发明名称 一种相位噪声补偿抑制改进方法
摘要 本发明属于无线通信技术领域,具体涉及在无线通信系统中通过运用迭代的方法来实现相位噪声的补偿抑制。本发明是先通过信道估计序列,估计出等效离散时域信道冲激响应。然后通过插值估计出相位噪声的公共相位误差(CPE),最后通过迭代的方法实现相位噪声补偿,提高系统的可靠性,减小误码率。
申请公布号 CN103716265B 申请公布日期 2017.05.03
申请号 CN201410007166.6 申请日期 2014.01.07
申请人 电子科技大学 发明人 袁波;成先涛
分类号 H04L25/02(2006.01)I;H04L25/03(2006.01)I 主分类号 H04L25/02(2006.01)I
代理机构 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 代理人 李顺德;王睿
主权项 一种相位噪声补偿抑制改进方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、利用信道估计序列实现信道估计,得到等效时域信道的冲激响应估计值<img file="FDA0001208857270000011.GIF" wi="67" he="71" />S2、接收端通过迭代对相位噪声进行补偿,包括:S21、设置UW的长度大于等效时域信道冲激相应长度,将所述UW加到要传输的数据序列中去,其中,UW为特殊字,是为了在接收端进行同步或参数估计等,在发送端发送的具有某些特定特性的、对接收端已知的特殊序列;S22、第i个UW通过信道时的接收信号可以近似表示为:<img file="FDA0001208857270000012.GIF" wi="1499" he="111" />则过传输数据序列中的UW,采取插值的方法估计出第i个UW与第i+1个UW之间传输的第i个数据块的相位噪声常数与a的比:<img file="FDA0001208857270000013.GIF" wi="680" he="126" />其中,a是相位噪声常数;S23、对于接收信号而言,去除CP后接收信号频域可以用矩阵形式表示为:Y<sub>N×1</sub>=A<sub>N×</sub><sub>N</sub>H<sub>N×N</sub>X<sub>N×1</sub>+W<sub>N×1</sub>,其中A<sub>N×N</sub>为相位噪声频域构成的toeplitz矩阵,H<sub>N×N</sub>为估计信道的频域构成的对角矩阵,X<sub>N×1</sub>为传输数据频域构成的矩阵,Y<sub>N×1</sub>为接收信号的频域构成的矩阵,W<sub>N×1</sub>为高斯白噪声频域构造的矩阵;S24、接收信号时域表示为:y<sub>N×1</sub>=diag(p<sub>N×1</sub>)h<sub>N×N</sub>x<sub>N×1</sub>+w<sub>N×1</sub>,其中,y<sub>N×1</sub>为接收信号的时域构成的矩阵,diag(p<sub>N×N</sub>)为相位噪声时域构成的对角矩阵,h<sub>N×N</sub>为信道的时域构成的toeplitz矩阵,x<sub>N×1</sub>为传输数据时域构成的矩阵,w<sub>N×1</sub>为噪声时域构造成的矩阵,为了降低复杂度,通过构造插值矩阵P<sub>N×N</sub>,使p<sub>N×1</sub>=P<sub>N×N</sub>c<sub>s×1</sub>,我们把<img file="FDA0001208857270000014.GIF" wi="94" he="118" />作为初始条件构造A<sub>1,N×N</sub>,利用Y<sub>N×1</sub>=A<sub>N×N</sub>H<sub>N×N</sub>X<sub>N×1</sub>+W<sub>N×1</sub>及降噪处理估计出<img file="FDA0001208857270000015.GIF" wi="155" he="69" />然后利用y<sub>N×1</sub>=diag(p<sub>N×1</sub>)h<sub>N×N</sub>x<sub>N×1</sub>+w<sub>N×1</sub>以及p<sub>N×1</sub>元素的模值为1估计出<img file="FDA0001208857270000016.GIF" wi="117" he="77" />S25、利用<img file="FDA0001208857270000017.GIF" wi="87" he="67" />构造A<sub>2,N×N</sub>,利用Y<sub>N×1</sub>=A<sub>N×N</sub>H<sub>N×N</sub>X<sub>N×1</sub>+W<sub>N×1</sub>及降噪处理估计出<img file="FDA0001208857270000018.GIF" wi="131" he="66" />再利用y<sub>N×1</sub>=diag(p<sub>N×1</sub>)h<sub>N×N</sub>x<sub>N×1</sub>+w<sub>N×1</sub>以及p<sub>N×1</sub>元素的模值为1估计出<img file="FDA0001208857270000019.GIF" wi="110" he="70" />不断的迭代下去,直到:||y<sub>N×1</sub>‑diag(p<sub>i+1,N×1</sub>)h<sub>N×N</sub>x<sub>i+1,N×1</sub>||<sup>2</sup>≤||y<sub>N×1</sub>‑diag(p<sub>i+1,N×1</sub>)h<sub>N×N</sub>x<sub>i,N×1</sub>||<sup>2</sup>,收敛为止,从而实现传输数据块估计<img file="FDA00012088572700000110.GIF" wi="114" he="69" />
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