CN101557378B

CN101557378B - Ofdm系统中导频发送、信道估计和噪声功率估计方法

Info

Publication number: CN101557378B
Application number: CN2009100846387A
Authority: CN
Inventors: 陆涛; 雷旭; 胡炜
Original assignee: Potevio Institute of Technology Co Ltd
Current assignee: Potevio Institute of Technology Co Ltd
Priority date: 2009-05-18
Filing date: 2009-05-18
Publication date: 2011-12-28
Anticipated expiration: 2029-05-18
Also published as: CN101557378A

Abstract

本发明公开了一种OFDM系统中的导频信号发送方法，对导频序列进行频域加窗处理后发送。本发明还公开了信道估计方法和噪声功率估计方法，接收经过频域加窗处理的导频信号，根据未加窗的导频序列进行信道估计确定一用户对应的每个子载波上的频域信道响应初值并利用

确定相应的信道时域响应

计算信道时域响应中索引值大于N_CP-W的信道时域响应的信号功率，作为系统的噪声功率；将信道时域响应

中索引值大于N_CP-W的信道时域响应值置0，完成信道估计的去噪处理，对经过去噪处理的CIR进行傅里叶变换和去窗处理，就得到最终的每个子载波的频域信道响应。应用本发明，能够提高噪声功率估计和信道估计的准确性。

Description

OFDM系统中导频发送、信道估计和噪声功率估计方法

技术领域

本发明涉及正交频分复用(OFDM)系统中的技术，特别涉及OFDM系统中的导频发送方法、信道估计方法和噪声功率估计方法。

背景技术

OFDM技术是一种多载波数字调制技术。由于其频谱利用率高、成本低以及在多径和移动环境中有良好的性能等原因，OFDM技术广泛应用于数字音视频广播、无线局域网、LTE等通信系统中。

OFDM技术采用具有相互正交特性的多个载波来提高频率的使用率。同时，可以通过如图1所示的插入循环前缀(CP)的方法，有效地抑制多径带来的符号间干扰。OFDM通过把高速率数据流通过串并转换，使得每个子载波上的数据符号持续长度相对增加，从而有效减少由于无线信道时间弥散带来的ISI，减小了接收机内均衡的复杂度。由于大多数OFDM通信系统可以使用快速傅里叶变换(FFT)与逆变换(IFFT)实现OFDM系统的解调与调制，保证了OFDM系统在相对简单的系统硬件架构下，可以提供可靠、稳定的通信质量。

由于在OFDM系统中引入了循环保护间隔，可以在接收机中采用简单的频域均衡消除多径干扰。OFDM的频域均衡需要了解信道在每个子载波上的准确的信道频率响应。因此，OFDM的信道估计的准确度将会直接影响接收机的工作性能。图2给出了现有OFDM系统中发送端进行导频信号发送、接收端进行信道估计的示意图。另外，在3GPP组织关于LTE的协议TS36.214V8.3.0(Physical layer-Measurements)中也明确提出了对E-UTRAN的噪声进行测量的要求。

大多数OFDM通信系统使用虚拟子载波作为保护边带以降低带外辐射功率，因此，对于任意用户来说，其信号在频域上不可能是全带宽传输，从而使得接收机的信道时域冲击响应的能量不可能全部截止在主瓣范围内，必然会泄漏了部分能量在主瓣范围以外，如图3所示，CIR的主瓣范围内即CP长度以内的区域，该区域集中了CIR的大部分能量，但仍有为数不少的部分能量泄漏在主瓣范围以外。而通常在进行信道噪声功率估计和信道估计时，会将在主瓣范围以外(即CP长度之外)的信道时域响应作为噪声处理，那么噪声功率则包括了部分CIR的泄露能量，从而影响噪声功率测量的准确性，也影响了信道估计的去噪效果，使得子载波上的信道频率响应准确度降低。

另外，在使用OFDM作为主要多址技术的通信系统中，由于通常由多个用户分享系统带宽，因此，对于任意一个用户而言，系统的子载波总数N与其所占用的系统子载波数目M之间的差值就会更大，因而CIR的能量泄露问题也更为严重。

发明内容

有鉴于此，本发明提供OFDM系统中的导频信号发送方法、信道估计方法和噪声功率估计方法，能够减少CIR的能量泄漏，提高信道估计和噪声功率估计的准确性。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种OFDM系统中的导频信号发送方法，包括：

利用窗函数序列

Win (k) = \frac{1}{2} (1 + \cos (\frac{2 πk}{{SM}_{p}})) \exp (\frac{- j 2 π \cdot 2 k}{M_{p}}), k = 0, . . ., M_{p} - 1

对导频序列进行频域加窗处理，将频域加窗处理后的导频序列进行子载波映射、OFDM调制和插入循环前缀，并发送给接收端；其中，S为预设的常数，M_p为所述导频序列的长度。

较佳地，1≤S≤1.5。

一种OFDM系统中的信道估计方法，包括：

接收经过频域加窗处理的导频信号，所述加窗处理中的窗函数序列为

Win (k) = \frac{1}{2} (1 + \cos (\frac{2 πk}{{SM}_{p}})) \exp (\frac{- j 2 π \cdot 2 k}{M_{p}}), k = 0, . . ., M_{p} - 1,

其中，S为预设的常数，M_p为导频序列的长度；

根据未加窗的导频序列进行信道估计确定一用户对应的每个子载波上的频域信道响应初值

根据所述用户对应的各个子载波上的频域信道响应初值

确定相应的信道时域响应

将所述信道时域响应中索引值大于N_CP-W的信道时域响应值置0，得到修正后的信道时域响应，对所述修正后的信道时域响应进行傅里叶变换得到加窗的频域信道响应

其中，

N_{CP - W} = 2 N_{CP} \frac{M_{p}}{N},

N_CP为系统中的循环前缀CP长度，M_p为所述导频序列的符号长度，N为系统中的子载波总数；

对所述加窗的频域信道响应进行去窗处理，得到最终的频域信道响应。

较佳地，1≤S≤1.5。

一种OFDM系统中的噪声功率估计方法，包括：

Win (k) = \frac{1}{2} (1 + \cos (\frac{2 πk}{{SM}_{p}})) \exp (\frac{- j 2 π \cdot 2 k}{M_{p}}), k = 0, . . ., M_{p} - 1,

其中，S为预设的常数，M_p为导频序列的长度；

根据所述用户对应的各个子载波上的频域信道响应初值

确定相应的信道时域响应

计算所述信道时域响应中索引值大于N_CP-W的信道时域响应的信号功率，将计算结果作为系统的噪声功率；其中，

N_{CP - W} = 2 N_{CP} \frac{M_{p}}{N},

N_CP为系统中的循环前缀CP长度，M_p为所述导频序列的符号长度，N为系统中的子载波总数。

较佳地，1≤S≤1.5。

由上述技术方案可见，本发明中，发送端对导频信号进行频域加窗处理，接收端接收经过频域加窗处理的导频信号，根据未加窗的导频序列进行信道估计确定一用户对应的每个子载波上的频域信道响应初值

并利用所述

确定相应的信道时域响应计算所述信道时域响应中索引值大于N_CP-W的信道时域响应的信号功率，将计算结果作为系统的噪声功率，其中，

N_{CP - W} = 2 N_{CP} \frac{M_{p}}{N};

将信道时域响应

中索引值大于N_CP-W的信道时域响应值置0，得到修正后的信道时域响应，对所述修正后的信道时域响应进行傅里叶变换得到加窗的频域信道响应

再对其进行去窗处理，就得到最终的每个子载波的频域信道响应。由于接收的导频信号是经过频域加窗处理的，因此利用未加窗的导频序列进行信道估计后得到的信道时域响应

中主瓣范围外的CIR泄漏能量大大降低，虽然由于加窗处理使得主瓣范围展宽，但是相应地将噪声功率估计和去噪处理的范围也相应缩小到展宽后的主瓣范围以外。因此经过上述处理后，由于大大降低了CIR的泄漏能量，因此一方面提高了噪声功率，另一方面使得子载波的频域信道响应也更加准确。

附图说明

图1为OFDM符号示意图。

图2为现有OFDM系统中发送端进行导频信号发送、接收端进行信道估计的示意图。

图3为现有OFDM系统中CIR的能量泄漏示意图。

图4为本发明中发送端进行导频信号发送、接收端进行噪声功率估计和信道估计的示意图。

图5为频域加窗处理后的导频数据，经过子载波映射、LS信道估计和傅里叶反变换得到的CIR示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明做进一步详细说明。

本发明的基本思想是：将发送的导频经过频域加窗处理，从而大大降低相应信道时域响应的带外泄漏。

具体地，假设系统发射的导频数目为M_p，发送端对于导频信号的处理操作包括：

步骤101：生成导频序列X(k)，k＝0，...，M_p-1。

步骤102：选取窗函数序列，对导频序列X(k)进行加窗处理，得到X_w(k)，k＝0，...，M_p-1。

本步骤中，选取的窗函数序列为：

Win (k) = \frac{1}{2} (1 + \cos (\frac{2 πk}{{SM}_{p}})) \exp (\frac{- j 2 π \cdot 2 k}{M_{p}}), k = 0, . . ., M_{p} - 1

其中S的取值为预设的常数。S值的不同导致窗函数的形状会有所差异，从而将会影响抑制CIR能量泄漏的效果，选取的S值比较合适，能够将CIR能量泄漏控制在比较低的水平。优选地，1≤S≤1.5，其中，经仿真测试，S＝1.2时对于CIR能量泄漏的抑制效果最优。

利用选取的窗函数序列对导频序列进行加窗处理的操作为：

X_w(k)＝X(k)·Win(k)，k＝0，...，M_p-1

步骤103：进行子载波映射，完成OFDM调制：

x (n) = \frac{1}{\sqrt{N}} Σ_{k = n_{s} - M_{p} / 2}^{n_{s} + M_{p} / 2 - 1} X_{w} (k) \exp (\frac{j 2 πnk}{N}), n = 0, . . ., N - 1

步骤104：按图1的方式对x(n)增加循环前缀CP，CP长度为N_CP，送入OFDM通信系统的射频发射单元。

至此，发送端对于导频信号的处理操作完成，将该导频信号发送给接收端。在上述处理中，步骤101、103和104的操作均与现有处理方式相同，区别仅在于通过步骤102对导频序列进行频域加窗处理。

在接收端，通过对上述经过频域加窗处理后的导频信号的接收和处理，从而能够提高噪声功率估计和信道估计的准确性。由于噪声功率估计和子载波频域信道估计相互关联，并且二者的部分操作相同，因此，在接下来，对噪声功率估计和信道估计一同进行介绍。

具体的噪声功率估计和信道估计过程包括：

步骤201：接收机从接收单元接收到导频的基带信号后，经过系统同步，去除CP后进行OFDM解调。

Y(k)＝H(k)X_w(k)+W(k)，k＝-M_p/2，…，M_p/2-1

其中H(k)为第k个子载波上的频域信道响应，X_w(k)为第k个子载波上发射的经过频域加窗处理后的导频数据，W(k)为第k个子载波上的加性高斯白噪声。

步骤202：经过子载波解映射和LS信道估计后得到第k个子载波上的频域信道响应初值

本步骤中，进行LS信道估计时，利用未加窗的导频序列进行，得到的第k个子载波上的频域信道响应初值

为：

{\hat{H}}_{LS - W} (k) = \frac{Y (k)}{X (k)} + \frac{W (k)}{X (k)} = H (k) Win (k) + \frac{W (k)}{X (k)}

步骤203：对

进行M_p点逆离散傅里叶变换(IDFT)，得到具有加窗效果的信道时域响应(CIR)

{\tilde{h}}_{W} (n) = IDFT [{\hat{H}}_{LS - W} (k)]

= \frac{1}{M_{p}} Σ_{k = - M_{p} / 2}^{M_{p} / 2 - 1} {\hat{H}}_{LS - W} (k) \exp (\frac{j 2 πnk}{M_{p}}), n = 0, . . ., M_{p} - 1

步骤204a：根据

进行噪声功率测量。

图5为频域加窗处理后的导频数据，经过上述子载波映射、LS信道估计和傅里叶反变换得到的CIR示意图。由图5可见，由于频域加窗会对CIR的主瓣产生展宽效应，但同时，在该CIR主瓣之外的范围，CIR泄漏的能量大大降低。其中，发送端用于进行频域加窗处理的窗函数如前述步骤102所述，且S＝1.2。

由于CIR主瓣产生了展宽效应，因此在噪声功率测量时对相应展宽后的主瓣范围之外进行测量，以确定噪声功率，具体地，参见图4，计算信道时域响应

中索引值大于N_CP-W的信道时域响应的信号功率，将计算结果作为系统的噪声功率，即

P_{noise} = Σ_{n = N_{CP - W} + 1}^{M_{p}} {| {\tilde{h}}_{W} (n) |}^{2},

其中

N_{CP - W} = 2 N_{CP} \frac{M_{p}}{N} .

至此，本发明中的噪声功率估计流程结束。接下来的步骤进行信道频域估计。

步骤204b：对

中主瓣范围外的信号进行去噪处理得到

本步骤中，进行去噪处理的操作具体为置0，即

{\tilde{h}}_{W - dn} (n) = \{\begin{matrix} 0, n = N_{CP - W}, . . ., M_{p} - 1 \\ {\tilde{h}}_{W} (n), n = 0, . . ., N_{CP - W} - 1 \end{matrix}

步骤205：对

进行M_p点傅里叶变换(DFT)，得到加窗的频域信道响应

{\hat{H}}_{LS - W - dn} (k) = Σ_{n = 0}^{M_{p} - 1} {\tilde{h}}_{W - dn} (n) \exp (\frac{- j 2 πnk}{M_{p}})

步骤206：对加窗的频域信道响应

进行去除窗效应操作，得到去除噪声后准确的频域信道估计。

{\hat{H}}_{LS - dn} (k) = {\hat{H}}_{LS - W - dn} (k) / Win (k), k = - M_{p} / 2, . . ., M_{p} / 2 - 1

其中，为发送端进行加窗处理时所采用的窗函数序列。

至此，本发明中的信道估计过程结束。在该频域信道响应的估计过程中，如前所述CIR中泄漏到主瓣范围外的能量大大降低，因此，其绝大部分能量均集中在主瓣范围内，这样，在经过去噪及相关处理后得到的频域信道响应中保留了CIR的绝大部分能量，提高了频域信道响应的准确性。

在上述描述中，将信道估计和噪声功率估计过程一并进行了介绍。其中，如果进行噪声功率估计，则需要依次执行步骤201、202、203和204a；如果进行信道估计，则需要依次执行步骤201、202、203、204b、205和206。经过上述本发明的处理，在OFDM通信系统信道估计中对信道时域冲击响应(CIR)的能量泄露进行了较好的抑制，从而提高了信道估计的准确度。同时，由于对CIR能量泄露的抑制，接收端可以更加准确的测量系统的噪声功率，从而为MCS等功能的实现提供了较高的保障。比较图3和图5可以发现经过发送端频域加窗处理后CIR的能量泄露有了较大改善。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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。