CN113347122A - 信道估计方法及装置 - Google Patents

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CN113347122A CN202110562971.5A CN202110562971A CN113347122A CN 113347122 A CN113347122 A CN 113347122A CN 202110562971 A CN202110562971 A CN 202110562971A CN 113347122 A CN113347122 A CN 113347122A
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胡东方
李倩
王锐
王晓东
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Abstract

本公开实施例公开了一种信道估计方法及装置，其中方法包括，首先基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；而后对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；最后基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。通过在时域进行最大点选取，从而实现了降噪处理，提高了估计的性能，进而克服了无法最大程度的去除噪声，信道估计性能差的技术问题。

Description

信道估计方法及装置
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及到一种信道估计方法及装置。
背景技术
无线通信系统的性能受到无线信道的制约，而无线信道具有很大的随机性，导致接收信号幅度、频率和相位失真难以进行准确的分析。因此接收端的设计尤为重要，而信道估计是接收端重要的部分。
相关技术中的DFT信道估计方法噪声大，信道估计性能差。
发明内容
本公开的主要目的在于提供一种信道估计方法及装置。
为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供了一种信道估计方法，包括：基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。。
可选地，对循环前缀长度内的所述初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，包括：通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
可选地，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
可选地，在对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序之前，所述方法还包括：对所述初始时域信道估计值进行加窗滤波，将循环前缀长度LCP外的初始时域信道估计值置零，保留循环前缀长度LCP内的时域信道估计值。
可选地，基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值包括：对使用LS算法得到的信号频率响应
Figure BDA0003079749320000021
做N点离散傅立叶逆变换，得到初始时域信道估计值，其中N为系统中子载波数量。
根据本公开的第二方面，提供了一种信道估计装置，包括：第一计算单元，被配置成基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；降噪单元，被配置成对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；第二计算单元基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。
可选地，对循环前缀长度内的所述初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，包括：通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
可选地，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
根据本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面任意一项实施例中的信道估计方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行第一方面任意一项实施例所述的信道估计方法。
在本公开实施例中，首先基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；而后对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；最后基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。通过在时域进行最大点选取，从而实现了降噪处理，提高了估计的性能，进而克服了无法最大程度的去除噪声，信道估计性能差的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本公开实施例信道估计方法的流程图；
图2是根据本公开实施例的信道估计方法的一个应用场景图；
图3是根据本公开实施例的信道估计方法的另一个应用场景图；
图4是根据本公开实施例的信道估计方法的又一个应用场景图；
图5是根据本公开实施例的信道估计装置的结构图；
图6是根据本公开实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
根据本公开实施例，提供了一种信道估计方法，包括如图1所示，该方法包括如下的步骤101至步骤103：
步骤101：基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值。
在本实施例中的DFT信道估计可以应用于OFDM系统，可以在LS信道估计的基础上进行改进。因此可以对LS算法得到的信道频率响应做离散傅里叶逆变换。
作为本实施一种可选的实现方式，基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值包括：对使用LS算法得到的信号频率响应
Figure BDA0003079749320000061
做N点离散傅立叶逆变换，得到初始时域信道估计值，其中N为系统中子载波数量。
在本可选的实现方式中，可以对使用LS算法得到的信道频率响应
Figure BDA0003079749320000062
做N点IDFT变换得到时域初始估计hLS(n)，其中N为系统中子载波数量。
具体地，以子载波数2048、循环前缀长度为144点,子载波间隔15kHz的OFDM系统为例，接收端接收到的时域信号先去除循环前缀再进行DFT操作得到频域接收信号，之后进行LS估计得到LS频域信道估计值。对LS频域信道估计值进行IDFT操作得到LS时域信道估计值。
步骤102：对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值hm(n)。
在本实施例中，可以在对hLS(n)进行滤波处理后，得到循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值，LCP可以是循环前缀的长度。本实施通过选取最大点的方法，对时域信道估计值进行降噪处理，从而提升信道估计的性能，使信道估计更为准确。
具体地，对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值比较大小，并使用堆排序方法进行排序，选取最大点个数为Lm＝1/4Lcp，保留绝对值最大的Lm个信道估计值后将其余估计值置零。
作为本实施例一种可选的实现方式，在对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序之前，所述方法还包括：对所述初始时域信道估计值进行加窗滤波，将循环前缀长度LCP外的初始时域信道估计值置零，保留循环前缀长度LCP内的时域信道估计值。
在本可选的实现方式中，可以对初始时域信道估计值hLS(n)进行加窗滤波，将循环前缀长度外的时域信道估计值置零，保留循环前缀长度内的时域信道估计值。当0≤n≤Lcp-1时，保留hLS(n)的值；当LCP≤n≤N-1时，将hLS(n)置零，其中LCP为循环前缀的长度。此步骤相当于进行一次矩形窗函数滤波，窗函数长度LCP。
以OFDM系统为例，由于OFDM系统设计中循环前缀长度大于信道最大多径时延长度，因此将循环前缀长度外的时域LS信道估计值全部视为噪声并置零，相当于时域加窗滤波操作。步骤101中的OFDM系统为例LS时域信道估计值共2048点，对其进行加窗滤波，窗长度等于循环前缀长度LCP，即144点。加窗滤波后时域信道估计值保留了前144个点，其余点置零。
本可选的方式，通过对循环前缀长度外的时域信道估计值进行归零，大幅度去除了噪声；而后结合循环前缀长度内的时域信道估计值的去噪过程，最终实现了大幅度去除噪声，进而提高信道估计的性能。
作为本实施例一种可选的实现方式，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
在本可选的实现方式中，可以通过堆排序方法获取预设个最大时域信道估计值。通过堆排序的方式可以在不完全排序的情况下得到最大的Lm个点，即此时得到了Lm个最大点，但这些最大点之间的大小关系不必确定，此方法相对于其他排序方式有更低的时间复杂度。
具体地，以步骤101中的系统为例，对前144个时域信道估计值按绝对值比较大小，并使用堆排序方法进行排序，选取最大点个数为Lm＝1/4Lcp＝36，保留绝对值最大的36个信道估计值后将其余估计值置零。
作为本实施例一种可选的实现方式，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
参考图2，图2示出了本实施例堆排序方法的应用场景图，可以首先将将0≤n≤Lm-1的hLS(n)根据绝对值大小建立一个最小堆，最小堆堆顶元素为堆中最小元素；而后从第Lm个时域信道估计值开始，每个值与上一步建立的最小堆堆顶按绝对值比较大小，如果小于堆顶，比较下一个值；若大于堆顶，则取代堆顶，并对得到的堆进行重排重新得到最小堆；最后重复上述两步骤，直至循环前缀长度LCP内的所有初始时域信道估计值全部比较完毕，得到含有Lm个最大元素的最小堆，即为最后保留的Lm个时域信道估计值hm(n)。
以步骤101的OFDM系统为例，可以将循环前缀长度内前36个时域信道估计值根据绝对值大小建立一个最小堆，堆顶元素为最小堆中最小的元素；而后从第37个时域信道估计值开始，每个值与上一步建立的最小堆堆顶按绝对值比较大小。若小于堆顶，比较下一个值；若大于堆顶，则取代堆顶，并对得到的堆进行重排重新得到最小堆；最后重复步骤3.2直至144个时域信道估计值全部比较完毕，得到含有36个最大元素的最小堆，即为最后保留的36个时域信道估计值。
本实施例在时域进行最大点选取从而实现降噪处理，提高信道估计的性能。
步骤103：基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。
在本实施例中，将进行降噪处理后的时域信道估计值hm(n)进行DFT变换到频域，得到降噪处理后的频域信道估计值Hm(k)。
参考图3，图3示出了本实施例信道估计方法的应用场景图，对使用LS算法得到的信号频率响应
Figure BDA0003079749320000091
做N点离散傅立叶逆变换，得到初始时域信道估计值；而后进行最大点选取，得到降噪处理后的时域信道估计值；最后基于时域信道估计值确定降噪处理后的频域信道估计值。
本实施例的方法，在OFDM系统中进行测试，调制方式为QPSK，多径信道服从功率负指数分布，同传统DFT信道估计方法进行比较，测试结果如附图4所示。
本实施例的方法与传统方法相比有更好的误码率性能，降低了0.7dB的性能损失，有效地提升了DFT信道估计方法的降噪性能。
本实施基于堆排序的方法对循环前缀长度内的估计值进行处理，大程度的去除了噪声，性能得到了进一步提升，克服了相关技术中，由于无法大程度上去除噪声，导致信道估计性能差的技术问题。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本公开实施例，还提供了一种用于实施上述信道估计方法的装置，如图5所示，该装置包括：第一计算单元501，被配置成基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；降噪单元502，被配置成对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；第二计算单元503，基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。
作为本实施例一种可选的实现方式，对循环前缀长度内的所述初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，包括：通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
作为本实施例一种可选的实现方式，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
本实施例基于堆排序的方法对循环前缀长度内的估计值进行处理，大程度的去除了噪声，性能得到了进一步提升，克服了相关技术中，由于无法大程度上去除早上，导致信道估计性能差的技术问题。
本公开实施例提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备包括一个或多个处理器61以及存储器62，图6中以一个处理器61为例。
该控制器还可以包括：输入装置63和输出装置64。
处理器61、存储器62、输入装置63和输出装置64可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
处理器61可以为中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)。处理器61还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器62作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的控制方法对应的程序指令/模块。处理器61通过运行存储在存储器62中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的信道估计方法。
存储器62可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外，存储器62可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器62可选包括相对于处理器61远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置63可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置64可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器62中，当被一个或者多个处理器61执行时，执行如图1所示的方法。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本公开的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种信道估计方法，其特征在于，包括：
基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；
对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；
基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。
2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述对循环前缀长度内的所述初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，包括：
通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
3.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：
基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；
将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；
如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；
如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；
重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
4.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，在对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序之前，所述方法还包括：
对所述初始时域信道估计值进行加窗滤波，将循环前缀长度LCP外的初始时域信道估计值置零，保留循环前缀长度LCP内的时域信道估计值。
5.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值包括：
对使用LS算法得到的信号频率响应
Figure FDA0003079749310000021
做N点离散傅立叶逆变换，得到初始时域信道估计值，其中N为系统中子载波数量。
6.一种信道估计装置，其特征在于，包括：
第一计算单元，被配置成基于离散傅立叶逆变换，将初始信道估计值变换到时域，得到初始时域信道估计值；
降噪单元，被配置成对循环前缀长度LCP内的初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，对预设个数Lm个最大时域信道估计值进行保留，其余时域信道估计值置零，得到降噪处理后的目标时域信道估计值；
第二计算单元，被配置成基于傅里叶变换，将所述目标时域信道估计值变换到频域，得到频域信道估计值。
7.根据权利要求6所述的信道估计装置，其特征在于，对循环前缀长度内的所述初始时域信道估计值按绝对值大小进行排序，包括：
通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序。
8.根据权利要求6所述的DFT信道估计装置，其特征在于，通过堆排序的方式，对循环前缀长度内的所述时域信道估计值按绝对值大小进行排序：
基于0≤n≤Lm-1的初始时域信道估计值的绝对值的大小建立最小堆，其中，所述最小堆堆顶元素为所述最小堆中最小元素；
将Lm≤n≤Lcp-1的初始信道估计值的绝对值、与所述堆顶元素进行绝对值大小比较；
如果小于所述堆顶元素，则进行下一轮比较；
如果大于所述堆顶元素，则取代所述堆顶元素，并对新得到堆重新排序，得到新最小堆；
重复绝对值大小比较的步骤，直至0≤n≤Lcp-1对应的所有的时域信道估计值均被比较完毕。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5任意一项所述的信道估计方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-5任意一项所述的信道估计方法。
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