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基于子空间的半盲信道估计方法

作者:时间:2011-12-25来源:网络收藏

正交频分复用(OFDM)因其良好的抗频率选择性衰落和较高的频谱利用率而备受关注。OFDM系统中的技术将成为第四代移动通信系统的关键技术之一。无线具备复杂多变的恶劣传输环境,为了提高数据传输的有效性和降低系统的误差,需要对特性进行全面了解,研究更为精确的信道技术。

传统的信道是在发送数据中插入导频。为了获得较好的信道估计精度必须插入较多的导频,因而大大降低了系统的频带利用率。因此考虑将盲信道估计应用于OFDM系统,以提高系统的频带利用率。盲信道估计不需要插入导频,但普遍存在估计精度低、计算量大、收敛速度较慢、灵活性差等缺陷,在实时系统中的应用受到了限制。而半盲信道估计的提出既克服了盲信道估计精度低,收敛速度慢等缺点,而且在同等导频数量情况下的信道估计精度要优于非盲信道估计。本文介绍的分解的半盲信道估计利用接收信号的二阶统计特性,不需要改变OFDM系统结构,能较大地改善信道估计精度。

1 OFDM系统模型

典型的OFDM系统如图1所示,串行数据经过串/并变换后,转换成M个并行数据流,各路数据流调制不同的子载波,相邻子载波间的间隔为1/T,T为并行数据的持续时间,为串行数据的M倍。在时间间隔[nT,(n+1)T]内的一个OFDM信号可表示为:

式中:am(m)为经星座映射的符号;ωm为第m个子载波的频率。对s(t)进行M点采样,则可以得到:



由式(2)可知,M个采样实际就是由M个输入构成的一个块的IDFT。为了消除由多径信道带来的符号间干扰(ISI),不同于传统信道估计中插入长于信道延迟的保护间隔,也不同于盲信道估计,本文设计的半盲信道估计插入少量的循环前缀来消除ISI。

若信道冲激响应的长度L已知,符号间是同步的且频率偏移已经校正,那么,在P≥L时,接收信号去循环前缀(CP)后的M点采样为:

式中:H(·)是信道的频域响应;vi(n)是高斯白噪声。可以发现ISI已经被完全消除,此时信道对接收机的影响仅仅是一个复增益和高斯白噪声的影响。

2 子分解算法

假定发送信号矢量S和噪声矢量e为广义平稳过程,并且相互统计独立,发送信号S均值为零,噪声矢量是均值为零,方差为σ2的高斯白噪声,则接收信号的自相关矩阵为:


式中:H0是一个(N+p)×(N+p)的Toeplitz矩阵,H1是一个(N+p)×(N+p)的上三角矩阵。由式(5)可见,加人循环前缀后受ISI的影响,接收信号的自相关协方差矩阵不符合子分解的结构。为了利用子空间分解的特性,从原有的信号矢量出发,构造新的信号矢量,将信号分成长度分别为p,N-p,p的三个部分,构造新的接收矢量,并令:



代入式(5),得到:


的形式,因此接收信号的自相关矩阵可以写成式(5)的形式。设gk是噪声子空间的一个特征向量,根据子空间的性质有:

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