[发明专利]一种角度时延域信道预测方法、预测系统及应用

说明书

本发明属于角度时延域信道预测技术领域，公开了一种角度时延域信道预测方法、预测系统及应用，结合5G massive MIMO的极高空间和频率分辨率以及无线信道的角度延迟多普勒结构，获取基于Prony的角度时延域信道预测算法；利用获取的基于Prony的角度时延域信道预测算法，预测随着基站天线数量的增加和带宽的增加及信道预测误差收敛性能；使用Tufts‑Kumaresan方法或非理想的信道样本的统计信息进行信道样本的降噪。本发明基于信道特定的角度、时延、多普勒结构，并依赖于5G中的较高的空间和频率分辨率；本发明能应用于5G基站中，或者未来的通信基站，以及其他的无线发射或接收单元中。

技术领域

本发明属于角度时延域信道预测技术领域，尤其涉及一种角度时延域信道预测方法、预测系统及应用。

背景技术

目前，最接近的现有技术：大规模多输入多输出系统(massive multiple-inputmultiple-output,或者massive MIMO)，是5G蜂窝系统的关键推动力之一。与具有较少天线的传统MIMO相比，massive MIMO至少在理论上可以提供更高的频谱效率和能量效率。基本概念之一基于以下事实：随着基站天线数量的增加，目标用户设备(UE)的矢量信道与干扰UE的矢量信道的正交性逐渐增加，从而允许基站通过低复杂度的预编码来消除干扰。但它的前提是基站已知信道状态信息(Channel State Information,CSI)。众所周知，CSI的获取是massive MIMO中的一个巨大问题。在理论文献中关注度最高的一个CSI获取难题是导频污染问题。由于有限的相干时间和相干带宽，相邻小区中的UE使用非正交的导频序列，从而导致残留信道估计误差，进而限制了massive MIMO的最终性能。大量的文献在尝试解决这个问题。解决方案包括角/幅度域识别，导频协调，多小区最小均方误差(M-MMSE)等。

尽管人们对massive MIMO寄予厚望，但在实际系统性能方面，一些最新的现场试验却令人失望。尤其在移动性场景中，CSI的获取可能会受到严重影响。这与无线信道的时变性质有关，无线信道本身会限制其相干时间，即CSI被认为过期前的持续时间。在实际的蜂窝网络中，由于高度复杂的5G协议，调度，资源分配和编解码算法，基站的处理延迟是不可避免的。这意味着即使在中等移动性的场景下，处理延迟最终也可能比相干时间更长，从而使已获取的CSI无法用于多用户波束成形。换句话说，从基站获取CSI的时间到CSI在多用户预编码中使用的时间中间，CSI已经有了很大变化。这就是本发明所说的massive MIMO的“移动性诅咒”，例如在，实际系统典型的4毫秒CSI延迟下，当基站天线数量为32或者64时，如果用户的移动速度从3km/h提升到30km/h，系统性能降低了50％左右。当天线数量更多时，性能下降会更多。移动性造成的CSI过期对massive MIMO尤其有害，因为massive MIMO依靠高精度CSI实现大的复用增益。K.T.Truong和R.W.Heath研究了在信道时间变化的简单自回归模型下信道过期的影响，并提出了线性有限脉冲响应(FIR)Wiener预测器，但计算复杂度较高，性能增益也并不明显。

综上所述，现有技术存在的问题是：(1)在实际的蜂窝网络中，由于高度复杂的5G协议，调度，资源分配和编解码算法，基站的处理延迟是不可避免的。这意味着即使在中等移动性的场景下，处理延迟最终也可能比相干时间更长，从而使已获取的CSI无法用于多用户波束成形。

(2)在工业测试的初始阶段出现了一个有可能破坏massive MIMO的实际部署效果的严峻挑战：用户移动性引起的信道多普勒。实际上，在中等移动场景下，例如30km/h的用户设备(UE)速度下，与低移动性的场景相比，性能下降了50％，这是由massive MIMO对信道信息的高度敏感性引起的，而有关该主题的绝大多数理论论文都没有预见到这个挑战。