一种基于张量模型的信道估计方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，特别是指一种基于张量模型的信道估计方法和装置。
【背景技术】
[0002] 无线通信系统的性能很大程度上受到无线移动信道的影响，而多径衰落是影响无 线移动信道的重要因素。协作分集技术通过使网络中具有单根天线的用户端彼此共享天 线，形成虚拟的多天线阵列来发射或接收信息，从而可以减小多径衰落的影响。在协作通信 系统中，具有单根天线的每个用户端不仅可以接收到基站发送的信息，还可以收到由其他 用户端发送的信息；每个用户端不但要向基站传送自己的信息，还要作为一个协作伙伴向 基站传送其他用户端的信息。在协作通信系统中，基站为了解调出接收到的用户端信号，需 要使用估计出的信道参数，估计出的信道参数的正确度，可以直接影响解调出的用户端信 号的正确度，因此信道估计方法的好坏可以直接影响基站的检测性能。
[0003] 由于基于张量模型表示的协作通信系统在多用户信号分离和信道估计唯一性方 面条件可以放宽，更具有实际应用价值，因此基于张量模型的信道估计方法受到了越来越 多的关注，目前，基于张量模型的信道估计方法包括：
[0004] 在"Unifiedtensormodelingforblindreceiversinmultiuseruplink cooperativesystems"中提出了在多天线双向中继协作系统中的一种张量模型接收机。该 文中的方法是利用最小均方准则与张量模型对信道进行估计，并进行迭代将估计结果进一 步细化，以减小估计误差。
[0005]在"MultiuserDetectionforUplinkDS-CDMAAmplify-and-ForwardRelaying Systems"中提出了一种适用于多天线终端上行协作系统的基于三阶张量模型的多用户接 收机。该文中的方法是对已有方法的改进，一方面在传统的DS-CDM系统二维张量模型基 础上增加了中继协作链路；另一方面，所有协作中继可以用非正交短扩频码同时进行数据 传输。
[0006] 然而，现有基于张量模型的信道估计方法，都是在假设信道参数是恒定的基础上 提出的，因此只适用于慢变信道的协作通信系统，不适用于快衰落信道的协作通信系统。
【发明内容】
[0007] 为了使得信道估计方法可以适用于快衰落信道的协作通信系统，本发明提供了一 种基于张量模型的信道估计方法和装置。所述技术方案如下：
[0008] 第一方面，本发明提供了一种基于张量模型的信道估计方法，包括：
[0009] 建立上行多用户协作系统中基站接收到的上行信号的上行信号系统模型；
[0010] 根据所述上行信号系统模型，建立所述上行多用户协作系统中基站接收到的上行 信号的三阶张量模型，其中，所述三阶张量模型的三维分别对应所述上行信号、所述上行信 号的到达角度和时变信道；
[0011] 根据所述三阶张量模型，所述基站接收到的新上行增量信号，利用自适应跟踪平 行因子分解-最小均方误差跟踪PARAFAC-LMST方法或自适应跟踪平行因子分解-递归最 小二乘法跟踪PARAFAC-RLST方法对所述时变信道进行盲跟踪，得到所述时变信道的估计 值。
[0012] 进一步地，当所述上行多用户协作系统包括M个簇和1个所述基站，每个簇由1个 用户端和R个协作中继组成，所述基站配置有K个全向天线，所述基站接收每个所述用户端 向所述基站直接发送的上行信号、以及与每个所述用户端对应的R个所述协作中继向所述 基站转发的上行信号时，当前时刻t，所述基站第k个全向天线接收到的第n个符号周期上 行信号的上行信号系统模型为：
【主权项】
1. 一种基于张量模型的信道估计方法，其特征在于，所述方法包括： 建立上行多用户协作系统中基站接收到的上行信号的上行信号系统模型； 根据所述上行信号系统模型，建立所述上行多用户协作系统中基站接收到的上行信号 的H阶张量模型，其中，所述H阶张量模型的H维分别对应所述上行信号、所述上行信号的 到达角度和时变信道； 根据所述H阶张量模型，所述基站接收到的新上行增量信号，利用自适应跟踪平行因 子分解-最小均方误差跟踪PARAFAC-LMST方法或自适应跟踪平行因子分解-递归最小二 乘法跟踪PARAFAC-化ST方法对所述时变信道进行盲跟踪，得到所述时变信道的估计值。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述上行多用户协作系统包括M个簇和 1个所述基站，每个簇由1个用户端和R个协作中继组成，所述基站配置有K个全向天线，所 述基站接收每个所述用户端向所述基站直接发送的上行信号、W及与每个所述用户端对应 的R个所述协作中继向所述基站转发的上行信号时，当前时刻t，所述基站第k个全向天线 接收到的第n个符号周期上行信号的上行信号系统模型为：
其中，3记,(0表示t时刻所述基站第k个全向天线接收到的第m个簇中的用户端直传 的上行信号，姑(0表示t时刻所述基站第k个全向天线接收到的第m个簇中的第r个中 继转发的上行信号，M、R、K、m、r、n和k为自然数，t为实数，m小于等于M、r小于等于R、k 小于等于K、n小于等于N，N表示符号周期长度，(0隶示t时刻第m个簇中的用户端与 所述基站之间的时变信道，3k( e m)表示所述基站第k个全向天线接收到的第m簇的上行信 号的到达角度，表示服从独立分布的第m簇中的用户端或中继传输的第n个符号周期上 行信号，乃（0/,.，。,/令'm(') W,方,,W表示t时刻第m簇中的第r个中继与所 述基站之间的时变信道，表示第m簇中的第r个中继的放大系数，表示t时刻第 m簇中的用户端与第r个中继之间的时变信道； 相应地，当前时刻t，所述基站第k个全向天线接收到的第n个符号周期上行信号的H 阶张量模型为： T(〇 二('4(0 泌(〇)沪(〇 其中，抑，Ri二 R+1，[刪说'(,），片地州。二.心^ 4/)gCKxM 且[A(t)]k,m 为 ak(。的矩阵表示；SWeCWxM 且[S(t)]n,m 为信号 Sn,m 的矩 阵表示；当前时刻t的时变信道矩阵WWe dXW且出(t)]i，m为(/)的矩阵表示，当前时 亥Ijt的时变信道矩阵;且出为的矩阵表示，HT(t)为H(t)的转
置。
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述H阶张量模型，所述基站接收到 的新上行增量信号，利用自适应跟踪平行因子分解-最小均方误差跟踪PARAFAC-LMST方法 或自适应跟踪平行因子分解-递归最小二乘法跟踪PARAFAC-化ST方法对所述时变信道进 行盲跟踪，得到所述时变信道的估计值，包括： 获取所述基站下一时刻t+1接收到的新上行增量信号yW (t+i)，其中， 根据所述新上行增量信号y w (t+1)和当前时刻t的上行信号T (t)，得到下一时刻t+1 的上行信号 T (t+1)为；T(m)4T(')，/V+l：)]; 根据当前时刻t的40〇S(〇，所述新上行增量信号yW (t+1)，得到下一时刻t+1的第 一次的时变信道增量111(1+1)为：护(? + 1)=(心(0谢(柳/)(^+1)，其中，（40〇5(0)卞表示 作)〇s(〇的伪逆. 根据第一次的时变信道增量hT(t+l)，得到下一时刻t+1的时变信道矩阵H(t+1)的第 一次估计值为：WT (W)=防T W.&T (( +明. 通过指数