[發明專利]一種毫米波多天線信道估計方法以及裝置

有效

• 申請號: 202110550050.7
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113259278B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 漆淵;張紀焱;鄧皓戈;左辰宇
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 謝安昆;宋志強

本申請公開了一種毫米波多天線信道估計方法，該方法包括：將用于信道估計的矩陣拆分為m個運算子矩陣，其中，運算子矩陣為：觀測信號的測量向量的第i子向量等于第一矩陣所拆分的第i第一子矩陣與待估計的信道估計結果的乘積，i為大于等于1、且小于等于m的自然數，并行地分別計算m個運算子矩陣的信道估計子結果，得到m個信道估計子結果，將m個信道估計子結果進行平均，得到待估計的信道估計結果。本發明實現了基于計算資源進行分布式處理，有利于降低信道估計的運行時間。通過每個運算子矩陣的迭代收斂，使得信道估計值與真實值之間的誤差減少，既提高了信道估計的可靠性，同時進一步地降低了信道估計的運行時間。

技術領域

本發明涉及無線通信領域，特別地，涉及一種毫米波多天線信道估計方法。

背景技術

信道估計作為無線通信鏈路必不可少的環節，對于大規模多天線系統而言尤為重要，是充分利用系統多天線增益的前提。在大規模多天線系統中，預編碼、信號檢測、資源分配等操作都需要準確的信道狀態信息(Channel State Information,CSI)。

目前，毫米波大規模多天線在未來移動通信系統中具有明確的應用前景，而信道估計是毫米波大規模多天線場景中的關鍵環節。然而由于天線規模的增大，如何獲得實時準確的CSI是一個極大的挑戰。

在毫米波多天線信道中，信道估計同時面臨信道稀疏性的挑戰，需要針對毫米波信道的稀疏特性，有限的到達角、離去角和路徑增益來描述信道。

在非稀疏條件下，信道估計算法主要有最小二乘法(Least Squares,LS)和最小均方誤差法(Minimum Mean Square Error,MMSE)。由于信道特性非常的復雜，這些方法的實現往往需要借助長導頻序列和大尺度信道系數，這對于實際的毫米波大規模多入多出(MIMO)系統并不現實。

在毫米波大規模MIMO系統中，由于信號傳輸分布在部分路徑上，因此信道在時間和角度上都是稀疏的，使得目前大多數稀疏信道估計算法是基于壓縮感知(CompressiveSensing，CS)原理的。在基于壓縮感知的毫米波信道估計中，可以使用多級過程避免窮舉搜索，不過由于發射功率有限，使得寬波束的使用受到限制，很難應用于實際信道。常見的毫米波多天線信道估計大體有兩類：一類是基于非貝葉斯的算法，如正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)是一種尋找次優解的迭代算法，另一類是基于貝葉斯的算法，利用貝葉斯方法和適當的統計假設，應用估計技術來識別期望的稀疏解，如稀疏貝葉斯學習(Sparse Bayesian Learning，SBL)和貝葉斯壓縮感知(Bayesian CompressiveSensing，BCS)。

目前已有的信道估計算法普遍為串行算法，由于毫米波大規模天線有著大規模的天線陣列，信道估計涉及的測量矩陣和完備字典矩陣都具有相當大的規模，同時由于矩陣運算的復雜度隨矩陣規模的增大呈指數增長，所以利用串行算法需要消耗大量的時間，時間復雜度高。

發明內容

本發明提供了一種毫米波多天線信道估計方法，以降低信道估計的運行時間。

本發明提供的毫米波多天線信道估計方法，是這樣實現的：

將用于信道估計的第一矩陣拆分為m個運算子矩陣，其中，運算子矩陣為：觀測信號的測量向量的第i子向量等于第一矩陣所拆分的第i第一子矩陣與待估計的信道估計結果的乘積，i為大于等于1、且小于等于m的自然數，

并行地分別計算m個運算子矩陣的信道估計子結果，得到m個信道估計子結果，

將m個信道估計子結果進行平均，得到待估計的信道估計結果。

本發明還提供一種毫米波多天線信道估計裝置，該裝置包括，