一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法。针对混合模‑数预编码架构下毫米波大规模MIMO系统，为了解决传统基于压缩感知的宽带信道估计方法中由有限的量化角度网格分辨率所造成的量化误差影响，本发明专利技术利用毫米波信道的稀疏性，通过设计收发端的训练信号，引入了经典的空间谱估计方法，能大幅度地降低信道估计时所需的导频开销，同时能高精确地获取到毫米波信道的到达角和离开角，以及相应多径时延的超分辨率估计值，从而显著地提高信道估计的准确性。此外，本发明专利技术还通过将模拟预编码器和模拟合并器对应的相移网络中移相器的相位约束为有限的量化比特，以便于实际系统的实现。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法
本专利技术涉及移动通信中信道估计领域，尤其涉及毫米波大规模MIMO系统在混合模-数预编码架构下基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计。
技术介绍
随着移动流量业务呈现出爆炸式增长的趋势，可预见当前基于LTE/LTE-A的4G移动蜂窝网络将愈加难以满足这种几何式增长的容量需求。毫米波大规模MIMO(多输入多输出，Multiple-InputMultiple-Output)技术被广泛认为是实现通信网络千倍容量提升这一宏伟愿景的物理层关键技术之一。首先，毫米波频段(30-300GHz)具有丰富的频谱资源，能有效地缓解当前频谱资源短缺的问题。其次，毫米波频段波长较短，更有利于大规模天线阵列的紧凑封装，同时，大规模天线阵列又可为毫米波通信提供足够大的阵列增益。最后，毫米波信号的高路损、易遮挡的传输特性能有效避免小区间的干扰，以便形成超密集组网。为了充分挖掘和利用毫米波大规模MIMO技术以上诸多优势，可靠的信道估计是一个先决条件。然而，在毫米波大规模MIMO系统中，为了降低系统所需的硬件成本和功耗，收发机通常采用混合模-数预编码架构，这将会使得该系统中的信道估计问题研究更具有挑战性。目前，很多关于毫米波混合大规模MIMO系统中信道估计研究的重点都放在了窄带信道中。但是，在实际的情况中，毫米波大规模MIMO的系统带宽往往能高达数GHz，这时，系统在进行信道估计时必将面临宽带与频率选择性的问题。同时，由于毫米波信道中信号在非直射径情形下的路径损耗非常严重，使得接收机只能接收到对应于有限几个显著散射体的多径信号，此时的无线信道呈现出稀疏性。如何同时准确地估计出宽带信道中稀疏多径成分所对应的角度以及多径时延是一个亟待解决的难题。在毫米波混合大规模MIMO系统中，目前已有多种信道估计方法被提出，用以解决宽带频率选择性衰落信道的估计问题。为了对抗宽带多径效应的影响，系统采用OFDM(正交频分复用,OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)传输技术。具体地，Venugopal等人提出了一种频域稀疏方法来估计频率选择性衰落信道，利用了OMP(正交匹配追踪,OrthogonalMatchingPursuit)算法来找到包含了信道增益的稀疏向量中的最优稀疏近似值，但是，该方法在计算时要进行与子载波数目相同次数的OMP算法循环，这将导致相当高的计算复杂度。Fernández等人根据系统带宽内毫米波信道的角度域稀疏性是不变的性质，通过利用不同子载波信道之间的空间共同稀疏性，提出了一种SW(同时加权,SimultaneousWeighted)-OMP算法来降低计算复杂度。这些宽带信道估计方法基本上是利用毫米波MIMO信道在角度域上的稀疏性，通过各种压缩感知理论来解决近优的稀疏重建问题，即估计稀疏向量的支撑集以及支撑集上元素所对应的值，以降低系统在信道估计时所需的导频开销。然而，对于以上传统基于压缩感知理论的宽带信道估计方法，一方面，在信道估计问题表达成稀疏重建问题时，其中假定的稀疏向量并非是真正意义上完全稀疏的。另一方面，基于压缩感知理论的宽带信道估计方法均会对连续的角度量化为离散化的网格点，这样有限的量化角度网格分辨率以及码本大小，就不可避免地引入了量化误差，在高信噪比下，这种量化误差会愈专利技术显。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法，用以解决传统基于压缩感知的宽带信道估计方法中由有限的量化角度网格分辨率所造成的量化误差问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法，包括：步骤1、针对毫米波大规模MIMO-OFDM系统在混合模-数预编码架构下的信道估计过程，设计了收发端的训练信号，从而得到保留有阵列响应移不变性的低维等效信道；所述训练信号包括发射端的组合预编码器和接收端的组合合并器其中，和为大于或等于2的整数；第j个混合预编码器Fj由模拟预编码器FRF,j和数字预编码器FBB,j构成，即Fj＝FRF,jFBB,j，第i个混合合并器Wi由模拟合并器WRF,i和数字合并器WBB,i构成，即Wi＝WRF,iWBB,i；将酉矩阵和作为训练信号的取值集合，和分别为发射端和接收端的射频链路个数；则发射端的第j个数字预编码器FBB,j取酉矩阵的前NS列，接收端的第i个数字合并器WBB,i取酉矩阵的前NS列；NS为系统每个子载波可传输数据流的个数，且满足以及发射端的第j个模拟预编码器和分别由(j-1)NS和NT-jNS个相同的组成，(·)H为共轭转置符号，NT为发射端天线数；接收端的第i个模拟合并器和分别由(i-1)NS和NR-iNS个相同的组成，NR为接收端天线数；以上设计好的个发射端的混合预编码器和个接收端的混合合并器可以分别构成组合预编码器和组合合并器步骤2、利用步骤1设计好的训练信号，在接收端获得第k个子载波对应的低维等效信道矩阵K表示子载波个数；并将所有K个子载波对应的低维等效信道矩阵联合处理，变换为最终的等效信道向量对所述等效信道向量利用经典空间谱估计理论中的三维酉ESPRIT算法，估计出宽带毫米波信道中稀疏多径成分对应的到达角、离开角以及多径时延的超分辨率估计值；步骤3、利用步骤2估计到的角度和时延信息，结合等效信道向量以及设计好的训练信号和重建出第k个子载波对应的原始频域信道矩阵优选地，所述步骤1中，模拟预编码器和模拟合并器所对应的移相器相位值均取自定义的量化角度集合其中，Nq为设定的角度量化比特值；当Nq＝1时，所述酉矩阵和取为哈达玛矩阵，当Nq≥2时，所述酉矩阵和取为DFT矩阵。优选地，所述步骤2中，低维等效信道矩阵到等效信道向量的变换过程为：定义第k个子载波对应的等效信道向量为：其中，(·)T为转置符号，AT和AR分别为发射端和接收端对应的导向矢量矩阵，⊙表示Khatri-Rao积；α为信道的复增益向量，τ[k]为第k个子载波对应的时延向量，即μτ,l为与第l条路径对应的时延τl相关联的空间频率，且μτ,l＝-2πfsτl/K，fs为系统带宽，l＝1,…,L，L为信道中路径的个数；为第k个子载波对应的噪声向量；同时考虑所有K个子载波的等效信道向量，并将其组合成一个矩阵那么其中Aτ＝[τ[0],τ[1],…,τ[K-1]]T，是相应的噪声矩阵；定义与时延相关联的导向矢量矩阵Aτ＝[a(μτ,1),…,a(μτ,L)]，其中第l条路径所对应的导向矢量表示为那么，再对矩阵进行向量化运算即可获得最终的等效信道向量表示为其中，为噪声向量；那么，可以利用所述三维酉ESPRIT算法来求解。优选地，所述步骤3为：步骤3.1、利用估计出的所述到达角、离开角以及多径时延的超分辨率估计值，重建出发射端和接收端对应的导向矢量矩阵和以及与时延相关联的导向矢量矩阵步骤3.2、结合设计好的训练信号以及等效信道向量计算信道中路径复增益的最小二乘解其中，步骤3.3、利用所述到达角、离开角、多径时延以及路径复增益的估计值，重建出第k个子载波对应的原始频域信道矩阵有益效果：(1)本专利技术通过在收发端设计出合适的训练信号，能大幅度地降低信道估计时所需的导频开销，得到保留有阵列响应移本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法，其特征在于，包括：步骤1、针对毫米波大规模MIMO‑OFDM系统在混合模‑数预编码架构下的信道估计过程，设计了收发端的训练信号，从而得到保留有阵列响应移不变性的低维等效信道；所述训练信号包括发射端的组合预编码器

【技术特征摘要】
1.一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法，其特征在于，包括：步骤1、针对毫米波大规模MIMO-OFDM系统在混合模-数预编码架构下的信道估计过程，设计了收发端的训练信号，从而得到保留有阵列响应移不变性的低维等效信道；所述训练信号包括发射端的组合预编码器和接收端的组合合并器其中，和为大于或等于2的整数；第j个混合预编码器Fj由模拟预编码器FRF,j和数字预编码器FBB,j构成，即Fj＝FRF,jFBB,j，第i个混合合并器Wi由模拟合并器WRF,i和数字合并器WBB,i构成，即Wi＝WRF,iWBB,i；将酉矩阵和作为训练信号的取值集合，和分别为发射端和接收端的射频链路个数；则发射端的第j个数字预编码器FBB,j取酉矩阵的前NS列，接收端的第i个数字合并器WBB,i取酉矩阵的前NS列；NS为系统每个子载波可传输数据流的个数，且满足以及发射端的第j个模拟预编码器和分别由(j-1)NS和NT-jNS个相同的组成，(·)H为共轭转置符号，NT为发射端天线数；接收端的第i个模拟合并器和分别由(i-1)NS和NR-iNS个相同的组成，NR为接收端天线数；以上设计好的个发射端的混合预编码器和个接收端的混合合并器可以分别构成组合预编码器和组合合并器步骤2、利用步骤1设计好的训练信号，在接收端获得第k个子载波对应的低维等效信道矩阵K表示子载波个数；并将所有K个子载波对应的低维等效信道矩阵联合处理，变换为最终的等效信道向量对所述等效信道向量利用经典空间谱估计理论中的三维酉ESPRIT算法，估计出宽带毫米波信道中稀疏多径成分对应的到达角、离开角以及多径时延的超分辨率估计值；步骤3、利用步骤2估计到的角度和时延信息，结合等效信道向量以及设计好的训练信号和重建出第k个子载波对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：高镇，廖安文，杨凯，王华，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11