CN101098164A - 一种无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，属于无线通信技术领域。首先接收射频发送信号并进行下变频和采样，成为基带接收信号；利用多个码元的训练序列与本地序列滑动相关后，在相同的滑动间隔上会得到多个滑动相关值；根据每个滑动间隔上的滑动相关值，计算其平均值，并分别对所有滑动相关值和平均值进行幅度规一化，得到相关相位值；利用相关相位值，求得每个相关相位值相对平均相位值的相位估计方差；再判断最小方差对应的滑动间隔，即可得到无线信道的多径时延估计结果。本方法通过对滑动相关值的幅度进行规一化，减少了估计值受噪声的影响，提高了多径时延估计的性能。

Description

一种无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法

技术领域

本发明涉及一种无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，属于无线通信的技术领域。

背景技术

现代的无线通信网络中，载波信号经过无线信道后在各个无线通信设备间进行传递，实现数据通信。由于无线信道中存在各种散射体、衍射体和散射体，以及各种介质的影响，无线信号经过无线信道后会产生导致衰落，并且在不同的时延形成能量大小不同的发射信号副本。随着通信带宽的增加，会在更多的时延形成发射信号的副本。由于所有这些信号副本都携带了一定的能量，为了提高接收系统性能，往往需要采用RAKE接收机来合并这些不同时延的信号副本以实现分集接收。在RAKE接收合并多径的过程中，需要知道每条径的信道增益，这就需要对信道进行估计。因此，信道估计是宽带无线网络通信系统的重要问题。

在包传输的无线通信系统中，每个数据包在发射时前面都会有一段接收机已知的训练序列信号，利用这段信号接收机可以采用最小二乘等算法计算出信道估计值。如果训练序列具有理想的自相关特性，则使用滑动相关算法就可以得到信道估计值，再将这些估计值作为RAKE接收机的权系数，就可以实现RAKE分集接收。但是，由于超宽带系统具有极强的多径分辨能力，如果合并所有的可分辨多径，RAKE接收机的实现复杂度非常高，而且会引入过多的信道估计误差影响接收机性能。考虑到超宽带信道具有稀疏特性，只有少量的多径携带能量，同时为了降低接收机的复杂度，超宽带系统往往采用选择性RAKE接收机，即只合并超宽带信道中的稀疏多径。一般选择性RAKE接收机是根据信道系数估计值的大小，选择估计值较大的多径时延对应的多径分量进行合并。但是这种直接利用信道估计值的时延估计方法容易受到估计误差的影响，而错误的时延估计不仅会导致选择性RAKE接收机合并了能量较小的多径，而且还会合并受估计误差影响较大的多径分量，导致系统性能严重下降。所以，正确的多径时延估计是提高通信系统性能的重要问题。

发明内容

本发明的目的是提出一种无线超宽带通信系统中对稀疏信道进行多径时延估计的方法，以提高选择性RAKE接收机的性能。在多径时延估计方法中，首先利用多个码元的训练序列进行循环相关，得到所有时延上的多次无线信道估计值，再根据每个多径时延上的多次信道估计值进行最小相位误差检测，选取估计相位误差最小的多径时延信息，作为选择性RAKE接收机选择合并支路的依据。

本发明提出的无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，包括以下各步骤：

(1)接收无线超宽带通信系统中发送的射频信号，进行下变频处理，并以周期T对下变频处理后的射频信号进行采样，得到基带数字接收信号，取基带数字接收信号中连续M个长度为N的接收序列，分别记为R₁、R₂、...、R_M，其中N＝T₁/T，T₁为基带数字接收信号中一个码元的时间周期，T为采样周期，M＞1；

(2)对上述M个接收序列R_k分别与无线超宽带通信系统中基带数字本地信号的码元序列S进行步长为整个码片周期T₂的滑动相关，得到M组滑动相关值 ${\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k\left[n\right]S^{*}[n-m]$ ，其中，m为滑动间隔，可以取值m＝0，1，...，L-1，k＝1，...，M，L＝T₁/T₂；

(3)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]，将与上述每个滑动间隔m相对应的滑动相关值γ_k[m]进行算术平均，得到L个平均相关值，表示为 $\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\left[m\right]=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]}{M};$

(4)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]和L个平均相关值

，分别统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，m＝0，1，...，L-1；

(5)将上述L个相位估计方差ε[m]进行比较，根据设定估计多径时延的数目D，选取D个数值最小的相位估计方差值ε[m]，分别得到对应的滑动间隔为P_i＝m，P_i就是多径信道的时延估计值，i＝1，...，D。

上述方法中，所述的统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，包括以下步骤：

(1)分别对M组滑动相关值γ_k[m]进行幅度规一化，得到M组相位值

(2)分别对L个平均相关值

进行幅度规一化，得到分别与L个平均相关值对应的L个平均相位值

(3)根据上述M组相位值_k[m]，分别对平均相位值

进行减法运算得到差值，并计算与每个滑动间隔m相对应的差值平方和，分别得到L个相位估计方差

本发明提出的无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，具有以下优点：

(1)本发明方法的时延估计方法利用了滑动相关值的相位信息，受估计误差的影响较小，因此使多径时延估计更准确；

(2)本发明中时延估计方法与数字通信系统的调制方式无关，因此可以适用于任何含有训练序列的数字通信接收系统，以实现无线信道的多径时延估计；

(3)本发明方法对滑动相关值进行的是算术平均和减法操作，因此实现复杂度低，计算量小；

(4)本发明的时延估计方法也可以作为一般窄带无线数字通信系统的时间同步算法，并有更好的同步性能。

附图说明

图1本发明方法的流程框图。

具体实施方式

本发明提出的无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，其流程框图如图1所示，包括以下各步骤：

(1)接收无线超宽带通信系统中发送的射频信号，进行下变频处理，并以周期T对下变频处理后的射频信号进行采样，得到基带数字接收信号，取基带数字接收信号中连续M个长度为N的接收序列，分别记为R₁、R₂、...、R_M，其中N＝T₁/T，T₁为基带数字接收信号中一个码元的时间周期，T为采样周期，M＞1；

(2)对上述M个接收序列R_k分别与无线超宽带通信系统中基带数字本地信号的码元序列S进行步长为整个码片周期T2的滑动相关，得到M组滑动相关值 ${\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k\left[n\right]S^{*}[n-m]$ ，其中m为滑动间隔，可以取值m＝0，1，…，L-1，k＝1，...，M，L＝T₁/T₂；

(3)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]，将与上述每个滑动间隔m相对应的滑动相关值γ_k[m]进行算术平均，得到L个平均相关值，表示为 $\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\left[m\right]=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]}{M};$

(4)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]和L个平均相关值

，分别统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，m＝0，1，…，L-1；

(5)将上述L个相位估计方差ε[m]进行比较，选取D个数值最小的相位估计方差值ε[m]，分别得到对应的滑动间隔为P_i＝m，P_i就是多径信道的时延估计值，i＝1，...，D，D表示设定估计多径时延的数目。

上述方法中，统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，包括以下步骤：

(1)分别对M组滑动相关值γ_k[m]进行幅度规一化，得到M组相位值

(2)分别对L个平均相关值

进行幅度规一化，得到分别与L个平均相关值对应的L个平均相位值

(3)根据上述M组相位值_k[m]，分别对平均相位值

进行减法运算得到差值，并计算与每个滑动间隔m相对应的差值平方和，分别得到L个相位估计方差

下面结合附图和实例对本发明方法进一步说明。

本发明提出的无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法如图1所示，首先对接收信号进行下变频处理和采样，采样周期T取码片周期T₂的一半，得到基带数字接收信号，取基带数字接收信号中连续M段长度为N的接收序列，分别记为R₁、R₂、...、R_M，其中N＝T₁/T，T₁为基带数字接收信号的码元的时间周期，T为采样周期，并且M＞1。将接收序列R_k，k＝1，...，M分别与无线超宽带通信系统中基带数字本地信号的码元序列S以T₂时间为间隔进行滑动相关，滑动长度为L，L＝T₁/T₂(取决于无线信道的时延扩展时间，这里取一个码元周期的时间)，这样可以得到M组滑动相关值 ${\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k\left[n\right]S^{*}[n-m]$ (m＝0，1，…，L-1)。在每个滑动间隔m会得到M个滑动相关值γ_k[m]，k＝1，...，M，对这M个滑动相关值取平均值，可以得到每个滑动间隔m上的平均相关值为 $\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\left[m\right]=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]}{M}.$

分别对每个滑动间隔m上的所有滑动相关值γ_k[m]和平均相关值

进行幅度规一化操作，即分别除以各相关值本身的幅度，因此，在每个滑动间隔m，可以得到M个滑动相关值的相位值

和平均相位值

，k＝1，..，M，m＝0，1，…，L-1。再对每个滑动间隔m对应的M组相位值_k[m]，计算它们相对平均相位值

的相位偏差值，并求其均方差，得到L个相位估计误差的方差

将上述L个相位估计方差ε[m]进行比较，得到取值最小的D个相位估计方差值ε[m]，并分别记其对应的滑动间隔为P_i＝m，以及对应的信道估计值 ，其中i＝1，...，D，D表示设定估计多径时延的数目。取值最小的D个ε[m]对应的滑动间隔P_i就是多径时延估计结果，从而实现多径信道的时延估计。

Claims (2)

1、一种无线超宽带通信系统中稀疏多径的时延估计方法，其特征在于该方法包括以下各步骤：

(1)接收无线超宽带通信系统中发送的射频信号，进行下变频处理，并以周期T对下变频处理后的射频信号进行采样，得到基带数字接收信号，取基带数字接收信号中连续M个长度为N的接收序列，分别记为R₁、R₂、...、R_M，其中N＝T₁/T，T₁为基带数字接收信号中一个码元的时间周期，T为采样周期，M＞1；

(2)对上述M个接收序列R_k分别与无线超宽带通信系统中基带数字本地信号的码元序列S进行步长为整个码片周期T₂的滑动相关，得到M组滑动相关值 ${\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k\left[n\right]S^{*}[n-m],$ 其中m为滑动间隔，m＝0，1，...，L-1，k＝1，...，M，L＝T₁/T₂；

(3)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]，将与上述每个滑动间隔m相对应的滑动相关值γ_k[m]进行算术平均，得到L个平均相关值，表示为 $\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\left[m\right]=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\γ}}_k\left[m\right]}{M};$

(4)根据上述M组滑动相关值γ_k[m]和L个平均相关值

分别统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，m＝0，1，...，L-1；

(5)将上述L个相位估计方差ε[m]进行比较，根据设定估计多径时延的数目D，选取D个数值最小的相位估计方差值ε[m]，分别得到对应的滑动间隔为P_i＝m，P_i就是多径信道的时延估计值，其中i＝1，...，D。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的步骤(4)统计与L个滑动间隔m相对应的L个相位估计方差ε[m]，包括以下步骤：

(2-1)分别对M组滑动相关值γ_k[m]进行幅度规一化，得到M组相位值

(2-2)分别对L个平均相关值

进行幅度规一化，得到分别与L个平均相关值对应的L个平均相位值

(2-3)根据上述M组相位值_k[m]，分别对平均相位值

进行减法运算得到差值，并计算与每个滑动间隔m相对应的差值平方和，分别得到L个相位估计方差

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