信道估计方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种信道估计方法及系统。应用于包括基站和多小区的大规模MIMO系统，以获得目标基站与目标小区之间的信道，方法包括：步骤S110：目标基站缓存目标小区的用户发送的第1至第n个数据块；步骤S120：目标基站根据缓存的第1至第n个数据块更新目标基站与目标小区之间信道的估计；步骤S130：目标基站将更新后的目标基站与目标小区之间的信道与一阶自回归模块相结合，以获得更优的信道估计值。即在没有增加导频信号长度的基础上获得更优的信道估计值，解决了导频污染。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大规模MIMO通信领域，特别是涉及一种信道估计方法和系统。
技术介绍
所谓大规模MIMO，称之为MassiveMIMO或者叫Large-ScaleMIMO。顾名思义，就是在基站端安装几百根天线(128根，256根或者更多)。与传统的MIMO相比，MassiveMIMO不同之处主要在于，在基站的天线数逐渐增加，直到无穷大时，通常严重影响通信系统性能的热噪声和小区间的干扰将可以被忽略不计，而且最简单的波束成型，比如最大比合并接收机(MRCreceiver)将会变成最优。和LTE相比，同样占用20MHz带宽，MassiveMIMO的小区吞吐率可以达到1200兆比特/秒，频谱利用率达到了史无前例的60比特/秒/赫兹/小区。MassiveMIMO时分双工(TimeDivisionDuplex，TDD)系统作为一种新颖的蜂窝网络结构，由于其可以利用信道的互易性，使得信道训练的开销仅与每个小区的用户数相关，而与基站的天线数无关。因此，当基站天线数趋向无穷时，并不会增加系统的反馈开销，额外增加的天线会提高蜂窝网络的性能。且蜂窝网络中的基站之间都是通过光纤或网线相互通讯连接，基站之间可以很方便的进行互传用户之间的信息，有效地消除周围小区的干扰，提升本小区所有用户的信道估计情况。从信息论的角度看，在MassiveMIMO时分双工(TimeDivisionDuplex，TDD)系统中当基站的天线数趋近于无穷时，信道容量应该是无限大。但是在实际应用的场景中，这并不成立。唯一的限制因素就是导频污染(PilotContamination)。这是由于通常同一小区内各用户的导频信号是正交的，而相邻小区间的导频信号则是复用的。导频污染主要是由各小区用户向各自的基站发送不正交导频训练序列所致。而多小区系统中对特定的基站而言，其对各个信道的估计都是该基站接收信号与导频乘积的一个缩放，而基站在接收信号中无法区分本小区用户和其他小区用户，从而使基站对本小区的信道估计存在误差。目前，消除导频污染有效的方法是使导频信号的长度与用户总的数目成正比，从而使各小区的导频信号完全正交，当各小区的导频信号完全正交时,可以利用信道的互易性消除小区之间的干扰。但是这种消除导频污染的方法虽然使得基站对各小区的信道估计更准确，但是由于导频信号长度的增加使得信道容量的大部分资源用来传输导频信号，而实际用于传输有用数据的信道容量变得有限。
技术实现思路
基于此，有必要针对目前的导频污染问题，提供一种信道估计方法和系统。一种信道估计方法，应用于包括基站和多小区的大规模MIMO系统，以获得目标基站与目标小区之间的信道，其特征在于，所述方法包括：步骤S110：所述目标基站缓存所述目标小区的用户发送的第1至第n个数据块；步骤S120：所述目标基站根据缓存的所述第1至第n个数据块更新所述目标基站与所述目标小区之间信道的估计；步骤S130：所述目标基站将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道与一阶自回归模块相结合，以获得更优的信道估计值。在其中一个实施例中，所述方法还包括：所述目标基站将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道进行线性组合，以获得更优的信道估计值。在其中一个实施例中，所述方法还包括：所述目标基站根据所述获得更优的信道估计值及一阶自回归模型恢复出所述目标小区的用户发送的数据块；其中，h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区中的k个用户。在其中一个实施例中，所述方法还包括：所述目标基站基于一阶自回归模型及更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道预测当前时刻的信道；其中，h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区中的k个用户。在其中一个实施例中，所述方法还包括：所述目标基站判断是否有数据块需要继续接收。一种信道估计系统，包括基站和多小区的大规模MIMO系统，用来获得目标基站与目标小区之间的信道，其特征在于，所述目标基站包括：数据缓存模块、信道更新模块及更优信道获得模块；所述数据缓存模块，用于缓存所述目标小区的用户发送的第1至第n个数据块；所述信道更新模块与所述数据缓存模块连接，用于根据缓存的所述第1至第n个数据块更新所述目标基站与所述目标小区之间信道的估计；所述更优信道获得模块与所述信道更新模块连接，用于将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道与一阶自回归模型相组合，以获得更优的信道估计值。在其中一个实施例中，所述目标基站还包括当前时刻信道预测模块，所述当前时刻信道预测模块所述信道更新模块连接，用于基于一阶自回归模型及更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道预测当前时刻的信道；其中，h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区中的k个用户。在其中一个实施例中，所述目标基站还包括判断模块；所述判断模块与所述数据缓存模块连接，用于判断是否有数据需要继续接收。上述信道估计方法，通过目标基站缓存目标小区的用户发送的第1至第n个数据块，并根据缓存的数据块更新目标基站与目标小区之间的信道，进一步地，目标基站将更新后的信道与一阶自回归模型相结合，以获得更优的信道估计。即上述信道估计方法，在没有增加导频信号长度的基础上，通过缓存的数据块与一阶自回归模型相结合的方法获得更优的信道估计，解决了导频污染问题。附图说明图1为多小区的大规模MIMO中的蜂窝网络的局部示意图；图2为一实施例的信道估计方法流程图；图3为一实施例蜂窝网络中一基站的模块图。具体实施方式本专利技术的目的在于提供一种信道估计方法，该信道估计方法适用于大规模MIMO系统中，通过实施本专利技术提供的信道估计方法能有效地降低大规模MIMO系统中的导频污染，从而使基站对信道的估计更准确，进一步地使基站更准确地恢复出用户发送的数据。如图1所示，为一个蜂窝网络的局部示意图。在实际中，一个蜂窝网络里有多个小区，每个小区都设置有一个基站。在图1中只示出了一个蜂窝网络中的三个小区示意图。为了方便描述，现假定图1中的蜂窝网络有L个小区，每个小区的覆盖半径均为R米，每个小区设置有一个基站且每个小区的基站均带有N根天线。每个小区有K个用户，每个用户携带的设备只有1根天线。在本实施例中，选取小区11进行分析，则其余L-1个小区均为干扰小区，基站110的接收模型为：其中，为基站11缓存的小区11的用户发送的第1个至第n+1个数据块，为导频信号，H1为小区11与基站110之间的信道，为基站110与其余L-1个小区的干扰数据。且在本实施例中，为了节省带宽，各个小区复用相同的导频信号且基站110与小区11之间信道的变化采用一阶自回归模型：其中h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区中的k个用户。在实际中，经验证，一阶自回归模型可以很好地扑捉蜂窝网络中信道的变化情况，并且由于用户移动速度有限，信道变化比较缓慢，上述的0.98≤αl,k≤1。具体地，本实施例以基站110接收到小区11的用户发送的第n+1个数据块开始分析，其具体的信道估计方法流程如图2所示。图2为本专利技术一实施例的信道估计方法，由图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信道估计方法，应用于包括基站和多小区的大规模MIMO系统，以获得目标基站与目标小区之间的信道，其特征在于，所述方法包括：步骤S110：所述目标基站缓存所述目标小区的用户发送的第1至第n个数据块；步骤S120：所述目标基站根据缓存的所述第1至第n个数据块更新所述目标基站与所述目标小区之间信道的估计；步骤S130：所述目标基站将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道与一阶自回归模块相结合，以获得更优的信道估计值。

【技术特征摘要】
1.一种信道估计方法，应用于包括基站和多小区的大规模MIMO系统，以获得目标基站与目标小区之间的信道，其特征在于，所述方法包括：步骤S110：所述目标基站缓存所述目标小区的用户发送的第1至第n个数据块；步骤S120：所述目标基站根据缓存的所述第1至第n个数据块更新所述目标基站与所述目标小区之间信道的估计；步骤S130：所述目标基站将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道与一阶自回归模块相结合，以获得更优的信道估计值。2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述方法还包括：所述目标基站将更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道进行线性组合，以获得更优的信道估计值。3.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，所述方法还包括：所述目标基站根据所述获得更优的信道估计值及一阶自回归模型恢复出所述目标小区的用户发送的数据块；其中，h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区中的k个用户。4.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述方法还包括：所述目标基站基于一阶自回归模型及更新后的所述目标基站与所述目标小区之间的信道预测当前时刻的信道；其中，h、w均是N×1的向量，α是一个标量，且大于0小于1，n代表的是当前时刻，l，k分别代表第l个小区...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海，王锐，王伟，陈万里，朱晓丹，李风从，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44