CN107276924A - 大规模多输入多输出的信道估计方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种大规模多输入多输出的信道估计方法和装置。所述方法包括：接收多个子载波上的导频信号；根据天线之间的强相关性，首先通过压缩感知算法恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，然后利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵。本发明实施例提供的大规模多输入多输出的信道估计方法和装置节省了信道估计过程中导频信号所占用的信道时频资源。

Description

大规模多输入多输出的信道估计方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及移动通讯技术领域，尤其涉及一种大规模多输入多输出的信道估计方法和装置。
背景技术
近年来，随着移动互联网的快速发展，无线多媒体业务等应用不断出现，使得人们对高速数据传输有了更高的需求。大规模多输入多输出(Massive multiple inputmultiple output,大规模MIMO)系统作为一种新的无线通信系统，得到了广泛关注，并逐渐成为研究热点。大规模MIMO系统保留了传统MIMO系统的优点的同时，充分利用信道的多径效应，使得系统噪声和不相干的干扰逐渐被平均化，以此来增加信干噪比(Signal toInterference plus Noise Ratio，SINR)，同时，采用波束赋形的传输方式可接近容量最优。因此，大规模MIMO成为下一代通信系统的重要候选技术之一。
在实际的无线通信系统中，接收端接收到的信号会同时受到大尺度衰落与小尺度衰落的影响，造成通信信号的失真，从而影响通信质量。为了缓解信道衰落的影响，目前的方案是在接收端进行信道估计，即利用接收信号与信道特性等信息估计出信号所处的信道的状态(CSI)，来补偿信道对信号造成的畸变。
在大规模MIMO系统下，当天线数量增加时，为了估计完整的信道状态，现有的信道估计方法要求导频信号的发送时间也随之增加，从而造成导频开销的增大，限制了频谱效率的提升。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种大规模多输入多输出的信道估计方法和装置，以节省信道估计过程中导频信号所占用的信道时频资源。
一方面，本发明实施例提供了一种大规模多输入多输出的信道估计方法，所述方法包括：
接收多个子载波上的导频信号；
根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵；
其中，所述多个子载波为所述大规模多输入多输出中全部子载波中的部分子载波，且所述时域信道矩阵为稀疏矩阵。
另一方面，本发明实施例还提供了一种大规模多输入多输出的信道估计装置，所述装置包括：
信号接收模块，用于接收多个子载波上的导频信号；
矩阵恢复模块，用于根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵；
其中，所述多个子载波为所述大规模多输入多输出中全部子载波中的部分子信道，且所述时域信道矩阵为稀疏矩阵。
本发明实施例提供的大规模多输入多输出的信道估计方法和装置，通过接收多个子载波上的导频信号，根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，使得导频信号发射次数远远小于发射天线数，且利用信道的时域稀疏特性，不再需要对所有的子载波均通过发送导频信号来完成信道测量，从而节省了信道估计过程中导频信号所占用的信道时频资源。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明第一实施例提供的大规模多输入多输出的信道估计方法的流程图；
图2是大规模多输入多输出中多径效应的示意图；
图3是本发明第二实施例提供的大规模多输入多输出的信道估计方法的交互流程图；
图4是本发明第三实施例提供的大规模多输入多输出的信道估计装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
第一实施例
本实施例提供了大规模多输入多输出的信道估计方法的一种技术方案。所述大规模多输入多输出的信道估计方法由大规模多输入多输出的信道估计装置执行，所述大规模多输入多输出的信道估计装置集成在移动台当中。
参见图1，所述大规模多输入多输出的信道估计方法包括：
S11，接收多个子载波上的导频信号。
为了描述简单，假设移动台配备有一个天线，则该移动台利用这个天线接收导频信号。
为了执行对信道的准确测量，从不同天线对应的子载波中选取一部分子载波。基站在发送导频信号时，在这些子载波上发送用于信道测量的导频信号。所述导频信号又被称为前同步信号，是所述大规模多输入多输出系统中为了执行信道测量，由基站发送至移动台的信号序列。
在选取子载波时，需要根据信道矩阵多径维度的稀疏度确定导频信号所占用的子载波数。在确定了上述子载波数之后，利用测量矩阵的列相关性的最大值最小的原则确定用于发送导频的子载波组合。也即，将所述测量矩阵中列相关性的最大值最小的几个子载波确定为用来发送导频的子载波。
确定了用来发送导频信号的子载波之后，确定所述导频信号的时长。具体的，根据信道矩阵天线维度经过离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)变换后的稀疏度确定导频符号发送的时长。
S12，根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵。
图2示出了大规模MIMO系统中的稀疏多径。参见图2，在所述大规模MIMO系统中，所述基站21与所述移动台22之间存在多个传输路径α、β、γ及δ。由于链路之间的反射体较少，信道在多径域具有稀疏特性。
在图2示出的传输场景中，上述多径信道的时域模型可以由如下公式给出：
其中，cl表示第l条路径上的衰落系数，al表示第l条路径上的方向矢量。
在稀疏多径信道下，非零衰落系数的个数非常有限。可以采用如下信道矩阵表示上述时域模型：
由于非零衰落系数的个数非常有限，上述信道矩阵H在多径维度具有稀疏性。并且，由于不同的天线之间具有强相关性，所以不同天线的多径稀疏特性相同。
假设N条子载波上的单位DFT变换矩阵为F，则N×M频域信道矩阵可以表示为：
在大规模MIMO系统中，天线之间的信道具有很强的相关性，因此，经过离散余弦(DCT)变换，可以将频域信道矩阵的天线维度稀疏化，假设单位DCT变换矩阵表示为C，则稀疏化后的M×N信道矩阵H可以表示为：
由于不同天线之间的强相关性，不同天线对应的上述M×N信道矩阵的稀疏特性相同。
假设导频占用P条子载波，矩阵[]p表示第p条子载波上的信道矩阵。由于在每条子载波上发送的导频信号相同，则接收信号Y可以由如下公式给出：
其中，X为发送信号，为T×M矩阵，Y为T×P矩阵。N为噪声矩阵。而且，X为服从高斯分布或者伯努利分布的随机数矩阵。
令测量矩阵由如下公式给出：
其中，发送信号X与变换基CH互不相关。
且稀疏矩阵由如下公式给出：
则上述系统模型可以由如下公式给出：
上式符合压缩感知的标准模型，因此可以利用正交匹配追踪(Orthogonalmatching pursuit,OMP)算法恢复所述信道矩阵，从而获得第p条子载波上的信道矩阵
需要说明的是，为了准确恢复信道矩阵，要求测量矩阵满足有限等距性(Restrictedisometry property,RIP)准则。
根据上文，第p条载波上的信道矩阵与时域信道矩阵H之间存在如下关系：
由于有上述关系的存在，在通过OMP算法获得第p条子载波上的信道矩阵之后，可以进一步的通过OMP算法恢复全部子载波上所有天线的时域信道矩阵。
在测量矩阵FP的选择方面，由于测量矩阵的列相关性越小，压缩感知的恢复性能越高，因此可以以测量矩阵列相关性的最大值最小的原则选择P条子载波，形成测量矩阵，用于发送导频符号。
本实施例通过接收多个子载波上的导频信号，根据天线之间的强相关性，通过压缩感知算法恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵，使得不再需要对所有的子载波均通过发送导频信号来完成信道测量，从而节省了信道估计过程中导频信号所占用的信道时频资源。
第二实施例
本实施例提供了大规模多输入多输出的信道估计方法的一种技术方案。在该技术方案中，所述大规模多输入多输出的信道估计方法包括：移动台利用OMP算法，恢复导频所在子载波上的频域信道信息；以及移动台根据导频所在子载波上的频域信道信息，利用OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的信道信息。
参见图3，所述大规模多输入多输出的信道估计方法由基站及移动台配合执行。具体的，所述大规模多输入多输出的信道估计方法包括：
S31，基站根据信道矩阵多径维度的稀疏度确定导频信号占用的子载波数。
具体的，假设所述信道矩阵的稀疏度为N，则基站确定导频信号占用的子载波数为4N至8N。
S32，基站利用测量矩阵的列相关性的最大值最小的原则确定子载波组合。
具体的，所述基站选取测量矩阵中列相关性的最大值最小的若干个列对应的子载波，作为发送导频信号的子载波。
S33，基站根据信道矩阵天线维度经过DCT变换后的稀疏度确定导频信号发送的时长。
S34，基站在确定的时频资源上向用户发送导频信号。
所述基站可以选择以广播方式发送所述导频信号。如果所述基站以广播方式在确定的时频资源上向用户发送导频信号，则接收到上述导频信号的多个移动站各自独立的进行信道估计和信号解调。
S35，移动台接收多个子载波上的导频信号。
如前文所述，如果基站以广播方式向用户发送所述导频信号，则各个移动台各自独立的接收多个子载波上的导频信号。
S36，移动台利用OMP算法，恢复导频所在子载波上的频域信道信息。
所述频域信道信息就是本发明第一实施例中描述的信道矩阵其具体的恢复方式如本发明第一实施例中的描述。
S37，移动台根据导频所在子载波上的频域信道信息，利用OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的信道信息。
所述信道信息就是本发明第一实施例中描述的时域信道矩阵H。其具体的恢复方式如本发明第一实施例中的描述。
S38，移动台根据各个天线的信道信息，对对应天线的传输信息进行解调。
可选的，所述移动台不仅可以根据各个天线的信道信息，选择对所述传输信息进行解调，还可以根据所述信道信息形成信道状态信息，并将上述信道状态信息反馈给基站。
本实施例通过利用OMP算法，恢复导频所在子载波上的频域信道信息，以及根据导频所在子载波上的频域信道信息，利用OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的信道信息，以节省信道估计过程中导频信号所占用的信道时频资源。
第三实施例
本实施例提供了大规模多输入多输出的信道估计装置的一种技术方案。参见图4，在该技术方案中，所述大规模多输入多输出的信道估计装置包括：信号接收模块41及矩阵恢复模块42。
所述信号接收模块41用于接收多个子载波上的导频信号。
所述矩阵恢复模块42用于根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵。
其中，所述多个子载波为所述大规模多输入多输出中全部子载波中的部分子信道，且所述时域信道矩阵为稀疏矩阵。
可选的，所述时域信道矩阵由如下公式给出：
其中，H为所述时域信道矩阵，cl为第l条多径信道上的衰落系数，al为第l条多径信道上的方向矢量。
可选的，所述导频信号为服从高斯分布或伯努利分布的导频信号。
可选的，用于发送所述导频信号的子载波根据测量矩阵的列相关性的最大值最小原则进行选取。
可选的，所述矩阵恢复模块42包括：第一恢复单元及第二恢复单元。
所述第一恢复单元用于通过正交匹配追踪OMP算法，恢复所述导频所在子载波上的频域信道矩阵。
所述第二恢复单元用于根据导频所在子载波上的频域信道信息，通过正交匹配追踪OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的频域信道矩阵。
可选的，所述信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示由如下公式给出：
其中，为信道在数字余弦变换DCT域的稀疏表示，C为单元离散余弦变换DCT矩阵，为离散傅里叶变换DFT后的时域信道矩阵的转置，也就是频域信道矩阵的转置。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，包括：
接收多个子载波上的导频信号；
根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的时域信道矩阵；
其中，所述多个子载波为所述大规模多输入多输出中全部子载波中的部分子载波，且所述时域信道矩阵为稀疏矩阵。
2.根据权利要求1所述的大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，所述时域信道矩阵由如下公式给出：
<mrow> <mi>H</mi> <mo>=</mo> <mi>c</mi> <mi>A</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mi>L</mi> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mi>L</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
其中，H为所述时域信道矩阵，cl为第l条多径信道上的衰落系数，al为第l条多径信道上的方向矢量。
3.根据权利要求1所述的大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，所述导频信号为服从高斯分布或伯努利分布的导频信号。
4.根据权利要求1所述的大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，用于发送所述导频信号的子载波根据测量矩阵的列相关性的最大值最小原则进行选取。
5.根据权利要求1所述的大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，根据天线之间的强相关性，通过压缩感知算法恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵，包括：
通过正交匹配追踪OMP算法，恢复所述导频所在子载波上的频域信道矩阵；
根据导频所在子载波上的频域信道信息，通过正交匹配追踪OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的时域信道矩阵。
6.根据权利要求1所述的大规模多输入多输出的信道估计方法，其特征在于，所述信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示由如下公式给出：
<mrow> <mover> <mi>H</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mi>C</mi> <msup> <mover> <mi>H</mi> <mo>~</mo> </mover> <mi>T</mi> </msup> <mo>,</mo> </mrow>
其中，为信道在数字余弦变换DCT域的稀疏表示，C为单元离散余弦变换DCT矩阵，为离散傅里叶变换DFT后的时域信道矩阵的转置，也就是频域信道矩阵的转置。
7.一种大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，包括：
信号接收模块，用于接收多个子载波上的导频信号；
矩阵恢复模块，用于根据天线之间的强相关性，通过对信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示进行压缩感知，恢复导频占用子载波的频域信道矩阵，并利用信道的时域稀疏特性，恢复全部子载波的信道矩阵；
其中，所述多个子载波为所述大规模多输入多输出中全部子载波中的部分子信道，且所述时域信道矩阵为稀疏矩阵。
8.根据权利要求7所述的大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，所述时域信道矩阵由如下公式给出：
<mrow> <mi>H</mi> <mo>=</mo> <mi>c</mi> <mi>A</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mi>L</mi> </msub> <msub> <mi>a</mi> <mi>L</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
其中，H为所述时域信道矩阵，cl为第l条多径信道上的衰落系数，al为第l条多径信道上的方向矢量。
9.根据权利要求7所述的大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，所述导频信号为服从高斯分布或伯努利分布的导频信号。
10.根据权利要求7所述的大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，用于发送所述导频信号的子载波根据测量矩阵的列相关性的最大值最小原则进行选取。
11.根据权利要求7所述的大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，所述矩阵恢复模块包括：
第一恢复单元，用于通过正交匹配追踪OMP算法，恢复所述导频所在子载波上的频域信道矩阵；
第二恢复单元，用于根据导频所在子载波上的频域信道信息，通过正交匹配追踪OMP算法，恢复全部子载波上所有天线的时域信道矩阵。
12.根据权利要求7所述的大规模多输入多输出的信道估计装置，其特征在于，所述信道数字余弦变换DCT域的稀疏表示由如下公式给出：
<mrow> <mover> <mi>H</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mi>C</mi> <msup> <mover> <mi>H</mi> <mo>~</mo> </mover> <mi>T</mi> </msup> <mo>,</mo> </mrow>
其中，为信道在数字余弦变换DCT域的稀疏表示，C为单元离散余弦变换DCT矩阵，为离散傅里叶变换DFT后的时域信道矩阵的转置，也就是频域信道矩阵的转置。
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