CN103401825B - 基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，所述方法包括：对接收数据帧进行解复用得到导频符号向量和带循环前缀的接收符号向量；采用LS信道估计算法得到LS信道估计向量；修正LS信道估计向量得到修正后的信道估计向量；进行FFT变换得到修正后的信道估计向量的频域响应和带循环前缀的接收符号向量的频域响应；采用固定噪声值的MMSE频域均衡算法对带循环前缀的接收符号向量进行频域均衡；解复用取出均衡后的接收符号向量。本发明通过修正LS信道估计向量和固定MMSE均衡所用的噪声值，在几乎不损失性能的条件下降低了均衡复杂度，可用于基于块状导频的无线通信系统。

Description

基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域中的接收端频域均衡器设计方法，具体涉及一种基于块状导频的单载波频域均衡方法，可用于单载波无线通信系统。

背景技术

宽带无线通信系统中，信道的多径传输会导致频率选择性衰落，发射信号经过多径信道会产生符号间干扰（ISI，intersymbolinterference），ISI严重影响通信系统的可靠性，频域均衡（FDE，Frequencydomainequalization）技术是无线通信中一种有效的方法，主要用于频率选择性信道中，以降低ISI。下一代无线通信系统采用了基于FFT/IFFT（快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换）的正交频分复用（OFDM）技术可以很好的对抗多径引起的频率选择性衰落，但其也存在两大缺点：（1）对定时同步、载波同步有很高的要求，因为要保证子载波间的正交性，即使1％的频偏误差也会导致系统性能下降30dB；（2）OFDM信号峰均比（PAPR）大，直接导致了射频放大器的功率效率降低，增加了通信的成本。

为了克服OFDM技术的不足，学者重新提起单载波频域均衡（SC-FDE，SingleCarrierFrequencydomainequalization）技术，基于块状导频的单载波频域均衡技术，有效克服了OFDM技术的不足，且能实现和OFDM技术近似的性能，单载波频域均衡算法有很多种，常用的两种算法有迫零（ZF，ZeroForcing）算法和最小均方误差（MMSE，MinimumMeanSquaredError）算法，其中MMSE算法实现简单，并且不会像ZF算法造成噪声的放大而降低系统性能。

然而在传统的MMSE单载波频域均衡技术需要知道噪声功率，而噪声功率的精确估计很困难，另一方面，单载波频域均衡中需要对数据帧进行傅里叶变换运算，而一般数据帧的长度通常不是2的幂次方，难以使用快速傅里叶变换算法，这使得硬件实现存在困难。由于这些原因使得单载波频域均衡系统的复杂度较高。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术的不足，提供一种适用于块状导频的单载波频域均衡方法，有效的降低了均衡器的复杂度，其中块状导频的结构满足循环前缀特性，数据部分的格式无限制。

实现本发明的技术思路是：接收端将接收的信息按照帧格式解复用为导频符号向量和信息符号向量，对导频符号向量采用最小二乘(LS，LeastSquares)信道估计算法得到LS信道估计向量，根据固定门限值以及信道长度对LS信道估计向量进行修正，再利用修正后的LS信道估计向量对信息符号向量进行MMSE频域均衡，其中MMSE均衡中采用的噪声功率用一个固定值代替。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，所述方法包括如下步骤：

（1）接收端将接收的数据帧r，按照定义的帧格式解复用为M点的接收导频符号向量p和N点的带循环前缀的接收符号向量y；

（2）对所述M点接收导频符号向量p，采用LS信道估计算法得到M点的LS信道估计向量

（3）对所述LS信道估计向量进行修正得到L_N点修正后的信道估计向量其中表示上取整；

（4）对所述修正后的信道估计向量进行L_N点的快速傅里叶变换，得到L_N点的频域信道估计向量所述N点的带循环前缀的接收符号向量y末尾补零，补足L_N点并进行L_N点快速傅里叶变换，得到L_N点接收符号向量频域响应Y；

（5）根据所述向量与所述L_N点接收符号向量频域响应Y，采用MMSE频域均衡算法得到L_N点均衡后的接收符号向量频域响应

（6）对所述L_N点均衡后的接收符号向量频域响应进行L_N点快速傅里叶逆变换，得到L_N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量

（7）对所述L_N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量进行解复用得到L点均衡后的的接收符号向量

需要说明的是，所述定义的帧格式为L点信息符号向量x，K点发送导频符号向量的循环前缀和M点发送导频符号向量q，共N=L+K+M点，其中信息符号向量x在前。

需要说明的是，所述解复用为M点的接收导频符号向量p和N点的带循环前缀的接收符号向量y，按如下公式进行：

p＝[p(0)，p(1)，...，p(M-1)]＝r_i ^M；

$y=\[y\left(0\right),y\left(1\right),...,y(N-1)\]=\[r_{i-1}^K{r_i}^{L+M}\];$

其中，r_i ^M＝[r_i(L+B)，r_i(L+B+1)，...，r_i(L+B+M-1)]表示取第i个数据帧的后K+M个导频符号的中间M点，表示下取整操作， $r_{i-1}^K=\[r_{i-1}(M+L),r_{i-1}(M+L+1),...,r_{i-1}(N-1)\]$ 表示取第i-1个数据帧的后K个符号，r_i ^L+M＝[r_i(0)，r_i(1)，...，r_i(L+M-1)]表示取第i个数据帧的前L+M个符号。

需要说明的是，所述LS信道估计算法，按如下公式进行：

${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(k\right)=P\left(k\right)/Q\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...,M-1;$

${\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(n\right)=\mathrm{DFT}\left\{{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(k\right)\right\},n=\mathrm{0,1},...,M-1;$

其中，P＝[P(0)，P(1)，...，P(M-1)]表示接收导频符号向量p的M点频域响应向量，Q＝[Q(0)，Q(1)，...，Q(M-1)]表示发送导频符号向量q的M点频域响应向量， ${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}=\[{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(0\right),{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(1\right),...,{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}(M-1)\]$ 表示信道的M点频域响应向量， ${\hat{h}}_{\mathrm{LS}}=\[{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(0\right),{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(1\right),...,{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}(M-1)\]$ 表示M点LS信道估计向量。

需要说明的是，所述对M点的LS信道估计向量进行修正得到L_N点修正后的信道估计向量按如下公式进行修正：

其中表示上取整，||²表示取模值的平方值为修正后的L_N点信道估计向量，λ为修正所采用的固定门限值，Ｌ_h表示信道最大长度。

需要说明的是，所述采用MMSE频域均衡算法得到L_N点均衡后的接收符号向量频域响应按如下规则进行：

$W\left(n\right)=\frac{{{\hat{H}}_T}^{*}\left(n\right)}{{\left|{\hat{H}}_T\left(n\right)\right|}^2+{\mathrm{\σ}}^2},N=\mathrm{0,1},...,L_N-1;$

$\hat{Y}\left(n\right)=W\left(n\right)Y\left(n\right),0\≤n\≤L_N-1;$

其中， ${\hat{H}}_T=\[{\hat{H}}_T\left(0\right),{\hat{H}}_T\left(1\right),...,{\hat{H}}_T(L_N-1)\]$ 表示L_N点的频域信道估计向量，*表示共轭操作，Y＝[Y(0)，Y(1)，...，Y(L_N-1)]表示L_N点的接收符号向量频域响应， $\hat{Y}=\[\hat{Y}\left(0\right),\hat{Y}\left(1\right),...,\hat{Y}(L_N-1)\]$ 表示L_N点的均衡后的接收符号向量频域响应。

需要说明的是，所述L点均衡后的的接收符号向量为：

$\hat{x}=\[\hat{x}\left(0\right),\hat{x}\left(1\right),...,\hat{x}(L-1)\]=\[\hat{y}\left(K\right),\hat{y}(K+1),...,\widehat{y(K+L-1)\].}$

本发明具有如下优点：

1、本发明在进行MMSE频域均衡时数据部分不必满足循环前缀特性，不必限制采用的傅里叶变换点数，因此可以使用2的幂次方点数的快速傅里叶变换算法，降低了傅里叶变换的复杂度；

2、本发明在进行MMSE频域均衡时用固定值代替了信道修正和MMSE均衡所使用的噪声功率，降低了系统复杂度。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为图1中的帧结构示意图；

图3为本发明的系统框架示意图；

图4为本发明的仿真对比实验图；

图5为本发明的另一种仿真对比实验图。

具体实施方式

下面将结合附图与实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述。

如图1所示，本发明为一种基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1，接收端根据规定的帧格式将接收的数据帧r解复用为M点接收导频符号向量p和N点的带循环前缀的接收符号向量y，一个数据帧包含了L点信息符号向量，导频符号向量后K点组成的循环前缀向量和M点导频符号向量，共N=L+K+M点；

需要说明的是，L点的信息符号向量可以放在一帧数据的前L点，也可以放在后L个点；

为了方便描述，本发明以信息符号向量在前为例，帧格式如图2所示，一帧发送数据的后K+M个点由发送导频符号向量q的K点循环前缀和M点发送导频符号向量q组成，其中K点的循环前缀CP是将M点导频向量q的后K个点复制所得，发送信息符号向量x由L个星座映射后的复数符号组成，接收帧解复用的规则如下：

p＝[p(0)，p(1)，...，p(M-1)]＝r_i ^M；

$y=\[y\left(0\right),y\left(1\right),...,y(N-1)\]=\[r_{i-1}^K{r_i}^{L+M}\];$

其中，r_i ^M＝[r_i(L+B)，r_i(L+B+1)，...，r_i(L+B+M-1)]表示取第i个数据帧的后K+M个导频符号的中间M点，表示下取整操作， $r_{i-1}^K=\[r_{i-1}(M+L),r_{i-1}(M+L+1),...,r_{i-1}(N-1)\]$ 表示取第i-1个数据帧的后K个符号，r_i ^L+M＝[r_i(0)，r_i(1)，...，r_i(L+M-1)]表示取第i个数据帧的前L+M个符号；

步骤2，根据M点接收导频符号向量p，采用LS信道估计算法得到M点的LS信道估计向量LS信道估计规则如下：

${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(k\right)=P\left(k\right)/Q\left(k\right),k=\mathrm{0,1},...,M-1;$

${\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(n\right)=\mathrm{DFT}\left\{{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(k\right)\right\},n=\mathrm{0,1},...,M-1;$

其中，P＝[P(0)，P(1)，...，P(M-1)]表示接收导频符号向量p的M点频域响应向量，Q＝[Q(0)，Q(1)，...，Q(M-1)]表示发送导频符号向量q的M点频域响应向量， ${\hat{H}}_{\mathrm{LS}}=\[{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(0\right),{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}\left(1\right),...,{\hat{H}}_{\mathrm{LS}}(M-1)\]$ 表示信道的M点频域响应向量， ${\hat{h}}_{\mathrm{LS}}=\[{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(0\right),{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}\left(1\right),...,{\hat{h}}_{\mathrm{LS}}(M-1)\]$ 表示M点LS信道估计向量；

步骤3，对上述M点LS信道估计向量进行修正得到修正后的L_N点信道估计向量其修正规则如下：

其中表示上取整，||²表示取模值的平方值为修正后的L_N点信道估计向量，λ为修正所采用的固定门限值，L_h表示信道最大长度；

步骤4，对上述L_N点修正后的信道估计向量进行L_N点的快速傅里叶变换，得到L_N点的频域信道估计向量对N点的带循环前缀的接收符号向量末尾y补零，补足L_N点并进行L_N点快速傅里叶变换，得到L_N点接收符号向量频域响应Y；

步骤5，根据上述L_N点的频域信道估计向量和L_N点接收符号向量频域响应Y，采用MMSE频域均衡算法得到L_N点均衡后的接收符号向量频域响应均衡规则如下：

$W\left(n\right)=\frac{{{\hat{H}}_T}^{*}\left(n\right)}{{\left|{\hat{H}}_T\left(n\right)\right|}^2+{\mathrm{\σ}}^2},N=\mathrm{0,1},...,L_N-1;$

$\hat{Y}\left(n\right)=W\left(n\right)Y\left(n\right),0\≤n\≤L_N-1;$

其中， ${\hat{H}}_T=\[{\hat{H}}_T\left(0\right),{\hat{H}}_T\left(1\right),...,{\hat{H}}_T(L_N-1)\]$ 表示L_N点的频域信道估计向量，*表示共轭操作，Y＝[Y(0)，Y(1)，...，Y(L_N-1)]表示L_N点的接收符号向量频域响应， $\hat{Y}=\[\hat{Y}\left(0\right),\hat{Y}\left(1\right),...,\hat{Y}(L_N-1)\]$ 表示L_N点的均衡后的接收符号向量频域响应；

步骤6，对上述L_N点均衡后的接收符号向量频域响应进行L_N点傅里叶逆变换，得到L_N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量 $\hat{y}=\[\hat{y}\left(0\right),\hat{y}\left(1\right),...,\hat{y}(L_N-1)\];$

步骤7，对上述N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量进行解复用得到L点均衡后的的接收符号向量规则如下：

$\hat{x}=\[\hat{x}\left(0\right),\hat{x}\left(1\right),...,\hat{x}(L-1)\]=\[\hat{y}\left(K\right),\hat{y}(K+1),...,\widehat{y(K+L-1)\].}$

为了进一步了解本发明的效果，可通过以下仿真实验进行说明。

1、仿真条件

发送导频符号向量q的点数M=56，发送导频符号向量的循环前缀点数K=20，发送符号向量x的点数L=420，一帧数据共496点，调制方式为QPSK，采用LTETurbo编码器，编码长度为4920，码率1/3，信道采用两径等功率信道模型，第二径延迟主径5个采样点。

2、仿真内容与结果

将本发明所采用的512点傅里叶变换频域均衡和采用满足循环特性的496点傅里叶变换做对比，结果如图4所示，由图（4a）可知，两种均衡方案的MSE曲线几乎重合，由（4b）两种均衡方案的BER曲线也几乎重合；

将本发明所采用的固定值代替噪声的频域均衡和已知噪声的频域均衡做对比，结果如图5所示，由图（5a）可知，虽然两种均衡方案的MSE曲线差别较大，在噪声已知条件下的频域均衡MSE更小，但是由图（5b）可知，两种方案的BER差别不大，仅有0.1dB的信噪比性能损失；

由以上仿真对比实验可知，本发明在误码性能略微降低的条件下降低了MMSE频域均衡器的复杂度。

对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)接收端将接收的数据帧r，按照定义的帧格式解复用为M点的接收导频符号向量p和N点的带循环前缀的接收符号向量y；

(2)对所述M点接收导频符号向量p，采用LS信道估计算法得到M点的LS信道估计向量

(3)对所述LS信道估计向量进行修正得到L_N点修正后的信道估计向量其中 表示上取整；

(4)对所述修正后的信道估计向量进行L_N点的快速傅里叶变换，得到L_N点的频域信道估计向量所述N点的带循环前缀的接收符号向量y末尾补零，补足L_N点并进行L_N点快速傅里叶变换，得到L_N点接收符号向量频域响应Y；

(5)根据所述向量与所述L_N点接收符号向量频域响应Y，采用MMSE频域均衡算法得到L_N点均衡后的接收符号向量频域响应

(6)对所述L_N点均衡后的接收符号向量频域响应进行L_N点快速傅里叶逆变换，得到L_N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量

(7)对所述L_N点均衡后的带循环前缀的接收符号向量进行解复用得到L点均衡后的的接收符号向量

所述定义的帧格式为L点信息符号向量x，K点发送导频符号向量的循环前缀和M点发送导频符号向量q，共N＝L+K+M点，其中信息符号向量x在前；

所述解复用为M点的接收导频符号向量p和N点的带循环前缀的接收符号向量y，按如下公式进行：

$p=\[p\left(0\right),p\left(1\right),...,p(M-1)\]=r_i^M;$

$y=\[y\left(0\right),y\left(1\right),...,y(N-1)\]=\left[\begin{array}{cc}{r}_{i-1}^K& r_i^{L+M}\end{array}\right];$

其中， $r_i^M=\[r_i(L+B),r_i(L+B+1),...,r_i(L+B+M-1)\]$ 表示取第i个数据帧的后K+M个导频符号的中间M点， 表示下取整操作， $r_{i-1}^K=\[r_{i-1}(M+L),r_{i-1}(M+L+1),...,r_{i-1}(N-1)\]$ 表示取第i-1个数据帧的后K个符号，表示取第i个数据帧的前L+M个符号。

2.根据权利要求1所述的基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，其特征在于，所述LS信道估计算法，按如下公式进行：

${\hat{H}}_{LS}\left(k\right)=P\left(k\right)/Q\left(k\right),k=0,1,...,M-1;$

${\hat{h}}_{LS}\left(n\right)=DFT\left\{{\hat{H}}_{LS}\left(k\right)\right\},n=0,1,...,M-1;$

其中，P＝[P(0),P(1),...,P(M-1)]表示接收导频符号向量p的M点频域响应向量，Q＝[Q(0),Q(1),...,Q(M-1)]表示发送导频符号向量q的M点频域响应向量，表示信道的M点频域响应向量，表示M点LS信道估计向量。

3.根据权利要求1所述的基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，其特征在于，所述对M点的LS信道估计向量进行修正得到L_N点修正后的信道估计向量按如下公式进行修正：

其中 表示上取整，||²表示取模值的平方值为修正后的L_N点信道估计向量，λ为修正所采用的固定门限值，L_h表示信道最大长度。

4.根据权利要求1所述的基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，其特征在于，所述采用MMSE频域均衡算法得到L_N点均衡后的接收符号向量频域响应按如下规则进行：

$W\left(n\right)=\frac{{\hat{H}}_T^{*}\left(n\right)}{|{\hat{H}}_T\left(n\right){|}^2+{\mathrm{\σ}}^2},n=0,1,...,L_N-1;$

$\hat{Y}\left(n\right)=W\left(n\right)Y\left(n\right),0\≤n\≤L_N-1;$

其中，表示L_N点的频域信道估计向量，*表示共轭操作，Y＝[Y(0),Y(1),...,Y(L_N-1)]表示L_N点的接收符号向量频域响应，表示L_N点的均衡后的接收符号向量频域响应。

5.根据权利要求1所述的基于块状导频的低复杂度单载波频域均衡方法，其特征在于，所述L点均衡后的的接收符号向量为：

$\hat{x}=\mathrm{\[}\hat{x}\left(0\right),\hat{x}\left(1\right),...,\hat{x}(L-1)\]=\[\hat{y}\left(K\right),\hat{y}(K+1),...,\hat{y}(K+L-1)\].$