周 冰,楊建平

(中國電子科技集團公司第30研究所,四川成都610041)

OFDM系統(tǒng)中基于非統(tǒng)計信息的信道估計優(yōu)化算法研究*

周 冰,楊建平

(中國電子科技集團公司第30研究所,四川成都610041)

傳統(tǒng)的信道估計算法優(yōu)化是采用MMSE及其變形LMMSE等一類算法,但該算法需要大量的信道統(tǒng)計信息,復雜度高,文中的信道估計方法采用基于導頻的信道方法,該方法通過把信道沖激響應中最有利用價值的采樣點抽取出來,去除掉噪聲的干擾。使得性能能達到MMSE(最小均方誤差)信道估計算法的性能。又盡量避免利用傳統(tǒng)MMSE等一類算法中計算大量的信道先驗統(tǒng)計信息。降低算法的復雜度,利于工程實現。文中論述了兩種算法,門限選擇算法和即時能量算法。通過仿真驗證,這兩種算法都基本接近MMSE算法的性能,但運算量大大減少,在實際工程實現中極具實用價值。

正交頻分多址 信道估計 最小均方誤差 非統(tǒng)計信息

0 引 言

OFDM由于采用低復雜度的信道估計均衡器處理頻率選擇性衰落,在軍用及民用無線通信領域廣泛應用[1]。顯然如果能夠正確估計信道沖激響應(CIR),均衡器才能發(fā)揮作用。即信道估計已成為決定接收機接收性能的重要部分。通常情況下, OFDM采用導頻輔助(即導頻)的方式進行信道估計,由于插值或濾波的不同,算法也有很多種。以最小均方誤差(MMSE)為準則的二維時頻維納濾波算法[2]性能優(yōu)異,但是該算法必須知道信道統(tǒng)計信息,算法復雜度過高。在文獻[3]中,通過在時間和頻率上分別做一維濾波降低復雜度,但是仍需要導頻子載波上信道的自相關信息,計算中涉及復雜的矩陣求逆和相乘,仍具有較高的實現復雜度。在文獻[4-5]中,通過簡化信道自相關矩陣的方式來減少運算量,但該方法的運算量仍不可輕視?；贒FT的算法,不需要統(tǒng)計信息,運算量較小,但是性能也比較中庸[6]。很多研究工作都致力于在不提高算法復雜度的情況下去提升算法的性能[7]。

提升算法性能主要思想是,在經過IDFT變換后,不是所有的信道沖激響應值都是有意義的,其中有些是噪聲引起的。如果有方法能夠精簡信道沖激響應,只留下有用的信道沖激響應值,性能就可以在不提高復雜度的前提下得到提升。出于這個目的,文獻[8]中提出只選擇J個能量最強的信道沖激響應值,很明顯J是一個很重要的設計參數,當J等于非零的信道階數(Nt)時,算法性能非常好,但是當J與Nt不相等時,性能迅速惡化。

本文的目的主要有以下兩點。第一,提出了兩種方法:門限選擇算法(TCS)和即時能量算法(IES)來選擇最優(yōu)的沖激響應集。選擇的數目可以根據算法動態(tài)調整。兩種方法都得到了MSE(最小均方誤差),其值很接近MMSE信道估計的性能,尤其是在導頻數遠大于信道沖激響應非零值的數目時。該方法只需要知道信噪比值,不需知道復雜的信道自相關信息,從而使運算量急劇減小。第二,通過仿真驗證了算法性能,同時給出在信道模型下的誤碼率測試結果。

1 系統(tǒng)模型

假定OFDM符號使用N個子載波,每個子載波包括數據符號X[k],k表示子載波序號。時域的OFDM發(fā)射信號可以表示為:

n表示OFDM信號時域樣點序號。

在添加CP后,將此信號通過多徑信道,可表示為:

y[n]=x[n]?h[n]+w[n],0≤n≤N-1(2)?表示循環(huán)卷積,w[n]是具有零均值,方差為= E[|w[n]|2]的獨立同分布的高斯白噪聲。h[n]為離散時間沖擊響應,,其中al表示不同的路徑復增益,l表示不同路徑延遲的序號。

第k個子載波頻域的表達式為:

假定導頻均勻分布在OFDM符號上(疏狀導頻,等間距),假定導頻位于第k個子載波上,首先使用LS估計,其頻響可表示為:P表示所有導頻所在的子載波集合。

對在導頻位置上得到的信道估計值進行IDFT變換,進而估計出時域上的CIR,Np表示所有導頻的集合。假定Np＞L,整個頻域上的CTF(信道傳輸函數)估計可以通過在整個OFDM符號周期補零得到[9]:

2 信道估計優(yōu)化算法描述

IDFT之后的信道沖激響應并不是所有的值都是有意義的,有些非零的沖激響應值可能是由于噪聲引起的,在該位置處本身并不存在信道沖激響應值。特別是在信道沖激響應的階數比較稀疏時,去掉一些沒有意義的沖激響應,會減小噪聲的影響。

全球移動通信協(xié)會（GSMA）首席執(zhí)行官洪曜莊看到，在新技術的浪潮中，傳統(tǒng)媒體轉型勢在必行。未來的數字世界，移動設備將會是數字變革中的核心，傳統(tǒng)媒體要做好快速遷移的準備。沒有一成不變的格局，也沒有一勞永逸的創(chuàng)新。在這個“新”與“舊”快速更迭的時代，誰會是下一個領跑者，是一個待解的謎題。擁抱變化、隨時出發(fā)，是人們給出的題解，當然，也有人在用想象讓人們走在時間之前，感觸未來。

圖1 OFDM系統(tǒng)信道估計處理框Fig.1 Channel estimation processing diagram

圖1給出了信道估計處理的主要過程,本節(jié)所描述的部分就是算法處理部分(TCS和IES)

2.1 門限選擇算法(TCS)

即時門限選擇算法以最小均方誤差準則為依據,式(8)～式(16)給出一些定義:

S(?)代表第?個符號的信道沖激響應的優(yōu)化集,為信道沖激響應估計值,hi,??為理論值,vi,?為噪聲分量。hi,?和vi,?分別服從如下分布(10)(11),ρ代表導頻信噪比,Np為導頻數目,Nc表示正態(tài)分布。C表示理論信道沖激響應中不為0的集合。

則信道沖激響的優(yōu)化集(估計值)與理想值之的差值如下定義:

NE表示該沖激響應為噪,既不在理論沖激響應集中也不在最優(yōu)沖激響應集中,被排除在外,對誤差不產生影響。NH表示是噪聲,但被錯認為屬于優(yōu)化集。TPE表示該沖激響應被排除在優(yōu)化集之外,但是它原是信道沖激響應的理論值,它產生的誤差如上式。TPH表示該沖激響應值屬于理論沖激響應,并且在優(yōu)化集之內。

下式為TCS算法優(yōu)選集的定義,ζ為門限值,

TCS算法的均方誤差如式(17)所示。

目標是使其MSE最小

求最小值,使式(17)一階導數為0,假設條件Nt+ρNp≈ρNpρNp＞＞NtρNpξ2＞＞1成立,則門限取值如式(19)所示。

2.2 即時能量選擇算法(IES)

主要思想是通過有序的選擇最強的CIR(信道沖擊響應)估計樣點,使得總能量達到接收能量的估計值。首先,將估計的CIR估計樣點按照絕對值大小進行排列:

門限T表示總接收能量的估計值:

3 算法仿真驗證

首先,在等功率靜態(tài)多徑模型下驗證不同方法的信道估計的MSE(均方誤差)性能,從而驗證了本文提出的方法確實對基于導頻輔助信息的信道估計算法的性能提升作用明顯。然后以門限選擇算法(TCS)方法為例,給出其在信道模型下的誤比特性能。仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數設置Table 1 Simulation parameter settings

多徑信道模型采用TU及SUI的典型信道模型,TU信道模型是3GPP定義的經典數字移動通信信道模型,它定義了城市環(huán)境中沒有直視徑的情況,多徑能量服從瑞利分布。SUI是斯坦弗大學根據對山地信道進行測量后得到的統(tǒng)計模型,它針對的是有直視徑的情況,所以多徑能量服從萊斯分布。SUI5信道模型代表的是樹林覆蓋的山地模型(較好情況)。多徑參數如表2所示。

表2 信道模型參數設置Table 2 Channel model parameter settings

圖2 等功率徑下算法MSE信性對比Fig.2 Algorithm MSE performance comparison chart under equal power multi-path

圖3 10 M帶寬波形在靜止信道模型下的性能(TCS)Fig.3 Performance of 10 MHz bandwidth waveform under the channel model(static)

圖4 10 M帶寬波形在移動信道模型下的性能(TCS)Fig.4 Performance of 10 MHz bandwidth waveform under mobile channel model

由圖2可以看出,門限選擇算法(TCS)和能量即時算法算法(IES)與LS算法比較都有比較大的提升,以誤差5e-2為例,門限選擇算法TCS相比LS算法的MSE(均方誤差)提升8 dB左右,能量立即算法比LS算法MSE(均方誤差)提升約7 dB左右,可見TCS(門限選擇)算法法更接近于MMSE算法的性能。同時圖3和圖4分別給出采用TCS(門限選擇算法)的波形在靜止信道模型及移動信道模型下的性能。在圖3中,在相同的信道條件下(SUI5信道下),TCS算法的性能基本與MMSE算法性能接近,性能比MMSE算法性能差約0.3～0.5 dB左右。如圖4所示,TCS算法在移動信道下的性能與MMSE算法的性能也比較接近。但是運算量卻大大減少,便于工程實現。

4 結 語

文中提出了OFDM基于導頻輔助信息的信道估計方法存在的問題,在工程應用中信道的統(tǒng)計信息在接收端很難得到。我們的目標就是通過選擇最優(yōu)的信道沖激響應集來獲得比較好的MSE性能,而且不需要信道自相關陣等復雜的先驗信道統(tǒng)計信息?；诖?我們提出了門限選擇算法和即時能量選擇算法等兩種方法,通過仿真驗證,兩種方法信道估計MSE(均方誤差)的性能已接近MMSE算法性能,但算法的運算量大大減少,具備工程可實現性及工程實用價值。同時,我們給出了該算法在靜止及低速移動信道模型下的性能。在高速移動信道下的可工程實現的處理方法仍需進一步研究。

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ZHOU Bing(1977-),female,M.Sci.,engineer majoring in broadband waveform physical layer design and communication signal processing.

楊建平(1985—),男,碩士,工程師,主要研究方向為無線傳輸技術及FPGA算法設計。

YANG Jian-ping(1985-),male,M.Sci.,engineer,majoring in wireless transmission technology and design of FPGA engineering algorithm.

Channel Estimation Optimization based on None-Knowledge of Channel Statistics in OFDM

ZHOU Bing,YANG Jian-ping
(No.30 Institute of CETC,Chengdu Sichuan 610041,China)

MMSE and its variant——LMMSE are usually used in the optimization of traditional channel estimation algorithm,and however,this kind of algorithm,due to its requirement for much knowledge of channel statistics(KCS),is very complex and difficult in implementation.In this paper,OFDM data-aided channel estimation based on the decimation of channel impulse response(CIR)is proposed,which selects the most significiant samples(MSS)and gets rid of the noise jamming,so as to make the performance reach the MMSE channel estimation performance,while avoiding the requirement for a-prior knowledge of channel statistics (KCS).The novel TCS(Threshold Crossing Selection)and IES(Instaneous Energy Selection)are also proposed in this paper.Simulation shows that the both agorithms are close to MMSE algorithm in performance, while have a sharp decrease in operand,and thus of great value in engineering implementation.

OFDM;channel estimation;MMSE;none knowledge of channel statistics

TN924+.3

A

1002-0802(2014)10-1130-05

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.10.005

周 冰(1977—),女,碩士,工程師,主要研究方向為寬帶波形物理層設計及通信信號處理;

2014-07-02;

2014-08-14 Received date：2014-07-02;Revised date：2014-08-14