CN101217300A - 发射分集系统的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种发射分集系统的信道估计方法，属于数字信息传输技术领域。所述方法包括：根据矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列；发端将分集训练序列填充在数据帧中，并发射数据帧；收端提取数据帧中填充的训练序列和相应发端到收端的信道冲激响应的线性卷积；对线性卷积之和进行重构得到循环卷积；计算循环卷积的频域形式；根据频域形式计算信道冲激响应的频域估计；根据信道冲激响应的频域估计计算发端到收端的信道估计。本发明通过设计空时码作为分集训练序列，选择频域恒模或频域之和恒模的分集训练序列，有效地消除了分集训练序列之间的相互干扰，简化了发射分集系统的信道估计。

Description

发射分集系统的信道估计方法

技术领域

本发明涉及数字信息传输技术领域，特别涉及一种发射分集系统的信道估计方法。

背景技术

当前通信技术的主要问题是如何在有限的带宽内可靠地提高传输速率，单/多载波调制系统在多径传输信道下，会产生频率选择性衰落，即ISI(Inter Symbol Interference，符号间干扰)，而以数据块为单位传输的系统会产生IBI(Inter Block Interference，块间干扰)。对抗多径干扰的一种方法是在传输的数据块之间加入GI(Guard Interval，保护间隔)，在加入的GI的长度不小于信道的最大多径延时时，则GI之间的数据块不会产生块间干扰。GI的填充方法有多种：参见图1，CP(Cyclic Prefix，循环前缀)填充；参见图2，ZP(Zero Padding，零填充)；参见图3，TS(Training Sequence，训练序列)填充。参见文献[Muquet B，Wang Z，Giannakis G.B，Courville M.de，and Duhamel P，Cyclic Prefixing or Zero Padding for WirelessMulticarrier Transmissions，IEEE Trans.on Communications，2002，50(12)：2136-2148]和[GB20600-2006，数字电视地面广播传输系统帧结构、信道编码和调制，2006-08-18]。其中基于PN(Pseudorandom Noise，伪随机序列)填充的方法是基于训练序列填充的特例。

此外，信号在无线传输系统中传输时会遇到各种各样的衰落和噪声，当信道处于深度衰落中时，错误概率会增大，分集技术是克服频率和时间选择性衰落的有效技术，其目标是将相同信息经过多个相互独立的衰落信道分别传输，然后采用适当的合并方法进行合成以降低错误概率。分集方法包括时间分集、频率分集和空间分集等，由于空间分集不降低频谱效率，因此成为无线通信领域的热点，如MIMO(多输入多输出)系统。

对于带宽受限的高速无线通信系统，空间分集方法是提高系统性能较好的方法。空间分集方法在无需增加频谱资源和天线发送功率的情况下，可以使信道容量成倍提高，并且还可以提高信道的可靠性，降低误码率，极大提高频谱利用率。空间分集又分为接收分集和发射分集，但是在某些特殊领域，接收分集的应用会受到一些限制，如地面数字电视广播，首先，要获得完全不相关的两路接收信号，要求接收天线之间的距离为载波波长的10倍，在地面电视所处的VHF和UHF频段，这个距离为4～7米，对于便携终端，这个距离是很难实现的，要获得完全不相关的多路接收信号更为困难；另外，接收分集需要接收机有多套射频前端，这增加了接收机的功耗和成本。正是如此，发射分集技术研究成为近年来研究热点，文献[Alamouti S.A simple transmit diversity technique for wireless communications.IEEE Journal onSelect Areas in Communications，1998，16(8)：1451-1458]提出了一种正交的STBC(Space-timeBlock Coding，空时分组编码)方法，这是一种双发射天线分集方法，文献[Lee K and WilliamsD.A space-time coded transmitter diversity technique for frequency selective fading channels.inProc.IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop.Cambridge，MA：IEEE，2000.149-152]将Alamouti的提出的STBC方法直接应用于OFDM系统。

但是，目前对发射分集的方法研究主要集中在数据分集方法上，并通常假设接收端能得到理想的信道估计。实际应用中，信道估计可能存在误差，特别是多天线系统，不仅存在噪声的干扰和信道的影响，还存在其余天线的同频同时干扰。

通常在复杂的传输环境中，为了对抗多径信道引入的数据块间干扰并保证通信系统的可靠性和高效性，通信系统采用的方法是传输一段训练序列的方法，并且训练序列也可作为传输数据块间的保护间隔和帧同步，接收端还可以利用训练序列进行时钟恢复、载波恢复和信道估计等。文献[基于TDS-OFDM系统的发射分集技术研究，王劲涛，清华大学博士学位论文，2006]提出了一种TDS-OFDM(Time Domain Synchronous-Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，时域同步正交频分复用)系统的空时发射分集方案，参见图4所示，但该方法要求训练序列互相关特性、自相关特性都最优，文献[D.S.Sarwate，“Bounds oncrosscorrelation and autocorrelation of sequences，”IEEE Trans.Inf.Theory，vol.25，no6，pp.720-724，Nov.1979.]指出这样的训练序列理论上是不存在的，因此基于训练序列填充的空时发射分集方案的信道估计方法是一个没有完全解决的问题。

现有技术中，文献[Y.Li，“Simplified channel estimation for OFDM systems with multipletransmit antennas，”IEEE Trans.Wireless Communications，vol.1，no1，pp.67-75，Jan.2002]提出了一种利用训练序列不同位移产生多个训练序列的设计方法，信道估计方法复杂，但是利用训练序列估计的信道长度至多仅有原来一半。

发明内容

为了降低基于训练序列填充的发射分集系统中的信道估计的复杂度，本发明提供了一种发射分集系统的信道估计方法。所述技术方案如下：

本发明提供了一种发射分集系统的信道估计方法，所述方法包括：

步骤A：根据矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列；

步骤B：发端将所述分集训练序列填充在数据帧中，并通过天线同步发射所述数据帧；

步骤C：收端接收到所述数据帧后，提取所述数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到所述收端的信道冲激响应的线性卷积之和；

步骤D：对所述线性卷积之和进行重构得到循环卷积；

步骤E：计算所述循环卷积的频域形式；

步骤F：根据所述频域形式计算所述信道冲激响应的频域估计；

步骤G：根据所述信道冲激响应的频域估计计算所述发端到所述收端的信道估计。

所述步骤C具体包括：

收端接收到所述数据帧后，根据所述收端同步获得的分集训练序列的位置，提取所述数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到所述收端的信道冲激响应的线性卷积之和。

所述步骤E具体包括：

对所述循环卷积进行离散傅里叶变换，得到所述循环卷积的频域形式。

所述步骤F具体包括：

步骤F1：根据所述发端发射所述数据帧的顺序，将所述频域形式写成矩阵形式；

步骤F2：将所述矩阵形式两端分别左乘所述分集训练序列的频域矩阵的共轭转置矩阵，再除以所述分集训练序列对应频点模的平方和，得到所述信道冲激响应的频域估计。

所述步骤G具体包括：

对所述信道冲激响应的频域估计进行离散傅立叶逆变换，得到所述发端到所述收端的信道估计。

所述分集训练序列频域恒模。

所述分集训练序列频域之和恒模。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

本发明通过采用矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列，分集训练序列频域恒模或频域之和恒模，可以有效地消除分集训练序列之间的相互干扰，降低了发射分集系统信道估计的复杂度。

附图说明

图1是现有技术中多载波系统中CP-OFDM帧格式的结构示意图；

图2是现有技术中多载波系统中ZP-OFDM帧格式的结构示意图；

图3是现有技术中基于训练序列填充的帧格式的结构示意图；

图4是现有技术中TDS-OFDM系统空时发射分集方案的原理图；

图5是本发明实施例提供的发射分集系统的信道估计方法的流程图；

图6是本发明实施例提供的基于双天线发射分集的TDS-OFDM系统帧结构图；

图7是本发明实施例提供的基于双天线发射分集的TDS-OFDM系统结构图；

图8是本发明实施例提供的根据基于PN序列填充的发射分集系统的信道估计方法在信道模型1下的信道冲激响应示意图；

图9是本发明实施例提供的根据基于PN序列填充的分集系统的信道估计方法在信道模型2下的信道冲激响应示意图；

图10是本发明实施例提供的基于Golay序列填充的发射分集系统的信道估计方法在信道模型1下的信道冲激响应示意图；

图11是本发明实施例提供的基于Golay序列填充的发射分集系统的信道估计方法在信道模型2下的信道冲激响应示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例根据矩阵的正交性设计空时码作为分集训练序列，分集训练序列频域恒模或频域之和恒模，降低了发射分集系统收端信道估计的复杂度。

本实施例中选择频域恒模或者频域之和恒模的序列作为分集训练序列，以两个发端和一个收端的双发单收系统为例进行说明。

参见图5，本发明实施例提供了一种发射分集系统的信道估计方法，具体包括以下步骤：

步骤101：根据矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列。

本实施例以酉正交矩阵为例进行说明，得到的分集训练序列频域恒模或者频域之和恒模。如果得到的分集训练序列的频域分别为C₁和C₂、长度为L，其频域关系满足(1)式：

$T=\left[\begin{array}{cc}{C}_1& C_2\\ -C_2^{*}& C_1^{*}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，T为正交矩阵，频域分别为C₁和C₂的分集训练序列的时域分别为c₁(n)和c₂(n)，其中0≤n≤L-1。由离散傅立叶变换性质可知频域分别为-C₂ ^*和C₁ ^*的分集训练序列的时域分别为-c₂((-n))_L和c₁((-n))_L，其中((-n))_L表示-n除以L的余数，即分集训练序列的时域关系如(2)式所示：

$t=\left(\begin{array}{cc}{c}_1\left(n\right)& c_2\left(n\right)\\ -c_2{\left((-n)\right)}_L& c_1{\left((-n)\right)}_L\end{array}\right)---\left(2\right)$

步骤102：发端将步骤101中得到的分集训练序列填充在数据帧中，并通过两个天线同步发射填充分集训练序列后的数据帧。

发端在发送分集训练序列时，按分集训练序列矩阵发射，矩阵横向表示各天线，纵向表示各天线分集训练序列的发送时间。如(3)式所示，发端在发送填充分集训练序列数据帧时，在第i帧，天线Tx1和天线Tx2分别发射填充分集训练序列c₁(n)和c₂(n)(频域分别为C₁和C₂)的数据帧；在第i+1帧，天线Tx1和天线Tx2分别发射填充分集训练序列-c₂((-n))_L和c₁((-n))_L(频域为-C₂ ^*和C₁ ^*)的数据帧。

参见图6，为基于空时码作为训练序列的双天线TDS-OFDM发射分集系统数据帧结构图。在发端Tx1，分别将分集训练序列A和C顺序交错填充在每帧数据块前，例如，第i帧时在数据块D1(i)前填充分集训练序列A，第i+1帧时在数据块D1(i+1)前填充分集训练序列C；依此类推，第i+2帧时在数据块D1(i+2)前填充分集训练序列A，第i+3帧时又在数据块D1(i+3)前填充分集训练序列C，其中A＝c₁(n)，C＝c₂(n)；在发端Tx2，将序列B和序列D顺序交错填充在每帧数据块前，同发端Tx1类似，这里不再赘述，其中B＝-c₂((-n))L，D＝c₁((-n))_L。

参见图7，为基于空时码作为训练序列的双天线TDS-OFDM发射分集系统结构图。输入信号经过信道编码和星座映射、成帧适配、多载波/单载波调制(OFDM调制)和空时/空频编码后组成帧体，然后将分集训练序列顺序交错填充到帧体之间，通过射频前端发射出去。

步骤103：收端Rx接收到发端发送的数据帧后，提取数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到收端的信道冲激响应的线性卷积之和。

忽略噪声的影响，收端Rx收到数据帧后，根据收端同步后获得的分集训练序列的位置，提取数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到收端的信道冲激响应的线性卷积之和，例如，对于第i数据帧，提取数据帧中发端Tx1填充的分集训练序列A和发端Tx1到收端Rx之间的信道冲激响应h_i，1(n)的线性卷积与发端Tx2填充的的分集训练序列B和发端Tx2到收端Rx之间的信道冲激响应h_i，2(n)的线性卷积之和，如(4)式所示：

y_i(n)＝c₁(n)*h_i，1(n)+c₂(n)*h_i，2(n)    (4)

其中，“*”表示线性卷积。

同理，对于第i+1数据帧，提取数据帧中发端Tx1填充的分集训练序列C和发端Tx1到收端Rx之间的信道冲激响应h_i+1，1(n)的线性卷积与发端Tx2填充的分集训练序列B和发端Tx2到收端Rx之间的信道冲激响应h_i+1，2(n)的线性卷积之和，如(5)式所示：

y_i+1(n)＝-c₂((-n))_L*h_i，1(n)+c₁((-n))_L*h_i，2(n)    (5)

步骤104：对步骤103中得到的线性卷积之和进行重构得到循环卷积。

重构第i数据帧得到的线性卷积之和得到循环卷积r_i(n)，如(6)式所示：

其中，“

”表示循环卷积。

同理，忽略噪声的影响，重构第i+1数据帧得到的线性卷积之和得到循环卷积r_i+1(n)，如(7)式所示：

步骤105：计算上述循环卷积的频域形式。

如果信道的时变性不是很强，则可以假设相邻分集训练序列相应的发端到收端的信道冲激响应不变，即h_i，1(n)≈h_i+1，1(n)，h_i，2(n)≈h_i+1，2(n)；这种近似对慢速时变无线信道是满足的，因此，将发端Tx1到收端Rx之间的信道冲激响应记为h_i(n)，将发端Tx2到收端Rx之间的信道冲激响应记为h₂(n)，则步骤105中第i帧和第i+1帧数据帧中的分集训练序列和相应的信道冲激响应的循环卷积分别如下：

分别对上述循环卷积进行离散傅立叶变换得到其频域形式，如(10)式和(11)所示：

R_i(k)＝H₁(k)·C₁(k)+H₂(k)·C₂(k)    (10)

$R_{i+1}\left(k\right)=-H_1\left(k\right)\·C_2^{*}\left(k\right)+{H_2\left(k\right)\·C}_1^{*}\left(k\right)---\left(11\right)$

其中，R_i(k)、R_i+1(k)、H₁(k)和H₂(k)分别为r_i(n)、r_i+1(n)、h_i(n)和h₂(n)的离散傅立叶变换。

步骤106：根据上述循环卷积的频域形式计算信道冲激响应的频域估计。

根据循环卷积的频域形式计算信道冲激响应的频域估计的具体过程如下：

1)按发端发射数据帧的顺序，将第i帧和第i+1帧数据帧中的分集训练序列和相应的信道冲激响应的循环卷积的频域形式写成矩阵形式，即将(10)式和(11)式写成矩阵形式，如(12)式所示：

$\left[\begin{array}{c}{R}_i\left(k\right)\\ R_{i+1}\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{C}_1\left(k\right)& C_2\left(k\right)\\ -C_2^{*}\left(n\right)& C_1^{*}\left(n\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{H}_1\left(k\right)\\ H_2\left(k\right)\end{array}\right]---\left(12\right)$

2)将上述矩阵形式两端分别左乘分集训练序列频域矩阵的共轭转置矩阵，即在等式(12)的两端分别左乘分集训练序列频域矩阵的共轭转置矩阵，再除以分集训练序列对应频点模的平方和得到信道冲激响应的频域估计，如(13)式和(14)式所示：

$\left[\begin{array}{cc}{C}_1^{*}\left(k\right)& -C_2\left(k\right)\\ C_2^{*}\left(k\right)& C_1\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_i\left(k\right)\\ R_{i+1}\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{C}_1^{*}\left(n\right)& -C_2\left(k\right)\\ C_2^{*}\left(n\right)& C_1\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{C}_1\left(k\right)& C_2\left(k\right)\\ -C_1^{*}\left(k\right)& C_1^{*}\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{H}_1\left(k\right)\\ H_2\left(k\right)\end{array}\right]---\left(13\right)$

$=\left(\right|C_1\left(k\right){|}^2+\left|C_2\left(k\right){|}^2\right)\left[\begin{array}{c}{H}_1\left(k\right)\\ H_2\left(k\right)\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}{H}_1\left(k\right)\\ H_2\left(k\right)\end{array}\right]=\frac{1}{|C_1\left(k\right){|}^2+|C_2\left(k\right){|}^2}\left[\begin{array}{cc}{C}_1^{*}\left(k\right)& -C_2\left(k\right)\\ C_2^{*}\left(k\right)& C_1\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_i\left(k\right)\\ R_{i+1}\end{array}\right]---\left(14\right)$

步骤107：根据信道冲激响应的频域估计分别计算相应发端到收端的信道冲激响应，即相应发端到收端的信道估计。

分别对信道冲激响应频域估计H₁(k)和H₁(k)进行离散傅立叶逆变换得到相应发端到收端的信道冲激响应h₁(n)和h₂(n)：

h₁(n)＝IDFT(H₁(k))，h₂(n)＝IDFT(H₂(k))

进一步地，从上述步骤105中可以看出，如果分集训练序列满足特殊的特性，例如，分集训练序列c₁(n)和c₂(n)的频域恒模，即|C₁(k)|和|C₂(k)|是一个恒定值，或者分集训练序列c₁(n)和c₂(n)的频域之和恒模，即|C₁(k)|²+|C₂(k)|²是一个恒定值，则会减少信道估计的计算量，例如，在步骤106中，由(13)式可以直接得到信道估计的频域估计。

要求|C₁(k)|恒定即要求分集训练序列c₁的自相关特性好，在时域二值序列中自相关特性好的有PN序列，勒让德序列(二次剩余序列)和雅可比序列(孪生质数序列)等；要求|C₁(k)|²+|C₂(k)|²恒定即要求两个分集训练序列c₁和c₂的自相关函数的和除零位移外都是0，文献[MARCEL J.E.GOLAY，“Complementary Series，”IEEE Trans.Information Theory，Vol7，Issue 2，pp.82-87，Apr 1961]指出Golay互补序列对满足这一条件。

另外，如果分集训练序列在时域满足二值特性，则方便对接收信号的时域处理。由离散傅立叶变换的理论可知，对于频域分别为C₁和C₁ ^*、长度为L的实序列，其时域分别为c₁(n)和c₁((-n))_L，其中“((-n))_L”称为一个序列的翻转周期延拓。序列c₁＝[c₁(0)，c₁(1)，…c₁(L-1)]的翻转周期延拓为c₁((-n))_L＝[c₁(0)，c₁(L-1)，…c₁(1)]，即频域共轭的两个序列c₁(n)和c₁((-n))_L的时域均为时域二值序列，而且容易证明c₁((-n))_L也具有很好的自相关特性。

进一步地，本实施例提供的发射分集系统的信道估计方法还可以用于其它的发射分集系统。例如，对于双天线、四天线和八天线的发射分集系统，则在步骤101中可以根据实矩阵的正交性设计空时码作为分集训练序列，其它步骤与本实施例中类似，这里不再赘述；对于非二天线、四天线和八天线的其它天线数目的发射分集系统，在步骤101中可以根据准正交矩阵设计空时码作为分集训练序列，其它步骤与本实施例中类似，这里不再赘述。

本实施例中，分别以伪随机序列得到空时码和Golay序列得到空时码为例，对上述发射分集系统的信道估计方法进行了计算机仿真，主要仿真参数如表1所示。

表1

符号率	7.56M符号/秒
		子载波星座图	QPSK
OFDM子载波数N	3780
		子载波间隔	2KHz

仿真中采用的两种信道模型如表2和3所示。

表2

抽头	延迟(μs)	功率(dB)
			1	-1.8	-20
2	0	0
			3	1.8	-10
4	5.7	0
			5	18	-18

表3

抽头	延迟(μs)	功率(dB)
			1	-1.8	-18
2	0	0
			3	1.8	-20
4	5.7	-10
			5	30	0

1)采用PN序列得到空时码作为分集训练序列：

分集训练序列为伪随机序列，长度L为255，分集训练序列c₁(n)的生成多项式为：

G(x)＝1+x+x⁵+x⁶+x⁸

分集训练序列由初始值均为0的LFSR(Linear Feedback Shift Register，线性反馈移位寄存器)产生，且c₂(n)＝c₁(n)。即在第i帧，天线Tx1和天线Tx2发射的数据帧中填充的分集训练序列分别为c₁(n)和c₁(n)；在第i+1帧，天线Tx1和天线Tx2发射的数据帧中填充的分集训练序列分别为-c₁((-n))_L和c₁((-n))_L。

参见图8和图9，分别为上述根据基于PN序列填充的发射分集系统的信道估计方法在信道模型1和信道模型2下的信道冲激响应示意图。

2)采用Golay序列得到空时码作为分集训练序列：

分集训练序列为Golay互补序列，长度为256。分集训练序列c₁为：

[-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，1，1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1]

分集训练序列c₂为：

[1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，-1，1，1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，-1，1，-1，1，-1，-1，1，1，1，-1，-1，1，1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，1，1]

参见图10和图11，分别为上述基于Golay序列填充的发射分集系统的信道估计方法在信道模型1和信道模型2下的信道冲激响应示意图。

本发明实施例采用矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列，通过选择频域恒模或频域之和恒模的分集训练序列，时域处理简单，可以有效地消除多发射天线造成的发射训练序列之间的相互干扰；在收端提取出分集训练序列和信道冲击响应的线性卷积后，根据分集训练序列的频域矩阵形式计算得到信道冲激响应的频域估计，从而得到发射分集系统在每一个收发链路上的信道估计，信道估计方法复杂度低，通过该信道估计还可以对发端发送的信息数据进行均衡。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤A：根据矩阵正交性设计空时码作为分集训练序列；

步骤B：发端将所述分集训练序列填充在数据帧中，并通过天线同步发射所述数据帧；

步骤C：收端接收到所述数据帧后，提取所述数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到所述收端的信道冲激响应的线性卷积之和；

步骤D：对所述线性卷积之和进行重构得到循环卷积；

步骤E：计算所述循环卷积的频域形式；

步骤F：根据所述频域形式计算所述信道冲激响应的频域估计；

步骤G：根据所述信道冲激响应的频域估计计算所述发端到所述收端的信道估计。

2.根据权利要求1所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

收端接收到所述数据帧后，根据所述收端同步获得的分集训练序列的位置，提取所述数据帧中填充的分集训练序列和相应发端到所述收端的信道冲激响应的线性卷积之和。

3.根据权利要求1所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述步骤E具体包括：

对所述循环卷积进行离散傅里叶变换，得到所述循环卷积的频域形式。

4.根据权利要求1所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述步骤F具体包括：

步骤F1：根据所述发端发射所述数据帧的顺序，将所述频域形式写成矩阵形式；

步骤F2：将所述矩阵形式两端分别左乘所述分集训练序列的频域矩阵的共轭转置矩阵，再除以所述分集训练序列对应频点模的平方和，得到所述信道冲激响应的频域估计。

5.根据权利要求1所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述步骤G具体包括：

对所述信道冲激响应的频域估计进行离散傅立叶逆变换，得到所述发端到所述收端的信道估计。

6.根据权利要求1、2或4所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述分集训练序列频域恒模。

7.根据权利要求1、2或4所述的发射分集系统的信道估计方法，其特征在于，所述分集训练序列频域之和恒模。

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