周 冰,楊建平

(中國電子科技集團(tuán)公司第30研究所,四川成都610041)

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

周 冰,楊建平

(中國電子科技集團(tuán)公司第30研究所,四川成都610041)

傳統(tǒng)的信道估計(jì)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(jì)信息,復(fù)雜度高,文中的信道估計(jì)方法采用基于導(dǎo)頻的信道方法,該方法通過把信道沖激響應(yīng)中最有利用價(jià)值的采樣點(diǎn)抽取出來,去除掉噪聲的干擾。使得性能能達(dá)到MMSE(最小均方誤差)信道估計(jì)算法的性能。又盡量避免利用傳統(tǒng)MMSE等一類算法中計(jì)算大量的信道先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息。降低算法的復(fù)雜度,利于工程實(shí)現(xiàn)。文中論述了兩種算法,門限選擇算法和即時(shí)能量算法。通過仿真驗(yàn)證,這兩種算法都基本接近MMSE算法的性能,但運(yùn)算量大大減少,在實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)中極具實(shí)用價(jià)值。

正交頻分多址 信道估計(jì) 最小均方誤差 非統(tǒng)計(jì)信息

0 引 言

OFDM由于采用低復(fù)雜度的信道估計(jì)均衡器處理頻率選擇性衰落,在軍用及民用無線通信領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[1]。顯然如果能夠正確估計(jì)信道沖激響應(yīng)(CIR),均衡器才能發(fā)揮作用。即信道估計(jì)已成為決定接收機(jī)接收性能的重要部分。通常情況下, OFDM采用導(dǎo)頻輔助(即導(dǎo)頻)的方式進(jìn)行信道估計(jì),由于插值或?yàn)V波的不同,算法也有很多種。以最小均方誤差(MMSE)為準(zhǔn)則的二維時(shí)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(jì)信息,算法復(fù)雜度過高。在文獻(xiàn)[3]中,通過在時(shí)間和頻率上分別做一維濾波降低復(fù)雜度,但是仍需要導(dǎo)頻子載波上信道的自相關(guān)信息,計(jì)算中涉及復(fù)雜的矩陣求逆和相乘,仍具有較高的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。在文獻(xiàn)[4-5]中,通過簡化信道自相關(guān)矩陣的方式來減少運(yùn)算量,但該方法的運(yùn)算量仍不可輕視?；贒FT的算法,不需要統(tǒng)計(jì)信息,運(yùn)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(fù)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(jīng)過IDFT變換后,不是所有的信道沖激響應(yīng)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(yīng),只留下有用的信道沖激響應(yīng)值,性能就可以在不提高復(fù)雜度的前提下得到提升。出于這個(gè)目的,文獻(xiàn)[8]中提出只選擇J個(gè)能量最強(qiáng)的信道沖激響應(yīng)值,很明顯J是一個(gè)很重要的設(shè)計(jì)參數(shù),當(dāng)J等于非零的信道階數(shù)(Nt)時(shí),算法性能非常好,但是當(dāng)J與Nt不相等時(shí),性能迅速惡化。

本文的目的主要有以下兩點(diǎn)。第一,提出了兩種方法:門限選擇算法(TCS)和即時(shí)能量算法(IES)來選擇最優(yōu)的沖激響應(yīng)集。選擇的數(shù)目可以根據(jù)算法動(dòng)態(tài)調(diào)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(jì)的性能,尤其是在導(dǎo)頻數(shù)遠(yuǎn)大于信道沖激響應(yīng)非零值的數(shù)目時(shí)。該方法只需要知道信噪比值,不需知道復(fù)雜的信道自相關(guān)信息,從而使運(yùn)算量急劇減小。第二,通過仿真驗(yàn)證了算法性能,同時(shí)給出在信道模型下的誤碼率測試結(jié)果。

1 系統(tǒng)模型

假定OFDM符號(hào)使用N個(gè)子載波,每個(gè)子載波包括數(shù)據(jù)符號(hào)X[k],k表示子載波序號(hào)。時(shí)域的OFDM發(fā)射信號(hào)可以表示為:

n表示OFDM信號(hào)時(shí)域樣點(diǎn)序號(hào)。

在添加CP后,將此信號(hào)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(dú)立同分布的高斯白噪聲。h[n]為離散時(shí)間沖擊響應(yīng),,其中al表示不同的路徑復(fù)增益,l表示不同路徑延遲的序號(hào)。

第k個(gè)子載波頻域的表達(dá)式為:

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

對(duì)在導(dǎo)頻位置上得到的信道估計(jì)值進(jìn)行IDFT變換,進(jìn)而估計(jì)出時(shí)域上的CIR,Np表示所有導(dǎo)頻的集合。假定Np＞L,整個(gè)頻域上的CTF(信道傳輸函數(shù))估計(jì)可以通過在整個(gè)OFDM符號(hào)周期補(bǔ)零得到[9]:

2 信道估計(jì)優(yōu)化算法描述

IDFT之后的信道沖激響應(yīng)并不是所有的值都是有意義的,有些非零的沖激響應(yīng)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(yīng)值。特別是在信道沖激響應(yīng)的階數(shù)比較稀疏時(shí),去掉一些沒有意義的沖激響應(yīng),會(huì)減小噪聲的影響。

全球移動(dòng)通信協(xié)會(huì)（GSMA）首席執(zhí)行官洪曜莊看到，在新技術(shù)的浪潮中，傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型勢在必行。未來的數(shù)字世界，移動(dòng)設(shè)備將會(huì)是數(shù)字變革中的核心，傳統(tǒng)媒體要做好快速遷移的準(zhǔn)備。沒有一成不變的格局，也沒有一勞永逸的創(chuàng)新。在這個(gè)“新”與“舊”快速更迭的時(shí)代，誰會(huì)是下一個(gè)領(lǐng)跑者，是一個(gè)待解的謎題。擁抱變化、隨時(shí)出發(fā)，是人們給出的題解，當(dāng)然，也有人在用想象讓人們走在時(shí)間之前，感觸未來。

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

圖1給出了信道估計(jì)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(shí)門限選擇算法以最小均方誤差準(zhǔn)則為依據(jù),式(8)～式(16)給出一些定義:

S(?)代表第?個(gè)符號(hào)的信道沖激響應(yīng)的優(yōu)化集,為信道沖激響應(yīng)估計(jì)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(dǎo)頻信噪比,Np為導(dǎo)頻數(shù)目,Nc表示正態(tài)分布。C表示理論信道沖激響應(yīng)中不為0的集合。

則信道沖激響的優(yōu)化集(估計(jì)值)與理想值之的差值如下定義:

NE表示該沖激響應(yīng)為噪,既不在理論沖激響應(yīng)集中也不在最優(yōu)沖激響應(yīng)集中,被排除在外,對(duì)誤差不產(chǎn)生影響。NH表示是噪聲,但被錯(cuò)認(rèn)為屬于優(yōu)化集。TPE表示該沖激響應(yīng)被排除在優(yōu)化集之外,但是它原是信道沖激響應(yīng)的理論值,它產(chǎn)生的誤差如上式。TPH表示該沖激響應(yīng)值屬于理論沖激響應(yīng),并且在優(yōu)化集之內(nèi)。

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(biāo)是使其MSE最小

求最小值,使式(17)一階導(dǎo)數(shù)為0,假設(shè)條件Nt+ρNp≈ρNpρNp＞＞NtρNpξ2＞＞1成立,則門限取值如式(19)所示。

2.2 即時(shí)能量選擇算法(IES)

主要思想是通過有序的選擇最強(qiáng)的CIR(信道沖擊響應(yīng))估計(jì)樣點(diǎn),使得總能量達(dá)到接收能量的估計(jì)值。首先,將估計(jì)的CIR估計(jì)樣點(diǎn)按照絕對(duì)值大小進(jìn)行排列:

門限T表示總接收能量的估計(jì)值:

3 算法仿真驗(yàn)證

首先,在等功率靜態(tài)多徑模型下驗(yàn)證不同方法的信道估計(jì)的MSE(均方誤差)性能,從而驗(yàn)證了本文提出的方法確實(shí)對(duì)基于導(dǎo)頻輔助信息的信道估計(jì)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(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)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(jīng)典數(shù)字移動(dòng)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(xué)根據(jù)對(duì)山地信道進(jìn)行測量后得到的統(tǒng)計(jì)模型,它針對(duì)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(shù)如表2所示。

表2 信道模型參數(shù)設(shè)置Table 2 Channel model parameter settings

圖2 等功率徑下算法MSE信性對(duì)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(dòng)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(shí)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(shí)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(dòng)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(dòng)信道下的性能與MMSE算法的性能也比較接近。但是運(yùn)算量卻大大減少,便于工程實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié) 語

文中提出了OFDM基于導(dǎo)頻輔助信息的信道估計(jì)方法存在的問題,在工程應(yīng)用中信道的統(tǒng)計(jì)信息在接收端很難得到。我們的目標(biāo)就是通過選擇最優(yōu)的信道沖激響應(yīng)集來獲得比較好的MSE性能,而且不需要信道自相關(guān)陣等復(fù)雜的先驗(yàn)信道統(tǒng)計(jì)信息?；诖?我們提出了門限選擇算法和即時(shí)能量選擇算法等兩種方法,通過仿真驗(yàn)證,兩種方法信道估計(jì)MSE(均方誤差)的性能已接近MMSE算法性能,但算法的運(yùn)算量大大減少,具備工程可實(shí)現(xiàn)性及工程實(shí)用價(jià)值。同時(shí),我們給出了該算法在靜止及低速移動(dòng)信道模型下的性能。在高速移動(dòng)信道下的可工程實(shí)現(xiàn)的處理方法仍需進(jìn)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?yàn)闊o線傳輸技術(shù)及FPGA算法設(shè)計(jì)。

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?yàn)閷拵Рㄐ挝锢韺釉O(shè)計(jì)及通信信號(hào)處理;

2014-07-02;

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