CN114401171A - 一种基于互质阵列的非对称大规模mimo信道估计方法 - Google Patents

一种基于互质阵列的非对称大规模mimo信道估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明在非对称大规模MIMO下提出了一种基于互质阵列的下行信道估计方法。首先，构建基于互质阵列的上下行非对称收发系统模型，并关注阵列宽带信号带来的频域方向偏移；其次，进行上行接收估计出上行信道，并由此恢复路径数，到达角，路径增益等信道参数；最后，利用上行信道恢复出的信道参数重建下行信道；对于宽带信号还可以利用不同频点上的群稀疏特性提高信道估计精度。本发明利用互质阵列角度分辨率高的特点，解决了恢复出的上行信道无法直接用于下行信道预编码的问题。本发明在非对称架构中有效地利用部分天线估计完整的下行信道，在降低上行链路接收压力和提高信道恢复准确性方面具有明显改善。

Description

一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法
技术领域
本发明涉及一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO(Multiple Input MultipleOutput,MIMO)信道估计方法，属于无线通信技术领域。
背景技术
据了解，在广泛部署第五代移动通信系统中，大规模MIMO技术得到了进一步应用与拓展，显示了MIMO阵列在速率，频谱效率以及可靠性方面的优越性能。为满足不断增长的速率和可靠性需求，人们希望进一步扩大MIMO阵列的规模，但随之而来的硬件成本，数据处理负担以及功耗要求限制了全数字大规模MIMO技术的进一步发展。尽管已经有许多文献提出了各种替代方案，如混合波束赋形，低精度数模/模数转换器，天线选择等技术，但这些技术都不可避免地牺牲了部分通信性能，这在对速率要求越来越高的多样化网络业务中是令人难以接收的。为了在保证用户体验的同时，尽可能降低基站的成本，近期有学者提出了一种新型的全数字非对称收发架构。这种架构的非对称性体现在上下行收发过程的差异，即通过解耦发送与接收的射频链路，允许上行仅用部分天线进行接收，下行全部天线都可用于发送信号。这种设计理念的初衷源于上下行通信需求的不同。下行通信中速率是影响用户体验的最直观指标，然而上行的数据吞吐量相比下行要小很多。为此上行仅需部分天线即可满足基站信息搜集的需求。这种设计方式由于上下行阵列天线数目不同容易带来角度分辨能力的差异，会导致下行信道信息不可靠、不准确。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足而提供一种宽带多频点通信中的基于互质阵列的非对称大规模信道估计方法，避免了上下行阵列由于天线数目不同带来的角度分辨能力差异，有效地保证了重建出的下行信道信息可靠性与准确性。
本发明提供一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，包括以下步骤：
S1、构建基于互质阵列的上下行非对称大规模MIMO系统，该系统包括一个配有超大规模天线的基站和K个单天线的用户；基站天线数为M，基站所有天线都有发送射频链路，只有N(N<<M,K≤N)根接收射频链路可连接到N根天线用于上行接收信号，用户与基站用Q个频点进行通信。数目关系为：M＝mn+1，N＝m+n-1，其中m<n，且m,n互质；按照互质阵列的方式选取上行接收天线，连接接收射频链；
S2、基站方接收并估计得到部分天线的上行信道信息，将其变换到频域并进行筛选重排后，构造虚拟线性均匀阵列；
S3、利用空间稀疏特性构造基于压缩感知的群最小绝对收缩选择算子，估计来波方向；
S4、根据估计出的来波方向重构部分阵列流形矩阵，并根据后续观测到的频域瞬时信息估计路径增益；
S5、依据估计出的路径增益，来波方向重构完整的上行信道，根据互易性将其对称至下行信道。
本发明在非对称收发架构下设计一种基于互质阵列的部分天线信道估计方法，使用部分天线来有效且可靠地恢复完整阵列信道信息，用于克服上下行信道差异性带来的速率损失。本发明在提出的通信系统中，首先按照嵌套互质阵列的方式确定上下行各自启用的天线数目以及上行具体激活的天线所在位置；然后将被激活的部分上行天线上接收的导频信号进行傅里叶变换，在频域上将各个频点的频域信道信息分离开来，并对各个频点的频域信号做自相关处理，提取虚拟阵元信号、筛选、重排后形成虚拟线性均匀阵列；接着将所有频点上的虚拟阵列信息拉伸成向量，构造观测矩阵，按照ADMM(AlternatingDirection Method of Multipliers,ADMM)优化框架的迭代公式求得解向量，对解向量排序选取路径后，得到来波方向，依据来波方向重构上行阵列流形，用最小二乘求得路径增益；最后依据先前估计出来的来波方向和路径增益重建完整的下行阵列。本发明利用互质阵列避免了上下行阵列由于天线数不同导致的信道信息和分辨率上的非对称性，上行估计出的信道信息在时分双工模式下可以直接用于下行预编码，有效保证了非对称收发架构的通信速率。
本发明进一步优化的技术方案如下所示：
所述步骤S1中，下行阵列使用所有天线发送信号，以最大化通信速率；上行仅使用部分按照互质阵列排布方式激活的天线接收信号，以减少上行信号接收与解码压力。具体操作如下：
S101、M根天线的接收和发送射频链分开设计电路，有M条发送射频链路和N条接收射频链，数目关系为：M＝mn+1，N＝m+n-1，其中m<n，且m,n互质。
S102、根据互质阵列的方式选取上行接收天线，连接接收射频链，具体选取方式为：选中起始的连续n根，第2n+1根，第3n+1根，…，直至第mn+1根，共计N＝m+n-1根。天线之间间隔d为λmin/2，其中λmin是各个频点中频率最大的子载波对应的波长。
所述步骤S1中，选取上行接收天线的具体方式为：选中起始的连续n根，第2n+1根，第3n+1根，…，直至第mn+1根，共计N＝m+n-1根天线(m,n分别是互质的两个数，用于设计非对称阵列上下行天线的个数)。天线之间的间隔d为λmin/2，其中λmin是各个频点中频率最大的子载波所对应的波长。
所述步骤S2中，基站方接收并估计得到部分天线的上行信道信息，将其变换到频域并进行筛选重排后，构造虚拟线性均匀阵列，具体包括以下步骤：
S201、在连续的P个符号时间内，对上行阵列收到的P组Q个离散时域信号分别进行Q点FFT(Fast Fourier Transform,FFT)变换，得到P组Q个频点上的频域信号，记N×1的列向量xp,q为第p组信号中第q个频点对应的频域信号；
S202、对每个频点的P个频域信号进行自相关处理，得到Q个N×N的自相关矩阵：
Figure BDA0003460049060000041
在Rq中将重复位置的阵元进行分类(上三角对应负滞后部分，故舍去)、平均后，按照顺序将其排列成长为M×1的列向量yq，[·]H表示共轭转置，[·]T表示转置；
S203、将所有频点上的虚拟阵列信号排成一个QM的列向量：
Figure BDA0003460049060000042
其中，长为M的列向量yi是第i个频点上的频域信号，[·]T表示取转置。
所述步骤S202中，具体选取方式如下：
将完整的阵列从一端开始，天线序号记为0,1,2,...,M-1，其中上行激活的天线阵列序号记为一个长为N的集合{p1,p2,...,pN}，将此集合按列排出一个N×N的矩阵Tc：
Figure BDA0003460049060000051
自相关矩阵Rq中各元素与
Figure BDA0003460049060000052
中元素一一对应，即Rq中第i行第j列元素[Rq]i,j即为虚拟阵列中第[Rtab]i,j个位置上的元素。
所述步骤S3中，利用基于压缩感知的群最小绝对收缩选择算子构造估计问题，在ADMM优化框架下求解该问题，从而估计来波方向，具体包括以下步骤：
S301、在预先设定的入射角区间[θl,θr]上构造QM×Q(w+1)的观测矩阵
Figure BDA0003460049060000053
θl,θr分别是左角度边界和右角度边界，并满足0≤θl<θr≤π，这两个边界值可以通过DFT(Discrete Fourier Transform,DFT)等角度域检测手段获得；若不进行检测则θl＝0,θr＝π。w是在估计区间[θl,θr]上划分的格点个数，w越大估计结果越精确，但复杂度也提示，QM×Q的子矩阵Ai是第i个格点上的观测矩阵，
Figure BDA0003460049060000054
是用于估计噪声的矩阵，各子观测矩阵按如下方式生成：
Figure BDA0003460049060000055
其中省略号位置全部为0，ai,1是第1个频点在第i个格点上的导向矢量，ai,Q是第Q个频点在第i个格点上的导向矢量，ai,q是第q个频点在第i个格点上的导向矢量，且：
Figure BDA0003460049060000056
e1＝[1,0,...,0]T，
其中，e1长度为M，j是虚数单位，i是格点次序，
Figure BDA0003460049060000061
是格点间距大小，
Figure BDA0003460049060000062
表示第i个格点所代表的角度，λq是第q个频点对应的波长；
S302、依据压缩感知理论在ADMM(Alternating Direction Method ofMultipliers,ADMM)框架下写出L21范数约束的线性回归问题：
Figure BDA0003460049060000063
Figure BDA0003460049060000064
其中，长度为Q(w+1)的列向量
Figure BDA0003460049060000065
是待求解的目标变量，代表着各个频点在各个估计格点上的能量大小，x1是
Figure BDA0003460049060000066
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，xw+1是
Figure BDA0003460049060000067
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，xi是
Figure BDA0003460049060000068
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，z1是
Figure BDA0003460049060000069
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，zw+1是
Figure BDA00034600490600000610
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，zi是
Figure BDA00034600490600000611
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，辅助变量
Figure BDA00034600490600000612
λt是惩罚系数，||·||2表示取目标向量的2范数。上述问题的第k+1次迭代公式为：
Figure BDA00034600490600000613
Figure BDA00034600490600000614
Figure BDA00034600490600000615
其中，I是单位矩阵，
Figure BDA00034600490600000616
是辅助变量，u1是
Figure BDA00034600490600000617
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，uw+1是
Figure BDA00034600490600000618
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，ui是
Figure BDA00034600490600000619
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，ui定义类似xi，上标(·)(k)表示第k次迭代的变量值，ρ是迭代步长，可取定值，
Figure BDA0003460049060000071
表示取复数的实数部分，
Figure BDA0003460049060000072
是第k+1次迭代产生的向量
Figure BDA0003460049060000073
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，收敛条件为：
Figure BDA0003460049060000074
Figure BDA0003460049060000075
是目标变量
Figure BDA0003460049060000076
第k次迭代求得的值，ε为收敛门限，是一个较小的大于0的常数；
S303、根据步骤S302中得到的解
Figure BDA0003460049060000077
计算各个估计格点(空间方向)上的能量分布向量
Figure BDA0003460049060000078
并对向量
Figure BDA0003460049060000079
中的元素排序，记排序后的
Figure BDA00034600490600000710
为
Figure BDA00034600490600000711
选取
Figure BDA00034600490600000712
中前
Figure BDA00034600490600000713
个元素，使其满足：
Figure BDA00034600490600000714
其中，η是路径恢复门限，且满足0<η<1，||·||1表示取目标向量的1范数，[·]i表示向量的第i个元素，记恢复出的
Figure BDA00034600490600000715
个元素在向量
Figure BDA00034600490600000716
中对应的下标构成集合
Figure BDA00034600490600000717
Figure BDA00034600490600000718
表示上式中第1个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600000719
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600000720
表示上式中第2个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600000721
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600000722
表示上式中第
Figure BDA00034600490600000723
个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600000724
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600000725
表示上式中第l个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600000726
中的原始顺序，空间中
Figure BDA00034600490600000727
条路径的来波方向写成向量形式为：
Figure BDA00034600490600000728
所述步骤S4中，根据估计出的来波方向重构上行部分阵列流形矩阵，并根据观测到的频域瞬时信息估计路径增益，具体包括以下步骤：
S401、将实际N根接收天线上的时域信号进行傅里叶变换，得到Q个长度为N的频域列向量信号，记为
Figure BDA0003460049060000081
q表示第q个频点，构造各个频点上的上行接收天线的部分阵列流形矩阵
Figure BDA0003460049060000082
(大小为
Figure BDA0003460049060000083
)，q表示第q个频点：
Figure BDA0003460049060000084
其中，
Figure BDA0003460049060000085
均是实际上行部分激活天线的导向矢量：
Figure BDA0003460049060000086
p1，p2，pn，pN都是上行阵列中被选中的天线对应的次序，pn∈{0,1,2,...,M-1}，i∈L；
S402、对Q个频点依此求解路径增益，
Figure BDA0003460049060000087
条路径在第q个频点上的增益向量
Figure BDA0003460049060000088
为：
Figure BDA0003460049060000089
其中，
Figure BDA00034600490600000810
的各个元素对应每一条路径上的路径增益，κ是一个极小的常数，用于确保求逆过程中矩阵的非奇异性。
所述步骤S4中，依据S402中估计出的路径增益，S303中估计出的来波方向重构完整的上行信道并将其对称至下行信道，具体操作如下：
按下式分别重构Q个频点上完整的
Figure BDA00034600490600000811
阵列流形矩阵：
Figure BDA00034600490600000812
其中，
Figure BDA00034600490600000813
是第q个频点在第1个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA00034600490600000814
第q个频点在第2个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA00034600490600000815
第q个频点在第L个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA00034600490600000816
是第q个频点在第i个角度上的完整导向矢量：
Figure BDA0003460049060000091
重建所有天线上M×1的完整信道：
Figure BDA0003460049060000092
在时分双工模式下，
Figure BDA0003460049060000093
就是第q个频点上的下行信道矩阵；至此，完整的下行信道为：
Figure BDA0003460049060000094
式中，
Figure BDA0003460049060000095
是第1个频点上的下行信道矩阵，
Figure BDA0003460049060000096
是第Q个频点上的下行信道矩阵。
总之，本发明在非对称大规模MIMO(Multi-Input Multi-Output,MIMO)下提出了一种基于互质阵列的下行信道估计方法。首先，构建基于互质阵列的上下行非对称收发系统模型，并关注阵列宽带信号带来的频域方向偏移；其次，进行上行接收估计出上行信道，并由此恢复路径数，到达角，路径增益等信道参数；最后，利用上行信道恢复出的信道参数重建下行信道；对于宽带信号还可以利用不同频点上的群稀疏特性提高信道估计精度。本发明利用互质阵列角度分辨率高的特点，解决了恢复出的上行信道无法直接用于下行信道预编码的问题。本发明在非对称架构中有效地利用部分天线估计完整的下行信道，在降低上行链路接收压力和提高信道恢复准确性方面具有明显改善。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
(1)本发明在非对称收发架构下充分利用了高频信号在空间中的稀疏多径特性，将原本的信道估计问题转化为参数估计问题，利用群最小绝对收缩选择算子在ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)优化框架下快速准确地估计来波方向，在达到整体信道估计精度的同时，还确保了信道模型的稀疏特性，防止后续过拟合带来的误差。
(2)本发明在非对称架构的上行阵列中引入互质阵列，有效地消除了上下行阵列的分辨能力差异，确保了重建信道的准确性和下行预编码可用信道信息的有效性，从而提升系统的传输速率。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明中上行接收天线的选取示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护权限不限于下述的实施例。
本实施例提出了一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、构建基于互质阵列的上下行非对称大规模MIMO系统，该系统包括一个配有超大规模天线(天线数为M)的基站和K个单天线的用户。基站所有天线都有发送射频链路，只有N(N<<M,K≤N)根接收射频链路可连接到N根天线用于上行接收信号，用户与基站用Q个频点进行通信。数目关系为：M＝mn+1，N＝m+n-1，其中m<n，且m,n互质。按照互质阵列的方式选取上行接收天线，连接接收射频链，具体选取方式为：选中起始的连续n根，第2n+1根，第3n+1根，…，直至第mn+1根，共计N＝m+n-1根天线(m,n分别是互质的两个数，用于设计非对称阵列上下行天线的个数)。天线之间的间隔d为λmin/2，其中λmin是各个频点中频率最大的子载波所对应的波长。
S2、基站方接收并估计得到部分天线的上行信道信息，将其变换到频域并进行筛选重排后，构造虚拟线性均匀阵列。包括以下步骤：
S201、在连续的P个符号时间内，对上行阵列收到的P组Q个离散时域信号分别进行Q点FFT(Fast Fourier Transform,FFT)变换，得到P组Q个频点上的频域信号。记N×1的列向量xp,q为第p组信号中第q个频点对应的频域信号。
S202、对每个频点的P个频域信号进行自相关处理，得到Q个N×N的自相关矩阵：
Figure BDA0003460049060000111
在Rq中将重复位置的阵元进行分类(上三角对应负滞后部分，故舍去)、平均后，按照顺序将其排列成长为M×1的列向量yq，[·]H表示共轭转置，[·]T表示转置。具体选取方式如下：
将完整的阵列从一端开始，天线序号记为0,1,2,...,M-1，其中上行激活的天线阵列序号记为一个长为N的集合{p1,p2,...,pN}，将此集合按列排出一个N×N的矩阵Tc：
Figure BDA0003460049060000112
自相关矩阵Rq中各元素与
Figure BDA0003460049060000113
中元素一一对应，即Rq中第i行第j列元素[Rq]i,j即为虚拟阵列中第[Rtab]i,j个位置上的元素
S203、将所有频点上的虚拟阵列信号排成一个QM的列向量：
Figure BDA0003460049060000114
其中，长为M的列向量yi是第i个频点上的频域信号，[·]T表示取转置。
S3、利用空间稀疏特性构造基于压缩感知的群最小绝对收缩选择算子，估计来波方向。包括以下步骤：
S301、在预先设定的入射角区间[θl,θr]上构造QM×Q(w+1)的观测矩阵
Figure BDA0003460049060000121
θl,θr分别是左角度边界和右角度边界，并满足0≤θl<θr≤π，这两个边界值可以通过DFT(Discrete Fourier Transform,DFT)等角度域检测手段获得；若不进行检测则θl＝0,θr＝π。w是在估计区间[θl,θr]上划分的格点个数，w越大估计结果越精确，但复杂度也提示，QM×Q的子矩阵Ai是第i个格点上的观测矩阵，
Figure BDA0003460049060000122
是用于估计噪声的矩阵，各子观测矩阵按如下方式生成：
Figure BDA0003460049060000123
其中省略号位置全部为0，ai,1是第1个频点在第i个格点上的导向矢量，ai,Q是第Q个频点在第i个格点上的导向矢量，ai,q是第q个频点在第i个格点上的导向矢量，且：
Figure BDA0003460049060000124
e1＝[1,0,...,0]T，
其中，e1长度为M，j是虚数单位，i是格点次序，
Figure BDA0003460049060000125
是格点间距大小，
Figure BDA0003460049060000126
表示第i个格点所代表的角度，λq是第q个频点对应的波长；
S302、依据压缩感知理论在ADMM(Alternating Direction Method ofMultipliers,ADMM)框架下写出L21范数约束的线性回归问题：
Figure BDA0003460049060000127
Figure BDA0003460049060000128
其中，长度为Q(w+1)的列向量
Figure BDA0003460049060000131
是待求解的目标变量，代表着各个频点在各个估计格点上的能量大小，x1是
Figure BDA0003460049060000132
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，xw+1是
Figure BDA0003460049060000133
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，xi是
Figure BDA0003460049060000134
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，z1是
Figure BDA0003460049060000135
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，zw+1是
Figure BDA0003460049060000136
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，zi是
Figure BDA0003460049060000137
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，辅助变量
Figure BDA0003460049060000138
λt是惩罚系数，||·||2表示取目标向量的2范数。上述问题的第k+1次迭代公式为：
Figure BDA0003460049060000139
Figure BDA00034600490600001310
Figure BDA00034600490600001311
其中，I是单位矩阵，
Figure BDA00034600490600001312
是辅助变量，u1是
Figure BDA00034600490600001313
的第(1-1)Q+1到第1Q个元素组成的子向量，uw+1是
Figure BDA00034600490600001314
的第(w+1-1)Q+1到第w+1Q个元素组成的子向量，ui是
Figure BDA00034600490600001315
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，ui定义类似xi，上标(·)(k)表示第k次迭代的变量值，ρ是迭代步长，可取定值，
Figure BDA00034600490600001316
表示取复数的实数部分，
Figure BDA00034600490600001317
是第k+1次迭代产生的向量
Figure BDA00034600490600001318
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，收敛条件为：
Figure BDA00034600490600001319
Figure BDA00034600490600001320
是目标变量
Figure BDA00034600490600001321
第k次迭代求得的向量，ε为收敛门限，是一个较小的大于0的常数；
S303、根据步骤S302中得到的解
Figure BDA00034600490600001322
计算各个估计格点(空间方向)上的能量分布向量
Figure BDA0003460049060000141
并对向量
Figure BDA0003460049060000142
中的元素排序，记排序后的
Figure BDA0003460049060000143
为
Figure BDA0003460049060000144
选取
Figure BDA0003460049060000145
中前
Figure BDA0003460049060000146
个元素，使其满足：
Figure BDA0003460049060000147
其中，η是路径恢复门限，且满足0<η<1，||·||1表示取目标向量的1范数，[·]i表示向量的第i个元素，记恢复出的
Figure BDA0003460049060000148
个元素在向量
Figure BDA0003460049060000149
中对应的下标构成集合
Figure BDA00034600490600001410
Figure BDA00034600490600001411
表示上式中第1个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600001412
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600001413
表示上式中第2个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600001414
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600001415
表示上式中第
Figure BDA00034600490600001416
个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600001417
中的原始顺序，
Figure BDA00034600490600001418
表示上式中第l个被选出的元素在
Figure BDA00034600490600001419
中的原始顺序，空间中
Figure BDA00034600490600001420
条路径的来波方向写成向量形式为：
Figure BDA00034600490600001421
S4、根据估计出的来波方向重构部分阵列流形矩阵，并根据后续观测到的频域瞬时信息估计路径增益。包括以下步骤：
S401、将实际N根接收天线上的时域信号进行傅里叶变换，得到Q个长度为N的频域列向量信号，记为
Figure BDA00034600490600001422
q表示第q个频点，构造各个频点上的上行接收天线的部分阵列流形矩阵
Figure BDA00034600490600001423
(大小为
Figure BDA00034600490600001424
)，q表示第q个频点：
Figure BDA00034600490600001425
其中，
Figure BDA00034600490600001426
均是实际上行部分激活天线的导向矢量：
Figure BDA00034600490600001427
p1，p2，pn，pN都是上行阵列中被选中的天线对应的次序，pn∈{0,1,2,...,M-1}，i∈L；
S402、对Q个频点依此求解路径增益，
Figure BDA0003460049060000151
条路径在第q个频点上的增益向量
Figure BDA0003460049060000152
为：
Figure BDA0003460049060000153
其中，
Figure BDA0003460049060000154
的各个元素对应每一条路径上的路径增益，k是一个极小的常数，用于确保求逆过程中矩阵的非奇异性。
S5、依据估计出的路径增益，来波方向重构完整的上行信道，根据互易性将其对称至下行信道。具体操作如下：
所述步骤S4中，依据S402中估计出的路径增益，S303中估计出的来波方向重构完整的上行信道并将其对称至下行信道，具体操作如下：
按下式分别重构Q个频点上完整的
Figure BDA0003460049060000155
阵列流形矩阵：
Figure BDA0003460049060000156
其中，
Figure BDA0003460049060000157
是第q个频点在第1个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA0003460049060000158
第q个频点在第2个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA0003460049060000159
第q个频点在第L个角度上的完整导向矢量，
Figure BDA00034600490600001510
是第q个频点在第i个角度上的完整导向矢量：
Figure BDA00034600490600001511
重建所有天线上M×1的完整信道：
Figure BDA00034600490600001512
在时分双工模式下，
Figure BDA00034600490600001513
就是第q个频点上的下行信道矩阵；至此，完整的下行信道为：
Figure BDA00034600490600001514
式中，
Figure BDA0003460049060000161
是第1个频点上的下行信道矩阵，
Figure BDA0003460049060000162
是第Q个频点上的下行信道矩阵。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建基于互质阵列的上下行非对称大规模MIMO系统，该系统包括一个配有超大规模天线的基站和K个单天线的用户；基站天线数为M，基站所有天线都有发送射频链路，只有N根接收射频链路可连接到N根天线用于上行接收信号，用户与基站用Q个频点进行通信，数目关系为：M＝mn+1，N＝m+n-1，其中m<n，且m,n互质；按照互质阵列的方式选取上行接收天线，连接接收射频链；
S2、基站方接收并估计得到部分天线的上行信道信息，将其变换到频域并进行筛选重排后，构造虚拟线性均匀阵列；
S3、利用空间稀疏特性构造基于压缩感知的群最小绝对收缩选择算子，估计来波方向；
S4、根据估计出的来波方向重构部分阵列流形矩阵，并根据后续观测到的频域瞬时信息估计路径增益；
S5、依据估计出的路径增益，来波方向重构完整的上行信道，根据互易性将其对称至下行信道。
2.根据权利要求1所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1中，选取上行接收天线的具体方式为：选中起始的连续n根，第2n+1根，第3n+1根，…，直至第mn+1根，共计N＝m+n-1根天线；天线之间的间隔d为λmin/2，其中λmin是各个频点中频率最大的子载波所对应的波长。
3.根据权利要求2所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S2中，基站方接收并估计得到部分天线的上行信道信息，将其变换到频域并进行筛选重排后，构造虚拟线性均匀阵列，具体包括以下步骤：
S201、在连续的P个符号时间内，对上行阵列收到的P组Q个离散时域信号分别进行Q点FFT变换，得到P组Q个频点上的频域信号，记N×1的列向量xp,q为第p组信号中第q个频点对应的频域信号；
S202、对每个频点的P个频域信号进行自相关处理，得到Q个N×N的自相关矩阵：
Figure FDA0003460049050000021
在Rq中将重复位置的阵元进行分类、平均后，按照顺序将其排列成长为M×1的列向量yq；
S203、将所有频点上的虚拟阵列信号排成一个QM的列向量：
Figure FDA0003460049050000022
其中，长为M的列向量yi是第i个频点上的频域信号。
4.根据权利要求3所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S202中，具体选取方式如下：
将完整的阵列从一端开始，天线序号记为0,1,2,...,M-1，其中上行激活的天线阵列序号记为一个长为N的集合{p1,p2,...,pN}，将此集合按列排出一个N×N的矩阵Tc：
Figure FDA0003460049050000031
自相关矩阵Rq中各元素与
Figure FDA0003460049050000032
中元素一一对应，即Rq中第i行第j列元素[Rq]i,j即为虚拟阵列中第[Rtab]i,j个位置上的元素。
5.根据权利要求4所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用基于压缩感知的群最小绝对收缩选择算子构造估计问题，在ADMM优化框架下求解该问题，从而估计来波方向，具体包括以下步骤：
S301、在预先设定的入射角区间[θl,θr]上构造QM×Q(w+1)的观测矩阵
Figure FDA0003460049050000033
θl,θr分别是左角度边界和右角度边界，并满足0≤θl<θr≤π，w是在估计区间[θl,θr]上划分的格点个数，QM×Q的子矩阵Ai是第i个格点上的观测矩阵，
Figure FDA0003460049050000034
是用于估计噪声的矩阵，各子观测矩阵按如下方式生成：
Figure FDA0003460049050000035
ai,q是第q个频点在第i个格点上的导向矢量，且：
Figure FDA0003460049050000036
e1＝[1,0,...,0]T，
其中，e1长度为M，j是虚数单位，i是格点次序，
Figure FDA0003460049050000037
是格点间距大小，
Figure FDA0003460049050000038
表示第i个格点所代表的角度，λq是第q个频点对应的波长；
S302、依据压缩感知理论在ADMM框架下写出L21范数约束的线性回归问题：
Figure FDA0003460049050000041
Figure FDA0003460049050000042
其中，长度为Q(w+1)的列向量
Figure FDA0003460049050000043
是待求解的目标变量，代表着各个频点在各个估计格点上的能量大小，xi是
Figure FDA0003460049050000044
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，zi是
Figure FDA0003460049050000045
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，辅助变量
Figure FDA0003460049050000046
λt是惩罚系数，上述问题的第k+1次迭代公式为：
Figure FDA0003460049050000047
Figure FDA0003460049050000048
Figure FDA0003460049050000049
其中，I是单位矩阵，
Figure FDA00034600490500000410
是辅助变量，ui是
Figure FDA00034600490500000411
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，ρ是迭代步长，
Figure FDA00034600490500000412
是第k+1次迭代产生的向量
Figure FDA00034600490500000413
的第(i-1)Q+1到第iQ个元素组成的子向量，收敛条件为：
Figure FDA00034600490500000414
Figure FDA00034600490500000415
是目标变量
Figure FDA00034600490500000416
第k次迭代求得的向量，e为收敛门限，是一个较小的大于0的常数；
S303、根据步骤S302中得到的解
Figure FDA00034600490500000417
计算各个估计格点上的能量分布向量
Figure FDA0003460049050000051
并对向量
Figure FDA0003460049050000052
中的元素排序，记排序后的
Figure FDA0003460049050000053
为
Figure FDA0003460049050000054
选取
Figure FDA0003460049050000055
中前
Figure FDA0003460049050000056
个元素，使其满足：
Figure FDA0003460049050000057
其中，η是路径恢复门限，且满足0<η<1，记恢复出的
Figure FDA0003460049050000058
个元素在向量
Figure FDA0003460049050000059
中对应的下标构成集合
Figure FDA00034600490500000510
Figure FDA00034600490500000511
表示上式中第l个被选出的元素在
Figure FDA00034600490500000512
中的原始顺序，空间中
Figure FDA00034600490500000513
条路径的来波方向写成向量形式为：
Figure FDA00034600490500000514
6.根据权利要求5所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据估计出的来波方向重构上行部分阵列流形矩阵，并根据观测到的频域瞬时信息估计路径增益，具体包括以下步骤：
S401、将实际N根接收天线上的时域信号进行傅里叶变换，得到Q个长度为N的频域列向量信号，记为
Figure FDA00034600490500000515
q表示第q个频点，构造各个频点上的上行接收天线的部分阵列流形矩阵
Figure FDA00034600490500000516
q表示第q个频点：
Figure FDA00034600490500000517
其中，
Figure FDA00034600490500000518
均是实际上行部分激活天线的导向矢量：
Figure FDA00034600490500000519
pn是上行阵列中被选中的天线对应的次序，pn∈{0,1,2,...,M-1}，i∈L；
S402、对Q个频点依此求解路径增益，
Figure FDA0003460049050000061
条路径在第q个频点上的增益向量
Figure FDA0003460049050000062
为：
Figure FDA0003460049050000063
其中，
Figure FDA0003460049050000064
的各个元素对应每一条路径上的路径增益，κ是一个极小的常数，用于确保求逆过程中矩阵的非奇异性。
7.根据权利要求6所述一种基于互质阵列的非对称大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，依据S402中估计出的路径增益，S303中估计出的来波方向重构完整的上行信道并将其对称至下行信道，具体操作如下：
按下式分别重构Q个频点上完整的
Figure FDA0003460049050000065
阵列流形矩阵：
Figure FDA0003460049050000066
其中，
Figure FDA0003460049050000067
是第q个频点在第i个角度上的完整导向矢量：
Figure FDA0003460049050000068
重建所有天线上M×1的完整信道：
Figure FDA0003460049050000069
在时分双工模式下，
Figure FDA00034600490500000610
就是第q个频点上的下行信道矩阵；至此，完整的下行信道为：
Figure FDA00034600490500000611
式中，
Figure FDA00034600490500000612
是第1个频点上的下行信道矩阵，
Figure FDA00034600490500000613
是第Q个频点上的下行信道矩阵。
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