CN107231323B - 可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法，基于可靠判决反馈的信道估计算法对初始信道估计的准确性要求较高，将最大似然(Maximum Likelihood，ML)信道估计算法结合判决反馈思想应用在系统中。将可靠性较高符号作为反馈的准导频，通过二次估计提高了估计精度，但是该算法在低信噪比时可靠的符号较少，性能并没有改善。本发明对此问题提出了基于可靠判决反馈的ML信道估计改进算法，在不同的信噪比情况下，设置不同的BER门限，使得在低信噪比时也有一定的反馈的准导频数，从而可以提高在低信噪比时的估计性能。

Description

可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法
技术领域
本发明涉及可见光通信技术，尤其涉及一种可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法。
背景技术
正交频分复用技术(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)应用在通信系统中可以有效抵抗码间干扰(Inter-symbol interference,ISI)。同时，通过在符号间插入循环前缀(Cyclic Prefix，CP)，可以进一步消除载波间干扰(Inter CarrierInterference,ICI)。
因此将OFDM技术应用在VLC系统中可以有效抵抗ISI和ICI，同时提高系统的频谱利用率。在VLC系统中使用的是强度调制直接检测(Intensity Modulation/DirectDetection,IM/DD)，信号以光强作为载体进行传播，本系统采用的调制方式为DCO-OFDM(Direct Current Optical-OFDM)。
信道估计是通信系统中非常重要的步骤，只有获得信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)，才可以进行后续的信道均衡、解调、译码等。对于常见的基于导频的信道估计算法，通过在发送端的OFDM符号中插入导频序列来获得CSI，在发送传送数据的过程中重复发送大量的导频序列，需要占用一定的频谱资源，使得系统频谱利用率下降。因此在此问题的基础上，有了基于判决反馈的信道估计算法。
判决反馈的基本思想是把接收到的符号进行判决后，将所得到的符号当作发送的训练符号，得到下一个OFDM符号的信道估计，并且反馈到信道估计器，通过此反馈来不断优化信道估计及均衡。通过此种方法的反馈及迭代，可以减少导频的数量，进而发送更多的有效数据，从而可以提高数据的发送速率。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法，可以提高提高在低信噪比时的估计性能。
技术方案：本发明所述的可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法包括：
(1)对初始导频序列XP进行ML信道估计，得到其中，
式中，XP为NP×NP的对角矩阵，其对角元素为发送信号x的N点FFT变换值的对应导频位置处的值，YP为导频位置处的接收信号，BP为NP×L的DFT变换矩阵，NP为导频个数，N>0，L>0；
(2)将进行DFT变换，得到信道频域响应初始估计值其中，
式中，FN为DFT变换矩阵；
(3)对于信道频域响应初始估计值进行信道均衡，得到判决符号其中，
(4)根据信道频域响应初始估计值选择信道增益大于门限值的子载波对应的作为准导频符号Xpq；
(5)将初始导频序列XP和准导频符号Xpq一起作为新的导频符号Xqp，再次进行ML信道估计，得到其中，
式中，Bqp为DFT变换矩阵，Yqp为经过判决反馈得到的信号，Xqp为Nqp×Nqp的对角矩阵，Nqp是包含准导频和初始导频的总导频数；
(6)将进行DFT变换，得到最终信道频域响应估计值其中，
进一步的，步骤(4)中所述准导频符号Xpq具体为：
式中，X1(k)表示在子载波k的值，表示在子载波k的值，SNRthreshold表示信噪比门限值， 表示发送信号的功率值，表示高斯白噪声信号的功率值。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：对于本发明，当增加导频数时，可以减小估计的误差，而且在低信噪比和高信噪比设置不同的BER门限，可以确保低信噪比时也有一定的反馈导频数。因此该算法相对于基于可靠判决反馈的ML信道估计算法来说，该算法可以在低信噪比时也有性能的提升，并没有带来额外的复杂度。
附图说明
图1是可见光DCO-OFDM基带系统框图；
图2是VLC基带系统发射机基本框图；
图3是VLC基带系统接收机基本框图；
图4是可见光DCO-OFDM系统物理层帧结构示意图；
图5是本发明的流程示意图；
图6是基本发明及ML信道估计算法的NMSE对比示意图。
具体实施方式
1、问题分析
如图1所示，系统模型根据DCO-OFDM系统设计，图2为VLC基带系统发射机的基本框图。从MAC层接收到的信息经过网口模块到达FPGA的基带处理部分，对以太帧数据进行加扰、信道编码、交织、星座映射、IFFT变换、加CP等操作，获得时域离散数据。在数据进入DAC模块之前，要加入帧头数据，即短训练序列(Short Training Sequence，STS)、长训练序列(Long Training Sequence，LTS)、物理头(PHY Header)等数据，用于接收端的同步、信道估计等。图3为可见光DCO-OFDM系统的接收机主要处理流程。接收机数据经过AD转换后，首先进行帧检测、同步等，然后对接收的数据去除CP，再经过FFT操作得到频域数据，通过提取之前的训练序列数据和接收到的导频序列的数据进行信道估计，接下来再进行频域均衡、解调、解交织、信道解码、解扰等后续操作。基带的处理在物理层进行实现，图4为可见光DCO-OFDM系统的物理层帧结构。VLC系统中帧的设计方法参考IEEE802.11a，一帧数据中包含STS、LTS、PHY Header、物理层载荷(PHY Payload)和帧间隔(IFS)。其中，STS用于帧检测和帧同步，LTS在STS之后，用于在帧检测之后进行信道估计。然后是物理头部分，用于传输一些接收端解调需要的参数，如调制阶数等，长度为一个OFDM符号。物理头之后是传输有效数据，最后是帧间隔部分，长度为一个或两个OFDM符号，用于标志物理层一帧数据的结束。
对于DCO-OFDM系统，导频位置处的接收信号可以表示为
YP＝XPHP+WP
式中XP为NP×NP的对角矩阵，其对角元素为发送信号x的N点FFT变换值的对应导频位置处的值，HP为NP×1维的信道列向量，WP为NP×1维的噪声向量。导频个数为NP，由于
HP＝BPh
式中BP为NP×L的DFT矩阵。则有
YP＝XPBPh+WP
基于判决反馈的信道估计算法通常应用在信道为慢时变的系统中，可以在发送端插入较少的导频而用来发送更多的有效数据，提高数据传输速率，从而提高系统性能。但是该算法存在一个缺点，如果判决后的结果误差比较大，则误差会继续传播下去，从而导致系统性能会持续恶化，因此该算法对初始信道估计的准确性要求比较高，本发明将估计精度较高的ML算法应用在判决反馈信道估计中。
基于导频的信道估计即从上式中估计h，当知道XP、YP和BP时，得到ML估计结果为
接着再进行一次DFT变换，得到信道频域响应估计值
式中FN为N×L的DFT变换矩阵。
基于可靠的判决反馈的ML信道估计算法就是将包含少量错误即使用可靠的判决符号作为准导频符号反馈到信道估计器，也就是说可靠判决符号位置处具有更低的BER。
由于根据设定的BER门限选择导频，而子载波的BER计算需要在接收端完全处理之后才能获得，因此获得子载波的BER比较复杂，不适用于系统。但是在不同的调制方式下，BER与SNR之间存在着一定的关系。因此要选择低于BER的导频时，只要选择高于SNR的子载波即可。
对于OFDM系统，第k个子载波上经过估计的发送信号为
此时的信噪比为
由上式可以看出，的信噪比是信道的频率响应增益的函数，当信道增益比较大时，的信噪比也比较高。如果给定符号的BER门限，那么对应的信噪比也是已知的，得到信噪比门限为SNRthreshold，则需要满足
那么信道增益由下式得出
由上式可以看出，当选择可靠的判决反馈信号时，可以选择子载波的信道增益大于的值作为准导频符号即可。
经过判决反馈得到的信号可以表示为
Yqp＝XqpHqp+Wqp＝XqpBqph+Wqp
其中
上述向量的维数都是Nqp×1，其中Nqp是包含准导频和初始导频的总导频数，同系统一样，Xqp为Nqp×Nqp的对角矩阵。
而要估计h，乘以判决反馈符号的共轭转置其中是判决反馈符号，e是由于准导频可能判决错误而引起的误差，同Xqp一样，也是对角矩阵，则
式中其统计特性同e。
代入ML估计表达式得到
由上式可以看出，与ML估计算法不同的是，该算法多了一项其与判决反馈符号的误差e有关。要减小的影响，需要选取可靠的导频符号作为准导频。
上述算法也有一定的缺陷，该算法的准导频是根据BER的大小确定的，而不是人为确定准导频的位置，需要根据不同的通信环境确定不同的BER门限。在低信噪比情况下，BER比较大，选择较小BER作为准导频，满足该条件的导频数比较少，信道估计的性能并没有得到提升。
2、技术方法
对于基于可靠判决反馈的ML信道估计算法，由于增加了用于信道估计的导频数，因此相比传统的ML信道估计算法有性能的提高。但是对于基于可靠判决反馈的ML信道估计算法来说，由于使用可靠的符号作为反馈的准导频，在低信噪比时，BER比较大，符合条件的导频数比较少，信道估计性能并没有得到提升。如果可以在低信噪比时增加反馈的导频数，就能提高估计的性能，本发明对原方法进行改进。
基于可靠判决反馈的ML信道估计的改进算法的思想是：在不同的信噪比条件下设置不同的BER门限将反馈符号作为准导频，例如在较小的信噪比范围0dB～10dB，可以设置较大的BER门限，在10dB～20dB设置较小的BER门限，而在20dB～30dB设置更小的BER门限。通过在不同的信噪比条件下设置合适的BER门限，从而确保即使在低信噪比时也有用于反馈的准导频数，提高信道估计的性能。
如图5所示，基于可靠判决反馈的ML信道估计的改进算法的具体步骤如下：
(1)对初始导频序列XP进行ML信道估计，得到其中，
式中，XP为NP×NP的对角矩阵，其对角元素为发送信号x的N点FFT变换值的对应导频位置处的值，YP为导频位置处的接收信号，BP为NP×L的DFT变换矩阵，NP为导频个数，N>0，L>0；
(2)将进行DFT变换，得到信道频域响应初始估计值其中，
式中，FN为DFT变换矩阵；
(3)对于信道频域响应初始估计值进行信道均衡，得到判决符号其中，
(4)根据信道频域响应初始估计值选择信道增益大于门限值的子载波对应的作为准导频符号Xpq；
其中，准导频符号Xpq具体为：
式中，X1(k)表示在子载波k的值，表示在子载波k的值，SNRthreshold表示信噪比门限值， 表示发送信号的功率值，表示高斯白噪声信号的功率值。
(5)将初始导频序列XP和准导频符号Xpq一起作为新的导频符号Xqp，再次进行ML信道估计，得到其中，
式中，Bqp为DFT变换矩阵，Yqp为经过判决反馈得到的信号，Xqp为Nqp×Nqp的对角矩阵，Nqp是包含准导频和初始导频的总导频数；
(6)将进行DFT变换，得到最终信道频域响应估计值其中，
3、仿真分析
对于本发明在MATLAB上进行浮点仿真分析比较，对于此算法可以增加导频数提高估计性能，因此初始导频图案为梳状导频。主要的仿真参数为：FFT/IFFT点数N＝512，初始导频个数为34，初始导频子载波位置k＝[2 17 32 47 62 77 92 107 122 137 152 167182 197 212 227 242 272 287 302 317 332 347 362 377 392 407 422 437 452 467482 497 512]，虚拟子载波位置k＝1,243～271，CP长度NCP＝64，CIR长度NCIR＝25，一帧数据中OFDM符号数NOFDM＝32。仿真中以归一化均方误差(Normalized Mean Square Error，NMSE)作为信道估计算法的性能指标，NMSE定义如下
式中H表示信道的实际响应值，表示信道的估计值。
图6给出了本发明的NMSE仿真结果，经过大量的仿真实验比较，本次仿真的BER门限分配为：在0dB～10dB时，BER门限为0.3；在10dB～20dB时，BER门限为0.2；在20dB～40dB时，BER门限为0.05。由仿真结果可以看出，在低信噪比时设置较低的BER门限，有较多的用于反馈的导频数，提高了估计的性能，比没有改进的算法要提高2dB左右。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (2)

1.一种可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法，其特征在于该方法包括：
(1)对初始导频序列XP进行ML信道估计，得到其中，
式中，XP为NP×NP的对角矩阵，其对角元素为发送信号x的N点FFT变换值的对应导频位置处的值，YP为导频位置处的接收信号，BP为NP×L的DFT变换矩阵，NP为导频个数，N>0，L>0；
(2)将进行DFT变换，得到信道频域响应初始估计值其中，
式中，FN为DFT变换矩阵；
(3)对于信道频域响应初始估计值进行信道均衡，得到判决符号其中，
(4)根据信道频域响应初始估计值选择信道增益大于门限值的子载波对应的作为准导频符号Xpq；
(5)将初始导频序列XP和准导频符号Xpq一起作为新的导频符号Xqp，再次进行ML信道估计，得到其中，
式中，Bqp为DFT变换矩阵，Yqp为经过判决反馈得到的信号，Xqp为Nqp×Nqp的对角矩阵，Nqp是包含准导频和初始导频的总导频数；
(6)将进行DFT变换，得到最终信道频域响应估计值其中，
2.根据权1所述的可见光通信系统中基于可靠判决反馈的信道估计方法，其特征在于：步骤(4)中所述准导频符号Xpq具体为：
式中，X1(k)表示在子载波k的值，表示在子载波k的值，SNRthreshold表示信噪比门限值， 表示发送信号的功率值，表示高斯白噪声信号的功率值。
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