基于非常规导频的ofdm信道估计

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1、第27卷第5期计算机仿真2010年5月文章编号:1006—9348(2010)05—0116—04基于非常规导频的OFDM信道估计赵建伟,梁晓雯(中国科学技术大学,安徽合肥230027)摘要:在无线OFDM系统中,为了能够在接受端进行相干解调信道参数信息(CSI),对好的信道估计方法有着重要的意义。常规导频信道估计方法应服从奈奎斯特准则将导频信息均匀地分布在发送数据中,限制导频数据的分配;采用新的基于非常规导频信道估计方法利用非常规抽样技术来恢复信道参数,能够更灵活地安排导频数据。仿真结果表明新的

2、估计方法有很好的估计性能;信道慢变时更好地利用前一次估计的信道参数来减少计算,在多普勒频移为15Hz时节省50%的计算量。经实验证明,对无线标准中信道估计方法具有参考价值。关键词:正交频分复用;信道估计;非常规样值中图分类号:TP393文献标识码:AOFDMChannelEstimationBasedonIrregularPilotszHA0Jian—wei.LIANGXiao—wen(UniversityofScienceandTechnologyofChina,HefeiAnhui230027

3、,China)ABSTRACT:InwirelessOFDMsystemthereceiverneedschannelstateinformationforcoherentdetection,sogoodchannelestimationmethodisimportant.Generally,pilotarrangementshouldobeytheNyquistcriterionandthisre-strictsthedistributionofpilots.Thenewmethodrecons

4、tructsthechannelstateinformationwithirregularsamplingtechniqueswhichallowforflexiblepilotarrangement.Simulationresultsconfirmtheperfectperformanceofthenewmethod.Whenwirelesschannelchangesslowly.channe1stateinformationestimatedlasttimecanbeusedtoreduce

5、thecomputationbetter.Upto50%ofthecomputationcanbesavedwhenDopplershiftis15Hz.Theresultismean·ingfulformethodsofchannelestimationinwirelessstandard.KEYWORDS:O~hogonal~equeneydivisionmultiplexing;Channelestimate;Irregularsample1引言思想是在发送信号中嵌入训练数据,接收端利用最小

6、平方正交频分复用(OFDM)能很好地克服无线信道的频率(LS)或最小均方误差(MMSE)估计器从导频处信道信息来选择性衰落,可以实现高速的数据传输是宽带无线通信系统获取其他点信道的CSI【2j。中的一项重要技术⋯。为了有效地利用有限的频谱资源,提为了得到准确的CSI,已经有多种一维(1一D)、二维(2高频谱效率,通常在OFDM系统的发送端采用高阶调制技一D)最小均方误差(MMSE)算法被提出.5.6J。然而这些算术。在接收端为了得到原始数据,需要进行相干检测(coher-法仅适用于那些导频遵守奈奎

7、斯特准则均匀分布的情况,即entdetection),而相干检测需要准确的信道状态信息(CSI),常规导频样值的情况,这就限制了更灵活的导频分配。而且因此好的信道估计方法对提高通信系统的性能具有重要的这些MMSE滤波器需要信道的二阶统计量,有很高的计算复意义。杂度一。OFDM的信道估计方法一般分为导频辅助信道估计和文献[3]给出了一种利用1一D非常规样值技术进行信盲信道估计方法J。盲信道估计方法不需要导频信息,从道估计的思想。文献[7]提出了一种利用2一D非常规导频而有更高的数据传输效率,但是由于

8、计算复杂度高并且需要样值技术进行OFDM信道估计的方法。该方法更多地利用大量的统计数据不适用与高速传输;导频辅助信道估计方法了无线信道特性,适用于导频分布不满足奈奎斯特准则均匀在高速数据传输中呈现出的良好性能,使其成为高速无线系分布的情况,增加了导频分布的灵活性。统中主要的信道估计方法。导频辅助信道估计方法的主要本文在文献[7]所提方法的基础上,对算法的性能进行了分析,然后对慢变信道的估计算法进行了改进,并给出了计算复杂度的分析仿真结果。收稿日期:2009—03—18修回日期:20

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