CN112702092A - 一种fdd下行多用户大规模mimo系统中的信道估计方法 - Google Patents

一种fdd下行多用户大规模mimo系统中的信道估计方法 Download PDF

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CN112702092A CN202011526703.XA CN202011526703A CN112702092A CN 112702092 A CN112702092 A CN 112702092A CN 202011526703 A CN202011526703 A CN 202011526703A CN 112702092 A CN112702092 A CN 112702092A
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Abstract

本发明提供一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，包括步骤：S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；S2.根据接收信号进行相应的角度估计；S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。本发明基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的系统吞吐量打下基础。

Description

一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法。
背景技术
在大规模多输入多输出(MIMO)系统中，利用基站(BS)的大规模天线阵，系统能够获得极高的空间分辨率和空间分割复用增益，在没有受到严重干扰的情况下，还能同时为多个用户提供服务，极大的提高了系统的频谱效率和传送速率。但是这些优良性能都取决于信道状态信息(CSI)的可用性，因此在实际系统中如何获取完整的CSI对系统性能的影响至关重要。。
针对频分双工(FDD)大规模MIMO系统，要获取完整的下行CSI需要花费大量的导频开销。这是由于在实际的大规模MIMO系统中，训练次数和反馈开销与BS天线的数量成正比，采用传统的线性信道估计方法(如最小二乘算法(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)算法)获取完整的CSI的资源需要发送和基站天线数相同的训练序列，从而造成近年来发展起来的FDD下行信道估计方法，几乎都是针对不同用户的信道信息设计不同的训练序列获得CSI，这样，对于多用户系统，会消耗更多的时间和资源，不切实际。
针对以上技术问题，故需对其进行改进。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，包括步骤：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
所述步骤S2具体包括：
S21.估计信道导向矢量中的横向角度信息；
S22.估计信道复增益；
S23.估计信道导向矢量中的纵向角度信息；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
进一步的，所述步骤S1中多个用户设计训练序列以及处理接收信号中包括K个相互独立的单天线用户、一个基站、基站处配备M根天线。
进一步的，所述基站处配备的M根天线采用平面阵排列方式，且M＝MhMv，其中每行有Mh根天线，每列有Mv根天线，则第k(k＝1,2,3,…,K)个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure BDA0002850817050000021
其中：Pk表示基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数；gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益；α(θ,φ)表示信道的导向矢量；α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量；θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角；
所述信道的导向矢量α(θ,φ)可具体表示如下：
Figure BDA0002850817050000022
Figure BDA0002850817050000023
Figure BDA0002850817050000024
其中：d表示天线阵元之间的距离，假设d＝λ/2，λ为载波波长；αv(θ)中包含平面阵列的纵向角度信息，αh(θ,φ)包含平面阵列的横向角度信息。
进一步的，所述步骤S1中设计训练序列具体为：
假设基站对所有的K个用户的发送信号均为SN，为M×N维的矩阵，具体表示为：
Figure BDA0002850817050000031
其中：FN表示N维的离散傅里叶DFT矩阵；0(M-N)×N表示(M-N)×N维的零矩阵。
进一步的，所述步骤S1中处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k(k＝1,2,3,..,K)个用户端的接收信号表示为：
Figure BDA0002850817050000032
其中：ρ表示信噪比，zk表示第k个用户处混入的噪声；
对发送信号
Figure BDA0002850817050000033
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure BDA0002850817050000034
令
Figure BDA0002850817050000035
hk,N为hk的前N行，hk,M-N为hk的后M-N行，则yk可以表示为：
Figure BDA0002850817050000036
其中，yk表示接收信号。
进一步的，所述步骤S21具体包括：
根据第k个用户的实际接收信号估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αh(θ,φ)的横向角度信息；具体过程如下：
第k个用户处的接收信号的前Mh个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第一行天线的信息；
S211.将第k个用户处的N个接收信号的前Mh个信号取出，组成的n×l的Hankel矩阵，表示为：
Figure BDA0002850817050000041
其中：yk(x)(x＝1,2,…,n+l-1)表示取第k个用户处的第x(x＝1,2,…,n+l-1)个接收信号，总的采样数为Mh，且Mh＝n+l-1，需满足n＞P,l＞P；
S212.将X进行奇异值分解，得到X＝USVH，取左特征向量U的按特征值递减排列的前P列，为W(r)，则W(r)＝(w(1),w(2),…,w(P))；
S213.令
Figure BDA0002850817050000049
其中
Figure BDA0002850817050000048
表示W(r)的伪逆；
S214.计算Φ(r)的特征值，特征值包含导向矢量α(θk,l,φk,l)中的横向矢量αh(θk,l,φk,l)中的横向角度信息估计值，则横向角度的估计值
Figure BDA0002850817050000042
和
Figure BDA0002850817050000043
由对Φ(r)的特征值提取相位角得到。
进一步的，所述步骤S22具体为：
利用得到的横向角度信息的估计值
Figure BDA0002850817050000044
和
Figure BDA0002850817050000045
推导出在第k个用户处的包含横向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000046
的矩阵，具体形式表示为：
Figure BDA0002850817050000047
则第k个用户的下行信道的复增益的具体计算公式，表示为：
Figure BDA0002850817050000051
其中：
Figure BDA0002850817050000052
Figure BDA0002850817050000057
表示取其伪逆，yk(1:Mh)表示取第k个用户处的接收信号yk的第1到第Mh个信号。
进一步的，所述步骤S23具体为：
根据第k个用户的实际接收信号并结合信道导向矢量中横向角度信息的估计值
Figure BDA0002850817050000053
以及信道复增益的估计值
Figure BDA0002850817050000054
估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αv(θ)的纵向角度信息；具体包括：
第k个用户处的接收信号的第Mh+1到第N个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第二行天线的信息；
第k个用户端接收到的第Mh+1到第N个信号用矩阵的形式，表示为：
Figure BDA0002850817050000055
其中：将矩阵
Figure BDA0002850817050000056
记为Gk，
Figure BDA0002850817050000061
记为Bk，则Bk含有纵向角度信息，具体计算公式表示为：
Figure BDA0002850817050000062
其中，
Figure BDA00028508170500000612
表示取其伪逆，yk(Mh+1:N)表示取第k个用户处的接收信号yk的第Mh+1到第N个信号，纵向的角度估计值
Figure BDA0002850817050000063
由Bk取相位角得到。
进一步的，所述步骤S3具体为：
结合得到的横向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000064
和纵向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000065
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure BDA0002850817050000066
和纵向矢量
Figure BDA0002850817050000067
二者做张量积
Figure BDA0002850817050000068
可构造出信道导向矢量
Figure BDA0002850817050000069
进一步的，所述步骤S4具体为：根据重构的信道导向矢量
Figure BDA00028508170500000610
以及信道复增益估计值
Figure BDA00028508170500000611
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
与现有技术相比，本发明基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的系统吞吐量打下基础。
附图说明
图1为实施例一提供的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法流程图；
图2为实施例一提供的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法仿真图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本实施例提供一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，如图1所示，包括：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
本实施例的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法中，基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，用于下行多用户大规模MIMO系统，针对现有信道估计方法的不足进行了改进。
具体应用案例如下：
假设系统中有1个小区，1个基站，基站的天线数为128根，采样次数N取32，无线信号从基站到达每个用户的路径数Pk＝4，每个用户接收天线为1个。平面阵列天线每行的天线数Mh＝16，每列的天线数Mv＝8，载波波长λ＝3×108/1.5×109，阵元间距d＝λ/2，信道矩阵中导向矢量中包含的仰角θ和方位角φ都是服从区间(-90°,90°]内的均匀分布，横向角度采样Hankel矩阵的行数n＝8，列数l＝9。
在步骤S1中，针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号。
基站处配备的128根天线采用平面阵(UPA Uniform-Planar-Array)排列方式，且M＝16×8，其中每行有16根天线，每列有8根天线。第k个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure BDA0002850817050000081
其中：Pk为基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数，gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益，假设是服从零均值，单位方差的复高斯分布。α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量，θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角。
设计训练序列具体为：
假设基站对所有的用户的发送信号均为SN，为128×32维的矩阵，具体表示为：
Figure BDA0002850817050000082
其中：FN为32维的离散傅里叶(DFT)矩阵，0(M-N)×N为96×32维的零矩阵。
处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k个用户端的接收信号表示为：
Figure BDA0002850817050000083
其中：ρ为信噪比，zk为第k个用户处混入的噪声，假设是服从零均值，单位方差的高斯噪声。
对发送信号
Figure BDA0002850817050000084
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure BDA0002850817050000085
其中：令
Figure BDA0002850817050000086
hk,N为hk的前32行，hk,M-N为hk的后96行。则yk可以表示为：
Figure BDA0002850817050000091
其中，yk表示接收信号。
在步骤S2中，根据接收信号进行相应的角度估计。
S21.估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αh(θ,φ)的横向角度信息
根据第k个用户的实际接收信号估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αh(θ,φ)的横向角度信息。具体过程如下：
第k个用户处的接收信号的前16个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第一行天线的信息。
S211.将第k个用户处的32个接收信号的前16个信号取出，组成如下的8×9的Hankel矩阵：
Figure BDA0002850817050000092
其中：yk(x)(x＝1,2,…,16)表示取第k个用户处的第xx(x＝1,2,…,16)个接收信号，总的采样数为16。
S212.将X进行奇异值分解，即X＝USVH，取左特征向量U的按特征值递减排列的前4列，为W(r)，则W(r)＝(w(1),w(2),w(3),w(4))。
S213.令
Figure BDA0002850817050000097
其中
Figure BDA0002850817050000098
代表W(r)的伪逆。
S214.计算Φ(r)的特征值，其特征值就包含导向矢量α(θk,l,φk,l)中的横向矢量αh(θk,l,φk,l)中的横向角度信息估计值(其中：l＝1,2,3,4)，则横向角度的估计值
Figure BDA0002850817050000093
和
Figure BDA0002850817050000094
就由对Φ(r)的特征值提取相位角得到。
S22.估计信道复增益
利用得到的横向角度信息的估计值
Figure BDA0002850817050000095
推导出在第k个用户处的包含横向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000096
的矩阵，具体形式表示为：
Figure BDA0002850817050000101
则第k个用户的下行信道的复增益的具体计算公式如下：
Figure BDA0002850817050000102
其中：
Figure BDA0002850817050000103
Figure BDA0002850817050000107
代表取其伪逆，yk(1:16)表示取第k个用户处的接收信号yk的第1到第16个信号。
S23.估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αv(θ)的纵向角度信息
根据第k个用户的实际接收信号并结合信道导向矢量中横向角度信息的估计值
Figure BDA0002850817050000104
以及信道复增益的估计值
Figure BDA0002850817050000105
估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αv(θ)的纵向角度信息。具体过程如下：
第k个用户处的接收信号的第17到第32个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第二行天线的信息。
第k个用户端接收到的第17到第32个信号用矩阵的形式表示为：
Figure BDA0002850817050000106
其中：将矩阵
Figure BDA0002850817050000111
记为Gk，
Figure BDA0002850817050000112
记为Bk，则Bk就含有纵向角度信息，具体计算公式如下：
Figure BDA0002850817050000113
其中：
Figure BDA00028508170500001113
表示取其伪逆，yk(17:32)表示取第k个用户处的接收信号yk的第17到第32个信号，则纵向的角度估计值
Figure BDA0002850817050000114
就由Bk取相位角得到。
在步骤S3中，通过角度估计值构造信道导向矢量。
结合得到的横向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000115
和纵向角度信息估计值
Figure BDA0002850817050000116
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure BDA0002850817050000117
和纵向矢量
Figure BDA0002850817050000118
二者做张量积
Figure BDA0002850817050000119
可构造出信道导向矢量
Figure BDA00028508170500001110
在步骤S4中，根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
根据重构的信道导向矢量
Figure BDA00028508170500001111
以及信道复增益估计值
Figure BDA00028508170500001112
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
在本实施例中，为了分析所提出的FDD大规模天线系统中基于角度估计的信道估计方法的性能，定义了系统吞吐量为：C＝log(1+ρ||hHf||2)，f为预编码。
如图2所示，是在上述举例的条件下，关于系统吞吐量的仿真图，其中“理想转态”是采用真实信道做预编码的系统吞吐量曲线，“本发明提出的方法”是采用本发明提出的方法采用重构信道做预编码的系统吞吐量曲线。从图2可以看出，本发明提出的方法得到的信道估计值所做预编码，在同等条件下与真实信道所做预编码相比，系统的吞吐量仅相差1个比特左右，且随着信噪比的增加，本发明提出的方法更加逼近理想状态下的系统吞吐量，且计算复杂度较低，具有很好的系统性能。
与现有技术相比，本实施例为了更好的节省训练开销，在经过理论推导后，结合PRONY方程可以推出，对于大规模天线系统，针对阵列天线，其信道都是满足PRONY方程的形式。基于此，考虑到在多用户场景下，可以对不同的用户发送相同的训练序列同时进行训练，并结合角度估计方法获取完整的信道状态信息依此来减少导频开销和时间消耗。基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的系统吞吐量打下基础。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (10)

1.一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，包括步骤：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
所述步骤S2具体包括：
S21.估计信道导向矢量中的横向角度信息；
S22.估计信道复增益；
S23.估计信道导向矢量中的纵向角度信息；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
2.根据权利要求1所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1中多个用户设计训练序列以及处理接收信号中包括K个相互独立的单天线用户、一个基站、基站处配备M根天线。
3.根据权利要求2所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述基站处配备的M根天线采用平面阵排列方式，且M＝MhMv，其中每行有Mh根天线，每列有Mv根天线，则第k(k＝1,2,3,…,K)个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure FDA0002850817040000011
其中：Pk表示基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数；gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益；α(θ,φ)表示信道的导向矢量；α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量；θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角；
所述信道的导向矢量α(θ,φ)可具体表示如下：
Figure FDA0002850817040000021
Figure FDA0002850817040000022
Figure FDA0002850817040000023
其中：d表示天线阵元之间的距离，假设d＝λ/2，λ为载波波长；αv(θ)中包含平面阵列的纵向角度信息，αh(θ,φ)包含平面阵列的横向角度信息。
4.根据权利要求3所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1中设计训练序列具体为：
假设基站对所有的K个用户的发送信号均为SN，为M×N维的矩阵，具体表示为：
Figure FDA0002850817040000024
其中：FN表示N维的离散傅里叶DFT矩阵；0(M-N)×N表示(M-N)×N维的零矩阵。
5.根据权利要求4所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1中处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k(k＝1,2,3,..,K)个用户端的接收信号表示为：
Figure FDA0002850817040000025
其中：ρ表示信噪比，zk表示第k个用户处混入的噪声；
对发送信号
Figure FDA0002850817040000026
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure FDA0002850817040000027
令
Figure FDA0002850817040000031
hk,N为hk的前N行，hk,M-N为hk的后M-N行，则yk可以表示为：
Figure FDA0002850817040000032
其中，yk表示接收信号。
6.根据权利要求5所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S21具体包括：
根据第k个用户的实际接收信号估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αh(θ,φ)的横向角度信息；具体过程如下：
第k个用户处的接收信号的前Mh个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第一行天线的信息；
S211.将第k个用户处的N个接收信号的前Mh个信号取出，组成的n×l的Hankel矩阵，表示为：
Figure FDA0002850817040000033
其中：yk(x)(x＝1,2,…,n+l-1)表示取第k个用户处的第x(x＝1,2,…,n+l-1)个接收信号，总的采样数为Mh，且Mh＝n+l-1，需满足n＞P,l＞P；
S212.将X进行奇异值分解，得到X＝USVH，取左特征向量U的按特征值递减排列的前P列，为W(r)，则W(r)＝(w(1),w(2),…,w(P))；
S213.令
Figure FDA0002850817040000034
其中
Figure FDA0002850817040000035
表示W(r)的伪逆；
S214.计算Φ(r)的特征值，特征值包含导向矢量α(θk,l,φk,l)中的横向矢量αh(θk,l,φk,l)中的横向角度信息估计值，则横向角度的估计值
Figure FDA0002850817040000036
和
Figure FDA0002850817040000037
由对Φ(r)的特征值提取相位角得到。
7.根据权利要求6所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S22具体为：
利用得到的横向角度信息的估计值
Figure FDA0002850817040000041
和
Figure FDA0002850817040000042
推导出在第k个用户处的包含横向角度信息估计值
Figure FDA0002850817040000043
的矩阵，具体形式表示为：
Figure FDA0002850817040000044
则第k个用户的下行信道的复增益的具体计算公式，表示为：
Figure FDA0002850817040000045
其中：
Figure FDA0002850817040000046
Figure FDA0002850817040000047
表示取其伪逆，yk(1:Mh)表示取第k个用户处的接收信号yk的第1到第Mh个信号。
8.根据权利要求7所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S23具体为：
根据第k个用户的实际接收信号并结合信道导向矢量中横向角度信息的估计值
Figure FDA0002850817040000048
以及信道复增益的估计值
Figure FDA0002850817040000049
估计信道导向矢量α(θ,φ)中的中αv(θ)的纵向角度信息；具体包括：
第k个用户处的接收信号的第Mh+1到第N个信号实际上是基站发送的平面阵列天线中的第二行天线的信息；
第k个用户端接收到的第Mh+1到第N个信号用矩阵的形式，表示为：
Figure FDA0002850817040000051
其中：将矩阵
Figure FDA0002850817040000052
记为Gk，
Figure FDA0002850817040000053
记为Bk，则Bk含有纵向角度信息，具体计算公式表示为：
Figure FDA0002850817040000054
其中，
Figure FDA0002850817040000055
表示取其伪逆，yk(Mh+1:N)表示取第k个用户处的接收信号yk的第Mh+1到第N个信号，纵向的角度估计值
Figure FDA0002850817040000056
由Bk取相位角得到。
9.根据权利要8所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
结合得到的横向角度信息估计值
Figure FDA0002850817040000057
和纵向角度信息估计值
Figure FDA0002850817040000058
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure FDA0002850817040000059
和纵向矢量
Figure FDA00028508170400000510
二者做张量积
Figure FDA00028508170400000511
可构造出信道导向矢量
Figure FDA0002850817040000061
10.根据权利要求9所述的一种FDD下行多用户大规模MIMO系统中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：根据重构的信道导向矢量
Figure FDA0002850817040000062
以及信道复增益估计值
Figure FDA0002850817040000063
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
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