基于导频的OFDM无线通信信道估计算法

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OFDM中基于导频的DFT的信道估计算法改进的研究

OFDM中基于导频的DFT的信道估计算法改进的研究

n ie ntecan lmp l so s ( R)b y n el gho te yl rf ( P ,whl en i ti eln t f Pi o p rse t os h e us r p ne CI i h n i ee e o dt n t fh cipe x C ) h e c c i i t os wi nt g o C n tu pesda eh e h h e h s s
t s ssmp igitr q a t f mp i t e o i. eb gn ig a dt ee do e e u n eo eo gn l aa r ic n me a n n S F a u l o l i p r d c f e inn n n f q e c f h r ia d t e so - h i y i c i It h h h t s t i a d
a1 s d o n l ssof h n l si to l o ih u i g ta ii n lDFT ta s o o i n w h n e si ai n i r p s d b s d o n o d l. e n a a y i a ne tma i n a g rt m sn r d to a Ba c e r n f r d ma n, e c a n le t to sp o o e a e n wi d we m m DCT ta s o i o dBy i to ucn e ii n tr s o d i t h e g h ofCP,t e i f e c ft e n ie c u d b urh r r mo e y t r s o d r f r W nd we . n r d i g a d c so h e h l n o t e l n t n m h n u n e o h o s o l e f t e e v d b h e h l l p o e sn . i l to e ul h w a e i r ve l o t m ss p ro rg n lag rt . r c s i g S mu ai n r s t s o t tt mp o d a g r h i u e i rt t o i i a l o i s h h i o he m h Ab ta t s c :OF r DM ;c a n 1 s i t n DCT h n e tma i e o

一种基于导频的OFDM信道估计优化算法

一种基于导频的OFDM信道估计优化算法
文 章 编 号 :0 2 8 9 ( 0 0 1 - 0 6 0 1 0 — 6 2 2 1 ) 0 1 — 3 1

种基于导频 的 OF M 信道估计优化算法 ・ 技 ・ D 实 术 用
詹朝 武
( 门 大学 通 信 工 程 系 , 建 厦 门 3 1 0 厦 福 6 0 5)
【 摘 要】针 对 O D 系统提 出了一种新的联合信道估计方法, FM 并在理论 上将 此方 法进行 了最优化。仿真结果表明, 该方法不仅有
e h n e t ee t t n a c r c , u lor d e e i o n e o e pl t o r n a c h s mai c u a y b t s e u e t mp  ̄a c f h i we . i o a h t op
mut lxn O M)s s m spo oe , ihi as pi zd i e r. h i lt nrs l h w ta en w meh d c nn t ny lpeig( FD i yt i rp sd whc loo t e nt oy T esmuai eut s o th e to a o l e s mi h o s h t o





DgtlT ii i ≯ a l
—— ——— .—— — —= =■ ■■ ‘ 一
导频 数 据 对 信 道 进 行 二 次估 计 , 而 提 高 信 道 估 计 的准 从 确性 。 由式 ( ) 以得 到 , 复 数 据受 噪声 影 响 的程 度 取 1可 恢 决 于 噪 声 信 噪 比 (N 和对 应 点 信 道 频 响 的 幅 度 大 小 。 S R)
地 跟 踪 信 道 的 变 化 , 复 杂 度 不 是 很 高 的情 况 下 达 到较 在

OFDM系统基于导频的信道估计

OFDM系统基于导频的信道估计
的。根 据导 频插 入方 式不 同 , ee 滤波 可 以是 时 域滤波 ,频域滤 波或是 时域 频域 二维 滤波 。 Wi r n 虽 然采 用线 性 Wi e 滤波 , 以得到 MMS e r n 可 E条件 下 的最佳 估计 , 但是 MMS E估 计需要 知 道 完整 的信 道参 数 ,而这对 于实 际系统 来说 是不 可能 的。一种 退 而 求其 次 的 方法 是 , 据 最 差 的信 道 状 况 设计 Wi— 根 e nr e 滤波器。但是在有些情况下 , 信道模型的不匹配会造成估计性能的下降 , 甚至产生误码平层 。因此 , 目 前有大量的研究工作是放在其它种类 的信道估计方式上。比如 , 最大似然( L 估计。M M) L估计不需要 先验的信道参数 , 因此可以用在实际系统中, 但是不可避免的, 它的性能要 比M S M E估计差 。还有非线性 估计 , 然 它们 有 良好 的性 能 , 虽 但是 复杂 度非 常高 , 能用 于实际 系统 中。 不
信道 l
磊 曰禧 C H H 剖 m 去 除 P
图 1 O D 系统 组 成 及 系统 模 型 F M
的 系统 性 能 。
关键词 :E 算法 ;B J M CR算法 ;SS IO;L ( 小二乘算法 ) S 最
中 图 分 类 号 :T 9 4 N 1 文 献 标 识 码 :A 文章 编 号 :17 -1x 2 0 ) 102 - 6 26 2 (0 7 1-0 80 4
● ■ -一 l 刖 - 昌 ‘‘

x n = D T X k ( ) IF { ( )
∑X k e ( )
n 0 …, , ・ = , L ・, 1 ・ N一
() 1
其 中 N为 子载 波数 。插入 长度 为 L的 C P后变 为 :

基于导频的OFDM系统的信道估计方法的分析

基于导频的OFDM系统的信道估计方法的分析

【 关键词】 1 通过番 . 回复所有信道的信息
. . E信 道估 计 随 着 人 们 对 无 线 宽 带业 务 的需 求 的不 断 增 长 , 线 宽 带 通 信 技 术 211 MMS 无 得 到 了迅 速 的发 展 。 在 各 种 宽 带 通 信 技 术 中 , 交 频 分 复 用 ( F M) 正 OD 技 术 实 现 复 杂 度 低 , 谱效 率 高 , 频 能有 效 对 抗 多 径 干 扰 等 优 点 , 到 了 受 由 () 可 以 看 到 , 导频 处 的 信 道估 计 信 息 矗 括 精 确 信 道 信 4式 在 包
1 D ..
号 周 期 为 T。 时 域 发送 信 号 为

()

x n =D T xk } x( )x (  ̄ n N) ( )I F I( ) _ k epj k / 2
0 r -I
() 1
奇 异值 分 解 信 道 估 计 仅 仅 利 用 了 信 道 的 频 率 相 关 特 性 , 化 了 接 简 受 机 的结 构 . 由于 时 间 相 关 性 没 有 利 用 , 此性 能有 所 下 降 。 采 用 但 因 它 低 秩 近似 方 法 来 估 计 信 道 , 接 受 机 中 某 些 随 信 道 变 化 的参 数 进 行 固 对 化. 即设 定 为一 个 定 值 , 少 了求 这 些 时 变 参 数带 来 的复 杂 性 。 减 当然 这
道 的 多 普 列 频 移 , 为 第 i 信 道 的时 延 。 径 接 收 端
, n = ( ) ^ n + n , ) n ( ) ( ) (
O≤ ≤ Ⅳ一1
其 仿 其 中 ,为 信 道 多 经 数 ,。 第 i 信 道 的衰 落 因子 , 为 第 i 信 用 了 信 道 的 统 计 信 息 , 性 能 仍 然 较 好 . 真 结 果 表 明在 同样 复 杂 度 r h为 条 径 的 条 件 下 它 的性 能略 优 于 MMS E估 计 。

基于梳状导频的ofdm信道估计算法

基于梳状导频的ofdm信道估计算法

基于梳状导频的ofdm信道估计算法基于梳状导频的OFDM信道估计算法随着无线通信技术的快速发展,正交频分复用(OFDM)作为一种高效的调制技术,在现代通信系统中得到了广泛应用。

OFDM技术通过将信号分成多个窄带子载波来传输数据,有效地抵抗了多径衰落和频率选择性衰落所带来的干扰。

然而,OFDM系统中的信道估计是至关重要的,因为它直接影响到信号的接收质量和系统性能。

梳状导频是一种常用的OFDM信道估计方法。

它通过在OFDM符号中插入一组已知的导频信号,以提供接收端用于估计信道的参考。

梳状导频的主要思想是在频率上均匀地插入导频信号,以覆盖整个信道带宽,并在时域上以固定的间隔插入导频信号。

接收端通过接收到的导频信号与已知的导频信号进行比较,从而估计出信道的频率响应。

在梳状导频的OFDM信道估计算法中,首先发送端在OFDM符号中插入一组已知的导频序列。

这组导频序列通常是在频域上均匀分布的,以覆盖整个信道带宽。

接收端接收到OFDM符号后,对导频序列进行采样,并与已知的导频序列进行相关运算,得到信道估计值。

最常用的相关运算方法是线性插值法和最小二乘法。

在线性插值法中,接收端根据已知的导频序列和接收到的导频序列之间的差异,通过线性插值的方式进行信道估计。

线性插值法的优点是计算简单,但存在插值误差的问题。

最小二乘法是另一种常用的梳状导频的OFDM信道估计算法。

在最小二乘法中,接收端将接收到的导频序列与已知的导频序列之间的差异最小化,从而得到信道估计值。

最小二乘法能够更准确地估计信道,但计算复杂度较高。

除了上述方法外,还有一些其他的梳状导频的OFDM信道估计算法,如基于贝叶斯估计的方法和基于半盲估计的方法。

这些方法在信道估计的准确性和计算复杂度方面有所不同,可以根据具体的应用场景选择合适的算法。

基于梳状导频的OFDM信道估计算法是一种常用的信道估计方法。

通过在OFDM符号中插入已知的导频序列,并利用接收到的导频序列与已知序列之间的差异,可以估计出信道的频率响应。

ofdm信道估计算法

ofdm信道估计算法

ofdm信道估计算法OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是目前广泛应用于无线通信系统中的一种调制技术。

在OFDM系统中,信道估计是一个非常重要的环节,它对于系统性能的影响非常大。

本文将介绍OFDM信道估计算法的原理和应用。

我们来了解一下OFDM技术。

OFDM技术将整个带宽划分成多个子载波,每个子载波之间是正交的,因此可以同时传输多个子载波上的数据。

这样可以提高频谱利用率和抗多径衰落能力,是一种非常适合无线通信的调制技术。

在OFDM系统中,信号经过多径传播后会受到时延和幅度失真等影响,因此需要进行信道估计来对信号进行校正。

信道估计的目标是估计出信道的频率响应,即每个子载波上的信道增益和相位。

OFDM信道估计算法主要分为基于导频的方法和基于非导频的方法。

基于导频的方法是在发送端插入已知的导频信号,接收端通过接收到的导频信号来估计信道。

这种方法的优点是估计精度较高,但需要占用一部分带宽来发送导频信号,降低了系统的数据传输速率。

常用的导频插入方法有均匀插入导频和不均匀插入导频两种。

基于非导频的方法是通过接收到的数据信号来估计信道。

这种方法不需要占用额外的带宽,提高了系统的数据传输速率。

常用的非导频方法有最小二乘法(LS)、最小均方误差法(MMSE)和最大似然法(ML)等。

最小二乘法是一种常用的OFDM信道估计算法,它通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。

最小二乘法估计的信道响应是线性的,适用于多径传播环境。

但是最小二乘法对于噪声的鲁棒性较差,当信噪比较低时容易出现误差。

最小均方误差法是在最小二乘法的基础上引入了噪声的统计特性,通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。

最小均方误差法的估计精度较高,但计算复杂度较大。

最大似然法是基于统计学原理的一种OFDM信道估计算法。

它通过最大化接收信号的似然函数来估计信道。

最大似然法的优点是可以利用接收信号的统计特性来提高估计精度,但计算复杂度较高。

第5章 MIMO-OFDM系统的信道估计

第5章 MIMO-OFDM系统的信道估计

1 Nt 2 fdT
1 Nt 2 f T d
1 Nf f max c
Nc N f
向上取整
一帧中包含的所有导频符号总数为
N grid N s Nt
11
导频图
两种导频插入模式 由于插入导频所带来的开销为 其信噪比的损失为

T
LS估计的均方误差(MSE)可以推得
ˆ MSE LS E h h LS
h X Y X Z X Z E
1
h X E
1
ˆ h h
H LS
Y
H
1
H
1
2 n 2 x
5
• 基于训练序列的信道估计
y0 1 ˆ h LS X Y x 0 y N 1 y1 x1 xN 1
ˆ 的导数,使得 求 h LS
ˆ ) J (h * H LS ˆ 2 X Y 2 X H Xh LS ˆ h




*
0
4
LS
ˆ XH X h LS


1
X H Y X 1 Y

y0 1 ˆ h LS X Y x 0
y N 1 y1 x1 xN 1
第5章 MIMO-OFDM系统的信道估计 5.1 引言
无论是单载波系统还是多载波系统,在接收端,要采用相干解调 恢复数据信息,都需要较准确的CSI作为数据处理的必要参数,所 以,信道估计是影响OFDM系统和MIMO-OFDM系统性能的关键因 素。和传统单天线情况下的OFDM系统相比,MIMO-OFDM系统中 的CSI估计更困难些,原因是多天线的使用使得在任一子载波上接

OFDM系统的信道估计技术讨论

OFDM系统的信道估计技术讨论

OFDM系统的信道估计技术讨论OFDM系统(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种现代通信系统中常用的数字调制技术,具有抗多径衰落、高频谱利用效率和抗多径干扰等优点。

在OFDM系统中,信道估计是一项重要的技术,用于估计信道的特性和衰落情况,从而实现有效的信号接收和解调。

本文将讨论OFDM系统的信道估计技术,包括基于导频的估计方法、基于Pilot符号的估计方法等内容。

一、基于导频的信道估计方法在OFDM系统中,导频(Pilot)是已知的信号,用于估计信道的特性。

基于导频的信道估计方法是一种简单有效的估计技术。

在这种方法中,发送端定期插入导频信号,在接收端利用导频信号来估计信道的衰落情况。

具体来说,接收端利用已知的导频信号和接收到的信号进行相关运算,从而得到信道的估计值。

在信道估计过程中,可以采用最小均方误差估计(MMSE)等方法来提高估计的准确性。

基于导频的信道估计方法的优点是简单易实现,计算量较小。

这种方法需要占用部分信道资源来插入导频信号,有一定的信道开销。

由于导频信号是已知的信号,所以容易受到干扰和噪声的影响,导致信道估计的准确性受到一定的限制。

除了使用固定的导频信号进行信道估计外,还可以利用数据符号中的一部分作为Pilot符号,来进行信道估计。

在这种方法中,发送端插入Pilot符号到数据块中,在接收端利用Pilot符号来估计信道的特性。

与基于导频的方法相比,基于Pilot符号的方法具有更高的频谱利用效率,因为Pilot符号和数据符号共用相同的频谱资源。

由于Pilot 符号是通过调制技术产生的,可以提高抗干扰和抗噪声的能力,从而提高信道估计的准确性。

在实际的通信系统中,信道往往是时变的、频变的。

为了更准确地估计信道的特性,可以采用基于时频联合估计的方法。

这种方法将时间维度和频率维度一起考虑,从而实现对时变信道特性的准确估计。

在这种方法中,可以利用导频信号、Pilot符号等已知信号来进行时频联合估计,从而得到更准确的信道估计值。

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频率响应
符号序列 图3 Ls信道估计符号序列与信道频率响应的关系
从图3上可以很清楚地看到,各个信息符号之间的变化 是等间隔的。LS信道估计算法将两个导频符号之间的信道 频率响应看作简单线性关系,等量的增加或减少,这种算法虽 然简单,易于实现,但是误码率较高。
改进的Ls信道估计算法,没有增加计算的复杂程度,利 用导频符号的信道频率响应,给出第一个符号Байду номын сангаас频率响应值, 利用前一个符号估计得到的信道频率响应来均衡下一个信息 符号的频率响应,并在Ls估计的基础上,用△H对初步估计
data fIow distribution of 0FDM commu而cations direcⅡy. An
square(Ls)ch栅el improved ehannel estimation algoritllIIl w船pr叩∞ed to improve the data tra瑚mi8sion based on the Le鹪t
图1 OFDM系统框图
信道估计就是估计从发送天线到接收天线之间的无线信 道的频率响应。根据接收的经信道影响产生了幅度和相位畸 变并叠加了各种噪声的接收序列来准确辨识出信道的时域或 频域传输特性。对于0FDM系统而言就是估计出每一个子 载波上的频率响应值也(蠡=0,1,2,…,J7、r—1)。 2.1导频插入图样
£是导频符号间隔,M是导频符号个数),然后利用导频处的 信道频率响应函数圩‘(J|})对整个传输信道的频率响应函数
Ⅳ‘=l端,端,…,黼l 日(.|})进行估计。即: ㈤
式(2)为导频符号的信道频率响应。其中,s为导频序列, r为对应的接收符号序列。
万方数据
对于非导频符号处,利用线性插值进行估计,即:
小尺度衰落是用来描述短距离(几个波长)或短时间(秒 级)内接收信号强度快速变化的。移动无线信道的主要特征 是多径,由于这些多径使得接收信号强度快速变化,从而产生 了小尺度衰落。小尺度衰落反映了无线信号在较短的距离或 时间之内的快速变化特性,因此,也称为快衰落J】。实际测 量发现,快衰落情况下,在非常短的距离内,接收机信号的起 伏可达10—30dB。
1 无线通信信道特性
无线信道的传播模型可以分为大尺度传播模型和小尺度 衰落模型两种。大尺度传播描述了长距离(几百米甚至更 长)内接收信号的强度的缓慢变化,这些变化由发射天线和 接收天线之间传播路径上的山坡或湖泊以及建筑物等造成 的…。一般来说,大尺度衰落与发送天线和接收天线之间的 距离成反比,且在不同的地区有不同的衰减因子。大尺度衰 落对信号的影响反映为信号随传播距离的增加而缓慢起伏变 化,因此,也叫慢衰落。大尺度衰落的典型代表是自由空间的 传播损耗和阴影衰落。
日札+P=日札+P.I+a△Ⅳ;O<瑾<1
(4)
其中:埘=以帅一日砒妒。,日为最终修正的信道频率响应
值,Ⅳ为进行Ls信道估计算法估计出的信道频率响应值。具 体估计修正过程如下:
1)运用Ls信道估计算法,估计出第一个信息符号的信 道频率响应而k¨。
2)用Ⅳ一一=站+a(爿札+。一只二)修正第一个信息符号
ch删el estimation algorimm.It made
fI_equency respon8e bet’代en the two pilot syTnbols just嬲simple linear dist曲ution.P鼢
a‰dback cIIannel estimation value was used to equalize the next-eceiving symb01' thus made
计算机应用
2008年
得到的频率响应值进行修正,从而使估计的信道更加趋近实 际的无线信道。
从式(4)可以得到:
詹。L+p=。Bf‘止+P+(1一a)日。£叩一l
(5)
从式(5)可以看出,对LS信道估计算法估计出的信道频
率响应进行修正的过程其实是一种反馈的过程,反馈算法在
信道估计算法中得到广泛的应用,但是反馈算法,在前一个符
在基于导频的OFDM信道估计中,导频的插入方案可以 分为两种:梳状插入法和块状插入法。梳状插入法是在每一 个0FDM符号中,都使用一些子信道作为导频信道,在接收 端根据这些导频符号的信道信息,利用一定的信道估计方法 恢复整个信道的信息;而块状插入法是将某些OFDM符号的 全部子信道都用来传输导频符号,这时估计到的信道信息作 为以后所有时刻的信道信息,直到接收到下一个导频信息符 号。在慢衰落信道的情况下,这两种方案的估计性能一样。 但是,无线中有较大的多普勒效应,信道变化快,属于快衰落 信道,而块状插入法其实假设了信道在连续几个符号内保持 不变,其估计性能远远不如梳状插入法。图2给出了两种导 频插入图案。基于这两种导频图案,又衍生出了许多导频图 样,如矩形分布、六边形分布、对角分布和随机分布等模式。
的信道频率响应。
3)将修正过的信息符号作为导频符号,与后面的导频符 号做LS信道估计,估计出下一个信息符号的信道频率响应, 并用式(4)对估计出的信道频率响应进行修正。
4)重复3),直至导频符号。 3.2算法分析
经过基本的LS信道估计算法得到的信道频率响应在两 个导频符号之间成线性分布,为了更形象地说明符号之间的 相互关系,给出了图3。
第28卷 2008年12月
计算机应用
Computer Applications
V01.28 Dec.2008
文章编号:100l一908l(2008)s2—0032一03
基于导频的OFDM无线通信信道估计算法
唐良瑞,张平,张勤
(华北电力大学电气与电子丁:程学院,北京102206) (z}I¨印inglOl9@8in8.com)
由于无线信道存在时延扩展,而且高速信息流的符号宽 度又相对较短,所以符号之间会存在较严重的符号间干扰 (1sI),信号必然要发生失真,为了在接收端能更好地进行解 调,需要对信号进行均衡"硝J。OFDM通信的均衡一般是在 接收方了解信道的频域传输函数的基础上,对接收信号进行 频域均衡处理。由于无线信道的传输特性曲线复杂多变,不 可能事先预测得到,因此,实时准确地估计得到无线信道的传 输特性成为无线0FDM通信的一个重要环节。
信道估计的方法有很多,在无线通信中,一般采用插入导 频的方法进行信道估计。本文分析了无线通信的信道特性, 介绍了基于导频的最小二乘法(k踮t square,LS)信道估计算 法,并以此为基础,提出了改进的Ls信道估计算法——
FDLS。改进的Ls信道估计算法,在两个导频符号之间,利用 前一个符号估计得到的信道频率响应来均衡下一个符号的信 道频率响应,在两个导频符号之间形成一个循环递归。实验 结果表示,该算法有效地提高了数据的传输质量。
100p between the two pilot
8”nbols. It not oTIly impmves the linear relatior峙hip but also avoids the proHfbmtion of errol弓.The exp谢ment resul协
demons咖te that the dlgorithm improves the data tr蛐slllission雒iciency compared with the Ls channel estimation aIgorithm.
万方数据
12月
唐良瑞等:基于导频的OFDM无线通信信道估计算法
33
P(d)=d一“×S(d)×尺(d)
(1)
其中:d为移动台与基站之间的距离。d1为自由空间的传播
损耗,s(d)为阴影衰落,R(d)为多径衰落。
2 基于导频的OFDM信道估计算法
OFDM通信是一种多载波调制技术,它可以实现动态的 数据流分配。得到了信道的传输特性的估计,就可以实现频 域上衰减小、信噪比大的那部分子载波以较高的速率传输,甚 至放弃使用,从而达到传输的最优化。图1给出了OFDM信 道估计的整个流程。
号估计错误的情况下,由于反馈回路的存在易造成误差扩
爿二叩=(日-+I)L一日二£){L+月二;P=1,2,…£一l
‘J
(3) 这种信道估计算法,计算简单,但是,误码率较高。针对 这种情况,本文提出了一种改进的信道估计算法:在LS信道 估计的基础上,利用前一个符号估计得到的信道频率响应对 下一个信号估计得到信道频率响应进行修正,从而提高了插 值的准确性,降低了数据传输的误码率。
o·o o· o●o o● o●o o●
o●o o● o●o o● O●o o●
O●o o● o●o o● O●o o●
时间
(a)梳状导频插入
(b)块状导频插入
图2导频模式
时间
2.2基于梳状导频的Ls算法
基于导频的信道估计算法,首先要计算出导频符号处的
信道系数日‘(|j})(.|}=m×£;m=0,l,2,…,M一1;M=Ⅳ/£,
3 改进的LS信道估计算法
3.1算法描述 经过基于导频的LS算法估计后,信道频率响应在两个导
频之间是成线性分布的,这是一种理想状态的信道变化,符 号之间的信道频率特性成线性关系,虽然考虑到了信号之间 的关联性,但是忽略了信道的突变。改进的Ls信道估计算 法,利用前一个符号估计得到的信道频率响应对下一个信号 估计得到信道频率响应进行修正,在两个导频符号之间形成 一个循环递归。即:
关键词:无线通信;最小二乘法;信道估计
中图分类号:哪91.9 文献标志码:A
Channel estimation based on pilot-aided oFDIⅥfIor wireless communication
(Sc^础矿E胁咖f n,lTd肼AN耐G啪L如iaEn画g— 删而ruIig,,Z№HA^N劬G讹PEi‰ng打,证ZPH伽AN盯G‰Q胁in溉啪102206,醌厶Ⅺ)
综上所述,可以将移动通信接收信号的功率表示为p】:
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