CN1471779A - 通信系统中缩减排序信道估计的方法和设备 - Google Patents

Abstract

一种方法和设备，用于使用经缩减的排序估计值估计在具有多个发射机天线(12)的无线通信系统(10)中的通信信道(14)。所述方法利用系统中的冗余和/或先验知识以简化估计计算。在一个实施例中，计算(44)协方差矩阵以及分析(46)以确定用于信道估计的信道参数是否可以缩减。如果不可以，则使用(50)所有的参数，否则，使用经缩减的排序矩阵(54)进行计算。

Description

通信系统中缩减排序信道估计的方法和设备

发明领域

本发明涉及无线通信。尤其，本发明涉及一种新颍的和改进的方法，用于通信系统中缩减的排序信道估计。

背景技术

为了改进无线发送的质量，通信系统经常使用在发射机处的多个辐射天线单元来把信息传递给接收机。这样，接收机就可以有一个或多个接收机天线。人们希望有多个天线，当无线通信系统趋向于限制干扰时，使用多个天线单元可以减少调制和发送无线电信号期间引入的码元间和同信道干扰，提高通信的质量。这种系统的模型和设计包括估计在发射机和接收机之间的空间-时间信道或链路上的数个参数。

把每对发射机-接收机天线的经估计的信道参数数目乘以发射机-接收机天线对的排列数目，会增加计算的复杂度，并且降低估计质量。因此，人们希望有一种使用缩减的参数组的信道估计方法。同样，对于具有多个发射机天线的无线电通信系统，也需要有一种改进的信道估计方法。

发明内容

当前揭示的实施例是一种新颖的和改进的方法和设备，用于使用缩减的排序估计方法，在具有多个发射机天线的无线通信系统中，估计通信链路中的信道参数。从发射机天线到接收机的每条路径构成链路中的一个信道。因此，信道的数目随发射机天线数目和接收机天线数目的增加而增加。本方法利用系统中的冗余和/或先验知识来简化用作估计计算基础的信道模型，以及改进估计的质量。在一个实施例中，计算和分析协方差矩阵，来确定是否可以减少信道估计用的信道参数数目。如果不可以，则估计所有的参数，否则，使用缩减的排序信道模型来进行信道参数估计的计算。

一方面，用于形成无线通信系统中的链路之模型的一种方法，该系统具有带N个天线的发射机和带M个天线的接收机，从N个发射机天线中之一到M个接收机天线包括一个信道的每条路径包括确定描述链路的参数关系的矩阵；使矩阵排序；确定该排序是否小于N×M；如果排序小于N×M，则执行矩阵子空间的取得；根据取得的矩阵子空间得到每个信道的信道脉冲响应，并使用信道脉冲响应对所接收的信号进行解码。矩阵可以是描述链路的协方差矩阵，其中，协方差矩阵表示发射机和接收机之间的多个脉冲响应。另一方面，矩阵可以是描述链路的简单矩阵。

此外，确定矩阵可以包括估计描述至少一个信道的多个参数。这些参数可以包括发射机天线之间的距离。在一个实施例中，参数包括相对于发射机天线的配置的发射角。在另一个实施例中，矩阵描述频域中的链路的参数关系。

此外，使矩阵排序可以包括确定矩阵的本征值。在一个实施例中，如果排序等于(N×M)，则在解调时采用一组相关的脉冲响应。一方面，采用无线设备，通过确定描述链路参数关系的矩阵来形成无线通信系统中链路的模型；使矩阵排序；确定该排序是否小于N×M；如果排序小于N×M，则执行矩阵子空间的取得；根据取得的矩阵子空间，得到每个信道的信道脉冲响应，并使用信道脉冲响应对所接收信号进行解调。

在另一个实施例中，无线通信设备包括：相关器，用以根据从发射机接收的信号，估计表示具有发射机的链路的协方差矩阵；耦合到相关器的一个排序分析单元，用以估计协方差矩阵的排序；以及耦合到排序分析单元的一个信道估计单元，用以产生减缩的排序信道估计。协方差矩阵可以表示设备和发射机之间的多个脉冲响应。在一个实施例中，采用排序分析单元来确定相应于协方差矩阵的本征值，并将协方差矩阵的估计排序和预定的完整值(full value)进行比较。

在另一个实施例中，用于估计无线通信系统中的链路的一种方法包括估计链路的协方差矩阵；确定协方差矩阵的排序是否为减缩的；减缩协方差矩阵的排序；以及使用减缩排序的协方差矩阵来估计链路的一组脉冲响应。此外，该方法可以包括确定信道的相关性；使协方差矩阵排序；以及执行从协方差矩阵中取得缩减排序的矩阵。

在一个实施例中，可在具有带N个天线的发射机的无线通信系统中操作无线通信设备，从N个发射机天线中之一到M个接收机天线的每条路径包括一个信道。所述设备包括第一组计算机可读指令，用以确定描述链路的协方差矩阵；第二组计算机可读指令，用以对协方差矩阵进行排序；第三组计算机可读指令，用以确定排序是否小于N×M；第四组计算机可读指令，用以在排序小于N×M时，从协方差矩阵中取得缩减了排序的矩阵；第五组计算机可读指令，用以根据缩减了排序的协方差矩阵，得到每个信道的信道脉冲响应；第六组计算机可读指令，用以使用信道脉冲响应，对所接收的信号进行解调。所述设备还可以包括根据第六组计算机可读指令的一个均衡器，其中，由协方差矩阵的排序确定均衡器的配置。在一个实施例中，所述设备包括第七组计算机可读指令，用以得到经相关的信道脉冲响应。

另一方面，一种无线通信设备包括一种信道估计装置，用以根据从发射机接收的信号，估计表示带有发射机的链路的协方差矩阵；耦合到相关器的一个排序分析单元，用以估计协方差矩阵的排序；以及耦合到排序分析单元的一个信道估计装置，用以产生减缩的排序信道估计。

再另一方面，一种无线通信设备包括一个相关器，用以根据从发射机接收的信号，估计表示具有发射机的链路的协方差矩阵；耦合到相关器的一个排序分析单元，用以估计协方差矩阵的排序；以及耦合到排序分析单元的一个信道估计装置，用以产生减缩的排序信道估计。

在又一方面，用于估计无线通信系统中的链路的一种方法包括估计链路的协方差矩阵；确定协方差矩阵的排序是否为减缩的；减缩协方差矩阵的排序；以及使用减缩排序的协方差矩阵来估计链路的一组脉冲响应。所述方法可以进一步包括确定信道的相关性；使协方差矩阵排序；以及执行从协方差矩阵中取得缩减了排序的矩阵。

在另一个实施例中，无线设备包括信道估计装置，用以确定重要的延迟和确定与重要延迟相关联的最高维数(full dimension)信道参数的一组估计值，其中，估计值组中的每一个相应于时间的一个实例；本征值计算装置，用以确定最高维数信道参数中的一组估计值的本征值，并寻找所有优势本征值；以及信道估计装置，用以根据优势本征值，确定一组经缩减的排序信道参数估计。此外，所述设备可以包括本征矢量计算装置，用以确定与估计值组的优势本征值中之一相关联的至少一个本征矢量，其中，信道估计装置使用至少一个本征矢量把最高维数信道参数的一组估计值投影到由至少一个本征值矢量覆盖的子空间。

附图简述

从下面结合附图的详细描述中，对本发明的特性、目的和优点将更为明了，在所有的附图中，用相同的标记所表示的意义相同，其中：

图1示出包括多个发射机天线的无线通信系统的配置；

图2示出根据一个实施例的无线通信系统的模型；

图3示出在无线通信系统中发射机和接收机之间的信道的模型；

图4示出在无线通信系统的发射机中的天线的实际布局；

图5示出根据一个实施例的无线通信系统的缩减排序信道估计方法的流程图；

图6示出一个实施例的估计增益的曲线图；

图7示出根据一个实施例的系统配置；以及

图8示出无线通信系统的示例实施例。

较佳实施例的描述

可以使用多个辐射天线来改进无线通信系统中的发送质量。例如，在第三代移动无线电系统的设计中出现各种发射机天线分集技术。可以使用多个发射机天线把信息传递到使用单个或多个接收机天线的接收机。多个天线系统为提高质量作出贡献。然而，提高与在接收机中使用的，对所发送的信号进行解调的信道模型的正确度有关。发送信道的模型使用参数估计值，并确定信道的有效信道脉冲响应。当使用多个天线时，模型包括所有成对的发射机-接收机的每个发送信道的估计值。

从发射机到接收机的发送信道是空间-时间信道，一般由至少一个脉冲响应来描述。通常，信道参数从一个信道到另一个信道变化很小，诸如信道脉冲响应只是相位不同。在这种情况下，可能不需要得到独立于每个信道的脉冲响应的估计值，而是可能再利用某些信息。当使信道相关时，可能使用信道的缩减排序表示。缩减排序是指用于描述发射机和接收机之间链路的完全不相关信道的缩减数目。观察这种缩减排序的一种方法是信道协方差矩阵的排序缩减，所述信道协方差矩阵是用于描述不同信道脉冲响应的统计的相互相关性的。注意，也可以通过其它参数量度来实现缩减的排序。例如，在一个实施例中，以一些列形成取样矩阵，这些列包括信道脉冲响应估计值在时间上的取样，其中，应用这种取样矩阵的缩减的行排序，如这里所描述。排序的缩减会导致滤波器或解调器的复杂度较小，即，缩减在接收机中使用的滤波器和/或滤波器单元和/或解调器单元的数目。此外，缩减用于给出信道特征的估计参数的数目导致信道模型的正确度提高。

图1示出具有多个发射机(Tx)天线的无线通信系统的配置。图中示出两条路径：第一多个输入，多个输出(MIMO)以及第二路径多个输入单个输出(MISO)。MISO配置安排多个发射机天线与单个接收机(Rx)天线进行通信。MIMO配置把这种配置扩展到多个接收机天线。对于使用相关解调，具有发射机和接收机之间的链路的无线通信系统，根据一个实施例，在图2中具体地示出图1的系统中的一个系统的信道模型，其中，至少一台发射机使用多个天线。无线通信系统10包括通过空中接口通信的发射机12和接收机16。信道模型14表示在发射机12和接收机16之间的成对天线的信道。信道模型14考虑在链路(诸如图1的MISO链路)中的信道。

继续参考图2，分别令N_Tx为发射机12处使用的天线数目，并令N_Rx为在接收机16处使用的天线数目。一般，对于发射机和接收机之间的每个重要的传播延迟，存在(N_Tx·N_Rx)个成对的发送信道，其中，对于重要的传播延迟，所接收信号与具有高可靠性的已知发送信号相类似。换言之，定义N_E为重要传播延迟数，也称为回波。然后，估计(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样，以执行相干解调。当信道是不相关的时候，使(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的模型成为完全不相关的随机过程，并且可以独立地得到这些信道脉冲响应取样的估计值而不丢失解调性能。然而，如果(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样不是不相关的随机过程，则可以使(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的模型成为信道脉冲响应取样的较小数目N_Ch的线性组合，其中，N_Ch＜(N_Tx·N_Rx·N_E)。这种情况包括，但是不限于，最小角由于传播条件在发射机和/或接收机处的有效信道中扩展。如果已知或估计出N_Ch，并使N_Ch个信道脉冲响应取样的线性变换分解成(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样，则可以用N_Ch个信道脉冲响应取样估计值来实现模型。这样，缩减了要估计的参数数目，同时提高了估计质量，提供了解调性能的提高。即使N_Ch个信道脉冲响应取样的线性变换分解成相应的(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的确切表示是未知的，如果已知或估计出线性变换的一些矢量覆盖的子空间，则仍可以用N_Ch个信道脉冲响应取样估计值来实现模型。

把这种原理称为“缩减排序信道估计”。使N_Ch个不相关的信道脉冲响应变换成(N_Tx·N_Rx·N_E)个相关的信道脉冲响应可以依赖的因素有，但是不限于，天线配置，天线方向图，极化特征，传播条件及更多。在某些情况下，可能事前已知该变换，在其它情况下，可能导出或估计该变换，例如，通过到达-角度估计。可以通过估计(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的(N_Tx·N_Rx·N_E)-维协方差矩阵的排序和本征矢量来确定由N_Ch个信道脉冲响应取样到相应的(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的线性变换所覆盖的子空间。还可以使用矩阵的单值分解来确定这个子空间，所述矩阵对于时间上的不同点保持所有(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样估计值。注意，如果已知噪声破坏了信道脉冲响应取样，以及如果可以估计噪声相关，则首先可以通过噪声去-相关滤波器对(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样进行滤波。

在一个实施例中，事前已知排序缩减变换或进行估计。换言之，N_Ch个信道映射到(N_Tx·N_Rx)个信道是确定的。然后使用确定的变换来估计经缩减的排序信道。当需要时，通过把经缩减的估计值变换回较高的维数就可以从经缩减的排序估计值得到等效的最高维数信道模型。

在另一个实施例中，不是直接知道排序缩减变换的，但是可以从信道协方差矩阵的优势本征矢量来取得由变换覆盖的子空间。注意，可以把子空间称为信号子空间或信道子空间。该过程包括首先估计信道协方差矩阵和寻找优势本征矢量。该过程通过确定覆盖信道子空间的相关联本征矢量，把传统的信道估计值投影到信道子空间中，产生带有经缩减估计误差的经缩减的排序信道模型。如果需要，可以把经缩减的排序模型变换回等效的最高维数信道模型。

图3示出连续时间上的MIMO信道的模型18，它具有带有N_Tx个输入和N_Rx个输出的线性MIMO滤波器20。由线性函数h_ij(t)，i＝1…N_Tx，j＝1…N_Rx，组成的N_Tx×N_Rx矩阵H(t)定义线性MIMO滤波器20。一般，h_ij(t)，i＝1…N_Tx，j＝1…N_Rx，是未知的线性函数。线性MIMO滤波器20表示(N_Tx·N_Rx)个无线电信道，N_Tx个发送信号通过这些无线电信道传递到N_Rx个接收机天线。这些无线电信道的信道脉冲响应h_ij(t)，i＝1…N_Tx，j＝1…N_Rx，给出它们的特征。到模型的输入信号

是表示N_Tx个限带发送信号的(N_Tx×1)列矢量，而从模型输出的信号

是(N_Rx×1)列矢量，如通过开关T所示，在t＝T，2T…，处取样，其中发送信号的带宽小于或等于1/T。所接收信号包含由于噪声或同信道干扰而引入的附加扰动信号，由N_Rx×1列矢量

表示。附加扰动信号是在和节点22处加入的。输入信号

信道H(t)，扰动

以及输出信号 之间的关系由下式给出： $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{y}\left(t\right)=H^T\left(t\right)*\stackrel{\mathrm{\ρ}}{x}\left(t\right)+\stackrel{\mathrm{\ρ}}{z}\left(t\right).........\left(1\right)$

其中，*表示卷积。

图4示出图2所示的示例实施例在发射机处的天线的物理配置。应用缩减的排序方法来估计信道模型14表示的链路，该模型具有配置4个天线的发射机12，每个天线的距离间隔“d”。下面讨论具体的配置和模型。注意，在接收机16处执行估计过程。给定水平线为基准方向。相对于该基准测量发送角。在所示的2-维(2-D)平面中角“α”相当于传播路径相对于基准的角度。还示出相对于基准的一些角度的范围。在系统10中的接收机12处使用下述方法来估计链路。

图5示出根据一个实施例的示例信道估计方法的流程图，所述方法用于处理在接收机单元中的信号。通过搜索信道中的重要传播延迟而开始所述处理流程，即在步骤40处搜索重要回波。在一个实施例中，所述处理包括所接收信号与已知发送信号或发送信号的已知分量的滑动相关(sliding correlation)。相关是指所接收信号与已知发送信号的相近程度，其中，完全相关保证信号之间的关系具有高可靠性。对于随时间偏移的信号，其中，使用滑动延迟使所接收信号在时间上偏移，所产生的滑动相关提供了随时间偏移的信号相似于已知发送信号的可靠度。因此，在无线系统的范围中，滑动相关涉及Tx天线发送的已知信号与所接收信号的随时间偏移形式之间的同步。经缩减排序信道估计的示例实施例使用所接收信号与已知发送信号的滑动相关来估计数N_E和重要传播延迟的值τ₁，τ₂，K，τ_NE，即所接收信号用这些延迟偏移回在时间上的那些延迟，以高可靠性来相似于已知发送信号。还已知在CDMA系统中为了寻找重要传播延迟的滑动相关过程为“搜索”。

然后，在步骤42处，所述方法估计用于N_Tx个发射机天线和N_Rx个接收机天线之间的多个可观察信道的参数。这些信道是把N_Tx个发射机天线的至少一部分耦合到N_Rx个接收机天线的至少一部分的无线电网络连接对。在示例实施例中，存在每个发射机12天线和每个接收机16天线之间的连接，产生了(N_Tx·N_Rx)个信道。描述多个信道的一些参数是影响信道的脉冲响应的那些特征。假定在发射机和接收机之间存在N_E个重要传播延迟(回波)，则可以使用(N_Tx·N_Rx)个信道脉冲响应的(N_Tx·N_Rx·N_E)个组合取样作为描述多个信道的一组参数。这组参数由这里称为 的((N_Tx·N_Rx·N_E)×1)矢量表示。下面导出

和

之间的关系。

τ₁，τ₂，K，τ_NE是发射机和接收机之间的重要传播延迟，由(1)描述的模型可以表示为 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{y}\left(t\right)=\underset{e}{\overset{N_E}{\mathrm{\Σ}}}{H}^T\left({\mathrm{\τ}}_e\right)\·\stackrel{\mathrm{\ρ}}{x}(t-{\mathrm{\τ}}_e)+\stackrel{\mathrm{\ρ}}{z}\left(t\right).......\left(2\right)$

可以把这变换成 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{y}\left(t\right)=\left[(I^{N_{\mathrm{Rx}}}\⊗\stackrel{{\mathrm{\ρ}}_T}{x}(t-{\mathrm{\τ}}_1))(I^{N_{\mathrm{Rx}}}\⊗\stackrel{{\mathrm{\ρ}}_T}{x}(t-{\mathrm{\τ}}_2))K(I^{N_{\mathrm{Rx}}}\⊗\stackrel{{\mathrm{\ρ}}_T}{x}(t-{\mathrm{\τ}}_{N_E}))\right]\·\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}+\stackrel{\mathrm{\ρ}}{z}\left(t\right)....\left(3\right)$

其中，表示Kronecker张量积，I^(NRx)是(N_Tx×N_Rx)标识矩阵，而从矩阵H(t)得到矢量

致使保持 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)=\mathrm{vect}\left\{H\left({\mathrm{\τ}}_e\right)\right\},e=1K{N}_E........\left(5\right)$

((N_Tx·N_Rx)×1)矢量

包括τ_e处取样的矩阵H(t)的元素，在矢量

中所有H(τ_e)的列堆叠在彼此之上， 由(5)中的操作符vect{H(τ_e)}表示，即给出

如下 ${\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}}_{\mathrm{total}}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)=\left[\begin{array}{c}{\left[h_{11}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)h_{21}\left({\mathrm{\τ}}_e\right){\mathrm{Kh}}_{N_{\mathrm{Tx}}1}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)\right]}^T\\ {\left[h_{12}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)h_{22}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)K{h}_{N_{\mathrm{Tx}}2}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)\right]}^T\\ M\\ {\left[h_{{1N}_{\mathrm{Rx}}}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)h_{{21N}_{\mathrm{Rx}}}\left({\mathrm{\τ}}_e\right){\mathrm{Kh}}_{N_{\mathrm{Tx}}{N}_{\mathrm{Rx}}}\left({\mathrm{\τ}}_e\right)\right]}^T\end{array}\right].....\left(6\right)$

由于以1/T的取样速率进行输出信号 的取样，所以包含离散时间取样的矢量可以表示连续时间信号的有限持续期的分段。为了简化起见，这里通过在时间t＝0，T，K，(N_T-1)T的有限持续期上的离散时间表示来描述所接收信号其中，N_T是在时间上取得的取样数。因此，使用下面的缩写。由一个矢量给出在天线n处延迟τ的每个离散时间发送的信号 $s^{\left(n\right)}\left(\mathrm{\τ}\right)={\left[x_n(0-\mathrm{\τ})x_n\left(\stackrel{\mathrm{\ρ}}{T-\mathrm{\τ}}\right){\mathrm{Kx}}_n((N_T-1)T-\mathrm{\τ})\right]}^T....\left(7\right)$ 其中，给出描述所有离散时间发送信号的矩阵为 $S\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{s}}^{\left(1\right)}\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\mathrm{\ρ}}{s}}^{\left(2\right)}\left(\mathrm{\τ}\right)K{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{s}}^{\left(N_{\mathrm{Tx}}\right)}\left(\mathrm{\τ}\right)\right].....\left(8\right)$ 矩阵A描述具有重要延迟的所有离散时间发送信号。 $A=\left[(I^{\left(N_{\mathrm{Rx}}\right)}\⊗s\left({\mathrm{\τ}}_1\right))(I^{\left(N_{\mathrm{Rx}}\right)}\⊗s\left({\mathrm{\τ}}_2\right))K(I^{\left(N_{\mathrm{Rx}}\right)}\⊗s\left({\mathrm{\τ}}_{N_E}\right))\right]......\left(9\right)$ 给出描述在天线n处的每个离散时间扰动信号的矢量为 ${\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}}^{\left(n\right)}={\left[z_n\left(0\right)z_n\left(T\right){\mathrm{Kz}}_n\left((N_T-1)T\right)\right]}^T......\left(10\right)$ 以及给出所有离散时间扰动信号的矢量为 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}=\left[{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}}^{\left(1\right)}{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}}^{\left(2\right)T}K{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}}^{\left(N_{\mathrm{Rx}}\right)T}\right].......\left(11\right)$ 给出在天线n处的离散时间接收信号的矢量为 $\stackrel{{\mathrm{\ρ}}_{\left(n\right)}}{r}={\left[y_n\left(n\right)y_n\left(T\right){\mathrm{Ky}}_n\left((N_T-1)T\right)\right]}^T......\left(12\right)$ 以及给出所有离散时间接收信号的矢量为 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{r}={\left[{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{r}}^{\left(1\right)T}{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{r}}^{\left(2\right)T}K{\stackrel{\mathrm{\ρ}}{r}}^{\left(N_{\mathrm{Rx}}\right)T}\right]}^T.....\left(13\right)$

使用上面的缩写，可以把在图3中示出的MIMO信道模型18的离散时间输出信号在从t＝0，T，K，(N_T-1)T的时间周期上缩减成简单模型 $\stackrel{\mathrm{\ρ}}{r}=A\·\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}+\stackrel{\mathrm{\ρ}}{h}........\left(14\right)$

在步骤42处，在图5的流程图中的第二步骤是重复处理一组参数的估计值，所述参数给出发射机和接收机之间多个信道的特征。对于信道模型的上述数学表示式，这可以等效于处理估计值 对于时间上N_h个不同的时间点，在(14)中的矢量

的n＝1K N_h。传统方法使用通过时间上的确定延迟偏移回去的接收信号与已知发送信号(诸如对于发射机天线特定的导频信号，或预定的训练序列)的相关。当重要传播延迟τ₁，τ₂，K，τ_NE已经在步骤40中确定时，缩减排序信道估计的示例实施例使用已知发送信号与接收信号形式的相关，时间上偏移回去τ₁，τ₂，K，τ_NE以产生信道模型，诸如通过矢量h^ρ给出特征的图2的信道模型14。如果噪声矢量

表示空间的和临时的白扰动，其中给出噪声协方差矩阵为 $R_n=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}>{=\mathrm{\&sigma;}}^2\&CenterDot;I^{(N_{\mathrm{Rx}}\&CenterDot;N_T)},$ 以及如果矩阵A包括事前已知的信号，诸如CDMA系统的导频码元，则可以把通过相关得到的信道估计值描述为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}=A^H\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}.......\left(15\right)$ 如果噪声矢量 不表示空间的和临时的白扰动，则可以把通过相关得到的信道估计值描述为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}=A^H{R}_n^{-1}\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}=A^H{R}_n^{-1}A\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}+A^H{R}_n^{-1}\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}.....\left(16\right)$

注意，R_n可能是事前已知的，或可能从所接收信号估计。(16)的信道估计值包括具有R＝A^HR_n ^-1A的协方差矩阵的扰动矢量

一般，这个协方差矩阵是不交叉的，即一般对包含在 中的扰动矢量的分量进行相关。如果已知或可以估计R_ρ，则通过带R_ρ ^-1/2的变换 可以对包含在 中的扰动矢量的分量进行去相关。将在下式中假定，其中 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}=R_p^{-1/2}{A}^H{R}_n^{-1}\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}......\left(17\right)$ 将保持。

如在图5中示出，在步骤44处估计信道参数的协方差矩阵。协方差测量一个随机变量相对于另一个随机变量的方差。在这种情况下，协方差矩阵描述各种信道参数相对于彼此的方差。根据信道模型的上述表示式，步骤44相当于处理信道协方差矩阵 $R_h=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^H>$ 的估计值 可以给出这种估计值为 ${\hat{R}}_h=\frac{1}{N_h}\underset{n=1}{\overset{N_h}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(n\right)}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{{\left(n\right)}^H}.....\left(18\right)$

如果MIMO信道具有缩减的排序，其中N_Ch＜(N_Tx·N_Rx·N_E)，即可以把(N_Tx·N_Rx·N_E)MIMO信道脉冲响应取样描述为N_Ch个不相关信道脉冲响应取样的线性组合。可以使信道矢量

的模型成为经缩减维数的信道矢量

的线性变换，其中， $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}=B\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{g}......\left(19\right)$ 以及其中，B是描述线性变换的((N_Tx·N_Rx·N_E)×N_Ch)矩阵。如这里上面所给出，矢量g~是带有不相关分量的(N_Ch×1)矢量，即 $R_g=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{g}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{g}}^H>$ 是交叉的(N_Ch×N_Ch)矩阵。在这种情况下，给出信道协方差矩阵为R_h＝B·R_g·B^H                                        (20)

结果，信道协方差矩阵R_h的排序等于N_Ch。给出(20)，并假定使用按照(17)的相关来导出信道脉冲响应估计值 给出

的协方差矩阵为 $R_h=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^H>R^{1/2H}B\&CenterDot;R_g\&CenterDot;B^H{R}_p^{1/2}+I^{(N_{\mathrm{Tx}}+N_{\mathrm{Rx}}\&CenterDot;N_E)}.....\left(21\right)$

由于R_h的经缩减的排序N_Ch，本征值分解 $R^{1/2H}B\&CenterDot;R_g\&CenterDot;B^H{R}_p^{1/2}=R^{1/2H}{R}_h{R}^{1/2}=E\&CenterDot;\mathrm{\&Lambda;}\&CenterDot;E^H....\left(22\right)$

只产生N_Ch个非零本征值，其中，∧是包括本征值的交叉矩阵，而E是包括R_p ^1/2HB·R_g·B^HR_p ^1/2的本征矢量的平方矩阵。具有(21)和(22)，协方差矩阵估计值

可以表示为 $\hat{R}=E\&CenterDot;(\mathrm{\&Lambda;}+I^{(N_{\mathrm{Tx}}\&CenterDot;N_{\mathrm{Rx}}\&CenterDot;N_E)})\&CenterDot;E^H.......\left(23\right)$ 即

与R_p ^1/2HB·R_g·B^HR_p ^1/2共享本征矢量。由于∧是只具有N_Ch个非零元素的交叉矩阵，所以 的(N_Tx·N_Rx·N_E)-N_Ch本征值是常数，而

的N_Ch本征值要比前者大。在后面把这些较大的本征值称为优势本征值。具有包含经估计的信道协方差矩阵的所有优势本征值的交叉矩阵∧_C，包含相应于本征矢量的矩阵E_C，以及具有包含其余本征矢量的矩阵E_N，(23)变成 $\hat{R}=E_C\&CenterDot;{\mathrm{\&Lambda;}}_C\&CenterDot;E_C^H+E_N{E}_N^H......\left(24\right)$

因此，矩阵E_C包含覆盖信道或信号子空间的本征矢量。

然后在步骤46处对经改进的协方差矩阵

进行排序，这意味着估计优势本征值的数目。在步骤48中将该排序与最大值“MAX”进行比较。MAX等于在矢量h^ρ中的经估计信道参数的总数。换言之，MAX等于(N_Tx·N_Rx·N_E)。诸如传播路径的方向性等许多影响相关的机理不随时间快速变化，在与信道的反向衰落速率相比为相当长的时间间隔上，可以通过平均而估计相关特征。

协方差矩阵的排序确定了描述(N_Tx·N_Rx)个现有发送信道的(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道参数是否可以成为较小数目N_Ch个等效非相关信道参数的线性组合的模型。如果经缩减的排序是可得到的，则在步骤52处得到经估计的协方差矩阵

的信道子空间E_C。注意，除了使用经估计的协方差矩阵 的排序和信道子空间还可以通过使用单值分解从信道参数估计值的矩阵得到 ${\hat{X}}_h=\left[{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(1\right)}{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(2\right)}K{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(N_k\right)}\right].....\left(25\right)$

在步骤54处用信道子空间E_C估计经缩减维数的信道参数矢量，根据 $g^{\left(n\right)}=E_C^H\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(n\right)}.....\left(26\right)$

把原始的经估计信道参数有效地投影到信道子空间。向信道子空间的投影使估计误差降低。如果在使用经缩减的排序信道的接收机中使用降低复杂度的解调器，即只取缩减数目的信道参数来用于解调，则可以在解调器中把(26)的估计值直接用于相关解调。换言之，处理流程将直接从步骤54流到步骤58，或在最少步骤58处将使用经缩减的排序估计值。

如果要使用设计成最高排序信道模型的传统接收机，则在步骤56处可以把估计值g^ρ(n)变换回最高维数空间，根据 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{new}}^{\left(n\right)}=R_p^{-1/2H}{E}_C\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{\left(n\right)}.....\left(27\right)$

其中，使用因子R_p ^-1/2H使估计值没有偏置值。注意，可以通过使用分别用于估计值

或 的滑动时间窗口来连续更新信道子空间E_C的估计值。这样，通过使用具有递增的随时间偏移新值的一部分以前的取样组而消除了等待新的完整取样组的延迟。

如果排序缩减是不可能的，则在步骤50处，处理继续使用系统的最高排序形成信道模型。在这种情况下，所述方法相互独立地估计(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道参数。一旦形成系统模型，就在步骤58处继续信号解调。

提供在图1中示出的MISO路径作为示例实施例。如图所示，发射机，T_x，有四(4)个辐射天线(N_Tx＝4)，而接收机，R_x，有一(1)个辐射天线(N_Rx＝1)。为了简化起见，在数个假设下允许直截了当地进行分析，展示示例实施例中形成图1所示的系统模型的应用性。首先，该例子假设每个发射机天线发送特定于该天线的导频信号，其中，天线-特定导频信号是时间-对准的，并与其它发射机天线的导频信号正交。

第二，假设信道是频率非-选择衰落信道，每个由较大数目P的无线电网络路径构成。路径中的每一个具有近似相同的传播长度和相同的衰减。第二假设保证相对传播延迟小于传输带宽的倒数。两个无线电路径的传播延迟一般是由于传播长度的不同。

第三，限制信道模型为2-维(2-D)传播，即所有的有效无线电路径都位于2-维平面中。见图4。此外，假设在发射机处的有效无线电路径的几何是时间-恒定的，其中，使相对于发射机的基准方向测量的每个路径偏离角(departure angle)围绕平均角 α而集中。无线电路径角是具有平均值 α和标准偏差σ的高斯分布。对于一种模拟，在-60和+60度之间随机地选择 α。假设标准偏差σ为两度的平方根。第四，假设在接收机处的到达路径均匀地分布在0和360度之间以考虑局部散射。第五，不存在视线。

第六，假设每个路径的特定相位和多普勒频移。根据0和2π之间的均匀分布随机地选择路径-特定相位。此外，根据天线的几何配置，对每个发射机天线调整路径-特定相位，即相对于基准点的天线位置。对于相位调整，假设考虑在远场处的目标散射。根据在接收机处的到达路径角的均匀分布，载波频率和预定接收机速度产生信道-特定多普勒频移。在示例实施例中，假设载波频率为1.8GHz，接收机速度等于60km/h，产生最大100Hz的多普勒频移。在示例实施例中，每个发射机天线覆盖120-度扇区，具有全部取向于α＝0的天线方向图。

给出示例系统详细描述，图5过程的应用提供一信道模型，它具有根据经典多普勒频谱的时间方差，有可能考虑天线-特定方向图。具有这个信道模型，可以使用相同的无线电路径组产生通过不同发射机天线看到的信道的信道脉冲响应，因此，在不同信道的衰落中引入逼真的相关。

在空中接口的接收侧，在接收机的单个天线处，所述方法得到四个发送信道(即在发射机天线和接收机天线之间的四个无线电网络连接)中的每一个发送信道的脉冲响应估计值。估计值是基于扩频代码的先验知识的，所述扩频代码是产生与每个发射机天线相关联的天线-特定导频信号所使用的。

再参考图4，在发射机处的天线的地理配置中，使各天线的位置定在一直线上，相邻天线之间具有恒定的间隔d，其中，d＝λ。即各天线离开一个波长的间隔。注意，接收机具有单个不定向的天线。考虑有效无线电路径的总数为P＝50。信道特定变量，α_p，f_p，和φ_p分别表示从基准线测量的角度，多普勒频移和相位。给出描述发射机天线n和接收机天线之间的信道的信道脉冲响应的公式为 $h_n\left(t\right)=\frac{1}{\sqrt{P}}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_n\left({\mathrm{\&alpha;}}_p\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;({\mathrm{\&Phi;}}_p+2\mathrm{\&pi;}{f}_{p}t+\frac{(n-\frac{5}{2})d}{\mathrm{\&lambda;}}\sin \left({\mathrm{\&alpha;}}_p\right)))\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}\left({\mathrm{\&tau;}-\mathrm{\&tau;}}_0\right)...\left(28\right)$

其中，g_n(α)是每个发射机天线的天线-特定复合方位辐射方向图。

如果没有角度扩展，而且所有路径-特定角α_p都等于α，则给出每个发射机天线的信道脉冲响应为 $h_n\left(t\right)=g_n\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{(n-\frac{5}{2})d}{\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\&CenterDot;\frac{1}{\sqrt{P}}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\exp (j\&CenterDot;({\mathrm{\&Phi;}}_p+2\mathrm{\&pi;}{f}_{p}t))\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}\left({\mathrm{\&tau;}-\mathrm{\&tau;}}_0\right)....\left(29\right)$ $=g_n\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{(n-\frac{5}{2})d}{\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\&CenterDot;h\left(t\right)$

其中，h(t)是在基准点处的等效无向性发射机天线的等效信道脉冲响应。

在这种情况下，不同发射机天线的信道脉冲响应只有一个复合因子不同，即，信道全部相关。就把控制矢量(steering vector)定义为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)=\left[\begin{array}{c}{g}_1\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{-3d}{2\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\\ g_2\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{-d}{2\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\\ g_3\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{d}{2\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\\ g_4\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;\exp (j\&CenterDot;\frac{3d}{2\mathrm{\&lambda;}}\sin \left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right))\end{array}\right]....\left(30\right)$ 而信道脉冲响应矢量为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{h}_1\left(t\right)\\ h_2\left(t\right)\\ h_3\left(t\right)\\ h_4\left(t\right)\end{array}\right].......\left(31\right)$

然后，从发射机天线看的四(4)个信道脉冲响应是信道脉冲响应h(t)的复制品，由四个不同的复合因子加权，这意味着，矢量 是标量h(t)的线性变换，给出 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left(t\right)=\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;h\left(t\right).......\left(32\right)$

即，在这个例子中，在(19)的线性变换中的矢量

等于标量h(t)，而矩阵B等于矢量

这意味着在这个例子中的信道协方差矩阵 $R_h=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^H>$ 等于 $R=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}{\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}^H<{\left|h\left(t\right)\right|}^2>.$ 如果已知控制矢量

诸如天线配置的先验知识以及无线电路径方向α，则已足够估计标量h(t)以及使用带有 的线性变换计算

的估计值或直接使用h(t)和

的估计值进行解调。

注意，对于

是已知的情况，可能足以估计h(t)，然后从h(t)的标量估计值计算

的估计值。

如果设计解调器致使信道包括单个标量，即解调考虑

则有可能使用

和标量信道进行解调。

把在发射机处的天线-特定导频信号称为x_n(t)，n＝1KN_Tx，定义关系式为 ${\left|x_n\left(t\right)\right|}^2\&equiv;1\&ForAll;n\&Element;\left\{1{\mathrm{KN}}_{\mathrm{Tx}}\right\}......\left(33\right)$

由分段构成导频信号，每个分段具有持续期T_S，称之为导频码元持续期，在该持续期上，导频信号是正交的，其中，保持下列 $\underset{(n-1)T_S}{\overset{{\mathrm{nT}}_S}{\&Integral;}}{x*}_i\&CenterDot;x_j\left(t\right)\mathrm{dt}=0\&ForAll;i,j\&Element;\left\{1{\mathrm{KN}}_{\mathrm{Tx}}\right\}i\&NotEqual;j....\left(34\right)$ 定义导频矢量为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{x}\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\\ x_3\left(t\right)\\ x_4\left(t\right)\end{array}\right].......\left(35\right)$

以及接收机噪声信号z(t)表示高斯白噪声。把单个接收机天线接收的信号描述为 $y\left(t\right)=\stackrel{{\mathrm{\&rho;}}_T}{x}\left(t\right)\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left(t\right)+z\left(t\right).....\left(36\right)$

传统上，使所接收信号与四(4)个导频序列相关得到四(4)个信道估计值的一个组。其中，导频信号在导频码元周期上正交，然后，按导频码元速率重复这个估计。一般，这种相关过程称为“积分和转储(integrate and dump)”，并可以表示为 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{cov}}^{\left(n\right)}=\frac{1}{T_S}\&CenterDot;\underset{(n-1)T_S}{\overset{{\mathrm{nT}}_S}{\&Integral;}}\stackrel{{\mathrm{\&rho;}}_{*}}{x}\left(t\right)\&CenterDot;y\left(t\right)\mathrm{dt}......\left(37\right)$

其中， 是从第n个导频码元得到的传统的(即，积分和转储)信道估计值构成的矢量。如果把(34)变换成离散的时间表示，通过把导频信号x_n(t)的N_T＝T_S/T个取样输入到矩阵A的列中，把噪声信号z_n(t)的N_T个取样输入到矢量 中，过把所接收信号y_n(t)的N_T个取样输入到矢量

中，(34)产生 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}=A\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left(t\right)+\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}........\left(38\right)$

然后，(37)的离散时间表示为 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{cov}}^{\left(n\right)}=\frac{1}{N_T}{A}^H\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}.......\left(39\right)$

如果忽略在一个导频码元中的信道方差，则(39)变成 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{cov}}^{\left(n\right)}=\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left({\mathrm{nT}}_S\right)+\frac{1}{N_T}\&CenterDot;A^H\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}.......\left(40\right)$ 考虑h(t)到h~(t)的线性变换，把所接收信号表示为 $\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{r}=A\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)h\left(t\right)+\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}.......\left(41\right)$

从该式得到标量h(t)的估计值为 ${\hat{h}}^{\left(n\right)}=\frac{{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}^{\left(n\right)}.........\left(42\right)$

再次，当忽略在一个导频码元中的信道方差时，则(13)变成 ${\hat{h}}^{\left(n\right)}=h\left({\mathrm{nT}}_S\right)+\frac{{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{N_T\&CenterDot;\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}\&CenterDot;A^H\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}......\left(43\right)$

从这个标量估计值，使用线性变换，产生信道脉冲矢量的新的估计值为 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{new}}^{\left(n\right)}=\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;{\hat{h}}^{\left(n\right)}=\frac{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{{\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}^2}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}^{\left(n\right)}.....\left(44\right)$

忽略在一个导频码元中的信道方差时，则(44)变成 ${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{new}}^{\left(n\right)}=\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left({\mathrm{nT}}_S\right)+\frac{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{N_T{\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}^2}\&CenterDot;A^H\&CenterDot;\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}.....\left(45\right)$

如果

(α)不是事前已知的，则可以使用如下给出的协方差矩阵进行估计 $R_h=<\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left({\mathrm{nT}}_S\right)\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}^{*T}\left({\mathrm{nT}}_S\right)>=\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right){\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\&CenterDot;P_h.....\left(46\right)$

其中，P_h是标量信道脉冲响应h(t)的平均功率。可以使协方差矩阵R_h近似为 ${\hat{R}}_h=\frac{1}{N_{\mathrm{sym}}}\underset{n=1}{\overset{N_{\mathrm{sym}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}^{\left(n\right)}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}^{\left(n\right)H}.......\left(47\right)$

在N_sym数目的导频码元上，它对具有传统信道脉冲响应估计值的矢量进行平均。

在没有噪声和角度扩展等于零的情况下，

是排序一(1)，而矢量

覆盖 因此(47)缩减成 ${{\hat{R}}_h|}_{\mathrm{noiseless}}=R_{\mathrm{\&alpha;}}=\frac{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{{\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}^2}.......\left(48\right)$

注意，归一化矢量

覆盖R_a。

对于具有足够低的噪声功率和足够低的角度扩展的噪声情况，仍由一个本征值来支配 因此，过程执行 的本征值分解。当一个本征值比所有其它本征值大很多时，就表示围绕

的角度扩展是相当小的。因此，当

是相应于 的最大本征值的本征矢量时，近似式变成 $R_{\mathrm{\&alpha;}}=\frac{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}}^{*T}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)}{{\left|\right|\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{\mathrm{\&alpha;}}\left(\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}\right)\left|\right|}^2}\&ap;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{v}}_{\max }\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{v}}_{\max }^{*T}.....\left(49\right)$

注意，在这个例子中的矢量

等于信道子空间E_C。一般，使用估计值

来确定是否可以缩减信道估计协方差矩阵的排序。如果 是最高排序，则不使信道估计问题缩减到较少的维数。

根据示例实施例，二进制码片的正交导频信号具有1.2288Mcps的码片速率，以及64个码片的导频码元持续期。具有这种信道模型，对于具有导频信噪比(SNR)的4000个连续的导频码元，产生一个包括高斯白噪声的接收信号。从该接收信号产生4000个传统的矢量估计值 使所产生的协方差矩阵

在这4000个传统的信道估计值上进行平均。在示例实施例中，该过程约208.3ms。在取得相应于

的最大本征值的本征矢量之后，就计算矩阵R_a。接着，根据下式产生4000个新的矢量估计值

${\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{new}}^{\left(n\right)}=R_{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}^{\left(n\right)}.....\left(50\right)$ 使用示例实施例，重复迭代N_exp＝50次。经过50次迭代使发射机角度变化，致使α在(+/-60)度中均匀分布，同时使角度扩散具有恒定的2的平方根(√2)的标准偏差。此外，对于给定导频SNR改变信道参数。所改变的参数表示对于某个导频SNR的无线电路径方向，路径-特定相位以及路径-特定多普勒频移。对于不同的导频SNR值执行相等次数的迭代。进行对传统估计值组的质量对新矢量估计值组的比较，相对于在时间上平均的均方估计误差和迭代的缩减因子，给出所使用的估计增益为 $g=\frac{<{\left|\right|{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{conv}}-\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left|\right|}^2>}{<{\left|\right|{\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}}_{\mathrm{new}}-\stackrel{\mathrm{\&rho;}}{h}\left|\right|}^2>}.....\left(51\right)$

对于示例实施例，图6示出按dB为单位的估计增益作为导频SNR的函数。其中，定义导频SNR为在单个天线接收机处接收到的一个导频信号的每个导频码片E_c的平均能量对按dB为单位的接收噪声功率密度I_o的比。

由发送天线的数目确定估计增益的上限值，在图6中示出该上限值为6dB。如在图6中所示，尽管假设的角度扩展不为零以及噪声严重地破坏所接收信号，估计增益也到达上限值。增加导频SNR使估计增益降低是由于非-零角度扩展。

虽然不是对信道脉冲响应进行完整的相关，但是脉冲响应的偏差

假设了这个特性。对于较大的角度扩展，希望估计增益较小。对于小的角度扩展，估计增益值得重视。注意，一般对于居住环境和边缘环境，经常观察到一(1)到两(2)度的标准偏差。还注意，与使用独立相关器的传统信道估计相比较，有可能使用Monte-Carlo-模拟得到降低的信道脉冲响应的估计误差，以估算缩减排序信道估计方法的性能改进。

在由于具有相关衰落的有限分集的某些传播条件下，使用多个发射机天线的系统的缩减排序信道估计使信道估计质量提高。当诸如无线电波传播的方向性之类影响相关的机理随时间相当慢地变化时，可以通过在延长的时间间隔上进行平均来改进相关特征。这与信道的反向衰落速率相关联的时间间隔相反，因此在改进相关特征中使正确度提高。

通过计算相关特征的分立估计值或通过计算在所有传播延迟上的相关特征的估计值，多个发射机天线的缩减排序信道估计还可应用于频率-选择信道。分立估计值是指对每个传播延迟计算

然后，考虑在频率-选择信道脉冲响应中发生的每个延迟而执行缩减排序信道估计。在另一个实施例中，其中，诸如在发射机处的天线配置之类的附加信息是事前已知的，数目缩减的非相关信道到较大数目相关信道的线性变换的估计步骤可以更为正确。此外，可以把缩减排序估计过程扩展到具有一个以上接收机天线的情况。在这种情况下，对于MIMO信道执行估计，如图1所示。当当前的例子包含使用相干解调的系统时，这里所描述的缩减排序信道估计还可应用于使用非-相干解调的系统。

在图7中示出根据本发明的一个实施例的接收机100。接收机100具有单个天线102，它接收从具有多个天线的发射机来的信号。首先，通过预处理器104对所接收信号进行处理。然后，把信号提供给相关器106，使用该相关器作为用于搜索的滑动相关器以及作为用于信道估计的重要延迟的相关器。在另一个实施例中，在软件中确定延迟而无需使用相关器。使用相关器106的输出来提供协方差矩阵的估计值。在一个实施例中，由一些指(fingers)构成相关器106以形成具有每个发射机天线、接收机天线和重要延迟一个指的耙状系统(rake)。通过总线116把估计值提供给中央处理器112。处理器112把信道参数估计值存储在存储器114中，以致可以使用估计值来得到按时间平均的信道协方差矩阵。

把经估计的协方差矩阵从存储器114提供到用于本征值分解的排序分析和子空间估计单元108。如果一个或多个本征值支配其它的本征值，则通过计算相应于优势本征值的本征矢量来估计信道子空间。把覆盖信道子空间的本征矢量写入存储器供信道子空间投影单元109的进一步使用，在信道子空间投影单元109中通过计算每个估计时间间隔投影到信道子空间的(N_Tx·N_Rx·N_E)个原始信道估计值而产生缩减排序信道参数估计值，每个估计时间间隔产生N_Ch个缩减排序信道参数估计值。把信道子空间投影单元109的结果写入存储器，供解调器110使用。任意地，通过再-变换N_Ch个缩减排序信道参数估计值成为每个估计时间间隔的(N_Tx·N_Rx·N_E)个等效的最高维数信道参数估计值，信道子空间投影单元109可以产生等效的最高维数信道参数估计值。例如，在最高排序信道模型的传统的RAKE-接收机设计中，最高排序解调器的耙状指的数目将是(N_Tx·N_Rx·N_E)个。然后，最高排序解调器将使用(N_Tx·N_Rx·N_E)个原始信道参数估计值作为指系数。降低复杂度的解调器最后可以只使用N_Ch个RAKE指，这些指使用N_Ch个缩减排序信道估计值作为系数。然而，由于接收机的设计一般预先考虑最坏的情况，即，其中实施(N_Tx·N_Rx·N_E)个指，这足够于计算估计质量超过N_Ch个缩减排序信道参数估计值估计质量的(N_Tx·N_Rx·N_E)个相关的信道参数估计值。

可以在数字信号处理器(DSP)，专用硬件，软件，固件或它们的组合中实施排序分析和子空间估计单元108和子空间投影单元109。可以把接收机100中的模块结合在一起，为了清楚起见，根据功能作为分立的块而示出。

在图8中示出具有四(4)个发射机天线和两(2)个接收机天线的系统的一个实施例的示例配置。示出三(3)条发送路径，并标为1、2和3。路径1和2两者的反射点都在相同的椭圆上，其中，形成椭圆，致使发射机和接收机是焦点。注意，在示图上，椭圆重叠在系统的物理轮廓上。路径3落在所示椭圆的外面。路径1和2相对于接收机具有相同的重要延迟τ₁，而路径3具有不同于τ₁的重要延迟τ₂。路径延迟是天线配置和系统环境的函数。如所示，四(4)个发射机天线和两(2)个接收机天线产生八(8)个信道。路径延迟的每一个，τ₁和τ₂，产生一个回波，其中(N_E＝2)。给出相应于(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的协方差矩阵的维数为(N_Tx·N_Rx·N_E)维或十六(16)维。因此，最高排序信道参数矢量是16-维矢量。使用这里描述的排序缩减方法，可以使信道估计的排序缩减到三(3)维，相应于路径1、2和3，其中(N_Ch＝2)。注意，在何处把N_Ch个发送路径映射到(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样是未知的，可以从配置信息中取得子空间。如果天线的位置和诸如方向和方向性之类的特征是已知的，则可以使用信息来产生阵列响应或控制矢量。使用也可以用子空间算法取得的控制矢量和路径方向，估计发送角α。如果天线配置具有固定的配置，则发送角是可计算的。对于每个发射机天线形成包括发送角的一个矢量。同样，形成考虑接收机天线的到达角的一个矢量。使用来自发射机和接收机两者的这些信息构成把N_Ch个发送路径映射到(N_Tx·N_Rx·N_E)个信道脉冲响应取样的线性变换。这就提供了矩阵B，如这里上面描述线性变换的(19)中所给出。如在这里上面的(20)中那样得到协方差矩阵。然后继续进行过程，如同从先验知识得到相应的信息。

这里已经相对于时域描述了一个实施例，另一个实施例在频域中执行协方差矩阵或取样矩阵的排序缩减。如果在频域中导出参数和公式，则估计信道的过程结合频域值。

提供较佳实施例的上述描述，以使熟悉本领域技术的人员可以制造或使用本发明。熟悉本领域技术的人员将不费力地明了这些实施例的各种修改，可以把这里所定义的一般原理应用到其它的实施例而不需要用发明创造。因此，不打算把本发明限于这里所示出的实施例，而是和这里所揭示的原理和新颍特征符合的最宽广的范围相一致。

Claims (27)

1.一种用于使无线通信系统中的链路形成模型的方法，所述系统含有具有N个天线的发射机和具有M个天线的接收机，从N个发射机天线中之一到M个接收机天线的每个路径包括一个信道，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

确定描述链路的参数关系的矩阵；

使所述矩阵排序；

确定所述排序是否小于N×M；

如果所述排序小于N×M，则执行矩阵子空间的获取；

根据获取的矩阵子空间，得到每个信道的信道脉冲响应；以及

使用信道脉冲响应，对所接收的信号进行解调。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵是描述链路的协方差矩阵，其中，所述协方差矩阵表示发射机和接收机之间的多个脉冲响应。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵是描述所述链路的取样矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述矩阵的步骤还包括：

估计描述至少一个信道的多个参数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参数包括发射机天线之间的距离。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参数包括相对于发射机天线配置的发送角。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述矩阵包括对矩阵进行估计。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵描述在频域中链路的参数关系。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述矩阵进行排序进一步包括：

确定所述矩阵的本征值。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述排序等于(N×M)，则应用一组经相关的脉冲响应进行解调。

11.一种可操作用以执行权利要求1的方法的无线设备。

12.一种无线通信设备，其特征在于，它包括：

相关器，可操作用以根据从发射机接收的信号来估计表示具有发射机的链路的协方差矩阵；

耦合到所述相关器的排序分析单元，可操作用以估计协方差矩阵的排序；以及

耦合到所述排序分析单元的信道估计单元，可操作用以产生经缩减的排序信道估计值。

13.如权利要求12所述的设备，其特征在于，所述协方差矩阵表示所述设备和发射机之间的多个脉冲响应。

14.如权利要求12所述的设备，其特征在于，所述相关器是可操作的，用以确定至少两个信道的相关性。

15.如权利要求14所述的设备，其特征在于，所述排序分析单元是可操作的，用以确定相应于所述协方差矩阵的本征值。

16.如权利要求15所述的设备，其特征在于，所述排序分析单元是可操作的，用以将所述协方差矩阵的经估计的排序与预定的全值(full value)进行比较。

17.一种用于估计无线通信系统中的链路的方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

估计所述链路的协方差矩阵；

确定所述协方差矩阵的排序是否是可缩减的；

缩减所述协方差矩阵的排序；以及

使用经缩减了排序的协方差矩阵来估计所述链路的一组脉冲响应。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，进一步包括：

确定所述信道的相关性；

对所述协方差矩阵进行排序；以及

执行从协方差矩阵取出经缩减了排序的矩阵的步骤。

19.可在无线通信系统中操作的一种无线通信设备，它含有具有N个天线的发射机和具有M个天线的接收机，从N个发射机天线中之一到M个接收机天线的每个路径包括一个信道，其特征在于，所述设备包括：

第一组计算机可读出指令，用以确定描述所述链路的协方差矩阵；

第二组计算机可读出指令，用以使协方差矩阵排序；

第三组计算机可读出指令，用以确定所述排序是否小于N×M；

第四组计算机可读出指令，如果所述排序小于N×M，则执行从所述协方差矩阵取出经缩减了排序矩阵的步骤；

第五组计算机可读出指令，用以根据经缩减了排序的协方差矩阵，获取每个信道的信道脉冲响应；

第六组计算机可读出指令，用以使用信道脉冲响应，对所接收的信号进行解调。

20.如权利要求19所述的设备，其特征在于，进一步包括：

均衡器，它响应于所述第六组计算机可读指令，其中，通过所述协方差矩阵的排序确定所述均衡器的配置。

21.如权利要求19所述的设备，其特征在于，进一步包括：

第七组计算机可读出指令，用以获取经相关的信道脉冲响应。

22.一种无线通信设备，其特征在于，它包括：

信道估计装置，用以根据从发射机接收到的信号来估计表示具有发射机的链路的协方差矩阵；

耦合到所述相关器的排序分析单元，用以估计所述协方差矩阵的排序；以及

耦合到所述排序分析单元的信道估计装置，用以产生经缩减的排序信道估计值。

23.一种无线通信设备，其特征在于，它包括：

相关器，用以根据从发射机接收的信号来估计表示具有发射机的链路的协方差矩阵；

耦合到所述相关器的排序分析单元，用以估计所述协方差矩阵的排序；以及

耦合到所述排序分析单元的信道估计装置，用以产生经缩减的排序信道估计值。

24.一种用于估计无线通信系统中的链路的方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

估计所述链路的协方差矩阵；

确定所述协方差矩阵的排序是否是可缩减的；

缩减所述协方差矩阵的排序；以及

使用经缩减了排序的协方差矩阵来估计所述链路的一组脉冲响应。

25.如权利要求24所述的方法，其特征在于，进一步包括：

确定所述信道的相关性；

对所述协方差矩阵进行排序；以及

执行从所述协方差矩阵取出经缩减了排序的矩阵的步骤。

26.一种无线设备，其特征在于，它包括：

信道估计装置，用以确定重要的延迟，以及确定与所述重要延迟相关联的最高(full)维数信道参数的一组估计值，其中，估计值组中的每一个相应于时间上的一个实例；

本征值计算装置，用以确定所述最高维数信道参数的估计值组的本征值，以及寻找任何优势本征值；以及

信道估计装置，用以根据所述优势本征值来确定一组经缩减的排序信道参数估计值。

27.如权利要求26所述的无线设备，其特征在于，进一步包括：

本征矢量计算装置，用以确定与估计值组中的优势本征值之一相关联的至少一个本征矢量；

其中，所述信道估计装置使用至少一个本征矢量把最高维数信道参数投影到由至少一个本征矢量覆盖的子空间。

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