一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法與設備的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法與設備，屬于寬帶無線通信技術和多天線技術領域。所述設備包括發(fā)端碼本設計模塊、收端碼本設計模塊和信道估計模塊，信道估計模塊包括預處理模塊和角度迭代估計器；預處理模塊在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度，角度迭代估計器借鑒Turbo譯碼原理實現(xiàn)角度估計。角度估計方法包括發(fā)送端碼本設計、接收端碼本設計和信道估計。本發(fā)明在天線數(shù)目較少的條件下即可實現(xiàn)高精度角度估計，極大地降低了裝置部署天線的成本，降低了角度估計的算法復雜度，減少了接收端的處理時間，適用于大規(guī)模天線陣列下的單徑毫米波通信系統(tǒng)，具有很好的推廣應用前景。
【專利說明】
一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法與設備
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及一種提高角度估計精度的檢測方法，尤其是涉及毫米波天線陣列出發(fā) 角/到達角估計的方法，屬于寬帶無線通信技術和多天線技術領域。
【背景技術】
[0002] 為了滿足下一代移動通信系統(tǒng)(5G)對高速數(shù)據(jù)傳輸率和大容量的需求，需要尋找 更大傳輸帶寬的頻譜資源和研究高頻譜效率的傳輸技術。毫米波頻段的可用傳輸帶寬可超 過1GHz，是提供更大傳輸帶寬的潛在頻譜資源，因而毫米波通信技術有著廣闊的發(fā)展前景。 毫米波段的通信頻段高，信號路徑損耗十分嚴重，相比于微波通信，毫米波通信的信號衰減 高達20_40dB左右，鏈路損耗問題十分突出。由于毫米波的波長較短，毫米波通信系統(tǒng)可以 在收發(fā)兩端同時部署大規(guī)模天線陣列，利用波束賦形、相干接收技術獲得高的陣列增益來 補償嚴重的路徑損耗。但波束賦形與相干接收都需要準確的信道狀態(tài)信息，尤其是發(fā)送角 和到達角信息。同時，由于毫米波頻段的射頻鏈路成本高昂，為節(jié)省成本，采用大規(guī)模天線 陣列的通信系統(tǒng)中使用的射頻鏈路數(shù)通常遠小于天線陣元數(shù)目。在射頻鏈路數(shù)目遠少于天 線陣元的硬件約束條件下，傳統(tǒng)的空間超分辨率角度估計方法(例如MUSIC/ESPRINT等算 法)不能使用。
[0003] 其次，傳統(tǒng)的角度估計方法在角度空間離散化時，通常假定角度分布在離散的采 樣點上，而實際角度分布是連續(xù)的。因此，為了滿足角度分布在離散的采樣點上的假設，在 給定載波頻率及天線陣元間隔條件下，只能通過增加陣元數(shù)來實現(xiàn)。然而，增加天線陣元數(shù) 不僅增加了硬件成本，同時增大風阻，不利用實際應用。當角度分布不在離散的采樣點上 時，傳統(tǒng)的角度估計算法性能顯著下降。
[0004] 對于高頻段的毫米波蜂窩系統(tǒng)，為了克服高頻段信號衰減嚴重的缺點，可以通過 在收發(fā)兩端配置大規(guī)模天線陣列并采用自適應波束賦形與相干接收技術獲得大的陣列增 益來提升鏈路的傳輸性能，而超分辨的角度估計技術是核心。現(xiàn)有技術主要有：
[0005] [1]中國專利申請：一種基于空時數(shù)據(jù)的高分辨目標方位的估計方法，公開號為 104392114A，【公開日】期為2015年3月4日。該方案通過將天線輸出的數(shù)據(jù)在時間域、空間域和 延遲域形成相關矩陣，對相關矩陣進行去噪處理，利用循環(huán)特征分解方法計算信號子空間， 從信號和噪聲子空間的關系求解噪聲子空間，得到噪聲子空間的投影矩陣，基于投影矩陣 反解目標方位和俯仰信息。
[0006] [2]中國專利申請:高精度陣列天線接收系統(tǒng)角度估計的裝置及其方法，公開號為 102394686A，【公開日】期為2012年3月28日。該方案通過選擇梯度下降法或牛頓法，對各個陣 元設置自適應權值，采用MUS IC算法來估計接收信號的到達角度，將與該角度對應的權值參 數(shù)作為自適應迭代的初值。計算系統(tǒng)的輸出信號功率對權值參數(shù)進行自適應迭代;搜索最 優(yōu)的權值向量獲得相應的角度值。
[0007] [3]中國專利申請:一種可擴展的用于均勻圓陣二維到達角的快速估計算法，公開 號為104931923A，【公開日】期為2015年9月23日。該方案提出一種基于均勻圓陣的基于網(wǎng)格的 迭代旋轉(zhuǎn)不變技術估計型號參數(shù)的算法來獲得二維到達角的超分辨估計。采用空間網(wǎng)格劃 分，利用循環(huán)補償和迭代使用經(jīng)典ESPRIT算法來進行估計。
[0008] [4]自適應壓縮感知(ACS)算法的角度估計技術，基于二分法逐次減半角度空間， 使用空間匹配濾波器搜索多徑所在的角度范圍，即收發(fā)兩端多次交互發(fā)送訓練序列，通過 多次迭代，實現(xiàn)角度估計。
[0009] 現(xiàn)有的四種天線陣列角度方法在毫米波信道角度估計應用中都存在局限性。[1] [2][3]中所設計的方法雖然屬于超分辨的角度估計方法，但都是基于MUSIC/ESPRIT類算 法，而MUSIC/ESPRIT算法需要在數(shù)字域使用各天線的直接輸出。當存在射頻鏈路約束時，各 天線的輸出經(jīng)過接收合并后才能在數(shù)字域被信道估計模塊進行處理，因而MUSIC/ESPRIT類 算法無法使用。[4]中給出的基于自適應壓縮感知算法的角度估計技術的估計精度受限于 物理天線數(shù)，且完成估計所需迭代次數(shù)較多，相應的估計時延和訓練序列的開銷較大。因 此，如何在射頻鏈路數(shù)有限的情況下，設計超分辨率的角度估計方法，在不增加天線陣元數(shù) 目基礎上，實現(xiàn)任意角度分辨率和通用低復雜的精確角度估計，是目前學術界和產(chǎn)業(yè)界都 非常關注的熱點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明為了克服傳統(tǒng)角度估計方法對于角度僅僅分布在離散的采樣點上的假設 的限制，從角度連續(xù)分布的實際出發(fā)，提供了一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估 計方法及設備，針對大規(guī)模均勻線性天線陣列下的毫米波通信系統(tǒng)，在不增加天線陣元數(shù) 目的基礎上，實現(xiàn)了高精度的角度估計。
[0011] 本發(fā)明的基于連續(xù)分布的角度估計設備，包括發(fā)端碼本設計模塊、收端碼本設計 模塊和信道估計模塊。信道估計模塊包括預處理模塊和角度迭代估計器。
[0012] 發(fā)端碼本設計模塊在連續(xù)的R個時隙采用相同的波束賦形矩陣發(fā)送相同的訓練序 列，其中R為正整數(shù)，訓練序列x為全1向量，波束賦形矩陣Wb中某一個列向量為第io行元素為 1、其他行元素為〇的單位列向量，W B的其他列向量均為0向量。
[0013] 收端碼本設計模塊設計在連續(xù)的R個時隙采用不同的合并矩陣接收數(shù)據(jù)，其中，合 并矩陣由隨機單位矢量構(gòu)成，任意兩個％中的單位矢量均不同，r = l，2...R。
[0014] 預處理模塊對接收信號進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù) 倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度。
[0015] 角度迭代估計器通過在整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互迭代， 進行角度估計。
[0016] 本發(fā)明的基于連續(xù)分布的角度估計方法，實現(xiàn)步驟如下：
[0017] 步驟1，發(fā)送端碼本設計，具體為:發(fā)送端在連續(xù)的R個時隙采用相同的波束賦形矩 陣發(fā)送相同的訓練序列；訓練序列x為全1向量，R為正整數(shù);波束賦形矩陣Wb中某一個列向 量為第io行元素為1、其他行元素為〇的單位列向量，W B的其他列向量均為0向量。
[0018] 步驟2,接收端碼本設計，具體為:接收端在連續(xù)的R個時隙采用不同的合并矩陣 ^接收數(shù)據(jù)，％由隨機單位矢量構(gòu)成，任意兩個％中的單位矢量均不同，r = l，2...R。 [0019]步驟3，進行信道估計，具體為：（3.1)接收端對接收信號進行預處理，在角度域?qū)?連續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度；（3.2)通過在整數(shù)倍采樣 角度與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互迭代，進行角度估計。
[0020]所述的（3.1)中，設天線到達角和發(fā)送角分別表示為0M和0B，然后轉(zhuǎn)換得到角度轉(zhuǎn) 換值巾M和巾B為：
[0022] 對區(qū)間
I進行離散化，分為N等分，N為天線數(shù)目；
[0023] 則將角度轉(zhuǎn)換值巾表示為
；其中，巾k為整數(shù)倍采樣角度， 是與巾相鄰最近的第k個離散角度采樣點，k=l，2, ...，N; A為小數(shù)倍采樣角度，是(}>與離 散點巾k之間的偏差；當巾取巾b時，N為基站天線數(shù)目Nb，當巾取巾M時，N為移動站天線數(shù)目 Nm〇
[0024] 本發(fā)明的優(yōu)點與積極效果在于：
[0025] (1)克服傳統(tǒng)角度估計方法對于角度僅僅分布在離散的采樣點上的假設的限制， 通過在接收端進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為與其最鄰近的離散角度 采樣點估計和其與離散點的偏差估計兩部分，即整數(shù)倍采樣角度信息和小數(shù)倍采樣角度信 息。這種處理方式可以不受天線陣列尺寸的限制，在天線數(shù)目較少的條件下，即可實現(xiàn)高精 度角度估計，可以超出整數(shù)倍均勻角度估計的分辨率下限，極大地降低了裝置部署天線的 成本。
[0026] (2)采用傳統(tǒng)的收發(fā)端訓練方式，包括訓練序列、發(fā)端波束賦形矩陣、収端合并矩 陣的設計，即可以使接收端提取的感知矩陣能滿足約束等距性條件；
[0027] (3)采用常規(guī)的壓縮重構(gòu)算法即可完成角度估計，極大地降低了角度估計的算法 復雜度，減少了接收端的處理時間；
[0028] (4)借鑒Turbo譯碼原理，通過整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互 迭代，來實現(xiàn)可靠的連續(xù)的角度估計。
[0029] 本發(fā)明適用于大規(guī)模天線陣列下的單徑毫米波通信系統(tǒng)，克服了現(xiàn)有角度估計方 法資源開銷大，角度分辨率限制的問題，故具有很好的推廣應用前景。
【附圖說明】
[0030] 圖1是本發(fā)明的基于連續(xù)分布的角度估計設備的實現(xiàn)框圖；
[0031] 圖2是本發(fā)明的角度估計方法中接收端對接受信號預處理的示意圖；
[0032] 圖3是本發(fā)明的角度迭代估計器的實現(xiàn)框圖；
[0033] 圖4是本發(fā)明實施例中不同陣元數(shù)下，角度估計誤差和均勻整數(shù)倍角度估計誤差 下限仿真圖；
[0034] 圖5是本發(fā)明實施例中不同陣元數(shù)與其相鄰最近的整數(shù)倍離散點估計錯誤概率仿 真對比圖。
【具體實施方式】
[0035]下面將結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
[0036] 本發(fā)明提供了一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法及其設備。針對 大規(guī)模均勻線性天線陣列下的毫米波通信系統(tǒng)，充分挖掘毫米波信道的稀疏結(jié)構(gòu)特性，基 于壓縮感知技術，設計了訓練序列輔助的角度估計方法。通過在接收端對接收信號進行預 處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為與其最接近的離散角度采樣點估計和其與離 散角度采樣點的偏差估計兩部分，即整數(shù)倍采樣角度信息與小數(shù)倍采樣角度信息。收發(fā)兩 端設計恰當?shù)挠柧毿蛄?，使接收端接收的訓練信號模型滿足約束等距性條件，采用基于隨 機測量的壓縮重構(gòu)方法能夠估計出整數(shù)倍采樣角度；當整數(shù)倍采樣角度已知條件下，通過 最小二乘(LS: least square)算法即可估計出小數(shù)倍采樣角度。借鑒Turbo譯碼原理，設計 了在整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互迭代，來實現(xiàn)連續(xù)的角度估計。因 此，本發(fā)明在不增加天線數(shù)目的基礎上，便可以實現(xiàn)高精度的角度估計。
[0037] 毫米波信道中，直射徑能量遠大于非直射徑的能量和，基于最大化信道容量準則 的波束賦形如只給直射徑分配功率而忽略非直射徑，信道吞吐量僅有輕微的損失，因此對 于配置了大規(guī)模天線陣列的毫米波通信系統(tǒng)，可以僅僅考慮直射徑的角度估計而忽略其余 非直射徑。
[0038] 設毫米波通信系統(tǒng)的基站(BS:Base Station)配置Nb個天線和Kb個射頻鏈路，移動 站(MS:Moblie Station)有Nm個天線陣元和Km個射頻鏈路。當BS與MS之間的距離遠大于天線 陣列尺寸時，天線陣列上各陣元的接收信號衰落幅值近似一致，僅存在相位差。信道矩陣可 表示為//e_C A__'_xA、//二/^呀,)々仏其中，如和^分別為天線到達角（A0A)和發(fā)送角 (A0D)，P是衰落系數(shù)，a M( ?)為移動站天線陣列的導向矢量，aB( ?)為基站天線陣列的導向 矢量，記將天線到達角和發(fā)送角進行數(shù)值轉(zhuǎn)換，得到的數(shù)值巾m和巾b分別為：
[0041]如圖1所示，本發(fā)明的基于連續(xù)分布的角度估計設備包含三大模塊:發(fā)端碼本設計 模塊，收端碼本設計模塊，信道估計模塊。信道估計模塊包括預處理模塊和角度迭代估計 器。發(fā)端碼本設計模塊設計在連續(xù)的時隙內(nèi)采用相同的波束賦形矩陣發(fā)送相同的訓練序 列。收端碼本設計模塊設計在連續(xù)的時隙內(nèi)采用不同的合并矩陣接收數(shù)據(jù)。預處理模塊對 接收信號進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采 樣角度。角度迭代估計器借鑒Turbo譯碼原理，通過在整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度兩 部分之間相互迭代，進行角度估計。
[0042]對應地，本發(fā)明的基于連續(xù)分布的角度估計方法涉及三個部分:發(fā)送端碼本設計； 接收端碼本設計;信道估計。發(fā)送端的碼本設計包括訓練序列設計、發(fā)端賦形矩陣設計;接 收端的碼本設計包含収端合并矩陣設計。設計原則是使角度估計的信號模型滿足基于隨機 測量的壓縮重構(gòu)算法可重構(gòu)條件。下面本發(fā)明舉例說明三個模塊/部分的實現(xiàn)。
[0043] 第一步，發(fā)送端碼本設計，即發(fā)端碼本設計模塊的實現(xiàn)。
[0044] (1.1)發(fā)送端在尺個時隙內(nèi)發(fā)送相同的全一向量1 = ([1，1，...,1]1^11為正整數(shù)。
[0045] (1.2)發(fā)送端設計波束賦形矩陣WB，％ eC'H* ;
[0046] 設WB的第no個列向量為％ (;為)=<% (4)，\ (U為第io個元素為1、其他元素為0的 Nb維的單位列向量，no G {1，2，. . .，Kb}，io取值集合為M = {1，2,…，乂卜集合PB從 集合Rb中隨機選取;WB的其余列向量均為0向量。
[0047] (1.3)發(fā)送端在連續(xù)的R個時隙采用相同的波束賦形矩陣WB發(fā)送相同的訓練序列 Xo
[0048] 第二步，接收端碼本設計，即收端碼本設計模塊的實現(xiàn)。
[0049] (2.1)接收端在連續(xù)的R個時隙采用不同的合并矩陣％6€^>^(〃 = 1,2:..馬接收 數(shù)據(jù)，合并矩陣％由Km個隨機單位矢量構(gòu)成，即的第m個列向量％(^)=氣O其 中，m=l，2, 為第G個元素為1，其他元素為零的Nm維單位列向量，C：取值集合 為4 ，任意兩個合并矩陣中的單位矢量均不相同，從r中隨機選取，其 中妒={1，2，...，仏}，1?2表示從1?1選了1([?個數(shù)以后剩下的集合，礦表示從1? 1選了（廣1)&個數(shù) 以后剩下的集合。
[0050] (2.2)發(fā)送信號通過BS端波束賦形處理和MS端接收合并處理后接收信號為：
[0051 ] y = W^MW；bx + z Ci)
[0052]其中，^ e CA"xl為接收信號，z e C~xl為加性高斯白噪聲，為R個時隙收到的 %合并在一塊的總合并矩陣% ...^leC~xis。
[0053]第三步，進行信道估計，即信道估計模塊的實現(xiàn)。信道估計分為兩步:接收端的預 處理，角度迭代估計。
[0054] (3.1)接收端的預處理，即信道估計模塊中預處理模塊的實現(xiàn)。
[0055] 接收端對接收信號進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù)倍采 樣角度信息與小數(shù)倍采樣角度信息。具體實現(xiàn)如下。
[0056] (3.1.1)對連續(xù)角度巾所屬的區(qū)間
> 進行離散化，分為N等分，N為天線數(shù)目， 小取巾B或巾M，對應N取值為Nb或Nm。將巾分為與其相鄰最近的第k(k= 1，2，. . .，N)個離散角 度采樣點巾k和其與離散點之間的偏差A兩部分，如圖2所示，即整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍 米樣角度：
C2)
[0058] (3.1.2)信道矩陣可表示為：
[0059] H = )?1 {<!>1 f 3 )
[0060]其中，感為(i>M相鄰最近的第k(k=l，2, . . .，Nm)個整數(shù)倍采樣角度，起為(i)B相鄰最 近的第q(q=l，2, . . .，Nb)個整數(shù)倍米樣角度。'與巾m的偏差記做&1/[，€與<i>B的偏差記做 A B，為，e 和為e ％分別表示包含到達角或發(fā)送角小數(shù)倍采樣角度的一個對角 矩陣，稱為偏差矩陣，具體形式為：
[0061 ] 毛=成艱([1 V'2'…)，也二漆a純
[0062] 本發(fā)明實施例在說明時，偏差矩陣與偏差的字符表示不同之處在于，前者用粗體 字符表不，后者用非粗體字符，例如偏差矩陣Am與偏差Am。
[0063] (3.1.3)根據(jù)均勻整數(shù)倍角度估計的信道稀疏處理方式，選取離散傅里葉變換為 一組正交基，將天線陣列間的毫米波連續(xù)信道矩陣H中離散部分進行稀疏表征，相應形式 為：
[0064] H = Al1FjIGFBAB (4)
[0065] 式中，e C'v*x~和e為離散傅里葉變換矩陣，G e Cv?x~為整數(shù)倍采 樣角度的虛擬信道矩陣。
[0066] (3.1.4)經(jīng)過預處理后接收導頻序列的形式為：
[0067] + Z (5)
[0068] 式中，<為僅包含到達角度小數(shù)倍采樣角度的對角矩陣，容e 是稀疏度為1 的僅包含到達角的整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道向量。
[0069] (3 ? 1 ? 5)MS端作為接收端重復(3 ? 1 ? 1)~（3 ? 1.4)過程，估計MS端的AoA信息，SPBS 端的AoD信息。
[0070] (3.2)接收端的角度迭代估計，即接收端的角度迭代估計器的實現(xiàn)。
[0071] 借鑒turbo譯碼原理，設計了角度估計迭代器，通過在整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采 樣角度兩部分之間相互迭代，來實現(xiàn)連續(xù)分布的角度估計，迭代過程如圖3所示，具體描述 如下。
[0072] (3.2.1)初始化估計器的參數(shù)，包括到達角/發(fā)送角的小數(shù)倍采樣角度，初始偏差 A =〇；
[0073] (3.2.2)整數(shù)倍采樣角度的估計:在小數(shù)倍采樣角度已知的條件下，由接收信號公 式通過壓縮
[0074] y =ff A Fg+z (6)
[0075] 其中，W是壓縮感知重構(gòu)算法的采樣矩陣，對應公式(5)中的; A ? F是壓縮感知 重構(gòu)算法的變換矩陣，對應公式(5)中的由偏差A可得到偏差矩陣。
[0076]采取傳統(tǒng)的壓縮感知重構(gòu)算法，例如正交匹配追蹤算法、Turbo估計算法等，即可 估計整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道稀疏向量g。
[0077] (3.2.3)小數(shù)倍采樣角度的估計:在整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道稀疏向量g已知的 條件下，由對角矩陣的點乘特性，由LS算法即可估計出小數(shù)倍采樣角度矩陣A。
[0078] (3.2.4)檢查迭代終止條件，若不滿足，將A作為初始值繼續(xù)第二部迭代過程。若 滿足進入(3.2.5)。
[0079] (3.2.5)終止迭代，輸出小數(shù)倍采樣角度矩陣的估計值J和整數(shù)倍采樣角度的虛 擬信道稀疏向量f。
[0080] (3.2.6)根據(jù)整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道向量|非零元素所在的行號k，得到天線 接收端到達角所對應的與其相鄰最近的整數(shù)倍采樣點：
[0082] (3.2.7)根據(jù)偏差矩陣i,通過對角元素的線性擬合，可以得到天線的發(fā)送角和到 達角所對應的小數(shù)倍采樣角度的估計值J;
[0083] (3.2.8)根據(jù)所求得的與其相鄰最近的整數(shù)倍采樣點和其與整數(shù)倍采樣點的角度 偏差，得到估計的連續(xù)角度#如下：
[0085] 利用上述等式，接收端估計出天線發(fā)送角^和到達角良。
[0086] 下面結(jié)合圖4和圖5,說明本發(fā)明方法進行多次仿真實施試驗的結(jié)果。仿真實驗結(jié) 果圖是在加性白高斯噪聲信道狀況下，隨機生成100000次的鏈路級仿真實施試驗圖，為了 簡便，其中收發(fā)端天線數(shù)目，且射頻鏈路數(shù)設定相等，即
，R =5〇
[0087] 圖4中曲線為本發(fā)明方法實施例中在不同陣元數(shù)下角度估計誤差曲線，橫坐標為 發(fā)射信噪比（SNR)，縱坐標為平均角度估計誤差。仿真實驗表明，在發(fā)射信噪比從OdB增加到 20dB的過程中，本發(fā)明實施例中角度估計方法的角度估計誤差逐漸降低。當N = 512時，本發(fā) 明的角度估計方法在SNR = 3dB左右開始超過基于均勻整數(shù)倍角度估計方法的角度估計誤 差下限值，此時基于均勻整數(shù)倍角度估計方法的角度估計誤差下限值如圖中l(wèi)ower bound of 512 base in discrete angle所示的線段。當N= 1024時，本發(fā)明的角度估計方法在SNR = 7dB左右開始超過基于均勻整數(shù)倍角度估計方法的角度估計誤差下限值，基于均勻整數(shù) 倍角度估計方法的角度估計誤差下限值如圖中l(wèi)ower bound of 1024 base in discrete angle所示的線段。當SNR=20dB時，天數(shù)數(shù)目為512,本發(fā)明的與誤差下限相差0.003406;天 線數(shù)目1024,本發(fā)明的與誤差下限相差0.000728。隨著陣元數(shù)N增加，角度分辨率增大，角度 估計誤差也越小。
[0088] 圖5是本發(fā)明的角度估計方法中與其相鄰最近的均勻整數(shù)倍離散點估計錯誤概率 仿真圖，橫坐標為發(fā)射信噪比（SNR)，縱坐標為均勻整數(shù)倍離散點估計錯誤概率。在發(fā)射信 噪比從OdB增加到20dB的過程中，隨著陣元數(shù)的增加，對應于壓縮感知中的稀疏率越低，其 重構(gòu)性能也越好，與其相鄰最近的均勻整數(shù)倍離散點估計錯誤概率越低。因此，通過實驗證 明本發(fā)明能在不增加天線陣元數(shù)目的基礎上，實現(xiàn)更高精度的角度估計的目的。
【主權項】
1. 一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法，其特征在于，實現(xiàn)步驟如下： 步驟1，發(fā)送端碼本設計，具體為:發(fā)送端在連續(xù)的R個時隙采用相同的波束賦形矩陣發(fā) 送相同的訓練序列； 訓練序列X為全1向量，R為正整數(shù);波束賦形矩陣Wb中某一個列向量為第i〇行元素為1、 其他行元素為〇的單位列向量，Wb的其他列向量均為O向量； 步驟2,接收端碼本設計，具體為:接收端在連續(xù)的R個時隙采用不同的合并矩陣《?接 收數(shù)據(jù)，％由隨機單位矢量構(gòu)成，任意兩個％中的單位矢量均不同，r = 1，2... R; 步驟3，進行信道估計，具體為：（3.1)接收端對接收信號進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù) 分布的角度信息分解為整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度；（3.2)通過在整數(shù)倍采樣角度 與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互迭代進行角度估計； 所述的（3.1)中，設天線到達角和發(fā)送角分別表示為ΘΜ和ΘΒ，然后轉(zhuǎn)換得到角度轉(zhuǎn)換值 Φ M和Φ B為：對區(qū)間進行離散化，分為N等分，N為天線數(shù)目； 則將角度轉(zhuǎn)換值Φ表示：其中，Φ k為整數(shù)倍采樣角度，是與 Φ相鄰最近的第k個離散角度采樣點，k= 1，2，...，N; △為小數(shù)倍采樣角度，是Φ與離散點 Φ k之間的偏差；當Φ取Φ B時，N為基站天線數(shù)目Nb，當Φ取Φ μ時，N為移動站天線數(shù)目Nm。2. 根據(jù)權利要求1所述的一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法，其特征 在于，所述的（3.1)中，設名為Φμ相鄰最近的第1^仏=1，2，...，^)個整數(shù)倍采樣角度，爲為 Φ B相鄰最近的第q(q = I，2，. . .，Nb)個整數(shù)倍米樣角度，'與Φμ的偏差記做Δ μ，#!與Φ B的 偏差記做A Β，記包含到達角或發(fā)送角小數(shù)倍采樣角度的一個對角矩陣為偏差矩陣，表示為 A μ和 A Ρ???Π 下.信道矩陣好=4?#心(名>4(涔)Λ;其中，β是衰落系數(shù)，挪（·）為移動站天線陣列的導 向矢量，aB( ·)為基站天線陣列的導向矢量； 選取離散俥里葉奪換為一組正交基，將信道矩陣H中的離散部分進行稀疏表征，則H表 示為：其中，F(xiàn)b和Fm為離散傅里葉變換矩陣，G為整數(shù)倍采樣角度的虛擬信 道矩陣； 經(jīng)過預處理后接收信號y表示為= + ^其中，g是稀疏度為1的僅包含到達 角的整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道向量；Wg為R個時隙收到的％合并得到矩陣， ^ 為加性高斯白噪聲。3. 根據(jù)權利要求1或2所述的一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計方法，其特 征在于，所述的(3.2)中，實現(xiàn)過程包括： 在小數(shù)倍采樣角度已知的條件下對整數(shù)倍采樣角度的估計時，采取壓縮感知重構(gòu)算法 估計整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道稀疏向量g; 在整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道稀疏向量g已知的條件下，對小數(shù)倍采樣角度的估計時， 采用最小二乘算法估計出小數(shù)倍采樣角度矩陣A ; 當滿足迭代終止條件時，輸出小數(shù)倍采樣角度矩陣的估計值i和整數(shù)倍采樣角度的虛 擬信道稀疏向量 根據(jù)i非零元素所在的行號k，得到天線接收端到達角所對應的與其相鄰最近的整數(shù)倍 采樣點 N 根據(jù)i，通過對角元素的線性擬合，得到天線的發(fā)送角和到達角所對應的小數(shù)倍采樣 角度的估計值 最后根據(jù)下式得到估計的-4. 一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計設備，其特征在于，包括發(fā)端碼本設 計模塊、收端碼本設計模塊和信道估計模塊;信道估計模塊包括預處理模塊和角度迭代估 計器； 發(fā)端碼本設計模塊在連續(xù)的R個時隙采用相同的波束賦形矩陣發(fā)送相同的訓練序列， 其中R為正整數(shù)，訓練序列X為全1向量，波束賦形矩陣Wb中某一個列向量為第i〇行元素為1、 其他行元素為O的單位列向量，Wb的其他列向量均為O向量； 收端碼本設計模塊設計在連續(xù)的R個時隙采用不同的合并矩陣接收數(shù)據(jù)，其中，合并矩 陣^由隨機單位矢量構(gòu)成，任意兩個％中的單位矢量均不同，r = l，2...R; 預處理模塊對接收信號進行預處理，在角度域?qū)⑦B續(xù)分布的角度信息分解為整數(shù)倍采 樣角度與小數(shù)倍采樣角度； 角度迭代估計器通過在整數(shù)倍采樣角度與小數(shù)倍采樣角度兩部分之間相互迭代，進行 角度估計。5. 根據(jù)權利要求4所述的一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計設備，其特征 在于，所述的預處理模塊將角度轉(zhuǎn)換值Φ分為整數(shù)倍采樣角度Φ k和小數(shù)倍采樣角度A，具 體是:對區(qū)間[_^·)進行離散化，分為N等分，N為天線數(shù)目；設巾15是與Φ相鄰最近的第k個 2 L 離散角度采樣點，k = 1，2，. . .，N; Δ是φ與離散點φ k之間的偏差； 1 k - 1 角度轉(zhuǎn)換值Φ表亦為:一 = ; 2 N 設天線到達角和發(fā)送角分別表示為Θμ和ΘΒ，對應的角度轉(zhuǎn)換值φ M和Φ B分別為：當Φ取Φβ時，N為基站天線數(shù)目Νβ，當Φ取Φμ時，N為移動站天線數(shù)目Nm; 設蟋為Φμ相鄰最近的第k(k=l，2，...，NM)個整數(shù)倍采樣角度，鏢為ΦB相鄰最近的第q (q= 1，2, . . .，Νβ)個整數(shù)倍米樣角度，必與Φμ的偏差記做Δ 1名與φ B的偏差記做Λ β，記包 含到達角或發(fā)送角小數(shù)倍采樣角度的一個對角矩陣為偏差矩陣，表示為A M和△ B如下：信道矩陣好=為(也)<(名)為；其中，β是衰落系數(shù)，aM( ·)為移動站天線陣列的導 向矢量，aB( ·)為基站天線陣列的導向矢量； 選取離散傅里葉變換為一組正交基，將信道矩陣H中的離散部分進行稀疏表征，則H表 示為:好;其中，F(xiàn)b和Fm為離散傅里葉變換矩陣，G為整數(shù)倍采樣角度的虛擬信 道矩陣； 經(jīng)過預處理后接收信號y表示為= 貧+ D其中，g是稀疏度為1的僅包含到達 角的整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道向量；為R個時隙收到的》&合并得到矩陣， 為加性高斯白噪聲。6.根據(jù)權利要求4或5所述的一種提高估計精度的基于連續(xù)分布的角度估計設備，其特 征在于，所述的角度迭代估計器，在小數(shù)倍采樣角度已知的條件下對整數(shù)倍采樣角度的估 計時，采取壓縮感知重構(gòu)算法估計整數(shù)倍采樣角度的虛擬信道稀疏向量g;在整數(shù)倍采樣角 度的虛擬信道稀疏向量g已知的條件下，對小數(shù)倍采樣角度的估計時，采用最小二乘算法估 計出小數(shù)倍采樣角度矩陣Δ; 設滿足迭代終止條件時，輸出的小數(shù)倍采樣角度矩陣的估計值為J，輸出的整數(shù)倍采 樣角度的虛擬信道稀疏向量為根據(jù)i非零元素所在的行號k，得到天線接收端到達角所 對應的與其相鄰最近的整數(shù)倍采樣點Φ15;根據(jù)J，通過對角元素的線性擬合，得到偏差 最后估計出連續(xù)角度沒
【文檔編號】G01S3/12GK105891771SQ201610210465
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月6日
【發(fā)明人】彭岳星, 韓靈怡, 付達, 趙慧, 左永鋒, 王鵬
【申請人】北京郵電大學