电子信息技术

本发明在全双工双向中继系统中提出了一种基于多维矩阵的信号估计方法，主要解决全双工系统存在同频干扰情况下的信道估计问题。该方法由自干扰消除、多维矩阵建模及信道估计三部分组成，通过使用少量训练序列获得信号及信道的估计信息。该方法无须迭代，具有较低的计算复杂度。仿真结果验证了所提方法的有效性。同时，与已有的双向中继接收方法相比，该方法考虑了全双工干扰的消除，更具有实际意义。

成果亮点

本发明的目的在于针对全双工系统的同频干扰的问题，提出一种基于多维矩阵的信道估计方法，本发明数据主要来源于无人机的数据采集。为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下： 考虑如图1所示的全双工模型。在该模型中用户1和用户2分别配备M1和M2根天线，m个中继的天线数分别为N1，N2，...，Nm，其中MR＝N1+N2+…+Nm。用户之间通过中继传递信息，整个传输过程分为2个阶段：第一阶段，每个用户分别把自己的信息发送给中继；第二阶段，中继把接收的信息放大处理后，再转发给用户，同时，也接收来自用户1和用户2的信息。

基于多维矩阵的双向全双工中继系统信道估计方法是一种新颖的信道估计技术，具有以下几个方面的应用前景：

5G 通信：5G 通信系统是未来移动通信的重要发展方向，具有高速率、低延迟、大规模连接等特点，基于多维矩阵的双向全双工中继系统信道估计方法可以用于 5G 通信系统中的中继信道估计，提高通信系统的性能和可靠性。

Wi-Fi 6：Wi-Fi 6 是下一代 Wi-Fi 标准，支持更高的数据速率、更低的延迟和更好的多用户性能，基于多维矩阵的双向全双工中继系统信道估计方法可以用于 Wi-Fi 6 通信系统中的中继信道估计，提高通信系统的性能和可靠性。

卫星通信：卫星通信是一种重要的通信方式，具有覆盖范围广、传输可靠等特点，基于多维矩阵的双向全双工中继系统信道估计方法可以用于卫星通信系统中的中继信道估计，提高通信系统的性能和可靠性。

总之，基于多维矩阵的双向全双工中继系统信道估计方法是一种具有广泛应用前景的技术，可以用于各种通信系统中的中继信道估计，提高通信系统的性能和可靠性。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，计算复杂度低。本发明无须迭代，具有较低的计算复杂度。

第二，具有实际意义。本发明与已有的双向中继接收方法相比，该方法考虑了全双工干扰的消除，更适合处理实际情况。

在此基础上，本算法也可应用于毫米波MIMO系统中获取相关信道信息。在下行毫米波MIMO系统中，时域中信道矩阵可写作δ函数、第l条路径的复杂路径增益、发射机和基站的天线阵列响应矢量的乘积之和，其中包含着时间延迟。该毫米波信道模型在用户和基站之间有L分散。由于散射在空间中随机分布，假设不同的散射有不同的时延。因此，用第k路子载波将信道矩阵写作包含着采样率、第l条路径的复杂路径增益、发射机和基站的天线阵列响应矢量的乘积之和。为了从接收到的信号中获得第k路子载波信道矩阵，通过假设数字预编码矩阵和导频符号在不同的子载波中保持不变来构造一个多维矩阵，在接收信号中的第k路子载波可表示为第k路子载波中使用的射频组合矢量、第k路子载波信道矩阵、子载波的组合矢量矩阵之乘积与信道噪声之和。利用所有子载波的共同射频预编码器信息，即可得到第k路子载波信息，写作一个由向量构成的多维矩阵构成的方式或构成矩阵形式。

考虑毫米波信道的稀疏散射特性，L通常小于其维数，即多维矩阵具有低秩结构。这个结构保证规范的分解是独特的，具有尺度和排列的模糊性。因此，通过对接收信号进行多维矩阵分解，得到构造毫米波信道的估计参数。