CN105577582A - 一种在干扰条件下的lte上行系统信道估计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法及装置；方法包括：接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。本发明能够在滤除噪声和抑制干扰的同时充分地保留了信道能量，提高了信道估计精度，同时，具有实现复杂度较低的优点。

Description

一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法和装置。

背景技术

LTE(长期演进)系统已经将SC-FDMA(Single-carrierFrequency-DivisionMultipleAccess，单载波频分多址)技术作为上行链路的多址技术，由于LTE系统采用全局频率复用，邻小区干扰现象较为严重；此外，在某些频段下，LTE上行可能会遭受各种异系统带来的干扰，如：

(1)无绳电话(2.4或5.xGHz)；

(2)蓝牙个人区域联网设备(2.4GHz)；

(3)蓝牙无线耳机；

(4)微波炉(在2.4GHz频带中50％的忙闲度将产生脉冲干扰)。

干扰的存在将严重影响LTE上行接收机的正常工作，从而降低了小区吞吐量。因此必须采取一定的措施对其进行抑制。

LTE上行链路中常见的信道估计算法主要包括以下三类：

(1)LS(LeastSquares，最小平方)算法：在《OnchannelestimationinOFDMsystem》一文中提出的LS信道估计应用误差的平方和最小这一准则来对信道的冲激响应进行估计，是最简单的信道估计，LS信道估计值由h_LS＝X^-1y_m表示，X为设计的导引向量，()^-1表示矩阵的逆，y_m为接收的导引向量；

(2)LMMSE(LinearMinimumMeanSquareError，线性最小均方误差)算法：在《OFDMchannelestimationbysingularvaluedecomposition》一文中提出的LMMSE算法是对LS算法的改进，该算法是以最小化均方误差为准则的线性信道估计，其本质是利用信道的自相关矩阵修正LS信道估计以抑制噪声，是线性最优的信道估计方法，其信道估计值由h_LMMSE＝R_h(R_h+S^HR_jS+N₀I)^-1h_LS表示，R_H＝E{HH^H}表示信道自相关矩阵，R_j为干扰信号的为干扰信号自相关矩阵，S为对角阵，其对角元素为导频序列，N₀表示噪声功率，I为单位矩阵；

(3)DFT-Based(基于傅里叶变换)算法：在《DFT-BasedChannelEstimationandNoiseVarianceEstimationTechniquesforSingle-CarrierFDMA》一文中提出的DFT-Based信道估计基于LS信道估计技术，利用时域信道能量集中的特点实现降噪和抑制干扰。DFT-Based信道估计将LS信道估计值通过IDFT变换到时域，再进行时域加窗实现降噪和干扰抑制，完成加窗过程后，再通过DFT变换至频域。其信道估计由表示h_DFT-Based＝FDF^Hh_LS，F表示DFT变换矩阵，()^H表示矩阵的共轭转置， $D=\left[\begin{array}{cc}{I}_m& 0\\ 0& 0\end{array}\right]$ 表示加窗矩阵，I_m表示m阶单位矩阵。

分析上面三种类型，分别具有以下特点：LS算法具有实现简单的优点，但不具备噪声消除能力，在低信噪比时性能较差，在存在干扰的情况下性能会更一步恶化；线性最优的LMMSE算法具有最佳的噪声消除效果，然而LMMSE信道估计在实现中存在需要较多的先验信息和计算复杂度高等问题。在干扰存在的场景下，需要知道干扰信号的频域统计信息才能实施LMMSE信道估计，而信道特性，干扰信号在实际通信环境中一般是未知的；传统的DFT-Based技术采用固定窗长的滤波矩阵，造成了噪声和干扰滤除不充分，或高信噪比条件下信号能量损失较大的问题，由于时域信道响应存在能量扩散的问题，DFT-Based技术在用户占用子载波较少的情况下性能会出现严重恶化。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法和装置，在滤除噪声和抑制干扰的同时充分地保留了信道能量，提高了信道估计精度，同时，具有实现复杂度较低的优点。

为了解决上述问题，本发明提供了一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法，包括：

接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；

在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

可选地，所述在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m的步骤包括：

S201、将所述频域基带信号的导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线；求出所选取的谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

S202、将所述频域基带信号的导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

可选地，所述对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值的步骤包括：

S401、保存事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；

S402、根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

可选地，所述U、U^H和Q1的计算过程如下：

所述LS估计输出向量的DFT-Based信道估计结果为：

令

将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵，N_SC为用户占用子载波个数，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，为0，对T₁₁进行EVD分解得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q。

可选地，所述步骤S402包括：

将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。

本发明还提供了一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计装置，包括：

快速傅里叶变换模块，用于接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；

频域处理模块，用于在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

信道估计模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

可选地，所述频域处理模块包括：

门限生成子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线；求出所选取的谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

谱线删除子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

可选地，所述信道估计模块包括：

最小二乘估计子模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；

加权子模块，包括：

存储单元，用于保存事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；

加权单元，用于根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

可选地，所述U、U^H和Q1的计算过程如下：

所述LS估计输出向量的DFT-Based信道估计结果为：

令

将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵，N_SC为用户占用子载波个数，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，为0，对T₁₁进行EVD分解得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q。

可选地，所述计算单元根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权是指：

所述计算单元将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。

本发明实施例提出了一种基于频域删除和EVD分解(特征值分解)的信道估计方案，解决了传统的DFT-Based的信道估计技术由于能量扩散以及不能抑制强干扰，从而导致信道估计精度恶化的问题。在尽量保存信道能量的前提下充分消除噪声和干扰的影响，提高信道估计精度。

本发明实施例的有益效果包括：

(1)在频域利用窄带干扰的功率谱只分布在很窄的频带内的特点对频域导引向量进行频域删除，删除一部分干扰谱线，降低窄带干扰的影响，提高LS信道估计的精度；

(2)将DFT-Based方法视作一个加权过程，对权值矩阵分块后进行EVD分解，利用信道能量的集中性的特点得到EVD-Based加权值，将该加权值用于LS信道估计值加权信道估计值从而达到更好的估计精度。

附图说明

图1本发明实施例中的的典型LTE上行系统基带接收机结构图；

图2为本发明实施例中的干扰条件下，LTE上行系统信道估计装置结构图；

图3为本发明实施例中的加权子模块结构示意图；

图4为本发明实施例与常见信道估计方法在干信比变化，信噪比固定情况下的性能对比图；

图5为本发明实施例与常见信道估计方法在干信比固定，信噪比变化情况下的性能对比图。

具体实施方式

下面将结合附图及实施例对本发明的技术方案进行更详细的说明。

需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例以及实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一、一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法，包括：

S1、接收基带信号的导引向量，然后经过快速傅里叶变换FFT得到频域基带信号的导引向量Y_m；

S2、在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

S3、对y_m进行最小二乘估计，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；

S4、对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

本实施例的一种实施方式中，所述S2包括：

S201、根据所述频域基带信号的导引向量Y_m计算出谱线删除的门限值，门限值的计算步骤如下：

将导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线，由于窄带信号分布在较窄的频带内，认为这部分谱线是没有受到窄带干扰污染的，只有噪声和有用信号。然后求这部分谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

S202、谱线删除：

将导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

本实施例的一种实施方式中，所述步骤S4包括：

S401、将事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1存入存储单元，其中，U、U^H和Q1计算过程如下：

设期望用户在整个频段的最小二乘估计为记为：

${\hat{h}}_{\mathrm{LS}}=\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，h_LS＝X^-1y_m是期望用户在其所占子载波处的最小二乘估计，为虚拟LS估值，无法得到，对做IFFT：

${\hat{g}}_{\mathrm{LS}}=F_N^H{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}$

可知，信道的时域抽头不超过的前M个元素，其中M为CP(循环前缀)的长度；因此选择时域窗，在保存所有信道能量的情况下滤除大部分的干扰及噪声，再将结果变换至频域，得到DFT-Based信道估计结果为：

当Q的取值超过信道时域抽头长度时，会收集到信道的所有能量，将DFT-Based方法视作一个加权过程，即：

将权值矩阵分块，可将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵(N_SC为用户占用子载波个数)，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，由于无法得到，将其记为0，对T₁₁进行EVD分解，可得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q；

S402、根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。

实施例二、一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计装置，包括：

快速傅里叶变换模块，用于接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；

频域处理模块，用于在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

信道估计模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

本实施例的一种实施方式中，所述频域处理模块包括：

门限生成子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线；求出所选取的谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

谱线删除子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

本实施例的一种实施方式中，所述信道估计模块包括：

最小二乘估计子模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；

加权子模块，包括：

存储单元，用于保存事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；

加权单元，用于根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

本实施方式中，可选地，所述U、U^H和Q1的计算过程如下：

所述LS估计输出向量的DFT-Based信道估计结果为：

令

将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵，N_SC为用户占用子载波个数，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，为0，对T₁₁进行EVD分解得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q。

本实施方式中，可选地，所述计算单元根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权是指：

所述计算单元将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。

如图1所示，典型的LTE上行系统基带接收机包括：FFT模块、频域处理模块、信道估计模块、解调模块和信宿模块，其中：

所述的FFT模块，将基带接收信号向量进行FFT变换；

所述的解调模块，对数据进行解调处理，得到比特级数据。

如图2所示，一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计装置，包括快速傅里叶变换模块1，频域处理模块2和信道估计模块3，所述的频域处理模块2包括门限生成子模块21、谱线删除子模块22：

门限生成子模块21：根据频域接收导引信号向量计算出谱线删除的门限值；

谱线删除子模块22：将接收向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于门限值的谱线删除，小于门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

如图3所示，所述的信道估计模块包括最小二乘估计子模块31、加权子模块32：

最小二乘估计子模块31：根据设计的导引符号和接收的导引符号进行LS信道估计得到输出LS信道估计值如下：h_LS＝X^-1y_m；

加权子模块32：计算权值向量作用于输入向量，得到信道估计值。

加权子模块32包括：存储单元321和计算单元322，存储单元321用于存储先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；计算单元322用于计算信道估计值。

图4为本实施例与常见信道估计方法在干信比(ISR)变化，信噪比(SNR)固定情况下的性能对比图，其中ISR＝-10:2:10dB，SNR＝0dB，从图中可以看出，双域信道估计的性能无论在低干信比还是高干信比情况下都明显比DFT-Based信道估计的性能好。

图5为本实施例与常见信道估计方法在干信比(ISR)固定，信噪比(SNR)变化情况下的性能对比图，其中SNR＝0:2:16dB，ISR＝10dB，从图中可以看出，在强干扰情况下，双域信道估计的性能明显优于DFT-Based信道估计。

这里已经通过具体的实施例子对本发明进行了详细描述，提供上述实施例的描述为了使本领域的技术人员制造或适用本发明，这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员来说是容易理解的。本发明并不限于这些例子，或其中的某些方面。本发明的范围通过附加的权利要求进行详细说明。

上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计方法，包括：

接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；

在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m的1步骤包括：

S201、将所述频域基带信号的导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线；求出所选取的谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

S202、将所述频域基带信号的导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值的步骤包括：

S401、保存事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；

S402、根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述U、U^H和Q1的计算过程如下：

所述LS估计输出向量的DFT-Based信道估计结果为：

令

将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵，N_SC为用户占用子载波个数，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，为0，对T₁₁进行EVD分解得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S402包括：

将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。

6.一种在干扰条件下的LTE上行系统信道估计装置，其特征在于，包括：

快速傅里叶变换模块，用于接收基带信号的导引向量，经过快速傅里叶变换得到频域基带信号的导引向量Y_m；

频域处理模块，用于在频域对Y_m进行处理，删除部分干扰谱线，得到频域抑制后的向量y_m；

信道估计模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；对LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述频域处理模块包括：

门限生成子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m按模方大小排序，选取模方值最小的一半谱线；求出所选取的谱线的模方平均值，然后乘上一个因子θ作为门限值；

谱线删除子模块，用于将所述频域基带信号的导引向量Y_m谱线的模方值和门限值做比较，将大于所述门限值的谱线删除，小于所述门限值的谱线保持不变，得到谱线删除后的向量y_m。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信道估计模块包括：

最小二乘估计子模块，用于对y_m进行最小二乘估计LS，得到LS估计输出向量h_LS＝X^-1y_m，X为LTE上行解调参考信号DMRS；

加权子模块，包括：

存储单元，用于保存事先计算好的U、U^H矩阵和设定的非零元数目Q1；

加权单元，用于根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权，得到信道估计值。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述U、U^H和Q1的计算过程如下：

所述LS估计输出向量的DFT-Based信道估计结果为：

令

将记为：

${\hat{h}}_D=\left[\begin{array}{c}{\hat{h}}_D^1\\ {\hat{h}}_D^2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{T}_{11}& T_{12}\\ T_{21}& T_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_{\mathrm{LS}}\\ {\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}\end{array}\right]$

其中，T₁₁为N_SC阶方阵，N_SC为用户占用子载波个数，为需要得到的估计值，有：

${\hat{h}}_D^1=T_{11}{h}_{\mathrm{LS}}+T_{12}{\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}$

其中，为0，对T₁₁进行EVD分解得到：

T₁₁＝UΛU^H

其中，Λ为对角矩阵，其非零元素数目为Q1，且Q1<Q。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算单元根据存储的U、U^H和Q1值计算权值矩阵并对所述LS估计输出向量进行加权是指：

所述计算单元将最小二乘估计在的特征域进行加窗处理：

其中Q1为矩形窗窗长。