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公开(公告)号：CN105847196B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610331012.1
申请日：2016-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/08 , H04B7/04 , H04B17/391 , H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/318
Abstract: 本发明公开了一种基于DOA的多小区Massive MIMO系统的信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明首先计算信号协方差矩阵的特征值并进行归一化处理得到再基于利用各用户角度参数不同时，其角度的概率密度的相乘为0，使用最小二乘准则，依次估计对应用户的角度扩展参数，再基于当前的估计结果的概率密度计算下一个用户对应的归一化结果以此迭代估计完所有小区的所有用户；根据估计得到的各用户的到达角和角度扩展参数，计算各用户的信道协方差矩阵Rck，再据此得到对应的用户信道hck；最后基于Rck、hck使用最小均方误差MMSE进行信道估计，得到当前目标基站c所对应的信道估计值本发明用来估计用户信道，能够很好的抑制导频污染带来的系统性能降低的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105978615A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610325499.2
申请日：2016-05-17
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/0608
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的多小区大规模MIMO干扰消除方法，属于移动无线通信技术领域。本发明包括：基站端获取信道矩阵并分别计算各发射天线所对应的列向量的范数，选择范数最大的前Ns根天线作为活跃天线，并关闭其它天线；基于活跃天线所对应的列向量作为新的信道矩阵并计算每个基站的干扰对齐预编码向量，根据干扰对齐预编码向量和新的信道矩阵计算接收端的接收迫零向量并据此分配各数据流的发送功率，然后再基于发送功率对接收迫零向量进行更新，最后，当前基站基于其干扰对齐预编码向量、当前接收迫零向量、各数据流的发送功率生成接收端对应的发送数据并发送。本发明的实施，能降低计算复杂度，提高传输速率及降低误比特率。
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公开(公告)号：CN105847196A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610331012.1
申请日：2016-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/08 , H04B7/04 , H04B17/391 , H04B17/309 , H04B17/336 , H04B17/318
CPC classification number: H04B7/0413 , H04B7/086 , H04B17/309 , H04B17/318 , H04B17/336 , H04B17/391 , H04B17/3911 , H04L25/0204 , H04L25/021 , H04L25/024 , H04L25/0242 , H04L25/0256
Abstract: 本发明公开了一种基于DOA的多小区Massive MIMO系统的信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明首先计算信号协方差矩阵的特征值并进行归一化处理得到再基于利用各用户角度参数不同时，其角度的概率密度的相乘为0，使用最小二乘准则，依次估计对应用户的角度扩展参数，再基于当前的估计结果的概率密度计算下一个用户对应的归一化结果以此迭代估计完所有小区的所有用户；根据估计得到的各用户的到达角和角度扩展参数，计算各用户的信道协方差矩阵Rck，再据此得到对应的用户信道hck；最后基于Rck、hck使用最小均方误差MMSE进行信道估计，得到当前目标基站c所对应的信道估计值本发明用来估计用户信道，能够很好的抑制导频污染带来的系统性能降低的影响。
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公开(公告)号：CN105812042A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610268196.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/046
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的C?RAN架构大规模MIMO系统的数据传输方法，包括以下步骤：集中式基带处理池BBU对信道估计得到的信道矩阵H进行向量化，得到信道向量h；BBU利信道向量h进行随机测量得到压缩感知模型中的测量向量y；BBU向各射频拉远单元RRU发送测量向量y和数据符号向量s；RRU根据接收到的测量向量y和压缩感知算法得到信道矩阵重构信号RRU利用信道矩阵计算预编码矩阵W；RRU利用预编码矩阵W和数据符号向量s进行预编码，计算得到发送信号向量x。本发明的采用压缩感知方法对信道状态信息进行压缩，重建然后进行预编码，在BBU与RRU间的传输带宽受限的情况下，大幅度提高了系统容量。
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公开(公告)号：CN105978615B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610325499.2
申请日：2016-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的多小区大规模MIMO干扰消除方法，属于移动无线通信技术领域。本发明包括：基站端获取信道矩阵并分别计算各发射天线所对应的列向量的范数，选择范数最大的前Ns根天线作为活跃天线，并关闭其它天线；基于活跃天线所对应的列向量作为新的信道矩阵并计算每个基站的干扰对齐预编码向量，根据干扰对齐预编码向量和新的信道矩阵计算接收端的接收迫零向量并据此分配各数据流的发送功率，然后再基于发送功率对接收迫零向量进行更新，最后，当前基站基于其干扰对齐预编码向量、当前接收迫零向量、各数据流的发送功率生成接收端对应的发送数据并发送。本发明的实施，能降低计算复杂度，提高传输速率及降低误比特率。
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公开(公告)号：CN105812042B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610268196.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的C‑RAN架构大规模MIMO系统的数据传输方法，包括以下步骤：集中式基带处理池BBU对信道估计得到的信道矩阵H进行向量化，得到信道向量h；BBU利信道向量h进行随机测量得到压缩感知模型中的测量向量y；BBU向各射频拉远单元RRU发送测量向量y和数据符号向量s；RRU根据接收到的测量向量y和压缩感知算法得到信道矩阵重构信号RRU利用信道矩阵计算预编码矩阵W；RRU利用预编码矩阵W和数据符号向量s进行预编码，计算得到发送信号向量x。本发明的采用压缩感知方法对信道状态信息进行压缩，重建然后进行预编码，在BBU与RRU间的传输带宽受限的情况下，大幅度提高了系统容量。
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