CN109691045A - 基于压缩感测的高效稀疏信道估计 - Google Patents
基于压缩感测的高效稀疏信道估计 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种信道估计的方法，包括：‑在具有多个接收天线的接收器处从具有多个发射天线的发射器接收测量结果；特征在于：方法包括：‑基于接收测量结果第一确定至少一组离开角，各离开角关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径；‑基于所确定的一组离开角第二确定多组至少一个参数，各组至少一个参数关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的路径。
Description
技术领域
本发明涉及基于压缩感测的信道估计，具体地涉及预期信道矩阵是稀疏的情况。
背景技术
使用从30吉赫兹(GHz)到300GHz的载波频率的毫米波(mmWave)无线通信被预期为是例如用于将来5G蜂窝系统的关键特征。使用这种高频的主要益处是用于更高数据速率的更大频谱的可用性。
发明内容
技术问题
毫米波传播特别以自由空间中的高路径损耗、穿过建筑物材料的高穿透损耗、弱衍射以及堵塞的脆弱性为特征。因此，必须在发射侧和接收侧这两者处使用方向性非常自适应的天线阵列来补偿传播损害并支持几百米距离的蜂窝覆盖范围。
方向性阵列通常使用非常大量的比如数十至几百个天线元件来构建。
除了高方向性增益之外，大天线阵列的使用还增强空间复用，因为可以实现较窄的波束。
方向性增益和空间复用可以分别由在发射侧和接收侧处的波束形成预编码器和组合器的精心设计来实现。该设计依赖在系统上可用的信道状态信息(CSI)的量，该CSI可以由如下面详细说明的信道估计方法来获得。
比如，在具有多输入/多输出(MIMO)的窄带平坦衰落信道中，系统通常可以被建模为：
y＝Hx+n
其中，x和y分别是发射向量和接收向量，n是噪声向量，并且H是信道矩阵，该矩阵的尺寸等于发射天线的数量与接收天线的数量之间的乘积。通常，矩阵H具有信道转换的特征，并且H的各分量Hij表示从第j个发射天线到第i个接收天线的信道增益。凭借信道估计方法，通常尝试在特定基础上(比如，在角域中)估计矩阵H或H的表达。
通常，信道估计可以通过发射接收器已知的、还被称为导频信号的训练信号来进行。然后，在接收器处，通过使用组合器在接收天线处处理信号来获得用于信道估计的测量结果。所发射导频信号的数量在传统上等于发射天线的数量。在发射天线的数量非常大时，如在以上提及的应用中，训练开销可能变得过高，因为将需要大比例的可用资源。
信道通常被建模为传播路径的贡献。在窄带通信中，路径由四个参数来描述：离开角(AOD)方位角和仰角、到达角(AOA)方位角和仰角、振幅以及相位。在毫米波传播中，许多路径被大量衰减，并且预期具有显著增益的路径的数量与信道矩阵的尺寸相比小。因此且由于天线阵列的高方向性，预期信道矩阵当在角域中表达时是稀疏的。
如果矩阵或向量与其尺寸相比仅具有一些非零项，则它可以被称为“稀疏”。
用于彻底减少所发射导频信号的所需数量的多个解决方案利用信道稀疏性。这些解决方案比如使用压缩感测(CS)算法来实施。
一些工作已经提出用于基于CS算法的稀疏信道估计的解决方案，并且其适合于多用户通信。一般地，这些解决方案实施贪婪追踪算法，诸如正交匹配追踪(OMP)。这些算法以迭代方式来处理。在每次迭代，识别对信道有贡献的新路径，并且估计其振幅和相位。识别包括对AOD和AOA的同时恢复。迭代被一直处理直到满足停止准则。
这些解决方案有缺陷。用于识别一个路径的计算复杂性阶数实际上与发射器和接收器处的天线的数量的乘积成比例。凭借在发射器和接收器这两者处的数十至数百天线，对于实际和快速实施方案而言，复杂性变得非常高。
由此，需要降低了计算复杂性的高效估计稀疏信道的方法。
技术方案
本发明涉及一种信道估计的方法，该方法包括：在具有多个接收天线的接收器处从具有多个发射天线的发射器接收测量结果。更具体地，方法包括：
基于所接收的测量结果第一确定至少一组第一角度，各第一角度关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
-基于所确定的该一组第一角度第二确定多组至少一个参数，各组至少一个参数关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的路径。
以上的“信道估计”指的是确定发射器与接收器之间的一组可能信号传播路径，或以等效的方式以特定基础(比如在角域中)估计信道矩阵的任意表示。
“可能传播路径”指定具有显著增益的路径。比如，在角域中执行处理的高方向性系统中，仅一些路径具有显著增益。
由此，第一确定步骤可以包括确定与可能传播路径对应的第一角度，注意可能存在共享同一第一角度的多个路径。因此，所述传播路径可以通过计算其他参数在前述的第二确定期间来识别。根据本发明的总体方案，表征传播路径的不同参数被连续估计，而不是同时估计。该特征降低了用于确定路径的算法的计算复杂性，由此降低了整个信道估计过程的全局复杂性。
在实施方式中，在第一确定步骤期间确定的角度可以是离开角。在该实施方式中，第二确定可以包括对于在第一确定期间确定的每个离开角计算关联到可能传播路径的到达角。由此，可以确定关联到一对角(一个离开角和一个到达角)的路径的相位或振幅。
换言之，在第一确定期间识别AOA。然后，通过计算传播路径的AOA在第二确定期间识别传播路径，注意可能存在共享同一AOD但具有不同AOA的多个路径。由此，对于给定AOD，可以在找到AOA之后在第二确定期间进行对路径的相位和振幅的估计。
凭借这种方法，第一确定的复杂性与发射天线的数量成比例，并且第二确定的复杂性与接收天线的数量成比例。解决方案的整体复杂性等于这两个确定步骤的复杂性之和。由此，复杂性不再是像现有解决方案那样发射和接收处的天线的数量的乘积。
在接收器具有至少一个组合器的实施方式中，第一确定包括基于以下算式估计一组至少一个信道向量，各信道向量ha,j与接收器的至少一个组合器当中的一个组合器有关：
其中，
P是用从发射器发射的一组信号获得的矩阵；
P*指示矩阵P的共轭转置矩阵；
yj是在当前组合器处可用的测量结果的向量；
Dt是与发射天线有关的矩阵；
n是测量结果噪声向量；
并且指示信道向量ha,j的共轭转置向量。
“组合器”指的是在输出中传送在接收天线处接收的信号的组合(比如，线性组合)的装置。
Dt比如可以与发射天线的几何结构有关。其还可以考虑天线增益和辐射模式。
从发射器发射到接收器的信号可以从接收器知道。这样，如果还已知矩阵Dt，则可以基于组合器的所接收测量结果来估计关联到该组合器的向量ha,j。
对于多个组合器，在角域中表达的信道向量共享非零项的同一支持，或换言之针对信道路径存在相同AOD。这是由于以下事实：构成这些信道的物理传播路径是相同的。
在该步骤结束时，关联到不同组合器的矩阵ha,j的估计(其中，j是总数个组合器中的组合器的索引)可用。
由此，第二确定可以包括：
-基于所估计的一组至少一个信道向量的非零项计算一组向量；
-对于来自所计算的一组向量的各计算向量vq，基于以下算式计算用角坐标表达的信道矩阵ha的列ha,q：
vq＝Q*DrHa，q+nq
其中，
Q是与至少一个组合器有关的矩阵；
Q*指示矩阵Q的共轭转置矩阵；
Dr是与接收器有关的矩阵；
并且nq是估计噪声向量。
Dr可以是与接收器的几何结构有关的矩阵。它还可以考虑天线增益和辐射模式。
在实施方式中，如果指示ha,j的第q个非零项，则向量vq(q∈{1，2，...，k}，其中，k是所估计的向量的非零项的数量)可以被定义为：
其中，LC是组合器的数量，并且(.)T指示转置运算。
各向量vq可以被视为Ha,q的测量结果向量，然后可以用于估计Ha,q。由此，关联到传播路径的所有向量Ha,q的估计等效于整个组传播路径的估计。
在另选实施方式中，在第一确定步骤期间确定的角是到达角，而第二确定包括计算关联到各传播路径的离开角。由此，可以确定关联到一对一个到达角和一个离开角的路径的相位或振幅。
另选地，第一角度包括离开角和到达角，并且第一确定包括：
-基于所接收测量结果确定一组离开角，各第一角度关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
-基于所接收测量结果确定一组到达角，各第一角度关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径。
第二确定然后可以在于基于所确定的离开角和到达角计算关联到可能传播路径的相位或振幅。
在该实施方式中，在两个单独步骤中确定离开角和到达角，各步骤基于所接收的测量结果来执行。优选地，这两个步骤可以并行执行。
然后，一组可能路径是所确定的两个组的笛卡尔乘积。在第二确定中，在一组可能路径当中寻找一组传播路径，并且可以对于所选择的各传播路径计算振幅和相位。
通常，第一确定可以由同时正交匹配追踪(Simultaneous Orthogonal MatchingPursuit)算法来执行。该算法使得能够共同恢复用于要估计的所有稀疏向量的支持，由此提高恢复准确性。
第二确定可以由正交匹配追踪算法来执行。这种算法的一个迭代可以用于恢复一个传播路径。正交匹配追踪算法对于在第一确定期间确定的每个角度运行一次。该算法的多个运行可以并行实施，由此，可以有利地加速过程的执行。
本发明的另一个方面涉及一种信道估计装置，该信道估计装置包括：
-接收器，该接收器用于从具有多个发射天线的发射器接收测量结果；
-电路，该电路用于：
-基于所接收测量结果确定至少一组第一角度，各第一角度关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
基于所确定的一组第一角度确定多组至少一个参数，各组至少一个参数关联到用于发射器与接收器之间的无线电传输的信道的路径。
第三方面涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括用于在由处理器运行时执行之前描述的方法的指令。
这里公开的方法和装置的其他特征和优点将参照附图从非限制性实施方式的以下描述变得清楚。
附图的图中用示例的方式且不用限制的方式例示了本发明，在附图中，同样的附图标记提及类似的元件。
附图说明
[图1]图1是可以应用本方法的传统混合架构的示例。
[图2]图2是例示了根据本发明的可能实施方式的信道估计方法的不同步骤的流程图。
[图3]图3是描述了在本发明的可能实施方式中的确定与现有传播路径关联的AOD的流程图。
[图4]图4是描述了在本发明的可能实施方式中的确定传播路径的流程图。
[图5]图5是支持本发明的装置的可能实施方式。
具体实施方式
如之前提及的，在毫米波系统中可以采用大天线阵列来克服该频带中的路径损耗。
在毫米波下工作的大阵列的硬件受到约束，该约束影响可以被处理的导频信号和组合器的数量和设计。实际上，由于成本和功率考虑，可能难以指定每个天线的射频(RF)链。
减少RF链的数量的常见解决方案是混合模拟/数字MIMO架构。
图1是传统混合架构的示例。
根据传统MIMO架构，可以由具有多个发射天线121...12Nt的发射器11向具有多个接收天线131...13Nr的接收器12发射信号T1、T2...TNs。在接收器12的输出中，传送信号R1、R2...RNs。
在混合架构中，处理被分为模拟域和数字域。在发射器侧处，然后由基带数字预编码单元110和RF模拟预编码单元120执行预编码。数字支路的数量(假设为Lt(Lt≤Nt，其中，Nt指示发射天线的数量))等于RF链111...11Lt的数量。
类似地，在接收器侧处，由RF模拟组合单元140和基带数字组合单元150执行组合。数字支路的数量(假设为Lr(Lr≤Nr，其中，Nr指示接收天线的数量))等于RF链111...11Lr的数量。
因此，发射器侧和接收器侧这两者处的RF链的数量少于发射和接收天线的数量。
在第一实施方式中，所提出的发明比如但不限制地可以用于估计窄带块衰落信道。该信道可以由这里由H指示的基带信道矩阵来建模，该矩阵是具有尺寸Nr×Nt的复值矩阵，Nr和Nt分别是接收和发射处的天线的数量。
信道矩阵H还可以在角域中表达。所获得的由Ha指示的矩阵通过以下算式联系到H：
其中，Ha是用角坐标表达的信道矩阵，并且Dr和Dt是基础(或字典)矩阵，其列通常对应于转向方向。X*指示矩阵X的共轭转置矩阵。
如前面提到的，在毫米波传播中，由于高路径衰减和损耗，仅一些路径具有显著增益。在天线阵列具有高方向性的时候，由Ha指示的、在角域中表达的信道矩阵通常为稀疏的，这意味着其仅具有一些非零项。
信道估计的一个目的可以是估计(未知)矩阵Ha。
图2是例示了根据本发明的可能实施方式的信道估计方法的不同步骤的流程图。
在步骤201中，从发射器向接收器发射还被称为“导频信号”的一组Lp个向量信号这些导频信号是接收器已知的。在第一实施方式中，导频信号不针对特定接收器进行修改。在另一实施方式中，其可用于由多个接收器进行信道估计。
在步骤202中，向在接收天线处接收的信号应用LC个组合器该处理生成可以用于信道估计的测量结果。
比如，可以根据以下算式对标量测量结果y建模，该标量测量结果y是从一个导频信号pi和一个组合器qj生成且在数字组合单元(图1的元件150)的关联输出处收集的：
其中，n指示可以被假定为比如零均值复高斯噪声的(标量)测量噪声。
在步骤203处，执行确定与现有传播路径关联的AOD。所谓“现有”(或“可能”)传播路径指的是增益足够显著的、从发射天线的阵列到接收天线的阵列的路径。在一个实施方式中，该确定步骤因此将通过对评价不同路径的增益是否显著的准则进行固定来执行。
在步骤204处，基于之前恢复的AOD实现对传播路径的完整确定(比如，诸如AOA、振幅以及相位的其他参数的确定)。在步骤204结束时，角域中的信道矩阵的估计Ha可用。
在一个实施方式中，步骤203和204可以在接收器处执行。在另一实施方式中，架构假定信道互易性(例如在频分双工系统中)，并且这些步骤通过使用上行链路导频信号可以在发射器处执行。
将注意，在现有技术中，通常仅执行一个步骤来同时确定所有参数(比如，AOD和AOA)。在本方法中，不同参数的确定在两个不同步骤(203和204)中进行。
分离一方面的AOD的确定和另一方面的关联到信道路径的其他参数的估计降低了算法的计算复杂性。
对于各已确定的传播路径，第一步骤的复杂性实际上与发射天线的数量成比例，并且步骤2的复杂性与接收天线的数量成比例。该解决方案的整体复杂性等于步骤1和2的复杂性之和。由此，该复杂性不是像同时恢复AOD和AOA的现有解决方案那样发射处和接收处的天线的数量的乘积。
图3是描述了在本发明的可能实施方式中的确定与现有传播路径关联的AOD的流程图。其提出了用于图2的步骤203的实现的可能示例。
发射天线和一个组合器qj(j∈{1，...，Lc})的输出可以被视为多输入单输出(MISO)系统。该MISO系统的等效信道向量可以通过如下将MIMO信道矩阵乘以组合器向量来获得：
等效MISO信道向量可以用角坐标表达如下：
在毫米波应用中，预期向量ha,j是稀疏的。向量ha,j的项关联到AOD。然后通过基于一组测量结果301(该组通常在图2的步骤202结束时获得)估计向量ha,j，可以进行对现有传播路径的AOD的估计。
比如，如果指示由Lp个导频信号组成的矩阵，那么，对于各组合器qj(j∈{1，...，Lc})，Lp个测量结果在接收器处可用且可以由下式给出：
其中，yj是测量结果向量，并且nj是测量结果噪声向量。
一个组合器定义一个MISO信道向量。对于多个组合器，在角域中表达的MISO信道向量共享非零项的同一支持，或换言之针对传播路径存在相同AOD。这是由于以下事实：构成这些信道的物理传播路径是相同的。
通过共同恢复针对所有这些稀疏向量的支持，预期提高恢复准确性。压缩感测(CS)工具提供用于共同稀疏恢复的多个算法。一个这种算法是比如同时正交匹配追踪(SOMP)，该SOMP是迭代算法，其在各迭代时识别稀疏向量的新非零项。算法的迭代在满足停止准则时结束。该停止准则比如可以是达到预定次数的迭代或使残差落至阈值以下。该残差通过从测量结果减去所寻找的稀疏向量的已识别项的贡献而获得。
AOD估计过程然后可以如下描述：
-在步骤302中，由此将计数变量k初始化为：k＝0；
-然后实现测试(步骤303)，以知道是否满足停止准则：
-如果满足准则，则算法结束，并且在输出中产生一组所恢复AOD；
-否则，确定关联到现有路径的AOD(步骤304)，并且将其添加到恢复的一组AOD(步骤305)，将计数变量k递增(k←k+1)，并且再次实现测试303。
到SOMP迭代结束时，输出是MISO信道向量的角域表示的估计。对于LC中的第j个组合器qj，算法提供用角坐标ha,j表达的等效信道的估计在算法结束时，一组估计(要素306)可用。
假设k指示对于ha,j的估计而实现的SOMP的迭代的数量。然后，估计向量 仅具有k个非零项。这些非零项的索引对应于被识别为不等于零的Ha的列或换言之对应于与传播路径对应的AOD。
可以注意的是，估计AOD的过程不仅需要知道接收器处的导频信号，还需要知道词典矩阵Dt。换言之，在接收器处需要知道发射器天线阵列的几何结构。定义该几何结构的一些参数比如是针对均匀线性阵列(ULA)的天线间隔、以及针对均匀平面阵列(UPA)的天线行和列的数量、垂直和水平天线间隔或天线极化信息。
图4是描述了在本发明的可能实施方式中的确定传播路径的流程图。其提出了用于图2的步骤204的实现的可能示例。
在图4中表示的流程图的输入是先前确定的估计如前所述的，这些向量具有固定数量k个非零项。
假设指示的(标量)第q个非零项，并且定义了以下向量：
其中，YT指示向量Y的转置向量。该向量可以被记为：
vq＝Q*DrHa，q+nq
其中，是组合器的矩阵，Ha,q是被识别为不等于零的Ha的第q列，并且nq是估计噪声向量。被识别为不等于零的Ha的列的总数为k。
向量vq可以被视为针对Ha,q的测量结果向量，并且可以用于借助于CS算法(比如正交匹配追踪(OMP)算法)来恢复Ha,q。OMP迭代的数量对应于针对关联到Ha,q的AOD的已恢复路径的数量。
传播路径估计过程然后可以被描述为如下：
-在步骤401中，将计数变量q初始化为0(q＝0)；
-在步骤403中，将当前变量q与k进行比较，以确定是否必须停止过程：
-如果q≤k(测试不停止)，则应用恢复操作，以基于vq估计Ha,q(步骤403)；然后将计数变量q递增(步骤404：q←q+1)；
-如果q>k(测试停止)，则过程结束，并且在输出中传送Ha,q的估计的完全组(405)。然后可以基于估计构建矩阵Ha的估计
由此，必须注意的是，对于k个向量Ha，q(q∈{1，...，k})，该过程需要应用k次恢复操作。在优选实施方式中，这些操作并行实施。
Ha的估计可以用于在不需要计算矩阵H的情况下进行波束形成预编码器和组合器的设计或CSI到发射器的反馈。
图5是支持本发明的装置的可能实施方式。
在该实施方式中，装置500包括计算机，该计算机包括存储程序指令的存储器505，这些指令可加载到电路中，并且适于在程序指令由电路504运行时使得电路504进行本发明的步骤。
存储器505还可以存储用于进行如上所述的本发明的步骤的数据和有用信息。
电路504比如可以为：
适于用计算机语言解释指令的处理器或处理单元，该处理器或处理单元可以包括存储器、可以与存储器关联或附着到存储器，该存储器包括指令；或者
处理器/处理单元和存储器的关联，处理器或处理单元适于用计算机语言解释指令，存储器包括所述指令；或者
本发明的步骤在硅内描述的电子卡；或
可编程电子芯片，诸如FPGA芯片(对于《现场可编程门阵列》)。
该计算机包括：输入接口503，该输入接口用于接收用于根据本发明的上述方法的测量结果；和输出接口506，该输出接口用于提供一组所估计的向量 或所估计的矩阵
为了便于与计算机交互，可以设置屏幕501和键盘502并将其连接到计算机电路504。
此外，在图2中表示的流程图可以表示比如可以由位于接收器中的处理器执行的程序的步骤。由此可见，图2可以对应于在本发明的意义内的计算机程序的一般算法的流程图。
在另选实现模式中，反转了恢复顺序，并且首先恢复AOA，然后基于所估计的AOA来恢复其余的路径参数。依赖于发射处以及接收处的天线的数量和预编码器和组合器的数量，反转顺序可能提高或劣化恢复准确性。
本发明可以适用于频率选择信道的估计。例如，在像正交频分复用(OFDM)的系统中，构成多个频率子带处的MIMO信道矩阵的路径共享相同AOD和AOA，而仅在相位和振幅上不同。由此，多个子带或子载波上的AOD和AOA的共同恢复可以提高恢复准确性。SOMP可以适用于该目的。在像码分多址(CDMA)的系统或像超宽带(UWB)的系统中，本发明可以适用于在接收器的相关器支路的输出处估计MIMO信道。CDMA系统中的接收器的示例是具有多个相关器支路的瑞克接收器。
另选地，第一确定步骤可以应用两次，其中，第一次应用是用于确定可能路径的一组离开角，并且第二次应用是用于确定可能路径的一组到达角。然后，一组可能路径是所确定的两个组的笛卡尔乘积。
所谓“两个组的笛卡尔乘积”A和B指的是所有有序对(a,b)的组，其中，a∈A并且b∈B。
然后在步骤二中，在一组可能路径当中寻找路径，并且计算其振幅和相位。
本方法可以用于许多应用，诸如基站与用户设备或终端之间的蜂窝接入、两个边缘小区之间或边缘小区与核心网络之间的回程、点对点和装置对装置通信...
当然，本发明不限于以上作为示例描述的实施方式。其扩展到其他变型例。
例如，该解决方案在矩阵Ha不是稀疏而是可压缩时也适用。如果Ha具有一些支配项，则可以被称为是可压缩的，并且将非支配项设置为零不引起显著的误差。
在另选实现模式中，在第一估计过程的输出处的AOD被反馈回到发射器并用来设计波束形成预编码器。然后波束形成的导频信号被发射并用于恢复AOA和设计波束形成组合器。该策略的益处来自于波束形成导频信号的增大的SNR。
Claims (14)
1.一种信道估计的方法，该方法包括：
-在具有多个接收天线(131、13Nr)的接收器(12)处从具有多个发射天线(121、12Nt)的发射器(11)接收测量结果(301)；
其特征在于：所述方法包括：
-基于所接收的测量结果(301)第一确定(203)至少一组第一角度，各第一角度关联到用于所述发射器(11)与所述接收器(12)之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
-基于所确定的该一组第一角度第二确定(204)多组至少一个参数，各组至少一个参数关联到用于所述发射器(11)与所述接收器(12)之间的无线电传输的所述信道的路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一角度是离开角。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二确定包括计算到达角。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第二确定还包括基于所述离开角和到达角确定相位或振幅。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中，所述接收器(12)具有至少一个组合器，并且，
其中，所述第一确定(203)包括基于以下算式估计一组至少一个信道向量，各信道向量ha,j与所述接收器的所述至少一个组合器当中的一个组合器有关：
其中：
P是根据从所述发射器发射的一组信号获得的矩阵；
P*指示矩阵P的共轭转置矩阵；
yj是在当前组合器处可用的测量结果的向量；
Dt是与所述发射天线有关的矩阵；
n是测量结果噪声向量；
并且指示信道向量ha,j的共轭转置向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第二确定(204)包括：
-基于所估计的一组至少一个信道向量(306)的非零项计算一组向量；
-对于来自所计算的一组向量的各计算向量vq，基于以下算式计算用角坐标表达的信道矩阵Ha的列Ha,q：
Vq＝Q*DrHa，q+nq
其中，
Q是与所述至少一个组合器有关的矩阵；
Q*指示矩阵Q的共轭转置矩阵；
Dr是与所述接收器有关的矩阵；
并且nq是估计噪声向量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一角度是到达角。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第二确定(204)包括计算离开角。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第二确定(204)还包括计算相位或振幅。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一角度包括离开角和到达角，
-其中，所述第一确定包括：
-基于所接收的测量结果(301)确定(203)一组离开角，各第一角度关联到用于所述发射器(11)与所述接收器(12)之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
-基于所述所接收测量结果(301)确定(203)一组到达角，各第一角度关联到用于所述发射器(11)与所述接收器(12)之间的无线电传输的所述信道的至少一个路径；
-并且其中，所述第二确定(204)包括基于所确定的离开角和到达角计算相位或振幅。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一确定(203)由同时正交匹配追踪算法来执行。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二确定(204)由正交匹配追踪算法来执行。
13.一种信道估计装置，该信道估计装置包括：
-接收器，该接收器用于从具有多个发射天线的发射器接收测量结果(301)；
-电路，该电路用于：
基于所接收的测量结果确定(203)至少一组第一角度，各第一角度关联到用于所述发射器与所述接收器之间的无线电传输的信道的至少一个路径；
基于所确定的一组第一角度确定(204)多组至少一个参数，各组至少一个参数关联到用于所述发射器与所述接收器之间的无线电传输的所述信道的路径。
14.一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括指令，这些指令用于在由处理器运行时执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。
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| EP3683975A1 (en) * | 2019-01-17 | 2020-07-22 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe B.V. | Method for enabling analog precoding and analog combining |
| US11539424B2 (en) * | 2019-08-27 | 2022-12-27 | Samsung Electronics Co., Ltd | System and method for providing channel recovery for angle domain sparse channels |
| US11211994B2 (en) * | 2020-04-06 | 2021-12-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Angular sparse channel recovery using history measurements |
| CN111786703B (zh) * | 2020-06-16 | 2021-09-03 | 杭州电子科技大学 | 大规模mimo的自适应双阈值下行信道估计方法 |
| CN113922848B (zh) * | 2020-07-10 | 2023-03-14 | 维沃移动通信有限公司 | 信号发送方法、信道估计方法、发送端设备及接收端设备 |
| CN112929305B (zh) * | 2021-02-08 | 2021-11-16 | 武汉力通通信有限公司 | 基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法 |
| CN113242042B (zh) * | 2021-04-08 | 2022-07-05 | 浙江大学 | 基于分段列相关矩阵的分组并行化的稀疏信道估计方法 |
| CN114465642A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-05-10 | 清华大学 | 信道估计方法、装置、电子设备及存储介质 |
| US11811474B2 (en) * | 2022-04-05 | 2023-11-07 | Qualcomm Incorporated | Indicating a predicted angle of departure |
| US20230318881A1 (en) * | 2022-04-05 | 2023-10-05 | Qualcomm Incorporated | Beam selection using oversampled beamforming codebooks and channel estimates |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030086508A1 (en) * | 2001-10-24 | 2003-05-08 | Magee David Patrick | Efficient method and system for offset phasor determination |
| CN102098705A (zh) * | 2011-03-15 | 2011-06-15 | 北京邮电大学 | 多维信道参数提取方法 |
| US20120162012A1 (en) * | 2009-04-23 | 2012-06-28 | Groupe Des Ecoles Des Telecommunications | Orientation and localization system |
| US20130272097A1 (en) * | 2012-04-13 | 2013-10-17 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and apparatus for estimating direction of arrival |
| CN103718474A (zh) * | 2011-07-28 | 2014-04-09 | 三星电子株式会社 | 在无线通信系统中组合基带和射频波束控制的装置和方法 |
| CN104779985A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-07-15 | 电子科技大学 | 一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8451930B2 (en) * | 2011-02-08 | 2013-05-28 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Sparse channel estimation using order extension for frequency and time selective MIMO wireless communication networks |
| EP3048765A1 (en) * | 2015-01-20 | 2016-07-27 | Alcatel Lucent | Transforming and combining signals from antenna array |
-
2016
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030086508A1 (en) * | 2001-10-24 | 2003-05-08 | Magee David Patrick | Efficient method and system for offset phasor determination |
| US20120162012A1 (en) * | 2009-04-23 | 2012-06-28 | Groupe Des Ecoles Des Telecommunications | Orientation and localization system |
| CN102803984A (zh) * | 2009-04-23 | 2012-11-28 | 法国电信教育集团 | 定向和测位系统 |
| CN102098705A (zh) * | 2011-03-15 | 2011-06-15 | 北京邮电大学 | 多维信道参数提取方法 |
| CN103718474A (zh) * | 2011-07-28 | 2014-04-09 | 三星电子株式会社 | 在无线通信系统中组合基带和射频波束控制的装置和方法 |
| US20130272097A1 (en) * | 2012-04-13 | 2013-10-17 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and apparatus for estimating direction of arrival |
| CN104779985A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-07-15 | 电子科技大学 | 一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ZHENGAO: "ChannelEstimationforMillimeter-WaveMassiveMIMOWithHybridPrecodingOverFrequency-SelectiveFadingChannels", 《IEEE》 * |
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