CN112350965A - 无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法及接收机 - Google Patents

无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法及接收机 Download PDF

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CN112350965A CN202011216038.4A CN202011216038A CN112350965A CN 112350965 A CN112350965 A CN 112350965A CN 202011216038 A CN202011216038 A CN 202011216038A CN 112350965 A CN112350965 A CN 112350965A
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Abstract

本发明提供一种无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法及接收机，利用最小二乘方法获得信道初始估计值；计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率；根据信道噪声方差估计量和信道抽头功率；计算最优判决门限以及当前信道估计量；利用最优判决门限对当前的信道估计量中的每个分量进行判决，并计算信道抽头位置；根据信道抽头位置计算信道稀疏度，更新信道噪声方差估计量和信道抽头功率，更新最优判决门限，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。本发明利用最大正确判别概率准则下的最优判决门限，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头，进行稀疏最小二乘方法估计，在室内无线光传输环境下，获得更低估计误差和系统误码率；随着信噪比的增大，其性能优势明显，能够改善系统的通信性能。

Description

无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法及接 收机
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，特别涉及无线光通信系统的自适应最小二乘信道估计方法。
背景技术
各种无线设备及服务的空前增加导致无线射频频谱拥堵；同时，无线用户对大带宽和高数据速率的需求持续增长。为了解决上述问题，无线光通信已被广泛认为是无线射频通信技术的最有前途的替代技术之一。因为它具有很大的宽带，并且能够通过使用固态照明设备提供极高数据速率。
鉴于在无线射频通信中的成功应用，正交频分复用(OFDM)已被应用于无线光通信系统以减轻无线光色散信道引起的符号间干扰(ISI)。由于频谱效率和灵活性等优点，直流偏置光正交频分复用(DCO-OFDM)调制方案是无线光系统中最常用的方案之一。
在无线光通信系统中，为了确保稳定而有效的数据传输，必须采用信道估计方法估计信道冲激响应函数，进而才能对接收信号进行均衡或补偿。由此可见，一个精确而高效的信道估计方法很大程度上决定了无线光通信系统的整体性能。一些常规信道估计方法(例如，导频辅助信道估计方法)也适用于无线光应用场景。在[P.A.Haigh,Z.Ghassemlooy,S.Rajbhandari,I.Papakonstantinou,W.Popoola,“Visible light communications:170Mb/s using an artificial neural network equalizer in a low bandwidth whitelight configuration”,J.Lightw.Technol.,32(9)(2014)1807-1813]中，提出了基于线性决策反馈和人工神经网络(ANN)的均衡方法，其中均衡器是实时执行的，但是代价是增加了计算复杂度。文献[C.L.Bai,S.Zhang,S.C.Bai,Q.L.Luo,“Development of discreteFourier transform-based channel estimation algorithms for a coherent opticalorthogonal frequency division multiplexing transmission system”,IET Commun.,8(14)(2014)2528-2534]提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)的相干正交频分复用传输系统信道估计方法。线性最小均方误差(LMMSE)方法是最小均方误差(MMSE)的改进方法，在[Y.S.Husseinm,M.Y.Alias,A.A.Abdulkafi,“On performance analysis of LS and MMSEfor channel estimation in VLC systems”,in:IEEE International Colloquium onSignal Processing&its Applications(ICSPA),2016,pp.204-205]中被证明比最小二乘方法具有更好的性能。但是，它具有极大的计算复杂度，并且需要知道先前的信道统计信息。由于这些算法的计算复杂性太大，因此不适合实际应用。由于易于实现的体验端，最小二乘方法通常用于OFDM无线光通信系统中以获得信道冲激响应(CIR)。但是，该方法估计精确度不高，用于无线光通信系统中性能不佳，影响通信效果。
此外，基于压缩感知(CS)理论的稀疏信号重建算法，例如正交匹配追踪(OMP)，已经被用于解决OFDM无线光通信系统的信道估计问题。在[T.Zhang,S.X.Guo,H.P.Chen,F.Zhong,C.Y.Ma,“Enhancing the bit error rate of indoor visible lightcommunication systems using adaptive channel estimation algorithm”,IETCommun.,9(4)(2015)501-507]中，假设通信信道具有稀疏性，基于最小二乘离散傅里叶变换(LS-DFT)方法和OMP方法(LS-DFT-OMP)的混合方法被用于提高OFDM无线光通信系统的性能。然而，LS-DFT-OMP方法中的信道阈值和信噪比(SNR)阈值的选择完全来自实验数据，缺乏理论分析。
发明内容
本发明的目的是：解决现有最小二乘和LS-DFT-OMP信道估计方法精度不足，运算量、存储量大的问题。
为了实现以上目的，本发明提出的方案是：
第一方面，无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，包括：
利用最小二乘方法获得信道初始估计值
Figure BDA0002760394040000021
基于所述信道初始估计值，计算信道噪声方差估计量
Figure BDA0002760394040000022
和信道抽头功率pi：
根据所述信道噪声方差估计量
Figure BDA0002760394040000023
和信道抽头功率pi，计算最大正确判别概率准则下的最优判决门限Topt，i，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
计算当前的信道估计量
Figure BDA0002760394040000024
；
利用所述最优判决门限Topt，i对当前的信道估计量
Figure BDA0002760394040000025
中的每个分量
Figure BDA0002760394040000026
进行判决，并计算信道抽头位置
Figure BDA0002760394040000027
：
根据信道抽头位置
Figure BDA00027603940400000210
计算信道稀疏度s，并更新信道噪声方差估计量
Figure BDA0002760394040000029
和信道抽头功率pi，进而更新最优判决门限Topt，i，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。
第二方面，一种DCO-OFDM无线光通信系统的接收机，包括处理器和存储器，所述储存器中存储有若干程序，其特殊之处在于，所述若干程序被处理器加载时实现以下步骤：
首先将接收到的光信号转换为电信号；
再去除OFDM信号中的CP并进行快速傅立叶变换(FFT)；
然后利用接收到的信号，按照上述的无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，进行信道估计；
最后利用信道估计结果和接收信号恢复出原始信号。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
本发明利用最大正确判别概率准则下的最优判决门限，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头，然后进行稀疏最小二乘方法估计，从而在室内无线光传输环境下，该信道估计方法性能上明显优于已有的最小二乘信道估计方法和LS-DFT-OMP方法，获得了更低的估计误差和系统误码率；随着信噪比的增大，其性能优势更加明显，因此能够有效改善系统的通信性能。
附图说明
图1是无线光通信系统的室内LED灯和接收机布局图。
图2是SNR＝20dB时接收信号的星座图；其中，(a)LS-DFT-OMP方法(b)本实施例的信道估计方法。
图3是表征均方误差性能的曲线图。
图4是表征误码率性能的曲线图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，
本实施例考虑了具有多个子载波用于并行传输的通用DCO-OFDM无线光通信系统。在该系统工作过程中，首先将输入数据的比特流映射到M元调制方案对应的星座点，即多级相移键控(M-PSK)，多级脉冲幅度调制(M-PAM)或多级正交幅度调制(M-QAM)。然后，在发射信号中加入导频符号，并进行Hermitian对称变换。在快速傅里叶逆变换(IFFT)操作和加入循环前缀(CP)后，最终的发送信号被转换为其光信号，并通过无线光信道发送。在接收机处，首先将接收到的光信号转换为电信号，再去除OFDM信号中的CP并进行快速傅立叶变换(FFT)。然后，利用接收到的信号进行信道估计，再利用信道估计结果和接收信号恢复出原始信号。
具体步骤如下：
步骤1：
(1-1)利用最小二乘信道估计方法估计结果
Figure BDA0002760394040000036
获得信道初始估计
Figure BDA0002760394040000037
。同时，令参数
Figure BDA0002760394040000034
,l＝0,S＝1；这里的最小二乘信道估计方法，即前面背景技术所说的通常用于OFDM无线光通信系统中以获得信道冲激响应(CIR)的最小二乘方法；
(1-2)通过下式分别计算信道噪声方差估计量
Figure BDA0002760394040000038
和信道抽头功率pi：
Figure BDA0002760394040000031
Figure BDA0002760394040000032
其中，diag(·)表示对角线矩阵；
(1-3)通过下式计算最大正确判别概率下的最优判决门限Topt，i，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
即
Figure BDA0002760394040000033
上式中：
Figure BDA0002760394040000041
表示使得抽头错误判决概率Pe，i最小值的门限值T为最优判决门限Topt，i。依据条件概率公式可得Pe，i＝Pr(H0|H1)Pr(H1)+Pr(H1|H0)Pr(H0)。
且
Figure BDA0002760394040000042
Figure BDA0002760394040000043
令P1＝Pr(H1)and P0＝Pr(H0)，稀疏度S依据
Figure BDA0002760394040000044
获得.
求得：
Figure BDA0002760394040000045
上式中：稀疏度S可以表示零值信道抽头和非零值信道抽头的比值，即
Figure BDA0002760394040000046
其中，L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数。
步骤2：
(2-1)通过下式计算信道估计量
Figure BDA0002760394040000047
Figure BDA0002760394040000048
其中，
Figure BDA0002760394040000049
r表示导频处接收信号的向量，Rpd表示光电探测器的响应度，以安/瓦(A/W)为单位；
Figure BDA00027603940400000410
表示矩阵M的伪逆运算；
(2-2)用获得的最优判决门限Topt，i对信道估计量
Figure BDA00027603940400000411
中的每个分量
Figure BDA00027603940400000412
进行判决，并通过下式计算信道抽头位置：
Figure BDA00027603940400000413
其中，
Figure BDA00027603940400000414
表示信道抽头位置向量b的元素，其值等于0或1；
(2-3)计算非零值信道抽头总数
Figure BDA00027603940400000415
和信道稀疏度
Figure BDA00027603940400000416
其中L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数；
(2-4)通过下式更新计算
Figure BDA00027603940400000417
和pi；
Figure BDA00027603940400000418
Figure BDA00027603940400000419
(2-5)通过
Figure BDA00027603940400000420
更新计算Topt，i；
(2-6)循环次数l加1，进入下一次循环，即l＝l+1。
如果当前循环信道估计结果
Figure BDA0002760394040000051
与上一次循环信道估计结果
Figure BDA0002760394040000052
之间的误差小于误差值ε，即
Figure BDA0002760394040000053
则将返回的信道估计结果
Figure BDA0002760394040000054
作为最终的信道估计结果。
以下为本实施例的仿真实验及结果。
仿真实验的主要参数如表1所示。
表1主要实验参数
Figure BDA0002760394040000055
图1显示了无线光通信系统的室内LED灯和接收机布局。图2显示了信噪比(SNR)等于20dB时DCO-OFDM无线光通信系统使用不同的信道估计方法获得原始信号的星座图。从图2可以看出，与LS-DFT-OMP方法相比，本实施例所提出的信道估计方法可以获得更清晰的星座图。这说明所提出的信道估计方法能够更加准确地恢复出原始信号。此外，在所有仿真实验中，根据原文献中的取值建议，LS-DFT-OMP方法中的信道阈值和SNR阈值分别取值0.5dB和15dB。
图3显示了LS-DFT-OMP方法和所提出的信道估计方法与真实信道数据之间的均方误差(MSE)。MSE定义为：
Figure BDA0002760394040000056
其中，h表示信道真实值，
Figure BDA0002760394040000061
表示信道的估计结果，Nm表示蒙特卡洛仿真次数。图3中MSE结果为蒙特卡洛仿真次数1000次所获得MSE结果的平均值。另外，最小二乘信道估计方法(LS)和稀疏最小二乘信道估计方法(SLS)两种估计方法所对应的克拉美罗下界分别由下式计算得到：
Figure BDA0002760394040000062
为了便于比较，图3中还增加了最小二乘信道估计方法(LS)和稀疏最小二乘信道估计方法(SLS)的克拉美罗下届(即CRLB-LS和CRLB-SLS)。从图3中可以明显看出，所提出的信道估计方法具有比LS-DFT-OMP方法更小的MSE，并且随着SNR的增加逐渐接近稀疏最小二乘信道估计方法(SLS)的MSE理论最小值(即克拉美罗下界)，说明所提出的信道估计方法能够获得更加精确的信道估计结果。
图4显示了LS-DFT-OMP方法和所提出信道估计方法用于DCO-OFDM无线光通信系统的误码率(BER)性能。此外，图4也显示了理想信道情况下的系统误码率曲线。从图4可以看出，随着信噪比SNR的增加，系统误码率呈下降趋势。其中，运用所提出的信道估计方法获得的误码率比运用LS-DFT-OMP方法获得的误码率要更接近理想信道情况下的系统误码率。这说明所提出的信道估计方法能有效地提高DCO-OFDM无线光通信系统的通信性能，获得更低的系统误码率。
可见，本实施例提出的这种用于DCO-OFDM无线光系统的自适应最小二乘信道估计方法，在接收星座图，均方误差(MSE)和误码率(BER)方面具有更优的性能。具体来说：
(1)基于稀疏最小二乘的信道估计和信道抽头检测的自适应信道估计，在理论上最大化了检测非零值信道抽头和零值信道抽头的正确判决概率。与LS-DFT-OMP方法相比，所提的方法具有更优的性能。
(2)相对目前使用最多的最小二乘信道估计方法和其改进方法LS-DFT-OMP方法，本方法可以有效降低信道估计结果与真实值之间的均方误差，获得更加精确的信道估计结果，提高系统的整体通信性能。
以上具体实施方式所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法，其特征在于，包括：
利用最小二乘方法获得信道初始估计值
Figure FDA0002760394030000011
基于所述信道初始估计值，计算信道噪声方差估计量
Figure FDA0002760394030000012
和信道抽头功率pi；
根据所述信道噪声方差估计量
Figure FDA0002760394030000013
和信道抽头功率pi，计算最大正确判别概率准则下的最优判决门限Topt，i，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
计算当前的信道估计量
Figure FDA0002760394030000014
利用所述最优判决门限Topt，i对当前的信道估计量
Figure FDA0002760394030000015
中的每个分量
Figure FDA0002760394030000016
进行判决，并计算信道抽头位置
Figure FDA0002760394030000017
根据信道抽头位置
Figure FDA0002760394030000018
计算信道稀疏度s，并更新信道噪声方差估计量
Figure FDA0002760394030000019
和信道抽头功率pi，进而更新最优判决门限Topt，i，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。
2.根据权利要求1所述的无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，其特征在于，具体实现步骤如下：
步骤1：
(1-1)利用最小二乘信道估计方法估计结果
Figure FDA00027603940300000110
获得信道初始估计
Figure FDA00027603940300000111
即
Figure FDA00027603940300000112
同时，令参数
Figure FDA00027603940300000113
l＝0，s＝1；
(1-2)通过下式分别计算信道噪声方差估计量
Figure FDA00027603940300000114
和信道抽头功率pi：
Figure FDA00027603940300000115
Figure FDA00027603940300000116
其中，diag(·)表示对角线矩阵；
(1-3)通过下式计算最大正确判别概率下的最优判决门限Topt，i，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
即
Figure FDA00027603940300000117
上式中：
Figure FDA00027603940300000118
表示使得抽头错误判决概率Pe，i最小值的门限值T为最优判决门限Topt，i；依据条件概率公式可得Pe，i＝Pr(H0|H1)Pr(H1)+Pr(H1|H0)Pr(H0)，
且
Figure FDA00027603940300000119
Figure FDA0002760394030000021
令P1＝Pr(H1)and P0＝Pr(H0)，稀疏度S依据
Figure FDA0002760394030000022
获得，
求得：
Figure FDA0002760394030000023
上式中：稀疏度S可以表示零值信道抽头和非零值信道抽头的比值，即
Figure FDA0002760394030000024
其中，L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数；
步骤2：
(2-1)通过下式计算信道估计量
Figure FDA0002760394030000025
Figure FDA0002760394030000026
其中，
Figure FDA0002760394030000027
r表示导频处接收信号的向量，Rpd表示光电探测器的响应度，以安/瓦(A/W)为单位；
Figure FDA0002760394030000028
表示矩阵M的伪逆运算；
(2-2)用获得的最优判决门限Topt，i对信道估计量
Figure FDA0002760394030000029
中的每个分量
Figure FDA00027603940300000210
进行判决，并通过下式计算信道抽头位置：
Figure FDA00027603940300000211
其中，
Figure FDA00027603940300000212
表示信道抽头位置向量b的元素，其值等于0或1；
(2-3)计算非零值信道抽头总数
Figure FDA00027603940300000213
和信道稀疏度
Figure FDA00027603940300000214
其中L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数；
(2-4)通过下式更新计算
Figure FDA00027603940300000215
和pi；
Figure FDA00027603940300000216
Figure FDA00027603940300000217
(2-5)通过
Figure FDA00027603940300000218
更新计算Topt，i；
(2-6)循环次数l加1，进入下一次循环，即l＝l+1；
如果当前循环信道估计结果
Figure FDA00027603940300000219
与上一次循环信道估计结果
Figure FDA00027603940300000220
之间的误差小于误差值ε，即
Figure FDA00027603940300000221
则将返回的信道估计结果
Figure FDA00027603940300000222
作为最终的信道估计结果。
3.一种DCO-OFDM无线光通信系统的接收机，包括处理器和存储器，所述储存器中存储有若干程序，其特征在于，所述若干程序被处理器加载时实现以下步骤：
首先将接收到的光信号转换为电信号；
再去除OFDM信号中的CP并进行快速傅立叶变换；
然后利用接收到的信号，按照权利要求1所述的无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，进行信道估计；
最后利用信道估计结果和接收信号恢复出原始信号。
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