岳光榮 田 浩 楊 霖 李少謙 胡武君

LTE中一種基于探測(cè)參考信號(hào)的信噪比估計(jì)算法

岳光榮 田 浩*楊 霖 李少謙 胡武君

(電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 成都 611731)

為了在上行鏈路支持頻率選擇性調(diào)度，長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE)系統(tǒng)定義了探測(cè)參考信號(hào)(SRS)用于信道質(zhì)量估計(jì)。該文主要研究SRS的信噪比估計(jì)方法，針對(duì)Boumard方法和傳統(tǒng)DFT方法的缺點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的基于DFT的估計(jì)方法。該方法通過(guò)在時(shí)域修正噪聲的估計(jì)區(qū)間，減小高信噪比時(shí)有用信號(hào)能量泄露對(duì)噪聲估計(jì)的影響，從而獲得更準(zhǔn)確的信噪比估計(jì)。仿真結(jié)果表明，所提方法的估計(jì)性能優(yōu)于Boumard方法和傳統(tǒng)的DFT方法，提高了高信噪比時(shí)的估計(jì)精度，在高信噪比區(qū)域，平均估計(jì)性能提高了約6 dB以上。

無(wú)線通信；信噪比估計(jì)；噪聲估計(jì)；長(zhǎng)期演進(jìn)；探測(cè)參考信號(hào)

1 引言

長(zhǎng)期演進(jìn)(Long Term Evolution, LTE) 計(jì)劃在上行方向定義了兩種參考信號(hào)：解調(diào)參考信號(hào)(DeModulation Reference Signal, DMRS)和探測(cè)參考信號(hào)(Sounding Reference Signal, SRS)，二者均由Zadoff-Chu(ZC)序列或QPSK序列生成[1]。解調(diào)參考信號(hào)必須在物理上行共享信道(Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH)或物理上行控制信道(Physical Uplink Control CHannel, PUCCH)內(nèi)傳輸，且?guī)捁潭ǎ饕糜谛诺拦烙?jì)中的相干解調(diào)。而探測(cè)參考信號(hào)不與上行數(shù)據(jù)或控制傳輸相關(guān)聯(lián)，且?guī)挷还潭?，主要用于信道質(zhì)量的探測(cè)，從而在上行鏈路支持頻率選擇性調(diào)度[2]。SRS占據(jù)的帶寬可以與用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挷煌?，?dāng)多個(gè)用戶(hù)在同一子幀中發(fā)送SRS時(shí)，可以通過(guò)頻分復(fù)用或碼分復(fù)用的方式保持正交性[3]。

信噪比(SNR)是衡量信道質(zhì)量的一個(gè)重要參數(shù)，它對(duì)鏈路的自適應(yīng)控制，頻率選擇性調(diào)度和分集接收等都有重要的意義。信噪比估計(jì)方法主要可以分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是盲估計(jì)的方法，如二階四階矩方法[4]，符號(hào)自相關(guān)法[5]等；另一類(lèi)是基于導(dǎo)頻的數(shù)據(jù)輔助的估計(jì)方法。由于盲估計(jì)方法算法復(fù)雜，收斂速度慢，而數(shù)據(jù)輔助方法只需要較少的數(shù)據(jù)就可以得到比較精確的估計(jì)，因此，在新一代無(wú)線通信系統(tǒng)中主要是使用的基于導(dǎo)頻的數(shù)據(jù)輔助估計(jì)方法。例如，Boumard[6]提出了應(yīng)用于MIMO-OFDM系統(tǒng)的SNR算法，該方法要求相鄰子載波的信道系數(shù)相等，因此易受信道頻率選擇性的影響，在頻率選擇性信道下的性能較差；基于DFT的方法[7]通過(guò)信道估計(jì)系數(shù)的IFFT變換在時(shí)域上估計(jì)噪聲，但是該方法由于存在信號(hào)泄露的影響，在高信噪比下性能較差；文獻(xiàn)[8]提出了一種迭代的MMSE算法，但由于需要LMMSE信道估計(jì)，因此復(fù)雜度較高，不適用于實(shí)際系統(tǒng)。

針對(duì)上述方法的缺點(diǎn)，本文根據(jù)SRS的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和LTE上行鏈路的傳輸方式，提出了一種改進(jìn)的DFT算法。該方法提高了信噪比的估計(jì)精度，尤其在高信噪比下估計(jì)性能得到了明顯的改善。

2 系統(tǒng)模型及信道估計(jì)

2.1 系統(tǒng)模型

對(duì)于LTE FDD的幀結(jié)構(gòu)，一個(gè)10 ms無(wú)線幀被分成了10個(gè)1 ms的子幀，每個(gè)子幀包含兩個(gè)長(zhǎng)度為0.5 ms的時(shí)隙。LTE上行鏈路中，在常規(guī)循環(huán)前綴(Cyclic Prefix, CP)下，每個(gè)時(shí)隙由 7 個(gè)SC- FDMA 符號(hào)組成，擴(kuò)展 CP下，每個(gè)時(shí)隙由6 個(gè)SC-FDMA符號(hào)組成。如果用戶(hù)需要發(fā)送SRS，則SRS在已配置子幀的最后一個(gè)SC-FDMA符號(hào)中傳輸[9]。圖1為常規(guī)CP下SRS在一個(gè)子幀中的位置。

圖1 SRS在子幀中的位置

2.2 信道估計(jì)

由式(3)可知，要得到子載波的信噪比需要首先知道每個(gè)子信道的估計(jì)系數(shù)，因此本節(jié)主要討論所使用的信道估計(jì)方法。本文采用的是基于DFT的信道估計(jì)方法[10]。

基本思想：首先對(duì)由最小二乘(Least Square, LS)算法得到的頻域信道估計(jì)值做IDFT變換，進(jìn)行時(shí)域去噪，然后對(duì)去噪后的值進(jìn)行補(bǔ)零和DFT變換，得到頻域的信道估計(jì)值?；具^(guò)程如下：

3 SRS信噪比估計(jì)

3.1 Boumard的方法

在文獻(xiàn)[6]中，Boumard 針對(duì)2×2的MIMO OFDM系統(tǒng)，提出了一種兩級(jí)結(jié)構(gòu)的SNR估計(jì)器。之后，這種方法又被推廣到SISO-OFDM系統(tǒng)，其算法原理如下：

因此噪聲方差為

將所得噪聲方差代入式(2)和式(3)，則可分別得到系統(tǒng)的平均信噪比和子信道的信噪比估計(jì)。

3.2 基于DFT的方法

在獲得了噪聲功率之后，利用式(2)和式(3)可以分別得到系統(tǒng)的平均信噪比和子信道的信噪比估計(jì)。

4 改進(jìn)的基于DFT的方法

4.1 平均信噪比估計(jì)

4.2 子信道的信噪比估計(jì)

5 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證所提算法的性能，本文采用蒙特卡羅的仿真方法，將改進(jìn)的DFT算法分別與Boumard算法和傳統(tǒng)的DFT算法進(jìn)行了對(duì)比，仿真次數(shù)10000次，仿真參數(shù)如表1所示。

仿真中采用的信道模型是EVA信道[12]，其參數(shù)為：抽頭時(shí)延(單位為ns)為0, 30, 150, 310, 370, 710, 1090, 1730, 2510，相應(yīng)的抽頭功率(單位為dB)為0, -1.5, -1.4, -3.6, -0.6, -9.1, -7.0, -12.0, -16.9。

信噪比估計(jì)的性能可以通過(guò)歸一化均方誤差(Normalized Mean Squared Error, NMSE)來(lái)表征，平均信噪比的NMSE定義為

表1 SRS仿真參數(shù)

每個(gè)子信道SNR估計(jì)的NMSE為

從式(15)可以看出，當(dāng)信噪比趨于無(wú)窮大時(shí)，Boumard的信噪比估計(jì)值將趨于恒定值。

傳統(tǒng)的基于DFT的方法和本文方法在低信噪比下都能較好地與實(shí)際SNR相吻合，但是由于信號(hào)能量泄露的影響，傳統(tǒng)DFT方法在高信噪比下噪聲估計(jì)偏大，從而導(dǎo)致信噪比估計(jì)值明顯偏小。而本文方法無(wú)論是在低信噪比還是高信噪比下都更接近于真實(shí)值，如在30 dB的時(shí)候，分別比Boumard的方法和傳統(tǒng)DFT方法提高了約6 dB和8 dB。

圖4為子信道信噪比估計(jì)的歸一化均方誤差曲線。由于低信噪比下信道估計(jì)系數(shù)存在較大誤差，因此子信道信噪比估計(jì)的初始誤差都比較大。但隨著信噪比的增加，新方法的優(yōu)勢(shì)漸漸明顯，例如，當(dāng)SNR大于10 dB的時(shí)候，新方法的NMSE都一直低于Boumard和傳統(tǒng)DFT的方法。這說(shuō)明即使在高信噪比下，本文方法也能進(jìn)行較準(zhǔn)確的估計(jì)，有效地減小了高信噪比下信號(hào)泄露對(duì)噪聲估計(jì)的影響，其性能優(yōu)于Boumard算法和傳統(tǒng)DFT方法。

6 結(jié)論

本文主要研究了SRS的信噪比估計(jì)算法，并針對(duì)傳統(tǒng)的DFT方法不能有效抑制信號(hào)泄露對(duì)噪聲估計(jì)的影響，提出了一種改進(jìn)的DFT算法。其主要思想是當(dāng)信噪比升高時(shí)，通過(guò)修正噪聲估計(jì)窗的大小，減小因?yàn)樾盘?hào)泄露對(duì)噪聲估計(jì)的影響。仿真結(jié)果表明，所提方法能有效地提高平均信噪比和子信道信噪比的估計(jì)精度，在高信噪比區(qū)域，平均估計(jì)性能比Boumard算法和傳統(tǒng)DFT方法提高了6 dB以上。

圖2 信噪比估計(jì)均值曲線

圖3 平均信噪比估計(jì)的NMSE曲線

圖4 子信道信噪比估計(jì)的NMSE曲線

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Luo Mei-ling. Research on SNR estimation methods for OFDM systems[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2007.

岳光榮： 男，1973年生，副教授，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線與移動(dòng)通信、短距離通信等.

田 浩： 男，1989年生，碩士生，研究方向?yàn)長(zhǎng)TE中的探測(cè)參考信號(hào).

楊 霖： 男，1977年生，副教授，博士，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線與移動(dòng)通信、現(xiàn)代通信中的信號(hào)處理.

李少謙： 男，1957年生，教授，博士生導(dǎo)師，長(zhǎng)期從事擴(kuò)頻通信、移動(dòng)通信方面的教學(xué)和研究.

胡武君： 男，1989年生，碩士生，研究方向?yàn)镺FDM、MIMO.

SNR Estimation Algorithm Based on Sounding Reference Signal in LTE

Yue Guang-rong Tian Hao Yang Lin Li Shao-qian Hu Wu-jun

(,,611731,)

To support frequency selective scheduling in uplink, Long Term Evolution (LTE) system defines the Sounding Reference Signal (SRS) for channel quality estimation. This paper focuses on the Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation of the SRS. In order to deal with the shortcomings of Boumard’s method and the traditional DFT method, an improved estimation method based on DFT is proposed. This method reduces the energy leakage’s influence of useful signal on high SNR by correcting the noise estimated interval in time domain, thus more accurate SNR estimation can be obtained. Simulation results show that the estimated performance of the proposed method is better than Boumard’s method and traditional DFT method, andthe average performance achieves an improvement of over 6 dB in high SNR area.

Wireless communication; Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation; Noise estimation; Long Term Evolution (LTE); Sounding Reference Signal (SRS)

TN929.5

A

1009-5896(2014)01-0241-05

10.3724/SP.J.1146.2013.00885

2013-06-24收到，2013-10-22改回

國(guó)家自然科學(xué)基金(61001088)和國(guó)家重大專(zhuān)項(xiàng)(2010ZX03002-010)資助課題

田浩 sunny_th@163.com