本发明专利技术实施例提供一种干扰估计方法及装置。本发明专利技术实施例基于DMRS，对服务小区的邻区进行BF模式盲检；若盲检确定为BF模式，则基于DMRS信道估计构建邻区的BF模式干扰贡献矩阵；若盲检确定为非BF模式，则基于CRS信道估计构建邻区的非BF模式干扰贡献矩阵；多小区非BF模式干扰贡献矩阵迭代刷新估计功率因子与预编码矩阵参量对，优选各邻区参量对小集合后进行联合估计，干扰估计矩阵基于最终联合优选的参量对构建的非BF模式干扰贡献矩阵加权平均获得；最后根据各邻区BF/非BF模式干扰贡献矩阵，获得服务小区数据位置的干扰估计。本发明专利技术实施例适用于服务小区为非BF模式，可实现服务小区数据位置干扰的准确估计。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及通信技术，尤其涉及一种干扰估计方法及装置。
技术介绍
在无线蜂窝系统中，为获得较高的频谱利用率，通常采用复用因子为1的模式进 行频谱复用组网，也即每个小区均可重复使用系统所有的可用频谱资源。由此带来的多小 区间的共信道同频干扰，成为制约系统容量进一步提升的关键因素。为提高系统容量，长 期演进技术升级版（Long Term Evolution Advanced，简称：LTE-Advanced)引入异构网络 (Heterogeneous Network，简称：Het-net)。异构网络即在传统宏小区覆盖中增加一些低功 率节点（Low Power Node，简称：LPN)小区，这些LPN小区覆盖半径小，复用宏小区系统的频 谱资源，从而可卸载宏小区的负荷到这些LPN小区中。异构网络的引入，使得多小区间的共 信道同频干扰变得更加复杂和严峻。由此，在LTE-Advanced中，需要终端具备更高的干扰 处理能力。 现阶段，终端采用干扰抑制合并（Interference Rejection Combine，简称：IRC) 技术消除干扰。其中，IRC技术是利用干扰协方差矩阵统计信息对干扰进行白化，以最大化 接收信号的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio,简称SINR)，从而提 升终端的解调性能。进一步地，在小区参考信号（Cell Reference Signal，简称：CRS)模 式下，终端基于CRS估计干扰协方差矩阵。该方法适用于CRS上的干扰与数据上实际遭受 的干扰一致的场景。但在干扰邻区CRS碰撞场景，CRS上的干扰与数据上实际遭受的干扰 可能不一致，此时，再利用上述方法估计的干扰协方差矩阵与实际的干扰协方差矩阵不同， 即，干扰协方差矩阵的估计失准，进而导致IRC性能较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种干扰估计方法及装置，以在CRS上的干扰与数据上实际遭 受的干扰不一致时，准确估计干扰协方差矩阵，提升IRC性能。 第一方面，本专利技术实施例提供一种干扰估计方法，适用于服务小区中小区参考信 号CRS上的干扰与数据上实际遭受的干扰不一致的场景，所述干扰估计方法包括： 基于解调参考信号DMRS，对服务小区的邻区进行DMRS信道估计，所述服务小区为 非波束赋形BF模式； 根据DMRS信道估计的结果，进行BF模式盲检； 若BF模式盲检确定所述邻区为BF模式，则基于所述DMRS信道估计的结果，构建 邻区的BF模式干扰贡献矩阵，所述BF模式干扰贡献矩阵用于表征邻区TM7~TM10传输模 式对所述服务小区数据产生的干扰； 根据所述服务小区CRS干扰消除后的干扰协方差矩阵和所述BF模式干扰贡献矩 阵，获得所述服务小区数据位置的干扰估计。 结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述DMRS信道估计以资 源块或资源块对为单位进行。 结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的 实现方式中，所述根据所述DMRS信道估计的结果，进行BF模式盲检，包括： 根据DMRS信道估计的结果，计算所述邻区的干信比INR ; 当所述邻区的INR大于预设门限时，则确定所述邻区为BF模式。 结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式 中，所述根据所述DMRS信道估计的结果，进行BF模式盲检，还包括： 对一发天线端口对应的一收天线端口，基于所述收天线端口的INR判断所述收天 线端口是否为BF模式； 基于所述发天线端口对应的所有收天线端口是否为BF模式的判断结果，根据第 一预设规则判断所述发天线端口是否为BF模式； 基于所述邻区内所有发天线端口的判断结果，根据第二预设规则判断所述邻区是 否为BF模式。 结合第一方面、第一方面的第一种至第三种可能的实现方式中任意一种，在第一 方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述信道估计的结果，进行BF模式盲检之后， 还包括： 若BF模式盲检确定所述邻区为非BF模式，则基于CRS对所述邻区进行CRS信道 估计； 根据邻区CRS信道估计的结果和接收信号，估计所述服务小区数据位置干扰的功 率因子与预编码矩阵； 根据所述功率因子与预编码矩阵，构建邻区的非BF模式干扰贡献矩阵，所述非BF 模式干扰贡献矩阵用于表征邻区TM1~TM6传输模式对所述服务小区数据产生的干扰； 根据所述服务小区CRS干扰消除后的干扰协方差矩阵和所述非BF模式干扰贡献 矩阵，获得所述服务小区的数据位置的干扰估计。 结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式 中，所述根据邻区CRS信道估计的结果和接收信号，估计所述服务小区数据位置干扰的功 率因子与预编码矩阵，包括： 根据所述服务小区CRS信道估计的结果，获得所述服务小区的信道相关矩阵； 根据接收信号，获得所述服务小区的数据相关矩阵； 根据所述邻区CRS信道估计的结果、所述服务小区CRS干扰消除后的干扰协方差 矩阵、所述信道相关矩阵和所述数据相关矩阵，估计所述服务小区数据位置干扰的功率因 子与预编码矩阵。 结合第一方面的第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式 中，所述根据所述邻区CRS信道估计的结果、所述服务小区CRS干扰消除后的干扰协方差矩 阵、所述信道相关矩阵和所述数据相关矩阵，估计所述服务小区数据位置干扰的功率因子 与预编码矩阵，包括： 对于多个邻区的场景，采用M轮迭代，估计各邻区干扰的功率因子与预编码矩阵， 所述M为正整数； 对于第m轮迭代，采用以下方法估计各邻区对应的所述服务小区数据位置干扰的 功率因子与预编码矩阵： 依据所述多个邻区中CRS能量大小的降序顺序，依次对每一邻区执行以下步骤： 根据邻区CRS信道估计的结果，遍历所有功率因子与编码矩阵的可能组合，构建 迭代过程中的非BF模式干扰贡献矩阵； 根据所述多个邻区在迭代过程中的非BF模式干扰贡献矩阵、所述服务小区CRS干 扰消除后的干扰协方差矩阵、信道相关矩阵和数据相关矩阵，基于预设方法估计干扰的功 率因子与预编码矩阵，其中，m = 1，…，M，所述预设方法包括能量度量方法和/或似然概率 度量方法。 结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式 中，所述预设方法为所述能量度量方法，所述基于预设方法估计干扰的功率因子与预编码 矩阵，包括： 基于能量度量，选取所述邻区对应能量度量较小的T组参数对，所述参数对包括 功率因子与预编码矩阵，所述T为正整数。 结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式 中，所述预设方法为所述似然概率度量方法，所述基于预设方法估计干扰的功率因子与预 编码矩阵，包括： 基于似然概率度量，选取所述邻区对应似然概率度量较大的T组参数对，所述参 数对包括干扰的功率因子与预编码矩阵，所述T为正整数。 结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第九种可能的实现方式 中，所述预设方法为所述能量度量方法和所述似然概率度量方法的结合，所述基于预设方 法估计干扰的功率因子与预编码矩阵，包括： 基于能量度量，选取所述邻区对应能量度量较小的1\组参数对，所述参数对包括 干扰的功率因子与预编码矩阵，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种干扰估计方法，其特征在于，适用于服务小区中小区参考信号CRS上的干扰与数据上实际遭受的干扰不一致的场景，包括：基于解调参考信号DMRS，对服务小区的邻区进行DMRS信道估计，所述服务小区为非波束赋形BF模式；根据DMRS信道估计的结果，进行BF模式盲检；若BF模式盲检确定所述邻区为BF模式，则基于所述DMRS信道估计的结果，构建邻区的BF模式干扰贡献矩阵，所述BF模式干扰贡献矩阵用于表征邻区TM7～TM10传输模式对所述服务小区数据产生的干扰；根据所述服务小区CRS干扰消除后的干扰协方差矩阵和所述BF模式干扰贡献矩阵，获得所述服务小区数据位置的干扰估计。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：周恩，陈建军，朱莎莎，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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