CN112702093B - Fdd下行多用户大规模mimo***中的信道估计方法 - Google Patents

Fdd下行多用户大规模mimo***中的信道估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，包括步骤：S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；S2.根据接收信号进行相应的角度估计；S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。本发明基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的***吞吐量打下基础。

Description

FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法。
背景技术
在大规模多输入多输出(MIMO)***中，利用基站(BS)的大规模天线阵，***能够获得极高的空间分辨率和空间分割复用增益，在没有受到严重干扰的情况下，还能同时为多个用户提供服务，极大的提高了***的频谱效率和传送速率。但是这些优良性能都取决于信道状态信息(CSI)的可用性，因此在实际***中如何获取完整的CSI对***性能的影响至关重要。
针对频分双工(FDD)大规模MIMO***，要获取完整的下行CSI需要花费大量的导频开销。这是由于在实际的大规模MIMO***中，训练次数和反馈开销与BS天线的数量成正比，采用传统的线性信道估计方法(如最小二乘算法(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)算法)获取完整的CSI的资源需要发送和基站天线数相同的训练序列，从而造成近年来发展起来的FDD下行信道估计方法，几乎都是针对不同用户的信道信息设计不同的训练序列获得CSI，这样，对于多用户***，会消耗更多的时间和资源，不切实际。
针对以上技术问题，故需对其进行改进。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，包括步骤：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
进一步的，所述步骤S1中多个用户设计训练序列以及处理接收信号中包括K个相互独立的单天线用户、一个基站、基站处配备M根天线。
进一步的，所述基站处配备的M根天线采用平面阵排列方式，且M＝MhMv，其中每行有Mh根天线，每列有Mv根天线，则第k(k＝1,2,3,…,K)个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure BDA0002850812930000021
其中：Pk表示基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数；gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益；α(θ,φ)表示信道的导向矢量；α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量；θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角。
进一步的，所述信道的导向矢量α(θ,φ)表示为：
Figure BDA0002850812930000022
Figure BDA0002850812930000023
Figure BDA0002850812930000024
其中：d表示天线阵元之间的距离，假设d＝λ/2，λ为载波波长；αv(θ)中包含平面阵列的纵向角度信息，αh(θ,φ)包含平面阵列的横向角度信息。
进一步的，所述步骤S1中设计训练序列具体为：
假设基站对所有的K个用户的发送信号均为SN，为M×N维的矩阵，具体表示为：
Figure BDA0002850812930000031
其中：Fn表示n维的离散傅里叶DFT矩阵；0n为n维的零矩阵；0(M-7n)×n为(M-7n)×n维的零矩阵，n满足4n＝N，N为采样总数。
进一步的，所述步骤S1中处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k(k＝1,2,3,..,K)个用户端的接收信号表示为：
Figure BDA0002850812930000032
其中：ρ为信噪比，zk为第k个用户处混入的噪声，假设是服从零均值，单位方差的高斯噪声；
对发送信号
Figure BDA0002850812930000035
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure BDA0002850812930000033
其中，yk表示接收信号。
进一步的，所述步骤S2具体包括：
S21.设定码本，将信道导向矢量α(θ,φ)中横向矢量αh(θ,φ)中的cosθsinφ和纵向矢量αv(θ)中的sinθ分别看成区间在(-1,1)中的两个整体；则在(-1,1)区间内分别创建两个m份的码本，且m＝M/2；
Figure BDA0002850812930000034
Figure BDA0002850812930000041
S22.第k个用户处的i(i＝1,2,…,P)条路径的接收信号为yk(i)，推出第k个用户的第l条路径的噪声，表示为：
Figure BDA0002850812930000042
其中，
Figure BDA0002850812930000043
和
Figure BDA0002850812930000044
表示每次遍历设定的角度码本的取值；
Figure BDA0002850812930000045
表示每次遍历设定的角度码本后的取值；
S23.结合预先设定的码本，将码字设定如下：
Figure BDA0002850812930000046
结合设定的码字
Figure BDA0002850812930000047
遍历预先设定的码本，从yk,r(i)中挑选出投影功率最大的码字，表示为：
Figure BDA0002850812930000048
码字中的
Figure BDA0002850812930000049
和
Figure BDA00028508129300000410
为第k个用户的第i条路径中的信道导向矢量中的角度信息的估计值，利用得到的角度信息的估计值，重新弄构造信道的导向矢量
Figure BDA00028508129300000411
S24.结合预先设定的码本，遍历角度码本，挑选得到角度信息的估计值，从而进行对第k个用户的第i条路径增益的估计，表示为：
Figure BDA00028508129300000412
则信道复增益的估计值为：
Figure BDA00028508129300000413
进一步的，所述步骤S3具体为：
结合角度信息估计值
Figure BDA0002850812930000051
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure BDA0002850812930000052
和纵向矢量
Figure BDA0002850812930000053
二者做张量积
Figure BDA0002850812930000054
构造出信道导向矢量
Figure BDA0002850812930000055
进一步的，所述步骤S4具体为：根据重构的信道导向矢量
Figure BDA0002850812930000056
以及信道复增益估计值
Figure BDA0002850812930000057
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
与现有技术相比，本发明基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的***吞吐量打下基础。
附图说明
图1为实施例一提供的FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法流程图；
图2为实施例一提供的FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法仿真图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本实施例提供FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，如图1所示，包括：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
本实施例的FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法中，基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，用于下行多用户大规模MIMO***，针对现有信道估计方法的不足进行了改进。
具体应用案例如下：
假设***中有1个小区，1个基站，基站的天线数为128根，采样次数N取32，n取8，m取64。无线信号从基站到达每个用户的路径数Pk＝6，每个用户接收天线为1个。平面阵列天线每行的天线数Mh＝16，每列的天线数Mv＝8，载波波长λ＝3×108/1.5×109，阵元间距d＝λ/2，信道矩阵中导向矢量中包含的仰角θ和方位角φ都是服从区间(-900,900]内的均匀分布。
在步骤S1中，针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号。
基站处配备的128根天线采用平面阵(UPA Uniform-Planar-Array)排列方式，且M＝16×8，其中每行有16根天线，每列有8根天线。第k个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure BDA0002850812930000061
其中：Pk为基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数，gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益，假设是服从零均值，单位方差的复高斯分布。α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量，θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角。
设计训练序列具体为：
对所有的K个用户，在基站端选取训练序列的依据是：应当满足对第k个用户的第l条路径的信道导向矢量中的横向角度信息和纵向角度信息的采样次数满足平面阵列天线的行数和列数之比。
假设基站对所有的K个用户的发送信号均为SN，为128×32维的矩阵，具体表示为：
Figure BDA0002850812930000071
其中：Fn为8维的离散傅里叶(DFT)矩阵，0n为8维的零矩阵，0(M-7n)×n为72×8维的零矩阵，n满足4n＝N，N为采样总数。
处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k个用户端的接收信号表示为：
Figure BDA0002850812930000072
其中：ρ为信噪比，zk为第k个用户处混入的噪声，假设是服从零均值，单位方差的高斯噪声。
对发送信号
Figure BDA0002850812930000073
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure BDA0002850812930000074
其中，yk表示接收信号。
在步骤S2中，根据接收信号进行相应的角度估计。
预先创建一个关于角度的码本，其次遍历所***本。
S21.设定码本，将信道导向矢量α(θ,φ)中横向矢量αh(θ,φ)中的cosθsinφ和纵向矢量αv(θ)中的sinθ分别看成区间在(-1,1)中的两个整体。则在(-1,1)区间内分别创建两个64份的码本。
Figure BDA0002850812930000075
Figure BDA0002850812930000081
S22.第k个用户处的i(i＝1,2,3,4,5,6)条路径的接收信号为yk(i)，推出第k个用户的第l条路径的噪声表示如下：
Figure BDA0002850812930000082
其中：
Figure BDA0002850812930000083
和
Figure BDA0002850812930000084
表示每次遍历设定的角度码本的取值，
Figure BDA0002850812930000085
表示每次遍历设定的角度码本后的取值。
S23.结合预先设定的码本，将码字设定如下：
Figure BDA0002850812930000086
结合设定的码字
Figure BDA0002850812930000087
遍历预先设定的码本，从yk,r(i)中挑选出投影功率最大的码字，具体计算公式如下：
Figure BDA0002850812930000088
则码字中的
Figure BDA0002850812930000089
和
Figure BDA00028508129300000810
就是第k个用户的第i条路径中的信道导向矢量中的角度信息的估计值，利用得到的角度信息的估计值，就可以重新弄构造信道的导向矢量
Figure BDA00028508129300000811
S24.结合预先设定的码本，遍历角度码本，挑选得到角度信息的估计值，从而进行对第k个用户的第i条路径增益的估计，具体计算公式如下：
Figure BDA00028508129300000812
则信道复增益的估计值为：
Figure BDA00028508129300000813
在步骤S3中，通过角度估计值构造信道导向矢量。
结合角度信息估计值
Figure BDA0002850812930000091
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure BDA0002850812930000092
和纵向矢量
Figure BDA0002850812930000093
二者做张量积
Figure BDA0002850812930000094
可构造出信道导向矢量
Figure BDA0002850812930000095
在步骤S4中，根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息。
根据重构的信道导向矢量
Figure BDA0002850812930000096
以及信道复增益估计值
Figure BDA0002850812930000097
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
在本实施例中，为了分析所提出的FDD大规模天线***中基于角度估计的信道估计方法的性能，定义了***吞吐量为：C＝log(1+ρ||hHf||2)，f为预编码。
如图2所示，是在上述举例的条件下，关于***吞吐量的仿真图，其中“理想转态”是采用真实信道做预编码的***吞吐量曲线，本实施例提出的方法采用重构信道做预编码的***吞吐量曲线。从图2可以看出，本实施例提出的方法得到的信道估计值所做预编码，在同等条件下与真实信道所做预编码相比，***的吞吐量相差都小于1个比特左右，且信噪比对本发明提出的方法影响不大，具有很好的***性能。
与现有技术相比，本实施例为了更好的节省训练开销，在经过理论推导后，结合PRONY方程可以推出，对于大规模天线***，针对阵列天线，其信道都是满足PRONY方程的形式。基于此，考虑到在多用户场景下，可以对不同的用户发送相同的训练序列同时进行训练，并结合角度估计方法获取完整的信道状态信息依此来减少导频开销和时间消耗。基于少量的、统一的训练序列的信道估计方法，多个用户可同时估计信道状态信息，有效减少导频开销，为实现更高的***吞吐量打下基础。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (3)

1.FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，其特征在于，包括步骤：
S1.针对多个用户设计训练序列以及处理接收信号；
S2.根据接收信号进行相应的角度估计；
S3.通过角度估计值构造信道导向矢量；
S4.根据构造的信道导向矢量重构下行信道状态信息；
步骤S1中多个用户设计训练序列以及处理接收信号中包括K个相互独立的单天线用户、一个基站、基站处配备M根天线；
所述基站处配备的M根天线采用平面阵排列方式，且M＝MhMv，其中每行有Mh根天线，每列有Mv根天线，则第k个用户从基站到达接收端的信道具体表示为：
Figure FDA0003247514670000011
其中：k＝1,2,3,…,K，Pk表示基站与第k个用户的接收端之间的传播路径数；gk,l表示第k个用户的第l条路径的信道复增益；α(θ,φ)表示信道的导向矢量；α(θk,l,φk,l)表示第k个用户的第l条路径的信道的导向矢量；θk,l和φk,l分别表示第k个用户的第l条路径的仰角和方位角；
所述信道的导向矢量α(θ,φ)表示为：
Figure FDA0003247514670000012
Figure FDA0003247514670000013
Figure FDA0003247514670000014
其中：d表示天线阵元之间的距离，假设d＝λ/2，λ为载波波长；αv(θ)中包含平面阵列的纵向角度信息，αh(θ,φ)包含平面阵列的横向角度信息；
步骤S1中设计训练序列具体为：
假设基站对所有的K个用户的发送信号均为SN，为M×N维的矩阵，具体表示为：
Figure FDA0003247514670000021
其中：Fn表示n维的离散傅里叶DFT矩阵；0n为n维的零矩阵；0(M-7n)×n为(M-7n)×n维的零矩阵，n满足4n＝N，N为采样总数；
步骤S1中处理接收信号具体为：
混入噪声后，第k个用户端的接收信号表示为：
Figure FDA0003247514670000022
其中：k＝1,2,3,..,K，ρ为信噪比，zk为第k个用户处混入的噪声，假设是服从零均值，单位方差的高斯噪声；
对发送信号
Figure FDA0003247514670000023
进行反DFT变换，则在第k个用户处的实际接收信号表示为：
Figure FDA0003247514670000024
其中，yk表示接收信号；
步骤S2具体包括：
S21.设定码本，将信道导向矢量α(θ,φ)中横向矢量αh(θ,φ)中的cosθsinφ和纵向矢量αv(θ)中的sinθ分别看成区间在(-1,1)中的两个整体；则在(-1,1)区间内分别创建两个m份的码本，且m＝M/2；
Figure FDA0003247514670000031
Figure FDA0003247514670000032
S22.第k个用户处的i条路径的接收信号为yk(i)，推出第k个用户的第l条路径的噪声，表示为：
Figure FDA0003247514670000033
其中，i＝1,2,…,P，
Figure FDA0003247514670000034
和
Figure FDA0003247514670000035
表示每次遍历设定的角度码本的取值；
Figure FDA0003247514670000036
表示每次遍历设定的角度码本后的取值；
S23.结合预先设定的码本，将码字设定如下：
Figure FDA0003247514670000037
结合设定的码字
Figure FDA0003247514670000038
遍历预先设定的码本，从yk,r(i)中挑选出投影功率最大的码字，表示为：
Figure FDA0003247514670000039
码字中的
Figure FDA00032475146700000310
和
Figure FDA00032475146700000311
为第k个用户的第i条路径中的信道导向矢量中的角度信息的估计值，利用得到的角度信息的估计值，重新弄构造信道的导向矢量
Figure FDA0003247514670000041
S24.结合预先设定的码本，遍历角度码本，挑选得到角度信息的估计值，从而进行对第k个用户的第i条路径增益的估计，表示为：
Figure FDA0003247514670000042
则信道复增益的估计值为：
Figure FDA0003247514670000043
2.根据权利要求1所述的FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
结合角度信息估计值
Figure FDA0003247514670000044
通过信道导向矢量α(θ,φ)中的αv(θ)和αh(θ,φ)的形式构造出导向矩阵横向矢量
Figure FDA0003247514670000045
和纵向矢量
Figure FDA0003247514670000046
二者做张量积
Figure FDA0003247514670000047
构造出信道导向矢量
Figure FDA0003247514670000048
3.根据权利要求2所述的FDD下行多用户大规模MIMO***中的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：根据重构的信道导向矢量
Figure FDA0003247514670000049
以及信道复增益估计值
Figure FDA0003247514670000051
重构信道矩阵从而恢复下行信道信息。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114244658B (zh) * 2021-12-24 2024-03-26 杭州电子科技大学 大规模mimo***中的基于倍角估计的信道估计方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106302274A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 清华大学 一种大规模mimo***多用户信道估计与跟踪方法
CN106453163A (zh) * 2016-10-11 2017-02-22 电子科技大学 一种Masssive MIMO信道估计方法
CN108259072A (zh) * 2018-01-10 2018-07-06 杭州电子科技大学 用于fdd大规模mimo下行***减少训练序列开销的方法
CN109327918A (zh) * 2018-11-19 2019-02-12 东南大学 一种低开销的fdd大规模mimo下行信道重建方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101002498B (zh) * 2004-08-11 2012-02-08 美商内数位科技公司 改善***性能的信道声响
CN109802901B (zh) * 2017-11-16 2020-07-14 上海交通大学 基于到达角测量的3d mimo信道估计方法及***
CN110086734B (zh) * 2019-03-14 2021-09-10 西安电子科技大学 一种时变大规模mimo***中的信道追踪和恢复方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106302274A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 清华大学 一种大规模mimo***多用户信道估计与跟踪方法
CN106453163A (zh) * 2016-10-11 2017-02-22 电子科技大学 一种Masssive MIMO信道估计方法
CN108259072A (zh) * 2018-01-10 2018-07-06 杭州电子科技大学 用于fdd大规模mimo下行***减少训练序列开销的方法
CN109327918A (zh) * 2018-11-19 2019-02-12 东南大学 一种低开销的fdd大规模mimo下行信道重建方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Downlink Channel Estimation with Limited Feedback for FDD Multi-User Massive MIMO with Spatial Channel Correlation;Hayder Almosa; Susanna Mosleh;《2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)》;20180731;全文 *
FDD大规模MIMO***基于角度域稀疏性和互易性的信道估计与传输方法研究;周蕾;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》;20200630;全文 *

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