[发明专利]基于信道分离的放大转发系统的压缩感知信道估计方法无效

专利信息
申请号: 201310182554.3 申请日: 2013-05-16
公开(公告)号: CN103312653A 公开(公告)日: 2013-09-18
发明(设计)人: 宫丰奎;袁云云;葛建华;王勇;张南 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04L27/26 分类号: H04L27/26;H04L5/00;H04L25/02
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华;朱红星
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于信道分离的放大转发系统的压缩感知信道估计方法,主要解决现有放大转发系统中信道估计导频占有率高的问题。其实现步骤是:源节点在数据传输的第一个时隙将导频插入到源节点插入导频的位置集合Ω1处,将中继节点插入导频的位置集合Ω2处置0,并将插入导频后的数据进行IFFT变换后发送到中继节点;在数据传输的第二个时隙,中继节点对从源节点接收的信号进行FFT处理,并将导频插入到前述Ω2处进行IFFT变换后发送到目的节点;目的节点接收到信号后利用压缩感知先根据前述Ω2处导频对RD信道进行估计,再根据前述Ω1处导频对SR信道进行估计,得到整个信道的信道估计。本发明结合使用信道分离与压缩感知技术,降低了导频占有率,提高了系统的传输效率。
搜索关键词: 基于 信道 分离 放大 转发 系统 压缩 感知 估计 方法
【主权项】:
1.一种基于信道分离的放大转发系统的压缩感知信道估计方法,包括如下步骤:1)设定放大转发系统采用正交频分复用OFDM的调制方式,系统中子载波的个数为N,子载波中导频子载波分为两步插入:在数据传输的第一个时隙在源节点插入导频子载波和第二个时隙在中继节点插入导频子载波;2)设源节点插入导频子载波的位置集合为:ai表示在源节点插入的导频子载波的位置,i=1,2,…,P1,中继节点插入导频子载波的位置集合设为:bj表示在中继节点插入的导频子载波的位置,j=1,2,…,P2,且即这两个集合Ω1和Ω2的交集为空,P1和P2分别为集合Ω1和Ω2中元素的个数;3)在放大转发系统数据传输的第一个时隙内,通过源节点将导频插入到导频子载波的位置集合Ω1所对应的位置处,并将中继节点插入导频子载波的位置集合Ω2所对应的位置处设置为0;对插入导频后的源节点数据进行IFFT变换,并将变换后的数据由源节点发送到中继节点,中继节点接收到的频域数据为:YR=ΛSRXS+NSR,                 (1)其中,YR为中继节点接收到的频域数据,YR∈CN×1,XS为源节点发送的频域数据,XS∈CN×1,NSR为源节点到中继节点SR信道的频域信道噪声,NSR∈CN×1,ΛSR为信道对角矩阵,ΛSR=diag{HSR}∈CN×N,HSR∈CN×1为SR信道的频率响应;4)在数据传输的第二个时隙,中继节点将接收到的数据YR进行FFT变换,在变换后的中继节点数据中,将导频插入到前述导频位置集合Ω2对应的位置处,对插入导频后的中继节点数据进行IFFT变换,并将变换后的数据发送给目的节点,目的节点接收到的频域数据为:YD=ΛRDYR+NRD=ΛRDΛSRXSRDNSR+NRD,          (2)其中,YD为目的节点接收到的频域信号,YD∈CN×1,NRD为中继节点到目的节点RD信道的频域信道噪声,NRD∈CN×1,ΛRD为信道对角矩阵,ΛRD=diag{HRD}∈CN×N,HRD∈CN×1是RD信道的频率响应;5)根据上述参数ΛRD,NSR和NRD,得到中继链路SRD信道的频域噪声为ND=ΛRDNSR+NRD,根据式(1)和式(2),得到目的节点在导频子载波处的接收信号为:YDai=HRDai·HSRai·XSai+NDai,i=1,2,...,P1,---(3)]]>YDbj=HRDbj·XRbj+NRDbj,j=1,2,...,P2,---(4)]]>其中,分别为目的节点在导频子载波ai,bj处接收到的频域数据,为RD信道在导频子载波ai处的信道频率响应,为SR信道在导频子载波ai处的信道频率响应,为导频子载波ai处源节点发送的频域数据,为RD信道在导频子载波bi处的信道频率响应,为bj处中继节点输出的频域信号,为中继链路SRD信道在导频子载波ai处的频域噪声信号,为RD信道在导频子载波bj处的频域噪声信号;6)对信道进行分离估计,得到放大转发系统的中继链路SRD信道频率响应估计值:6a)对中继链路SRD信道的RD信道进行信道估计,得到RD信道的频率响应估计值6b)对中继链路SRD信道的SR信道进行信道估计,得到SR信道的频率响应估计值6c)根据步骤6a)得到的RD信道的频率响应估计值和步骤6b)得到SR信道的频率响应估计值得到中继链路SRD信道的频率响应估计值H^SRD=ΛH^RD---(5)]]>其中,Λ为N×N维的对角矩阵,Λ=diag{H^SR}CN×N.]]>
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