CN116248210A - 大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 - Google Patents
大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116248210A CN116248210A CN202211639789.6A CN202211639789A CN116248210A CN 116248210 A CN116248210 A CN 116248210A CN 202211639789 A CN202211639789 A CN 202211639789A CN 116248210 A CN116248210 A CN 116248210A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- channel
- bem
- coefficients
- base
- uplink channel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/391—Modelling the propagation channel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
- H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
- H04B7/0413—MIMO systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
- H04L27/2647—Arrangements specific to the receiver only
- H04L27/2655—Synchronisation arrangements
- H04L27/2668—Details of algorithms
- H04L27/2673—Details of algorithms characterised by synchronisation parameters
- H04L27/2676—Blind, i.e. without using known symbols
- H04L27/2678—Blind, i.e. without using known symbols using cyclostationarities, e.g. cyclic prefix or postfix
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radio Transmission System (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质,该方法包括:利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道;将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度;预测下行时变的DPS‑BEM的系数,并将预测得到的DPS‑BEM系数用于下行信道恢复。本发明缓解了大规模MIMO TDD系统中信道老化的问题。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质。
背景技术
大规模多入多出(multi-input multi-output,MIMO)已经被广泛认为是5G和6G的关键技术之一,这是因为大规模MIMO技术能够很好的利用空间复用增益,大幅提升信道的频谱效率。时分双工技术(time division duplex,TDD)是一种广泛使用的双工方案,这是因为它具有较高的频谱效率、能够灵活调制上下行流量、低的操作成本和信道互易性等优势。然而,在高移动场景下,信道受多普勒扩展的影响呈现出快时变的特性,下行链路可能会出现信道老化现象,TDD系统中的信道互易性不再可用。而估计下行信道需要大量的参考信号,导致系统频谱效率下降,而且移动端通常不足以支持巨大的信道估计计算开销。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质,旨在缓解大规模MIMO TDD系统中信道老化的问题。
为了达到上述目的,本发明提出一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,所述方法包括以下步骤:
利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道;
将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度;
预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复。
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑一个多用户大规模MIMO TDD系统,一个配备有Nr根天线的基站服务Nu个配备单天线的用户,不同的时间资源被分配给上行和下行,上行传输的块包括参考信号和数据,下行只传输数据,移动端以速度v和基站保持相对移动。
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑采用正交频分复用调制方式,频域发射信号为xf=[x1,…,xN]T,其中N表示子载波数量;经过逆离散傅里叶变换之后,得到时域发射信号x=FHxf,其中F为离散傅里叶变换矩阵;通过对时域发射信号添加足够长的循环前缀来避免符号间干扰;在接收端,去除循环前缀后,接收的频域信号可以表示成:
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤包括:
采用基扩展模型来建模时变信道:
其中BcE=[b1,…,bQ]为Q阶复指数基扩展模型的基矩阵,为基扩展系数,/>为建模误差,基扩展矩阵的每一列为/>通常Q<<N,也就是说信道/>仅用Q个系数即可近似表示;将(3)式代入(1)式,基站端可以得到如下接收信号模型:
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
采用导频辅助的信道估计,在发射信号x中插入G个有效导频,每个有效导频的前后各部署Q个保护导频用于避免接收信号受到载波间干扰:
(5)式可以重新写成一个合并形式为:
在基站端所有接收天线的接收信号可以表示为:
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
采用参数化模型来建模大规模MIMO信道:
其中,第l条信道路径和所有接收天线对应的信道可以表示为:
其中为第i个射线的第k个激活簇的到达角(Angle of Arr ival,AoA),λ为信号波长,d=λ/2为任意两根天线的间距,每一个激活簇的到达角可以表示为这里/>表示第k个激活簇的中心到达角,/>表示相对于中心角的角度偏移且满足/>其中/>为第k个激活簇的角度扩展,由于移动端有限的散射环境,因此角度扩展/>通常是一个比较小的值。
本发明进一步的技术方案是,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
其中D表示空域基扩展模型,为空域基扩展系数,/>为建模误差。这里我们选择广义复指数基扩展模型来构造空域基扩展模型/>广义复指数基扩展模型定义为其中/> 为复指数基扩展模型的建模频率,QGCE为复指数基扩展模型的阶数,R为建模频率的分辨率参数,通常R≥2;
将(10)式代入(3)式和(7)式中,可以得到新的接收信号模型:
本发明进一步的技术方案是,所述预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复的步骤包括:
假设上行一个帧内包含J个OFDM符号,第j个符号估计的的上行GCE-BEM系数为它可以展开成向量形式:/>则J个OFDM符号对应的上行GCE-BEM系数可以表示成/>为了根据上行GCE-BEM系数预测下行GCE-BEM系数,首先利用勒让德多项式近似拟合上行GCE-BEM系数,得到一组拟合参数,然后通过迭代地外推拟合参数来预测下行GCE-BEM系数;
勒让德多项式可以通过如下递推公式得到:
其中为/>的第j行第m列,QDLP为离散勒让德多项式的阶数,/>为离散勒让德多项式系数,∈1[j,m]为离散勒让德多项式的拟合误差,∈2[j,m]为下行链路的加性高斯噪声;(14)式可以写成矩阵向量形式如下:
第k次迭代的拟合系数可以按如下计算:
其中R=diag(r1,…,rJ)为加权误差矩阵,在无先验误差信息时R=IJ。假设每次外推的步长为△,则△步的离散勒让德多项式外推模型可以表示为:
在第k+1次迭代中,预测的下行GCE-BEM系数被添加到已有的GCE-BEM系数样本中,更新如下:
离散勒让德多项式矩阵同样需要被更新:
预测的第Nf步下行GCE-BEM系数可以表示为:
从而预测的第Nf步下行信道可以表示为:
为实现上述目的,本发明还提出一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测系统,所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被所述处理器运行时执行如上所述的方法的步骤。
为实现上述目的,本发明还提出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基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被处理器运行时执行如上所述的方法的步骤。
本发明基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质的有益效果是:本发明通过上述技术方案,利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道;将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度;预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复,缓解了大规模MIMO TDD系统中信道老化的问题。
附图说明
图1是本发明基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法较佳实施例的流程示意图;
图2是高移动场景大规模MIMO TDD系统的系统模型示意图;
图3是TDD大规模MIMO-OFDM系统上行信道估计和下行信道预测流程图;
图4是信道预测算法预测下行信道的性能示意图;
图5是下行信道预测归一化均方误差随下行预测长度的变化示意图。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参照图1,本发明提出一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,本发明基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法较佳实施例包括以下步骤:
步骤S10,利用基扩展模型(basis expansion model,BEM)对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道。
步骤S20,将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度。
具体地,步骤S20中,是由基站端将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度。
步骤S30,预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复。
具体地,本实施例中,设计了一种基扩展外推的信道预测器来预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复。
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑一个多用户大规模MIMOTDD系统,一个配备有Nr根天线的基站服务Nu个配备单天线的用户,不同的时间资源被分配给上行和下行,上行传输的块包括参考信号和数据,下行只传输数据,移动端以速度v和基站保持相对移动。在该系统中,信道老化主要是由传输时延和处理时延导致的。系统模型图见图2,图中TΔ表示信道老化的时间。
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)调制方式,频域发射信号为xf=[x1,…,xN]T,其中N表示子载波数量。经过逆离散傅里叶变换之后,得到时域发射信号x=FHxf,其中F为离散傅里叶变换矩阵。通过对时域发射信号添加足够长的循环前缀来避免符号间干扰。在接收端,去除循环前缀后,接收的频域信号可以表示成:
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤包括:
采用基扩展模型来建模时变信道。本实施例中,为了降低未知信道参数的数量,采用基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)来建模时变信道。
其中BcE=[b1,…,bQ]为Q阶复指数基扩展模型的基矩阵,为基扩展系数,/>为建模误差,基扩展矩阵的每一列为/>通常Q<<N,也就是说信道/>仅用Q个系数即可近似表示;将(3)式代入(1)式,基站端可以得到如下接收信号模型:
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
采用导频辅助的信道估计,在发射信号x中插入G个有效导频,每个有效导频的前后各部署Q个保护导频用于避免接收信号受到载波间干扰。
(5)式可以重新写成一个合并形式为:
在基站端所有接收天线的接收信号可以表示为:
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
采用参数化模型来建模大规模MIMO信道。
其中,第l条信道路径和所有接收天线对应的信道可以表示为:
其中为第i个射线的第k个激活簇的到达角(Angle of Arrival,AoA),λ为信号波长,d=λ/2为任意两根天线的间距,每一个激活簇的到达角可以表示为/>这里/>表示第k个激活簇的中心到达角,/>表示相对于中心角的角度偏移且满足其中/>为第k个激活簇的角度扩展,由于移动端有限的散射环境,因此角度扩展/>通常是一个比较小的值。
本实施例中,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
其中D表示空域基扩展模型,为空域基扩展系数,/>为建模误差。这里我们选择广义复指数基扩展模型来构造空域基扩展模型/>广义复指数基扩展模型定义为其中/>为复指数基扩展模型的建模频率,QGCE为复指数基扩展模型的阶数,R为建模频率的分辨率参数,通常R≥2;
将(10)式代入(3)式和(7)式中,可以得到新的接收信号模型:
本实施例中,在下行预测阶段,不同于已有的预测算法直接对信道增益进行预测,本发明专利提出通过预测下行BEM系数来间接实现下行信道预测。
具体地,所述预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复的步骤包括:
假设上行一个帧内包含J个OFDM符号,第j个符号估计的的上行GCE-BEM系数为它可以展开成向量形式:/>则J个OFDM符号对应的上行GCE-BEM系数可以表示成/>为了根据上行GCE-BEM系数预测下行GCE-BEM系数,首先利用勒让德多项式近似拟合上行GCE-BEM系数,得到一组拟合参数,然后通过迭代地外推拟合参数来预测下行GCE-BEM系数;
勒让德多项式可以通过如下递推公式得到:
其中为/>的第j行第m列,QDLP为离散勒让德多项式的阶数,/>为离散勒让德多项式系数,∈1[j,m]为离散勒让德多项式的拟合误差,∈2[j,m]为下行链路的加性高斯噪声;(14)式可以写成矩阵向量形式如下:
第k次迭代的拟合系数可以按如下计算:
其中R=diag(r1,…,rJ)为加权误差矩阵,在无先验误差信息时R=IJ。假设每次外推的步长为△,则△步的离散勒让德多项式外推模型可以表示为:
在第k+1次迭代中,预测的下行GCE-BEM系数被添加到已有的GCE-BEM系数样本中,更新如下:
离散勒让德多项式矩阵同样需要被更新:
预测的第Nf步下行GCE-BEM系数可以表示为:
从而预测的第Nf步下行信道可以表示为:
其中,invec(·)为将向量转化为矩阵的操作。下行信道预测算法的伪代码总结在算法1中。
整个上行信道估计和下行信道预测方法的框图如图3所示。
实验对比
为了验证本发明方法的性能,进行了仿真实验验证。
实验一
假设基站端天线数量为Nr=128,子载波数量N=1024,复指数基扩展模型阶数Q=3,GCE-BEM阶数QGCE=5。从图4可以观察到提出的信道预测算法能够精确预测下行信道,即便在速度为240km/h还能实现-29dB的信道预测误差。从图5可以看出提出的信道预测算法可以有效预测较长的下行信道,比如预测下行5个OFDM符号的信道时能实现-10dB的信道预测误差。
本发明基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法的有益效果是:本发明通过上述技术方案,利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道;将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度;预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复,缓解了大规模MIMO TDD系统中信道老化的问题。
为实现上述目的,本发明还提出一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测系统,所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被所述处理器运行时执行如上实施例所述的方法的步骤,这里不再赘述。
为实现上述目的,本发明还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被处理器运行时执行如上实施例所述的方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换,或直接或间接运用在其它相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述少量未知BEM系数来重构上行信道;
将估计的上行信道表示成离散椭球BEM和对应系数的线性组合,以降低下行信道预测的复杂度;
预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复。
2.根据权利要求1所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑一个多用户大规模MIMO TDD系统,一个配备有Nr根天线的基站服务Nu个配备单天线的用户,不同的时间资源被分配给上行和下行,上行传输的块包括参考信号和数据,下行只传输数据,移动端以速度v和基站保持相对移动。
3.根据权利要求2所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤中,考虑采用正交频分复用调制方式,频域发射信号为xf=[x1,…,xN]T,其中N表示子载波数量;经过逆离散傅里叶变换之后,得到时域发射信号x=FHxf,其中F为离散傅里叶变换矩阵;通过对时域发射信号添加足够长的循环前缀来避免符号间干扰;在接收端,去除循环前缀后,接收的频域信号可以表示成:
4.根据权利要求3所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计所述BEM系数来重构上行信道的步骤包括:
采用基扩展模型来建模时变信道:
其中BCE=[b1,…,bQ]为Q阶复指数基扩展模型的基矩阵,为基扩展系数,/>为建模误差,基扩展矩阵的每一列为/>通常Q<<N,也就是说信道/>仅用Q个系数即可近似表示;将(3)式代入(1)式,基站端可以得到如下接收信号模型:
6.根据权利要求5所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
采用参数化模型来建模大规模MIMO信道:
其中,第l条信道路径和所有接收天线对应的信道可以表示为:
7.根据权利要求6所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述利用基扩展模型对上行信道建模,将上行信道表示成少量未知BEM系数,通过估计这些BEM系数来重构上行信道的步骤还包括:
其中D表示空域基扩展模型,为空域基扩展系数,/>为建模误差。这里我们选择广义复指数基扩展模型来构造空域基扩展模型/>广义复指数基扩展模型定义为其中/> 为复指数基扩展模型的建模频率,QGCE为复指数基扩展模型的阶数,R为建模频率的分辨率参数,通常R≥2;
将(10)式代入(3)式和(7)式中,可以得到新的接收信号模型:
8.根据权利要求7所述的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测方法,其特征在于,所述预测下行时变的DPS-BEM的系数,并将预测得到的DPS-BEM系数用于下行信道恢复的步骤包括:
假设上行一个帧内包含J个OFDM符号,第j个符号估计的的上行GCE-BEM系数为它可以展开成向量形式:/>则J个OFDM符号对应的上行GCE-BEM系数可以表示成/>为了根据上行GCE-BEM系数预测下行GCE-BEM系数,首先利用勒让德多项式近似拟合上行GCE-BEM系数,得到一组拟合参数,然后通过迭代地外推拟合参数来预测下行GCE-BEM系数;
勒让德多项式可以通过如下递推公式得到:
其中为/>的第j行第m列,QDLP为离散勒让德多项式的阶数,/>为离散勒让德多项式系数,∈1[j,m]为离散勒让德多项式的拟合误差,∈2[j,m]为下行链路的加性高斯噪声;(14)式可以写成矩阵向量形式如下:
第k次迭代的拟合系数可以按如下计算:
其中R=diag(r1,…,rJ)为加权误差矩阵,在无先验误差信息时R=IJ。假设每次外推的步长为△,则△步的离散勒让德多项式外推模型可以表示为:
在第k+1次迭代中,预测的下行GCE-BEM系数被添加到已有的GCE-BEM系数样本中,更新如下:
离散勒让德多项式矩阵同样需要被更新:
预测的第Nf步下行GCE-BEM系数可以表示为:
从而预测的第Nf步下行信道可以表示为:
9.一种基扩展外推大规模多发多收系统信道预测系统,其特征在于,所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上的基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至8任意一项所述的方法的步骤。
10.一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基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序,所述基扩展外推大规模多发多收系统信道预测程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任意一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211639789.6A CN116248210A (zh) | 2022-12-20 | 2022-12-20 | 大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211639789.6A CN116248210A (zh) | 2022-12-20 | 2022-12-20 | 大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116248210A true CN116248210A (zh) | 2023-06-09 |
Family
ID=86632128
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211639789.6A Pending CN116248210A (zh) | 2022-12-20 | 2022-12-20 | 大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116248210A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116707687A (zh) * | 2023-06-27 | 2023-09-05 | 南京盛航海运股份有限公司 | 一种去蜂窝大规模mimo系统的信道预测方法 |
-
2022
- 2022-12-20 CN CN202211639789.6A patent/CN116248210A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116707687A (zh) * | 2023-06-27 | 2023-09-05 | 南京盛航海运股份有限公司 | 一种去蜂窝大规模mimo系统的信道预测方法 |
CN116707687B (zh) * | 2023-06-27 | 2024-05-10 | 南京盛航海运股份有限公司 | 一种去蜂窝大规模mimo系统的信道预测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106130939B (zh) | 一种迭代的mimo-ofdm系统中快时变信道估计方法 | |
RU2411652C2 (ru) | Улучшенная оценка канала для приемника системы связи | |
KR100967058B1 (ko) | 무선통신 시스템에서의 개량된 채널 추정 방법 및 채널 추정기 | |
US8451930B2 (en) | Sparse channel estimation using order extension for frequency and time selective MIMO wireless communication networks | |
CN102387115B (zh) | 一种ofdm导频方案设计及信道估计方法 | |
US20150215010A1 (en) | Method and apparatus for estimating communication channel in mobile communication system | |
JP2007089167A (ja) | 直交周波数分割多重システムにおけるチャネル推定方法及びチャネル推定器 | |
CN102664841B (zh) | Sc-fde系统低复杂度rls自适应信道估计的方法 | |
CN110677361B (zh) | 正交时频空系统的信号均衡方法、均衡器及存储介质 | |
CN108259397B (zh) | 基于自适应正则化子空间追踪压缩感知算法的大规模mimo系统信道估计方法 | |
CN102291363A (zh) | 一种用于ofdm系统的信道估计及数据检测方法 | |
CN105337906A (zh) | 信道估计方法及装置 | |
CN113242191A (zh) | 一种改进的时序多重稀疏贝叶斯学习水声信道估计方法 | |
CN106972875B (zh) | 一种mimo系统下多维联合估计动态稀疏信道的方法 | |
CN116248210A (zh) | 大规模多发多收系统信道预测方法、系统及介质 | |
Han et al. | Virtual subcarrier aided channel estimation schemes for tracking rapid time variant channels in ieee 802.11 p systems | |
CN102790746B (zh) | Ofdm系统的信道估计方法 | |
CN111291511B (zh) | 一种基于历史信息的软卡尔曼滤波迭代时变信道估计方法 | |
CN101662441B (zh) | 信号估计方法、装置及检测系统 | |
CN115412416B (zh) | 一种面向高速移动场景的低复杂度otfs信号检测方法 | |
CN106534028B (zh) | 基于压缩感知的ofdm信道跟踪方法 | |
CN101945070A (zh) | 一种噪声测量的方法及装置 | |
CN113472703B (zh) | 一种ofdm信道估计方法 | |
CN101582869A (zh) | 发送信号估计值的获取方法和装置 | |
KR102136935B1 (ko) | V2x 통신을 위한 채널 추정 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |