CN102624659B

CN102624659B - 一种多天线超宽带系统信噪比估计方法

Info

Publication number: CN102624659B
Application number: CN201210004389.8A
Authority: CN
Inventors: 王丹; 徐美玉; 杨雷; 王勇; 张雷鸣
Original assignee: Henan University of Science and Technology
Current assignee: Henan University of Science and Technology
Priority date: 2012-01-09
Filing date: 2012-01-09
Publication date: 2015-01-07
Anticipated expiration: 2032-01-09
Also published as: CN102624659A

Abstract

本发明涉及一种多天线超宽带无线通信系统信噪比估计方法，该方法的步骤如下：发射端在两个块传输期间传输导频序列，不同发射天线的导频序列满足空间复用条件；接收端利用接收的导频信号，按最小二乘准则估计多天线子信道频率响应；然后根据超宽带信道的共轭对称特性，仅利用单个子信道的最小二乘信道估计构造的数据矢量和应用克拉美罗界定理即可估计噪声方差信息；最后利用获得的信道频率响应和估计的噪声方差信息计算系统的信噪比值。该方法和传统信噪比估计方法相比，估计精度大大提高，不仅可以和简单易执行的最小二乘信道估计器同时使用，并且特别适用于极度频选的多天线超宽带信道。

Description

一种多天线超宽带系统信噪比估计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种多天线超宽带系统信噪比估计方法。

背景技术

超宽带(UWB)技术是目前正被广泛研究的一种新兴无线通信技术。与其他无线通信技术相比，UWB技术具有传输速率高、系统容量大、抗多径能力强、功耗低、成本低等优点。值得注意的是，UWB系统中主要的限制因素不是带宽，而是其极低的功率谱密度。多天线传输技术可以在低传输功率消耗时增强系统的容量和改善系统的性能。因此，如果将多天线技术和UWB技术相结合，那么系统可以获得更高的传输率和可靠性，从而带来更大的性能增益。

信噪比(SNR)信息是无线通信系统非常重要的参数，它不仅可以辅助实现接收机的信道估计、均衡和软译码，而且还可以反馈回发射端用以实现自适应编码和调制。因此，在接收机对SNR进行估计是十分必要的。然而，目前关于分集系统中SNR估计问题的研究非常有限。一般地，SNR估计问题可以等效成信道估计和噪声方差的估计问题。最小二乘信道估计方法(LS)具有简单易执行的优势，但传统的最小均方误差(MMSE)噪声方差估计方法不能和最小二乘信道估计器同时使用。现有Boumard提出的噪声方差估计方法虽然解决了MMSE方法不能和最小二乘信道估计同时使用的问题，但方法需假设相邻子载波的信道频域系数相等，在信道频选性强时估计性能变差，所以不适用极度频选的UWB信道。

发明内容

本发明的目的在于解决现有信噪比估计方法受制于信道慢频选性(或信道小时延扩展)以及不能和简单易执行的最小二乘信道估计方法同时使用的问题，提供一种对信道频选性鲁棒的多天线超宽带系统的信噪比估计方法，以获得较优的信噪比估计性能，并且执行复杂度不高。

本发明为解决上述技术问题而提出一种多天线超宽带系统信噪比估计方法，包括如下步骤：

(1).发射端首先按照类Alamouti的TR-STBC编码方案原理对数据进行编码，并按照空间复用方式分配导频序列；

(2).接收端依据导频和数据的时分复用方式提取接收导频信号，并按最小二乘准则估计导频块的子信道频响；

(3).利用最小二乘信道估计矢量来构造噪声方差信息的数据矢量以得到噪声方差信息的估计值；

(4).联合最小二乘信道估计值和由其估计的噪声方差信息联合计算多天线系统的信噪比估计值。

所述的步骤(1)具体包括如下步骤：

a.首先对多根发射天线数据块进行类Alamouti的TR-STBC编码；

b.将编码后的每一个数据块前均添加循环前缀形成新的数据序列；

c.将多根发射天线在“0”符号时刻和“1”符号时刻的导频序列进行空时复用；

d.每根发射天线对空时复用后的导频序列插入循环前缀形成新的导频序列；

e.将由步骤b得到的数据序列和步骤d得到的导频序列按照时间复用的方式通过发射天线发射出去。

所述的步骤(1)具体步骤如下：

a.首先对多根发射天线数据块进行类Alamouti的TR-STBC编码；

所述的步骤(2)的具体步骤如下：

A.接收端按照发射端数据和导频块的时分复用模式提取接收导频块；

B.将接收到的导频信号的循环前缀去除后进行傅立叶变换，已得到该导频的频域信号；

C.利用最小二乘准则对得到的频域导频信号进行处理，计算每个收发天线对子信道频响的最小二乘估计，以得到该多天线子超宽带系统的信道频域响应矢量。

所述的步骤(3)的具体步骤如下：

根据超宽带信道的共轭对称特性构造新的数据矢量；

利用克拉美罗界定理计算噪声方差信息，得到多天线UWB系统每个接收天线噪声方差的估计值。

所述的步骤(4)中采用的是信道频域响应和噪声方差信息计算信噪比的方法。

本发明的有益效果是:本发明首先通过对导频序列进行空间复用，获得了多天线UWB系统下的频域最小二乘信道估计；然后，通过利用UWB信道的共轭对称特性，使用最小二乘信道估计构造的噪声采样矢量对噪声方差进行了估计；最后，联合最小二乘信道估计和噪声方差信息估计获得了多天线UWB系统的信噪比信息。本发明方法可以和简单易执行的最小二乘信道估计共同使用，所以复杂度低；又由于方法没有假设信道在相邻子载波具有恒定的频响特性，所以比传统方法获得了更高的估计精度，且更适用于极度频选的多天线UWB系统的实际场景。

附图说明

图1是本发明的多天线超宽带系统信噪比估计方法的实施例的流程框图；

图2是本发明的多天线超宽带系统信噪比估计方法的实施例中三种信噪比估计方法的归一化均方误差性能比较图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。

本发明的一种多天线超宽带系统信噪比估计方法的实施例

我们以两发射天线和两接收天线的UWB系统为例来进行说明，其通信环境为频选极度严重的UWB CM4信道，信道满足帧衰落特性，每根发射天线传输模式相同，每一帧含有两个前导频块和若干数据块组成，数据块长度和导频块相同，均为256，其循环前缀长度为64，且导频块和数据块之间是时分复用的，发射天线在“0”时刻和“1”时刻传输的导频序列满足空间复用。背景噪声服从零均值的加性高斯分布。导频符号采用时频域恒模CAZAC序列。采用本发明方法进行信道估计的流程如图1所示，具体的实施步骤如下：

1.发射端首先按照类Alamouti的TR-STBC编码方案原理对长度为N的数据块进行编码，以获得发射分集，然后每根发射天线对编码后的数据块插入CP。

2.发射端以空间复用模式分配每根发射天线在“0”符号时刻和“1”符号时刻的导频序列，以避免导频传输期间天线间干扰对信道估计的影响，即发射天线i在“0”符号时刻和“1”符号时刻传输导频序列块分别为和

x_{i}^{1} = {[x_{i}^{1} (0), . . ., x_{i}^{1} (N - 1)]}^{T},

其中i＝1,2，且满足

x_{1}^{0} = - x_{1}^{1} = x_{2}^{0} = x_{2}^{1},

然后对每根发射天线的每个导频块插入CP。

3.每根发射天线将步骤1)的若干个数据块和步骤2)中的两个导频块进行时分复用后组成一个完整的帧由发射天线发出。

4.接收端每根天线首先对经过无线信道传输的帧进行时间解复用，提取导频块并去除循环前缀后，得到第j个接收天线第n个符号时刻的时域接收导频信号矢量为j＝1,2；n＝0,1。其中，信道矩阵是第i个发射天线和第j个接收天线间子信道的循环Toeplitze矩阵，它由子信道时域冲激响应矢量h_ji＝[h_ji(1),h_ji(2)…,h_ji(L)]^T生成。矢量w_j＝[w_j(0),…,w_j(N-1)]^T是空时独立的零均值、协方差矩阵为的高斯白噪声矢量，且每个天线的噪声方差在一帧内是常数。

5.对时域接收导频信号进行傅立叶变换得第j个接收天线第0和1符号时刻在第k个子载波处的频域接收信号为

\{\begin{matrix} Y_{j}^{0} (k) = Σ_{i = 1}^{2} H_{ji} (k) X_{i}^{0} (k) + W_{j}^{0} (k) \\ Y_{j}^{1} (k) = Σ_{i = 1}^{2} H_{ji} (k) X_{i}^{1} (k) + W_{j}^{1} (k) \end{matrix},

其中j＝1,2，H_ji(k)是信道时域冲激响应h_ji在第k个频率元处的频域响应，和分别是相应的导频频域信号和频域噪声元。为方便求解信道频域响应，可将上述第j个接收天线两个导频传输时刻频域接收信号方程整理成矩阵形式为：j＝1,2。其中，Y_j(k)为第j个接收天线第k个频率元的接收信号矢量，第X(k)为第k个频率元的导频矩阵，W_j(k)为噪声频域矢量，其噪声方差为

6.由接收端已知发射端的第k个频率元导频符号构成的导频矩阵X(k)和步骤5一起联立求解上述方程，计算得到每个收发天线对子信道频响的最小二乘估计为k＝0,…,K-1，j＝1,2。为使子信道频响最小二乘估计存在，第k个频率元的导频矩阵应可逆，即满足空间复用条件

X_{1}^{0} (k) X_{2}^{1} (k) &NotEqual; X_{1}^{1} (k) X_{2}^{0} (k),

这里假设

X_{1}^{0} (k) {= - X}_{2}^{1} (k) {= X}_{1}^{1} (k) = X_{2}^{0} (k) = X (k),

则有

{\hat{H}}_{j} (k) = H_{j} (k) + \frac{1}{2 X (k)} [\begin{matrix} W_{j}^{0} (k) - W_{j}^{1} (k) \\ W_{j}^{0} (k) + W_{j}^{1} (k) \end{matrix}],

k＝0,…,K-1成立。

7.利用步骤6的最小二乘信道估计矢量构造如下关于噪声方差信息的数据矢量

D_{j} (k) = {\hat{H}}_{j} (k) - {\hat{H}}_{j}^{*} (K - k) = \frac{N_{j} (k)}{X (k)} - \frac{N_{j}^{*} (K - k)}{X^{*} (K - k)},

k＝1,…,K/2-1，j＝1,2，其中‘*’表示复共轭操作，矢量

N_{j} (k) = \frac{1}{2} [\begin{matrix} W_{j}^{0} (k) - W_{j}^{1} (k) \\ W_{j}^{0} (k) + W_{j}^{1} (k) \end{matrix}],

且有

σ_{W_{j}}^{2} = σ_{N_{j}}^{2} = {Kσ}_{w_{j}}^{2} .

8.借助步骤7构造的数据矢量并应用克拉美罗定理，得到多天线UWB系统第j个接收天线噪声方差的估计为，

σ_{W_{j}}^{2} = σ_{N_{j}}^{2} = \frac{2}{K - 2} Σ_{k = 1}^{K / 2 - 1} \frac{{| D_{j} (k) |}^{2} \cdot {| X (k) \cdot X (K - k) |}^{2}}{{| X (k) |}^{2} + {| X (K - k) |}^{2}}

j＝1,2。

9.最后，联合步骤6的最小二乘信道估计值和步骤8的噪声方差信息估计值按下式计算多天线系统下的信噪比估计：估计出的信噪比信息可以反馈给发送端用于自适应调制或者送入接收机的信道均衡器用以计算均衡器系数。

上述的信噪比估计过程，采用了简单易执行的最小二乘信道估计，由最小二乘信道估计构造新的噪声方差采样矢量以估计噪声方差，最后利用估计的信道和噪声方差信息计算信噪比估计值。整个估计过程要求不同发射天线的导频序列应满足空间复用特性，但未使用信道相关特性知识和复杂的矩阵操作，也没有假设信道频选的慢变性，因此在复杂度增加不多的前提下有效地提高了信噪比估计的精度，使用本发明的信噪比估计方法计算系统的信噪比信息，不仅可以满足一定的估计性能，复杂度低，而且特别可适合极度频选的UWB多天线信道。

图2为本发明方法采用的信噪比估计方法、传统boumard信噪比估计方法以及传统MMSE信噪比估计方法的信噪比估计归一化均方误差性能随信噪比变化的比较结果。其中，传统MMSE估计方法中，由于其噪声方差估计器不能和LS信道估计方法同时使用，所以这里使用了理想信道状态信息估计噪声方差，而在信噪比估计时使用LS信道估计和估计的噪声方差信息联合计算。假设信道是慢时变的极度频选的UWB CM4信道，发射天线的导频可采用CAZAC序列，且满足空间复用特性。由图2可知：在频选极度严重的多天线UWB信道下，传统boumard信噪比估计方法在信噪比为6dB时出现拐点，这是因为在低信噪比端信道估计误差是影响信噪比估计的主要因素，在高信噪比端噪声方差估计是影响信噪比估计误差的主导。由于CM4信道是极度频选的，所以boumard方法在高信噪比端噪声方差估计性能极度变差，而本发明的信噪比估计方法由于未假设信道慢频选性，所以均方误差性能在信噪比大于7.5dB时明显优于传统boumard信噪比估计方法；本发明方法在低信噪比端和使用理想信道信息的MMSE估计方法性能几乎一致，然而，由于本发明方法仅使用MMSE噪声采样集大小的一半数据来估计噪声方差，所以在高信噪比端略差于MMSE估计方法，但MMSE估计方法无法和简单易执行的最小二乘信道估计器同时使用。由此可见，本发明信道估计方法不仅运算复杂度低，可以和简单易执行的最小二乘信道估计方法同时使用，无需事先获取信道的相关特性信息，估计精度高，而且对信道频选性鲁棒，适用于多天线UWB信道环境。

尽管本发明结合特定实施例进行了描述，但是对于本领域的技术人员来说，可以在不背离本发明的精神或范围的情况下进行修改或变化。这样的修改和变化都应被视作在本发明的范围和附加的权利要求书范围之内。

Claims

1.一种多天线超宽带系统信噪比估计方法，其特征在于：该信噪比估计方法的步骤如下：

(2).接收端依据导频和数据的时分复用方式提取接收导频信号，并按最小二乘准则估计导频块的子信道频响获得了多天线UWB系统下的频域最小二乘信道估计，具体步骤如下：

C.利用最小二乘准则对得到的频域导频信号进行处理，且计算每个收发天线对子信道频响的最小二乘估计，以得到该多天线子超宽带系统的信道频域响应矢量，满足空间复用条件：第k个频率元的导频矩阵可逆，其中导频矩阵由第k个频率元导频符号构成,其中k＝1,…,K-1；

(4).联合最小二乘信道估计值和由其估计的噪声方差信息联合计算多天线系统的信噪比估计值，计算多天线系统的信噪比估计值的公式为其中，SNR为信噪比估计值，为第j个接收天线的噪声方差信息的估计值，为第i个发射天线第n符号时刻的导频频域信号，为第i个发射天线和第j个接收天线对子信道频响的最小二乘估计值。

2.根据权利要求1所述的多天线超宽带系统信噪比估计方法，其特征在于：所述的步骤(1)具体步骤如下：

a.首先对多根发射天线数据块进行类Alamouti的TR-STBC编码；

3.根据权利要求1或2所述的多天线超宽带系统信噪比估计方法，其特征在于：所述的步骤(3)的具体步骤如下：

根据超宽带信道的共轭对称特性构造新的数据矢量；

4.根据权利要求3所述的多天线超宽带系统信噪比估计方法，其特征在于：所述的步骤(4)中采用的是信道频域响应和噪声方差信息计算信噪比的方法。