一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法技术

一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法，在发送端将待发射的数据分块，然后在每个数据块的末尾加上独特字；发送端发送信号到达接收端并在接收端经过定时同步预处理后，截取接收到的导频；然后利用贪婪算法或者互相关矢量算法来确定时域滤波器的非零抽头位置，再计算选中位置的接收导频块的自相关矩阵与互相关矢量，从而计算自适应权值；接收端将接收到的数据进行空间合并，再进行去独特字操作，实现信道的均衡。本发明专利技术提出的方法能够有效降低多径效应和频率选择性衰落对无线通信过程的影响，通过合理的时域滤波器稀疏抽头设置，有效改善无线通信系统的性能，对抗信道的时延扩展。

An adaptive space-time equalization method based on sparse sensing

An adaptive space-time equalization method based on sparse sensing is proposed, which divides the data to be transmitted into blocks at the transmitter and adds a unique word at the end of each block; the transmitter sends the signal to the receiver and intercepts the received pilot after timing synchronization preprocessing at the receiver; then the greedy algorithm or cross-correlation vector algorithm are used to determine the non-zero-decimation of the time-domain filter. The self-correlation matrix and cross-correlation vectors of the selected pilot block are calculated to calculate the adaptive weights. The receiver combines the received data in space, and then performs the de-unique word operation to achieve channel equalization. The proposed method can effectively reduce the influence of multipath effect and frequency selective fading on the wireless communication process, effectively improve the performance of wireless communication system and resist the delay expansion of channel through reasonable sparse tap setting of time domain filter.

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法
本专利技术属于无线通信领域，涉及一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法。
技术介绍
无线信号传播过程中，信号传播环境复杂，由于电磁波的传播路径不同，使得信号能量不断消耗，信号幅度、相位及时间不断变化，引起原始信号失真或者出错，造成多径效应。此外，电磁波的传播除了直射波、反射波以外，不可避免地会受到障碍物、其他无线信号等环境因素的影响，使得信号幅度迅速下降。当信号带宽大于相干带宽时，还会引起频率选择性衰落。因此，无线信道相对有线信道而言，具有很大的随机性，信道估计是实现无线通信的一项关键技术，信道估计的精度将直接影响到整个系统的性能。离散采样信道大部分的采样值都为零，只有极少数采样点的值非零，通常称这样的信道为稀疏信道。随着研究的不断深入，大量文献表明，无线信道本身往往呈现出稀疏性。当信道具有稀疏性时，时域滤波的抽头也应相应具有稀疏性。一方面，信道稀疏时，冗余的抽头分量带来的可能都是无用的符号间干扰，对提升系统性能改善不大。另一方面，在给定非零抽头个数情况下，时域滤波可以通过合理的稀疏抽头设置对抗信道的大时延扩展。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在发送端将待发射的数据分块，然后在每个数据块的末尾加上独特字；步骤二：发送端发送信号到达接收端并在接收端经过定时同步预处理后，截取接收到的导频；然后在空时均衡的过程中采用贪婪算法或互相关矢量算法自适应地寻找最优时域滤波器非零抽头位置，然后计算自适应权值；步骤三：接收端将接收到的数据进行分块，再利用步骤二得到的自适应权值对每根天线上的接收数据块进行合并，并进行去独特字操作，从而实现信道的均衡。

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在发送端将待发射的数据分块，然后在每个数据块的末尾加上独特字；步骤二：发送端发送信号到达接收端并在接收端经过定时同步预处理后，截取接收到的导频；然后在空时均衡的过程中采用贪婪算法或互相关矢量算法自适应地寻找最优时域滤波器非零抽头位置，然后计算自适应权值；步骤三：接收端将接收到的数据进行分块，再利用步骤二得到的自适应权值对每根天线上的接收数据块进行合并，并进行去独特字操作，从而实现信道的均衡。2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法，其特征在于，步骤二中采用贪婪算法自适应地寻找最优时域滤波器非零抽头位置的具体过程如下：假设接收机有M根天线，Δ为时域滤波器可能的最大阶数，Q为限定的时域非零抽头系数的个数，Q≤Δ+1；接收机多天线集中放置，多天线多径信道的时延特征相同，空时滤波时，多天线时域滤波非零抽头的位置相同；采用N表示计算空时权值的导频长度，L表示数据信号的长度，定义以下符号：s：N×1维理想导频信号；r：L×1维的数据信号部分；xk,m：第m根天线上延迟k位的N×1维接收导频信号，m＝1,…,M；k＝0,…,Δ；zk,m：第m根天线上延迟k位的L×1维接收数据信号，m＝1,…,M；k＝0,…,Δ；Xk：所有天线上延迟k位的N×M维接收导频时间扩展矩阵，Xk＝[xk,1,xk,2,…,xk,M]；Zk：所有天线上延迟k位的L×M维接收数据时间扩展矩阵，Zk＝[zk,1,zk,2,…,zk,M]；wq：第q个滤波系数矢量，由所有天线的第q个滤波系数构成，M×1维；①采用Π＝{0,1,2,…,Δ}来表示待选择的抽头位置集合，采用Ω＝{}表示已经选择的非零抽头位置，表示已经选择的非零抽头位置对应的导频块；②从时域滤波器非零抽头系数只有一个的情况开始，这时待选择的抽头共有T＝Δ+1个，基于最小均方误差准则准则，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张渭乐，李妍，穆鹏程，王文杰，孙若思，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61