大规模MIMO系统中基于TLS‑ESPRIT算法的二维DOA估计技术方案

本发明专利技术公开一种大规模MIMO系统中利用总体最小二乘ESPRIT算法实现二维波达方向估计的方法，该方法首先根据大规模MIMO系统接收信号模型，将面阵分割为两个部分重叠的子阵，使其满足ESPRIT算法所要求的阵列移不变性；然后根据1D ESPRIT算法计算子阵列的信号子空间，进而根据TLS准则，估计出仰角信息；最后利用其中一子阵的方向矩阵来实现方位角估计，并自动与仰角配对。本发明专利技术采用TLS‑ESPRIT算法的思想有效地解决了大规模MIMO系统中二维DOA估计问题，不但能够自动实现方位角和仰角配对，而且计算复杂度相对较低。

【技术实现步骤摘要】
大规模MIMO系统中基于TLS-ESPRIT算法的二维DOA估计
本专利技术主要涉及未来移动通信

技术介绍
未来移动数据业务量将呈指数增长，传统的MIMO技术并不能满足这样的需求。2010年底，贝尔实验室科学家ThomasL.Marzetta提出了大规模MIMO(LargeScaleMIMO)，也叫MassiveMIMO的概念。大规模MIMO作为一种未来无线通信系统的关键技术，在基站端配置数目庞大的天线，以深度挖掘利用空间维度无限资源，提升系统频谱效率和功率。大规模MIMO系统通常在基站端采用面阵，圆柱形阵或异形阵。在大规模MIMO系统中，由于基站的多天线配置，导致基站获取信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)十分困难，传统基站预编码完全依赖于信道反馈已不再适用。2D(二维)DOA估计为信道预编码提供了精确的空域信息,使得最优下行预编码的实现成本额大幅度降低。在众多大规模MIMO基站天线配置中，URA相对简单，同时能够充分利用水平维度和垂直维度所提供的空间信息，因此，更适合在大规模MIMO系统中应用。在URA配置下，接收信号同时包含垂直维度和水平维度信息，2D波达方向估计就是要实现来波信号水平维的方位角和垂直维的仰角估计。波达方向估计作为阵列信号处理的重要研究内容之一，在声纳，雷达，无线通信系统等领域具有重要的应用价值。目前，现有的1DDOA估计理论已经发展得相对成熟，1DDOA估计方法如多重信号分类(MultipleSignalClassification,MUSIC)算法，旋转不变子空间算法(EstimatingSignalParameterviaRotationalInvarianceTechniques,ESPRIT)算法应用比较广泛，但是在二维估计中难以得到实际应用。同1D(一维)DOA相比，2DDOA能够更好地表述信号空间位置，因此研究2DDOA更具有实际意义。利用经典MUSIC算法进行二维估计时，需要进行谱峰搜索，运算量大，且消耗大量的时间。二维ESPRIT算法较好地解决了这一问题，但是需要对最终的结果进行配对才能得到有效的角度估计。一方面，由于天线数的增多以及2DDOA估计中参数维数的增加，导致估计过程中计算复杂度的增加。如果依然采用传统的子空间类算法如2DMUSIC,2DESPRIT算法估计角度，将会面临算法复杂、计算量大以及角度配对等问题，使其不能用于实际测向系统；另一方面，由于噪声的干扰，采样信号本身存在误差。现有的大多数DOA估计算法直接将采样信号作为信号本身进行运算，不符合实际测向环境。
技术实现思路
本专利技术针对目前二维DOA估计方法存在的不足，提出了大规模MIMO系统中基于TLS-ESPRIT算法的二维DOA估计方法，采用TLS-ESPRIT算法的思想有效地解决大规模MIMO系统中二维DOA估计问题，不但能够自动实现方位角和仰角配对，而且计算复杂度相对较低。本专利技术是在基站端采用URA，以接收不同方向来波。根据大规模MIMO系统的接收信号模型，首先将面阵分割为两个部分重叠的子阵，使其满足ESPRIT算法要求的阵列移不变性；然后根据1DESPRIT算法计算子阵列的信号子空间；再利用TLS准则，在噪声扰动条件下，估计精确的仰角信息；最后通过其中一子阵的方向矩阵来完成方位角估计，并自动与仰角配对。本专利技术包括如下步骤：步骤一：基站采用M×N维URA，考虑面阵位于XOZ平面，假设有K个信源入射到此阵列，阵列接收信号模型如下所示：X＝AS+N其中X为MN×1维阵列接收信号矢量，S为K×1维空间信号矢量，N为MN×1高斯白噪声矢量，A为MN×K维方向矩阵，具体形式如下：其中表示克劳罗克内积，a(ui)为X方向的方向矢量，a(vi)为Z方向的方向矢量。步骤二：考虑基站端天线阵列位于XOZ平面，延Z方向将M×N维URA划分为具有移不变性的两个子阵，由于子阵1和子阵2的方向矩阵相差一个旋转因子Φ，而该旋转因子仅包含仰角信息，具体如下：Φ＝diag[exp(-2πdcosθ1/λ)exp(-2πdcosθ2/λ)...exp(-2πdcosθK/λ)]其中d为阵元间距，λ为波速，θi，i＝1,2,3...K表示第i个用户的仰角。步骤三、根据1DESPRIT算法计算阵列的信号子空间Es，定义选择矩阵J1,J2，从中选出两个子阵对应的信号子空间具体过程如下：定义则有：则子阵1和子阵2对应的信号子空间为：步骤四、考虑存在噪声扰动，根据TLS准则，估计出仰角信息，具体表示如下：根据TLS准则，定义:对进行特征值分解：并将E分解成K×K的子矩阵，即：计算并对Ψ进行特征值分解：Ψ＝HΩH-1＝TΦT-1Ω中特征值λi,i＝1,2...K对应矩阵Φ中的对角线元素，H＝T,计算仰角估计值：θi＝arccos{angle(λi)λ/2πd}其中d为阵元间距，λ为波速，θi，i＝1,2,3...K表示第i个用户的仰角，()H表示求取矩阵的共轭转置，()-1表示求取矩阵的逆。步骤五、子阵1的方向矩阵可由信号子空间与满秩矩阵H的乘积表示，利用其方向矩阵的列向量即可估计方位角，具体公式如下：中的第i，i＝1,2...K列向量满足：其中表示第i列前1:M(N-2)个元素，表示第i列后N-1:M(N-1)个元素。令根据上式即可估计出方位角φ：φi＝arccos(angle(bi)λ/(2πdsinθi))本专利技术考虑了采样信号存在的噪声干扰，利用TLS准则，估计精确的仰角；通过方向矩阵列向量旋转不变关系完成方位角估计。本专利技术仅利用1DDOA估计算法实现2D角度估计，有效地降低了计算复杂度，并且能够实现角度自动配对。附图说明图1为本专利技术提出的大规模MIMO系统中2DDOA方法的流程框图；图2为大规模MIMO3D模型示意图；图3为基站端采用的URA划分示意图；图4为本专利技术提出的大规模MIMO系统中基于TLS-ESPRIT算法的二维DOA估计方法流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述：图1所示为本专利技术提出的大规模MIMO系统中2DDOA方法的流程框图，基站端配置M×N维URA，其中M表示URA水平维天线数，N表示URA垂直维天线数，保证每一根发射天线都能够同时处理水平维度与垂直维度上的信息，用户端发送信号为K个。根据大规模MIMO系统的接收信号模型，首先将面阵划分为两个部分重叠的子阵，通过1DESPRIT算法计算子阵列的信号子空间；然后利用TLS准则，估计仰角信息；最后利用其中一子阵的方向矩阵来完成方位角估计，并实现自动配对。图2为大规模MIMO3D模型示意图，基站高度为h，用户高度为hu，基站端配置位于X-Z平面的M行N列URA，阵元间距为d,发送信号个数为K。对于每一个发送信号都有一个方位角φ和仰角θ与之对应，系统模型如下所示：X＝AS+N其中X为MN×1维阵列接收信号矢量，S为K×1维空间信号矢量，N为MN×1高斯白噪声矢量，A为MN×K维方向矩阵，具体形式下：a(ui)＝[1exp(-j2πdsinθicosφi/λ)...exp(-j(M-1)2πdsinθicosφi/λ)]Ta(vi)＝[1exp(-j2πd本文档来自技高网...

【技术保护点】
大规模MIMO系统中基于TLS‑ESPRIT算法的2D DOA估计方法，其特征在于，包括步骤：基站端采用M×N维均匀矩形面阵(URA)，根据大规模MIMO系统的接收信号模型，首先将面阵划分为两个部分重叠的子阵，使其满足ESPRIT算法要求的阵列移不变性；进而根据1D ESPRIT算法计算子阵列的信号子空间；然后利用TLS准则，实现仰角估计；最后利用其中一子阵的方向矩阵估计对应的方位角。

【技术特征摘要】
1.大规模MIMO系统中基于TLS-ESPRIT算法的二维DOA估计方法，其特征在于，包括步骤：基站端采用M×N维均匀矩形面阵URA，根据大规模MIMO系统的接收信号模型，首先将面阵划分为两个部分重叠的子阵，使其满足ESPRIT算法要求的阵列移不变性；进而根据一维ESPRIT算法计算子阵的信号子空间；然后利用TLS准则，实现仰角估计；最后利用其中一子阵的方向矩阵估计对应的方位角；所述两个部分重叠的子阵为子阵1和子阵2，具有移不变性的两个子阵，两子阵阵元数相同，子阵1和子阵2的方向矩阵相差一个旋转因子Φ，该旋转因子仅包含仰角信息θ，具体形式如下：A1Φ＝A2Φ＝diag[exp(-2πdcosθ1/λ)exp(-2πdcosθ2/λ)...exp(-2πdcosθK/λ)]其中A1,Α2分别为子阵1和子阵2的方向矩阵，d为阵元间距，λ为波速，θi，i＝1,2,3...K表示第i个用户的仰角；所述根据1DESPRIT算法计算子阵的信号子空间是：根据一维ESPRIT算法，对子阵采样数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到信号子空间Es，定义选择矩阵J1,J2,从Es中选出与子阵1和子阵2相对应的信号子空间和即：2.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：景小荣，李宁，张祖凡，陈前斌，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;85