CN104662852B - 用于在无线网络中的信道估计的方法和装置 - Google Patents

Abstract

在一种用于在无线通信网络中的接收器(20)处估计信道的方法中，该接收器基于针对接收的信号的原始信道估计来获取用于所接收的信号的信道模型参数，其中每个原始信道估计对应于在该接收器处的一个天线。该接收器对这些信道模型参数进行组合，以生成第一多个经组合的信道模型参数。该接收器然后从该第一多个经组合的信道模型参数之中，选取与具有超过经组合的信道模型参数门限的量值的经组合的信道模型参数相对应的第一索引集合。该接收器然后基于该第一索引集合，在稀疏域中估计该信道。

Description

用于在无线网络中的信道估计的方法和装置

背景技术

对于无线发射，导频或导频信号被用来识别用于每个发射天线通向接收天线的信道。该信道然后被使用在解调数据符号中。在第3代合作伙伴项目(3GPP)长期演进(LTE)网络中，导频开销是近似每天线5％，对于4个天线大约16％，并且对于8个或者更多天线甚至更高。在这些类型的网络中，多个发射天线能够被用于分集以提高接收的信号功率或者发送多个空间流，所有的这些增加了发射吞吐量。随着天线的数目增长，对于进一步的吞吐量提高的潜力也增长；然而，归因于导频的开销也增长了。

压缩传感可以降低导频开销并且使得蜂窝系统能够增加天线的数目或者提高对于固定数目的天线而言的有效性。压缩传感依赖于如下的假设：信道能够在某种基础上被简洁地表示。结果，相对于传统方法，诸如要求采样率是信号的最高频率分量的至少两倍的奈奎斯特采样，需要更少的样本来识别信道。例如，与传统的奈奎斯特采样相对照，压缩传感所需要的样本的数目理想地与信号中的信息量成比例。因此，利用压缩传感，样本的数目随着信号中的信息量的增加而增加。结果，具有相对大的信息量的信号可能要求相对大的数目的样本，以在接收器处准确地获取所发射的数据。

发明内容

至少一个示例实施例提供了一种用于在无线通信网络中的接收器处估计信道的方法。根据至少这个示例实施例，该方法包括：在该接收器处，基于针对接收的信号的原始信道估计，获取用于所接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在该接收器处的一个天线；对这些信道模型参数进行组合，以生成第一多个经组合的信道模型参数；从该第一多个经组合的信道模型参数之中，选取与具有超过经组合的信道模型参数门限的量值的经组合的信道模型参数相对应的第一索引集合；以及基于该第一索引集合，在稀疏域中估计该信道。

根据至少一个其他示例实施例，一种用于在无线通信网络中的接收器处估计信道的方法包括：在该接收器处，基于针对接收的信号的原始信道估计，获取用于所接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在该接收器处的一个天线；对这些信道模型参数进行组合，以生成第一多个经组合的信道模型参数；基于该第一多个经组合的信道模型参数的量值和经组合的信道模型参数门限，从该第一多个经组合的信道模型参数之中，选取经组合的信道模型参数的第一集合；以及基于与经组合的信道模型参数的该第一集合中的这些经组合的信道模型参数相对应的索引，在稀疏域中估计该信道。

至少一个其他示例实施例提供了一种接收器，该接收器包括接收器处理模块和信道估计处理模块。根据至少这个示例实施例，该接收器处理模块被配置为，基于针对接收的信号的原始信道估计来获取用于所接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在该接收器处的一个天线。该信道估计模块被配置为：对这些信道模型参数进行组合，以生成第一多个经组合的信道模型参数；从该第一多个经组合的信道模型参数之中，选取与具有超过经组合的信道模型参数门限的量值的经组合的信道模型参数相对应的第一索引集合；以及基于该第一索引集合，在稀疏域中估计该信道。

附图说明

从本文在下面给出的详细描述和附图，本发明将变得更全面地被理解，在附图中相似的元素由相似的参考标号来表示，该详细描述和这些附图仅以说明的方式给出并且因此不是对本发明的限制。

图1示出了根据一个示例实施例的一种包括发射器和接收器的简单网络示图。

图2是图示了根据一个示例实施例的一种用于信道估计的方法的流程图。

应当注意，这些图旨在说明在某些示例实施例中利用的方法、结构和/或材料的一般特性并且补充下面提供的书面描述。然而，这些示图没有按比例绘制并且可能没有精确地反映任何给定实施例的精确的结构特性或者性能特性，并且不应当解读为限定或者限制由示例实施例涵盖的值或者属性的范围。在各个示图中对相似的或者相同的参考标号的使用旨在指示相似的或者相同的元素或者特征的存在。

具体实施方式

现在将参考附图来更全面地描述本发明的各种示例实施例，在附图中示出了一些示例实施例。

本文公开了本发明的详细的说明性的实施例。然而，本文所公开的具体的结构细节和功能的细节仅表示描述本发明的示例实施例的目的。然而，本发明可以以许多可替换形式来体现并且不应当被解释为仅限于本文所阐述的实施例。

将理解，尽管术语第一、第二等可以在本文中被用来描述各种元素，但是这些元素不应当被这些术语所限制。这些术语仅被用来区分一个元素与另一个元素。例如，不偏离本发明的示例实施例的范围，第一元素可以被称为第二元素，并且类似地，第二元素可以被称为第一元素。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或者多个相关联的所列出的项目的任何组合和所有组合。

将理解，当元素被称为被“连接”、或者“耦合”至另一元素时，它能够被直接地连接或者耦合至该另一元素或者可以出现中介元素。相对照地，当元素被称为被“直接地连接”、或者“直接地耦合”至另一元素时，没有中介元素出现。被用来描述元素之间的关系的其他词语应当以相似的方式来解读(例如，“之间”与“直接地之间”，“相邻”与“直接地相邻”等)。

本文使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且不意图为是对本发明的示例实施例的限制。如本文所使用的，单数形式“一个”、“一种”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。将进一步理解，术语“包括”、“包含”、“含有”和/或“包括有”，当使用在本文中时，指定所陈述的特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但不排除一个或者多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或它们的组合的存在或者添加。

还应当注意，在一些替换的实施方式中，所记录的功能/动作可以不按图中所记录的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/动作，接连示出的两个图可以事实上基本上并发地被执行或者有时可以按相反的顺序被执行。

在以下描述中提供了具体的细节，以提供对示例实施例的彻底理解。然而，本领域的技术人员将理解，示例实施例可以不具有这些具体的细节来实践。例如，系统可以被示出在框图中以便于不以不必要的细节使示例实施例晦涩难懂。在其他实例中，公知的过程、结构和技术可以不具有不必要的细节而被示出，以便于避免使示例实施例晦涩难懂。

而且，应当注意，示例实施例可以被描述为被描绘为流程图、流程图表、数据流程图、结构图或者框图的过程。尽管流程图可以将操作描述为依次的过程，但是可以并行地、并发地或者同时地执行许多操作。另外，操作的顺序可以被重排。当过程的操作完成时，过程可以被终止，但是也可以具有没有包括在图中的另外的步骤。过程可以对应于方法、函数、进程、子例程、子程序等。当过程对应于函数时，过程的终止可以对应于该函数返回到调用函数或者主函数。

此外，如本文所公开的，术语“缓冲器”可以表示一个或者多个用于存储数据的设备，包括随机存取存储器(RAM)、磁性RAM、核心存储器、和/或用于存储信息的其他机器可读介质。术语“存储介质”可以表示一个或者多个用于存储数据的设备，包括只读存储器(RAM)、随机存取存储器(RAM)、磁性RAM、核心存储器、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备、和/或用于存储信息的其他机器可读介质。术语“机器可读介质”可以包括，但不限于，便携的或者固定的存储设备、光存储设备、无线信道和能够存储、包含或者携带(多个)指令和/或数据的各种其他介质。

此外，示例实施例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言、或者它们的任何组合来实施。当在软件、固件、中间件或者微代码中被实施时，执行必要任务的程序代码或者代码段可以被存储在诸如存储介质的机器或者计算机可读介质中。(多个)处理器可以执行必要的任务。

代码段可以表示进程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类、或者指令、数据结构或程序语句的任何组合。代码段可以通过传递和/或接收信息而被耦合至另一代码段或者硬件电路。可以经由任何合适的手段，包括存储器共享、消息传递、令牌传递、网络传输等，来传递、转发、或传输信息、参量、参数、数据等。

为了示例的目的，将在频域中对于来自每个源(例如，天线)的N个导频(或者参考符号)，关于d个接连的正交频分复用(OFDM)子载波的单个集合来描述示例实施例。

图1是根据一个示例实施例的一种包括发射器10和接收器20的简单网络示图。

参考图1，发射器10和接收器20被配置为通过无线链路而彼此通信。发射器10包括多个发射天线ANT10-1至ANT10-L。另外，发射器10包括能够通过无线链路向接收器20发射信号的常规发射组件。尽管作为发射器10和接收器20在本文中被讨论，但是应当理解，发射器10和接收器20中的每一个可以是能够发射和接收无线信号以及其他信号的收发器。此外，发射器10和接收器20中的每一个可以是移动站或者基站。

如本文所使用的，术语“移动的”描述无线通信网络中的无线资源的远程用户。术语“移动的”可以被考虑为同义于，并且此后可以偶尔被称为，客户端、移动单元、移动站、移动用户、用户设备(UE)、订户、用户、远程站、接入终端、接收器，等等。

类似地，如本文所使用的，术语“基站”描述处于与无线通信网络中的移动设备的通信中并且向无线通信网络中的移动设备提供无线资源的收发器。术语“基站”可以被考虑为同义于，并且此后可以偶尔被称为，节点B、基站收发器(BTS)、e-节点B，等等。如在本文中所讨论的，除了执行本文所讨论的方法的能力之外，基站还可以具有与常规的、公知的基站相关联的所有功能。

接收器20包括多个接收天线ANT20-1至ANT20-K。另外，如图1中所示出的，接收器20包括接收器处理框202、信道估计框204、以及解调框206，稍后将更详细地描述其中的每个框。如在本文中讨论的，接收器处理框202可以被称为接收器处理模块202，信道估计框204可以被称为信道估计模块204，并且解调框206可以被称为解调模块206。

仍然参考图1，由发射器10发射的导频(或者参考符号)被用来识别针对在发射器10处的发射器天线ANT10-1至ANT10-L与在接收器20处的接收天线ANT20-1至ANT20-K之间的信道的信道矩阵。如已知的，导频符号被表示在N×N的矩阵Λ_p(l)的对角线上，其中N表示来自每个天线的导频的数目。为了本讨论的目的，这些导频符号不失一般性地被考虑为是1。本文本的剩余部分将集中于在一个发射天线(特定的索引l)到众多接收天线之间的信道，并且所以我们将放弃发送天线索引l。

在一个示例中，测量矩阵H由下面所示出的等式(1)给出。在这种情况中，N表示来自每个天线的导频数目。

所发射的导频通过信道传播并且在K个接收天线ANT20-1至ANT20-K中的每个接收天线处作为信号y_p(k)而被接收。在这个方面，在第k个接收天线处的所接收的信号y_p(k)由信号矩阵表示，并且由下面所示出的等式(2)给出。在这种情况中，k是具有1与K之间的值的索引，其中K对应于N_a；也就是说，在接收器20处的接收天线的数目。

y_p(k)＝Λ_pHθ(k)+w(k) (2)

在等式(2)中，w是加性白高斯(Gaussian)测量噪声的N×1的向量，并且H是上面讨论的所识别的测量矩阵。在这个示例中，测量矩阵H是N×d的离散傅里叶变换(DFT)矩阵。诸如这些的测量矩阵是公知的，并且因此省略了详细的讨论。如上面所提到的，d是系统(例如，正交频分复用(OFDM)系统)中的子载波的数目，并且N表示来自每个天线的导频的数目，每个导频在分离的子载波上。仍然参考等式(2)，θ(k)表示信道模型，其是信道模型系数(本文也称为信道模型参数)的d×1的向量。

因为所发射的导频Λ_p在接收器20处是已知的，所以如下面在等式(3)中所示出的，通过将第k个接收天线处的所接收的信号y_p(k)除以已知的所发射的导频Λ_p，来获取针对K个接收天线ANT20-1至ANT20-K之中的第k个接收天线的原始信道估计y(k)。

为了恢复所发射的数据，接收器20基于针对K个接收天线ANT20-1至ANT20-K的原始信道估计y(k)，来生成信道模型θ(k)的估计。如上面所提到的，信道模型θ(k)是信道模型系数(本文也称为信道模型参数)的d×1的向量。一旦估计了信道模型θ(k)，就可以使用所估计的信道模型θ(k)来预测和/或估计在包含有用数据(或信息)的其他频率(或子载波)处的信道或者信道估计。

压缩传感依赖于如下的假设：信道能够在替换的基础上被简洁地表示。在本文所讨论的压缩传感框架中，该基础是离散傅里叶变换(DFT)，并且信道模型θ(k)包括时间延迟域中的信道模型系数(参数)。为了本讨论的目的，假设信道模型θ(k)是m-稀疏的。也就是说，信道模型θ(k)包含不多于m个非零分量，其中m<<d。

根据至少一个示例实施例，所发射的导频Λ_p在接收器20处作为空中射频(RF)信号被接收。在接收器20处，接收器处理框202处理所接收的RF信号，以获取针对K个天线ANT20-1至ANT20-K中的每个天线的原始信道估计y_k。更详细地，接收器处理框202将RF信号下变频，并且然后对基带信号执行时序和频率调整，以获取针对K个天线ANT20-1至ANT20-K中的每个天线的所接收的信号y_p(k)。接收器处理框202然后基于所接收的信号y_p(k)和已知的所发射的导频Λ_p，来生成针对K个天线ANT20-1至ANT20-K中的每个天线的原始信道估计y(k)。在一个示例中，接收器处理框202根据上面所讨论的等式(3)，也就是说，通过将所接收的信号y_p(k)除以已知的所发射的导频Λ_p，来生成原始信道估计y(k)。

接收器处理框202以原始信道估计的N×N_a的矩阵形式，向信道估计框204输出针对K个接收天线ANT20-1至ANT20-K中的每个接收天线的原始信道估计y(k)。原始信道估计的N×N_a的矩阵也能够被描述为原始信道估计的N×K的矩阵。在这个方面，N_a表示导频的源的数目，并且对应于在接收器20处的接收天线的数目K。如之前那样，N表示来自每个源的导频的数目。为了本讨论的目的，原始信道估计的N×N_a的矩阵可以被称为原始信道估计矩阵Y。

信道估计框204基于来自接收器处理框202的原始信道估计y(k)在m-稀疏域中生成信道模型θ(k)。稍后将关于图2更详细地描述在信道估计框204处的信道模型θ(k)的生成。信道估计框204然后根据下面所示出的等式(4)，通过将信道模型θ(k)与测量矩阵H进行组合，来恢复最终的所估计的信道(或者信道估计)CH_EST。

CH_EST(k)＝Hθ(k) (4)

信道估计框204然后将最终的所估计的信道CH_EST输出给解调框206。

解调框206基于(使用)来自信道估计框204的最终的所估计的信道CH_EST以及来自接收器处理框202的所接收的信号y_p(k)，来恢复所发射的数据。如已知的，并且由等式(2)所示例的，为了恢复所发射的数据，解调框206将所接收的符号除以最终的所估计的信道CH_EST，并且然后恢复原始的所发射的数据比特。

图2是图示了一种用于在接收器处的信道估计的方法的示例实施例的流程图。为了清楚的目的，将关于图1中所示出的接收器20来描述图2中所示出的方法。在描述图2中，将更详细地描述用于生成信道模型θ(k)的方法的示例实施例。

为了本讨论的目的，假设信道估计框204对从接收器处理框202输出的N×N_a(或者N×K)的原始信道估计矩阵Y进行操作，并且假设底层的信道模型θ(k)是m-稀疏的。

参考图2，在步骤S202处，信道估计框204初始化多个信道估计参数。在一个示例中，信道估计框204初始化取自{l,d}的索引的集合S，其中d是系统中的子载波的数目。在这样做的过程中，信道估计框204将集合S清零。信道估计框204还将残留信号r设置为等于在接收器20处所接收的(或者所观察的)接收的(或者观察的)信号。在这种情况中，在每个天线处的所接收的信号由原始信道估计矩阵Y表示。

在步骤S204处，信道估计框204基于已知的N×d的测量矩阵H和残留信号r来运算中间的所估计的信道模型θ_EST。如上面所提到的，在这个初始迭代中，残留信号r被设置为等于来自接收器处理框202的原始信道估计y(k)的N×N_a的矩阵(原始信道估计矩阵Y)。更具体地，信道估计框204根据下面所示出的等式(5)来运算原始的或者临时的(中间的)信道模型参数，此处表示为θ_EST。如本文所讨论的，这些原始的或者临时的(中间的)信道模型参数也可以被称为中间的原始信道模型参数、中间的信道模型参数、信道模型参数、或者信道模型的原始估计。

θ_EST＝H^*r (5)

在等式(5)中，H^*是上面所讨论的测量矩阵H的共轭或者转置。

在步骤S206处，信道估计框204对N_a个源(天线)的d×1个集合中的每个集合中的量值(magnitude)进行组合，来生成包括中间的所估计的信道模型θ_EST的经组合的原始信道模型参数的d×1的向量。

更详细地，信道估计框204跨越中间的信道模型θ_EST的各列进行组合，以生成经组合的量值的d×1的矩阵(本文有时也被称为经组合的原始信道模型矩阵θ_{EST_COMB})。该组合操作可以是简单的加法或者幂和，在幂和中，在被相加之前每一列中的量值被平方。如果没有已经被平方，则在被组合之后，d×1的矩阵θ_{EST_COMB}中的经组合的量值被平方。

在步骤S207处，信道估计框204基于经组合的原始信道模型参数的量值和经组合的原始信道模型参数门限值T，来选择经组合的原始信道模型θ_{EST_COMB}中的经组合的原始信道模型参数的索引。在这个方面，信道估计框204将经组合的原始信道模型θ_{EST_COMB}中的d个经组合的原始信道模型参数的量值与经组合的原始信道模型参数门限值T进行比较，并且选择与具有大于或者等于经组合的原始信道模型参数门限值T的量值的那些经组合的原始信道模型参数相对应的索引。所选择的索引然后被添加至集合S。

如本文所讨论的，经组合的原始信道模型参数门限值T也可以被称为经组合的信道模型参数门限值或者经组合的信道模型门限。此外，具有大于或等于经组合的原始信道模型参数门限值T的量值的经组合的原始信道模型参数也可以被称为超过或者高于经组合的原始信道模型参数门限。通过对照，具有小于经组合的原始信道模型参数门限值的量值的经组合的原始信道模型参数被称为落在经组合的原始信道模型参数门限之下。

可以(例如，由网络运营商等)选择经组合的原始信道模型参数门限值T来获取给定的、期望的或者预定的相对低的虚警概率。在一个示例中，可以使用单侧假设测试(single-sided hypothesis testing)并且基于经组合的原始信道模型参数的量值的所估计的噪声方差，来选择经组合的原始信道模型参数门限值T。因为用于估计噪声方差的方法是公知的，所以省略了详细的讨论。

返回到步骤S207，在另一示例中，信道估计框204基于经组合的原始信道模型参数门限值T，对经组合的原始信道模型矩阵θ_{EST_COMB}中的经组合的原始信道模型参数的索引的集合进行过滤，以获取将被添加至集合S的索引。在这个示例中，信道估计框204忽视或者过滤掉与具有小于经组合的原始信道模型参数门限值T的量值的经组合的原始信道模型参数相对应的索引。

在步骤S208处，信道估计框204生成维度N×d的稀疏测量矩阵H(s)，它的非零列根据索引的集合S而取自H。在一个示例中，信道估计框204从测量矩阵H中选择与集合S中的索引相对应的值，来生成稀疏测量矩阵H(s)。稀疏测量矩阵H(s)是与残留信号r的部分模型相对应的向量。残留信号r进一步包括将被模型化的信号分量和噪声分量。更具体地，信道估计框204选择与集合S中的索引相对应的测量矩阵H的列，来生成稀疏测量矩阵H(s)。

在步骤S210处，信道估计框204基于稀疏测量矩阵H(s)，在m-稀疏域中估计用于残留信号r的信号参数信道估计框204可以用任何公知的方式来估计信号参数在一个示例中，信道估计框204使用最小二乘(LS)估计算法来估计信号参数因为诸如这些的算法是公知的，所以省略了详细的讨论。

在步骤S212处，信道估计框204基于所估计的信号参数Y和稀疏测量矩阵H(s)，来获取经更新的残留信号r_UPDATE。更详细地，信道估计框204根据下面所示出的等式(6)，来获取经更新的残留信号r_UPDATE。

在步骤S214处，信道估计框204运算用于经更新的残留信号r_UPDATE的信道估计决策度量。在一个示例中，信道估计决策度量是经更新的残留信号r_UPDATE的l₁范数。信道估计框204可以通过合计经更新的残留信号r_UPDATE的列的绝对值，来运算经更新的残留信号r_UPDATE的l₁范数。

在步骤S216处，信道估计框204将用于经更新的残留信号r_UPDATE的信道估计决策度量(例如，l₁范数)与信道估计决策门限值Ts进行比较。在一个示例中，信道估计决策门限值Ts可以作为系统的实际信噪比(SNR)的函数由网络运营商等来设置。如本文所讨论的，信道估计决策门限值Ts也可以被称为信道估计决策门限。

如果所运算的用于经更新的残留信号r_UPDATE的信道估计决策度量(例如，l₁范数)在步骤S216处大于信道估计决策门限值Ts，则信道估计框204返回到步骤S204，并且除了残留信号r被设置为经更新的残留信号r_UPDATE以外，都如上面所讨论的继续进行。

返回到步骤S216，如果所运算的用于经更新的残留信号r_UPDATE的信道估计决策度量(例如，l₁范数)小于或者等于信道估计决策门限值Ts，则信道估计框204通过将在步骤S210处所运算的信号参数用作等式(4)中的信道模型θ(k)，而在步骤S218处生成最终的所估计的信道CH_ESK(k)。

还是在步骤S218处，信道估计框204将最终的所估计的信道CH_ESK(k)输出给解调框206。

如上面所提到的，解调框206然后基于来自信道估计框204的最终的所估计的信道CH_ESK(k)和来自接收器处理框202的经处理的信号y_p(k)，来恢复所发射的数据。

为了说明和描述的目的已经提供了对示例实施例的前述描述。它不意图为是穷尽的或者限制本公开内容。特定示例实施例的个体的元素或者特征一般不被限制于该特定实施例，而是在可适用的场合是可互换的并且能够被使用在所选择的实施例中，即使没有具体地被示出或者描述。同样的事物也可以以许多方式而变化。这些变化不被认为偏离本公开内容，并且所有这些修改旨在被包括在本公开内容的范围内。

Claims (16)

1.一种用于在无线通信网络中的接收器处恢复所发射的数据的方法，所述方法包括：

在接收处理器处，基于针对接收的信号的原始信道估计，获取用于所述接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在所述接收器处的一个天线；

对所述信道模型参数进行组合，以生成包括第一多个经组合的信道模型参数的经组合的信道模型矩阵，所述第一多个经组合的信道模型参数中的每个经组合的信道模型参数与来自多个索引之中的对应索引相关联；

从所述多个索引之中选取第一索引集合，所述第一索引集合包括与来自所述第一多个经组合的信道模型参数之中的具有超过经组合的信道模型参数门限的量值的经组合的信道模型参数相对应的索引；

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数在稀疏域中估计信道，所述稀疏域中的所估计的信道具有少于m个非零分量，其中m少于所述无线通信网络中的子载波的数目；以及

基于所估计的信道来恢复所发射的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计步骤进一步包括：

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数来计算稀疏测量矩阵；以及

基于所述稀疏测量矩阵来估计所述信道。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述稀疏测量矩阵包括从信道测量矩阵选择的值，所述计算步骤进一步包括，

从所述信道测量矩阵选择与所述第一索引集合中的索引相对应的值作为所述稀疏测量矩阵的值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计步骤进一步包括：

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数来生成稀疏测量矩阵；

基于所述稀疏测量矩阵来运算与所述接收的信号相关联的估计的信号参数；以及

基于所述估计的信号参数来估计所述信道。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述信道模型参数采用信道模型参数矩阵的形式，所述信道模型参数矩阵包括用于所述接收的信号的原始信道模型参数的量值，并且所述组合步骤包括，

对所述原始信道模型参数的量值进行组合，以获取所述经组合的信道模型矩阵。

6.根据权利要求2所述的方法，其中在所述稀疏域估计所述信道进一步包括：

基于所估计的信号参数来生成残留信号值；

基于所述残留信号值来运算信道估计决定度量；

将所述信道估计决定度量与信道估计决定门限进行比较；以及

如果所述信道估计决定度量超过所述信道估计决定门限，则基于所述稀疏测量矩阵在所述稀疏域中估计所述信道。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计步骤包括：

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数来迭代地获取稀疏测量矩阵；以及

基于迭代地获取的所述稀疏测量矩阵，在所述稀疏域中估计所述信道。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述选取步骤包括：

将所述多个经组合的信道模型参数中的每个经组合的信道模型参数与所述经组合的信道模型参数门限进行比较；以及

基于所述比较步骤来选取所述第一索引集合。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述选取步骤包括：

基于所述经组合的信道模型参数门限，对与所述第一多个经组合的信道模型参数相对应的索引进行过滤；以及

基于所述过滤步骤来选取所述第一索引集合。

10.一种用于在无线通信网络中的接收器处恢复所发射的数据的方法，所述方法包括：

在接收处理器处，基于针对接收的信号的原始信道估计，获取用于所述接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在所述接收器处的一个天线；

对所述信道模型参数进行组合，以生成包括第一多个经组合的信道模型参数的经组合的信道模型矩阵；

基于所述第一多个经组合的信道模型参数的量值和经组合的信道模型参数门限，从所述第一多个经组合的信道模型参数之中选取经组合的信道模型参数的第一集合；以及

基于经组合的信道模型参数的所述第一集合中的经组合的信道模型参数在稀疏域中估计信道，所述稀疏域中的所估计的信道具有少于m个非零分量，其中m少于所述无线通信网络中的子载波的数目；以及

基于所估计的信道来恢复所发射的数据。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述估计步骤进一步包括：

基于经组合的信道模型参数的所述第一集合中的经组合的信道模型参数来计算稀疏测量矩阵；以及

基于所述稀疏测量矩阵来估计所述信道。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述稀疏测量矩阵包括从测量矩阵中选择的值，所述计算步骤进一步包括，

从所述测量矩阵选择与索引相对应的值作为所述稀疏测量矩阵的值。

13.根据权利要求10所述的方法，其中所述信道模型参数采用信道模型参数矩阵的形式，所述信道模型参数矩阵包括用于所接收的信号的原始信道模型参数的量值，并且所述组合步骤包括，

对所述原始信道模型参数的量值进行组合，以获取所述经组合的信道模型矩阵。

14.一种接收器，用以在无线通信网络中接收无线通信，所述接收器包括：

接收处理器，被配置为基于针对接收的信号的原始信道估计来获取用于所述接收的信号的信道模型参数，每个原始信道估计对应于在所述接收器处的一个天线；

信道估计处理器，被配置为，

对所述信道模型参数进行组合，以生成包括第一多个经组合的信道模型参数的经组合的信道模型矩阵，所述第一多个经组合的信道模型参数中的每个经组合的信道模型参数与来自多个索引之中的对应索引相关联，

从所述多个索引之中选取第一索引集合，所述第一索引集合包括与来自所述第一多个经组合的信道模型参数之中的具有超过经组合的信道模型参数门限的量值的经组合的信道模型参数相对应的索引，以及

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数在稀疏域中估计信道，所述稀疏域中的所估计的信道具有少于m个非零分量，其中m少于所述无线通信网络中的子载波的数目；以及

解调制处理器，被配置为基于所估计的信道来恢复所发射的数据。

15.根据权利要求14所述的接收器，其中所述信道估计处理器进一步被配置为，

基于与所述第一索引集合中的索引相对应的经组合的信道模型参数来计算稀疏测量矩阵，以及

基于所述稀疏测量矩阵来估计所述信道。

16.根据权利要求15所述的接收器，其中所述稀疏测量矩阵包括从信道测量矩阵选择的值，并且所述信道估计处理器进一步被配置为，

从所述信道测量矩阵，选择与所述第一索引集合中的索引相对应的值来计算所述稀疏测量矩阵。