[發明專利]大規模MIMO系統壓縮感知信道估計的導頻優化方法

在審

• 申請號: 201710243573.0
• 申請日: 2017-04-14
• 公開（公告）號: CN107171774A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 何雪云;高露
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04L5/00
• 分類號: H04L5/00;H04L25/02;H04B7/0413
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 劉傳玉

技術領域

本發明涉及通信系統導頻輔助的信道估計和導頻設計技術領域，尤其涉及一種大規模MIMO系統壓縮感知信道估計的導頻優化方法。

背景技術

現代無線通信中，大規模MIMO系統自由度增加，多天線帶來的分集和復用增益，能夠顯著提高頻譜效率和能量效率。基站為了獲取空間復用增益和陣列增益，基站發送端或用戶接收端需已知信道狀態信息(CSI,channel state information)，這就需要通過信道估計獲取。FDD大規模MIMO系統的一個挑戰就是導頻數目隨著發射天線數目增長而線性增長，導致導頻開銷巨大，降低通信系統效率，而且精確估計下行鏈路的CSI不是很容易。由于FDD對于延遲敏感型系統更有效率且目前大多數蜂窩網都在使用采用了FDD，因此研究FDD下更為有效的信道估計很有必要。

基站大量的發射天線造成有限局部散射。隨著發射天線的增加，信道呈現稀疏性質。利用信道隱含的稀疏性質進行信道估計，可以減少導頻的數目，從而提高系統的有效性。

壓縮感知理論與傳統奈奎斯特理論不同，它是將稀疏信號采樣和壓縮同時進行。它指出，只要信號是可壓縮的或在某個變換域是稀疏的，那么可以用一個與變換基不相關的觀測矩陣將變換所得的高維信號投影到一個低維空間上，然后通過求解一個優化問題從這些少量的投影中以高概率重構出原信號。在大規模MIMO系統中，可以利用壓縮感知重建算法進行信道估計，從而減少導頻的數量。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對背景技術中所涉及到的缺陷，提供一種大規模MIMO系統壓縮感知信道估計的導頻優化方法，使得獲取的最優導頻矩陣顯著降低信道估計的MSE，提高信道估計的性能。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

大規模MIMO系統壓縮感知信道估計的導頻優化方法，包括如下步驟：

步驟1)，將部分傅里葉矩陣作為導頻矩陣：

記為M×M的傅里葉矩陣，其第(a,b)項表示為1≤a,b≤M，a、b分別為傅里葉矩陣的行序號、列序號，M是發射天線數目；

從M×M的傅里葉矩陣中抽取T行構造虛擬角域變換后的導頻矩陣C為復數集，T為導頻數目；

以最小化互相關準則為出發點，根據以下優化公式確定抽取哪T行構成最優導頻矩陣

其中，為從中抽取的T行相應行索引構成的集合，其元素個數為T，集合中的元素以大小升序排列；k_a為集合Λ中的第a個元素，a＝1,2,...,T；n(Λ)＝T表示集合Λ中元素的個數為T；

步驟2)，初始化遺傳算法參數：

令種群尺寸為Ps，個體長度Len＝T-1，遺傳代數g＝1，最大遺傳代數Mg，定義個體Φ為行索引集合Λ對應的行索引間隔集合：

其中個體元素滿足1≤i≤T-1；

Φ與行索引集合Λ＝{k₁,k₂,...,k_T}中元素的對應關系是k₁為預設的第一個行索引值；

隨機生成一個初始種群{Φ_i,i＝1,2,...,Ps}；

步驟3)，對每個個體Φ_i，根據下式計算其適應值：

其中，

步驟4)，在當前種群{Φ_i,i＝1,2,...,Ps}中以預設的概率S采用隨機通用采樣選出適應值最高的Ps×S個個體；

步驟5)，對步驟4)得到的Ps×S個個體以預設的概率R進行離散重組操作，從而產生新的Ps×S個個體；

步驟6)，對步驟5)得到的Ps×S個個體以預設的概率V進行基因變異操作，基因的邊界為

步驟7)，根據步驟2)中的遺傳算法參數和步驟3)中個體適應值的計算公式計算步驟6)得到的種群數量為Ps×S的新一代個體的適應值，并用他們取代原有種群中適應值最低的Ps×S個個體，從而獲得新的種群；

步驟8)，對步驟7)獲得的種群執行完善操作，以獲取具有更高適應度值的個體；

步驟9)，遺傳代數g增加1；

步驟10)，重復執行步驟4)至步驟9)，直到遺傳代數g達到最大遺傳代數Mg；

步驟11)，根據現有種群中具有最大適應值的個體Φ_opt計算出最優的行索引集合Λ_opt，行索引集合Λ_opt中的元素通過如下公式計算：