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信道估计（一）：信道估计基础知识

信道估计（一）：信道估计基础知识

零.概述

本专栏主要是学习文章《Channel Estimation and Prediction
for 5G Applications》而做的一些笔记，里面补充了一些我不知道的基础知识，希望能帮到大家

后续会详细学习其中的卡尔曼滤波数学模型。

一.信道的基础知识

1. 分集和波束赋形的不同效果

老生常谈了，可以看我之前MIMO信道容量的文章

信道估计（一）：信道估计基础知识_第1张图片

2. 广义的LOS和NLOS信道的定义

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3. 小幅度衰落

形象的图

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信道估计（一）：信道估计基础知识_第4张图片

4.CSI中包含了什么

任何能代表信道的东西

信道估计（一）：信道估计基础知识_第5张图片

5. 调度–scheduling

时频资源的分配

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6. MIMO的妙用

包括上行接受分集，下行波束赋形，增加吞吐量的MIMO，多用户的预编码

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7.OFDM系统的信道

如果是平坦的，那么就可以简化

如果是频率选择性的，那么应该每个子信道都要设计

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8.CQI中有什么

信噪比和阈值的关系

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9 上行与下行

上行少于下行

信道估计（一）：信道估计基础知识_第10张图片

10.FDD和TDD

FDD要分别预测上下行信道，但由于信道独立，不会漏消息

TDD可以利用互易性，但频繁切换会漏消息，但也可以更灵活的分配资源

信道估计（一）：信道估计基础知识_第11张图片

二.信道估计模型

这本身只是一小章节，但我觉得非常重要，单独拿出来说

1.最基本的思路

知二求其三，利用发送接受都已知的导频，实现对信道的估计

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2. 真实的估计模型

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该模型非常值得仔细学习

首先注意形式，导频在前信道在后。导频使用了K个资源，因此得到的接受信号和噪声都是一个长度为K的列向量，而信道是一个天线数*K的列向量，导频的大小是 K × N t x K K\times N_{tx}K K×Ntx​K,因为占用两个资源。

信道预测要做的，就是用导频预测得到的信道，用于之后一段时间的信息接收

3.有哪些信息是可以使用的？

image-20220510000236531

一二阶的统计信息，还有以前的信道

三.导频设计

这本身并不是单独的一部分，不过我觉得涉及分类，所以单独拿出来说

1.资源正交导频

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可以看到信道的模型 h i j h_{ij} hij​表示的是第j根天线上的第i个资源，也就是说1，3和2，4列的导频是不可以同时不为0的，因为不可以同时发送。

2.码正交导频

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3. 非正交导频

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这里我没有理解码正交和非正交有何区别？是否是指[p1,p2]和[p3,p4]是正交的呢？希望指点

四. 线性估计方法

1.什么是线性估计

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就是用 τ \tau τ个时间的线性规划 τ + m \tau+m τ+m的信道，主要就是这个矩阵，这个权重矩阵

他的目标是最小化均方误差，这就是维纳滤波器

信道估计（一）：信道估计基础知识_第18张图片

维纳滤波器的计算量极大，为此简化的就是卡尔曼滤波器

具体有什么区别？后续继续学习吧

2. 滤波器，预测器和平滑器

根据上面m的正负，具体的预测器被分为了滤波器，预测器和平滑器，滤波器就是计算当前的，平滑器计算过去的，预测器计算将来的

滤波器

什么场景使用滤波器呢？书中给出的例子是4G中行走的行人，信道变化不大，即使是小尺度衰落也不影响

信道估计（一）：信道估计基础知识_第19张图片

预测器

什么情况下要用预测器呢？当存在CoMP的时候，回程链路大大的影响了CSI的实时性，这就需要预测了，同时指出，信道可以通过多普勒频谱或者是自相关函数来表示，这影响了预测的准确性

信道估计（一）：信道估计基础知识_第20张图片

平滑器

什么使用要用到平滑器呢？一种是不急着预测，一种是预测天线，其中第一种我不是很明白，这里看一下预测天线，他的思路是用一个预测天线线性接受导频，然后预测过去的信道，当主天线到达预测天线刚才位置的时候，就可用平滑器代替预测器的效果

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3. 信道预测视界

能预测多久之后的信道呢，首先来看一下评判标准

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这个L秒计算出的波长要小于一个值

而结论是线性预测的是无法超过波长的十分之几的。

总结

这章主要学习了信道估计的基本概念，可能写的比较自我，不容易学习，但如果有人了解我其中的疑问，还望解答，谢谢

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