基于IQ失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法与流程

基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法
技术领域
1.本发明涉及无线通信信道估计领域。更具体地说，本发明涉及一种基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法。


背景技术：

2.毫米波通信技术将被广泛的应用于5g通信系统中，并承担着重要的角色。由于毫米波通信系统的信道多发生为稀疏信道，数模混合的信号处理架构是有利的解决途径之一。数模混合架构由模拟端的波束成形器和数字端的mimo数字处理器所构成，这种数模混合的架构能有效减少射频链路的数量。在射频链路中，主要的组成器件包括混频器、低通滤波器、放大器和数模/模数转换器。由于i路和q路本地振荡的幅度和相位失衡以及放大器的电阻和电容偏差，信号会出现iq失衡的现象，且在射频收发机中不可避免。
3.在毫米波mimo通信系统中，信道状态信息对于设计波束成形和基带信号处理都至关重要。因为毫米波mimo通信系统的信道多为稀疏多径信道，所以一般的信道估计算法多基于压缩感知技术，其中主要包括基于码本设计的信道估计算法和匹配追踪算法。传统的基于压缩感知技术的匹配追踪算法并未考虑对iq失衡的信号的校正，基带的信号处理会受到影响，其中包括信道估计。如何提出在iq失衡的毫米波mimo系统中的多径信道增益估计方法，在基带处理模块解决射频失真问题，以降低射频链路中的功耗和负担，是目前急需解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
5.本发明还有一个目的是提供一种基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法，在基带处理模块解决射频失真问题，以降低射频链路中的功耗和负担。
6.为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种活基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法，s1、采用数模混合架构构建毫米波mimo系统，其中，毫米波mimo系统包括发射端和存在iq失衡的接收端，信道为稀疏多径信道；
7.s2、对毫米波mimo系统建模获得接收端接收信号的iq失衡模型，并进行向量化变形，得形，得其中，x
p
为导频信号，w
bb
为接收端基带信号处理矩阵，w
rf
为接收端波束成形矩阵，f
bb
为发送端基带信号处理矩阵，f
rf
为发送端波束成形矩阵，k
ms
为接收端iq失衡的系数，a
r
为接收端角度响应矩阵，a
t
为发送端角度响应矩阵，h
a
为幅度响应矩阵，n为高斯白噪声，(
·
)*为共轭矩阵；(
·
)h为共轭转置矩阵；(
·
)t为转置矩阵；
8.另则可得
9.s3、基于简化的提出估计稀疏多径信道增益的优化目标，具体为：
s.t.‖h
a
‖0＝l，其中，h
a
为稀疏多径信道增益向量化形式，l为稀疏多径信道的数量；
10.s4、运用正交匹配追踪算法求解所述优化目标，得到估计结果。
11.优选的是，iq失衡模型为：
12.其中，s为发送信号，h为信道矩阵，h＝a
r
h
a
a
t
。
13.优选的是，
14.其中，g
r
＝diag{g
r，1
，g
r，2
，
…
，g
r，n
}为接收端天线接口的幅度失衡的系数矩阵，n为接收端天线个数，j为虚数单位，φ
r
＝diag{φ
r，1
，φ
r，2
，
…
，φ
r，n
}为接收端天线接口的相位失衡的系数矩阵。
15.优选的是，a
r
＝[a
r
(θ
r,1
),a
r
(θ
r,2
),
…
,a
r
(θ
r,l
)]，l为稀疏多径信道的个数，θ
r,n
为第n条路径的到达角，α
r
(θ
r,n
)为接收端阵列响应矢量，具体表示为：
[0016]
式中，λ为信号波长，d为天线空间状态。
[0017]
优选的是，a
t
＝[a
t
(θ
t,1
),a
t
(θ
t,2
),
…
,a
t
(θ
t,l
)]，θ
t,n
为第n条路径的偏离角，α
t
(θ
t,n
)为发送端阵列响应矢量，具体表示为：
[0018]
优选的是，h
a
为幅度响应矩阵，h
a
＝diag(α1,α2,
…
,α
l
)，α
l
表示第l条路径的复增益。
[0019]
优选的是，运用正交匹配追踪算法求解所述优化目标具体为：
[0020]
sa、初始化残差索引集迭代次数i＝1；
[0021]
sb、计算q1和残差u
i
的内积：
[0022]
sc、寻找|g
i
|/‖q1‖最大值的索引：k
i
＝argmax(|g
i
|/‖q1‖)；
[0023]
sd、更新索引集：t
i
＝t
i
‑1∪k
i
；
[0024]
se、计算的最小二乘解：
[0025]
sf、更新残差u
i
：
[0026]
sg、i＝i+1，判断是否满足i<l+1，若满足，执行步骤sb，若不满足，停止循环，根据索引集t
i
确定的元素位置，并输出稀疏多径信道增益的估计值其中，
[0027]
本发明至少包括以下有益效果：
[0028]
基带处理模块在已知iq失衡参数和角度响应矩阵的条件下，将正交匹配追踪算法改进为适应iq失衡毫米波mimo系统的信道增益估计算法，以在iq失衡的毫米波mimo系统中估计出稀疏多径信道的信道增益，在基带处理模块解决射频失真问题，以降低射频链路中的功耗和负担。
[0029]
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
[0030]
图1为本发明的其中一实施例所述采用数模混合架构构建的毫米波mimo系统；
[0031]
图2为本发明的不同信道增益估计算法在不同信噪比情况下的最小均方误差图。
具体实施方式
[0032]
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0033]
本发明提供一种基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法，包括以下步骤：
[0034]
s1、采用数模混合架构构建毫米波mimo系统(如图1所示)，其中，毫米波mimo系统包括发射端和存在iq失衡的接收端，信道为稀疏多径信道；
[0035]
s2、对毫米波mimo系统的下行链路建模获得接收端接收信号的iq失衡模型，并进行向量化变形，得行向量化变形，得其中，x
p
为导频信号，w
bb
为接收端基带信号处理矩阵，w
rf
为接收端波束成形矩阵，f
bb
为发送端基带信号处理矩阵，f
rf
为发送端波束成形矩阵，k
ms
为接收端iq失衡的系数，a
r
为接收端角度响应矩阵，a
t
为发送端角度响应矩阵，h
a
为幅度响应矩阵，n为高斯白噪声，(
·
)*为共轭矩阵；(
·
)h为共轭转置矩阵；(
·
)t为转置矩阵；
[0036]
另则可得
[0037]
s3、基于简化的提出估计稀疏多径信道增益的优化目标，具体为：提出估计稀疏多径信道增益的优化目标，具体为：s.t.‖h
a
‖0＝l，其中，h
a
为稀疏多径信道增益向量化形式，l为稀疏多径信道的数量；
[0038]
s4、运用正交匹配追踪算法求解所述优化目标，得到估计结果。
[0039]
在上述实施例中，射频收发机包括发射机和接收机，其中，发射机构成发射端、接收机构成存在iq失衡的接收端，具体的发射端和接收端均包括基带(信号)处理模块、波束成形模块、设于基带处理模块和波束成形模块间的多个射频链路、与波束成形模块连接的多个天线，接收端天线的个数为n，iq失衡的参数包括幅度失衡和相位失衡，下行链路，步骤s2中依据构建的毫米波mimo系统建立iq失衡模型，将所述iq失衡模型进行向量化变形，并提出估计稀疏多径信道增益的优化目标，得到所要优化的目标方程，使其更加紧凑且适用于所提算法的形式；步骤s4中的实施步骤为“从过完备原子(字典矩阵)库中选择一个与接收信号最匹配的原子，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代以得到稀疏多径信道增益估计值”。采用这种实施例，提供一种接收端存在iq失衡的毫米波mimo系统的稀疏多径信道增益估计方案，大规模毫米波mimo系统中由一定数量的射频链路组成，由于射频链路中的i路和q路参数不匹配，会造成基带信号处理
的信道估计、均衡等失效，严重影响接收机的灵敏度。本实施案例假设在毫米波mimo系统中，接收端存在iq失衡现象，射频收发端估计出iq失衡参数，并将其传至基带处理模块。在假设稀疏多径信道角度已知的情况下，对多径信道的增益进行估计，在基带处理模块解决射频失真问题，以降低射频链路中的功耗和负担。
[0040]
在另一个实施例中，iq失衡模型为：
[0041]
其中，s为发送信号，h为信道矩阵，h＝a
r
h
a
a
t
。采用这种方案，下行链路中发送信号s依次通过发射端的基带处理模块、射频链路、波束成形模块处理后通过发送端的天线发送，接收端通过天线接收到信号后通过对应的波束成形模块、射频链路以及基带处理模块处理后得到信号r，r被表示为下式：
[0042]
基于此表示毫米波mimo系统中接收机存在iq失衡的iq失衡模型为r
iq
，其中，考虑iq失衡带来的径向信号。
[0043]
在另一个实施例中，
[0044]
其中，g
r
＝diag{g
r，1
，g
r，2
，
…
，g
r，n
}为接收端天线接口的幅度失衡的系数矩阵，n为接收端天线个数，j为虚数单位，φ
r
＝diag{φ
r，1
，φ
r，2
，
…
，φ
r，n
}为接收端天线接口的相位失衡的系数矩阵。采用这种方案，通过考虑iq失衡带来的径向信号，构建iq失衡模型。
[0045]
在另一个实施例中，a
r
＝[a
r
(θ
r,1
),a
r
(θ
r,2
),
…
,a
r
(θ
r,l
)]，l为稀疏多径信道的个数，θ
r,n
为第n条路径的到达角，α
r
(θ
r,n
)为接收端阵列响应矢量，具体表示为：
[0046]
式中，λ为信号波长，d为天线空间状态。采用这种方案，获取接收端角度响应矩阵。
[0047]
在另一个实施例中，a
t
＝[a
t
(θ
t,1
),a
t
(θ
t,2
),
…
,a
t
(θ
t,l
)]，θ
t,n
为第n条路径的偏离角，α
t
(θ
t,n
)为发送端阵列响应矢量，具体表示为：采用这种方案获取发送端角度响应矩阵。
[0048]
在另一个实施例中，h
a
为幅度响应矩阵，h
a
＝diag(α1,α2,
…
,α
l
)，α
l
表示第l条路径的复增益。采用这种方案，获取幅度响应矩阵。
[0049]
在另一个实施例中，运用正交匹配追踪算法求解所述优化目标具体为：
[0050]
sa、初始化残差索引集迭代次数i＝1；
[0051]
sb、计算q1和残差u
i
的内积：
[0052]
sc、寻找|g
i
|/‖q1‖最大值的索引：k
i
＝argmax(|g
i
|/‖q1‖)；
[0053]
sd、更新索引集：t
i
＝t
i
‑1∪k
i
；
[0054]
se、计算的最小二乘解：的最小二乘解：为q1子集(子矩阵)，为q2子集(子矩阵)，均依据t
i
进行取值；
[0055]
sf、更新残差u
i
：
[0056]
sg、i＝i+1，判断是否满足i<l+1，若满足，执行步骤sb，若不满足，停止循环，根据索引集t
i
确定的元素位置，并输出稀疏多径信道增益的估计值其中，采用这种方案，利用改进的正交匹配追踪算法求解所述优化目标，得到估计结果。
[0057]
<实施例1>
[0058]
本发明提供一种基于iq失衡毫米波通信系统的多径信道增益估计方法，包括以下步骤：
[0059]
s1、采用数模混合架构构建毫米波mimo系统(如图1所示)，其中，毫米波mimo系统包括发射端和存在iq失衡的接收端，信道为稀疏多径信道，发射机构成发射端、接收机构成存在iq失衡的接收端，具体的发射端和接收端均包括基带(信号)处理模块、波束成形模块、设于基带处理模块和波束成形模块间的多个射频链路、与波束成形模块连接的多个天线，接收端天线的个数为n；
[0060]
s2、对毫米波mimo系统的下行链路建模获得接收端接收信号的iq失衡模型，其中，s为发送信号，h为信道矩阵，h＝a
r
h
a
a
t
，w
bb
为接收端基带信号处理矩阵，w
rf
为接收端波束成形矩阵，f
bb
为发送端基带信号处理矩阵，f
rf
为发送端波束成形矩阵，k
ms
为接收端iq失衡的系数，a
r
为接收端角度响应矩阵，a
t
为发送端角度响应矩阵，h
a
为幅度响应矩阵，n为高斯白噪声，(
·
)*为共轭矩阵；(
·
)h为共轭转置矩阵；(
·
)t为转置矩阵；
[0061]
具体的：其中，g
r
＝diag{g
r，1
，g
r，2
，
…
，g
r，n
}为接收端天线接口的幅度失衡的系数矩阵，n为接收端天线个数，j为虚数单位，φ
r
＝diag{φ
r，1
，φ
r，2
，
…
，φ
r，n
}为接收端天线接口的相位失衡的系数矩阵；
[0062]
a
r
＝[a
r
(θ
r,1
),a
r
(θ
r,2
),
…
,a
r
(θ
r,l
)]，l为稀疏多径信道的个数，θ
r,n
为第n条路径的到达角，α
r
(θ
r,n
)为接收端阵列响应矢量，具体表示为：
[0063]
式中，λ为信号波长，d为天线空间状态；
[0064]
a
t
＝[a
t
(θ
t,1
),a
t
(θ
t,2
),
…
,a
t
(θ
t,l
)]，θ
t,n
为第n条路径的偏离角，α
t
(θ
t,n
)为发送端阵列响应矢量，具体表示为：
[0065]
h
a
为幅度响应矩阵，h
a
＝diag(α1,α2,
…
,α
l
)，α
l
表示第l条路径的复增益；
[0066]
s3、对iq失衡模型进行向量化变形，得s3、对iq失衡模型进行向量化变形，得其中，x
p
为导频信号；
[0067]
另则可得
[0068]
s4、基于简化的提出估计稀疏多径信道增益的优化目标，具体为：
s.t.‖h
a
‖0＝l，其中，h
a
为稀疏多径信道增益向量化形式，l为稀疏多径信道的数量；
[0069]
s5、运用正交匹配追踪算法求解所述优化目标，得到估计结果，具体包括：
[0070]
sa、初始化残差索引集迭代次数i＝1；
[0071]
sb、计算q1和残差u
i
的内积：
[0072]
sc、寻找|g
i
|/‖q1‖最大值的索引：k
i
＝argmax(|g
i
|/‖q1‖)；
[0073]
sd、更新索引集：t
i
＝t
i
‑1∪k
i
；
[0074]
se、计算的最小二乘解：
[0075]
sf、更新残差u：
[0076]
sg、i＝i+1，判断是否满足i<l+1，若满足，执行步骤sb，若不满足，停止循环，根据索引集t
i
确定的元素位置，并输出稀疏多径信道增益的估计值其中，
[0077]
仿真分析
[0078]
本实施例以仿真的形式所展现，构建两个系统，具体为：
[0079]
接收端的射频链路存在iq失衡的毫米波mimo系统(系统1)：考虑一个小区内的下行链路，基站端(发射端)和移动端(接收端)均各存在32根天线和8个射频链路。接收端的射频链路存在iq失衡，iq失衡参数在一定区间内符合均匀分布，传播信道为稀疏多径信道，信道增益服从高斯分布，且为慢衰落信道，波束成形模块和基带处理模块为拉得马赫矩阵；
[0080]
接收端的射频链路不存在iq失衡的毫米波mimo系统(系统2)：考虑一个小区内的下行链路，基站端(发射端)和移动端(接收端)均各存在32根天线和8个射频链路。接收端的射频链路不存在iq失衡，传播信道为稀疏多径信道，信道增益服从高斯分布，且为慢衰落信道，波束成形模块和基带处理模块为拉得马赫矩阵；
[0081]
分别展现了不同情形的不同信道增益估计算法在不同信噪比(snr)情况下的最小均方误差(mse)，其中包括：
[0082]
(实例1)针对系统1采用实施例1的方法(改进正交匹配算法)进行信道增益估计；
[0083]
(对例1)针对系统1采用一般正交匹配算法进行信道增益估计；
[0084]
(对例2)针对系统1采用最小二乘算法进行信道增益估计；
[0085]
(对例3)针对系统2采用一般正交匹配算法进行信道增益估计；
[0086]
(对例4)针对系统2采用最小二乘算法进行信道增益估计。
[0087]
结果如图2所示，对例1采用一般的正交匹配追踪算法(常规算法)在面对存在镜像信号的情况下近乎失效，但是实例1采用的改进的正交匹配算法能有效地解决此问题。进一步，在相同的snr条件下，实例1采用的改进的正交匹配算法的mse小于对例2、对例3的算法，且与在理想的射频链路的情况下的算法(对例4)接近。
[0088]
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限
于特定的细节和这里示出与描述的实施例和图例。