本發(fā)明涉及通信系統(tǒng)中的信號處理技術(shù)，具體涉及針對多輸入多輸出正交頻分復用系統(tǒng)的信道估計方法。

背景技術(shù)：

為了滿足未來移動通信系統(tǒng)對系統(tǒng)容量、頻譜效率、數(shù)據(jù)傳輸速率等多方面越來越高的需求，在現(xiàn)有的長期演進項目(Long Term Evolution，LTE)中，采用了多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技術(shù)和正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技術(shù)。其中MIMO技術(shù)可以在不增加帶寬的前提下，成倍地提高系統(tǒng)容量和頻譜利用率，另一方面，OFDM技術(shù)是寬帶傳輸中的代表技術(shù)，具有抗多徑衰落能力強，對窄帶干擾和噪聲不敏感、帶寬擴展靈活等一系列優(yōu)點。

在無線通信系統(tǒng)當中，接收端為了獲得更好的接收性能，一般采用相干檢測技術(shù)。為了實現(xiàn)相干檢測，則需要獲得信道參數(shù)，因此需要在接收端進行信道估計。為了能夠精確地估計出信道的參數(shù)，在實際的通信系統(tǒng)中通常采用插入導頻信號來實現(xiàn)信道估計。

壓縮感知(Compressive Sensing，CS)是一種利用稀疏的或者可壓縮的信號進行信號重建的理論。該理論是由Candes、Terres Tao等人提出，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的采樣編碼技術(shù)，即Nyquist采樣定理。該理論指出：對于可壓縮的信號，可通過遠低于奈奎斯特采樣率的速率對信號進行非自適應的測量編碼，測量值并非信號本身，而是高維到低維的投影值，從數(shù)學的角度看，每個測量值是傳統(tǒng)理論下的每個樣本信號的組合函數(shù)，即一個測量值已經(jīng)包含了所有樣本信號的少量信息。這樣就可以顯著地降低信號處理時間和計算成本。而無線信道可以被視為稀疏信道，進而可以利用壓縮感知技術(shù)可以以較少的導頻數(shù)目來進行信道估計。

現(xiàn)有技術(shù)中，公開號為CN104052691A、名稱為“基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計方法”的國內(nèi)發(fā)明專利，其主要適用于接收端配備二維天線陣列時的信道估計，在最小二乘法估計的基礎上，進一步估計了表征信道特性的參數(shù)(路徑時延、入射角和增益系數(shù))，充分利用了信道在時延域的稀疏性和二維角度域的稀疏性，信道估計的性能有了顯著的提高。但是該發(fā)明主要適用于接收端配備二維天線陣列的情況，此外，該發(fā)明中使用的信道估計算法為OMP算法，在匹配原子的精確選擇上還具有一定的改善空間，從而影響了信號重構(gòu)的概率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是針對MIMO-OFDM系統(tǒng)提高信號重構(gòu)的概率和精度。

為此，本發(fā)明提出一種可擴展的正交匹配追蹤算法，在原有的OMP算法的基礎上，通過適當?shù)脑黾拥螖?shù)來選取更加精確的匹配原子，從而達到重構(gòu)源信號的目的。技術(shù)方案如下：

針對MIMO-OFDM(多輸入多輸出正交頻分復用)系統(tǒng)的信道估計方法，包括以下步驟：

步驟一：發(fā)射端在每根天線上發(fā)送一個具有N個子載波的正交頻分復用符號，進行逆快速傅里葉變換(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)，然后插入長度為L_cp的循環(huán)前綴(Cyclic Prefix,CP)，以消除符號間干擾(Inter Symbol Interference,ISI)；

步驟二：接收端每根天線去掉循環(huán)前綴及快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)之后得到相應的接收信號，將導頻信號取出，進行N點離散傅里葉變換，獲得導頻處的信道沖激響應；

步驟三：根據(jù)接收端的接收信號y和測量矩陣Φ采用OMP_α算法來重構(gòu)信道沖激響應h，從而達到信道估計的目的。

進一步，步驟一中，將串并以后的已編碼數(shù)據(jù)插入導頻信號，進行逆快速傅里葉變換變換，然后插入長度為L_cp的循環(huán)前綴，以消除符號間干擾，發(fā)送的符號經(jīng)過多輸入多輸出正交頻分復用頻率選擇性衰落信道到達接收端，假設信道參數(shù)在一個正交頻分復用符號的持續(xù)時間里是恒定的。

進一步，針對多輸入多輸出正交頻分復用系統(tǒng)的信道估計方法，其所述循環(huán)前綴的長度L_cp＞＝L-1。

進一步，步驟二中，接收端利用接收的導頻信號和發(fā)送端的導頻信號來獲取導頻處的信道沖激響應。

進一步，步驟三中，根據(jù)接收端的接收信號y和測量矩陣Φ采用OMP_α算法來重構(gòu)信道沖激響應h，OMP_α算法的迭代次數(shù)為通過次測量，能夠以高概率重構(gòu)原始信號，所涉及到的觀測矩陣Φ滿足受限等距特性準則，即對于稀疏度為m的待重構(gòu)信號X，矩陣Φ滿足δ_m∈[0,1]的常數(shù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用的信道估計方法為一種可擴展的正交匹配追蹤算法，在原有的OMP算法的基礎上，通過適當?shù)脑黾拥螖?shù)來選取更加精確的匹配原子，從而達到重構(gòu)源信號的目的，與現(xiàn)有的OMP算法所需的測量次數(shù)(O(m lnN))相比，本發(fā)明所需的測量次數(shù)為(m為信號的稀疏度，N為信號的長度)，通過選擇適當?shù)臄U展因子α∈[0,1]，信號重構(gòu)的概率和精度有了顯著的提高，對于MIMO-OFDM系統(tǒng)在信道估計方面具有廣泛的應用前景。

附圖說明

圖1為MIMO-OFDM信道模型示意圖。

圖2為針對MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計方法的信號重構(gòu)流程圖。

具體實施方式

現(xiàn)結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做進一步詳細的說明。本發(fā)明采用可擴展的正交匹配追蹤(OMP_α)算法在原有正交匹配追蹤(OMP)算法的基礎之上，如圖2所示，更改迭代次數(shù)為通過次測量，具有更高精度，信號重構(gòu)概率更高的一種針對MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計方法。為便于本領域的普通技術(shù)人員實施本發(fā)明，現(xiàn)提供以下實施方式。

具體實施方式一，具體過程如下：

步驟一：發(fā)射端在每根天線上發(fā)送一個具有N個子載波的OFDM符號，第i根天線發(fā)送的OFDM符號進行IFFT變換，然后插入長度為L_cp(L_cp≥L-1)的循環(huán)前綴(CP)，以消除符號間干擾(ISI)，如圖1所示。發(fā)送的符號經(jīng)過MIMO-OFDM頻率選擇性衰落信道到達接收端，假設信道參數(shù)在一個OFDM符號的持續(xù)時間里是恒定的。

步驟二：接收端每根天線去掉CP及FFT變換之后得到相應的接收信號，第j根接收天線接收到的符號為：

其中為在接收天線j上接收到的一個具有N個子載波的OFDM符號為零均值、方差為的高斯白噪聲。H為一個N_RN×N_TN的MIMO-OFDM信道頻域矩陣。

H^(j,i)為一個N×N矩陣，表示第i根發(fā)送天線與第j根接收天線間的信道頻域響應矩陣。

假設信道的長度為L，MIMO-OFDM系統(tǒng)有P個導頻符號，分別位于子載波k₁,k₂,...k_p(1＜k₁＜k₂＜...＜k_p≤N)上，則第j根接收天線收到的P個導頻符號可以表示為：

其中為第j根接收天線在導頻子載波k₁,k₂,...,k_p上的符號組成的接收向量；為第i根發(fā)送天線在導頻子載波k₁,k₂,...,k_p上的符號組成的發(fā)送向量；為噪聲向量；為第i根發(fā)送天線與第j根接收天線在導頻子載波k₁,k₂,...,k_p處的信道頻域響應矩陣。h^(j,i)為一個L×1的矩陣，表示第i根發(fā)送天線與第j根接收天線之間的信道沖激響應。設F為N點離散傅里葉變換矩陣，F(xiàn)_P為F中對應的P行和L列組成的P×L矩陣。

假設為一個N_TL×1的矩陣，表示所有的發(fā)送天線與第j根接收天線間的信道頻域矩陣。

令為P×N_TL矩陣，則第j根天線接收到的P個導頻符號可以表示為：

如果考慮所有的接收天線則(6)式可表示為：

y_p＝Φh+n_p (7)

其中，為N_RP×1的矩陣；為N_RP×1的矩陣；為N_RP×N_RN_TL的矩陣，這里為Knonecker乘積；為N_RN_TL×1的矩陣。

具體實施方式二，如圖2所示，針對MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計方法，所采用的OMP_α算法的具體步驟為：

1)輸入：y,Φ,m；

2)初始化：設定殘差的初始值r₀＝y(tǒng)，Λ₀＝0，(Λ_t表示t次迭代的索引的集合)，初始迭代次數(shù)t＝0；

3)更新迭代次數(shù)t＝t+1；

4)計算余量r_t-1與Φ的每一列的內(nèi)積，選擇內(nèi)積最大值對應的索引值即λ_t,

選擇原子其中λ_t表示第t次迭代找到的索引(列序號)；

5)更新索引值集合Λ_t＝Λ_t-1∪{λ_t}，更新支撐集

6)通過最小二乘法least-squares(LS)獲取最佳的t項解，是的偽逆矩陣，同時更新殘差

7)如果t＜t_max＝m+[αm]，返回步驟二，否則終止迭代；

8)輸出x的稀疏逼近信號x_t，即

這里對OMP_α算法做一些說明：基于殘差r_t-1選擇候選原子時，把測量矩陣分成兩組定義I為s的未知支撐集，并且||s||₀＝||I||＝m，定義為正確的原子集，為錯誤的原子集。

選擇正確的原子情況：

選擇錯誤的原子情況：

當時，選擇正確和錯誤的原子情況都有可能，為了便于分析，我們認為此情景為選擇錯誤的原子情況。OMP_α算法運行的輸出可以表示為其中λ_t∈{1,2,...,d}表示第t次迭代選擇的原子的索引。定義J_C＝{λ_t:λ_t∈I}為正確的選擇集，對應于這種情況，反之J_W＝{λ_t:λ_t∈I^c}對應于這種情況，表示選擇了錯誤的原子。使用以上兩種選擇集來說明OMP_α算法重構(gòu)信號是否成功。

假設經(jīng)過次迭代，如果我們有|J_c|＝m,|J_w|＝|αm|,當α＝0說明在傳統(tǒng)的OMP算法中重構(gòu)信號成功，當說明在OMP_α算法中重構(gòu)信號成功。如果我們有說明OMP_α算法沒有重構(gòu)信號成功。

對本領域技術(shù)人員而言，本發(fā)明不局限于以上實施方式，其僅僅作為例子對本發(fā)明的一種形態(tài)進行詳細、示范性的說明。在不背離本發(fā)明宗旨的范圍內(nèi)，本領域技術(shù)人員根據(jù)上述具體實例，通過各種等同替換所得到的技術(shù)方案，均應包含在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍及其等同范圍之內(nèi)。