基于二维压缩感知的mimo-ofdm通信系统下行信道估计方法、装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于二维压缩感知的MM0-0FDM通信系 统下行信道估计方法、装置。
【背景技术】
[0002] 为了满足未来移动通信系统对系统容量、频谱效率、数据传输速率等多方面越 来越高的需求，现有LTE(LongTermEvolution，长期演进项目）标准中，采用了多天线 (MultipleInputMultipleOutput，多输入多输出）技术和OFDM(OrthogonalFrequency DivisionMultiplexing，正交频分复用）技术。其中MIMO技术可以在不增加带宽的前提 下，成倍地提高系统容量和频谱利用率，另一方面，OFDM技术是宽带传输中的代表技术，具 有抗多径衰落能力强，对窄带干扰和噪声不敏感、带宽扩展灵活等一系列优点。
[0003] 在无线通信系统中，为了获得更好的接收性能，一般采用相干检测技术。为了实现 相干检测，则需要获得信道参数，因此需要在接收端进行信道估计。为了能够及时准确的估 计出信道参数，实际的通信系统常采用基于导频辅助的信道估计方法。在多天线系统中，对 于每个接收信道，需要估计多个信道参数；在OFDM系统中，待估计的信道参数一般是指信 道频域响应参数。
[0004] 压缩感知，又称压缩采样，是一个新的采样理论，通过开发信号的稀疏特性，在远 小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算 法完美的重建信号。由于在实际的散射环境中，对于宽带信号，无线信道往往由几条主要的 路径构成，因此可以将无线信道视为一个时延域稀疏信道，利用压缩感知理论可以以较少 的导频数目估计出信道响应。
[0005] 现有的压缩感知信道估计方法（可参见文献〖Implementationofgreedy algorithmsforLTEsparsechannelestimation(作者：MaechlerP,GreisenP,Sporrer B，etal.))，对接收的每个导频OFDM符号，利用其频率域部分傅里叶变换矩阵作为观测矩 阵，导频处的频域信道估计值作为观测向量，直接利用压缩感知进行求解，该方法仅利用了 OFDM符号在频域的相关性，而未使用时域相关性。在MIM0-0FDM系统中，OFDM符号在时域 也存在相关性，因此可以考虑利用时域和频域相关性，从而使得信道估计性能更优。
【发明内容】
[0006] 本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于二维压缩感知 的MM0-0FDM通信系统下行信道估计方法，根据OFDM符号在时域中的相关性，通过构建二 维观测矩阵，在二维范围内对初始频域信道估计值进行滤波，相比现有基于一维压缩感知 的信道估计技术具有更好的信道估计性能。
[0007] 本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：
[0008] 基于二维压缩感知的MM0-0FDM通信系统下行信道估计方法，包括以下步骤：步 骤1、在接收端，将所接收的所有插有导频的OFDM符号按照导频结构进行分组，相同导频结 构的OFDM符号分成一组；对每组OFDM符号，采用频域信道估计方法估计出导频处信道值， 并将信道估计值按频率域方向递增以及时间域方向递增排列成一个列向量；
[0009] 步骤2、对每一组OFDM符号，分别按照以下方法生成一个二维观测矩阵：
[0010] 假设接收信号共有P个插有导频的OFDM符号，包含J种导频结构，按照导频结 构将P个OFDM符号进行分类，第j种导频结构所对应的组中包含％个OFDM符号，且有
【主权项】
1.基于二维压缩感知的MIMO-OFDM通信系统下行信道估计方法，其特征在于，包括以 下步骤： 步骤1、在接收端，将所接收的所有插有导频的OFDM符号按照导频结构进行分组，相同 导频结构的OFDM符号分成一组；对每组OFDM符号，采用频域信道估计方法估计出导频处信 道值，并将信道估计值按频率域方向递增以及时间域方向递增排列成一个列向量； 步骤2、对每一组OFDM符号，分别按照以下方法生成一个二维观测矩阵： 假设接收信号共有P个插有导频的OFDM符号，包含J种导频结构，按照导频结构将P 个OFDM符号进行分类，第j种导频结构所对应的组中包含Nj个OFDM符号，且g
Nj> 1 ； 从所述通信系统的N点归一化傅里叶变换矩阵中按照第j种导频结构提取Np行，以及 前Nep列，从而得到一个部分傅里叶变换矩阵，同时构建一个％点的归一化傅里叶 变换矩阵1^，其中，Np为每个OFDM符号中所插入的导频数，Nct为通信系统的循环前缀长 度； 所述部分傅里叶变换矩阵I的具体表达如下：
其中，h为第j种导频结构的初始导频位置，D为导频间隔； 所述归一化傅里叶变换矩阵的表达式如下：
则第j种导频结构所对应的第j组OFDM符号的二维观测矩阵Fu)的表达式如下：
， 其中，?表示克罗内克积； 步骤3、以步骤1所得到的列向量作为观测向量，以步骤2得到的二维观测矩阵作为观 测矩阵，利用压缩感知算法对每组OFDM符号分别求解其时域信道估计值； 步骤4、对步骤3求得的每组时域信道估计值，利用相应的二维观测矩阵将其变换到频 域，得到压缩感知频域信道估计值； 步骤5、将所得到的所有压缩感知频域信道估计值按照原来的导频结构排放，并通过插 值滤波得到完整的频域信道估计值。
2. 如权利要求1所述下行信道估计方法，其特征在于，步骤1中所述频域信道估计方法 为最小二乘法。
3. 如权利要求1所述下行信道估计方法，其特征在于，步骤3中的压缩感知算法为正交 匹配追踪算法。
4. 基于二维压缩感知的MMO-OFDM通信系统下行信道估计装置，其特征在于，所述下 行信道估计装置设置于接收端，包括： 初始频域信道估计单元，用于将接收端接收的所有插有导频的OFDM符号按照导频结 构进行分组，相同导频结构的OFDM符号分成一组；对每组OFDM符号，采用频域信道估计方 法估计出导频处信道值，并将信道估计值按频率域方向递增以及时间域方向递增排列成一 个列向量； 二维观测矩阵生成单元，用于对每一组OFDM符号，分别按照以下方法生成一个二维观 测矩阵： 假设接收端共接收到P个插有导频的OFDM符号，包含J种导频结构，按照导频结构将P 个OFDM符号进行分类，第j种导频结构所对应的组中包含Nj个OFDM符号，且有
Nj> 1 ； 从所述通信系统的N点归一化傅里叶变换矩阵中按照第j种导频结构提取Np行，以及 前Nct列，从而得到一个部分傅里叶变换矩阵，同时构建一个％点的归一化傅里叶 变换矩阵1^,，其中，Np为每个OFDM符号中所插入的导频数，Nct为通信系统的循环前缀长 度； 所述部分傅里叶变换矩阵的具体表达如下：
其中，h为第j种导频结构的初始导频位置，D为导频间隔； 所述归一化傅里叶变换矩阵Fa〇.的表达式如下：
则第j种导频结构所对应的第j组OFDM符号的二维观测矩阵的表达式如下：
其中，?表示克罗内克积； 压缩感知算法单元，用于以初始频域信道估计单元所得到的列向量作为观测向量，以 二维观测矩阵生成单元得到的二维观测矩阵作为观测矩阵，利用压缩感知算法对每组OFDM 符号分别求解其时域信道估计值； 频域转换单元，用于对压缩感知算法单元求得的每组时域信道估计值，利用相应的二 维观测矩阵将其变换到频域，得到压缩感知频域信道估计值； 结果输出单元，用于将频域转换单元输出的所有频域信道估计值按照原来的导频结构 排放，并通过插值滤波得到完整的频域信道估计值。
5. 如权利要求4所述下行信道估计装置，其特征在于，初始频域信道估计单元所使用 的频域信道估计方法为最小二乘法。
6. 如权利要求4所述下行信道估计装置，其特征在于，压缩感知算法单元所使用的压 缩感知算法为正交匹配跟踪算法。
【专利摘要】本发明公开了一种基于二维压缩感知的MIMO-OFDM通信系统下行信道估计方法，属于通信技术领域。本发明针对现有基于一维压缩感知的信道估计技术的不足，首先进行初步的频域信道估计，然后基于压缩感知理论，同时考虑时延域的稀疏性以及OFDM符号在时域中所存在的相关性，通过构建二维观测矩阵，在二维范围内对初步频域信道估计值进行滤波，从而提升信道估计性能。本发明还公开了一种基于二维压缩感知的MIMO-OFDM通信系统下行信道估计装置。相比现有技术，本发明具有更好的信道估计性能。
【IPC分类】H04L25-02, H04L27-26
【公开号】CN104869086
【申请号】CN201510280757
【发明人】巴特尔, 仲文, 高西奇, 柏森森, 朱峰, 高爱勇
【申请人】东南大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年5月27日