[发明专利]一种双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线通信系统中的信道估计方法，尤其是涉及一种双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计方法。

背景技术

中继技术作为能够满足未来无线宽带通信系统高容量需求的一个关键技术，已经成为近年来通信领域研究的热点。对于中继技术的研究，前期主要集中在单向中继（One-Way Relay）系统，然而单向中继系统固有的缺陷是随着中继节点的增加，频谱效率会逐渐降低。针对单向中继系统的固有缺陷问题，以香农为代表的研究者提出了双向中继（Two-Way Relay）系统的概念。大量研究表明，双向中继系统相对于单向中继系统的最大优势在于能够明显提高频谱利用率。目前，放大转发（Amplify-and-Forward，AF）和解码转发（Decode-and-Forward，DF）两种协议已经被成功应用于双向中继网络（Two-Way Relay Network，TWRN）。与基于DF协议的TWRN（DF-TWRN）相比，基于AF协议的TWRN（AF-TWRN）只需要在中继节点对信号进行很少的处理并且无需解码操作，因此对AF-TWRN的研究越来越受到人们的重视。

信道估计是提升AF-TWRN性能的一种重要方式，通过信道估计可以获取基于AF协议的双向中继信道的信道状态信息，从而可准确地在接收端恢复出传输数据。现有的双向中继信道估计方法主要有基于传统的最小二乘（Least Squares，LS）法的双向中继信道估计方法和最近提出的基于压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论中的正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）法的双向中继信道估计方法等。基于传统的最小二乘法的双向中继信道估计方法由于没有考虑双向中继信道的潜在稀疏特性，因此会导致能量和带宽被过度使用，信道估计效率不高，违背了近年来盛行的“绿色通信”理念中节能减排的思想；基于压缩感知理论中的正交匹配追踪法的双向中继信道估计方法是建立在压缩感知理论基础上的一种全新的信道估计方法，该方法充分考虑了实际双向中继信道的潜在稀疏特性，在获得与基于传统的最小二乘法的双向中继信道估计方法相同的估计效果时，可以显著的降低信道估计所需的训练序列，提高能量和带宽利用率，但是由于正交匹配追踪法本身是一种贪婪迭代方法，每一次迭代过程都直接采用最小二乘去估计新的逼近值，忽略了前一次迭代后残差值较大的位置对应的异常样本的影响，因此会导致最终的估计结果精度不高，并且会降低信道估计的效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计方法，其能够有效提高能量和带宽的利用率，并且能够有效提高信道估计精度和估计效率。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计方法，其特征在于包括以下步骤：

①假设采用最典型的基于放大转发协议的双向中继网络进行稀疏信道估计，该双向中继网络中拥有两个用户终端和一个中继节点，且中继节点和每个用户终端均只有一根天线；

②在该双向中继网络中，第一个用户终端在第一个时隙内发送高斯随机训练序列X₁到中继节点，同时第二个用户终端在第一个时隙内发送高斯随机训练序列X₂到中继节点；

③在该双向中继网络中，中继节点对其在第一个时隙内接收到的高斯随机训练序列X₁和高斯随机训练序列X₂进行叠加，得到叠加的高斯随机训练序列X，X=[X₁,X₂]，然后中继节点在第二个时隙内对叠加的高斯随机训练序列X进行幅度放大，并同时发送幅度放大后的叠加的高斯随机训练序列到第一个用户终端和第二个用户终端，第一个用户终端在第二个时隙内接收到实际信号Y，第二个用户终端在第二个时隙内接收到实际信号Y'，其中，[X₁,X₂]表示将X₁和X₂合并为一个矩阵；