CN112217751B - 5g抗干扰信道估计方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种5G抗干扰信道估计方法及系统，包括：步骤1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；步骤2：重构所有干扰port的信道估计值；步骤3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；步骤4：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；步骤5：采用FFT/MMSE‑2D对各port信道估计值进行降噪；步骤6：重复执行步骤2～5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准。本发明采用迭代干扰消除技术，可以有效抵抗配对UEport干扰，提高本UE信道估计精度。

Description

5G抗干扰信道估计方法及系统
技术领域
本发明涉及信道估计技术领域，具体地，涉及一种5G抗干扰信道估计方法及系统。
背景技术
5G下行导频多port采用OCC码频率复用，传统信道估计方法假定OCC子载波信道相同，通过相邻两个OCC子载波计算出粗信道估计值，然后进行信道估计后处理。当信道频率选择性较快时，OCC子载波信道会有差异，如果采用传统方法，功率强的port对功率弱的port干扰较严重，即使通过信道后处理也很难恢复真实的信道估计值，降低了解调SNR。
专利文献CN108400948B(申请号：201810074910.2)公开了一种环境自适应感知无线通信信道估计与信号重构方法，包括：利用基站存储设备，保存时空临近的导频信号、信道状态信息和恢复度量信息；接收端接收发射端发送的导频信号后，结合基站存储信息，利用机器学习方法实现环境自适应感知信道状态及确定最优恢复度量；利用信道状态信息及最优恢复度量实现抗干扰、去噪声的传输信号重构。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种5G抗干扰信道估计方法及系统。
根据本发明提供的5G抗干扰信道估计方法，包括：
步骤1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
步骤2：重构所有干扰port的信道估计值；
步骤3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
步骤4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
步骤5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
步骤6：重复执行步骤2～5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准。
优选的，所述步骤2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure BDA0002724173600000021
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
优选的，所述步骤3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值。
优选的，所述步骤4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure BDA0002724173600000022
中间re解OCC，公式为：
Figure BDA0002724173600000023
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值。
优选的，所述步骤5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure BDA0002724173600000024
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
根据本发明提供的5G抗干扰信道估计系统，包括：
模块M1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
模块M2：重构所有干扰port的信道估计值；
模块M3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
模块M4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
模块M5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
模块M6：重复调用模块M2～M5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准。
优选的，所述模块M2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure BDA0002724173600000031
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
优选的，所述模块M3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值。
优选的，所述模块M4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure BDA0002724173600000032
中间re解OCC，公式为：
Figure BDA0002724173600000033
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值。
优选的，所述模块M5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure BDA0002724173600000041
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明采用迭代干扰消除技术，可以有效抵抗配对UEport干扰，提高本UE信道估计精度；
2、本发明针对DMRStype1配置，采用相邻3阶FIR计算粗信道估计值，对于频域选择性较强信道环境，可以有效减少相邻re信道变化引入的估计误差；
3、本发明离线存储相关矩阵RHH的SVD分解矩阵，不需要对高阶矩阵求逆，减少运算复杂度低，有利于节省功耗和面积。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为技术流程图；
图2为性能曲线图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例：
如图1，根据本发明提供的5G抗干扰信道估计方法，包括：
步骤1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
步骤2：重构所有干扰port的信道估计值；
步骤3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
步骤4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
步骤5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
步骤6：重复执行步骤2～5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准。
优选的，所述步骤2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure BDA0002724173600000051
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
优选的，所述步骤3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值。
优选的，所述步骤4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure BDA0002724173600000052
中间re解OCC，公式为：
Figure BDA0002724173600000053
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值。
优选的，所述步骤5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure BDA0002724173600000054
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
根据本发明提供的5G抗干扰信道估计系统，包括：
模块M1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
模块M2：重构所有干扰port的信道估计值；
模块M3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
模块M4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
模块M5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
模块M6：重复调用模块M2～M5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准。
优选的，所述模块M2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure BDA0002724173600000061
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
优选的，所述模块M3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值。
优选的，所述模块M4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure BDA0002724173600000062
中间re解OCC，公式为：
Figure BDA0002724173600000063
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值。
优选的，所述模块M5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure BDA0002724173600000071
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
本发明可以自适应的用于各种环境下，在多port干扰场景下，可以明显提升信道估计精度。本发明在实际运用过程中，由于需要迭代多次，导致运算间变长，运算量增加，影响功耗，可以通过信噪比或者其他测量值，动态设置迭代次数。
该信道估计方法在MU-MIMO接收情况下，通过迭代解OCC、信道滤波、干扰消除，可以更加准确地估计出各port的信道估计值。在时频选择性衰落较快的信道环境下，通过分析和仿真结果显示，本发明可以有效解决多用户信道估计相互干扰问题，并且复杂度适中，有利于嵌入式平台的开发,并应用到实际项目中。
基站下行同一个CDM组配置多个port，可以采用本文描述的算法进行信道估计。
首先计算每个port的功率值，按照功率值大小排序；其次通过OCC码重构干扰port的合成信道估计值；并从总的Hraw值中减去干扰port的Hrecon值，获得当前port的信号Hic；然后通过解occ计算出当前port的信道估计值Hocc；最后采用FFT/MMSE-2D对Hocc值进行降噪，获得当前port的精确信道估计值。按照上面描述依次计算所有port的信道估计值，迭代2～3次。
从图2可知，DeOCC(LS)方法在0～20dB范围内，与理想信道均方差较大，性能较差；DeOCC+MMSE方法在整个工作区间内都要比IC方法性能略差一些；采用IC技术性能最优。图2中的DeOCC表示LS算法，DeOCC+MMSE表示LS算法+MMSE滤波，IC表示迭代干扰消除。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (4)

1.一种5G抗干扰信道估计方法，其特征在于，包括：
步骤1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
步骤2：重构所有干扰port的信道估计值；
步骤3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
步骤4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
步骤5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
步骤6：重复执行步骤2～5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准；
所述步骤3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值；
所述步骤4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure FDA0003832671110000011
中间re解OCC，公式为：
Figure FDA0003832671110000012
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值；
所述步骤2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure FDA0003832671110000013
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
2.根据权利要求1所述的5G抗干扰信道估计方法，其特征在于，所述步骤5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure FDA0003832671110000021
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
3.一种5G抗干扰信道估计系统，其特征在于，包括：
模块M1：按照天线端口port的功率值从大到小，对portid进行排序；
模块M2：重构所有干扰port的信道估计值；
模块M3：根据重构后的所有干扰port的信道估计值和粗信道估计值，获取当前port的信道数据；
模块M4：根据当前port的信道数据，采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差；
模块M5：采用FFT/MMSE-2D对各port信道估计值进行降噪；
模块M6：重复调用模块M2～M5，依次计算所有port估计值，直至port估计值的精确度达到预设标准；
所述模块M3包括：从Hraw中减去重构的Hrecon，获得Pi的信道数据：
Hic＝Hraw-Hrecon
其中，Hraw表示粗信道估计值；
所述模块M4包括：采用3阶多项式解OCC，bundle边界re特殊处理，降低DeOCC引入信道估计误差，计算公式为：
Figure FDA0003832671110000022
中间re解OCC，公式为：
Figure FDA0003832671110000023
其中，Hocc(k)表示本用户port去掉OCC码之后的粗信道估计值；Hic(k)表示干扰消除后的信道估计值；
所述模块M2包括：当前portid为Pi，干扰portid为Pj，干扰port的OCC码为wj，采用滤波后的每个重构干扰port的信道估计值Hj，计算所有干扰port重构后的信道估计值，公式为：
Figure FDA0003832671110000031
其中，i表示当前port索引，j表示干扰port索引，M为port总数；k表示在所有干扰port个数N中的序列数。
4.根据权利要求3所述的5G抗干扰信道估计系统，其特征在于，所述模块M5包括：根据信道时延和多普勒扩展，采用经验公式计算信道时频相关矩阵RHH，对RHH进行SVD分解，存储Ut、Uf、Λt和Λf，根据当前的信噪比SNR值计算MMSE-2D滤波器系数Wmmse，公式为：
Figure FDA0003832671110000032
滤波后得到最终port的信道估计值：
Hi＝Wmmse*Hocc
其中，Ut表示时域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Uf表示频域相关矩阵经SVD分解后的U矩阵；Λt表示时域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵；Λf表示频域相关矩阵经SVD分解后的特征值矩阵。
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