一种基于张量分解的太赫兹MIMO信道估计方法技术

本发明专利技术属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于张量分解的太赫兹多输入多输出(Multiple

【技术实现步骤摘要】
一种基于张量分解的太赫兹MIMO信道估计方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种基于张量分解的正交时频空间(Orthogonal time frequency space,OTFS)调制技术下太赫兹多输入多输出(Multiple
‑
Input Multiple
‑
Output,MIMO)信道的估计方法。

技术介绍

[0002]随着5G、6G(第五代、第六代移动通信技术)的发展，现代通信技术正逐步实现万物互联的愿景，通信频段也逐渐向着更高频率发展。高速移动环境作为最富有挑战性的通信场景之一，实现在其环境下的可靠通信，如车联网、无人机等，对万物互联的物联网发展具有重大意义。作为未来6G的热门备选频段之一，太赫兹(THz)频段具备超高速、低延迟、高可靠通信、以及高精度感知功能等特点，能够满足自助系统中分布式无人设备的需求，为未来通信技术发展提供了巨大潜力。
[0003]目前，4G和5G通信系统均使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)调制方法，但由于OFDM子载波间隔密集，在高移动性场景中产生的多普勒扩散效应会严重破坏子载波的正交性，引起载波间干扰。随着载波频率的增加，多普勒扩散效应在太赫兹频段变得更加严重。最近，OTFS调制被提出，它在高多普勒环境中表现出出色的性能，可以同时对抗时间和频率选择性。其思想是将时变多径信道在延迟
‑
多普勒域中转换为二维时不变信道，因此数据符号可以在几乎恒定的延迟多普勒域中复用。因此，在THz通信中采用OTFS调制可以被设想为一种同时支持高移动性场景的方式，为下一代无线系统提供更高的数据速率和低延迟。但与OFDM相比，由于OTFS的数据符号与时延
‑
多普勒域的信道响应具有更复杂的二维卷积关系，因此OTFS的信道参数估计具有较高的复杂度。
[0004]由于传播环境的有限散射，太赫兹MIMO信道呈现出固有的稀疏性，这种稀疏性可以通过数学模型表现出来，被充分利用来进行信道估计，以降低计算的复杂度，传统的信道估计方法并没有有效利用这一特点。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的，就是针对上述问题，提出了一种基于低秩张量分解的OTFS调制技术下太赫兹MIMO信道的估计方法，以降低信道估计的复杂度。
[0006]为了方便描述本专利技术的内容，首先对本专利技术所使用的术语和模型进行介绍：
[0007]无线通信(Wireless Communication):利用电磁波信号可以在自由空间中传播的特性进行信息交换的一种通信方式。
[0008]正交时频调制(OTFS，Orthogonal time frequency space)：一种新的二维调制方案，使用延迟
‑
多普勒域上的新一类载波实现QAM符号的多路传输。
[0009]多输入多输出(MIMO，Multiple
‑
Input Multiple
‑
Output)：为极大地提高信道容量，在发送端和接收端都使用多根天线，在收发之间构成多个信道的天线系统。
[0010]信噪比(SNR，Signal Noise Ratio)：信号功率与噪声功率的比值。
[0011]加性高斯白噪声(AWGN，Additive White Gaussian Noise)：最基本的噪声与干扰模型，它的幅度分布服从高斯分布。
[0012]本专利技术所采用的技术方案为：
[0013]一种基于张量分解的OTFS调制技术下太赫兹MIMO信道的估计方法，具体包括：
[0014]考虑THz频段大规模MIMO
‑
OTFS系统中的时变信道，将观测信号构建为三维张量模型；
[0015]实现所构造张量模型的CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解；
[0016]通过最小二乘算法(ALS)估计因子矩阵；
[0017]通过估计得到的因子矩阵提取信道参数，具体包括：
[0018]如图1所示，系统包含一个基站(BS)和一个移动用户(MS)，基站和用户端均采用均匀线性阵列(ULA)，天线数目分别为N
BS
和N
MS
。采用模数混合结构，射频链数目分别为N
T
和N
R
。假设空间中共存在P条传播路径，每条路径分别对应一发射角(AOD)φ
p
，一接收角(AOA)θ
p
，路径衰落系数α
p
，时延τ
p
和多普勒频移υ
p
。基于以上参数，可将时间
‑
时延域的信道响应建模为：
[0019][0020]其中BS与MS天线的阵列响应矢量表示为：
[0021][0022]其中N
a
表示天线数量，φ表示相应的AOA/AOD，d代表天线间隔，通常取d＝λ/2。
[0023]考虑以下OTFS调制方案：子载波带宽为
△
f，总带宽为B＝M
△
f；符号时间为T，每个OTFS符号块中有N个符号，每符号块的持续时间为NT。设T
△
f＝1。BS端的预编码矩阵为MS端的约简矩阵为可得MS端接收信号的OTFS域表达式：
[0024][0025]其中表示包括路径损耗α
p
的复信道增益，w[k,l]为AWGN。
[0026]利用OTFS块的NM维度，和路径的P维度，将接收信号表示为CP分解形式的三阶张量模型
[0027][0028]其中其中
[0029]构建无噪声的的因子矩阵：
[0030][0031][0032][0033]利用ALS算法估计观测信号的因子矩阵，得到
[0034]通过最大似然估计法，对因子矩阵中的角度信道参数进行提取：
[0035][0036][0037]表示估计得到的AOD，表示估计得到的AOA，分别表示矩阵的第p列；通过获得的更新因子矩阵得到再由张量的mode
‑
3展开式：得到更新的因子矩阵获得信道的复衰落系数。
[0038]本专利技术的有益效果为，本专利技术通过利用太赫兹MIMO信道的稀疏性，将OTFS域的接收信号表示为三维张量，进而利用CP分解对信道参数进行估计，极大的减少了计算复杂度，并保证了估计的精确度。
附图说明
[0039]图1为本专利技术的系统模型图；
[0040]图2为实施例的仿真结果图；
具体实施方式
[0041]下面结合实例和附图，详细描述本专利技术的技术方案：
[0042]实施例：
[0043]请参见图2，图2为本专利技术在不同信噪比下的参数估计性能图。考虑THz频段大规模MIMO
‑
OTFS系统，设定参数为：收发天线数N
BS
＝N
MS
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于张量分解的太赫兹MIMO信道估计方法，定义太赫兹MIMO系统中包括一个天线数为N
BS
的基站和一个天线数为N
MS
的移动用户，基站和用户端均采用均匀线性阵列，采用模数混合结构，射频链数目分别为N
T
和N
R
，定义空间中共存在P条传播路径，每条路径分别对应一发射角φ
p
，一接收角θ
p
，路径衰落系数α
p
，时延τ
p
和多普勒频移υ
p
；其特征在于，所述信道估计方法包括以下步骤：步骤1：基于正交时频空间调制，在时延
‑
多普勒域将接收信号建模为三维张量形式：其中，c
p
表示含有信道复增益的向量：表示含有信道复增益的向量：表示包括路径损...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雪，常博，陈智，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：