一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备的制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备，属于宽带无线通信技术和多天线技术领域。所述设备包括发端码本设计模块、收端码本设计模块和信道估计模块，信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器；预处理模块在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度，角度迭代估计器借鉴Turbo译码原理实现角度估计。角度估计方法包括发送端码本设计、接收端码本设计和信道估计。本发明在天线数目较少的条件下即可实现高精度角度估计，极大地降低了装置部署天线的成本，降低了角度估计的算法复杂度，减少了接收端的处理时间，适用于大规模天线阵列下的单径毫米波通信系统，具有很好的推广应用前景。
【专利说明】
一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备
技术领域
[0001] 本发明涉及一种提高角度估计精度的检测方法，尤其是涉及毫米波天线阵列出发 角/到达角估计的方法，属于宽带无线通信技术和多天线技术领域。
【背景技术】
[0002] 为了满足下一代移动通信系统(5G)对高速数据传输率和大容量的需求，需要寻找 更大传输带宽的频谱资源和研究高频谱效率的传输技术。毫米波频段的可用传输带宽可超 过1GHz，是提供更大传输带宽的潜在频谱资源，因而毫米波通信技术有着广阔的发展前景。 毫米波段的通信频段高，信号路径损耗十分严重，相比于微波通信，毫米波通信的信号衰减 高达20_40dB左右，链路损耗问题十分突出。由于毫米波的波长较短，毫米波通信系统可以 在收发两端同时部署大规模天线阵列，利用波束赋形、相干接收技术获得高的阵列增益来 补偿严重的路径损耗。但波束赋形与相干接收都需要准确的信道状态信息，尤其是发送角 和到达角信息。同时，由于毫米波频段的射频链路成本高昂，为节省成本，采用大规模天线 阵列的通信系统中使用的射频链路数通常远小于天线阵元数目。在射频链路数目远少于天 线阵元的硬件约束条件下，传统的空间超分辨率角度估计方法(例如MUSIC/ESPRINT等算 法)不能使用。
[0003] 其次，传统的角度估计方法在角度空间离散化时，通常假定角度分布在离散的采 样点上，而实际角度分布是连续的。因此，为了满足角度分布在离散的采样点上的假设，在 给定载波频率及天线阵元间隔条件下，只能通过增加阵元数来实现。然而，增加天线阵元数 不仅增加了硬件成本，同时增大风阻，不利用实际应用。当角度分布不在离散的采样点上 时，传统的角度估计算法性能显著下降。
[0004] 对于高频段的毫米波蜂窝系统，为了克服高频段信号衰减严重的缺点，可以通过 在收发两端配置大规模天线阵列并采用自适应波束赋形与相干接收技术获得大的阵列增 益来提升链路的传输性能，而超分辨的角度估计技术是核心。现有技术主要有：
[0005] [1]中国专利申请：一种基于空时数据的高分辨目标方位的估计方法，公开号为 104392114A，【公开日】期为2015年3月4日。该方案通过将天线输出的数据在时间域、空间域和 延迟域形成相关矩阵，对相关矩阵进行去噪处理，利用循环特征分解方法计算信号子空间， 从信号和噪声子空间的关系求解噪声子空间，得到噪声子空间的投影矩阵，基于投影矩阵 反解目标方位和俯仰信息。
[0006] [2]中国专利申请:高精度阵列天线接收系统角度估计的装置及其方法，公开号为 102394686A，【公开日】期为2012年3月28日。该方案通过选择梯度下降法或牛顿法，对各个阵 元设置自适应权值，采用MUS IC算法来估计接收信号的到达角度，将与该角度对应的权值参 数作为自适应迭代的初值。计算系统的输出信号功率对权值参数进行自适应迭代;搜索最 优的权值向量获得相应的角度值。
[0007] [3]中国专利申请:一种可扩展的用于均匀圆阵二维到达角的快速估计算法，公开 号为104931923A，【公开日】期为2015年9月23日。该方案提出一种基于均匀圆阵的基于网格的 迭代旋转不变技术估计型号参数的算法来获得二维到达角的超分辨估计。采用空间网格划 分，利用循环补偿和迭代使用经典ESPRIT算法来进行估计。
[0008] [4]自适应压缩感知(ACS)算法的角度估计技术，基于二分法逐次减半角度空间， 使用空间匹配滤波器搜索多径所在的角度范围，即收发两端多次交互发送训练序列，通过 多次迭代，实现角度估计。
[0009] 现有的四种天线阵列角度方法在毫米波信道角度估计应用中都存在局限性。[1] [2][3]中所设计的方法虽然属于超分辨的角度估计方法，但都是基于MUSIC/ESPRIT类算 法，而MUSIC/ESPRIT算法需要在数字域使用各天线的直接输出。当存在射频链路约束时，各 天线的输出经过接收合并后才能在数字域被信道估计模块进行处理，因而MUSIC/ESPRIT类 算法无法使用。[4]中给出的基于自适应压缩感知算法的角度估计技术的估计精度受限于 物理天线数，且完成估计所需迭代次数较多，相应的估计时延和训练序列的开销较大。因 此，如何在射频链路数有限的情况下，设计超分辨率的角度估计方法，在不增加天线阵元数 目基础上，实现任意角度分辨率和通用低复杂的精确角度估计，是目前学术界和产业界都 非常关注的热点。
【发明内容】
[0010] 本发明为了克服传统角度估计方法对于角度仅仅分布在离散的采样点上的假设 的限制，从角度连续分布的实际出发，提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估 计方法及设备，针对大规模均匀线性天线阵列下的毫米波通信系统，在不增加天线阵元数 目的基础上，实现了高精度的角度估计。
[0011] 本发明的基于连续分布的角度估计设备，包括发端码本设计模块、收端码本设计 模块和信道估计模块。信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计器。
[0012] 发端码本设计模块在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序 列，其中R为正整数，训练序列x为全1向量，波束赋形矩阵Wb中某一个列向量为第io行元素为 1、其他行元素为〇的单位列向量，W B的其他列向量均为0向量。
[0013] 收端码本设计模块设计在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，其中，合 并矩阵由随机单位矢量构成，任意两个％中的单位矢量均不同，r = l，2...R。
[0014] 预处理模块对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数 倍采样角度与小数倍采样角度。
[0015] 角度迭代估计器通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代， 进行角度估计。
[0016] 本发明的基于连续分布的角度估计方法，实现步骤如下：
[0017] 步骤1，发送端码本设计，具体为:发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩 阵发送相同的训练序列；训练序列x为全1向量，R为正整数;波束赋形矩阵Wb中某一个列向 量为第io行元素为1、其他行元素为〇的单位列向量，W B的其他列向量均为0向量。
[0018] 步骤2,接收端码本设计，具体为:接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵 ^接收数据，％由随机单位矢量构成，任意两个％中的单位矢量均不同，r = l，2...R。 [0019]步骤3，进行信道估计，具体为：（3.1)接收端对接收信号进行预处理，在角度域将 连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度；（3.2)通过在整数倍采样 角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代，进行角度估计。
[0020]所述的（3.1)中，设天线到达角和发送角分别表示为0M和0B，然后转换得到角度转 换值巾M和巾B为：
[0022] 对区间
I进行离散化，分为N等分，N为天线数目；
[0023] 则将角度转换值巾表示为
；其中，巾k为整数倍采样角度， 是与巾相邻最近的第k个离散角度采样点，k=l，2, ...，N; A为小数倍采样角度，是(}>与离 散点巾k之间的偏差；当巾取巾b时，N为基站天线数目Nb，当巾取巾M时，N为移动站天线数目 Nm〇
[0024] 本发明的优点与积极效果在于：
[0025] (1)克服传统角度估计方法对于角度仅仅分布在离散的采样点上的假设的限制， 通过在接收端进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为与其最邻近的离散角度 采样点估计和其与离散点的偏差估计两部分，即整数倍采样角度信息和小数倍采样角度信 息。这种处理方式可以不受天线阵列尺寸的限制，在天线数目较少的条件下，即可实现高精 度角度估计，可以超出整数倍均匀角度估计的分辨率下限，极大地降低了装置部署天线的 成本。
[0026] (2)采用传统的收发端训练方式，包括训练序列、发端波束赋形矩阵、収端合并矩 阵的设计，即可以使接收端提取的感知矩阵能满足约束等距性条件；
[0027] (3)采用常规的压缩重构算法即可完成角度估计，极大地降低了角度估计的算法 复杂度，减少了接收端的处理时间；
[0028] (4)借鉴Turbo译码原理，通过整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互 迭代，来实现可靠的连续的角度估计。
[0029] 本发明适用于大规模天线阵列下的单径毫米波通信系统，克服了现有角度估计方 法资源开销大，角度分辨率限制的问题，故具有很好的推广应用前景。
【附图说明】
[0030] 图1是本发明的基于连续分布的角度估计设备的实现框图；
[0031] 图2是本发明的角度估计方法中接收端对接受信号预处理的示意图；
[0032] 图3是本发明的角度迭代估计器的实现框图；
[0033] 图4是本发明实施例中不同阵元数下，角度估计误差和均匀整数倍角度估计误差 下限仿真图；
[0034] 图5是本发明实施例中不同阵元数与其相邻最近的整数倍离散点估计错误概率仿 真对比图。
【具体实施方式】
[0035]下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0036] 本发明提供了一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法及其设备。针对 大规模均匀线性天线阵列下的毫米波通信系统，充分挖掘毫米波信道的稀疏结构特性，基 于压缩感知技术，设计了训练序列辅助的角度估计方法。通过在接收端对接收信号进行预 处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为与其最接近的离散角度采样点估计和其与离 散角度采样点的偏差估计两部分，即整数倍采样角度信息与小数倍采样角度信息。收发两 端设计恰当的训练序列，使接收端接收的训练信号模型满足约束等距性条件，采用基于随 机测量的压缩重构方法能够估计出整数倍采样角度；当整数倍采样角度已知条件下，通过 最小二乘(LS: least square)算法即可估计出小数倍采样角度。借鉴Turbo译码原理，设计 了在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代，来实现连续的角度估计。因 此，本发明在不增加天线数目的基础上，便可以实现高精度的角度估计。
[0037] 毫米波信道中，直射径能量远大于非直射径的能量和，基于最大化信道容量准则 的波束赋形如只给直射径分配功率而忽略非直射径，信道吞吐量仅有轻微的损失，因此对 于配置了大规模天线阵列的毫米波通信系统，可以仅仅考虑直射径的角度估计而忽略其余 非直射径。
[0038] 设毫米波通信系统的基站(BS:Base Station)配置Nb个天线和Kb个射频链路，移动 站(MS:Moblie Station)有Nm个天线阵元和Km个射频链路。当BS与MS之间的距离远大于天线 阵列尺寸时，天线阵列上各阵元的接收信号衰落幅值近似一致，仅存在相位差。信道矩阵可 表示为//e_C A__'_xA、//二/^呀,)々仏其中，如和^分别为天线到达角（A0A)和发送角 (A0D)，P是衰落系数，a M( ?)为移动站天线阵列的导向矢量，aB( ?)为基站天线阵列的导向 矢量，记将天线到达角和发送角进行数值转换，得到的数值巾m和巾b分别为：
[0041]如图1所示，本发明的基于连续分布的角度估计设备包含三大模块:发端码本设计 模块，收端码本设计模块，信道估计模块。信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估计 器。发端码本设计模块设计在连续的时隙内采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序 列。收端码本设计模块设计在连续的时隙内采用不同的合并矩阵接收数据。预处理模块对 接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采 样角度。角度迭代估计器借鉴Turbo译码原理，通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两 部分之间相互迭代，进行角度估计。
[0042]对应地，本发明的基于连续分布的角度估计方法涉及三个部分:发送端码本设计； 接收端码本设计;信道估计。发送端的码本设计包括训练序列设计、发端赋形矩阵设计;接 收端的码本设计包含収端合并矩阵设计。设计原则是使角度估计的信号模型满足基于随机 测量的压缩重构算法可重构条件。下面本发明举例说明三个模块/部分的实现。
[0043] 第一步，发送端码本设计，即发端码本设计模块的实现。
[0044] (1.1)发送端在尺个时隙内发送相同的全一向量1 = ([1，1，...,1]1^11为正整数。
[0045] (1.2)发送端设计波束赋形矩阵WB，％ eC'H* ;
[0046] 设WB的第no个列向量为％ (;為)=<% (4)，\ (U为第io个元素为1、其他元素为0的 Nb维的单位列向量，no G {1，2，. . .，Kb}，io取值集合为M = {1，2,…，乂卜集合PB从 集合Rb中随机选取;WB的其余列向量均为0向量。
[0047] (1.3)发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵WB发送相同的训练序列 Xo
[0048] 第二步，接收端码本设计，即收端码本设计模块的实现。
[0049] (2.1)接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵％6€^>^(〃 = 1,2:..馬接收 数据，合并矩阵％由Km个随机单位矢量构成，即的第m个列向量％(^)=气O其 中，m=l，2, 为第G个元素为1，其他元素为零的Nm维单位列向量，C：取值集合 为4 ，任意两个合并矩阵中的单位矢量均不相同，从r中随机选取，其 中妒={1，2，...，仏}，1?2表示从1?1选了1([?个数以后剩下的集合，矿表示从1? 1选了（广1)&个数 以后剩下的集合。
[0050] (2.2)发送信号通过BS端波束赋形处理和MS端接收合并处理后接收信号为：
[0051 ] y = W^MW；bx + z Ci)
[0052]其中，^ e CA"xl为接收信号，z e C~xl为加性高斯白噪声，为R个时隙收到的 %合并在一块的总合并矩阵% ...^leC~xis。
[0053]第三步，进行信道估计，即信道估计模块的实现。信道估计分为两步:接收端的预 处理，角度迭代估计。
[0054] (3.1)接收端的预处理，即信道估计模块中预处理模块的实现。
[0055] 接收端对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采 样角度信息与小数倍采样角度信息。具体实现如下。
[0056] (3.1.1)对连续角度巾所属的区间
> 进行离散化，分为N等分，N为天线数目， 小取巾B或巾M，对应N取值为Nb或Nm。将巾分为与其相邻最近的第k(k= 1，2，. . .，N)个离散角 度采样点巾k和其与离散点之间的偏差A两部分，如图2所示，即整数倍采样角度与小数倍 米样角度：
C2)
[0058] (3.1.2)信道矩阵可表示为：
[0059] H = )?1 {<!>1 f 3 )
[0060]其中，感为(i>M相邻最近的第k(k=l，2, . . .，Nm)个整数倍采样角度，起为(i)B相邻最 近的第q(q=l，2, . . .，Nb)个整数倍米样角度。'与巾m的偏差记做&1/[，€与<i>B的偏差记做 A B，為，e 和為e ％分别表示包含到达角或发送角小数倍采样角度的一个对角 矩阵，称为偏差矩阵，具体形式为：
[0061 ] 毛=成艰([1 V'2'…)，也二漆a純
[0062] 本发明实施例在说明时，偏差矩阵与偏差的字符表示不同之处在于，前者用粗体 字符表不，后者用非粗体字符，例如偏差矩阵Am与偏差Am。
[0063] (3.1.3)根据均匀整数倍角度估计的信道稀疏处理方式，选取离散傅里叶变换为 一组正交基，将天线阵列间的毫米波连续信道矩阵H中离散部分进行稀疏表征，相应形式 为：
[0064] H = Al1FjIGFBAB (4)
[0065] 式中，e C'v*x~和e为离散傅里叶变换矩阵，G e Cv?x~为整数倍采 样角度的虚拟信道矩阵。
[0066] (3.1.4)经过预处理后接收导频序列的形式为：
[0067] + Z (5)
[0068] 式中，<为仅包含到达角度小数倍采样角度的对角矩阵，容e 是稀疏度为1 的仅包含到达角的整数倍采样角度的虚拟信道向量。
[0069] (3 ? 1 ? 5)MS端作为接收端重复(3 ? 1 ? 1)~（3 ? 1.4)过程，估计MS端的AoA信息，SPBS 端的AoD信息。
[0070] (3.2)接收端的角度迭代估计，即接收端的角度迭代估计器的实现。
[0071] 借鉴turbo译码原理，设计了角度估计迭代器，通过在整数倍采样角度与小数倍采 样角度两部分之间相互迭代，来实现连续分布的角度估计，迭代过程如图3所示，具体描述 如下。
[0072] (3.2.1)初始化估计器的参数，包括到达角/发送角的小数倍采样角度，初始偏差 A =〇；
[0073] (3.2.2)整数倍采样角度的估计:在小数倍采样角度已知的条件下，由接收信号公 式通过压缩
[0074] y =ff A Fg+z (6)
[0075] 其中，W是压缩感知重构算法的采样矩阵，对应公式(5)中的; A ? F是压缩感知 重构算法的变换矩阵，对应公式(5)中的由偏差A可得到偏差矩阵。
[0076]采取传统的压缩感知重构算法，例如正交匹配追踪算法、Turbo估计算法等，即可 估计整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g。
[0077] (3.2.3)小数倍采样角度的估计:在整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g已知的 条件下，由对角矩阵的点乘特性，由LS算法即可估计出小数倍采样角度矩阵A。
[0078] (3.2.4)检查迭代终止条件，若不满足，将A作为初始值继续第二部迭代过程。若 满足进入(3.2.5)。
[0079] (3.2.5)终止迭代，输出小数倍采样角度矩阵的估计值J和整数倍采样角度的虚 拟信道稀疏向量f。
[0080] (3.2.6)根据整数倍采样角度的虚拟信道向量|非零元素所在的行号k，得到天线 接收端到达角所对应的与其相邻最近的整数倍采样点：
[0082] (3.2.7)根据偏差矩阵i,通过对角元素的线性拟合，可以得到天线的发送角和到 达角所对应的小数倍采样角度的估计值J;
[0083] (3.2.8)根据所求得的与其相邻最近的整数倍采样点和其与整数倍采样点的角度 偏差，得到估计的连续角度#如下：
[0085] 利用上述等式，接收端估计出天线发送角^和到达角良。
[0086] 下面结合图4和图5,说明本发明方法进行多次仿真实施试验的结果。仿真实验结 果图是在加性白高斯噪声信道状况下，随机生成100000次的链路级仿真实施试验图，为了 简便，其中收发端天线数目，且射频链路数设定相等，即
，R =5〇
[0087] 图4中曲线为本发明方法实施例中在不同阵元数下角度估计误差曲线，横坐标为 发射信噪比（SNR)，纵坐标为平均角度估计误差。仿真实验表明，在发射信噪比从OdB增加到 20dB的过程中，本发明实施例中角度估计方法的角度估计误差逐渐降低。当N = 512时，本发 明的角度估计方法在SNR = 3dB左右开始超过基于均匀整数倍角度估计方法的角度估计误 差下限值，此时基于均匀整数倍角度估计方法的角度估计误差下限值如图中lower bound of 512 base in discrete angle所示的线段。当N= 1024时，本发明的角度估计方法在SNR = 7dB左右开始超过基于均匀整数倍角度估计方法的角度估计误差下限值，基于均匀整数 倍角度估计方法的角度估计误差下限值如图中lower bound of 1024 base in discrete angle所示的线段。当SNR=20dB时，天数数目为512,本发明的与误差下限相差0.003406;天 线数目1024,本发明的与误差下限相差0.000728。随着阵元数N增加，角度分辨率增大，角度 估计误差也越小。
[0088] 图5是本发明的角度估计方法中与其相邻最近的均匀整数倍离散点估计错误概率 仿真图，横坐标为发射信噪比（SNR)，纵坐标为均匀整数倍离散点估计错误概率。在发射信 噪比从OdB增加到20dB的过程中，随着阵元数的增加，对应于压缩感知中的稀疏率越低，其 重构性能也越好，与其相邻最近的均匀整数倍离散点估计错误概率越低。因此，通过实验证 明本发明能在不增加天线阵元数目的基础上，实现更高精度的角度估计的目的。
【主权项】
1. 一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征在于，实现步骤如下： 步骤1，发送端码本设计，具体为:发送端在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发 送相同的训练序列； 训练序列X为全1向量，R为正整数;波束赋形矩阵Wb中某一个列向量为第i〇行元素为1、 其他行元素为〇的单位列向量，Wb的其他列向量均为O向量； 步骤2,接收端码本设计，具体为:接收端在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵《?接 收数据，％由随机单位矢量构成，任意两个％中的单位矢量均不同，r = 1，2... R; 步骤3，进行信道估计，具体为：（3.1)接收端对接收信号进行预处理，在角度域将连续 分布的角度信息分解为整数倍采样角度与小数倍采样角度；（3.2)通过在整数倍采样角度 与小数倍采样角度两部分之间相互迭代进行角度估计； 所述的（3.1)中，设天线到达角和发送角分别表示为ΘΜ和ΘΒ，然后转换得到角度转换值 Φ M和Φ B为：对区间进行离散化，分为N等分，N为天线数目； 则将角度转换值Φ表示：其中，Φ k为整数倍采样角度，是与 Φ相邻最近的第k个离散角度采样点，k= 1，2，...，N; △为小数倍采样角度，是Φ与离散点 Φ k之间的偏差；当Φ取Φ B时，N为基站天线数目Nb，当Φ取Φ μ时，N为移动站天线数目Nm。2. 根据权利要求1所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特征 在于，所述的（3.1)中，设名为Φμ相邻最近的第1^仏=1，2，...，^)个整数倍采样角度，爲为 Φ B相邻最近的第q(q = I，2，. . .，Nb)个整数倍米样角度，'与Φμ的偏差记做Δ μ，#!与Φ B的 偏差记做A Β，记包含到达角或发送角小数倍采样角度的一个对角矩阵为偏差矩阵，表示为 A μ和 A Ρ???Π 下.信道矩阵好=4?#心(名>4(涔)Λ;其中，β是衰落系数，挪（·）为移动站天线阵列的导 向矢量，aB( ·)为基站天线阵列的导向矢量； 选取离散俥里叶夺换为一组正交基，将信道矩阵H中的离散部分进行稀疏表征，则H表 示为：其中，Fb和Fm为离散傅里叶变换矩阵，G为整数倍采样角度的虚拟信 道矩阵； 经过预处理后接收信号y表示为= + ^其中，g是稀疏度为1的仅包含到达 角的整数倍采样角度的虚拟信道向量；Wg为R个时隙收到的％合并得到矩阵， ^ 为加性高斯白噪声。3. 根据权利要求1或2所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法，其特 征在于，所述的(3.2)中，实现过程包括： 在小数倍采样角度已知的条件下对整数倍采样角度的估计时，采取压缩感知重构算法 估计整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g; 在整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g已知的条件下，对小数倍采样角度的估计时， 采用最小二乘算法估计出小数倍采样角度矩阵A ; 当满足迭代终止条件时，输出小数倍采样角度矩阵的估计值i和整数倍采样角度的虚 拟信道稀疏向量 根据i非零元素所在的行号k，得到天线接收端到达角所对应的与其相邻最近的整数倍 采样点 N 根据i，通过对角元素的线性拟合，得到天线的发送角和到达角所对应的小数倍采样 角度的估计值 最后根据下式得到估计的-4. 一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计设备，其特征在于，包括发端码本设 计模块、收端码本设计模块和信道估计模块;信道估计模块包括预处理模块和角度迭代估 计器； 发端码本设计模块在连续的R个时隙采用相同的波束赋形矩阵发送相同的训练序列， 其中R为正整数，训练序列X为全1向量，波束赋形矩阵Wb中某一个列向量为第i〇行元素为1、 其他行元素为O的单位列向量，Wb的其他列向量均为O向量； 收端码本设计模块设计在连续的R个时隙采用不同的合并矩阵接收数据，其中，合并矩 阵^由随机单位矢量构成，任意两个％中的单位矢量均不同，r = l，2...R; 预处理模块对接收信号进行预处理，在角度域将连续分布的角度信息分解为整数倍采 样角度与小数倍采样角度； 角度迭代估计器通过在整数倍采样角度与小数倍采样角度两部分之间相互迭代，进行 角度估计。5. 根据权利要求4所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计设备，其特征 在于，所述的预处理模块将角度转换值Φ分为整数倍采样角度Φ k和小数倍采样角度A，具 体是:对区间[_^·)进行离散化，分为N等分，N为天线数目；设巾15是与Φ相邻最近的第k个 2 L 离散角度采样点，k = 1，2，. . .，N; Δ是φ与离散点φ k之间的偏差； 1 k - 1 角度转换值Φ表亦为:一 = ; 2 N 设天线到达角和发送角分别表示为Θμ和ΘΒ，对应的角度转换值φ M和Φ B分别为：当Φ取Φβ时，N为基站天线数目Νβ，当Φ取Φμ时，N为移动站天线数目Nm; 设蟋为Φμ相邻最近的第k(k=l，2，...，NM)个整数倍采样角度，鏢为ΦB相邻最近的第q (q= 1，2, . . .，Νβ)个整数倍米样角度，必与Φμ的偏差记做Δ 1名与φ B的偏差记做Λ β，记包 含到达角或发送角小数倍采样角度的一个对角矩阵为偏差矩阵，表示为A M和△ B如下：信道矩阵好=為(也)<(名)為；其中，β是衰落系数，aM( ·)为移动站天线阵列的导 向矢量，aB( ·)为基站天线阵列的导向矢量； 选取离散傅里叶变换为一组正交基，将信道矩阵H中的离散部分进行稀疏表征，则H表 示为:好;其中，Fb和Fm为离散傅里叶变换矩阵，G为整数倍采样角度的虚拟信 道矩阵； 经过预处理后接收信号y表示为= 贫+ D其中，g是稀疏度为1的仅包含到达 角的整数倍采样角度的虚拟信道向量；为R个时隙收到的》&合并得到矩阵， 为加性高斯白噪声。6.根据权利要求4或5所述的一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计设备，其特 征在于，所述的角度迭代估计器，在小数倍采样角度已知的条件下对整数倍采样角度的估 计时，采取压缩感知重构算法估计整数倍采样角度的虚拟信道稀疏向量g;在整数倍采样角 度的虚拟信道稀疏向量g已知的条件下，对小数倍采样角度的估计时，采用最小二乘算法估 计出小数倍采样角度矩阵Δ; 设满足迭代终止条件时，输出的小数倍采样角度矩阵的估计值为J，输出的整数倍采 样角度的虚拟信道稀疏向量为根据i非零元素所在的行号k，得到天线接收端到达角所 对应的与其相邻最近的整数倍采样点Φ15;根据J，通过对角元素的线性拟合，得到偏差 最后估计出连续角度沒
【文档编号】G01S3/12GK105891771SQ201610210465
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年4月6日
【发明人】彭岳星, 韩灵怡, 付达, 赵慧, 左永锋, 王鹏
【申请人】北京邮电大学