟S110、S120，直至達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，得 到縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；S140、將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的最優(yōu)點的因子 值；上述步驟S110-S140的過程為校準一個待校準點的過程。該實施例提供的方法在初始搜索時采用變尺度和縮小搜索范圍的方法，既保證 了初始校準點校準的效率，又保證了準確度。在其他的實施例中，在上述實施例的基礎上，更進一步的，如圖2所示，該方 法還包括S150、按照上述步驟S110-S140的過程得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值。 得到多點的最優(yōu)點的因子值。在進行多點校準時，采用繼承上一校準點的校準值來估算 后面校準點的搜索尺度，保證了后面各個點校準的效率和準確度。該方法和設備應用的 范圍大大拓寬能用于多功率點、多頻點、多DATT(digital attenuation，數(shù)字衰減器)值 下等各種情形的校準；既能用于一維空間因子的校準，也能用于多維空間因子的搜索校 準，普適性好。在其他的實施例中，如圖 3所示，該步驟S130具體包括步驟S131、記錄該縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值，若所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因 子值滿足給定的閾值條件，則將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準值；S132、根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準值來估計當前校準 點的搜索因子空間的搜索基準因子值；具體包括根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準值，用相關的算法來估計 當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值，其中相關的算法具體包括設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, X3......χη), η>1,其中η為搜索
的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(X' X' 2，......χ' η)，ηΜ坐標中各因子的
值由后式得到
A =/00
X2
= Il(xI)
,1121，其中函數(shù)f2......，fn，為根據(jù)多次統(tǒng)計得到的擬合
Xn=fn(Xn)
曲線或者是推導得到的曲線。由于彼此之間擬合的曲線可能并不相同。一般為了降低復
雜度，直接采用繼承的方式，即
X2 — X2
,η>1(S133、根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度，在所述縮小的搜索尺度 的范圍內進行搜索直到達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，該搜索范圍 內找到最優(yōu)點。在進一步的實施例中，在上述實施例的基礎上，所述步驟S131中若所述最后 的最優(yōu)點的因子值滿足給定的閾值條件，則判斷校準失敗，終止校準過程。在進一步的實施例中，在上述實施例的基礎上，在步驟S150、按照上述步驟 S110-S140的過程得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值，之前，進一步包括判斷所有的待校準點是否都已校準完畢，如果校準完畢，則終止校準過程。上述實施例中，校準中所使用的搜索尺度、搜索范圍、迭代次數(shù)等，一般都是 根據(jù)之前的經(jīng)驗來設置的，根據(jù)校準的指標、需要校準的設備等的不同而不同；或者根 據(jù)大樣本統(tǒng)計獲得；也可以采用遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡等智能算法來獲得。根據(jù)有的設備校 準，只要滿足校準的閾值即可，無需搜索最優(yōu)值，那么每次搜索時，只要找到滿足閾值 要求的點，則迭代自動結束；針對多點情況，用上一個點的校準結果估計出當前點的校 準結果后，如果經(jīng)過驗證，滿足閾值要求，則無需繼續(xù)迭代，該估計值作為當前點的校 準結果即可。每次迭代搜索終止的條件包括但是不限于如下幾種搜索到滿足閾值條件的 點；每點都完全迭代、搜索到最優(yōu)值；部分迭代，找到當次迭代的最優(yōu)值，滿足閾值條 件；或者是前幾種的混合方式。本發(fā)明提供的方法，在初始搜索時采用該變尺度和縮小搜索尺度范圍的方式， 既保證了初始校準點校準的效率，又保證了準確度；在進行多點校準時，通過步驟S130 的具體步驟中采用的繼承上一校準點的校準值來估算后面校準點的搜索尺度，保證了后 面各個點校準的效率和準確度。
本發(fā)明實施例還提供通過應用上述實施例提供的方法校準得到滿足閾值要求的最優(yōu)點的過程，如圖4所示，具體實現(xiàn)包括以下步驟S301 針對所校準第一個點，或者以上一個校準點預估的當前點的最優(yōu)點為 基礎搜索未獲取到滿足閾值要求的最優(yōu)點，所設置的校準參數(shù)為初始默認的起始搜索尺 度、搜索范圍、以及起始搜索的因子值，在設置搜索范圍時，需要把本次校準下已經(jīng)搜 索過的空間去掉；S302 利用給定的搜索尺度和給定的起始因子值，在給定的搜索空間里搜索校 準指標的最優(yōu)值，直到遍歷完該搜索空間里的所有點為止；S303完成一次搜索，如果達到設定的迭代終止條件，則迭代終止，跳轉到 S305，如果未達到設定的迭代條件，則跳轉到S304;S304以上一次搜索的最優(yōu)點為基準，得到比上一次搜索更小的搜索范圍和更 精確的搜索尺度，以及本次搜索的起始因子值，然后跳轉至S302;S305判斷得到的最優(yōu)點是否滿足設定的閾值的要求，如果滿足則確認本校準 點校準成功跳到S306 ；否則則認為校準失敗，跳轉到S307 ；S306記錄找到的最優(yōu)點的因子值，作為校準結果；S307 校準失敗，通知后臺校準失敗，同時終止校準過程；S308判斷是否所有的待校準點都已經(jīng)校準完畢，如果是則校準結束，終止校 準流程，跳轉至S309，否則跳轉至S310繼續(xù)下一點校準；S309把所有的校準點的校準數(shù)據(jù)記錄下來，存儲到非易失性的存儲器上，以 便后續(xù)使用，整個校準流程結束。S310根據(jù)上一個校準點的校準值，估計當前校準點的基準最優(yōu)值。S311 根據(jù)S310估計的當前校準點的最優(yōu)值設定搜索空間，同時設定搜索尺 度，該搜索空間和搜索尺度應該都小于S301中的大小，同時設定搜索的起始因子值。S312 操作同 S302 ；S313判斷是否達到的搜索終止條件，如果達到設定的迭代終止條件，則迭代 終止，跳轉到S314，如果未達到設定的迭代搜索的終止條件，則跳轉到S315;S314判斷本次迭代結束時，判斷本次迭代找到的最優(yōu)值是否滿足設定的閾值 要求，如果滿足，則本校準點的搜索結束，跳轉到S306;如果不滿足設定的閾值要求， 則，跳轉到S315;S315以上一搜索尺度所找到的最優(yōu)點為搜索基準點，設定新的搜索的范圍， 該范圍小于上一搜索尺度下的搜索范圍，同時設定新的精度更高的搜索尺度，然后跳轉 到 S312。本發(fā)明實施例還提供通過應用上述實施例提供的方法找到滿足設定的校準閾值 點示意圖，該實施例中不找校準的最優(yōu)點，如圖5所示，其具體實現(xiàn)包括以下步驟S401 針對所校準第一個點，或者以上一個校準點預估的當前點的校準基準點 為基礎搜索未獲取到滿足設定閾值要求的點，所設置的校準參數(shù)為初始默認的起始搜索 尺度，搜索范圍，在設置搜索因子范圍時，需要把本次校準時已經(jīng)搜索過的空間去掉；S402 利用給定的搜索尺度和給定的起始因子值，在給定的搜索空間里搜索校 準指標滿足設定閾值要求的點，如果找到則終止本次搜索，若沒找到會一直搜索到本次迭代搜索結束；S403 一旦在S402中找到滿足閾值要求的點，則迭代搜索終止，跳轉到S406; 如果本次迭代搜索結束仍未找到滿足設定的閾值條件的點，則跳轉到S404 ；S404判斷當前迭代搜索是否已經(jīng)達到了迭代搜索終止的條件，如果是，則跳 轉到S408;如果不是，則跳轉到S405。S405用上一次搜索的滿足閾值要求的點為基準，得到比上一次搜索更小的搜 索范圍和更精確的搜索尺度，以及本次搜索的起始因子值；S406 本校準點已經(jīng)校準成功，終止迭代搜索；S407 記錄找到的滿足校準閾值條件的因子值，作為校準結果；S408 校準失敗，通知后臺校準失敗，同時終止校準過程；S409判斷是否所有的待校準點都已經(jīng)校準完畢，如果是則校準結束，終止校 準流程，跳轉至S410，否則跳轉至S411繼續(xù)下一點校準；S410把所有的校準點的校準數(shù)據(jù)記錄下來，存儲到非易失性的存儲器上，以 便后續(xù)使用，整個校準流程結束。S411 根據(jù)上一個校準點的校準值，估計當前校準點的基準值。S412根據(jù)S411估計的當前校準點的基準值設定搜索空間，同時設定搜索尺 度，該搜索空間和搜索尺度應該都小于S401中的大小，同時設定搜索的起始因子值。S413 操作同 S402 ；S414如果在S413中找到了滿足閾值條件的點，則直接跳轉到S406 ；否則跳 轉到S415。S415判斷是否達到的迭代搜索的次數(shù)，如果達到設定的迭代搜索的次數(shù)，跳 轉到S401，如果未達到設定的迭代搜索的次數(shù)，則跳轉到S416;S416以上一搜索尺度所找到的最優(yōu)點為搜索基準點，設定新的搜索的范圍， 該范圍小于上一搜索尺度下的搜索范圍，同時設定新的精度更高的搜索尺度，然后跳轉 到 S413。本發(fā)明實施例還提供一種基于閉環(huán)的自動校準設備，如圖6所示，該設備包 括發(fā)送接收單元510，用于根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射 指定格式的信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解 析出來的結果，所述結果為所述因子值對應的結果值；結果比較單元520，用于對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索 尺度下的校準信號最優(yōu)值；因子值獲取單元530，用于根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度 和搜索范圍，依次重復所述發(fā)送接收單元510和結果比較單元520的操作，直至達到給定 的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，得到最后的縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；因子值確定單元540，用于將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點 的最優(yōu)點的因子值；其他的實施例中，在上述實施例提供的設備的基礎上，如圖7所示，所述設備 還進一步包括循環(huán)處理單元550，用于依次按照上述發(fā)送接收單元510、結果比較單元520、因子值獲取單元530和因子值確定單元540操作得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值。
其他的實施例中，更為具體的，如圖8所示，所述因子值獲取單元530還包 括
因子值比較子單元531，用于記錄最后的最優(yōu)點的因子值，若所述最后的最優(yōu)點 的因子值滿足給定的閾值條件，則將所述最后的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準 值；
基準因子值估計子單元532，用于根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點 的校準值來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值；
繼續(xù)搜索子單元533，用于根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度，在所 述縮小的搜索尺度的范圍內進行搜索直到找到最優(yōu)點為止。
在其他的實施例中，更為具體的，所述基準因子值估計子單元532，用于根據(jù)上 一個校準點的校準值和所述校準值，用相關的算法來估計當前校準點的搜索因子空間的 搜索基準因子值，其中相關的算法具體包括
設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, X3......xn), η>1,其中η為搜索的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(X' X' 2，......χ' η)，ηΜ坐標中各因子的=/(^)X2值由后式得到,η>1,其中函數(shù)f1; f2......，fn，為根據(jù)多次統(tǒng)計得到的擬合Xn=fn(Xn)曲線或者是推導得到的曲線。
其他的實施例中，在上述各實施例提供的設備的基礎上，所述設備還進一步包 括如圖9所示，所述設備還包括校準終止單元560，用于若所述最后的最優(yōu)點的因子 值滿足給定的閾值條件，則判斷校準失敗，終止校準過程。
其他的實施例中，在上述各實施例提供的設備的基礎上，所述終止單元560，還 用于判斷所有的待校準點是否都已校準完畢，如果校準完畢，則終止校準過程。
以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神 和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
權利要求
1.一種基于閉環(huán)的自動校準方法，其特征在于，包括S110、控制后臺根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射指定格式的 信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解析出來的結 果，所述結果為所述因子值對應的結果值；S120、對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索尺度下的校準信號最 優(yōu)值；5130、根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度和搜索范圍，依次重復 所述步驟S110、S120，直至達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，得到最 后的縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；S140、將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的最優(yōu)點的因子值。
2.如權利要求1所述方法，其特征在于，所述步驟S140之后，進一步包括步驟 S150、按照上述步驟S110-S140的過程得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值。
3.如權利要求2所述方法，其特征在于，所述步驟S130，具體包括s131、記錄最后的最優(yōu)點的因子值，若所述最后的最優(yōu)點的因子值滿足給定的閾值 條件，則將所述最后的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準值；s132、根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準值來估計當前校準點的 搜索因子空間的搜索基準因子值；s133、根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度和搜索范圍，在所述縮小的搜 索尺度和搜索范圍內進行搜索直到達到給定的迭代次數(shù)或者達到最優(yōu)的搜索尺度為止。
4.如權利要求3所述方法，其特征在于，所述步驟S132、根據(jù)上一個校準點的校準 值和所述當前校準點的校準值來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值，具 體包括根據(jù)上一個校準點的校準值和所述校準值，用相關的算法來估計當前校準點的搜索 因子空間的搜索基準因子值，其中相關的算法具體包括設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, X3......χη), η>1,其中η為搜索的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(x' χ' 2，......χ' η)，ηΜ坐標中各因子的值由
5.如權利要求3所述方法，其特征在于，所述步驟S131中若所述最后的最優(yōu)點的 因子值滿足給定的閾值條件，則判斷校準失敗，終止校準過程。
6.如權利要求5所述方法，其特征在于，在步驟S150、按照上述步驟S110-S140的 過程得到所有校準點的最優(yōu)點的因子值，之前，進一步包括判斷所有的待校準點是否都已校準完畢，如果校準完畢，則終止校準過程。
7.—種基于閉環(huán)的自動校準設備，其特征在于，包括發(fā)送接收單元，用于根據(jù)給定搜索尺度分別選擇多個因子值控制發(fā)射機發(fā)射指定格式的信號到接收機，接收所述接收機利用當前通信路徑對多個所述信號的多個解析出來 的結果，所述結果為所述因子值對應的結果值；結果比較單元，用于對所述多個結果進行比較找出當前搜索范圍和給定搜索尺度下 的校準信號最優(yōu)值；因子值獲取單元，用于根據(jù)所述給定搜索尺度下的信號最優(yōu)值縮小搜索尺度和搜索 范圍，依次重復所述發(fā)送接收單元和結果比較單元的操作，直至達到給定的迭代次數(shù)或 者達到最優(yōu)的搜索尺度為止，得到最后的縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值；因子值確定單元，用于將所述縮小尺度下的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的最優(yōu) 點的因子值；
8.如權利要求7所述設備，其特征在于，還包括循環(huán)處理單元，用于依次按照上 述發(fā)送接收單元、結果比較單元、因子值獲取單元和因子值確定單元操作得到所有校準 點的最優(yōu)點的因子值。
9.如權利要求8所述設備，其特征在于，所述因子值獲取單元還包括因子值比較子單元，用于記錄最后的最優(yōu)點的因子值，若所述最后的最優(yōu)點的因子 值滿足給定的閾值條件，則將所述最后的最優(yōu)點的因子值作為當前校準點的校準值；基準因子值估計子單元，用于根據(jù)上一個校準點的校準值和所述當前校準點的校準 值來估計當前校準點的搜索因子空間的搜索基準因子值；繼續(xù)搜索子單元，用于根據(jù)所述估計的搜索基準因子值縮小搜索尺度，在所述縮小 的搜索尺度的范圍內進行搜索直到找到最優(yōu)點為止。
10.如權利要求9所述設備，其特征在于，所述基準因子值估計子單元，用于根據(jù)上 一個校準點的校準值和所述校準值，用相關的算法來估計當前校準點的搜索因子空間的 搜索基準因子值，其中相關的算法具體包括設上一個校準點找到的最優(yōu)點坐標值為(Xl，x2, X3......χη), η>1,其中η為搜索的維度，則下一個校準點的基準點坐標為(x' ” χ'A
11.如權利要求10所述設備，其特征在于，還包括校準終止單元，用于若所述最 后的最優(yōu)點的因子值滿足給定的閾值條件，則判斷校準失敗，終止校準過程。
12.如權利要求11所述設備，其特征在于，所述終止單元，還用于判斷所有的待校準 點是否都已校準完畢，如果校準完畢，則終止校準過程。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于閉環(huán)的自動校準方法和設備，在初始搜索時采用變尺度和縮小搜索范圍的方法，既保證了初始校準點校準的效率，又保證了準確度；在進行多點校準時，另外本發(fā)明方法和設備還采用繼承上一校準點的校準值來估算后面校準點的搜索尺度和搜索范圍，保證了后面各個點校準的效率和準確度。該方法和設備應用的范圍大大拓寬能用于多功率點、多頻點、多DATT值下等各種情形的校準；既能用于一維空間因子的校準，也能用于多維空間因子的搜索校準。
文檔編號H04B17/00GK102025430SQ20101055113
公開日2011年4月20日 申請日期2010年11月19日 優(yōu)先權日2010年11月19日
發(fā)明者姜泳水, 牛艷茹, 王冬, 郝龍 申請人:中興通訊股份有限公司