Способ и конфигурация для оценивания собственного шума

Способ и конфигурация для оценивания собственного шума

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники

Настоящее изобретение относится в целом к способам и устройствам для оценивания нагрузки в системах сотовой связи, в частности к оцениванию собственного шума в системах связи широкополосного множественного доступа с кодовым разделением.

Уровень техники

Телекоммуникационные системы широкополосного множественного доступа с кодовым разделением (WCDMA) имеют много привлекательных свойств, которые можно использовать для дальнейшего развития телекоммуникационных услуг. Конкретной технической задачей, например, в WCDMA и аналогичных системах является назначение каналам расширенной восходящей линии связи интервалов времени, когда условия помехи благоприятны и когда существует достаточная пропускная способность на восходящей линии связи нужной соты для поддержки каналов расширенной восходящей линии связи. Общеизвестно, что все существующие пользователи соты вносят свой вклад в уровень помехи на восходящей линии связи систем WCDMA. Кроме того, терминалы в соседних сотах также вносят свой вклад в тот же самый уровень помехи. Причина в том, что все пользователи и общие каналы соты передают в одном и том же частотном диапазоне, когда используется технология CDMA. Нагрузка соты напрямую связана с уровнем помехи той же соты.

Для поддержания стабильности соты необходимо, чтобы нагрузка оставалась ниже определенного уровня. Несколько алгоритмов управления ресурсами радиосвязи (RRM), например диспетчеризация и управление допуском, опираются на точные оценки нагрузки восходящей линии связи. Дело в том, что большинство пользовательских каналов восходящей линии связи, по крайней мере, в WCDMA подлежат регулировке мощности. Эти алгоритмы регулировки мощности и RRM призваны поддерживать уровень принятой мощности на каждом канале с определенным отношением сигнал/помеха (SIR) для удовлетворения требований конкретных служб. Этот уровень SIR обычно такой, что принятая мощность на базовой станции радиосвязи (RBS) на несколько дБ ниже уровня помехи. Снятие расширения в так называемых многоотводных (RAKE) приемниках доводит каждый канал до уровня сигнала, при котором переданные биты можно дополнительно обрабатывать, например, посредством канальных декодеров и речевых кодеков, которые располагаются дальше в цепи обработки сигналов. Дополнительные подробности читатель может найти в [1].

Поскольку RBS пытается поддерживать каждый канал на его конкретном предпочтительном значении SIR, может случиться так, что дополнительный пользователь или импульсный трафик данных существующего пользователя повысит уровень помехи, тем самым кратковременно снизив SIR для других пользователей. В ответ RBS выдаст команду увеличения мощности всем остальным пользователям, из-за чего помеха увеличится еще больше. Обычно этот процесс остается стабильным ниже определенного уровня нагрузки. В случае внезапного возникновения канала высокой пропускной способности рост помехи становится большим, и угроза нестабильности, так называемого броска мощности, возрастает. Это объясняет, почему необходима диспетчеризация каналов восходящей линии связи высокой пропускной способности, например канала расширенной восходящей линии связи (E-UL) в WCDMA, во избежание нестабильности. С этой целью мгновенная нагрузка должна оцениваться на RBS. Это позволяет оценивать запас пропускной способности, который остается до точки нестабильности.

Нагрузка соты, например, в системе CDMA обычно выражается некоторой величиной, связанной с мощностью, обычно превышением над шумом. Существует несколько мер превышения над шумом. Наиболее важной из них, возможно, является превышение над тепловым шумом (RoT), которое определяется как частное от деления суммарной помехи в соте на мощность собственного теплового шума приемника RBS. Другие меры включают в себя, например, внутриполосную помеху, не связанную с WCDMA, по отношению к собственному тепловому шуму. Поэтому необходимо определять величины мощности, например уровень суммарной мощности и собственный шум (в идеале, собственный тепловой шум). Определения собственного шума обычно связаны с относительно большими неопределенностями, которые могут быть даже того же порядка величины, что и весь имеющийся запас пропускной способности. Это, в частности, справедливо, когда доступны только измерения суммарной принятой мощности. Таким образом, действительно трудно реализовать, например, функции канала расширенной восходящей линии связи без улучшения связанной с ним оценки нагрузки.

Кроме того, следует упомянуть, что столь же важным параметром, для регулировки которого необходима оценка нагрузки, является зона покрытия соты. Зона покрытия обычно относится к конкретной службе, для нормального функционирования которой необходима работа на конкретном SIR. Граница соты на восходящей линии связи определяется терминалом, который работает на максимальной выходной мощности. Максимальная принятая мощность канала на RBS определяется максимальной мощностью терминала и потерями на трассе к цифровому приемнику. Поскольку потери на трассе напрямую зависят от расстояния между терминалом и RBS, получается максимальное расстояние от RBS. Это расстояние, взятое во всех направлениях от RBS, определяет зону покрытия.

Отсюда следует, что любое увеличение уровня помехи приводит к снижению SIR, которое невозможно скомпенсировать увеличением мощности терминала. В результате для поддержания обслуживания необходимо снижать потери на трассе. Это означает, что терминал должен приблизиться к RBS, т.е. зона покрытия соты сокращается.

Из вышеприведенного рассмотрения следует, что для поддержания зоны покрытия соты, запланированной оператором, необходимо сохранять помеху ниже определенного уровня. Это означает, что оценка нагрузки важна также для зоны покрытия. В частности, оценка нагрузки важна с точки зрения зоны покрытия при быстрой диспетчеризации трафика расширенной восходящей линии связи на RBS. Кроме того, функции управления допуском и управления перегрузкой на контроллере радиосети (RNC), который управляет несколькими RBS, также пользуются точной информацией о мгновенном превышении над шумом в соте.

Все вышеупомянутые меры превышения над шумом имеют те общие черты, что они опираются на точные оценки фонового шума. Поэтому необходимы способы и конфигурации для обеспечения эффективных и точных оценок в реальном времени для фонового шума.

Сущность изобретения

Общая проблема с традиционными сетями связи CDMA состоит в том, что оценки нагрузки представляются с точностью, которая не позволяет тщательно управлять нагрузкой. В частности, определение превышения над шумом страдает значительными неопределенностями, в основном обусловленными трудностями в оценке собственного шума.

Общая задача настоящего изобретения состоит в обеспечении усовершенствованных способов и конфигураций для определения величин, связанных с мощностью, например оценки нагрузки.

Другая задача настоящего изобретения состоит в обеспечении способов и конфигураций, позволяющих более точно определять величины, связанные с шумом, например оценки мощности собственного шума.

Эти и другие задачи решаются согласно прилагаемой формуле изобретения.

Согласно основному аспекту изобретения предусмотрен способ оценивания собственного шума пониженной сложности в системе беспроводной связи путем определения (S1) для соответствующей из подмножества множества точек сетки мощности k произведения комплементарных функций кумулятивного распределения, причем каждая такая комплементарная функция кумулятивного распределения соответствует соответствующей из совокупности j обеспеченных оценок измерения широкополосной мощности в скользящем окне, и определения (S2) для каждого подмножества точек сетки мощности функции распределения вероятности минимума из оценок измерения широкополосной мощности на основании определенного произведения.

Преимущество настоящего изобретения состоит в снижении вычислительной сложности и, таким образом, обеспечении точной оценки собственного шума в реальном времени.

Краткое описание чертежей

Изобретение совместно с другими его задачами и преимуществами можно лучше понять, обратившись к нижеследующему описанию, приведенному совместно прилагаемыми чертежами, на которых:

фиг. 1 - схема, демонстрирующая мощность сигналов, имеющих место в типичной системе, в которой можно реализовать настоящее изобретение;

фиг. 2 - функциональная схема возможных решений;

фиг. 3 - функциональная схема другого возможного решения;

фиг. 4a - график функции распределения вероятности согласно изобретению;

фиг. 4b - график выбранного интервала сетки мощности, показанного на графике фиг. 4a;

фиг. 5a - график квантованной функции кумулятивного распределения согласно изобретению;

фиг. 5b - график выбранного интервала сетки мощности, показанного на графике фиг. 5a;

фиг. 6a - график произведения комплементарных функций кумулятивного распределения согласно изобретению;

фиг. 6b - график выбранного интервала сетки мощности, показанного на графике фиг. 6a;

фиг. 7 - логическая блок-схема согласно варианту осуществления способа, отвечающего изобретению;

фиг. 8 - логическая блок-схема согласно варианту осуществления способа, отвечающего изобретению;

фиг. 9 - схема системы, отвечающей изобретению.

Сокращения

E-UL - расширенная восходящая линия связи;

RBS - базовая станция радиосвязи;

RNC - контроллер радиосети;

RoT - превышение над тепловым шумом;

RRM - управление ресурсами радиосвязи;

SIR - отношение сигнал/помеха;

WCDMA - широкополосный множественный доступ с кодовым разделением.

Подробное описание

Настоящее подробное описание призвано обеспечить более глубокое понимание того, как осуществлять оценку собственного шума, и проблем, а также совокупность их возможных решений для раскрытия их серьезности. Это сделано применительно к типичной системе WCDMA, но без ограничения ею; идеи настоящего изобретения в равной степени применимы ко многим типам сотовых систем, где точные оценки мощности собственного шума необходимо, но трудно обеспечивать.

Опорные и измерительные точки

В типичной цепи сигнала RBS принятый широкополосный сигнал от антенны сначала поступает на цепь обработки аналоговых сигналов, которая состоит из кабелей, фильтров и т.д. Вариации среди компонентов совместно с температурным дрейфом делают масштабный коэффициент этой части системы неопределенным в пределах 2-3 дБ, когда сигнал поступает на приемник. Это дополнительно рассмотрено ниже. В приемнике осуществляется ряд операций. В отношении оценки нагрузки обычно предполагается, что суммарная принятая широкополосная мощность измеряется в некотором каскаде. Кроме того, в этом описании предполагается, что измерения мощности кода, т.е. мощности каждого отдельного канала/пользователя соты, делаются доступными в другом каскаде.

Существует несколько причин, почему затруднена оценка мощности собственного теплового шума. Одна причина, как указано выше, состоит в том, что мощность собственного теплового шума, а также другие принятые мощности подвергаются влиянию неопределенностей компонентов на высокочастотном каскаде аналогового приемника. Опорные точки сигнала по определению находятся на антенном соединителе. Однако измерения получаются после цепи обработки аналоговых сигналов, в цифровом приемнике. Эти неопределенности также обладают тепловым дрейфом.

Электронная цепь обработки аналоговых сигналов вносит ошибку масштабного коэффициента 2-3 дБ между RBS (пакет), которую трудно компенсировать. Таким образом, измерение RTWP (принятой суммарной широкополосной мощности), которое делится на значение мощности собственного теплового шума по умолчанию, может не согласовываться с предполагаемой мощностью собственного теплового шума на 2-3 дБ. В результате оценка превышения над шумом также может иметь ошибку 2-3 дБ. С учетом того факта, что допустимый интервал превышения над шумом в системе WCDMA составляет обычно 0-7 дБ, ошибка в 2-3 дБ неприемлема.

Преимущество состоит в том, что все мощности, составляющие суммарную принятую мощность (см. Приложение A) в равной степени подвержены ошибке масштабного коэффициента γ(t), поэтому при вычислении коэффициента превышения над шумом N _R(t) (см. Приложение A) ошибка масштабного коэффициента компенсируется следующим образом:

где и - коэффициенты превышения над шумом, измеренные в цифровом приемнике и в антенне соответственно, и - суммарные принятые мощности в цифровом приемнике и в антенне соответственно, и и - уровень теплового шума, измеренный в цифровом приемнике и в антенне соответственно. Однако заметим, что Уравнение (1) требует измерения собственного шума в цифровом приемнике.

Собственный шум

Как указано в разделе «уровень техники», в результате введения дополнительных каналов повышается суммарная мощность. Превышение над шумом N _R, определенное как отношение между мерой суммарной мощности, т.е. мерой суммарной широкополосной мощности, и уровнем теплового шума P _N, измеренным на антенном соединителе, также именуемым собственным шумом, является мерой нагрузки в системе. В случае превышения порога превышения над шумом ситуация может стать нестабильной. Соотношение между суммарной битовой скоростью и превышением над шумом известно из конструкции контуров регулировки мощности, и диспетчеризацию дополнительных каналов можно осуществлять после определения мгновенного превышения над шумом N _R. Полюсная пропускная способность C _pole обозначает максимальную битовую пропускную способность в битах в секунду. Типичная разность ΔN между порогом и уровнем, определяемым уровнем теплового шума P _N, обычно составляет 7-10 дБ. Однако уровень собственного шума или теплового шума P _N определить нелегко. Например, поскольку масштабный коэффициент неопределенности на приемнике может составлять 2-3 дБ, как рассмотрено выше, большая часть доступного запаса подвергается влиянию таких вносимых неопределенностей.

Наблюдаемость собственного шума

Одна причина трудностей в оценке мощности собственного теплового шума состоит в том, что поскольку даже если все измерения производить в цифровом приемнике, собственный шум невозможно измерить напрямую, по меньшей мере, на одной RBS. Дело в том, что помеха от соседней соты и помеха от внешних источников также влияют на приемник и никакое среднее значение таких источников нельзя отделить от собственного шума. В ряде случаев можно осуществлять измерения мощности в собственных каналах соты. Однако такие измерения не дают полное решение проблемы, хотя они могут несколько улучшить ситуацию.

На фиг. 1 показаны различные вклады в измерения мощности в связи с произвольной базовой станцией радиосвязи (RBS) 20. RBS 20 связана с сотой 30. В соте 30 присутствует несколько мобильных терминалов 25, которые осуществляют связь с RBS 20 по разным линиям связи, каждая из которых вносит вклад в суммарную принятую мощность, равный . Сота 30 имеет несколько соседних сот 31 в одной и той же системе WCDMA, каждая из которых связана с соответствующей RBS 21. Соседние соты 31 также содержат мобильные терминалы 26. Мобильные терминалы 26 излучают мощность на радиочастоте, и сумма всех вкладов обозначается P ^N. Могут также существовать и другие источники излучения, внешние по отношению к сети, например радиолокационная станция 41. P ^E обозначает вклады от таких внешних источников. Наконец, член P _N обусловлен самим приемником.

Из вышесказанного следует, что P ^N(t) и P _N невозможно измерить и, следовательно, необходимо оценивать. Ситуация становится еще хуже, если доступны только измерения суммарной широкополосной мощности. Измерения суммарной широкополосной мощности можно выразить следующим образом:

где

и где e ^Total(t) моделирует шум измерений.

Можно математически доказать, что линейная оценка P ^E+N(t) и P _N не является наблюдаемой сущностью. Только величину P ^E+N(t) + P _N можно наблюдать из доступных измерений. Это справедливо даже в случае, когда производятся измерения мощности кода. Проблема состоит в том, что не существует традиционной техники, которую можно использовать для отделения собственного шума от средних значений мощности, обусловленной помехой от соседней соты и источниками внутриполосной помехи, внешними по отношению к сотовой системе. Кроме того, если доступны только измерения суммарной принятой широкополосной мощности, средние значения отдельных вкладов в мощность кода также неотличимы от других вкладов в среднее значение суммарной мощности.

Оценка собственного шума

Еще одна причина, по которой трудно оценивать превышение над шумом, состоит в том, что собственный тепловой шум не всегда является искомой величиной. Бывают случаи, когда постоянная внутриполосная помеха оказывает значительное влияние на приемник RBS. Эти постоянные помехи не влияют на вышеупомянутую стабильность; они выглядят как повышенная шумовая температура, т.е. повышенный собственный тепловой шум.

Возможное решение предусматривает использование дорогостоящего и индивидуального определения собственного теплового шума каждой RBS в условиях эксплуатации для достижения достаточно высокой производительности оценки нагрузки. Установление значения по умолчанию для мощности собственного теплового шума, как видно в цифровом приемнике, требует осуществления опорных измерений по большому количеству RBS в заводских условиях или в условиях эксплуатации. Обе альтернативы являются дорогостоящими и требуют повторения при смене оборудования.

Вышеописанный подход к решению проблемы потребовал бы индивидуальной калибровки каждой RBS. Однако это было бы очень дорого и крайне непривлекательно. Кроме того, ошибки температурного дрейфа в электронике обработки аналоговых сигналов, возможно, 0,7-1,0 дБ все равно остались бы.

Другой возможный подход предусматривает обеспечение оценки мощности собственного теплового шума. Один принцип оценки мощности собственного теплового шума состоит в оценке ее как минимума измеренной или оцененной величины мощности, содержащей собственный тепловой шум. Этот минимум обычно вычисляется по заранее определенному интервалу времени. В отсутствие каких-либо измерений мощности кода нужная мощность является суммарной принятой широкополосной мощностью. Поэтому один подход предусматривает вычисление превышения над шумом путем деления мгновенной суммарной принятой широкополосной мощности на установленную мощность собственного теплового шума, оцененную как минимум суммарной принятой широкополосной мощности по заранее определенному интервалу времени.

Общеизвестно, что вклад в собственный тепловой шум всегда присутствует, откуда следует, что если пренебречь неопределенностями измерения, вклад собственного шума должен быть меньше или равен минимальному значению суммарной принятой широкополосной мощности, принятой в течение определенного периода времени. В сущности, минимальное значение суммарной широкополосной мощности в течение определенного интервала времени составляет верхний предел неизвестного собственного шума.

Возможное решение согласно вышеприведенному рассмотрению может обеспечивать строгий алгоритм оценки мощности собственного теплового шума в том смысле, что строгое минимальное значение по скользящему окну вычисляется и используется в качестве оценки мощности собственного теплового шума. Поэтому собственный шум можно определить как минимальное значение (по выбранному интервалу времени) одного из:

- суммы мощности собственного шума и мощности помехи от соседей и внешних источников;

- суммарной принятой широкополосной мощности.

Затем превышение над шумом последовательно вычисляется из одной из вышеуказанных двух величин путем деления суммарной принятой широкополосной мощности на установленную мощность собственного теплового шума.

Согласно фиг. 2 другое возможное решение предусматривает другой принцип, основанный на мягкой оценке мощности собственного теплового шума и превышения над шумом. В наиболее совершенной форме возможная оценка превышения над шумом осуществляется в трех основных блоках.

Первый блок 51, т.е. блок оценки мощности, применяет так называемый фильтр Калмана для оценки определенных величин мощности, которые необходимы последующим блокам обработки. В частности, блок 51 принимает ряд входных сигналов 61A-E, содержащих измеренную принятую суммарную широкополосную мощность (RTWP) 61A, измеренное отношение мощности кода к помехе (C/I) канала i 61B, бета-факторы для канала i 61C, ряд кодов для канала i 61D, соответствующих отношению мощности кода к помехе, предписанному контуром 61Е быстрой регулировки мощности, и выдает выходные сигналы, содержащие оценки 62А, 62В мощности и соответствующие стандартные отклонения 63A, 63B. Выходной сигнал 62A представляет собой оценку величины мощности, которая является суммой мощности помехи соседних сот WCDMA, мощности внутриполосной помехи, не связанной с WCDMA, и мощности собственного теплового шума, выходной сигнал 63A представляет собой оцененную принятую суммарную широкополосную мощность, и выходной сигнал 63B представляет собой соответствующую дисперсию. Поскольку выходные сигналы поступают от фильтра Калмана, только эти параметры необходимы для задания оцененных гауссовых распределений, генерируемых фильтром. Таким образом, информации оказывается достаточно для определения всей информации распределения вероятности оценок мощности.

Второй блок 52 применяет байесовы методы оценки для вычисления функции плотности условной вероятности минимума из одной из вышеупомянутых величин мощности. Минимум также учитывает (байесовыми методами) предыдущее распределение мощности собственного теплового шума, что повышает среднюю производительность оценки, при оценивании по ансамблю RBS. Фактическое значение собственного шума также можно вычислять путем вычисления среднего значения оцененной функции распределения условной вероятности. В частности, блок 52 принимает оценку 62А мощности и соответствующие стандартные отклонения 62B в качестве входных сигналов и выдает выходной сигнал 64, содержащий оцененное распределение вероятности предельного значения, обычно минимума, величины , которая является оценкой суммы мощности помехи соседних сот, мощности внешней внутриполосной помехи и мощности теплового шума. Параметры 66, дающие информацию об априорном предполагаемом распределении вероятности мощности собственного шума, поступают на блок 52 оценки распределения условной вероятности для достижения оптимальной оценки.

Более подробное описание оценки распределения условной вероятности для заинтересованного читателя приведено в Приложении B.

Третий блок 53 осуществляет мягкую оценку превышения над шумом путем вычисления распределения условной вероятности частного от деления распределения вероятности мгновенной оцененной широкополосной мощности на распределение условной вероятности мощности собственного шума. Оценка превышения над шумом вычисляется как условное среднее. Подробности здесь опущены.

Наконец, на фиг. 3 представлена видоизмененная версия вышеописанного возможного способа с использованием упрощенного мягкого решения. Измеряется только RTWP, и применяется упрощенный алгоритм оценки RoT. Упрощенный алгоритм соответственно применяет упрощенный, одномерный фильтр Калмана для оценки RTWP и соответствующей дисперсии. Причина, почему используется этот этап фильтрации, состоит в том, что последующие блоки (все еще мягкой) обработки требуют распределений вероятности в качестве входа. Они наилучшим образом генерируются фильтром Калмана в первом блоке обработки, соответствующем блоку 51 вышеописанного способа.

Затем мощность собственного теплового шума оценивается с применением полного мягкого алгоритма, описанного согласно фиг. 2. В отличие от вышеописанного возможного способа вычисляется (оптимальное) оцененное значение мощности собственного теплового шума. Наконец, последний блок обработки делит оцененную RTWP на значение мощности собственного теплового шума для получения оценки RoT. Заметим, что этот последний этап не осуществляется посредством мягкого алгоритма.

Оценка нагрузки соты в отношении превышения над тепловым шумом (RoT является одной из нескольких мер превышения над шумом) является критическим компонентом, поскольку она обеспечивает вход в функцию диспетчера расширенной восходящей линии связи для RBS. На фиг. 2 и фиг. 3 показаны возможные алгоритмы мягкой оценки RoT. Заметим, что оценка собственного шума осуществляется согласно одному и тому же алгоритму для этих двух случаев. При реализации объектного кода C++ на RBS возникли проблемы неожиданно низкой производительности компьютера в отношении количества операций с плавающей точкой в секунду и емкости памяти.

Поэтому определенно существует необходимость в способах и конфигурациях, обеспечивающих меры снижения сложности, чтобы можно было осуществлять вышеописанную мягкую оценку собственного шума в реальном времени.

В сущности, настоящее изобретение имеет дело со снижением сложности способа в вышеописанном втором блоке 52, т.е. блоке мягкой оценки мощности собственного шума. В свете вышеупомянутых проблем стало ясно, что вычислительную сложность мягкого алгоритма оценки RoT необходимо значительно снизить для обеспечения выполнения в реальном времени на имеющейся компьютерной плате.

Для обеспечения снижения сложности была определена совокупность возможных мер и целей. Меры имели то преимущество при условии совместной реализации в оптимальном режиме, что они позволяют:

- снизить вычислительную сложность более чем на 95% без потери производительности;

- параллельно выполнять несколько экземпляров алгоритма на компьютерной плате.

Все меры снижения сложности влияют на реализацию части оценки собственного теплового шума блока оценки RoT. Однако они также полезны для будущих усовершенствований блока окончательного вычисления RoT в случае, когда этот блок будет модифицирован для реализации мягкого алгоритма.

Для дальнейшего задания области применения настоящего изобретения будут описаны проблемы, связанные с вышеописанными возможными способами и алгоритмами. Для ознакомления с подробной теоретической и математической информацией читателю предлагается обратиться к Приложениям A-F.

Первая проблема состоит в вычислении функции распределения вероятности минимума из ряда оценок измерения мощности (получаемых от вышеописанного блока 51 фильтра Калмана). Это вычисление согласно одному возможному решению осуществляется следующим образом:

Для заинтересованного читателя полный вывод Уравнения (4) включен в Приложение B. Однако фактический вывод не представляет здесь особого интереса и как таковой не составляет часть изобретения.

Для пояснения вышеприведенного выражения заметим, что f _min(P _k), k = 1,..., N _GridPoints является дискретизированной версией (т.е. гистограммой) искомой функции распределения вероятности минимума из распределений мощности в скользящем окне. Дискретизация осуществляется на сетке мощности, P _k, k=1,..., N _GridPoints, где N _GridPoints обозначает количество точек сетки мощности. В известных реализациях сетка мощности охватывает диапазон от -120 до -70 дБм обычно с шагом 0,2 дБ. Кроме того, f _PowerSample(i,k), i=1, …, N _PowerSamples, обозначают функции распределения вероятности входящих (от блока рекурсивной оценки на фиг. 2, т.е. фильтра 51 Калмана) оценок меры широкополосной мощности, что является основой для блока оценки собственного шума. Поскольку Калмановская фильтрация обычно применяется в блоке 51 рекурсивной оценки, f _PowerSample(i,k) обычно является дискретизированной (по индексу k) гауссовой функцией распределения. Аналогично, F _PowerSample(i,k) является дискретизированной функцией кумулятивного распределения, соответствующей f _PowerSample(i,k). Когда f _PowerSample(i,k) является гауссовой функцией, F _PowerSample(i,k) можно выразить в виде комплементарной функции ошибок. Наконец, заметим, что в возможном решении дискретизированные распределения мощности f _PowerSample(i,k) и F _PowerSample(i,k) соответствуют оцененным величинам мощности (от блока рекурсивной оценки), которые попадают в скользящее окно во времени. Не все оцененные выборки мощности нужно использовать в вышеприведенной формуле, обычно применяется субдискретизация.

Вышеприведенных основополагающих сведений достаточно для пояснения рассматриваемой первой проблемы. Исследуя структуру вышеприведенной формулы, можно видеть, что непосредственная реализация Уравнения (4) требует выполнения:

- первого внешнего цикла for по индексу k (точкам сетки мощности);

- второго цикла по индексу i (выборкам скользящего окна) для реализации суммы;

- дополнительного внутреннего третьего цикла по индексу j (выборкам скользящего окна) для реализации произведения.

В результате получается структура из трех циклов, которая требует большого количества вычислений и фактически оказывается слишком сложной для имеющейся компьютерной платы.

Вторая проблема, связанная с известными способами, вытекает из того факта, что для охвата всех возможных случаев необходим широкий диапазон сетки мощности для сетки дискретизации мощности. В вышеописанных возможных решениях, как отмечено выше, диапазон составляет от -120 до -70 дБм для охвата широкого диапазона конфигураций и случаев фоновой помехи. Поэтому вышеупомянутые два внутренних цикла Уравнения (4) (по индексу i и по индексу j) необходимо осуществлять по широкому диапазону точек сетки мощности с индексом k. Это означает, что вычислительная нагрузка также будет возрастать по сравнению со случаем, когда используется меньшее значение N _GridPoints.

Третья проблема с возможными решениями состоит в том, как указано выше, что дискретизированные функции вероятности f _PowerSample(i,k), соответствующие каждой выборке мощности скользящего окна, обычно являются гауссовыми. В результате необходимо повторно осуществлять вычисление экспоненциальной функции при вычислении результата вышеприведенной формулы. К сожалению, экспоненциальная функция является трансцендентной функцией, для вычисления которой может потребоваться гораздо больше вычислительного времени, чем, например, для умножения чисел с плавающей точкой. То же самое справедливо для комплементарной функции ошибок, которая используется для выражения F _PowerSample(i,k). Совместно эти вычисления функций значительно повышают вычислительную нагрузку.

Наконец, для описанного возможного решения согласно фиг. 3 RBS в системе способна обрабатывать до четырех отводов приемника (на компьютерную плату). По разным причинам было решено или стандартизировано, что оценку RoT следует осуществлять до объединения мощностей. Результатом является четырехкратное увеличение вычислительной нагрузки. Кроме того, эта проблема требует решения для обеспечения выполнения на компьютерной плате в реальном времени.

Для решения вышеупомянутых проблем автор изобретения предлагает ряд мер.

Вариант осуществления способа, отвечающего изобретению, предусматривает использование структуры вышеприведенного Уравнения (4), формы функции распределения вероятности f _PowerSample(i,k), а также форм квантованной функции кумулятивного распределения F _PowerSample(i,k) и произведения по комплементарным функциям кумулятивного распределения для снижения вычислительной сложности. Различные величины дополнительно проиллюстрированы согласно графикам на фиг. 4a, b, 5a, b и 6a, b.

В основном согласно фиг. 7 вариант осуществления настоящего изобретения предусматривает способ оценки собственного шума пониженной сложности в системе беспроводной связи. Способ содержит, во-первых, определение (S1) для соответствующей из подмножества совокупности точек сетки мощности P _k произведения комплементарных функций кумулятивного распределения, причем каждая такая функция соответствует соответствующей из совокупности j обеспеченных оценок измерения широкополосной мощности в скользящем окне, во-вторых, определение (S2) для каждого подмножества точек сетки мощности P _k, функции распределения вероятности минимума из совокупности оценок измерения широкополосной мощности на основании определенного произведения.

В частности, можно показать, исследуя Уравнение (4) и понимая, что поскольку произведение по комплементарным функциям кумулятивного распределения является произведением по всем индексам j кроме индекса i, его можно преобразовать с использованием коэффициента, обратного 1 - F _PowerSample(i,k), следующим образом:

Поэтому функция распределения вероятности минимума из совокупности оценок измерения широкополосной мощности на основании определенного произведения определяется (S2) согласно следующему выражению пониженной сложности, Уравнению (6):

Согласно конкретному варианту осуществления более эффективно сначала вычислять (S1) вышеупомянутое произведение комплементарных функций кумулятивного распределения, которое здесь для простоты обозначено cdfTest(k):

Для вычисления Уравнения (7) требуется один внешний цикл по точкам сетки (k) и внутренний цикл по скользящему окну выборки (j).

Искомая величина вычисляется (S2) как

На этом последнем этапе требуется внешний цикл по точкам сетки (k) и один внутренний цикл по скользящему окну (i).

В итоге вычисления свелись от одного набора циклов for с глубиной вложения 3 для Уравнения (4) к двум наборам циклов for, каждый из которых имеет глубину вложения 2, для Уравнения (8). Хотя введены некоторые избыточные операции, чистым эффектом является устранение одного цикла for по N _PowerSamples итерациям. Снижение сложности при вычислении f _min(P _k), k = 1,..., N _GridPoints, составляет порядка N _PowerSamples/2. В типичной реализации возможно снижение сложности в 20-30 раз. Пример, демонстрирующий фрагмент объектного кода C++, приведен в Приложении C.

Еще один вариант осуществления способа, отвечающего изобретению, показан на фиг. 8.

Согласно конкретному варианту осуществления, касающемуся решения вышеописанной второй проблемы, необходим дополнительный анализ графиков, представленных на фиг. 4a-6b. Согласно фиг. 4a, b, функция распределения вероятности f _PowerSample(i,k) очень близка к нулю на протяж