CN103368876A - 信道估计方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信道估计方法和设备，其中，该信道估计方法包括：最小二乘LS估计步骤，用于根据所接收的信道状态指示-参考信号CSI-RS来计算信道的LS估计值；信噪比估计步骤，用于基于所估计的LS估计值而估计信道的信噪比；信道参数估计步骤，用于估计与信道的时延扩展相关的信道参数；平滑矩阵选择步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择线性最小均方误差LMMSE平滑矩阵；LMMSE平滑步骤，用于使用所选择的LMMSE平滑矩阵对LS估计值进行LMMSE平滑滤波；以及输出步骤，用于将滤波结果作为信道估计信息输出。根据本发明，能够针对CSI-RS实现较高的信道估计性能。

Description

信道估计方法和设备

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，更具体地，涉及一种用于无线通信系统中的基于信道状态指示-参考信号(Channel State Indicator-ReferenceSignal，CSI-RS)的信道估计方法和设备。

背景技术

在无线通信系统中，由于具有良好的抗多径性能和较高的频谱效率，因此正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)被IEEE P802.16m以及通用移动通信系统-长期演进(UniversalMobile Telecommunication System-Long Term Evolution，UMTS-LTE)在内的4G和准4G技术采用作为主要的传输技术。在OFDM系统中，为了在接收端实现资源调度并支持链路自适应技术，一般采用基于RS的信道估计技术来追踪信道时域和频域的变化。

在LTE的R8版本中，小区特定参考信号(Cell specific RS，CRS)被用来支持链路自适应技术，且被设置为最多支持4个端口。为了提高频谱效率，R8的升级版本R10提出了CSI-RS。与CRS相比，CSI-RS最多可以支持8个端口，这也符合在R10版本中基站最多可以使用8根发送天线的配置。此外，与CRS相比，CSI-RS具有更加稀疏的时频域粒度，这使得其能够在支持闭环传输的同时提高资源效率。

然而，时频域中RS的稀疏分布会使得传统的信道估计方法的性能恶化。例如，对于基于离散傅立叶变换(DFT)的时域信道估计方法，由于RS的数量有限，因此难以通过在时域中挑选主要路径来抑制噪声影响。而对于另一些通过在频域加固定的平滑窗的方法，在具有较大时延扩展的信道中也会导致比较大的性能损失。

在常用的基于RS的信道估计方法中，传统的先对RS进行迫零(ZeroForcing，ZF)估计再进行线性插值的方法无法获得检测所需的性能(尤其是在低信噪比的情况下)。基于线性最小均方误差(Linear MinimumMean Square Error，LMMSE)的方法被认为是基于RS的最优估计方法。为了采用LMMSE，需要获得信道相关性以及信噪比(SNR)等信息以构造LMMSE平滑矩阵。然而，即使获得了信道相关性以及SNR等信息，由于涉及到对矩阵的求逆运算，因此计算较复杂。比较实际的方法是通过查找表选择适当的LMMSE平滑矩阵来实现LMMSE平滑滤波。因而，如何在无线通信系统中针对CSI-RS来高效地实现LMMSE平滑滤波是需要考虑的问题之一。

在实际网络环境中，用户常常会受到来自邻小区的干扰的影响。考虑到软频率复用等技术，这种干扰可能是频率选择性的，这意味着对于用户而言，不同的子频带中的干扰水平是不同的。因此，当执行具有多个子频带的联合处理时，需要保证干扰水平低的子频带中的信道估计不会被干扰水平高的子频带中的信道估计所污染。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图用来确定本发明的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本发明的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。

因此，鉴于以上情形，本发明的目的是提供一种用于无线通信系统中的基于CSI-RS的信道估计方法和设备，其不仅能够在无线通信系统中针对CSI-RS高效地实现LMMSE平滑滤波，而且能够避免高干扰子频带中的CSI-RS的最小二乘(LS)估计值在LMMSE平滑过程中污染低干扰子频带中的CSI-RS的LS估计值。

为了实现上述目的，根据本发明的实施例的一方面，提供了一种无线通信系统中的信道估计方法，其可以包括：LS估计步骤，用于根据所接收的CSI-RS来计算信道的LS估计值；信噪比估计步骤，用于估计信道的信噪比；信道参数估计步骤，用于估计与信道的时延扩展相关的信道参数；平滑矩阵选择步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择LMMSE平滑矩阵；LMMSE平滑步骤，用于使用所选择的LMMSE平滑矩阵对LS估计值进行LMMSE平滑滤波；以及输出步骤，用于将滤波结果作为信道估计信息输出。

根据本发明的优选实施例，平滑矩阵选择步骤还可以包括：平滑窗长度确定子步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数，确定LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度，并且在LMMSE平滑步骤中，根据所确定的平滑窗长度，使用所选择的LMMSE平滑矩阵进行LMMSE平滑滤波。

根据本发明的另一优选实施例，在输出步骤之前，该信道估计方法还可以包括：频选干扰处理步骤，用于判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。

根据本发明的另一优选实施例，如果在频选干扰处理步骤中判断子频带的干扰值小于预定阈值，则将LS估计值作为信道估计信息输出。

根据本发明的另一优选实施例，在LMMSE平滑步骤中，根据CSI-RS在频带中的位置而选择平滑矩阵的不同子块。

根据本发明的实施例的另一方面，提供了一种无线通信系统中的信道估计设备，其包括：LS估计单元，被配置成根据所接收的CSI-RS来计算信道的LS估计值；信噪比估计单元，被配置成估计信道的信噪比；信道参数估计单元，被配置成估计与信道的时延扩展相关的信道参数；平滑矩阵选择单元，被配置成根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择LMMSE平滑矩阵；LMMSE平滑单元，被配置成使用所选择的LMMSE平滑矩阵对所述LS估计值进行LMMSE平滑滤波；以及输出单元，被配置成将滤波结果作为信道估计信息输出。

另外，根据本发明的又一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括机器可读的程序代码，当在信息处理设备上执行程序代码时，该程序代码使得信息处理设备执行根据本发明的上述信道估计方法。

此外，根据本发明的再一方面，还提供了一种程序产品，该程序产品包括机器可执行的指令，当在信息处理设备上执行指令时，该指令使得信息处理设备执行根据本发明的上述信道估计方法。

因此，根据本发明的实施例，能够高效地实现无线通信系统中针对CSI-RS的LMMSE平滑滤波，并且能够避免高干扰的子频带的信道估计对低干扰的子频带的信道估计，从而提高了信道估计的性能。

在下面的说明书部分中给出本发明实施例的其他方面，其中，详细说明用于充分地公开本发明实施例的优选实施例，而不对其施加限定。

附图说明

下面结合具体的实施例，并参照附图，对本发明实施例的上述和其它目的和优点做进一步的描述。在附图中，相同的或对应的技术特征或部件将采用相同或对应的附图标记来表示。

图1示出了根据本发明的无线通信系统中的信道估计方法的流程图；

图2示出了LTE-A(R10)系统中的CSI-RS的导频结构示例的示意图；

图3至图5分别示出了针对不同信道类型、对传统信道估计方法和根据本发明的信道估计方法的均方误差(MSE)性能的比较的仿真示例；

图6示出了根据本发明的无线通信系统中的信道估计设备的框图；以及

图7是示出作为本发明的实施例中所采用的信息处理设备的个人计算机的示例性结构的框图。

具体实施方式

在下文中将结合附图对本发明的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。

在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的设备结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其它细节。

以下参照附图1至6来描述本发明的实施例。应指出，在以下描述中，以LTE-A系统为例进行描述，但是应理解本发明并不限于此。

首先，将参照图1，对根据本发明的实施例的信道估计方法进行描述。该信道估计方法可包括：

LS估计步骤S101：用于根据所接收的CSI-RS来计算信道的LS估计值。

具体地，如图2所示，其示出了LTE-A(R10)系统中的CSI-RS的一个资源块(RB)和子帧的结构示意图。如图2所示，由于CSI-RS通过码分复用(CDM)而承载在相邻的两个OFDM符号上，因此在LS估计步骤S101中包含了解码分复用的过程。其中，对于第a个接收天线、第b个CSI-RS端口、第1个OFDM符号以及第k个子载波，算出的LS估计值可以由以下表达式(1)来表示：

$h_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,m)=\frac{1}{2}\{\frac{y(a,n_s,l,k)}{w_{l^{\′\′}}\·r_{l,n_s}\left(m^{\′}\right)}+\frac{y(a,n_s,l+1,k)}{w_{l^{\′\′}+1}\·r_{l+1,n_s}\left(m^{\′}\right)}\}---\left(1\right)$

其中，y表示接收信号，w表示发送的已知序列，m表示CSI-RS的序号，n_s表示子帧的序号。该LS估计值的计算公式为本领域公知的，在此不再详细描述。

信噪比估计步骤S102：用于估计信道的信噪比。该处理步骤可以基于CSI-RS或CRS来实现，下面的信噪比计算以CSI-RS为例来说明，但是本发明并不限于此。

具体地，首先，根据基于CSI-RS的LS估计值得到噪声功率。应理解，所估计的噪声功率可以既包括宽带噪声功率

又包括每个子频带上的噪声功率

关于噪声功率的计算，其可以利用本领域现有的方法来实现。由于这并不是本发明所关注的方面，因此在此不再赘述。

接下来，分别计算每个子频带的信号功率和宽带信号功率。首先，计算第K_subband个子频带的LS估计值的绝对值平方的平均值，该过程可以以以下表达式(2)来表示：

$S_{\mathrm{CSICE}}\left(K_{\mathrm{subband}}\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{rx}}\·N_{\mathrm{CSIRS}}\·P\left(K_{\mathrm{RBG}}\right)}\underset{a=0}{\overset{\mathrm{Nrx}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{b=0}{\overset{N_{\mathrm{CSIRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=0}{\overset{P\left(K_{\mathrm{subband}}\right)-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,K_{\mathrm{RBG}},k)\right|}^2---\left(2\right)$

其中，P(K_subband)表示第K_subband个子频带中的CSI-RS的数量，N_rx表示接收天线的数量，N_CSIRS表示CSI-RS的端口数量。

因此，第K_subband个子频带中的信号功率为：

$S_{\mathrm{CSICE}}\left(K_{\mathrm{subband}}\right)=S_{\mathrm{CSICE}}\left(K_{\mathrm{subband}}\right)-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{CSICE}}^2\left(K_{\mathrm{subband}}\right)---\left(3\right)$

考虑到表达式(3)中可能出现的负值，可将该情况表示为如下：

如果S_CSICE(K_subband)＜0，则S_CSICE(K_subband)＝MINVALUE         (4)

其中，MINVALUE是系统的默认最小功率值，其例如为2e-14。

类似地，可以得到宽带的信号功率为：

$S_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}=\frac{1}{N_{\mathrm{rx}}\·N_{\mathrm{CSIRS}}\·N_{\mathrm{RB}}^{\max ,\mathrm{DL}}}\underset{a=0}{\overset{N_{\mathrm{rx}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{b=0}{\overset{N_{\mathrm{CSIRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{RB}}^{\max ,\mathrm{DL}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,m)\right|}^2---\left(5\right)$

$S_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}=S_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}-{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^2---\left(6\right)$

如果S_CSICE(K_subband)＜0，则S_CSICE(K_subband)＝MINVALUE        (7)

其中，N_rx表示接收天线的数量，N_CSIRS表示CSI-RS的端口数量，N_RB ^max，DL表示CSI-RS在全频带的数量，即，系统最大的RB数。

在根据上述表达式得到子频带信号功率和宽带的信号功率之后，可以计算相应的子频带信噪比和宽带信噪比，其分别以以下表达式(8)和(9)来表示：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}}\left(K_{\mathrm{subband}}\right)=\frac{S_{\mathrm{CSICE}}\left(K_{\mathrm{subband}}\right)}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{CSICE}}^2\left(K_{\mathrm{subband}}\right)}---\left(8\right)$

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}=\frac{S_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^2}---\left(9\right)$

信道参数估计步骤S103：用于利用基于CSI-RS或CRS得到的LS估计值来估计与信道的时延扩展相关的信道参数。

这里以CSI-RS为例来详细描述信道参数估计步骤S103。首先，根据以下表达式(10)计算频域误差：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{EST}}=\frac{1}{N_{\mathrm{rx}}\·N_{\mathrm{CSIRS}}\·(N_{\mathrm{RB}}^{\max ,\mathrm{DL}}-1)}\underset{a=0}{\overset{N_{\mathrm{rx}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{b=0}{\overset{N_{\mathrm{CSIRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{RB}}^{\max ,\mathrm{DL}}-2}{\mathrm{\Σ}}}{|h_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,m)-h_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,m+1)|}^2---\left(10\right)$

接下来，优选地，可以对算出的频域误差η_EST执行去除噪声和归一化的操作，从而得到信道的时延扩展值η_rms，如表达式(11)所示：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{rms}}=\frac{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EST}}-2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^2}{S_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}}---\left(11\right)$

平滑矩阵选择步骤S104：用于根据分别在信噪比估计步骤S102和信道参数估计步骤S103中所估计的信噪比和信道参数，选择LMMSE平滑矩阵。

优选地，平滑矩阵选择步骤S104还可以包括：平滑窗长度确定子步骤，用于根据所估计的信噪比和信道参数，确定LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度。

此外，优选地，平滑矩阵选择步骤S104还可以包括：量化子步骤，用于在平滑窗长度确定子步骤之前，根据预定的信噪比阈值和信道参数阈值，对所估计的信道的信噪比和信道时延扩展值进行量化，以便于从预先存储的LMMSE平滑矩阵中选择合适的平滑矩阵进行平滑滤波。以下将详细描述量化子步骤。

具体地，首先，将在信噪比估计步骤S103中所估计的宽带信噪比转换为对数值，如以下表达式(12)所示：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^{\mathrm{dB}}=10{\log }_{10}\left({\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}\right)---\left(12\right)$

接下来，根据预先设定的信噪比的上限和下限以及量化步长进行量化操作。具体地，如果

则SNR_Q＝SN_RLow，而如果 ${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^{\mathrm{dB}}\left(a\right)>{\mathrm{SNR}}_{\mathrm{High}},$ 则SNRQ＝SNR_high，否则 ${\mathrm{SNR}}_Q=\mathrm{floor}\left(\frac{{\mathrm{SNR}}_{\mathrm{CSICE}\_\mathrm{WB}}^{\mathrm{dB}}\left(a\right)}{Q_{\mathrm{step}}}\right)*Q_{\mathrm{step}}.$ 其中，SNR_Low表示信噪比的下限值，优选地为-20dB至0dB，SNR_High表示信噪比的上限值，优选地为10dB至40dB，Q_step表示量化步长，优选地为1dB至10dB，并且floor()是表示向下舍入运算的函数。通常，为了方便查表，量化后的信噪比的索引值可以表示为SNR_index＝SNR_Q/Q_step。

类似地，根据预先设定的信道时延阈值来对在信道参数估计步骤S103中所估计的信道时延扩展η_rms进行量化。具体地，如果η_rms＜η_{threshold_0}，则Channel_index＝0，τ_rmsQ＝τ₀，而如果η_rms＜η_{threshold_i}，则Channel_index＝i，τ_rmsQ＝τ_i，否则，Channel_index＝MAX，τ_rmsQ＝τ_MAX。其中，t_{hreshold_i}表示预先设定的信道时延阈值，Channel_index表示信道索引，τ_rmsQ表示信道时延扩展量化值，并且MAX表示信道的最大量化台阶数。可以根据实际需要确定将信道量化成多少台阶，从而将信道划分为不同的信道类型。

作为示例，给出了将信道量化成三个台阶(即，高、中、低三种频率)的情况。在该情况下，优选地，η_{threshold_0}例如为0.01，η_{threshold_1}例如为0.05，相应地，τ₀为0.044μs(对应于EPA信道)，τ₁为0.375μs(对应于EVA信道)，并且τ_MAX为0.99μs(对应于ETU信道)。

然后，可以根据由量化后的信噪比和信道时延扩展值所确定的索引，从预先存储在查找表中的平滑矩阵集选择相应的LMMSE平滑矩阵。

在预先存储的LMMSE平滑矩阵中，平滑矩阵的平滑窗长度与信道的信噪比和时延扩展存在着一定的对应关系，以在保证性能的同时降低复杂度。通常，信噪比越大，信道时延扩展越大，则平滑窗长度越小。基于该准则，建立信噪比、信道时延扩展与平滑窗长度L_mmse之间的对应关系，例如如以下表1所示：

表1

Lmmse	τrmsQ＝τ0	τrmsQ＝τi	τrmsQ＝τMAX
				SNRQ＜SNRTH1	L0，0	Li，0	LMAX，0
…	…	…	…
				SNRQ＞＝SNRTHMAX	L0，MAX	Li，MAX	LMAX，MAX

作为示例，以下表2给出了在信道被量化成三个台阶的情况下，信噪比、信道时延扩展以及平滑窗长度的优选值。

Lmmse	τrmsQ＝τ0	τrmsQ＝τ1	τrmsQ＝τMAX
				SNRQ＜5	10	3	3
SNRQ＞＝5	4	1	1

LMMSE平滑步骤S105：用于使用在平滑矩阵选择步骤S104中所选择的LMMSE平滑矩阵对所得到的LS估计值进行LMMSE平滑滤波。

优选地，对于CSI-RS在频带中的不同位置，采用所选择的平滑矩阵的不同子块对该CSI-RS的LS估计值进行平滑滤波滤波。通常所存储的平滑矩阵的形式为：

其中，R是CSI-RS间的自相关矩阵，其大小为(2＊L_mmse+1)×(2＊L_mmse+1)，I是大小为(2＊L_mmse+1)×(2＊L_mmse+1)的单位矩阵。由于相邻的CSI-RS之间的距离为12个RE(资源元素)，因此R矩阵的第i行第j列的元素为：R_i，j＝r_f(τ_rmsQ，12(i-j))，其中频率相关性的表达式为：

其中，d_f表示载波间隔数量，Δf表示表示载波间隔(例如，通常为15Khz)。

特别地，对于频带的边缘和频带的中心，选择平滑矩阵的不同子块。具体地，对于频带的下部边缘，平滑矩阵子块为W_EdgeL＝G_mmse(0：L_mmse-1，0：2L_mmse)，其包括G_mmse矩阵的第1行第1列到第L_mmse行第2L_mmse+1列的矩阵元素；对于频带的上部边缘，平滑矩阵子块为W_EdgeH＝G_mmse(L_mmse+1：2L_mmse，0：2L_mmse)，其包括G_mmse矩阵的第(L_mmse+2)行第1列到第(2L_mmse+1)行第(2L_mmse+1)行的矩阵元素；而对于频带的中间位置，其平滑矩阵子块为W_Mid＝G_mmse(L_mmse，0：2L_mmse)，其包括G_mmse矩阵的第(L_mmse+1)行、第1列到第(2L_mmse+1)列的矩阵元素。

接下来，可以利用以上述方式选择的平滑矩阵子块，分别对频带的下部边缘、中间位置以及上部边缘的基于CSI-RS的LS估计值进行平滑滤波。

具体地，对于频带的下部边缘的基于CSI-RS的LS估计值，平滑滤波操作为： $h_{\mathrm{CSI}}(a,b,i)=\underset{m=0}{\overset{2L_{\mathrm{mmse}}+1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,m)W_{\mathrm{EdgeL}}(i,m),$ 其中i≤L_mmse-1；对于频带的中间位置的基于CSI-RS的LS估计值，平滑滤波操作为： $h_{\mathrm{CSI}}(a,b,i)=\underset{m=0}{\overset{2L_{\mathrm{mmse}}+1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,i+m-L_{\mathrm{mmse}})W_{\mathrm{Mid}}\left(m\right),$ 其中L_mmse-1≤i≤N_RS-L_mmse；而对于频带的上部边缘的基于CSI-RS的LS估计值，平滑滤波操作为： $h_{\mathrm{CSI}}(a,b,i)=\underset{m=0}{\overset{2L_{\mathrm{mmse}}+1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{LS}\_\mathrm{CSI}}(a,b,N_{\mathrm{RS}}-2L_{\mathrm{mmse}}-2+m)W_{\mathrm{EdgeH}}(i,m),$ 其中N_RS-L_mmse≤i≤N_RS-1。

输出步骤S106：用于将在LMMSE平滑步骤S105中的滤波结果作为信道估计信息输出。

优选地，为了保证低干扰子频带上的CSI-RS的LS估计值不会在LMMSE平滑过程中被高干扰子频带中的CSI-RS的LS估计值所污染，在输出步骤S106之前，该信息估计方法还可以包括频选干扰处理步骤S107，在频选干扰处理步骤S107中，用于判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。一般地，如果某个子频带的干扰值远小于整个频带的干扰值，则直接采用该子频带的LS估计值取代经过LMMSE平滑滤波后的结果作为信道估计信息输出。

具体地，首先，分别将在上述处理步骤中得到的子频带噪声功率和宽带噪声功率转换为对数值，然后判断二者之间的差是否大于预定的干扰判断阈值Δγ。如果差大于阈值Δγ，则直接输出该子频带的LS估计值，否则，则输出经LMMSE平滑滤波后的LS估计值。

优选地，该干扰判断阈值Δγ的设置根据量化后的信道时延扩展而不同。例如，如果η_rms＜η_{threshold_0}，则Channel_index＝0，τ_rmsQ＝τ₀，Δγ＝Δγ₀；而如果η_rms＜η_{threshold_i}，则Channel_index＝i，τ_rmsQ＝τ_i，Δγ＝Δγ_i；否则，Channel_index＝MAX，τ_rmsQ＝τ_MAX，Δγ＝Δγ_MAX。

应理解，如图1中的虚线框所示，频选干扰处理步骤S107是可选的。通过执行该步骤，可以避免高干扰子频带的LS估计值污染低干扰子频带的LS估计值。

图3至图5分别示出了针对不同信道类型对传统信道估计方法和根据本发明的信道估计方法的均方误差(MSE)性能的比较的仿真示例。具体地，图3示出了对于EPA信道、5Hz的情况下各种方法的MSE性能的比较，图4示出了对于EVA信道、70Hz的情况下各种方法的MSE性能的比较，并且图5示出了对于ETU信道、300Hz的情况下各种方法的MSE性能的比较。其中，在图3至图5中，LS表示直接采用LS估计，FDA3表示频域使用估计窗长为3的汉宁窗，FDA5表示频域使用估计窗长为5的汉宁窗，并且LMMSE表示采用根据本发明的方法。

根据图3至图5所示的比较可知，根据本发明的方法在低时延扩展和低信噪比的情况下具有一定的优势。

虽然上面结合附图1-5详细描述了根据本发明实施例的信道估计方法，但是本领域的技术人员应当明白，附图所示的流程图仅仅是示例性的，并且可以根据实际应用和具体要求的不同，对上述方法流程进行相应的修改。例如，根据需要，可以上述方法中的某些步骤的执行顺序进行调整，或者可以省去或者添加某些处理步骤。

与根据本发明实施例的信道估计方法相对应，本发明的实施例还提供了一种信道估计设备。

如图6所示，信道估计设备可以包括：LS估计单元601、信噪比估计单元602、信道参数估计单元603、平滑矩阵选择单元604、LMMSE平滑单元605以及输出单元606。优选地，信道估计设备600还可以包括频选干扰处理单元607。以下将参照图6，对各个单元的功能配置进行详细描述。

LS估计单元601可以被配置成根据所接收的CSI-RS来计算信道的LS估计值。

信噪比估计单元602可以被配置成估计信道的信噪比。对于信噪比的计算，可以基于CSI-RS或CRS来实现，此处以CSI-RS为例进行描述，但是应理解本发明不限于此。此外，输出的噪声功率既包括宽带噪声功率也包括每个子频带上的噪声功率，噪声功率可以利用现有技术方法、根据基于CSI-RS或CRS的LS估计得到，对此不做限制。

信道参数估计单元603可以被配置成利用基于CSI-RS或CRS得到的LS估计值来估计与信道的时延扩展相关的信道参数。

平滑矩阵选择单元604可以被配置成根据分别由信噪比估计单元602和信道参数估计单元603所估计的信噪比和信道参数，选择LMMSE平滑矩阵。

优选地，平滑矩阵选择单元604还可以包括平滑窗长度确定模块和量化模块。

具体地，平滑窗长度确定模块可以被配置成根据所估计的信噪比和信道参数，确定LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度。

量化模块可以被配置成在平滑窗长度确定模块确定LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度之前，根据预定的信噪比阈值和信道参数阈值，对所估计的信道的信噪比和信道时延扩展值进行量化，以便于从预先存储的LMMSE平滑矩阵中选择合适的平滑矩阵进行平滑滤波。优选地，在对信道时延扩展值进行量化时，可以根据实际情况而确定将信道量化成多少台阶，从而相应地设定信道时延阈值，以将信道划分为不同的信道类型。

平滑矩阵选择单元604可以根据由量化后的信噪比和信道时延扩展所确定的索引，从预先存储在查找表中的平滑矩阵集选择相应的平滑矩阵。优选地，信噪比越大，信道时延扩展越大，则平滑窗长度越小，以在保证性能的同时降低复杂度。例如，信噪比、信道时延扩展与平滑窗长度之间的关系如以上表1所示，由此平滑窗长度确定模块可以根据信噪比、信道时延扩展与平滑窗长度之间的关系而确定平滑窗长度。

LMMSE平滑单元605可以被配置成使用平滑矩阵选择单元604所选择的LMMSE平滑矩阵对所得到的LS估计值进行LMMSE平滑滤波。优选地，对于频带的上部边缘、中间以及下部边缘中的CSI-RS，选择平滑矩阵的不同子块对其LS估计值进行平滑滤波。

输出单元606可以被配置成将LMMSE平滑单元605的滤波结果作为信道估计信息输出。

优选地，为了避免高干扰子频带的LS估计值在LMMSE平滑过程中污染低干扰子频带的LS估计值，该信道估计设备还可以包括频选干扰处理单元607，其可以被配置为判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。如果是，则直接输出该子频带的LS估计值作为信道估计信息，否则输出经LMMSE平滑滤波后的LS估计值。优选地，该预定的干扰阈值可以根据量化后的信道时延扩展而不同。其中，如图6的虚线框所示，频选干扰处理单元607是可选的。

需要说明的是，本发明实施例所述的设备是与前述方法实施例相对应的，因此，设备实施例中未详述部分，请参见方法实施例中相应位置的介绍，这里不再赘述。

另外，还应该指出的是，上述系列处理和设备也可以通过软件和/或固件实现。在通过软件和/或固件实现的情况下，从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机，例如图7所示的通用个人计算机700安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等等。

在图7中，中央处理单元(CPU)701根据只读存储器(ROM)702中存储的程序或从存储部分708加载到随机存取存储器(RAM)703的程序执行各种处理。在RAM 703中，也根据需要存储当CPU 701执行各种处理等等时所需的数据。

CPU 701、ROM 702和RAM 703经由总线704彼此连接。输入/输出接口705也连接到总线704。

下述部件连接到输入/输出接口705：输入部分706，包括键盘、鼠标等等；输出部分707，包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等等，和扬声器等等；存储部分708，包括硬盘等等；和通信部分709，包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等等。通信部分709经由网络比如因特网执行通信处理。

根据需要，驱动器710也连接到输入/输出接口705。可拆卸介质711比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器710上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分708中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质711安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图7所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质711。可拆卸介质711的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 702、存储部分708中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

还需要指出的是，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。

虽然已经详细说明了本发明及其优点，但是应当理解在不脱离由所附的权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下可以进行各种改变、替代和变换。而且，本发明实施例的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述附记：

1.一种无线通信系统中的信道估计方法，包括：

最小二乘LS估计步骤，用于根据所接收的信道状态指示-参考信号CSI-RS来计算信道的LS估计值；

信噪比估计步骤，用于估计所述信道的信噪比；

信道参数估计步骤，用于估计与所述信道的时延扩展相关的信道参数；

平滑矩阵选择步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择线性最小均方误差LMMSE平滑矩阵；

LMMSE平滑步骤，用于使用所选择的LMMSE平滑矩阵对所述LS估计值进行LMMSE滤波；以及

输出步骤，用于将滤波结果作为信道估计信息输出。

2.根据附记1所述的方法，其中，

所述平滑矩阵选择步骤还包括：平滑窗长度确定子步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数，确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度，以及

所述LMMSE平滑步骤根据所确定的平滑窗长度，使用所选择的LMMSE平滑矩阵进行LMMSE滤波。

3.根据附记2所述的方法，其中，所述平滑矩阵选择步骤还包括：量化子步骤，用于在确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度之前，根据预定的信噪比阈值和信道参数阈值，对所估计的信噪比和信道参数进行量化。

4.根据附记1所述的方法，其中，在所述输出步骤之前还包括：频选干扰处理步骤，用于判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。

5.根据附记4所述的方法，其中，如果在所述频选干扰处理步骤中判断子频带的干扰值小于所述预定阈值，则将所述LS估计值作为信道估计信息输出。

6.根据附记1所述的方法，其中，在所述LMMSE平滑步骤中，根据所述CSI-RS在频带中的位置而选择所述平滑矩阵的不同子块。

7.根据附记1所述的方法，其中，所述无线通信系统包括长期演进-先进LTE-A系统。

8.根据附记所述的方法，其中，所述LMMSE平滑矩阵是预先计算的，并存储在查找表中。

9.一种无线通信系统中的信道估计设备，包括：

最小二乘LS估计单元，被配置成根据所接收的信道状态指示-参考信号CSI-RS来计算信道的LS估计值；

信噪比估计单元，被配置成估计所述信道的信噪比；

信道参数估计单元，被配置成估计与所述信道的时延扩展相关的信道参数；

平滑矩阵选择单元，被配置成根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择线性最小均方误差LMMSE平滑矩阵；

LMMSE平滑单元，被配置成使用所选择的LMMSE平滑矩阵对所述LS估计值进行LMMSE滤波；以及

输出单元，被配置成将滤波结果作为信道估计信息输出。

10.根据附记9所述的设备，其中，

所述平滑矩阵选择单元还包括：平滑窗长度确定模块，被配置成根据所估计的信噪比和所估计的信道参数，确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度，以及

所述LMMSE平滑单元进一步被配置成根据所确定的平滑窗长度，使用所选择的LMMSE平滑矩阵进行LMMSE滤波。

11.根据附记10所述的设备，其中，所述平滑矩阵选择单元还包括：量化模块，被配置成在确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度之前，根据预定的信噪比阈值和信道参数阈值，对所估计的信噪比和信道参数进行量化。

12.根据附记9所述的设备，其中，还包括：频选干扰处理单元，被配置成判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。

13.根据附记12所述的设备，其中，如果所述频选干扰处理单元判断子频带的干扰值小于所述预定阈值，则将所述LS估计值作为信道估计信息输出。

14.根据附记9所述的设备，其中，所述LMMSE平滑单元进一步被配置成根据所述CSI-RS在频带中的位置而选择所述平滑矩阵的不同子块。

15.根据附记9所述的设备，其中，所述无线通信系统包括长期演进-先进LTE-A系统。

16.根据附记9所述的设备，其中，所述LMMSE平滑矩阵是预先计算的，并存储在查找表中。

Claims (10)

1.一种无线通信系统中的信道估计方法，包括：

最小二乘LS估计步骤，用于根据所接收的信道状态指示-参考信号CSI-RS来计算信道的LS估计值；

信噪比估计步骤，用于估计所述信道的信噪比；

信道参数估计步骤，用于估计与所述信道的时延扩展相关的信道参数；

平滑矩阵选择步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择线性最小均方误差LMMSE平滑矩阵；

LMMSE平滑步骤，用于使用所选择的LMMSE平滑矩阵对所述LS估计值进行LMMSE平滑滤波；以及

输出步骤，用于将滤波结果作为信道估计信息输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述平滑矩阵选择步骤还包括：平滑窗长度确定子步骤，用于根据所估计的信噪比和所估计的信道参数，确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度，以及

所述LMMSE平滑步骤根据所确定的平滑窗长度，使用所选择的LMMSE平滑矩阵进行LMMSE平滑滤波。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述输出步骤之前还包括：频选干扰处理步骤，用于判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，如果在所述频选干扰处理步骤中判断子频带的干扰值小于所述预定阈值，则将所述LS估计值作为信道估计信息输出。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述LMMSE平滑步骤中，根据所述CSI-RS在频带中的位置而选择所述平滑矩阵的不同子块。

6.一种无线通信系统中的信道估计设备，包括：

最小二乘LS估计单元，被配置成根据所接收的信道状态指示-参考信号CSI-RS来计算信道的LS估计值；

信噪比估计单元，被配置成估计所述信道的信噪比；

信道参数估计单元，被配置成估计与所述信道的时延扩展相关的信道参数；

平滑矩阵选择单元，被配置成根据所估计的信噪比和所估计的信道参数而选择线性最小均方误差LMMSE平滑矩阵；

LMMSE平滑单元，被配置成使用所选择的LMMSE平滑矩阵对所述LS估计值进行LMMSE滤波；以及

输出单元，被配置成将滤波结果作为信道估计信息输出。

7.根据权利要求6所述的设备，其中，

所述平滑矩阵选择单元还包括：平滑窗长度确定模块，被配置成根据所估计的信噪比和所估计的信道参数，确定所述LMMSE平滑矩阵的平滑窗长度，以及

所述LMMSE平滑单元进一步被配置成根据所确定的平滑窗长度，使用所选择的LMMSE平滑矩阵进行LMMSE滤波。

8.根据权利要求6所述的设备，其中，还包括：频选干扰处理单元，被配置成判断子频带的干扰值是否小于预定的干扰阈值。

9.根据权利要求6所述的设备，其中，如果所述频选干扰处理单元判断子频带的干扰值小于所述预定阈值，则将所述LS估计值作为信道估计信息输出。

10.根据权利要求6所述的设备，其中，所述LMMSE平滑单元进一步被配置成根据所述CSI-RS在频带中的位置而选择所述平滑矩阵的不同子块。

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