CN109525290A - 基于mimo-fbmc系统的实数化反馈迭代信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信技术领域，涉及一种基于MIMO‑FBMC系统的实数化反馈迭代信道估计方法。该方法是在基于交错正交调制的FBMC系统基础上，用频域上全实的正交序列来替换原来的复数导频符号，根据天线数量来产生相应数目的实数域正交序列，用于不同天线上的信道估计，并且通过改进接收机结构，在FBMC解调和信道估计之间添加反馈迭代来进一步消除系统干扰。因此，本发明的贡献就在于构造只占一个FBMC符号且满足ZCZ(Zero Correlation Zone)特性的频域纯实正交序列，将导频开销降到最低，以及引入循环反馈迭代结构进一步消除系统干扰，从而得到更准确的信道估计值。

Description

基于MIMO-FBMC系统的实数化反馈迭代信道估计方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种基于MIMO-FBMC系统的实数化反馈迭代信道估计方法。

背景技术

滤波器组多载波(Filterbank Multicarrier，FBMC)系统在解决OFDM技术频谱效率问题上有很大的突破，因为FBMC不需要使用循环前缀(Cyclic Prefix，CP)。FBMC通过各项同性正交变换函数(IOTA)使得信号沿着频率轴完全正交，因此基于IOTA函数的FBMC系统具有良好的时频聚焦特性，并能够有效抑制无线信道造成的符号间干扰(Inter SymbolInterference,ISI)和载波间干扰(Inter Carrier Interference,ICI)。每个FBMC系统都配有设计合理的脉冲整形滤波器，具有良好的时频定位性能，因此，FBMC系统有非常低的带外泄露以及增强了对时间/频率同步错误的鲁棒性。而且，FBMC技术不要求各子载波之间满足严格的同步，因此也适合于较难实现同步的上行链路。

但是，不使用CP的FBMC系统的一个最大的缺陷在于系统只满足实数域正交，这使得传输数据会受到来自周围数据的干扰，而且这些系统固干扰是纯虚的。而在MIMO-FBMC系统中，还要考虑天线间的干扰，这又加大了信道估计的难度。为了将MIMO-FBMC用于信道估计的导频开销降到最低，导频设计需要满足以下几点要求：

1)导频序列在频域上必须是纯实的，以匹配FBMC系统值满足实数域正交的特性。

2)导频的设计要抵抗一定的ICI和ISI。

3)不同天线间的导频序列要有良好的自相关和互相关特性。

在传统的MIMO-FBMC信道估计方法中，大多采用单天线导频序列在时间符号上的简单扩展，这些方法虽然能保证信道估计的准确性，但是浪费了大量的频谱资源。一种基于复数训练序列分解重构(Complex Training Sequence Decomposition，CTSD)方法采用码分的方式将所有天线上的序列放在一个符号上发送，从而很大程度上降低了导频开销。但是CTSD采用的仍然是复数ZCZ序列，实虚部分开发送且中间插零隔开，没有把开销降到最低且实虚部分开发送将会受到来自系统和信道的双倍干扰。而且以上方法都是从导频结构出发来削弱系统干扰。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于MIMO-FBMC系统的能够最小化导频开销而且提高信道估计精确度的改进方法，具体是结合导频设计和接收端结构两方面进行信道估计，即将导频开销降到最低，也能提升信道估计精确度。

在以下技术方案的描述过程中，已知的常规处理过程将会被淡化。

基于MIMO-FBMC系统的实数化反馈迭代信道估计方法，具体包括：

S1、生成实数化导频序列集：

令是N_T个序列的集合，其中每个序列的长度为M，其中a_i就是放在第i根天线上的时域导频序列。

a_i＝[a_i(0),a_i(1),…,a_i(M-1)]^T, (1)

其中，M表示总的子载波数目。因此，N_T根天线对应的频域导频序列可以表示为：

设计导频序列集需要满足以下条件：

1)所有的频域序列Α_i都是实数且偶数位为零；

2)在线性最小二乘信道估计下，只有如下满足条件才能算出最小均方误差。

其中，

公式(3)表明序列Α_i在时延不超过L_h应该有零周期自/互相关特性。要注意的是实数序列Α_i是为了降低导频开销，而在所有的偶数位A_i(m)＝0是为了抑制ICI。

S2、将步骤S1获得的序列集的i行作为第i根天线的导频，在每根天线的第一列数据符号上加上导频，经过发射端处理后发送出去；

S3、接收端接收到信号后，先经过FBMC解调，根据导频符号进行信道估计，用MMSE信道估计方法得到信道估计值从而恢复经过噪声和干扰之后的数据值，得到接收数据；

S4、在原始导频位置上添零重构出一个和发送端数据包相同的数据，定义为恢复的发射端数据，将恢复的发射端数据通过FBMC调制后，再经过估计出的信道信息和FBMC解调，将置零的导频位置的干扰值标记为数据间的干扰，并将这一干扰反馈到步骤S3的解调信号中，从该解调信号中消除这部分干扰，获得最终信号估计值。

本发明的技术方案，是在OFDM/OQAM通信系统基础上，发送端将导频在频域上设置为一个实数信号，频域序列中间置零以抵抗ICI，而且序列有良好的自相关和互相关性能，也就是该序列是有零相关区的ZCZ序列。设计生成N_T个实数ZCZ序列放在同一个时隙上，N_T根天线的数据叠加发送。在接收端，多个接收天线同时接收信号，并对其进行均衡以弥补信道失真，均衡后的信号通过码分的方式来分离提取数据，同时接收端增加反馈迭代来进一步消除FBMC系统的固有干扰，然后按照信道估计的值对数据进行恢复。

本发明的有益效果：

MIMO结构能够充分利用空间资源，实现多发多收，本发明能够将MIMO-FBMC系统的导频开销降到最低，并且通过反馈迭代结构大大提高接收信号的正确率。

附图说明

图1为基于IFFT/FFT模块的FBMC系统实现结构。

图2为MIMO-FBMC实数化导频序列发射端结构图。

图3为FBMC系统使用插零导频结构后的残留干扰示意图。

图4为基于干扰消除的反馈迭代结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细描述，以便本领域的技术人员能够更好地理解本发明。

MIMO-FBMC系统中每根天线的信号处理流程如图1所示，其中发送端的导频结构如图2，本发明总的处理流程为：

在发送端首先将二进制数据流进行QAM调制到相应的时频格点，串并转换之后形成若干组独立的数据流，在每根天线的第一列数据符号上加上导频，按照上述方法形成一个N_T×M的序列集，该序列集的每i行就作为第i根天线的导频。导频添加完毕之后，将数据符号分成实部和虚部经过不同的相位偏转再进行IFFT操作，之后与再与不同偏移量的时域滤波器组进行卷积运算，最后再将两个支路的发送信号合并后进行串并转化，上射频发送。在接收端，首先将接收信号先进行FBMC解调，得到了两个支路的信号后再分别进行FFT变换，最后消除相位旋转再合并两条支路的信号得到发送数据根据导频符号进行信道估计，用MMSE信道估计方法得到估计值，从而恢复经过噪声和干扰之后的数据值，得到接收数据。传统的方法在这一环节之后就将数据输出，也就是说系统的固有干扰只用了导频结构这一项操作来消除，但实际上只利用导频结构来消除系统固有干扰是不够的，得到的数据仍然还有残留的数据干扰。因此本发明在接收端添加了循环反馈这一结构来进一步消除固有干扰。在本发明中得到的数据先不输出，而是在原始导频位置上添零重构出一个和发送端数据包相同的数据，这个数据包定义为恢复的发射端数据。得到新的数据再重新通过FBMC调制，再经过估计出的信道信息和FBMC解调，这时候置零的导频位置的干扰值就可以被认为是数据间的干扰。将这一干扰反馈到上一次的解调信号中，从该解调信号中消除这部分干扰，就可以得到更纯净的只受到信道干扰的接收数据，从而就能得到更为准确的信号估计值。随着迭代次数的增加，估计值会越准确，性能也更好。

针对本发明所提出的实数化导频序列集，对其有效性分析如下：

用表示公式(3)中矩阵的第(t₁,t₂)个元素。通过公式(4)可以知道S_i的每一列都是a_i的循环位移。对和进行IDFT操作，可以得到：

其中特别地，当i₁＝i₂，上式可以简化为：

令L＝M/N_T，取一个{1,-1}二元序列B＝[B₀,B₁,…,B_L-1]。从而可以定义频域导频序列为：

其中i∈{0,1,…,N_T-1}以及m∈{0,1,…,M-1}。

假设L＝4，N_T＝4，因此M＝N_TL＝16，[A₁,A₂,A₃,A₄]^T可以表示为以下式子，其中表示-B_p。

分以下两种情况进行讨论：

a)当i₁≠i₂，首先，先处理偶数i₁和i₂＝i₁+1的情况。在这种情况下，的所有非零元素的位置集合和是一样的。因此，公式(3)可以表示为：

假设L是不小于4的整数且|t₁-t₂|≠L/2很容易证明

对于i₁≠i₂的另一种情况，的所有非零元素的位置集合和不一样，那么对于所有的m∈{0,1,…,M-1}而言都成立。因此，对于任何t₁,t₂，都成立。

b)当i₁＝i₂，通过公式(6)(7)，倘若{(t₁-t₂)modL}≠0，可以得到：

基于上述两种情况的分析，可以看到，将频域序列进行IDFT操作后得到的时域序列集A在L_h≤L/2(L是偶数且不小于4)条件下是一种有效的导频序列。

在使用了实数ZCZ序列进行信道估计，但来自系统的固有干扰依然存在，如图3，因此本发明在接收端增加了循环反馈迭代结构，用于进一步消除数据干扰，其结构图如图4所示，具体处理过程为：接收信号首先经过FBMC解调，根据导频符号进行信道估计，用MMSE信道估计方法得到估计值，从而恢复经过噪声和干扰之后的数据值，得到接收数据。但得到的数据先不输出，而是在原始导频位置上添零重构出一个和发送端数据包相同的数据，这个数据包就是恢复的发射端数据。得到新的数据再重新通过FBMC调制，再经过估计出的信道信息和FBMC解调，这时候置零的导频位置的干扰值就可以被认为是数据间的干扰。将这一干扰反馈到上一次的解调信号中，从该解调信号中消除这部分干扰，就可以得到更纯净的只受到信道干扰的接收数据，从而就能得到更为准确的信号估计值。具体的信号处理流程如下：

在FBMC解调之后，信道估计值可以计算得到，从而接收信号得以均衡。那么来自第k根接收天线信号r_k经过解调和均衡之后的数据d_k的实部和虚部可以表示为：

其中(·)^R和(·)^I表示取实部和虚部。接下来的操作和发射端很相似，但是要将原来导频位置上的值置为零。为了和接收端的数据匹配，信号得通过估计出的信道然后再经过FBMC解调。因此，某一根天线上的反馈信号为：

那么在(m,n)位置处的反馈信号解调之后的信号为：

其中表示接收端(m,n)处的解调符号，表示滤波器的传输复用响应。那么原来导频位置上的数据干扰就为：

一旦得知数据干扰，就可以在接收端处理接收信号时除掉这部分干扰，从而得到新的接收解调信号为：

其中由此可知，若不添加本发明的循环反馈结构，得到的y_m,n是包含了残留的数据干扰的。因此，不考虑噪声的影响就可以得到信道估计的表达式当然，迭代反馈次数越多，得到的信道估计值越准确。

Claims (1)

1.基于MIMO-FBMC系统的实数化反馈迭代信道估计方法，其特征在于，包括：

S1、生成实数化导频序列集：

令是N_T个序列的集合，其中每个序列的长度为M，其中a_i为放在第i根天线上的时域导频序列：

a_i＝[a_i(0),a_i(1),…,a_i(M-1)]^T

M表示总的子载波数目，N_T根天线对应的频域导频序列表示为：

A_i＝[A_i(0),A_i(1),…A_i(M-1)]^T

获得导频序列集需要满足的条件为：

1)所有的频域序列Α_i都是实数且偶数位为零；

2)在线性最小二乘信道估计下，需满足：

其中，

L_h≤L/2，L是偶数且不小于4；

S2、将步骤S1获得的序列集的i行作为第i根天线的导频，在每根天线的第一列数据符号上加上导频，经过发射端处理后发送出去；

S3、接收端接收到信号后，先经过FBMC解调，根据导频符号进行信道估计，用MMSE信道估计方法得到信道估计值从而恢复经过噪声和干扰之后的数据值，得到接收数据；

S4、在原始导频位置上添零重构出一个和发送端数据包相同的数据，定义为恢复的发射端数据，将恢复的发射端数据通过FBMC调制后，再经过估计出的信道信息和FBMC解调，将置零的导频位置的干扰值标记为数据间的干扰，并将这一干扰反馈到步骤S3的解调信号中，从该解调信号中消除这部分干扰，获得最终信号估计值。