CN109067674B - 一种基于选择性叠加导频的信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属无线通信技术领域，涉及一种基于选择性叠加导频的信道估计方法。本发明为了提高信道估计的准确性，在发送端，根据发送的数据信息以及编码后的交织器提出了一种选择性叠加导频的方法；为了避免误差扩散，在接收端，本发明在现有技术的基础上提出了一种基于软信息排序的方法。本发明的有益效果为，提出了一种基于选择性叠加导频的信道估计新算法，该方法可以有效降低其他用户的导频对信道估计的影响，进而提升系统性能。

Description

一种基于选择性叠加导频的信道估计方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于选择性叠加导频的信道估计方法，具体的说分别设计信道估计技术，多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术,以及正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)。
背景技术
随着无线移动通信的快速发展，多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术与正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术融合成的MIMO-OFDM技术也成为宽带无线通信系统发展的新趋势。MIMO-OFDM系统通过OFDM技术将宽带信道转变成多个平坦窄带子信道，降低了多径衰落的影响。在相同频谱资源的情况下，多天线的复用和分集技术可以实现通信系统的容量和频谱效率显著的提升，其信号传输稳定、高传输速率等特性能够满足无线通信的发展要求。
然而，目前MIMO-OFDM系统大多采用正交导频辅助的信道估计。随着天线数不断增多，正交的导频传输将导致严重的频谱损耗。叠加导频信道估计方法是将导频与信息数据直接叠加，不占用专门的频谱和时隙，估计算法灵活多样，能解决导频信道估计系统中频谱利用率低和盲信道估计中不能实时估计的问题。但是，数据叠加导频的信道估计算法不仅会引入其他用户的数据信息的干扰，而且还会引入其他用户的导频的干扰。
发明内容
本发明针对上述问题，为了提高信道估计的准确性，在发送端，根据发送的数据信息以及编码后的交织器提出了一种选择性叠加导频的方法；为了避免误差扩散，在接收端，本发明在现有技术的基础上提出了一种基于软信息排序的方法。
本发明的技术方案：设定所述的MIMO-OFDM系统中一个子帧有Cu个OFDM符号，每个OFDM符号有N个子载波，用户数为K，每个用户有一个发送天线，基站有M个接收天线(M＞＞K)，调制阶数为M′，迭代次数为NIt。
发射端：
步骤1：生成一个Cu×Cu的傅里叶变换矩阵P,将矩阵P中的每一个行向量作为K个用户的正交导频序列，其中K<Cu。
步骤2：选择性叠加导频，矩阵P中的所有行向量都与第一个用户在第n个子载波上发送的数据xn,1做如下运算
Figure BDA0001724990980000021
然后选取使得
Figure BDA0001724990980000022
的值最小的导频序列作为第一个用户在第n个子载波上叠加的导频序列pn,1。第二个用户在剩下的Cu-1导频序列中选取使得
Figure BDA0001724990980000023
最小的导频序列作为第二个用户在第n个子载波上叠加的导频序列pn,2。以此类推可以得到其他K-2个用户的导频序列。
接收端：
在接收端，采用迭代检测的信道估计算法。
步骤3：初始化，
Figure BDA0001724990980000024
LLRm＝0，其中，n＝1,2,…,N，m＝1,2,…,K。
步骤4：对译码输出的软信息矩阵LLRm中各个元素求和，然后根据求和后值的大小对K个用户由小到大进行排序。
步骤5：根据软信息矩阵中的软信息可以估计出每个用户在每个子载波上发送的数据信息为：
Figure BDA0001724990980000025
Figure BDA0001724990980000026
其中，
Figure BDA0001724990980000027
代表调制后的星座符号，
Figure BDA0001724990980000028
代表对应星座符号的概率。
步骤6：根据步骤4的排序结果，依次进行信道估计，多用户数据检测以及软信息的更新。
第m个用户的信道信息更新为：
Figure BDA0001724990980000029
第m个用户的数据信息更新为：
Figure BDA00017249909800000210
Figure BDA00017249909800000211
其中，ρp,ρd分别为导频和数据的功率且
Figure BDA0001724990980000031
η{·}代表一种软判决的方法。
步骤7：重复步骤4-6直到迭代次数达到NIt。
本发明的有益效果为，提出了一种基于选择性叠加导频的信道估计新算法，该方法可以有效降低其他用户的导频对信道估计的影响，进而提升系统性能。
附图说明
附图1选择性叠加导频发射机框图；
附图2迭代的信道估计和多用户检测的接收机框图
附图3为2个用户，8个接收天线，BPSK调制，导频长度为16，移动速度为3km/h,1/2卷积码，在EVA信道下的BER性能仿真图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述：
实施例
本例中，设定所述的IDMA-OFDM系统中一个子帧有Cu＝14个OFDM符号，每个OFDM符号有N＝1024个子载波，有K＝3个用户数，每个用户有一个发送天线，基站有M＝16个接收天线，采用BPSK调制，迭代次数为NIt＝4。
在发射端：
步骤1：生成一个14×14的傅里叶变换矩阵P,将矩阵P中的每一个行向量作为3个用户的正交导频序列。
步骤2：选择性叠加导频，矩阵P中的所有行向量都与第一个用户在第n个子载波上发送的数据xn,1做如下运算
Figure BDA0001724990980000032
然后选取使得的
Figure BDA0001724990980000033
最小的导频序列p3作为第一个用户在第i个子载波上叠加的导频序列pn,1。第二个用户在剩下的13导频序列中选取使得
Figure BDA0001724990980000034
最小的导频序列p10作为第二个用户在第n个子载波上叠加的导频序列pn,2。以此类推可以得到第3个用户的导频序列p6。
接收端：
在接收端，采用迭代检测的信道估计算法。
步骤3：初始化，
Figure BDA0001724990980000041
其中，n＝1,2,…,1024，m＝1,2,3。
步骤4：对译码输出的软信息矩阵LLRm中各个元素求和，然后根据求和后值的大小对K个用户由小到大进行排序为3、1、2。
步骤5：根据软信息矩阵中的软信息可以估计出每个用户在每个子载波上发送的数据信息为：
Figure BDA0001724990980000042
Figure BDA0001724990980000043
其中，C1＝1,C2＝-1代表调制后的星座符号，P1,P2代表对应星座符号的概率。
步骤6：根据步骤4的排序结果，依次进行信道估计，多用户数据检测以及软信息的更新。
第3个用户的信道信息更新为：
Figure BDA0001724990980000044
第3个用户的数据信息更新为：
Figure BDA0001724990980000045
Figure BDA0001724990980000046
第1个用户的信道信息更新为：
Figure BDA0001724990980000047
第1个用户的数据信息更新为：
Figure BDA0001724990980000048
Figure BDA0001724990980000049
第2个用户的信道信息更新为：
Figure BDA0001724990980000051
第2个用户的数据信息更新为：
Figure BDA0001724990980000052
Figure BDA0001724990980000053
其中，η{·}代表一种软判决的方法。
步骤7：重复步骤4-6直到迭代次数达到NIt＝4。
根据图3的仿真图，可以得出本发明的方案相对于现有技术，有效降低其他用户的导频对信道估计的影响，进而提升系统性能。

Claims (1)

1.一种基于选择性叠加导频的信道估计方法，设定MIMO-OFDM系统中一个子帧有Cu个OFDM符号，每个OFDM符号有N个子载波，用户数为K，每个用户有一个发送天线，基站有M个接收天线，M＞＞K，调制阶数为M′，迭代次数为NIt；
发射端：
S1、生成一个Cu×Cu的傅里叶变换矩阵P，将矩阵P中的每一个行向量作为K个用户的正交导频序列，其中K<Cu；
S2、选择性叠加导频：
矩阵P中的所有行向量都与第一个用户在第n个子载波上发送的数据xn，1做运算
Figure FDA0002682906820000011
然后选取使得
Figure FDA0002682906820000012
的值最小的导频序列作为第一个用户在第n个子载波上叠加的导频序列pn,1；
第二个用户在剩下的Cu-1导频序列中选取使得
Figure FDA0002682906820000013
最小的导频序列作为第二个用户在第n个子载波上叠加的导频序列pn,2；
以此类推得到其他K-2个用户的导频序列；
接收端：
S3、初始化信道信息、数据信息和软信息矩阵为：
Figure FDA0002682906820000014
LLRm＝0，其中，n＝1,2,…,N，m＝1,2,…,K；
S4、对译码输出的软信息矩阵LLRm中各个元素求和，然后根据求和后值的大小对K个用户由小到大进行排序；
S5、根据软信息矩阵中的软信息估计出每个用户在每个子载波上发送的数据信息为：
Figure FDA0002682906820000015
Figure FDA0002682906820000016
其中，
Figure FDA0002682906820000017
代表调制后的星座符号，
Figure FDA0002682906820000018
代表对应星座符号的概率；
S6、根据S4的排序结果，依次进行信道估计，多用户数据检测以及软信息的更新：
第m个用户的信道信息更新为：
Figure FDA0002682906820000021
第m个用户的数据信息更新为：
Figure FDA0002682906820000022
Figure FDA0002682906820000023
其中，ρp,ρd分别为导频和数据的功率且
Figure FDA0002682906820000024
η{·}代表一种软判决的方法；
S7、重复步骤S4-S6直到迭代次数达到NIt。
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