[发明专利]一种大规模MIMO信道估计方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种大规模MIMO信道估计方法，包括：每当自适应采样周期到达时，获取当前接收信号；通过时域稀疏性原理和预设的转换规则对所述当前接收信号进行变换，得到恢复矩阵；基于相邻时刻同一子载波导频的时间相关性对所述恢复矩阵进行预测，得到所述恢复矩阵的多假设预测值和第一预测误差；根据多假设预测残差重构算法、所述恢复矩阵的多假设预测值和所述第一预测误差，得到重构后的恢复矩阵；对所述重构后的恢复矩阵进行解码恢复，得到信道估计结果。本发明还公开了一种大规模MIMO信道估计装置及存储介质，采用本发明实施例，能够降低大规模MIMO系统的计算复杂度，提高信道估计的精度。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种大规模MIMO信道估计方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，信道估计普遍采用导频的方法，该方法虽然简单、复杂度低，但是存在导频污染和噪音等问题。因此，很多学者采用压缩感知的方法来提高信道估计的精度，但是压缩感知的方法取决于恢复矩阵估计的精度，求解恢复矩阵需要大量的历史数据；不仅如此，等间隔放置导频也会导致病态恢复矩阵的出现，动态变化的导频信息不但会增加信道估计的复杂度，同时也会降低信道估计的精度。其次，有些学者基于信道的时间相关性来降低信道估计误差，通过有限的信道反馈来量化信道的误差，虽然该方法提升了系统信道数据解码的性能，但是频繁的反馈会消耗大量通信带宽。

发明内容

本发明实施例提供一种大规模MIMO信道估计方法、装置及存储介质，能够降低大规模MIMO系统的计算复杂度，提高信道估计的精度。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种大规模MIMO信道估计方法，包括：

每当自适应采样周期到达时，获取当前接收信号；

通过时域稀疏性原理和预设的转换规则对所述当前接收信号进行变换，得到恢复矩阵；

基于相邻时刻同一子载波导频的时间相关性对所述恢复矩阵进行预测，得到所述恢复矩阵的多假设预测值和第一预测误差；

根据多假设预测残差重构算法、所述恢复矩阵的多假设预测值和所述第一预测误差，得到重构后的恢复矩阵；

对所述重构后的恢复矩阵进行解码恢复，得到信道估计结果。

作为上述方案的改进，所述大规模MIMO信道估计方法，还包括：

通过所述恢复矩阵和所述恢复矩阵的多假设预测值计算所述恢复矩阵的第二预测误差，根据所述恢复矩阵的第二预测误差调整自适应采样间隔。

作为上述方案的改进，所述通过所述恢复矩阵和所述恢复矩阵的多假设预测值计算所述恢复矩阵的第二预测误差，根据所述恢复矩阵的第二预测误差调整自适应采样间隔，具体为：

根据以下公式计算t时刻所述恢复矩阵的第二预测误差e_t：

其中，Z_t为t时刻的恢复矩阵，为t时刻的恢复矩阵的多假设预测值；

根据以下公式计算t时刻的自适应采样参数C：

C＝k/e_t；

其中，k为常数；

将当前时刻的自适应采样间隔作为固定采样间隔，根据以下公式调整自适应采样间隔INT₀：

INT₀＝C×INT_a；

其中，INT_a为固定采样间隔。

作为上述方案的改进，所述通过时域稀疏性原理和预设的转换规则对所述当前接收信号进行变换，得到恢复矩阵，具体为：