CN101350652B - Td-scdma系统的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种TD-SCDMA信道估计方法，包括以下步骤：步骤一，获得阵列天线上的每个天线阵元的原始信道估计；步骤二，对原始信道估计的同一抽头在每个天线阵元上的值进行天线阵元平均；以及步骤三，对经过天线阵元平均后的抽头的功率进行信道后处理。因而，采用本发明，全面地考虑了基站的各种天线配置方式和数量，以及基站的各种天线配置方式和数量对信道估计性能的影响，使得信道估计算法的性能增加显著。

Description

TD-SCDMA系统的信道估计方法

技术领域

本发明涉及一种无线通信技术，更具体地，涉及一种时分同步码分多址接入(Time Division-Synchronous Code Division MultipleAccess，TD-SCDMA)系统的信道估计方法。

背景技术

TD-SCDMA系统中的信道估计是联合检测、测量、智能天线等关键技术的基础。图1是TD-SCDMA业务时隙的突发信号的结构图，其中，训练序列(midamble)用作进行信道估计，对于同一小区，系统确定一个基本midamble码作为基本码，不同用户采用这个基本码的不同循环移位版本作为各自的训练序列用于信道估计。

现有的TD-SCDMA系统中，采用广义的Steiner估计器进行阵列天线的信道估计(Steiner，Baier，“Low Cost Channel Estimation inthe Uplink Receiver of CDMA Mobile Radio  Systems，”FREQUENZE，1993)，得到的结果称为原始信道响应：h＝G^-1e_mid，其中e_mid表示接收到的训练序列，G表示该小区的基本码组成的循环矩阵。与理想信道估计相比，原始信道估计包含了干扰和噪声的影响，因此，在获得原始信道估计后要进一步进行后处理以抑制信道估计结果中的干扰和噪声。

目前所使用的信道估计算法在获得原始信道估计后，计算每个信道估计抽头的平均功率，并将平均功率与预定的门限进行比较，保留大于门限的抽头的响应。即：

${\stackrel{\‾}{h}}_i(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_i,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2>T\\ 0,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2\≤T\end{array}\right.,$

其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T表示后处理门限，h_i表示原始信道响应的第i个抽头，

表示经过后处理后的信道响应的第i个抽头。

目前TD-SCDMA基站的天线配备数量和形式(阵列天线或者分布式天线)正朝着多样化发展，配备各种天线数量和形式的基站都有可能进入实际网络，而上述的信道估计算法，特别是后处理流程里没有考虑天线的数量和形式，当天线的数量和形式不同时，由于天线之间的关系和单天线上的信噪比的不同，对信道后处理门限的要求是不同的。不考虑天线的数量和形式的后处理门限显然对信道估计的性能产生了影响。

因此，在现有技术的基础上，人们需要一种时分同步码分多址接入系统(TD-SCDMA)的信道估计方法，能够适应各种天线形式和天线数量。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了时分同步码分多址接入系统(TD-SCDMA)的信道估计方法，能够适应各种天线形式和天线数量。

根据本发明的一个方面，提供了一种TD-SCDMA信道估计方法，包括以下步骤：步骤一，获得阵列天线上的每个天线阵元的原始信道估计；步骤二，对上述原始信道估计的同一抽头在上述每个天线阵元上的值进行天线阵元平均；以及步骤三，对经过上述天线阵元平均后的上述抽头的功率进行信道后处理。

上述原始信道估计可以是通过以下公式获得的：h^ka＝G^-1e^ka _mid，其中，ka∈1…Ka，Ka为阵列天线的天线阵元的数目，G表示由训练序列码构成的循环矩阵，e^ka _mid表示第ka天线上接收到的训练序列，以及h^ka表示第ka天线上的原始信道估计。上述天线阵元可以是通过以下公式进行平均的： $h_i=\frac{1}{\mathrm{Ka}}\underset{\mathrm{ka}}{\mathrm{\Σ}}{h}_i^{\mathrm{ka}},$

其中，ka∈1…Ka，Ka为阵列天线的天线阵元的数目，h_i ^ka表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计，以及h_i表示进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计。

另外，上述抽头的功率可以是通过以下公式得到的： ${\stackrel{\‾}{h}}_i(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_i,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2>T\\ 0,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2\≤T\end{array}\right.,$ 其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T表示后处理门限，h_i表示原始信道估计的第i个抽头的天线平均值，以及

表示经过后处理后的信道响应的第i个抽头。

其中，上述后处理门限T可以是上述阵列天线的天线阵元的数目Ka的函数。

根据本发明的另一个方面，提供了一种TD-SCDMA信道估计方法，包括以下步骤：步骤一，获得分布式天线上的每个分布式单元中的每个天线阵元的原始信道估计；步骤二，对上述原始信道估计的同一抽头在所属的每个分布式单元中的天线阵元上的值进行天线阵元平均；以及步骤三，对经过上述天线阵元平均后的上述抽头的功率进行信道后处理。

上述每个分布式单元可以包含一个或多个天线阵元，上述每个分布式单元之间是分布式的关系，以及上述每个分布式单元内的天线阵元之间是阵列关系。

上述原始信道估计可以是通过以下公式获得的：h^ka＝G^-1e^ka _mid，其中，ka为某个分布式单元上的某个天线阵元，G表示由训练序列码构成的循环矩阵，e^ka _mid表示该分布式单元上的该天线阵元接收到的训练序列，以及h^ka表示该分布式单元上的该天线阵元的原始信道估计。

另外，上述天线阵元可以是通过以下公式进行平均的： $h_{i,j}=\frac{1}{K{a}_j}\underset{\mathrm{ka}\∈{\mathrm{Ka}}_j}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,j}^{\mathrm{ka}},$ 其中，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计，ka∈1…Ka_j，Ka_j为第j个分布式单元的天线阵元数目，以及h_i，j ^ka表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计。

上述抽头的功率可以是通过以下公式得到的： ${\stackrel{\‾}{h}}_{i,j}(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_{i,j},{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2>T_j\\ 0,{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2\≤T_j\end{array}\right.,$ 其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T_j表示第j个分布式单元信道估计应使用的后处理门限，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计，

表示第j个分布式单元经过后处理后的信道响应的第i个抽头。

根据上述的TD-SCDMA信道估计方法，上述后处理门限T是上述分布式天线的天线阵元的数目Ka的函数。

因而，采用本发明，全面地考虑了基站的各种天线配置方式和数量，以及基站的各种天线配置方式和数量对信道估计性能的影响，使得信道估计算法的性能增加显著。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是TD-SCDMA业务时隙的信号结构图；

图2是本发明针对阵列天线的实施例的流程图；以及

图3是本发明针对分布式天线的实施例的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图2是本发明针对阵列天线的实施例的流程图。如图2所示，TD-SCDMA信道估计方法包括以下步骤：

步骤S202，接收机利用Steiner估计器获得阵列天线上每个天线阵元的原始信道响应：

$h^{\mathrm{ka}}=G^{-1}{e^{\mathrm{ka}}}_{\mathrm{mid}},$

其中，ka∈1…Ka，Ka为阵列天线的天线数目；G表示由midamble码构成的循环矩阵；e^ka _mid表示第ka天线上接收到的训练序列；h^ka表示第ka天线上的原始信道估计。

步骤S204，对原始信道响应的同一抽头在各个天线阵元上的值进行天线阵元平均：

$h_i=\frac{1}{\mathrm{Ka}}\underset{\mathrm{ka}}{\mathrm{\Σ}}{h}_i^{\mathrm{ka}},$

其中，ka∈1…Ka，Ka为阵列天线的天线数目；h_i ^ka表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计；h_i表示进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计；

步骤S206，阵元平均后的抽头功率进行信道后处理，而后处理门限将根据阵列天线的阵元数目不同而不同：

${\stackrel{\‾}{h}}_i(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_i,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2>T\\ 0,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2\≤T\end{array}\right.,$

其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T表示后处理门限，h_i表示原始信道响应的第i个抽头的天线平均值，

表示经过后处理后的信道响应的第i个抽头。

该步骤的后处理门限T是阵列天线的阵元数目Ka的函数，实现中可以采取查表方式获得各个Ka所对应的后处理门限T，各个Ka所对应的后处理门限T可以通过仿真获得。

图3是本发明针对分布式天线的实施例的流程图。如图3所示，TD-SCDMA信道估计方法包括以下步骤：

步骤S302，接收机利用Steiner估计器获得分布式天线每个分布式单元的每个天线阵元(一个分布式单元可能含有一个或者几个天线阵元，每个分布式单元互相之间为分布式关系，每个分布式单元内的阵元为阵列关系)的原始信道响应：

h^ka＝G^-1e^ka _mid，

其中，ka为某一分布式单元上的某一天线阵元；G表示由midamble码构成的循环矩阵；e^ka _mid表示该分布式单元上的该天线阵元接收到的训练序列；h^ka表示该分布式单元上的该天线阵元的原始信道估计。

步骤S304，对原始信道响应的同一抽头在所属的各个分布式单元的阵元上的值进行天线阵元平均。

对于第j个分布式单元：

$h_{i,j}=\frac{1}{K{a}_j}\underset{\mathrm{ka}\∈{\mathrm{Ka}}_j}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,j}^{\mathrm{ka}},$

其中，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计；ka∈1…Ka_j，Ka_j为第j个分布式单元的天线阵元数目；h_i，j ^ka表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计。

步骤S306，阵元平均后的抽头功率进行信道后处理，而后处理门限将根据各个分布式单元所含的天线阵元数目不同而不同：

对于第j个分布式单元：

${\stackrel{\‾}{h}}_{i,j}(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_{i,j},{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2>T_j\\ 0,{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2\≤T_j\end{array}\right.,$

其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T_j表示第j个分布式单元信道估计应使用的后处理门限，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计，

表示第j个分布式单元经过后处理后的信道响应的第i个抽头。

该步骤中第j个分布式单元的后处理门限T_j是该分布式单元的天线的阵元数目Ka_j的函数，实现中可以采取查表方式获得各个Ka_j所对应的后处理门限T_j，各个Ka_j所对应的后处理门限T_j可以通过仿真获得。

综上所述，本发明全面地考虑了基站的各种天线配置方式和数量，以及基站的各种天线配置方式和数量对信道估计性能的影响，使得信道估计算法的性能增加显著。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种TD-SCDMA信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，获得阵列天线上的每个天线阵元的原始信道估计；

步骤二，对所述原始信道估计的同一抽头在所述每个天线阵元上的值进行天线阵元平均；以及

步骤三，对经过所述天线阵元平均后的所述抽头的功率进行信道后处理，其中，所述抽头的功率是通过以下公式得到的： ${\stackrel{\‾}{h}}_i(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_i,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2>T\\ 0,{\left|\right|h_i\left|\right|}^2\≤T\end{array}\right.,$ 其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T表示后处理门限，h_i表示原始信道估计的第i个抽头的天线平均值，以及

表示经过后处理后的信道响应的第i个抽头，所述后处理门限T是所述阵列天线的天线阵元的数目Ka的函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始信道估计是通过以下公式获得的：h^ka＝G^-1e^ka _mid，

其中，ka∈1...Ka，Ka为阵列天线的天线阵元的数目，G表示由训练序列码构成的循环矩阵，e^ka _mid表示第ka天线上接收到的训练序列，以及h^ka表示第ka天线上的原始信道估计。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天线阵元是通过以下公式进行平均的：

其中，ka∈1...Ka，Ka为阵列天线的天线阵元的数目，

表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计，以及h_i表示进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计。

4.一种TD-SCDMA信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，获得分布式天线上的每个分布式单元中的每个天线阵元的原始信道估计；

步骤二，对所述原始信道估计的同一抽头在所属的每个分布式单元中的天线阵元上的值进行天线阵元平均；以及

步骤三，对经过所述天线阵元平均后的所述抽头的功率进行信道后处理，其中，所述抽头的功率是通过以下公式得到的： ${\stackrel{\‾}{h}}_{i,j}(i\∈1...p)=\left\{\begin{array}{c}{h}_{i,j},{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2>T_j\\ 0,{\left|\right|h_{i,j}\left|\right|}^2\≤T_j\end{array}\right.,$

其中，p表示原始信道估计的抽头数目，T_j表示第j个分布式单元信道估计应使用的后处理门限，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计，

表示第j个分布式单元经过后处理后的信道响应的第i个抽头，所述后处理门限T是所述分布式天线的天线阵元的数目Ka的函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每个分布式单元包含一个或多个天线阵元，

所述每个分布式单元之间是分布式的关系，以及

所述每个分布式单元内的天线阵元之间是阵列关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述原始信道估计是通过以下公式获得的：h^ka＝G^-1e^ka _mid，

其中，ka为某个分布式单元上的某个天线阵元，G表示由训练序列码构成的循环矩阵，e^ka _mid表示该分布式单元上的该天线阵元接收到的训练序列，以及h^ka表示该分布式单元上的该天线阵元的原始信道估计。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述天线阵元是通过以下公式进行平均的： $h_{i,j}=\frac{1}{{\mathrm{Ka}}_j}\underset{\mathrm{ka}\∈{\mathrm{Ka}}_j}{\mathrm{\Σ}}{h}_{i,j}^{\mathrm{ka}},$

其中，h_i，j表示第j个分布式单元进行天线阵元平均后的第i个抽头的信道估计，ka∈1...Ka_j，Ka_j为第j个分布式单元的天线阵元数目，以及表示第ka天线上的第i个抽头的原始信道估计。

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