一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备技术

本发明专利技术提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备，属于宽带无线通信技术和多天线技术领域。所述设备包括发端码本设计模块、收端码本设计模块和信道估计模块，信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器；预处理模块在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度，角度迭代估计器借鉴Turbo译码原理实现角度估计。角度估计方法包括发送端码本设计、接收端码本设计和信道估计。本发明专利技术在天线数目较少的条件下即可实现高精度角度估计，极大地降低了装置部署天线的成本，降低了角度估计的算法复杂度，减少了接收端的处理时间，适用于大规模天线阵列下的单径毫米波通信系统，具有很好的推广应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种提高角度估计精度的检测方法，尤其是涉及毫米波天线阵列出发角/到达角估计的方法，属于宽带无线通信技术和多天线

技术介绍
为了满足下一代移动通信系统(5G)对高速数据传输率和大容量的需求，需要寻找更大传输带宽的频谱资源和研究高频谱效率的传输技术。毫米波频段的可用传输带宽可超过1GHz，是提供更大传输带宽的潜在频谱资源，因而毫米波通信技术有着广阔的发展前景。毫米波段的通信频段高，信号路径损耗十分严重，相比于微波通信，毫米波通信的信号衰减高达20-40dB左右，链路损耗问题十分突出。由于毫米波的波长较短，毫米波通信系统可以在收发两端同时部署大规模天线阵列，利用波束赋形、相干接收技术获得高的阵列增益来补偿严重的路径损耗。但波束赋形与相干接收都需要准确的信道状态信息，尤其是发送角和到达角信息。同时，由于毫米波频段的射频链路成本高昂，为节省成本，采用大规模天线阵列的通信系统中使用的射频链路数通常远小于天线阵元数目。在射频链路数目远少于天线阵元的硬件约束条件下，传统的空间超分辨率角度估计方法(例如MUSIC/ESPRINT等算法)不能使用。其次，传统的角度估计方法在角度空间离散化时，通常假定角度分布在离散的采样点上，而实际角度分布是连续的。因此，为了满足角度分布在离散的采样点上的假设，在给定载波频率及天线阵元间隔条件下，只能通过增加阵元数来实现。然而，增加天线阵元数不仅增加了硬件成本，同时增大风阻，不利用实际应用。当角度分布不在离散的采样点上时，传统的角度估计算法性能显著下降。对于高频段的毫米波蜂窝系统，为了克服高频段信号衰减严重的缺点，可以通过在收发两端配置大规模天线阵列并采用自适应波束赋形与相干接收技术获得大的阵列增益来提升链路的传输性能，而超分辨的角度估计技术是核心。现有技术主要有：[1]中国专利申请：一种基于空时数据的高分辨目标方位的估计方法，公开号为104392114A，公开日期为2015年3月4日。该方案通过将天线输出的数据在时间域、空间域和延迟域形成相关矩阵，对相关矩阵进行去噪处理，利用循环特征分解方法计算信号子空间，从信号和噪声子空间的关系求解噪声子空间，得到噪声子空间的投影矩阵，基于投影矩阵反解目标方位和俯仰信息。[2]中国专利申请：高精度阵列天线接收系统角度估计的装置及其方法，公开号为102394686A，公开日期为2012年3月28日。该方案通过选择梯度下降法或牛顿法，对各个阵元设置自适应权值，采用MUSIC算法来估计接收信号的到达角度，将与该角度对应的权
值参数作为自适应迭代的初值。计算系统的输出信号功率对权值参数进行自适应迭代；搜索最优的权值向量获得相应的角度值。[3]中国专利申请：一种可扩展的用于均匀圆阵二维到达角的快速估计算法，公开号为104931923A，公开日期为2015年9月23日。该方案提出一种基于均匀圆阵的基于网格的迭代旋转不变技术估计型号参数的算法来获得二维到达角的超分辨估计。采用空间网格划分，利用循环补偿和迭代使用经典ESPRIT算法来进行估计。[4]自适应压缩感知(ACS)算法的角度估计技术，基于二分法逐次减半角度空间，使用空间匹配滤波器搜索多径所在的角度范围，即收发两端多次交互发送训练序列，通过多次迭代，实现角度估计。现有的四种天线阵列角度方法在毫米波信道角度估计应用中都存在局限性。[1][2][3]中所设计的方法虽然属于超分辨的角度估计方法，但都是基于MUSIC/ESPRIT类算法，而MUSIC/ESPRIT算法需要在数字域使用各天线的直接输出。当存在射频链路约束时，各天线的输出经过接收合并后才能在数字域被信道估计模块进行处理，因而MUSIC/ESPRIT类算法无法使用。[4]中给出的基于自适应压缩感知算法的角度估计技术的估计精度受限于物理天线数，且完成估计所需迭代次数较多，相应的估计时延和训练序列的开销较大。因此，如何在射频链路数有限的情况下，设计超分辨率的角度估计方法，在不增加天线阵元数目基础上，实现任意角度分辨率和通用低复杂的精确角度估计，是目前学术界和产业界都非常关注的热点。
技术实现思路
本专利技术为了克服传统角度估计方法对于角度仅仅分布在离散的采样点上的假设的限制，从角度连续分布的实际出发，提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法及设备，针对大规模均匀线性天线阵列下的毫米波通信系统，在不增加天线阵元数目的基础上，实现了高精度的角度估计。本专利技术的基于连续分布的角度估计设备，包括发端码本设计模块、收端码本设计模块和信道估计模块。信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器。发端码本设计模块在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序列，其中R为正整数，训练序列x为全1向量，波束赋形矩阵WB中某一个列向量为第i0行元素为1、其他行元素为0的单位列向量，WB的其他列向量均为0向量。收端码本设计模块设计在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，其中，合并矩阵由随机单位矢量构成，任意两个中的单位矢量均不同，r＝1,2...R。预处理模块对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度。角度迭代估计器通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代，进行角度估计。本专利技术的基于连续分布的角度估计方法，实现步骤如下：步骤1，发送端码本设计，具体为：发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序列；训练序列x为全1向量，R为正整数；波束赋形矩阵WB中某一个列向量为第i0行元素为1、其他行元素为0的单位列向量，WB的其他列向量均为0向量。步骤2，接收端码本设计，具体为：接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，由随机单位矢量构成，任意两个中的单位矢量均不同，r＝1,2...R。步骤3，进行信道估计，具体为：(3.1)接收端对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度；(3.2)通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代，进行角度估计。所述的(3.1)中，设天线到达角和发送角分别表示为θM和θB，然后转换得到角度转换值φM和φB为：φM=sinθM2∈[-12,12),φB=sinθB2∈[-12,12);]]>对区间进行离散化，分为N等分，N为天线数目；则将角度转换值φ表示为其中，φk为整数倍采样角度，是与φ相邻最近的第k个离散角度采样点，k＝1,2,...,N；Δ为小数倍采样角度，是φ与离散点φk之间的偏差；当φ取φB时，N为基站天线数目NB，当φ取φM时，N为移动站天线数目NM。本专利技术的优点与积极效果在于：(1)克服传统角度估计方法对于角度仅仅分布在离散的采样点上的假设的限制，通过在接收端进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为与其最邻近的离散角度采样点估计和其与离散点的偏差估计两部分，即整数倍采样角度信息和小数倍采样角度信息。这种处理方式可以不受天线阵列尺寸的限制，在天线数目较少的条件下，即可实现高精度角度估计，可以超出整数倍均匀角度估计的分辨率下限，极大地降低了装置部署天线的成本。(2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤1，发送端码本设计，具体为：发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序列；训练序列x为全1向量，R为正整数；波束赋形矩阵WB中某一个列向量为第i0行元素为1、其他行元素为0的单位列向量，WB的其他列向量均为0向量；步骤2，接收端码本设计，具体为：接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，由随机单位矢量构成，任意两个中的单位矢量均不同，r＝1,2...R；步骤3，进行信道估计，具体为：(3.1)接收端对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度；(3.2)通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代进行角度估计；所述的(3.1)中，设天线到达角和发送角分别表示为θM和θB，然后转换得到角度转换值φM和φB为：φM=sinθM2∈[-12,12),φB=sinθB2∈[-12,12);]]>对区间进行离散化，分为N等分，N为天线数目；则将角度转换值φ表示为其中，φk为整数倍采样角度，是与φ相邻最近的第k个离散角度采样点，k＝1,2,...,N；Δ为小数倍采样角度，是φ与离散点φk之间的偏差；当φ取φB时，N为基站天线数目NB，当φ取φM时，N为移动站天线数目NM。...

【技术特征摘要】
1.一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤1，发送端码本设计，具体为：发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序列；训练序列x为全1向量，R为正整数；波束赋形矩阵WB中某一个列向量为第i0行元素为1、其他行元素为0的单位列向量，WB的其他列向量均为0向量；步骤2，接收端码本设计，具体为：接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，由随机单位矢量构成，任意两个中的单位矢量均不同，r＝1,2...R；步骤3，进行信道估计，具体为：(3.1)接收端对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度；(3.2)通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代进行角度估计；所述的(3.1)中，设天线到达角和发送角分别表示为θM和θB，然后转换得到角度转换值φM和φB为：φM=sinθM2∈[-12,12),φB=sinθB2∈[-12,12);]]>对区间进行离散化，分为N等分，N为天线数目；则将角度转换值φ表示为其中，φk为整数倍采样角度，是与φ相邻最近的第k个离散角度采样点，k＝1,2,...,N；Δ为小数倍采样角度，是φ与离散点φk之间的偏差；当φ取φB时，N为基站天线数目NB，当φ取φM时，N为移动站天线数目NM。2.根据权利要求1所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征在于，所述的(3.1)中，设为φM相邻最近的第k(k＝1,2,...,NM)个整数倍采样角度，为φB相邻最近的第q(q＝1,2,...,NB)个整数倍采样角度，与φM的偏差记做ΔM，与φB的偏差记做ΔB，记包含到达角或发送角小数倍采样角度的一个对角矩阵为偏差矩阵，表示为ΔM和ΔB如下：ΔM=diag(1ej2πΔM...ejπ(NB-1)ΔMT),ΔB=diag(1ej2πΔB...ejπ(NB-1)ΔBT);]]>信道矩阵其中，β是衰落系数，aM(·)为移动站天线阵列的导向矢量，aB(·)为基站天线阵列的导向矢量；选取离散傅里叶变换为一组正交基，将信道矩阵H中的离散部分进行稀疏表征，则H表示为：其中，FB和FM为离散傅里叶变换矩阵，G为整数倍采样角度的虚拟信道矩阵；经过预处理后接收信号y表示为：其中，g是稀疏度为1的仅包含到达角的整数倍采样角度的虚拟信道向量；为R个时隙收到的合并得到矩阵，z为加性高斯白噪声。3.根据权利要求1或2所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征在于，所述的(3.2)中，实现过程包括：在小数倍采样角度已知的条件下对整数倍采样角度的估计时，采取压缩感知重构算法估计整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g；在整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g已知的条件下，对小数倍采样角度的估计时，采用最小二乘算法估计出小数倍采样角度矩阵Δ；当满足迭代终止条件时，输出小数倍采样角度矩阵的估计值和整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量根据非零元素所在的行号k，得到天线接收端到达角所对应的与其相邻最近的整数倍采样点φk，根据通过对角元素的线性拟合，得到天线的发送角和...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭岳星，韩灵怡，付达，赵慧，左永锋，王鹏，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11