專利名稱：一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電波傳播、無線通信技術(shù)領(lǐng)域。尤其涉及應(yīng)用于無線通信信道測 量建模的一種高精度無線信道參數(shù)化測試模型的聯(lián)合估計(jì)方法。
背景技術(shù)：
信道建模的方法一般分為三大類 一是理想的統(tǒng)計(jì)模型，其一般假設(shè)衰落信 道是獨(dú)立同分布的復(fù)高斯信道，在豐富散射物的場景下對(duì)信道容量進(jìn)行理論分析 一般采用這種模型，比如高斯廣義平穩(wěn)非相關(guān)才莫型、Saleh-Valenzuela統(tǒng)計(jì)模 型。二是通過建立無線信道中的散射體幾何分布，采用射線跟蹤等方法來研究建 模，如圓環(huán)分布牙莫型、Gesbert的雙Rayleigh矢量信道才莫型、Von Mises角度 分布模型、雙環(huán)模型、三環(huán)模型，以及典型3GPP SCM/SCME模型。但是實(shí)際無線 傳播環(huán)境遠(yuǎn)比模擬建立的散射環(huán)境復(fù)雜得多，所以第三類建模方法基于實(shí)測的 信道參數(shù)化建模方法，能夠獲得更加接近于真實(shí)環(huán)境的無線信道模型，具有廣泛 的應(yīng)用價(jià)值。該方法基于對(duì)無線信道沖激響應(yīng)的時(shí)-頻-空高精度測量，利用時(shí)延 —功率譜等信道物理特性建立信道模型數(shù)學(xué)表達(dá)式，然后采用參數(shù)估計(jì)方法從大
量觀測數(shù)據(jù)中提取信道模型參數(shù)。
參數(shù)估計(jì)方法是基于實(shí)測的信道參數(shù)化建模中重要的關(guān)鍵技術(shù)，總體上可以 為三類空間估計(jì)(spectral estimation )、基于子空間的參凄K匕估計(jì) (parametric subspace-based estimation (PSBE))、 確定參數(shù)估計(jì) (deterministic parametric estimation (DPE))。在第一類空間估計(jì)中值得一 提的是MUSIC (multiple signal classification)算法。ESPRIT (estimation of signal parameter via rotational invariance techniques )和Unitary ESPRIT算法屬于子空間的參數(shù)化估計(jì)技術(shù)。這三中算法最先被發(fā)展用作反射徑 的方位角估計(jì)。在確定參數(shù)估計(jì)方法中，具有代表型的就是最大化期望 (expectation-maximization (EM))算法，曾被用作反射徑的時(shí)延或是方位角
5的估計(jì)。SAGE (space-alternating generalized EM)算法是EM算法的擴(kuò)展， 由于其算法非常靈活，計(jì)算復(fù)雜度低，收斂速度快，同時(shí)不局限于使用的天線陣 列和陣元個(gè)數(shù)，所以SAGE算法在傳統(tǒng)信道測量建;f莫中的到了廣泛的應(yīng)用。
但是，將上述信道測量建模方法應(yīng)用到寬帶信道測試模型時(shí)，特別是在具有 豐富散射條件的城市熱點(diǎn)地區(qū)場景下，由于忽略了漫散射電波傳播分量作用的影 響，對(duì)于反射電波傳播分量的估計(jì)存在一定誤差，這將導(dǎo)致對(duì)寬帶信道沖激響應(yīng) 參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，或者因漫散射分量引發(fā)的高密度徑之間的相關(guān)性而失效。
請(qǐng)參照

圖1所示，圖中曲線描述的是實(shí)測的J成市熱點(diǎn)地區(qū)100MHz帶寬信道 沖激響應(yīng)結(jié)果，離散的直線表示采用僅考慮反射徑的信道^f莫型估計(jì)的沖激響應(yīng)， 其中反射徑的作用明顯。雖然估計(jì)的反射徑以多達(dá)幾十條，仍舊不能描述圖中由 于漫散射引起的實(shí)測信道沖激響應(yīng)連續(xù)的能量分布現(xiàn)象，并且在估計(jì)的反射徑的 沖激響應(yīng)中，也疊加了漫散作用的影響，所以估計(jì)的幅度和實(shí)際幅度相差較大。 由此可見，僅考慮到離散的反射徑的沖激響應(yīng)信道模型不僅已經(jīng)不足以描述寬帶 信道的特性。
現(xiàn)有對(duì)無線信道^t型參數(shù)估計(jì)方法，例如MUSIC算法、ESPRIT算法、EM算法、 SAGE算法等等，在無線信道模型慘忽視估計(jì)過程中忽略了漫散射電波傳播分量的 影響，致使無線寬帶信道建模精確度受到影響，嚴(yán)重情況下算法本身會(huì)失效，因 此，不太適合散射豐富的城市熱點(diǎn)地區(qū)的寬帶信道測試與建模應(yīng)用。
鑒于此，現(xiàn)提出一種基于實(shí)測的無線通信信道參數(shù)化模型的估計(jì)方法，利用 "負(fù)反饋，，結(jié)構(gòu)對(duì)無線通信信道沖激響應(yīng)中混疊在一起的電波傳播分量進(jìn)行分析 估計(jì)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于提供一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合 估計(jì)方法，用于解決無線通信信道沖激響應(yīng)中混疊的兩種分量聯(lián)合估計(jì)問題，使 得每一種分量的估計(jì)更為準(zhǔn)確。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明釆用如下技術(shù)方案 一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，該方法包括以下循環(huán)迭代步驟
1) 將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的漫散射信號(hào)分量的負(fù)反饋(g)，獲得 待估計(jì)的反射信號(hào)分量(b);
2) 反射徑分量參數(shù)估計(jì)；
對(duì)輸入的反射信號(hào)分量(b )運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，進(jìn)行反射徑?jīng)_激響應(yīng)參 數(shù)估計(jì)，輸出估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集('c);
3) 反射信號(hào)分量重建；
利用輸入估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集(c)重建反射信號(hào)分量，輸出重建的 反射信號(hào)分量(d );
4) 將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的反射信號(hào)分量的負(fù)反饋(d)，獲得待 估計(jì)的漫散射信號(hào)分量(e);
5) 漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)；
對(duì)輸入的漫散射信號(hào)分量(e )運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，估計(jì)漫散射徑?jīng)_激響 應(yīng)參數(shù)，統(tǒng)計(jì)其時(shí)域的幅度統(tǒng)計(jì)分布，輸出漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí) 域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f );
6) 漫散射信號(hào)分量重建；
利用輸入的漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f ),預(yù)測時(shí) 域漫散射信號(hào)分量，輸出為(g);
7) 重復(fù)步驟1 )至步驟6 ),直至估計(jì)的無線通信信道模型參數(shù)收斂至理想值， 輸出無線信道模型參數(shù)(p);
本發(fā)明中采用反射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出，通過反射信號(hào)分量重建，負(fù)反4t 到漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸入；漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出，通過漫散射信 號(hào)分量統(tǒng)計(jì)預(yù)測重建，負(fù)反饋到反射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸入；通過這種"蝶形負(fù) 反饋"交叉迭代機(jī)制，兩個(gè)參數(shù)估計(jì)器的輸出端自洽地估計(jì)出信道模型獨(dú)立分量 各自的參數(shù)，從而提高了寬帶無線信道參數(shù)化模型的分辨精度。本發(fā)明可應(yīng)用于 WIMAX、 LTE、 B3G、 4G、 UWB、 DYB等寬帶無線通信系統(tǒng)、數(shù)字廣播系統(tǒng)等的高精 度信道測試與建模。附閨說明
圖1為現(xiàn)有僅考慮到離散的反射徑的沖激響應(yīng)信道模型中一次實(shí)測的100MHz 帶寬信道沖激響應(yīng)；
圖2為本發(fā)明"蝶形負(fù)反沖貴"獨(dú)立分量參數(shù)聯(lián)合估計(jì)結(jié)構(gòu)圖3為本發(fā)明多個(gè)獨(dú)立分量的"蝶形負(fù)反饋"獨(dú)立分量參數(shù)聯(lián)合估計(jì)結(jié)構(gòu)
圖4為本發(fā)明具體實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖5為本發(fā)明中100MHz寬帶實(shí)測信道沖激響應(yīng)；
圖6為本發(fā)明中漫散射徑的沖激響應(yīng)分量；
圖7為本發(fā)明中反射徑的沖激響應(yīng)分量；
圖8為本發(fā)明中漫散射徑的沖激響應(yīng)分量。
主要元件符號(hào)說明
a原始觀測信號(hào) b 反射信號(hào)分量
c反射徑估計(jì)出的參數(shù)集d 重建的反射信號(hào)分量 e漫散射信號(hào)分量 f 漫散射經(jīng)沖激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域
統(tǒng)計(jì)參數(shù)集
g重建的漫散射信號(hào)分量p 無線信道模型參數(shù)
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖進(jìn)一步說明本發(fā)明的具體實(shí)施步驟。 一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，用于解決無線通信信道沖 激響應(yīng)中混疊的兩種分量聯(lián)合估計(jì)問題。包括如下具體步驟
1) 將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的漫散射信號(hào)分量的負(fù)反饋(g),獲得 待估計(jì)的反射信號(hào)分量(b);
2) 反射徑分量參數(shù)估計(jì)； '
對(duì)輸入的反射信號(hào)分量(b )運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，進(jìn)行反射徑?jīng)_激響應(yīng)參 數(shù)估計(jì)，輸出估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集(c);
83) 反射信號(hào)分量重建；
利用輸入估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集(C)重建反射信號(hào)分量，輸出重建的
反射信號(hào)分量(d);
4) 將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的反射信號(hào)分量的負(fù)反饋(d),獲得待 估計(jì)的漫散射信號(hào)分量(e);
5) 漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)；
對(duì)輸入的漫散射信號(hào)分量(e )運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，估計(jì)漫散射徑?jīng)_激響 應(yīng)參數(shù)，統(tǒng)計(jì)其時(shí)域的幅度統(tǒng)計(jì)分布，輸出漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí) 域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f );
6) 漫散射信號(hào)分量重建；
利用輸入的漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f)，預(yù)測時(shí) 域漫散射信號(hào)分量，輸出為(g);
7) 重復(fù)步驟1 )至步驟6 )，直至估計(jì)的無線通信信道模型參數(shù)收斂至理想值， 輸出無線信道模型參數(shù)(p);
本發(fā)明方法步驟1)和步驟4 )中，利用上一次迭代估計(jì)出兩個(gè)分量互為對(duì) 方的負(fù)反饋，形成"蝶形負(fù)反饋"結(jié)構(gòu)，解決了原始觀察信號(hào)中混疊的兩個(gè)獨(dú)立 分量的聯(lián)合估計(jì)問題，使得兩個(gè)分量估計(jì)的結(jié)杲都更為準(zhǔn)確。
本發(fā)明方法步驟2)中利用反射信號(hào)分量對(duì)反射徑進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，運(yùn)用基于 最大似然估計(jì)算法的迭代估計(jì)能取得較好的效果，為了減小計(jì)算復(fù)雜度，通常采 用SAGE算法，引入缺失空間輪流迭代來實(shí)現(xiàn)。
本發(fā)明方法步驟5)中利用漫散射信號(hào)分量對(duì)漫散射經(jīng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，同樣 應(yīng)用SAGE算法對(duì)其每個(gè)時(shí)間分辨間隔內(nèi)的幅度這一個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。完成對(duì)一 次的樣本完整的估計(jì)后，在時(shí)域統(tǒng)計(jì)估計(jì)其時(shí)延-幅度的分布關(guān)系，獲得其時(shí)域 統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)，這樣在保障估計(jì)精度的同時(shí)，步驟1)和步驟6)中計(jì)算量大大 減小。
本發(fā)明方法在迭代的初始化時(shí)，可以令負(fù)反饋分量為零，利用原始信號(hào)直接 進(jìn)行步驟2 )的估計(jì)。
本發(fā)明中，分離估計(jì)的獨(dú)立成分不僅僅局限于反射徑和漫散射徑，可以應(yīng)用于其它電波傳播機(jī)理。
本發(fā)明中，步驟(2):"對(duì)輸入反射徑信號(hào)分量運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，進(jìn)行反 射徑?jīng)_激響應(yīng)參數(shù)估計(jì)。"在實(shí)施例中采用了 SAGE算法具體實(shí)現(xiàn)。該步驟可以由 其他參數(shù)估計(jì)算法MUSIC算法、ESPRIT算法、Unitary ESPRIT算法、EM算法 代替實(shí)現(xiàn)該步驟功能。
本發(fā)明中，步驟(6):"利用輸入的漫散射經(jīng)沖激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域統(tǒng)計(jì) 參數(shù)集，預(yù)測時(shí)域漫散射信號(hào)分量。"在實(shí)施例中采用均值預(yù)測的方法實(shí)現(xiàn)。該 步驟可以采用其他預(yù)測方法，例如二次方預(yù)測、三次方預(yù)測。
本發(fā)明中，以分離兩個(gè)獨(dú)立成分為例，還可以擴(kuò)展為多個(gè)獨(dú)立成分的聯(lián)合估 計(jì)，如圖3所示。
本發(fā)明基于獨(dú)立分量聯(lián)合估計(jì)實(shí)現(xiàn)高精度的寬帶無線信道參數(shù)化建^t,并通 過"蝶形負(fù)反饋"結(jié)構(gòu)的交叉迭代機(jī)制，在兩個(gè)并行的參數(shù)估計(jì)器輸出端自洽 地估計(jì)出兩種獨(dú)立分量的信道模型各自的參數(shù)；反射徑分量參數(shù)估計(jì)包括計(jì)算每 個(gè)反射徑缺失空間，估計(jì)反射徑參數(shù)，迭代更新直至收斂；漫散射徑分量參數(shù)估 計(jì)包括計(jì)算每個(gè)漫散射徑缺失空間，估計(jì)漫散射徑參數(shù)，迭代更新直至收斂；將 反射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出信號(hào)，通過輸入巻積運(yùn)算重構(gòu)反射徑信號(hào)，并將其負(fù) 反饋到漫散射徑參數(shù)估計(jì)的輸入端；將漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出信號(hào)，通過 統(tǒng)計(jì)均值預(yù)測重構(gòu)漫散射信號(hào)，并將其負(fù)反饋到反射徑參數(shù)估計(jì)的輸入端；迭代 的初始化時(shí)，令負(fù)反饋分量為零，利用經(jīng)過預(yù)處理的原始測量數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失空間 的初始化計(jì)算與參數(shù)估計(jì)。
具體的實(shí)現(xiàn)步驟
1)初始化
將原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，初步去除噪聲，濾除測量錯(cuò)誤等無用信號(hào)。
A.反射徑分量參數(shù)估計(jì)
1)利用已知原始觀測量以及預(yù)測重建的漫散射徑分量均值，估計(jì)^g^射徑分 量樣本，即原始觀測量疊加上預(yù)測重建的漫散射徑分量均值的負(fù)反饋。 2)已知上一次迭代估計(jì)的反射徑參數(shù)矢量集&['-1]，根據(jù)SAGE算法原理
估計(jì)第Z條反射徑的缺失空間樣本。
103 ) 采用最大似然估計(jì)算法在缺失空間中聯(lián)合估計(jì)第/條反射徑參數(shù)。 重復(fù)步驟2)至3),完成丄條反射徑的估計(jì)，獲得本次迭代的反射徑參數(shù)集
A、w。其中，下標(biāo)^表示反射徑，上標(biāo)[z']表示第；次迭代，/為離散的反射徑的 序號(hào)，Z為離散的反射徑總數(shù)。
4 )
B. 反射徑信號(hào)分量重建
5)利用估計(jì)獲得的參數(shù)^'i，構(gòu)建反射徑信號(hào)的沖激響應(yīng)，再通過和原 始發(fā)射信號(hào)的巻積運(yùn)算，計(jì)算重建接收到的反射徑信號(hào)分量。
C. 漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)
6) 利用在已知原始觀測量和重建的接收反射徑信號(hào)分量，估計(jì)漫散射 徑分量樣本為，即原始觀測量疊加上重建的接收反射徑信號(hào)分量 的負(fù)反饋。
7 ) 已知上一次迭代估計(jì)的漫散射徑參數(shù)矢量集"，根據(jù)SAGE算法原 理，計(jì)算漫散射徑在各時(shí)間間隔&內(nèi)對(duì)應(yīng)的漫散射徑缺失空間樣 本。
8) 采用最大似然估計(jì)算法在漫散射徑缺失空間樣本中估計(jì)漫散射徑參 數(shù)
9) 重復(fù)步驟7)至8)循環(huán)估計(jì)完^個(gè)Ar內(nèi)的累加漫散射徑，獲得本次 迭代的漫散射徑參數(shù)矢量集&'],同時(shí)獲得漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)。
其中，下標(biāo)^表示漫散射徑，上標(biāo)W表示第"欠迭代，Ar為最小時(shí)間分辨間 隔，W' Ar為沖激響應(yīng)幅值大于在噪聲門限的持續(xù)時(shí)間，^為該持續(xù)時(shí)間細(xì)分為 Ar的個(gè)數(shù)。
D. 漫散射信號(hào)分量均值預(yù)測
10) 利用最小二乘法估計(jì)漫散射徑幅度的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，利用估計(jì)獲得的參 數(shù)《'1，構(gòu)建預(yù)測漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量均值預(yù)測，再通過和原始發(fā)射信 號(hào)的巻積運(yùn)算，計(jì)算接收到漫散射信號(hào)分量的均值預(yù)測。
E. 雙迭代
11)迭代1 )至10 )步驟，對(duì)漫散射徑分量和反射徑分量計(jì)算，直至收
ii斂。
如圖5所示為4*106個(gè)樣本點(diǎn)的100MHz寬帶無線信道測量實(shí)測教:據(jù)，/人1000 個(gè)沖激響應(yīng)快照中，可以觀察到在相對(duì)時(shí)延為3000ns、 5500ns和6500ns處分別 有明顯的反射徑存在。圖6為采用本發(fā)明的方法，去除反射徑后的噪聲環(huán)境中漫 散射徑的沖激響應(yīng)，可以觀察出其幅度隨時(shí)延呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)衰落。圖7，圖8分別為 采用本發(fā)明的方法估計(jì)出的反射徑分量和漫散射徑分量的參數(shù)化模型，這兩者的 疊加準(zhǔn)確地描述了寬帶無線信道完整的沖激響應(yīng)。
本發(fā)明可以用于無線信道建才莫估計(jì)領(lǐng)域，以從實(shí)測的信道測量數(shù)據(jù)中獲得高 精度的信道模型。本發(fā)明通過"蝶形負(fù)反饋"聯(lián)合估計(jì)方法解決了如何從接收到 的噪聲環(huán)境下的觀測量中估計(jì)出無線通信信道沖激響應(yīng)中混疊的獨(dú)立分量參數(shù) 問題，使得每一種分量的估計(jì)結(jié)果更為準(zhǔn)確，從而提高了無線信道參數(shù)化模型的 精度。本發(fā)明特別適用于寬帶無線通信信道沖激響應(yīng)參數(shù)化模型的精確估計(jì)，應(yīng) 用于WIMAX、 LTE、 B3G、 4G、 UWB、 DVB等無線應(yīng)用的高精度信道建模。
上述實(shí)施例僅用以說明而非限制本發(fā)明的技術(shù)方案。任何不脫離本發(fā)明精神 和范圍的技術(shù)方案均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的專利申請(qǐng)范圍當(dāng)中。
權(quán)利要求
1.一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，其特征在于，該方法包括以下循環(huán)迭代步驟1)將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的漫散射信號(hào)分量的負(fù)反饋(g)，獲得待估計(jì)的反射信號(hào)分量(b)；2)反射徑分量參數(shù)估計(jì)；對(duì)輸入的反射信號(hào)分量(b)運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，進(jìn)行反射徑?jīng)_激響應(yīng)參數(shù)估計(jì)，輸出估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集(c)；3)反射信號(hào)分量重建；利用輸入估計(jì)的反射徑分量參數(shù)集(c)重建反射信號(hào)分量，輸出重建的反射信號(hào)分量(d)；4)將原始觀測信號(hào)(a)疊加上重建的反射信號(hào)分量的負(fù)反饋(d)，獲得待估計(jì)的漫散射信號(hào)分量(e)；5)漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)；對(duì)輸入的漫散射信號(hào)分量(e)運(yùn)用參數(shù)估計(jì)算法，估計(jì)漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)參數(shù)，統(tǒng)計(jì)其時(shí)域的幅度統(tǒng)計(jì)分布，輸出漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f)；6)漫散射信號(hào)分量重建；利用輸入的漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量估計(jì)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)集(f)，預(yù)測時(shí)域漫散射信號(hào)分量，輸出為(g)；7)重復(fù)步驟1)至步驟6)，直至估計(jì)的無線通信信道模型參數(shù)收斂至理想值，輸出無線信道模型參數(shù)(p)；。
2.如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法， 其特征在于，所述步驟2)中的反射徑分量參數(shù)估計(jì)包括a.利用已知原始觀測信號(hào)以及重建的漫散射徑分量，估計(jì)反射徑分量樣本；b. 已知上一次迭代估計(jì)的反射徑參數(shù)矢量集^['-1]，根據(jù)SAGE算法原理估計(jì) 第Z條反射徑的缺失空間樣本；c. 采用最大似然估計(jì)算法在缺失空間中聯(lián)合估計(jì)第Z條反射徑參數(shù)；d.重復(fù)步驟b)至c)，完成i條反射徑的估計(jì)，獲得本次迭代的反射徑參其中，下標(biāo)々表示反射徑，上標(biāo)[/]表示第z次迭代，/為離散的反射徑的序 號(hào)，丄為離散的反射徑總數(shù)。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法， 其特征在于，所述步驟3 )中的反射信號(hào)分量重建包括利用估計(jì)獲得的參數(shù)3/J, 構(gòu)建反射徑信號(hào)的沖激響應(yīng)，再通過和原始發(fā)射信號(hào)的巻積運(yùn)算，計(jì)算重建接收 到的反射信號(hào)分量；其中，下標(biāo)々表示反射徑，上標(biāo)[/]表示第/次迭代。
4. 如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法， 其特征在于，所述步驟5)中的漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)包括A. 利用在已知原始觀測信號(hào)和重建的反射信號(hào)分量，估計(jì)漫散射徑分量樣本；B. 已知上一次迭代估計(jì)的漫散射徑參數(shù)矢量集&'-",根據(jù)SAGE算法原理， 計(jì)算漫散射徑在各時(shí)間間隔&內(nèi)對(duì)應(yīng)的漫散射徑缺失空間樣本；C. 采用最大似然估計(jì)算法在漫散射徑缺失空間樣本中估計(jì)漫散射徑參數(shù)；D. 重復(fù)步驟B)至C)循環(huán)估計(jì)完^個(gè)Ar內(nèi)的累加漫散射徑，獲得本次迭 代的漫散射徑參數(shù)矢量集4"，同時(shí)獲得漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)；其中，下標(biāo)w表示漫散射徑，上標(biāo)[/]表示第!'次迭代，Ar為最小時(shí)間分辨間 隔，iV.Ar為沖激響應(yīng)幅值大于在噪聲門限的持續(xù)時(shí)間，^為該持續(xù)時(shí)間細(xì)分為 Ar的個(gè)數(shù)。
5. 如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，其 特征在于，所述步驟6)中的漫散射信號(hào)分量重建包括利用最小二乘法估計(jì)漫 散射徑幅度的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，利用估計(jì)獲得的參數(shù)&'1，構(gòu)建漫散射徑?jīng)_激響應(yīng)分量 均值預(yù)測，再通過和原始發(fā)射信號(hào)的巻積運(yùn)算，計(jì)算接收到漫散射信號(hào)分量的均 值預(yù)測；其中，下標(biāo)M表示漫散射徑，上標(biāo)[/]表示第,'次迭代。
6. 如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，其 特征在于，所述步驟2 )中的參數(shù)估計(jì)算法包括MUSIC算法、ESPRIT算法、Uni taryESPRIT算法或EM算法。
7.如權(quán)利要求1所述的一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，其 特征在于，所述步驟6)中預(yù)測時(shí)域漫散射信號(hào)分量包括均值預(yù)測、二次方預(yù)測 或三次方預(yù)測。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種高精度無線信道參數(shù)化模型的聯(lián)合估計(jì)方法，其主要組成包括以下步驟反射徑分量參數(shù)估計(jì)、漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)、反射信號(hào)分量重建、漫散射信號(hào)分量重建。反射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出，通過反射信號(hào)分量重建，負(fù)反饋到漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸入；漫散射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸出，通過漫散射信號(hào)分量統(tǒng)計(jì)預(yù)測重建，負(fù)反饋到反射徑分量參數(shù)估計(jì)的輸入；通過這種“蝶形負(fù)反饋”交叉迭代機(jī)制，兩個(gè)參數(shù)估計(jì)器的輸出端自洽地估計(jì)出信道模型獨(dú)立分量各自的參數(shù)，從而提高了寬帶無線信道參數(shù)化模型的分辨精度。本發(fā)明可應(yīng)用于WIMAX、LTE、B3G、4G、UWB、DVB等寬帶無線通信系統(tǒng)、數(shù)字廣播系統(tǒng)等的高精度信道測試與建模。
文檔編號(hào)H04L25/02GK101588328SQ20091005464
公開日2009年11月25日 申請(qǐng)日期2009年7月10日 優(yōu)先權(quán)日2009年7月10日
發(fā)明者李穎哲, 萍 王 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所