[发明专利]基于稀疏理论的精确估计空间信道系统函数的方法

说明书

本发明公开了基于稀疏理论的精确估计空间信道系统函数的方法，包括以下步骤：考虑到在一个场景中的主要信道数个数是有限的，在利用接收数据对信道估计时，建立了基于混合l₀范数的稀疏正则最小二乘模型；考虑到此问题的非凸性，利用凸优化理论对其进行了凸松弛，给出了混合l₁范数的稀疏正则最小二乘模型；然后根据求得结果重构接收数据并根据其和原始数据的误差，调整优化模型中拟合误差和信道稀疏度之间的权重因子，直至其满足收敛条件。本发明能够充分利用空间信道稀疏性这一先验信息，从而兼顾优化接收数据拟合误差和信道系数向量的稀疏度，也更符合现实情况，有效避免了传统方法在对空间信道估计时，仅仅考虑拟合误差造成信道系数估计的偏差。

技术领域

本发明涉及一种通信领域，尤其是涉及一种基于稀疏理论的精确估计空间信道系统函数的方法。

背景技术

随着互联网逐步深入改变人类生活，移动通信飞速发展，已成为带动全球经济发展的主要高科技产业之一。在移动通信中，发送端和接收端之间通过电磁波来传输信号，我们把电磁波传输的通道称为无线信道。无线信道与周围的环境密切相关，不同环境下的无线信道具有一些差异化的特征。如何发现并提取这些特征并将其应用于优化无线网络，是当前的一个研究热点。由于电磁波沿各条路径的传播距离不同，因此相同发射信号经由各条路径到达接收端的时间各不相同，即多径的时延之间有差异。此外，各条路径对相同发射信号在传播过程中造成的影响各不相同，即多径的系数之间有差异，如图1所示。因此，优化网络的核心问题就是首先对空间的无线信道进行准确估计。目前，常用的方法是通过最小二乘方法得到近似解：h＝(G^HG)^-1G^Hr，该解仅仅对数据做了一个较好的拟合，并未充分考虑实际环境中信道稀疏性的重要特征，所以最小二乘解对于无线信号的估计问题并不合适，需要对问题的求解模型进行进一步研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于稀疏理论的精确估计空间信道系统函数的方法，通过改变拟合误差和信道稀疏度之间的权重因子数，在保证接收数据拟合误差的同时充分利用空间信道稀疏这一先验信息，从而准确估计空间信道系统函数，以克服现有技术存在的缺陷。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于稀疏理论的精确估计空间信道系统函数的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在基站采用一定带宽的线性调频信号向空间发射探测信号，在预先设置的侦收端对包含空间信道信息的耦合信号进行接收，对回波数据分别进行采样；

(2)按照下述跟踪流程对空间信道进行估计：

首先，采用干扰机发射宽带现行调频信号对空间信道进行辨识，考虑到在一个场景中的主要信道数个数是有限的，在利用接收数据对信道辨识时，建立基于混合l₀范数的稀疏正则最小二乘模型，minimize||Gh-r||₂+γ||h||₀，其中||Gh-r||₂代表数据的拟合误差，||h||₀代表信道稀疏度的衡量，γ>0是加权因子；利用凸优化理论对其进行凸松弛，混合l₁范数的稀疏正则最小二乘模型minimize||Gh-r||₂+γ||h||₁，得证该模型是一个二阶锥规划问题，能够采用凸优化理论进行有效求解，具体为：调用包含内殿算法的CVX工具箱对松弛后的优化问题进行求解；

(3)根据求得信道模型重构接收数据，并根据其和原始数据的拟合误差，调整松弛后优化模型中拟合误差和信道稀疏度之间的权重因子，直至其满足收敛条件，在有效拟合接收数据的基础上以确保信道模型的稀疏性。

本发明的优点是：