信道估计方法、装置、设备及多通道微波通信系统与流程

本发明涉及通信技术领域，更具体的说，是涉及一种信道估计方法、装置、设备及一种多通道微波通信系统。

背景技术：

多通道微波通信系统在用于增强通信链路信噪比、减小不同链路间干扰时，需要依赖链路间的信道信息来调整各个通道上的移相器，从而在天线阵列上产生期望的波束形状。

现有技术中的多通道微波系统通常采用模拟多通道的结构。这种采用模拟多通道结构的模拟多通道系统在估计信道信息（或信道矩阵）时，需要分时的对系统中各个子信道的参数进行估计。其具体实现方法为：在每一个子通道上都增加一个射频开关或可变增益放大器，然后利用各个子通道上的开关或增益调节控制子通道的通断，依次遍历发射机和收发机各天线对之间的子信道，并分别得到对应各个子通道的参数，最终组合得到完整的信道信息。

但是，在上述的信道估计方法中，使用射频开关会增加通道的插损恶化链路性能；而可变增益放大器会增加通道的非线性，且其增益抑制能力有限，这样就会导致能量的泄露而影响信道估计结果的精度。同时，在通道上增加射频开关或可变增益放大器也增大了系统成本及体积。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种信道估计方法、装置、设备及一种多通道微波通信系统，以克服现有技术中由于需要在各个子通道上都增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

第一方面，提供了一种信道估计方法，包括：

根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；其中，N和M为正整数；

分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；所述子信道估计流程包括：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数；

根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

在所述第一方面的第一种可能实现的方式中，所述根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，包括：

根据发送端阵元个数N和接收端阵元个数M生成一个（N×M）×（N×M）的矩阵作为生成矩阵；所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵；

对所述生成矩阵的每一列分别按照阵列尺寸进行紧积分解，得到N×M个长度为N的第一矢量组和N×M个长度为M的第二矢量组；

建立所述第一矢量组与阵元个数为N的发送端阵列的对应关系，并建立所述第二矢量组与阵元个数为M的接收端阵列的对应关系。

在所述第一方面的第一种可能实现的方式中，在所述得到第一矢量组和第二矢量组后，还包括：

合并所述第一矢量组中的相同矢量，并合并所述第二矢量组中的相同矢量。

在所述第一方面的第一种可能实现的方式中，在所述N和M为偶数时，所述生成矩阵为哈达玛矩阵，则所述根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵，包括：

将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

确定所述估计矩阵的向量化数据；

根据所述生成矩阵的转置矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

在第一方面的第一种可能实现的方式中，所述根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵，包括：

将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

确定所述估计矩阵的向量化数据；

根据所述生成矩阵的逆矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

在第一方面的第二种可能实现的方式中，所述从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数，包括：

从与所述发送端对应的第一矢量组中选取一个发送端矢量，配置发送端的移相器参数，并从与所述接收端对应的第二矢量组中选取一个接收端矢量，配置接收端的移相器参数；

控制已知训练序列信号从发送端到接收端的传送，并根据所述接收端接收到的所述已知训练序列信号的信号质量确定当前配置下的子信道估计系数。

在所述第一方面的第三种可能实现的方式中，所述分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数，包括：

将所述发送端对应的第一矢量组中的每一个矢量分别依次与所述接收端对应的第二矢量组中的每一个矢量进行配对，分别用配对后的结果来配置移相器参数，并进行已知信号的传输，得到分别对应每一种矢量配对情况的多个子信道估计系数。

在所述第一方面的第四种可能实现的方式中，所述接收端包括通信接收端和干扰接收端，则在分别进行不小于N×M次的子信道估计流程前，还包括：

控制发射端和通信接收端同步，且控制发射端和干扰接收端同步。

在所述第一方面的第四种可能实现的方式中，所述通信接收端的阵元个数为X，所述干扰接收端的阵元个数为Y；当干扰接收端的阵元个数Y小于通信接收端的阵元个数X时，所述分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，包括：

通信信道分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；干扰信道分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数；当所述干扰信道的所有子通道都经过子信道估计流程后，所述干扰信道不再进行子信道估计流程，所述通信信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程。

在所述第一方面的第四种可能实现的方式中，当干扰信道接收端的阵元个数Y大于通信接收端的阵元个数X时，所述分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，包括：

通信信道分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；干扰信道分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数；当所述通信信道的所有子通道都经过子信道估计流程后，所述通信信道不再进行子信道估计流程，所述干扰信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程。

在所述第一方面的第四种可能实现的方式中，在所述干扰信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程前，还包括：

控制传送干扰接收端向发送端发送的残留子信道估计请求。

第二方面，本申请提供了一种信道估计装置，包括：

矢量组获取模块，根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；其中，N和M为正整数；

估计系数获取模块，用于分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；所述子信道估计流程包括：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数；

信道矩阵确定模块，用于根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

在第二方面的第一种可能实现的方式中，矢量组获取模块包括：

估计矩阵确定模块，用于根据发送端阵元个数N和接收端阵元个数M生成一个（N×M）×（N×M）的矩阵作为生成矩阵；所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵；

矢量组确定模块，用于对所述生成矩阵的每一列分别按照阵列尺寸进行紧积分解，得到N×M个长度为N的第一矢量组和N×M个长度为M的第二矢量组；

矢量组对应模块，用于建立所述第一矢量组与阵元个数为N的发送端阵列的对应关系，并建立所述第二矢量组与阵元个数为M的接收端阵列的对应关系。

在所述第二方面的第一种可能实现的方式中，所述矢量组获取模块还包括：

矢量合并模块，用于在所述矢量组确定模块得到第一矢量组和第二矢量组后，合并所述第一矢量组中的相同矢量，并合并所述第二矢量组中的相同矢量。

在所述第二方面的第一种可能实现的方式中，在所述N和M为偶数时，所述生成矩阵为哈达玛矩阵，则所述信道矩阵确定模块包括：

估计矩阵形成模块，用于将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

向量化数据确定模块，用于确定所述估计矩阵的向量化数据；

第一矩阵确定模块，用于根据所述生成矩阵的转置矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

在所述第二方面的第二种可能实现的方式中，所述信道矩阵确定模块包括：

估计矩阵形成模块，用于将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

向量化数据确定模块，用于确定所述估计矩阵的向量化数据；

第二矩阵确定模块，用于根据所述生成矩阵的逆矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

在所述第二方面的第三种可能实现的方式中，估计系数获取模块包括子信道估计模块，所述子信道估计模块用于执行子信道估计流程；所述子信道估计流程包括：

从与所述发送端对应的第一矢量组中选取一个发送端矢量，配置发送端的移相器参数，并从与所述接收端对应的第二矢量组中选取一个接收端矢量，配置接收端的移相器参数；

控制已知训练序列信号从发送端到接收端的传送，并根据所述接收端接收到的所述已知训练序列信号的信号质量确定当前配置下的子信道估计系数。

在所述第二方面的第四种可能实现的方式中，所述接收端包括通信接收端和干扰接收端，则所述信道估计装置还包括：

同步控制模块，用于在所述估计系数获取模块分别进行不小于N×M次的子信道估计流程前，控制发射端和通信接收端同步，且控制发射端和干扰接收端同步。

第三方面，提供了一种多通道微波通信系统，包括上述任一种信道估计装置。

第四方面，还提供了一种信道估计设备，包括：处理器、通信总线和存储器；其中所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存储一组程序指令；

所述处理器用于调用所述存储器存储的程序指令，执行如下操作：

根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；其中，N和M为正整数；

分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；所述子信道估计流程包括：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数；

根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明实施例公开了一种信道估计方法、装置及一种多通道微波通信系统，所述信道估计方法首先根据收发阵列尺寸获得分别与发送端和接收端对应的训练矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸和所述训练矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述训练矢量组，确定真实的信道矩阵。该方法、装置及系统能够通过矢量合成的方法，忽略了通信信道中各个子信道的通断和增益控制，不依赖信道的子通道的通断来实现各个子信道的估计，使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为通信信道中发送端与接收端的布局结构图；

图2为本发明实施例公开的信道估计方法的流程图；

图3为本发明实施例公开的获得第一矢量组和第二矢量组的流程图；

图4为本发明实施例公开的子信道估计流程示意图；

图5为本发明实施例公开的确定真实的信道矩阵的流程图；

图6为通信信道中发送端与通信接收端和干扰接收端的布局结构图；

图7为本发明实施例公开的另一种信道估计方法的流程图；

图8为本发明实施例公开的信道估计装置的结构示意图；

图9为本发明实施例公开的矢量组获取模块的结构示意图；

图10为本发明实施例公开的信道矩阵确定模块的结构示意图；

图11为本发明实施例公开的另一种信道估计装置的结构示意图；

图12为本发明实施例公开的信道估计设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为通信信道中发送端与接收端的布局结构图，图2为本发明实施例公开的信道估计方法的流程图，所述方法可以由独立于发送端和接收端的控制器来执行完成，当然，该控制器可以设置在发送端，也可以设置在接收端，或者也可以独立设置。参见图1-图2所示，所述信道估计方法可以包括：

步骤201：根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；

其中，所述N和所述M为正整数。所述第一矢量组中的矢量用于配置所述发送端的移相器参数，所述第二矢量组中的矢量用于配置所述接收端的移相器参数。

在一个示意性的示例中，步骤101的具体过程可以参见图3，图3为本发明实施例公开的获得第一矢量组和第二矢量组的流程图，如图3所示，所述方法可以包括：

步骤301：根据发送端阵元个数N和接收端阵元个数M生成一个（N×M）×（N×M）的矩阵作为生成矩阵；

其中，所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵。

在所述N和M都为偶数的情况下，此时选择的（N×M）×（N×M）的生成矩阵可以是哈达玛矩阵，由哈达玛矩阵本身所具有的属性，可知在所述N和M都为偶数的情况下，采用哈达玛矩阵能够有效简化信道估计处理过程中的运算量，并能够从系统层面上简化信道估计流程。

步骤302：对所述生成矩阵的每一列分别按照阵列尺寸进行紧积分解，得到N×M个长度为N的第一矢量组和N×M个长度为M的第二矢量组；

由于所述生成矩阵具有N×M列，因此，经过步骤302后，一共需要进行N×M次紧积分解，每一次紧积分解都会得到一个长度为N的矢量wt和一个长度为M的矢量wr。因此，最终会得到N×M个长度为N的矢量wt以及N×M个长度为M的矢量wr。需要说明的是，不同的紧积分解过程得到的矢量wt可以是相同的，也可以是不同的，每一次紧积分解得到的矢量wr也可以是不同的。

在所述生成矩阵为哈达玛矩阵的情况下，对所述生成矩阵进行紧积分解得到的长度为N的矢量wt和长度为M的矢量wr均为等幅度的矢量，即矢量元素间没有增益或通断的差异。

步骤303：建立所述第一矢量组与阵元个数为N的发送端阵列的对应关系，并建立所述第二矢量组与阵元个数为M的接收端阵列的对应关系。

经过步骤302，得到了两组长度分别为N和M的矢量组，然后可以将长度为N的矢量组与阵元个数为N的发送端绑定，将长度为M的矢量组与阵元个数为M的接收端进行绑定，以便于后续进行子信道估计流程时，发送端和接收端能够方便的从与自身对应的矢量组中选取矢量，并进一步将选取的矢量参与到移相器的配置工作中。

在步骤201的其他具体示例中，在步骤302得到第一矢量组和第二矢量组后，还可以包括合并所述第一矢量组中的相同矢量，并合并所述第二矢量组中的相同矢量的步骤，这样可以有效减少后续从矢量组中选取矢量进行移相器配置的工作量。在所述第一矢量组和所述第二矢量组没有进行矢量合并的情况下，由于所述第一矢量组中包括N×M个矢量，所述第二矢量组中也包括N×M个矢量，而进行发送端和接收端之间的信道估计需要将发送端和接收端之间形成的每一个子信道都进行信道估计，因此，如果分别从所述第一矢量组和所述第二矢量组中选取出一个矢量进行配对，进而配置发送端和接收端的移相器，确定发送端和接收端之间的子信道，需要进行（N×M）×（N×M）次矢量配对，也即进行（N×M）×（N×M）次子信道估计。而如果在得到所述第一矢量组和所述第二矢量组后，合并所述第一矢量组中的相同矢量，并合并所述第二矢量组中的相同矢量，则减少了所述第一矢量组和所述第二矢量组中的矢量元素个数，进而减少了需要进行的矢量配对次数，也即减少了子信道估计的次数，从而减少了进行信道估计的工作量。

需要说明的是，即使所述第一矢量组和所述第二矢量组分别进行了组内的相同矢量的合并，最后需要进行的子信道估计次数也不会少于N×M次，因为所述发送端包括N个阵元，所述接收端包括M个阵元，发送端和接收端之间可以形成的子信道有N×M个。

转回图2，进入步骤202。

步骤202：分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；

其中，所述子信道可以看多一个单信道，单信道的估计系数的获取在现有技术中已经有多种方法能够实现。

本步骤中，需要进行多次子信道估计，而每次只估计一个子信道。举个例子来说，所述收发阵列尺寸具体为，发送端包括N个阵元，接收端包括M个阵元，则收发阵列尺寸即为N×M，由于发送端和接收端之间不同的阵元都可以进行配对组合，因此，阵列尺寸为N×M的信道至少需要进行N×M次子信道估计流程，并最终得到N×M个子信道估计系数才能够最终确定发送端和接收端之间的信道参数。

所述子信道估计流程可以为：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数。

其中，所述子信道估计流程的一个示意性流程可以参见图4，图4为本发明实施例公开的子信道估计流程示意图，如图4所示，可以包括：

步骤401：从与所述发送端对应的第一矢量组中选取一个发送端矢量，配置发送端的移相器参数，并从与所述接收端对应的第二矢量组中选取一个接收端矢量，配置接收端的移相器参数；

前面已经介绍到，对于一个阵列尺寸为N×M的信道，需要进行N×M次子信道估计，因此，可以在N×M次子信道估计中，通过发送端和接收端之间不同矢量的任意组合来配置任意不同移相角度的移相器参数。

步骤402：控制已知训练序列信号从发送端到接收端的传送，并根据所述接收端接收到的所述已知训练序列信号的信号质量确定当前配置下的子信道估计系数。

由于从发送端到接收端传送的信号为已知训练序列信号，因此在接收端接收到该已知训练序列信号后，可以根据接收到的信号的信号质量来估计当前移相器配置确定的子信道的估计系数。

一般来说，信道估计所用的训练序列信号是一段由若干个复数符号组成的特殊信号C，该特殊信号C具有两个特点，一是C与C的共轭信号进行相关运算的结果为一常数a，常数a为实数；二是对特殊信号C进行任意循环移位后得到的信号D，与移位前的特殊信号C的共轭信号进行上述相关运算的结果为0。本实施例中，信道估计中，接收端接收到的信号R可以看做是发送端发送的信号C与信道系数h的卷积。信道估计就是利用训练序列信号的上述两个特点，将接收信号R与发送信号C的共轭信号进行相关运算，该先关运算包括：R与C的共轭信号中的每个符号对应相乘后再相加，得到的结果就是a*h，再除以常数a，最后得到的复数数值就是信道系数h，也即本实施例中的信道估计系数。

发送端和接收端在进行移相配置时，可以按照一种预定的顺序使用训练矢量组中的矢量，其基本原则是保证不同的发送端和接收端的矢量组合在所有的N×M次子信道估计中，出现且仅出现一次。由此，步骤202具体可以是：将所述发送端对应的第一矢量组中的每一个矢量分别依次与所述接收端对应的第二矢量组中的每一个矢量进行配对，分别用配对后的结果来配置移相器参数，并进行已知信号的传输，得到分别对应每一种矢量配对情况的多个子信道估计系数。

详细来说，本实施例中可以定义如下的选择顺序：

（一）所有的发送端在子信道估计过程中，按分块型重复方式在训练矢量组中选择矢量配置移相器。若一个发送端绑定了一组含有N个矢量的矢量组T=[wt1,wt2,...,wtN]，当该发送端与一个阵元个数为M的接收端进行信道估计时，其矢量选择顺序为：

（二）.所有的接收端在子信道估计过程中，按循环型重复方式在训练矢量组中选择矢量配置移相器。若一个接收端绑定了一组含有M个矢量的矢量组R=[wr1,wr2,...,wrM]，当该接收端与一个阵元个数为N的发送端进行信道估计时，其矢量选择顺序为：

转回图2，进入步骤203。

步骤203：根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵的向量化数据和生成矩阵能够确定真实的信道矩阵，而为了得到真实的信道矩阵，需要对得到的所述生成矩阵进行一次逆变换。其中，所述估计矩阵的向量化数据可以通过将所述估计矩阵的所有行或列排列成列向量的方式确定。

由此，步骤203的具体过程可以参见图5，图5为本发明实施例公开的确定真实的信道矩阵的流程图，如图5所示，可以包括：

步骤501：将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

步骤502：确定所述估计矩阵的向量化数据；

步骤503：根据所述生成矩阵的逆矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

前面已经介绍到根据阵列尺寸得到生成矩阵的内容，所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵。

另一种情况下，即在发送端阵元个数N和接收端阵元个数M都为偶数、生成矩阵为哈达玛矩阵的情况下，上述步骤503的具体内容可以是：根据所述生成矩阵的转置矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

为了便于理解，下面将子信道估计流程的进行以及最终得到真实信道矩阵的过程做一下具体介绍。

当发送端矢量配置为wt、接收端矢量配置为wr时，此时通过已有方法估计得到的估计系数h可表示为：

h=wr·H·wt （1）

将（1）式做矩阵变换可得

其中，表示两个矢量的紧积，vec{H}表示真实信道矩阵H的向量化。由（2）式可见，在配置了矢量wt和wr的情况下进行信道估计，会得到真实信道矩阵经过加权叠加后的一个估计系数。

为了通过估计将真实信道还原出来，一共需要N×M次信道估计，设第i次信道估计时配置得到的矢量为wi，HE为由多个子通道估计系数组成的估计矩阵的向量化数据，则最终的估计结果为：

vec{HE}=[w1,w2,...wi,...,wN×M]·vec{H}=W·vec{H} （3）

因此，可以在N×M次信道估计中配置任意不同移相角度的移相器矢量，并且不使用开关或增益控制电路，最终得到真实信道矩阵H经过生成矩阵W变换后的一个估计矩阵HE。为了得到真实的信道矩阵，需要对变换矩阵进行一次逆变换，即

vec{H}=W^-1·vec{HE}=W^-1·W·vec{H} （4）

由此可见，通过引入收发矢量合成的方法，可以在估计信道时完全忽略通道的通断和增益控制，仅需要对最后的估计结果进行一次对应的逆变换便可得到真实的信道矩阵。

本实施例中，所述信道估计方法首先根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵，以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。该方法能够通过矢量合成的方法，忽略了通信信道中各个子信道的通断和增益控制，不依赖信道的子通道的通断来实现各个子信道的估计，使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

图6为通信信道中发送端与通信接收端和干扰接收端的布局结构图，图7为本发明实施例公开的另一种信道估计方法的流程图，所述方法可以由独立于发送端和接收端的控制器来执行完成，当然，该控制器可以设置在发送端，也可以设置在接收端，或者也可以独立设置。参见图6-图7所示，所述信道估计方法可以同时进行通信信道估计和干扰信道估计，其中，通信接收端的阵元个数为X，干扰接收端的阵元个数为Y，所述方法可以包括：

步骤701：开始；

下述步骤702-704为通信信道估计流程；步骤705-707为干扰信道估计流程。其中，步骤703和步骤706可以同步进行。

步骤702：根据由发送端阵元个数N和通信接收端阵元个数X确定的收发阵列尺寸N×X获得与发送端对应的第一矢量组和与通信接收端对应的第二矢量组；其中，N和X为正整数；

步骤703：分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；

步骤704：根据由所述不小于N×X个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵；

步骤705：根据由发送端阵元个数N和干扰接收端阵元个数Y确定的收发阵列尺寸N×Y获得与发送端对应的第一矢量组和与干扰接收端对应的第二矢量组；其中，N和Y为正整数；

步骤706：分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数；

步骤707：根据由所述不小于N×Y个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

步骤708：结束。

在上一个实施例中，已对信道估计方法做了详细的介绍，本实施例中，相关步骤的详细介绍可以参见上一个实施例中相关部分的内容。

在其他的实施例中，在同步进行上述步骤703和步骤706之前，还可以包括控制发射端和通信接收端同步，且控制发射端和干扰接收端同步的步骤，以保证上述步骤703和步骤706能够顺利的同步进行。当然，上述的步骤703和步骤706可以同步进行，也可能不是完全同步进行，在所述通信接收端阵元个数X和干扰接收端通信个数Y相同时，由于通信信道和干扰信道需要进行的估计的子信道个数相同，因此可以完全同步；在所述通信接收端阵元个数X和干扰接收端通信个数Y不相同时，通信信道和干扰信道中，有一个需要进行估计的子信道个数相对多，一个需要进行估计的子信道个数相对少，则通信信道和干扰信道可以有部分子信道的估计流程同时进行。

由于通信信道和干扰信道中的发送端是相同的，而通信信道的接收端和干扰信道的接收端是不同的，这就可能出现两种情况，即通信信道的接收端阵元个数和干扰信道的接收端阵元个数相同或不同。在相同的情况下，上面也已经提到，通信信道和干扰信道需要进行的子信道估计次数相同，所以通信信道和干扰信道的估计可以同步进行。而当通信信道的接收端阵元个数和干扰信道的接收端阵元个数不同的情况下，又可以分为通信信道的接收端阵元个数小于或大于干扰信道的接收端阵元个数两种情况。

当干扰接收端的阵元尺寸Y小于通信接收端的阵元尺寸X时，步骤703和步骤706中所述的分别进行多次子信道估计流程，得到多个子信道估计系数，可以包括：通信信道分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；干扰信道分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数；当所述干扰信道的所有子通道都经过子信道估计流程后，所述干扰信道不再进行子信道估计流程，所述通信信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程。

当干扰信道接收端的阵元尺寸Y大于通信接收端的阵元尺寸X时，步骤703和步骤706中所述的分别进行多次子信道估计流程，得到多个子信道估计系数，可以包括：通信信道分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；干扰信道分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数；当所述通信信道的所有子通道都经过子信道估计流程后，所述通信信道不再进行子信道估计流程，所述干扰信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程。

在其他的实施例中，在所述干扰信道继续进行尚未进行估计的子信道的子信道估计流程前，还可以包括控制传送干扰接收端向发送端发送的残留子信道估计请求，以继续进行残留子信道的子信道估计。

本实施例中，所述信道估计方法能够同时进行通信信道估计和干扰信道估计，从而大大提升了通信系统信道估计的效率，通信信道估计和干扰信道估计的方法都可以首先根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵，以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。该信道估计方法使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

上述本发明公开的实施例中详细描述了方法，对于本发明的方法可采用多种形式的装置实现，因此本发明还公开了一种装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。

图8为本发明实施例公开的信道估计装置的结构示意图，所述装置可以设置在独立于发送端和接收端的控制器中，该控制器可以设置在发送端，也可以设置在接收端，或者也可以独立设置。参见图8所示，所述信道估计装置80可以包括：

矢量组获取模块801，用于根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；其中，N和M为正整数；

所述矢量组获取模块801的一个示意性的具体结构可以参见图9，图9为本发明实施例公开的矢量组获取模块的结构示意图，如图9所示，所述矢量组获取模块801可以包括：

估计矩阵确定模块901，用于根据发送端阵元个数N和接收端阵元个数M生成一个（N×M）×（N×M）的矩阵作为生成矩阵；所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵；

其中，所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵。所述N和所述M为正整数。在所述N和M为偶数时，所述生成矩阵可以为哈达玛矩阵，采用哈达玛矩阵能够有效简化信道估计处理过程中的运算量，并能够从系统层面上简化信道估计流程。

矢量组确定模块902，用于对所述生成矩阵的每一列分别按照阵列尺寸进行紧积分解，得到N×M个长度为N的第一矢量组和N×M个长度为M的第二矢量组；

由于所述生成矩阵具有N×M列，因此，一共需要进行N×M次紧积分解，每一次紧积分解都会得到一个长度为N的矢量wt和一个长度为M的矢量wr。

矢量组对应模块903，用于建立所述第一矢量组与阵元个数为N的发送端阵列的对应关系，并建立所述第二矢量组与阵元个数为M的接收端阵列的对应关系。

在后续处理过程中，发送端和接收端能够方便的从与自身对应的矢量组中选取矢量，并进一步将选取的矢量参与到移相器的配置工作中。

在其他的示例中，所述矢量组获取模块801还可以包括矢量合并模块，所述矢量合并模块用于在所述矢量组确定模块902得到第一矢量组和第二矢量组后，合并所述第一矢量组中的相同矢量，并合并所述第二矢量组中的相同矢量。这样可以有效减少后续从矢量组中选取矢量进行移相器配置的工作量。

估计系数获取模块802，用于分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；

其中，所述子信道可以看多一个单信道，单信道的估计系数的获取在现有技术中已经有多种方法能够实现。

所述子信道估计流程包括：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数。

由此，所述估计系数获取模块802可以包括子信道估计模块，所述子信道估计模块用于执行子信道估计流程；所述子信道估计流程具体可以包括：从与所述发送端对应的第一矢量组中选取一个发送端矢量，配置发送端的移相器参数，并从与所述接收端对应的第二矢量组中选取一个接收端矢量，配置接收端的移相器参数；控制已知训练序列信号从发送端到接收端的传送，并根据所述接收端接收到的所述已知训练序列信号的信号质量确定当前配置下的子信道估计系数。

对于一个阵列尺寸为N×M的信道，需要进行N×M次子信道估计，因此，可以在N×M次子信道估计中，通过发送端和接收端之间不同矢量的任意组合来配置任意不同移相角度的移相器参数。

由于从发送端到接收端传送的信号为已知训练序列信号，因此在接收端接收到该已知训练序列信号后，可以根据接收到的信号的信号质量来估计当前移相器配置确定的子信道的估计系数。

根据接收端接收到的信号的信号质量来估计当前移相器配置确定的子信道的估计系数的过程可以参考如下：一般来说，信道估计所用的训练序列信号是一段由若干个复数符号组成的特殊信号C，该特殊信号C具有两个特点，一是C与C的共轭信号进行相关运算的结果为一常数a，常数a为实数；二是对特殊信号C进行任意循环移位后得到的信号D，与移位前的特殊信号C的共轭信号进行上述相关运算的结果为0。本实施例中，信道估计中，接收端接收到的信号R可以看做是发送端发送的信号C与信道系数h的卷积。信道估计就是利用训练序列信号的上述两个特点，将接收信号R与发送信号C的共轭信号进行相关运算，该先关运算包括：R与C的共轭信号中的每个符号对应相乘后再相加，得到的结果就是a*h，再除以常数a，最后得到的复数数值就是信道系数h，也即本实施例中的信道估计系数。

信道矩阵确定模块803，用于根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

在一个示意性的示例中，信道矩阵确定模块803的具体结构可以参见图10，图10为本发明实施例公开的信道矩阵确定模块的结构示意图，如图10所示，所述信道矩阵确定模块803可以包括：

估计矩阵形成模块1001，用于将所述不小于N×M个子信道估计系数组合形成估计矩阵；

向量化数据确定模块1002，用于确定所述估计矩阵的向量化数据；

第二矩阵确定模块1003，用于根据所述生成矩阵的逆矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

前面已经介绍到根据阵列尺寸得到生成矩阵的内容，所述生成矩阵为满秩矩阵，且其每一列能构成一个秩为1的N×M矩阵。

在所述估计矩阵为哈达玛矩阵的情况下，上述第二矩阵模块1003在不同的实施例中可以为第一矩阵模块，用于根据所述生成矩阵的转置矩阵和估计矩阵的向量化数据的积，确定真实的信道矩阵。

本实施例中，所述信道估计装置能够首先根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵，以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。该装置能够通过矢量合成的方法，忽略了通信信道中各个子信道的通断和增益控制，不依赖信道的子通道的通断来实现各个子信道的估计，使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

图11为本发明实施例公开的另一种信道估计装置的结构示意图，所述装置可以设置在独立于发送端和接收端的控制器中，该控制器可以设置在发送端，也可以设置在接收端，或者也可以独立设置。所述通信端包括通信接收端和干扰接收端，所述通信接收端的阵元个数为X，所述干扰接收端的阵元个数为Y。参见图11所示，所述信道估计装置110可以包括：

多组信道估计模块1101，用于同时进行通信信道估计和干扰信道估计；

所述多通道估计模块1101包括通信信道估计模块1102和干扰信道估计模块1103，所述通信信道估计模块和所述干扰信道估计模块都包括：

矢量组获取模块801，用于根据收发阵列尺寸获得分别与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；

估计系数获取模块802，用于根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数；

具体的，可以是：通信信道分别进行不小于N×X次的子信道估计流程，得到不小于N×X个子信道估计系数；干扰信道分别进行不小于N×Y次的子信道估计流程，得到不小于N×Y个子信道估计系数。

信道矩阵确定模块803，用于根据由估计系数获取模块得到的多个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

在其他的实施例中，所述信道估计装置还可以包括同步控制模块，用于在所述估计系数获取模块802根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程前，控制发射端和通信接收端同步，且控制发射端和干扰接收端同步。

本实施例中，所述信道估计装置能够同时进行通信信道估计和干扰信道估计，从而大大提升了通信系统信道估计的效率，通信信道估计和干扰信道估计的方法都可以首先根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵，以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。该信道估计装置使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

进一步的，本发明还公开了一种通信系统，所述通信系统包括上述实施例中公开的任一种信道估计装置，由于所述通信系统包括上述实施例公开的任一种信道估计装置，因此，所述通信系统同样能够首先根据收发阵列尺寸获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组，然后根据所述收发阵列尺寸、所述第一矢量组和第二矢量组进行多次子信道估计流程，得到对应的多个子信道估计系数，最后根据由所述多个子信道估计系数组成的估计矩阵，以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。该装置能够通过矢量合成的方法，忽略通信信道中各个子信道的通断和增益控制，不依赖信道的子通道的通断来实现各个子信道的估计，使得相应的通信系统能够在不增加任何额外电路器件的情况下估计得到准确的信道矩阵，从而避免了在通信系统中增加射频开关或可变增益放大器而导致的通道链路性能恶化或信道估计结果精度低的问题，同时也降低了系统成本，减小了系统体积。

通过以上描述可知，本领域的技术人员可以清楚的了解到本申请可借助软件加必须的通用硬件平台的方式来实现。因此，本申请实施例还提供了一种信道估计设备，可参见图12，图12为本发明实施例公开的信道估计设备的结构示意图，所述信道估计设备120至少可以包括处理器1201、通信总线1202和存储器1203；其中所述处理器1201和所述存储器1203通过所述通信总线1202完成相互间的通信。

所述存储器1203用于存储一组程序指令；

该存储器1203可以是是高速RAM存储器，也可能是非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器等。

所述处理器1201用于调用所述存储器存储的程序指令，执行如下操作：

根据由发送端阵元个数N和接收端阵元个数M确定的收发阵列尺寸N×M获得与发送端对应的第一矢量组和与接收端对应的第二矢量组；其中，N和M为正整数；

分别进行不小于N×M次的子信道估计流程，得到不小于N×M个子信道估计系数；所述子信道估计流程包括：从所述第一矢量组中选取一个第一矢量，从所述第二矢量组中选取一个第二矢量，并在所述第一矢量和所述第二矢量确定的子信道中进行子信道估计系数的检测，得到子信道估计系数；

根据由所述不小于N×M个子信道估计系数组成的估计矩阵以及所述第一矢量组和第二矢量组，确定真实的信道矩阵。

所述处理器1201可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。