CN103475606A - Lte-a系统中tm9模式下基于参考信号的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及移动通信技术，尤其涉及LTE-A系统的信道估计方法，该方法针对TM9模式多层波束赋形下，利用资源块上携带的终端专用参考信号，对相应位置上参考信号所属子载波进行初步的LS信道估计,对于分布有参考信号的子载波处的信道估计值，采用EM迭代算法进行精确化处理，减少估计误差,之后，对未分布参考信号的子载波的信道估计值进行频域的LMMSE插值算法、时域复制插值算法处理。采用本发明，实现了利用多个接收到的参考信号与本地参考信号协作进行信道估计，避免了从混合参考信号中提取各层参考信号的麻烦，减少了处理流程，也减少了后续处理和控制的复杂度。

Description

LTE-A系统中TM9模式下基于参考信号的信道估计方法

技术领域

本发明属于通信系统中信道估计技术，具体涉及到3GPPLTE-A下行系统中基于UE-specificRS的信道估计方法。

背景技术

ITU-R向全球发出了征集IMT-Advanced的技术通函，也就是征集4G的技术方案，自此许多技术组织向ITU-R提交了技术提案，3GPP也针对IMT-Advanced的要求，进行了LTE-Advanced（LTE-A）的可行性研究。由于LTE已经显现出一部分4G的技术特征，所以3GPP也就开始征集一系列基于LTER8版本的LTE-A关键技术提案，意在增强LTE以满足IMT-Advanced的要求。换句话说，LTE-A不会成为一次技术性革命，而是LTE的一次平滑演进，将前向兼容LTE系统，并且为了满足IMT-advanced的要求，也将提出便于后向兼容的新技术。

为了能更好的评估LTE-A系统性能以及各种技术的优劣性，必须了解信道特性，从而通过构建信道模型来模拟实际的信道环境。信道估计则是一种有效的对抗无线信道对信号干扰的技术。

在LTE-A方案中，信道估计处理算法通常采用基于参考信号的信道估计方法。传输模式TM9（Transport Mode）模式下，信道估计采用的参考信号为终端专用参考信号，即UE-RS，UE-RS采用了CDM+FDM的混合复用技术，对于端口7、8、11、13上的参考信号映射采用CDM（Code-Division Multiplexing）映射方式进行区分，端口9、10、12、14上的参考信号亦采用CDM映射方式进行区分，而端口7、8、11、13与端口9、10、12、14的参考信号以FDM（Frequency-Division Multiplexing）的映射方式进行区分。对于CDM的映射方式，R11协议给出了八组正交码字以供使用。

在基于导频辅助的信道估计算法中，发送端在固定的位置插入发送端和接收端都已知的导频信号，然后，接收端通过处理这些导频位置的接收信号，估计出每个OFDM符号的信道频域响应。3GPP LTE-A下行系统中基于导频信号的信道估计方法大致可分为最小二乘法（Least-Square，LS）和最小均方误差（Minimum Mean-Square Error，MMSE）两类方法。这两类方法都是在频域上对各个子载波进行信道估计。其中LS信道估计方法不需要信道的详细信息，实现最为简单，被广泛应用到初步的信道估计方案中。而EM迭代算法作为一种新兴的信道估计算法，能大幅度提高信道估计精度。故可将其应用到LS信道估计上，简化后续对信道估计精度进行处理的复杂度，提高信道估计性能。但上述信道估计方法需根据不同的层数分离接收到的参考信号，信道估计算法仍有较高的计算复杂度，且估计时延较长。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述问题，提出一种LTE-A系统中TM9（Transmission Mode，TM）模式多层波束赋形下，UE-specific参考信号的信道估计。

本发明无需根据不同的层数分离接收到的参考信号，只需将接收到的参考信号和本地参考信号进行联合处理，加之各层具有的不同的正交Walsh码字，可以将各层的信道估计值进行区分。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：提出一种LTE-A系统中TM9模式下UE-specific参考信号估计方法，包括以下步骤：根据参考信号在资源块上的位置分布情况，利用资源块上携带的参考信号，对所述参考信号所在的子载波进行初步的信道估计；采用EM迭代算法对初步信道估计值进行精确化，得到参考信号子载波处的信道估计值；对于没有参考信号分布的子载波，利用资源块中参考信号所属子载波的信道估计值，对所述资源块中的数据子载波进行频域LMMSE插值、时域复制插值处理，获得其信道估计值。所述参考信号包括：小区专用参考信号CRS、多播广播单频网络参考信号MBSFN、终端专用参考信号UE-RS。

对没有参考信号分布处的子载波进行信道估计前，利用下行控制信息DCI获得资源块上参考信号的相关信息，相关信息包括：下行带宽分配的用于传输的资源块的个数、参考信号所属资源块所在的天线端口号、多层波束赋形的层数。对所述资源块上含有的终端专用参考信号，采用最小二乘法，根据公式：

${\hat{H}}_{1,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{2,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{3,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

计算各层第k个子载波上的参考信号初步信道估计值

其中，S(m,k)为第m个OFDM符号上、第k个子载波处的本地参考信号，Y(m,k)表示第m个OFDM符号上、第k个子载波处接收到的参考信号，l=1,2,3,4表示层数。对初步信道估计值进行精确化具体包括：令k＝1,2,…,K，根据公式： ${\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}=X_k{\hat{H}}_k^{\left(n\right)},$ ${\hat{Y}}_k^{\left(n\right)}={\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}+{\mathrm{\β}}_k[r_k-{\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}]$ 依次迭代计算接收端信号，若满足条件

停止迭代，将迭代计算获得的信道频域响应作为最终的LS-EM算法的信道频域响应估计值

其中，

分别表示第n次迭代循环中第k个子载波上接收到的包含噪声的信号、去除部分噪声后的信号值、第k个子载波上估计的信道频域响应，β_k表示接收信号

中噪声所占比重，r_k是发送信号经过理想信道后在接收端的理想值，δ是收敛精度。

所述接收到的终端专用参考信号Y(m,k)为：

Y(6,k)＝[H₁(6,k)+H₂(6,k)+H₃(6,k)+H₄(6,k)]·S(6,k)

Y(7,k)＝[H₁(7,k)-H₂(7,k)+H₃(7,k)-H₄(7,k)]·S(7,k)

Y(13,k)＝[H₁(13,k)+H₂(13,k)-H₃(13,k)-H₄(13,k)]·S(13,k)

Y(14,k)＝[H₁(14,k)-H₂(14,k)-H₃(14,k)+H₄(14,k)]·S(14,k)，其中，S(m,k)为第m个OFDM符号上、第k个子载波处的本地参考信号，Y(m,k)表示第m个OFDM符号上、第k个子载波处接收到的参考信号，H₁(m,k)、H₂(m,k)、H₃(m,k)、H₄(m,k)分别代表层1、层2、层3、层4上的信道频率响应CFR，同一层上同一子载波上的信道频率响应CFR相同，m为OFDM符号索引号，k为子载波索引号。

对没有参考信号分布的子载波，利用所述资源块上分布的参考信号，根据公式： ${\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}=R_{{\mathrm{HH}}_P}{(R_{H_P{H}_P}+I_P\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{\hat{H}}_{\mathrm{LS},\mathrm{EM}}$ 估计同一OFDM符号上所有子载波处的信道频域响应值

式中，

表示同一OFDM符号内所有的子载波与参考信号处的子载波的互相关矩阵，

表示同一OFDM符号内参考信号处子载波的自相关矩阵，β是由信号星座图决定的常量，SNR为平均信噪比，I_P为单位矩阵，

为参考信号位置处的信道频域响应的LS-EM估计矩阵。

该方法针对TM9模式多层波束赋形下，利用资源块上携带的终端专用参考信号，对相应位置上参考信号所属子载波进行初步的LS信道估计,对于分布有参考信号的子载波处的信道估计值，采用EM迭代算法进行精确化处理，减少估计误差,之后，对未分布参考信号的子载波的信道估计值进行频域的LMMSE插值算法、时域复制插值算法处理。采用本发明，实现了利用多个接收到的参考信号与本地参考信号协作进行信道估计，避免了从混合参考信号中提取各层参考信号的麻烦，减少了处理流程，也减少了后续处理和控制的复杂度。

附图说明

图1是3GPPLTE-A下行系统模型图；

图2是LTE-A下行系统中TM9模式下导频映射图案；

图3是UE-specificRS的传输与接收过程图；

图4是EM算法对LS算法初步估计值精确化流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。

图1是3GPPLTE-A下行系统模型图，如图1所示，在发送端，输入的比特首先进入信道编码模块，然后编码比特经过加扰再调制成复数调制符号，这些复数调制符号被映射到一个或多个天线端口的传输层上，每一层经过预编码后映射到每个天线端口的资源粒子上，同时插入参考信号，最后，每个天线端口的这些符号（包括数据符号和参考信号）被调制成复数时域OFDM信号，并在无线多径信道中传输。在接收端，理想同步情况下，在OFDM解调之后接收端信号Y可以表示为：

Y_k＝X_kH_k+W_k          （25）

其中，H_k和W_k分别表示第k个子载波上的信道频域响应和加性高斯白噪声，X_k和Y_k分别表示发送信号和接收信号。

为了从接收到的信号中恢复出发送比特，信道估计模块需要获得信道频域响应H_k的估计值。为此3GPPLTE-A定义了三种下行参考信号：小区专用参考信号CRS（Cell Reference Signal）、多播广播单频网络参考信号MBSFN（Multicast Broadcast Single Frequency Network）和终端专用参考信号UE-RS（UE-Specific Reference Signal）。在本实施例中，以终端专用参考信号UE-RS为例对本发明估计方法进行详细描述，利用另外两种参考信号的估计方法类似。

图2给出了LTE-A下行系统中的TM9（传输模式9，多层波束赋形）模式下常规CP的用户终端专用参考信号在资源块上的映射图案。该参考信号在同一子载波上间隔5个OFDM符号，在频域上同一个OFDM符号内间隔4个子载波。

通过接收到的参考信号位置处的数据和发送的参考信号，调用LS算法可得到多层波束赋形模式下不同层上参考信号处的信道频域响应。

对所述的资源块上的UE-specific参考信号，使用最小二乘法得到UE-specific参考信号处的信道估计值具体为：通过本地产生的频域UE-specific参考信号S(6,k)、S(7,k)、S(13,k)、S(14,k)和实际接收到的频域UE-specific参考信号Y(6,k)、Y(7,k)、Y(13,k)、Y(14,k)，获取UE-specific参考信号位置的信道估计值。

${\hat{H}}_{1,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(26\right)$

${\hat{H}}_{2,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(27\right)$

${\hat{H}}_{3,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(28\right)$

${\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(29\right)$

其中

（l为层数）表示第l层第k个子载波上的统一的UE-RS终端专用参考信号的LS算法信道估计值。其中，S(m,k)代表本地UE-RS序列，Y(m,k)代表接收到的UE-RS序列，m和k分别代表时域和频域OFDM符号序号、子载波序号索引。

S(m,k)、Y(m,k)分别表示第m个OFDM符号上、第k个子载波处的本地参考信号与接收到的参考信号，常规CP下，其中m＝1,2,…,13,14表示UE-specific参考信号所属的OFDM符号序号，k＝1,2,…,11,12表示UE-specific参考信号所属的子载波序号。

（1）传输模型的建立

对于UE-specificRS的信道估计，图3所示为所述资源块上四层波束赋形的UE-specificRS结构图。UE-specificRS采用普通序列乘以正交Walsh叠加码的方式分配到每个层的资源粒子上。Walsh叠加码采用四个不同的UE-RS序列，这些序列被应用到相应的QPSK基本序列上，这种基本序列是经过普通序列与Walsh码相乘而得到的。忽略噪声因素，接收到的参考信号UE-specificRS如图2所示，其数学表达式为：

Y(6,k)＝[H₁(6,k)+H₂(6,k)+H₃(6,k)+H₄(6,k)]·S(6,k)

（12）

Y(7,k)＝[H₁(7,k)-H₂(7,k)+H₃(7,k)-H₄(7,k)]·S(7,k)

（13）

Y(13,k)＝[H₁(13,k)+H₂(13,k)-H₃(13,k)-H₄(13,k)]·S(13,k)

（14）

Y(14,k)＝[H₁(14,k)-H₂(14,k)-H₃(14,k)+H₄(14,k)]·S(14,k)

（15）

其中，S(m,k)代表本地UE-specificRS序列，H₁(m,k)、H₂(m,k)、H₃(m,k)、H₄(m,k)分别代表层1、层2、层3、层4上的信道频率响应（CFR），Y(m,k)代表接收到的UE-specificRS序列，m和k分别代表时域和频域索引。

（2）LS信道估计方案获得信道因子估计值

一般来说，信道的时间选择性很小，于是H₁(m,k)、H₂(m,k)、H₃(m,k)、H₄(m,k)分别约等于H₁(k)、H₂(k)、H₃(k)、H₄(k)，即认为同一层、同一子载波上的CFR基本上相同。这样，每一层的CFR就可以由最小二乘法LS（Least Square）估计算法确定，并且，通过解（式12）、（式13）、（式14）、（15）组成的方程组，得出第l层第k个子载波上的统一的UE-specific参考信号LS算法信道估计值

${\hat{H}}_{1,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(16\right)$

${\hat{H}}_{2,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(17\right)$

${\hat{H}}_{3,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(18\right)$

${\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]---\left(19\right)$

。常规CP下，其中m＝1,2,…,13,14表示UE-specific参考信号所属的OFDM符号序号，k＝1,2,…,11,12表示UE-specific参考信号所属的子载波序号。

（3）EM迭代算法精确化信道估计值

根据第k个子载波上对应导频位置处的发送的导频信号值X_k，第n次迭代中、第k个子载波上估计的信道频域响应

令k＝1,2,…,K（子载波数），调用如下公式依次计算：第n次迭代循环中第k个子载波上接收到的包含噪声的信号

第n次迭代循环中第k个子载波上去除部分噪声后的接收端接收到的信号值

${\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}=X_k{\hat{H}}_k^{\left(n\right)}---\left(20\right)$

${\hat{Y}}_k^{\left(n\right)}={\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}+{\mathrm{\β}}_k[r_k-{\hat{Z}}_k^{\left(n\right)}]---\left(21\right)$

其中，β_k表示估计得到的接收信号中带有的噪声在所有干扰以及噪声中所占的比重，通常假设β_k＝0.5；r_k是发送信号经过理想信道后在接收端收到的理想值。

计算

作为导频所在的子载波上的下一轮迭代的信道频域响应估计值，代入到

中进入下一轮迭代。根据预先假定的收敛精度要求标准δ，设置迭代终止条件，如：

迭代终止，则结束循环，将结束循环时的

作为最终的LS-EM算法的信道频域响应估计值

然后，通过对参考信号位置处的信道频域响应的估计值在频域采用LMMSE插值算法、时域采用复制方法，从而得到图2中所有数据资源粒子的信道传输函数。采用频域LMMSE插值算法，根据公式： ${\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}=R_{{\mathrm{HH}}_P}{(R_{H_P{H}_P}+I_P\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{\hat{H}}_{\mathrm{LS},\mathrm{EM}},$ 估计同一OFDM符号上所有子载波处的信道频域响应值

由于同一层上同一子载波上的CFR相同，采用上述频域LMMSE插值算法计算所有子载波上的信道频域响应估计值，得到每个资源块上所有资源粒子处的信道传输函数值。可采用如下具体计算方式：

（4）频域插值算法

当获得信道因子估计值后，可以利用每个资源块中由UE-specificRS估计出的N_p个子载波的值，采用LMMSE信道插值估计方法（频域插值算法）同时估计B_f个子载波上的CFR。采用频域插值算法根据公式：

${\hat{H}}_i={[{\hat{H}}_i\left(0\right),{\hat{H}}_i\left(1\right),...,{\hat{H}}_i(B_f-1)]}^T---\left(22\right)$

计算一个B_f×1的列向量

作为估计的第i层的CFR。在LTE-A系统中，N_p代表每个资源块上含有UE-specific RS的子载波的数目，B_f代表每个资源块上含有的子载波的数目。

对于资源块上没有UE-specific参考信号分布的子载波而言，得到

的具体实现为，利用最小二乘法LS初步估计参考信号位置处的信道频域响应估计值

经过EM算法精确化后得到估计值之后采用LMMSE插值算法估计出同一OFDM符号上所有子载波处的信道频域响应值

${\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}=R_{{\mathrm{HH}}_P}{(R_{H_P{H}_P}+I_P\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{\hat{H}}_{\mathrm{LS},\mathrm{EM}}---\left(23\right)$

式中，

表示同一OFDM符号内所有的子载波与参考信号处的子载波的互相关矩阵，

表示同一OFDM符号内参考信号处子载波的自相关矩阵，β是由信号星座图决定的常量，SNR为平均信噪比，I_P为单位矩阵， ${\hat{H}}_{\mathrm{LS},\mathrm{EM}}={[{\hat{H}}_{i,\mathrm{LS}-\mathrm{EM}}\left(1\right),{\hat{H}}_{i,\mathrm{LS}-\mathrm{EM}}\left(6\right),{\hat{H}}_{i,\mathrm{LS}-\mathrm{EM}}\left(11\right)]}^T$ 为参考信号位置处的信道频域响应的LS-EM估计矩阵，包含多个

变量。

（5）时域插值算法方案

对于第k个子载波上的信道频域响应估计值

由于信道的时间选择性很小，即同一层上同一子载波上的CFR基本上相同。具体为：

${\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}(m,k)={\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}\left(k\right),m=\mathrm{0,1},...,B_t---\left(24\right)$

其中，B_t为每个资源块中包含的OFDM符号的个数。

对所有子载波上的信道频域响应估计值

进行上述计算，得到每个资源块上所有资源粒子处的信道传输函数值。然后，对初步估计出的第l层第k个子载波上的参考信号信道估计值

采用EM迭代算法进行精确化，具体流程参见图4，本实施例以某一层上的单独某个子载波上信道信息为例，进行EM迭代处理。

本发明为3GPPLTE-A下行系统TM9（多层波束赋形）传输模式下用户终端专用参考信号的信道估计提出了一种新的估计处理方法，采用融合矩阵运算的LS（LeastSquare）算法，联合接收到的UE-specific参考信号和本地参考信号，协作估计出参考信号位置处的信道传输函数值；然后对初步得到的信道估计值采用EM算法进行精确化处理；以简化后续精确化的步骤和复杂度；之后，采用频域LMMSE线性插值算法，估计出没有UE-specific参考信号分布的子载波上的信道估计值；再利用频域插值算法估计出来的信道估计值在时域上进行复制操作，得到每个所述资源块上所有资源粒子上的信道估计值。经过实验测试表明，该信道估计算法能够有效地降低信道估计算法的复杂度，并且能够接近理想信道估计的MSE（Mean SquareError）性能。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，具体以UE-Specific Reference Signal终端专用参考信号UE-RS为例具体说明本发明的实施方法，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的创造均在保护之列。

Claims (8)

1.一种LTE-A系统中TM9模式下的信道估计方法，其特征在于，包括步骤：根据参考信号在资源块上的位置分布，利用资源块上携带的参考信号，对所述参考信号所在的子载波进行初步信道估计；采用EM迭代算法对初步信道估计值进行精确化，得到参考信号子载波处的信道估计值；对于没有参考信号分布的子载波，利用资源块中参考信号子载波处的信道估计值，对所述资源块中的数据子载波进行频域LMMSE插值、时域复制插值处理，获得信道估计值。

2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述参考信号包括：小区专用参考信号CRS、多播广播单频网络参考信号MBSFN、终端专用参考信号UE-RS。

3.根据权利要求1或2所述的信道估计方法，其特征在于，对没有参考信号分布处的子载波进行信道估计前，利用下行控制信息DCI获得资源块上参考信号的相关信息，相关信息包括：下行带宽分配的用于传输的资源块的个数、参考信号所属资源块所在的天线端口号、多层波束赋形的层数。

4.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，对所述资源块上含有终端专用参考信号，对所述参考信号所在的子载波进行初步信道估计具体包括：采用最小二乘法，根据公式：

${\hat{H}}_{1,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{2,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}+\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{3,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}+\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}-\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

${\hat{H}}_{4,\mathrm{LS}}\left(k\right)=\frac{1}{4}[\frac{Y(6,k)}{S(6,k)}-\frac{Y(7,k)}{S(7,k)}-\frac{Y(13,k)}{S(13,k)}+\frac{Y(14,k)}{S(14,k)}]$

计算各层第k个子载波上的参考信号初步信道估计值

其中，S(m,k)为第m个OFDM符号上、第k个子载波处的本地参考信号，Y(m,k)表示第m个OFDM符号上、第k个子载波处接收到的参考信号，l=1,2,3,4表示层数。

5.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，所述接收到的终端专用参考信号Y(m,k)为：

Y(6,k)＝[H₁(6,k)+H₂(6,k)+H₃(6,k)+H₄(6,k)]·S(6,k)

Y(7,k)＝[H₁(7,k)-H₂(7,k)+H₃(7,k)-H₄(7,k)]·S(7,k)

Y(13,k)＝[H₁(13,k)+H₂(13,k)-H₃(13,k)-H₄(13,k)]·S(13,k)

Y(14,k)＝[H₁(14,k)-H₂(14,k)-H₃(14,k)+H₄(14,k)]·S(14,k)，其中，S(m,k)为第m个OFDM符号上、第k个子载波处的本地参考信号，Y(m,k)表示第m个OFDM符号上、第k个子载波处接收到的参考信号，H₁(m,k)、H₂(m,k)、H₃(m,k)、H₄(m,k)分别代表层1、层2、层3、层4上的信道频率响应CFR，m为OFDM符号索引号，k为子载波索引号。

6.根据权利要求1、2或4所述的信道估计方法，其特征在于，对初步信道估计值进行精确化具体包括：令k＝1,2,…,K，根据公式：

依次迭代计算接收端信号，若满足条件

停止迭代，将迭代计算获得的信道频域响应作为最终的LS-EM算法的信道频域响应估计值

其中，

分别表示第n次迭代循环中第k个子载波上接收到的包含噪声的信号、去除部分噪声后的信号值、第k个子载波上估计的信道频域响应，β_k表示接收信号

中噪声所占比重，r_k是发送信号经过理想信道后在接收端的理想值，δ是收敛精度。

7.根据权利要求1、2所述的信道估计方法，其特征在于，对没有参考信号分布的子载波，利用所述资源块上分布的参考信号，根据公式： ${\hat{H}}_{F,\mathrm{LMMSE}}=R_{{\mathrm{HH}}_P}{(R_{H_P{H}_P}+I_P\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{\hat{H}}_{\mathrm{LS},\mathrm{EM}}$ 估计同一OFDM符号上所有子载波处的信道频域响应值

式中，

表示同一OFDM符号内所有的子载波与参考信号处的子载波的互相关矩阵，

表示同一OFDM符号内参考信号处子载波的自相关矩阵，β是由信号星座图决定的常量，SNR为平均信噪比，I_P为单位矩阵，

为参考信号位置处的信道频域响应的LS-EM估计矩阵。

8.根据权利要求1、2所述的信道估计方法，其特征在于，其特征在于，所述时域复制插值处理具体为：同一子载波中所有OFDM符号上的信道估计值均与此子载波上参考信号所在子载波位置的信道频域响应值相同。

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