CN109450500A - 基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法:首先在基站的模拟预编码端采用M个开关器件连接N个天线形成天线阵列,控制开关器件的通断使得连通的天线阵列满足嵌套阵列结构,其中,嵌套阵列结构由一稠密均匀矩阵和一稀疏均匀矩阵按照设定规则排列组成;然后判断用户和天线的类型并建立用户与基站之间通信的模型;随后对基站接收的信号向量化,并构建优化问题重建天线阵列上接收到的虚拟域信号的协方差矩阵;并基于重建的协方差矩阵求解基站接收信号的入射角和多普勒频率,根据获得的入射角求解获取信道增益;最后根据求解得到的信道增益和入射角值恢复用户和基站通信的信道信息;本发明提升了用户和基站通信的信道信息估计精确率。

Description

基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法
技术领域
本发明属于毫米波通信技术领域,特别是涉及一种基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法。
背景技术
基于大规模多输入多输出(MIMO)天线阵列的毫米波通信是未来5G无线通信中的一个重要技术。由于硬件成本和空间的限制,射频端的数量要远远小于天线端的数量,使用混合模拟数字预编码技术可以有效克服这一缺点。目前大多数技术使用移相器作为模拟端的设计方案,但是,大量移相器的使用会大大增加模拟端的计算负责度和能量消耗,并且不适用于快时变的应用场景。基于开关的模拟端设计方案能够有效减小系统复杂性。
精确的信道估计是后续波束成形、预编码设计的关键。由于毫米波信道的稀疏特性,可以利用参数化信号模型来求解出信号的入射角和增益等信息,从而估计出信道信息,由于避免了大维矩阵的求逆问题,因此能够显著减小计算量。而现有方法大多采用网格划分来估计入射角,从而不可避免会带来估计误差。而这一误差难以随着网格数的增加而减小。因此,如何设计无需网格划分的信道估计方法是一个具有挑战性的问题。而在高速移动场景,多普勒频移效应的出现会进一步增加系统模型的复杂性,使得问题变得更加难以求解。
发明内容
本发明的主要目的在于提供了一种基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,该方法克服了高速移动场景中多普勒效应的不良影响,充分利用了嵌套阵列所提供的全部信息,在精确的波达方向估计的基础上实现了信道估计性能的提高,解决了现有技术中全数字预编码所带来的高硬件成本和高计算复杂度以及信道估计的精确度低的问题;具体技术方案如下:
一种基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,应用于用户与基站之间的毫米波通信,所述方法包括步骤:
S1、在基站的模拟预编码端采用M个开关器件连接N个天线形成天线阵列,控制所述开关器件的通断使得连通的所述天线阵列满足嵌套阵列结构;
S2、判断用户的所述天线阵列类型以及移动状态,若用户为单天线用户并作高速移动,且用户发送导频信号s=[1,...,1]给基站,则通过公式计算所述天线阵列接收到的信号XΩ,其中,gk,θk和fk分别表示用户和基站通信中第k条路径所对应的信道增益,入射角和多普勒频率,为所述天线阵列的导向矢量,(·)T表示转置操作,L为接收到的快拍数,NΩ为噪声矩阵;若用户为静止状态,则通过公式计算所述信号XΩ
S3、向量化所述信号XΩ,得到yΩ=vec(XΩ)=ΓΩy+eΩ,其中,vec(·)表示向量化操作,即把矩阵中的各列依次叠加形成一个新的向量,ΓΩ表示选择矩阵,它定义为式中,IL为维度为L×L的单位阵,WΩ为选择矩阵,y为所有天线阵列上接收到的虚拟域信号,eΩ=vec(NΩ)为向量化后的噪声;
S4、构建优化问题并求解所述优化问题重建出虚拟域信号y对应的协方差矩阵R,其中,||yΩ||2表示向量yΩ的2-范数,tr(RΩ)表示求取矩阵RΩ的迹,即矩阵RΩ对角线元素之和,保证了矩阵为半正定矩阵;
S5、基于所述协方差矩阵R采用二维多重信号分类方法求解所述信号XΩ的所述入射角θk和多普勒频率fk
S6、根据所述入射角θk求解所述信道增益其中,(·)+表示矩阵的伪逆,BΩ=[bΩ1,...,bΩK],且
S7、根据S5和S6求解得到的所述信道增益和入射角θk恢复用户与所述天线阵列通信时的信道信息
进一步的,所述嵌套阵列由一个稠密均匀矩阵和一稀疏均匀矩阵按预设规则排列得到,其中,所述稠密均匀矩阵包含N1个间距为的天线阵元,所述稀疏均匀矩阵包含N2个间距为的天线阵元;所述预设规则为:将所述稀疏均匀矩阵以的间距平行置于所述稠密均匀阵列之后。
进一步的,所述嵌套阵列可为互质阵列、最小冗余阵列,其中,所述最小冗余阵列由M个阵元组成,且所述最小冗余阵列的阵元索引值为Ω={Ω1,...,ΩM},且所述最小冗余阵列对应的合成阵列为D={m1-m2+1:m1,m2∈Ω,m1≥m2}。
进一步的,所述最小冗余阵列的定义满足条件D={1,2,...,N},其中,N≥M。
进一步的,步骤S2中,若用户为静止状态下的用户,则υ(f)=[1,...,1]T
进一步的,所述选择矩阵WΩ中的第m行除了Ωm位置处为1,其余位置全为零。
进一步的,在步骤S5中还包括步骤:画出空间谱pMUSIC(θ,f),其中,且在公式中,aΩ(θ)=[1,ej π1sinθ,...,ejπ(N-1)sinθ]T,En表示重建出来的协方差矩阵的噪声子空间,θ,f为假定的入射角和多普勒频率。
本发明的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,方法通过采用开关器件来控制天线阵列通断实现模拟预编码端的矩阵设计,然后在用户和基站之间建立通信模型,计算基站接收到用户发送的信号并对所述信号向量化;随后构建优化问题获取天线阵列接收到虚拟域信号的协方差矩阵,并根据获得的协方差矩阵获得用户和基站通信过程中信号的入射角和多普勒频率;最后根据入射角求得信道增益,并基于信道增益和入射角获得对基站和用于通信的信道信息的精确估计;与现有技术相比,本发明的有益效果为:
(1)本发明通过开关选择来架构模拟端预编码设计矩阵,大大降低了硬件成本与计算复杂度;
(2)本发明在角度估计的过程中无需划分网格,避免了传统方法由于划分网格所带来的诸如高计算量、网格偏差等缺点;为精确信道估计提供了理论基础;
(3)本发明不仅可以估计静止用户,还可以对运动用户的信道实现估计,具有更加广泛的应用场景。
附图说明
图1为本发明实施例中所述基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法的总流程图示意;
图2为本发明实施例中所述基站接收端系统的组成框图示意;
图3为本发明实施例中所述嵌套阵列的结构示意图;
图4为使用本发明所述基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法得到的信号入射角和多普勒频率估计结果示意图;
图5为使用本发明所述基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法与使用真实信道信息得到的频谱效率对比结果示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
结合图1、图2和图3,在本发明实施例中,提供了一种基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,应用于用户与基站之间的毫米波通信,参阅图1,所述方法包括步骤:
首先,在基站的模拟预编码端采用M个开关器件连接N个天线形成天线阵列,参阅图2,这样可以通过控制开关器件的通断来使得连通的天线阵列满足嵌套阵列结构;其中,在具体实施例中,嵌套阵列由一个稠密均匀矩阵和一个稀疏均匀矩阵构成,具体可参阅图3,稠密均匀矩阵包含N1个间距为的天线阵元,稀疏均匀矩阵包含N2个间距为的天线阵元;并且将稀疏均匀矩阵以的间距平行置于稠密均匀阵列之后,从而形成嵌套阵列结构。
优选的,在本发明中,嵌套阵列可为互质阵列、最小冗余阵列等,具体可根据实际情况进行设定,本发明在此并不进行限制和固定;且为了满足本发明基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法的实现,本发明采用的最小冗余阵列必须要由M个阵元组成,且阵元索引值为Ω={Ω1,...,ΩM},保证最小冗余阵列对应的合成阵列为D={m1-m2+1:m1,m2∈Ω,m1≥m2};同时,最小冗余阵列的定义满足条件D={1,2,...,N},N≥M。
随后,假设用户发送导频信号s=[1,...,1]给基站,并判断用户的天线阵列类型以及移动状态,具体过程为:若用户为单天线用户并作高速移动,则通过公式计算天线阵列接收到的信号XΩ,其中,gk,θk和fk分别表示用户和基站通信中第k条路径所对应的信道增益,入射角和多普勒频率,为天线阵列的导向矢量,(·)T表示转置操作,L为接收到的快拍数,NΩ为噪声矩阵;若用户为静止状态,则可有得到用户在此状态下有υ(f)=[1,...,1]T,则可将公式简化为实现对基站接收用户信号XΩ的计算。
在获取基站接收到的用户信号模型公式后,向量化所述信号XΩ的模型公式得到对应向量化的表达式yΩ=vec(XΩ)=ΓΩy+eΩ,其中,vec(·)表示向量化操作,即把矩阵中的各列依次叠加形成一个新的向量,ΓΩ表示选择矩阵,它定义为式中,IL为维度为L×L的单位阵,WΩ为选择矩阵,且选择矩阵WΩ中的第m行除了Ωm位置处为1,其余位置全为零;y为所有天线阵列上接收到的虚拟域信号,eΩ=vec(NΩ)为向量化后的噪声。
然后,构建优化问题随后基于构建的优化问题重建出虚拟域信号y对应的协方差矩阵R,其中,||yΩ||2表示向量yΩ的2-范数,tr(RΩ)表示求取矩阵RΩ的迹,即矩阵RΩ对角线元素之和,保证了矩阵为半正定矩阵;具体的,并采用CVX工具箱、SeDumi工具箱或者梯度下降法等方法求解优化问题,从而重建出天线阵列接收到的虚拟域信号y对应的协方差矩阵R。
紧接着,本发明的方法采用二维多重信号分类方法、二维旋转不变子空间方法、二维求根多重信号分类方法、二维范德蒙德矩阵分解方法等方法基于获取的协方差矩阵R求解信号XΩ的入射角θk和多普勒频率fk;例如,若采用二维多重信号分类方法求解入射角θk和多普勒频率fk,则需先根据公式画出空间谱pMUSIC(θ,f),其中,aΩ(θ)=[1,ejπ1sinθ,...,ejπ(N-1)sinθ]T,En表示重建出来的协方差矩阵的噪声子空间,θ,f为假定的入射角和多普勒频率;然后通过谱峰搜索寻找空间谱pMUSIC(θ,f)的峰值,将这些峰值按照从大到小的顺序排列;最后取前K个峰值所对应的θ,f,即可得到入射角θk和多普勒频率fk的估计结果值;在获得入射角θk的估计结果值后,在基于入射角θk求解信道增益的估计结果值,具体的,通过公式其中,(·)+表示矩阵的伪逆,BΩ=[bΩ1,...,bΩK],且
最后,根据上述求解得到的信道增益和入射角θk的估计结果值根据公式恢复用户与天线阵列通信过程中的具体信道信息,实现对信道信息的精确估算。
实施例二
下面结合具体的实验仿真实例对本发明的效果做进一步的描述。
仿真实例1:假设一个由32阵元的均匀天线阵列和11条射频链路组成的基站,估计一个单天线用户的上行信道,信道路径数为7;并且入射角和归一化多普勒频移分别为[-30°,30°]和[0.1,0.7];由于用户在作高速移动,基站采集5个快拍去作入射角和归一化多普勒频移的联合估计。
参阅图4,从中可以看出,本发明所提方法能够有效实现对7条路径的入射角和归一化多普勒频移实现正确估计。
仿真实例2:一个由32阵元的均匀天线阵列和11条射频链路组成的基站,信道路径数为7,采样快拍数为3;并将本发明所提方法与利用完美信道信息得到的频谱效率结果相比较;具体可参阅图5,图中为各方法的频谱效率随信噪比的变化情况趋势图;从中可知,本发明所提方法的频谱效率随着信噪比的增加而增加,且在信噪比大于5dB时能够达到与使用完美信道信息类似的性能,体现出了本发明所提方法良好的信道估计能力;其中,完美信道信息是指基站端已知了真实的入射角和归一化多普勒频移信息。
本发明的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,方法通过采用开关器件来控制天线阵列通断实现模拟预编码端的矩阵设计,然后在用户和基站之间建立通信模型,计算基站接收到用户发送的信号并对所述信号向量化;随后构建优化问题获取天线阵列接收到虚拟域信号的协方差矩阵,并根据获得的协方差矩阵获得用户和基站通信过程中信号的入射角和多普勒频率;最后根据入射角求得信道增益,并基于信道增益和入射角获得对基站和用于通信的信道信息的精确估计;本发明所提方法能够充分利用嵌套阵列所接收信号的全部信息,实现对信道状态信息的获取;同时,由于避免了网格划分,因此能够获得更高的估计精度;并且由于本发明使用开关等器件来构架模拟端预编码系统,因此相比于使用移相器,本发明所提方法能够降低硬件成本和系统复杂性。
以上仅为本发明的较佳实施例,但并不限制本发明的专利范围,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来而言,其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构,直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理在本发明专利保护范围之内。

Claims (7)

1.基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,应用于用户与基站之间的毫米波通信,其特征在于,所述方法包括步骤:
S1、在基站的模拟预编码端采用M个开关器件连接N个天线形成天线阵列,控制所述开关器件的通断使得连通的所述天线阵列满足嵌套阵列结构;
S2、判断用户的所述天线阵列类型以及移动状态,若用户为单天线用户并作高速移动,且用户发送导频信号s=[1,...,1]给基站,则通过公式计算所述天线阵列接收到的信号XΩ,其中,gk,θk和fk分别表示用户和基站通信中第k条路径所对应的信道增益,入射角和多普勒频率,为所述天线阵列的导向矢量,(·)T表示转置操作,L为接收到的快拍数,NΩ为噪声矩阵;若用户为静止状态,则通过公式计算所述信号XΩ
S3、向量化所述信号XΩ,得到yΩ=vec(XΩ)=ΓΩy+eΩ,其中,vec(·)表示向量化操作,即把矩阵中的各列依次叠加形成一个新的向量,ΓΩ表示选择矩阵,它定义为式中,IL为维度为L×L的单位阵,WΩ为选择矩阵,y为所有天线阵列上接收到的虚拟域信号,eΩ=vec(NΩ)为向量化后的噪声;
S4、构建优化问题并求解所述优化问题重建出虚拟域信号y对应的协方差矩阵R,其中,||yΩ||2表示向量yΩ的2-范数,tr(RΩ)表示求取矩阵RΩ的迹,即矩阵RΩ对角线元素之和,保证了矩阵为半正定矩阵;
S5、基于所述协方差矩阵R采用二维多重信号分类方法求解所述信号XΩ的所述入射角θk和多普勒频率fk
S6、根据所述入射角θk求解所述信道增益其中,(·)+表示矩阵的伪逆,BΩ=[bΩ1,...,bΩK],且
S7、根据S5和S6求解得到的所述信道增益和入射角θk恢复用户与所述天线阵列通信时的信道信息
2.根据权利要求1所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,所述嵌套阵列由一个稠密均匀矩阵和一稀疏均匀矩阵按预设规则排列得到,其中,所述稠密均匀矩阵包含N1个间距为的天线阵元,所述稀疏均匀矩阵包含N2个间距为的天线阵元;所述预设规则为:将所述稀疏均匀矩阵以的间距平行置于所述稠密均匀阵列之后。
3.根据权利要求2所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,所述嵌套阵列可为互质阵列、最小冗余阵列,其中,所述最小冗余阵列由M个阵元组成,且所述最小冗余阵列的阵元索引值为Ω={Ω1,...,ΩM},且所述最小冗余阵列对应的合成阵列为D={m1-m2+1:m1,m2∈Ω,m1≥m2}。
4.根据权利要求3所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,所述最小冗余阵列的定义满足条件D={1,2,...,N},其中,N≥M。
5.根据权利要求1所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,步骤S2中,若用户为静止状态下的用户,则υ(f)=[1,...,1]T
6.根据权利要求1所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,所述选择矩阵WΩ中的第m行除了Ωm位置处为1,其余位置全为零。
7.根据权利要求1所述的基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法,其特征在于,在步骤S5中还包括步骤:画出空间谱pMUSIC(θ,f),其中,且在公式中,aΩ(θ)=[1,ej π1sinθ,...,ejπ(N-1)sinθ]T,En表示重建出来的协方差矩阵的噪声子空间,θ,f为假定的入射角和多普勒频率。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020244368A1 (zh) * 2019-06-06 2020-12-10 华为技术有限公司 一种信道测量方法和通信装置
CN114401171A (zh) * 2022-01-07 2022-04-26 南京邮电大学 一种基于互质阵列的非对称大规模mimo信道估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHUN-LIN LIU AND P. P. VAIDYANATHAN: "Coprime arrays and samplers for space-time adaptive processing", 《2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING》 *
XIAOHUAN WU ET AL: "Joint Doppler and Channel Estimation with Nested Arrays for Millimeter Wave Communications", 《ARXIV:1808.09676V1CS.IT》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020244368A1 (zh) * 2019-06-06 2020-12-10 华为技术有限公司 一种信道测量方法和通信装置
CN114401171A (zh) * 2022-01-07 2022-04-26 南京邮电大学 一种基于互质阵列的非对称大规模mimo信道估计方法
CN114401171B (zh) * 2022-01-07 2023-07-14 南京邮电大学 一种基于互质阵列的非对称大规模mimo信道估计方法

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