CN102185806A - Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统 - Google Patents

Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102185806A
CN102185806A CN2011101549046A CN201110154904A CN102185806A CN 102185806 A CN102185806 A CN 102185806A CN 2011101549046 A CN2011101549046 A CN 2011101549046A CN 201110154904 A CN201110154904 A CN 201110154904A CN 102185806 A CN102185806 A CN 102185806A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ofdm
channel estimation
phase place
planisphere
indeterminate constant
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2011101549046A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102185806B (zh
Inventor
王旭
何凡
杨涛
冯辉
胡波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fudan University
Original Assignee
Fudan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fudan University filed Critical Fudan University
Priority to CN201110154904.6A priority Critical patent/CN102185806B/zh
Publication of CN102185806A publication Critical patent/CN102185806A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102185806B publication Critical patent/CN102185806B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种OFDM任意星座图全盲信道估计方法和系统。所述方法包括如下步骤：设计发送信号，在发送端交替使用两种星座图；在接收端首先估计出一个带有不定常数的信道估计结果，然后依次估计出不定常数的幅度、不定常数的小数相位和不定常数的整数相位，从而得到完整的信道估计值。所述系统是一种OFDM全盲发送、接收机系统，不需要发送任何的导频，接收端仅仅根据接收到的数据估计无线信道，得到完整的信道估计值，并最终恢复出发送信号。本发明完全避免了发送导频，大大提高了通信系统效率，而且算法复杂度与数据长度只有线性关系，接收端的计算量很低，提高了全盲接收机的实用性。

Description

OFDM任意星座图全盲信道估计方法和系统
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种OFDM任意星座图全盲信道估计方法和系统。
技术背景
近年来，移动用户对高速数据业务的需求，促使现有通信系统的效率不断提高。OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 技术由于具有很高的频谱效率，已经被许多国际标准所采用，如DAB，DVB，WiMAX和LTE等。
在OFDM技术中，为了辨识信道，一部分系统资源被用来发射导频，这降低了系统效率。尤其在多天线的情况下，导频开销大大增加，已经成为不容忽视的问题。一些学者提出了盲信道估计的思想，即不利用任何导频，直接由接收信号辨识出信道。如文献[1] Long Tong, Guanghan Xu and Thomas Kailath, “Blind Identification and Equalization Based on Second-Order Statistics: A Time Domain Approach”, IEEE Tran. Information Theory, vol. 40 no. 2, March 1994、参考文献[2] Bertrand Muquet, Marc de Courville and Pierre Duhamel, “Subspace-Based Blind and Semi-Blind Channel Estimation for OFDM Systems”, IEEE Tran. Signal Processing, vol.50, no.7, July 2002、参考文献[3] Wei-Chieh Huang, Chun-Hsien Pan et al,” Subspace-Based Semi-Blind Channel Estimation in Uplink OFDMA Systems”, IEEE Tran. Broadcasting, vol. 56, no.1 March 2010等所述。盲信道估计可以大大减少系统的导频开销，显著提高系统效率。但遗憾的是，现有的信道盲估计方法存在模糊性的问题，即最后的结果不唯一，这对实际应用造成了困难。为了能够去掉结果的模糊性，仍然需要少量的导频信号，最终形成了所谓的半盲估计。
针对这个问题，有学者进行了研究，如文献[4]（Shengli zhou and Georgios B. Giannakis, “Finite-Alphabet Based Channel Estimation for OFDM and Related Multicarrier Systems”, IEEE Tran. Communications, vol.49, no.8, August 2001）的最后结果只有几个可能的离散相位，而不再是任意的不定常数；参考文献[5]（Marc C. Necker and Gordon L. Stuber, “Totally Blind Channel Estimation for OFDM on Fast Varying Mobile Radio Channels”, IEEE Tran. Wireless Communications, vol. 3, no.5, September 2004）解决了在OFDM系统中部分PSK星座图的全盲信道估计问题，但不适用于QAM等一般星座图。
QAM是通信系统中最常用的星座图，QAM等一般星座图实现全盲信道估计对通信系统有着重要意义。本发明正是要解决对QAM等一般星座图如何完全不用导频而全盲估计出无线信道，并提出一个低复杂度的算法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种低复杂度，能够完全避免发送导频、有效提高现有通信系统效率，可以应用于QAM等一般星座图的OFDM全盲信道估计方法和相应系统。
本发明提出的OFDM任意星座图全盲信道估计方法，包括如下步骤：设计发送信号，在发送端交替使用两种星座图；在接收端首先估计出一个带有不定常数的信道估计结果，然后依次估计出不定常数的幅度、不定常数的小数相位和不定常数的整数相位，从而得到完整的信道估计值。
具体分别描述如下：
1、发送端设计
设计如下OFDM系统：有N个子载波，其中有Nd个数据子载波，Nnull个空子载波，没有任何的导频子载波。数据子载波中有Nd1个数据子载波上使用星座图                                                
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE001
1，有Nd2个数据子载波上使用星座图
Figure 570699DEST_PATH_IMAGE001
2，满足关系：
N = Nd+ Nnull                                                                       （1）
Nd= Nd1 + Nd2                                                     （2）
在接收端，由于使用全盲接收机，所以没有任何导频信息可以使用，接收机需要直接从接收信号中全盲估计出信道，进而恢复出发送信号。有很多文献讨论了信道的半盲估计问题，一个典型的算法如参考文献[2]，利用子空间的概念分离出信号子空间和噪声子空间，进而部分的估计出带有不定常数的信道值
Figure 965908DEST_PATH_IMAGE002
，其中h为真实的信道，
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE003
是估计出来信道，c为传统算法无法估计出来的不定常数。可以看到，由于不定常数c的存在，这样估计出来的信道无法直接用来恢复发送信号。
传统的解决方法是在发送端发送少量的导频，然后通过导频估计出不定常数c的具体值，进而恢复发送信号。但这样做会浪费一部分系统资源，降低系统效率。本发明提出的全盲信道估计，就是在不使用任何导频的前提下，不仅估计出带有不定常数的信道值
Figure 154182DEST_PATH_IMAGE002
，而且可以进一步估计出不定常数c。
为了估计不定常数c，首先将c分为3个部分：幅度，小数相位，整数相位，然后依次进行估计，最后将估计的结果合并，得到一个完整的不定常数c的估计值。下面解释小数相位和整数相位的概念，需要给出一些与之相关的定义。
首先是星座图模糊数的概念。
定义1：一种星座图的模糊数Q为：对于M-QAM星座图，Q = 4；对于M-PSK星座图，Q = M；对于M-PAM星座图，Q = 2。
接下来可以引入相位分解的概念。
定义2：设
Figure 976644DEST_PATH_IMAGE004
，对β进行相位分解，将其写成如下形式：
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE005
                                                （3）
其中Q为星座图的模糊数。
最后给出小数相位和整数相位的概念。
定义3：设，对
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE007
进行相位分解如（3），则θ称为小数相位，K称为整数相位。
在盲信道估计中，如果发送端只使用一种星座图，传统的盲信道估计算法无法完整的估计出整个信道，至少有一个不定常数无法估计。但在引入了小数相位和整数相位的概念后，仔细分析后可以发现，虽然无法盲估计出整数相位，但可以根据接收信号盲估计出幅度和小数相位。在发送端同时使用两种星座图后，则可以进一步估计出整数相位，从而得到了不定常数c的一个完整估计，进而实现了在接收端全盲信号接收与解调。
2、不定常数的幅度的估计
对于OFDM系统的任意一个子载波，可以将其写成：
Figure 507824DEST_PATH_IMAGE008
                                                （4）
其中s[n]是发送信号，cH[n]是真实信道，w[n]是噪声，Y [n]是接收信号，利用二阶统计量，可以得到下面的等式：
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE009
                              （5）
对于OFDM所有的子载波而言，有：
Figure 239020DEST_PATH_IMAGE010
                    （6）
即不定常数的幅度的估计为：
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE011
                             （7）。
3、不定常数的小数相位的估计
参考文献[4]提出利用高阶统计量估计不定常数的小数相位。但在无线通信中，信道是时变的，接收端无法收集足够多的数据以得到高阶统计量的可靠估计，所以在实际中是不实用的。
本发明利用ML估计得到不定常数的小数相位的一个可靠估计。对于OFDM系统的任意一个子载波，其接收信号的似然函数为：
（8）
其中r i是接收信号，r是由所有接收信号构成的列向量，s i是发送信号，s是由所有发送信号构成的列向量，h是信道并且对h的相位按（3）做相位分解，
Figure 543968DEST_PATH_IMAGE014
是噪声方差，L是数据长度。假设
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE015
，那么有：
Figure 173664DEST_PATH_IMAGE016
     （9）
对于OFDM的所有子载波而言，不定常数的小数相位估计式为：
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE017
                       （10）
其中
Figure 972993DEST_PATH_IMAGE018
为先前估计的带有不定常数的信道的频域形式，N d 为用来估计的子载波个数，L是接收的OFDM帧数量，r k [n]为接收的第n帧第k个子载波数据，s k [n]为相应的发送数据，
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE019
是接收端的估计值，
Figure 805033DEST_PATH_IMAGE020
为先前估计的不定常数的幅度。
可以看到，由于各个接收数据的搜索是完全独立的，所以整个算法的复杂度很低，与数据长度的关系只是线性的，而现有算法如参考文献[5]的复杂度是指数级的，所以本发明极大的降低了计算量。
仔细的分析（10）可以看到，对于每个接收数据的搜索实质上一个硬判决过程，所以复杂度还可以进一步降低。 如M-PSK和M-PAM的复杂度与星座图大小无关，即使是M-QAM，复杂度也至多只有
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE021
。总体而言，本发明的小数相位估计算法的计算复杂度远远低于现有文献中的算法。
4、不定常数的整数相位的估计
前面已经提到，仅仅利用一种星座图无法估计出不定常数的整数相位，但利用两种星座图则可完成估计。假设不定常数的幅度和小数相位都已经得到了估计，只有整数相位未知，那么可以根据数论得到下面结论：
如果星座图1和星座图2的模糊数互质，整数相位K的估计为：
Figure 297194DEST_PATH_IMAGE022
                              （11）
其中，
Figure 2011101549046100002DEST_PATH_IMAGE023
(·)是数论中的欧拉函数，
Figure 351869DEST_PATH_IMAGE024
是下取整函数，arg(·)是指复数的相位，r为接收信号，s为发送信号，P、Q分别为两种星座图的模糊数。由于求出了闭合表达式，所以具有非常低的复杂度。而且仿真结果表明算法的性能很好，且随数据长度的增加估计精度迅速增长。
本发明的方法流程可归纳如下：
1)  发送端在不同的子载波上使用两种星座图，且两种星座图的模糊数互质。
2)  接收端盲估计出一个带有不定常数的信道估计值。
3)  利用二阶统计量，由（7）估计出不定常数的幅度。
4)  利用ML估计，由（10）估计出不定常数的小数相位。
5)  利用数论，由（11）估计出不定常数的整数相位。
6)  将2)，3)，4)，5)步得到信道估计值合并起来，得到完整的信道估计值。
7)  利用估计出的信道值恢复出发送信号。
本发明还提供一种OFDM全盲接收系统，该系统包括：发送端和全盲接收机，其中发送端只发送两种星座图信号，不发送任何导频；接收机依次估计出带有不定常数的信道值，不定常数的幅度、不定常数的小数相位和不定常数的整数相位，从而得到完整的信道估计值，并最终恢复出发送信号。
由于本发明的OFDM全盲信道估计方法完全避免了发送导频，从而大大提高了通信系统效率。而且在本发明的全盲发送、接收机系统中，算法的复杂度很低，极大地降低了接收端的计算量，显著提高了全盲接收机的实用性。
附图说明
图 1是OFDM系统框图。
图 2是发送端星座图示意图。
图 3是不定常数估计过程的示意图。
图 4说明本发明的一个实例中不定常数幅度的估计精度。
图 5说明本发明的一个实例中不定常数小数相位的估计精度。
图 6说明本发明的一个实例中不定常数整数相位的估计精度。
图 7说明本发明的一个实例中信道的估计精度。
具体实施方式
现结合附图和实施例仿真对本发明做进一步的描述。
本发明的仿真条件如下：
OFDM系统有N = 64个子载波，其中有Nd= 62个数据子载波，Nnull= 2个空子载波，有Nd1 = 60个数据子载波上使用星座图16QAM，有Nd2 = 2个数据子载波上使用星座图3-PSK。运用本发明方法：
对幅度进行估计的结果如图4，可以看到本算法具有较高估计精度；
对小数相位进行估计的结果如图5，可以看到本算法具有较高估计精度，并且随着接收数据长度的增长估计精度迅速增长；
对整数相位进行估计的结果如图6，可以看到本算法具有较高估计精度，并且随着接收数据长度的增长估计精度迅速增长；
总体的信道估计结果如图7，可以看到本算法具有较高估计精度。
上述仅为本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种OFDM任意星座图的全盲信道估计方法，其特征在于设计如下OFDM系统：有N个子载波，其中有Nd个数据子载波，Nnull个空子载波，没有任何的导频子载波；数据子载波中有Nd1个数据子载波上使用星座图                                                
Figure 704505DEST_PATH_IMAGE001
1，有Nd2个数据子载波上使用星座图 2，两种星座图的模糊数互质，并满足关系：
N = Nd+ Nnull                                                    
Nd= Nd1 + Nd2                          
设有带不定常数的信道估计值
Figure 265247DEST_PATH_IMAGE003
，其中h为真实的信道，是估计出来信道，c为传统算法无法估计出来的不定常数；将不定常数分为三个部分：幅度、小数相位和整数相位，然后分别对不定常数的三个部分进行估计，再对三个部分估计值合并，得到不定常数的完整估计值；最后利用估计出的信道值恢复出发送信号。
2.如权利要求1所述的OFDM任意星座图的全盲信道估计方法，其特征在于不定常数的幅度的估计方法如下：
对于OFDM系统的任意一个子载波，将其写成：
Figure 587961DEST_PATH_IMAGE005
                        
其中s[n]是发送信号，cH[n]是信道，w[n]是噪声，Y [n]是接收信号，利用二阶统计量，得到下面的等式：
Figure 17805DEST_PATH_IMAGE007
              
对于OFDM所有的子载波而言，有：
Figure 72480DEST_PATH_IMAGE009
         
即不定常数的幅度的估计式为： 
 。
3.如权利要求2所述的OFDM任意星座图的全盲信道估计方法，其特征在于对不定常数的小数相位使用ML估计，其步骤为：
    设，对β进行相位分解，将其写成如下形式：
     
Figure 388558DEST_PATH_IMAGE013
                       
其中Q为星座图的模糊数，θ称为小数相位，K称为整数相位；
    不定常数的小数相位估计式为： 
Figure 930529DEST_PATH_IMAGE015
             
其中为先前估计的带有不定常数的信道的频域形式，N d 为用来估计的子载波个数，L是接收的OFDM帧数量，r k [n]为接收的第n帧第k个子载波数据，s k [n]为相应的发送数据，
Figure 569638DEST_PATH_IMAGE017
是接收端的估计值，
Figure 341285DEST_PATH_IMAGE018
为先前估计的不定常数的幅度。
4.如权利要求3所述的OFDM任意星座图的全盲信道估计算法，其特征在于对不定常数的整数相位K使用数论进行估计： 
   
Figure 2011101549046100001DEST_PATH_IMAGE020
          
其中
Figure 104972DEST_PATH_IMAGE021
(·)是数论中的欧拉函数，
Figure 2011101549046100001DEST_PATH_IMAGE022
是下取整函数，arg(·)是指复数的相位，r为接收信号，s为发送信号，P、Q分别为两种星座图的模糊数。
5.一种对应于权利要求3所述的OFDM任意星座图的全盲信道估计方法的OFDM全盲发送接收系统，该系统包括：发送端和全盲接收机，其中发送端只发送两种星座图信号，不发送任何导频；全盲接收机依次估计出带有不定常数的信道值，不定常数的幅度、不定常数的小数相位和不定常数的整数相位，从而得到完整的信道估计值，并最终恢复出发送信号。
CN201110154904.6A 2011-06-10 2011-06-10 Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统 Expired - Fee Related CN102185806B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110154904.6A CN102185806B (zh) 2011-06-10 2011-06-10 Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110154904.6A CN102185806B (zh) 2011-06-10 2011-06-10 Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102185806A true CN102185806A (zh) 2011-09-14
CN102185806B CN102185806B (zh) 2014-04-02

Family

ID=44571877

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110154904.6A Expired - Fee Related CN102185806B (zh) 2011-06-10 2011-06-10 Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102185806B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108092926A (zh) * 2017-11-21 2018-05-29 北京交通大学 无源反向散射通信信道的参数估计算法
CN114143146A (zh) * 2021-10-28 2022-03-04 西安交通大学 一种基于图信号方法的ofdm系统信道估计系统和方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1791084A (zh) * 2004-12-17 2006-06-21 清华大学 时域同步正交频分复用空频编码时频联合信道估计方法
CN201107851Y (zh) * 2007-07-05 2008-08-27 北京海尔集成电路设计有限公司 多载波系统中基于星座图映射的信噪比估计装置
US20090304113A1 (en) * 2008-06-04 2009-12-10 Yihong Qi Optimal Blind Channel Estimation for DQPSK Demodulation

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1791084A (zh) * 2004-12-17 2006-06-21 清华大学 时域同步正交频分复用空频编码时频联合信道估计方法
CN201107851Y (zh) * 2007-07-05 2008-08-27 北京海尔集成电路设计有限公司 多载波系统中基于星座图映射的信噪比估计装置
US20090304113A1 (en) * 2008-06-04 2009-12-10 Yihong Qi Optimal Blind Channel Estimation for DQPSK Demodulation

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MARC C. NECKER ET AL: "Totally Blind Channel Estimation for OFDM on Fast Varying Mobile Radio Channels", 《IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108092926A (zh) * 2017-11-21 2018-05-29 北京交通大学 无源反向散射通信信道的参数估计算法
CN108092926B (zh) * 2017-11-21 2019-12-31 北京交通大学 无源反向散射通信信道的参数估计方法
CN114143146A (zh) * 2021-10-28 2022-03-04 西安交通大学 一种基于图信号方法的ofdm系统信道估计系统和方法
CN114143146B (zh) * 2021-10-28 2023-08-15 西安交通大学 一种基于图信号方法的ofdm系统信道估计系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102185806B (zh) 2014-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Nimr et al. Extended GFDM framework: OTFS and GFDM comparison
Wang et al. Iterative padding subtraction of the PN sequence for the TDS-OFDM over broadcast channels
US8548101B2 (en) Demodulation method and demodulator for orthogonal frequency multiplexing—multiple input multiple output system
Cai et al. Low-complexity ICI suppression for OFDM over time-and frequency-selective Rayleigh fading channels
KR100800668B1 (ko) 직교주파수 분할다중 무선통신 시스템에서의 채널 추정방법 및 장치
US8588204B2 (en) Efficient channel estimation method using superimposed training for equalization in uplink OFDMA systems
CN102291351A (zh) 一种ofdm无线通信系统中接收机的定时同步方法
Ganesh et al. Channel estimation analysis in MIMO-OFDM wireless systems
CN108990142A (zh) 一种低信令开销的多载波非正交多址接入系统的传输方法
CN102752253A (zh) 时频域联合处理抑制正交频分复用系统子载波间干扰的方法
CN102185806B (zh) Ofdm任意星座图全盲信道估计方法和系统
CN102843326B (zh) 一种用于正交频分多工系统的接收器及其信号接收方法
Bhoyar et al. Leaky least mean square (LLMS) algorithm for channel estimation in BPSK-QPSK-PSK MIMO-OFDM system
CN103634259A (zh) 多天线单载波频分多址系统定时同步并行干扰消除方法
CN103346985B (zh) 一种用于td-lte系统中时频参数快速估计的方法
Xu et al. A channel estimation method based on distributed compressed sensing and time-domain kalman filtering in OFDM systems
CN102801662B (zh) 一种多带超宽带系统隐藏导频的信道估计方法及装置
CN104639472A (zh) 上行多用户mimo信道估计方法
CN102281224B (zh) Ofdm接收机及其实现方法
CN104486274A (zh) 一种多天线单载波频分多址系统的信号传输方法
Salehi et al. Channel estimation for MIMO-OFDM systems based on multiplexed pilot and superimposed pilot
CN113973036B (zh) 一种用于视频通信的正交频分复用频率同步方法
Younis et al. Blind carrier frequency offset estimator for multi-input multi-output-orthogonal frequency division multiplexing systems over frequency-selective fading channels
Zhang et al. On practical inter-carrier interference cancellation techniques
KR20080112578A (ko) 직교 주파수 분할 다중 전송 방식의 주파수 효율 증가 장치및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20140402

Termination date: 20170610