[发明专利]三维大规模天线系统基于导频的波达波离角联合估计方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种基于导频的波离角与波达角的联合估计的方法，特别涉及一种三维大规模多天线系统下(3D massive MIMO)针对发送端是均匀线性阵列(Uniform linear array，ULA)，接收端是均匀平面阵列(Uniform planar array，UPA)的波离角和波达角的联合估计方法(Joint DOD and DOA estimation)，属于通信技术领域。

背景技术

随着通信技术的不断发展，通信数据的传输速率将越来越快，信道环境越来越复杂，人们对有限的空间频谱资源的需求不断提高。大规模多天线技术可以在不增加带宽以及发送功率的情况下，提高系统的信道容量，因而成为无线通信领域中研究的最广泛的技术之一。现有的大规模多天线技术大多只考虑水平天线模式，而忽略了垂直天线模式的影响，这并不符合实际的无线信道。3D massive MIMO由于其更大的自由度，实现了信道和天线模型的三维化，更加贴切地反映了实际的MIMO信道，因而成为未来无线通信系统的候选技术之一。大规模天线系统经常使用均匀平面阵列，因为该阵列采用平面摆放天线，大大减小了天线的空间占用面积。

随着智能手机的普及以及无线多媒体应用的快速增长，无线数据的需求也大幅增加。而智能天线技术则为解决这些问题带来了新的方法，并且成为第四代移动通信系统的研究热点之一。波离角和波达角的联合估计技术作为智能天线技术中的一个重要部分，也受到了业界的极大关注。智能天线通过采用波离角和波达角估计技术对用户的空间信息进行估计，能够有选择性地接收或发射位于同一信道中的多路信号，降低了信号之间的干扰，增加了通信容量，提高了通信质量。

经典的MUSIC(Multiple Signal Classification，多重信号分类)算法和ESPRIT(Estimating Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques，借助旋转不变技术估计信号参数算法)都是一维参数(方位角)的DOA(Direction of Arrival)估计方法，且算法的计算量比较大。而在实际应用中，对于信号波达角的多维参数(方位角、俯仰角、频率及时延等)的估计更有应用价值。而如果直接将MUSIC算法应用于波达角的二维参数(方位角、俯仰角)估计则需要进行二维的谱峰搜索,将会使得算法的计算量非常大，而且对于波离角估计还需要再一次运用MUSIC算法或者ESPRIT算法，运算量将会大大增加。针对大规模天线系统，需要估计的波离角和波达角的参数更多，所以对该系统的联合波离角和波达角估计算法的研究具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的是为解决3D massive MIMO中的联合DOD和DOA估计问题，提出了一种三维大规模天线系统下基于导频的发送端是均匀线性阵列，接收端是均匀平面阵列的联合波离角和波达角的估计方法。应用该方法，使得在这种复杂系统中的联合DOD和DOA估计问题得以解决。

本发明方法的目标是在满足一定准确率的情况下，解决复杂系统的联合DOD和DOA估计的问题。思想是发送端源源不断发送导频符号，然后根据导频处的信道模型，利用奇异值分解，将联合DOD和DOA估计的问题转化为求矩阵的奇异值分解的问题，最后提出了基于导频的联合DOD和DOA估计方法以达到降低估计复杂度的目的。

本发明是建立在以下基础上进行的：基站端为均匀平面天线阵列(Uniform planar array，UPA)，水平方向有M个阵元，竖直方向有N个阵元，故该平面阵列接收天线数N_r＝M×N，移动端为配置N_t个发送天线的均匀线阵(Uniform Linear Array，ULA)，大规模天线系统中，M×N和N_t都很大。在UPA端考虑俯仰角度的影响，信道为3D信道。

本发明方法是通过如下技术方案实现的：

一种三维大规模天线系统下基于导频的波达角与波离角的联合估计方法，包括以下步骤：

步骤1，移动端在每根发射天线源源不断地发送已知的导频符号S，基站端获得接收信号Y并记录不同路径的信号衰落损耗大小排序，根据最小二乘估计算法H＝Y(S^HS)^-1S^H，估计整个系统的等效信道增益H；作为优选，所述每条路径的信号衰落损耗可以使用该条路径信号的功率表征；