CN116708088A - Otfs系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，属于无线通信技术领域，包括以下步骤：S1：在正交时频空调制系统OTFS系统中，数据符号映射到了时延‑多普勒DD域中，在DD域的数据符号中，插入导频结构，利用OTFS系统模型，得到DD域下的接收信号；S2：根据得到的接收信号，在接收端进行迭代干扰消除技术，在完成数据检测的同时完成对信道的估计。本发明能够有效提升系统综合性能。

Description

OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统通过各子带的自适应调制以灵活应对频率选择性衰落信道，具有良好的抗多径时延能力。然而，未来6G的通信网络在面对低轨卫星、飞行器、高速铁路等场景时将实现空、天、地一体化的通信目标。这意味着未来的通信网络将会存在大量动态的通信节点，对移动通信系统的鲁棒性提出了更高的要求。在面对高移动性场景时，信道衰落将变为时变的，即在时间和频率两个维度上发生色散。同时随着通信频率的增加，特别是在太赫兹频段下，所导致的高多普勒扩展会对当前OFDM系统中子载波的正交性产生更为严重的破环，那么弥补OFDM系统的这种缺陷，将成为6G研究的关键问题。

2017年，R.Hadani等人提出了正交时频空调制(OTFS,Orthogonal TimeFrequency Space)技术，其与OFDM系统的本质区别在于它将通信传输从时间-频率(Time-Frequency,TF)域映射到了时延-多普勒(Delay-Doppler,DD)域，使无线信道呈现出稳定性和稀疏性等一系列优秀的性质，用于对抗无线信道呈现出的双色散现象。作为新一代的通信系统，针对OTFS系统的研究主要关注基础理论、关键技术和应用场景等。作为数据检测和多址接入等关键技术的基础，DD域的信道估计显得尤为重要。由于DD域数据能够获得时频全分集，所以估计的主要目标是得出信道在DD域下的衰减系数和时延多普勒参数。

从OTFS系统提出至今，国内外学者为完成DD域内的信道估计尝试了许多方法，比如基于压缩感知，基于深度学习和基于贝叶斯理论等。它们的核心思想都是利用DD域信道的稀疏特性插入少量导频而完成信道估计。多数研究仅在DD域插入一个导频，进而衍生出了嵌入式和叠加式两种不同的导频配置方案。嵌入式在发送的DD域数据中嵌入单个导频，并在导频与数据之间设置保护间隔，隔离DD域数据对导频信息的干扰。这种方法一次就可以完成信道估计，使得算法简单高效，然而它需要根据信道调整保护间隔，限制了频带的有效利用。叠加式则将单个高功率的导频与DD域数据叠加，引入迭代干扰消除技术在接收端分离导频信息，在不设置保护间隔的情况下，实现了与嵌入式相似的估计性能。这种方法分两步进行信道估计，第一步完成对时延和多普勒特征参数的估计，第二步完成对信道衰减系数的估计。综上，在针对OTFS信道估计的研究中，嵌入式导频与叠加式导频设计各有优劣。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无保护带嵌入式导频辅助的信道估计算法，不仅可以取消保护间隔，提高了频谱利用率，而且可以降低导频功率。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，包括以下步骤：

S1：在正交时频空调制(OTFS,Orthogonal Time Frequency Space)系统中，数据符号映射到了时延-多普勒(Delay-Doppler,DD)域中，在DD域的数据符号中，插入导频结构，利用OTFS系统模型，得到DD域下的接收信号；

S2：根据得到的接收信号，在接收端进行迭代干扰消除技术，在完成数据检测的同时完成对信道的估计。

进一步，DD域资源被划分为M×N的网格，其中时延维度有M行数据，多普勒维度有N列数据，并将长度为M×N的数据符号序列映射其中，以此形成DD域发送信号x[k,l]；发送信号通过辛傅里叶逆变换(Inverse Symmetric Finite Fourier Transform,ISFFT)，将DD域信号变换到TF域，如下式所示：

其中，0≤n≤N-1，0≤m≤M-1；

多载波调制器使用发射波形g_tx(t)，将TF域内的信号X[n,m]转换为连续时间波形s(t)，又称海森堡变换，如下式所示：

其中，Δf是子载波间隔，T是信号持续时间；

进一步，s(t)在通过多径时变信道进行传输后，接收信号由下式给出：

r(t)＝∫∫h(τ,v)s(t-τ)e^j2πv(t-τ)dτdv+w(t)

其中，w(t)为加性高斯白噪声，h(τ,v)是DD域信道响应；

在接收端，TF域接收符号Y[n_,m]是通过对r(t)执行传统的多载波解调来获得，又称维格纳变换；最后，通过辛有限傅立叶变换(Symmetric Finite Fourier Transform,SFFT)将TF域符号Y[n,m]变换到DD域，如下式所示：

其中，0≤n≤N-1，0≤m≤M-1；

进一步，由于在延迟-多普勒域中建模信道所需的参数较少，信道h(τ,v)的稀疏表示为：

其中，P是传播路径的数量，h_i，τ_i和v_i分别表示与第i条路径相关的路径增益、延迟和多普勒频移，δ(·)表示冲激函数，h_i，τ_i，v_i和δ(·)为信道估计的主要目标；将第i条路径的时延和多普勒参数映射到DD域网格内，它们的映射关系如下式所示：

其中，l_τi和k_vi分别表示第i条路径的时延抽头和多普勒抽头，满足TΔf＝1的约束条件。

进一步，考虑一个具体的DD域发送信号x[k,l]和接收信号y[k,l]，假设发送波形是理想的，即满足双正交性，则在DD域内的输入输出关系为：

其中，(.)_x表示除数x的模运算，h_eff是DD域等效信道，w(k,l)为均值为0，方差为σ²的高斯白噪声，利用信道的稀疏表示，将输入输出关系进一步写成：

进一步，与传统OFDM系统一样，导频设计需要考虑到发送端导频放置与信道估计性能之间的平衡问题。对于给定信道最大时延抽头参数l_max和最大多普勒抽头参数k_max，嵌入式导频方案采用下式描述导频的特征参数：

其中0表示放置的保护间隔，下标p表示导频，下标d表示数据，x_p表示导频符号，x_d表示数据符号，k_p和l_p分别表示导频放置的位置；

本发明取消了保护间隔的限制，设计方法为上式的改进，如下所示：

相较于叠加式，本发明的导频设计没有在导频处叠加放置数据，可以减轻叠加式导频与数据之间的干扰，但是因为取消了保护间隔，所以这种方案必须考虑周边数据对导频信息的干扰。

进一步，接收端的导频附近势必会存在数据的干扰，因为时延参数一般为正数，多普勒参数可正可负，所以该部分数据只会影响沿时延轴正方向和多普勒轴正负方向，而范围为最大时延参数l_max和最大多普勒参数k_max。同时该部分将不仅用于数据检测，还将用于信道估计，而其他部分只是用于数据检测。

根据导频结构并结合OTFS系统在DD域输入输出关系式，在接收端红色区域得到下式：

y[k,l]＝P_k,l+I_k,l+w[k,l]

其中接收信号由导频响应P_k,l，数据干扰I_k,l和高斯噪声w[k,l]三部分混叠组成，其中导频响应P_k,l，数据干扰I_k,l如下式所示：

P_k,l＝x_p[k_p,l_p]h_eff[(k-k_p)_N,(l-l_p)_M]

其中，x_p表示导频符号，x_d表示数据符号，k_p和l_p分别表示导频放置的位置，k_v和l_τ分别表示数据的位置。

由于导频作为已知信号需要反映未知信道的特征参数，这就决定了导频功率不能设置的过低，所以这里认为导频响应相较于数据的能量更大。但是考虑到DD域信道的稀疏性和输入输出二维卷积特性，导频响应只会离散的出现在受影响的区域中，而受影响的网格个数跟信道稀疏度P有关。

进一步，在接收端，根据迭代干扰消除技术提出信道估计算法，包括：

预估计，用于对信道时延和多普勒参数估计；

迭代部分，用于对信道衰减系数的估计，包括干扰消除，数据检测和更新估计；

首先，干扰消除使用估计的信道衰减，消除接收信号中导频信号；然后将信号送入数据检测器得到发送数据；最后根据发送数据和导频信号更新估计。

本发明的有益效果在于：基于OTFS系统，提出一种信道估计算法，通过对导频的综合设计，在保证信道估计性能的前提下，突破了嵌入式导频的保护间隔，同时又降低了叠加式导频的导频功率。针对现有OTFS系统的导频结构，本发明提出的方法能够有效提升系统综合性能。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为OTFS系统结构示意图；

图2为导频设计对比图，其中(a)为常规嵌入式导频设计，(b)为本实施例的导频设计；

图3为接收端干扰示意图；

图4为算法框架示意图；

图5为预估计性能对比图；

图6为NMSE性能对比图；

图7为迭代性能示意图；

图8为BER性能对比图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

请参阅图1～图8，发明提供一种OTFS系统信道估计算法。该算法从导频设计出发，设计了一种新的结构，提升了系统的综合性能。针对于该导频结构带来的干扰问题，本发明使用了迭代干扰消除技术，在接收端消除数据干扰，实现对信道的精确估计。

1、接收信号生成

为保证与OFDM系统的兼容性，OTFS系统在OFDM系统前后添加信号处理模块。图1所示为一个未编码的单输入单输出OTFS系统框图。本发明根据图2中的(b)生成DD域内的发送信号x[k,l](图2中的(a)仅作对比)，发送信号通过ISFFT和海森堡变换得到连续时间波形。接收端得到经过信道后的波形，通过对波形进行维格纳和SFFT变换得到受到干扰的接收波形。显然，接收端是发送端的逆过程，其中ISFFT和SFFT变换建立了DD域与TF域之间的联系。为了便于理解，这里可以简单认为在ISFFT在DD域的基础上，沿时延轴做傅里叶变换得到频率轴，对多普勒轴做逆傅里叶变换得到时间轴，反之亦然。由此，可以得到在DD域内的接收信号，但是现阶段的接收信号的导频受到数据信号的影响，所以需要执行迭代干扰消除，才可以得到精确的信道估计。

2、迭代干扰消除

在接收端，为消除导频信息与周围数据的混叠干扰，本发明根据迭代干扰消除技术，提出图4所示的信道估计算法。该算法分为两个部分，第一部分为预估计，主要完成对信道时延和多普勒参数估计。第二部分为迭代部分，主要完成对信道衰减系数的估计，它由干扰消除，数据检测和更新估计组成。首先，干扰消除使用估计的信道衰减，消除接收信号中导频信号。之后，将信号送入数据检测器得到发送数据。最后，根据发送数据和导频信号更新估计。如此迭代即可完成对信道衰减的估计。

2.1预估计和干扰消除

预估计阶段需要完成对信道时延和多普勒参数估计，该阶段有效利用OTFS系统的二维卷积特性，可以确定DD信道相关的延迟和多普勒参数。由于导频功率和数据能量存在较大差异，所以根据这种特性，这里可以通过设置阈值来进行检测，检测阈值设置为E_s是符号能量。如果|y(k,l)|≥γ，那么就认为在该处存在一个DD域路径，同时干扰区域如图3所示。

在图4中可以看到干扰消除需要接收信号y(k,l)和等效信道两个参数，由于预估计阶段已经确定了时延和多普勒参数，现在只有信道衰减未知，所以在迭代开始之前需要一个初始化的信道衰减值。因为导频功率通常设置较大，所以在预估计阶段可将y[k,l]的数据干扰I_k,l和噪声w[k,l]一起看作噪声，则可得到信道增益的粗略估计，如下式所示：

上标Λ表示估计值，所以表示h_eff的估计值。为了得到更精确的信道估计，需要完成图4所示的步骤1消除导频干扰和步骤2数据检测。于是消除导频干扰得下式。

下一步则是需要将消除导频后的接收信号送入数据检测器。

2.2数据检测

经步骤1后，需要对接收信号进行步骤2数据检测。相较于传统的ZF(Zero-Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error)检测方法，DD域内的MP(Message Passing)算法通过构造因子图在降低复杂度的同时还提升了检测性能，所以本发明使用MP检测器作为数据检测方案。重写接收信号得下式：

在步骤1中使用信道的预估计值去消除导频响应。无论在迭代初始的预估计，还是迭代过程中的估计均存在较小的误差，所以此处把估计误差带来的影响看成高斯噪声的一部分，则用替换表示原噪声w[k,l]。矢量化接收信号表示为下式：

其中，是维数为NM×1的复向量，其中元素分别表示为/>1≤d≤MN。/>是NM×NM的复矩阵，/>是维数为NM×1的信息向量，其中元素表示为/>1≤c≤MN。根据式(17)，联合最大后验概率(Maximum a Posteriori Probability,MAP)检测公式为下式：

由于求联合MAP检测对于N和M的实际值很难处理，所以考虑逐符号MAP检测，如下式所示：

其中，Α是调制符号集合，并假设所有传输符号是等概发送的。因为具有稀疏性，所以假设y与发送符号x[c]相互独立，则进一步简化为：

于是根据上式结合MP算法完成数据检测。在消除导频干扰之后，数据检测问题转换为一个单纯得数据检测问题，具体算法步骤和消息计算方法这里将不再赘述。

2.3更新信道估计

步骤3为信道增益估计值更新。本发明结合自适应信号处理的思想，通过构建期望信号完成信道增益的更新。由于噪声的随机性，所以这里做近似处理。接收信号由三部分组成，因为导频功率设置较大，可以忽略噪声影响。所以此处仅考虑导频和发送数据构成的接收信号。根据估计值重构期望信号y_e[k,l]。

得到估计误差，如下式所示：

于是可得信道估计更新式

根据更新式完成对信道估计的更新，将它和接收信号一起再次执行迭代步骤，即可同时完成信道估计和数据检测。

3、仿真实验

3.1实验数据及设置

本发明使用Matlab软件搭建一个OTFS系统。具体系统参数如表1所示：

表1

该场景下的最大移动速度为150km/h，得到的最大多普勒指数k_max＝5。信道增益服从均值为0，方差为1/P的高斯分布，信道数P为4。定义SNR＝E_S/N₀为发送符号的信噪比，以下简称信噪比，定义SNR_p＝E_P/N₀为导频符号的信噪比，其中E_p、E_s分别为导频和数据符号能量。为了说明信道估计的准确性，使用归一化均方误差(Normalized Mean Square Error，NMSE)描述信道估计精度，其定义如下式所示。

3.2性能分析

对比方案选择嵌入式与叠加式导频估计算法。实验首先对比本发明方案与叠加式导频的预估计性能，随后将对三种方案进行估计精度和收敛性的对比分析。最后给出了本发明方案的误码性能的实验分析。

3.2.1预估计性能分析

本发明方案与叠加式均有导频预估计，为了说明不同导频结构对预估计性能的影响，图5给出了两种方案在不同信噪比下的预估计性能。不难看出，信噪比SNR从10dB到16dB的范围内，预估计性能在下降，这是因为在固定导频信噪比条件下，随着信噪比的升高，数据符号对导频符号干扰增加，影响预估计性能。嵌入式导频不需要预估计操作，但要求SNR_p为35dB时才能完成较准确的信道估计，40dB时接近理想值。而叠加式采用导频和数据叠加配置，更是将SNR_p设置为至少40dB。本发明方案在SNR_p设置为38dB时就可以得到与其相似的预估计结果。这说明，相较于叠加式导频，本发明方案减弱了对SNR_p的要求。

3.2.2NMSE性能分析

图6给出了不同信噪比下，三种方案的估计性能对比。由图可知，当信噪比SNR从10dB上升到16dB时，三种方案的误差都基本趋于稳定。而本发明方案在SNR_p为38dB时完成估计，性能表现居中。相对于嵌入式方案，本发明方案取消了保护间隔；相对于叠加式方案，本发明方案减弱了对SNR_p的要求。

3.2.3算法收敛性分析

为了说明算法的收敛性，图7展示了当其他条件不变时，迭代次数对NMSE性能的影响。可以看出SNR为13dB时，在经过一次迭代之后，NMSE曲线就有一个明显的下降，然后快速收敛。这说明利用数据检测器的检测结果可以快速消除干扰，从而提升迭代算法的估计精度。根据图7可知，在3次迭代之后，本发明和叠加式算法的NMSE性能基本稳定，所以将算法的迭代次数设置为3。而嵌入式方案未采用迭代算法，曲线仅为示意。

3.2.4系统误码性能分析

为了说明检测器的性能，图8给出了在不同信噪比下，分别使用MMSE检测器和MP检测器误码性能对比图。从图中可以看出，信噪比SNR从10dB上升到16dB的过程中，两种检测器的误码率都在急剧下降，但MP检测器表示出比MMSE更优秀的性能。即使是在非理想状态下MP检测器的性能与理想状态的差距也不大。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：在正交时频空调制系统OTFS系统中，数据符号映射到了时延-多普勒DD域中，在DD域的数据符号中，插入导频结构，利用OTFS系统模型，得到DD域下的接收信号；

S2：根据得到的接收信号，在接收端进行迭代干扰消除技术，在完成数据检测的同时完成对信道的估计。

2.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：DD域资源被划分为M×N的网格，其中时延维度有M行数据，多普勒维度有N列数据，并将长度为M×N的数据符号序列映射其中，以此形成DD域发送信号x[k,l]；发送信号通过辛傅里叶逆变换ISFFT，将DD域信号变换到TF域，如下式所示：

其中，0≤n≤N-1，0≤m≤M-1；

多载波调制器使用发射波形g_tx(t)，将TF域内的信号X[n,m]转换为连续时间波形s(t)，如下式所示：

其中，Δf是子载波间隔，T是信号持续时间。

3.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：s(t)在通过多径时变信道进行传输后，接收信号由下式给出：

r(t)＝∫∫h(τ,v)s(t-τ)e^j2πv(t-τ)dτdv+w(t)

其中，w(t)为加性高斯白噪声，h(τ,v)是DD域信道响应；

在接收端，TF域接收符号Y[n_,m]是通过对r(t)执行传统的多载波解调来获得；最后，通过辛有限傅立叶变换SFFT将TF域符号Y[n,m]变换到DD域，如下式所示：

其中，0≤n≤N-1，0≤m≤M-1。

4.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：信道h(τ,v)的稀疏表示为：

其中，P是传播路径的数量，h_i，τ_i和v_i分别表示与第i条路径相关的路径增益、延迟和多普勒频移，δ(·)表示冲激函数，h_i，τ_i，v_i和δ(·)为信道估计的主要目标；将第i条路径的时延和多普勒参数映射到DD域网格内，它们的映射关系如下式所示：

其中，和/>分别表示第i条路径的时延抽头和多普勒抽头，满足TΔf＝1的约束条件。

5.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：考虑一个具体的DD域发送信号x[k,l]和接收信号y[k,l]，假设发送波形是理想的，即满足双正交性，则在DD域内的输入输出关系为：

其中，(.)_x表示除数x的模运算，h_eff是DD域等效信道，w(k,l)为均值为0，方差为σ²的高斯白噪声，利用信道的稀疏表示，将输入输出关系进一步写成：

6.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：对于给定信道最大时延抽头参数l_max和最大多普勒抽头参数k_max，嵌入式导频方案采用下式描述导频的特征参数：

其中0表示放置的保护间隔，下标p表示导频，下标d表示数据，x_p表示导频符号，x_d表示数据符号，k_p和l_p分别表示导频放置的位置；

取消保护间隔的限制，如下所示：

7.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：根据导频结构并结合OTFS系统在DD域输入输出关系式，在接收端红色区域得到下式：

y[k,l]＝P_k,l+I_k,l+w[k,l]

其中接收信号由导频响应P_k,l，数据干扰I_k,l和高斯噪声w[k,l]三部分混叠组成，其中导频响应P_k,l，数据干扰I_k,l如下式所示：

P_k,l＝x_p[k_p,l_p]h_eff[(k-k_p)_N,(l-l_p)_M]

其中，x_p表示导频符号，x_d表示数据符号，k_p和l_p分别表示导频放置的位置，k_v和l_τ分别表示数据的位置；导频响应只会离散的出现在受影响的区域中，受影响的网格个数跟信道稀疏度P有关。

8.根据权利要求1所述的OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法，其特征在于：在接收端，根据迭代干扰消除技术提出信道估计算法，包括：

预估计，用于对信道时延和多普勒参数估计；

迭代部分，用于对信道衰减系数的估计，包括干扰消除，数据检测和更新估计；

首先，干扰消除使用估计的信道衰减，消除接收信号中导频信号；然后将信号送入数据检测器得到发送数据；最后根据发送数据和导频信号更新估计。