杜建和 花 妍 林和昀 田 沛

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雙向MIMO中繼系統(tǒng)中一種低復(fù)雜度的聯(lián)合信道估計方法

杜建和*①花 妍①林和昀②田 沛①

①(中國傳媒大學(xué)信息工程學(xué)院 北京 100024)②(北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院 北京 100876)

對于雙向多輸入多輸出(MIMO)中繼系統(tǒng)，如何在減少中繼負擔的情況下獲得精確的信道狀態(tài)信息(CSI)成為信道估計的一個難點。該文針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)，提出一種低復(fù)雜度的聯(lián)合信道估計方法。所提方法在兩個用戶端同時發(fā)送正交信道訓(xùn)練信號至中繼，中繼采用所設(shè)計的放大因子放大所接收的信號并轉(zhuǎn)發(fā)至兩個用戶。每個用戶對所接收的信號構(gòu)造平行因子(PARAFAC)模型，并根據(jù)實際系統(tǒng)要求，分別設(shè)計了迭代和非迭代的兩種擬合算法對PARAFAC模型進行擬合，從而聯(lián)合估計出所有信道的CSI。所提信道估計方法無需在中繼處進行信道估計，減輕了中繼的負擔。與已有信道估計方法相比，所提方法設(shè)計靈活，采用的擬合算法具有較低的復(fù)雜度，而且在使用較少信道訓(xùn)練信號的情況下具有較高的信道估計精度。

雙向MIMO中繼；低復(fù)雜度；信道狀態(tài)信息；平行因子

1 引言

當中繼系統(tǒng)與多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技術(shù)相結(jié)合，能充分利用空間分集，進一步提高了系統(tǒng)的性能。目前，MIMO中繼系統(tǒng)已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān) 注[1,2]。大量關(guān)于MIMO中繼方面的研究工作都假設(shè)系統(tǒng)已知精確的信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI)。然而在實際通信中，CSI是未知的，因此需要被估計。

針對MIMO中繼系統(tǒng)，文獻[3]提出了一種兩階段信道估計方法，該方法能在信宿端估計出信源到中繼和中繼到信宿的信道矩陣。文獻[4]提出了一種基于平行因子模型(PARAllel FACtor, PARAFAC)[5,6]的信道估計方法，該方法能聯(lián)合估計出兩跳信道矩陣。文獻[7]對文獻[4]中的交替最小二乘(Alternating Least-Squares, ALS)擬合算法進行優(yōu)化和改進，降低了計算復(fù)雜度。文獻[8]針對上行多用戶MIMO系統(tǒng)，利用LM(Levenberg- Marquardt)擬合算法快速收斂的特性，提高了信道估計的效率。

文獻[3,4,7,8]都是針對于單向MIMO中繼系統(tǒng)，與單向MIMO中繼系統(tǒng)相比，雙向MIMO中繼系統(tǒng)具有更高的頻譜效率[9]。然而，雙向MIMO中繼系統(tǒng)的信道估計問題也相對復(fù)雜。針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)，文獻[10]提出了一種級聯(lián)信道估計方法。文獻[11]進一步將文獻[4]中的方法擴展到了雙向MIMO中繼系統(tǒng)，在用戶端估計出兩跳信道的CSI。文獻[12]在文獻[3]的基礎(chǔ)上，針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)提出了一種新的兩階段信道估計方法。然而該方法的第1跳信道矩陣估計精度仍然依賴于第2跳信道矩陣的估計精度，而且需要兩次在中繼處對發(fā)送功率進行優(yōu)化才能獲得較好的信道估計性能，具有較高的計算復(fù)雜度。

本文針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)，提出了一種低復(fù)雜度的聯(lián)合信道估計方法。所提方法在兩個用戶端設(shè)計相互正交的信道訓(xùn)練信號進行發(fā)送，中繼采用不同的放大因子對接收的信號進行放大轉(zhuǎn)發(fā)，在用戶端構(gòu)造PARAFAC模型，利用迭代的P-ALS- LS(PARAFAC-ALS with linear search)和非迭代的P-KRF(PARAFAC with Khatri-Rao Factorization) 擬合算法能估計出每一跳的信道矩陣。

本文主要創(chuàng)新點如下：

(1)所提方法無需在中繼處進行信道估計，在用戶端就能估計出所有信道的CSI；而且所提信道估計方法設(shè)計靈活，可根據(jù)系統(tǒng)要求考慮信道估計精度和估計效率的折中。

(2)所提方法設(shè)計了P-ALS-LS和P-KRF算法對所構(gòu)造的PARAFAC模型進行擬合。與文獻[11]提出的迭代TP-ALS (Traditional PARAFAC with ALS)算法相比，所提算法具有較低的復(fù)雜度，特別是P-KRF算法；此外，還可以根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)來選擇合適的擬合算法。

(3)在較小的信道訓(xùn)練數(shù)目條件下，所提信道估計方法比文獻[11]的方法具有更高的信道估計精度。與兩階段信道估計方法[12]相比，所提信道估計方法具有更好的第2跳信道估計精度。

2 系統(tǒng)模型

圖1 雙向MIMO中繼通信系統(tǒng)

3 所提信道估計方法

3.1 PARAFAC模型的構(gòu)造

由式(7)可得

其中，

3.2 分解唯一性

根據(jù)PARAFAC模型的分解唯一性定理[6]，所構(gòu)模型式(13)的唯一性條件為

4 擬合算法的設(shè)計

為了快速而精確地估計出每一跳的信道矩陣，本文設(shè)計了兩種有效的擬合算法來擬合所構(gòu)造的PARAFAC模型，即P-ALS-LS和P-KRF擬合算法。

4.1 P-ALS-LS算法

4.2 P-KRF算法

所提P-KRF算法的具體實現(xiàn)步驟如下：

5 仿真與分析

表1 不同算法的計算復(fù)雜度比較

圖2 TP-ALS和P-ALS-LS算法達到收斂所需的迭代次數(shù)

圖3 TP-ALS, P-ALS-LS和P-KRF算法所需的平均處理時間

圖4 TP-ALS算法、所提P-KRF算法和TSCT算法的NMSE性能比較

圖5 不同系統(tǒng)參數(shù)N與下，所提算法的NMSE性能

圖6 放大矩陣和訓(xùn)練信號長度對所提算法性能的影響

圖7 信道相關(guān)系數(shù)對所提算法性能的影響

6 結(jié)束語

本文針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)，提出了一種低復(fù)雜度的信道估計方法。所提方法能在用戶端估計出所有信道的CSI。本文詳細闡述了所提信道估計方法的建模，唯一性條件和擬合算法的設(shè)計。與已有信道估計方法相比，所提方法具有較高的信道估計精度，而且可以根據(jù)系統(tǒng)要求選擇相應(yīng)低復(fù)雜度的擬合算法，仿真驗證了所提信道估計方法的性能。下一步的研究工作將針對雙向MIMO中繼系統(tǒng)，考慮聯(lián)合信道與符號估計方案，即在假設(shè)CSI未知的條件下，無需發(fā)送信道訓(xùn)練信號，僅僅利用發(fā)送的有用符號和雙向中繼信道互易性特點，通過構(gòu)造高維的PARAFAC模型或TUCKER模型，設(shè)計相應(yīng)的擬合算法在用戶端對信道和符號進行聯(lián)合估計。

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杜建和： 男，1984年生，博士，講師，主要研究方向為中繼通信、信道估計與多維信號處理技術(shù).

花 妍： 女，1988年生，博士，講師，主要研究方向為信號分析與處理技術(shù).

林和昀： 男，1985年生，博士生，研究方向為多天線與信道估計技術(shù).

田 沛： 男，1970年生，博士，教授，主要研究方向為通信與信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù).

A Low-complexity Algorithm for Joint Channel Estimation inTwo-way MIMO Relay Communication Systems

DU Jianhe①HUA Yan①LIN Heyun②TIAN Pei①

①(,,100024,)②(,,100876,)

For two-way Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) relay communication systems, the main challenge is to get full knowledge of all channel matrices with minimal cost of signal handling at the relay node. In this paper, a low-complexity joint channel estimation scheme for two-way MIMO relay communication systems is proposed. Both users transmit orthogonal channel training signals to the relay node simultaneously. Then the relay amplifies the received signals by using designed amplification factors, and forwards the amplified signals to both users. The received signals at each user is formulated as a PARAllel FACtor (PARAFAC) model, and then the iterative and non-iterative fitting algorithms are derived to estimate the Channel State Information (CSI) knowledge of all links involved. Compared with existing schemes, the proposed scheme has the advantages of design flexibility and low complexity, and has higher estimation accuracy with a few number of channel training signals.

Two-way MIMO relay; Low-complexity; Channel State Information (CSI); Parallel factor

TN929.53

A

1009-5896(2017)12-2976-07

10.11999/JEIT170463

2017-05-16；

2017-09-16；

2017-11-02

通信作者：杜建和 dujianhe1@163.com

國家自然科學(xué)基金(61601414, 61561037)，國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2015AA01A705, 2014AA01A701)

: The National Natural Science Foundation of China (61601414, 61561037), The National High Technology Research and Development Program of China (2015AA01A705, 2014AA01A701)