[发明专利]一种MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法

说明书

技术领域

本发明属于MIMO中继系统技术领域，尤其涉及一种MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法。

背景技术

MIMO中继技术能扩大网络覆盖面，克服阴影效应，提高通信系统的有效性和可靠性成为当前的无线通信领域的一个研究热点。对于MIMO中继系统，中继通常采用放大转发(AF)，解码转发(DF)和压缩转发(CF)三种策略，其中AF策略由于实现简单而得到了广泛的使用。当前已有大量有关MIMO中继的研究如中继信道容量分析，最优功率分配和二元性分析等，这些研究都是在假设已知精确的CSI条件下进行的。但是在实际通信中，信道的CSI是未知的，需要被估计。传统的信道估计方法通常采用发送导频信号的方式来获取CSI，但是当信道状态变换较快时，需要频繁地发送导频信号对信道进行估计。导频信号的频繁发送需要占用相当一部分的频谱资源，因而降低了系统的频谱效率。PARAFAC模型的3个维度可与通信中的空域、时域和码域相结合，无需信道和编码矩阵等具体信息，就能实现信息符号的检测。因此，PARAFAC模型已得到相关学者的广泛关注和研究。已有研究表明PARAFAC建模技术应用于MIMO中继系统也能有效地估计信道，利用信源发送信道训练序列的方式，在信宿端对接收信号进行处理，并构造PARAGAC模型，并拟合该模型，从而实现信源至中继信道和中继至信宿信道的联合估计。采用信源发射1次信道训练的方法，并设计了一种低复杂度的算法。与基于最小二乘的信道估计方法相比，都需要较少信道训练序列；仍然需要发送信道训练序列，并没有充分发挥PARAFAC模型的优点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法，旨在解决采用信源发射1次信道训练的方法，仍然需要发送信道训练序列，并没有充分发挥PARAFAC模型的优点。

本发明是这样实现的，一种MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法，这种方法能够在不增加传输带宽的条件下成倍地提高无线信道的信道容量,因此被认为是下一代移动通信系统4G的关键技术之一。所述MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法采用ALS算法对所构造的PARAFAC模型进行拟合；接收端已知扩展码矩阵C，C为范德蒙矩阵；对于两个未知加载矩阵，每一步更新其中一个矩阵，用已估计的矩阵作为待估矩阵的初始值，依次交替迭代更新直至收敛，得：

其中，和分别表示H_(SRD)和X的估计值，||·||_F表示Frobenius范数。

进一步，所述ALS算法的实现步骤如下：

步骤一，随机初始化矩阵设δ(0)＝∞，i＝1；

步骤二，利用按照式更新矩阵X；

步骤三，利用按照式更新矩阵H_(SRD)；

步骤四，计算

步骤五，若|δ(i-1)-δ(i)|/δ(i)≤10^-6，则迭代结束；否则另i＝i+1，程序调至步骤二；

其中，i表示迭代次数，由于矩阵C已知，估计矩阵与原矩阵H_(SRD)、X之间只存在尺度模糊，该尺度模糊可以通过标准化的方式消除；此时，所估计的信号

进一步，所述MIMO中继系统中联合信号检测与信道的估计方法利用KRST与编码对信源端的发送信号进行编码，信源发送的信息符号矩阵为其中每一个信息符号向量为s_n满足功率限制条件采用对每一信息符号向量s_n进行编码，然后对编码后的信号Ξs_n进行对角化，可得信号最后对信号后乘扩展码矩阵获得时间分集，信源的发送信号矩阵表示为：

U＝diag(Ξs_n)C；

于第n个信息符号向量，信宿的接收信号为：

其中为组合信道矩阵，为噪声矩阵，表示对角化操作，即取括号中矩阵的第n行元素置于对所得矩阵的对角线上，所得矩阵的其他位置元素都为0。

进一步，所述PARAFAC模型为：