CN108650200A - 高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体是高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法。本发明利用毫米波信道与微波信道的空间相关性，提出了一种利用低频段Sub‑6GHz空间信息来辅助毫米波信道估计的算法。首先建立Sub‑6GHz微波段信道模型和毫米波信道模型，并阐述了高低频系统空间相关性与低频空间信息可用的原因。接下来建立频率相关性信道，重新设计毫米波信道的发送端与接收端的字典矩阵，初步选择性能最好的毫米波信道方向。最后利用低频信息重新训练预编码与合成码本，降低算法复杂度，更准确的估计信道并减小归一化的误差。

Description

高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及毫米波通信(millimeter-Wave(mmWave)communication),混合波束赋形，自适应信道估计，带外空间信息，多输入多输出技术(Multiple Input Multiple Output,MIMO)，具体的说是涉及高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法。

背景技术

现有毫米波系统中信道估计方案的主要思想是根据码本结构自适应地搜索每层码本，从而确定使接收信号达到最大的预编码矩阵与合成矩阵的索引值。由于码本与AoA(Angle of Arrive,到达角)和AoD(Angle of Departure,离开角)互相对应，因此可根据波束赋形矢量的索引确定AoA/AoD，从而完成信道估计。但是，由于毫米波通信链路与大规模天线阵列结合，混合波束赋形与基于分层码本的自适应信道估计会给带来很大开销。信道估计方案是在整个[0,2π]范围内，通过发送波束对来搜索使信道增益达到最大的AoA/AoD，这也增大了系统开销。另一方面，当信噪比较低时，基站通过发送波束对在整个[0,2π]范围内寻找用户，此时当实际通信距离较大且信噪比低等原因，基站发射的波束将无法覆盖到移动用户，从而造成用户无法接入。在这种情况下，采用一般的自适应信道估计算法的性能较差，会导致系统的预编码增益偏低。为了在低信噪比情况下提高信道估计的准确性，并实现波束赋形的有效覆盖从而获得高信道增益，本发明提出一种高低频混合组网系统的低频辅助信道估计法。

发明内容

本发明是为了辅助毫米波频段做信道估计，利用毫米波信道与微波信道的空间相关性，提出一种利用低频段Sub-6GHz空间信息来辅助毫米波信道估计的方法。

本发明的具体方法如下：

S1、建立Sub-6GHz微波段信道模型与毫米波信道模型，在Saleh-Valenzuela模型下，假设毫米波传播环境中有L_m个散射径，则毫米波信道矩阵H_m可以表示为

上式中，ρ_m表示毫米波段的平均路径损耗，表示第l_m条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益。与分别表示第l_m条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值。与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列ULA。

同样地，在Saleh-Valenzuela模型下，假设Sub-6GHz传播环境中有L_s个散射径，且L_s>L_m，则Sub-6GHz信道矩阵H_s可以表示为：

上式中，ρ_s表示Sub-6GHz系统的平均路径损耗，表示第l_s条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益。与分别表示第l_s条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值。与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列ULA。

因此，可将毫米波混合MIMO系统用户端的接收信号表示为：

在上式中，F_T、W_T、s、n分别表示毫米波数模混合MIMO系统的预编码矩阵、对应接收端的合成矩阵、发射符号矢量和高斯白噪声。

S2、根据频率相关性信道建模算法建立频率相关性信道，并根据Sub-6GHz空间信息设计毫米波信道发送端与接收端的字典矩阵，初步选择性能最好的毫米波信道方向。

表1频率相关性信道的建立过程

S3、使用带外信息辅助的毫米波数模混合MIMO系统的信道估计算法，利用低频信息重新训练预编码与合成码本，降低了算法复杂度，并在相同信噪比与量化精度下，尽可能准确地估计信道，减小归一化均方误差。

本发明的有益效果为，本发明的方法能够有效降低算法复杂度，在低信噪比情况下提高信道估计的准确性，同时实现波束赋形的有效覆盖从而获得高信道增益。

附图说明

图1为Sub-6GHz与毫米波天线阵列

图2为Sub-6GHz系统结构

图3为Sub-6GHz与毫米波PAS的关系

图4为L_d＝2,N＝128,K＝2分层码本结构

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细描述：

S1、建立Sub-6GHz微波段信道模型与毫米波信道模型：

如图1所示，假定Sub-6GHz系统与毫米波系统接收端天线阵列在水平方向上互相对齐，且天线的物理尺寸均一致。毫米波系统使用大型天线阵列则意味着增大了空间分辨率，波束更窄而能量更集中。因此，Sub-6GHz中被看作簇(阵列尺寸更小)的一个散射体集合，在毫米波频段可能被分解为多个散射体。

与低频传输相比，毫米波在空气传播过程中会遭受严重的路径损耗，且毫米波频段的衍射效应几乎可以忽略，因而蜂窝网络中毫米波的覆盖范围通常不超过100米，其非视距分量主要来自反射信号。另一方面，因为基站与移动终端之间存在障碍物，故毫米波信号阻断比在Sub-6GHz频段更加频繁。

在Saleh-Valenzuela模型下，假设毫米波传播环境中有L_m个散射径，则毫米波信道矩阵H_m可以表示为：

上式中，ρ_m表示毫米波段的平均路径损耗，表示第l_m条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益。与分别表示第l_m条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值。与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列(Uniform Linear Array)ULA。

因此，可将毫米波混合MIMO系统用户端的接收信号表示为：

在上式中，F_T、W_T、s、n分别表示毫米波数模混合MIMO系统的预编码矩阵、对应接收端的合成矩阵、发射符号矢量和高斯白噪声。

图2所示为Sub-6GHz系统结构，在该结构下，每根天线均连接一个RF(RadioFrequency，射频)链路以实现全数字预编码，其信道模型和毫米波信道模型类似。

同样地，在Saleh-Valenzuela模型下，假设Sub-6GHz传播环境中有L_s个径，且L_s>L_m，则Sub-6GHz信道矩阵H_s可以表示为：

上式中，ρ_s表示Sub-6GHz系统的平均路径损耗，α_ls表示第l_s条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益。与分别表示第l_s条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值。与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列(Uniform Linear Array)ULA。

利用带外信息辅助毫米波链路建立的方法主要依赖于从Sub-6GHz系统提取的空间信息。我们可以从已有方法得出，在视距传输中，毫米波信道与Sub-6GHz的AoA之间存在一定的联系。在室内与室外环境下不同频段的测量结果表明，视距条件下，Sub-6GHz频段AoA与毫米波AoA之间存在±10度的偏差。另外，由于Sub-6GHz信道与毫米波信道的空间特性相似，因而借助低频段信息来粗略估计毫米波信道的方法是可行的。

Sub-6GHz与毫米波的功率方位角(Power Azimuth Spectrum，PAS)之间存在相似性，称这种相似性为“空间一致性”。如图3所示为Sub-6GHz与毫米波PAS的关系，由(a)可知，Sub-6GHz与毫米波的PAS基本一致，由于毫米波频段路径损耗严重，因而功率衰落较快，但可以根据Sub-6GHz估计的信道信息首先粗略确定毫米波的信道方向。另外，由图(b)可知，相对于毫米波蜂窝系统的大型天线阵列，Sub-6GHz系统的天线数目较少，因此波束更宽。而毫米波信道的能量主要集中在有限少个方向上，于是可在毫米波信道能量集中的方向上选择合适的训练波束。考虑Sub-6GHz空间波束的特点，可将毫米波频段候选训练波束限制在与Sub-6GHz空间波束重叠的波束中。

S2、根据频率相关性信道建模算法建立频率相关性信道，并根据Sub-6GHz空间信息设计毫米波信道发送端与接收端的字典矩阵，初步选择性能最好的毫米波信道方向:

为了利用Sub-6GHz带外信息，首先根据Sub-6GHz信道和毫米波信道之间的空间一致性建立频率相关性信道。已有研究表明，无论在室内还是室外场景下，即使不同信道中心频率相差很多，但不同频率的信道之间仍然存在相关性。同时，根据Sub-6GHz与毫米波PAS的一致性，则Sub-6GHz信道与毫米波信道之间具有显著相关性。

频率相关性信道具有以下特征：(1)信道特性随频率变化而变化，且随中心频率之间差异的百分比的增加而增加；(2)后到达的多径信号之间有更高的频率相关性；(3)有些路径只出现在某频段的信道中，而在另一频段的信道中不会出现。

由现有方法，建立Sub-6GHz与毫米波相关信道的过程主要分为三个步骤。假设毫米波信道与Sub-6GHz信道的中心频率分别为f_m和f_s，且f_m>f_s。在第一步中，分别独立生成生成两个Saleh-Valenzuela模型下每个径的AoA与AoD，并根据瑞利分布产生路径复增益；在第二步中，用毫米波信道中的某些径替换低频Sub-6GHz信道中的某些径，由于信道的径均是独立生成的，因此这样可以保证两个信道之间同时存在相关径与独立径。第三步，在Sub-6GHz信道被替换的径中添加频率相关性扰动，这是为了模拟信道中相关径之间的时间/相位偏移。频率相关性信道建立过程如表1所示。

表1频率相关性信道的建立过程

算法1的具体过程如下：

(1)生成独立径

针对毫米波信道与Sub-6GHz信道，分别产生在[0,2π]内服从均匀分布的AoA与AoD，且两个信道的径是独立生成的。

(2)替换径操作

使用毫米波信道中的一些径来替换Sub-6GHz信道中的一些径，且每次替换的径及数量随机，这是为了确保两个信道具有相关的径。在两个信道中，后到达的径遭受独立衰落的可能性更大，且随着频率间隔的增大，产生独立径的概率更大。也就是说，当频率间隔固定时，两个信道之间，早到的径具有很大的相关性。若将相关径的索引放在替换索引集R中，则可按照下列形式来构造索引集。

在上式中，ξ指满足标准均匀分布的随机变量，且ξ～U[0,1]。对于集合R中相同位置为1的索引，用毫米波信道对应索引的径替换Sub-6GHz信道相应索引位置的径。具体来说，要替换具有最大时延扩展的信道，而研究表明，Sub-6GHz信道比毫米波信道的最大时延扩展更大。

(3)加扰

前两步操作主要为了生成具有相关径和独立径的两个信道，为了模拟相关径的时间/角度偏移，需要在Sub-6GHz信道中添加频率相关性扰动。该扰动与径的平均时延成正比，且与信道的中心频率间隔成正比。

为了给Sub-6GHz信道的径添加扰动，对所有的l_s∈[L_s]生成标量扰动因子且并利用该因子分别对AoA与AoD进行修正。定义如下所示函数

经过修正的 再分别与相加可得最终的信道路径参数。

S3、使用带外信息辅助的毫米波数模混合MIMO系统的信道估计算法，利用低频信息重新训练预编码与合成码本：

基于Sub-6GHz系统与毫米波系统的空间相关性，本发明给出一种通过提取Sub-6GHz空间角信息(如AoA与AoD)辅助毫米波信道估计的方案。该方案的主要思想是利用低频空间信息来确定毫米波信道的角度信息，因此需要确定Sub-6GHz性能最好的AoA与AoD方向索引。

假设在Sub-6GHz码本训练阶段，发送端有波束赋形矢量接收端用波束赋形矢量处理信号，则采用的毫米波信道模型，可将接收信号表示为

其中，表示Sub-6GHz系统的发送符号矢量，表示Sub-6GHz系统噪声矢量。因此，合并上式中的信号可得接收信号：

上式中，指发端字典矩阵，且接收端信道字典矩阵且 表示高斯白噪声，中绝对值最大的元素即对应着Sub-6GHz系统最优的波束对以及最佳信道到达角与离开角。

若向量化定义则即表示最优AoA与AoD索引。特别地，如果将最优AoD索引记为则最优AoA的索引可以表示为i_s ^*＝r_s ^*-(j_s ^*-1)M_MS。确定Sub-6GHz信道最优AoA与AoD方向后，利用毫米波信道与Sub-6GHz信道的空间一致性，可初步得到对应毫米波信道较好的空间角信息。定义Sub-6GHz空间谱为：

上式中，即为毫米波信道估计中所用的带外信息，同理也可得毫米波空间谱|E|。

因此，可将Sub-6GHz空间谱直接用于毫米波段稀疏信号的恢复。由于实现毫米波混合MIMO系统的最优波束赋形码本是通过字典矩阵得到的，之后进行波束训练，而根据Sub-6GHz信道最好的AoA与AoD的索引，对应到毫米波段可构造字典矩阵。Sub-6GHz信道AoA与AoD的索引值可通过空间谱的计算得出，然后将所选信道AoA与AoD的索引分别保存在集合I_s＝{i_s ^*}和集合J_s＝{j_s ^*}中。找到低频空间角索引后，利用Sub-6GHz与毫米波信道的空间相关性可进一步确定毫米波的空间角信息，即得到毫米波信道AoA与AoD索引集合I_m＝{i_m ^*}和J_m＝{j_m ^*}，因而可以对毫米波信道做出粗略估计。然后，根据多径数改进毫米波码本搜索方式以进行波束训练，通过比较接收信号的大小找出最优波束赋形矢量对与对应的信道方向，即完成毫米波信道估计。

接下来基于Sub-6GHz空间谱信息，改进码本结构并设计算法以估计多径毫米波信道。与单径情况下的码本相比，码本层数S＝log_K(N/L_d)，每层码本中包含K^s-1L_d个子集，每个子集中有K个波束矢量。图4所示为L_d＝2，N＝128，K＝2时码本的前三层结构。

然后根据算法2，通过提取Sub-6GHz系统的空间角信息，再利用Sub-6GHz信道与毫米波信道的空间相关性，从而找到与低频空间角信息对应的毫米波字典矩阵索引，然后通过波束训练进一步得到毫米波码本。表2描述了基于带外信息辅助的多径毫米波信道估计的具体过程。

表2带外信息辅助多径毫米波信道估计算法

Claims (3)

1.高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立Sub-6GHz微波段信道模型与毫米波信道模型，在Saleh-Valenzuela模型下，假设毫米波传播环境中有L_m个散射径，则毫米波信道矩阵H_m表示为：

上式中，ρ_m表示毫米波段的平均路径损耗，表示第l_m条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益，与分别表示第l_m条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值，与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列ULA；

同样地，在Saleh-Valenzuela模型下，假设Sub-6GHz传播环境中有L_s个散射径，且L_s>L_m，则Sub-6GHz信道矩阵H_s表示为：

上式中，ρ_s表示Sub-6GHz系统的平均路径损耗，表示第l_s条路径的复增益，路径幅度服从瑞利分布，即其中，表示平均功率增益，与分别表示第l_s条路径的离开角与到达角，均在[0,2π]中取值， 与分别表示发送端与接收端的天线阵列响应矢量，收发天线均采用均匀线性阵列ULA；

因此，将毫米波混合MIMO系统用户端的接收信号表示为：

在上式中，F_T、W_T、s、n分别表示毫米波数模混合MIMO系统的预编码矩阵、对应接收端的合成矩阵、发射符号矢量和高斯白噪声；

S2、根据频率相关性信道建模算法建立频率相关性信道，并根据Sub-6GHz空间信息设计毫米波信道发送端与接收端的字典矩阵，初步选择性能最好的毫米波信道方向；

S3、使用带外信息辅助的毫米波数模混合MIMO系统的信道估计算法，利用低频信息重新训练预编码与合成码本。

2.根据权利要求1所述的高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法，其特征在于，步骤S2中所述根据频率相关性信道建模算法建立频率相关性信道的具体方法为：

S21、生成独立径：

针对毫米波信道与Sub-6GHz信道，分别产生在[0,2π]内服从均匀分布的AoA与AoD，且两个信道的径是独立生成的；

S22、替换径操作：

使用毫米波信道中的一些径来替换Sub-6GHz信道中的一些径，且每次替换的径及数量随机，将相关径的索引放在替换索引集R中，按照下列形式来构造索引集：

在上式中，ξ指满足标准均匀分布的随机变量，且ξ～U[0,1]，对于集合R中相同位置为1的索引，用毫米波信道对应索引的径替换Sub-6GHz信道相应索引位置的径；具体来说，要替换具有最大时延扩展的信道；

S23、加扰：

为了给Sub-6GHz信道的径添加扰动，对所有的l_s∈[L_s]生成标量扰动因子且并利用该因子分别对AoA与AoD进行修正；定义如下所示函数：

经过修正的 再分别与 相加可得最终的信道路径参数；根据信道路径参数建立频率相关性信道H_m(α_m,φ_m,θ_m)和H_s(α_s,φ_s,θ_s)。

3.根据权利要求2所述的高低频混合组网系统的低频辅助信道估计方法，其特征在于，步骤S3中所述使用带外信息辅助的毫米波数模混合MIMO系统的信道估计算法具体为：

S31、设在Sub-6GHz码本训练阶段，发送端有波束赋形矢量接收端用波束赋形矢量处理信号，则采用

的毫米波信道模型，接收信号表示为：

其中，表示Sub-6GHz系统的发送符号矢量，表示Sub-6GHz系统噪声矢量；

将接收信号表示为矩阵形式：

其中，指发端字典矩阵，且接收端信道字典矩阵且 表示高斯白噪声，中绝对值最大的元素即对应着Sub-6GHz系统最优的波束对以及最佳信道到达角与离开角；

S32、向量化

定义则即表示最优AoA与AoD索引；将最优AoD索引记为则最优AoA的索引表示为i_s ^*＝r_s ^*-(j_s ^*-1)M_MS；

S33、确定Sub-6GHz信道最优AoA与AoD方向后，利用毫米波信道与Sub-6GHz信道的空间一致性，将Sub-6GHz方向角索引映射到毫米波频段，得到毫米波信道方向角信息，确定AoA与AoD索引集合J_m＝{j_m ^*}与I_m＝{i_m ^*}；

S33、构造毫米波信道字典矩阵A_BS,D、A_MS,D；

S34、根据进行波束训练，得到毫米波预编码码本F与合成码本W；

S35、进行码本搜索以估计毫米波信道，得出