CN100486147C - 适用于gsm和gsm演进增强型数据速率的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种适用于GSM和GSM演进增强型数据速率的信道估计方法，先提取经信号翻转和时延同步后包含N-L+1个符号的接收信号序列及原始训练序列中的N-L+1个符号值和相邻L-1个符号值，所述N-L+1个符号值与其偏移L-1个位置的符号相关为0，N为有用信号长度，L为弥散长度；将所述N-L+1个符号值组成的当前训练序列与接收信号序列乘累加，和除以N-L+1，得到第一个信道参数估计值；然后将当前训练序列向相邻侧滑动，每滑动一位与接收信号序列进行相同运算，直到得到全部的L个信道参数估计值。本发明方法只需利用少量的接收信号进行估计，可以保证当其余的信号序列受到噪声影响比较大的情况下，信道参数估计的精度。

Description

适用于GSM和GSM演进增强型数据速率的信道估计方法

技术领域

本发明属于移动通讯领域，尤其涉及一种适用于GSM/EDGE系统的信道估计方法。

背景技术

目前在已使用的GSM系统中，主要还是支持话音业务功能，但是随着移动通信技术的发展和用户对数据业务需求的增加，提高无线接口数据的速率将在GSM系统中进一步得到开发与利用。EDGE(Enhanced Data rates forGSM Evolution)由此应运而生。EDGE的全称为GSM演进增强型数据速率，是在空中接口上增加了一种新的调制方式—8进制移相键控(8PSK)，GSM系统可根据无线链路传输质量选择高斯频移键控(GMSK)或8PSK两种调制方式。由于8PSK调制是一种线性调制，3个连续比特映射到I/Q坐标的一个符号，从而能提供更高的比特率和频谱效率。

图1是GSM/EDGE接收机解调实现的功能框图。该装置包括：信号翻转模块11，时延同步模块12，信道估计模块13，匹配滤波模块14和均衡解调模块15。工作时，在接收机端经过采样得到的数字I、Q信号，首先经过信号翻转模块，在GSM系统中，采用j^-k进行翻转，而在EDGE系统中，采用e^-j3π/8进行翻转；翻转后的信号，要进行时延同步，获取时间的提前量参数；接着再进行信道参数的估计，一般根据所输入的训练序列与经翻转和同步后的信号进行相关来获得；估计出的信道参数作为匹配滤波模块的输入，与翻转后的信号进行匹配滤波；其结果进入最后一个模块作解调均衡，在GSM中一般采用最优的Viterbi算法，而在EDGE中，基于复杂度的考虑，一般采用次优的寻找最大似然序列的算法，来输出软判决或者硬判决的结果。

可以看出，在GSM/EDGE接收机的上行链路基带Modem(调制解调器)中，信道估计模块位于均衡解调模块的前端。信道估计的精确度直接影响到整个Modem的性能。传统的信道估计的方法是采用滑动相关的技术，利用训练序列的正交特性来获取信道的参数。图2A是传统的滑动相关法中，训练序列与翻转和同步后的信号之间进行相关计算的示意图。如图所示，在传统的滑动相关法中，滑动的是从训练序列中提取的中间16个符号，且训练序列向右滑动，除初始16个符号的信号序列外，还需要另外5个符号的信号序列参与运算。这样，当其余的5个符号的信号序列受到噪声影响比较大的情况下，就会影响到信道参数估计的精度。

专利号为5,687,198的美国专利公开了一种信道参数的估计方法，首先根据接收到的信号，初步估计信道参数。然后对此接收到的信号作解调，再根据此解调后的信号再做信道估计。此发明可以归类于迭代信道参数估计法。此专利适用于TDMA系统，但是这种方法的缺点是复杂度高，另外不适用于有多经效应的信道。

专利号为00119471.2的中国专利中提出的信道估计方法，是将接收信号和已知的导频码元进行共轭相乘，得到信道衰落的估计值。然后将这个估计值通过一个滤波器，进一步抑制信道估计中的噪声。同时将估计值经过信道衰减速率估计后再通过查表得到一个调整滤波器的参数。此专利的第一步的根本思想还是采用传统的滑动相关来做码元匹配，得到初步的信道参数估计值。因而，仍然存在其余的信号序列受到噪声影响比较大的情况下，影响信道参数估计的精度的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种适用于GSM和GSM演进增强型数据速率的信道估计方法，可以保证当其余的信号序列受到噪声的影响比较大时，信道参数估计的精度。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于GSM和GSM演进增强型数据速率的信道估计方法，包括以下步骤：

提取经过信号翻转和时延同步后的包含N-L+1个符号的接收信号序列，以及原始训练序列中的N-L+1个符号值和相邻的L-1个符号值，且所述的N-L+1个符号值与其左右偏移L-1个位置的N-L+1个符号的相关性为0，其中，N为有用信号长度，L为弥散长度；

将所述N-L+1个符号值组成的当前训练序列与所述接收信号序列进行乘累加，获得的结果除以N-L+1，得到第一个信道参数估计值；

将当前训练序列向所述L-1个符号值所在的一侧滑动一位，然后与所述接收信号序列进行乘累加，获得的结果除以N-L+1，获得第二个信道参数估计值；

将当前训练序列继续向相同侧滑动，每滑动一位以相同方法计算一次信道参数估计值，直到滑动次数等于L-1，得到全部的L个信道参数估计值。

上述方法可具有以下特点：所述的有用信号长度N等于21，弥散长度L等于6。

上述方法可具有以下特点：所述原始训练序列为常规突发脉冲中的训练序列。

上述方法可具有以下特点：所述N-L+1个符号值为所述原始训练序列中间的16个符号值。

上述方法可具有以下特点：所述相邻的L-1个符号值为所述中间的16个符号值左侧的前5个符号值，所述当前训练序列是向左滑动。

可以看出，本发明估计信道参数时，只需要利用少量的接收信号进行估计，这样可以保证当其余的信号序列受到噪声影响比较大的情况下，信道参数估计的精度。另外，实验证明，对于基带解调系统来说，采用本发明方法和传统的滑动相关法的其它性能基本相同。

附图说明

图1是GSM/EDGE接收机解调实现的功能框图。

图2A、图2B分别是传统的滑动相关法和本发明实施例方法中，训练序列与翻转和同步后的信号之间进行相关计算的示意图。

图3是常规突发脉冲的数据格式。

图4是GSM/EDGE系统中训练序列中间16个符号与整个训练序列的相关性图。

图5是采用本发明实施例的信道参数估计法，GSM解调系统在TU50环境中的性能仿真曲线。

图6是采用传统的信道参数估计法，GSM解调系统在TU50环境中的性能仿真曲线。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明具体实施方式做详细说明。

图2B是本实施例的信道估计方法中，训练序列与翻转和同步后的信号之间进行相关计算的示意图。请同时参照图2A，可以看出，传统的滑动相关法中，滑动的是训练序列符号，且训练序列向右滑动；而本发明实施例的滑动的是经过翻转和同步后的信号序列，且信号序列向左滑动。因而，本实施例方法只需要16个符号的信号序列参与运算。这样，当其余5个符号的信号序列受到噪声影响比较大的情况下，可以保证信道参数估计的精度。

再请参照图1，本发明方法所涉及的主要是信道估计模块，其输入是经过信号翻转以及时延同步后的信号y_k。该信号的等效模型为

$y_i=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{a}_i\·h_{k-i}+n_k---\left(1\right)$

其中，h_k为所需估计的信道参数，α_i为训练序列上的符号，n_k为高斯白噪声。上式用矩阵的形式表示为

Y＝AH+N                      (2)

其中Y＝[y_L-1，y_L，…，y_N-1]^T，H＝[h₀，h₁，…，h_L-1]^T，N＝[n_L-1，n_L，…，n_N-1]^T以及

L是信道的弥散长度，N为有用信号的长度。根据采用的协议的规定，实际中取弥散长度L＝6，..以及N＝21。

本实施例采用最大似然法来估计信道参数。对于最大似然法来说，所估计的信道参数可以表示为：

$\hat{H}=\underset{H}{\arg \max }\left\{\log \left[p\left(Y\right|H)\right]\right\}---\left(3\right)$

对于高斯白噪声，可知

$p\left(Y\right|H)=\frac{1}{{\left(2{\mathrm{\π\σ}}^2\right)}^{N-L}}\exp \{-\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}^2}{[Y-\mathrm{AH}]}^H[Y-\mathrm{AH}]\}---\left(4\right)$

其中[·]^H定义为矩阵的共轭转置。于是，公式(3)可以等价于

$\hat{H}=\underset{H}{\arg \min }\left\{{[Y-\mathrm{AH}]}^H[Y-\mathrm{AH}]\right\}---\left(5\right)$

这是一个经典的估计公式，通过求微分可以获得信道参数的估计值：

$\hat{H}={\left[A^{H}A\right]}^{-1}{A}^{H}Y---\left(6\right)$

本实施例利用常规突发脉冲中的训练序列进行信道估计。图3示出了常规突发脉冲的数据格式，其中的训练序列由中间16个符号、前后各5个符号，共26个符号组成。图4给出了中间16个符号与整个训练序列的相关性。可以看出，训练序列的中间16个符号值与其左右偏移5个位置的16个符号的相关性为0。因此可以得知，对于任何一个训练序列，当L≤6时

A^HA＝16·I_L                        (7)

所以采用最大似然法估计出的信道参数可以表示为

$\hat{H}=\frac{1}{16}{A}^{H}Y---\left(8\right)$

将其简化，则可得另外一种表达式：

${\hat{h}}_k=\frac{1}{16}\underset{i=L-1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i\·a_{i-k}---\left(9\right)$

这样可以采用(9)式来估计信道的参数。根据公式(9)，本实施例的信道估计方法按以下步骤进行：

提取经过信号翻转和时延同步后的包含16个符号的接收信号序列 $\stackrel{\→}{y}=\{y_{66},y_{67},\·\·\·,y_{81}\}$ 及原始训练序列的前5个和中间16个符号值{a₀，a₁，…，a₂₀}；

将中间16个符号值组成的当前训练序列 $\stackrel{\→}{a}=\{a_5,a_6,\·\·\·,a_{20}\}$ 与接收信号序列

进行乘累加，获得的结果除以16，获得第一个信道参数估计值

将当前训练序列向左滑动一位后，即 $\stackrel{\→}{a}=\{a_4,a_5,\·\·\·,a_{19}\},$ 与接收信号序列

进行乘累加，获得的结果除以16，获得第二个信道参数估计值

将当前训练序列继续向左滑动，直至 $\stackrel{\→}{a}=\{a_0,a_1,\·\·\·,a_{15}\},$ 每滑动一位以相同方法计算信道参数估计值，最后得到全部6个信道参数估计值

图5和图6分别给出了一个GSM调制解调系统在TU50环境中，采用本发明实施例提出的信道参数估计法与传统的滑动相关法，二类比特误码率(BER)与信噪比(SNR)的仿真曲线。从图中可以看出，对于这两种信道估计的算法，调制解调器可以获得几乎相同的误码率，也就是说，在该性能上基本一致。

综上所述，本发明在最大似然法的基础上，根据GSM/EDGE训练序列的正交相关性，推导出了信道参数估计的公式，并在此基础上进一步简化，获得一种新的适用于GSM/EDGE系统的信道参数估计的方法。可以看出，本发明提出的GSM/EDGE系统中信道参数估计的方法，与传统的滑动相关法比较，只需要利用少量的接收信号进行估计。因而可以保证当其余的信号序列受到噪声影响比较大的情况下信道参数估计的精度。对于基带解调系统来说，其它性能上与传统的滑动相关法基本一致。

前面提供了对较佳实施例的描述，以使本领域内的任何技术人员可使用或利用本发明。从对本发明方法的详细描述中，本发明的上述和其他目的、特征和优点将显而易见。对于熟悉本技术领域的人员而言，在本发明基本构思的基础上，可以对实施例作出显示易见的各种修改。因而，本发明的保护范围不限于这里所提出的实施例。

Claims (5)

1、一种适用于GSM和GSM演进增强型数据速率的信道估计方法，包括以下步骤：

提取经过信号翻转和时延同步后的包含N-L+1个符号的接收信号序列，以及原始训练序列中的N-L+1个符号值和相邻的L-1个符号值，且所述的N-L+1个符号值与其左右偏移L-1个位置的N-L+1个符号的相关性为0，其中，N为有用信号长度，L为弥散长度；

将所述N-L+1个符号值组成的当前训练序列与所述接收信号序列进行乘累加，获得的结果除以N-L+1，得到第一个信道参数估计值；

将当前训练序列向所述L-1个符号值所在的一侧滑动一位，然后与所述接收信号序列进行乘累加，获得的结果除以N-L+1，获得第二个信道参数估计值；

将当前训练序列继续向相同侧滑动，每滑动一位以相同方法计算一次信道参数估计值，直到滑动次数等于L-1，得到全部的L个信道参数估计值。

2、如权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述的有用信号长度N等于21，弥散长度L等于6。

3、如权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，所述原始训练序列为常规突发脉冲中的训练序列。

4、如权利要求3所述的信道估计方法，其特征在于，所述N-L+1个符号值为所述原始训练序列中间的16个符号值。

5、如权利要求4所述的信道估计方法，其特征在于，所述相邻的L-1个符号值为所述中间的16个符号值左侧的前5个符号值，所述当前训练序列是向左滑动。

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