CN110336762A

CN110336762A - 一种mimo系统的相位噪声补偿方法、系统及相关组件

Info

Publication number: CN110336762A
Application number: CN201910384784.5A
Authority: CN
Inventors: 李光平; 刘金桥; 邢奇奇
Original assignee: Guangdong University of Technology
Current assignee: Guangdong University of Technology
Priority date: 2019-05-09
Filing date: 2019-05-09
Publication date: 2019-10-15
Anticipated expiration: 2039-05-09
Also published as: CN110336762B

Abstract

本申请公开了一种MIMO系统的相位噪声补偿方法，所述方法包括根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态；根据初始相位状态的协方差矩阵计算目标状态对应的帧信号中的第一个码元；根据目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；根据初始相位状态计算相位噪声，根据相位噪声对MIMO系统执行相位噪声补偿操作。本方法能够提高相位噪声计算准确度并对相位噪声进行合理补偿，降低相位噪声对MIMO系统的同步影响。本申请还公开了一种MIMO系统的相位噪声补偿系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，具有以上有益效果。

Description

一种MIMO系统的相位噪声补偿方法、系统及相关组件

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种MIMO系统的相位噪声补偿方法、系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备。

背景技术

MIMO(多输入多输出)系统是指分别在发射端和接收端使用多根天线的无线通信系统，该系统可以在不增加带宽的情况下，成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。但是，在高速无线通信系统中实现同步传输是一项具有挑战性的任务，因为需要在接收器处同时并联合估计许多快速变化的同步参数。在无线通信系统中，由于系统发射端不理想振荡器的存在，导致了相位噪声的引入。相位噪声引入的乘性失真会导致星座旋转，产生公共相位误差；引入的加性失真会导致载波间的干扰。相位噪声引入的乘性失真和加性失真使得对系统的不同参数估计更加困难，因此相位噪声的引入对无线通信系统的同步产生了恶劣的影响。

相关技术中，对相位噪声进行估计和补偿的方法为EKF(扩展卡尔曼滤波器)方法。EKF方法对相位噪声的估计主要是用泰勒级数的方法将非线性系统的观测方程转化为线性模型，但上述EKF方法由于其忽略了系统观测方程中的高阶项导致数值稳定性差，并且系统的初始值不容易确定，相位噪声的计算精确度较低，无法对相位噪声进行合理的补偿，导致MIMO系统同步受到较大的影响。

因此，如何提高相位噪声计算准确度并对相位噪声进行合理补偿，降低相位噪声对MIMO系统的同步影响是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种MIMO系统的相位噪声补偿方法、系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，能够提高相位噪声计算准确度并对相位噪声进行合理补偿，降低相位噪声对MIMO系统的同步影响。

为解决上述技术问题，本申请提供一种MIMO系统的相位噪声补偿方法，该相位噪声补偿方法包括：

步骤一：根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；

步骤二：确定所述目标状态对应的协方差矩阵，并利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元；

步骤三：根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

步骤四：判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入步骤五；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入步骤二；

步骤五：根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

可选的，所述根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态包括：

利用最小二乘法计算所述MIMO系统的训练数据得到所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

记录所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

可选的，确定所述目标状态对应的协方差矩阵包括：

利用第一公式确定所述目标状态对应的协方差矩阵P_n；

其中，所述第一公式为

可选的，所述利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元包括；

利用第二公式根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元

其中，所述第二公式为

可选的，所述初始相位状态包括信道增益和相位。

可选的，根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态包括：

确定所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元，利用所述无迹卡尔曼滤波器对sigma点进行非线性变换，以便对所述MIMO系统进行状态逼近得到下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

记录所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

本申请还提供了一种MIMO系统的相位噪声补偿系统，该相位噪声补偿系统包括：

目标状态确定模块，用于根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；

码元计算模块，用于确定所述目标状态对应的协方差矩阵，并利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元；

下一帧状态确定模块，用于根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

判断模块，用于判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入噪声补偿模块对应的工作流程；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入所述码元计算模块对应的工作流程；

噪声补偿模块，用于根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

可选的，所述目标状态确定模块包括：

初始相位状态计算单元，用于利用最小二乘法计算所述MIMO系统的训练数据得到所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

记录单元，用于记录所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

目标状态设置单元，用于将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时实现上述MIMO系统的相位噪声补偿方法执行的步骤。

本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现上述MIMO系统的相位噪声补偿方法执行的步骤。

本申请提供了一种MIMO系统的相位噪声补偿方法，包括步骤一：根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；步骤二：确定所述目标状态对应的协方差矩阵，并利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元；步骤三：根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；步骤四：判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入步骤五；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入步骤二；步骤五：根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

本申请通过无迹卡尔曼滤波器计算MIMO系统相位噪声，由于MIMO系统对相位的观测方程描述为一个非线性方程，采用无迹卡尔曼滤波方法可以很精确且实时地估计出系统的相位噪声，克服了直接采用扩展卡尔曼滤波方法进行估计产生的精度不高、数值稳定性差的缺点而且初始状态不易确定的问题。因此，本申请能够提高相位噪声计算准确度并对相位噪声进行合理补偿，降低相位噪声对MIMO系统的同步影响。本申请同时还提供了一种MIMO系统的相位噪声补偿系统、一种计算机可读存储介质和一种电子设备，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种MIMO系统的相位噪声补偿方法的流程图；

图2为本申请实施例所提供的另一种MIMO系统的相位噪声补偿方法的流程图；

图3为MIMO系统模型的原理示意图；

图4为MIMO系统模型的每帧信号组成示意图；

图5为本申请实施例所提供的一种MIMO系统的相位噪声补偿系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

下面请参见图1，图1为本申请实施例所提供的一种MIMO系统的相位噪声补偿方法的流程图。

具体步骤可以包括：

S101：根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；

其中，MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。MIMO系统能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。

本实施例的目的在于消除MIMO系统中的相位噪声，在执行相位噪声消除操作之前，可以先对MIMO系统的相位噪声进行计算，以便根据计算得到的相位噪声执行调整相位噪声消除操作的参数，提高MIMO系统的稳定性。

本步骤提到的训练数据为构建MIMO系统相对应的MIMO模型时使用的训练数据，可以理解的是MIMO系统模型的每帧信号由训练数据(也称训练序列)和实际数据构成，此处的目的在于获取训练数据的第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，以便根据初始相位状态计算下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。初始相位状态可以包括信道增益和相位。

S102：确定所述目标状态对应的协方差矩阵，并利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元；

其中，本步骤的目的在于根据目标状态，即第一个码元的初始相位状态，计算第一个码元的具体内容。首先可以确定该目标状态对应的协方差矩阵，根据最小方差接收算法计算协方差矩阵对应的码元，即目标状态对应帧信号中的第一个码元。

S103：根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

其中，本步骤建立在已经获取了当前帧信号中第一个码元的具体内容的基础上，利用无迹卡尔曼滤波器计算下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系。

利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态的过程可以包括以下操作：确定所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元，利用所述无迹卡尔曼滤波器对sigma点进行非线性变换，以便对所述MIMO系统进行状态逼近得到下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。本步骤提出了利用无迹卡尔曼滤波器对相位噪声进行计算的方法，即先通过无迹卡尔曼滤波器计算下一帧信号的初始相位状态。UKF采用确定性的抽样方法，通过取sigma点方式逼近系统的状态来近似非线性模型。UKF并没有将系统函数线性近似，而是把sigma点进行非线性变换后对其系统的状态进行逼近，理论和仿真结果表明，UKF可解决EKF存在的数值稳定性差和初始值不容易确定的问题。

S104：判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入S105；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入S102；

其中，本步骤的目的在于判断获取的初始相位状态是否足够多，当已记录初始相位状态的帧信号数量大于预设值时，可以利用已获取的初始相位状态计算相位噪声；当已记录初始相位状态的帧信号数量小于或等于预设值时，可以重新进入S102的相关操作获取下一帧信号的第一个码元的初始相位状态直至符合S104的判断条件。

S105：根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

本实施例通过无迹卡尔曼滤波器计算MIMO系统相位噪声，由于MIMO系统对相位的观测方程描述为一个非线性方程，采用无迹卡尔曼滤波方法可以很精确且实时地估计出系统的相位噪声，克服了直接采用扩展卡尔曼滤波方法进行估计产生的精度不高、数值稳定性差的缺点而且初始状态不易确定的问题。因此，本实施例能够提高相位噪声计算准确度并对相位噪声进行合理补偿，降低相位噪声对MIMO系统的同步影响。

下面请参见图2，图2为本申请实施例所提供的另一种MIMO系统的相位噪声补偿方法的流程图，具体步骤可以包括：

S201：利用最小二乘法计算所述MIMO系统的训练数据得到所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并记录所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

S202：将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；

S203：利用第一公式确定所述目标状态对应的协方差矩阵P_n，并利用第二公式根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元

其中，所述第一公式为所述第二公式为E的含义是期望，x_n是真实的状态,是算法估计的状态(即目标状态)。H表示矩阵的共轭转置，表示噪声方差，表示N_t×N_t位的单位阵，y(n)表示接收向量，n为时间。

S204：确定所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元，利用所述无迹卡尔曼滤波器对sigma点进行非线性变换，以便对所述MIMO系统进行状态逼近得到下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

S205：记录所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

S206：判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入S207；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入S203；

S207：根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

上述实施例首先利用训练数据获得第一帧信号的第一个码元的初始相位状态，进而根据第一个码元的初始相位状态确定第一个码元的具体内容在得到第一帧信号的第一个码元后基于无迹卡尔曼滤波计算第二帧信号的第一个码元的初始相位状态，依次类推可以获得每一帧信号的第一个码元的初始相位状态和第一个码元的具体内容。最后根据所有的初始相位状态计算相位噪声，在得到相位噪声的基础上对对所述MIMO系统执行相位噪声补偿。

下面通过在实际应用中的实施例说明上述实施例描述的流程。

请参见图3，图3为MIMO系统模型的原理示意图，图3中包括一个有N_t根发射天线，N_r根接收天线的点对点MIMO系统。图4为MIMO系统模型的每帧信号组成示意图，MIMO系统每一帧信号由长度为L_t的训练序列和长度为L_d的数据。

图3中MIMO系统模型成立的前提可以包括以下条件：

条件1、为了确保通用性，假设每个发射和接收天线配备有独立的振荡器。

条件2、假设基于准静态和频率平坦衰落信道，其中假设信道增益保持恒定的超帧，即信道增益被建模为一帧上的未知确定参数。

条件3、时变的相位噪声可以用一个维纳随机过程模型进行描述。同时，假设相位噪声比符号改变速率慢得多。因此，假设相位噪声在每个符号的持续时间内不改变，只有当一个符号变为另外一个符号时，相位噪声才会改变。

条件4、假设通过使用定时反馈回路的标准帧同步算法可以实现准确的定时与同步。

可以得到，在第k根接收天线接收到的离散时间基带信号y_k(n)为：

其中，s_l(n)为n时刻传送到第l根接收天线的符号，其中n＝1，…，L_t+L_d。h_k，l为渐变未知的从第l根发射天线到第k根接收天线的复信道增益，在每一帧内默认其为常数，且在一帧到另一帧之间有为第l根发射天线到第k根接收天线的信道增益。和分别表示n时刻单独在第l根发射天线和第k根发射天线产生的相位噪声。为信号从第l根发射天线到第k根接收天线的总相位噪声。w_k(n)是在第k根接收天线均值为零的加性白噪声，由于可以在接收端将其估计出来，故假设其方差已知为整个公式表示h_k，l服从均值为μ_k，l，方差为的复高斯分布。

对于每个独立的振荡器，产生的相位噪声可以近似的建模为维纳过程。因此，有：

第l根发射天线和第k根发射天线的相位信息可以被认为是实高斯过程，即其中：

l根发射天线和第k根接收天线处的振荡器的洛伦兹频谱的单侧3dB带宽，T_s为采样时间。

所以(式1)可写为：

y(n)＝θ^[r](n)Hθ^[t](n)s(n)+w(n) (式6)；

其中，

为N_r×N_r的对角矩阵。

为N_t×N_t的对角矩阵。

为N_r×N_t矩阵。

为N_r×N_t信道增益矩阵。

根据(式2)、(式3)可得：β_k，l(n)＝β_k，l(n-1)+Δ_k，l(n) (式7)；

令

所以得到系统的状态方程为：φ(n)＝φ(n-1)+δ(n) (式8)；

系统的观测方程为：

y(n)＝z(n)+w(n)＝(A⊙e^jB(n))s(n)+w(n) (式9)；

其中，⊙表示矩阵的舒尔积。

系统的初始状态之后，利用最小均方误差接收算法，可得码元

得到之后，利用无迹卡尔曼滤波器，对系统的下一个相位状态(即下一帧信号的第一个码元的初始相位状态)进行估计得到得到之后就可以确定函数关系得到在得到之后再次利用最小均方误差接收算法，得到然后再次利用无迹卡尔曼滤波器，估计依次类推，便可以一步一步把s(n)全部估计出来。

状态噪声向量 Δ_k，l(n)＝Δ_k(n)+Δ_l(n)，Δ_k，l(n)为第k根天线和第l根天线的相位信息。

状态噪声协方差矩阵为其为N_tN_r×N_tN_r维矩阵。表示向量的数学期望。

UKF的关键是UT(无迹变换)，其采用通过确定性的采样策略，根据系统状态的均值与协方差，在协方差椭圆上获得某些特征点及其相应权重获得一个有限的样本和权重集合，对非线性系统状态分布进行逼近。

将系统状态方程和观测方程改写为：

x(n)＝x(n-1)+δ(n) (式13)；

y(n)＝f(x(n))s(n)+w(n) (式14)。

x(n)表示的是第n时刻的相位状态，f(x(n))表示关于x(n)的一个函数。

相位噪声估计具体方法如下：

1、确定初始状态：

通过训练数据，利用最小二乘法估计方法可以得到系统的初始状态为：

表示估计的增益，表示估计的相位状态。

其中：

S^H为矩阵S的复共轭转置。

2、选取sigma点：

表示sigma点。

具体参数λ的取值如下：

α是决定sigma点的传播速度的很小常数值，比如取0.001。为次要比例参数，通常设为0，β是利用变量分布的先验知识得到的一个常数，对服从高斯分布的随机过程来说，取β＝2为最优的方式。

然后对sigma点进行无迹变换可以得到：

均值为：

协方差矩阵为：

k-1时刻的原始状态为：

3、时间更新：

4、观测更新：

计算卡尔曼增益：

预测：

综上可知，系统相位噪声估计整个流程为：

1、通过训练数据获取初始状态P₀。

2、利用最小方差准则接收算法，计算出下一符号s(n)。

3、利用无迹卡尔曼滤波，获取相位信息，得到下一时刻的状态P₁，接着不断循环上述算法。

4、一帧信号估计完毕，结束流程。

上述实施例利用无迹卡尔曼滤波的方法估计MIMO系统相位噪声，MIMO系统无需导频信号便能全部把每一帧的信源信息估计出来。因为MIMO系统对相位的观测方程描述为一个非线性方程，采用无迹卡尔曼滤波方法可以很精确且实时地估计出系统的相位噪声，克服了直接采用扩展卡尔曼滤波方法进行估计产生的精度不高、数值稳定性差的缺点而且初始状态不易确定的困难。由于进行对系统的相位噪声估计时，先通过训练数据，获取系统的信道信息，然后通过最小均方差方法对下一刻接收到信源信息进行估计，进而用无迹卡尔曼滤波的方法进行后一时刻的相位进行估计，然后重复上述过程，因此具有无需导频便能对每一帧信号接收到的信源信息一步一步全部估计出来的优点，可以减小设计MIMO系统的复杂度。

请参见图5，图5为本申请实施例所提供的一种MIMO系统的相位噪声补偿系统的结构示意图；

该系统可以包括：

目标状态确定模块100，用于根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态，并将所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态设置为目标状态；

码元计算模块200，用于确定所述目标状态对应的协方差矩阵，并利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元；

下一帧状态确定模块300，用于根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态；

判断模块400，用于判断已记录初始相位状态的帧信号数量是否大于预设值；若是，则进入噪声补偿模块500对应的工作流程；若否，则将所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态作为新的目标状态并进入所述码元计算模块200对应的工作流程；

噪声补偿模块500，用于根据每一帧信号的初始相位状态计算相位噪声，根据所述相位噪声对所述MIMO系统执行相位噪声补偿操作。

进一步的，所述目标状态确定模块包括：

由于系统部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此系统部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请还提供了一种电子设备，可以包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然所述电子设备还可以包括各种网络接口，电源等组件。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的状况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims

1.一种MIMO系统的相位噪声补偿方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述相位噪声补偿方法，其特征在于，所述根据MIMO系统的训练数据确定并记录第一帧信号中第一个码元的初始相位状态包括：

记录所述第一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

3.根据权利要求1所述相位噪声补偿方法，其特征在于，确定所述目标状态对应的协方差矩阵包括：

利用第一公式确定所述目标状态对应的协方差矩阵P_n；

其中，所述第一公式为

4.根据权利要求1所述相位噪声补偿方法，其特征在于，所述利用最小方差接收算法根据所述协方差矩阵计算所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元包括；

其中，所述第二公式为

5.根据权利要求1所述相位噪声补偿方法，其特征在于，所述初始相位状态包括信道增益和相位。

6.根据权利要求1至5任一项所述相位噪声补偿方法，其特征在于，根据所述目标状态对应的帧信号中的第一个码元利用无迹卡尔曼滤波器计算并记录下一帧信号中第一个码元的初始相位状态包括：

记录所述下一帧信号中第一个码元的初始相位状态。

7.一种MIMO系统的相位噪声补偿系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述相位噪声补偿系统，其特征在于，所述目标状态确定模块包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述MIMO系统的相位噪声补偿方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述MIMO系统的相位噪声补偿方法的步骤。