本發(fā)明涉及通信領域，特別是涉及一種設備指紋與信道分離的方法及裝置。

背景技術：

隨著通信技術的發(fā)展，無線通信得到廣泛的應用。隨著新一代無線通信技術的發(fā)展，特別是即將投入使用的大規(guī)模天線技術，使可用的天線數(shù)量大大增加。天線數(shù)量的增加，不僅使無線通信系統(tǒng)的吞吐量得到大幅提高，同時也為復雜的信號處理技術提供了硬件平臺。以往的基于MUSIC和ESPRIT的陣列信號處理算法，天線數(shù)量是算法應用的瓶頸。大規(guī)模天線技術的應用為陣列信號處理提供了有利條件。

設備指紋主要是指設備的模擬電路部分(包括天線)的綜合物理特征。它主要體現(xiàn)在對信號造成失真，尤其是在寬帶系統(tǒng)中，造成頻帶內(nèi)增益的不平坦。設備指紋在通信設備之間往往是不同的，所以，設備指紋會影響信道估計的準確度，從而降低系統(tǒng)性能。在基于密鑰生成的物理層安全中，減少兩側設備指紋差異的影響，對提高密鑰的一致率有重要影響。另一方面，設備指紋是一種硬件上的特征，難以復制或者模仿，可以作為設備識別的手段。所以，對設備指紋的估計在提高TDD系統(tǒng)的信道互易性，提高系統(tǒng)吞吐量以及系統(tǒng)安全性等方面，有重要的價值。

對于無線通信設備本身，在設備生產(chǎn)過程的最后環(huán)節(jié)，會對設備進行硬件校準，使設備增益大小、增益平坦度、帶外能量泄露等指標達到最優(yōu)。但是無論是采用分離期間搭建的硬件電路甚至是集成電路，由于設備制備過程本身存在不確定性因素，設備校準無法達到最優(yōu)，所以也無法消除設備之間的差異。而且，隨著設備的老化，使用環(huán)境的溫度、濕度的變化，這種設備指紋也會發(fā)生變化。所以，為了實現(xiàn)更好的通信可靠性和有效性，需要對設備指紋進行提取。

設備投入使用后的校準方案，主要分為兩種，一種是基于硬件電路的校準方法，由于需要額外的校準電路，難以在終端設備、移動設備中應用；一種是利用上行鏈路和下行鏈路的信道互易性進行校準的方法，這種方法通過信號處理、信號預編碼或信息反饋等途徑，交互信道信息來計算得到設備指紋。

在接收機收到的信號中，設備指紋與信道響應結合在一起，可以根據(jù)無線信道的互易性得到設備指紋。對于TDD系統(tǒng)，這種方法受限于通信的相干時間、信息反饋開銷。例如，在專利《CN 101015179 B》中提及利用“隱式信道反饋”來減小反饋帶寬。在專利《CN105052176A》中提及“利用上行鏈路/下行鏈路信道互易性的在具有多用戶傳輸?shù)亩嗵炀€系統(tǒng)中用于射頻校準的系統(tǒng)和方法”。在專利《CN102158272B》中，公開了一種“根據(jù)所述下行信道狀態(tài)信息和所述上行信道狀態(tài)信息計算該第一網(wǎng)絡側節(jié)點對應的射頻校準因子”實現(xiàn)設備指紋提取的方法。上述專利提及的方法，需要利用信道互易性實現(xiàn)系統(tǒng)校準。在不滿足信道互易性的場景，例如系統(tǒng)移動速度快，相干時間短的情況下，方案的實施效果會受到影響。額外的信息反饋，會增加通信系統(tǒng)的開銷。對于FDD系統(tǒng)，由于通信頻段不同，上述利用信道互易性的方法難以直接應用。

技術實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是提供一種能夠解決現(xiàn)有技術中存在的缺陷的設備指紋與信道分離的方法及裝置。

技術方案：為達到此目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

本發(fā)明所述的設備指紋與信道分離的方法，包括以下步驟：

S1：通過接收機的天線陣列接收信號；

S2：對接收信號進行信道估計，令k＝1；

S3：對第k個載波的信道估計結果計算自相關矩陣R(k)；

S4：對第k個載波的自相關矩陣R(k)進行增秩處理，得到第k個載波的增秩自相關矩陣

S5：對計算多徑信號幅值；

S6：判斷k是否等于N，N為載波的總數(shù)：如果等于，則進行步驟S7；如果不等于，則令k＝k+1，然后回到步驟S3；

S7：對步驟S6的計算結果進行排序，選擇路徑，得到設備指紋。

進一步，所述步驟S1中天線陣列接收的信號為導頻信號、插入導頻的信號或者其他已確定的信號。

進一步，所述步驟S3中的載波的信道估計結果為單個載波的信道估計結果、部分載波合并后的信道估計結果、單個符號的信道估計結果、多個符號的信道估計結果中的任意一種。

進一步，所述步驟S4中，采用如下方法對自相關矩陣R(k)進行增秩處理：

S4.1：將接收機的天線陣列分成P個子陣，M是接收陣列的天線數(shù)量，L是路徑數(shù)量；

S4.2：計算每個子陣的自相關矩陣；

S4.3：計算P個子陣的自相關矩陣的均值，得到第k個載波的增秩自相關矩陣如式(1)所示：

式(1)中，R_k,p為第k個載波的第p個子陣的自相關矩陣。

進一步，所述步驟S4.1中的子陣數(shù)目P大于多徑數(shù)量。

進一步，所述步驟S4.1中，P＝L+1，L是路徑數(shù)量。這樣選擇P的值可以解除多徑信號的相關性，也可以將互相關矩陣的秩增加到P個。

進一步，所述步驟S4.1中，P<L+1，L是路徑數(shù)量。這樣可以應用于天線數(shù)量較少的情況，P的數(shù)量可以根據(jù)路徑能量進行選擇。

進一步，所述步驟S5中多徑信號幅值的計算方法包括以下步驟：

S5.1：對第k個載波的增秩自相關矩陣進行特征分解，得到的特征分解形式如式(2)所示：

式(2)中，λ_i為特征值，U_S＝[e₁ e₂ … e_L]為λ₁到中較大的L個特征值對應的特征向量張成的信號子空間，Σ_S為λ₁到中較大的L個特征值組成的對角矩陣，為λ₁到中較小的M₀-L個特征值對應的特征向量張成的噪聲子空間，σ²為高斯白噪聲的功率，M₀是子陣中的天線數(shù)量，L是路徑數(shù)量；

S5.2：根據(jù)ESPRIT算法，求解一個唯一的且非奇異的矩陣T，矩陣T滿足關系式U_S＝AT，A為陣列響應矩陣；

S5.3：計算得到自相關矩陣如式(3)所示：

式(3)中，I為單位矩陣；

S5.4：對的對角線元素取平方根，得到第k個子載波的多徑幅值。

進一步，所述步驟S7中的路徑選擇最大能量的路徑。

本發(fā)明所述的設備指紋與信道分離的裝置，包括：

陣列信號接收模塊：用于信號接收；

信道估計模塊：用于對接收信號進行信道估計，獲取設備指紋與信道疊加在一起的信號；

自相關矩陣處理模塊：用于計算自相關矩陣，對自相關矩陣進行增秩處理；

多徑信號計算模塊：用于計算多徑信號幅值；

設備指紋提取模塊：用于對獲取的信號進行重組，獲取設備指紋。

有益效果：與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

1)本發(fā)明不依賴于信道互易性，可以廣泛應用于TDD、FDD通信系統(tǒng)中?，F(xiàn)有技術依賴信道互易性，在信道互易性減弱或者不滿足的場景查下，性能將大幅降低或者不能使用，依賴信道互易性的技術，難以應用在FDD場景。

2)本發(fā)明僅需要對一個通信符號進行處理，得到設備指紋，不依賴于多個符號的處理，可以應用在高速移動場景。在高速移動場景下，相干時間短、信道變化，在相鄰符號間，信道已經(jīng)發(fā)生大幅變化，采用多個符號處理的方法難以應用在高速移動場景。

附圖說明

圖1為本發(fā)明具體實施方式的裝置的結構框圖；

圖2為本發(fā)明具體實施方式的通信系統(tǒng)的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施方式對本發(fā)明的技術方案作進一步的介紹。

假設一個通信系統(tǒng)由一個基站(BS)和一個用戶設備(UE)組成，如圖2所示，BS的收發(fā)信機具有M根天線，UE的收發(fā)信機具有1根天線，BS和UE之間通過N_C個子載波進行通信。UE將導頻序列調(diào)制到N_C個子載波上，通過硬件電路進行發(fā)射。

本具體實施方式公開了一種設備指紋與信道分離的方法，包括以下步驟：

S1：通過接收機的天線陣列接收信號；

S2：對接收信號進行信道估計，令k＝1；

S3：對第k個載波的信道估計結果計算自相關矩陣R(k)；

S4：對第k個載波的自相關矩陣R(k)進行增秩處理，采用前向空間平滑算法、前后向空間平滑算法或者其他能夠達到增加自相關矩陣秩的目的的方法，得到第k個載波的增秩自相關矩陣

S5：對利用TLS-ESPRIT算法或者其他可以計算得到載波幅值的方法計算多徑信號幅值；

S6：判斷k是否等于N，N為載波的總數(shù)：如果等于，則進行步驟S7；如果不等于，則令k＝k+1，然后回到步驟S3；

S7：對步驟S6的計算結果進行排序，選擇幅值最大路徑，得到設備指紋。

步驟S4中，采用如下方法對自相關矩陣R(k)進行增秩處理：

S4.1：將接收機的天線陣列分成P個子陣，M是接收陣列的天線數(shù)量，L是路徑數(shù)量；

S4.2：計算每個子陣的自相關矩陣；

S4.3：計算P個子陣的自相關矩陣的均值，得到第k個載波的增秩自相關矩陣如式(1)所示：

式(1)中，R_k,p為第k個載波的第p個子陣的自相關矩陣。

步驟S5中多徑信號幅值的計算方法包括以下步驟：

S5.1：對第k個載波的增秩自相關矩陣進行特征分解，得到的特征分解形式如式(2)所示：

式(2)中，λ_i為特征值，U_S＝[e₁ e₂ … e_L]為λ₁到中較大的L個特征值對應的特征向量張成的信號子空間，Σ_S為λ₁到中較大的L個特征值組成的對角矩陣，為λ₁到中較小的M₀-L個特征值對應的特征向量張成的噪聲子空間，σ²為高斯白噪聲的功率，M₀是子陣中的天線數(shù)量，L是路徑數(shù)量；信號子空間U_S與噪聲子空間U_N正交，span{U_S}表示由信號子空間U_S張成的空間，span{A}表示陣列響應矩陣張成的空間，兩個子空間的存在關系式span{U_S}＝span{A}；

S5.2：根據(jù)ESPRIT算法，求解一個唯一的且非奇異的矩陣T，矩陣T滿足關系式U_S＝AT，A為陣列響應矩陣；

S5.3：計算得到自相關矩陣如式(3)所示：

式(3)中，I為單位矩陣；

S5.4：對的對角線元素取平方根，得到第k個子載波的多徑幅值。

步驟S2也可以省略。

步驟S3也可以擴展到多個符號或多個載波，或者多個符號并多個載波。

步驟S7中也可以不選擇幅值最大路徑，而是根據(jù)多徑幅值大小，選擇前三個較大的幅值計算設備指紋，或者其他基于計算結果的組合及變換。

步驟S4.1中，P還可以取P＝L+3，或者根據(jù)多徑能量分布，選擇P等于其它數(shù)值。

本方法可以擴展到M個發(fā)射天線、M個接收天線的MIMO系統(tǒng)，還可以擴展到其它符合多徑傳輸條件的系統(tǒng)應用中。

本具體實施方式還公開了一種設備指紋與信道分離的裝置，如圖1所示，包括：

陣列信號接收模塊501：用于信號接收；

信道估計模塊502：用于對接收信號進行信道估計，獲取設備指紋與信道疊加在一起的信號；

自相關矩陣處理模塊503：用于計算自相關矩陣，對自相關矩陣進行增秩處理；

多徑信號計算模塊504：用于計算多徑信號幅值；

設備指紋提取模塊505：用于對獲取的信號進行重組，獲取設備指紋。