本发明涉及通信，提出一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法。
背景技术：
1、在大规模mimo-ofdm传输中，上行链路信号检测和下行链路预编码设计都要用到信道状态信息(channel state information,csi)，它的准确性直接影响到系统性能。通常的信道估计方法是导频辅助的信道估计，即发送端周期性地发送导频信号，接收端根据接收到的信号来估计csi。信道估计就是在给定接收导频信号的条件下估计信道参数的后验信息。当信道具有高斯先验信息时，它的后验分布同样是高斯的，仅由均值和协方差阵二者决定。在导频辅助的信道估计方法中，最小均方误差(minimum mean square error,mmse)估计通过最小化估计信道和准确信道的均方误差来达到最优性能，然而它需要复杂的矩阵求逆和乘法操作，在实际系统中这样的复杂度难以承受。
2、由概率分布定义的空间可以视为具有黎曼结构的可微流形。因此，可以使用信息几何理论加以研究。信息几何从内在的几何视角分析信息论和统计推断问题，并且已经被应用于大规模mimo信道估计中。尽管信息几何信道估计方法的复杂度低于mmse估计，但当给定较少的迭代次数时，它的性能并不满足实际需要，并且，用于保证收敛的阻尼因子通常很难获得。但信息几何中的kl散度和em算法等工具仍然发挥着很大作用。
技术实现思路
1、发明目的：本发明的目的是提供一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，能够获得小区内各用户空频域信道的后验信息，在同样的信道估计性能下，相比已有算法可以进一步降低时间复杂度和空间复杂度，同时在迭代次数较少的条件下具有更优的性能。
2、技术方案：本发明所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，包括如下步骤：
3、(1)基站根据接收到的导频信号和波束基信道表征模型建立关于角度时延域信道的空频域接收信号模型；
4、(2)将接收信号中组成感知矩阵的各过采样dft阵补全为dft阵，同时进行接收信号和噪声补全，得到补全的接收信号模型；
5、(3)通过em算法迭代求解补全信号和角度时延域信道直至收敛或达到固定次数，此时得到的信道即为角度时延域信道的估计值。
6、进一步的，步骤(1)中，所述波束基信道表征模型为：空频域信道矩阵可以由角度时延域信道矩阵经空间域和频率域采样舵矢量加权得到，其中角度时延域信道是稀疏的且各非零元素统计独立。
7、进一步的，步骤(1)中，所述接收到的导频信号来自小区内各用户向基站发送特定相移因子下的可调相移导频。
8、进一步的，步骤(2)中，所述感知矩阵由频率域、垂直空间域、水平空间域三个过采样dft矩阵做克罗内克积得到，将它们各自补全为dft阵再做克罗内克积，得到的是酉矩阵。
9、进一步的，步骤(3)中，通过em算法迭代求解补全信号和角度时延域信道方法为：基于补全后的接收信号后验分布和其与信道参数的联合分布分别建立数据流形和模型流形，进而在两流形间交替做e投影和m投影，通过e投影更新补全信号的后验均值，组合接收信号和补全信号的后验均值，通过m投影更新信道参数，直至收敛。
10、进一步的，数据流形为补全后的接收信号概率分布组成的流形，模型流形为补全后的接收信号和信道参数的联合概率分布组成的流形。
11、进一步的，e投影和m投影都是基于最小化两个流形之间的kl散度。
12、进一步的，e投影获得补全信号后验均值，m投影获得信道估计值，第t次迭代中，补全信号后验均值为补全感知矩阵与第t-1次信道估计值的乘积，角度时延域信道估计值为含先验项的对角阵、补全后的感知矩阵与组合信号的乘积。
13、进一步的，具体实施时，基站通过上行信道探测获得各用户终端信道的先验统计信息，利用信道的先验信息和接收导频信号，通过步骤(1)至(3)计算各用户终端角度时延域信道的后验信息，最后通过波束基信道表征模型将得到的角度时延域信道转化到空频域。
14、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法的步骤。
15、有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：根据导频信号和波束基信道表征模型建立关于角度时延域信道的空频域接收信号模型，然后将组成感知矩阵的各过采样dft阵补全为dft阵，同时进行接收信号和噪声补全，得到补全的接收信号模型。通过em算法迭代求解补全信号和角度时延域信道直至收敛或达到固定次数，此时得到的信道即为角度时延域信道的估计值。本发明方案中的算法能以较低的时间复杂度和空间复杂度收敛到mmse信道估计，而且在给定较少的迭代次数情况下，可以取得较高的准确度，为实际系统中的信道估计提供了一种崭新的途径。同时，估计出的角度时延域信道可以通过波束基信道表征模型转化到空频域，从而用于上行检测和下行预编码，进而提升系统整体的传输速率。
1.一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，步骤(1)中，所述波束基信道表征模型为：空频域信道矩阵由角度时延域信道矩阵经空间域和频率域采样舵矢量加权得到，其中角度时延域信道是稀疏的且各非零元素统计独立。
3.根据权利要求1所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，步骤(1)中，所述接收到的导频信号来自小区内各用户向基站发送的可调相移导频。
4.根据权利要求1所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，步骤(2)中，所述感知矩阵由频率域、垂直空间域、水平空间域三个过采样dft矩阵做克罗内克积得到，将它们各自补全为dft阵再做克罗内克积，得到的是酉矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，步骤(3)中，通过em算法迭代求解补全信号和角度时延域信道方法为：基于补全后的接收信号后验分布和其与信道参数的联合分布分别建立数据流形和模型流形，在两流形间交替做e投影和m投影，通过e投影更新补全信号的后验均值，组合接收信号和补全信号的后验均值，通过m投影更新信道参数，直至收敛。
6.根据权利要求5所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，数据流形为补全后的接收信号概率分布组成的流形，模型流形为补全后的接收信号和信道参数的联合概率分布组成的流形。
7.根据权利要求5所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，e投影和m投影都是基于最小化两个流形之间的kl散度。
8.根据权利要求5所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，e投影获得补全信号后验均值，m投影获得信道估计值；第t次迭代中，补全信号后验均值为补全感知矩阵与第t-1次信道估计值的乘积，角度时延域信道估计值为含先验项的对角阵、补全后的感知矩阵与组合信号的乘积。
9.根据权利要求1所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法，其特征在于，基站通过上行信道探测获得各用户终端信道的先验统计信息，利用信道的先验信息和接收导频信号，通过步骤(1)至(3)计算各用户终端角度时延域信道的后验信息，最后通过波束基信道表征模型将得到的角度时延域信道转化到空频域。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现根据权利要求1-9任一项所述的一种单小区大规模mimo波束补全信道估计方法的步骤。
