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时间:2018-10-25
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1、基于瞬时功率滤波无线超宽带信道估计算法摘要:超宽带(UltraWide-Band,UWB)技术是新一代无线通信技术的重要发展方向之一,而信道估计技术作为正交频分复用技术(Orthogonalfrequency-divisionmultiplexing,OFDM)技术中的关键技术,对基于OFDM的超宽带系统性能有着重要的影响。本文首先比较了传统最小二乘算法和最小均方误差算法在系统实现中的优缺点,进而提出了一种可用于系统实现的基于瞬时功率滤波的超宽带OFDM信道估计算法。仿真表明此算法对于传统可实现的信道估
2、计算法性能有明显的提高,抗多径和同步误差性能强,特别适合于硬件实现。关键词:超宽带;正交频分复用;瞬时功率滤波;信道估计1引百传统超宽带系统大都采用基于最小二乘的信道估计,这种方法实现简单但其性能有限。基于最小均方误差的信道估计算法理论上性能优越,但其可实现性较差,因而在实际应用中受到限制。此本文提出的基于瞬时功率滤波的信道估计算法,在性能和可实现性均有较好改进,非常适合于硬件实现。2超宽带无线通信概况超宽带[1]通信出现于上世纪60年代,起初只限于军事应用。2002年,超宽带通信获得了美国联邦通信委员
3、会批准,正式开始应用于民用。任何无线电系统满足下列条件之一就可以称为超宽带系统:a.相对带宽大于中心频率的20%;b.绝对带宽大于500Mhz。其中相对带宽定义为[2]:式中的fH和fL分别是在-10dB上的频率点。超宽带技术主要分为3类,基于脉冲调制、基于单载波直接序列码分多址(DS-CDMA)以及基于多频带(MB-OFDM)。本文所要研究的即是MB-OFDM系统中的信道估计算法。根据对超宽带信道实际测量的数据可以抽象出信道的数学模型,IEEE802.15.3a工作组具体定义了四种组模型具体定义了4种
4、超宽带模型[3],超宽带信道具有密集多径的特点。本文假设所采用的信道估计序列与ECMA368/369UWB标准[4]一致,如图2所示,在后面的算法仿真中也下图中的序列,且每次发送6个OFDM符号。3传统超宽带OFDM信道估计算法3.1传统频域最小二乘LS信道估计算法经典OFDM频率LS信道估计[5]是一种实现简单的信道估计算法。我们只要将零子载波的频响直接忽略,其数据子载波点做一次除法即可:其中Xi为发送数据子载波,Yi为接收端收到的信道估计OFDM数据子载波。此算法实现简单有利于硬件实现,可以预先存储
5、好信道估计序列的倒数,故每个子载波只需一次乘法即可;但其没有考虑噪声的影响,没有利用信道的统计分布特性。3.2基于零子载波插值的时域DFT信道估计算法考虑到超宽带信道在时域上的响应较为集中,一般不过超过保护间隔,因此可以先将LS信道频率响应变换到时域进行滤波,再变换回频域。但由于频域6个零子载波在变换到时域内会产生泄漏效应,可先对6个零子载波进行插值:第一步:采用传统频域LS信道估计算法估计出非零子载波处的信道响应:第二步:利用非零子载波的信道对零子载波处的信道相应进行线性插值:第三步:将插值后的频信道
6、估计变换到时域:第四步:在时域内将(N+1)〜128点噪声分量滤除:第五步:再将最后的时域信道估计值变换回频域:这种算法利用了信道域响应较为聚集的特点,在低信噪比是能够有效的抑制噪声,插值处理大大减小了泄漏效应。在高信噪声比时,受零子载波的影响会在时域内产生泄漏;且对同步要求较高,在不同步准时容易产生漏滤波和误滤波;此外插值算法复杂度较LS略高。3.3基于丽SE的信道估计算法频率丽SE信道估计方法,解决了零子载波的插值问题,若进一步采用奇异值分界算法[6]可在时域有效的滤除噪声分量同时保留有效径的能量。
7、丽SE算法可以表为:ECMA368/369标准中,发送端采用QPSK和DCM调制,并对发送符号进行了归一化处理,因此在ECMA368/369标准中SVD信道估计的结果可以改写为:可以看出上述算法利用了噪声和信道响应的统计特性,理论上具有优异的性能。但实际中我们很难获得信道和噪声的统计特性。同时该算法不合适于非平稳的动态信道,且需要对高阶矩阵求逆,对硬件要求太高。4基于瞬时功率滤波的超宽带OFDM信道估计算法4.1基于瞬时功率信道估计算法观察MMSE信道估计,并考虑超宽带信道在时域相关性较小,因此可以得到
8、如下近似:故丽SE信道估计可以改写为:可以看到,基于丽SE的信道估计需要知道信道的每一径的平均功率以及噪声的平均功率,本质上是一种基于平均功率滤波的信道估计算法,在实际中只能采用时间平均的方法来代替统计平均的方法来获取估计值,误差较大、收敛速度慢且计算量大。不适合每一径功率方差较大的情况,不能自应的处理时变信道和噪声,受同步和多径影响较大。考虑到冲击响应每次实现都不同,用一个固定的E[
9、hi
10、2]/(E[
11、hi
12、2]+o2),i=l,…,N
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