[发明专利]一种大连接场景下联合信道估计与用户检测方法

说明书

本发明属于信息与通信技术领域，具体涉及一种大连接场景下联合信道估计与用户检测方法。考虑到大连接场景下用户非完美同步的情况，用户间存在较大的时延，该时延使得频率域信道发生快速变化，极大地降低了频域信道估计的准确度。本发明将用户时延作为显式参数来进行建模，极大地减少了待估计参数的数目，在接收端实现了用户时延的校准，并结合压缩感知算法有效地提升了用户信道估计的性能，同时降低了活跃用户检测的错误率。

技术领域

本发明属于信息与通信技术领域，具体涉及一种大连接场景下联合信道估计与用户检测方法。

背景技术

5G网络时代的设备访问数目远大于LTE蜂窝网络等传统无线网，为支持大规模用户接入，一种新的无授权非正交多址接入(Non-orthogonal MultipleAccess，NOMA)协议被提出。该协议允许用户在基站未授权的情况下发送消息，但因基站无从得知每个时隙发送信号的用户的信息，在数据解调前需先进行信道估计与活跃用户检测，导致接收机复杂度上升。同时NOMA技术可与OFDM技术、MIMO技术相结合来进一步提升频谱利用率和系统容量。

考虑到该场景下活跃用户稀疏，可将活跃用户与信道估计视为经典的稀疏信号恢复问题，使用压缩感知算法可在导频长度低于总用户数目时处理该问题。为进一步减少导频开销，现有算法中一个常用的策略是将频域信道转换到时域后利用时域信道的稀疏性来估计信道，但时域信道的转化存在能量泄露问题，稀疏性大打折扣，需估计的参数大幅增加。另一个方面，文献“Jiang，W.，Yue，M.，Yuan，X.，Zuo，Y.(2021).MIMO-OFDM-BasedMassive Connectivity With FrequencySelectivity Compensation.ArXiv，abs/2104.05169.”采用了分块线性近似频域信道的方法来减少估计信道时待估计参数的数量，较时域信道估计方法获得了较大的性能增益。然而，在大规模接入场景中实现用户完美同步的开销极大，用户间不同步引起的时延将导致信道频率选择性增强，分块线性近似模型需要的分块数大量增加，待估计参数随之增加，系统性能下降严重。

发明内容

为解决分块线性近似模型中因用户非完美同步引起的分块数增加问题，本发明将非完美同步引起的用户间时延(简称为用户时延)视为一个显式参数来估计，该过程被称为时延校准。同时基于活跃用户的稀疏特性，即在一个时隙上仅少量用户进行通信，利用压缩感知方法很好地实现了活跃用户检测和信道估计，提出了一种基于时延校准的联合用户检测与信道估计方法。

本发明接收机由两个模块构成，基于时延校准的线性估计模块A和稀疏信号降噪模块B。每个模块都会输出一个估计传入下一个模块作为输入。在模块A中先校准用户时延再作LMMSE获得信道估计值，在模块B中利用稀疏性对信道进行降噪并检测活跃用户。两个模块之间进行迭代直至算法收敛。

本发明采用的技术方案是：基于时延校准的大连接场景下联合信道估计与用户检测方法，包括以下步骤：

S1、频域信道建模：设基站端配置M根接收天线，共服务K名单天线用户。使用N个子载波进行导频传输，对频域信道采用分块近似，将N个子载波划分为Q个子块，认为每个子块上信道平坦衰落，用户k在第m根天线上第q个子块上的信道衰落系数为考虑第k名用户非完美同步存在用户时延τ_k，在对应信道频域响应第n个子载波上引入一个相位旋转因子Δf表示OFDM载波间隔，则信道频域响应可表示为，

其中n_q＝(q-1)N/Q+1，...，qN/Q表示子块q上的OFDM子载波下标，表示信道近似的模型误差。定义块对角矩阵共Q个块，其中1_N/Q表示长为N/Q的全1列向量，第k个用户在第m根天线上信道向量可表示为，

其中为相位矩阵，表示信道平坦衰落系数向量，表示误差向量。信道矩阵形式可表为，