一种大规模MIMO系统的干扰消除‑匹配滤波信道估计方法与流程

文档序号:13763304阅读:325来源:国知局
一种大规模MIMO系统的干扰消除‑匹配滤波信道估计方法与流程

本发明涉及一种基于迭代均衡的大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法,属于无线通信技术领域。



背景技术:

在发送端和接收端使用多根天线的MIMO系统能充分利用空间资源,提高系统容量,其优势明显,已在移动系统中得到了应用。近年来,具有高功效、高频谱利用率等优点的大规模MIMO系统引起了业界研究者的广泛兴趣。但同时,导频污染问题又制约着大规模MIMO系统信道估计的性能。

另一方面,迭代均衡是一种将信道均衡和差错控制译码这两个有实质关联的环节联合迭代处理的均衡机制,其核心思想是将软信息在均衡器和信道译码器之间迭代传递,显著地改善了系统的接收检测性能。

在大规模MIMO系统中,采用能提供软信息的信道编码器,比如:卷积码、turbo码、LDPC码等,在接收端即可运用迭代均衡技术进行信号的检测恢复。同时,利用恢复的用户信息也可进一步进行信道估计。迭代均衡技术需要已知信道信息,在大规模MIMO系统中目前研究较多的信道估计方法包括基于导频的LS和MMSE估计方法,以及半盲的子空间方法等。已有方法中,有些由于导频污染问题,其性能有待进一步提高;有些由于复杂度等问题,还需进一步改进。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是:提供一种大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法,具有较好的信道估计性能。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:

一种大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法,包括如下步骤:

步骤1,根据大规模MIMO系统中目标基站的导频接收信号和目标基站对应的小区中各用户的导频向量,对目标基站对应的小区中各用户的信道进行LS信道估计;

步骤2,基于步骤1得到的LS信道估计信息,利用迭代均衡判决恢复目标基站对应的小区中各用户的已调信号;

步骤3,利用步骤2得到的目标基站对应的小区中各用户的已调信号,进行干扰消除-匹配滤波信道估计,得到更新后的信道估计信息;

步骤4,利用更新后的信道估计信息代替步骤2的LS信道估计信息,重复步骤2-3,直到达到预设的迭代次数或者更新后的信道估计信息达到要求的估计性能时终止。

作为本发明的一种优选方案,步骤1所述导频向量的长度大于目标基站对应的小区中的用户数。

作为本发明的一种优选方案,步骤1所述对目标基站对应的小区中各用户的信道进行LS信道估计的公式为:

其中,表示目标基站i对应的小区i中用户k到达目标基站i的LS信道估计,Yi表示目标基站的导频接收信号,表示目标基站对应的小区中用户k的导频向量,gikl表示小区l中用户k到达目标基站i的信道向量,l=1,2,…,L,i=1,2,…,L,k=1,2,…,K,Ni表示噪声矩阵。

作为本发明的一种优选方案,所述步骤2的具体过程为:均衡器利用LS信道估计信息进行均衡,得到外部软信息,经过解调器、解交织器、译码器,得到各用户关于已编码比特的外部软信息,再经过交织器、调制器后,得到各用户关于已调信号的先验软信息,并将其转化为均衡器所需的信息反馈给均衡器,同时依据各用户已调信号的先验软信息,进行判决,得到干扰消除-匹配滤波信道估计所需的各用户已调信号。

作为本发明的一种优选方案,所述步骤3的具体过程为:利用步骤2中判决恢复的目标基站对应的小区中各用户的已调信号和当前的信道估计信息,重构目标小区内除目标用户以外的各用户发送信号,并从目标基站的数据接收信号中减去目标小区内除目标用户以外的各用户发送信号,之后依据判决恢复的目标用户的信号,进行匹配滤波,取一段时间内的数据,进行平均计算,得到更新后的信道估计信息。

作为本发明的一种优选方案,所述大规模MIMO系统是一个多小区的大规模MIMO系统,每个小区内的用户数相同,同一小区内不同用户的导频之间正交,各个小区内的用户共享同一导频序列集合,所有小区的用户同时发送导频信号和数据信号。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:

本发明大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法,首先利用导频序列设计线性LS信道估计,根据得到的信道信息进行迭代均衡,经交织、调制,得到关于目标小区内各用户已调信号的先验软信息,将其转化为均衡器所需信息反馈至均衡器;同时根据各用户已调信号的先验软信息,对其进行判决,获得相应的各用户已调信号。再依据恢复的目标小区内各用户已调信号和之前的信道估计值,重构目标小区内除目标用户以外的各用户发送信号,并从基站接收信号中减去这些干扰信号,将此差值信号与恢复的目标用户信号进行匹配滤波,取一段时间内的数据,进行平均计算,得到新的信道估计值,再进行下一次均衡恢复各用户信号,重复此过程,直到迭代过程结束;本发明利用简单的LS估计作为信道的初始估计值,之后利用均衡恢复的用户信号和上一次的信道估计值进行干扰消除、匹配滤波及算术平均,更新信道估计值,获得了较好的信道估计性能。

附图说明

图1是本发明大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法的流程图。

图2是本发明适用系统的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示,一种大规模MIMO系统的干扰消除-匹配滤波信道估计方法,包括以下步骤:

步骤1,根据接收信号和导频序列,对大规模MIMO系统进行LS信道估计。

选择合适长度的导频序列,即导频序列长度大于小区内的用户数,利用接收信号与已知的导频信号,进行LS信道估计。

接收信号的表达式为:

其中,为小区l内的用户k到达目标基站i所有天线的信道向量,βikl是大尺度衰落系数,hikl=[h1ikl h2ikl … hMikl]T∈CM×1为小尺度衰落向量,即多径瑞利衰落部分,这里假设是平坦衰落。假设大规模MIMO系统内有L个小区,每个小区内有K个用户。每个用户均为单天线用户,基站天线数为M。每个小区共用相同的导频序列集,即频率复用系数为1。设小区内K个用户的导频矩阵为且ΦΦH=τIK。为τ×1的向量,表示用户k的导频向量,即导频序列的长度为τ。Yi为基站i的M×τ的接收信号矩阵。Ni为M×τ的噪声,其每个元素均为独立同分布的高斯变量。

giki的LS估计为:

步骤2,基于估计出的信道信息,利用迭代均衡判决恢复各用户的已调信号。

均衡器利用信道信息估计值进行均衡,得到外部软信息,经过解调器、解交织器、译码器,得到各用户关于已编码比特的外部软信息,再经过交织器、调制器后,得到各用户关于已调信号的先验软信息,并将其转化为均衡器所需的信息反馈给均衡器,同时依据各用户已调信号的先验软信息,进行判决,得到干扰消除-匹配滤波信道估计所需的各用户已调信号。

步骤3,利用恢复的各用户信号,进行干扰消除-匹配滤波信道估计更新信道信息。

利用步骤2中判决恢复的目标小区内的各用户已调信号和之前的信道估计值,重构目标小区内除目标用户以外的各用户发送信号,并从基站接收信号中减去这些干扰信号,之后依据判决恢复的目标用户的信号,进行匹配滤波,取一段时间内的数据,进行平均计算,得到新的信道估计值。

数据发送阶段,基站接收信号可以表示为:

<mrow> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <munder> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munder> <mrow> <mi>l</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>k</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> </mrow>

其中,xki为目标小区i内用户k发送的调制符号,|xki|=1,xkl为小区l(l≠i)内用户k发送的调制符号,|xkl|=1,ni为噪声向量。

目标基站i得到的本小区内目标用户k以外的其它用户k'的信道估计信息表示为为经过均衡判决恢复的各用户的已调符号(k=1,2,…,K)。从接收信号中去除本小区的用户干扰部分,再根据目标用户k恢复的已调符号,进行匹配滤波,取一段时间内的数据,进行算术平均运算,即可得目标用户k的信道估计值,即

<mrow> <msub> <mover> <mi>g</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <mi>i</mi> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>E</mi> <mo>&lsqb;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <munderover> <munder> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <msup> <mi>k</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munder> <mrow> <msup> <mi>k</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>&NotEqual;</mo> <mi>k</mi> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msubsup> <mover> <mi>g</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <msup> <mi>ik</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>i</mi> </mrow> <mi>p</mi> </msubsup> <msub> <mover> <mi>x</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <msup> <mi>k</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mo>*</mo> </msubsup> <mo>&rsqb;</mo> <mo>,</mo> </mrow>

其中,*表示取共轭。

步骤4,利用新的信道估计信息,重复步骤2~3,直到达到选定的迭代次数或达到要求的估计性能时终止。

上述大规模MIMO系统是指采用具有软信息的信道编码器,经交织后再进行调制的系统,其基站接收机具体结构如图2所示。各小区用户同时发送信号(包括导频信号和数据信号),分别经过信道编码、交织、调制过程送入信道,目标基站接收端利用导频序列进行LS信道估计,根据得到的信道信息进行迭代均衡,经交织、调制,得到目标小区内各用户已调信号的先验软信息,将其转化为均衡器所需信息反馈至均衡器;同时根据各用户已调信号的先验软信息,进行判决,恢复各用户已调信号,再将其反馈至信道估计器,在信道估计器中,利用之前的信道信息估计值和恢复的各用户已调信号,重构目标小区内除目标用户以外的各干扰用户信号,从接收信号中减去干扰用户信号,再与期望用户恢复的数据进行匹配滤波,在一段数据长度内求算术平均,得到新的信道估计值,进行下一次的均衡,重复此过程,直到迭代过程结束。

上述方法利用简单的LS估计为起始信道估计值,之后利用均衡恢复出的各用户信号和之前的信道估计值进行干扰消除、匹配滤波及平均计算,获得了较好的系统性能。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。

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