[发明专利]结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端

说明书

一种结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：获取输入的观测矩阵和传感矩阵；在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。上述的方案，可以自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道估计。

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别是涉及一种结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端。

背景技术

在Large-scale MIMO中，BS和用户需要通过信道状态信息(CSI)来进行信号检测、预编码和资源分配等，但是随着发送天线数的增加，在下行链路估计信道变得非常地困难。为了避开这一问题，现在的研究大多数都采用时分双工(TDD)模式，BS在上行链路可以相对容易地获取信道状态信息CSI，然后通过信道的互易性直接将CSI反馈给用户，这一过程不需要下行链路信道估计。但是在TDD模式中，通过信道的互易性获取的下行链路CSI并不是十分精确，甚至有很严重的失真，同时，频分双工(FDD)才是无线蜂窝系统的主流。大量的研究表明，无线宽带信道在时延域具有稀疏性，这是因为在无线信号传播环境中重要散射体的数量有限，所以占据主要功率的多径数目有限，而且最早的多径到达时间和最晚的多径到达时间的差值很大，这导致信道的时延扩展很大，同时信道还表现出空时相关性。

压缩感知是近十多年来工程技术领域的关键技术之一，将压缩感知和信道的上述特性相结合可以对信道进行精准地估计，同时采用此技术的系统属于FDD系统。

然而，压缩感知技术需要提前知道信道的稀疏度，但这在实际应用中是不切实际的，所以如何让该技术自适应地获得信道稀疏度变成了一项难题。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道估计。

为了达到上述目的，本发明提供了一种结构化压缩感知信道估计方法，所述方法包括：

获取输入的观测矩阵和传感矩阵；

在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。

可选地，所述在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，包括：

初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；

令外部迭代次数t＝1；

计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；

计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；

求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；

初始化，创建内部迭代次数变量k；

令k＝1；

将所述传感矩阵的共轭转置矩阵Ψ^H与第(k-1)次内部迭代得到的残差R^(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；

将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前s^t个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；

基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；

基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；

将L×1的第三块矩阵中F范数最大的前s^t个块元素的索引存在最终索引集合中；