[發明專利]大規模MIMO的自適應雙閾值下行信道估計方法

有效

• 申請號: 202010546861.5
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111786703B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 孫文勝;馬天然
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明針對于大規模多輸入多輸出(MIMO)系統OFDM下行鏈路，提出了一種自適應閾值的分段正交匹配追蹤的信道估計方法。該方法利用信號的稀疏性質，用信息采樣代替信號采樣并從隨機映射的觀測值中獲取有效信號，同時結合比例?積分?微分和殘差分布特性的思想，能夠在未知信號稀疏度的前提下自適應獲取迭代最佳閾值。仿真結果表明，該方法能根據信號稀疏度的變化自適應進行信道估計，并且在同等信噪比情況下，重構信號的精確度比傳統方法更高。

技術領域

本發明屬于無線通信領域，涉及多輸入多輸出(Multi-input Multi-output，MIMO)通信系統的信道估計方法，具體地說是一種基于壓縮感知的大規模MIMO通信系統的下行鏈路自適應信道估計方法。

背景技術

大規模多輸入多輸出(MIMO)系統配備高數量的天線，以提高多路復用的能效，因它的高可靠性和顯著提高了無線系統容量的特點而廣泛應用于許多無線標準中。在大規模MIMO系統中由多個天線引起的多載波信號疊加特性使得信道估計變得困難，并且下行鏈路信道的CSI只能通過接收器來估計信道狀態信息，目前可通過稀疏信號恢復方向嘗試估計信道狀態。

而壓縮感知技術就是利用信號的稀疏性質或在變換域上可壓縮的特點，用信息采樣代替信號采樣并從隨機映射的觀測值中獲取有效信號，對于模擬信號來說其信號壓縮不受奈奎斯特采樣率的限制，同時離散信號的去相關壓縮性能也比傳統壓縮技術(DCT)有所提升，壓縮感知算法主要包括凸優化法和貪婪匹配追蹤算法。

經典的貪婪重構恢復算法有正交匹配追蹤(OMP)算法，正則化正交匹配(ROMP)算法以及廣義正交匹配追蹤(GOMP)算法，這幾種算法恢復信號時都需要借助于信號的稀疏度信息；但在實際情況中，信道的稀疏度是一個不確定信息，這就對當前算法下重構精度有所影響。后來提出了分段正交匹配追蹤(StOMP)算法，在無需確定信號稀疏度的前提下較為準確的恢復信號，但是由于其閾值參數和迭代次數的設置都是人為憑經驗設置的，因而每次迭代重構出的信號可能與原信號有一定的誤差，重構的精度因此降低。

發明內容

近年來，隨著對壓縮感知重構算法的研究越來越深入，原子挑選方式對信號重構效率有直接的影響。為了解決上述問題，本發明主要針對固定閾值和迭代停止條件問題，提供了一種適用于多小區多用戶的MIMO-OFDM系統下行鏈路的信道估計方法。

本發明解決技術問題所采取的技術方案為：

該方法所采用的系統模型為密集小區的大規模MIMO-OFDM系統模型，該該系統模型中每個小區采用中心基站并配有M根均勻排列的發射天線，用于服務小區中K個同時通信的移動用戶。

設該系統模型下共有I個小區，每個小區中有K個用戶，第i個小區中第j個用戶接收到的信號y_ij表示為：y_ij＝G_ijx_j+n_i。

其中：G_ij表示第i個小區中第j個用戶接收到的信道矩陣，x_j表示第j個用戶發射的訓練序列；n_i表示第i個小區內用戶接收到的高斯白噪聲。

采用矩陣形式來表示第i個小區接收到的信號，則為：Y_i＝G_iX_i+N_i。

其中：G_i＝[G_1iG_2i…G_Ki]為這I個小區中所有的用戶信道組成的合信道矩陣；X_i為第i個小區發送的訓練信號矩陣；N_i為第i個小區的接收高斯白噪聲。

該方法是在信道稀疏度和信噪比未知的情況下，對當前多用戶多小區系統的下行信道狀態信息進行估計：