專利名稱：寬帶移動(dòng)通信中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻數(shù)的信道估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)的利用壓縮感知的信道估計(jì)方法， 確切地說，涉及一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用信道的稀疏特性，基于壓縮 感知的理論降低信道估計(jì)所需的導(dǎo)頻個(gè)數(shù)而實(shí)現(xiàn)的信道估計(jì)方法，屬于寬帶移 動(dòng)通信的信道估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在寬帶移動(dòng)通信的傳輸過程中，如果信道的時(shí)延擴(kuò)展超過符號(hào)周期，就將
引起頻率選擇性衰落，這在高速率傳輸數(shù)據(jù)時(shí)更為嚴(yán)重；而且，收發(fā)兩端之間 的相對(duì)移動(dòng)、振蕩器漂移和相位噪聲等都將引起時(shí)間選擇性衰落。上述兩種衰 落的結(jié)合會(huì)帶來所謂的時(shí)延-多普勒衰落，對(duì)應(yīng)的信道被稱為雙選擇性信道。當(dāng) 接收端已知信道信息時(shí)，這種雙選擇性信道在接收端處理時(shí)能夠提供較大的多 徑-多普勒分集增益。因此，實(shí)際通信中，接收端往往要通過信道估計(jì)來獲得這 個(gè)分集增益。
目前，接收端估計(jì)信道的方法可以分為兩類基于訓(xùn)練的方法和盲估計(jì)方 法。在基于訓(xùn)練的信道估計(jì)方法中，發(fā)送端發(fā)送一些收發(fā)兩端都已知的訓(xùn)練序 列，接收端則根據(jù)該訓(xùn)練序列和相應(yīng)的接收信號(hào)來估計(jì)信道。盲估計(jì)方法是利 用信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性來進(jìn)行信道估計(jì)。雖然盲估計(jì)方法在占用資源方面更為有效， 但是通常需要在接收端進(jìn)行復(fù)雜的信號(hào)處理，并且，在快速時(shí)變信道中容易發(fā) 生錯(cuò)誤傳播。因此，本發(fā)明方法采用基于訓(xùn)練的方法進(jìn)行信道估計(jì)。
已有部分學(xué)者對(duì)雙選擇性信道的估計(jì)進(jìn)行了研究，但是，通常假設(shè)信道具
有豐富的多徑(參見《Design and Analysis of MMSE Pilot-Aided Cyclic-Prefixed Block Transmissions for Doubly Selective Channels》，刊于IEEE Trans. Signal Processing, vol. 56, Mar. 2008， pp. 1148-1160 )。實(shí)際上，在寬帶移動(dòng)通信信道中只有很少的可分辨徑，尤其是在帶寬很寬、信號(hào)持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的情況下(參見
《Cluster Characteristics in a MIMO Indoor Propagation Environment^ ，子寸于IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 6, Apr. 2007, pp. 1465—1475 )。在這 些信道中，大部分的多徑能量集中在時(shí)延-多普勒域的很小區(qū)域內(nèi)，因而稱其為 稀疏信道。因而本發(fā)明方法是針對(duì)稀疏信道的一種新型信道估計(jì)方法。
近幾年，出現(xiàn)了一種新的采樣理論一一壓縮采樣，或稱壓縮感知(CS , compressed sampling or compressed sensing ),該方法是在采樣過程的同時(shí)，實(shí)現(xiàn) 信號(hào)壓縮，即以低于奈奎斯特速率的采樣率進(jìn)行采樣，并能以極高的準(zhǔn)確率恢 復(fù)出原信號(hào)(參見《Compressed sensing》，刊于IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52， Apr.2006, pp. 1289—1306 )。
利用壓縮感知技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理必須具備一個(gè)重要的假設(shè)前提，即數(shù)據(jù) 的稀疏性。例如，當(dāng)給定7^^的矩陣^/ = [(^|(^|...|^]時(shí)，其中y,表示矩陣的z'列
時(shí)， 一個(gè)長(zhǎng)度為W的實(shí)信號(hào)x可以表示為x = |>,K (1)。
當(dāng)上述公式(l)中的s,系數(shù)只有夂個(gè)不等于零時(shí)，信號(hào)x可被稱為K-稀疏 信號(hào)。在壓縮感知技術(shù)中，可以對(duì)信號(hào)x進(jìn)行欠采樣(即以低于奈奎斯特速率 進(jìn)行釆樣)，并在接收端進(jìn)行恢復(fù)。在實(shí)現(xiàn)時(shí)，通過引入第二個(gè)MxW(《〈A/〈A0 的殺巨陣(U,并計(jì)算y二①x， 4f到y(tǒng) = Ox = Oi|/s = 0s , (2)。
式中，s = ^, f， r表示矩陣的轉(zhuǎn)置。由于M〈^V， y即為采樣并壓縮 后的信號(hào)。在接收端，先根據(jù)接收信號(hào)y恢復(fù)s,進(jìn)而恢復(fù)x。但是由于上述公 式(2)中的方程組個(gè)數(shù)小于未知變量個(gè)數(shù)，因此，5,的解有無窮多組?？紤]到 信號(hào)的稀疏性，對(duì)信號(hào)的恢復(fù)問題等價(jià)于尋找上述公式(2)的一個(gè)最稀疏的解。 目前，已有很多文獻(xiàn)提出了對(duì)信號(hào)進(jìn)行重建的方法，如Basis Pursuit算法 (參見《Compressed Sensing》,刊于IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, Apr.2006, pp. 1289—1306 )、 Orthogonal Matching Pursuit算法(參見《Signal Recovery from Random Measurements via Orthogonal Matching Pursuit》，刊于 IEEE Transactions on Information Theory, vol. 53， Dec. 2007， pp.4655-4666 )等等。最小二乘(LS, least square)算法是一種傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法。但因其沒 有利用信道的稀疏特性，只適用于密集信道，因而不適用于稀疏信道。為獲得 較好的信道估計(jì)性能，基于LS準(zhǔn)則的信道估計(jì)要求較大的導(dǎo)頻能量開銷。對(duì)于 稀疏的選擇性信道，如果充分利用其稀疏性，采用壓縮感知技術(shù)對(duì)其進(jìn)行估計(jì)， 可以降低導(dǎo)頻數(shù)目。該技術(shù)在單載波和多載波信號(hào)傳輸中，已有具體的理論分 析(參見《Learning Sparse Doubly-Selective Channels》，刊于University of Wisconsin-Madison Technical Report ECE-08-02, June 2008, pp. 1-10 ),但是至今 還沒有考慮具體的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合。
目前，長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE, Long Term Evolution )以及LTE Advance寬帶移動(dòng) 通信系統(tǒng)受到了廣泛關(guān)注，其中的信道估計(jì)方法也是重要的研究方面。但是， 現(xiàn)有的導(dǎo)頻插入方式都沒有考慮信道的稀疏特性，因而需要較大的導(dǎo)頻開銷。 因此，如何對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行改進(jìn)就成為業(yè)內(nèi)科技人員的一項(xiàng)研究熱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種在寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知 減少導(dǎo)頻數(shù)的信道估計(jì)方法，也就是利用信道的稀疏特性，基于壓縮感知理論 來減少系統(tǒng)中信道估計(jì)所需的導(dǎo)頻數(shù)，并能夠保證性能的信道估計(jì)方法。該方 法不僅有效地估計(jì)出信道，并且大大降低了系統(tǒng)的能量開銷。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了 一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮 感知減少導(dǎo)頻個(gè)數(shù)的信道估計(jì)方法，其特征在于該方法基于壓縮感知技術(shù)中 利用較少測(cè)量值能夠恢復(fù)稀疏信號(hào)的原理，以及基于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道 的稀疏特點(diǎn)，降低系統(tǒng)估計(jì)信道時(shí)所需的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)；所述方法包括下列操 作步驟
(1)在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)^"，式中，下標(biāo)("WeW,"是對(duì)正交頻分復(fù) 用OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合；Z 和*分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布
在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)l們^cx^g5FxD，式中，Wl表示集合^
10中的元素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，"為信道的稀疏度；
(2) 對(duì)于發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)；^，在接收端得到相應(yīng)的接收符號(hào)為 、t=^^/^+zw，式中，//,》為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，Z,j為加性高斯白噪 聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為
/^=， = ///A+l,其中，^,是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/，/t)eW中的格
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；
(3) 將得到的信道估計(jì)值々,j排列為l們維的向量y;令h表示信道在時(shí)延
-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到WI維向
fy = Uh + z，式中，U為感知矩陣，z為噪聲向量；
(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U，并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的1-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒 域的系數(shù)h;該求解計(jì)算方法為滿足y二Uii + z，并且具有最小llfill,的ii作為h 的解，其中的llJ^表示fi的l-范數(shù)；
(5) 利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系 數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值，從而完成信道的估計(jì)。
本發(fā)明是一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知技術(shù)減少導(dǎo)頻數(shù)的信 道估計(jì)方法，該方法的特點(diǎn)是利用信道的稀疏特性，基于壓縮感知理論來減少 系統(tǒng)中信道估計(jì)所需的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)，并能夠保證系統(tǒng)的傳輸性能。該方法可 降低信道估計(jì)所需的導(dǎo)頻數(shù)，大大降低系統(tǒng)的能量開銷，并同時(shí)保證有效地估 計(jì)出信道。本發(fā)明具有很好的推廣應(yīng)用前景。


圖1是本發(fā)明用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻個(gè)數(shù)的信道 估計(jì)方法操作步驟流程圖。
圖2是在時(shí)頻域的OFDM符號(hào)示意圖，其中黑色方塊為插入導(dǎo)頻的位置。
11圖3是雙選擇性信道在時(shí)延-多普勒域中的稀疏表示圖。圖中的黑點(diǎn)表示在 時(shí)延-多普勒域的不同信道路徑。
圖4是頻率選擇性信道在時(shí)延域中的稀疏表示圖。圖中的每條直線表示在 時(shí)延域具有數(shù)值的對(duì)應(yīng)時(shí)延點(diǎn)。
圖5是時(shí)間選擇性信道在多普勒域中的稀疏表示圖。圖中的每條直線表示 在多普勒域具有數(shù)值的對(duì)應(yīng)頻點(diǎn)。
圖6是M個(gè)發(fā)射天線和W個(gè)接收天線組成的MIMO信道示意圖。 圖7是CoMP系統(tǒng)的一個(gè)具體實(shí)例示意圖。
圖8是在單天線系統(tǒng)中、在時(shí)延域稀疏的選擇性信道，利用最小二乘(LS， least square )方法和本發(fā)明的壓縮感知方法(間隔12個(gè)子載波或間隔8個(gè)子載 波插入導(dǎo)頻)分別進(jìn)行信道估計(jì)得到的均方誤差比較圖。
圖9是在單天線系統(tǒng)中、在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道，分別利用 LS方法和本發(fā)明中的壓縮感知方法進(jìn)行信道估計(jì)得到的均方誤差比較圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例仿 真情況對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
參見圖1，介紹本發(fā)明用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻個(gè) 數(shù)的信道估計(jì)方法，該方法基于壓縮感知技術(shù)中利用較少測(cè)量值能夠恢復(fù)稀疏 信號(hào)的原理，以及基于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道的稀疏特點(diǎn)，降低系統(tǒng)估計(jì)信 道時(shí)所需的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)；該方法包括下列操作步驟
(1 )在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)；^ ，式中，下標(biāo)(/,A:)eW,矽是對(duì)OFDM符 號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合；/和/t分別表 示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域 中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)Wl^cxlogSFxD，式中，1^l表示集合W中的元 素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，Z)為信道的稀疏度；
12(2 )對(duì)于發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)Aj ，在接收端得到相應(yīng)的接收符號(hào)為 式中，/^為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值'Z,j為加性高斯白噪
聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為
A,A=^l = if,*+，，其中，A^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/,"eW中的格
'P" 'P" '
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；
(3) 將得到的信道估計(jì)值A(chǔ),4排列為l^l維的向量y;令h表示信道在時(shí)延 -多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l^維向 fy = Uh + z,式中，U為感知矩陣，z為噪聲向量；
(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮
感知重建算法中的1-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒
域的系數(shù)h;該求解計(jì)算方法為滿足y^Ufi + z,并且具有最小llfill,的ii作為h 的解，其中的il^l,表示i!的l-范數(shù)；
(5) 利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系 數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值，從而完成信道的估計(jì)。
本發(fā)明利用壓縮感知理論對(duì)寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中的信道進(jìn)行估計(jì)的方法， 主要應(yīng)用于兼具下述(A)和(B)兩種特性的組合信道
(A )單天線系統(tǒng)、集中式多天線系統(tǒng)(參見圖6 )或分布式多天線系統(tǒng)(參 見圖7);
(B)在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道(參見圖3)、在時(shí)延域稀疏的 頻率選捧性信道(參見圖4 )或在多普勒域稀疏的時(shí)間選擇性信道(參見圖5 )。 下面分別介紹本發(fā)明在不同應(yīng)用場(chǎng)合的實(shí)現(xiàn)方法的具體操作步驟 在用于單天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道時(shí)，本發(fā)明 方法的具體操作步驟如下
(1 )在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)A"式中，下標(biāo)(/,"e^， W是對(duì)OFDM符 號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入導(dǎo)頻的位置集合。/表示在時(shí)間軸上的格點(diǎn)索引，yt表示在頻率軸上的格點(diǎn)索引。圖2是OFDM符號(hào)的時(shí)頻域示意圖， 其中黑色方塊為插入導(dǎo)頻的位置。導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中，這里應(yīng)保 證導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)Wl^cxlog5FxD，式中，1^l表示集合^中的元素個(gè)數(shù)，c為 常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，D為信道的稀疏度。
在傳統(tǒng)的LS方法中，導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)應(yīng)滿足《2義。 ，其中，^,為時(shí)延-
多普勒域可以分辨的時(shí)延和多普勒偏移總數(shù)。這里可以看出，利用壓縮感知進(jìn) 行信道估計(jì)的本發(fā)明方法，其降低的導(dǎo)頻數(shù)在0(A^,/D)量級(jí)上。(參見《Learning Sparse Doubly-Selective Channels》，子ll于 University of Wisconsin-Madison Technical Report ECE-08-02, June 2008， pp. 1-10 )。
(2) 對(duì)于步驟(1)中發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)A，H在接收端得到相應(yīng)的接收符
號(hào)為X,4二AJ,A+Z,4,式中，//,4為信道在頻域的實(shí)際數(shù)值，Z,4為加性高斯
噪聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為 /^=， = //"+^，其中，l是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/，"e^中的格
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值。
(3) 將步驟(2)得到的信道估計(jì)值A(chǔ),4排列為l^維的向量y，再令h表
示信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)可以計(jì)算得到y(tǒng)二Uh + z,式 中，U為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道中時(shí)延-多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn) 換的參數(shù)，z為噪聲向量。
(4 )根據(jù)步驟(3 )的接收向量y以及U ，并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h;該求解 計(jì)算方法為滿足y二Uii + z，并且具有最小lliill,的fi作為h的解，其中的ii&ii,表 示li的l-范數(shù)。
(5 )利用二維傅立葉變換，將時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h變換到頻域的信道估 計(jì)值，即完成信道的估計(jì)。
參見圖6和圖7，介紹在用于MIMO ( Multiple Input Multiple Output)的集中式天線或CoMP ( Coordinated Multi-Point transmission/reception)的分布式天 線的多天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道時(shí)，本發(fā)明方法的 操作步驟如下所示
圖6是一個(gè)M輸入W輸出的MIMO信道示意圖。圖7是為了提高LTE小 區(qū)信道容量尤其是小區(qū)邊緣信道容量而出現(xiàn)的一種分布式天線機(jī)制，即 LTE-Advanced在LTE的基礎(chǔ)上引入?yún)f(xié)同多點(diǎn)傳輸CoMP。圖7只是CoMP的一 個(gè)示例，其中兩個(gè)演進(jìn)型eNB ( evolved Node B )分別i殳有兩個(gè)發(fā)送天線，共同 向兩個(gè)用戶終端UE (user equipment)發(fā)送信息。
(1 )每個(gè)發(fā)送天線都發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)，式中，下標(biāo)(7，"e矽，矽是對(duì)每 個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符 號(hào)的位置集合；/和/t分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引。所述插入的導(dǎo) 頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中(如圖2中的黑色方塊，即插入的導(dǎo)頻位置所示)， 這里應(yīng)保證導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)l^^cxlog5FxZ)，式中，Pl表示集合i 中的元素個(gè) 數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，D為信道的稀疏度；且此時(shí)在各個(gè) 不同發(fā)送天線上插入的導(dǎo)頻符號(hào)序列各自分別呈正交狀態(tài)，即每個(gè)天線的導(dǎo)頻 符號(hào)在時(shí)頻域的位置不重疊。
(2) 對(duì)于第/個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)/^,在第y個(gè)接收天線得到相應(yīng)
的接收符號(hào)為^^二Z/a/^+Zw，式中，自然數(shù)f是發(fā)送天線的序號(hào)，其取值范 圍為[l， M];自然數(shù))是接收天線的序號(hào)，其取值范圍為[l， 7V]; /^為在頻 域的信道實(shí)際數(shù)值，為加性高斯白噪聲；這樣得到第/個(gè)發(fā)送天線和第/個(gè) 接收天線之間、導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為
A,;=V = i/,4+l,其中，/^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/,WG^中的格
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值。
(3) 將步驟(2)得到的信道估計(jì)值/^排列為IWI維的向量y，再令h表 示信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到WI維向量感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道中時(shí)延-多普勒 域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的參數(shù)，z為噪聲向量。
(4)根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U，并考慮到h的稀疏性，利用壓縮
感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h;該求解 計(jì)算方法為滿足y二Uii + z,并且具有最小l^l〖的ii作為h的解，其中的Hi^表 示&的l-范凄史；
(5 )利用二維傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h變換到頻域的 信道估計(jì)值，從而完成第z個(gè)發(fā)送天線和第7'個(gè)接收天線之間的信道的估計(jì)。
上述介紹的本發(fā)明方法都是針對(duì)時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道實(shí)現(xiàn) 的，其中分別包括單天線系統(tǒng)、集中式多天線MIMO系統(tǒng)和分布式多天線CoMP 系統(tǒng)。本發(fā)明同樣也適用于在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道和在多普勒域稀疏 的時(shí)間選擇性信道。
下面先介紹其中用于單天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道的 估計(jì)方法，其具體操作步驟如下
(1 )在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)/V ，式中，下標(biāo)(/，々)G"， W是對(duì)OFDM符
號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合；/和/t分別表 示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引。所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域 中(參見圖2所示的OFDM符號(hào)的時(shí)頻域，其中黑色塊部分為插入導(dǎo)頻的位置)， 且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)l們^cxlog5FxD,式中，1^l表示集合W中的元素個(gè) 數(shù)，^為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，O為信道的稀疏度。
(2 )對(duì)于步驟(1 )中發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)A,4,在接收端得到對(duì)應(yīng)的接收符號(hào) 為^^/^;^+、，式中，/^為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，z,^為加性高斯白噪
聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為 戌4=^ = 〃"+^，其中，/^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/,We^中的格
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值。
16(3) 將步驟(2)得到的信道估計(jì)值A(chǔ)J非列為l^l維的向量y;令b表示
信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l們維向量 y = Uh + z，式中，U為感知矩陣，其元素為傅立葉變換的參數(shù)，z為噪聲向量。
(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮
感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延域的系數(shù)h;該求解計(jì)算方 法為滿足y二Uli + z，并且具有最小lli^的ii作為h的解，其中的iifiii,表示fi的
l國(guó)范數(shù)；
(5 )利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延域的系數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值， /人而完成信道的估計(jì)。
本發(fā)明方法在用于單天線系統(tǒng)中的、在多普勒域稀疏的時(shí)間選擇性信道時(shí) 的操作步驟與該方法在用于上述單天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性
信道時(shí)的操作步驟基本相同，不再贅述。只是其中步驟(3)中，h表示信道在 多普勒域的系數(shù)，根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l^維向量y:uh + z時(shí)，式中， u為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的參數(shù)，z 為噪聲向量。
再介紹本發(fā)明方法在用于包括MIMO的集中式天線或CoMP的分布式天線 的多天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道時(shí)的具體操作步驟
(1 )每個(gè)發(fā)送天線都發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)iV ,式中，下標(biāo)(/,"e^， W是對(duì)每 個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符 號(hào)的位置集合；/和A分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo) 頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)IW & cxlog5 Fx", 式中，IA表示集合W中的元素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度， D為信道的稀疏度。
(2)對(duì)于第，個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào);^，在第y個(gè)接收天線得到相應(yīng)
的接收符號(hào)為、,=///^/4+^4，式中，自然數(shù)/是發(fā)送天線的序號(hào)，其取值范
圍為[l， M];自然數(shù))是接收天線的序號(hào)，其取值范圍為[l, 7V]; //,,為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，、，為加性高斯白噪聲；這樣得到第/個(gè)發(fā)送天線和第/個(gè) 接收天線之間、導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為
，1=1 = /^+，，其中，A,是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/，/t)e^中的格
' /V ' P" '"
點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值。
(3) 將得到的信道估計(jì)值4,排列為l們維的向量y;再令h表示信道在時(shí)
延域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l^維向量y^Uh + z,式中，U為 感知矩陣，其元素為傅立葉變換的參數(shù)，z為噪聲向量。
(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到h;該求解計(jì)算方法為滿足y二Uii + z，
并且具有最小lliill,的fi作為h的解，其中iifiii,表示ii的l-范數(shù)。
(5) 利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延域的系數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值， 從而完成第/個(gè)發(fā)送天線和第j個(gè)接收天線之間的信道估計(jì)。
本發(fā)明方法在用于MIMO的集中式天線或CoMP的分布式天線的多天線系 統(tǒng)中的、在多普勒域稀疏的頻率選擇性信道時(shí)的操作步驟與該方法在上述用于 MiMO的集中式天線或CoMP的分布式天線的多天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏 的頻率選擇性信道時(shí)的操作步驟基本相同，不再詳述；只是其中步驟(3)中， h表示信道在多普勒域的系數(shù)，根據(jù)步驟(2 )能夠計(jì)算得到i矽i維向量y = Uh + z 時(shí)，式中，U為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn) 換的參數(shù)，z為噪聲向量。
本發(fā)明方法能夠用于包括長(zhǎng)期演進(jìn)LTE ( Long Term Evolution )和全球微波 4妾入互才喿作性WiMax ( World Interoperability for Microwave Access )的寬帶移動(dòng) 通信系統(tǒng)的信道估計(jì)。
本發(fā)明已經(jīng)進(jìn)行了多次實(shí)施試驗(yàn)，下面介紹本發(fā)明方法的兩個(gè)試驗(yàn)實(shí)施例。
第一個(gè)實(shí)施例給出了在單天線系統(tǒng)中、時(shí)延域稀疏的選擇性信道的估計(jì)結(jié) 果。利用LTE協(xié)議所使用的信道模型(參見《3GPP TR 25.996 v6.1.0》，刊于http:〃www.3gpp.org),采用空間信道模型SCM ( Spacial Channel Model)鏈路參 數(shù)中車載情況對(duì)應(yīng)的信道；即考慮信道有6徑，對(duì)應(yīng)的相對(duì)路徑功率分別為[O.O， -1.0, -9.0, -10.0, -15.0, -20.0]dB，對(duì)應(yīng)的時(shí)延分別為[O， 310， 710, IO卯，1730, 2510]ns。每個(gè)發(fā)送的OFDM符號(hào)包括2048個(gè)子栽波，其中可用于數(shù)據(jù)發(fā)送的 子載波為1320個(gè)。設(shè)定帶寬為『=20MHz ，時(shí)間長(zhǎng)度為r = 1ms,即LTE標(biāo)準(zhǔn)中 的14個(gè)OFDM符號(hào)的持續(xù)長(zhǎng)度。
在實(shí)施試驗(yàn)中，分別給出了傳統(tǒng)LS估計(jì)方法和本發(fā)明兩種測(cè)試情況的均 方誤差(MSE， mean square error)對(duì)比。在LS方法中，間隔6個(gè)子載波插一 個(gè)導(dǎo)頻符號(hào)。而在本發(fā)明的兩種測(cè)試情況中，分別在頻域間隔12個(gè)子載波插一 個(gè)導(dǎo)頻符號(hào)和間隔8個(gè)子載波插一個(gè)導(dǎo)頻符號(hào)。這樣在總共的2048個(gè)子載波中， LS方法的導(dǎo)頻占用了 220個(gè)子載波；而本發(fā)明第一種情況的導(dǎo)頻占用了 110個(gè) 子載波，第二種情況的導(dǎo)頻占用了 160個(gè)子載波。仿真的信噪比從0dB到10dB。
圖8是第一個(gè)實(shí)施例對(duì)應(yīng)的仿真結(jié)果。縱坐標(biāo)為估計(jì)出的信道值和實(shí)際信 道值兩者之間的MSE,以對(duì)應(yīng)的log形式表示。虛線所示是傳統(tǒng)的LS方法， 實(shí)線所示是本發(fā)明中的CS方法。其中，帶有的曲線對(duì)應(yīng)的是間隔12個(gè) 子載波插入導(dǎo)頻的MSE性能，帶有"+"的曲線對(duì)應(yīng)的是間隔8個(gè)子載波插入 導(dǎo)頻的MSE性能?？梢钥闯觯珻S方法的曲線和LS方法的曲線非常接近，且 插入導(dǎo)頻越多越接近。因此，利用信道的稀疏性來設(shè)計(jì)信道估計(jì)方法可以降低 所需導(dǎo)頻數(shù)，并且保證了信道估計(jì)的性能。
第二個(gè)實(shí)施例給出了在單天線系統(tǒng)中、時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選#^生信道 的估計(jì)結(jié)果。設(shè)定帶寬為^^45KHz,時(shí)間長(zhǎng)度為J^45ms。考慮信道有22徑， 其在時(shí)延-多普勒域的位置隨機(jī)產(chǎn)生，且幅度服從高斯分布。子載波在45*45的 OFDM時(shí)頻塊里隨機(jī)插入，子載波總數(shù)為2025個(gè)。在LS方法中插入225個(gè)導(dǎo) 頻，而CS方法中插入135個(gè)導(dǎo)頻。
圖9是第二個(gè)實(shí)施例對(duì)應(yīng)的仿真結(jié)果。虛線表示傳統(tǒng)的LS方法，實(shí)線 表示本發(fā)明中的CS方法?？梢钥闯觯陔p選擇性的稀疏信道中，利用壓縮 感知技術(shù)來估計(jì)信道不僅降低了導(dǎo)頻數(shù)，而且還提高了估計(jì)的性能。
權(quán)利要求
1、一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻個(gè)數(shù)的信道估計(jì)方法，其特征在于該方法基于壓縮感知技術(shù)中利用較少測(cè)量值能夠恢復(fù)稀疏信號(hào)的原理，以及基于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道的稀疏特點(diǎn)，降低系統(tǒng)估計(jì)信道時(shí)所需的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)；所述方法包括下列操作步驟(1)在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)pl，k，式中，下標(biāo)(l，k)∈υ，υ是對(duì)正交頻分復(fù)用OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合；l和k分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)|υ|≥c×log5F×D，式中，|υ|表示集合υ中的元素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，D為信道的稀疏度；(2)對(duì)于發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)pl，k，在接收端得到相應(yīng)的接收符號(hào)為xl，k＝Hl，kpl，k+zl，k，式中，Hl，k為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，zl，k為加性高斯白噪聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mover><mi>H</mi><mo>^</mo> </mover> <mrow><mi>l</mi><mo>,</mo><mi>k</mi> </mrow></msub><mo>=</mo><mfrac> <msub><mi>x</mi><mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi></mrow> </msub> <msub><mi>p</mi><mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi></mrow> </msub></mfrac><mo>=</mo><msub> <mi>H</mi> <mrow><mi>l</mi><mo>,</mo><mi>k</mi> </mrow></msub><mo>+</mo><mfrac> <msub><mi>z</mi><mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi></mrow> </msub> <msub><mi>p</mi><mrow> <mi>l</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi></mrow> </msub></mfrac><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2009100794410002C1.tif" wi="46" he="10" top= "159" left = "19" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>其中， id="icf0002" file="A2009100794410002C2.tif" wi="6" he="5" top= "160" left = "83" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(l，k)∈υ中的格點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；(3)將得到的信道估計(jì)值 id="icf0003" file="A2009100794410002C3.tif" wi="6" he="5" top= "184" left = "86" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>排列為|υ|維的向量y；令h表示信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到|υ|維向量y＝Uh+z，式中，U為感知矩陣，z為噪聲向量；(4)根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U，并考慮到h的稀疏性，利用壓縮感知重建算法中的1-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系數(shù)h；該求解計(jì)算方法為滿足<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mi>U</mi><mover> <mi>h</mi> <mo>~</mo></mover><mo>+</mo><mi>z</mi><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0004" file="A2009100794410002C4.tif" wi="21" he="4" top= "235" left = "102" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>并且具有最小 id="icf0005" file="A2009100794410002C5.tif" wi="7" he="4" top= "235" left = "157" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>的 id="icf0006" file="A2009100794410002C6.tif" wi="2" he="3" top= "235" left = "172" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>作為h的解，其中的 id="icf0007" file="A2009100794410002C7.tif" wi="7" he="4" top= "245" left = "49" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>表示 id="icf0008" file="A2009100794410002C8.tif" wi="2" he="3" top= "245" left = "68" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>的1-范數(shù)；(5)利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域、時(shí)延域或多普勒域的系數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值，從而完成信道的估計(jì)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述方法適用于寬帶移動(dòng)通 信系統(tǒng)中兼具下述兩種特性的各種組合信道(A) 單天線系統(tǒng)、或集中式多天線系統(tǒng)、或分布式多天線系統(tǒng)；(B) 在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道、或在時(shí)延域稀疏的頻率選擇 性信道、或在多普勒域稀疏的時(shí)間選擇性信道。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于所述方法在用于單天線 系統(tǒng)中的、在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道時(shí)，包括下列操:作步驟(1 )在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)Aj ,式中，下標(biāo)(/,"e^， W是對(duì)正交頻分 復(fù)用OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集 合；/和/t分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均 勻分布在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)l們^cxlog5Fx"，式中，Kl表 示集合W中的元素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，Z)為信道的稀 疏度；(2) 對(duì)于發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)Pa,在接收端得到相應(yīng)的接收符號(hào)為 x"二^u/^+、p式中，/^為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，r"為加性高斯白噪 聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為i^=^ = //,*+，，其中，^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/J)eW中的格點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；(3) 將得到的信道估計(jì)值/^排列為l^l維的向量y;令h表示信道在時(shí)延 -多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到IW維向量y:Uh + z,式中， U為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道中時(shí)延-多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的 參數(shù)，z為噪聲向量；(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h;該求解 計(jì)算方法為滿足y:UJi + z，并且具有最小ii們i,的ii作為h的解，其中的iifiii，表示fi的l-范數(shù)；(5 )利用二維傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h變換到頻域的 信道估計(jì)值，從而完成信道的估計(jì)。
4、根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于所述方法在用于包括多 輸入多輸出MIMO的集中式天線或協(xié)同多點(diǎn)傳輸CoMP的分布式天線的多天線 系統(tǒng)中的、在時(shí)延-多普勒域稀疏的雙選擇性信道時(shí)，包括下列操作步驟(1 )每個(gè)發(fā)送天線都發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)Pa ,式中，下標(biāo)(/,々)eW, W是對(duì)每 個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符 號(hào)的位置集合；/和A:分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo) 頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)I們^ c x log5 F x /), 式中，IW表示集合W中的元素個(gè)數(shù)，cr為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度， D為信道的稀疏度；且此時(shí)在各個(gè)不同發(fā)送天線上插入的導(dǎo)頻符號(hào)序列應(yīng)呈正 交狀態(tài)，即每個(gè)天線的導(dǎo)頻符號(hào)在時(shí)頻域的位置不重疊；(2) 對(duì)于第/個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)~ ，在第y個(gè)接收天線得到相應(yīng)的接收符號(hào)為:^=///4;^+^4,式中，自然數(shù)/是發(fā)送天線的序號(hào)，其取值范 圍為[l， M];自然數(shù)y是接收天線的序號(hào)，其取值范圍為[l, iV]; //,>為在頻 域的信道實(shí)際數(shù)值，、為加性高斯白噪聲；這樣得到第/個(gè)發(fā)送天線和第j'個(gè) 接收天線之間、導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為= 其中，戌，是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/,"e^中的格點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；(3) 將得到的信道估計(jì)值/^排列為l"維的向量y;令h表示信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l矽l維向量y二Uh + z，式中， U為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道中時(shí)延-多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的參數(shù)，z為噪聲向量；(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)b;該求解 計(jì)算方法為滿足y二uii+z，并且具有最小iiiiii,的ii作為h的解，其中的iifiii，表示&的l-范數(shù);(5 )利用二維傅立葉變換，將信道在時(shí)延-多普勒域的系數(shù)h變換到頻域的 信道估計(jì)值，從而完成第/個(gè)發(fā)送天線和第_/個(gè)接收天線之間的信道的估計(jì)。
5、根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于所述方法在用于單天線 系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道時(shí)，包括下列操作步驟(1 )在發(fā)送端發(fā)送導(dǎo)頻符號(hào)Pa ，式中，下標(biāo)(/, W G矽，i 是對(duì)OFDM符 號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合；/和A分別表 示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo)頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域 中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)ltl們^cxlog5FxZ)，式中，l侈l表示集合W中的元 素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度，D為信道的稀疏度；(2) 對(duì)于發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)A，P在接收端得到相應(yīng)的接收符號(hào)為 ^t二〃u^a+Z/"式中，〃a為在頻域的信道實(shí)際數(shù)值，2/4為加性高斯白噪 聲；這樣得到導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為/^=^ = ///4+^，其中，/^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/A)eW中的格點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；(3) 將步驟(2)的信道估計(jì)值7^排列為l們維的向量y;令h表示信道在時(shí)延域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l們維向量y二Uh + z,式中，U 為感知矩陣，其元素為傅立葉變換的參數(shù)，z為噪聲向量；(4) 根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到信道在時(shí)延域的系數(shù)h;該求解計(jì)算方 法為滿足y^:Uii + z，并且具有最小llfill,的Ii作為h的解，其中的llfill,表示ii的l-范數(shù)；(5 )利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延域的系數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值，從而完成信道的估計(jì)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于所述方法在用于單天線系統(tǒng) 中的、在多普勒域稀疏的時(shí)間選擇性信道時(shí)的操作步驟與該方法在用于單天線 系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道時(shí)的操作步驟基本相同，只是其中 步驟(3)中，h表示信道在多普勒域的系數(shù)，根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l們維向量y二Uh + z時(shí)，式中，U為感知矩陣，其元素為信道頻域系數(shù)和信道多普 勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的參數(shù)，z為噪聲向量。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于所述方法在用于包括 MIMO的集中式天線或CoMP的分布式天線的多天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏 的頻率選擇性信道時(shí)，包括下列操作步驟/ ， 、<S人A ，乂工Z4i丄ir A扁'V—已jtK襯旦 _V r+7-t~ J二 /7 7-、 r —0 r>;j4" "ft—、i 乂 "tg^i—x5^i^八-;^^)i""義izt""r;^"丁， ， -、 t ，「屮j、、t,ft^cv , v可 個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的OFDM符號(hào)時(shí)頻域進(jìn)行欠采樣的格點(diǎn)子集，即插入的導(dǎo)頻符 號(hào)的位置集合；/和A分別表示在時(shí)間軸和頻率軸上的格點(diǎn)索引；所述插入的導(dǎo) 頻符號(hào)應(yīng)均勻分布在時(shí)頻域中，且應(yīng)保證該導(dǎo)頻符號(hào)的個(gè)數(shù)|們^ cxlog5 F x D ， 式中，WI表示集合W中的元素個(gè)數(shù)，c為常數(shù)，F(xiàn)為信號(hào)收發(fā)空間的自由度， D為信道的稀疏度；(2 )對(duì)于第/個(gè)發(fā)送天線發(fā)送的導(dǎo)頻符號(hào)，在第j'個(gè)接收天線得到相應(yīng)的接收符號(hào)為Xw二H,Jw+Zw,式中，自然數(shù)/是發(fā)送天線的序號(hào)，其取值范圍為[l, M];自然數(shù)乂是接收天線的序號(hào)，其取值范圍為[l， 7V]; ///4為在頻 域的信道實(shí)際數(shù)值，zy為加性高斯白噪聲；這樣得到第/個(gè)發(fā)送天線和第y個(gè) 接收天線之間、導(dǎo)頻符號(hào)位置處的信道在其頻域的估計(jì)值為々"=^ = 〃"+1,其中，/^是插入的導(dǎo)頻符號(hào)的位置集合(/,"e矽中的格點(diǎn)位置處的信道估計(jì)值；(3)將得到的信道估計(jì)值7^排列為l^維的向量y;令h表示信道在時(shí)延域的系數(shù)，則根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到l^l維向量y-Uh + z,式中，U為感知矩陣，其元素為傅立葉變換的參數(shù)，z為噪聲向量；(4)根據(jù)步驟(3)的接收向量y以及U,并考慮到h的稀疏性，利用壓縮 感知重建算法中的l-范數(shù)方法求解得到h;該求解計(jì)算方法為滿足y^uii + z, 并且具有最小lliill,的ii作為h的解，其中iifiii,表示ii的l-范數(shù)；(5 )利用傅立葉變換，將信道在時(shí)延域的系數(shù)h變換到頻域的信道估計(jì)值， 從而完成第/個(gè)發(fā)送天線和第/個(gè)接收天線之間的信道估計(jì)。
8、 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于所述方法在用于包括MIMO 的集中式天線或CoMP的分布式天線的多天線系統(tǒng)中的、在多普勒域稀疏的頻 率選擇性信道時(shí)的操作步驟與該方法在用于包括MIMO的集中式天線或CoMP 的分布式天線的多天線系統(tǒng)中的、在時(shí)延域稀疏的頻率選擇性信道時(shí)的操作步 驟基本相同，只是其中步驟(3)中，h表示信道在多普勒域的系數(shù)，根據(jù)步驟(2)能夠計(jì)算得到IW維向量y^Uli + z時(shí)，式中，U為感知矩陣，其元素為信 道頻域系數(shù)和信道多普勒域系數(shù)之間轉(zhuǎn)換的參數(shù)，z為噪聲向量。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述方法能夠用于包括長(zhǎng)期 演進(jìn)LTE和全球微波接入互操作性WiMax的寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)的信道估計(jì)。
全文摘要
一種用于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻個(gè)數(shù)的信道估計(jì)方法，它是基于壓縮感知技術(shù)中利用較少測(cè)量值能夠恢復(fù)稀疏信號(hào)的原理，以及基于寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中信道的稀疏特性，降低系統(tǒng)估計(jì)信道時(shí)所需的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)的，并能夠保證系統(tǒng)的信道估計(jì)性能。該方法能夠很好地解決現(xiàn)有技術(shù)中的信道估計(jì)方式都沒有考慮信道的稀疏特性，因而需要較大的導(dǎo)頻開銷的缺陷，并著重對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行了下述改進(jìn)利用信道稀疏性設(shè)計(jì)一種新的信道估計(jì)方法來降低導(dǎo)頻數(shù)，大大降低系統(tǒng)的能量開銷，并保證有效地估計(jì)出信道。本發(fā)明具有很好的推廣應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)H04L25/03GK101494627SQ20091007944
公開日2009年7月29日 申請(qǐng)日期2009年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月11日
發(fā)明者于光煒, 別志松, 徐文波, 凱 牛, 王東昊, 超 董, 賀志強(qiáng) 申請(qǐng)人:北京郵電大學(xué)