[发明专利]非合作通信下基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法

说明书

本发明提出了一种用于非合作MIMO通信基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法，用于解决现有技术中系统误码率较高的技术问题，实现步骤为：获取非合作MIMO系统发射天线序号排列的顺序序列；构建发射天线排序初等矩阵集合；构建模糊度遍历矩阵集合；构建发射信号估计矩阵；构建带模糊度的发射信号估计矩阵集合；计算奇异值矩阵集合；基于信源特性计算消除模糊度后的发射信号。本发明对所有天线排序模糊度和符号模糊度的可能出现情况进行组合，利用信源特性判断带模糊度的发射估计矩阵的奇异值累积速度，得到消除模糊度后的盲信道估计矩阵，降低了系统误码率，提高了恢复出正确的发射信号的概率，进而提升系统通信的可靠性。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种盲信道估计模糊度消除方法，具体涉及一种用于非合作MIMO通信基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法，可应用于信号识别等场景。

背景技术

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)通信系统中，发射天线向接收天线发送信号时产生信道，对信道的信道估计是指接收端获得信道状态信息(Channel State Information，CSI)的过程和方法。信道估计方法分为：利用导频信息的非盲信道估计方法、不使用导频信息的盲信道估计方法以及使用部分导频信息的半盲信道估计方法。MIMO通信系统又可分为合作通信场景和非合作通信场景。在合作通信场景下，接收端需要利用导频信息进行信道估计来获得信道状态信息，然后使用信道状态信息来恢复出发射端的信号。在非合作MIMO通信场景下，接收端在对信道进行信道估计时，无法获取合作收发端的导频信息，因此无法使用非盲信道估计方法及半盲信道估计方法，只能采用盲信道估计方法。但是，在使用盲信道估计方法得到盲信道估计值时，存在天线排序模糊度问题和符号模糊度问题，天线模糊度问题指的是天线可能存在某些天线排列顺序错误，符号模糊度问题指的是每个符号可能存在错误的相位旋转。如果不能将模糊度去除，则严重影响信道的估计值，导致系统误码率的提高，恢复正确发射信号的概率降低，系统通信的可靠性较低，其中，系统误码率指的是恢复出的发射信号的出错数据量占总数据量的比例。

例如申请公布号为CN103763222A，名称为“一种MIMO信号盲检测中的信道模糊度去除方法”的专利申请，公开了一种非合作MIMO信号盲检测中的信道模糊度去除方法，该方法首先通过将MIMO系统的信道划分为多个SIMO系统信道，消除天线排序所产生的天线排序模糊度影响，然后对各个SIMO系统信道进行盲信道估计，再通过均衡和估计后将这SIMO系统信道参数组成MIMO信道矩阵，获得MIMO信道估计值。该方法主要用来降低系统误码率，提高恢复出正确发射信号的概率，提升通信可靠性，但是其存在的不足之处在于，该方法只对天线排序模糊度进行了消除，缺少对符号模糊度的消除，导致系统误码率的降低不够理想。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出了一种用于非合作MIMO通信基于信源特性的盲信道估计模糊度消除方法，用于解决现有技术中存在的系统误码率较高的技术问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)获取非合作MIMO系统发射天线序号排列的顺序序列：

对包括n个发射天线和m个接收天线的非合作MIMO系统中的每个发射天线进行标注，并对n个标注后的发射天线进行全排列，得到n！个发射天线序号排列的顺序序列，其中，n≥2，m≥2；

(2)构建发射天线排序初等矩阵集合H_s：