Performance evaluator, method performed thereby and radio unit

Abstract

Embodiments of the present disclosure relate to a performance evaluator, a method performed thereby, a radio unit and a computer readable storage medium. According to an embodiment, the performance evaluator comprises a first parameter calculating module, a second parameter calculating module and an evaluating module. The first parameter calculating module is configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates passive intermodulation (PIM). The second paramter calculating module is configured to calculate a second parameter based on traffic power of a recepition signal in a reception path of the radio unit. The evaluating module is configured to evaluate a performance of PIM cancellation (PIMC) based on the fisrt parameter and the second parameter.

Description

PERFORMANCE EVALUATOR, METHOD PERFORMED THEREBY AND RADIO UNITTechnical Field

[0001] Embodiments of the present disclosure generally relate to communication, and, more particularly, to performance evaluator, method performed thereby and radio unit.Background

[0002] This section introduces aspects that may facilitate better understanding of the present disclosure. Accordingly, the statements of this section are to be read in this light and are not to be understood as admissions about what is in the prior art or what is not in the prior art.

[0003] Passive intermodulation (PIM) is a growing concern for engineers and radio frequency (RF) technicians responsible for installing and optimizing a 5th generation (5G) network. It represents the intermodulation products generated when two or more signals transit through a passive device with nonlinear properties. The interaction of mechanical components generally causes nonlinear elements. This is particularly evident at the junction of two different metals. Examples include loose cable connections, dirty connectors, poor performance duplexers, or aged antennas.

[0004] PIM is a physical phenomenon that occurs with unwanted mixing of two or more signals in a non-linear junction within a system creating additional undesirable harmonic signals. These undesirable harmonic signals sometimes fall within the frequency band of the received signal, which lead to a series of problems that affect signal demodulation, such as EVM deterioration and so on.

[0005] The adoption of Long Term Evolution (LTE) and 5G New Radio (NR) signals with broadband channels are also susceptible to PIM which creates a broadband PIM signature with a distinct slope due to multiple mixing products of sub-carrier signals.Summary

[0006] This summary is provided to introduce a selection of concepts in a simplified form that are further described below in the detailed description. This summary is not intended to identify key features or essential features of the claimed subject matter, nor is it intended to be used to limit the scope of the claimed subject matter.

[0007] One of the objects of the present disclosure is to provide an improved solution for performance evaluation of PIM cancellation (PIMC) . In particular, one of the problems to be solved by the present disclosure is that in the existing solution, the accuracy of PIM model affects the performance of PIM cancelation.

[0008] In a first aspect of the present disclosure, there is provided a performance evaluator at a radio unit. The performance evaluator may comprise a first parameter calculating module, a second  parameter calculating module, and an evaluating module. The first parameter calculating module may be configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal (also referred to as transmission traffic, TX signal, or TX traffic) that generates PIM. The second parameter calculating module may be configured to calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal (also referred to as reception traffic, RX signal or RX traffic) in a reception path of the radio unit. The evaluating module may be configured to evaluate a performance of PIMC based on the fisrt parameter and the second parameter.

[0009] With the first aspect, adaptive results of PIMC based on the power of the transmission signal and the reception signal can be achieved and the performance of the PIMC through evaluation can be improved.

[0010] In an embodiment of the present disclosure, the radio unit may comprise a PIMC module configured to cancel the PIM in the reception signal. The PIMC module may comprise a time delay estimation, TDE, module configured to estimate a first time delay for the PIMC. The evaluting module may comprise a third parameter calculating module configured to calculate a third parameter corresponding to a first PIM model based on the first parameter and the second parameter. The evaluating module may be further configured to evaluate the performance of the PIMC based on the third parameter.

[0011] In an embodiment of the present disclosure, the third parameter calculating module may be further configured to multiply the first parameter and one minus the second parameter to obtain the third parameter.

[0012] In an embodiment of the present disclosure, the first parameter calculating module may comprise a first power calculating module configured to calculate the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The second parameter calcualting module may comprise a second power calculating module configured to calculate the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0013] In an embodiment of the present disclosure, the first parameter calculating module may comprise a first power normalizing module configured to normalize the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The second parameter calcualting module may comprise a second power normalizing module configured to normalize the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0014] In an embodiment of the present disclosure, the performance evaluator may comprise a sync capturing module configured to capture a first set of time-series data samples of the transmission signal, and a second set of time-series data samples of the reception signal.

[0015] In an embodiment of the present disclosure, the first power calculating module may be further configured to calculate a first average value of the traffic power of the first set of time-series data samples. The first power normalizing module may be further configured to divide the first average value by a first maximum value of the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The second power calculating module may be further configured to calculate a second average value of the traffic power of the second set of time-series data samples. The second power normalizing module may be further configured to divide the second average value by a second maximum value of the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0016] In an embodiment of the present disclosure, the performance evaluator may further comprise a delaying module configured to delay the reception signal by at least the first time delay.

[0017] In an embodiment of the present disclosure, the delaying module is further configured to delay the reception signal by a second time delay and / or a third time delay. The second time delay is a transfer delay of the transmission signal between the sync capturing module and the TDE module. The third time delay is a transfer delay of the reception signal between the sync capturing module and the TDE module.

[0018] In an embodiment of the present disclosure, the performance evaluator may comrpises a PIM model memory configured to store a second PIM model corresponding to a fourth parameter.

[0019] In an embodiment of the present disclosure, the evaluating module may further comprise a replacing module configured to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on at least one of a comparision result between the third parameter and the fourth parameter, a comparision result between the third parameter and a first threshold, and a comparision result between the third parameter and a second threshold. The first threshold is greater than the second threshold.

[0020] In an embodiment of the present disclosure, the replacing module is further configuerd to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on the determination that time duration during which the second PIM model has been stored exceeds a time period threshold.

[0021] In an embodiment of the present disclosure, the radio unit is for use in a base station.

[0022] In a second aspect of the present disclosure, there is provided a method performed by a performance evaluator at a radio unit. The method may comprise calculating a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates PIM. The method may further comprise calculating a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit. The method may further comprise evaluating a performance of PIMC based on the first parameter and the second parameter.

[0023] With the second aspect, adaptive results of PIMC based on the power of the transmission signal and the reception signal can be achieved and the performance of the PIMC through evaluation can be improved.

[0024] In an embodiment of the present disclosure, the method may be peformed by the performance evaluator according to any of the the above embodiments of the first aspect.

[0025] In a third aspect of the present disclosure, there is provided a performance evaluator at a radio unit. The performance evaluator may comprise processing circuitry and a memory. The performance evaluator may be configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates PIM. The performance evaluator may be further configured to calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit. The performance evaluator may be further configured to evaluate a performance of PIMC based on the first parameter and the second parameter.

[0026] With the third aspect, adaptive results of PIMC based on the power of the transmission signal and the reception signal can be achieved and the performance of the PIMC through evaluation can be improved.

[0027] In an embodiment of the present disclosure, the performance evaluator may be configured to perform the method according to the above second aspect.

[0028] In a fourth aspect of the present disclosure, there is provided a radio unit. The radio unit may comprise the performance evaluator according to the above first or third aspect.

[0029] In a fifth aspect of the present disclosure, there is provided a computer program product. The computer program product may comprise instructions which when executed by processing circuitry, cause the performance evaluator to perform the method according to the above second aspect.

[0030] In a sixth aspect of the present disclosure, there is provided a computer readable storage medium. The computer readable storage medium may store thereon instructions which when executed by processing circuitry, cause the performance evaluator to perform the method according to the above second aspect.Brief Description of the Drawings

[0031] These and other objects, features and advantages of the disclosure will become apparent from the following detailed description of illustrative embodiments thereof, which are to be read in connection with the accompanying drawings.

[0032] FIG. 1 is a diagram illustrating an example PIM creating interference;

[0033] FIG. 2 is a diagram illustrating an example digital PIM canceller;

[0034] FIG. 3A is a diagram illustrating an example PIMC performance under transmission signals with different powers;

[0035] FIG. 3B is a diagram illustrating an example PIMC performance under reception signals with different powers;

[0036] FIG. 4 is a diagram illustrating the basic principle of designing the performance evaluator of the present disclosure;

[0037] FIG. 5 is a block diagram illustrating a performance evaluator and a radio unit of the first embodiment;

[0038] FIG. 6 is a block diagram illustrating an exemplary example for implementing the first embodiment;

[0039] FIG. 7A and FIG. 7B are diagrams showing an example parameter distribution map of the first embodiment;

[0040] FIG. 8 is a diagram for explaining a component of the performance evaluator of the first embodiment;

[0041] FIG. 9 is a diagram illustrating delay between TX traffic and RX traffic;

[0042] FIG. 10 is a diagram illustrating time relation between data sequences in TX traffic and RX traffic;

[0043] FIG. 11 is a block diagram illustrating a performance evaluator and a radio unit of the second embodiment;

[0044] FIG. 12 is a diagram illustrating an exemplary example for implementing the second embodiment;

[0045] FIG. 13 is a flowchart illustrating a method performed by a performance evaluator according to an embodiment of the disclosure;

[0046] FIG. 14 is another flowchart illustrating a method performed by a performance evaluator according to an embodiment of the disclosure;

[0047] FIG. 15 is a flowchart for explaining the method of FIG. 13; and

[0048] FIG. 16 is a block diagram illustrating a performance evaluator and a radio unit according to a fourth embodiment of the disclosure.Detailed Description

[0049] For the purpose of explanation, details are set forth in the following description in order to provide a thorough understanding of the embodiments disclosed. It is apparent, however, to those skilled in the art that the embodiments may be implemented without these specific details or with an equivalent arrangement.

[0050] PIM is a significant issue within the cellular industry, and it is extremely difficult to troubleshoot. In cell communication systems, PIM can create interference and will reduce receiver sensitivity or may even inhibit communication completely. This interference can affect the cell that created it, as well as other nearby receivers. For example, in LTE Frequency Band 2, the downlink (DL) is specified from 1930 MHz to 1990 MHz, while the uplink (UL) ranges from 1850 MHz to 1910 Mhz. If two transmitter carriers, located at 1940 MHz and 1980 MHz, are transmitting from the base station system with PIM, their intermodulation will lead to a component at 1900 MHz, which will fall into the receive band and will affect the receiver. Furthermore, the intermodulation item at 2020 MHz may affect other systems. FIG. 1 illustrates the interference generated by the intermodulation item.

[0051] The impact of PIM interference in mobile networks is determined by the sensitivity of the radio in the mobile TX or UL band. The sensitivity level of radios defined by 3GPP are indicated as follows.

[0052] From previous introduction, for current NR system, compared to manual solutions, it is important to enhance the ability to resist PIM interference. The current solution is to identify the TX carriers that may generate PIM, use these carriers for digital modeling, and then cancel the model in the received signal to complete the PIM cancelation work, as shown in FIG. 2. Specifically, a PIM modeling block 11 models the PIM based on transmission signals TX1 and TX2, and a reception  signal RX. A delay block 12 delays the reception signal. A subtraction block 13 subtracts the modeled PIM from the reception signal to obtain the desired reception signal.

[0053] The fundamental idea behind the solution of FIG. 2, which is based on adaptive filter theory, is to forecast PIM-induced intermodulation (IM) products based on the transmitting signal in order to remove them from the receiving signal chain, maybe after I / Q conversion and duplexer. The majority work of the PIM modeling block is built on polynomial or memory polynomial like linear-in-parameters methods, combined with traditional least-squares (LS) , recursive least-squares (RLS) , or least mean squares (LMS) type parameter learning schemes.

[0054] However, the fundamental issue with digital cancellation is that the amplitudes, phases, and delays of PIM products vary dependent on the RF components employed, such as power amplifier (PA) , duplexer, and etc., and are not constant. Since the parameters must be updated or examined when the transceiver system is offline, which adds to the complexity of the model used to estimate IM products.

[0055] There are many studies on how to conduct efficient modeling. For example, in the paper entitled “Digital Cancellation of Passive Intermodulation: Method, Complexity and Measurements” (Muhammad Zeeshan Waheed, et al. ) , there is introduced a reduced-complexity digital PIM cancellation solution together with self-orthogonalizing decoupled parameter learning rules, for sup-pressing the self-interference stemming from coexisting PA and PIM nonlinearities. In addition, in the pater entitled “Digital Cancellation of Passive Intermodulation in FDD Transceivers, Muhammad Zeeshan Waheed” (Muhammad Zeeshan Waheed, et al. ) , there is introduced an advanced digital cancellation solution for suppressing the PIM with memory effects while exclude the PA nonlinearities.

[0056] The accuracy of the model affects the performance of PIM cancelation, which affects the demodulation of UL signals and important system parameters such as EVM. Therefore, the accuracy of the PIM model is crucial for the entire system.

[0057] Just like signal demodulation, no matter what algorithm is used to model and cancel PIM, it is inevitably subject to many interference factors. From another perspective, reducing negative and adding positive factors during PIM modeling can ensure better results while maintaining the algorithm unchanged. However, these negative and positive factors are always artificially uncontrollable.

[0058] The accuracy of PIM modeling is influenced by many factors, such as the algorithm used for modeling, filter order, and noise interference, among which the most important is the interference of the UL signal.

[0059] From a received signal perspective, excessive interference can affect received signal demodulation, and similarly, excessive received signal can also affect interference modeling.

[0060] The main problem causing the performance degradation of PIMC at present is the excessive UL power, which makes it difficult to accurately model the PIM signal. As excessive UL power can reduce the proportion of PIM signals in the entire received signal, it makes it difficult to find the PIM in the received signal.

[0061] From the test results which are shown in FIG. 3A, if UL traffic power increases, the performance of PIMC will degrade. The UL traffic power in (a) of FIG. 3A is relatively small, with an average PIM cancellation of -1.6dbm. The UL traffic power in (b) of FIG. 3A is relatively high, with an average PIM cancellation of only -1.2 dbm. From the test results which are shown in FIG. 3B, if the DL traffic power decreases, the performance of PIMC will also degrade. The DL power in (a) of FIG. 3B is greater than that in (b) of FIG. 3B, which resulting in a 1.2dbm decrease in PIMC performance.

[0062] Therefore, it is crucial that performance degradation of PIMC caused by working in high interference environments can be avoided and algorithm limitation can be compensated.

[0063] In some embodiments of the present disclosure, there is provide a solution for performance evaluation of PIMC. In the solution, the performance evaluator may comprise a first parameter calculating module, a second parameter calculating module, and an evaluating module. The first parameter calculating module may be configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates PIM. The second parameter calculating module may be configured to calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit. The evaluating module may be configured to evaluate a performance of PIMC based on the first parameter and the second parameter.

[0064] Hereinafter, the solution will be described in detail with reference to FIGs. 4-16.

[0065] The basic principle of the present disclosure

[0066] The key issue of PIMC performance degradation is that PIM is still being modeled even when the proportion of PIM in the reception signal decreases. The present disclosure designs a block that can effectively avoid this problem. FIG. 4 can illustrate the basic principle of the present disclosure.

[0067] The solution of the present disclosure is related to 2 variables, which are TX traffic power 41 and RX traffic power 42. Although these two variables may not be controlled in real-time, the evaluation 43 can provide reasonable suggestions to PIM model in PIMC 44 based on the changes in these two variables.

[0068] According to the simulation and actual product testing results:

[0069] · The higher the TX traffic power, the higher the PIM signal strength, the more accurate the PIM modeling is.

[0070] · The lower the RX traffic power, the less interference it has on the PIM, the more accurate PIM modeling is.

[0071] In summary, the best condition for PIM modeling is that RX traffic power equals to 0, while TX traffic power arrives to its maximum value. The opposite condition is the worst-case scenario for PIM modeling, when TX equals to 0 and RX arrives to its maximum value.

[0072] In some embodiments of the present disclosure, a performance evaluator is established to evaluate the adaptive results of PIMC based on the two interference factors, e.g. DL / UL power, of PIM modeling and improve the performance of the PIMC through evaluation.

[0073] In some embodiments, the performance evaluator may help to record highly reliable models generated in situations with minimal interference and dynamically update to the latest highly reliable models in real-time. When the performance evaluator detects significant system interference, it may automatically replace the current model that generated under interference with the latest high reliable model stored in the evaluation system.

[0074] In some embodiments, the performance evaluator works synchronously with PIMC and maintains high real-time performance. It may be turned on and off by controlling signals.

[0075] In some embodiments, the performance evaluator may serve as an embedded function within PIMC and share data with PIMC, or as an external module for PIMC upgrade kits to improve the performance of PIMC.

[0076] In some embodiments, specific conditions may need to be met for triggering the performance evaluator to save new PIM models, intervene in PIMC, and replace the models currently in use in PIMC, without frequently affecting the normal operation of PIMC.

[0077] First embodiment of performance evaluator

[0078] FIG. 5 illustrates a performance evaluator and a radio unit according to a first embodiment of the present disclosure. For example, the radio unit may be for use in a base station such as a next generation node B (gNB) , an evolved node B (eNB) , etc. Base stations may be categorized based on the amount of coverage they provide (or, stated differently, their transmit power level) and so, depending on the provided amount of coverage, may be referred to as femto base stations, pico base stations, micro base stations, or macro base stations. A base station may be a relay node or a relay donor node controlling a relay.

[0079] Note that the performance evaluator may be a separate apparatus and be installed into the radio unit to be connected with other components of the radio unit. Thus, the first embodiment provides a performance evaluator and also provides a radio unit comprising the performance evaluator.

[0080] As shown in FIG. 5, the performance evaluator 51 in the radio unit 50 comprises a first parameter calculating module 511, a second parameter calculating module 512 and an evaluating module 513. These components may be implemented by hardware, or software, or a combination of both. The first parameter calculating module 511 is configured to configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates passive intermodulation, PIM. The second parameter calculating module 512 is configured to calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit. The evaluating module 513 is configured to evaluate a performance of the PIMC based on the first parameter and the second parameter.

[0081] The transmission signal that generates PIM may be a digital signal in a transmission path of the radio unit. For example, the transmission signal would undergo upsampling and digital to analog (DA) conversion in the transmission path of the radio unit. The reception signal may refer to a digital signal in the reception path of the radio unit, after PIMC or without PIMC. For example, the function of PIMC can be turned off to get a reception signal without PIMC. Depending on different PIMC solutions employed in specific application scenarios, the reception signal after PIMC may refer to a reception signal output by a PIMC module of the radio unit, or a reception signal after scheduling adjustment by selecting reception bands, or a reception signal after on-site manual maintenance by using physical PIM mitigation techniques. The reception signal may be a reception signal after in-phase quadrature (I / Q) downconversion and analog to digital (DAAD) conversion in the reception path of the radio unit.

[0082] Next, the components in the performance evaluator 51 will be described in detail respectively.

[0083] FIG. 6 illustrates an exemplary example for implementing the first embodiment. In this exemplary example, the radio unit comprises a PIMC module 52. As shown in FIG. 6, the first parameter calculating module 511 may be implemented as including a first power calculating module 5111 and a first power normalizing module 5112. The second parameter calculating module 512 may be implemented as including a second power calculating power calculating module 5121 and a second power normalizing module 5122. The evaluating module 513 may be implemented as including a third parameter calculating module 5131, a replacing module 5132 and a PIM model memory 5133.

[0084] In some embodiments, the evaluation evaluator may further comprise a sync capturing module 514. The sync capturing module 514 is configured to capture a first set of time-series data samples of the transmission signal, and a second set of time-series data samples of the reception signal.

[0085] In the process shown in FIG. 6, the sync capturing module 514 may capture a first set of time-series data samples of the transmission signal, and a second set of time-series data samples of the reception signal. The capturing process may capture the data samples from a capture start to a capture end. After the capturing process is done, the data samples of the transmission signal may be sent to the first power calculating module 5111 to calculate the traffic power of the transmission signal. The data samples of the reception signal may be sent to the second power calculating module 5121 to calculate the traffic power of the reception signal. The first power calculating module 5111 and the second power calculating module 5121 may be both implemented as a power meter.

[0086] For example, the TX traffic power may be calculated by the following formula (1) , and the RX traffic power may be calculated by the following formula (2) :

[0087] Where PTX denotes the traffic power of the transmission signal, PTX1…PTXL denote the traffic power of the data samples of the transmission signal captured by the sync capturing module 514, and L is the number of both the data samples of the transmission signal and that of the reception signal. Where PRX denotes the traffic power of the reception signal, and PRX1…PRXL represent the traffic power of the data samples of the reception signal captured by the sync capturing module 514.

[0088] The traffic power of the transmission signal PTX may be normalized in the first power normalizing module 5112, and the traffic power of the reception signal PRX may be normalized in the second power normalizing module 5122. The first power normalizing module 5112 and the second power normalizing module 5122 may be both implemented as a power scaler. For example, the PTXmay be normalized by the following formula (3) , and the PTX may be normalized by the following formula (4) :

[0089] Where the PNTX denotes the normalized traffic power of the transmission signal, and PNRX denotes the normalized traffic power of the reception signal. PTXmax denotes the maximum traffic power of the transmission signal in a normal running condition in the format of a constant. PTXmax denotes the  maximum traffic power of the maximum traffic power of the reception signal in normal running condition in the format of a constant.

[0090] The values of PNTX and PNRX are between 0 to 1. The values may be input into the third parameter calculating module 5131 for calculating the third parameter. The third parameter corresponds to a first PIM model, e.g., the current PIM model. For example, the third parameter is denoted as PMRS calculated by the following formular (5) : PMRS =PNTX (1-PNRX)         (5)

[0091] In view of above, it may be inferred that:

[0092] · When PNTX =0 and PNRX =0, PMRS =0, which means no TX causes no PIM;

[0093] · when PNTX =0 and PNRX =1, PMRS =0, which means excessive RX causes significant interference to PIM;

[0094] · when PNTX =1 and PNRX =0, PMRS =1, which means the best condition to get a PIM model;

[0095] · when PNTX=1 and PNRX=1, PMRS =0, which means excessive RX causes significant interference to PIM.

[0096] The distribution map of the PMRS is illustrated in FIG. 7A and FIG. 7B.

[0097] In some embodiments, the PIM model memory 5133 may be configured to store a second PIM model corresponding to a fourth parameter. For example, the second PIM model may be a previously stored PIM model, and the fourth parameter may be the PMRS corresponding to the previously stored PIM model.

[0098] In some embodiments, the replacing module 5132 may be configured to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on at least one of a comparison result between the third parameter and the fourth parameter, a comparison result between the third parameter and a first threshold, and a comparison result between the third parameter and a second threshold. The first threshold is greater than the second threshold. For example, the first threshold may be a value representing PIM model with High Reliability (RH) . The second threshold may be a value representing PIM model with Low Reliability (RL) .

[0099] In some embodiments, the replacing module 5132 may be further configured to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on the determination that time duration during which the second PIM model has been stored exceeds a time period threshold. For example, the time period threshold may be a Maximum Update Cycle (MUC) for updating the PIM model stored in the PIM model memory 5133. For example, the PIM model may be a set of parameters of a filter stored in the PIM model memory 5133.

[0100] In some embodiments, there are 4 decision-making rules about the PIM model storing and usage as following.

[0101] · If the PMRS of the current PIM model is greater than or equal to the PMRS of the previously stored PIM model, the previously stored PIM model is replaced by the current PIM model;

[0102] · if the PMRS of the current PIM model is smaller than the PMRS of the previously stored PIM model, but greater than the RH, and the time duration from the last PIM model update exceeds the MUC, the previously stored PIM model is replaced by the current PIM model;

[0103] · If the PMRS of the current PIM model is smaller than the RH, but greater than the RL, no action is required;

[0104] · If the PMRS of the current PIM model is smaller than the RL, the previously stored PIM model is sent into the PIMC module to replace the current PIM model for use.

[0105] In some embodiments, the values of RH, RL, and MUC may be configured based on PIMC performance through software. As an exemplary example, the values shown in FIG. 8 may be used by the replacing module 5132. Excessive RH values, low RL values, and excessively long MUC values may reduce the real-time requirements for PIM model storage and replacement. In this case, the sensitivity to environmental changes is reduced, but power consumption is relatively saved. A low RH value, a high RL value, and a short MUC value may increase the real-time requirements for model storage and replacement. In this case, the sensitivity to environmental changes increases, but power consumption also increases accordingly.

[0106] Therefore, it is necessary to configure the values of RH, RL and MUC within a reasonable range based on product characteristics, or dynamically change the values of RH, RL and MUC according to some deep learning algorithms for system performance in different time periods and working environments, in order to balance the performance improvement of PIMC and the energy-saving and emission reduction requirements of the system.

[0107] As described hereinbefore, with the above first embodiment, the present disclosure can help PIMC avoid performance degradation caused by working in high interference environments and compensate for the algorithm limitation. The present disclosure can enhance the anti-interference ability and ensure its stable performance. When PIM modeling faces to significant interference for a long time or when the PIM source is relatively stable, PIMC adaptive modeling result may be replaced with a highly reliable model over a longer period. At this time, the adaptive modeling function of PIMC can be turned off to achieve energy conservation and emission reduction goals.

[0108] The basic principle of second embodiment

[0109] To find the exact corresponding reception signal to the transmission signal, it is necessary to know the result of time delay between the transmission signal and the reception signal, which is related to the TDE module results in PIMC.

[0110] FIG. 9 illustrates delay between the transmission signal and the reception signal. As shown in FIG. 9, in a case where the performance evaluator is used together with the PIMC module, if synchronous capture of the transmission signal and the reception signal is employed in the performance evaluator, there would be an overall delay (denoted by TSCTRX_delay) between the transmission signal and the reception signal, which comprises a delay between the sync capturing of the transmission signal and the TDE capturing of the transmission signal, a delay in the TDE module, and a delay between the TDE capturing of the reception signal and the sync capturing of the reception signal. The overall delay may be calculated by the following formular (6) : TSCTRX_delay=TTX_delay_offset+TTDE_delay+TRX_delay_offset     (6)

[0111] Where TTX_delay_offset denotes the delay between the sync capturing of the transmission signal and the TDE capturing of the transmission signal, and TRX_delay_offset  denotes the delay between the TDE capturing of the reception signal and the sync capturing of the reception signal. Where TTDE_delay denotes the delay between the capture point of transmission signal in the TDE module and the capture point of reception signal in the TDE module.

[0112] Both TTX_delay_offset and TEX_delay_offset may be considered as a constant value as the position of sync capturing point and TDE capturing point are fixed. If the transmission signal and the reception signal captured by the TDE module are used in the solution, then TTX_delay_offset and TRX_delay_offset may be seen as 0, then the overall delay may be calculated by the following formular (7) : TSCTRX_delay=TTDE_delay          (7)

[0113] In view of the above, the overall delay can be set as shown in FIG. 9.

[0114] As shown in FIG. 10, the capture process could capture data from a capture start to a capture end. However, there is a part of the data that is not needed. Therefore, according to TSCTRX_delay, a delay operation needs to be performed on the reception signal after the capture process.

[0115] Second embodiment of the present invention

[0116] Based on the principle above, FIG. 11 illustrates a performance evaluator and a radio unit of a second embodiment of the disclosure. As shown in FIG. 11, the second embodiment is applicable to the case where the PIMC is implemented by a PIMC module 52. Thus, the radio unit 50 may comprise a PIMC module 52 whose input is a reception signal before PIMC and whose output is the reception signal  after PIMC. The PIMC module 52 may comprise a TDE module 521 configured to estimate a first time delay for the PIMC. For example, the first time delay may be TTDE_delay as described above.

[0117] The performance evaluator 51 may further comprise a delaying module 515. The delaying module 515 may be configured to delay the reception signal by at least the first time delay. The delaying module 515 may be further configured to delay the reception signal by a second and / or a third time delay. The second time delay may be a transfer delay of the transmission signal between the sync capturing module and the TDE module. For example, the second time delay may be TTX_delay_offset as described above. The third time delay may be a transfer delay of the reception signal between the sync capturing module and the TDE module. For example, the third time delay may be TRX_delay_offset as described above.

[0118] FIG. 12 illustrates an exemplary example for implementing the second embodiment. As showing in FIG. 12, in this exemplary example, the delaying module 515 acquires the first time delay from the TDE module 521 in the PIMC module 52. In some embodiments, the delaying module may store a constant transfer delay between the sync capturing module 514 and the TDE module 521. The other components shown in FIG. 12 are the same as those shown in FIG. 6.

[0119] With the above second embodiment, in addition to the same effects as the first embodiment, the present disclosure may not interfere with the work and upgrade iteration of PIMC and may be developed as an internal function of PIMC or as an external upgrade kit independent of PIMC module. Furthermore, the data used in the present disclosure are all existing data, without the need for additional monitor and the calculation process does not consume much hardware resources.

[0120] Method embodiments of the disclosure

[0121] FIG. 13 is a flowchart illustrating a method performed by a performance evaluator according to an embodiment of the disclosure.

[0122] At block 1301, the performance evaluator calculates a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates PIM, as described above with respect to the first parameter calculating module 511.

[0123] At block 1302, the performance evaluator calculates a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit, as described above with respect to the first parameter calculating module 512.

[0124] At block 1303, the performance evaluator evaluates a performance of the PIMC based on the first parameter and the second parameter, as described above with respect to the evaluation module 513. With the method of FIG. 13, adaptive results of PIMC based on the power of the transmission  signal and the reception signal can be achieved and the performance of the PIMC through evaluation can be improved.

[0125] FIG. 14 is a flowchart illustrating another method performed by a performance evaluator of an embodiment of the present disclosure. The method is applicable to the case where the PIMC is implemented by a PIMC module of the radio unit. The PIMC model may comprises a TDE module configured to estimate a first time delay for the PIMC. At block 1401, the performance evaluator captures a first set of time-series data samples of the transmission signal and a second set of time-series data samples of the reception signal.

[0126] At block 1402, the performance evaluator delays the reception signal by at least the first time delay.

[0127] At block 1403, the performance evaluator stores a second PIM model corresponding to a fourth parameter. At block 1301, the performance evaluator calculates a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates PIM. At block 1302, the performance evaluator calculates a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit. At block 1303, the performance evaluator evaluates a performance of the PIMC based on the first parameter and the second parameter.

[0128] With the method of FIG. 14, in addition to the same effects as the method of FIG. 13, the present disclosure may not interfere with the work and upgrade iteration of PIMC and may be developed as an internal function of PIMC or as an external upgrade kit independent of PIMC module. Furthermore, the data used in the present disclosure are all existing data, without the need for additional monitor and the calculation process does not consume much hardware resources.

[0129] FIG. 15 is a flow chart illustrating the method of FIG. 13. For example, block 1303 may be implemented as blocks 1501 and 1502. At block 1501, the performance evaluator calculates a third parameter corresponding to a first PIM model based on the first parameter and the second parameter. At block 1502, the performance evaluator evaluates the performance of the PIMC based on the third parameter.

[0130] In some embodiments, the performance evaluator evaluates the performance of the PIMC based on the third parameter via replacing the second PIM model with the first PIM model for storing based on at least one of a comparison result between the third parameter and the fourth parameter, a comparison result between the third parameter and a first threshold, and a comparison result between the third parameter and a second threshold, wherein the first threshold is greater than the second threshold.

[0131] In some embodiments, the performance evaluator calculates the third parameter based on the first parameter and the second parameter via multiplying the first parameter and one minus the second parameter to obtain the third parameter.

[0132] In some embodiments, the performance evaluator calculates the first parameter via calculating the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The performance evaluator calculates the second parameter via calculating the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0133] In some embodiments, the performance evaluator calculates the first parameter based on traffic power of the transmission signal via normalizing the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The performance evaluator calculates the second parameter based on the traffic power of the reception signal via normalizing the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0134] In some embodiments, the performance evaluator calculates the traffic power of the transmission signal via calculating a first average value of the traffic power of the first set of time-series data samples. The performance evaluator normalizes the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter dividing the first average value by a first maximum value of the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter. The performance evaluator calculates the traffic power of the reception signal via calculating a second average value of the traffic power of the second set of time-series data samples, The performance evaluator normalizes the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter via dividing the second average value by a second maximum value of the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.

[0135] In some embodiments, the performance evaluator delays the reception signal by at least the first time delay via delaying the reception signal by a second time delay and / or a third time delay. The second time delay is a transfer delay of the transmission signal between the sync capturing module and the TDE module. The third time delay is a transfer delay of the reception signal between the sync capturing module and the TDE module.

[0136] In some embodiments, the method may be peformed by the performance evaluator according to the above first embodiment or second embodiment.

[0137] Based on the above description, the present disclosure may not interfere with the work and upgrade iteration of PIMC and may be developed as an internal function of PIMC or as an external upgrade kit independent of PIMC module. Furthermore, the data used in the present disclosure are all existing data, without the need for additional monitor and the calculation process does not consume much hardware resources.

[0138] Third embodiment of performance evaluator

[0139] FIG. 16 is a block diagram illustrating a performance evaluator and a radio unit according to a third embodiment of the disclosure. As shown in FIG. 16, the third embodiment provides a performance evaluator 161 and also provides a radio unit 160 comprising the performance evaluator 161. The performance evaluator 161 comprises processing circuitry 1611 and a memory 1612 that stores a program.

[0140] The program includes program instructions that, when executed by the processing circuitry 1611, enable the performance evaluator 1611 to be configured in accordance with the embodiments of the present disclosure, as discussed above. That is, the embodiments of the present disclosure may be implemented at least in part by computer software executable by the processing circuitry 1611, or by hardware, or by a combination of software and hardware.

[0141] The memory 1612 may be of any type suitable to the local technical environment and may be implemented using any suitable data storage technology, such as semiconductor based memory devices, flash memories, magnetic memory devices and systems, optical memory devices and systems, fixed memories and removable memories. The processing circuitry 1611 may be of any type suitable to the local technical environment, and may include one or more of general purpose computers, special purpose computers, microprocessors, digital signal processors (DSPs) and processors based on multi-core processor architectures, as non-limiting examples.

[0142] Based on the above description, the fourth embodiment also provides a computer program product. The computer program product may comprise instructions which when executed by processing circuitry, cause the performance evaluator to perform the method according to any of the above method embodiments.

[0143] In addition, the fourth embodiment also provides a computer readable storage medium. The computer readable storage medium may store thereon instructions which when executed by processing circuitry, cause the performance evaluator to perform the method according to any of the above method embodiments.

[0144] As such, it should be appreciated that at least some aspects of the exemplary embodiments of the disclosure may be practiced in various components such as integrated circuit chips and modules. It should thus be appreciated that the exemplary embodiments of this disclosure may be realized in an apparatus that is embodied as an integrated circuit, where the integrated circuit may comprise circuitry (as well as possibly firmware) for embodying at least one or more of a data processor, a digital signal processor, baseband circuitry and radio frequency circuitry that are configurable so as to operate in accordance with the exemplary embodiments of this disclosure.

[0145] It should be appreciated that at least some aspects of the exemplary embodiments of the disclosure may be embodied in computer-executable instructions, such as in one or more program modules, executed by one or more computers or other devices. Generally, program modules include routines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform particular tasks or implement particular abstract data types when executed by a processor in a computer or other device. The computer executable instructions may be stored on a computer readable medium such as a hard disk, optical disk, removable storage media, solid state memory, RAM, etc. As will be appreciated by one skilled in the art, the function of the program modules may be combined or distributed as desired in various embodiments. In addition, the function may be embodied in whole or in part in firmware or hardware equivalents such as integrated circuits, field programmable gate arrays (FPGA) , and the like.

[0146] In some embodiments, the radio unit may be used in Open-RAN (ORAN) network nodes. An ORAN network node is a node in a telecommunication network that supports an ORAN specification (e.g., a specification published by the O-RAN Alliance, or any similar organization) and may operate alone or together with other nodes to implement one or more functionalities of any node in the telecommunication network, including one or more network nodes and / or core network nodes.

[0147] Examples of an ORAN network node include an open radio unit (O-RU) , an open distributed unit (O-DU) , an open central unit (O-CU) , including an O-CU control plane (OCU-CP) or an O-CU user plane (O-CU-UP) , a RAN intelligent controller (near-real time or non-real time) hosting software or software plug-ins, such as a near-real time control application (e.g., xApp) or a non-real time control application (e.g., rApp) , or any combination thereof (the adjective “open” designating support of an ORAN specification) . The network node may support a specification by, for example, supporting an interface defined by the ORAN specification, such as an A1, F1, W1, E1, E2, X2, Xn interface, an open fronthaul user plane interface, or an open fronthaul management plane interface. Moreover, an ORAN access node may be a logical node in a physical node. Furthermore, an ORAN network node may be implemented in a virtualization environment in which one or more network functions are virtualized. For example, the virtualization environment may include an O-Cloud computing platform orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2 interface defined by the O-RAN Alliance or comparable technologies.

[0148] A network node may also include one or more (or all) parts of a distributed radio base station such as centralized digital units, distributed units (e.g., in an O-RAN access node) and / or remote radio units (RRUs) , sometimes referred to as Remote Radio Heads (RRHs) . Such remote radio units may or may not be integrated with an antenna as an antenna integrated radio. Parts of a distributed radio  base station may also be referred to as nodes in a distributed antenna system (DAS) . In some embodiments, the present disclosure may be implemented in a virtualization environment in which functions implemented by some embodiments may be virtualized. In the present context, virtualizing means creating virtual versions of apparatuses or devices which may include virtualizing hardware platforms, storage devices and networking resources. As used herein, virtualization can be applied to any device described herein, or components thereof, and relates to an implementation in which at least a portion of the functionality is implemented as one or more virtual components. Some or all of the functions described herein may be implemented as virtual components executed by one or more virtual machines (VMs) implemented in one or more virtual environments hosted by one or more of hardware nodes, such as a hardware computing device that operates as a network node, UE, core network node, or host. Further, in embodiments in which the virtual node does not require radio connectivity (e.g., a core network node or host) , then the node may be entirely virtualized. In some embodiments, the virtualization environment includes components defined by the O-RAN Alliance, such as an O-Cloud environment orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2 interface. Virtualization may facilitate distributed implementations of a network node, UE, core network node, or host.

[0149] References in the present disclosure to “one embodiment” , “an embodiment” and so on, indicate that the embodiment described may include a particular feature, structure, or characteristic, but it is not necessary that every embodiment includes the particular feature, structure, or characteristic. Moreover, such phrases are not necessarily referring to the same embodiment. Further, when a particular feature, structure, or characteristic is described in connection with an embodiment, it is submitted that it is within the knowledge of one skilled in the art to implement such feature, structure, or characteristic in connection with other embodiments whether or not explicitly described.

[0150] It should be understood that, although the terms “first” , “second” and so on may be used herein to describe various elements, these elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element from another. For example, a first element could be termed a second element, and similarly, a second element could be termed a first element, without departing from the scope of the disclosure. As used herein, the term “and / or” includes any and all combinations of one or more of the associated listed terms.

[0151] The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to limit the present disclosure. As used herein, the singular forms “a” , “an” and “the” are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. It will be further understood that the terms “comprises” , “comprising” , “has” , “having” , “includes”  and / or “including” , when used herein, specify the presence of stated features, elements, and / or components, but do not preclude the presence or addition of one or more other features, elements, components and / or combinations thereof. The terms “connect” , “connects” , “connecting” and / or “connected” used herein cover the direct and / or indirect connection between two elements. It should be noted that two blocks shown in succession in the above figures may, in fact, be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in the reverse order, depending upon the functionality involved.

[0152] The present disclosure includes any novel feature or combination of features disclosed herein either explicitly or any generalization thereof. Various modifications and adaptations to the foregoing exemplary embodiments of this disclosure may become apparent to those skilled in the relevant arts in view of the foregoing description, when read in conjunction with the accompanying drawings. However, any and all modifications will still fall within the scope of the non-Limiting and exemplary embodiments of this disclosure.

Claims

1.A performance evaluator (51) at a radio unit (50) , the performance evaluator (51) comprising:a first parameter calculating module (511) configured to calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates passive intermodulation, PIM;a second parameter calculating module (512) configured to calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit; andan evaluating module (513) configured to evaluate a performance of the PIM cancellation, PIMC, based on the first parameter and the second parameter.2.The performance evaluator (51) of claim 1, wherein the radio unit (50) comprises: a PIMC module (52) configured to cancel the PIM in the reception signal;wherein the PIMC module (52) comprises a time delay estimation, TDE, module (521) configured to estimate a first time delay for the PIMC;wherein the evaluating module (513) comprises a third parameter calculating module (5131) configured to calculate a third parameter corresponding to a first PIM model based on the first parameter and the second parameter; andwherein the evaluating module (513) is further configured to evaluate the performance of the PIMC based on the third parameter.3.The performance evaluator (51) of claim 2, wherein the third parameter calculating module (5131) is further configured to multiply the first parameter and one minus the second parameter to obtain the third parameter.4.The performance evaluator (51) of any of claims 1-3, wherein the first parameter calculating module (511) comprises:a first power calculating module (5111) configured to calculate the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter; andwherein the second parameter calcualting module (512) comprises:a second power calculating module (5121) configured to calculate the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.5.The performance evaluator (51) of any of claims 1-4, wherein the first parameter calculating module (511) comprises:a first power normalizing module (5112) configured to normalize the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter; andwherein the second parameter calculating module (512) comprises:a second power normalizing module (5122) configured to normalize the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.6.The performance evaluator (51) of claim 5, further comprising:a sync capturing module (514) configured to capture a first set of time-series data samples of the transmission signal, and a second set of time-series data samples of the reception signal.7.The performance evaluator (51) of claim 6, wherein the first power calculating module (5111) is further configured to calculate a first average value of the traffic power of the first set of time-series data samples; andthe first power normalizing module (5112) is further configured to divide the first average value by a first maximum value of the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter; andwherein the second parameter calcualting module (512) is further configured to calculate a second average value of the traffic power of the second set of time-series data samples; andthe second power normalizing module (5122) is further configured to divide the second average value by a second maximum value of the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.8.The performance evaluator (51) of any of claims 2-7, further comprising:a delaying module (515) configured to delay the reception signal by at least the first time delay.9.The performance evaluator (51) of claim 8, wherein the delaying module (515) is further configured to delay the reception signal by a second time delay and / or a third time delay;wherein the second time delay is a transfer delay of the transmission signal between the sync capturing module (514) and the TDE module (521) ; andthe third time delay is a transfer delay of the reception signal between the sync capturing module (514) and the TDE module (521) .10.The performance evaluator (51) of any of claims 1 to 9, wherein the evaluating module (513) comprises:a PIM model memory (5133) configured to store a second PIM model corresponding to a fourth parameter.11.The performance evaluator (51) of claim 10, wherein the evaluating module (513) further comprises:a replacing module (5132) configured to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on at least one of a comparision result between the third parameter and the fourth parameter, a comparision result between the third parameter and a first threshold, and a comparision result between the third parameter and a second threshold;wherein the first threshold is greater than the second threshold.12.The performance evaluator (51) of claim 11, wherein the replacing module (5132) is further configuerd to replace the second PIM model with the first PIM model for storing based on the determination that time duration during which the second PIM model has been stored exceeds a time period threshold.13.The performance evaluator (51) of any of claims 1 to 12, wherein the radio unit (50) is for use in a base station.14.A method performed by a performance evaluator at a radio unit, the method comprising:calculating (1301) a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates passive intermodulation, PIM;calculating (1302) a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit; andevaluating (1303) a performance of PIM cancellation, PIMC, based on the first parameter and the second parameter.15.The method of claim 14, wherein the radio unit comprises: a PIMC module configured to cancel the PIM in the reception signal;wherein the PIMC module comprises a time delay estimation, TDE, module configured to estimate a first time delay for the PIMC;wherein evaluating (1303) the performance of the PIMC based on the first parameter and the second parameter comprises calculating (1501) a third parameter corresponding to a first PIM model based on the first parameter and the second parameter; andevaluating (1502) the performance of the PIMC based on the third parameter.16.The method of claim 15, wherein calculating (1501) the third parameter based on the first parameter and the second parameter comprises multiplying the first parameter and one minus the second parameter to obtain the third parameter.17.The method of any of claims 14-16, wherein calculating (1301) the first parameter comprises calculating the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter; andwherein calcualting (1302) the second parameter comprises calculating the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.18.The method of any of claims 14-17, wherein calculating (1301) the first parameter comprises normalizing the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter;  andwherein calculating (1302) the second parameter comprises normalizing the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.19.The method of claim 18, further comprising:capturing (1401) a first set of time-series data samples of the transmission signal and a second set of time-series data samples of the reception signal.20.The method of claim 19, wherein calculating the traffic power of the transmission signal comprises calculating a first average value of the traffic power of the first set of time-series data samples; andnormalizing the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter comprises dividing the first average value by a first maximum value of the traffic power of the transmission signal to obtain the first parameter; andwherein calculating the traffic power of the reception signal comprises calculating a second average value of the traffic power of the second set of time-series data samples; andnormalizing the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter comprises dividing the second average value by a second maximum value of the traffic power of the reception signal to obtain the second parameter.21.The method of any of claims 14 to 20, further comprising:delaying (1402) the reception signal by at least the first time delay.22.The method of claim 21, wherein delaying (1402) the reception signal by at least the first time delay further comprises:delaying the reception signal by a second time delay and / or a third time delay;wherein the second time delay is a transfer delay of the transmission signal between the sync capturing module and the TDE module; andthe third time delay is a transfer delay of the reception signal between the sync capturing module and the TDE module.23.The method of any of claims 14 to 22, further comprising:storing (1403) a second PIM model corresponding to a fourth parameter.24.The method of claim 23, wherein evaluating (1502) the performance of PIMC based on the further comprises:replacing the second PIM model with the first PIM model for storing based on at least one of a comparision result between the third parameter and the fourth parameter, a comparision result between the third parameter and a first threshold, and a comparision result between the third parmater and a second threshold;wherein the first threshold is greater than the second threshold.25.The method of claim 24, wherein replacing the second PIM model with the first PIM model for storing further comprises replacing the second PIM model with the first PIM model for storing based on the determination that time duration during which the second PIM model has been stored exceeds a time threshold.26.The method of any of claims 14 to 25, wherein the radio unit is for use in a base station.27.A performance evaluator at a radio unit (160) , the performance evaluator (161) comprising:processing circuitry (1611) and a memory (1612) , the performance evaluator configured to:calculate a first parameter based on traffic power of a transmission signal that generates passive intermodulation, PIM;calculate a second parameter based on traffic power of a reception signal in a reception path of the radio unit; andevaluate a performance of PIM cancellation, PIMC, based on the first parameter and the second parameter.28.The performance evaluator (161) of claim 27, wherein the performance evaluator (161) is configuredto perform the method of any of claims 14 to 26.29.A radio unit (50, 160) comprising:a performance evaluator (51, 161) of any of claims 1 to 13 and 27 to 28.30.A computer readable storage medium storing thereon instructions which when executed by processing circuitry (1611) , cause the performance evaluator (51, 161) to perform the method of any of claims 14 to 26.

Images