CN101945066A - 一种ofdm/oqam系统的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种OFDM/OQAM系统的信道估计方法，针对OFDM/OQAM系统传统的信道估计方法只有一列0来保护Preamble符号，造成系统误码率性能较差的问题，在接收过程，由ZF(191)、ZF(192)、CE(18)、PIC(22)步骤组成信道估计过程，通过前缀干扰抵消方法，消除了信道估计系数的干扰，获得更为准确的信道估计系数，提高了OFDM/OQAM系统的误码率性能。

Description

一种OFDM/OQAM系统的信道估计方法

技术领域

本发明属于OFDM通信技术领域，特别涉及OFDM/OQAM系统的信道估计方法。

背景技术

在现有的通信技术中，OFDM/OQAM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing with Offset Quadrature Amplitude Modulation)以其很高的频谱利用率、良好的抗多径衰落性能，成为未来移动多媒体通信的主要候选技术之一。

OFDM/OQAM系统传统的信道估计方法采用的是一列0保护Preamble符号的方法来估计信道系数，其具体工作原理如图1所示，发射过程：3帧信源数据经QAM调制1，得到三帧调制符号a_m，n，如图3所示一帧Preamble符号b_m，n与三帧调制符号a_m，n经合成四帧数据2组成数据流结构，Preamble符号b_m，n＝1+0j用于估计信道系数，b_m，n经取实3和取虚4分别得到实部

和虚部

a_m，n经取实3和取虚4分别得到实部

和虚部

然后

通过OQAM调制51，通过OQAM调制52；再分别通过N点IFFT 61、N点IFFT 62将信号从频域转换到时域；之后分别利用滤波函数G(n)7、G(n-N/2)8滤除多径信道产生的符号间干扰，经Add9，得到Preamble符号b_m，n的发射信号

与调制符号a_m，n的发射信号

其中

τ₀v₀＝1/2；最后通过D/A 10、上变频11进行发射。接收过程：接收信号经过下变频12、A/D13得到基带接收信号r₁(t)、r₂(t)(其中r₁(t)表示Preamble符号b_m，n的发射信号在接收端的基带信号，r₂(t)表示调制符号a_m，n的发射信号在接收端的基带信号)，r₁(t)、r₂(t)通过滤波函数G(n-1)14和滤波函数G(N/2-n)15分别得到OQAM解调前的实部时域数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的实部时域数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的实部时域数据)和OQAM解调前的虚部时域数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的虚部时域数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的虚部时域数据)；然后分别通过N点FFT161、N点FFT162得到实部频率数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的实部频率数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的实部频率数据)和虚部频率数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的虚部频率数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的虚部频率数据)；实部频率数据和虚部频率数

据再分别通过OQAM解调171、OQAM解调172得到ZF均衡前的实部数据

表示r₁(t)在ZF均衡前的实部数据，

表示r₂(t)在ZF均衡前的实部数据)和虚部数据

表示r₁(t)在ZF均衡前的虚部数据，

表示r₂(t)在ZF均衡前的虚部数据)；之后利用CE18从均衡前的实部数据

流中提出得到信道估计系数

然后利用信道估计系数

在ZF191中得到预判的数据的实部

在ZF192中得到预判的虚部数据

最后数据信号通过取实3、取虚4、合成复数20、QAM解调21还原信源数据。

可以看出，OFDM/OQAM系统采用滤波函数来消除多径信道间的符号间干扰，但是OFDM/OQAM系统传统的信道估计方法只有一列0来保护Preamble符号，数据符号会对Preamble符号产生干扰，从而导致信道估计系数不正确，因此不能够正确地解调发送数据，造成系统误码率性能较差。

发明内容

本发明的目的是为了解决OFDM/OQAM系统中传统的信道估计方法造成系统误码率性能差的问题，提出了一种OFDM/OQAM系统的信道估计方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：一种OFDM/OQAM系统的信道估计方法，特征在于，OFDM/OQAM系统的接收过程包括由ZF(191)、ZF(192)、CE(18)、PIC(22)组成的信道估计过程，具体包括如下步骤：

步骤1：利用CE18从ZF均衡前的实部数据

流中提出

得到信道估计系数

并利用IFFT把信道估计频率系数

变换成信道估计时域系数

步骤2：CE18得到信道估计系数

通过ZF191、ZF192得到实部数据

和虚部数据

和组成预判的数据

步骤3：通过模糊函数的值、预判的数据

最大多径时延Δ和信道估计时域系数

在PIC22中计算数据符号对Preamble符号的干扰量，即：

${\hat{I}}_{m_0,n_0}=\underset{n\≠n_0,m\≠m_0}{\mathrm{\Σ}}{\hat{a}}_{m,n}^R{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}(m+2n-(m_0+2n_0))}\left({\∫}_0^{\mathrm{\Δ}}\hat{h}\left(\mathrm{\τ}\right)e^{-j2\mathrm{\π}{\mathrm{mv}}_0\mathrm{\τ}}{A}_g(({2n}_0-2n){\mathrm{\τ}}_0-\mathrm{\τ},(m-m_0)v_0)e^{\mathrm{j\π}{v}_0(m-m_0)(2n+{2n}_0+\mathrm{\τ})}\mathrm{d\τ}\right);$

$+{\hat{a}}_{m,n}^I{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}(m+2n+1-(m_0+2n_0))}\left({\∫}_0^{\mathrm{\Δ}}\hat{h}\left(\mathrm{\τ}\right)e^{-j2\mathrm{\π}{\mathrm{mv}}_0\mathrm{\τ}+\mathrm{j\π}{v}_0(m-m_0)(2n+2n_0+\mathrm{\τ}+{\mathrm{\τ}}_0)}{A}_g((2n_0-2n-1){\mathrm{\τ}}_0-\mathrm{\τ},(m-m_0)v_0)\mathrm{d\τ}\right)$

其中表示周围的数据对时频格点(m₀，n₀)所代表的数据的干扰量，∑表示求和，A_g(τ，v)是模糊函数，

A_g((2n₀-2n)τ₀-τ，(m-m₀)v₀)与A_g((2n₀-2n-1)τ₀-τ，(m-m₀)v₀)是A_g(τ，v)中变量τ，v的简单替换，∫表示积分，τ₀v₀＝1/2，0≤m₀≤N-1，-∞≤n₀≤+∞，最大多径时延Δ是一个常量，和具体信道的有关，N为子载波个数；

步骤4：在PIC22中利用

得到准确的信道估计系数

至此，信道估计完成。

本发明的有益效果：本发明通过前缀干扰抵消方法，消除了信道系数的干扰，获得准确的信道估计系数，比传统的信道估计方法有更好的系统误码率性能。

附图说明

图1是传统的信道估计方法的OFDM/OQAM系统工作原理图。

图2是本发明的信道估计方法的OFDM/OQAM系统工作原理图。

图3是OFDM/OQAM系统信道估计方法中的Preamble符号与数据符号结构。

图4是IOTA滤波函数中的一个具体参数b_k，j的取值。

图5是本发明具体实施例中的性能仿真比较示意图。

附图标记说明：QAM调制1，合成四帧数据2，取实3，取虚4，OQAM调制51，OQAM调制52，N点IFFT61，N点IFFT62，滤波函数G(n)7，滤波函数G(n-N/2)8，Add9，D/A10，上变频11，下变频12，A/D13，滤波函数G(n-1)14，滤波函数G(N/2-n)15，N点FFT161，N点FFT162，OQAM解调171，OQAM解调172，CE18，ZF191，ZF192，ZF 193，ZF 194，PIC22，合成复数20，QAM解调21，其中N为子载波个数。

具体实施方式

下面将结合附图，给出本发明的具体实施例。需要说明的是：实施例中的参数并不影响本发明的一般性。

在阐述具体实施方式之前，首先介绍其中所用的术语：

1)OQAM调制就是实部、虚部符号分别与相位因子e^j(m+2n)、e^j(m+2n+1)相乘，让实、虚部错开一个时隙，并让二者保持正交。

2)OQAM解调就是OQAM解调前的两路信号分别与相位因子e^j(m-2n)、e^-j(m+2n)相乘，让ZF前的实、虚部信号保持在同一时隙。

3)时频格点就是x轴表示时域，y轴表示频率形成的平面上的一个点的坐标。

4)IFFT就是频率信号X(jω)到时域信号x(t)的傅里叶逆变换，即

5)FFT就是时域信号x(t)到频率信号X(jω)傅里叶变换，即

6)滤波函数为IOTA函数，即

其中e＝2.71828，

是高斯函数，

是根据IOTA家族函数规则计算出来的常数，通过这些参数能够确定IOTA滤波函数值，滤波函数G(n)、G(n-N/2)、G(n-1)、G(N/2-n)只是G(t)函数中变量t的简单替换，N为子载波个数。

7)IOTA家族函数规则就是用来计算IOTA滤波函数中

的一种规则，描述如下：

其中0≤k≤14，j_l＝(14-k)/2，e＝2.71828，

b_k，j是具体常数如图4所示。

8)Channel Estimation(CE)即信道估计，简单地说，在发送端发送全1的数据符号，在接收端解调得到的频率信号就是信道估计系数。

9)Zero Forcing equalization(ZF)即迫零均衡，具体地说就是解调信号在频率点除信道系数，得到解调的数据。

10)Preamble Interference Cancellation(PIC)即前缀干扰抵消方法，主要是说Preamble在估计信道系数的过程中被数据符号干扰，导致信道系数产生一定程度的误差，通过PIC方法来去掉这一部分干扰后，信道估计系数就会变得比较准确。

11)Add表示信号相加。

为了便于对具体实施例理解，先对发射过程和接收过程的工作原理进行说明，具体工作原理如图2所示。

发射过程：3帧信源数据经QAM调制1，得到三帧调制符号a_m，n，如图3所示一帧Preamble符号b_m，n与三帧调制符号a_m，n经合成四帧数据2组成数据流结构，Preamble符号b_m，n＝1+0j用于估计信道系数，b_m，n经取实3和取虚4分别得到实部

和虚部

a_m，n经取实3和取虚4分别得到实部

和虚部

然后

通过OQAM调制51，

OQAM调制52；再分别通过N点IFFT 61、N点IFFT 62将信号从频域转换到时域；之后分别利用滤波函数G(n)7、G(n-N/2)8滤除多径信道产生的符号间干扰，经Add9，得到Preamble符号b_m，n的发射信号

与调制符号a_m，n的发射信号其中

τ₀v₀＝1/2；最后通过D/A 10、上变频11进行发射。

接收过程：接收端信号经过下变频12、A/D13得到基带接收信号r₁(t)、r₂(t)(其中r₁(t)表示Preamble符号b_m，n在接收端的基带信号，r₂(t)表示调制符号a_m，n在接收端的基带信号)，r₁(t)、r₂(t)通过滤波函数G(n-1)14和滤波函数G(N/2-n)15分别得到OQAM解调前的实部时域数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的实部时域数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的实部时域数据)和OQAM解调前的虚部时域数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的虚部时域数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的虚部时域数据)；然后分别通过N点FFT161、N点FFT162得到实部频率数据表示r₁(t)在OQAM解调前的实部频率数据，

表示r₂(t)在OQAM解调前的实部频率数据)和虚部频率数据

表示r₁(t)在OQAM解调前的虚部频率数据，表示r₂(t)在OQAM解调前的虚部频率数据)；实部频率数据和虚部频率数据再分别通过OQAM解调171、OQAM解调172得到ZF均衡前的实部数据

表示r₁(t)在ZF均衡前的实部数据，

表示r₂(t)在ZF均衡前的实部数据)和虚部数据

表示r₁(t)在ZF均衡前的虚部数据，

表示r₂(t)在ZF均衡前的虚部数据)；之后利用CE18从ZF均衡前的实部数据

流中提出

得到信道估计系数

然后利用信道估计系数

在ZF191中得到预判的数据的实部

在ZF192中得到预判的虚部数据

二者组成预判数据

然后在PIC22中，通过模糊函数的值、预判的数据

最大多径时延Δ和信道估计时域系数

求出准确的信道估计系数

其中

表示数据对Preamble符号的干扰；ZF均衡前的实部数据

ZF均衡前的虚部数据

在准确的信道估计系数

条件下再通过ZF193、ZF194得到比较准确的数据信号实部数据

和虚部数据

最后数据信号通过取实3、取虚4、合成复数20、QAM解调21还原信源数据。

本实施例的仿真参数为系统总的子载波个数N＝128，采用4-QAM调制，采样频率20MHz，信道为6径的COST207信道和高斯信道，多径时延为{0，2，4，6，8，10}*10^-6，多径增益为{0，-6，-12，-18，-24，-30}，最大多径时延Δ为10*10^-6秒，最大多普勒频移为80Hz，IOTA滤波函数长度为12帧，高斯函数参数α＝1。

图5为OFDM/OQAM系统在不同信道估计条件下的性能仿真比较示意图，其中横轴Eb/N0(dB)表示信号功率与噪声功率的比值，纵轴BER表示误码率的大小，ZF-OFDM/OQAM表示传统的信道估计方法得到的系统性能曲线，PIC-OFDM/OQAM表示采用本发明的信道估计方法得到的系统性能曲线。从图5可以看出，采用本发明信道估计方法的OFDM/OQAM系统与传统的信道估计方法的OFDM/OQAM系统相比，误码率性能明显提高了。例如在SNR＝15dB时，传统的信道估计方法的OFDM/OQAM系统误码率为0.022，而采用本发明的信道估计方法的OFDM/OQAM系统，误码率仅为0.0021。因此采用本发明的信道估计方法的OFDM/OQAM系统显著地改善了系统的误码率性能。

可以看出采用本发明的信道估计方法可以明显地提高OFDM/OQAM系统的信道估计的准确度，改善OFDM/OQAM系统的误码率性能。

以上实例仅为本发明的优选例子而已，本发明的使用并不局限于该实例，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种OFDM/OQAM系统的信道估计方法，其特征在于，OFDM/OQAM系统的接收过程包括由ZF(191)、ZF(192)、CE(18)、PIC(22)组成的信道估计过程，具体包括如下步骤：

步骤1：利用CE(18)从ZF均衡前的实部数据

流中提出得到信道估计系数

并利用IFFT把信道估计频率系数

变换成信道估计时域系数

步骤2：CE(18)得到信道估计系数

通过ZF(191)、ZF(192)得到实部数据

和虚部数据

和

组成预判的数据

步骤3：通过模糊函数的值、预判的数据

最大多径时延Δ和信道估计时域系数

在PIC(22)中计算数据符号对Preamble符号的干扰量，即：

${\hat{I}}_{m_0,n_0}=\underset{n\≠n_0,m\≠m_0}{\mathrm{\Σ}}{\hat{a}}_{m,n}^R{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}(m+2n-(m_0+2n_0))}\left({\∫}_0^{\mathrm{\Δ}}\hat{h}\left(\mathrm{\τ}\right)e^{-j2\mathrm{\π}{\mathrm{mv}}_0\mathrm{\τ}}{A}_g(({2n}_0-2n){\mathrm{\τ}}_0-\mathrm{\τ},(m-m_0)v_0)e^{\mathrm{j\π}{v}_0(m-m_0)(2n+{2n}_0+\mathrm{\τ})}\mathrm{d\τ}\right);$

$+{\hat{a}}_{m,n}^I{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}(m+2n+1-(m_0+2n_0))}\left({\∫}_0^{\mathrm{\Δ}}\hat{h}\left(\mathrm{\τ}\right)e^{-j2\mathrm{\π}{\mathrm{mv}}_0\mathrm{\τ}+\mathrm{j\π}{v}_0(m-m_0)(2n+2n_0+\mathrm{\τ}+{\mathrm{\τ}}_0)}{A}_g((2n_0-2n-1){\mathrm{\τ}}_0-\mathrm{\τ},(m-m_0)v_0)\mathrm{d\τ}\right)$

其中

表示周围的数据对时频格点(m₀，n₀)所代表的数据的干扰量，∑表示求和，A_g(τ，v)是模糊函数，

A_g((2n₀-2n)τ₀-τ，(m-m₀)v₀)与A_g((2n₀-2n-1)τ₀-τ，(m-m₀)v₀)是A_g(τ，v)中变量τ，v的简单替换，∫表示积分，τ₀v₀＝1/2，0≤m₀≤N-1，-∞≤n₀≤+∞，最大多径时延Δ是一个常量，和具体信道的有关，N为子载波个数；

步骤4：在PIC(22)中利用

得到准确的信道估计系数

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