[发明专利]一种特征序列的优选方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种特征序列的优选方法和装置，所述方法包括：按照预设算法生成多个特征序列，按预设数量将所述多个特征序列组织为多个特征序列组；针对各个特征序列组中的任意两个不同特征序列，分别生成特征序列对偶；计算所述特征序列对偶的最大相关峰值，用于评估特征序列对偶的两个特征序列之间的互相关性强弱；根据所有特征序列组中的每个特征序列对偶的最大相关峰值确定最优特征序列组。经过优选后的特征序列组，可以有效地降低接收侧基站检测特征序列的误检率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种特征序列的优选方法和一种特征序列的优选装置。

背景技术

在LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中等移动网络中广泛存在的远端干扰的问题，为了解决远端干扰，现有的技术通过在特殊子帧上添加特征序列的方式来检测远端干扰，具体地，受扰基站在特殊子帧DwPTS(Downlink Pilot Time Slot，下行导频时隙)时隙上周期性发送特征序列，该特征序列采用gold序列，接收基站采用相关检测算法检测出特征序列，从而识别出远端干扰源，检测到远端干扰后，接收端可以进行自适应干扰规避处理。

目前，现有技术的做法是固定选取一组特征序列(如选取候选特征序列集中最前面的几个特征序列)，没有对特征序列进行优选，这种做法存在的问题是：在候选的特征序列中，虽然特征序列之间的互相关性较弱，但两个特征序列之间的互相关性并不相同，而且高于特征序列与白噪声之间的互相关性，如果简单地固定选取一组特征序列，一般来说这组特征序列的任意两个特征序列之间的互相关性并不是最优的，而远端干扰检测需要做干扰源的盲检测，即遍历检测选取的所有特征序列，如果特征序列之间的互相关性高于特征序列与白噪声之间的互相关性，则必然会抬高误检率，而为了保证要求的误检率，必须抬高检测门限，而这样会同步抬高漏检率。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种特征序列的优选方法和一种特征序列的优选装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种特征序列的优选方法，所述方法包括：

按照预设算法生成多个特征序列，按预设数量将所述多个特征序列组织为多个特征序列组；

针对各个特征序列组中的任意两个不同特征序列，分别生成特征序列对偶；

计算所述特征序列对偶的最大相关峰值，用于评估特征序列对偶的两个特征序列之间的互相关性强弱；

根据所有特征序列组中的每个特征序列对偶的最大相关峰值确定最优特征序列组。

优选地，所述计算特征序列对偶的最大相关峰值的步骤包括：

将特征序列对偶中的两个特征序列在频域做共轭相乘运算，获得频域相关数据；

将频域相关数据经IFFT处理变换到时域，获得时域每个样点的相关值；

获取时域所有样点相关值的最大值，该最大值为两个特征序列之间的最大相关峰值。

优选地，所述根据所有特征序列组中的每个特征序列对偶的最大相关峰值确定最优特征序列组的步骤包括：

将所述特征序列组中的所有特征序列对偶的最大相关峰值进行均值运算及方差运算，获得每个所述特征序列组的最大相关峰值均值及最大相关峰值方差值；

判断所述最大相关峰值均值是否为最小值；并且，所述最大相关峰值方差值是否小于预设门限；

若是，则确定满足所述条件的特征序列组为最优特征序列组。

本发明实施例还公开了一种特征序列的优选装置，所述装置还包括：