CN106713188B - 信道响应的获取方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种信道响应的获取方法和装置。所述方法，包括：通过探测参考信号SRS获得第n‑m帧到第n‑1帧每个载波的信道估计；通过信道估计共轭相乘得到第n‑m帧到第n‑1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n‑m帧到第n‑1帧的每个载波的互相关矩阵；对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素Rpq进行滤波；利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；其中，n、m和p均为正整数。

Description

信道响应的获取方法和装置
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种信道响应的获取方法和装置。
背景技术
在众多的无线通信技术中，正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)是最具有应用前景的技术之一。近几年来，由于数字信号处理技术的飞速发展，OFDM作为一种具有较高的频谱利用率和良好的抗多径性能地高速传输技术，引起了广泛的关注。OFDM技术已经成功的应用于数字音频广播(Digital AudioBroadcasting，DAB)、数字视频广播(Digital Video Broadcasting，DVB)、高清晰电视(High Definition Television，HDTV)、无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)和无线城域网(Wireless Metropolitan Area Network，WMAN)。
波束赋形可以应用到OFDM系统中以提高系统的性能。使用这种技术需要知道信道信息。移动台(Mobile Station，MS)可以向基站(Base Station，BS)发送探测(Sounding)信号，使BS能够知道BS到MS的信道响应。对Sounding信号进行信道估计主要有最小二乘(Least Squares，LS)信道估计算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)信道估计算法。采用这些方法只能估计历史子帧的信道响应。现有技术利用整个带宽的互相关矩阵获得更新子帧的信道响应，由于整个带宽中每个载波的互相关矩阵不同，这种方法会导致更新子帧的信道响应估计性能的恶化。
因此，提供一种新的获取对更新子帧的信道响应信息的确定是亟待解决的问题。本发明提供了一种利用每个载波的互相关矩阵获得更新子帧的信道响应方法。
发明内容
本发明提供的信道响应的获取方法和装置，要解决的技术问题是提供一种新的获取对更新子帧的信道响应信息。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：
一种信道响应的获取方法，包括：
通过探测参考信号SRS获得第n-m帧到第n-1帧每个载波的信道估计；
通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵；
对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000022
进行滤波；
利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。
其中，通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，包括：
第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下：
Figure GDA0001847456770000021
第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000031
其中，
Figure GDA0001847456770000032
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
其中，对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000033
进行滤波，包括：
当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000034
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000035
则相关系数
Figure GDA0001847456770000036
为：
Figure GDA0001847456770000037
其中，a为滤波系数。
其中，所述第n帧子帧p每个载波的信道响应
Figure GDA0001847456770000038
其中，ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000039
其中，i为正整数。
一种信道响应的获取装置，包括：
第一获取模块，通过SRS获得第n-m帧到第n-1帧的每个载波的信道估计；
第二获取模块，用于通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵；
滤波模块，用于对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA00018474567700000310
进行滤波；
第三获取模块，用于利用所述相关系数矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。
其中，所述第二获取模块通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，包括：
第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下：
Figure GDA0001847456770000041
第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000042
其中，
Figure GDA0001847456770000043
表示第p帧与第q帧的一个载波的相关系数，通过第p帧一个载波的信道估计与第q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
其中，所述滤波模块对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000044
进行滤波，包括：
当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000045
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000046
则相关系数
Figure GDA0001847456770000047
为：
Figure GDA0001847456770000048
其中，a为滤波系数。
其中，所述第n帧子帧p每个载波的信道响应
Figure GDA0001847456770000049
其中，ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000051
其中，i为正整数。
本发明提供的实施例，在得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的信道响应后，通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000052
进行滤波之后，利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)，提供了一种新的获取对每个载波更新子帧的信道响应信息，利用互相关矩阵可以更加准确地来获取每个载波的信道响应H(n)。
附图说明
图1为本发明提供的信道响应的获取方法的流程图；
图2为本发明提供的在3km/h，10km/h，15km/h，20km/h下现有的方法和该专利的方法效果对比图；
图3为本发明提供的信道响应的获取装置的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
图1为本发明提供的信道响应的获取方法的流程图。图1所示方法包括：
步骤101、通过探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)获得第n-m帧到第n-1帧每个载波的信道估计。
步骤102、通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。
步骤103、对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000063
进行滤波。
步骤104、利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。本发明提供的方法实施例，提供了一种新的获取对更新子帧的信道响应信息，利用相关系数可以更加准确地来获取H(n)。
下面对本发明提供的方法作进一步说明：
实施例一
如果从第n-2帧到第n-1帧的信道响应预测第n帧每个载波的信道响应，具体实施方式1如下:
步骤1，通过SRS获得第n-2帧信到第n-1帧每个载波的信道估计。
步骤2：通过信道估计共轭相乘得到第n-2帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-2帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。
第n-2帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下
Figure GDA0001847456770000061
第n帧子帧p与第n-2帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000062
其中
Figure GDA0001847456770000071
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
步骤3：对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000072
进行滤波。假设当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000073
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000074
则相关系数
Figure GDA0001847456770000075
为：
Figure GDA0001847456770000076
其中a滤波系数根据实际情况调整。
步骤4，通过线性预测方法获得第n帧子帧p每个载波的信道响应。第n帧子帧p每个载波的信道响应可以通过第n-2帧信道响应H(n-2)到第n-1帧的信道响应H(n-1)如下线性变换得到：
Figure GDA0001847456770000077
其中ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000078
实施例二
如果从第n-4帧到第n-1帧的信道响应预测第n帧的信道响应，具体实施方式2如下:
步骤1，通过SRS获得第n-4帧到第n-1帧每个载波的信道估计。
步骤2：通过信道估计共轭相乘得到第n-4帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-4帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。
第n-4帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下
Figure GDA0001847456770000081
第n帧子帧p与第n-4帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000082
其中
Figure GDA0001847456770000083
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
步骤3：对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000084
进行滤波。假设当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000085
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000086
则相关系数
Figure GDA0001847456770000087
为：
Figure GDA0001847456770000088
其中a滤波系数根据实际情况调整。
步骤4，通过线性预测方法获得第n帧子帧p每个载波的信道响应。第n帧子帧p每个载波的信道响应可以通过第n-4帧信道响应H(n-2)到第n-1帧的信道响应H(n-1)如下线性变换得到：
Figure GDA0001847456770000089
其中ai通过如下方程获得：
Figure GDA00018474567700000810
实施例三
如果从第8帧到第9帧的信道响应预测第10帧的信道响应，具体实施方式3如下:
步骤1，通过SRS获得第8帧信道估计到第9帧每个载波的信道估计。
步骤2：通过信道估计共轭相乘得到第8帧到第9帧的每个载波的互相关矩阵，估计第8帧子帧p与第8帧到第9帧的每个载波的互相关矩阵。
第8帧到第9帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下
Figure GDA0001847456770000091
第10帧子帧p与第8帧到第9帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000092
其中
Figure GDA0001847456770000093
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
步骤3：对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000094
进行滤波。假设当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000095
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000096
则相关系数
Figure GDA0001847456770000097
为：
Figure GDA0001847456770000098
其中a滤波系数根据实际情况调整。
步骤4，通过线性预测方法获得第10帧每个载波的信道响应。第10帧子帧p每个载波的信道响应可以通过第8帧信道响应H(8)到第9帧的信道响应H(9)如下线性变换得到：
Figure GDA0001847456770000099
其中ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000101
实施例四
如果从第8帧到第11帧的信道响应预测第12帧的信道响应，具体实施方式4如下:
步骤1，通过SRS获得第8帧信道估计到第11帧每个载波的信道估计。
步骤2：通过信道估计共轭相乘得到第8帧到第11帧每个载波的互相关矩阵，估计第12帧子帧p与第8帧到第11帧的每个载波的互相关矩阵。
第8帧到第11帧之间的一个载波的互相关矩阵表达形式如下
Figure GDA0001847456770000102
第12帧子帧p与第8帧到第11帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000103
其中
Figure GDA0001847456770000104
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
步骤3：对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000105
进行滤波。假设当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000106
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000107
则相关系数
Figure GDA0001847456770000108
为：
Figure GDA0001847456770000111
其中a滤波系数根据实际情况调整。
步骤4，通过线性预测方法获得第12帧每个载波的信道响应。第12帧子帧p每个载波的信道响应可以通过第8帧信道响应H(8)到第11帧的信道响应H(11)如下线性变换得到：
Figure GDA0001847456770000112
其中ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000113
根据下式公式对比了现有的方法和该专利方法的效果：
100％*abs(真实的信道响应–预测的信道响应)/真实的信道响应
其中abs表示取绝对值。
图2为本发明提供的在3km/h，10km/h，15km/h，20km/h下现有的方法和该专利的方法效果对比图，从图中可以看到在低速情况下(3km/h/10km/h)性能有20倍左右的提升，在中速情况下(15km/h/20km/h)性能有2倍左右的提升。
图3为本发明提供的信道响应的获取装置的结构图。图3所示装置，包括：
第一获取模块301，通过SRS获得第n-m帧到第n-1帧的每个载波的信道估计；
第二获取模块302，用于通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵。估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵；
滤波模块303，用于对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000114
进行滤波；
第三获取模块304，用于利用所述相关系数矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。
其中，所述第二获取模块302通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，包括：
第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下：
Figure GDA0001847456770000121
第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure GDA0001847456770000122
其中，
Figure GDA0001847456770000123
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
其中，所述滤波模块303对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure GDA0001847456770000124
进行滤波，包括：
当前估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000125
历史估计得到的相关系数为
Figure GDA0001847456770000126
则相关系数
Figure GDA0001847456770000127
为：
Figure GDA0001847456770000128
其中，a为滤波系数。
其中，所述第n帧每个载波的信道响应
Figure GDA0001847456770000131
其中，ai通过如下方程获得：
Figure GDA0001847456770000132
其中，i为正整数。
本发明提供的装置实施例，提供了一种新的获取对更新子帧的信道响应信息，利用相关系数可以更加准确地来获取信道响应H(n)。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的全部或部分步骤可以使用计算机程序流程来实现，所述计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在相应的硬件平台上(如系统、设备、装置、器件等)执行，在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用集成电路来实现，这些步骤可以被分别制作成一个个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元可以采用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上。
上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的计算机可读取存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种信道响应的获取方法，其特征在于，包括：
通过探测参考信号SRS获得第n-m帧到第n-1帧每个载波的信道估计；
通过信道估计共轭相乘得到第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵；
对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure FDA0002382240320000011
进行滤波；
利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，包括：
第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下：
Figure FDA0002382240320000012
第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure FDA0002382240320000013
其中，
Figure FDA0002382240320000014
表示第n-p帧与第n-q帧的一个载波的相关系数，通过第n-p帧一个载波的信道估计与第n-q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第n帧子帧p每个载波的信道响应为
Figure FDA0002382240320000021
其中，ai通过如下方程获得：
Figure FDA0002382240320000022
其中，i为正整数。
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure FDA0002382240320000023
进行滤波，包括：
当前估计得到的相关系数为
Figure FDA0002382240320000024
历史估计得到的相关系数为
Figure FDA0002382240320000025
则相关系数
Figure FDA0002382240320000026
为：
Figure FDA0002382240320000027
其中，a为滤波系数。
5.一种信道响应的获取装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，通过SRS获得第n-m帧到第n-1帧的每个载波的信道估计；
第二获取模块，用于通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵；
滤波模块，用于对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure FDA0002382240320000028
进行滤波；
第三获取模块，用于利用所述互相关矩阵，通过线性预测算法获取第n帧子帧p每个载波的信道响应H(n)；
其中，n、m和p均为正整数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块通过信道估计共轭相乘得到的第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，估计第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的每个载波的互相关矩阵，包括：
第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵表达形式如下：
Figure FDA0002382240320000031
第n帧子帧p与第n-m帧到第n-1帧的一个载波的互相关矩阵如下:
Figure FDA0002382240320000032
其中，
Figure FDA0002382240320000033
表示第p帧与第q帧的一个载波的相关系数，通过第p帧一个载波的信道估计与第q帧一个载波的信道估计共轭相乘得到。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第n帧子帧p每个载波的信道响应
Figure FDA0002382240320000034
其中，ai通过如下方程获得：
Figure FDA0002382240320000035
其中，i为正整数。
8.根据权利要求5的装置，其特征在于，所述滤波模块对上述每个载波的互相关矩阵的每个元素
Figure FDA0002382240320000041
进行滤波，包括：
当前估计得到的相关系数为
Figure FDA0002382240320000042
历史估计得到的相关系数为
Figure FDA0002382240320000043
则相关系数
Figure FDA0002382240320000044
为：
Figure FDA0002382240320000045
其中，a为滤波系数。
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