OFDM系统信道估计的研究

，。I．?|。参理论前君≥文章编号：100了各种信道估计算法关键词：。正交频分复用信道估计导频最小均方误差法1引言小了子载波问的相互干扰，还大大提高了频谱利用率。正交频分复用(OFDM)系统可等效为N个独立的并行相互正．交的子信道。预先估计N个子信道的频率特性，同时用估计结果d——来抵消各个子信道衰落的影响最后可以在接收端获得正确的解调。叫苍卜+太—岖叫寸并出它具有较高的频谱利用率和良好的抗多径干扰能力适用于．，．由∥j＼S(O+—高速率和多媒体数据传输被广泛应用于众多领域同时被认为是未来第四代移动通信的核心技术之，一并变换二—小Jt_．f百nI一≤瞢，—。’变换。OFDM系统的信道估计就是从接受数据中将假定的各个信道模型的模型参数估计出—，0—‘＼¨来的过叫太。’丕卜奋卉孑OFDM2OFDMOFDM系统介绍，系统基本模型框图是种特殊的多载波传输方案一它可以被看作是一种3OFDM调制技术是：．也可以被当成种复用技术。OFDM技术的主要思想OFDM信道估计的作用．．在频域内将传输频带分成许多正交子信道在每个子信道上，一信号在衰落信道中传输时其幅度会发生衰落相位。使用个子载波进行调制并且各个子载波并行传输由于各个．。会发生偏移在接受端需要有一个包含信道特性的参考信号。，子载波相互正交所以扩频调制后的频谱可以相互重叠．，不但减才能正确恢复出原来的发送信号而解决参考信号问题的一种囵纛黥誓　辣　鼯翁　簿　◇　壤Ｔｅｃｈ：ｏ：ｏｇｙ　方法就是采用相干检测。相干检测首先需要对参考信号的幅度　式演化而来的。下图分别是梳状导频和块状导频下的ＯＦＤＭ　和相位进行估计，即信道估计，然后用估计得到的信道信息进　符号的结构。　行均衡，从而消除或减小信道对信号造成的失真。　块状导频周期性的在时域内插入特定的ＯＦＤＭ符号。这种　导频的插入方式适用于慢衰落的无线信道中，即在一个ＯＦＤＭ块　４　ＯＦＤＭ系统的信道估计算法介绍　中．信道视为准静止。因为这种训练序列包括所有的子载波，不　ＯＦＤＭ系统的信道估计．有不同的分类方法。按信道估计算　需要在接收端进行频域内的插值，所以这种导频的设计方案对　法输入数据的类型分类，可分为时域信道估计和频域信道估计　频率选择性不是很敏感。　从估计算法先验信息的角度．还可分为非盲信道估计和盲信道　估计。对信道基本上不会发生快速的变化．在一帧数据时间内．　●０　０　０　●Ｏ　０　０　●岱　ｏ　●０　０　０　可以近似认为信道状态保持不变时，信道估计采用非盲估计。　●０　０　０　●ｏ　０　０　●０　◇　●０　０　０　相反．当信道变化较快，而且一帧的长度较大时，可以利用ＯＦＤＭ　●ｏ　０　０　●０　０　０　●０　０　０　●０　０　０　●０　０　０　●ｏ　Ｄ　●０窃０　●０（）０　符号中频域导频序列进行信道估计，可以跟踪信道的快速变化　●０　０　０　●０　０　●ｏ　０　０　●０　０　０　●　０　０　●０◇０　●０　０　０　●０　０　０　但是导频频域上是离散的．而且数目不多，这样就要求信道具　●０　０　０　●０　０　０　●ｌ。￥０　●　０　有较高的频率相关性。　●０　０　０　●０　０　０　●　０　ｏ　●ｌ＾ｔ。０　０　０　ｏ其中信道的非盲估计，比如：基于训练序列或导频的估计　０　０　００　０另外一类是信道的盲估计，即利用调制信号本身固有的、与具　穗捩譬鞣Ｆ钧ＯＦＤＭ镱蟹懿鳓　０　体承载信息比特无关的一些特征．或是采用判决反馈的方法来　ｏ　０◇０　ｏ　进行信道估计的方法，ｌ：Ｌ￣ｎ：判决信道估计。　梳状导频均匀的分布于每个ＯＦＤＭ块中。假设两种导频的　◇◇０４　１　基于训练序列的ＯＦＤＭ信道估计算法　导频载荷相同，梳状导频有更高的重传率，因此梳状导频在快　０　ｏ　００　基于训练序列的ＯＦＤＭ信道估计算法。包括：Ｌｓ（最４，－乘　衰落信道下估计的效果更好。但是在梳状导频的情况下．非导　０◇◇法）和ＬＭＭＳＥ（线性最小均方误差法）。　　．０　０　０频子载波上的信道特性只有根据对导频子载波上的信道特性进　窃　其中．Ｌｓ算法较简单．易于实现。但是受高斯白噪声和子　行插值才能等到，所以这种导频方式对频率选择性衰落比较敏　０　０　０载波问干扰（ＩＣＩ）的影响很大　所以在低信噪比的情况下．它　感。为了有效对抗频率选择性衰落，子载波间隔要求比信道的　０　０　０的精度会大大降低。因此　Ｌｓ算法只能在高信噪比的情况下被　相关带宽小很多。　０　０　０使用。Ｌｓ估计器的ＭＳＥ较大．通过Ｌｓ算法估计出来的信道带有　较大的噪声，还需要用线性估计器进一步平滑。　ＬＭＭＳＥ估计是对未知量建立一个线性模型，进行ＭＭＳＥ估　计，得到的只是在这个线性假设下ＭＭＳＥ估计角度最好的估计　值。ＬＭＭＳＥ估计器复杂性较高，每次估计都是需要求矩阵的逆。　ＭＭＳＥ算法对于ｌｃＩ和高斯白噪声有很好的抑制作用．它的效果　好于Ｌｓ算法　在相同的ＭＳＥ下，ＬＭＭＳＥ算法在ＳＮＲ上要优于Ｌｓ　算法１　０～１　５ｄＢ左右。但是ＬＭＭＳＥ算法需要知道信道的先验知　搁　识．并且它的运算复杂度较高。　毓萼怠　瓣ＯＦＤＭ筠譬髂掬　４．２　基于导频符号的信道估计　基于导频符号的信道估计中．其导频结构分为．在时间　４．３盲信道估计　和频率两个方向插入导频的矩形结构。其实不管是矩形、对　在盲信道估计中，判决信道估计方法．要求导频符号在时　角或者随机分布，都是由块状导频和梳状导频这两种基本形　间轴和频率轴方向的间隔为２的整数次方。这种估计方法先在　船ｏ０ｏ　ｏ频率方向做线性估计．然后利用频率方向的估计结果在时间方　向做线性估计。此方法在做信道估计的同时进行衰落补偿，并　利用补偿后的数据符号的判决结果继续进行信道估计。此方法　具有实现简单的优点。在信噪比低时，由于误判带来的错误扩　散．其均方误差较大：当信噪比较高时，这种方法消除了误差　的累积。　５结束语　在慢变化的信道环境中，信道的相关性比较强，ＬＭＭＳＥ估　计的性能比较好，但是复杂度相对比较高　Ｌｓ估计性能次之，实　现比较简单．判决估计由于存在错误传播的原因性能最差。　在快变的信道环境中，当信噪比逐渐增大时，由于信道的　相关性很差　因此Ｌｓ估计、ＬＭＭＳＥ估计的性能变得很差　而判　决估计由于具有很强的信道跟踪能力，因此性能优于其他几种　算法。　综上所述，系统性能的提高是以系统的复杂度为代价的。　因此，在实践中．应该根据实际系统的信道环境来选择适当的　方法，从而找到系统的性能和复杂度的平衡点。　参考文献：　［１］黄韬袁超伟杨睿哲刘鸣编著　ＭＩＭＯ相关技术与应　用．北京：机械工业出版社，２００６　［２］彭木根王文博等编著　下一代宽带无线通信系统　ＯＦＤＭ＆．ＷＩＭＡＸ北京：机械工业出版社，２００７　［３］王文博．郑侃编著宽带无线通信ＯＦＤＭ技术北京：人民　邮电出版社．２００３　豳