修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法-论文.pdf

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1、第54卷第5期电讯技术Vo1．54No．52014年5月TelecommunicationEngineeringMav2014doi：10．3969／j．issn．1001-893x．2014．05．020引用格式：张士杰，王丹．修正Kalmml滤波多带UWB信道估计改进方法[J]．电讯技术，2014，54(5)：632—636ZHANGShi—jie，WANGDan．AnImprovedChannelEstimationMethodBasedonModifiedKalmanFilteringforMBUWBSystems[J]．TelecommunicationEngineering，2

2、014，54(5)：632—636．]修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法张士杰’料，王丹(1．河南科技大学信息工程学院，河南洛阳471023；2．解放军91292部队，河北保定074000)摘要：针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷，提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UwB信道采用自回归模型(AR)建模，利用导频跟踪时变信道衰减因子，通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性，提高了系统性能，降低了计算复杂度。仿真结果表明，和修正的Kalman滤波方法相比，在估计精度损失很

3、小的情况下，所提方法极大降低了计算复杂度，提高了系统整体的估计性能。关键词：多带UWB；信道估计；Kalman滤波；AR模型；导频；计算复杂度中图分类号：TN911．7文献标志码：A文章编号：1001—893X(2014)05—0632—05AnImprovedChannelEstimationMethodBasedonModifiedKalmanFilteringforMBUWBSystemsZHANGShi—jie．WANGDan(1．InformationEngineeringCollege，HenanUniversityofScienceandTechnology，Luoyang4

4、71023，China；2．Unit91292ofPLA，Baoding074000，China)Abstract：ForthedefectthatthemodifiedKalmanfilterhashighcomputationalcomplexityinmuhibandu1．tra—wideband(MBUWB)system，alowcomplexitymodifiedKalmanfilterchannelestimationmethodiSproposed．UWBchannelismodeledasanautoregressive(AR)processandpilotisadopte

5、dtotrackthetime—varyingchannelfadingfactors．ThesystemperformanceisimprovedandthecomputationalcomplexityisreducedbyusingKalmanfilterandfrequency—domainblockminimummean-squareerror(MMSE)algo-rithmtotracktimedomainandfrequencydomaincorrelation．Thesimulationresultsshowthat，comparedwiththemodifiedKalma

6、nfiltermethod，theproposedmethodcanreducethecomputationalcomplexitygreatlyinconditionoflowlossestimatedaccuracy．Keywords：MBUWB；channelestimation；Kalmanfilter；ARmodel；computationalcomplexity1引言(OFDM)技术相结合的OFDM—UWB技术兼具传输速率高、空间容量大、成本低、抗多径衰落、频谱利用目前，超宽带(UWB)技术和正交频分复用收稿日期：2013—10—18；修回日期：2014—02—24Receiv

7、eddate：2013—10—18；Reviseddate：2014—02—24基金项目：国家自然科学基金资助项目(61101167)；航空科学基金项目(20110142002)；河南省科技攻关计划项目(112102210431)；河南科技大学博士科研启动基金资助项目(09001409)；河南科技大学青年科学基金资助项目(2010QN0019)FoundationItem：TheNationalNaturalScienc