稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法、裝置和信道估計方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法，本發(fā)明實施例還公開了一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化裝置和一種稀疏信道估計方法。其中所述方法包括：隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布，根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，其中，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成；多次重復(fù)執(zhí)行上述步驟，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。采用本發(fā)明，具有收斂速度快、均方誤差和誤碼率性能好等優(yōu)點。
【專利說明】稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法、裝置和信道估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法、裝置和信道估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002]正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequency Division Multiplexing,OFDM)作為第四代移動通信及未來無線通信的核心技術(shù)，能有效對抗無線傳播中的多徑效應(yīng)、簡化均衡器設(shè)計、降低接收機復(fù)雜度和功耗并提高頻譜利用率。信道估計作為OFDM系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，對信號傳輸所經(jīng)歷的信道的時延、衰減、多徑等參數(shù)進行估測。信道估計的準(zhǔn)確程度對信道均衡、解調(diào)和信道譯碼等均有直接的影響。因此，信道估計技術(shù)一直倍受研究者關(guān)注。
[0003]信道估計可分為盲估計和導(dǎo)頻輔助信道估計(Pilot Assisted ChannelEstimation, PACE)兩大類。其中，盲估計利用傳輸數(shù)據(jù)本身的一些特性對信道進行估計，由于其運算復(fù)雜度較高且實時性差，在實際通信系統(tǒng)中很少采用。PACE在發(fā)送數(shù)據(jù)前，預(yù)先插入一些接收端已知的符號(即導(dǎo)頻)，接收機基于最小二乘(Least Squares, LS)或者最小均方誤差(Minimum Mean Square Error, MMSE)等準(zhǔn)則對信道進行估計。最近新出現(xiàn)的稀疏信道估計(Sparse Channel Estimation)或者稱為壓縮信道感知(CompressedChannel Sensing),也屬于PACE范疇,它利用無線信道的稀疏性,將壓縮感知(CompressedSensing, CS)技術(shù)用于信道估計。相比傳統(tǒng)的LS或麗SE信道估計，壓縮感知技術(shù)能大幅度降低導(dǎo)頻開銷，提高頻譜利用率和信道估計精度?？紤]到無線信道的時延擴展和接收機前端較高的采樣率，信道多徑分量分散于這一時延擴展中，經(jīng)過采樣以后的信道沖擊響應(yīng)(Channel Impulse Response, CIR)序列通常呈現(xiàn)大多數(shù)為零、少數(shù)非零的稀疏性,尤其對于普遍使用過采樣技術(shù)的OFDM系統(tǒng)，這一稀疏特性更為明顯。
[0004]在現(xiàn)有技術(shù)一中，長期演進(Long-Term Evolution, LTE)系統(tǒng)主要采用均勻?qū)ьl的分配方式，導(dǎo)頻的位置在頻率域和時間域上均勻分布。很多研究文獻表明，這類均勻分布的導(dǎo)頻設(shè)計方法對于基于壓縮感知的信道估計方案并不是最優(yōu)的。因此，有必要對基于壓縮感知信道估計的方案進行專門的導(dǎo)頻設(shè)計。
[0005]在現(xiàn)有技術(shù)二中，公開了一種基于壓縮感知的非連續(xù)正交頻分復(fù)用信道估計方法。該方法包括:設(shè)計信道估計導(dǎo)頻圖案；導(dǎo)頻圖案的選?。恍诺李l域響應(yīng)的估計。導(dǎo)頻圖案選擇使用以下兩種方案。方案一:保留傳統(tǒng)的均勻?qū)ьl圖案，禁用子載波處的導(dǎo)頻自然禁用，從而使可用導(dǎo)頻呈現(xiàn)自然的不均勻性；方案二:固定導(dǎo)頻數(shù)量，基于恢復(fù)矩陣互相關(guān)最小化的準(zhǔn)則，以更少的導(dǎo)頻獲得優(yōu)于目前其他方法的信道估計性能和系統(tǒng)誤碼率性能。本方法可以在多種禁用子載波場景下，以更少的導(dǎo)頻獲得優(yōu)于目前其他方法的信道估計性能和系統(tǒng)誤碼率性能。該方法主要考慮如何在非連續(xù)正交頻分復(fù)用情況下進行導(dǎo)頻設(shè)計，以及在優(yōu)化后導(dǎo)頻位置與禁用位置重合情況下的導(dǎo)頻優(yōu)化設(shè)計方法，并沒有對連續(xù)子載波情況下的最優(yōu)導(dǎo)頻設(shè)計方案作出討論。
[0006]在現(xiàn)有技術(shù)三(C.Qi and L.Wu, “A Study of Deterministic Pilot Allocationfor Sparse Channel Estimation in OFDM Systems,，’IEEE Comm.Lett., Vol.16, N0.5, pp.742-744, May 2012.)中，公開了一種基于正交頻分復(fù)用的導(dǎo)頻優(yōu)化方法。該方法能夠在子載波數(shù)目不規(guī)則的情況下，利用隨機近似的方法獲得近似的最優(yōu)導(dǎo)頻分布，并能夠取得較優(yōu)的收斂速度和信道估計增益。但該方法的收斂速度仍有不足。
[0007]在現(xiàn)有技術(shù)四中，采用窮舉法生成優(yōu)化導(dǎo)頻排布，即每次隨機生成導(dǎo)頻排布，在指定的程序運行時間內(nèi)，從所有隨機生成的導(dǎo)頻排布中選擇一個目標(biāo)函數(shù)值最小的導(dǎo)頻排布。這種方法的收斂性能、均方誤差(Mean Square Error, MSE)性能及誤碼率(Bit ErrorRate, BER)性能均有所欠缺。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法、裝置和信道估計方法?？蓪趬嚎s感知技術(shù)的信道估計方案進行專門的導(dǎo)頻設(shè)計，優(yōu)化導(dǎo)頻排布，提高OFDM稀疏信道估計的均方誤差和誤碼率性能。
[0009]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法，包括:
[0010]隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布，根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，其中，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成；
[0011]多次重復(fù)執(zhí)行上述步驟，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
[0012]相應(yīng)地，本發(fā)明實施例還提供了 一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化裝置，該裝置包括:
[0013]初始化單元，用于隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布；
[0014]優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元，用于根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，其中，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成；
[0015]優(yōu)化導(dǎo)頻排布生成單元，用于多次重復(fù)調(diào)用所述初始化單元和優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
[0016]本發(fā)明實施例還提供了一種信道估計方法，該方法包括:
[0017]發(fā)射端根據(jù)權(quán)利要求1所述方法確定優(yōu)化導(dǎo)頻排布以插入優(yōu)化導(dǎo)頻；
[0018]接收端基于壓縮感知技術(shù)進行信道估計。
[0019]實施本發(fā)明實施例，具有如下有益效果:
[0020]一)根據(jù)互相關(guān)性確定初始導(dǎo)頻排布中的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，在多種優(yōu)選導(dǎo)頻排布中選取其中互相關(guān)性最小的生成優(yōu)化導(dǎo)頻排布，能夠最小化測量矩陣的互相關(guān)且具有更快的收斂速度；
[0021]二)根據(jù)優(yōu)化導(dǎo)頻排布并基于壓縮感知技術(shù)進行信道估計，能夠提升OFDM稀疏信道估計的均方誤差和誤碼率性能。【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0023]圖1是本發(fā)明的一種正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法的第一實施例流程示意圖；
[0024]圖2是本發(fā)明的一種確定初始導(dǎo)頻排布中一個元素位置上最佳元素的方法流程示意圖；
[0025]圖3是本發(fā)明的一種生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布的方法流程示意圖；
[0026]圖4是本發(fā)明的一種正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法第二實施例流程示意圖；
[0027]圖5是本發(fā)明的一種正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化裝置第一實施例結(jié)構(gòu)示意圖；
[0028]圖6是本發(fā)明的一種優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元結(jié)構(gòu)示意圖；
[0029]圖7是本發(fā)明的一種優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元結(jié)構(gòu)示意圖；
[0030]圖8是本發(fā)明與幾種現(xiàn)有技術(shù)的收斂性能比較結(jié)果圖；
[0031]圖9是本發(fā)明與幾種現(xiàn)有技術(shù)的MSE性能比較結(jié)果圖；
[0032]圖10是本發(fā)明與幾種現(xiàn)有技術(shù)的BER性能比較結(jié)果圖。
【具體實施方式】
[0033]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0034]圖1是本發(fā)明的一種正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法的第一實施例流程示意圖，參照圖1，該方法包括:
[0035]SlOO:隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布。
[0036]在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，子載波數(shù)目為N，導(dǎo)頻數(shù)目為M，從I到N的N個整數(shù)構(gòu)成的集合子載波集合{1，2，3……N}中隨機選取M個元素，構(gòu)成長度為M的一維列向量P，向量P即初始導(dǎo)頻排布。
[0037]S102:計算侯選集并確定初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布；其中，優(yōu)選導(dǎo)頻排布由初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成。
[0038]在本實施例的一種實現(xiàn)方式中，步驟S102通過逐一確定初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素實現(xiàn)，其中，在每一次確定一個元素位置上的最佳元素時將該元素位置上的元素替換為最佳元素，以便進行其他元素位置上最佳元素的確定和替換。具體地請參照圖2，圖2是本發(fā)明的一種確定初始導(dǎo)頻排布中一個元素位置上最佳元素的方法流程示意圖，該方法包括:
[0039]S200:定義變動元素和固定元素，具體地，將需要確定最佳元素的當(dāng)前元素位置上的元素定義為變動元素，保持當(dāng)前元素位置之外的元素位置上的元素不變并定義為固定元素；[0040]S202:計算侯選集，具體地，計算子載波集合與固定元素組成的集合的差集生成侯選集；
[0041]S204:確定最佳元素，具體地，分別用侯選集中的各元素替換變動元素，計算每次發(fā)生替換后的初始導(dǎo)頻排布的第二目標(biāo)函數(shù)值(即g(P)值，對于g(P)的說明請參照下文相應(yīng)說明)，并將使第二目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的元素確定為當(dāng)前元素位置上的最佳元素。
[0042]按照上述方法確定初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素之后，初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的元素實際上均更新為最佳元素，此時的初始導(dǎo)頻排布可以作為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
[0043]在本實施例的另一種實現(xiàn)方式中，可以通過迭代生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布。例如，參照圖3，圖3是本發(fā)明的一種生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布的方法流程示意圖，該方法包括:
[0044]S300:逐一確定初始導(dǎo)頻排布中各兀素位置上的最佳兀素,其中，在每一次確定一個元素位置上的最佳元素時將該元素位置上的元素替換為最佳元素(確定初始導(dǎo)頻排布中一個元素位置上最佳元素的方法請參照圖2所示實現(xiàn)方式)；
[0045]S302:重復(fù)執(zhí)行預(yù)設(shè)次數(shù)的步驟S300，或者重復(fù)執(zhí)行步驟S300直至初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素不再變化，其中，每一次開始執(zhí)行步驟S300時，初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的元素均為最新確定出的最佳元素，即每一次確定出最佳元素，初始導(dǎo)頻排布同時更新并在第一次循環(huán)結(jié)束之后以更新的初始導(dǎo)頻排布參與下一次循環(huán)。
[0046]在本實現(xiàn)方式中，步驟S302結(jié)束之后，初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的元素為最終確定出的最佳元素，此時，該初始導(dǎo)頻排布即優(yōu)選導(dǎo)頻排布。
[0047]S104:多次重復(fù)執(zhí)行步驟SlOO和步驟S102，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)(即g(P)，詳見后文)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
[0048]步驟S104中，目標(biāo)函數(shù)為測量矩陣A的互相關(guān)g (P)，具體的:
[0049]設(shè)正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的子載波數(shù)目為N，導(dǎo)頻數(shù)目為M，設(shè)導(dǎo)頻子載波的索引號為k1； k2,…kM，滿足I≤W...;、≤N。發(fā)射的導(dǎo)頻符號記為XGO，X(k2)，…，X(kM)，接收到的導(dǎo)頻符號記為YGO，Y(k2)，…，Y(kM)。則正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的頻域信道估計問題可寫為:
[0050]
【權(quán)利要求】
1.一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括: 隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布，根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，其中，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成； 多次重復(fù)執(zhí)行上述步驟，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素包括: 步驟A:逐一確定所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素,其中，在每次確定出一個元素位置上的最佳元素時將該元素位置上的元素替換為對應(yīng)的最佳元素。
3.如權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述確定出一個元素位置上的最佳元素包括: 將需要確定最佳元素的當(dāng)前元素位置上的元素定義為變動元素，保持所述當(dāng)前元素位置之外的元素位置上的元素不變并定義為固定元素； 計算所述子載波集合與所述固定元素組成的集合的差集生成所述侯選集； 分別用所述侯選集中的各元素替換所述變動元素，計算每次發(fā)生替換后的初始導(dǎo)頻排布的第二目標(biāo)函數(shù)值，并將使第二目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的元素確定為當(dāng)前元素位置上的最佳元素。
4.如權(quán)利要求2或3所述方法，其特征在于，所述根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素還包括:` 步驟B:重復(fù)執(zhí)行預(yù)設(shè)次數(shù)的步驟A，或者重復(fù)執(zhí)行步驟A直至所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素不再變化，其中，每次執(zhí)行步驟A時，所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的元素均為最新確定出的最佳元素； 此時，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由步驟B最終確定的所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成。
5.如權(quán)利要求4所述方法，其特征在于，所述將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布包括: 如果第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布存在至少兩種，則隨機選取其中一種作為所述優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
6.一種稀疏信道的導(dǎo)頻優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括: 初始化單元，用于隨機從子載波集合中選取元素生成初始導(dǎo)頻排布； 優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元，用于根據(jù)所述子載波集合和所述初始導(dǎo)頻排布生成侯選集并從所述侯選集中選取所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素從而生成優(yōu)選導(dǎo)頻排布，其中，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成； 優(yōu)化導(dǎo)頻排布生成單元，用于多次重復(fù)調(diào)用所述初始化單元和優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元，并將多次重復(fù)過程中生成的第一目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的優(yōu)選導(dǎo)頻排布確定為優(yōu)化導(dǎo)頻排布。
7.如權(quán)利要求6所述裝置，其特征在于，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元包括: 最佳元素確定模塊，用于逐一確定所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素，其中，在每次確定出一個元素位置上的最佳元素時將該元素位置上的元素替換為對應(yīng)的最佳元素。
8.如權(quán)利要求7所述裝置，其特征在于，所述最佳元素確定模塊包括: 定義子模塊，用于將需要確定最佳元素的當(dāng)前元素位置上的元素定義為變動元素，保持所述當(dāng)前元素位置之外的元素位置上的元素不變并定義為固定元素； 侯選集生成子模塊 ，用于計算所述子載波集合與所述固定元素組成的集合的差集生成所述侯選集； 確定子模塊，用于分別用所述侯選集中的各元素替換所述變動元素，計算每次發(fā)生替換后的初始導(dǎo)頻排布的第二目標(biāo)函數(shù)值，并將使第二目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的元素確定為當(dāng)前元素位置上的最佳元素。
9.如權(quán)利要求7或8所述裝置，其特征在于，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布生成單元還包括: 循環(huán)調(diào)用模塊，用于按照預(yù)設(shè)次數(shù)重復(fù)調(diào)用所述最佳元素確定模塊，或者用于重復(fù)調(diào)用所述最佳元素確定模塊直至所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素不再變化，其中，每一次調(diào)用所述最佳元素確定模塊時，所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的元素均為最新確定的最佳元素； 最終確定模塊:用于確定所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布，所述優(yōu)選導(dǎo)頻排布由所述循環(huán)調(diào)用模塊最終確定的所述初始導(dǎo)頻排布中各元素位置上的最佳元素構(gòu)成。
10.一種稀疏信道估計方法，其特征在于，所述方法包括: 發(fā)射端根據(jù)權(quán)利要求1所述方法確定優(yōu)化導(dǎo)頻排布以插入優(yōu)化導(dǎo)頻； 接收端基于壓縮感知技術(shù)進行信道估計。
【文檔編號】H04L27/26GK103685088SQ201210350713
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2012年9月20日 優(yōu)先權(quán)日:2012年9月20日
【發(fā)明者】戚晨皓, 張舜卿 申請人:華為技術(shù)有限公司, 東南大學(xué)