LMMSE信道估计方法、装置和信号处理系统与流程

lmmse信道估计方法、装置和信号处理系统
技术领域
1.本技术涉及信道估计技术领域，具体而言，涉及一种lmmse信道估计方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和信号处理系统。


背景技术：

2.ofdm技术可以利用无线信道的多径效应，为用户提供丰富的频率分集增益，且能够提供宽带高速数据传输能力，在4g和5g等无线通信系统中得到广泛应用。其中，信道估计作为系统的重要接收机算法，通过获取信道的详细信息，接收端可以解调恢复发送端所发送的信息，因此信道估计的精度直接影响整个系统的性能。
3.传统的信道估计方法有最小二乘法(ls)和线性最小均方误差算法(lmmse)，前者复杂度低，但没有考虑噪声的影响，不能满足实际系统中数据传输对可靠性和高速率的要求；后者基于最小化估计误差准则，通过获取信道的自相关矩阵和互相关矩阵，计算lmmse滤波矩阵w(如式1)，使用w对导频处估计的信道值进行滤波，由于利用了无线信道的二阶统计特性，比ls算法提供了优越的解调性能，但矩阵求逆和滤波等操作的复杂度也更高。
[0004][0005][0006]
其中，r
hphp
∈c
nxn
是导频处信道响应的自相关矩阵，为估计噪声值。
[0007]
现有的lmmse的相关系数求取方法有如下几种：本地根据信道均方根值、导频设置以及噪声估计结果存储相应表格，在接收中根据实时计算结果查表选择滤波系数；通过基于导频处的信道估计结果反推对应时域信道抽头系数，并基于此构造具有循环特性的相关矩阵，利用fft/ifft求取相关系数并进行滤波操作；利用p阶多项式计算相关矩阵求逆的近似值，以及将相关矩阵分解为若干个拓普利兹矩阵，每个矩阵对应一个信道抽头系数，迭代求取近似值；将信道相关矩阵进行维度为导频长度的svd分解，利用矩阵的循环特性，一次性计算最终滤波系数。但上述方法均存在一定局限性，5g中场景更为复杂，因此存表算法需要大量的存储空间和控制判断；利用fft/ifft的算法滤波系数长度为导频长度，因此滤波操作的复杂度仍然较高；利用多项式近似或者分解近似都将随着计算精度需求的提高，以及信道多径抽头系数的增加，复杂度极大增加；利用svd分解进行相关系数计算其中svd分解复杂度较高，且非导频处的值仍需要插值完成，存在一定性能损失。
[0008]
在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。


技术实现要素：

[0009]
本技术的主要目的在于提供一种lmmse信道估计方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和信号处理系统，以解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0010]
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种lmmse信道估计方法，包括：获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，所述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且所述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；采用递归计算方法计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，所述修订自相关矩阵的逆矩阵为所述toeplitz矩阵，所述末列向量为所述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；根据所述toeplitz矩阵的特性和所述末列向量计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵；根据所述修订自相关矩阵的逆矩阵和所述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0011]
可选地，采用递归计算方法计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，包括：根据所述信道的信噪比确定所述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子；采用所述缩放因子作为所述递归计算方法的递归缩小因子进行计算，得到所述末列向量。
[0012]
可选地，在根据所述信道的信噪比确定所述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子之前，所述方法还包括：对所述信道进行rms估计和噪声估计，得到信号功率的有效值和噪声功率的估计值；根据所述信号功率的有效值和所述噪声功率的估计值计算得到所述信噪比。
[0013]
可选地，根据所述信道的信噪比确定所述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子，包括：将历史缩放因子与历史信噪比进行拟合，得到所述缩放因子与所述信噪比的对照表；根据所述信道的信噪比查所述对照表得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子。
[0014]
可选地，所述toeplitz矩阵的特性包括persymmetric特性、hermite特性和迭代特性，根据toeplitz矩阵的特性和所述末列向量计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵，包括：根据所述persymmetric特性和所述末列向量旋转得到首行向量，所述首行向量为所述修订自相关矩阵的逆矩阵的第一行的元素组成的向量；根据所述迭代特性和所述首行向量确定部分区域元素，所述部分区域元素包括所述修订自相关矩阵的两个对角线靠近所述第一行一侧的所有的元素；根据所述persymmetric特性和所述hermite特性确定所述修订自相关矩阵的逆矩阵的所有元素，得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵。
[0015]
可选地，在根据所述修订自相关矩阵的逆矩阵和所述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵之后，所述方法还包括：计算所述修订自相关矩阵的求逆矩阵的运算复杂度。
[0016]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种lmmse信道估计装置，包括：获取单元，用于获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，所述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且所述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；第一计算单元，用于采用递归计算方法计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，所述修订自相关矩阵的逆矩阵为所述toeplitz矩阵，所述末列向量为所述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；第二计算单元，用于根据所述toeplitz矩阵的特性和所述末列向量计算得到所述修订自相关矩阵的逆矩阵；第三计算单元，用于根据所述修订自相关矩阵的逆矩阵和所述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0017]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
[0018]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。
[0019]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信号处理系统，包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的方法。
[0020]
在本发明实施例中，上述lmmse信道估计方法中，首先，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；然后，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；之后，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；最后，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该lmmse信道估计方法根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
附图说明
[0021]
构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0022]
图1示出了根据本技术的一种实施例的lmmse信道估计方法的流程图；
[0023]
图2示出了根据本技术的一种实施例的不含缩放因子的求逆矩阵各步骤取值范围的示意图；
[0024]
图3示出了根据本技术的一种实施例的含缩放因子的求逆矩阵各步骤取值范围的示意图；
[0025]
图4示出了根据本技术的一种实施例的稳定矩阵求逆结果的调节因子拟合值和实际值的对比图；
[0026]
图5示出了根据本技术的一种实施例的逆矩阵四分之一区域示意图；
[0027]
图6示出了根据本技术的一种实施例的lmmse信道估计装置的示意图。
具体实施方式
[0028]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0029]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0030]
应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
[0031]
为了便于描述，以下对本技术实施例涉及的部分名词或术语进行说明：
[0032]
toeplitz矩阵：矩阵中每条自左上至右下的斜线上的元素相同的矩阵；
[0033]
persymmetric特性：矩阵关于东北-西南对角线对称的特性；
[0034]
hermite特性：矩阵关于西北-东南对角线对称的特性；
[0035]
迭代特性：矩阵中每一行是上一行元素右移一位的特性。
[0036]
正如背景技术中所说的，现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高，为了解决上述问题，本技术的一种典型的实施方式中，提供了一种lmmse信道估计方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和信号处理系统。
[0037]
根据本技术的实施例，提供了一种lmmse信道估计方法。
[0038]
图1是根据本技术实施例的lmmse信道估计方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0039]
步骤s101，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；
[0040]
步骤s102，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；
[0041]
步骤s103，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；
[0042]
步骤s104，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0043]
上述lmmse信道估计方法中，首先，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；然后，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；之后，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；最后，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该lmmse信道估计方法根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0044]
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0045]
不使用缩放因子的求逆矩阵的方法中，令lmmse估计公式中其中r
hphp
∈c
nxn
是导频处信道响应h
p
的自相关矩阵，其元素为子载波k1和子载波k2的归一化信道相关值可简写为则容易得到()
*
代表共轭，因此其为toeplitz矩阵；为估计噪声值，in为单位对角阵。则tn同样为是toeplitz矩阵，
其中，
[0046]
tn的逆矩阵的形式如下，其中，r＝{r
1 r2…rk
}
t
，为转序矩阵，()h为共轭转置，采用递归计算方法即可计算得到末列向量v，toeplitz矩阵求逆递归计算方法对应的公式如下：
[0047][0048]
为了采用上述递归计算方法求解末列向量v，首先，需解决复数域的yule-walker方程以及其迭代计算方法可在o(k)个flop内求解出(k+1)阶的方程组，得到toeplitz矩阵yule-walker方程递归计算方法对应的公式如下：
[0049][0050]
其中，toeplitz矩阵求逆递归计算方法对应的公式和toeplitz矩阵yule-walker方程递归计算方法对应的公式中存在共同的除法运算，对参数β求倒数。当中的随信噪比snr提高迅速变小，结合相关系数特点1≈|r1|2＞|r2|2＞
…
＞|r
n-1
|2，以及初始值α＝-r
1*
/τ0，首个递归缩小因子随着的缩小，将极大影响的稳定性和定点化难度。
[0051]
为了解决逆矩阵的稳定性差和定点化难度大的问题，本技术的一种实施例中，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，包括：根据上述信道的信噪比确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子；采用上述缩放因子作为上述递
归计算方法的递归缩小因子进行计算，得到上述末列向量。具体地，确定上述信道的信噪比对应的缩放因子，采用上述缩放因子作为上述递归计算方法的递归缩小因子进行计算，得到上述末列向量v，公式如下：
[0052][0053]
使用缩放因子调节前后的均值和标准差范围如图2和图3所示，可见，不使用缩放因子的求逆矩阵，在snr取值为取值范围0～65db内，逆矩阵求解过程中各值均值范围比例变化在105以上，使用缩放因子后，其逆矩阵求解过程中各值只需按照缩放因子进行移位，均值范围可缩小到102以内，减少了对定点的难度。
[0054]
表1
[0055]
snr-5db0db5db10db15dbk00134snr20db25db30db35db40dbk6791112snr45db50db55db60db65dbk1416171921
[0056]
本技术的一种实施例中，在根据上述信道的信噪比确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子之前，上述方法还包括：对上述信道进行rms估计和噪声估计，得到信号功率的有效值和噪声功率的估计值；根据上述信号功率的有效值和上述噪声功率的估计值计算得到上述信噪比。具体地，对上述信道进行rms估计得到上述信号功率的有效值，噪声估计得到上述噪声功率的估计值，从而计算上述信号功率的有效值和上述噪声功率的估计值的比值得到上述信噪比。
[0057]
本技术的一种实施例中，根据上述信道的信噪比确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子，包括：将历史缩放因子与历史信噪比进行拟合，得到上述缩放因子与上述信噪比的对照表；根据上述信道的信噪比查上述对照表得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子。具体地，建立与snr值相关的缩放因子γ，则有
c为常数，信噪比snr值与缩放因子γ的对照表如表1所示，可将缩放因子γ与2n进行拟合，得到表1的拟合因子，以及拟合效果如图4所示，可以看出实际值与拟合值的差异极小，拟合效果较好。
[0058]
本技术的一种实施例中，上述toeplitz矩阵的特性包括persymmetric特性、hermite特性和迭代特性，根据toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵，包括：根据上述persymmetric特性和上述末列向量旋转得到首行向量，上述首行向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的第一行的元素组成的向量；根据上述迭代特性和上述首行向量确定部分区域元素，上述部分区域元素包括上述修订自相关矩阵的两个对角线靠近上述第一行一侧的所有的元素；根据上述persymmetric特性和上述hermite特性确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的所有元素，得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵。具体地，根据逆矩阵的persymmetric特性和迭代特性，逐行/列旋转得到1/4区域元素如图5所示，公式如下：
[0059][0060][0061]
根据逆矩阵的persymmetric和hermite特性，获得矩阵的全部元素，公式如下从而得到逆矩阵
[0062]
需要说明的是，根据逆矩阵即可计算lmmse滤波矩阵w
[0063]
本技术的一种实施例中，在根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵之后，上述方法还包括：计算上述修订自相关矩阵的求逆矩阵的运算复杂度。具体地，上述求解逆矩阵的步骤复杂度统计如表2所示，总的复乘次数约为2*n2，是现有技术中复杂度最低的求逆算法，且为非近似算法。
[0064]
表2
[0065]
[0066]
本技术实施例还提供了一种lmmse信道估计装置，需要说明的是，本技术实施例的lmmse信道估计装置可以用于执行本技术实施例所提供的用于lmmse信道估计方法。以下对本技术实施例提供的lmmse信道估计装置进行介绍。
[0067]
图2是根据本技术实施例的lmmse信道估计装置的示意图。如图2所示，该装置包括：
[0068]
获取单元10，用于获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；
[0069]
第一计算单元20，用于采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；
[0070]
第二计算单元30，用于根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；
[0071]
第三计算单元40，用于根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0072]
上述lmmse信道估计装置中，获取单元获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；第一计算单元采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；第二计算单元根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；第三计算单元根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该lmmse信道估计装置根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0073]
不使用缩放因子的求逆矩阵的方法中，令lmmse估计公式中其中r
hphp
∈c
nxn
是导频处信道响应h
p
的自相关矩阵，其元素为子载波k1和子载波k2的归一化信道相关值可简写为则容易得到()
*
代表共轭，因此其为toeplitz矩阵；为估计噪声值，in为单位对角阵。则tn同样为是toeplitz矩阵，其中，其逆矩阵的形式如下，其中，r＝{r
1 r2…rk
}
t
，为转序矩阵，()h为共轭转置，采用递归计算方法即可计算得到末列向量v，toeplitz矩阵求逆递归计算方法对应的公式如下：
[0074][0075]
为了采用上述递归计算方法求解末列向量v，首先，需解决复数域的yule-walker方程以及其迭代计算方法可在o(k)个flop内求解出(k+1)阶的方程组，得到toeplitz矩阵yule-walker方程递归计算方法对应的公式如下：
[0076][0077]
其中，toeplitz矩阵求逆递归计算方法对应的公式和toeplitz矩阵yule-walker方程递归计算方法对应的公式中存在共同的除法运算，对参数β求倒数。当中的随信噪比snr提高迅速变小，结合相关系数特点1≈|r1|2＞|r2|2＞
…
＞|r
n-1
|2，以及初始值α＝-r
1*
/τ0，首个递归缩小因子随着的缩小，将极大影响的稳定性和定点化难度。
[0078]
为了解决逆矩阵的稳定性差和定点化难度大的问题，本技术的一种实施例中，上述第一计算单元包括确定模块和第一计算模块，其中，上述确定模块用于根据上述信道的信噪比确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子；上述第一计算模块用于采用上述缩放因子作为上述递归计算方法的递归缩小因子进行计算，得到上述末列向量。具体地，确定上述信道的信噪比对应的缩放因子，采用上述缩放因子作为上述递归计算方法的递归缩小因子进行计算，得到上述末列向量v，公式如下：
[0079][0080]
使用缩放因子调节前后的均值和标准差范围如图2和图3所示，可见，不使用缩放因子的求逆矩阵，在snr取值为取值范围0～65db内，逆矩阵求解过程中各值均值范围比例变化在105以上，使用缩放因子后，其逆矩阵求解过程中各值只需按照缩放因子进行移位，均值范围可缩小到102以内，减少了对定点的难度。
[0081]
本技术的一种实施例中，上述装置还包括估计单元，上述估计单元包括估计模块和第二计算模块，其中，上述估计模块用于在根据上述信道的信噪比确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子之前，对上述信道进行rms估计和噪声估计，得到信号功率的有效值和噪声功率的估计值；上述第二计算模块用于根据上述信号功率的有效值和上述噪声功率的估计值计算得到上述信噪比。具体地，对上述信道进行rms估计得到上述信号功率的有效值，噪声估计得到上述噪声功率的估计值，从而计算上述信号功率的有效值和上述噪声功率的估计值的比值得到上述信噪比。
[0082]
本技术的一种实施例中，上述确定模块包括拟合子模块和确定子模块，其中，上述拟合子模块用于将历史缩放因子与历史信噪比进行拟合，得到上述缩放因子与上述信噪比的对照表；上述确定子模块用于根据上述信道的信噪比查上述对照表得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的缩放因子。具体地，建立与snr值相关的缩放因子γ，则有c为常数，信噪比snr值与缩放因子γ的对照表如表1所示，可将缩放因子γ与2n进行拟合，得到表1的拟合因子，以及拟合效果如图4所示，可以看出实际值与拟合值的差异极小，拟合效果较好。
[0083]
本技术的一种实施例中，上述toeplitz矩阵的特性包括persymmetric特性、hermite特性和迭代特性，根据toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵，包括：根据上述persymmetric特性和上述末列向量旋转得到首行向量，上述首行向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的第一行的元素组成的向量；根据上述迭代特性和上述首行向量确定部分区域元素，上述部分区域元素包括上述修订自相关矩阵的两个对角线靠近上述第一行一侧的所有的元素；根据上述persymmetric特性和上述hermite
特性确定上述修订自相关矩阵的逆矩阵的所有元素，得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵。具体地，根据逆矩阵的persymmetric特性和迭代特性，逐行/列旋转得到1/4区域元素如图5所示，公式如下：
[0084][0085]
根据逆矩阵的persymmetric和hermite特性，获得矩阵的全部元素，公式如下从而得到逆矩阵
[0086]
需要说明的是，根据逆矩阵即可计算lmmse滤波矩阵即可计算lmmse滤波矩阵
[0087]
本技术的一种实施例中，上述装置还包括第三计算单元，上述第三计算单元用于在根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵之后，计算上述修订自相关矩阵的求逆矩阵的运算复杂度。具体地，上述求解逆矩阵的步骤复杂度统计如表2所示，总的复乘次数约为2*n2，是现有技术中复杂度最低的求逆算法，且为非近似算法。
[0088]
本技术还提供了一种信号处理系统，包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置为由上述一个或多个处理器执行，上述一个或多个程序包括用于执行任意一种上述的方法。
[0089]
上述信号处理系统中，首先，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；然后，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；之后，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；最后，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该系统根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0090]
上述lmmse信道估计装置包括处理器和存储器，上述获取单元、第一计算单元、第二计算单元和第三计算单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
[0091]
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0092]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/
或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
[0093]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述方法。
[0094]
本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述方法。
[0095]
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：
[0096]
步骤s101，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；
[0097]
步骤s102，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；
[0098]
步骤s103，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；
[0099]
步骤s104，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0100]
本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
[0101]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：
[0102]
步骤s101，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；
[0103]
步骤s102，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；
[0104]
步骤s103，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；
[0105]
步骤s104，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。
[0106]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0107]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0108]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个
单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0109]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0110]
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0111]
从以上的描述中，可以看出，本技术上述的实施例实现了如下技术效果：
[0112]
1)、本技术的lmmse信道估计方法中，首先，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；然后，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；之后，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；最后，根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该lmmse信道估计方法根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0113]
2)、本技术的lmmse信道估计装置中，获取单元获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；第一计算单元采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；第二计算单元根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；第三计算单元根据上述修订自相关矩阵的逆矩阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该lmmse信道估计装置根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0114]
3)、本技术的信号处理系统中，首先，获取lmmse估计公式的修订自相关矩阵，上述修订自相关矩阵为根据噪声影响修订的信道的自相关矩阵，且上述修订自相关矩阵为toeplitz矩阵；然后，采用递归计算方法计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵的末列向量，上述修订自相关矩阵的逆矩阵为上述toeplitz矩阵，上述末列向量为上述修订自相关矩阵的逆矩阵的最后一列的元素组成的向量；之后，根据上述toeplitz矩阵的特性和上述末列向量计算得到上述修订自相关矩阵的逆矩阵；最后，根据上述修订自相关矩阵的逆矩
阵和上述lmmse估计公式计算得到lmmse滤波矩阵。该系统根据toeplitz矩阵的特性来求修订自相关矩阵的逆矩阵，根据对称和迭代关系将末列向量进行相应的旋转即可得到逆矩阵的所有元素，大大降低了计算复杂度，解决现有技术中lmmse信道估计方法的复杂度高的问题。
[0115]
以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。