[发明专利]一种MIMO系统下多维联合估计动态稀疏信道的方法

说明书

一种MIMO系统下多维联合估计动态稀疏信道的方法，包括步骤1)利用复指数基扩展模型对时间频率双选信道进行建模；2)不同天线、不同阶数的BEM系数间具有联合稀疏性，利用块稀疏性对基扩展模型系数重新排布成块结构；3)对于多天线场景，采用层次化的导频设计，N个子载波中导频位置等间隔分布，推导信道估计模型；4)根据动态稀疏信道的时间相关性，确定不同OFDM符号对应的时刻的信道稀疏度K^(j),j＝1,2,…,J；5)由每一时刻对应的确定的稀疏度，重建得到稀疏系数6)由稀疏系数恢复出信道抽头系数本发明能够有效估计稀疏信道的动态性，得到动态稀疏信道的信道特征，提高信道估计的准确度和频谱利用率。

技术领域：

本发明涉及在时间频率双重选择性衰落环境中，基站与移动终端进行上下行链路通信时，接收机进行信道估计的方法，具体是一种MIMO系统下多维联合估计动态稀疏信道的方法，属于无线通信技术领域。

背景技术：

无线通信系统中，为了有效恢复出原始发送信号，接收机需要估计出信道状态信息，进而对接收到的信号进行均衡处理。因此，信道估计的准确性对无线通信系统的性能至关重要。

基于信道的稀疏性，越来越多的研究将压缩感知(CS)理论用于稀疏信道估计，CS理论突破了奈奎斯特采样定理的限制，用很少的测量值就能恢复原始信号。和CS相比，分布式压缩感知(DCS)用于恢复一组联合稀疏的信号，能更准确的找到稀疏信号的非零位置，所以能提高恢复精度，例如正交匹配追踪(OMP)和联合正交匹配追踪(SOMP)，可以用较少的取样更准确地恢复原始的发射信号。

但是对于MIMO系统下的动态稀疏信道来说，一方面，发射端和接收端建有多根天线，需要估计的信道系数大大增多，意味着需要更多的导频子载波，导频开销增大，降低了频谱利用率；另一方面，动态信道的时延特性会随着时间发生动态变化，增益非零的信道抽头在某一时刻可能产生或消失，导致信道的稀疏度随之发生变化。之前提出的基于CS、DCS的信道估计方案忽视了这一动态变化，将信道稀疏度作为一个固定值，将会严重影响信道估计的准确度。

发明内容：

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提出一种MIMO系统下多维联合估计动态稀疏信道的方法，利用多天线、多OFDM符号下信道的联合稀疏特性，将基扩展模型系数重新排布成块结构，根据信道的时间相关性，估计出不同时刻的信道稀疏度，利用分布式压缩感知理论，采用SOMP方案，提高接收机信道估计的精度。

本发明的主要原理是：

宽带无线通信系统中，增益非零的信道抽头随着时间会发生动态变化。利用复指数基扩展模型(CE-BEM)对时间频率双选信道进行建模，从而将信道系数 的估计问题转换为对CE-BEM系数的估计问题。在多天线场景下，为了减少所需导频数，降低导频开销，采用层次化的导频设计，每根天线对应的导频位置等间隔排布。在不同的时刻发送不同的符号，利用不同天线、不同阶数间的BEM系数的联合稀疏性，将原始的双选信道估计问题转化为结构化分布式压缩感知模型。针对提出的模型，利用信道的时间相关性，采用动态块同步正交匹配追踪算法(DBSOMP)求解系数，联合估计非零信道抽头的这一动态变化，得到当前时刻的稀疏度，然后利用BSOMP算法求解CE-BEM系数，估计动态稀疏信道的信道特征。

本发明的技术解决方案如下：

(1)利用复指数基扩展模型(CE-BEM)对时间频率双选信道进行建模。模型如下：

其中，j代表OFDM符号的序号，n_t代表发射天线的序号，Q代表CE-BEM阶数，L代表路径数，表示第j个OFDM符号对应的时刻、第n_t根发射天线对应信道的第l径信道抽头系数，b_q(0≤q≤Q-1)代表CE-BEM基函数，代表CE-BEM系数，代表CE-BEM建模误差。

CE-BEM基函数表示为：