CN113347124B - 一种信道估测方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信道估测方法、系统、装置及存储介质，其中所述方法包括：首先获取多用户环境下的信道类型以及信道表达式，然后根据所述信道类型，确定训练序列集；该训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列；根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列。本申请实施例中，信道以分时多任务的方式发送信息，则不同用户在相同时间点收到的序列不重叠，又因为本申请实施例利用包含零循环卷积序列的训练序列集对信道进行估测，由于训练序列集中任意两个训练序列之间互相关函数为零，因此能有效抑制不同用户接收的序列之间的码际间干扰，从而有效提高信道估测的准确性。本申请可广泛应用于多用户环境下的实时信道估测。

Description

一种信道估测方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种信道估测方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

信道是通讯过程中发送端到接收端的媒介，在无线通信场景中，接收端接收到的是发送端发送的调制波与信道进行调制后的结果，因此，在通信开始前需要获取足够的信道信息，也就是对信道进行估测，通信系统才能在接收端进行正确的信号解调工作。为了进行信道估测，相关技术中一般利用已知的训练序列对信道进行估测，而对于多用户的环境，信道估测是一项艰难的工作。相关技术中，信道估测的常用方法是：在通信系统的发射端向信道发射已知的训练序列，在接收端接收到输出的结果，根据输出的结果和训练序列，对未知的信道参数进行估计。具有理想脉冲型自相关的函数序列可以用于进行信道估测，但这些序列之间具有相关性，因此在多用户环境下，序列间的相关性会造成码际间干扰(InterSymbol Interference,ISI)，导致信道估测的效果较差。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请提出一种信道估测方法、系统、装置及存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种信道估测方法，包括：获取信道类型，并根据所述信道类型确定信道表达式；根据所述信道类型，确定训练序列集；根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列；根据所述训练序列集和所述输出序列，确定所述信道的估测结果；其中，所述信道类型包括：时间选择性信道，频率选择性信道、时频混合信道；其中，所述信道包含多个用户，所述用户以分时多任务的方式向所述信道发送信息；其中，所述训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列，所述训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零。其中，当所述信道类型为时间选择性信道或频率选择性信道，所述根据所述信道类型，确定训练序列集这一步骤，具体为：确定第一原型序列，所述第一原型序列包含若干个元素；根据所述信道类型，对所述第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列；获取m个与所述第一序列长度相同的第二序列；其中，m为正整数；根据所述信道类型、所述第一序列和所述第二序列，确定m个第三序列；所述m个第三序列的集合为所述训练序列集；

其中，所述第一原型序列满足下式：

R_s＝E·δ_P[p]

s表示第一原型序列，P表示第一原型序列的长度，P为正整数，R_s为第一原型序列的自相关函数，E为第一原型序列s的平均功率，δ_L[l]表示长度为L的脉冲序列函数，p表示第p个元素；

其中，所述第二序列的表达式如下：

e_k为第二序列，j表示复数的虚部，k表示e_k中的第k个元素，N为所述第二序列的长度，N为正整数，n的取值为[0，N-1]。

可选地，所述根据所述信道类型，对所述第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列，包括：若信道类型为时间选择性信道，将所述第一原型序列按顺序堆栈m次，确定适用于时间选择性信道的第一序列；若所述信道类型为频率选择性信道，在所述第一原型序列每个元素后各补m-1个零，确定适用于频率选择性信道的第一序列。

可选地，根据所述信道类型、所述第一序列和所述第二序列，确定m个第三序列，包括：若所述信道类型为时间选择性信道，将所述第一序列中的各个分量和所述第二序列分别相乘，确定适用于时间选择性信道的m个第三序列；若所述信道类型为频率选择性信道，将所述第一序列的DFT中各个分量和所述第二序列分别相乘，确定适用于频率选择性信道的m个第三序列。

可选地，当所述信道类型为时频混合信道，所述根据所述信道类型，确定训练序列集，包括：将所述第一序列作为第二原型序列；根据所述信道类型，对所述第二原型序列进行序列扩充，并确定第四序列；获取m个与所述第四序列长度相同的第二序列；根据所述第四序列和所述第二序列，确定m个第五序列，所述m个第五序列的集合为所述训练序列集

可选地，所述根据所述第二原型序列和所述第二序列，确定m个第四序列，包括：若所述第二原型序列为适用于频率选择性信道的第一序列，在所述第二原型序列的每个元素后各补m-1个零，确定所述第四序列；若所述第二原型序列为适用于时间选择性信道的第一序列，将所述第二原型序列按顺序堆栈m次，所述确定第四序列。

可选地，所述根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列，包括：若所述信道为时间选择性信道，将所述训练序列的DFT输入信道，并确定输出序列若所述信道为频率选择性信道，将所述训练序列输入信道，并确定输出序列。

第二方面，本申请实施例提供了一种信道估测系统，包括：获取模块，用于获取信道类型，并根据所述信道类型确定信道表达式；其中，所述信道类型包括：时间选择性信道，频率选择性信道、时频混合信道；所述信道包含多个用户，所述用户以分时多任务的方式向所述信道发送信息；训练序列构建模块，用于根据所述信道类型，确定训练序列集；其中，所述训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零。调制模块，用于根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列；信道估测模块，用于根据所述训练序列集和所述输出序列，确定所述信道的估测结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种信道估测装置，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如第一方面所述的信道估测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现第一方面所述的信道估测方法。

本申请实施例的有益效果如下：首先获取多用户环境下的信道类型以及信道表达式，然后根据所述信道类型，确定训练序列集；该训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列；根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列。本申请实施例中，信道以分时多任务的方式发送信息，则不同用户在相同时间点收到的序列不重叠，又因为本申请实施例利用包含零循环卷积序列的训练序列集对信道进行估测，由于训练序列集中任意两个训练序列之间互相关函数为零，因此能有效抑制不同用户接收的序列之间的码际间干扰，从而有效提高信道估测的准确性。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1是本申请实施例提供的信道估测方法的步骤流程图；

图2为本申请实施例提供的构建零循环卷积序列的步骤流程图；

图3为本申请实施例提供的在混合时频域进行零循环卷积序列建构的步骤流程图；

图4为本申请实施例提供的信道估测系统的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种装置。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。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。

为了进行信道估测，相关技术中一般利用已知的训练序列对信道进行估测，而对于多用户的环境，信道估测是一项艰难的工作。相关技术中，信道估测的常用方法是：在通信系统的发射端向信道发射已知的训练序列，在接收端接收到输出的结果，根据输出的结果和训练序列，对未知的信道参数进行估计。这些训练序列一般被要求具有正交特性，以获得较好的信道估测效果。然而当面对复杂的、具有时变性的无线通信场景，尤其是多用户环境下对所有用户进行信道估测的场景下，典型的训练序列在功能上有明显的不足之处。

而从序列设计的观点来看，具有理想脉冲型自相关的函数序列被称为“完美序列”，完美序列可以用于进行信道估测，但这些序列之间具有相关性，因此在多用户环境下，序列间的相关性会造成码际间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)，导致信道估测的效果较差。

基于此，本申请实施例提供了一种信道估测方法、系统、装置及存储介质，在本申请提出的信道估测方法中，向信道发送包含零循环卷积序列的训练序列集。由于理论上不存在同时兼具理想脉冲型自相关函数及理想零互相关函数特性的序列，因此本申请实施例以完美序列作为原型序列，分别从时域、频域和联合时频域的方向构建具有理想互相关特性的序列，将这些序列称为零循环卷积序列。零循环卷积序列保留周期性的类似理想脉冲型自相关函数特性，且由零循环卷积序列组成的训练序列集，该集合内任意两个序列的互相关函数为零，因此利用该训练序列集对多用户环境下的信道进行信道估测，能有效抑制不同用户接收的序列之间的码际间干扰，从而有效提高信道估测的准确性。

下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。

参考图1，图1是本申请实施例提供的信道估测方法的步骤流程图，该方法包括但并不限于步骤S100-S130：

S100、获取信道类型以及信道表达式；

具体地，根据信道在时域和频域的平稳程度，可以将信道分为四大类：不具时间及频率选择性信道、仅具频率选择性信道、仅具有时间选择性信道、以及同时兼具频率及时间双重选择性的信道。对于以上四类信道，还可以推广到单个用户或者是多个用户的信道，对于多用户环境的信道，信道参数估测是一项困难的工作。

在本步骤，首先确定需要估测的信道类型。需要说明的是，在本申请实施例中，对多用户环境下的时间选择性信道、频率选择性信道和时频混合信道三种情况进行阐述，信道类型则为以上三种之一。根据获取到的信道类型，确定信道的表达式。对于频率选择性信道，将信道模拟成成一个具有N个参数(N阶)的通道h，表达式如下：

h＝(h[0],h[1],...,h[N-1])

视为待估测的信道参数，换言之，需要通过信道估测来确定信道h中各项的值。在多用户环境下，对于第i个用户，该用户对应的频率选择性信道可以用下式表示：

h_i＝(h_i[0],h_i[1],...,h_i[N-1]),i＝0,1,...,m-1

其中，i为用户的序号，m表示共有m个用户的信道需要进行估测。

类似地，对于时间选择性信道，将信道模拟成一个具有N个参数(N个维度)的通道h_t，表达式如下：

h_t＝[h₀,h₁,...,h_N-1]^T

其中，t是指第t个参数，根据h_t，时域上在第n个时间点，信道h_t的值h[n]可以用下式表示：

其中，q表示第q个信道参数。h_t＝[h₀,h₁,...,h_N-1]^T可以视为{h[0],h[1],...,h[N-1]}的DFT形式，因此有下式成立：

同样的，在多用户环境下，为了区分需要进行信道估测的m个用户，信道表达式h_t的表达式可以变为用

表示，

的表达式如下：

其中，k表示第k个用户的待测信道，则根据

其对应的时域上第n个时间点，信道

的值h_k[n]可以用下式表示：

而上式又可以用矩阵形式表示出来，具体如下：

h_k＝[h_k[0],h_k[1],...,h_k[N-1]]^T

换言之，

为h_k＝[h_k[0],h_k[1],...,h_k[N-1]]^T的DFT。

S110、根据信道类型，确定训练序列集；

具体地，在本申请实施例中，对于不同的信道需要构建不同的训练序列集，在本申请实施例中，该训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列，训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零。训练序列集中包含的序列表示为{z₀,z₁,...,z_m-1}，训练序列集中的零循环卷积序列满足以下表达式：

z_k＝z₀·e_k

其中，k表示训练序列集中训练序列的序号，z_k表示第k个训练序列，z₀表示第一个训练序列，e_k满足下式：

对{z₀,z₁,...,z_m-1}作DFT，则得到{Z₀,Z₁,...,Z_N-1}。本申请利用训练序列集{z₀,z₁,...,z_m-1}进行信道估测。而零循环卷积序列的具体构建方法将在下文中展开阐述。

S120、根据信道类型、信道表达式和训练序列集，确定输出序列；

具体地，根据不同信道类型确定不同的训练序列集，并将训练序列集或者是训练序列集的DFT由发射端发送到信道中，经过调制后，位于基地台的接收端会接收到调制后的输出序列。在本申请实施例中，信道包含多个用户，多个用户以分时多任务的方式向信道发送信息，同时对多个用户的个别信道进行估测。下面分别阐述频率选择性信道和时间选择性信道的信号传输情况。

对于频率选择性信道，m个用户按照顺序分时向信道发送训练序列集{z₀,z₁,...,z_m-1}，参照表1，表1为多用户环境下用户分时传送训练序列的表列，如表1所示，第一行表示分时任务的时间点(t＝0,1,2,...,m-1)，从左数第一列表示用户的序号(0,1,2,...,m-1)，为了避免混淆，在左数最后一列列出了相对的待测通道。

表1多用户环境下用户分时传送训练序列的表列

参照表1，以序号为2的用户为例(表1中的阴影部分)，该用户对应的待测信道为h₂，在时间点t＝0,1,2,...,m-1，h₂分别依序传送训练序列z₂,z₃,...,z_m-1,z₀,z₁。另一方面，以时间点t＝2为例，序列z₂,z₃,...,z_m-1,z₀,z₁分别分配给序号为0,1,2,...,m-1的用户作为训练序列，以此类推。根据表1所示的分时多任务方式，可以保证所有用户在分时的时间内收到训练序列集中的不同序列，又因为训练序列集中的序列为零循环卷积序列，序列间的互相关函数为零，有效抑制了码际间干扰。

对于频率选择性序列，输出信号{y[n]}是输入信号{s[n]}和N阶通道

进行卷积运算的结果，用户以分时多任务的方式发送训练序列{z₀,z₁,...,z_m-1}到信道中，则在同一时间中，基地台的接收端收到的总信号x可以用下式表示：

x表示信道的输出序列，n表示用户的序号，h_n表示用户的信道，z_n表示序号为n的用户对应的训练序列，n表示噪声，

表示周期为N的圆周折积，圆周折积也就是循环卷积。

同理，对于时间选择性信道，m个用户同样可以沿用表1的分时多任务方式向信道发送信息，但在时间选择性信道的估测中，用户发送的是训练序列{z₀,z₁,...,z_m-1}的DFT{Z₀,Z₁,...,Z_N-1}，且输出信号{y[n]}是输入信号{s[n]}和N阶通道{h[n]}直接相乘的结果。因此，在接收端接收到的总信号x可以用下式表示：

x表示信道的输出序列，对x作DFT，得到如下序列X：

X表示输出序列x的DFT结果，N表示噪声n的DFT结果。

S130、根据训练序列集和输出序列，确定信道的估测结果；

具体地，根据已知的输出序列和已知的训练序列，可以对信道的各项参数进行估计。在频率选择性信道中，输出信号{y[n]}是输入信号{s[n]}和N阶通道

进行卷积运算的结果；而在时间选择性信道中，输出信号{y[n]}是输入信号{s[n]}和N阶通道{h[n]}直接相乘的结果。根据不同的调制方式，对输出信号{y[n]}和输入信号{s[n]}作不同运算，可以获取到信道的估测结果{h[n]}。下面对频率选择性信道和时间选择性信道的信道估测过程。

对于频率选择性信道，基地站接收端接收到的输出序列为x，基地站配置独立的m个分支，并为每个分支配置序列

将该序列和输出序列x分别进行圆周折积，以第k个分支为例，具体的计算公式如下：

由于本申请实施例所使用的零循环卷积序列是以完美序列作为原型序列，对于有p个元素的完美序列s_p，其自相关函数R_s满足以下关系：

s_p表示原型序列，p表示原型序列的长度，R_s为原型序列的自相关函数，E_p为原型序列s_p的平均功率，δ_P表示长度为p的脉冲序列函数。

则对于零循环卷积序列z_k，由于z_k经过m个第二序列e_k的扩充，其自相关函数R_k满足以下关系：

故有下式成立：

因此，序列x和序列

进行圆周折积的表达式可以表示如下：

根据上式，第k个用户对应信道所接收的完整信号可以在分时任务的m个时间点内全部获得，且第k个用户对应接收的信号没有码际间干扰，因此，对于上式，需要评估的估测误差只有噪声部分，该噪声部分由

来决定。因此，根据上式，可以推出需要估测的h_k，h_k的具体表达式如下：

以上阐述了在频率选择性信道中获取信道估测结果的具体过程，下面开始阐述在时间选择性信道中获取信道估测结果的过程。

对于时间选择性信道，发射端发送的是序列{z₀,z₁,...,z_m-1}的DFT{Z₀,Z₁,...,Z_N-1}，因此在接收端接收到的输出序列为x，x的DFT为X，基地站配置独立的m个分支，并为每个分支配置序列

对第k个用户而言，将对应的第k个分支的X和

作圆周折积，得到表达式如下：

第k个用户对应信道所接收的完整信号可以在分时任务的m个时间点内全部获得，因此有下式成立：

因此，第k个分支的X和

作圆周折积的表达式可以如下表示：

对于上式，需要评估的估测误差只有噪声部分，该噪声部分由

来决定。因此，根据上式，可以推出需要估测的

的具体表达式如下：

以上已经对时间选择性信道和频率选择性信道中获得信道估测结果的过程做了详细阐述。

通过步骤S100-S130，本申请实施例首先获取多用户环境下的信道类型以及信道表达式，然后根据信道类型，确定训练序列集；该训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列；根据信道类型、信道表达式和训练序列集，确定输出序列。本申请实施例中，信道以分时多任务的方式发送信息，则不同用户在相同时间点收到的序列不重叠，又因为本申请实施例利用包含零循环卷积序列的训练序列集对信道进行估测，由于训练序列集中任意两个训练序列之间互相关函数为零，因此能有效抑制不同用户接收的序列之间的码际间干扰，从而有效提高信道估测的准确性。

下面开始阐述本申请的零循环卷积序列的构建过程。

参照图1中的步骤S110，该步骤还包括构建零循环卷积序列的步骤，参照图2，图2为本申请实施例提供的构建零循环卷积序列的步骤流程图，该方法包括但不限于步骤S111-S114：

S111、确定第一原型序列，第一原型序列包含若干个元素；

具体地，本申请实施例所提出的零循环卷积序列，是以拥有理想脉冲型自相关函数特性的完美序列作为原型序列构建得来的，上文中也提到，对于有p个元素的完美序列s_p，其自相关函数R_s满足以下关系：

以完美序列构建的零循环卷积序列则拥有周期性的、类似理想脉冲型的自相关函数特性，因此零循环卷积序列首先是能够用于信道估测的序列。另外，零循环卷积序列还拥有理想的互相关特性。假设有两个长度均为N的周期序列s₁和s₂，其表达式如下：

其中n表示第n个元素，则设序列s₁和s₂的互相关函数为R_1,2，R_1,2的表达式如下：

其中τ表示自相关函数R_1,2的第τ个函数，当

成立，则称序列s₁和s₂拥有理想的互相关特性，并将s₁和s₂称为零循环卷积序列(zerocircular convolution，ZCC)。对于两个序列s₁和s₂来说，若s₁和s₂的内积为零，也就是s₁和s₂符合以下关系：

则说明序列s₁和s₂正交，而由上式可知，序列s₁和s₂正交正是τ＝0时R_1,2＝0的情况，也就是说零循环卷积序列的集合内的序列拥有正交的特性，并且构建零循环卷积序列比构建正交序列的难度更高。

以上对以完美序列为原型的零循环卷积序列的性质作了简要介绍。本步骤中的第一原型序列满足下式：

R_s＝E·δ_P[p]

s表示第一原型序列，p表示第一原型序列的长度，R_s为第一原型序列的自相关函数，E为第一原型序列s的平均功率，δ_P表示长度为p的脉冲序列函数，因此第一原型序列为完美序列。为了方便阐述，设第一原型序列为s_p，s_p的长度为p，s_p的DFT用S_p表示，则s_p和S_p以下式表示

s_p＝(s_p[0],s_p[1],…,s_p[p-1])

S_p＝(S_p[0],S_p[1],…,S_p[p-1])

S112、根据信道类型，对第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列；

具体地，根据不同的信道类型，对第一原型序列s_p进行序列扩充。

首先对于时间选择性信道，将第一原型序列按顺序堆栈m次，可以形成一个长度N＝mp的第一序列，该第一序列称为s_s，其DFT为S_s，则s_s和S_s以下式表示：

根据S_s的表达式可知，在S_s中除S_s[n],n＝0,m,2m,...,(p-1)m是由S_p[·]决定外，其余(m-1)p个元素之值均为零，根据定理一，在时域有相当大的空间可进行零循环卷积序列的建构。其中，定理一具体为：两个非零序列s₁和s₂在时域具有ZCC特性，也就是满足自相关函数

若序列s₁的DFT为S₁，序列s₂的DFT为S₂，则S₁和S₂两个序列中的非零元素没有重叠，也就是说

为零向量。

若信道类型为频率选择性信道，在第一原型序列每个元素后各补m-1个零，同样可以形成一个长度N＝mp的第一序列，为了区分，将该第一序列称为s_t，其DFT为S_t，则s_t和S_t以下式表示：

由于s_t是在s_p的每个元素后各补m-1个零的结果，根据定理二，s_t在频域可以进行零循环卷积序列的建构。其中，定理二具体为：有两个非零序列s₁和s₂，若序列s₁的DFT为S₁，序列s₂的DFT为S₂，当s₁和s₂在频域具有ZCC特性，也就是满足自相关函数

则s₁和s₂两个序列中的非零元素没有重叠，也就是说

为零向量。

S113、获取m个与第一原型序列长度相同的第二序列；其中，m为正整数；

具体地，第二序列的表达式如下：

e_k为第二序列，N为第二序列的长度，N也是第一序列的长度。

S114、根据信道类型、第一序列和第二序列，确定m个第三序列；m个第三序列的集合为训练序列集；

具体地，本申请实施例根据不同的信道类型，分别在时域和频域构建零循环卷积序列。

对于时间选择性信道，将第一序列中的各个分量和第二序列分别相乘，也就是将上述s_s和e_k作向量个别元素相乘运算(component-wise product)，也就是将s_s和e_k中相同位置的元素相乘，用符号“·”表示，作向量个别元素相乘运算后将得到m个序列，将这些序列称为第三序列s_sk，第三序列s_sk的表达式如下：

第三序列s_sk的DFT表示为S_sk，S_sk表示如下：

则根据上式，有以下关系成立：

则根据上式，有以下两条关系式同时成立：

也就是序列集合{s_s·e_k}中任意两个序列s_sk和s_sl满足以下关系：

因此，在第三序列s_sk组成的序列集合{s_s·e_k}中，所有m个序列彼此之间具有时域上的ZCC性质，适用于时间选择性信道。

对于频率选择性信道，将第一序列的DFT中各个分量和第二序列分别相乘，也就是将上述S_t和e_k作向量个别元素相乘运算(component-wise product)，将得到m个序列，将这些序列称为第三序列S_tk，第三序列S_tk的表达式如下：

对第三序列S_tk作IDFT得到s_tk，s_tk的表达式如下：

根据上式，有以下关系成立：

则根据上式，有以下两条关系式同时成立：

也就是序列集合{S_t·e_k}中任意两个序列S_tk和S_tl满足以下关系：

因此，在第三序列S_tk组成的序列集合{S_t·e_k}中，所有m个序列彼此之间具有频域上的ZCC性质，适用于频域选择性信道。

通过步骤S111-S114，本申请实施例从时域和频域两个方面阐述了零循环卷积序列的构建过程，分别得到了适合于时间选择性信道或频率选择性信道的零循环卷积序列的集合，该集合则为本申请实施例中的训练序列集。

在一些实施例中，还可以基于时频混合域进行零循环卷积序列的构建，且建构步骤与上述时域以及频域的建构步骤类似。参照图3，图3为本申请实施例提供的在混合时频域进行零循环卷积序列建构的步骤流程图，该方法包括但不限于步骤S300-S330：

S300、将第一序列作为第二原型序列；

具体地，将上述图2方法步骤中提到的第一序列作为第二原型序列，对于频率选择性信道，以上述的第一序列s_s作为第二原型序列；而对于时间选择性信道，则以上述第一序列s_t作为第二原型序列。

S310、根据信道类型，对第二原型序列进行序列扩充，并确定第四序列；

具体地，根据步骤S300，对不同类型信道适用的序列进行不同的序列扩充处理。由上文可知，设第一原型序列的长度为p，对于频率选择性信道，在第二原型序列的每个元素后补m-1个零，得到长度为N＝m²p的第四序列；而对于时间选择性信道，则将第二原型序列按顺序堆栈m次，得到长度为N＝m²p的第四序列。

S320、获取m个与第四序列长度相同的第二序列；

具体地，获取的第二序列与上文中提到的第二序列形式相同，但长度不同，本步骤中的第二序列表达如下：

其中N＝m²p。

S330、根据第四序列和第二序列，确定m个第五序列，m个第五序列的集合为训练序列集。

类似于图2中的步骤S114，当第二原型序列为s_s，将第二原型序列的DFT中的各个元素与步骤S320中的第二序列相乘，得到m个第五序列；当第二原型序列为s_t，则将第二原型序列中的各个元素与步骤S320中的第二序列相乘，得到m个第五序列，m个第五序列的集合为训练序列集。本步骤得到的由第五序列组成的训练序列集兼具时域和频域上的ZCC特性。

综上，本申请结合图1说明了一种信道估测方法，该方法使用零循环卷积序列的集合作为训练序列集，在多用户的复杂环境下，本申请提出的信道估测方法能有效抑制序列之间的码际间干扰，提高信道估测的准确性。另外，本申请结合图2和图3，分别从时域、频域和时频混合域说明本申请实施例提出的零循环卷积序列的构建过程，根据该零循环卷积序列周期性的理想自相关特性，以及该零循环卷积序列集合的理想互相关特性，该种序列可以广泛应用于多用户环境下的信道估测。

参照图4，图4为本申请实施例提供的信道估测系统的示意图，该系统400包括获取模块410、训练序列构建模块420、调制模块430和信道估测模块440。获取模块用于获取信道类型，并根据信道类型确定信道表达式；其中，信道类型包括：时间选择性信道，频率选择性信道、时频混合信道；信道包含多个用户，用户以分时多任务的方式向信道发送信息；训练序列构建模块用于根据信道类型，确定训练序列集；其中，训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零。调制模块用于根据信道类型、信道表达式和训练序列集，确定输出序列；信道估测模块用于根据训练序列集和输出序列，确定信道的估测结果。

参考图5，图5为本申请实施例提供的一种信道估测装置，该装置500包括至少一个处理器510，还包括至少一个存储器520，用于存储至少一个程序；图5中以一个处理器及一个存储器为例。

处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器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以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器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。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该装置。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。

本申请的另一个实施例还提供了一种装置，该装置可用于执行如上任意实施例中的控制方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

本申请实施例还公开了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现本申请提出的信道估测方法。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.一种信道估测方法，其特征在于，包括：

获取信道类型，并根据所述信道类型确定信道表达式；

根据所述信道类型，确定训练序列集；

根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列；

根据所述训练序列集和所述输出序列，确定所述信道的估测结果；

其中，所述信道类型包括：时间选择性信道，频率选择性信道、时频混合信道；

其中，所述信道包含多个用户，所述用户以分时多任务的方式向所述信道发送信息；

其中，所述训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列，所述训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零；

其中，当所述信道类型为时间选择性信道或频率选择性信道，所述根据所述信道类型，确定训练序列集这一步骤，具体为：

确定第一原型序列，所述第一原型序列包含若干个元素；

根据所述信道类型，对所述第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列；

获取m个与所述第一序列长度相同的第二序列；其中，m为正整数；

根据所述信道类型、所述第一序列和所述第二序列，确定m个第三序列；所述m个第三序列的集合为所述训练序列集；

其中，所述第一原型序列满足下式：

s表示第一原型序列，P表示第一原型序列的长度，P为正整数，

为第一原型序列的自 相关函数，E为第一原型序列s的平均功率，

表示长度为L的脉冲序列函数，p表示第p个 元素；

其中，所述第二序列的表达式如下：

为第二序列，j表示复数的虚部，k表示

中的第k个元素，N为所述第二序列的长度， N为正整数，n的取值为[0，N-1]。

2.根据权利要求1所述的信道估测方法，其特征在于，所述根据所述信道类型，对所述第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列，包括：

若信道类型为时间选择性信道，将所述第一原型序列按顺序堆栈m次，确定适用于时间选择性信道的第一序列；

若所述信道类型为频率选择性信道，在所述第一原型序列每个元素后各补m-1个零，确定适用于频率选择性信道的第一序列。

3.根据权利要求1所述的信道估测方法，其特征在于，根据所述信道类型、所述第一序列和所述第二序列，确定m个第三序列，包括：

若所述信道类型为时间选择性信道，将所述第一序列中的各个分量和所述第二序列分别相乘，确定适用于时间选择性信道的m个第三序列；

若所述信道类型为频率选择性信道，将所述第一序列的DFT中各个分量和所述第二序列分别相乘，确定适用于频率选择性信道的m个第三序列。

4.根据权利要求1所述的信道估测方法，其特征在于，当所述信道类型为时频混合信道，所述根据所述信道类型，确定训练序列集，包括：

将所述第一序列作为第二原型序列；

根据所述信道类型，对所述第二原型序列进行序列扩充，并确定第四序列；

获取m个与所述第四序列长度相同的第二序列；

根据所述第四序列和所述第二序列，确定m个第五序列，所述m个第五序列的集合为所述训练序列集。

5.根据权利要求4所述的信道估测方法，其特征在于，所述根据所述第二原型序列，确定所述第四序列，包括：

若所述第二原型序列为适用于频率选择性信道的第一序列，在所述第二原型序列的每个元素后各补m-1个零，确定所述第四序列；

若所述第二原型序列为适用于时间选择性信道的第一序列，将所述第二原型序列按顺序堆栈m次，所述确定第四序列。

6.根据权利要求1所述的信道估测方法，其特征在于，所述根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列，包括：

若所述信道为时间选择性信道，将所述训练序列的DFT输入信道，并确定输出序列；

若所述信道为频率选择性信道，将所述训练序列输入信道，并确定输出序列。

7.一种信道估测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取信道类型，并根据所述信道类型确定信道表达式；其中，所述信道类型包括：时间选择性信道，频率选择性信道、时频混合信道；所述信道包含多个用户，所述用户以分时多任务的方式向所述信道发送信息；

训练序列构建模块，用于根据所述信道类型，确定训练序列集；其中，所述训练序列集中任意两个训练序列之间的互相关函数为零；

调制模块，用于根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列；

信道估测模块，用于根据所述训练序列集和所述输出序列，确定所述信道的估测结果；

其中，当所述信道类型为时间选择性信道或频率选择性信道，所述根据所述信道类型，确定训练序列集这一步骤，具体为：

确定第一原型序列，所述第一原型序列包含若干个元素；

根据所述信道类型，对所述第一原型序列进行序列扩充，并确定第一序列；

获取m个与所述第一序列长度相同的第二序列；其中，m为正整数；

根据所述信道类型、所述第一序列和所述第二序列，确定m个第三序列；所述m个第三序列的集合为所述训练序列集；

其中，所述第一原型序列满足下式：

s表示第一原型序列，P表示第一原型序列的长度，P为正整数，

为第一原型序列的自 相关函数，E为第一原型序列s的平均功率，

表示长度为L的脉冲序列函数，p表示第p个 元素；

其中，所述第二序列的表达式如下：

为第二序列，j表示复数的虚部，k表示

中的第k个元素，N为所述第二序列的长度， N为正整数，n的取值为[0，N-1]。

8.一种信道估测装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-6中任一项所述的信道估测方法。

9.一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如权利要求1-6任一项所述的信道估测方法。

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