一种基于大规模多天线系统的单一信号到达角估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于大规模多天线系统信道估计的信号处理技术领域，更具体地，涉及一 种基于大规模多天线系统的单一信号到达角估计方法。
【背景技术】
[0002] 目标信号入射到接收天线阵列的角度被称为到达角。通过到达角估计可以获得目 标方位参数，是信道估计中非常关键的一部分，也是近年来研宄的一个热点。
[0003] 在早期的阵列信号到达角估计中比较有代表性的算法是波束形成算法，但该算法 具有一定的限制性，只有在阵列孔径的倒数小于信源距离的时候才能够对信号源的方位进 行较为有效的估计。上个世纪80年代，出现了以多重信号分类（MUSIC)算法和旋转不变子 空间（ESPRIT)算法为代表的子空间类信号到达角估计算法，其中MUSIC算法是到达角估计 算法研宄的里程碑，而ESPRIT算法在MUSIC算法的基础上加以改进，避开了 MUSIC算法的 不足，无需进行谱峰搜索。在ESPRIT算法中，信号相关参数的估计通过两个相同子空间之 间的旋转不变性得到，但是需要大量采样样本，并且随着天线数目的增加，其估计精度迅速 降低，因此不适用于大规模多天线系统。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种基于大规模多天线系统的 单一信号到达角估计方法，利用压缩感知稀疏性原理实现，可在少量采样样本的条件下实 现大规模多天线系统中的单一信号到达角估计，精度高并且可提高频谱利用效率。
[0005] 本发明提供一种基于大规模多天线的单一信号到达角估计方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1发射信号矩阵为酉矩阵X，则接收信号矩阵为Y = HX+N，其中，H为信道矩 阵，N为噪声矩阵；通过矩阵相乘可得到信道矩阵的预估矩阵S=YX，:为所述发 射信号矩阵X的共轭转置；
[0007] 步骤2对所述预估矩阵实行稀疏变换，得到具有稀疏特性的稀疏矩阵G =Φ_Η， 其中，Φ为根据接收天线相关性构造的稀疏变换矩阵；
[0008] 步骤3根据所述稀疏矩阵的稀疏度进行非零元素估计，同时将其它元素置零；
[0009] 步骤4在第一精度和第一范围以及第二精度和第二范围的两个条件下分两步进 行搜索，依次用所有角度作为到达角计算所述稀疏矩阵的稀疏度，使所述稀疏矩阵的稀疏 度最小的角度即为单一到达角Θ的估计值。
[0010] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效 果：
[0011] 时域信道预估只需一个信号样本即可得到，降低了导频开销，提高了频谱利用 率；
[0012] 分步搜索逐步提高搜索精度，提高信号到达角估计精度并降低估计复杂度；
[0013] 较强的实用性使得本发明可应用于具有稀疏特性的各种系统参数的估计。
【附图说明】
[0014] 图1为本发明基于大规模多天线的单一信号到达角估计方法的流程图；
[0015] 图2为本发明实施例一的线性天线阵列模型的示意图；
[0016] 图3为本发明实施例一及ESPRIT方法对信号到达角估计均方误差与信噪比的关 系曲线图；
[0017] 图4为本发明实施例二的平面天线阵列模型的示意图；
[0018] 图5为本发明实施例二及ESPRIT方法对信号到达角估计均方误差与信噪比的关 系曲线图。
【具体实施方式】
[0019] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0020] 图1所示为本发明基于大规模多天线的单一信号到达角估计方法的流程图，具体 包括以下步骤：
[0021] 步骤1信道预估：
[0022] 在本发明实施例中，发射信号矩阵为酉矩阵X，则接收信号矩阵为Y = HX+N，其中 H为信道矩阵，N为噪声矩阵。根据酉矩阵的特性，通过矩阵相乘可得到信道矩阵的预估值 H = YXt，其中Xt为X的共轭转置。由于受到噪声影响，预估矩阵的估计精度较低，且不具 备稀疏特性。
[0023] 步骤2稀疏变换：
[0024] 根据大规模多天线系统中接收天线之间的相关性构造一个稀疏变换矩阵，对预估 矩阵H劣行稀疏变换，得到稀疏矩阵G =Φ·Η，其具有稀疏特性，其中Φ为根据天线相关 性构造的稀疏变换矩阵。
[0025] 步骤3稀疏估计：
[0026] 稀疏估计是指在已知一个稀疏矩阵的稀疏度（非零元素个数）的情况下估计出矩 阵的非零元素，同时其它元素置零即可估计出整个稀疏矩阵。稀疏估计的目标是准确估计 稀疏矩阵G中的非零元素，将稀疏矩阵G中其它元素归零。
[0027] 步骤4到达角估计：
[0028] 根据压缩感知原理和分步搜索的思想，通过非零元素估计出信号到达角Θ。实现 方式主要是遍历可能的到达角，以稀疏矩阵的最小非零元素个数为依据，利用分步搜索的 思想估计出信号到达角。其中，分步搜索是指搜索分几步进行，每一步搜索都根据上一步的 搜索结果减小搜索范围，提高搜索精度，以提高信号到达角的估计精度并降低估计复杂度。
[0029] 实施例一：
[0030]图2所示为本发明实施例一的线性天线阵列模型的示意图，将本发明基于大规模 多天线系统的单一信号到达角估计方法用于接收天线阵列为线性天线阵列的大规模多天 线系统中，具体包括以下步骤：
[0031] 步骤1在本发明实施例的线性天线阵列中，单一到达角为60度，接收天线阵列为 16根天线组成的线性阵列。根据酉矩阵的特性，通过简单的矩阵相乘可得到时域信道矩阵 的预估值= YX_:_，其中Xt为发射信号矩阵X的共轭转置，Y = HX+N为接收信号矩阵；
[0032] 步骤2预估矩阵本身不具备稀疏特性，因此根据大规模多天线系统中接收天线 之间的相关性构造稀疏变换矩阵Φ，对预估矩阵实行稀疏变换G =Φ·Η，得稀疏度到为 1(即矩阵中非零元素个数为1)的稀疏矩阵G。在本发明实施例中，对于线性阵列或者平面 阵列，稀疏变换矩阵
【主权项】
1. 一种基于大规模多天线系统的单一信号到达角估计方法，其特征在于，包括： 步骤1发射信号矩阵为酉矩阵X，则接收信号矩阵为Y = HX+N，其中，H为信道矩阵，N 为噪声矩阵；通过矩阵相乘可得到信道矩阵的预估矩阵H = YXt,其中Xt为所述发射信号 矩阵X的共轭转置； 步骤2对所述预估矩阵实行稀疏变换，得到具有稀疏特性的稀疏矩阵G = Φ.Η，其中， Φ为根据接收天线相关性构造的稀疏变换矩阵； 步骤3根据所述稀疏矩阵的稀疏度进行非零元素估计，同时将其它元素置零； 步骤4在第一精度和第一范围以及第二精度和第二范围的两个条件下分两步进行搜 索，依次用所有角度作为到达角计算所述稀疏矩阵的稀疏度，使所述稀疏矩阵的稀疏度最 小的角度即为单一到达角Θ的估计值。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏矩阵的稀疏度为1。
3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于线性阵列或者平面阵列，所述稀疏 变换矩阵? = ，其中M为接收天线数；彡:为待估信号到达角的函数山为MXM 维次对角线矩阵。
4. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤（3)中根据压缩感知原理进行 非零元素估计。
5. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤（4)中所述第一精度小于所述 第二精度。
【专利摘要】本发明公开了一种基于大规模多天线系统的单一信号到达角估计方法，属于大规模多天线系统信道估计的信号处理技术领域。本发明包括以下步骤：(1)对信道矩阵进行预估；(2)利用接收天线之间的相关性构造稀疏变换矩阵，对信道预估值矩阵进行稀疏变换，得到具有稀疏特性的矩阵；(3)根据压缩感知原理准确估计出稀疏矩阵中的非零元素；(4)采用分步搜索估计信号到达角。本发明只需一个信号样本就可得到信号到达角估计值，精度高且能提高频谱利用率。分步搜索逐步提高搜索精度，提高信号到达角估计精度并降低估计复杂度。较强的实用性使得本发明可应用于具有稀疏特性的各种系统参数的估计。
【IPC分类】G01S3-02
【公开号】CN104656055
【申请号】CN201510019254
【发明人】彭薇, 江涛, 魏肖
【申请人】华中科技大学
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年1月15日