MIMO系统的信道估计方法及装置、基站，所述方法包括：基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角；基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。上述的方案，可以提高MIMO系统的信道估计的准确性。
1.一种MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，包括：
基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角，包括：根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值；基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数；在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角；
基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
2.根据权利要求1所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值，包括：其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
3.根据权利要求2所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数，包括：其中， 表示所述散射函数，M表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
4.根据权利要求3所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角，包括：其中，表示所述发射端离开中心角/者接收端到达中心角， 表示模值的最大值。
5.根据权利要求1所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵，包括：采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵；
将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度；
将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵；
对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵；
基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵；
采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
6.根据权利要求5所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵，包括：其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
7.根据权利要求6所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度，包括：其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的经验值，Z+表示正整数集。
8.根据权利要求7所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵，包括：其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示所述ULA中的第q根天线。
9.根据权利要求8所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵，包括：C＝UΛUH；
其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
10.根据权利要求9所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵，包括：其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
11.根据权利要求10所述的MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵，包括：其中， 表示第n个接收天线的信道估计参数， 表示预设的噪音功率值。
12.一种MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，包括：
最小二乘估计单元，适于根据接收信号矩阵和对应的训练序列，计算得到信道矩阵的最小二乘估计值；基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数；在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为发射端离开中心角/接收端到达中心角；
信道矩阵估计单元，适于基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
13.根据权利要求12所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值：其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
14.根据权利要求13所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到对应的散射函数：其中， 表示所述散射函数，M表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
15.根据权利要求14所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到所述发射端离开中心角/接收端到达中心角：其中，表示所述发射端离开中心角/者接收端到达中心角， 表示模值的最大值。
16.根据权利要求12所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵；
将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度；将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵；对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵；基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵；采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
17.根据权利要求16所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的方形对角矩阵：其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
18.根据权利要求17所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式计算得到近似信号空间维度：其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的经验值，Z+表示正整数集。
19.根据权利要求18所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵：其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示所述ULA中的第q根天线。
20.根据权利要求19所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵：H
其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
21.根据权利要求20所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵：其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
22.根据权利要求21所述的MIMO系统的信道估计装置，其特征在于，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵：其中， 表示第n个接收天线的信道估计参数， 表示预设的噪音功率值。
23.一种基站，其特征在于，包括权利要求12-22任一项所述的MIMO系统的信道估计装置。
MIMO系统的信道估计方法及装置、基站
技术领域
[0001] 本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种MIMO系统的信道估计方法及装置、基站。
背景技术
[0002] 正交频分复用(OFDM)信号，在高速通信系统中倍受青睐，由于其具有较高的频带利用率，能有效抵抗多径衰落的时域扩散，克服符号间的干扰，被广泛应用于有线和无线通信中。据研究表明，多输入多输出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Output)可以显著增加系统容量。但是在宽带频选信道中，MIMO系统需要复杂的信道均衡技术以消除符号间的干扰。为此，将OFDM技术应用于MIMO系统中，可以显著提高传输性能。因此，在应用OFDM技术的MIMO系统中，需要了解每对发送、接收信道的频率响应才能准确地进行数据恢复。
[0003] 现有技术中，在基站中配备有在空间中密集分布的天线均匀线性阵列(Uniform Linear Array，ULA)的MIMO系统中，一般采用最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)实现高精度的信道估计。
[0004] 但是，采用MMSE进行MIMO系统的信道估计，需要首先得到对应的协方差矩阵或者在协方差矩阵未知的情况下采用最小二乘(Least Square，LS)进行信道估计，存在着信道估计准确性低的问题。
发明内容
[0005] 本发明实施例解决的是如何提高MIMO系统的信道估计的准确性。
[0006] 为解决上述问题，本发明实施例提供了一种MIMO系统的信道估计方法，所述方法，包括：基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角；基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
[0007] 可选地，所述基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角，包括：根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值；基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数；在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0008] 可选地，所述根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值，包括： 其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
[0009] 可选地，所述基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数，包括： θ∈[-0.5，0.5].；其中， 表示所述散射函数，M表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
[0010] 可选地，所述在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角，包括： θ∈[-0.5,0.5].；其中， 表示所述发射端离开中心角/者接收端到达中心角， 表示
模值的最大值。
[0011] 可选地，所述基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵，包括：采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵；将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度；将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵；对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵；基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵；采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
[0012] 可选地，所述采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵，包括： m＝0,...,M-1.；其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
[0013] 可选地，所述将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度，包括： l∈Z+；其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的经验值，Z+表示正整数集。
[0014] 可选地，所述将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵，包括： p，q＝0，...，M-1.；其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示所述ULA中的第q根天线。
[0015] 可选地，所述对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵，包括：C＝UΛUH；其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
[0016] 可选地，所述基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵，包括： 其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
[0017] 可选地，所述采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵，包括：其中， 表示第n个接收天线的信道估
计参数， 表示预设的噪音功率值。
[0018] 本发明实施例还提供了一种MIMO系统的信道估计装置，所述装置包括：最小二乘估计单元，适于基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角；信道矩阵估计单元，适于基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
[0019] 可选地，所述最小二乘估计单元适于根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值；基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数；在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0020] 可选地，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值： 其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
[0021] 可选地，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到对应的散射函数：θ∈[-0.5，0.5].；其中， 表示所述散射函数，M
表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
[0022] 可选地，所述最小二乘估计单元适于采用如下的公式计算得到所述发射端离开中心角/接收端到达中心角： θ∈[-0.5,0.5].，其中，表示所述发射端离开中心角/者接收端到达中心角， 表示模值的最大值。
[0023] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵；将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度；将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵；对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵；基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵；采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
[0024] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的方形对角矩阵：m＝0,...,M-1.；其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
[0025] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式计算得到近似信号空间维度： l∈Z+；其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的+
经验值，Z表示正整数集。
[0026] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵： p，q＝0，...，M-1.；其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示所述ULA中的第q根天线。
[0027] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵：C＝UΛUH；其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
[0028] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵： 其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
[0029] 可选地，所述信道矩阵估计单元适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵：其中， 表示第n个接收天线的信道估
计参数， 表示预设的噪音功率值。
[0030] 本发明实施例还提供了一种基站，包括上述任一项的MIMO系统的信道估计装置。
[0031] 与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下的优点：
[0032] 上述的方案，首先基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角或者接收端到达中心角，并基于接收信号矩阵、所述训练序列、计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角和预设的最大角度扩展值，利用斯来皮恩扩展矩阵计算得到信道矩阵，与预先得到对应的空间协方差矩阵或者采用最小二乘法进行信道估计相比，可以提高信道矩阵估计的准确性。
附图说明
[0033] 图1是本发明实施例中的一种MIMO系统的信道估计方法的流程图；
[0034] 图2是本发明实施例中的另一种MIMO系统的信道估计方法的流程图；
[0035] 图3至图9是在传播场景(a)至(g)中本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法的用户速率的相对于现有技术中采用最小二乘法进行信道估计的用户速率的增益的仿真结果示意图；
[0036] 图10是本发明实施例中的一种MIMO系统的信道估计装置的结构示意图。
具体实施方式
[0037] 正如背景技术所言，现有技术中使用最小二乘法估计得到信道矩阵时，首先需要预先计算得到空间协方差矩阵，当接收机不知道所述空间协方差矩阵时，通常采用最小二乘法信道估计方来估计得到对应的信道矩阵。但是，上述两种方法，均存在着信道估计准确性低的问题。
[0038] 为解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施例采用的技术方案首先基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角或者接收端到达中心角，并基于接收信号矩阵、所述训练序列、计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角和预设的最大角度扩展值，利用斯来皮恩扩展矩阵计算得到信道矩阵，与预先得到对应的空间协方差矩阵或者采用最小二乘法进行信道估计相比，可以提高信道矩阵估计的准确性。
[0039] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
[0040] 图1示出了本发明实施例本发明实施例中一种MIMO系统的信道估计方法的流程图。如图1所示的MIMO系统的信道估计方法，可以包括如下的步骤：
[0041] 步骤S101：基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0042] 在具体实施中，接收信号矩阵为M*L的矩阵，训练序列为1*L的向量，其中，M表示基站中配置的ULA中的天线单元的数量，L表示所述训练序列的长度。
[0043] 步骤S102：基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
[0044] 在具体实施中，采用斯莱皮恩扩展(Slepian expansion)估计得到信道矩阵，并不需要预先知道对应的空间协方差矩阵(spatial covariance matrix)，而是采用斯莱皮恩扩展并通过在基站的部署过程中预先测量得到的最大角度扩展值计算得到对应的信道矩阵，可以提高信道估计的准确性，进而可以提高MIMO系统的性能。
[0045] 下面将结合图2对本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法做进一步详细的介绍。
[0046] 步骤S201：根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值。
[0047] 在本发明一实施例中，基于所述接收信号矩阵和所述训练序列，并采用如下的公式计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值，包括：
[0048]
[0049] 其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
[0050] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值，本发明在此不做限制。
[0051] 步骤S202：基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数。
[0052] 在本发明一实施例中，基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，并采用如下的公式计算得到对应的散射函数，包括：
[0053]
[0054] 其中， 表示所述散射函数，M表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
[0055] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数，本发明在此不做限制。
[0056] 步骤S203：在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0057] 在本发明一实施例中，基于预设角度的预设范围，并采用如下的公式计算得到所述散射函数的模值的最大值：
[0058]
[0059] 其中，表示所述发射端离开中心角/接收端到达中心角， 表示模值的最大值。
[0060] 在采用公式(3)计算得到所述散射函数的模值的最大值时，可以将计算得到的所述模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0061] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于预设角度的预设范围，计算得到所述散射函数的模值的最大值，本发明在此不做限制。
[0062] 步骤S204：采用所述发射端离开中心角/接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵。
[0063] 可选地，所述采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵，包括：
[0064]
[0065] 其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
[0066] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵，本发明在此不做限制。
[0067] 步骤S205：将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度。
[0068] 在本发明一实施例中，将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，并采用如下的公式计算得到近似信号空间维度：
[0069]
[0070] 其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的经验值，Z+表示正整数集。
[0071] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于预设的角扩展参数的值为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度，本发明在此不做限制。
[0072] 步骤S206：将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵。
[0073] 在本发明一实施例中，基于将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，并采用如下的公式构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵：
[0074]
[0075] 其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示ULA中的第q根天线。
[0076] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵，本发明在此不做限制。
[0077] 步骤S207：对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵。
[0078] 在本发明一实施例中，采用如下的公式对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵：
[0079] C＝UΛUH (7)
[0080] 其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
[0081] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵，本发明在此不做限制。
[0082] 步骤S208：基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵。
[0083] 在本发明一实施例中，基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，并采用如下的公式构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵：
[0084]
[0085] 其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
[0086] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵，本发明在此不做限制。
[0087] 步骤S209：采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
[0088] 在本发明一实施例中，所述采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，并采用如下的公式计算得到所述信道矩阵：
[0089]
[0090] 其中， 表示第n个接收天线的信道估计参数， 表示预设的噪音功率值。
[0091] 本领域的技术人员可以理解的是，也可以采用现有技术中的其他方式基于所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵，本发明在此不做限制。
[0092] 下面将结合图3至图9对本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法的性能详细的介绍。
[0093] 假定基站中配置的ULA中包括8个沿着长度方向(length-spaced)布置的半波天线单元，以与仅具有一个天线单元的用户设备(User Equipment，UE)进行上行通信，并使用一个匹配滤波检测器(match-filter detector)来对符号进行检测。因此，上行信道和上行信道矩阵可以分别表示为8*1的向量h和 同时，假定噪音向量的分布区间为 其中，I表示8*8的单位矩阵。假定训练序列中的符号s的功率为|s|2＝1，则用户速率R可以采用如下的公式计算得到：
[0094]
[0095] 图3至图9分别示出了通过对500个具有快衰落信道模型的信道实现方式在不同传输场景中执行信道估计得到的仿真结果。采用现有技术中的最小二乘法进行信道估计的平均用户速率，以及本发明实施例中的两种MIMO系统的信道估计方法对应的用户速率，可以分别采用 和 进行表示，本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法相对于采用最小二乘法进行信道估计的方法的用户速率的增益，可以分别表示为：
[0096]
[0097] 其中，GCSCE-I表示第一种MIMO系统的信道估计方法的用户速率相对于采用最小二乘法进行信道估计的方法的用户速率的增益。
[0098] 其中，本发明实施例中的两种MIMO系统的信道估计方法的仿真测评结果的七种不同的传播场景中，分别为：
[0099] (a)城市宏基站(Urban macro)，直射信号信道(Line Of Sight，LOS)，E(σAS)＝8°；
[0100] (b)城市宏基站(Urban macro)，LOS，E(σAS)＝15°；
[0101] (c)城市微基站(Urban micro)，LOS；
[0102] (d)郊区宏基站(Suburban macro)，非直射信号信道(Non Line of Sight，NLOS)；
[0103] (e)城市宏基站(Urban macro)，NLOS，E(σAS)＝8°；
[0104] (f)城市宏基站(Urban macro)，NLOS，E(σAS)＝15°；
[0105] (g)城市微基站(Urban micro)，NLOS。
[0106] 其中，本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法对于采用最小二乘法进行信道估计的方法的用户速率的增益(Gain)请参见图9。
[0107] 通过图9可以看出，在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)范围内，当ULA中的8个天线单元高度相关时，本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法相对于采用最小二乘法进行信道估计的方法的用户速率的增益可以达到17％。而在中等频率的高频范围内，采用最小二乘法进行信道估计的方法的性能则超越了本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法。因此，为了进一步提高MIMO系统的工作性能，可以根据当前的SNR，在采用最小二乘法进行信道估计的方法与本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法之间进行切换。
[0108] 上面对本发明实施例中的MIMO系统的信道估计方法进行了详细的介绍，下面将结合图10对上述的方法对应的装置做进一步详细的介绍。
[0109] 图10示出了本发明实施例中的一种MIMO系统的信道估计装置的结构。如图10所示的MIMO系统的信道估计装置1000可以包括最小二乘估计单元1001和：
[0110] 最小二乘估计单元1001，适于基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0111] 在具体实施中，所述最小二乘估计单元1001适于根据所述接收信号矩阵和所述训练序列，计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值；基于所述信道矩阵的最小二乘估计值，计算得到对应的散射函数；在预设角度的预设范围内，计算得到所述散射函数的模值的最大值，作为所述发射端离开中心角/接收端到达中心角。
[0112] 在本发明一实施例中，所述最小二乘估计单元1001适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵的最小二乘估计值： 其中， 表示所述信道矩阵的最小二乘估计值，Y表示所述接收信号矩阵，s表示所述训练序列。
[0113] 在本发明一实施例中，所述最小二乘估计单元1001适于采用如下的公式计算得到对应的散射函数： θ∈[-0.5,0.5].；其中， 表示所述散射函数，M表示所述MIMO系统中基站的ULA中的天线数量，θ表示所述预设角度，m取0～M-1的整数。
[0114] 在本发明一实施例中，所述最小二乘估计单元1001适于采用如下的公式计算得到所述发射端离开中心角/接收端到达中心角： θ∈[-0.5,0.5].，其中， 表示所述发射端离开中心角/者接收端到达中心角， 表示模值的最大值。
[0115] 信道矩阵估计单元1002，适于基于接收信号矩阵、所述训练序列、最大角度扩展值和计算得到的发射端离开中心角/接收端到达中心角，采用斯莱皮恩扩展计算得到对应的信道矩阵。
[0116] 在具体实施中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用所述发射端离开中心角或者接收端到达中心角，构建对应的方形对角矩阵；将预设的角扩展参数的值设置为所述最大角度扩展值，计算得到近似信号空间维度；将所述角扩展参数设置为所述最大角度扩展值，构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵；对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵；基于所述对角矩阵的有序特征值和所述酉矩阵的相关特征向量，构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵；采用所述方形对角矩阵、所述近似斯莱皮恩扩展矩阵、预设的噪音功率和M*M的单位矩阵，计算得到所述信道矩阵。
[0117] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式构建对应的方形对角矩阵： m＝0,...,M-1.；其中， 表示所述方形对角矩阵，j表示旋转因子。
[0118] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式计算得到近似信号空间维度： l∈Z+；其中，D表示近似空间维度，δ表示所述角扩展参数，l为预设的经验值，Z+表示正整数集。
[0119] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式构建对应的斯莱皮恩扩展矩阵： p，q＝0，...，M-1.；其中，C表示所述斯莱皮恩扩展矩阵，[C]p,q表示第p根天线和第q根天线之间的斯莱皮恩扩展系数，p表示ULA中的第p根天线，q表示所述ULA中的第q根天线。
[0120] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式对所述斯莱皮恩扩展矩阵进行特征分解，得到对角元素为有序特征值的对角矩阵和包括相关特征向量的酉矩阵：C＝UΛUH；其中，U表示所述包括相关特征向量λ0～λM-1的酉矩阵，且λ0≥λ1≥...≥λM-1，UH表示所述酉矩阵的共轭转置矩阵，Λ表示所述对角元素为有序特征值μ0～μM-1的方形对角矩阵。
[0121] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式构建对应的近似斯莱皮恩扩展矩阵： 其中， 表示所述近似斯莱皮恩扩展矩阵，λi表示第i个相关特征向量，μi表示第i个有序特征值，μiH表示第i个有序特征值的共轭转置矩阵，且i取0～D-1的整数。
[0122] 在本发明一实施例中，所述信道矩阵估计单元1002适于采用如下的公式计算得到所述信道矩阵： 其中， 表示第n个接收天线的信道估计参数， 表示预设的噪音功率值。
[0123] 上述的方案，首先基于接收信号矩阵和对应的训练序列，采用最小二乘法计算得到发射端离开中心角或者接收端到达中心角，并基于接收信号矩阵、所述训练序列、计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角和预设的最大角度扩展值，利用斯来皮恩扩展矩阵计算得到信道矩阵，与预先得到对应的空间协方差矩阵或者采用最小二乘法进行信道估计相比，可以提高信道矩阵估计的准确性。
[0124] 本发明实施例还提供了一种基站，包括上述任一项的MIMO系统的信道估计装置。
[0125] 与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下的优点：
[0126] 上述的方案，基于接收信号矩阵、所述训练序列、计算得到的发射端离开中心角或者接收端到达中心角和预设的最大角度扩展值，利用斯来皮恩扩展矩阵计算得到信道矩阵，与预先得到对应的空间协方差矩阵或者采用最小二乘法进行信道估计相比，可以提高信道矩阵估计的准确性。
[0127] 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
[0128] 以上对本发明实施例的方法及系统做了详细的介绍，本发明并不限于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
