导频位置信道的估计方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及通信领域，尤其涉及一种导频位置信道的估计方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.ofdm(orthogonal frequency division multiplexing，正交频分复用)技术是多载波技术中比较有代表性的一种技术。在ofdm技术中，在频域内将给定信道分成许多正交子信道，并且允许子载波频谱部分重叠，只要满足子载波间相互正交，就可以从混叠的子载波上分离出数据信号。ofdm技术具有对抗符号间干扰的能力，同时可以提供很高的频谱效率，因此被视为下一代无线移动通信系统最有可能采用的传输技术之一。ofdm技术已经在数字用户环路、数字音频/视频广播、无线局域网和无线城域网等诸多领域得到了广泛应用。
3.为了保证通信系统在无线移动信道环境中具有良好的性能，必需对时变的多径无线衰落信道进行尽可能准确的估计，而这在高速移动情况下尤为困难。在ofdm系统中，为了提高传输速率和质量，一般使用相干解调的方式，这就需要进行有效的信道估计。信道估计模块的性能直接影响到整个ofdm系统的误码率性能。可以认为，信道估计的质量对ofdm系统的性能起着关键作用。
4.当前，通常采用载频辅助调制的信道估计方法，即在发射数据流中插入导频信号，在接收端提取导频，通过计算得到导频位置上的信道响应，再利用插值的方法估计其它没有导频位置上的信道响应。


技术实现要素：

5.发明人在对相关技术的研究过程中发现，相关技术中在计算导频位置上的信道响应时，先对时域数据进行处理，再对频域数据进行处理，最终得到导频位置上的信道响应结果，其中时域数据的处理包括滤波和插值，频域数据的处理也包括滤波和插值。然而由于对时域数据的处理和对频域数据的处理是分开实现的，因此需要在频域方向和时域方向各估计一次噪声，导致信道估计的计算复杂度较高、信道估计性能不够好。为了解决上述问题，本公开提供了一种导频位置信道的估计方法、装置、存储介质及电子设备：
6.第一方面、提供一种导频位置信道的估计方法，包括：
7.获取导频位置信道的频域信道估计结果；
8.确定与所述频域信道估计结果对应的噪声功率；
9.获取与所述导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，并根据所述时频域自相关矩阵和所述噪声功率，计算滤波系数；
10.根据所述滤波系数和所述频域信道估计结果，计算得到所述导频位置信道的时频域信道估计结果。
11.可选地，获取导频位置信道的频域信道估计结果，包括：
12.获取所述导频位置信道的最小二乘信道估计结果。
13.可选地，获取与所述导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，包括：
14.获取所述导频位置信道的频域自相关矩阵和时域自相关矩阵；
15.利用所述频域自相关矩阵和所述时域自相关矩阵，得到所述时频域自相关矩阵。
16.可选地，利用所述频域自相关矩阵和所述时域自相关矩阵，得到所述时频域自相关矩阵，包括：
17.利用所述频域自相关矩阵和所述时域自相关矩阵，计算第一克罗内克积；
18.将所述第一克罗内克积作为所述时频域自相关矩阵。
19.可选地，利用所述频域自相关矩阵和所述时域自相关矩阵，计算第一克罗内克积，包括：
20.对所述频域自相关矩阵降维处理，得到降维矩阵；
21.利用所述降维矩阵和所述时域自相关矩阵，计算第二克罗内克积；
22.将所述第二克罗内克积作为所述第一克罗内克积。
23.可选地，对所述频域自相关矩阵降维处理，得到降维矩阵，包括：
24.对所述频域自相关矩阵进行奇异值分解，得到左奇异值矩阵、奇异值和右奇异值矩阵；
25.将所述左奇异值矩阵、所述奇异值和所述右奇异值矩阵，作为所述降维矩阵。
26.可选地，根据所述时频域自相关矩阵和所述噪声功率，计算滤波系数，包括：
27.基于最小均方差准测，根据所述时频域自相关矩阵和所述噪声功率，计算所述滤波系数。
28.第二方面、提供一种导频位置信道的估计装置，包括：
29.获取单元，用于获取导频位置信道的频域信道估计结果；
30.确定单元，用于确定与所述频域信道估计结果对应的噪声功率；
31.处理单元，用于获取与所述导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，并根据所述时频域自相关矩阵和所述噪声功率，计算滤波系数；
32.计算单元，用于根据所述滤波系数和所述频域信道估计结果，计算得到所述导频位置信道的时频域信道估计结果。
33.第三方面、提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
34.所述存储器，用于存储计算机程序；
35.所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的导频位置信道的估计方法。
36.第四方面、提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的导频位置信道的估计方法。
37.本公开实施例提供的上述技术方案与相关技术相比具有如下优点：
38.本公开实施例提供的技术方案，由基于导频位置信道的频域信道估计结果和噪声功率，计算得到导频位置信道的时频域信道估计结果，因此，只需要估计一次噪声功率即可，相比于相关技术中进行两次噪声估计，降低了计算次数，进一步减少了计算误差，并能提升性能。
square)信道估计结果。
60.本实施例中，ls信道估计结果，即为采用ls算法对(1)式中的参数h进行估计，根据ls算法，假设经过信道估计后得到的输出信号越接近实际接收到的信号，则对应的信道估计值的误差越小，因此，需要通过计算实际信道接收的信号与信道估计后输出信号的功率差值，功率差值最小时，对应的信道估计值即为最小则为ls算法的信道估计值。因此使(2)式中的函数最小：
[0061][0062]
其中，y
p
是接收端导频子载波处的接收信号组成的向量；
[0063]
是经过信道估计后得到的导频输出信号；
[0064]
是信道响应h的估计值，j为功率差值。
[0065]
进一步基于(2)式得到(3)式：
[0066][0067]
基于(3)式可以得到ls信道估计结果为：
[0068][0069]
其中，h
ls
为ls信道估计结果。
[0070]
步骤102、确定与频域信道估计结果对应的噪声功率。
[0071]
本实施例中，噪声功率可以通过功率延时分布(power delay profile，pdp)估计得到。
[0072]
可选地，在获得噪声功率时，可以将频域上的数据转换到时域中完成。因此在得到h后，可以对h做逆傅里叶变换，以得到时域冲激响应，并计算时域冲激响应，以得到pdp。
[0073]
具体实现过程如下：
[0074]
采用(5)式对h
ls
尾部补0，凑成n
ifft
长度；
[0075][0076]
其中，n
rs-1为参考信号的个数。
[0077]
其中，h为时域上的信道估计值，idft为逆傅里叶变换操作，n
ifft
为进行逆傅里叶变换的采样点的点数。
[0078]
按照(6)式使用h计算时域冲击响应p：
[0079]
p(i)＝|h(i)|2,i＝0..n
ifft-1
ꢀꢀ
(6)
[0080]
其中，h(i)为由(5)式进行傅里叶变换后时域上第i个采样点的信道估计值，p(i)为时域上第i个采样点对应的信道估计的功率值。
[0081]
将长度为n
ifft
的pdp均分成16组，则第k组平均功率为：
[0082][0083]
设定噪声窗口宽度，以保证在w
noise
组内只有噪声，而有效信号能只集中在剩余的16-w
noise
组内，只要测定w
noise
内平均功率即可视为噪声功率。
[0084][0085]inoise
＝argminpow(i)
ꢀꢀ
(9)
[0086]
p
noise
＝pow(i
noise
)
ꢀꢀ
(10)
[0087]
其中，w
noise
为将长度为n
ifft
的pdp均分成16组后，只具有噪声的组的组数；
[0088]
pow(i)为第i组的功率；
[0089]inoise
为公式(8)中得到的16个pow(i)中，取值最小的pow(i)对应的组的索引；
[0090]
p
noise
为噪声功率，即噪声功率为功率值最小的一组的平均功率。
[0091]
步骤103、获取与导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，并根据时频域自相关矩阵和噪声功率，计算滤波系数。
[0092]
可选地，可以根据最小均方差(minimum mean-square error，mmse)准则，确定滤波系数，确定的滤波系数可以为：
[0093]
w＝r(r+σ2·
i)-1
ꢀꢀ
(11)
[0094]
其中，w为滤波系数，r为时频域自相关矩阵，σ2为噪声功率，i为单位矩阵。其中，结合(10)式，σ2为p
noise
。
[0095]
为了降低计算量，本实施例可以将时频域自相关矩阵由频域自相关矩阵和时域自相关矩阵表示，具体实现时，一种可选实现方式，如图2所示，步骤103可以包括：
[0096]
步骤201、获取导频位置信道的频域自相关矩阵和时域自相关矩阵。
[0097]
其中，自相关矩阵为原矩阵和相关矩阵为同一矩阵的矩阵。
[0098]
具体地，对于自相关矩阵，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。
[0099]
且，自相关矩阵是共轭对称的正定托普利兹(toeplitz)矩阵。
[0100]
步骤202、利用频域自相关矩阵和时域自相关矩阵，得到时频域自相关矩阵。
[0101]
考虑到时域相关矩阵和频域相关矩阵的正交性，在利用频域自相关矩阵和时域自相关矩阵得到时频域自相关矩阵时，如图3所示，步骤202可以包括：
[0102]
步骤301、利用频域自相关矩阵和时域自相关矩阵，计算第一克罗内克积。
[0103]
可选地，步骤301可以表示为：
[0104][0105]
其中，r为时频域自相关矩阵，rf为导频位置信道的频域自相关矩阵，r
t
为导频位置信道的时域自相关矩阵，代表克罗内克积。
[0106]
步骤302、将第一克罗内克积作为时频域自相关矩阵。
[0107]
由于克罗内克积使得r
t
与rf的维度互相扩展在一起，因此将导致运算量巨大，为了降低运算量，本实施例考虑对r
t
和/或rf进行化简。
[0108]
可选地，考虑到r
t
为实数矩阵，而且由于时域上导频位置的符号数量并不多(不超过4个)，所以r
t
是维度不超过4
×
4的实数矩阵，因此可以主要考虑对rf矩阵的简化。如图4所示，步骤301可以包括：
[0109]
步骤401、对频域自相关矩阵降维处理，得到降维矩阵。
[0110]
步骤402、利用降维矩阵和时域自相关矩阵，计算第二克罗内克积。
[0111]
步骤403、将第二克罗内克积作为第一克罗内克积。
[0112]
可选地，本实施例提供一种对频域自相关矩阵进行降维处理的实现方式，如图5所示，步骤401可以包括：
[0113]
步骤501、对频域自相关矩阵进行奇异值分解，得到左奇异值矩阵、奇异值和右奇异值矩阵。
[0114]
可选地，对rf矩阵进行svd分解(singular value decomposition，奇异值分解)，那么将得到：
[0115][0116]
其中，uf是酉矩阵，满足uf和正交，即
[0117]
可选地，uf为三角阵、为三角阵的正交矩阵，vf为对角阵。
[0118]
步骤502、将左奇异值矩阵、奇异值和右奇异值矩阵，作为降维矩阵。
[0119]
步骤104、根据滤波系数和频域信道估计结果，计算得到导频位置信道的时频域信道估计结果。
[0120]
本实施例中，计算得到的时频域信道估计结果可以为基于最小均方误差准则(mmse)的时频域信道估计结果。
[0121]
可选地，在根据基于最小均方误差准则的滤波系数和频域信道估计结果，计算时频域信道估计结果时可以采用的公式为：
[0122][0123]
其中，为基于最小均方误差准则的估计结果。
[0124]
本公开实施例提供的技术方案中，由于基于导频位置信道的频域信道估计结果和噪声功率，计算得到导频位置信道的时频域信道估计结果，因此，只需要估计一次噪声功率即可，相比于相关技术中进行两次噪声估计，降低了计算次数，进一步减少了计算误差，并提升性能。
[0125]
示例性地，提供以下一种计算最小均方误差估计结果的计算过程：
[0126]
[0127][0128]
基于同一构思，本公开实施例中提供了一种导频位置信道的估计装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图6所示，该装置主要包括：
[0129]
获取单元601，用于获取导频位置信道的频域信道估计结果；
[0130]
确定单元602，用于确定与频域信道估计结果对应的噪声功率；
[0131]
处理单元603，用于获取与导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，并根据时频域自相关矩阵和噪声功率，计算滤波系数；
[0132]
计算单元604，用于根据滤波系数和频域信道估计结果，计算得到导频位置信道的时频域信道估计结果。
[0133]
可选地，获取单元601用于：
[0134]
获取导频位置信道的最小二乘信道估计结果。
[0135]
可选地，处理单元603用于：
[0136]
获取导频位置信道的频域自相关矩阵和时域自相关矩阵；
[0137]
利用频域自相关矩阵和时域自相关矩阵，得到时频域自相关矩阵。
[0138]
可选地，处理单元603用于：
[0139]
利用频域自相关矩阵和时域自相关矩阵，计算第一克罗内克积；
[0140]
将第一克罗内克积作为时频域自相关矩阵。
[0141]
可选地，处理单元603用于：
[0142]
对频域自相关矩阵降维处理，得到降维矩阵；
[0143]
利用降维矩阵和时域自相关矩阵，计算第二克罗内克积；
[0144]
将第二克罗内克积作为第一克罗内克积。
[0145]
可选地，处理单元603用于：
[0146]
对频域自相关矩阵进行奇异值分解，得到左奇异值矩阵、奇异值和右奇异值矩阵；
[0147]
将左奇异值矩阵、奇异值和右奇异值矩阵，作为降维矩阵。
[0148]
可选地，计算单元604用于：
[0149]
基于最小均方差准测，根据时频域自相关矩阵和噪声功率，计算滤波系数。
[0150]
基于同一构思，本公开实施例中还提供了一种电子设备，如图7所示，该电子设备
主要包括：处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704，其中，处理器701、通信接口702和存储器703通过通信总线704完成相互间的通信。其中，存储器703中存储有可被至处理器701执行的程序，处理器701执行存储器703中存储的程序，实现如下步骤：
[0151]
获取导频位置信道的频域信道估计结果；
[0152]
确定与频域信道估计结果对应的噪声功率；
[0153]
获取与导频位置信道对应的时频域自相关矩阵，并根据时频域自相关矩阵和噪声功率，计算滤波系数；
[0154]
根据滤波系数和频域信道估计结果，计算得到导频位置信道的时频域信道估计结果。
[0155]
上述电子设备中提到的通信总线704可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0156]
通信接口702用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
[0157]
存储器703可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器701的存储装置。
[0158]
上述的处理器701可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等，还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0159]
在本公开的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的导频位置信道的估计方法。
[0160]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如dvd)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
[0161]
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。
[0162]
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。