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一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统

阅读：1038发布：2020-10-05

IPRDB可以提供一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明实施例公开了一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统，该方法包括确定由通信信道所占的带宽划分而成的SNR较大的K个第一子载波及SNR较小的K个第二子载波并将K个第一子载波与K个第二子载波进行组合，得到M个子载波组，将任一子载波组中L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。可见，本发明实施例能够通过将一部分子载波对应信道的较高SNR搬移到较低SNR的信道上的方式提高通信系统中SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。，下面是一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种信噪比SNR的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

发送端确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，所述N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，且所述K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，所述N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于所述SNRmax，0＜K＜N/2，所述SNRmax为子载波加载的比特数达到最大比特数bitmax时所需的信噪比SNR，所述bitmax表示通信系统允许加载的最大比特数；

所述发送端从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波；

所述发送端将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

所述发送端将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个所述子载波组中子载波的数量，每个所述子载波组转换成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送端将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码后发送给接收端之前，所述方法还包括：所述发送端使用几何均值分解GMD算法对每个所述子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：H＝QRP*；

其中，矩阵H为每个所述子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值；

所述发送端向所述接收端发送由每个所述子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q；

所述发送端将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，包括：所述发送端将任一所述子载波组通过所述发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后发送给接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将每个所述子载波组转换为L个第三子载波。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送端从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，包括：所述发送端从所述N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述发送端将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，包括：所述发送端从所述K个第二子载波中依次为所述K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

所述发送端将所述K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

其中，为所述K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：且所述SNRX1是所述第X个第一子载波对应信道的SNR，所述SNRY2是所述K个第二子载波中除为所述K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述发送端将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，包括：所述发送端依次从所述K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从所述K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的所述A个第一子载波以及所述A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，表示向下取整。

6.一种发送端，其特征在于，所述发送端包括确定模块、组合模块以及重分配模块，其中：所述确定模块，用于确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，所述N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，且所述K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，所述N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于所述SNRmax，0＜K＜N/2，所述SNRmax为子载波加载的比特数达到最大比特数bitmax时所需的信噪比SNR，所述bitmax表示通信系统允许加载的最大比特数；

所述组合模块，用于从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，并将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

所述重分配模块，用于将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个所述子载波组中子载波的数量，每个所述子载波组转换成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

7.根据权利要求6所述的发送端，其特征在于，所述发送端还包括分解模块以及通信模块，其中：所述分解模块，用于使用几何均值分解GMD算法对每个所述子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：H＝QRP*；

所述通信模块，用于向所述接收端发送由每个所述子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q；

所述重分配模块将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式为：将任一所述子载波组通过所述发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后发送给所述接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将每个所述子载波组转换为L个第三子载波。

8.根据权利要求6所述的发送端，其特征在于，所述组合模块从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式为：从所述N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

9.根据权利要求6-8任一项所述的发送端，其特征在于，所述组合模块将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：从所述K个第二子载波中依次为所述K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

将所述K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

10.根据权利要求6-8任一项所述的发送端，其特征在于，所述组合模块将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：依次从所述K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从所述K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的所述A个第一子载波以及所述A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，表示向下取整。

11.一种发送端，包括处理器、存储器以及通信接口，其特征在于，所述存储器中存储一组程序代码，且所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，用于执行以下操作：确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，所述N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，且所述K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，所述N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于所述SNRmax，0＜K＜N/2，所述SNRmax为子载波加载的比特数达到最大比特数bitmax时所需的信噪比SNR，所述bitmax表示通信系统允许加载的最大比特数；

从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，并将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后通过所述通信接口发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个所述子载波组中子载波的数量，每个所述子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

12.根据权利要求11所述的发送端，其特征在于，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，还用于执行以下操作：使用几何均值分解GMD算法将每个所述子载波组中子载波对应的信道分解为：

H＝QRP*；

通过所述通信接口向所述接收端发送由每个所述子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q；

所述处理器将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后通过所述通信接口发送给接收端，以触发所述接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式为：将任一所述子载波组通过所述发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后通过所述通信接口发送给所述接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将每个所述子载波组转换为L个第三子载波。

13.根据权利要求11所述的发送端，其特征在于，所述处理器从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式为：从所述N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

14.根据权利要求11-13任一项所述的发送端，其特征在于，所述处理器将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：从所述K个第二子载波中依次为所述K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

将所述K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

15.根据权利要求11-13任一项所述的发送端，其特征在于，所述处理器将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：依次从所述K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从所述K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的所述A个第一子载波以及所述A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，表示向下取整。

16.一种信噪比SNR的处理系统，所述系统包括发送端以及接收端，其特征在于，所述发送端，用于确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，所述N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，且所述K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，所述N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于所述SNRmax，0＜K＜N/2，所述SNRmax为子载波加载的比特数达到最大比特数bitmax时所需的信噪比SNR，所述bitmax表示通信系统允许加载的最大比特数；

所述发送端，还用于从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，并将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

所述发送端，还用于将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，其中，L为每个所述子载波组中子载波的数量；

所述接收端，用于将任一所述子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，每个所述子载波组转换成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

17.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，所述发送端，还用于在与所述通信信道以及所述接收端共同将每个所述子载波组转化为L个第三子载波之前，使用几何均值分解GMD算法对每个所述子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：H＝QRP*；

所述发送端，还用于向所述接收端发送由每个所述子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q；

所述发送端将任一所述子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端的具体方式为：将任一所述子载波组通过所述发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后发送给接收端；

所述接收端将任一所述子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式为：将任一所述子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波通过所述接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将任一所述子载波组转化为L个第三子载波。

18.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，所述发送端从所述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式为：从所述N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

19.根据权利要求16-18任一项所述的系统，其特征在于，所述发送端将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：从所述K个第二子载波中依次为所述K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

将所述K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

20.根据权利要求16-18任一项所述的系统，其特征在于，所述发送端将所述K个第一子载波中的子载波与所述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式为：依次从所述K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从所述K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的所述A个第一子载波以及所述A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，表示向下取整。

说明书全文

一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及有线通信技术领域，具体涉及一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统。

背景技术

[0002] 在数字用户线(DSL，Digital Subscriber Line)通信系统中通常使用离散多音频(DMT，Discrete Multi-Tone)调制方案，即：将通信信道所占的带宽分成若干个间隔相等、相互独立且并行传输信号的子载波。DSL通信系统的总传输速率是由每个子载波加载的比特数之和决定的，且每个子载波加载的比特数是由该子载波的频率对应信道的信噪比(SNR，Signal-Noise Ratio)决定的，SNR越大，对应子载波加载的比特数就越多，DSL通信系统的总传输速率也就越大，其中，第i个子载波加载的比特数bi的计算公式为：

[0003] bi＝min(round(log2(1+SNRi))，bitmax)；

[0004] 其中，SNRi表示第i个子载波对应信道的SNR，bitmax表示通信系统允许加载的最大比特数，round表示四舍五入取整，且bitmax在通信系统的各个标准中都有定义，如第二代超高速数字用户线(VDSL2，Second GenerationVery High Speed Digital Subscriber Line)标准中定义bitmax为15bit，G.fast标准中定义bitmax为12bit。在实际的通信系统中，考虑到调制和编码的作用，上述第i个子载波加载的比特数bi的计算公式中的SNRi用SNRi+CodeGain-SNR-Gap-Margin来代替，其中，CodeGain表示该通信系统的编码增益，SNRGap表示该通信系统在误码率(BER，Bit Error Rate)为10-7时正交振幅调制(QAM，Quadrature Amplitude Modulation)所需的SNR与香农限之间的距离，Margin为实际加载SNR预留的裕量。

[0005] 在实际的通信系统中，信道的SNR分布随着子载波频率的增加呈现衰减趋势，且部分低频子载波对应的信道实际承载的SNR超过系统规定的SNRmax(即子载波加载的比特数为bitmax所需的SNR)，部分高频子载波对应的信道实际承载的SNR远小于SNRmax。以G.fast通信系统为例，当输入信号的功率谱密度(PSD，Power Spectral Density)为-80dBm/Hz、CodeGain为7dB、SNRGap为9.8dB、Margin为6dB、bitmax＝12bit、信道线长100m以及通信信道所占的总带宽为106MHz时，信道的SNR在不同子载波上的分布情况可以如图1所示，图1是现有的G.fast通信系统中信道的SNR的分布示意图，图1中的虚线表示加载的比特数为bitmax时所需的SNR(即SNRmax)，图1中的实线表示不同频率的子载波实际承载的SNR，各子载波加载的比特数的分布情况如图2所示，图2是现有的G.fast通信系统中各子载波加载的比特数的分布示意图，图2中的实线表示在bitmax的限制下各子载波加载的比特数，图2中的虚线表示在无bitmax限制时各子载波加载的比特数。其中，如图1所示，信道的SNR分布随着子载波频率的增加呈现衰减趋势，比如20MHz以下的子载波对应信道的SNR可以达到50dB以上，而60MHz以上的子载波对应信道的SNR在30dB以下；如图2所示，由于bitmax的限制，子载波索引标识在800以下的子载波对应的信道对应图1中频率在40MHz以下的子载波对应的信道，虽然具备加载高于SNRmax的SNR能力，但是G.fast通信系统实际需要的SNR却只能等于SNRmax。

[0006] 可见，由于子载波加载的最大比特数bitmax的限制，虽然通信系统中部分低频子载波对应的信道具备超高的SNR能力，但是该部分低频子载波对应的信道实际需要的SNR却只能等于SNRmax，这造成了SNR的浪费，进而降低了通信系统的传输容量。

发明内容

[0007] 本发明实施例公开了一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统，能够提高通信系统中SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

[0008] 本发明实施例第一方面公开了一种信噪比SNR的处理方法，该方法应用于由发送端以及接收端组成的通信系统中，即：发送端从由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波确定出对应信道的SNR较大K个第一子载波以及对应信道的SNR较小的K个第二子载波，并将该K个第一子载波以及该K个第二子载波进行组合，得到M个子载波组，发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个子载波组中子载波的数量，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方，其中，K个第二子载波是由发送端从N-K个第二子载波中选择的，0＜K＜N/2。

[0009] 这样实现了将一部分子载波较高的SNR搬移到较低SNR的子载波上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

[0010] 作为一个可选的实现方式，发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波之前，该方法还包括：发送端使用几何均值分解GMD算法对每个子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：

[0011] H＝QRP*；

[0012] 其中，矩阵H为每个子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值；

[0013] 发送端向接收端发送由每个子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q，以使接收端为后续的SNR重新分配做好准备。

[0014] 此时，发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波可以为：将任一子载波组通过发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后发送给接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将每个子载波组转化为L个第三子载波。

[0015] 其中，GMD算法是一种基于SVD算法的矩阵分解算法，其可以将m×m无串扰信道的SNR进行平均化重分配，且GMD算法引入的串扰可以在不增加发送功率的前提下消除。使用GMD算法能够将低频子载波对应信道浪费的SNR重新分配到高频子载波对应的信道上，达到提升通信系统整体的传输容量的目的。

[0016] 作为一个可选的实现方式，上述发送端确定出K个第二子载波可以包括：发送端从N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

[0017] 作为一个可选的实现方式，上述将该K个第一子载波以及该K个第二子载波进行组合，得到M个子载波组可以包括：

[0018] 发送端从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波，并将每个第一子载波与对应的目标第二子载波确定为一个子载波组，最终得到M个子载波组，且M＝K，其中，为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：

[0019]

[0020] 且SNRX1是第X个第一子载波对应信道的SNR，SNRY2是所述K个第二子载波中除为K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

[0021] 优选的，按照对应信道的SNR从大到小的顺序，通过发送端从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的每个第一子载波确定出一个目标第二子载波，这样保证了转化成的第三子载波对应信道的SNR尽可能的接近最大信噪比SNRmax，即在信道上传输的每个子载波承载的比特数都约等于bitmax。

[0022] 作为一个可选的实现方式，上述将该K个第一子载波以及该K个第二子载波进行组合，得到M个子载波组也可以包括：

[0023] 发送端依次从K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的A个第一子载波以及A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，

[0024] 优选的，K个第一子载波可以按照对应信道的SNR由小到大排列，且K个第二子载波可以按照对应信道的SNR由小到大排列，这样能够实现SNR的均衡，且A的值可以根据通信系统的规模和复杂度的实际需求来动态调整。

[0025] 本发明实施例第二方面公开了一种发送端，该发送端包括用于执行本发明实施例第一方面的任何一种可能实现方式中的操作步骤的模块。

[0026] 本发明实施例第三方面公开了另一种发送端，该发送端包括处理器、存储器和通信接口，其中，存储器用于存储一组程序代码，处理器用于调用存储器中存储的程序代码，通信接口用于在处理器的控制下通过通信信道与接收端进行通信，当处理器调用存储器中存储的程序代码时，可以根据存储器存储的程序代码执行执行本发明实施例第一方面的任何一种可能实现方式中的操作步骤。

[0027] 本发明实施例第四方面公开了一种信噪比SNR的处理系统，其中，该系统可以包括本发明实施例第二方面或第三方面公开的发送端以及接收端，其中，该发送端可以通过通信信道与接收端进行通信，且发送端以及接收端共同实现本发明实施例第一方面公开的方法。

[0028] 本发明实施例中，发送端确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，该N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，且K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于SNRmax，0＜K＜N/2，发送端从N-K个第二子载波中确定出K个第二子载波，并将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K，将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个子载波组中子载波的数量，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。可见，本发明实施例通过将对应信道的SNR较高的子载波与对应信道的SNR较低的子载波组合成子载波组，在不改变子载波数目的前提下，将每个子载波组中的子载波转化成对应信道的SNR相同的子载波，这样实现了将一部分子载波较高的SNR搬移到较低SNR的子载波上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

附图说明

[0029] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0030] 图1是现有的G.fast通信系统中信道的SNR的分布示意图；

[0031] 图2是现有的G.fast通信系统中各子载波加载的比特数的分布示意图；

[0032] 图3是本发明实施例公开的一种应用架构的架构示意图；

[0033] 图4是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理方法的流程示意图；

[0034] 图5是本发明实施例公开的一种基于奇异值分解SVD算法的多输入多输出MIMO通信系统的原理示意图；

[0035] 图6是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图；

[0036] 图7是本发明实施例公开的另一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图；

[0037] 图8是本发明实施例公开的又一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图；

[0038] 图9是本发明实施例公开的一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比示意图；

[0039] 图10是本发明实施例公开的另一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比结果示意图；

[0040] 图11是本发明实施例公开的又一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比示意图；

[0041] 图12是本发明实施例公开的一种发送端的结构示意图；

[0042] 图13是本发明实施例公开的另一种发送端的结构示意图；

[0043] 图14是本发明实施例公开的又一种发送端的结构示意图；

[0044] 图15是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理系统的结构示意图。

具体实施方式

[0045] 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做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。

[0046] 为了更好的理解本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统，下面首先对本发明实施例适用的应用架构进行描述。请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种应用架构的架构示意图。如图3所示，该应用架构可以包括发送端以及接收端，其中，发送端与接收端可以通过通信信道进行通信，且该通信信道被划分为若干个间隔相等、相互独立且并行传输信号的子载波，发送端将需要发送的信号承载在多个子载波上发送给接收端，其中，该通信信道具备频率选择特性，本发明实施例不做限定。

[0047] 请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理方法的流程示意图。其中，图4的方法可以应用于包括发送端以及接收端通信系统中，如DSL通信系统等。如图4所示，该信噪比SNR的处理方法可以包括步骤：

[0048] 401、发送端确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波。

[0049] 本发明实施例中，该N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，其中，K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于SNRmax，SNRmax为子载波加载的比特数达到最大比特数bitmax时所需的SNR，且0＜K＜N/2。

[0050] 402、发送端从上述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波。

[0051] 403、发送端将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组。

[0052] 本发明实施例中，该M个子载波组中的每个子载波组由相同数量的第一子载波以及相同数量的第二子载波组成，且0＜M≤K。

[0053] 404、发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波。

[0054] 本发明实施例中，L为每个子载波组中子载波的数量，且每个子载波组转化成的每个第三子载波对应信道的SNR相同且均等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。举例来说，假设其中一个子载波组包括两个第一子载波以及两个第二子载波，且每个第一子载波对应信道的SNR分别为SNRa以及SNRb，每个第二子载波对应信道的SNR分别为SNRc以及SNRd，则L的值为4，且该其中一个子载波组转化成的4个第三子载波对应信道的SNR等于(SNRa×SNRb×SNRc×SNRd)1/4。

[0055] 可见，本发明实施例能够将对应信道的SNR较高的子载波与对应信道的SNR较低的子载波组合成子载波组，并将每个子载波组中的子载波转化成对应信道的SNR相同且与子载波组中包括的子载波数量相同的子载波，这样实现了将一部分子载波上较高SNR搬移到较低SNR的子载波上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。且本发明实施例相对于现有技术中通过提高bitmax的方式来提高SNR的利用率的方式，无需减少通信系统的边际收益且无需更高位宽的模数转换器和数模转换器来匹配，减少了通信系统的成本。

[0056] 在一个可选的实施例中，在执行步骤404之前，该信噪比SNR的处理方法还可以包括以下操作：

[0057] 发送端使用几何均值分解(GMD，Geometric Mean Diameter Decomposition)算法对每个子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：

[0058] H＝QRP*；

[0059] 其中，*表示矩阵的共轭转置，矩阵H为每个子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，其中，酉矩阵的性质为酉矩阵与该酉矩阵的共轭转置矩阵的乘积等于单位矩阵I，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值。即：每个子载波组中子载波对应的信道均可以用一个信道矩阵H来表示，且不同的子载波组中子载波对应的信道矩阵H不同，每个矩阵H均可通过GMD算法分解成酉矩阵Q、上三角矩阵或下三角矩阵R以及酉矩阵P的共轭转置矩阵P*的乘积。

[0060] 发送端向接收端发送由每个子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q，以使接收端生成矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，为SNR的重新分配做好准备。

[0061] 需要说明的是，对于一个有多条通信线路的多输入多输出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Output)通信系统来说，假设m条线路之间存在串扰，用Hm×m来表示串扰的MIMO信道，其中，Hm×m的对角线元素hii表示从第i条输入到第i条输出的直接信道，非对角线元素hij表示第j条线路对第i条线路的串扰信道。奇异值分解(SVD，Singular Value Decomposition)算法是一种常见的消除矩阵H串扰的方法，其将矩阵H的SVD分解表示为H＝USV*，其中，U和V为酉矩阵，S为对角阵，且S的对角线元素为从大到小排列的矩阵H的奇异值，因此，只要在发送端和接收端分别预置V和U*矩阵，利用酉矩阵的特性，UU*＝I，VV*＝I，就可以把矩阵H的U和V*分量抵消，即将信道等效为无串扰的对角阵矩阵S。如图5所示，图5是本发明实施例公开的一种基于奇异值分解SVD算法的多输入多输出MIMO通信系统的原理示意图，假设发送信号X＝[x1,x2,…,xm]，则接收信号Y可以表示为：

[0062] Y＝U*(HVX+z)＝U*USV*VX+U*z＝SX+U*z

[0063] 其中，该等式表示该通信系统的等效信道为无串扰的对角阵矩阵S，即通过SVD分解实现了将串扰信道的串扰消除的目的。

[0064] 本发明实施例中，GMD算法是一种基于SVD算法的矩阵分解算法。其将信道的矩阵H分解为QRP*三个矩阵分量的乘积，其中，Q和P为酉矩阵，R为上三角矩阵或下三角矩阵，R的对角线元素都等于矩阵H奇异值的几何平均值，即矩阵H经过SVD分解后的矩阵S的对角线元素的几何平均值，R的非对角元素不为零，即存在信道间的串扰，但是经过汤姆林森-哈拉希码预编码(THP，Tomlinson Harashima Precoder)的非线性编码后，可以把原先MIMO通信系统中Hm×m的串扰信道在不增加发送信号功率的前提下等效为m个相等的无串扰信道。这样，GMD分解法将SVD分解法得到的m个无串扰、信道容量从大到小排列的信道转换为m个无串扰、信道容量完全相等的信道，相当于把m个不同信道的SNR在保持乘积不变的前提下平均分配。因此，对整个通信系统来说，总系统容量保持不变。

[0065] 基于以上的结论，GMD算法可以将m×m无串扰信道的SNR进行平均化重分配，且GMD算法引入的串扰可以在不增加发送功率的前提下消除。使用GMD算法能够将低频子载波对应信道浪费的SNR重新分配到高频子载波对应的信道上，达到提升通信系统整体的传输容量的目的。

[0066] 在该可选的实施例中，发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式可以为：

[0067] 将任一子载波组通过发送端中由该子载波组对应信道矩阵H分解而成的矩阵P进行重分配预编码处理后发送给接收端中由该子载波组对应信道矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*进行重分配信号抵消，以将每个子载波组转化为L个第三子载波，即将每个子载波组中子载波对应的信道等效为相等的信道。

[0068] 具体的，针对上述404中的将每个子载波组中的子载波转化为SNR相等的第三子载波的原理可以如图6所示，图6是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图。如图6所示，针对上述M个子载波组中的任意一个子载波组来说，SNR的处理过程均由发送端中的第一SNR重分配模块、通信信道中子载波组对应的信道以及接收端中的第二SNR重分配模块共同完成，其中，第一SNR重分配模块由THP模块和矩阵P组成，该任意一个子载波组中子载波对应的信道的矩阵H通过GMD算法分解为QRP*，第二SNR重分配模块由酉矩阵Q的共轭转置矩阵Q*组成，在发送端添加矩阵P以及在接收端添加矩阵Q*的方式将子载波组中子载波对应的信道虚拟成虚拟信道，且虚拟信道的等效矩阵为三角矩阵R，矩阵R的对角线的值为矩阵H的奇异值的几何平均值。

[0069] 举例来说，假设子载波组中子载波的数量L等于2，对任意一个子载波分组(fhi,fli)，假设输入信号为x＝[x1,x2]，x1为fhi的信号，x2为fli的信号，其对应信道的矩阵H为2×2的对角阵，可表示为：

[0070]

[0071] hhi为子载波fhi的信道衰减，hli为子载波fli的信道衰减。信号x经过THP模块调整发送功率，THP模块的输出信号为x′＝[x1′,x2′]，矩阵Q*的输出信号为y′＝[y1′,y2′]，则y′可以用x′表示为：

[0072] y′＝Q*(HPx′+z)＝Q*(QRP*Px′+z)＝Rx′+Q*z＝Rx′+z′；

[0073] 其中，z为均值为0的加性高斯白噪声，z′＝Q*z，即信道矩阵H、接收端的矩阵Q*以及发送端的矩阵P构成了等效信道矩阵R，等效矩阵R可以表示为：

[0074]

[0075] 为矩阵H的奇异值的几何平均值，由于矩阵H是对角阵，所以δ大小为-1其中，为了消除串扰，引入THP模块中的I-S R模块使得Sx＝Rx′，其中，矩阵S可以表示为：

[0076]

[0077] 则y′可以重新表示为：y′＝Sx+z′，在接收端可以将y′经过接收端中THP模块中的S-1处理实现对信号x的恢复，即：

[0078] S-1y′＝S-1(Sx+z′)＝x+S-1z′；

[0079] 其中，信号x经过I-S-1R模块的反馈会增加x′的发送功率，通过THP模块中的ГM模块进行取模运算，将x′的功率缩小到通信系统允许的范围内，在接收端中THP模块中的ГM模块进行信号的恢复。其中，ГM模块输出x′的运算公式为：

[0080]

[0081] 其中，取模运算的运算公式为a mod b＝a-b*floor(a/b)。且对于不同比特的星座图，M的取值可以为：

[0082]

[0083] 且在实际应用中，通过选取最优的M值来实现发送功率最小的目的。

[0084] 可选的，发送端从上述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波可以包括：

[0085] 发送端从N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。这样能够更好的实现均衡分配SNR。

[0086] 作为一种可选的实施方式，发送端将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组可以包括：

[0087] 发送端从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

[0088] 发送端将K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

[0089] 其中，为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：

[0090]

[0091] 且所述SNRX1是所述第X个第一子载波对应信道的SNR，所述SNRY2是所述K个第二子载波中除为所述K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

[0092] 在该可选的实施方式中，优选的，发送端从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波具体可以为：按照对应信道的SNR从大到小的顺序，发送端从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的每个第一子载波确定出一个目标第二子载波，且为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足的条件能够保证转化成的第三子载波对应信道的SNR最接近SNRmax，这样提高了低频子载波对应信道的SNR的利用率。

[0093] 举例来说，假设DSL通信系统有N个子载波f1,f2,…,fN，且对应信道的SNR大于SNRmax的第一子载波的个数有K个，K个第一子载波按照对应信道的SNR从小到大排列为FH＝[fh1,fh2,…fhK]，KSNRmax的子载波fhX的SNR为SNRhX，在N-K个第二子载波中找到一个SNRlX，使得其值最接近的作为flX，fhX和flX分为一组，此时，针对K个子载波组对应信道的SNR进行重分配的原理示意图可以如图7所示，图7是本发明实施例公开的另一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图。如图7所示，每个子载波组都存在与之对应的位于发送端的SNR重分配模块以及位于接收端的SNR重分配模块，如图7中的TX SNR重分配模块Group1-TX SNR重分配模块GroupK及RX SNR重分配模块Group1-RX SNR重分配模块GroupK，且在接收端中存在第X组的输入SNRhX和SNRlX通过发送端的SNR重分配模块、通信信道以及接收端的SNR重分配模块)后，输出后该组的每个子载波对应信道的SNRout都等于且SNRout十分接近SNRmax，即在信道上传输的每个子载波承载的比特数都约等于bitmax。

[0094] 其中，通过该可选的实施方式中的分组方法实现SNR重分配的仿真结果与不对SNR进行重分配的仿真结果的对比可以如图9所示，图9是本发明实施例公开的一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比示意图。其中，图9(a)对比了G.fast通信系统中单线信道(100米)各子载波原始加载的SNR(虚线1，同图1)和经过GMD算法重分配后的SNR(实线)，且图9中虚线2表示SNRmax，由图9可以看出：第1～738个子载波SNR超过SNRmax的部分被搬移到第739～1200及1325～1625个子载波上，被搬移后这些子载波的SNR水平都接近并略低于SNRmax，其他子载波的SNR保持不变。图9(b)对比了图9(a)中SNR加载的比特数目，虚线为原始SNR在bitmax＝12限制下加载的比特数目，所有子载波比特总数为18248bit；实线为重分配的SNR在bitmax＝12限制下加载的比特数目，所有子载波比特总数为19957bit。由此可选，经过GMD算法对SNR重分配后，系统总传输速率提升了9.37％。

[0095] 作为一种可选的实施方式，发送端将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组也可以包括：

[0096] 发送端依次从K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的A个第一子载波以及A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，其中，表示向下取整。

[0097] 在该可选的实施方式中，优选的，K个第一子载波可以按照对应信道的SNR由大到小排列，且K个第二子载波可以按照对应信道的SNR由小到大排列，这样能够实现SNR的均衡。且当得到M个子载波组后，若K个第一子载波和K个第二子载波均有剩余，则K个第一子载波中剩余的子载波与K个第二子载波中剩余的子载波可以组成一个子载波组，此时，总共的子载波组的个数为M+1组。且针对M个或M+1个子载波组对应信道的SNR进行重分配的原理示意图可以如图8所示，图8是本发明实施例公开的另一种信噪比SNR的处理方法的原理示意图，其中，图8中的i等于M或M+1，除了子载波的分组方式与图7所示的子载波的分组方式不同外，其它相同，该可选的实施例不再赘述。需要说明的是，分组的大小可以随H的变化而变化，在实际应用中可以根据通信系统的规模和复杂度的实际需求来调整参数H。

[0098] 举例来说，假设DSL通信系统有N个子载波f1,f2,…,fN，且对应信道的SNR大于SNRmax的第一子载波的个数有K个，K个第一子载波按照对应信道的SNR从大到小排列为FH＝[fh1,fh2,…fhK]，K

[0099] 其中，通过该可选的实施方式中的分组方法实现SNR重分配的仿真结果与不对SNR进行重分配的仿真结果的对比可以如图10所示，图10是本发明实施例公开的另一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比示意图。图10(a)对比了G.fast通信系统中单线信道(100米)各子载波原始加载的SNR(虚线1，同图1和经过GMD算法重分配后的SNR(实线)，其中，A＝1，即每个子载波由两个子载波组成。图10中虚线2表示SNRmax。将图10跟图9对比，结果表明图10的SNR重分配结果和比特重分配结果与图9都十分相似，图10(b)中虚线为原始SNR在bitmax＝12限制下加载的比特数目，且所有子载波加载的比特总数为18248bit，其中，在无bitmax限制时可加载比特总数为19964bit；图10(b)为使用GMD分解法重分配SNR后在bitmax＝12限制下加载的比特数目，所有子载波加载比特总数为19966bit。可见，经过GMD算法对SNR重分配后，通信系统的总传输速率提升了9.41％。

[0100] 当改变子载波分组时，即将A的值增加到200时，实现SNR重分配的仿真结果与不对SNR进行重分配的仿真结果的对比可以如图11所示，图11是本发明实施例公开的又一种G.fast通信系统中的仿真结果的对比示意图。其中，图11中针对SNR重分配的仿真结果比图9和图10看上去更加平滑，这是因为每个子载波组的子载波数较多，输出的结果在统计上更接近SNRmax，这样在计算加载的比特数目时，可以减少一些由于四舍五入造成的浪费，其中，图11(b)的实线显示，加载的总比特数目达到19985bit，超过了原始SNR在无bitmax限制时可加载的比特数19964bit。

[0101] 需要说明的是，针对未被分组的子载波，按照现有的方式对该部分子载波进行处理，即由发送端通过对应的信道将该部分承载信号的子载波发送给接收端，在此不再赘述。

[0102] 请参阅图12，图12是本发明实施例公开的一种发送端的结构示意图。如图12所示，该发送端可以包括确定模块1201、组合模块1202以及重分配模块1203，其中：

[0103] 确定模块1201用于确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，该N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于SNRmax，0＜K＜N/2。

[0104] 组合模块1202用于从上述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，并将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K。

[0105] 重分配模块1203用于将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个子载波组中子载波的数量，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

[0106] 在一个可选的实施例中，该发送端还可以包括分解模块1204以及通信模块1205，此时，该发送端的结构可以如图13所示，图13是本发明实施例公开的另一种发送端的结构示意图。其中：

[0107] 分解模块1204用于使用几何均值分解GMD算法对每个子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：

[0108] H＝QRP*

[0109] 其中，矩阵H为每个子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值；

[0110] 通信模块1205用于向接收端发送由每个子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q。

[0111] 在该可选的实施例中，重分配模块1203将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式可以为：

[0112] 将任一子载波组通过发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P后进行重分配预编码处理后发送给接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*进行重分配信号抵消，以将每个子载波组转化为L个第三子载波。

[0113] 可选的，组合模块1202从上述N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式可以为：

[0114] 从上述N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

[0115] 作为一种可选的实施方式，组合模块1202将上述K个第一子载波中的子载波与上述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式可以为：

[0116] 从上述K个第二子载波中依次为上述K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

[0117] 将上述K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

[0118] 其中，为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：

[0119]

[0120] 且SNRX1是第X个第一子载波对应信道的SNR，SNRY2是K个第二子载波中除为K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

[0121] 作为另一种可选的实施方式，组合模块1202将上述K个第一子载波中的子载波与上述K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式也可以为：

[0122] 依次从K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的A个第一子载波以及A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，

[0123] 可见，本发明实施例能够将对应信道的SNR较高的子载波与对应信道的SNR较低的子载波组合成子载波组，并将每个子载波组中的子载波转化成对应信道的SNR相同且与子载波组中包括的子载波数量相同的子载波，这样实现了将一部分子载波的较高SNR搬移到较低SNR的子载波上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

[0124] 请参阅图14，图14是本发明实施例公开的又一种发送端的结构示意图。如图14所示，该发送端可以包括处理器1401、存储器1402、通信接口1403以及至少一个通信总线1404，存储器1402可以是高速RAM存储器，也可以是非易失性存储器(non-volatile memory)，如至少一个磁盘存储器，可选的，存储器1402还可以是至少一个位于远离前述处理器1401的存储装置。其中：

[0125] 通信总线1404于实现这些组件之间的连接。

[0126] 存储器1402中存储一组程序代码，且处理器1401用于调用存储器1402中存储的程序代码，用于执行以下操作：

[0127] 确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，该N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于SNRmax，0＜K＜N/2；

[0128] 从N-K个第二子载波中选择K个第二子载波；

[0129] 将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

[0130] 将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后通过所述通信接口1403发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，其中，L为每个子载波组中子载波的数量，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

[0131] 在一个可选的实施例中，处理器1401用于调用存储器1402中存储的程序代码，还用于执行以下操作：

[0132] 使用几何均值分解GMD算法将每个子载波组中子载波对应的信道分解为：

[0133] H＝QRP*

[0134] 其中，矩阵H为每个子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值；

[0135] 通过通信接口1403向接收端发送由每个子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q；

[0136] 其中，处理器1401将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后通过通信接口1403发送给接收端，以触发接收端将进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式可以为：

[0137] 将每个子载波组通过发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P后进行重分配预编码处理后通过该子载波组中子载波对应的信道发送给接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*进行重分配信号抵消，以将每个子载波组转化为L个第三子载波。

[0138] 可选的，处理器1401从N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式可以为：

[0139] 从N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

[0140] 作为一种可选的实施方式，处理器1401将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式可以为：

[0141] 从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

[0142] 将K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

[0143] 其中，为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：

[0144]

[0145] 且SNRX1是第X个第一子载波对应信道的SNR，SNRY2是K个第二子载波中除为K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

[0146] 作为另一种可选的实施方式，处理器1401将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式也可以为：

[0147] 依次从K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的A个第一子载波以及A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，

[0148] 可见，本发明实施例能够将对应信道的SNR较高的子载波与对应信道的SNR较低的子载波组合成子载波组，并将每个子载波组中的子载波转化成对应信道的SNR相同且与子载波组中包括的子载波数量相同的子载波，这样实现了将一部分子载波的较高SNR搬移到较低SNR的子载波上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

[0149] 请参阅图15，图15是本发明实施例公开的一种信噪比SNR的处理系统的结构示意图。如图15所示，该系统可以包括发送端以及接收端，其中：

[0150] 发送端用于确定由通信信道所占的带宽划分而成的N个子载波，其中，该N个子载波包括K个第一子载波以及N-K个第二子载波，K个第一子载波中每个第一子载波对应信道的SNR大于最大信噪比SNRmax，N-K个第二子载波中每个第二子载波对应信道的SNR小于等于SNRmax0＜K＜N/2；

[0151] 发送端还用于从N-K个第二子载波中选择K个第二子载波，并将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组，0＜M≤K；

[0152] 发送端还用于将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端，其中，L为每个子载波组中子载波的数量；

[0153] 接收端用于将任一子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波，每个子载波组转化成的第三子载波对应信道的SNR等于该子载波组中所有子载波对应信道的SNR乘积的1/L次方。

[0154] 在一个可选的实施例中，发送端，还可以用于在将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端之前，使用几何均值分解GMD算法对每个子载波组中子载波对应的信道进行以下分解：

[0155] H＝QRP*

[0156] 其中，矩阵H为每个子载波组中子载波对应信道的矩阵，矩阵Q和矩阵P为酉矩阵，矩阵R为上三角矩阵或下三角矩阵且其对角线元素等于矩阵H的奇异值的几何平均值。

[0157] 发送端，还可以用于向接收端发送由每个子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q。

[0158] 其中，发送端将任一子载波组中的L个子载波进行重分配预编码处理后发送给接收端的具体方式可以为：

[0159] 将任一子载波组通过发送端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵P后进行重分配预编码处理后发送给接收端。

[0160] 接收端将任一子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波转换为L个第三子载波的具体方式可以为：

[0161] 将任一子载波组中进行重分配预编码处理后的L个子载波通过接收端中由该子载波组中子载波对应信道的矩阵H分解而成的矩阵Q的共轭转置矩阵Q*，以将每个子载波组转化为L个第三子载波。

[0162] 可选的，发送端从N-K个第二子载波中选择K个第二子载波的具体方式为：

[0163] 从N-K个第二子载波中选择对应信道的SNR最大的K个第二子载波。

[0164] 作为一种可选的实施方式，发送端将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式可以为：

[0165] 从K个第二子载波中依次为K个第一子载波中的不同第一子载波确定不同的目标第二子载波；

[0166] 将K个第一子载波中的每个第一子载波与为该第一子载波确定出的目标第二子载波确定为一个子载波组，得到M个子载波组，M等于K；

[0167] 其中，为K个第一子载波中的第X个第一子载波确定出的目标第二子载波对应信道的SNRX2满足以下条件：

[0168]

[0169] 且SNRX1是第X个第一子载波对应信道的SNR，SNRY2是K个第二子载波中除为K个第一子载波中的前X-1个第一子载波确定出的目标第二子载波之外的任一第二子载波，1≤X≤K。

[0170] 作为另一种可选的实施方式，发送端将K个第一子载波中的子载波与K个第二子载波的子载波进行组合，得到M个子载波组的具体方式也可以为：

[0171] 依次从K个第一子载波中选择A个第一子载波以及从K个第二子载波中选择A个第二子载波，并将每次选择出的A个第一子载波以及A个第二子载波组合成一个子载波组，直至得到M个子载波组，

[0172] 可见，本发明实施例能够将对应信道的SNR较高的子载波与对应信道的SNR较低的子载波组合成子载波组，并将每个子载波组中的子载波转化成对应信道的SNR相同且与子载波组中包括的子载波数量相同的子载波，这样实现了将一部分子载波的较高SNR搬移到较低SNR的子载波道上，减少了通信系统中SNR的浪费，提高了SNR的利用率，进而提高通信系统的传输容量。

[0173] 需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

[0174] 本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

[0175] 本发明实施例发送端中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

[0176] 本发明实施例中所述模块，可以通过通用集成电路，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或通过ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)来实现。

[0177] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

[0178] 总之，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

标题	发布/更新时间	阅读量
一种信噪比估计方法-专利编号CN102904841B	2020-05-13	514
一种信噪比估计方法-专利编号CN102904841A	2020-05-12	147
一种高信噪比电力电缆-专利编号CN103794279A	2020-05-12	295
信噪比增强器-专利编号CN1139322A	2020-05-11	923
一种信噪比估计方法-专利编号CN103916342B	2020-05-11	733
一种信噪比估计方法-专利编号CN103916342A	2020-05-12	473
心内信号的信噪比-专利编号CN110269603A	2020-05-11	708
激光信噪比探测装置-专利编号CN101750154A	2020-05-13	441
一种高信噪比生物芯片-专利编号CN101003837A	2020-05-13	524
信噪比增强器-专利编号CN1236570C	2020-05-11	965

一种信噪比SNR的处理方法、装置及系统

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