CN101800617A - 信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端 - Google Patents

Abstract

一种信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端。一种信道估计结果传输方法，包括：存储N点长度的信道估计结果；将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；通过反馈信道反馈M点的样本值。利用本发明，可以降低信令反馈的负载。

Description

信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端。

背景技术

在自适应的通信系统中，为了更有效的提高系统的频谱利用率，目前的系统采用了多种自适应的技术，例如自适应调整编码(Adapt Modulation Coding，AMC)、功率控制、动态资源分配以及多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)预编码等技术，这些技术都要求得到相关的当前信道状态信息(Channel State Information，CSI)。

通过得到的当前信道的信道状态信息，一方面可以通过链路自适应的技术充分挖掘当前信道的传输能力，另一方面通过自适应的多用户资源分配进一步获得多用户调度增益。

信道状态信息一般通过接收端的反馈获得。接收端一般可以是通信系统中的终端，发射端一般可以是通信系统中的基站。这里的发射端，指的是对信道传输资源及资源分配等内容进行控制的一端。与由于在反馈的过程中不可避免的存在处理时延和反馈时延，而在高速移动的系统中，信道变化也比较快，这样，从接收端获得的信道信息，可能无法准确的反映信道的当前时刻的状况。这种情况下，发射端仍然按照产生时延的信道状态信息对信道传输及资源分配等过程进行控制，很可能与发生变化后的信道状况不相符，从而，会导致系统性能的下降。目前，针对此问题，常用的方法是采用信道预测的方法来预测当前的信道状况，以弥补处理时延和反馈时延带来的影响。

信道预测的方法可以等效为：通过观测到的有限样本值对未来样本进行预测。其可以表达为：已知一组数据采样点y(t)，y(t-1)，...，y(t-p)，预测下一个采样点的值y(t+1)或者L步之后的采样点的值y(t+L)。具体的对于信道预测中采用的算法是多种多样的，有线性/非线性的算法等，目前流行的方法主要分为两大类：一类是从滤波器理论的方向出发，通过一定的准则(如最小均方误差准则等)得到相应的滤波器抽头系数，从而进行信道预测，这类方法称为基于分析模型的信道预测方法；另一类是基于信道模型的参数估计的方法，将信道看成是多个正弦平面波的叠加，从而估计具有主要影响的到达波束的参数，进而进行信道预测。

目前的已知的信道预测算法都是首先在接收端进行相关的信道估计，之后，接收端通过反馈信道将信道估计结果反馈到发射端，从而发送端进行相应的信道预测。

图1示出了现有技术中发射端通过接收端的反馈获得信道状态信息的原理图。如图1中所示，该方式中，接收端将一段时间内的所有信道估计结果都反馈给发射端，而这些大量的信道估计结果导致信令反馈的负载较高。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端，以降低信道估计结果传输过程中信令反馈的负载。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端是这样实现的：

一种信道估计结果传输方法，包括：

存储N点长度的信道估计结果；

将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

通过反馈信道反馈M点的样本值。

一种接收端，包括：

存储单元，用于存储N点长度的信道估计结果；

平滑滤波单元，用于将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

反馈单元，用于通过反馈信道反馈M点的样本值。

一种信道预测方法，包括：

接收端存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

接收端通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测。

一种信道预测系统，包括发射端和接收端，其中：

接收端，用于存储N点长度的信道估计结果，并将将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端，用于接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测；

其中，所述N、M的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N、M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N、M的个数较少。

由以上本发明实施例提供的技术方案可见，存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，其中M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值，这样，由于反馈的样本值点数M小于接收端信道估计结果点数N，因此可以降低接收端向发射端反馈的信令中的信道估计结果长度，即可以降低信令反馈的负载。另一方面，由于反馈的信道估计结果长度降低，进而，发射端利用反馈的信道估计结果进行信道预测时所需的计算复杂度得以降低。自适应的调整发送端和接收端的处理复杂度，同时，由于M、N都可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，因而该方法可以提高信令反馈的灵活性和有效性。而且，接收端对信道估计结果进行平滑滤波，基于平滑滤波提取信道的统计特性，本身即可以提高预测的精确度。

附图说明

图1为现有技术中发射端通过接收端的反馈获得信道状态信息的原理图；

图2为本发明信道估计结果传输方法的实施例流程图；

图3为接收端进行平滑滤波，发射端根据反馈的信道估计结果进行信道预测的原理示意图；

图4为本发明一种接收端实施例的框图；

图5为本发明一种发射端实施例的框图；

图6为本发明一种信道预测系统实施例的框图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种信道估计结果传输方法、系统及发射端和接收端。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

图2示出了本发明信道估计结果传输方法的实施例流程图。如图2所示，包括：

S201：接收端存储N点长度的信道估计结果。

接收端进行信道估计，存储N点长度的信道估计结果y(t)，y(t-Δt)，...，y(t-(N-1)Δt)，这些信道估计结果作为历史观测值(或成为历史样本点)，后续将反馈给发射端，以供发射端利用这些历史观测值做进一步的信道预测。

信道变化快的时候，信道预测的时候需要更多的历史样本点，对于信道变化慢的情况，反之，需要较少的历史样本点。可见，N的大小与信道变化情况有关。S201中，N的大小可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，如由自适应控制模块根据信道估计/测量的结果自适应的控制的，这样，对于信道变化较快的情况，需要的历史样本点的个数就比较多，对于信道变化较慢的情况，需要的历史样本点N的个数就比较少。与此相对地，现有技术在这一点上，由于采用固定历史样本点长度的FIR(有限长单位冲激响应)进行信道估计，历史样本点的个数不能根据信道变化的快慢自适应的调整，会导致信道变化快的情况下得到的信道预测所需的历史样本点不足，而对于信道变化慢的情况得到的信道预测所需历史样本点过多，不必要的占用后续传输过程中信令反馈的负载，造成资源的浪费。

S202：接收端将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N。

对接收端存储的N点长度的历史观测值y(t)，y(t-Δt)，...，y(t-(N-1)Δt)进行平滑滤波，平滑滤波后的结果为M点样本值

M的大小可以如前也由自适应控制模块根据信道估计/测量的结果自适应的控制，简单地说，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。通常情况下，M＜N。

通过平滑滤波提取信道的统计特性，在后续信道预测时，可以提高预测的准确度。

S203：接收端通过反馈信道将M点的样本值反馈到发送端。

这样，发送端接收到发射端反馈的M点的样本值后，可以根据接收到的M点的样本值

进行相应的信道估计，估计出

即为信道预测结果。

下面给出一个具体的例子来说明上述实施例。图3中包括接收端进行平滑滤波，发射端根据反馈的信道估计结果进行信道预测的原理示意图。如图3中上半部分，即接收端进行平滑滤波部分的原理图，假设通过观察到的信道估计的历史样本值y(t)，y(t-1)，…，y(t-(N-1))估计L步的信道估计样本值

T1：接收端存储N点长度的信道估计结果y(t)，y(t-1)，...，y(t-(N-1))。其中，自适应控制模块决定存储历史信道观测值的个数N，具体的，自适应控制模块可以根据车速、信道的相关性等统计特性确定信道变化的快慢，从而决定N的大小。

T2：接收端将存储的N点的信道估计结果采用维纳平滑的方法平滑滤波为M点的样本值，M＜N。

其中，平滑滤波后输出的样本长度M由自适应控制模块确定。

通过平滑滤波一方面可以对信道估计的结果进行降噪处理，这是维纳平滑滤波器的特点，另一方面，可以进一步提取信号的统计特性。同时将N点长度的信道估计的样本长度减少为M点的样本长度，具体的过程，如图3中：

经过平滑滤波的M点的样本值可以表示为：

其中，

$w^{\left[m\right]}={\left[\begin{array}{cccc}{w}_0^{\left[m\right]}& w_1^{\left[m\right]}& ...& w_{N-1}^{\left[m\right]}\end{array}\right]}^T$

不同的m具有不同的一组滤波器系数。

对于平滑滤波器的系数w^[m]，这里采用最小均方误差(MSE)准则来求解，那么，本领域技术人员知道，得到的平滑滤波后的信号

的误差函数为：

误差函数的MSE为：

其中

为y(t-m)与的协方差。

并且

是

的自相关矩阵。

根据最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)准则，可以得到维纳平滑滤波器的各个系数w^[m]为：

对于不同的m，可以得到对于不同迟滞阶数(迟滞阶数相当于图3中q^Δt的个数)的一组平滑滤波器的系数。图3中的q^Δt是迟滞因子，相当于每隔单位时间给出一个样本点。

至此，可以得到一组经过维纳平滑滤波后的历史观测值

在这里M＜N，从而可以降低反馈的信令负载，同时M的大小可以灵活控制，如根据信道的相关性控制M。

T3：接收端通过反馈信道将M点的样本值反馈到发送端。

如上述实施例可见，存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，其中M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值，这样，由于反馈的样本值点数M小于接收端信道估计结果点数N，因此可以降低接收端向发射端反馈的信令中的信道估计结果长度，即可以降低信令反馈的负载。另一方面，由于反馈的信道估计结果长度降低，进而，发射端利用反馈的信道估计结果进行信道预测时所需的计算复杂度得以降低。自适应的调整发送端和接收端的处理复杂度，同时，由于M、N都可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，因而该方法可以提高信令反馈的灵活性和有效性。而且，接收端对信道估计结果进行平滑滤波，基于平滑滤波提取信道的统计特性，本身即可以提高预测的精确度。

当然，不排除在信道变化极慢的情况下，通过将y(t)，y(t-1)，…，y(t-(N-1))进行平滑后的结果

作为信道反馈的结果，直接采用的作为信道预测的结果。同时给出一种情况，直接将y(t)，y(t-1)，…，y(t-(N-1))最为信道反馈的结果，这也属于一种特例。

发射端接收到反馈的M点的样本值之后，进行信道预测。如可以采用线性FIR信道预测方式进行信道预测。

如图3中的下半部分，信道预测模块的输入是经过维纳平滑滤波后

的向量采用MMSE准则对FIR滤波器系数θ＝[θ₁，θ₂，...，θ_M]^T求解，具体描述如下：

根据MMSE准则，可以得到FIR滤波器的各个系数θ为：

并且

是

的自相关矩阵。

至此可以得到对于信道的L步的预测结果

这样，发射端完成了信道预测，进而可以利用信道预测的结果在后续过程中对信道传输资源及资源分配等内容进行控制。

以下介绍本发明一种接收端实施例，图4示出了该接收端实施例的框图，如图4中，包括：

存储单元41，用于存储N点长度的信道估计结果；

平滑滤波单元42，用于将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

反馈单元43，用于通过反馈信道反馈M点的样本值。

其中，优选地，所述接收端还可以包括自适应控制单元，用于根据根据信道估计/测量的结果自适应的控制N的大小，对于信道变化较快的情况，N的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N的个数较少。

其中，优选地，所述接收端还可以包括自适应控制单元，用于根据信道估计/测量的结果自适应的控制M的大小，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。

其中，优选地，所述平滑滤波单元42包括维纳平滑滤波单元。

其中，所述接收端包括终端。

该接收端实施例的具体实现结构，可以如图3中的上半部分所示。

以下介绍本发明一种信道预测方法实施例，包括：

接收端存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

接收端通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测。

优选地，N的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N的个数较少。

优选地，M的大小可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。

以下介绍本发明一种发射端实施例，图5示出了该发射端实施例的框图，如图5中，包括：

接收单元51，用于接收反馈的M点样本值；

信道预测单元52，用于根据反馈的M点样本值采用线性FIR信道预测方式进行信道预测。

其中，优选地，所述发射端包括基站。

该发射端实施例的具体实现结构，可以如图3中的下半部分所示。

以下介绍本发明一种信道预测系统，图6示出了该信道预测系统的框图，如图6中，包括发射端61和接收端62，且：

接收端61，用于存储N点长度的信道估计结果，并将将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端62，用于接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测；

其中，所述N、M的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N、M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N、M的个数较少。

优选地，所述信道预测系统中，所述接收端包括终端，所述发射端包括基站。

由以上实施例可见，存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，其中M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值，这样，由于反馈的样本值点数M小于接收端信道估计结果点数N，因此可以降低接收端向发射端反馈的信令中的信道估计结果长度，即可以降低信令反馈的负载。另一方面，由于反馈的信道估计结果长度降低，进而，发射端利用反馈的信道估计结果进行信道预测时所需的计算复杂度得以降低。自适应的调整发送端和接收端的处理复杂度，同时，由于M、N都可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，因而该方法可以提高信令反馈的灵活性和有效性。而且，接收端对信道估计结果进行平滑滤波，基于平滑滤波提取信道的统计特性，本身即可以提高预测的精确度。

虽然通过实施例描绘了本发明，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本发明的精神。

Claims (12)

1.一种信道估计结果传输方法，其特征在于，包括：

存储N点长度的信道估计结果；

将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

通过反馈信道反馈M点的样本值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，N的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N的个数较少。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，M的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。

4.一种接收端，其特征在于，包括：

存储单元，用于存储N点长度的信道估计结果；

平滑滤波单元，用于将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

反馈单元，用于通过反馈信道反馈M点的样本值。

5.如权利要求4所述的接收端，其特征在于，还包括自适应控制单元，用于根据信道估计/测量的结果自适应的控制N的大小，对于信道变化较快的情况，N的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N的个数较少。

6.如权利要求4所述的接收端，其特征在于，还包括自适应控制单元，用于根据信道估计/测量的结果自适应的控制M的大小，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。

7.如权利要求4至6中任一项所述的接收端，其特征在于，所述接收端包括终端。

8.一种信道预测方法，其特征在于，包括：

接收端存储N点长度的信道估计结果，将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N；

接收端通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，N的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N的个数较少。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，M的大小可以根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，M的个数较少。

11.一种信道预测系统，包括发射端和接收端，其特征在于：

接收端，用于存储N点长度的信道估计结果，并将将存储的N点的信道估计结果平滑滤波为M点的样本值，M＜N，通过反馈信道反馈M点的样本值；

发射端，用于接收反馈的M点样本值，并根据反馈的M点样本值，采用线性FIR信道预测方式进行信道预测；

其中，所述N、M的大小根据信道估计/测量的结果自适应的控制，对于信道变化较快的情况，N、M的个数较多，对于信道变化较慢的情况，N、M的个数较少。

12.如权利要求11所述的信道预测系统，其特征在于，所述接收端包括终端，所述发射端包括基站。

Images