CN115189725B - 一种大规模mimo散射通信系统下的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信领域，提出了一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法。针对传统的信道估计算法过于泛化，导致估计性能有限的缺陷，本发明系统利用天线独立的系统特性将信道的协方差矩阵参数化，并将原始的信道估计问题转化为信道的协方差矩阵的参数的估计问题，最后通过最小二乘的方法估计该参数，进而估计原始信道。由于使用了离散傅里叶矩阵作为导频矩阵，因此避免了信道估计算法产生过高的计算复杂度。理论分析和仿真结果均证明，当信道协方差矩阵的参数估计足够精确时，所提出的信道估计算法的精确度能够逼近理论最优。

Description

一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种大规模多输入多输出(Multiple-inMultiple-out，MIMO)散射通信系统下的信道估计方法。

背景技术

对流层散射通信技术是一种利用对流层媒质的不均匀性对无线电波的散射作用进行的无线通信技术，其技术基础是对流层的散射传播理论。利用对流层散射传播理论设计的对流层散射传输系统可以实现超视距传输，同时具有适中的传输容量、传输性能和可靠度，以及极强的抗核爆和抗电离层骚扰能力。对流程散射通信技术由于其独特的传输特性，在多种不同的通信传输技术中具有不可替代的作用。

散射通信从诞生至今已有60多年的发展历史，目前散射通信的容量问题已经成为世界各国关注的重点，例如美国comtech公司目前已经实现了210Mbps速率的通信，而我国的散射传输速率在型号装备中也达到了50Mbps，并在技术研究中探索了155Mbps。随着第五代移动通信技术、高通量卫星技术、毫米波大容量微波通信技术在军事通信中的逐步应用，下一代战役战术通信系统的传输速率会整体提高。散射通信也需要进一步提高传输速率才能够不会成为全网通信传输的瓶颈。

大规模MIMO技术是当前移动通信提升系统容量的重要技术之一。与传统的单天线相比，在不需要额外的发射功率或频带的情况下，大规模MIMO通信系统的理论信道容量随着收发端天线数量的增加而增加。因此，可以预见到如果将大规模MIMO技术引入到散射通信中，同样可以为散射通信系统提供可观的通信速率，从而实现大容量散射通信。

然而，在大规模MIMO系统下，接收端在信号检测时都需要使用信道状态信息；为了获得理论上的信道容量，大规模MIMO系统的发送端需要使用最佳的功率分配方案，该功率分配方案的设计需要信道状态信息；为了获得大规模MIMO系统的分集增益，需要收发双端设计发送预编码和合并预编码，而预编码的设计需要信道状态信息。因此，研究大规模MIMO散射通信系统下的信道估计是非常有必要的。为了充分挖掘空间复用带来的系统容量增益，收发双端需要配置大规模天线阵列，且阵元间距需要尽可能大从而确保天线之间相互独立。为此，本发明提出了一种天线间相互独立时的大规模MIMO系统下的散射信道估计方法。

发明内容

本发明目的在于提出一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法，提升信道估计的性能。

本发明采用的技术方案为：

一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法，包括以下步骤：

步骤1：发送端生成两两之间相互正交的导频信号，分别经过无线信道发送；

步骤2：接收端接收经过无线信道传输的信号；

步骤3：将步骤2中所有得到的接收信号向量化；

步骤4：对向量化的接收信号矩阵做统计平均，得到接收信号的自相关矩阵；

步骤5：根据接收信号的自相关矩阵估计信道的协方差矩阵；

步骤6：根据协方差矩阵，利用最小均方误差估计法估计信道。

其中，步骤5的计算方式为：

式中，为信道的协方差矩阵，N_t为发送端天线数，N_r为接收端天线数，/>为接收信号的自相关矩阵，/>为噪声功率，I为单位矩阵。

其中，步骤6的计算方式为：

其中

式中，为估计的信道，/>为信道的协方差矩阵，Φ为导频矩阵的转置与单位矩阵的kronecker积，y_i为向量化的接收信号矩阵，/>为接收信号的自相关矩阵。

本发明具有以下优点：

1、本发明系统的核心为利用天线阵元相互独立的特点，对信道的协方差矩阵进行参数化建模，从而将信道协方差矩阵的估计问题转化为单个参数的估计问题。由于挖掘了阵元间独立的固有先验特性，本发明系统相比于传统的信道估计方法有效地提升了信道估计的性能。

2、本发明系统实现信道估计时使用了离散傅里叶矩阵作为导频矩阵，并利用该矩阵的正交性显著降低了信道估计算法的计算复杂度，为实现实时信道估计提供了技术保证。

附图说明

图1是本发明的基于大规模MIMO的散射通信系统框图；

图2是收发双端的二维天线阵列布局示意图；

图3是不同信道估计算法的性能比较图。

具体实施方式

下面结合附图1、附图2、附图3对本发明的进行详细的描述。

一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：发送端生成两两之间相互正交的导频信号{x₁,x₂,...,x_T}用以进行信道估计，其中且||x_t||₂＝1，t＝1,...,T，这里N_t为发送端天线数，T为导频信号个数，并设置T＝N_t；在第i个时帧，将T个导频信号{x₁,x₂,...,x_T}分别经过无线信道/>发送；

步骤2：接收端接收经过无线信道传输的信号，得到接收信号：

y_i,t＝H_ix_t+w_i,t，t＝1,2,...,T (1)

其中，N_r为接收端天线数，且N_r＝N_t，表示加性高斯白噪声，/>为噪声功率；收发双端的二维天线阵列布局示意图如图2所示；

步骤3：将步骤2中所有得到的接收信号{y_i,1,y_i,2,...,y_i,T}组成矩阵，得到：

Y_i＝[y_i,1,...,y_i,T]＝H_i[x₁,...,x_T]+[w_i,1,...,w_i,T]＝H_iX+W_i (2)

然后将接收信号Y_i转置并向量化：

步骤4：计算接收信号y_i的自相关矩阵方式为对最近N个时帧内的接收导频信号做统计平均，计算公式为：

步骤5：根据自相关矩阵估计信道的协方差矩阵/>计算公式为：

式中，为噪声功率，I为单位矩阵；

步骤6：根据协方差矩阵，利用最小均方误差(Minimum Mean-SquaredError，MMSE)估计法估计信道

其中

式中，Φ为导频矩阵的转置与单位矩阵的kronecker积。

其中，步骤5的实现原理如下：

当天线间相互独立时，向量化后的信道h_i的所有项独立同分布，于是h_i的协方差矩阵可以表示为

其中σ²是一个未知参数，由散射信道的大尺度衰落决定。此时，信道协方差矩阵的估计问题转化为参数σ²的估计问题。根据系统模型，有

而可以利用之前若干个时帧内的导频信号估计为

其中N为统计的时帧个数。因此参数σ²可以通过求解如下优化问题估计

注意到Φ是方形正交矩阵，即ΦΦ^H＝Φ^HΦ＝I，解得

将(12)代入(8)，得到

步骤6的实现原理如下：

由于信道的MMSE估计量表示为

将(13)代入(14)，得到信道h_i的估计为

注意到ΦΦ^H＝I，令

此时公式(15)可以进一步写为

为了说明专利发明的性能，设计了如下的估计误差仿真、估计性能分析、算法计算复杂度分析、以及信道容量分析：

一、估计性能分析

本发明给出的信道估计量与真实信道的均方误差的期望为：

可以证明，当c_i＝σ²时ε_i,MMSE达到最小值。由于c_i是σ²的一个估计，因此该结果说明当信道协方差矩阵的估计足够精确时，信道估计量与真实信道的误差将达到最小。

图3的仿真图中，由于本发明系统对σ²的估计足够精确，因此得到的估计性能与理论的最优上限几乎重合，与上限相比仅相差10^-5左右。仿真图中仿真参数设定为，发射端和接收端的天线数均为16，导频信号数量为16，导频矩阵X选择维度为16的DFT矩阵，取统计平均估计相关矩阵时帧数设为10。

二、计算复杂度

本发明系统主要计算步骤为公式(4)、(5)、(6)，其中公式(4)的计算复杂度为O(NN_tN_r)，公式(5)的计算复杂度为O(N_tN_r)，公式(6)的计算复杂度为由于N＜＜N_tN_r，因此本发明系统的计算复杂度为/>

三、信道容量

由于本发明系统采用大规模MIMO技术，因此信道容量为

其中E_x为数据发送阶段的信号功率。由于本发明系统在信道估计阶段使用的导频信号数为N_t，因此信道容量为

其中M表示每个数据帧的发送信号总数。

Claims (1)

1.一种大规模MIMO散射通信系统下的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：发送端生成两两之间相互正交的导频信号，分别经过无线信道发送；

步骤2：接收端接收经过无线信道传输的信号；

步骤3：将步骤2中所有得到的接收信号向量化；

步骤4：对向量化的接收信号矩阵做统计平均，得到接收信号的自相关矩阵；

步骤5：根据接收信号的自相关矩阵估计信道的协方差矩阵；

步骤6：根据协方差矩阵，利用最小均方误差估计法估计信道；

步骤5的计算方式为：

式中，为信道的协方差矩阵，N_t为发送端天线数，N_r为接收端天线数，/>为接收信号的自相关矩阵，/>为噪声功率，I为单位矩阵；

步骤6的计算方式为：

其中

式中，为估计的信道，/>为信道的协方差矩阵，Φ为导频矩阵的转置与单位矩阵的kronecker积，y_i为向量化的接收信号矩阵，/>为接收信号的自相关矩阵。