CN103763223B - 基于信道空时相关性的稀疏mimo-ofdm信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO‑OFDM信道估计方法，估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。从而解决目前MIMO‑OFDM系统中信道估计所需导频数目随着天线数增多的问题，同时利用信道时域相关性进一步提高信道估计精度、显著降低系统导频开销，提高频谱效率。

Description

基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法。

背景技术

MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术利用收发端多个天线来一方面抑制信道的衰落从而获得分集增益，利用多天线形成的多条传输通道从而获得复用增益。理论证明MIMO系统的信道容量随着天线数量的增大而线性增大，因而在不增加带宽和天线发送功率下，频谱效率可以显著提高。OFDM（Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing）技术是一种多载波传输技术。该技术将信道分成若干并行子信道，将高速串行数据流转换为低速并行数据流，这样每个子信道的衰落可以看成是平坦衰落。这种方法可以有效的对抗多径效应，提高系统的可靠性和有效性。

MIMO和OFDM作为未来通信的两个重要物理层技术，将其二者结合的MIMO-OFDM技术被人们寄予了很高期望。在MIMO-OFDM系统中，准确的信道状态信息是保证其系统性能的重要前提。MIMO-OFDM系统通常采用正交导频来区分和估计不同天线对之间的信道，导频的正交性可以在时域、频域实现，也可以同时时频域联合实现。传统MIMO-OFDM系统通常采用的是非参数化的信道估计方法，所需的导频数量与信道最大时延长度成正比。

因此，随着MIMO-OFDM系统中发端天线数的增多，估计信道所需的导频数量也急剧增加，从而降低了实际MIMO-OFDM系统的频谱效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：解决目前MIMO-OFDM系统中信道估计所 需导频数目随着天线数增多的问题，同时提高信道估计精度。

本发明实施例采用如下技术方案：

一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法，包括：

S1：估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；

S2：将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；

S3：应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；

S4：根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；

S5：根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；

S6：根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。

可选的，步骤S1中，根据最小均方误差方法或最小二乘方法估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应。

可选的，从第j收天线接收的第i发天线OFDM符号中频域导频处的信道频域响应估计为其中，j为任一收天线，i为任一发天线，0≤l≤N_p-1，N_p为导频数。

可选的，步骤S2中，将按如下规则排列成矩阵：

$\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{H}}^1& {\hat{H}}^2& ...& {\hat{H}}^{N_t}\end{array}\right],$ 其中N_t和N_r分别是MIMO系统中发天线和收天线的数目；

可选的，利用多个相邻OFDM符号的进行处理。

可选的，步骤S3中，对该矩阵进行处理获得信道的多径时延个数。

可选的，步骤S4中，应用频谱估计相关的算法根据所获得的多径时延个数对该矩阵处理，获得信道的多径时延。

可选的，所述频谱估计算法包括：基于旋转不变技术的信号参数估计ESPRIT算法、多信号分类MUSIC等算法。

可选的，步骤S5中，根据获得信道的多径时延和矩阵，应用最小二乘方法或最大似然方法获得延时对应的多径增益。

可选的，步骤S6中，根据获得的多径时延和增益及离散信号的傅立叶变换和离散傅里叶变换之间的关系获得数据处子载波的信道频域响应。

基于上述技术方案，本发明实施例的方法，估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。从而解决目前MIMO-OFDM系统中信道估计所需导频数目随着天线数增多的问题，同时利用信道时域相关性进一步提高信道估计精度。另外，本实施例充分利用了信道的稀疏特性和空时相关特性，可以获得信道时延超分辨率的估计，改善信道估计性能，同时该种方法可以显著降低系统导频开销，提高频谱效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例1提供的基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法的流程图；

图2为发明实施例2提供的一种MIMO-OFDM信道估计的发端频域正交导频设计示意图；

图3为本发明实施例2中不同发端天线对于同一个接收天线的信道具有共同稀疏特性的示意图；

图4为本发明实施例2中不同收端天线对于同一个发送天线的信道具有共同稀疏特性的示意图；

图5为本发明实施例2中采用的一种MIMO-OFDM信道估计的发端频域正交导频设计示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所示，本实施例一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法，包括：

S1：估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；

S2：将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；

S3：应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；

S4：根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；

S5：根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；

S6：根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。

可选的，步骤S1中，根据最小均方误差方法或最小二乘方法估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应。

可选的，从第j收天线接收的第i发天线OFDM符号中频域导频处的信道频域响应估计为其中，j为任一收天线，i为任一发天线，0≤l≤N_p-1，N_p为导频数。

可选的，步骤S2中，将按如下规则排列成矩阵：

$\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{H}}^1& {\hat{H}}^2& ...& {\hat{H}}^{N_t}\end{array}\right],$ 其中N_t和N_r分别是MIMO系统中发天线和收天线的数目；

可选的，利用多个相邻OFDM符号的进行处理。具体来说，假设对某个OFDM符号进行处理，可以将其相邻的几个OFDM符号所分别获得的相加。

可选的，步骤S3中，对该矩阵进行处理获得信道的多径时延个数。

可选的，步骤S4中，应用频谱估计相关的算法根据所获得的多径时延个数对该矩阵处理，获得信道的多径时延。

可选的，所述频谱估计算法包括：基于旋转不变技术的信号参数估计（EstimatingSignal Parameters via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT）算法、多信号分类（Multiple Signal Classification，MUSIC）等算法。

可选的，步骤S5中，根据获得信道的多径时延和矩阵，应用最小二乘方法或最大似然方法获得延时对应的多径增益。

可选的，步骤S6中，根据获得的多径时延和增益及离散信号的傅立叶变换和离散傅里叶变换之间的关系获得数据处子载波的信道频域响应。

本实施例的方法，估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延 个数；根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。从而解决目前MIMO-OFDM系统中信道估计所需导频数目随着天线数增多的问题，同时利用信道时域相关性进一步提高信道估计精度。另外，本实施例充分利用了信道的稀疏特性和空时相关特性，可以获得信道时延超分辨率的估计，改善信道估计性能，同时该种方法可以显著降低系统导频开销，提高频谱效率。

实施例2

假设在Q个OFDM符号期间，第i个发送天线和第j个发送天线间的信道时域冲击响应为

$h_Q^{(i,j)}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{p,Q}^{(i,j)}\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_{p,Q}^{(i,j)}),1\≤i\≤N_t,1\≤j\≤N_r$

这里N_t和N_r分别是发送和接收天线数目。

在MIMO系统中一般发端或收端有多个天线，且这些天线布置的距离很近，相比于收发端广袤的无线信道传输距离，发端或收端多天线的布置距离可以忽略不计，因而不同的发送接收天线对的信道时域冲击响应有着相同的稀疏特性，如图3，图4所示。也就是不同收发天线对的信道时域冲击响应具有相同的信道时延，但是对应的增益却各不相同。

此外，一般发端采用正交导频的设计方法如图2所示，在收端，不同的接收天线可以估计与不同发端天线间信道。

本实施例以MIMO-OFDM系统为例对本发明进行说明。在本系统中，发端多天线（个数为N_t）阵列布置在同一个发射塔上，收端多天线（个数为N_r）阵列布置在同一个接收端上，这样发端多天线天线间的距离或收端多天线天线间的距离相对于信号传输距离可以忽略。

所以在实际信号传输中，不同的发送接收天线对的信道具有相同的稀疏 时延特性。即在第Q个OFDM符号间隔内，第i个发送天线和第j个发送天线间的信道时域冲击响应为

$h_Q^{(i,j)}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{p,Q}^{(i,j)}\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_{p,Q}^{(i,j)}),1\≤i\≤N_t,1\≤j\≤N_r$

这里N_t和N_r分别是发送和接收天线数目，则由于不同收发天线对信道的共同时延特性，有

同时利用信道在时间上的相关性，即相邻几个OFDM符号期间内，有 Q-R≤q≤Q+R，这里R确保相邻2R+1的OFDM符号间隔内信道具有共同的稀疏特性。

此外，发端导频设计如图5所示，导频间隔为D，同时为了保证不同发射天线导频频域正交性，采用不同的导频初始相位θ_i。图5是本实施例采用的一种MIMO-OFDM信道估计的发端频域正交导频设计，这里假设发端天线数N_t＝2，导频间隔D＝3导频初始相位θ_i，i＝1,2保证不同发射天线导频的正交性；（a）：第一根发射天线的导频设计示意图；（b）：第二根发射天线的导频设计示意图。

在接收端的处理步骤为：

步骤1：在接收端，通过传统最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）或最小二乘（Least Square）方法获得第i发天线到第j收天线的第Q个OFDM符号中频域导频处的信道频域响应估计为其中0≤l≤N_p-1，这里N_p为导频数，1≤i≤N_t，1≤j≤N_r，N_t和N_r分别是发送天线数目和接受天线数目。

步骤2：对进行如下处理获得矩阵，即按如下规则排列成矩阵： ${\hat{H}}_Q=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{H}}_Q^1& {\hat{H}}_Q^2& ...& {\hat{H}}_Q^{N_t}\end{array}\right]$ 其中

可选的，将相邻Q-R≤q≤Q+R联合处理，如从而提高信道估计性能，下面为了方便省略下标Q。

步骤3：确定多径时延个数P，这里我们采用最小描述长度（Minimum DescriptionLength，MDL）准则来确定多径时延个数，即

$\hat{P}=\underset{\mathrm{\ρ}}{\arg }\min \{-(N_p+1-\mathrm{\ρ})\log [\frac{{\left({\mathrm{\Π}}_{k=\mathrm{\ρ}+1}^{N_p+1}{\widehat{\mathrm{\λ}}}_k\right)}^{1/(N_p+1-\mathrm{\ρ})}}{\frac{1}{N_p+1-\mathrm{\ρ}}\underset{k=\mathrm{\ρ}+1}{\overset{N_p+1}{\mathrm{\Σ}}}{\widehat{\mathrm{\λ}}}_k}\left]\right\}$

其中 和分别是特征值和特征向量。

步骤4：根据所获得的多径时延个数对该矩阵处理进而获得信道的多径时延可以使用频谱估计如ESPRIT、MUSIC等算法及其变形来估计多径时延使用，这里我们使用TLS-ESPRIT算法，算法具体如下：

步骤41：对做奇异值分解（Singular value of decomposition，SVD），构造矩阵E_s，该矩阵的列是由个非零奇异值所对应奇异向量组成。

步骤42：构造矩阵这里E_s↓和E_s↑分别指从E_s移除第一行和最后一行的子矩阵，这里是对一个矩阵求伪逆。

步骤43：计算Φ特征值，记为λ_p，

步骤44：恢复未知的信道延时这里T_s为系统采样间隔，函数angle(·)为取变量的辐角。

步骤5：根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益，具体步骤如下：

步骤51：构建矩阵这里D是导频间隔。

步骤52：计算

步骤53：计算信道增益这里f_s＝1/T_s是系统带宽，N是OFDM符号的FFT长度，θ_i是第i个发天线导频图案的初始相位，a_p,(i-1)Nr+j是第p列第(i-1)N_p+j行元素。

步骤6：根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应，具体步骤如下

步骤61：计算估计信道的傅立叶变换

步骤62：计算估计信道的离散傅里叶变换它和H(f)关系为

$\tilde{H}\left[k\right]=\left\{\begin{array}{c}H\left(\frac{{\mathrm{kf}}_s}{N}\right),0\&le;k<\frac{N}{2},\\ H(-\frac{(N-k)f_s}{N}),\frac{N}{2}\&le;k<N.\end{array}\right..$

本实施例的方法，估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。从而解决目前MIMO-OFDM系统中信道估计所需导频数目随着天线数增多的问题，同时利用信道时域相关性进一步提高信道估计精度。另外，本实施例充分利用了信道的稀疏特性和空时相关特性，可以获得信道时延超分辨率的估计，改善信道估计性能，同时该种 方法可以显著降低系统导频开销，提高频谱效率。

本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法，其特征在于，包括：

S1：估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；

S2：将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；

S3：应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；

S4：根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；

S5：根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；

S6：根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应；

步骤S1中，根据最小均方误差方法或最小二乘方法估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；

从第j收天线接收的第i发天线OFDM符号中频域导频处的信道频域响应估计为其中，j为任一收天线，i为任一发天线，0≤l≤N_p-1，N_p为导频数；

步骤S2中，将按如下规则排列成矩阵：

其中N_t和N_r分别是MIMO系统中发天线和收天线的数目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，联合利用多个相邻OFDM符号的进行处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，应用频谱估计相关的算法根据所获得的多径时延个数对该矩阵处理，获得信道的多径时延。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述频谱估计算法包括：基于旋转不变技术的信号参数估计ESPRIT算法、多信号分类MUSIC算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，根据获得信道的多径时延和矩阵，应用最小二乘方法或最大似然方法获得延时对应的多径增益。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6中，根据获得的多径时延和增益及离散信号的傅立叶变换和离散傅里叶变换之间的关系获得数据处子载波的信道频域响应。