发明名称 多带正交频分复用超宽带系统的信道估计方法
摘要 发明公开了一种多带正交频分复用超宽带系统的信道估计方法,优点在于采用自相关特性较好的m序列作为时域训练序列并附加循环前缀,在接收端通过对去掉循环前缀的接收信号与训练序列作互相关运算和对各个训练序列作自相关运算来获得信道的冲激响应估计值,并利用m序列的自相关矩阵具有对角占优特性,首先分别通过对m序列的自相关矩阵进行三对角分解,然后采用一阶逆矩阵的逼近方法,有效的避免了复杂的求逆运算,从而使运算量降低了一个数量级,而性能逼近常规的时域信道估计方法,是一种超宽带系统的快速有效的信道估计方法,易于实现。
申请公布号 CN102065035B 申请公布日期 2014.03.12
申请号 CN201010567151.7 申请日期 2008.12.31
申请人 宁波大学 发明人 李有明;李新苗;徐铁锋
分类号 H04L25/02(2006.01)I;H04L27/26(2006.01)I 主分类号 H04L25/02(2006.01)I
代理机构 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 代理人 程晓明
主权项 1.一种多带正交频分复用超宽带系统的信道估计方法,包括以下步骤:①在发送端,首先对输入的数据信号进行正交相移调制处理得到调制信号;②然后对调制信号依次进行串并转换、傅里叶逆变换和并串转换处理,形成多个OFDM符号;③再在形成的多个OFDM符号中,每隔设定数量的OFDM符号插入一个长度为L<sub>P</sub>的m序列s,将m序列s作为一个训练序列,并根据信道特性在训练序列前附加一个长度为L<sub>C</sub>的循环前缀,得到附加循环前缀后的训练序列,用x表示,x=[x(0),x(1),…x(L<sub>P</sub>+L<sub>C</sub>-1)];④最后将附加循环前缀后的训练序列x和形成的OFDM符号一起经载波调制处理后通过超宽带信道传输至接收端,在传输过程中附加循环前缀后的训练序列x和OFDM符号受到信道衰落和高斯白噪声的影响;⑤在接收端,定义接收端接收到的经信道衰落和高斯白噪声影响后的附加循环前缀的训练序列x为第一接收信号,定义接收端接收到的经信道衰落和高斯白噪声影响后的OFDM符号为第二接收信号,将第一接收信号用抽头延迟线模型表示为<img file="FSA00000368705500011.GIF" wi="532" he="123" />其中,k=0,1,…,L<sub>p</sub>+L<sub>c</sub>-1,r(k)为第k时刻的第一接收信号,h表示由信道的各个多径的系数构成的矩阵向量,<img file="FSA00000368705500012.GIF" wi="405" he="66" />h<sub>t</sub>为信道的第t个多径系数,h应满足条件:{h<sub>t</sub>=0|L≤t≤L<sub>C</sub>-1},L为信道的阶数,x为附加循环前缀后的训练序列,x(k-t)为第k-t时刻的附加循环前缀后的训练序列,n为高斯白噪声,n(k)为第k时刻的高斯白噪声;⑥首先对第一接收信号r(k)进行去载波调制,并对去载波调制处理后的第一接收信号进行去循环前缀处理得到<img file="FSA00000368705500013.GIF" wi="489" he="126" />其中,k=0,1,…,L<sub>p</sub>+L<sub>c</sub>-1,<img file="FSA00000368705500014.GIF" wi="84" he="47" />为去循环前缀后的第k时刻的第一接收信号,h表示由信道的各个多径系数构成的矩阵向量,<img file="FSA00000368705500015.GIF" wi="404" he="81" />h<sub>j</sub>为信道的第j个多径系数,h应满足条件:{h<sub>j</sub>=0|L≤j≤L<sub>C</sub>-1},L为信道的阶数,n为高斯白噪声,n(k)为第k时刻的高斯白噪声,s<sup>j</sup>为m序列s循环右移j位后的m序列,s<sup>j</sup>(k)为m序列s循环右移j位后的第k时刻的序列;⑦然后计算去循环前缀后的第一接收信号<img file="FSA00000368705500016.GIF" wi="23" he="36" />与m序列s循环右移i位后的m序列s<sup>i</sup>的互相关矩阵C和各个训练序列s的自相关矩阵C<sub>P</sub>,C=[C(i,j)],C(i,j)为去循环前缀后的第一接收信号<img file="FSA00000368705500021.GIF" wi="23" he="37" />与m序列s循环右移i后的m序列s<sup>i</sup>的归一化互相关系数,<img file="FSA00000368705500022.GIF" wi="599" he="125" />C<sub>P</sub>=[C<sub>P</sub>(i,j)],C<sub>P</sub>(i,j)为m序列s循环右移j位后的m序列s<sup>j</sup>和m序列s循环右移i位后的m序列s<sup>i</sup>的归一化自相关系数,<img file="FSA00000368705500023.GIF" wi="645" he="284" />其中,i=0,1,…,L<sub>p</sub>,j=0,1,…,L<sub>p</sub>,k=0,1,…,L<sub>p</sub>+L<sub>c</sub>-1,<img file="FSA00000368705500024.GIF" wi="84" he="47" />为去循环前缀后的第k时刻的第一接收信号,s<sup>j</sup>(k)为m序列s循环右移j位后的第k时刻的序列,s<sup>i</sup>(k)为m序列s循环右移i位后的第k时刻的序列;⑧再根据去循环前缀后的第一接收信号<img file="FSA00000368705500025.GIF" wi="25" he="38" />与m序列s循环右移i位后的m序列s<sup>i</sup>的互相关矩阵C和各个训练序列s的自相关矩阵C<sub>P</sub>,计算信道的冲激响应估计值<img file="FSA00000368705500026.GIF" wi="55" he="51" /><img file="FSA00000368705500027.GIF" wi="199" he="67" />其中,<img file="FSA00000368705500028.GIF" wi="52" he="56" />为自相关矩阵C<sub>P</sub>的逆矩阵;其特征在于根据所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的对角占优性,将所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>分解为第一矩阵和第二矩阵之和,将所述的第一矩阵记为D,将所述的第二矩阵记为E,C<sub>P</sub>=D+E,在所述的第一矩阵D和所述的第二矩阵E满足‖D<sup>-1</sup>E‖<1时,计算所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的逆矩阵<img file="FSA00000368705500029.GIF" wi="96" he="56" /><img file="FSA000003687055000210.GIF" wi="976" he="89" />其中,符号“‖‖”为范数符号,I为单位矩阵,D<sup>-1</sup>为第一矩阵D的逆矩阵,m=1,2,…,∞;再根据<img file="FSA000003687055000211.GIF" wi="951" he="89" />计算<img file="FSA000003687055000212.GIF" wi="52" he="56" />的一阶近似值,<![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>C</mi><mi>p</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>&ap;</mo><mrow><mo>(</mo><mi>I</mi><mo>-</mo><msup><mi>D</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mi>E</mi><mo>)</mo></mrow><msup><mi>D</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>&ap;</mo><msup><mi>D</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>-</mo><msup><mi>D</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mi>E</mi><msup><mi>D</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>所述的第一矩阵D为由所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的三对角元素组成的三对角矩阵,所述的第二矩阵E为由所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的除三对角元素以外的元素组成的非三对角矩阵,将所述的三对角矩阵记为D<sub>3</sub>,将所述的非三对角矩阵记为E<sub>3</sub>,得到<img file="FSA00000368705500031.GIF" wi="429" he="65" />将所述的三对角矩阵D<sub>3</sub>分解为由所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的对角线元素组成的对角矩阵和由所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的对角线元素为0的二对对角元素组成的二对角矩阵之和,将所述的对角矩阵记为D<sub>1</sub>,将所述的二对角矩阵记为D<sub>2</sub>,计算所述的三对角矩阵D<sub>3</sub>的逆矩阵<img file="FSA00000368705500032.GIF" wi="84" he="51" /><img file="FSA00000368705500033.GIF" wi="1125" he="89" />其中,I为单位矩阵,<img file="FSA00000368705500034.GIF" wi="57" he="52" />为对角矩阵D<sub>1</sub>的逆矩阵,m=1,2,…,∞;然后根据<img file="FSA00000368705500035.GIF" wi="1042" he="88" />计算<img file="FSA00000368705500036.GIF" wi="53" he="65" />的一阶近似值,<img file="FSA00000368705500037.GIF" wi="374" he="51" />对所述的自相关矩阵C<sub>P</sub>的系数进行归一化处理,归一化处理后对角矩阵D<sub>1</sub>为单位矩阵I,根据<img file="FSA00000368705500038.GIF" wi="354" he="53" />得到<img file="FSA00000368705500039.GIF" wi="225" he="76" />再根据<img file="FSA000003687055000310.GIF" wi="409" he="64" />和<img file="FSA000003687055000311.GIF" wi="222" he="51" />得到<img file="FSA000003687055000312.GIF" wi="663" he="85" />
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