[發(fā)明專利]信道估計方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210056629.2 | 申請日: | 2022-01-18 |
| 公開(公告)號: | CN114465642A | 公開(公告)日: | 2022-05-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 戴凌龍;魏秀紅;崔銘堯;陸宇;吳梓棟 | 申請(專利權(quán))人: | 清華大學(xué) |
| 主分類號: | H04B7/0413 | 分類號: | H04B7/0413;H04L25/02 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 | 代理人: | 劉亞平 |
| 地址: | 100084 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 信道 估計 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明提供一種信道估計方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法應(yīng)用于MIMO基站,包括:創(chuàng)建混合場信道模型,其中,混合場信道模型包括遠(yuǎn)場路徑分量子模型和近場路徑分量子模型;基于遠(yuǎn)場路徑分量子模型對MIMO基站的信道進行劃分,得到遠(yuǎn)場路徑分量,基于近場路徑分量子模型對MIMO基站的信道進行劃分,得到近場路徑分量;基于遠(yuǎn)場路徑分量在角度域的稀疏性,根據(jù)壓縮感知算法對遠(yuǎn)場路徑分量進行估計,得到第一估計結(jié)果,基于近場路徑分量在極化域的稀疏性,根據(jù)壓縮感知算法對近場路徑分量進行估計,得到第二估計結(jié)果;基于第一估計結(jié)果和第二估計結(jié)果,得到關(guān)于MIMO基站的信道估計結(jié)果。通過本發(fā)明實現(xiàn)對MIMO混合場通信環(huán)境的低開銷且精準(zhǔn)性信道估計。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及無線移動通信技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種信道估計方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
超大規(guī)模多輸入多輸出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)技術(shù)是未來6G具有潛力的關(guān)鍵技術(shù)之一。基站通過配置超大規(guī)模的天線陣列可以實現(xiàn)更高的頻譜效率和能量效率。但是,急劇增加的天線數(shù)目給超大規(guī)模MIMO信道估計帶來巨大的導(dǎo)頻開銷。
目前有兩類低開銷的信道估計方法,分別為遠(yuǎn)場信道估計方案和近場信道估計方案。
相關(guān)技術(shù)可知,現(xiàn)有的遠(yuǎn)場信道估計方案和近場信道估計方案假設(shè)散射體全部分布在遠(yuǎn)場區(qū)域,或者全部分布在近場區(qū)域。然而,實際上超大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)中更容易出現(xiàn)混合場的通信環(huán)境,即一些散射體分布在遠(yuǎn)場區(qū)域,一些散射體分布在近場區(qū)域。即超大規(guī)模MIMO信道通常既包含遠(yuǎn)場信道分量又包含近場信道分量。因此,現(xiàn)有的遠(yuǎn)場或者近場信道模型都與這種混合場的通信環(huán)境不匹配。進而在對混合場超大規(guī)模MIMO信道估計中造成嚴(yán)重的性能損失。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種信道估計方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),用以解決現(xiàn)有技術(shù)中信道估計方法與混合場的通信環(huán)境不匹配的缺陷,實現(xiàn)基于混合場信道模型更精確的建模MIMO混合場通信環(huán)境,并分別對混合場通信環(huán)境中的遠(yuǎn)場路徑分量和近場路徑分量進行分別估計,實現(xiàn)對MIMO混合場通信環(huán)境的低開銷且精準(zhǔn)性信道估計。
本發(fā)明提供一種信道估計方法,所述方法應(yīng)用于MIMO基站,所述方法包括:創(chuàng)建混合場信道模型,其中,所述混合場信道模型包括遠(yuǎn)場路徑分量子模型和近場路徑分量子模型;基于所述遠(yuǎn)場路徑分量子模型,對關(guān)于所述MIMO基站的信道進行劃分,得到關(guān)于所述MIMO基站的多條遠(yuǎn)場路徑分量,以及基于所述近場路徑分量子模型,對關(guān)于所述MIMO基站的信道進行劃分,得到關(guān)于所述MIMO基站的多條近場路徑分量;基于所述遠(yuǎn)場路徑分量在角度域的稀疏性,根據(jù)壓縮感知算法對所述遠(yuǎn)場路徑分量進行估計,得到第一估計結(jié)果,以及基于所述近場路徑分量在極化域的稀疏性,根據(jù)壓縮感知算法對所述近場路徑分量進行估計,得到第二估計結(jié)果;基于所述第一估計結(jié)果和所述第二估計結(jié)果,得到關(guān)于所述MIMO基站的信道估計結(jié)果。
根據(jù)本發(fā)明提供的一種信道估計方法,所述基于所述第一估計結(jié)果和所述第二估計結(jié)果,得到關(guān)于所述MIMO基站的信道估計結(jié)果,包括:基于角度域信道轉(zhuǎn)化矩陣對所述第一估計結(jié)果進行處理,得到所述第一估計結(jié)果在所述MIMO基站所在的原始空間域的轉(zhuǎn)化后第一估計結(jié)果,以及基于極化域信道轉(zhuǎn)化矩陣對所述第二估計結(jié)果進行處理,得到所述第二估計結(jié)果在所述MIMO基站所在的原始空間域的轉(zhuǎn)化后第二估計結(jié)果;基于所述轉(zhuǎn)化后第一估計結(jié)果和所述轉(zhuǎn)化后第二估計結(jié)果,得到關(guān)于所述MIMO基站的信道估計結(jié)果。
根據(jù)本發(fā)明提供的一種信道估計方法,所述混合場信道模型采用以下公式確定:
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