CN101808056B - 基于训练序列重构的信道估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于训练序列重构的信道估计方法及系统，该方法包括步骤：获得已知信道估计结果；根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积以及发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并获得训练序列与信道冲击响应的循环卷积作为重构项；根据所述重构项，重构训练序列；利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果。本发明的方法及系统能够使TDS-OFDM系统在信道最大时延扩展超过训练序列保护间隔长度时也能得到较准确的信道估计，同时提高信道估计精度，提高系统频谱利用率以及系统移动性能。

Description

基于训练序列重构的信道估计方法及系统

技术领域

本发明涉及数字信息传输技术领域，尤其涉及一种TDS-OFDM(Time Domain Synchronous-Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，时域同步正交频分复用)系统中基于训练序列重构的信道估计方法及系统。

背景技术

宽带无线传输必须面对多径效应引入的ISI(Inter SymbolInterference，符号间干扰)或频率选择性衰落问题。OFDM(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，正交频分复用)技术可以在频率选择性衰落信道中可靠地实现高速率传输，已经广泛应用于如无线局域网、固定无线接入、数字音频和视频广播等无线通信系统中。OFDM技术是一种有效的块传输技术，其技术核心是由传输符号组成频域数据块的块调制技术。虽然数据块的持续时间远远大于单个符号的持续时间，但是在大的延时扩展信道下，时域数据块之间仍然存在不可忽略的IBI(Inter Block Interference，块间干扰)。包括TDS-OFDM系统在内的块传输系统，对抗IBI的一种有效方法是在时域数据块之间加入GI(Guard Interval，保护间隔)。如果GI的长度不小于信道的最大多径延时，则时域数据块之间不会产生块间干扰。GI和时域数据块一起组成信号帧，GI和时域数据块分别称为信号帧的训练序列和帧体。但是当信道的最大多径时延超过训练序列保护间隔GI的长度时，块传输系统的性能将急剧恶化。对于多径时延很大的移动传输环境，需要以牺牲频谱效率为代价来延长保护间隔，或者以提高复杂度为代价来增大OFDM数据块的长度。因此，TDS-OFDM系统中保护间隔的设计需要在系统效率和实现复杂度之间取得平衡。

根据填充的内容，目前存在的GI填充技术包括CP(Cyclic Prefix，循环前缀)填充技术，ZP(Zero Padding，零填充)填充技术，和TS(Training Sequence，训练序列)填充技术等。如今，CP-OFDM已经得到了广泛应用，如DAB、DVB-T、IEEE 802.11a、HIPERLAN/2、WLAN标准以及目前绝大多数的B3G/4G提案都使用到了CP-OFDM。作为TS填充技术的一个特例——基于PN(Pseudorandom Noise，伪随机序列)填充的方法是TDS(Time Domain Synchronization，时域同步)情况下TDS-OFDM系统的一个重要特征。以PNP-OFDM帧结构为基础，形成了中国地面数字电视标准DTMB的核心技术TDS-OFDM。由于TDS-OFDM系统中的PN序列除了作为OFDM块的保护间隔以外，还可以在接收端被用作信号帧的帧同步、载波恢复与自动频率跟踪、符号时钟恢复、信道估计，而不需要像CP-OFDM那样再利用专门的导频或前导训练序列来完成同步及信道估计，因而可以提供比CP-OFDM更高的频谱效率和更好的系统性能。

在TDS-OFDM系统中，由于训练序列保护间隔是不同的PN序列，所以TDS-OFDM信号帧经过多径信道后，训练序列保护间隔产生的“拖尾”与帧体OFDM数据产生的“拖尾”完全不同，在接收端信号中直接截取帧体部分所得的序列将不再是“CP-OFDM信号”，而是训练序列“拖尾”的干扰叠加在经过多径信道后的帧体接收序列上，也无法通过与ZP-OFDM系统类似的方法得到“CP-OFDM信号”。现有基于TDS-OFDM系统的信道估计方法通常假定信道在一个信号帧内保持不变，即信道满足块时不变特性。主要的信道估计方法有时域相关法、频域变换法和频域判决反馈法，即根据传输信道特性选择下列方法之一进行信道估计：

a)当传输信道具有短时多径干扰时，选择时域相关法；

b)当传输信道具有长时多径干扰时，选择频域变换法；

c)当传输信道具有时不变稳定特性时，选择频域判决反馈法。

其中，为了对抗长时多径干扰采用的频域变换法进行信道估计的关键是去除数据块与训练序列之间的相互干扰。为了提高信道估计精度，通常采用迭代干扰消除的方法，具体算法可参考申请号为200510012127.6的中国发明专利公开文本。经过PN数据分离后，TDS-OFDM信号可以等价于ZP-OFDM信号，所有ZP-OFDM的均衡方法都可以应用于TDS-OFDM。然而，通过不断迭代得到ZP-OFDM信号再进行均衡的方法，存在两个问题：首先，迭代方法需要进行多次迭代，运算量很大，实现复杂度较高，接收端的功耗也较大；其次，只有在接收端能得到理想的信道估计的情况下，才能完全消除PN序列的影响，否则就会存在残余码间干扰，从而严重影响系统性能。而且，PN数据分离方法的计算复杂度很高，不太适合对功耗要求较高的应用，如手机电视等。

为此，文献[符剑.基于TDS-OFDM系统的信号设计、信道与均衡技术：[博士学位论文].北京：清华大学电子工程系，2006.]提出了一种基于双PN时域同步的帧结构，其特点是同步序列使用两个完全相同长度为M的PN序列作为训练序列和训练序列的保护序列，长度为N的OFDM块作为帧体。接收端通过简单的加减运算完成帧体OFDM数据的CP-OFDM信号重构。双PN方法把TDS-OFDM系统和CP-OFDM系统的特点结合起来，取代了TDS-OFDM系统中原有的通过多次迭代消除PN对数据部分的干扰从而重建ZP-OFDM信号进而得到CP-OFDM信号的方法。双PN前缀时域同步帧结构的计算复杂度约为迭代PN消除方法的35％(迭代次数为2时)或20％(迭代次数为3时)，在对功耗要求较高的应用中具有较大的优势。在性能方面，双PN前缀时域同步OFDM系统在信噪比较高时相对于传统TDS-OFDM系统在各种星座映射方式下都有明显的误码性能改善。同时，仿真表明双PN前缀时域同步OFDM系统具有更强的抗多普勒性能，具有更好的移动接收性能，因此更适合于时变信道下的应用。然而，为了对抗相同的多径时延，基于双PN前缀时域同步帧结构的信道估计和均衡方法需要双倍长度的PN序列。因此，相对于迭代PN消除方法的频谱效率会损失M/(N+2M)，由于通常M远小于N，当M＝255，N＝3780时由此损失的频谱效率为6％。

为了提高系统的频谱效率，文献[一种时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中CP-OFDM信号重构的方法，中国发明专利]提出了一种时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中CP-OFDM信号重构的方法(该系统又称作CPR-TDS-OFDM系统)，保留了通过简单的加减运算完成帧体OFDM数据的CP-OFDM信号重构的特点，从而获得了相似的误码性能改善和良好的移动接收性能。PN序列进行循环扩展的位数L一般大于或者等于信道的最大多径时延l，且小于或等于PN长度N_p，相对于迭代PN消除方法，上述CPR-TDS-OFDM系统的频谱效率损失为L/(N+L+N_p)。为了得到较高的频谱效率，一般取L≤N_p，因而其比双PN系统提高了频谱效率。但是，由此带来的缺陷也很明显：限制了可估计信道多径时延长度，从而限制了其在长多径延时信道下的应用。

从数字电视地面广播的接收条件来看，高速移动接收和长多径延时信道下接收的需求往往同时存在，尤其在单频网地面广播的车载接收条件下，既需要良好的抗多普勒性能，又要能抵抗足够长的多径时延。同时，宝贵的无线频谱资源和高数据传输速率的要求又希望尽可能地提高系统的频谱效率，从而提高系统的净荷数据率。为此，提高系统对抗长时延多径信道的性能至关重要。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：使得TDS-OFDM系统在信道最大时延扩展超过训练序列保护间隔的长度时也能得到较准确的信道估计及较好的系统误码率(Bit Error Rate，BER)，同时提高信道估计精度，提高系统频谱利用率以及移动性能。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。

一种基于训练序列重构的信道估计方法，该方法包括步骤；

S1.获取已知信道估计结果；

S2.根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项；

S3.根据所述重构项，重构训练序列；

S4.利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果，输出最终的信道估计结果。

其中，在步骤S1中：

若为对第一个信号帧的第一次迭代，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列获得初始信道估计结果，并将其设置为已知信道估计结果；

若为对第一信号帧以外的信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；

若为对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。

其中，在步骤S4中利用重构的训练序列进行信道估计，更新本次信道估计结果，且在步骤S4后还包括步骤：S5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

其中，在步骤S3中，重构训练序列的方法为训练序列的循环重构：对所述重构项与消除块间干扰的训练序列进行齐头相加，得到重构的发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计。

其中，在步骤S4中，利用重构的训练序列进行信道估计的方法为：傅立叶变换频域相除法或循环卷积的快速傅立叶变换辅助法。

其中，步骤S4后还包括对更新的信道估计结果进行后处理的步骤，所述后处理的方法包括：根据信道冲激响应长度有限的特征，对信道冲激响应结果进行时域滤波；根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪；利用已有的信道估计结果与当前信道估计结果的加权平均，对信道估计结果进行时域或频域平滑；以及根据信道冲激响应能量的参考值，将信道冲激响应乘以能量归一化补偿因子。

其中，步骤S4或步骤S5之后还包括根据最终的信道估计结果进行当前接收信号帧的帧体数据均衡。

其中，所述数据均衡的方法为：对训练序列重构后的接收信号帧序列做加减运算，得到帧体数据与信道冲激响应的循环卷积，并利用迫零均衡方法得到所述帧体数据的估计，完成对所述帧体数据的频域均衡。

其中，所述数据均衡的方法为：重构所述帧体数据经过多径信道后的线性卷积，采用零填充OFDM的均衡算法完成对帧体数据的频域均衡。

一种基于训练序列重构的信道估计系统，该系统包括：已知信道估计获取模块，用于获取已知信道估计结果；消除干扰及重构项构建模块，用于根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项；重构模块，用于根据所述重构项，重构训练序列；信道估计模块，利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果。

(三)有益效果

本发明提出的基于训练序列重构以消除因多径时延超过训练序列循环扩展长度而造成的残留块间干扰的信道估计方法及系统，既保留了TDS-OFDM系统中CP-OFDM信号重构的方法的良好抗多普勒性能和复杂度低的优点，同时克服了该系统抗多径时延l受限于循环扩展的位数L的缺陷。基于本发明的TDS-OFDM系统最大可对抗的多径时延长度为PN序列的长度N_P，从而可以在某些固定接收条件下由于多径时延过长导致无法接受的盲区中得到应用。此外，由于TDS-OFDM系统的单频网组网方式会造成人工的长时多径，而本发明方法在不降低频谱效率的基础上提高了对抗多径的长度，从而可以提高单频网地面广播接收机的性能，从某种程度上降低了单频网规划的难度，即在信道最大时延扩展超过训练序列保护间隔的长度时能得到较准确的信道估计的同时提高信道估计精度，提高系统频谱利用率以及系统移动性能等。

附图说明

图1为依照发明一种实施方式的基于训练序列重构的非迭代消除残留IBI的信道估计方法流程图；

图2为依照发明一种实施方式的对一组信号帧进行基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法流程图；

图3为依照本发明一种实施方式的基于训练序列重构的信道估计系统结构图；

图4为实施例1的CPR-TDS-OFDM系统的帧结构示意图；

图5为实施例2的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统的帧结构示意图；

图6为实施例3的TDS-OFDM系统国标PN420模式的帧结构示意图；

图7为CPR-TDS-OFDM系统的接收训练序列CP重构方法示意图；

图8为CPR-TDS-OFDM系统的接收信号帧帧体CP重构方法示意图；

图9为CPR-TDS-OFDM系统的基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法示意；

图10是用于国标PN420模式的TDS-OFDM系统的基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法示意图；

图11为静态多径信道I下基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法用于CPR-TDS-OFDM系统的误符号率性能曲线；

图12为静态多径信道II下基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法用于CPR-TDS-OFDM系统的误符号率性能曲线。

图13为动态多径信道II下最大多普勒频移为20Hz时基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法用于CPR-TDS-OFDM系统的误符号率性能曲线；

图14为动态多径信道II下最大多普勒频移为40Hz时基于训练序列重构的迭代消除残留IBI的信道估计方法用于CPR-TDS-OFDM系统的误符号率性能曲线。

具体实施方式

本发明提出的基于训练序列重构的信道估计方法及系统，结合附图和实施例详细说明如下。

本发明所提出的方法及系统用于在信道多径时延l超过了循环保护间隔L时，以消除因多径时延超过训练序列循环扩展长度而造成的残留块间干扰，以期在长以期在长多径时延信道的接收条件下得到较好的信道估计和系统BER性能。本发明适用于“训练序列及其循环前缀进行信道估计”的通信系统，其中训练序列既可以是时域典型序列(如PN)，也可以是频域训练序列(如频域二值序列BFR或已知OFDM块等)。该方法及系统用在TDS-OFDM系统的接收端，首先，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列，获得初始信道估计结果。其次，每个信号帧基于训练序列重构的信道估计的出发点是已知信道估计结果，可以是初始信道估计结果或前一帧的基于训练序列重构的信道估计结果等。第三，为了去除前一帧数据对于当前帧训练序列的IBI干扰，需要构建时域数据块和信道冲激响应的线性卷积。第四，将接收训练序列中去除块间干扰，再加上作为重构项的训练序列循环扩展的接收数据估计，从而完成对接收训练序列的重构。第五，更新基于训练序列重构的信道估计结果，输出最终的信道估计结果。第六，对基于训练序列重构的信道估计结果进行必要的后处理，如时域滤波、限幅去噪，平滑去噪、和能量归一化等，得到当前帧信道估计结果。

如图1所示为依照本发明一种实施方式的基于训练序列重构的信道估计方法流程图，该方法具体包括步骤：

S1.获取已知信道估计结果；

S2.根据已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项；

S3.根据重构项，重构训练序列；

S4.利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果，输出最终的信道估计结果。

本发明方法中重构训练序列和信道估计的过程可以是一次重构，方法如上所述，也可以是迭代的。如图2所示为本发明的对TDS-OFDM系统的接收信号帧进行迭代的基于训练序列重构的信道估计方法流程图，该方法除包括上述的步骤S1-S4外，在步骤S4后还包括步骤：

S5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

且在步骤S4中利用重构的训练序列进行信道估计，更新本次信道估计结果。

此时，在步骤S1中：若为对一组信号帧第一个信号帧的第一次迭代，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列获得初始信道估计结果，并将其设置为已知信道估计结果；若为对第一信号帧以外的信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；若为对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。

在本发明的方法及系统中，信道估计结果的表现形式是信道冲激响应或信道频域响应，二者互为离散傅立叶变换或反变换。

获得已知信道估计结果的输入包括但不仅限于初始信道估计结果、前一帧的信道估计结果、或当前帧前次迭代的信道估计结果。

在步骤S3中，重构训练序列的方法为训练序列的循环重构：对重构项与消除块间干扰的训练序列进行齐头相加，得到重构的发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计。

在步骤S4中，利用重构的训练序列进行信道估计的方法为：傅立叶变换频域相除法或循环卷积的快速傅立叶变换辅助法。

傅立叶变换频域相除法为：对于完成当前次迭代重构的训练序列，直接利用当前帧重构的训练序列进行离散傅立叶变换，再除以接收训练序列的离散傅立叶变换，从而得到当前帧信道冲激响应估计值的离散傅立叶变换。

循环卷积的快速傅立叶变换辅助法为：对于完成当前次迭代重构的训练序列，得到的当前帧重构的训练序列进行复制和补零后，再进行快速傅立叶变换，然后乘以已知本地训练序列，倒置和补零并循环右移一位后进行快速傅立叶变换，从而得到当前帧信道冲激响应估计值的离散傅立叶变换

此外，步骤S4后还包括对更新的信道估计结果进行后处理的步骤，以得到最终的信道估计结果。

后处理的方法包括：根据信道冲激响应长度有限的特征，对信道冲激响应结果进行时域滤波；根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪；利用已有的信道估计结果与当前信道估计结果的加权平均，对信道估计结果进行时域或频域平滑；以及根据信道冲激响应能量的参考值，将信道冲激响应乘以能量归一化补偿因子。

完成当前帧规定迭代次数的基于训练序列重构信道估计结果，可用来进行当前接收信号帧的帧体数据均衡。数据均衡的操作为：完成基于训练序列重构的信道估计后，对训练序列重构后的接收信号帧序列做简单的加减运算得到帧体数据与信道冲击响应的循环卷积形式，进而将得到的帧体循环重构结果利用迫零均衡方法即可得到发送端帧体数据的估计，从而完成对帧体数据的频域均衡；或者，完成基于训练序列重构的信道估计后，重构出信号帧体数据经过多径信道后的线性卷积形式，进而可采用零填充OFDM的均衡算法完成对帧体数据的频域均衡。

如图3所示，为依照本发明一种实施方式的基于训练序列重构的信道估计系统结构图。该系统包括：

信道长度估计模块，获得信道长度的估计结果，判决多径时延的长度是否超过了训练序列循环扩展的长度，并将判决结果输送至控制模块。

控制模块，产生整个信道估计系统的时序控制信号送给其它模块。

已知信道估计获取模块，连接到接收信号输入端，若对一组信号帧的第一个信号帧的第一次迭代，则利用TDS-OFDM系统的接收训练序列，获得初始信道估计结果，将初始信道估计结果设置为已知信道估计结果输出；若对其他信号帧的第一次迭代，则将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；若对所有信号帧的非第一次迭代，则将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果输出。

消除干扰及重构项构建模块，用于根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积以及发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并获得训练序列的重构项。其进一步包括：残留IBI消除单元，用于构建前一帧的时域发送信号和信道冲激响应的线性卷积作为接收序列的残留块间干扰加以消除；重构项构建单元，构建发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积，作为重构项输出至重构模块。

重构模块，用于根据所述重构项，重构训练序列；

信道估计模块，利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果，并将结果送给信道估计后处理模块。

信道估计后处理模块，对信道估计模块输出的结果进行时域滤波、限幅去噪、平滑去噪、以及能量归一化等后处理，得到最后的信道估计输出。

其中信道长度估计模块和信道估计后处理模块为可选模块。

下面以三个不同的TDS-OFDM系统实例具体说明本发明的基于训练序列重构以消除残留块间干扰的信道估计方法及装置。

实施例1

如图4所示为本实施例的一种CPR-TDS-OFDM系统的帧结构示意图。发送端不同信号帧的训练序列设计如下：

保护间隔包括了PN训练序列

和它的L位循环扩展，相邻帧的训练序列相对于

相差L。因此，第i信号帧的训练序列保护序列

的后N_p个符号和第i+1信号帧的训练序列保护序列

的前N_p个符号都为这一特性是由上述帧结构中设计第i信号帧的训练序列的相位为

得到的。

第i帧的待传输频域符号为S_i(k)，可以选择任意的符号调制技术。采用多载波传输，待传输频域符号组成长度为N_d＝3780的频域数据块

不包括导频，也不包括虚拟子载波。频域数据块

经离散傅立叶反变换后得到OFDM时域数据块

时域数据块之间的保护间隔填充长度为N_G的已知保护间隔序列

包括了训练序列和训练序列的循环扩展。时域数据块(帧体)和保护间隔(帧头)组成信号帧。

对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，当l＞L时，基于训练序列重构的信道估计方法的实现步骤如下：

S1.获得初始信道估计结果；

对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，优选实施例为：对于对一组信号帧的第一个信号帧，直接利用系统的接收训练序列，通过CPR系统中傅里叶变换频域相除法获得初始信道估计结果。对其它信号帧来说，将前一信号帧的信道估计结果设置为初始信道估计结果。

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项。

对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，已有的CP-OFDM重构方法可对抗的最大多径时延为N_p。当信道的多径时延l超过L时，前一帧的帧体数据经过多径信道后产生的拖尾将干扰到当前帧的接收训练序列，造成IBI。在本实施例系统的接收端，首先要在接收训练序列中消除前一帧帧体数据对于当前帧训练序列的干扰。具体做法是从接收信号中减去前一帧帧体数据和已知前一帧信道冲激响应的线性卷积结果中对接收训练序列产生干扰的那部分拖尾。

根据前一帧已经得到的帧体时域数据与信道冲激响应(Impulseresponse of channel，CIR)的估计来构建前一帧时域发送数据块的末端

和CIR{h_i-1[n]}_n＝0 ^l的线性卷积。

$x_{i-1}^{\′}\left[n\right]=s_{i-1}^{\′}\left[n\right]*h_{i-1}\left[n\right]=\underset{m=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{s}_{i-1}^{\′}(n-m)\·h_{i-1}\left(m\right),0\≤n\≤2l-L-1$

其中，图7(b)所示的{r_i[n]}_n＝L ^l-1段竖线部分即为前一帧发送端数据s′_i-1[n]产生的拖尾。其{x′_i-1[n]}_n＝l-L ^2l-L-1部分对当前帧接收训练序列产生了块间干扰，如步骤S3的构造接收训练序列的公式所示，通过减去相应的拖尾部分，可完成当前帧接收训练序列消除IBI的操作。

由于信道噪声和残留块间干扰的影响，实际构建的线性卷积结果可能包括叠加噪声。为描述本发明的方便，以下提到的发送数据和信道冲激响应的卷积结果均不考虑叠加噪声。

对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，如图7(b)所示，影响当前信号帧帧体部分的拖尾{y_1i[n]}_n＝L ^L+l-1，其后段完全来自{y_1i[n]}_n＝L ^L+l-1的部分(斜网格部分)，其前段除了一部分来自于{y_1i[n]}_n＝L ^L+l-1部分，另一部分来自于未作为训练序列PN_i[n]的循环扩展复制于PN_li[n]中的那一段PN训练序列经过信道冲激响应{h_i[n]}_n＝0 ^l造成的拖尾(黑色阴影部分)。根据线性卷积的原理和运算法则，这一小段拖尾完全来自于发送信号训练序列中的部分训练序列

和当前帧CIR{h_i[n]}_n＝0 ^l的卷积：

$y_i^{\′}\left[n\right]=c_i^{\′}\left[n\right]*h_i\left[n\right]=\underset{m=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i^{\′}(n-m)\·h_i\left(m\right),0\≤n\≤2l-L-1$

其中，图7(b)所示的

段包括黑色阴影部分的虚线框部分即为当前帧发送端训练序列的c′_i[n]部分产生的拖尾，其{y′_i[n]}_n＝l-L ^2l-L-1部分可作为训练序列循环重构的重构项。这时，可以得到：

${\left\{y_i\right[n\left]\right\}}_{n=N_p}^{N_p+l-1}=\left\{\begin{array}{cc}{\left\{y_{1i}\right[n\left]\right\}}_{n=L}^{L+l-1}+{\left\{y_i^{\′}\right[n]\}}_{n=l-L}^{2l-L-1},& N_p\≤n\≤N_p+l-L-1\\ {\left\{y_{1i}\right[n\left]\right\}}_{n=L}^{L+l-1},& N_p+l-L\≤n\≤N_p+l-1\end{array}\right.$

即图7(c)箭头所指的影响当前信号帧帧体的拖尾——横线加斜网格部分等价于黑色阴影部分的拖尾加上斜网格部分的拖尾。

S3.通过加上重构项，完成对于训练序列的重构；

对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，为了得到当前帧的信号估计，要重构发送端已知训练序列

经过多径信道{h_i[n]}_n＝0 ^l后响应的循环卷积即CP形式。如图7(c)所示，通过简单的加减运算，循环重构训练序列如下：

$\tilde{P}{N}_i\left[n\right]=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right]-x_{i-1}^{\′}[n+l]+y_i^{\′}[n+l],& 0\≤n\≤l-L-1\\ {\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right],& l-L\≤n\≤N_p-1\end{array}\right.$

可见，循环重构训练序列

的前l个符号是接收训练序列{y_i[n]}_n＝0 ^l-1与接收训练序列“拖尾”

的叠加，后面N_p-l个符号为接收训练序列本身

据上式，循环重构训练序列

是发送端训练序列

经过多径信道{h_i[n]}_n＝0 ^l后的循环卷积形式。如图7(c)所示，对于训练序列的循环重构方法，将重构项与去除IBI的训练序列进行齐头相加，从而重构出发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计；

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果；

根据循环卷积的性质，对于本实施例的CPR-TDS-OFDM系统系统的信道估计，即

的傅立叶变换，可以通过把完成循环重构的训练序列

做DFT然后除以已知训练

的DFT得到(称作傅立叶变换频域相除法)：

$\mathrm{DFT}\left({\left\{{\hat{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^l\right)=\frac{\mathrm{DFT}\left({\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{N_p-1}\right)}{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\mathrm{PN}}_i\right[n]\}}_{n=0}^{N_p-1}\right)}$

由于PN训练序列长度N_p满足N_p＝2^q-1，正整数q为训练序列阶数，则N_p点DFT无法用N_p点FFT来实现。然而，文献[符剑.基于TDS-OFDM系统的信号设计、信道与均衡技术：[博士学位论文].北京：清华大学电子工程系，2006.]指出，上式的信道估计可以用Q点FFT来实现，Q＝2^2q。信道冲激响应也可以使用FFT由下式所估计(称作循环卷积的快速傅立叶变换辅助法)：

${\left\{{\tilde{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{Q-1}=\mathrm{IFF}{T}_Q\left({\mathrm{FFT}}_Q\left(\right\{{\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{N_p-1},{\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{N_p-1},\mathrm{0,0}\}\right)$

$\·{\mathrm{FFT}}_Q\left(\right\{{\mathrm{PN}}_i\left[1\right],\mathrm{0,0},...,0,{\left\{{\mathrm{PN}}_i\right[n\left]\right\}}_{N_p-1}^1\left\}\right))$

步骤S4得到的基于训练序列重构的信道估计结果，包含了信道噪声等估计误差，通常需要进行信道估计结果后处理的步骤，包括限幅和平滑等噪声抑制的处理。基于训练序列重构的信道估计结果可以用于信道均衡，当前帧下一次迭代的信道估计，和/或下一帧的信道估计，通常需要根据参考值进行能量归一化。因此，本发明提出对基于训练序列重构的信道估计结果进行如下后处理，即得到当前帧的信道估计结果。其操作程序是，

1.根据信道冲激响应长度有限的特征，对信道冲激响应结果进行时域滤波，例如根据信道长度估计模块的结果，将信道冲激响应结果截断至已知长度；

2.根据当前接收信号信噪比信息，设定信道幅度门限，将信道冲激响应结果幅度低于信道幅度门限的位置设置为零；

3.利用已有信道估计结果和当前信道估计结果的加权平均，对信道估计结果进行时域或频域平滑；

4.根据信道冲激响应能量的参考值，将信道冲激响应乘以能量归一化补偿因子。

实际中，信道估计完成后还需要进行帧体数据的均衡，进而解调出正确的帧体数据。

对本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，如图7(c)所示，循环重构训练序列相当于训练序列的循环扩展PN_1i[n]补足至l点(即“训练序列虚拟循环扩展”)后的发送信号经过多径信道后得到的发送训练序列PN_i[n]的实际接收训练序列。此时，重构的接收信号帧

可以重新表示为图8(b)的形式。显然，这时的接收信号帧与CPR-TDS-OFDM系统当多径时延未超过训练序列循环扩展时的接收信号帧完全对应一致，从而可以按照接收信号帧体CP重构的方法，将接收信号帧

做一次简单加减运算得到帧体数据的CP重构

即为帧体数据s_i[n]经过多径信道{h_i[n]}_n＝0 ^l后的CP-OFDM形式。接下来，可以采用传统的CP-OFDM均衡方法矫正多径信道，按照下式的迫零均衡方法，即可恢复出发送端帧体OFDM数据的频域估计

从而完成了对帧体OFDM数据的频域均衡：

${\hat{S}}_i\left(k\right)=\frac{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\tilde{x}}_i^{\′}\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{N_d-1}\right)}{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\hat{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^l\right)}$

上式中

为估计的时域信道冲激响应，DFT可以通过补零后的FFT实现。

上述的基于训练序列重构的信道估计方法可以用于一个信号帧的信道估计，也可以用于一组信号帧的信道估计。在算法的实现过程中，步骤S3的{h_i[n]}_n＝0 ^l与

的DFT互为前提，因此可以采用迭代的信道估计方法。如图9所示为在上述的CPR-TDS-OFDM系统中，对一组信号帧进行迭代信道估计时的流程图，包括如下步骤：首先，利用初始信道冲激响应

得到估计信号

接着，重构接收训练序列

循环重构训练序列

是接收信号PN′_i[n]与估计信号

的混合；最后，利用重构的训练训练更新信道冲激响应，完成下一次迭代重构。

S1.对一组信号帧第一个信号帧的第一次迭代，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列，获得初始信道估计结果，将初始信道估计结果设置为已知信道估计结果；对其它信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。得到的第J次迭代信道估计结果为

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，构建发送训练序列与信道冲激响应

的线性卷积，获得重构项；

S3.通过加上重构项，完成对于当前帧训练序列的本次迭代重构

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果

对基于训练序列重构的信道估计结果进行后处理，得到当前帧本次迭代的信道估计(可选)；

S5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

本实施例分析了当信道的最大多径时延超过训练序列循环扩展的长度，即L＜l≤N_p时，CPR-TDS-OFDM系统的信道估计和均衡问题。其关键在于恢复出接收训练序列的循环重构，从而消除了多径时延过长带来的残留块间干扰，得到较为准确的信道估计。重构的过程可以一次完成(非迭代)，也可以采用迭代重构的方法完成，以提高信道估计的精度。

为了分析本发明所提出方法的复杂度，表1给出了本发明方法与传统迭代信道估计、文献[Fang Yang，Jintao Wang，Jun Wang，Jian Song，and Zhixing Yang.Novel channel estimation method based on PNsequence reconstruction for Chinese DTTB system.IEEE Trans.Consumer Electronics，2008，54(4)：1583-1589.]提出的PN重构信道估计以及CPR-TDS-OFDM系统中CP重构信道估计在实现干扰消除和信道估计时所需的计算复杂度对比。比较方法是基于提出方法所使用的IFFT/FFT运算数量来衡量的，并假设一个N点的IFFT/FFT运算的复杂度为O(NlogN)，表中的J为迭代次数。

表1基于时域同步正交频分复用的多址接入系统的复杂度对比分析

运算	传统迭代	PN重构	CP重构	本发明方法(训练序列重构)
					IFFT/FFT 256	0	0	3	3J
IFFT/FFT 512	0	0	0	3(J+1)
					IFFT/FFT 2048	4(J+1)	3J+4	0	0
IFFT/FFT 3780	2	2	1	1
					IFFT/FFT 4200	0	0	0	0

IFFT/FFT 8192

3(J+1)

0

0

0

从表中可以看出，当迭代次数J＝1时，基于PN重构的方法的复杂度是传统迭代方法的24％，基于CP重构的方法的复杂度是传统迭代方法的6％，而本发明所提出基于训练序列重构的信道估计方法，由于迭代中的FFT运算基数较小，而且帧体循环重构和基于训练序列重构信道估计的方法保留了CP重构方法的低复杂度优点，其复杂度为传统迭代方法的9％，仅比基于CP重构方法的复杂度略高。当迭代次数J增大时，本发明所述方法的相对复杂度虽然相比CP重构方法有所提高，但相比传统方法仍有显著降低。

针对本实施例的CPR-TDS-OFDM系统，对本发明提出的用于TDS-OFDM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2所示，两种信道模型如表3所示。其中，所示信道I是中国广播电影电视管理总局(State Administration of Radio Film andTelevision，SARFT)在数字电视测试报告中提出的单频网模型(广电8模型，CDT8)，该多径信道包含延时长达30us的0dB回波。所示信遒II是广电2模型(CDT2)。

动态多径下，最大多普勒扩散分别设为20Hz和40Hz，根据前文中的定义，信道的相干时间为T_c＝1/f_m＝50ms或T_c＝1/f_m＝25ms，而一个TDS-OFDM信号帧的持续时间近似为T_S≈554μs，所以可以认为CIR在一个TDS-OFDM信号帧内几乎不变。假设信道每个径都服从独立同分布的瑞利(Rayleigh)分布，且所有径的能量平均值之和经过归一化。图中的理想情况表示静态信道下接收机具有理想CIR信息时的误符号率性能。

表2仿真参数

符号率	7.56M符号/秒
		子载波符号调制	QPSK，16QAM

OFDM子载波数M	3780
		子载波间隔	2kHz
训练序列长度Np	255
		训练序列循环扩展长度L	153
最大多普勒扩散	0Hz(静态多径)；20Hz/40Hz(动态多径)

表3信道模型

如图11所示为16QAM和QPSK符号调制的TDS-OFDM系统在多径信道II下的SER(Symbol Error Rate，误符号率)仿真曲线图，图中横轴为接收信号的SNR(Signal-to-Noise Ratio，信噪比)。图中还包括了传统CPR-TDS-OFDM系统和CP-OFDM理想信道估计情况下的系统误码特性的最小下界。可以看出，在信道II下，采用本发明提供的基于训练序列重构的信道估计方法，得到的TDS-OFDM系统的误码性能在QPSK和16QAM符号调制下迭代一至两次即可以明显改善系统的误码性能。对于QPSK调制，本实施例的方法(J＝1时)在SER＝10^-2时相对于理想情况有1dB的SNR损失；而对于16QAM调制，本实施例的方法在SER＝1.5×10^-2时相对理想情况有1.5dB的SNR损失，相对于传统方法则有9dB的改善。仿真表明，在各种情况下，基于训练序列重构的信道估计方法都比传统的基于CP重构的CPR-TDS-OFDM系统性能有了明显的改善。

如图12所示，信道I下本发明提供的基于训练序列重构的信道估计方法尽管在一定程度上改善了CPR-TDS-OFDM系统的性能。但是距离理想情况还有相当的差距。而且在高信噪比下，增加迭代次数也不再会改善系统的性能。其原因在于信道I的频率选择性非常恶劣，常规的非编码CPR-TDS-OFDM系统此时已经达到了无法接收的程度。可以推测，编码的基于训练序列重构的信道估计方法将会较好地提升系统性能，原因在于“重构”过程的准确性很大程度上依赖于前一帧的OFDM帧体数据恢复的准确性和前一帧信道估计的准确性。

图13以及图14分别给出了当系统最大多普勒频移为20Hz和40Hz时，基于训练序列重构的迭代信道估计方法与传统的CPR-TDS-OFDM系统、双PN系统以及CP-OFDM系统理想情况下经过完全相同的时变多径瑞利衰落信道后的SER性能比较，仿真用的信道模型为信道II。从仿真结果中可以看出，在时变信道下，本发明提出的信道估计方法可以获得比传统的CPR-TDS-OFDM系统更好的SER性能。当信噪比小于20dB时，本发明提出的信道估计方法可以逼近双PN系统的SER性能，从而在确保更高频谱效率的情况下继承了双PN系统出色的移动性能。

实施例2

如图5所示为本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统的帧结构示意图。采用单载波的传输技术，第i帧的待传输时域符号为s_i[n]，可以选择任意的符号调制技术。待传输时域符号组成长度为N_d＝4096的时域数据块

时域数据块之间的保护间隔填充长度为N_G的已知保护间隔序列

包括了训练序列和训练序列的循环扩展，其训练序列结构与实施例1相同。时域数据块(帧体)和保护间隔(帧头)一起组成信号帧。

对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统，当l＞L时，基于训练序列重构以消除残留块间干扰的信道估计方法的实现步骤如下：

S1.获取初始信道估计结果；

信道估计结果可以是初始信道估计结果、前一信号帧信道估计结果、和当前信号帧前次迭代的信道估计结果。对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统，优选实施例为：对于对一组信号帧第一个信号帧，直接利用系统的接收训练序列，通过傅里叶变换频域相除法获得初始信道估计结果。对其它信号帧来说，将前一信号帧的信道估计结果设置为初始信道估计结果。

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项。

对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统，与实施例1的CPR-TDS-OFDM系统类似，当信道的多径时延l超过L时，要在接收信号中减去前一帧帧体数据和已知前一帧信道冲激响应的线性卷积结果中对接收训练序列产生干扰的那部分拖尾，以消除残留块间干扰。

如图7所示，对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统，未作为训练序列PN_i[n]循环扩展的一段PN训练序列经过信道冲激响应{h_i[n]}_n＝0 ^l的拖尾(黑色阴影部分)作为重构项，由发送信号中的部分训练序列

和当前帧信道冲激响应{h_i[n]}_n＝0 ^l的卷积得到：

$y_i^{\′}\left[n\right]=c_i^{\′}\left[n\right]*h_i\left[n\right]=\underset{m=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i^{\′}(n-m)\·h_i\left(m\right),0\≤n\≤2l-L-1$

其y′_i[n]_n＝l-L ^2l-L-1部分可作为训练序列循环重构的重构项。

S3.通过加上重构项，完成对于训练序列的重构；

对于本实施例的CRP-TDS-SC-FDE系统，进行如下的加减运算，得到训练序列的循环重构：

$\tilde{P}{N}_i\left[n\right]=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right]+x_{i-1}^{\′}[n+l]+y_i^{\′}[n+l],& 0\≤n\≤l-L-1\\ {\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right],& l-L\≤n\≤N_p-1\end{array}\right.$

即将重构项与去除IBI的训练序列进行齐头相加，从而重构出发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计。

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果；

对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统的信道估计，可以通过傅立叶变换频域相除法得到：

$\mathrm{DFT}\left({\left\{{\hat{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^l\right)=\frac{\mathrm{DFT}\left({\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}}_{n=L}^{N_p-1}\right)}{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\mathrm{PN}}_i\right[n]\}}_{n=0}^{N_p-1}\right)}$

同样地，信道估计也可用实施例1步骤S4中循环卷积的快速傅立叶变换辅助法得到。

步骤S4后可选地采用与实施例1完全类似的方法进行信道估计后处理，得到当前帧的信道估计结果。

信道估计完成后还需要进行帧体数据的单载波频域均衡，进而解调出正确的帧体数据。

对于本实施例的基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统，循环重构后的完整的接收信号帧

同样可以表示为图8(b)的形式。从而可以按照CPR-TDS-OFDM的接收信号帧体CP重构方法，通过一次加减运算得到帧体数据的CP重构

再按照下式的迫零均衡方法，完成了单载波时域数据的频域均衡：

${\hat{S}}_i\left(k\right)\left[n\right]=\frac{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\tilde{x}}_i^{\′}\right[n\left]\right\}}_{n=0}^{N_d-1}\right)}{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\hat{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^l\right)}$

上述的基于训练序列重构的信道估计方法也可以用于一组信号帧的信道估计。如图9所示为在上述的CRP-TDS-SC-FDE系统中，对一组信号帧进行迭代信道估计时的流程图。本发明进一步提出对CRP-TDS-SC-FDE系统的一组接收信号帧进行迭代的基于训练序列重构以消除残留块间干扰的信道估计方法，包括如下步骤：

S1.对一组信号帧第一个信号帧的第一次迭代，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列，获得初始信道估计结果，将初始信道估计结果设置为已知信道估计结果；对其它信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。得到的第J次迭代信道估计结果为

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，构建发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积，获得重构项；

S3.通过加上重构项，完成对于当前帧训练序列的本次迭代重构

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果

对基于训练序列重构的信道估计结果进行后处理，得到当前帧本次迭代的信道估计(可选)；

B5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

本实施例分析了当信道的最大多径时延超过训练序列循环扩展的长度，即L＜l≤N_p时，基于BFR序列填充的TDS-SC-FDE系统的信道估计和均衡问题。其关键在于恢复出接收训练序列的循环重构，从而消除了多径时延过长带来的残留块间干扰，得到较为准确的信道估计。重构的过程可以一次完成(非迭代)，也可以采用迭代重构的方法完成，以提高信道估计的精度。

实施例3

如图6所示为本实施例的一种TDS-OFDM系统国标PN420模式的帧结构示意图。第i帧待传输频域符号为S_i(k)，可以选择任意符号调制技术。采用多载波的传输技术，待传输频域符号组成长度为N＝3780的频域数据块{S_i(k)}_n＝0 ^N-1，不包括导频，也不包括虚拟子载波。频域数据块{S_i(k)}_n＝0 ^N-1经离散傅立叶反变换后得到时域数据块{s_i(n)}_n＝0 ^N-1，时域数据块之间的保护间隔填充长度为M＝420的已知训练序列{c_i(n)}_n＝0 ^M-1。时域数据块(帧体)和保护间隔(训练序列)一起组成信号帧。国标PN420模式的帧头信号长度为420个符号，由前同步、PN255序列和后同步构成。前同步和后同步定义为PN255序列的循环扩展，前同步长度为82个符号，后同步长度为83个符号。

本发明的信道估计方法可以通过两种处理方式以兼容现有国标系统。第一种方式，国标420的帧头也可以看做PN训练序列加循环前缀扩展构成：82个符号的前同步和PN255序列的前83个符号共165个符号放在一起，构成帧头后255个符号训练序列的L＝165循环扩展，而帧头后255个符号作为接收端信道估计的“新”训练序列。可以套用实施例1中CPR-TDS-OFDM系统的训练序列循环重构消除残留IBI的信道估计方法，实现国标系统的信道估计。

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，当l＞165时，基于训练序列重构以消除残留块间干扰的信道估计方法的实现步骤如下：

S1.获取初始信道估计结果；

获得的信道估计结果用于每个信号帧的信道估计，信道估计结果可以是初始信道估计结果、前一信号帧信道估计结果和当前信号帧前次迭代的信道估计结果。对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，优选实施例为：对于对一组信号帧第一个信号帧，直接利用系统的接收训练序列，通过傅立叶变换频域相除法获得初始信道估计结果。对其它信号帧来说，将前一信号帧的信道估计结果设置为初始信道估计结果。

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，构建发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为重构项；

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，与实施例1的CPR-TDS-OFDM系统类似，当信道的多径时延l超过165时，要在接收信号中减去前一帧帧体数据和已知前一帧信道冲激响应的线性卷积结果中对接收训练序列产生干扰的那部分拖尾，以消除残留块间干扰。

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，未作为训练序列PN_i[n]循环扩展的一段PN训练序列经过信道冲激响应{h_i[n]}_n＝0 ^l的拖尾(红色阴影部分)作为重构项，由发送信号中的部分训练序列和当前帧信道冲激响应{h_i[n]}_n＝0 ^l的卷积得到：

$y_i^{\′}\left[n\right]=c_i^{\′}\left[n\right]*h_i\left[n\right]=\underset{m=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i^{\′}(n-m)\·h_i\left(m\right),0\≤n\≤2l-L-1$

其y′_i[n]_n＝l-L ^2l-L-1部分可作为训练序列循环重构的重构项。

S3.通过加上重构项，完成对于训练序列的重构；

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，进行如下的加减运算，得到训练序列

的循环重构：

$\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right]+x_{i-1}^{\′}[n+l]+y_i^{\′}[n+l],& 0\≤n\≤l-L-1\\ {\mathrm{PN}}_i^{\′}\left[n\right],& l-L\≤n\≤N_p-1\end{array}\right.$

即将重构项与去除IBI的训练序列进行齐头相加，从而重构出发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计。

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果；

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统的信道估计，可以通过傅立叶变换频域相除法得到：

$\mathrm{DFT}\left({\left\{{\hat{h}}_i\right[n\left]\right\}}_{n=0}^l\right)=\frac{\mathrm{DFT}\left({\left\{\tilde{P}{N}_i\right[n\left]\right\}}_{n=L}^{N_p-1}\right)}{\mathrm{DFT}\left({\left\{{\mathrm{PN}}_i\right[n]\}}_{n=0}^{N_p-1}\right)}$

同样地，信道估计也可用实施例1步骤S4中循环卷积的快速傅立叶变换辅助法得到。

步骤S4后也可选地包括信道估计结果后处理的过程，可采用与实施例1完全类似的信道估计后处理方法。得到当前帧的信道估计结果。

信道估计完成后还需要进行OFDM帧体数据的频域均衡，进而解调出正确的帧体数据。

对于本实施例的国标PN420模式的TDS-OFDM系统，由于发送端帧头是由225种不同相位的PN训练序列按照一定顺序组帧的，因此相邻两帧的训练序列没有固定的相位关系，不能再按照CPR-TDS-OFDM的接收信号帧体CP重构方法，通过一次加减运算得到帧体数据的CP重构。这时的接收信号帧体重构方式与文献中TDS-OFDM系统的传统迭代信道估计方法的帧体重构方法类似，需重构出信号帧体数据经过多径信道后的线性卷积形式，得到的重构帧体等效为零填充的ZP数据块。可采用零填充OFDM的均衡算法完成对帧体数据的频域均衡。

上述的基于训练序列重构的信道估计方法也可以用于一组信号帧的信道估计。如图9所示为在上述的国标PN420模式的TDS-OFDM系统中，对一组信号帧进行迭代信道估计时的流程图。本发明进一步提出对国标PN420模式的TDS-OFDM系统的一组接收信号帧进行迭代的基于训练序列重构以消除残留块间干扰的信道估计方法，包括如下步骤：

S1.对一组信号帧第一个信号帧的第一次迭代，利用TDS-OFDM系统的接收训练序列，获得初始信道估计结果，将初始信道估计结果设置为已知信道估计结果；对其它信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。得到的第J次迭代信道估计结果为

S2.构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列重构项；

S3.通过加上重构项，完成对于当前帧训练序列的本次迭代重构

S4.对每个接收信号帧，利用重构后的训练序列进行当前信号帧的信道估计，更新基于训练序列重构的信道估计结果

对基于训练序列重构的信道估计结果进行后处理，得到当前帧本次迭代的信道估计(可选)；

S5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

本发明的信道估计方法还可以通过第二种处理方式兼容现有国标系统：将国标PN420帧头全部作为长420的训练序列，而训练序列的循环扩展长度为零，从而可以对抗长度小于420的多径时延。信道估计的步骤与上面类似，区别只在于构建发送训练序列与信道冲击响应的线性卷积时，重构项由发送信号中的长为420的整个训练序列

和当前帧信道冲击响应{h_i[n]}_n＝0 ^l的卷积得到。这种基于训练序列重构的信道估计方法也可以用于一组信号帧的信道估计。如图10所示，表示在上述的国标PN420模式的TDS-OFDM系统中，对一组信号帧进行迭代信道估计时的流程图，此时的处理方法类似于实施例1提到过的PN重构信道估计方法。

本实施例分析了当信道的最大多径时延超过训练序列循环扩展的长度，即165＜l≤255时，国标PN420模式的TDS-OFDM系统的信道估计和均衡问题。其关键在于恢复出接收训练序列的循环重构，从而消除了多径时延过长带来的残留块间干扰，得到较为准确的信道估计。重构的过程可以一次完成(非迭代)，也可以采用迭代重构的方法完成，以提高信道估计的精度。

本发明提出的基于训练序列重构以消除因多径时延超过训练序列循环扩展长度而造成的残留块间干扰的信道估计方法及系统，利用“重构”的思想，在多径信道最大时延扩展超过训练序列保护间隔的长度时，进行旨在消除残留块间干扰的训练序列重构，以获得CIR与训练序列的循环卷积估计，进而得到较准确的信道估计。重构过程即利用已知信号与待求信号的内在联系，通过迭代或非迭代的方法逼近未知信号。本发明的方法及系统解决了长时延信道中的IBI干扰消除以及信道估计的问题，使TDS-OFDM系统在信道最大时延扩展超过训练序列保护间隔的长度时也能得到较准确的信道估计，同时提高信道估计精度，提高系统频谱利用率，和提高系统移动性能等。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (9)

1.一种基于训练序列重构的信道估计方法，该方法包括步骤；

S1.获取已知信道估计结果；

S2.根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项；

S3.根据所述重构项，重构训练序列；

S4.利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果，输出最终的信道估计结果；

在步骤S3中，重构训练序列的方法为训练序列的循环重构：对所述重构项与消除块间干扰的训练序列进行齐头相加，得到重构的发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计。

2.如权利要求1所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，在步骤S1中：

若为对第一个信号帧的第一次迭代，利用时域同步正交频分复用TDS-OFDM系统的接收训练序列获得初始信道估计结果，并将其设置为已知信道估计结果；

若为对第一信号帧以外的信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道估计结果设置为已知信道估计结果；

若为对所有信号帧的非第一次迭代，将当前信号帧的前次迭代信道估计结果设置为已知信道估计结果。

3.如权利要求2所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，在步骤S4中利用重构的训练序列进行信道估计，更新本次信道估计结果，且在步骤S4后还包括步骤：

S5.若当前信号帧达到设定的迭代次数，则返回步骤S1，进行下一帧信号的信道估计，直至所有帧均完成设定的迭代次数，将更新的信道估计结果作为最终信道估计结果输出，否则返回执行步骤S2。

4.如权利要求1或3所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，在步骤S4中，利用重构的训练序列进行信道估计的方法为：傅立叶变换频域相除法或循环卷积的快速傅立叶变换辅助法。

5.如权利要求1或3所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，步骤S4后还包括对更新的信道估计结果进行后处理的步骤，所述后处理的方法包括：

根据信道冲激响应长度有限的特征，对信道冲激响应结果进行时域滤波；

根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪；

利用已有的信道估计结果与当前信道估计结果的加权平均，对信道估计结果进行时域或频域平滑；以及

根据信道冲激响应能量的参考值，将信道冲激响应乘以能量归一化补偿因子。

6.如权利要求3所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，步骤S4或步骤S5之后还包括根据最终的信道估计结果进行当前接收信号帧的帧体数据均衡。

7.如权利要求6所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，所述数据均衡的方法为：对训练序列重构后的接收信号帧序列做加减运算，得到帧体数据与信道冲激响应的循环卷积，并利用迫零均衡方法得到所述帧体数据的估计，完成对所述帧体数据的频域均衡。

8.如权利要求6所述的基于训练序列重构的信道估计方法，其特征在于，所述数据均衡的方法为：重构所述帧体数据经过多径信道后的线性卷积，采用零填充OFDM的均衡算法完成对帧体数据的频域均衡。

9.一种基于训练序列重构的信道估计系统，其特征在于，该系统包括：

已知信道估计获取模块，用于获取已知信道估计结果；

消除干扰及重构项构建模块，用于根据所述已知信道估计结果，构建前一帧发送数据与信道的线性卷积，消除数据对训练序列的块间干扰，并将发送训练序列与信道冲激响应的线性卷积作为训练序列的重构项；

重构模块，用于根据所述重构项，重构训练序列；重构训练序列的方法为训练序列的循环重构：对所述重构项与消除块间干扰的训练序列进行齐头相加，得到重构的发送训练序列与信道冲激响应的循环卷积的估计；

信道估计模块，利用重构的训练序列进行信道估计，更新信道估计结果。

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