無線通信中OFDM系統信道估計技術研究.pdf

1、正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)由于具有頻譜效率高和能有效抵抗多徑干擾等優(yōu)勢，而成為新一代移動通信系統中解決高速率數據傳輸的新技術。然而多徑效應帶來的頻率選擇特性以及信道時變帶來的子載波間干擾(Inter Cartier Interference，ICI)等給信道估計帶來了新的挑戰(zhàn)，因此，有效的信道估計算法成為OFDM技術成功應用的關鍵之一。本文主要研究了準靜

2、態(tài)信道環(huán)境下OFDM系統的參數化信道估計算法——旋轉譜不變技術(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)，以及快時變信道環(huán)境下OFDM系統分別基于線性模型(Linear Model，LM)和基擴展模型(Basis Expansion Model，BEM)的不同信道估計算法。
　　 第二章簡要介紹了傳統的準靜態(tài)信道條件下的OF

3、DM系統的非參數化信道估計技術，主要包括常值插值法、線性插值法、cubic插值法、DFT插值法等經典插值算法，以及在DFT插值法基礎上改進的能夠抑制部分噪聲的算法。其中，DFT及抑制噪聲的DFT插值算法因其優(yōu)異的性能和較低的復雜度而受到青睞。然而，美中不足的是，DFT及抑制噪聲的DFT插值算法是建模在信道多徑時延為采樣周期的整數倍上的，當信道多徑時延為采樣周期的非整數倍時，算法的信道估計性能會有很大的損失。
　　 第三章研究了準

4、靜態(tài)信道條件下的OFDM系統的參數化信道估計技術ESPRIT。該算法利用等距線性陣列的信號子空間旋轉(或平移)不變特性，分離出信道子空間和噪聲子空間，然后利用信道子空間估計出信道的多徑時延信息，最后通過估計的多徑時延信息重建信道。本章首先著重研究了ESPRIT算法的子空間分解技術——子空間跟蹤和特征值分解兩種方式，并利用跳頻原理對子空間跟蹤方式收斂速度進行了加速。通過性能分析與仿真對比，子空間跟蹤方式性能更穩(wěn)定，但需要信道條件(如多徑數

5、目和多徑時延)在較長時間內保持不變，特征值分解方式則沒有此限制，但性能較子空間跟蹤方式差，尤其體現在較惡劣的多徑環(huán)境下。接著將子空間跟蹤法從多符號的應用中擴展到了單符號中。最后，本文還對導頻數量、導頻間隔和導頻結構的優(yōu)化設計進行了詳細研究，研究發(fā)現，ESPRIT算法的信道估計性能主要取決于導頻間隔，在滿足特定導頻間隔的前提下，可以用足夠少的導頻獲得相應的性能，從而可以減小導頻開銷，提高頻率利用率；而導頻結構除了等間距結構外，還可以采用分

6、組等間距結構，從而可以擴展ESPRIT算法的應用場景。
　　 第四章研究了快時變信道環(huán)境下的OFDM系統信道估計技術。信道的時變性在一段時期內，如一個OFDM符號長度，可以用LM模型或BEM模型來近似。其中，LM模型適用于時變性較溫和的信道環(huán)境，即歸一化多普勒頻移小于0.2的環(huán)境，BEM模型則還適用于歸一化多普勒頻移大于0.2的環(huán)境，不過，現階段LM模型可以針對非整數多徑時延環(huán)境，而BEM模型只適用于整數多徑時延環(huán)境。本章第一部

7、分重點研究了LM模型下的參數化信道估計問題，并對現有算法作了改進，將整數時延模型推廣到非整數時延模型，該算法基于ESPRIT算法，利用迭代的判決反饋方式來減小ICI影響，以獲取對多徑時延的精確估計，該算法克服了LM模型下傳統整數時延模型的不足，且性能優(yōu)良。本章第二部分重點研究了BEM模型下的信道估計問題，通過估計一組數量遠少于快時變多徑信道沖擊響應數量的BEM加權系數來間接得到信道的估計值，大大簡化了信道估計的難度。本文選取了DKL-B

8、EM和GCE-BEM兩種近似度高且穩(wěn)定的模型，并根據模型特點分別給出了估計器的選型建議，即根據DKL-BEM模型需要利用信道統計特性的特點，采用線性最小均方誤差估計器(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)，而GCE-BEM由于沒有特殊要求，則可采用最小二乘估計器(Least Square，LS)或最佳線性無偏估計器(Best Linear Unbiased Estimator,BLUE)進行信道