一种频域导频复用技术的信号失真重建方法及装置

摘要

本发明公开了一种频域导频复用技术的信号失真重建方法，包括：S1、输入导频的起始位置、频域信号对应的信道响应、均衡后频域数据块，S2、对均衡后频域数据块进行反傅里叶变换及硬判决，得到频域数据块的初步检测结果，并存入数据块存储单元，S3、将当前存在数据块存储单元的初步检测结果进行傅里叶变换，S4、由最大似然估计算法得到第p个数据的最优估计结果，S5、将由最大似然估计算法得到的第p个数据的最优估计结果s′替换数据块存储单元中的第p个数据，S6、重复步骤S3～S5，直至均衡后频域数据块数据收敛。本方法发明基于最大似然准则，直接从统计意义上获得最佳的信号估计，有效降低误码率，抑制误码扩散，极大减少算法复杂度。

说明书

技术领域

本发明涉及数字无线通信领域，特别涉及一种频域导频复用技术的信号失 真重建方法。

背景技术

在无线通信系统中，接收端的基本任务是尽可能地恢复发送端发送的数 据，即尽可能地减少系统的误比特率。在实际通信系统中，评价接收机的优劣 主要是根据接收机算法的误码性能、实时处理效率和算法复杂度，而衡量通信 系统传输的可靠性最主要是依据接收端的误比特率。用频域导频复用技术的单 载波频域均衡系统则可以提高数据发送效率，但数据发送效率的提高是以数据 的部分失真为代价的。因此，接收端需要很好地补偿这部分失真，对失真的数 据块进行信号失真重建，以期获得尽可能低的系统误比特率。

目前已有的信号失真重建算法是利用初步检测的数据对部分失真的数据 进行估计补偿，然后再对补偿后的数据块进行检测。然而，这种方式容易引起 误码扩散的问题，特别是在估计补偿不准确的情况下。因为初步检测的数据的 不准确反馈回去的补偿信息也会有一定的失真，很可能对原本接收到的数据引 入更多的失真，进而加重了检测数据输出结果的不准确。同时，信道失真的不 完全补偿也会对后面的信号重建产生不好的影响，很可能加重系统误码扩散的 问题。

发明内容

本发明的第一个目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种频域导频 复用技术的信号失真重建方法。

本发明的另一个目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种频域导频 复用技术的信号失真重建装置。

本发明的第一个目的通过下述技术方案实现：

一种频域导频复用技术的信号失真重建方法，包括下列步骤：

S1、输入原始数据，所述原始数据包括:导频的起始位置b₀、频域信号对 应的信道响应均衡后频域数据块其中频域数据块包含符号个 数N，相邻导频间的间隔M，符号集χ，初始化p＝0；

S2、对所述均衡后频域数据块进行反傅里叶变换得到再对 进行硬判决，得到频域数据块的初步检测结果并存入数据块存 储单元；

S3、将当前存在数据块存储单元的初步检测结果进行傅里叶变换， 得到频域的估计数据块

${\hat{S}}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{\hat{s}}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N}},k=0,...,N-1.;$

S4、由最大似然估计算法得到第p个数据的最优估计结果s′，实现如下：

$s^{\prime }=\arg \underset{s\in \chi }{\min }\underset{k(\mathrm{mod}\mathrm{><mo>)</mo>}\ne b_0}{\Sigma }{\left|H_k\right|}^2·{|Z_k-{\hat{S}}_k-\frac{1}{\sqrt{N}}(s-{\hat{s}}_p)d^{j\frac{2\mathrm{\pi pk}}{N}}|}^2$

其中，下标p表示当前更新数据的位置；

S5、将由最大似然估计算法得到的第p个数据的最优估计结果s′替换数据 块存储单元中的第p个数据，实现如下：并令p＝p+1；

S6、检测p≤N是否成立，若成立，则重复步骤S3～步骤S5，若不成立， 直至所述均衡后频域数据块迭代更新完成，并输出最终结果

进一步的，所述均衡后频域数据块为

$Z_k=\left(\begin{array}{cc}0,& k\left(\mathrm{mod}M\right)=b_0\\ S_k+V_k/H_k,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right),k=0,...,N-1$

其中各符号的含义如下：

为频域上的发送信号，s_n是在时域上发送数据，取自符 号集χ，N为每个所述均衡后频域数据块包含的符号个数，n为下标，表示时 域信号的位置，k为下标，表示频域信号的位置，V_k为第k个频域信号对应的 高斯白噪声，H_k为第k个频域信号对应的信道响应，b₀为导频的起始位置，M 为相邻导频间的间隔。

进一步的，所述数据块存储单元将所述频域数据块的初步检测结果和由最大似然估计算法对所述均衡后频域数据块的最优估计结果同时存 储起来，当所有数据迭代更新结束，将存储的数据输出，作为接收端的信号重 建结果。

进一步的，所述步骤S5中数据块存储单元中的数据替换为逐个数据符号 更新。

本发明的另一个目的通过下述技术方案实现：

一种频域导频复用技术的信号失真重建装置，包括下列模块：

原始数据输入模块，该模块用于输入原始数据，所述原始数据包括:导频 的起始位置b₀、频域信号对应的信道响应均衡后频域数据块其中频域数据块包含符号个数N，相邻导频间的间隔M，符号集χ，初始化 p＝0；

初步检测模块，该模块用于对所述均衡后频域数据块进行反傅里叶 变换得到再对进行硬判决，得到频域数据块的初步检测结果 并存入数据块存储单元；

傅里叶变换模块，该模块用于将当前存在数据块存储单元的初步检测结果 进行傅里叶变换，得到频域的估计数据块

${\hat{S}}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{\hat{s}}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N}},k=0,...,N-1.;$

最大似然估计模块，该模块用于运用最大似然估计算法得到第p个数据的 最优估计结果s′，实现如下：

$s^{\prime }=\arg \underset{s\in \chi }{\min }\underset{k(\mathrm{mod}\mathrm{><mo>)</mo>}\ne b_0}{\Sigma }{\left|H_k\right|}^2·{|Z_k-{\hat{S}}_k-\frac{1}{\sqrt{N}}(s-{\hat{s}}_p)d^{j\frac{2\mathrm{\pi pk}}{N}}|}^2$

其中，下标p表示当前更新数据的位置；

更新模块，该模块用于将由最大似然估计算法得到的第p个数据的最优估 计结果s′替换数据块存储单元中的第p个数据，实现如下：并令p＝p+1；

循环检测模块，该模块用于检测p≤N是否成立，若成立，则依次调用所 述傅里叶变换模块、最大似然估计模块和更新模块，若不成立，则所述均衡后 频域数据块迭代更新完成，输出最终结果

进一步的，所述更新模块中数据块存储单元中的数据替换为逐个数据符号 更新。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

1)本方法发明基于最大似然的准则可实现最大限度地利用接收端的信息， 获得极低的误码率结果，明显改善了现有信号失真重建方法的较差的误码性能。

2)本方法发明基于最大似然的准则，直接从统计意义上获得最佳的信号估 计，抑制了误码扩散，使接收端的信号恢复更加准确可靠。

3)本方法发明使用迭代的方式，对单个符号进行更新，极大地减少了计算 的复杂度。

附图说明

图1是实施例一中频域导频复用技术的信号失真重建方法的流程图；

图2是实施例一中高斯信道下的几种信号失真重建方法与本发明的基于最 大似然准则信号失真重建方法的性能比较仿真图；

图3是实施例一中频选信道下的几种信号失真重建方法与本发明的基于最 大似然准则信号失真重建方法的性能比较仿真图；

图4是实施例二中频域导频复用技术的信号失真重建装置的组成框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举 实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用 以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

请参见图1，图1是本实施例一中一种频域导频复用技术的信号失真重建 方法的流程图。如图1所示，该方法是一种通信接收端的数据信号失真重建的 方法，在单载波频域均衡系统下实施的，主要应用在无线通信的上行链路，实 现接收端对失真信号进行重建。

下面结合图1，具体说明该实施例公开的频域导频复用技术的信号失真重 建方法的流程步骤。

步骤S1：输入原始数据。具体包括：

输入导频的起始位置b₀，频域信号对应的信道响应均衡后频域数 据块其中数据块包含符号个数N，相邻导频间的间隔M，符号集χ， 初始化p＝0；

步骤S2：对均衡后频域数据块进行初步检测，并存入数据块存储单元。 具体如下：

对所述均衡后频域数据块进行反傅里叶变换再对进行 硬判决，得到频域数据块的初步检测结果并存入数据块存储单元。

这里的均衡后频域数据块为

$Z_k=\left(\begin{array}{cc}0,& k\left(\mathrm{mod}M\right)=b_0\\ S_k+V_k/H_k,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right),k=0,...,N-1$

其中各符号的含义如下：

为频域上的发送信号，而s_n是在时域上发送数据，取自 符号集χ；

N：每个数据块包含的符号个数；

n：下标，时域信号的位置；

k：下标，频域信号的位置；

V_k：第k个频域信号对应的高斯白噪声；

H_k：第k个频域信号对应的信道响应；

b₀：导频的起始位置；

M：相邻导频间的间隔；

步骤S3、将当前存在数据块存储单元的初步检测结果进行傅里叶变 换，得到频域的估计数据块

${\hat{S}}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{\hat{s}}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N}},k=0,...,N-1.---\left(2\right)$

步骤S4、由最大似然估计得到第p个数据的最优估计结果s′；

最大似然估计得到单个时域数据的最优估计结果，实现如下：

$s^{\prime }=\arg \underset{s\in \chi }{\min }\underset{k\left(\mathrm{mod}M\right)\ne b_0}{\Sigma }{\left|H_k\right|}^2·{|Z_k-{\hat{S}}_k-\frac{1}{\sqrt{N}}(s-{\hat{s}}_p)d^{j\frac{2\mathrm{\pi pk}}{N}}|}^2---\left(3\right)$

其中，下标p表示当前更新数据的位置。

步骤S5、数据更新，将由最大似然估计得到的第p个数据的最优估计结果 s′替换数据块存储单元中的第p个数据，并令p＝p+1；

实现如下：

${\hat{s}}_p=s^{\prime }---\left(4\right)$

数据块存储单元同时将频域数据块的初步检测结果和更新结果临时存储 起来，当所有数据更新结束之后，便将存储的数据块输出，作为接收端的信号 重建结果。

步骤S6、检测是否p≤N，若p≤N，则重复步骤S3～步骤S5，直至整个数 据块迭代更新完成，即p＝N，并输出最终结果

综上可知，基于最大似然准则的信号失真重建方法，由步骤S3傅里叶变 换和步骤S4最大似然检测按顺序循环工作完成均衡。

由均衡后频域数据块为(1)，根据最大似然准则，可以得到

$\hat{s}=\arg \underset{s\in {\chi }^N}{\max }f\left(Z\right|s)---\left(5\right)$

其中s＝[s₀,...,s_N-1]^T，Z＝[Z₀,...,Z_N-1]^T，概率函数f(Z|s)可以表 示为：

$f\left(Z\right|s)=f\left(Z\right|S)=\frac{1}{{\left(2\pi \right)}^{\frac{N}{2}}{\left|\mathrm{\Gamma C}\right|}^{\frac{1}{2}}}\exp [-\frac{{(Z-S)}^H\Gamma {\left(C\right)}^{-1}\Gamma (Z-S)}{2}].---\left(6\right)$

其中S＝[S₀,...,S_N-1]^T是s的傅里叶变换，Γ表示一矢量，其 第k个元素表示为

$\Gamma =\left(\begin{array}{cc}0,& k\left(\mathrm{mod}M\right)=b_0\\ 1,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right),$

式子(5)可以等价于

$\left(\begin{array}{c}\hat{s}=\arg \underset{s\in {\chi }^N}{\min }{(Z-S)}^H\Gamma {\left(C\right)}^{-1}\Gamma (Z-S)\\ =\arg \underset{s\in {\chi }^N}{\min }\underset{k\left(\mathrm{mod}M\right)\ne b_0}{\Sigma }{\left|H_k\right|}^2·{|Z_k-S_k|}^2\end{array}\right)---\left(7\right)$

但是，直接求解式子(7)的复杂度非常高，整个寻优过程需要遍历|χ|^N种情 况。为了尽可能地降低复杂度，本发明使用迭代更新的方法来简化式子(7)的 求解。本发明使用初步检测的数据块进行逐个符号更新，大大降低了复杂度。

该算法命名为基于最大似然准则的信号失真重建算法，具体实施方式如图 1所示。

本发明是基于最大似然准则的信号失真重建算法，在误码率性能方面显著 优于失真补偿的信号重建算法；在上述实施例中，在基于最大似然准则下引入 了逐个符号更新的机制。与失真补偿的信号重建算法不同，本发明很好地避免 了误码扩散的问题。

通过matlab搭建单载波频域均衡通信系统的仿真平台，选择了16-QAM的 调制方式，每个数据块包含的符号个数N＝512，导频个数N_p＝16；为了消除符 号块间的干扰，每个符号块添加了长度为12的循环前缀。仿真使用了Chu序 列作为导频信号，并且使用三角插值的方式对频域信道响应进行估计。作为对 比，仿真选择两种其他方法(硬判决方式的信号失真重建方法和失真补偿的信 号重建方法)与本发明的基于最大似然准则的信号失真重建算法进行比较。

图2是在高斯信道下的几种信号失真重建方法与本发明的最大似然准则信 号失真重建方法的性能比较仿真图。可以看到，本发明的最大似然准则信号失 真重建方法在三种方法中是性能最佳的。对于硬判决方式的信号失真重建方法， 由于频域导频复用技术本身信号失真比较严重，直接进行硬判决得到的重建信 号则偏差很大。对于失真补偿的信号重建方法，该方法对频域失真部分进行补 偿可以获得较好的性能，但是不太准确的补偿也会导致重建信号产生一定的偏 差。而本发明的最大似然准则信号失真重建方法则是从概率统计的角度上直接 进行信号重建，恢复出最优的匹配信号。因此可以看到，本发明的最大似然准 则信号失真重建方法可以获得极佳的性能，在高斯信道下是最优的。

图3是在频选信道下的几种信号失真重建方法与本发明的基于最大似然准 则信号失真重建方法的性能比较仿真图。该频选信道共有10条多径，每条多径 的信道响应服从瑞利分布并且其平均功率随之时间呈现指数衰减趋势。接收端 使用迫零均衡器对接收信号进行均衡。同样可以看到，本发明的最大似然准则 信号失真重建方法在三种方法中是性能最佳的。相比于性能较佳的失真补偿的 信号重建方法，本发明的最大似然准则信号失真重建方法仍可以获得将近1.5dB 的信噪比增益。

实施例二

请参见图4，图4是本实施例二中频域导频复用技术的信号失真重建装置 的组成框图。如图所示，本实施例公开了一种频域导频复用技术的信号失真重 建装置，运用在单载波频域均衡系统下，主要应用在无线通信的上行链路，实 现接收端对失真信号进行重建的功能。

具体包括下列模块：

1、原始数据输入模块

该模块用于输入原始数据，所述原始数据包括:导频的起始位置b₀、频域 信号对应的信道响应均衡后频域数据块其中频域数据块包含 符号个数N，相邻导频间的间隔M，符号集χ，初始化p＝0；然后，均衡后频 域数据块为

$Z_k=\left(\begin{array}{cc}0,& k\left(\mathrm{mod}M\right)=b_0\\ S_k+V_k/H_k,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right),k=0,...,N-1,$

其中各符号的含义如下：

为频域上的发送信号，s_n是在时域上发送数据，取自符 号集χ，N为每个所述均衡后频域数据块包含的符号个数，n为下标，表示时 域信号的位置，k为下标，表示频域信号的位置，V_k为第k个频域信号对应的 高斯白噪声，H_k为第k个频域信号对应的信道响应，b₀为导频的起始位置，M 为相邻导频间的间隔。

2、初步检测模块

该模块用于对所述均衡后频域数据块进行反傅里叶变换得到 再对进行硬判决，得到频域数据块的初步检测结果并存 入数据块存储单元。

3、傅里叶变换模块

该模块用于将当前存在数据块存储单元的初步检测结果进行傅里 叶变换，得到频域的估计数据块

${\hat{S}}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{\hat{s}}_n{e}^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N}},k=0,...,N-1..$

4、最大似然估计模块

该模块用于运用最大似然估计算法得到第p个数据的最优估计结果s′，实 现如下：

$s^{\prime }=\arg \underset{s\in \chi }{\min }\underset{k(\mathrm{mod}\mathrm{><mo>)</mo>}\ne b_0}{\Sigma }{\left|H_k\right|}^2·{|Z_k-{\hat{S}}_k-\frac{1}{\sqrt{N}}(s-{\hat{s}}_p)d^{j\frac{2\mathrm{\pi pk}}{N}}|}^2$

其中，下标p表示当前更新数据的位置。

5、更新模块

该模块用于将由最大似然估计算法得到的第p个数据的最优估计结果s′替 换数据块存储单元中的第p个数据，实现如下：并令p＝p+1；

其中，由最大似然估计算法得到的第p个数据的最优估计结果s′替换数据 块存储单元中的第p个数据，整个数据块更新替换过程为逐个数据符号迭代更 新。

6、循环检测模块

该模块用于检测p≤N是否成立，若成立，则依次调用所述傅里叶变换模 块、最大似然估计模块和更新模块，若不成立，则所述均衡后频域数据块迭代 更新完成，输出最终结果

其中，数据块存储单元将所述频域数据块的初步检测结果和由最大 似然估计算法对所述均衡后频域数据块的最优估计结果同时存储起来， 当所有数据迭代更新结束，将存储的数据输出，作为接收端的信号重建结果。

值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个模块或单元只是按照功 能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可； 另外，各装置和单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发 明的保护范围。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实 施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、 替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。