一种维纳滤波系数生成方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及信道估计技术领域，尤其涉及一种维纳滤波系数生成方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在信道估计中滤波系数是决定信道估计性能的关键。现有计算滤波系数的常用方法是最小均方误差(minimum mean square error，mmse)算法。mmse算法的滤波系数计算公式为w＝φ-1
x，其中，w为滤波系数，x为信道估计的互相关矩阵、φ为信道估计的自相关矩阵。一些现有技术方案选择实时计算φ-1
，进而计算得到滤波系数，然而实时计算φ-1
非常复杂，如果要得到高精度的滤波系数，就要使用高精度的线性拟合或者其它高精度的计算方法，导致运算量成倍的增加，消耗大量的运算资源。一些现有技术中为了避免实时计算φ-1
，直接预存了大量的滤波系数，占用大量存储资源。因此，迫切需要一种使用资源小且可生成高精度滤波系数的方法。


技术实现要素：

3.为解决上述技术问题，本技术实施例期望提供一种维纳滤波系数生成方法、装置、设备及存储介质。
4.本技术的技术方案是这样实现的：
5.第一方面，提供了一种维纳滤波系数生成方法，所述方法包括：
6.获取目标信道的相关性信息和信噪比；
7.基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的至少两个第一元素；其中，所述第一元素为自相关矩阵中非主对角线元素；
8.基于所述信噪比信息查询第二映射关系表，得到所述信噪比对应的第二元素；其中，所述第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数；
9.基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素；
10.基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵；
11.基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，以实现所述目标信道的信道估计。
12.第二方面，提供了一种维纳滤波系数生成装置，所述装置包括：
13.获取模块，用于获取目标信道的相关性信息和信噪比；
14.处理模块，用于基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的至少两个第一元素；其中，所述第一元素为自相关矩阵中非主对角线元素；
15.所述处理模块，还用于基于所述信噪比信息查询第二映射关系表，得到所述信噪比对应的第二元素；其中，所述第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数；
16.所述处理模块，还用于基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素；基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵；基于所述自相关矩阵的
逆矩阵得到维纳滤波系数，以实现所述目标信道的信道估计。
17.第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行前述方法的步骤。
18.第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。
19.本技术公开一种维纳滤波系数生成的方法、装置、设备及存储介质，预先存储相关性信息和第一元素的第一映射关系表，以及信噪比和第二元素的第二映射关系表，在信道估计生成维纳滤波系数时，先获取目标信道的相关性信息和信噪比，再通过从存表中查询相关性信息对应的第一元素和信噪比对应的第二元素，并将其用于自相关矩阵的逆矩阵的确定过程，相比于实时计算自相关矩阵的逆矩阵具有较高的精度且可减小运算资源，可以在保证维纳滤波系数精度的同时减小运算资源的使用量，提高滤波系数生成速度。而且本技术中预先存储相关性信息和第一元素的第一映射关系表，以及信噪比和第二元素的第二映射关系表，相比于直接存储相关性信息和信噪比对应的滤波系数(或直接存储相关性信息和信噪比对应的矩阵l、矩阵中所有元素)，可在保证维纳滤波系数精度的同时减小存储资源的使用量。
附图说明
20.图1为本技术实施例中维纳滤波系数生成方法的第一流程示意图；
21.图2为本技术实施例中维纳滤波系数生成方法的第二流程示意图；
22.图3为本技术实施例中d1随snr变化的趋势图；
23.图4为本技术实施例中维纳滤波系数的sqnr随sinc函数的量化位数变化的趋势图；
24.图5为本技术实施例中维纳滤波系数的sqnr随1/dn的量化位数变化的趋势图；
25.图6为本技术实施例中维纳滤波系数生成装置的组成结构示意图；
26.图7为本技术实施例中电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
27.为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。
28.本技术实施例提出一种维纳滤波系数生成方法。图1为本技术实施例中维纳滤波系数生成方法的第一流程示意图，如图1所示，该维纳滤波系数生成方法具体可以包括：
29.步骤101：获取目标信道的相关性信息和信噪比；
30.这里，目标信道为待确定维纳滤波系数的信道。相关性信息为目标信道中参考信号的时域相关性信息多普勒扩展(doppler spread)或频域相关性信息时延扩展(delay spread)。这里，信噪比为目标信道的信噪比(signal-noise ratio，snr)。实际应用中，相关性信息和信噪比可以通过信道估计中的参数估计确定。
31.步骤102：基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的
至少两个第一元素；其中，所述第一元素为自相关矩阵中非主对角线元素；
32.这里，第一映射关系表中存储了至少一个相关性信息与的第一元素的映射关系。示例性的，一个相关性信息对应一个相关性档位，第一映射关系表中存储了至少一个相关性档位与的第一元素的映射关系。这里，一个相关性信息对应至少两个第一元素，至少两个第一元素可用于确定自相关矩阵中非主对角线元素。
33.步骤103：基于所述信噪比信息查询第二映射关系表，得到所述信噪比对应的第二元素；其中，所述第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数；
34.这里，第一映射关系表中存储了至少一个信噪比与第二元素的映射关系。示例性的，一个信噪比对应一个信噪比档位，第一映射关系表中存储了至少一个信噪比档位与的第二元素的映射关系。
35.这里，第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数，可以用于确定自相关矩阵的主对角线元素。示例性的，实际应用中，第一映射关系表中的第一元素可以由自相关矩阵中非主对角线元素的生成函数确定。第二映射关系表中的第一元素可以由自相关矩阵中主对角线元素的生成函数确定。
36.示例性的，在一些实施例中，所述方法还包括：基于相关性信息，通过第一函数得到至少两个第一元素；将所述相关性信息和所述至少两个第一元素的对应关系存入到所述第一映射关系表；基于信噪比，通过第二函数得到第二元素；将所述信噪比和所述第二元素的对应关系存入到所述第二映射关系表。
37.示例性的，实际应用中，第一函数可以为自相关矩阵中非主对角线元素的生成函数，第二函数可以为自相关矩阵中主对角线元素的生成函数的倒数。
38.示例性的，在一些实施例中，所述第一函数为辛格函数或零阶贝塞尔函数；所述第二函数为所述信噪比的倒数与第一常量求和之后的倒数。
39.这里，第一函数为辛格函数时，第一函数为
40.f(ds)＝sinc(|m-n|
·
ds
·
δ)
41.这里，第一函数为零阶贝塞尔函数时，第一函数为
42.f(ds)＝j0(2π
·
|m-n|
·
ds
·
δ)
43.其中，sinc(
·
)表示辛格函数，j0(
·
)表示零阶贝塞尔函数。
44.上面两式中，ds为时域相关性信息(如多普勒扩展doppler spread)或频域相关性信息(如时延扩展delay spread)，δ为两个导频符号的时间间隔或者两个导频re的频率间隔，可根据实际应用需求进行确定。m和n均为大于等于0小于等于n-1的整数，且m不等于n，n为信道估计中使用的导频个数。
45.实际应用中，一个相关性信息对应的第一元素的个数由|m-n|的个数确定，即由信道估计中使用的导频个数确定。信道估计中使用的导频个数等于自相关矩阵的矩阵阶数。
46.示例性的，实际应用中，第二函数可以为自相关矩阵中主对角线元素的生成函数的倒数。示例性的，在一些实施例中，所述第二函数为所述信噪比的倒数与第一常量求和之后的倒数。
47.第二函数为所述信噪比的倒数与第一常量求和之后的倒数时，第一常量为1，即第二函数q(snr)为
[0048][0049]
式中，snr为信噪比，1为所述第一常量。
[0050]
步骤104：基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素；
[0051]
示例性的，基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素，包括：计算所述第二元素的倒数，作为所述自相关矩阵的主对角线元素。
[0052]
示例性的，在一些实施例中，所述第一映射关系表包括：相关性信息、元素位置和第一元素的映射关系；所述基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的至少两个第一元素，包括：基于所述自相关矩阵中非主对角线上的目标元素位置和相关性信息，查询所述第一映射关系表，得到目标元素位置对应的目标第一元素。所述方法还包括：将目标元素位置对应的目标第一元素，作为自相关矩阵的非主对角线元素。
[0053]
信道估计的自相关矩阵为共轭转置矩阵，示例性的，φ为矩阵阶数为4的自相关矩阵，具体表示如下：
[0054][0055]ann
为自相关矩阵的主对角线元素，可通过计算查询第一映射关系表得到的第二元素的倒数确定；a
mn
为自相关矩阵的非主对角线元素，可通过相关矩阵的非主对角线的元素位置查询第二映射关系表确定，其中m不等于n。
[0056]
步骤105：基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵；
[0057]
这里，基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵，可以为：基于第二元素对自相关矩阵进行分解，将自相关矩阵分解为容易求逆的多个矩阵的乘积；基于分解后的矩阵计算自相关矩阵的逆矩阵。由于基于分解后的矩阵计算自相关矩阵的逆矩阵时，无需进行非线性运算，可以提升自相关矩阵的逆矩阵的求解速度，进而提高维纳滤波系数的生成速度。
[0058]
示例性的，在一些实施例中，所述基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵，包括：基于所述第二元素和所述自相关矩阵中的元素，得到第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵为主对角线元素为1的下三角矩阵，所述第二矩阵为对角矩阵；计算所述第一矩阵的逆矩阵，得到第三矩阵；计算所述第三矩阵的共轭转置矩阵，得到第四矩阵；将所述第四矩阵、所述第三矩阵和所述第二矩阵依次相乘，得到所述自相关矩阵的逆矩阵。
[0059]
示例性的，滤波系数w＝φ-1
x，φ为自相关矩阵，x为互相关矩阵，由于φ为共轭对称矩阵，从而w可以进行w＝(ldlh)-1
x形式的奇异值分解，其中l为主对角元素为1的下三角阵，d为对角阵，lh为l的共轭转置矩阵。自相关矩阵φ和矩阵l、矩阵d中的元素映射关系如下所示，
[0060][0061]
滤波系数w通过下式计算：
[0062][0063]
即可通过确定自相关矩阵的逆矩阵，其中，为矩阵d的倒数矩阵，为主对角线元素为1/dn的对角矩阵，的非主对角线元素为0。
[0064]
这里，第一矩阵和第二矩阵分别为对自相关矩阵进行分解后得到的l,矩阵。基于上述自相关矩阵φ和矩阵l、矩阵d中的元素映射关系，可得到矩阵φ中元素a
mn
，矩阵l中元素l
mn
和矩阵中元素1/dn之间的对应关系(相当于本技术中自相关矩阵、所述第一矩阵和所述第二矩阵的元素映射关系)。
[0065]
由于基于分解后的l,矩阵计算自相关矩阵的逆矩阵时，无需进行非线性运算，可以提升自相关矩阵的逆矩阵的求解速度，进而提高维纳滤波系数的生成速度。由于基于自相关矩阵φ和矩阵l、矩阵中的元素映射关系确定第一矩阵和第二矩阵时，使用的是查表得到的第二元素和第一元素，即查表得到第二矩阵中的1/d0和自相关矩阵中的元素，由于查表可使得1/d0和自相关矩阵中的元素具有较高精度，使得计算得到的自相关矩阵的逆矩阵具有较高的精度。
[0066]
另外，本技术中预先存储相关性信息和第一元素的第一映射关系表，以及信噪比和第二元素的第二映射关系表，相比于直接存储相关性信息和信噪比对应的滤波系数(或直接存储相关性信息和信噪比对应的自相关矩阵的逆矩阵、或直接存储相关性信息和信噪比对应的矩阵l和矩阵)，可减小存储资源的使用量。
[0067]
步骤106：基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，以实现所述目标信道的信道估计。
[0068]
示例性的，实际用于中，所述基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，包
括：获取所述目标信道的互相关矩阵；基于所述自相关矩阵的逆矩阵和所述互相关矩阵，得到所述维纳滤波系数。
[0069]
这里，互相关矩阵可以基于目标信道的中被滤波的时域符号或频域载波参数和参考信号在时域的符号或频域的载波参数生成。
[0070]
示例性的，实际应用中，互相关矩阵的生成过程可表示为：
[0071][0072]
式中，i为被滤波的时域符号或频域载波的索引，j为参考信号在时域的符号或频域的载波的索引，其中，
[0073]
corr[i-j]＝sinc(|i-j|
·
ds
·
δ)
[0074]
式中，δ为时域符号的时间间隔或者频域的子载波间隔。
[0075]
基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，执行维纳滤波，以实现目标信道的信道估计。
[0076]
这里，步骤101至步骤106的执行主体可以为维纳滤波系数生成设备的处理器。
[0077]
本技术实施例的技术方案，通过预先存储相关性信息和第一元素的第一映射关系表，以及信噪比和第二元素的第二映射关系表，在信道估计生成维纳滤波系数时，先获取目标信道的相关性信息和信噪比，再从表中查询相关性信息对应的第一元素和信噪比对应的第二元素，并将其用于自相关矩阵的逆矩阵的确定过程，相比于实时计算自相关矩阵的逆矩阵具有较高的精度且可减小运算资源，可以在保证维纳滤波系数精度的同时减小运算资源的使用量，提高滤波系数生成速度。而且本技术中预先存储相关性信息和第一元素的第一映射关系表，以及信噪比和第二元素的第二映射关系表，相比于直接存储相关性信息和信噪比对应的滤波系数(或直接存储相关性信息和信噪比对应的矩阵l、矩阵中所有元素)，可在保证维纳滤波系数精度的同时减小存储资源的使用量。
[0078]
为了能更加体现本技术的目的，在本技术上实施例的基础上，进行进一步的举例说明。图2为本技术实施例中维纳滤波系数生成方法的第二流程示意图。如图2所示，该维纳滤波系数生成方法包括：
[0079]
步骤201：获取目标信道的相关性信息和信噪比；
[0080]
步骤202：基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的至少两个第一元素；其中，所述第一元素为自相关矩阵中非主对角线元素；
[0081]
步骤203：基于所述信噪比信息查询第二映射关系表，得到所述信噪比对应的第二元素；其中，所述第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数；
[0082]
这里，所述方法还包括：基于相关性信息，通过第一函数得到至少两个第一元素；将所述相关性信息和所述至少两个第一元素的对应关系存入到所述第一映射关系表；基于信噪比，通过第二函数得到第二元素；将所述信噪比和所述第二元素的对应关系存入到所述第二映射关系表。
[0083]
这里，第一函数为辛格函数，表示为
[0084]
f(ds)＝sinc(|m-n|
·
ds
·
δ)
[0085]
或者，第一函数为零阶贝塞尔函数，表示为
[0086]
f(ds)＝j0(2π
·
|m-n|
·
ds
·
δ)
[0087]
上面两式中，ds为时域相关性信息(如多普勒扩展doppler spread)或频域相关性信息(如时延扩展delay spread)，δ为两个导频符号的时间间隔或者两个导频re的频率间隔，可根据实际应用需求进行确定。m和n均为大于等于0小于等于n-1的整数，且m不等于n，n为信道估计中使用的导频个数。实际应用中，一个相关性信息对应的第一元素的个数，由|m-n|的个数确定，即由信道估计中使用的导频个数确定。信道估计中使用的导频个数等于自相关矩阵的矩阵阶数。
[0088]
这里，第二函数为所述信噪比的倒数与第一常量求和之后的倒数时，第一常量为1，即第二函数q(snr)为
[0089][0090]
式中，snr为信噪比。
[0091]
步骤204：基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素；
[0092]
示例性的，基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素，包括：计算所述第二元素的倒数，作为所述自相关矩阵的主对角线元素。
[0093]
步骤205：基于所述第二元素和所述自相关矩阵中的元素，得到第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵为主对角线元素为1的下三角矩阵，所述第二矩阵为对角矩阵；
[0094]
这里，第一矩阵为l为主对角元素为1的下三角阵，第二矩阵为对角阵。这里，第一矩阵和第二矩阵分别为对自相关矩阵进行分解后得到的l,矩阵。由于基于分解后的l,矩阵计算自相关矩阵的逆矩阵时，无需进行非线性运算，可以提升自相关矩阵的逆矩阵的求解速度，进而提高维纳滤波系数的生成速度。
[0095]
由于l,是下三角阵，所以只需要求m≥n时的值，结合上述对w进行w＝(ldlh)-1
x形式的奇异值分解，可得到矩阵φ，矩阵l,矩阵矩阵u中的元素具有如下对应关系：
[0096][0097][0098]dn
＝u
mn
/l
mn
＝u
nn
, m＝n
[0099][0100]
基于上述对应关系可得到矩阵φ中元素a
mn
，矩阵l中元素l
mn
和矩阵中元素1/dn之间的对应关系(相当于本技术中自相关矩阵、所述第一矩阵和所述第二矩阵的元素映射关系)。基于上述对应关系和自相关矩阵中的元素可确定矩阵l,进而确定自相关矩
[0109][0110]
图3为本技术实施例中d1随snr变化的趋势图，给出了ds是5hz，δt是0.125ms，在不同的snr下的d1的值。如图3所示，可以看出随着snr的增大d1越来越小。由d1＝d
0-sinc(ds*δ)2/d0可以看出影响的主要因素是sinc和1/d0的精度。
[0111]
图4为本技术实施例中维纳滤波系数的sqnr随sinc函数的量化位数变化的趋势图，如图4所示，给出了不同的sinc的精度对滤波系数w的精度影响，横坐标为sinc函数的量化位数，纵坐标为维纳滤波系的信号与量化噪声比(sqnr)。如图4所示，可以看出要的到70db的sqnr，需要23位的sinc函数，很难使用拟合函数来实现，所以选择根据不同的相关性进行存表处理。即对不同相关性信息对应的sinc(|m-n|*ds*δ)进行存表处理，相当于本技术中的存储相关性信息对应的至少一个第一元素。
[0112]
图5为本技术实施例中维纳滤波系数的sqnr随1/dn的量化位数变化的趋势图，横坐标为1/dn的量化位数，纵坐标为维纳滤波系数的sqnr，如图5所示，可以看出对d0求倒数的精度要求明显高于其它的dn所以我们对d0求倒数进行单独存表处理，对其它的dn值求倒数进行实时的运算，相当于本技术中的存储信噪比对应的第二元素。
[0113]
表1给出了高信噪比、高相关场景(lte tm9,mcs23,tdla信道)定浮点仿真10％bler工作点性能对比，单位为db。其中before表示使用公共部分实时计算1/d0，after表示对1/d0进行存表的方案，flt/s1 w fxp/s2 wfxp/s3 w fxp/w fxp分别表示表示浮点性能/频域滤波维纳系数定点/时域插值维纳系数定点/频域插值维纳系数定点/全部维纳系数定点。fxp loss表示定点损失，负值为损失，正值为增益。从表1可以看出，使用公共部分实时计算1/d0的方案，维纳系数的定点损失(fxp loss)为0.28db，改为查表方案后，维纳系数的定点损失降低为0.045db。
[0114]
表1
[0115] flts1 w fxps2 w fxps3 w fxpw fxpbefore36.18436.18136.46436.17636.464fxp loss 0.003-0.2800.008-0.279after36.15336.17436.19236.18736.197fxp loss
ꢀ‑
0.021-0.039-0.035-0.045
[0116]
步骤206：计算所述第一矩阵的逆矩阵，得到第三矩阵；计算所述第三矩阵的共轭转置矩阵，得到第四矩阵；
[0117]
这里，第一矩阵为l，第三矩阵即为l-1
，第四矩阵即为(l-1
)h。
[0118]
步骤207：将所述第四矩阵、所述第三矩阵和所述第二矩阵依次相乘，得到所述自相关矩阵的逆矩阵；
[0119]
这里，将所述第四矩阵、所述第三矩阵和所述第二矩阵依次相乘，得到所述自相关矩阵的逆矩阵可以表示为
[0120]
步骤208：基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，以实现所述目标信道的信道估计。
[0121]
示例性的，实际用于中，所述基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，包
括：获取所述目标信道的互相关矩阵；基于所述自相关矩阵的逆矩阵和所述互相关矩阵，得到所述维纳滤波系数。
[0122]
这里，互相关矩阵可以基于目标信道的中被滤波的时域符号或频域载波参数和参考信号在时域的符号或频域的载波参数生成。基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，执行维纳滤波，以实现目标信道的信道估计。
[0123]
这里，步骤201至步骤208的执行主体可以为维纳滤波系数生成设备的处理器。
[0124]
本技术实施例的技术方案，通过预先存储相关性信息和sinc函数值(或零阶贝塞尔函数值)的第一映射关系表，以及信噪比和1/d0的第二映射关系表，在信道估计生成维纳滤波系数时，先获取目标信道的相关性信息和信噪比，再通过从存表中查询相关性信息对应的sinc函数值(或零阶贝塞尔函数值)和信噪比对应的1/d0，并将其用于自相关矩阵的逆矩阵的确定过程，相比于实时计算自相关矩阵的逆矩阵具有较高的精度且可减小运算资源，可以在保证维纳滤波系数精度的同时减小资源的使用量，提升维纳滤波系数的生成速度。而且本技术中预先存储相关性信息和sinc函数值(或零阶贝塞尔函数值)的第一映射关系表，以及信噪比和1/d0的第二映射关系表，相比于直接存储相关性信息和信噪比对应的滤波系数(或直接存储相关性信息和信噪比对应的自相关矩阵的逆矩阵、或直接存储相关性信息和信噪比对应的矩阵l和矩阵中所有元素)，可在保证维纳滤波系数精度的同时减小存储资源的使用量。综上，本技术的维纳滤波系数生成方法，可以在保证维纳滤波系数精度的同时减小运算资源或存储资源的使用量。
[0125]
图6为本技术实施例中维纳滤波系数生成装置的组成结构示意图，展示了一种维纳滤波系数生成方法的实现装置，该维纳滤波系数生成装置60具体包括：
[0126]
获取模块601，用于获取目标信道的相关性信息和信噪比；
[0127]
处理模块602，用于基于所述相关性信息查询第一映射关系表，得到所述相关性信息对应的至少两个第一元素；其中，所述第一元素为自相关矩阵中非主对角线元素；
[0128]
所述处理模块602，还用于基于所述信噪比信息查询第二映射关系表，得到所述信噪比对应的第二元素；其中，所述第二元素为所述自相关矩阵的主对角线元素的倒数；
[0129]
所述处理模块602，还用于基于所述第二元素得到所述自相关矩阵的主对角线元素；基于所述第二元素和所述自相关矩阵，得到自相关矩阵的逆矩阵；用于基于所述自相关矩阵的逆矩阵得到维纳滤波系数，以实现所述目标信道的信道估计。
[0130]
在一些实施例中，所述处理模块602，用于基于相关性信息，通过第一函数得到至少两个第一元素；将所述相关性信息和所述至少两个第一元素的对应关系存入到所述第一映射关系表；基于信噪比，通过第二函数得到第二元素；将所述信噪比和所述第二元素的对应关系存入到所述第二映射关系表。
[0131]
在一些实施例中，所述第一函数为辛格函数或零阶贝塞尔函数；所述第二函数为所述信噪比的倒数与第一常量求和之后的倒数。
[0132]
在一些实施例中，所述第一映射关系表包括：相关性信息、元素位置和第一元素的映射关系；所述处理模块602，用于基于所述自相关矩阵中非主对角线上的目标元素位置和相关性信息，查询所述第一映射关系表，得到目标元素位置对应的目标第一元素。
[0133]
在一些实施例中，所述处理模块602，用于基于所述第二元素和所述自相关矩阵中
的元素，得到第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵为主对角线元素为1的下三角矩阵，所述第二矩阵为对角矩阵；计算所述第一矩阵的逆矩阵，得到第三矩阵；计算所述第三矩阵的共轭转置矩阵，得到第四矩阵；
[0134]
将所述第四矩阵、所述第三矩阵和所述第二矩阵依次相乘，得到所述自相关矩阵的逆矩阵。
[0135]
在一些实施例中，所述第二元素为所述自相关矩阵的第一行第一列的元素的倒数；所述处理模块602，用于将所述第二元素作为所述第二矩阵的第一行第一列的元素；获取所述自相关矩阵、所述第一矩阵和所述第二矩阵的元素映射关系；基于所述自相关矩阵中的元素、所述第二矩阵的第一行第一列的元素和所述元素映射关系，得到所述第一矩阵和所述第二矩阵中的元素。
[0136]
在一些实施例中，所述处理模块602，用于基于所述第二矩阵的第一行第一列的元素和所述自相关矩阵中的元素，得到所述第一矩阵中第一列的元素；基于所述第一矩阵的已知元素、所述第二矩阵的已知元素和所述自相关矩阵中的元素，得到所述第二矩阵的未知元素，更新所述第二矩阵的已知元素；基于所述第一矩阵的已知元素、所述第二矩阵的已知元素和所述自相关矩阵中的元素，得到所述第一矩阵的未知元素，更新所述第一矩阵的已知元素，直到得到所述第一矩阵和所述第二矩阵的全部元素。
[0137]
基于上述维纳滤波系数生成装置中各单元的硬件实现，本技术实施例还提供了一种电子设备。图7为本技术实施例中电子设备的组成结构示意图。如图7所示，该电子设备70包括：处理器701和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器702；
[0138]
其中，处理器701配置为运行计算机程序时，执行前述实施例中的方法的步骤。
[0139]
当然，实际应用时，如图7所示，该电子设备中的各个组件通过总线系统703耦合在一起。可理解，总线系统703用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统703除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统703。
[0140]
在实际应用中，上述处理器可以为特定用途集成电路(asic，application specific integrated circuit)、数字信号处理装置(dspd，digital signal processing device)、可编程逻辑装置(pld，programmable logic device)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本技术实施例不作具体限定。
[0141]
上述存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(ram，random-access memory)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(rom，read-only memory)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hdd，hard disk drive)或固态硬盘(ssd，solid-state drive)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。
[0142]
在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括计算机程序的存储器，计算机程序可由电子设备的处理器执行，以完成前述方法的步骤。
[0143]
应当理解，在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨
在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。本技术中表述“具有”、“可以具有”、“包括”和“包含”、或者“可以包括”和“可以包含”在本文中可以用于指示存在对应的特征(例如，诸如数值、功能、操作或组件等元素)，但不排除附加特征的存在。
[0144]
应当理解，尽管在本技术可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，不必用于描述特定的顺序或先后次序。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。本技术实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0145]
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0146]
另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0147]
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，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。