CN105141555B - 用于对ofdm信号执行信道估计的系统和方法 - Google Patents

Abstract

描述了用于对正交频分复用(OFDM)信号执行信道估计的系统和方法的实施例。在一个实施例中，一种用于对OFDM信号执行信道估计的方法包括：对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息；以及对OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。对OFDM信号执行盲信道相位估计和对OFDM信号执行盲信道幅度估计均包括：检测和抑制OFDM信号的信号路径。还描述了其他实施例。

Description

用于对OFDM信号执行信道估计的系统和方法

背景技术

信道估计在通信系统中起重要作用。通常，发射机向载波插入特定量的导频，来在相应接收机上实现信道估计。然而，一些通信系统没有导频或者没有足以进行准确信道估计的导频。这种通信系统的示例包括用于数字广播的数字音频广播(DAB)系统和地面传输数字多媒体广播(T-DMB)系统。这种通信系统的另一个示例是符合电气和电子工程师协会(IEEE)802.11p标准的车载通信系统，该车载通信系统通常仅具有64个子载波中的4个导频。对于符合IEEE 802.11p标准的车载通信系统，由于设备移动性和长延迟路径，因此准确信道估计可能是困难的。在不具有导频或没有足以进行准确信道估计的导频并且是差分调制系统的这种通信系统(例如，DAB、T-DMB)中，在没有信道估计或信道均衡的情况下来执行解调，并且使用非相干接收机来对调制信号进行解调。例如，差分解调器可以在没有信道估计或信道均衡的情况下对差分调制符号进行解调。在不具有足以进行准确信道估计的导频并且是相干调制系统的这种通信系统(例如IEEE 802.11P)中，由相干接收机利用不准确的信道估计和信道均衡来执行解调。

存在与不利用信道估计或信道均衡的差分解调相关联的若干个缺点。例如，第一个缺点是两个噪声源影响差分解调过程，原因在于，差分调制数据是用两个符号编码的。另一个缺点在于，存在以下假设：在两个符号期间信道几乎保持不变。然而，该假设不总是成立的。在在时域中应用差分调制的系统中，信道由于设备移动性而改变。在在频率域中对OFDM符号的连续子载波应用差分调制的系统中，信道由于多径信道的频率选择性而改变。尤其在单频网(SFN)部署中，频率选择性可能会加剧，其中单频网(SFN)部署通常由于其频谱效率而被广播装置优选。

近年来，已经有若干不同的方法来改进差分调制系统的性能，并缩小相干和非相干接收之间的性能差距。一种方法是Divsalar和Simon描述的(D.Divsalar和M.Simon，“Multiple-symbol differential detection of MPSK”，IEEE Transactions onCommunications，vol.38，no.3，300-308页，1990年3月)，其中提出了使用多符号差分检测(MSDD)。该方法是基于块处理的，并且假设信道在差分调制符号块(即，块中的N(其中N是大于1的整数)个符号)期间不变，并且考虑了所有符号序列可能性，以找到最可能发送的符号序列。尽管该方法被证明是有效的，但是该方法计算复杂，即，对于N个D-MPSK调制信号的块必须比较符号序列概率。Mackenthun已经针对MSDD提出了一些简化算法(K.M.Mackenthun，Jr“A Fast Algorithm for Multiple-Symbol Differential Detection of MPSK”，IEEETransactions on Communications，vol.42，pp.1471″U 1474，1994年2月/3月/4月)。然而，该方法仅考虑未编码的系统。基于网格(trellis)解调的一些方法已经由下述人描述：Peleg等(M.Peleg、S.Shamai和S.Galan，“Iterative decoding for coded noncoherentMPSK communications over phase-noisy AWGN channel”，IEE Proceedings onCommunications，vol.147，no.2，pp.87″U95，2000年4月)、陈等(R.-R.Chen、R.Koetter、U.Madhow和D.Agrawal，“Joint noncoherent demodulation and decoding for theblock fading channel：a practical framework for approaching Shannon capacity，IEEE Transactions on Communications，vol.51，no.10，2003年10月)、和van Houtum等(W.J.van Houtum、F.M.J.Willems，“Joint and iterative detection and decoding ofdifferentially encoded COFDM systems”，2010 IEEE 17th International Conferenceon Telecommunications(ICT)，vol.，no.，36-43页，2010年4月4-7日)。这些方法的共性在于：它们使用网格解调器，其中网格的每一个状态表示基于假设的信道相位和发送符号的接收信号的状态。Bahl等人(L.Bahl、J.Cocke、F.Jelinek、和J.Raviv，“Optimal decodingof linear codes for minimizing symbol error rate(corresp.)”IEEE Transactionson Information Theory，vol.20，no.2，pp.284″U287，1974年3月)描述的网格解码器或Hagenauer等人(J.Hagenauer、P.Hoeher，“A Viterbi algorithm with soft-decisionoutputs and its applications”，in proc.IEEE GLOBECOM，pp.47.11-47.17，达拉斯，德克萨斯州，1989年11月)提出的软输出维特比算法用于根据要馈送至接收机链的剩余部分的网络结构来生成软比特。这些方法被证明能够有效地缩小相干和非相干接收之间的性能差距。然而，这些基于网格的方法也是计算复杂的。例如，这些基于网格的方法需要具有大量网格状态的基于网格的软-输出解调器。此外，当信道在假设的块期间改变时，这些基于网络的方法通常不能校正任何相位改变，原因在于，信道相位状态之间不存在过渡。

发明内容

描述了用于对正交频分复用(OFDM)信号执行信道估计的系统和方法的实施例。在一个实施例中，用于对OFDM信号执行信道估计的方法包括：对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息，以及对OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。对OFDM信号执行盲信道相位估计和对OFDM信号执行盲信道幅度估计均包括：检测和抑制OFDM信号的信号路径。还描述了其他实施例。通过检测和抑制OFDM信号的信号路径(真正纯噪声信号路径)，可以提高不同信道(包括(单频网)SFN信道)的接收质量，并且能够实现对OFDM信号的相干解调。还描述了其他实施例。

在另一个实施例中，用于对OFDM信号执行信道估计的系统包括：信道相位估计模块，被配置为对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息，以及信道幅度估计模块，被配置为对OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。信道相位估计模块和信道幅度估计模块还被配置为检测和抑制OFDM信号的信号路径。

在另一个实施例中，用于对OFDM信号执行信道估计的方法包括：对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息，以及对OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。执行信道相位估计涉及：对OFDM信号执行求幂运算，以生成求幂信号，对求幂信号执行快速傅里叶逆变换，以生成时域信号，检测和移除时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号，对经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以生成频域信号，计算频域信号的相位，以及对频域信号的相位进行划分，以获得信道相位信息。对OFDM信号执行信道幅度估计涉及：检测和抑制OFDM信号的纯噪声信号路径。

根据结合附图给出的以下详细描述，本发明的实施例的其他方面和优点将变得显而易见，其中附图是以本发明的原理为例描绘的。

附图说明

图1是根据发明的实施例的OFDM接收机的示意框图。

图2示出了图1中示出的信道估计单元的实施例。

图3示出了图2中示出的信道相位估计模块的实施例。

图4示出了OFDM信号的归一化幅度的示例。

图5示出了在有噪抽头清除之后图4中示出的OFDM信号的归一化幅度的示例。

图6示出了图2中示出的信道幅度估计模块的实施例。

图7示出了针对差分解调和利用有噪抽头清除的相干解调的信噪比(SNR)对误码率(BER)的图表。

图8示出了根据发明的实施例的混合差分/相干解调接收机。

图9是根据发明的实施例用于对OFDM信号执行信道估计的方法的处理流程图。

贯穿说明书，可以使用相似的附图标记来指示相似的元素。

具体实施方式

将容易理解的是，可以在各种不同的配置中布置和设计本文大体上描述并且在附图中示出的实施例的组件。因此，附图中表示的各种实施例的以下详细描述不旨在限制本公开的范围，而是仅代表各种实施例。尽管在附图中呈现了实施例的各方面，但是除非专门指出，否则不必按比例绘制附图。

所描述的实施例在所有方面被认为仅是说明性而非限制性的。因此，本发明的范围是由所附的权利要求而不是通过该详细描述来指示的。在权利要求的意义和等同范围内的所有改变被涵盖在它们的范围内。

贯穿该说明书对特征、优点或相似语言的提及并不表示可以用本发明实现的所有特征和优点应该在或在任何一个实施例内。相反，涉及特征和优点的语言被理解为意味着：结合实施例描述的特定特征、优点或特性包括在至少一个实施例中。因此，贯穿该说明书对特征和优点的讨论以及相似语言不必是指同一实施例。

此外，可以用任何合适的方式将所描述的本发明的特征、优点和特性组合在一个或更多个实施例中。相关领域的技术人员根据本文的描述将认识到，可以在没有特定实施例的特定特征或优点中的一个或更多个的情况下实施本发明。在其他实例中，在某些实施例中可以认识到可能未在发明的所有实施例中呈现的附加特征和优点。

贯穿本说明书对“一个实施例”、“实施例”的提及或类似语言意味着结合指示的实施例描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，贯穿说明书的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”和类似语言可以但是不必须全部是指同一实施例。

图1是根据发明的实施例用于对OFDM信号进行解调的OFDM接收机100的示意框图。在一些实施例中，OFDM接收机是相干解调接收机。在一些实施例中，OFDM信号是差分调制信号。正交频分复用(OFDM)使用多个密集的正交子载波来承载无线信道上的数据。由于其对信道的多径扩散的鲁棒性和其高频谱效率，因此在各种无线标准中广泛采用OFDM。

在图1中所示的实施例中，OFDM接收机100包括天线单元102、滤波器和模数转换器(ADC)单元104、时间和频率同步单元106、循环前缀(CP)移除和快速傅里叶变换(FFT)单元108、信道估计单元110和相干解调器112。能够用硬件(例如处理器或接收机电路)和/或在计算机可读存储介质(例如，存储器、缓存、磁盘)中存储的软件(例如，计算机指令)实现OFDM接收机。尽管OFDM接收机在图1中被示为包括某些组件，但是在一些实施例中，OFDM接收机包括更少或更多个组件来实现更少或更多的功能。

OFDM接收机100的天线单元102被配置为接收OFDM信号。OFDM信号可以是差分调制信号或非差分调制信号。尽管天线单元在图1中被示为包括一个天线，但是在一些实施例中，天线单元包括更少或更多的组件来实现更少或更多的功能。

OFDM接收机100的滤波器和ADC单元104被配置为对所接收的OFDM信号进行滤波，并且进将所接收的OFDM信号从模拟形式转换为数字信号。

OFDM接收机100的时间和频率同步单元106被配置为对从滤波器和ADC单元104接收的数字信号执行时域同步和频域同步，以生成同步的数字信号。

OFDM接收机100的循环前缀移除和FFT单元108被配置为从(从时间和频率同步单元106接收的)同步的数字信号中移除循环前缀，并对同步的数字信号执行快速傅里叶变换，以生成处理信号。

OFDM接收机100的信道估计单元110被配置为对接收的OFDM信号执行信道估计。在图1中所示的实施例中，信道估计单元被配置为对从循环前缀移除和FFT单元108接收的处理信号执行信道估计。信道估计单元可以产生估计的信道相位信息和/或估计的信道幅度信息。在一些实施例中，信道估计单元检测和抑制OFDM信号的信号路径。在无线信道中，有限数量的路径(还称为抽头)承载大部分能量。剩余的路径是纯噪声信号路径/抽头。在一些实施例中，所有的抽头都是有噪的。然而，仅承载或包含噪声的抽头(还称为纯有噪抽头)需要被抑制。纯噪声信号路径/抽头可能由以下原因引起：例如，来自其他信号源的干扰、设备移动性和/或信道环境。在一些实施例中，纯噪声信号路径/抽头是具有比较大的信噪比(SNR)的信号信道。通过检测和抑制OFDM信号的纯噪声信号路径，信道估计单元可以为需要盲信道估计的OFDM系统提供准确的信道估计。信道估计单元实现了相干解调并提高了不同信道(包括(单频网)SFN信道)的接收质量。

相干解调器112被配置为基于来自信道估计单元110的信道估计信息来对OFDM信号执行相干解调。

图2示出了图1中所示的信道估计单元110的实施例。在图2中所示的实施例中，信道估计单元210包括信道相位估计模块216和信道幅度估计模块218。图2中所示的信道估计单元210是图1中所示的信道估计单元110的一个可能的实施例。然而，图1中所示的信道估计单元110不限于图2中所示的实施例。

信道相位估计模块216被配置为对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息或获得信道相位信息的移位版本(shifted version)。在一些实施方式中，盲信道相位估计是在没有任何参考符号(例如，导频符号)的情况下执行的信道相位估计。信道相位估计模块可以检测和抑制OFDM信号的纯噪声信号路径。

图3示出了图2中所示的信道相位估计模块216的实施例。在图3所示的实施例中，信道相位估计模块316包括求幂模块330、快速傅里叶逆变换(IFFT)模块332、有噪抽头清除模块334、FFT模块336、和相位划分模块338。可以用硬件(例如处理器)和/或在计算机可读存储介质(例如存储器、缓存、磁盘)中存储的软件(例如，计算机指令)来实现信道相位估计模块。图3中所示的信道相位估计模块316是图2中所示的信道相位估计模块216的一个可能的实施例。然而，图2中所示的信道相位估计模块216不限于图3中所示的实施例。例如，尽管在图3中所示的信道相位估计模块中使用IFFT模块和FFT模块，但是在其他实施例中，可以执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶逆变换(IDFT)或离散傅里叶变换(DFT))。

求幂模块330被配置为对OFDM信号执行求幂运算，以生成求幂信号或求幂信号的缩放版本(scaled version)。OFDM信号可以是差分调制信号或非差分调制信号。在一些实施例中，求幂模块被配置为计算接收的OFDM信号的M次幂(M是作为2的幂的整数，例如2、4、8、16……)或接收的OFDM信号的M次幂的缩放版本。接下来，如下所述，可以使用OFDM信号的M次幂或OFDM信号的M次幂的缩放版本来生成虚拟导频。

在示例中，s、H和y分别用于表示发送的相移键控(PSK)调制信号、信道和接收信号。发送信号s可以表示为：

其中A表示发送信号的幅度，

M表示PSK调制的阶，

d表示要发送的信息数据。

信道H可以被表示为：

其中|H|表示信道幅度，

表示信道相位。

接收信号y可以表示为：

其中|H|表示信道的幅度，

表示信道的相位，

n表示噪声。

在一个实施例中，M等于4(例如，对于四相相移键控(QPSK))。接收信号y的四次幂可以表示为：

y⁴＝H⁴s⁴+4H³s³n+6H²s²n²+4Hsn³+n⁴ (4)

如果，并且不失一般性地，A被设置为等于1，则接收信号y的四次幂可以表示为：

如在等式(5)中揭示的，从接收的信号中移除数据比特的影响，并且获得了具有4倍信道的相位和噪声部分的虚拟导频使用得到的虚拟导频来估计信道相位或其中可以获得 且k＝1、2、3。因为将数据比特调制到差分调制系统中的OFDM符号之间的差异之上，因此只要向两个OFDM符号应用相同的相移，信道相位上的2πk/4的误差就不会引起解调误差。

尽管可以根据OFDM信号的M次幂导出虚拟导频，但是这些虚拟导频通常包含高噪声。为了降低虚拟导频中的噪声，可以在频域中在子载波之间或在时域中在OFDM符号之间执行滤波。然而，频域滤波仅适用于短延迟信道。当信道是严格频率选择性的时，相邻子载波信道之间的差异太大而不能得到准确的信道估计。时域滤波适用于静态情况，但当相应设备四处移动时，性能较差。在图3中所示的实施例中，信道相位估计模块316使用有噪抽头清除模块334来降低虚拟导频中的噪声。

IFFT模块332被配置为对来自求幂模块330的求幂信号执行快速傅里叶逆变换以获得/生成相应的时域信号。尽管在图3中所示的信道相位估计模块316中使用了IFFT模块，但是在其他实施例中，可以对来自求幂模块的求幂信号执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶逆变换(IDFT))以获得/生成相应的时域信号。

有噪抽头清除模块334被配置为检测和抑制OFDM信号的纯噪声信号路径。可以使用多种技术来检测抽头是强路径还是有噪的/弱路径。在图3所示的实施例中，有噪抽头清除模块检测和抑制或移除来自IFFT模块332的时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号。在一些实施例中，有噪抽头清除模块将与时域信号的信号路径相对应的时域信号的时域值与阈值进行比较。在这些实施例中，如果时域值低于阈值，则有噪抽头清除模块将时域值降低为例如0。在一些实施例中，有噪抽头清除模块基于OFDM信号的幅度的均值和/或标准偏差来计算阈值，然后移除幅度低于阈值的任何抽头/信道路径。在一个实施例中，有噪抽头清除模块使用信噪比(SNR)来确定阈值。在一些实施例中，有噪抽头清除模块获得信道的延迟统计数据，并使用信道的延迟统计数据来识别哪些抽头是噪声抽头。在一个实施例中，有噪抽头清除模块设置信道的最大延迟，并且将高于最大延迟的所有抽头识别为噪声抽头。

图4是信号幅度对时间的图表，其示出了OFDM信号的归一化幅度的示例。图4中所示的归一化幅度等同于卷积了M次的信道。图5是信号幅度对时间的图表，其示出了在有噪抽头清除模块334执行的有噪抽头清除之后图4中所示的OFDM信号的归一化幅度的示例。如图5中所示，归一化幅度与图4中所示的归一化幅度相比噪声减少。有噪抽头清除模块可以产生较低噪声虚拟导频，这导致更准确的相位估计。

回到图3，FFT模块336被配置为执行快速傅里叶变换以通过生成频域信号来将虚拟导频信号转换回频域。在一个实施例中，在频域中进行信道均衡可能是成本有效的。尽管在图3中所示的信道相位估计模块316中使用FFT模块，但是在其他实施例中，可以执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶变换(DFT))以通过生成频域信号将虚拟导频信号转换回频域。

相位划分模块338被配置为计算来自FFT模块的频域信号的相位，并对频域信号的相位进行划分，以获得信道相位信息或信道相位信息的移位版本。在实施例中，相位划分模块被配置为计算每个虚拟导频的相位，然后对计算出的相位进行划分，以获得信道相位信息或信道相位信息的移位版本。

如下描述了图3中所示的信道相位估计模块316的操作的示例。求幂模块330计算相移键控(PSK)调制信号的M次幂(M是作为2的幂的整数，例如2、4、8、16……)。M次幂信号可以被表示为：

U＝Y^M (6)

其中Y表示相移键控(PSK)调制信号，U表示接收的频域信号的M次幂，“Y”和M表示PSK调制的阶。IFFT模块332对接收的频域信号的M次幂信号执行快速傅里叶逆变换，以获得相应的时域信号，其可以被表示为：

Z＝IFFT(Y^M) (7)

其中Z表示相应的时域信号。有噪抽头清除模块334基于阈值来检测和移除时域信号的任意噪声信号路径。如果时域信号的时域值Z(i)(i是整数)与低于阈值的信号信道/抽头相对应，则将时域值Z(i)设置为0。否则，时域值Z(i)保持不变。在有噪抽头清除之前，离散时域信号Z(1∶10)可以被表示为[Z(1)，Z(2)，Z(3)，Z(4)，Z(5)，Z(6)，Z(7)，Z(8)，Z(9)，Z(10)]。在ABS(Z(1∶10))＝[1，10，11，9，1，2，1，1，2，15](ABS是用于计算复数的绝对值的函数)并且阈值被设置为3.5(或任意合适的数)的示例中，Z(1)、Z(5)、Z(6)、Z(7)、Z(8)和Z(9)由0来替代，原因在于这些时域数的相应绝对值小于阈值3.5。在有噪抽头清除之后，Z(1∶10)变成[0，Z(2)，Z(3)，Z(4)，0，0，0，0，0，Z(10)]。FFT模块336执行快速傅里叶变换以将虚拟导频信号转换回频域信号，其可以表示为：

Z′＝FFT(z′) (8)

其中Z’表示频域信号且z’表示由有噪抽头清除模块生成的信号。相位划分模块338计算频域信号的相位，并将频域信号的相位除以M，以获得信道相位信息或信道相位信息的移位版本。信道相位或信道相位的移位版本可以被表示为：

其中C_phase表示信道相位或信道相位的移位版本(例如具有2*pi*k/M的信道相位，k是正整数)，Z’表示相应的频域信号，且M表示PSK调制的阶。

对于非差分调制系统(例如IEEE802.11p)，也可以通过信道相位估计模块316来应用有噪抽头清除。当调制不是MPSK时，可以使用其他技术来生成虚拟导频。例如，信道解码器的输出(例如维特比、turbo、LDPC等)可以用于生成虚拟导频。

返回图2，信道幅度估计模块218被配置为：对接收的OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。在一些实施例中，盲信道幅度估计是在没有任何参考符号(例如，导频符号)的情况下执行的信道幅度估计。信道幅度估计模块可以检测并抑制OFDM信号的噪声信号路径。

图6示出了图2中所示的信道相位估计模块218的实施例。在图6中所示的实施例中，信道幅度估计模块618包括：幅度计算模块630、快速傅里叶逆变换(IFFT)模块632、有噪抽头清除模块634和FFT模块636。因为数据比特不影响信道幅度，因此可以使用原始接收信号而不是求M次幂之后的信号。因此，FFT模块的输出是信道幅度估计的最终结果。可以用硬件(例如处理器)和/或在计算机可读存储介质(例如存储器、缓存、磁盘)中存储的软件(例如计算机指令)来实现信道幅度估计模块。图6中所示的信道幅度估计模块618是图2中所示的信道幅度估计模块218的一个可能实施例。然而，图2中所示的信道幅度估计模块218不限于图6中所示的实施例。例如，尽管在图6中所示的信道幅度估计模块中使用了IFFT模块和FFT模块，但是在其他实施例中，可以执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶逆变换(IDFT)或离散傅里叶变换(DFT))。

幅度计算模块630被配置为计算OFDM信号的幅度。IFFT模块632被配置为对OFDM信号执行快速傅里叶逆变换，以生成时域信号。在一些实施例中，可以对OFDM信号执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶逆变换(IDFT))以生成时域信号。有噪抽头清除模块634被配置为检测和抑制时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号。FFT模块636被配置为对经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以获得信道幅度信息。在一些实施例中，可以对经处理的时域信号执行其他类型的变换(例如，离散傅里叶变换(DFT))，以获得信道幅度信息。

以下描述了图6中所示的信道幅度估计模块618的操作的示例。幅度计算模块630计算OFDM信号的幅度。幅度可以表示为：

A＝|Y| (10)

其中Y表示接收的OFDM信号，并且A表示幅度。IFFT模块632对接收的OFDM信号执行快速傅里叶逆变换，以获得相应的时域信号，其可以表示为：

a＝IFFT(A) (11)

其中a表示相应的时域信号。有噪抽头清除模块634基于阈值来检测和移除时域信号的纯噪声信号路径。如果时域信号的时域值Z(i)(i是整数)低于阈值，则时域信值Z(i)被设置为零。否则，时域值Z(i)保持不变。FFT模块636执行快速傅里叶变换以将来自有噪抽头清除模块634的经处理的信号转换为频域信号，其可以表示为：

A′＝FFT(a′) (12)

其中A’表示相应的频域信号并且a’表示有噪抽头清除模块生成的信号。

图7示出了通过使用有噪抽头清除技术的性能改进的示例。具体地，图7是针对差分解调和利用有噪抽头清除的相干解调的信噪比(SNR)对误码率(BER)的图表。图7中所示的结果是基于DAB系统的，DAB系统使用差分QPSK调制，在差分QPSK调制中最大的多普勒频率被设置为50Hz。在图7中，信道估计单元210在信噪比(SNR)中引入了1.25dB的衰减，以达到10^-4的目标误码率。

有噪抽头清除技术适用于大多数情况。然而，如果未滤除足够的噪声或者滤除了过多的信道能量，则与差分解调相比，有噪抽头清除技术的性能可能下降。为了避免性能损失，接收机可以检查是否能够实现针对相干解调的相对准确的信道估计。如果不能实现针对相干解调的相对准确的信道估计，则接收机可以切换到传统的差分解调。图8示出了根据发明的实施例的混合差分/相干OFDM接收机800。在图8中所示的实施例中，混合OFDM接收机包括天线单元102、接收机滤波器和ADC单元104、时间和频率同步单元106、CP移除和快速傅里叶变换(FFT)单元108、信道估计单元110、相干解调器112、两个复用器814-1、814-2、检测单元820和差分解调器822。检测单元被配置为检测信道估计单元110的结果，并使相干解调器或差分解调器对OFDM信号进行解调。在一些实施例中，检测单元被配置为基于来自信道估计单元的信道相位信息和信道幅度信息，来检查OFDM信号的存活信号路径/抽头的数量。如果存活抽头的数量小于阈值，则使用相干解调器，并对OFDM信号执行相干解调。如果存活抽头的数量大于阈值，则虚拟导频被确定为非常有噪而不能提供准确的信道估计。接下来，采用差分解调，并通过控制复用器来对OFDM信号执行差分解调。

图9是根据发明的实施例用于对OFDM信号执行信道估计的方法的处理流程图。在框902处，对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息。在框904处，对OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息。对OFDM信号执行盲信道相位估计和对OFDM信号执行盲信道幅度估计均包括：检测和抑制OFDM信号的信号路径。

尽管以特定顺序示出和描述了本文的方法的操作，但是方法的操作的顺序可以改变，使得可以用相反的顺序执行某些操作，或者使得可以至少部分与其他操作同时执行某些操作。在另一实施例中，可以用间断和/或交替的方式来实现不同操作的指令或子操作。

此外，尽管已经描述或示出的本发明的特定实施例包括本文描述或示出的若干组件，但是本发明的其他实施例可以包括更少或更多的组件来实现更少或更多的特征。

此外，尽管已经描述和示出了发明的特定实施例，但是本发明不限于这样描述和示出的部分的特定形式或布置。由所附权利要求及其等同形式来限定本发明的范围。

Claims (19)

1.一种用于对正交频分复用OFDM信号执行信道估计的方法，所述方法包括：

对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息；以及

对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息；

其中对OFDM信号执行盲信道相位估计和对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计均包括：检测和抑制所述OFDM信号的信号路径，所述方法还包括：

基于信道相位信息和信道幅度信息确定所存活的信号路径数量；

如果所存活的信号路径数量小于阈值，则在OFDM信号上执行相干解调；

如果所存活的信号路径数量大于阈值，则在OFDM信号上执行差分解调。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述OFDM信号是差分调制信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对OFDM信号执行盲信道相位估计还包括：对所述OFDM信号执行求幂运算，以生成求幂信号。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对OFDM信号执行盲信道相位估计还包括：对所述求幂信号执行变换，以生成时域信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，对OFDM信号执行盲信道相位估计包括：检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径包括：移除所述时域信号的纯噪声信号路径。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径包括：将所述时域信号与阈值进行比较。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径包括：

将所述时域信号的时域值与阈值进行比较，其中，所述时域值与所述时域信号的信号路径相对应；以及

如果所述时域值低于所述阈值，则减小所述时域值。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，减小所述时域值包括：如果所述时域值低于所述阈值，则将所述时域值设置为0。

10.根据权利要求5所述的方法，其中，对OFDM信号执行盲信道相位估计还包括：对所述经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以生成频域信号。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，对OFDM信号执行盲信道相位估计还包括：

计算所述频域信号的相位；以及

对所述频域信号的相位进行划分，以获得所述信道相位信息。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计还包括：

计算所述OFDM信号的幅度；以及

对所述OFDM信号的幅度执行快速傅里叶逆变换，以生成时域信号。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计包括：

检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号；以及

对所述经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以获得所述信道幅度信息。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述OFDM信号是相移键控PSK调制信号。

15.一种用于对正交频分复用OFDM信号执行信道估计的系统，所述系统包括：

信道相位估计模块，被配置为对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息；以及

信道幅度估计模块，被配置为对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度估计，

其中所述信道相位估计模块和所述信道幅度估计模块被配置为检测和抑制所述OFDM信号的信号路径，所述系统还包括检测模块，所述检测模块配置为：

基于信道相位信息和信道幅度信息确定所存活的信号路径数量；

如果所存活的信号路径数量小于阈值，则在OFDM信号上执行相干解调；

如果所存活的信号路径数量大于阈值，则在OFDM信号上执行差分解调。

16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述OFDM信号是差分调制信号。

17.根据权利要求15所述的系统，其中，所述信道相位估计模块被配置为：

对所述OFDM信号执行求幂运算以生成求幂信号；

对所述求幂信号执行快速傅里叶逆变换以生成时域信号；

检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号；

对所述经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以生成频域信号；

计算所述频域信号的相位；以及

对所述频域信号的相位进行划分，以获得所述信道相位信息。

18.根据权利要求15所述的系统，其中，所述信道幅度估计模块被配置为：

计算所述OFDM信号的幅度；

对所述OFDM信号的幅度执行快速傅里叶逆变换，以生成时域信号；

检测和抑制所述时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号；以及

对所述经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以获得所述信道幅度信息。

19.一种用于对正交频分复用OFDM信号执行信道估计的方法，所述方法包括：

对OFDM信号执行盲信道相位估计，以获得信道相位信息，其中执行信道相位估计包括：

对所述OFDM信号执行求幂运算，以生成求幂信号；

对所述求幂信号执行快速傅里叶逆变换，以生成时域信号；

检测和移除所述时域信号的纯噪声信号路径，以生成经处理的时域信号；

对所述经处理的时域信号执行快速傅里叶变换，以生成频域信号；

计算所述频域信号的相位；以及

对所述频域信号的相位进行划分，以获得所述信道相位信息；

以及

对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计，以获得信道幅度信息，其中对所述OFDM信号执行盲信道幅度估计包括：检测和抑制所述OFDM信号的纯噪声信号路径，所述方法还包括：

基于信道相位信息和信道幅度信息确定所存活的信号路径数量；

如果所存活的信号路径数量小于阈值，则在OFDM信号上执行相干解调；

如果所存活的信号路径数量大于阈值，则在OFDM信号上执行差分解调。