畢業設計論文-基于導頻序列的信道估計算法的研究(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 播，即接收機所接收到的信號通過不同的直射、反射、折射等路徑到達接收機。多徑傳播模型如圖 所示，由于電波通過各個路徑的距離不同，因而各條路徑中發射波的到達時間和相位都不相同。不同相位的多個信號在接收端疊加，如果同相疊加則會使信號幅度增強，而反相疊加則會削弱信號幅度。這樣，接收信號的幅度就會發生急劇變化，就會產生衰落。 小尺度衰落的主要表現為：發射信號在短距離或短時間傳播后得到的接收信號強度急劇地變化；在不同多徑信號上，存在著時變的多普勒頻移（Doppler Shifts）引起的隨機頻率調制；多徑傳播引起的時延擴展。影響小尺度衰落的主要原因有多徑傳播，移動臺的運動速度和傳播環境物體的運動。 多徑信道的時延擴展和多普勒頻移 時延擴展和多普勒頻移是多徑信道中兩個非常重要的概念。時延擴展由發射信號到達接收端的時間和路徑不同引起的。多普勒頻移則由于移動臺的運動導致接收信道的頻率發生變化 發射端發送一個窄脈沖信號，則在接收端可以收到多個窄脈沖，每一個窄脈沖的衰落和時延以及窄脈沖的個數是不同的。這樣就造成了信道的時間彌散性，設maxτ 被定義為最大時延擴展。在傳輸過程中，由于時延擴展，接收信號中的一個符號的波形會擴展到其它符號當中，造成符號間干擾（ISI）。為了避免產生 ISI，應該令符號寬度要遠遠大于無線信道的最大時延擴展，或者符號速率要小于最大時延擴展的倒數。由于移動環境十分復雜，不同地理位置，不同時間所測量到的時延擴展都可能是不同的，因此需要采用大量測量數據的物理平均。 在頻域內，與時延擴展相關的另一個重要參數就是相關帶寬，實際應用中通常用最大時延擴展的倒數來表示相關帶寬，即 (210) 從頻域角度觀察，多徑信號的時延擴展可導致頻率選擇性衰落，即針對信號中不同頻率成分，無線傳輸信道會呈現不同的隨機響應，由于信號中不同頻率分量的衰落是不一致的，所以經過衰落之后，信號波形就會發生畸變。當信號的頻率較高，信號帶寬超過無線信道的相干帶寬時，信號通過無線信道后各頻率分量的變化是不一樣的，引起信號波形的失真，造成符號間干擾，此時認為發生了頻率選擇性衰落。反之，當信號傳輸效率較低，信道帶寬小于相干帶寬時，信號通過無線信號后各頻率分量都受到相同的衰落，因而衰落波形不會失真，沒有符號間干擾，則認為信號只是經歷了平衰落，即非頻率選擇性衰落 移動臺在運動中進行通信時，接收信號的頻率會發生變化，這就是多普勒頻移，這是任何波動過程都具有的特性。 信道的時變性是指信道傳遞函數是隨時間而變化的，即在不同時刻發送相同的信號，在接收端收到的信號是不相同的。時變性在移動通信系統中的具體體現之一就是多普勒頻移，即單一頻率信號經過時變衰落信道之后呈現為具有一定帶寬和頻率包絡的信號，這又可以稱為信道的頻率彌散性。多普勒效應所引起的附加頻率偏移可以稱為多普勒頻移（Doppler Shift），可以用下式表示 (211)其中，fc 表示載波頻率，c表示光速， fm表示最大多普勒頻移，v表示移動臺的速度。可以看到，多普勒頻移與載波臺運動速度成正比。當移動臺正向入射波方向移動時，多普勒頻移為正，即移動臺接收到的信號頻率會增加；如果背向入射波方向運動，則多普勒頻移為負，即移動臺接收到的信號頻率會減少。由于存在多普勒頻移，所以當單一頻率信號(fo)到達接收端的時候，其頻率不再是位于頻率軸177。 fo處的單純δ 函數，而是分布在 ( fofm,fo+fm), 內的，存在一定寬度的頻譜。 從時域來看，與多普勒頻移相關的另一個概念就是相干時間，即 (212) 相干時間是信道沖激響應維持不變的時間間隔的統計平均值。換言之，相干時間就是指一段時間間隔，在此間隔內，兩個到達信號有很強的幅度相關性。如果基帶信號帶寬的倒數，一般指符號寬度大于無線信道的相干時間，那么信號的波形就可能會發生變化，造成信號的畸變，產生時間選擇性衰落；反之，如果符號的寬度小于相干時間，則認為是非時間性選擇性衰落，即慢衰落。 加性高斯白噪聲 高斯白噪聲是所有信道的干擾源，它來源于信道媒質微粒的熱運動，它實際上是一種不確定的因素，它的存在使得信號經過信道都會或多或少受到影響，之所以稱噪聲為白的，是因為這種噪聲的功率譜分布均勻，并且包含整個頻域，這與白光是各種色光的疊加相似。當信噪比較低的時候，白噪聲對信道干擾的影響也就越凸現出來，由于高斯分布是不均勻的，誤碼是難以避免的。當信噪比高，不出現特殊情況的時候，這種噪聲的影響逐漸削弱，所以一般系統在越過信噪比門限的時候，誤碼率就會以較快的速度趨向零，再增大信噪比已經不是很有意義對于高斯信道，噪聲的仿真可以通過信號的能量、信噪比得到，具體的做法是通過對基帶信號模擬頻帶傳輸的仿真，可以通過 （213） 算得噪聲的方差，這就可以產生一個零均值的，方差確定的高斯平穩序列。這個序列疊加在信號抽樣的序列上就得到了信號在信道中傳輸的加性模型。第三章 MIMOOFDM 信道估計技術信道估計是OFDM的重要技術組成部分，無線通信系統的性能主要受到無線信道的制約。發射機和接收機之間的傳播路徑非常復雜，從簡單的視距傳播到遭受各種復雜的地貌影響的多徑傳播。此外，無線信道不像有限信道那樣固定并可預見，而是具有很大的隨機性，導致接受信號的幅度、相位和頻率失真，很難進行分析。所有這些問題對接收機的設計提出很大的挑戰，而在接收機中，信道估計器是一個很重要的組成部分。在OFDM系統中，信道估計器的設計主要有兩個問題：一是導頻的選擇。由于無線信道的時變特性，需要接收機不斷對信道進行跟蹤，因此導頻信息也必須不斷地發送。二是既有較低的復雜度又有良好的導頻跟蹤能力的信道估計器的設計。在確定導頻發送方式和信道估計準則的條件下，尋找最佳的信道估計器結構。在實際設計中，導頻信息的選擇和最佳估計其的設計通常優勢相互關聯的，因為估計器的性能與導頻信息的傳輸方式偶關。OFDM系統接收端需要知道信道狀態信息（CSI）來恢復數據，沒有信道狀態信息，所發送的數據將不能被恢復。信道的盲估計在頻帶的利用率上要遠高于半盲道估計和給予導頻的估計算法，而且能大大提高系統效率，但是在運算的復雜程度上卻大大超過后者。現金主要的信道估計算法有LS信道估計、LMMSE信道估計、SVD信道估計等。無線通信系統的性能很大程度上受到無線信道的影響，如陰影衰落和頻率選擇性衰落等等，使得發射機和接收機之間的傳播路徑非常復雜。無線信道并不像有線信道固定并可預見，而是具有很大的隨機性，這就對接收機的設計提出了很大的挑戰。在OFDM系統的相干檢測中需要對信道進行估計，信道估計的精度將直接影響整個系統的性能。為了能在接收端準確的恢復發射端的發送信號人們采用各種措施來抵抗多徑效應對傳輸信號的影響，信道估計技術的實現需要知道無線信道的信息，如信道的階數、多普勒頻移和多徑時延或者信道的沖激響應等參數。因此，信道參數估計是實現無線通信系統的一項關鍵技術。能否獲得詳細的信道信息，從而在接收端正確地解調出發射信號，是衡量一個無線通信系統性能的重要指標。因此，對于信道參數估計算法的研究是一項有重要意義的工作。信道估計的目的在于識別每組發送天線與接收天線之間的信道沖激響應。從每副天線發出的訓練子載波都是相互正交的，從而能夠唯一的識別每副發送天線到接收天線的信道。訓練子載波在頻率的間隔要小于相干子帶寬，因此可以利用內插訓練子載波之間的信道估計值。根據信道的時延擴展，能夠實現信道內插的最優化。在下行鏈路中，在逐幀基礎上向所有用戶和廣播發送專用信道標識時隙。上行鏈路中，由于移動臺發出的業務可以構成時隙，而且信道在時隙與時隙之間會發生變化，因此需要在每個時隙內包括訓練和數據子載波。 同步：在上行和下行鏈路傳輸之前，都存在同步時隙，用于實施相位，頻率對齊，并且實施頻率偏差估計。時隙可以按照如下方式構成：在偶數序號子載波上發送數據與訓練符號，而在奇數序號子載波設置為零。這樣經過 IFFT 變換之后，得到的時域信號就會被重復，更加有利于信號的檢測。 基于導頻序列的信道估計 具體的方法有LS算法，在掌握信道二階統計特性的情況下還可以采用更為準確的算法等。具體的參考文獻有由ik Schober等人提出的采用二維Winner濾波器自適應跟蹤時變信道的算法、eder snazi等人提出的自適應信道估計算法、線性高斯內插估計方法、最大似然估計算法、最優線性MMSE算法，由于LS算法估計效果不夠理想，MMSE算法又過于復雜，XiaoYang等人還提出了將MMSE和RLS算法相結合的算法。還有一種就是通過設計導頻和訓練序列來降低算法的復雜度，提高估計性能，例如Han Zhan等人提出的導頻符號分析補償算法，有的在訓練序列中進行功率補償。基于導頻訓練序列的信道估計方法性能好，簡單且易于實現，應用廣泛，幾乎可以用于所有的無線通信系統。這類方法的缺點就是訓練序列占用了信息比特，降低了信道傳輸的有效性，浪費了帶寬。另外在接收端，要將整幀的信號接收后才能提取出訓練序列進行信道估計，不可避免的帶來了時延；下面介紹兩種基本的基于導頻序列的信道估計算法。 LS 算法 LS估計算法結構比較簡單、計算量也較小，但是對AWGN和ICI都較為敏感。在AWGN和ICI較大時，估計的性能下降較大。由于數據子載波上的信道響應是通過對導頻子載波上的頻率響應內插得到的，導頻子載波處頻率響應的估計的準確程度將直接影響到整個估計的性能假定第 k 個符號周期，發射天線i和接收天線j 之間的載波信道響應可以表示為 (31)定義基于 LS 準則的代價函數為 (32) 將其求導，并令為零 (33) 經整理可得 (34)定義， (35)代入式()可得 (36)寫成矩陣矢量的形式為 (37) 其中，和表示矩陣向量。 最優線性 MMSE 算法 最優線性 MMSE 算法是信道估計中的經典算法，雖然它的估計結果是最優的，但是由于該算法的復雜度較高從而限制了它在實際中的應用。如果要求在時域濾波，可以通過使用 個過去沖激響應測量值，當前的信道沖激響應測量值和 個將來信道沖激響應測量值來構建濾波器的信道沖激響應。濾波后的信道沖激響應可以通過每一個獨立的沖激響應通過最優線性 MMSE 濾波器得到 (38)其中，?表示Kronecker乘積，I 表示單位矩陣，是任意沖激響應的維納濾波器權值。假設信道沖激響應都是滿足獨立特征分布的，基于維納濾波器信道估計算法是線性MMSE估計算法中最優的頻域信道估計表達式為 (39) 其中， V^n是最優維納估計濾波器，H(n,k)是子信道在頻率n ，k 時刻的估計，時間內接收端接收到的導頻序列信號。 維納濾波器可以表示為在時刻k ，所有接收頻域符號和發送符號 Z(n,k)以及信道沖激響應h(k)之間的關系式可以表示為 (310)其中 表示加性高斯白噪聲，假設每一個信道沖激響應元素都是獨立特征分布的，那么瑞利衰落信道的時間相關函數可以定義為 (311)其中， m=m1+m2+1是信道估計使用的時長， ,假設是信道沖激響應的權值的協方差矩陣，的組成元素表達式如下 (312)其中， 是一階貝賽爾函數，是最大多普勒頻移。否則 （313）其中，是N點DFT矩陣的第行的前v個元素。通過構造訓練序列使用該表達式和上面的表達式和，可以得到最優子信道的估計為 （314） 其中， （315） 盲信道估計信道可以通過發送訓練序列來估計，但估計 MIMO 信道需要大量的訓練序列，而且在某些特定的通信環境中訓練序列是不可行的。所以近年來，MIMOOFDM 系統的盲信道估計得到廣泛的研究。 盲信道估計在沒有導頻或訓練序列的情況下，借助通信系統或信號本身的冗余特性或已知信息，僅通過對接收信號進行處理從而得到信道狀態信息。由于完全不需要發送導頻或者訓練序列，盲信道估計可有效地提高系統的傳輸效率，并且對發射機和接收機協同性的要求降低，在提高通信系統的可靠性和容量方面有很大潛力，成為近年來信道估計中研究的熱點。盲信道估計有很多種算法：利用二階統計