基于相关函数的空时块编码系统的信道估计

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1、第11期应忍冬等:基于相关函数的空时块编码系统的信道估计·79·基于相关函数的空时块编码系统的信道估计应忍冬,徐国治(上海交通大学电信学院,上海200240)摘要:提出了空时块编码(STBC)系统中基于相关函数的信道估计的方法。当输入符号向量的各个元素互不相关时,接收信号的相关函数有特定的结构,信道矩阵可以从接收信号的相关矩阵的特征向量中得到,信道估计结果和真实值仅相差一个常数。研究还发现当发送信号的相关函数满足特定的条件时,可以直接从接收信号的协方差得到信道参数,而不需要矩阵分解或者求逆运算。关键词:信道估计;空时块编码;相关函数中图分类号:TN911文献标识码:A文章编号

2、:1000-436X(2007)11-0076-05Autocorrelationbasedchannelestimationmethodforspace-timeblockcodingsystemYINGRen-dong,XUGuo-zhi(SchoolofElectronicandInformation,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China)Abstract:Anautocorrelationbasedmethodwasproposedtoestimatethechannelofthespace-timeblock

3、coding(STBC)system.Itisshownthatwhentheinputtedsymbolvectorisspatiallywhite,theautocorrelationofthereceivedsignalhasspecificstructureduetotheorthogonalpropertyofSTBCsystem.Fromtheeigenvectoroftheautocorrelationmatrix,thechannelinformationcanbeestimateduptoascalar.Whentheautocorrelationmatri

4、xsatisfiescertaincondition,theestimationprocedurecouldbefurthersimplifiedandthechannelwasobtaineddirectlyfromtheautocorrelationmatrixwithoutanymatrixinverseordecompositionoperation.Keywords:channelestimation;space-timeblockcoding;autocorrelation第11期应忍冬等:基于相关函数的空时块编码系统的信道估计·79·1引言收稿日期:2006-1

5、2-07;修回日期:2007-08-05空时块编码(STBC)技术由于其解码方便,成为备受关注的一种通信模式[1~3]。大多数空时编码系统要求接收机预先知道信道信息(CSI),尽管可以通过对信号进行差分编码使接收端在解码时不再需要信道信息,但这些方法在误码率方面会有3dB的性能损失[4,5],因此希望在接收机端能够通过估计得到信道信息,降低误码率。目前对于STBC系统有两大类信道估计的算法:基于训练码的方法和盲信道估计的算法。基于训练码的算法容易实现,但是由于它要求传送额外的训练码数据,因此减少了用户数据的发送带宽[6]。盲估计算法[7~9]避免了发送训练码所带来的性能下降,

6、但是它往往需要复杂的数据处理技术,比如矩阵分解和非线性函数的优化,因此增加了实现的难度。本文研究基于接收信号相关函数的信道估计算法。与基于高阶统计量的盲信道估计算法相比,所提出的方法只需要较少的数据。通过分析发现当输入符号向量的各个元素不相关时,STBC系统接收到的信号的相关函数有着特定的结构,利用这一结构特点,可以通过少量的计算来估计信道系数。在下面的章节里先给出系统模型,随后是基于相关函数的信道估计算法,接着是仿真结果,最后是全文结束语。第11期应忍冬等:基于相关函数的空时块编码系统的信道估计·79·图1系统框图2系统模型考虑一个实信号的STBC系统,该系统由4个发送天线

7、和1个接收天线构成,系统框图如图1所示。要注意的是所提出的算法可以容易地推广到2个或者8个发送天线的情形。其中,各个符号的说明如下:():将被发送的调制信号。:独立同分布的加性高斯白噪声(AWGN)。它的方差为。这里还假设噪声和信号统计独立。,():信道矩阵的系数。这里假设在一段固定数目的信号传送过程中,信道保持不变。把第个信号向量表示为,在STBC系统中的每一个元素被重复发送4次,发送的信号等价为下面的正交矩阵(1)在4个发送天线上,每一次发送上面矩阵的一列,接收到的信号表示为(2)其中,,并且,而和

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