[发明专利]一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法

权利要求书

1.一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法，其特征在于，该方法 包括以下循环迭代步骤：

1)将原始观测信号(a)叠加上重建的漫散射信号分量的负反馈(g)，获 得待估计的反射信号分量(b)；

2)反射径分量参数估计；

对输入的反射信号分量(b)运用参数估计算法，进行反射径冲激响应参 数估计，输出估计的反射径分量参数集(c)；

3)反射信号分量重建；

利用输入估计的反射径分量参数集(c)重建反射信号分量，输出重建的 反射信号分量(d)；

4)将原始观测信号(a)叠加上重建的反射信号分量的负反馈(d)，获得 待估计的漫散射信号分量(e)；

5)漫散射径分量参数估计；

对输入的漫散射信号分量(e)运用参数估计算法，估计漫散射径冲激响 应参数，统计其时域的幅度统计分布，输出漫散射径冲激响应分量估计的时 域统计参数集(f)；

6)漫散射信号分量重建；

利用输入的漫散射径冲激响应分量估计的时域统计参数集(f)，预测时 域漫散射信号分量，输出为(g)；

7)重复步骤1)至步骤6)，直至估计的无线通信信道模型参数收敛至理 想值，输出无线信道模型参数(p)。

2.如权利要求1所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法， 其特征在于，所述步骤2)中的反射径分量参数估计包括：

a.利用已知原始观测信号以及重建的漫散射径分量，估计反射径分量样本；

b.已知上一次迭代估计的反射径参数矢量集根据SAGE算法原理估计 第l条反射径的缺失空间样本；

c.采用最大似然估计算法在缺失空间中联合估计第l条反射径参数；

d.重复步骤b)至c)，完成L条反射径的估计，获得本次迭代的反射径参 数集

其中，下标fs表示反射径，上标[i]表示第i次迭代，l为离散的反射径的序 号，L为离散的反射径总数。

3.如权利要求2所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法， 其特征在于，所述步骤3)中的反射信号分量重建包括：利用估计获得的参数构建反射径信号的冲激响应，再通过和原始发射信号的卷积运算，计算重建接收 到的反射信号分量；

其中，下标fs表示反射径，上标[i]表示第i次迭代。

4.如权利要求3所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法， 其特征在于，所述步骤5)中的漫散射径分量参数估计包括：

A.利用在已知原始观测信号和重建的反射信号分量，估计漫散射径分量样

本；

B.已知上一次迭代估计的漫散射径参数矢量集根据SAGE算法原理，

计算漫散射径在各时间间隔Δτ内对应的漫散射径缺失空间样本；

C.采用最大似然估计算法在漫散射径缺失空间样本中估计漫散射径参数；

D.重复步骤B)至C)循环估计完N个Δτ内的累加漫散射径，获得本次迭 代的漫散射径参数矢量集同时获得漫散射径冲激响应；

其中，下标ss表示漫散射径，上标[i]表示第i次迭代，Δτ为最小时间分辨间 隔，N·Δτ为冲激响应幅值大于在噪声门限的持续时间，N为该持续时间细分为 Δτ的个数。

5.如权利要求4所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法，其 特征在于，所述步骤6)中的漫散射信号分量重建包括：利用最小二乘法估计漫 散射径幅度的统计参数，利用估计获得的参数构建漫散射径冲激响应分量 均值预测，再通过和原始发射信号的卷积运算，计算接收到漫散射信号分量的均 值预测；其中，下标ss表示漫散射径，上标[i]表示第i次迭代。

6.如权利要求1所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法，其 特征在于，所述步骤2)中的参数估计算法包括MUSIC算法、ESPRIT算法、Unitary ESPRIT算法或EM算法。

7.如权利要求1所述的一种高精度无线信道参数化模型的联合估计方法，其 特征在于，所述步骤6)中预测时域漫散射信号分量包括均值预测、二次方预测 或三次方预测。