[发明专利]非合作通信下基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法

权利要求书

1.一种用于非合作MIMO通信的基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取非合作MIMO系统发射天线序号排列的顺序序列：

对包括n个发射天线和m个接收天线的非合作MIMO系统中的每个发射天线进行标注，并对n个标注后的发射天线进行全排列，得到n！个发射天线序号排列的顺序序列，其中，n≥2，m≥2；

(2)构建发射天线排序初等矩阵集合H_s：

(2a)构建排列单位行向量集合I＝{I₁,I₂,…，I_i,…I_n}，其中，I_i表示第i个单位行向量，I_i＝[c₁,c₂,…,c_j,…c_n]，c_j表示第j个元素的值，当j＝i时c_j＝1，当j≠i时c_j＝0；

(2b)按发射天线序号排列的顺序序列对I进行排列，得到发射天线排序初等矩阵集合其中，表示第k个发射天线排序初等矩阵，n！表示与发射天线序号排列的顺序序列个数对应的发射天线排序初等矩阵的个数；

(3)构建模糊度遍历矩阵集合H：

(3a)设符号遍历系数为α，符号遍历列向量集合为M，并令α＝0，M＝{}；

(3b)对α个-1和n-α个1进行全排列，得到子符号遍历列向量集合并将M更新为M∪M′，其中，M_ζ表示第ζ个长度为n的子符号遍历列向量，∪表示逻辑“并”；

(3c)令α+1，并判断α＝n+1是否成立，若是，得到符号遍历列向量集合M，并执行步骤(3d)，否则，执行步骤(3b)，其中，M_r为第r个子符号遍历列向量；

(3d)以M_r中的n个元素为主对角线、以0为其余元素构建符号遍历对角矩阵并将2ⁿ个符号遍历矩阵组合为符号遍历矩阵集合H_c，

(3e)计算H_s与H_c的笛卡尔积，得到过渡矩阵组集合H′，并将中的和相乘所得到的2ⁿ×n！个模糊度遍历矩阵组合为模糊度遍历矩阵集合H，其中，H_g表示第g个模糊度遍历矩阵；

(4)构建发射信号估计矩阵

(4a)将像素大小为x×z的原始灰度图像中的每个像素点转换为二进制像素点，转换后二进制像素点的位数若不满8位，在其左侧补零，得到像素大小为x×(z×8)的灰度图像，并将其作为每个发射天线的发射信号，发送至每个接收天线，其中，x≥2⁸,z≥2⁸；

(4b)对m个接收天线对接收到的n个发射信号进行组合，得到大小为m×(x×z×8/n)的接收信号矩阵Y；

(4c)对Y进行盲信道估计，得到大小为m×n的盲信道估计矩阵A，并通过A的取逆结果A^-1和接收信号矩阵Y，计算发射信号估计矩阵

(5)构建带模糊度的发射信号估计矩阵集合P：

对H中的每一个模糊度遍历矩阵H_g与发射信号估计矩阵进行乘积运算，得到带模糊度的发射信号估计矩阵集合P：

其中，P_g表示第g个带模糊度的发射信号估计矩阵，

为第h个发射信号估计列向量；

(6)计算奇异值矩阵集合S：

(6a)设像素估计矩阵集合U，并令g＝1，U＝{}；

(6b)按照从前到后的顺序对P_g中x×z×8/n个发射信号估计列向量进行拼接，得到长度为x×z×8的估计列向量以8为单位长度对V_g按从上至下的顺序进行切分，得到包括x×z个估计子列向量的估计子列向量集合其中，表示第b个值为0或1的元素，表示第u个估计子列向量，[·]^T表示转置；

(6c)将中每个所包含的元素进行合并后进行十进制转换，得到包括x×z个十进制数的十进制数集合将中由前到后排列的x×z个十进制数转化为自上而下排列的像素点估计列向量其中，表示第u个十进制数；

(6d)以z为单位长度对V_g′按从上至下的顺序进行切分，得到包括x个像素点估计子向量的像素点估计子列向量集合并对V_g″进行转置，得到转置子向量集合其中，表示第δ个像素点估计子列向量；

(6e)将V_g″′中由前到后排列的x个转置子向量转化为自上而下排列的像素估计矩阵并将U更新为U∪U_g，判断g＝2ⁿ×n！是否成立，若是，得到像素估计矩阵集合U，并执行步骤(6f)，否则，令g＝g+1，并执行步骤(6b)；

(6f)对U内每个像素估计矩阵U_g进行奇异值分解，得到奇异值矩阵集合其中，S_g表示第g个奇异值矩阵；

(7)基于信源特性计算消除模糊度后的盲信道估计矩阵A_done：

(7a)设累积速度值为ρ，奇异值矩阵序号值为并令g＝1，ρ＝x×z×24，(7b)构造长度均为q的奇异值向量E_g和累积量向量T_g：

其中，表示第a个奇异值向量元素值，表示第d个累积量向量元素值，diag(·)表示S_g主对角线上的元素组成的列向量；

(7c)通过T_g以及E_g中所有元素的和s_g计算信源特性向量

其中，表示第d个信源特性值，

(7d)令d＝1；

(7e)判断是否成立，若是，执行步骤(7f)，否则，执行步骤(7g)；

(7f)判断d＜ρ是否成立，若是，令ρ＝d，并执行步骤(7h)，否则，执行步骤(7h)；

(7g)令d＝d+1，执行步骤(7e)；

(7h)判断g＝2ⁿ×n！是否成立，若是，将P中的第个带模糊度的发射信号估计矩阵作为消除模糊度后的发射信号P_done，否则，令g＝g+1，并执行步骤(7b)；

(7i)通过P_done的取逆结果(P_done)^-1与步骤(4b)中的接收信号矩阵Y计算消除模糊度后的盲信道估计矩阵A_done＝Y×(P_done)^-1。

2.根据权利要求1所述的用于非合作MIMO通信的基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法，其特征在于，步骤(3e)中所述的计算H_s与H_c的笛卡尔积，表达式为：

H′＝{(η,γ)|η∈H_s∩γ∈H_c}

其中，∩表示逻辑“且”。