CN1889546A - 一种基于叠加导频信号的信道估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于叠加导频信号的信道估计方法，该方法包括：接收端针对接收到的数据包内的每一帧信号，按照现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，通过分段平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。本发明同时还公开了一种基于叠加导频信号的信道估计装置。本发明运用加权平均处理的基于叠加导频信号的信道估计，提高了信道估计的精度，同时明显改善了系统的误比特率性能。

Description

一种基于叠加导频信号的信道估计方法及装置

技术领域

本发明涉及信道估计技术，尤指一种基于叠加导频信号的信道估计方法及装置。

背景技术

正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是将高速串行数据分成多路低速并行数据，并分别对不同的载频进行调制，同时通过在发射端加上循环前缀，在接收端去除循环前缀以抵抗多径时延。而多输入多输出(MIMO，Multiple Input Multiple Output)技术充分开发空间资源，利用多个天线实现多发多收，在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下，可以成倍地提高信道容量和频谱利用率。MIMO技术在OFDM系统中应用简称MIMO+OFDM系统，大大降低了MIMO技术应用的复杂度，使其具有更大的实用性。

众所周知，在信道环境和配置确定前提下，MIMO技术能够获得多大系统容量的关键因素之一取决于系统的信道估计能力。

在MIMO+OFDM系统中，基于导频信号的信道估计技术按其对导频信号的使用情况可以分为两类，一类是导频信号与数据信号时分复用或频分复用的信道估计方法，另一类是导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法。

在前一类信道估计方法中，由于信道的时变特性，导频信号需要周期的发送，占用了系统的部分时隙或频隙，降低了有效数据的传输速率；

为了使导频信号的发送不影响有效数据的传输速率，研究人员提出了后一类将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，通过在数据信号上叠加具有一定特性的导频信号，通常在接收端利用接收信号的一阶统计量，即可估计出信道的冲激响应，从而实现对信道的估计。将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法通过损失部分的有效发送功率，避免了有效数据传输速率的下降，而且由于这类方法的简单有效性，获得了越来越多的关注。

图1是MIMO+OFDM系统组成示意图，如图1所示，假设该MIMO+OFDM系统具有N_t个发送天线和N_r个接收天线，图1中，频域数据信号U_i(k)是某源数据信号B(k)经过MIMO编码后得到的；时域数据信号u_i(n)是由U_i(k)经过OFDM调制(包括IFFT和添加循环前缀)后得到的；s_i(n)＝u_i(n)+c_i(n)是第i个发送天线上的发送信号即OFDM信号，其中，c_i(n)是叠加的导频信号；时域接收信号x_j(n)，是第j个接收天线上的接收信号；频域接收信号x_j(k)是由x_j(n)经过OFDM解调(包括FFT和去循环前缀)后得到的；

是接收端对源数据信号B(k)的估计值。其中，i＝1，2，…，N_t，j＝1，2，…，N_r，k＝0，1，2，…，(N_subc-1)，n＝0，1，…，(N-1)，N为每帧的符号长度且N＝N_subc+N_g，N_subc和N_g为已知参数，分别是OFDM的子载波数和循环前缀的长度。

时域接收信号x_j(n)如公式(1)所示：

$x_j\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{ij}}\left(n\right)*s_i\left(n\right)+v_j\left(n\right)---\left(1\right)$

$=\underset{i=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{ij}}\left(l\right)*[u_i(n-l)+c_i(n-l)]+v_j\left(n\right)$

公式(1)中，*为卷积运算符，h_ij(n)是第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道冲激响应，其中，l＝0，1，…(L-1)，L是信道的阶数，v_j(n)是第j个接收天线上具有零均值的加性高斯白噪声，这里假设在一帧OFDM信号时间中每径的信道值不变，实际通信中都是基于这种假设的。

各个发送天线上的叠加导频信号是具有不同偏移量的周期冲激序列，接收端对公式(1)中的接收信号x_j(n)按照每帧信号做分段平均即计算每帧信号的平均值，可得到第i个发送天线和第j个接收天线之间信道的估计值即信道的冲激响应的估计值。如公式(1′)所示：

${\hat{h}}_{\mathrm{ij}}\left(l\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j(n+l){c^{*}}_i\left(n\right),i=\mathrm{1,2},...,N_t,j=\mathrm{1,2},...N_r---\left(1^{\′}\right)$

公式(1′)表示了每根接收天线上的来自不同发射天线的多径信道响应的估计值。

但是，从公式(1)可以看出，接收信号x_j(n)中同时包含了数据信号u_i(n)、导频信号c_i(n)以及加性高斯白噪声v_j(n)，因此，采用现有分段球平均的方法估计信道时，数据信号和加性高斯白噪声起了干扰的作用，降低了信道估计的精度。

从现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法来看，发送端在数据信号上叠加一个周期冲激序列，接收端通过对接收信号分段求平均，得到信道冲激响应的估计值。现有方法只利用了接收信号的一阶统计量即均值来获取信道估计值，运算虽然简单，但是，由于数据信号与导频信号是叠加在一起的，对信道进行估计时，数据信号起了干扰的作用，信道估计的精度不高，尤其是在高信噪比的情况下，信道估计的归一化均方误差会出现差错底限(error floor)。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于叠加导频信号的信道估计方法，能够提高信道估计的精度。

本发明的另一目的在于提供一种基于叠加导频信号的信道估计装置，能够提高信道估计的精度。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种基于叠加导频信号的信道估计方法，该方法包括以下步骤：

A.接收端针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段平均分别计算各帧信号的信道预估计值；

B.对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

步骤B中所述加权平均处理的方法为：分别对接收到的各帧信号前后相邻的各K帧信号所对应的信道预估计值，按照下式进行加权平均计算，

其中，α为加权因子；所述K的取值取决于加权因子α； ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 分别表示第i个发射天线与第j个接收天线上0～(M-1)帧信号的信道预估计值；M表示所述数据包中包括的帧数； 表示第i个发射天线与第j个接收天线上第m帧信号的信道预估计值，

为一矢量且 ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}={\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(0\right)& {\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(1\right)& \·\·\·& {\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\end{array}(L-1)\right]}^T,$ L是信道的阶数。

所述K为1或2。

所述加权因子α的取值与信道环境相关。

所述加权因子α的取值在0至1之间。

所述帧信号为正交频分复用OFDM信号。

一种基于叠加导频信号的信道估计装置，该系统包括：分段平均处理模块和加权平均处理模块，其中，

分段平均处理模块，接收数据包，针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段求平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并将计算得到的信道估计值发送给加权平均处理模块；

加权平均处理模块，接收来自分段平均处理模块的信道预估计值，并对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

由上述技术方案可见，本发明针对接收到的数据包内的每一帧信号，按照现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，通过分段平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并对各帧信号的信道的预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。本发明运用加权平均处理的基于叠加导频信号的信道估计，提高了信道估计的精度，同时明显改善了系统的误比特率性能，从仿真结果可见，本发明信道估计方法更好地适用于时变的无线信道。

附图说明

图1是MIMO+OFDM系统组成示意图；

图2是发送的数据包的结构示意图；

图3是本发明方法的流程图；

图4a是信道估计的归一化均方误差与信噪比之间的关系曲线图一；

图4b是信道估计的归一化均方误差与信噪比之间的关系曲线图二；

图5a是系统误比特率和信噪比之间的关系曲线图一；

图5b是系统误比特率和信噪比之间的关系曲线图二。

具体实施方式

本发明的核心思想是：接收端针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段求平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举较佳实施例，对本发明进一步详细说明。

基于图1所示的MIMO+OFDM系统，假设各个发送天线上的数据均以数据包为单位传输，每个数据包中包含M帧OFDM信号。对于第i个发送天线与第j个接收天线所组成的天线对，发送数据包中每帧OFDM信号对应的信道冲激响应可以分别表示为h_ij，0，h_ij，1，…，h_ij，M-1，图2是发送的数据包的结构示意图，如图2所示，其中，OFDM(i，m)表示第i个发送天线上一个数据包内的第m帧OFDM信号，h_ij，m＝[h_ij，m(0) h_ij，m(1)…h_ij，m(L-1)]^T，0≤m≤M-1。

由于信道是连续慢变化的，相邻的几帧OFDM信号所对应的信道冲激响应之间有较强的相关性，因此，在利用现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法得到数据包中各帧的h_ij，0，h_ij，1，…，h_ij，M-1的预估计值 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 后，按照公式(2)对预估计值 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 进行加权处理，公式(2)如下：

公式(2)中， ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}={\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(0\right)& {\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(1\right)& \·\·\·& {\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\end{array}(L-1)\right]}^T,$ α是一个加权因子，即加权是在第i个发送天线上一个数据包内，第m帧OFDM信号前后相邻的各K帧OFDM信号(共2K+1帧)所对应的信道冲激响应预估计值之间进行的，一般K＝1或K＝2。α的取值与信道环境相关如时延、移动速度等，一般来讲，移动速度越快，数据包中各帧之间的相关性较弱，α的取值可以相应小些，也就意味着K的值会小些，即对于第m帧OFDM信号来说，参与加权处理的前后相邻的OFDM信号会少些。相反，移动速度越慢，数据包中各帧之间的相关性较强，α的取值可以相应大些，也就意味着K的值会大些，即对于第m帧OFDM信号来说，参与加权处理的前后相邻的OFDM信号会多些。α的取值范围一般在0～1之间。

公式(2)相应的矢量中各元素的关系为公式(3)所示：

当公式(2)或公式(3)中，加权因子α满足α＞0且 $1-\underset{k\≠0}{\overset{K}{\underset{k=-K}{\mathrm{\Σ}}}}{\mathrm{\α}}^{\left|k\right|}>0$ 时，通过加权平均所得到的信道估计值 ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},0},{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 具有比现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法所得到的信道估计值 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 更小的归一化均方误差，在 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 和 ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},0},{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 均是无偏估计的情况下，经过本发明加权平均处理后的信道估计的精度提高了。

图3是本发明方法的流程图，具体包括以下步骤：

步骤300：接收端针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段平均分别计算各帧信号的信道预估计值。

在步骤300之前，在发送端，随机生成一路如四相相移键控(QPSK)符号序列，该符号序列的长度由一个数据包内的OFDM信号的帧数M、OFDM的子载波数N_subc决定。从该符号序列中依次取出N_subc个符号，分别经过MIMO编码后得到对应于各个发送天线的一个数据包内的频域数据信号，再经OFDM调制后得到时域数据信号，最后在各个发送天线上的时域数据信号上叠加各自的导频信号，得到最终的发送信号。

本步骤中，对于第i个发送天线和第j个接收天线，接收端分别利用接收数据包内的每一帧信号，按照现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，即通过分段求平均分别计算各帧信号的信道冲激响应的预估计值 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}.$

各发送一接收天线对之间的无线多径信道是相互独立的，对于某一个发送数据包，无线多径信道在一帧OFDM信号持续时间内保持不变，而在不同帧的OFDM信号之间是时变的。对于第j个接收天线，接收信号是由各个发送信号分别经过相互独立的无线多径信道衰落后叠加，再加上加性高斯白噪声后得到的，如公式(1)式所示。

步骤301：对各帧信号的信道的预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

在接收端，对各帧信号的信道冲激响应的预估计值 ${\hat{h}}_{\mathrm{ij},0},{\hat{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\hat{h}}_{\mathrm{ij},M-1}$ 按照上述公式(2)进行加权平均处理，得到各帧信号的信道冲激响应的估计值 ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},0},{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},1},\·\·\·,{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},M-1}.$

从上述本发明信道估计的方法可见，本发明方法利用一个数据包内相邻各帧OFDM信号所对应的信道冲激响应的相关特性，有效提高了信道估计的精度，明显改善了系统的误比特率性能。

下面以四个仿真试验为例，对比本发明信道估计方法与现有方法的仿真效果。这里假设仿真条件为：发送天线数N_t＝2；接收天线数N_r＝2；图1中所示的MIMO编码器和MIMO解码器分别为Alamouti提出的空时编码器和译码器，即若U₁(n，k)和U₂(n，k)分别为n时刻发送天线1和发送天线2上的频域数据信号，则在n+1时刻有： $\left\{\begin{array}{c}{U}_1(n+1,k)=-{\left[U_2(n,k)\right]}^{*}\\ U_2(n+1,k)={\left[U_1(n,k)\right]}^{*}\end{array}\right.;$ 数据包长度M＝10，OFDM的子载波数N_subc＝512，循环前缀的长度N_g＝1/4×N_subc，采用QPSK调制；时变多径信道的模型为： $\left[\begin{array}{cccccc}0& 200& 800& 1200& 2300& 3700\\ 0& -0.9& -4.9& -8.0& -7.8& -23.9\end{array}\right],$ 其中，第一行为各径的时延(ns)，第二行为各径的功率(dB)。系统工作在5GHz频段，相应于移动台速度分别为3km/h和60km/h时的多普勒频率f_d分别为14Hz和为280Hz；选取导频信号的幅度分别为a＝0.5和a＝1，加权因子α＝0.3。

图4a是信道估计的归一化均方误差(NMSE，Normalized Mean SquareError)与信噪比(SNR，Signal to Noise Ratio)之间的关系曲线图一。图4a中，移动台速度为3km/h，f_d＝14Hz，关系曲线411是导频信号的幅度a＝0.5时，采用本发明信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线，关系曲线412是导频信号的幅度a＝0.5时，采用现有信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线；关系曲线413是导频信号的幅度a＝1时，采用本发明信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线，关系曲线414是导频信号的幅度a＝1时，采用现有信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线。

图4b是信道估计的归一化均方误差与信噪比之间的关系曲线图二，图4b中移动台速度为60km/h，f_d＝280Hz，关系曲线421是导频信号的幅度a＝0.5时，采用本发明信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线，关系曲线422是导频信号的幅度a＝0.5时，采用现有信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线；关系曲线423是导频信号的幅度a＝1时，采用本发明信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线，关系曲线424是导频信号的幅度a＝1时，采用现有信道估计方法得到的NMSE与SNR之间的关系曲线。

从图4a和图4b的曲线可以明显看出，在相同SNR的情况下，采用本发明信道估计方法获得的NMSE优于采用现有信道估计方法获得的NMSE。从而可见，本发明信道估计方法相比于现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，信道估计的精度有了显著提高，尤其是在信道变化加快即移动台速度高的情况下，信道估计精度的改善幅度更明显。

图5a是系统误比特率(BER，Bit Error Rate)和信噪比之间的关系曲线图一，图5a中，移动台速度为3km/h，f_d＝14Hz，关系曲线511是导频信号的幅度a＝1时，采用本发明信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线，关系曲线512是导频信号的幅度a＝1时，采用现有信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线；关系曲线513是导频信号的幅度a＝0.5时，采用本发明信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线，关系曲线514是导频信号的幅度a＝0.5时，采用现有信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线。

图5b是系统误比特率和信噪比之间的关系曲线图一，图5b中，移动台速度为60km/h，f_d＝280Hz，关系曲线521是导频信号的幅度a＝1时，采用本发明信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线，关系曲线522是导频信号的幅度a＝1时，采用现有信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线；关系曲线523是导频信号的幅度a＝0.5时，采用本发明信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线，关系曲线524是导频信号的幅度a＝0.5时，采用现有信道估计方法得到的BER与SNR之间的关系曲线。

从图5a和图5b的曲线可以明显看出，在相同SNR的情况下，采用本发明信道估计方法获得的BER优于采用现有信道估计方法获得的BER。从而可见，对于系统的BER性能，本发明信道估计方法相比于现有将导频信号叠加在数据信号上的信道估计方法，有了明显改善。

根据上面的仿真结果，可以清楚的看到，本发明运用加权平均处理的基于叠加导频信号的信道估计，无论是在信道估计的精度方面，还是在系统的误比特率性能方面，均获得了明显的改善效果，更好地适用于时变的无线信道。

基于上述本发明的信道估计方法，同时还提供一种基于叠加导频信号的信道估计装置，该装置包括分段平均处理模块和加权平均处理模块，其中，

分段平均处理模块，接收数据包，针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段求平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并将计算得到的信道估计值发送给加权平均处理模块；

加权平均处理模块，接收来自分段平均处理模块的信道预估计值，并对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于叠加导频信号的信道估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A.接收端针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段平均分别计算各帧信号的信道预估计值；

B.对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B中所述加权平均处理的方法为：分别对接收到的各帧信号前后相邻的各K帧信号所对应的信道预估计值，按照下式进行加权平均计算，

其中，α为加权因子；所述K的取值取决于加权因子α；

分别表示第i个发射天线与第j个接收天线上0～(M-1)帧信号的信道预估计值；M表示所述数据包中包括的帧数； 表示第i个发射天线与第j个接收天线上第m帧信号的信道预估计值，

为一矢量且 ${\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}={\left[\begin{array}{ccc}{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(0\right)& {\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}\left(1\right)& \·\·\·{\tilde{h}}_{\mathrm{ij},m}(L-1)\end{array}\right]}^T,$ L是信道的阶数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述K为1或2。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述加权因子α的取值与信道环境相关。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加权因子α的取值在0至1之间。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述帧信号为正交频分复用OFDM信号。

7.一种基于叠加导频信号的信道估计装置，其特征在于，该系统包括：分段平均处理模块和加权平均处理模块，其中，

分段平均处理模块，接收数据包，针对接收到的数据包内的每一帧信号，通过分段求平均分别计算各帧信号的信道预估计值，并将计算得到的信道估计值发送给加权平均处理模块；

加权平均处理模块，接收来自分段平均处理模块的信道预估计值，并对各帧信号的信道预估计值进行加权平均处理，得到各帧信号的信道估计值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述帧信号为OFDM信号。

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