CN109510672B - 一种时变信道参数估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了提出了一种时变信道参数估计方法，包括以下步骤：步骤1：接收端采集多天线上接收到的信号；步骤2：构造正交子空间投影矩阵；步骤3：利用正交子空间投影矩阵，将接收信号投影到相互正交的子空间上；步骤4：在每个正交子空间内进行信道估计，得到每个正交子空间内的信道估计参数；步骤5：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿；步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，得到最终信道估计结果。本发明的基于正交子空间投影的时变信道估计方法可获得更小的信道估计均方误差，提升了性能。

Description

一种时变信道参数估计方法
技术领域
本发明属于多天线环境下接收领域，具体涉及种基于正交子空间投影的时变信道参数估计方法。
背景技术
随着高速铁路的发展，人们出行越来越方便快捷。目前，铁路建设目标之一为80％以上的大城市都能被高速铁路网所覆盖，将北京到大部分省会城市之间的乘车时间控制在2-8小时之内。这也就意味着，在这个快节奏的社会里，人们将更愿意选择高铁出行。但随着中国进入4G时代，铁路用户对通信的需求日益增加。现今高速铁路所使用的窄带通信系统GSM-R(GSM for Railways)已不能满足用户的宽带通信需求，如视频通话、电话会议、直播等。因此，如何优化高速铁路的无线通信系统，满足客户旅途中的通信体验，成为业内广泛关注的问题。
在OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统中，带宽划分为很多频域重叠非频率选择性子信道，对应的载波成为子载波。各个子信道经过调制之后，组成一个多路复用信号。然后在时域上对该信号进行截断，相当于在频域上与sinc函数卷积。由于sinc函数在周围的频载点值为零，使得该系统的子载波之间是正交的，相互独立，互不干扰，这种并行传输的特征使得OFDM的传输速率得到极大提升。并且由于OFDM符号时域长度远大于多径实验扩展，OFDM具有很好的抗符号间干扰特性，同时具有接收机复杂度低、带宽分配灵活、方便与多种技术结合等优点，因此在无线通信中，OFDM技术是一种广泛使用的宽带空口传输技术，并且是第四代移动通信技术的物理层核心模块。
信道估计是OFDM系统信道均衡、检测、和解码的基础，信道估计性能的好坏直接影响着接收机能否根据当前信道的频域响应来准确地恢复出发射端的发送信号，是衡量OFDM系统性能优劣的主要标准。随着高铁技术的快速发展，快时变环境下的OFDM系统信道估计技术也面临了新的巨大挑战。由于接收端和发送端的相对高速移动，导致多径增益在一个OFDM符号周期内快速变化，信道变为快时变信道。同时，在快时变环境下，多普勒频移增大，破坏了子载波间的正交性，引起子载波间干扰(Inter-Carrier Interference,ICI)，使得OFDM系统性能恶化，降低信道估计精度。因此，需要找到合适的信道估计参数算法，更加准确地恢复出发射信号。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出了一种时变信道参数估计方法。本发明的基于正交子空间投影的时变信道估计方法可获得更小的信道估计均方误差，提升了性能。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种时变信道参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：接收端采集多天线上接收到的信号；
步骤2：根据接收到的信号构造正交子空间投影矩阵；
步骤3：利用正交子空间投影矩阵，将接收到的信号投影到相互正交的子空间上；
步骤4：在每个正交子空间内进行信道估计，得到每个正交子空间内的信道冲激响应估计值；
步骤5：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿；
步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，得到最终信道估计结果。
进一步的，所述步骤1还包括：接收端采集排列成均匀圆阵的(UCA：UniformCircleArray)的多天线上接收到的信号，接收信号可以表示为：
Figure GDA0001959655920000031
式中，αl为第l条径的散射系数，al为第l条径的接收阵列响应矩阵，fd为多普勒频率，Ts为样本周期，θl为接收信号入射方向与水平方向的夹角，
Figure GDA0001959655920000032
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z(n)为高斯白噪声。
进一步的，所述步骤2还包括：构造正交子空间投影矩阵，首先定义空间滤波器矩阵，
Figure GDA0001959655920000033
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，nr为正交子空间个数，即接收天线数，ω为载波角频率，r为UCA的半径，c为光速，
Figure GDA0001959655920000034
为接收信号与垂直方向的夹角。接着定义正交子空间投影矩阵，即，
Figure GDA0001959655920000035
式中，
Figure GDA0001959655920000036
为第k个空间滤波器矩阵。
进一步的，所述步骤3还包括：利用正交子空间投影矩阵将接收信号投影到相互正交子空间内，可以得到投影到正交子空间上的接收信号，
Figure GDA0001959655920000041
式中，
Figure GDA0001959655920000042
为正交子空间投影矩阵
Figure GDA0001959655920000043
的转置矩阵，y(n)为接收端采集到的多天线上接收的信号。
进一步的，所述步骤4还包括：在每个正交子空间内进行信道估计，首先采用基扩展模型(BEM：Basis Expansion Models),那么第k个正交子空间的接收信号可以表示为：
Figure GDA0001959655920000044
其中Q为BEM的阶数，δq(n)为BEM基函数，
Figure GDA0001959655920000045
为待估计的BEM系数，
Figure GDA0001959655920000046
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z'(n)为正交子空间中的高斯白噪声。通过利用BEM，将大大减少高速移动环境下的信道待估计参数的数量，将估计大量的信道参数转化为对少量的BEM系数进行估计，大大降低算法的复杂度。
进一步的，所述步骤3还包括将投影到每个正交子空间的接收信号表示成矩阵形式，即，
Figure GDA0001959655920000047
式中，z'为高斯白噪声矩阵，Β为Βq和
Figure GDA0001959655920000048
组成的增广矩阵，即
Figure GDA0001959655920000049
其中，
Βq＝diag[δq(0)δq(1)δq(Nc-1)]，
式中，Βq为由δq(n)组成的对角矩阵，δq(n)为BEM基函数；
Figure GDA0001959655920000051
式中，
Figure GDA0001959655920000052
为由
Figure GDA0001959655920000053
圆周移位组成的L列矩阵，
Figure GDA0001959655920000054
为时域发送信号；
Figure GDA0001959655920000055
式中，
Figure GDA0001959655920000056
为矩阵
Figure GDA0001959655920000057
的转置，
Figure GDA0001959655920000058
Figure GDA0001959655920000059
为待估计的BEM系数。
采用最小二乘法(Least Squares,LS)对BEM系数进行估计，即，
Figure GDA00019596559200000510
式中，
Figure GDA00019596559200000511
为第k个正交子空间中的BEM系数估计值，Β+为Β的伪逆矩阵，
Figure GDA00019596559200000512
为第k个正交子空间的接收信号。
那么，可以得到每个正交子空间的信道冲激响应估计值，即，
Figure GDA00019596559200000513
其中，
Figure GDA00019596559200000514
为第k个正交子空间中的BEM系数估计值
Figure GDA00019596559200000515
的转置矩阵，
Figure GDA00019596559200000516
为BEM基函数。
进一步的，所述步骤5还包括：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿，首先多普勒补偿矩阵可以表示为；
Figure GDA0001959655920000061
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，fd为多普勒频率，Ts为样本周期。
然后对每个正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿，每个子空间内补偿后的信道冲激响应值为：
Figure GDA0001959655920000062
其中
Figure GDA0001959655920000068
为两个矩阵对应元素相乘(Hadamard product)，即两个矩阵对应元素相乘，
Figure GDA0001959655920000063
为第k个正交子空间的信道冲激响应估计值，
Figure GDA0001959655920000064
为第k个正交子空间的多普勒补偿矩阵。
进一步的，步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，定义一个大小为nr×1的合并矩阵，即
Figure GDA0001959655920000065
将各个子空间中的信道冲激响应进行合并，得到最终的信道冲激响应估计值，即
Figure GDA0001959655920000066
式中，
Figure GDA0001959655920000067
为第k个子空间内补偿后的信道冲激响应估计值，Ρ为合并矩阵。
由于采用上述技术方案，本发明的有益效果为：本发明利用正交子空间投影进行信道估计，对子空间中的投影接收信号进行估计，减小了多普勒频移，从而有效的抑制了载波间干扰，提升了系统误码率和均方误差性能。
附图说明
图1是本发明提供的一种时变信道参数估计方法流程图。
具体实施方案
下面结合附图对本发明优选实施例作详细说明。
步骤1：接收端采集排列成UCA(Uniform Circle Array)的多天线上接收到的信号，接收信号可以表示为
Figure GDA0001959655920000071
式中，αl为第l条径的散射系数，al为第l条径的接收阵列响应矩阵，fd为多普勒频率，Ts为样本周期，θl为接收信号入射方向与水平方向的夹角，
Figure GDA0001959655920000072
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z(n)为高斯白噪声。
步骤2：构造正交子空间投影矩阵，首先定义空间滤波器矩阵，
Figure GDA0001959655920000073
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，nr为正交子空间个数，即接收天线数，ω为载波角频率，r为UCA的半径，c为光速，
Figure GDA0001959655920000074
为接收信号与垂直方向的夹角。接着定义正交子空间投影矩阵，即，
Figure GDA0001959655920000075
式中，
Figure GDA0001959655920000081
为第k个空间滤波器矩阵。
步骤3：利用正交子空间投影矩阵将接收信号投影到相互正交子空间内，可以得到投影到正交子空间上的接收信号：
Figure GDA0001959655920000082
步骤4：在每个正交子空间内进行信道估计，首先采用BEM(BasisExpansionModels),那么第k个正交子空间的接收信号可以表示为：
Figure GDA0001959655920000083
其中Q为BEM的阶数，δq(n)为BEM基函数，
Figure GDA0001959655920000084
为待估计的BEM系数，
Figure GDA0001959655920000085
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z'(n)为正交子空间中的高斯白噪声。通过利用BEM，将大大减少高速移动环境下的信道待估计参数的数量，将估计大量的信道参数转化为对少量的BEM系数进行估计，大大降低算法的复杂度。
将投影到每个正交子空间的接收信号表示成矩阵形式，即，
Figure GDA0001959655920000086
式中，z'为高斯白噪声矩阵，Β为Βq和
Figure GDA0001959655920000087
组成的增广矩阵，即
Figure GDA0001959655920000088
其中，
Βq＝diag[δq(0)δq(1)δq(Nc-1)]，
式中，Βq为由δq(n)组成的对角矩阵，δq(n)为BEM基函数；
Figure GDA0001959655920000091
式中，
Figure GDA0001959655920000092
为由
Figure GDA0001959655920000093
圆周移位组成的L列矩阵，
Figure GDA0001959655920000094
为时域发送信号；
Figure GDA0001959655920000095
式中，
Figure GDA0001959655920000096
为矩阵
Figure GDA0001959655920000097
的转置，
Figure GDA0001959655920000098
Figure GDA0001959655920000099
为待估计的BEM系数。
采用最小二乘法(Least Squares,LS)对BEM系数进行估计，即，
Figure GDA00019596559200000910
式中，
Figure GDA00019596559200000911
为第k个正交子空间中的BEM系数估计值，Β+为Β的伪逆矩阵，
Figure GDA00019596559200000912
为第k个正交子空间的接收信号。
那么，可以得到每个正交子空间的信道冲激响应估计值，即，
Figure GDA00019596559200000913
其中，
Figure GDA00019596559200000914
为第k个正交子空间中的BEM系数估计值
Figure GDA00019596559200000915
的转置矩阵，
Figure GDA00019596559200000916
为BEM基函数。
步骤5：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿。首先多普勒补偿矩阵可以表示为，
Figure GDA0001959655920000101
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，fd为多普勒频率，Ts为样本周期。
然后对每个正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿，那么每个子空间内补偿后的信道冲激响应值为，
Figure GDA0001959655920000102
其中
Figure GDA0001959655920000108
为Hadamard product，即两个矩阵对应元素相乘，
Figure GDA0001959655920000103
为第k个正交子空间的信道冲激响应估计值，
Figure GDA0001959655920000104
为第k个正交子空间的多普勒补偿矩阵。
步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，定义一个大小为nr×1的合并矩阵，即，
Figure GDA0001959655920000105
将各个子空间中的信道冲激响应进行合并，得到最终的信道冲激响应估计值，即，
Figure GDA0001959655920000106
式中，
Figure GDA0001959655920000107
为第k个子空间内补偿后的信道冲激响应估计值，Ρ为合并矩阵。
以上对本发明的优选实施例及原理进行了详细说明，对本领域的普通技术人员而言，依据本发明提供的思想，在具体实施方式上会有改变之处，而这些改变也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种时变信道参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：接收端采集多天线上接收到的信号；
步骤2：根据接收到的信号构造正交子空间投影矩阵；
步骤3：利用正交子空间投影矩阵，将接收到的信号投影到相互正交的子空间上；
步骤4：在每个正交子空间内进行信道估计，得到每个正交子空间内的信道冲激响应估计值；
步骤5：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿；
步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，得到最终信道估计结果；
所述步骤1还包括：接收端采集排列成均匀圆阵的多天线上接收到的信号，接收信号表示为：
Figure FDA0002745710500000011
式中，αl为第l条径的散射系数，al为第l条径的接收阵列响应矩阵，fd为多普勒频率，Ts为样本周期，θl为接收信号入射方向与水平方向的夹角，
Figure FDA0002745710500000012
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z(n)为高斯白噪声。
2.根据权利要求1所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，所述步骤2还包括：构造正交子空间投影矩阵，首先定义空间滤波器矩阵，
Figure FDA0002745710500000021
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，nr为正交子空间个数，即接收天线数，ω为载波角频率，r为均匀圆阵的半径，c为光速，
Figure FDA0002745710500000022
为接收信号与垂直方向的夹角；接着定义正交子空间投影矩阵，即，
Figure FDA0002745710500000023
式中，
Figure FDA0002745710500000024
为第k个空间滤波器矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，所述步骤3还包括：利用正交子空间投影矩阵将接收信号投影到相互正交子空间内，可以得到投影到正交子空间上的接收信号，
Figure FDA0002745710500000025
式中，
Figure FDA0002745710500000026
为正交子空间投影矩阵Ur的转置矩阵，y(n)为接收端采集到的多天线上接收的信号。
4.根据权利要求1所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，所述步骤4还包括：在每个正交子空间内进行信道估计，首先采用基扩展模型,那么第k个正交子空间的接收信号可以表示为：
Figure FDA0002745710500000027
其中，Q为基扩展模型的阶数，δq(n)为基扩展模型基函数，
Figure FDA0002745710500000028
为待估计的基扩展模型系数，
Figure FDA0002745710500000031
为时域发送信号，dl为第l条径的相关时延，z'(n)为正交子空间中的高斯白噪声。
5.根据权利要求1或3所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，所述步骤3还包括将投影到每个正交子空间的接收信号表示成矩阵形式，即，
Figure FDA0002745710500000032
式中，z'为高斯白噪声矩阵，Β为Βq和
Figure FDA0002745710500000033
组成的增广矩阵，即，
Figure FDA0002745710500000034
其中，
Βq＝diag[δq(0) δq(1) … δq(Nc-1)]，
式中，Βq为由δq(n)组成的对角矩阵，δq(n)为基扩展模型基函数；
Figure FDA0002745710500000035
式中，
Figure FDA0002745710500000036
为由
Figure FDA0002745710500000037
圆周移位组成的L列矩阵，
Figure FDA0002745710500000038
为时域发送信号；
Figure FDA0002745710500000039
式中，
Figure FDA00027457105000000310
为矩阵
Figure FDA00027457105000000311
的转置，
Figure FDA00027457105000000312
Figure FDA00027457105000000313
为待估计的基扩展模型系数；
采用最小二乘法对基扩展模型系数进行估计，即，
Figure FDA00027457105000000314
式中，
Figure FDA0002745710500000041
为第k个正交子空间中的基扩展模型系数估计值，Β+为Β的伪逆矩阵，
Figure FDA0002745710500000042
为第k个正交子空间的接收信号；
那么，可以得到每个正交子空间的信道冲激响应估计值，即，
Figure FDA0002745710500000043
其中，
Figure FDA0002745710500000044
为第k个正交子空间中的基扩展模型系数估计值
Figure FDA0002745710500000045
的转置矩阵，
Figure FDA0002745710500000046
Figure FDA0002745710500000047
为基扩展模型的基函数。
6.根据权利要求1所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，所述步骤5还包括：对正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿，首先多普勒补偿矩阵可以表示为；
Figure FDA0002745710500000048
式中，βk为第k个正交子空间的平均角度，fd为多普勒频率，Ts为样本周期；
然后对每个正交子空间内的信道冲激响应估计值进行多普勒补偿，每个子空间内补偿后的信道冲激响应估计值为：
Figure FDA0002745710500000049
其中
Figure FDA00027457105000000410
为两个矩阵对应元素相乘，
Figure FDA00027457105000000411
为第k个正交子空间的信道冲激响应估计值，
Figure FDA00027457105000000412
为第k个正交子空间的多普勒补偿矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种时变信道参数估计方法，其特征在于，步骤6：将正交子空间中的信道冲激响应估计值进行合并，定义一个大小为nr×1的合并矩阵，即
Figure FDA0002745710500000051
将各个子空间中的信道冲激响应进行合并，得到最终的信道冲激响应估计值，即，
Figure FDA0002745710500000052
式中，
Figure FDA0002745710500000053
为第k个子空间内补偿后的信道冲激响应估计值，P为合并矩阵。
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