ofdm系统导频信道估计算法研究

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1、重庆大学硕士学位论文1绪论杂，严重影响系统性能。为了能在接收端准确的恢复基带信号，人们采用均衡、信源和信道编码、多用户检测、分集、正交频分复用等各种措施来抵抗多径效应对传输信号的影响。这些措施的实现的前提必须要获取无线信道的状态，如信道的阶数、多普勒频移和多径时延或者信道的冲激响应等参数。这就需要在接收信息时，对信道的参数进行估计。因此，在接收端获取信道信息的多少，直接影响着通信系统的性能，即无线通信系统的一个重要性能指标就是信道状态。因此，对信道估计算法的研究是一项有重要意义的工作，尤其作为第四代移动通信的核心技术OFDM的

2、信道估计更是一个充满挑战且极具意义的研究领域。1.3.2信道估计的研究现状目前已经有大量文献[12-17,18-23,24-25]对OFDM系统的信道估计作出了研究。根据信道估计算法是否采用训练符号，我们可以将这些算法分成三类：非盲信道估计算法[12-17]，盲信道估计算法[18-23]，以及半盲信道估计算法[24-25]。非盲估计算法就是将导频符号（训练序列）插入到基带发送信号中，在接收端根据导频符号（训练序列）估计出导频处的信道状态，然后通过各种插值算法得到整个信道状态；盲信道估计算法[18-23]是在发送数据完全未知的情

3、况下完成信道估计，在发送端发射机不需要发送导频符号，从而提高了系统的频谱利用率，但该方法在接收到足够多数据的情况下才能得到对信道的可靠估计。无线通信系统信道是时变的，就需要大量的数据用来估计信道，较高的复杂度限制了盲信道估计算法的使用；半盲估计算法[24-25]是采用少量导频信号对信道预估计，再根据传输符号和少量信道信息来估计信道，性能要好于盲信道估计，同时比导频估计算法使用的导频符号少很多，但是仍然存在较高的复杂度。目前国内外现有通信系统中主要采用非盲信道估计算法，因为非盲信道估计方法性能好而且实现复杂度低，不足之处在于训练

4、序列和导频符号的使用占用了部分带宽，从而降低了系统的传输效率。盲信道估计和半盲信道估计不需要加入或只需要部分训练序列和导频符号，虽然节省了带宽提高了传输效率，但是实现复杂度很高。本文主要研究非盲信道估计算法，包括导频符号插入和训练符号插入方式，训练符号插入就是导频符号插入的一种特殊形式，即将一个OFDM符号的所有子载波都用来插入导频信息。在频域插入导频适合快变信道的跟踪，反之，准静态信道更适合采用时域插入导频（部分OFDM符号全部子载波处插入导频），比如无线局域网（WLAN,WirelessLocalAreaNetwork）。

5、对于OFDM通信系统，根据是在频域实现还是在时域实现的，非盲信道估计可以分为频域信道估计和时域信道估计两大类；根据导频插入位置，非盲信道估计可分为导频信道估计方法和训练序列信道估计方法；根据导频插入维数，非盲信道估计可以分为一维和二维信道估计；根据实现准则，非盲信道估计可以分为最小平方准则（LS,LeastSquare）、最小均方误差准则（MMSE,MinimumMeanSquareError）等。为了提高信道5重庆大学硕士学位论文1绪论估计系统性能，同时降低实现复杂度，因此派生出了一些变换域算法。变换域算法的思想就是：通过各

6、种不同变换将信道估计问题转换到变换域中处理，这样可以大大减少系统估计的运算量。同时，还可以根据不同信号的特点，在变换域中进行滤波处理消除噪声。目前这方面的方法有基于奇异值分解（SVD,SingularValueDecomposition）的信道估计方法和基于DFT的信道估计方法[26–30]，以及变换域滤波信道估计算法[31]等。基于DFT的OFDM系统信道估计首先利用LS算法对信道初步估计，得到信道频域估计值，再通过IDFT运算变换到时域，然后对其在时域内进行线性变换，最后再DFT变换到频域。然而，基于DFT的OFDM系统信

7、道估计仅适用于采样间隔信道，当信道为非采用间隔信道时，会出现冲激响应的能量泄漏现象。由于冲激响应的能量泄漏，那么如何取舍冲激响应的长度，是决定基于DFT变换的OFDM系统信道估计性能的关键。文献[32]提出了在IDFT运算及DFT运算之间加入线性电路（线性矩阵运算），可以根据线性矩阵维数的选择，进行估计性能和计算复杂度的取舍。目前OFDM的非盲信道估计算法有三个研究方向：(1)发送端导频的选择与插入；(2)接收端导频位置信道信息获取的方法；(3)通过导频处信道信息如何恢复出所有时刻信道状态信息。1.3.2论文的主要研究工作以及

8、内容安排第一章为绪论。首先对OFDM技术的发展进行了简单介绍，然后对OFDM系统信道估计的意义以及研究现状进行了概括。第二章首先对OFDM系统的基本原理进行了介绍，包括调制解调原理、保护间隔与循环前缀、OFDM的系统框图、以及OFDM系统的参数选择；然后讨论了OFDM系统的优