【技术实现步骤摘要】
一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法及系统
[0001]本专利技术涉及信号重构
，更具体地，涉及一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法及系统。
技术介绍
[0002]分布式天线系统是一个由空间分离的天线节点组成的网络，通过传输介质连接到一个公共源，在一个地理区域或结构内提供无线服务。在5G技术快速发展的当下，分布式天线系统作为一种极具竞争力的技术，在无需额外频谱资源和发射功率的前提下，通过充分挖掘空间信道资源有效提高系统容量与可靠性，降低干扰消除的复杂度，成为不可或缺的关键技术。
[0003]分布式天线系统中带有低精度模数转换器(ADC)的上行链路大规模MIMO通信可以抽象成一个广义线性模型。当使用近似贝叶斯推断算法对模型中的信号进行重构时，需要知道噪声的协方差矩阵，才能获得很高的准确率。而目前表现较好的算法要求只能针对噪声协方差矩阵未知的标准线性模型进行信号重构，如果不满足该要求则会导致信号的估计值与真实值相差甚远，不能满足信号传输的基本要求。
[0004]现有技术中，公开了一种...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建分布式天线系统下参数估计与信号重构的广义线性模型；S2：对模型中的噪声方差参数和信号估计值进行初始化，设置迭代停止条件并获取预设算法所需的输入值，所述预设算法为改进的期望最大算法与分布式广义期望传播算法结合形成的算法；S3：根据所需输入参数和模型所对应的因子图，在预设的迭代次数下使用分布式广义期望传播算法分别得到信号的近似后验概率和各簇天线端的噪声方差估计器所需的输入参数；根据信号的近似后验概率，使用最小均方误差估器求出信号的估计值；S4：各簇天线端的噪声方差估计器根据期望最大算法，以变分贝特自由能为目标函数，通过最小化变分贝特自由能独立估计出信号对应的噪声方差参数；S5：判断是否达到预设的迭代停止条件，若是，则流转到步骤S6；若否，则返回步骤S3进行下一轮迭代；S6：迭代结束，输出信号的估计值和各簇天线端对应噪声方差的估计值。2.根据权利要求1所述的一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法，其特征在于，在因子图中，转移概率p(y
l
∣z
l
；σ
l
)对应的因子节点，若处于分布式广义期望传播算法迭代阶段，的迭代次数小于或等于预设的迭代次数时，则转移概率p(y
l
∣z
l
；σ
l
)中的σ
l
的取值等于上次噪声方差的估计值该因子节点对应的近似后验概率表示为若处于噪声方差估计阶段，则转移概率p(y
l
∣z
l
；σ
l
)中的σ
l
作为未知参数存在，经过步骤S4，产生新的噪声方差估计值，其中y
l
表示为第l簇天线的接收信号，而z
l
＝A
l
x为随机变量。3.根据权利要求1所述的一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法，其特征在于，通过对期望最大算法E步骤和M步骤的约束项进行松弛和近似，可将其E步骤得到的解与S3中分布式广义期望传播算法在因子图迭代产生的不动点联系起来，利用S3步骤计算得到的结果作为其E步骤的解和M步骤的输入，其M步骤通过最小化变分贝特自由能实现对噪声方差参数的自动更新，即步骤S4，表示如下：对噪声方差参数的自动更新，即步骤S4，表示如下：表示新的噪声方差估计值；和表示S3步骤中输出近似后验概率的均值和方差；p(y
lm
∣z
lm
；σ
l
)表示转移概率p(y
l
∣z
l
；σ
l
)中第m位的标量形式；表示为随机变量；和分别是矢量和的第m位标量值。4.根据权利要求1所述的一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法，其特征在于，在步骤S2中，根据实际分布式天线系统所要求的估计准确度和计算复杂度初始化噪声方差参数和信号估计值。
5.根据权利要求1所述的一种分布式天线系统下联合参数估计与信号重构的方法，其特征在于，在步骤S3中，通过调节分布式广义期望传播算法的预定迭代次数适应实际分布式天线系统所...
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