基于多普勒辅助和门限定阶的LMMSE信道估计算法.pdf

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1、第30卷第1期天津理工大学学报Vo1．30No．12014年2月JOURNALOFTIANJINUNIVERSITYOFTECItNOLOGYFb．2014文章编号：1673—095X(2014)Ol一0015—06基于多普勒辅助和门限定阶的LMMSE信道估计算法于日方，李奇，马秀荣，姜凯(1．天津光电集团有限公司，天津300211；2．天津理工大学计算机与通信工程学院光电器件与通信技术教育部工程研究中心，薄膜电子与通信器件天津市重点实验室，天津300384)摘要：基于门限定阶的LMMSE信道估计方法在高速时变环境下均方误差(MSE)较大，因此本文提出一种基于多普勒辅助和门限定阶的L

2、MMSE信道估计算法．该方法将一种多普勒辅助的插值方法应用到基于门限定阶的LMMSE信道估计算法中，以此来降低多普勒频移对信道估计的影响，减小了MSE且并不明显增加运算量．仿真实验表明，在移动台速度达到300km／h，信噪比为10时，本文算法比自适应定阶的MMSE算法的MSE减小26．5％；当移动台速度达到300km／h，误码率性能为10I2时，本文算法与自适应定阶的MMSE信道估计算法相比输入信噪比有ldB的改善．关键词：信道估计；线性最小均方误差；门限定阶；插值算法中图分类号：TN91文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1673-095X．2014．01．004L

3、MMSEchannelestimationalgorithmbasedondoppler-assistedandthresholdorderdeterminationYURi—fang，LIQi，MAXiu—rong，JIANGKai(1．TianjinOpticalElectricalGroupCo．LTD．，Tianjin300211，China；2．SchoolofComputerandCommvnicationsEngineering，KeyLabofFilmElectronicandCommunicationDevicesofTianjin，CommunicationsDe

4、vicesandTechndogyEngineeringResearchCenterofEMC，TianjinUniversityofTechnology，Tianjin300384，China)Abstract：Alinearminimummeansquareerror(LMMSE)channelestimationalgorithmbasedOfDoppler—assistedandthresholdorderdeterminationisproposedtosolvetheproblemofmeansquareerror(MSE)increasingofLMMSEchannel

5、es—timationalgorithmbasedonthresholdorderdeterminationinhighspeedandtime—varyingenvironment．InordertoreducetheinfluenceofDopplerspreadandnoise，improvechannelestimationaccuracy，thismethodutilizesakindofDoppler—assistedinterpolationmethodappliedtoLMMSEchannelestimationalgorithmbasedonthresholdord

6、erdetermination．ThesimulationresultsshowthattheMSEofproposedalgorithmreduces26．5％comparedwiththeMMSEchannelestimatorbasedonadap—tiveorderdetermination．Especially．whenthemobilespeedis300km／handBERis10～，theproposedschemehas1dBgainofinputSNRcomparedwiththeMMSEchannelestimatorbasedonadaptiveorderde

7、termination．Keywords：channelestimation；LMMSE；orderdetermination；interpolationOFDM系统中常用的信道估计算法有基于最小道估计算法简单易于实现，但是没有利用信道的时二乘(Ls)和线性最小均方误差(LMMSE)的两种算域与频域的相关特性并且忽略了噪声的影响，在噪法，后者在前者的基础上利用信道统计相关信声较大的情况下导致其估计均方误差(MSE)过息得到更加准确的信道估计结果，基于LS准