CN101557362A - 适用于ofdm系统的极坐标系信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，属于电子通讯技术领域。其特点是：利用离散导频信息在频域内进行信道估计，然后在极坐标系中进行插值计算得到整个信道的频响。由此能选择比较好的插值方法，即使同步不够准确，仍能够通过信道估计进行补偿。该方法对携带离散导频的OFDM信号进行信道估计与均衡，能容忍频域信号的相位偏差，可以大大减少对信号同步精准度的依赖，其应用前景非常广阔。

Description

适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法

技术领域

本发明涉及一种信道估计方法，尤其涉及一种适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，属于电子通讯技术领域。

背景技术

OFDM系统中，调制方式主要分为差分调制和非差分调制两种。差分调制中，信息通过连续符号的相位差来编码，在解调时是不需要信道估计的，可以有效地提高有效数据的传输率并且降低接收机的复杂度。而对非差分调制，信号经过无线信道进入接收机，再经过下变频，模/数转换及FFT变换后得到的基带调制信号有可能已经遭受到随机相移，幅度波动等的影响，这时必须要进行信道估计。差分调制与之相比，由于没有用户的信道信息，所以会有约3db的噪声影响。因此，非差分调制在高数据率的通信系统中应用更为广泛。而在非差分调制的系统设计中，信道估计的准确度将直接关系到系统性能的优劣。

传统的对多载波信号进行信道估计的算法，可以大致分两种，一种是时域估算法，另一种是频域估算法。时域估算法一般是在进行FFT之前，利用接收到的时域训练符号来进行信道估计的。这种方法实现起来比较复杂，在实际应用中相对较少。频域的信道估计算法大多是基于离散导频的估计算法，实现起来较为简单，但若所选择的插值方式不够恰当，那么在信道条件不好的情况下，准确度将大打折扣。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其包括以下步骤：

步骤一：利用离散导频信息在频域内进行信道估计；

步骤二：在极坐标系中进行插值计算得到整个信道的频响。

上述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其中：所述步骤一中对信道估计是，计算离散导频位置上的频响，然后插值获得数据符号的频响估计值。

进一步地，上述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其中：所述的计算离散导频位置上的频响的方法为LS(Least Square最小二乘方估计)，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}=X^{-1}\·Y.$

更进一步地，上述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其中：所述的计算离散导频位置上的频响的方法为MMSE(MinimumMean-Square Error最小均方误差估计)，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{MMSE}}=F{\tilde{g}}_{\mathrm{MMSE}}={\mathrm{FQ}}_{\mathrm{MMSE}}{F}^H{X}^{H}Y,$ 其中，

为信道冲激响应， $Q_{\mathrm{MMSE}}=R_{\mathrm{gg}}{[{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1}{\mathrm{\σ}}_n^2+R_{\mathrm{gg}}]}^{-1}{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1},$ R_gg为信道矢量的自协方差矩阵，F为DFT矩阵，σ_n ²为噪声信号的方差。

更进一步地，上述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其中：所述步骤二中通过离散导频的频响值在极坐标系中进行插值滤波处理，得到数据位置上的信道频响。

再进一步地，上述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其中：所述的插值方式为线性内插或是二阶内插。

本发明技术方案的突出的实质性特点和显著的进步主要体现在：能选择比较好的插值方法，大大减轻前面同步的压力，即使同步地不够准确，仍能够通过信道估计进行补偿。对携带离散导频的OFDM信号进行信道估计与均衡，能容忍频域信号的相位偏差，可以大大减少对信号同步精准度的依赖。因此，在通讯领域中能得到很好的应用。

附图说明

本发明的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行图示和解释。这些实施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。这些附图当中，

图1是实施例中的频域子载波序列；

图2是频域子载波在极坐标中的分布图；

图3是两个频域子载波X(k1)、X(k2)在极坐标系中的插值结果Y(k)，以及线性插值结果Y’(k)的结果图；

图4是模拟信道信噪比为25dB，在同步比较准的情况下线性插值的信道估计结果图；

图5是与图4在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图；

图6是模拟信道信噪比为25dB，在FFT起始位置偏差约5.37％(220/4096)左右的线性插值的信道估计结果的星座图；

图7是与图6在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图；

图8是模拟信道信噪比为15dB，在同步比较准的情况下线性插值的信道估计结果；

图9是与图8在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图；

图10是模拟信道信噪比为15dB，在FFT起始位置偏差约4.88％(200/4096)左右的线性插值的信道估计结果的星座图；

图11是与图10在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图；

图12是模拟信道信噪比为10dB，在同步比较准的情况下线性插值的信道估计结果图；

图13是与图12在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图；

图14是模拟信道信噪比为10dB，在FFT起始位置偏差约4.88％(200/4096)左右的线性插值的信道估计结果的星座图；

图15是与图14在同样情况下采用本发明的信道估计结果的星座图。

具体实施方式

OFDM的英文全称为Orthogonal Fre-quency Division Multiplexing，中文含义为正交频分复用技术。在OFDM系统中，离散傅里叶变换后的子载波信号X(k)的零极点图是一个圆形，这可以从FFT(快速傅立叶转换)变换公式： $X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)\·e^{-j\left(\frac{2\mathrm{\π}}{N}\right)\mathrm{kn}}$ 中看出，各个子载波仅角度不同，而幅度是相同的。由于信号的频响与信号是线性关系，因此若分别对信号频响的幅度和角度分别进行插值估计，这将比对单单的线性插值的准确度要高，并且相隔越远的载波点在在零极点图中的插值效果越好。

这在FFT起始点找得不是很准时的作用特别大，原因在于时域信号的移位将对频域信号产生一定的相偏。假设x(n)对应的频域信号为X(k)，那么x(n+m)的频域信号为

m为时移。由此可见，若同步不够准确，FFT的起始点位置找得不准，就会使频域信号偏转一定的角度，这就给在两个频域点之间进行频响插值带来误差，并且起始位置偏差越大，角度相差就越大，线性插值的误差也就越大。

因此，结合上述的客观事实，具体说下本适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法的实现步骤：

步骤一：利用离散导频信息在频域内进行信道估计，即计算离散导频位置上的频响，然后插值获得数据符号的频响估计值。从不同的实施环境出发，所述的插值方式为线性内插或是二阶内插。进一步来看，所述的计算离散导频位置上的频响的方法可以采用LS(Least Square最小二乘方估计)，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}=X^{-1}\·Y.$ 或者是采用MMSE(Minimum Mean-Square Error最小均方误差估计)，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{MMSE}}=F{\tilde{g}}_{\mathrm{MMSE}}={\mathrm{FQ}}_{\mathrm{MMSE}}{F}^H{X}^{H}Y,$ 其中，

为信道冲激响应， $Q_{\mathrm{MMSE}}=R_{\mathrm{gg}}{[{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1}{\mathrm{\σ}}_n^2+R_{\mathrm{gg}}]}^{-1}{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1},$ R_gg为信道矢量的自协方差矩阵，F为DFT矩阵，σ_n ²为噪声信号的方差。

步骤二：在极坐标系中进行插值计算得到整个信道的频响。具体来说，通过离散导频的频响值在极坐标系中进行插值滤波处理，得到数据位置上的信道频响。

再进一步以FFT长度为4096点，调制方式为QPSK的信号为例来对比本发明，进行更为细致的说明：图1和图2表示了频域信号的特点，即子载波的零极点图具有圆周性。图3表示的是两个频域子载波在不同的插值方法下的插值结果。可以看出，当两子载波相隔越远时，线性插值结果与实际点的偏差越大，而对角度与幅度插值的方法优越性越明显。

图4、图5是在信道加入SNR为25dB的噪声，在FFT的起始位置找得比较准的情况下的星座图比较。进一步结合图6、图7来看，FFT位置偏移越大，频域信号的相位偏差也越大，那么，这时在极坐标系中进行插值与线性插值相比来得优越。

图8、图9是在信道加入SNR为15dB的噪声，在同步比较好的情况下两种方法的信道估计结果的星座图比较。图10、图11是在信道加入SNR为15dB的噪声，并且当FFT的起始位置有4.88％左右的偏差情况下两种方法的信道估计结果的星座图比较。从图中可以明显看出，传统的线性插值已经完全不能准确地完成信道均衡工作，而极坐标系中的插值仍能胜任。

图12、图13是在信道加入SNR为10dB的噪声，同步比较好的情况下两种方法的信道估计结果的星座图比较。图14、图15是在信道加入SNR为10dB的噪声，并且当FFT的起始位置有4.88％左右的偏差情况下两种方法的信道估计结果的星座图比较。同样，线性插值的结果已经不能很好的分辨出星座图上的点了，而极坐标系中的插值结果仍依稀可辨。

从上面的分析中可以看出，采用本发明后在信道估计中，能选择比较好的插值方法，大大减轻前面同步的压力，即使同步地不够准确，仍能够通过信道估计进行补偿。总之，本发明极坐标系中对频域点的角度和幅度进行插值，使插值尽量在信号的零极点图上进行，这样的插值将更为准确，使误差大大降低，可以大大减少对信号同步精准度的依赖。因此在通信领域里可以起到很好的进步作用。

Claims (6)

1、适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：利用离散导频信息在频域内进行信道估计；

步骤二：在极坐标系中进行插值计算得到整个信道的频响。

2、根据权利要求1所述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于：所述步骤一中对信道估计是，计算离散导频位置上的频响，然后插值获得数据符号的频响估计值。

3、根据权利要求2所述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于：所述的计算离散导频位置上的频响的方法为LS最小二乘方估计，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{LS}}=X^{-1}\·Y.$

4、根据权利要求2所述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于：所述的计算离散导频位置上的频响的方法为MMSE最小均方误差估计，表达式为 ${\tilde{h}}_{\mathrm{MMSE}}=F{\tilde{g}}_{\mathrm{MMSE}}=F{Q}_{\mathrm{MMSE}}{F}^H{X}^{H}Y,$ 其中，为信道冲激响应， $Q_{\mathrm{MMSE}}=R_{\mathrm{gg}}{[{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1}{\mathrm{\σ}}_n^2+R_{\mathrm{gg}}]}^{-1}{\left(F^H{X}^H\mathrm{XF}\right)}^{-1},$ Rgg为信道矢量的自协方差矩阵，F为DFT矩阵，σ_n ²为噪声信号的方差。

5、根据权利要求1所述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于：所述步骤二中通过离散导频的频响值在极坐标系中进行插值滤波处理，得到数据位置上的信道频响。

6、根据权利要求1所述的适用于OFDM系统的极坐标系信道估计方法，其特征在于：所述的插值方式为线性内插或是二阶内插。

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