徐浩 刘欢

摘 要：在多径通信环境下，常涉及到估计路径的入射角度（DOA）和相对时延（TDOA）问题。因此，提出通过估计信道响应实现信道参数估计的方法，并最终给出一种无须搜索的闭式解。该算法首先根据最小二乘法估计信道冲击响应，再对估计的信道进行傅里叶变换，将时延流型矩阵映射为一个具有Vandermonde结构的矩阵，使得信道具有双重的Vandermonde结构。最后，基于信道模型的平移不變特性，使用类ESPRIT算法求解广义特征值，直接计算出可以自动配对的入射角度和时延。仿真结果证明该算法在DOA或TDOA相距非常近时也能够得到较好的估计性能。

关键词：无线通信；多径信号；联合角度和时延估计

中图分类号：TN911.6 文献标志码：A

随着通信技术的进步和用户多样化需求的增长，无线通信技术已成为支撑信息产业的主要技术手段。关于多径信号角度和时延的信道估计是无线通信技术的重要组成部分，其内容为对由移动单元发射的一段已知序列经多径环境被基站接收后的信道参数估计。该方法可广泛应用于目标定位、货物跟踪和智能交通系统中。现有的多径信号的联合估计算法主要集中于对一维到达角估计算法的扩展。文献 [1]提出了一种利用子空间分解原理对多径角度时延进行联合估计的方法，该方法属于谱估计范畴，应用条件为多径数目已知，且需要进行二维空间搜索。Fang W H等人提出了一种只需要对空域和时域进行一维搜索的方法，但该算法只利用了特征向量所包含的信息，忽略了特征值的信息，且需要进行多次空域或时域的一维搜索，计算量仍然较大。见文献。本文主要提出了一种高分辨的角度和时延联合估计方法。根据卷积性质对接收数据进行重构，进而利用最小二乘算法估计出信道模型。再将信道的冲激响应转换到频域，除去调制脉冲波形的影响，最后利用旋转不变性实现角度和时延的联合估计，当信道中的两条路径具有非常接近的角度或时延时，该方法同样有效。1 数据模型

2 波达方向角和相对时延的联合估计

（1） 信道模型。

利用傅里叶变换可以将时间延迟转化为相移变化的特性。先对信道冲击响应Η′的每一行做傅里叶变换得到′，再对没有时延的脉冲波形g（t）做傅里叶变换得到，最后，令=′/来对应时域的反卷积，见文献。进一步整理后得到：

从图4-5中我们可以看出，随着信噪比的增加两种算法的均方根误差均随之减少，但是本文方法的均方根误差小于求根算法，说明本文算法比求根算法具有更高的测角精度。

4 结论

本文给出了在多径环境下到达角和对应时延的联合估计算法，估计得到的角度和时延可以实现自动配对。且当多径信号的DOA或TDOA非常接近时，该算法仍能很好的估计。仿真结果表明本文提出的算法相对于求根算法有更高的测角精度。

参考文献：

[1]Vanderveen M C， Papadias C B， Paulraj A. Joint angle and delay estimation （JADE） for multipath signals arriving at an antenna array [J]. IEEE Communications letters， 1997， 1（1）： 12-14.

[2]Wang Y Y， Chen J T， Fang W H. TST-MUSIC for joint DOA-delay estimation[J]. IEEE Transactions on Signal Processing， 2001， 49（4）： 721-729.

[3]Fang W H， Chen J T. Constrained TST MUSIC for joint spatial-temporal channel parameter estimation[C].Acoustics， Speech， and Signal Processing， 2003. Proceedings.（ICASSP'03）. 2003 IEEE International Conference on. IEEE， 2003， 5： V-193-6 vol. 5.

[4]Van Der Veen A J， Vanderveen M C， Paulraj A J. Joint angle and delay estimation using shift-invariance properties[J]. IEEE Signal Processing Letters， 1997， 4（5）： 142-145.

[5]Singh P， Sircar P. Time delays and angles of arrival estimation using known signals [J]. Signal， Image and Video Processing， 2012， 6（2）： 171-178.

[6]Liu Y， Tan Z， Hu H， et al. Channel estimation for OFDM[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2014， 16（4）： 1891-1908.