CN114726688A - 一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN114726688A CN202210375109.8A CN202210375109A CN114726688A CN 114726688 A CN114726688 A CN 114726688A CN 202210375109 A CN202210375109 A CN 202210375109A CN 114726688 A CN114726688 A CN 114726688A
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Abstract

本申请提出了一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质。该方法包括：生成延时‑多普勒域随机序列矩阵并进行星座图映射，得到目标数据符号矩阵后转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵，得到时频域发射端符号矩阵后进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，从而进行误符号率性能分析。本申请能够应用于OTFS系统且兼容OFDM系统，并有效提高信道估计方法的性能。

Description

一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，具体涉及一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术
正交时频空(Orthogonal Time Frequency&Space，OTFS)技术是近年来出现的一种新型多载波调制技术，其原理主要是通过在延时-多普勒(Delay-Doppler，DD)域产生所需传输的数据符号，经过快速辛傅里叶逆变换将信号转换到时频域中，从而实现信号的时频域二维扩展，而接收端只需进行相反操作即可，以解决正交频分复用(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，OFDM)技术在双选信道下受到频率选择性衰落干扰严重的问题，该技术能够在现有的OFDM系统基础上，通过添加预调制和对应的解调模块实现，因此具有较好的兼容性。
目前，高速移动环境下的无线通信系统仍是无线通信技术领域中的一大研究热点，由于高速移动下无可避免会产生多径效应和多普勒效应，信道环境复杂且呈现动态变化，导致传统的信道估计算法表现较差，严重影响了信道估计性能。同时由于高速移动信道具有快时变特性，使得子载波间正交性遭到严重破坏，引入子载波间干扰(Inter CarrierInterference，ICI)也会导致信道估计性能大幅下降。
在构思及实现本申请过程中，发明人发现至少存在如下问题：常用的基于导频辅助的信道估计方法包括最小二乘(Least Squares，LS)、最小均方误差(Minimum MeanSquare Error，MMSE)、线性最小均方误差(LinearMinimum Mean Square Error，LMMSE)等算法，其中LS算法忽略了噪声影响，存在较大干扰，而MMSE与LMMSE算法由于依赖大量的信道统计信息，计算量较大，且复杂度较高，恢复出来的时域信道不理想等因素，在实际应用中存在缺陷。
前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。
发明内容
针对上述技术问题，本申请提供一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质，能够应用于OTFS系统且兼容OFDM系统，并有效提高信道估计方法的性能。
为解决上述技术问题，本申请提供一种信道估计方法，包括如下步骤：
随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；
通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；
将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；
对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；
经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；
采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
可选地，所述随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵，具体包括：
随机生成一个Na×Nb维度的延时-多普勒域中的随机序列矩阵
Figure BDA0003590433840000021
将所述随机序列矩阵映射至星座图，得到映射之后的目标数据符号矩阵。
可选地，所述通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵，具体包括：
通过第一公式将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；所述第一公式为
Figure BDA0003590433840000031
其中，(·)T表示转置操作，(·)H表示共轭转置操作，
Figure BDA0003590433840000032
表示离散傅里叶变换矩阵，
Figure BDA0003590433840000033
fft(·)表示快速傅里叶变换操作，eye(Nb)表示生成Nb×Nb维的单位矩阵，sqrt表示对数据开平方根，
Figure BDA0003590433840000034
表示离散傅里叶逆变换矩阵，x(c，d)|C×N为时频域数据符号矩阵。
可选地，所述将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵，具体包括：
设置导频数目，生成初始导频矩阵；
对所述初始导频矩阵进行映射处理，得到导频矩阵；
将所述导频矩阵按行方式插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵。
可选地，所述对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列，具体包括：
对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶变换，得到对应的时域发射信号矩阵；
设置循环前缀长度后，对所述时域发射信号矩阵增加循环前缀；
对增加循环前缀后的时域发射信号矩阵进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列，并将所述发射端符号序列加载至发射天线上。
可选地，所述经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵，具体包括：
经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端；
通过所述接收端对接收到的串行的发射端符号序列先后进行串并变换处理和去循环前缀处理，得到接收端的时域接收矩阵；
对所述时域接收矩阵进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵。
可选地，所述采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析，具体包括：
采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，得到信道模型；
计算出基系数值后对所述基系数值进行LMMSE估计，得到估计值；
将所述估计值代入所述信道模型中，还原得到时域信道矩阵；
根据所述时域信道矩阵计算出频域信道矩阵；
消除所述频域信道矩阵的ICI，并通过单抽头均衡方式得到信道估计后的接收信号；
将所述接收信号还原为延时-多普勒域接收信号后进行解调，得到最终接收数据符号；
根据所述最终接收数据符号与原发射数据符号进行误符号率性能分析，得到误符号率性能结果。
相应地，本申请还提供一种信道估计系统，包括：
第一调制模块，用于随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；
第二调制模块，用于通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；
导频插入模块，用于将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；
第一变换模块，用于对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；
第二变换模块，用于经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；
性能分析模块，用于采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
本申请还提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的信道估计方法的步骤。
本申请还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的信道估计方法的步骤。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
如上所述，本申请提供的一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质，所述方法包括：随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；通过快速辛傅里叶逆变换将延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；经过瑞利衰落信道将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。本申请提出的信道估计方法，能够有效地应用到OTFS系统和OFDM系统中，相较于传统的信道估计方法，本申请不仅具有较大的性能提升，并且能够兼容传统的OFDM系统，且有效地消除由于高速信道具备的快时变特性所带来的子载波间干扰的影响，在高速运动场景下信道估计方法仍然能够正常运作，有效提高信道估计方法的性能。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的信道估计方法的第一种实施方式的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的OTFS系统的结构示意图；
图3是本申请实施例提供的信道估计方法的第二种实施方式的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的fd＝4000Hz情况的归一化均方误差性能比较图；
图5是本申请实施例提供的fd＝4000Hz情况的SER性能比较图；
图6是本申请实施例提供的SNR＝15dB不同移动速度下的SER性能比较图；
图7是本申请实施例提供的信道估计系统的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本申请使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：A、B、C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”，再如，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
需要说明的是，在本文中，采用了诸如S10、S20等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S20后执行S10等，但这些均应在本申请的保护范围之内。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。
首先介绍本申请可以提供的应用场景，如提供一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质，在于解决高速移动环境下，由于信道具备快时变特性，传统的信道估计方法不能较好的追踪信道的动态变化，且不能很好的消除子载波间干扰对信道估计带来的影响，通过本申请提供的信道估计方法，提升误符号率性能。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的信道估计方法的流程示意图，本实施例提出一种基于OTFS系统的信道估计方法，该信道估计方法具体可以包括：
S10.随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵。
具体的，对于步骤S10，主要是产生延时-多普勒域中的随机序列，经过星座图映射，从而得到所需的数据符号。
可选地，在一些实施例中，所述步骤S10具体可以包括：
S11.随机生成一个Na×Nb维度的延时-多普勒域中的随机序列矩阵
Figure BDA0003590433840000091
S12.将所述随机序列矩阵映射至星座图，得到映射之后的目标数据符号矩阵。
具体的，生成一个Na×Nb维度的延时-多普勒域随机序列矩阵
Figure BDA0003590433840000092
将其映射到星座图，得到映射之后的数据符号矩阵；
S20.通过快速辛傅里叶逆变换将延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵。
具体的，对于步骤S20，通过快速辛傅里叶逆变换(Inverse Symplectic FastFourier Transform，ISFFT)将延时-多普勒域的数据符号转换为时频域数据符号。
可选地，在一些实施例中，所述步骤S20具体可以包括：
通过第一公式将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；所述第一公式为
Figure BDA0003590433840000093
其中，(·)T表示转置操作，(·)H表示共轭转置操作，
Figure BDA0003590433840000094
表示离散傅里叶变换矩阵，
Figure BDA0003590433840000095
fft(·)表示快速傅里叶变换操作，eye(Nb)表示生成Nb×Nb维的单位矩阵，sqrt表示对数据开平方根，
Figure BDA0003590433840000101
表示离散傅里叶逆变换矩阵，x(c，d)|C×N为时频域数据符号矩阵，由上面的操作可以得到发射的数据符号矩阵。
S30.将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵。
具体的，对于步骤S30，插入频域导频序列后进行导频调制，计算导频的数目，确定导频位置，从而得到时频域发射矩阵。
可选地，在一些实施例中，所述步骤S30具体可以包括：
S31.设置导频数目，生成初始导频矩阵；
S32.对所述初始导频矩阵进行映射处理，得到导频矩阵；
S33.将所述导频矩阵按行方式插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵。
具体的，设置导频数目为Np，生成导频矩阵，并对导频矩阵进行映射操作，得到导频矩阵
Figure BDA0003590433840000102
将导频矩阵按行方式，插入到发射的数据符号矩阵中，得到发射端符号矩阵x(m，n)|M×N，其中Np+C＝M，C表示数据符号数，M表示子载波数，N表示OTFS符号数目。设置X(m)表示OTFS符号每一个子载波上的信号，其中m＝0，1，2，…，M-1。
S40.对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列。
具体的，对于步骤S40，通过快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)将时频域数据符号转化为时域发射信号矩阵，对时域发射信号矩阵加入循环前缀(Cyclic Prefix，CP),对加入CP之后的发射矩阵进行并串变换，形成串行的发射端符号序列。
可选地，在一些实施例中，所述对步骤S40具体可以包括：
S41.对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶变换，得到对应的时域发射信号矩阵；
S42.设置循环前缀长度后，对所述时域发射信号矩阵增加循环前缀；
S43.对增加循环前缀后的时域发射信号矩阵进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列，并将所述发射端符号序列加载至发射天线上。
具体的，对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶变换(Inverse Fast FourierTransform，IFFT)得到时域发射信号x(k)，其中k＝0，1，2，...，M-1，如下式所示：
Figure BDA0003590433840000111
设置循环前缀(Cyclic Prefix,CP)长度为LCP，对时域发射信号x(k)加入CP，对发射信号x(k)进行并串变换，加载到发射天线上。
S50.经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵。
具体的，对于步骤S50，让串行发射端符号序列经过瑞利衰落信道，得到接收信号，将接收端得到的信号进行串并变换，得到接收端的时域接收矩阵，去除循环前缀CP，并进行快速傅里叶变换(FFT)，由此得到频域的接收信号矩阵。
可选地，在一些实施例中，所述步骤S50具体可以包括：
S51.经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端；
S52.通过所述接收端对接收到的串行的发射端符号序列先后进行串并变换处理和去循环前缀处理，得到接收端的时域接收矩阵；
S53.对所述时域接收矩阵进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵。
S60.采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
具体的，对于步骤S60，采用改进的BEM结合LMMSE信道估计技术，对快时变信道进行建模，计算出基系数值，对基系数值进行LMMSE估计，得到估计值，将其代入信道模型中，还原出时域信道矩阵，进而求得频域信道矩阵，消除ICI，通过单抽头均衡方式得到最后的接收信号，最后通过解调，进行误符号率计算，得到误符号率与信噪比的关系曲线。本实施例提供一种改进的信道估计方法应用于OTFS系统中，通过在频域插入导频符号进行信道估计，选取合适的基函数，通过LMMSE算法结合信道特性，对基扩展模型中的基系数进行有效估计，利用基扩展模型(Basis Expansion Model，BEM)恢复时域信道矩阵，有效的将信道统计信息压缩至低维度空间中，消除ICI的影响的同时降低复杂度。仿真结果表明，该算法能够有效降低误符号率，且能够应用于OFDM系统中，具有较大的信噪比增益。
可选地，在一些实施例中，所述步骤S60具体可以包括：
S61.采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，得到信道模型；
S62.计算出基系数值后对所述基系数值进行LMMSE估计，得到估计值；
S63.将所述估计值代入所述信道模型中，还原得到时域信道矩阵；
S64.根据所述时域信道矩阵计算出频域信道矩阵；
S65.消除所述频域信道矩阵的ICI，并通过单抽头均衡方式得到信道估计后的接收信号；
S66.将所述接收信号还原为延时-多普勒域接收信号后进行解调，得到最终接收数据符号；
S67.根据所述最终接收数据符号与原发射数据符号进行误符号率性能分析，得到误符号率性能结果。
具体的，为了还原时域信道矩阵h，采用基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)对快速时变信道进行建模，得到信道模型如下式所示：
Figure BDA0003590433840000121
其中bq代表基函数向量，cq(l)代表基系数，Q表示基函数阶数，将上式转换为矩阵形式表达，得到信道模型矩阵表达式，如下所示：
hl＝Bcl
其中hl＝[h(0,l),...,h(M-1,l)]T，表示第l条路径的信道冲激响应，B＝[b0,...,bQ]，表示基函数矩阵，由
Figure BDA0003590433840000131
构成，[B]p,q表示B第p行第q列的元素，bQ表示基系数，其中fd表示多普勒频移参数，
Figure BDA0003590433840000132
表示采样间隔，fs表示采样频率，B维度为M×Q，cl＝[c0(l),...,cQ(l)]，表示一个OTFS符号内第l径信道冲激响应的BEM基系数。将一个符号内所有的信道冲激响应组成向量g，如下式所示：
g＝[h(0,0),...,h(0,L-1),...,h(M-1,L-1)]T；
结合上述矩阵形式表达式hl＝Bcl以及信道冲激响应组成向量g，可以推导出下式：
Figure BDA0003590433840000133
其中
Figure BDA0003590433840000134
表示克罗内克积，I表示单位矩阵，L是他的维数，cq(L)表示一个OTFS符号内第q阶基函数中第L条路径的BEM基系数，式中q＝0,1,2,...,Q。h表示M×M维的时域信道矩阵，结合信道模型矩阵表达式，推导出改进的时域信道矩阵h的表达式：
Figure BDA0003590433840000135
其中Cq是由
Figure BDA0003590433840000136
通过循环移位得到的矩阵，diag(·)表示对角矩阵，将矢量作为矩阵的对角线元素，其余元素位置为0，将改进的时域信道矩阵h代入Y|M×N＝FhFHX+W，可推导出下式：
Figure BDA0003590433840000137
其中FL表示矩阵
Figure BDA0003590433840000138
的前L列。将每个频域导频符号记为
Figure BDA0003590433840000139
其中v＝0,1,...,Np-1，将所有导频位置符号记为X(p)，如下式所示：
Figure BDA00035904338400001310
推导出第v个导频对应的接收数据矢量Yv，如下式所示：
Figure BDA00035904338400001311
其中Dq＝Fdiag(bq)FH，维度为M×M。
Figure BDA00035904338400001312
是Dq的导频位置的子矩阵，维度为Np×QNp，其行位置对应第v个导频的位置，列是所有导频的位置。
Figure BDA00035904338400001313
是Dq的数据位置的子矩阵，维度为Np×QM，其行位置对应第v个导频的位置，列是所有数据子载波的位置，X(p)表示所有导频位置子载波元素，维度为Np×1，X(d)表示所有数据子载波元素，维度为(M-Np)×1。
Figure BDA0003590433840000141
和
Figure BDA0003590433840000142
分别对应FL中导频位置和数据符号位置的元素。将接收数据矢量Yv改写为矩阵形式，如下式所示：
Figure BDA0003590433840000143
为方便计算，定义为以下形式：
Figure BDA0003590433840000144
进而推导出一个符号内所有导频位置接收信号如下式所示：
Y(p)＝Dc+d+W(p)
假设基系数c，发射信号和噪声三者之间互不相关，采用LMMSE信道估计方法对基系数进行估计，基系数c，干扰项d，以及导频位置噪声矩阵W(p)的协方差矩阵分别如下式所示：
Figure BDA0003590433840000145
其中
Figure BDA0003590433840000146
为矩阵
Figure BDA0003590433840000147
中导频位置的元素，M是单位矩阵I的维数。由于Y(p)＝Dc+d+W(p)，但是在接收端不知道预先传输的数据符号，以及噪声信号，所以改写推导式为：Y(p)＝Dc，进而得到基系数的估计值
Figure BDA0003590433840000148
如下式所示：
Figure BDA0003590433840000149
第L径BEM基系数的自相关矩阵如下式所示：
Figure BDA0003590433840000151
其中(·)*表示对矢量或者矩阵取复共轭，(·)-1表示对矩阵求逆，(·)H表示对矩阵求共轭转置。E[h(k,l)(h(k,l))*]由信道的多普勒功率谱来决定，文中各径功率谱满足瑞利衰落信道模型，则推导出：
E[h(k,l)(h(k,l))*]＝J0(2πfd(m-n)Ts)；
其中J0(·)表示零阶贝塞尔函数，fd表示最大多普勒频移，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，频率选择相关性由矩阵ΦL表示，
Figure BDA0003590433840000152
其中
Figure BDA0003590433840000153
代表第L-1条信道的信道功率，则可以推导出基系数协方差矩阵如下式所示：
Figure BDA0003590433840000154
Φd表示干扰项d的自相关函数，对其进行推导如下式子所示：
Φd＝E{ddH}＝E{D(d)Ψ(d)c(D(d)Ψ(d)c)H}＝D(d)E{Ψ(d)ccH(Ψ(d))H}(D(d))H；
设ΦΥ＝E{Ψ(d)ccH(Ψ(d))H}，则可推导出下式：
Figure BDA0003590433840000156
其中
Figure BDA0003590433840000157
推导出Φd的表示式如下式所示：
Figure BDA0003590433840000158
其中Md为数据子载波数，
Figure BDA0003590433840000159
表示信号功率。将Φc，Φd，
Figure BDA00035904338400001510
代入表达式S中可以求得基系数估计值
Figure BDA00035904338400001511
将基系数估计值
Figure BDA00035904338400001512
代入表达式g中可求出一个符号内所有的信道冲激响应组成的向量，通过循环移位还原出时域信道矩阵h，进而求得频域信道矩阵H＝FhFH，通过提取其主对角线元素，消除主对角线元素旁边信道的子载波间干扰，降低ICI的影响。将上述结果代入Y|M×N＝FhFHX+W，之后通过单抽头均衡器，得到最终的接收信号，去除导频位置的接收信号，得到数据符号子载波位置的所需传输的数据符号
Figure BDA00035904338400001513
通过快速辛傅里叶变换(SymplecticFastFourierTransform,SFFT)，将其转换为延时-多普勒域接收信号y(a,b)，如下式所示：
Figure BDA00035904338400001514
对
Figure BDA00035904338400001515
进行解映射得到最终的接收数据符号
Figure BDA00035904338400001516
通过比较
Figure BDA0003590433840000161
与
Figure BDA0003590433840000162
得到误符号率(Symbol Error Rate,SER)性能。
由上可知，本申请实施例提供的信道估计方法，包括：随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；通过快速辛傅里叶逆变换将延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；经过瑞利衰落信道将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。本申请提出的信道估计方法，能够有效地应用到OTFS系统和OFDM系统中，相较于传统的信道估计方法，本申请不仅具有较大的性能提升，并且能够兼容传统的OFDM系统，且有效地消除由于高速信道具备的快时变特性所带来的子载波间干扰的影响，在高速运动场景下信道估计方法仍然能够正常运作，有效提高信道估计方法的性能。
在具体的实施例中，本申请还提供了信道估计方法的第二种实施方式，该实施方式应用于如图2所示的OTFS系统，如图3所示，该实施方式包括：生成延时-多普勒域随机数据符号矩阵，通过映射之后，对映射之后的数据符号快速辛傅里叶逆变换，转变为时频域数据符号矩阵；生成所需的导频序列，并且完成其映射部分，插入时频域数据符号矩阵，生成发射矩阵，对其进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号，加入循环前缀；经过瑞利衰落信道，到达接收端，去除循环前缀，进行傅里叶变换，得到接收端的初始信号，对得到的信号进行处理，做信道估计；通过基扩展模型技术完成信道建模，对重要参数基系数进行LMMSE估计，还原时域信道矩阵，并且消除子载波间干扰的影响，计算出信道估计之后的接收信号，将其还原为延时-多普勒域接收信号，与原发射数据符号进行对比，进行误符号率性能分析。
除此之外，本申请实施例还提供了如图4-6所示的仿真结果对比。
其中，仿真参数如下表所示。
参数 值
载频频率 3GHz
OTFS符号数目 14
带宽 5MHz
子载波数目 256
循环前缀长度 36
映射方式 QPSK
基函数阶数Q 4
通过图4可知，在高速移动环境下，OFDM系统的均方根误差(NMSE)性能下降且趋于平缓，而OTFS系统NMSE性能呈现下降趋势，因为OTFS系统能够将双选信道转换到延时-多普勒域中，近似为非衰落信道。
通过图5可知，OFDM系统SER性能存在性能上限，但OTFS系统仍然能够正常工作，且性能优越，证明改进的BEM结合LMMSE信道估计方法能够有效的消除ICI的影响，在OTFS系统下有效的处理信道的动态变化。
通过图6可知，随着多普勒频移的增大，两种系统的SER都变大，在低速环境中，两种系统性能相差不大，但在高多普勒频移环境中，OTFS系统表现更好，因此，该改进的信道估计方法更适用于OTFS系统中。
显然，本申请提供的一种信道估计方法，包括：提出一种基于OTFS系统的调制解调方式，以及OTFS系统结构和处理流程；本申请所提出的基扩展模型中基系数的求解方式，以及时域信道矩阵h的改进的矩阵计算形式和相关推导等式，干扰项相关矩阵的推导式；本申请所提出的改进的信道估计方法，通过对基扩展模型基系数进行LMMSE估计的方法，消除ICI的同时，降低计算复杂度，解决由于高速环境信道具备快时变特性所带来的ICI的影响。
相应的，本申请还提供一种信道估计系统，请参阅图7，图7是本申请提供的信道估计系统的结构示意图，具体可以包括第一调制模块100、第二调制模块200、导频插入模块300、第一变换模块400、第二变换模块500和性能分析模块600。
其中，第一调制模块100，用于随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；
具体的，对于第一调制模块100，主要是产生延时-多普勒域中的随机序列，经过星座图映射，从而得到所需的数据符号。
第二调制模块200，用于通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；
具体的，对于第二调制模块200，通过快速辛傅里叶逆变换(Inverse SymplecticFast FourierTransform，ISFFT)将延时-多普勒域的数据符号转换为时频域数据符号。
导频插入模块300，用于将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；
具体的，对于导频插入模块300，插入频域导频序列后进行导频调制，计算导频的数目，确定导频位置，从而得到时频域发射矩阵。
第一变换模块400，用于对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；
具体的，对于第一变换模块400，通过快速傅里叶逆变换(Inverse Fast FourierTransform，IFFT)将时频域数据符号转化为时域发射信号矩阵，对时域发射信号矩阵加入循环前缀(Cyclic Prefix，CP),对加入CP之后的发射矩阵进行并串变换，形成串行的发射端符号序列。
第二变换模块500，用于经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；
具体的，对于第二变换模块500，让串行发射端符号序列经过瑞利衰落信道，得到接收信号，将接收端得到的信号进行串并变换，得到接收端的时域接收矩阵，去除循环前缀CP，并进行快速傅里叶变换(FFT)，由此得到频域的接收信号矩阵。
性能分析模块600，用于采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
具体的，对于性能分析模块600，采用改进的BEM结合LMMSE信道估计技术，对快时变信道进行建模，计算出基系数值，对基系数值进行LMMSE估计，得到估计值，将其代入信道模型中，还原出时域信道矩阵，进而求得频域信道矩阵，消除ICI，通过单抽头均衡方式得到最后的接收信号，最后通过解调，进行误符号率计算，得到误符号率与信噪比的关系曲线。
综上所述，本申请实施例提供的信道估计系统，通过第一调制模块100随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；第二调制模块100通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；导频插入模块300将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；第一变换模块400对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；第二变换模块500经过瑞利衰落信道将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；性能分析模块600采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
通过上述技术方案，能够有效地应用到OTFS系统和OFDM系统中，相较于传统的信道估计方法，本申请不仅具有较大的性能提升，并且能够兼容传统的OFDM系统，且有效地消除由于高速信道具备的快时变特性所带来的子载波间干扰的影响，在高速运动场景下信道估计方法仍然能够正常运作，有效提高信道估计方法的性能。
参照图8，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于储存信道估计方法等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信道估计方法。所述信道估计方法，包括：随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；通过快速辛傅里叶逆变换将延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；经过瑞利衰落信道将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种信道估计方法，包括步骤：随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；通过快速辛傅里叶逆变换将延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；对时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；经过瑞利衰落信道将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
上述执行的信道估计方法，本申请实施例能够有效地应用到OTFS系统和OFDM系统中，相较于传统的信道估计方法，本申请不仅具有较大的性能提升，并且能够兼容传统的OFDM系统，且有效地消除由于高速信道具备的快时变特性所带来的子载波间干扰的影响，在高速运动场景下信道估计方法仍然能够正常运作，有效提高信道估计方法的性能。
可以理解，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本申请的技术方案还可应用于其他场景。例如，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例设备中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
在本申请中，对于相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述，一般只在第一次出现时进行详细描述，后面再重复出现时，为了简洁，一般未再重复阐述，在理解本申请技术方案等内容时，对于在后未详细描述的相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述等，可以参考其之前的相关详细描述。
在本申请中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本申请技术方案的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本申请记载的范围。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、存储盘、磁带)、光介质(例如，DVD)，或者半导体介质(例如固态存储盘Solid State Disk(SSD))等。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；
通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；
将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；
对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；
经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；
采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵，具体包括：
随机生成一个Ha×Nb维度的延时-多普勒域中的随机序列矩阵
Figure FDA0003590433830000011
将所述随机序列矩阵映射至星座图，得到映射之后的目标数据符号矩阵。
3.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵，具体包括：
通过第一公式将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；所述第一公式为
Figure FDA0003590433830000012
其中，(·)T表示转置操作，(·)H表示共轭转置操作，
Figure FDA0003590433830000021
表示离散傅里叶变换矩阵，
Figure FDA0003590433830000022
fft(·)表示快速傅里叶变换操作，eye(Nb)表示生成Nb×Nb维的单位矩阵，sqrt表示对数据开平方根，
Figure FDA0003590433830000023
表示离散傅里叶逆变换矩阵，x(c，d)|C×N为时频域数据符号矩阵。
4.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵，具体包括：
设置导频数目，生成初始导频矩阵；
对所述初始导频矩阵进行映射处理，得到导频矩阵；
将所述导频矩阵按行方式插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵。
5.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列，具体包括：
对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到对应的时域发射信号矩阵；
设置循环前缀长度后，对所述时域发射信号矩阵增加循环前缀；
对增加循环前缀后的时域发射信号矩阵进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列，并将所述发射端符号序列加载至发射天线上。
6.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵，具体包括：
经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端；
通过所述接收端对接收到的串行的发射端符号序列先后进行串并变换处理和去循环前缀处理，得到接收端的时域接收矩阵；
对所述时域接收矩阵进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵。
7.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析，具体包括：
采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，得到信道模型；
计算出基系数值后对所述基系数值进行LMMSE估计，得到估计值；
将所述估计值代入所述信道模型中，还原得到时域信道矩阵；
根据所述时域信道矩阵计算出频域信道矩阵；
消除所述频域信道矩阵的ICI，并通过单抽头均衡方式得到信道估计后的接收信号；
将所述接收信号还原为延时-多普勒域接收信号后进行解调，得到最终接收数据符号；
根据所述最终接收数据符号与原发射数据符号进行误符号率性能分析，得到误符号率性能结果。
8.一种信道估计系统，其特征在于，包括：
第一调制模块，用于随机生成延时-多普勒域中的随机序列矩阵并进行星座图映射处理，得到目标数据符号矩阵；
第二调制模块，用于通过快速辛傅里叶逆变换将所述延时-多普勒域中的目标数据符号矩阵转换为时频域数据符号矩阵；
导频插入模块，用于将导频矩阵插入至发射的所述时频域符号矩阵中，得到时频域发射端符号矩阵；
第一变换模块，用于对所述时频域发射端符号矩阵进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，形成串行的发射端符号序列；
第二变换模块，用于经过瑞利衰落信道将所述串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；
性能分析模块，用于采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原得到的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，进行误符号率性能分析。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的信道估计方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的信道估计方法的步骤。
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