南京邮电大学

南京邮电大学 毕业设计(论文)任务书

题 目：OFDMA系统信道估计的研究

专 业 通信工程 学 生 姓 名 施祥威 班 级 学 号 10001417 指导教师(签字) 指导教师职称 副教授 指 导 单 位 通信与信息学院 负 责 人 签 字 院(系)领导签字 日 期 2013.12 题 目 OFDMA系统信道估计的研究 课题类型 理论研究■ 工程设计□ 产品开发□ 实验研究□ 课题类别 软件 ■ 硬件□ 软硬结合□ 其他□

设计内容与技术要求 、 成 果形式 研究和学习无线移动通信原理，探讨数字通信系统的信号解调接收，针对信道对信号造成的失真，要进行信道估计，然后进行均衡（补偿）。具体到OFDMA系统，要力求准确估算多频率、时间点信道特性。 要求探讨无线信道的特点和模型，参考WiMAX系统标准，建立OFDMA系统模型。分析上、下行链路信道特点，分析不同导频符号安排下的信道估计算法。分析多种不同的信道估计算法，并作比较。在解调中用信道估计值进行补偿。

用Matlab仿真，绘出0~,~bMSESNRBEREn曲线，分析其性能。提交程序清单，仿真数据。

设计进度

11月中旬～12月初：查阅资料，学习无线通信和OFDMA的基础知识，消化课题内容，掌握仿真工具的使用方法，拟定系统总体实现方案。写开题报告。 3月1日~3月底：依照总体方案，逐个编写程序，调试。联接程序，总体调试。 4月1日~5月底：调试程序，修改完善，测试系统数据、曲线，分析性能。撰写毕业论文。 6月1日~6月20日：完成毕业论文，毕业答辩。

参考资料

[1] IEEE 802.16 IMT-Advanced Evaluation Group Coordination Meeting, Overview of IEEE P802.16m Technoledge and Candidate Rit for IMT-Advanced[S], IEEE L802.16-10/0002, IEEE,2010

[2] (芬) 霍尔马 (Holma.H.) . (芬) 托斯卡拉 (Toskala.A.)

, UMTS中的LTE-基于

OFDMA和SC-FDMA的无线接入, [M]机械工业出版社，2010 [3] Ramjee Prasad l Fernando J. Velez，WiMAX Networks: Techno-Economic Vision and Challenges[M], Springer press, 2010 [4] W-C.Huang, C-H Pan, C-P Li, H-J Li, Subspace-Based Semi-Blind Channel Estimation in Uplink OFDMA Systems[J], IEEE Trans. on Broadcasting, vol. 56, no. 1, March 2010 [5] 沈嘉，下一代无线宽带通信的核心OFDM/OFDMA[J]，计算机世界，2007.1 [6] Yong Soo Cho , Jaekwon Kim, Won Young Yang , Chung G.Kang, MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现[M]，电子工业出版社，2013.6 [7] 徐明远、 邵玉斌，MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用(第2版)[M]，西安电子科技大学出版社，2010 南京邮电大学毕业设计(论文)开题报告 题 目 OFDMA系统信道估计的研究 学生姓名 施祥威 班级学号 10001417 专 业 通信工程

1.对教师下达的课题任务的学习与理解 2.阅读文献资料进行调研的综述 3.根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划） OFDMA是以OFDM调制为基础的无线接入技术。它将接入和调制有效的结合在一起。由于OFDM调制中子载波之间的正交性及相对独立性，每一个载波都可以以一个特定的调制方式和发射功率电平为特定用户传输数据。通过为每个用户分配这些子载波中的一组或几组子载波组，就得到了一种新的多址方式OFDMA。OFDMA类似于常规的FDMA，但不需要FDMA中必不可少的保护频带，从而避免了频带的浪费。同时还允许子载波之间有一定的混叠，提高了子载波的利用率。此外OFDMA的分配机制非常灵活，可以根据用户业务量的大小动态分配子载波数量，并且可以在不同的子载波上使用不同的调制方式和发射功率来减少干扰，提高传输效率，因为可以达到很高的频谱利用率。 OFDMA系统工作原理：基站通过导频信道收集到K个用户传输的数据信息后（包括数据传输率、各个子信道传输误码率等QoS）。由资源分配模块根据各个用户所需信息传输比特率大小不同，进行子信道分配及控制、采用不同的调制方式。经过自适应调制编码、插入导频后，形成信号码元，若干个码元为一个数据块。经过IDFT变换后，将各支路信号调制到各个不同的载波上，插入保护间隔来消除时延扩展，然后进行并/串变换发射出去。经过信道传输后，有部分路径损耗和噪声干扰存在。然后经过串/并变换分离出各子载波信号，去除保护前缀后，再经过DFT变换将子载波和码元信息分离。不同用户把自己的信号提取出来，经过解调后还原出原始信息。 对于OFDMA系统，其下行链路与上行链路的工作原理有着很大的区别的【18】，下行链路是一个广播信道，其实现方案如同广播信道中的OFDM发射机与接收机的原理机制，而对于上行链路系统，其工作过程要比下行复杂的多。对于上行链路，由于各用户与基站通信是随机的，为了使在基站端能正确解调接收到的OFDMA信号，我们要求各用户到达基站时的数据处于完全同步状态，然而由于采样钟频偏，定时及载波偏移的存在，将对系统造成严重的影响，因此我们需要采取相应的措施进行同步参数的调整。另一方面，由于多径信道的频率选择性衰落和由多普勒频移引起的时间选择性衰落，同样对系统造成严重的影响。因此，一个完整的OFDMA系统收发信机需要包括完善的同步模块和优越的信道估计与均衡模块，如图3．9、图3．10、图3．11和图3．12所示。 OFDMA系统发射机和接收机框图

OFDM系统的信道估计算法很多，可以根据不同的要求分类。根据是在时域还是在频域实现可分为时域信道估计算法和频域信道估计算法两大类；根据是否使用了辅助数据，又可以分为基于导频或者训练序列的辅助信道估计算法和盲信道估计算法两大类，此外还有一种在盲信道估计算法基础上使用少量导频的半盲信道估计算法。基于辅助信息的估计算法是在发送端信号的某些固定位置插入一些已知的导频符号或者训练序列，在接收端利用这些导频符号或训练序列按照某些算法进行信道估计。基于训练系列的信道估计算法大致可以分为时域和频域两类。在频域中，训练序列可以看作是之后要介绍的块状导频。所以在本论文中将频域训练序列和导频符号都称作为导频。盲信道估计算法是指采用OFDM信号中固有的结构和通过构造产生的～些关系来进行信道估计。 1、LS算法 LS算法，即最小二乘算法，是在最小二乘意义下取得信道估 计值的一种算法，是一种无偏估计j对于块状导频信道估计，设块状导频为一个 N×l的矢量X，接收信号为一个N×1的矢量Y，F是DFT矩阵。则信道频率域响应H的Ls估计是使

)()(XFhYHXFhY最小，简化后可得：

TNXNYXYXYYXTNLSHLSHLSHLSH)1()1(...)1()1()0()0(

1)1()...1()0( (1—1） 对于梳妆导频而言，，第m个导频信号1,...,1,0),(pNmmpXb被归一化后插入信号)(kX中，即将N个子载波分成pN组，每一组有G=N/pN个子载波。在每一组中，第一个子载波被用于传输导频信号。在第七个子载波上调制的OFDM信 号可以表示为：

1,...,1,01,...,10m{)()(NmGllpXlmGXkX信号数据

）（ （1—2）

导频信号)(mpX可以是能减少计算复杂度的复数，也可是随机产生的、可以用于同步的数据。 假设TPNPHpHpHpH)1()...1()0(是导频子载波处的信道频率响应值，且TpNpYpYpYpY)1()...1()0(表示接收到的导频信号矢量。那么pY可以由公式(1-3)表示：

pWpIpHpXpY （1—3）

其中pI是载波间干扰(ICI)矢量，pW为导频子载波中的高斯噪声，pX为式(1—4所示：

（1—4） 在常规的梳状导频估计中，基于LS准则的导频信号估计可以表示为： TpNpXpNpYpXpYpXpYpYpXTNLSPHLSPHLSPHLSPH)1()1(...)1()1()0(

)0(

1)1(,)...1(,)0(,,

（1—5）

由式1—3)和式(1—4)可得： )(/))(()()(,mpXmpImpHmLSPH 1,...,1,0pNm （1—6）

其中，对信道估计准确性产生影响的是ICI和噪声项)(/))()((mpXmpWmpI，它 是服从高斯分布的随机变量。 LS估计结构简单，复杂度低，具有很高的实用性。但对高斯白噪声(AWGN）和ICI比较敏感。在AWGN和ICI较大时，估计性能下降很大。

2、 IMMSE算法 LMMSE算法，即线性最小均方误差算法。对于基于块状导频的OFDM系统信道估计，LMMSE估计算法

比LS估计算法更优。假设导频为一个1PN的矢量PX，信道在导频处的LS算法信道估计为LSPH,， 则导频处的LMMSE算法的信道估计值为：

LSPHpHXpXnPPRPPRLMMSEPH,)1)(2(, （2—1）

其中，PPR是导频处信道频率响应矢量的自相关矩阵，n2是加性信道噪声的方差。在式(2—1)中，随着PX的变化，矩阵的逆也要作相应的变化，每次信道估计时运算量都很大。该估计器的复杂度可以通过对发射数据取平均来减少，即可用数学期望}1){(PHXPXE代替式(2—1)中的1)(PHXPX项。假设在各种情况下用相同的信号星座，且所有星座点的概率均等，于是有：