[发明专利]分布式多天线移动信道特征参数的联合估计方法

权利要求书

1.一种分布式多天线移动信道特征参数的联合估计方法，其特征是：对随机信道参数的非线性接收模型的一阶近似模型，采用扩展卡尔曼滤波进行参数的联合估计，包括：

A、进行初始化，包括各参数的初值和初值方差，构造过程噪声方差和观测噪声方差；

B、用信道特征参数的随机动态模型一步递推参数的预测值；

C、由某一个接收天线上导频处的接收信号，利用信道特征参数的一步递推预测值，构造各参数的一阶泰勒级数展开系数，以及构造一阶近似的观测值，然后运用扩展卡尔曼滤波进行信道特征参数的联合估计；

D、随着时间序列的增加重复步骤B、C，当估计误差方差达到稳态后，提供给接收端同步和均衡。

2.如权利要求1所述的分布式多天线移动信道特征参数的联合估计方法，其特征是，还包括：

所述A中的进行初始化，包括设定上一个k-1时刻复信道衰落的实部和虚部及频率偏置的初值x^k-1=[Re(h^1,k-1),Im(h^1,k-1),ω^1,k-1,...,Re(h^NT,k-1),Im(h^NT,k-1),ω^NT,k-1]T,]]>设定的方差Pk-1=[σRe(h1,k-1)2,σIm(h1,k-1)2,σω1,k-12,...,σRe(hNT,k-1)2,σIm(hNT,k-1)2,σωNT,k-12]T;]]>设定移动信道各特征参数的过程噪声方差矩阵Qk-1=diag[σθRe(h1,k-1)2,σθIm(h1,k-1)2σθω1,k-12,...,σθRe(hNT,k-1)2,σθIm(hNT,k-1)2σθωNT,k-12];]]>设定观测噪声方差矩阵Rk=diag[0.5σηk2,0.5σηk2];]]>

所述B中的随机动态模型，是指由某一根发送天线和某一根接收天线间移动信道特征参数的动态模型为x_p，k＝A_px_p，k-1+B_pθ_p，k-1，其中p表示第p个发送天线，k表示时刻，A_p为系统矩阵，B_p为过程噪声矩阵，θ_p，k-1是均值为0、方差矩阵为Q_p，k的过程噪声，进而构成各发送天线和该根接收天线间信道的随机动态模型x_k＝Ax_k-1+Bθ_k-1，式中，A由各A_p组成，B由各B_p组成，θ_k-1的方差矩阵Q_k-1由Q_p，k-1组成；

所述B的一步递推参数的预测值，是指记为xk|k-1=[z1T,z2T,z3T]T,]]>其中z1=Re([h^1,k|k-1,...,h^NT,k|k-1]T),]]>z2=Im([h^1,k|k-1,...,h^NT,k|k-1]T),]]>z3=[ω^1,k|k-1,...,ω^NT,k|k-1]T;]]>

所述C中的导频处的接收信号，是指某一个接收天线上导频处的观测信号其中：N_T为发送天线个数，W_p为接收端已知的第p个发送天线的发射功率，h_p，k为第p个发送天线和该接收天线间在时刻k的复信道衰落，s_p，k为时刻k从第p个发送天线上发送的导频符号，ω_p，k＝2πf_p，kT_s为归一化后的载波频率偏置，f_p，k为时刻k的绝对实际频率偏置，T_s为符号周期，0＜ω_p，k＜π，η_k为均值是0、实部和虚部的方差各是的复高斯观测噪声；

所述C中的各参数的一阶泰勒级数展开系数，包括信道衰落实部的展开系数z4=[W1s1,k+1ejω^1,k+1|k,...,WNTsNT,k+1ejω^NT,k+1|k(k+1)],]]>信道衰落虚部的展开系数z5=[jW1s1,k+1ejω^1,k+1|k,...,jWNTsNT,k+1ejω^NT,k+1|k(k+1)],]]>频率偏置的展开系数z6=[W1s1,k+1h^1,k+1|kjω^1,k+1|kejω^1,k+1|k(k+1),...,WNTsNT,k+1h^NT,k+1|kjω^NT,k+1|kejω^NT,k+1|k(k+1)];]]>

所述C中的构造一阶近似的观测值，是指其中，C^k=[z4,z5,z6],]]>zk=Σp=1NTWph^p,k|k-1sp,kejω^p,k|k-1k-z4z1-z5z2-z6z3;]]>

所述C中的采用扩展卡尔曼滤波进行信道特征参数的联合估计，包括求取一步预测值的估计误差方差P_k|k-1＝AP_k-1A^T+Q_k-1，求取一步修正因子求取一步修正估计误差方差Pk=(I-KkC^k)Pk|k-1;]]>得到估计参数x^k=xk|k-1+Kk[yk-zk-C^kxk|k-1)];]]>

所述D为递推估计方式。