基于CP-Free MIMO-OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法

摘要

本发明公开了一种基于CP‑Free MIMO‑OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法，其通过使用OFDM子载波集映射，使OFDM信号具有循环平稳特性；设计一种匹配信号来消除去掉CP而产生的码间干扰，并与OFDM信号相加得到发送信号；通过改变子载波映射集的长度，选择不同的循环频率来排除其他信道的干扰，将MIMO信道转换为多个单输入单输出信道；利用发送信号的周期自相关函数能量分布规律，实现盲信噪比估计；优点是其信噪比估计准确度高，且其使得OFDM信号具有循环平稳特性，降低了噪声的影响并能提高系统的频谱效率和降低系统的传输时延。

说明书

技术领域

本发明涉及一种信噪比估计技术，尤其是涉及一种基于CP-Free(Cyclic PrefixFree，无循环前缀)MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output，多入多出；OrthogonalFrequency Divided Multiplexing，正交频分复用)信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法。

背景技术

20世纪80年代中期以后，出现了第一代模拟移动通信系统，其采用模拟信号通信方法，使得人们可以通过移动电话实现远程实时通信。随后，第二代移动通信系统采用了数字信号传输方式，提高了无线通信中信号传输的稳定性和抗噪声能力，人们的基本语音通话需求已经得到满足，期盼着能够通过移动通信系统对图片、视频等媒体文件进行传输和处理，实现看电影、视频通话等功能。于是，采用码分多址技术的第三代移动通信系统应运而生。随着移动互联网和电子信息技术的进一步发展，移动通信用户数量以及人们对于数据流量的需求出现爆发式增长，第四代移动通信技术OFDM(Orthogonal FrequencyDivided Multiplexing，正交频分复用)技术和MIMO(Multiple Input Multiple Output，多入多出)技术，大大提高了移动通信系统的频带利用率和系统信道容量。MIMO技术与OFDM技术相结合的MIMO-OFDM技术被广泛应用于军事、交通、物联网等领域中。但是OFDM技术通过插入循环前缀(CP，Cyclic Prefix)来消除多径效应带来的码间干扰，会造成频谱效率降低，传输时延增加，不符合5G低时延、高速率的特点。因此CP-Free MIMO-OFDM的研究显得尤为必要。

MIMO技术和OFDM技术虽然实现了信号传输速率和系统信道容量的提高，推进了无线通信系统的发展，但是由于无线通信系统中天线数、传输信号和用户数量的增加，因此也增加了信道参量估计、信号检测的难度，带来了导频干扰、信号功率分配等新的问题。在无线通信系统中，信噪比值的高低反映了通信质量的好坏，准确的信噪比值是实现高速、高可靠性传输的重要指标。在通信信号处理的很多研究领域，功能强大的信号处理算法在运行过程中都需要通信信道的信噪比值，若无法获得精确的信噪比信息，那么许多信号处理算法的性能就会明显下降，无法满足无线通信系统的性能要求。由于受大型建筑物和天气等因素的影响，发射信号容易出现绕射、反射等现象，同时由于传输环境的不确定，容易产生多径衰落、频率偏移、信号衰减、时延等，空气中存在的热噪声、宇宙噪声等也会对信号造成干扰。因此，如何在信号接收端对大量的信号进行准确的信噪比估计已成为无线通信系统中的研究重点。

目前，多用户无CP的CP-Free MIMO-OFDM系统的盲信噪比估计还未有相关报道，而单个用户的信噪比估计方法大致可以分为两类：一类是基于数据辅助的，即在各个符号中插入导频(训练序列)；另一类是基于非数据辅助的，即不依赖发送端的已知信号，只根据接收信号来进行处理，也就是盲信噪比估计方法。这两类信噪比估计方法各有优缺点，基于数据辅助的信噪比估计方法的精确度较高，但是需要发送端发送导频序列与接收端完成同步或在接收端完成接收判决才能进行估计；而基于非数据辅助的盲信噪比估计方法不需要发送导频信息，这样大大提高了频谱利用率，也不需要与接收端同步和完成判决，但其计算复杂度较高。

盲信噪比估计方法主要是基于信号本身的统计特性，如分离符号累计量估计方法(SSME方法)、二阶四阶矩方法(M2M4方法)、信号方差比方法(SVR方法)、平方信号噪声方差方法(SNV方法)等。但是这些方法在使用中都存在不同的问题，例如SSME方法只能在高斯白噪声信道下二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying，BPSK)调制时才能进行信噪比估计，而SNV方法在低信噪比时性能较差等。对于CP-Free MIMO-OFDM系统，目前并未有对其信噪比进行估计的相关报道。在传统的MIMO-OFDM系统中，为消除符号间干扰(ISI，Inter-Symbol Interference)而加入的循环前缀(CP，Cyclic Prefix)，使得OFDM信号具有循环平稳特性，但当CP过度使用时，会造成系统频谱效率降低，传输时延增加。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于CP-Free MIMO-OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法，其信噪比估计准确度高，且其使得OFDM信号具有循环平稳特性，降低了噪声的影响并能够提高系统的频谱效率和降低系统的传输时延。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于CP-Free MIMO-OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：设定CP-Free MIMO-OFDM系统中的各个信道采用多径衰落模型，即CP-FreeMIMO-OFDM系统中的各个信道为多径衰落信道；设定CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端具有M

步骤2：在CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端，将接收的频域数据信号变换为M

步骤3：CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端将M

步骤4：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，每个接收天线接收到的接收信号由一个发送信号通过一个发射天线发送后经过M

步骤5：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，根据自相关函数的定义，获取y

步骤6：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，对

步骤7：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，根据通过第i个发射天线发送的发送信号t

步骤8：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，假设需要估计通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

步骤9：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，对通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

步骤9_1：在

步骤9_2：分析

步骤9_3：对通过第i个发射天线发送的发送信号t

步骤9_4：估计通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

所述的步骤2中，将接收的频域数据信号变换为M

步骤2_1：对接收的频域数据信号进行串并转化，分成M

步骤2_2：对每个子符号流进行无失真压缩编码，并在无失真压缩编码过程中在该子符号流中加入用于克服该子符号流在多径衰落信道中受到的干扰和噪声影响的冗余信息，得到对应的无失真压缩编码后的频域数据信号；

步骤2_3：对每个无失真压缩编码后的频域数据信号进行空时调制，得到对应的空时调制后的频域数据信号；

步骤2_4：对每个空时调制后的频域数据信号先后进行傅里叶逆变换和正交频分复用调制处理，得到对应的时域数据信号，即共得到M

所述的步骤2_2中，采用信道编码技术对每个子符号流进行无失真压缩编码。

所述的步骤2_3中，利用调制器对每个无失真压缩编码后的频域数据信号进行空时调制。

所述的步骤2中，对每个OFDM信号中的各个OFDM符号进行子载波映射的具体过程为：对于任一个OFDM符号，将该OFDM符号中的第1个采样点至第L个采样点按序构成第一映射集，并将该OFDM符号中的第L+1个采样点至第2L个采样点按序构成第二映射集；然后将该OFDM符号中的第1个采样点作为第一起始点，间隔p个采样点后将第一映射集中的各个采样点按序替换该OFDM符号中的第p+1个采样点至第p+L个采样点；并将该OFDM符号中的第L+1个采样点作为第二起始点，间隔p个采样点后将第二映射集中的各个采样点按序替换该OFDM符号中的第p+L+1个采样点至第p+2L个采样点，经过两次采样点替换操作后实现了该OFDM符号的子载波映射过程；其中，L表示第一映射集和第二映射集各自中包含的采样点的个数，即为第一映射集和第二映射集各自的长度，

所述的步骤2中，在每个射频模块处理后的OFDM信号上叠加一个用于消除码间干扰的匹配信号，得到对应的发送信号的具体过程为：将在第i'个射频模块处理后的OFDM信号上叠加匹配信号后得到的发送信号记为t

所述的步骤9_1中，排除h

所述的步骤9执行完毕后，重复执行步骤2至步骤9共Number次，得到h

与现有技术相比，本发明的优点在于：

去掉CP以后，子载波全部用来传输数据，提高了MIMO-OFDM系统的频谱效率，降低了传输时延，并且设计匹配信号来消除码间干扰。通过利用OFDM信号子载波映射的方式使其具有循环平稳特性，降低了噪声对MIMO-OFDM系统的影响。通过选取适当映射集长度以及发送信号的周期自相关函数不同的零点，可以有效地把MIMO信道转化成多个单输入单输出信道，然后利用二阶统计量可准确估计出多径环境下各个信道的信噪比值，提高了MIMO-OFDM系统的频带利用率，仿真结果表明其信噪比估计准确性更高。

附图说明

图1为本发明方法(发射天线和接收天线的个数均为2的情况下)的总体实现框图；

图2为多径衰落模型的示意图；

图3为发送信号的周期自相关函数的能量分布图(幅度图)；

图4为在每个OFDM信号中包含的OFDM符号的个数N

图5为利用现有的基于CP OFDM的信噪比估计方法估计得到的信噪比值和利用本发明方法估计得到的盲信噪比值各自的归一化均方误差随信噪比的变化曲线图；

图6为利用现有的基于CP OFDM的信噪比估计方法估计得到的信噪比值和利用本发明方法估计得到的盲信噪比值各自的归一化偏差随信噪比的变化曲线图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种基于CP-Free MIMO-OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法，其总体实现框图如图1所示，其包括以下步骤：

步骤1：设定CP-Free MIMO-OFDM系统中的各个信道采用多径衰落模型，即CP-FreeMIMO-OFDM系统中的各个信道为多径衰落信道，图2给出了多径衰落模型的示意图；设定CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端具有M

步骤2：在CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端，将接收的频域数据信号变换为M

在此，数模转换和射频模块处理均采用现有技术，射频模块处理主要起到信号调制(把信号加到频率较高的频带上)、功率放大等作用。

在本实施例中，步骤2中，将接收的频域数据信号变换为M

步骤2_1：对接收的频域数据信号进行串并转化，分成M

步骤2_2：对每个子符号流进行无失真压缩编码，并在无失真压缩编码过程中在该子符号流中加入用于克服该子符号流在多径衰落信道中受到的干扰和噪声影响的冗余信息，得到对应的无失真压缩编码后的频域数据信号。在此，采用信道编码技术对每个子符号流进行无失真压缩编码。

步骤2_3：对每个无失真压缩编码后的频域数据信号进行空时调制，得到对应的空时调制后的频域数据信号。在此，利用调制器对每个无失真压缩编码后的频域数据信号进行空时调制。

步骤2_4：对每个空时调制后的频域数据信号先后进行傅里叶逆变换和正交频分复用调制处理，得到对应的时域数据信号，即共得到M

上述，串并转化、傅里叶逆变换、正交频分复用调制处理均采用现有技术。

在本实施例中，步骤2中，对每个OFDM信号中的各个OFDM符号进行子载波映射的具体过程为：对于任一个OFDM符号，将该OFDM符号中的第1个采样点至第L个采样点按序构成第一映射集，并将该OFDM符号中的第L+1个采样点至第2L个采样点按序构成第二映射集；然后将该OFDM符号中的第1个采样点作为第一起始点，间隔p个采样点后将第一映射集中的各个采样点按序替换该OFDM符号中的第p+1个采样点至第p+L个采样点；并将该OFDM符号中的第L+1个采样点作为第二起始点，间隔p个采样点后将第二映射集中的各个采样点按序替换该OFDM符号中的第p+L+1个采样点至第p+2L个采样点，经过两次采样点替换操作后实现了该OFDM符号的子载波映射过程；其中，L表示第一映射集和第二映射集各自中包含的采样点的个数，即为第一映射集和第二映射集各自的长度，

在本实施例中，步骤2中，在每个射频模块处理后的OFDM信号上叠加一个用于消除码间干扰的匹配信号，得到对应的发送信号的具体过程为：将在第i'个射频模块处理后的OFDM信号上叠加匹配信号后得到的发送信号记为t

在循环前缀CP去除后，第r个接收信号y

步骤3：CP-Free MIMO-OFDM系统的发送端将M

步骤4：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，每个接收天线接收到的接收信号由一个发送信号通过一个发射天线发送后经过M

步骤5：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，根据自相关函数的定义，获取y

；其中，τ表示延时变量，E()表示数学期望，y

步骤6：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，对

步骤7：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，根据通过第i个发射天线发送的发送信号t

步骤8：分析t

步骤9：在CP-Free MIMO-OFDM系统的接收端，对通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

步骤9_1：要估计通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

在本实施例中，步骤9_1中，排除h

步骤9_2：分析

步骤9_3：对通过第i个发射天线发送的发送信号t

步骤9_4：估计通过指定的第a个发射天线发送的发送信号t

在本实施例中，步骤9执行完毕后，重复执行步骤2至步骤9共Number次，得到h

为了进一步说明本发明方法的性能，对本发明方法进行实验。

在实验中选用的对比方法为现有的基于CP OFDM的信噪比估计方法，其引用自Shunli Hong,Youming Li,Yao Gao,Jianding Yu.Blind SNR estimation for MIMO-OFDMsystem[C].CCWMC2011,ISBN:978-1-84919-505-8,2011:6-9.(洪顺利等，MIMO OFDM系统的盲信噪比估计，IET国际无线移动与计算通讯会议)。

图4给出了在每个OFDM信号中包含的OFDM符号的个数N

为了进行算法相对性能比较，在此定义信噪比估计值的归一化均方误差NMSE和信噪比估计值的归一化偏差NBias作为性能评估函数，

图5给出了利用现有的基于CP OFDM的信噪比估计方法估计得到的信噪比值和利用本发明方法估计得到的盲信噪比值各自的归一化均方误差随信噪比的变化曲线图。从图5中可以看出，利用本发明方法得到的h

图6给出了利用现有的基于CP OFDM的信噪比估计方法估计得到的信噪比值和利用本发明方法估计得到的盲信噪比值各自的归一化偏差随信噪比的变化曲线图。从图6中可以看出，利用本发明方法得到的h