一种半盲信道估计方法及系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利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，能够大幅度提高系统的频谱效率。

Semi blind channel estimation method and system

The invention belongs to the technical field of wireless communication systems, in particular to a semi blind channel estimation method and system. The semi blind channel estimation method comprises the following steps: step a: in the first time block, a sparse channel reconstruction model training pilot signal based on sparse signal reconstruction algorithm, the sparse channel reconstruction model estimates the first time block channel information; step B: t at the time of block in the T 1 channel information time based on the block, using the maximum likelihood signal detector detects the first t time block transmission signal; wherein, 2 = t = T, T is the total number of blocks of time; step C: the first t time block transmission signal based on the establishment of semi blind channel estimation using sparse reconstruction model of semi blind channel, through the semi blind channel estimation of sparse reconstruction model the first t time block channel information. The invention can closely approach the sparsity of the channel parameters in the continuous domain and the angle space domain, and can greatly improve the spectral efficiency of the system.

【技术实现步骤摘要】
一种半盲信道估计方法及系统
本专利技术所属无线通信系统
，特别涉及一种半盲信道估计方法及系统。
技术介绍
毫米波大规模多天线系统较传统多天线系统有望达到吉比特每秒的数据传输速率。为了获得更高的通信系统吞吐量，收发机获取信道信息是非常关键的一步。实际上，信道部分是有效传送信息必须经过的媒质，准确、实时的信道信息是毫米波通信系统中实现波束成形、多用户调度、速率分配、自适应、信道均衡、信号检测和解码等几乎所有操作的基本依据。然而，在大规模多天线系统中，由于收发机天线数目的增加使得整个信道参数也成指数倍的增加，这样导致为了准确获取信道信息，在信道估计过程中系统的训练需要被分配更多的时频资源。随着毫米波参数化信道模型的提出，使得将信道估计问题转化为稀疏信号重构问题变得可行。对现有技术进行检索发现，A.Alkhateeb等在2014年IEEEJournalofSelectedTopicsonSignalProcessing上发表的Channelestimationandhybridprecodingformillimeterwavecellularsystems[1](毫米波蜂窝系统信道估计和混合预编码)中基于毫米波信道信息的稀疏表示模型：参数化信道，利用信道的空间稀疏性，提出了一种基于收发机多阶段训练波束交互的闭环方式估计有限路径的离开波束和到达波束对，以及相应的波束方向增益。然而在实际使用中，该方法将严重受限于训练波束图的设计，波束方向估计精度不高。此外，随着收发机数量的增加，训练波束开销成倍增加。而基于压缩感知网格匹配基的开环信道估计方法易造成基误匹配，不符合离开角和到达角连续取值的事实，严重降低了信道估计的精度。JunhoLee等在2016年IEEETransactionsonCommunications上发表的ChannelEstimationviaOrthogonalMatchingPursuitforHybridMIMOSystemsinMillimeterWaveCommunications[2](基于正交匹配追踪的毫米波通信混合多入多处系统信道估计)中，基于收发角度量化的参数信道模型将信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题，采用基于[0,π)区间内非均匀角度格分布的正交匹配追踪方法估计信道。然而，正交匹配追踪本质上是一种基于穷尽搜索的贪婪算法，会造成不能容忍的训练时延、能耗和计算复杂度。PejoskiSlavche等在2015年IEEEWirelessCommunicationsLetters上发表的EstimationofsparsetimedispersivechannelsinpilotaidedOFDMusingatomicnorm[3](基于原子范数的导频辅助正交频分复用系统的稀疏时间弥散信道估计)和ZhangPeng等在2015年的IEEEInternationalConferenceonCommunications上发表的Atomicnormdenoising－basedchannelestimationformassivemultiuserMIMOsystems[4](基于原子范数解噪的大规模多用户多入多出系统的信道估计)中基于导频序列，采用一维原子范数最小化方法分别在[0,2π)和[-π/2,π/2]区间内逼近信道发射或者接收角度，估计信道信息矩阵。而由于毫米波信道模型中收发天线阵列响应与现有方法中单天线阵列响应矩阵表示形式的差异，现有基于一维原子范数最小化的信道估计方法无法直接扩展到同时具有收发双天线阵列响应的毫米波信道信息估计中。同时，综上所述的信道估计方法都仅限于基于导频的信道估计机制，产生大量的导频训练负载，严重降低了系统的频谱效率。
技术实现思路
本专利技术提供了一种半盲信道估计方法及系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。为了解决上述问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种半盲信道估计方法，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。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：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。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述二维原子范式表示为：上述公式中，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。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述通过稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息具体为：所述稀疏信道重构模型为：上述公式中，表示估计的信道信息为权重因子；经过按列拉伸的逆运算，由得到所述第一个时间块的信道信息本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，通过所述半盲稀疏信道重构模型估计当前时间块的信道信息具体为：所述半盲稀疏信道重构模型为：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本专利技术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：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。本专利技术实施例采取的技术方案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。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述二维原子范式表示为：上述公式中，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。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述第一信道信息估计模块通过稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息具体为：所述稀疏信道重构模型为：上述公式中，表示估计的信道信息为权重因子；经过按列拉伸的逆运算，由得到所述第一个时间块的信道信息本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述第二信道信息估计模块通过半盲稀疏信道重构模本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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。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。3.根据权利要求2所述的半盲信道估计方法，其特征在于，所述二维原子范式表示为：上述公式中，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。4.根据权利要求1或2所述的半盲信道估计方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述通过稀疏信道重构模型估计所述第一个时间块的信道信息具体为：所述稀疏信道重构模型为：上述公式中，表示估计的信道信息为权重因子；经过按列拉伸的逆运算，由得到所述第一个时间块的信道信息5.根据权利要求4所述的半盲信道估计方法，其特征在于，在所述步骤c中，通过所述半盲稀疏信道重构模型估计当前时间块的信道信息具体为：所述半盲稀疏信道重构模型为：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l1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6.一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...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚宏云，王晓东，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44