一种终端激活检测和信道估计方法技术

本发明专利技术公开了一种终端激活检测和信道估计方法。在蜂窝物联网中，每个小区中心布置着一个多天线基站，并且分布着大量的物联网终端设备。在任一时隙，仅有部分终端激活并需要接入无线网络，而其他终端则处于休眠状态。本发明专利技术设计了一种免授权的随机接入协议，即激活终端无需得到基站的授权就可直接接入网络。在每个时隙的开始部分，激活终端同时向基站发送一段基站已知的导频序列。根据接收到的导频序列，基站利用一种矩阵降维的方法，检测出终端的状态及其相应的信道信息。然后激活设备在时隙的剩余部分和基站进行数据交互。本发明专利技术为具有大规模终端接入且基站配置一个大规模天线阵列的蜂窝物联网提供了一种高效简单的终端激活检测和信道估计方法。

A Terminal Activation Detection and Channel Estimation Method

【技术实现步骤摘要】
一种终端激活检测和信道估计方法
本专利技术涉及无线通信领域，尤其涉及一种终端激活检测和信道估计方法及通讯系统以及相关设备。
技术介绍
随着物联网以及人工智能的兴起与发展，未来的无线网络需要支持大规模的无线终端的同时接入。机器类型的通信(MTC)被广泛认为是5G等未来宽带无线通信系统的关键技术之一。MTC中一个关键性的特点是网络中的终端的激活模式通常是零星的。因为在每个时隙内，仅有少部分的终端处于激活状态，从而与基站通信。其他设备为了节省能量而暂时处于休眠状态，它们只有在受到外部事件触发时才会被激活。激活的终端在每个时隙的开始阶段同时向基站发射导频序列，基站通过激活检测和信道估计算法，得知哪些终端处于激活状态并获得其相应的信道状态信息。然后在每个时隙的剩余长度内，基站和激活的终端之间再进行上行和下行数据交互。为了实现合理准确的上行链路信道估计，终端发送的导频的长度需要大于潜在的激活终端数。同时导频的长度又受时隙长度和小区内总的终端数目的约束。我们通常有总的终端数目要大于导频的长度，这导致不可能将正交导频序列分配给所有的终端。所以终端的导频序列是非正交的，那么终端之间的激活检测和信道估计会受到相互干扰，通常长的导频序列可以提高信道估计准确度，但是过长的导频长度会导致一个时隙内留给数据传输的长度变短，影响总的数据传输速率。所以如何设计出能用较短的导频长度，进行准确的终端激活检测和信道估计的算法尤为关键。此外，为了达到更高的数据速率，在大规模接入技术中，基站会配备大规模的天线阵列，这同时也会增加终端激活检测和信道估计的计算复杂度，为降低通信成本带来了困难。专利技术内容本专利技术的目的是为了解决现有终端激活检测和信道估计方案中当基站配备大规模天线阵列时，计算复杂度会随着天线数目的增多而迅速增加，并且所需导频序列较长等问题，提出了一种终端激活检测和信道估计方法及通讯系统以及相关设备。本专利技术所采用的具体技术方案如下:一种终端激活检测和信道估计方法，其包括如下步骤：1)在每个长度为T的时隙的开始阶段，所有激活的终端同时向基站发送长度为L的导频序列；2)基站接收到数据后，基于一种秩估计方法，估计出接收数据中基本的秩re，以区分基站接收数据中的信号子空间和噪声子空间；3)基站得到秩的估计值后，基于一种数据分解方法，将激活检测和信道估计问题从高维空间映射到低维空间，以降低算法复杂度；4)基站基于一种激活检测和信道估计的方法，在低维空间恢复出信号，检测出处于激活状态的激活终端，并估计出相应的激活终端的信道值；5)在每个时隙剩余的长度T-L内，激活的终端利用信道估计值与基站进行上行和下行的数据交互。基于上述技术方案，其中的部分步骤可采用如下优选方式实现。步骤2)中的秩估计方法为：a)基站接收到数据Y后，首先计算出的按照从大到小排序的特征值和特征向量i的取值范围是从1到L，β∈(0,1]是正则化参数，M是基站的天线数目，I是单位矩阵，H表示共轭转置；b)设秩为r，函数值G(r)的计算公式为其中u为调节参数；c)对于取值范围为1到L的秩，分别算出相应的G(r)值，找出能使G(r)取值最大的r即为最终的秩估计值步骤3)中的数据分解方法为：首先基站对接收到的数据进行奇异值分解：Ssd为L×L阶的酉矩阵，Vsd为L×M阶的对角矩阵，为M×M阶的酉矩阵；然后计算得到其中是Ssd的前列，是由Vsd的前行和前列构成方阵；接下来通过取的前行得到U；所述的V满足并且V的秩为所述的并且UUH＝I。步骤4)中的激活检测和信道估计的方法中，激活检测过程为：a)设置黎曼矩阵为：其中Z表示和终端激活状态以及信道值有关的未知变量；令代表总空间的切空间，ξZ和ηZ为切空间中的方向向量，Tr(·)为求矩阵的迹，N代表小区内总的用户数，rank(·)代表括号中矩阵的秩；b)设定从任意的一个方向向量ξZ到水平空间的映射为：其中B为的方阵，B从等式中求解出来；c)关于变量Z的目标函数为其中黎曼梯度设置为:其中A为基站已知导频序列矩阵，ζ为惩罚参数，Pn代表1×N维的向量，且该向量中只有第n个位置的值为1，其他元素均为0；θ为可调参数，IN和分别代表N×N和的单位矩阵，是促稀疏权重，代表取的第n行，n的取值范围均为从1到N,N代表小区内总的用户数，||·||2表示矩阵的二范数；d)黎曼黑森矩阵设置为：，其中并且n的取值范围是均为从1到N；e)设定方向向量ηZ的更新迭代过程，具体过程为：以表示t时刻的方向向量，δj表示第j次迭代的中间变量，ιj表示第j次迭代的中间变量；更新前首先初始化：中间变量ι0＝gradf(Zt)，中间变量δ0＝-ι0和迭代次数j＝0，令Hessft[δj]为t时刻第j次迭代的黎曼黑森矩阵值，设置阈值参数κ，κ>0；先进行第j次迭代，迭代过程为：如果t时刻第j次迭代的黎曼矩阵则计算出能使得目标函数达到最小的值，该目标函数的约束条件为‖ηZ‖g＝Δ问题；其中ft(Z)为t时刻的目标函数f(Z)，为第j次迭代的方向向量，Δ为置信区间的半径，返回值是如果t时刻第j次迭代的黎曼矩阵则跳出并计算其中如果则计算是使||ηZ||g＝Δ成立的解，其中返回值是如果则跳出并依次计算ιj+1＝ιj+￡Hessft[δj]，和令迭代次数j＝j+1，重复迭代过程，直到满足停止迭代并输出最终的f)令Zt为t时刻的Z，更新迭代Z，更新前首先初始化：时刻t←0,和循环停止的阈值然后执行步骤e)的更新迭代过程以获得选择置信区间半径的标准设置为其中αt为步长；如果那么Δt+1←0.25Δt；如果并且则设置如果则设置Δt+1←Δt；如果则设置如果则设置Zt+1＝Zt；更新迭代次数t←t+1，继续更新迭代Z直到停止循环，最终输出Z的估计值g)基于步骤f)得到的利用关系式恢复出未知变量再利用关系式恢复出原始高维空间的信号估值并利用激活判断标准来判断哪些终端处于激活状态，其中k为终端标识，v为可调参数，为的第k行，代表检测出来的激活终端的标识集合。步骤4)中的激活检测和信道估计的方法中，信道估计过程为：利用恢复出激活终端k的信道估值其中为终端k发射导频序列的功率，为的第k行。本专利技术具有的有益效果是：本专利技术提出的终端激活检测和信道估计方法，可以利用较短的导频序列实现更准确的终端激活检测和信道估计，解决了传统的终端激活检测和信道估计问题中导频序列较长所产生的一系列问题。并且本方法的计算复杂度不随基站的天线数增多而增加，可以有效地减少通信复杂度，降低通信成本。附图说明图1是终端激活检测和信道估计方法的场景示意图；图2是将本专利技术的终端激活检测方法(秩估计值处于不同值)与其他常用激活检测方法比较时，终端激活检测方法的检测错误率与导频序列的长度的关系；图3是将本专利技术的信道估计方法与其他常用信道估计方法比较时，信道估计的归一化均方误差与导频序列的长度的关系。具体实施方式本实施例中，终端激活检测和信道估计方法及通讯系统以及相关设备系统场景图如图1所示，基站有M根天线，每个终端配置1根天线，每个时隙内，仅有少量终端随机激活与基站进行通信，其他终端暂时处于睡眠状态。并且激活的终端无需得到基站的授权就可直接接入网络。即每个时隙的开始部分，激活的终端同时向基站发射导频序列(即前导序列)，基站通过激活检测和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种终端激活检测和信道估计方法，其特征在于包括如下步骤：1)在每个长度为T的时隙的开始阶段，所有激活的终端同时向基站发送长度为L的导频序列；2)基站接收到数据后，基于一种秩估计方法，估计出接收数据中基本的秩r

【技术特征摘要】
1.一种终端激活检测和信道估计方法，其特征在于包括如下步骤：1)在每个长度为T的时隙的开始阶段，所有激活的终端同时向基站发送长度为L的导频序列；2)基站接收到数据后，基于一种秩估计方法，估计出接收数据中基本的秩re，以区分基站接收数据中的信号子空间和噪声子空间；3)基站得到秩的估计值后，基于一种数据分解方法，将激活检测和信道估计问题从高维空间映射到低维空间，以降低算法复杂度；4)基站基于一种激活检测和信道估计的方法，在低维空间恢复出信号，检测出处于激活状态的激活终端，并估计出相应的激活终端的信道值；5)在每个时隙剩余的长度T-L内，激活的终端利用信道估计值与基站进行上行和下行的数据交互。2.根据权利要求1所述的一种终端激活检测和信道估计方法，其特征在于步骤2)中的秩估计方法为：a)基站接收到数据Y后，首先计算出的按照从大到小排序的特征值和特征向量i的取值范围是从1到L，β∈(0,1]是正则化参数，M是基站的天线数目，I是单位矩阵，H表示共轭转置；b)设秩为r，函数值G(r)的计算公式为其中u为调节参数；c)对于取值范围为1到L的秩，分别算出相应的G(r)值，找出能使G(r)取值最大的r即为最终的秩估计值3.根据权利要求1所述的一种终端激活检测和信道估计方法，其特征在于步骤3)中的数据分解方法为：首先基站对接收到的数据进行奇异值分解：Ssd为L×L阶的酉矩阵，Vsd为L×M阶的对角矩阵，为M×M阶的酉矩阵；然后计算得到其中是Ssd的前列，是由Vsd的前行和前列构成方阵；接下来通过取的前行得到U；所述的V满足并且V的秩为所述的并且UUH＝I。4.根据权利要求1所述的一种终端激活检测和信道估计方法，其特征在于步骤4)中的激活检测和信道估计的方法中，激活检测过程为：a)设置黎曼矩阵为：其中Z表示和终端激活状态以及信道值有关的未知变量；令代表总空间的切空间，ξZ和ηZ为切空间中的方向向量，Tr(·)为求矩阵的迹，N代表小区内总的用户数，rank(·)代表括号中矩阵的秩；b)设定从任意的一个方向向量ξZ到水平空间的映射为：其中B为的方阵，B从等式中求解出来；c)关于变量Z的目标函数为其中黎曼梯度...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵晓丹，陈晓明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33