CN112565118B - 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法 - Google Patents

毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112565118B
CN112565118B CN202011345047.3A CN202011345047A CN112565118B CN 112565118 B CN112565118 B CN 112565118B CN 202011345047 A CN202011345047 A CN 202011345047A CN 112565118 B CN112565118 B CN 112565118B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel
vector
expressed
estimation
formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011345047.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112565118A (zh
Inventor
贾敏
孙锦添
郝志松
刘建成
郭庆
顾学迈
刘晓锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute of Technology
CETC 54 Research Institute
Original Assignee
Harbin Institute of Technology
CETC 54 Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology, CETC 54 Research Institute filed Critical Harbin Institute of Technology
Priority to CN202011345047.3A priority Critical patent/CN112565118B/zh
Publication of CN112565118A publication Critical patent/CN112565118A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112565118B publication Critical patent/CN112565118B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms

Abstract

毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法,发明涉及信息与通信技术领域，是为了解决毫米波透镜天线阵列通信系统中由于射频链数目远少于天线数目所导致的信道估计精度低、复杂度高、场景适应性差以及难于性能评估的问题。本发明主要包括波束空间信道矢量支集获取方法、根据稀疏波束空间信道的初步恢复结果的DOA和复增益估计方法、基于正交化处理的多径分量间干扰消除方法以及系统性能评估及参数设计方法。仿真结果表明，与现有的方法相比，本发明的方法估计精度更高，复杂度更低，对环境先验假设更少，方法性能可预测性更强。

Description

毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法
技术领域
本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种信道估计技术。
背景技术
随着无线通信技术的飞速发展，无线通信和人们工作和生活的结合也更加紧密。无线网络的建设和演化，极大地推动了整个社会的发展。在这一背景下，无线数据业务的需求迅速增长。据权威机构和学者预测，未来10年，数据业务将以每年最多2倍的速率指数式增长。未来的通信系统迫切地要求增加整个无线通信网络的容量，更加高效地扩展和利用带宽资源，并大幅度提升频谱效率。
为了应对这些挑战，众多学者提出了很多理论和技术并进行了深入的研究，在这之中，由于30GHz以下的频段基本已被划分殆尽，而毫米波(mmWave)频段具有海量的未划分频谱资源，所以基于毫米波频段(30GHz-300GHz)的无线通信作为一种被寄予厚望的技术获得了广泛的关注。
但是，mmWave在空气中衰减比较严重，有效传输距离较短。好在得益于mmWave的短波长特性，基于mmWave的通信系统往往可以装备大规模天线阵列来增强信号强度。在大规模多入多出(massive MIMO)系统中，基站侧配置大规模的天线阵列，利用有效的波束成形技术，带来巨大阵列增益和干扰抑制的同时，可在同一时频资源块上服务多个用户。
然而传统的基于全数字射频(RF)链的massive MIMO系统中，每一根天线都需要一根RF链(包括数模转换器、低噪功放，混频器等)，这极大地增加了基站(BS)的成本与功耗。有调查显示，由于采样率的不同，每根用于mmWave频段的RF链的功耗约为250mW，而在30GHz以下的系统中，一根射频链的功耗只要约30mW。更多的射频链和每根射频链更高的功耗与成本使得massive MIMO系统中的成本与功耗问题更加显著。
为此，一些方案被提出，如：模拟波束成形技术，只用一根射频链，在射频前端加入移相器网络实现模拟波束成形。然而，由于只有一条RF链路，在同一时频资源块上只能服务一个用户。混合预编码技术，在基带使用数字预编码，在射频端加入移相器网络实现模拟波束成形，从而降低RF链的数量。上述技术的主要问题是高精度的多bit移相器网络同样带来了高成本和高功耗的问题。
近来，一种基于透镜天线阵列的解决方案被提出用于解决上述问题。透镜天线阵列由电磁透镜和分布于透镜焦面上的阵元构成，电磁透镜的作用是将穿透的信号汇聚，其本质是一个参数固定的无源模拟移相器网络。利用mmWave的低散射特性，仅有少部分阵元会接收到显著的能量，所以设计波束选择算法利用少数的RF链链接这些阵元和基带即可以降低成本和功耗又保证了系统的增益。
然而，由于电磁透镜的性质，相比于传统的基于纯数字预编码的massive MIMO系统，设计自由度更低。此外，由于RF链数远小于天线数，高维度信道状态信息的获取难度增大。最后，如何使用较少的RF链在同一时频资源块上支持更多的用户是有待解决的问题。综上，可以看出，解决这些问题对于基础研究和工业应用均具有极高的价值，因此在近几年获得了极高的关注度，在未来通信系统设计中有较好的前景。
由于高精度的信道状态信息(CSI)是后续波束选择符号编译码等问题的基础，获取高精度的CSI至关重要。但较少RF链给高维度信道状态信息的获取带来困难，为此诸多学者针对这一问题开展了广泛的研究。有方法中提出了一种利用有限射频链逐一观测具有显著能量的阵元。这一方法的导频开销受限于天线数和RF链数的比值以及同一时频资源上的用户数。实际场景中，这一方法的导频开销十分巨大。一个开创性的工作提出了一种新结构，这项工作引入了一个由1-bit移相器组成的自适应选择网络。在信道估计阶段RF链和天线由这个网络以全连接的方式相连。自适应选择网络等效于一个伯努利压缩测量矩阵，通过基带和RF链完成对波束域信道的压缩测量，将波束域信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题。并且利用这一架构提出了一种基于支撑集检测的波束域信道估计方法。后续的诸多算法都是基于这一架构。在另一项现有方法中，该作者将先前的工作扩展至宽带场景，并提出了一种基于连续支撑集检测(SSD)的波束域信道估计方法。在另一项现有方法中，作者将波束域信道矢量用1阶泰勒展开近似使得信号更加稀疏后利用最大期望算法完成了波束域信道估计。但是由于波束域信道和波达角(DOA)之间的高度非线性关系，带来了不可忽视的近似误差。上述传统方法普遍存在估计误差较大的问题。
为了解决传统方法普遍存在的估计误差较大的问题，受启发于人工智能技术的应用，一批基于深度学习(DL)的算法涌现出来。大多数基于深度学习的算法都是针对先前方法中提出的近似消息传递(AMP)算法的改进。另一项现有方法通过一个基于去噪的AMP网络完成了波束域信道估计，另一项现有方法中，利用一个去噪卷积神经网络替代了AMP算法中的门限函数。另一项现有方法中，一个基于学习的AMP(LAMP)网络和深度残差学习网络被串联用于波束域信道估计，前者用于粗略的信道估计，后者用于给粗略的信道估计结果去噪。另一项现有方法中提出了一个高斯混合LAMP(GM-LAMP)网络，用于波束域信道估计。作者基于波束域信道的先验信息推导出一个收缩函数用于提升LAMP网络的性能。尽管上述基于DL的算法普遍拥有较低的误差，但是也存在诸多问题：其一、基于DL的算法普遍具有较高的计算复杂度，其二、基于DL算法由数据驱动，训练数据和真实场景的契合度很大程度上决定了算法在不同场景的适应性，其三、基于DL的算法不易推导出闭合形式的性能分析结果，这在实际系统设计中往往是至关重要的。
发明内容
本发明是为了解决毫米波透镜天线阵列通信系统中由于射频链数目远少于天线数目所导致的信道估计精度低、复杂度高、场景适应性差以及难于性能评估的问题，从而提供一种毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法。
1、毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征是：它包括以下步骤：
步骤一、基于SV信道模型和透镜天线等效模型，将基站和用户间的信道hb建模；
步骤二、利用信道向量步骤一中所述信道hb的稀疏性，利用基于PSN的压缩采样方式，通过公式(11)-(13)将波束域信道估计问题被转化为从基带信号r中恢复稀疏信道hb的问题；
步骤三、计算所述稀疏信道hb的第p条多径分量hp能量分布的期望，从而按设定门限获取第p条多径分量的支集Ωp的估计结果；p为正整数；
步骤四、根据步骤三获得的支集估计结果Ωp对所述稀疏信道hp的进行粗估计，获得粗估计结果
Figure GDA0003612374460000031
步骤五：根据步骤四获得的粗估计结果
Figure GDA0003612374460000032
(33)获得所述稀疏信道第p条多径分量hp的DOA估计结果w1,w2。；
步骤六：根据步骤五获得的DOA估计结果w1,w2求取所述稀疏信道第p条多径分量hp的导向矢量估计
Figure GDA0003612374460000033
步骤七：根据步骤六获得的导向矢量估计结果
Figure GDA0003612374460000034
(35)计算步骤四(22)获得所述稀疏信道第p条多径分量hp的复增益估计
Figure GDA0003612374460000035
步骤八：从r中消除第p条多径的影响；
步骤九、重复步骤三-八，直到达到迭代停止条件，其中迭代停止条件由公式(38)计算得到。
步骤十、迭代停止后，(43)对各多径分量做正交化处理，从而消除多径间的互干扰，获得最终的估计结果
Figure GDA0003612374460000041
完成一次毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计。
本发明基于SV信道模型和透镜天线等效模型，将基站和用户间的信道建模，然后利用信道向量将步骤一中所述信道的稀疏性，利用基于PSN的压缩采样方式，将波束域信道估计问题被转化为从基带信号中恢复稀疏信道的问题，按设定门限获取第条多径分量的支集的估计结果，依次进行粗估计、DOA估计、复增益估计、迭代后获得通信系统信道估计
本发明的的信道估计精度低高、复杂度低、场景适应性强以及易于性能评估。
附图说明
图1为基于透镜天线阵列的mmWave大规模MIMO系统框图；
图2为波束域信道能量分布的期望图；
图3为NMSE与SNR的关系图，天线数为16×16；
图4为NMSE与SNR的关系图，天线数为32×32；
图5为NMSE与多径分量数的关系图；
图6为NMSE与采样率的关系图；
图7为NMSE与W的关系图。
具体实施方式
具体实施方式一、结合图1至图7说明本具体实施方式，毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，它包括以下步骤：
步骤1：基于SV信道模型和透镜天线等效模型，通过公式(1)-(10)将基站和用户间的信道hb建模。
步骤2：利用信道向量hb的稀疏性，利用基于PSN的压缩采样方式，通过公式(11)-(13)将波束域信道估计问题被转化为从基带信号r中恢复稀疏信号hb的问题。
步骤3：基于公式(14)-(19)计算hb第p条多径分量hp能量分布的期望，从而按一定门限获取第p条多径分量的支集Ωp的估计。
步骤4：基于支集估计结果Ωp和公式(20)-(22)获得hp的粗估计
Figure GDA0003612374460000042
步骤5：基于粗估计结果
Figure GDA0003612374460000043
和公式(23)-(33)获得hp的DOA估计w1,w2。
步骤6：基于DOA估计结果w1,w2和公式(34)计算hp的导向矢量估计
Figure GDA0003612374460000051
步骤7：基于导向矢量估计结果
Figure GDA0003612374460000052
和公式(35)计算hp的复增益估计
Figure GDA0003612374460000053
步骤8：利用公式(37)消除第p条多径的影响
步骤9：重复步骤3-8，直到达到迭代停止条件，其中迭代停止条件由公式(38)计算得到。
步骤10：迭代停止后，通过公式(39)-(43)对各多径分量做正交化处理，从而消除多径间的互干扰，并获得最终的估计结果
Figure GDA0003612374460000054
如图1所示，本发明考虑了一个基于透镜天线阵列的标准的时分双工(TDD)mmWave大规模MIMO系统的上行链路。在一个时频资源块上，有K个单天线的用户发送符号数据给基站(BS)。BS带有一个透镜天线阵列，其中有N＝N1×N2个阵元被安置在的电磁透镜的焦平面上。这N个阵元通过R个射频(RF)链连接到基带上。由于透镜天线系统的特性，其中K、R和N满足K≤R＜＜N。
用户和BS之间的信道通过Saleh-Valenzuela模型建模，N×1的信道向量hk可被表示为
Figure GDA0003612374460000055
其中，下角标k和p分别代表某一变量属于第k个用户和第p条可辨多径，Pk、βk,p、
Figure GDA0003612374460000056
分别代表可辨多径的总数、复增益、物理上的方位角和仰角。为使后续计算信噪比方便，假设
Figure GDA0003612374460000057
忽略上下角标，α(θ,M)为阵列的导向矢量，它是一个关于θ和M的函数，其中，
Figure GDA0003612374460000058
M＝N1,N2。M×1的导向矢量α(θ,M)可被表示为
α(θ,M)＝[exp(-j2πfsdsin(θ)m/c)]， (3)
其中，d、fs和c分别为阵元间距，子载波中心频率和大气中的光速，M×1的矢量m可被表示为
Figure GDA0003612374460000061
对于一个窄带系统中的临界采样的阵列，d通常被设置为d＝c/2fs。因此式(3)可被改写为
Figure GDA0003612374460000062
其中，d、fs和c分别为阵元间距，子载波中心频率和大气中的光速，M×1的矢量m可被表示为
Figure GDA0003612374460000063
对于一个窄带系统中的临界采样的阵列，d通常被设置为d＝c/2fs。因此式(3)可被改写为
Figure GDA0003612374460000064
其中，空间方向
Figure GDA0003612374460000065
且θ和
Figure GDA0003612374460000066
分别满足θ∈[-π/2,π/2)和
Figure GDA0003612374460000067
不同于传统的mmWave大规模MIMO系统，带有透镜天线的系统能够利用透镜天线的电磁波聚焦能力将接收到的信号中绝大部分的能量汇聚到一小部分阵元上。电磁透镜的本质是一个无源的模拟移向网络，它可被建模为一个N×N的映射矩阵U，它可被表示为:
Figure GDA0003612374460000068
Figure GDA0003612374460000069
其中，ψ(m,M)＝[m-(M+1)/2]，m＝1,2,…,M。此外，U是一个酉阵，这意味着UUH＝UHU＝IN且这一映射式可逆的。
因此，通过结合式(1)和式(6)，N×1的波束域信道矢量hb,k可被表示为:
Figure GDA00036123744600000610
其中，N×1的矢量是一个由
Figure GDA00036123744600000611
N1和N2定义的矢量，它可被表示为:
Figure GDA00036123744600000612
向量a的第(n1-1)N1+n2个元素可被表示为:
Figure GDA0003612374460000071
其中fM(x)＝sin(Mπx)/sin(πx)，n1＝1,2,…,N1，n2＝1,2,…,N2。
利用信道互异性，我们假设在在本发明讨论的系统中，仅在上行链路作信道估计，这样做的好处是节省导频开销。并且我们假设导频传输用时远远小于信道相干时间，即在信道估计阶段信道状态保持不变。假设在一个帧内，K个用户向BS发送长度为Q的正交导频序列(如：Zadoff-Chu序列)。BS可以利用导频序列的正交性分离这些信号，所以不失一般性地，在后续章节中我们只讨论单用户的情况。
省略下标k，设位于电磁透镜焦面上的阵元接收到的信号为rq，N×1的矢量rq可被表示为
Figure GDA0003612374460000072
其中，xq为导频序列中的第q个符号，q＝1,2,…,Q。
Figure GDA0003612374460000073
为N×1的高斯噪声向量，
Figure GDA0003612374460000074
中的每个元素相互独立且服从
Figure GDA0003612374460000075
的分布，此时信噪比可被表示为
Figure GDA0003612374460000076
由于mmWave的低散射特性，仅有有限的多径分量具有较大的增益。因此，rq是一个稀疏信号。此外，由于R＜＜N，基带对于rq的观测是一个典型的欠采样问题。本发明中，RF链和阵元通过一个中提出的1-bit移相器网络(PSN)与所有阵元连接。PSN中的移相器只有0和π两种相位，因此这个PSN可被视为一个伯努利随机矩阵。这一过程可被视为利用PSN对稀疏信号rq进行压缩采样，可被表示为
Figure GDA0003612374460000077
其中，R×1的向量rBB,q表示基带接收到的信号，观测矩阵Mq是一个R×N的伯努利随机矩阵，R×1的向量
Figure GDA0003612374460000078
在所有的导频符号被接收到之后，基带接收到的所有信号合并为一个RQ×1的向量
Figure GDA0003612374460000079
它可被表示为
Figure GDA0003612374460000081
其中，不失一般性地，xq被消去。式(12)可被再次改写为
r＝Mhb+n， (15)
其中，RQ×1的矢量r是基带中最终待处理的信号，RQ×N的矩阵
Figure GDA0003612374460000082
是观测矩阵，其中每个元素按相等概率等于
Figure GDA0003612374460000083
或
Figure GDA0003612374460000084
N×1的等效噪声矢量
Figure GDA0003612374460000085
根据Lindberg Lévy中心极限定理，n中的每个元素相互独立且服从
Figure GDA0003612374460000086
的分布。
最终，波束域信道估计问题被转化为从r中恢复稀疏信号hb的问题。
正如前文所述，波束域信道估计问题被转化为一个稀疏信号恢复的问题。目前，大多数压缩感知恢复算法都有类似的思路，即先通过某种办法获取稀疏信号的支撑集(supp)，之后利用信号的supp将压缩感知恢复的欠定问题求解转化为非欠定问题求解。不同于一般的稀疏信号恢复问题，波束域信道的功率分布作为一个先验信息可被用于supp的获取。
首先，根据式(7)，波束域信道可被视为多个多径分量的和，根据毫米波传播特性，LOS分量和各个NLOS分量之间存在显著的能量差异。可以预见地，同时恢复这些分量会带来误差，所以，我们的思路是，按能量从强到若的顺序逐一恢复每个多径分量，其中每个多径分量被恢复后，将其从r中减去，从而减少其对后续多径分量分离的影响。
此后，下一个问题式如何恢复每条多径分量。各个阵元接收到的来自于每条多径分量的能量也存在显著差异，处于
Figure GDA0003612374460000087
类似的理由，按照能量衰减的顺序恢复每条多径分量中的元素有助于减小误差，所以，我们先分析单个多径分量的功率分布。
我们假设一个多径分量hp的波束域波达方向(DOA)是
Figure GDA0003612374460000088
它的导向矢量a可被改写为一个N1×N2的矩阵A，其中
A(n1,n2)＝a((n1-1)N1+n2)。 (16)
从式(9)我们可以知道当
(17)
Figure GDA0003612374460000091
时，A(i,j)是A中模最大的元素。换句话说，第i行第j列的阵元从这一多径分量中收到了最多的能量。
我们假设
Figure GDA0003612374460000092
和
Figure GDA0003612374460000093
相互独立且在[-1/2,1/2)内服从均匀分布。令
Figure GDA0003612374460000094
Figure GDA0003612374460000095
显然
Figure GDA0003612374460000096
和
Figure GDA0003612374460000097
也相互独立且分别在[-1/2N1,1/2N1)和[-1/2N2,1/2N2)内服从均匀分布。根据式(9)和式(14)，对于A中的和A(i,j)同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为
Figure GDA0003612374460000098
其中，
Figure GDA0003612374460000099
是
Figure GDA00036123744600000910
的概率密度函数(pdf)，
Figure GDA00036123744600000911
类似地，对于A中的和A(i,j)同一行的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为
Figure GDA00036123744600000912
其中，
Figure GDA00036123744600000913
是
Figure GDA00036123744600000914
的pdf，
Figure GDA00036123744600000915
对于A中的和A(i,j)既不同一行也不同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为
Figure GDA00036123744600000916
值得说明的是，因为fM(x)是一个偶函数，关于A(i,j)对称的两个元素具有相同的能量期望。此外，由于fM(x)是一个周期函数，如果
Figure GDA0003612374460000101
那么A(i±x,:)代表第(i±x+kN1)行的元素，其中k为一个整数使得(i±x+kN1)∈{1,2,…,N1}；类似地，如果
Figure GDA0003612374460000102
那么A(:,j±y)代表第(j±y+kN1)列的元素，其中k为一个整数使得(j±y+kN1)∈{1,2,…,N2}。
利用(17)-(19)，我们可以计算导向矢量a中的能量分布，从而我们获取它的supp。举例来说，假设N1＝N2＝16，A(7,8)被检测为A中模最大的元素，那么，每个元素能量和A(7,8)的能量的比值的期望可被计算。如图2所示，如果我们忽略功率比A(7,8)低30dB以上的元素，那么A的supp是那些被红框圈住元素的合集。
讨论完波束域信道的功率分布特性后，我们继续考虑波束域信道恢复的问题。如前文所述，每条多径分量的supp可由a中具有最大模值的元素的位置确定。
所以，处理流程的第一步是寻找A(i,j)的位置，类似于传统的正交匹配追踪算法，这一问题等价于寻找M中的哪一列和r有最大互相关，即
Figure GDA0003612374460000103
A(i,j)被检测到之后，hp的功率分布可通过(17)-(19)计算出来。我们忽略功率比A(i,j)弱30dB以上的元素，我们将hp的supp设为Ω。需要指出的是，准确计算hp功率分布的前提是准确检测A(i,j)，事实上，已有文献表明当信噪比大鱼0dB，采样率RQ/N≥0.5时，准确检测A(i,j)接近100％。
确认了hp的suppΩ之后，我们考虑恢复hp(Ω)的问题。hp(Ω)中的元素依旧存在显著的功率差异，指出，对于能量具有显著差异的稀疏向量，按能量衰减顺序恢复元素是高效率且低误差的。所以我们将Ω改写为
Ω＝{Ω0,Ω1,…ΩL}， (23)
其中，
Figure GDA0003612374460000104
hp(Ω0)＝A(i,j)，且hp(Ωl)中的元素具有相同的功率期望。假设随着l增大，hp(Ωl)中元素的功率期望降低。所以恢复顺序是从Ω0到ΩL。我们首先初始化残差
Figure GDA0003612374460000105
和l＝0，则hp(Ωl)的最小均方误差(LS)估计为
Figure GDA0003612374460000111
其中，
Figure GDA0003612374460000112
是
Figure GDA0003612374460000113
的pdf，
Figure GDA0003612374460000114
对于A中的和A(i,j)既不同一行也不同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为:
Figure GDA0003612374460000115
值得说明的是，因为fM(x)是一个偶函数，关于A(i,j)对称的两个元素具有相同的能量期望。此外，由于fM(x)是一个周期函数，如果
Figure GDA0003612374460000116
那么A(i±x,:)代表第(i±x+kN1)行的元素，其中k为一个整数使得(i±x+kN1)∈{1,2,…,N1}；类似地，如果
Figure GDA0003612374460000117
那么A(:,j±y)代表第(j±y+kN1)列的元素，其中k为一个整数使得(j±y+kN1)∈{1,2,…,N2}。
利用(17)-(19)，我们可以计算导向矢量a中的能量分布，从而我们获取它的supp。举例来说，假设N1＝N2＝16，A(7,8)被检测为A中模最大的元素，那么，每个元素能量和A(7,8)的能量的比值的期望可被计算。如图2所示，如果我们忽略功率比A(7,8)低30dB以上的元素，那么A的supp是那些被红框圈住元素的合集。
讨论完波束域信道的功率分布特性后，我们继续考虑波束域信道恢复的问题。如前文所述，每条多径分量的supp可由a中具有最大模值的元素的位置确定。
所以，处理流程的第一步是寻找A(i,j)的位置，类似于传统的正交匹配追踪算法，这一问题等价于寻找M中的哪一列和r有最大互相关，即
Figure GDA0003612374460000121
确认了hp的suppΩ之后，我们考虑恢复hp(Ω)的问题。hp(Ω)中的元素依旧存在显著的功率差异，指出，对于能量具有显著差异的稀疏向量，按能量衰减顺序恢复元素是高效率且低误差的。所以我们将Ω改写为
Ω＝{Ω0,Ω1,…ΩL} (27)
其中，
Figure GDA0003612374460000124
l＝0,1,…,L，hp(Ω0)＝A(i,j)，且hp(Ωl)中的元素具有相同的功率期望。假设随着l增大，hp(Ωl)中元素的功率期望降低。所以恢复顺序是从Ω0到ΩL。我们首先初始化残差
Figure GDA0003612374460000125
和l＝0，则hp(Ωl)的最小均方误差(LS)估计为
Figure GDA0003612374460000122
在令
Figure GDA0003612374460000123
和l＝l+1后，重复(22)直到L＝l。至此我们完成了hp的初步估计。
在完成了hp的初步估计后，这一估计结果通过DOA和复增益估计被进一步地矫正，其中DOA估计是通过利用功率泄露现象来实现的。在符号传输阶段，信号穿过电磁透镜后被焦平面上的阵元接收，现有的波束选择算法中，由于基带只和一小部分阵元通过RF链链接，这使得基带未能接收信号的全部功率，这一现象被称为功率泄露。一般来说，在符号传输阶段，功率泄露常常被视为一个不利因素，然而，在信道估计阶段，由于PSN的存在，阵元和基带是全连接的，所以我们可以利用泄漏到周围阵元的能量共同完成DOA和复增益估计。根据(15)、(16)和(20)，我们知道
Figure GDA0003612374460000131
Figure GDA0003612374460000132
们随机生成两个波束域方向
Figure GDA0003612374460000133
Figure GDA0003612374460000134
其中，
Figure GDA0003612374460000135
相应地，由
Figure GDA0003612374460000136
和
Figure GDA0003612374460000137
生成的导向矢量可被表示为
Figure GDA0003612374460000138
之后，我们计算
Figure GDA0003612374460000139
和hp的内积为
Figure GDA00036123744600001310
c1可被改写为
Figure GDA00036123744600001311
类似地，c2可被改写为
Figure GDA00036123744600001312
根据式(29)(29)和(30)(30)，当且仅当
Figure GDA00036123744600001313
时c1和c2可以取到最大值。并且，随着
Figure GDA00036123744600001314
的增大，c1和c2减小。因此，DOA估计的问题等价于找到一对
Figure GDA00036123744600001315
和
Figure GDA00036123744600001316
使得
Figure GDA00036123744600001317
尽可能大。所以我们生成W2对
Figure GDA00036123744600001318
和
Figure GDA00036123744600001319
Figure GDA0003612374460000141
Figure GDA0003612374460000142
其中，w1,w2＝0,1,…,W-1。当
Figure GDA0003612374460000143
时，DOA估计结果可由(31)和(32)表示。至此，导向矢量的估计结果
Figure GDA0003612374460000144
可被表示为
Figure GDA0003612374460000145
在完成DOA估计和导向矢量估计后，假设
Figure GDA0003612374460000146
其中i(Ωl)是一个N×1的矢量满足i(Ωl)＝1其它元素为0。那么，hp复增益的LS估计
Figure GDA0003612374460000147
可被表示为
Figure GDA0003612374460000148
最后，将hp的估计结果从r中消除后继续迭代从而降低干扰，这一过程可被描述为
Figure GDA0003612374460000149
下面，我们讨论迭代的停止条件，如果停止条件不满足，那么我们令p＝p+1继续迭代知道满足停止条件。如前文所述，不同多径分量间存在显著的功率差异，所以固定的门限不适用于此问题。中给出了一种思路，中推导了欠采样所引入的干扰的统计特性，并依据它的统计特性设定动态门限。但是中仅讨论了观测矩阵为高斯随机矩阵时的情况，不适用于本发明所使用的伯努利随机矩阵，为此我们给出这种情况下的动态们门限设置准则。动态门限的物理意义时判定由欠采样引入的虚警。根据前文所述，一切处理的基础是正确判定hp(Ω0)，而由欠采样引入的对hp(Ω0)干扰可被表示为
Figure GDA00036123744600001410
其中，c3,ω是一个随机变量，它的期望是0，方差是1/(RQ)。因此，
Figure GDA00036123744600001411
的期望是0，方差是
Figure GDA00036123744600001412
根据Lindeberg-Feller中心极限定理，
Figure GDA00036123744600001413
近似为一个高斯随机变量，它的期望是0，方差是
Figure GDA0003612374460000151
所以我们将动态门限设置为
Figure GDA0003612374460000152
其中t是一个常数。如果
Figure GDA0003612374460000153
那么我们将
Figure GDA0003612374460000154
视为一次虚警，同时停止迭代。
进一步地，我们考虑多径分量之间的干扰。在估计每条多径分量的复增益时，其它多径分量会对其产生干扰。为了解决这一问题，我们重写波束域信道估计结果
Figure GDA0003612374460000155
为
Figure GDA0003612374460000156
假设DOA估计是完美的，我们对
Figure GDA0003612374460000157
进行QR分解得到
Figure GDA0003612374460000158
其中
Figure GDA0003612374460000159
是一个N×P的半酉阵，R是一个P×P的上三角阵。由于QHQ＝IP，各径分量之间的干扰被消除。各径的复增益估计问题被转化为求解方程
Figure GDA00036123744600001510
所以各径复增益的LS估计可被表示为
Figure GDA00036123744600001511
最终波束域信道的估计结果
Figure GDA00036123744600001512
可被写作
Figure GDA00036123744600001513
如前所述，所提算法的误差和DOA估计误差以及噪声的影响有关。其中噪声是无法避免的，而DOA估计的误差可由算法和参数优化不断地缩小。为此，我们通过假设DOA估计是完美的，从而推导所提算法理论误差下界。易证R-1QH＝((Mhe)HMhe)-1(Mhe)H，所以(42)可被改写为
Figure GDA00036123744600001514
从而，
Figure GDA0003612374460000161
的估计误差e可被表示为
Figure GDA0003612374460000162
Figure GDA0003612374460000163
的归一化均方误差(NMSE)eN可被表示为
Figure GDA0003612374460000164
式(46)可被进一步改写为
Figure GDA0003612374460000165
由于
Figure GDA0003612374460000166
Figure GDA0003612374460000167
其中，1/ρ是信噪比，
Figure GDA0003612374460000168
我们用Neumann级数去近似(he HMHMhe)-1。为使诺伊曼级数收敛，我们对(he HMHMhe)-1做一个预处理，用N除(he HMHMhe)-1，从而使得IP-he HMHMhe/N的谱半径近似等于0。我们用1阶Neumann级数去近似，有
Figure GDA0003612374460000169
最终，eN被近似为
Figure GDA0003612374460000171
我们对所提出的算法进行了数值仿真，同时将所提算法和具有代表性的现有算法进行了对比分析，并且我们利用数值仿真结果验证了所提出的理论，最后我们改变各中参数设置以验证所提算法在不同场景下的有效性。
除非特殊说明，仿真参数如表1所示，此外，我们设定每条径的复增益βk,p满足
Figure GDA0003612374460000172
并按(2)将它们做归一化处理。
变量 定义 数值
N<sub>1</sub> 每行阵元数 16
N<sub>2</sub> 每列阵元数 16
P 可辨多径数 3
Q 导频符号数 16
R RF链数 8
t 迭代停止条件参数 3
W DOA估计参数 16
表2仿真参数设置
我们选用波束域信道估计的NMSE作为算法评价指标，利用蒙特卡洛方法近似NMSE为
Figure GDA0003612374460000173
其中重复实验次数Ne＝2000。我们分别在传统算法和基于深度学习的算法中选取了有代表性的SSD和GM-LAMP算法作为对比算法。
图3给出了3种波束域信道估计算法的NSME与SNR的关系。其中SSD算法中的“beamspacewindow”被设置为2。从图3中可以看出，在各个信噪比下，所提算法的NSME均小于两种对比算法。各算法的NMSE随着SNR升高而降低。特别地，在0dB时，所提算法的NMSE分别比SSD和GM-LAMP低10dB和2dB。而在20dB时，所提算法的NMSE分别比SSD和GM-LAMP低15dB和6dB。这表明，提升信噪比给所提算法的精度提升效果更显著。这意味着在使用所提算法时提升发射功率时更加高效的。
图4展示了阵元数对3种算法的影响。我们重新训练了GM-LAMP网络，修改阵元数为N1＝N2＝32，并保持采样率为0.5，其它参数与原文献一致。在增加阵元数后，所提算法性能依旧保持领先，此外，阵元数增加对3中算法均带来了性能提升。但是，随着阵元数从256增加到1024，SSD算法的误差降低了约4dB，GM-LAMP算法的误差境地了约2dB，而所提算法的误差降低了约8dB。这表明，所提算法在越大规模阵列中具有更加显著的优势，这也是目前MIMO系统的发展方向。
图5展示了多径分量数对3种算法性能的影响，按照参考文献多径分量数被设置为1-4。图5(a)和图5(b)的信噪比分别设置为0dB和20dB。可以看到，在不同的多径数场景下，所提算法的NMSE均小于对比算法。同时，可以看到，基于深度学习算法的NMSE在P＝3时最小，这是由于GM-LAMP网络的训练数据是按照P＝3生成的，所以在实际场景和训练数据有出入时，基于深度学习的算法性能略有下降。而所提算法在设计时未对场景做先验假设，这意味着所提算法对场景有更好的自适应性。
图6展示了在不同采样率下3种算法的NMSE，此时信噪比被设为10dB。可以看到达到相同估计误差时，所提算法需要更低的采样率，这意味着所提算法需要更少的导频，在实际系统中这有助于降低开销和延时。
图7展示了参数W对所提算法性能的影响。如前文所述，所提算法的误差很大程度上由DOA估计的误差决定。同时W越大，DOA估计的误差越小。仿真结果印证了所提出的理论。并且，当W设置为一个较小的值时(如W＝4)，所提算法的性能依旧优于对比算法。此外，不断地提升W对于降低NMSE的效果逐渐减弱，所以，如果需要的话，适当减小W从而完成在性能和复杂度的折中也是可以的。
最后，正如前文所述，所提算法的精度由DOA估计精度决定，同时给出了当完美DOA估计时，NMSE和多径数、信噪比、阵元数的关系。图3-图7中的曲线印证了这一理论。当假设DOA已知时，在各种仿真参数设置下仿真实验的结果和理论下界曲线几乎完全重合。此外，随着提升阵元数、信噪比或W，所提算法的NMSE逐渐逼近理论下界。例如，当阵元数从256提升至1024时，在20dB信噪比下，NMSE的实际值和理论值之间的差从3.5×10-3下降至5.6×10-4。总而言之，仿真结果很好地印证了本发明所提出的理论。

Claims (5)

1.毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征是：它包括以下步骤：
步骤一、基于SV信道模型和透镜天线等效模型，将基站和用户间的信道hb建模；
步骤二、利用信道向量步骤一中所述信道hb的稀疏性，利用基于PSN的压缩采样方式，通过公式
Figure FDA0003856801820000011
Figure FDA0003856801820000012
r＝Mhb+n将波束域信道估计问题被转化为从基带信号r中恢复稀疏信道hb的问题；
式中：
Figure FDA0003856801820000013
表示：R×1的向量；hb表示：基带信号r中的稀疏信道；M＝16；
rBB,1表示：第1个基带接收到的信号；rBB,2表示：第2个基带接收到的信号；……rBB,Q表示第Q个基带接收到的信号；
M1表示：第1个观测矩阵；M2表示：第2个观测矩阵；……MQ表示：第Q个观测矩阵；
Figure FDA0003856801820000014
表示：第1个等效噪声矢量；
Figure FDA0003856801820000015
表示：第2个等效噪声矢量，
Figure FDA0003856801820000016
表示：第q个等效噪声矢量，
Figure FDA0003856801820000017
表示：第Q个等效噪声矢量；n表示：等效噪声矢量；n表示：等效噪声矢量；n1和n2分别表示两个阵元序号；A表示：N1×N2的矩阵；N1表示：每行阵元数；N2表示：每列阵元数；i、j、x、y均为：函数的自变量；
步骤三、基于公式A(n1,n2)＝a((n1-1)N1+n2)，
Figure FDA0003856801820000018
Figure FDA0003856801820000019
Figure FDA00038568018200000110
Figure FDA00038568018200000111
计算所述稀疏信道hb的第p条多径分量hp能量分布的期望，从而按设定门限获取第p条多径分量的支集Ωp的估计结果；p为正整数；
式中：ψ()为：中间函数；
Figure FDA00038568018200000112
为：信号波束的波达方向DOA；
步骤四、根据步骤三获得的支集估计结果Ωp和公式
Figure FDA0003856801820000021
Ω＝{Ω0,Ω1,…ΩL}，
Figure FDA0003856801820000022
对所述稀疏信道hp的进行粗估计，获得粗估计结果
Figure FDA0003856801820000023
步骤五：根据步骤四获得的粗估计结果
Figure FDA0003856801820000024
和公式
Figure FDA0003856801820000025
Figure FDA0003856801820000026
Figure FDA0003856801820000027
Figure FDA0003856801820000028
Figure FDA0003856801820000029
Figure FDA00038568018200000210
Figure FDA00038568018200000211
获得所述稀疏信道第p条多径分量hp的DOA估计结果w1,w2；
步骤六：根据步骤五获得的DOA估计结果w1,w2和公式
Figure FDA00038568018200000212
求所述稀疏信道第p条多径分量hp的导向矢量估计
Figure FDA00038568018200000213
步骤七：根据步骤六获得的导向矢量估计结果
Figure FDA00038568018200000214
和公式
Figure FDA00038568018200000215
计算步骤四获得所述稀疏信道第p条多径分量hp的复增益估计
Figure FDA00038568018200000216
步骤八：利用公式
Figure FDA00038568018200000217
从r中消除第p条多径的影响；
步骤九、重复步骤三-八，直到达到迭代停止条件，其中迭代停止条件由公式
Figure FDA00038568018200000218
计算得到；
步骤十、迭代停止后，利用公式
Figure FDA00038568018200000219
Figure FDA0003856801820000031
对各多径分量做正交化处理，从而消除多径间的互干扰，获得最终的估计结果
Figure FDA0003856801820000032
完成一次毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计。
2.根据权利要求1所述的毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征在于，步骤一中，基于SV信道模型和透镜天线等效模型，将基站和用户间的信道hb建模；它的具体方法是：
步骤一一、将用户和BS之间的信道通过Saleh-Valenzuela模型建模；则N×1的信道向量hk示为：
Figure FDA0003856801820000033
式中：下角标k和p分别代表某一变量属于第k个用户和第p条可辨多径，Pk、βk,p、
Figure FDA0003856801820000034
分别代表可辨多径的总数、复增益、物理上的方位角和仰角；
步骤一二、为使后续计算信噪比方便，设
Figure FDA0003856801820000035
式中：忽略上下角标，α(θ,M)为阵列的导向矢量，是一个关于θ和M的函数，其中，
Figure FDA0003856801820000036
M＝N1,N2；M×1的导向矢量α(θ,M)表示为：
α(θ,M)＝[exp(-j2πfsdsin(θ)m/c)] (3)
其中，d、fs和c分别为阵元间距，子载波中心频率和大气中的光速，M×1的矢量m表示为：
Figure FDA0003856801820000037
对于一个窄带系统中的临界采样的阵列，d通常被设置为d＝c/2fs；则式(4)能够改写为：
Figure FDA0003856801820000038
其中，空间方向
Figure FDA0003856801820000039
且θ和
Figure FDA00038568018200000310
分别满足θ∈[-π/2,π/2)和
Figure FDA00038568018200000311
不同于传统的mmWave大规模MIMO系统，带有透镜天线的系统能够利用透镜天线的电磁波聚焦能力将接收到的信号中绝大部分的能量汇聚到一小部分阵元上；电磁透镜的本质是一个无源的模拟移向网络，它可被建模为一个N×N的映射矩阵U，它能够被表示为：
Figure FDA0003856801820000041
其中，ψ(m,M)＝[m-(M+1)/2]，m＝1,2,…,M；此外，U是一个酉阵，这意味着UUH＝UHU＝IN且这一映射式可逆的；
因此，通过结合式(1)和式(6)，N×1的波束域信道矢量hb,k能够被表示为
Figure FDA0003856801820000042
其中，N×1的矢量
Figure FDA0003856801820000043
是一个由
Figure FDA0003856801820000044
N1和N2定义的矢量，它可被表示为：
Figure FDA0003856801820000045
向量a的第(n1-1)N1+n2个元素可被表示为
Figure FDA0003856801820000046
其中fM(x)＝sin(Mπx)/sin(πx)，n1＝1,2,…,N1，n2＝1,2,…,N2；
式中：M和x分别是函数的两个自变量；
省略下标k，设位于电磁透镜焦面上的阵元接收到的信号为rq，N×1的矢量rq可被表示为
Figure FDA0003856801820000047
其中，xq为导频序列中的第q个符号，q＝1,2,…,Q；
Figure FDA0003856801820000048
为N×1的高斯噪声向量，
Figure FDA0003856801820000049
中的每个元素相互独立且服从
Figure FDA00038568018200000410
的分布，此时信噪比可被表示为
Figure FDA00038568018200000411
3.根据权利要求2所述的毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征在于，
步骤二中，利用信道向量步骤一中所述信道hb的稀疏性，利用基于PSN的压缩采样方式，将波束域信道估计问题被转化为从基带信号r中恢复稀疏信道hb的问题的具体方法是：由于R＜＜N，基带对于rq的观测是一个典型的欠采样问题，RF链和阵元通过一个中提出的1-bit移相器网络(PSN)与所有阵元连接；PSN中的移相器只有0和π两种相位，因此这个PSN可被视为一个伯努利随机矩阵，这一过程可被视为利用PSN对稀疏信号rq进行压缩采样，可被表示为
Figure FDA0003856801820000051
其中，R×1的向量rBB,q表示基带接收到的信号，观测矩阵Mq是一个R×N的伯努利随机矩阵，R×1的向量
Figure FDA0003856801820000052
在所有的导频符号被接收到之后，基带接收到的所有信号合并为一个RQ×1的向量
Figure FDA0003856801820000053
它可被表示为
Figure FDA0003856801820000054
其中，不失一般性地，xq被消去；式(12)可被再次改写为
r＝Mhb+n (13)
其中，RQ×1的矢量r是基带中最终待处理的信号，RQ×N的矩阵
Figure FDA0003856801820000055
是观测矩阵，其中每个元素按相等概率等于
Figure FDA0003856801820000056
或
Figure FDA0003856801820000057
N×1的等效噪声矢量
Figure FDA0003856801820000058
根据Lindberg Lévy中心极限定理，n中的每个元素相互独立且服从
Figure FDA0003856801820000059
的分布；
最终，波束域信道估计问题被转化为从r中恢复稀疏信号hb的问题。
4.根据权利要求3所述的毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征在于，步骤三中，逐一计算所述稀疏信道hb的第p条多径分量hp能量分布的期望，从而按设定门限获取第p条多径分量的支集Ωp的估计结果的具体方法为：
步骤三一、设一个多径分量hp的波束域波达方向(DOA)是
Figure FDA00038568018200000510
它的导向矢量a能够被改写为一个N1×N2的矩阵A，其中：
A(n1,n2)＝a((n1-1)N1+n2) (14)
从下式获知当：
Figure FDA0003856801820000061
Figure FDA0003856801820000062
时，A(i,j)是A中模最大的元素；换句话说，第i行第j列的阵元从这一多径分量中收到了最多的能量；
步骤三二、设
Figure FDA0003856801820000063
和
Figure FDA0003856801820000064
相互独立且在[-1/2,1/2)内服从均匀分布，令
Figure FDA0003856801820000065
Figure FDA0003856801820000066
显然
Figure FDA0003856801820000067
和
Figure FDA0003856801820000068
也相互独立且分别在[-1/2N1,1/2N1)和[-1/2N2,1/2N2)内服从均匀分布；根据式(15)(9)和式(16)(14)，对于A中的和A(i,j)同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望能够被表示为：
Figure FDA0003856801820000069
其中，
Figure FDA00038568018200000610
是
Figure FDA00038568018200000611
的概率密度函数(pdf)，
Figure FDA00038568018200000612
类似地，对于A中的和A(i,j)同一行的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为：
Figure FDA00038568018200000613
其中，
Figure FDA00038568018200000614
是
Figure FDA00038568018200000615
的pdf，
Figure FDA00038568018200000616
对于A中的和A(i,j)既不同一行也不同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望能够被表示为：
Figure FDA00038568018200000617
其中：可被表示为
Figure FDA0003856801820000071
其中，
Figure FDA0003856801820000072
是
Figure FDA0003856801820000073
的pdf，
Figure FDA0003856801820000074
对于A中的和A(i,j)既不同一行也不同一列的元素，它们收到能量和A(i,j)收到能量的比值的期望可被表示为
Figure FDA0003856801820000075
其中：
Figure FDA0003856801820000076
A(i,j)被检测到之后，hp的功率分布可通过上式(20)计算出来；忽略功率比A(i,j)弱30dB以上的元素，我们将hp的supp设为Ω；准确计算hp功率分布的前提是准确检测A(i,j)，事实上，当信噪比大于0dB，采样率RQ/N≥0.5时，准确检测A(i,j)接近100％；
步骤三三、将Ω改写为：
Ω＝{Ω0,Ω1,…ΩL} (22)
其中，
Figure FDA0003856801820000077
hp(Ω0)＝A(i,j)，且hp(Ωl)中的元素具有相同的功率期望；假设随着l增大，hp(Ωl)中元素的功率期望降低；所以恢复顺序是从Ω0到ΩL，首先初始化残差
Figure FDA0003856801820000078
和l＝0，则hp(Ωl)的最小均方误差(LS)估计为：
Figure FDA0003856801820000079
在令
Figure FDA00038568018200000710
和l＝l+1后，重复(23)直到L＝l，至此则完成了hp的粗估计。
5.根据权利要求1所述的毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法，其特征在于，步骤七中，根据步骤六获得的DOA估计结果w1,w2求取所述稀疏信道第p条多径分量hp的导向矢量估计
Figure FDA00038568018200000711
的具体方法是：
步骤六一、根据公式：
Figure FDA0003856801820000081
和公式
Figure FDA0003856801820000082
随机生成两个波束域方向，记为：
Figure FDA0003856801820000083
和
Figure FDA0003856801820000084
其中，
Figure FDA0003856801820000085
步骤六二、则相应地，由
Figure FDA0003856801820000086
和
Figure FDA0003856801820000087
生成的导向矢量能够表示为：
Figure FDA0003856801820000088
CN202011345047.3A 2020-11-25 2020-11-25 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法 Active CN112565118B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011345047.3A CN112565118B (zh) 2020-11-25 2020-11-25 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011345047.3A CN112565118B (zh) 2020-11-25 2020-11-25 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112565118A CN112565118A (zh) 2021-03-26
CN112565118B true CN112565118B (zh) 2022-11-01

Family

ID=75045355

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011345047.3A Active CN112565118B (zh) 2020-11-25 2020-11-25 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112565118B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112946564B (zh) * 2021-04-12 2024-02-02 西北大学 基于dnn的波束空间的doa估计方法、装置及计算机存储介质
CN113411107B (zh) * 2021-06-23 2022-07-01 内蒙古大学 一种基于波束束的毫米波大规模mimo系统宽带信道估计方法
CN113824477B (zh) * 2021-10-09 2023-04-28 北京邮电大学 离散透镜天线阵列辅助的多用户大规模mimo优化方法
CN114039821A (zh) * 2021-11-06 2022-02-11 河南工业大学 一种宽带mmWave MIMO-OFDM系统波束空间信道估计方法
CN114696876B (zh) * 2022-03-30 2023-04-28 电子科技大学 一种针对MIMO Saleh-Valenzuela信道的收发角度联合估计方法
CN117851735A (zh) * 2024-03-07 2024-04-09 四川思凌科微电子有限公司 一种简化的延时融合测距方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107426119A (zh) * 2017-05-31 2017-12-01 东南大学 毫米波通信的十字形信道估计方法、装置及系统
WO2018136300A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-26 Qualcomm Incorporated System and method for beam adjustment request
CN110022274A (zh) * 2018-12-24 2019-07-16 深圳先进技术研究院 一种毫米波mimo-ofdm系统的联合信道与载波频率偏移估计方法
CN110365612A (zh) * 2019-06-17 2019-10-22 浙江大学 一种基于近似消息传递算法的深度学习波束域信道估计方法
CN110650103A (zh) * 2019-09-18 2020-01-03 北京理工大学 利用冗余字典加强稀疏性的透镜天线阵列信道估计方法
CN111030952A (zh) * 2019-12-25 2020-04-17 内蒙古大学 一种毫米波系统的波束空间信道估计方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9882620B2 (en) * 2014-09-24 2018-01-30 Mediatek Inc. Synchronization in a beamforming system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018136300A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-26 Qualcomm Incorporated System and method for beam adjustment request
CN107426119A (zh) * 2017-05-31 2017-12-01 东南大学 毫米波通信的十字形信道估计方法、装置及系统
CN110022274A (zh) * 2018-12-24 2019-07-16 深圳先进技术研究院 一种毫米波mimo-ofdm系统的联合信道与载波频率偏移估计方法
CN110365612A (zh) * 2019-06-17 2019-10-22 浙江大学 一种基于近似消息传递算法的深度学习波束域信道估计方法
CN110650103A (zh) * 2019-09-18 2020-01-03 北京理工大学 利用冗余字典加强稀疏性的透镜天线阵列信道估计方法
CN111030952A (zh) * 2019-12-25 2020-04-17 内蒙古大学 一种毫米波系统的波束空间信道估计方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于循环前缀的多普勒频移算法及其改进算法研究;陈烈;《现代电子技术》;20161231;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112565118A (zh) 2021-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112565118B (zh) 毫米波透镜天线阵列通信系统信道估计方法
CN106054123B (zh) 一种稀疏l阵及其二维doa估计方法
CN106603130B (zh) 一种大规模mimo系统中数模混合预编码方法
CN110808765B (zh) 一种基于不完全信道信息的大规模mimo系统频谱效率优化的功率分配方法
CN108933745A (zh) 一种基于超分辨率角度和时延估计的宽带信道估计方法
CN109714091B (zh) 一种在毫米波mimo系统中基于分层设计的迭代混合预编码方法
CN110138425B (zh) 低复杂度阵列天线多输入多输出系统混合预编码算法
CN110365388B (zh) 一种低复杂度毫米波多播波束成形方法
CN113315560B (zh) 一种紧凑型平面阵列Massive MIMO系统的波束赋形方法
CN109347529B (zh) 一种对抗相移器不理想性的信道估计和混合波束成形方法
CN109861933A (zh) 一种基于music算法和预编码的毫米波mimo信道估计方法
CN114338301A (zh) 一种基于压缩感知的ris辅助毫米波系统的信道估计方法
CN113572503B (zh) 一种低复杂度的基于gp的改进混合波束成形方法
Osama et al. Deep learning based hybrid precoding technique for millimeter-wave massive MIMO systems
CN112769462B (zh) 一种基于联合参数学习的毫米波mimo宽带信道估计方法
Xie et al. Deep compressed sensing-based cascaded channel estimation for RIS-aided communication systems
CN109067446B (zh) 一种多天线多用户大规模天线的混合预编码方法
CN107276657B (zh) 基于并行算法的毫米波混合波束形成方法
CN106209189A (zh) 大规模mimo系统中信号检测装置及方法
CN110086734B (zh) 一种时变大规模mimo系统中的信道追踪和恢复方法
CN112398513A (zh) 一种massive MIMO系统的波束赋形方法
CN116405348A (zh) 通信感知一体化系统阵列天线与5g新空口估角方法
CN107426119B (zh) 毫米波通信的十字形信道估计方法、装置及系统
CN112165344B (zh) 一种基于梯度下降法的混合预编码方法
CN111079929B (zh) 基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant