一种基于结构检测的稀疏信道估计方法及系统技术方案

本公开属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于结构检测的稀疏信道估计方法及系统，包括：获取稀疏信道的初始信道冲激响应；基于所获取的初始信道冲激响应，构建信道结构初步检测矩阵，判断稀疏信道的多径采样点和噪声采样点；根据对稀疏信道的判断结果，优化信道结构，得到信道结构检测矩阵；基于所得到的信道结构检测矩阵，更新信道响应，完成稀疏信道的估计。本公开在先验信道稀疏度未知的情况下，以较小的运算复杂度实现高精度的稀疏信道估计，提高信道恢复质量和保证运算复杂度。信道恢复质量和保证运算复杂度。信道恢复质量和保证运算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于结构检测的稀疏信道估计方法及系统


[0001]本公开属于无线通信
，具体涉及一种基于结构检测的稀疏信道估计方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着移动通信技术的快速发展，人们对高速率、低时延的无线通信网络需求也在不断提高，基于此，正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,简称OFDM)技术在现代移动通信系统中得到了广泛的应用，通过使用长度大于信道最大时延扩展的循环前缀(Cyclic Prefix,简称CP)可以有效地对抗多径传播所造成的符号间干扰(Inter Symbol Interference,简称ISI)。在OFDM系统中，信号从发送端到达接收端会受到环境带来的随机干扰，使得接收信号产生严重衰落，为了提高通信系统的可靠性，需要准确的信道状态信息(Channel State Information,简称CSI)来还原信号，因此，信道估计技术对提高OFDM系统性能起到了十分关键的作用。
[0004]在宽带无线信道中，由于多径时延差异和高采样率，信道冲激响应通常呈现出很强的稀疏性，可以理解为一帧OFDM信号中，只有少数几个采样点包含着多径能量，其余都是能量为零的噪声采样点，基于此特性，压缩感知(Compressed Sensing,简称CS)技术已被广泛应用于稀疏信道的恢复，当信道稀疏度已知时，最常用的CS算法有正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,简称OMP)算法、分段正交匹配追踪(Stagewise OMP,简称StOMP)算法、正则化正交匹配追踪(Regularized OMP,简称ROMP)算法等，当信道稀疏度未知时，以稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,简称SAMP)算法为主要代表；除压缩感知技术外，基于阈值选择(Threshold Based Selection,简称TBS)的信道估计方法也可以用于稀疏信道恢复，主要分为性能相对较差的通用阈值与最小化均方误差的最优阈值。
[0005]据专利技术人了解，现有的方法均在不同程度上提高了信道估计的性能，但是为达到较好的性能，CS算法需要已知信道稀疏度并且进行高复杂度的迭代运算；TBS方法中为达到最优的去噪阈值也需要信道的先验信息，且在低信噪比下始终存在能量较小径与能量较大噪声的误判问题。

技术实现思路

[0006]为了解决上述问题，本公开提出了一种基于结构检测的稀疏信道估计方法及系统，在先验信道稀疏度未知的情况下，以较小的运算复杂度实现高精度的稀疏信道估计，提高信道恢复质量和保证运算复杂度。
[0007]根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，采用如下技术方案：
[0008]一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，包括：
[0009]获取稀疏信道的初始信道冲激响应；
[0010]基于所获取的初始信道冲激响应，构建信道结构初步检测矩阵，判断稀疏信道的多径采样点和噪声采样点；
[0011]根据对稀疏信道的判断结果，优化信道结构，得到信道结构检测矩阵；
[0012]基于所得到的信道结构检测矩阵，更新信道响应，完成稀疏信道的估计。
[0013]作为进一步的技术限定，在获取稀疏信道的初始信道冲激响应的过程中，采用最小二乘法获取稀疏信道的信道频率响应，对所得到的信道频率响应进行逆快速傅里叶变换，得到初始信道冲激响应。
[0014]作为进一步的技术限定，对所获取的初始信道冲激响应进行F帧平均，得到F帧平均后的信道冲激响应。
[0015]进一步的，根据所述初始信道冲激响应和所述F帧平均后的信道冲激响应，得到稀疏信道的功率变化矩阵；计算所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵，构建信道结构初步检测矩阵。
[0016]进一步的，当所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵不大于预设的多径采样点的方差上限时，所述信道结构初步检测矩阵取值为1，即为稀疏信道的多径采样点；当所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵大于预设的多径采样点的方差上限时，所述信道结构初步检测矩阵取值为0，即为稀疏信道的噪声采样点。
[0017]进一步的，根据所述F帧平均后的信道冲激响应与所述信道结构初步检测矩阵，得到径采样点和噪声采样点的信道冲激响应；根据所得到的径采样点和噪声采样点的信道冲激响应，计算第k帧的平均径功率、噪声功率、补充漏判多径采样点的阈值和去除误判噪声采样点的阈值，得到信道结构检测矩阵。
[0018]进一步的，根据所构建的信道结构检测矩阵，对F帧平均后的信道冲激响应进行更新，估计稀疏信道。
[0019]根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种基于结构检测的稀疏信道估计系统，采用如下技术方案：
[0020]一种基于结构检测的稀疏信道估计系统，包括：
[0021]获取模块，其被配置为获取稀疏信道的初始信道冲激响应；
[0022]初步检测模块，其被配置为基于所获取的初始信道冲激响应，构建信道结构初步检测矩阵，判断稀疏信道的多径采样点和噪声采样点；
[0023]优化模块，其被配置为根据对稀疏信道的判断结果，优化信道结构，得到信道结构检测矩阵；
[0024]估计模块，其被配置为基于所得到的信道结构检测矩阵，更新信道响应，完成稀疏信道的估计。
[0025]根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
[0026]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的基于结构检测的稀疏信道估计方法中的步骤。
[0027]根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
[0028]一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的基于结构检测的稀疏信道估计方法中的步骤。
[0029]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0030]本公开在无需先验信道稀疏度且不显著增加运算复杂度的情况下，具有极高的信道结构检测率，大大提高了信道估计性能。
附图说明
[0031]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
[0032]图1是本公开实施例一中的基于结构检测的稀疏信道估计方法的流程图；
[0033]图2是本公开实施例一中的静态广电1信道结构正确检测率曲线示意图；
[0034]图3是本公开实施例一中的多普勒频移为30Hz车载A信道结构正确检测率曲线示意图；
[0035]图4是本公开实施例一中的静态广电1信道NMSE曲线示意图；
[0036]图5是本公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，其特征在于，包括：获取稀疏信道的初始信道冲激响应；基于所获取的初始信道冲激响应，构建信道结构初步检测矩阵，判断稀疏信道的多径采样点和噪声采样点；根据对稀疏信道的判断结果，优化信道结构，得到信道结构检测矩阵；基于所得到的信道结构检测矩阵，更新信道响应，完成稀疏信道的估计。2.如权利要求1中所述的一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，其特征在于，在获取稀疏信道的初始信道冲激响应的过程中，采用最小二乘法获取稀疏信道的信道频率响应，对所得到的信道频率响应进行逆快速傅里叶变换，得到初始信道冲激响应。3.如权利要求1中所述的一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，其特征在于，对所获取的初始信道冲激响应进行F帧平均，得到F帧平均后的信道冲激响应。4.如权利要求3中所述的一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，其特征在于，根据所述初始信道冲激响应和所述F帧平均后的信道冲激响应，得到稀疏信道的功率变化矩阵；计算所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵，构建信道结构初步检测矩阵。5.如权利要求4中所述的一种基于结构检测的稀疏信道估计方法，其特征在于，当所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵不大于预设的多径采样点的方差上限时，所述信道结构初步检测矩阵取值为1，即为稀疏信道的多径采样点；当所得到的功率变化矩阵的相邻Q列的方差矩阵大于预设的多径采样点的方差上限时，所述信道结构初步检测矩阵取值为0，即为稀疏信道的噪声采样点。6.如权利要求3中...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晓，宋仓海，王成优，
申请(专利权)人：山东大学威海工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：