[發明專利]一種非線性多輸入多輸出信道估計方法和估計系統有效
| 申請號: | 202210824124.6 | 申請日: | 2022-07-13 |
| 公開(公告)號: | CN115395991B | 公開(公告)日: | 2023-08-25 |
| 發明(設計)人: | 鞏譯;劉俁佳;孟繁軻;袁偉杰;徐湛 | 申請(專利權)人: | 北京信息科技大學 |
| 主分類號: | H04B7/0413 | 分類號: | H04B7/0413;H04L25/02 |
| 代理公司: | 西安亞信智佳知識產權代理事務所(普通合伙) 61241 | 代理人: | 段國剛 |
| 地址: | 100096 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 非線性 輸入 輸出 信道 估計 方法 系統 | ||
本公開提出一種非線性多輸入多輸出信道估計方法和估計系統。該估計方法包括利用調制解調器,將接收到的射頻信號下變頻到基帶,根據基帶信號獲取復基帶信號,并將復基帶信號的幅度和預設相位作為觀測值,進行復基帶信號處理;將復基帶信號處理后的信息輸入到非線性多輸入多輸出信道中,并對非線性多輸入多輸出信道進行初始信道估計,得到初始信道估計值;利用GAMP算法,將初始信道估計值作為深度神經網絡和卷積神經網絡的輸入,將信道的實際響應作為標簽,對深度神經網絡和卷積神經網絡進行訓練,得到最終信道估計值。該估計系統包括信號處理模塊、初始信道估計模塊和神經網絡模塊。本公開能夠增強信道的均方誤差性能和魯棒性。
技術領域
本公開涉及無線通信技術領域,尤其涉及一種非線性多輸入多輸出信道估計方法和估計系統。
背景技術
非線性多輸入多輸出(Non-Linear?Multiple?Input?Multiple?Output,?Non-Linear?MIMO)通信技術能夠將射頻信號直接下變頻到基帶,而傳統MIMO的接收機一般是將信號由高頻變頻到中頻,再變頻到低頻后到基帶,二者相比,非線性MIMO簡化了信號處理流程,在功耗方面具有明顯優勢。
目前,對非線性MIMO系統的信道估計算法的研究,主要集中在對信息的傳遞算法上,但由于接收端相位觀測值的均值、方差都沒有封閉表達式,在進行采樣技術迭代求解時,會導致收斂率變得不穩定,甚至在一些情況下該算法發散問題嚴重。此外,在實際應用中,信道特性會隨著傳輸環境、工作頻率等因素的變化而變化,這些因素通常又是未知的,無法用具體的分析方法來表示。因此,有必要改善上述相關技術方案中存在的一個或者多個問題。
需要說明的是,在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解,因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
發明內容
本公開實施例的目的在于提供一種,以提高信道的均方誤差性能和魯棒性。
根據本公開實施例的第一方面,提供一種非線性多輸入多輸出?(Non-LinearMultiple?Input?Multiple?Output,Non-Linear?MIMO)信道估計方法,包括:
利用調制解調器,將接收到的射頻信號下變頻到基帶,根據基帶信號獲取復基帶信號,并將所述復基帶信號的幅度和預設相位作為觀測值,進行基帶信號處理;
將基帶信號處理后的信息輸入到非線性多輸入多輸出信道中,并對所述非線性多輸入多輸出信道進行初始信道估計,得到初始信道估計值;
利用GAMP算法,將所述初始信道估計值作為深度神經網絡和卷積神經網絡的輸入,將信道的實際響應作為標簽,對所述深度神經網絡和所述卷積神經網絡進行訓練,得到最終信道估計值。
本公開的一示例性實施例中,所述利用調制解調器,將接收到的射頻信號下變頻到基帶,根據基帶信號獲取復基帶信號,并將所述復基帶信號的幅度和預設相位作為觀測值,進行基帶信號處理的步驟中,所述調制解調器包括同相正交調制解調器;利用包絡檢波器獲取所述復基帶信號的幅度,利用相位檢測器獲取所述復基帶信號的預設相位,所述預設相位為π相位或2π相位。
本公開的一示例性實施例中,所述利用調制解調器,將接收到的射頻信號下變頻到基帶,根據基帶信號獲取復基帶信號,并將所述復基帶信號的幅度和預設相位作為觀測值,進行基帶信號處理的步驟包括:
構建廣義線性混合模型,所述廣義線性混合模型包括:
其中,z=As表示噪聲影響前的結果,表示待恢復的?M×N維度的觀測矩陣,表示作為復基帶信號的幅度和π相位的觀測值,w表示加性復高斯噪聲表示服從均值為0,方差為的復高斯分布;表示分量算子,第m個元素gm的定義包括:
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