CN112039806B - 一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，所述的方法执行以下步骤：对通过导频估计出来的CFR进行补零和重复操作；由于重复操作后的CIR中，信道能量更集中在两端的抽头，通过将中间部分的抽头置零，可以在保留大部分信道能量的同时过滤部分噪声；通过DFT将过滤后的CIR重新转换回CFR，然后提取对应的前3M个抽头，并将CFR的3次重复进行平均，即可得到导频符号的信道估计值；而后通过将导频符号处多个时隙的估计信道进行加权平均，可以估计非导频位置的信道，并进一步降低噪声的污染。本发明具有高估计精度和低计算复杂度的特性，同时大大降低了噪声污染。

Description

一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，更具体的，涉及一种新型窄带物联网通信系统中的物理层上行共享信道的信道估计方法。
背景技术
在窄带物联网(narrowband Internet of Things,NB-IoT)通信系统中，终端(user equipment,UE)通过物理层上行共享信道(narrowband physical uplink sharedchannel,NPUSCH)向基站(E-NodeB,eNB)传输数据信息(Format 1)或者反馈上行控制信息(Format 2)。
由于无线传播环境中的噪声污染，我们需要在接收端进行信道均衡，从而正确地恢复出终端传输的信息。要进行信道均衡，首先我们需要通过基于导频的信道估计技术来估计出导频位置的信道，而后通过信道插值技术来估计出非导频位置的信道。
传统的信道估计技术有最小二乘(least square,LS)信道估计和最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)信道估计。LS估计会将噪声放大，因此在低信噪比时估计精度很差，而NB-IoT系统通常都工作在低信噪比环境下，因此不能采用。MMSE估计可以抑制噪声，因此具有很好的估计精度。但是由于它需要进行矩阵求逆运算，因此计算复杂度非常高，此外，精确的信道自相关矩阵的获取也是非常困难的，因此，通常只将它作为一个性能上界进行参考。
由于MMSE估计的不切实际以及LS估计易受噪声影响的特性，前人做出了一些尝试来在估计精度和计算复杂度之间做一个均衡。如文献[1]J.J.van de Beek,O.Edfors andM.Sandell,et al.,“On channel estimation in OFDM systems,”in Proc.IEEE VTC'95,July 1995,pp.815–819，该文献通过首先将(inverse discrete Fourier transform,IDFT)应用于通过导频估计出的信道频域响应(channel frequency response,CFR)，然后对信道冲击响应(channel impulse response,CIR)进行线性滤波，并最终通过DFT将滤波后的CIR转换为CFR来过滤噪声。该方法在LTE中取得了很好的性能，并得到了广泛的应用。
该方法的时域线性滤波是基于信道能量集中在CIR前几个抽头的假设，他们通过将后面的抽头置零来降低噪声的污染。但是在NPUSCH中，由于子载波数相对于LTE大大减少，导致抽头数量锐减，因此无法直接沿用此方法。在信道插值时，传统方法均采用恒值插值，即非导频位置使用导频位置的估计信道，该方法存在噪声污染大的缺点。
发明内容
本发明为了解决现有技术对信道估计存在噪声污染大、估计精度低的问题，提供了一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，其具有高估计精度和低计算复杂度的特性，同时大大降低了噪声污染。
为实现上述本发明目的，采用的技术方案如下：一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，所述的方法执行以下步骤：
S1：对通过导频估计出来的CFR进行补零和重复操作；
S2：由于重复操作后的CIR中，信道能量更集中在两端的抽头，通过将中间部分的抽头置零，可以在保留大部分信道能量的同时过滤部分噪声；
S3：通过DFT将过滤后的CIR重新转换回CFR，然后提取对应的前3M个抽头，并将CFR的3次重复进行平均，即可得到导频符号的信道估计值；
S4：而后通过将导频符号处多个时隙的估计信道进行加权平均，可以估计非导频位置的信道，并进一步降低噪声的污染。
优选地，步骤S1，假设
Figure BDA0002612759030000021
分别表示频域接收信号、频域发射信号、CFR、频域噪声，X＝diag(x)，则y＝Xh+w；
对CFR进行补零和重复操作，可得
Figure BDA0002612759030000022
其中，
Figure BDA0002612759030000023
IM是M维单位矩阵。
进一步地，步骤S2，将中间部分的抽头置零，其公式表示式如下：
Figure BDA0002612759030000024
其中，置零矩阵
Figure BDA0002612759030000025
Figure BDA0002612759030000026
是N维IDFT矩阵，其中第(n，k)项
Figure BDA0002612759030000027
IL是L维单位矩阵。
再进一步地，步骤S3中将CFR的3次重复进行平均，具体表达式如下：
Figure BDA0002612759030000031
其中，EM，1＝[IM，0M×(N-M)]，EM，2＝[0M，IM，0M×(N-2M)]，EM，3＝[0M×2M，IM，0M×(N-3M)]，FN为N维DFT矩阵。
再进一步地，步骤S4，具体地，由于每个子载波上都有DMRS信号，可以根据对应的解调参考信号DMRS分别对每个子载波进行插值；由于Format 2在一个时隙内有三个DMRS信号，首先将这三个位置的估计信道进行平均，然后再进行信道插值。
再进一步地，所述的信道插值，采用如下方法：
利用加权平均来对不同估计信道值进行加权，越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重；具体采用指数移动平均的方法来进行加权，即
Figure BDA0002612759030000032
式中，β表示权值因子，权值越大，则越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重。
本发明的有益效果如下：
本发明提出一种可以应用于NPUSCH信道，并且具有高估计精度和低计算复杂度特性的信道估计方法。该方法对传统基于DFT的信道估计进行了修改以适应NPUSCH信道锐减的子载波数量；同时，时域的滤波保证了该信道估计方法的高估计精度；此外，由于只需进行线性运算，该信道估计仍具有低计算复杂度的特性。在信道插值时，由于信道慢变，将多个时隙的信道估计值进行平均，可以在只引入少量由时变引起的误差下，使得噪声趋于其统计均值，亦即零，因此大大降低了噪声污染，提高了估计精度。
附图说明
图1是子载波间隔为15kHz时的NPUSCH帧结构。
图2是子载波间隔为3.75kHz时的NPUSCH帧结构。
图3是实施例1所述的信道估计方法的步骤流程图。
图4是时域信道能量和估计误差能量分布。
图5是不同信道估计方法的性能对比。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做详细描述。
在NB-IOT通信系统中，将NPUSCH可以被分类为Format 1以及Format 2，分别用于携带上行数据，以及承载上行链路控制信息(uplink control information,UCI)，即下行链路混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request，HARQ)确认(acknowledgement,ACK)。如图1、图2所示，对于Format 1，当子载波间隔，即Δf，等于15kHz时，它可以配置为单个或多个子载波，而Δf＝3.75kHz时，只能配置为单个子载波。对于Format 2，则无论子载波间隔的大小如何，都只能配置为单个子载波。其次，对于每个子载波和时隙，Format 2有3个连续的解调参考信号(demodulation reference signal,DMRS)符号，而Format 1只有1个DMRS符号。
实施例1
如图3所示，一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，所述的方法执行以下步骤：
S1：对通过导频估计出来的CFR进行补零和重复操作；
S2：由于重复操作后的CIR信道能量更集中在两端的抽头，通过将中间部分的抽头置零，可以在保留大部分信道能量的同时过滤部分噪声；
S3：通过DFT将过滤后的CIR重新转换回CFR，然后提取对应的前3M个抽头，并将CFR的3次重复进行平均，即可得到导频符号的信道估计值；
S4：而后通过将导频符号处多个时隙的估计信道进行加权平均，可以估计非导频位置的信道，并进一步降低噪声的污染。
实施例2
基于实施例1所述的新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，本实施例还给出一种具体的实施例方式，具体如下：
步骤S1：假设
Figure BDA0002612759030000041
分别表示频域接收信号、频域发射信号、CFR、频域噪声，X＝diag(x)，则y＝Xh+w；
对CFR进行补零和重复操作，可得
Figure BDA0002612759030000042
其中，
Figure BDA0002612759030000043
IM是M维单位矩阵。
步骤S2，如图4所示，可以看到，重复操作后的CIR信道能量更集中在两端的抽头，并且噪声能量更集中在中间的抽头，因此可以通过将中间部分的抽头置零，从而在保留大部分信道能量的同时过滤噪声。具体的，将中间部分的抽头置零，其公式表示式如下：
Figure BDA0002612759030000051
其中，置零矩阵
Figure BDA0002612759030000052
Figure BDA0002612759030000053
是N维IDFT矩阵，其中第(n，k)项
Figure BDA0002612759030000054
IL是L维单位矩阵。
步骤S3，通过DFT将过滤后的CIR重新转换回CFR，然后提取对应的前3M个抽头，并将CFR的3次重复进行平均，即可得到最终估计的信道值，其中将CFR的3次重复进行平均，具体表达式如下：
Figure BDA0002612759030000055
其中，EM，1＝[IM，0M×(N-M)]，EM，2＝[0M，IM，0M×(N-2M)]，EM，3＝[0M×2M，IM，0M×(N-3M)]，FN为N维DFT矩阵。
步骤S4，而后通过将导频符号处多个时隙的估计信道进行加权平均，可以估计非导频位置的信道，并进一步降低噪声的污染。
具体地，由图1、2可知，由于每个子载波上都有DMRS信号，因此可以根据对应的DMRS信号分别对每个子载波进行插值。由于Format 2在一个时隙内有三个DMRS信号，首先将这三个位置的估计信道进行平均，再进行信道插值。所述的信道插值，可以采用如下方法：
由于NPUSCH信道的慢变特性，相邻时隙的信道几乎是一致的，因此我们可以先假设不同时隙的信道是相同的。此时，将不同时隙的估计信道求平均可以得到真实信道加上多个时隙噪声的均值。当时隙数足够多时，由大数定理可知噪声的算术均值趋于其统计均值，即0。但是，虽然NPUSCH信道是慢变的，当时间足够长时，信道的变化仍旧是不可避免的，因此，直接平均并不可取。因此，本实施例利用加权平均来对不同估计信道值进行加权，越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重。本实施例采用指数移动平均的方法来进行加权，即
Figure BDA0002612759030000056
式中，β表示权值因子，权值越大，则越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重。此时，大数定理不再满足，但由仿真可知，该插值方法仍具有很好的降噪性能。
在一个具体的实施例中，所述的信道插值，本实施例还可以采用如下方法：
对于块状导频，可以采用恒值插值，即非导频位置直接使用DMRS估计的信道；对于第s个时隙，
Figure BDA0002612759030000061
综上所述，本发明设计的技术方案通过低复杂度的时域滤波得到了一种适用于NPUSCH的高精度信道估计方法。如实施例3所示，本设计利用NPUSCH信道慢变的特性，在信道插值时，通过对多个时隙的估计信道加权平均，使得噪声趋于其统计均值，大大降低了噪声影响，从而进一步提高了信道估计精度，具有较强的工程实施意义。将本发明所述的信道估计方法与传统的信道估计技术有最小二乘(least square,LS)信道估计和最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)信道估计等不同的信道估计方法进行性能，如图4所示，当采用LS信道估计和CVI插值时，接收机的性能最差。若在LS估计的基础上换用EMAI插值，则可获得约3dB的SNR增益。但是，尽管EMAI通过利用估计误差的统计特性，可以降低提高估计精度，上述两种方法都不能满足3GPP协议中指定的性能基准。通过进一步采用本专利所提出的修改DFT估计，BLER可以得到大幅降低。当不采用CFR重复时，与性能基准相比，系统可获得约3dB的SNR增益。若采用CFR重复，则可以获得额外的0.5dB SNR增益。最后，图中的最低曲线对应于理想LMMSE估计与EMAI插值的方法，其中的LMMSE估计使用实际信道协方差矩阵而不是其估计值，从而获得了BLER曲线的下界。可以看出，所提出方案的BLER非常接近该下界。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，其特征在于：所述的方法执行以下步骤：
S1：对通过导频估计出来的CFR进行补零和重复操作；
S2：由于重复操作后的CIR信道能量更集中在两端的抽头，通过将中间部分的抽头置零，可以在保留大部分信道能量的同时过滤部分噪声；
S3：通过DFT将过滤后的CIR重新转换回CFR，然后提取对应的前3M个抽头，并将CFR的3次重复进行平均，即可得到导频符号的信道估计值；
S4：而后通过将导频符号处多个时隙的估计信道进行加权平均，可以估计非导频位置的信道，并进一步降低噪声的污染；
步骤S1，假设
Figure FDA0003682779000000011
分别表示频域接收信号、频域发射信号、CFR、频域噪声，X＝diag(x)，则y＝Xh+w；
对CFR进行补零和重复操作，可得
Figure FDA0003682779000000012
其中，
Figure FDA0003682779000000013
IM是M维单位矩阵；
步骤S2，将中间部分的抽头置零，其公式表示式如下：
Figure FDA0003682779000000014
其中，置零矩阵
Figure FDA0003682779000000015
Figure FDA0003682779000000016
是N维IDFT矩阵，其中第(n，k)项
Figure FDA0003682779000000017
IL是L维单位矩阵。
2.根据权利要求1所述的新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，其特征在于：步骤S3中将CFR的3次重复进行平均，具体表达式如下：
Figure FDA0003682779000000018
其中，EM，1＝[IM，0M×(N-M)]，EM，2＝[0M，IM，0M×(N-2M)]，EM，3＝[0M×2M，IM，0M×(N-3M)]，FN为N维DFT矩阵。
3.根据权利要求2所述的新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，其特征在于：步骤S4，具体地，由于每个子载波上都有DMRS信号，可以根据对应的解调参考信号DMRS分别对每个子载波进行插值；由于Format 2在一个时隙内有三个DMRS信号，首先将这三个位置的估计信道进行平均，然后再进行信道插值。
4.根据权利要求3所述的新型窄带物联网上行共享信道的信道估计方法，其特征在于：所述的信道插值，采用如下方法：
利用加权平均来对不同估计信道值进行加权，越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重；具体采用指数移动平均的方法来进行加权，即
Figure FDA0003682779000000021
式中，β表示权值因子，权值越大，则越接近当前时隙的信道估计值具有越高的权重。
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