一种信道模型校正方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明实施例设及无线通信通信信道测试领域，尤其设及一种信道模型校正方法 和装置。
【背景技术】
[0002] 在无线网络规划中，使用传播模型可W有效地预测从发射端到接收端的路径损 耗，但是由于不同地方的地理地貌、建筑、道路等传播环境是多变的，采用固定的传播模型 得到的路径损耗的是不精准的，因此，需要根据实际测量环境对传播模型的公式进行校准， W提高网络质量，充分利用系统资源。
[0003] 目前，主要通过对当地的实际无线环境作连续波（Continuous Wave,简称CW)测 试，来实现传播模型的校正，如:使用接收设备采集连续波测试时传播信号的强度，然后分 析处理采集到的相关数据，最后通过拟合等方法修正无线传播模型系数。
[0004] 但是，在实际的CW测试过程中，由于设备内部噪声和外部信源的噪声干扰，使得经 CW测试得到结果数据中通常包含大量的噪声，运严重影响信道模型的校正结果，使得信道 模型的校正结果不够准确。
【发明内容】
[0005] 本发明的实施例提供一种信道模型校正方法和装置，W解决现有CW测试数据中存 在噪声，导致信道模型校正结果不够准确的问题。
[0006] 为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
[0007] 第一方面，本发明实施例提供一种信道模型校正方法，包括：
[000引获取CW测试数据;其中，所述CW测试数据包含噪声；
[0009] 对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据；
[0010] 对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；
[0011] 根据所述第二测试数据进行信道模型校正。
[0012] 进一步的，在第一方面的一种可实现方式中，所述小波分析去噪中小波滤波器的 小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤波中的卡尔曼增益Gki动态调整。
[0013] 同时，所述卡尔曼滤波中的噪声方差根据所述小波分析去噪中小波系数的细节部 分的绝对值的中值估计出。
[0014] 如此，在小波分析去噪过程中，可W为卡尔曼滤波提供噪声方差的估计，而卡尔曼 滤波运行中的卡尔曼增益可W为小波分析去噪动态的提供计算量调整依据，大大减少了计 算量。
[0015] 第二方面，本发明实施例提供一种信道模型校正装置，包括：
[0016] 获取单元，用于获取CW测试数据;其中，所述CW测试数据包含噪声；
[0017] 去噪单元，用于对所述获取单元获取到的CW测试数据进行小波分析去噪，得到第 一测试数据；
[0018] W及，对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号；
[0019] 校正单元，用于根据所述去噪单元得到的第二测试数据进行信道模型校正。
[0020] 进一步的，在第二方面的一种可实现方式中，所述小波分析去噪中小波滤波器的 小波分解长度N和小波分解尺度j根据所述卡尔曼滤波中的卡尔曼增益Gki动态调整。
[0021] 同时，所述卡尔曼滤波中的噪声方差根据所述小波分析去噪中小波系数的细节部 分的绝对值的中值估计出。
[0022] 由上可知，本发明实施例提供一种信道模型校正方法和装置，获取CW测试数据;其 中，所述CW测试数据包含噪声，对所述CW测试数据进行小波分析去噪，得到第一测试数据， 对所述第一测试数据进行卡尔曼滤波，得到第二测试信号，根据所述第二测试数据进行信 道模型校正。如此，通过小波分析去噪和卡尔曼滤波联合对CW测试数据进行去噪，根据去噪 后的数据进行信道模型校正，由于小波分析去噪可W去除信号中许多尖峰或突变、但不是 平稳白噪声的信号，而卡尔曼滤波适于消除平稳的高斯白噪声干扰，二者的优势进行互补， 提高了去噪的精度，进而提高了信道校正的准确性。同时，在小波分析去噪过程中，可W为 卡尔曼滤波提供噪声方差的估计，而卡尔曼滤波运行中的卡尔曼增益可W为小波分析去噪 动态的提供计算量调整依据，二者相互提供参数设定依据，大大减少了计算量。
【附图说明】
[0023] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中 所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实 施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据运些附图 获得其他的附图。
[0024] 图1为小波分析去噪的原理框图；
[0025] 图2为本发明实施例提供的系统原理框图；
[0026] 图3为本发明实施例提供的一种信道模型校正方法的流程图；
[0027] 图4为本发明实施例提供的一种信道模型校正装置的结构图。
【具体实施方式】
[0028] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语"第一"、"第二"、"另一"等指示的系统或 元件为基于实施例描述的具有一定功能的系统或元件，仅是为了便于描述本发明和简化描 述，而不是指示或暗示所指的系统或元件必须有此命名，因此不能理解为对本发明的限制。
[0030] 详细描述本方案之前，为了便于理解本发明所述的技术方案，对本发明中的一些 重要名词进行详细解释：
[0031] 小波分析去噪：主要用于去除信号中尖峰或突变等大颗粒噪声，首先将源信号通 过两个滤波器分解为A和D两个信号:A表示信号的近似值(approximations)部分，即信号的 低频分量;D表示信号的细节值(detail)部分，即信号的高频分量，然后，对低频分量和高频 分量进一步分解，最后，将信号中的高频分量进行全部或部分置零处理后来消除源信号中 的突变噪声。
[0032]具体如图1所示，将源信号S通过滤波器1得到A信号，将源信号S通过滤波器2得到B 信号，滤波器1的特征函数为h(n)，滤波器2的特征函数为g(n)，则小波分析去噪中分解出的 低频分量Aj (η)和高频分量化(η)分别为：
[0035] 其中，j为小波分解尺度，用于表示通过滤波器得到的信号进一步分解的程度;Ν为 小波分解长度，即信号观测窗口长度，用于表示进行小波分析去噪的信号的长度;j和N的取 值可W根据噪声情况而定，在本发明实施例中，j和N的取值可W参考卡尔曼增益的变化来 确定，具体见实施例部分。
[0036] 最后，对高频分量部分置零，将处理后的高频分量和低频分量进行组合得到去噪 后的信号序列：
[0037]
(3)
[0038] 卡尔曼滤波：主要用于消除信号中的高斯白噪声干扰，通过建立状态方程和测量 方程来描述一个动态系统，并对动态系统的状态序列进行线性最小方差估计消除信号中的 噪声。具体实现过程为：
[0039] 首先建立k时刻的观测状态方程：
[0040] X(k)=A(k|k-l)X(k-l)+W 化-1) (4)
[0041] W及测量方程:Z化）=mk)X化)+V化） （5)
[0042] 其中，式(4)中A化|k-l)为k-1时刻至k时刻的状态转移矩阵，W化-1)为系统激励噪 声序列;式(5)中Η化)为测量矩阵，Wk)为测量噪声序列，W化)和V化)是相互独立的高斯白 噪声。
[0043] 然后，建立系统状态预测方程：
[0044]
(6)
[0045] 计算对应于X(k)的预测误差协方差矩阵：
[0046] P(k+l|k)=A(k+l|k)P(k)AT 化+l|k)+Q(k) (7)
[0047] 其中，式(7)中的Q化)是系统测量过程中噪声的方差矩阵，通常由实验获得，本发 明实施例在此不进行限定。
[004引在对k时刻的状态向量X化)进行预测之后，利用测量方程(5)得到k+1时刻的测量 值Z化+1)，并利用测量值Z化+1)对预测值i(A + l|i)进行修正，从而得到k+1时刻状态向量 X化+1)的滤波估计值.\'' (/、+1)。
[0049] 最后，根据下述公式计算得到卡尔曼增益矩阵G化+1):
[0050] G(k+l)=P(k+l|k)HT 化+l)[H(k+l)P(k+l|k)HT 化+1)+R 化）]-1 (8)
[0051] 其中R化)是系统观测噪声方差矩阵。
[0052]通过卡尔曼增益及预测值得到修正的k+1时刻的滤波估计值：
[005：3]
(9)
[0054] 最后更新误差协方差矩阵，用于下一时刻的滤波过程：
[0055] P 化+1) = (I-G 化+1化化+1)))P 化+1 |k) (10)
[0056] 其中，I表示单位矩阵，对于单模型单测量，I = 1。
[0057] 需要理解的是，上述名词为本领域技术人员为了描述方便常用的命名，并不代表 或暗示所指的系统或元件必须有此命名，因此不能理解为对本发明的限制。
[005引本发明的基本原理为：由于，小波分析去噪可W去除信号中许多尖峰或突变、但不 是平稳白噪声的信号，而卡尔曼滤波适于消除平稳的高斯白噪声干扰，鉴于此，本发明实施 例将二者优势进行互补，通过小波分析去噪和卡尔曼滤波联合对CW测试数据进行去噪，根 据去噪后的数据进行信道模型校正。例如，图2为本发明实施例提供的去除CW测试数据中的 噪声的原理框图，如图2所示，先对CW测试数据进行小波分析去噪，进行第一次滤波去噪，然 后，再对经小波分析去噪后的数据进行卡尔曼滤波，进行第二次滤波去噪，去除数据中平稳 的高斯白噪声，共同去除CW测试数据中的噪声;此外，如图2所示，小波分析去噪过程中，可 W为卡尔曼滤波提供噪声方差的估计，而卡尔曼滤波运行中的卡尔曼增益可W为小波分析 去噪动态的提供计算量调整依据，二者相互之间提供参数依据，不需要增加额外的计算过 程，大大减少了计算量。
[0059] 为了便于描述，W下实施例一W步骤的形式示出并详细描述了本发明中的信道模 型校正方法，其中，示出的步骤也可W在信道模型校正装置之外的诸如一组可执行指令的 计算机系统中执行，此外，虽然在图中示出了逻辑顺序，但是在某些可不同于此处的顺 序执行所示出或描述的步骤。
[0060] 实施例一
[0061] 图3为本发明实施例提供的一种信道模型校正方法的流程图，如图3所示，所述方 法可W包括：
[0062] 步骤101:获取连续波CW测试数据;其中，所述CW测试数据包含噪声。
[0063] 可选的，可W通过现有技术对当地的实际