本发明涉及通信领域， 特别涉及一种信号处理方法及装置。 背景技术

现代移动通信系统中， 用户数量与日倶增， 而频率资源却有限， 因此 不得不进行频率复用。 而频率复用则不可避免地会有同频和邻频干扰 。 为 了保证通信质量， 如何进行干扰抑制日渐成为移动通信所面临的 一个重要 问题。

目前比较常用的可以抑制干扰和噪声影响的算 法包括： 最大比值合并 ( Maximum Ratio Combining, MRC )、干扰抑制合并 ( Interference Rejective Combining , IRC )、 空时干扰抑制 ( Spatial Time Interference Rejective Combining, STIRC )、 连续干扰取消 ( successive interference cancellation, SIC ), 并行干扰取消 （ parallel interference cancellation, PIC )等。 相对于最 大比值合并算法来说，其余几种算法的抗干扰 性能更好， 例如连续干扰取消 算法和并行干扰取消算法， 可以在干扰受限环境中将信噪比容限提高

3~15dB。 这些干扰抑制算法的原理都是根据噪声干扰协 方差矩阵得到最佳 加权矩阵， 根据该最佳加权矩阵对多个信号进行滤波加权 ， 从而将多个信 号合成为一个信号， 再对该合成的信号进行解调、 检测， 以达到干扰和噪 声抑制作用。

在噪声干扰协方差矩阵估计得很准的时候， 由噪声干扰协方差矩阵得 到的加权矩阵就最优， 干扰噪声抑制接收机就能达到最佳性能。 然而在有 些情况下， 如噪声受限情况下， 上述各种干扰抑制算法的性能较差， 这是 由于噪声协方差矩阵的估计误差影响大于以上 算法所能够带来的性能增益 导致的。 另外一种情况是， 由于信号的不确定性和估计误差， 会导致所估 计的噪声协方差矩阵奇异， 这会给后续的干扰抑制算法带来致命的影响， 导致接收机出错。

现有技术中的一种修正协方差矩阵并进行后续 信号检测的方法， 其对 矩阵奇异的判断和对修正量的计算都是基于整 个接收信号， 而不是直接根 据协方差矩阵所得到， 修正过程却又是针对协方差矩阵， 这样就存在对矩 阵是否奇异的判断可能不准确、 加载量可能不是最优的问题， 另外实现起 来也比较复杂。 发明内容

有鉴于此， 本发明实施例提供一种信号处理方法及装置， 用于较好地 实现抗干扰的目的， 计算复杂度较低， 稳健性较好， 实现方便。

本发明提供一种信号处理方法， 包括：

获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声 干扰互相关， 得到第二 噪声干扰协方差矩阵；

对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理 ， 得到至少一个第一噪 声干扰协方差矩阵；

判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇 异；

当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差 矩阵奇异时， 计算每个 第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之积与 对角元素之积的比值；

根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第 二噪声干扰协方差矩阵 的每个非对角元素分别进行缩小；

基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干扰协 方差矩阵进行信号检 测。

本发明还提供一种信号处理装置， 包括：

获取模块， 用于获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及 噪声干扰互 相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵；

操作模块， 用于对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维 处理， 得到 至少一个第一噪声干扰协方差矩阵；

确定模块， 用于判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩 阵奇异； 计算模块， 用于当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协 方差矩阵奇 异时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与对角元素之 积的比值；

处理模块， 用于根据其中一个比值及预先设定的保护余量 将第二噪声 干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩 小；

检测模块， 用于基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干 扰协方差矩 阵进行信号检测。

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声 干扰能量及噪声干扰互 相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵； 对所述第二噪声干扰协方差矩阵进 行降维处理， 得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵； 判断是否存在一个 第一噪声干扰协方差矩阵奇异； 当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协 方差矩阵奇异时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与 对角元素之积的比值； 根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第 二噪 声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行 缩小； 基于所述缩小非对角 元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检 测。 本发明实施例通过对第 二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适 应缩小， 尽量消除第二噪声 干扰协方差矩阵估计误差的影响， 使后续信号检测的过程更加准确。 并且， 通过适当选取保护余量， 可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差矩阵 的 估计误差所带来的畸变， 提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精度。 附图说明

图 1为本发明实施例中信号处理装置的详细结构� �； 图 2为本发明实施例中信号处理方法的主要流程� �；

图 3为本发明实施例中信号处理方法的详细流程� �。 具体实施方式

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声 干扰能量及噪声干扰互 相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵； 对所述第二噪声干扰协方差矩阵进 行降维处理， 得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵； 判断是否存在一个 第一噪声干扰协方差矩阵奇异； 当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协 方差矩阵奇异时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与 对角元素之积的比值； 根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第 二噪 声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行 缩小； 基于所述缩小非对角 元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检 测。 本发明实施例通过对第 二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适 应缩小， 尽量消除第二噪声 干扰协方差矩阵估计误差的影响， 使后续信号检测的过程更加准确。 并且， 通过适当选取保护余量， 可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差矩阵 的 估计误差所带来的畸变， 提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精度。

如图 1所示， 本发明实施例中信号处理装置包括获取模块 101、操作模 块 102、 确定模块 103、 计算模块 104、 处理模块 105及检测模块 106。 所 述信号处理装置可以是一个干扰抑制接收机。 本发明实施例中以采用干扰 抑制合并算法为例。 如果采用其它算法， 本领域技术人员自然明确如何根 据本发明的思想做出相应变形。

获取模块 101 ,用于获取分集天线各采样点的噪声干扰能量� �噪声干扰 互相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵。

以双天线双倍采样构成的四分集天线为例， 本发明实施例中天线有第 一及第二两个采样点。 获取模块 101 获取到了第一分集两个采样点的噪声 方差 。、 Q _ml , 第二分集两个采样点的噪声方差 。、 ， 及第一分集第 i 个采样点与第二分集第 j个采样点的噪声干扰互相关 ^。 其中， 采样点的 噪声方差即采样点的噪声干扰能量。 获取模块 101 根据获取的各信息得到 第二噪声干扰协方差矩阵， 如下：

P mOml PmOsO P mOsl

P mlmO P mlsO P m\s\

w =

PsOmO PsOml Q。 PsOsl

_: PslmO Pslml PslsO 其中在公式（ 1 ) 的矩阵 W中， 当 i=j时， Q 、 (¾。、 _OT 。 _S 。及 _S 。 _OT 。表示第一 个采样点的信息， Q _ml 、 Q _sl 、 ？^及 ?^表示第二个采样点的信息， 公式（1 ) 中矩阵 W的其它元素表示第一个采样点及第二个采样� �的互相关信息。

操作模块 102, 用于对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行处理 ，得到至 少一个第一噪声干扰协方差矩阵。 其中， 本发明实施例中第一噪声干扰协 方差矩阵的数目可以与采样点的数目相同， 也可以小于采样点的数目， 但 至少为一个。 且本发明实施例中第一噪声干扰协方差矩阵的 维数可以与天 线的数目相同， 第二噪声干扰协方差矩阵的维数可以为 2"， 其中， n为天线 的数目。 本发明实施例中第一噪声干扰协方差矩阵及第 二噪声干扰协方差 矩阵均为方阵。 如果获取模块 101 得到的第二噪声干扰协方差矩阵中只包 含一个采样点的信息， 则操作模块 102确定该第二噪声干扰协方差矩阵可 以直接等同于第一噪声干扰协方差矩阵； 如果获取模块 101 得到的第二噪 声干扰协方差矩阵包含了至少两个采样点的信 息， 则操作模块 102可以对 该第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理， 得到至少一个只包含一个采样 点信息的第一噪声干扰协方差矩阵。

例如， 获取模块 101得到的是如公式（1 ) 中所示的第二噪声干扰协方 差矩阵， 因该第二噪声干扰协方差矩阵中包含了两个采 样点的信息， 操作 模块 102需对其进行降维处理。降维处理后可以得到 如公式（ 2 )和公式（ 3 ) 中所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵， 如下： Q

其中，公式（2 )中的第一噪声干扰协方差矩阵只包含第一个� �样点的信息， 公式（3 )中的第一噪声干扰协方差矩阵只包含第二个� �样点的信息。或者， 操作模块 102也可以只根据公式（ 1 ) 中的第二噪声干扰协方差矩阵得到如 公式（2 )和公式 （3 ) 中任意一个第一噪声干扰协方差矩阵， 即操作模块 102得到的第一噪声干扰协方差矩阵的数目的取 值范围为 [1 , m] , 其取值必 须为整数， 其中 m为采样点的数目。

确定模块 103 , 用于判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩 阵奇异。 在操作模块 102得到的所有第一噪声干扰协方差矩阵中，如 果确定模块 103 判断确定其中存在一个第一噪声干扰协方差矩 阵奇异，则通知计算模块 101 计算所有第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与对角元素之积的比 值。 如果只有一个第一噪声干扰协方差矩阵， 则只需判断该第一噪声干扰 协方差矩阵是否奇异； 如果有多个第一噪声干扰协方差矩阵， 则只需判断 其中是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇 异即可， 如果在多个第一噪 声干扰协方差矩阵中存在一个第一噪声干扰协 方差矩阵奇异， 则确定最初 的第二噪声干扰协方差矩阵奇异。 例如， 有公式（2 )和公式（3 ) 中所示 的两个第一噪声干扰协方差矩阵， 判断公式（2 ) 中的第一噪声干扰协方差 矩阵和公式（3 ) 中的第一噪声干扰协方差矩阵是否奇异， 判断过程可以分 别如下：

P · P 〉 。 。一 。 。) 2

P P 〉 2 ) ( 5 ) 其中 £·为矩阵奇异保护因子， £" > 0。 £·越小， 保护作用越大， 系统稳健性越 高。 用公式（4 )或公式（5 ) 中任意一个进行判断即可， 即判断公式（2 ) 和公式（3 )所示的两个第一噪声干扰协方差矩阵中是否� �一个奇异即可。 例如选择对公式（3 ) 中所示的第一噪声干扰协方差矩阵来进行判断 ， 如果 公式（3 ) 中的第一噪声干扰协方差矩阵满足公式（5 ) 的条件， 则确定该 公式（3 ) 中的第一噪声干扰协方差矩阵奇异， 如果不满足公式（5 ) 的条 件， 则确定该公式（3 ) 中的第一噪声干扰协方差矩阵不奇异。 或者也可以 用判断第一噪声干扰协方差矩阵的行列式是否 为零的方法来判断第一噪声 干扰协方差矩阵是否奇异。 具体的， 判断结果可能不是第一噪声干扰协方 差矩阵恰好奇异， 而是接近奇异， 例如， 选择对公式（2 ) 中的第一噪声干 扰协方差矩阵的行列式进行判断， 其行列式可能不是恰好为零， 而是接近 于零， 例如是在以零为中心的预设范围内， 则确定公式（2 ) 中的第一噪声 干扰协方差矩阵奇异。

如果判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均 不奇异， 即， 如果只有 一个第一噪声干扰协方差矩阵， 该第一噪声干扰协方差矩阵不奇异； 如果 有两个或两个以上第一噪声干扰协方差矩阵， 该两个或两个以上第一噪声 干扰协方差矩阵均不奇异， 则通知计算模块 104计算所有第一噪声干扰协 方差矩阵是否均满足最大合并比条件。

计算模块 104用于当判断确定存在一个第一噪声干扰协方 差矩阵奇异 时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与对角元素之积 的比值。 当确定模块 103 判断确定存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇 异 时， 通知计算模块 104计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角 元素之 积与对角元素之积的比值。 例如， 共有如公式（2 )和公式（3 ) 中所示的 两个第一噪声干扰协方差矩阵， 确定模块 103判断确定公式（2 ) 中的第一 噪声干扰协方差矩阵奇异， 则计算模块 104分别计算公式（2 )和公式（3 ) 中的第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元素之 积和对角元素之积的比值 ^ 和 ^， 较佳的， 可以选取 ^和 ^中较大的一个作为后续的自适应缩小量。 其 中， 根据公式（2)和公式（3), 对 和 ^的计算过程可以分别如下：

计算完毕后， 可以通知处理模块 105根据所述比值（如果第一噪声干扰协 方差矩阵有多个， 则会得到多个比值， 可以从中选取值最大的一个）及预 先设定的保护余量将第二噪声干扰协方差矩阵 的非对角元素进行缩小。

当确定模块 103 判断确定所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇 异时， 通知计算模块 104计算所有第一噪声干扰协方差矩阵是否均满 足最大合并 比条件。 例如， 共有如公式（2)和公式（3) 中所示的两个第一噪声干扰 协方差矩阵， 确定模块 103确定其均不奇异， 则计算模块 104分别计算公 式（2)和公式 （3) 中的第一噪声干扰协方差矩阵是否满足最大合 并比条 件。 计算过程可以分别如下：

P _m0 -P _s0 < (Q _m0 Q _s0 - (Q _m0 Q _s0 )- ² ' ^£ ) ( 8 )

P _ml -P _sl <(Q _ml Q _sl -(Q _ml Q _sl )-^ ^£ ) (9) 其中 y为常数， 其取值范围可以是（0, 1)。 即 （8)、 （9) 两个公式可以统 一为：

其中， 和 ^为任一个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角� �素， ^和 . 为任一个第一噪声干扰协方差矩阵的对角元素 。

如果所有第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大 合并比条件， 则确定得 到该所有第一噪声干扰协方差矩阵的第二噪声 干扰协方差矩阵满足最大合 并比条件， 如果有任意一个第一噪声干扰协方差矩阵不满 足最大合并比条 件， 则确定得到该所有第一噪声干扰协方差矩阵的 第二噪声干扰协方差矩 阵不满足最大合并比条件。 例如， 如果以上（8)、 （9) 两个公式均满足， 则确定公式 （2)和公式 （3) 中的第一噪声干扰协方差矩阵均满足最大合 并比条件， 进而确定得到该公式（2 )和公式（3 ) 的公式（1 ) 中的第二噪 声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件， 则通知处理模块 105对该第二噪 声干扰协方差矩阵进行处理， 例如一种处理方式可以是， 将该第二噪声干 扰协方差矩阵的非对角元素置零。

如果以上（8 )、 （9 )两个公式中只有一个满足， 即公式（2 )和公式（3 ) 中只有一个第一噪声干扰协方差矩阵满足最大 合并比条件， 或 （8 )、 （9 ) 两个公式的条件均不满足， 即公式（2 )和公式 （3 ) 中的第一噪声干扰协 方差矩阵均不满足最大合并比条件， 则确定得到该公式 （2 )和公式 （3 ) 的公式（1 ) 中的第二噪声干扰协方差矩阵不满足最大合并 比条件， 则通知 检测模块 106对该第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检测 。

处理模块 105 用于根据其中一个所述比值及预先设定的保护 余量将第 二噪声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别 进行缩小。

如果存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇异， 则处理模块 105根据其 中一个比值及预先设定的保护余量将第二噪声 干扰协方差矩阵的每个非对 角元素分别进行缩小。 较佳的， 该比值可以是所有比值中最大的。 例如， 计算模块 104计算得到两个比值 ^和 ^， 而 则可以选取 ^作为自适 应缩小量， 处理模块 105 根据 ^及预先设定的保护余量 7对第二噪声干扰 协方差矩阵的非对角元素进行自适应缩小。 例如， 第二噪声干扰协方差矩 阵缩小前的非对角元素为 缩小后的非对角元素为 则缩小的过程 可以 口下：

其中， 为预先设定的保护余量，其取值范围可以是（ 0, 1 )。其中， l+H" 可称为预失真量。

如果所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异， 而计算模块 104确定第 二噪声干扰协方差矩阵满足最大合并比条件， 则处理模块 105对第二噪声 干扰协方差矩阵进行处理， 例如一种处理方式可以是， 将第二噪声干扰协 方差矩阵的非对角元素均置零， 即令：

= 0 ( 0≤i, j≤l ) _{( 12 )} 检测模块 106用于基于所述缩小非对角元素后的第二噪声 干扰协方差 矩阵进行信号检测。 检测过程可以是根据该缩小非对角元素后的第 二噪声 干扰协方差矩阵得到最佳加权矩阵， 根据该最佳加权矩阵对多个信号进行 滤波加权， 从而将多个信号合成为一个信号， 再对该合成的信号进行解调、 检测。

如图 2所示， 本发明实施例中信号处理的主要方法流程如下 ： 步驟 201 : 获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声 干扰互相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵。

步驟 202: 对所述第二噪声干扰协方差矩阵进行降维处理 ，得到至少一 个第一噪声干扰协方差矩阵。

步驟 203 : 判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇 异。

步驟 204: 当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协方差 矩阵奇异时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与对角元素之积的比 值。

步驟 205:根据其中一个所述比值及与预先设定的保� �余量将第二噪声 干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩 小。

步驟 206:基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干� �协方差矩阵进行 信号检测。

如图 3所示， 本发明实施例中信号处理的详细方法流程如下 ： 步驟 301 : 获取分集天线各采样点的噪声干扰能量及噪声 干扰互相关， 得到一个第二噪声干扰协方差矩阵。

步驟 302:根据该一个第二噪声干扰协方差矩阵得到� �个第一噪声干扰 协方差矩阵。 本发明实施例中以公式（ 1 )中的第二噪声干扰协方差矩阵 W 为例， 根据该 4*4的第二噪声干扰协方差矩阵 W得到两个如公式（2 )和 公式（3 ) 中所示的 2*2的第一噪声干扰协方差矩阵。

步驟 303: 判断是否存在一个第一噪声干扰协方差矩阵奇 异。 当判断结 果为是时， 继续步驟 304, 否则继续步驟 306。

步驟 304:分别计算两个第一噪声干扰协方差矩阵的� �对角元素之积与 对角元素之积的比值。 本发明实施例中当计算出两个比值时， 选取其中较 大的一个。

步驟 305:根据所述最大的比值及预先设定的保护余� �将第二噪声干扰 协方差矩阵的每个非对角元素分别进行缩小。 该比值为较大的一个比值。 可以根据公式（11 )将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进� �缩小。 继续步驟 308。

步驟 306:判断两个第一噪声干扰协方差矩阵是否均� �足最大合并比条 件。 当判断结果为是时， 继续步驟 307, 否则继续步驟 308。 可以根据公式 ( 8 )和公式 ( 9 )进行判断。

步驟 307: 将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素置零 。

步驟 308:基于所述缩小非对角元素后的第二噪声干� �协方差矩阵进行 信号检测。

本发明实施例中获取分集天线各采样点的噪声 干扰能量及噪声干扰互 相关， 得到第二噪声干扰协方差矩阵； 对所述第二噪声干扰协方差矩阵进 行降维处理， 得到至少一个第一噪声干扰协方差矩阵； 判断是否存在一个 第一噪声干扰协方差矩阵奇异； 当判断确定存在一个所述第一噪声干扰协 方差矩阵奇异时， 计算每个第一噪声干扰协方差矩阵的非对角元 素之积与 对角元素之积的比值； 根据其中一个比值及预先设定的保护余量将第 二噪 声干扰协方差矩阵的每个非对角元素分别进行 缩小； 基于所述缩小非对角 元素后的第二噪声干扰协方差矩阵进行信号检 测。 本发明实施例通过对第 二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素进行自适 应缩小， 相当于对第二噪声 干扰协方差矩阵加入了预失真量， 提高了干扰抑制算法的稳健性， 尽量消 除第二噪声干扰协方差矩阵估计误差的影响， 使后续信号检测的过程更加 准确。 通过适当选取保护余量， 可以提前估计并修正第一噪声干扰协方差 矩阵的估计误差所带来的畸变， 提高对第一噪声干扰协方差矩阵的估计精 度， 且可以尽量避免在噪声受限的环境下的估计误 差所带来的性能损失， 在提高干扰抑制算法的稳健性的同时保证良好 的抗干扰性能。 在判断确定 所有第一噪声干扰协方差矩阵均不奇异， 且所有第一噪声干扰协方差矩阵 均满足最大合并比条件时， 可以将第二噪声干扰协方差矩阵的非对角元素 进行置零操作， 改善了在噪声受限环境下干扰抑制算法的性能 损失， 充分 发挥了干扰抑制算法的优势。 本发明实施例中的处理过程都是基于噪声干 扰协方差矩阵的， 实现方法简单易行， 实用性强。 采用本发明实施例提供 的信号检测方法， 计算复杂度较低， 稳健性好， 性能优越， 方便工程实现。

本领域内的技术人员应明白， 本发明的实施例可提供为方法、 系统、 或计算机程序产品。 因此， 本发明可采用完全硬件实施例、 完全软件实施 例、 或结合软件和硬件方面的实施例的形式。 而且， 本发明可采用在一个 或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算 机可用存储介质 （包括但不 限于磁盘存储器和光学存储器等 )上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、 设备（系统）、 和计算机程序 产品的流程图和 /或方框图来描述的。 应理解可由计算机程序指令实现流 程图和 /或方框图中的每一流程和 /或方框、 以及流程图和 /或方框图中 的流程和 /或方框的结合。 可提供这些计算机程序指令到通用计算机、 专 机器， 使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的 处理器执行的指令产 生用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方 框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机 或其他可编程数据处理 设备以特定方式工作的计算机可读存储器中， 使得存储在该计算机可读存 储器中的指令产生包括指令装置的制造品， 该指令装置实现在流程图一个 流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能� �

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他 可编程数据处理设备 上， 使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列 操作步驟以产生计算机 实现的处理， 从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令 提供用于实现 在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的 功能的步驟。

显然， 本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动 和变型而不脱离 本发明的精神和范围。 这样， 倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权 利要求及其等同技术的范围之内， 则本发明也意图包含这些改动和变型在 内。