CN109347769A - 双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法。具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度，能快速精确地实现信道估计。其实现步骤为：1)双向多输入多输出中继系统模型的建立；2)信道训练信号的设计；3)中继端对接收的信号进行编码并发送至用户；4)用户端对接收的信号构造TUCK‑2张量模型。5)设计低复杂度的迭代拟合算法来实现信道矩阵的联合估计。本发明的信道估计方法具精度高和计算复杂度低的优点，此外，即使信道相关性增强，本发明也能有效地估计信道。

Description

双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及双向多输入多输出中继系统的信道联合估 计方法
背景技术
多输入多输出(MIMO)中继系统由于具有降低路径损耗、扩大网络覆盖、提高能 量效率等优点而备受关注。MIMO中继系统可以通过利用多根天线的空间分集来提供额外的功率并节省频带资源。若已知MIMO中继系统的信道状态信息(CSI)，就可以最大化整个通信系统的能量和频谱效率。然而，在实际的中继通信系统中，CSI是未知的，需要被估计。
为了更好地优化整个中继通信系统，需要已知信源-中继和中继-信宿链路的信道矩 阵。传统的MIMO信道估计方法可以应用于MIMO中继系统，如基于最小二乘(LS)的信 道估计方法。传统基于LS的信道估计方法需要在中继节点上进行信道估计。然而，中继节 点通常具有有限的计算能力，很难完成信道估计的任务。目前，已经存在了很多关于单向MIMO中继通信系统信道估计的工作。在双向中继系统中，两个信源或用户通过中继节点的辅助来实现信息的交换。相比于单向MIMO中继系统，双向MIMO中继系统具有更高的频 谱效率，因此近年来受到越来越多的关注。然而与单向MIMO中继系统相比，双向MIMO 中继系统的信道估计问题更为复杂，其主要挑战是如何在目的节点或者用户处获得所有的 CSI。对于双向MIMO中继系统，比较常用信道估计方法有叠加信道训练和两阶段信道估计 算法。然而，叠加信道训练算法估计精度较差，两阶段信道估计算法存在差错传播现象。
TUCK-2模型有可辨识性优点，与已有的信道估计方法相比，所需信道训练序列较少。此外，所设计的拟合算法具有较低的计算复杂度，能快速地实现信道估计。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术的不足，提出双向MIMO中继系统中一种信道联合估计方法，以快速地估计出系统中所有的CSI。
技术方案：本发明所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法包括：
双向多输入多输出中继系统模型的建立；
信道训练信号的设计；
中继端对接收的信号进行编码并发送至用户；
用户端对接收的信号构造TUCK-2张量模型；
设计低复杂度的迭代拟合算法来实现信道矩阵的联合估计。
进一步的，所述双向多输入多输出中继系统模型的建立，具体包括：
和分别表示用户1到中继节点和用户2到中继节点信道矩阵。
和分别表示中继节点到用户1和中继节点到用户2的信道矩阵。
设计假设所有信道都是准静态块衰落信道，并考虑时分双工(TDD)模式，即有和
进一步的，信道训练信号的设计，包括：
在第l(l＝1,...,L)个子过程中，正交信道训练序列和分别由用户 1和用户2发送至中继。
中继接收的信号为：
进一步的，中继端对接收的信号进行编码并发送至用户，包括：
中继对接收到的信号Xl进行编码，并将其分别转发至用户1和用户2。用户1和用户2接收的信号和分别表示为：
进一步的，用户端对接收的信号构造TUCK-2张量模型，包括：
在用户端，对接收信号的两边分别同时乘以和可得：
可以建模为具有噪声的TUCK-2张量模型，该TUCK-2模型的标量形式为：
根据TUCK-2分解特性，可得到以下四种紧凑形式：
进一步的，设计低复杂度的迭代拟合算法来实现信道矩阵的联合估计，包括：
步骤(1)用和对和进行后乘，可得两个Kronecker乘积的LS估计和
步骤(2)：初始化且设it＝0；
步骤(3)：titi＝+1；
步骤(4)：对m＝1,...,M和n2＝1,...,N，计算如下：
步骤(5)：对mi＝1,...,Mi和n1＝1,...,N,计算如下：
步骤(6)：重复(3)到(5)直到收敛；
步骤(7)：消除尺度模糊。
有益效果：与现有技术相比，其主要优点在于：本发明能在用户端估计出系统所有的CSI，减轻了中继的负担；即使信道相关性增强，该算法也能有效地估计信道；该算法不需要在每次迭代时计算矩阵的伪逆，具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度，能快速 精确地实现信道估计。
附图说明
图1为本发明的信道估计方法流程图；
图2为本发明的双向MIMO中继系统结构示意图；
图3为本发明在不同信道训练序列次数L下的信道估计性能图；
图4为本发明在不同信道训练序列长度T下的信道估计性能图；
图5为本发明在不同N下的信道估计性能图；
图6为本发明在ρ＝0.2(弱相关)和ρ＝0.8(强相关)信道估计性能比较图；
性能比较图。
具体实施方式
为使本发明的特点和优势更加明显易懂，下面结合附图对本发明进行详细说明。
图2为本发明的双向MIMO中继系统结构示意图，如图2所示的双向MIMO通信 系统，其中用户1和用户2通过中继进行信息交换，用户1、用户2和中继分别配置M1、M2和N根天线。本设计假设所有信道都是准静态块衰落信道，并考虑时分双工(TDD)模式。
实施实例一
请参见图3，图3为本发明在不同信道训练序列次数L下的信道估计性能图。系统参数为：M1＝M2＝N＝2，T＝4ρ＝0。图2表明，从图3可以看出，对于所提信道估计算 法，信道H21和H2R的NMSE随着信噪比的增加而减小；随着L的增加，信道H21和H2R的 NMSE也随之减小。因此，通过增加信道训练次数，可以提高所提信道估计算法的性能。
实施实例二
请参见图4，图4为本发明在不同信道训练序列长度T下的信道估计性能图。系统参数为：M1＝M2＝N＝2，L＝5。图3表明，随着T的增加，信道H21和H2R的NMSE减小。 可以通过增加信道训练序列的长度，来提高所提信道估计算法的性能。
实施实例三
请参见图5，图5为本发明在不同N下的信道估计性能图。系统参数为：M1＝M2＝2， L＝T＝6。图4表明，提出的信道估计算法在N＝2时工作良好，而在N＝3时则几乎没有起到 信道估计的左右。这是因为F(3)和F(4)在N＝3时不满足行满秩条件，所提拟合算法不能正常工作，此时所提信道估计算法没有起到信道估计的作用。
实施实例四
请参见图6，图6为本发明在ρ＝0.2(弱相关)和ρ＝0.8(强相关)时，与已有方 法的信道估计性能比较图。系统参数为：M1＝M2＝2，L＝T＝6。图5表明，图4表明，当H21和H2R强相关时，信道H21和H2R的NMSE明显增加，即使信道变得强相关，所提出的算法 也能够有效地估计信道。
综上，本发明对于双向MIMO中继系统的信道估计，可以为每个用户提供系统中所有的CSI。该算法不需要在每次迭代时计算矩阵的伪逆，具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度，能快速精确地实现信道估计。
以上实施例的说明仅为帮助理解本发明的方法和其主要思想。本说明书的内容不能 以此来限定本发明的权利范围，因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于该方法包括：
双向多输入多输出中继系统模型的建立；
信道训练信号的设计；
中继端对接收的信号进行编码并发送至用户；
用户端对接收的信号构造TUCK-2张量模型；
设计低复杂度的迭代拟合算法来实现信道矩阵的联合估计。
2.根据权利1要求所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于：所述双向多输入多输出中继系统模型的建立，具体包括：
和分别表示用户1到中继节点和用户2到中继节点信道矩阵，和分别表示中继节点到用户1和中继节点到用户2的信道矩阵。设计假设所有信道都是准静态块衰落信道，并考虑时分双工(TDD)模式，即有和
3.根据权利2要求所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于，信道训练信号的设计，包括：
在第l(l＝1,...,L)个子过程中，正交信道训练序列和分别由用户1和用户2发送至中继。其中正交信道训练序列S(1)和S(2)满足：
其中且
中继节点接收到的信号为：
其中表示第l个子过程的中继噪声矩阵。
4.根据权利3要求所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于，中继端对接收的信号进行编码并发送至用户，包括：
中继对接收到的信号Xl进行编码，并将其分别转发至用户1和用户2。用户1和用户2接收的信号和分别表示为：
其中，为中继编码矩阵。
5.根据权利4要求所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于，用户端对接收的信号构造TUCK-2张量模型，包括：
在用户端对接收信号两边同时乘以和得到
其中
令其中可得
其中，且
可以建模为具有噪声的TUCK-2张量模型，该TUCK-2模型的标量形式为
其中f(n1,n2,l)和分别是张量和的典型元素。
根据TUCK-2分解特性，可得到以下三种紧凑形式：
三个紧凑模型与张量有如下关系：
可得另一个紧凑模型其表达式如下：
6.根据权利5要求所述的双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法，其特征在于，设计低复杂度的迭代拟合算法来实现信道矩阵的联合估计，包括：
本设计提出了一种低复杂度的迭代算法以拟合所构造的Tuck-2模型，从而联合估计出信道矩阵HiR和假设F(3)和F(4)为满行秩，分别用和对和进行后乘，可得如下两个Kronecker乘积的LS估计
所提的拟合算法步骤如下：
步骤(1)：计算两个Kronecker乘积和的LS估计；
步骤(2)：初始化且设it＝0；
步骤(3)：it＝it+1；
步骤(4)：对m＝1,...,M和n2＝1,...,N，计算如下：
步骤(5)：对mi＝1,...,Mi和n1＝1,...,N,计算如下：
步骤(6)：重复(3)到(5)直到收敛；
步骤(7)：消除尺度模糊。
在上述算法中，it表示迭代次数。由于该算法不需要在每次迭代时计算矩阵的伪逆，因此具有较低的计算复杂度，且不会出现收敛问题。在中高信噪比下，算法达到收敛需要的迭代次数通常小于10。
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