大规模mimo系统中毫米波信道环境的解码方法及系统
技术领域
1.本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种大规模mimo系统中毫米波信道环境下新的解码方法及系统。
背景技术：2.未来的无线通信系统是往高速率、高稳定性上发展的。大规模mimo是实现该目的的一个方法，但是在大规模mimo系统中，无线通信要受到许多环境的干扰，比如阴影衰落、频率选择性衰落等，这给信号在用户终端和基站之间的有效传输带来了很大的难题，所以，获得信道的状态信息至关重要。
3.针对单用户大规模mimo系统，当信道矩阵服从均值为零，方差为一的复高斯分布时，mmse_ml(minimum mean-square-errors maximum likelihood)法效果是最优的，但是当毫米波到达基站天线方位角θ
p
来构建时，mmse_ml不再是最优的解码方法。
4.基于上述现状，本发明提供一种新的解码技术方案，在低信噪比环境下，新技术方案的解码性能大大优于传统的mmse_ml解码方法。
技术实现要素：5.针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种大规模mimo系统中毫米波信道环境下新的解码方法及系统，本发明提高了信道估计的准确性。
6.本发明采用以下技术方案：
7.大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方式步骤如下：
8.s1、基站接收到用户终端发送的信息，并根据这些信息做初步的信道估计；
9.s2、根据初步估计得到的数据，构造出相应的hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；
10.s3、对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；
11.s4、利用得到的角度估算出路径增益，最后重构信道；
12.s5、根据重构的信道，估算出发射信号。
13.优选的，步骤s1中，初步估计信道信息的公式为：
[0014][0015]
上式中，ρ为信噪比；h＝ac，其中
[0016][0017]
a是方向响应矩阵，θ
p
是用户终端发射的信号经过第p条路径到达基站天线时的入射角度，m是基站的总天线数，p是从用户终端到基站的总路径数， c是信道增益向量，w是信道中的噪声向量，c和w都服从均值为零，方差为一的复高斯分布。
[0018]
优选的，步骤s2具体包括：
[0019]
s2.1、构造出的hankel矩阵为：
[0020][0021]
其中k+l-1＝m,k＞l，为向量中的第k个分量。
[0022]
s2.2、对hankel矩阵进行奇异值分解，h＝udvh，其中
[0023]
d＝(λ1,λ2,
…
λ
l
),λ1≥λ2≥
…
≥λ
l
≥0
[0024]
λi(i＝1,2,
…
,l)为奇异值，左奇异向量组成k
×
l的矩阵
[0025]
u＝(u1,u2,u3,
…
,u
l
)
[0026]
ui(i＝1,2,
…
,l)是k
×
1的向量，满足uhu＝i
l
(上标h表示共轭转置，下同，i
l
为l阶单位阵)和右奇异向量组成的l阶酉矩阵
[0027]
v＝(v1,v2,
…
,v
l
)
[0028]
vi(i＝1,2,
…
,l)是k
×
1的向量；
[0029]
优选的，步骤s3具体包括：
[0030]
s3.1、利用奇异值的奇异熵增量曲率谱对信号进行降噪，首先，算出奇异熵增量：
[0031][0032]
其次，计算各点曲率，计算公式为
[0033][0034]
其中
[0035]
l”i
＝e
i+1-2ei+e
i-1
(i＝2,3,
…
,l-1)
[0036]
l'i＝e
i+1-ei(i＝2,3,
…
,l-1)
[0037]
s3.2、找出最大的曲率值所对应的指标，记为即
[0038][0039]
可以作为信道路径的估计值。
[0040]
s3.3、取矩阵u的前1至k-1行，前1至列做成新的矩阵，记为u1，取矩阵u的前2至k行，前1至列做成新的矩阵，记为u2，即再令
[0041]
h'＝(u
1h
u1)-1u1h
u2[0042]
算出h'的特征值，根据每个特征值得到对应的相位就可以得到a的估计值具体如下
[0043][0044][0045]
其中eig(h')是求h'的特征值，angle{}是求复数的相位角。
[0046]
优选的，步骤s4中，根据s3中得到的估算出得到重构的信道:
[0047]
优选的，步骤s5中，发射信号为s，基站接收到的信号是假设s是qam信号，我们估计出的发射信号
[0048][0049]
表示求的frobenius模，arg min()表示求当括号里面最小时目标变量的取值。
[0050]
基于上述的估计方法，本发明还公开了一种大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码系统，其包括依次连接的初步估计模块、矩阵构造模块、估计入射角个数模块、信道信息恢复模块、估计发射信号模块；
[0051]
初步估计模块，根据接收信号得到初步估计的信道信息；
[0052]
矩阵构造模块，根据初步估计得到的数据，构造出hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；
[0053]
估计入射角个数模块，用于对信号进行降噪，估计信号到达基站天线的入射角个数；
[0069]
如图1所示，本实施例大规模mimo系统中毫米波信道环境下一种新的解码方法，包括如下步骤：
[0070]
s1、基站接收到用户终端发送的信息，并根据这些信息做初步的信道估计；
[0071]
s2、根据初步估计得到的数据，构造出相应的hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；
[0072]
s3、对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；
[0073]
s4、利用得到的角度估算出路径增益，最后得到重构的信道；
[0074]
s5、根据重构的信道，估算出发射信号。
[0075]
本发明在毫米波信道环境下一种新的解码方法，与传统的方法相比，在已知等量信道信息的情况下，本发明新的解码方法能够实现更低的误码率，通信系统性能得到进一步提高。
[0076]
具体地：
[0077]
假设所述大规模天线系统中包括1个单天线用户，1个基站，基站配备128 根天线。所述s1步骤具体为，用户端根据接收信号初步估计得到的信道记为
[0078]
该大规模天线系统中，基站到用户的信道表示为：
[0079][0080]
其中，h＝ac，a是方向响应矩阵，c是信道增益系数；w是服从零均值、方差为一的高斯噪声。
[0081]
步骤s1中，用户终端发送训练序列一次，基站接收到信号y0，基站初步估计信道信息的公式为：
[0082][0083]
其中，ρ是信噪比；h＝ac，
[0084][0085]
a是方向响应矩阵，θ是用户终端发射的信号经过路径到达基站天线时的入射角度，c是信道增益，w是信道中的噪声，c和w都服从均值为零，方差为一的复高斯分布。
[0086]
步骤s2具体包括步骤：
[0087]
s2.1、构造出的hankel矩阵为：
[0088][0089]
为向量中的第k个分量。
[0090]
s2.2、对hankel矩阵进行奇异值分解，h＝udvh，其中
[0091]
d＝(λ1,λ2,
…
λ
64
),λ1≥λ2≥
…
≥λ
64
≥0
[0092]
λi(i＝1,2,
…
,64)为奇异值，左奇异向量组成k
×
l的矩阵
[0093]
u＝(u1,u2,u3,
…
,u
64
)
[0094]
ui(i＝1,2,
…
,64)是65
×
1的向量，满足uhu＝i
l
，右奇异向量组成l 阶的酉矩阵
[0095]
v＝(v1,v2,
…
,v
64
)
[0096]
vi(i＝1,2,
…
,64)是64
×
1的向量；
[0097]
步骤s3具体包括步骤：
[0098]
s3.1、利用奇异值的奇异熵增量曲率谱对信号进行降噪，首先要算出奇异熵增量：
[0099][0100]
其次，计算各点曲率，计算公式为
[0101][0102]
其中
[0103]
l”i
＝e
i+1-2ei+e
i-1
(i＝2,3,
…
,63)
[0104]
l'i＝e
i+1-ei(i＝2,3,
…
,63)
[0105]
s3.2、找出最大的曲率值所对应的指标，记为即
[0106][0107]
可以作为信道路径数的估计值。
[0108]
s3.3、取矩阵u的前1至64行，前1至列做成新的矩阵，记为u1，取矩阵u的前2至65行，前1至列做成新的矩阵，记为u2，即再令
[0109]
h'＝(u
1h
u1)-1u1h
u2[0110]
算出h'的特征值，根据每个特征值得到对应的相位就可以得到a的估计值具体如下
[0111][0112][0113]
其中eig(h')是求h'的特征值，angle{}是求复数的相位角。
[0114]
步骤s4中，根据s3中得到的估算出得到重构的信道:
[0115]
步骤s5中，发射信号为s，基站接收到的信号是假设s 是qam信号，估计出的发射信号
[0116][0117]
与原发射信号进行对比，即可得到估计的错误率。
[0118]
实施例二：
[0119]
参照图3所示，本实施例提供了大规模mimo系统中毫米波信道环境下一种新的解码系统，基于上述实施例一所述的估计方法，包括依次连接的初步估计模块、矩阵构造模块、估计入射角个数模块、信道信息恢复模块、估计发射信号模块；
[0120]
初步估计模块，根据接收信号得到初步估计的信道信息；
[0121]
矩阵构造模块，根据初步估计得到的数据，构造出hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；
[0122]
估计入射角个数模块，用于对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；
[0123]
信道信息恢复模块，利用得到的角度估算出路径增益，最后得到重构的信道；
[0124]
估计发射信号模块，根据重构的信道，估算出发射信号。
[0125]
需要说明的是，本实施例提供的大规模mimo系统中毫米波信道环境下一种新的解码系统，与实施例一类似，在此不多做赘述。
[0126]
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的保护范围内。
技术特征：1.大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是按如下步骤：s1、基站接收用户终端发送的信息，并根据信息做初步的信道估计；s2、根据初步估计得到的数据，构造hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；s3、对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；s4、利用得到的角度估算出路径增益，重构信道；s5、根据重构的信道，估算发射信号。2.如权利要求1所述大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是，步骤s1中，初步估计信道信息的公式为：上式中，ρ为信噪比；h＝ac，其中a是方向响应矩阵，θ
p
是用户终端发射的信号经过第p条路径到达基站天线时的入射角度，m是基站的总天线数，p是从用户终端到基站的总路径数，c是信道增益向量，w是信道中的噪声向量，c和w都服从均值为零，方差为一的复高斯分布。3.如权利要求2所述大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是，步骤s2具体包括：s2.1、构造的hankel矩阵为：其中，k+l-1＝m,k＞l，为向量中的第k个分量；s2.2、对hankel矩阵进行奇异值分解，h＝udv
h
，其中d＝(λ1,λ2,
…
λ
l
),λ1≥λ2≥
…
≥λ
l
≥0λ
i
为奇异值，i＝1,2,
…
,l，左奇异向量组成k
×
l的矩阵
u＝(u1,u2,u3,
…
,u
l
)u
i
是k
×
1的向量，满足u
h
u＝i
l
和右奇异向量组成的l阶酉矩阵v＝(v1,v2,
…
,v
l
)v
i
是k
×
1的向量。4.如权利要求3所述大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是，步骤s3具体包括：s3.1、利用奇异值的奇异熵增量曲率谱对信号进行降噪，首先，算出奇异熵增量：其次，计算各点曲率，计算公式为其中l”i
＝e
i+1-2e
i
+e
i-1
(i＝2,3,
…
,l-1)l'
i
＝e
i+1-e
i
(i＝2,3,
…
,l-1)s3.2、找出最大的曲率值所对应的指标，记为即即可以作为信道路径的估计值；s3.3、取矩阵u的前1至k-1行，前1至列做成新的矩阵，记为u1，取矩阵u的前2至k行，前1至列做成新的矩阵，记为u2，即再令h'＝(u
1h
u1)-1
u
1h
u2算出h'的特征值，根据每个特征值得到对应的相位得到a的估计值具体如下体如下其中，eig(h')是求h'的特征值，angle{}是求复数的相位角。5.如权利要求4所述大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是，步骤s4中，根据步骤s3中得到的估算出得到重构的信道:
6.如权利要求5所述大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码方法，其特征是，步骤s5中，发射信号为s，基站接收到的信号是假设s是qam信号，估计出的发射信号假设s是qam信号，估计出的发射信号表示求的frobenius模，argmin()表示求当括号里面最小时目标变量的取值。7.大规模mimo系统中毫米波的环境下的解码系统，其特征是包括依次连接的初步估计模块、矩阵构造模块、估计入射角个数模块、信道信息恢复模块、估计发射信号模块；初步估计模块，根据接收信号得到初步估计的信道信息；矩阵构造模块，根据初步估计得到的数据，构造hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；估计入射角个数模块，用于对信号进行降噪，估计信号到达基站天线的入射角个数；信道信息恢复模块，利用得到的角度估算出路径增益，得到重构的信道；估计发射信号模块，根据重构的信道，估算出发射信号。
技术总结本发明公开了一种大规模MIMO系统中毫米波的环境下的解码方法及系统，方法按如下步骤：S1、基站接收用户终端发送的信息，并根据信息做初步的信道估计；S2、根据初步估计得到的数据，构造Hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；S3、对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；S4、利用得到的角度估算出路径增益，重构信道；S5、根据重构的信道，估算发射信号。本发明能够更准确地估计出信道信息，进一步提高通信系统的性能。进一步提高通信系统的性能。进一步提高通信系统的性能。
技术研发人员：张欣禹 王海泉 武智炜 李美慧 钱淘鑫
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2022.07.21
技术公布日：2022/11/1
