CN117640303B - 基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到每个第一子载波所对应的信道估计结果；对多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应；基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定下行信道的信道估计结果。由此可见，本申请所提供的方案在不增加信道估计计算复杂度的基础上，提高信道估计的精度。
Description
技术领域
本申请属于信道估计技术领域，尤其涉及一种基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
NB-IoT（Narrow Band Internet of Things，窄带物联网）是万物互联网络的一个重要分支，其为5G（5th Generation Mobile Communication Technology，第五代移动通信技术）物联网的主流技术。NB-IoT系统的建立需要众多关键技术的支持，其中，作为核心网向终端发送数据的通道，下行信道在NB-IoT系统的建立中具有重要的作用。而信道估计作为接收机中的关键步骤，其关系到检测、均衡和调制解调等相关后续操作，有效的信道估计技术是良好通信质量的先决条件。
在相关技术中，通常采用LS（Least Squares，最小二乘）估计器来对信道进行估计，但在对信道进行估计的过程中，LS估计器并不考虑噪声方差和信道信息，而信道噪声的影响会提高信道估计的误差，降低信道估计的精度。虽然采用二维维纳滤波器可提高信道估计的精度，但该方式实现复杂，计算量大，无法适用于低功耗、低复杂度且传输信道复杂的NB-IoT系统中。
发明内容
本申请实施例提供一种基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质，能够在不增加信道估计计算复杂度的基础上，提高信道估计的精度。
第一方面，本申请实施例提供一种基于多帧联合的信道估计方法，该方法包括：从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到每个第一子载波所对应的信道估计结果；对多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应；基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定下行信道的信道估计结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于多帧联合的信道估计装置，该装置包括：载波提取模块，用于从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；第一信道估计模块，用于对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到每个第一子载波所对应的信道估计结果；频域插值模块，用于对多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应；第二信道估计模块，用于基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定下行信道的信道估计结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面所述的基于多帧联合的信道估计方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的基于多帧联合的信道估计方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如第一方面所述的基于多帧联合的信道估计方法。
由上述内容可知，在本申请中，在信道估计的过程中，在时域对下行信号中包含导频信号的子载波的信道估计值进行均值处理，与相关技术中，直接使用LS估计器的估计结果作为下行信道的估计结果相比，提高了LS估计器对下行信道的估计精度。
另外，在得到包含导频信号的子载波的信道估计结果之后，通过频域插值的方式对子载波的信道估计结果进行频域插值，该插值结果可以反映下行信道的频域响应，可以进一步提高LS估计器对下行信道的估计精度。
最后，针对NB-IoT终端低移动性的特点，本申请使用多帧联合的方式对下行信道进行估计，将多帧下行信号对应的信道频域响应作为下行信道的信道估计结果，与采用维纳滤波器估计信道的方案相比，本申请所提供的方案可以降低信道估计所产生的功耗，降低计算复杂度。
由此可见，本申请所提供的方案在不增加信道估计计算复杂度的基础上，提高了信道估计的精度，解决了相关技术中信道估计的精度低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的基于多帧联合的信道估计方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的下行信道的导频图；
图3是本申请一个实施例提供的信道估计的整体流程示意图；
图4是本申请一个实施例提供的NB-IoT下行系统的仿真链路的示意图；
图5是本申请一个实施例提供的1000帧时间内3GPP.EPA5信道的各路径增益示意图；
图6是本申请一个实施例提供的3帧时间内3GPP.EPA5信道的各路径增益示意图；
图7是本申请一个实施例提供的多种算法下MSE仿真曲线的示意图；
图8是本申请一个实施例提供的多种算法下BLER仿真曲线的示意图；
图9是本申请另一个实施例提供的基于多帧联合的信道估计装置的结构示意图；
图10是本申请又一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为便于理解，在对本申请所提供的方案进行解释说明之前，首先对本申请所提供方案的背景进行解释说明。
目前，互联网技术的迅速发展，无线通信技术的进步使得诸如数据传输速度、容量、延迟和网络覆盖范围等关键因素产生了重大变化，通信技术的更迭逐渐满足了通信用户的需求。NB-IoT一经推出迅速成为业界关注的焦点，并在短时间内发挥出从芯片、模组、无线、核心网到IoT（Internet of Things，物联网）平台的端到端产业链能力。由于相关政策的大力支持和电信运营商的大力推广，NB-IoT将成为5G物联网主流技术。
NB-IoT系统的建立依赖于众多关键技术的支持，作为核心网向终端发送数据的通道，下行信道在NB-IoT系统的建立中具有重要的作用。NB-IoT下行信道中的多址技术使用OFDMA（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，正交频分多址）技术，数字调制方式以QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，正交相移键控）为主。OFDM（OrthogonalFrequency Division Multiplexing，正交频分复用）技术的发展离不开关键技术的支持，其中，信道估计是接收机中的关键步骤，其关系到检测、均衡和调制解调等相关后续操作。有效的信道估计技术是良好通信质量的先决条件。无线信号在信道传输的过程中，通信系统的有效性会受到传输环境中不良因素的影响，例如，阴影衰落和频率选择性衰落，从而导致电磁波信号在发射端和接收端之间的传播路径变的极其繁琐。信道估计对于处于覆盖极限的超低成本和低功耗窄带物联网设备实现广域覆盖至关重要。
在LTE（Long Term Evolution，长期演进）下行链路中，导频辅助信道估计技术，例如，LS（Least Squares，最小二乘）和MMSE（Minimum Mean Squared Error，最小均方误差）可用于估计CIR（Channel Impulse Response，信道脉冲响应）。最小均方误差是基于导频估计的最优准则，其可通过导频位置的信道信息恢复出所有的信道信息。其中，MMSE准则下的最佳滤波器为二维维纳滤波器，但二维维纳滤波器的使用需获知部分先验信道信息，实现复杂，且计算量大，不适用低功耗、低复杂度且传输信道复杂的NB-IoT系统。
而LS是可用估计器中最简单和广泛使用的估计器，其不考虑噪声方差和信道信息，但信道噪声的影响会提高估计误差，从而降低了LS估计器的估计精度。在相关技术中，通常采用DFT（Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换）来对LS的估计结果进行去噪。具体的，首先对LS估计器得到信道频域的粗估计值，并对粗估计值进行IDFT（InverseDiscrete Fourier Transform，离散傅里叶反变换）运算，之后保存信道最大时延长度的数据，其余置0，再进行DFT变换从而得到信道的频域估计值。然而，基于DFT的信道估计只适用于较为理想的采样间隔信道模型，即多径信道的每径时延为采样间隔的整数倍，并不适用于NB-IoT下行信道的一般场景，例如，EPA（Extended Pedestrian A model，扩展步行者信道模型）信道。
为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质。下面首先对本申请实施例所提供的基于多帧联合的信道估计方法进行介绍，该方法可由信道估计装置执行，该信道估计装置可通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在NB-IoT终端中，该NB-IoT终端可以为具有低移动性的智能终端，例如，智能水表、火警监控终端。在低移动性的场景中，信道增益随时间的变化而变化，信道增益的时变特性依赖于NB-IoT终端的移动速度。
图1示出了本申请一个实施例提供的基于多帧联合的信道估计方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101，从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波。
在步骤S101中，导频信号不携带信息，导频信号是发送端与接收端已知的数据，由于所有子载波会产生一定的相位偏移，在每帧下行信号中插入导频信号来提供相位参考，以实现信道估计。一个信道可以传输一个或多个子载波，每个子载波在信道中传输时，占用一定的带宽，例如，在图2所示的下行信道的导频图中，白色方框为子载波所对应的数据，在频域上，每一行为一个子载波，CH1为第一个子载波；在时域上，每一列为一个OFDM符号，一帧下行信号包括多个OFDM符号，每个OFDM符号中最多设置两个导频点，每一个导频点对应一个导频信号，例如，在图2中，导频信号a和b在同一个OFDM符号中，导频信号c和d在同一个OFDM符号中，导频信号e和f在同一个OFDM符号中，导频信号g和h在同一个OFDM符号中。
在步骤S101中，NB-IoT终端从下行信道所传输的每帧下行信号中提取出包含导频信号的子载波，例如，对图2中的下行信号提取子载波，即可得到CH1、CH4、CH7、CH10四个第一子载波。
步骤S102，对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到每个第一子载波所对应的信道估计结果。
在步骤S102中，在得到包含导频信号的子载波之后，通过LS估计器对该包含导频信号的子载波进行信道估计，可得到每个导频信号所对应的信道估计值。进一步的，在得到每个导频信号所对应的信道估计值之后，在时域上，对于每个包含导频信号的子载波（即第一子载波），计算其包含的导频信号的信道估计值的均值，作为该子载波所对应的信道估计结果。即对于图2，子载波CH1对应的信道估计结果可由公式（1）来表示：
（1）
在公式（1）中，为子载波CH1对应的信道估计结果，/>为导频信号a对应的信道估计值，/>为导频信号e对应的信道估计值。
相应地，子载波CH4、CH7、CH10对应的信道估计结果如公式（2）-（4）所示：
（2）
（3）
（4）
在公式（2）-（4）中，、/>和/>分别为子载波CH4、CH7、CH10对应的信道估计结果，/>、/>、/>、/>、/>、/>分别为导频信号b、c、d、g、f、h对应的信道估计值。
需要说明的是，在步骤S102中，在信道估计的过程中，在时域对下行信号中包含导频信号的子载波的信道估计值进行均值处理，与相关技术中，直接使用LS估计器的估计结果作为下行信道的估计结果相比，提高了LS估计器对下行信道的估计精度。
步骤S103，对多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应。
需要说明的是，在步骤S101中，提取的是包含导频信号的子载波，也即步骤S101和步骤S102是对包含导频信号的子载波进行处理，而在实际应用中，每帧下行信号中的子载波仅有一部分包含导频信号，而其余部分子载波并不包含导频信号，因此，在确定包含导频信号的子载波的信道估计结果之后，还需确定不包含导频信号的子载波的信道估计结果。为降低信道估计的计算量，在本申请实施例中，通过对包含导频信号的子载波的信道估计结果进行频域插值来确定不包含导频信号的子载波的信道频域响应。
作为一个示例，可通过对第一子载波所对应的信道估计结果的幅度和相位分别进行频域插值处理，即可得到不包含导频信道的子载波的信道估计结果，例如，在频域，对图2中的子载波CH1的信道估计结果的幅度和子载波CH4的信道估计结果的幅度进行插值计算，即可得到不包含导频信号的子载波CH2和CH3对应的信道估计结果的幅度；相应地，对图2中的子载波CH1的信道估计结果的相位和子载波CH4的信道估计结果的相位进行插值计算，即可得到不包含导频信号的子载波CH2和CH3对应的信道估计结果的相位。再对子载波CH2的信道估计结果的幅度和相位进行组合，即可得到子载波CH2的信道估计结果；对子载波CH3的信道估计结果的幅度和相位进行组合，即可得到子载波CH3的信道频域响应。
而对于包含导频信号的子载波，仅需对其对应的信道估计结果进行傅里叶变换，即可得到包含导频信号的子载波的频域响应。
需要说明的是，通过步骤S103，在得到包含导频信号的子载波的信道估计结果之后，通过频域插值的方式对子载波的信道估计结果进行频域插值，该插值结果可以反映下行信道的频域响应，可以进一步提高LS估计器对下行信道的估计精度。
步骤S104，基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定下行信道的信道估计结果。
需要说明的是，通过步骤S101至步骤S103可得到每帧下行信号所对应的信道频域响应，为降低信道估计的计算复杂度，在本申请实施例中，在得到每帧下行信号对应的信道频域响应之后，对多帧下行信号的信道频域响应进行均值处理，即可得到下行信道对应的信道估计结果。
通过步骤S104，在低移动性场景下，使用多帧联合的方式对下行信道进行估计，将多帧下行信号对应的信道频域响应作为下行信道的信道估计结果，与采用维纳滤波器估计信道的方案相比，本申请所提供的方案可以降低信道估计所产生的功耗，降低计算复杂度。
基于上述步骤S101至步骤S104所限定的方案，可以获知，在本申请中，在信道估计的过程中，在时域对下行信号中包含导频信号的子载波的信道估计值进行均值处理，与相关技术中，直接使用LS估计器的估计结果作为下行信道的估计结果相比，提高了LS估计器对下行信道的估计精度。
另外，在得到包含导频信号的子载波的信道估计结果之后，通过频域插值的方式对子载波的信道估计结果进行频域插值，该插值结果可以反映下行信道的频域响应，可以进一步提高LS估计器对下行信道的估计精度。
最后，针对NB-IoT终端低移动性的特点，本申请使用多帧联合的方式对下行信道进行估计，将多帧下行信号对应的信道频域响应作为下行信道的信道估计结果，与采用维纳滤波器估计信道的方案相比，本申请所提供的方案可以降低信道估计所产生的功耗，降低计算复杂度。
由上述分析可知，本申请所提供的方案在不增加信道估计计算复杂度的基础上，提高了信道估计的精度，解决了相关技术中信道估计的精度低的问题。
作为一个示例，图3示出了信道估计的整体流程，如图3所示，该过程包括如下步骤：
步骤S30，构建符合协议规定的NB-IoT下行系统的仿真链路；
步骤S31，对下行信号中的导频信号进行LS估计，得到LS估计结果；
步骤S32，在时域上，对导频信号的LS估计结果进行均值计算，得到包含导频信号的子载波的信道估计结果；
步骤S33，在频域上，对包含导频信号的子载波的信道估计结果的幅度和相位分别进行线性插值，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应；
步骤S34，保存每帧下行信号所对应的信道频域响应；
步骤S35，对多帧下行信号所对应的信道频域响应求均值，得到下行信道的信道估计结果；
步骤S36，分析本申请所提供的信道估计方法的MSE（Mean-Square Error，均方误差）和BLER（Block Error Rate，误块率）。
在一个示例中，图4示出了NB-IoT下行系统的仿真链路图，在图4中，多径信道模型的模型可以为3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划）.EPA信道模型，其对应的模型参数如表1所示。
表1
NB-IoT下行系统的仿真链路的信道估计仿真参数如表2所示。
表2
在图4所示的仿真链路中，发射端随机生成二进制数据，按照3GPP协议标准对二进制数据进行信道编码（例如，（3,1,7）卷积编码）、数字调制（例如，QPSK调制）、串/并转换、插入导频、IFFT（Inverse Fast Fourier Transform，快速傅里叶逆变换）、插入CP（CyclicPrefix，循环前缀）、并/串转换等操作，将处理后的数据送入上述的多径信道模型中。然后对多径信道模型的输出数据加上高斯白噪声。接收端对多径信道模型的输出数据进行对应的逆操作，集串/并转换、去除循环前缀、FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）、信道估计、数字解调与信道译码，从而得到发射端的输出数据。
在搭建NB-IoT下行系统的仿真链路之后，即可对每个第一子载波中的导频信号进行最小二乘估计，得到每个导频信号所对应的信道估计值。具体的，在接收端对导频信道进行最小二乘估计，得到每个导频信号的信道估计结果。
需要说明的是，最小二乘估计的主要思想就是在忽略无线传输信道噪声的影响下，求得信道响应，使得接收端的信号与无噪声数据/>的误差平方差/>取得最小值，其中，/>为发送数据，/>为相应的频域信道衰落系数，/>可由公式（5）计算得到：
（5）
在公式（1）中，要使取得最小值，则可使/>对/>的偏导数等于0，由此得到基于LS准则的信道估计，如公式（6）所示：
（6）
在通过LS估计器对下行信道中的导频信号进行LS估计之后，即可在时域上，对导频信号的LS估计结果进行均值计算。
具体的，按照NB-IoT下行信道导频图案的规定，每个子帧具有1毫秒的持续时间，每个资源块具有12个子载波，每个子载波具有15kHz的频率带宽。一个子帧的时间上，在时域仅有两个导频信号（如图2中，每个OFDM符号最多具有两个导频信号），时域插值通常存在较大的估计误差，同时根据NB-IoT终端低移动性的特点，在时域对LS估计结果采用取平均的方法来代替插值，可得到更准确的估计结果，有效降低噪声的影响。
更进一步的，在时域，在对导频信号的LS估计结果进行均值计算，得到包含导频信号的子载波的信道估计结果之后，在频域，对包含导频信道的子载波的信道估计结果进行频域插值，即可得到每帧下行信号所对应的信道频域响应。
具体的，在相邻两个第一子载波间存在第二子载波的情况下，对相邻两个第一子载波的信道估计结果进行频域插值处理，得到第二子载波的信道估计结果；然后再基于多个第一子载波所对应的信道估计结果以及第二子载波所对应的信道估计结果，确定每帧下行信号所对应的信道频域响应。
需要说明的是，第二子载波为每帧下行信号中不包含导频信号的子载波，例如，在图2中，子载波CH1与子载波CH4为相邻的两个包含导频信号的子载波，CH2和CH3为子载波CH1和CH4之间的不包含导频信号的子载波。在本申请实施例中，对子载波CH1和CH4进行频域插值，即可得到不包含导频信号的子载波CH2和CH3的信道估计结果。
在对相邻两个第一子载波的信道估计结果进行频域插值处理的过程中，需分别对第一子载波的信道估计结果的幅值和相位进行插值。
具体的，首先获取相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位，然后再对相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算，得到第二子载波的幅值和相位；最后，对第二子载波的幅值和相位进行组合，得到第二子载波的信道估计结果。
在对相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算的过程中，需确定幅值权重和相位权重，即根据第二子载波与相邻两个第一子载波之间的位置关系，确定相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重以及相位权重。在确定了幅值权重及相位权重之后，根据相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重，对相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值进行加权计算，得到第二子载波的幅值；相应地，根据相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的相位权重，对相邻两个第一子载波的信道估计结果的相位进行加权计算，得到第二子载波的相位。
以相邻两个第一子载波分别为CH1和CH4，第二子载波为CH2为例，CH1的信道估计结果的幅值和相位分别为和/>，CH4的信道估计结果的幅值和相位分别为/>和，则对CH1的信道估计结果的幅值/>和CH4的信道估计结果的幅值/>进行插值计算，可得到CH2的信道估计结果的幅值，即CH2的信道估计结果的幅值由公式（7）表示：
（7）
在公式（7）中，为CH2的信道估计结果的幅值，/>为CH1对应的幅值权重，/>为CH4对应的幅值权重。
相应地，对CH1的信道估计结果的相位和CH4的信道估计结果的相位/>进行插值计算，可得到CH2的信道估计结果的相位，即CH2的信道估计结果的相位由公式（8）表示：
（8）
在公式（8）中，为CH2的信道估计结果的相位，/>为CH1对应的相位权重，/>为CH4对应的相位权重。
同样的，对于CH1和CH4之间的第二子载波CH3，其可采用公式（7）和公式（8）来计算CH3的信道估计结果的幅值和相位。
更进一步的，在得到不包含导频信号的子载波的信道估计结果的幅值和相位之后，可对幅值和相位进行组合，即可得到不包含导频信号的子载波的信道估计结果，该信道频域响应可由公式（9）来表示：
（9）
在公式（9）中，为幅值，/>为相位，/>为信道估计结果。
需要说明的是，上述的幅值权重和相位权重可由专业人员根据实际经验自行设定，也可根据不包含导频信号的子载波与包含导频信号的子载波之间的相对位置来确定，例如，相对位置越近，其对应的权重值越大，反之越小。
作为一个示例，在计算子载波CH2的信道估计结果的过程中，CH1和CH4对应的幅值权重分别为，/>，其对应的相位权重分别为/>，/>。也即，/>，/>，。相应地，在计算子载波CH3的信道估计结果的过程中，CH1和CH4对应的幅值权重分别为/>，/>，其对应的相位权重分别为/>，。也即，/>，，/>。
相应地，可得到其他不包含导频信号的子载波的信道估计结果，即、/>、、/>、/>、/>。
进一步的，在得到所有子载波所对应的信道估计结果，也即信道频域响应之后，即可基于多个第一子载波所对应的信道估计结果以及第二子载波所对应的信道估计结果，确定每帧下行信号所对应的信道频域响应。具体的，基于多个第一子载波所对应的信道估计结果以及第二子载波所对应的信道估计结果，确定每帧下行信号所包含的每个正交频分复用OFDM符号所对应的信道频域响应；然后再对每帧下行信号所包含的多个OFMD符号对应的信道频域响应进行均值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应。例如，在图2中，对于每帧下行信号，在频域上，确定每个OFDM符号所对应的信道频域响应，即可得到第帧第/>个OFDM符号的信道频域响应/>，其中，/>，/>为子载波数量，/>为一帧的OFDM符号的数量，/>为帧序号。然后，对每个OFDM符号对应的信道频域响应进行均值计算，即可得到每帧下行信号所对应的信道频域响应。
更进一步的，在得到每帧下行信号所对应的信道频域响应之后，可联合多帧下行信号的信道频域响应来确定下行信道的信道估计结果。
具体的，首先获取当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及在当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应，然后，对当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应进行均值处理，得到下行信道的信道估计结果。
在一个示例中，保存当前帧下行信号的信道频域响应，和前帧下行信号的信道频域响应，其中，/>可根据实际场景的多普勒频移灵活选取，在多普勒频移较小的场景下，信道变化较慢，/>取较大的值。然后，计算当前帧下行信号的信道频域响应，与前/>帧下行信号的信道频域响应的均值，即可得到下行信道的信道估计结果。
进一步的，再对NB-IoT下行系统仿真链路的性能进行分析，以一个子帧为一个传输块，分析NB-IoT下行信道在本申请实施例所提供的信道估计方法下的MSE与BLER。
作为一个示例，图5和图6分别示出了1000帧时间内3GPP.EPA5信道的各路径增益（图5和图6中的1、2、3、4、5、6、7分别表示不同的路径增益），以及3帧时间内3GPP.EPA5信道的各路径增益示意图。为实现多帧联合估计，本申请采用的多普勒形状为Jakes模型，通过对复正弦波进行合成，从而产生服从给定多普勒谱的瑞利衰落模型。为使产生的信号幅度近似服从瑞利分布，需保证正弦波的数量足够大。此外，需对每个正弦波发生器进行加权，以便产生所需要的多普勒谱，即Jakes模型。
在图5中，横坐标为通过信道的数据编号，单帧通过信道的数据数为1920。由图5可以看出，在1000帧（10秒）的时间内，各路径增益变化较大，即这些帧所经过的信道状态变化也较大，因此，在本申请实施例中，在进行多帧联合估计中只考虑少数几帧。
在图6中，在有限个（例如，）帧时间内，信道路径增益基本不变。在本申请实施例中，/>可根据实际场景的多普勒频移灵活选取，在多普勒频移较小的场景下，信道变化较慢，/>取较大的值。例如，最大多普勒频移为1Hz，则/>；又例如，图6所示为信道的最大多普勒频移为5Hz时，/>，之后可将已保存的估计结果的均值/>作为当前的下行信道的信道估计结果，即
（10）
在公式（10）中，为第/>帧下行信道所对应的信道频域响应，/>为当前的下行信道的信道估计结果。
为验证本申请实施例所提供的信道估计方法的性能，本申请采用图4所示的NB-IoT下行系统仿真链路进行性能分析，以一帧为一个传输块，分析NB-IoT下行信道协议下仿真链路系统在多子帧联合估计算法下的MSE与BLER。
在仿真分析中，对单帧估计算法（记为LS）、以单帧估计结果为基础的LMMSE算法（记为LS-LMMSE）以及本申请实施例所提出的多子帧联合估计的算法（记为LS-多子帧平滑）进行了比对分析。图7示出了上述三种算法的MSE仿真曲线的示意图，图8示出了上述三种算法以及理想信道估计下的BLER仿真曲线的示意图。在图7中，通过平均10000个独立信道实现来获得仿真曲线，由图7可知，相较于单帧估计算法，本申请所提出的多子帧联合估计算法在的MSE下可获得约4.5dB的性能增益。由图8可知，在/>的BLER下，本申请所提出的算法具有更好的性能。由图8还可获知，本申请所提出的算法的性能接近LS-LMMSE的性能，而LS-LMMSE需获知信道相关矩阵以及信道噪声的平均功率。
基于上述分析可知，本申请实施例所提供的方案立足于NB-IoT下行信道相关协议规定下多径信道情况的信道估计系统中，根据NB-IoT终端低移动性的特点，在时域采用取平均的方法来代替插值，即在接收端对导频信号进行LS估计，在时域上对导频信号的LS估计结果取均值作为时域的估计结果，可以得到更准确的估计结果；在频域上，对幅值和相位分别进行线性插值之后组合的方式，可以更准确地反应信道的频域响应；在低移动性场景下，有限个()帧的时间内的信道状态可以近似地看成不变，利用多子帧的估计结果来进行联合估计，可以进一步降低信道估计误差。
综上所述，本申请所提供的方案在占用少量内存、不显著增加计算量的基础上，提高了信道估计的准确性，尤其适用于终端处于低移动性环境中，设备复杂度受限的场景中。
本申请实施例还提供一种基于多帧联合的信道估计装置，如图9所示，该装置900包括：载波提取模块901、第一信道估计模块902、频域插值模块903以及第二信道估计模块904。
载波提取模块901，用于从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；
第一信道估计模块902，用于对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到每个第一子载波所对应的信道估计结果；
频域插值模块903，用于对多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应；
第二信道估计模块904，用于基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定下行信道的信道估计结果。
在一个示例中，频域插值模块包括：第一插值模块以及第三信道估计模块。其中，第一插值模块，用于在相邻两个第一子载波间存在第二子载波的情况下，对相邻两个第一子载波的信道估计结果进行频域插值处理，得到第二子载波的信道估计结果，其中，第二子载波为每帧下行信号中不包含导频信号的子载波；第三信道估计模块，用于基于多个第一子载波所对应的信道估计结果以及第二子载波所对应的信道估计结果，确定每帧下行信号所对应的信道频域响应。
在一个示例中，第一插值模块包括：获取模块、第一计算模块以及组合模块。其中，获取模块，用于获取相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位；第一计算模块，用于对相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算，得到第二子载波的幅值和相位；组合模块，用于对第二子载波的幅值和相位进行组合，得到第二子载波的信道估计结果。
在一个示例中，第一计算模块具体用于根据第二子载波与相邻两个第一子载波之间的位置关系，确定相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重以及相位权重；根据相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重，对相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值进行加权计算，得到第二子载波的幅值；根据相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的相位权重，对相邻两个第一子载波的信道估计结果的相位进行加权计算，得到第二子载波的相位。
在一个示例中，第三信道估计模块具体用于基于多个第一子载波所对应的信道估计结果以及第二子载波所对应的信道估计结果，确定每帧下行信号所包含的每个正交频分复用OFDM符号所对应的信道频域响应；对每帧下行信号所包含的多个OFMD符号对应的信道频域响应进行均值处理，得到每帧下行信号所对应的信道频域响应。
在一个示例中，第二信道估计模块具体用于获取当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及在当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应；对当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应进行均值处理，得到下行信道的信道估计结果。
在一个示例中，基于多帧联合的信道估计装置还包括：第二计算模块，用于对每个第一子载波中的导频信号进行最小二乘估计，得到每个导频信号所对应的信道估计值。
本申请实施例提供的基于多帧联合的信道估计装置能够实现前述方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图10示出了本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
电子设备可以包括处理器1001以及存储有计算机程序指令的存储器1002。
具体地，上述处理器1001可以包括中央处理器（CPU），或者特定集成电路（Application Specific Integrated Circuit ，ASIC），或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器1002可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1002可包括硬盘驱动器（Hard Disk Drive，HDD）、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器1002可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器1002可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器1002是非易失性固态存储器。
存储器可包括只读存储器（ROM），随机存取存储器（RAM），磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形（非暂态）计算机可读存储介质（例如，存储器设备），并且当该软件被执行（例如，由一个或多个处理器）时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
处理器1001通过读取并执行存储器1002中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于多帧联合的信道估计方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口1003和总线1010。其中，如图10所示，处理器1001、存储器1002、通信接口1003通过总线1010连接并完成相互间的通信。
通信接口1003，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线1010包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口（AGP）或其他图形总线、增强工业标准架构（EISA）总线、前端总线（FSB）、超传输（HT）互连、工业标准架构（ISA）总线、无限带宽互连、低引脚数（LPC）总线、存储器总线、微信道架构（MCA）总线、外围组件互连（PCI）总线、PCI-Express（PCI-X）总线、串行高级技术附件（SATA）总线、视频电子标准协会局部（VLB）总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线1010可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的基于多帧联合的信道估计方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于多帧联合的信道估计方法。
另外，结合上述实施例中的基于多帧联合的信道估计方法，本申请实施例可提供一种计算机程序产品来实现。该计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行实现如上述实施例中任意一种基于多帧联合的信道估计方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能模块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路（ASIC）、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM（EROM）、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频（RF）链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的基于多帧联合的信道估计方法、装置、电子设备及介质的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于多帧联合的信道估计方法，其特征在于，包括：
从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；
对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到所述每个第一子载波所对应的信道估计结果；
对所述多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到所述每帧下行信号所对应的信道频域响应；
基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定所述下行信道的信道估计结果；
其中，对所述多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到所述每帧下行信号所对应的信道频域响应，包括：在相邻两个第一子载波间存在第二子载波的情况下，获取所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位；对所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算，得到所述第二子载波的幅值和相位；对所述第二子载波的幅值和相位进行组合，得到所述第二子载波的信道估计结果，其中，所述第二子载波为所述每帧下行信号中不包含导频信号的子载波；基于所述多个第一子载波所对应的信道估计结果以及所述第二子载波所对应的信道估计结果，确定所述每帧下行信号所包含的每个正交频分复用OFDM符号所对应的信道频域响应；对所述每帧下行信号所包含的多个OFMD符号对应的信道频域响应进行均值处理，得到所述每帧下行信号所对应的信道频域响应。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算，得到所述第二子载波的幅值和相位，包括：
根据所述第二子载波与所述相邻两个第一子载波之间的位置关系，确定所述相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重以及相位权重；
根据所述相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的幅值权重，对所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值进行加权计算，得到所述第二子载波的幅值；
根据所述相邻两个第一子载波中每个第一子载波所对应的相位权重，对所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的相位进行加权计算，得到所述第二子载波的相位。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定所述下行信道的信道估计结果，包括：
获取当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及在所述当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应；
对所述当前帧下行信号所对应的信道频域响应以及所述当前帧下行信号之前的多帧下行信号所对应的信道频域响应进行均值处理，得到所述下行信道的信道估计结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波之后，所述方法还包括：
对每个第一子载波中的导频信号进行最小二乘估计，得到每个导频信号所对应的信道估计值。
5.一种基于多帧联合的信道估计装置，其特征在于，包括：
载波提取模块，用于从下行信道所传输的每帧下行信号中提取包含导频信号的子载波，得到多个第一子载波；
第一信道估计模块，用于对每个第一子载波所包含的导频信号的信道估计值进行均值处理，得到所述每个第一子载波所对应的信道估计结果；
频域插值模块，用于对所述多个第一子载波所对应的信道估计结果进行频域插值处理，得到所述每帧下行信号所对应的信道频域响应；
第二信道估计模块，用于基于多帧下行信号所对应的信道频域响应确定所述下行信道的信道估计结果；
所述频域插值模块用于在相邻两个第一子载波间存在第二子载波的情况下，获取所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位；对所述相邻两个第一子载波的信道估计结果的幅值和相位分别进行加权计算，得到所述第二子载波的幅值和相位；对所述第二子载波的幅值和相位进行组合，得到所述第二子载波的信道估计结果，其中，所述第二子载波为所述每帧下行信号中不包含导频信号的子载波；基于所述多个第一子载波所对应的信道估计结果以及所述第二子载波所对应的信道估计结果，确定所述每帧下行信号所包含的每个正交频分复用OFDM符号所对应的信道频域响应；对所述每帧下行信号所包含的多个OFMD符号对应的信道频域响应进行均值处理，得到所述每帧下行信号所对应的信道频域响应。
6.一种电子设备，其特征在于，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-4任意一项所述的基于多帧联合的信道估计方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的基于多帧联合的信道估计方法。
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|---|---|
| CN (1) | CN117640303B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101820404A (zh) * | 2009-02-26 | 2010-09-01 | 国民技术股份有限公司 | 一种用于ofdm系统的信道估计方法 |
| CN103581066A (zh) * | 2012-07-30 | 2014-02-12 | 普天信息技术研究院有限公司 | 一种用于ofdm系统的信道估计方法与装置 |
| CN107026720A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 华为技术有限公司 | 一种导频信号发送、信道估计方法及设备 |
| CN108234364A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-06-29 | 重庆邮电大学 | 一种lte-a系统中基于小区参考信号的信道估计方法 |
| CN109495409A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 京信通信系统（中国）有限公司 | 信道估计方法、装置、无线接收设备和存储介质 |
| CN113055318A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-29 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种信道估计方法 |
| CN114070681A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-02-18 | 山东大学 | 基于叠加导频抵消的加权信道估计的信号恢复方法及系统 |
| CN115714625A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-02-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 信道估计方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10484207B2 (en) * | 2015-11-13 | 2019-11-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for channel estimation in wireless communication system |
-
2024
- 2024-01-25 CN CN202410103300.6A patent/CN117640303B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101820404A (zh) * | 2009-02-26 | 2010-09-01 | 国民技术股份有限公司 | 一种用于ofdm系统的信道估计方法 |
| CN103581066A (zh) * | 2012-07-30 | 2014-02-12 | 普天信息技术研究院有限公司 | 一种用于ofdm系统的信道估计方法与装置 |
| CN107026720A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 华为技术有限公司 | 一种导频信号发送、信道估计方法及设备 |
| CN108234364A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-06-29 | 重庆邮电大学 | 一种lte-a系统中基于小区参考信号的信道估计方法 |
| CN109495409A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 京信通信系统（中国）有限公司 | 信道估计方法、装置、无线接收设备和存储介质 |
| CN113055318A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-29 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种信道估计方法 |
| CN114070681A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-02-18 | 山东大学 | 基于叠加导频抵消的加权信道估计的信号恢复方法及系统 |
| CN115714625A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-02-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 信道估计方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 一种适用于时不变信道的信道估计方法;吴毅凌;李红滨;赵玉萍;;高技术通讯;20100125(第01期);全文 * |
| 基于导频的OFDM信道估计算法比较与分析;兰萍;钱立鹏;白同磊;;西藏科技;20170815(08);全文 * |
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