[发明专利]一种基于MUSIC算法和预编码的毫米波MIMO信道估计方法有效
申请号: | 201811436517.X | 申请日: | 2018-11-28 |
公开(公告)号: | CN109861933B | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
发明(设计)人: | 李树锋;曹广静;金立标 | 申请(专利权)人: | 中国传媒大学 |
主分类号: | H04L25/02 | 分类号: | H04L25/02;H04B7/0456 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 沈波 |
地址: | 100024 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于MUSIC算法和预编码的毫米波MIMO信道估计方法,本方法综合考虑方位角和俯仰角参数的影响,并采用一种创新性的方案应用经典的MUSIC方法来估计L形阵列和UPA中的CSI。在相同条件下,基于L形阵列的信道估计性能优于UPA。由于很少有研究二维信道估计的方法,因此在ULA系统中采用基于波束训练的信道估计方案和基于OMP的信道估计方案进行性能比较。由于方位角和仰角的估计误差都会导致归一化均方误差,在相同条件下,UPAs的NMSE性能应该高于ULA的NMSE性能。仿真结果表明,所提出的方法可以有效地估计两个阵列中的信道状态信息,甚至比之前的传统技术更好。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 music 算法 预编 毫米波 mimo 信道 估计 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于MUSIC算法和预编码的毫米波MIMO信道估计方法,其特征在于:单用户毫米波蜂窝通信场景中,一个装备了Nt根发射天线Mt根射频RF链的基站BS与一个装备了Nr根天线Mr根射频RF链的移动端MS通信基站与移动端之间进行多流传输;满足如下关系:Mt≤Nt,Mr≤Nr,下标t和r分别代表系统的发射端和接收端;在基站端,F是RF预编码矩阵,也是模拟预编码矩阵,维数为Nt×Mt;在移动端,W是RF接收矩阵,也是模拟接收矩阵,维数为Nr×Mr;模拟预编码的硬件实现采用的是模拟移相器,因此,F和W中的元素的模值是恒定的,相位是任意的,其中H为信道矩阵;采用窄带的快衰落信道模型,接收端的信号模型表示如公式(1),其中Y代表接收信号、S是携带传输信号的数字矩阵、F代表预编码矩阵、WH代表合成矩阵的共轭转置以及n代表方差为σ2的噪声,满足n~CN(0,σ2I);Y=WHHFs+WHn (1)由于信道的稀疏散射特性,使用射线追踪模型来描述毫米波信道,其中只使用少数的增益损耗明显的路径;假设基站与移动端之间存在L个散射簇,并且每个散射簇内部只有一条传播路径,毫米波信道模型表述成如下的形式;
其中L<<min(NT,NR)是代表路径数,gl(q)~CN(0,1)是lth路径的衰落增益,q是代表时间块的索引,期间信道状态保持不变;如果将天线安装在水平方向,那么φr,l和φt,l就代表信道的到达角和发射角;at(·)和ar(·)代表发射端和接受端的响应矩阵;通过定义
和
得到:
毫米波信道矩阵H写成H(q)=AR(φr)ΛG(q)AT(φt). (4)其中ΛG(q)=diag{g1(q),…gL(q)},AR=[ar(φ1),ar(φ2),…,ar(φL)]andAT=[at(φ1),at(φ2),….at(φL)]考虑一个x‑y方向摆放的L型阵列,这个L型阵列包含两部分,一部分是x轴的方向上的带有NLx个元素的ULA阵列,另一部分是y轴上方向上的带有NLy个元素的ULA阵列;元素之间的距离是d,原点属于x子阵列;定义θ是俯仰角,信道模型表示成
定义
和
有
考虑一个Npx×Npy的平面阵列的信道模型,信道模型为HP(q)=APR(φr,θr)ΛG(q)APT(φt,θt)T (7)
由于信道方向的中心角属于大规模衰落,而路径增益属于小规模衰落,因此认为在一定时间内信道由路径增益决定的;假设路径方向在由时间衰落块组成的帧期间是固定的,利用接收到的多个信号块来估计路径方向,估计到的路径方向可用于后续的路径增益估计;进而通过估计路径方向,估计路径增益并获得整个信道矩阵的估计;应用二维MUSIC算法来估计路径方向并使用最小二乘法来估计信道增益,首先给出接收信号表达式
这里ΛLG(q)为采用采用ULA阵列天线时信道增益,令
BLR(φr,θr)=PWHAR(φr,θr),也就是把PWHAR(φr,θr)看成一个包含AoAs信息的整体,把
看成一个包含信道增益的整体,有yL(q)=BLR(φr,θr)ZTG(q)+n(q) (10)为了估计路径方向,收集观测矩阵来组成协方差矩阵
将公式(10)代入式(11),得到
在最初的假设也就是信号和噪声不相关成立的前提下,数据协方差矩阵分解成信号和噪声;假设方向矩阵B是满秩矩阵,对协方差矩阵进行特征值分解得到式(13),其中Σ=diag{λ1,λ2,…,λ}是特征值矩阵,{λi}是协方差按顺序排列的特征值,如果数据是无噪声的,则前K个特征值是非零的,余下的都是零值;R=UΣUH (13)λi>σ2 for i=0,1,…,Lλi=σ2 for i=L+1,…,M实际情况下的数据都是带噪声的,那么就需要先估计L值,假设路径数量是已知的;这里定义两个对角矩阵Σs=diag{λ1,λ2,…,λK}和Σn=diag{λ1,λ2,…,λM},对应的特征向量分别是Us=[e1,e2,…,eK]和Un=[eK+1,eK+2,…,eM],公式(13)进一步表述成
理想情况下,信号子空间和噪声子空间是互相正交的,也就是说,信号子空间中的导向矢量也与噪声子空间正交,从而有BHUn=0;因此得到阵列的空间谱函数为
由式(15),通过使φ和φ变化来寻找波峰来估计接收端的水平角和俯仰角,也就得到了接收端的方向矩阵;然后用同样的方法来估计AoDs;首先得到接收信号的转置矩阵![]()
其中
则关于离开角的空间谱如下所示:
两次应用MUSIC方法分别得到了信道发射端和接收端的路径角度信息,利用得到的估计角度来估计信道增益;首先根据公式(18)估计
然后根据公式(19)计算真正的增益
这里增益决定于
因为角度变化属于大尺度衰落而增益变化属于小尺度衰落,所以要根据每个时间块的期间得到的接收信号根据得到的角度信息来估计增益,最后根据公式(20)得到信道的状态信息;![]()
![]()
公式(18)中的
和
分别代表公式(10)中的相应估计值,;
对应公式(9)中的ΛLG估计值,同样的
和
也都代表各自含义的估计值。
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