CN104320369B - 一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信领域，涉及一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法。所述方法包括：在发送数据中按照的梳状方式插入导频，在不同天线上发送；数据通过无线信道发送至接收天线，在接收端用基扩展模型对信道进行建模；利用AR自回归模型对信道BEM模型系数进行建模；对滤波器进行初始化、计算时间更新方程；滤波器去除噪声，进行信道估计进行信道估计；计算信道矩阵的估计值；计算信道估计误差的协方差矩阵进行SIC数据检测。本发明提出的信道估计和联合检测算法，充分利用信道估计和数据检测中的误差信息，提高了信道估计的精确度，加强了数据检测的校正。

Description

一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法
技术领域
本发明属于无线通信领域。涉及一种在快变信道环境下，MIMO-OFDM系统中利用信道估计误差和数据检测误差的迭代方法。
技术背景
多输入多输出(MIMO)技术在平坦衰落信道环境下会增加系统的容量和频谱利用率。但是在频率选择性多径衰落信道环境下，MIMO技术的实现需要复杂的信道均衡技术，因此不能广泛地应用到频率选择性衰落信道环境中。而面对频率选择性衰落信道，正交频分复用(OFDM)可以将其转化为若干个并行的窄带子信道，在各个窄带子信道上可以认为衰落是平坦衰落，这样就有效地对抗了频率选择性衰落。因此OFDM技术能很好地解决将多输入多输出MIMO技术应用于频率选择性多径衰落信道环境下所引起的均衡器复杂度过高的问题，弥补MIMO技术的缺陷。同时将多天线阵列引入到OFDM系统中实现空时编码和分集增益，可以大大提高系统的容量，并改善在深衰环境下正交频分复用OFDM子信道误码率较高的问题。因此多输入多输出(MIMO)与正交频分复用(OFDM)相结合的MIMO-OFDM技术是提高容量和增强系统可靠性的一种有效方式。
信道的快速衰落会使接收信号具有深度衰落和频率扩展，这是无线通信中非常关键的问题。在现代通信发展中，系统在高速移动环境中的抗干扰能力被广泛地关注。时间选择特性导致OFDM系统子载波不再严格正交，造成子载波间的干扰(ICI)，对OFDM和MIMO-OFDM系统提出了巨大的挑战。加之，MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线信号的衰落结果与加性噪声的叠加，对于某个特定的发射接收天线对，来自于其它天线的信号即为干扰，从而给信道估计技术提出了更大的挑战。H.Hijazi等人于2010年，在ISCCSP会议上发表的论文“Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems in Fast Time-VaryingEnvironments”给出的迭代方案中，利用检测得到的数据更新进行信道估计，同时数据检测所用到的估计信道含有时变引起的ICI。在绝大多数情况下，干扰和噪声会对信道估计和数据检测造成不可避免的差错，同时由于差错传播带来进一步的错误。
为此，如何获取信道中的这些干扰信息，并对所获取的信息进行分析利用，是提高信道估计的准确性和增强数据检测的校验能力的关键所在。
发明内容
针对现有技术存在的忽视信道估计误差和数据检测误差以及迭代过程中的交互性问题，本发明提出一种MIMO-OFDM系统中基于信道估计误差和检测误差的迭代方法。首先获取信道模型和数据检测的误差信息，经过统计分析推导出其协方差矩阵，并将这部分连同噪声，一并作为Kalman滤波器的去噪对象。然后利用Kalman滤波器基础系数，得到估计信道误差的协方差矩阵，通过这个信道估计误差的协方差矩阵，得到一个最优的调零向量，从而实现信道估计误差对数据检测的干扰最小化。
一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法，包括以下步骤：
步骤1，在发送数据中，按照梳状方式插入导频，在不同天线上发送；
步骤2，数据通过无线信道，发送至接收天线，在接收端用基扩展模型(BasisExpansion Model,BEM)对信道进行建模；
步骤3，利用AR(Autoregressive Model)自回归模型对信道BEM模型系数进行建模；
步骤4，对Kalman滤波器进行初始化；
步骤5，计算Kalman的时间更新方程；
步骤6，Kalman滤波器去除噪声，进行信道估计进行信道估计；
步骤6.1，将由检查误差造成的接收信号分量和信道噪声当作Kalman滤波器去噪对象；
步骤6.2，计算卡尔曼观测更新方程。
步骤7，计算信道矩阵的估计值；
步骤8，利用Kalman滤波器计算信道估计误差的协方差矩阵；
步骤9，进行SIC(Successive Interference Cancellation，串行干扰消除)数据检测；
步骤9.1，计算最优调零向量；
步骤9.2，利用所述最优调零向量得到数据的检测值，并解调得到检测值星座图量化后的结果；
步骤9.3，计算检测误差，计算协方差矩阵，用在下一次迭代的Kalman滤波器中。
步骤10，重复步骤6～9，进行迭代运算。
本发明与现有技术相比，具有以下明显的优势和有益效果：
本发明在Kalman滤波器中将数据检测中的误差作为噪声的一部分进行去除。同时在检测中，设计一种新的调零向量，使估计误差导致的检测误差最小化。本发明提出的信道估计和联合检测算法，充分利用信道估计和数据检测中的误差信息，提高了信道估计的精确度，加强了数据检测的校正。实验表明，与采用传统的数据检测联合信道估计算法相比，采用本发明所述方法产生的均方差和误码率都有明显降低。
附图说明
图1为本发明所述方法流程图；
图2为本发明所述方法所应适应的MIMO-OFDM系统模型图；
图3为本发明所述方法所使用的导频结构示意图；
图4为本发明所述方法与传统的数据检测联合信道估计算法MSE(均方误差)性能对比图；
图5为本发明所述方法与传统的数据检测联合信道估计算法BER(误码率)性能对比图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
图2为本发明MIMO-OFDM系统示意图。如图所示，假设一个MIMO-OFDM系统的发射天线数为NT，接收天线数为NR。在发送端发射天线上的k个OFDM符号可表示为：在接收端接收到的符号可表示为：MIMO-OFDM系统可以表示为：yk＝Hkxk+n0,k，其中，Hk表示信道矩阵，n0为高斯白噪声。
图3为本系统梳状导频结构示意图。梳状导频是指周期性地在频域内特定的子载波位置上插入导频符号，使得在一个OFDM符号周期内的特定的子载波上都有导频。由于梳状导频在时间上可以连续发送，因此有很好的对抗时间选择性衰落的性能。
本发明所述方法的流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤1，在一个OFDM符号周期内插入Np个导频。
步骤2，数据通过无线信道，发送至接收天线，在接收端用基扩展模型(BasisExpansion Model,BEM)对信道进行建模。
使用P-BEM模型，第nt个发射天线到第nr个接收天线间的信道参数可以近似为：
其中，l表示第l径，B是正交基函数矩阵[B]n,q＝(n-Ng-1)q-1，是模型误差。
根据BEM将接收信号进行重新建模，带有BEM系数的表达式如下：
yk＝Bkck+n0,k
其中，
式中，blkdiag{·}是块对角运算，Mq是NC×NC的矩阵，q＝1,...,Q，fl是矩阵F的第l列，
步骤3，利用AR模型对信道BEM模型系数进行建模。
BEM模型系数相关矩阵可用下式计算：
其中，s表示相关的阶数，J0(·)表示第一类的零阶贝塞尔函数，fd＝vfc/c是速度为v时的最大多普勒频移，fc是载波频率，代表参数α第l径的方差。
根据Yule-Walker方程得到信道BEM参数的状态转移方程：
ck＝Λck-1+uk
其中，状态方程噪声uk的协方差矩阵为表示张量 积运算，blkdiag{·}表示块对角运算，而
步骤4，对Kalman滤波器进行初始化表 示第k个符号的系数估计值，Pk|k代表对应的误差相关矩阵。
步骤5，计算Kalman的时间更新方程：
Pk|k-1＝ΛPk-1|k-1ΛH+U
其中，表示第k-1个符号对第k个符号状态估计，Pk|k-1表示对应的误差相关矩阵。
步骤6，Kalman滤波器去除噪声，进行信道估计。
步骤6.1，将接收信号拆成三部分的信号，系统方程可以改下如下：
其中，xk表示准确的发送数据，表示检测出的发送数据，表示数据检测误差。将公式的后面两个部分作为卡尔曼滤波器的等效噪声。根据数据信道和噪声间的独立性，等效噪声nk的协方差矩阵可以表示为：
其中，是NRNC×NRNC的矩阵，其表达式为：
第一次迭代i＝1时，所有非导频点的检测误差认为
步骤6.2，按下式计算卡尔曼观测更新方程：
Pk|k＝Pk|k-1-KkBkPk|k-1
步骤7，用下式计算出信道矩阵的估计值：
其中，
步骤8，步骤7估计得到的信道矩阵可以表示为：
其中，Hk表示准确的信道矩阵，ΔHk为信道矩阵误差。
信道矩阵误差ΔHk的协方差矩阵可以表示为：
其中， [F]j，：表示矩阵F的第j行，
步骤9，根据估计到的信道矩阵，进行SIC数据检测。
步骤9.1，用接收端的接收信号和调零向量，得到检测出发送数据：定义干扰为：其中是检测出的数据，是准确的数据。根据步骤6.1的系统方程和上式，可以将检测误差的公式改写为：
其中，是的伪逆。
对检测误差求取平均功率：
其中，
为了求取使误差最小的最优调零向量对干扰平均功率求取复梯度，并让结果为0：
其中0N,1是全零矩阵。
由此可以得到最优的调零向量：
步骤9.2，利用计算得到的最优调零向量，可以得到并通过星座图量化运算，得到检测到的发送数据
步骤9.3，计算检测误差：
其中，
用得到的检测误差可计算Kalman滤波器中所需的协方差矩阵
步骤10，返回步骤6，进行下一次迭代，直至达到设定的迭代次数t。
下面通过仿真数据，对本发明所述的信道估计误差和数据检测误差的迭代方法与传统的数据检测联合信道估计算法进行比较。图4展示了在不同信噪比条件下两种方法产生的MSE(MeanSquare Error，均方误差)对比。传统的利用MMSE检测方法通过迭代可以带来性能上的增益，但效果不明显，迭代产生的均方误差仍然较大。本发明的方案，显著提高了信道估计的精确度，特别是当迭代次数达到5次的时候，在相对较高性噪比条件下，已经和表示数据全部已知时MSE的理论值上限值基本重合。
图5为在不同信噪比条件下的误码率(BER，Bit Error Rate)的对比。本发明的使干扰最小化，从而使检测得到的数据错误率与传统方法相比大幅降低，大大提高了检测的准确性。

Claims (1)

1.一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法，应用于MIMO-OFDM系统，包括以下步骤：
步骤1，在发送数据中，按照梳状方式插入导频，在不同天线上发送；
步骤2，数据通过无线信道，发送至接收天线，在接收端用基扩展模型BEM对信道进行建模；
步骤3，利用AR自回归模型对信道BEM模型系数进行建模；
步骤4，对Kalman滤波器进行初始化；
步骤5，计算Kalman的时间更新方程；
步骤6，Kalman滤波器去除噪声，进行信道估计；
该步骤包括：
步骤6.1，将由检测误差造成的接收信号分量和信道噪声当作Kalman滤波器去噪对象；
步骤6.2，计算卡尔曼观测更新方程；
步骤7，计算信道矩阵的估计值；
步骤8，利用Kalman滤波器计算信道估计误差的协方差矩阵；
步骤9，进行串行干扰消除SIC数据检测；
该步骤包括：
步骤9.1，计算最优调零向量；
步骤9.2，利用所述最优调零向量得到数据的检测值，并解调得到检测值星座图量化后的结果；
步骤9.3，计算检测误差，计算协方差矩阵，用在下一次迭代的Kalman滤波器中；
步骤10，重复步骤6～9，进行迭代运算，直至达到设定的迭代次数。
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