WO2019076210A1 - 时域相关性估计方法、装置及设备 - Google Patents

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徐兵
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    • H04L27/2627—Modulators
    • H04L27/2642—Wavelet transform modulators

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of communications technologies, and in particular, to a time domain correlation estimation method, apparatus, and device.
  • the RRH Remote Radio Unit
  • the RRH Remote Radio Unit
  • the RRH Remote Radio Unit
  • the RRH is generally used to implement multiple antennas in the same cell along the high-speed rail, thereby increasing cell coverage and reducing the switching frequency to improve network performance.
  • multiple RRHs are set up in a high-speed rail environment.
  • a high-iron model under a single RRH and a high-iron model at 4RRH are given in the related art.
  • the power spectrum of Rayleigh fading is Jake's spectrum.
  • the user equipment (User Equipment) of the high-speed rail is also affected by some strong non-direct path, that is, LOS (Line of Sight) + NLOS (Non Line of Sight). path.
  • the NLOS path is Rayleigh fading.
  • the time domain correlation estimation method in the related art is directed to a Rayleigh fading model or a high iron model in which only the LOS path exists.
  • a Rayleigh fading model or a high iron model in which only the LOS path exists.
  • the time domain correlation function calculated according to the related art there is an error in the time domain correlation function calculated according to the related art, resulting in a decrease in channel estimation performance.
  • the present disclosure provides a time domain correlation estimation method, apparatus, and device for improving channel estimation performance.
  • an embodiment of the present disclosure provides a time domain correlation estimation method, including:
  • Channel estimation is performed using the time domain correlation function.
  • the time domain channel estimation of the direct path LOS portion of the pilot position and the time domain channel estimation of the non-direct path NLOS part are respectively obtained, including:
  • a time domain channel estimate of the NLOS portion is obtained based on the accumulation and time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the obtaining the power spectrum offset and the maximum Doppler spread of the NLOS portion comprises:
  • a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion are determined based on a sequence correlation estimate of the NLOS portion.
  • the method further includes:
  • the obtaining a time domain correlation function according to the time domain channel estimation of the LOS part, the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread including:
  • an embodiment of the present disclosure provides a time domain correlation estimating apparatus, including:
  • a first acquiring module configured to obtain a time domain channel estimation of a pilot position direct path LOS part and a time domain channel estimation of a non-direct path NLOS part, respectively;
  • a second obtaining module configured to obtain a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion
  • a third acquiring module configured to obtain a time domain correlation function according to the time domain channel estimation of the LOS part, the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread;
  • a channel estimation module is configured to perform channel estimation by using the time domain correlation function.
  • the first obtaining module includes:
  • phase derotation sub-module configured, for any path, according to the estimated Doppler frequency offset on the path, phase derotating the time domain channel estimation value of the pilot position based on the 0th symbol ;
  • the accumulating submodule is configured to accumulate the time domain channel estimation values after the phase derotation in a predetermined time period to obtain an accumulated sum
  • a first obtaining submodule configured to obtain a time domain channel estimate of the LOS part according to the accumulated sum
  • a second obtaining submodule configured to obtain a time domain channel estimation of the NLOS part according to the accumulating and time domain channel estimation of the LOS part.
  • the second obtaining module includes:
  • Obtaining a sub-module configured to perform sequence correlation estimation on the time domain channel estimation of the NLOS part, to obtain a sequence correlation estimation value of the NLOS part;
  • a determining submodule configured to determine a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion according to the sequence correlation estimate of the NLOS portion.
  • the device further comprises:
  • a speed determining module configured to acquire a moving speed of the user equipment UE according to the maximum Doppler spread and the carrier frequency.
  • the third obtaining module includes:
  • a first obtaining submodule configured to obtain a time domain correlation function of the LOS part according to a time domain channel estimation of the LOS part and an estimated Doppler frequency offset of the LOS part;
  • a second obtaining submodule configured to obtain a time domain correlation function of the NLOS part according to a time domain channel estimation of the NLOS part, a power spectrum offset of the NLOS part, and a maximum Doppler spread;
  • a first determining submodule configured to determine a LOS power ratio and an NLOS power ratio on all paths according to a time domain channel estimation of the LOS portion;
  • a third obtaining submodule configured to obtain a final time domain according to a time domain correlation function of the LOS part, a LOS power ratio of all the paths, a time domain correlation function of the NLOS part, and the NLOS power ratio related functions.
  • an embodiment of the present disclosure provides a time domain correlation estimating apparatus, including: a memory, a processor, and a computer program stored on the memory and operable on the processor; To read the program in memory, perform the following process:
  • Channel estimation is performed using the time domain correlation function.
  • the processor is further configured to read a program in the memory and perform the following process:
  • a time domain channel estimate of the NLOS portion is obtained based on the accumulation and time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the processor is further configured to read a program in the memory and perform the following process:
  • a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion are determined based on a sequence correlation estimate of the NLOS portion.
  • the processor is further configured to read a program in the memory and perform the following process:
  • the processor is further configured to read a program in the memory and perform the following process:
  • an embodiment of the present disclosure provides a computer readable storage medium for storing a computer program, the computer program being executed by a processor to implement the steps in the method as described in the first aspect.
  • the time domain correlation function in the case of the high-speed rail LOS path + NLOS path can be accurately estimated, so that the accurate time domain correlation can be utilized to optimize the channel estimation result, and therefore, the embodiment of the present disclosure is utilized.
  • the scheme improves channel estimation performance.
  • Figure 1 (a) and Figure 1 (b) are power spectra of single RRH and multiple RRH, respectively;
  • Figure 2 shows the Jake's power spectrum
  • Figure 3 (a) and Figure 3 (b) show the power spectrum of a single RRH and multiple RRHs in the LOS path + NLOS path, respectively;
  • LTE Long Term Evolution
  • CRS Cell Reference Signal
  • FIG. 6 is a schematic diagram of process processing according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 7 is an NLOS power spectrum after offset
  • FIG. 8 is a schematic diagram of throughput comparison of the scheme in the related art and the scheme of the embodiment of the present disclosure under the LOS path;
  • FIG. 9 is a schematic diagram of throughput comparison of the scheme in the related art and the scheme of the embodiment of the present disclosure under the LOS+NLOS path;
  • FIG. 10 is a schematic diagram of a time domain correlation estimating apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a structural diagram of a time domain correlation estimating apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a schematic diagram of a time domain correlation estimating apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • the high-speed rail model under single RRH is given in Appendix B.3 of 3GPP 36.101; the high-speed rail model under 4 RRH is given in Appendix B.3A of 3GPP 36.101.
  • LOS direct path
  • NLOS non-direct path
  • the power spectrum is shown in Fig. 1(a) and Fig. 1(b).
  • Figure 1 (a) shows the power spectrum of a single radio remote unit (RRU), and
  • Figure 1 (b) shows the power spectrum of multiple RRUs.
  • the Wiener-Xinqin theorem the power spectral density of the wide stationary stochastic process is the Fourier transform of its autocorrelation function, and the time domain correlation function can be obtained by inverse Fourier transform of the power spectrum.
  • the general power spectrum satisfies the classical Jake's spectrum, and the corresponding time-domain correlation function is the first-order zero-order Bessel function.
  • 3GPP multi-RRH high-speed rail model by A time domain correlation function is calculated, where ⁇ f p represents the frequency offset on the p-th path, and P( ⁇ f p ) represents the probability of the frequency offset ⁇ f p on the p-th path.
  • the time domain correlation estimation method in the related art is directed to the Rayleigh fading model or the high-iron model with only the LOS path.
  • the time domain correlation function calculated in the related art is obviously no longer suitable. Incorrect time domain correlation functions will result in erroneous channel estimates resulting from time domain interpolation, thereby affecting channel estimation performance, resulting in performance penalty.
  • the time domain correlation estimation method of the embodiment of the present disclosure includes:
  • Step 401 Obtain a time domain channel estimation of the pilot position LOS part and a time domain channel estimation of the NLOS part, respectively.
  • the time domain channel estimation value of the pilot position is phase-derotated based on the 0th symbol, at a predetermined time.
  • the time domain channel estimation values after phase derotation are accumulated to obtain an accumulated sum.
  • the time domain channel estimation of the LOS portion is obtained according to the accumulated sum
  • the time domain channel estimation of the NLOS portion is obtained according to the accumulation and the time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the pilot positions in the time domain are discrete, as shown in FIG. 5.
  • the time domain channel estimation value of the pilot position of the first symbol and the p-th path is known as The estimated Doppler frequency offset ⁇ f p of the p- th path.
  • time domain correlation interpolation to obtain channel estimation values at non-pilot positions.
  • time domain correlation it is also possible to Perform time domain filtering to suppress noise and other pairs The effect of improving the quality of the channel estimate at the pilot position.
  • a time domain channel estimate representing the LOS component and remaining unchanged for a period of time a time domain channel estimate representing the NLOS component; Indicates the phase rotation due to the Doppler shift ⁇ f p ; ⁇ t l represents the time interval between the lth symbol and the 0th symbol.
  • the phase derotation is performed based on the 0th symbol, and then:
  • Step 402 Obtain a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion.
  • Doppler spread estimation and power spectrum offset estimation are performed. Specifically, performing sequence correlation estimation on the time domain channel estimation of the NLOS part, obtaining a sequence correlation estimation value of the NLOS part, and determining a power spectrum offset and a maximum of the NLOS part according to the sequence correlation estimation value of the NLOS part. Doppler expansion.
  • AFC automatic frequency tracking
  • the carrier frequency can also be combined to estimate the relevant moving speed of the UE, that is, Where f c represents the carrier frequency and c represents the speed of light.
  • Step 403 Obtain a time domain correlation function according to the time domain channel estimation of the LOS part, the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread.
  • Step 4031 Obtain a time domain correlation function of the LOS part according to a time domain channel estimation of the LOS part and an estimated Doppler frequency offset of the LOS part.
  • Step 4032 Obtain a time domain correlation function of the NLOS part according to the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread.
  • Step 4033 Determine, according to the time domain channel estimation of the LOS part, a LOS power ratio and an NLOS power ratio on all paths;
  • Step 4034 Obtain a final time domain correlation function according to the time domain correlation function of the LOS part, the LOS power ratio of all the paths, the time domain correlation function of the NLOS part, and the NLOS power ratio.
  • time domain channel estimation of the LOS component at the pilot position on the p-th path is known
  • Corresponding Doppler shift ⁇ f p time domain channel estimation of NLOS components
  • the corresponding power spectrum offset f 0 the maximum Doppler spread f d,max .
  • the time domain correlation function of the NLOS part is expressed as:
  • R t ( ⁇ ) P LOS ⁇ R t, LOS ( ⁇ ) + P NLOS ⁇ R t, NLOS ( ⁇ ).
  • Step 404 Perform channel estimation by using the time domain correlation function.
  • the time domain correlation function in the case of the high-speed rail LOS path + NLOS path can be accurately estimated, so that the accurate time domain correlation can be utilized to optimize the channel estimation result, and therefore, the embodiment of the present disclosure is utilized.
  • the scheme improves channel estimation performance.
  • the above method is not limited to LTE, but is also applicable to all time-domain correlation function calculations under high-speed rail.
  • the time domain correlation estimating apparatus of the embodiment of the present disclosure includes:
  • the first obtaining module 1001 is configured to obtain a time domain channel estimation of the direct position LOS portion of the pilot position and a time domain channel estimation of the non-direct path NLOS part, respectively;
  • a second obtaining module 1002 configured to obtain a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion
  • the third obtaining module 1003 is configured to obtain a time domain correlation function according to the time domain channel estimation of the LOS part, the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread. ;
  • the channel estimation module 1004 is configured to perform channel estimation by using the time domain correlation function.
  • the first obtaining module 1001 includes:
  • phase derotation sub-module configured, for any path, according to the estimated Doppler frequency offset on the path, phase derotating the time domain channel estimation value of the pilot position based on the 0th symbol
  • an accumulating submodule configured to accumulate the phase detuned time domain channel estimation values in a predetermined time period to obtain an accumulated sum
  • the first obtaining submodule configured to obtain the LOS part according to the accumulated sum a time domain channel estimation
  • a second obtaining submodule configured to obtain a time domain channel estimate of the NLOS portion according to the accumulating and time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the second obtaining module 1002 includes:
  • Obtaining a sub-module configured to perform sequence correlation estimation on the time domain channel estimation of the NLOS part, to obtain a sequence correlation estimation value of the NLOS part, and a determining submodule, configured to determine, according to the sequence correlation estimation value of the NLOS part, Power spectral offset and maximum Doppler spread of the NLOS portion.
  • the device further includes:
  • the speed determining module 1005 is configured to acquire a moving speed of the user equipment UE according to the maximum Doppler spread and the carrier frequency.
  • the third obtaining module 1003 includes: a first acquiring submodule, configured to obtain a time domain correlation of the LOS part according to the time domain channel estimation of the LOS part and the estimated Doppler frequency offset of the LOS part. a second acquisition submodule, configured to obtain a time domain correlation function of the NLOS portion according to a time domain channel estimation of the NLOS portion, a power spectrum offset of the NLOS portion, and a maximum Doppler spread; Determining a submodule, configured to determine a LOS power ratio and an NLOS power ratio on all paths according to a time domain channel estimation of the LOS portion; and a third obtaining submodule, configured to perform a time domain correlation function according to the LOS portion The LOS power ratio on all paths, the time domain correlation function of the NLOS portion, and the NLOS power ratio are obtained to obtain a final time domain correlation function.
  • the time domain correlation function in the case of the high-speed rail LOS path + NLOS path can be accurately estimated, so that the accurate time domain correlation can be utilized to optimize the channel estimation result, and therefore, the embodiment of the present disclosure is utilized.
  • the scheme improves channel estimation performance.
  • the time domain correlation estimating apparatus of the embodiment of the present disclosure includes:
  • the processor 1200 is configured to read a program in the memory 1220 and perform the following process:
  • the transceiver 1210 is configured to receive and transmit data under the control of the processor 1200.
  • the bus architecture can include any number of interconnected buses and bridges, specifically linked by one or more processors represented by processor 1200 and various circuits of memory represented by memory 1220.
  • the bus architecture can also link various other circuits such as peripherals, voltage regulators, and power management circuits, which are well known in the art and, therefore, will not be further described herein.
  • the bus interface provides an interface.
  • the transceiver 1210 can be a plurality of components, including a transmitter and a transceiver, providing means for communicating with various other devices on a transmission medium.
  • the processor 1200 is responsible for managing the bus architecture and general processing, and the memory 1220 can store data used by the processor 1200 in performing operations.
  • the processor 1200 is responsible for managing the bus architecture and general processing, and the memory 1220 can store data used by the processor 1200 in performing operations.
  • the processor 1200 is further configured to read the computer program, and perform the following steps:
  • a time domain channel estimate of the NLOS portion is obtained based on the accumulation and time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the processor 1200 is further configured to read the computer program, and perform the following steps:
  • a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion are determined based on a sequence correlation estimate of the NLOS portion.
  • the processor 1200 is further configured to read the computer program, and perform the following steps:
  • the processor 1200 is further configured to read the computer program, and perform the following steps:
  • a computer readable storage medium of an embodiment of the present disclosure is configured to store a computer program executable by a processor to implement the following steps:
  • Channel estimation is performed using the time domain correlation function.
  • the time domain channel estimation of the direct path LOS portion of the pilot position and the time domain channel estimation of the non-direct path NLOS part are respectively obtained, including:
  • a time domain channel estimate of the NLOS portion is obtained based on the accumulation and time domain channel estimation of the LOS portion.
  • the obtaining the power spectrum offset and the maximum Doppler spread of the NLOS portion comprises:
  • a power spectrum offset and a maximum Doppler spread of the NLOS portion are determined based on a sequence correlation estimate of the NLOS portion.
  • the method further includes:
  • the obtaining a time domain correlation function according to the time domain channel estimation of the LOS part, the time domain channel estimation of the NLOS part, the power spectrum offset of the NLOS part, and the maximum Doppler spread including:
  • the disclosed method and apparatus may be implemented in other manners.
  • the device embodiments described above are merely illustrative.
  • the division of the unit is only a logical function division.
  • there may be another division manner for example, multiple units or components may be combined or Can be integrated into another system, or some features can be ignored or not executed.
  • the mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed may be an indirect coupling or communication connection through some interface, device or unit, and may be electrical, mechanical or otherwise.
  • each functional unit in various embodiments of the present disclosure may be integrated into one processing unit, or each unit may be physically included separately, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the above integrated unit can be implemented in the form of hardware or in the form of hardware plus software functional units.
  • the above-described integrated unit implemented in the form of a software functional unit can be stored in a computer readable storage medium.
  • the above software functional unit is stored in a storage medium and includes a plurality of instructions for causing a computer device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) to perform part of the steps of the transceiving method of the various embodiments of the present disclosure.
  • the foregoing storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic disk, or an optical disk, and the like, and the program code can be stored. Medium.

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Abstract

本公开提供一种时域相关性估计方法、装置及设备，涉及通信技术领域。本公开的时域相关性估计方法，包括：分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；利用所述时域相关函数进行信道估计。

Description

时域相关性估计方法、装置及设备
相关申请的交叉引用
本申请主张在2017年10月17日在中国提交的中国专利申请号No.201710965874.4的优先权，其全部内容通过引用包含于此。
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种时域相关性估计方法、装置及设备。
背景技术
高铁下，一般通过RRH(Remote Radio Unit，射频拉远)，来实现同一小区的多幅天线沿高铁部署，从而增大小区覆盖，减小切换频率以提高网络性能。而通常情况下，在高铁环境下会设置多个RRH。
相关技术中给出了单RRH下的高铁模型以及4RRH下的高铁模型。一般情况下，假设瑞利衰落的功率谱为Jake’s谱。实际情况中，高铁下的UE(User Equipment，用户设备)还会受到部分较强的非直射径影响，即LOS(Line of Sight，直射径)径+NLOS(Non Line of Sight，非直射径)径。而一般情况下，NLOS径为瑞利衰落。
相关技术中时域相关性估计方法针对的是瑞利衰落模型或仅存在LOS径的高铁模型。而在LOS径+NLOS径的高铁场景下，按照相关技术计算得到的时域相关函数都会存在误差，从而导致信道估计性能下降。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种时域相关性估计方法、装置及设备，用以提高信道估计性能。
为解决上述技术问题，第一方面，本公开实施例提供一种时域相关性估计方法，包括：
分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部 分的时域信道估计；
获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
利用所述时域相关函数进行信道估计。
其中，所述分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计，包括：
对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
其中，所述获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，包括：
对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
其中，所述方法还包括：
根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
其中，所述根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数，包括：
根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和 NLOS功率比；
根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
第二方面，本公开实施例提供一种时域相关性估计装置，包括：
第一获取模块，用于分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
第二获取模块，用于获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
第三获取模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
信道估计模块，用于利用所述时域相关函数进行信道估计。
其中，所述第一获取模块包括：
相位解旋转子模块，用于对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
累加子模块，用于在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
第一获取子模块，用于根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
第二获取子模块，用于根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
其中，所述第二获取模块包括：
获取子模块，用于对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
确定子模块，用于根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
其中，所述装置还包括：
速度确定模块，用于根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设 备UE的移动速度。
其中，所第三获取模块包括：
第一获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
第二获取子模块，用于根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
第一确定子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
第三获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
第三方面，本公开实施例提供一种时域相关性估计设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
利用所述时域相关函数进行信道估计。
其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法中的步骤。
本公开的上述技术方案的有益效果如下：
在本公开实施例中，可以准确的估计出在高铁LOS径+NLOS径情况下的时域相关函数，从而可以利用准确的时域相关性来优化信道估计结果，因此，利用本公开实施例的方案提高了信道估计性能。
附图说明
图1(a)和图1(b)分别为单RRH和多RRH的功率谱；
图2为Jake’s功率谱；
图3(a)和图3(b)分别为在LOS径+NLOS径下单RRH和多RRH的功率谱；
图4为本公开实施例的时域相关性估计方法的流程图；
图5为LTE(Long Term Evolution，长期演进)CRS(Cell Reference Signal，小区参考信号)图案示意图；
图6为本公开实施例的流程处理示意图；
图7为偏移后的NLOS功率谱；
图8为相关技术中方案和本公开实施例的方案在LOS径下的吞吐量比较示意图；
图9为相关技术中方案和本公开实施例的方案在LOS+NLOS径下的吞吐量比较示意图；
图10为本公开实施例的时域相关性估计装置的示意图；
图11为本公开实施例的时域相关性估计装置的结构图；
图12为本公开实施例的时域相关性估计设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例，对本公开的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本公开，但不用来限制本公开的范围。
3GPP 36.101附录B.3给出了单RRH下的高铁模型；3GPP 36.101附录B.3A给出了4 RRH下的高铁模型。但是，这些模型中，都是假设来自各RRH的信号只有直射径(LOS)，而不存在非直射径(NLOS)，其功率谱如图1(a)和图1(b)所示。图1(a)为单射频拉远单元(Radio Remote Unit，RRU)下功率谱，图1(b)为多RRU下功率谱。
一般情况下，假设瑞利衰落的功率谱为Jake’s谱，如图2所示。实际情况中，高铁下的移动设备(UE)还会收到部分较强的非直射径影响，即LOS径+NLOS径。而一般情况下，NLOS径为瑞利衰落，所以，其功率谱如图3(a)和图3(b)所示。
相关技术中，由维纳-辛钦定理，宽平稳随机过程的功率谱密度是其自相关函数的傅立叶变换，则时域相关函数可以通过功率谱的傅立叶反变换得到。
非高铁下，一般功率谱满足经典Jake’s谱，对应时域相关函数为第一类零阶贝塞尔函数，即
Figure PCTCN2018109423-appb-000001
3GPP多RRH高铁模型下，由
Figure PCTCN2018109423-appb-000002
计算得到时域相关函数，其中Δf p表示第p条径上的频偏，P(Δf p)表示第p条径上频偏Δf p的概率。
然而，当实际高铁下的功率谱如图3(a)和图3(b)所示时，由于相关技术中时域相关性估计方法针对的是瑞利衰落模型或仅存在LOS径的高铁模型，而在LOS径+NLOS径的高铁场景下，因此相关技术中计算得到的时域相关函数明显不再合适。错误的时域相关函数将导致时域插值得到的错误的信道估计值，从而影响信道估计性能，造成性能损失。
为此，如图4所示，本公开实施例的时域相关性估计方法，包括：
步骤401、分别获得导频位置LOS部分的时域信道估计和NLOS部分的时域信道估计。
在此步骤中，对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转，在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和。然后，根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计，根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
假设单个RRH下，功率谱如图3(a)所示；多个RRH下，功率谱如图3(b)所示。多个RRH功率谱可以看成由多个单RRH功率谱叠加而成的。
以LTE(Long Term Evolution，长期演进)为例，时域上导频位置是离散的，如图5所示。
假设多个RRH信号即为估计的多条径，已知第l个符号、第p条径上导频位置的时域信道估计值表示为
Figure PCTCN2018109423-appb-000003
第p条径的估计多普勒频偏Δf p。
在此实施例中，需要根据导频位置上的
Figure PCTCN2018109423-appb-000004
以及时域相关性插值得到非导频位置上的信道估计值。另外，利用时域相关性，也可以对导频位置上的
Figure PCTCN2018109423-appb-000005
进行时域滤波，从而抑制噪声等对
Figure PCTCN2018109423-appb-000006
的影响，提升导频位置上信道估计值的质量。
结合图6所示的流程处理示意图，假设第l个符号、第p条径上导频位 置的时域信道估计值
Figure PCTCN2018109423-appb-000007
其中，
Figure PCTCN2018109423-appb-000008
表示LOS组成部分的时域信道估计，且一段时间内保持不变；
Figure PCTCN2018109423-appb-000009
表示NLOS组成部分的时域信道估计；
Figure PCTCN2018109423-appb-000010
表示由于多普勒频偏Δf p引起的相位旋转；Δt l表示第l个符号与第0个符号的时间间隔。
那么，根据估计多普勒频偏Δf p，以第0个符号为基准，做相位解旋转后，可以得到：
Figure PCTCN2018109423-appb-000011
一般高铁下，由于运动速度较快，导致
Figure PCTCN2018109423-appb-000012
随时间变化较快，所以，假设一段时间内
Figure PCTCN2018109423-appb-000013
的累加和较小；而
Figure PCTCN2018109423-appb-000014
在一段时间内保持不变。那么，满足：
Figure PCTCN2018109423-appb-000015
所以，
Figure PCTCN2018109423-appb-000016
即利用
Figure PCTCN2018109423-appb-000017
估计得到LOS组成部分的
Figure PCTCN2018109423-appb-000018
然后，再由
Figure PCTCN2018109423-appb-000019
估计得到NLOS组成部分的
Figure PCTCN2018109423-appb-000020
步骤402、获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
在此步骤中，进行多普勒扩展估计和功率谱偏移估计。具体的，对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值，根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
一般瑞利衰落下，假设自动频率跟踪((Automatic Frequency Control，AFC))的误差很小，则功率谱如图2所示，功率谱是关于f＝0Hz中心对称的，所以，时域相关函数为：
Figure PCTCN2018109423-appb-000021
但是，假设多RRH情况下，受到多条LOS径多普勒频移的综合影响， 自动频率跟踪(AFC)后可能使得NLOS部分对应的功率谱不再是关于f＝0Hz中心对称的，而是关于某个频率f 0中心对称的，如图7所示。
那么，时域相关函数变成：
Figure PCTCN2018109423-appb-000022
假设已知导频位置上NLOS组成部分的时域信道估计为
Figure PCTCN2018109423-appb-000023
则可以通过对
Figure PCTCN2018109423-appb-000024
做序列相关估计得到NLOS部分的序列相关估计值
Figure PCTCN2018109423-appb-000025
由于J 0(2πf d,maxτ)是实数，所以
Figure PCTCN2018109423-appb-000026
的相位即对应
Figure PCTCN2018109423-appb-000027
从而可以估计出功率谱偏移f 0。
由于
Figure PCTCN2018109423-appb-000028
所以
Figure PCTCN2018109423-appb-000029
从而可以利用
Figure PCTCN2018109423-appb-000030
估计出最大多普勒扩展f d,max。
进一步的，在此，还可结合载波频率，估计出UE的相关移动速度，即
Figure PCTCN2018109423-appb-000031
其中f c表示载波频率，c表示光速。
另外，假设来自各个RRH的NLOS部分都满足相同的Jake’s谱功率谱分布，则可以对多条径的估计进行合并。
步骤403、根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数。
在此步骤中，可包括如下过程：
步骤4031、根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
步骤4032、根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
步骤4033、根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
步骤4034、根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
假设已知第p条径上导频位置上LOS组成部分的时域信道估计
Figure PCTCN2018109423-appb-000032
对应的多普勒频移Δf p；NLOS组成部分的时域信道估计
Figure PCTCN2018109423-appb-000033
对应的功率谱偏移f 0，最大多普勒扩展f d,max。
那么，LOS部分的时域相关函数表示成：
Figure PCTCN2018109423-appb-000034
其中
Figure PCTCN2018109423-appb-000035
NLOS部分的时域相关函数表示成：
Figure PCTCN2018109423-appb-000036
同时，所有径上的LOS功率比和NLOS功率比分别为：
Figure PCTCN2018109423-appb-000037
Figure PCTCN2018109423-appb-000038
所以，最终的时域相关函数表示成：R t(τ)＝P LOS·R t,LOS(τ)+P NLOS·R t,NLOS(τ)。
步骤404、利用所述时域相关函数进行信道估计。
在本公开实施例中，可以准确的估计出在高铁LOS径+NLOS径情况下的时域相关函数，从而可以利用准确的时域相关性来优化信道估计结果，因此，利用本公开实施例的方案提高了信道估计性能。
上述方法不仅限于LTE，还适用于所有高铁下的时域相关函数计算。
以LTE 3GPP 36.101附录B.3A的4RRH模型为例，仅存在LOS径的情况下，由于NLOS部分估计P NLOS≈0，所以，吞吐量性能与原来持平，如图8 所示。
而当基于3GPP 36.101附录B.3A的4RRH模型，再增加8条NLOS径，总共9条径的相对时延和相对功率为如表1所示。吞吐量性能提升约2.5dB，如图9所示。
表1
Figure PCTCN2018109423-appb-000039
如图10所示，本公开实施例的时域相关性估计装置，包括：
第一获取模块1001，用于分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
第二获取模块1002，用于获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普 勒扩展；
第三获取模块1003，用于根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
信道估计模块1004，用于利用所述时域相关函数进行信道估计。
其中，所述第一获取模块1001包括：
相位解旋转子模块，用于对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；累加子模块，用于在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；第一获取子模块，用于根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；第二获取子模块，用于根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
其中，所述第二获取模块1002包括：
获取子模块，用于对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；确定子模块，用于根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
如图11所示，所述装置还包括：
速度确定模块1005，用于根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
其中，所第三获取模块1003包括：第一获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；第二获取子模块，用于根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；第一确定子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；第三获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
本公开所述装置的工作原理可参照前述方法实施例的描述。
在本公开实施例中，可以准确的估计出在高铁LOS径+NLOS径情况下 的时域相关函数，从而可以利用准确的时域相关性来优化信道估计结果，因此，利用本公开实施例的方案提高了信道估计性能。
如图12所示，本公开实施例的时域相关性估计设备，包括：
处理器1200，用于读取存储器1220中的程序，执行下列过程：
分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
利用所述时域相关函数进行信道估计；
收发机1210，用于在处理器1200的控制下接收和发送数据。
其中，在图12中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1200代表的一个或多个处理器和存储器1220代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机1210可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器1200负责管理总线架构和通常的处理，存储器1220可以存储处理器1200在执行操作时所使用的数据。
处理器1200负责管理总线架构和通常的处理，存储器1220可以存储处理器1200在执行操作时所使用的数据。
处理器1200还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
处理器1200还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
处理器1200还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
处理器1200还用于读取所述计算机程序，执行如下步骤:
根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
此外，本公开实施例的计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行实现以下步骤：
分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
利用所述时域相关函数进行信道估计。
其中，所述分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计，包括：
对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
其中，所述获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，包括：
对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
其中，所述方法还包括：
根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
其中，所述根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数，包括：
根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或 直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述是本公开的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。

Claims (16)

  1. 一种时域相关性估计方法，包括：
    分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
    获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
    根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
    利用所述时域相关函数进行信道估计。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计，包括：
    对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
    在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
    根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
    根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，包括：
    对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
    根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
  4. 根据权利要求1或3所述的方法，所述方法还包括：
    根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
  5. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数，包括：
    根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
    根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
    根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
    根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
  6. 一种时域相关性估计装置，包括：
    第一获取模块，用于分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
    第二获取模块，用于获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
    第三获取模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
    信道估计模块，用于利用所述时域相关函数进行信道估计。
  7. 根据权利要求6所述的装置，其中，所述第一获取模块包括：
    相位解旋转子模块，用于对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
    累加子模块，用于在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
    第一获取子模块，用于根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
    第二获取子模块，用于根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
  8. 根据权利要求6所述的装置，其中，所述第二获取模块包括：
    获取子模块，用于对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计， 得到NLOS部分的序列相关估计值；
    确定子模块，用于根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
  9. 根据权利要求6或8所述的装置，所述装置还包括：
    速度确定模块，用于根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
  10. 根据权利要求6所述的装置，其中，所第三获取模块包括：
    第一获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
    第二获取子模块，用于根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
    第一确定子模块，用于根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
    第三获取子模块，用于根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
  11. 一种时域相关性估计设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其中，
    所述处理器，用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
    分别获得导频位置直射径LOS部分的时域信道估计和非直射径NLOS部分的时域信道估计；
    获得所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展；
    根据所述LOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得时域相关函数；
    利用所述时域相关函数进行信道估计。
  12. 根据权利要求11所述的设备，其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
    对于任一径，根据所述径上的估计多普勒频偏，以第0个符号为基准，对所述导频位置的时域信道估计值做相位解旋转；
    在预定时间段内，对相位解旋转后的时域信道估计值进行累加，获得累加和；
    根据所述累加和获得所述LOS部分的时域信道估计；
    根据所述累加和所述LOS部分的时域信道估计，获得所述NLOS部分的时域信道估计。
  13. 根据权利要求11所述的设备，其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
    对所述NLOS部分的时域信道估计做序列相关估计，得到NLOS部分的序列相关估计值；
    根据所述NLOS部分的序列相关估计值，确定所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展。
  14. 根据权利要求11或13所述的设备，其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
    根据所述最大多普勒扩展和载波频率，获取用户设备UE的移动速度。
  15. 根据权利要求11所述的设备，其中，所述处理器还用于读取存储器中的程序，执行下列过程：
    根据所述LOS部分的时域信道估计和所述LOS部分的估计多普勒频偏，获得所述LOS部分的时域相关函数；
    根据所述NLOS部分的时域信道估计、所述NLOS部分的功率谱偏移和最大多普勒扩展，获得所述NLOS部分的时域相关函数；
    根据所述LOS部分的时域信道估计，确定所有径上的LOS功率比和NLOS功率比；
    根据所述LOS部分的时域相关函数、所述所有径上的LOS功率比、所述NLOS部分的时域相关函数、所述NLOS功率比，获取最终的时域相关函数。
  16. 一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法中的步骤。
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