[发明专利]基于盲源分离和角度域辨识的导频污染消除方法

说明书

本发明提出了基于盲源分离和角度域辨识的导频污染消除方法，首先根据上行导频序列进行信道矩阵粗估计；然后，根据上行用户数据，利用盲源分离算法同时对期望用户信道和干扰用户信道进行精估计，得到信道矩阵的精估计值；结合所得到的信道粗估计值和精估计值，提取出复用同一个导频序列的用户组；最后，在角度域对复用同一个导频序列的用户组中的期望用户信道和干扰用户信道进行辨别。本发明鲁棒性更强、估计精度更高。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于盲源分离和角度域辨识的导频污染消除方法。

背景技术

在多小区、多用户的大规模MIMO蜂窝系统中，基站将配备几十乃至上百根天线，大规模天线的使用在提升系统容量的同时可以极大简化系统信号处理的复杂度，但获得这一收益的前提是基站能够获得准确的信道状态信息(CSI)。时分双工(TDD)和频分双工(FDD)是获得CSI的两种双工模式，TDD模式下，信道具有互易性，上行链路中获得的CSI可以用于下行链路，相较于FDD模式提升了频谱资源利用的有效性，因而考虑到系统开销，有学者提倡采用TDD模式进行信道估计。TDD模式下，当采用同频复用时，每个小区的用户可以使用全部的带宽，因而在使用导频进行信道估计时，就需要保证各个用户导频序列之间的正交性来避免同频干扰，而导频信号的长度至少应等于系统所有用户的数目才能满足这一要求。但是，受信道相干时间和相干带宽的影响，帧数据的长度有限，且需要预留部分长度来传送有用数据，这就使得相邻小区间需使用非正交的导频序列进行信道估计，从而引发了小区间的干扰，这种干扰即为导频污染。导频污染并不会随基站天线数的增多而有所减弱，因而成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈问题。

半盲信号处理方法是解决导频污染问题的一种有效方法，该方法无需小区间的相互协调且仅需有限长度的导频序列。但当前的半盲信号处理算法通常假设系统信道为瑞利衰落信道，即信道参数为独立同分布的高斯随机变量，这一假设对于散射体丰富的信道环境较为适用，但有研究表明，路径数有限的大规模MIMO信道将不再服从瑞利分布。当前基于奇异值分解的半盲导频污染消除方法对噪声较为敏感、信道估计精度不高，且需假设目标小区内各用户的大尺度衰落系数各不相同来进行小区内各个用户的区分，这一条件较为苛刻。令有半盲导频污染消除算法在幅度域进行目标用户信道与干扰用户信道的区分，这种方法鲁棒性较差。

发明内容

本发明的目的在于提出了基于盲源分离和角度域辨识的导频污染消除方法，解决现有技术鲁棒性较差，精度低的问题。

实现本发明的技术解决方案为：基于盲源分离和角度域辨识的导频污染消除方法，具体步骤为：

步骤1、根据上行导频序列进行信道矩阵粗估计；

步骤2、根据上行用户数据，利用盲源分离算法同时对期望用户信道和干扰用户信道进行精估计，得到信道矩阵的精估计值；

步骤3、结合前两个步骤中所得到的信道粗估计值和精估计值，提取出复用同一个导频序列的用户组；

步骤4、在角度域对复用同一个导频序列的用户组中的期望用户信道和干扰用户信道进行辨别。

优选地，步骤1中根据上行导频序列进行信道矩阵粗估计的具体方法为：

对目标小区中第k个期望用户信道响应进行最小二乘估计，具体估计公式为：

式中，为目标小区中第k个期望用户的估计信道响应，ρ为每个用户的平均发射能量，h_jjk为第j个小区中的第k个用户到第j个基站的期望信道响应，h_jlk为邻近小区的干扰信道响应，L为小区数目，v_k为第k个小区所使用的导频序列；表示均值为零、方差为σ²的复高斯白噪声；

则目标小区的信道矩阵粗估计为：