一种面向OTFS的信道估计方法

本发明涉及无线通信，尤其涉及一种面向正交时频空调制技术(orthogonal time frequency space，otfs)的信道估计方法。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的出现，传感器、物联网以及沉浸式媒体的广泛使用，网络传输对于服务质量的要求进一步提高，人们在不同场景下的人际交往、信息传输等方面的需求增加。在传统调制方案，例如ofdm中，信号在时频域中被建模，在时频双选信道下性能不佳，无法满足高速移动通信的需求，6g系统需要新型调剂技术的出现。otfs调制不同于其它传统调制方案的一个关键特征是，otfs在时延—多普勒域的维度进行传输。若发送端信号经由otfs调制则可以极大地简化均衡器的设计，并降低快速时变信道中的信道估计开销，因此otfs特别适合高速移动环境中的通信。信道估计技术是在接收端获得信道状态信息的主要方法，信道估计技术的准确性关系到信号在接收端恢复的准确性，是衡量一个无线通信系统性能的重要指标，因此信道估计技术对于otfs至关重要。

2、中国专利cn 1 113507426a公开了一种基于otfs调制的联合信道估计与信号检测，提高了估计精度和资源利用率，避免了导频开销过大问题，但是此发明基于mimo系统，估计的参数量随着天线数目增加而增加，当天线数目过大时，计算量较大。《ieeetransactions on signal processing》第67卷第16期《channel estimation fororthogonal time frequency space(otfs)massive mimo》中表明大规模mimo otfs下行链路的通道具有3d结构稀疏性，并使用较低的导频开销实现了准确的信道估计，但是otfs往往应用于高速移动环境中，没有考虑到高速移动环境特质。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种面向otfs的信道估计方法，针对高速移动环境中的通信，其传输系统为单输入单输出系统，采用ogce-bem对信道建模，将信道矩阵估计问题转变为基函数系数的估计问题；为了得到基函数系数的估计值，设计基于可变遗忘函数的rls滤波器，依据遗忘函数与估计误差的关系，对遗忘函数进行实时迭代更新，从而有效保证通信的有效性和可靠性，使信道估计精度大大提高。

2、本发明的目的通过以下技术方案予以实现。

3、一种面向otfs的信道估计方法，其通信系统包含一个发送端和一个接收端，采用otfs的方式进行数据传输；在otfs系统中，子载波个数为m，otfs符号个数为n，路径数为l，载频为fc，发送端与接收端的相对速度为v，光速为c。在频域上，以时间间隔t对时间轴进行采样，以频率间隔δf，对频率轴进行采样；在发送端，首先将二维数据序列x[k,l]映射到时延—多普勒域上，通过isfft变换将数据符号映射到时频域上，得到数据序列x[n,m]；之后，经过海森堡变换得到时频信号s(t)，再通过信道发送出去；在接收端，接收机进行与发送端完全相反的操作，接收到的时域信号r(t)经过魏格纳变换得到时频域信号y[n,m]，y[n,m]再经过sfft变换后得到时延多普勒域的信号y[k,l]；

4、所述的信道估计方法包括以下步骤：

5、步骤一、在接收端，接收到的信号被矢量化为n·m维度的矩阵；otfs系统的输入输出关系归纳为如下的向量化形式：

6、定义x＝{x[0,0],x[0,1]…,x[n-1,0],x[n-1,1],…x[n-1,m-1]}t

7、y＝{y[0,0],y[0,1]…,y[n-1,0],y[n-1,1],…y[n-1,m-1]}t作为各自的发送和接收信号；经过具有多普勒传播的双选择衰落信道后，接收到的otfs信号在时延—多普勒域中的向量y可以表示为：

8、

9、其中，fn为n点离散傅里叶变换矩阵，w是均值为零、方差为σ2的加性高斯白噪声向量，im是m维单位阵，(·)h表示转置共轭，表示克罗内克积；

10、步骤二、根据bem，信道矩阵可以用基函数与基函数进行表示，ht则可表示成：

11、

12、其中，长度为m·n的bq表示第q个基函数，cq＝[cq[0],cq[1],…,cq[l]]t是长度为(l+1)的第q个未知基函数系数，q表示基函数个数；

13、步骤三、根据公式(2)可知，信道矩阵ht由基函数bq和基函数系数cq表示；采用ogce-bem表示基函数bq，其第q个基函数的第n个元素可以表示为：

14、

15、其中，n＝0,…,n-1，修正系数为最大多普勒频率，为归一化的最大多普勒频率，δf为子载波间距，z为密集采样系数；

16、步骤四、对rls滤波器进行更新迭代，包括：对信道矩阵ht的基函数系数cq进行估计、更新估计误差e(n)、更新rls滤波器的系数k(n)、更新rls滤波器的相关矩阵r(n)、依据遗忘函数与误差的关系，对遗忘函数进行迭代更新，实时追踪信道的变化、得到更新后的基函数表达式、求取最终的信道矩阵；

17、在此，使用可变遗忘函数的rls滤波器循环迭代估计基函数系数cq；

18、当q＝1，n＝0时，对rls滤波器参数进行初始化，初始化cq(0)＝0，r-1(0)＝δ-2i，λ(0)＝0.99，x(0)＝0，其中r(n)表示滤波器的相关矩阵，λ(n)表示遗忘函数，δ是一个正数。

19、具体的，所述的更新估计误差e(n)：

20、e(n)＝d(n)-cqt(n-1)x(n)                     (4)

21、其中，d(n)表示期望收到的信号。

22、所述的更新rls滤波器的系数k(n)：

23、

24、所述的更新rls滤波器的相关矩阵r(n)：

25、r(n)＝λ-1(n-1)r-1(n-1)[1-k(n)xt(n)]             (6)。

26、进一步地，所述的对遗忘函数进行迭代更新，依据遗忘函数与误差的关系，实时追踪信道的变化：

27、

28、其中，表示估计误差的方差，表示θ函数的方差。

29、进一步地，由公式(4)和(5)，可得到更新后的基函数表达式：

30、cq(n)＝cq(n-1)+k(n)e(n)                   (8)。

31、进一步地，所述的求取最终信道矩阵的过程为：当q＝q，n＝n-1时，则停止迭代，输出cq；将cq代入公式(2)得到信道矩阵。

32、所述的可变遗忘函数的更新过程：

33、step1、由估计误差的公式e(n)＝d(n)-cqt(n-1)x(n)可知，其方差表示为：

34、

35、step2、定义关于θ的函数：

36、θ(n)＝xt(n)r-1(n-1)x(n) (10)

37、由公式(10)，计算出θ函数的方差

38、step3、由于遗忘函数与估计误差相关，所以遗忘函数表示为公式：

39、

40、与现有技术相比，本发明的优点和有益效果有：

41、1.本发明将信道矩阵用基函数和基函数系数进行表示，减少了要估计的未知信道系数，降低了计算复杂度；另一方面降低了载波间干扰，提高了信道估计精度。

42、2.本发明采用ogce-bem对otfs信道建模，对于多普勒更加密集的采样能够有效减少频谱泄露的问题，减少了高频基函数对模型带来的误差，有利于提高系统在高速移动环境中的性能。

43、3.本发明使用可变遗忘函数的rls滤波器对基函数系数进行估计，通过迭代更新遗忘函数，实施追踪系统变化，使得系统的跟踪性更强，系统收敛时的估计误差小。