级联信道估计方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及通信网络技术领域，尤其涉及一种级联信道估计方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着对第六代移动通信系统(sixth generation，6g)的研究探索。智能反射表面(reconfigurable intelligence surface，ris)技术可实现主动控制无线传播环境，具有更低的硬件复杂度与能量开销，和很高的研究和应用价值。
3.而目前常用的压缩感知的ris辅助毫米波实现信道估计(channel estimation，ce)的技术多采用的基于网格(on-grid)类的算法，该技术把稀疏多径信道估计看作一个稀疏恢复问题，首先将原始待估计的信道矩阵转换为离散角度空间的一个稀疏矩阵，基于角度网格来描述路径方向和增益。对于目前该技术所采用的相关算法，比如正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit，omp)算法，都忽略了偏离网格误差。偏离网格误差可能导致信道估计的准确性降低。
4.因此，如何减少现有的正交匹配追踪算法存在的偏离网格(off-grid，og)误差，已成为业界亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种级联信道估计方法、设备及存储介质。
6.第一方面，本发明实施例提供一种级联信道估计方法，包括：
7.在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；
8.基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；
9.在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；
10.基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；
11.基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；
12.基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。
13.可选地，所述基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合，包括：
14.确定所述第一向量对应的角度组合，作为第一角度组合；
15.确定与所述第一角度组合中第一角度的差值小于第一阈值的候选第一角度、与所
述第一角度组合中第二角度的差值小于第二阈值的候选第二角度、与所述第一角度组合中第三角度的差值小于第三阈值的候选第三角度，构成所述候选角度组合；
16.所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
17.所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
18.可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，包括：
19.基于前序迭代过程中确定的所述第二向量以及当前迭代过程中确定的所述第二向量，确定优化后的感知矩阵；
20.基于构建的级联信道模型，以及所述优化后的感知矩阵，确定所述优化后的级联信道模型。
21.可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定目标信道矩阵的目标元素，包括：
22.基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得所述级联信道模型中噪声矩阵对应的模值最小时的目标值；
23.基于所述目标值和第一索引值，确定所述目标信道矩阵中的目标元素；所述第一索引值为所述第一向量在所述感知矩阵中的索引值。
24.可选地，所述构建的级联信道模型或所述优化后的级联信道模型均用于表示接收信号、感知矩阵、信道估计矩阵和噪声矩阵之间的关系。
25.可选地，所述构建的级联信道模型对应的公式为：y＝ax+n；
26.其中，表示t个时隙内的接收信号，a∈c
t
×n表示t行n列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的任一列向量，表示信道噪声矩阵中与x对应的列向量。
27.可选地，所述基于所述优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，包括：
28.基于所述优化后的级联信道模型、所述优化后的感知矩阵、接收信号以及所述目标元素，更新所述残差向量；
29.所述优化后的级联信道模型对应的公式为：y＝asx+n；
30.其中，表示t个时隙内的所述接收信号，as∈c
t
×s表示t行s列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的所有非零元素，表示信道噪声。
31.第二方面，本发明实施例还提供一种级联信道估计装置，包括：
32.第一确定模块，用于在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；
33.第二确定模块，用于基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；
34.第三确定模块，用于在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；
35.第四确定模块，用于基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；
36.迭代模块，用于基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；
37.第五确定模块，用于基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。
38.第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器，收发机，处理器；
39.存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并实现如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
40.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
41.第五方面，本发明实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使处理器执行如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
42.第六方面，本发明实施例还提供一种通信设备可读存储介质，所述通信设备可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使通信设备执行如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
43.第七方面，本发明实施例还提供一种芯片产品可读存储介质，所述芯片产品可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使芯片产品执行如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
44.第八方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述第一方面所述的级联信道估计方法。
45.本发明实施例提供的级联信道估计方法、设备及存储介质，通过确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的第一向量，结合预设的偏离网格值，确定与所述残差向量具有最大相关性的第二向量，并优化构建的级联信道模型，确定目标信道矩阵的目标元素；并迭代更新残差向量，重复输出目标信道矩阵的目标元素直至满足预设阈值，完成对级联信道的估计。通过本技术提出的预设的偏离网格值，将偏离网格的参数通过非线性约束进行优化，从而降低偏离网格误差。在信道估计的准确性、计算复杂度等方面均衡达到较优。
附图说明
46.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
47.图1是本发明实施例提供的级联信道估计方法的流程示意图；
48.图2是本发明实施例提供的级联信道估计装置的结构示意图；
49.图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
50.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
51.为了便于更加清晰地理解本发明各实施例，首先对一些相关的背景知识进行如下介绍。
52.目前通过ris辅助毫米波实现信道估计，所采用的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit，omp)算法是基于压缩感知原理的算法。先建立对应的级联信道模型，级联信道模型主要用于表征发射信号至智能反射表面，以及智能反射表面至目标接收机之间信号传递的信道。通常采用网格的形式来表示不同的信道，而针对网格的划分密度越大，在计算复杂度上会显著增大，对应的信道估计结果的准确度越高；而网格的划分密度越小，在计算复杂度上会显著减小，对应的信道估计结果的准确度越低。但是不论网格划分得或大或小，均存在偏离网格的情况，针对偏离网格的情况，需要对其进一步的处理或校正，因此，提出了本发明提供的级联信道估计的方法，通过将偏离网格的参数通过非线性约束进行优化，从而降低偏离网格误差。在导频开销、信道估计的准确性、计算复杂度等方面均衡达到较优。
53.图1是本发明实施例提供的级联信道估计方法的流程示意图；如图1所示，该方法包括：
54.步骤101、在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；
55.具体地，基站发送的导频信号，通过基站和ris之间的第一信道，经过ris反射后，通过ris和终端之间的第二信道，传输至终端。这里的第一信道表示基站和ris之间的任一信道，第二信道表示ris和终端之间的任一信道，第一信道可通过第一信道矩阵的形式表示，第二信道可通过第二信道矩阵的形式表示，那么基站发送的导频信号至终端之间的级联信道对应的级联信道矩阵，由第一信道矩阵和第二信道矩阵确定，进而构建级联信道模型，该级联信道模型用于表示接收信号、感知矩阵、信道矩阵和噪声矩阵之间的关系。其中，感知矩阵中每一列通过对应的函数映射至一组角度组合，该角度组合表示收发天线对应的各角度信息，比如发射天线的方位角、俯仰角、横滚角和接收天线的角度等。
56.利用构建的级联信道模型中的感知矩阵，以及残差向量，确定该感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量，当然该第一向量可以通过索引值表示其位于感知矩阵中的位置。该第一向量用于表示接收信号的相位信息，和用于表征收发天线角度的角度组合存在一一对应关系。
57.步骤102、基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；
58.步骤103、在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；
59.用于表示接收信号的相位信息的列向量和用于表征收发天线角度的角度组合存在对应关系，基于该对应关系，确定上述第一向量对应的角度组合，再根据预设的偏离网格
值，确定与所述第一向量对应的角度组合满足该预设的偏离网格值的候选角度组合。
60.同样，基于用于表示接收信号的相位信息的列向量和用于表征收发天线角度的角度组合的对应关系，确定所述候选角度组合对应的候选列向量，在该候选列向量中确定和上述残差矩阵具有最大相关性的一个向量，作为第二向量，其中预设的偏离网格值可以是基于凸优化算法确定的非线性约束条件，比如限定两角度组合之间的关联性在一定的范围内，或限定两向量对应的角度差在一定的范围内，或者前面两者的结合等。
61.步骤104、基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；
62.根据每次迭代过程中确定的上述第二向量，以及构建的所述级联信道模型，对级联信道模型进行优化，确定优化后的级联信道模型，并进一步确定目标信道矩阵的目标元素，且该目标元素为非零元素。
63.步骤105、基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；
64.步骤106、基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。
65.基于优化后的级联信道模型和上述目标元素，对残差向量进行更新。接着在感知矩阵中再次确定与更新后的残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；并重复上述优化级联信道模型，以及确定目标信道矩阵的目标元素的过程，同时判断上述所有迭代过程中确定的第一向量位于感知矩阵中不同列的个数是否达到预设阈值；所述预设阈值用于表示所述目标信道矩阵中非零元素的个数。其中，每次迭代过程，一个第一向量对应一个目标元素，可以理解的是确定的第一向量位于感知矩阵中不同列的个数，也就是确定目标信道矩阵中目标元素的个数，当已经确定了满足预设阈值个目标元素时，即完成了确定目标信道矩阵的过程。
66.确定第一向量位于感知矩阵中不同列的个数，也就是确定上述确定的具有最大相关性的第一向量位于不同列的个数，即在循环的过程中，若确定当前次数取出的感知矩阵中的第一向量和上次相同，则不计数，若确定当前次数取出的感知矩阵中的第一向量和上次不同，则进行累加计数，并基于优化后的级联信道模型和所述目标值，更新上述残差向量，直至上述累加值达到目标信道矩阵中非零元素的总个数，也就是通过上述方法每次迭代确定的目标值，已经得到了目标信道矩阵中所有的非零元素，即完成了级联信道的估计过程。
67.本发明实施例提供的级联信道估计方法，通过确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的第一向量，结合预设的偏离网格值，确定与所述残差向量具有最大相关性的第二向量，并优化构建的级联信道模型，确定目标信道矩阵的目标元素；并迭代更新残差向量，重复输出目标信道矩阵的目标元素直至满足预设阈值，完成对级联信道的估计。通过本技术提出的预设的偏离网格值，将偏离网格的参数通过非线性约束进行优化，从而降低偏离网格误差。在信道估计的准确性、计算复杂度等方面均衡达到较优。
68.可选地，所述预设的偏离网格值，包括：
69.任意两个用于表示接收信号的相位信息的列向量分别对应的角度组合中第一角度的差值小于第一阈值、第二角度的差值小于第二阈值、且第三角度的差值小于第三阈值；
70.所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
71.所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
72.具体地，用于表示接收信号的相位信息的列向量和用于表征收发天线角度的角度组合存在一一对应关系，该角度组合具体包括发射天线的水平角度(即第一角度)、发射天线的俯仰角度(即第二角度)和接收天线的角度(即第三角度)。用于表示接收信号的相位信息的列向量可通过对应的映射函数，建立与和用于表征收发天线角度的角度组合之间的对应关系。
73.确定任意两个上述列向量所分别对应的角度组合，角度组合a和角度组合b，角度组合a包括发射天线的水平角度a、发射天线的俯仰角度a和接收天线的角度a；角度组合b包括发射天线的水平角度b、发射天线的俯仰角度b和接收天线的角度b；比较角度组合a和角度组合b的大小是否满足预设的偏离网格值，角度组合a和角度组合b的大小满足预设的偏离网格值，即分别确定发射天线的水平角度a与发射天线的水平角度b的差值的绝对值小于第一阈值，发射天线的俯仰角度a与发射天线的俯仰角度b的差值的绝对值小于第二阈值、且接收天线的角度a与接收天线的角度b的差值的绝对值小于第三阈值；这里的第一阈值，第二阈值和第三阈值可以相同也可以不同，具体根据级联信道估计的性能需求确定。
74.可选地，所述基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合，包括：
75.确定所述第一向量对应的角度组合，作为第一角度组合；
76.确定与所述第一角度组合中第一角度的差值小于第一阈值的候选第一角度、与所述第一角度组合中第二角度的差值小于第二阈值的候选第二角度、与所述第一角度组合中第三角度的差值小于第三阈值的候选第三角度，构成所述候选角度组合；
77.所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
78.所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
79.具体地，确定感知矩阵a＝{fi，i＝1,
…
,n}中与残差向量u具有最大相关性的第一向量，表示为fj,j∈{i}；该第一向量对应的角度组合表示为gj＝{φj,θj,γj}，其中，φj，θj和γj分别表示发射天线的水平角度、发射天线的俯仰角度和接收天线角度。
80.确定与所述第一向量的第一角度的差值小于所述第一阈值、与所述第一向量的第二角度的差值小于所述第二阈值、与所述第一向量的第三角度的差值小于所述第三阈值的候选角度组合；就是确定与gj满足预设的偏离网格值的候选角度组合即其中δ1表示第一阈值，δ2表示第二阈值，δ3表示第三阈值。δ1，δ2和δ3为对角度组合中φj，θj和γj的优化范围，即预设的偏离网格值，预设的偏离网格值中包括的三个阈值根据所述级联信道估计的性能需求确定。分别表示发射天线的水平角度、发射天线的俯仰角度和接收天线角度。
81.根据该候选角度组合，以及接收信号的相位信息和角度组合一一对应关系，确定该候选角度组合对应的目标接收信号的相位信息，也就是确定用于表示该目标接收信号的相位信息的候选列向量。这里得到的候选列向量可能有多个，所以需要对该候选列向量进
一步处理。进而确定第二向量，也就是在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量。
82.确定该候选列向量和残差向量u的相关性，筛选其中相关性最大的一个作为第二向量可用公式表示为：
83.可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，包括：
84.基于前序迭代过程中确定的所述第二向量以及当前迭代过程中确定的所述第二向量，确定优化后的感知矩阵；
85.基于构建的级联信道模型，以及所述优化后的感知矩阵，确定所述优化后的级联信道模型。
86.具体地，确定了第二向量后，根据该第二向量，确定优化后的感知矩阵，可表示为as，该优化后的感知矩阵的初始值为空，每次迭代确定的第二向量则放入该优化后的感知矩阵中，
87.构建的级联信道模型用于表示接收信号、感知矩阵、信道估计矩阵和噪声矩阵之间的关系，该构建的级联信道模型可用公式表示为：y＝ax+n；
88.其中，表示t个时隙内的所述接收信号，as∈c
t
×s表示t行s列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的所有非零元素，表示信道噪声。
89.基于构建的级联信道模型以及上述优化后的感知矩阵as，确定优化后的级联信道模型可表示为y＝asx+n；其中，y表示接收信号，a表示感知矩阵，as表示优化后的感知矩阵，n表示信道噪声向量。表示t个时隙内的接收信号，a∈c
t
×n表示t行n列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的任一列向量，表示信道噪声矩阵中与x对应的列向量，通常服从均值为0，方差为σ2的高斯分布。优化后的级联信道模型用于表示接收信号、感知矩阵、信道估计矩阵和噪声矩阵之间的关系。
90.可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定目标信道矩阵的目标元素，包括：
91.基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得所述级联信道模型中噪声矩阵对应的模值最小时的目标值；
92.基于所述目标值和第一索引值，确定所述目标信道矩阵中的目标元素；所述第一索引值为所述第一向量在所述感知矩阵中的索引值。
93.具体地，基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得信道噪声对应的模值最小时的所述目标值，可表示为：
[0094][0095]
将上述目标值xs作为目标信道矩阵中所述第一索引值对应的非零元素。目标值xs即为原信号x的s-稀松逼近。原信号x中非零元素的个数为s。确定了s个目标值xs，也就确定
了原信号x中所有非零元素，完成级联信道估计。
[0096]
本发明实施例提供的级联信道估计方法，通过确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的第一向量，结合预设的偏离网格值，确定与所述残差向量具有最大相关性的第二向量，并优化构建的级联信道模型，确定目标信道矩阵的目标元素；并迭代更新残差向量，重复输出目标信道矩阵的目标元素直至满足预设阈值，完成对级联信道的估计。通过本技术提出的预设的偏离网格值，将偏离网格的参数通过非线性约束进行优化，从而降低偏离网格误差。在信道估计的准确性、计算复杂度等方面均衡达到较优。
[0097]
为了更清楚的说明本发明提供的级联信道估计方法，下面以具体的例子进行说明。
[0098]
以下主要以多输入单输出(multiple input single output，miso)的级联信道模型为例进行说明，针对多输入多输出(multiple input multiple output，mimo)的级联信道，可以将每个输出按照上述多输入单输出(miso)的级联信道模型对应的方法进行。
[0099]
智能反射表面ris辅助的毫米波级联信道模型，可表示为：
[0100]
y＝ax+n
[0101]
其中，是t个时隙内的接收信号，a∈c
t
×n是感知矩阵，为稀松信道向量，包含s个非零元素(s称为稀松度)，为信道噪声。
[0102]
感知矩阵a可以表示为：a＝[f1,f2,
…
,fn]，其中每个列向量fi表示接收信号的相位信息，该列向量称为a的原子，且列向量fi通过函数映射至一个角度组合gi＝{φi,θi,γi},其中，φj，θj和γj分别表示发射天线的水平角度、发射天线的俯仰角度和接收天线角度，即每个列向量均和一个角度组合存在一一对应关系。从上述列向量映射至角度组合的具体映射形式根据无线通信系统为多输入单输出miso系统还是多输入多输出mimo系统，以及发射端和接收端分别对应的天线个数确定。
[0103]
假设已知接收信号y，感知矩阵a和稀松度s，需要近似求解稀疏信道向量x。通过本发明提供的改进后的正交匹配追踪算法，即离散-连续优化的正交匹配追踪(omp with discrete-continuous optimization，dc-omp)算法，来确定稀疏信道向量x，具体包括：
[0104]
输入：接收信号y，感知矩阵a和稀松度s(感知矩阵中非零元素的个数)；
[0105]
输出：原信号x的s-稀松逼近xs；
[0106]
初始化：残差u0＝y，索引集重建原子集合
[0107]
步骤1：找出残差u与感知矩阵的列向量fj内积最大值所对应的脚标vs，即vs＝argmax
j＝1,
…
,n
|《u
s-1
,fj》|，a的第vs列记为
[0108]
步骤2：更新索引集ts＝t
s-1
∪vs；
[0109]
步骤3：获取构成感知矩阵的列对应的角度组合对应的角度组合
[0110]
步骤4：以内积为目标函数进行非线性约束优化，具体包括：
[0111][0112]
[0113]
且列向量对应的角度组合为其中，δ1，δ2和δ3为对和的优化范围，通常根据实际需要设定合适的值。
[0114]
即通过常见的非线性约束优化求解方法(如内点法)来求解，并获得优化后的角度组合
[0115]
步骤5：记录优化后的重建原子集合
[0116]
步骤6：由最小二乘法得到xs＝arg min
x
||y-asx||2；
[0117]
步骤7：确定选择出的感知矩阵的列向量位于不同列的个数，记作s；判断是否满足s《s，若满足，则更新残差us＝y-asxs，返回步骤1；若不满足，则停止循环。
[0118]
至此，该算法计算出了原信号x的s-稀松逼近xs，求解目标得以实现。
[0119]
图2是本发明实施例提供的级联信道估计装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括第一确定模块201、第二确定模块202、第三确定模块203、第四确定模块204、迭代模块205和第五确定模块206，其中：
[0120]
第一确定模块201，用于在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；
[0121]
第二确定模块202，用于基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；
[0122]
第三确定模块203，用于在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；
[0123]
第四确定模块204，用于基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；
[0124]
迭代模块205，用于基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；
[0125]
第五确定模块206，用于基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。
[0126]
可选地，所述第二确定模块202在基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合的过程中，具体用于：
[0127]
确定所述第一向量对应的角度组合，作为第一角度组合；
[0128]
确定与所述第一角度组合中第一角度的差值小于第一阈值的候选第一角度、与所述第一角度组合中第二角度的差值小于第二阈值的候选第二角度、与所述第一角度组合中第三角度的差值小于第三阈值的候选第三角度，构成所述候选角度组合；
[0129]
所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
[0130]
所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
[0131]
可选地，所述第四确定模块204在基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型的过程中，具体用于：
[0132]
基于前序迭代过程中确定的所述第二向量以及当前迭代过程中确定的所述第二
向量，确定优化后的感知矩阵；
[0133]
基于构建的级联信道模型，以及所述优化后的感知矩阵，确定所述优化后的级联信道模型。
[0134]
可选地，所述第四确定模块204在基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定目标信道矩阵的目标元素的过程中，具体用于：
[0135]
基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得所述级联信道模型中噪声矩阵对应的模值最小时的目标值；
[0136]
基于所述目标值和第一索引值，确定所述目标信道矩阵中的目标元素；所述第一索引值为所述第一向量在所述感知矩阵中的索引值。
[0137]
具体地，本发明实施例提供的上述级联信道估计的装置，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
[0138]
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；如图3所示，该电子设备，包括存储器320，收发机310和处理器300；其中，处理器300与存储器320也可以物理上分开布置。
[0139]
存储器320，用于存储计算机程序；收发机310，用于在处理器300的控制下收发数据。
[0140]
具体地，收发机310用于在处理器300的控制下接收和发送数据。
[0141]
其中，在图3中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器300代表的一个或多个处理器和存储器320代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本发明不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机310可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元，这些传输介质包括无线信道、有线信道、光缆等传输介质。
[0142]
处理器300负责管理总线架构和通常的处理，存储器320可以存储处理器300在执行操作时所使用的数据。
[0143]
处理器300可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，cpld)，处理器也可以采用多核架构。
[0144]
处理器300通过调用存储器320存储的计算机程序，用于按照获得的可执行指令执行本发明实施例提供的任一所述方法，例如：
[0145]
在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；
[0146]
基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；
[0147]
在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；
[0148]
基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；
[0149]
基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；所述预设阈值用于表示所述目标信道矩阵中非零元素的个数；
[0150]
基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。
[0151]
可选地，所述预设的偏离网格值包括：
[0152]
任意两个用于表示接收信号的相位信息的列向量分别对应的角度组合中第一角度的差值小于第一阈值、第二角度的差值小于第二阈值、且第三角度的差值小于第三阈值；
[0153]
所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
[0154]
所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
[0155]
可选地，所述基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合，包括：
[0156]
确定所述第一向量对应的角度组合，作为第一角度组合；
[0157]
确定与所述第一角度组合中第一角度的差值小于第一阈值的候选第一角度、与所述第一角度组合中第二角度的差值小于第二阈值的候选第二角度、与所述第一角度组合中第三角度的差值小于第三阈值的候选第三角度，构成所述候选角度组合；
[0158]
所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；
[0159]
所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。
[0160]
可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，包括：
[0161]
基于前序迭代过程中确定的所述第二向量以及当前迭代过程中确定的所述第二向量，确定优化后的感知矩阵；
[0162]
基于构建的级联信道模型，以及所述优化后的感知矩阵，确定所述优化后的级联信道模型。
[0163]
可选地，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定目标信道矩阵的目标元素，包括：
[0164]
基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得所述级联信道模型中噪声矩阵对应的模值最小时的目标值；
[0165]
基于所述目标值和第一索引值，确定所述目标信道矩阵中的目标元素；所述第一索引值为所述第一向量在所述感知矩阵中的索引值。
[0166]
可选地，所述构建的级联信道模型或所述优化后的级联信道模型均用于表示接收信号、感知矩阵、信道估计矩阵和噪声矩阵之间的关系。
[0167]
可选地，所述构建的级联信道模型对应的公式为：y＝ax+n；
[0168]
其中，表示t个时隙内的接收信号，a∈c
t
×n表示t行n列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的任一列向量，表示信道噪声矩阵中与x对应的列向量。
[0169]
可选地，所述基于所述优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，包括：
[0170]
基于所述优化后的级联信道模型、所述优化后的感知矩阵、接收信号以及所述目标元素，更新所述残差向量；
[0171]
所述优化后的级联信道模型对应的公式为：y＝asx+n；
[0172]
其中，表示t个时隙内的所述接收信号，as∈c
t
×s表示t行s列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的所有非零元素，表示信道噪声。
[0173]
在此需要说明的是，本发明实施例提供的上述电子设备，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
[0174]
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各实施例所提供的级联信道估计方法。
[0175]
另一方面，本发明实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行上述各实施例提供的级联信道估计方法。
[0176]
所述处理器可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nand flash)、固态硬盘(ssd))等。
[0177]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0178]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0179]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种级联信道估计方法，其特征在于，包括：在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；所述预设阈值用于表示所述目标信道矩阵中非零元素的个数；基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。2.根据权利要求1所述的级联信道估计方法，其特征在于，所述基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合，包括：确定所述第一向量对应的角度组合，作为第一角度组合；确定与所述第一角度组合中第一角度的差值小于第一阈值的候选第一角度、与所述第一角度组合中第二角度的差值小于第二阈值的候选第二角度、与所述第一角度组合中第三角度的差值小于第三阈值的候选第三角度，构成所述候选角度组合；所述预设的偏离网格值由所述第一阈值、所述第二阈值和所述第三阈值构成；所述第一角度为发射天线的水平角度，所述第二角度为发射天线的俯仰角度，所述第三角度为接收天线的角度。3.根据权利要求2所述的级联信道估计方法，其特征在于，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，包括：基于前序迭代过程中确定的所述第二向量以及当前迭代过程中确定的所述第二向量，确定优化后的感知矩阵；基于构建的级联信道模型，以及所述优化后的感知矩阵，确定所述优化后的级联信道模型。4.根据权利要求3所述的级联信道估计方法，其特征在于，基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定目标信道矩阵的目标元素，包括：基于最小二乘法，以及所述优化后的级联信道模型，确定使得所述级联信道模型中噪声矩阵对应的模值最小时的目标值；基于所述目标值和第一索引值，确定所述目标信道矩阵中的目标元素；所述第一索引值为所述第一向量在所述感知矩阵中的索引值。5.根据权利要求1至4中任一所述的级联信道估计方法，其特征在于，所述构建的级联信道模型或所述优化后的级联信道模型均用于表示接收信号、感知矩阵、信道估计矩阵和噪声矩阵之间的关系。6.根据权利要求5所述的级联信道估计方法，其特征在于，所述构建的级联信道模型对应的公式为：y＝ax+n；
其中，表示t个时隙内的接收信号，a∈c
t
×
n
表示t行n列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的任一列向量，表示信道噪声矩阵中与x对应的列向量。7.根据权利要求5所述的级联信道估计方法，其特征在于，所述基于所述优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，包括：基于所述优化后的级联信道模型、所述优化后的感知矩阵、接收信号以及所述目标元素，更新所述残差向量；所述优化后的级联信道模型对应的公式为：y＝a
s
x+n；其中，表示t个时隙内的所述接收信号，a
s
∈c
t
×
s
表示t行s列的感知矩阵，表示所述目标信道矩阵的所有非零元素，表示信道噪声。8.一种级联信道估计装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的列向量，作为第一向量；第二确定模块，用于基于预设的偏离网格值，和所述第一向量对应的角度组合，确定候选角度组合；第三确定模块，用于在所述候选角度组合对应的候选列向量中，确定与所述残差向量具有最大相关性的候选列向量，作为第二向量；第四确定模块，用于基于构建的级联信道模型，以及所述第二向量，确定优化后的级联信道模型，以及目标信道矩阵的目标元素；迭代模块，用于基于优化后的级联信道模型和所述目标元素，更新所述残差向量，用于下一次迭代过程中确定所述第一向量，直至所有迭代过程中确定的所述第一向量位于所述感知矩阵中不同列的个数等于预设阈值；第五确定模块，用于基于所述目标信道矩阵，确定所述级联信道估计的结果。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行权利要求1至7中任一项所述的级联信道估计方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的级联信道估计方法。

技术总结
本发明实施例提供一种级联信道估计方法、设备及存储介质，所述方法包括：在当前迭代过程中，确定感知矩阵中与残差向量具有最大相关性的第一向量；基于预设的偏离网格值和第一向量，确定第二向量；基于构建的级联信道模型及第二向量，确定优化后的级联信道模型及目标信道矩阵的目标元素；更新残差向量，用于下一次迭代过程确定第一向量，直至所有迭代过程中确定的第一向量位于不同列的个数等于预设阈值；基于目标信道矩阵，确定级联信道估计的结果。通过本申请提出的预设的偏离网格值，将偏离网格的参数通过非线性约束进行优化，从而降低偏离网格误差。在导频开销、信道估计的准确性、计算复杂度等方面均衡达到较优。算复杂度等方面均衡达到较优。算复杂度等方面均衡达到较优。


技术研发人员：张川 尤优 薛宇飞 黄永明 尤肖虎
受保护的技术使用者：网络通信与安全紫金山实验室
技术研发日：2023.04.04
技术公布日：2023/7/12