CN114615113B - 一种利用前导序列对基系数降噪的多符号bem信道估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数字信息传输技术领域，公开了一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。本发明具有估计精度高和实现复杂度低的优点，适用于离散导频簇的多符号OFDM系统。另外，本发明在基扩展模型的基础上，利用信道的宽平稳特性，将数据符号前端的前导序列获取信道抽头时延，对LS估计的基系数进行降噪，降低了噪声对基系数估计的影响，同时提高了估计精度以及系统的误码率性能。
Description
技术领域
本发明属于数字信息传输技术领域，尤其涉及一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法。
背景技术
目前，高速铁路作为无线通信的一个重要应用场景，已被纳入第五代(the FifthGeneration，5G)的性能指标，同时在2018年6月第三代合作伙伴计划(the ThirdGeneration Partnership Project，3GPP)发布的通信标准中确认了仍然采用基于循环前缀(Cyclic Prefix，CP)的OFDM作为物理层调制技术，OFDM仍是高速移动通信中不可或缺的关键技术之一。高速移动环境下，多径导致信道的频率选择性衰落，同时收发端的相对移动所引起的大多普勒频扩也会严重地破坏OFDM子载波间的正交性，使得信道在一个OFDM符号内发生剧烈而非线性的变化，带来时间选择性衰落。信道的双选特性会严重影响信道的估计精度和OFDM系统性能，因此对OFDM系统的双选信道进行精确估计是通信领域的研究热点之一。
基扩展模型信道估计算法利用有限的基函数的线性组合来近似双选信道的变化，提高了对双选信道的估计精度，能够很好的应用于双选信道作用下的通信系统中。M.K.Tsatsanis等人在1996年首次提出使用CE-BEM模型来拟合信道的时变特性，该模型通过将基函数等效于冲激函数对多普勒功率谱进行采样，在采样时，较大的基频率会造成吉布斯效应，造成较大的建模误差；针对这个问题，提出了一般化基扩展模型(GCE-BEM)，通过增加一个过采因子提高采样率来提高建模精度；之后Zemen T等学者又提出基于多普勒功率谱统计信息的次优DKL-BEM和DPS-BEM等模型，采用信道自相关函数的特征向量作为基函数向量，拟合性能较好。基于BEM的信道估计算法出于实现的考虑都采用LS方法对基系数进行估计，LS估计未考虑噪声影响，使得最终基系数的估计精度较差，通过基系数重构信道时拟合精度受到影响。因此，如何消除噪声对基系数估计的影响，对BEM信道估计方法进行优化，提高信道估计精度，是本发明研究的主要问题。信道估计算法为信号的解调和译码提供所需信息，直接决定接收机性能的好坏。随着终端移动速度的提高，信号所经历的信道环境愈发恶劣，高速移动引起的多普勒扩展导致信道具有双选特性，使得传统信道估计方法不再适用。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有基于BEM的信道估计方法对基系数进行LS估计后重构信道矩阵，LS估计对噪声的敏感性同样引入了对基系数的估计中，使得最终的信道估计准确度无法达到研究预期。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，尤其涉及一种利用前导序列对基系数降噪的BEM信道估计方法的多符号OFDM系统。
本发明是这样实现的，一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法包括：利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
进一步，所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法包括以下步骤：
步骤一，利用在OFDM符号前的帧头部序列，对信道冲激响应进行估计，并求出噪声门限threshold；步骤一对信道时延抽头作出预估计，并计算得到噪声的功率信息，从而确定噪声门限。
步骤二，根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪；步骤二对噪声进行滤除，获取准确的信道抽头位置，为接下来的基系数降噪提供基础。
步骤三，计算对应于基扩展模型的基系数；基扩展模型通过基系数与基函数的线性组合拟合信道矩阵，步骤三为信道重构提供所需的基系数
步骤四，计算信道响应矩阵；步骤四得到信道的频域响应矩阵，以便于后续的均衡处理。
进一步，所述步骤一中的噪声门限threshold按下式计算：
其中，K为选取的噪声点数，ξ为噪声门限系数，为前导序列使用LS估计求得的信道时域冲激响应估计值；低信噪比情况下，ξ的取值为2；在高信噪比情况下，ξ的取值为8。
进一步，所述步骤二中的根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪包括：
(1)根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪：
(2)获取中不为零的有效抽头位置集合L_path。
进一步，所述步骤三中的计算对应于基扩展模型的基系数包括：
(1)计算基函数的频域矩阵Dq＝Fdiag(bq(n))FH，并将m块OFDM符号的M×Q个矩阵对应导频位置的子矩阵排列成矩阵DP；其中，F为傅里叶变换矩阵，FH为傅里叶逆变换矩阵。
基函数bq(n)形式如下：
其中，Ntotal＝M(N+Ng)，N为每个OFDM符号的子载波数目，Ng为CP长度且Ng≥L，L为最大多径时延，M为OFDM符号数，P为过采因子，Q为基扩展模型阶数。
(2)从第m块OFDM符号的矩阵Sm＝diag(Xm)FL中取对应导频位置元素组成矩阵令/>
其中，是取FFT矩阵中前L列和导频簇位置所对应行的元素所构成的矩阵，/>为第m块OFDM符号的导频。
此时多符号的导频变换矩阵SP：
(3)令Γ＝DPSP，则最终基系数计算公式：
其中，为Γ的伪逆，YP为接收端导频的观测值。
(4)根据步骤二中求得的有效抽头位置集合L_path对基系数进行噪声消除，只保留基系数向量g中对应L_path位置的值，得到最终的基系数估计值g′，g和g′分别为降噪前后基系数抽头增益。
进一步，所述步骤四中的计算信道响应矩阵包括：
(1)对于步骤三中基函数的频域矩阵Dq，只保留Dq矩阵主对角线、B条子对角线和B条超对角线所构成的带状矩阵(DB)q。
(2)根据步骤三中的基系数g′计算信道响应矩阵：
其中，FLgq′是对g′q求N点快速傅里叶变换，diag(·)为以·为对角元素的方阵。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法的多符号BEM信道估计系统，所述多符号BEM信道估计系统包括：
降噪门限计算模块，用于利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；
滤波降噪模块，用于对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；
基系数计算模块，用于使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；
信道频域矩阵重构模块，用于使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的多符号BEM信道估计系统。
结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
本发明基于信道的宽平稳特性，通过在帧结构前端加入一小段训练序列，以少许计算复杂度对基系数进行降噪处理，以获得更为准确的BEM信道估计值。首先，本发明算法使用前导序列获取信道有效抽头位置；其次，自适应降噪算法被广泛应用于LS估计降噪中，结合基系数的抽头位置与信道抽头相同这一特性，对基系数进行噪声消除。与现有的BEM信道估计算法相比，本发明能够对LS估计求得的非有效基系数的噪声干扰进行消除；对于使用基系数重构信道矩阵的准确性和系统的误码率性能有较大提升。
第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
本发明具有估计精度高和实现复杂度低的优点，适用于OFDM系统中的双选信道估计。BEM算法的提出为解决双选信道的估计问题提供了新的思路，将快变得信道估计问题转换为缓变的基系数的估计，因此，BEM算法被广泛应用于双选信道的估计问题中。同时，为了使基系数估计问题简化，人们常对基系数使用LS估计以应用于实际之中，但是LS估计所固有的对于噪声敏感的缺点，也会使得基系数重构计算得到的信道响应矩阵的准确性受到影响。因此本发明在基扩展模型的基础上，利用信道的宽平稳特性，将数据符号前端的前导序列获取信道抽头时延，对LS估计器得到的基系数进行降噪，降低噪声对基系数估计的影响，提高了估计精度以及系统的误码率性能。
第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：
本发明可适用于未来五年的高速移动环境下的通信技术。
(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：
本发明的技术方案填补了国内外基于BEM的信道估计技术中在对信道进行重构时，基系数的LS估计值受噪声影响较大的技术缺陷，较大地提高了信道估计精度以及通信系统性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法流程图。
图2是本发明实施例提供的多符号BEM信道估计系统结构框图；
图中：1、降噪门限计算模块；2、滤波降噪模块；3、基系数计算模块；4、信道频域矩阵重构模块。
图3是本发明实施例提供的数据帧结构示意图。
图4是本发明实施例提供的前导序列估计的信道时延抽头示意图。
图5是本发明实施例提供的噪声消除前后基系数示意图。
图6是本发明实施例提供的OFDM系统框图。
图7是本发明实施例提供的与现有信道估计算法在归一化最大多普勒频移为0.2时，PDP服从EVA信道下的性能曲线比较示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
如图1所示，本发明实施例提供的利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法包括以下步骤：
S101，利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；
S102，对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；
S103，使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；
S104，使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
如图2所示，本发明实施例提供的多符号BEM信道估计系统包括：
降噪门限计算模块1，用于利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；
滤波降噪模块2，用于对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；
基系数计算模块3，用于使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；
信道频域矩阵重构模块4，用于使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
本发明实施例提供的利用前导序列对基系数进行降噪的多符号BEM信道估计方法具体包括以下步骤：
步骤1：利用在OFDM符号前的帧头部序列，对信道冲激响应进行估计，并求出噪声门限threshold：
其中，K为选取的噪声点数，Ng为循环前缀的长度，ξ为噪声门限系数，低信噪比下，ξ的一般经验取值为2，高信噪比下，ξ的一般经验取值为8。为前导序列使用LS估计求得的信道时域冲激响应估计值。
步骤2：根据步骤1中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪：
图4为得到的有效多径时延抽头系数。
获取中不为零的有效抽头位置集合L_path。
步骤3：计算对应于基扩展模型的基系数：
计算基函数的频域矩阵Dq＝Fdiag(bq(n))FH,并将m块OFDM符号的M×Q个矩阵对应导频位置的子矩阵排列成块矩阵形式DP。
F为傅里叶变换矩阵，FH为傅里叶逆变换矩阵，M为OFDM块数，Q为基扩展模型的阶数，也即基函数的个数。
bq(n)为基函数，其形式如下：
其中，Ntotal＝M(N+Ng)，N为每个OFDM符号的子载波数目，Ng为CP长度且Ng≥L，L为最大多径时延。
从第m块OFDM符号的矩阵Sm＝diag(Xm)FL中取对应导频位置元素组成矩阵令
其中FL为傅里叶变换矩阵的前L列，Xm为第m块OFDM符号的发送数据，是取FFT矩阵中前L列和导频簇位置所对应行的元素所构成的矩阵，/>为第m块OFDM符号的导频。
此时多符号的导频变换矩阵SP：
令Γ＝DPSP，则最终基系数计算公式：
其中，为Γ的伪逆，YP为接收端导频的观测值。
根据步骤S102中求得的有效抽头位置集合L_path对基系数进行噪声消除，即只保留估计的基系数向量g中对应L_path位置的值，得到最终的噪声消除后的基系数估计值g′，如图5所示，分别为降噪前后基系数抽头增益。
步骤4：对于步骤3中基函数的频域矩阵Dq，只保留Dq矩阵主对角线、B条子对角线和B条超对角线所构成的带状矩阵(DB)q。
根据步骤3中的基系数g′计算信道响应矩阵
其中，FLg′q是对g′q求N点快速傅里叶变换，diag(·)为以·为对角元素的方阵。
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。
本发明可用于5G标准中高速移动下的无线通信系统，例如保证在高铁的高速移动环境下获取可靠的无线通信服务、应用于车联网系统中为智能驾驶提供可靠的数据传输基础，以及应用于水声通信技术中等多种应用场景。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
三、实施例相关效果的证据。本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
具体实施中对于步骤一、步骤二中的处理可由FPGA使用DSP等硬件资源实时计算并将所需信息储存；步骤三中的构成矩阵的所有元素都已知，因此可以使用MATLAB等软件提前计算完毕，储存于硬件中的ROM资源中，避免复杂的矩阵运算，以满足硬件处理的实时性要求；步骤四使用步骤三计算得到的结果计算得到最终的信道频域响应矩阵。因此理论上本发明可通过可编程逻辑进行实现。
1.仿真条件
性能仿真所采用的系统为3GPP标准规定的CP-OFDM传输系统，系统框图如图6所示。采用20MHz系统带宽，子载波数为N＝2048，子载波间15KHz，最大多普勒频移为3KHz，调制方式为QPSK，编码方式为Turbo编码。系统帧结构如图3所示，导频插入格式为使用保护边带的离散导频簇。
仿真信道PDP分布为3GPP中的扩展车辆信道模型EVA，为了满足整数倍采样，对多径时延与功率衰减作出舍入修正，多径信道时延为[0，130.1，390.4，520.5，910.9，1301.3]ns，每条径对应功率衰减为[-3.8515，-3.0972，-15.2762，-13.1762，-18.1762，-23.0762]dB。
2.仿真内容与结果
性能仿真主要比较两种算法的性能：
1)现有的基于收端加窗的多符号BEM信道估计方法。
2)本发明方法(基于前导序列对基系数进行降噪的多符号BEM信道估计方法)。
归一化最大多普勒频移为0.2时的系统误码率性能仿真如图7所示。过采因子设置为3，基扩展模型阶数为5。本发明的基于前导序列对基系数进行降噪的多符号BEM信道估计方法与现有的基于收端加窗的多符号BEM信道估计方法相比，性能有较大提升。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，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，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，其特征在于，所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法包括：利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵；
所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法包括以下步骤：
步骤一，利用在OFDM符号前的帧头部序列，对信道冲激响应进行估计，并求出噪声门限threshold；
步骤二，根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪；
步骤三，计算对应于基扩展模型的基系数；
步骤四，计算信道响应矩阵；
所述步骤一中的噪声门限threshold按下式计算：
其中，K为选取的噪声点数，ξ为噪声门限系数，为前导序列使用LS估计求得的信道时域冲激响应估计值；低信噪比情况下，ξ的取值为2；在高信噪比情况下，ξ的取值为8。
2.如权利要求1所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，其特征在于，所述步骤二中的根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪包括：
(1)根据步骤一中计算得到的噪声门限，对有效带宽内的所有采样值进行滤波降噪：
(2)获取中不为零的有效抽头位置集合L_path。
3.如权利要求1所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，其特征在于，所述步骤三中的计算对应于基扩展模型的基系数包括：
(1)计算基函数的频域矩阵Dq＝Fdiag(bq(n))FH，并将m块OFDM符号的M×Q个矩阵对应导频位置的子矩阵排列成矩阵DP；其中，F为傅里叶变换矩阵，FH为傅里叶逆变换矩阵；
基函数bq(n)形式如下：
其中，Ntotal＝M(N+Ng)，N为每个OFDM符号的子载波数目，Ng为CP长度且Ng≥L，L为最大多径时延，M为OFDM符号数，P为过采因子，Q为基扩展模型阶数；
(2)从第m块OFDM符号的矩阵Sm＝diag(Xm)FL中取对应导频位置元素组成矩阵令
其中，是取FFT矩阵中前L列和导频簇位置所对应行的元素所构成的矩阵，/>为第m块OFDM符号的导频；
此时多符号的导频变换矩阵SP：
(3)令Γ＝DPSP，则最终基系数计算公式：
其中，为Γ的伪逆，YP为接收端导频的观测值；
(4)根据步骤二中求得的有效抽头位置集合L_path对基系数进行噪声消除，只保留基系数向量g中对应L_path位置的值，得到最终的基系数估计值g′，分别为降噪前后基系数抽头增益。
4.如权利要求1所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法，其特征在于，所述步骤四中的计算信道响应矩阵包括：
(1)对于步骤三中基函数的频域矩阵Dq，只保留Dq矩阵主对角线、B条子对角线和B条超对角线所构成的带状矩阵(DB)q；
(2)根据步骤三中的基系数g′计算信道响应矩阵：
其中，FLg′q是对g′q求N点快速傅里叶变换，diag(·)为以·为对角元素的方阵。
5.一种应用如权利要求1～4任意一项所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法的多符号BEM信道估计系统，其特征在于，所述多符号BEM信道估计系统包括：
降噪门限计算模块，用于利用前导序列求出信道时域冲击响应并根据噪声平均功率确定降噪门限；
滤波降噪模块，用于对信道时域冲激响应滤波降噪并获取信道抽头时延位置信息；
基系数计算模块，用于使用LS估计计算基系数并根据信道时延位置信息对基系数进行降噪；
信道频域矩阵重构模块，用于使用降噪后的基系数估计值重构信道频域矩阵。
6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法。
7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述利用前导序列对基系数降噪的多符号BEM信道估计方法。
8.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求5所述多符号BEM信道估计系统。
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