[发明专利]一种定时偏移估计度量的重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及通信系统中压缩采样后定时偏移估计度量的重构技术，特别是指一种开发定时偏移估计度量的“成块”特性进行定时偏移估计度量重构，进而提高重构精度的方法。

背景技术

在通信系统中，不精确的时间同步会引起诸如误码率、系统容量、中断概率等系统性能的严重下降。为降低不精确的时间同步对通信系统性能的影响，需要对定时偏移进行精确的估计。

在进行定时偏移估计时，将用于估计定时偏移的定时度量称为“定时偏移估计度量”。利用训练序列对定时偏移进行估计是通信系统中常用的估计方法，该方法估计所采用的定时偏移估计度量通常具有稀疏特性。也就是说，定时偏移的估计度量只有少数的幅度值较大(不可忽略)，而其他的幅度值很小(可以忽略)。同时，近年来出现的压缩感知理论指出，只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的，便可以采用压缩感知技术以远小于奈奎斯特采样速率进行采样而不损失信号信息。因此，可利用压缩感知方法对定时偏移估计度量进行压缩采样，从而降低估计所需的采样速率、降低对采样器件的要求。

根据压缩采样得到的信号，利用稀疏信号的重构方法，可重构出定时偏移估计度量。然而，现有的重构方法，如匹配追踪算法、正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法、基追踪算法、子空间追踪算法等等，均不是专门针对定时偏移估计度量的重构而提出的，继而均没有考虑和利用定时偏移估计度量的特性，重构得到定时偏移估计度量的正确重构性能受到限制。事实上，定时偏移估计度量呈现出“成块”特性。也就是说，在非压缩采样的情况下，拥有不可忽略的幅度值的估计度量是靠近在一起，而不是分散开来的。

为能更好的提高定时偏移估计度量的精度，本发明开发定时偏移估计度量的“成块”特性，提出一种压缩采样后定时偏移估计度量的重构方法。

发明内容

(一)发明目的

本发明的主要目的在于提供一种压缩采样后定时偏移估计度量的重构方法，在进行重构时开发定时偏移估计度量的“成块”特性，提高定时偏移估计度量的重构精度，进而提高定时偏移估计的估计精度。

(二)技术方案

一种压缩采样下定时偏移估计度量的重构方法，其特征在于，包括：

a)根据定时偏移估计度量“成块”特性构造优选压缩采样的测量矩阵；

b)利用优选的测量矩阵进行压缩采样；

c)根据压缩采样并结合定时偏移估计度量“成块”特性，重构出定时偏移估计度量；

d)利用重构出的定时偏移估计度量，估计出定时偏移。

进一步的，步骤a)所述的定时偏移估计度量是指用于估计定时偏移的定时度量；所述的定时偏移估计度量“成块”特性是指幅度值不可忽略的K个定时偏移估计度量连在一起。

进一步的，步骤a)包括：

a1)设定定时偏移估计度量Ω的稀疏等级K，压缩后的采样点数M，相关性的门限取值α；

a2)产生M×N的随机分布测量矩阵Φ，并对测量矩阵Φ各行进行正交化、各列进行单位化处理；

a3)根据定时偏移估计度量“成块”特性(幅度值不可忽略的K个定时偏移估计度量连在一起)，计算出Φ中距离不超过K的各列间的相关性，并找出这些相关性中的最大值Corr_max；

a4)若Corr_max大于α，返回步骤a2)；否则，选择当前构造的测量矩阵Φ为满足要求的优选测量矩阵。

进一步的，步骤a1)所述的定时偏移估计度量Ω为N×1的矢量，N为搜索定时偏移时的搜索长度，根据工程精度要求与工程经验设定；所述的稀疏等级K根据工程经验或实验结果设定，例如，高斯信道下可取K＝3，多径信道下的每条可分辨路径处可取K＝3；所述的压缩后的采样点数M取值为且通常满足M＜＜N，其中符号表示对X进行向上取整操作；所述的相关性的门限取值α根据计算公式设定，常数C根据工程经验设定，满足0≤C＜1。

进一步的，所述的随机分布测量矩阵产生方法包括，高斯分布随机矩阵、贝努利分布随机矩阵、亚高斯随机矩阵和非常稀疏投影矩阵等已有的随机分布测量矩阵产生方法。

进一步的，步骤a3)所述的Φ的各列间的相关性计算，根据公式

进行计算；其中μ(k,l)表示矩阵Φ的第k列Φ_k与第l列Φ_l间的相关性，符号||·||₂表示取算子2范数操作，上标“H”表示矩阵或矢量取共轭转置操作。