CN104796361A - 基于非正交导频的时频联合的信道估计方法及系统、天线 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，包括以下步骤：S1，F个发射天线分别发送待发送信号帧；S2，S个接收天线获得接收信号帧，并对信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延；S3，对连续接收到的预定数目的接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；S4，根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，以获取F个信道冲激响应的估计结果。本发明的方法，具有开销低、频谱效率和估计精度高的特点。本发明还提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统及天线。

Description

基于非正交导频的时频联合的信道估计方法及系统、天线

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于非正交导频的时频联合的信道估计方法及系统、天线。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)和多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术由于其突出的抗信道衰落能力和高频谱效率，被认为是下一代无线通信系统的两项主要物理层技术，受到了来自学术界和工业界的广泛关注。MIMO-OFDM技术也成为了许多现有无线通信标准采用的主流技术，这其中包括IEEE 802.11ac/ad，WiMax,3GPP LTE等。

在MIMO-OFDM系统中，准确的信道状态信息为信道预编码(Channel Pre-coding)、波束成型(Beamforming)、空时解码(Space-time Decoding)、空频解码(Space-frequencyDecoding)提供了必要的信息，是保证系统性能的重要前提。传统的MIMO-OFDM系统中的信道估计方法可以分为两类：频域估计方法和时域估计方法。频域估计方法利用频分复用的导频(又称正交导频)将MIMO系统中的信道估计问题转化为简单的单输入单输出(Single Input Single Output，SISO)系统中的信道估计问题。时域估计方法利用前导序列进行信道估计，利用所有的子载波，可以在慢变信道中提供更为可靠的估计结果。

在MIMO-OFDM系统中基于导频的频域信道估计方法中，所需的导频会随着天线数的增加而线性增加，对于未来天线数据巨大的大规模MIMO系统而言，系统的导频开销会非常大，频谱效率极低。基于前导序列的时域信道估计方法，在大规模MIMO系统中信道时变时，前导序列必须大量频繁插入，最终将导致前导序列的开销巨大。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一方面目的在于提出一种开销低、频谱效率高的基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法。

本发明第二方面实施例提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统。

本发明第三方面实施例提出一种天线。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，包括以下步骤：S1，所述F个发射天线分别产生并发送待发送信号帧，所述待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块；S2，所述S个接收天线获得接收信号帧，并对所述信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延，其中，所述接收信号帧为所述接收天线接收的所述发射天线发送的经过衰落信道及噪声干扰后的所述待发送信号帧，所述接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块；S3，对连续接收到的预定数目的所述接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；S4，根据所述部分共同时延，利用所述导频信息进行结构化压缩感知，以获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

根据本发明实施例的基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，利用非正交导频大大降低了导频开销，时域训练序列在作为保护间隔避免块间干扰的同时还能够估计多个信道的部分共同时延为信道的粗估计提供初始信息。本发明还充分利用了MIMO信道的稀疏特性以及空间、时间相关性，在降低信道估计算法复杂度的同时提高了估计精度，具有频谱效率和估计精度高等特点。

在一些示例中，所述OFDM时域数据块由OFDM频域数据块经过离散傅里叶逆变换获得，其中，所述OFDM频域数据块的部分子载波上设置有导频，所述导频用于进行信道估计，所述导频的数量小于所述OFDM频域数据块的长度。

在一些示例中，步骤S2中，根据所述待发送时域训练序列和所述接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取所述信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为所述部分共同时延。

在一些示例中，步骤S3中，所述接收OFDM时域数据块的循环重构包括：所述接收OFDM时域数据块、所述接收时域训练序列和所述信道卷积的拖尾与所述接收OFDM时域数据块和所述信道卷积的拖尾的线性运算。

在一些示例中，根据所述导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据所述观测矩阵和所述测量矩阵利用所述信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取F个发射天线的F个信道冲激响应的估计结果。

本发明第二方面实施例提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，包括：接收模块、粗估计模块、循环重构模块和估计模块。接收模块用于获得接收信号帧，其中，所述接收信号帧为所述接收天线接收的所述发射天线发送的经过衰落信道及噪声干扰后的待发送信号帧，所述接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块，所述待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块；粗估计模块用于对所述信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延；循环重构模块用于对连续接收到的预定数目的所述接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；估计模块用于根据所述部分共同时延，利用所述导频信息进行结构化压缩感知，以获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

根据本发明实施例的基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统，利用非正交导频大大降低了导频开销，时域训练序列在作为保护间隔避免块间干扰的同时还能够估计多个信道的部分共同时延为信道的粗估计提供初始信息。本发明还充分利用了MIMO信道的稀疏特性以及空间、时间相关性，在降低信道估计算法复杂度的同时提高了估计精度，具有频谱效率和估计精度高等特点。

在一些示例中，所述粗估计模块还用于，根据所述待发送时域训练序列和所述接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取所述信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为所述部分共同时延。

在一些示例中，所述循环重构模块还用于，对所述接收OFDM时域数据块、所述接收时域训练序列和所述信道卷积的拖尾与所述接收OFDM时域数据块和所述信道卷积的拖尾进行线性运算。

在一些示例中，所述估计模块还用于，根据所述导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据所述观测矩阵和所述测量矩阵利用所述信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

本发明第三方面实施例提出一种天线，包括如前所述的基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的基于非正交导频的时频联合的信道估计方法的流程图；

图2是本发明一个实施例中在OFDM频域数据块中插入导频后的信号帧结构示意图；

图3是本发明一个实施例的在两个发射天线系统下的OFDM数据块循环重构示意图；和

图4是根据本发明一个实施例的基于非正交导频的时频联合的信道估计系统的结构框图。

具体实施方式

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

参见图1，根据本发明一个实施例的基于非正交导频的时频联合的信道估计方法的流程图所示，本发明第一方面实施例的基于非正交导频的时频联合的信道估计方法包括以下步骤：

S1，F个发射天线分别生成并发送待发送信号帧，待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块；

S2，S个接收天线获得接收信号帧，并对信道进行冲激响应的粗估计，获得与F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延，其中，接收信号帧为接收天线接收的发射天线发送的待发送信号帧，接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块；

S3，对连续接收到的预定数目的接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；

S4，根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，以获取F个信道冲激响应的估计结果。

本发明实施例的基于非正交导频的时频联合的信道估计方法的实现过程具体描述如下：

步骤S1，F个发射天线分别发送待发送信号帧，待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块。

在本发明的一个实施例中，信号帧的帧结构如图2所示，包括待发送预定长度的时域训练序列和接收预定长度的OFDM时域数据块。

时域训练序列可以为频域伪随机序列的离散傅立叶逆变换或时域伪随机序列。伪随机序列可以是m序列或Zadoff-Chu序列。OFDM时域数据块由长度为N的OFDM频域数据块做N点离散傅里叶逆变换获得。其中，OFDM频域数据块的部分子载波上设置有已知的导频。该导频用于进行不同发射天线的信道估计，其他子载波上设置调制后的数据。导频的数量远小于OFDM频域数据块的长度。

对于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，发射天线发送待发送信号帧，待发送信号帧包括长度为M的待发送时域训练序列和长度为N的待发送OFDM时域数据块。

在本发明的一个实施例中，对已具有32个发射天线和32个接收天线的MIMO系统，发射天线发送待发送信号帧，待发送信号帧包括长度为255的时域训练序列和长度为4096的待发送OFDM时域数据块。

在本发明的一个实施例中，对于所有F个发射天线，待发送时域训练序列完全相同。即采用完全相同的长度为255的m序列作为待发送时域训练序列。每个OFDM频域数据块的长度为4096。对每个发射天线上的OFDM频域数据块做4096点离散傅里叶逆变换获得对应的待发送OFDM时域数据块。不同发射天线的导频共用相同的频域子载波导频数量为Q＝300远小于待发送OFDM时域数据块的长度(4096)，对于第p个(1≤p≤32)发射天线其导频序列为其余的频域子载波插入待发送数据。

步骤S2，S个接收天线分别接收接收信号帧，并对信道进行冲激响应的粗估计，获得与F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延，其中，接收信号帧为接收天线接收的发射天线发送的待发送信号帧，接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块。

具体的，在本发明的一个实施例中，根据待发送时域训练序列和接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为部分共同时延。

例如，对于第q个(1≤q≤32)接收天线，利用接收到的接收时域训练序列与待发送时域训练序列进行时域线性卷积，将幅值超过预设值的径的时延保留作为粗估计结果，即为接收信号帧下F个信道冲激响应的部分共同时延。

步骤S3，对连续接收到的预定数目的接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息。

具体的，接收OFDM时域数据块的循环重构包括：接收OFDM时域数据块、接收时域训练序列和信道卷积的拖尾与接收OFDM时域数据块和信道卷积的拖尾的线性运算。

在本发明的实施例中，对连续接收到的R个接收OFDM时域数据块进行循环重构。接收OFDM时域数据块的循环重构包括：在接收OFDM时域数据块中减去接收时域训练序列和信道卷积的拖尾，再加上接收OFDM时域数据块和信道卷积的拖尾。如图3所示，给出了两个发射天线系统下的接收OFDM时域数据块循环重构示意图。

进一步的，在对接收OFDM时域数据块进行循环重构后获取重构结果，并对重构结果继续进行相应的离散傅里叶变换，以提取子载波位置处的导频信息。

步骤S4，根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，以获取F个信道冲激响应的估计结果。

根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，获得对应32个不同发射天线的32个信道冲激响应的估计结果。

具体的，信道冲激响应的估计结果计算过程可以等效为求解Y＝ΦH的过程。根据步骤S2获得的部分共同时延和步骤S3获取的导频信息，利用MIMO稀疏信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法求解H。

例如，在本发明的一个实施例中，根据导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据观测矩阵和测量矩阵利用信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取F个发射天线的F个信道冲激响应的估计结果。

观测矩阵为 $\mathrm{\Φ}=[D^{\left(1\right)}{F}_D,D^{\left(2\right)}{F}_D,...,D^{\left(F\right)}{F}_D],$ 其中，为第p个(1≤p≤32)发射天线对应的导频序列组成的对角矩阵。F_D是Q行L列的部分傅里叶变换矩阵，其第i行、第j列上的元素表示为其中L为信道冲激响应的长度。

测量矩阵Y＝[y_i,y_i+1,…,y_i+R-1]，其中y_i其中为循环重构后的导频位置上的符号，R为观测的帧数，即为前述的预定数目。

求解Y＝ΦH得到信道冲激响应矩阵H＝[h_i,h_i+1,…,h_i+R-1]，其中为第i帧F个发射天线对应的信道冲激响应构成的向量。

利用结构化压缩感知算法求解出H后，即可获得对应的信道冲激响应估计。

根据本发明实施例的基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，利用非正交导频大大降低了导频开销，时域训练序列在作为保护间隔避免块间干扰的同时还能够估计多个信道的部分共同时延为信道的粗估计提供初始信息。本发明还充分利用了MIMO信道的稀疏特性以及空间、时间相关性，在降低信道估计算法复杂度的同时提高了估计精度，具有频谱效率和估计精度高等特点。

本发明第二方面实施例提出一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统100，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，如图4所示，包括：接收模块101、粗估计模块102、循环重构模块103和估计模块104。

接收模块101用于获得接收信号帧，其中，接收信号帧为接收天线接收的发射天线发送的待发送信号帧，接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块，待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块。粗估计模块102用于对信道进行冲激响应的粗估计，获得与F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延。循环重构模块103用于对连续接收到的预定数目的接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息。估计模块104用于根据部分共同时延，利用导频信息进行结构化压缩感知，以获取F个信道冲激响应的估计结果。

具体的，在本发明的一个实施例中，OFDM时域数据块由OFDM频域数据块经过离散傅里叶逆变换获得，其中，OFDM频域数据块的部分子载波上设置有导频，导频用于进行信道估计，导频的数量小于OFDM频域数据块的长度。

在本发明的一个实施例中，粗估计模块102还用于，根据待发送时域训练序列和接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为部分共同时延。

在本发明的一个实施例中，循环重构模块103还用于，对接收OFDM时域数据块、接收时域训练序列和信道卷积的拖尾与接收OFDM时域数据块和信道卷积的拖尾进行线性运算。

在本发明的一个实施例中，估计模块104还用于，根据导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据观测矩阵和测量矩阵利用信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取F个信道冲激响应的估计结果。

需要说明的是，本发明第二方面实施例的系统100的具体实现方式与第一方面实施例的方法部分的具体实现方式类似，请参见方法部分的描述，为了减少冗余，此处不做赘述。

根据本发明实施例的基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统，利用非正交导频大大降低了导频开销，时域训练序列在作为保护间隔避免块间干扰的同时还能够估计多个信道的部分共同时延为信道的粗估计提供初始信息。本发明还充分利用了MIMO信道的稀疏特性以及空间、时间相关性，在降低信道估计算法复杂度的同时提高了估计精度，具有频谱效率和估计精度高等特点。

本发明第三方面实施例提出一种天线，包括如上所述的基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统100，具体内容，请参见本发明第二方面实施例的系统100部分的描述，为了减少冗余，此处不做赘述。

根据本发明实施例的天线，能够精确的估计发射天线对应的信道的冲激响应，可以实现对多个发射天线以及多个信号帧内的信道进行联合恢复。

需要说明的是，本发明第三方面实施例的天线，除包括本发明第二方面实施例的系统100外还包括其他必要的组成部分。这些其他必要的组成部分是本领域普通技术人员容易获知的，为了减少冗余，此处不再赘述。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计方法，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1，所述F个发射天线分别产生并发送待发送信号帧，所述待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块；

S2，所述S个接收天线获得接收信号帧，并对所述信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延，其中，所述接收信号帧为所述接收天线接收的所述发射天线发送的经过衰落信道及噪声干扰后的所述待发送信号帧，所述接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块；

S3，对连续接收到的预定数目的所述接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；

S4，根据所述部分共同时延，利用所述导频信息进行结构化压缩感知，以获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待发送OFDM时域数据块由待发送OFDM频域数据块经过离散傅里叶逆变换获得，其中，所述待发送OFDM频域数据块的部分子载波上设置有导频，所述导频用于进行信道估计，所述导频的数量小于所述待发送OFDM频域数据块的长度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，根据所述待发送时域训练序列和所述接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取所述信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为所述部分共同时延。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，所述接收OFDM时域数据块的循环重构包括：所述接收OFDM时域数据块、所述接收时域训练序列和所述信道卷积的拖尾与所述接收OFDM时域数据块和所述信道卷积的拖尾的线性运算。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

根据所述导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据所述观测矩阵和所述测量矩阵利用所述信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取F个发射天线的F个信道冲激响应的估计结果。

6.一种基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统，应用于具有F个发射天线和S个接收天线的MIMO系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于获得接收信号帧，其中，所述接收信号帧为所述接收天线接收的所述发射天线发送的经过衰落信道及噪声干扰后的待发送信号帧，所述接收信号帧包括接收时域训练序列和接收OFDM时域数据块，所述待发送信号帧包括待发送时域训练序列和待发送OFDM时域数据块；

粗估计模块，用于对所述信道进行冲激响应的粗估计，获得与所述F个发射天线一一对应的F个信道冲激响应的部分共同时延；

循环重构模块，用于对连续接收到的预定数目的所述接收OFDM时域数据块进行循环重构，以获取导频信息；

估计模块，用于根据所述部分共同时延，利用所述导频信息进行结构化压缩感知，以获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述粗估计模块还用于，

根据所述待发送时域训练序列和所述接收时域训练序列，采用时域线性卷积法获取所述信道的冲激响应，并保留幅值超过预设阈值的径的时延作为所述部分共同时延。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述循环重构模块还用于，

对所述接收OFDM时域数据块、所述接收时域训练序列和所述信道卷积的拖尾与所述接收OFDM时域数据块和所述信道卷积的拖尾进行线性运算。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述估计模块还用于，

根据所述导频信息获取观测矩阵和测量矩阵，并根据所述观测矩阵和所述测量矩阵利用所述信道的空间和时间相关性和结构化压缩感知方法获取所述F个信道冲激响应的估计结果。

10.一种天线，其特征在于，包括如权利要求6～9任意一项所述的基于非正交导频的时频联合的信道的估计系统。