[发明专利]一种高性能的大规模MIMO下行链路传输信道估计方法

权利要求书

1.一种高性能的大规模MIMO下行链路传输信道估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成大规模波束集合覆盖整个小区，并且在小区内与单天线用户进行通信，基站的所有天线同步向目标用户发送导频序列；

S2：用户获取基站天线发送的导频信号，并且根据设计好的非正交导频矩阵和字典构建一个压缩感知信道估计问题，利用恢复算法估计信道矢量；

所述步骤S2中的非正交导频矩阵为根据Zadoff-Chu序列及其循环移位设计的导频矩阵；所述非正交导频矩阵的设计步骤为：

S231：利用Zadoff-Chu序列的定义设置基本的导频序列，长度为τ，

其中每个元素为：

其中，i＝0,1,…,τ-1，γ为Zadoff-Chu序列的根，而且是一个比τ小并与之互质的整数；

S232：通过循环移位的方式获取其它的导频序列，生成基本的导频矩阵，

考虑基站天线总数M＝Pτ+q(q＜τ)，其中P、q均为整数，则基本的导频矩阵φ_ZC表示为：

φ_ZC＝[φ₀,φ₁,…,φ_P-1,[φ_P]_q]，

其中，φ_p＝[Π₀c_p,Π₂c_p,…,Π_τc_p]，p＝0,1,…,P，[·]_q表示取矩阵的前q列，而c₀,c₁,…,c_P是根分别为γ₀,γ₁,…,γ_P的Zadoff-Chu序列，不同根之间互质，并且循环移位矩阵Π_n为：

其中，n＝0,1,…,τ-1；

S233：依据伯努利矢量对角化矩阵对导频矩阵φ_ZC进行扩展得到非正交导频矩阵A，

A＝φ_ZCdiag(ξ)，

其中，矢量是随机伯努利矢量，所有元素在{-1,1}上均匀分布，diag(·)表示将矢量对角化为矩阵；

所述步骤S2中的估计信道矢量的步骤具体为：依据过完备字典采样后信道增益函数的块稀疏性，使用基于块稀疏性的压缩感知恢复算法M-BBCoSaMP进行估计，所述字典是利用调制后的DPSS生成的过完备矩阵，即多频带调制DPSS矩阵；

所述的步骤S2中的压缩感知信道估计公式为：

y＝AΨh_A+n

其中，为用户接收到的导频信号，为导频矩阵，M是基站天线总数，为基站第m根天线发送的长度为τ的导频序列，其中m＝1,…,M，为多频带调制DPSS矩阵，为稀疏基Ψ下的块稀疏矢量，是独立同分布的高斯白噪声矢量且每一元素服从分布；τ表示导频信号的长度，k表示字典中DPSS子块的列数，J表示字典中DPSS子块的块数，其中，M＜kJ；

所述多频带调制DPSS矩阵表示为：

Ψ＝[Ψ₀ Ψ₁ … Ψ_J-1]，

其中，表示调制后的第j个DPSS矩阵的前k列，其中，j＝1,2…J，J的具体值由带宽和基站天线发射的角度范围决定，此时，稀疏度小于等于k；

所述的基于块稀疏性的压缩感知恢复算法M-BBCoSaMP，具体包括：

S271：依据测量数据的特征和信噪比设计出DPSS参数；

S272：根据矩阵和矢量内积计算出信道矢量和导频矩阵的列之间的相关性，找出多频带调制DPSS矩阵中最能够准确近似表示信道矢量的子块索引；

S273：利用正交投影和最小二乘法完成信道估计；

所述步骤S271中DPSS参数J的公式为：其中，M为基站天线总数，Q表示集合T中最接近稀疏度s的整数，集合T为：

DPSS参数k的公式为：

其中，γ₀和γ₁为信噪比阈值，数值大小依据具体环境设置，SNR是信噪比，c₀和β₀为根据信噪比SNR设置DPSS参数的线性系数，它们依据Q和导频信号y设置；

所述步骤S272中的子块索引的检索公式为：

其中，表示Ψ中最适合近似表示h的K个子块索引集，h＝Ψh_A，为多频带调制DPSS矩阵，为稀疏基Ψ下的块稀疏矢量，M是基站天线总数，k表示字典中DPSS子块的列数，J表示字典中DPSS子块的块数，是由索引集合给出的矩阵Ψ相应列构成的子矩阵，表示由张成空间的范围；表示在K维块稀疏信号集上的最准确矢量近似值，并且x^l＝A^Hr^l表示导频矩阵所有列对残差矢量的贡献度，表示第l次迭代得到的残差矢量；

所述步骤S273中最小二乘法的目标函数为：

其中，h是利用选中的DPSS子块和最小二乘法得出的估计值，y为用户接收到的导频信号，A表示导频矩阵，z是在线性空间中的矢量，表示第l次迭代最终选中的子块索引集，是由索引集合给出的矩阵Ψ相应列构成的子矩阵，表示张成空间的范围；

利用正交投影计算本轮迭代的最终估计值：

并求出残差矢量：

r^l+1＝y-Ah^l+1

迭代次数l＝l+1；判断是否满足迭代条件：||r^l+1||₂/||y||₂≥δ，如果是则回到步骤S272，否则输出信道矢量估计值h＝h^l。