CN103227760A - 一种高速移动环境下的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

一种高速移动环境下信道估计方法，基于OFDM无线通信系统，采用基于导频的信道估计方法。该方法包括：①接收机将OFDM解调后的数据映射成时频二维数据块，以矩阵的形式储存；②计算数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息；③利用数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息，通过时频二维内插获得数据处对应的信道状态信息。本发明能够有效对抗高速移动环境下宽带无线通信导致的时间频率双重选择性信道，提高信道估计的准确度。

Description

一种高速移动环境下的信道估计方法

技术领域

本发明涉及的是在高速移动环境下，基站与移动终端进行上下行链路通信时，接收机进行信道估计的方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

在无线通信系统中，信号从发送机到接收机的传输中会受到实际信道环境的影响而产生畸变。接收机为了能够有效的恢复出原始信号，需要尽量准确的估计出信号传输中对应的信道状态信息，再利用估计出的信道状态信息对接收信号做进一步的均衡处理。因此，接收机信道估计的准确性对于无线通信信息的正确传输至关重要。

近年来随着高速铁路等交通工具的大力发展，无线通信中的终端移动速度大幅增加，甚至达到了350km/h。高速移动导致无线信道呈现时间选择性衰落，而宽带数据传输导致无线信道呈现频率选择性衰落。因此在高速移动环境下的宽带无线通信中，无线信道的时间频率双重选择性衰落给无线数据的高效稳定传输带来了巨大的挑战。为了实现高速移动环境下的数据高速稳定传输，需要针对无线信道的时频双选性，设计有效的信道估计方法，在接收机端更加准确地估计出信道状态信息。

在基于正交频分复用（OFDM）的无线通信系统中，目前广泛应用的信道估计方法是基于导频的信道估计。具体分为两个步骤，第一步是导频处对应的信道信息估计，第二步通过内插算法获得数据处对应的信道信息。导频处信道信息的获得通常采用最小二乘（LS）算法或最小均方误差（MSE）算法，内插算法中应用最广泛的是一维线性内插。上述信道估计方法主要应用在低速环境下的宽带无线数据传输中。在终端高速移动的情况下，上述传统信道估计方法的准确度大幅降低。

发明内容

本发明的目的在于：克服上述技术存在的问题，针对OFDM无线通信系统，提出一种高速移动环境下信道估计的方法，该方法在传统的基于导频的信道估计方法基础上，针对高速移动造成的无线信道时间频率双重选择性衰落特点，采用了一种时频二维内插的算法，有效地提高了接收机信道估计的准确度。

本发明的主要想法是：相对于低速移动环境而言，高速移动环境下的宽带无线通信信道呈现时间频率双重选择性衰落。传统信道估计方法中的一维内插算法已经不能满足要求，应针对时频双选信道设计一种时频二维内插的算法。因此，可以提出一种高速移动环境下的信道估计方法，该方法应用于基于正交频分复用（OFDM）的无线通信系统，采用基于导频的信道估计方法，数据处的信道状态信息通过时频二维内插获得。

根据上述想法，本发明采用下述技术方案：

①接收机将OFDM解调后的数据映射成时频二维数据块，以矩阵的形式储存。规则为每个OFDM符号的数据为矩阵的一列，多个OFDM符号的数据按接收时间的先后排列在一起共同组成数据矩阵的各列。具体每个数据矩阵包括多少列，即包括多少个OFDM符号，需要根据实际的通信协议或者根据信道的变化特点设定。

②计算数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息。对于一个OFDM传输系统，设发射机OFDM调制前的数据为系统输入数据，接收机OFDM解调后的数据为系统输出数据。则系统输入输出的数据关系可以表示为：

Y[n,k]=H[n,k]×X[n,k]+W[n,k]                   (1)

其中，n表示OFDM符号中频域子载波的序号，k表示OFDM符号的序号。X代表发射机OFDM调制之前的数据矩阵，Y代表接收机OFDM解调之后的数据矩阵。H代表信道的状态信息，W为噪声。

则各导频点处对应的信道状态信息可利用式（2）求得。

$\begin{array}{cc}H[n_i^p,k_i^p]=\frac{Y[n_i^p,k_i^p]}{X[n_i^p,k_i^p]}& i=1,\·\·\·,Q---\left(2\right)\end{array}$

其中，n^p表示导频所在的子载波的序号，k^p表示导频所在的OFDM序号，Q代表数据矩阵中导频点的个数。

③利用数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息，通过时频二维内插获得数据处对应的信道状态信息。该步骤中主要包括两个环节。首先利用步骤②中获得的各个导频点处对应的信道状态信息计算二维内插时需要用到的加权系数，然后利用二维内插公式获得各个数据点处对应的信道状态信息。

二维内插公式如式（3）所示。

$H[n,k]=\underset{j=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(3\right)$

其中α_j代表各个导频点处的加权系数。各个α_j可以通过求解式（4）所示的线性方程组获得。

$H[n_i^p,k_i^p]=\underset{j=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(4\right)$

其中i＝1,…,Q。

通过以上步骤，可以得到数据矩阵各点对应的信道状态信息，实现基于OFDM系统的高速移动环境下的信道估计。

与现有的信道估计方法相比，本发明的一种高速移动环境下的信道估计方法能够有效对抗高速移动环境下宽带无线通信导致的时间频率双重选择性信道，提高信道估计的准确度。同时由于本发明的信道估计方法的主要步骤与现有的基于导频的信道估计方法的主要步骤是相同的，只是在内插算法处做了改进，所以本发明的信道估计方法具有更好的兼容性。此外，由于本发明的信道估计方法对导频的具体图案没有要求，该方法比现有的信道估计方法更加灵活。

附图说明

图1为OFDM系统数据基带传输框图；

图2为本发明信道估计方法流程图；

图3应用于LTE标准的信道估计方法示意图。

具体实施方式：

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的描述。本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

LTE是一项基于OFDM传输系统的无线通信协议。在LTE下行链路通信中，数据在发射机OFDM调制之前到接收机OFDM调制之后这一过程的基带框图如图1所示。

本发明的信道估计方法主要在接收机对数据进行OFDM解调之后进行，方法的流程图如图2所示。

当采用1.4MHz带宽按照LTE协议进行下行链路无线通信时，本发明的一种高速移动环境下信道估计方法的具体步骤如下：

①接收机将OFDM解调后的数据映射成时频二维数据块，以矩阵的形式储存。每一个OFDM符号的数据为矩阵的一列。在1.4M带宽下，解调后的每个OFDM符号包含72个数据。由于LTE协议中是以子帧为单位进行数据处理的，所以每个数据矩阵应包含7列，即7个OFDM符号。因此，接收机OFDM解调后输出的为72行7列的数据矩阵。

②计算数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息。在图3中，黑色的方格表示数据矩阵中的导频点位置。

设发射机OFDM调制前的数据为系统输入数据，接收机OFDM解调后的数据为系统输出数据。由式（1）知系统输入输出的数据关系可以表示为：

Y[n,k]=H[n,k]×X[n,k]+W[n,k]               (5)

其中，n＝1,…,72；k＝1,…,7。

参照公式（2），各导频点处对应的信道状态信息

可利用式（6）求得。在1.4M带宽下，LTE的一个子帧中共包括24个导频。

$\begin{array}{cc}H[n_i^p,k_i^p]=\frac{Y[n_i^p,k_i^p]}{X[n_i^p,k_i^p]}& i=1,\·\·\·,24---\left(6\right)\end{array}$

③利用数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息，通过时频二维内插获得数据处对应的信道状态信息。

如图3所示，每一个数据处对应的信道状态信息的计算（如被圆圈圈中的数据处），都需要根据整个数据矩阵中各个导频点处对应的信道状态信息共同插值获得。

首先利用步骤②中获得的各个导频点处对应的信道状态信息

计算二维内插时需要用到的加权系数α_j，可通过求解式（7）所列的线性方程组实现。

$H[n_i^p,k_i^p]=\underset{j=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(7\right)$

其中i＝1,…,24。

然后利用二维内插公式获得各个数据点处对应的信道状态信息。根据式（3）可知，1.4M带宽下LTE协议中的二维内插公式如式（8）所示。

$H[n,k]=\underset{j=1}{\overset{24}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(8\right)$

通过以上步骤，可以得到数据矩阵各点对应的信道状态信息，实现1.4MHz带宽下以LTE协议为标准的高速移动环境下的信道估计。

本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种高速移动环境下的信道估计方法，其特征在于实现步骤如下：

①接收机将OFDM解调后的数据映射成时频二维数据块，以矩阵的形式储存；

②计算数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息；对于一个OFDM传输系统，设发射机OFDM调制前的数据为系统输入数据，接收机OFDM解调后的数据为系统输出数据，系统输入输出的数据关系表示为：

Y[n,k]=H[n,k]×X[n,k]+W[n,k]                  (1)

其中，n表示OFDM符号中频域子载波的序号，k表示OFDM符号的序号；X代表发射机OFDM调制之前的数据矩阵，Y代表接收机OFDM解调之后的数据矩阵；H代表信道的状态信息，W为噪声，

则各导频点处对应的信道状态信息

可利用式（2）求得，

$\begin{array}{cc}H[n_i^p,k_i^p]=\frac{Y[n_i^p,k_i^p]}{X[n_i^p,k_i^p]}& i=1,\·\·\·,Q---\left(2\right)\end{array}$

其中，n^p表示导频所在的子载波的序号，k^p表示导频所在的OFDM序号，Q代表数据矩阵中导频点的个数；

③利用数据矩阵中导频点处对应的信道状态信息，通过时频二维内插获得数据处对应的信道状态信息，具体为：首先利用步骤②中获得的各个导频点处对应的信道状态信息

计算二维内插时需要用到的加权系数，然后利用二维内插公式获得各个数据点处对应的信道状态信息，

二维内插公式如式（3）所示，

$H[n,k]=\underset{j=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n-n_j^p)}^2+{(k-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(3\right)$

其中α_j代表各个导频点处的加权系数。各个α_j可以通过求解式（4）所示的线性方程组获得，

$H[n_i^p,k_i^p]=\underset{j=1}{\overset{Q}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\mathrm{\α}}_j\right[{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2\left]\right[\ln \sqrt{{(n_i^p-n_j^p)}^2+{(k_i^p-k_j^p)}^2}-1\left]\right\}---\left(4\right)$

其中i＝1,…,Q。

2.根据权利要求1所述的高速移动环境下的信道估计方法，其特征在于：所述步骤①中以矩阵的形式储存的规则为每个OFDM符号的数据为矩阵的一列，多个OFDM符号的数据按接收时间的先后排列在一起共同组成数据矩阵的各列。

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