CN107070821B - 一种基扩展模型及双选信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基扩展模型及双选信道估计方法，所述方法基于一种新的基扩展模型得到的最小二乘估计器(LS估计器)和线性最小均方误差估计器(LMMSE估计器)，能很好地工作于高速移动环境中，可以在不同类型的接收终端中应用。所述基扩展模型存在不同的变型，通过对模型参数的设置，可以演变为复杂度更低的基扩展模型，如过采样基扩展模型以及已有的CE‑BEM等，能够平衡性能与实现复杂度。本发明可用于包括OFDM系统在内的多载波系统，也可以用于单载波系统，具有广泛的适用性，为高速移动环境中的信道估计提供一套新的解决方案。

Description

一种基扩展模型及双选信道估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及无线OFDM系统接收机的信道估计技术。
背景技术
数字视频广播(DVB:digital video broadcasting)和数字音频广播(DAB:digital audio broadcasting)是两个领先的向移动终端广播多媒体业务的标准，DVB包括地面(DVB-T)和手持(DVB-H)两个版本，DAB向多媒体扩展成为T-DMB(Terrestrial DigitalMultimedia Broadcasting)，这些系统的传输一般依赖OFDM技术实现。OFDM技术具备较高的频谱效率，然而在双选信道中，其性能会受到信道的极大影响，尤其在高速移动环境中，严重的多普勒扩展导致信道的时间选择性衰落，当归一化多普勒频移达到0.03时，OFDM符号周期内的信道变化不可忽略，会引入子载波间干扰(ICI:inter-carrierinterference)，因此双选信道中的信道估计和检测远难于单一的频率选择性信道。于是，如果要求OFDM系统能够在高速移动环境中提供与在准静止和低速移动环境中类似的传输性能，将面临较大挑战。
目前，非双选信道的信道估计已经取得了很多成果，并成功应用在已有的无线通信系统中，遗憾的是，以往基于非双选信道的研究成果都不适用于高速移动环境。基扩展模型是一种有效的描述由高速移动产生的双选信道的方法，能够大幅度降低所需估计的信道系数的数量，对于具有较大延迟和多普勒扩展的双选信道，到目前为止对其最准确的近似就是通过基扩展模型实现的，这一共识已经被广泛认可。现有文献对基扩展模型的研究包括复指数基扩展模型(CE-BEM:complex exponential basis expansion model)、改进的复指数基扩展模型(MCE-BEM:Modified CE-BEM)、多项式基扩展模型(P-BEM:polynomialBEM)、通用复指数基扩展模型(GCE-BEM:generalized CE-BEM)、离散椭球基扩展模型(DPS-BEM：discrete prolate spheroidal BEM)、Karhuen-Loève BEM(KL-BEM)等，从性能和实现复杂度的角度来说，这些模型都有各自的特点。
发明内容
本发明针对高速移动环境中频率选择性和时间选择性共存的双选信道下的信道估计问题，依靠一种新的基扩展模型得到的基于所述基扩展模型的最小二乘估计器(LSestimator:least square estimator)和线性最小均方误差估计器(LMMSE estimator:linear minimum mean-square error estimator)，能很好地工作于高速移动环境中，可以在不同类型的接收终端中应用。所述基扩展模型存在不同的变型，通过对模型参数的设置，可以演变为复杂度更低的基扩展模型，如过采样基扩展模型以及已有的CE-BEM等，能够平衡性能与实现复杂度。本发明可用于包括OFDM系统在内的多载波系统，也可以用于单载波系统，具有广泛的适用性，为高速移动环境中的信道估计提供一套新的解决方案。
具体实施方式
一、系统模型及基扩展模型
一个OFDM系统使用N个子载波，U个用户与基站通过双选衰落信道通信。对于任意第u个用户，u＝1、2、…、U，一个OFDM块表示为[Xu(0),Xu(1),...,Xu(N-1)]，经过IFFT(即逆离散傅里叶变换)以及加循环前缀(CP:cyclic prefix)等处理发射后，考虑广义随机不相关散射时变多径衰落信道，抽样后的时延扩展为
Figure BDA0001279376430000021
Figure BDA0001279376430000022
表示向下取整运算，τmax为最大时延扩展，Ts为OFDM符号周期。在接收端考虑载波频偏(CFO:carrier frequencyoffset)的情况下，去CP后第u个用户的接收信号可以表示为：
Figure BDA0001279376430000023
其中：n为自然数且0≤n≤N-1，hu(n,l)为第u个用户的第l条信号路径在时刻n的信道响应，
Figure BDA0001279376430000024
au(q,l)为第u个用户的第l条信号路径的第q个抽样的多普勒频率对应的基系数，q为整数，Q、g为正整数，zu(n)是方差为
Figure BDA0001279376430000025
的复高斯白噪声，l为自然数且0≤l≤L-1，θq、ψq为实数。
将hu(n.l)的表达式代入公式(1)，去CP后的第u个用户接收的OFDM块可以表示为：
Figure BDA0001279376430000031
其中，0≤n≤N-1，
Figure BDA0001279376430000032
φu为相对于子载波间距的归一化频偏。
于是，第u个用户接收的OFDM块的矩阵形式为：
Figure BDA0001279376430000033
其中：
yu＝[yu(0) yu(1) ... yu(N-1)]T；
Γu(q)＝diag[Γu,q(0) Γu,q(1) ... Γu,q(N-1)]；
Figure BDA0001279376430000034
au(q)＝[au(q,0) au(q,1) ... au(q,L-1)]T；
zu＝[zu(0) zu(1) ... zu(N-1)]T；
diag[·]表示对角阵，括号内的元素为矩阵对角线上的元素，[·]T表示矩阵的转置运算。
公式(3)可以进一步表示为：
yu＝Γuau+zu； (4)
其中，
Γu＝[Γu(-Q)C(xu) ... Γu(0)C(xu) ... Γu(Q)C(xu)]；
au＝[au(-Q)T ... au(0)T ... au(Q)T]T；
在公式(4)的基础上，从第u个用户扩大到U个用户的情形，接收的OFDM块的矩阵形式为：
y＝Γa+z； (5)
其中：
Figure BDA0001279376430000041
Γ＝diag[Γ1 Γ2 ... ΓU]；
Figure BDA0001279376430000042
Figure BDA0001279376430000043
对于基扩展模型
Figure BDA0001279376430000044
该模型还具有以下特点：
(a)当cosθq＝1，ψq＝0时，该模型为复指数基扩展模型。
(b)当g为大于1的整数时，该模型为过采样的基扩展模型。
(c)该模型的参数还可以进一步设置为：
Figure BDA0001279376430000045
εq和ψq为[-π,π)上均匀分布的随机数。
二、LS估计器
根据公式(5)，所述基扩展模型的基系数的LS估计为：
Figure BDA0001279376430000046
其中：Γ+＝(ΓHΓ)-1ΓH，(·)H和(·)-1分别表示矩阵的共轭转置和逆运算。
三、LMMSE估计器
根据公式(5)，所述基扩展模型的基系数的LMMSE估计为：
Figure BDA0001279376430000047
其中：R＝E{aaH}，为基系数的自相关矩阵，E{·}表示求数学期望运算。。
基于上述基扩展模型得到的最小二乘估计器(LS估计器)或者线性最小均方误差估计器(LMMSE估计器)的双选信道估计方法，不仅可用于包括OFDM系统在内的多载波系统，也可以用于单载波系统，具有广泛的适用性。

Claims (6)

1.一种基扩展模型及双选信道估计方法，包括利用基于基扩展模型得到的最小二乘估计器或者线性最小均方误差估计器进行双选信道估计，其特征在于所述基扩展模型表述如下：(1)一个OFDM系统使用N个子载波、U个用户与基站通过双选衰落信道通信，对于第u个用户，u＝1、2、…、U，一个OFDM块表示为[Xu(0),Xu(1),...,Xu(N-1)]，至少经过IFFT以及CP处理发射后，定义hu(n,l)为第u个用户的第l条信号路径在时刻n的信道响应，
Figure FDA0002377132960000011
au(q,l)为第u个用户的第l条信号路径的第q个抽样的多普勒频率对应的基系数，q为整数，Q、g为正整数，l为自然数且0≤l≤L-1，
Figure FDA0002377132960000012
Figure FDA0002377132960000013
表示向下取整运算，τmax为最大时延扩展，Ts为OFDM符号周期，n为自然数且0≤n≤N-1，θq、ψq为实数，cosθq≠1，ψq≠0；在接收端考虑载波频偏的情况下，去CP后第u个用户的接收信号表示为：
Figure FDA0002377132960000014
其中φu为相对于子载波间距的归一化频偏，zu(n)是方差为
Figure FDA0002377132960000015
的复高斯白噪声；(2)去CP后的第u个用户接收的OFDM块的矩阵形式为：
Figure FDA0002377132960000016
其中：yu＝[yu(0) yu(1) ... yu(N-1)]T；Γu(q)＝diag[Γu,q(0) Γu,q(1) ... Γu,q(N-1)]；
au(q)＝[au(q,0) au(q,1) ... au(q,L-1)]T；zu＝[zu(0) zu(1) ... zu(N-1)]T；
Figure FDA0002377132960000017
Figure FDA0002377132960000018
diag[·]表示对角阵，括号内的元素为矩阵对角线上的元素，[·]T表示矩阵的转置运算。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述去CP后的第u个用户接收的OFDM块的矩阵形式为：yu＝Γuau+zu；其中：Γu＝[Γu(-Q)C(xu) ... Γu(0)C(xu) ... Γu(Q)C(xu)]；au＝[au(-Q)T ... au(0)T ... au(Q)T]T。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第u个用户扩大到U个用户时，接收的OFDM块的矩阵形式为：y＝Γa+z；其中：
Figure FDA0002377132960000021
Γ＝diag[Γ1 Γ2 ... ΓU]；
Figure FDA0002377132960000022
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述基扩展模型的基系数的LS估计为：
Figure FDA0002377132960000023
其中：Γ+＝(Γ HΓ)-1ΓH，(·)H和(·)-1分别表示矩阵的共轭转置和逆运算。
5.根据权利要求3所述的方法，其中所述基扩展模型的基系数的LMMSE估计为：
Figure FDA0002377132960000024
其中：R＝E{aaH}，为基系数的自相关矩阵，E{·}表示求数学期望运算。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述基扩展模型的参数设置为
Figure FDA0002377132960000025
εq和ψq为[-π,π)上均匀分布的随机数。
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CN103441967A (zh) * 2013-08-31 2013-12-11 电子科技大学 基于基扩展模型的ofdm系统信道估计与信号检测方法

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Basis Expansion Model (BEM) based Channel Estimation for OFDMA Uplink Transmission;Mohammad Fazle Rabbi等;《2008 11th IEEE Singapore International Conference on Communication Systems》;20081121;第1101-1105页 *

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