[发明专利]一种基于改进Prony方法的上行时变信道预测方法有效
申请号: | 201911094279.3 | 申请日: | 2019-11-11 |
公开(公告)号: | CN110890931B | 公开(公告)日: | 2021-08-03 |
发明(设计)人: | 王海泉;陈跃;高丹蓓;叶杭;黄怡 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | H04B17/373 | 分类号: | H04B17/373 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 俞昊文 |
地址: | 310018 浙江省杭州市杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 prony 方法 行时 信道 预测 | ||
1.一种基于改进Prony方法的上行时变信道预测方法,该方法应用于TDD系统中,其特征在于,所述上行时变信道预测方法包括以下步骤:
S1、计算初始Prony系数;
S2、根据Prony系数预测下一时刻的CSI;
S3、根据预测的CSI解码用户发送的数据符号;
S4、利用解码后的数据符号对CSI进行估计;
S5、利用估计的CSI更新Prony系数;
S6、预测下一时刻的CSI;
S7、解码用户发送的下一个数据符号,重复上述步骤;
所述TDD系统中的基站具有Mb根天线,针对单天线的单个用户,簇的数量为Lc,每个簇有一条主路径;S1中根据基站已具备的CSI计算初始Prony系数,包括以下步骤:
S11、设实际的CSI为:
其中,矩阵A是维度为Mb×Lc的矩阵,由导向矢量和路径的初始相位构成,Mb表示基站的天线数,Lc表示信号传输总的路径数,vj表示第j个路径的多普勒频率分量,j=0,1,…,Lc;
设采样时间间隔是Δt,将h(k)表示成第k个采样时刻的信道;
h(k)=h(kΔt);
S12、基站根据用户发送的Np个导频信号获得前Np个时刻的CSI的估计值令
S13、根据改进Prony方法建立方程组:
S14、对H0进行SVD分解,H0=U0D0V0H,H0是前Np-1个CSI所构成的矩阵)其中,U0是Mb×(Np-1)的单位阵,D0是(Np-1)×(Np-1)的对角阵且对角阵上的元素按降序排列,V0是(Np-1)×(Np-1)的单位阵,设定一个大于0的数∈,为增加方程的稳定性去除小于∈的奇异值;假设有Nq个奇异值大于∈,则取U0和V0的前Nq列构成新的矩阵取D0的前Nq个对角元素构成新的对角阵
S15、利用最小二乘法解方程解得初始的Prony系数:
S2中预测下一时刻的CSI具体如下:
S3中所述解码用户发送的数据符号,包括如下步骤:
用户向基站发送数据符号sm,第一次发送的信号标为s1,m=1,基站接收到的信号用ym表示:
其中,ρ为信噪比,wm为标准复正态分布的高斯噪声,根据基站接收到的信号,利用预测的解码用户所发送的信号,用户所发送的信号用表示;
S4中所述对CSI进行估计具体如下:
其中表示对第Np+m个时刻的CSI进行第一次估计的值,
将投影到矩阵U0所生成的空间,即得到最终所估计的CSI,如下所示:
S5中利用估计的CSI更新Prony系数,具体包括以下步骤:
S51、构造矩阵每得到一个估计的便将其估计的前Np-1个放入矩阵中,矩阵的维度为(m+1)Mb×Np,当m=1,矩阵如下所示:
S52、对进行SVD分解,分解过程同的SVD分解,得到矩阵并更新Prony系数向量,更新的Prony系数向量的计算过程如下:
S6中所述预测再下一时刻的CSI具体如下:
S7中具体如下:
令m=m+1,根据上述步骤得到第Np+m+1个时刻的CSI的预测值
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