一种高速下基于ecm的分布式mimo频偏和信道估计的制作方法
【专利摘要】本发明属于无线通信【技术领域】，属于无线与移动通信【技术领域】，具体涉及种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计方法，包括：构建系统模型；初始化；计算完备数据空间的期望；最大化完备素具空间的期望；更新频偏值；更新信道值；重复迭代知道估计值满足要求。本发明从慢变条件下的分布式MIMO系统的联合频偏信道估计算法出发，分析高速移动条件给系统带来的影响，然后采用基于相关的方法进行联合频偏和信道估计的初始化进而采用基于ECM迭代的方法克服高速移动带来的影响，使系统在高速移动环境下获得较好的参数估计性能。
【专利说明】—种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计
【技术领域】
[0001]本发明属于无线与移动通信【技术领域】，具体涉及一种高速移动环境下分布式多输入多输出(mult1-1nput mult1-output, MIM0)系统联合频偏和信道估计方法。
【背景技术】
[0002]在未来的无线通信领域,广泛应用于长期演进(Long Term Evolution, LTE)的MIMO技术以其得天独厚的优势受到越来越多的关注和研究。分布式MIMO系统组网灵活、可以根据具体需要设置收发天线而且能够提供更高的系统容量，因而成为MMO技术应用的主要形式。另外，随着高速移动通信的飞速发展，针对高速环境下的分布式MIMO系统的关键技术研究具有重要意义。由于发射天线和接收天线可能分布在不同的地理位置，信号经历了不同的传输信道和衰落，因此分布式MIMO系统对联合频偏和信道估计提出了更高的要求。尤其是在高速移动环境中，如何高效地联合估计分布式MIMO系统的频偏和信道是未来无线通信传输系统的核心技术之一。
[0003]由于分布式MMO系统的所有发射天线和接收天线各自分布在不同的地理位置，信号从发射天线到达接收天线经历了不同的大尺度衰落和小尺度衰落，因此其存在多个不同的频偏。分布式MMO系统的参数估计实际上是多参数联合估计。而基于最大似然(Maximum Likelihood, ML)原理的参数估计是最实用的估计,但是一般情况下,基于最大似然原理的多参数估计的解通常没有闭合形式因而其求解的复杂度比较高，在分布式MMO系统环境下这个问题变得更加突出。在最大似然同步算法难以得到充分实现的情况下，次优的准最大似然估计算法是一个不错的选择，比如基于相关原理的多参数估计算法。
[0004]基于相关原理的多参数估计方法忽略了多天线带来的干扰，因此该方法具有MSE平台，即随着信噪比的增加，MSE不会继续减小。针对此问题，基于ECM迭代的联合频偏和信道估计算法可以有效的解决相关估计方法随信噪比增高产生MSE平台的问题。但是这些算法都是假设信道是慢变的。
[0005]由上可知，对于分布式MMO系统，采用基于相关的方法估计出频偏和信道值作为进行ECM迭代的初始值，然后不断迭代直到估计出的频偏和信道值满足要求，这种思路可以获得较好的性能。但在高速移动环境下，如何采用ECM迭代方法对分布式MIMO系统进行联合频偏和信道估计，本发明提供一种在高速移动环境下的分布式MIMO系统频偏和信道联合估计的方法。
【发明内容】
[0006]本发明的目的为了解决分布式MIMO系统的频偏和信道联合估计由慢时变信道向快时变信道推广时遇到的问题，提出一种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计。
[0007]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
[0008]S1、构建系统模型:
[0009]—个高速移动环境下的分布式MIMO系统,具有NtNk个不同的频偏值,该分布式MIMO系统第k个接收天线在时刻t接收到的信号可以表示为
[0010]
【权利要求】
1.一种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计，其特征在于:其步骤如下所述: S1、构建系统模型: 一个高速移动环境下的分布式MIMO系统，具有NtNk个不同的频偏值，该分布式MIMO系统第k个接收天线在时刻七接收到的信号可以表示为
2.根据权利要求1所述一种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计，其特征在于:S3所述满足艺
3.根据权利要求1所述一种高速下基于ECM的分布式MIMO频偏和信道估计，其特征在于:S3所述C1和C2是独立于0的两个常数。
【文档编号】H04B7/04GK103441966SQ201310389720
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年8月30日 优先权日:2013年8月30日
【发明者】雷霞, 孔昭富, 宋阳, 陈晓, 罗阳, 乐荣臻, 曹海波, 李垠泽 申请人:电子科技大学