CN112887231A - 一种mimo信道估计的改进方法和系统 - Google Patents

一种mimo信道估计的改进方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种MIMO信道估计的改进方法及系统，所述MIMO信道估计的改进方法包括以下步骤：步骤S1，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；步骤S2，逐个子载波进行信道估计和泄漏权值计算；步骤S3，根据步骤S2计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；步骤S4，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。本发明通过权衡噪声和流间泄漏的影响，并综合考虑到LS信道估计和MMSE估计的优势，即考虑到了流间泄漏的问题，也能够在抑制噪声上达到较好的效果，进而达到提升接收性能的目的。

Description

一种MIMO信道估计的改进方法和系统
技术领域
本发明涉及一种基于OFDM无线系统的MIMO信道估计，尤其涉及一种在 802.11n/ac/ax标准在MIMO场景下，基于训练序列的MIMO信道估计的改进方法，并涉及采用了该MIMO信道估计改进方法的改进系统。
背景技术
MIMO是指一种多天线技术。MIMO技术可以简单定义为：在无线通信系统中，链路的发端和收端都使用多副天线。MIMO系统的特点是在不增加频谱资源和天线发送功率的情况下，不仅可以利用MIMO信道提供空间复用增益提高信道的容量，还可以利用MIMO信道提供的空间分集增益提高信道的可靠性，降低误码率。
IEEE802.11标准的WLAN提供了高速率、高质量的宽带业务应用，其中核心技术是OFDM技术和MIMO技术。802.11n支持4天线流OFDM-MIMO发射和接收，而 802.11ac和802.11ax支持到8天线流MIMO-OFDM发射和接收。MIMO技术在空间中产生多条独立的并行信道，同时传输多路数据流,有效地增加了系统的传输效率。
MIMO-OFDM传输系统中，发射信号同时从多个发射天线上发射出来，几乎同步到达每个接收天线，因为每个接收天线上得到的信号都是多个发射信号的叠加，每对收发天线之间的信道响应同时也受其它收发天线间信号的影响，信道估计的复杂性相对SISO更高，需要信道估计算法能估计出各发射天线到同一接收天线之间多个并行信道的信道特性。多流信道之间相互影响的前提下，如果信道估计不理想，会导致系统的性能急剧下降，因此准确的信道估计是保证MIMO-OFDM系统传输质量，发挥其优越性的关键所在。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是需要提供一种MIMO信道估计的改进方法，进而通过权衡噪声和流间泄漏的影响，并综合考虑到LS信道估计和MMSE信道估计的优势，以达到提升接收性能的目的，在此基础上，还提供采用了该MIMO信道估计改进方法的改进系统。
对此，本发明提供一种MIMO信道估计的改进方法，包括以下步骤：
步骤S1，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
步骤S2，逐个子载波进行信道估计和泄漏权值计算；
步骤S3，根据步骤S2计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
步骤S4，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
步骤S201，对子载波k上的信道估计每一个信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000021
计算其响应功率Pk，其中，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数；
步骤S202，根据子载波k上信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000022
通过响应功率Pk主对角线上的值计算归一化功率Ps；
步骤S203，计算响应功率Pk归一化处理之后的归一化响应功率
Figure RE-GDA0003022047080000023
步骤S204，计算归一化响应功率
Figure RE-GDA0003022047080000024
中每个元素
Figure RE-GDA0003022047080000025
的泄漏权值
Figure RE-GDA0003022047080000026
主对角线上不变。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S201中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000027
计算其响应功率Pk，其中，|x|为求复信号x的模值。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S202中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000028
计算归一化功率Ps，其中，E[x]为求x的均值。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S203中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000029
计算归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000210
本发明的进一步改进在于，所述步骤S204中，通过公式
Figure RE-GDA00030220470800000211
计算泄漏权值
Figure RE-GDA00030220470800000212
其中，
Figure RE-GDA00030220470800000213
为归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000214
中第i行第i列的元素，
Figure RE-GDA00030220470800000215
为归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000216
中第j行第j列的元素，
Figure RE-GDA00030220470800000217
为归一化响应功率
Figure RE-GDA0003022047080000031
中第j行第i列的元素，
Figure RE-GDA0003022047080000032
为
Figure RE-GDA0003022047080000033
计算到的权值。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S301，统计接收机的噪声信息
Figure RE-GDA0003022047080000034
步骤S302，对比泄漏权值
Figure RE-GDA0003022047080000035
和噪声信息
Figure RE-GDA0003022047080000036
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000037
进行调整，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数，k为子载波。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S302中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000038
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000039
进行调整，其中，thr为设定的门限值，取大于1的任意数值；Ps为归一化功率。
本发明的进一步改进在于，所述步骤S4中，通过公式
Figure RE-GDA00030220470800000310
Figure RE-GDA00030220470800000311
对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵，其中，
Figure RE-GDA00030220470800000312
为对信道估计矩阵Hk经过步骤S3后的信道估计修正矩阵，(·)*表示共轭转置，I为单位矩阵。
本发明还提供一种MIMO信道估计的改进系统，采用了如上所述的MIMO信道估计的改进方法，并包括：
信道估计模块，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
噪声及泄漏权值计算模块，对子载波进行信道估计和泄漏权值计算，并对每一个子载波分别进行处理；
修正信道估计矩阵模块，根据所述噪声及泄漏权值计算模块计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
计算修正均衡矩阵模块，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵；MMSE指的是最小均方误差。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过权衡噪声和流间泄漏的影响，并综合考虑到LS信道估计和MMSE估计的优势，即考虑到了流间泄漏的问题，也能够在抑制噪声上达到较好的效果，进而达到提升接收性能的目的，为测试仪及系统提升测试效率并降低其复杂度提供了很好的基础。
附图说明
图1是本发明一种实施例的工作流程示意图；
图2是MIMO系统模型示意图；
图3是待测设备到测试仪用射频线(Cable线)连接的场景示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明。
MIMO系统模型如图2所示，具有Nt根发送天线，Nr根接收天线。平坦衰落信道下，hj,i表示第i根发送天线到第j根接收天线之间的信道衰落系数。xi是第i根发送天线发送的数据。yj是第j根接收天线收到的数据。有：
Figure RE-GDA0003022047080000041
Figure RE-GDA0003022047080000042
发送信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000043
接收信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000044
Figure RE-GDA0003022047080000045
噪声信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000046
信道矩阵为：
Figure RE-GDA0003022047080000047
将信道传输关系写成矩阵的形式如下：Y＝HX+N，其中，Y是Nr×1维的接收信号向量，X是Nt×1维的发射信号向量，N是Nr×Nt加性高斯噪声。
线性信号检测方法将来自目标天线的期望信号流当作有用信息，同时把其他发射信号当作干扰。因此，在检测来自目标发射天线的期望信号的过程中，要最小化或消除其他发送天线的干扰信号。为了检测来自每根天线的期望信号，利用一个加权矩阵W 对信道进行逆转：
Figure RE-GDA0003022047080000048
基于训练序列传统信道估计算法的有迫零(ZF)技术和最小均方误差(MMSE)技术，由于训练序列在发射端和接收端的理想情况是已知的，而且在一个数据帧内可以假设信道不变，那么估计训练序列部分的信道响应H，再由信道响应H来估计加权矩阵W。
LS技术使用下面的加权矩阵消除干扰：WLS＝(H*H)-1H*，其中(·)*表示求复共轭转置。则
Figure RE-GDA0003022047080000049
MMSE能够最大化检测后的SINR，令加权矩阵为：
Figure RE-GDA00030220470800000410
Figure RE-GDA00030220470800000411
MMSE接收机需要噪声的统计信息。
上式中加权矩阵的第i个行向量由下面最优化方程得出：
Figure RE-GDA00030220470800000412
使用MMSE加权矩阵，可以得到以下关系：
Figure RE-GDA00030220470800000413
Figure RE-GDA00030220470800000414
在一个帧内信道响应不变的前提下，可以利用对接收进行均衡，得到传输信号的估计值，依靠译码算法最终完成数据的接收。
在MIMO传输过程中，存在着噪声干扰和流间信号泄漏，假设各流之间是近似正交的，例如应用于测试仪器，待测设备到测试仪用射频线连接，那么MIMO多流之间隔离度好，信道估计矩阵H近似于单位阵，少量的流间泄漏和噪声，在信道估计矩阵H的非主对角线上，表现为一个非常小的值。
噪声会导致解调性能变差，而正确的收集流间泄漏，会提升接收性能。LS估计方法充分考虑到了流间泄漏问题，但抑制噪声能力较弱，MMSE方法在抑制噪声上较好，但是会将流间泄漏也压制了下去。
因此，本例旨在提供一种MIMO信道估计的改进方法，通过权衡噪声和流间泄漏的影响，并综合考虑到LS信道估计和MMSE估计的优势，以达到提升接收性能的目的。
如图1所示，本例提供一种MIMO信道估计的改进方法，包括以下步骤：
步骤S1，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
步骤S2，逐个子载波进行信道估计和泄漏权值计算；
步骤S3，根据步骤S2计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
步骤S4，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。
本例应用于测试仪器，待测设备到测试仪用射频线连接的应用环境下，如图3所示， MIMO多流之间隔离度好。
假设MIMO系统发射天线数为Nt，具有Nt根发送天线，Nr根接收天线。平坦衰落信道下，hj,i表示第i根发送天线到第j根接收天线之间的信道衰落系数。xi是第i根发送天线发送的数据。yj是第j根接收天线收到的数据。有：
Figure RE-GDA0003022047080000051
Figure RE-GDA0003022047080000052
发送信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000053
接收信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000054
Figure RE-GDA0003022047080000055
噪声信号矩阵形式为：
Figure RE-GDA0003022047080000056
信道矩阵为：
Figure RE-GDA0003022047080000057
将信道传输关系写成矩阵的形式如下：Y＝HX+N，其中，Y是Nr×1维的接收信号向量，X是Nt×1维的发射信号向量，N是Nr×Nt加性高斯噪声。在待测设备到测试仪用射频线连接的场景下，Nr＝Nt。
本例所述步骤S1用于基于WiFi协议实现MIMO信道估计，或是基于训练序列实现MIMO信道估计。可以通过训练序列来实现；在Nr＝Nt的MIMO系统中，xi表示第i流传输信号，根据当有NLTF个训练序列，其中NLTF与Nr关系，
Figure RE-GDA0003022047080000061
如果训练序列在子载波k上的原始频域值为Rk，Rk是协议确定并已知的，Xi,iLTF表示第i流传输信号第iLTF个训练序列子载波k上的频域值，那么Xi,iLTF＝PHTi,iLTF*Rk。根据协议设计，PHTi,iLTF有以下属性，
Figure RE-GDA0003022047080000062
本例所述协议定义的PHT矩阵在4×4 以下(含)为HT-LTF映射矩阵，即：
Figure RE-GDA0003022047080000063
4×4以上为
Figure RE-GDA0003022047080000064
Figure RE-GDA0003022047080000065
估计信道估计值hj,i，首先选定第j流接收信号的训练序列部分，Yj,iLTF表示第j流接收信号第iLTF个训练序列子载波k上的频域值，则有
Figure RE-GDA0003022047080000066
Figure RE-GDA0003022047080000067
PHTi,iLTF为协议确定的PHT的第i行第iLTF列上的值，nj为第j列的噪声表示。
累加接收信号上的训练序列，训练序列再乘以PHTj,iLTF，那么，
Figure RE-GDA0003022047080000068
化简并合并噪声部分，则有
Figure RE-GDA0003022047080000069
Figure RE-GDA00030220470800000610
nj,i为训练序列累加值Qj,i内的噪声，PHTj,iLTF为协议确定的PHT的第j行第iLTF列上的值。
由PHTi,iLTF属性，则有
Figure RE-GDA00030220470800000611
噪声和泄漏部分都在Qj,i-nj,i上，若是理想状态，信道估计H仅主对角线上有数值。
本例所述步骤S2用于实现噪声估计和泄漏权值计算，对每个子载波分别处理；
Figure RE-GDA00030220470800000612
是hj,i在子载波k上信道估计系数，对于理想MIMO测试场景，当j≠i时的信道响应只有噪声和流间泄漏，当j＝i时只有当前流信道响应和噪声。用Hk表示子载波k上信道估计矩阵，那么
Figure RE-GDA00030220470800000613
本例所述步骤S2优选包括以下子步骤：
步骤S201，对子载波k上的信道估计每一个信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000071
计算其响应功率Pk，其中，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数；
步骤S202，根据子载波k上信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000072
通过响应功率Pk主对角线上的值计算归一化功率Ps；
步骤S203，计算响应功率Pk归一化处理之后的归一化响应功率
Figure RE-GDA0003022047080000073
步骤S204，计算归一化响应功率
Figure RE-GDA0003022047080000074
中每个元素
Figure RE-GDA0003022047080000075
的泄漏权值
Figure RE-GDA0003022047080000076
主对角线上不变。
本例所述步骤S201中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000077
计算其响应功率Pk，其中，|x|为求复信号x的模值。
本例所述步骤S202中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000078
计算归一化功率Ps，其中，E[x]为求x的均值。
本例所述步骤S203中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000079
计算归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000710
本例所述步骤S204中，通过公式
Figure RE-GDA00030220470800000711
计算泄漏权值
Figure RE-GDA00030220470800000712
其中，
Figure RE-GDA00030220470800000713
为归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000714
中第i行第i列的元素，
Figure RE-GDA00030220470800000715
为归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000716
中第j行第j列的元素，
Figure RE-GDA00030220470800000717
为归一化响应功率
Figure RE-GDA00030220470800000718
中第j行第i列的元素，
Figure RE-GDA00030220470800000719
为
Figure RE-GDA00030220470800000720
计算到的权值。
本例所述步骤S3根据步骤S2计算的泄漏权值，与相对噪声进行比较，对信道估计矩阵H的各个元素进行修正，达到抑制噪声和保留泄漏的目的。
本例所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S301，统计接收机的噪声信息
Figure RE-GDA00030220470800000721
步骤S302，对比泄漏权值
Figure RE-GDA00030220470800000722
和噪声信息
Figure RE-GDA00030220470800000723
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure RE-GDA00030220470800000724
进行调整，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数，k为子载波。
本例所述步骤S302中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000081
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure RE-GDA0003022047080000082
进行调整，其中，thr为设定的门限值，取大于1的任意数值； Ps为归一化功率。
当
Figure RE-GDA0003022047080000083
时，即归一化功率与噪声比值小于设定门限thr时，认为泄漏部分可以忽略，否则泄漏部分需要保留。对信道估计矩阵Hk按步骤S3修正后记为
Figure RE-GDA0003022047080000084
进而能够兼顾到泄漏项的保留和噪声项的抑制，满足本例提升接收性能的要求。
本例所述步骤S4中，通过公式
Figure RE-GDA0003022047080000085
对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵，其中，
Figure RE-GDA0003022047080000086
为对信道估计矩阵Hk经过步骤S3后的信道估计修正矩阵，(·)*表示共轭转置，I为单位矩阵。
然后重复步骤S1到步骤S4，遍历所有子载波，获得每个子载波上的MMSE修正均衡矩阵。在解析数据域时，用MMSE修正均衡矩阵去解析每个Symbol的频域数据，最终完成数据的正确接收。MMSE修正均衡矩阵综合考虑了LS方法和MMSE方法的优势部分，在用测试仪器完成待测设备到测试仪用射频线连接的场景，评估到的性能有明显提升。
本例还提供一种MIMO信道估计的改进系统，采用了如上所述的MIMO信道估计的改进方法，并包括：
信道估计模块，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
噪声及泄漏权值计算模块，对子载波进行信道估计和泄漏权值计算，并对每一个子载波分别进行处理；
修正信道估计矩阵模块，根据所述噪声及泄漏权值计算模块计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
计算修正均衡矩阵模块，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。
综上所述，本例通过权衡噪声和流间泄漏的影响，并综合考虑到LS信道估计和MMSE估计的优势，即考虑到了流间泄漏的问题，也能够在抑制噪声上达到较好的效果，进而达到提升接收性能的目的，为测试仪及系统提升测试效率并降低其复杂度提供了很好的基础。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
步骤S2，逐个子载波进行信道估计和泄漏权值计算；
步骤S3，根据步骤S2计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
步骤S4，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。
2.根据权利要求1所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
步骤S201，对子载波k上的信道估计每一个信道估计系数
Figure FDA0002896489310000011
计算其响应功率Pk，其中，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数；
步骤S202，根据子载波k上信道估计系数
Figure FDA0002896489310000012
通过响应功率Pk主对角线上的值计算归一化功率Ps；
步骤S203，计算响应功率Pk归一化处理之后的归一化响应功率
Figure FDA0002896489310000013
步骤S204，计算归一化响应功率
Figure FDA0002896489310000014
中每个元素
Figure FDA0002896489310000015
的泄漏权值
Figure FDA0002896489310000016
3.根据权利要求2所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S201中，通过公式
Figure FDA0002896489310000017
计算其响应功率Pk，其中，|x|为求复信号x的模值。
4.根据权利要求3所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S202中，通过公式
Figure FDA0002896489310000018
计算归一化功率Ps，其中，E[x]为求x的均值。
5.根据权利要求4所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S203中，通过公式
Figure FDA0002896489310000019
计算归一化响应功率
Figure FDA00028964893100000110
6.根据权利要求5所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S204中，通过公式
Figure FDA00028964893100000111
计算泄漏权值
Figure FDA00028964893100000112
其中，
Figure FDA00028964893100000113
为归一化响应功率
Figure FDA00028964893100000114
中第i行第i列的元素，
Figure FDA00028964893100000115
为归一化响应功率
Figure FDA00028964893100000116
中第j行第j列的元素，
Figure FDA0002896489310000021
为归一化响应功率
Figure FDA0002896489310000022
中第j行第i列的元素，
Figure FDA0002896489310000023
为
Figure FDA0002896489310000024
计算到的权值。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S301，统计接收机的噪声信息
Figure FDA0002896489310000025
步骤S302，对比泄漏权值
Figure FDA0002896489310000026
和噪声信息
Figure FDA0002896489310000027
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure FDA0002896489310000028
进行调整，i＝1,2,…Nt，j＝1,2,…,Nr，Nt为发射天线数，Nr为接收天线数，k为子载波。
8.根据权利要求7所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S302中，通过公式
Figure FDA0002896489310000029
对信道估计矩阵Hk里的信道估计系数
Figure FDA00028964893100000210
进行调整，其中，thr为设定的门限值，取大于1的任意数值；Ps为归一化功率。
9.根据权利要求8所述的MIMO信道估计的改进方法，其特征在于，所述步骤S4中，通过公式
Figure FDA00028964893100000211
对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵，其中，
Figure FDA00028964893100000212
为对信道估计矩阵Hk经过步骤S3后的信道估计修正矩阵，(·)*表示共轭转置，I为单位矩阵。
10.一种MIMO信道估计的改进系统，其特征在于，采用了如权利要求1至9任意一项所述的MIMO信道估计的改进方法，并包括：
信道估计模块，基于WiFi协议实现MIMO信道估计；
噪声及泄漏权值计算模块，对子载波进行信道估计和泄漏权值计算，并对每一个子载波分别进行处理；
修正信道估计矩阵模块，根据所述噪声及泄漏权值计算模块计算的泄漏权值，将所述泄漏权值与噪声进行比较，以此对信道估计矩阵H的各个元素进行修正；
计算修正均衡矩阵模块，对每个子载波上的信道估计计算MMSE修正均衡矩阵。
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