一种直扩码分多址上行链路信道估计方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及压缩感知技术，具体涉及一种基于压缩感知的直扩序列码分多址上行 链路信道参数估计方法及装置，属于通信信号处理技术领域。
【背景技术】
[0002] 现代电子技术的高速发展，空间电磁环境日益复杂，频道相对拥挤，在军事通信 中，更加面临着各种人为干扰。为了增强通信系统的可靠性，增加信道容量，直接序列扩频 码分多址（Direct-SequenceCodeDivisionMultiple-Access,DS-CDMA)受到了广泛重 视。DS-CDM体制不仅是民用3G移动无线通信标准的核心，同时还在军用电台、船舶和航 空器组网通信中得到了广泛运用。DS-CDM体制的基础是直接序列扩频（DirectSequence SpreadSpectrum，DSSS)技术。DSSS发送端将窄带、低速的信息码流与宽带、高速的地址码 流相乘，得到宽带、高速的扩频信号，再经过正常的变频放大发送出去；DSSS接收端将接收 到的扩频信号与一个完全相同的地址码流做相关，就能恢复出原始信息码流。地址码流的 速率与信息码流的速率之比称之为"扩频比"。扩频比越大，DS-CDM系统的用户容量、抗干 扰能力和保密性越强。
[0003] 但是，在信息码流速率相同的情况下，扩频比越大，DSSS信号的带宽越大。根据传 统的Nyquist采样定理，对一个信号的最低无失真采样率等于其带宽的两倍。随着DSSS信 号的带宽增大，数字化接收机前端模数转换器（ADC)的采样速率也必须随之提高。高速ADC 价格昂贵，且面临发达国家对我国的禁运压力，日益成为进一步提升DS-CDM系统性能的 主要瓶颈。另一方面，人们采用直接序列扩频码分多址（DS_CDMA，DirectSequence-Code DivisionMultipleAccess)技术进行扩展频谱通信。DS-CDMA通过将携带信息的窄带 信号与高速扩频码信号相乘而获得的宽带扩频信号，具有抗窄带干扰和保密性好的优点， 但也存在多址干扰及多径效应的问题。
[0004] DS-CDMA上行链路指多个用户向同一基站异步传输信号的过程，用户之间使用不 同扩频码，彼此之间存在多址干扰，同时每一个用户发出的宽带扩频信号经过信道传输时 存在多径效应。为了克服多径信道和多址干扰的影响，基站需要对每个用户上行信道的多 径延迟及复增益做出估计。
[0005] DS-CDMA系统的用户容量和保密性与每个用户的扩频比密切相关。根据Nyquist 采样定律，接收机为了无失真地接收信号，需要以不低于信号的带宽两倍的速率进行采样。 随着当今无线通信系统的发展，信号的带宽越来越宽，这就对接收机前端ADC提出了很高 的要求。在直接序列扩频通信系统中，由于在扩频过程中，将信号带宽进一步地展宽，使得 接收机按照Nyquist采样定律进行采样变得非常困难，这样会增加采样成本和采样复杂 度。另外，在扩频之后，即便系统能够以Nyquist速率进行采样，所采得的数据量也会相 当的大，这就要耗费后续的数字化处理资源和时间。传统的直接序列扩频通信系统仍以 Nyquist速率进行采样，但是，随着信号频率的提高，系统的ADC部分的采样速率开始逼近 物理极限，会造成提高设计难度和增加成本。因此，迫切需要一种方法能够将系统的采样率 降至Nyquist速率以下。
[0006] 压缩感知理论出现于2005-2006年，该理论指出：利用某个选定的观测矩阵可把 一个稀疏的高维信号投影到低维的空间上，并证明了这样的随机投影包含了重建信号的足 够信息。即压缩感知理论利用信号的稀疏性先验条件，通过一定的线性或非线性的解码模 型可以以很高的概率重建原始信号。压缩感知依赖于两个准则：稀疏性和不相关性。
[0007] 为了表达清晰，首先对本说明书中使用的变量符号表示形式做统一声明。数字类 变量用常规斜体表示，如k，V;矢量类变量用小写斜体加粗表示，如K/>(t)，cv;矩阵类变量 用大写正体加粗表示，如W，?。下标表示对变量的描述限定，分为两种，一种是名词描述， 例如T。，c代表码片（chip)，因此下标使用正体，另一种是数量描述，例如cv，V表示用户数， 是个数量，所以下标使用斜体。空心方头括号表示矢量或矩阵中的元素，如cv[[l]]表示矢 量&中的第1个元素，W[[n，k]]表示矩阵W第n行第k列的元素，?[[m，：]]表示矩阵 ?的第m个行向量。带上标的空心字母表示矢量或矩阵集合，其中空心字母表示元素类型， 上标表示矩阵规模，如政MxiV表示M行N列的实数矩阵集合，Cmx1表示长度为M的复数列向 量集合。
[0008] 关于压缩感知所依赖的两个准则，举例说明如下。假设有一N行K列的实数矩阵 VeRwxk，其列向量组{w[[ :，k]]Ik= 1，2,…，K}构成一组基，长度为N的信号向量s在 基W下可表示为S= ，/clh= 其中FeCxl.是长度为K的复系数向量，如 果Y中非零元素的数目Q远小于K，则称s在基W下是稀疏的。有另一M行N列的实数矩 阵#e 其中Q彡MSN，?的任意一行的转置在基W下都是非稀疏的，则称矩阵?对 基屯具有不相关性。如果矩阵①满足约束等距性（RestrictedisometryProperty，RIP) 的条件，则可以作为信号向量s的观测矩阵。将此观测矩阵的M个行向量[[m，：]]|m= 1，2,…，M}作为M个滤波器的系数，与信号向量s对应相乘叠加，得到长度为M的复观测向 量yeCMx1，表示为y= ?s。按照经典理论，必须得知信号向量s中所有N个元素，才能精 确恢复信号向量s，但压缩感知理论指出，当信号向量符合上述稀疏性条件，并且有恰当的 观测矩阵，只要得知长度为M的观测向量y，就可以估计出系数向量Y，进而重建信号向量 s，由此降低采样率。
[0009] ShuaiWang,"CompressedReceiverforMultipathDSSS Signals,〃（CommunicationsLetters,IEEE,vol. 18,no. 8,pp. 1359, 1362,Aug. 2014) 一 文 中已证明DS-CDMA信号具有稀疏性，满足压缩感知理论的前提。根据该文所提出DS-CDMA 信号模型，对于单个用户v，长度L的直接序列扩频码为cv[[l]]，1 = 1，2,…，L，码片周期 为T。，码片成形波形为g(t)，g(t)单边延续时间是码片周期T。的F倍，因此单个码元可表 示为= _ /7'c).码元周期为Ts。
[0010] 导频包含^个码元，表示为bv(q)，q= 1，2,…，Qt。如果考虑BPSK调制，则bv(q) 的值可以等于+1或-1。因此用户V的所发送的导频基带信号为
[0012]用户v发送的导频基带信号经过具有多径效应的信道传输至基站，信道可辨多径 数最多不超过P，P<<K。。在不考虑载波和噪声的情况下，基站接收到的用户V的复基带 信号为：
[0014] 其中Tvp是用户V发送的信号在第p条径的时延，〇彡Tv,p〈Ts，Yv,p是用户V发 送的信号在第P条径的复增益。
[0015] 构造用户V的索引向量Ie贱#1，作为Tv，p的量化表示，
选取与估计结果精确度和计算复杂度有关。D选取得越大，则估计结果越精确，但计算复杂 度也越大；降低D的取值，可以使计算复杂度降低，但也使估计结果的误差变大。通常取值 在8至32之间。
平均量化，认为Tvip= (kViP-l)A。这样做只引入很小的量化误差，却给算法的数理推导和 实际工程应用带来很多便利。
[0022] 在不考虑Tvp量化误差的情况下，基站接收到的用户V的复基带信号可表示为：
[0024] 为了便于表达和计算，对上式进行虚拟采样离散化处理。假想对Sv(t)进行速率 为fNSR的采样，得到离散的信号向量sv。
[0026] 其中fNSR表示Nyquist速率，由码片成形波形为g(t)及码片周期T。所决定。
[0027] 射频前端接收所有V个用户所发出的信号，因此低通滤波器所输出的复基带信号 向量s为
[0029] 为了能够观察到完整的导频信号，观察时间为T=(Qt+1)TS+(2F_1)T。。对应的虚 拟采样总数为N=[T?fNSR]。[*]代表上取整函数。
[0030] 根据压缩感知理论，构造用户V的字典矩阵％ €EWXS：Q，表示为：
[0032] 其中fNSR为奈奎斯特速率，由码片带限成型波形g(t)的形状及码片周期T。决
[0033] 对比用户V的字典矩阵Wv及矢量Sv可知，s￥是Wv列向量的线性组合。即矩阵 Wv的K。个列向量表示了用户V所发出基带信号到达基站所经过的所有K。个可能出现的多 径，而基站接收到的用户V的基带信号Sv (t)则是其中P条多径的线性组合。
[0034] 构造长度为K。的复系数向量hEC&x1，表示所有可能出现的多径的复增益。yv 中只有P个非零元素，其位置由