一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置，涉及宽带无线通信领域，将不同天线之间的信道建模为联合稀疏信号，将大规模MIMO信道的参数估计构建为结构化压缩感知中的稀疏信号重建问题，基于最小化块相关值的导频优化准则，对导频位置集合进行更新，提高了大规模MIMO信道估计的准确度。

A pilot optimization method and device for channel estimation based on compressed sensing

The invention relates to a compressed sensing channel estimation method based on pilot optimization and device, relates to the field of broadband wireless communication, channel modeling between different antenna for joint sparse signal, the parameters of large-scale MIMO channel estimation for constructing structured sparse signal reconstruction problem compressed sensing, pilot optimization based on the criterion of minimizing block correlation the value of the pilot position set to update, improve the accuracy of channel estimation for large scale MIMO.

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置
本专利技术属于宽带无线通信领域，具体涉及一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置。
技术介绍
大规模MIMO(MultipleInputMultipleOutput，多输入多输出)系统通过在基站配备大量天线，大大提高了通信系统的频谱效率和能量效率，其作为5G通信的关键技术，受到了国内外学者的广泛关注。但是在实践中大规模MIMO也面临很多挑战。例如，获取准确的信道状态信息(CSI，ChannelConditionInformation)对大规模MIMO系统是至关重要的，而目前大多数信道估计方法都是利用导频来获取CSI，随着基站天线数的增加，需要估计的信道数量增多，造成了大量的导频开销。为了减少所需导频数量，利用大规模MIMO信道稀疏特性的压缩感知信道估计方法被视为一种有效的信道估计方法。近期研究表明，基站的不同天线到同一用户的信道冲激响应(CIR)具有相同的稀疏支撑集，即联合稀疏特性。因此，利用大规模MIMO联合稀疏特性的基于结构化压缩感知的信道估计方法得到了广泛的研究，其相比传统基于压缩感知信道估计方法使用的导频数更少，信道估计性能也越好。目前多数信道估计方法仅仅随机放置导频，而导频位置的选择对信道估计的性能也会产生影响。因此，研究具体的导频优化方法可以提高信道估计性能，减少导频开销，对大规模MIMO技术的工程实现具有十分重要的现实意义。公布号为103685088的中国专利公开了一种稀疏信道的导频优化方法、装置和信道估计方法，该方法随机从子载波集合中生成初始导频排布，并在候选集中选取初始导频排布中各元素位置上的最佳元素生成优选导频排布，经过多次重复、比较，最终确定优化导频排布，该方法的不足之处在于，初始导频集合选择具有随机性，确定每个位置上的最优导频时效率不高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置，用于解决现有技术导频需求量大和优化性能较差的问题，提高导频优化性能，使信道估计更加准确。为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法，包括以下步骤：1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并以块相关值最小为导频优化目标函数；2)从待选的N个导频位置中，选取S1组导频位置集合，每组导频位置集合的选取步骤为：随机选取T个导频位置，T<Np<N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np-T个导频位置；所述T个导频位置和Np-T个导频位置形成一组导频位置集合；3)根据块相关值最小原则，对每组导频位置集合进行更新；每组导频位置集合的方式包括：依次更新导频位置集合中的每个元素，并重复此更新的方式直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化；4)对更新后的S1组导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为最优导频位置集合。进一步，步骤3)中所述每组导频位置集合更新的方式具体包括以下步骤：A.将步骤3)中需要更新的每组导频位置集合作为初始集合p＝{p(1),p(2),...,p(Q)}，初始集合p中设有Q个元素，Q＝Np，每个元素表示一个导频位置；B.依次更新初始集合p中的每个元素p(k)，其中k＝1,…,Q；将剩余未被选取的导频位置和第k个元素的并集中的每个元素依次代替初始集合p中的第k个元素，并求出新组成的每个导频位置集合所对应的块相关值，用其中具有最小块相关值的导频位置集合更新集合p，然后更新下一个元素，当全部Q个元素更新完成后，得到最新的导频位置集合；C.将所述最新的导频位置集合作为初始集合，重复步骤B，直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化，此时获得的导频位置集合为最终更新的导频位置集合。为解决上述技术问题，本专利技术还提出一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法，包括以下步骤：(1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并以块相关值最小为导频优化目标函数；(2)从所有待选的N个导频位置中，选取一组导频位置集合，选取步骤为：随机选取T个导频位置，T<Np<N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np-T个导频位置；所述T个导频位置和Np-T个导频位置形成一组导频位置集合；(3)根据块相关值最小原则对该组导频位置集合进行更新，更新的方式包括依次更新所述一组导频位置集合中的每个元素，并重复此更新方式直至达到设定次数S3或者更新后的导频位置集合不再变化，将更新后的导频位置集合作为第一最优导频位置集合；(4)从所有发送天线中再选取一组导频位置集合，按照所述更新的方式对重新选取的导频位置集合进行更新，将更新后的导频位置集合与所述第一最优导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为第二最优导频位置集合；(5)再选出下一个最优导频位置集合，直到选取导频位置集合的次数达到设定次数S4时，将当前的最优导频位置集合作为最终的最优导频位置集合。进一步，每组选取的导频位置集合进行更新的方式具体包括以下步骤：A.将步骤(2)中选取的一组导频位置集合作为初始集合p＝{p(1),p(2),...,p(Q)}，初始集合p中设有Q个元素，Q＝Np，每个元素表示一个导频位置；B.依次更新初始集合p中的每个元素p(k)，其中k＝1,…,Q；将剩余未被选取的导频位置和第k个元素的并集中的每个元素依次代替初始集合p中的第k个元素，并求出新组成的每个导频位置集合所对应的块相关值，用其中具有最小块相关值的导频位置集合更新集合p，然后更新下一个元素，当全部Q个元素更新完成后，得到最新的导频位置集合；C.将所述最新的导频位置集合作为初始集合，重复步骤B，直至达到设定次数S3，或者更新后的导频位置集合不再变化，此时获得的导频位置集合为最终更新后的导频位置集合。为解决上述技术问题，本专利技术还提出一种基于压缩感知的信道估计导频优化装置，包括用于选择导频位置集合的处理器，所述处理器用于执行以下指令：1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并以块相关值最小为导频优化目标函数；2)从待选的N个导频位置中，选取S1组导频位置集合，每组导频位置集合的选取步骤为：随机选取T个导频位置，T<Np<N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np-T个导频位置；所述T个导频位置和Np-T个导频位置形成一组导频位置集合；3)根据块相关值最小原则，对每组导频位置集合进行更新；每组导频位置集合的方式包括：依次更新导频位置集合中的每个元素，并重复此更新的方式直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化；4)对更新后的S1组导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为最优导频位置集合。进一步，所述处理器还用于执行以下指令：步骤3)中所述每组导频位置集合更新的方式具体包括以下步骤：A.将步骤3)中需要更新的每组导频位置集合作为初始集合p＝{p(1),p(2),...,p(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并建立以块相关值最小为导频优化目标函数；2)从待选的N个导频位置中，选取S1组导频位置集合，每组导频位置集合的选取步骤为：随机选取T个导频位置，T<Np<N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np‑T个导频位置；所述T个导频位置和Np‑T个导频位置形成一组导频位置集合；3)根据块相关值最小原则，对每组导频位置集合进行更新；每组导频位置集合的方式包括：依次更新导频位置集合中的每个元素，并重复此更新的方式直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化；4)对更新后的S1组导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为最优导频位置集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并建立以块相关值最小为导频优化目标函数；2)从待选的N个导频位置中，选取S1组导频位置集合，每组导频位置集合的选取步骤为：随机选取T个导频位置，T&lt;Np&lt;N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np-T个导频位置；所述T个导频位置和Np-T个导频位置形成一组导频位置集合；3)根据块相关值最小原则，对每组导频位置集合进行更新；每组导频位置集合的方式包括：依次更新导频位置集合中的每个元素，并重复此更新的方式直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化；4)对更新后的S1组导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为最优导频位置集合。2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的信道估计导频优化方法，其特征在于，步骤3)中所述每组导频位置集合更新的方式具体包括以下步骤：A.将步骤3)中需要更新的每组导频位置集合作为初始集合p＝{p(1),p(2),...,p(Q)}，初始集合p中设有Q个元素，Q＝Np，每个元素表示一个导频位置；B.依次更新初始集合p中的每个元素p(k)，其中k＝1,…,Q；将剩余未被选取的导频位置和第k个元素的并集中的每个元素依次代替初始集合p中的第k个元素，并求出新组成的每个导频位置集合所对应的块相关值，用其中具有最小块相关值的导频位置集合更新集合p，然后更新下一个元素，当全部Q个元素更新完成后，得到最新的导频位置集合；C.将所述最新的导频位置集合作为初始集合，重复步骤B，直至达到设定次数S2，或者更新后的导频位置集合不再变化，此时获得的导频位置集合为最终更新的导频位置集合。3.一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据所有天线发送的导频信号具有相同的导频位置和导频功率，化简已知测量矩阵的块相关值，并以块相关值最小为导频优化目标函数；(2)从所有待选的N个导频位置中，选取一组导频位置集合，选取步骤为：随机选取T个导频位置，T&lt;Np&lt;N，Np为设定的导频数目；根据块相关值最小原则，从剩余未被选取的导频位置中，选取Np-T个导频位置；所述T个导频位置和Np-T个导频位置形成一组导频位置集合；(3)根据块相关值最小原则，对该组导频位置集合进行更新；更新的方式包括：依次更新所述一组导频位置集合中的每个元素，并重复此更新方式直至达到设定次数S3或者更新后的导频位置集合不再变化，将更新后的导频位置集合作为第一最优导频位置集合；(4)从所有发送天线中再选取一组导频位置集合，按照所述更新的方式对重新选取的导频位置集合进行更新，将更新后的导频位置集合与所述第一最优导频位置集合进行对比，将块相关值最小的一组导频位置集合作为第二最优导频位置集合；(5)再选出下一个最优导频位置集合，直到选取导频位置集合的次数达到设定次数S4时，将当前的最优导频位置集合作为最终的最优导频位置集合。4.根据权利要求3所述的基于压缩感知的信道估计导频优化方法，其特征在于，每组选取的导频位置集合进行更新的方式具体包括以下步骤：A.将步骤(2)中选取的一组导频位置集合作为初始集合p＝{p(1),p(2),...,p(Q)}，初始集合p中设有Q个元素，Q＝Np，每个元素表示一个导频位置；B.依次更新初始集合p中的每个元素p(k)，其中k＝1,…,Q；将剩余未被选取的导频位置和第k个元素的并集中的每个元素依次代替初始集合p中的第k个元素，并求出新组成的每个导频位置集合所对应的块相关值，用其中具有最小块相关值的导频位置集合更新集合p，然后更新下一个元素，当全部Q个元素更新完成后，得到最新的导频位置集合；C.将所述最新的导频位置集合作为初始集合，重复步骤B，直至达到设定次数S3，或者更新后的导频位置集合不再变化，此时获得的导频位置集合为最终更新后的导频位置集合。5.一种基于压缩感知的信道估计导频优化装置，其特征在于，包括用于选择导频位...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨铁军，吕倬凯，朱春华，杨静，傅洪亮，樊超，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：河南,41