OFDM系统中基于EM迭代的时变信道估计与数据检测.pdf

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1、第30卷第7期信号处理V01．30No．72014年7月JOURNALOFSIGNALPROCESSINGJu1．2014OFDM系统中基于EM迭代的时变信道估计与数据检测陆许明徐永键陈里悦谭洪舟(1．中山大学信息科学与技术学院，广东广州510006；2．中山大学国光电子与通信研究院，广东广州市花都区510800)摘要：针对OFDM系统中难以实时获取时变信道统计信息的问题，提出了一种基于期望最大化(EM，expecta-tionmaximization)迭代的多符号联合信道估计和数据检测算法。为了获取合适的迭代初始值，利用梳状导频的信息，设计了

2、基于最小二乘算法的低复杂度的初始化方案。通过分析算法中的信道统计量与信噪比的关系，提出了忽略信道自相关矩阵的简化算法，避免了获取信道统计信息的操作。仿真结果表明，提出的算法对信道的功率延迟分布和多普勒功率谱等统计信息不敏感，在未知信道多普勒功率谱的条件下，仍然具有较低的估计误差和误码率。关键词：时变信道；期望最大化算法；信道估计；数据检测中图分类号：TN911．5文献标识码：A文章编号：1003—0530(2014)07—0757—09Time-varyingChannelEstimationandDataDetectionforOFDMSys

3、temsViatheEMIterationLUXu—mingXUYong-jianCHENLi—yueTANHong—zhou(1．SchoolofInformationScience&Technology，SunYat-SenUniversity，GuangzhouGuangdong510006，China2．SysungElectronicsandTelecommResearchInstitute，HuaduDistrictofGuangzhouGuangdong510800，China)Abstract：Duetothedifficult

4、yinobtainingreal—timestatisticsoftime—varyingchannels，amulti—symbolchannelestima—tionanddatadetectionalgorithmbasedontheexpectation—maximization(EM)iterationwasproposedforOFDMsystems．Inordertoobtainaproperinitialestimatefortheiteration，aLS—basedlow—complexityschemewasimpleme

5、ntedbymakinguseofcomb—typepilots．Withtherelationshipbetweenthechannelstatisticsandsignaltonoiseratiointheproposedalgo-rithm，asimplifiedalgorithmwiththechannelautocorrelafionmatrixignoredwasalsointroduced，andhencetheoperationofestimatingchannelstatisticswasavoided．Simulationr

6、esultsvalidateitsrobustpropertiestotheabsenceofexactchannelstatisticssuchaspowerdelayprofileandDopplerpowerspectrum，andshowthatthenormalizedmeansquarederrorandthebiterrorratecanbesignificantlyreducedbythisalgorithmwithoutexactDopplerpowerspectrum．Keywords：time—varyingchannel

7、；expectation—maximizationalgorithm；channelestimation；datadetection谱利用率高以及应用复杂度低的优点，因此该技术1引言在无线通信中越来越得到关注，在数字音频广播、由于正交频分复用(OFDM，orthogonalfrequen-数字视频广播等领域得到了广泛的应用。随着移cy—divisionmultiplexing)具有抗多径干扰能力好，频动通信的发展，高速终端越来越多，由多普勒效应收稿日期：2013—12—12；修回日期：2014—03—19基金项目：国家自然科学基金一广东联合基金

8、重点项目(U0935002)；广东省产学研结合科技创新平台(2O12B09O60Ooo9)；物联网芯片与系统应用技术国家地方联合工程实验室(广东)(3