CN111817990A - Ofdm系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及OFDM系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法。该算法构造一种新的OFDM导频结构，根据导频结构将一个OFDM符号分为两部分，并先后完成MMSE信道估计处理，固定了导频间隔且降低了矩阵的维度，从而减少了MMSE算法的计算复杂度。另外，在发送端对时域信号进行2倍过采样处理，接收端运用最大比合并方式将接收信号进行降采样处理，从而使原始信号被更好的恢复。最后利用已知训练序列和导频获得信道频域响应。仿真结果表明：所提出的8导频A‑MMSE算法在BER为10^‑3时，比802.11n标准中4导频MMSE算法的信噪比改善了约8dB。因而所提出的信道估计算法能改善系统性能。

Description

OFDM系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法

技术领域

本发明属于无线通信传输领域，涉及OFDM技术中信道估计的设计方法。该方法主要是基于MMSE算法与过采样技术的信道估计设计方案。

背景技术

OFDM技术是一种多载波调制技术，具有高频谱利用率，抗符号间干扰(intersymbol interference,ISI)能力强，传输速率快等诸多优点。因此，OFDM作为一种传输速率快，可靠性高的技术得到了越来越广泛的应用。然而，信道状态信息(Channel StateInformation,CSI)的估计精度不准确一直被认为是OFDM技术最主要的一个缺点。由于移动台的运动和接收端所处的环境不可预知，CSI是未知的并随时间变化，CSI估计不准确将严重影响OFDM技术的误比特率性能。为减少CSI估计的均方误差，可通过信道估计获得对传输信道高精度的CSI估计。信道估计一直是OFDM技术的研究热点，它是进行相关检测、解调和均衡的基础。信道估计技术可分为数据辅助估计与非数据辅助估计。其中数据辅助估计具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。目前国内外的专家学者已提出诸多数据辅助信道估计设计方案，如最小二乘法(Least squares,LS)信道估计、MMSE信道估计、压缩感知(Compressed Sensing,CS)信道估计等设计方案。在目前的设计方案中，误比特率性能的提升伴随着算法计算复杂度的增加，从而增加了硬件实现难度。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种既可以提升误比特率性能又可以兼顾较低计算复杂度的信道估计设计方案。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

(1).构造一种新的OFDM导频结构

在802.11n OFDM数据帧符号中，原本只有4个导频子载波，分别是{-21,-7,-7,21}号子载波。原始的导频插入方式是一种典型的梳妆导频结构，系统能较好的抵抗快时变衰落信道。但由于导频数量较少，造成导频过于稀疏，系统将对频率选择性衰落信道过于敏感。为此，本发明构造了一种改进的OFDM数据帧导频结构，称为8导频结构。改进后的导频位置为{-28,-21,-14,-7,7,14,21,28}，新的导频结构将导频间隔缩小为7。本发明将OFDM符号中的64个子载波分成了两个部分来完成信道估计。子载波{-32-31,…,-1}为第一部分，子载波{0,1,…,31}为第二部分。将两部分先后进行MMSE操作，从而完成分步处理过程。

(2).发送端对信号进行2倍过采样

在发送端经载波映射后可得到的OFDM符号的64个频域信号X。通过逆快速傅里叶变换调制到64个正交的子载波上，得到发送端的时域信号为：

其中，N为子载波数量，值为64；F₀为子载波间隔，值为312.5KHz；T₀为一个OFDM符号的周期；原始的采样时间为T_s＝1/F₀。当信号按照奈奎斯特采样率进行采样时，得到的信号为：

加入循环前缀后(Cyclic Prefix,CP)，x_k(n)变为：

通过对信号x_g完成J倍过采样处理后，可得到过采样后的信号x'_g，其表达式为：

(3).利用已知训练序列和导频求得信道频域响应

在完成信道估计操作前，需对接收信号进行去CP和快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)变换处理。现已知接收信号为y(n)，由于在发送端进行了过采样操作，接收端需将过采样数据进行降采样处理。本发明将采用最大比合并的方式完成降采样操作。

将信号y(n)按间隔为J分成N个子矩阵y_J,N，其第m个子矩阵y_J,m可表示为：

接收信号y(n)按间隔为J分成N个子矩阵y_J,N，其表达式为：

y_J,m＝[y(m·J),...,y[(m+1)·J-1]]^T (6)

将第m个接收信号y_J,m进行最大比合并，生成信号y'(n)，其第m个数据y'(m)可表示为：

利用MMSE算法，分别求得已知训练序列和导频的信道频域响应值H_{MMSE_1}和H_{MMSE_2}。

H_{MMSE_1}＝R_{HH_1}(R_{HH_1}+β·I/SNR)^-1H_{LS_1} (8)

H_{MMSE_2}＝R_{HH_2}(R_{HH_2}+β·I/SNR)^-1H_{LS_2} (9)

从而获得数据子载波上的信道频域响应H_MMSE：

H_MMSE＝(H_{MMSE_1}+H_{MMSE_2})/2 (10)

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为本发明方法的技术路线图；

图2为本发明OFDM系统中基于MMSE信道估计改进算法的系统框图；

图3为基于本发明构造的新导频结构下的误比特率仿真分析图；

图4为基于本发明提出的8导频A-MMSE算法与其他算法的性能仿真对比图。

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。

1.结合附图1说明，分步处理MMSE信道估计算法降低了矩阵维度利于硬件的实现。将OFDM符号中的64个子载波平均分成了两个部分来完成信道估计。在求频域信道矢量的自协方差矩阵时，矩阵大小由原来的64×4变为了32×4，降低了MMSE算法的计算复杂度。分步处理虽然能降低计算复杂度，但是其存在的缺点是会有一定误比特率性能的损失。通过在发送端对时域信号进行2倍过采样处理，接收端运用最大比合并方式将接收信号进行降采样处理，从而使原始信号被更好的恢复。利用已知训练序列和导频求得的两组信道频域响应均值作为数据子载波上的信道频域响，通过增大计算量的办法来获得较为准确的信道频域响应估计值。

2.结合附图2说明，传统的OFDM技术利用FFT完成了OFDM调制和解调，简化了系统实现的复杂度。在发送端通过数字调制映射后，得到单个OFDM符号的N个频域信信号为x＝[x(0),x(0),...,x(N_-1)]^T，完成导频插入后，再通过IFFT调制到N个正交的子载波上，从而获得发送端时域信号x(t)。传统的4导频插入方式会造成导频过于稀疏，从而导致系统对对频率选择性衰落信道过于敏感。本发明构造出一种新的导频结构，新的导频结构将导频间隔缩小。导频位置为{-28,-21,-14,-7,7,14,21,28}，值得注意的是，第5位导频位置因是0号位子载波上的数据，但802.11n标准中规定0号子载波是直流分量，不因携带数据信息，所以本发明以跳过0号子载波的方式完成导频插入操作。

在进行MMSE信道估计时，由于导频间隔不是完全意义上的7，所以本发明将OFDM符号中的64个子载波分成了两个部分来完成信道估计。子载波{-32-31,…,-1}为第一部分，子载波{0,1,…,31}为第二部分。将两部分先后进行MMSE操作，不仅使导频间隔固定在7，而且在求频域信道矢量的自协方差矩阵时，矩阵大小由原来的64×4变为了32×4，降低了MMSE算法的计算复杂度。

发送端通过对信号x_g完成J倍过采样处理后，可得到过采样后的信号x'_g，其表达式为：

发送端的信号x'_g经过信道后，接收端数据可表示为：

其中，w(n)为方差为δ²的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)；h(n)为信道的时域响应，可表示为：

其中，N为信道的多径数；h_n(t)和τ_n(t)分别是t时刻第n条路径的复增益和时延；τ_max为最大可能的路径时延。式(13)还可以用式(17)表示：

其中，L为τ_max/(J·T_s)取整后的值，即信道模型中抽头延时线的总个数，或称为信道长度。

在完成信道估计操作前，需对接收信号进行去CP和FFT变换处理。现已知接收信号为，由于在发送端进行了过采样操作，接收端需将过采样数据进行降采样处理。本发明将采用最大比合并的方式完成降采样操作。将信号y(n)按间隔为J分成N个子矩阵y_J,N，其第m个子矩阵y_J,m可表示为：

已知接收信号y(n)和噪声信号w(n)的时域矩阵分别为：

y(n)＝[(y(0),y(1),...,y(JN-1))]^T,w(n)＝[(w(0),w(1),...,w(JN-1))]^T∈C^JN×1(16)

对y(n)按间隔为J分成N个子矩阵y_J(n)，其表达式为：

将第m个接收信号

进行最大比合并，生成信号y'(n)，其第m个数据y'(m)可表示为：

降采样处理后，通过去掉循环前缀，得到信号s(n)，再经过FFT变换后得到S(k)，其表达式为：

S＝XH+W (20)

其中X为发送的OFDM符号；H为信道的频域响应，W为高斯白噪声的傅里叶变换。通过噪声方差估计过程，可以初步对噪声信号进行实时准确的估计。利用最小二乘法的思想，通过最小化(Y-XH)^T(Y-XH)可得到信道估计为：

H_LS＝X^-1Y (21)

MMSE信道估计是在信号和噪声不相关的条件下得到的，MMSE算法可以表示为：

H_MMSE＝QF_MMSEQ^TX^TY (22)

A＝(Q^TX^TXQ) (24)

其中，R_hh为信道矢量的自协方差矩阵，

为噪声方差。可将H_MMSE进一步简化为：

H_MMSE＝R_HH(R_HH+β·I/SNR)^-1H_LS (25)

其中，β为调制系数；SNR为平均信噪比；R_HH为频域信道矢量的自协方差矩阵，I为单位矩阵。前文中，通过OFDM符号前的训练序列实现了对噪声信号的实时准确的估计。同理，可利用已知的训练序列完成信道估计，采用训练序列、4导频结构和8导频结构估计出的信道频域响应分别为H_{MMSE_1}、H_{MMSE_2}和H_{MMSE_3}。传统的MMSE估计的信道频域响应值为H_{MMSE_2}，本发明提出的8导频A-MMSE算法的信道频域响应值为：

H_MMSE＝(H_{MMSE_1}+H_{MMSE_3})/2 (26)

利用已知训练序列和导频获得两组信道频域响应的数据，并以两组数据的均值作为数据子载波上的信道频域响应的方法，叫做平均最小均方误差的信道估计算法。

3.结合附图3、附图4说明，为了验证本专利所提出的MMSE改进信道估计算法设计方

案具有优异的误比特率性能，进行了Matlab仿真分析。仿真环境为加多径瑞利衰落信道，数字调制方式采用正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)调制方式，仿真参数按照802.11n标准进行参数设置，仿真参数如表1所示：

表1仿真模拟时用到的参数设置

	4导频MMSE	8导频MMSE	8导频A-MMSE
				数字调制方式	QPSK	QPKS	QPSK
子载波数	64	64	64
				导频数量	4	8	8
子载波间隔	312.5KHz	312.5KHz	312.5KHz
				导频符号	[1 1 1 -1]	[1 1 1 1 1 1 -1 -1]	[1 1 1 1 1 1 -1 -1]
最大时延扩展	50ns	50ns	50ns
				多径数目	5	5	5
各径时延(ns)	[0 1 2 4 5]	[0 1 2 4 5]	[0 1 2 4 5]
				过采样倍数	J＝1	J＝1	J＝2
信道频域响应	H<sub>MMSE_2</sub>	H<sub>MMSE_3</sub>	H<sub>MMSE_1</sub>+H<sub>MMSE_3</sub>

从图3中可以看出，MMSE算法的误比特率性能优于LS算法；导频数量的增加改善了两种算法的误比特率性能，在高SNR条件下作用更为明显。各算法在基于改进的8导频结构下的估计精度均优于原来的4导频结构的估计精度；新的导频结构额外占用了4个子载波位置，使得数据子载波利用率下降6.25％，但在误比特率性能上最高可提升约4dB。所以，本发明构造的8导频结构在未显著降低子载波利用率的情况下，提升了较高的误比特率性能。

从图4中可以看出，本发明提出的8导频A-MMSE算法在误比特率为10-3时，8导频A-MMSE算法与4导频MMSE算法和8导频MMSE算法分别相差约8dB和4dB。从对比结果可以看出，本发明提出的8导频A-MMSE算法显著提升了系统的误比特率性能。

综上所述，本发明构造了一种新的导频插入结构。新的导频结构子载波利用率虽然有所减少，但为接收端估计信道的频域响应提供了更好的帮助，同时降低了MMSE算法的计算复杂度。加入过采样和降采样过程使接收端信号更为接近原始信号，并采用两组信道频域响应均值弥补了MMSE算法由于分步处理带来的性能损失，提高分步处理后的MMSE信道估计算法的误比特率性能。

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 (3)

1.本发明涉及OFDM系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法，其特征在于：针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)信道估计算法硬件实现复杂度高、误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能低的问题，通过对MMSE信道估计算法进行分步处理从而降低矩阵维度，分步处理降低了算法计算复杂度、减少硬件实现难度。在所提出的MMSE改进算法中，在收发两端额外进行了过采样和降采样处理，并以已知训练序列和导频求得的两组信道频域响应均值作为数据子载波上的信道频域响，进一步提升MMSE改进算法的误比特率性能。

2.根据权利1要求所述的OFDM系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法，其特征在于：分步处理MMSE信道估计算法降低了矩阵维度利于硬件的实现。将OFDM符号中的64个子载波平均分成了两个部分来完成信道估计，子载波{-32-31,…,-1}为第一部分，子载波{0,1,…,31}为第二部分。在求频域信道矢量的自协方差矩阵时，矩阵大小由原来的64×4变为了32×4，降低了MMSE算法的计算复杂度。分步处理虽然能降低计算复杂度，但是其存在的缺点是会有一定误比特率性能的损失。可通过在发送端对时域信号进行2倍过采样处理，接收端运用最大比合并方式将接收信号进行降采样处理，从而使原始信号被更好的恢复。利用已知训练序列和导频求得的两组信道频域响应均值作为数据子载波上的信道频域响，从而获得较为准确的信道频域响应估计值。

3.根据权利2要求所述的OFDM系统中基于最小均方误差的一种信道估计改进算法，其特征在于：利用分步处理的方式对OFDM符号进行信道估计，降低了矩阵维度，利于MMSE信道估计算法的硬件实现。加入过采样和降采样过程使接收端信号更为接近原始信号，并采用两组信道频域响应均值弥补了MMSE算法由于分步处理带来的性能损失，提高分步处理后的MMSE信道估计算法的误比特率性能。

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