用于正交频分复用通信系统的信道估计方法及信道估计器

摘要

本发明提供一种用于正交频分复用通信系统的信道估计方法及信道估计器，其中，信道估计方法包括以下步骤：步骤1，在OFDM符号中插入导频信号，并对导频信号位置的信道进行信道估计，以获取M个导频信号位置的信道估计序列，M为导频子载波的数量；步骤2，使用维纳内插对(M×K)个数据子载波进行内插，从而获取(M×K)个数据子载波的信道估计序列，K代表维纳内插的密度；步骤3，基于已获取的(M×K)个数据子载波的信道估计序列，使用线性内插，对剩余的未求得信道估计位置的数据子载波进行内插，从而得到所有数据子载波的频域信道估计。信道估计器包括导频位置信道估计单元、参数K决策单元、频域维纳内插单元及频域线性内插单元。

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信系统的信道估计技术，更具体地，涉及用于正交频分复用(OFDM)通信系统的信道估计方法及信道估计器。

背景技术

随着移动通信系统的发展，OFDM技术已经被越来越普遍地应用于无线通信中，例如数字音频广播(DAB)、数字视频广播(DVB)、3GPP长期演进(LTE)系统以及诸如IEEE802.11a和IEEE802.11g之类的无线局域网标准中都涉及OFDM技术。OFDM系统利用循环前缀(CP)来处理信道的时延扩展，只要CP的长度超过信道冲击响应长度，则可避免符号间干扰(ISI)。同时，OFDM系统的信道估计及均衡也可以在频域中对每个子载波分别进行。

为了实现相干检测，OFDM系统需要对所有使用子载波的信道进行信道估计。由于信道在时域和频域中的独立性，因此可以将信道估计分解为频域和时域两个相对独立的部分。OFDM符号的子载波中有部分子载波用于导频的传输，导频用于辅助信道估计。通常导频在频域中均匀分布，因此导频也被称为梳状导频。将传输导频信号的子载波称为导频子载波，其数量为M，而其余的传送信息数据的子载波被称为数据子载波，导频子载波和数据子载波的总数量为N。导频信号中包括已知的导频信息，根据已知的导频信息，信道估计器可以通过将本地产生的已知导频信号与实际接收的导频信号进行比较来确定在某个时刻某个导频子载波位置上的信道响应。通常，使用最小二乘(LS)估计或者最小均方误差(MMSE)估计来进行导频位置信道估计。

对于不承载导频信号的数据子载波来说，需要通过对导频位置信道信息内插来得到相应位置的信道估计。对于OFDM系统来说，码元间的信道变化不大，因此时域内插比较简单。但是，由于大的时延扩展会相应地引起一个码元内的频域信道有很大波动，因此频域信道估计具有更大的研究价值，这也是本发明关注的重点。

传统的频域内插方法包括线性内插、多项式内插、维纳内插等方法。不同内插方法的复杂度和性能各有不同，使用的场景也不同。线性内插具有较低的复杂度，但是仅在信道比(SNR)很高并且时延扩展较小的情况下才能提供较好的信道估计性能。线性内插可以表示为：

$\hat{H}\left(k\right)=(1-\frac{k}{L}){\hat{H}}_P\left(m\right)+\frac{k}{L}{\hat{H}}_P(m+1),k=0,...,L---\left(1\right)$

其中，表示内插信道估计结果，为已知的第m个导频子载波位置信道估计结果，L是已知子载波位置之间的距离，两个导频子载波之间包含(L-2)个未知的待内插数值。

相比之下，维纳内插在低SNR和大的时延扩展的情况下也可以得到高精度的信道估计结果，但是维纳内插的复杂度较高，维纳内插可以表示为：

$\hat{H}=w{\hat{H}}_p---\left(2\right)$

其中，为N×1维内插结果向量，w为N×M维维纳内插系数矩阵，为已知导频位置信道估计结果向量

维纳内插系数的计算可以表示为：

w＝(R_yy)^-1r_xy＝(R_xx+σ²I)^-1r_xx            (3)

其中，R_xx为信道频域自相关矩阵，σ²为子载波噪声方差，r_xx为子载波互相关向量，I为单位阵。

在OFDM系统设计时，为了达到优良的性能，频域内插通常需要使用例如维纳内插等具有高复杂度的内插方法。当前，还不存在能够以较低的复杂度来完成高效的信道估计的OFDM系统频域内插方法。

发明内容

为了解决或部分地解决上述现有技术中的问题，本发明提供一种用于正交频分复用通信系统的信道估计方法和信道估计器。

本发明提供的信道估计方法包括以下步骤：步骤1，在OFDM符号中插入导频信号，并对导频信号位置的信道进行信道估计，以获取M个导频信号位置的信道估计序列，M为导频子载波的数量；步骤2，使用维纳内插对(M×K)个数据子载波进行内插，从而获取(M×K)个数据子载波的信道估计序列，K代表维纳内插的密度；步骤3，基于已获取的(M×K)个数据子载波的信道估计序列，使用线性内插，对剩余的未求得信道估计位置的数据子载波进行内插，从而得到所有数据子载波的频域信道估计。

本发明提供的信道估计器包括：导频位置信道估计单元，其对导频信号位置的信道进行信道估计，以获取M个导频信号位置的信道估计序列，M为导频子载波的数量；参数K决策单元，用于确定参数K的取值，K代表维纳内插的密度；频域维纳内插单元，其使用维纳内插对(M×K)个子载波进行内插，从而获取(M×K)个信道估计序列；频域线性内插单元，其基于已获取的(M×K)个信道估计序列，使用线性内插，对剩余的未求得信道估计位置的子载波进行内插，从而得到所有子载波的频域信道估计。

本发明提供的信道估计方法使用分步的内插方法，第一步维纳内插充分克服了信道频选和噪声问题，而接下来的第二步线性内插以尽可能低的复杂度得到剩余位置的信道估计结果，与传统高性能算法需要在所有子载波位置进行复杂的内插运算相比，大大提高了内插运算的效率。

附图说明

图1是本发明提供的用于OFDM系统的信道估计方法的流程示意图；

图2是本发明提供的用于OFDM系统的信道估计器的框图；

图3和图4是本发明提供的用于OFDM系统的信道估计方法以及现有的线性内插及维纳内插方法的仿真结果示意图；

图5和图6是EPA和EVA信道模型参数表。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明的目的是提供一种高效的用于OFDM系统的信道估计方法，从而能够以较低的复杂度来完成高性能的信道估计。

下面，参照图1对本发明提供的OFDM中的信道估计方法进行说明。

在步骤1中，在OFDM符号中插入导频信号，并对导频信号位置的信道进行信道估计，以获取M个导频信号位置的信道估计序列，M为导频子载波的数量。

具体地，OFDM系统可以通过本地产生的导频信号p_tx(m)，m＝0，1，...，M-1和实际接收到的频域导频信号p_rx(m)，m＝0，1，...，M-1，在接收端使用最小二乘估计或最小均方误差估计在信号的位置的信道进行信道估计，获取M个导频位置的信道估计序列，即，

${\hat{H}}_p\left(m\right)=\frac{P_{\mathrm{rx}}\left(m\right)}{P_{\mathrm{tx}}\left(m\right)},m=0,...,M-1---\left(4\right).$

在步骤2中，使用维纳内插对(M×K)个子载波进行第一步内插，从而获取(M×K)个信道估计序列。

参数K代表第一步内插密度，K是相邻导频距离D的因数，参数K的值可以根据具体信道状况自适应改变或者预先设定，数值K的设定依据是：依据信道频选性，充分且适度选择足够大的第一步内插密度。当参数K根据具体信道状况自适应改变时，取值方式为

$K=\left(\begin{array}{cc}1,& \mathrm{rms}<r_1\\ 2,& r_1\le \mathrm{rms}<r_2\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ D,& \mathrm{rms}\ge r_{D-1}\end{array}\right)---\left(5\right)$

其中，rms表示接收机估计得到的信道冲击响应的均方根值(RMS)，非递减常数序列r₁，r₂，...，r_D-1用于限定不同rms范围对应的K取值，r₁，r₂，...，r_D-1的具体取值可以通过计算或仿真得到，r₁，r₂，...，r_D-1的确定方式可以为：K值的取值已知，对于任何一个r_i(i＝1，2...，D-1，其中，D为相邻导频距离)，以其对应的K值所产生的第一步内插结果的频率距离作为相干带宽，计算所对应的均方根值即为r_i。当参数K作为常数预先设定时，需根据接收机设计时设定的最大目标信道的RMS，相应选取对应的K值，根据信道频选性，充分且适度选择足够大的K值。

为了有效克服信道频选性和噪声，第一次内插使用维纳内插。由于现实接收机很难准确得到信道的统计特性，同时考虑到复杂度问题，现实系统通常通过假定信道模型以计算一组固定滤波器系数来简化算法。假设信道功率迟延谱(PDP)是一个长度为τ_CP的常规CP的矩形函数，其在频域对应的频率相关函数为sinc函数，由此可以得到固定的频域相关函数系数分别为：

R_xx(i，j)＝sinc[6·(i-j)·τ_CP]    (6)

r_xx(i)＝sinc(d_i·τ_CP)             (7)

其中R_xx(i，j)表示矩阵的第i行第j列单元的数据，r_xx(i)表示向量的第i行单元的数据，d_i表示待插入点到第i个导频的距离。进一步，根据具体SNR得到第一步内插维纳内插系数w为

$w_1={(R_{\mathrm{xx}}+\frac{I}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{r}_{\mathrm{xx}}---\left(8\right)$

其中，与(3)式相同，R_xx为信道频域自相关矩阵，r_xx为子载波互相关向量，I为单位阵，SNR为信道比。

为了进一步降低复杂度，一个数据子载波的信道估计只使用最近的8个导频，即R_xx和r_xx的维度分别为8×8和8×1，而对于导频子载波，则使用自身和6个最近的导频信道估计结果，这时R_xx和r_xx的维度分别为7×7和7×1。然后通过维纳内插计算式(2)，即$\hat{H}=w{\hat{H}}_p,$就可得到第一次内插的子载波位置的信道估计结果。

在步骤3中，基于通过维纳内插得到的(M×K)个信道估计序列对其余未求得信道估计位置的子载波进行第二步内插从而得到所有子载波的频域信道估计，第二步内插使用线性内插。线性内插为计算式(1)，即，

$\hat{H}\left(k\right)=(1-\frac{k}{L}){\hat{H}}_P\left(m\right)+\frac{k}{L}{\hat{H}}_P(m+1),k=0,...,L.$

无法进行线性内插的边缘子载波则可以使用最邻近值的第一步内插结果来近似，最终可以得到所有使用子载波的信道估计结果。

本发明提供的信道估计方法的特点在于：可以使用复杂度相对较高的高性能维纳内插(第一步内插)算法来克服信道的频选性以及消除噪声，在第一步内插已经克服信道频选性和噪声的情况下，第二步以低复杂度的线性内插得到剩余子载波位置的信道估计。

下面给出本发明的一个优选实施例，本实施例中要对其进行信道估计的OFDM系统符合3GPP长期演进(LTE)的物理层标准3GPP TS 36.211 V8.5.0，模式为单天线10MHz带宽，小区ID为485，循环前缀长度为常规长度，并且对每个导频子载波上的参考导频信号的能量与普通数据信号能量都进行归一化处理。

首先，OFDM系统在接收端通过LS估计算法利用前述(4)式在导频位置进行信道估计，例如，100个导频位置为5，11，...，299，...，729，735，...，1023，从而获取100个导频位置的信道估计序列。

然后，假设接收端已经准确估计得到信道扩展延时的RMS，即信道冲击响应的RMS。根据相关系数为0.9时信道扩展延时RMS与相干带宽的关系，确定参数K的取值为

$K=\left(\begin{array}{cc}1& \mathrm{rms}<r_1\\ 2& \mathrm{rms}\ge r_1\end{array}\right)---\left(9\right)$

其中r₁取值为0.222ms。需要说明的是，该数值的设定是面向具体的LTE系统及常规CP模式，对于其他系统及模式应按具体设计要求确定。为了有效克服信道频选性和噪声，使用如前述(2)、(6)、(7)及(8)式描述的维纳内插进行内插计算，从而获取信道估计序列。

然后，通过如前述(1)式描述的线性内插进行内插计算，其中L＝3，k＝1、2，无法进行线性内插的边缘子载波则使用最邻近值的维纳内插结果来近似，最终可以得到所有的600个使用子载波的信道估计结果。

由于本实施例使用LTE系统，因此，为了完成无导频码元的信道估计，最后还需要进行时域内插，本实例使用线性时域内插得到所有码元的信道估计。但是对于其它的OFDM系统，可以不包括该时域内插的步骤。

本发明还提供一种用于实现上述信道估计方法的正交频分复用通信系统的信道估计器。

如图2所示，用于正交频分复用通信系统的信道估计器包括导频位置信道估计单元1、参数K决策单元2、频域维纳内插单元3及频域线性内插单元4。当正交频分复用通信系统是LTE系统时，信道估计器还包括时域线性内插单元5，但是其它的OFDM系统可以不包括时域线性内插单元5。

导频位置信道估计单元1使用最小二乘估计或最小均方误差估计等估计方法对导频信号的位置的信道进行信道估计，以获取M个导频位置的信道估计序列，M为导频子载波的数量。

参数K决策单元2用于确定参数K的取值，其中，可以按照下列方式确定K的取值：

$K=\left(\begin{array}{cc}1,& \mathrm{rms}<r_1\\ 2,& r_1\le \mathrm{rms}<r_2\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ D,& \mathrm{rms}\ge r_{D-1}\end{array}\right)$

rms表示接收机估计得到的信道冲击响应的均方根值，r₁，r₂，...，r_D-1的确定方式为：K值的取值已知，对于任何一个r_i(i＝1，2...，D-1，其中，D为相邻导频距离)，以其对应的K值所产生的第一步内插结果的频率距离作为相干带宽，计算所对应的均方根值即为r_i。

频域维纳内插单元3使用维纳内插对(M×K)个子载波进行内插，从而获取(M×K)个信道估计序列，其中，维纳内插的计算式可以为：

$\hat{H}=w{\hat{H}}_p$

$w={(R_{\mathrm{xx}}+\frac{1}{\mathrm{SNR}})}^{-1}{r}_{\mathrm{xx}}$

R_xx(i，j)＝sinc[6·(i-j)·τ_CP]

r_xx(i)＝sinc(d_i·τ_CP)

其中，为N×1维内插结果向量，w为N×M维维纳内插系数矩阵，为通过信道估计单元获得的已知导频位置信道估计结果向量R_xx为信道频域自相关矩阵，SNR为信道比，r_xx为子载波互相关向量，I为单位阵，R_xx(i，j)表示信道频域自相关矩阵的第i行第j列单元的数据，i＝1，2...，N，j＝1，2...，N，r_xx(i)表示向量的第i行单元的数据，d_i表示待插入点到第i个导频的距离，N为导频子载波和数据子载波的总数量，将信道功率迟延谱假设为常规循环前缀的矩形函数，τ_CP是该矩形函数的长度。

频域线性内插单元4基于已获取的(M×K)个信道估计序列，使用线性内插，对剩余的未求得信道估计位置的子载波进行内插，从而得到所有子载波的频域信道估计，所述线性内插的计算式为：

$\hat{H}\left(k\right)=(1-\frac{k}{L}){\hat{H}}_P\left(m\right)+\frac{k}{L}{\hat{H}}_P(m+1),k=0,...,L$

其中，L是已知子载波位置之间的距离。

当正交频分复用通信系统是LTE系统时，信道估计器所包括的时域线性内插单元5通过时域内插来完成无导频信号的信道估计的步骤。

信道估计器还可以包括近似单元(图中未示出)，近似单元对频域线性内插单元无法进行线性内插的边缘子载波，使用通过频域维纳内插单元获得的最邻近值的维纳内插结果来近似。

本发明提供的信道估计器的特点在于：可以使用复杂度相对较高的高性能维纳内插(第一步内插)算法来克服信道的频选性以及消除噪声，在第一步内插已经克服信道频选性和噪声的情况下，第二步以低复杂度的线性内插得到剩余子载波位置的信道估计。

图3和图4分别是本发明提供的信道估计方法与传统的线性内插及传统的维纳内插方法在扩展步行A信道(EVA)及扩展车载A信道(ETU)下的信道估计均方误差(MSE)仿真结果。本发明提供的信道估计方法是通过本发明提供的信道估计器来实现的。采用EPA和EVA信道的最大多普勒频移分别为5Hz和70Hz，EPA和EVA信道模型参数分别如图5和图6所示。

图3和图4的仿真结果显示，在这两种信道下，本发明提供的信道估计方法的性能与传统维纳滤波内插方法非常接近，它们都明显优于线性内插，特别是在时延扩展比较严重的EVA信道。而具有更低复杂度的本发明的信道估计方法甚至可以在某些情况下提供略微好于传统维纳滤波的MSE性能。

在性能提高的同时，本发明提供的信道估计方法的计算复杂度也有明显优势。例如，传统维纳内插在导频位置和数据子载波位置在实数和虚数部分分别需要7个和8个实数乘法，因此总共需要的实数乘法数量为(100×7+500×8)×2＝9400，而本发明的信道估计方法在K＝2时，第一步内插除了在导频位置外只在100个数据子载波进行维纳滤波，因此共需要(100×7+100×8)×2＝3000个实数乘法，第二步的线性内插对500个数据子载波进行，只需要500×2＝1000个固定系数乘法(固定系数为1/3)，因此总共需要的乘法数量还不到传统维纳内插的50％。因此，可以得出结论，本发明提出的用于正交频分复用通信系统的信道估计方法是一种高效的解决方案，具有很强的实用性。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。