專利名稱：基于導(dǎo)頻矩陣的時域自適應(yīng)信道估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于導(dǎo)頻矩陣的時域自適應(yīng)信道估計方法，能夠?qū)Χ噍斎攵噍敵?MIMO)的無線通信系統(tǒng)進行信道估計，屬于信息的無線傳輸領(lǐng)域，特別是移動通信、數(shù)字電視等應(yīng)用中的信息傳輸技術(shù)。
背景技術(shù)：
MIMO(多輸入多輸出)系統(tǒng)可以有效提高信道的頻譜利用率?，F(xiàn)有的研究已經(jīng)指出，在所需信噪比和頻譜效率一定的情況下，當接收天線個數(shù)大于等于發(fā)送天線個數(shù)時，系統(tǒng)容量將隨發(fā)送天線數(shù)量線性增長。
MIMO系統(tǒng)的信道估計，可以分為時域估計與頻域估計兩類。LiY在《ChannelEstimation for OFDM Systems with Transmitter Diversity in Mobile WirelessChannels》(IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS，VOL.17，NO.3，MARCH 1999)中，對MIMO系統(tǒng)的頻域信道估計進行了研究。頻域信道估計算法相對時域估計而言比較簡單，但是一般只適用于多載波傳輸(例如OFDM)且假設(shè)在一個突發(fā)數(shù)據(jù)塊(例如OFDM符號)內(nèi)信道參數(shù)不變；而時域估計僅假設(shè)在一組導(dǎo)頻序列傳送過程中信道參數(shù)不變。以O(shè)FDM系統(tǒng)為例，在子載波數(shù)比較多的情況下，導(dǎo)頻序列長度遠小于OFDM符號長度，因此時域估計的估計效率比頻域估計更高，對于變化較快的信道，其估計效果也更好。但是由于時域信道估計不可避免的需要考慮多徑效應(yīng)(多徑效應(yīng)在頻域估計中可以通過采用OFDM等調(diào)制方式而避免考慮)，當多徑估計長度較大時，其復(fù)雜度十分高，所以目前大多數(shù)MIMO系統(tǒng)采用的是頻域信道估計，在高數(shù)據(jù)速率、快速移動的情況下，信道估計的效果比較差，暴露了頻域信道估計效率低、受多普勒頻移(與移動速度密切相關(guān))影響大的缺點。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對頻域估計的缺陷，提供一種復(fù)雜度相對較低的基于導(dǎo)頻矩陣的時域自適應(yīng)信道估計方法，能快速、準確地進行MIMO系統(tǒng)的信道估計。具有能夠抑制信道噪聲，估計頻度不受導(dǎo)頻數(shù)據(jù)幀長度的限制，收斂速度快，能夠補償信號同步誤差造成的影響，適合應(yīng)用于高速移動環(huán)境等優(yōu)點。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明以抑制噪聲功率為指導(dǎo)思想，將具有分塊循環(huán)特性的導(dǎo)頻矩陣與LMS(最小均方誤差)自適應(yīng)算法相結(jié)合，實現(xiàn)MIMO系統(tǒng)的時域自適應(yīng)信道估計。本發(fā)明的方法首先分別根據(jù)信道實際模型與所需的信道估計長度生成基本導(dǎo)頻矩陣塊及擴展矩陣，然后求兩者的Kronecker積(克羅內(nèi)克積，又名叉積)，從而得到導(dǎo)頻矩陣。之后通過發(fā)射天線發(fā)送導(dǎo)頻矩陣(導(dǎo)頻發(fā)射信號)，接收天線接收通過信道后的導(dǎo)頻矩陣(導(dǎo)頻接收信號)，再采用LMS自適應(yīng)算法，通過提取導(dǎo)頻發(fā)射信號與導(dǎo)頻接收信號之間的內(nèi)在聯(lián)系，進行實際信道的自適應(yīng)時域信道估計。
本發(fā)明的方法具體包括以下步驟1)根據(jù)實際信道模型中的天線數(shù)目(M發(fā)N收)選取大小為M*M的基本導(dǎo)頻矩陣A，使其滿足(1)A的行、列均兩兩正交(2)每個矩陣元素的模均為1。
2)根據(jù)所需的多徑估計長度L，構(gòu)造旋轉(zhuǎn)因子ω0=ej2π/(Lf(L)),]]>其中f(L)為一個關(guān)于L的初等函數(shù)，通?？梢赃x擇f(L)＝L-1。使用選定的旋轉(zhuǎn)因子，求它的lf(l)(l＝0，1，...，L-1)次冪，構(gòu)建向量B0=[ω00,ω01,ω02f(2)···,ω0(L-1)f(L-1)].]]>3)將B0循環(huán)左移一位，作為B1，再將B1循環(huán)左移一位，作為B2，依此類推，直到完成構(gòu)造BL-1。將B0，B1，……BL-1分別作為擴展矩陣B的行依次填入，完成擴展矩陣的構(gòu)造。
4)根據(jù)擴展矩陣B與基本導(dǎo)頻矩陣A的Kronecker積BA，得到導(dǎo)頻矩陣，并將其作為導(dǎo)頻發(fā)射信號通過發(fā)射天線發(fā)送，使用接收天線接收通過信道后的導(dǎo)頻矩陣作為導(dǎo)頻接收信號。
5)進行LMS自適應(yīng)算法的初始化設(shè)定，其中包括對權(quán)矩陣矢量、信道參數(shù)矩陣矢量及算法的步長等參數(shù)的初始化設(shè)定。信道參數(shù)矩陣矢量根據(jù)導(dǎo)頻接收信號和導(dǎo)頻發(fā)射信號，采用LS(最小平方)算法求得的信道參數(shù)期望矩陣而設(shè)定。
6)使用權(quán)矩陣矢量以及信道參數(shù)矩陣矢量通過橫向濾波器來估計當前的信道參數(shù)，并將結(jié)果作為當前的信道參數(shù)矩陣。
7)以當前信道參數(shù)期望矩陣和當前的估計信道參數(shù)矩陣的差作為誤差矩陣，修正權(quán)矩陣矢量，修正的幅度由算法步長決定。
8)更新信道參數(shù)矩陣矢量將信道參數(shù)矩陣矢量的第一個參數(shù)矩陣刪除，其后的參數(shù)矩陣依次遞補前一個矩陣留下的空位，并將當前的信道參數(shù)矩陣填入信道參數(shù)矩陣矢量的隊尾，構(gòu)成新的信道參數(shù)矩陣矢量。
9)將當前時刻的信道參數(shù)矩陣作為信道估計的結(jié)果輸出，之后使用修正后的權(quán)矩陣矢量以及新的信道參數(shù)矢量，重復(fù)步驟6)7)8)9)，進行下一時刻的信道參數(shù)估計。
本發(fā)明具有以下優(yōu)點●使用本發(fā)明的方法求得的基本導(dǎo)頻矩陣A具有自相關(guān)性強、互相關(guān)性弱、能夠抑制信道噪聲的特點。
●由于使用了時域的多徑信道估計模型，能夠補償信號同步誤差造成的影響，并且可以省去頻域估計中所必須的保護時隙。
●由于在時域進行信道估計，估計頻度不受導(dǎo)頻數(shù)據(jù)幀長度的限制，當采用LMS自適應(yīng)估計方法時，其收斂速度明顯快于頻域的自適應(yīng)信道估計。
●由于在時域進行信道估計，僅假設(shè)在一組導(dǎo)頻序列傳送過程中信道參數(shù)不變，所以估計效果受多普勒頻移影響小，適合應(yīng)用于高速移動環(huán)境。


圖1為MIMO系統(tǒng)的信道模型。
圖2為本發(fā)明所述LMS算法的流程圖。
具體實施例方式
以下結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步描述。
在圖1所示的MIMO信道模型中，發(fā)射天線有M根，接收天線有N根，這樣構(gòu)成一個大小為N*M的信道矩陣H。多徑情況下信道估計的矩陣關(guān)系式為
ψ＝H∑+v式中，ψ＝[ψ0，ψ1，...，ψL-1]，其中ψk(k＝0，1，…，L-1)表示tkM到t(k+1)M-1時刻的接收信號矩陣。H＝[H0(t)，H1(t)，...，HL-1(t)](Hi(t)表示第i條多徑信道的時域信道響應(yīng))。此外，∑＝(∑m，n)M×M，其中∑m，n＝∑(m+n)m＝0，1，...L-1 n＝0，1，...L-1∑k(k＝0，1，…，2L-2)表示t(k-L+1)M到t(k-L+2)M-1時刻的發(fā)送信號矩陣。
以M＝N＝4，一個4發(fā)4收信道模型為例，本發(fā)明進行信道估計的步驟如下1)首先根據(jù)發(fā)射天線的數(shù)目M＝4，選定一個大小為4*4的基本導(dǎo)頻矩陣A，A=1111-11-11-111-1-1-111]]>基本導(dǎo)頻矩陣A滿足(1)A的行、列均兩兩正交(2)每個矩陣元素的模均為1。
2)根據(jù)所需的多徑估計長度L，構(gòu)造旋轉(zhuǎn)因子ω0=ej2π/(Lf(L)),]]>其中f(L)為一個關(guān)于L的初等函數(shù)，通?？梢赃x擇f(L)＝L-1。使用選定的旋轉(zhuǎn)因子，求它的lf(l+1)(l＝0，1，...，L-1)次冪，構(gòu)建向量B0=[ω00,ω01,ω02f(2)···,ω0(L-1)f(L)].]]>本例中，旋轉(zhuǎn)因子取為ω0=ej2π/(LL-1),]]>相應(yīng)的，B0=[ω00,ω01,ω02···,ω0(L-1)L-1].]]>3)將B0循環(huán)左移一位，作為B1。再將B1循環(huán)左移一位，作為B2，依此類推，直到完成構(gòu)造BL-1。將B0，B1，……BL-1分別作為擴展矩陣B的行依次填入，完成擴展矩陣的構(gòu)造。
4)計算B與A的Kronecker積BA求得導(dǎo)頻矩陣∑，將∑通過發(fā)射天線發(fā)送，即發(fā)送導(dǎo)頻發(fā)射信號，使用接收天線接收通過信道后的導(dǎo)頻矩陣，即導(dǎo)頻接收信號。
5)進行LMS自適應(yīng)算法的有關(guān)信道參數(shù)的初始化設(shè)定。其中包括對權(quán)矩陣矢量 信道參數(shù)矩陣矢量H^n-K,H^n-K+1,···,H^n-1]]>及算法的步長μ等參數(shù)的初始化設(shè)定。本例中，μ取為0.005， 全部置1。用獲得的導(dǎo)頻接收信號與導(dǎo)頻發(fā)射信號，通過LS(最小平方)算法求得當前的信道參數(shù)期望矩陣 H^d=ψΣ-1]]>其中ψ為當前的導(dǎo)頻接收信號，∑為當前的導(dǎo)頻發(fā)射信號。H^n-K,H^n-K+1,···,H^n-1]]>用前K個收到的用LS方法解出的信道參數(shù)期望矩陣 填入。
參數(shù)的設(shè)定影響算法的性能，在小信噪比時，較小的步長μ可以使得收斂過程平穩(wěn)；大信噪比時，較大的μ可以更快地完成收斂。因此，根據(jù)不同的信噪比來動態(tài)選取μ，能夠進一步提高LMS算法的性能。
6)使用權(quán)矩陣矢量 以及信道參數(shù)矩陣矢量H^n-K,H^n-K+1,···,H^n-1,]]>通過橫向濾波器來估計當前的信道參數(shù)，并將結(jié)果 作為當前的信道參數(shù)矩陣，如圖2所示。
當前的信道參數(shù)矩陣H^n=Σi=1Kw^n(i)H^n-K+i-1]]>7)以當前的信道參數(shù)期望矩陣 和當前的估計信道參數(shù) 的差作為誤差矩陣，修正權(quán)矩陣矢量 即自適應(yīng)權(quán)矢量調(diào)整，如圖2所示。修正的幅度由算法步長決定w^n+1(i)=w^n(i)+μH^n-K+i-1o(H^d-H^n)*i=1,2,...,K]]>式中“o”表示點乘運算。
8)更新信道參數(shù)矩陣矢量將信道參數(shù)矩陣矢量的第一個參數(shù)矩陣 刪除，其后的參數(shù)矩陣依次遞補前一個矩陣留下的空位，并將當前的信道參數(shù)矩陣 填入信道參數(shù)矩陣矢量的隊尾，構(gòu)成新的信道參數(shù)矩陣矢量H^n-K+1,H^n-K+2,···,H^n.]]>9)將當前時刻的信道參數(shù)矩陣 作為信道估計的結(jié)果輸出，之后使用修正后的權(quán)矩陣矢量以及新的信道參數(shù)矢量，重復(fù)步驟6)7)8)9)，估計下一時刻的信道參數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種基于導(dǎo)頻矩陣的時域自適應(yīng)信道估計方法，其特征在于按以下步驟進行1)根據(jù)實際信道模型中的發(fā)射天線數(shù)目M，選取大小為M*M的基本導(dǎo)頻矩陣A，使其滿足(1)A的行、列均兩兩正交(2)每個矩陣元素的模均為1；2)根據(jù)所需的多徑估計長度L，構(gòu)造旋轉(zhuǎn)因子ω0=ej2π/(Lf(L)),]]>其中f(L)為一個關(guān)于L的初等函數(shù)，通?？梢赃x擇f(L)＝L-1，使用選定的旋轉(zhuǎn)因子，求它的lf(l)(l＝0，1，...，L-1)次冪，構(gòu)建向量B0=[ω00,ω01,ω02f(2)...,ω0(L-1)f(L-1)];]]>3)將B0循環(huán)左移一位，作為B1，再將B1循環(huán)左移一位，作為B2，依此類推，直到完成構(gòu)造BL-1。將B0，B1，……BL-1分別作為擴展矩陣B的行依次填入，完成擴展矩陣的構(gòu)造；4)根據(jù)擴展矩陣B與基本導(dǎo)頻矩陣A的叉積BA，得到導(dǎo)頻矩陣，并將其作為導(dǎo)頻發(fā)射信號通過發(fā)射天線發(fā)送，使用接收天線接收通過信道后的導(dǎo)頻矩陣作為導(dǎo)頻接收信號；5)進行最小均方誤差LMS自適應(yīng)算法的初始化設(shè)定，包括權(quán)矩陣矢量、信道參數(shù)矩陣矢量及算法的步長的初始化設(shè)定，信道參數(shù)矩陣矢量根據(jù)導(dǎo)頻接收信號和導(dǎo)頻發(fā)射信號，采用最小平方算法求得的信道參數(shù)期望矩陣而設(shè)定；6)使用權(quán)矩陣矢量以及信道參數(shù)矩陣矢量通過橫向濾波器來估計當前的信道參數(shù)，并將結(jié)果作為當前的信道參數(shù)矩陣；7)以當前信道參數(shù)期望矩陣和當前的估計信道參數(shù)矩陣的差作為誤差矩陣，修正權(quán)矩陣矢量，修正的幅度由算法步長決定；8)更新信道參數(shù)矩陣矢量將信道參數(shù)矩陣矢量的第一個參數(shù)矩陣刪除，其后的參數(shù)矩陣依次遞補前一個矩陣留下的空位，并將當前的信道參數(shù)矩陣填入信道參數(shù)矩陣矢量的隊尾，構(gòu)成新的信道參數(shù)矩陣矢量；9)將當前時刻的信道參數(shù)矩陣作為信道估計的結(jié)果輸出，之后使用修正后的權(quán)矩陣矢量以及新的信道參數(shù)矢量，重復(fù)步驟6)7)8)9)，進行下一時刻的信道參數(shù)估計。
全文摘要
一種基于導(dǎo)頻矩陣的時域自適應(yīng)信道估計方法，以抑制噪聲功率為指導(dǎo)思想，將具有分塊循環(huán)特性的導(dǎo)頻矩陣與最小均方誤差LMS自適應(yīng)算法相結(jié)合，實現(xiàn)MIMO系統(tǒng)的時域自適應(yīng)信道估計。首先分別根據(jù)信道實際模型與所需的信道估計長度生成基本導(dǎo)頻矩陣塊及擴展矩陣，然后求兩者的叉積得到導(dǎo)頻矩陣，并將其作為導(dǎo)頻發(fā)射信號通過發(fā)射天線發(fā)送，接收天線接收通過信道后的導(dǎo)頻矩陣作為導(dǎo)頻接收信號，再采用LMS自適應(yīng)算法，通過提取導(dǎo)頻發(fā)射信號與導(dǎo)頻接收信號之間的內(nèi)在聯(lián)系，進行實際信道的自適應(yīng)時域信道估計。本發(fā)明能夠補償信號同步誤差造成的影響，估計頻度不受導(dǎo)頻數(shù)據(jù)幀長度的限制，估計效果受多普勒頻移影響小，適合應(yīng)用于高速移動環(huán)境。
文檔編號H04J11/00GK1561013SQ20041001655
公開日2005年1月5日 申請日期2004年2月26日 優(yōu)先權(quán)日2004年2月26日
發(fā)明者管華亮, 宋文濤, 張海濱, 薛亮, 徐友云 申請人:上海交通大學(xué)