[发明专利]一种多载波Large-Scale MIMO系统的发射信号配置及信道估计的方法和设备

说明书

技术领域

一种多载波Large-Scale MIMO系统的发射信号配置及信道估计的方法和设备，涉及数字信息传输技术领域，特别涉及一种稀疏MIMO-OFDM的信道估计方法。 

背景技术

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）和多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）技术由于其突出的抗多径能力和高频谱效率，被广泛认为是未来无线通信系统的两项关键物理层技术。目前，大规模MIMO技术（large-scaleMIMO）这一概念利用大量的天线（可能几百，甚至上千）在同样的时频资源内同时向多个用户提供服务，可获得高达几十bit/s/Hz甚至更高的频谱效率。例如，日本NTT DoCoMo公司演示了12×12的MIMO系统，在100MHz的带宽上实现了4.92Gbps的传输速率，其频谱效率接近50bit/s/Hz；WLAN的演进标准IEEE802.11ac也开始研究16×16的MIMO天线配置，以实现1Gbit/s的高速无线传输。 

在MIMO-OFDM系统中，准确的信道状态信息是保证其系统性能的重要前提。概括来说，MIMO-OFDM系统中的信道估计方法可以分为两类：频域估计算法和时域估计算法。频域估计算法利用正交导频可将MIMO系统中的信道估计问题直接转为为单输入单输出系统（Single-Input Single-Output，SISO）中的信道估计问题；另一方面，基于前导序列（Preamble）的时域信道估计方法利用了所有的子载波，故可以在慢变信道中提供更为可靠的信道估计结果。 

MIMO-OFDM系统中的信道估计方法中的频域估计算方法，所需 的导频数量随着天线数的增大而线性增加，对于天线数目巨大的大规模MIMO技术而言，这会导致很高的系统导频开销。为了保证MIMO系统中的导频开销不会过高，通常的做法是降低各天线的等效导频密度，但这会导致信道估计精度的明显下降。另一方面MIMO-OFDM系统中的信道估计方法中的时域估计算法，在大规模MIMO系统中信道时变时，前导序列必须频繁插入，以及时跟踪快速变化的信道，最终导致前导序列的开销较大. 

发明内容

（一）要解决的技术问题 

本发明要解决的技术问题是：提出了一种多载波Large-Scale MIMO系统的发射信号配置及信道估计的方法和设备，该种方法利用了信道的稀疏特性和时域相关性，进行了时频联合信道估计，具有高频谱效率并提高了信道估计精度。 

（二）技术方案 

为解决上述技术问题，本发明提供了一种多载波Large-ScaleMIMO系统的发射信号配置方法，包括以下步骤：S1.根据MIMO编码理论将待传输数据进行编码；S2.以正交随机分布的规则将导频插入编码后的传输数据并通过快速傅立叶变换，生成时域OFDM符号；S3.生成时域训练序列；S4.将时域训练符号和时域OFDM符号时分复用形成一个带保护间隔的完整OFDM符号；S5.将多个带保护间隔的完整OFDM符号组成一个OFDM帧，并在前端加入一个前导序列作为帧头，作为发射信号。 

进一步地，所述发射信号配置方法，还包括：MIMO编码后的传输数据分配给每根发射天线；分配给每根发射天线的所述传输数据，生成对于不同发射天线彼此正交的时域训练序列，并分配给每根发射天线作为OFDM符号保护间隔；对分配给每根发射天线的所述传输数据所生成的所述OFDM帧的前端，插入对于不同发射天线彼此正交前 导序列作为帧头。 

进一步地，所述步骤S2中，在插入编码后的传输数据中，每个导频组的中央导频左右两边各有相同数量的数个零导频。 

进一步地，所述步骤S4中，带保护间隔的完整OFDM符号的前端或后端或者前后端有一个或多个时域训练序列。 

进一步地，所述时域训练序列为Zadoff-Chu序列。 

为解决上述技术问题，本发明提供还了一种多载波Large-Scale MIMO系统的信道估计方法，包括以下步骤：S1＇.将接收到的所述发射信号的前导序列、训练序列和OFDM符号分离；S2＇.根据分离后的前导序列获得信道估计；S3＇.根据带保护间隔的完整OFDM符号的时域训练序列获得信道的时延估计；S4＇.根据前一个带保护间隔的完整OFDM符号的信道估计或者信道估计的预测，获得这次OFDM符号的重构；S5＇.将OFDM符号的重构结果变换到频域，提取频域的导频，根据提取的导频结合所述信道的时延估计获得信道时延处的增益估计。