CN108737300B - 一种lte终端在移动状态下的下行信道估计方法 - Google Patents

一种lte终端在移动状态下的下行信道估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，具体步骤包括：S1、计算CRS信号处的信道估计值；S2、在信道估计值序列中插入一个零作为直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值；S3、将插入直流子载波后的信道估计值转到时域，得到时域信道估计值；S4、对时域信道估计值进行去噪处理；S5、采用快速傅立叶变换算法将去噪后的时域信道估计值转到频域；S6、取出有效子载波处的信道估计值；S7、对有效子载波处的信道估计值进行处理；S8、使用线性插值和赋值计算非CRS所在OFDM符号的信道估计值。本发明为考虑手机较高速度的移动性而做出的一种信道估计方法，能够较好地跟踪用户终端的移动带来的信道变化，提高信道估计的准确性。

Description

一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法
技术领域
本发明涉及一种长期演进系统的下行信道估计方法，具体涉及一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法。
背景技术
LTE被视作从3G到4G演进的主流技术，主要采用了正交频分复用(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，OFDM)技术和多入多出(Multiple Input MultipleOutput，MIMO)技术，在这两项技术的支持下，LTE在20MHz带宽下能够提供下行100Mbit/s的业务峰值速率，而承载下行业务的信道就是PDSCH信道，用户终端(User Equipment，UE)在解析PDSCH信道之前必须要获得PDSCH信道的信道状态信息，而获得PDSCH信道的信道状态信息的方法是做信道估计，在LTE中主要使用小区特定参考信号(Cell-specificreference signals,CRS)做PDSCH信道(物理下行链路共享信道，Physical Downl inkShared Channel)的信道估计。
由于现在人们的生活节奏加快，人们会选择各种交通工具出行，手机作为现代人们随身携带的通讯设备，自然也会处于各种运动状态，考虑到手机具有较高速度的移动性，提出一种准确性高的信道估计方法具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，该方法在手机高速移动时，仍能保持信道估计的准确性，且计算量较小，适合工程实现。
在现有技术中，CRS在每个下行子帧，整个下行带宽内的每个资源块(ResourceBlock,RB)上都会发送，且每个小区可以使用1、2和4个小区特定参考信号，分别对应使用1、2和4个发射天线端口。本发明考虑最多有两个CRS存在的情况。
本发明通过以下技术方案实现：
一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，步骤包括：
S1、计算CRS信号处的信道估计值；
S2、在信道估计值序列中插入直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值；
S3、采用反快速傅立叶变换算法将插入直流子载波后的信道估计值转到时域，得到时域信道估计值；
S4、对步骤S3得到的时域信道估计值进行去噪处理；
S5、采用快速傅立叶变换算法将去噪后的时域信道估计值转到频域，得到频域信道估计值；
S6、从频域信道估计值中取出有用子载波处的值作为有效子载波处的信道估计值；
S7、对有效子载波处的信道估计值进行处理；
S8、使用线性插值和赋值计算非CRS所在OFDM符号的信道估计值。
优选的，所述步骤S1，具体为：
将接收到的CRS信号与已知的本地生成的CRS信号进行共轭相乘，得到CRS信号所在子载波处的信道估计值，具体计算公式为：
CRS信号所在子载波处
Hls＝Sr·conj(Slocal)
非CRS信号所在子载波处
Hls＝0
其中，Hls表示使用最小二乘算法计算得到的信道估计值，下标ls表示最小二乘算法(Least Square,LS)，Slocal表示本地生成的CRS信号，Sr表示接收到的CRS信号。
进一步地，步骤S1中所采用的信道估计方法可以为：最小二乘法(Least Square,LS)，线性最小均方误差法(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)。
在得到了CRS信号所在子载波处的信道估计值后，要想得到非CRS所在子载波处的信道估计值，需要分别在时频资源的时域和频域中分别对CRS信号所在子载波处的信道估计值做进一步处理，实现准确估计出非CRS信号所在子载波处信道估计值的目的。
因此，进一步地，所述步骤S2，具体为：
对步骤S1中得到的一个子帧中的CRS信号所在的OFDM符号的信道估计值，在该信道估计值序列的(Nsc/2+1)处插入一个零作为直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值，其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
进一步地，在所述步骤S3中，采用的反快速傅立叶变换(Inverse Fast FourierTransform,IFFT)算法中的点数与信道带宽有关。
进一步地，在所述步骤S4中，对步骤S3中的时域信道估计值序列进行去噪处理，具体方法为：
选定一个多径窗，将窗外的信号作为噪声径置为零。窗的选择与反快速傅立叶变换的点数有关。
进一步地，在所述步骤S5中：
所使用的快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法的点数与步骤S3中所使用的IFFT的点数相同。
进一步地，所述步骤S6，具体为：
取频域信道估计值序列中的前(Nsc+1)个值作为有效子载波处的信道估计值序列，得到有效子载波处的信道估计值。
进一步地，所述步骤S7，具体为：
将有效子载波处的信道估计值序列的(Nsc/2+1)处的信道估计值删除，得到去掉直流子载波后的信道估计值序列。
进一步地，所述步骤S8，具体为：
对于两个CRS所在OFDM符号之间的OFDM符号的信道估计值，通过使用相邻两个OFDM符号的信道估计插值得到，插值使用线性插值的方法；
对于不在两个CRS所在OFDM符号之间的OFDM符号的信道估计值，使用邻近的CRS所在OFDM符号的信道估计值赋值得到。
本发明相较于现有技术，具有以下的有益效果：
1、本发明使用FFT插值法计算CRS所在OFDM符号的信道估计值，计算量适中，便于工程实现；
2、本发明使用插值和赋值的方法计算非CRS所在的OFDM符号的信道估计值，能够较好地跟踪UE的移动带来的信道变化，从而提高信道估计的准确性。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
图2(a)是本实施例发射端天线端口0的CRS信号的分布情况(正常循环前缀，1个RB)。
图2(b)是本实施例发射端天线端口1的CRS信号的分布情况(正常循环前缀，1个RB)。
图3(a)是本实施例发射端天线端口0的CRS信号的分布情况(扩展循环前缀，1个RB)。
图3(b)是本实施例发射端天线端口1的CRS信号的分布情况(扩展循环前缀，1个RB)。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
在本实施例中，假设发送端有两根发射天线，以一个发射天线端口到一根接收天线为例，根据图1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，本实施例的具体步骤包括：
S1、计算CRS信号处的信道估计值；
本实施例中，使用接收到的CRS信号与本地生成的CRS信号共轭相乘，得到CRS信号所在子载波处的信道估计。
CRS信号所在子载波处
Hls＝Sr·conj(Slocal)
非CRS信号所在子载波处
Hls＝0
其中，Hls表示使用LS算法计算得到的信道估计值，Slocal表示本地生成的CRS信号，Sr表示接收到的CRS信号。
S2、在信道估计值序列中插入直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值；
针对步骤S1中的一个子帧中的4个CRS信号所在OFDM符号的信道估计值，对于其中的每一个信道估计值，在该信道估计值序列的(Nsc/2+1)处插入一个零作为直流子载波。其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
S3、采用反快速傅立叶变换算法将插入直流子载波后的信道估计值转到时域，得到时域信道估计值；
使用IFFT算法分别将插入直流子载波后的4个信道估计值序列转到时域，得到4个时域信道估计值序列。
所采用的IFFT算法的点数与信道带宽有关，具体为：信道带宽小于等于10MHz，IFFT点数为1024；信道带宽大于10MHz，IFFT点数为2048。
S4、对步骤S3得到的时域信道估计值进行去噪处理；
对4个时域信道估计值序列分别进行去噪处理。去噪的具体方法为：选定一个多径窗，将窗外的信号作为噪声径置为零。
窗的选择与IFFT点数有关，具体为：IFFT点数为1024，窗为[-12,49]；IFFT点数为2048，窗为[-24,83]。其中，窗的取值为1时表示取时域信道估计值序列中的第1个值。
S5、采用快速傅立叶变换算法将去噪后的时域信道估计值转到频域，得到频域信道估计值；
使用FFT算法分别将去噪后的4个时域信道估计值序列转到频域，得到4个频域信道估计值序列。
所使用FFT算法的点数与步骤S4中使用的IFFT算法的点数相同。
S6、从频域信道估计值中取出有效子载波处的信道估计值；
分别取4个频域信道估计值序列的前(Nsc+1)个值作为有效子载波处的信道估计值序列，得到4个有效子载波处的信道估计值。其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
S7、对有效子载波处的信道估计值进行处理；
分别将4个有效子载波的信道估计值序列的(Nsc/2+1)处的信道估计值删除，得到4个去掉直流子载波后的信道估计值序列。其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
S8、使用线性插值和赋值计算非CRS所在OFDM符号的信道估计值；
具体地，对于两个CRS所在OFDM符号之间的OFDM符号的信道估计，通过使用相邻两个OFDM符号的信道估计值得到，所述插值采用线性插值法。
具体地，对于不在两个CRS所在OFDM符号之间的OFDM符号的信道估计值，使用邻近的CRS所在OFDM符号的信道估计值赋值得到。
如图2所示，为发射端有2个天线端口时的CRS信号的分布情况。其中，A表示资源粒子，编号为(k,l)；B表示当前天线端口的RE不传输信号，C表示当前天线端口的参考符号。天线端口0用来传输R0参考符号，天线端口1用来传输R1参考符号。在天线端口0用来传输R0的资源粒子位置所对应的在天线端口1的位置不用传输任何信号；同理，在天线端口1用来传输R1的资源粒子位置所对应的在天线端口0的位置不用传输任何信号。
图2中每一个小方格表示资源粒子，其编号为(k,l)。其中，k表示整个资源块的纵轴，表示子载波编号；l表示整个资源块的横轴，表示OFDM符号的标号。图2所示为普通循环前缀的情况，对于普通循环前缀，l的取值范围为0～6。
图3所示为扩展循环前缀的情况下，发射端有2个天线端口时的CRS信号的分布情况。其中，A表示资源粒子，其编号为(k,l)，B表示当前天线端口的RE不传输信号，C表示当前天线端口的参考符号。l的取值范围为0～5。k对于20MHz信道带宽的情况，取值范围为0～1199。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，具体步骤包括：
S1、计算CRS信号处的信道估计值；
S2、在信道估计值序列中插入直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值；
S3、采用反快速傅立叶变换算法将插入直流子载波后的信道估计值转到时域，得到时域信道估计值；
S4、对步骤S3得到的时域信道估计值进行去噪处理；
S5、采用快速傅立叶变换算法将去噪后的时域信道估计值转到频域，得到频域信道估计值；
S6、从频域信道估计值中取出有用子载波处的值作为有效子载波处的信道估计值；
S7、对有效子载波处的信道估计值进行处理；
S8、使用线性插值和赋值计算非CRS所在OFDM符号的信道估计值。
2.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S1中，使用接收到的CRS信号与本地生成的CRS信号共轭相乘，得到CRS信号所在子载波处的信道估计，具体为：
CRS信号所在子载波处
Hls＝Sr·conj(Slocal)
非CRS信号所在子载波处
Hls＝0
其中，Hls表示使用最小二乘算法计算得到的信道估计值，Slocal表示本地生成的CRS信号，Sr表示接收到的CRS信号。
3.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S2中，对步骤S1中得到的一个子帧中的CRS信号所在的OFDM符号的信道估计值，在该信道估计值序列的(Nsc/2+1)处插入一个零作为直流子载波，得到插入直流子载波后的信道估计值，其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
4.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S3中，采用的IFFT算法中的点数与信道带宽有关。
5.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S4中，去噪过程具体为：
选定一个多径窗，将窗外的信号作为噪声径置为零；其中窗的选择与步骤S3中采用的IFFT算法的点数有关。
6.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S5中，采用FFT算法的点数与步骤S3中的反快速傅立叶变换算法的点数相同。
7.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S6中，取频域信道估计值序列的前(Nsc+1)个值作为有效子载波处的信道估计值序列，得到有效子载波处的信道估计值；其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
8.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：在所述步骤S7中，将有效子载波处的信道估计值序列的(Nsc/2+1)处的信道估计值删除，得到去掉直流子载波后的信道估计值序列；其中，Nsc表示信道带宽对应的总子载波数。
9.根据权利要求1所述的一种LTE终端在移动状态下的下行信道估计方法，其特征在于：所述步骤S8中，通过使用相邻两个OFDM符号的信道估计值进行线性插值，得到两个CRS所在OFDM符号之间的信道估计；
通过使用邻近的CRS所在OFDM符号的信道估计值进行赋值，得到不在两个CRS所在OFDM符号之间的OFDM符号的信道估计值。
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