CN1890935A - Ofdm系统的信道评估 - Google Patents

Abstract

一种用于在正交频分多路复用系统中执行信道估计的方法，所述方法包括下列步骤：从多个发送天线接收发送的导频码元(80)；从发送的导频码元形成一个最小平方估计矩阵(82)；形成近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵(84－88)，其中稀疏平滑矩阵中各行向量包含固定权重矩阵的各行中的一个或多个最强权重；以及从稀疏平滑矩阵和最小平方估计矩阵派生出信道估计矩阵(90)。

Description

OFDM系统的信道评估

技术领域本发明通常涉及无线正交频分多路复用(OFDM)系统中的信道估计方法，特别是涉及用线性最小均方误差(LMMSE)估计技术的信道估计方法。

背景技术

正交频分多路复用(OFDM)是多载波调制系统的高频谱效率类型，它具有单载波系统的许多优点，特别是对时散信道中的高数据速率传输。传输的分集是进一步改善衰落环境中的无线通信系统的有效方法。能可靠地高数据速率无线通信的具有发送器分集的时空编码OFDM系统有希望成为宽带无线服务的有效替代。然而，时空编码系统要求精确估计信道频率响应。

用于OFDM系统的传统一维信道估计技术包括(a)最小平方(LS)，(b)最小均方误差(MMSE)和(c)线性最小均方误差(LMMSE)估计技术。LS估计器具有低复杂性，但具有高均方误差(MSE)，特别是在系统用低信噪比工作时。另一方面，基于时域信道统计的MMSE估计器是高度复杂的并且在任何实际实施中需要大量乘法器和加法器。MMSE估计器为采样间隔的信道环境提供良好的性能，但对非采样间隔的信道和高信噪比具有有限的性能。

LMMSE估计器为采样间隔及非采样间隔的信道提供好的性能。然而，LMMSE估计器的实际实施非常复杂并需要执行大量计算以实现准确的信道估计。

发明内容

理想的是提供一种在具有发送器分集的OFDM系统中执行信道估计的方法，该方法简单而有效的，并使现有信道估计技术的计算复杂性最小化。

同样理想的是提供一种减轻或克服已知信道估计技术的一个或多个问题的执行信道估计的方法。

本发明的一个方面提供一种用于在正交频分多路复用系统中执行线性信道估计的方法，该方法包括下列步骤：

从多个发送天线接收发送的导频码元；

从发送的导频码元形成一个最小平方估计矩阵；

形成近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵，其中稀疏平滑矩阵中各行向量包含固定权重矩阵的各行中的一个或多个最强权重；以及

从稀疏平滑矩阵和最小平方估计矩阵派生出信道估计矩阵。

在一个实施例中，稀疏平滑矩阵根据下列定义：

$E_j\left(k\right)=\underset{w_j(k,m)}{\arg \max }\left\{\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\right|w_j(k,m){|}^2)\right|w_j\left(k\right)\}$

其中E_j(k)为具有从固定权重矩阵W_j(k)的第k行的M个最强权重形成的具有非零项W_j(k，m)的稀疏平滑矩阵的行能量，k表示频率段号而j表示发送天线号。

重复的导频码元之前和/或之后可以是周期前导符，并且可以从多个发送天线在交织副载波上发送。

另选地，独立导频码元之前和/或之后可以是周期前导符，并且可以从多个发送天线在交织副载波上发送。

在另一选择中，每一导频码元之前和/或之后可以是周期前导符，并且可以从多个发送天线在交织副载波上发送。

最好，对周期前导符窗口长度或延迟张开近似长度进行选择以使固定权重矩阵的实数和虚数部分包含相等或零个输入项。周期前导符窗口或延迟张开近似的长度可以为(1+N/2)或(1+N/4)，其中N为用于形成导频码元的离散傅里叶逆变换的长度。

在较佳安排中，形成稀疏平滑矩阵的步骤包括：

计算多个可能的稀疏平滑矩阵；

将多个矩阵存储在存储设备中；并

从所述存储设备选择地检索多个可能的稀疏平滑矩阵中的一个。

所述存储设备可以合宜地为查找表。

可以根据从最小平方估计矩阵派生的特性从所述存储设备选择平滑矩阵用于检索。

所述特性可包括信噪比SNR、功率延迟曲线的均方根延迟张开τ_rms和功率延迟曲线的延迟张开τ_x中的一个或多个。

所述方法可进一步包括下列步骤：

通过执行循环移位将信道脉冲响应对称地定位在0附近使固定权重矩阵的系数成实数。

方便地，可以在时域中或通过频域中的等价线性相位旋转来执行循环移位。

所述方法可进一步包括下列步骤：

将对称成形的延迟张开近似用于信道估计。所述延迟张开近似可以是矩形的。

本发明的另一方面提供一种用于正交频分多路复用系统中的信道估计器，所述信道估计器包括：

最小平方估计单元，用于从从多个发送天线发送的导频码元形成最小平方估计矩阵；

矩阵形成单元，用于形成近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵，其中稀疏平滑矩阵中各行向量包含所述固定权重矩阵的各行中的一个或多个最强权重；以及

信道估计单元，用于从稀疏平滑矩阵和最小平方估计矩阵形成信道估计矩阵。

方便地，矩阵形成单元可包括：

存储设备，用于存储多个可能的稀疏平滑矩阵；以及

矩阵选择单元，用于从所述存储设备选择性地检索多个可能的稀疏平滑矩阵中的一个。

所述存储设备可以是查找表。

所述矩阵形成单元可以根据从最小平方估计矩阵派生的特性从所述存储设备选择稀疏平滑矩阵用于检索。

附图说明为了帮助理解本发明，在附图中图示出较佳实施例。然而，应理解下列说明只是示例而不应作为对上述本发明的通用性的限制。

在附图中：

图1为OFDM系统的示意图；

图2为图1的OFDM系统中的接收器的信道估计器形成部分的示意图；

图3为示出图2的信道估计的操作的流程图；

图4为用于图3所示的信道估计处理中的三个不同导频码元分配方案的图示；

图5为信道脉冲响应的0附近的对称定位和图3所示的LMMSE信道估计中使用的一致延迟张开近似的图示；

图6示出与SVD方法相比，均方误差性能与SWC方法的复杂性的关系曲线；以及

图7示出对于SVD和SWC方案的均方误差性能与SNR的关系曲线。

具体实施方式现在参见图1，一般地示出基于系统10的OFDM，它将信道估计和信号检测操作运用于均衡中。通过来自信道编码器14的信道编码并通过交织器16的复交织来保护数字信号源12不遭受衰落现象。此后，二进制信号由OFDM调制器18调制并通过多路径衰落信道20传送。在传输期间，添加了噪声22。

接收器滤波器24(能取DFT(离散傅里叶变换)的形式)接收和信号，然后该滤波器的输出被传送至信号检测器26。由于多路径信道传输，在接收的信号中出现一些码元间干扰。因此，信号检测器26要求知道信道脉冲响应(CIR)特性以确保成功去除码元间干扰。信道脉冲响应特性由信道估计器28确定。检测后，该信号由去交织器30去交织并通过信道解码器32信道解码以提取原始消息。

通过使用多个发送天线在图1中所示的OFDM系统10中实现发送器分集。为了使信道估计成为可能，同时从多个发送天线在交织的副载波上发送导频码元。在接收器端，LMMSE信道估计器28通过插入从各指定天线测量的不同组子信道来标识未测量的子信道中的信道特性。

在具有两个发送天线和一个接收器的下行链路分集环境中，两个发送天线j＝1，2在K交织副载波上同时向OFDM导频码元发送。导频码元X₁和X₂被定义如下：

      x1＝{a₀，0，a₁，0，a₂，...，a_K/2-1，0}

      x2＝{0，b₀，0，b₁，0，b₂，...，0，b_K/2-1}             (1)

其中a_K和b_K为量值为1的任意复数。

这些信号中每一个形成一OFDM块。用被限制于周期前导符(CP)的长度的信道脉冲响应，接收到的码元的数字傅里叶变换(DFT)可由下列等式给出：

$y\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{H}_j\left(k\right)x_j\left(k\right)+v\left(k\right)---\left(2\right)$

其中k＝0，1，...，K-1表示副载波数，H_j(k)为对应于发送天线j的信道频率响应而V(k)为具有零均值和方差1的添加复数高斯噪声。

在此示例实施例中，信道估计器28为包型信道估计器，其中只将信道的频率相关性用于信道估计中。频域相关性取决于多路径信道延迟张开并能通过频域相关函数rf(k)描述。对于成指数衰退的多路径功率延迟曲线，频域相关函数rf(k)能由下列等式给出：

$\mathrm{rf}\left(k\right)=\frac{1}{1+j2\mathrm{\π}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{rms}}k\left(\mathrm{\Δf}\right)}---\left(3\right)$

其中，τ_rms是功率延迟曲线的均方根(rms)延迟扩张而Δf表示副载波间隔。

对应于2×1分集系统中的第j个发送器的LMMSE信道估计向量

可以由下列等式取得：

${\hat{H}}_j=R_{H_j{\tilde{P}}_j}{R}_{{\tilde{P}}_j{\stackrel{\‾}{P}}_j}^{-1}{\tilde{P}}_j---\left(4\right)$

其中 $R_{H_j{\tilde{P}}_j}=R_{H_j{P}_j}$ 和 $R_{{\tilde{P}}_j{\tilde{P}}_j}=(R_{P_j{P}_j}+\frac{1}{\mathrm{SNR}}I)$ 分别为大小K×K/2和K/2×K/2的相关矩阵[3]。I为单位矩阵而SNR为SNR的预期值。

为对应于天线j的导频位置处的长度K/2的最小平方(LS)估计向量，由下列等式给出

${\tilde{P}}_j=X_j^{-1}{y}_j---\left(5\right)$

其中，X_j为包含由(1)给出的发送导频点Xj(k)的对角矩阵。

的最佳低等级近似由奇异值分解(SVD)给出。然后，用(4)中的合适取代，等级r估计器由下列等式定义

${\hat{H}}_j=U_j\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Σ}}_j^r& 0\\ 0& 0\end{array}\right]V_j^H{R}_{{\tilde{P}}_j{\tilde{P}}_j}^{-1/2}{\tilde{P}}_j---\left(6\right)$

其中U_j和V_J ^H为酉矩阵，而∑_j ^r为包含最强奇异值的r×r左上角对角矩阵。上标(.)^r和(.)^H分别表示等级r和厄密共轭转置矩阵。

在具有大延迟张开的信道中，等级r逼近值K/3，低等级近似不再降低估计器复杂性。

信道估计器28通过重大的权重获取(significant weight catching(SWC))提供固定权重矩阵，即LMMSE，的另选稀疏近似。为了便于理解，可重写等式(4)

${\hat{H}}_j=W_j{\tilde{P}}_j---\left(7\right)$

其中 $W_j=R_{H_j{\tilde{P}}_j}{R}_{{\tilde{P}}_j\stackrel{\‾}{P}}^{-1}$ 为固定权重矩阵(又称为插值矩阵)。

一些W_j的行输入包含比其它更强的权重，最强的值在其对角线上。

信道估计器28将固定权重矩阵W_j的频域限制于在各行中包含M个最强权重的稀疏(即只包括有限个非区域(non-zone)元件)平滑矩阵，其中M≤K/2。从下列公式获得近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵：

$E_j\left(k\right)=\underset{w_j(k,m)}{\arg \max }\left\{\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\right|w_j(k,m){|}^2)\right|w_j\left(k\right)\}---\left(8\right)$

其中w_j(k)表示来自固定权重矩阵的行向量。

图2示出信道估计器28的一个实际实施。去多路复用块40基于始发导频码元的发送天线运作而使去交织导频码元成流。最小平方估计器42和44是基于已知导频数据的并从去多路复用块40接收导频码元流。快速傅里叶逆变换(IFFT)块46和48运作而估计脉冲响应，从该响应提取路由均方延迟张开(块50和52中)和信噪比估计(块54和56中)以及其它特征(例如绝缘延迟张开)。公共逻辑块48接收信噪比估计和路由均方延迟张开估计及其它特征，并运作而从存储在非易失性存储设备60的查找表选择一个合适的稀疏平滑矩阵。旋转块62和64运作而旋转由块42和44产生的最小平方估计，然后该估计通过乘法和加法块66和68与由公共逻辑块58标识的稀疏平滑矩阵相乘和相加。旋转块62和64在频域中执行信道脉冲响应旋转。乘法和加法块66和68用本发明的重大权重获取技术运作而平滑和插入最小平方估计。然后旋转块70和72运作而将乘法和加法块66和68的输出解旋以产生信道估计。应注意如果预旋转数据则能免去解旋块70和72。

图3中示出由信道估计器执行的步骤。此图示出最初在步骤80，从用于具有图1示出的发送分集的OFDM系统的多个发送天线接收发送的导频码元，。在步骤82，

由信道估计器28根据表达式计算最小平方估计矩阵。

LMMSE信道估计格式控制符

可以从稀疏平滑矩阵和最小平方估计的乘积取得。为了进一步最小化信道估计器复杂性并改善信道估计器28的估计准确度，可预先计算多个可能的稀疏平滑矩阵并存储在信息估计器28的查找表中。

为此，通过对最小平方估计矩阵执行步骤84的快速傅里叶逆变换(IFFT)操作最初取得信道脉冲响应。首先从快速傅里叶逆变换计算信噪比、功率延迟曲线的均方延迟张开和接收到的导频码元的延迟张开。功率延迟曲线是IFFT的输出，且它被限于周期前导符的长度。可以从其它输出取得噪声估计以形成SNR估计。功率延迟曲线的第一和最后一个重要多路径成分之间的时间为延迟张开，且rms延迟张开能从下列等式取得：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\τ}}=\sqrt{\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\α}}_i}^2{{\mathrm{\τ}}_i}^2}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\α}}_i}^2}-{\left(\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\α}}_i}^2{\mathrm{\τ}}_i}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{{\mathrm{\α}}_i}^2}\right)}^2}$

其中α₁为振幅而τ_i为第i个多路径成分的延迟。

已知上述在步骤86已估计的信道脉冲响应特性，在步骤88由信道估计器28从查找表选择最合适的插值或稀疏平滑矩阵。

在步骤90，通过计算在步骤58由信道估计器选择的稀疏平滑矩阵和在步骤82中确定的最小平方估计矩阵的乘积执行LMMSE信道估计。宽带无线局域网(WLAN)在数据包的起始包括两个长的OFDM导频码元，以使得能进行信道估计。导频码元之前为双倍字长的周期前导符(CP)，以有效消除由衰落信道引起的码元间干扰和载波间干扰。被发现能将发送器分集或多输入多输出系统包括在现有的OFDM标准中的下列变型的导频方案特别适合和本发明一起使用。在图4(a)中示出的第一方案由标准导频系统组成，在该系统中两个重复(在本情况下长)的导频码元190和102之前为周期前导符104。在此情况中，周期前导符为1600ns的双倍字长周期前导符。

在图4(b)中示出的第二方案将两个重复的导频码元分成两个独立的导频码元106和108，它们每一个之前有周期前导符，在此情况中是长度800ns的单个周期前导符。导频码元106之前的周期前导符在图4中的标号为110，而导频码元108之前的周期前导符的标号为112。

在图4(c)中所示的第三方案发送前面有周期前导符的单个导频码元114，在此情况中标号为116的1600ns的双倍字长周期前导符长度为子信道数的两倍，而为前述两个方案的带宽的一半。

图4中示出的三个示例方案为4×1天线分集系统。前两个方案为每一天线j＝(1，2，...，4)形成两个连续OFDM导频码元x_j(i)，i＝(0，1)。第三个方案只为每一天线j形成一个导频码元x_j(i)，i＝(0)。所有三个方案具有8μs的前同步码长度。

在具有有限迁移率的信道中，图4(a)中示出的第一导频方案中的两个重复OFDM码元的最小平方估计矩阵 能如下在步骤82中取得：

${\tilde{P}}_j=\frac{1}{2}{X}_j^{-1}\underset{i=0}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_j\left(i\right),---\left(9\right)$

其中X_j＝X_j(i)，i＝(0，1)为包含发送的导频点X_j(k)的大小K/Q×K/Q的对角矩阵。

图4(b)中示出的第二导频方案中的最小 平方估计矩阵能如下在步骤62中取得

${\tilde{P}}_j={\stackrel{\‾}{P}}_j\left(0\right)\∪{\stackrel{\‾}{P}}_j\left(1\right)---\left(10\right)$

其中 为对应于从发送器j接收到的第i个导频OFDM码元的长度K/Q的LS估计向量，它由下列表达式给出：

${\tilde{P}}_j\left(i\right)=X_j^{-1}\left(i\right)y_j\left(i\right)---\left(11\right)$

等式(11)还表示图4(c)所示的第三导频方案的长度2K/Q的LS估计向量 ${\tilde{P}}_j=\stackrel{\‾}{P_j}\left(i\right),$ i＝0。用2K副载波，此方案需要在分别计算

和y_j(i)时将相关矩阵大小和FFT长度增加两倍，

如果正确选择减小复数权重系数结果的统一功率延迟曲线的长度，则能进一步降低信道估计器复杂性(其中信道的指数功率延迟曲线能被近似成统一的)。通常将功率延迟曲线的长度设置成周期前导符长度。“好”周期前导符(CP)长度窗口为(1+N/2)或(1+N/4)，其中N为用于形成OFDM码元的IDFT的长度。这样，使得当选择“好”周期前导符长度窗口时，固定权重矩阵值的实数和虚数部分包含相等或零个输入项。

用统一的功率延迟曲线，如果如图5所示通过执行循环移位使信道脉冲响应(CIR)对称地位于零周围，则能使固定权重矩阵的系数为实数。这一方法使固定权重矩阵的所有系数为实数，因此降低了需要由信道估计器28执行的计算的复杂性。

图5(上)示出典型的信道脉冲响应120。统一的(矩形)形状的功率延迟曲线122绘制在脉冲响应周围。图5(下)示出信道脉冲响应和假定移向左边的统一功率延迟曲线，因此将此功率延迟曲线的中心定在零附近。这是通过当和由OFDM系统使用的DFT/IDFT块处理一起使用时的循环移位实现的。负时间成分出现在图5(下)所示的块的结尾。

再次参见图3，为了提供通过重大权重获取的LMMSE信道估计由信道估计器28执行的程序步骤可任选地包括在步骤92执行源自步骤82的最小平方估计矩阵的相位旋转的步骤和执行源自步骤90的LMMSE信道估计的解旋的互补步骤94。最后，在步骤96向检测器26提供信道估计向量。

信道脉冲响应的循环移位能通过在(-2πkp/N)的LS频率估计周围应用线性相位旋转而在频域中实现，其中位移p是统一功率延迟曲线长度的一半。注意p对94的互补步骤为负。如果预先旋转数据码元，则可以免去下一步骤。

如果使用“好”周期前导符窗口，则可不需要步骤92和94。然而，由于小于信道脉冲响应的最佳窗口，这一方法可减少由信道估计器28提供的结果。

申请人在具有2个发送器和1个接收器的802.11a系统中实行模拟。天线j的均方误差(MSE)由下列等式给出：

${\mathrm{MSE}}_j=\frac{1}{k}\mathrm{trace}\left(E\right\{({\hat{H}}_j-H_j){({\hat{H}}_j-H_j)}^H\left\}\right)---\left(12\right)$

在室内HIPPERLAN/2无采样间隔信道A(τ_rms＝50ns)，B(τ_rms＝100ns)和C(τ_rms＝150ns)中操作该系统，总发送功率归一化到一。其中假设SNR和τ_rms的所有信息都可用于计算W_j。

通过在衰落多路径信道上将两个长OFDM-BPSK导频码元传送1000次来估计MSE信道估计性能。对于每次重复，都同时从两个发送天线在交织的副载波上发送导频码元。两个长导频的持续时间为8μs，包括1.6μs的双倍字长CP而总系统带宽被分成K＝52个副载波(出于可能的64个)。对于稀疏近似，选择复数乘法器的个数(M＜K/2)，以给出目标MSE误差底限≤25dB。

据观察当如图6所示等级r≤8时，通过单值分解(SVD)进行的LMMSE胜过通过信道A中的重大权重获取(SWC)进行的LMMSE。在SNR＝25dB的固定值，其MSE误差底限远在25dB之下且估计器需要12个复数乘法器。然而，如果增加信道的延迟张开(信道B和C)，则通过SWC进行的LMMSE在性能与复杂性上具有更好的折衷，如图6中所示。

通过SWC进行的LMMSE只需要12个复数乘法器以便在信道B中实现足够的性能，估计器复杂性与全LMMSE相比减少了50％以上。还应注意简化后的LMMSE算法的性能在所有信道中几乎保持不变，特别是对低数量的复数乘法器(≤12)。为了图解动态SNR范围的性能，在图7中呈现信道B中的MSE。把稀疏近似中复数乘法器的数量M＝3r/2设置到12和21的固定标称值。对在SNR＝30dB处，M＝12，对通过SVD的LMMSE具有9dB的MSE增益，能看出通过SWC的LMMSE是对降低复杂性LMMSE信道估计器的较佳的选择。

从上可显而易见，当信道延迟张开超过50ns时，上述通过SWC的LMMSE的估计技术能将传统LMMSE信道估计器的计算复杂度降低50％以上且它胜过通过SVD的LMMSE。

最后，应理解可以对上述信道估计方法进行各种修改和/或添加而不偏离在所附权利要求中定义的本发明的范围。

Claims (21)

1.一种用于在正交频分多路复用系统中执行信道估计的方法，所述方法包括下列步骤：

从多个发送天线接收发送的导频码元；

从发送的导频码元形成一个最小平方估计矩阵；

形成近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵，其中稀疏平滑矩阵中各行向量包含固定权重矩阵的各行中的一个或多个最强权重；

从稀疏平滑矩阵和最小平方估计矩阵派生出信道估计矩阵。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏平滑矩阵根据下列定义：

$E_j\left(k\right)=\underset{w_j(k,m)}{\arg \max }\left\{\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_j(k,m)\right|}^2\right)\right|w_j\left(k\right)\}$

其中E_j(k)为具有从固定权重矩阵W_j(k)的第k行的M个最强权重形成的非零项W_j(k，m)的稀疏平滑矩阵的行，k表示频率段号而j表示发送天线号。

3.如权利要求1或2中任一条所述的方法，其特征在于，可以从多个发送天线在交织副载波上发送周期前导符之前和/或之后的重复的导频码元。

4.如权利要求1或2中任一条所述的方法，其特征在于，从多个发送天线在交织副载波上发送周期前导符之前和/或之后的各个独立导频码元。

5.如权利要求1或2中任一条所述的方法，其特征在于，从多个发送天线在交织副载波上发送周期前导符之前和/或之后的导频码元。

6.如上述任一条权利要求所述的方法，其特征在于，还包括下列步骤：

对周期前导符窗口长度或延迟张开近似长度进行选择以使固定权重矩阵的实数和虚数部分包含相等或零个输入项。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述周期前导符窗口或所述延迟张开近似的长度可以为(1+N/2)或(1+N/4)，其中N为用于形成导频码元的离散傅里叶逆变换的长度。

8.如上述任一条权利要求所述的方法，其特征在于，所述形成稀疏平滑矩阵的步骤包括：

计算多个可能的稀疏平滑矩阵；

将多个矩阵存储在存储设备中；以及

从所述存储设备有选择地检索多个可能的稀疏平滑矩阵中的一个。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述存储设备为查找表。

10.如权利要求8或9中任一条所述的方法，其特征在于，根据从最小平方估计矩阵派生的特性从所述存储设备选择平滑矩阵用于检索。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述特性可包括信噪比SNR、功率延迟曲线的均方根延迟张开τ_rms和功率延迟曲线的延迟张开τ_x中的一个或多个。

12.如上述权利要求中任一条所述的方法，其特征在于，还包括下列步骤：

通过执行循环移位将信道脉冲响应对称地定位在0附近，使固定权重矩阵的系数成实数。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，在时域中或通过频域中的等价线性相位旋转来执行循环移位。

14.如上述权利要求中任一条所述的方法，其特征在于，还包括下列步骤：

将对称成形的延迟张开近似用于信道估计。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述延迟张开近似是矩形形状的。

16.一种用于正交频分多路复用系统中的信道估计器，所述信道估计器包括：

最小平方估计单元，用于从从多个发送天线发送的导频码元形成最小平方估计矩阵；

矩阵形成单元，用于形成近似固定权重矩阵的稀疏平滑矩阵，其中稀疏平滑矩阵中各行向量包含所述固定权重矩阵的各行中的一个或多个最强权重；以及

信道估计单元，用于从稀疏平滑矩阵和最小平方估计矩阵形成信道估计矩阵。

17.如权利要求16所述的信道估计器，其特征在于，所述稀疏平滑矩阵根据下列定义：

$E_j\left(k\right)=\underset{w_j(k,m)}{\arg \max }\left\{\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_j(k,m)\right|}^2\right)\right|w_j\left(k\right)\}$

其中E_j(k)为具有从固定权重矩阵W_j(k)的第k行的M个最强权重形成的非零项W_j(k，m)的稀疏平滑矩阵的行，k表示频率段号而j表示发送天线号。

18.如权利要求16或17中任一条所述的信道估计器，其特征在于，所述矩阵形成单元包括：

存储设备，用于存储多个可能的稀疏平滑矩阵；以及

矩阵选择单元，用于从所述存储设备有选择地检索多个可能的稀疏平滑矩阵中的一个。

19.如权利要求8所述的信道估计器，其特征在于，所述存储设备是查找表。

20.如权利要求18或19中任一条所述的信道估计器，其特征在于，所述矩阵形成单元可以根据从最小平方估计矩阵派生的特性从所述存储设备选择稀疏平滑矩阵用于检索。

21.如权利要求20所述的信道估计器，其特征在于，所述特性包括信噪比SNR、功率延迟曲线的均方根延迟张开τ_rms和功率延迟曲线的延迟张开τ_x中的一个或多个。

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