[發(fā)明專利]大規(guī)模MIMO高速移動場景下角度域信道追蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810245788.0
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108494449B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 許魁;沈哲賢;王雨榕;謝威;張冬梅
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍陸軍工程大學(xué)
• 主分類號: H04B7/0413
• 分類號: H04B7/0413;H04L25/02
• 代理公司: 江蘇斐多律師事務(wù)所 32332
• 代理人: 王長征

1.一種大規(guī)模MIMO高速移動場景下角度域信道追蹤方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：獲取初始信道狀態(tài)信息；

步驟2：獲取用戶位置：通過初始信道狀態(tài)信息和離散傅里葉變換進行波束對準(zhǔn)，獲獲取最優(yōu)波束旋轉(zhuǎn)角和最強波束序號，從而計算用戶初始到達角，通過計算不同用戶的位置信息，獲得角度波束成形矩陣；

步驟3：獲取角度相關(guān)時間：定義角度相關(guān)時間為用戶移動過程中角度變化不超過分辨率的持續(xù)時間，根據(jù)初始位置信息、相干時間以及基站天線分辨率計算角度相關(guān)時間；

步驟4：用戶分組與導(dǎo)頻復(fù)用：利用用戶位置信息計算用戶的活躍波束集，定義活躍波束集為包含至少95％信道能量的波束集合，根據(jù)用戶的活躍波束集進行分組，分組的方法為同一組內(nèi)的任意兩個用戶的活躍波束集的交集為空集，為不同的組分配正交導(dǎo)頻序列，同一組內(nèi)用戶復(fù)用同一導(dǎo)頻；

步驟5：角度域信道追蹤：對信道進行離散傅里葉變換并追蹤用戶最強波束的波束增益，利用相鄰時刻的時間相關(guān)性建立相鄰時間間隔內(nèi)信道追蹤的狀態(tài)空間，通過相鄰時間間隔內(nèi)信道追蹤的狀態(tài)空間和角度波束成形矩陣構(gòu)建角度域信道狀態(tài)空間，對當(dāng)前時刻信道增益進行預(yù)測或修正，實現(xiàn)角度域信道追蹤；

首先確定相鄰時刻時間相關(guān)系數(shù)ρ₀；根據(jù)杰克模型，ρ₀＝J₀(2πf_DT₀)；為使相鄰時刻信道具有高相關(guān)性，設(shè)置追蹤間隔為T₀，f_D為最大多普勒頻移，J₀(·)為第一類零階貝塞爾函數(shù)；

其次，建立相鄰追蹤間隔內(nèi)信道的狀態(tài)方程；利用ρ₀建立預(yù)測方程，根據(jù)接收導(dǎo)頻信號建立測量方程；預(yù)測方程與測量方程構(gòu)成信道追蹤的狀態(tài)空間；在此基礎(chǔ)上，利用步驟2中計算的角度波束成形矩陣將兩個方程轉(zhuǎn)化為角度域方程，從而構(gòu)建角度域信道狀態(tài)空間；

最后利用角度域狀態(tài)空間獲取5個角度域卡爾曼方程，即當(dāng)前時刻信道增益的預(yù)測式和最優(yōu)估計、當(dāng)前時刻估計誤差的預(yù)測式和最優(yōu)估計、卡爾曼因子；利用獲取的角度域信道增益最優(yōu)估計，重構(gòu)全維信道。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模MIMO高速移動場景下角度域信道追蹤方法，其特征在于：所述的步驟5中所述的構(gòu)建角度域信道狀態(tài)空間包括以下步驟:

n時刻第k個用戶，(1≤k≤K)，與基站的信道模型為:

其中L表示散射路徑數(shù),α_k,l,n表示陣列響應(yīng)增益,a(θ_k,l,n)為第l條散射路徑陣列響應(yīng)：

其中θ_k,l,n為n時刻第k個用戶的第l條散射路徑到達角，j為虛部，d為天線間隔，λ為載波波長，M為基站天線數(shù)；

相鄰時刻的時間相關(guān)性性由時間相關(guān)系數(shù)ρ₀表示，根據(jù)杰克模型，ρ₀＝J₀(2πf_DT₀)，其中T₀為追蹤間隔，f_D為最大多普勒頻移，J₀(·)為第一類零階貝塞爾函數(shù)，當(dāng)前n+1時刻的陣列響應(yīng)增益與n時刻的關(guān)系為：

其中β_k,l,n是與α_k,l,n獨立同分布的復(fù)高斯隨機變量，將公式(3)代入信道模型中得到當(dāng)前n+1時刻第k個用戶和基站間的信道為：

其中表示信號到達角的變化，為n時刻第k個用戶和基站間第l條散射路徑信道，c_k,l,n+1＝β_k,l,n+1T_k,l,na(θ_k,l,n+1)，由于在角度相關(guān)時間內(nèi)，用戶位置信息不發(fā)生改變，因此T_k,l,n簡化為單位陣，當(dāng)前n+1時刻第k個用戶和基站間的信道簡化為：

其中所述公式(5)的表達式為當(dāng)前n+1時刻信道的預(yù)測方程；

當(dāng)用戶發(fā)送導(dǎo)頻時，基站接收到的導(dǎo)頻信號為：

其中表示為第k個用戶發(fā)送的導(dǎo)頻序列，n_k,n表示高斯噪聲，所述公式(6)變形得到：

其中τ為導(dǎo)頻序列長度，p_τ為導(dǎo)頻符號功率，所述公式(7)為當(dāng)前n+1時刻信道的測量方程，預(yù)測方程和測量方程構(gòu)成全維度信道的狀態(tài)空間，即相鄰時間間隔內(nèi)信道追蹤的狀態(tài)空間；

計算角度波束成形矩陣，由步驟2得到n時刻信道的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角為最強波束增益為對應(yīng)的最強波束序號為i_k，則角度波束成形矩陣為：

其中為空間旋轉(zhuǎn)矩陣，1≤k≤K，為第k個用戶的最強波束，即歸一化DFT矩陣第i_k列波束；

將預(yù)測方程與測量方程的等號兩側(cè)同乘可得

其中為當(dāng)前n+1時刻第k個用戶的最強波束增益,即第k個用戶的角度域信道，為波束噪聲，所述公式(9)和公式(10)構(gòu)成角度域信道狀態(tài)空間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模MIMO高速移動場景下角度域信道追蹤方法，其特征在于：所述的步驟5中所述的對當(dāng)前時刻信道增益進行預(yù)測或修正包括以下步驟:

通過角度域信道狀態(tài)空間獲取5個卡爾曼方程：

p_k,n+1|n+1＝(1-kgτp_τ)p_k,n+1|n 公式(15)；

其中公式(11)中的為當(dāng)前n+1時刻角度域信道的預(yù)測,為上一時刻角度域信道的最優(yōu)估計；公式(12)中的p_k,n+1|n為當(dāng)前n+1時刻角度域信道均方誤差的預(yù)測，p_k,n|n為上一時刻角度域信道均方誤差的最優(yōu)估計，R_k,n為上一時刻全維信道的協(xié)方差矩陣；公式(13)中為當(dāng)前n+1時刻角度域信道的最優(yōu)估計；公式(14)中的kg為卡爾曼因子，為噪聲方差；公式(15)中的p_k,n+1|n+1為當(dāng)前n+1時刻角度域信道均方誤差的最優(yōu)估計；

角度域信道追蹤的步驟為：

(a)初始化：定義為角度域估計誤差；V_t,a為估計誤差門限，V_r,a為信噪比跳變門限，由步驟3得到的當(dāng)前的角度相關(guān)時間包括CT_m個追蹤間隔T₀；

(b)計算公式(11)和公式(12)，對當(dāng)前n+1時刻的CT_n+1,0≤n≤M-1進行信道預(yù)測，若累計誤差p_k,n+1|n≤V_t,a，且瞬時信噪比跳變量Δη_k,n+1≤V_r,a，則將當(dāng)前n+1時刻的信道預(yù)測值視為最優(yōu)估計值，即

執(zhí)行步驟(d)，否則，視為信道發(fā)生突變，執(zhí)行步驟(c)；

(c)設(shè)ρ₁＝J₀(2πf_dT₁)為修正時間相關(guān)系數(shù)，其中為相干時間，λ為載波波長，v為用戶移動速度，將ρ₁代入公式(11)和公式(12)，根據(jù)導(dǎo)頻信號計算公式(13)，獲取信道的最優(yōu)估計值

(d)對下一時刻進行預(yù)測。