一种半盲信道估计方法及系统
专利汇可以提供一种半盲信道估计方法及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 所属无线通信系统技术领域，特别涉及一种半盲信道估计方法及系统。所述半盲信道估计方法包括：步骤a：在第一个时间 块 中，采用稀疏 信号 重建 算法 建立基于训练 导频信号 的稀疏信道重构模型，通过所述稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息；步骤b：在第t个时间块中，基于第t‑1个时间块的信道信息，采用最大似然信号检测器检测所述第t个时间块的传输信号；其中，2≤t≤T，T为所述时间块总数；步骤c：基于所述第t个时间块的传输信号，采用半盲信道估计建立半盲稀疏信道重构模型，通过所述半盲稀疏信道重构模型估计所述第t个时间块的信道信息。本发明能够在连续域 角 度空间域高度紧密逼近信道参数的稀疏性，能够大幅度提高系统的 频谱 效率。，下面是一种半盲信道估计方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种半盲信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：在第一个时间块中，采用无格点压缩感知技术建立基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，通过所述稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息；
步骤b：在第t个时间块中，基于第t-1个时间块的信道信息，采用最大似然信号检测器检测所述第t个时间块的传输信号；其中，2≤t≤T，T为所述时间块总数；
步骤c：基于所述第t个时间块的传输信号，建立具有解码误差纠正功能的半盲稀疏信道重构模型，通过所述半盲稀疏信道重构模型估计所述第t个时间块的信道信息；
步骤d：迭代执行步骤b和步骤c，直到完成T个时间块的信道信息估计；
其中，所述在第一个时间块中，采用无格点压缩感知技术建立基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，具体包括：
假设总共T个时间块，在第一个时间块的K个时隙中，基于发射机发射的训练导频信号S＝[s1,...,sK]，采用基于无格点压缩感知的稀疏信号重建算法建立连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，通过该稀疏信道重构模型估计第一个时间块的信道信息
其中，连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型由以下过程推导而得：
第一个时间块的第k个时隙，发射端发射训练导频信号sk，则接收端接收到的信号为：
y1,k＝W1HH1F1sk+W1Hn1,k
y1,k为第一个时间块的第k个时隙接收的信号，F1和W1分别表示发射端的第一预编码矩阵和接收端的第一测量矩阵，S＝[s1,...,sK]表示K个时隙的拼接训练导频信号，n1,k是第一个时间块中第k个时隙接收机的加性白高斯噪声且 其中
表示Nr维的全1列向量；
假设接收机在第一个时间块的第k个时隙中保持F1和W1不变，则拼接的第一接收信号矩阵为：
Y1＝W1HH1F1S+Q1
Y1为第一个时间块接收的信号，Q1＝[W1Hn1,1,...,W1Hn1,K]是第一个时间块接收端的噪声矩阵；
将Y1按列拉伸为新的列向量形式为：
至此，可得连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型为：
表示估计的信道信息 为权重因子，经过按列拉伸
的逆运算由 得到第一个时间块的信道信息
所述基于所述第t个时间块的传输信号，建立具有解码误差纠正功能的半盲稀疏信道重构模型，具体包括：
建立解码误差补偿机制，在第t个时间块的K个时隙中，基于检测的传输信号 采用基于解码误差稀疏逼近机制的半盲信道估计技术建立连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型，并估计当前时间块的信道信息
其中，连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型由以下过程推导而得：
第t个时间块中，其中2≤t≤T，将Yt按列拉伸为列向量形式为：
考虑检测的数据信号存在误差，则定义et,k为：
则接收端拼接的第二接收信号矩阵Yt可重新定义为：
是拼接的接收端检测的传输信号矩阵，Et＝[et,1,...,et,K]是拼
接的由于解码误差造成的接收信号误差矩阵，得到：
其中，
采用 范数对信号检测误差进行稀疏重建，连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型 其中2≤t≤T，为：
上述公式中， 表示估计的 Et＝[et,1,...,et,K]是拼接的由于
解码误差造成的接收信号误差矩阵， 为权重因子，||·||1为 范数
操作；经过按列拉伸的逆运算，由 得到所述第t个时间块的信道信息
2.根据权利要求1所述的半盲信道估计方法，其特征在于，所述步骤a前还包括：将毫米波参数信道信息模型转换为符合构造二维原子范式表达的形式，具体为：
将毫米波参数信道信息模型转换为符合构造二维原子范式表达的形式
毫米波参数信道信息模型为:
其中，Ht为第t个时间块的信道信息，Lt表示第t个时间块的路径数，αt,l是第t个时间块第l条路径的增益， 和 分别表示第t个时间块第l条路径的Nt
个发射天线阵元和Nr个接收天线阵元的均匀线性天线阵列响应，其中，
其中， 和 分别为第t个时间块中第l条路径的离开角和到达角，Nt和Nr分别表示发射机和接收机上的天线阵元数，λ表示毫米波的波长，d是相邻天线阵元间距；
进一步将毫米波参数信道信息模型的公式转化成紧凑的矩阵形式：
其中， 是Lt条路径的增益向量，ht,j表示矩阵Ht的第j列，j＝
1,...,Nt；
收发天线阵列响应矩阵定义为：
信道信息的二维原子范式由以下过程推导而得：
将信道信息Ht进行按列拉伸运算，得到信道信息新的列向量表达形式
其中， 为一个二
维复正弦原子，且满足 的限制，e和 分别表示Khatri-Rao积和克罗内克积，vec(·)表示矩阵的按列拉伸成列向量运算；
定义A＝{c(fl)||fl∈[0,1)×[0,1)}是第l条路径归一化的二维复正弦原子的集合，可得信道信息的二维原子范式表示为：
其中， 为第t个时间块的信道信息的二维原子范式表示，inf为取下确界操作，表示复数域，|·|表示取模操作。
3.一种半盲信道估计系统，其特征在于，包括：
第一信道信息估计模块：用于在第一个时间块中，采用稀疏信号重建算法建立基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，通过所述稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息；
传输信号估计模块：用于在第t个时间块中，基于第t-1个时间块的信道信息，采用最大似然信号检测器检测所述第t个时间块的传输信号；其中，2≤t≤T，T为所述时间块总数；
第二信道信息估计模块：用于基于所述第t个时间块的传输信号，采用半盲信道估计建立半盲稀疏信道重构模型，通过所述半盲稀疏信道重构模型估计所述第t个时间块的信道信息；
迭代判断模块：用于判断是否完成T个时间块的信道信息估计，如果没有完成T时间块的信道信息估计，通过所述传输信号估计模块和第二信道信息估计模块进行迭代，直到完成T个时间块的信道信息估计；
其中，所述在第一个时间块中，采用无格点压缩感知技术建立基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，具体包括：
假设总共T个时间块，在第一个时间块的K个时隙中，基于发射机发射的训练导频信号S＝[s1,...,sK]，采用基于无格点压缩感知的稀疏信号重建算法建立连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型，通过该稀疏信道重构模型估计第一个时间块的信道信息
其中，连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型由以下过程推导而得：
第一个时间块的第k个时隙，发射端发射训练导频信号sk，则接收端接收到的信号为：
y1,k＝W1HH1F1sk+W1Hn1,k
y1,k为第一个时间块的第k个时隙接收的信号，F1和W1分别表示发射端的第一预编码矩阵和接收端的第一测量矩阵，S＝[s1,...,sK]表示K个时隙的拼接训练导频信号，n1,k是第一个时间块中第k个时隙接收机的加性白高斯噪声且 其中
表示Nr维的全1列向量；
假设接收机在第一个时间块的第k个时隙中保持F1和W1不变，则拼接的第一接收信号矩阵为：
Y1＝W1HH1F1S+Q1
Y1为第一个时间块接收的信号，Q1＝[W1Hn1,1,...,W1Hn1,K]是第一个时间块接收端的噪声矩阵；
将Y1按列拉伸为新的列向量形式为：
至此，可得连续角度空间域的基于训练导频信号的稀疏信道重构模型为：
表示估计的信道信息 为权重因子，经过按列拉伸
的逆运算由 得到第一个时间块的信道信息
所述基于所述第t个时间块的传输信号，建立具有解码误差纠正功能的半盲稀疏信道重构模型，具体包括：
建立解码误差补偿机制，在第t个时间块的K个时隙中，基于检测的传输信号 采用基于解码误差稀疏逼近机制的半盲信道估计技术建立连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型，并估计当前时间块的信道信息
其中，连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型由以下过程推导而得：
第t个时间块中，其中2≤t≤T，将Yt按列拉伸为列向量形式为：
考虑检测的数据信号存在误差，则定义et,k为：
则接收端拼接的第二接收信号矩阵Yt可重新定义为：
是拼接的接收端检测的传输信号矩阵，Et＝[et,1,...,et,K]是拼
接的由于解码误差造成的接收信号误差矩阵，得到：
其中，
采用 范数对信号检测误差进行稀疏重建，连续角度空间域的传输数据辅助的半盲稀疏信道重构模型 其中2≤t≤T，为：
上述公式中， 表示估计的 Et＝[et,1,...,et,K]是拼接的由于
解码误差造成的接收信号误差矩阵， 为权重因子，||·||1为 范数
操作；经过按列拉伸的逆运算，由 得到所述第t个时间块的信道信息
4.根据权利要求3所述的半盲信道估计系统，其特征在于，还包括模型转换模块，所述模型转换模块用于将毫米波参数信道信息模型转换为符合构造二维原子范式表达的形式，具体为：
将毫米波参数信道信息模型转换为符合构造二维原子范式表达的形式
毫米波参数信道信息模型为:
其中，Ht为第t个时间块的信道信息，Lt表示第t个时间块的路径数，αt,l是第t个时间块第l条路径的增益， 和 分别表示第t个时间块第l条路径的Nt
个发射天线阵元和Nr个接收天线阵元的均匀线性天线阵列响应，其中，
其中， 和 分别为第t个时间块中第l条路径的离开角和到达角，Nt和Nr分别表示发射机和接收机上的天线阵元数，λ表示毫米波的波长，d是相邻天线阵元间距；
进一步将毫米波参数信道信息模型的公式转化成紧凑的矩阵形式：
其中， 是Lt条路径的增益向量，ht,j表示矩阵Ht的第j列，j＝
1,...,Nt；
收发天线阵列响应矩阵定义为：
信道信息的二维原子范式由以下过程推导而得：
将信道信息Ht进行按列拉伸运算，得到信道信息新的列向量表达形式
其中， 为一个二
维复正弦原子，且满足 的限制，e和 分别表示Khatri-Rao积和克罗内克积，vec(·)表示矩阵的按列拉伸成列向量运算；
定义A＝{c(fl)||fl∈[0,1)×[0,1)}是第l条路径归一化的二维复正弦原子的集合，可得信道信息的二维原子范式表示为：
其中， 为第t个时间块的信道信息的二维原子范式表示，inf为取下确界操作，表示复数域，|·|表示取模操作。
一种半盲信道估计方法及系统
技术领域
背景技术
发明内容
范数操作；经过按列拉伸的逆运算，由 得到所述第t个时间块的信道信息[0026] 本发明实施例采取的另一技术方案为：一种半盲信道估计系统，包括：
范数操作；经过按列拉伸的逆运算，由 得到所述第t个时间块的信道信息[0043] 相对于现有技术，本发明实施例产生的有益效果在于：本发明实施例的半盲信道估计方法及系统采用基于传输信号的半盲信道估计技术，能够在连续域角度空间域高度紧密逼近信道参数的稀疏性，避免了基误匹配问题，相比基于导频的估计技术，降低系统训练负载，能够大幅度提高系统的频谱效率。同时为保证信道估计的准确性，同时引入解码误差补偿机制，提高系统频谱效率的同时改善系统信道解码误差，大幅提高信道估计算法的精确度。
附图说明
具体实施方式
制，e和 分别表示Khatri－Rao积和克罗内克积，vec(·)表示矩阵的按列拉伸成列向量运算。
制，e和 分别表示Khatri-Rao积和克罗内克积，vec(·)表示矩阵的按列拉伸成列向量运算。
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