三維大規(guī)模天線系統(tǒng)基于導(dǎo)頻的波達(dá)波離角聯(lián)合估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001 ] 本發(fā)明涉及一種基于導(dǎo)頻的波離角與波達(dá)角的聯(lián)合估計(jì)的方法，特別涉及一種三 維大規(guī)模多天線系統(tǒng)下（3D massive MIM0)針對發(fā)送端是均勾線性陣列（Uniform linear array，ULA)，接收端是均勾平面陣列（Uniform planar array，UPA)的波離角和波達(dá)角的聯(lián) 合估計(jì)方法（Joint DOD and DOA estimation)，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，通信數(shù)據(jù)的傳輸速率將越來越快，信道環(huán)境越來越復(fù) 雜，人們對有限的空間頻譜資源的需求不斷提高。大規(guī)模多天線技術(shù)可以在不增加帶寬以 及發(fā)送功率的情況下，提高系統(tǒng)的信道容量，因而成為無線通信領(lǐng)域中研宄的最廣泛的技 術(shù)之一?，F(xiàn)有的大規(guī)模多天線技術(shù)大多只考慮水平天線模式，而忽略了垂直天線模式的影 響，這并不符合實(shí)際的無線信道。3D massive MMO由于其更大的自由度，實(shí)現(xiàn)了信道和天 線模型的三維化，更加貼切地反映了實(shí)際的MMO信道，因而成為未來無線通信系統(tǒng)的候選 技術(shù)之一。大規(guī)模天線系統(tǒng)經(jīng)常使用均勻平面陣列，因?yàn)樵撽嚵胁捎闷矫鏀[放天線，大大減 小了天線的空間占用面積。
[0003] 隨著智能手機(jī)的普及以及無線多媒體應(yīng)用的快速增長，無線數(shù)據(jù)的需求也大幅增 加。而智能天線技術(shù)則為解決這些問題帶來了新的方法，并且成為第四代移動通信系統(tǒng)的 研宄熱點(diǎn)之一。波離角和波達(dá)角的聯(lián)合估計(jì)技術(shù)作為智能天線技術(shù)中的一個重要部分，也 受到了業(yè)界的極大關(guān)注。智能天線通過采用波離角和波達(dá)角估計(jì)技術(shù)對用戶的空間信息進(jìn) 行估計(jì)，能夠有選擇性地接收或發(fā)射位于同一信道中的多路信號，降低了信號之間的干擾， 增加了通信容量，提高了通信質(zhì)量。
[0004]經(jīng)典的 MUSIC (Multiple Signal Classif ication，多重信號分類）算法和 ESPRIT (Estimating Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques，借助 旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計(jì)信號參數(shù)算法）都是一維參數(shù)（方位角）的DOA (Direction of Arrival) 估計(jì)方法，且算法的計(jì)算量比較大。而在實(shí)際應(yīng)用中，對于信號波達(dá)角的多維參數(shù)（方位 角、俯仰角、頻率及時延等）的估計(jì)更有應(yīng)用價值。而如果直接將MUSIC算法應(yīng)用于波達(dá)角 的二維參數(shù)（方位角、俯仰角）估計(jì)則需要進(jìn)行二維的譜峰搜索，將會使得算法的計(jì)算量 非常大，而且對于波離角估計(jì)還需要再一次運(yùn)用MUSIC算法或者ESPRIT算法，運(yùn)算量將會 大大增加。針對大規(guī)模天線系統(tǒng)，需要估計(jì)的波離角和波達(dá)角的參數(shù)更多，所以對該系統(tǒng)的 聯(lián)合波離角和波達(dá)角估計(jì)算法的研宄具有重要的意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是為解決3D massive MMO中的聯(lián)合DOD和DOA估計(jì)問題，提出了 一種三維大規(guī)模天線系統(tǒng)下基于導(dǎo)頻的發(fā)送端是均勻線性陣列，接收端是均勻平面陣列的 聯(lián)合波離角和波達(dá)角的估計(jì)方法。應(yīng)用該方法，使得在這種復(fù)雜系統(tǒng)中的聯(lián)合DOD和DOA 估計(jì)問題得以解決。
[0006] 本發(fā)明方法的目標(biāo)是在滿足一定準(zhǔn)確率的情況下，解決復(fù)雜系統(tǒng)的聯(lián)合DOD和 DOA估計(jì)的問題。思想是發(fā)送端源源不斷發(fā)送導(dǎo)頻符號，然后根據(jù)導(dǎo)頻處的信道模型，利用 奇異值分解，將聯(lián)合DOD和DOA估計(jì)的問題轉(zhuǎn)化為求矩陣的奇異值分解的問題，最后提出了 基于導(dǎo)頻的聯(lián)合DOD和DOA估計(jì)方法以達(dá)到降低估計(jì)復(fù)雜度的目的。
[0007] 本發(fā)明是建立在以下基礎(chǔ)上進(jìn)行的：基站端為均勾平面天線陣列（Uniform planar array，UPA)，水平方向有M個陣元，豎直方向有N個陣元，故該平面陣列接收天線數(shù) MXN，移動端為配置Nt個發(fā)送天線的均勾線陣（Uniform Linear Array，ULA)，大規(guī)模 天線系統(tǒng)中，MXN和Nt都很大。在UPA端考慮俯仰角度的影響，信道為3D信道。
[0008] 本發(fā)明方法是通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0009] -種三維大規(guī)模天線系統(tǒng)下基于導(dǎo)頻的波達(dá)角與波離角的聯(lián)合估計(jì)方法，包括以 下步驟：
[0010] 步驟1，移動端在每根發(fā)射天線源源不斷地發(fā)送已知的導(dǎo)頻符號S，基站端獲 得接收信號Y并記錄不同路徑的信號衰落損耗大小排序，根據(jù)最小二乘估計(jì)算法H = Y(SHSrSH，估計(jì)整個系統(tǒng)的等效信道增益H ;作為優(yōu)選，所述每條路徑的信號衰落損耗可以 使用該條路徑信號的功率表征；
[0011] 步驟2,基站端對等效信道增益H進(jìn)行奇異值分解得到奇異值Singular Value Decomposition，SVD) X"A2,…，Ap和奇異值矩陣 I：H=Diag{X"…，Ap}，且 入1多入2，...，多入P;
[0012] 步驟3,根據(jù)步驟1中不同路徑的信號衰落損耗大小排序序號，在奇異值序列中 找到該序號對應(yīng)的奇異值，即若第1條路徑在衰落損耗中排序第q，則選擇第q個奇異值
[1，P])，該值即為第1條路徑的衰落系數(shù)，所有的路徑（1到P)的衰落系數(shù)形成信 道衰落系數(shù)矩陣D;
[0013] 步驟4,基站端針對每條路徑兩次運(yùn)用ESPRIT算法估計(jì)均勻平面天線陣列的波達(dá) 角，即兩次分別估計(jì)第1條路徑（共P條路徑）的俯仰角9 U和方位角％,，從而獲得每條 路徑的天線陣列響應(yīng)\1:
[0015] 其中，ur，(2以,/人。)。〇80,;1，^=(2加;//LJsinlcos 仍M 為水平陣元數(shù) 目，N為豎直陣元數(shù)目，4為陣元間距，A。為載波波長；
[0016] 進(jìn)而根據(jù)如下公式得到均勻平面天線陣列矩陣A:
[0017] A = [ar；1, . . . , ar；P]；
[0018] 步驟5,基站端根據(jù)等效信道增益H，信道衰落系數(shù)D和接收天線陣列的響應(yīng)A，根 據(jù)公式H =ADBt獲得均勻線性陣列響應(yīng)矩陣B，然后根據(jù)如下公式計(jì)算得到發(fā)射均勻線性 天線陣列的波離角0 :
[0019] B = [at；1,. . . ,at；P]；
[0021] 有益效果
[0022] 對比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益之處在于，針對復(fù)雜的3D Massive MMO系統(tǒng)，面對 大量的待估計(jì)的參數(shù)，本發(fā)明方法比傳統(tǒng)的算法復(fù)雜度低，節(jié)約時間和資源。由于發(fā)送端和 接收端都是大規(guī)模系統(tǒng)，通過大數(shù)定理，將聯(lián)合估計(jì)問題簡化為矩陣奇異值分解問題，再利 用導(dǎo)頻和ESPRIT算法獲得所有待估計(jì)的參數(shù)。
【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明實(shí)施例選用的三維大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)上行傳輸模型示意圖。
[0024] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例波離角與波達(dá)角的聯(lián)合估計(jì)方法流程示意圖。
[0025]圖3為本發(fā)明實(shí)施例的信號傳輸流程示意圖。
[0026] 圖4為實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例得到的不同天線陣列模型的方位角均方估計(jì)誤差和俯 仰角均方估計(jì)誤差曲線示意圖。
[0027]圖5為實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例得到的不同快拍數(shù)下聯(lián)合波離角和波達(dá)角估計(jì)的均方 誤差（MSE)與信噪比的關(guān)系曲線示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 為使發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí) 施例進(jìn)行詳細(xì)描述。本實(shí)施例以本發(fā)明技術(shù)方案為前提進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)實(shí)施方式和 具體操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。
[0029] 實(shí)施例
[0030] 如附圖1所示為本實(shí)施例選用的三維大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)上行傳輸模型示意圖，圖中4和 d t分別表示接收天線和發(fā)射天線陣元的陣元間距，h m和h分別表示移動端天線和基站天線 到地面水平面的高度。以基站天線所在平面為參考平面，基站與移動端第1條路徑的連線 在參考平面的投影為J 1，則定義1與X軸的夾角氣;為該傳輸路徑波達(dá)角的方位角，基站 與移動端第1條路徑的連線與z軸反方向的夾角0 u為該傳輸路徑波達(dá)角的俯仰角，稱 (外./，義/)為第1條路徑的波達(dá)角；同理，對移動端本身建立和基站類似的坐標(biāo)系，由于發(fā)射 天線是線陣而不是陣列，故而把線陣方向定義為X軸正方向，因此基站與移動端第1條路徑 的連線與移動端X軸的夾角0 u為該路徑的波離角，不存在俯仰角和方位角劃分。
[0031] 根據(jù)圖1所示傳輸模型，按照下述步驟進(jìn)行波離角與波達(dá)角的估計(jì)，如圖2所示：
[0032] 步驟1，移動端在每根發(fā)射天線源源不斷地發(fā)送已知的導(dǎo)頻符號S，基站端獲 得接收信號Y并記錄不同路徑的信號衰落損耗大小排序，根據(jù)最小二乘估計(jì)算法H = Y(SHSrSH，估計(jì)整個系統(tǒng)的等效信道增益H ;
[0033] 作為優(yōu)選，所述每條路徑的信號衰落損耗可以使用該條路徑信號的功率表征；
[0034] 步驟2，基站端對等效信道增益H進(jìn)行奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD)得到奇異值A(chǔ) A 2,…，A p和奇異值矩陣I： H= Diag { A丨，…，入p}， 目.入 1 入 2，? ? ?，^^ 入 p0
[0035] 步驟3,根據(jù)步驟1中不同路徑的信號衰落損耗大小排序序號，在奇異值序列中 找到該序號對應(yīng)的奇異值，即若第1條路徑在衰落損耗中排序第q，則選擇第q個奇異值
[1，P])，該值即為第1條路徑的衰落系數(shù)，所有的路徑（1到P)的衰落系數(shù)形成信 道衰落系數(shù)矩陣D ;
[0036] 在大規(guī)模天線系統(tǒng)中，根據(jù)大數(shù)定理，發(fā)送天線陣列B和接收天線陣列
[0037] A的不同路徑之間正交，所以經(jīng)過對等效信道增益矩陣的奇異值分解后得到
[0038] 的奇異值即為路徑的衰落系數(shù)。
[0039] 步驟4,基站端針對每條路徑兩次運(yùn)用ESPRIT算法估計(jì)均勻平面天線陣列的波達(dá) 角，即兩次分別估計(jì)第1條路徑（共P條路徑）的俯仰角9 U和方位角I,，從而獲得每條 路徑的天線陣列響應(yīng)\1:
[0041] 其中，Url= QndrAJcosO,.」，//LjsiiiLcos 奶」，M 為水平陣元數(shù) 目，N為豎直陣元數(shù)目，4為陣元間距，A。為載波波長；
[0042] 進(jìn)而根據(jù)如下公式得到均勻平面天線陣列矩陣A :
[0043] A - [ar " ? ? ?，ar p] 〇
[0044] 如圖3所示為本實(shí)施例的信道傳輸模型示意圖，圖中