基于毫米波MIMO系统的多普勒频偏估计方法及装置与流程

本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法及装置。

背景技术：

无线通信系统所涉及的信道通常为多径时变衰落信道，其接收信号的幅度和相位会随时间发生变化。衰落信道变化的快慢取决于信道多普勒频偏，多普勒频偏越大，信道变化越快。这就需要实时估计出多普勒频偏，根据多普勒频偏来动态调整系统参数，以获得最优的接收性能。其中，多普勒频偏是指由接收端或移动端的移动造成的频率的变化。多普勒频偏的估计在系统参数的选择、优化和自适应方法都有广泛的应用。

目前，多普勒频偏的估计方法主要有基于信道自相关特性的估计、基于电平通过率的估计、基于开关分集的估计等等。但是每种估计方法都仅应用于各自对应的应用场景，应用范围有限。比如，基于60ghzcs-ofdmmimo系统的实时频率同步以及相位偏移自动追踪的频偏估计方法，只适用于本地振荡器所针对的场景即无直射径的场景。针对平坦衰落的迭代频偏估计方法，只针对平坦衰落信道的场景。

由于每种估计方法都仅适用于其对应的应用场景，因此上述的估计方法均不能被应用于毫米波mimo系统，并且现有技术中也没有针对于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法，因此，如何对毫米波mimo系统的多普勒频偏进行估计是亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法及装置，以对毫米波mimo系统的多普勒频偏进行估计。

为达到上述目的，本发明实施例还提供了一种基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法，包括：

根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型；

根据所述最大似然估计模型，确定所述多普勒频偏的求解表达式；

根据所述求解表达式对所述多普勒频偏进行估计。

可选地，所述根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型，包括：

根据信噪比sinr，确定波束成形权重向量；

根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)以及所述波束成形权重向量，构建针对fd、θp、βp的代价函数，其中，fd为移动接收端相对于发射端产生的多普勒频偏，θp为移动接收端相对于发射端的位置角度，βp为移动接收端的衰落损耗；

根据所述代价函数以及所述波束成形权重向量，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型。

可选地，

其中，w(θ)为波束成形权重向量，θ为接收端相对于发射端的位置角度，h为信道矩阵，x(n)为发射端的发射信号的矩阵，ar(θp)为移动接收端的方向向量，为at(θp)的转置矩阵，at(θp)为移动发射端的方向向量，λ为发射信号的波长，nt为发射端的发射天线数，nr为接收端的接收天线数，dt为发射端天线各元素之间的距离，dr为接收端天线各元素之间的距离，rin为干扰噪声相关矩阵，σ为噪音正态分布函数，为接收天线的单位矩阵，θi为第i个静止接收端相对于发射端的位置角度，βi为第i个静止接收端的衰落损耗，l表示静止接收端个数，为at(θi)的转置矩阵，at(θi)为第i个静止发射端的方向向量，ar(θi)为第i个静止接收端的方向向量，

所确定的波束成形权重向量

其中，ar(θ)为接收端的方向向量，为rin的逆矩阵；

其中，n表示发射端发射信号的符号，n表示发射端发射信号的总符号数，v(n)为接收端的噪声的矩阵；

构建的针对fd、θp、βp的代价函数

其中，β为接收端的衰落损耗，为at(θ)的转置矩阵，at(θ)为发射端的方向向量，

构建的针对多普勒频偏的最大似然估计模型

其中，为at(θ)的共轭转置矩阵。

可选地，根据所述最大似然估计模型，确定的所述多普勒频偏的求解表达式为：

其中，

为达到上述目的，本发明实施例还提供了一种基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计装置，包括：

构建模块，用于根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型；

确定模块，用于根据所述最大似然估计模型，确定所述多普勒频偏的求解表达式；

估计模块，用于根据所述求解表达式对所述多普勒频偏进行估计。

可选地，所述构建模块包括：

第一确定子单元，用于根据信噪比sinr，确定波束成形权重向量；

第一构建子单元，用于根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)以及所述波束成形权重向量，构建针对fd、θp、βp的代价函数，其中，fd为移动接收端相对于发射端产生的多普勒频偏，θp为移动接收端相对于发射端的位置角度，βp为移动接收端的衰落损耗；

第二构建子单元，用于根据所述代价函数以及所述波束成形权重向量，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型。

可选地，

其中，w(θ)为波束成形权重向量，θ为接收端相对于发射端的位置角度，h为信道矩阵，x(n)为发射端的发射信号的矩阵，ar(θp)为移动接收端的方向向量，为at(θp)的转置矩阵，at(θp)为移动发射端的方向向量，λ为发射信号的波长，nt为发射端的发射天线数，nr为接收端的接收天线数，dt为发射端天线各元素之间的距离，dr为接收端天线各元素之间的距离，rin为干扰噪声相关矩阵，σ为噪音正态分布函数，为接收天线的单位矩阵，θi为第i个静止接收端相对于发射端的位置角度，βi为第i个静止接收端的衰落损耗，l表示静止接收端个数，为at(θi)的转置矩阵，at(θi)为第i个静止发射端的方向向量，ar(θi)为第i个静止接收端的方向向量，

所确定的波束成形权重向量

其中，ar(θ)为接收端的方向向量，为rin的逆矩阵；

其中，n表示发射端发射信号的符号，n表示发射端发射信号的总符号数，v(n)为接收端的噪声的矩阵；

构建的针对fd、θp、βp的代价函数

其中，β为接收端的衰落损耗，为at(θ)的转置矩阵，at(θ)为发射端的方向向量，

构建的针对多普勒频偏的最大似然估计模型

其中，为at(θ)的共轭转置矩阵。

可选地，所述确定模块确定出的求解表达式为：

其中，

应用本发明实施例提供的基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法及装置，可以实现对毫米波mimo系统的多普勒频偏的估计。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为毫米波mimo系统波束成形结构示意图；

图2为本发明实施例所提供的基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法的流程示意图；

图3为本发明实施例所提供的基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法中构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型过程的流程示意图；

图4为本发明实施例所提供的基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计装置的结构示意图；

图5为本发明实施例所提供的基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计装置中构建模块的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了对毫米波mimo系统的多普勒频偏进行估计，本发明实施例提供了一种基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法及装置，以下进行详细说明。

需要说明的是，毫米波mimo系统波束成型结构可以如图1所示，假设该毫米波mimo系统波所占用频段为28ghz，发射端则选择了nt根发射天线和nt个发射频增益，接收端则采用了nr根接收天线和nr个接收频增益。

毫米波mimo系统的具体工作流程如下：发射端的各路发射符号经过基带信号处理之后进行射频链路，进而各路发射符号之间进行发射预编码，编码完成后成为发射信号并被送至天线阵列进行发射，发射信号经过毫米波mimo信道之后被接收天线阵列接收到，进行与发射端顺序相反的操作之后就得到了接收信号。

在实际应用中，发射端的每个均匀线性阵列可以都包含8个水平元素，接收端的每个均匀线性阵列可以都包含4个水平元素，发射端的天线孔径的波束半宽度可以为大约水平10°，垂直20°，接收端的天线孔径的波束半宽度可以为大约水平25°，垂直60°。对于射频增益，发射端可以为21dbi，接收端的射频增益可以为8dbi。

如图2所示，本发明实施例提供的一种基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计方法，可以包括以下步骤：

s210，根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型；

具体地，为了实现对毫米波mimo系统中的多普勒频偏的估计，可以根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型。

s220，根据所述最大似然估计模型，确定所述多普勒频偏的求解表达式；

具体地，为了降低算法复杂度，可以对所述最大似然估计模型进行化简，进而确定出多普勒频偏的求解表达式。例如，可以将最大似然估计模型简化成二维快速傅里叶变换(fastfouriertransform，fft)求解形式的求解表达式。

s230，根据所述求解表达式对所述多普勒频偏进行估计；

具体地，确定出多普勒频偏的求解表达式后，可以采用二分法、梯度下降法等方法，对求解表达式进行求解，获得多普勒频偏的估计值，进而实现对多普勒频偏的估计。

进一步地，如图3所示，根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型的过程，可以包括以下步骤：

s310，根据信噪比sinr，确定波束成形权重向量；

具体地，信干噪比的表达式为：

其中，w(θ)为波束成形权重向量，θ为接收端相对于发射端的位置角度，h为信道矩阵，x(n)为发射端的发射信号的矩阵，ar(θp)为移动接收端的方向向量，为at(θp)的转置矩阵，at(θp)为移动发射端的方向向量，λ为发射信号的波长，nt为发射端的发射天线数，nr为接收端的接收天线数，dt为发射端天线各元素之间的距离，dr为接收端天线各元素之间的距离，rin为干扰噪声相关矩阵，σ为噪音正态分布函数，为接收天线的单位矩阵，θi为第i个静止接收端相对于发射端的位置角度，βi为第i个静止接收端的衰落损耗，l表示静止接收端个数，为at(θi)的转置矩阵，at(θi)为第i个静止发射端的方向向量，ar(θi)为第i个静止接收端的方向向量，

为构建多普勒频偏的最大似然估计模型，需要最大化信噪比，如果要最大化信噪比，则要满足并且波束成形权重向量还满足w^har(θ)＝1，进而可以推导出波束成形权重向量的表达式。

因此，根据上述条件，所确定的波束成形权重向量其中，ar(θ)为接收端的方向向量，为rin的逆矩阵。

s320，根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)以及所述波束成形权重向量，构建针对fd、θp、βp的代价函数，其中，fd为移动接收端相对于发射端产生的多普勒频偏，θp为移动接收端相对于发射端的位置角度，βp为移动接收端的衰落损耗；

具体地，接收端的接收信号的表达式为：

其中，n表示发射端发射信号的符号，n表示发射端发射信号的总符号数，v(n)为接收端的噪声的矩阵；

然后，根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)以及所述波束成形权重向量，构建针对fd、θp、βp的代价函数(fd,θp,βp)；

具体地，最终所确定的针对fd、θp、βp的代价函数(fd,θp,βp)的表达式为：

其中，β为接收端的衰落损耗，为at(θ)的转置矩阵，at(θ)为发射端的方向向量，

s330，根据所述代价函数以及所述波束成形权重向量，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型；

具体地，首先，利用β最小化代价函数(fd,θp,βp)得到第一等式；

具体地，所得到的第一等式为：

其中，为at(θ)的共轭转置矩阵；

然后，将所述第一等式代入到代价函数(fd,θp,βp)中后进行最小化处理，得到第一代价函数(fd,θ)1；

具体地，所得到第一代价函数(fd,θ)1的表达式为：

然后，将所确定的波束成形权重向量w(θ)代入到第一代价函数(fd,θ)1中，得到第二代价函数(fd,θ)2；

具体地，所得到第二代价函数(fd,θ)2的表达式为：

最后，对第二代价函数(fd,θ)2进行化简，得到针对多普勒频偏的最大似然估计模型(fd,θ)；

即，所构建的针对多普勒频偏的最大似然估计模型(fd,θ)为：

进一步地，根据所构建的针对多普勒频偏的最大似然估计模型(fd,θ)，可以确定出多普勒频偏的求解表达式。

具体地，令则(fd,θ)中的数学公式转换为第一表达式g(n)1为：

将at(θp)和ar(θr)的表达式代入第一表达式g(n)1中，则第一表达式g(n)1可以转换为第二表达式g(n)2为：

其中，rk(n)为的结果中不包括指数部分的部分。

令则第二表达式g(n)2可以转换为第三表达式g(n)3为：

将第三表达式g(n)3展开，可以得到第四表达式g(n)4：

对第四表达式g(n)4进行整理，可以得到g(n)的一般表达式如下：

如果考虑mimo发射端及接收端两个相邻天线的距离为发射信号的二分之一波长，即以及因此

利用对第四表达式g(n)4进行简化，得到第五表达式g(n)5为：

因此，当时，g(n)的一般表达式为：

对g(n)的一般表达式求其期望值可以得到以下表达式：

令则e{g(n)}可以化简为如下形式：

最后，将化简后的e{g(n)}的表达式代入到针对多普勒频偏的最大似然估计模型(fd,θ)中并进行化简，确定出多普勒频偏的求解表达式

所确定出的多普勒频偏的求解表达式为：

可以理解，对于参数估计问题，克拉美罗界(cramerraolowbound，crlb)为任何无偏估计量的方差确定了一个下限。即由于不可能求得方差小于下限的无偏估计量，因此为比较无偏估计量的性能提供了一个标准。而且当无偏估计量达不到crlb时也可以渐进达到这个下界。

为衡量多普勒频偏fd、移动接收端相对于发射端的位置角度θp以及移动接收端的衰落损耗βp的估计，现推导出这三个参数的克拉美劳下界。

首先，用信号项s表示接收信号y(n)中出现的表达式将v(n)简化成v，因此接收信号y(n)的表达式将会变成y＝s+n。

取时间段为n到n+n-1的接收信号y组成样本向量，可以表示为：y＝[y^t(n),y^t(n+1),…,y^t(n+n-1)]。

将移动接收端的衰落损耗βp看成实部和虚部形式，分别用和表示，则将所有待估计参数用向量的形式表示为：

假设噪声样本v(n)到v(n+n-1)之间是互不相关的，同时忽略干扰带来的影响，参照费希尔信息矩阵(fisherinformationmatrix，fim)推广的slepian-bangs公式，可以得出关于估计向量ω的费希尔信息矩阵，如下：

其中：

是nr×4的矩阵，是4×nr的矩阵，

其中，□r和□t的表达式为：

应用本实施例，实现了对毫米波mimo系统的多普勒频偏的估计。

如图4所示，本发明实施例还提供了一种基于毫米波mimo系统的多普勒频偏估计装置，包括：

构建模块410，用于根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型；

确定模块420，用于根据所述最大似然估计模型，确定所述多普勒频偏的求解表达式；

估计模块430，用于根据所述求解表达式对所述多普勒频偏进行估计。

进一步地，如图5所示，所述构建模块410可以包括：

第一确定子单元510，用于根据信噪比sinr，确定波束成形权重向量；

第一构建子单元520，用于根据毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)以及所述波束成形权重向量，构建针对fd、θp、βp的代价函数，其中，fd为移动接收端相对于发射端产生的多普勒频偏，θp为移动接收端相对于发射端的位置角度，βp为移动接收端的衰落损耗；

第二构建子单元530，用于根据所述代价函数以及所述波束成形权重向量，构建针对多普勒频偏的最大似然估计模型。

进一步地，第一确定子单元510根据的噪比可以为

其中，w(θ)为波束成形权重向量，θ为接收端相对于发射端的位置角度，h为信道矩阵，x(n)为发射端的发射信号的矩阵，ar(θp)为移动接收端的方向向量，为at(θp)的转置矩阵，at(θp)为移动发射端的方向向量，λ为发射信号的波长，nt为发射端的发射天线数，nr为接收端的接收天线数，dt为发射端天线各元素之间的距离，dr为接收端天线各元素之间的距离，rin为干扰噪声相关矩阵，σ为噪音正态分布函数，为接收天线的单位矩阵，θi为第i个静止接收端相对于发射端的位置角度，βi为第i个静止接收端的衰落损耗，l表示静止接收端个数，为at(θi)的转置矩阵，at(θi)为第i个静止发射端的方向向量，ar(θi)为第i个静止接收端的方向向量，

第一确定子单元510所确定的波束成形权重向量

其中，ar(θ)为接收端的方向向量，为rin的逆矩阵。

第一构建子单元520根据的毫米波mimo系统中的接收端接收到的信号y(n)的表达式可以为：

其中，n表示发射端发射信号的符号，n表示发射端发射信号的总符号数，v(n)为接收端的噪声的矩阵；

第一构建子单元520构建的针对fd、θp、βp的代价函数为：

其中，β为接收端的衰落损耗，为at(θ)的转置矩阵，at(θ)为发射端的方向向量，

第二构建子单元530构建的针对多普勒频偏的最大似然估计模型为：其中，为at(θ)的共轭转置矩阵。

进一步地，确定模块420确定出的求解表达式可以为：

其中，

应用本实施例，实现了对毫米波mimo系统的多普勒频偏的估计。

对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。