CN107508778B - 一种循环相关信道估计方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种循环相关信道估计方法及装置，所述方法包括以下步骤：S110，提供循环序列集合[CH1 CH2]，其中，序列CH1的内容与CH2的内容相同；S120，循环序列集合[CH1 CH2]通过循环移位进行信道估计，得到时域信道h；S130，对所述时域信道进行FFT变换，得到频域信道H；S140，调整所述频域信道的幅度，使得所述频域信道的信号有效值RMS(h)＝RMS(H)；S150，对调整后的频域信道进行内插计算，并进行滤波，以得到信道估计值。本发明的循环相关信道估计方法及装置能够解决单载波通信系统难以快速估计多径信道中每一个路径幅度和相位信息的问题。

Description

一种循环相关信道估计方法及装置
技术领域
本发明涉及单载波系统领域，尤其涉及一种循环相关信道估计方法及装置。
背景技术
在无线通信中，电磁波在自由空间中传播会遇到各种障碍物从而产生反射，折射，散射等现象。这些现象导致发射机和接收机之间存在无数多条达到路径，无线电波在每条路径上的传播延时不同，衰落大小不同，从而形成了无线信道的多径效应。该效应导致接收符号发生畸变，无法正确判断发送符号，这就是我们常说的码间干扰问题。无线信道通过电磁波在空间中的传播来传递信号，由于电磁波的传播存在反射，散射和衰落等特点，经过无线信道传播后的信号会产生一定的幅度变化和失真，即衰落和噪声。我们根据信号在时间轴上的变化频率分为大尺度衰落和小尺度衰落。大尺度衰落是指电磁波经历空间传播所引起的路径损耗，阴影衰落，它主要取决于传播环境和路径长度，根据时间的变化基本保持不变。而小尺度衰落是指信号幅度在短时间内发生较大的变化，它带来的影响要远大于大尺度衰落，因此在实际通信中，一般只考虑小尺度衰落的影响。产生小尺度衰落的原因主要有两个：一个是由于电磁波的折射，反射等特性引起的多径效应，另一个是由于发射机和接收机之间的相对运动所造成的多普勒效应。
针对多径带来的问题，目前有两种比较成熟的解决方案：一是单载波传输下的均衡器技术，另一个则是正交频分复用技术(OFDM)。OFDM技术属于多载波通信的范畴，它通过将信息调制与多个正交的子载波上，在对抗码间干扰问题上有着很好的性能，并可以利用快速傅里叶变换(FFT)计算复杂度低的优势进行实现。但是相比于单载波系统，OFDM系统对于频偏和相位噪声非常敏感，而且信号峰均功率比较高，降低了功放的效率。因此单载波系统仍然是无法取代的。
OFDM这种技术在有线传输中通常称为离散多音频(Discrete Multitone,DMT)技术，而无线研究者通常将它称为正交频分复用(Orthogonal Frequency-DivisionMultiplexing,OFDM)。尽管术语不同，但他们的共同特征都是把具有频率选择性的宽带信道分成若干个并行窄带子信道。在多载波系统中，高速数据流被解复用后在多个子载波上传输，其信道失真很容易在接收机中基于单个子载波进行补偿。
多载波技术可以被进一步优化设计，使得子载波间的频率间隔尽可能小，同时保持响应的时域波形的正交性，而不同子载波的信号谱在频域上是重叠的。这样，可用传输带宽就可以被充分利用。甚至某些传输条件恶劣的子载波还可以被屏蔽。
尽管多载波技术早在40多年前就被提出了，但直到最近，随着低成本数字信号处理器的出现(如用快速傅里叶变换(FFT)实现调制解调)，它才引起研究者的广泛关注。尤其是在过去的20年中，已编码OFDM技术已被大量标准和制造商采纳为主流技术，其中包括数字视频广播(Digital Video Broadcasting,DVB)、数字音频广播(Digital AudioBroadcasting,DAB)、异步数字用户环路(Asymmetric Digital Subscriber Line,ADSL)、无线局域网、无线城域网、电力线通信(Power Line Communications,PSL)等。OFDM也是利用超宽带(UltraWideband,UWB)的无线个域网和认知无线网络的主要候选技术。而且，在3GPP LTE和3GPP2的演进标准中，OFDM也被作为核心技术正在接受评估。
尽管OFDM技术在商业上获得了巨大成功，但他的缺陷也是显著的。如很高的峰均比导致对线性放大器的要求很高，从而大大增加了设备成本。而且，OFDM对载波频率误差非常敏感，造成很大的载波间干扰。
为克服OFDM的缺陷，一种替代方案是单载波频域均衡技术。它和OFDM一样，也是基于块处理，采用FFT\IFFT(快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换)技术实现调制解调，复杂度和OFDM相当，而且不需要高精度频率同步技术和高成本的线性功放。另一方面，频域均衡技术的复杂度要比时域均衡复杂度要低的多，并且最近研究结果表明，单载波频域均衡在某些场合下演示了和OFDM相当甚至更好的性能。
实际上，频域均衡技术最初是由Walzman在1973年提出的，他们证明了频域自适应均衡比时域均衡具有更低的实现复杂度和更好的收敛属性。而且，更吸引人的是，频域均衡器的信号处理可以以比输入数据更低的采样率来实现，因而它在过去多年里引起了人们的研究兴趣。可是，直到1995年Sari的文章发表之后，频域均衡的更大潜力才被人们真正认识到。文献6指出了OFDM和单载波频域均衡在实现上的高度相似性，并建议把均衡作为数字陆地广播系统的一种低复杂度解决方案。这又重新引起了研究者对频域均衡的高度兴趣，并把它作为高速宽带无线接入系统中和OFDM的一种强力竞争方案。
单载波均衡技术根据位置的不同分为发射端预均衡和接收端后均衡，预均衡一般适用于信道基本保持不变的通信系统中，将数据在经过信道之前经过一个与信道匹配的滤波器来抵消信道的干扰作用。接收端后均衡需要考虑到噪声对均衡性能的影响，一般分为迫零(ZF)均衡，最小均方误差(MMSE)均衡,判决反馈均衡(DFE)等，他们的复杂度依次增加，性能也相应提高。另外，接收端均衡也可以根据采样率的不同分为分数间隔均衡和普通的码元间隔均衡。
在对抗多径衰落信道方面，基本的传输技术可以分为多载波和单载波两大类。在多载波传输技术中，最具代表性的是OFDM技术，它通过IFFT变换将原始的数据符号调制到正交的子载波上；在单载波传输技术中，需要在接收端采用均衡器来补偿码间串扰，均衡可以采用传统的时域滤波器，也可以在频域进行，相应的系统分别成为单载波时域均衡系统(SC—TDE)和单载波频域均衡系统(SC—FDE)。单载波频域均衡系统结合了OFDM系统和单载波时域均衡系统的优点，在复杂度和性能的折衷方面优于后两者。
根据数据处理方式的不同分为时域均衡器和频域均衡器，时域均衡的数据处理都是在时间轴上进行，常用的有时域迫零均衡，时域MMSE均衡和时域判决反馈均衡。时域均衡的好处是模型比较直观，简单，但是时域均衡系数的计算需要用到矩阵求逆算法，而且该矩阵的大小随着时延扩展的增加和传输速率的增加呈线性增长，这样矩阵求逆的复杂度则会按指数增长，如此巨大的运算量对硬件实现是非常不利的。而频域均衡则是利用快速傅里叶变换将接收信号变换至频域进行均衡，这样不需要采用矩阵求逆算法，而且可以限制误差扩散。LTE系统中的上行链路采用的单载波频域均衡方案。
信号均衡之前需要进行很好的信道估计，针对单载波信道估计方法很多，现在主要是基于LMS算法或者MMSE进行信道估计，当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器为线性滤波器，否则为非线性滤波器。如果参数随时间变换，又称之为时变滤波器。根据信道的特性，能够调整自己的参数，自适应调整自己参数的过程称之为”跟踪”或者’学习’过程，学习和跟踪信道的变化。当输入过程的统计特性变化时，自适应滤波器调整自己参数以满足某种准则的要求，需要采用的准则有最小均方误差准则(MMSE)，最小二乘准则(LS)或最大信噪比准则(SNR)。
在进行算法选择时首先要明确算法的特性。对输入过程为平稳时的最小均方误差线性滤波器称为维纳滤波器。维纳滤波器满足正规方程，直接对矩阵求逆就可以(Winner-Hopf等式)
Figure BDA0001369389800000041
上面得到最佳滤波器的系数。这种方法看似简单，但运算量大，尤其是阶数教多时。所以发展了一种不需要矩阵求逆解正规方程的方法，最陡下降法：
Figure BDA0001369389800000051
w(n+1)＝w(n)-u[2Rw(n)-2rxd]
由于后面讨论的LMS和RLS基本思路都是参照最陡下降法，它构成了不少算法，特别是应用最广的LMS算法的基础。但是最陡下降法难以进行样值估计，所以发展一种有效解正规方程的方法-LMS算法，它是获得最广泛的一种算法。
最陡下降法是一种不用矩阵求逆的解正规方程的方法。它是通过递推方式寻求加权量的最佳数值
Figure BDA0001369389800000052
其中e(n)是输入信号与反馈信号的差：
e(n)＝d(n)-y(n)＝d(n)-wT(n)x(n)
对于LMS：
Figure BDA0001369389800000053
所以LMS的递推公式为：
w(n+1)＝w(n)+2μ·e(n)·x(n)
图1为LMS算法中加权因子的调整示意图，如图1所示，
LTI系统使用最近的M个数据同时进行调整，直到误差信号小于一定数值为止，即考虑了功率放大器(PA)的记忆性。如果没有调整到e(n)规定的要求，就所有的系数都要进行一次调整，LMS算法的一个优势是可以写成纯量方程组：
wi(n+1)＝wi(n)+2μ·e(n)·xi(n)i＝1,…,M
还有在一次调整过程中，每一个参数进行调整时e(n)保持不变。这位实现带来了很大的方便。M认为是需要记忆的符号个数。所有的系数调整一次以后再判断e(n)是否满足要求，如果不满足则继续调整。直到e(n)满足要求。这时就可以固定滤波器的调整参数w(n)。这时完成了一次学习。虽然采用LMS算法能够快速的学习信道特性，但是针对多径信道难以快速掌握每一个多径的幅度和相位信息，所以对于多径信道的估计LMS算法显然存在问题。
在单载波系统中，其接收信号yk与发送信号xk之间具有以下的关系
Figure BDA0001369389800000061
其中，hl为信道响应抽头系数，ωk为方差为
Figure BDA0001369389800000062
的加性高斯白噪声，M1和M2分别为信道响应的非因果部分和因果部分的长度，总的信道长度为M＝M1+M2+1。
频域均衡算法的推导基于循环前缀的存在，或基于前后相同的训练序列构造的等效循环前缀，由此将时域算法的滤波操作转换到频域进行计算，从而降低了计算复杂度。频域均衡算法均基于时域的混合MMSE均衡算法，即第一次均衡基于MMSE准则进行，之后进行反馈频域均衡。
频域均衡是基于长度为L的数据块进行的，并且频域均衡要求系统为最小相位系统，即信道响应
h＝[h0，h1，…，hM-1]T
中h0对第一个接收到的多径信号。
由于循环前缀的存在，信道对一个数据块的影响可以看作是对整个数据块的循环卷积，可将多径信道模型改写为y＝HCx+ω
其中，
y＝[y0，y1，…，yL-1]T
x＝[x0，x1，…，xL-1]T
ω＝[ω0，ω1，…，ωL-1]T
HC＝CircL[h0，h1，…，hM-1]
采用循环相关的方式求出信道的估计值h。加循环前缀是为了构成信道相应和数据之间是循序卷积的关系，如果没有循环前缀，是线性卷积，信号系统中只有循环卷积才能满足时域卷积等同于频域相乘这个定理。
图2为单载波频域均衡系统框图，如图2所示，在发射端，信源产生的比特流d(n)经过调制得到符号序列x(n)后，首先经过分块操作成长度为N的数据块x0(n),x1(n),x2(n),...,xN-1(n)，其中
xk(n)＝x(Nn+k),0≤k≤N-1
将每个快的最后Ng个符号拷贝到块首作为循环前缀，得到长度为Nb＝N+Ng的数据块，构成发射符号序列s(n)，通过多径衰落信道h(n)和噪声方差σ2的AWGN信道v(n)到达接收端；
在接收端，接收到的信号r(n)分成长度为Nb的数据块r0(n),r1(n),...,rN-1(n)，其中rk(n)＝r(Nbn+k),0≤k≤Nb-1。然后对每个酷爱进行删除循环前缀的操作，得到y(n)。使用N点FFT将信号变换到频域中，得到频域序列Y(n)。在频域经过均衡处理后的序列
Figure BDA0001369389800000071
再通过N点IFFT操作变换回时域序列
Figure BDA0001369389800000072
在时域进行判决，得到重建的数据符号
Figure BDA0001369389800000073
单载波频域均衡系统的结构与OFDM系统相似，二者都采用分块传输和循环前缀的结构，都使用FFT/IFFT进行信号处理。单载波频域均衡系统具有低的峰均比，除了峰均比的优势外，单载波频域均衡系统还具有以下优点：
1)与OFDM系统近似相同的低复杂度；二者每比特需要的乘法次数均与时延扩展的对数成正比；
2)抗载波频偏和相位噪声的性能优于OFDM系统。
但是单载波频域均衡系统不像OFDM通过并行传输降低了相对时延扩展，因而抗衰落能力不如OFDM。
我们的推导基于图1所示的模型。
第i个数据矢量为：
X(i)＝[x0(n),x1(n),x2(n),...,xN-1(n)]＝[x(iN),x(iN+1),...,x(iN+N-1)]T
添加CP后，得到Nb×1维矢量
s(i)＝TCPX(i)＝[x(iN+N-Ng),x(iN+N-1),x(iN),...,xi(iN+N-1)]T
上式中Nb×N维矩阵
Figure BDA0001369389800000081
表示添加循环前缀操作，其中
Figure BDA0001369389800000082
Figure BDA0001369389800000083
表示Ng×N维零矩阵，
Figure BDA0001369389800000084
表示Ng×Ng维单位阵。
多径衰落信道冲激响应用长度为L的矢量h＝[h(0),h(1),...,h(L-1)]T表示，其作用为线性卷积，如下式所描述
Figure BDA0001369389800000085
令r(i)＝[r(iNb),r(iNb+1),...,r(iNb+N-1)]T表示第i个接收数据块矢量，
v＝[v(0),v(1),...,v(Nb-1)]T表示噪声矢量，则经过信道后有r(i)＝H0s(i)+H1s(i-1)+v
其中：
Figure BDA0001369389800000086
是Nb×Nb维的下三角矩阵。
Figure BDA0001369389800000087
是Nb×Nb维的上三角矩阵。
H1s(i-1)表示由前一个数据块多径延迟的效果叠加到当前块而产生的块间干扰(IBI)。
令N×1维矢量y(i)表示删除CP后的第i格数据块，即
Figure BDA0001369389800000088
上式中N×Nb维矩阵
Figure BDA0001369389800000089
表示删除CP操作，
Figure BDA00013693898000000810
当Ng≥L时，有RCPH1＝0，也就是消除了IBI，这样上式可以改写为
Figure BDA0001369389800000091
其中
Figure BDA0001369389800000092
是N×N为循环矩阵，具有如下的形式：
Figure BDA0001369389800000093
可知，当发射端采用分块传输和添加CP的操作时，多经信道的线性卷及效果等于圆周卷积，这样在接收端删除CP后，信道传输矩阵成为循环矩阵。
根据矩阵理论知识，循环矩阵可以被Fourier变换矩阵对角化，即
H＝FHΛF
其中，为FFT变换矩阵，其第(k,n)个元素为
Figure BDA0001369389800000094
FH为IFFT变换矩阵，其第(k,n)个元素为
Figure BDA0001369389800000095
Figure BDA0001369389800000096
为对角阵，其中
Figure BDA0001369389800000097
是信道冲激响应矢量h的N点FFT的第k系数。
删除CP后的数据块进行N点FFT操作及相当于
Figure BDA0001369389800000098
两端左乘F，有
Y(i)＝Fy(i)
其中，Y(i)＝[Y(iN),Y(iN+1),...,Y(iN+N-1)]T为FFT模块输出的第i个N×1维矢量，将
Figure BDA0001369389800000099
H＝FHΛF代入Y(i)＝Fy(i)式有，
Figure BDA00013693898000000910
令
Figure BDA00013693898000000911
为第i个数据符号矢量经过N点FFT变换后得到的N×1维频域矢量。
Figure BDA0001369389800000101
为噪声矢量的N点FFT变换后得到的N×1维频域矢量，
Figure BDA0001369389800000102
可以改写为
Yk(n)＝HkXk(n)+Vk,0≤k≤N-1
图3为SC-FDE接收端频域并行处理模型，如图3所示，多径频率选择性衰落信道转化为频域的N个并行子信道，每个子信道仅由包括一个乘性抽头系数Hk和一个加性白噪声Vk。可以使用简单的N阶频域线性均衡器来实现均衡操作，包括迫零均衡器和MMSE均衡器，这些将在下一小节中详细描述。除了简单的线性均衡外，也可以采用更复杂的判决反馈均衡来实现频域均衡。
上面描述了采用循环相关序列能够给后续均衡带来的好处，接下来描述循环相关的含义和实施：循环相关的含义如下：假定一个序列{m1,m2,m3,m4}和{a,b,c,d}求互相关值，实现过程中是本地序列是a,b,c,d，是不断的移动的，接收序列式m1,m2,m3,m4如以下公式所示。
Figure BDA0001369389800000103
就是每次移位一个数据，最后的那个数据再放到第一个位置上，进行互相关求值。
在FPGA实现中，采用63长度的移位寄存器，在第一个数据的输入端设置一个双置开关，开关置1时，把同步后第64到126的63个数据依次存入移位寄存器，与本地序列做相关，求出互相关值后。做移位，是本地序列移位，最后一个数据通过双置开关反馈给移位寄存器的第一个位置。表1为循环相关时，本地训练序列在移位寄存器的位置随时间的变化。FPGA(Field－Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
表1
1 63 62 61 60 59 58 … 63-M+2
2 1 63 62 61 63-M+3
3 2 1 63 62 63-M+4
.4 3 2 1 .63
. .
. . 63-M
63 62 61 60 59 58 57 … 63-M+1
本地训练序列的移动，不断和接收的训练序列进行相乘相加处理。
这个模块就是在开始的时候就加126个已知的训练序列，后面跟上2048-126＝1822个数据，构成一个2048数据块。依次类推。
因此，需要一种能够解决单载波通信系统难以快速估计多径信道中每一个路径幅度和相位信息的问题的循环相关信道估计方法及装置。
发明内容
根据本发明的一个方面，本发明提供的循环相关信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S110，提供循环序列集合[CH1CH2]，其中，序列CH1的内容与CH2的内容相同；S120，循环序列集合[CH1CH2]通过循环移位进行信道估计，得到时域信道h；S130，对时域信道进行FFT变换，得到频域信道H；S140，调整频域信道的幅度，使得频域信道的信号有效值RMS(h)等于时域信道的信号有效值RMS(H)；S150，对调整后的频域信道进行内插计算，并进行滤波，以得到信道估计值。
在步骤S120和步骤S130之间包括以下步骤：S160，设置功率门限，小于功率门限的时域信道设置为零值，以对时域信道降噪。
在步骤S160中，对时域信道降噪包括以下步骤：
S1601，按照以下公式对原始时域信道响应h进行降噪处理：
Figure BDA0001369389800000121
其中，
Figure BDA0001369389800000122
为功率门限，h″ i为原始时域信道响应h的抽头，
Figure BDA0001369389800000123
为降噪处理后的信道估计；
S1602，根据估计窗分配信息Km把降噪处理后的信道估计
Figure BDA0001369389800000124
分解为各个估
计窗的响应，得到对应信道估计窗的信道响应h′：
Figure BDA0001369389800000125
其中，
Figure BDA0001369389800000126
为降噪处理后的信道估计，Km为估计窗分配信息，
Figure BDA0001369389800000127
为对应信道估计窗的信道响应。
在步骤S120中，序列CH2通过循环移位进行信道估计，按照以下公式计算：
h(ii)＝(sum[train(N-ii+1:N),train(1:N-ii)].*conj(ch2[1:N])),ii＝0,1,2,3...,,M-1其中，ch2是接收到的训练序列，N为接收到的训练序列的长度，训练序列的起点是信道同步之后准确找到的，Train为原始的训练序列。
在步骤S120中，按照以下公式采用线性插值取中间值的方法进行信道估计：
h_i＝fix((hii_q+hii_h)/2)，
其中，h_i为中间时域信道，为基于hii_q和hii_h线性插值得到的结果，hii_q和hii_h为信道估计得到的两个相邻信道的信息。
在步骤S120中，当主径前面存在多径信号功率较低的抽头时，在信道同步以后，抽头提前。
根据本发明的另一个方面，本发明提供的循环相关信道估计装置，其特征在于，包括：循环序列集合形成模块，用于通过重复一次信道估计序列CH1形成循环序列集合[CH1CH2]，其中，序列CH2与信道估计序列CH1相同；时域信道获取模块，用于通过循环序列集合[CH1CH2]的循环移位进行信道估计，得到时域信道h；FFT变换模块，用于对时域信道进行FFT变换，得到频域信道H；频域信道幅度调整模块，用于调整频域信道的幅度，使得频域信道的信号有效值RMS(h)等于时域信道的信号有效值RMS(H)；频域信道降噪模块，用于对调整后的频域信道内插滤波进行降噪处理，得到信道估计。
循环相关信道估计装置还包括时域信道降噪模块，用于设置功率门限，并将小于功率门限的时域信道设置为零值。
在时域信道获取模块中，序列CH2通过循环移位进行信道估计，按照以下公式计算：
h(ii)＝(sum[train(N-ii+1:N),train(1:N-ii)].*conj(ch2[1:N])),ii＝0,1,2,3...,,M-1其中，ch2是接收到的训练序列，N为接收到的训练序列的长度，训练序列的起点是信道同步之后准确找到的，Train为原始的训练序列。
在时域信道获取模块中，按照以下公式采用线性插值取中间值的方法进行信道估计：
h_i＝fix((hii_q+hii_h)/2)，
其中，h_i为中间时域信道，为基于hii_q和hii_h线性插值得到的结果，hii_q和hii_h为线性插值，且hii_q和hii_h为信道估计得到的两个相邻信道的信息。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
1.本发明的信道估计序列CH1重复一次，形成[CH1CH2](CH2＝CH1)架构，真正信道估计时，仅使用CH2来进行信道估计，一方面即可以避免数据多径对CH1的干扰，另外一方面使得CH2能够形成循环卷积关系。
2.采用循环相关的方式求出信道的估计值h，加循环前缀是为了构成信道相应和数据之间是循序卷积的关系，利用循环序列集合进行信道估计，即可以避免数据多径对信道估计的影响，同时通过循环移位也可以得到信道估计的数值，能够找到每一个多径信号完整的周期，故此能够得到每一个路径完整的信道估计数值，以便后续均衡计算。
3.采用线性插值取中间值的方法得到中间信道特性，这样估计出来的信道准确度更高。
4.寻找信道h多径的相关峰值点，周围都保留，远端小于一定门限的信道部分设置为零值，可以起到降噪的目的。
5.本发明提出同步后的抽头提前，信道影响信息保留的更加完整，信道估计更加准确。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的设置。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为LMS算法中加权因子的调整示意图；
图2为单载波频域均衡系统框图；
图3为SC-FDE接收端频域并行处理模型；
图4为本发明的循环相关估计方法流程图；
图5为城市时域信道响应根据位置降噪声时降噪前后幅度对比图；
图6为城市时域信道响应根据幅度大小降噪声时降噪前后幅度对比图；
图7为城市时域信道响应根据幅度大小降噪声时降噪前后幅度另一对比图；
图8为远郊时域信道响应降噪前后BER对比图；
图9为城市时域信道响应降噪前后BER对比图；
图10为导频信号的放置位置和时域信道估计图，
图11为远郊信道H抽头不提前时的时域冲击响应；
图12为远郊信道H抽头提前时的时域冲击响应；
图13为超前一个采样点的示意图；
图14为本发明的循环相关估计装置框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所设置。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为了解决单载波通信系统难以快速估计多径信道中每一个路径幅度和相位信息的问题，本发明提出一种循环相关信道估计方法及装置。
图4为本发明的循环相关估计方法流程图，如图4所示，本发明提供的循环相关信道估计方法，包括以下步骤：S110，信道估计序列CH1重复一次，形成循环序列集合[CH1CH2]，其中，序列CH2＝CH1；S120，循环序列集合[CH1CH2]通过循环移位进行信道估计，得到时域信道h；S130，对时域信道进行FFT变换，得到频域信道H；S140，调整频域信道的幅度，使得频域信道的信号有效值RMS(h)等于时域信道的信号有效值RMS(H)；S150，对调整后的频域信道进行内插计算，并进行滤波，以得到信道估计值。得到信道的冲击响应h，变换到频域，通过H＝FFT(h_ZERO,BL)，其中，h_ZERO＝[h,zeros(1,BL-length(h))]，例如h的长度是126，而BL＝2048，则此时需要内插1922个零值，相当于频域内插滤波,同时为了保证变到频域后RMS的幅度不变，需要对变换到频域H进行幅度调整：H＝fix(H./sqrt(length(h)))。这样变换前后RMS(h)＝RMS(H)。
在步骤S120和步骤S130之间包括以下步骤：S160，设置功率门限，小于功率门限的时域信道设置为零值，以对时域信道降噪。不同的信道环境，信道的延时和多径数是不同的，为了满足各种恶劣城市环境，信道的阶数默认满足最大多径延时，一般阶数比较长。但是到了好的信道环境并且有直视路径，过长的阶数反而会引入噪声。为此寻找信道h多径的相关峰值点，周围都保留，远端小于一定门限的信道部分设置为零值，这样就可以起到降噪的目的。因为远端没有多径信号进入。
在步骤S160中，对时域信道降噪包括以下步骤：
S1601，按照以下公式对原始时域信道响应h进行降噪处理：
Figure BDA0001369389800000161
其中，
Figure BDA0001369389800000162
为功率门限，h″ i为原始时域信道响应h的抽头，
Figure BDA0001369389800000163
为降噪处理后的信道估计；
S1602，根据估计窗分配信息Km把降噪处理后的信道估计
Figure BDA0001369389800000171
分解为各个估计窗的响应，得到对应信道估计窗的信道响应h′：
Figure BDA0001369389800000172
其中，
Figure BDA0001369389800000173
为降噪处理后的信道估计，Km为估计窗分配信息，
Figure BDA0001369389800000174
为对应信道估计窗的信道响应。
对于城市信道，我们需要按照幅度的大小判断噪声，然后降噪。图5为城市时域信道响应根据位置降噪声时降噪前后幅度对比图，图6为城市时域信道响应根据幅度大小降噪声时降噪前后幅度对比图，图7为城市时域信道响应根据幅度大小降噪声时降噪前后幅度另一对比图，图8为远郊时域信道响应降噪前后BER对比图，图9为城市时域信道响应降噪前后BER对比图，如图5至图9，可以看出，寻找信道h多径的相关峰值点，周围都保留，远端小于一定门限的信道部分设置为零值，可以起到降噪的目的。
在步骤S120中，序列CH2通过循环移位进行信道估计。图10为导频信号的放置位置和时域信道估计图，如图10所示，数据多径进入CH1中，由于CH1不进行信道估计，此时数据多径不会影响信道估计。由于CH1＝CH2，所以CH1的多径进入CH2，CH1和CH2的数值一样，因此CH1的多径信号进入CH2内，相当于CH2内部循环移位，因此，本地已知的序列通过循环移位，不断尝试，一定能找到最匹配的峰值，以及所有路径信息都能够得到。也就是通过每一次的循环移位，都可以找到最佳匹配的多径信号，也就是每一次都能够找到一个完整的多径信号，这样就可以准确的估计出每一个多径信号的幅度和相位，这为后续的信道均衡提供的完整，准确的多径信道信息。算法如下：h(ii)＝(sum[train(N-ii+1:N),train(1:N-ii)].*conj(ch2[1:N])),ii＝0,1,2,3...,,M-1其中，ch2是接收到的训练序列，接收到的训练序列应该是[ch1,ch2],现在仅用ch2,这个接收到的训练序列长度ch2是N，训练序列的起点是信道同步之后准确找到的。Train:是原始的训练序列。通过该公式计算hii_q和hii_h。
当发射端采用分块传输和重复一次发送训练序列时，如同添加CP(循环前缀)的操作时，多径道的线性卷积及效果等于圆周卷积，这样在接收端删除前面重复的一段CP后，信道传输矩阵成为循环矩阵。
根据矩阵理论知识，循环矩阵可以被Fourier变换矩阵对角化，即
H＝FHΛF
其中，F为FFT变换矩阵，其第(k,n)个元素为
Figure BDA0001369389800000181
FH为IFFT变换矩阵，其第(k,n)个元素为
Figure BDA0001369389800000182
Figure BDA0001369389800000183
为对角阵，其中
Figure BDA0001369389800000184
是信道冲激响应矢量h的N点FFT的第k系数.这样为后续信道均衡做好了准备。
本发明的信道估计序列CH1重复一次，形成[CH1CH2](CH2＝CH1)架构，真正信道估计时，仅使用CH2来进行信道估计，一方面即可以避免数据多径对CH1的干扰，另外一方面使得CH2能够形成循环卷积关系。采用循环相关的方式求出信道的估计值h，加循环前缀是为了构成信道相应和数据之间是循序卷积的关系，利用循环序列集合进行信道估计，即可以避免数据多径对信道估计的影响，同时通过循环移位也可以得到信道估计的数值，能够找到每一个多径信号完整的周期，故此能够得到每一个路径完整的信道估计数值。
在步骤S120中，按照以下公式采用线性插值取中间值的方法进行信道估计：
h_i＝fix((hii_q+hii_h)/2)，
其中，h_i为时域信道，是基于hii_q和hii_h为线性插值得到的结果。hii_q和hii_h是信道估计得到的信道信息，并且这两个信道信息紧挨着，通过线性插值这样得到的h_i就更加准确的反映信道的真实情况。
在步骤S120中，当主径前面存在多径信号功率较低的抽头时，在信道同步以后，抽头提前。这是因为存在这种可能：主径前面还可能存在一些有用信号，例如多径之前还有无多径信号，或者多径信号功率较低的抽头，这些信号的能量也需要保留。图11为远郊信道H抽头不提前时的时域冲击响应，图12为远郊信道H抽头提前时的时域冲击响应，对比图11和图12，可以看出当抽头提前时，信道影响信息保留的更加完整，信道估计更加准确。图13为超前一个采样点的示意图，如图13所示，抽头提前一个采样点。采用线性插值取中间值的方法得到中间信道特性，这样估计出来的信道准确度更高。本发明提出同步后的抽头提前，信道影响信息保留的更加完整，信道估计更加准确。
图14为本发明的循环相关估计装置框图，如图14所示，本发明提供的循环相关信道估计装置，包括：循环序列集合形成模块，用于通过重复一次信道估计序列CH1形成循环序列集合[CH1CH2]，其中，序列CH2与信道估计序列CH1相同；时域信道获取模块，用于通过循环序列集合[CH1CH2]的循环移位进行信道估计，得到时域信道h；FFT变换模块，用于对时域信道进行FFT变换，得到频域信道H；频域信道幅度调整模块，用于调整频域信道的幅度，使得频域信道的信号有效值RMS(h)等于时域信道的信号有效值RMS(H)；频域信道降噪模块，用于对调整后的频域信道内插滤波进行降噪处理，得到信道估计。
循环相关信道估计装置还包括时域信道降噪模块，用于设置功率门限，并将小于功率门限的时域信道设置为零值。
在时域信道获取模块中，序列CH2通过循环移位进行信道估计，按照以下公式计算：h(ii)＝(sum[train(N-ii+1:N),train(1:N-ii)].*conj(ch2[1:N])),ii＝0,1,2,3...,,M-1其中，ch2是接收到的训练序列，N为接收到的训练序列的长度，训练序列的起点是信道同步之后准确找到的，Train为原始的训练序列。通过该公式计算hii_q和hii_h。
在时域信道获取模块中，按照以下公式采用线性插值取中间值的方法进行信道估计：
h_i＝fix((hii_q+hii_h)/2)，
其中，h_i为时域信道，是基于hii_q和hii_h为线性插值得到的结果。hii_q和hii_h是信道估计得到的信道信息，并且这两个信道信息紧挨着，通过线性插值这样得到的h_i就更加准确的反映信道的真实情况。
本发明的循环相关信道估计方法及装置利用循环序列集合进行信道估计，既可以避免数据多径对信道估计的影响，能够克服数据部分多径信号对信道估计的干扰。同时通过循环移位也可以得到信道估计的数值。并且此种信道估计能够适应各种信道环境，例如远郊信道，恶劣城市环境且信道达到最佳。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种循环相关信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S110，接收序列CH1并提供循环序列集合[CH1 CH2]，其中，序列CH1的内容与CH2的内容相同；
S120，所述循环序列集合[CH1 CH2]通过循环移位进行信道估计，得到时域信道响应h；
S130，对所述时域信道响应进行FFT变换，得到频域信道响应H；
S140，调整所述频域信道响应的幅度，使得所述频域信道响应的信号有效值RMS(H)等于时域信道响应的信号有效值RMS(h)；
S150，对调整后的频域信道响应进行内插计算，并进行滤波，以得到信道响应估计值；
在步骤S120和步骤S130之间包括以下步骤：S160，设置功率门限，小于所述功率门限的时域信道响应设置为零值，以对所述时域信道响应降噪；
在步骤S160中，对所述时域信道响应降噪包括以下步骤：
S1601，按照以下公式对时域信道响应h进行降噪处理：
Figure FDA0002499038780000011
其中，
Figure FDA0002499038780000012
为功率门限，h″ i为时域信道响应h的抽头，
Figure FDA0002499038780000013
为降噪处理后的信道估计；P为信道阶数的长度；
S1602，根据估计窗分配信息Km把降噪处理后的信道估计
Figure FDA0002499038780000014
分解为各个估计窗的响应，得到对应信道估计窗的信道响应
Figure FDA0002499038780000015
Figure FDA0002499038780000021
其中，
Figure FDA0002499038780000022
为对应信道估计窗的降噪处理后的信道估计，Km为估计窗分配信息，
Figure FDA0002499038780000023
为对应信道估计窗的信道响应；W为每一个用户的信道阶数的长度。
2.根据权利要求1所述的循环相关信道估计方法，其特征在于，在步骤S120中，所述序列CH2通过循环移位进行信道估计，按照以下公式计算：h(ii)＝(sum[train(N-ii+1：N)，train(1：N-ii)].*conj(CH2[1：N]))，ii＝0，1，2，3...，M-1，其中，h(ii)为时域信道响应，CH2为接收到的序列，N为接收到的序列的长度，序列的起点是信道同步之后准确找到的，train为原始的训练序列，M为需要估算的多径信号的数量。
3.根据权利要求2所述的循环相关信道估计方法，其特征在于，在步骤S120中，按照以下公式采用线性插值取中间值的方法进行信道估计：
h_i＝fix((hii_q+hii_h)/2)，
其中，h_i为中间时域信道响应，为基于hii_q和hii_h线性插值得到的结果，hii_q和hii_h为信道估计得到的两个相邻信道的信息。
4.根据权利要求3所述的循环相关信道估计方法，其特征在于，在步骤S120中，当主径前面存在多径信号功率较低的抽头时，在信道同步以后，抽头提前。
5.一种循环相关信道估计装置，用于实现权利要求4所述的循环相关信道估计方法，其特征在于，包括：
循环序列集合形成模块，用于通过重复一次信道估计序列CH1的内容形成循环序列集合[CH1 CH2]，其中，序列CH2与所述信道估计序列CH1相同；
时域信道获取模块，用于通过循环序列集合[CH1 CH2]的循环移位进行信道估计，得到时域信道响应h；
FFT变换模块，用于对所述时域信道响应进行FFT变换，得到频域信道响应H；
频域信道幅度调整模块，用于调整所述频域信道响应的幅度，使得频域信道响应的信号有效值RMS(H)等于时域信道响应的信号有效值RMS(h)；
频域信道降噪模块，用于对调整后的频域信道响应进行内插滤波计算，得到信道响应估计值。
6.根据权利要求5所述的循环相关信道估计装置，其特征在于，还包括时域信道降噪模块，用于设置功率门限，并将小于所述功率门限的时域信道响应设置为零值。
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