[发明专利]一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法

权利要求书

1.一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，该方法通过信道估计器和信号检测器进行信道估计和信号检测，其中，信号检测器由T层相同结构的网络串联而成，每层网络均包括无散估计函数和线性估计器；

将导频信号X_p和接收导频信号Y_p作为信道估计器的输入，利用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果同时将得到的初始信道估计误差的协方差矩阵输入到信号检测器中；

信号检测器将信道估计结果和接收数据信号Y_d作为每层网络的输入，第t层网络结合第t-1层网络的输出计算得到错误方差向量所述第t层网络根据第t层深度学习训练参数(γ_t,θ_t,φ_t,ξ_t)、第t层错误方差向量和第t层线性估计矩阵W_t计算得到第t层外信息r_t和并根据r_t和采用第t层无散估计函数η_t(·)计算得到估计信号将传递至第t+1层网络，由第T层网络输出发送信号的估计值同时信号检测器将反馈到信道估计器中以自适应更新信道估计结果；其中，t＝1,2,…,T；

无散估计函数η_t(·)采用公式：

其中，(φ_t,ξ_t)为可训练参数，x为真实的发送符号，估计信号的每一个分量为：s_j为发送信号星座点集合S中第j个元素；p(s_j)为s_j的概率，r_i为r_t中的第i个元素，

自适应更新信道估计结果具体为：将等效导频和接收信号Y＝[Y_p,Y_d]作为信道估计器的输入，为第l次信号检测结果，利用LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果并送到信号检测器进行下一次信号检测；

信道估计器和信号检测器交换信息，最后信号检测器输出最终的结果其中L表示信号检测的次数，l＝1,2,…,L。

2.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，用线性最小均方误差LMMSE原理得到初始信道估计结果采用公式：

其中R_hh为信道协方差矩阵，表示矩阵克罗内科积，I_N是维度为N的单位矩阵，N表示接收端天线数，σ²为导频发送阶段信道噪声功率，是维度为N_pN的单位矩阵，N_p表示导频信号长度，y_p＝vec(Y_P),vec(·)表示向量化操作；

用线性最小均方误差LMMSE原理得到第l次自适应更新后的信道估计结果采用公式：

其中是维度为N_pM的单位矩阵，M是接收天线数目第n个时刻的等效噪声协方差矩阵的表达式为N_d表示数据信号长度，为信号检测误差矩阵中第(j,n)个元素。

3.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的采用公式：

其中，diag(·)表示对角化操作，为第l次自适应更新阶段的信道估计误差矩阵的第(i,j)个元素，其中i＝1,...M,j＝1,...N；表示第t层数据信号的估计结果，为数据发送阶段的信道噪声功率，为的共轭转置，tr(·)表示矩阵的秩，H表示真实的信道响应。

4.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的r_t和采用公式：

其中，I表示单位矩阵。

5.如权利要求1所述的一种数据模型双驱动的联合MIMO信道估计和信号检测方法，其特征在于，在第l次信号检测过程中的W_t为的共轭转置或伪逆。