馬玉峰
(沈陽理工大學(xué) 遼寧 沈陽 100159)
正交頻分復(fù)用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)具有高速的數(shù)據(jù)傳輸能力、高效的頻譜利用率和抗多徑干擾能力,因而在無線通信領(lǐng)域被廣泛關(guān)注。由于無線信道的時變特性引起多徑衰落和多普勒效應(yīng),破壞OFDM系統(tǒng)中子載波之間的正交性,導(dǎo)致載波間干擾(ICI)限制了OFDM系統(tǒng)在高信噪比下的性能,使OFDM傳輸系統(tǒng)的性能大幅度下降。為了在接收端準(zhǔn)確地恢復(fù)發(fā)送端所發(fā)送的原始信號,通常需要根據(jù)接收信號對信道進(jìn)行估計。本文采用基于導(dǎo)頻的信道估計,分別對 LS(最小平方誤差)估計器,LMMSE(線性最小均方誤差)估計器及其簡化算法進(jìn)行了分析研究。分析了各種信道估計器的性能,并且研究了如何通過參數(shù)調(diào)整來提高信道估計器的性能以降低信道對整個系統(tǒng)的影響。
最小平方LS(Least-Square)信道估計就是從最小平方的意義上得到的信道估計器,設(shè)接收端在導(dǎo)頻點(diǎn)處接受到的信號為Y,發(fā)送的信號為X,噪聲為n,則有:
在不考慮AWGN的影響的情況下,LS算法的估計值為:
在噪聲η與信號X不相關(guān)的條件下,信道傳輸函數(shù)在最小均方誤差意義下的最佳信道估計器是:
信道響應(yīng)的MMSE估計在進(jìn)行最優(yōu)化問題求解時考慮了噪聲的影響,所以信道估計的均方誤差較小。但由于MMSE估計的運(yùn)算量很大,在實(shí)現(xiàn)過程中要知道信道的統(tǒng)計特性,尤其是維數(shù)增加時,矩陣的求逆運(yùn)算量非常大,在實(shí)際應(yīng)用中受到了一定的限制。
假設(shè)在一個OFDM符號內(nèi)導(dǎo)頻信號位置為Lp={in,0≤n≤Np-1},Np為一個OFDM符號內(nèi)的導(dǎo)頻信號數(shù),用Xp=diag[xi0,xi1,…,xiNp-1]表示導(dǎo)頻信號矩陣,yp=[yi0,…,yiNp-1]T表示接收到的導(dǎo)頻信號,則導(dǎo)頻位置信道頻率響應(yīng)的最小二乘(LS)估計包括數(shù)據(jù)位置在內(nèi)的信道頻率響應(yīng)的LMMSE估計為:
其中,Q1,Q2為酉矩陣,D為對角陣,其對角線的奇異值按照從大到小排列。
采用低秩估計(秩為r)的信道頻率響應(yīng)為:
其中Dr為D的左上角r×r矩陣,也是一個對角陣,包括了r個最大的奇異值。當(dāng)且僅當(dāng)數(shù)據(jù)為全導(dǎo)頻的情況下有此時通過化簡并整理可以得到:
Δr也是對角陣,對角線上的元素為:
下面我們來比較LMMSE估計算法和低秩估計算法的計算量。兩者都要先由估計導(dǎo)頻位置的信道最小二乘估計決定,所需要的乘法次數(shù)都為Np。所不同之處在于式(6)和式(7)的區(qū)別,由于式(6)中的R和式(7)中的都是可以預(yù)先計算好的,不必每一次估計都要重新計算一次,所以這兩個預(yù)計算的計算量不必計算在內(nèi)。由于是滿秩的,秩為 r,所以(7)式的乘法次數(shù)為 N(N+NP),而(7)式的乘法次數(shù)為 r(N(N+NP))。 總的來說,LMMSE 估計算法的計算量為每估計一個OFDM符號的信道需要N0+N(N+NP)次乘法,低秩估計算法的計算量為每估計一個OFDM符號的信道需要NP+r(N+N0)次乘法。顯然,低秩估計算法的計算量比LMMSE估計算法的計算量少。
仿真環(huán)境為每幀100個OFDM符號,共有100×128個星座映射符號;16QAM調(diào)制下,1個星座映射符號包含4個bit,載頻為 2GHz,帶寬1MHz,子載波數(shù)128個,cp數(shù)為 16,子載波間隔為7.8125kHz,一個OFDM符號長度為128μs,cp長度為16us,調(diào)制方式采用16QAM調(diào)制方式,最大多普勒頻率為132Hz,多徑信道為5徑,功率延遲譜服從負(fù)指數(shù)分布exp(-t/trms),trms=(1/4)*cp時長,各徑延遲取為delay=[0 2e-6 4e-6 8e-6 12e-6],導(dǎo)頻符號間隔為10。
圖1 三種方法的信道估計結(jié)果比較
如圖1所示,在信噪比相對較小的情況下可以發(fā)現(xiàn)基于LS(最小平方)信道估計的方法效果明顯較差,當(dāng)信噪比大于15dB并小于20dB時的時候三種方法基本估計結(jié)果相同,而當(dāng)信噪比大于20dB時LS(最小平方)信道估計方法更接近于基于LMMSE的信道估計方法,但由于其復(fù)雜度高而被人們所忽視。從圖1中還可以得到基于低秩的LMMSE信道估計算法當(dāng)在信噪比大于10dB后誤碼率明顯大于沒有降秩的LMMSE信道估計方法,但由于在每估計一個OFDM符號時所需要的計算量比LMMSE估計和LS估計的計算量要少,復(fù)雜度要低,而且誤差性能也比基于LS的信道估計方法好,所以低秩LMMSE的估計方法更優(yōu)越。
本文研究了三種基于導(dǎo)頻的信道估計技術(shù):基于最小平方LS(Least-Square)信道估計,基于LMMSE準(zhǔn)則的信道估計,基于低秩LMMSE的信道估計,并對這三種估計算法各自的優(yōu)、缺陷做了進(jìn)一步的分析與比較。從上面分析可以看出,LMMSE準(zhǔn)則的算法復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于LS準(zhǔn)則。而性能上MMSE準(zhǔn)則優(yōu)于LS準(zhǔn)則。而基于低秩的LMMSE的信道估計方法無論從復(fù)雜度還是性能上都比較突出。因此在實(shí)際應(yīng)用時就根據(jù)具體情況采用不同的方法。
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