一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法及预测系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法和预测系统。根据大规模天线阵列中存在的空间宽带效应和频率选择效应，提出了面向使用正交频分复用技术的大规模多输入多输出天线系统的新的信道预测VLSI架构，设计了上行信道链路中信道预测模块。对于导频阶段，本发明专利技术基于流水线和脉动阵列技术，设计了预处理、预搜索、用户分组和信道特征搜索等模块；对于上行信道预测阶段，本发明专利技术设计了每个用户的上行信道估计模块。所有模块只包含复数加法、复数乘法以及寄存器，不包含其他复杂运算模块。

An uplink channel prediction method and prediction system based on path division multiple access

【技术实现步骤摘要】
一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法及预测系统
本专利技术属于下一代无线移动通信
，涉及一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法及预测系统。
技术介绍
2017年，HongxiangXie,FeifeiGao等人在“AUnifiedTransmissionStrategyforTDD/FDDMassiveMIMOSystemsWithSpatialBasisExpansionModel”提出针对大规模多输入多输出系统的基于角分多址的信道预测算法，根据角分多址技术，信道在角度域上表现出极大的稀疏性，进而可以通过捕捉信道的非零元素来实现信道预测；同时根据角度的互益性，给出适用于TDD系统和FDD系统的下行信道特征获取方式。2019年，XiaozhenLiu等人在“EfficientChannelEstimatorWithAngle-DivisionMultipleAccess”针对角分多址技术提出了对应的高效VLSI架构，实现了对于单一载波系统的大规模MIMO系统上下行信道预测。随着现代移动通信系统的发展，正交频分复用技术逐渐称被通信系统广泛采用。2018年，BoleiWang,FeifeiGao等人在“Spatial-andFrequency-WidebandEffectsinMillimeter-WaveMassiveMIMOSystems”，提了基于空间宽带效应和频率选择效应的路径分复用方法，从理论上证明了基于路径分复用进行信道预测的可行性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法。本专利技术提供的基于路径分多址的上行链路信道预测方法，包括，(1)导频阶段初始预测阶段：预处理模块对接收到的第p个用户的信号Yp处理得到初始估计信道矩阵所述初始估计信道矩阵分别输入预搜索模块、信道特征搜索模块；所述预搜索模块根据初始估计信道矩阵进行初始搜索得到第p个用户的信道特征将信道特征分别输入信道特征搜索模块、信道特征分组模块，其中l为用户p的第l个路径；(2)信道特征预测分组和信道重构阶段：所述信道特征搜索模块对信道特征进行精确预测，得到第p个用户的二维信道特征，并输出给重构模块；所述信道特征分组模块对信道特征进行分组并将分组后的信道特征存入分组寄存器，该分组后的信道特征用于指导上行链路信道预测模块进行预测；所述重构模块对二维信道特征进行重构，得到信道基矢量组Pp，信道基矢量组包括第p个用户的Lp个路径的信道基矢量所述信道基矢量组输出至上行链路信道预测模块；(3)上行信道预测阶段：所述上行链路信道预测模块根据接收到的信号Yp以及信道基矢量输出上行链路信道预测矩阵。优选地，所述步骤(1)中，所述预处理模块基于LS信道估计方式得到基矢量将基矢量进行串并转换得到初始估计信道矩阵优选地，所述步骤(1)中，所述预搜索模块对初始估计信道矩阵进行IFFT操作，得到在角度时延变换域中的信道预测矩阵：其中，为M*M维傅里叶变换矩阵的转置共轭，为N*N维傅里叶变换矩阵的共轭；对变换域矩阵取模，比较出用户p的各路径的最大值二维坐标作为初始搜索得到的信道特征优选地，所述步骤(2)中，所述信道特征搜索模块采用逐次二分迭代法在信道特征附近搜索满足的最大值坐标，输出二维信道特征，其中ΨM，ΨN分别为角度域旋转因子和时延域选择因子，Θ为相移矩阵。优选地，所述步骤(3)中，所述上行链路信道预测模块计算出用户p的每一条路径的信道增益其中，Ep为第p个用户的限制功率，vec(Yp)为转化为向量输入的接收信号；根据计算得到的信道增益，通过与对应的信道基矢量组相乘并求和得到用户p的信道向量，再将其调整为矩阵形式得到最终的第p个用户的上行链路信道预测矩阵为其中，为第p个用户对应的路径集。本专利技术还提供一种基于路径分多址的上行链路信道预测系统，包括预处理模块、预搜索模块、信道特征搜索模块、信道特征分组模块、重构模块、上行链路信道预测模块；所述预处理模块用于对接收到的第p个用户的信号Yp处理得到初始估计信道矩阵并分别输入预搜索模块、信道特征搜索模块；所述预搜索模块用于根据初始估计信道矩阵进行初始搜索得到第p个用户的信道特征将信道特征分别输入信道特征搜索模块、信道特征分组模块，其中l为用户p的第l个路径；所述信道特征搜索模块用于对信道特征进行精确预测，得到第p个用户的二维信道特征，并输出给重构模块；所述信道特征分组模块用于对信道特征进行分组并将分组后的信道特征存入分组寄存器，该分组后的信道特征用于指导上行链路信道预测模块进行预测；所述重构模块用于对二维信道特征进行重构，得到信道基矢量组Pp，信道基矢量组包括第p个用户的Lp个路径的信道基矢量输出所述信道基矢量组至上行链路信道预测模块；所述上行链路信道预测模块用于根据接收到的信号Yp以及信道基矢量输出上行链路信道预测矩阵。优选地，所述预处理模块基于LS信道估计方式得到基矢量将基矢量进行串并转换得到初始估计信道矩阵优选地，所述预搜索模块对初始估计信道矩阵进行IFFT操作，得到在角度时延变换域中的信道预测矩阵：其中，为M*M维傅里叶变换矩阵的转置共轭，为N*N维傅里叶变换矩阵的共轭；对变换域矩阵取模，比较出用户p的各路径的最大值二维坐标作为初始搜索得到的信道特征优选地，所述信道特征搜索模块采用逐次二分迭代法在信道特征附近搜索满足的最大值坐标，输出二维信道特征，其中ΨM，ΨN分别为角度域旋转因子和时延域选择因子，Θ为相移矩阵。优选地，所述上行链路信道预测模块计算出用户p的每一条路径的信道增益其中，Ep为第p个用户的限制功率，vec(Yp)为转化为向量输入的接收信号；根据计算得到的信道增益，通过与对应的信道基矢量组相乘并求和得到用户p的信道向量，再将其调整为矩阵形式得到最终的第p个用户的上行链路信道预测矩阵为其中，为第p个用户对应的路径集。本专利技术在硬件上实现了路径分多址信道预测方式，并且不存在高复杂度运算模块，同时架构中采用流水线和脉动阵列，大大提高了系统的效率。附图说明图1为信道预处理模块示意图；图2为逐次二分搜索示意图；图3为预搜索模块示意图；图4为信道特征搜索模块示意图；图5为信道特征分组模块示意图；图6为第p个用户上行链路信道预测模块；图7为分组子模块示意图；图8为本专利技术整体框架示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实例对本专利技术作进一步说明。本专利技术针对使用正交频分复用技术和面向大规模多输入多输出天线系统，在考虑空间宽带效应以及频率宽带效应的双宽带效应下，提出基于路径分多址的上行链路信道预测VLSI架构。从图1可以看到，接收到的输入数据Yp从数据缓冲器开始分两条路径分别进入UL估计模块(即上行链路信道预测模块)和LS信道估计模块，LS信道估计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：/n(1)导频阶段初始预测阶段：预处理模块对接收到的第p个用户的信号Yp处理得到初始估计信道矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：
(1)导频阶段初始预测阶段：预处理模块对接收到的第p个用户的信号Yp处理得到初始估计信道矩阵所述初始估计信道矩阵分别输入预搜索模块、信道特征搜索模块；所述预搜索模块根据初始估计信道矩阵进行初始搜索得到第p个用户的信道特征将信道特征分别输入信道特征搜索模块、信道特征分组模块，其中l为用户p的第l个路径；
(2)信道特征预测分组和信道重构阶段：所述信道特征搜索模块对信道特征进行精确预测，得到第p个用户的二维信道特征，并输出给重构模块；所述信道特征分组模块对信道特征进行分组并将分组后的信道特征存入分组寄存器，该分组后的信道特征用于指导上行链路信道预测模块进行预测；所述重构模块对二维信道特征进行重构，得到信道基矢量组Pp，信道基矢量组包括第p个用户的Lp个路径的信道基矢量所述信道基矢量组输出至上行链路信道预测模块；
(3)上行信道预测阶段：所述上行链路信道预测模块根据接收到的信号Yp以及信道基矢量输出上行链路信道预测矩阵。


2.如权利要求1所述的基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述预处理模块基于LS信道估计方式得到基矢量将基矢量进行串并转换得到初始估计信道矩阵


3.如权利要求1所述的基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述预搜索模块对初始估计信道矩阵进行IFFT操作，得到在角度时延变换域中的信道预测矩阵：



其中，为M*M维傅里叶变换矩阵的转置共轭，为N*N维傅里叶变换矩阵的共轭；对变换域矩阵取模，比较出用户p的各路径的最大值二维坐标作为初始搜索得到的信道特征


4.如权利要求1所述的基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：所述步骤(2)中，所述信道特征搜索模块采用逐次二分迭代法在信道特征附近搜索满足的最大值坐标，输出二维信道特征，其中ΨM，ΨN分别为角度域旋转因子和时延域选择因子，Θ为相移矩阵。


5.如权利要求1所述的基于路径分多址的上行链路信道预测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，所述上行链路信道预测模块计算出用户p的每一条路径的信道增益



其中，Ep为第p个用户的限制功率，vec(Yp)为转化为向量输入的接收信号；根据计算得到的信道增益，通过与对应的信道基矢量组相乘并求和得到用户p的信道向量，再将其调整为矩阵形式得到最终的第p个用户的上行链路信道预测矩阵为

其中，为第p个用户对应的路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：张川，冀贞昊，尤肖虎，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：江苏;32