一种基于压缩感知的下行信道状态信息获取方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及无线通信技术领域，特别涉及大规模MMO-OFDM LTE FDD系统中，在基 站eNodeB侧下行信道状态信息的获取。
【背景技术】
[0002] 移动通信大规模MMO-OFDM LTE FDD系统中基站eNodeB发送端对下行信道 CSI (信道状态信息）的获取成为了移动通信领域的研究热点。由于在FDD系统中，上下行 信道占有不同的频率，不再具有互易性，所以采用链路显示反馈技术能让发送端实时的获 得准确的下行信道CSI，但是随着大规模MMO技术推进，天线数量会大幅增加，如果将下行 信道CSI直接完全反馈给eNodeB，会极大增加容量损失。
[0003] 目前，利用压缩感知（Compressive Sensing，CS)技术可以对大规模MIMO信道状 态信息进行压缩。在大规模天线阵列中，各天线阵元排列紧密，间距一般为半波长，具有空 间相关性，压缩感知正是利用了这种空间相关性。压缩感知技术指出：对于具有空间相关性 的信道矩阵，可以寻找一组正交基Ψ，使得信道矩阵在Ψ上是稀疏的。这是压缩感知得以 实现的基础。然后接收端用一个与Ψ不相关的观测矩阵Φ对信道矩阵进行测量，将高维 度的信道状态信息投影到低维空间中，发射端通过求解一个优化问题，可以从这些少量的 投影中高概率地还原出高维度信道状态信息。
[0004] 但是，现提出的一些应用于信道状态信息反馈的压缩感知方法只是将高维度的信 道状态信息投影到低维空间中，eNodeB通过求解一个优化问题，从这些少量的投影中高概 率地还原出高维度信道状态信息，并没有提出eNodeB如何根据在压缩信道信息时所用的 稀疏矩阵Ψ从重构后的高维度信道状态信息中还原得到原始信号。本发明基于利用基于 码本反馈方式的特点，将稀疏化矩阵反馈回eNodeB，从而能从重构后的高维度信道状态信 息中还原得到原始信号。
【发明内容】
[0005] 发明目的：为了实现在大规模M頂0-0FDM LTE FDD系统中，eNodeB获取下行信道 状态信息，本发明提出了一种基于压缩感知的下行信道状态信息获取方法。该方法基于冗 余字典方法，从冗余字典中选取一组最佳原子经过处理构成稀疏矩阵Ψ后，再基于码本反 馈方式的特点，在eNodeB获得稀疏化矩阵Ψ并从重构后的高维度信道状态信息中还原得 到原始信号。
[0006] 为了实现本发明的目的，其特征包括：
[0007] (1)为了对原始信号稀疏化，本发明基于冗余字典方法，依次从冗余字典中选取一 个最佳原子，在下一次选取中，将此原子从冗余字典中将该原子去除，不再遍历此原子，从 而降低了原子选取的时间复杂度；
[0008] (2)基于码本反馈方式的特点，将稀疏化矩阵中的原子在冗余字典的对应位置反 馈回eNodeB，然后在eNodeB根据得到的原子位置信号从冗余字典中可得出稀疏化矩阵Φ， 同时，根据接收到的原子位置信号又可得出稀疏度κ。
[0009] 本发明的技术方案如下。
[0010] 1下行信道矩阵的压缩
[0011] 矩阵H'是下行信道矩阵H的串行化表示，H'的稀疏表示及观测矩阵的设计如 下。
[0012] I. I !T的稀疏表示
[0013] 压缩感知理论的一个重要的前提就是原始信号需要是稀疏的，因为它直接影响到 信号重构所需的时间和重构的精度。因此，合理的选择信号的稀疏基，可以使信号稀疏后保 留的信息稀疏解最少并且信息足够完备，这样在反馈过程中减小系统开销，同时达到高概 率恢复出原始信号的目的。本发明利用基于冗余字典的信号稀疏分解方法对变换后的矩阵 H'进行稀疏化，该方法是将超完备的冗余字典代替传统的正交基，字典中的原子之间不具 备正交性，且原子的数量庞大，对矩阵H'的稀疏表示就是从冗余字典中找出K个原子，用 这K个原子的线性组合来近似表示矩阵H'。
[0014] 首先我们设定一个逼近误差δ，然后在满足误差最小的限定条件下，依次从冗余 字典中选择一个最佳原子，直到满足设计的逼近误差δ要求为止，但在每次选择最佳原子 后，从冗余字典中将该原子去除，不再遍历此原子，最后得出一组最佳的K原子组合。
[0015] 从冗余字典中取出的K个原子经处理后可构成如下稀疏化矩阵：
[0017] ΨΝΧΝ是一个秩为K的矩阵，将信道矩阵H'投影到变换域α，即
[0020] 此时，H'与α等价，只是同一个数据在不同域上的不同表示。但是，α的稀疏性 更加显著，只有K(Κ〈〈Ν)个非零的较大值系数，而剩下的N-K个值都很小或为零。
[0021] 1.2观测矩阵的设计
[0022] 对矩阵H'的稀疏表示得到的稀疏矩阵进行观测，将矩阵H'投影到观测矩阵Φ 上，即得到观测向量Y :
[0029] 且K彡M彡Ν，ΦΝΧΝ与Ψ NXN不相干。
[0030] 2 eNodeB侧矩阵H'的重构
[0031] 在eNodeB侧利用现有重构算法可对压缩后低维状态信息，通过求解一个优化问 题，从这些少量的投影中高概率地还原出高维度信道状态信息α NX1。
[0032] 在eNodeB重构得出变换域上信号α NX1后，需要根据稀疏化时所用的稀疏化矩阵 ψ W来得出原始信道矩阵f Νχι，但矩阵很大，不可能直接将矩阵反馈回eNodeB。
[0033] 利用基于码本反馈方式的特点，将稀疏化矩阵中的原子在冗余字典的对应位置反 馈回eNodeB。首先，在UE及eNodeB都有相同的冗余字典，然后在得出字典中原子的最佳组 合后，将各原子在字典中对应的位置通过上行链路反馈回eNodeB，然后eNodeB根据得到的 原子位置信号从冗余字典中可得出稀疏化矩阵Ψ ΝΧΝ，同时，根据接收到的原子位置信号又 可得出稀疏度Κ，该稀疏度是eNodeB重构信号时所需的必要参数。
【附图说明】
[0034] 图1基于压缩感知的UE信道反馈示意图；
[0035] 图2 PUSCH上行信令设计。
【具体实施方式】
[0036] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明，下面结合实例和说明书附图来对本 发明中的技术方案进行清楚、完整的描述说明，应理解这些实施例仅用于说明本发明技术 方案的【具体实施方式】，而不用于限制本发明的范围。在阅读了本发明之后，本领域技术人员 对本发明的各种等同形式的修改和替换均落于本申请权利要求所限定的保护范围。
[0037] 本发明实施例基于大规模M頂0-0FDMLTEFDD系统，UE通过有限反馈方式向eNodeB 反馈下行信道状态信息。所假设的场景是单小区、多用户，eNodeB部署大规模天线阵列，发 射天线数是Nt，用户端接收天线数是队，在eNodeB从压缩反馈的信道状态信息重构高维度 信道状态信息时所用的算法是ROMP (正则自适应匹配追踪算法），对于某个用户来说，在时 刻t进行信道估计得到的信道矩阵是一个NtXN 1J隹矩阵
[0038] 图1为基于压缩感知的UE信道反馈示意图，由发射天线数和用户端接收天线数可 得下行