[發(fā)明專利]毫米波通信中的信道估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710112739.5
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN107040296B
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發(fā)明（設計）人: 肖振宇;曹先彬;席星;王向榮
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: H04B7/0456
• 分類號: H04B7/0456;H04L25/02
• 代理公司: 北京永創(chuàng)新實專利事務所 11121
• 代理人: 祗志潔

本發(fā)明是一種毫米波通信中的信道估計方法，基于虛擬多徑捕獲和稀疏重建實現(xiàn)。本方法在虛擬多徑捕獲時，不搜索真實多徑分量，而是推導真實多徑分量的虛擬多徑分量，并通過分層搜索在常規(guī)分辨率的碼本上獲得虛擬多徑分量；在稀疏重建時，使用獲得的虛擬多徑分量重建真實多徑分量。本發(fā)明還利用增強子陣列技術設計得到的用于分層搜索的分層碼本，該碼本能同時適用于模擬波束成形/合并和混合模擬/數(shù)字預編碼/合并這兩種結構。利用本發(fā)明方法，能大大降低信道估計的訓練開銷，降低搜索的時間復雜度，采用虛擬多徑分量進行稀疏重建，具有更小的字典矩陣，大大降低了計算復雜度。

技術領域

本發(fā)明屬于毫米波通信技術領域，具體涉及一種應用于毫米波通信的基于虛擬多徑捕獲和稀疏重建的信道估計方法。

背景技術

近年來，隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，無線通信在我們的生活著發(fā)揮著越來越重要的作用。但同時，無線通信的帶寬需求也在不斷增加，導致低頻段的頻譜資源日益緊張。而毫米(Millimeter wave，mmWave)波頻段具有豐富的頻譜資源，作為一種解決上述低頻段的頻譜資源日益緊張問題的方法，已引起了業(yè)界廣泛的重視。

然而毫米波通信也面臨著嚴峻的技術挑戰(zhàn)。根據(jù)經(jīng)典弗里斯公式，毫米波頻段的信號與低頻段的信號相比，有極高的傳輸損耗，因此毫米波通信通常首選模擬波束成形/合并結構。在這種結構中，天線共享一個單射頻(Radio-frequency，RF)鏈，其權重向量受恒模約束(Constant-modulus，CM)。同時，人們提出了混合模擬/數(shù)字預編碼/合并結構來實現(xiàn)多流/多用戶的傳輸，在此結構中，少量射頻鏈連接到大量天線陣列。受限于波束成形/合并結構，經(jīng)典多輸入多輸出(Multiple-input Multiple-output，MIMO)通信信道估計方法在毫米波通信中，具有較高的導頻開銷和計算成本，因此效率相當?shù)汀６槍撩撞ㄍㄐ?，信道估計的方法主要分為兩類：分層搜?Hierarchical search)和壓縮感知(Compressedsensing，CS)。

分層搜索方法通過定義分層碼本，實現(xiàn)了一種分而治之的搜索方式。分層搜索首先在粗碼本上搜索得到最優(yōu)的扇形，再對扇形細化，在細碼本上搜索得到最優(yōu)的波束。分層搜索的方法僅需遍歷部分碼本，從而大大減少了搜索次數(shù)，是一種高效的搜索方法。但由于碼本受限的分辨率，分層搜索的方法通常只能得到一個多徑分量(Multipath component，MPC)。

壓縮感知方法是基于毫米波信道的稀疏特性設計得到的一種搜索方法，不同于分層搜索，壓縮感知方法是開環(huán)的，因此導頻開銷在多用戶的情況下也不會增加。然而，壓縮感知方法的性能高度依賴于測量的次數(shù)，為實現(xiàn)滿意的估計性能，訓練開銷巨大。為此，A.Alkhateeb等人設計了自適應壓縮感知(Adaptive CS，ACS)方法，這一方法通過設計分層碼本減少了所需的測量次數(shù)，但需要較多的射頻鏈，并且不適用于射頻鏈較少或模擬波束成形/合并結構的裝置。

發(fā)明內(nèi)容

為了實現(xiàn)在毫米波通信中對信道準確而高效的估計，并適用于模擬波束成形/合并和混合模擬/數(shù)字預編碼/合并這兩種結構，本發(fā)明提出一種基于虛擬多徑捕獲和稀疏重建(Virtual multipath acquisition and sparse reconstruction，VMA-SR)的毫米波通信中的信道估計方法。

本發(fā)明提供的信道估計方法，包括兩個階段：虛擬多徑捕獲(VMA)和稀疏重建(SR)。

所述的虛擬多徑捕獲，不搜索真實MPC，而是推導真實MPC的虛擬表示形式，即虛擬MPC，并通過分層搜索在常規(guī)分辨率的碼本上獲得虛擬MPC。

在虛擬多徑捕獲階段，通過分層搜索獲得虛擬MPC，L個真實MPC由4L個虛擬MPC表示，且一個真實MPC對應的4個虛擬MPC的接收端/發(fā)送端指向向量分別是AoA/AoD鄰域中兩個相鄰的基向量。AoA表示入射角，AoD表示出射角。

所述的稀疏重建，使用獲得的虛擬MPC重建真實MPC。