CN109995684A - 一种半盲信道估计方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种半盲信道估计方法和装置，该半盲信道估计方法包括：步骤S1，获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将估计数据用作第二训练序列，以及将步骤S2中的第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S2和步骤S3，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。本发明通过上述技术方案，能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能。

Description

一种半盲信道估计方法和装置
技术领域
本发明涉及信道估计领域，具体来说，涉及一种半盲信道估计方法和装置。
背景技术
在通信系统中采用重叠复用编码方式进行数据编码，能够大幅度提高系统的传输频谱效率，而目前重叠复用系统OvXDM(X代表任何域，包括：时间域T，空间域S，频率域F，码分域C或混合域H等)，同时采用多天线技术，能够提高系统的传输速率。但是，多天线重叠复用系统在信道参数未知时，需要进行信道估计处理，而采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能有待提升。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明公开了一种半盲信道估计方法和装置，以至少解决相关技术中多天线重叠复用系统在信道参数未知情况下，采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能有待提升的问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种半盲信道估计方法，该信道估计方法应用于多天线重叠复用系统的接收端，方法包括：步骤S1，获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将估计数据用作第二训练序列，以及将步骤S2中的第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S2和步骤S3，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵之前包括：确定数据和第一训练序列之间的第一关系式，并且数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，其中，第一关系式为：
R＝HS+N
其中，R为数据，H为信道参数矩阵，S为第一训练序列，N为噪声矩阵。
根据本发明的一个实施例，根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵包括：
根据第一关系式和最小均方误差信道估计算法，确定联合矢量系数，以及利用标识位标识联合矢量系数的估计次数，其中，联合矢量系数满足下式：
其中，为第k次估计出的联合矢量的系数；以及根据关于联合矢量的第二关系式和联合矢量系数，确定信道参数矩阵，其中，关于联合矢量的第二关系式为信道参数矩阵为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据包括：利用标识位标识估计数据的估计次数，其中，估计数据为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据。
根据本发明的一个实施例，半盲信道估计方法还包括：通过第三关系式确定上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，第三关系式为：
其中，为第k次得到的估计数据。
根据本发明的另一方面，提供了一种半盲信道估计装置。
该半盲信道估计装置包括：获取模块，用于获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；估计模块，用于根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；检测模块，用于利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；循环模块，用于将估计数据用作第二训练序列，以及将估计模块中的第一训练序列替换为第二训练序列，并利用估计模块和检测模块对第二训练序列循环执行，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，半盲信道估计装置还包括：确定模块，用于确定数据和第一训练序列之间的第一关系式，并且数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，其中，第一关系式为：
R＝HS+N
其中，R为数据，H为信道参数矩阵，S为第一训练序列，N为噪声矩阵。
根据本发明的一个实施例，估计模块包括：第一确定模块，用于根据第一关系式和最小均方误差信道估计算法，确定联合矢量系数，以及利用标识位标识联合矢量系数的估计次数，其中，联合矢量系数满足下式：
其中，为第k次估计出的联合矢量的系数；以及
第二确定模块，用于根据关于联合矢量的第二关系式和联合矢量系数，确定信道参数矩阵，其中，关于联合矢量的第二关系式为信道参数矩阵为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，检测模块包括：标识模块，用于利用标识位标识估计数据的估计次数，其中，估计数据为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据。
根据本发明的一个实施例，半盲信道估计方法还包括：第三确定模块，用于通过第三关系式确定上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，第三关系式为：
其中，为第k次得到的估计数据。
本发明的有益技术效果在于：
本发明多天线重叠复用系统通过采用基于最小二乘和最小均方误差的半盲信道估计，一方面，它利用很少的训练符号，用最小均方误差信道估计算法来估计和初始化信道系数，运用盲信道的反复循环算法，牺牲极小的带宽而尽可能准确的传输有用信息；另一方面，它尽可能的利用估算出的估算数据，作为已知的训练序列，可突出基于训练序列的信道估计的优势，尽可能利用实际已知的训练信息，还原最初传递的信息序列，从而能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种可选的半盲信道估计方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的半盲信道估计中的信道估计与数据检测之间的迭代关系图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的多天线重叠复用系统的框图；
图4是根据本发明实施例的一种可选的重叠时分复用系统的等效波形卷积编码模型；
图5是根据本发明实施例的一种可选的K路波形复用的示意图；
图6是根据本发明实施例的一种可选的重叠时分复用系统的发射信号框图；
图7是根据本发明实施例的一种可选的重叠时分复用系统的接收信号框图；
图8是根据本发明实施例的一种可选的重叠时分复用输入-输出关系图；
图9是根据本发明实施例的一种可选的节点状态转移图；
图10是根据本发明实施例的一种可选的重叠时分复用Trellis图；
图11是根据本发明实施例的一种可选的半盲信道估计装置的框图。
具体实施方式
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明的实施例，提供了一种半盲信道估计方法，需要说明是的，该信道估计方法适用于多天线重叠复用系统的接收端，多天线重叠复用系统包括发送端和接收端。
如图1所示，根据本发明实施例的半盲信道估计方法包括：步骤S101，获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S103，根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S105，利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S107，将估计数据用作第二训练序列，以及将步骤S103中的第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S103和步骤S107，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
借助于上述技术方案，多天线重叠复用系统通过采用基于最小二乘和最小均方误差的半盲信道估计，一方面，它利用很少的训练符号，用最小均方误差信道估计算法来估计和初始化信道系数，运用盲信道的反复循环算法，牺牲极小的带宽而尽可能准确的传输有用信息；另一方面，它尽可能的利用估算出的估算数据，作为已知的训练序列，可突出基于训练序列的信道估计的优势，尽可能利用实际已知的训练信息，还原最初传递的信息序列，从而能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能。
为了更好的描述本发明的技术方案下面通过具体的实施例进行详细的描述。
在多天线重叠复用系统中使用本发明的半盲信道估计方法，能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能，其中，该多天线重叠复用系统具体如下所示：
如图3所示，信源输出比特{0，1}序列，再对其进行一系列流程处理，其中包含输入比特流进行调制、OvXDM编码，然后按照空间复用将数据分成多路数据流，在多路数据流中加上训练序列，再由多个发送天线发送出去，由多个接收天线接收数据，然后进行半盲信道估计，去掉接收到的训练序列后，接着对多路数据进行相应检测、译码和解调，最后判决输出，注意：如果采用OvFDM编码时，需要在编码后面加上IFFT(快速傅里叶逆变换)，经过检测后需要进行FFT(快速傅里叶变换)运算，同样训练序列需要进行相应变换使得训练序列与编码后的数据处于同一域内，下面对上述步骤进行详细的介绍：
第一、发送过程：
1、调制
将各种数字基带信号转换成适于信道传输的已调信号，常见的调制方式有BPSK、QPSK、16QAM等，例如，根据本发明的一个实施例，下面以BPSK调制为例，数据1经BPSK调制输出为1，数据0经BPSK调制输出为-1。
2、OvXDM编码
该OvXDM编码的具体编码过程如下所示：
(1)根据设计参数在调制域内生成包络波形；
(2)根据重叠复用次数将包络波形在调制域内按预定的移位间隔进行移位，得到调制域内的各移位包络波形；
(3)将待调制序列中的符号与各自对应的移位包络波形相乘，得到调制域内的各调制包络波形；
(4)将各调制包络波形在调制域内进行叠加，得到调制域内的复调制包络波形。
下面以OvTDM编码为例，该编码具体如下所示：
编码过程如附图4所示，符号叠加过程呈平行四边形排列，如附图5所示，具体过程包括以下步骤：
(1)首先设计生成发送信号的包络波形h(t)；
(2)将(1)中所设计的包络波形h(t)经特定时间移位后，形成其它各个时刻发送信号包络波形h(t-i×ΔT)；
(3)将所要发送的符号xi与(2)生成的相应时刻的包络波形h(t-i×ΔT)相乘，得到各个时刻的待发送信号波形xih(t-i×ΔT)；
(4)将步骤(3)中所形成的各个待发送波形进行xih(t-i×ΔT)叠加，形成发射信号波形；
(5)发送的信号可以表示为：
3、空间复用
空间复用技术是将要传送的数据分成几个数据流，然后在不同的天线上进行传输，从而提高系统的传输速率，其常见的空时复用技术是贝尔实验室提出的分层空时码。
如果有M个发送天线，则数据在进行编码之后将被分成M组数据流进行传送。下面以两个发送天线，OvTDM编码为例，说明数据分流过程，具体如下所示：
假设经过OvTDM编码后数据长度为L，以前8位数据为例来说明数据分流过程：前8位OvTDM编码输出为：{0.0150-0.0150i，0.0240-0.0240i，0.0410-0.0410i，0.0641-0.0641i，0.0911-0.0911i，0.1197-0.1197i，0.1475-0.1474i，0.1719-0.1719i}，将该8数据的奇数和偶数位置上的数据分离：S1＝{0.0150-0.0150i，0.0410-0.0410i，0.0911-0.0911i，0.1475-0.1474i}；S2＝{0.0240-0.0240i，0.0641-0.0641i，0.1197-0.1197i，0.1719-0.1719i}，其中S1为调制输出数据奇数位置上对应的数据，而S2为调制输出数据偶数位置上对应的数据。将S1，S2作为的两路输出，由两个发送天线发送出去。
4、加训练序列
训练序列的设计既要满足训练序列的正交性原理，又要保证实现信道估计过程有较低的计算复杂度。下面以2个发送天线，2个接收天线为例说明空间复用系统中采用的训练序列，具体如下：
假设训练序列长度为M1，其中非零元素长度为M1/2，对于两路数据而言，其训练序列的形式为[M1/2个非零元素，M1/2个零元素；M1/2个零元素，M1/2个非零元素]或者[M1/2个零元素，M1/2个非零元素；M1/2个非零元素，M1/2个零元素]，该结构能够保证训练序列的正交性，其中非零元素指的是+1，-1。然后，将该训练序列置于空间复用输出的两路数据前面，构成如下结构[M1/2个非零元素，M1/2个零元素，S1；M1/2个零元素，M1/2个非零元素，S2]，将该结构对应的数据经由2个发送天线发送出去(接收端已知训练序列)。
此外，以M1＝8，空间复用输出2路的前8位置数据，第一种结构为例，两路数据对应的训练序列为[-1，1，1，-1，0，0，0，0；0，0，0，0，-1，1，1，-1]，加上空时复用输出数据后对应的数据为[-1，1，1，-1，0，0，0，0，0.0150-0.0150i，0.0410-0.0410i，0.0911-0.0911i，0.1475-0.1474i；0，0，0，0，-1，1，1，-1，0.0240-0.0240i，0.0641-0.0641i，0.1197-0.1197i，0.1719-0.1719i]，将该两路数据由两个发送天线发送出去(注意一般情况下训练序列长度小于传输数据长度，在此为了简单说明基于训练序列的信道编码，未取太多的空间复用输出数据)。
第二、接收过程：
发送端将编码调制后的信号经过天线发射出去，信号经过无线信道传输，如图6和图7示出了接收信号的过程。同时，由多个接收天线接收数据，接收端首先根据训练序列进行半盲信道估计，然后去掉训练序列，对其他剩余传输数据用相应的检测算法进行检测，然后对检测输出数据进行译码，解调，最终判决输出比特流。
5、基于最小二乘算法和最小均方误差算法进行半盲信道估计
半盲估计是结合盲估计(盲估计主要利用信道潜在的结构特征或者输入信号的特征达到信道估计的目的，在此不详细介绍)与基于训练序列估计这两种方法优点的信道估计方法，它利用很少的训练序列，本专利中采用最小均方误差信道估计算法进行相应的估计，初始化信道系数，然后利用最小二乘检测算法对训练序列进行检测，检测输出数据作为一种虚拟训练序列进行信道再次估计，直至达到一定的效果为止。接收端半盲估计的具体过程如下所示：
(1)初始化估计次数k＝0，根据接收端接收到的数据中训练序列(含噪声的训练序列)对应的数据用变量R表示，同时，已知的训练序列(不含噪声的训练序列，或第一训练数据)用变量S表示，进行相应的最小均方误差信道估计，其中两者的关系为:
R＝HS+N
其中，H为信道参数矩阵，N相应的噪声矩阵；
随后，通过最小均方误差信道算法估算求得使得实际值与估计值的最小均方误差达到最小，表示第k次的信道参数矩阵。此外，为了保证接收到的联合矢量wR(w为联合矢量中的系数，同时，关于联合矢量的关系式为并且为第k次估计出的联合矢量的系数)和实际信道参数H之间的均方误差最小，如下所示：
从而，根据上述联合矢量公式和信道参数矩阵，得出相应的估值为
最终得出信道参数估计矩阵为
其中，为第k次得到的所述信道参数矩阵，RH＝E[HHH]为信道自相关矩阵(统计特性)，σ2为噪声功率；
(2)根据信道参数估计矩阵采用最小二乘检测算法进行相应的检测，即求得第k次的估计数据使得噪声方差最小：
得到相应的数据估计为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据；
(3)令k＝k+1，将估计出的数据作为一种虚拟的训练序列进行信道估计，即：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，并且为第k次得到的所述信道参数矩阵；
(4)重复上述第(2)步和第(3)步，从而通过循环进行信道估计和数据检测，直至满足以下的停止准则：其中，为第k-1次得到的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵，为第k次得到的估计数据。
接下来举例说明盲估计过程：
假设接收到的数据为2×L1的矩阵，以前面12列为例，接收到的数据为r＝[0.2849+0.1618i，-0.1829-0.4103i，-0.2963-0.1999i，0.0376+0.1996i，0.2577-0.3266i，-0.3208+0.0813i，0.0270+0.1280i，-0.3714-0.0813i，-0.1212-0.1790i，0.0549+0.0599i，0.0088+0.0143i，-0.1676+0.2476i；0.0282+0.5712i，0.2349-0.6366i，0.2396-0.8315i，-0.1979+0.3508i，0.1621+0.7298i，0.1593-0.7183i，0.5067-0.5767i，0.1649+0.5036i，0.1949+0.3310i，-0.0511-0.0522i，-0.3634+0.0459i，-0.2519-0.2717i]，随后根据已知的训练序列，用最小均方误差估计方法第一次估计出信道参数矩阵为[-0.1026-0.1230i，-0.0266+0.0727i；0.0791-0.2901i，0.0399-0.3043i]，然后，按照最小二乘检测方式进行估计训练序列，估计出对应的数据为[-1.8526+0.7156i，2.7410+0.4950i，2.1478-0.2490i，-1.2365-0.5972i，0.2202+1.4328i，0.8061-0.9891i，-0.3687+0.8351i，0.3511-1.7629i；0.0602-0.1158i，-0.4391-0.3552i，0.6695+0.3786i，-0.0960+0.2531i，-2.3124-0.5877i，1.4739+1.0638i，2.5462+0.6313i，-2.1322+2.4104i]。此外，将估计出来的训练序列作为虚拟的训练序列，再进行信道估计，得出信道参数估计矩阵为[-0.3175-0.4649i，-0.0171+0.3434i；0.2303-0.6645i，0.0517-0.7578i]...，如此反复进行信道估计和检测，直至最后估计出的信道参数趋于不变。
6、检测算法
去除接收数据中训练序列位置所对应的数据，按照估计出的信道参数矩阵对剩余传输的数据进行相应检测，常见的检测算法有：传统的检测算法，如最大似然(MaximumLikelihood，简称ML)检测、迫零(Zero Forcing，简称ZF)检测、最小均方误差(MinimumMean Square Error，简称MMSE)检测、串行干扰抵消+传统检测算法的组合等，此外，该串行干扰抵消+传统检测算法的组合包括串行干扰抵消+迫零(Successive InterferenceCancellation-Zero Forcing，简称SCI-ZF)检测、串行干扰抵消+最小均方误差(Successive Interference Cancellation-Minimum Mean Square Error，简称SCI-MMSE)检测等。
此外，还将多路检测输出数据合并为一路，如假设有2个接收天线，对应的检测输出为2路数据，然后将其中的第一路数据作为输出的奇数位置上对应的数据，而将第二路数据作为输出的偶数位置上对应的数据。
7、译码
对检测输出，进行译码，一般译码实现算法包括map、log map、max log map、sova等，实现方法很多，如图8对应为K＝3时重叠复用系统输入-输出关系图，附图9对应其节点状态转移关系图，附图10对应为K＝3时，重叠复用系统Trellis图。
8、解调
解调是从携带消息的已调信号中恢复信息的过程，它是调制的逆过程。以BPSK解调为例，直观的就是接收端输出信号值的实部(BPSK信号的调制星座映射，虚部总是为0)。
9、判决输出
对解调的输出进行相应的判决输出，例如，硬判决，当输出数据大于0，判决输出为1；然而当输出数据小于0，判决输出为0。
根据本发明的实施例，还提供了一种半盲信道估计装置。
如图11所示，根据本发明实施例的半盲信道估计装置包括：获取模块1101，用于获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；估计模块1103，用于根据数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；检测模块1105，用于利用最小二乘检测算法对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；循环模块1107，用于将估计数据用作第二训练序列，以及将估计模块1103中的第一训练序列替换为第二训练序列，并利用估计模块1103和检测模块1105对第二训练序列循环执行，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，半盲信道估计装置还包括：确定模块(未示出)，用于确定数据和第一训练序列之间的第一关系式，并且数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，其中，第一关系式为：
R＝HS+N
其中，R为数据，H为信道参数矩阵，S为第一训练序列，N为噪声矩阵。
根据本发明的一个实施例，估计模块1103包括：第一确定模块(未示出)，用于根据第一关系式和最小均方误差信道估计算法，确定联合矢量系数，以及利用标识位标识联合矢量系数的估计次数，其中，联合矢量系数满足下式：
其中，为第k次估计出的联合矢量的系数；以及
第二确定模块(未示出)，用于根据关于联合矢量的第二关系式和联合矢量系数，确定信道参数矩阵，其中，关于联合矢量的第二关系式为信道参数矩阵为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵。
根据本发明的一个实施例，检测模块1105包括：标识模块(未示出)，用于利用标识位标识估计数据的估计次数，其中，估计数据为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据。
根据本发明的一个实施例，半盲信道估计方法还包括：第三确定模块(未示出)，用于通过第三关系式确定上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，第三关系式为：
其中，为第k次得到的估计数据。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，多天线重叠复用系统通过采用基于最小二乘和最小均方误差的半盲信道估计，一方面，它利用很少的训练符号，用最小均方误差信道估计算法来估计和初始化信道系数，运用盲信道的反复循环算法，牺牲极小的带宽而尽可能准确的传输有用信息；另一方面，它尽可能的利用估算出的估算数据，作为已知的训练序列，可突出基于训练序列的信道估计的优势，尽可能利用实际已知的训练信息，还原最初传递的信息序列，从而能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于现有技术中的采用训练序列的最小二乘信道估计性能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种半盲信道估计方法，所述半盲信道估计方法应用于多天线重叠复用系统的接收端，其特征在于，包括：
步骤S1，获取所述接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；
步骤S2，根据所述数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；
步骤S3，利用最小二乘检测算法对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；
步骤S4，将所述估计数据用作第二训练序列，以及将所述步骤S2中的所述第一训练序列替换为所述第二训练序列，并对所述第二训练序列循环执行上述步骤S2和步骤S3，直至上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
2.根据权利要求1所述的半盲信道估计算法，其特征在于，根据所述数据和所述预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵之前包括：
确定所述数据和所述第一训练序列之间的第一关系式，并且所述数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，其中，所述第一关系式为：
R＝HS+N
其中，R为所述数据，H为所述信道参数矩阵，S为所述第一训练序列，N为噪声矩阵。
3.根据权利要求2所述的半盲信道估计算法，其特征在于，根据所述数据和所述预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵包括：
根据所述第一关系式和最小均方误差信道估计算法，确定联合矢量系数，以及利用标识位标识所述联合矢量系数的估计次数，其中，所述联合矢量系数满足下式：
其中，为第k次估计出的联合矢量的系数；以及
根据关于联合矢量的第二关系式和所述联合矢量系数，确定所述信道参数矩阵，其中，所述关于联合矢量的第二关系式为所述信道参数矩阵为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的所述信道参数矩阵。
4.根据权利要求3所述的半盲信道估计算法，其特征在于，利用最小二乘检测算法对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据包括：
利用标识位标识所述估计数据的估计次数，其中，所述估计数据为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据。
5.根据权利要求4所述的半盲信道估计算法，其特征在于，所述半盲信道估计方法还包括：
通过第三关系式确定上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，所述第三关系式为：
其中，为第k次得到的估计数据。
6.一种半盲信道估计装置，所述半盲信道估计装置应用于多天线重叠复用系统的接收端，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取所述接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；
估计模块，用于根据所述数据和预存的第一训练序列进行最小均方误差信道估计，从而得到信道参数矩阵；
检测模块，用于利用最小二乘检测算法对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；
循环模块，用于将所述估计数据用作第二训练序列，以及将所述估计模块中的所述第一训练序列替换为所述第二训练序列，并利用所述估计模块和所述检测模块对所述第二训练序列循环执行，直至上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出最终的信道参数矩阵。
7.根据权利要求6所述的半盲信道估计装置，其特征在于，所述半盲信道估计装置还包括：
确定模块，用于确定所述数据和所述第一训练序列之间的第一关系式，并且所述数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，其中，所述第一关系式为：
R＝HS+N
其中，R为所述数据，H为所述信道参数矩阵，S为所述第一训练序列，N为噪声矩阵。
8.根据权利要求7所述的半盲信道估计装置，其特征在于，所述估计模块包括：
第一确定模块，用于根据所述第一关系式和最小均方误差信道估计算法，确定联合矢量系数，以及利用标识位标识所述联合矢量系数的估计次数，其中，所述联合矢量系数满足下式：
其中，为第k次估计出的联合矢量的系数；以及
第二确定模块，用于根据关于联合矢量的第二关系式和所述联合矢量系数，确定所述信道参数矩阵，其中，所述关于联合矢量的第二关系式为所述信道参数矩阵为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，并且并且为估计出的信道参数矩阵对应的信道自相关矩阵，以及在第一次估计时，以及E(HHH)为(HHH)的期望，σ2为噪声功率，为第k-1次的估计的训练数据，为第k-1次的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的所述信道参数矩阵。
9.根据权利要求8所述的半盲信道估计装置，其特征在于，所述检测模块包括：
标识模块，用于利用标识位标识所述估计数据的估计次数，其中，所述估计数据为：
其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计数据。
10.根据权利要求9所述的半盲信道估计装置，其特征在于，所述半盲信道估计方法还包括：
第三确定模块，用于通过第三关系式确定上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，所述第三关系式为：
其中，为第k次得到的估计数据。
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