一种信道估计方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及移动通讯系统技术领域，特别涉及一种信道估计方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.当前，无线信道由于其传播环境恶劣，会产生符号间干扰，使得接收的信号严重失真。由于无线信道的这种特性，使得信道有很大的随机性，因此对信道估计和预测是非常有必要的。
3.基于训练序列的信道估计是实现scfde(single carrier frequency domain equalization，单载波频域均衡)系统信道估计的主要方法，它的基本思想是在发送端发送训练数据，然后在接收端去除数据部分后与发送的训练序列做运算得到信道估计值。最简单的信道估计方法是基于导频辅助的方式，此时其帧结构如图1所示，导频与数据以一定的比例进行发送，同时还需要引入循环前缀(cp，cyclic prefix)来解决符号间干扰的影响。在中低速通信系统中一般采用基于导频的信道估计方法，这是因为中低速通信系统占用的信道带宽较窄，对应地每个传输数据块的符号数目较少，利用整个数据块作为导频来进行信道估计是比较合理的。
4.对于中高速通信系统，其占用的信道带宽较宽，每个数据块的符号数目较多，此时采用整个数据块作为导频来进行信道估计存在以下两个方面的问题：一是由于同时存在导频和cp，其数据传输效率较低；二是不能克服残余频偏的影响，会存在残余频偏累积效应，导致系统的误码性能受限。针对上述问题，许多研究学者针对中高速scfde系统的训练数据作了深入研究，发现基于独特字(uw，unique word)的方法更适合于scfde系统。其信道估计过程分为两步：第一步计算接收uw序列与发送uw序列在频域的比值；第二步是插值计算，这样实现起来很简单，运算复杂度也不高，目前已经被采纳到ieee802.16、lte(long term evolution，长期演进)等主流无线通信协议。但是，基于独特字的方法会存在信道估计不准确的情况。
5.综上所述，如何提高信道估计的准确性是当前亟待解决的问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种信道估计方法、装置、设备及介质，能够提高信道估计的准确性，其具体方案如下：
7.第一方面，本技术公开了一种信道估计方法，包括：
8.依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；
9.将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；
10.通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练
序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。
11.可选的，所述循环前缀对应的符号个数不小于同步误差对应的符号个数；所述同步误差为所述信道估计器获取目标序列的时间与预计时间的时间误差；所述同步误差对应的符号个数为所述时间误差与单个符号传输时间的乘积。
12.可选的，所述训练序列对应的符号个数不小于所述同步误差对应的符号个数和所述目标信道的最大时延对应的符号个数之和；所述最大时延对应的符号个数为所述最大时延与单个符号传输时间的乘积。
13.可选的，所述信道估计方法，还包括：
14.当依次向目标信道发送各原始序列的步骤结束停止时，同时向所述信道估计器和所述目标小道发送一次所述训练序列。
15.可选的，所述训练uw序列为chu序列或frank-zadoff序列。
16.可选的，所述基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应，包括：
17.对所述训练uw序列和所述目标uw序列进行傅里叶变换得到第一uw序列和第二uw序列，并计算所述第二uw序列与所述第一uw序列的比值得到所述目标信道对应的频率响应估计值；
18.对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应；
19.对所述补零后响应进行傅里叶得到频率响应值作为所述信道冲激响应。
20.可选的，所述对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应，包括：
21.对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到包含第一数量个符号的时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到包含第二数量个符号的补零后响应；所述第一数量为所述训练uw序列对应的符号个数；所述第二数量为所述原始序列对应的符号个数。
22.第二方面，本技术公开了一种信道估计装置，包括：
23.序列发送模块，用于依次向目标信道发送各原始序列，并同时向所述信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；
24.序列输入模块，用于将目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；
25.信道估计模块，用于通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。
26.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：
27.存储器，用于保存计算机程序；
28.处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的信道估计方法。
29.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，
所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的信道估计方法。
30.可见，本技术依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。由此可见，本技术基于所述循环前缀确定目标uw序列和训练uw序列，由于循环前缀的存在使得目标uw序列和训练uw序列的获取更加准确，避免了获取uw序列时错误获取了部分数据序列的情况，进一步提高了信道估计的准确性。
附图说明
31.为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
32.图1为现有的一种基于导频的信道估计方法的数据帧结构示意图；
33.图2为本技术公开的一种信道估计方法流程图；
34.图3为现有的一种基于独特字的信道估计方法的数据帧结构示意图；
35.图4为本技术公开的一种信道估计方法的数据帧结构示意图；
36.图5为本技术公开的一种信道估计原理框图；
37.图6为本技术公开的一种具体的信道估计方法流程图；
38.图7为本技术公开的一种信道估计流程示意图；
39.图8为本技术公开的一种长度为8的时域点和频域点示意图；
40.图9为本技术公开的一种长度为32的时域点和频域点示意图；
41.图10为本技术公开的一种信道估计装置结构示意图；
42.图11为本技术公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
43.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做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。
44.当前，许多研究学者针对中高速scfde系统的训练数据作了深入研究，发现基于独特字的方法更适合于scfde系统。信道估计过程分为两步：第一步计算接收uw序列与发送uw序列在频域的比值；第二步是插值计算，这样实现起来很简单，运算复杂度也不高，目前已经被采纳到ieee802.16、lte等主流无线通信协议。但是，基于独特字的方法会存在信道估计不准确的情况。
45.为此，本技术实施例提出一种信道估计方案，能够提高信道估计的准确性。
46.本技术实施例公开了一种信道估计方法，参见图2所示，该方法包括：
47.步骤s11：依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列。
48.本技术实施例中，依次向目标信道发送各原始序列，且所述原始序列依次包括训练序列和数据序列，具体为，本技术依次交替向目标信道发送训练序列和数据序列。本技术实施例中，当依次向目标信道发送各原始序列的步骤结束停止时，同时向所述信道估计器和所述目标信道发送一次所述训练序列；需要指出的是，数据发送结束时，发送的序列以训练序列为结尾，之后不再发送数据序列。
49.需要指出的是，现有的基于独特字的信道估计方法对应的数据帧结构如图3所示，数据序列包含d个符号，uw序列包含m个符号，数据块总长度为n＝d+m，传输块的总持续传输时间为t
fft
＝nt，t是符号周期，也即单个符号传输时间；其中，现有的信道估计方法对应的数据帧结构中整个uw序列(训练序列)中不存在循环前缀。
50.本技术实施例中，各所述原始序列构成的数据帧的具体结构如图4所示，为本技术的信道估计的数据帧结构示意图，由于实际系统中定时同步难以实现严格的符号级同步，为了克服定时同步存在偏差的影响，uw部分需要进一步引入循环前缀(cp)。数据序列(data)包含d个符号，也即数据长度为d，整个uw部分(训练序列)的包含m个符号，其中uw序列为p个符号，cp(循环前缀)为l个符号，每个传输块由循环前缀、训练uw序列和数据序列构成，传输总长度为n＝d+m，传输块的总持续传输时间为t
fft
＝nt，t是符号周期，也即单个符号传输时间。
51.需要指出的是，现有的基于独特字的信道估计方法对应的数据帧种，s
data,i
(t)用来表示第i个传输块(原始序列)的数据部分(数据序列)，且uw(t)表示uw部分(uw序列)，第i个传输块si(t)表示为：
[0052][0053]
本技术的信道估计的数据帧中添加循环前缀，添加循环前缀后的第i个传输块表示为：
[0054][0055]
其中，m为所述训练序列的符号个数；所述t
fft
＝nt为原始序列的总传输时间；n为所述原始序列的符号个数；t为符号周期，也即单个符号传输时间；t为时间；uw(t+t
fft
)为循环前缀。
[0056]
步骤s12：将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器。
[0057]
本技术实施例中，当原始序列输入至目标信道之后，由于循环前缀的存在使得第i个传输块与信道冲激响应的线性卷积变成了循环卷积，此时所述目标信道针对第i个传输
块的输出序列可以表示为：所述目标信道可以表示为：其中，n(t)表示高斯白噪声，表示循环卷积，h(t)为信道冲击响应。
[0058]
步骤s13：通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。
[0059]
本技术实施例中，所述各目标序列依次输入至所述信道估计器，且信道估计器每次都会从最新获取的述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，以进行信道估计，由此可知，本技术针对每个原始序列都进行一次信道估计。
[0060]
需要指出的是，严格意义上来讲，信道是时刻变化的，但如果每一时刻都进行信道估计，会造成无法进行信道传输的现象，因此，通常会定义一个信道相干时间，信道相干时间内进行一次信道估计就可以，而本技术中每一个原始序列都需要进行一次信道估计，利用uw部分估计的信道表示data部分的信道，因此本技术可用于信道相干时间短的快变信道。
[0061]
本技术实施例中，由于独特字(uw)序列已知(信道估计器获取了训练序列)，可利用uw来进行信道估计；此时，需要规定所述循环前缀对应的符号个数不小于同步误差对应的符号个数；所述同步误差为所述信道估计器获取目标序列的时间与预计时间的时间误差；所述同步误差对应的符号个数为所述时间误差与单个符号传输时间的乘积。可以理解的是，当所述循环前缀对应的符号个数不小于同步误差对应的符号个数时，才能够使得信道估计器获取正确的目标uw序列，防止获取部分数据序列。
[0062]
需要指出的是，所述训练序列对应的符号个数不小于所述同步误差对应的符号个数和所述目标信道的最大时延对应的符号个数之和；所述最大时延对应的符号个数为所述最大时延与单个符号传输时间的乘积。可以理解的是，所述训练序列对应的符号个数不小于所述同步误差对应的符号个数和所述目标信道的最大时延对应的符号个数之和时，才能够消除前一帧数据(前一数据序列)对本帧数据(当前数据序列)的干扰。
[0063]
本技术实施例中，uw序列用作信道估计时，要求uw序列具有平稳的频率响应及良好的相关性和带宽。ieee802.16a协议提出了适合scfde系统的两种uw序列，分别是chu序列和frank-zadoff序列。这两种序列均具有平稳的频率响应和很好的相关特性，因此所述训练uw序列为chu序列或frank-zadoff序列。
[0064]
本技术实施例中，参见图5所示，为信道估计原理框图，总体流程为：(一个原始序列包括一个训练序列和一个数据序列)训练序列和数据序列依次交替发送至信道，同时训练序列发送至信道估计器，一个原始序列通过信道后的输出序列和高斯白噪声之和得到目标序列，目标序列发送至信道估计器，然后信道估计器根据目标序列和训练序列进行信道估计。需要指出的是，参见图3所示，由于训练序列是同时发送至信道和信道估计器的，而不是在信道估计确定好不变的训练序列，因此不同次发送的训练序列可以不同。
[0065]
可见，本技术依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列
进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。由此可见，本技术基于所述循环前缀确定目标uw序列和训练uw序列，由于循环前缀的存在使得目标uw序列和训练uw序列的获取更加准确，避免了获取uw序列时错误获取了部分数据序列的情况，进一步提高了信道估计的准确性。
[0066]
本技术实施例公开了一种具体的信道估计方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图6所示，具体包括：
[0067]
步骤s21：依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列。
[0068]
其中，关于步骤s21的更加具体的处理过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0069]
步骤s22：将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器。
[0070]
其中，关于步骤s22的更加具体的处理过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0071]
步骤s23：对所述训练uw序列和所述目标uw序列进行傅里叶变换得到第一uw序列和第二uw序列，并计算所述第二uw序列与所述第一uw序列的比值得到所述目标信道对应的频率响应估计值。
[0072]
本技术实施例中，所述对所述训练uw序列和所述目标uw序列进行傅里叶变换得到第一uw序列和第二uw序列，具体为：假设uw序列{xm}的长度为p，它经过信道之后得到{ym}，对接收到的序列进行fft变换(傅里叶变换)得到{ym}，对应的发送序列{xm}的fft变换为{xm}。
[0073]
本技术实施例中，所述计算所述第二uw序列与所述第一uw序列的比值得到所述目标信道对应的频率响应估计值，具体为：通过计算公式计算信道频率响应估计值所述计算公式可以表示为：
[0074][0075]
其中，m为训练序列的长度(符号个数)。
[0076]
步骤s24：对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应；对所述补零后响应进行傅里叶得到频率响应值作为所述信道冲激响应。
[0077]
本技术实施例中，所述对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，具体为：对估计出的进行p点的ifft运算(反傅里叶变换)，可得到对应的信道时域冲激响应信道时域冲激响应的长度为p。
[0078]
本技术实施例中，所述对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应，包括：对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到包含第一数量个符号的时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进
行末尾补零操作得到包含第二数量个符号的补零后响应；所述第一数量为所述训练uw序列对应的符号个数；所述第二数量为所述原始序列对应的符号个数。
[0079]
需要指出的是，所述对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应；对所述补零后响应进行傅里叶得到频率响应值作为所述信道冲激响应，具体为：对进行末尾补零操作，使得的长度为接收端fft运算点数n(也即，原始序列的长度)，再对进行n点fft运算，即可得到频率响应值将所述频率响应值作为信道冲激响应。
[0080]
需要指出的是，利用当前uw序列计算得到的频率响应值，可用于下一数据序列的恢复，补零至n的原因是每个原始序列长度为n。
[0081]
本技术实施例中，具体的信道估计流程如图7所示，其中，取循环前置uw为所述目标uw序列，所述已知uw序列为所述训练uw序列，两者分别进行p点(长度为p)的傅里叶变换(fft)，并计算变换后比值(频率响应估计值)，对比值进行p点的反傅里叶变换得到时域冲激响应，然后对p点的时域冲激响应进行补零插值至n点，然后进行n点的傅里叶变换得到频率响应值作为所述信道冲激响应。
[0082]
参见图8所示，为长度为8的时域点和频域点示意图，图中包括长度为8的时域点(左上侧)与长度为8的频域点(右上侧)的示意图，参见图9所示，为长度为32的时域点和频域点示意图，图中包括长度为32的时域点(左上侧)与长度为32的频域点(右上侧)的示意图；当时域数据长度为p＝8，插值后的数据长度为n＝32时，首先将p＝8的数据时域点变换到频域，观察频域的幅值(得到图8)；接着对p＝8的数据时域点进行补零操作，直到n＝32，最后将n＝32的数据从时域变换到频域(得到图9)；需要指出的是，通过图8和图9的仿真实验比较，可以看出补零差值后频域的幅值变化基本一致，这验证了插值方法的可行性。
[0083]
可见，本技术基于所述循环前缀确定目标uw序列和训练uw序列，由于循环前缀的存在使得目标uw序列和训练uw序列的获取更加准确，避免了获取uw序列时错误获取了部分数据序列的情况，进一步提高了信道估计的准确性；补零操作满足和计算n点的信道冲激响应的要求。
[0084]
相应的，本技术实施例还公开了一种信道估计装置，参见图9所示，该装置包括：
[0085]
序列发送模块11，用于依次向目标信道发送各原始序列，并同时向所述信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；
[0086]
序列输入模块12，用于将目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；
[0087]
信道估计模块13，用于通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。
[0088]
其中，关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0089]
可见，本技术依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序
列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。由此可见，本技术基于所述循环前缀确定目标uw序列和训练uw序列，由于循环前缀的存在使得目标uw序列和训练uw序列的获取更加准确，避免了获取uw序列时错误获取了部分数据序列的情况，进一步提高了信道估计的准确性。
[0090]
进一步的，本技术实施例还提供了一种电子设备。图11是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
[0091]
图11为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、电源26和通信总线27。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的信道估计方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
[0092]
本实施例中，电源26用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口25能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口24，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
[0093]
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括计算机程序221，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，计算机程序221除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的信道估计方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
[0094]
进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的信道估计方法。
[0095]
关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0096]
本技术书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0097]
专业人员还可以进一步意识到，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，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，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。
[0098]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0099]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
[0100]
以上对本技术所提供的一种信道估计方法、装置、设备、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种信道估计方法，其特征在于，包括：依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述循环前缀对应的符号个数不小于同步误差对应的符号个数；所述同步误差为所述信道估计器获取目标序列的时间与预计时间的时间误差；所述同步误差对应的符号个数为所述时间误差与单个符号传输时间的乘积。3.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，所述训练序列对应的符号个数不小于所述同步误差对应的符号个数和所述目标信道的最大时延对应的符号个数之和；所述最大时延对应的符号个数为所述最大时延与单个符号传输时间的乘积。4.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，还包括：当依次向目标信道发送各原始序列的步骤结束停止时，同时向所述信道估计器和所述目标小道发送一次所述训练序列。5.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述训练uw序列为chu序列或frank-zadoff序列。6.根据权利要求1至5任一项所述的信道估计方法，其特征在于，所述基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应，包括：对所述训练uw序列和所述目标uw序列进行傅里叶变换得到第一uw序列和第二uw序列，并计算所述第二uw序列与所述第一uw序列的比值得到所述目标信道对应的频率响应估计值；对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应；对所述补零后响应进行傅里叶得到频率响应值作为所述信道冲激响应。7.根据权利要求6所述的信道估计方法，其特征在于，所述对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到补零后响应，包括：对所述频率响应估计值进行反傅里叶变换得到包含第一数量个符号的时域冲激响应，并对所述时域冲激响应进行末尾补零操作得到包含第二数量个符号的补零后响应；所述第一数量为所述训练uw序列对应的符号个数；所述第二数量为所述原始序列对应的符号个数。8.一种信道估计装置，其特征在于，包括：序列发送模块，用于依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；所述原始序列依次包括训练序列和数据序列；所述训练序列依次包括循环前缀和训练uw序列；
序列输入模块，用于将所述目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至所述信道估计器；信道估计模块，用于通过所述信道估计器基于所述循环前缀从最新获得的所述目标序列和所述训练序列中分别确定目标uw序列和所述训练uw序列，并基于所述目标uw序列和所述训练uw序列进行信道估计得到所述目标信道的信道冲激响应。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的信道估计方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的信道估计方法。

技术总结
本申请公开了一种信道估计方法、装置、设备及介质，移动通讯系统技术领域，方法包括：依次向目标信道发送各原始序列，并同时向信道估计器发送训练序列；原始序列依次包括训练序列和数据序列；训练序列依次包括循环前缀和训练UW序列；将目标信道的各输出序列与高斯白噪声之和的各目标序列依次输入至信道估计器；通过信道估计器基于循环前缀从最新获得的目标序列和训练序列中分别确定目标UW序列和训练UW序列，并基于目标UW序列和训练UW序列进行信道估计得到目标信道的信道冲激响应。由此可见，本申请由于循环前缀的存在使得目标UW序列和训练UW序列的获取更加准确，进一步提高了信道估计的准确性。估计的准确性。估计的准确性。


技术研发人员：辜方林 徐宏 张晓瀛 侯茂斌 夏飞 刘潇然 曹阔
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第三十二研究所
技术研发日：2023.03.29
技术公布日：2023/7/25