信道系数估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术，尤其涉及一种信道系数估计方法。
【背景技术】
[0002] 第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Pro ject，简称 3GPP)长期 演进（Long Term Evolution,简称LTE)是一个高数据率，低时延，基于全分组的移动通 信技术。LTE技术改进并增强了 3G的空中接入技术，其采用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,简称 OFDM)和多输入多输出（Multiple-Input Multiple-〇ut-put，简称MM0)作为无线网络演进的唯一标准。因此，LTE系统对定时、同 步具有很高的要求。也就是说，LTE系统需要进行更精确的信道估计。
[0003] 现有技术中的信道系数估计方法主要应用的是维纳滤波的原理。例如，首先采用 最小二乘法（LeastSquare，简称LS)估计导频位置的信道系数，进而根据导频位置的信道 系数采用维纳滤波、拟合等算法获取其他非导频位置的信道系数。
[0004] 然而，在维纳滤波过程中构造的维纳滤波器严重依赖于假定的信道模型统计信 息，若信道模型构建不合理将对信道估计的结果造成较大的性能影响。
[0005] 现有技术中，由于LS的复杂度低，但是对于噪声具有一定的放大作用，故采用LS 处理后的信道系数的信噪比较低，然而，在低信噪比下，上述依赖信道模型构造的维纳滤波 器无法适用，导致LTE系统中的信道系数估计不精确。
【发明内容】
[0006] 为解决上述的技术问题，本发明提供一种信道系数估计方法，用于提供低信噪比 下精确的信道系数。
[0007] 本发明提供一种信道系数估计方法，包括：
[0008] 获取每一导频位置的信道系数；
[0009] 对所述信道系数进行奇异值分解SVD，得到所述信道系数的第一对角矩阵；
[0010] 根据预设阈值，重置所述第一对角矩阵中对角线上元素的数值，获得第二对角矩 阵；
[0011] 根据所述第二对角矩阵，构建所述导频位置对应的去除噪声的信道系数；
[0012] 对所有去除噪声的信道系数进行维纳滤波处理，获得包括所有导频位置的整个频 域上的信道系数。
[0013] 可选地，对所述信道系数进行奇异值分解SVD，得到所述信道系数的第一对角矩 阵，包括：
[0014] 对所述信道系数进行SVD，得到左矩阵U、第一对角矩阵D和右矩阵V。
[0015] 可选地，所述根据预设阈值，重置所述第一对角矩阵中对角线上元素的数值，获得 第二对角矩阵，包括：
[0016] 将所述第一对角矩阵D中对角线上元素的数值与所述预设阈值进行比较，将小于 所述预设阈值的数值置于零，得到第二对角矩阵D。
[0017] 可选地，获取每一导频位置的信道系数，包括：
[0018] 根据下述的公式一获取每一导频位置的信道系数；
[0020] 其中，Y为所述导频位置的接收信号，X为所述导频位置的发送信号，沒为所述导 频位置的信道系数。
[0021] 可选地，所述根据所述第二对角矩阵，构建所述导频位置对应的去除噪声的信道 系数，包括：
[0022] 采用下述的公式二构建所述导频位置对应的去除噪声的信道系数；
[0023] 公式二
[0024] 其中，U为左矩阵，V为右矩阵，〇为第二对角矩阵，.#为所述导频位置对应的去 除噪声的信道系数。
[0025] 可选地，所述预设阈值的取值如下：
[0027] 其中，d为阈值，D为所述第一对角矩阵，SNR为接收信号的信干噪比。
[0028] 由上述技术方案可知，本发明的信道系数估计方法及装置，通过对获取的导频位 置想信道系数进行奇异值分解，得到信道系数的第一对角矩阵，进而根据预设阈值重置第 一对角矩阵中元素的数值，获得第二对角矩阵，根据第二对角矩阵，构建导频位置对应的去 除噪声的信道系数，进而可获取低信噪比下每一导频位置上的精确的信道系数。
【附图说明】
[0029] 图1为本发明一实施例提供的信道系数估计方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0030] 在LTERlO版本的协议中，信道探测参考信号（SoundingReferenceSignal,简 称SRS)的端口由一个扩展到多个，因此SRS引入了较大的不同端口间的干扰，尤其是在低 信噪比下，噪声对多流波束赋形信道系数估计有较大的影响，使得信道系数估计不准，导致 LTE系统的性能下降，因此消除噪声是SRS信道估计的一个必要环节。
[0031] 对信道系数经过奇异值分解（SVD)，信道系数的奇异值变化范围较大。信道系数的 奇异值大小可以表征各个并行信道的功率大小，如果信道系数经过SVD获得奇异值过小， 则可认定为是由于信道的噪声或干扰引起的。现有技术中对于上行用户设备UE4天线基站 8天线的信道系数进行SVD分解，会存在较小的奇异值。
[0032]当前，通过维纳滤波构建的信道模型，利用信道模型的相关性获取的滤波器，不能 很好的适用于低信噪比的场景。为此，本发明提供一种可适用于低信噪比下信道系数估计 方法。
[0033] 图1示出了本发明一实施例提供的信道系数估计方法的流程示意图，如图1所示， 本实施例的信道系数估计方法如下所述。
[0034] 101、获取低信噪比下每一导频位置的信道系数。
[0035] 102、对所述信道系数进行奇异值分解，得到所述信道系数的第一对角矩阵。
[0036] 103、根据预设阈值，重置所述第一对角矩阵中对角线上元素的数值，得到第二对 角矩阵。
[0037] 可理解的是，第一对角矩阵中对角线上元素为信道系数的奇异值。
[0038] 举例来说，可将所述第一对角矩阵D中对角线上元素数值与预设阈值进行比较， 将小于所述预设阈值的数值置为零，得到第二对角矩阵D。
[0039] 在本实施例中，预设阈值可为根据所有导频位置上的奇异值的均值和接收到的信 噪比获取的。
[0040] 104、根据所述第二对角矩阵，构建所述导频位置对应的去除噪声的信道系数。
[0041] 105、对所有去除噪声的信道系数进行维纳滤波处理，获得包括所有导频位置的整 个频域上的信道系数。
[0042] 在本实施例中，整个频域包括导频位置和非导频位置，通过前述的步骤101至步 骤104可获取低信噪比下每一导频位置上的去除噪声的信道系数，进而执行步骤105对所 有的信道系数进行维纳滤波处理，进而获取整个频域上的信道系数，提高了低信噪比下维 纳滤波得出的信道系数的准确度。
[0043] 本实施例中的信道系数估计方法，通过获取每一导频位置的信道系数，对所述信 道系数进行奇异值分解，获得所述信道系数的奇异值，进而根据预设阈值重置奇异值，