[发明专利]信道估计方法、装置及设备

说明书

本申请实施例公开了一种信道估计方法、装置及设备。所述方法包括：根据未降噪参数生成信号数据矩阵；对所述信号数据矩阵执行奇异值分解SVD，得到信号强度矩阵；将所述信号强度矩阵中的每个特征值确定为信号域特征值或者噪声域特征值；根据所述信号域特征值和所述噪声域特征值生成滤波矩阵；使用所述滤波矩阵中的每个滤波系数对待滤波信道估计矩阵中的相应信道估计参数执行滤波降噪，得到目标信道估计矩阵。本申请实施例的技术方案，能够提高信道估计的准确性，提高信道估计的性能，进而提高无线通信系统的性能。

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种信道估计方法、装置及设备。

背景技术

无线通信系统的性能主要受无线信道的影响，而无线信道具有很大的随机性，并且受到多方面因素的影响。基于此，接收端例如是基站，为了能够正确的解调出发射端发送的信号，以及准确的预测下行信道，信道估计成为必不可少的操作过程，其中，信道估计是根据接收数据将信道参数估计出来的操作。由此可见，信道估计是无线通信的一项关键技术，并且，信道估计的准确性直接影响无线通信的性能。

目前，主流的无线通信系统包括长期演进(Long Term Evolution，LTE)和第五代移动通信技术(5th-Generation，5G)系统，而LTE和5G新空口(New Radio，NR)支持大规模多输入多输出(Massive Multiple Input and Multiple Output，Massive MIMO)通信技术。Massive MIMO通信技术是基站使用多个天线在同一时频资源上发射信号，用户设备(UserEquipment，UE)在多个天线上接收信号的通信技术。鉴于基站侧的天线具有一定的稀疏性，在Massive MIMO通信系统中，基站对上行接收信号进行信道估计。

由于Massive MIMO通信系统较其他无线通信系统的载波频率高，导致上行接收信号传输过程中路损较大，使得到达基站的上行接收信号能量较小，信噪比较低。另一方面，由于Massive MIMO通信系统中基站侧天线的阵列增益，导致每根天线上的信号包含较多噪声，因此，每根天线上的接收信号的信噪比也较低。而上行接收信号的信噪比越低，得到的信道估计的误差越大，因此，Massive MIMO通信系统中，信道估计的性能较差，准确性较低，进而，造成Massive MIMO通信系统的性能较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种信道估计方法、装置及设备，以解决Massive MIMO通信系统中，信号的信噪比较低，造成信道估计性能差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种信道估计方法，该方法包括，

根据未降噪参数生成信号数据矩阵；

对所述信号数据矩阵执行奇异值分解SVD，得到信号强度矩阵；

将所述信号强度矩阵中的每个特征值确定为信号域特征值或者噪声域特征值，其中，所述信号域特征值是指示信号强度大于噪声强度的特征值，所述噪声域特征值是指示信号强度小于噪声强度的特征值；

根据所述信号域特征值和所述噪声域特征值生成滤波矩阵；

使用所述滤波矩阵中的每个滤波系数对待滤波信道估计矩阵中的相应信道估计参数执行滤波降噪，得到目标信道估计矩阵，所述待滤波信道估计矩阵中的信道估计参数与所述滤波矩阵中的滤波系数是同一空间域的参数。

本申请实施例的技术方案，旨在对每根天线上的信号执行降噪，因此，以每根天线上未降噪的参数作为原始数据，结合Massive MIMO场景下噪声的分布特性，通过奇异值分解(singular vector decomposition，SVD)，将携带噪声的数据从入射方向和各入射方向的信号强度等各个维度分解，从而能够将入射方向，以及各入射方向上信号强度和噪声强度等参数量化，并建立对应关系，进而，基于根据量化的信息执行降噪。