CN110138693B - 结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端 - Google Patents

结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端 Download PDF

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CN110138693B CN201910529999.1A CN201910529999A CN110138693B CN 110138693 B CN110138693 B CN 110138693B CN 201910529999 A CN201910529999 A CN 201910529999A CN 110138693 B CN110138693 B CN 110138693B
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Abstract

一种结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：获取输入的观测矩阵和传感矩阵；在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。上述的方案，可以自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道估计。

Description

结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端
技术领域
本发明属于通信技术领域，特别是涉及一种结构化压缩感知信道估计方法及装置、存储介质和终端。
背景技术
在Large-scale MIMO中，BS和用户需要通过信道状态信息(CSI)来进行信号检测、预编码和资源分配等，但是随着发送天线数的增加，在下行链路估计信道变得非常地困难。为了避开这一问题，现在的研究大多数都采用时分双工(TDD)模式，BS在上行链路可以相对容易地获取信道状态信息CSI，然后通过信道的互易性直接将CSI反馈给用户，这一过程不需要下行链路信道估计。但是在TDD模式中，通过信道的互易性获取的下行链路CSI并不是十分精确，甚至有很严重的失真，同时，频分双工(FDD)才是无线蜂窝系统的主流。大量的研究表明，无线宽带信道在时延域具有稀疏性，这是因为在无线信号传播环境中重要散射体的数量有限，所以占据主要功率的多径数目有限，而且最早的多径到达时间和最晚的多径到达时间的差值很大，这导致信道的时延扩展很大，同时信道还表现出空时相关性。
压缩感知是近十多年来工程技术领域的关键技术之一，将压缩感知和信道的上述特性相结合可以对信道进行精准地估计，同时采用此技术的系统属于FDD系统。
然而，压缩感知技术需要提前知道信道的稀疏度，但这在实际应用中是不切实际的，所以如何让该技术自适应地获得信道稀疏度变成了一项难题。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道估计。
为了达到上述目的，本发明提供了一种结构化压缩感知信道估计方法，所述方法包括：
获取输入的观测矩阵和传感矩阵；
在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。
可选地，所述在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，包括：
初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；
令外部迭代次数t＝1；
计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；
计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；
求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；
初始化，创建内部迭代次数变量k；
令k＝1；
将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；
将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；
基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；
基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；
将L×1的第三块矩阵
Figure BDA0002099438520000021
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure BDA0002099438520000022
中；
基于所述最终索引集合
Figure BDA0002099438520000023
求出当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)；
判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数；
当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，判断当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值小于所述第二阈值时，将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值大于或等于所述第二阈值时，判断k＞s；当确定k＞s时，可以结束操作；当确定k≤s时，令k＝k+1，并从所述将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U开始重新执行；
当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数大于或等于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从所述计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵重新开始执行。
可选地，所述第一阈值为
Figure BDA0002099438520000031
本发明实施例还提供了一种结构化压缩感知信道估计装置，所述装置包括：
获取单元，适于获取输入的观测矩阵和传感矩阵；
估计单元，适于在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。
可选地，所述估计单元，适于初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；令外部迭代次数t＝1；计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；初始化，创建内部迭代次数变量k；令k＝1；将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；将L×1的第三块矩阵
Figure BDA0002099438520000042
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure BDA0002099438520000043
中；基于所述最终索引集合
Figure BDA0002099438520000044
，求出当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)；判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，判断当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值小于所述第二阈值时，将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值大于或等于所述第二阈值时，判断k＞s；当确定k＞s时，可以结束操作；当确定k≤s时，令k＝k+1，并从所述将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U开始重新执行；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数大于或等于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从所述计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵重新开始执行。
可选地，所述第一阈值为
Figure BDA0002099438520000041
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
上述的方案，通过获取输入的观测矩阵和传感矩阵，并在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，可以实现自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道的估计。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技通过获取输入的观测矩阵和传感矩阵，并在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，可以实现自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道的估计术方案，下面将对实施例描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1本发明实施例的一种结构化压缩感知信道估计方法的流程示意图；
图2本发明实施例的另一种结构化压缩感知信道估计方法的流程示意图；
图3本发明实施例的一种结构化压缩感知信道估计装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本发明实施例中有关方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
如背景技术所述，现有技术中的压缩感知技术需要提前知道信道的稀疏度，但这在实际应用中是不切实际的，所以如何让该技术自适应地获得信道稀疏度变成了一项难题。
本发明的技术方案通过获取输入的观测矩阵和传感矩阵，并在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，可以实现自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道的估计。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例的一种结构化压缩感知信道估计方法的流程示意图。参见图1，一种结构化压缩感知信道估计方法，具体可以包括如下的步骤：
步骤S101：获取输入的观测矩阵和传感矩阵。
步骤S102：在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。
上述的方案，通过获取输入的观测矩阵和传感矩阵，并在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，可以实现自适应地获取信道稀疏度进行压缩感知信道的估计。
下面将对本发明实施例中的结构化压缩感知信道估计方法进行进一步详细的介绍。
为了便于理解，下面首先对本发明实施例中的结构化压缩感知信道估计问题进行建模。
具体而言，在接收端，经过去除循环前缀和DFT解调后，通过M根天线传输的第k个OFDM符号的接收导频信号可以表示为：
Figure BDA0002099438520000061
其中，
Figure BDA0002099438520000062
表示将导频序列pm作为主对角线元素的对角阵，F是N×N的离散傅里叶变换(DFT)矩阵，
Figure BDA0002099438520000063
是取F的前L列组成的子矩阵，同时
Figure BDA0002099438520000071
是根据导频索引集合Ω从FL中取出的行组成的子矩阵，即：
Figure BDA0002099438520000072
其中，
Figure BDA0002099438520000073
是高斯加性白噪声。
同时，公式(1)也可以写成：
Figure BDA0002099438520000074
且：
Figure BDA0002099438520000075
同时有：
Figure BDA0002099438520000076
在大规模(Large-scale)MIMO中，天线数M往往很大而导频数Np很有限，所以Np＜＜ML，要想通过传统的LS信道估计算法将(3)式中的
Figure BDA0002099438520000077
计算出来是不可能的。我们注意到
Figure BDA0002099438520000078
是稀疏信号，所以
Figure BDA0002099438520000079
也是稀疏信号，我们可以通过SCS理论对
Figure BDA00020994385200000710
进行求解。根据MIMO信道的空间联合稀疏性，不同的发射-接收天线对之间的CIR具有相同的支持集，于是我们可以对
Figure BDA00020994385200000711
进行行变换，组成一个新矩阵，即：
Figure BDA00020994385200000712
其中，
Figure BDA00020994385200000713
表示从
Figure BDA00020994385200000714
中以L为周期取元素组成的矩阵，所以
Figure BDA00020994385200000715
也可以看成是L×1的分块矩阵，每个块矩阵是M×1维的，同时这M个元素是全0的或全部非0的，所以
Figure BDA00020994385200000716
是一个块稀疏信号。同理，我们也可以对Φ按列重新排列成Ψ，即
Figure BDA00020994385200000717
其中，
Figure BDA00020994385200000718
同时Ψ也可以看成是由L个子矩阵组成的分块矩阵，因此，公式(3)可以变为：
Figure BDA0002099438520000081
结合无线信道的时间联合稀疏性，考虑连续R个OFDM符号传输(R由路径延迟的相干时间决定)，那么最终接收的R个符号的导频为
Y＝ΨX+W (9)
其中，
Figure BDA0002099438520000082
叫做观测矩阵，等效CIR矩阵为
Figure BDA0002099438520000083
表示高斯白噪声矩阵。
同时，等效CIR矩阵X也可以看成是一个L×1维的块矩阵，每一块是对X按顺序取前M行的M×R维的子矩阵，即：
Figure BDA0002099438520000084
其中，
Figure BDA0002099438520000085
下面就是本发明实施例中的一种结构化压缩感知信道估计方法，求解等效CIR矩阵X的过程的流程。具体而言，可以包括：
步骤S201：获取的输入的观测矩阵和传感矩阵，创建外部迭代次数变量t，并设置等效CIR矩阵和残差的初始值。
在具体实施中，观测矩阵用Y进行表示，采用Ψ表示输入的传感矩阵，等效CIR矩阵的初始值
Figure BDA0002099438520000086
残差的初始值R＝Y。
步骤S202：令外部迭代次数t＝1；
步骤S203：计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵。
在具体实施中，在执行当前次迭代，即t次迭代时，对应的等效CIR矩阵X和残差R为(t-1)次迭代得到的CIR矩阵Xt-1和残差Rt-1。其中，当t＝1，即执行第一次迭代时，所述对应的等效CIR矩阵X和残差R为初始化得到的等效CIR矩阵X和残差R。
在具体实施中，L×1的第一块矩阵为所述传感矩阵的共轭转置矩阵与残差的内积，即：
V＝ΨHR(11)
其中，V表示所述L×1的块矩阵，Ψ表示所述传感矩阵，ΨH表示所述传感矩阵的共轭转置矩阵。
步骤S204：计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中。
在具体实施中，对所述L×1的块矩阵V的L个块矩阵作F范数，将F范数大于所述第一阈值的块矩阵的索引记录到集合Ωt中，即：
Figure BDA0002099438520000091
其中，
Figure BDA0002099438520000092
表示所述第一阈值，M表示导频的个数。
步骤S205：求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值。
在具体实施中，求出t次迭代对应稀疏度估计值为：
Figure BDA0002099438520000093
其中，st表示t次迭代对应稀疏度估计值，
Figure BDA0002099438520000094
表示(t-1)次迭代得到的CIR等效矩阵的支撑集。
在当前次对应的稀疏度估计值下，对所述CIR等效矩阵和残差所述残差执行多次内部迭代运算，当执行当前次内部迭代运算得到的残差大于或等于执行上一次内部迭代运算得到的残差时，将执行上一次内部迭代运算得到的CIR等效矩阵和残差作为下一次迭代对应的CIR等效矩阵和残差，并从所述基于当前次迭代对应的CIR等效矩阵和残差，计算得到当前次对应的稀疏度估计值开始执行，直至执行当前次内部迭代运算得到的残差小于执行上一次内部迭代运算得到的残差，且执行当前次内部迭代运算得到的CIR等效矩阵中块矩阵的最小F范数小于预设的第二阈值，具体可以包括：
步骤S206：初始化，创建内部迭代次数变量k。
步骤S207：令k＝1；
步骤S208：将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U，将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中，即：
Figure BDA0002099438520000101
步骤S209：基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合，即：
Γ＝Λ∪supp(X(k-1)) (15)
其中，Γ表示所述候选集合，supp(X(k-1)表示第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵的支撑集。
步骤S210：基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵。
具体而言，首先根据候选集合Γ从传感矩阵Ψ中取出列向量组成一个新的矩阵ΨΓ。
接着，运用最小二乘法(LS)求出L×1的第三块矩阵
Figure BDA0002099438520000102
即：
Figure BDA0002099438520000103
步骤S211：将L×1的第三块矩阵
Figure BDA0002099438520000104
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure BDA0002099438520000105
中，即：
Figure BDA0002099438520000106
步骤S212：基于所述最终索引集合
Figure BDA0002099438520000107
求出当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)，即：
Figure BDA0002099438520000108
R(k)＝Y-ΨX(k) (19)
步骤S213：判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数，即：
||R(k)||F＜||R(k-1)||F (20)
当判断结果为否时，可以执行步骤S214；反之，则可以执行步骤S215。
步骤S214：设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从步骤S203重新开始执行。
步骤S215：判断当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当判断结果为是时，可以执行步骤S216；判断结果为否时，可以执行步骤S217。
在具体实施中，判断当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值，即：
Figure BDA0002099438520000111
其中，
Figure BDA0002099438520000112
表示当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值，η表示第二阈值。
步骤S216：将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出。
步骤S217：判断k＞s；当判断结果为是时，可以结束操作；当判断结果为否时，可以执行步骤S218。
步骤S218：令k＝k+1，并从步骤S208重新开始执行。
算法结束后，根据公式(1)-(10)将CIR等效矩阵估计值
Figure BDA0002099438520000113
转化对应的信道估计结果
Figure BDA0002099438520000114
即可。
上述对本发明实施例中的结构化压缩感知信道估计方法进行了详细的描述。下面将对上述的方法对应的装置进行介绍。
图3示出了本发明实施例中的一种结构化压缩感知信道估计装置的结构示意图。参见图3，所述一种结构化压缩感知信道估计装置30可以包括：
获取单元301，适于获取输入的观测矩阵和传感矩阵；
估计单元302，适于在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计。
在本发明一实施例中，所述估计单元302，适于初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；令外部迭代次数t＝1；计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；初始化，创建内部迭代次数变量k；令k＝1；将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；将L×1的第三块矩阵
Figure BDA0002099438520000123
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure BDA0002099438520000121
中；基于所述最终索引集合
Figure BDA0002099438520000122
，求出当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)；判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，判断当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值小于所述第二阈值时，将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值大于或等于所述第二阈值时，判断k＞s；当确定k＞s时，可以结束操作；当确定k≤s时，令k＝k+1，并从所述将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U开始重新执行；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数大于或等于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从所述计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵重新开始执行。在本发明另一实施例中，所述第一阈值为
Figure BDA0002099438520000131
所述第二阈值可以根据实际的需要进行设置。
在本发明另一实施例中，所述估计单元302，适于计算所述L×1的块矩阵中L个块矩阵的F范数，将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次对应的稀疏度估计值。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
采用本发明中的上述的方案，通过获取输入的观测矩阵和传感矩阵，并在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，可以在信道稀疏度未知的情况下，实现压缩感知信道的估计。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，本发明要求保护范围由所附的权利要求书、说明书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种结构化压缩感知信道估计方法，其特征在于，包括：
获取输入的观测矩阵和传感矩阵；
在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，具体包括：
初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；
令外部迭代次数t＝1；
计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；
计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；
求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；
初始化，创建内部迭代次数变量k；
令k＝1；
将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；
将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；
基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；
基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；
将L×1的第三块矩阵
Figure FDA0003296887830000011
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure FDA0003296887830000012
中；
基于所述最终索引集合
Figure FDA0003296887830000021
求出当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)；
判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数；
当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，判断当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当确定当前稀疏度st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值小于所述第二阈值时，将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出；当确定当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值大于或等于所述第二阈值时，判断k＞s；当确定k＞s时，可以结束操作；当确定k≤s时，令k＝k+1，并从所述将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U开始重新执行；
当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数大于或等于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从所述计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵重新开始执行。
2.根据权利要求1所述的结构化压缩感知信道估计方法，其特征在于，所述第一阈值为
Figure FDA0003296887830000022
其中，τ表示预设的常数，R表示残差，||R||F表示残差R的F范数，M表示导频的个数。
3.一种结构化压缩感知信道估计装置，其特征在于，包括：
获取单元，适于获取输入的观测矩阵和传感矩阵；
估计单元，适于在残差单调递减的条件下，基于所述观测矩阵和所述传感矩阵对压缩感知信道进行估计，具体地，初始化CIR等效矩阵和残差，设置CIR等效矩阵初始值为零，且残差为所述观测矩阵，并创建外部迭代次数变量t；令外部迭代次数t＝1；计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵；计算所述L×1的第一块矩阵中L个块矩阵的F范数，并将F范数大于预设的第一阈值的块矩阵索引添加至第一索引集合中；求解所述第一索引集合与所述CIR等效矩阵的支撑集的并集的L0范数，得到当前次外部迭代对应的稀疏度估计值；初始化，创建内部迭代次数变量k；令k＝1；将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U；将L×1的第二块矩阵U中F范数最大的前st个块元素的索引存在第二索引集合Λ中；基于所述第二索引集合和第(k-1)次内部迭代得到的CIR等效矩阵，生成对应的候选集合；基于所述候选集合和所述传感矩阵，生成L×1的第三块矩阵；将L×1的第三块矩阵
Figure FDA0003296887830000031
中F范数最大的前st个块元素的索引存在最终索引集合
Figure FDA0003296887830000032
中；基于所述最终索引集合
Figure FDA0003296887830000033
求出当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值X(k)和残差R(k)；判断执行当前次内部迭代得到的残差的F范数是否小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数小于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，判断当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值是否小于预设的第二阈值；当确定当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值小于所述第二阈值时，将执行当前次内部迭代得到的CIR等效矩阵估计值X(k)作为信道估计的最终结果进行输出；当确定当前稀疏度估计值st下的CIR等效矩阵估计值的F范数的最小值大于或等于所述第二阈值时，判断k＞s；当确定k＞s时，可以结束操作；当确定k≤s时，令k＝k+1，并从所述将所述传感矩阵的共轭转置矩阵ΨH与第(k-1)次内部迭代得到的残差R(k-1)作内积得到L×1的第二块矩阵U开始重新执行；当确定执行当前次内部迭代得到的残差的F范数大于或等于执行当上一次内部迭代得到的残差的F范数时，设置CIR等效矩阵和残差分别为执行上一次内部迭代得到的CIR等效矩阵和残差，且t＝t+1，并从所述计算所述传感矩阵的共轭转置矩阵与上一次外部迭代得到的残差的内积，得到L×1的第一块矩阵重新开始执行。
4.据权利要求3所述的结构化压缩感知信道估计装置，其特征在于，所述第一阈值为
Figure FDA0003296887830000041
其中，τ表示预设的常数，R表示残差，||R||F表示残差R的F范数，M表示导频的个数。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至2任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
6.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至2任一项所述的结构化压缩感知信道估计方法的步骤。
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