[发明专利]一种时分双工多基站协作系统中的低复杂度信道估计方法

摘要

本发明公开了一种时分双工多基站协作系统中的低复杂度信道估计方法，属于无线通信技术领域。包括：获取频域信号、初始时域信号向量，设定初始迭代计数变量m＝0，获取初始的时域信道向量获取经m+1次迭代后的时域信号向量v_m+1，获取经m+1次迭代后的时域信道向量更新循环计数变量m，如果m＜P，继续获取时域信号向量，否则，得到K个用户的频域信道，本发明提出的信道估计算法利用级数展开的方式将最小均方差算法中的矩阵求逆转化为矩阵的幂级数，并借助快速傅里叶变换和逆快速傅里叶变换实现矩阵与向量的乘法运算，具有复杂度低，性能优异的特点，且不需要信道的小尺度统计信息。

主权项

1.一种时分双工多基站协作系统中的低复杂度信道估计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤一：将用户发送的导频序列的基序列构成的对角矩阵S，与基站每根天线上接收的频域信号y，进行最小二乘处理，得到处理后的频域信号y′；假设多基站协作系统包含N_BS个协作基站和K个被服务用户，设每个基站有N_t根天线，每个用户有一根天线，系统的总子载波数为N，使用的子载波数为N_u，空子载波数为N_v，使用的子载波中导频的插入间隔为I，导频数量为N_p；y表示任意一个基站的任意一根天线上接收的频域信号，为N_P×1维向量，S表示用户发送的导频序列的基序列，为N_p×N_p维对角矩阵，其所有对角元素构成长度为N_p的Zadoff-Chu序列；将用户发送的导频序列的基序列构成的对角矩阵S，与基站每根天线上接收的频域信号y，进行最小二乘处理，得到处理后的频域信号y′：y′＝S^-1yy′为N_P×1维向量，表示处理后的频域信号；步骤二：利用频域信号y′计算初始时域信号向量v₀，采用FFT快速算法，具体为：（1）当多基站协作系统能同时估计的最多用户信道数K_max和导频间隔I都是2的幂函数时，具体步骤包括：1）将N_p×1维频域信号向量y′进行补0，构造成为N/I×1维频域信号向量p，令p((f(i)-f(1))/I+1)＝y′(i)，p中其余未赋值的元素值设为0，其中f(i)表示第i个导频所占据的子载波的序号，i＝1,2,…,N_p，f(i)∈[1,N]；2）对频域信号向量p进行N/I点IFFT运算，变换到时域，并乘上幅度因子N/I，取运算结果的第个元素到第个元素构成L×1维向量q_k，其中，q_k表示第k个用户的时域信号向量，k＝1,2,…,K，L表示时域信道的多径长度；3）对q_k进行相位变换，得到变换后的时域信号向量r_k，具体为：rk=ΨkHqk]]>其中：L×L维对角矩阵Ψ_k为：Ψk=e-jθ(k-1)Np2·diag(1,e-j2πN[f(1)-1],···,e-j2πN[f(1)-1](L-1))]]>Ψ_k表示第k个用户的相位变换矩阵，其中表示不同用户的导频序列之间的最小相位差，k＝1,2,…,K；4）将所有K个用户的时域信号向量r_k拼接成为时域信号向量v₀，具体为：v₀＝[(r₁)^T  (r₂)^T…(r_K)^T]^T（2）当多基站协作系统能同时估计的最多用户信道数K_max和导频间隔I不都是2的幂函数时，具体步骤包括：1）获取第k个用户的频域信号向量具体为：p~k=ΦkHy′]]>其中：k＝1,2,…,K，Φ_k表示第k个用户的循环移位矩阵，为N_p×N_p维对角矩阵，具体为：Φk=diage-jθ(k-1)Np2e-jθ(k-1)(Np2+1)···e-jθ(k-1)(Np-1)1e-jθ(k-1)···e-jθ(k-1)(Np2-1)]]>2）将N_p×1维频域信号向量进行补0，构造成为N/I×1维频域信号向量令中其余未赋值的元素值设为0，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,N_p；3）对频域信号向量进行N/I点IFFT运算，变换到时域，并乘上幅度因子N/I，取运算结果向量的第1个元素到第L个元素构成L×1维向量其中，表示第k个用户的时域信号向量，k＝1,2,…,K；4）对进行相位变换，得到变换后的时域信号向量具体为：s~k=ΘHr~k]]>其中：L×L维对角矩阵Θ为：Θ=diag(1,e-j2πN[f(1)-1],···,e-j2πN[f(1)-1](L-1))]]>Θ表示一个与导频插入方式相关的常数相位矩阵；5）将所有K个用户的时域信号向量拼接成为时域信号向量v₀，具体为：v0=(s~1)T(s~2)T···(s~K)TT]]>步骤三：设定初始迭代计数变量m＝0，获取初始的时域信道向量h^m=amρvm]]>其中：a_m表示与级数展开有关的常系数；am=(-1)m(P+1-m)(P+2-m)···(P+1)(m+1)!]]>其中：P为级数展开阶数，ρ表示与级数展开相关的缩放因子，λ_max为矩阵(F_a^HF_a)的最大特征值，其中：F_a＝[Φ₁F_p  Φ₂F_p…Φ_KF_p]其中：F_a为N_P×KL维矩阵，由K个N_P×L维经相移后的抽取傅里叶变换矩阵拼接而成，F_p为N_p×L维的经过行和列抽取后的傅立叶变换矩阵，具体为：步骤四：获取经m+1次迭代后的时域信号向量v_m+1，采用FFT快速算法，具体为：（1）当多基站协作系统能同时估计的最多用户信道数K_max和导频间隔I都是2的幂函数时，具体步骤包括：1）将时域信号向量v_m表示为：v_m＝[(t₁)^T  (t₂)^T…(t_K)^T]^T其中t_k为L×1维向量，表示第k个用户的时域信号向量，k＝1,2,…,K；对t_k进行相位变换，得到变换后的时域信号向量u_k，k＝1,2,…,K：u_k＝Ψ_kt_k2）将时域信号向量u_k进行补0，构造成为维时域信号向量w_k，令w_k(l)＝u_k(l)，l＝1,2,…,L,w_k中其余未赋值的元素值设为0，k＝1,2,…,K；3）将所有K个用户的时域信号向量w_k拼接起来，并进行补0，构造成为维时域信号向量x，以满足FFT运算的维数要求；构造方法如下：x＝[(w₁)^T  (w₂)^T…(w_K)^T  0^T]^T其中：0为(N/I-KN/I·K_max)×1维零向量；4）对时域信号向量x进行N/I点FFT运算变换到频域，分别取运算结果中的第((f(i)-f(1))/I+1)个元素，i＝1,2,…,N_p，构成N_p×1维向量z，表示经过迭代计算后的导频点上的频域信号向量；5）重复步骤二中的（1），用z替换输入向量y′，z′替换输出向量v₀，得到z′，表示经过迭代运算后的时域信号向量；6）获取经m+1次迭代后的时域信号向量v_m+1，具体为：vm+1=z′+σn2R-1vm]]>其中：为接收机的噪声方差，R为KL×KL维对角矩阵，表示简化的信道相关矩阵，通过以下公式得到：R＝diag(α₁I_L×L,α₂I_L×L,…,α_KI_L×L)其中α_k，k＝1,2,…,K表示第k个用户信道的大尺度衰减因子，I_L×L表示L×L维单位矩阵；（2）当多基站协作系统能同时估计的最多用户信道数K_max和导频间隔I不都是2的幂函数时，具体步骤包括：1）将时域信号向量v_m表示为：v_m＝[(t₁)^T  (t₂)^T…(t_K)^T]^T其中t_k为L×1维向量，表示第k个用户的时域信号向量，k＝1,2,…,K；对t_k进行相位变换，得到变换后的时域信号向量k＝1,2,…,K：u~k=Θtk]]>2）将时域信号向量进行补0，构造成为维时域信号向量令l＝1,2,…,L,中其余未赋值的元素值设为0，k＝1,2,…,K；3）对时域信号向量进行N/I点FFT运算变换到频域，分别取运算结果向量中的第((f(i)-f(1))/I+1)个元素，i＝1,2,…,N_p，构成N_p×1维向量表示经过迭代计算后第k个用户在导频点上的频域信号，k＝1,2,…,K；4）对所有K个用户的频域信号进行合并，得到合并后的频域信号向量具体为：z~=Σk=1KΦkx~k;]]>5）重复步骤二中的（2），用替换输入向量y′，替换输出向量v₀，得到表示经过迭代运算后的时域信号向量；6）获取经m+1次迭代后的时域信号向量v_m+1，具体为：vm+1=z~′+σn2R-1vm]]>步骤五：获取经m+1次迭代后的时域信道向量具体为：h^m+1=h^m+am+1ρm+2vm+1]]>步骤六：更新循环计数变量m，令m＝m+1，对更新后的m进行判断，如果m＜P，即未完成P次迭代，那么转到步骤四；否则，完成P次迭代，将步骤五中的输出结果的脚标用P替换，变为表示经P次迭代后的时域信道向量，结束迭代过程，转到步骤七；步骤七：将KL×1维时域信道向量表示为：h^m=(h^m,1)T(h^m,2)T···(h^m,K)TT]]>其中：L×1维子向量表示迭代完成后得到的第k个用户的时域信道，k＝1,2,…,K；步骤八：将所有K个用户的L×1维时域信道向量末尾分别补上(N-L)个0元素，构成N×1维向量；对每个向量进行N点的FFT运算，变换到频域，得到K个用户的频域信道，基站完成K个用户的信道估计。