一种大规模MIMO毫米波信道估计的方法与流程

本发明涉及毫米波信道估计领域，特别涉及一种大规模mimo毫米波信道估计的方法。

背景技术：

由于高频段存在大量可用带宽，毫米波(mmwave)通信将在下一代无线通信系统占有重要地位。为了补偿mmwave信道的严重路径损耗，采用了大规模的多输入多输出(massive-mimo)将大型天线阵列封装成小形状因子，以获得大规模阵列所需的高预编码增益，在这种系统中，大量天线阵列使得全数字多输入多输出(mimo)技术难以应用在每个天线的一个射频(rf)链上，因此，在硬件约束的mmwave系统中利用波束成形和空间复用增益的混合模拟数字预编码/组合已经成为了主流趋势，在大规模mimommwave系统，如何准确估计对预编码器和组合器设计至关重要的信道状态信息(csi)是一个具有挑战性的问题，并且，由于mmwavemimo中使用大天线阵列，为低频mimo系统开发的经典信道估计技术已不再适用。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的缺陷，提出一种大规模mimo毫米波信道估计的方法，实现如何降低传统信道估计算法的复杂度，解决在大规模mimommwave系统中信道信息难以获取的问题。

本发明的上述技术问题是通过以下技术方案得以实现的：

一种大规模mimo毫米波信道估计的方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：根据分层码本分别定义预编码器的rf码本tx和组合器的rf码本rx；

步骤2：根据分层码本给定迭代值k，从tx码本中选择预编码矩阵[f]:,j，[f]:,j是选择的tx复合码字，并将码字发送到rx；

步骤3：在rx处利用[w]:,i接受步骤2中的码字，[w]:,i是选择的rx复合码字，计算每个rf的接受序列[y]i,；，包括以下步骤：

a、建立信道模型，其具有nbs根天线和nrfrf链的基站bs与具有nms天线和nrfrf链的用户端ms的单个信道通信；

b、信道估计问题的制定

假设nd是数据流的数量，基带预编码矩阵是fbb，rf预编码矩阵是frf，其条目满足其中|[frf]m,n|表示rf预编码矩阵的第(m,n)个元素的大小，bs处的预编码器是f，f＝frffbb，满足nd代表数据流的数量，同理w＝wrfwbb，w是ms处的组合器，wrf是rf的组合矩阵，wbb是基带组合矩阵，是ms处的组合器；

假设是发送符号向量，使得e[ss^h]＝(p/nd)ind，其中ind表示nd×nd个单位矩阵，ps表示平均总发射功率，则ms观察到的接收信号为

其中h是表示bs和ms之间的nbs×nms毫米波信道的矩阵，n是破坏接收信号的高斯噪声，n～n(0,σ²ι)；

c、基于公式(1)得到以下测量信号模型：

其中，p表示平均总发射功率，si具有nrf×ls的大小，ls为发射符号的长度，z是白高斯噪声矩阵，然后去燥即省略q，得出：

其中，[s]m,:是在tx处具有ls的长度的第m个发射符号，[y]i,；是在rx处的第i个rf链处的接收序列；

步骤4：由公式(17)求出tx/rx码字对所对应的功率：

其中i＝1,2,...,nrf，j＝1,2,...nrf，wi＝[w]:,i对应于rx中第i个所选的复合码字，fj＝[f]:,j对应于tx中第j个码字所选的复合码字；

步骤5：由步骤4计算出rx获得具有最高信号功率的tx/rx码字对：

并将j反馈给tx；

步骤6：在步骤5中求得的tx/rx码字的角度范围内得到估计的方位aod/aoa。

进一步的，公式(1)中，通道h表示为

其中ρ表示bs和ms之间的平均路径损耗，αλ是第λ条路径的复增益，路径振幅被假定为是瑞利分布的αλ～n(0,pr)，pr是平均功率增益，λ＝1,2......l，φλ∈[0,2π]是bs离开第λ条路径的方位角aod，θλ∈[0,2π]是到达ms第λ条路径的方位角aoa。

进一步的，步骤c包括：

c1、令bs使用波束成形向量fp且有e[spsp^h」＝p，并且ms采用测量向量wq来组合接收的信号，则公式(1)可以被写为

c2、bs在连续的时隙使用mbs波束成形向量fp,p＝1,2,....,mbs，并且ms使用相同的测量矩阵w来组合接收的信号，则通过连接处理mbs的向量yp，来写入结果矩阵

y＝w^hhfs+q(6)

其中是由bs使用的nbs×mbs波束成形矩阵，是由ms使用的nms×mms测量矩阵，矩阵s是在其对角线上携带mbs个发射符号sp的对角矩阵，假设所有的符号发射功率相等，发射符号的长度为ls，符号向量间相互正交，即且所以有因此得到公式(16)：

进一步的，分层码本具有logm(n)+1层，步骤2中，迭代值k从k＝0到k＝logm(n)，其中m和n分别是rf链和天线的数量，第k层的码字数为m^k，每个级包含要在自适应mmwave信道估计算法的相应训练阶段中使用的具有特定波束宽度的波束成形向量，在每个码本级中，波束成形向量被划分为ms个子集，其中每个子集中具有m个波束成形向量，码本级的每个子集与等于cv(w)的aod的唯一范围相关联，其中

该aod范围进一步被划分为k子范围，该子集中的k个波束成形向量中的每一个被设计为在向量上具有几乎相等的投影，在该子范围中，并且在其他向量上的零投影。

进一步的，其中，rf码本由预定义的天线相位组合组成，以将光束朝向特定方向成像，在每个码本级别k和子集i中，波束成形向量被设计为使得，

其中

定义波束成形向量[f(k,i)]:,m与aod的子范围相关联的，并且cs满足||f(s,k)||f＝m的归一化常数。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明设计了一种多层次分层码本，其依赖于联合模拟/数字处理来生成具有不同波束宽度的波束形成向量，基于分层码本提出了一种自适应压缩感知(acs)的算法，通过少量迭代能够有效地估计mmwave信道的参数，同时通过比较各级多分辨率波束的接收功率，缩小了出发角(aod)和到达角(aoa)的范围，该算法可以以极大的概率估计出发角度(aod)和到达角度(aoa)，并使得系统的频谱效率趋近于csi完美已知的情况。

附图说明

图1为本发明用于体现系统架构的示意图。

图2为本发明的流程图。

图3为本发明用于体现多层次分层代码本结构的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

一种大规模mimo毫米波信道估计的方法，如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：根据分层码本定义层tx和rx，tx和rx分别表示预编码器和组合器rf码本；

步骤2：根据分层码本给定迭代值k，从tx码本中选择预编码矩阵[f]:,j，并将码字发送到rx；

步骤3：在rx处利用[w]:,i接受步骤2中的码字，计算每个rf的接受序列[y]i,；包括以下步骤：

c、建立信道模型，其具有nbs天线和nrfrf链的bs与具有nms天线和nrfrf链的ms的单个信道通信；

d、信道估计问题的制定

假设nd是数据流的数量，基带预编码矩阵是rf预编码矩阵是其条目满足其中|[frf]m,n|表示第(m,n)个元素的大小，bs处的预编码器是f＝frffbb，满足w＝wrfwbb是ms处的组合器；

假设是发送符号向量，使得e[ss^h]＝(p/nd)ind，其中ind表示nd×nd个单位矩阵，p表示平均总发射功率，则ms观察到的接收信号为

其中h是表示bs和ms之间的nbs×nmsmmwave信道的矩阵，n～n(0,σ²ι)是破坏接收信号的高斯噪声；

c、基于公式(1)得到以下测量信号模型：

其中，p表示平均总发射功率，si具有nrf×ls的大小(ls为发射符号的长度)，q是白高斯噪声矩阵，然后去燥即省略q，得出：

其中，[w]:,i和[f]:,m是选择的rx复合码字和选择的tx复合码字，[s]m,:是在tx处具有ls的长度的第m个发射符号，[y]i,；是在rx处的第i个rf链处的接收序列；

步骤4：由公式(17)求出对应tx/rx码字对应的功率：

其中i＝1,2,...,nrf，j＝1,2,...nrf，以及wi＝[w]:,i对应于rx中第i个所选的复合码字和fj＝[f]:,j对应于tx中第j个码字所选的复合码字；

步骤5：由步骤4计算出rx获得具有最高信号功率的最佳tx/rx码字对：

并将j反馈给tx；

步骤6：在最佳tx/rx码字的角度范围内得到估计的aod/aoa。

公式(1)中，通道h表示为

其中ρ表示bs和ms之间的平均路径损耗，αλ是第λ条路径的复增益，路径振幅被假定为是瑞利分布的αλ～n(0,pr)，λ＝1,2......l即pr是平均功率增益，变量φλ∈[0,2π]和θλ∈[0,2π]分别是bs和ms离开或到达的第λ条路径的方位(aod,aoa)。

步骤c包括：

c1、令bs使用波束成形向量fp且有e[spsp^h]＝p，p是每个传输所使用的平均功率，并且ms采用测量向量wq来组合接收的信号，则公式(1)可以被写为

c2、bs在连续的时隙使用mbs波束成形向量fp,p＝1,2,....,mbs，并且ms使用相同的测量矩阵w来组合接收的信号，则可以通过连接处理mbs的向量yp,p＝1,2,....,mbs来写入结果矩阵

y＝w^hhfs+q(6)

其中是由bs使用的nbs×mbs波束成形矩阵，是由ms使用的nms×mms测量矩阵，矩阵s是在其对角线上携带mbs个发射符号sp的对角矩阵，假设所有的符号发射功率相等，发射符号的长度为ls，符号向量间相互正交，即且所以有因此得到公式(16)：

分层码本具有logm(n)+1层，步骤2中，迭代值k从k＝0到k＝logm(n)，其中m和n分别是rf链和天线的数量，第k层的码字数为m^k，每个级包含要在自适应mmwave信道估计算法的相应训练阶段中使用的具有特定波束宽度的波束成形向量，在每个码本级中，波束成形向量被划分为m^s个子集，其中每个子集中具有m个波束成形向量，码本级的每个子集与等于cv(w)的aod的唯一范围相关联，其中

该aod范围进一步被划分为k子范围，该子集中的k个波束成形向量中的每一个被设计为在向量上具有几乎相等的投影，在该子范围中，并且在其他向量上的零投影。

其中，rf码本由预定义的天线相位组合组成，以将光束朝向特定方向成像，在每个码本级别k和子集i中，波束成形向量被设计为使得，

其中

定义波束成形向量[f(k,i)]:,m与aod的子范围相关联的，并且cs满足||f(s,k)||f＝m的归一化常数。

具体实施说明如下：

a.多层次分层代码本结构

为了减少训练开销，分层tx或rx码本被定义为图3，码本具有logm(n)+1层，迭代值从k＝0到k＝logm(n)，其中m和n分别是rf链和天线的数量。第k层的码字数为m^k，则

其中cv(w)表示码字w的角域中的波束覆盖，w(k,n)表示第k层中的第n个码字。注意，在同一层中的一组m个相邻码字，即{w(k,(i-1)m+j)}j＝1,2,...m,i＝1,2,...,mk-1构成码本子集w(k,i)。

b.码本波束成形向量的设计

当没有硬件约束时，可以根据系统要求和csi计算最优预编码fopt和组合矩阵wopt。例如，在发射机和接收机上具有完美csi的点对点mimo系统中，fopt和wopt是基于svd和灌水量来计算的。混合波束形成器由一组多个rf链和移相器组成。期望通过这种组合来实现最佳数字波束形成器fopt和wopt的性能，其中预编码器必须满足以下条件

min||fopt-frffbb||,(11)

s.t.frf∈tx,

||frffbb||＝q.

类似地，组合器被派生为

min||wopt-wrfwbb||,(12)

s.t.wrf∈rx

其中tx和rx分别表示预编码器和组合器rf码本，rf码本由预定义的天线相位组合组成，以将光束朝向特定方向成像。

在每个码本级别k和子集i中，波束成形向量被设计为使得，

则其中

定义波束成形向量[f(k,i)]:,m与aod的子范围相关联的，并且cs满足||f(s,k)||f＝m的归一化常数。

预编码矩阵f(k,i)被定义f(k,i)＝frf,(k,i)fbs,(k,i)由于每个波束成形向量将在特定时刻单独使用，所以我们将根据混合模拟/数字预编码器独立地设计它们中的每一个，因此，混合模拟和数字训练预编码矩阵的设计通过求解来实现

并且acan是承载可能的模拟波束成形向量的有限集合的矩阵nbs×ncan，可以选择候选矩阵acan的列以满足任意模拟波束形成约束。

因此，预编码器的rf码本可以表示为tx＝{f(k,i)|m＝1,2,...,m}。类似地，预编码器的rf码本可以被设计成rx＝tx。

c.自适应估计算法用于mmwave信道

根据硬件约束，即rf链的数量远远小于天线的数量，mmwave信道估计通常是通过角域中的波束搜索逐个搜索几个强多径分量(mpc)的aod/aoa，我们提出一种改进的波束搜索方法，用图3中的混合预编码结构来搜索一个mpc，也可以类似地搜索其他mpc。

为了估计mpc的aod/aoa，信号测量必须基于训练序列的传输进行，在每个测量中，多码流正交训练序列从tx发送到rx，分别从tx码本中选择预编码矩阵，并分别从rx码本中选择组合矩阵。因此，基于公式(1)我们有以下测量信号模型：

si具有nrf×ls的大小，[s]j,:是在tx处具有ls的长度的第j个发射符号，[y]i,；是在rx处的第i个rf链处的接收序列，[w]:,i和[f]:,j是选择的rx复合码字和选择的tx复合码字。为了简单起见，我们省略噪音q，然后我们有

因此，

其中i＝1,2,...,nrf，j＝1,2,...nrf，以及wi＝[w]:,i对应于rx中第i个所选的复合码字和fj＝[f]:,j对应于tx中第j个码字所选的复合码字。

之后，rx获得最佳的tx/rx码字对

并将j反馈给tx，因此，在每个测量中，rx实际上找到具有最高信号功率的最佳tx/rx码字对。且tx/rx码字被预先设计成覆盖不同的角度范围，则mpc的aod/aoa将分别在最佳tx/rx码字的角度范围内。

基于分层码本，如图1所示，启动高效的分频搜索，以便对mpc的响应进行最快化，值得注意的是，图中所示的码本本文设计的不仅可以在算法中使用，还可以在其他波束搜索方法中使用。另一方面，通过启动算法只搜索一个mpc。对于需要搜索多个mpc的情况，必须多次启动算法来估计不同的mpc，一次mpc在新的训练序列发送时。然而，将一mpc搜索扩展到多mpc搜索并不是微不足道的，因为在搜索新的mpc时必须减的贡献。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。