本技術(shù)涉及無線信道參數(shù)提取，特別是涉及一種基于變分貝葉斯推斷的無線信道多徑信號參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著超5g和6g技術(shù)的出現(xiàn)，無線通信向著更大帶寬、更低時延、更高傳輸速率發(fā)展。多輸入多輸出(multiple-input?multiple-output，mimo)通過增加空間維度提高系統(tǒng)容量、空間分集增益以及頻譜利用率，但也為復(fù)雜信號模型的信道參數(shù)估計(jì)(channelparameter?estimation，cpe)帶來了難題。

2、從接收信號矢量中精確估計(jì)時延、到達(dá)角(angle?of?arrival，aoa)、出發(fā)角(angle?of?departure，aod)、多普勒頻率等色散參數(shù)，建立合適的信道模型對于優(yōu)化無線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)、提高無線系統(tǒng)通信容量具備實(shí)際意義。目前cpe算法已被廣泛研究，但算法的準(zhǔn)確性和復(fù)雜度仍然是值得研究的現(xiàn)實(shí)問題。在cpe算法中，接收信號矢量通常建模為多個分量(specular?component，sc)的疊加，每個鏡面分量可以看作其色散參數(shù)所構(gòu)成信號與幅度增益的乘積。在這個過程中，由漫反射引起的分量一般不做考慮(也稱作密集散射分量)，可以由接收信號矢量減去估計(jì)的鏡面分量得到的殘差信號對其參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。但由于接收信號矢量的主要能量集中于鏡面分量，且精準(zhǔn)估計(jì)漫反射引起的散射分量首先需要估計(jì)鏡面分量。

3、然而，鏡面分量的數(shù)量決定了接收信號矢量的模型階數(shù)。在模型階數(shù)確定的條件下，譜估計(jì)算法和基于子空間的算法能夠有效估計(jì)部分色散參數(shù)，而基于最大似然(maximum-likelihood，ml)準(zhǔn)則的算法是精確度較高的估計(jì)算法。然而這些算法都依賴于模型階數(shù)的先驗(yàn)信息，錯誤的模型階數(shù)會使算法精度嚴(yán)重下降。具體來說，過高的模型階數(shù)會導(dǎo)致偽分量(不存在的鏡面分量及其色散參數(shù))的估計(jì)，較低的模型階數(shù)會導(dǎo)致鏡面分量的遺漏。因此在實(shí)際應(yīng)用中需要增加對模型階數(shù)估計(jì)的算法對參數(shù)估計(jì)算法進(jìn)行擴(kuò)充，例如aic或bic(akaike?or?bayesian?information?criterion)、mdl(minimum?descriptionlength)準(zhǔn)則等。但這類方法不僅增加了算法的計(jì)算復(fù)雜度，同時在信噪比和觀測樣本的非漸近狀態(tài)下模型階數(shù)的估計(jì)趨于正偏。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高求解效率的同時保證精度的基于變分貝葉斯推斷的無線信道多徑信號參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法。

2、一種多徑信號參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法，所述方法包括：

3、采用伯努利高斯層次先驗(yàn)對幅度增益進(jìn)行建模，得到剪枝條件表達(dá)式，并基于觀測發(fā)送信號的自相關(guān)特性，得到時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式；

4、獲取觀測接收信號，所述觀測接收信號基于單發(fā)多收的探測系統(tǒng)得到；

5、在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下，根據(jù)所述觀測接收信號對鏡面分量的數(shù)量，以及每一條鏡面分量的幅度增益和色散參數(shù)進(jìn)行預(yù)估計(jì)；

6、在每一次迭代過程中，先根據(jù)時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式對當(dāng)前鏡面分量數(shù)量下的時延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再計(jì)算一條鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)分量估計(jì)和色散參數(shù)估計(jì)判斷所述剪枝條件表達(dá)式是否滿足，若滿足則計(jì)算幅度增益參數(shù)估計(jì)，其中，所述色散參數(shù)估計(jì)包括時延參數(shù)以及角度參數(shù)估計(jì)，所述角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式；

7、若不滿足，則將該條鏡面分量剪除，并對下一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行交替求解，直至收斂，得到所述觀測接收信號的鏡面分量數(shù)量以及每一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)。

8、在其中一實(shí)施例中，所述剪枝條件表達(dá)式表示為：

9、

10、在上式中，左側(cè)項(xiàng)表示第l個鏡面分量上的信噪比，右側(cè)項(xiàng)表示變化的閾值，其中，表示第l個鏡面分量上的幅度增益、表示方差、ρ和ε表示超參數(shù)。

11、在其中一實(shí)施例中，所述時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式表示為：

12、

13、在上式中，δ(n)表示沖擊函數(shù)，g(0)為g(t)在t＝0時的采樣值，αl表示引入的幅度增益的估計(jì)表達(dá)式，a(φl)表示入射角φl形成的導(dǎo)向矢量，屬于[b0,b1,…,bk-1]表示已知的k周期探測序列，表示的共軛復(fù)數(shù)。

14、在其中一實(shí)施例中，在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下對鏡面分量數(shù)量以及參數(shù)進(jìn)行估計(jì)之前，按照預(yù)設(shè)數(shù)量對鏡面分量數(shù)量進(jìn)行初始化，同時，鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)采用隨機(jī)初始化。

15、在其中一實(shí)施例中，在所述角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式，所述角度參數(shù)估計(jì)表達(dá)式表示為：

16、

17、在上式中，表示當(dāng)前次迭代得到的分量估計(jì)、表示當(dāng)前次迭代得到的時延估計(jì)、αl表示引入的幅度增益的估計(jì)表達(dá)式、表示當(dāng)前次迭代得到的入射角估計(jì)、φl表示上次迭代得到第l個鏡面分量的入射角估計(jì)，σl表示第l個鏡面分量的噪聲矢量的二階矩，(·)h表示矩陣的共軛轉(zhuǎn)置，s(·)表示探測信號矢量。

18、本技術(shù)還提供了一種基于變分貝葉斯推斷的無線信道多徑信號參數(shù)聯(lián)合估計(jì)裝置，所述裝置包括：

19、估計(jì)表達(dá)式得到模塊，用于采用伯努利高斯層次先驗(yàn)對幅度增益進(jìn)行建模，得到剪枝條件表達(dá)式，并基于觀測發(fā)送信號的自相關(guān)特性，得到時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式；

20、觀測信號接收模塊，用于獲取觀測接收信號，所述觀測接收信號基于單發(fā)多收的探測系統(tǒng)得到；

21、聯(lián)合參數(shù)求解模塊，用于在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下，根據(jù)所述觀測接收信號對鏡面分量的數(shù)量，以及每一條鏡面分量的幅度增益和色散參數(shù)進(jìn)行預(yù)估計(jì)；

22、迭代參數(shù)更新模塊，用于在每一次迭代過程中，先根據(jù)時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式對當(dāng)前鏡面分量數(shù)量下的時延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再計(jì)算一條鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)分量估計(jì)和色散參數(shù)估計(jì)判斷所述剪枝條件表達(dá)式是否滿足，若滿足則計(jì)算幅度增益參數(shù)估計(jì)，其中，所述色散參數(shù)估計(jì)包括時延參數(shù)以及角度參數(shù)估計(jì)，所述角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式；

23、剪枝和多徑信號參數(shù)得到模塊，用于若不滿足，則將該條鏡面分量剪除，并對下一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行交替求解，直至收斂，得到所述觀測接收信號的鏡面分量數(shù)量以及每一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)。

24、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)以下步驟：

25、采用伯努利高斯層次先驗(yàn)對幅度增益進(jìn)行建模，得到剪枝條件表達(dá)式，并基于觀測發(fā)送信號的自相關(guān)特性，得到時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式；

26、獲取觀測接收信號，所述觀測接收信號基于單發(fā)多收的探測系統(tǒng)得到；

27、在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下，根據(jù)所述觀測接收信號對鏡面分量的數(shù)量，以及每一條鏡面分量的幅度增益和色散參數(shù)進(jìn)行預(yù)估計(jì)；

28、在每一次迭代過程中，先根據(jù)時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式對當(dāng)前鏡面分量數(shù)量下的時延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再計(jì)算一條鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)分量估計(jì)和色散參數(shù)估計(jì)判斷所述剪枝條件表達(dá)式是否滿足，若滿足則計(jì)算幅度增益參數(shù)估計(jì)，其中，所述色散參數(shù)估計(jì)包括時延參數(shù)以及角度參數(shù)估計(jì)，所述角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式；

29、若不滿足，則將該條鏡面分量剪除，并對下一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行交替求解，直至收斂，得到所述觀測接收信號的鏡面分量數(shù)量以及每一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)。

30、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)以下步驟：

31、采用伯努利高斯層次先驗(yàn)對幅度增益進(jìn)行建模，得到剪枝條件表達(dá)式，并基于觀測發(fā)送信號的自相關(guān)特性，得到時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式；

32、獲取觀測接收信號，所述觀測接收信號基于單發(fā)多收的探測系統(tǒng)得到；

33、在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下，根據(jù)所述觀測接收信號對鏡面分量的數(shù)量，以及每一條鏡面分量的幅度增益和色散參數(shù)進(jìn)行預(yù)估計(jì)；

34、在每一次迭代過程中，先根據(jù)時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式對當(dāng)前鏡面分量數(shù)量下的時延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再計(jì)算一條鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)分量估計(jì)和色散參數(shù)估計(jì)判斷所述剪枝條件表達(dá)式是否滿足，若滿足則計(jì)算幅度增益參數(shù)估計(jì)，其中，所述色散參數(shù)估計(jì)包括時延參數(shù)以及角度參數(shù)估計(jì)，所述角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式；

35、若不滿足，則將該條鏡面分量剪除，并對下一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行交替求解，直至收斂，得到所述觀測接收信號的鏡面分量數(shù)量以及每一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)。

36、上述基于變分貝葉斯推斷的無線信道多徑信號參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法，通過先采用伯努利高斯層次先驗(yàn)對幅度增益進(jìn)行建模，得到剪枝條件表達(dá)式，并基于觀測發(fā)送信號的自相關(guān)特性，得到時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式，并且在稀疏變分貝葉斯推斷理論以及空間廣義交替迭代求解的框架下，根據(jù)觀測接收信號對鏡面分量的數(shù)量，以及每一條鏡面分量的幅度增益和色散參數(shù)進(jìn)行預(yù)估計(jì)，在每一次迭代過程中，先根據(jù)時延參數(shù)預(yù)估計(jì)表達(dá)式對當(dāng)前鏡面分量數(shù)量下的時延參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再計(jì)算一條鏡面分量的分量估計(jì)以及色散參數(shù)估計(jì)，并根據(jù)分量估計(jì)和色散參數(shù)估計(jì)判斷剪枝條件表達(dá)式是否滿足，若滿足則計(jì)算幅度增益參數(shù)估計(jì)，其中，色散參數(shù)估計(jì)包括時延參數(shù)以及角度參數(shù)估計(jì)，為了避免求解時陷入局部最優(yōu)，角度參數(shù)估計(jì)引入了幅度增益的估計(jì)表達(dá)式，若不滿足，則將該條鏡面分量剪除，并對下一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行交替求解，直至收斂，得到觀測接收信號的鏡面分量數(shù)量以及每一條鏡面分量的參數(shù)估計(jì)。本方法可以有效的提高求解速度，減少迭代求解的收斂時間，同時保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。