CN110719239A - 一种数据模型双驱动的联合mimo信道估计和信号检测方法 - Google Patents

一种数据模型双驱动的联合mimo信道估计和信号检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，通过信道估计器和信号检测器进行信道估计和信号检测。信号检测器将信道估计结果和接收数据信号作为每层网络的输入，第t层网络结合第(t‑1)层网络的输出计算得到错误方差向量；第t层网络根据输入的待训练参数、错误方差估计向量和线性估计器计算得到外信息，并根据外信息采用无散估计函数得到信号估计值，同时输出并传递至下一层网络；由第T层网络输出最后的发送符号的估计值。同时信号检测器将估计出的发送符号反馈到信道估计器中进一步提升信道估计结果。本发明可以大幅提升网络性能，实现动态更新，网络自适应，可提升接收机性能，在传统迭代接收机的基础上获得显著的性能增益。

Description

一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法
技术领域
本发明涉及一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，属于无线通信技术领域。
背景技术
MIMO系统因其可以提高网络的频谱效率和链路可靠性成为大量无线通信标准的主流技术。MIMO接收机是MIMO系统设计中重要的环节。其中，基于近似消息传递和期望传播算法的迭代接收机受到持续关注。该接收机以迭代的方式不断近似最小均方误差估计，将MIMO系统的检测问题解耦成多路并行的AWGN信道检测问题，并根据外信息采用无散估计函数计算信号估计值，在MIMO系统中获得优异的性能。然而，现有的工作仅仅考虑完美的CSI，并没有考虑实际信道估计误差带来的挑战。同时随着无线通信的发展和业务需求，未来的无线通信系统被要求具有智能性，能够实现动态更新，网络自适应。然而，现有的迭代接收算法并不能满足要求。
近年来，随着人工智能特别是深度学习的飞速发展，出现了将人工智能与移动通信深度融合的趋势，越来越多的研究者开始考虑研究智能通信。前期的研究成果集中于应用层和网络层，主要是将机器学习特别是深度学习应用到无线资源管理和分配等领域。目前，该方面研究工作正在向MAC层和物理层推进，特别是在物理层已经出现无线传输与深度学习相结合的趋势，如何将深度学习等技术运用于MIMO接收机设计中，实现接收机动态更新和网络自适应，大幅提升接收机性能和降低复杂度，正成为移动通信的前沿研究热点。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，解决如何将无线传输与深度学习相结合，提高网络自适应的问题。在原有迭代接收机的基础上引入考虑信道估计误差和深度学习技术，提升接收性能。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
本发明提供一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，该方法通过信道估计器和信号检测器进行信道估计和信号检测，其中，信号检测器由T层相同结构的网络串联而成，每层网络均包括无散估计函数和线性估计器；
将导频信号Xp和接收导频信号Yp作为信道估计器的输入，利用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果
Figure BDA0002221034880000011
同时将得到的初始信道估计误差的协方差矩阵
Figure BDA0002221034880000012
输入到信号检测器中；
信号检测器将信道估计结果
Figure BDA0002221034880000021
和接收数据信号Yd作为每层网络的输入，第t层网络结合第t-1层网络的输出
Figure BDA0002221034880000022
计算得到错误方差向量
Figure BDA0002221034880000023
所述第t层网络根据第t层深度学习训练参数(γt,θt,φt,ξt)、第t层错误方差向量和第t层线性估计矩阵Wt计算得到第t层外信息rt和并根据rt和
Figure BDA0002221034880000026
采用第t层无散估计函数ηt(·)计算得到估计信号
Figure BDA0002221034880000027
将
Figure BDA0002221034880000028
传递至第t+1层网络，由第T层网络输出发送信号的估计值
Figure BDA0002221034880000029
同时信号检测器将
Figure BDA00022210348800000210
反馈到信道估计器中以自适应更新信道估计结果；其中，t＝1,2,…,T；
自适应更新信道估计结果具体为：将等效导频和接收信号Y＝[Yp,Yd]作为信道估计器的输入，
Figure BDA00022210348800000212
为第l次信号检测结果，利用LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果
Figure BDA00022210348800000213
并送到信号检测器进行下一次信号检测；
信道估计器和信号检测器交换信息，最后信号检测器输出最终的结果
Figure BDA00022210348800000214
其中L表示信号检测的次数，l＝1,2,…,L。
作为本发明的进一步技术方案，用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果采用公式：
Figure BDA00022210348800000215
Figure BDA00022210348800000216
其中Rhh为信道协方差矩阵，
Figure BDA00022210348800000217
Figure BDA00022210348800000218
表示矩阵克罗内科积，IN是维度为N的单位矩阵，N表示接收端天线数，σ2为导频发送阶段信道噪声功率，
Figure BDA00022210348800000219
是维度为NpN的单位矩阵，Np表示导频信号长度，yp＝vec(YP),vec(·)表示向量化操作；
用线性最小均方误差LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果采用公式：
Figure BDA00022210348800000220
Figure BDA00022210348800000221
其中
Figure BDA00022210348800000223
是维度为NpM的单位矩阵，M是接收天线数目
Figure BDA0002221034880000031
第n个时刻的等效噪声协方差矩阵
Figure BDA0002221034880000032
的表达式为
Figure BDA0002221034880000033
n＝1,2,…,Nd，Nd表示数据信号长度，
Figure BDA0002221034880000034
为信号检测误差矩阵中第(j,n)个元素。
作为本发明的进一步技术方案，在第l次信号检测过程中的
Figure BDA0002221034880000035
采用公式：
其中，diag(·)表示对角化操作，
Figure BDA0002221034880000038
为第l次自适应更新阶段的信道估计误差矩阵的第(i,j)个元素，其中i＝1,…M,j＝1,…N；
Figure BDA00022210348800000310
表示第t层数据信号的估计结果，为数据发送阶段的信道噪声功率，
Figure BDA00022210348800000312
为
Figure BDA00022210348800000313
的共轭转置，tr(·)表示矩阵的秩，H表示真实的信道响应。
作为本发明的进一步技术方案，在第l次信号检测过程中的rt和
Figure BDA00022210348800000314
采用公式：
Figure BDA00022210348800000315
Figure BDA00022210348800000316
其中，I表示单位矩阵。
作为本发明的进一步技术方案，在第l次信号检测过程中的Wt为
Figure BDA00022210348800000318
的共轭转置或伪逆。
作为本发明的进一步技术方案，在第l次信号检测过程中的Wt为
Figure BDA00022210348800000319
的线性最小均方误差LMMSE矩阵：
其中，
Figure BDA00022210348800000321
I表示单位矩阵。
作为本发明的进一步技术方案，无散估计函数ηt(·)采用公式：
Figure BDA0002221034880000041
其中，(φt,ξt)为可训练参数，x为真实的发送符号，估计信号的每一个分量为：
Figure BDA0002221034880000043
sj为发送信号星座点集合S中第j个元素；p(sj)为sj的概率，ri为rt中的第i个元素，
Figure BDA0002221034880000044
作为本发明的进一步技术方案，采用tensorflow平台对(γt,θt,φt,ξt)进行监督学习的训练，训练的输入数据是导频信号Xp和接收导频信号Yp，数据信号Xd和接收数据信号Yd；训练的数据标签值为真实的发送符号x，损失函数是平方误差损失
Figure BDA0002221034880000045
优化器是Adam优化器。
作为本发明的进一步技术方案，训练时采用小批量梯度下降，每轮内采用5000个批量，每个批量的大小为100条样本。一共训练10000轮，学习速率设置为0.001。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明将数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法应用于无线通信接收机中，在传统迭代接收机的基础上引入深度神经网络，合理地设计神经网络结构，同时考虑到实际的信道估计误差和数据辅助的信道估计方法，以原始的迭代接收机为网络基本结构，通过深度学习技术优化训练参数，可以大幅提升网络性能，实现动态更新，网络自适应。同时训练过程以原始的迭代接收机为初始值，需要训练的参数很少，训练所需时间很短，可以在传统迭代接收机的基础上获得显著的性能增益。该接收机既可以采取线下训练、线上部署的方案，也可以实现线上训练、线上部署。
附图说明
图1是本发明的结构框图；
图2是信号检测器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示，本发明实施例提供一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法系统框图，其中信号检测网络考虑信道估计误差，同时信号检测结果反馈到信道估计器中辅助信道估计。如图2所示，本发明中实施例提供的一种信号检测网络结构示意图。本发明在传统迭代接收机的基础上引入深度学习，提升接收机性能。本发明通过展开传统的迭代信号检测器，利用传统算法作为初始值，然后通过深度学习技术对接收机进行优化，实现动态更新，网络自适应，可以在传统迭代接收机的基础上获得显著的性能增益。本发明的方法具体包括以下步骤：
(1)将导频信号Xp和接收信号Yp作为信道估计器的输入，利用LMMSE估计出初始信道估计结果
Figure BDA0002221034880000051
同时得到初始信道估计误差的协方差矩阵
Figure BDA0002221034880000052
输入到信号检测器中。
用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果采用公式：
Figure BDA0002221034880000053
Figure BDA0002221034880000054
其中Rhh为信道协方差矩阵，
Figure BDA0002221034880000055
Figure BDA0002221034880000056
表示矩阵克罗内科积，IN是维度为N的单位矩阵，N表示接收端天线数，σ2为导频发送阶段信道噪声功率，
Figure BDA0002221034880000057
是维度为NpN的单位矩阵，Np表示导频信号长度，yp＝vec(YP),vec(·)表示向量化操作。
(2)所述的信号检测器由T层网络串联而成，每一层网络具有相同的结构，无散估计函数ηt(·)和线性估计矩阵Wt。网络结构是通过正交近似消息传递(OAMP)算法展开获得。该接收机的初始输入是信道估计
Figure BDA0002221034880000058
和接收信号yd，输出是发送信号的估计值
Figure BDA0002221034880000059
同时信号检测器将
Figure BDA00022210348800000510
反馈到信道估计器中以自适应更新信道估计结果。网络初始值
Figure BDA00022210348800000511
M,N分别为接收端和发送端天线数目，σ2为噪声方差，待训练参数为(γt,θt,φt,ξt)。
(3)自适应更新信道估计结果具体为：将等效导频
Figure BDA00022210348800000512
和接收信号Y＝[Yp,Yd]作为信道估计器的输入，为第l次信号检测结果，利用LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果
Figure BDA00022210348800000514
并送到信号检测器进行下一次信号检测。
用线性最小均方误差LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果采用公式：
Figure BDA00022210348800000515
Figure BDA00022210348800000516
其中
Figure BDA0002221034880000061
Figure BDA0002221034880000062
是维度为NpM的单位矩阵，M是接收天线数目
Figure BDA0002221034880000063
第n个时刻的等效噪声协方差矩阵
Figure BDA0002221034880000064
的表达式为
Figure BDA0002221034880000065
n＝1,2,…,Nd，Nd表示数据信号长度，为信号检测误差矩阵中第(j,n)个元素。
(4)信道估计器和信号检测器交换信息，最后信号检测器输出最终的结果
Figure BDA0002221034880000067
其中L表示信号检测的次数，l＝1,2,…,L。
由于每一层网络结构相同，现以第t层为例,每一层网络实施以下步骤：
a.首先，网络初始值
Figure BDA0002221034880000068
第t层网络根据(t-1)层网络的输出信道估计
Figure BDA00022210348800000610
和接收信号yd计算错误方差向量
Figure BDA00022210348800000612
具体表达式如下：
Figure BDA00022210348800000613
b.第t层网络根据(t-1)层的输出
Figure BDA00022210348800000614
信道估计
Figure BDA00022210348800000615
待训练参数(γt,θt,φt,ξt)，接收信号yd,错误方差估计向量和线性估计矩阵Wt计算外信息rt和
Figure BDA00022210348800000617
rt和的计算过程如下：
Figure BDA00022210348800000619
Figure BDA00022210348800000620
其中矩阵
Figure BDA00022210348800000621
线性估计矩阵Wt可以是信道估计
Figure BDA00022210348800000622
的转置或伪逆，或线性最小均方误差矩阵LMMSE。
本实施例中，线性估计矩阵Wt使用线性最小均方误差LMMSE矩阵：
Figure BDA00022210348800000623
其中同时(γt,θt,φt,ξt)为待训练参数，需要通过深度学习技术进行优化。
c.第t层网络通过外信息rt和无散估计函数ηt(·)计算
Figure BDA0002221034880000073
同时将输出并传递到下一层网络。所述无散估计函数ηt(·)计算公式为：
Figure BDA0002221034880000075
本实施例中发送符号为离散的QAM调制符号，因此公式(7)中
Figure BDA0002221034880000076
的每一个分量具体计算表达式为：
Figure BDA0002221034880000077
sj为发送信号星座点集合S中第j个元素；p(sj)为发送符号sj的概率，ri为外信息r中的第i个元素；其中
Figure BDA0002221034880000078
si为发送信号星座点集合S中第i个元素，以及p(sj)＝1/Q，Q为调制阶数。
所述第t层网络将信号估计值
Figure BDA0002221034880000079
输出并传递到下一层网络后，最终，由第T层网络输出发送信号的估计值
Figure BDA00022210348800000710
d.同时，信号检测器将信道估计结果
Figure BDA00022210348800000711
和接收信号Yd作为每层网络的输入,同时将估计出的数据
Figure BDA00022210348800000712
反馈回信道估计器进一步提升信道估计的性能。
e.对上述网络进行监督学习的训练，训练参数为(γt,θt,φt,ξt)，训练采用的平台是tensorflow。训练的输入值是导频信号Xp和接收导频信号Yp，数据信号Xd和接收数据信号Yd。网络训练的数据标签值为真实的发送符号x。损失函数是平方误差损失
Figure BDA00022210348800000713
优化器是Adam优化器。训练时采用小批量梯度下降，每轮内采用5000个批量，每个批量的大小为100条样本。一共训练10000轮，学习速率设置为0.001。
综上，本发明考虑信道估计误差和数据辅助信道估计方法，通过深度学习技术优化训练参数，可以大幅提升网络性能，实现动态更新，网络自适应，可提升接收机性能，在传统迭代接收机的基础上获得显著的性能增益。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (9)

1.一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，该方法通过信道估计器和信号检测器进行信道估计和信号检测，其中，信号检测器由T层相同结构的网络串联而成，每层网络均包括无散估计函数和线性估计器；
将导频信号Xp和接收导频信号Yp作为信道估计器的输入，利用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果同时将得到的初始信道估计误差的协方差矩阵
Figure FDA0002221034870000012
输入到信号检测器中；
信号检测器将信道估计结果
Figure FDA0002221034870000013
和接收数据信号Yd作为每层网络的输入，第t层网络结合第t-1层网络的输出
Figure FDA0002221034870000014
计算得到错误方差向量
Figure FDA0002221034870000015
所述第t层网络根据第t层深度学习训练参数(γt,θt,φt,ξt)、第t层错误方差向量
Figure FDA0002221034870000016
和第t层线性估计矩阵Wt计算得到第t层外信息rt和
Figure FDA0002221034870000017
并根据rt和采用第t层无散估计函数ηt(·)计算得到估计信号
Figure FDA0002221034870000019
将传递至第t+1层网络，由第T层网络输出发送信号的估计值
Figure FDA00022210348700000111
同时信号检测器将
Figure FDA00022210348700000112
反馈到信道估计器中以自适应更新信道估计结果；其中，t＝1,2,…,T；
自适应更新信道估计结果具体为：将等效导频
Figure FDA00022210348700000113
和接收信号Y＝[Yp,Yd]作为信道估计器的输入，
Figure FDA00022210348700000114
为第l次信号检测结果，利用LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果
Figure FDA00022210348700000115
并送到信号检测器进行下一次信号检测；
信道估计器和信号检测器交换信息，最后信号检测器输出最终的结果
Figure FDA00022210348700000116
其中L表示信号检测的次数，l＝1,2,…,L。
2.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果采用公式：
Figure FDA00022210348700000117
其中Rhh为信道协方差矩阵，
Figure FDA00022210348700000119
表示矩阵克罗内科积，IN是维度为N的单位矩阵，N表示接收端天线数，σ2为导频发送阶段信道噪声功率，
Figure FDA00022210348700000121
是维度为NpN的单位矩阵，Np表示导频信号长度，yp＝vec(YP),vec(·)表示向量化操作；
用线性最小均方误差LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果采用公式：
Figure FDA0002221034870000021
Figure FDA0002221034870000022
其中
Figure FDA0002221034870000023
Figure FDA0002221034870000024
是维度为NpM的单位矩阵，M是接收天线数目
Figure FDA0002221034870000025
第n个时刻的等效噪声协方差矩阵的表达式为
Figure FDA0002221034870000027
Nd表示数据信号长度，为信号检测误差矩阵中第(j,n)个元素。
3.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的
Figure FDA0002221034870000029
采用公式：
Figure FDA00022210348700000210
其中，diag(·)表示对角化操作，为第l次自适应更新阶段的信道估计误差矩阵
Figure FDA00022210348700000213
的第(i,j)个元素，其中i＝1,...M,j＝1,...N；
Figure FDA00022210348700000214
表示第t层数据信号的估计结果，
Figure FDA00022210348700000215
为数据发送阶段的信道噪声功率，
Figure FDA00022210348700000216
为
Figure FDA00022210348700000217
的共轭转置，tr(·)表示矩阵的秩，H表示真实的信道响应。
4.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的rt和
Figure FDA00022210348700000218
采用公式：
Figure FDA00022210348700000219
Figure FDA00022210348700000220
其中，
Figure FDA00022210348700000221
I表示单位矩阵。
5.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的Wt为
Figure FDA0002221034870000031
的共轭转置或伪逆。
6.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的Wt为
Figure FDA0002221034870000032
的线性最小均方误差LMMSE矩阵：
Figure FDA0002221034870000033
其中，I表示单位矩阵。
7.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，无散估计函数ηt(·)采用公式：
Figure FDA0002221034870000035
其中，(φt,ξt)为可训练参数，x为真实的发送符号，估计信号
Figure FDA0002221034870000036
的每一个分量为：
Figure FDA0002221034870000037
sj为发送信号星座点集合S中第j个元素；p(sj)为sj的概率，ri为rt中的第i个元素，
Figure FDA0002221034870000038
8.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，采用tensorflow平台对(γt,θt,φt,ξt)进行监督学习的训练，训练的输入数据是导频信号Xp和接收导频信号Yp，数据信号Xd和接收数据信号Yd；训练的数据标签值为真实的发送符号x，损失函数是平方误差损失
Figure FDA0002221034870000039
优化器是Adam优化器。
9.如权利要求8所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，训练时采用小批量梯度下降，每轮内采用5000个批量，每个批量的大小为100条样本。一共训练10000轮，学习速率设置为0.001。
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