CN1264526A - 基于无线电链路参数的移动电信网络中的语音质量测量 - Google Patents

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Abstract

本文公开利用可利用的无线电链路参数测量移动蜂窝电信网络中的语音质量的方法和系统。在优选实施例中,此方法包括接收一组无线电链路参数,如在标准中定义的或其它可利用的参数,诸如BER、FER、RxLev、越区切换统计值、软信息和语音能量。从无线电链路参数中获得瞬时信息以产生一组瞬时参数,例如,能统计分析这组瞬时参数的最大值与最小值、平均值、标准偏差和时间间隔的自动校正值。组合这些瞬时参数以便产生一组与语音质量更紧密关联的相关参数。估算器则利用此相关参数来计算语音质量的估算值。本发明的方法利用发送参数的瞬时信息和相关关系。另外,此方法与现有技术方法相比固有地简单可靠。还有,此技术提供允许操作者监测整个网络的质量情况的方法。

Description

基于无线电链路参数的移动电信网络中的语音质量测量
本发明一般涉及无线电信系统中的语音质量测量，尤其是涉及利用无线电链路参数测量语音质量的方法。
在无线电信工业中，蜂窝业务提供者在今天的激烈竞争环境中尤其注重为他们的客户提供高质量、更可靠的服务。例如，诸如丢失呼叫的可靠性问题和诸如衰落、多路径干扰与同频道干扰的质量问题是蜂窝操作者不断面临的问题。另一个操作者极为感兴趣的问题是蜂窝系统中终端用户感觉到的语音质量的改善。因此，希望操作者能够确定网络中哪些区域正存在着质量问题。
过去有许多种方法来测量蜂窝网络中的语音质量。一种普遍使用的方法包括通过发送已知的信号并且将接收的信号与预定义的信号数据库进行比较以便确定质量的估算值，来测试蜂窝网络。在本文中所用的术语信号指人类音频范围可感受到的包括语音与语调的声音。表示在图1中的此方法，所描绘的是公知的信号数据库2，其中预定信号通过测试系统4进行发送。测试系统4代表包括移动交换中心(MSC)、无线电基站(RBS)、所有通信链路和空中接口的蜂窝网络的所有功能部件。一旦接收到发送的信号，在步骤8包含原始信号模式的第二信号数据库6与接收到的信号进行比较，然后计算网络的接收信号质量的估算值。
在数字系统中，模拟语音信号到数字信号的转换需要比希望的传输带宽大得多的传输带宽。无线电信系统中的带宽限制导致在保持质量和分辨率的同时通过减少发送所需的比特数量工作的低比特率语音编码器的需求。一般地，希望以较低的比特速率发送，但质量随着比特速率的降低趋于下降。在这些应用中使用的语音编码器在除去语音产生期间嵌入的冗余码的同时通过编码语音进行工作。
一般地，语音编码器通过模拟人类语音产生来获得其低比特速率，以获得更有效的语音信号的表示。能利用各种估算的滤波器参数合成原始语音信号。由于许多现有技术的测试方法包括测试过程中音调的使用，因此这些方法自身不适用于数字系统测试，这是因为在语音产生之后模拟语音编码器并且不对音调进行优化，因而在音调再生过程时有可能出现差错。
利用语音信号时图1所示方法具有的另一个潜在的问题源是在比较与估算步骤8中。语音数据库2包含有限数目的代表一般通过移动网络产生的语音模式的重复预定语句(如：6-8语句)。步骤8中的估算部分采用感性模型来模仿听的过程。这种类型的模型一般非常复杂并且很难用公式来表达。这导致该模型与主观估算之间的差异，从而导致有时不可靠的测量。
影响数字系统的语音质量的主要因素是误码率(BER)。在空中接口上进行传输时易于引入比特差错。BER是在发送的帧中引入这些比特差错的频率。高BER情况通常出现在高的同频道干扰、诸如移动站漫游出范围的弱信号和由于诸如建筑物等的障碍物引起的多路径干扰导致的衰落的情况中。虽然尽力校正这些差错，但过高的BER对语音质量具有不利的影响。
在例如全球移动通信(GSM)网络中，监测BER及诸如接收质量(RxOual)与接收电平(Rxlev)的其它相关参数以便评估语音质量。由于不利用能从参数中获得的相关性关系与瞬时信息来得到与语音质量更密切相关的参数，所以使用此方法具有缺点。例如，瞬时信息的提取允许用公式表示能用于测量语音质量的变量之间的大量关系。众所周知，终端用户感觉到的语音质量与语句最高分辨率上此语句长度平均的时间有关。最后的质量在整个对话期间进行平均意味着：最低的分辨率约在几分钟的范围内。因此，GSM中没有的瞬时与相关参数的使用将更清楚了解有关许多情况所经历的语音质量状态。
每0.5秒测量GSM系统中的RxOual参数，并且此RxOual参数本质上取决于每个20毫秒帧的BER。另外，由于能导致比感觉到的语音质量更快地波动的质量测量的衰落、噪声或干扰RxOual能大范围波动。一个看起来显而易见的解决方法是利用2-5秒范围内的时间常数增加瞬时分辨率，但发现数字通信链路与语音质量之间的关系不仅仅取决于时间平均的BER。
所需要的是比使用信号数据库和利用相关性关系与无线电链路参数中的瞬时信息更简单和更精确的一种方法。另一目的是提供一种有效的方法，利用可利用的参数使操作者监测整个网络的质量状况。
为了实现根据本发明的前述与其他的目的，本文公开了用于测量移动通信网络中的语音质量的方法和设备。在最佳实施例中，此方法包括接收一组无线电链路参数，如标准中所定义的或其他可利用的参数，诸如BER、FER(帧删除率)、RxLev、越区切换统计量和软信息。处理这些无线电链路参数以便恢复用于计算一组瞬时参数的合适的瞬时信息。此瞬时处理在需要时也包括在时间域中变换这些无线电链路参数以便获得更易处理的形状。随后可对所变换的数据进行统计分析，例如，任何前一时间间隔的最大值与最小值、平均值、标准偏差和自动校正值。然后将新近计算的瞬时参数和无线电链路参数进行相关以便生成一组与语音质量更密切相关的相关参数。随后利用这些相关参数的估算器计算语音质量的估算值。
在本发明的设备方面中，描述了用于测量蜂窝电信网络中语音质量的功能设备。此设备由三个功能级组成，其中第一级，即瞬时处理级，用于接收包含在从移动站发送的数据的一组无线电链路参数。此瞬时处理器计算输入到相关性处理级中的一组瞬时参数。此相关处理使该瞬时参数相关，以便导出与语音质量更密切相关的参数之间的关系。然后将这些相关参数输入到估算器级中，以便计算语音质量的估算值。此估算器可以基于线性或非线性估算。另外，此估算器可以由神经网络或构造为响应诸如运动移动站的速度的动态变量的变化或从跳频到非跳频的变化而改变状态的状态机构组成。
利用无线电链路参数的本发明提供测量蜂窝网络中语音质量的固有简单和可靠的方法。另外，此技术的动态特性使操作者不断地更新网络所有部分中的质量状况。在阅读下面的具体描述和研究各个附图之后，本发明的这些与其他优点将变得显而易见。
通过结合附图的下面的描述可以最佳地理解本发明以及另外的目的及其优点，其中：
图1表示利用信号数据库测量语音质量的现有技术方法；
图2表示根据本发明实施例的测量移动通信网络中的语音质量的方法；
图3表示根据本发明实施例的质量测量程序的方框图；和
图4表示与语音质量相关的示例性参数的图表。
前部分给出针对语音质量测量的现有技术方法的图1的讨论。在基本蜂窝系统中，移动交换中心(MSC)链接到多个基站(BS)，这些基站地理上分散以形成此系统的蜂窝覆盖区域。每个基站设计为覆盖称为网孔的特定区域，其中能在移动站MS与相关网孔中的BS之间进行双向无线电通信。覆盖区域内所有点的覆盖质量电平由于各种不可控制的因素而不一样。因此，终端用户感觉到的质量提供有关网络的当前性能电平的重要信息。通过监视无线电链路参数测量网络中语音质量的方法说明如下。
图2表示利用在例如典型的基于TDMA的网络的MS、BS与MSC中可利用的无线电链路参数的基本概念。例如，相关基站的发射机12以数字调制的信息脉冲串(数字分组)的形式通过空中从天线14发送信号。在理想的情况下，MS中的接收者16将以其原始形式接收所发送的信号而没有任何差错。但实际上，由于弱信号(屏蔽)、多路径衰落与同频道干扰引起的失真能在传输中引入差错。
在根据D-AMPS操作的系统中，例如，在称为帧的20毫秒数字分组中发送话音和其它数据，其中帧进一步分为六个时隙。在下行链路的情况下，利用每帧中的二个时隙将编码的语音数据发送给MS并且在MS的语音解码器中解码此编码的语音数据。在发送帧时，由MS接收和检测因失真而引起的比特流上的比特差错并且计算出比特差错率(BER)18。在比特差错数超过特定门限值或者在检测到检查和差错时，包含此数据的帧可以标记为“坏(bad)”。“坏”的出现率表示作为参数20报告的帧删除率(FER)。包含必要的控制信息与数据的“坏”帧不可靠并因此不能使用。在这种情况下，利用前一“好”帧的数据来努力从比特差错中恢复。
由MS报告的另一参数是报告信号强度的接收信号电平(RxLev)22。报告表示越区切换事件统计量的越区切换参数24，并且此参数24表示例如在网孔间越区切换到另一网孔的情况期间呼叫已转移到另一频率。另外，从接收机16中获得包含例如软信息的其他参数26。软信息例如可以包含有关指定帧中比特质量的信息。利用软信息并用于改善质量估算的方法公开在95年11月7日出版的授予Minde等人的题为“用于无线电通信系统的接收机中帧检测质量估算的方法和设备”的US专利号5,432,778中，此专利文件全文引入在此作为参考。随后能从下述的测量参数中得到语音质量28的估算值。
在蜂窝网络中，具有预定义的语音通信链路，因此采用符合特定标准的公知的语音编/译码器(codec)。感觉到的终端语音质量不仅受比特差错数量的影响而且还受其瞬时分布的影响。例如，一个深衰落倾斜(dip)可以引起比特流中的短脉冲差错，并且反过来可能导致信道译码器在译码时失败，这可能引入帧删除或可能引起语音的错误译码。帧删除可以通过先前帧的参数数据比特的重复进行隐藏，而这由于再生可能导致“合成”声音。另外，由于译码失败引起的错误的语音译码与合成可能传播几帧并且可能导致不希望的大咯音或砰音。因此，短脉冲串的连续比特差错有时可能引起质量的显著下降。另一方面，由于信道译码能够校正大部分差错，所以许多快衰落倾斜可能引入较低的平均残余BER并导致更好的感觉到的语音质量。因此，前文建议：应考虑语音质量相关参数的瞬时特性。这些参数携带有关例如衰落速率、衰落长度、衰落深度、信噪比、信号干扰比、信号电平和越区切换情况的不同特能的信息。因此，有可能从这些参数的相关性与相互相关性中及时提取有关感觉到的质量的附加信息。
现参考图3，描述根据本发明实施例的利用瞬时与相关处理的语音质量测量的方法。此优选实施例具有多装置结构，包括瞬时处理装置32、相关处理装置34和估算器装置36。将诸如BER、FER、RxLev、H.O.和软信息的无线电链路参数输入瞬时处理装置32，从这些参数中能计算新的参数。如本领域技术人员所能意识到的，例如，通过采用所谓的“滑动窗口”或仅在时间域内诸如正交、乘方、加重平均(sin2窗口)的“开窗口”获得瞬时加权能执行参数的瞬时处理。通过例如取根、指数或对数函数以便获得更适合的形状能够将这些参数进行相关。而且，所变换的数据能利用可以包括确定最大值、最小值、平均值、标准偏差、歪斜、峰态等的统计方法来进行分析。这些处理可以单独地和以任何顺序执行以便获得所希望的关系。
方框32中的瞬时处理用于通过检查指定时间间隔期间参数先前的活动性从参数中提取瞬时信息。例如，检查参数的测量顺序历史，有可能计算诸如最后X秒平均值的瞬时参数、估算Y秒内的标准偏差或最后Z秒内的自动校正函数。在一个示例中，最后3秒内的平均BER或最后5秒内删除帧的数量表示用于导出与语音质量方面更密切相关的参数的新的瞬时参数。
方框34的相关装置将原始或新近计算的瞬时参数相关以便产生更直接与语音质量相关的相关参数。例如，现代蜂窝系统试图通过重复前一20ms帧来隐藏由于比特差错引起的帧的丢失，并且希望这不被收听到。这意味着：因为帧内容从未到达听众，所以丢失帧中的比特差错数量不相关。这建议：例如通过相关BER与帧丢失(FrameLoss)可以计算与语音质量更密切相关的新参数。
在利用本发明工作良好并且表示瞬时与相关处理使用的第一示例中，在瞬时处理装置32中计算0.5秒间隔的BER平均值以便生成新的瞬时参数RXQ-MEAN-5。在相关装置34中，通过采用生成(RXQ-MEAN-5)3相关参数的三次方变换相关RXQ-MEAN-5参数。在第二示例中，计算0.5秒间隔的FER以便形成瞬时参数FER-MEAN-5，然后对瞬时参数FER-MEAN-5进行开三次方变换以便形成相关参数(FER-MEAN-5)1/3。在第三示例中，计算5秒间隔的FER以确定连续帧删除数量来形成参数FER-BURSTS-5。通过对瞬时参数采用平方根变换形成相关参数(FER-BURSTS-5)1/2来执行随后的相关。下表A中给出瞬时参数及有关的相关参数的一览表。
                  表A
    瞬时参数     相关参数
    RXQ-MEAN-5     (RXQ-MEAN-5)3
    FER-MEAN-5     (FER-MEAN-5)1/3
    FER-BURSTS-5     (FER-BURSTS-5)1/2
其它可能的参数可以包括对残余比特差错率(RBER，其中RBER在删除帧时等于零并在不删除帧时等于BER)和其它接收的参数进行相似的操作。应注意：可以对相关参数执行瞬时处理和统计分析并且例如可以计算“原始”数据的RBER。
方框36中的估算装置利用相关参数来计算感觉到的语音质量估算值。估算器36能基于诸如线性、非线性的各种算术模型，或可以包括神经网络。一个简单的线性模型能具有如下的形式：
估算值＝A(参数1)+B(参数1)...
其中为了最佳性能而优化系数A和B。例如，利用主观上分级训练材料上的线性回归技术可以导出系数。虽然线性估算提供充足的结果，但如本领域技术人员所能意识到的，非线性估算器可以提供更精确的估算。
可以对上面示例的相关参数执行利用线性估算的示例程序并且次程序可以采用以下形式：
估算值＝(A*(FER-MEAN-5)1/3+B*...
其中能利用公知的上述线性回归技术导出系数A和B。而且，有可能组合任何数量的本领域技术人员确定为对于各种情形都是最优的无线电链路、估算的瞬时或相关参数的组合。而且，已提供瞬时与相关参数的特定示例并因此本领域技术人员对所述参数的不同修改都视为在本发明的精神与范围之内。特别地，有关瞬时与相关参数关系的修改以及间隔长度的变化可以进行改变以适合所经历的特定类型的干扰或情形。
非线性估算也可以利用近似模拟曲线的似线性部分的多个线性估算器来执行。图4表示利用此技术的质量(Q)对载波干扰比(C/I)的关系图。曲线60可以分为利用连续的线性估算器来制作模型的几个近似线性部分。例如，部分62几乎没有曲率陡峭地倾斜并因此可以利用线性模型来表示。相似地，部分64稍有一点曲率并且也可以利用线性模型来表示。曲线的部分66开始水平伸出并能很好地利用线性模型来表示。为了提供模型之间的无缝转变，必须确定当前操作点在哪。能用来解决此问题的方法将使用模型来确定处于特定部分中的概率。在多个估算器方案中采用的线性模型可以提供相对简单和精确的模拟。
另外，多装置神经网络可以用来产生更精确的结果。神经网络是利用传送数据并相应地进行加权的单向连接链接的处理器或神经细胞(neuron)的网络。神经细胞利用相关的加权独立动作并且只根据其输入操作。一般地，神经网络要求训练算法来根据提出的模式调整加权。例如，能应用于神经网络的训练技术同时记录无线电链路参数与测试语音。所记录的语音利用其适用的收听面板进行评估。例如，在图3的瞬时处理装置32与相关处理装置34中处理无线电链路参数，其中结果加上额定值用于训练网络。如本领域技术人员所知道的，利用神经网络的优点在于：因为此网络比普通的估算器更适合于此任务，所以装置32与34中的处理可以更简单。能与本发明一起使用的神经网络的例子在US专利号5,432,778中提供，此专利引入在此作为参考。
还有，根据诸如载频与跳频的系统特性，另一种适合的估算器的类型基于能根据一些动态准则改变状态的有限状态机。例如，估算器能配置为改变状态以响应移动速度的变化或从跳频到非跳频和从非跳频到跳频的变化。例如，这在例如与没有跳频的呼叫相比此模型对于具有跳频的呼叫可能是不同的情况中可以是合适的。
本发明设想通过监测无线电链路参数来测量蜂窝电信系统中的语音质量的一种方法。前面的论述进一步公开了实质简单而且精确的避免与语音数据库和可感知模型有关的复杂性的语音质量估算技术。本发明通过计算新参数来利用当前无线电链路参数的瞬时信息，其中参数之间的关系和相互作用能用于改善的语音质量估算。
虽然本发明已结合特定的最佳实施例在某些方面进行说明了，但其不同的修改与应用对于本领域技术人员来说将是显而易见的。尤其是，除D-AMPS之外，此发明概念可应用于其他的例如根据码分多址(CDMA)、全球移动通信系统(GSM)或个人数字蜂窝(PDC)操作的数字系统。因此，下面的权利要求并不是限制性的解释而应视为包含从所公开的本发明主题导出的所有变化和修改。

Claims (22)

1、无线电信系统中估算语音质量的一种方法，包括以下步骤：
接收一组无线电链路参数；
处理所述无线电链路参数中的瞬时信息以便计算一组瞬时参数；
使所述参数相关以便产生一组相关参数；和
利用估算器从相关参数中估算语音质量。
2、根据权利要求1的方法，其中无线电链路参数至少包括BER、FER、RxLev、越区切换统计量、软信息和语音能量参数之一。
3、根据权利要求1的方法，其中提取瞬时信息的步骤还包括通过执行对数、指数、乘方运算、正交、取幂或加权平均开窗口中任何一个运算或操作来在时间域中变换参数的步骤。
4、根据权利要求2的方法，其中瞬时处理步骤包括计算0.5秒间隔中的平均BER，和其中所述相关步骤包括对所述平均BER应用三次方的变换。
5、根据权利要求2的方法，其中瞬时处理步骤包括计算0.5秒间隔中的平均FER，和其中所述相关步骤包括对所述平均FER应用立方根的变换。
6、根据权利要求2的方法，其中瞬时处理步骤包括计算5秒间隔中的平均FER，和其中所述相关步骤包括对所述平均FER应用平方根的变换。
7、根据权利要求1的方法，其中在所述瞬时处理步骤中使用在近似0.1到10秒范围内的时间间隔长度。
8、根据权利要求1的方法，其中利用线性估算器来执行估算步骤。
9、根据权利要求1的方法，其中利用非线性估算器来执行估算步骤。
10、根据权利要求1的方法，其中利用神经网络来执行估算步骤。
11、根据权利要求1的方法，其中利用多个线性估算器来执行估算步骤。
12、根据权利要求2的方法，其中利用状态机估算器来执行估算步骤，其中此估算器构造为响应任何一个所述参数的变化而改变状态。
13、根据权利要求12的方法，其中利用状态机估算器来执行估算步骤，其中此估算器构造为响应移动速度的变化而改变状态。
14、根据权利要求13的方法，其中此估算器构造为响应从跳频到非跳频的变化和从非跳频到跳频的变化而改变状态。
15、用于测量无线电信网络中语音质量的一种系统，包括：
瞬时处理器，用于从与接收的无线电信号有关的一组可利用的无线电链路参数中提取瞬时信息，其中所述瞬时处理生成与语音质量有关的一组瞬时参数；
相关处理器，用于确定合适的无线电链路参数与瞬时参数之间的相关性以便生成一组相关参数；和
估算器，用于从合适的所生成的参数和无线电链路参数中确定语音质量的估算值。
16、根据权利要求15的系统，其中无线电链路参数至少包括BER、FER、RxLev、越区切换统计量、软信息和语音能量参数之一。
17、根据权利要求15的系统，其中估算器由线性估算器构成。
18、根据权利要求15的系统，其中估算器由非线性估算器构成。
19、根据权利要求15的系统，其中估算器由神经网络构成。
20、根据权利要求15的系统，其中估算器由构造为响应诸如运动移动站速度的可变事件而改变状态的状态机构成。
21、根据权利要求20的系统，其中此状态机构造为响应从跳频到非跳频的变化和从非跳频到跳频的变化而改变状态。
22、根据权利要求15的系统，其中估算器由多个线性估算器构成。
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