一種基于壓縮感知的下行信道狀態(tài)信息獲取方法
【技術領域】
[0001] 本申請涉及無線通信技術領域，特別涉及大規(guī)模MMO-OFDM LTE FDD系統中，在基 站eNodeB側下行信道狀態(tài)信息的獲取。
【背景技術】
[0002] 移動通信大規(guī)模MMO-OFDM LTE FDD系統中基站eNodeB發(fā)送端對下行信道 CSI (信道狀態(tài)信息）的獲取成為了移動通信領域的研究熱點。由于在FDD系統中，上下行 信道占有不同的頻率，不再具有互易性，所以采用鏈路顯示反饋技術能讓發(fā)送端實時的獲 得準確的下行信道CSI，但是隨著大規(guī)模MMO技術推進，天線數量會大幅增加，如果將下行 信道CSI直接完全反饋給eNodeB，會極大增加容量損失。
[0003] 目前，利用壓縮感知（Compressive Sensing，CS)技術可以對大規(guī)模MIMO信道狀 態(tài)信息進行壓縮。在大規(guī)模天線陣列中，各天線陣元排列緊密，間距一般為半波長，具有空 間相關性，壓縮感知正是利用了這種空間相關性。壓縮感知技術指出：對于具有空間相關性 的信道矩陣，可以尋找一組正交基Ψ，使得信道矩陣在Ψ上是稀疏的。這是壓縮感知得以 實現的基礎。然后接收端用一個與Ψ不相關的觀測矩陣Φ對信道矩陣進行測量，將高維 度的信道狀態(tài)信息投影到低維空間中，發(fā)射端通過求解一個優(yōu)化問題，可以從這些少量的 投影中高概率地還原出高維度信道狀態(tài)信息。
[0004] 但是，現提出的一些應用于信道狀態(tài)信息反饋的壓縮感知方法只是將高維度的信 道狀態(tài)信息投影到低維空間中，eNodeB通過求解一個優(yōu)化問題，從這些少量的投影中高概 率地還原出高維度信道狀態(tài)信息，并沒有提出eNodeB如何根據在壓縮信道信息時所用的 稀疏矩陣Ψ從重構后的高維度信道狀態(tài)信息中還原得到原始信號。本發(fā)明基于利用基于 碼本反饋方式的特點，將稀疏化矩陣反饋回eNodeB，從而能從重構后的高維度信道狀態(tài)信 息中還原得到原始信號。
【發(fā)明內容】
[0005] 發(fā)明目的：為了實現在大規(guī)模M頂0-0FDM LTE FDD系統中，eNodeB獲取下行信道 狀態(tài)信息，本發(fā)明提出了一種基于壓縮感知的下行信道狀態(tài)信息獲取方法。該方法基于冗 余字典方法，從冗余字典中選取一組最佳原子經過處理構成稀疏矩陣Ψ后，再基于碼本反 饋方式的特點，在eNodeB獲得稀疏化矩陣Ψ并從重構后的高維度信道狀態(tài)信息中還原得 到原始信號。
[0006] 為了實現本發(fā)明的目的，其特征包括：
[0007] (1)為了對原始信號稀疏化，本發(fā)明基于冗余字典方法，依次從冗余字典中選取一 個最佳原子，在下一次選取中，將此原子從冗余字典中將該原子去除，不再遍歷此原子，從 而降低了原子選取的時間復雜度；
[0008] (2)基于碼本反饋方式的特點，將稀疏化矩陣中的原子在冗余字典的對應位置反 饋回eNodeB，然后在eNodeB根據得到的原子位置信號從冗余字典中可得出稀疏化矩陣Φ， 同時，根據接收到的原子位置信號又可得出稀疏度κ。
[0009] 本發(fā)明的技術方案如下。
[0010] 1下行信道矩陣的壓縮
[0011] 矩陣H'是下行信道矩陣H的串行化表示，H'的稀疏表示及觀測矩陣的設計如 下。
[0012] I. I !T的稀疏表示
[0013] 壓縮感知理論的一個重要的前提就是原始信號需要是稀疏的，因為它直接影響到 信號重構所需的時間和重構的精度。因此，合理的選擇信號的稀疏基，可以使信號稀疏后保 留的信息稀疏解最少并且信息足夠完備，這樣在反饋過程中減小系統開銷，同時達到高概 率恢復出原始信號的目的。本發(fā)明利用基于冗余字典的信號稀疏分解方法對變換后的矩陣 H'進行稀疏化，該方法是將超完備的冗余字典代替?zhèn)鹘y的正交基，字典中的原子之間不具 備正交性，且原子的數量龐大，對矩陣H'的稀疏表示就是從冗余字典中找出K個原子，用 這K個原子的線性組合來近似表示矩陣H'。
[0014] 首先我們設定一個逼近誤差δ，然后在滿足誤差最小的限定條件下，依次從冗余 字典中選擇一個最佳原子，直到滿足設計的逼近誤差δ要求為止，但在每次選擇最佳原子 后，從冗余字典中將該原子去除，不再遍歷此原子，最后得出一組最佳的K原子組合。
[0015] 從冗余字典中取出的K個原子經處理后可構成如下稀疏化矩陣：
[0017] ΨΝΧΝ是一個秩為K的矩陣，將信道矩陣H'投影到變換域α，即
[0020] 此時，H'與α等價，只是同一個數據在不同域上的不同表示。但是，α的稀疏性 更加顯著，只有K(Κ〈〈Ν)個非零的較大值系數，而剩下的N-K個值都很小或為零。
[0021] 1.2觀測矩陣的設計
[0022] 對矩陣H'的稀疏表示得到的稀疏矩陣進行觀測，將矩陣H'投影到觀測矩陣Φ 上，即得到觀測向量Y :
[0029] 且K彡M彡Ν，ΦΝΧΝ與Ψ NXN不相干。
[0030] 2 eNodeB側矩陣H'的重構
[0031] 在eNodeB側利用現有重構算法可對壓縮后低維狀態(tài)信息，通過求解一個優(yōu)化問 題，從這些少量的投影中高概率地還原出高維度信道狀態(tài)信息α NX1。
[0032] 在eNodeB重構得出變換域上信號α NX1后，需要根據稀疏化時所用的稀疏化矩陣 ψ W來得出原始信道矩陣f Νχι，但矩陣很大，不可能直接將矩陣反饋回eNodeB。
[0033] 利用基于碼本反饋方式的特點，將稀疏化矩陣中的原子在冗余字典的對應位置反 饋回eNodeB。首先，在UE及eNodeB都有相同的冗余字典，然后在得出字典中原子的最佳組 合后，將各原子在字典中對應的位置通過上行鏈路反饋回eNodeB，然后eNodeB根據得到的 原子位置信號從冗余字典中可得出稀疏化矩陣Ψ ΝΧΝ，同時，根據接收到的原子位置信號又 可得出稀疏度Κ，該稀疏度是eNodeB重構信號時所需的必要參數。
【附圖說明】
[0034] 圖1基于壓縮感知的UE信道反饋示意圖；
[0035] 圖2 PUSCH上行信令設計。
【具體實施方式】
[0036] 為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明，下面結合實例和說明書附圖來對本 發(fā)明中的技術方案進行清楚、完整的描述說明，應理解這些實施例僅用于說明本發(fā)明技術 方案的【具體實施方式】，而不用于限制本發(fā)明的范圍。在閱讀了本發(fā)明之后，本領域技術人員 對本發(fā)明的各種等同形式的修改和替換均落于本申請權利要求所限定的保護范圍。
[0037] 本發(fā)明實施例基于大規(guī)模M頂0-0FDMLTEFDD系統，UE通過有限反饋方式向eNodeB 反饋下行信道狀態(tài)信息。所假設的場景是單小區(qū)、多用戶，eNodeB部署大規(guī)模天線陣列，發(fā) 射天線數是Nt，用戶端接收天線數是隊，在eNodeB從壓縮反饋的信道狀態(tài)信息重構高維度 信道狀態(tài)信息時所用的算法是ROMP (正則自適應匹配追蹤算法），對于某個用戶來說，在時 刻t進行信道估計得到的信道矩陣是一個NtXN 1J隹矩陣
[0038] 圖1為基于壓縮感知的UE信道反饋示意圖，由發(fā)射天線數和用戶端接收天線數可 得下行