[发明专利]大规模多输入多输出系统的量化设计与信道估计方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种大规模多输入多输出系统的量化设计与信道估计方法。本发明将传统的BLMMSE拓展到采用任意阈值进行1比特量化的场景。同时分析了信道估计的均方差，以此为目标函数来优化量化阈值。对于量化阈值的设计方法，从理论上分析了以接收信号相关性来进行分组的可行性，进而提出了一种有效的分组量化方法。实验表明，本发明通过优化的非零量化阈值，使得本发明提出的方法具有明显的性能优势，在实际中可以用更短的训练导频序列而获得同等性能。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种大规模多输入多输出系统的量化设计与信道估计方法。

背景技术

大规模多输入输出系统(massive MIMO)是第五代(5G)和Beyond 5G移动通信物理层的关键技术，通过利用多天线提供的空间分集，可以有效抑制小区内的多用户干扰，在同一个时频资源块服务多个用户，大幅度的提升系统的容量和传输速率。另一方面，随着基站天线数量的增多，基站的硬件成本和功耗也会随之大幅度的增加，为了降低系统的功耗和成本，可以考虑在基站使用低比特甚至1比特的模数转换芯片(ADC)，由于ADC的功耗随着量化精度的提高而呈指数增加，因此降低ADC的量化比特数可以有效降低系统的成本和功耗。传统BLMMSE信道估计是基于量化阈值为零的条件下进行的，优点是计算复杂度低，缺点是零量化阈值的设定对于具有相关性的采样信号而言并不是最优的，这样会导致估计性能的下降。

发明内容

本发明的目的在于将传统基于1比特量化的BLMMSE(Bussgang线性最小均方差)信道估计方法拓展到采用任意非零阈值进行1比特量化的场景，该拓展也称为推广的BLMMSE(Bussgang线性最小均方差)信道估计方法。通过对信道估计性能的分析，可以对阈值进行优化设计，从而提升信道估计性能。具体而言，提出了基于分组的阈值设计方法，即将基站每根天线的接收信号样本进行分组，将强相关的信号样本分为一组，在对该组信号进行1比特量化时，采用非零的且互不相同的量化阈值；相互独立的信号样本分为一组，对这组信号样本采用零作为量化阈值进行1比特量化。

本发明的技术方案为：

面向大规模多输入多输出系统的量化设计与信道估计方法，系统中基站配置天线数为M，需要服务的用户数为K，且满足M＞＞K，其特征在于，包括以下步骤：

大规模多输入多输出系统的量化设计与信道估计方法，系统中基站配置天线数为M，需要服务的用户数为K，且满足M＞＞K，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在基站使用1比特ADC来量化接收信号，即每根天线使用一对1比特模数转换芯片，分别量化接收信号的实部和虚部，将量化接收信号表示为：

其中，接收信号ρ表示导频发射能量，表示M行K列的复数信道矩阵，表示L行K列的正交复数导频序列且满足X^HX＝LI_K，I_K为K行K列的单位矩阵，表示M行L列的加性复高斯噪声，T表示1比特量化器的阈值，表示对Z的每个元素进行映射，映射过程为：

其中与分别表示z的实部与虚部，函数sgn(·)的定义为：

S2、将接收信号转化为实数形式：

其中，

进而将接收信号转化为向量形式：

y＝Ah+w