[发明专利]MIMO－OFDM信道的低阶递推最小均方误差估计

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信领域的信道状态信息获取方法，具体是以提高估计精度和降低计算复杂度的一种在无线信道噪声情况复杂且未知时，MIMO-OFDM信道的低阶递推最小均方误差估计方法。

背景技术

多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)是宽带无线通信中传输高速数据的首选技术。它通过正交频分复用技术将宽带的信道传输划分为若干平衰落的窄带信道，使接收端的均衡器变得更为简单；同时，它还在发射机和接收机端使用多根天线的多输入多输出技术，通过空间分集和复用来提供链路的可靠性。

获取信道状态信息是MIMO-OFDM系统能有效的克服码间干扰、进行自适应均衡的前提。针对信道状态信息获取技术的研究，主要集中在采用多径信道模型时高精度估计算法的设计，以及不需要模型的低复杂度自适应估计算法的设计。目前已知信道状态信息的获取主要方法有①参数估计，包括多径时延、相位、波束到达角等；这种方法需要利用导频信息和参数模型，且由于模型的非线性，需要设计复杂度较高的估计算法；②非参数估计，这类方法直接估计信道衰落或信道的有限冲激响应，有盲、半盲和非盲的技术。盲、半盲的方法虽然能有效地节省带宽，但盲和半盲的子空间方法依赖于理想的噪声情况，在噪声情况复杂未知时，容易造成估计量出现较大偏差；非盲的算法利用在发送数据中插入已知导频，用导频点处的信号获得信道衰落。目前信道的估计方法集中在采用单对收发天线的OFDM系统上、或者MIMO系统上，针对MIMO-OFDM系统信道估计，一般方法为最小二乘估计、递推最小二乘估计，但估计精度较低。

由于MIMO-OFDM信道衰落的维数很高，采用复杂估计算法的代价很大，而且该系统使用了离散傅立叶变换对，信号在时域中经由无线信道传输，在频域中进行信道估计时，无法准确获得噪声的统计特性。目前已知的利用插入导频来获得MIMO-OFDM信道衰落的各种方法都是针对理想的信道噪声情况，未利用信道衰落的二阶统计特性，更难以得到噪声干扰未知时较高精度的信道衰落估计。

发明内容

本发明的目的在于克服现有信道估计技术中的不足，提供一种MIMO-OFDM系统在未知信道噪声和干扰的任何统计特性时，较高精度且复杂度较低的递推信道估计方法。它在递推最小二乘估计的基础上，在非平稳的复杂噪声干扰情况下，递推地估计并跟踪信道衰落的信号子空间，通过信号子空间中的奇异值和奇异向量，根据主奇异值对信道衰落矩阵进行降阶，得到信道衰落的二阶统计量即自相关矩阵，由此获得较高精度的低阶递推最小均方误差估计。

本发明是通过以下技术方案实现的，首先根据插入导频处的输入输出信息，采用递推最小二乘估计获得导频信道的衰落，按时间次序依次排列各时刻的信道衰落，组成信道矩阵C_n-1；然后对信道矩阵进行奇异值分解，获得其左奇异矩阵和奇异值，再根据主奇异值的个数，获得降维后的信号子空间的奇异值和左奇异矩阵。对得到测量更新后所得到的测量矩阵C_n，构造C_n经信号子空间投影后的矩阵A，使新的测量矩阵C_n与A的误差的Frobenius范数小于C_n-1与它经信号子空间投影的误差的Frobenius范数，则矩阵A的左奇异矩阵近似为C_n的左奇异矩阵，矩阵A的奇异值近似为C_n的奇异值。也就是，通过构造矩阵A近似得到了测量矩阵的信号子空间，并且该矩阵的构造方式在复杂噪声情况下不会偏离测量矩阵的信号子空间。矩阵A的构造方法利用了矩阵正交投影原理，通过将测量更新分解为它在原信号子空间的投影和原信号子空间的正交子空间的投影之和，把A表示成经过信号子空间投影的测量矩阵。在信道衰落递推估计时，并不需要直接得到矩阵A，得到A的奇异值和左奇异矩阵后，利用矩阵运算得到信道衰落的自相关矩阵，再得到最小均方误差估计。整个过程采用递推方式，在每一次迭代中，只需要更新测量矩阵。

以下对本发明方法作进一步说明，包括如下步骤：

1、接收端利用某种递推最小二乘估计方法获得信道衰落的估计值，将若干时刻依次得到的递推最小二乘估计值，按顺序组成信道矩阵，该信道矩阵的行数为发送天线个数×时域信道的有限冲激响应长度×接收天线个数，列数应大于信道矩阵的阶次；

2、对信道矩阵进行奇异值分解，获得左奇异矩阵U_p和对角奇异值矩阵∑_p，挑选主奇异值对应的奇异向量，构成信道矩阵的信号子空间U，该信号子空间代表了信道系统的主要特征；