CN106850471B - 一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无线通信技术领域,公开了一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法,利用计算出的离散导频处信道频域特性值进行线性插值,分别计算出加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值;利用信道最大多径时延和多普勒频移计算加权因子;利用加权函数对加权虚拟导频处时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值进行加权运算,得出所有辅助导频的时域方向信道频域特性值;最后利用辅助导频的时域方向信道频域特性值进行频域方向维纳插值,得出所有接收数据信道频域特性值。本发明提高了信道估计值的精确度,可用于DVB‑NGH系统等基于离散导频的OFDM系统中。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,尤其涉及一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法。
背景技术
OFDM技术因其具有高传输速率、高频谱效率、抗多径衰落和符号间干扰等特点,使其在DVB-NGH(Digital Video Broadcasting-Next Generation)、DVB-T2(Digital VideoBroadcasting-Second Generation Terrestrial)、3GPP LTE(3rd GenerationPartnership Project Long Term Evolution)等无线通信系统中得到了广泛应用。在OFDM系统中,发射信号经过无线信道后,会发生不同程度的畸变,为了消除信道对信号的影响,需要借助信道估计与均衡器。其中,信道估计精度对能否正确解调OFDM符号起着至关重要的作用。目前,常用的信道估计算法有导频辅助信道估计算法、盲信道估计算法与半盲信道估计算法。出于接收机性能考虑,导频辅助信道估计算法在现有通信标准中应用最为广泛,其实现过程分为二步:导频点的信道估计与数据点的信道插值。2007年Dong X,Lu W S与Soong A C K在IEEE Transactions on Wireless Communications上发表的文章“LinearInterpolation in Pilot Symbol Assisted Channel Estimation for OFDM”介绍了一种线性时频域联合插值信道估计算法,该算法计算复杂度低,易于实现,但是其在时变多径信道中估计性能严重恶化。2007年Henkel M,Schilling C和SchroerW在Proceedings of65thIEEE Vehicular Technology Conference上发表的文章“Comparison ofChannelEstimation Methods forPilot Aided OFDM Systems”介绍了一种简化维纳时频域联合插值信道估计算法,该算法没有考虑多普勒频偏与信道最大多径时延对数据点信道插值精度的影响,故其在时变性和多径效应比较严重的信道环境中估计性能下降明显。2014年LiangY,Zhou W,Zhou M等人在IEEE International Conference on Signal Processing上发表的文章“Research and implementation for 2D MMSE channel estimation”介绍了一种维纳时频域联合插值信道估计算法,虽然该算法具有良好的估计性能,但是由于在时频域方向上均采用了维纳插值,导致该算法复杂度太高。2015年Nissel R与Rupp M在Proceedings ofIEEE International Conference on Communications上发表的文章“Doubly-selective MMSE Channel Estimation and ICI Mitigation for OFDMSystems”介绍了一种具有最优估计性能的MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法,但该算法需要信道相关矩阵和信噪比等信道统计信息,实现复杂度高。2016年宫丰奎、刘铭等人在专利201610111528.5中介绍了一种OFDM系统导频辅助的时频域插值加权信道估计方法,该算法虽然考虑了多普勒频偏与信道最大多径时延对数据点信道插值精度的影响,但是其限定了多普勒频偏与信道最大多径时延的适用范围,当多普勒频偏与信道最大多径时延超过适用范围后,该算法性能将会受到影响。
综上所述,现有技术存在如下问题:现有的时频域联合插值信道估计算法在时变性和多径效应比较严重的信道环境中估计性能下降明显;维纳时频域联合插值信道估计算法和MMSE信道估计算法实现复杂度太高;OFDM系统导频辅助的时频域插值加权信道估计方法对多普勒频偏与信道最大多径时延的适用范围有限。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法。
本发明是这样实现的,一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法,所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法利用计算出的离散导频处信道频域特性值进行线性插值,分别计算出加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值;利用信道最大多径时延和多普勒频移计算加权因子;利用加权函数对加权虚拟导频处时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值进行加权运算,得出所有辅助导频的时域方向信道频域特性值;最后利用辅助导频的时域方向信道频域特性值进行频域方向维纳插值,得出所有接收数据信道频域特性值。
进一步,所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法包括以下步骤:
(3)计算加权虚拟导频处的加权因子λ;
其中,ψvp[i]为第i个OFDM符号的加权虚拟导频集,t为不小于0的整数,Kmin≤k≤Kmax,Kmin和Kmax分别表示OFDM符号中有效子载波序号的最小值与最大值,Dx是离散导频的子载波间隔;
其中,ψsp[i]为第i个OFDM符号的离散导频集:
ψsp[i]={k|k=Kmin+Dx(i mod Dy)+mD′x,k≤Kmax};
其中,m为不小于0的整数,D′x=Dx·Dy,Dy为是离散导频的OFDM符号间隔;
(6)对时域方向的信道频域特性值进行频域方向维纳插值,计算出所有接收数据的信道频域特性值
其中,(i,k)表示OFDM系统中第i个OFDM符号中第k个子载波的位置序号,i取值范围为mDy<i<(m+1)Dy,m为大于零的整数,Dy是离散导频的OFDM符号间隔;
其中,k取值范围为mD′x<k<(m+1)D′x且k∈ψvp[i],m为大于零的整数,D′x=Dx·Dy,Dx是离散导频的子载波间隔。
进一步,所述(3)具体包括:
1)计算信道归一化最大多径时延:τ=τcmax/τmax,其中,τcmax为信道最大多径时延,τmax为离散导频可支持的最大多径时延;
2)计算信道归一化多普勒频移:f=fD/fDmax,其中,fD为多普勒频偏,fDmax为离散导频可支持的最大多普勒频偏;
3)利用信道归一化最大多径时延τ和归一化多普勒频移f计算加权因子λ:
λ=τ/(τ+f)。
其中,是由辅助导频时域方向信道频域特性值组成的长度为M+N+1的列向量,k′=k-q+jDx,j为-M≤j≤N的整数,q为0≤q<Dx的整数,q的取值需要保证(i,k-q)∈ψ,ψ=ψsp[i]∪ψvp[i]为辅助导频集,Ri(k,k′)为子载波k与辅助导频子载k′之间的离散频率互相关矩阵,Ri(k,k′)的矩阵大小为1×(M+N+1),Ri(k′,k′)为的辅助导频子载波k′之间的离散频率自相关矩阵,Ri(k′,k′)的矩阵大小为(M+N+1)×(M+N+1),I为(M+N+1)×(M+N+1)的单位矩阵,SNR为信噪比,β是与调制方式有关的参数,当采用QPSK调制时,β=1,当采用16QAM调制时,β=17/9。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法的数字视频广播通信系统。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法的无线通信系统。
本发明的优点及积极效果为:根据离散导频独特的分布特性设计了一种加权虚拟导频,并通过加权函数对加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值及频域方向信道频域特性值进行自适应加权,以提高虚拟导频处估计信道特性值的可靠度,从而较线性时频域联合插值信道估计算法及简化维纳时频域联合插值信道估计算法提高了频域方向插值精度;本发明仅在频域方向采用维纳插值,从而较维纳时频域联合插值信道估计算法及MMSE信道估计算法降低了实现复杂度;设计的加权函数充分考虑了信道最大多普勒频移与最大多径时延因素,从而本发明较线性时频域联合插值信道估计算法及简化维纳时频域联合插值信道估计算法具有更强的抗时变和抗频率选择性衰落性质;设计的加权因子没有限定多普勒频偏和最大多径时延的取值范围,从而较OFDM系统导频辅助的时频域插值加权信道估计方法具有更宽的多普勒频偏和最大多径时延适用范围。
附图说明
图1是本发明实施例提供的利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法流程图。
图2是本发明实施例提供的导频结构图。
图3是本发明实施例提供的在莱斯信道中多普勒频移为350Hz条件下的误码率仿真图。
图4是本发明实施例提供的在DTGSHORT信道中多普勒频移为350Hz条件下的误码率仿真图。
图5是本发明实施例提供的在莱斯信道中信噪比为10dB条件下随多普勒频偏的最小均方误差仿真图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法包括以下步骤:
S101:计算离散导频处信道频域特性值进行线性插值,分别计算出加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值;
S102:利用信道最大多径时延和多普勒频移计算加权因子;
S103:对加权虚拟导频处时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值进行加权运算,得出所有辅助导频时域方向的信道频域特性值;
S104:利用辅助导频时域方向的信道频域特性值进行频域方向维纳插值,得出所有接收数据信道频域特性值。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的定义加权虚拟导频为时频域交叉位置可靠度比较高的部分数据子载波,其中,第i个OFDM符号的加权虚拟导频集ψvp[i]定义为:
这样,为了综合考虑时频域两个维度的估计可靠性,可通过进一步的加权函数计算出加权虚拟导频处的信道特性以辅助信道估计。
本发明实施例提供的利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法包括以下步骤:
步骤1:计算离散导频处的信道频域特性值。
本实施例以DVB-NGH系统为例,设DVB-NGH系统第i个OFDM符号中第k个导频子载波处发送的导频数据为X(i,k),第i个OFDM符号中第k个导频子载波处接收的导频数据为Y(i,k);
其中,(i,k)为OFDM系统中第i个OFDM符号中第k个子载波的位置序号。
步骤2:计算在加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值。
其中,i取值范围为mDy<i<(m+1)Dy,m为大于零的整数,Dy为是离散导频的OFDM符号间隔。
其中,k取值范围为mD′x<k<(m+1)D′x且k∈ψvp[i],m为大于零的整数,D′x=Dx·Dy,Dx是离散导频的子载波间隔。
步骤3:利用信道参数信道最大多径时延τcmax和多普勒频移fD计算加权因子。
3a)计算归一化信道最大多径时延τ,计算公式为:
τ=τcmax/τmax;
其中,τmax为离散导频可支持的信道最大多径时延;
3b)计算信道归一化多普勒频移f,计算公式为:
f=fD/fDmax;
其中,fDmax为离散导频可支持的最大多普勒频移;
3c)利用信道归一化最大多经时延τ和归一化多普勒频移f,计算加权因子λ:
λ=τ/(τ+f)。
步骤4:计算加权虚拟导频处的信道频域特性值。
步骤5:计算所有辅助导频的时域方向信道频域特性值。
步骤6:计算所有接收数据的信道频域特性值。
其中,是由辅助导频时域方向信道频域特性值组成的长度为M+N+1的列向量,k′=k-q+jDx,j为-M≤j≤N的整数,q为0≤q<Dx的整数,q的取值需要保证(i,k-q)∈ψ,ψ=ψsp[i]∪ψvp[i]为辅助导频集,Ri(k,k′)为子载波k与辅助导频子载k′之间的离散频率互相关矩阵,Ri(k,k′)的矩阵大小为1×(M+N+1),1×(M+N+1)为的辅助导频子载波k′之间的离散频率自相关矩阵,Ri(k′,k′)的矩阵大小为Ri(k′,k′),I为(M+N+1)×(M+N+1)的单位矩阵,SNR为信噪比,β是与调制方式有关的参数,当采用QPSK调制时,β=1,当采用16QAM调制时,β=17/9。
计算出的所有接收数据信道频域特性值即为DVB-NGH系统信道估计器中所有数据子载波的信道特性的估计值。
下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。
(1)仿真条件
仿真系统为DVB-NGH系统,系统参数设置如下:LDPC(low-density parity-check)编码,码长为16200,码率为2/3,调制方式为QPSK,1/4保护间隔,2K点FFT,1705个有效子载波。信道采用DVB-T2标准定义的21径莱斯信道模型和DTGSHORT信道模型,仿真多普勒频移为350Hz(相当于射频频率为2.2GHz,移动速度为172Km/h)。
(2)仿真内容
仿真一:在多普勒频移为350Hz的莱斯信道模型下,对理想信道估计、MMSE信道估计算法、维纳时频域联合插值信道估计算法、简化维纳时频域联合插值信道估计算法、线性时频域联合插值信道估计算法以及本发明方法这六种方法进行仿真,仿真出误码率随信噪比的性能曲线,如图3所示。
仿真二:在多普勒频移为350Hz的DTGSHORT信道模型下,对理想信道估计、MMSE信道估计算法、维纳时频域联合插值信道估计算法、简化维纳时频域联合插值信道估计算法、线性时频域联合插值信道估计算法以及本发明方法这六种方法进行仿真,仿真出误码率随信噪比的性能曲线,如图4所示。
仿真三:在信噪比为10dB的莱斯信道模型下,对MMSE信道估计算法、维纳时频域联合插值信道估计算法、简化维纳时频域联合插值信道估计算法、线性时频域联合插值信道估计算法以及本发明方法这五种方法进行仿真,仿真出信道估计值最小均方误差随信多普勒频偏的性能曲线,如图5所示。
(3)仿真结果分析
从仿真结果图3可看出,误码率为1e-5时本发明比线性时频域联合插值信道估计算法的误码率性能提升了大约2.5dB,比简化维纳时频域联合插值信道估计算法的误码率性能提升了大约1.5dB,比MMSE信道估计算法与维纳时频域联合插值信道估计算法的误码率性能仅低0.5dB左右,比理想信道估计的误码率性能低大约1.4dB。
从仿真结果图4可看出,误码率为1e-5时本发明比线性时频域联合插值信道估计算法的误码率性能提升了大约2dB,比简化维纳时频域联合插值信道估计算法的误码率性能提升了大约0.5dB,比MMSE信道估计算法与维纳时频域联合插值信道估计算法的误码率性能仅低0.4dB左右,比理想信道估计的误码率性能低大约1.3dB。
从仿真结果图5可看出,本发明在不同多普勒频偏下与MMSE信道估计算法和维纳时频域联合插值信道估计算法的最小均方误差性能曲线几乎重合,且比线性时频域联合插值信道估计算法和简化维纳时频域联合插值算法的最小均方误差低,说明本发明很好的适应了信道的变化。
仿真结果表明,本发明适用于不同的时变多径信道,并且具有良好的估计性能,有效的提高了信道估计的精度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法,其特征在于,所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法利用计算出的离散导频处信道频域特性值进行线性插值,分别计算出加权虚拟导频处的时域方向信道频域特性值和频域方向信道频域特性值;利用信道最大多径时延和多普勒频移计算加权因子;利用加权函数对加权虚拟导频处时域方向信道频域响应值和频域方向信道频域响应值进行加权运算,得出所有辅助导频的时域方向信道频域特性值;最后利用辅助导频的时域方向信道频域特性值进行频域方向维纳插值,得出所有接收数据信道频域特性值;
所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法包括以下步骤:
(3)计算加权虚拟导频处的加权因子λ:
λ=τ/(τ+f)
其中,τ=τcmax/τmax,τcmax为信道最大多径时延,τmax为在频域方向上系统可以支持的最大多径时延;f=fD/fDmax,fD为多普勒频偏,fDmax为在时间方向上系统可以支持的最大多普勒频偏;
其中,ψvp[i]为第i个OFDM符号的加权虚拟导频集,t为不小于0的整数,Kmin≤k≤Kmax,Kmin和Kmax分别表示OFDM符号中有效子载波序号的最小值与最大值,Dx是离散导频的子载波间隔;
其中,ψsp[i]为第i个OFDM符号的离散导频集:
ψsp[i]={k|k=Kmin+Dx(imodDy)+mD′x,k≤Kmax};
其中,m为不小于0的整数,D′x=Dx·Dy,Dy为是离散导频的OFDM符号间隔;
3.如权利要求1所述的利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法,其特征在于,所述(3)具体包括:
1)计算信道归一化最大多径时延:τ=τcmax/τmax,其中,τcmax为信道最大多径时延,τmax为离散导频可支持的最大多径时延;
2)计算信道归一化多普勒频移:f=fD/fDmax,其中,fD为多普勒频偏,fDmax为离散导频可支持的最大多普勒频偏;
3)利用信道归一化最大多径时延τ和归一化多普勒频移f计算加权因子λ:
λ=τ/(τ+f)。
其中,是由辅助导频时域方向信道频域特性值组成的长度为M+N+1的列向量,k′=k-q+jDx,j为-M≤j≤N的整数,q为0≤q<Dx的整数,q的取值需要保证(i,k-q)∈ψ,ψ=ψsp[i]∪ψvp[i]为辅助导频集,Ri(k,k′)为子载波k与辅助导频子载k′之间的离散频率互相关矩阵,Ri(k,k′)的矩阵大小为1×(M+N+1),Ri(k′,k′)为的辅助导频子载波k′之间的离散频率自相关矩阵,Ri(k′,k′)的矩阵大小为(M+N+1)×(M+N+1),I为(M+N+1)×(M+N+1)的单位矩阵,SNR为信噪比,β是与调制方式有关的参数,当采用QPSK调制时,β=1,当采用16QAM调制时,β=17/9。
5.一种应用权利要求1~4任意一项所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法的数字视频广播通信系统。
6.一种应用权利要求1~4任意一项所述利用加权虚拟导频的时频域联合插值信道估计方法的无线通信系统。
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CN105610747A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-05-25 | 西安电子科技大学 | Ofdm系统导频辅助的时频域插值加权信道估计方法 |
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2017
- 2017-03-24 CN CN201710181096.XA patent/CN106850471B/zh active Active
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Also Published As
Publication number | Publication date |
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