一种基于DMRS信号的5GNRDOA估计方法及估计系统与流程

一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法及估计系统
技术领域
1.本发明属于5g移动通信和信号处理技术领域，具体涉及一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法和估计系统。


背景技术：

2.多重信号分类法(music)算法将接收信号分成信号子空间和噪声子空间，利用两个子空间的正交性构造空间谱，通过搜索空间谱峰值来获取到达角(doa)估计结果。前后向空间平滑music算法是经典music算法的一种改进算法，通过降低信号矩阵维度和降低信号相关系数实现抗相干特性，先进性矩阵降维处理，再进行谱峰值搜索估计到达角。
3.5g nr(5g新空口)场景中，基于dmrs信号的5g nr doa估计，目标始终是单一信源，由于用户上行信号存在多径干扰，且作为第三方接收设备，获取的目标信号信噪比较低，采用mimo接收，增强小信号接收性能，同时采用改进的前后向空间平滑music算法，可在单一信源doa估计中提高抗相干特性。5g nr中，目标用户特征信号获取较为困难，同时用户上行信号存在多径干扰和来自其他用户的信号干扰，这导致在5g nr中基于用户上行特征信号的波达方向(doa)估计较为困难。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法和估计系统，旨在解决现有技术中常规的music算法在5g nr中基于用户上行特征信号的波达方向(doa)估计较为困难问题。
5.本发明采取以下技术方案实现：
6.一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法，包括以下步骤：
7.采用mimo技术接收上行信号，根据5g标准通信协议对上行信号进行同步处理，获取同步帧头位置，所述同步帧头位置包括同步信息和参数信息；
8.根据同步信息和上层配置的dmrs信号资源信息，获取上行dmrs参考信号；
9.根据上行参考信号dmrs，采用前后向空间平滑算法测算波达方向doa。
10.为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
11.进一步地，根据所述同步信息和上层配置的dmrs信号资源信息，获取上行dmrs参考信号，具体为：
12.根据同步信息获取同步位置；
13.根据上层配置的dmrs信号资源信息获取dmrs信号资源位置；
14.根据同步位置和dmrs信号资源位置，获取上行dmrs信号。
15.进一步地，根据所述上行参考信号dmrs，采用前后向空间平滑算法测算波达方向doa，具体为：
16.建立前后向空间平滑算法；
17.根据前后向空间平滑算法估算波达方向doa。
18.进一步地，建立所述前后向空间平滑算法，具体为：
19.建立前向空间平滑矩阵，
[0020][0021]rx(i)
＝f
irx
(fi)h[0022]
xi＝fix
[0023]fi
＝[0
p
×
(i-1) i
p 0
p
×
(l-i)
],i＝1,2,l,l
[0024]
xi＝[xi(t),x
i 1
(t),l x
p i-1
(t)]
t
,i＝1,2,l,l
[0025]
l＝n-p 1
[0026]
其中：l表示由n个阵元分成的相互重叠的子阵列数量，xi表示第i个子阵列接收的上行信号，x表示所有子阵列接收的上行信号，fi表示xi的变换矩阵，p表示单个子阵列的阵元数量，表示第i个子阵列的协方差矩阵，r
x,fss
表示前向空间平滑矩阵；
[0027]
建立后向空间平滑矩阵，
[0028][0029]rx,bl-i 1
＝g
irx*
[gi]h[0030]gi
＝[0
p
×
(i-1) j
p 0
p
×
(l-1)
],i＝1,2,l,l
[0031][0032][0033]
x
bi
＝[x
n-i 1
(t),x
n-i
(t),l x
n-i-p 2
(t)]
t
,i＝1,2,l,l
[0034]
其中：r
x,bss
表示后向空间平滑矩阵，r
x,bl-i 1
表示向后平滑第l-i 1个阵元接收的数据的协方差矩阵向空间平滑矩阵，xb表示所有子阵列逆向接收的上行信号，表示逆向第i个子阵列接收的上行信号,表示r
x
的共轭矩阵；
[0035]
建立前后向空间平滑矩阵，得到前后向空间平滑算法，
[0036][0037]
其中：r
x，fbss
表示前后向空间平滑矩阵。
[0038]
进一步地，根据所述前后向空间平滑算法估算波达方向doa，具体为：
[0039]
对前后向空间平滑矩阵进行特征值分解，
[0040]rx，fbxx
＝u
·
λ
·
uh[0041]
其中：λ表示对角矩阵；
[0042]
利用最小特征值重数g估算信源个数，
[0043]
μ1≥μ2≥l≥μn[0044]
m＝n-g
[0045]
a＝m
[0046]
其中：μn表示对角矩阵中由大到小排列的第n个特征值，m表示特征值大于设定阀值的特征值数量，g表示特征值小于设定阀值的特征值数量；a表示估算的信源数量；
[0047]
将特征值分解后的矩阵u按照估算的信源数量a划分信号子空间us和噪声子空间uw，信号子空间us由m个较大的特征值对应的特征向量组成，噪声子空间uw由g个较小特征值对应的特征向量组成；
[0048]
计算music空间谱，寻找普峰值，计算入射角，根据入射角估算波达方向doa，
[0049][0050]
其中：p(θ)表示入射角，a(θ)表示入射方向矩阵，ah(θ)表示入射方向矩阵的变换矩阵，表示噪声子空间uw的变换矩阵。
[0051]
一种基于dmrs信号的5g nr doa估计系统，包括，
[0052]
采集模块，采集目标用户的上行信号，并进行同步处理，获取同步信息；
[0053]
分析模块，根据同步信息和上层配置的dmrs信号资源信息，获取目标用户上行dmrs参考信号；
[0054]
建模模块，建立前后向空间平滑算法模型；
[0055]
计算模块，根据前后向空间平滑算法模型，估算波达方向doa。
[0056]
本发明的有益效果：
[0057]
相比现有技术而言，本发明的一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法，采用mimo技术接收目标用户上行信号并进行同步处理，降低信号传输中存在的多径干扰，增强了小信号的接收性能；采用前后向空间平滑算法进行目标用户波达方向doa估计，改进后的前后向空间平滑算法相比传统的music算法，降低了多个谱峰值的出现，提高了单一信源doa估计中的抗相干特性，降低了估计误差，检测结果更加精准。
附图说明
[0058]
图1是本发明第一实施方式提供的一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法流程图。
[0059]
图2(a)是本发明第一实施方式提供的经典music算法与前后向空间平滑算法在matlab仿真中的doa估计错误率对比结果图。
[0060]
图2(b)是本发明第一实施方式提供的经典music算法与前后向空间平滑算法在matlab仿真中的doa估计均方误差对比结果图。
[0061]
图3是本发明第一实施方式提供的经典music算法与前后向空间平滑算法的相干特性对比图。
[0062]
图4(a)是本发明第一实施方式提供的经典music算法与前后向空间平滑算法在实际测试中的doa估计错误率对比图。
[0063]
图4(b)是本发明第一实施方式提供的经典music算法与前后向空间平滑算法在实际测试中的doa估计均方误差对比图。
[0064]
图5是本发明第二实施方式提供的模块连接图。
[0065]
图6是本发明第三实施方式提供的一种网络侧服务端的结构示意图。
具体实施方式
[0066]
为了阐明本发明的技术方案和工作原理，下面结合附图于具体实施例对本发明作进一步详细描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
[0067]
第一实施方式
[0068]
本发明提供了如图1-4所示的一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法，包括以下步骤：
[0069]
步骤s1：采用mimo技术接收上行信号，根据5g标准通信协议对上行信号进行同步处理，获取同步帧头位置，所述同步帧头位置包括同步信息。
[0070]
步骤s2：根据同步信息和上层配置的dmrs信号资源信息，获取上行dmrs参考信号。
[0071]
根据同步信息获取同步位置；
[0072]
根据上层配置的dmrs信号资源信息获取dmrs信号资源位置；
[0073]
根据同步位置和dmrs信号资源位置，获取上行dmrs信号。
[0074]
步骤s3：根据上行dmrs参考信号，采用前后向空间平滑算法测算波达方向doa。
[0075]
s31：建立前后向空间平滑算法；
[0076]
s311：建立前向空间平滑矩阵，
[0077][0078]rx(i)
＝f
irx
(fi)h[0079]
xi＝fix
[0080]fi
＝[0
p
×
(i-1) i
p 0
p
×
(l-i)
],i＝1,2,l,l
[0081]
xi＝[xi(t),x
i 1
(t),l x
p i-1
(t)]
t
,i＝1,2,l,l
[0082]
l＝n-p 1
[0083]
其中：l表示由n个阵元分成的相互重叠的子阵列数量，xi表示第i个子阵列接收的上行信号,x表示所有子阵列接收的上行信号，fi表示xi的变换矩阵，p表示每个子阵列的阵元数量，表示第i个子阵列的协方差矩阵，r
x,fss
表示前向空间平滑矩阵。
[0084]
s512：建立后向空间平滑矩阵，
[0085][0086]rx,bl-i 1
＝g
irx*
[gi]h[0087]gi
＝[0
p
×
(i-1) j
p 0
p
×
(l-1)
],i＝1,2,l,l
[0088]
[0089][0090]
x
bi
＝[x
n-i 1
(t),x
n-i
(t),l x
n-i-p 2
(t)]
t
,i＝1,2,l,l
[0091]
其中：r
x,bss
表示后向空间平滑矩阵，r
x,bl-i 1
表示向后平滑第l-i 1个阵元接收的数据的协方差矩阵向空间平滑矩阵，xb表示所有子阵列逆向接收的上行信号，表示逆向第i个子阵列接收的上行信号,表示r
x
的共轭矩阵；
[0092]
s513：建立前后向空间平滑计算矩阵，得到前后向空间平滑算法，
[0093][0094]
其中：r
x，fbss
表示前后向空间平滑矩阵。
[0095]
s52：根据前后向空间平滑算法模型估算波达方向doa。
[0096]
s521：对前后向空间平滑计算矩阵进行特征值分解，
[0097]rx，fbxx
＝u
·
λ
·
uh[0098]
其中：λ表示对角矩阵；
[0099]
s522：利用最小特征值重数g估算信源个数，
[0100]
μ1≥μ2≥l≥μn[0101]
m＝n-g
[0102]
a＝m
[0103]
其中：μn表示对角矩阵中由大到小排列的第n个特征值，m表示特征值大于设定阀值的特征值数量，g表示特征值小于设定阀值的特征值数量；a表示估算的信源数量；
[0104]
s523：将特征值分解后的矩阵u按照估算的信源数量a划分信号子空间us和噪声子空间uw，信号子空间us由m个较大的特征值对应的特征向量组成，噪声子空间uw由g个较小特征值对应的特征向量组成；
[0105]
s524：计算music空间谱，寻找普峰值，计算入射角，根据入射角估算波达方向doa，
[0106][0107]
其中：p(θ)表示入射角，a(θ)表示入射方向矩阵，ah(θ)表示入射方向矩阵的变换矩阵，表示噪声子空间uw的变换矩阵。
[0108]
采用matlab仿真验证前后向空间平滑算法：
[0109]
采用单一信源发送上行信号，采用多天线接收上行信号。
[0110]
设置源入射角度为-30度，改变信噪比分别为0db、10db、20db，通过搜索空间谱峰值所在位置即为doa值估计结果，结果表明，两种算法均能实现doa估计，随着信噪比降低，经典music算法的精度有所损失，本方案建立的前后向空间平滑算法比经典music算法精度更高，空间谱更尖锐，分辨率更好。
[0111]
如图2所示，在matlab仿真环境下，设置信源入射角度为-30度，改变信噪比，分析经典music算法与本方案建立的前后向空间平滑算法的错误率与估计均方误差(mse)，假设当估计角度与实际角度相差超过15度时认为出现角度误判，经典music算法在低信噪比时doa估计错误率较大，且随着信噪比降低，doa估计误差增大，性能受到较大影响；而前后向空间平滑算法不会出现角度估计误判情况，在信噪比较低时仍有较优的估计精度。
[0112]
具体实施例
[0113]
实际测试中，利用5g目标终端手机发送5g信号，采用无线电平台(sdr)进行数据采集分析。
[0114]
实际测试中，在非视距传输时，存在多径干扰环境下，设置固定目标终端与接收设备之间的夹角为-30度，接收信噪比为10db情况下测试算法功能和抗相干特性。
[0115]
如图3所示，其中1表示经典music算法，2表示前后向空间平滑算法,存在多径干扰时，经典music算法存在多个谱峰值，最高峰值处即为主经doa估计结果，其估计偏差较大；前后向空间平滑算法仅出现单个尖锐的谱峰值，具有明显抗相干特性，且doa估计偏差较小，性能更优。
[0116]
实际测试中，视距传输时，设置固定5g目标终端与接收设备之间的夹角为-30度，改变目标终端与接收设备距离，实现在不同信噪比下对比两种算法的doa估计均方误差(mse)，同时统计对应的角度估计错误率，验证算法实测性能。
[0117]
如图4所示，在5g nr场景中，两种算法均存在角度估计错误情况，由于实际应用存在多径干扰和其他用户信号干扰，导致出错率和估计误差增大，在信噪比较低时，影响更大，但前后向空间平滑算法具有更低的错误率和估计误差，实测性能明显优于经典music算法。
[0118]
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
[0119]
第二实施方式：
[0120]
如图5所示，本发明的第二实施方式提供了一种基于dmrs信号的5g nr doa测定系统，包括，
[0121]
采集模块201，采集目标用户的上行信号，并进行同步处理，获取同步信息；
[0122]
分析模块202，根据同步信息和上层配置的dmrs信号资源信息，获取目标用户上行dmrs参考信号；
[0123]
建模模块203，建立前后向空间平滑算法模型；
[0124]
计算模块204，根据前后向空间平滑算法模型，估算波达方向doa。
[0125]
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
[0126]
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
[0127]
第三实施方式：
[0128]
如图6所示，本发明的第三实施方式提供一种网络侧服务端，包括：至少一个处理
器301；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器302；其中，所述存储器302存储有可被所述至少一个处理器301执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器301执行，以使所述至少一个处理器301能够执行上述一种面向5g的mimo定位测向方法。
[0129]
其中，存储器301和处理器301采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器301和存储器301的各种电路连接在一起。总线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连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器301处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器301。
[0130]
处理器301负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器301可以被用于存储处理器301在执行操作时所使用的数据。
[0131]
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。