信道估计方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及通信技术领域，尤其涉及一种信道估计方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.长距离通信场景下，信号的衰减非常严重，由于部署固定基站的安装和维护成本很高，受到成本的限制，为了实现用户及用户之间或者用户于基站之间的无线连接，最有前途的技术就是部署中继设备，通常称中继场景是拉远场景。中继设备能够在不增加基站数目的前提下，提高小区边缘的通信质量。
3.目前，对于单中继协同通信级联信道的信道估计方法，在级联信道的时变特性不明显的情况下，一般为根据接收端一侧的训练序列信号，采用最小二乘法进行估计，但最小二乘法需要大量的级联信道的先验知识，先验知识的多少决定了模型的精度，导致在构建模型之前，需要发送大量的训练序号进行建模，增加了信道估计的复杂度。


技术实现要素：

4.本技术提出一种信道估计方法、装置、设备及存储介质，用于实现以较低复杂度的方式，对单中继协同通信级联信道的信道估计。
5.第一方面，提供一种信道估计方法，该方法包括：信道估计装置获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号；并根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。进一步的，信道估计装置根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。
6.一种可能的设计中，上述根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，包括：根据多个导频信号的导频矩阵进行稀疏处理，确定多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号。根据多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及预设压缩感知算法，确定多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。
7.一种可能的设计中，信道估计装置根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，第一时段内包括多个连续的时刻，目标导频信号为目标设备接收到的由中继设备发送的信号。根据当前时刻的导频信号以及重构导频信号，确定信号误差。在信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量大于调整前的多个导频信号的数量。在信号误差小于或等于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量小于调整前的多个导频信号的数量。
8.一种可能的设计中，上述信道估计装置根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，包括：根据第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号，第二时段内包括多个连续的时刻，第一时段包含第二时段。根据第二时段内每
个时刻的预测导频信号，以及第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列，残差序列中包括第二时段内每个时刻对应的残差。根据残差序列以及预设回归算法，确定重构残差。根据第一时段的目标导频信号，预测当前时刻的预测导频信号。根据当前时刻的预测导频信号以及重构残差，确定重构导频信号。
9.第二方面，提供一种信道估计装置，包括获取单元、生成单元以及处理单元。获取单元，用于获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号，目标设备为基站设备或终端设备。生成单元，用于根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。处理单元，用于根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。
10.一种可能的设计中，处理单元，还用于根据多个导频信号的导频矩阵进行稀疏处理，确定多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号。处理单元，还用于根据多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及预设压缩感知算法，确定多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。
11.一种可能的设计中，处理单元，还用于根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，第一时段内包括多个连续的时刻，目标导频信号为目标设备接收到的由中继设备发送的信号。处理单元，还用于根据当前时刻的导频信号以及重构导频信号，确定信号误差。处理单元，还用于在信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量大于调整前的多个导频信号的数量。处理单元，还用于在信号误差小于或等于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量小于调整前的多个导频信号的数量。
12.一种可能的设计中，处理单元，具体用于根据第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号，第二时段内包括多个连续的时刻，第一时段包含第二时段。处理单元，具体用于根据第二时段内每个时刻的预测导频信号，以及第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列，残差序列中包括第二时段内每个时刻对应的残差。处理单元，具体用于根据残差序列以及预设回归算法，确定重构残差。处理单元，具体用于根据第一时段的目标导频信号，预测当前时刻的预测导频信号。处理单元，具体用于根据当前时刻的预测导频信号以及重构残差，确定重构导频信号。
13.第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器；存储器和处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，当处理器执行该计算机指令时，该电子设备执行如第一方面或其任一种可能的设计提供的信道估计方法。
14.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在电子设备上运行时，使得该电子设备执行如第一方面或其任一种可能的实现方式提供的信道估计方法。
15.第五方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，电子设备能够执行如第一方面或其任一种可能的实现方式提供的信道估计方法。
16.在本技术提供的信道估计方法中，将信道估计问题转化成矩阵低秩逼近问题，采用压缩感知的算法对级联信号进行重构，实现分级信道估计，降低了信道估计的复杂度。
附图说明
17.图1为本技术的实施例提供的一种通信系统结构示意图一；
18.图2为本技术的实施例提供的一种通信系统结构示意图二；
19.图3为本技术的实施例提供的一种信道估计方法流程示意图一；
20.图4为本技术的实施例提供的一种信道估计方法流程示意图二；
21.图5为本技术的实施例提供的一种信道估计方法流程示意图三；
22.图6为本技术的实施例提供的一种信道估计方法流程示意图四；
23.图7为本技术的实施例提供的一种导频信号采样率自适应调整示意图；
24.图8为本技术的实施例提供的一种信道估计装置结构示意图；
25.图9为本技术的实施例提供的一种电子设备结构示意图一；
26.图10为本技术的实施例提供的一种电子设备结构示意图二。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
28.在本技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
29.在本技术的描述中，除非另有说明，“/”表示“或”的意思，例如，a/b可以表示a或b。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。此外，“至少一个”“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
30.长距离通信场景下，信号的衰减非常严重，由于部署固定基站的安装和维护成本很高，受到成本的限制，为了实现用户及用户之间或者用户于基站之间的无线连接，最有前途的技术就是部署中继设备，通常称中继场景是拉远场景。中继设备能够在不增加基站数目的前提下，提高小区边缘的通信质量。
31.中继系统通过多跳的而方式实现信号拉远，其中继设备具有分布性和移动性，这两个特性决定了传统的多进多出(multipleinputmultipleoutput，mimo)信道估计技术不能直接用于多中继系统的信道估计。除此之外，传统的中继场景信号估计，往往利用信道统计状态信息推导出目的节点接收信噪比的表达式或者概率分布函数来实现信号估计，这种假设为信道状态具有准静止或者信号具有慢衰落的理想假设，常常导致信道估计的准确率较低。
32.目前，中继场景一般用于轮船之间组成自组网，某一个轮船的信号来自于多个轮船的信号中继，这种场景下，中继设备是运动的，也就是信道估计需要考虑频偏的特征。以此，中继场景的信道估计不能采用传统的mimo分集技术实现信道估计。信道估计方法能够提高级联信道估计的准确性能够有效减少包括中继波束成形、网络预编码等多项协同技术在理论结果和实际所得上的性能偏差。同时，增加级联信道传输信息的特征了解有助于统筹整体协同通信的规划和调度，使其在性能和开销两方面更加合理。随着传输距离的扩大，
接收信号在幅度上容易出现深度衰落的问题，导致传输效果明显恶化。
33.相关技术中的信道估计方法有集合训练序列的半盲估计方法，这种方法由于对信道特征估计具有模糊性，因此在计算复杂度和精度方面表现不佳。
34.其次，还有从线性最小无偏估计的角度来给出发射端到接收端的级联信道估计值，这种方案的基本思路是：首先发射端和中继设备分别向中继设备和接收端发送训练序列；而后由中继设备向接收端转发第一阶段时接收到的信号。最后通过线性最小均方估计方法得到相应的结果。其不足在于需要中继设备预先知道发送端所采用的训练序列内容，而这一要求在实际场景中比较难以实现。
35.另外，还有一种采用级联信道估计和分段信道估计的方法，该研究最致命的特点是默认信号在传递过程中混入噪音的影响，也没有考虑到协同信道随着中继设备的移动，其信道状态也发生很大的变化。
36.进一步的，为了应对信道时变的特点，有研究者涉及一种训练序列结构，将时变的级联信道表示为复指数基加权累加和的方式，根据接收信号对有关权值进行推导，但是这种权值推导的计算复杂度随着中继节点的增加而迅速增加，而且随着环境的变化，复指数基的计算过程也是不简单的。
37.综上，现有技术中针对单中继系统网络的通信级联信道的信道估计方法可以归结为两方面。
38.其中，第一方面，对于时变特性不明显的协同通信级联信道，根据接收端一侧的训练序列信号，采用最小化均方误差的传统(例如最小二乘和最大似然等)方法进行估计。第二方面，对于收发终端相对移动显著的时变协同通信级联信道，通过估计基扩展模型(basis expansion model，bem)的权重和频率实现对应的信道估计，同时通过构造散射体环状模型来研究信道时域自相关特性。
39.但是，相关技术中存在一定的缺陷，在采用最小二乘法进行信道估计时需要大量的级联信道的先验知识，先验知识的多少决定了模型的精度，导致在构建模型之前，需要发送大量的训练序号进行建模，增加了信道估计的复杂度。另外，单中继协作通信所面临的环境是复杂多变的，级联信道从信源到目的地的变化并非一个常数所能表达的，通常是一个随机变量，因此，采用bem模型对各个分级信道进行权值的叠加，在改善信道估计的效果方面是很有限的。
40.为解决上述问题，本技术提出一种信道估计方法、装置、设备及存储介质，信道估计装置获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号；并根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。进一步的，信道估计装置根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。
41.这样一来，本技术提供的信道估计方法中，将信道估计问题转化成矩阵低秩逼近问题，采用压缩感知的算法对级联信号进行重构，实现分级信道估计，降低了信道估计的复杂度。
42.图1示出一种通信系统，本技术实施例提供的信道估计方法可以适用于如图1所示的通信系统，用于实现对单中继协同通信级联信道的信道估计。如图1所示，通信系统10中包括信道估计装置11、基站设备12、中继设备13以及终端设备14。
43.其中，基站设备12、中继设备13以及终端设备14通过无线方式连接，信道估计装置11可以部署于中继设备13，也可以独立部署于其他电子设备，该电子设备与中继设备13连接，具体连接方式可以为有线连接，也可以为无线连接，本技术实施例对此不作具体限定。
44.上述电子设备示例性可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、桌上型计算机、云端服务器等，本技术实施例对电子设备的具体类型不作限制。
45.中继设备13可以用于对信号进行放大处理。
46.需要说明的，中继设备13对于信号进行放大处理的放大因子可以根据如下公式一确定。
[0047][0048]
其中，h为信道状态，n
0,1
为单边功率频谱密度。
[0049]
在双向中继网络中，如图2所示，需要两个时隙即可实现数据传输。
[0050]
在第一时隙中，假设x1(t)表示基站设备向中继设备发送的信号，x2(t)表示终端设备向中继设备发送的信号。h1和h2分别表示基站设备与中继设备之间的信道状态，以及中继设备与终端设备之间的信道状态。结合基站设备、中继设备和终端设备的传输功率分别为p1、pr、p2。
[0051]
在第一时隙中继设备所收到的信号为yr(t)如下公式二所示。
[0052][0053]
其中，nr为高斯白噪音，e和t分别表示1比特信息发送所需要的能量和持续时间，一般视为已知值。
[0054]
在第二时隙，信号yr(t)被放大分别向基站设备和终端设备发送。基站设备和终端设备接收的信号为y1(t)和y2(t)如下公式三以及公式四所示。
[0055]
y1(t)＝g1yr(t)
×
h1+n1ꢀꢀ
(公式三)
[0056]
y2(t)＝g2yr(t)
×
h2+n2ꢀꢀ
(公式四)
[0057]
其中，g1为中继设备向基站设备发送信号时所采用的放大因子，h1为中继设备与基站设备之间信道的信道状态，n1为中继设备与基站设备之间信道的高斯白噪声；g2为中继设备向基站设备发送信号时所采用的放大因子，h2为中继设备与基站设备之间信道的信道状态，n2为中继设备与基站设备之间信道的高斯白噪声。
[0058]
图3是根据一些示例性实施例示出的一种信道估计方法的流程示意图。在一些实施例中，上述信道估计方法可以应用到如图1所示的通信系统10中的信道估计装置11。以下，本技术实施例以信道估计方法应用于信道估计装置11为例，对上述信道估计方法进行说明。
[0059]
如图3所示，本技术实施例提供的信道估计方法，包括下述s201-s203。
[0060]
s201、信道估计装置获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号。
[0061]
其中，目标设备为基站设备或终端设备。
[0062]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号，并进一步确定多个导频信号中每个导频信号的导频矩阵。
[0063]
示例性的，多个导频信号中的每个导频信号的导频矩阵，可以如下公式五所示。
[0064]
x＝[x1,x2,...,xn]
t
ꢀꢀ
(公式五)
[0065]
其中，x1,x2,...,xn分别为多个导频信号中的每个导频信号的导频矩阵，n为多个导频信号的数量。
[0066]
s202、信道估计装置根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。
[0067]
其中，压缩导频信号的大小远小于导频信号的大小。
[0068]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置中内置有预设压缩感知算法，在基于上述步骤s201获取到多个导频信号，并确定每个导频信号的导频矩阵后，针对每个导频信号的导频矩阵，输入预设压缩感知算法，输出压缩导频信号。
[0069]
示例性的，压缩导频信号z如下公式六所示。
[0070]
z＝φx (公式六)
[0071]
其中，z为压缩导频信号，φ为压缩感知矩阵，x为导频信号的导频矩阵。
[0072]
需要说明的，具体如何根据预设压缩感知算法每个导频信号的导频矩阵生成压缩导频信号，可以参照本技术实施例后续记载。预设压缩感知算法可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，本技术实施例对此不作具体限定。
[0073]
可以理解的，通过对导频信号的导频矩阵结合压缩感知算法，实现对信道特征的提取，能够大大降低信道估计所需的计算资源。
[0074]
s203、信道估计装置根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。
[0075]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置将多个压缩导频信号分别代入上述公式二，得到下述公式七，即可得到中继设备接收到的信号。进一步的，基于确定到的中继设备接收到的信号，在目标设备为基站设备的情况下，信道估计装置将中继设备接收到的信号代入到上述公式三，得到下述公式八，在目标设备为终端设备的情况下，信道估计装置将中继设备接收到的信号代入到上述公式四，得到下述公式九。进一步的，信道估计装置基于公式七、公式八以及公式九，以及已知的多个导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。
[0076]
示例性的，公式七、公式八以及公式九如下所示。
[0077][0078]
y1(t)＝g1yr(t)
×
h1+n1ꢀꢀ
(公式八)
[0079]
y2(t)＝g2yr(t)
×
h2+n2ꢀꢀ
(公式九)
[0080]
可以理解的，本技术实施例提供的信道估计方法中，将信道估计问题转化成矩阵低秩逼近问题，采用压缩感知的算法对级联信号进行重构，基于已知的导频信号，实现分级信道估计，降低了信道估计的复杂度。
[0081]
在一种设计中，为了实现进一步的降低进行信道估计的复杂度，如图4所示，本技术实施例提供的信道估计方法，还包括s301-s302。
[0082]
s301、信道估计装置根据多个导频信号的导频矩阵，进行稀疏处理，确定多个导频信号对应的稀疏信号。
[0083]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置根据多个导频信号中的每个导频信号，以及稀疏分解算法，确定每个多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏表示。进一步的，信道估计装置根据每个导频信号对应的稀疏表示，以及稀疏变换基，确定每个导频信号对应的稀疏信号。
[0084]
需要说明的，稀疏分解算法可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，例如，稀疏分解算法可以为匹配追踪算法(matching pursuit,mp)算法、正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,omp)、压缩采样匹配追踪(conpressive sampling matching pursuit,cosamp)算法、正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,romp)算法、分段式正交匹配追踪(stagewise omp,stomp)算法、子空间追踪(subspace pursuit,sp)算法等，本技术实施例对此不作具体限定。
[0085]
同样的，稀疏变换基可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，例如，稀疏变换基可以为离散余弦变换基、快速傅里叶变换基、离散小波变换基、curvelet(曲线波变换)基、gabor(加博尔)基以及冗余字典等，本技术实施例对此不作具体限定。
[0086]
示例性的，结合上述公式五所示的多个导频信号的导频矩阵，每个导频信号对应的稀疏信号可以如下公式十所示的方法计算得到。
[0087][0088]
其中，x为导频信号对应的稀疏信号，s为导频信号对应的稀疏表示，ψ为稀疏变换基。
[0089]
可以理解的，由于信号具有冗余性，为了简化信号的表示，本技术实施例提供的信道估计方法中，对导频信号进行稀疏处理，以使得后续过程中的算法计算复杂度降低。
[0090]
s302、信道估计装置根据多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及预设压缩感知算法，确定多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。
[0091]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置根据一定数量的导频信号对预设压缩感知算法进行训练，得到压缩感知矩阵。进一步的，信道估计装置基于预设压缩感知算法训练得到的压缩感知矩阵，以及每个导频信号对应的稀疏信号，进行计算，得到每个导频信号对应的压缩导频信号。
[0092]
示例性的，结合上述公式六以及公式十，根据压缩感知矩阵以及稀疏信号确定压缩导频信号的计算方法如下公式十一所示。
[0093]
z＝φψs
ꢀꢀ
(公式十一)
[0094]
其中，z为导频信号对应的压缩导频信号，φ为压缩感知矩阵，ψ为稀疏变换基，s为导频信号对应的稀疏表示。
[0095]
可以理解的，本技术实施例提供的信道估计方法中，通过对于导频信号的处理，其中包括对于导频信号的稀疏处理，以及对稀疏处理后的稀疏信号的压缩感知处理，以使得在进行信道估计时的算法复杂度降低，减小了对于计算资源的消耗。
[0096]
在一种设计中，上述信道估计方法中，需要一定数量的导频信号才能使得估计到的信道状态的准确性提高，而伴随着导频信号的增加，则会导致发生导频污染，为了满足在
动态环境下信道估计的需求，同时减小导频信号的开销，如图5所示，本技术实施例提供的信道估计方法，还包括s401-s405。
[0097]
s401、信道估计装置根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号。
[0098]
其中，第一时段内包括多个连续的时刻，目标导频信号为目标设备接收到的由中继设备发送的信号。
[0099]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置获取在第一时段内的每个时刻，目标设备接收到由中继设备发送的信号，并将其确定为目标导频信号。进一步的，信道估计装置将第一时段内的目标导频信号，按照时刻输入预设重构算法，确定当前时刻的重构导频信号。
[0100]
需要说明的，目标设备接收到由中继设备发送的信号，为中继设备响应于目标设备发送的导频信号，对导频信号进行放大处理后发送的。
[0101]
在一些实施例中，预设重构算法中包括回归模型，以及调整参数，首先基于回归模型对当前时刻的重构导频信号进行预测，进一步基于调整参数，调整预测得到的预测重构导频信号，得到重构导频信号。
[0102]
s402、信道估计装置根据当前时刻的导频信号以及重构导频信号，确定信号误差。
[0103]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置获取当前时刻下，目标设备接收到由中继设备发送的信号。进一步的，信道估计装置计算当前时刻的导频信号与重构导频信号之间的误差，并将其确定为信号误差。
[0104]
s403、信道估计装置判断信号误差与预设误差的大小关系。
[0105]
需要说明的，预设误差可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，本技术实施例对此不作具体限定。
[0106]
s404、信道估计装置在信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量。
[0107]
其中，调整后的多个导频信号的数量大于调整前的多个导频信号的数量。
[0108]
作为一种可能的实现方式，基于上述步骤s403中信道估计装置对于信号误差与预设误差的大小判断，在信号误差大于预设误差的情况下，信道估计装置确定多个导频信号的数量，并在多个导频信号的基础上，增加预设数值的导频信号，实现对多个导频信号的数量调整，以使得信道估计装置在下一时刻，以调整后较多数量的多个导频信号对信道状态进行估计。
[0109]
需要说明的，预设数值可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，本技术实施例对此不作具体限定。
[0110]
示例性的，若当前时刻的导频信号的采样率为m，预设数值为k，在信号误差大于预设误差的情况下，信道估计装置确定下一时刻，以m+k个导频信号对信道状态进行估计。若下一时刻的信号误差仍大于预设误差，则信道估计装置确定下下一时刻，以m+2k个导频信号对信道状态进行估计。
[0111]
s405、信道估计装置在信号误差小于或等于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量。
[0112]
其中，调整后的多个导频信号的数量小于调整前的多个导频信号的数量。
[0113]
作为一种可能的实现方式，基于上述步骤s403中信道估计装置对于信号误差与预
设误差的大小判断，在信号误差小于或等于预设误差的情况下，信道估计装置确定多个导频信号的数量，并在多个导频信号的基础上，减少预设数值的导频信号，实现对多个导频信号的数量调整，以使得信道估计装置在下一时刻，以调整后较少数量的多个导频信号对信道状态进行估计。
[0114]
示例性的，若当前时刻的导频信号的采样率为m，预设数值为k，在信号误差小于或等于预设误差的情况下，信道估计装置确定下一时刻，以m-k个导频信号对信道状态进行估计。若下一时刻的信号误差仍大于预设误差，则信道估计装置确定下下一时刻，以m-2k个导频信号对信道状态进行估计。
[0115]
可以理解的，本技术实施例提供的上述信道估计方法中，根据信号误差来修正导频信号的采样率，那么在中继设备移动速度不快的情况下，可以通过低采样率的方式来发送导频信号以避免导频污染，相反，在中继设备移动速度较高的情况下，通过高采样率来发送导频信号以保障信道估计的准确性。
[0116]
在一种设计中，为了实现根据第一时段的目标导频信号来确定当前时刻的重构导频信号，如图6所示，本技术实施例提供的信道估计方法，还包括s501-s505。
[0117]
s501、信道估计装置根据第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号。
[0118]
其中，第二时段内包括多个连续的时刻，第一时段包含第二时段。
[0119]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置在第一时段内的每个时刻，目标设备接收到由中继设备发送的信号，并将其确定为目标导频信号。进一步的，信道估计装置按照时刻顺序，确定第n+1时刻为第二时段内的起始时刻。进一步的，信道估计装置将在第二时段内，每个时刻前n个时刻的目标导频信号输入预设回归模型，确定第二时段内每个时刻的预测导频信号。
[0120]
需要说明的，预设回归模型用于实现对目标导频信号进行预测，可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，本技术实施例对此不作具体限定。
[0121]
示例性的，第t时刻的预测导频信号，可以按照如下公式十二进行计算确定。
[0122][0123]
其中，为第t时刻的预测导频信号，f()为预设回归模型，y
t-n-1
为第t-n-1时刻的目标导频信号，y
t-1
为第t-1时刻的目标导频信号。
[0124]
s502、信道估计装置根据第二时段内每个时刻的预测导频信号，以及第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列。
[0125]
其中，残差序列中包括第二时段内每个时刻对应的残差。
[0126]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置根据预测导频信号与目标导频信号对应的时刻，计算在第二时段内每个时刻的残差。进一步的，信道估计装置根据确定到的每个时刻的残差，生成残差序列。
[0127]
示例性的，信道估计装置计算第二时段内每个时刻的残差时，可以按照如下公式十三进行计算确定。
[0128]
[0129]
其中，e
t
为在t时刻预测导频信号与目标导频信号之间的残差，y
t
为t时刻的目标导频信号，为t时刻的预测导频信号。
[0130]
s503、信道估计装置根据残差序列以及预设回归算法，确定重构残差。
[0131]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置基于上述步骤s502生成的残差序列，输入预设回归算法，计算得到重构残差。
[0132]
需要说明的，预设回归算法用于根据每个时刻残差的相关性，得到重构后的残差值，可以由通信系统的运维人员，预先在信道估计装置中设置，本技术实施例对此不作具体限定。
[0133]
示例性的，信道估计装置计算重构残差时，可以按照如下公式十四进行计算确定。
[0134][0135]
其中，为t时刻重构残差，e
t
为t时刻对应的残差序列，ε、b为预设回归算法的参数。
[0136]
s504、信道估计装置根据第一时段的目标导频信号，预测当前时刻的预测导频信号。
[0137]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置从第一时段的目标导频信号中，获取当前时刻的前n个时刻的目标导频信号。进一步的，信道估计装置将获取到的目标导频信号输入预设回归算法，确定当前时刻的预测导频信号。
[0138]
需要说明的，信道估计装置预测当前时刻的预测导频信号的具体实现方式，可以参照本技术上述实施例步骤s501，此处不再进行赘述。
[0139]
s505、信道估计装置根据当前时刻的预测导频信号，以及重构残差，确定重构导频信号。
[0140]
作为一种可能的实现方式，信道估计装置基于上述步骤s503确定到的重构误差，以及上述步骤s504中预测到的预测导频信号，将两者相加得到的和确定为重构导频信号。
[0141]
示例性的，信道估计装置计算重构导频信号时，可以按照如下公式十五进行计算确定。
[0142][0143]
其中，为t时刻的重构导频信号，为t时刻的预测导频信号，为重构误差。
[0144]
可以理解的，本技术实施例提供的信道估计方法中，利用压缩后的信号对信号的误差进行重构，基于压缩后的信号消除了其他噪音的影响，使得信号的预测更能反映出信号的变化规律，提高算法的准确度。
[0145]
在一些实施例中，上述信道估计方法中对于导频信号的采样率自适应调整，可以如图7所示，基于多个目标导频信号，确定预测导频信号。进一步根据目标导频信号与预测导频信号，确定重构残差。进一步的，根据预测导频信号以及重构残差对导频信号进行重构，得到重构导频信号。进一步的，根据重构导频信号以及目标导频信号，确定信号误差，并与预设误差进行比较，根据信号误差与预设误差之间的大小关系，调整下一时刻的导频信号采样率。
[0146]
上述主要从方法的角度对本技术实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0147]
本技术实施例可以根据上述方法示例对用户设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0148]
图8为本技术实施例提供的一种信道估计装置的结构示意图。该信道估计装置用于执行上述信道估计方法。如图8所示，该信道估计装置60包括获取单元601、生成单元602以及处理单元603。
[0149]
获取单元601，用于获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号，目标设备为基站设备或终端设备。例如，如图3所示，获取单元601可以用于执行s201。
[0150]
生成单元602，用于根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。例如，如图3所示，生成单元602可以用于执行s202。
[0151]
处理单元603，用于根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。例如，如图3所示，处理单元603可以用于执行s203。
[0152]
可选的，如图8所示，本技术实施例提供的信道估计装置60中，处理单元603，还用于根据多个导频信号的导频矩阵进行稀疏处理，确定多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号。例如，如图4所示，处理单元603可以用于执行s301。
[0153]
处理单元603，还用于根据多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及预设压缩感知算法，确定多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。例如，如图4所示，处理单元603可以用于执行s302。
[0154]
可选的，如图8所示，本技术实施例提供的信道估计装置60中，处理单元603，还用于根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，第一时段内包括多个连续的时刻，目标导频信号为目标设备接收到的由中继设备发送的信号。例如，如图5所示，处理单元603可以用于执行s401。
[0155]
处理单元603，还用于根据当前时刻的导频信号以及重构导频信号，确定信号误差。例如，如图5所示，处理单元603可以用于执行s402。
[0156]
处理单元603，还用于在信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量大于调整前的多个导频信号的数量。例如，如图5所示，处理单元603可以用于执行s404。
[0157]
处理单元603，还用于在信号误差小于或等于预设误差的情况下，基于预设数值调整多个导频信号的数量，调整后的多个导频信号的数量小于调整前的多个导频信号的数
量。例如，如图5所示，处理单元603可以用于执行s405。
[0158]
可选的，如图8所示，本技术实施例提供的信道估计装置60中，处理单元603，具体用于根据第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号，第二时段内包括多个连续的时刻，第一时段包含第二时段。例如，如图6所示，处理单元603可以用于执行s501。
[0159]
处理单元603，具体用于根据第二时段内每个时刻的预测导频信号，以及第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列，残差序列中包括第二时段内每个时刻对应的残差。例如，如图6所示，处理单元603可以用于执行s502。
[0160]
处理单元603，具体用于根据残差序列以及预设回归算法，确定重构残差。例如，如图6所示，处理单元603可以用于执行s503。
[0161]
处理单元603，具体用于根据第一时段的目标导频信号，预测当前时刻的预测导频信号。例如，如图6所示，处理单元603可以用于执行s504。
[0162]
处理单元603，具体用于根据当前时刻的预测导频信号以及重构残差，确定重构导频信号。例如，如图6所示，处理单元603可以用于执行s505。
[0163]
在采用硬件的形式实现上述集成的模块的功能的情况下，本技术实施例提供了一种电子设备的一种可能的结构示意图。该电子设备用于执行上述实施例中信道估计装置执行的信道估计方法。如图9所示，该电子设备70包括处理器701，存储器702以及总线703。处理器701与存储器702之间可以通过总线703连接。
[0164]
处理器701是电子设备的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器701可以是一个通用中央处理单元(central processing unit，cpu)，也可以是其他通用处理器等。其中，通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。
[0165]
作为一种实施例，处理器701可以包括一个或多个cpu，例如图9中所示的cpu 0和cpu 1。
[0166]
存储器702可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
[0167]
作为一种可能的实现方式，存储器702可以独立于处理器701存在，存储器702可以通过总线703与处理器701相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器701调用并执行存储器702中存储的指令或程序代码时，能够实现本技术实施例提供的信道估计方法。
[0168]
另一种可能的实现方式中，存储器702也可以和处理器701集成在一起。
[0169]
总线703，可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外围设备互连(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0170]
需要指出的是，图9示出的结构并不构成对该电子设备70的限定。除图9所示部件
之外，该电子设备70可以包括比图9示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0171]
作为一个示例，结合图8，信道估计装置60中的获取单元601、生成单元602以及处理单元603实现的功能与图9中的处理器701的功能相同。
[0172]
可选的，如图9所示，本技术实施例提供的电子设备还可以包括通信接口704。
[0173]
通信接口704，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，wlan)等。通信接口704可以包括用于接收数据的获取单元，以及用于发送数据的发送单元。
[0174]
在一种设计中，本技术实施例提供的电子设备中，通信接口还可以集成在处理器中。
[0175]
图10示出了本技术实施例中电子设备的另一种硬件结构。如图10所示，电子设备80可以包括处理器801以及通信接口802。处理器801与通信接口802耦合。
[0176]
处理器801的功能可以参考上述处理器701的描述。此外，处理器801还具备存储功能，可以参考上述存储器702的功能。
[0177]
通信接口802用于为处理器801提供数据。该通信接口802可以是电子设备的内部接口，也可以是电子设备对外的接口(相当于通信接口704)。
[0178]
需要指出的是，图10中示出的结构并不构成对电子设备的限定，除图10所示部件之外，该电子设备80可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0179]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明。在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0180]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述方法实施例所示的方法流程中的各个步骤。
[0181]
本技术的实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例中的信道估计方法。
[0182]
其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘。随机存取存储器(random access memory，ram)、只读存储器(read-only memory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的人以合适的组合、或者本领域数值的任何其他形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specific integrated circuit，asic)中。在本技术实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指
令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0183]
由于本技术的实施例中的装置、设备计算机可读存储介质、计算机程序产品可以应用于上述方法，因此，其所能获得的技术效果也可参考上述方法实施例，本技术实施例在此不再赘述。
[0184]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种信道估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号，所述目标设备为基站设备或终端设备；根据预设压缩感知算法以及所述多个导频信号的导频矩阵，生成所述多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号；根据所述多个导频信号以及所述多个压缩导频信号，估计所述目标设备与所述中继设备之间的信道状态。2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述根据预设压缩感知算法以及所述多个导频信号的导频矩阵，生成所述多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，包括：根据所述多个导频信号的导频矩阵进行稀疏处理，确定所述多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号；根据所述多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及所述预设压缩感知算法，确定所述多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。3.根据权利要求1或2所述的信道估计方法，其特征在于，所述方法还包括：根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，所述第一时段内包括多个连续的时刻，所述目标导频信号为所述目标设备接收到的由所述中继设备发送的信号；根据所述当前时刻的导频信号以及所述重构导频信号，确定信号误差；在所述信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整所述多个导频信号的数量，调整后的所述多个导频信号的数量大于调整前的所述多个导频信号的数量；在所述信号误差小于或等于所述预设误差的情况下，基于所述预设数值调整所述多个导频信号的数量，调整后的所述多个导频信号的数量小于调整前的所述多个导频信号的数量。4.根据权利要求3所述的信道估计方法，其特征在于，所述根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，包括：根据所述第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号，所述第二时段内包括多个连续的时刻，所述第一时段包含所述第二时段；根据所述第二时段内每个时刻的预测导频信号，以及所述第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列，所述残差序列中包括所述第二时段内每个时刻对应的残差；根据所述残差序列以及预设回归算法，确定重构残差；根据所述第一时段的目标导频信号，预测所述当前时刻的预测导频信号；根据所述当前时刻的预测导频信号以及所述重构残差，确定所述重构导频信号。5.一种信道估计装置，其特征在于，包括获取单元、生成单元以及处理单元；所述获取单元，用于获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号，所述目标设备为基站设备或终端设备；所述生成单元，用于根据预设压缩感知算法以及所述多个导频信号的导频矩阵，生成所述多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号；所述处理单元，用于根据所述多个导频信号以及所述多个压缩导频信号，估计所述目
标设备与所述中继设备之间的信道状态。6.根据权利要求5所述的信道估计装置，其特征在于，所述处理单元，还用于根据所述多个导频信号的导频矩阵进行稀疏处理，确定所述多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号；所述处理单元，还用于根据所述多个导频信号中每个导频信号对应的稀疏信号以及所述预设压缩感知算法，确定所述多个导频信号中每个导频信号对应的压缩导频信号。7.根据权利要求5或6所述的信道估计装置，其特征在于，所述处理单元，还用于根据第一时段的目标导频信号，确定当前时刻的重构导频信号，所述第一时段内包括多个连续的时刻，所述目标导频信号为所述目标设备接收到的由所述中继设备发送的信号；所述处理单元，还用于根据所述当前时刻的导频信号以及所述重构导频信号，确定信号误差；所述处理单元，还用于在所述信号误差大于预设误差的情况下，基于预设数值调整所述多个导频信号的数量，调整后的所述多个导频信号的数量大于调整前的所述多个导频信号的数量；所述处理单元，还用于在所述信号误差小于或等于所述预设误差的情况下，基于所述预设数值调整所述多个导频信号的数量，调整后的所述多个导频信号的数量小于调整前的所述多个导频信号的数量。8.根据权利要求7所述的信道估计装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述第一时段的目标导频信号，预测第二时段内每个时刻的预测导频信号，所述第二时段内包括多个连续的时刻，所述第一时段包含所述第二时段；所述处理单元，具体用于根据所述第二时段内每个时刻的预测导频信号，以及所述第二时段内每个时刻的目标导频信号，确定残差序列，所述残差序列中包括所述第二时段内每个时刻对应的残差；所述处理单元，具体用于根据所述残差序列以及预设回归算法，确定重构残差；所述处理单元，具体用于根据所述第一时段的目标导频信号，预测所述当前时刻的预测导频信号；所述处理单元，具体用于根据所述当前时刻的预测导频信号以及所述重构残差，确定所述重构导频信号。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器和所述处理器耦合；所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如权利要求1-4中任意一项所述的信道估计方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其特征在于，当所述指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-4中任意一项所述的信道估计方法。

技术总结
本申请提出一种信道估计方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，用于实现以较低复杂度的方式，对单中继协同通信级联信道的信道估计。该方法包括：信道估计装置获取目标设备向中继设备发送的多个导频信号；并根据预设压缩感知算法以及多个导频信号的导频矩阵，生成多个导频信号中每个导频信号的压缩导频信号，得到多个压缩导频信号。进一步的，信道估计装置根据多个导频信号以及多个压缩导频信号，估计目标设备与中继设备之间的信道状态。估计目标设备与中继设备之间的信道状态。估计目标设备与中继设备之间的信道状态。


技术研发人员：冀岩琦 徐梦非 解宝新 张莹 郭永刚 董建 宋健飞
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：2023.05.30
技术公布日：2023/9/5