[发明专利]一种基于等角紧框架理论的导频优化设计方法

说明书

本发明涉及一种基于等角紧框架理论的导频优化设计方法，包括以下几个步骤：步骤一：在FDD大规模MIMO系统下行链路中；步骤二：取随机高斯矩阵作为初始的导频矩阵；以矩阵互相关性最小化作为优化目标；步骤三：根据等角紧框架理论设计出一种导频矩阵优化算法；步骤四：通过发送优化后的导频进行信道估计，并且在优化算法中采用了CSM迭代算法，以进一步减小计算复杂度；本发明的有益效果是：本发明针对FDD大规模MIMO下行链路信道估计问题，通过优化导频矩阵方法提高信道估计性能。

技术领域

本发明属于信息与通信工程技术领域，尤其涉及一种基于等角紧框架理论的导频优化设计方法。

背景技术

大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术作为5G的关键技术之一，是指在基站端和用户端配置大量的天线，从而利用信号传输的多径效应来提高系统的可靠性和频谱效率。为了充分利用大规模MIMO提供的空间复用能力和阵列增益，基站端需要获得准确的信道状态信息(CSI,channel state information)，只有在获得信道状态信息的基础上，基站端才能进行最优的预编码和信道均衡等操作，以此来提高系统的性能。

传统的下行信道估计方法包括最小二乘(LS,least square)估计和最小均方误差(MMSE,minimized mean square error)估计。但是这些估计方法会根据基站端天线数目的增加线性增加导频数目，具有很高的导频开销和计算复杂度。基于压缩感知的(CS,compressed sensing)的信道估计方法利用信道潜在的稀疏性质，可以通过很少的测量次数恢复出整个信道。有效降低了导频开销。在基于导频的信道估计技术中，一个很重要的问题是导频矩阵的设计，选择不同的导频矩阵会对重建算法的性能产生不同的影响，较优的导频矩阵不仅可以提升信道恢复的精度，而且可以减少恢复过程中出现错误的概率，这对于实现可靠的长时间通信具有重要的意义。目前的导频设计方法主要有：(1)确定导频设计方案，通过发送确定导频进行信道估计，该方案实现虽然较为简易，但是估计性能有所不足。

随机导频设计方案，大多采用随机高斯矩阵，其获得了比确定导频信道估计更好的估计性能，但是依旧存在估计稳定性不足的问题，还存在进一步改进的空间。

针对以上技术问题，故需对其进行改进。

发明内容

基于现有技术中存在的上述不足，本发明提供了一种基于等角紧框架理论的导频优化设计方法。

为了达到以上目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于等角紧框架理论的导频优化设计方法，包括以下几个步骤：

步骤一：在FDD大规模MIMO系统下行链路中；

步骤二：取随机高斯矩阵作为初始的导频矩阵；以矩阵互相关性最小化作为优化目标；

步骤三：根据等角紧框架理论设计出一种导频矩阵优化算法；

步骤四：通过发送优化后的导频进行信道估计，并且在优化算法中采用了CSM迭代算法，以进一步减小计算复杂度。

所述步骤一中，MIMO系统的系统模型，具体包括：在FDD大规模MIMO系统下行链路中，考虑一个基站端部署N根天线，分布U个单天线用户的MIMO系统，假设基站端共发送M次导频序列，其中M＜＜N,则对于每一个用户，其接收信号可表示为：

y＝Xh+n (1)

其中X∈R^M*N发送端的频域导频矩阵，h∈R^N为单个用户对应的频域信道向量，

n∈R^M为拥有单位方差的零均值加性高斯白噪声；有理论研究表明，MIMO系统信道会在角度域表现出稀疏性，设F为N维DFT矩阵，则其中为对应的稀疏度为K角度域信道向量，同样将导频矩阵表示在角度域则原系统模型可改写为：