[发明专利]基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法

说明书

本发明提供一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法，包括步骤：对毫米波大规模MIMO系统进行建模，确定毫米波大规模MIMO系统的噪声接收信号模型；构造哈密顿矩阵并计算其特征向量和特征值，根据哈密顿矩阵特征向量计算对噪声接收信号进行去噪处理所需的自适应基；将噪声接收信号投影到自适应基上计算系数，在转换空间时，对系数进行软阈值处理，重构去噪接收信号；针对去噪接收信号的无约束优化问题确定优化目标函数具体形式，将目标函数等效为迭代替代函数，将毫米波大规模MIMO系统的信道估计问题简化为对角度参数的估计；通过预设算法将角度参数迭代地移动到实际角度值，获得信道估计结果。本发明相较于现有技术具有更好的信道估计性能。

技术领域

本发明涉及阵列信号处理技术领域，尤其涉及一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法。

背景技术

毫米波大规模MIMO(多进多出，multipleinput multipleoutput)系统是无线通信传输的研究热点之一。毫米波的频带丰富，但其衰减性严重。大规模MIMO技术具有降低时延的优势，但天线之间的互藕性增强。因此，毫米波与大规模MIMO技术相结合弥补了各自的缺点。一方面，毫米波信号衰减大，对其传输距离、传输速率及所覆盖范围有一定程度的限制，而大规模MIMO系统可实现高定向化的波束，通过提高信号增益，补偿了毫米波在传输过程中高路径损耗的缺陷；另一方面，在进行大规模MIMO系统的部署时，需要配备大量的天线阵列，但是相应的系统尺寸会增大，不利于实际应用。由于毫米波的波长较短，在理论上可以显著降低天线阵列尺寸。因此毫米波大规模MIMO系统可以加快无线传输的应用和部署。

在毫米波大规模MIMO中，有效的预编码信息和信号检测需要获取精确的信道状态信息。信道估计算法对信道状态信息的获取是至关重要并且具有挑战性。毫米波大规模MIMO系统信道具有稀疏性。因此，压缩感知经常被用于信道估计。由于毫米波大规模MIMO系统极易受到噪声影响，因此去噪算法的研究对信道估计的精度是非常重要的，但现有技术中在进行信道估计的同时并没有考虑到对信号的去噪处理。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法，以降低信号噪声对信道估计精度的影响。

为实现上述发明目的，本发明提供一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法，包括以下步骤：

S101、对毫米波大规模MIMO系统进行建模，确定毫米波大规模MIMO系统的噪声接收信号的信号模型；

S102、构造哈密顿矩阵并计算其特征向量和特征值，根据哈密顿矩阵的特征向量计算对噪声接收信号进行去噪处理所需的自适应基；

S103、将噪声接收信号投影到自适应基上计算系数，在转换空间时，对系数进行软阈值处理，重构出去噪接收信号；

S104、针对去噪接收信号的无约束优化问题确定优化目标函数的具体形式，将目标函数等效为迭代替代函数，将毫米波大规模MIMO系统的信道估计问题简化为对角度参数的估计；

S105、通过预设算法将角度参数迭代地移动到实际角度值，获得信道估计结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明所提供的一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法，首先基于量子力学的自适应基对毫米波大规模MIMO系统的噪声接收信号进行降噪处理，随后在降噪后的接收信号的基础上进行信道估计，从而减少噪声对信道估计的影响，与未利用量子去噪的信道估计方法相比，本发明的信道估计性能更好。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。