[发明专利]一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法、装置及设备，包括：选择第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，记录第一阶段信道矩阵估计结果H_R；根据第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，得到第一阶段信道矩阵估计结果H_R和第二阶段信道矩阵估计结果H_C；根据第一阶段信道矩阵估计结果H_R和第二阶段信道矩阵估计结果H_C计算低维权重矩阵H_U，根据H_R、H_C和H_U合成高维信道矩阵H，根据所述高维信道矩阵H得到最优低维权重矩阵得到信道估计信息。本发明显著降低最佳信道估计算法的计算复杂度和处理时延，采用随机近似矩阵之间误差范数作为优化准则，有效控制了高维信道矩阵的构建精度，准确地实时地获取未知的信道状态信息。

技术领域

本发明涉及信息领域，特别是指一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法、装置及设备。

背景技术

现有技术中主流的信道估计方法包括：最小均方误差估计器和最小误差平方和估计器，两者均涉及对大规模导频信号矩阵的求逆，其计算复杂度约为在实际应用中将耗费大量的计算能量，产生显著的处理延迟，从而严重制约了Massive MIMO技术在未来5G通信系统中的应用部署。已有方法主要是在矩阵求逆过程中，引入了级数展开或矩阵分解技巧，在一定程度上降低了计算复杂度，然而对于常见的M＝64至M＝128场景而言，现有技术性能十分有限，其计算复杂度仅降低2-3倍甚至无法降低，与此同时信道估计精度也会显著下降。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法、装置及设备，以解决现有技术中处理时延高、精度低和计算复杂度高的缺陷。

基于上述目的本发明提供的一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法，包括：

选择第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，记录第一阶段信道矩阵估计结果H_R；

根据所述第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，得到所述第一阶段信道矩阵估计结果H_R和第二阶段信道矩阵估计结果H_C；

根据所述第一阶段信道矩阵估计结果H_R和第二阶段信道矩阵估计结果H_C计算低维权重矩阵H_U，根据所述H_R、H_C和H_U合成高维信道矩阵H，根据所述高维信道矩阵H得到最优低维权重矩阵得到信道估计信息。

可选的，所述第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息均来自基站端和用户端，包括：

所述第一矩阵估计信息包括：所述基站端在全部M根天线中随机选取s₁根所述天线作为激活天线，所述用户端选取全部K个用户作为激活用户发送长度为B₁的训练导频；

所述第二矩阵估计信息包括：所述基站端选取全部M根所述天线作为所述激活天线，所述用户端从全部K个所述用户中随机选取s₂个所述用户作为所述激活用户发送长度为B₂的所述训练导频。

可选的，所述s₁根激活天线与所述高维信道矩阵H的秩ρ(H)相关，选取所述s₁＝(1+ε)×ρ(H)，其中ε为一个趋近于0的正数。

可选的，所述s₂个激活用户与所述高维信道矩阵H的秩ρ(H)相关，选取所述s₂＝(1+ζ)×ρ(H)，其中ζ为一个趋近于0的正数。