基于离散椭球基-基扩展模型的OFDM信道估计.pdf

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1、第35卷第2期东北电力大学学报V01．35．No．22015年4月JournalOfNortheastDianliUniversityApr．，2015文章编号：1005-2992(2015)02—0089—05基于离散椭球基一基扩展模型的0FDM信道估计孙增友，李欢欢，凌霞(东北电力大学信息工程学院，吉林吉林132012)摘要：为准确掌握信道特性，提出了基于离散椭球基一基扩展模型(DiscreteProlateSpheroidalSe—quences—BasisExpansionModel，DPSS—BEM)的OFDM信道估计方法。采用二维DPSS—BEM对信道进行建模，将信道视为二维

2、正交分量的线性加权，并利用导频位置的训练信息估计权值。仿真表明，该方法与基于极值BEM算法、卡尔曼估计法比较，能有效跟踪OFDM信道变化，改善信道的归一化均方误差和误码率性能。关键词：正交频分复用；导频；信道估计中图分类号：TM73文献标识码：AOFDM(正交频分复用，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)系统中信道估计是决定系统能否正常工作的关键技术之一。而在高机动收发设备及高载频上实现宽带数据通信时，信道将发生快速时变。即使在一个OFDM符号时间内，信道也是变化的，此时，OFDM系统将无法应对快速时变信道产生的ici(信道间干扰，Inter-

3、CarrierInterference)。用常规信道估计方法对信道进行估计时，建模误差会增加，估计性也将能下降。为此，有必要研究信道估计技术，对信道进行有效跟踪和补偿，确保OFDM子载波间的正交性，提高载波通信性能J。目前，利用导频OFDM信道估计，是针对信道在一定时间内保持不变的情况，无法适应复杂多变信道，且信道的未知参数常大于能提供的训练序列或导频符号的个数，无法直接估计信道。近年来提出的采用建立模型的方法对信道进行逼近，以减少待估计参数个数的信道估计方法，当信道快速变化时，建模误差会增加，估计性能下降j。基于DPSS-BEM的OFDM信道估计方法，将信道视为二维正交分量的线性加权，

4、并利用导频位置的训练信息估计权值，从而得到更接近实际的信道参数。1OFDM系统模型OFDM系统时域不加循环前缀时接收符号的表达式为工一1Y‘∽’()=∑(，z)‘(Ⅳ)+∞‘()，(1)式(1)中¨，(后)表示传输的第n个OFDM符号，五=(0，⋯，N一1)，z=(0，⋯，L一1)，L=r7Ix／。]，是基带信道冲击响应(ChannelImpulseResponse，CIR)持续的长度，为最大时延，为采样周期。h’(k，2)是第n个符号在k时刻的CIR；09“，(k)是均值为0，方差为2=Ⅳ0／2复加性高斯白噪声。式(1)的矩阵形式为y(，)=((，“+(，)。(2)收稿日期：

5、2014—11-25作者简介：孙增友(1963一)，男，吉林省镇赉县人，东北电力大学信息工程学院高级工程师，主要研究方向：无线通信、电力系统通信东北电力大学学报第35卷对应频域表达式为()=Fh(’x(t,n’+(v，(3)其中，∞是频域噪声。由F～=F和F=，，是N×N的单位矩阵，v()=H‘(’+(o(。(4)其中，H=FhF，是信道频率矩阵(CFM，ChannelFrequencyMatrix)。当时频选择性频移可以忽略时，是对角阵，系统无ICI。对于快时变信道，H’是带状的，从而存在ICI。2信道估计算法采用DPSS—BEM建模和DPSS—BEM基系数内插的方法来进行信道估计，信

6、道视为二维正交分量的线性加权，用两组DPSS基，分别作为时频域基函数。利用时变信道的窄带特性，将时变信道转化为少量正交分量的线性加权，而DPSS—BEM基系数为正交分量的权值j。2．1二维DPSS—BEM将时变CIR建模为二维基函数的线性加权，，h‘’(，z)=∑pi(，z)+8(，z)，(5)其中，P是单符号内时变信道基函数(k，z)的权值，i(o<，<)是基函数个数，为建模误差。二维基函数可分解为时频域一维基函数的乘积J，i(k，2)=l，(k)(f)，(6)其中，i=q+Q(r一1)，(1≤r≤R，1≤g≤Q)。R和Q分别指时域基函数，(k)和频域基函数y(f)个数。由于离散长球序

7、列(DPSS，DiscreteProlateSpheroidalSequences)在有限时间或有限带宽内集中了大部分能量，仅需最长时间或最大带宽B进行计算J。由DPSS函数的特点可知，在频域和时域中所需基函数个数可由FB，T7+1得出，则Q=frl+1，(7)式中，曰为有效带宽，为最大信道时延。R=l2l+1，(8)式中，为最大时频选择性频移，为OFDM符号周期。2．2权值估计权值估计由当前OFDM符号和个前后毗邻符号中导频处的训