一种OFDM调制系统中伪随机序列填充的迭代消除方法

摘要

本发明属于数字信息传输技术领域，其特征在于，它是一种迭代的回波消除法，依次包含以下步骤：基于前两帧已知的信道冲激响应，通过线性插值得到当前帧和下一帧的信道冲激响应；在接收机同步后，得到当前帧和下一帧的伪随机序列及其和相应信道冲激响应的卷积结果；接收机从第i帧信号中除去上述卷积后得到等效于零填充系统的第i帧数据与信道冲激响应的卷积；据此迭代，反复通过时域滤波和判决反馈的方法去除残余码间干扰和噪声项，且每帧更新信道估计值，直到预置的迭代次数为止。计算机仿真表明，在几乎不损失系统误码性能的基础上大大提高了频谱效率，即使在有很大延时的单频网环境中，本方法仍然适用。

主权项

1、一种OFDM调制系统中的伪随机序列填充的迭代消除方法，其特征在于，在专用数字集成电路的实现中，该方法依次包括以下步骤：步骤1.基于已知的第i-2、i-1帧的信道冲激响应${\left\{{\hat{h}}_{i-2,l}\right\}}_{l=0}^{L-1},{\left\{{\hat{h}}_{i-1,l}\right\}}_{l=0}^{L-1},$ 通过线性插值得到第i帧的信道冲激响应${\left\{{\hat{h}}_{i,l}^{\mathrm{iter}=0}\right\}}_{l=0}^{L-1},$ L为信道冲激响应的长度，将迭代序号I设置为0；步骤2.进行第I次迭代，通过对所述用${\left\{{\hat{h}}_{i-1,l}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 及${\left\{{\hat{h}}_{i,l}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 表示的第i-1信号帧和第i信号帧的信道冲激响应进行线性插值得到第i+1信号帧的信道冲激响应，用${\left\{{\hat{h}}_{i+1,l}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 表示；步骤3.分别通过计算N1点离散傅里叶变换得到第i信号帧中的伪随机序列${\left\{c_{i,k}\right\}}_{k=0}^M$ 和信道冲激响应${\left\{{\hat{h}}_{i,l}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 以及第i+1信号帧中的伪随机序列${\left\{c_{i+1,k}\right\}}_{k=0}^M$ 和信道冲激响应${\left\{{\hat{h}}_{i+1,l}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 的线性卷积结果，依次分别表示为${\left\{{\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+L-1}$ 和${\left\{{\hat{y}}_{i+1,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+L-1};$ 所述M是伪随机序列的长度，M＞L，N1≥M+L-1；步骤4.从第i帧接收信号${\left\{r_{i,k}\right\}}_{k=0}^{M+N-1}$ 中去除出${\left\{{\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+L-1}$ 和${\left\{{\hat{y}}_{i+1,k}\right\}}_{k=0}^{M+L-1},$ 从而得到第i信号帧数据和信道冲激响应的线性卷积结果${\left\{{\hat{x}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+N-1}$ 的估计：${\hat{x}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{i,k+M}-{\hat{y}}_{i,k+M}^{\mathrm{iter}=I},& 0\le k<L-1\\ r_{i,k+M},& L-1\le k<N\\ r_{i,k+M}-{\hat{y}}_{i+1,k-N}^{\mathrm{iter}=I},& N\le k<M+N\end{array}\right.;$ 步骤5.得到的${\left\{{\hat{x}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+N-1}$ 等效于零填充OFDM系统的情况，采用零填充OFDM的均衡算法进行均衡；步骤6.如果达到了预先设定的迭代次数J，则停止迭代，${\left\{{\hat{x}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=J}\right\}}_{k=0}^{M+N-1}$ 和${\left\{{\hat{h}}_{i,l}^{\mathrm{iter}=J}\right\}}_{l=0}^{L-1}$ 即分别是对${\left\{x_{i,k}\right\}}_{k=0}^{N+L-1}$ 和${\left\{h_{i,k}\right\}}_{k=0}^{L-1}$ 的最终估计，对${\left\{{\hat{x}}_{i,k}\right\}}_{k=0}^{N+L-1}$ 进行判决后，再接着用同样的方法处理第i+1帧信号；步骤7.如果没有达到预先设定的迭代次数J，则用时域滤波和判决反馈的方法从${\left\{{\hat{x}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+N-1}$ 中去除残余码间干扰和噪声项，得到${\left\{z_{i,k}^{\mathrm{iter}=I}\right\}}_{k=0}^{M+N-1};$ 步骤8.重构${\left\{{\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{M+L-1}:$ ${\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{i,k}-{\hat{x}}_{i+1,k+N}^{\mathrm{iter}=J},& 0\le k<L-1\\ r_{i,k},& L-1\le k<M\\ r_{i,k}-z_{i,k-M}^{\mathrm{iter}=I}& M\le k<M+L-1\end{array}\right.;$ 步骤9.从${\left\{{\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{M+L-1}$ 得到更精确的信道估计${\left\{{\hat{h}}_{i,l}^{\mathrm{iter}=l+1}\right\}}_{l=0}^{L-1},$ 将迭代序号I加1，返回步骤2重新进行迭代计算；所述信道估计，依次含有以下步骤：1)初始信道估计值采用时域估计算法，通过将接收端本地产生的PN序列与收到的PN序列进行互相关得到；2)在迭代计算过程中采用频域估计算法，在上述迭代过程的步骤9中，将${\left\{{\hat{y}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{M+L-1}$ 和${\left\{c_{i,k}\right\}}_{k=0}^{M-1}$ 做N1点离散傅里叶变换，若序列点数不够N1，则补零至N1点，信道估计${\left\{{\hat{h}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{N_1-1}$ 由下式得到${\hat{h}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}=\mathrm{IDFT}\left\{\frac{Y_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}}{C_{i,k}}\right\},0\le k<N_1-1,$ 然后，将${\left\{{\hat{h}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{N_1-1}$ 中的k≥L项设置为零，从而得到的${\left\{{\hat{h}}_{i,k}^{\mathrm{iter}=I+1}\right\}}_{k=0}^{L-1}$ 用于迭代的下一步。