CN104796360B - 一种基于ica滤波方法的信道估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于ICA滤波方法的信道估计方法，包括以下步骤：设不同小区的用户不同时不同频发射导频信号，且基站没有下行发射数据，对于每个小区，信道在无导频污染条件下被估计，得各小区的信道HNPC；获取已知若干无污染信道的观察样本，每个无污染信道的观察样本为若干独立分量的加权和，设置四阶累积量矩阵；根据式四阶累积量矩阵及各小区的信道得ICA滤波器YNPC，然后通过所述ICA滤波器YNPC进行信道估计。本发明可以有效的解决导频污染的问题，并且信道的估计不受信道相干时间段的限制。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种信道估计方法，具体涉及一种基于ICA滤波方法的信道估计方法。
背景技术
大规模MIMO技术中利用基站端众多的天线来实现空间复用和干扰消除，已经成为提升系统的关键技术之一。在大规模MIMO系统中，同一个小区的用户需要发射相互正交的导频序列，以此来实现信道估计。不幸的是，当信道相干时间较短或者小区内用户数较多的时候，没有足够的正交导频可以分配给用户。因此，不同的小区间存在着使用了相同导频的用户，这些用户在信道估计的时候相互干扰，这种干扰被称为“导频污染”。导频污染是大规模MIMO系统性能受限的主要因素，是现在的研究热点。
目前大规模MIMO系统中抑制导频污染的方案主要分为以下两类类。第一类文献提出基于协作基站，利用二阶或者高阶信道统计信息来分辨出干扰用户。尽管这类算法可以服务更多的用户，却要求慢变信道，且受限于相位模糊性。第二类文献提出在非协作系统中，通过导频的结构设计，在互相不重叠的时隙上给不同的用户分配导频序列。尽管这类方案抑制了导频污染，但是更少的用户得到了服务。在给定信道相干时间时，传统导频开销方案都是在服务用户数和信道估计性能间折衷。也就是说，上述方案都是受限于信道的相干时间。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于ICA滤波方法的信道估计方法，该方法可以有效的解决导频污染的问题，并且信道的估计不受信道相干时间段的限制。
为达到上述目的，本发明所述的基于ICA滤波方法的信道估计方法包括以下步骤：
设不同小区的用户不同时不同频发射导频信号，且基站没有下行发射数据，对于每个小区，信道在无导频污染条件下被估计，且各小区的信道HNPC为
HNPC＝ANPC·SNPC (1)
HNPC及ANPC分别为在无导频污染条件下的混合信道及混合矩阵，SNPC为混合信道的独立分量；
获取已知若干无污染信道的观察样本，每个无污染信道的观察样本为若干独立分量的加权和，设四阶累积量矩阵为
其中，i＝1，...，I，k＝1，...，K，I为小区的总数，K为第i个小区的用户总数；h为小区信道HNPC的向量，M为行任意矩阵，N为矩阵的维度W为球化矩阵；
根据式(1)及式(2)得ICA滤波器YNPC，然后通过所述ICA滤波器YNPC进行信道估计。
然后根据通过所述ICA滤波器YNPC实现信道估计的具体过程为：
导频污染条件下的混合矩阵中的第l个列向量为
其中，yNPC为ICA滤波器YNPC的行向量，则有第i个小区的第k个用户的信道估计为：
根据式(1)及式(2)得ICA滤波器YNPC的具体过程为：
通过VTQWh(M)V对角化QWh(M)，得到矩阵V，然后根据式(1)得无污染导频计算得到的ICA滤波器YNPC：
YNPC＝VTW·HNPC (5)。
式(1)及式(2)得到的ICA滤波器YNPC的相干时间大于信道系数的相干时间。
独立分量满足二阶累积量独立性和四阶累积量独立性。
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的基于ICA滤波方法的信道估计方法在进行信道估计时，先估计无导频污染条件下的信道，然后获取已知若干无污染信道的观察样本，并根据无污染信道的观察样品来构建ICA滤波器，然后根据ICA滤波器来对有导频污染的信道进行估计，从而解决信道估计过程中导频污染的问题，同时每个无污染信道的观察样本为若干独立分量的加权和，信道的估计不受信道相干时间的限制，在实际应用时，在同等消减下，本发明相对于传统方案及时移方案，具有更优的信道估计能力，抑制导频污染的能力更强，并且系统的容量更大。
附图说明
图1为仿真实验中独立分量随相干间隔的变化曲线图；
图2为仿真实验中均方误差随相干间隔的变化曲线图；
图3为仿真实验中累积量分布曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
大规模MIMO系统场景设置如下：考虑I个小区，基站端配置M根天线，MIMO系统中UE数为K，每用户单天线，单小区单用户场景，在多径环境中单根天线接收到的信号r(t)为：
其中：为已发射信号，且接收信号r(t)由N个不同相位信息和延迟信息加权组合而成，z(t)为加性高斯白噪声，z(t)服从分布，为了不失一般性，假设τ1＜τ2＜…＜τL，由于场景中发射端、簇点和接收端在不停地移动，参数α和τ是时变随机变量，当T0小于信道相干时间，参数α和τ在观察间隔内不会变化很大。
在MIMO系统中，每个天线接收的信号可以作为一个观察样本，在采样和傅里叶变换后，第m根天线上的接收信号频率R(m)为
其中，和分别为独立于率的第m根天线与用户间第l径上的信道参数；
第m个天线与第i个小区的第k用户间的信道hik (m)为
其中，和分别为第m根天线与第i个小区的第k用户间第l径上的信道参数，设矩阵S＝[s1，…，sL]T∈CL×N作为原信号，则有
其中，wn＝nΔw，Sik为第i个小区的第k用户与基站间的原信号，Δw为子载波间隔，则有
Hik＝AikSik
其中，信道矩阵且混合矩阵
系统中I个小区和每小区K个用户，那么第i个小区的第k个用户的信道估计表示为
上式可以很好地凸显由于导频个数受限造成的“导频污染”问题。这种导频污染影响了下行链路预编码矩阵的设计，并成为大规模MIMO系统性能的瓶颈。
在大规模MIMO系统，大量的信道样本可以在大量的天线上获取。但是天线间相关性使得这些天线到用户间的信道也具有相关性。由矩阵原理可知，相关分量可以提取出独立分量，因此，上述大量信道样本能够提取出独立分量。
独立分量的性质
在具体介绍所本发明之前，先分析从分量独立性和独立分量的慢变性。
本发明利用了多天线的独立分量来估计信道，因此有必要说明一下关于多天线分量的独立性。对于本发明的原信号，这里只考虑二阶累积量和四阶累积量的独立性，即
在各径延迟不同条件下，独立分量的二阶累积量相互独立；任意的原信号满足则独立分量的四阶累积量相互独立，因此本发明即可认为独立分量间相互独立，在宽带场景中，上述条件更容易得到满足。
独立分量的慢变性
对于步行用户来说，下一个时刻的信道可以表示为
由可以得到因此有：步行用户的独立分量随时间变化近似不变；另一方面αl包含了幅度和相位信息，对于慢变的时延，幅度信息变化很小，即|α′l|≈|αl|，但是相位信息与子载波的中心频率呈正比，因而变化很大。
本发明所述的基于ICA滤波方法的信道估计方法包括以下步骤：
设不同小区的用户不同时不同频发射导频信号，且基站没有下行发射数据，对于每个小区，信道在无导频污染条件下被估计，且各小区的信道HNPC为
HNPC＝ANPC·SNPC (1)
HNPC及ANPC分别为在无导频污染条件下的混合信道及混合矩阵，SNPC为混合信道的独立分量；
获取已知若干无污染信道的观察样本，每个无污染信道的观察样本为若干独立分量的加权和，设四阶累积量矩阵为
其中，i＝1，...，I，k＝1，...，K，I为小区的总数，K为第i个小区的用户总数；h为小区信道HNPC的向量，M为行任意矩阵，N为矩阵的维度W为球化矩阵；
通过VTQWh(M)V对角化QWh(M)，得到矩阵V，然后根据式(1)得无污染导频计算得到的ICA滤波器YNPC：
YNPC＝VTW·HNPC (3)
频污染条件下的混合矩阵中的第l个列向量为
其中，yNPC为ICA滤波器YNPC的行向量，则有第i个小区的第k个用户的信道估计为：
本发明考虑的是频率选择性衰落信道，且考虑不同小区间用户的多径延迟是随时间改变的。
仿真性实验
在仿真中，本发明考虑的大尺度衰落模型包括路径损耗和阴影衰落；小尺度衰落模型是频率选择性衰落，h[n]＝ρh[n-1]+e[n]，其中e(n)为信道误差向量，ei[n]e(n)与h[n-1]不相关，误差向量的方差为其中ρ＝J0(2πfdTs)，每个小区考虑不同时延，且时延随用户移动而改变，采用如下的系统参数配置：环绕式3个小区，基站配备60根天线，每个小区半径为1600m，每小区服务6个单天线用户；信道相干时间包括两个时隙，每个时隙0.5ms，子载波间隔15kHz；导频发射功率为10db，基站发射功率为20db；BPSK调制，路径损耗系数为2.8，阴影衰落系数为8.0db。独立生成信道次数为500次。将本发明提出的信道估计方案与传统方案和时移方案作性能比较。
参考图1，由图1可以看出独立分量的MSE要低于信道系数本身，由于独立分量慢变性质的好处，本发明才提出了基于ICA滤波的信道估计方法来抑制导频污染。
参考图2，在相同导频开销条件下，比较本发明与传统方案、时移方案的性能曲线。由图2中可以看出本发明具有性能更优的信道估计，更好地抑制导频污染能力。
参考图3，本发明和现有时移方案的曲线非常接近，由图中可知，传统方案的累积量分布曲线要更宽于本发明和现有的时移方案，而且低用户容量占据了更大比例。
综上所述，本发明所提的方案相比于现有方案能够更好地抑制导频污染问题，更好地服务于用户，从而提升系统容量。
Claims (3)
1.一种基于ICA滤波方法的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
设不同小区的用户不同时不同频发射导频信号，且基站没有下行发射数据，对于每个小区，信道在无导频污染条件下被估计，且各小区的信道HNPC为
HNPC＝ANPC·SNPC (1)
HNPC及ANPC分别为在无导频污染条件下的混合信道及混合矩阵,SNPC为混合信道的独立分量；
获取已知若干无污染信道的观察样本，每个无污染信道的观察样本为若干独立分量的加权和，设四阶累积量矩阵为
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其中，i＝1,...,I，j＝1,...,K，I为小区的总数，K为第i个小区的用户总数；Kijkl(·)为求取四阶累积量函数，其中，i，j,k,l为四阶累积量相应序号；h为小区信道HNPC的向量，M为行任意矩阵，mkl为行任意矩阵M的第k行l列的元素，N为矩阵的维度W为球化矩阵；
根据式(1)及式(2)得ICA滤波器YNPC，然后通过所述ICA滤波器YNPC进行信道估计；
根据通过所述ICA滤波器YNPC实现信道估计的具体过程为：
导频污染条件下的混合矩阵中的第l个列向量为
其中，HPC为受导频污染的信道估计，L为信道中的多径数量，yNPC为ICA滤波器YNPC的行向量，则有第i个小区的第k个用户的信道估计为：
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根据式(1)及式(2)得ICA滤波器YNPC的具体过程为：
通过VTQWh(M)V对角化QWh(M)，得到矩阵V，然后根据式(1)得无污染导频计算得到的ICA滤波器YNPC：
YNPC＝VTW·HNPC (5)。
2.根据权利要求1所述的基于ICA滤波方法的信道估计方法，其特征在于，式(1)及式(2)得到的ICA滤波器YNPC的相干时间大于信道系数的相干时间。
3.根据权利要求1所述的基于ICA滤波方法的信道估计方法，其特征在于，独立分量满足二阶累积量独立性和四阶累积量独立性。
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| 基于独立分量分析的DS-CDMA下行信道延迟估计;李晓辉等;《系统仿真学报》;20050420;全文 * |
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