CN101136884B

CN101136884B - 用于tds-ofdm***的信道估计方法

Info

Publication number: CN101136884B
Application number: CN2007101753018A
Authority: CN
Inventors: 彭克武; 唐世刚; 杨知行; 潘长勇; 宋健
Original assignee: Tsinghua University
Current assignee: Tsinghua University
Priority date: 2007-09-28
Filing date: 2007-09-28
Publication date: 2010-06-02
Anticipated expiration: 2027-09-28
Also published as: CN101136884A

Abstract

本发明公开了一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法，属于数字信息传输技术领域。所述方法包括：将上一帧最后一次或当前帧上一次迭代得到的信道估计结果作为当前帧本次迭代的初始信道冲激响应，根据初始信道冲激响应去除伪随机序列对数据块的干扰，并进行数据块的循环重建；对循环重建结果进行均衡，并对均衡的结果进行部分判决；根据部分判决的结果和初始信道冲激响应去除数据块对伪随机序列的干扰，并进行伪随机序列的循环重建；根据循环重建结果重新估计信道冲激响应，并将信道冲激响应作为当前帧本次迭代的信道估计。本发明通过对TDS-OFDM***的数据块进行部分判决以辅助信道估计，提高了信道估计的精度，降低了运算的复杂度。

Description

用于TDS-OFDM***的信道估计方法

技术领域

本发明涉及数字信息传输技术领域，特别涉及一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法。

背景技术

目前无线通信技术主要解决的问题是如何在有限的带宽内可靠地提高传输速率。OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)可以在频率选择性衰落信道中可靠地实现高速率传输，已经广泛应用于如无线局域网、固定无线接入、数字音频和视频广播等无线通信***中。当前有两种OFDM***，一种是基于CP(Cyclic Prefix，循环前缀)的CP-OFDM***，采用CP填充保护间隔，保护间隔位于两个OFDM符号之间，用于抵抗信道中的时延扩展。基于CP的OFDM***在传输过程中，OFDM符号与信道冲激响应的线性卷积关系被转换为循环卷积关系，从而可以在接收机中采用简单的频域均衡技术对接收信号进行均衡；另一种是基于ZP(Zero Padding，零填充)的ZP-OFDM***，零符号取代了CP-OFDM***中的CP，从而在由于信道深衰落造成信道响应频谱零点的情况下，仍然可以保证ZP-OFDM***实现符号恢复，参见(Muquet B，Wang Z，Giannakis G.B，Courville M.de，and Duhamel P，Cyclic Prefixing or Zero Padding for Wireless Multicarrier Transmissions，IEEETrans.on Communications，2002，50(12)：2136-2148)。在相干解调的CP-OFDM和ZP-OFDM***中，信道冲激响应一般借助于导频符号(对应于连续流传输模式)或者前导序列(对应于突发传输模式)进行估计。

在上述CP-OFDM和ZP-OFDM***中，CP和ZP符号，再加上导频和前导序列造成了频谱效率的降低。为了更好的利用保护间隔，中国发明专利ZL01124144.6《正交频分复用***的保护间隔填充方法》中提出了一种基于TDS(Time-Domain Synchronous，时域同步)的OFDM***，在该TDS-OFDM***中，用已知的伪随机序列填充了OFDM符号之间的保护间隔，该填充的伪随机序列除了作为保护间隔外，还可以用于接收机的同步和信道估计。参见图1，为TDS-OFDM***的帧结构图，TDS-OFDM信号帧包括OFDM数据块和填充的伪随机序列，图中传输的第i个长度为N的时域OFDM数据块{x_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1后面跟着长度为v的伪随机序列填充段{c_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^v-1，从而构成第i个长度为N₂＝N+v的TDS-OFDM发射信号帧{s_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1，假设填充的伪随机序列采用BPSK(Binary Phase Shift Keying，二进制移相键控)调制，并具有如下的自相关特性：

R_{c} (m) = Σ_{n = 0}^{v - 1} c_{n} c_{n - m}^{*} \approx vδ (m)

其中，δ(n)为离散狄拉克函数。假设采用的信道模型为准静态L阶FIR(Finite ImpulseResponse，有限冲激响应)滤波器，并且受到加性高斯白噪声的干扰。则TDS-OFDM接收信号帧{r_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1与TDS-OFDM发射信号帧{s_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1之间满足线性卷积关系：

r_{n}^{(i)} = Σ_{l = 0}^{L - 1} h_{l}^{(i)} s_{n - l}^{(i)} + w_{n}^{(i)}, 0 \leq n < N_{2}

其中，w_n ⁽ⁱ⁾为加性高斯白噪声。如果能在接收机中得到填充的伪随机序列{c_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^v-1与信道冲激响应{h_l ⁽ⁱ⁾}_l＝0 ^L-1的线性卷积结果p_n ⁽ⁱ⁾，即

p_{n}^{(i)} = Σ_{l = 0}^{L - 1} h_{l}^{(i)} c_{n - l}^{(i)} + w_{n}^{(i)},

那么信道冲激响应可以用时域直接线性相关的方法来估计。对接收信号p_n ⁽ⁱ⁾和本地已知序列{c_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^v-1做互相关可以得到

R_{pc} (m) = Σ_{n = 0}^{v - 1} p_{n}^{(i)} {[c_{n - m}^{(i)}]}^{*} = v Σ_{l = 0}^{L - 1} h_{l} δ (m - l) + Σ_{n = 0}^{v - 1} w_{n}^{(i)} {[c_{n - m}^{(i)}]}^{*} .

从而信道冲激响应可以用下式进行估计

{\hat{h}}_{l}^{(i)} = \frac{1}{v} R_{pc} (l) .

或者，如果能在接收机中得到填充的伪随机序列{c_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^v-1与信道冲激响应{h_l ⁽ⁱ⁾}_l＝0 ^L-1的循环卷积结果q_n ⁽ⁱ⁾，即

q_{n}^{(i)} = Σ_{l = 0}^{L - 1} h_{l}^{(i)} c_{{(n - l)}_{N_{2}}}^{(i)} + w_{n}^{(i)},

0≤n＜v，

那么信道冲激响应可以用循环卷积的计算来估计。循环卷积的计算方法有两种，一种是时域直接循环相关的方法，另一种是频域FFT辅助的方法。FFT(Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换)辅助的循环卷积的计算如下式所示：

{\hat{h}}_{n}^{(i)} = {IFFT}^{v} [\frac{{FFT}^{v} [q_{n}^{(i)}]}{{FFT}^{v} [c_{n}^{(i)}]}]

其中，FFT^M[·]和IFFT^M[·]分别表示长度为M的FFT和IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，快速傅立叶反变换)，这里M＝v。

在TDS-OFDM***中，伪随机序列填充的保护间隔取代了传统的CP填充或者ZP填充的保护间隔。当TDS-OFDM信号通过频率选择性衰落信道时，在TDS-OFDM帧{s_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1中，OFDM数据块{x_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1会干扰填充的伪随机序列{c_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1，反之亦然，同时TDS-OFDM帧内也存在填充序列和OFDM数据块之间的干扰。定义伪随机序列的理想线性卷积结果为完全去除OFDM数据块影响的线性卷积结果。定义伪随机序列的理想循环卷积结果为完全去除OFDM数据块影响的循环卷积结果。由于填充的伪随机序列对接收机来说是已知的，因此在已知信道冲激响应的情况下，容易消除伪随机序列对OFDM数据块的干扰；相反，由于发射的OFDM数据块是随机的，并可能受到噪声干扰，即使在已知信道冲激响应的情况下，要消除OFDM数据块对填充的伪随机序列的干扰也是困难的，从而在接收机中不能得到发射的伪随机序列与信道冲激响应的理想线性卷积结果或者理想循环卷积结果，即不能得到更精确的信道估计。

中国发明专利200510012127.6《一种OFDM调制***中伪随机序列填充的迭代消除方法》中提出一种采用迭代消除方法去除填充的伪随机序列的方法，该方法首先计算伪随机序列与信道冲激响应的线性卷积，继而去掉伪随机序列对数据块的影响，然后对数据块进行频域均衡，最后去掉数据块对伪随机序列的影响，从而得到更精确的信道估计。但是采用该方法进行信道估计时需要知道前面连续两个OFDM符号的信道估计，并且对每个OFDM符号均需要多次迭代才能得到较准确的信道估计，运算复杂。

发明内容

为了降低TDS-OFDM***中信道估计的运算复杂度，本发明提供了一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法。所述技术方案如下：

本发明提供了一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法，所述方法包括：

步骤A：将上一帧最后一次或当前帧上一次迭代得到的信道估计作为当前帧本次迭代的初始信道冲激响应，根据所述初始信道冲激响应去除所述当前帧中伪随机序列对数据块的干扰，并进行所述数据块的循环重建；

步骤B：对所述循环重建结果进行均衡，并对所述均衡的结果进行部分判决；

步骤C：根据所述部分判决的结果和所述初始信道冲激响应去除所述数据块对所述伪随机序列的干扰，并进行所述伪随机序列的循环重建；

步骤D：根据所述去除数据块干扰的伪随机序列的循环重建结果重新估计信道冲激响应，并将所述信道冲激响应作为所述当前帧本次迭代的信道估计。

所述步骤A中根据所述初始信道冲激响应去除伪随机序列对数据块的干扰，并进行所述数据块的循环重建的具体步骤如下：

计算伪随机序列和所述初始信道冲激响应的循环卷积，所述循环卷积的结果为所述伪随机序列对数据块的干扰；

根据所述当前帧和所述当前帧的下一帧构建所述数据块和所述本次迭代的信道冲激响应的循环卷积；

在所述数据块和所述初始信道冲激响应的循环卷积结果中去除所述伪随机序列对所述数据块的干扰，得到所述数据块的循环重建结果。

所述步骤B中对所述循环重建结果进行均衡的步骤具体包括：

对所述循环重建结果进行FFT变换；

对所述初始信道冲激响应进行FFT变换，然后按元素进行共轭运算；

将所述共轭运算的结果和所述对所述循环重建结果进行FFT变换的结果进行点乘，得到均衡的结果。

所述步骤B中对所述均衡的结果进行部分判决的步骤具体包括：

对所述初始信道冲激响应进行FFT变换，并求取所述变换结果的绝对值的平方；

根据所述平方结果、星座符号和星座图空间的最佳判决区间参数对所述均衡的结果分别进行同相分量和正交分量的部分判决。

所述步骤C具体包括：

计算所述数据块和所述初始信道冲激响应的循环卷积，所述循环卷积的结果为所述数据块对所述伪随机序列的干扰；

根据所述当前帧和所述当前帧的下一帧构建所述伪随机序列和本次迭代的信道冲激响应的循环卷积；

在所述伪随机序列和所述本次迭代的信道冲激响应的循环卷积结果中去除所述数据块对所述伪随机序列的干扰，得到所述伪随机序列的循环重建结果。

所述步骤D具体包括：

对所述去除数据块干扰的伪随机序列的循环重建结果进行FFT变换；

对所述伪随机序列进行FFT变换；

将所述循环重建结果的FFT变换结果与所述伪随机序列的FFT变换结果相除，将所述相除结果进行IFFT变换得到新的信道冲激响应，并将所述新的信道冲激响应作为所述当前帧本次迭代的信道估计。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

本发明通过构建循环卷积进行干扰去除和信道估计，减小了FFT/IFFT的运算长度；通过部分判决辅助信道估计，加快了迭代的收敛速度；并且通过在信道估计中采用部分判决，降低了算法的复杂度，使得信道估计结果更加精确。

附图说明

图1是现有技术中TDS-OFDM***的帧结构图；

图2是本发明实施例提供的TDS-OFDM***的基带模型图；

图3是本发明实施例提供的用于TDS-OFDM***的信道估计方法的迭代流程示意图；

图4是本发明实施例提供的用于TDS-OFDM***的信道估计方法的流程图；

图5是本发明实施例提供的QPSK信号的部分判决区间示意图；

图6是本发明实施例提供的16-QAM信号的部分判决区间示意图；

图7是本发明实施例提供的在信道I下仿真的信道估计误差随迭代次数的变化情况示意图；

图8是本发明实施例提供的在信道II下仿真的信道估计误差随迭代次数的变化情况示意图；

图9是本发明实施例提供的采用QPSK星座图的TDS-OFDM***在多径信道下的BER仿真曲线图；

图10是本发明实施例提供的采用16-QAM星座图的TDS-OFDM***在多径信道下的BER仿真曲线图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例进行信道估计时，通过构建循环卷积，并且对TDS-OFDM帧的数据块进行部分判决以辅助信道估计，提高了迭代的收敛速度，降低了运算的复杂度。

本发明实施例中TDS-OFDM帧泛指TDS-OFDM接收信号帧，且TDS-OFDM信号中每个发射信号帧中填充的伪随机序列是相同的。参见图2，为TDS-OFDM***的基带模型图，图中S/P和P/S分别表示串/并转换和并/串转换，AWGN(Additive White Gaussian Noise)表示加性高斯白噪声。图中第i个OFDM频域传输数据块{X_k ⁽ⁱ⁾}_k＝0 ^N-1首先经过IFFT变换后得到第i个OFDM数据块{x_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1，如式(1)所示，其中N表示IFFT的长度。

x_{n}^{(i)} = \frac{1}{\sqrt{N}} Σ_{k = 0}^{N - 1} X_{k}^{(i)} e^{j 2 πnk / N},

0≤n＜N； (1)

其次，在每个待传输的OFDM数据块{x_n ⁽ⁱ⁾}_n＝0 ^N-1之后***一个固定的伪随机序列{c_n}_n＝0 ^v-1，构成第i个TDS-OFDM发射信号帧

如式(2)所示，其中N₂＝N+v。

s_{n}^{(i)} = \{\begin{matrix} x_{n}^{(i)}, & 0 \leq n < N \\ c_{n - N}, & N \leq n < N_{2} \end{matrix} - - - (2)

假设采用的信道模型为准静态L阶FIR滤波器，并且受到AWGN噪声w_n ⁽ⁱ⁾的干扰。设填充的伪随机序列的长度不小于信道长度，即v≥L-1，那么对应于第i个TDS-OFDM发射信号帧的TDS-OFDM接收信号帧为r_n ⁽ⁱ⁾，如式(3)所示，其中，h_l ⁽ⁱ⁾是信道冲激响应，

表示l对N₂取模。

r_{n}^{(i)} = Σ_{l = 0}^{L - 1} h_{l}^{(i)} s_{{(n - l)}_{N_{2}}}^{(i)} + w_{n}^{(i)},

0≤n＜N₂ (3)

由于每个TDS-OFDM发射信号帧中填充的是固定的伪随机序列，在频率选择性衰落信道中，第i-1个TDS-OFDM帧中的伪随机序列对于第i个TDS-OFDM帧来说，就相当于CP-OFDM***的CP，从而可以将发射信号与信道冲激响应间的线性卷积关系转换为式(3)描述的循环卷积关系。

参见图3，本发明实施例提供的用于TDS-OFDM***的信道估计方法是以迭代的形式进行的，并且采用对数据块的部分判决以辅助信道估计，在上述描述的TDS-OFDM***的基础上，参见图4，本发明实施例提供了一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法，具体包括以下步骤：

步骤101：初始化信道冲激响应，设置迭代标号I和迭代次数J。

其中，初始化信道冲激响应具体过程如下：

在初始化第i个TDS-OFDM帧的信道冲激响应

时，若信道估计器刚开始工作，即当i＝1时，信道冲激响应初始化为全零；否则，将上一帧最后一次或当前帧上一次迭代得到的信道估计结果作为本次迭代的初始信道冲激响应，即

或

迭代标号I初始化时设置为0，即I＝0；迭代次数J≥1。

步骤102：根据初始信道冲激响应去除当前帧中伪随机序列对数据块的干扰，并进行数据块的循环重建。

具体过程如下：

1)计算伪随机序列c_n和初始信道冲激响应

的循环卷积

即为伪随机序列c_n对数据块的干扰。循环卷积

的频域计算方法如式(4)所示，其中⊙表示点乘(逐元素相乘)。

2)根据当前帧r_n ⁽ⁱ⁾和当前帧的下一帧r_n+N ⁽ⁱ⁾构建数据块x_n ⁽ⁱ⁾和信道冲激响应h_n ⁽ⁱ⁾的循环卷积结果y_n ⁽ⁱ⁾，如式(5)所示，信道冲激响应h_n ⁽ⁱ⁾表示本次迭代的信道冲激响应，循环结果包含了伪随机序列c_n对数据块x_n ⁽ⁱ⁾的干扰。

y_{n}^{(i)} = \{\begin{matrix} r_{n}^{(i)} + r_{n + N}^{(i)}, & 0 \leq n < L \\ r_{n}^{(i)}, & L \leq n < N \end{matrix} - - - (5)

3)在上述循环卷积结果y_n ⁽ⁱ⁾中去除伪随机序列c_n对数据块x_n ⁽ⁱ⁾的干扰如式(6)所示，得到数据块x_n ⁽ⁱ⁾的循环重建结果

或

{\hat{y}}_{n}^{(i)} = {\tilde{r}}_{n}^{(i)} = \{\begin{matrix} y_{n}^{(i)} - {\hat{q}}_{n}^{(i)}, & 0 \leq n < L \\ y_{n}^{(i)}, & L \leq n < N \end{matrix} - - - (6)

相对于线性卷积来说，循环卷积的FFT/IFFT运算长度小，因此上述步骤中，通过构建伪随机序列和初始信道冲激响应的循环卷积以及重建数据块和信道冲激响应的循环卷积，减小了FFT/IFFT的运算长度，提高了迭代的收敛速度，降低了运算复杂度。

步骤103：对数据块x_n ⁽ⁱ⁾的循环重建结果

进行均衡，然后对均衡的结果进行部分判决。

均衡包括相位均衡和幅度均衡，本实施例中的均衡指对

进行相位均衡。对

进行相位均衡的过程具体如下：

1)分别对循环重建结果

和初始信道冲激响应进行FFT变换，得到

和

即，

{\hat{Y}}_{k}^{(i)} = {FFT}^{N} [{\hat{y}}_{n}^{(i)}],

{\hat{H}}_{k}^{(i)} = {FFT}^{N} [{\hat{h}}_{n}^{(i)}] .

2)对

按元素进行共轭运算，将

按元素进行共轭运算的结果和

进行点乘，得到

均衡的结果

如式(7)所示，其中(·)^*表示按元素进行共轭运算。

对上述均衡的结果

进行部分判决的具体过程如下：

按照式(8)对均衡的结果

进行部分判决，其中

表示

部分判决的结果，

X表示星座符号，Θ₁和Θ₂表示星座图空间的划分；可以看出，在区间Θ₁对

进行硬判决，在区间Θ₂对

进行零判决。

{\hat{X}}_{k}^{(i)} = \{\begin{matrix} \min_{X} | {\hat{Z}}_{k}^{(i)} - η_{k}^{(i)} X |, & {\hat{Z}}_{k}^{(i)} &Element; Θ_{1} \\ 0, & {\hat{Z}}_{k}^{(i)} &Element; Θ_{2} \end{matrix} - - - (8)

进一步地，对于QPSK(Quadrature Phase Shift Keying，正交移相键控)星座图，对

进行部分判决是通过对的同相分量和正交分量分别进行判决得到的，具体过程如下：假设星座符号X的同相分量与正交分量均取值于符号集合[-1，+1]，对

的同相分量按照式(9)进行部分判决。

其中，α表示QPSK星座图空间的最佳判决区间参数，0＜α＜1，表示

部分判决的结果，且

是

的同相分量。参见图5，为QPSK信号的部分判决区间。对

的正交分量进行部分判决的方法与同相分量相同。

进一步地，对于16-QAM(QuadratureAmplitude Modulation，正交调幅)星座图，对

进行部分判决也是通过对

的同相分量和正交分量分别进行判决得到的，具体过程如下：假设星座符号X的同相分量与正交分量均取值于符号集合[-3，-1，+1，+3]，对的同相分量

按照式(10)进行部分判决。

其中，β表示16-QAM星座图空间的最佳判决区间参数，0＜β＜1，

表示

部分判决的结果，且

是

的同相分量。参见图6，为16-QAM信号的部分判决区间。对

的正交分量进行部分判决的方法与同相分量相同。

步骤104：去除数据块x_n ⁽ⁱ⁾对伪随机序列c_n的干扰，并进行伪随机序列c_n的循环重建。

具体过程如下：

1)根据步骤103中得到的数据块x_n ⁽ⁱ⁾的部分判决结果

计算数据块x_n ⁽ⁱ⁾和初始信道冲激响应

的循环卷积

即数据块x_n ⁽ⁱ⁾对伪随机序列c_n的干扰。循环卷积

的频域计算方法如式(11)所示：

2)根据当前帧r_n ⁽ⁱ⁾和当前帧的下一帧r_n+N ⁽ⁱ⁾构建伪随机序列c_n和信道冲激响应h_n ⁽ⁱ⁾的循环卷积结果y_n ⁽ⁱ⁾，如式(12)所示，该结果包含了数据块x_n ⁽ⁱ⁾对伪随机序列c_n的干扰。

y_{n}^{(i)} = r_{n}^{(i)} + r_{n + N}^{(i)}, 0 \leq n < L - - - (12)

3)在循环卷积结果y_n ⁽ⁱ⁾中去除数据块x_n ⁽ⁱ⁾对伪随机序列c_n的干扰

如式(13)所示，得到伪随机序列的循环重建结果

{\tilde{q}}_{n}^{(i)} = \{\begin{matrix} y_{n}^{(i)} - {\hat{r}}_{n}^{(i)}, & 0 \leq n < L \\ y_{n}^{(i)}, & L \leq n < v \end{matrix} - - - (13)

步骤105：更新信道估计。

根据伪随机序列c_n的循环重建结果

重新估计信道冲激响应，并将重新估计后得到的信道冲激响应

作为当前帧本次迭代的信道估计结果。信道冲激响应

迫零算法的频域计算方法如式(14)所示。

{\tilde{h}}_{n}^{(i)} = {IFFT}^{v} [{FFT}^{v} [{\tilde{q}}_{n}^{(i)}] / {FFT}^{v} [c_{n}]], 0 \leq n < v - - - (14)

步骤106：令I＝I+1，判断迭代标号I是否等于预先设置的迭代次数J，如果是，则结束信道估计；否则，返回步骤101。

基于上述描述，对本发明实施例提供的用于TDS-OFDM***的信道估计方法进行了计算机仿真。参见表1，为仿真中采用的***参数。仿真中采用了两个多径信道模型：信道I和信道II，参见表2，为仿真中采用的多径信道参数。假设两个多径信道都服从独立的瑞利衰落，且信道冲激响应是归一化的，以便让信号通过多径信道后的功率保持不变，QPSK星座图的判决区间参数取α＝0.1875，16-QAM星座图的判决区间参数取β＝0.0938。

表1

名称	值
名称	值	子载波个数(FFT长度)N	3780
子载波星座图	4-QAM，16-QAM	子载波个数(FFT长度)N	3780
子载波星座图	4-QAM，16-QAM	基带符号速率	7.56MHz
伪随机序列长度v	420	基带符号速率	7.56MHz

表2

参见图7，为在信道I下仿真的信道估计误差随迭代次数的变化情况图；参见图8，为在信道II下仿真的信道估计误差随迭代次数的变化情况图。信道I和信道II都假设为是静态的。信道估计误差ξ定义为：

ξ = \sqrt{Σ_{l = 0}^{L - 1 `} {| {\hat{h}}_{l} - h_{k} |}^{2}}

其中，

和h_l分别表示估计的信道冲激响应和真实的信道冲激响应。从图7和图8可以看出，经过3至4次的迭代运算，信道估计误差几乎就不减小了。在准静态或者是缓慢变化的信道中，如果将前一个符号的信道冲激响应作为下一个符号的初始信道冲激响应，可以在无需迭代的情况下获得较准确的信道冲激响应估计性能。

图9为采用QPSK星座图的TDS-OFDM***在多径信道下的BER(Bit Error Rate，误码率)仿真曲线图，图中横轴为每个比特的信噪比E_b/N₀，最大多普勒频移设为18Hz，以使得信道在一个TDS-OFDM符号内近似不变，但是信道从一个TDS-OFDM符号到下一个符号是变化的；对900个连续的TDS-OFDM符号进行仿真来计算误码率，但是最开始的两个TDS-OFDM符号的误码没有被统计；图中的最小下界表示理想信道估计情况下的误码率。从图中可以看出，在信道I和信道II下，采用本实施例提供的信道估计的方法，得到的TDS-OFDM***的误码率在无需迭代的情况下(J＝0)可以逼近最小下界。

图10为采用16-QAM星座图的TDS-OFDM***在多径信道下的BER仿真曲线图，由图中可以得到类似于QPSK***的结论。

本发明实施例通过构建数据块与信道冲激响应的循环卷积进行信道估计，使得FFT/IFFT运算长度最小；通过延时很小的部分判决辅助信道估计，便于加快迭代的收敛速度；并且在信道估计中采用部分判决，使得估计结果更加精确，该方法在缓慢变换的信道环境下无需迭代就可以使***误码率达到最小下界。

上面对本发明的具体实施例进行了详细说明，但本发明并不限制于上述实施例。在本发明权利要求的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，在TDS-OFDM***接收端，所述信道估计方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，所述步骤A中根据所述初始信道冲激响应去除所述当前帧中伪随机序列对数据块的干扰，并进行所述数据块的循环重建的步骤具体包括：

3.根据权利要求1所述的用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，所述步骤B中对所述循环重建结果进行均衡的步骤具体包括：

对所述循环重建结果进行FFT变换；

4.根据权利要求1所述的用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，所述步骤B中对所述均衡的结果进行部分判决的步骤具体包括：

5.根据权利要求1所述的用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

6.根据权利要求1所述的用于TDS-OFDM***的信道估计方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：

对所述伪随机序列进行FFT变换；