[发明专利]基于导频矩阵的时域自适应信道估计方法

摘要

一种基于导频矩阵的时域自适应信道估计方法，以抑制噪声功率为指导思想，将具有分块循环特性的导频矩阵与最小均方误差LMS自适应算法相结合，实现MIMO系统的时域自适应信道估计。首先分别根据信道实际模型与所需的信道估计长度生成基本导频矩阵块及扩展矩阵，然后求两者的叉积得到导频矩阵，并将其作为导频发射信号通过发射天线发送，接收天线接收通过信道后的导频矩阵作为导频接收信号，再采用LMS自适应算法，通过提取导频发射信号与导频接收信号之间的内在联系，进行实际信道的自适应时域信道估计。本发明能够补偿信号同步误差造成的影响，估计频度不受导频数据帧长度的限制，估计效果受多普勒频移影响小，适合应用于高速移动环境。

主权项

1、一种基于导频矩阵的时域自适应信道估计方法，其特征在于按以下步骤进行：1)根据实际信道模型中的发射天线数目M，选取大小为M*M的基本导频矩阵A，使其满足：(1)A的行、列均两两正交(2)每个矩阵元素的模均为1；2)根据所需的多径估计长度L，构造旋转因子${\omega }_0=e^{j2\pi /\left(L^{f\left(L\right)}\right)},$ 其中f(L)为一个关于L的初等函数，通常可以选择f(L)＝L-1，使用选定的旋转因子，求它的lf(l)(l＝0，1，...，L-1)次幂，构建向量$B_0=[{\omega }_0^0,{\omega }_0^1,{\omega }_0^{2^{f\left(2\right)}}...,{\omega }_0^{{(L-1)}^{f(L-1)}}];$ 3)将B0循环左移一位，作为B1，再将B1循环左移一位，作为B2，依此类推，直到完成构造BL-1。将B0，B1，……BL-1分别作为扩展矩阵B的行依次填入，完成扩展矩阵的构造；4)根据扩展矩阵B与基本导频矩阵A的叉积BA，得到导频矩阵，并将其作为导频发射信号通过发射天线发送，使用接收天线接收通过信道后的导频矩阵作为导频接收信号；5)进行最小均方误差LMS自适应算法的初始化设定，包括权矩阵矢量、信道参数矩阵矢量及算法的步长的初始化设定，信道参数矩阵矢量根据导频接收信号和导频发射信号，采用最小平方算法求得的信道参数期望矩阵而设定；6)使用权矩阵矢量以及信道参数矩阵矢量通过横向滤波器来估计当前的信道参数，并将结果作为当前的信道参数矩阵；7)以当前信道参数期望矩阵和当前的估计信道参数矩阵的差作为误差矩阵，修正权矩阵矢量，修正的幅度由算法步长决定；8)更新信道参数矩阵矢量：将信道参数矩阵矢量的第一个参数矩阵删除，其后的参数矩阵依次递补前一个矩阵留下的空位，并将当前的信道参数矩阵填入信道参数矩阵矢量的队尾，构成新的信道参数矩阵矢量；9)将当前时刻的信道参数矩阵作为信道估计的结果输出，之后使用修正后的权矩阵矢量以及新的信道参数矢量，重复步骤6)7)8)9)，进行下一时刻的信道参数估计。