一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法技术

一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法，包括：步骤1、构造MIMO系统信道模型；步骤2、基站接收到数据后，利用FFT算法对接收数据做离散傅里叶变换；步骤3、对步骤2所获得的接收信号空间离散谱通过内插的方法重构接收信号的连续空域谱；步骤4、分析步骤3获得的信号连续空域谱，估计在不同物理路径上接收信号的到达角及幅度衰减；本发明专利技术提出的方法是利用FFT算法，得到信号的空域离散谱，然后利用补零和内插技术来获得信号的连续空域谱，可以更精准的恢复出接收信号的空间连续谱。最后根据连续空域谱的峰值可以估计出信号通过物理信道到达基站时的入射角参数与幅度大小。该算法复杂度低，同时不存在导频污染的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法
本专利技术涉及无线通信系统领域，尤其涉及一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法。
技术介绍
MIMO(multipleinputmultipleoutput)技术是一种提高信道容量和对付信道衰落的方法，它已经被第三代和第四代(3G，4G)无线通信系统所采用，但是当前大部分MIMO系统所获得的系统容量提升和传输可靠性根本无法满足未来对无线业务的增长需求。为此，大规模MIMO(MassiveMIMO)的概念被提出。由于大规模MIMO在基站端配置了几十个甚至上百个低功率天线阵元，因此可以提供充分的空间自由度，不仅使信道容量提高至10倍的数量级，还可以将系统的能量效率提高至100倍的数量级。此外，大规模MIMO系统对硬件需求的门槛较低，因此更加适合实际应用，同时它可以简化媒体接入控制层协议，提高系统的抗干扰鲁棒性。大规模MIMO中容量增长的最根本的原因是多天线系统的复用增益，但是获得空间复用增益的前提是基站具有精准的信道状态信息(CSI：ChannelStateInformation)。因此，如何有效地获取CSI成为所有大规模MIMO系统获得实际应用的最关键问题。针对传统的MIMO系统，存在很多获取信道状态信息的方法。针对MIMO信道建模方面，具有丰富散射的统计信道模型就一直是MIMO系统建模、分析、模拟的有效数学模型，该模型借助于对信道矩阵每一项H(m,n)(m,n分别为发送和接收端的阵元序号)的估计来获取CSI，并进一步使用信道矩阵H进行MIMO系统的容量分析。但是对于大规模MIMO系统，随着矩阵维数和阵元个数的增加，这些信道估计策略有很高的计算复杂度。因此，它们很难将它们应用到大规模MIMO系统中，获取精确的CSI。此外，针对大规模MIMO系统的研究主要集中在如何提高其性能，如何在接收端进行信号处理与检测等方面展开的，而且对大规模MIMO系统的研究都是在假设CSI已知的情形下，对CSI获取的研究比较缺乏。
技术实现思路
本专利技术为了有效地估计大规模MIMO系统的信道参数，使用变换域的方法，基于FFT快速算法，提出了一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法。因此，本专利技术采用以下技术方案。一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法，优选的，所述方法包括以下步骤：步骤1、构造MIMO系统信道模型；在典型的现代蜂窝系统中，假设基站布置二维大规模平面天线阵，平面天线阵一共配置NR＝M×N个天线阵元，移动用户端为单发送天线NT＝1，将平面天线阵置于X-Z坐标平面，位于坐标(0，0)的天线距离地面高度为h米，移动终端离地高度为hm米，平面天线阵中相邻两天线间的距离为d；在基站端接收到的信号是基站到用户之间多条可分辨路径上接收信号副本的叠加，基站端与用户端之间共具有P条可分辨路径，其中第i条路径表示为xi,1≤i≤P，沿路径i传输的信号与Z轴之间的垂直角设为θi，与X轴之间的水平角设为φi，对于单源信道模型，定义接收信号矩阵为Y∈CM×N；则基站在采样时刻tk的接收数据矩阵可写成下面形式：a(ui)＝[1,exp{j2πui},...,exp{j2π(M-1)ui}]T(2)a(vi)＝[1,exp{j2πvi},...,exp{j2π(M-1)vi}]T(3)上式中，βi＝aiexp{jπ[(M-1)ui+(N-1)vi]}，为路径增益，ai为信号沿路径i传输到达接收天线首根天线产生的幅度衰减和相位延迟，其中，exp{jπ[(M-1)ui+(N-1)vi]}表示信号到达平面阵首根天线与中心天线之间的相位差；定义其中λ为信号波长，N为平稳，零均值的空间复高斯白噪声随机过程的采样矩阵，每个接收天线上的噪声功率为a(ui)和a(vi)分别为平面阵垂直和水平方向的定向矢量；由公式(1)知，信道矩阵H可写成以下形式，得到信道模型：在上述信道模型中，移动端和接收端通过P条空间到达角度为(θi,φi)的传输路径关联，其中，AM(u)＝[a(u1)…a(uP)](M×P)和分别为垂直和水平导向矩阵；Hβ＝diag(β1…βP)，是一个P×P的对角矩阵；可以看出，信道模型是关于βi的线性函数；步骤2、基站接收到数据后，利用FFT算法对接收数据Y(m,n),m＝0,1,…,M-1；n＝0,1,…,N-1做离散傅里叶变换，得到离散空域谱Ys(k,l)；步骤3、对步骤2所获得的接收信号空间离散谱Ys(k,l)，通过内插的方法重构接收信号的连续空域谱；具体计算过程如下所示：其中，为内插函数，空间连续谱变量分别为u和v，主值区间为[-0.5,0.5)，其中u为平面阵垂直方向的空间频率变量，而v则为水平方向的空间频率变量，表示信号在空间阵元方向相邻的两个阵元间传播的波形个数；步骤4、分析步骤3获得的信号连续空域谱，估计在不同物理路径上接收信号的到达角及幅度衰减；具体过程如下：根据步骤3获得的连续空域谱，观察分析连续空域谱谱峰的位置，根据谱峰的位置，估计出信道的方位角参数(θi,φi)；根据谱峰在不同的频率柜中的强度估计出信号的路径增益βi；根据所述方位角参数和路径增益，利用公式(4)恢复出信道矩阵H。本专利技术的有益效果是：本专利技术提出的方法是利用FFT算法，对基站平面天线阵列上接收到的用户数据进行空域二维DFT变换，得到信号的空域离散谱，然后利用补零和内插技术来获得信号的连续空域谱，可以更精准的恢复出接收信号的空间连续谱。最后根据连续空域谱的峰值可以估计出信号通过物理信道到达基站时的入射角参数与幅度大小。由于FFT算法的简单性，所需数据量小，只需一次快拍数据，因此该方法算法复杂度低，同时不存在导频污染的问题。附图说明图1是本专利技术所采用的系统模型。图2是平面阵快拍数据的空间谱。图3是平面阵数据32点FFT的空间谱。图4是通过内插恢复的平面阵数据空间谱。图5是不同FFT点数的参数估计精度。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。1、系统模型在典型的现代蜂窝系统中，假设基站布置二维大规模平面天线阵，如图1所示。平面天线阵一共配置NR＝M×N个天线阵元，移动用户端为单发送天线NT＝1，将平面天线阵置于X-Z坐标平面，位于坐标(0，0)的天线距离地面高度为h米，移动终端离地高度为hm米。平面天线阵中相邻两天线间的距离为d。在基站端接收到的信号是基站到用户之间多条可分辨路径上接收信号副本的叠加。基站端与用户端之间共具有P条可分辨路径，其中第i条路径表示为xi,1≤i≤P，沿路径i传输的信号与Z轴之间的垂直角设为θi，与X轴之间的水平角设为φi，对于单源信道模型，定义接收信号矩阵为Y∈CM×N。则基站在采样时刻tk的接收数据矩阵可写成下面形式：a(ui)＝[1,exp{j2πui},...,exp{j2π(M-1)ui}]T，(2)a(vi)＝[1,exp{j2πvi},...,exp{j2π(M-1)vi}]T，(3)上式中，βi＝aiexp{jπ[(M-1)ui+(N-1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、构造MIMO系统信道模型；在典型的现代蜂窝系统中，假设基站布置二维大规模平面天线阵，平面天线阵一共配置NR＝M×N个天线阵元，移动用户端为单发送天线NT＝1，将平面天线阵置于X‑Z坐标平面，位于坐标(0，0)的天线距离地面高度为h米，移动终端离地高度为hm米，平面天线阵中相邻两天线间的距离为d；在基站端接收到的信号是基站到用户之间多条可分辨路径上接收信号副本的叠加，基站端与用户端之间共具有P条可分辨路径，其中第i条路径表示为xi,1≤i≤P，沿路径i传输的信号与Z轴之间的垂直角设为θi，与X轴之间的水平角设为φi，对于单源信道模型，定义接收信号矩阵为Y∈CM×N；则基站在采样时刻tk的接收数据矩阵可写成下面形式：

【技术特征摘要】
1.一种低复杂度的大规模MIMO信道参数估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、构造MIMO系统信道模型；在典型的现代蜂窝系统中，假设基站布置二维大规模平面天线阵，平面天线阵一共配置NR＝M×N个天线阵元，移动用户端为单发送天线NT＝1，将平面天线阵置于X-Z坐标平面，位于坐标(0，0)的天线距离地面高度为h米，移动终端离地高度为hm米，平面天线阵中相邻两天线间的距离为d；在基站端接收到的信号是基站到用户之间多条可分辨路径上接收信号副本的叠加，基站端与用户端之间共具有P条可分辨路径，其中第i条路径表示为xi,1≤i≤P，沿路径i传输的信号与Z轴之间的垂直角设为θi，与X轴之间的水平角设为φi，对于单源信道模型，定义接收信号矩阵为Y∈CM×N；则基站在采样时刻tk的接收数据矩阵可写成下面形式：a(ui)＝[1,exp{j2πui},...,exp{j2π(M-1)ui}]T(2)a(vi)＝[1,exp{j2πvi},...,exp{j2π(M-1)vi}]T(3)上式中，βi＝aiexp{jπ[(M-1)ui+(N-1)vi]}，为路径增益，ai为信号沿路径i传输到达接收天线首根天线产生的幅度衰减和相位延迟，其中，exp{jπ[(M-1)ui+(N-1)vi]}表示信号到达平面阵首根天线与中心天线之间的相位差；定义其中λ为信号波长，N为平稳，零均值的空间复高斯白噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷锐，王安定，葛丽丽，董芳，
申请(专利权)人：浙江大学城市学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33