CN101529735A - 用于通信系统信道估计的系统和/或方法 - Google Patents

Abstract

描述了用于估计信道状态信息的方法、设备和/或系统的实施例。

Description

用于通信系统信道估计的系统和/或方法

相关申请

本专利申请要求转让给当前要求保护的主题内容的受让人、2005年1月20日提交的名为“MIMO Channel Estimation Using ComplimentarySets of Sequences in Multiuser Environments”的美国临时专利申请No.60/645,526的优先权。

技术领域

本公开涉及通信。

背景技术

可能希望在通信系统中，如在MIMO通信系统中具有进行速度估计的能力。

附图说明

在说明书的总结部分中具体地指出并且清楚地主张了要求保护的主题内容。然而，关于组织和操作方法的要求保护的主题内容与目的、特征和优点一起可通过参照结合附图的以下详细说明得到最好的理解，在附图中：

图1a和1b是根据实施例用于MIMO系统的训练块的帧结构。

图2是图示了可以在通信系统中采用的滤波器结构的实施例的示意图。

图3是图示了可以在通信系统中采用的信道估计器的实施例的示意图。

图4是图示了针对信道估计的通信系统的实施例的示意图。

图5是图示了采用信道估计方法的各种实施例的仿真的性能结果的绘图。

图6是图示了采用信道估计方法的各种实施例的仿真的性能结果的绘图。

具体实施方式

在以下详细说明中，阐述了许多具体细节以提供对要求保护的主题的透彻理解。然而，本领域技术人员应理解所要求保护的主题内容在没有这些具体细节的情况下也可实施。在其它实例中，并未具体描述公知方法、过程、部件和/或电路以免使要求保护的主题内容难以理解。

以下详细说明中的一些部分是以对在计算系统内、比如在计算机和/或计算系统存储器内存储的数据位和/或二进制数字信号的操作的算法和/或符号表示来呈现的。这些算法描述和/或表示是由通信和/或数据处理领域普通技术人员用来将其工作的实质内容传达给本领域其它技术人员的技术。算法一般被认为是导致所期望的结果的自相一致的操作序列和/或类似处理。操作和/或处理可以涉及对物理量的物理操纵。一般说来，尽管不是必须的，然而这些量可采取能够存储、转移、组合、比较和/或以其它方式来操纵的电和/或磁信号的形式。已经表明有时主要出于惯用原因而将这些信号称为位、数据、值、元素、符号、字符、项、数字、数值等是方便的。然而，应当理解所有这些和类似术语会与适当的物理量相关联并且仅为方便的标记。

在整个说明书中提及“一个实施例”或“实施例”意味着结合该实施例来描述的特定特征、结构或特性包含于要求保护的主题内容的至少一个实施例中。因此，在整个说明中各处出现短语”一个实施例”和/或”实施例”并不一定都指同一实施例。另外，可以在一个或多个实施例中组合特定特征、结构和/或特性。

除非另有指明，如从以下讨论中清楚所见，应理解在整个说明中利用诸如“计算”、“确定”等字眼的讨论涉及可以由计算平台如计算机或类似的电子计算设备执行的动作和/或过程，该计算平台操纵和/或变换在计算平台的处理器、存储器、寄存器和/或其它信息存储、发送、接收和/或显示设备内表示为物理、电子和/或磁量和/或其它物理量的数据。因而，计算平台指的是包括处理和/或存储信号形式的数据这一能力的系统或设备。因此，计算平台在本文中可以包括硬件、软件、固件和/或其任意组合。另外，除非另有指明，计算平台也可以全部地或部分地执行和/或控制参照流程图或以其它方式在此描述的过程。

以下讨论详述了数个可能的实施例，不过这些实施例仅为例子而并非旨在于限制要求保护的主题内容的范围。作为另一例子，一个实施例可以是比如实施用以例如在设备或设备组合上工作的硬件，而另一实施例可以是软件。类似地，实施例可以例如是固件或实施为硬件、软件和/或固件的任意组合。类似地，虽然要求保护的主题内容就这一点而言在范围上不受限制，不过一个实施例可以包括一个或多个项，比如一个或多个存储介质。此存储介质如一个或多个CD-ROM和/或磁盘例如可以具有存储于其上的指令，这些指令在由系统如计算机系统、计算平台或其它系统执行时例如可以实现所执行的根据要求保护的主题内容的方法实施例，比如先前描述的实施例之一。可以在包括诸如蜂窝电话、个人数字助理、膝上型计算机、媒体播放器等的各种可能的通信设备中利用实施例。当然，要求保护的主题内容不仅限于这些例子。

在无线通信系统中利用天线阵列可能造成在系统中出现空间分集。例如，多输入多输出(MIMO)系统可采用多个天线阵列作为发射机和/或接收机。空间分集可提供在系统的可达到的容量和/和系统的可靠性方面的提高。在利用天线阵列的无线通信系统中，可能需要信道状态信息(channel state information，CSI)。然而，CSI可能并不可用，且因此可能针对系统的一个或多个信道来加以估计。MIMO系统的典型系统模型可以依赖于对已知或预定CSI的假设。例如参见G.J.Foschini和M.J.Gans的″On Limits of Wireless Communications in a FadingEnvironment，″Wireless Personal Commun.，vol.6，pp.311-335，1998(下文称之为参考文献[1])或S.M.Alamouti的″A simple transmit diversitytechnique for wireless communications″IEEE J.Select.Areas Commun.，vol.16，pp.1451-1458，1998(下文称之为参考文献[2])。然而，在现实应用中，可能希望通过使用一个或多个估计方案来估计CSI。

至少两大类估计方案可以提供CSI估计功能。盲估计可以包括例如可以基于接收的信号的结构来执行的信道估计。盲估计可能很复杂且可能例如影响无线通信系统的性能。基于训练的估计可以包括比如在系统的训练时段过程中提供一个或多个训练信号。可以从无线通信系统的一个或多个发射机向一个或多个接收机提供训练信号。训练信号对于接收机可以是已知的，且例如可以嵌入信号中、比如嵌入帧中。基于训练的估计可以例如降低无线通信系统的复杂度和/或增强其性能。当设计基于训练的估计方案时可以利用用于设计训练信号的一些准则。例如参见B.Hassibi和B.M.Hochwald的″How much training is needed in multiple-antennawireless links？″IEEE Trans.Inform.Theory，vol.49，pp.951-963，2003，(下文称之为参考文献[3])或O.Simeone和U.Spagnolini的″Lower boundon training-based channel estimation error for frequency-selectiveblock-fading Rayleigh MIMO channels，″IEEE Trans.Signal Processing，vol.52，pp.3265-3277，2004(下文称之为参考文献[4])。此外，为基于训练的信道估计方案设计训练信号可能涉及考虑比如通信系统的峰均功率比(Peak-to-Average-Power-Ratio，PAPR)。例如参见L.Yang，X.Ma和G.B.Giannakis的″Optimal training for MIMO fading channels withtime-and frequency-selectivity，″Proc.ICASSP′04 Conf.，Montreal，Canada(下文称之为参考文献[5])。

不失一般性，训练信号可以提供给接收机，且可以包括训练块而这些块可以包括序列集。然而，值得一提的是要求保护的主题内容就这一点而言不受限制。图1a图示了用于多个发射天线的帧形式的训练块如图1a中所示，训练块可以包括二进制训练块或换而言之可以包括具有前置码(preamble)和后置码(postamble)的双侧结构如帧，且可以包括一个或多个间隔(gap)。虽然未图示，但是训练块可以包括多于两侧的训练块，且可以例如在至少一个实施例中包括一个或多个中置码。此外，在图1b中图示了例如可以在MIMO系统如MIMO-ISI系统中实施的训练块的帧结构。图1b中所示序列可以包括例如至少具有前置码a和后置码b的序列的循环前缀(cyclic prefixed，CP)正交互补集。

为基于训练的信道估计来设计训练信号可以利用设计模型如Hadamard矩阵和/或Golay互补序列。例如参见M.J.E.Golay的″Complementary series″IEEE Trans.Inform.Theory，vol.7，pp.82-87，1961(下文称之为参考文献[6])以及K.Niu，S.-Q.Wang等人的″A novelmatched filter for primary synchronization channel in W-CDMA″Proc.IEEE Vehic.Technol.Conf.，Birmingham，AL(下文称之为参考文献[7])。然而，要求保护的主题内容例如就这些引用的设计模型而言不受限制。此外，针对单输入单输出(SISO)系统的基于互补序列对的信道估计可以包括一种用于为基于训练的信道估计来设计训练序列的可能的方式。例如参见P.Spasojevic和C.N.Georghiades的″Complimentary sequences forISI channel estimation″IEEE Trans.Inform.Theory，vol 47，pp.1145-1152，2001(下文称之为参考文献[8])以及B。Xu和G.Bi的″Channel estimationusing complimentary sequence pairs for UWB/OFDM systems″Electron.Lett.，vol.40，pp.1196-1197，2004(下文称之为参考文献[9])。然而，要求保护的主题内容不限于仅这些引用的设计模型。

当为基于训练的信道估计设计训练信号时可能希望考虑Cramer-Rao下限(Cramer-Rao Lower Bound，CRLB)和/或品质因素(merit factor)，比如在参考文献[8]中定义的品质因素。此外，实施用于频率估计的训练方案可以利用循环卷积和/或快速傅立叶变换(FFT)，不过要求保护的主题内容就这里描述的实施方案的特定方式而言不受限制，且应理解在要求保护的主题内容的实施例中可以采用许多其它计算方式和/或技术。

在要求保护的主题内容的一个实施例中，用于信道估计的方案可以应用于具有符号间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)的MIMO通信系统。然而，要求保护的主题内容不限于此。例如，这里描述的至少一部分方案可以实施于频率选择性信道、频率选择性衰落信道和/或这里未具体描述的其它类型和/或类别的信道的MIMO通信系统中。如先前间接提到的，基于训练的估计方案可以减少估计误差和/或可以降低其它估计方案如盲估计的复杂度。这样的方式可以例如使用于多用户系统和可以采用MIMO信道的其它系统中，比如符合MIMO-超宽带(UWB)、MIMO正交频分复用(OFDM)的系统和/或可以利用现有的或将来开发的MIMO的其它系统。

考虑MIMO通信系统的MIMO频率选择性信道。在这一实施例中，信道可具有块衰落。换而言之，CSI可在MIMO信道的一个块内无变化但是可因块而变化。例如，室内MIMO系统可以至少部分地由于室内MIMO系统的移动性特征而包括这些性质。例如参见S.Wang等人的″Indoor MIMO channels：A parametric correlation model andexperimental results″，Proc.Samoff’04 Conf.，Princeton，NJ(下文称之为参考文献[10])。在这一实施例中，令H＝[H₀，H₁，...H_l]包括MIMO频率选择性信道的离散时间信道冲激响应(channel impulse response，CIR)，其中H_l 0≤l≤L是MIMO CIR的第l个抽头并且可以通过以下矩阵给出：

其中

1≤n_r≤N_R，1≤n_t≤N_T，0≤l≤L是在MIMO通信系统的第n_r个接收天线与第n_t个发射天线之间CIR的第l个抽头。在这一实施例中，可以假设系统的一个或多个子信道具有单位功率或表示为下式：

${\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{L}E{|h_{n_r},n_t\left(l\right)|}^2=\mathrm{1,1}\≤n_r\≤N_R,1\≤n_t\≤N_T---\left(2\right)$

其中E(·)可以包括期望算子。

接收信号对应的训练块还可以改写为：

$Y=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}}{N_T}}\mathrm{HX}+E---\left(3\right)$

其中X可以由以下矩阵给出：

其中 $x\left(n\right)={[x_1\left(n\right),x_2\left(n\right),...,x_{N_T}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N-1,$ 且其中：

Y＝[y(0)，y(1)，…，y(N+L-1)]

$y\left(n\right)={[y_1\left(n\right),y_2\left(n\right),...,y_{N_R}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N+L-1$

E＝[e(0)，e(1)，…，e(N+L-1)]

$e\left(n\right)={[e_1\left(n\right),e_2\left(n\right),...,e_{N_R}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N+L-1.---\left(5\right)$

在这一实施例中，

可以包括第n_t个发射天线提供的训练信号。训练信号可以包括例如可以互补的多个训练块。可以在时间n提供训练信号。

可以包括第n_r个接收天线在时间n接收的信号。

可以包括

中的附加噪声分量而SNR包括信噪比。

可替代地，X可以由以下矩阵给出：

其中 $x\left(n\right)={[x_1\left(n\right),x_2\left(n\right),...,x_{N_T}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N-1,$ 且其中：

Y＝[y(0)，y(1)，…，y(N-1)]

$y\left(n\right)={[y_1\left(n\right),y_2\left(n\right),...,y_{N_R}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N-1$

E＝[e(0)，e(1)，…，e(N-1)]

$e\left(n\right)={[e_1\left(n\right),e_2\left(n\right),...,e_{N_R}\left(n\right)]}^T,0\≤n\≤N-1.---\left(7\right)$

此外，N阶前向移位置换矩阵∏可以表示为：

其中 $x={[x_1^T,x_2^T,...,x_{N_T}^T]}^T,$ x_i＝[x_i(0)，x_i(1)，...，x_i(N-1)]，1≤i≤N_T，而矩阵(8)可以改写为：

X＝[x^T(x∏)^T(x∏²)T...(x∏^L)^T]^T。          (9)

为基于训练的信道估计方案设计训练序列可以包括设计具有特定特征的序列集。例如，仅作为一些例子，序列集可以包括互补序列集、不相关周期互补序列集和/或正交周期互补序列集。然而，值得一提的是列举这些序列集作为例子而要求保护的主题内容就这一点而言不受限制。然而在一个实施例中，可以根据设计、定义和/或构造标准来设计和/或构造互补序列集。

例如，考虑用于限定互补序列集的以下标准：

令x_i＝[x_i0，x_i1，...x_i(N-1)]包括1和-1的序列而令 $r_{x_i{x}_i}\left(k\right)={\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1-k}{x}_{\mathrm{il}}{x}_{i(l+k)}$ 包括序列x_i的非周期自相关。如果 ${\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{p-1}{r}_{x_i{x}_i}\left(k\right)=0,k\≠0,$ 则序列集(x_i，0≤i≤p-1)包括互补序列。在一个实施例中，可以考虑具有相等长度N的序列，其中 ${\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{p-1}{r}_{x_i{x}_i}\left(0\right)=\mathrm{pN}.$ 例如可以在以下参考文献中找到关于互补序列集的更多讨论：C.C.Tseng和C.L.Liu的″Complimentary sets ofsequences，″IEEE Trans.Inform.Theory，vol.18，pp.644-652，1972(下文称之为参考文献[11])。

在一个实施例中，可以用以下递归方式来构造具有长度N＝2ⁿ，n≥1的Golay互补序列对：

$x_{0i}^{\left(n\right)}=x_{0i}^{(n-1)}+x_{1(i-2^{n-1})}^{(n-1)}$

$x_{1i}^{\left(n\right)}=x_{0i}^{(n-1)}-x_{1(i-2^{n-1})}^{(n-1)}---\left(10\right)$

其中 $x_{\mathrm{oi}}^{\left(0\right)}=x_{1i}^{\left(0\right)}={\mathrm{\δ}}_i,$ 其中δ₀＝1，δ₁＝0，i≠0。这可以提供具有长度N的互补序列集x₀和x₁。

在另一实施例中，可以根据设计和/或构造标准来设计和/或构造周期互补序列集。在一个或多个实施例中，周期互补序列可以为正交和/或不相关周期序列。例如，考虑用于限定互补序列集的以下标准：

令x_i＝[x_i0，x_i1，...x_i(N-1)]包括1和-1的序列而令 ${\mathrm{\ψ}}_{x_i{x}_i}\left(k\right)={\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1}{x}_{\mathrm{il}}{x}_{i(l+k}),l+k\left(\mathrm{mod}N\right),0\≤k\≤N-1$ 可以包括序列x_i的周期自相关。如果 ${\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{p-1}{\mathrm{\ψ}}_{x_i{x}_i}\left(k\right)=0,k\≠0,$ 则序列集(x_i，0≤i≤p-1)是周期互补的。在一个实施例中，可以考虑具有周期N的序列，其中 ${\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{p-1}{\mathrm{\ψ}}_{x_i{x}_i}\left(0\right)=\mathrm{pN}.$ 同样，可以在以下参考文献中找到关于互补序列集的更多讨论：C.C.Tseng和C.L.Liu的″Complimentarysets of sequences，″IEEE Trans.Inform，Theory，vol.18，pp.644-652，1972(下文称之为参考文献[11])。

然而，如果另一序列集(y_i，0≤i≤p-1)是周期互补的且 ${\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{p-1}{\mathrm{\ψ}}_{x_i{y}_i}\left(k\right)=\mathrm{0,0}\≤k\≤N-1,$ 其中 ${\mathrm{\ψ}}_{x_i{y}_i}\left(k\right)={\mathrm{\Σ}}_{l=0}^{N-1}{x}_{\mathrm{il}}{y^{*}}_{i(l+k)},l+k\left(\mathrm{mod}N\right),$ 0≤k≤N-1，则(y_i，0≤i≤p-1)可以对应于(x_i，0≤i≤p-1)。

此外，如果周期互补序列集的集合(a_i，0≤i≤p-1)，(b_i，0≤i≤p-1)，...，(z_i，0≤i≤p-1)中每两个周期互补序列集相互对应，则该集合为相互不相关。例如在参考文献[11]中进一步说明关于对应序列集的讨论。

在另一实施例中，具有长度N＝2ⁿ，n≥1的Golay互补序列对可以构造如下：

$x_{0,i}^{\left(k\right)}=x_{0,i}^{(k-1)}+w_k{x}_{1,(i-2^{n-k})}^{(k-1)}$

$x_{1,i}^{\left(k\right)}=x_{0,i}^{(k-1)}-w_k{x}_{1,(i-2^{n-k})}^{(k-1)}---\left(11\right)$

其中 $x_{\mathrm{0,1}}^{\left(0\right)}=x_{1,i}^{\left(0\right)}={\mathrm{\δ}}_i,$ δ₀＝1，δ_i＝0，i≠0。在这一实施例中，w_k包括具有单位幅度的复数。在n个相互作用之后，可以产生具有长度N的互补序列对x₀和x₁。此外，

和x₁互补。此外，这导致了一般性的结论：如果(a，b)为互补集，则

为也可以称为配对的对应集。作为一个例子，基于式(10)或(11)中的一个或多个，如果N＝16，则：

x₀＝[+++-++-++++---+-]，x₁＝[+++-++-+---+++-+]

y₀＝[+-+++---+-++-+++]和y₁＝[+-+++---+--+---]可以例如包括两个互补序列集。

在至少一个实施例中，可以不限定互补序列集的最大数目。然而，对于二元(binary)情况，如果各不相关集仅有两个序列，则有两个不相关集，这可能限制在MIMO系统中的应用。然而，可以通过在二元情况下采用以下方式中的一个或多个方式来解决这一问题：

1)将序列分配给具有不同相位的发射天线对。

2)扩展各互补集中序列的数目(例如参见参考文献[11])。

3)基于互补集来构造具有零相关窗(zero correlation window，ZCW)的更多序列。

然而，值得一提的是这些仅为示例方式而要求保护的主题内容不限于此。

为基于训练的信道估计方案设计训练序列可以结合设计标准。例如，可以利用最大似然估计(MLE)、最小平方估计(LSE)和/或线性最小均方误差(LMMSE)作为设计标准。例如，式(3)可以改写为：

$y=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}}{N^T}(X^T\⊗I_{N_R})h+e}---\left(12\right)$

其中

包括Kronecker积，y＝vec(Y)，h＝vec(H)，e＝vec(E)，其中vec(·)将其自变量的所有列堆叠在一个列向量中。在这一实施例中，e可以包括在各分量上具有单位方差(unit variance)的复AWGN向量。在这一实施例中，h的MLE可以简化为H的LSE。这可由下式给出：

${\hat{H}}_{\mathrm{ML}}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}{\mathrm{YX}}^H{\left({\mathrm{XX}}^H\right)}^{-1}}---\left(13\right)$

此外，矩阵的协方差和

的MSE分别为

和

在一个实施例中，如果训练序列满足条件XX^H∝I，则可以使

的MSE最小。如果满足这一条件，则在这一实施例中h的MLE可以具有以下方差，该方差实现了减小的Cramer-Rao下限(CRLB)。例如，可以通过构造满足下式的两个二进制训练块来实现减小的CRLB。

X_preX_pre ^H+X_postX_post ^H∝I           (14)

此外，H的LMMSE可由下式给出：

${\hat{H}}_{\mathrm{LMMSE}}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}{\mathrm{YX}}^H{({\mathrm{XX}}^H+\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}I)}^{-1}}---\left(15\right)$

协方差矩阵和

的MSE可以分别包括

和

使

的MSE最小可以涉及到满足条件XX^H∝I。如果满足这一条件，则MIMO系统的一个或多个天线的训练序列可以例如基本上为正交的。

可以至少部分地基于上述标准中的一个或多个标准来设计信道估计算法。在这一实施例中，假设

和

相互正交，并假设N_T＝2。此外，在这一实施例中，和

分别包括发射天线

和

的前置码。此外，x₁和-x₀分别包括发射天线

和的后置码。在这一实施例中：

$[Y_{\mathrm{pre}},Y_{\mathrm{post}}]=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}}{N_T}}H[X_{\mathrm{pre}},X_{\mathrm{post}}]+[E_{\mathrm{pre}},E_{\mathrm{post}}],$ 所以H的LSE为：

$\hat{H}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}}(Y_{\mathrm{pre}}{X^H}_{\mathrm{pre}}+Y_{\mathrm{post}}{X}_{\mathrm{post}}^H){(X_{\mathrm{pre}}{X}_{\mathrm{pre}}^H+X_{\mathrm{post}}{X}_{\mathrm{post}}^H)}^{-1}---\left(16\right)$

这基于前置码和后置码的赋值而可以改写为：

$\hat{H}=\frac{\sqrt{N_T}}{2N\sqrt{\mathrm{SNR}}}(Y_{\mathrm{pre}}{X^H}_{\mathrm{pre}}+Y_{\mathrm{post}}{X}_{\mathrm{post}}^H)---\left(17\right)$

在可替代实施例中，假设

相互不相关。此外，假设N_T为偶数。就互补序列集(a，b)而言可以针对发射天线T_x进行以下赋值：

(18)

其中x∏^-1可以将序列x向左循环移位1个单元。可替代地，如果N_T为奇数，则可以进行以下赋值：

(19)

此外，最后的天线N_T可以被赋值以另一对互补序列，比如如下所示：

$(a_{N_T},b_{N_T})=(x_1\mathrm{\Π}-(N_T-1),-x_0\mathrm{\Π}-(N_T-1)(L+1))---\left(20\right)$

例如，如果满足条件 $\left[\frac{N_T}{2}\right](L+1)\≤N,$ 则可以基本上减少或避免路径间干扰。此外，通过给出：

$[Y_A,Y_B]=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}}{N_T}}H[X_A,X_B]+[E_A,E_B],---\left(21\right)$

则H的LSE可以表示为：

${\hat{H}}_{\mathrm{ML}}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}}\left(\underset{i\∈\{A,B\}}{\mathrm{\Σ}}{Y}_i{X}_i^H\right){\left(\underset{i\∈\{A,B\}}{\mathrm{\Σ}}{X}_i{X}_i^H\right)}^{-1}---\left(22\right)$

如果利用上述赋值，则其可以表示为：

${\hat{H}}_{\mathrm{ML}}=\frac{\sqrt{N_T}}{2N\sqrt{\mathrm{SNR}}}\underset{i\∈\{A,B\}}{\mathrm{\Σ}}{Y}_i{X}_i^H---\left(23\right)$

因此，H的LMMSE估计可以表示为：

${\hat{H}}_{\mathrm{LMMSE}}=\frac{\sqrt{{\mathrm{SNRN}}_T}}{2\mathrm{SNRN}+N_T}\underset{i\∈\{A,B\}}{\mathrm{\Σ}}{Y}_i{X}_i^H$

$=\frac{2\mathrm{SNRN}}{2\mathrm{SNRN}+N_T}{\hat{H}}_{\mathrm{ML}}---\left(24\right)$

信道估计器的实施例可以利用滤波器结构。例如，现在参照图2，图示了滤波器结构102。可以通过对式(10)的两边进行Z变换来对滤波器结构102进行数学建模。这可以获得下式：

$X_0^{\left(n\right)}\left(z\right)=X_0^{(n-1)}\left(z\right)+X_1^{(n-1)}\left(z\right)z^{{-2}^{n-1}}$

$X_1^{\left(n\right)}\left(z\right)=X_0^{(n-1)}\left(z\right)-X_1^{(n-1)}\left(z\right)z^{{-2}^{n-1}}---\left(25\right)$

其中 $X_0^{\left(0\right)}\left(z\right)=X_1^{\left(0\right)}\left(z\right)=1.$

可替代地，如图2中所示的滤波器结构可以实施于MIMO系统的多个天线上。这可以实现并行处理，这样可以例如增加执行估计功能的速度。在一个实施例中，后置码处理可以在接收的数据上利用后进先出(last infirst out，LIFO)方案以能够使用针对前置码处理而利用的同一滤波器。此外，可以利用高效Golay相关器(efficient Golay correlator，EGC)。例如参见B.M.Popovic的″Efficient Golay correlator，″Electron.Lett.，vol.35，pp.1427-1428，1999(下文称之为参考文献[12])。

在一个实施例中，训练序列可以限定为A。A可以包括Y_AX_A ^H，其中Y_A包括接收的信号而X_A包括训练块，比如先前描述的一个或多个训练块。例如，在一个实施例中，X_A可以包括轮换矩阵。在这一实施例中，可以通过FFT来高效地实施Y_AX_A ^H。例如，假设C为轮换矩阵。在这一例子中，可以通过傅立叶变换矩阵使C对角化：

$F=\left(f_{i,j}\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\left({\mathrm{\ω}}^{(i-1)(j-1)}\right),$ 其中 $\mathrm{\ω}=\exp (-\frac{2\mathrm{\πi}}{N}),,$ 这可以表示为C＝F^HΔF，其中：

$\mathrm{\Δ}=\sqrt{N}\mathrm{diag}\left({\mathrm{cF}}^H\right),C=\mathrm{circ}\left(c\right)=\left(c_{j,k}\right)=\left(c_{(k-j)\mathrm{mod}n}\right),c=[c_0,c_1,...,c_{n-1}]---\left(26\right)$

可以参照图3更详细地说明在MIMO系统中实施训练块。在图3中图示了根据至少一个实施例的信道估计器的快速傅立叶实施。在这一实施例中，FFT运算中的点的数目可以是N，其中N是序列的周期。开关可以用来选择估计方法。例如，当开关断开时可以利用LM而当开关闭合时可以利用LMMSE。当然，要求保护的主题内容就这一点而言不受限制。

在这一实施例中，就MIMO系统的第n_r个天线而言，

可由下式确定：

$y_{n_r,A}{X}_{a1}^H=y_{n_r,A}{\left(F^H{\mathrm{\Δ}}_{{\tilde{x}}_0}F\right)}^H$

$=\left[\left(y_{n_r,A}{F}^H\right){{\mathrm{\Δ}}^H}_{{\tilde{x}}_0}\right]F---\left(27\right)$

其中○包括Hadamard积而＊意味着共轭。偶数列可由下式确定：

的奇数列可由下式确定：

的偶数列可由下式确定：

在一个实施例中，可以在正交频分复用(OFDM)系统如MIMO-OFDM系统中采用信道估计方案。在这一实施例中，可以至少部分地基于时域估计和/或频域估计来执行信道估计。在图4中图示了信道估计方案的实施。在图4中图示了信道估计方案的实施，其中可以根据FFT变换来推导频域信道冲激响应。当然，要求保护的主题内容就这一点而言不受限制。

在各互补序列集包括p个周期互补序列的实施例中，与第i个训练块对应的接收信号可以表示为：

$Y_i=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}}{N_T}{\mathrm{HX}}_i+E_i}---\left(31\right)$

其中E_i可以包括AWGN。此外，H的CIR的MLE可以包括：

${\hat{H}}_{\mathrm{ML}}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}}\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i{X_i}^H{\left(\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i{X_i}^H\right)}^{-1}---\left(32\right)$

CIR H的LMMSE可以包括：

${\hat{H}}_{\mathrm{LMMSE}}=\sqrt{\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}}\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i{X_i}^H{(\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i{X_i}^H+\frac{N_T}{\mathrm{SNR}}I)}^{-1}---\left(33\right)$

如果利用不相关周期互补序列集，则式(32)可以简化为：

${\hat{H}}_{\mathrm{ML}}=\frac{\sqrt{N_T}}{\mathrm{pN}\sqrt{\mathrm{SNR}}}\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i{X_i}^H---\left(34\right)$

而式(33)可以简化为：

${\hat{H}}_{\mathrm{LMMSE}}=\frac{\sqrt{{\mathrm{SNRN}}_T}}{\mathrm{pSNRN}+N_T}\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i{X_i}^H---\left(35\right)$

在图5和图6中示出图示了可替代方案的信道估计的MSE的图。图5是图示了互补序列集和/或正交周期互补序列集的MSE的图。在该图中，L＝15，这意味着在各子信道中有16个抽头，N_T＝2、N_R＝2且N＝16。规范化理论最小CRLB可以表示为

而信道估计的仿真MSE

比对不同SNR水平，其中||·||_F可以表示Frobenius范数。图3的图示出在这一例子中可以实现最小CRLB。

现在参照图6，在这一图中，L＝15、N_T＝4、N_R＝4且N＝32。规范化理论最小CRLB可以表示为：

$\frac{N_R{N}_T^2(L+1)}{2\mathrm{NSNRE}{\left|\right|H\left|\right|}_F^2}=\frac{N_T(L+1)}{2\mathrm{\γN}}---\left(36\right)$

而MLE和LMMSE的规范化MSE比对不同SNR水平，其中(·)指代算术平均。图3的图示出了在这一例子中可以实现最小CRLB。

在前文的描述中已经描述了要求保护的主题内容的各种方面。出于说明目的，阐述了系统和配置以提供对要求保护的主题内容的透彻理解。然而，对于从本公开中受益的本领域技术人员而言应当清楚的是没有具体细节仍可实施要求保护的主题内容。在其它实例中，省略和/或简化了公知特征以免使要求保护的主题内容难以理解。尽管这里已经图示和/或描述了某些特征，但是许多变形、替换、变化和/或等效现在对于本领域技术人员而言将是可以想到的。因此应当理解，所附权利要求旨在于涵盖如落入要求保护的主题内容的真实要义内的所有这样的修改和/或变化。

Claims (22)

1.一种在采用MIMO方案的接收机中估计信道状态信息的方法，包括：

接收训练信号，其中所述训练信号的至少一部分包括训练序列的互补集；以及

至少部分地基于所述提供的训练信号来估计所述接收机的至少一个信道的信道状态信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练序列的互补集还包括正交周期互补序列集。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练序列的互补集还包括不相关周期互补序列集。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练序列包含在所述训练信号的至少一个帧中。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计采用一个或多个快速傅立叶变换(FFT)运算。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练信号包括具有至少前置码和后置码的一个或多个训练块。

7.一种装置，包括：

发射机；

采用MIMO方案且具有至少一个信道的接收机；

所述发射机适于向所述接收机提供训练信号，其中所述训练信号的至少一部分包括训练序列的互补集，其中所述接收机适于至少部分地基于所述提供的训练信号来估计所述MIMO系统的所述至少一个信道的信道状态信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其中所述发射机包括具有多个发射天线的发射机阵列，以及其中所述接收机包括具有多个接收天线的接收机阵列。

9.根据权利要求7所述的装置，其中所述接收机进一步采用MIMO-ISI方案、频率选择性信道方案和/或频率选择性衰落信道方案中的至少一个。

10.根据权利要求7所述的装置，其中所述训练序列的互补集还包括正交周期互补序列集。

11.根据权利要求7所述的装置，其中所述训练序列的互补集还包括不相关周期互补序列集。

12.根据权利要求7所述的装置，其中所述接收机适于采用一个或多个快速傅立叶变换(FFT)运算。

13.根据权利要求7所述的装置，其中所述训练信号包括具有至少前置码和后置码的一个或多个训练块。

14.根据权利要求7所述的装置，其中所述接收机基本上符合IEEE802.11的方面。

15.根据权利要求7所述的装置，其中所述接收机并入蜂窝电话、个人数字助理、膝上型计算机、媒体播放器设备中的至少一个中。

16.一种装置，包括：

计算设备；

所述计算设备适于接收包括训练序列的互补集的训练信号，以及至少部分地基于所述接收的训练信号来估计通信系统的至少一个信道的信道状态信息。

19.根据权利要求16所述的装置，其中所述训练序列的互补集还包括正交周期互补序列集。

20.根据权利要求16所述的装置，其中所述训练序列的互补集还包括不相关周期互补序列集。

21.根据权利要求16所述的装置，其中所述计算设备适于采用一个或多个快速傅立叶变换(FFT)运算。

22.根据权利要求16所述的装置，其中所述训练信号包括具有至少前置码和后置码的一个或多个训练块。

23.根据权利要求16所述的装置，其中所述计算设备基本上符合IEEE 802.11的方面。

24.根据权利要求16所述的装置，其中所述计算设备包括蜂窝电话、个人数字助理、膝上型计算机、媒体播放器设备中的至少一个。

Images