基于导频的OFDM LS信道估计
OFDM系统的信道估计和信号均衡技术的研究

OFDM系统的信道估计和信号均衡技术的研究一、本文概述正交频分复用(OFDM)技术是现代无线通信系统中广泛使用的一种高效调制技术,它通过将高速数据流分割成多个较低速度的子数据流,并在多个正交子载波上并行传输,从而实现了在复杂和多径环境中高速数据传输的能力。
然而,这种并行传输方式也使得OFDM系统对信道失真和干扰非常敏感,因此,信道估计和信号均衡技术成为提高OFDM系统性能的关键。
本文旨在全面深入地研究OFDM系统中的信道估计和信号均衡技术,包括其基本原理、算法实现以及在实际系统中的应用。
我们将首先概述信道估计和信号均衡的基本概念和原理,分析它们对OFDM系统性能的影响。
然后,我们将详细介绍几种常用的信道估计和信号均衡算法,包括最小均方误差(MMSE)估计、最大似然(ML)估计、线性均衡和非线性均衡等,并比较它们的性能和复杂度。
本文还将探讨信道估计和信号均衡技术在不同应用场景中的优化方法,例如,在高速移动环境、多输入多输出(MIMO)系统以及认知无线电系统中的应用。
我们将通过理论分析和仿真实验,评估这些优化方法在不同场景下的性能,并提出可能的改进方案。
本文将总结信道估计和信号均衡技术在OFDM系统中的重要性和挑战,展望未来的研究方向和应用前景。
我们希望通过本文的研究,能够为OFDM系统的性能提升和实际应用提供有益的理论支持和实践指导。
二、OFDM系统基本原理正交频分复用(OFDM)是一种无线通信技术,它将高速数据流分割成多个较低速度的子数据流,然后在多个正交子载波上并行传输。
这种技术结合了频率分集和多路复用,显著提高了频谱利用率,增强了系统对多径干扰和频率选择性衰减的鲁棒性。
OFDM的基本原理在于,通过快速傅里叶变换(FFT)将频域信号转换为时域信号,然后在时域中插入循环前缀(CP),以减少多径干扰产生的干扰。
每个子载波上的数据符号都是经过调制的,可以独立地进行检测和解码,从而实现了子载波之间的正交性。
短波OFDM系统中基于导频的信道估计的研究

42
舰 船 电 子 工 程
S h i p El e c t r o n i c En g i n e e r i n g
总第 2 3 2期 2 0 1 3 年第 1 O期
短 波 OF DM 系统 中基 于 导 频 的信 道 Fra bibliotek 计 的 研 究
( O F D M) 通信 系统 中, 为 了减小 信道 多径 和衰落 特性 对信
使 导频 在 时 问和 频 率 上 的 间隔 分 别 不 超 过 信 道 的相 关
时问和 相关 带 宽 , 保证 信 道估 计 的准 确 性 。如 果 信 道 的 相 关带 宽小 于信 号 带宽 , 则该 信 道称 为频 率 选 择 性 衰落
李一杰 周新 力
2 6 4 0 0 1 ) ( 海军航空工程学院电子信息 工程系, 烟台 摘 要
在基 于导频 的短波 OF D M 通信系统信道估计 中, 导频信号的设置方式对 于信道完整 响应的估计性 能具有很大影 响。通常导
频信号的设置从 两个方 面进行 :1 )导频在时 间和频率方 向的插人间隔 ;2 )导频 的插 入图案 。论文针 对 四种不 同的信道环境 , 对系统选择 不同导频图案进行信道估计后 , 系统的误 比特率性能进行仿真分析 , 说明了各种导频 图案的优缺点 , 指 出了最适用 于短波 OF D M 系统 的导
L I Yi j i e ZHOU Xi n l i
( De p a r t me n t o f El e c t r o n i c a n d I n f o r ma t i o n En g i n e e r i n g,NAAU ,Ya n t a i 2 6 4 0 0 1 )
基于OFDM循环前缀LS信道估计的构造方法

(S c h o o l o f El e c t r o n i c sEn g i n e e r i n g , Un i v e r s i t y o f El e c t r o n i c S c i e n c e a n dT e c h n o l o g yo f Ch i n a , Ch e n g d u 6 1 1 7 3 1 , Ch i n a )
计精度更优 。
关键词 :正交频分复用 ;信道估计 ;循 环前 缀频域序列;凸优化;拉格朗 目方法;梳状子载波序列 中图分类号 : T N9 1 1 . 7 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 0 — 4 3 6 X( 2 0 1 3 ) 0 3 — 0 1 7 5 — 0 8
t h e r e l a t i o n s ip h u s e d a c o n v e x o p i t mi z a i t o n mo d e l , t h e mo d e l wa s s e t u p u s i n g t o t a l s u b c a r r i e r s a s t h e v a r i a b l e a n d
mi n i mi z e d me a n s q u a r e e r r o r( MS E)a s t h e p r i n c i p l e t o g e n e r a t e c o n s t r a i n t , wh e r e f u r t h e r t h e o p i t iz m e d r e s t r u c t u i r n g r e —
OFDM系统LS信道估计中的最优导频设计

OFDM系统LS信道估计中的最优导频设计
王晗;汪晋宽
【期刊名称】《东北大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2008(029)005
【摘要】针对设置有保护频带的OFDM系统,基于等间隔导频(UPPTS)设计方法,在保证最小二乘(LS)信道估计均方误差(MSE)最小的前提下,计算了系统允许存在的最大保护频带宽度,给出了初始导频位置的选择范围,通过调整导频序列的初始位置,使导频序列有效避开保护频带仿真实验结果表明,当导频序列的初始导频落入本文所给出的导频位置选择范围之内时,系统给出了更高的信道估计精度和更低的误码率,进一步验证了算法的有效性和优越性.
【总页数】4页(P673-676)
【作者】王晗;汪晋宽
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于最优导频设计的MIMO-OFDM系统信道估计算法 [J], 王东;庞伟正;王秀红
2.MIMO-OFDM系统信道估计中的最优导频设计 [J], 王晗;汪晋宽
3.MIMO-OFDM系统信道估计中的最优导频设计 [J], 袁静;高永安
4.OFDM系统中基于导频的信道估计最优化分析 [J], 孔繁庭
5.MIMO-OFDM系统中基于STBC导频迭代LS信道估计算法 [J], 周志平;王华奎;马琴
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OFDM系统的信道估计与信号检测研究与实现

摘要21世纪即将进入5G的时代,移动通信正在朝着更高的传输速率、更低的延迟、更宽的带宽、更高的频谱利用率的方向快速发展。
OFDM技术作为5G通信领域的一项关键技术,在移动通信的应用领域发挥着重要的作用。
本文主要研究了OFDM系统的信道估计与信号检测技术,设计并实现了基于AD9361的同步信号检测系统。
首先研究了OFDM系统中传统的信道估计算法,并通过仿真,分析不同导频方案设计的传统信道估计算法的局限性。
其次将深度学习的神经网络模型引入到OFDM系统中,打破传统模块化的通信系统设计模式,建立联合信道估计与信号检测的端到端网络模型,基于神经网络模型根据接收数据直接恢复出原始数据流。
与传统算法相比,基于深度学习的端到端信号检测算法无需信道的统计信息,通过大量数据学习信道特性并用于信号检测。
本文提出一种基于滑动双向门控循环单元模型(SBGRU)的端到端序列检测算法,仿真表明,所提的端到端序列检测算法在较少的导频占用率、较大的多普勒频移、较大的时延等恶劣的信道条件下相较传统信道估计算法有明显的误码率性能提升,由于充分利用序列中蕴含的信息,本文提出的SBGRU算法比基于深度神经网络模型(DNN)的符号检测算法的性能更好,且在不同信噪比条件下的泛化能力更强。
最后设计了同步信号检测系统,在两发两收天线的射频系统中,通过发射一组ZCZ 码,利用其正交性克服不同天线间的相互干扰问题,在接收端,使用基于匹配滤波器的互相关检测实现同步信号的快速捕获。
基于FPGA和AD9361搭建完整的射频收发平台,通过配置AD9361完成特定参数的射频系统设计,并对射频收发链路进行调试,在此平台上,对同步信号检测方案进行测试,验证同步方案的合理性和可靠性。
关键词:OFDM;信道估计;信号检测;深度学习;AD9361ABSTRACTThe 21st century is the age of 5G. Mobile communication is developing rapidly towards to higher transmission rate, lower delay, wider bandwidth and higher spectrum utilization. As a key technology in 5G communication field, OFDM technology plays an important role in the application field of mobile communication.This paper mainly studies the channel estimation and signal detection technology in OFDM system, designs and implements the synchronization signal detection system based on AD9361. Firstly, this paper studies the traditional channel estimation algorithms in OFDM system, simulates and analyzes the limitations of the traditional channel estimation algorithms designed by different pilot schemes.Secondly, this paper introduces deep learning neural network model into OFDM system, breaks the modular design mode of traditional communication system, establishes the end-to-end neural network model joint channel estimation and signal detection, and directly recovers the original data flow according to the received data based on the neural network model. Compared with the traditional algorithm, the end-to-end signal detection algorithm based on deep learning does not need the statistical information of the channel, it uses a large number of data to learn the channel characteristics for signal detection. In this paper, an end-to-end sequence detection algorithm based on Sliding Bidirectional Gated Recurrent Unit (SBGRU) is proposed. From our simulation results, the proposed algorithm has better bit error rate(BER) performance compared with traditional algorithms in less pilot occupation, larger Doppler shift, larger channel delay, etc. Due to making full use of the information contained in the sequence, the proposed SBGRU algorithm has better BER performance compared with the symbol detection algorithm based on deep neural network(DNN), and it has stronger generalization ability in different signal-to-noise ratio (SNR).Finally, this paper designs a synchronization signal detection system. In the RF system of two transmitter and two receiver antennas, this paper transmits a set of ZCZ codes, uses its orthogonality to overcome the interference between different antennas. At the receiver, the cross-correlation detection based on matched filter is used to realize the detection of synchronization signals rapidly. This paper builds a complete RF transceiver platform based哈尔滨工程大学硕士学位论文on FPGA and ad9361, designs the specific parameters by configuring ad9361 in RF system, debugs the RF transceiver link, and tests the synchronous signal detection scheme on the hardware platform to verify the rationality and reliability of the synchronization scheme.Key words:OFDM; channel estimation; signal detection; deep learning; AD9361OFDM系统的信道估计与信号检测研究与实现目录第1章绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.2.1 信道估计技术的研究现状 (2)1.2.2 同步信号检测技术的研究现状 (3)1.3论文的主要工作和内容安排 (5)第2章无线信道及OFDM技术 (7)2.1无线信道特性 (7)2.1.1 大尺度衰落 (7)2.1.2 小尺度衰落 (8)2.1.3 基于Jakes模型的瑞利衰落信道 (9)2.2OFDM技术原理 (10)2.2.1 OFDM收发机结构 (10)2.2.2 子载波调制 (11)2.2.3 OFDM保护间隔 (12)2.3基于导频辅助的OFDM系统信道估计技术 (13)2.3.1 LS信道估计算法 (14)2.3.2 MMSE信道估计算法 (15)2.3.3 线性插值 (17)2.3.4 仿真分析 (17)2.4本章小结 (20)第3章基于深度学习的端到端信号检测系统 (21)3.1深度学习相关理论 (21)3.1.1 深度神经网络模型 (21)3.1.2 循环神经网络模型 (24)3.2基于深度学习的端到端信号检测系统 (26)3.2.1 传输的信号结构 (27)3.2.2 基于深度学习的OFDM系统架构 (27)哈尔滨工程大学硕士学位论文3.2.3 基于DNN的端到端符号检测模型 (28)3.2.4 基于SBGRU的端到端序列检测模型 (29)3.3仿真分析 (32)3.4本章小结 (38)第4章基于AD9361的同步信号检测系统设计 (39)4.1同步信号检测系统方案设计 (39)4.1.1 系统总体设计方案 (39)4.1.2 基带发射端设计方案 (40)4.1.3 基带接收端设计方案 (41)4.2AD9361射频收发系统 (43)4.2.1 AD9361概述 (43)4.2.2 AD9361工作原理 (44)4.2.3 AD9361寄存器配置 (45)4.3实际测试 (51)4.3.1 AD9361射频收发链路测试 (51)4.3.2 同步系统测试 (53)4.4本章小结 (54)结论 (55)参考文献 (57)攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 (63)致谢 (65)第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景与意义随着移动通信技术的不断发展,4G已经快速成为与我们生活密切相关的移动通信技术。
OFDM系统的信道多径时延估计方法研究中期报告

OFDM系统的信道多径时延估计方法研究中期报告摘要:OFDM系统因其具有抵抗多径干扰和高频带利用率等优势而被广泛应用。
在OFDM系统中,由于多径效应的存在,时域上信号被分解为多个子载波,在传输过程中会发生相位失真和时域扩展等问题。
为了解决这些问题,需要对信道多径时延进行估计。
本文介绍了OFDM系统中常用的时延估计方法,包括基于导频符号的方法、最小二乘法(LS)方法和最小均方误差(LMS)方法。
通过模拟仿真,比较了这些方法的性能,结果表明LMS方法比其他方法更适合OFDM系统中信道时延估计。
关键词:OFDM系统、信道多径、时延估计、导频符号、最小二乘法、最小均方误差一、引言OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统由于其具有抵抗多径干扰、高频带利用率等优势而成为一种重要的无线通信技术。
在OFDM系统中,将信号分解成多个子载波,每个子载波的调制速率低于信号带宽,从而使得对于高速移动信道的抗干扰性得到了有效提升。
但是,在多径信道中,色散效应会引起不同子载波的相位失真和时域扩展,从而导致信号失真和码间干扰等问题。
因此,OFDM系统中信道多径时延的准确估计对于信号的还原具有至关重要的作用。
目前,常用的OFDM信道多径时延估计方法包括基于导频符号的方法、最小二乘法(LS)方法和最小均方误差(LMS)方法等。
本文将介绍这些方法的基本原理和性能,并通过仿真比较它们的优缺点,以便为OFDM系统的实际应用提供参考。
二、OFDM系统中信道多径时延估计方法A. 基于导频符号的方法基于导频符号的方法是最常用的OFDM信道估计方法之一。
在OFDM系统中,导频符号是在发射端事先插入的调制符号,用于在接收端进行信道估计。
导频符号可以通过特定的调制方式,如QPSK,16QAM 等,获得更好的性能。
导频符号的每个符号位置都有一个已知的数据值,因此可以通过比对接收到的导频符号与发送的导频符号来获得OFDM信号的相位差。
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。
基于OFDM循环前缀LS信道估计的构造方法_赵旺兴

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H éæ ù ö æ ö ÷ ÷ N N pilot êç ú ç pilot ÷ ÷ ç ç ú = E êç H + - H÷ H+ - H÷ ç ÷ ÷ ç ç êç ÷ ÷ú X pilot X pilot ç ÷ ÷ è ø è ø êë úû
摘
要: 提出了一种在正交频分复用系统中循环前缀频域序列 (CPFS) 用于最小二乘信道估计的子载波构造方法。
该构造方法基于比较 CPFS 序列和梳状子载波序列的相关性,可使 LS 信道估计的精度增加。该相关性利用凸优 化的方法,以子载波总体为变量及 LS 信道估计的最小均方误差(MSE)机制建立约束,得到优化模型并通过拉 格朗日方法求得最终构造解。仿真结果表明,该构造方法得出子载波新解能使得 LS 估计模型下,CPFS 序列的估 计精度更优。 关键词:正交频分复用;信道估计;循环前缀频域序列;凸优化;拉格朗日方法;梳状子载波序列 中图分类号: TN911.7 文献标识码: A 文章编号: 1000-436X(2013)03-0175-08
・176・
通 信
学
报
第 34 卷
[3]利用卡尔曼滤波法也属于自适应理论范畴。 还有 一类盲信道估计方法中,不需要借助辅助信息,直接 将接收符号做数学处理,如将其变换到高阶矩阵,用 特征值分解或奇异值分解再做特征提取, 可以恢复出 [4] 信道信息 。由于矩阵理论的成熟,文献[5]直接将 OFDM 简化为矩阵扰动模型进行分析求解。 循环前缀(CP)在抑制符号及子载波间干扰中 发挥着重要的作用,一般不直接用于估计信道。尽 管如此,文献[6]建立了信道估计凸优化模型。文献 [7]直接推导了循环前缀与时域信道表达式的关系。 文献[8]系统而全面地总结了循环前缀的完整性对信 道估计及接收端均衡恢复的影响。这些方法都将循 环前缀与信道估计建立了关系,不乏巧妙性。然而 这些研究都是在时域上进行研究挖掘关系,很少有 文献研究循环前缀的频域特性, 也即将 CP 做相应长 度的 FFT 变换成频域序列在频域上研究其特性。事 实上,因为 CP 是一个 OFDM 最后部分的复制,它 的频域序列必然携带了子载波信息。换言之,可以 将其作为一种特殊的导频,并且这种导频不同于传 统子载波导频对子载波信息进行局部抽取,它与子 载波之间具有特殊的线性映射关系,具体见第 2 节 的推导。 已经有文献研究表明, 与传统类似的直接占有子 载波的导频序列相比,在相同的最小二乘估计准则 下,CPFS 法的估计均方误差(MSE)与后者具有不 确定的关系。 文献[9]给出了一个在 LS 估计框架[10]下, 只要选择的子载波导频序列足够多,其信道估计的 MSE 一定要好于 CPFS 序列。那么,当选择子载波 个数只能为 p(CPFS 点数)点时,上述 2 种序列进 行信道估计的大小关系是值得研究的内容。 而大家熟知的在相同子载波导频选取下,有一 种等间隔的子载波导频序列具有最优性,也称梳状 子载波导频序列,附录 A 给出了证明。那么当同时 选取 p 点 CPFS 与之比较时, LS 估计性能如何?通过 推导它们的特征表达式, 附录 B 将两者进行了做差比 较,结果证明是不定的,取决于子载波的不同情况。 在这样的背景下,本文提出了一种构造子载波 发送序列的方法,在新的构造子载波下,可使得上 述 2 种特征序列不定的关系明朗化,利用 LS 信道 估计的最小化 MSE 机制迫使前者优于后者,从而 进一步提升了 LS 信道估计方法的估计精度,与之 对应发现了这种特殊的 CPFS 序列。 本文余下的部分组织如下:首先推导 LS 信道
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在得到导频位置的信 道传输函数的估计值后 , 数据载波位置的信道响应就可以通过相邻导频估计 信道响应的插值来获得。插值方法由于不需要知道 信道统计信息, 并且实现简单方便, 是实际系统中使 用比较多的方法。不同的插值算法, 得到的对数据 子信道频域响应的估计精度不同。常用的插值算法 有线性插值、 高斯插值、 sin c 函数插值和变换域补零 插值等。 6 仿真分析 采用二维维纳滤波器进行 信道估计, 并进行仿 真。系统仿真的相关参数如表一所示:
[ 责任编辑 : 赵
伟]
( 上接第 8 页 ) 闭塞系统相比, 移动闭塞信号系统的 国产化实施要困难些。 5 . 1 以 A lcatel公司的 Seltrac M B 系统为例, 从武汉 轨道交通 1 号线一期工程信号系统设备招标情况来 看 , 采用交叉感应电缆环线的移动闭塞系统的投资 与基于轨道电路的准移动系统基本相当甚至稍低, 投入运营后的维护成本可降低。 5 . 2 以 A lstom 公司 URBAL IS 300 系统为例 , 从新 加坡东北线情况来看, 采用无线扩频通信的移动闭 塞系统投资确是比准移动闭塞系统的总造价高, 几 乎是倍数的关系。但随着系统设备的逐步成熟及定 型 , 造价会逐步降低。如, 2002 年深圳地铁 1 、 4号线 一期工程招标选用的是 SI EM ENS 公司的准移动闭 塞信号系统 , 但从 A lstom 公司在此项目中采用 UR BAL IS 300 移动闭塞系统设备的报价情况看, 已经不 是倍数的关系。 6 结语 综上所述, 可见移动闭 塞信号系统具有如下突 出优势 : 14
。
4 信道估计算法 基于导频信号方法的信道估计 , 需要加入训练 序列, 常用的主要有最小平方算法 LS( least square)、 最大似然估计法 M L ( m ax i m um lik ehood) 和最小均方 误差法 MMSE ( m ini m um m ean square error)
[ 7]
导频图案
由 OFDM 系统模型知 , 第 1 个符号的第 k 个子估Βιβλιοθήκη 准则 LS 线性插值插值方式
=H( k , l) |X( k , l) | + W ( k, l) X ( k , l) =H( k , l) + W ( k , l) X ( k, l) 这是假设训练符号以单位能量发送。若有多个 训练符号, 估值时也可以利用类似于时域求平均值 的方法来平滑噪声的影响 , 以提高估计准确度。 4 . 2 最大似然估计法 M L
图 3 误比特率
and transfo r m do m a in process ing . in P ro c . IEEE 47th V ehic ular T echno logy Conference , Phoen ix , U SA, 1997, 5 : 2089 ~ 2093. [ 6] 李喆 . O FDM 关键 技术 研究 及仿 真 [ D ]. 北京 交通 大学 , 2006, 12 : 11- 19. [ 7] 尹长奇 , 江铭炎 . 一种基于 PN 码 导频的 OFD M 信道估 计 技术 [ J]. 网络与通信 . 2005 , 1 : 61- 64. [ 8] 程华 . 基于导频的 O FDM 信道估计 算法研究 [ D ] . 太 原理 工大学 , 2008, 5 : 27- 44 .
7 结束语 本文主要介绍了 OFDM 系统模型、 导频分布结 构、 三种信道估计算法和插值算法 , 并且通过 MAT LAB 软件 , 采用二维维纳滤波器进行信道估计 , 以误 码率为指标并进行仿真。系统采用频率选择性衰落 信道为模型 , 仿真中信道参数的设置与实际信道有 一定的差别 , 所以仿真结果是近似的 , 但是总体的变 化趋势还是可以信任的。
第 22 卷
第 4期
郑州铁路职业 技术学院学报 Journa l of Zheng zhou R ail w ay V oca tiona l& T echnica l College
V o.l 22 N o . 4 D ec . 2010
2010 年 12 月
基于导频的 OFDM 信道估计
朱
(郑州大学 摘
12
积分间隔内频率差别 ( i- j) /T 可以产生整数倍个周 期 , 所以积分结果为零。 3 导频分布结构 导频主要用于在没有先验信息的时候进行信道 估计。导频信号不是可有可无 , 而是实际通信环境 的必然要求 , 目的就在于用一些特定的先验信息来 对信号的传播环境进行准确的传播信道估计。 根据 OFDM 的基本构成, 可以在时域和频域内 进行导频的插入 , 导频插入的形式有很多种, 常见的 插入有块状导频和梳状导频, 他们分别对应慢衰和 快衰信道。块状导频周期性地在时域内插入特定的 OFDM 符号, 如图 1 所示。这种导频的插 入方式适 用于慢衰的无线信道中, 这样在接收端不需要再进 行频域插值 , 所以这种导频的设计方案对频率选择 性不是很敏感, 这种信道 估计算法 一般基于 LS 和 MM SE 。梳状导频 均匀分布 于每个 OFDM 块中, 如图 2 所示。在导频载荷相同的情况 下, 梳状导频 有更高的重传率 , 因此梳状导频在快衰信道下估计 的效果更好
[ 1]
2 OFDM 系统模型
[ 1] [ 3]
一个 OFDM 符号包括多个经过相移键控或者正 交幅度调制的子载波。总的频谱形状非常接近矩形 频谱, 频谱的利用率在理论上可以达到香农信息论 极限。其中 N 表示子载波的个数 , 分配给每个子信 道的数据符号为 di ( i= 0 , 1 , 2 , , N - 1) , 第 i个子 t T/ 载波的载波频率是 fi, 矩形函数 rect( t) = 1, 开始的 OFDM 符号可以表示为 s( t) = Re{ ! di rect( t- ts - T / 2) exp [ j2 fi ( ti- 0 ts ) ] } ts t ts + T t< ts 或 t> ts + T s( t) = 0
[ 1] H
2
H
比特速率
20M bit/ s
信道的时延扩展
200ns
带宽
< 18 MH z
图 3为基于二维维纳滤波器 , 采用 LS 算法得到 13
的误比特率曲线图。
参考文献
[ 1] 王文博 , 郑侃 . 宽带无线通信 OFDM 技术 [M ]. 北京 : 人民 邮电出版社 , 2007: 45- 62. [ 2] 毛丽萍 . OFDM 通信系统中 信道估 计算法 研究 [ D ] . 新 疆 大学 , 2006: 25- 38. [ 3] 龚 爱斐 , 陈发堂 . 一种改进了的 OFDM 信道估计算法 [ J]. 通 信技术 . 2008, 06: 100- 102 . [ 4] J- J van de Beek, O Edfo rs, M Sande ll e t . On channel esti m ation in OFDM sy stem s . in P roc . IEEE 45 th V eh icular T echno logy Conference , Ch icago , I L, U SA, 1995, 7: 815 ~ 819. [ 5] Y Zhao , A H uang . A nove l channe l esti m a tion m ethods for OFDM m obile communication system s based on pilot signa ls
6 . 1 可最大限度缩短行车间隔时间 , 提高系统的运 营能力。 6 . 2 提供实时、 连续速度曲线的控制功能, 列车的 旅行舒适性好。 6 . 3 信息传输独立于轨道电路, 受外界各种物理因 素干扰小, 运行可靠。 6 . 4 采用交叉感应环线的移动闭塞系统因数据传 输速率较低 , 对旅客向导及多媒体信息支持的传输 通道受到限制等是不利因素, 但投资较低。 6 . 5 无线扩频通信系统的数据传输速率高, 可实现 多媒体的功能, 进一步提高旅客向导信息功能, 系统 功能强大, 但投资较高。为此 , 越来越多的城市轨道 交通项目正积极考虑采用移动闭塞 ATC 系统。 参考文献
N- 1
2 , T 表示 OFDM 符号的周期 ( 持续时间 ) , 则从 t= ty
在接收端通过 FFT, 恢复出发送的数据 , 对第 j 个子载波进行解调, 然后在时间长度 T 内 , 利用子载 波间的正交性进行积分, 即可得: dj = [ j2 1 ts + T ∀ exp [ - j2 T ts
[ 6]
表一
系统参数
系统仿真参数
规格说明
。
调制方式
QD PSK 矩形导频
4 . 1 基于训练符号的频域信道估计 LS 算法 载波上接收到的频域信号为 Y( k , l) = H ( k , l) X ( k, l) + W ( k, 1) 所以, 信道频域响应的估值为 H ^ ( k, l) = Y( k , l) X ( k, l)
N- 1 j ( t - ts ) ] ! d i exp i= 0 T
,也
可以这样理解 , 信道估计就是估计发送天线到接收 天线之间的无线信道的频率响应。信道估计方法主 要三类 , 基于导频信号方法 PSAM ( p ilo t symbol assis ted m odulat io n) 、 基于判决反馈方法和信道盲估计方 法 , 本文主要介绍第一类信道估计方 法。利用维纳 滤波器来进行信道估计, 其性能与维纳滤波器的阶 数有关 , 阶数越大 , 其性能越优越 , 运算复杂度也越 高 , 而维纳滤波器的理想阶数为整个导频的个数
H 2 n [ 1]
频域信道响应 MM SE 的估计值为 : (X X)
H - 1
)
- 1
H ^L S