大规模MIMO中基于上行信道信息辅助的下行信道估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，包括：步骤1：基站采用了一个具有N根天线的均匀线性阵列，移动用户采用单天线。移动用户发送导频信号，基站接收到信号后，采用经典的最小二乘法估计出上行链路信道，记为

A Downlink Channel Estimation Method for Large-scale MIMO Communication System Based on Uplink Channel Information Assisted

The invention discloses a downlink channel estimation method for a large-scale MIMO communication system based on uplink channel information assistance, including: step 1: a base station adopts a uniform linear array with N antennas, and a mobile user adopts a single antenna. After the base station receives the pilot signal, the uplink channel is estimated by the classical least square method, which is recorded as

【技术实现步骤摘要】
一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法
本专利技术属于无线通信领域，涉及一种多输入多输出(Multi-inputMulti-output，MIMO)通信系统的信道估计方法，具体地说是一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法。
技术介绍
多输入多输出(Multi-inputMulti-output，MIMO)技术已成为未来通信系统的核心技术之一，同时也将是无线局域网标准所采用的核心技术之一。大规模MIMO通信系统是指在基站覆盖区域内以大规模阵列方式集中放置数十根甚至数百根以上的天线。由于拥有数以百计的天线单元，大规模MIMO系统的空间自由度较高，利用波束形成技术可以将能量集中于较小的区域，极大地提高了传输速率并改善了能量效率。大规模MIMO系统有望从根本上解决移动通信的频谱效率和能量效率问题，其已成为5G移动通信的重要技术之一。信道估计是通信信号检测和自适应传输的基础，对通信系统的性能起着至关重要的作用。由于基站的天线数较多，大规模MIMO系统的下行链路信道估计变得异常困难，人们已尝试从稀疏信号恢复的角度，提出了一些基于傅立叶变换的稀疏下行链路信道估计方法。例如在文献RaoX.andLauV.K.,DistributedcompressiveCSITestimationandfeedbackforFDDmulti-usermassiveMIMOsystems,IEEETransactionsonSignalProcessing,62(12)(2014)3261-3271中提出了一种基于l1-norm的傅立叶变换的信道估计方法。但是现有方法的主要瓶颈之一是：对应的稀疏表示优化问题只利用了单个观测样本。因此，充分利用额外的观测样本信息，将有助于改善下行链路信道估计的性能。
技术实现思路
针对现有方法的不足，本专利技术提出了一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法。用于实现本专利技术的技术解决方案包括如下步骤：步骤1：基站采用了一个具有N根天线的均匀线性阵列，移动用户采用单天线。移动用户发送导频信号，基站接收到信号后，采用经典的最小二乘法估计出上行链路信道，记为步骤2：基站在T个时刻内发送导频信号矩阵X，则移动用户接收到的信号是y＝Φ(β)w+n。步骤3：设置迭代次数计数变量l＝1，初始化w的精度向量中的各元素为1，初始化的精度向量中的各元素为1，初始化噪声精度同时初始化β为全零元素。步骤4：更新α，γ和τ。步骤5：更新β。步骤6：判断迭代计数变量l是否达到上限L或γ是否收敛，如果都不满足，则迭代计数变量l＝l+1，并返回步骤4。步骤7：设置门限η，并利用该门限选取下行链路信道的有效角度集合Ω。步骤8：利用有效角度集合Ω，估计最终的下行链路信道。本专利技术的有益效果：本专利技术将上行链路信道信息融合到下行链路信道估计中，利用上行链路信道和下行链路信道的联合稀疏特性，使得对应的稀疏表示优化问题可利用的观测样本数量提高了一倍。与现有方法相比，本专利技术能极大地改善信道估计的性能附图说明图1是本专利技术实施流程图。图2是200次蒙特卡洛实验条件下，信噪比为0dB时，导频时刻T由30到100变化时，本专利技术与传统傅立叶变换方法分别估计信道的归一化均方根误差(NMSE)比较。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。如图1所示，本专利技术的方法包括如下步骤：(1)基站采用了一个具有N根天线的均匀线性阵列，移动用户采用单天线。移动用户发送导频信号，基站接收到信号后，采用经典的最小二乘法估计出上行链路信道，记为并将其表示成稀疏信号恢复的形式：其中：称为上行链路的测量矩阵，表示均匀划分的N个网格点，即dn，n＝1,2,...,N，表示第n阵元与第1个阵元的间距，表示上行链路电磁波的波长，中的元素βi表示θi上的角度偏差，是信道在测量矩阵上的稀疏表示向量，e是一个N维的均值为0，精度为的高斯白噪声向量。(2)基站在T个时刻内发送导频信号矩阵X，则移动用户接收到的信号是y＝Φ(β)w+n，其中Φ(β)＝XA(β)称为下行链路的测量矩阵，A(β)＝[a(θ1+β1),a(θ2+β2),...,a(θN+βN)]，λ表示下行链路电磁波的波长，w是信道在测量矩阵Φ(β)上的稀疏表示向量，n是一个T维的均值为0，精度为α的高斯白噪声向量。(3)设置迭代次数计数变量l＝1，初始化w的精度向量中的各元素为1，初始化的精度向量中的各元素为1，初始化噪声精度同时初始化β为全零元素。(4)更新α，γ和τ，即：其中：tr(·)表示矩阵的迹，||·||2表示矩阵的2范数，[·]ii表示矩阵的第i个对角线元素，(·)H表示共轭转置，a＝b＝0.0001，μ(α,γ,β)＝αΣ(α,γ,β)ΦH(β)y，Σ(α,γ,β)＝(αΦH(β)Φ(β)+diag(γ))-1⊙表示Hadamard积，diag(·)表示对角运算矩阵，Ξ(α,γ,β)＝μ(α,γ,β)μH(α,γ,β)+Σ(α,γ,β)，(5)更新β，即：其中sign(·)表示取正负号运算，Re(·)表示取实部运算，ci1＝-α(χii+|μi|2)，μi表示μ(α,γ,β)的第i个元素，χji表示Σ(α,γ,β)的第(j,i)个元素，(·)*表示共轭运算，a'(θi+βi)表示a(θi+βi)关于βi的导数，表示的第i个元素，表示的第(j,i)个元素，表示关于βi的导数。(6)判断迭代计数变量l是否达到上限L(例如L＝100)或γ是否收敛(即当次更新结果与上次更新结果是否相等)，如果都不满足，则迭代计数变量l＝l+1，并返回(4)。(7)设置门限其中表示μ(α,γ,β)中第i个值最大的元素，并利用该门限选取下行链路信道的有效角度集合Ω＝{i|(μi)2≥η,i＝1,2,...,N}。(8)利用有效角度集合Ω，估计最终的下行链路信道：其中(·)Ω表示由矩阵中集合Ω对应的列向量组成的子矩阵，表示矩阵的广义逆。下面结合仿真实验对本专利技术的效果做进一步说明。为了评估本方法的性能，假设基站采用了一个具有N＝150根天线的均匀线性阵列，下行链路的工作频率为1980MHz，下行链路的工作频率为2170MHz，无线信道由3GPPspatialchannelmodel(SCM)模型随机产生，基站发送导频信号矩阵X的每个元素服从零均值单位方差的独立高斯分布，背景噪声假设为高斯白噪声。实验条件采用本专利技术在信噪比为0dB，导频时刻T由30到100变化时对信道进行200次估计，仿真结果如图2所示。实验分析从图2可以看出，本专利技术能精确地估计出大规模MIMO通信系统的下行链路信道，其NMSE性能明显优于传统方法。上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本专利技术的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本专利技术的保护范围，凡未脱离本专利技术技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基站采用一个具有N根天线的均匀线性阵列，移动用户采用单天线，移动用户发送导频信号，基站接收到信号后，采用经典的最小二乘法估计出上行链路信道，记为

【技术特征摘要】
1.一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基站采用一个具有N根天线的均匀线性阵列，移动用户采用单天线，移动用户发送导频信号，基站接收到信号后，采用经典的最小二乘法估计出上行链路信道，记为其中，为上行链路的测量矩阵，是信道在测量矩阵上的稀疏表示向量，e是一个N维的均值为0，精度为的高斯白噪声向量；步骤2：基站在T个时刻内发送导频信号矩阵X，则移动用户接收到的信号为y＝Φ(β)w+n；其中，Φ(β)称为下行链路的测量矩阵，w是信道在测量矩阵Φ(β)上的稀疏表示向量，n是一个T维的均值为0，精度为α的高斯白噪声向量；步骤3：设置迭代次数计数变量l的初始值为l＝1，初始化w的精度向量中的各元素为1，初始化的精度向量中的各元素为1，初始化噪声精度同时初始化β为全零元素；步骤4：更新α，γ和τ；步骤5：更新β；步骤6：判断迭代计数变量l是否达到上限L或γ是否收敛，如果都不满足，则迭代计数变量l＝l+1，并返回步骤4。步骤7：设置门限η，并利用该门限选取下行链路信道的有效角度集合Ω；步骤8：利用有效角度集合Ω，估计最终的下行链路信道。2.根据权利要求1所述的一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，其特征在于，所述步骤1中的其中表示均匀划分的N个网格点，即dn，n＝1,2,...,N，表示第n阵元与第1个阵元的间距，表示上行链路电磁波的波长，中的元素βi表示θi上的角度偏差。3.根据权利要求2所述的一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，其特征在于，所述步骤2中的Φ(β)＝XA(β)，其中：A(β)＝[a(θ1+β1),a(θ2+β2),...,a(θN+βN)]λ表示下行链路电磁波的波长。4.根据权利要求1所述的一种基于上行链路信道信息辅助的大规模MIMO通信系统的下行链路信道估计方法，其特征在于，所述步骤4中更新α，γ和τ的方法为：其中：tr(...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴继生，邹航，张文策，鲍煦，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32