專利名稱：一種ofdm系統(tǒng)時變信道估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于無線通信領(lǐng)域，它特別涉及OFDM系統(tǒng)的信道估計方法。

背景技術(shù)：
正交頻分復(fù)用(簡稱OFDMOrthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)由于具有數(shù)據(jù)傳輸速率高，抗多徑干擾能力強(qiáng)，頻譜效率高等優(yōu)點，越來越受到重視。它已成功用于有線和無線通信。如DAB(Digital Audio Broadcasting)、DVB、IEEE802.11a及HyperLAN/2中。OFDM這種新的調(diào)制技術(shù)也可用于新一代的移動通信系統(tǒng)中。OFDM技術(shù)將大大提高新一代移動通信系統(tǒng)的傳輸數(shù)據(jù)率和頻譜效率，且具有很好的抗多徑能力，見文獻(xiàn)Bingham，J.A.C.，“Multicarrier modulation for data transmissionan idea whose time has come”，IEEECommunications Magazine，Volume28 Issue5，May 1990，Page(s)5-14和文獻(xiàn)Yun Hee Kim；Iickho Song；Hong Gil Kim；Taejoo Chang；Hyung Myung Kim，“Performance analysis of a coded OFDM system in time-varying multipath Rayleighfading channels”，Vehicular Technology，IEEE Transactions on，Volume48 Issue5，Sept.1999，Page(s)1610-1615所述。
OFDM系統(tǒng)的主要缺陷之一是對頻率偏差敏感。未來的OFDM系統(tǒng)載波數(shù)量更大，用戶移動速度更快，信道的快變特性更加明顯。由于無線信道的時變性，在傳輸過程中出現(xiàn)的無線信號頻譜偏移將會破壞載波間的正交性，導(dǎo)致子載波間干擾(ICI，Inter-Carrier Interference)。見文獻(xiàn)Jeon W G，Chuang K H，and Cho YS.“An equalization technique for orthogonal frequency division multiplexing systemsin time-variant multipath channels”.IEEE Trans.Communications，1999，49(1)1185～1191所述。ICI的消除方式一般有兩種。一種是自消除技術(shù)，即將一個數(shù)據(jù)調(diào)制到一組相鄰的子載波來消除ICI。雖然此算法復(fù)雜度低，但卻降低了頻譜利用率。見文獻(xiàn)Alireza Seyedi and Gary J.Saulnier，“General ICI Self-CancellationScheme for OFDM Systems”，IEEE Tran.Vehicular Technology，vol.54，no.1，Jan.2005，Page(s)198～210。另外一種方式是通過時變信道的估計對接收信號進(jìn)行均衡，消除ICI的影響。在OFDM系統(tǒng)中，信道估計位置見圖1的模塊14。
傳統(tǒng)的時變信道估計可分為兩種 1)基于BEM模型的信道估計。見文獻(xiàn)Zijian Tang and Paolo Banelli，“Pilot-Assisted Time-varying Channel Estimation for OFDM Systems”，IEEE Trans.Signal Processing，2007，Page(s)1～13。
在OFDM技術(shù)，其基本原理如下 第K個OFDM符號的第l個信道抽頭在N個采樣點的系數(shù)構(gòu)成一個列向量hlk可表示為 其中，B＝[b0，…，bQ]表示N*(Q+1)維的矩陣，b0～bQ是Q+1維正交的列向量。hl(k)＝[h0，l(k)，…，hQ，l(k)]T表示第k個OFDM符號的第l個信道抽頭的BEM系數(shù)，h0，l(k)，…，hQ，l(k)表示第k個OFDM符號的第l個信道抽頭的第0到Q個BEM系數(shù)。εl(k)＝[ε0，l(k)，…，εN-1，l(k)]T表示BEM模型中第k個OFDM符號的第l個信道抽頭的建模誤差，ε0，l(k)，…，εN-1，l(k)BEM模型中第k個OFDM符號的第l個信道抽頭在第1到第N個采樣點的建模誤差。Q是一個估計值，Q值越大，建模誤差越小。N表示一個OFDM符號采樣點的總數(shù)。
因此，只要估計出第l個信道抽頭的Q+1個BEM系數(shù)，即得到第l個信道的抽頭系數(shù)。若歸一化信道長度為L，則估計出L*(Q+1)個系數(shù)，至少需要L*(Q+1)個導(dǎo)頻。
2)基于線性近似的信道估計。見文獻(xiàn)Yasamin Mosto and Donald C.Cox，“ICIMitigation for Pilot-Aided FDM Mobile Systems”，IEEE Transaction on wirelesscommunication，vol.4，no.2，March2005，Page(s)765774。
在OFDM技術(shù)中，基本原理如下 在大多的實際系統(tǒng)中，歸一化多普勒頻移fdTs＜0.2(fd表示最大多譜勒頻移，Ts表示一個OFDM符號周期)，可近似認(rèn)為信道在一個OFDM符號內(nèi)線性變化。通過導(dǎo)頻符號估計信道抽頭中值，然后通過相鄰的兩個符號的信道抽頭中值確定斜率，進(jìn)而確定每個信道抽頭系數(shù)。
但是，該方法需要在每個OFDM符號的導(dǎo)頻個數(shù)大于L，對于較長信道的估計，需要的導(dǎo)頻數(shù)量較多，降低了頻譜利用率。
以上兩種傳統(tǒng)方法進(jìn)行的時變信道估計，即圖1中的模塊14采取的方法不同，但都需要估計L個抽頭系數(shù)，所需導(dǎo)頻量較大。然而，在實際信道中，這L個抽頭中只有少數(shù)為信道抽頭(即離散沖擊響應(yīng)，記為L’)，除L’個信道抽頭以外的抽頭都是噪聲。因此，由于噪聲的影響，上述信道估計算法存在一定的估計誤差，特別是在較低的接收信噪比情況下。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種OFDM系統(tǒng)的時變信道估計方法，它具有的特點是發(fā)端每幀符號的第一個符號的導(dǎo)頻載波至少為2L個，其他符號的導(dǎo)頻載波至少2L’個(L是歸一化信道長度，是正整數(shù)；L’是信道抽頭個數(shù)，是正整數(shù))；收端對每幀第一個符號進(jìn)行迭代信道估計，消除噪聲影響，得到信道抽頭位置，后續(xù)符號直接對已確定位置的信道抽頭系數(shù)進(jìn)行估計，無需迭代；因此采用本發(fā)明方法可以消除噪聲對時變信道估計的影響，提高信道估計準(zhǔn)確度和頻譜利用率，且整體計算復(fù)雜度低。
為了方便地描述本文的內(nèi)容，首先作一下術(shù)語定義 FFT/IFFT快速傅立葉變換/快速傅立葉逆變換 循環(huán)前綴(CP)OFDM符號為了消除由于多徑造成的ISI，在其保護(hù)間隔內(nèi)填入的信號，是OFDM符號本身的后面部分信號的復(fù)制。
組幀數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕締挝?，將?shù)據(jù)和冗余信息按一定規(guī)格排列好，再發(fā)送出去。
接收信噪比收端信號與噪聲的功率比 本發(fā)明提供的一種OFDM時變信道估計方法，它包含發(fā)端對發(fā)射信號的處理步驟和收端對接收信號的處理步驟，如圖2所示 所述發(fā)端對發(fā)射信號的處理步驟是 步驟1將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制1；得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換2；這樣經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換2得到的并行數(shù)據(jù)流進(jìn)行本發(fā)明的載波映射16，映射規(guī)則為將數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻所構(gòu)成的一幀符號的數(shù)據(jù)載波位置映射數(shù)據(jù)，導(dǎo)頻載波位置添加導(dǎo)頻(如圖3所示)，添加導(dǎo)頻的規(guī)則是將數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻所構(gòu)成的一幀符號中的第1個符號添加至少2L個導(dǎo)頻p1，1，p1，2，…，p1，k1(記p1＝[p1，1，p1，2，…，p1，k1]T，“T”表示轉(zhuǎn)置，k1表示第1個符號的導(dǎo)頻個數(shù))，添加所在的導(dǎo)頻載波的位置m1，1，m1，2，…，m1，k1(記m1＝[m1，1，m1，2，…，m1，k1])，添加方式是4個導(dǎo)頻為一簇，簇與簇在第1個符號的頻域上均勻間隔，在數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻構(gòu)成的一幀符號中除第1個符號以外的符號添加至少2L’個導(dǎo)頻，且一幀符號中除第1個符號以外的符號添加導(dǎo)頻的位置為me，1，me，2，…，me，ke相同(記me＝[me，1，me，2，…，me，ke]，e表示一幀信號中除第一個符號以外符號的序號，是正整數(shù)且2≤e≤M，ke是第e個符號的導(dǎo)頻個數(shù)，M是一幀信號中的OFDM符號總數(shù))，一幀符號中除第1個符號以外的符號添加導(dǎo)頻的取值pe，1，pe，2，…，pe，ke相同(記pe＝[pe，1，pe，2，…，pe，ke]T)，添加方式是4個導(dǎo)頻為一簇，簇與簇在所添加符號的頻域上均勻間隔(L是歸一化信道長度，是正整數(shù)；L’是信道抽頭個數(shù)，是正整數(shù)). 步驟2將步驟1得到的經(jīng)過載波映射的信號，進(jìn)行IFFT4變換，然后再進(jìn)行并串轉(zhuǎn)換5，將經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換5得到的信號再進(jìn)行加循環(huán)前綴CP6處理，這樣得到的經(jīng)過加循環(huán)前綴CP6的信號再進(jìn)行組幀7處理后，就得到發(fā)射信號S； 所述收端對接收信號的處理步驟是 步驟3發(fā)射信號S經(jīng)過信道8，進(jìn)行同步9，再進(jìn)行解幀10，這樣得到一幀接收信號R；然后將接收信號R去循環(huán)前綴CP11，這樣得到的去循環(huán)前綴CP11的信號進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換2，再進(jìn)行FFT 12變換，這樣得到時域接收信號r；從時域接收信號r中抽取導(dǎo)頻13，即得到此幀符號的所有導(dǎo)頻

； 步驟4從步驟3得到一幀所有符號的導(dǎo)頻

中提取第1個符號的導(dǎo)頻

(記)與發(fā)端第1個符號的導(dǎo)頻p1，利用計算公式(1)計算第一個符號的信道抽頭中值構(gòu)成的列向量have1[J]，斜率構(gòu)成的列向量hslope1[J]；在這里，用haven表示第n個符號所有抽頭的中值構(gòu)成的列向量，hslopen表示第n個符號所有抽頭的斜率構(gòu)成的列向量；n表示一幀信號中OFDM符號的序號，n是正整數(shù)且1≤n≤M，M是一幀中OFDM符號總數(shù)；haven(0)，…，haven(L-1)表示第n個符號的第1到第L個信道抽頭的中值，hslopen(0)，…，hslopen(L-1)表示第n個符號的第1到第L個信道抽頭的斜率，表示如下 J是用來記錄信道抽頭位置的向量，初始化為J＝
C＝(A[J]B[J](2) slope＝(-(N-1)/2，-(N-3)/2，…，(N-1)/2)(5) 其中，“*”表示乘法符號，“+”表示M-P廣義逆，矩陣A[J]是矩陣A中向量J指示位置的列構(gòu)成的矩陣(例如向量J＝
，則矩陣A[J]是取矩陣A的第1至第L列所構(gòu)成的矩陣)，矩陣B[J]是矩陣B中向量J指示位置的列構(gòu)成的矩陣，have1[J]是第1個符號的抽頭中值have1中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，hslope1[J]是第1個符號的抽頭斜率hslope1中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量；對角陣diag(slope)的對角線元素為行向量slope；對角陣diag(p1)的對角線元素為發(fā)端第1個符號的導(dǎo)頻p1；矩陣Wp表示歸一化N點的FFT矩陣取第1個符號的導(dǎo)頻載波位置m1所指示位置的行構(gòu)成的矩陣，矩陣WpH為矩陣Wp的共軛轉(zhuǎn)置；A是矩陣，B是矩陣，C是矩陣，C+表示C的M-P廣義逆，N表示一個OFDM符號的載波總數(shù)，是正整數(shù)； 步驟5對步驟4得到的第1個符號的信道抽頭中值have1[J]進(jìn)行噪聲消除，具體實現(xiàn)步驟如下計算第1個符號信道抽頭中值have1[J]中的最大值hmax，設(shè)置噪聲判決門限Threshold＝hmax/ρ1，其中，常數(shù)ρ1表示噪聲判決門限相對最大值hmax的衰減，根據(jù)系統(tǒng)接收信噪比設(shè)置，常數(shù)ρ1取值太大，不能有效消除噪聲，常數(shù)ρ1取值太小，容易將信道抽頭誤判為噪聲，一般情況下，可以設(shè)置為10； 步驟6對第一個符號信道抽頭中值have1[J]中低于門限Threhsold的抽頭中值求平均值Th，再將噪聲判決門限Threhsold賦值為ρ2Th，標(biāo)記第1個符號的信道抽頭中值have1[J]中大于Thresold的抽頭為更新后的信道抽頭v＝[v1，…，vQ]，v1，…，vQ是更新后的信道抽頭位置，其中常數(shù)ρ2表示噪聲判決門限相對平均值Th的增益，根據(jù)系統(tǒng)接收信噪比設(shè)置，常數(shù)ρ2取值太小，不能有效消除噪聲，常數(shù)ρ2取值太大，容易將信道抽頭誤判為噪聲，一般情況下，可以設(shè)置為2； 步驟5～6即完成圖4中的噪聲消除模塊； 步驟7將步驟6得到的信道抽頭位置向量v賦值給初始值J，重復(fù)步驟6，重復(fù)次數(shù)為i(i是正整數(shù)，i的取值由復(fù)雜度情況決定，重復(fù)次數(shù)i越大，性能越好)，這樣得到第1個符號的信道抽頭中值have1[J]，第1個符號的信道抽頭斜率hslope1[J]和信道抽頭位置向量J；將第1個符號中信道抽頭以外抽頭的中值置0，斜率置0；這樣得到第1個符號的所有抽頭中值have1，斜率hslope1； 步驟8從步驟3獲得的一幀信號中所有符號的

中取出第2個符號的導(dǎo)頻

(記)；將公式(3)中的p1賦值為發(fā)端的第2個符號處的導(dǎo)頻p2，將公式(3)和公式(4)中Wp賦值為歸一化N點的FFT矩陣取第2個符號的導(dǎo)頻載波位置m2所指示位置的行構(gòu)成的矩陣，再將步驟7中得到的信道抽頭位置向量J和利用公式(2)得到的矩陣C代入公式(6) 得到第2個符號的信道抽頭中值have2[J]和斜率hslope2[J]，其中have2[J]是第2個符號抽頭中值have2中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，向量hslope2[J]是第2個符號抽頭斜率hslope2中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，將第2個符號中信道抽頭以外的抽頭中值置0，斜率置0；這樣得到第2個符號的所有抽頭中值have2，斜率hslope2，以及矩陣C+； 步驟9從步驟3獲得的一幀所有符號的

中依次取出除第1個，第2個符號以外符號的導(dǎo)頻

(記，q是正整數(shù)，且3≤q≤M)，M是一幀信號中OFDM符號的總數(shù)；再將步驟8得到的矩陣C+代入公式(7) 得到的第q個符號的信道抽頭中值haveq[J]，斜率hslopeq[J]，其中haveq[J]是第q個符號抽頭中值haveq中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，hslopeq[J]是第q個符號抽頭斜率hslopeq中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量；將第q個符號中除信道抽頭以外抽頭的中值置0，斜率置0，即得到除第1個，第2個符號以外符號的所有抽頭中值haveq，斜率hslopeq； 步驟10利用步驟7得到的第1個符號的所有抽頭中值have1和斜率hslope1，步驟8得到的第2個符號的所有抽頭中值have2，斜率hslope2，步驟9得到的除第1個，第2個符號以外符號的所有抽頭中值haveq，斜率hslopeq(3≤q≤M)；這樣就得到一幀所有符號的抽頭中值和斜率；按照公式(8)計算第n個信道轉(zhuǎn)移矩陣Hn(1≤n≤M)，計算公式為 其中，“*”表示乘法符號，n表示一幀信號中OFDM符號的序號；矩陣Haven是第n個符號所有的抽頭中值haven構(gòu)成的N*N的循環(huán)矩陣，構(gòu)成規(guī)則是矩陣Haven的第u列是第n個符號的抽頭中值haven向下循環(huán)移u-1位(1≤u≤N)；矩陣Hslopen是第n個符號的抽頭斜率hslopen構(gòu)成的N*N的循環(huán)矩陣，矩陣Hslopen的第u列是第n個符號的抽頭中值hslopen向下循環(huán)移u-1位；N表示一個OFDM符號的載波數(shù)，是正整數(shù)；表達(dá)式如下

經(jīng)過步驟4至步驟10，即完成本發(fā)明信道估計過程； 步驟11利用步驟10得到一幀符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣Hn(1≤n≤M)對接收信號進(jìn)行檢測15，得到輸出信號； 另外，需要說明以下幾點 1)步驟4～10實現(xiàn)了圖2中的模塊17，如圖4所示； 2)步驟1中的每個符號的導(dǎo)頻取值預(yù)先選定，選擇的導(dǎo)頻要確保公式(2)中的矩陣C列滿秩； 3)步驟4中的第一次計算公式(1)時的矩陣C+可以預(yù)先存儲在收端，無需實時計算； 4)為了進(jìn)一步降低導(dǎo)頻數(shù)量，提高頻譜利用率，可以利用本發(fā)明結(jié)合時域內(nèi)插來估計信道矩陣，即選擇一幀中的部分符號放置導(dǎo)頻，通過對導(dǎo)頻符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣內(nèi)插估計非導(dǎo)頻符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣； 這種設(shè)計方法的依據(jù)是 1)在歸一化多譜勒頻移小于0.2時，信道在一個OFDM符號周期Ts內(nèi)近似線性變化；因此，可以通過計算Ts內(nèi)每個信道抽頭的中值和斜率來確定信道抽頭系數(shù)。
2)一幀符號的持續(xù)時間一般為ms級，持續(xù)時間較短，信道抽頭位置可視為在一幀時間內(nèi)固定不變。
本發(fā)明的創(chuàng)新之處在于 1)通過迭代信道估計算法計算信道抽頭系數(shù)，通過噪聲消除降低噪聲的影響，提高信道估計的準(zhǔn)確度， 2)基于幀結(jié)構(gòu)的信道估計，只需對第1個符號進(jìn)行迭代估計，確定信道抽頭位置，后續(xù)符號直接對已確定位置的信道抽頭系數(shù)進(jìn)行估計，無需迭代，降低了實現(xiàn)復(fù)雜度。
本發(fā)明與傳統(tǒng)方法相比，具有以下特點 一幀信號中的第1個符號通過迭代噪聲消除，抑制噪聲對信道估計的影響，確定此幀的信道抽頭位置，此幀符號中除第1個符號以外的符號直接對信道抽頭的中值和斜率進(jìn)行估計，得到信道抽頭系數(shù)，無需迭代。此算法提高了信道估計的準(zhǔn)確度，且整體計算復(fù)雜度較低，另外，每幀的第一個符號處的導(dǎo)頻至少2L個，除第1個符號以外符號的導(dǎo)頻不少于2L′個即可，因此，此算法提高了頻譜利用率。
本發(fā)明的實質(zhì)是利用時變信道在歸一化多譜勒頻移小于0.2時的線性變化特性，對需要估計的抽頭進(jìn)行迭代噪聲消除，抑制噪聲對信道估計的影響，得到信道抽頭系數(shù)，從而得到信道轉(zhuǎn)移矩陣。
本發(fā)明的有益效果是 1)通過迭代噪聲消除確定信道抽頭位置，抑制噪聲對信道估計的影響，提高了信道估計精度。
2)每幀符號只需第1個符號進(jìn)行信道抽頭位置J的迭代估計，除第一個符號以外的符號直接對位置J的信道抽頭中值和斜率進(jìn)行估計，簡單的矩陣乘法即可實現(xiàn)，避免了復(fù)雜的矩陣求逆運(yùn)算，降低了實現(xiàn)復(fù)雜度。
3)每幀第1個符號處的導(dǎo)頻至少2L個，除第1個符號以外的符號導(dǎo)頻不少于2L′個即可，此算法提高了頻譜利用率；


圖1為傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)框圖 其中，1為調(diào)制模塊，2為串并轉(zhuǎn)換模塊，3為載波映射模塊，4為IFFT模塊，5為并串轉(zhuǎn)換模塊，6為加CP模塊，7為組幀模塊，8為信道模塊，9為同步模塊，10為解幀模塊，11為去CP模塊，12為FFT模塊，13為抽取導(dǎo)頻模塊，14為信道估計模塊，15是檢測模塊。
圖2為本發(fā)明的OFDM系統(tǒng)框圖 其中，1為調(diào)制模塊，2為串并轉(zhuǎn)換模塊，16為本發(fā)明載波映射模塊，4為IFFT模塊，5為并串轉(zhuǎn)換模塊，6為加CP模塊，7為組幀模塊，8為信道模塊，9為同步模塊，10為解幀模塊，11為去CP模塊，12為FFT模塊，13為抽取導(dǎo)頻模塊，17為本發(fā)明信道估計模塊，15是檢測模塊； 圖3為OFDM符號導(dǎo)頻圖案示意圖；T表示時間，F(xiàn)表示頻率；●表示導(dǎo)頻○表示數(shù)據(jù)； 圖4為發(fā)端導(dǎo)頻信號插入示意圖 其中，2為串并轉(zhuǎn)換模塊，4是IFFT變換模塊，5是并串轉(zhuǎn)換，6為加循環(huán)前綴CP模塊，7為組幀模塊； 圖5為本發(fā)明信道估計模塊17示意圖 其中，

為一幀所有符號的導(dǎo)頻，n為一幀中OFDM符號的序號，1≤n≤M；q表示第3～M個OFDM符號的序號，3≤q≤M，M是一幀中符號的總數(shù)；J為信道抽頭位置；i為迭代次數(shù)；have1是第1個符號所有抽頭的中值，hslope1第1個符號所有抽頭的斜率；have2是第2個符號所有抽頭的中值，hslope2第2個符號所有抽頭的斜率；haveq是第q個符號所有抽頭的中值，hslopeq第q個符號所有抽頭的斜率；Hn表示第n個符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣； 圖6是具體實施方式
系統(tǒng)仿真參數(shù)圖 其中QAM是正交幅度調(diào)制 圖7是具體實施方式
所用的信道參數(shù)圖
具體實施例方式 下面給出一個具體的OFDM配置下本專利的實施方法，需要說明的是下例中的參數(shù)并不影響本專利的一般性。
此實施方法采用了仿真工具matlab，設(shè)OFDM有用符號長度為N＝512；系統(tǒng)仿真參數(shù)見圖6，所用的信道模型參數(shù)見圖7 一、發(fā)端 20個OFDM符號構(gòu)成一幀(即M＝20)，第一個符號的導(dǎo)頻載波數(shù)為256，4個導(dǎo)頻載波為一簇，每簇均勻間隔4個載波。其余符號的導(dǎo)頻載波數(shù)為64，4個導(dǎo)頻載波為一簇，每簇均勻間隔32個載波。經(jīng)過IFFT變換后，在每個OFDM原始符號中加入長度為144的循環(huán)前綴，發(fā)射出去。
二、收端 對接收符號按幀進(jìn)行信道估計，取歸一化信道長度L＝101，根據(jù)公式(1)計算第一個符號的信道抽頭中值have1[J]和斜率hslope1[J]，計算have1[J]中的最大值hmax，取初始判決門限為Threshold＝hmax/10(將常數(shù)ρ1賦值為10)；對第一個符號的信道抽頭中值have1[J]中低于門限Threshold的抽頭中值求平均值Th，將門限Threshold賦值為2Th(常數(shù)ρ2＝2)，標(biāo)記第1個符號的信道抽頭中值have1[J]中大于門限Threshold的抽頭為更新后的信道抽頭v＝[v1…vQ]，將J賦值為v，然后迭代3次；按照公式(6)計算第2個符號信道抽頭中值和斜率，按照公式(7)計算除第1個，第2個符號以外符號的信道抽頭中值和斜率，然后按照公式(8)，得出此幀所有符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣；最后利用信道轉(zhuǎn)移矩陣對接收信號進(jìn)行檢測，得到輸出信號；
權(quán)利要求
1.一種OFDM時變信道估計方法，它包含發(fā)端對發(fā)射信號的處理步驟和收端對接收信號的處理步驟，
所述發(fā)端對發(fā)射信號的處理步驟是
步驟1將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制(1)；得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換(2)；這樣經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換(2)得到的并行數(shù)據(jù)流進(jìn)行載波映射(16)，映射規(guī)則為將數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻所構(gòu)成的一幀符號的數(shù)據(jù)載波位置映射數(shù)據(jù)，導(dǎo)頻載波位置添加導(dǎo)頻，添加導(dǎo)頻的規(guī)則是將數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻所構(gòu)成的一幀符號中的第1個符號添加至少2L個導(dǎo)頻p1，1，p1，2，…，p1，k1，記其中“T”表示轉(zhuǎn)置，k1表示第1個符號所添加的導(dǎo)頻個數(shù)，L是歸一化信道長度，是正整數(shù)，此符號添加導(dǎo)頻的位置為m1，1，m1，2，…，m1，k1，記添加方式是4個導(dǎo)頻為一簇，簇與簇在第1個符號的頻域上均勻間隔；在數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻構(gòu)成的一幀符號中除第1個符號以外的符號添加至少2L’個導(dǎo)頻，且一幀符號中除第1個符號以外的符號添加導(dǎo)頻的位置me，1，me，2，…，me，ke相同，記其中，e是一幀信號中除第一個符號以外的符號的序號，是正整數(shù)，且2≤e≤M，ke是第e個符號所添加的導(dǎo)頻個數(shù)，M是一幀信號中的OFDM符號總數(shù)，L’是信道抽頭個數(shù)，是正整數(shù)；一幀符號中除第1個符號以外符號的導(dǎo)頻的取值pe，1，pe，2，…，pe，ke相同，記添加方式是4個導(dǎo)頻為一簇，簇與簇在所添加符號的頻域上均勻間隔；
步驟2將步驟1得到的經(jīng)過載波映射的信號，進(jìn)行IFFT(4)變換，然后再進(jìn)行并串轉(zhuǎn)換(5)，將經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換(5)得到的信號再進(jìn)行加循環(huán)前綴CP(6)處理，這樣得到的經(jīng)過加循環(huán)前綴CP(6)的信號再進(jìn)行組幀(7)處理后，就得到發(fā)射信號S；
所述收端對接收信號的處理步驟是
步驟3發(fā)射信號S經(jīng)過信道(8)，進(jìn)行同步(9)，再進(jìn)行解幀(10)，這樣得到一幀接收信號R；然后將接收信號R去循環(huán)前綴CP(11)，這樣得到的去循環(huán)前綴CP(11)的信號進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換(2)，再進(jìn)行FFT(12)變換，這樣得到時域接收信號r；從時域接收信號r中抽取導(dǎo)頻(13)，即得到此幀符號的所有導(dǎo)頻
步驟4從步驟3得到一幀所有符號的導(dǎo)頻
中提取第1個符號的導(dǎo)頻
與發(fā)端第1個符號的導(dǎo)頻p1，利用計算公式(1)計算第一個符號的信道抽頭中值構(gòu)成的列向量have1[J]，斜率構(gòu)成的列向量hslope1[J]；在這里，記用haven表示第n個符號所有抽頭的中值構(gòu)成的列向量，hslopen表示第n個符號所有抽頭的斜率構(gòu)成的列向量；n表示一幀信號中OFDM符號的序號，是正整數(shù)且1≤n≤M，M是一幀中OFDM符號總數(shù)；haven(0)，…，haven(L-1)表示第n個符號的第1到第L個信道抽頭的中值，hslopen(0)，…，hslopen(L-1)表示第n個符號的第1到第L個信道抽頭的斜率，表示如下
J是用來記錄信道抽頭位置的向量，初始化為J＝
C＝(A[J]B[J])(2)
slope＝(-(N-1)/2，-(N-3)/2，…，(N-1)/2)(5)
其中，“*”表示乘法符號，“+”表示M-P廣義逆，矩陣A[J]是矩陣A中向量J指示位置的列構(gòu)成的矩陣，矩陣B[J]是矩陣B中向量J指示位置的列構(gòu)成的矩陣，have1[J]是第1個符號的抽頭中值have1中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，hslpoe1[J]是第1個符號的抽頭斜率hslope1中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量；對角陣diag(slope)的對角線元素為行向量slope；對角陣diag(p1)的對角線元素為發(fā)端第1個符號的導(dǎo)頻p1；矩陣Wp表示歸一化N點的FFT矩陣取第1個符號的導(dǎo)頻位置m1所指示的行構(gòu)成的矩陣，矩陣WpH為矩陣Wp的共軛轉(zhuǎn)置；A是矩陣，B是矩陣，C是矩陣，C+表示矩陣C的M-P廣義逆，N表示一個OFDM符號的載波總數(shù)，是正整數(shù)；
步驟5對步驟4得到的第1個符號的信道抽頭中值have1[J]進(jìn)行噪聲消除，具體實現(xiàn)步驟如下計算第1個符號信道抽頭中值have1[J]中的最大值hmax，設(shè)置噪聲判決門限Threshold＝hmax/ρ1，其中，常數(shù)ρ1表示噪聲判決門限相對最大值hmax的衰減，根據(jù)系統(tǒng)接收信噪比設(shè)置，常數(shù)ρ1取值太大，不能有效消除噪聲，常數(shù)ρ1取值太小，容易將信道抽頭誤判為噪聲；
步驟6對第一個符號信道抽頭中值have1[J]中低于門限Threhsold的抽頭中值求平均值Th，再將噪聲判決門限Threhsold賦值為ρ2Th，標(biāo)記第1個符號的信道抽頭中值have1[J]中大于Thresold的抽頭為更新后的信道抽頭v＝[v1，…，vQ]，v1，…，vQ是更新后的信道抽頭位置，其中常數(shù)ρ2表示噪聲判決門限相對平均值Th的增益，根據(jù)系統(tǒng)接收信噪比設(shè)置，常數(shù)ρ2取值太小，不能有效消除噪聲，常數(shù)ρ2取值太大，容易將信道抽頭誤判為噪聲；
步驟7將步驟6得到的信道抽頭位置向量v賦值給初始值J，重復(fù)步驟6，重復(fù)次數(shù)為i，i是正整數(shù)，i的取值由復(fù)雜度情況決定，重復(fù)次數(shù)i越大，性能越好；這樣得到第1個符號的信道抽頭中值have1[J]，第1個符號的信道抽頭斜率hslope1[J]和信道抽頭位置向量J；將第1個符號中信道抽頭以外抽頭的中值置0，斜率置0，這樣得到第1個符號的所有抽頭中值have1，斜率hslope1；
步驟8從步驟3獲得的一幀信號中所有符號的
中取出第2個符號的導(dǎo)頻
記；將公式(3)中的p1賦值為發(fā)端的第2個符號處的導(dǎo)頻p2，將公式(3)和公式(4)中的Wp賦值為歸一化N點的FFT矩陣中第2個符號的導(dǎo)頻位置m2所指示的行構(gòu)成的矩陣，再將步驟7中得到的信道抽頭位置向量J和利用公式(2)得到的矩陣C代入公式(6)
得到第2個符號的信道抽頭中值have2[J]和斜率hslope2[J]，其中have2[J]是第2個符號抽頭中值have2中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，向量hslope2[J]是第2個符號抽頭斜率hslope2中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，將第2個符號中信道抽頭以外的抽頭中值置0，斜率置0；這樣得到第2個符號的所有抽頭中值have2，斜率hslope2，以及矩陣C+；
步驟9從步驟3獲得的一幀所有符號的
中依次取出除第1個，第2個符號以外符號的導(dǎo)頻
記，其中q是正整數(shù)，且3≤q≤M，M是一幀信號中OFDM符號的總數(shù)；再將步驟8得到的矩陣C+代入公式(7)
得到的第q個符號的信道抽頭中值haveq[J]，斜率hslopeq[J]，其中haveq[J]是第q個符號抽頭中值haveq中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量，hslopeq[J]是第q個符號抽頭斜率hslopeq中向量J指示位置的行構(gòu)成的列向量；將第q個符號中除信道抽頭以外抽頭的中值置0，斜率置0，即得到除第1個，第2個符號以外符號的所有抽頭中值haveq，斜率hslopeq；
步驟10利用步驟7得到的第1個符號的所有抽頭中值have1和斜率hslope1，步驟8得到的第2個符號的所有抽頭中值have2，斜率hslope2，步驟9得到的除第1個，第2個符號以外符號的所有抽頭中值haveq，斜率hslopeq，這樣就得到一幀中所有符號的抽頭中值和斜率；按照公式(8)計算第n個信道轉(zhuǎn)移矩陣Hn，其中n是正整數(shù)且1≤n≤M，計算公式為
其中，“*”表示乘法符號，n表示一幀信號中OFDM符號的序號；矩陣Haven是第n個符號所有的抽頭中值haven構(gòu)成的N*N的循環(huán)矩陣，構(gòu)成規(guī)則是矩陣Haven的第u列是第n個符號的抽頭中值haven向下循環(huán)移u-1位，其中1≤u≤N；矩陣Hslopen是第n個符號的抽頭斜率hslopen構(gòu)成的N*N的循環(huán)矩陣，矩陣Hslopen的第u列是第n個符號的抽頭中值hslopen向下循環(huán)移u-1位；N表示一個OFDM符號的載波數(shù)，是正整數(shù)；表達(dá)式如下
步驟11利用步驟10得到一幀所有符號的信道轉(zhuǎn)移矩陣Hn對接收信號進(jìn)行檢測(15)，得到輸出信號。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種OFDM系統(tǒng)的時變信道估計方法，它是利用時變信道在歸一化多譜勒頻移小于0.2時的線性變化特性，對需要估計的抽頭進(jìn)行迭代噪聲消除，抑制噪聲對信道估計的影響，得到信道抽頭系數(shù)，從而得到信道轉(zhuǎn)移矩陣；收端對每幀的第一個符號進(jìn)行迭代信道估計，消除噪聲影響，得到信道抽頭位置，后續(xù)符號直接對已確定位置的信道抽頭系數(shù)進(jìn)行估計，無需迭代。因此采用本發(fā)明方法可以消除噪聲對時變信道估計的影響，提高信道估計準(zhǔn)確度和頻譜利用率，且整體計算復(fù)雜度低。
文檔編號H04L27/26GK101166171SQ20071004954
公開日2008年4月23日 申請日期2007年7月18日 優(yōu)先權(quán)日2007年7月18日
發(fā)明者霞 雷, 箏 李, 李少謙 申請人:電子科技大學(xué)