CN107517171A - 基于压缩感知的双门限信道时延估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于压缩感知的双门限信道时延估计方法。本发明针对LTE‑V2V系统，通过分析3GPP提出的特定的块状导频结构，设置基于导频的信道时延估计方法。本发明的估计方法无需知道过多的信道统计信息，只需要通过频移的收发导频信息就可以估计出信道径的位置，并且算法复杂度较低。此外，本发明不仅仅能够运用与LTE‑V2V系统中，还可以针对任何块状导频结构下的LTE通信系统，均能够估计出多径时延。本发明的算法复杂度低，相应时间短，只需要一个子帧的导频符号的时间便可以得到一个可靠的估计结果，且鲁棒性较高，能够应用与不同的信道环境中。

Description

基于压缩感知的双门限信道时延估计方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及一种双门限估计信道时延的判决方法。
背景技术
对于多径时延估计算法，最简单的就是使用伪随机序列来进行时延估计。但是这种方法的分辨率受到码片间隔的限制。因而促使了一些高分辨率的时延估计算法的产生。例如用于信号参数估计的MUSIC(The Multiple Signal Classification)算法，但是MUSIC算法的弊端在于是其是基于多天线的，需要从多个天线同时采集多组数据进行处理。为此对MUSIC算法进行了改进，通过直接利用频域数据估计信道的冲激响应，从而对接收信号进行多径时延估计。但因其对发送信号的频谱有一定的要求，会受到发送信号频谱中零点的影响，因而性能不是很理想。
为了提升估计性能，出现了利用EM(Expectation-maximization)算法进行多径时延估计的方法，其通过多次的迭代，不断地增大估计参数的对数似然函数，直到达到收敛，并将算法收敛时的参数值作为最终的估计值；以及基于非线性最小均方准则，通过最小化代价函数来求解最优估计值的WRELAX(Weighted Fourier transform and RELAXation)算法。EM算法和WRELAX算法都是基于迭代运算，都可以得出比较精确的估计值，但是耗时较长，特别是时延间隔较小的时候，达到收敛需要很多次迭代。为了减少WRELAX算法的迭代次数，可以通过加入原本用于阵列信号方位估计MODE(Method Of Direction Estimation)算法来减少，即MODE-WRELAX算法，其首先利用MODE算法估计初值，再利用该初值采用WRELAX算法来得到估计值。
但是，上述已有估计方法在LTE-V2V(Long Term Evolution-Vehicle toVehicle)系统中均无法合理的应用。因为在LTE-V2V系统中，估计信道时延的复杂度必须很低，要求能够在一个较低的反应时间下估计出信道径的位置，并且没有更多的信息来提供给时延估计。对于LTE-V2V通信场景，系统最大支持的多普勒频移将高达2800Hz，在如此高的多普勒下，利用其特有的块状导频进行BEM信道估计是十分有效的。然而，对于BEM(BasisExpansion Models)进行信道估计，必须要已知信道多径的位置，也就是需要在接收端估计出信道的多径时延，然后才能进行导频处的信道估计，否则运用基扩展模型进行信道估计将无法进行。
发明内容
本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种低复杂度，低响应时间的信道时延估计方法。
本发明的基于压缩感知的双门限信道时延估计方法，包括下列步骤：
基于发射端导频信号和接收端导频信号进行导频处的信道频域响应估计，得到导频处信道估计值(CFR)；
将导频处信道估计值通过逆傅里叶变换到时域，得到信道的时域冲激响应估计值(CIR)，记为其中mp表示导频所在的OFDM符号索引，n表示导频索引；
将中前LCP位记为h′，其中LCP表示循环前缀长度；通过补零的方式得到其中的长度等于导频长度；
将作为1范数约束的初始条件进行求解，得到提取中超过第一门限的导频索引，得到对应mp的导频的初始信道径的位置估计结果；
对各初始信道径位置估计结果采用BEM(基扩展模型)进行信道估计(导频处的时域冲激响应估计，即CIR)，得到每个初始信道径的BEM信道估计值，若初始信道径的BEM信道估计值小于第二门限，则判定其为伪径；从初始信道径中去除伪径,得到最终信道径的位置；
再对最终信道径的位置采用BEM进行信道估计，得到最终信道估计值。从而利用该信道估计值结合接收的数据符号进行信道均衡，再经过IDFT，信道解码后得到输出比特流。
优选的，在进行初始信道径位置判决时，对于每个导频的每个导频索引，统计采样点的CIR超过第一门限的个数，若大于或等于3，则判定当前导频索引为该导频的初始信道径；同理，在判别伪径，对于每个导频的初始信道径，统计采样点的BEM信道估计值(CIR)低于第二门限的个数，若大于或等于3，则判定当前初始信道径为伪径。
基于大量统计验证可知，第一门限的优选取值为1，第二门限的优选取值为0.03。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：能够很好的估计信道的多径时延，并为选择合理的信道估计算法提供选择参数。本发明不仅仅能够运用于LTE-V2V系统中，还可以用于任何块状导频结构下的LTE通信系统。本发明的算法复杂度低，相应时间短，只需要一个子帧的导频符号的时间便可以得到一个可靠的估计结果；且鲁棒性较高，能够应用与不同的信道环境中。
附图说明
图1为3GPP提出的LTE-V2V导频结构。
图2为本发明中初次由CFR进行IFFT得到的CIR。
图3为本发明中经过1范数约束后得到的CIR。
图4为BEM进行导频处信道估计时伪径与真实径的CIR对比。
图5为本发明的漏检概率和错检概率分布曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。
将本发明用于LTE-V2V系统中，在现有的LTE-V2V系统下，在接收端搭建本发明的基于导频的信道时延估计算法模块，接收端去除循环前缀后，得到时域导频处接收信号rpilot。再经过OFDM解调后，得到频域接收的导频信号Rpilot，通过发射的频域导频信号Xpilot和接收信号Rpilot，通过最小二乘算法得到4个频域导频符号处的信道响应CFR：其中，n表示OFDM符号索引，k表示子载波索引。
然后，利用估计出的4个求得初始化的CIR：即分别对其进行逆傅里叶变换(IFFT)，得到信道的时域冲激响应估计值(CIR)，记为其中mp表示导频所在的OFDM符号索引(如图1中所示的2、5、8、11)，n表示导频索引，通常为n＝0,1,…,Lp-1，其中表示Lp表示导频长度。
直接IFFT得到的CIR如图2所示，由于噪声和丢失数据的影响，导致其精准度不够，故对其进行去噪处理后作为1范数约束的初始条件。即将中前LCP位记为h′，其中LCP表示循环前缀长度；并通过补零的方式得到其中的长度等于导频长度Lp。
将作为1范数约束的初始条件进行求解，得到其CIR图可参考图3，从图3可知，基于去除多余的噪声后的作为1范数约束初始条件，使得求解结果的分布变得更加明显，对于每一个导频符号均可以得到这样的约束后的结果。所以，针对4个导频符号，采取合理的第一门限，通过仿真观察统计后设置第一门限值为1，对于每一个导频均可以按照这个门限取出超过该门限的信道径(导频索引n)。统计所有导频出现过的位置，当次数大于等于3次就判决出该位置为初始信道径的位置。所以，约束后可以得到初始信道径的位置估计结果：
再将带入BEM进行导频处CIR估计，估计结果参考图4，由图4可知道，伪径处的CIR波动较真实径的CIR较小，而且伪径的CIR分布保持在0均值附近上下波动。故再次设置第二门限的门限值为0.03，来去除伪径。对于每个导频符号来说，当波动的均值小于第二门限，便判定其为伪径。对每个导频符号，当伪径判决个数统计大于等于3次，则最终判别当前初始信道径为伪径，从初始信道径中去除伪径得到最终信道径的位置。
当最终信道径的位置后，将其反馈给信道估计模块，根据不同信道径的位置带入BEM信道估计模块，然后将估计得到的信道冲击响应输入给信道均衡模块进行信道均衡，最后通过信道解码模块输出比特流完成解调，输出二进制比特流数据
实施例
以表1的仿真参数进行仿真实验，可以得到如图2所示的初次由CFR进行IFFT得到的CIR，以及图3所示的经过1范数约束后得到的CIR。
表1仿真参数
经过两次的门限约束后，从图5中可以看到整个接收机的判决情况。漏检概率和错检概率均随着信噪比的增加而减小。
从图2中可以看到，直接得到的初始CIR噪声较大，无法合理的分辨处径的位置；在低信噪比下，情况将更加严重。从图3可知，经过1范数约束后结果更加清晰，能量集中分布在真实的径的位置，合理的设置门限值已能够容易的判断出径的位置。
第一次BEM信道估计后的估计结果如图4所示，从图4可以看到，如果存在错判径的位置的情况下，伪径通过BEM估计出的系数很小，所以拟合的CIR波动变化微小，且维持在0附近。在对4个导频符号均进行第二门限约束，并基于约束后的结果再进行BEM信道估计，得到第二次BEM信道估计结果，其漏检概率和错检概率分布曲线如图5所示。从图5可以看到，错检概率和漏检概率随着信噪比的增加而降低。当信噪比超过15dB后，漏检概率为5％以下；当信噪比超过20dB后，错检概率为8％以下。
因而，本发明在一个比较低的信噪比下就可以获得较低的漏检概率和错检概率。本发明通过双门限约束后，在合理的信噪比条件下能够很好的判断处信道径的位置，且实现简单，复杂度低，仅仅只需要一个子帧的数据便可以获得径的位置信息。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (5)

1.基于压缩感知的双门限信道时延估计方法，其特征在于，包括下列步骤：
基于发射端导频信号和接收端导频信号进行导频处的信道频域响应估计，得到导频处信道估计值；
将导频处信道估计值通过逆傅里叶变换到时域，得到信道的时域冲激响应估计值其中mp表示导频所在的OFDM符号索引，n表示导频索引；
将中前LCP位记为h′，其中LCP表示循环前缀长度；通过补零的方式得到其中的长度等于导频长度；
将作为1范数约束的初始条件进行求解，得到提取中超过第一门限的导频索引，得到对应mp的导频的初始信道径的位置估计结果；
对各初始信道径的位置估计结果采用基扩展模型进行信道估计，得到每个初始信道径的基扩展模型的信道估计值，若初始信道径的基扩展模型的信道估计值小于第二门限，则判定其为伪径；从初始信道径中去除伪径得到最终信道径的位置；
再对最终信道径的位置采用基扩展模型进行信道估计，得到最终信道估计值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行初始信道径的位置判决时，对于每个导频的每个导频索引，统计采样点的时域冲激响应估计值超过第一门限的个数，若大于或等于3，则判定当前导频索引为当前导频的初始信道径。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在判别伪径时，对于每个导频的初始信道径，统计采样点的基扩展模型的信道估计值低于第二门限的个数，若大于或等于3，则判定当前初始信道径为伪径。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一门限的优选取值为1。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第二门限的优选取值为0.03。
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