CN113193890B - 一种基于机会波束成形的信道估计方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明属于无线信道估计领域,涉及毫米波混合波束成形及基于混合波束成形中信道估计的方法,具体是一种基于机会波束成形的信道估计方法。
背景技术
随着人们对高速率通信服务需求的不断增长,毫米波(mm-wave)频段丰富的可用频率资源已引起研究人员对毫米波通信的广泛关注。但是,众所周知,毫米波具有高的路径损耗和有限的散射。
目前,人们通常使用波束成形来减轻路径损耗的影响,由于载波频率高,可以通过将天线设计得非常小,使得具有许多天线元件的阵列达到很高的预编码增益,这样做尽管通过灵活的权重矢量的数字波束成形来减轻路径损耗,但由于当前技术的实施及成本限制,很难给毫米波系统中单根天线配一条射频(RF)链实现最优数字波束成形。所以人们研究出了基于有限数量RF链的混合波束成形作为替代,来解决该问题。
现有技术中通过引入不同的混合波束成形(HBF)来实现可靠的通信,尽管这些算法具有良好的性能,但是应用于装配许多天线单元且计算能力受限的小型设备(如:无人机),波束成形处理复杂度较高,计算所用时间较长,需要反复计算模拟和数字波束成形向量。假设要服务的用户数量与无人机接收端的天线数量相当,由于无人机机载端的计算能力有限,传统的HBF方法可能不适用于此类环境;甚至当用户的数量比机载端中的射频链的数量大几倍时,如何实现来自多用户的信号的检测将是重要的问题。
发明内容
本发明为了解决未来无人机毫米波通信问题,结合实际的应用场景提出了一种基于机会波束成形的信道估计方法,降低了计算复杂度。
所述的基于机会波束成形的信道估计方法,具体步骤如下:
所述的基于机会波束成形的信道估计方法,具体步骤如下:
步骤一、构建包括K个用户与一个无人机的信道模型;
无人机的机载端配置有NR个接收天线,L条射频链;用户端均为单天线,NR>L;用户集合为:{1,2,...,k,...,K};射频链集合为:{1,2,...,l,...,L};接收天线集合为:{1,2,...,nr,...,NR}。
步骤二、针对当前周期,利用正交波束生成法得到各次扫描下的机载端波束成形矩阵;
所述的正交波束生成法具体为:
首先,计算不同射频链之间的相关程度μ(θi,θj),计算公式如下:
θi和θj为两射频链各自对应的波达角;a(·)表示波达角的阵列响应向量,N表示机载端波束成形的码本数量,ΔgRF为两个不同射频链之间的角度距离;
当接收天线个数NR足够大时,σ的大小近似为:
步骤三、利用机载端各次波束扫描得到的输出,计算各用户的信道所对应的码本索引向量;
针对第m次扫描,用户k的信道所对应的码本索引向量ck,m计算公式为:
其中,zk,m为用户k第m次扫描则机载端的输出;W表示机载端的模拟波束成形码本;uk,m为用户k第m次扫描时的高斯噪声。
步骤四、将码本索引向量计算公式进行变形,并对各用户的所有扫描结果串行整合;
针对用户k的所有扫描结果整合过程为:
zk,m≈φmck,m+uk,m
针对用户k所有次扫描的机载端结果整合得到Zk:
Zk≈ΦCk+Uk
其中,Φ为用户k所有次扫描的感应矩阵;Ck为用户k所有次扫描对应的信道码本索引向量矩阵;Uk为用户k所有次扫描时的高斯噪声矩阵。
步骤五、利用各用户所有次扫描对应的信道码本索引向量矩阵,分别计算无人机与各用户之间的信道;
针对用户k,无人机与该用户间的信道hk表示为:
hk≈WCk
其中,Ck为P-离散向量。
步骤六、针对当前周期,K个用户同时发送训练信号,经过信道传播到达机载端,机载端随机选择至多L个用户同时进行通信,对各用户的信道估计进行检测;
αl,p表示第l个用户第p个路径的信道系数;θl,p表示第l个用户第p个路径的波束到达角度;P'为第l个用户的路径总数。
计算公式如下:
本发明的优点在于:
(1)一种基于机会波束成形的信道估计方法,考虑到无人机相比传统基站,覆盖的范围更大,覆盖范围内的用户更多,可针对未来毫米波通信场景下的多用户信号估计提供可行方案。
(2)一种基于机会波束成形的信道估计方法,考虑到机载端的波束成形算法实用化问题,基于更为实际的混合波束成形器,设计一种实用高效的信道估计算法。
附图说明
图1是本发明一种基于机会波束成形的信道估计方法的原理图;
图2是本发明一种基于机会波束成形的信道估计方法的流程图;
图3是本发明毫米波机载端波束成形系统示意图;
图4是本发明NMSE与码本数量N的性能曲线;
图5是本发明NMSE与信噪比SNR的性能曲线。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图对本发明作进一步的详细和深入描述。
考虑到无人机机载端的计算能力有限,为了降低计算复杂度,本发明提出一种使用模拟波束码本的混合波束形成器,来研究基于机载端的机会混合波束形成多用户检测方法。由于基站中射频链的数量有限,因此在使用传统的混合波束成形算法时,同时检测到的用户数量会受到限制。
本发明设计了一种基于机会波束成形的信道估计方法,如图1所示,首先进行用户端和机载端的信道模型构建,然后,多个用户向机载端发送T个周期的训练信号,机载端多次扫描并接收到用户的信息;接着,机载端进行用户选择并与之进行数据通信。机载端采用混合波束成形器,基于有限精度的码本,通过在多个周期对用户发给无人机的信号进行分析整合,结合压缩感知算法,得到多用户信道的准确估计。
如图2所示,具体步骤如下:
步骤一、构建包括K个用户与一个无人机的信道模型;
无人机的机载端配置有NR个接收天线,L条射频链;用户端均为单天线,NR>L;用户集合为:{1,2,...,k,...,K};射频链集合为:{1,2,...,l,...,L};接收天线集合为:{1,2,...,nr,...,NR}。
步骤二、针对当前周期,利用正交波束生成法得到各次扫描下的机载端波束成形矩阵;
考虑到正交匹配搜索算法(OMP)的通用性,故可以利用该算法解决本发明所提出的系统中的用户CSI估计问题,假设ΔgRF为两个不同射频链之间的角度距离,则不同射频链之间的相关程度μ(θi,θj)计算公式如下:
θi和θj为两射频链各自对应的波达角;a(·)表示波达角的阵列响应向量,N表示机载端波束成形的码本数量,n=1,……,N;
当接收天线个数NR足够大时,σ的大小近似为:
因此,在每次波束扫描时,为保证波束间的干扰足够小,ΔgRF≤2/NR,此外,对于随机生成的波束而言,也应该保证整个波束矩阵中的各列近似正交。
步骤三、利用机载端各次波束扫描得到的输出,计算各用户的信道所对应的码本索引向量;
针对第m次扫描,用户k的信道所对应的码本索引向量ck,m计算公式为:
其中,zk,m为用户k第m次扫描则机载端的输出;W表示机载端的模拟波束成形码本;uk,m为用户k第m次扫描时的高斯噪声。
步骤四、将码本索引向量计算公式进行变形,并对各用户的所有扫描结果串行整合;
针对用户k的所有扫描结果整合过程为:
zk,m≈φmck,m+uk,m
针对用户k所有次扫描的机载端结果整合得到Zk:
Zk≈ΦCk+Uk
其中,Φ为用户k所有次扫描的感应矩阵;Ck为用户k所有次扫描对应的信道码本索引向量矩阵;Uk为用户k所有次扫描时的高斯噪声矩阵。
步骤五、利用各用户所有次扫描对应的信道码本索引向量矩阵,分别计算无人机与各用户之间的信道;
最初的接入选择时,大量用户都向机载端发送了接入请求,基站端利用混合波束成型器,结合波束扫描机制,实现对信道的有效估计。
根据机载端的码本,不难得知,针对用户k,无人机与该用户间的信道矩阵hk表示为:
hk≈WCk
其中,Ck为P-离散向量,表示信道在码本中对应的索引。
步骤六、针对当前周期,K个用户同时发送训练信号,经过信道传播到达机载端,机载端随机选择至多L个用户同时进行通信,对特定时刻下L个用户的信道估计进行检测;
K个用户分别发送T个周期的训练信号,机载端通过多次扫描,分别接收来自不同用户的信号;考虑到混合波束成形器的RF链数量有限,同一时间只能有L个用户与无人机进行通信,针对用户的高频信号,经过机载端的混合波束成形,转换为基带信号被接收。
机载端根据信道状态信息CSI,进行用户选择并结合预编码方案与已选择的用户进行通信;采用相关的用户选择策略使得系统的速率最大。
αl,p表示第l个用户第p个路径的信道系数;θl,p表示第l个用户第p个路径的波束到达角度(AoA);P'为第l个用户的路径总数。
计算公式如下:
本发明假设无人机数量为1,用户的数量为K,无人机开始准备接收来自多个用户的高频信号,高频信号经过波束成形器转换为基带信号被接收,并进行储存。考虑到毫米波波束成形器形成的波束较窄,落在波束外的用户无法实行有效通信,因此,需要在接收端进行多次扫描,接收来自不同用户的信号,以便后续估计更多用户的信道信息。机载端更新波束成形器,对接收信号进行接收直到储存T个周期的接收数据;针对多个周期的接收信号,结合压缩感知算法,实现对信道的有效估计。
本发明基于机会波束成形的信道估计方法,通过机载端加入扫描机制,经过有限周期后,实现用户信道的有效估计。
首先,在5G毫米波通信系统中,由于在毫米波波段,信号传播衰减较大,故采用大规模阵列产生窄带波束,并通过波束成形技术实现基站与用户间的通信。然而,考虑到硬件成本问题,传统多天线系统要求一个阵元配备一条射频链,成本较高,因此机载端需采用混合波束成形设计。
由于机载端所产生的波束具有很强的指向性,可根据信道状态信息CSI,在机载端进行用户选择并结合预编码方案与已选择的用户进行通信。假设同一时间只会有L个用户与基站进行通行,则需要设计相关的用户选择策略使得系统的速率最大。
在毫米波系统中,用户的CSI信息主要在上行训练中进行估计,基于现有的信道估计方法,考虑针对本发明所提出的系统设计信道估计方法。其中,需要注意的是,训练的时间和通信的时间需要小于信道的相关时间,以便于实现通信双方的正常工作。最初的接入选择时,假设大量用户都向基站发送了接入请求,考虑到毫米波波束的强指向性,传统的信道估计方法不再适用。因此,针对机会波束成形的随机扫描机制以及压缩感知的数据恢复方法,提出在基站端利用混合波束成型器,结合波束扫描机制,实现对信道的有效估计。
根据基站端的码本,不难得知,基站与第k个用户间的信道hk可表示为:hk≈Wck。
由于基站端的射频链有限,故考虑进行波束扫描的方式对系统中用户的CSI信息进行估计;通过不同扫描周期下的结果进行整合得到zk。
对于压缩感知而言,P-离散向量ck可通过以下公式进行近似估计,估计值为:
ck≈argmin||c||1subjecttozk≈Φc
其中,c为索引向量,||·||1表1-范数。
考虑到正交匹配搜索算法(OMP)的通用性,故可以利用该算法解决本发明所提出的系统中的用户CSI估计问题。
本发明对提出的信道估计方法性能进行评估。
仿真结果中的信道矩阵h,其中有一条路径是可视路径,剩余的路径是非可视路径。假设路径总数P=3,可视路径的信道系数设置为αk,1=1,非可视路径的信道系数满足此外,本发明设置NR=60和L=10,并且波束到达角度AoA被假定为[-π/3,π/3]区间内独立的均匀随机变量。为了方便,本发明假设每个用户的发射功率是相同的。性能比较的指标是归一化均方误差(NMSE),根据估计信道矩阵h可得NMSE的表达式为:
E[||h-h||2/||h||2]
如图4所示,展示了所提出的信道估计算法中不同的码本数量N对NMSE的影响,其余的仿真参数为K=60,NR=60,L=10和SNR=10dB。随着N的数量增加,该信道估计算法可以获得较好的性能。
为了更直观地看到NMSE的性能,在不同的信噪比(SNR)下进行计算机模拟。如图5所示,当K=60,L=10和G=300时,不同SNR值下的NMSE。
本发明针对机载端混合波束成形器结构,设计了基于机会波束成形的信道估计方法,可有效实现对多用户信道的准确测量;机载端采用有限精度的波束成形码本,具有降低计算复杂度优势和进行无人机通信实用化的意义。
Claims (7)
1.一种基于机会波束成形的信道估计方法,其特征在于,具体步骤如下:
首先,构建包括K个用户与一个无人机的信道模型;针对当前周期,利用正交波束生成法得到各次扫描下的机载端波束成形矩阵;并利用各次波束扫描得到的输出,计算各用户的信道所对应的码本索引向量;并对各用户的所有扫描结果串行整合;
所述的正交波束生成法具体为:
首先,计算不同射频链之间的相关程度μ(θi,θj),计算公式如下:
θi和θj为两射频链各自对应的波达角;a(·)表示波达角的阵列响应向量,N表示机载端波束成形的码本数量,ΔgRF为两个不同射频链之间的角度距离;
当接收天线个数NR足够大时,σ的大小近似为:
接着,利用各用户的信道码本索引向量矩阵,分别计算无人机与各用户之间的信道;针对当前周期,K个用户同时发送训练信号,经过信道传播到达机载端,机载端随机选择不超过射频链数量的用户同时进行通信,对各用户的信道估计进行检测;
2.如权利要求1所述的一种基于机会波束成形的信道估计方法,其特征在于,所述的信道模型中,无人机的机载端配置有NR个接收天线,L条射频链;用户端均为单天线,NR>L;用户集合为:{1,2,...,k,...,K};射频链集合为:{1,2,...,l,...,L};接收天线集合为:{1,2,...,nr,...,NR}。
5.如权利要求1所述的一种基于机会波束成形的信道估计方法,其特征在于,所述的无人机与各用户之间的信道计算公式为:
针对用户k,无人机与该用户间的信道hk表示为:
hk≈WCk
其中,Ck为P-离散向量。
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