CN108234364A - 一种lte-a系统中基于小区参考信号的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种LTE‑A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，属于移动通信技术领域。该方法具体包括：S1：根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS处的接收信号，利用接收信号与本地导频信号完成LS估计；S2：由已得到的导频信道估计值进行插值，增加虚拟导频，从而将导频加倍；S3：利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计；S4：根据估计结果从LMMSE频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W；S5：频域插值读取W矩阵，利用频域滑动窗，根据估计出含导频的OFDM符号信道估计值；S6：进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值。因此，本发明实现了算法性能与复杂度的较好折中。

Description

一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法。

背景技术

LTE-A系统的物理层核心技术为正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)技术和多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术。OFDM技术提高了频谱的利用率，并且能有效抗多径衰落，MIMO技术在不增加频率资源的前提下提高传输速率，而这些技术需要良好的信道估计作为支撑。因此，信道估计是整个通信系统不可或缺的部分，只有充分了解信道状态信息，才能整体上提高无线通信系统的性能。

LTE-A系统中通常采用基于参考信号的信道估计方法，首先估计出导频处的信道响应值，然后对导频的信道估计值进行内插，从而得出数据子载波的信道冲击响应。这种方式有利于追踪信道变化，提升系统的整体性能。由于LS算法简单实用，导频处通常采用LS算法，常用的的插值算法有基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的插值算法、线性插值、线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值。其中LMMSE频域插值算法性能优良，但要求信道先验信息且复杂度高，但在实际应用环境中，自相关矩阵和信噪比SNR等信道先验知识是未知的，限制了LMMSE估计算法的应用。

到目前为止，已经有很多LMMSE改进算法，但往往对性能和算法复杂度进行单一考虑，性能较好的算法复杂度过高,复杂度低的算法精度却不太理想，达不到较好的折中，无法应用于实际的LTE-A系统。因此，需要一种方法来完成信道估计运算，达到算法性能与运算复杂度的折中。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，导频处采用最小二乘(Least Squares，LS)信道估计算法，频域采用LMMSE插值，时域采用线性插值，借助导频值对自相关矩阵和信噪比进行合理估计来提升性能，并利用滑动窗以及滤波系数值预存来减小运算复杂度，达到性能与复杂度的折中。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

S1：根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS处的接收信号，利用接收信号与本地导频信号完成最小二乘(Least Squares，LS)估计；

S2：由已得到的导频信道估计值进行插值，增加虚拟导频，从而将导频加倍；

S3：利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计；

S4：根据估计结果从LMMSE频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W；

S5：频域插值读取W矩阵，利用频域滑动窗，根据估计出含导频的OFDM符号信道估计值；其中表示含导频的OFDM符号LMMSE信道估计值，表示导频处的LS信道估计值；

S6：进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值。

进一步，所述步骤S1中，利用LS算法得到CRS处的信道响应，具体包括：

S11：对每个接收天线p和发送天线端口s，根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS处的接收信号其中r表示一个符号内导频子载波index，为下行带宽资源块个数，j表示一个子帧内含导频的符号索引，j＝1,2,3,4；

S12：根据小区参考信号产生规则产生每个发送天线端口s的本地导频 j表示一个子帧内含导频的符号index，j＝1,2,3,4；

S13：对每个接收天线p和发送天线端口s，进行LS信道估计，得到导频信道估计值：

其中，j＝1,2,3,4，(·)^*表示共轭。

进一步，所述步骤S3中，利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计具体包括：

S31：导频LS信道估计值合并：

增加虚拟导频后，将频域4列导频的LS信道估计值进行4个OFDM符号上的平均，从而变成1列点的信道估计值H；

S32：IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，快速傅里叶反变换)：

将合并后的点的导频处的信道估计值补零至N_IFFT点，经过IFFT变换到时域，得到N_IFFT点时域信道冲激响应值：

其中，N_IFFT表示IFFT点数；

S33：找信号最强径：

设L为设置的多径条数，按照以下方式找到信号最强径对应的能量P_max，即信号能量P_s的最大值及位置D_max；

P_s(i)＝|real(h(i))²+imag(h(i))²

D_max＝arg{max(P_s(i))}

其中，i＝0,1,2,...,L-1，i表示信号径数，arg(·)表示求位置函数；

S34：信噪比SNR估计：

求出信号能量P_s的均值P_ave，并按下式计算噪声能量：

则接收端信噪比为：

S35：找信号第一径

从长度为M的搜索窗SW起始点开始，在搜索窗内查找功率大于信号最强径功率γ倍的第一个值，记录此第一个值的位置为信号的第一径位置D_first；如果没找到，则认为最强径就是信号的第一径。其中长度为M的搜索窗索引如下：

S36：计算门限：

对P_s(r)进行重新排列得到

若D_first＝0，r＝0,1,…,N_IFFT-1，否则，按下面描述进行重新排列

根据P_max获得有用信号功率门限T_P：

T_P＝P_max/64

求出噪声功率P_N，并根据P_N获得噪声门限T_N：

S37：寻找信号有效径：

在中找出大于等于}的值，假设有N个值，记作并记录其位置信息Po_s(n),0≤n≤(N-1)；如果没有符合条件的值，则保留中的最大值及其对应的位置信息；

S38：计算均方根时延扩展：

根据位置信息和系统采样时间T_s得到多径时延τ_k：

τ_k＝Po_s(n)×T_s×2048/3/N_IFFT，n＝0,1,2…,N-1

根据和Po_s计算等效的时延扩展均方根τ_rms：

进一步，所述步骤S4中，根据估计结果从LMMSE频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W具体包括：如果时延参数和信噪比SNR的估计结果发生变化时，滤波矩阵W也需要重新计算更新，即需要进行矩阵的大量求逆运算；在实际应用时，这种巨大的计算量是无法实现的，因此需将SNR和τ_rms分成几个区间，对LMMSE频域滤波系数预先计算并存储，需要时根据估计结果选择调用相应的W。

进一步，进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值具体包括：

线性插值算法的基本原理是利用相邻参考信号位置的信道频率相应值，求出数据位置频率响应值；时域线性插值算法公式如下：

其中，分别对应相同频域位置不同时域位置上的参考信号的响应，表示全部子载波的信道响应估计值。

本发明的有益效果在于：本发明首先给出了自相关矩阵和信噪比的近似估计方法，并利用虚拟导频来提升算法性能，在此基础上，采用滑动窗方法进一步简化算法复杂度，从而完成频域LMMSE插值，实现了算法性能与复杂度的较好折中。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明信道估计方法的流程图；

图2为小区参考信号映射图；

图3为增加虚拟导频后的结构；

图4为LMMSE滑动窗示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

LTE-A协议标准中定义了多种不同的参考信号，其中CRS可用于信道估计。图2描述了当采用天线端口0和1时，CRS在时频资源网格中的位置。任何一个天线端口的资源元素(k,l)

被用来发送参考信号，那么其他天线端口相同时隙的这个资源元素置零。

第一步，利用LS算法得到CRS处的信道响应

(1)对每个接收天线p和发送天线端口s，根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS处的接收信号其中k表示一个符号内子载波索引，导频的符号索引，j＝1,2,3,4。

(2)根据小区参考信号产生规则产生每个发送天线端口s的本地导频 j表示一个子帧内含导频的符号index，j＝1,2,3,4。

(3)对每个接收天线p和发送天线端口s，进行LS信道估计：

其中，j＝1,2,3,4，(·)^*表示共轭。

第二步，如图3所示，由已得到的导频信道估计值进行插值，相当于增加虚拟导频，从而将导频加倍，图中箭头指向表示由导频元素的LS估计值插值得到虚拟导频的估计值。

第三步，利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计

(1)导频LS信道估计值合并：

增加虚拟导频后，将频域4列导频的LS信道估计值进行4个OFDM符号上的平均，从而变成1列点的信道估计值H

(2)IFFT

将合并后的点的导频处的信道估计值补零至N_IFFT点，经过IFFT变换到时域，得到N_IFFT点时域信道冲激响应值：

(3)找信号最强径

设L为设置的多径条数，按照以下方式找到信号最强径对应的能量P_max即P_s的最大值及位置D_max,

P_s(i)＝|real(h(i))|²+imag(h(i))|²

D_max＝arg{max(P_s(i))}

其中，i＝0,1,2,...,L-1，arg(·)表示求位置函数

(4)SNR估计

求出能量P_s的均值P_ave，并按下式计算噪声能量：

则接收端信噪比为

(5)找信号第一径

从长度为M的搜索窗SW起始点开始，在搜索窗内查找功率大于信号最强径功率γ倍的第一个值，记录此第一个值的位置为信号的第一径位置D_first；如果没找到，则认为最强径就是信号的第一径。其中长度为M的搜索窗索引如下：

其中，γ＝1/3以及M＝64；

(6)计算门限

对P_s(r)进行重新排列得到

若D_first＝0，r＝0,1,…,N_IFFT-1，否则，按下面描述进行重新排列

根据P_max获得有用信号功率门限T_P

T_P＝P_max/64

求出噪声功率P_N，并根据P_N获得噪声门限T_N

(7)寻找信号有效径

在中找出大于等于}的值，假设有N个值，记作并记录其位置信息Po_s(n),0≤n≤(N-1)。如果没有符合条件的值，则保留中的最大值及其对应的位置信息。

(8)计算均方根时延扩展

根据位置信息和系统采样时间T_s得到多径时延

τ_k＝Po_s(n)×T_s×2048/3/N_IFFT，n＝0,1,2…,N-1

根据和Po_s计算等效的时延扩展均方根τ_rms：

第四步，根据估计结果从LMMSE频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W

如果时延参数和信噪比SNR的估计结果发生变化时，滤波矩阵W也需要重新计算更新，即需要进行矩阵的大量求逆运算。在实际应用时，这种巨大的计算量是无法实现的，因此可将SNR和τ_rms分成几个区间，对LMMSE频域滤波系数预先计算并存储，需要时根据估计结果选择调用相应的W。

(1)根据下表1判断SNR(dB)平滑后的值所在的区间标号：

表1

区间	SNR<0	0≤SNR<10	10≤SNR<20	SNR≥20
					区间标号	0	1	2	3

(2)根据下表2判断τ_rms平滑后的值所在的区间标号：

表2

区间	τrms≤8	8<τrms≤44	τrms>44
				区间标号	0	1	2

根据SINR区间标号，τ_rms区间标号和v_shift值进行频域滤波系数选取：

(3)从存储单元中选择组号为

(v_shiftmod3)*12+SINR区间标号*3+τ_rms区间标号

的系数作为频域滤波系数。

第五步，频域插值读取W矩阵，利用频域滑动窗根据估计出含导频的OFDM符号信道估计值；

当系统采用20M带宽时，增加虚拟导频后，一个OFDM符号内，子载波和导频子载波分别为1200和400，因而维数高达400×400，维数高达1200×400，直接进行频域LMMSE计算复杂度十分高，因而对矩阵采用滑动滤波的方法来简化运算，减小存储空间。导频子载波之间相关性的强弱与它们相隔的间距有关，距离越近，相关性则越强，因此可以仅利用当前子载波距离较近强相关的导频响应值来进行数据子载波估计，而不是所有的导频信号，这样可以大大减小计算量。

如图4所示，以100个RB为例，描述LMMSE滑动窗的算法原理，图中R表示导频子载波，R'表示虚拟导频子载波，黑色表示每次滑窗口时利用的导频子载波。采用3个RB为单位进行滤波，下一次滑动3个子载波，每次滤波输出取中间3个子载波,开始的18个子载波和最后的18个子载波用原来的方法滤波，做单独的处理。因而维数降至12×12，维数降至36*12，实现了降低复杂度的目的。

第六步，进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值；

线性插值算法的基本原理是利用相邻参考信号位置的信道频率相应值，求出数据位置频率响应值。时域线性插值算法公式如下：

其中，分别对应相同频域位置不同时域位置上的参考信号的响应。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种LTE-A(LTE-Advanced，长期演进增强)系统中基于小区参考信号的信道估计方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS(CellReference Signal，小区参考信号)处的接收信号，利用接收信号与本地导频信号完成最小二乘(Least Squares，LS)估计；

S2：由已得到的导频信道估计值进行插值，增加虚拟导频，从而将导频加倍；

S3：利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计；

S4：根据估计结果从LMMSE(Linear Minimum Mean Squared Error，线性最小均方误差)频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W；

S5：频域插值读取W矩阵，利用频域滑动窗，根据估计出含导频的OFDM符号信道估计值；其中表示含导频的OFDM符号LMMSE信道估计值，表示导频处的LS信道估计值；

S6：进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值。

2.根据权利要求1中所述的一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用LS算法得到CRS处的信道响应，具体包括：

S11：对每个接收天线p和发送天线端口s，根据小区参考信号映射规则对所有接收信号进行导频抽取得到CRS处的接收信号其中r表示一个符号内导频子载波index， 为下行带宽资源块个数，j表示一个子帧内含导频的符号索引，j＝1,2,3,4；

S12：根据小区参考信号产生规则产生每个发送天线端口s的本地导频 j表示一个子帧内含导频的符号index，j＝1,2,3,4；

S13：对每个接收天线p和发送天线端口s，进行LS信道估计，得到导频信道估计值：

其中，j＝1,2,3,4，(·)^*表示共轭。

3.根据权利要求1中所述的一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用导频子载波处的信道估计值，对信道时延参数和信噪比进行估计具体包括：

S31：导频LS信道估计值合并：

增加虚拟导频后，将频域4列导频的LS信道估计值进行4个OFDM符号上的平均，从而变成1列点的信道估计值H；

S32：IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，快速傅里叶反变换)：

将合并后的点的导频处的信道估计值补零至N_IFFT点，经过IFFT变换到时域，得到N_IFFT点时域信道冲激响应值：

其中，N_IFFT表示IFFT点数；

S33：找信号最强径：

设L为设置的多径条数，按照以下方式找到信号最强径对应的能量P_max，即信号能量P_s的最大值及位置D_max；

P_s(i)＝|real(h(i))|²+|imag(h(i))²

D_max＝arg{max(P_s(i))}

其中，i＝0,1,2,...,L-1，i表示信号径数，arg(·)表示求位置函数；

S34：信噪比SNR估计：

求出信号能量P_s的均值P_ave，并按下式计算噪声能量：

则接收端信噪比为：

S35：找信号第一径

从长度为M的搜索窗SW起始点开始，在搜索窗内查找功率大于信号最强径功率γ倍的第一个值，记录此第一个值的位置为信号的第一径位置D_first；如果没找到，则认为信号最强径就是信号的第一径；其中长度为M的搜索窗索引如下：

S36：计算门限：

对P_s(r)进行重新排列得到P′_s(r)：

若D_first＝0，P′_s(r)＝P_s(r),r＝0,1,…,N_IFFT-1，否则，按下面描述进行重新排列

根据P_max获得有用信号功率门限T_P：

T_P＝P_max/64

求出噪声功率P_N，并根据P_N获得噪声门限T_N：

S37：寻找信号有效径：

在P′_s(r),r＝0,1,...,L-1中找出大于等于}的值，假设有N个值，记作并记录其位置信息P_os(n),0≤n≤(N-1)；如果没有符合条件的值，则保留P_s′(r)中的最大值及其对应的位置信息；

S38：计算均方根时延扩展：

根据位置信息和系统采样时间T_s得到多径时延τ_k：

τ_k＝P_os(n)×T_s×2048/3/N_IFFT，n＝0,1,2…,N-1

根据P″_s(n)和P_os计算等效的时延扩展均方根τ_rms：

4.根据权利要求1中所述的一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据估计结果从LMMSE频域插值矩阵存储单元中选择相应的插值矩阵W具体包括：如果时延参数和信噪比SNR的估计结果发生变化时，滤波矩阵W也需要重新计算更新，即需要进行矩阵的大量求逆运算；为满足实际应用，将SNR和τ_rms分成几个区间，对LMMSE频域滤波系数预先计算并存储，需要时根据估计结果选择调用相应的W。

5.根据权利要求1中所述的一种LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计方法，其特征在于，所述步骤S6中，进行时域线性插值，得到全部子载波的信道响应估计值具体包括：

线性插值算法的基本原理是利用相邻参考信号位置的信道频率相应值，求出数据位置频率响应值；时域线性插值算法公式如下：

其中，分别对应相同频域位置不同时域位置上的参考信号的响应，表示全部子载波的信道响应估计值。