[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

说明书

技术领域

本发明涉及电波传播、无线通信技术领域。尤其涉及应用于无线通信信道测 量建模的一种高精度无线信道参数化测试模型的联合估计方法。

背景技术

信道建模的方法一般分为三大类：一是理想的统计模型，其一般假设衰落信 道是独立同分布的复高斯信道，在丰富散射物的场景下对信道容量进行理论分析 一般采用这种模型，比如高斯广义平稳非相关模型、Saleh-Valenzuela统计模 型。二是通过建立无线信道中的散射体几何分布，采用射线跟踪等方法来研究建 模，如圆环分布模型、Gesbert的双Rayleigh矢量信道模型、Von Mises角度 分布模型、双环模型、三环模型，以及典型3GPP SCM/SCME模型。但是实际无线 传播环境远比模拟建立的散射环境复杂得多，所以第三类建模方法：基于实测的 信道参数化建模方法，能够获得更加接近于真实环境的无线信道模型，具有广泛 的应用价值。该方法基于对无线信道冲激响应的时-频-空高精度测量，利用时延 -功率谱等信道物理特性建立信道模型数学表达式，然后采用参数估计方法从大 量观测数据中提取信道模型参数。

参数估计方法是基于实测的信道参数化建模中重要的关键技术，总体上可以 为三类：空间估计(spectral estimation)、基于子空间的参数化估计 (parametric subspace-based estimation(PSBE))、确定参数估计 (deterministic parametric estimation(DPE))。在第一类空间估计中值得一 提的是MUSIC(multiple signal classification)算法。ESPRIT(estimation of signal parameter via rotational invariance techniques)和Unitary ESPRIT算法属于子空间的参数化估计技术。这三中算法最先被发展用作反射径 的方位角估计。在确定参数估计方法中，具有代表型的就是最大化期望 (expectation-maximization(EM))算法，曾被用作反射径的时延或是方位角 的估计。SAGE(space-alternating generalized EM)算法是EM算法的扩展， 由于其算法非常灵活，计算复杂度低，收敛速度快，同时不局限于使用的天线阵 列和阵元个数，所以SAGE算法在传统信道测量建模中的到了广泛的应用。

但是，将上述信道测量建模方法应用到宽带信道测试模型时，特别是在具有 丰富散射条件的城市热点地区场景下，由于忽略了漫散射电波传播分量作用的影 响，对于反射电波传播分量的估计存在一定误差，这将导致对宽带信道冲激响应 参数估计不准确，或者因漫散射分量引发的高密度径之间的相关性而失效。

请参照图1所示，图中曲线描述的是实测的城市热点地区100MHz带宽信道 冲激响应结果，离散的直线表示采用仅考虑反射径的信道模型估计的冲激响应， 其中反射径的作用明显。虽然估计的反射径以多达几十条，仍旧不能描述图中由 于漫散射引起的实测信道冲激响应连续的能量分布现象，并且在估计的反射径的 冲激响应中，也叠加了漫散作用的影响，所以估计的幅度和实际幅度相差较大。 由此可见，仅考虑到离散的反射径的冲激响应信道模型不仅已经不足以描述宽带 信道的特性。

现有对无线信道模型参数估计方法，例如MUSIC算法、ESPRIT算法、EM算法、 SAGE算法等等，在无线信道模型惨忽视估计过程中忽略了漫散射电波传播分量的 影响，致使无线宽带信道建模精确度受到影响，严重情况下算法本身会失效，因 此，不太适合散射丰富的城市热点地区的宽带信道测试与建模应用。

鉴于此，现提出一种基于实测的无线通信信道参数化模型的估计方法，利用 “负反馈”结构对无线通信信道冲激响应中混叠在一起的电波传播分量进行分析 估计。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种高精度无线信道参数化模型的联合 估计方法，用于解决无线通信信道冲激响应中混叠的两种分量联合估计问题，使 得每一种分量的估计更为准确。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种高精度无线信道参数 化模型的联合估计方法，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；