本发明专利技术涉及一种基于压缩感知的直扩序列码分多址上行链路信道参数估计方法及装置，属于通信信号处理技术领域。该装置包括并行多通道压缩感知接收和PA-SLSS迭代搜索两个模块：并行多通道压缩感知接收模块用于将接收信号与一组满足RIP条件的观测函数相乘、积分、采样，得到观测向量；PA-SLSS迭代搜索模块调用预先生成的等效字典矩阵，使用最小二乘法，检验并行多通道压缩感知接收模块输出的观测向量对于等效字典矩阵列向量组的线性表示，得到信道参数估计结果。对比现有技术，本发明专利技术利用直扩序列码分多址上行链路信号的结构化特性及其在扩频域固有的稀疏特性，应用压缩感知技术对信号进行采样，其采样速率低于Nyquist速率，由此降低了对ADC前端的要求。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及压缩感知技术，具体涉及一种基于压缩感知的直扩序列码分多址上行 链路信道参数估计方法及装置，属于通信信号处理
技术介绍
现代电子技术的高速发展，空间电磁环境日益复杂，频道相对拥挤，在军事通信 中，更加面临着各种人为干扰。为了增强通信系统的可靠性，增加信道容量，直接序列扩频 码分多址（Direct-SequenceCodeDivisionMultiple-Access,DS-CDMA)受到了广泛重 视。DS-CDM体制不仅是民用3G移动无线通信标准的核心，同时还在军用电台、船舶和航 空器组网通信中得到了广泛运用。DS-CDM体制的基础是直接序列扩频（DirectSequence SpreadSpectrum，DSSS)技术。DSSS发送端将窄带、低速的信息码流与宽带、高速的地址码 流相乘，得到宽带、高速的扩频信号，再经过正常的变频放大发送出去；DSSS接收端将接收 到的扩频信号与一个完全相同的地址码流做相关，就能恢复出原始信息码流。地址码流的 速率与信息码流的速率之比称之为"扩频比"。扩频比越大，DS-CDM系统的用户容量、抗干 扰能力和保密性越强。 但是，在信息码流速率相同的情况下，扩频比越大，DSSS信号的带宽越大。根据传 统的Nyquist采样定理，对一个信号的最低无失真采样率等于其带宽的两倍。随着DSSS信 号的带宽增大，数字化接收机前端模数转换器（ADC)的采样速率也必须随之提高。高速ADC 价格昂贵，且面临发达国家对我国的禁运压力，日益成为进一步提升DS-CDM系统性能的 主要瓶颈。另一方面，人们采用直接序列扩频码分多址（DS_CDMA，DirectSequence-Code DivisionMultipleAccess)技术进行扩展频谱通信。DS-CDMA通过将携带信息的窄带 信号与高速扩频码信号相乘而获得的宽带扩频信号，具有抗窄带干扰和保密性好的优点， 但也存在多址干扰及多径效应的问题。 DS-CDMA上行链路指多个用户向同一基站异步传输信号的过程，用户之间使用不 同扩频码，彼此之间存在多址干扰，同时每一个用户发出的宽带扩频信号经过信道传输时 存在多径效应。为了克服多径信道和多址干扰的影响，基站需要对每个用户上行信道的多 径延迟及复增益做出估计。 DS-CDMA系统的用户容量和保密性与每个用户的扩频比密切相关。根据Nyquist 采样定律，接收机为了无失真地接收信号，需要以不低于信号的带宽两倍的速率进行采样。 随着当今无线通信系统的发展，信号的带宽越来越宽，这就对接收机前端ADC提出了很高 的要求。在直接序列扩频通信系统中，由于在扩频过程中，将信号带宽进一步地展宽，使得 接收机按照Nyquist采样定律进行采样变得非常困难，这样会增加采样成本和采样复杂 度。另外，在扩频之后，即便系统能够以Nyquist速率进行采样，所采得的数据量也会相 当的大，这就要耗费后续的数字化处理资源和时间。传统的直接序列扩频通信系统仍以 Nyquist速率进行采样，但是，随着信号频率的提高，系统的ADC部分的采样速率开始逼近 物理极限，会造成提高设计难度和增加成本。因此，迫切需要一种方法能够将系统的采样率 降至Nyquist速率以下。 压缩感知理论出现于2005-2006年，该理论指出：利用某个选定的观测矩阵可把 一个稀疏的高维信号投影到低维的空间上，并证明了这样的随机投影包含了重建信号的足 够信息。即压缩感知理论利用信号的稀疏性先验条件，通过一定的线性或非线性的解码模 型可以以很高的概率重建原始信号。压缩感知依赖于两个准则：稀疏性和不相关性。 为了表达清晰，首先对本说明书中使用的变量符号表示形式做统一声明。数字类 变量用常规斜体表示，如k，V;矢量类变量用小写斜体加粗表示，如K/>(t)，cv;矩阵类变量 用大写正体加粗表示，如W，?。下标表示对变量的描述限定，分为两种，一种是名词描述， 例如T。，c代表码片（chip)，因此下标使用正体，另一种是数量描述，例如cv，V表示用户数， 是个数量，所以下标使用斜体。空心方头括号表示矢量或矩阵中的元素，如cv]表示矢 量&中的第1个元素，W]表示矩阵W第n行第k列的元素，?]表示矩阵 ?的第m个行向量。带上标的空心字母表示矢量或矩阵集合，其中空心字母表示元素类型， 上标表示矩阵规模，如政MxiV表示M行N列的实数矩阵集合，Cmx1表示长度为M的复数列向 量集合。 关于压缩感知所依赖的两个准则，举例说明如下。假设有一N行K列的实数矩阵 VeRwxk，其列向量组{w]Ik= 1，2,…，K}构成一组基，长度为N的信号向量s在 基W下可表示为S= ，/clh= 其中FeCxl.是长度为K的复系数向量，如 果Y中非零元素的数目Q远小于K，则称s在基W下是稀疏的。有另一M行N列的实数矩 阵#e 其中Q彡MSN，?的任意一行的转置在基W下都是非稀疏的，则称矩阵?对 基屯具有不相关性。如果矩阵①满足约束等距性（RestrictedisometryProperty，RIP) 的条件，则可以作为信号向量s的观测矩阵。将此观测矩阵的M个行向量]|m= 1，2,…，M}作为M个滤波器的系数，与信号向量s对应相乘叠加，得到长度为M的复观测向 量yeCMx1，表示为y= ?s。按照经典理论，必须得知信号向量s中所有N个元素，才能精 确恢复信号向量s，但压缩感知理论指出，当信号向量符合上述稀疏性条件，并且有恰当的 观测矩阵，只要得知长度为M的观测向量y，就可以估计出系数向量Y，进而重建信号向量 s，由此降低采样率。 ShuaiWang,"CompressedReceiverforMultipathDSSS Signals,〃（CommunicationsLetters,IEEE,vol. 18,no. 8,pp. 1359, 1362,Aug. 2014) 一 文 中已证明DS-CDMA信号具有稀疏性，满足压缩感知理论的前提。根据该文所提出DS-CDMA 信号模型，对于单个用户v，长度L的直接序列扩频码为cv]，1 = 1，2,…，L，码片周期 为T。，码片成形波形为g(t)，g(t)单边延续时间是码片周期T。的F倍，因此单个码元可表 示为= _ /7'c).码元周期为Ts。 导频包含^个码元，表示为bv(q)，q= 1，2,…，Qt。如果考虑BPSK调制，则bv(q) 的值可以等于+1或-1。因此用户V的所发送的导频基带信号为用户v发送的导频基带信号经过具有多径效应的信道传输至基站，信道可辨多径 数最多不超过P，P<<K。。在不考虑载波和噪声的情况下，基站接收到的用户V的复基带 信号为： 其中Tvp是用户V发送的信号在第p条径的时延，〇彡Tv,p〈Ts，Yv,p是用户V发 送的信号在第P条径的复增益。 构造用户V的索引向量Ie贱#1，作为Tv，p的量化表示，选取与估计结果精确度和计算复杂度有关。D选取得越大，则估计结果越精确，但计算复杂 度也越大；降低D的取值，可以使计算复杂度降低，但也使估计结果的误差变大。通常取值 在8至32之间。平均量化，认为Tvip= (kViP-l)A。这样做只引入很小的量化误差，却给算法的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于压缩感知的直扩序列码分多址上行链路信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、接收机对DS‑CDMA上行链路复基带信号进行基于压缩感知的多通道采样以获得观测向量y：共分为M条接收通道，每条通道上持续产生一个观测函数且这M个观测函数所组成的观测函数组需要满足RIP条件；将观测函数和接收信号s(t)相乘并积分，积分时间为T，得到M个采样结果，组成观测向量其中，T表示导频信号的观察长度；步骤二、根据V个用户的直接序列扩频码、码片成形波形及导频码，首先，分别构造V个字典矩阵表示为：n＝1，2，...，N；k＝1，2，...，K0；v＝1，２，...，V；其中，Qt表示导频中包含的码元个数，bv(q)表示第v个用户的导频序列，uv(t)表示v用户单个码元的直接序列扩频波形，fNSR表示Nyquist速率，Ts表示码元周期，Δ表示字典矩阵相邻列向量之间的延迟差，N表示在观察长度内以Nyquist速率采样的采样点数，K0表示用户所发出基带信号到达基站所经过的所有可能出现的多径总数；然后，构造观测矩阵其M个行向量分别是M个的fNSR速率采样结果：最后，定义用户v的等效字典矩阵Λv：对于系统中的V个用户，共有V个等效字典矩阵；步骤三、准备进入有导频协助的结构化最小二乘搜索(PA‑SLSS)，对迭代中的各变量进行初始化：构造V个预测索引向量预测复增益向量和预测字典矩阵用来存放对V个用户的信道估计的结果；其初始值都为零，即设置阶段迭代次数Z；设置阶段迭代序号z＝1；设置用户编号v＝1；设置可辨多径编号p＝1；步骤四、通过下述过程进行PA‑SLSS迭代运算：1.定义残余信号r：r=y-Σv′=1,v≠v′VΛ^v′γ^v′;]]>2.取用户v的等效字典矩阵Λv，以其K0个列向量依次计算其中||·||2表示2‑范数；3.取a(k)最小值所对应的序列值作为一个索引估计值，并计算这个索引估计值对应的复增益估计值4.根据步骤3所得结果对预测索引向量预测复增益向量和预测字典矩阵根据下述公式进行更新：5.赋值p←p+1，并验证是否达到设置的最多可辨多径数P，如果p≤P，令转到步骤2；如果p＞P，转到步骤6；6.赋值v←v+1，并验证是否达到设置的总用户数V，如果v≤V，赋值p←1，转到步骤1；如果v＞V，转到步骤7；7.赋值z←z+1，并验证是否达到设置的阶段迭代次数Z，如果z≤Z，赋值v←1，p←1，转到步骤1；如果z＞Z，转到步骤五；步骤五、输出V个用户在P条可辨多径上的延时和复增益估计结果：用户v第p条可辨多径的延迟的估计值为该条多径的复增益的估计值为其中Δ表示在字典矩阵中相邻列向量之间的延迟差。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：苗夏箐，罗士荀，王帅，安建平，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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