1.一种超大规模MIMO通信信道估计方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤S1、建立超大规模MIMO通信系统模型,划分不同的天线子阵列;
步骤S2、对每个天线子阵列上的接收信号进行线性测量,构建中心模块和各子阵列对应的子模块;
对于第s个子阵列,接收信号 表示为:;
其中,上标T表示矩阵转置, 为子阵列s上的噪声矩阵; 为子阵列s需要用到的导频池, 是一个用于行选取的矩阵, 表示矩阵, 为导频序列的长度,为每个子阵服务的用户数, 是离散傅里叶变换矩阵, ,是第n个用户与第s个子阵列天线之间的信道响应;
N为单天线在线设备数量,M为每个子阵所包含的天线数;
令 , , 表示第s个子阵列第m个天线的接收向量,m=1,2,...,M, 表示第s个子阵列信道响应经过离散傅里叶变换后的矩阵;
步骤S3、基于压缩感知理论,对每个子模块上的参量进行初始化;
输入子阵列观测值 ,基于压缩感知理论对每个子模块s的参量进行初始化,所述参量包括信道响应的先验期望和先验方差,使用如下公式初始化当前迭代:;
其中,t为迭代次数,下标A代表模块A,上标pri代表先验值, 代表方差, 代表期望函数, 为A模块中矩阵 的先验期望, 为A模块中第s个子阵列第m个天线的先验方差, 为第s个子阵列信道矩阵对角线上第 个元素 的绝对值平方;
步骤S4、并联估计每个子模块的信道信息;
使用模块A对向量进行后验估计,并传递外部期望和外部方差,使用模块B对信号做后验估计,估计每个子模块的信道信息,包括如下子步骤:S4.1、计算 的后验期望 和方差 :;
;
其中, 代表方差函数,上标post代表后验值, 表示A模块中向量的先验期望;
S4.2、估计 的后验期望 及相应的后验方差 :;
;
其中, 表示A模块中第s个子阵列第m个天线的信道响应, 表示离散傅里叶变换矩阵 的共轭转置, 表示 的第n个元素的后验方差;
S4.3、计算 的外部期望 和外部方差 :;
;
;
其中,上标ext代表外部值; 、 、 分别表示A模块中第s个子阵列第m个天线的先验方差、后验方差和外部方差; 表示B模块中第s个子阵列第m个天线的先验方差, 表示B模块中第s个子阵列第m个天线的信道响应先验期望;
S4.4、对N个在线天线设备进行联合信道估计,计算 的后验期望和后验方差:;
;
其中, 、 分别表示B模块中第s个子阵列第n个用户的信道响应先验期望和后验期望, 表示B模块中第s个子阵列第n个用户的信道响应后验方差;
S4.5、估计M根基站天线相应的外部信息,方法如下:;
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;
;
;
其中, 、 、 分别表示B模块中 的先验期望、后验期望和外部期望, 表示A模块中 的先验期望;
并联估计每个子模块的外部信息,得到M根基站天线上 的后验信息与 的外部信息,方法如下:当 时,执行步骤S4.1至S4.3,得到 的后验期望 和后验方差、 在A模块上的后验期望 和后验方差 、 在A模块的外部期望 和外部方差 、以及其在B模块的先验期望 和先验方差 ;
当 时,得到 在B模块上的后验期望 和后验方差 ,执行步骤S4.4至S4.5,计算得到 在B模块的后验期望 和后验方差 ,以及外部期望 和外部方差 ,最终将传递至A模块,得到下一轮迭代的 和 ;
最后得到所有用户n的 ,构成 ;
步骤S5、中心模块合并各个子模块上的估计结果,得到系统的信道估计结果,用于超大规模MIMO通信系统整体无线传输性能的评估。
2.根据权利要求1所述的超大规模MIMO通信信道估计方法,其特征在于,步骤S1中,所述超大规模MIMO通信系统模型,基于单小区上行超大规模无线传输系统构建,包含N个单天线在线设备,基站端天线阵列包含的天线数量为 ,将基站端 根天线阵列划分为S个子阵列,每个子阵所包含的天线数为M,所述子阵列至少为1个。
3.根据权利要求1所述的超大规模MIMO通信信道估计方法,其特征在于,步骤S2中,构建中心模块和各子阵列对应的子模块,各子模块并行运行,采集每个子阵上的接收信号,中心模块连接各子模块,接收子模块的外部传递信号,进行联合处理,输出信道的贝叶斯后验估计值,并传递给各子模块。
4.根据权利要求3所述的超大规模MIMO通信信道估计方法,其特征在于,步骤S5中,将每个子阵估计得到信道估计值传输至中心模块,得到整个系统的信道估计结果 ,表示如下:;
将信道估计结果 ,用于整个超大规模MIMO通信系统无线传输性能的评估。
5.一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任一所述的超大规模MIMO通信信道估计方法。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时,实现权利要求1至4中任一项所述的超大规模MIMO通信信道估计方法。