CN1801792A - 一种mimo－ofdm系统中的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MIMO－OFDM系统中半盲的信道估计方法，即将原有OFDM循环前缀替换成训练符号，进行信道估计。发送数据分为训练符号和数据传输OFDM符号。其中训练符号构成自相关性良好、互相关性很弱的序列，用于代替循环前缀，抵抗ISI和ICI并建立信道估计的初始参数；数据传输OFDM符号由数据符号组成；信道估计算法采用维纳算法。本发明的方法具有较高的频谱效率和数据传输率，能对快衰落时变信道进行很好的估计，其接收机算法具有较低的运算复杂度。

Description

一种MIMO-OFDM系统中的信道估计方法

技术领域：

本发明属于无线宽带通信领域，它特别涉及MIMO-OFDM系统中的信道估计。

背景技术：

目前世界范围内存在有多种数字无线通信系统，其中主要包括GSM系统，IS-136 TDMA系统以及IS-95 CDMA系统。但对于高速数据业务来说，信息流的符号宽度相对较短，无线信道又存在时延扩展，所以符号间会存在较严重的符号间干扰(ISI)，导致单载波TDMA系统和窄带CDMA系统都存在很大的缺陷。在此情况下，正交频分复用(OFDM)系统，由于具有有效抵抗ISI，最大限度的利用频谱资源，方便的IDFT和DFT实现，支持非对称高速数据传输，动态比特和子信道分配，易于与多种接入方法相结合，以及抵抗窄带干扰等优点，成为一种备受关注的解决方案。未来无线宽带通信要求更高的频谱效率和系统容量，而多输入多输出(MIMO)无线通信系统较之单输入单输出(SISO)无线通信系统，能够显著改善通信系统容量，也受到广泛的关注。MIMO-OFDM系统可以同时获得MIMO和OFDM技术的优势，从而被认为在未来无线通信应用中有广泛的应用前景。(见文献[D.Agrawal，et al.，Space-time coded OFDM for high data-ratewireless communication over wideband channels.IEEE Vehi.Tech.Conference，1998(3)：2232-2236]和[Y.(G.)Li，et al.，Transmit diversity for OFDM systems andits impact on high-rate data wireless networks，IEEE J.Select.Areas Commun.，1999，(17)：1233-1243])。

在MIMO-OFDM系统中，时间频率双选性信道的估计与跟踪是实现系统接收端检测、解码以及系统自适应编码等的前提基础。在SISO-OFDM向MIMO-OFDM拓展的过程中，典型的SISO-OFDM信道估计方法也应用到MIMO-OFDM系统中来(见文献[M.Hsieh，C.Wei，Channel estimation for OFDMsystems based on comb-type pilot arrangement in frequency selective fadingchannels.IEEE Trans Consumer Electronics，1998，44(1)：217-225]及其参考文献)。

按有无训练序列来划分信道估计方法，可以分为非盲信道估计、盲信道估计和半盲信道估计。在非盲信道估计方法中，最优训练序列或判决反馈的信道估计方案(见文献[Y.(G.)Li，Simplified channel estimation for OFDM systems withmultiple transmit antennas，IEEE Trans，2002，1(1)：67-75])其计算量大，要求接收机处理能力强，在快衰落应用场合中要求频繁发送训练序列，导致频谱效率损失很大；基于导频子载波的信道估计方法应用广泛，但导频插入所带来的频谱资源损耗是不可避免的(见文献[K.Lee and D.B.Williamos，Pilot-Symbol-Assistedchannel estimation for Space-Time Coded OFDM systems，EURASIP Journal onApplied Signal Processing 2002(5)：507-516])。相比之下，盲信道估计避免了使用导频训练序列，提高了信息传输速率，但基于子空间等方法的盲信道估计算法运算复杂度非常大，不利于实时估计，且会存在相位模糊等问题，实用价值不高(见文献[Jx Du，Ye(G)Li，MIMO-OFDM channel estimation based on subspacetracking，2003(2)：1084-1088]和[H.Blcskei，et al.，Blind channel identificationand equalization in OFDM-Based multiantenna systems，IEEE Trans On SignalProcessing，2002，1(50)：96-109])；利用OFDM循环前缀进行信道估计的方法，是一种新颖的盲信道估计方法，其频谱利用率高，但在信噪比较低的情况下，运算收敛速度慢(见文献[Xw Wang，K.J.Ray Liu，Performance analysis for adaptive channelestimation exploiting cyclic prefix in multicarrier modulation systems，IEEEtrans，2003，51(1)：94-105])。半盲的信道估计方法介于非盲和盲方法之间，也即发送部分训练序列，结合了以上两种估计方法的优点，但对快衰落时变信道的估计与跟踪，其性能仍然不及非盲信道估计方法。

如何提供一种MIMO-OFDM系统中频谱利用率高，适用于快速衰落时变信道并且在接收端运算复杂度低，且易于实现的全新的半盲信道估计方法，是目前急需解决的技术问题。

发明内容：

本发明的目的是提供一种MIMO-OFDM系统(如图1所示)中频谱利用率高，适用于快速衰落时变信道并且在接收端运算复杂度低，且易于实现的全新的半盲信道估计方法。

为了说明方便，做如下阐述：

(1)MIMO-OFDM系统的发射接收时域信号模型(如图2，图3所示)：

$y_i\left(m\right)=\underset{q=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,q}(m,\mathrm{\τ})\⊗s_q\left(m\right),m=\mathrm{0,1},\·\·\·N+N_p-1,i=\mathrm{1,2},\·\·\·M_R---\left(1\right)$

其中代表卷积；M_T表示发射天线数；M_R表示接收天线数；N为正整数，表示OFDM子载波数；N_p表示循环前缀长度(下同)，

$h_{i,q}(m,\mathrm{\τ})=\underset{l=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{i,q}^l\left(m\right)\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_{i,q}^{l}T)---\left(2\right)$

τ_i，q ^l为信道多径延时；α_i，q ^l为零均值复高斯随机变量，代表多径衰落；T为OFDM系统的符号周期，L为表示信道阶数的正整数。设S_q(m)为第q发射天线在时刻m发射的信号，y_i(m)为第i接收天线在m时刻接收到的信号。

(2)MIMO-OFDM系统的频域信号模型：

$Y_i[n,k]=\underset{q=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{i,q}[n,k]S_q[n,k]+V_i[n,k],i=\mathrm{1,2},\·\·\·,M_R,k=\mathrm{0,1},\·\·\·,N-1---\left(3\right)$

其中S_q[n，k]为第q发射天线在第n个OFDM符号内第k子载波发送的信号；令h_i，q[n，l]为第n个OFDM符号内第q发射天线至第i接收天线间第l条多径分量的路径衰落系数则 $H_{i,q}[n,k]=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,q}[n,l]e^{-j\frac{2\mathrm{\πkl}}{N}}$ 为信道频率响应；V_i[n，k]为零均值加性高斯白噪声，满足

$E\left\{V_{i^{\′}}\right[n^{\′},k^{\′}\left]V_i^{*}\right[n,k\left]\right\}={\mathrm{\σ}}_v^2\mathrm{\δ}[i^{\′}-i]\mathrm{\δ}[n^{\′}-n]\mathrm{\δ}[k^{\′}-k]---\left(4\right)$

其中^*代表共轭，δ[m-n]在m-n为0时取值为1，其它情况为0。σ_V ²表示噪声方差。Y_i[n，k]为第i接收天线接收到的在第n个OFDM符号内第k子载波发送的信号。

(3)OFDM的保护间隔及循环前缀(cyclic prefix，简称CP)：

为了最大限度的消除符号间干扰，可在每个OFDM符号间插入保护间隔(guard interval)，其长度N_p一般大于无线信道的最大时延扩展L，这样一个符号的多径分量就不会对下一个符号造成干扰。在这段保护间隔内，可以不插入任何信号，即是一段空闲的传输时段。

由于多径传播的影响，子载波之间的正交性遭到破坏，不同子载波之间产生干扰，即信道间干扰(ICI)。为了消除ICI，OFDM需要在其保护间隔内填入循环前缀信号，这样可以保证在FFT周期内，OFDM符号的延时副本内所包含的波形的周期个数是整数，这样时延小于保护间隔的时延信号就不会在解调过程中产生ICI。将每个OFDM符号的后N_p时间中的样点复制到OFDM符号的前面，形成前缀(如图4所示)。

(4)伪随机PN序列

PN序列是一个1和0的码序列，自相关函数具有白噪声自相关函数相类似的性质。常见的有m序列，Gold序列和Kasami序列。在CDMA中，需要用到互相关性弱的PN序列以区分不同用户，Gold序列和Kasami序列则能同时具备良好的自相关性和弱的互相关性。

本发明根据OFDM循环前缀原理，重新设计OFDM保护间隔(见图5)，在不需要发射导频信息的情况下，有效的进行MIMO-OFDM快速时变信道估计和跟踪。

发射端OFDM符号的设计分为步骤A，步骤B和步骤C：

步骤A：产生M_T个训练序列d_q＝[d(1)，d(2)，…d(N_p)]，q＝1，2，…M_T，分别对应每一发射天线。

每一发射天线发射的所有OFDM符号均采用同一个训练序列代替每个OFDM符号不同的循环前缀。训练序列的长度设计成循环前缀的长度N_p，个数为发射天线数M_T，其内容可以为PN序列。

步骤B：构造OFDM符号，分为以下i)、ii)两步，由于每根天线所要发送的OFDM符号构造方法相同，因此以下仅详细描述一根天线的OFDM符号构造方法，之后将其简单的推广至M_T根发射天线即可。

i)IFFT变换

将串/并转换后的已编码数据进行IFFT变换，IFFT的长度为子载波数N，得到时域发射数据，即OFDM符号的数据部分。

ii)加入训练序列(如图5所示)

将步骤A产生的训练序列之一重复的插入到i)产生的各OFDM数据符号之间，代替传统的循环前缀，并作为接收端进行信道估计的训练序列，则加入训练序列后的完整的待发OFDM符号的长度为N+2N_p。

步骤C：将每一发射端处构造好的OFDM符号分别进行成型滤波和载波调制，送入发射天线。

接收端设计步骤分如下步骤D和步骤E：

步骤D：在接收端，对应于每一根接收天线的每一OFDM符号(长度为N+2N_p)，进行信道估计(由于每根接收天线处的信道估计方法相同，故在此仅针对第i根接收天线进行详细描述)。

对第n个OFDM符号而言(为了描述方便，以下省略标号n)，可得时域接收信号的训练序列部分

$y_i\left(m\right)=\underset{q=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i,q}(m,\mathrm{\τ})\⊗d_q\left(m\right)+w_i\left(m\right)m=L-1,\·\·\·N_p-1,i=\mathrm{1,2},\·\·\·M_R---\left(5\right)$

其中w_i(m)是第i根接收天线处的零均值、方差为σ_w ²的复高斯加性白噪声。令 $d\left(m\right)={[d_1\left(m\right),d_2\left(m\right),\·\·\·d_{M_T}\left(m\right)]}^T$

$={[d_1\left(m\right),d_1(m-1),\·\·\·d_1(m-L+1),\·\·\·d_{M_T}\left(m\right),d_{M_T}(m-1),\·\·\·d_{M_T}(m-L+1)]}^T---\left(6\right)$

h_iq＝[h_i，q(0)，h_i，q(1)，…h_i，q(L-1)]                   (7)

$h_i={[h_{i1},h_{i2},\·\·\·h_{i{M}_T}]}^T={[h_{i,1}\left(0\right),\·\·\·h_{i,1}(L-1),\·\·\·h_{i,M_T}\left(0\right),\·\·\·h_{i,M_T}(L-1)]}^T---\left(8\right)$

则(1)式可简写为

$y_i\left(m\right)=\underset{q=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)+w_i\left(m\right)={h_i}^{T}d\left(m\right)+w_i\left(m\right)---\left(9\right)$

T代表矩阵转置。

估计传输该OFDM符号的时域信道值c_i，q：由以下i)、ii)和iii)步骤组成：i)预先存储已知训练序列的自相关 Hermite矩阵R_q于接收端， $R_q=d_q{d}_q^H$

其中H代表矩阵共轭转置。

ii)计算y_i(m)和d_q之间的互相关向量

${\hat{r}}_{\mathrm{yd}}\left(l\right)=\frac{1}{N_p-L+1}\underset{m=L-1}{\overset{L_p-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i\left(m\right){d_q}^{*}(m-l),l=\mathrm{0,1},\·\·\·L-1---\left(10\right)$

iii)信道估计

由以上两步，设估计处的信道值为c_i，q，则可得

$c_{i,q}={R_q}^{-1}{\hat{r}}_{\mathrm{yd}},i=\mathrm{1,2},\·\·\·M_R,q=\mathrm{1,2},\·\·\·M_T---\left(11\right)$

步骤E：利用循环前缀处的信道估计结果c_i，q估计该0FDM符号所有信道子载波频率响应。

${\hat{H}}_{i,q}=\mathrm{fft}\{c_{i,q},N+N_p\}---\left(12\right)$

本发明设计的基本原理：

1)将OFDM的循环前缀变换成可用于信道估计的训练序列。从形式上看，将这样的训练序列插入到时域OFDM符号之间，与传统的循环前缀相同，起到了保护间隔的作用；从内容上看，训练序列不同于传统的循环前缀，它不是将OFDM数据符号的后N_p个符号重复的放置在该OFDM符号之前，取而代之的是一个收发端均已知的序列，并重复的将该序列插入到每个时域OFDM数据符号之前。

2)利用训练序列良好的自相关性和微弱的互相关性，估计不同发射接收天线对之间的信道信息c_i，q。在接收端预存的与发射端相同的训练序列当中，每个训练序列d_q对应一发射端q，而与其他发射端的训练序列具有很低的互相关值。这样，信道估计就是根据y_i和d_q估计h_i，q，y_i＝[y_i(L-1)，y_i(L)，…y_i(N_p-1)]。令线性估计器为c，则接收信号与估计器输出的误差为：

$e_i\left(m\right)=y_i\left(m\right)-\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{c}_{i,q}\left(n\right)d_q(m-n)={h_i}^{T}d\left(m\right)+w_i\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)---\left(13\right)$

ξ_i，q＝E{|e_i(m)|²}＝E{|h_i ^Td(m)+w_i(m)-c_i，q ^Td_q(m)|²}

  ＝E{|w_i(m)|²}+E{w_i(m)[h_i ^Td(m)-c_i，q ^Td_q(m)]^*}

  +E{w_i ^*(m)[h_i ^Td(m)-c_i，q ^Td_q]+E{h_i ^Td(m)-c_i，q ^Td_q(m)|²}               (14)

  ＝E{|w_i(m)|²}+E{|h_i ^Td(m)-c_i，q ^Td_q(m)|²}

ξ_i，q为第i根接收天线第q根发射天线对之间信道真实值与估计值之间的均方误差。则有

$\min {\mathrm{\ξ}}_{i,q}=\min E\left\{{|{h_i}^{T}d\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q|}^2\right\}$

$=\min E{\{|\underset{\underset{(r\≠q)}{r=1}}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,r}}^T{d}_r\left(m\right)+{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)|}^2\}$

$=\min E\left\{\begin{array}{c}{\left|\underset{\underset{(r\≠q)}{r=1}}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,r}}^T{d}_r\left(m\right)\right|}^2+\underset{\underset{(r\≠q)}{r=1}}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,r}}^T{d}_r\left(m\right){[{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)]}^H\\ +\underset{\underset{(r\≠q)}{r=1}}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,r}}^H{d_r}^H\left(m\right)[{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)]+{|{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)|}^2\end{array}\right\}---\left(15\right)$

$=\min \left\{E\right\{{\left|\underset{\underset{(r\≠q)}{r=1}}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,r}}^T{d}_r\left(m\right)\right|}^2\}+E\{{|{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)-{c_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)|}^2\left\}\right\}$

由此可见，最小化均方误差ξ_i，q的过程，就是估计器c_i，q收敛至信道参数h_i，q的过程。

3)在接收端，一个完整的OFDM符号包括三部分，即加在OFDM数据符号前的训练序列，OFDM数据符号以及紧跟这个数据符号之后的训练序列。与传统的OFDM符号相比，其长度由N+N_p扩展到N_c。

本发明具有以下优点：

1)节约了频谱资源。该发明避免使用传统MIMO-OFDM系统信道估计方法中的导频信息，既不需要占用OFDM符号中一定量的子载波设置导频信息用以在接收端提取进行信道估计，也不需要专门安排整个OFDM符号作为一帧数据的训练OFDM符号。这样以来大大的提高了频谱利用率。

2)充分利用了循环前缀，提高了数据传输速率。OFDM系统特有的循环前缀本来仅用来抵抗多径传播引起的ISI和ICI，在此将其赋予了训练序列的意义。定义N_l为一个OFDM符号的导频占用子载波数。就相同的FFT长度而言，传统基于导频的频域插值方法，传输一个OFDM符号的总长度为N+N_p，其中有用的数据符号个数为N-N_l；本发明的设计，一个OFDM符号的总长度为N，其中有用的数据符号个数为N-N_p，则数据传输率前者为N-N_l/N+N_p，后者为N-N_p/N，数据率的增益为N²-N_p ²/N²-NN_l。显然，当NN_l＞N² _p时，采用本发明方案，传输数据率有所提高。如N＝256、N_p＝16、N_l＝8，增益为0.12dB；N＝1151、N_p＝127、N_l＝40，增益为0.16dB。

3)计算量低。对于每根发射天线上的待发射数据而言，由于每个OFDM符号之前均需加上循环前缀，该发明将一个固定的训练序列作为其循环前缀，重复分加在每个OFDM之前，形成数据帧。这样在接收端，每次FFT之间将无间隔，又由于接收端将预存与发射端一致的已知的一组训练序列，以及每个训练序列的自相关Hermite矩阵R_q，所以与已有基于循环前缀的信道估计方法相比较，用上述方法进行信道估计时运算量比小，同时估计速度快。

4)易于优化训练序列，估计精度高。由于训练的序列实际上是OFDM符号的循环前缀，故其长度在满足N_p＞L的条件下可随意设置，在保证估计精度的前提下尽量减少N_p长度，可以降低系统的复杂度；其内容只要在保证对应于各个发射天线端序列的自相关性强、互相关性弱的条件下，也可随意选择，而这样的序列是非常易于获得的，如可选择PN序列。

5)能够对快速时变信道进行很好的估计跟踪。针对快衰落时变信道，对信道参数在一个OFDM数据帧内保持恒定的假设常常是不成立的。所以现有的基于在一帧数据内的第一个OFDM符号作为训练符号的信道估计技术不能很好的跟踪快速时变信道；而对于在每个OFDM符号内插入导频信号的方法，将占用大量的频谱资源。而该方法能够提取每一个接收到的OFDM符号的循环前缀，实时的进行信道估计，故非常适合信道快速时变的情况。图6、图7均说明在信道快衰落的情况下，该发明的方法比传统基于导频的信道估计方法有明显的性能优势。

附图说明：

图1是M_T×M_R MIMO-OFDM系统的整体框图

1表示OFDM调制器；2代表发射天线，共有M_T个；3代表接收天线，共有M_R个；4代表OFDM解调器。从信源发出的数据经过信道编码被送入空时编码器，空时编码器是MIMO系统特有的结构单元，其各路输出分别被送往各个发射端，各个发射端独立进行OFDM多载波调制；在接收端，各天线处独立进行OFDM解调制，并同时进行信道估计，将信道估计的结果和解调制结果联合进行空时解码，之后再进行信道解码，最后恢复出数据信息。

图2是典型的MIMO-OFDM系统发射框图

5表示串/并转换器；6表示并/串转换器。S_q[n，k]为第n个OFDM符号期间第q个发射天线第k个子载波传送的信号；s_q[n，m]为第n个OFDM符号期间第q发射天线第m采样时刻传送的时域信号；n表示一帧内OFDM符号的序号(n为整数)，k表示OFDM子载波序号(k为整数，0≤k＜N，N表示OFDM子载波总数)，m表示采样时刻(m为整数，-N_p≤m＜N，其中N_p表示OFDM循环前缀采样点数)。

图3是典型的MIMO-OFDM接收机框图

5表示串/并转换器；6表示并/串转换器。y_i[n，m]表示第n个OFDM符号期间第i根接收天线第m时刻接收到的采样信号，Y_i[n，k]为接收机第n个OFDM符号期间第i接收天线第k子载波分离出来用于空时解码的解码器输入信号；其中i为正整数，1≤i≤M_R，M_R为接收天线数；信道估计模块使用从接收信号中提取的导频符号以及接收端预存的已知导频值估计MIMO信道频率响应。

图4是传统OFDM符号构成方式图

图中所示连续两个OFDM符号，深灰色代表OFDM符号数据部分；条纹部分代表循环前缀。7表示第一个OFDM符号的循环前缀；8代表第二个OFDM符号的循环前缀，其内容不同。

图5是本发明OFDM符号构成方式图

图中所示连续两个OFDM符号，深灰色代表OFDM符号数据部分；9代表训练序列，其内容可以是PN序列，对应同一发射天线，训练序列的内容相同。

图6是使用本发明方案信道估计的系统性能仿真举例

图中给出了使用本发明方案一个特例的信道归一化均方误差(NMSE)与传统基于导频方案的信道归一化均方误差的计算机方针性能比较曲线，其中SNR表示信噪比，new表示使用本发明方法估计的结果，pilot表示导频方案的信道估计的结果。性能比较在三种不同的移动台运动速率下进行。自适应算法采用的是LMS算法。图中给出了下述具体实施方式中参数选择下的系统归一化均方误差性能。

图7是使用本发明方案信道估计的系统误比特率性能仿真举例

图中给出了使用本发明方案一个特例的信道误比特率(BER)的计算机仿真性能曲线。其中SNR表示信噪比，实线表示使用本发明方法估计的结果，虚线ideal channel表示理想信道估计的结果。图中给出了下述具体实施方式中参数选择下的系统误比特率性能。

具体实施方式：

下面给出本专利实现的一个具体的MIMO-OFDM配置。本例中的参数并不影响本发明的一般性。

信道模型采用半相关衰落信道模型，根据3GPP SCM方法(见文献[3rdGeneration Partnership Project；Technical Specification Group Radio Access Network；Spatial Channel Model for Multiple Input Multiple Output(MIMO)simulations.2003.www.3gpp.org])产生。中心频率为2GHz，信号带宽5MHz，多径分量为6，OFDM子载波数为1024，发送的信息序列(频域信息序列)为经过空时网格码编码后的QPSK符号。训练序列采用gold序列。

Claims (2)

1一种MIMO-OFDM系统中信道估计方法，其特征是由以下步骤：

1)发射步骤，由步骤A，步骤B和步骤C组成：

步骤A：构造M_T个训练序列d_q＝[d(1)，d(2)，…d(N_p)]，q＝1，2，…M_T，替换OFDM符号中的循环前缀，不同的训练序列分别对应不同的发射天线，其长度设计成循环前缀的长度N_p；

步骤B：构造OFDM符号，分为(i)和(ii)两步：

i)IFFT变换

将串/并转换后的已编码数据进行IFFT变换，得到时域发射数据，即OFDM符号的数据部分，其长度为子载波数N；

ii)加入训练序列

将步骤A产生的训练序列重复的插入到(i)产生的各OFDM数据符号之间，作为接收端进行信道估计的训练序列，则加入训练序列后的完整的待发OFDM符号的长度为N+2N_p；

步骤C：将每一发射端处构造好的OFDM符号分别进行成型滤波和载波调制，送入发射天线；

2)接收步骤，由步骤D和步骤E组成：

步骤D：在接收端，根据每个OFDM符号的训练序列部分

$y_i\left(m\right)=\underset{q=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}{h_{i,q}}^T{d}_q\left(m\right)+w_i\left(m\right)={h_i}^{T}d\left(m\right)+w_i\left(m\right),m=L-1,..N_p-1,i=\mathrm{1,2},...M_R$

估计传输该OFDM符号的时域信道值c_i，q；由步骤i)、ii)和iii)组成：

i)预先存储已知训练序列的自相关 Hermite矩阵R_q于接收端

ii)计算y_i(m)和d_q之间的互相关向量

${\hat{r}}_{\mathrm{yd}}\left(l\right)=\frac{1}{N_p-L+1}\underset{m=L-1}{\overset{L_p-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i\left(m\right){d_q}^{*}(m-l),l=\mathrm{0,1},...L-1$

iii)信道估计

由以上(i)，(ii)两步，设估计处的时域信道值为c_i，q，则可得

$c_{i,q}={R_q}^{-1}{\hat{r}}_{\mathrm{yd}},i=\mathrm{1,2},...M_R,q=\mathrm{1,2},...M_T$

步骤E：利用循环前缀处的信道估计结果c_i，q估计该OFDM符号所有信道子载波频率响应为

${\hat{H}}_{i,q}=\mathrm{fft}\{c_{i,q},N+N_p\}.$

2根据权利要求1所属的信道估计方法，其特征是所述发射步骤中所构造的M_T个训练序列，其内容是PN序列。

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