CN102957641B - 一种用于tds-ofdm系统的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于TDS-OFDM系统的信道估计方法，属于信息传输技术领域。为将有效的CIR成分从基带信号与PN_lc序列进行滑动相关运算的结果C(n)C(n)中准确的提取出来，本发明首先采用一种迭代门限检测（ITD）的方法检测其中的大幅度成分，并且在迭代的过程将伪峰从C(n)中去除，然后采用双滑动窗检测（DSW）算法检测出小幅度的CIR成分，最后将两部分检测结果合并，本发明的实现流程如图4所示。其中双滑动窗的检测对象C₀(n)，其含有小幅度的CIR成分，h_l，a为迭代门限检测所得到的CIR，h_l，b为双滑动窗检测所得到的CIR，取h_l,a与h_l,b的和作为用于信道均衡的信道冲激响应CIR向量h_l。本发明的应用，其信道估计的精度高，能快速的跟踪信道变化，提升接收机性能。

Description

一种用于TDS-OFDM系统的信道估计方法

技术领域

本发明属于数字信息传输领域，特别涉及一种用于TDS-OFDM系统的信道估计方法。

背景技术

时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)是我国地面数字电视广播传输（DTMB）标准(GB20600-2006)所采用的一种宽带无线传输技术。与基于CP（Cyclic Prefix，循环前缀）的CP-OFDM系统不同，TDS-OFDM系统没有在频域的子载波中插入导频符号，而是在时域的正交频分复用技术（OFDM）符号之间插入了PN序列（伪随机序列）作为保护间隔，因此TDS-OFDM系统仅能基于PN序列做同步和信道估计。DTMB标准一共定义了三种帧头模式：帧头模式一（PN420）、帧头模式二（PN595）、帧头模式三（PN945），其中PN420与PN945两种模式采用TDS-OFDM多载波调制，其帧头结构如图1所示，包括前同步，长度为L_pre；后同步，长度为L_post；由m序列映射得到的PN_lc（表示本地产生的PN序列）序列，长度为L_m，如PN420模式中，PN_lc序列具体为PN255序列，由8阶m序列映射得到。

由于山体或建筑物的反射作用，在地面传播的无线电信号会经过多个传播路径抵达接收天线，这是无线通信所面临的多径效应问题；同时由于接收端的移动，还会存在多普勒效应的影响。多径效应和多普勒效应分别导致无线信道具有频域选择性衰落和时间选择性衰落特性，对采用相干解调的通信系统会产生恶劣的影响，使系统性能下降。为了获得较好的接收性能就需要准确的信道估计来进行信道补偿，目前进行信道补偿所采取的措施主要是：均衡、正交频分复用OFDM调制，以及它们两者的结合。

参见图1，TDS-OFDM的传统信道估计方法主要有：（1）基于PN序列做循环相关，由于它只从接收信号中固定地截取L_m长度的基带符号，因此检测不到相对时延较长的多径信息；（2）频域PN变换法，它从接收信号中截取两倍帧头长（2*L_FH）的数据，然后使用离散傅里叶变换（DFT）/离散傅里叶逆变换(IDFT)求得信道冲激响应（CIR），由于截取的数据中含有帧体OFDM符号成分，因此在短时延多径信道下也会受到严重的符号间干扰（ISI）；（3）基于接收的基带信号与PN_lc序列进行滑动相关运算后，对滑动相关运算的结果C(n)通过迭代门限检测ITD实现对信道冲击响应CIR的检测，但是存在对小功率多径成分的漏检。

发明内容

本发明的目的在于：公开一种用于TDS-OFDM系统的信道估计方法，以提高现有信道估计方法的精度，进而提升TDS-OFDM系统的接收性能。

本发明包括下列步骤：

步骤S1，基于发送帧头中的PN_lc序列、同步之后的数字基带信号r(n)进行滑动相关运算，结果记为C(n)，即C(n)=r(n)⊙PN_lc(n)，其中，“⊙”表示滑动相关运算；

步骤S2，对所述C(n)进行迭代门限检测，得到信道冲激响应CIR向量h_l，a；

步骤S3，确定双滑动窗检测对象C₀(n)，所述C₀(n)＝C(n)-h_l，a(n)*C_pn(n)，其中所述h_l，a(n)为步骤S2获得的信道冲激响应向量，C_pn(n)为PN_t(n)和PN_lc序列进行滑动相关运算的结果，其中PN_t(n)表示发射信号的PN序列；

步骤S4，设定两个相邻的滑动窗口，窗口A、窗口B，根据所述滑动窗口的宽度及窗口内的信号能量得检测统计量

若所述检测统计量大于检测门限η，则记录所对应的端点位置；

取出所记录的端点位置中的最小值和最大值，分别记录为n₁，n₂，若n₁≤n≤n₂，则信道冲激响应CIR向量h_l,b等于C₀(n)/G；否则所述h_l,b等于0；其中，G表示常数增益因子；

所述检测统计量 其中，a_n、b_n，M、L分别表示窗口A、B内的信号能量，及窗口A、B的窗口宽度；

步骤S5、取所述信道冲激响应CIR向量h_l,a与h_l,b的和为用于信道均衡的信道冲激响应CIR向量h_l。

本发明首先采用一种迭代门限检测（ITD）的方法检测C(n)中的大幅度的CIR成分h_l,a，然后采用双滑动窗检测（DSW）算法检测出小幅度的CIR成分h_l,b，最后将两部分检测结果合并，得到最终用于均衡处理的CIR向量：h_l=h_l,a+h_l,b，本发明的信道估计方法，信道估计的精度高，能快速的跟踪信道变化，提升TDS-OFDM系统的接收性能。

本发明的迭代门限检测可具体为：

步骤S201，设置迭代门限检测的迭代次数为N，N大于等于1，第l次迭代门限检测对象为C^(l)(n)，检测门限为η^(l)；

步骤S202，取初始检测对象C⁽⁰⁾(n)=C(n)，初始检测门限η⁽⁰⁾=p(τ_main)/δ，其中，τ_main表示在C⁽⁰⁾(n)中的模值最大的点，p(τ_main)表示点τ_main的模，常数δ小于L_m/L_pre或L_m/L_post；

步骤S203，检测C^(l)(n)中模值大于η^(l)的点，共Q_l个点，由Q_l个点的模构成检测向量P_l=[p(τ₀),p(τ₁),…,p(τ_Ql-1)]^T，信道响应H_l为：H_l≈P_l/G，其中，G表示常数增益因子；

步骤S204，判断l+1是否小于N，若否，则进入步骤S205；若是，则计算下次迭代检测对象C^(l+1)(n)：

其中，C_pn(n)为发射信号PN_t(n)与PN_lc序列的滑动相关运算的结果，h_k为信道响应H_l的元素；

并更新检测门限为η^(l+1)=η^(l)/δ，基于所述C^(l+1)(n)、η^(l+1)执行步骤S203，进行下一次迭代门限检测；

步骤S205，根据迭代检测出的所有H_l，合并出CIR向量h_l,a=[h(0),h(1),…,h(L′)]^T，在所述h_l,a中，未检测出点的模值的位置全部为零，其中所述L′是检测出来的点的最大下标值。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：信道估计的精度高，能快速的跟踪信道变化，提升TDS-OFDM系统的接收性能。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是TDS-OFDM的帧头结构；

图2是发送帧头（PN_t(n)）与PN_lc的滑动相关运算结果的示意图；

图3是DVB-T信道下接收信号与PN_lc的滑动相关结果的示意图；

图4是本发明的实现过程示意图；

图5是双滑动窗检测的示意图；

图6是不同信道估计方法的均方误差的仿真图；

图7是本发明在DVB-T F1信道下的误码性能仿真图；

图8是本发明在COST207 TU6信道下的误码性能仿真图；

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书（包括任何附加权利要求、摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本发明的信道估计方法，是基于发送帧头中的PN_lc部分（参见图1，）与接收机中系统同步之后的数字基带信号r(n)的滑动相关运算，再采用ITD算法和DSW算法相结合的检测方法从该滑动相关运算的结果中检测出CIR。本发明的具体实施过程如下：

设接收机中系统同步之后的数字基带信号为r(n)，计算r(n)与PN_lc的滑动相关运算，运算结果记为C(n)，即：

C(n)＝r(n)⊙PN_lc(n)

    ＝h(n)*s_t(n)⊙PN_lc(n)

    ＝h(n)*(PN_t(n)+s(n))⊙PN_lc(n)

    =h(n)*(PN_t(n)⊙PN_lc(n))+h(n)*s(n)⊙PN_lc(n)     （1）

上述运算中，所述PN_lc对于TDS-OFDM系统的接收机来说是已知的，可以在本地产生，h(n)为信道冲激响应（CIR）向量，s_t(n)为发射信号，PN_t(n)与s(n)分别表示发射信号的帧头和帧体。“*”表示卷积运算，“⊙”表示滑动相关运算，即一个序列共轭运算后，与另一个序列倒序依次相乘后累加，例如发射信号s(n)与r(n)的滑动相关运算可表示为：

信道估计的目标就是获得CIR向量h(n)，但是从公式（1）的分析中可以看到它与另外一个信号做了卷积运算，下面对其做进一步的分析，根据PN序列的自相关性质，可得：

C_pn(n)＝PN_t(n)⊙PN_lc(n)

      ＝Gδ(n)+I_pn(n)       （2）

公式（2）中，G表示常数增益因子，δ(n)为单位冲激，I_pn(n)为PN序列自相关噪声。参见图2，显示了PN420模式帧头与PN_lc的滑动相关结果（PN945的结果与其类似），由于帧头具有前同步和后同步，当PN_lc的尾部与前同步的位置对齐时，会在前面出现一个伪峰；当PN_lc的头部与后同步的位置对齐时，会在后面出现另一个伪峰。而在循环相关区域，相关的结果为“-2”。将（2）式代入（1）式可以得到：

C(n)=h(n)*C_pn(n)+h(n)*s(n)⊙PN_lc(n)

    ＝Gh(n)+I′_pn(n)+I_s(n)        （3）

可见C(n)中除了CIR成分，另外还有两种干扰，其中

I′_pn(n)＝h(n)*I_pn(n)           （4）

I_s(n)＝h(n)*s(n)⊙PN_lc(n)       （5）

I_s(n)是对应于帧体数据的成分，它的影响类似于噪声，并不会影响到CIR的检测，而I′_pn(n)中含有幅值相对较大的伪峰，如果将伪峰误检测为CIR则会严重影响性能。

图3显示了PN420模式下的一个有关r(n)与PN_lc的滑动相关运算的仿真实例（PN945与之类似），其中的椭圆区域即为有效的CIR成分，但是该区域的前后有很大的噪声干扰，特别是噪声区域中还有伪峰。而对于椭圆区域，其中既含有幅值较大的峰，同时也含有大量的小幅度成分，它们都属于有效的CIR成分。

为将有效的CIR成分从C(n)中准确的提取出来，本发明首先采用迭代门限检测（ITD）的方法，检测C(n)中的大幅度成分，并且在迭代的过程将伪峰从C(n)中去除，然后采用双滑动窗检测（DSW）算法检测出小幅度的CIR成分，最后将两部分检测结果合并，本发明的实现流程如图4所示。其中双滑动窗的检测对象C₀(n)，其含有小幅度的CIR成分，h_l，a为迭代门限检测所得到的CIR，h_l，b为双滑动窗检测所得到的CIR，最终的CIR向量为：

h_l=h_l，a+h_l，b      （6）

下面详细介绍迭代门限检测算法，假设第l次迭代的检测对象是C^(l)(n)，检测门限为η^(l)，它的计算过程如下：

步骤（1），设置迭代门限检测的迭代次数为N，其中N≥1，第l次迭代门限检测对象为C^(l)(n)，检测门限为η^(l)；

步骤（2），取初始检测对象C⁽⁰⁾(n)=C(n)，初始检测门限η⁽⁰⁾=p(τ_main)/δ，其中，τ_main表示在C⁽⁰⁾(n)中的模值最大的点（即主峰），p(τ_main)表示点τ_main的模，为保证检测时不会检测出伪峰，常数δ小于L_m/L_pre或L_m/L_post，其中，L_m为帧头的PN_lc序列的长度，L_pre为前同步的长度，L_post为后同步的长度；

步骤（3），对于第l次迭代检测（包括l＝0），检测C^(l)(n)中模值大于η^(l)的点，共Q_l个点，由Q_l个点的模构成检测向量P_l=[p(τ₀),p(τ₁),…,p(τ_Ql-1)]^T，符号“[·]^T”表示矩阵转置；

在不考虑帧体符号ISI干扰的情况下，观测矢量P_l与对应的信道响应H_l之间的关系可以用矩阵表示如下：

B_lH_l=P_l    (7)

（7）式中，H_l=[h(τ₀),h(τ₁),…,h(τ_Ql-1)]^T，它是一个Q_l×1的向量，而B_l=(b_ij)_Ql×Ql，是一个Q_l×Q_l的矩阵，它可以由下式构造：

$b_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}G& ,i=j\\ I_{\mathrm{pn}}({\mathrm{\τ}}_i-{\mathrm{\τ}}_j)& ,i\≠j\end{array}\right.---\left(8\right)$

上式中，G表示常数增益因子，对于本发明的接收机来说是为已知参数，I_pn(n)为PN序列自相关噪声。

矩阵B_l中，除对角线元素为G，其它元素都是多径之间的相互干扰，而它们对于接收机都是已知的，所以可以求得这部分多径的CIR：

$H_l=B_l^{-1}{P}_l---\left(9\right)$

其中符号“(·)^-1”表示矩阵求逆。故本发明中，在不考虑帧体数据的干扰成分的情况下，观测向量P_l与对应的信道响应H_l之间的关系可以近似地表示为：

H_l≈P_l/G    （10）

步骤（4），判断l+1是否小于N，若否，则进入步骤（5）；若是，则计算下次迭代检测对象C^(l+1)(n)：

$C^{(l+1)}\left(n\right)=C^{\left(l\right)}\left(n\right)-\underset{k=0}{\overset{Q_l}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k{C}_{\mathrm{pn}}(n-{\mathrm{\τ}}_k)---\left(11\right)$

其中，C_pn(n)为发射信号PN_t(n)与PN_lc序列的滑动相关运算的结果，h_k为信道响应H_l的元素；

并更新检测门限为η^(l+1)=η^(l)/δ，基于所述C^(l+1)(n)、η^(l+1)执行步骤（3），进行下一次迭代门限检测；

步骤（5），根据迭代检测出的所有H_l，合并出CIR向量h_l,a=[h(0),h(1),…,h(L′)]^T，在所述h_l,a中，未检测出点的模值的位置全部为零，其中所述L′是检测出来的点的最大下标值。

从图3可以看出，ITD检测的最低门限不能设置太小，否则会把大量的噪声误检为CIR成分。在ITD检测之后，在图3的椭圆区域会残留很多的小幅度的CIR成分。这时，可以用双滑动窗进行检测，双滑动窗的检测对象C₀(n)其实也就是公式（11）的最后结果，它可以等效的表示为：

C₀(n)＝C(n)-h_l，a(n)*C_pn(n)      （12）

下面详细介绍双滑动窗DSW检测的实施过程，如图5所示，使用两个相邻的滑动窗口，分别记为窗口A与窗口B。设A、B窗口内信号功率分别为P_A、P_B，它们的比值P_B/P_A记为γ，分别计算P_A、P_B与γ的估计量和然后将作为检测统计量。首先计算A、B窗口内信号能量如下：

$a_n=\underset{i=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_0(n-i)C_0^{*}(n-i)=\underset{i=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|C_0(n-i)\right|}^2---\left(13\right)$

$b_n=\underset{i=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_0(n+i)C_0^{*}(n+i)=\underset{i=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|C_0(n+i)\right|}^2---\left(14\right)$

其中M、L分别为窗口A、B的宽度，信号功率分别记为 为确定CIR的分布范围，定义两个检测统计量：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_1={\hat{P}}_B/{\hat{P}}_A=\frac{b_n/L}{a_n/M}---\left(15\right)$

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_2={\hat{P}}_A/{\hat{P}}_B=\frac{a_n/M}{b_n/L}---\left(16\right)$

如果C₀(n)中含有CIR成分，由于小功率CIR成分会集中分布在某段区间，与将各自出现一个明显的峰（如图5所示），两峰之间的区间段即对应着CIR成分的分布范围。这时可以适当的设置一个门限η，对与进行判决，从而找出两个峰的位置，然后将两峰之间的C₀(n)的值全部当成有效的CIR成分。假设所检测到的CIR分布在区间[n₁,n₂]，根据(2)式：

$h_{l,b}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_0\left(n\right)/G,& n_1\≤n\≤n_2\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.---\left(17\right)$

上式中，G表示常数增益因子。

在得到h_l，a与h_l，b之后，就可以根据（6）式求得最终CIR向量h_l，即用于信道均衡的信道冲激响应CIR向量h_l。

基于本发明最终的CIR向量后，通过将观测量和得到的CIR向量添零做FFT转换到频域，再通过均衡器消除信道衰落的影响，实现对TDS-OFDM系统的信道补偿。

实施例1

在DTMB系统中，PN420模式下的一个具体实施案例，并给出仿真结果图。仿真结果中的误码率为DTMB接收机纠错译码之前的硬判决误码率，星座模式为64QAM。

（1）计算PN_lc与r(n)的滑动相关结果C(n)；

（2）使用迭代门限ITD算法检测C(n)，获取h_l，a，设置迭代次数N=4，PN420的门限衰减因子δ设为1.26，（若是在PN945的门限衰减因子δ可设为1.413）；

（3）使用DSW算法检测C₀(n)获取h_l，b，两个窗的宽度M、L均设为20，检测统计量 的判决门限η设为4；

（4）合并h_l，a、h_l，b得到最终的CIR向量。

本实施例仿真双滑动窗检测算法在DTMB系统信道估计中的应用。并且假设接收机获得理想同步。多径信道模型选择DVB-T F1与COST207 TU6，分别仿真静态信道下信道估计的均方误差(MSE)与基于硬判决的误比特率(BER)，如图6、7、8所示，体现了本发明与现有的仅采用ITD算法检测的信道估计的MSE、BER仿真结果对比，可见，本发明比现有的仅采用IT算法检测进行信道估计的方法更接近理想的CIR，即本发明的信道估计准确性更高。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (5)

1.一种用于TDS-OFDM系统的信道估计方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤S1，基于发送帧头中的PN_lc序列、同步之后的数字基带信号r(n)进行滑动相关运算，得到迭代门限检测的对象C(n)；

步骤S2，对所述C(n)进行迭代门限检测，得到信道冲激响应CIR向量h_l,a；

步骤S3，确定双滑动窗检测对象C₀(n)，所述C₀(n)＝C(n)-h_l,a(n)*C_pn(n)，其中所述h_l,a(n)为步骤S2获得的信道冲激响应向量，C_pn(n)为PN_t(n)和PN_lc序列进行滑动相关运算的结果，其中PN_t(n)表示发射信号的PN序列；

步骤S4，设定两个相邻的滑动窗口，窗口A、窗口B，根据所述滑动窗口的宽度及窗口内的信号能量得检测统计量

若所述检测统计量大于滑动窗检测门限η，则记录所对应的端点位置；

取出所记录的端点位置中的最小值和最大值，分别记录为n₁，n₂，若n₁≤n≤n₂，则信道冲激响应CIR向量h_l,b等于C₀(n)/G；否则所述h_l,b等于0；其中，G表示常数增益因子；

所述检测统计量其中，a_n、b_n，M、L分别表示窗口A、B内的信号能量，及窗口A、B的窗口宽度；

步骤S5，取所述信道冲激响应CIR向量h_l,a与h_l,b的和，作为用于信道均衡的信道冲激响应CIR向量h_l。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测门限η的取值为[3,6]。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述窗口A、B的窗口宽度M、L均为20。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，迭代门限检测具体为：

步骤S201，设置迭代门限检测的迭代次数为N，N大于等于1，第l次迭代门限检测对象为C^(l)(n)，检测门限为η^(l)；

步骤S202，取初始检测对象C⁽⁰⁾(n)＝C(n)，初始检测门限η⁽⁰⁾＝p(τ_main)/δ，其中，τ_main表示在C⁽⁰⁾(n)中的模值最大的点，p(τ_main)表示点τ_main的模，常数δ小于L_m/L_pre或L_m/L_post，其中L_m为帧头的PN_lc序列的长度，L_pre为前同步的长度，L_post为后同步的长度；

步骤S203，检测C^(l)(n)中模值大于η^(l)的点，共Q_l个点，由Q_l个点的模构成检测向量P_l＝[p(τ₀),p(τ₁),…,p(τ_Ql-1)]^T，信道冲激响应H_l为：H_l≈P_l/G，其中，G表示常数增益因子；

步骤S204，判断l+1是否小于N，若否，则进入步骤S205；若是，则计算下次迭代检测对象其中，τ_k表示检测向量的下标值，h_k为信道响应H_l的元素；

并更新检测门限为η^(l+1)＝η^(l)/δ，基于所述C^(l+1)(n)、η^(l+1)执行步骤S203，进行下一次迭代门限检测；

步骤S205，根据迭代检测出的所有H_l，合并出CIR向量h_l,a＝[h(0),h(1),…,h(L＇)]^T，在所述h_l,a中，未检测出点的模值的位置全部为零，其中所述L＇是检测出来的点的最大下标值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述迭代次数N＝4。