[發明專利]一種基于聯合參數學習的毫米波MIMO寬帶信道估計方法

有效

• 申請號: 202110016400.1
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112769462B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 程龍;伍怡;岳光榮;李少謙
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04B7/0413
• 分類號: H04B7/0413;H04B17/391;H04L25/02
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種基于聯合參數學習的毫米波MIMO寬帶信道估計方法，用于毫米波大規模MIMO系統，系統中基站BS有N根天線，移動臺MS有1根天線，BS的第n根天線的接收信號為：

其中，表示等效信道增益，x(t)是傳輸的基帶信號，α_k表示從MS到BS的第n根天線的第k條路徑的復增益，f_c表示載波頻率，τ_k,n表示從MS到BS的第n根天線的第k條路徑，K是獨立的物理路徑數，τ_k是多徑時延，表示相鄰天線的時延，d是天線間距，c表示光速，θ_k表示第k條路徑的到達角，λ為信號波長；

BS的第n根天線的毫米波MIMO時域信道表示為：

其中δ(t)是沖擊函數，假設系統有M個子載波，所有天線的空頻信道模型表示為：

其中，是空間導向矢量，是頻率導向矢量，符號表示哈達瑪乘積，f_s是系統的傳輸帶寬，可是空間寬帶因子矩陣，它的每一項是：

其特征在于，所述信道估計方法包括以下步驟：

S1、只從BS的第一根天線獲取采樣數據，并且MS傳送1給BS，將接收數據簡化為：

其中，Y_1,:表示接收的頻域信號的第一行，n是加性高斯白噪聲向量；第一個子載波的采樣數據如下：

S2、考慮到毫米波信道的稀疏性，將線性頻譜估計問題表示為：

其中，分別為估計的信道增益和估計的空間導向矩陣，ε表示誤差容限；

S3、通過用對數和函數和一個數據擬合項替代l₀范數，將步驟S2的問題進一步表示為無限制優化問題：

其中，表示估計的路徑數；

最小化函數等于：

其中，是第i次迭代的迭代函數，對角陣D⁽ⁱ⁾：

S4、通過求偏導得到最優的

得到：

其中η是正則化參數；

S5、通過以下方式更新正則化參數：

其中r是恒定比例參數，η_max表示使問題狀況良好初始參數，ξ⁽ⁱ⁾是噪聲方差：

每一次迭代，都是為了估計出新的AOA使得代價函數更小；通過利用梯度下降方法，新估計的為：

其中，γ表示步長；

S6、通過迭代得到的的值，具體步驟為：

S61、由S4、S5得到的作為初始值，根據公式計算出η的值；

S62、重新得到函數：

S63、根據公式重新計算

S64、根據公式重新計算新的路徑增益

S65、重復S61到S64的過程，直到

S7、將Y_:,1、分別換成τ重復S1到S5的過程，從Y_1,:中提取出求出的

S8、由于和都表示信道增益，只是順序不同，根據和中相同的參數，重新排列向量的順序，對齊每條徑的增益，角度，以及時延；

S9、其中表示最后迭代獲得的信道增益，表示最后經過迭代和順序重排獲得的角度矢量，是經過迭代和順序重排獲得的時延矢量；

S10、根據公式和已經獲得的三個參數矢量構造出信道。