CN110350990A - 一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；根据所述相位漂移估计值，对所述相控阵网络进行相位校准。本发明实施例的技术方案，实现了在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高对相控阵网络的校准精确度。

Description

一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及大规模天线阵列相位校准技术领域，尤其涉及一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
对于毫米波大规模天线(Massive Multiple-Input Multiple-Output，MassiveMIMO)系统，全数字波束成形方案的部署需要的射频(Radio Frequency，RF)链的数量较多，产生了高成本和高功耗的问题。基于此问题，提出了混合波束成形技术，在模拟域中采用移相器网络在需要发射信号的方向上控制信号功率，以获得具有中等数量RF链的大规模天线系统的巨大增益。但是，混合波束成形技术中连接天线和RF链的RF电路具有明显的随机相位漂移，使得校准这类相位漂移成为混合波束成形设计的先决条件。
针对上述问题，现有的相位校准技术往往针对大规模天线系统中只有一个RF链的场景，而且必须在屏蔽室等噪声极低的实验环境中对相位漂移进行估计，进行相位校准的限制性较高，因此，如何在噪声较大的环境中，实时校准多RF链的大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移，并实现校准性能最优，是一个亟待解决的难题。
发明内容
本发明提供一种相控阵网络校准方法、装置、设备及存储介质，以实现在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高对相控阵网络的校准精确度。
第一方面，本发明实施例提供了一种相控阵网络校准方法，包括：
在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；
采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
根据所述相位漂移估计值，对所述相控阵网络进行相位校准。
可选的，所述在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，包括：
在相控阵网络的当前相位状态下，接收所述至少一个用户发送的预设训练序列；
根据接收到的各预设训练序列分别计算各用户的信道复增益；
根据各用户的方向和计算得到的所述信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；
根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号；
其中，所述相控阵网络间隔预设时间改变一次相位状态。
可选的，所述根据各用户的方向和信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号，包括：
根据各用户的方向和信道复增益，按照第一公式 计算在相控阵网络的当前相位状态下各用户的接收信号；
按照第二公式计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；
其中，第一公式中a(θl)表示第l个用户在方向θl的方向向量，γl表示第l个用户的信道复增益，矩阵表示相位误差，是以相位漂移矩阵Ω为变量的函数，Ω的每个元素都是0到2π的相位，Φn表示相控阵网络的当前相位状态，zl表示高斯白噪声，表示第l个用户的接收信号，第二公式中M为天线阵列包含的天线单元个数，K为RF链的个数，L为参与相位校准的用户个数。
可选的，所述根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号，包括：
根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号，按照第三公式计算测量信号；
其中，Y表示测量信号，N表示相控阵网络的相位状态的总数。
可选的，所述对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值，包括：
对测量信号中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；
根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值；
根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；
根据所述信道复增益估计值和用户方向估计值，计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；
返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值和方向估计值操作，直到相位漂移估计值收敛。
可选的，所述对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值，具体包括：
对测量信号中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；
根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值；
根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，按照第五公式计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；
根据信道复增益估计值和用户方向估计值按照第六公式 计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；
返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值操作，直到相位漂移估计值收敛；
其中，第四公式中W(Ω)为当前相位误差，Θ为当前用户方向；第五公式中
可选的，在相位漂移估计值收敛之后，还包括：
根据每个用户的当前信道复增益估计值和当前方向估计值，得到每个用户的信道估计值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种相控阵网络校准装置，包括：
测量模块，用于在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数
估计模块，用于采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
校准模块，用于根据所述相位漂移估计值对所述相控阵网络进行相位校准。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任意实施例提供的一种相控阵网络校准方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例提供的一种相控阵网络校准方法。
本发明实施例通过在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；然后采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；最后根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准，解决了现有技术仅可以在大规模天线系统单RF链的场景下，且必须在屏蔽室等噪声极低的实验环境中估计相位漂移，导致对相控阵网络进行相位校准的限制性较高的问题，实现了在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高了相位漂移的估计准确性，进而提高了对相控阵网络的校准精确度。
附图说明
图1a是本发明实施例一中的一种相控阵网络校准方法的流程图；
图1b是本发明实施例的混合波束成型框图；
图2a是本发明实施例二中的一种相控阵网络校准方法的流程图；
图2b是本发明实施例的相位漂移的估计性能仿真图；
图2c是本发明实施例的校准前后全向混合波束成形天线的辐射方向对比图；
图3是本发明实施例三中的一种相控阵网络校准装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1a为本发明实施例一的一种相控阵网络校准方法的流程图，本实施例可适用于在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计的情况，该方法可以由一种相控阵网络校准装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，并一般可以集成在对相控阵网络的相位漂移进行实时估计的计算机设备中。如图1a所示，该方法包括：
步骤110、在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数。
典型的，本实施例针对一个具有第一数量L个用户的毫米波蜂窝小区，如图1b所示，该小区的基站设有一个具备第二数量M个天线阵元的线形天线阵列(Uniform LinearArray,ULA)和第三数量K个RF链。相控阵网络包括K*M个移相器，网络的一端连接至线形天线阵列M个天线阵元，另一端连接至K个RF链，可以实现将每个RF链通过M个移相器连接到M个天线阵元。相控阵网络的相位状态是指相控阵网络的所有移相器在某个时刻的标称相位值，也可以理解为，由相控阵网络的所有移相器的相位组成的相控矩阵在某个时刻的标称取值。相控阵网络的相位漂移是指相控阵网络的实际相位值与标称相位值之间的相位误差。测量信号是指在射频链路输出端获得的各用户的信道响应。
其中，线形天线阵列是指M个天线阵元等距离排列成一条直线；RF链是指包括放大器、混频器、滤波器和模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)/数模转换器(Digital to Analog Converter，DAC)等器件的电路。
可选的，基站预先给相控阵网络设置第四数量N的标称相位状态，并间隔预设时间改变一次相控阵网络的标称相位状态。对于相控阵网络的每一个标称相位状态，基站根据所有用户发送的预设训练序列，计算得到所有用户在当前相位状态下的接收信号，进而根据所有用户在全部标称相位状态下的接收信号得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数，可用于估计相控阵网络的相位漂移。
可选的，在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，包括：在相控阵网络的当前相位状态下，接收至少一个用户发送的预设训练序列；根据接收到的各预设训练序列分别计算各用户的信道复增益；根据各用户的方向和计算得到的信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号；其中，相控阵网络间隔预设时间改变一次相位状态。
可选的，预设训练序列是指用户与基站预先设计的一组连续的符号，用于估计用户的信道复增益。本实施例中，基站接收的预设训练序列是参与校准的用户采用预设的信息交换协议发送给基站的，预设的信息交换协议可以是基于时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)的信息交换协议，在此协议下，不同的用户在所分配的时隙中向基站发送预设训练序列，相应地，基站在不同的时隙上接收不同用户的预设训练序列；也可以是基于频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)或者正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)的信息交换协议，在此协议下，不同的用户在其分配的载波或者正交子载波上向基站发送预设训练序列，相应地，基站在不同的载波或者正交子载波上接收不同用户发送的预设训练序列。
步骤120、采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值。
本实施例中，获得测量信号之后，基站会使用最小二范数估计相控阵网络的相位漂移，以根据相位漂移对相控阵网络进行相位校准。由于上述步骤得到的测量信号是以相位漂移为变量的函数，并且该函数中还包括各用户的信道复增益和用户方向两个变量，因此，基站在估计相位漂移的同时必须估计用户的信道复增益和用户方向。为了减少估计误差，提高相位漂移的估计精度，基站采用迭代优化法计算上述各参数的估计值。
可选的，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值，可以具体包括：对测量信号中的相位误差和用户方向进行随机初始化，此时，初始化后的相位误差为当前相位误差，初始化后的用户方向为当前用户方向；根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值；根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；根据信道复增益估计值和用户方向估计值，计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值和方向估计值操作，直到相位漂移估计值收敛。
可选的，在相位漂移估计值收敛之后，还包括：根据每个用户的当前信道复增益估计值和当前方向估计值，得到每个用户的信道估计值。所述信道估计值为用户的当前信道复增益估计值和当前方向估计值的乘积。本实施例中，基站既可以在噪声较大的环境中，准确估计多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移，又可以对每个用户的信道进行准确估计。
步骤130、根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准。
可选的，所述相位漂移估计值为经过迭代优化得到收敛的相位漂移估计值，基站确定相位漂移估计值后，将相控阵网络的标称相位值与相位漂移估计值进行乘积运算，得到校准后的相控阵网络的实际相位值，实现对相控阵网络的相位校准。
本发明实施例通过在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；然后采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；最后根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准，解决了现有技术仅可以在大规模天线系统单RF链的场景下，且必须在屏蔽室等噪声极低的实验环境中估计相位漂移，导致对相控阵网络进行相位校准的限制性较高的问题，实现了在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高了相位漂移的估计准确性，进而提高了对相控阵网络的校准精确度。
实施例二
图2a是本发明实施例二中的一种相控阵网络校准方法的流程图，本实施例可在上述实施例的各可选实施方式的基础上，对“根据各用户的方向和信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号”、“根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号”以及“对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值”进行进一步优化。结合图2a，该方法具体包括如下步骤：
步骤210、在相控阵网络的当前相位状态下，接收至少一个用户发送的预设训练序列。
步骤220、根据接收到的各预设训练序列分别计算各用户的信道复增益。
可选的，基站预先根据毫米波的特点设置适当的信道模型，在接收到用户发送的预设训练序列后，按照设置的信道模型计算用户的发送天线到基站的各个天线之间的信道复增益，进而得到用户到基站的信道复增益。
步骤230、根据各用户的方向和计算得到的信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号。
可选的，基站根据各用户的方向和信道复增益，按照第一公式 计算在相控阵网络的当前相位状态下各用户的接收信号；然后按照第二公式计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号。
其中，第一公式中的a(θl)表示第l个用户在方向θl的方向向量，γl表示第l个用户的信道复增益，矩阵表示相控阵网络的相位误差，其是以相位漂移矩阵Ω为变量的函数，Ω的每个元素都是0到2π的相位，其只与相控阵网络中的各个移相器的相位有关，与移相器的幅度无关，Φn表示相控阵网络的当前相位状态，其实际是相控阵网络的当前标称相位值，Zl表示高斯白噪声，表示第l个用户的接收信号；第二公式中表示各用户的方向向量组成的方向矩阵，表示各用户的信道复增益组成的信道增益矩阵，M为天线阵列包含的天线单元个数，K为RF链的个数，L为参与相位校准的用户个数。
步骤240、根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号。
可选的，基站根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号，按照第三公式计算测量信号；
其中，矩阵Y表示测量信号，矩阵N表示相控阵网络的相位状态的总数。
步骤250、对测量信号中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化。
步骤260、根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值和方向估计值，并根据用户方向估计值更新当前用户方向。
可选的，根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值；然后根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，按照第五公式计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新当前用户方向；
其中，第四公式中W(Ω)为当前相位误差，Θ为当前用户方向；第五公式中
步骤270、根据信道复增益估计值和用户方向估计值，计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在相位漂移估计值的计算过程中，更新当前相位误差。
可选的，基站根据用户方向估计值和信道复增益估计值按照第六公式 计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在相位漂移估计值的计算过程中，更新当前相位误差。
步骤280、判断相位漂移估计值是否收敛，若是，则执行步骤290，否则，返回执行步骤260。
可选的，基站计算得到相控阵网络的相位漂移估计值后，判断当前相位漂移估计值是否收敛，若收敛，即已得到最优的相位漂移估计值，则执行步骤290对相控阵网络进行相位校准，若不收敛，即当前相位漂移估计值不是最优的，则根据计算得到的用户方向估计值信道复增益估计值和相位漂移估计值返回执行步骤260，根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值操作，以在各参数的当前估计值的基础上重新计算相位漂移估计值，重复此过程，直至当前相位漂移估计值收敛。
步骤290、根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准。
本发明实施例通过在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；然后采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；最后根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准，解决了现有技术仅可以在大规模天线系统单RF链的场景下，且必须在屏蔽室等噪声极低的实验环境中估计相位漂移，导致对相控阵网络进行相位校准的限制性较高的问题，实现了在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高了相位漂移的估计准确性，进而提高了对相控阵网络的校准精确度。
在上述实施例的基础上，提供一个优选实施例，以进一步对上述方法进行说明。示例性的，对于一个有L个用户的毫米波蜂窝小区，假设小区中的基站设有一个具备M个天线单元的线形天线阵列和K个RF链。天线阵列在某个θ方向的指向矢量为：
其中，d为天线单元之间的距离，λ为系统所使用的载波波长。
天线单元与RF链之间的相控阵网络的相控矩阵可以使用矩阵Φ表示，Φ是一个大小为K×M的恒模矩阵，实际表示相控阵网络的标称相位值。相控阵网络存在的随机相位漂移可以使用矩阵Ω表示，由于Ω的每一个元素ωkm满足关系：即存在矩阵W是以相位漂移矩阵Ω为变量的函数，因此，可以使用K×M的恒模矩阵W来表示相位漂移。
当基站发起校准指令时，参与校准的用户向基站发送约定好的预设训练序列；对于时分多址的系统，不同的用户在所分配的时隙中发送预设训练序列，对于(正交)频分多址系统，不同的用户在其分配的(子)载波上发送预设训练序列。同时，基站在不同的时隙(载波)上接收不同用户的训练序列。
在接收信号的过程中，基站间隔预设时间改变一次相控阵网络的标称相位Φn，其中，Φn的每个元素可以表示为：
假设相控阵网络的相位被改变N次，基站在相控阵网络处于第n个相位状态Φn时，计算得到的第l个用户的接收信号可以表示为：
其中，θl是第l个用户的方向，γl是该用户的信道复增益，zl是在接收和测量信号的过程中系统的高斯白噪声。
随后，基站通过定义矩阵：以及将所有用户在相控阵网络的第n个相位状态的接收信号表示为：
其中，A(Θ)是方向矩阵，表示各用户信号在射频输出端的到达方向，Γ是信道增益矩阵，表示在各到达方向上的用户信号强度，[W(Ω)⊙Φn]表示相控阵网络的实际相位。
然后，基站通过定义矩阵：将L个用户在相控阵网络的N个相位状态下的接收信号表示为：
其中，Y的每一列表示第l个用户在相控阵网络的N个相位状态下的接收信号yl。
本实施例中，基站在得到的测量Y之后，根据预先设计的相位漂移估计算法，得到相控矩阵的相位漂移的估计值具体的，基站可以使用最小二范数计算相位漂移估计值：
可见，估计相位漂移Ω必须同时估计用户的方向Θ和信道增益Γ。因此，上述估计问题(5)是一个非凸问题，可以采用一种迭代优化的方法来得到全部参数的估计值。具体步骤如下：
a)随机初始化W(Ω)和Θ，将初始化的W(Ω)作为当前相位误差，将初始化的Θ作为当前用户方向。
b)根据公式得到每个用户的信道增益估计值，进而得到信道增益Γ的估计值
其中，
c)根据步骤b)得到的和当前相位误差W(Ω)，得到用户方向的估计值。由于矩阵A(Θ)的每一行是独立的，因此，可以把L个用户的方向估计问题转化为L个单用户方向估计的子问题：
其中，
上述单用户方向估计的子问题(6)是一个一维搜索问题，可以使用任何一种一维搜索算法求解，例如，快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)。由于a(θl)的特殊结构，可以通过对矩阵Ql的每一列做快速傅立叶变换，找到与yl最接近的列，然后使用对应的傅立叶频率计算θl的估计值进而得到用户方向的估计值
d)根据得到的和估计相控矩阵的相位漂移。由于相位误差W(Ω)的每一行都是独立的，因此，可以将其转化为K个子问题分别求解。定义矩阵：
相位误差W(Ω)的每一行对应的估计问题可以表示为：
其中，
进一步，将上述问题(7)转化为一个标准二次恒模问题来求解。
定义：和其中ζ∈[0,2π)；
上述问题(7)转化为：
其中i＝1,2,…,M+1。
上述问题(8)可以通过任意二次恒模问题的求解方法进行求解，例如，Power-Method方法。
e)不断重复步骤b)-d)，直到相位漂移的估计值收敛，得到最终对相控阵网络相位漂移的估计值同时得到参与校准用户的信道估计：
此外，经过验证，通过上述方法得到的相控阵网络的相位漂移的估计值的估计误差最小，可以达到克拉美劳限，即理想估计状况。图2b是相位漂移的估计性能仿真图，如图2b所示，在信噪比不同的仿真环境下，相控阵网络的相位漂移的估计误差均十分接近克拉美劳限。图2c是校准前后全向混合波束成形天线的辐射方向对比图，如图2c所示，在不做相位校准的情况下，天线的辐射方向起伏很大；在20dB信噪比下进行相位校准以后，天线的辐射方向显著改善；在40dB信噪比下进行相位校准以后，天线辐射方向几乎与理想状况相同。
实施例三
图3是本发明实施例三中的一种相控阵网络校准装置的结构示意图。本实施例可适用于在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计的情况，如图3所示，该相控阵网络校准装置应用于对相控阵网络的相位漂移进行实时估计的计算机设备中，包括：
测量模块310，用于在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数
估计模块320，用于采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
校准模块330，用于根据相位漂移估计值对相控阵网络进行相位校准。
本发明实施例通过在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，测量信号为以相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；然后采用设定的参数估计算法，对测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；最后根据相位漂移估计值，对相控阵网络进行相位校准，解决了现有技术仅可以在大规模天线系统单RF链的场景下，且必须在屏蔽室等噪声极低的实验环境中估计相位漂移，导致对相控阵网络进行相位校准的限制性较高的问题，实现了在噪声较大的环境中，对多RF链大规模天线系统的相控阵网络的相位漂移进行实时估计，提高了相位漂移的估计准确性，进而提高了对相控阵网络的校准精确度。
进一步的，测量模块310包括：接收单元，用于在相控阵网络的当前相位状态下，接收至少一个用户发送的预设训练序列；信道复增益计算单元，用于根据接收到的各预设训练序列分别计算各用户的信道复增益；接收信号计算单元，用于根据各用户的方向和计算得到的信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；测量信号计算单元，用于根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号；其中，相控阵网络间隔预设时间改变一次相位状态。
进一步的，接收信号计算单元，具体用于根据各用户的方向和信道复增益，按照第一公式计算在相控阵网络的当前相位状态下各用户的接收信号；按照第二公式 计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；
其中，第一公式中a(θl)表示第l个用户在方向θl的方向向量，γl表示第l个用户的信道复增益，矩阵表示相位误差，是以相位漂移矩阵Ω为变量的函数，Ω的每个元素都是0到2π的相位，Φn表示相控阵网络的当前相位状态，zl表示高斯白噪声，表示第l个用户的接收信号，第二公式中M为天线阵列包含的天线单元个数，K为RF链的个数，L为参与相位校准的用户个数。
进一步的，测量信号计算单元，具体用于根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号，按照第三公式 计算测量信号；
其中，Y表示测量信号，
进一步的，估计模块320，具体用于对测量信号 中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值；根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；根据信道复增益估计值和用户方向估计值，计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在相位漂移估计值的计算过程中，更新当前相位误差；返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值和方向估计值操作，直到相位漂移估计值收敛。
进一步的，估计模块320，具体用于对测量信号 中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值；根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，按照第五公式计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；根据信道复增益估计值和用户方向估计值按照第六公式计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值操作，直到相位漂移估计值收敛；
其中，第四公式中W(Ω)为当前相位误差，Θ为当前用户方向；第五公式中
进一步的，估计模块320还包括：信道估计值获取单元，用于在相位漂移估计值收敛之后，根据每个用户的当前信道复增益估计值和当前方向估计值，得到每个用户的信道估计值。
本发明实施例所提供的一种相控阵网络校准装置可执行本发明任意实施例所提供的应用于计算机设备的一种相控阵网络校准方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
参照图4，图4是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图，所述计算机设备可以包括各种类型的基站，例如，宏基站、微基站和分布式基站等。如图4所示，该设备包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440；设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种相控阵网络校准方法对应的程序指令/模块(例如，一种相控阵网络校准装置中的测量模块310、估计模块320和校准模块330)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种相控阵网络校准方法。
处理器410实现一种相控阵网络校准方法，所述方法包括：
在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；
采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
根据所述相位漂移估计值，对所述相控阵网络进行相位校准。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现一种相控阵网络校准方法，一种相控阵网络校准方法包括：
在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；
采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
根据所述相位漂移估计值，对所述相控阵网络进行相位校准。
当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其计算机指令可执行不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的一种相控阵网络校准方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述一种相控阵网络校准装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种相控阵网络校准方法，其特征在于，包括：
在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数；
采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
根据所述相位漂移估计值，对所述相控阵网络进行相位校准。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，包括：
在相控阵网络的当前相位状态下，接收所述至少一个用户发送的预设训练序列；
根据接收到的各预设训练序列分别计算各用户的信道复增益；
根据各用户的方向和计算得到的所述信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；
根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号；
其中，所述相控阵网络间隔预设时间改变一次相位状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各用户的方向和信道复增益，计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号，包括：
根据各用户的方向和信道复增益，按照第一公式 计算在相控阵网络的当前相位状态下各用户的接收信号；
按照第二公式计算在相控阵网络的当前相位状态下所有用户的接收信号；
其中，第一公式中a(θl)表示第l个用户在方向θl的方向向量，γl表示第l个用户的信道复增益，矩阵表示相位误差，是以相位漂移矩阵Ω为变量的函数，Ω的每个元素都是0到2π的相位，Φn表示相控阵网络的当前相位状态，zl表示高斯白噪声，表示第l个用户的接收信号，第二公式中M为天线阵列包含的天线单元个数，K为RF链的个数，L为参与相位校准的用户个数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号得到测量信号，包括：
根据在相控阵网络的各个相位状态下所有用户的接收信号，按照第三公式计算测量信号；
其中，Y表示测量信号，N表示相控阵网络的相位状态的总数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值，包括：
对测量信号中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；
根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值；
根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；
根据信道复增益估计值和用户方向估计值，计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；
返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，计算每个用户的信道复增益估计值和方向估计值操作，直到相位漂移估计值收敛。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值，具体包括：
对测量信号中的相位误差W(Ω)和用户方向Θ进行随机初始化；
根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值；
根据当前相位误差和每个用户的信道复增益估计值，按照第五公式计算每个用户的方向估计值，并根据用户方向估计值更新所述当前用户方向；
根据信道复增益估计值和用户方向估计值按照第六公式 计算相控阵网络的相位漂移估计值，并在所述相位漂移估计值的计算过程中，更新所述当前相位误差；
返回执行根据当前相位误差和当前用户方向，按照第四公式计算每个用户的信道复增益估计值操作，直到相位漂移估计值收敛；
其中，第四公式中 为当前相位误差，Θ为当前用户方向；第五公式中
7.根据权利要求5-6任一所述的方法，其特征在于，在相位漂移估计值收敛之后，还包括：
根据每个用户的当前信道复增益估计值和当前方向估计值，得到每个用户的信道估计值。
8.一种相控阵网络校准装置，其特征在于，包括：
测量模块，用于在待校准的相控阵网络的至少一个相位状态下，接收并测量至少一个用户发送的预设训练序列，得到测量信号，其中，所述测量信号为以所述相控阵网络的相位漂移值为变量的函数
估计模块，用于采用设定的参数估计算法，对所述测量信号进行计算，得到相控阵网络的相位漂移估计值；
校准模块，用于根据所述相位漂移估计值对所述相控阵网络进行相位校准。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的一种相控阵网络校准方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的一种相控阵网络校准方法。
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