[发明专利]一种基于训练序列的宽带混合波束赋形方法

说明书

本发明针对多用户大规模MIMO‑OFDM时分双工系统，提出一种基于训练序列的宽带混合波束赋形方法。首先基于最小均方误差准则，利用接收信号的自相关以及发送和接收信号的互相关，通过上行和下行的迭代过程，分别设计下行和上行用户端全数字波束赋形器；其次，利用主成分分析法提取频率平坦的射频波束赋形器；然后在所述射频波束赋形器基础上对其上行等效基带信道进行信道估计；最后根据所述信道估计结果采用块对角化的方法对基带波束进行赋形。

技术领域

本发明涉及无线通信中的波束赋形领域，主要考虑在多用户时分双工(time-division duplexing，TDD)毫米波大规模MIMO正交频分多址(orthogonal frequencydivision multiplexing，OFDM)通信系统中，结合低复杂度信道估计技术，基站和用户分别消除用户间的干扰和同一用户不同数据流之间的干扰来提高通信容量。

背景技术

随着物联网和移动互联网等技术的迅猛发展，社会生活对无线数据传输的速率和可靠性的要求大大提高，而毫米波大规模MIMO技术是实现大速率数据传输的关键技术之一。同时，毫米波频段波长极短，易于实现大规模天线阵列的集成化、小型化。故毫米波大规模MIMO技术也是满足无人机和卫星等飞行器通信需求的关键技术之一。在毫米波大规模MIMO通信系统中，混合波束赋形可以在降低能量消耗的基础上显著提高频谱效率。多用户环境下高效的混合波束赋形方案高度依赖于准确的信道状态信息。然而，对于具有数十个或数百个天线单元的多用户大规模MIMO来说，高精度低复杂度的信道估计方法具有挑战性。因此，在不完美信道状态信息下工作或与信道估计相结合的混合波束赋形方案是一个值得探讨的问题。

利用不完美信道状态信息的多用户混合波束赋形方案和与信道估计相结合的多用户混合波束赋形方案已经被广泛地研究。例如：JoséP.González-Coma提出了一种频率选择性信道中利用不完全信道信息对多用户系统进行混合波束赋形设计的方案。此方案基于接收信号的自相关及其与发送信号的互相关估计，采用迭代最小均方误差(minimum meansquare error，MMSE)算法设计混合波束赋形器。

针对射频和基带波束赋形器在时间尺度上对信道状态信息的不同要求和灵活性，Yinglei Teng提出了一种自适应部分连接射频波束赋形结构下的混合时间尺度混合波束赋形方案。为了减少反馈开销，Chunmei Xu利用给定的模拟码本和相应的有效信道状态信息设计了混合预编码方案。JoséP.González-Coma结合同步加权正交匹配追踪(simultaneous weighted orthogonal matching pursuit，SW-OMP)信道估计方法，提出了一种基于投影梯度的混合波束赋形方案。Ahmed Alkhateeb引入最先进的深度学习技术，开发了一种支持高移动毫米波应用的波束形成解决方案。另外，An-An Lu研究了在信道状态信息不完全的情况下，针对大规模MIMO下行链路的鲁棒线性波束成形器的设计。

然而，尽管有较多混合波束赋形方案提出，大多数混合波束赋形设计的研究有局限性。虽然部分文献采用不完美的信道状态信息对混合波束赋形器进行设计，但是他们都没有提出获取统计信道状态信息或有效信道状态信息的详细方法。另一方面，部分文献将信道估计与混合波束赋形设计相结合，但他们通常使用非常稀疏的多径模型，在丰富的多径情况下可能没有令人满意的性能。因此，需要探索新的方案来降低混合波束赋形的信道状态信息需求，并提供低复杂度不完全信道状态信息的估计方法。

发明内容

有鉴于此，本发明针对多用户大规模MIMO-OFDM时分双工系统，提出一种基于训练序列的宽带混合波束赋形方法。

本发明通过以下技术方案实现。