CN104539563A - 联合利用zcz序列和噪声方差的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种联合利用ZCZ(零相关区，Zero Correlation Zone)序列和噪声方差的MIMO(多输入多输出，Multiple-Input Multiple-Output)信道估计方法，先利用接受端序列进行噪声方差估计，再利用噪声方差进行ZCZ序列集合的MMSE(最小均方误差估计，Minimum Mean Square Error Estimation)信道估计，ZCZ序列集合的MMSE信道估计方法突破CRLB(克拉美罗下界，Cramer-Rao Lower Bound)理论界的限制，并且保持了低算法复杂度的优点；进一步利用噪声方差去除估计出的信道多径噪声径，提高信道估计精度。

Description

联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法

技术领域

本发明提供一种基于ZCZ(零相关区，Zero Correlation Zone)序列集合的MIMO(多输入多输出，Multiple-Input Multiple-Output)信道估计方法法，提高信道估计的精度，属于通信技术领域。

背景技术

一组具有理想周期自相关和周期互相关或者理想非周期自相关和非周期互相关的序列集合，能够很好地应用在通信和雷达系统中，提供包括识别、同步、搜索、干扰消除和信道估计等功能。例如，随着以MIMO技术为代表的无线通信技术的发展，如何通过利用空间维度以使系统获得更高的吞吐率和更可靠的传输，已成为目前十分热门的研究内容之一。对于MIMO无线通信接收机，信道估计是实现高性能接收的关键之一，采用具有这种理想相关特性的序列作为导频序列，可消除多径干扰，实现最优信道估计。

然而，同时具有理想周期自相关和周期互相关或者理想非周期自相关和非周期互相关的序列集合已经被证明是不存在的，一种替代方案是ZCZ序列集合。ZCZ序列集合，即集合内一个序列具有一定长度零相关区自相关特性，不同序列具有同等长度零相关区互相关特性，只要零相关区的长度大于所需理想自相关和互相关的区域长度，就可以代替理想序列集合实现最优信道估计。

现有的技术中，实现了利用ZCZ序列集合进行信道估计，但是仅仅利用ZCZ序列的快速相关器只能实现LS信道估计，受到CRLB(克拉美罗下界，Cramer-RaoLower Bound)理论界的限制，而且，在零相关区内估计出的信道多径中混有噪声径，没有考虑去除噪声径。所以，利用ZCZ序列集合进行信道估计仍可进一步提高精度。

发明内容

发明目的：本发明提供一种基于ZCZ序列集合的MIMO信道估计方法，利用噪声方差进行ZCZ序列集合的MMSE信道估计，并且去除噪声径，该方法可显著提高信道估计精度。

技术方案：联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，包括以下步骤：

(1)利用ZCZ序列集合来实现最优信道估计，其中N为ZCZ序列长度，Q为ZCZ序列条数，Z为ZCZ零相关带的长度，在信道估计之前，频率同步和时间定位已经完成的条件下，建立系统模型：

(2)利用ZCZ序列集合的重复性，实现噪声方差估计；

(3)利用噪声方差实现ZCZ序列快速相关算法的信道估计；

(4)利用噪声方差去除中的噪声径，当中的元素的模小于时，则置为零，其中，k＞0且为实数，k越大，则越能有效去除噪声径，但也越容易误去信道径，反之，去噪声径的能力减弱，但能有效保存信道径。

进一步地，所述ZCZ序列集合中N的选取应具备以下条件：

(1)序列条数Q必须满足Q≥N_Tx，N_Tx为发射端天线数；

(2)零相关区长度Z必须满足ZT_s≥τ_max，τ_max为MIMO信道最大多径时延；

(3)序列元素属于有限符号集合{+1,-1}或者{+1,-1,+j,-j}，去除乘法运算；

(4)ZCZ序列集合有相应的快速相关器，作信道估计时降低接收端运算复杂度。

进一步地，所述步骤(1)中系统模型具体表示如下：

$r_q^{\left(i\right)}=\underset{p=1}{\overset{N_{\mathrm{Tx}}}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_p{h}_{p,q}+w^{\left(i\right)},q=1,...,N_{\mathrm{Rx}},i=1,...,M$     (公式1)

其中，为长度为N的列向量，circ{x,I}表示一个循环矩阵，矩阵的第i,i＝1,…,I列为列向量x向下循环移位i-1点，p＝1,…,N_Tx为ZCZ序列集合中的第p个序列，即一个N长度的列向量，h_p,q,p＝1,…,N_Tx,q＝1,…,N_Rx为第p根发射天线到第q跟接收天线的物理信道，为一个Z长度的列向量，w⁽ⁱ⁾,i＝1,…,M为噪声向量，N_Tx为发射端天线数，N_Rx为接收端天线数，M为用于信道估计的ZCZ序列重复次数。

进一步地，所述步骤(2)具体表示如下：

$V_N=\frac{1}{2(M-1)N_{\mathrm{Tx}}N}\underset{q=1}{\overset{N_{\mathrm{Rx}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})}^H(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})$    (公式2)

其中，V_N为估计的噪声方差，(·)^Η为共轭转置操作。

进一步地，所述步骤(3)具体表示如下：

$\begin{array}{c}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}={({\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{Z}_p+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N{I}_Z)}^{-1}\\ {\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\\ =\frac{N}{N^2+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N}{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\end{array}$      (公式3)

${\hat{h}}_{p,q}=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}$

在上述信道估计中，可以利用ZCZ序列的快速相关器减小运算复杂度，相比于LS信道估计，计算量一样。

有益效果：与现有的ZCZ序列的LS信道估计方法相比，本发明ZCZ序列的MMSE信道估计方法突破CRLB(克拉美罗下界，Cramer-Rao Lower Bound)理论界的限制，并且在算法复杂度上保持一致，仍然可以利用ZCZ快速相关器，保持利用ZCZ序列集合作信道估计的优势；并且利用统计原理，在尽可能保存信道径的前提下，去除噪声径，进一步提高了信道估计的精度。

附图说明

图1是联合利用ZCZ序列和噪声方差进行MIMO信道估计仿真图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式，进一步阐明本发明。

本发明提供一种联合利用ZCZ序列和噪声方差进行MIMO信道估计方法，MIMO环境如下：发射端天线数N_Tx＝4，接收端天线数N_Rx＝4，τ_max＝100ns，f_s＝1/T_s＝440MHz，f_c＝45GHz，f_s为抽样频率，T_s为抽样间隔，f_c为载波频率，τ_max为最大多径时延。选取由一种ZCZ序列集合的参数化生成方法(详见申请号为2014104654438的专利申请)生成的ZCZ序列集合此序列集合长度N＝256，序列条数Q＝4，零相关区长度Z＝56，的这些性能指标都满足作为信道估计序列的要求：

(1)序列条数Q满足Q≥N_Tx。

(2)零相关区长度Z满足ZT_s≥τ_max。

(3)序列元素属于有限符号集合{+1,-1,+j,-j}，去除乘法运算。

(4)ZCZ序列集合有相应的快速相关器(详见申请号为2014105932854的专利申请)，作信道估计时降低接收端运算复杂度。

本发明联合利用ZCZ序列和噪声方差进行MIMO信道估计，该方法利用噪声方差进行ZCZ序列集合的MMSE信道估计，并且去除噪声径。具体实施方案如下：

(1)设在信道估计之前，频率同步和时间定位已经完成，系统模型体表示如下：

$r_q^{\left(i\right)}=\underset{p=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_p{h}_{p,q}+w^{\left(i\right)},q=1,...,4,i=1,2$       (公式4)

其中，为长度为N＝256的列向量，circ{x,I}表示一个循环矩阵，矩阵的第i,i＝1,…,I列为列向量x向下循环移位i-1点，p＝1,…,4为中的第p个序列，即一个N＝256长度的列向量，h_p,q,p＝1,…,4,q＝1,…,4为第p根发射天线到第q跟接收天线的物理信道，为一个Z＝56长度的列向量，w⁽ⁱ⁾,i＝1,2为噪声向量，M＝2为用于信道估计的ZCZ序列重复次数。

(2)利用ZCZ序列集合的重复性，实现噪声方差估计，具体表示如下：

$\begin{array}{c}{V}_N=\frac{1}{2N_{\mathrm{Tx}}N}\underset{q=1}{\overset{N_{\mathrm{Rx}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})}^H(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})\\ =\frac{1}{2048}\underset{q=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{(r_q^{\left(1\right)}-r_q^{\left(2\right)})}^H(r_q^{\left(1\right)}-r_q^{\left(2\right)})\end{array}$     (公式5)

其中，V_N为估计的噪声方差。

(3)利用噪声方差实现ZCZ序列快速相关算法的MMSE信道估计，具体表示如下：

$\begin{array}{c}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}={({\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{Z}_p+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N{I}_Z)}^{-1}\\ {\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\\ =\frac{N}{N^2+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N}{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\\ =\frac{256}{{256}^2+{1024V}_N}{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\end{array}$      (公式6)

${\hat{h}}_{p,q}=\frac{1}{2}\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}$

其中，(·)^Η为共轭转置操作。在MMSE信道估计中，可以利用ZCZ序列的快速相关器减小运算复杂度，相比于LS信道估计，计算量一样。

(4)利用噪声方差去除中的噪声径，当中的元素小于时，则置为零，其中，k＞0且为实数，k越大，则越能有效去除噪声径，但也越容易误去信道径，反之，去噪声径的能力减弱，但能有效保存信道径。

Claims (5)

1.联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)利用ZCZ序列集合来实现最优信道估计，其中N为ZCZ序列长度，Q为ZCZ序列条数，Z为ZCZ零相关带的长度，在信道估计之前，频率同步和时间定位已经完成的条件下，建立系统模型；

(2)利用ZCZ序列集合的重复性，实现噪声方差估计；

(3)利用噪声方差实现ZCZ序列快速相关算法的信道估计；

(4)利用噪声方差去除中的噪声径，即将中小于的元素值设为零，其中，k＞0且为实数。

2.根据权利要求1所述的一种联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，其特征在于：所述ZCZ序列集合中N的选取应具备以下条件：

(1)序列条数Q必须满足Q≥N_Tx；

(2)零相关区长度Z必须满足ZT_s≥τ_max，τ_max为MIMO信道最大多径时延；

(3)序列元素属于有限符号集合{+1,-1}或者{+1,-1,+j,-j}，去除乘法运算；

(4)ZCZ序列集合有相应的快速相关器，作信道估计时降低接收端运算复杂度。

3.根据权利要求1所述的一种联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，其特征在于：所述步骤(1)中系统模型具体表示如下：

$r_q^{\left(i\right)}=\underset{p=1}{\overset{N_{T_x}}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_p{h}_{p,q}+w^{\left(i\right)},q=1,\·\·\·,N_{\mathrm{Rx}},i=1,\·\·\·,M$      (公式1)

其中，为长度为N的列向量，表示一个循环矩阵，矩阵的第i,i＝1,…,I列为列向量x向下循环移位i-1点，为ZCZ序列集合中的第p个序列，即一个N长度的列向量，w⁽ⁱ⁾,i＝1,…,M为噪声向量，M为用于信道估计的ZCZ序列重复次数。

4.根据权利要求1所述的一种联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，其特征在于：所述步骤(2)具体表示如下：

$V_N=\frac{1}{2(M-1)N_{\mathrm{Tx}}N}\underset{q=1}{\overset{N_{\mathrm{Rx}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})}^H(r_q^{\left(i\right)}-r_q^{(i+1)})$      (公式2)

其中，V_N为估计的噪声方差，(·)^Η为共轭转置操作。

5.根据权利要求1所述的一种联合利用ZCZ序列和噪声方差的信道估计方法，其特征在于：所述步骤(3)具体表示如下：

$\begin{array}{c}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}={({\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{Z}_p+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N{I}_Z)}^{-1}\\ {\left({\left(Z_p\right)}^H{Z}_p\right)}^H{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\\ =\frac{N}{N^2+{\mathrm{NN}}_{\mathrm{Tx}}{V}_N}{\left(Z_p\right)}^H{r}_q^{\left(i\right)}\\ {\hat{h}}_{p,q}=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{p,q}^{\left(i\right)}\end{array}$        （公式3）

在上述信道估计中，利用ZCZ序列的快速相关器减小运算复杂度，相比于LS信道估计，计算量一样。