CN102480440B - 一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法及***，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)***的接收端，在一个干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时包括：对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。采用本发明，可以在相邻小区存在宽带同频干扰时准确地进行信道估计。

Description

一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法及***

技术领域

本发明涉及OFDM((OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用)/OFDMA(OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess，正交频分多址)***中，具体的，设计到OFDM/OFDMA***中克服宽带同频干扰的信道估计方法及***。

背景技术

多天线技术是无线移动通信领域中智能天线技术的一个重大突破，该技术可以在不增加带宽的情况下成倍地提高通信***的容量和频谱利用率，还可以利用多径来减轻多径衰落，并能有效地消除信道干扰、提高信道的可靠性、降低误码率，是新一代移动通信***采用的关键技术。其已经被广泛地应用于LTE(LongTermEvolution，长期演进)和WiMAX(WorldInteroperabilityforMicrowaveAccess，全球微波接入互操作性)等多种无线宽带***中。

对于以蜂窝结构布置网络的无线通信***来说，相邻小区间的同频干扰是导致通信质量下降的最重要因素之一，如图1所示。因为干扰源为相邻小区用户在相同时频资源上发送的数据信号，这就要求接收端必须能较为准确的估计出期望数据的信道系数、干扰信道系数或者干扰的特征才能够进行较为准确的数据检测，但是当相邻小区之间的数据子载波和导频子载波在时频位置上重合时，就会给干扰估计带来巨大的困难，因为干扰导频的重合会导致信道估计质量下降，即信道估计本身携带干扰信息，从而使得干扰噪声特征估计变得十分困难或者说非常不准确。在此种情况下，常见的干扰抑制接收算法，比如MMSE(MinimumMeanSquareError，最小均方误差)或者干扰抑制合并(InterferenceRejectionCombination，简称为IRC)算法的性能都会大打折扣。

发明内容

本发明的目的是提供一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法及***，以解决相邻小区存在宽带同频干扰时信道估计不准确的问题。

为解决上述问题，本发明提供了一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法，应用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)***的接收端，在一个干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时，包括：

对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；以及

对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块。

进一步地，上述方法还可具有以下特征：

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(a\right)$

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的信道系数估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；α_ij为计算第j个数据子载波位置的信道系数估计值时，赋予的权值， 为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

进一步地，上述方法还可包括：

按式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值之前，将该干扰抑制区域划分为一个或多个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波；

按式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值时，采用以下任意一个或多个约束条件：

约束条件一，计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值；

约束条件二，计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1，…，I，j＝1，…，J。

进一步地，上述方法还可具有以下特征：

所述在一个干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时，还将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(b\right)$

其中，为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第l个信道估计单元中包含的该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波位置的的权值，|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波索引的个数。

进一步地，上述方法还可具有以下特征：

按式(b)计算采用的权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_kk大于等于其他的权值。

进一步地，上述方法还可具有以下特征：

所述对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)---\left(c\right)$

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，p^*(i)表示对p(i)取共轭，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

相应地，本发明还提供了一种宽带同频干扰环境下的信道估计***，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)***的接收端，在一个干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行信道估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该***包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

进一步地，上述信道估计***还可具有以下特征：

所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(a\right)$

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的信道系数估计值，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；α_ij为计算第j个数据子载波位置的信道系数估计值时，赋予的权值， 为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

进一步地，上述信道估计***还可具有以下特征：

该信道估计***还包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为一个或多个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波；

相应地，所述第二装置按公式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值时，采用以下任意一个或多个约束条件：

约束条件一，计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值；

约束条件二，计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1，…，I，j＝1，…，J。

进一步地，上述信道估计***还可具有以下特征：

该信道估计***还包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

相应地，所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1，2，…，K；

l为一循环变量，l＝1，2，…，K；

Ω_l为第l个信道估计单元中包含的该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1，…，I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

α_kl为计算时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波位置的的权值，0≤α_kl≤1，|Ω_l|表示Ω_l包含的导频子载波索引的个数，且在权值α_kl中，l＝1，2，…，K，α_ll大于等于其他的权值。

采用上述方法和***，可以在相邻小区存在宽带同频干扰时准确地进行信道估计，进而提高干扰抑制的性能和数据检测的准确性。

附图说明

图1是现有技术中相邻多小区的示意图；

图2是本发明实施例信道估计方法的流程图；

图3至图7是对干扰抑制区域样式一进行划分的5种方式的示意图，图加粗线圈表示导频子载波，细线圈表示数据子载波，图8至图11同此；

图8至图9是对干扰抑制区域样式二进行划分的2种方式的示意图；

图10至图11是对干扰抑制区域样式三进行划分的2种方式的示意图；

图12是对干扰抑制区域样式四进行划分的示意图，其中，图中粗线圈表示数据流1对应的导频子载波，点划线圈表示数据流2对应的导频子载波，细线圈表示数据子载波，图13同此；

图13是对干扰抑制区域样式四进行划分的示意图。

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明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本实施例宽带同频干扰的估计和抑制方法应用于OFDM/OFDMA***。文中的发送端可以是基站、中继站等控制设备，也可以是手机、笔记本电脑、手持电脑等终端设备。类似地，接收端用于接收发送端的数据信号，接收端可以是手机、笔记本电脑、手持电脑等终端设备，也可以是基站，中继站等控制设备。

接收端将接收数据承载区域划分为一个或多个干扰抑制区域，每一干扰抑制区域为帧/半帧结构中的一个时频二维资源块，即每一个干扰抑制区域在时间上包含多个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含多个连续的子载波。接收数据承载区域可能包括一个时频二维资源块，也可能包括多个分离的时频二维资源块，在本实施例中，将其中的每一个时频二维资源块作为一个干扰抑制区域。当然，在其他实施例中，接收数据承载区域中的一个时频二维护资源块也可以被划分为多个干扰抑制区域。

在OFDM/OFDMA***中，上述干扰抑制区域可以承载一个或多个数据流，每一数据流对应若干的数据子载波和导频子载波，不同数据流对应的导频子载波不同。

如图2所示，在一个干扰抑制区域内，按本实施例方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时，包括：

步骤10，对该数据流对应的每一导频子载波，将在该导频子载波上接收的导频信号及发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

用PsC(i)表示该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波，则PsC(i)位置的信道系数估计值按下式得到：

${\hat{h}}_p\left(i\right)=y_p\left(i\right)p^{*}\left(i\right)---\left(1\right)$

其中，为PsC(i)位置的信道系数估计值，y_p(i)为PsC(i)上的接收信号，p(i)为发送端在PsC(i)上发送的导频信号，p^*(i)表示对p(i)取共轭，i＝1，…，I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

因为相邻小区在同一导频子载波上的导频信号互相关性比较低，通过上述运算，可以滤除导频子载波上相邻小区导频带来的干扰信号，得到较为准确的信道系数估计值。

步骤20，对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；

用DsC(j)表示该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波，j＝1，…，J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数，则DsC(j)位置的信道系数估计值按下式得到：

${\hat{h}}_d\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(2\right)$

其中，α_ij为计算DsC(j)位置的时，赋予的权值，部分的权值可以为0，其他参数含义见上文。

通过以上两步，接收端已经完成了对一个干扰抑制区域内一个数据流对应的导频子载波和数据子载波位置的信道估计。不同的干扰抑制区域均可以按照上述方式来计算，当然具体的权值选择可以是不同的。

因为导频子载波位置的信道系数估计值较准确，因此由其加权平均得到的数据子载波位置的信道系数估计值也较为准确。

对接收数据承载区域包含的每一干扰抑制区域，均可用上述方法对该干扰抑制区域承载的每一数据流进行信道估计，权值可以不同。

在按公式(2)计算之前，接收端可以将该干扰抑制区域再划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一时频域二维资源块，且其中包括至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数。

在进行信道估计单元划分的一实施例中，在按公式(2)计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予的权值相同。

在进行信道估计单元划分的另一实施例中，在按公式(2)计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1，…，I，j＝1，…，J，即得到的各数据子载波位置的信道系数估计值相同。

在进行信道估计单元划分的又一实施例，可以结合上述两个实施例的方式。如下：

定义第k个信道估计单元包含的该数据流对应的导频子载波的索引构成的集合为Ω_k，k＝1，2，…，K；第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值相等，记为接收端按下式来计算该

${\hat{h}}_d^k=\underset{l=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kl}}{\hat{h}}_p\left(i\right)---\left(3\right)$

其中，l为一循环变量，l＝1，2，…，K；α_kl为计算时，赋予第l个信道估计单元中各导频子载波位置的信道系数估计值的权值，因为是加权平均，α_kl要满足条件0≤α_kl≤1，其中|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波索引的个数。

可以看出，本实施例在按公式(2)计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，对于同一信道估计单元中各导频子载波位置的信道系数估计值，取相同的权值；且在计算同一信道估计单元中各数据子载波位置的信道系数估计值时，通过取相同的一套权值，使得得到的各数据子载波位置的信道系数估计值相同。

时域区域内，与某个数据子载波位置越近的导频子载波，信道相关性就越强。因此较佳地，在按公式(3)计算采用的权值α_kl中，α_kk大于等于其他的权值，l＝1，2，…，K。

采用上述基于信道估计单元的方式可以简化计算。

相应地，本实施例还提供了一种宽带同频干扰环境下的信道估计***，用于正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)***的接收端，在一个干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行信道估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该***包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值。

较佳地，

上述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如上述公式(2)。

较佳地，

该***还可以包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

相应地，所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如上述公式(3)。

较佳地，

该***还包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为一个或多个信道估计单元，每一信道声估计单元为一个时域二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波；

相应地，所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值时，采用以下任意一个或多个约束条件：

约束条件一，计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值；

约束条件二，计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1，…，I，j＝1，…，J。

下面用一些应用示例对本发明进行进一步说明。在以下示例中，各参数的含义与上述实施例方案相同，示例中主要说明在不同的干扰抑制区域样式和信道估计单元划分的情况下，如何进一步计算得到数据子载波的信道系数估计值。需要说明的是，在实际***中，不仅限于列举的示例。

应用示例一

如图3所示，本示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式一，在时域上包含15个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含4个连续子载波，其中承载一个数据流。

在本示例中，将该干扰抑制区域平均分成个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的20个导频子载波的索引分别属于5个导频索引集合，即：1～4属于Ω₁，5～8属于Ω₂，9～12属于Ω₃，13～16属于Ω₄，17～20属于Ω₅。

在进行信道估计的时候：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{13}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{14}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{15}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{23}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{24}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{25}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第三个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^3={\mathrm{\α}}_{31}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{32}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{33}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{34}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{35}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第四个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^4={\mathrm{\α}}_{41}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{42}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{43}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{44}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{45}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第五个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^5={\mathrm{\α}}_{51}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{52}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{53}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{54}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{55}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，…，5，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

应用示例二

本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式一。如图4所示，将干扰抑制区域划分为3个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的20个导频子载波的索引分别属于3个导频索引集合，其中1～8属于Ω₁，9～16属于Ω₂，17～20属于Ω₃。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=9}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{13}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=9}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{23}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第三个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值为均为有：

${\hat{h}}_d^3={\mathrm{\α}}_{31}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{32}\underset{i=9}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{33}\underset{i=17}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，3，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

应用示例三

本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式一。如图5所示，将干扰抑制区域分成1个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的20个导频子载波的索引属于1个导频索引集合Ω₁，即1～20属于Ω₁。

在进行信道估计时：

对该信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{20}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α₁₁满足条件：|Ω₁|α₁₁＝1，0≤α₁₁≤1，|Ω₁|表示导频索引集合Ω₁中包含的导频子载波的个数。

应用示例四

本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式一。如图6所示，将干扰抑制区域分成2个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的导频索引1、2、5、6、9、10、13、14、17、18属于导频索引集合Ω₁，剩下的10个导频索引属于导频索引集合Ω₂。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{12}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{22}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

对于上述干扰抑制区域内部的任意数据子载波l∈Ω_d，其信道系数估计值为：

${\hat{h}}_d^l={\mathrm{\γ}}_{1l}{\hat{h}}_p^1+{\mathrm{\γ}}_{2l}{\hat{h}}_p^2$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数，γ_1l、γ_2l为加权系数，其值可以随着数据子载波的索引号l的变化而变化，Ω_d表示干扰抑制区域内部的所有数据子载波的索引集合。

本示例计算数据子载波的信道系数估计值的方式，在计算同一信道估计单元中的各个数据子载波的信道系数估计值时，可以取不同的权值，得到不同的结果。但对于同一信道估计单元中的各个导频子载波，则赋予相同的权值。另，上述计算方式也是将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据流对应的数据子载波位置的信道系数估计值的一种具体方式，可以一步计算完成。

应用示例五

本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式一。如图7所示，将干扰抑制区域分成4个信道估计单元，其中导频子载波索引1、2、5、6属于导频索引集合Ω₁，导频子载波索引9、10、13、14、17、18属于导频索引集合Ω₂，导频子载波索引3、4、7、8属于导频索引集合Ω₃，剩余导频子载波索引属于导频索引集合Ω₄。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{12}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{13}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_3}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{14}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_4}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{22}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{23}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_3}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{24}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_4}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第三个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^3={\mathrm{\α}}_{31}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{32}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{33}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_3}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{34}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_4}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第四个信道估计单元对应的信道系数估计值记为有：

${\hat{h}}_p^4={\mathrm{\α}}_{41}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_1}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{42}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_2}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{43}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_3}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{44}\underset{i\∈{\mathrm{\Ω}}_4}{\mathrm{\Σ}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

对于干扰抑制区域内部的任意数据子载波l∈Ω_d，其信道系数估计值为：

${\hat{h}}_d^l={\mathrm{\γ}}_{1l}{\hat{h}}_p^1+{\mathrm{\γ}}_{2l}{\hat{h}}_p^2+{\mathrm{\γ}}_{3l}{\hat{h}}_p^3+{\mathrm{\γ}}_{4l}{\hat{h}}_p^4$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数，γ_1l、γ_2l、γ_3l、γ_4l为加权系数，其值可以随着l的变化而变化，Ω_d表示干扰抑制区域内部的所有数据子载波的索引集合。

应用示例六

如图8所示，在本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式二，在时域上包含12个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含4个连续子载波，其中承载一个数据流。

在本示例中，将该干扰抑制区域平均分成4个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的16个导频载波的索引分别属于4个导频索引集合，即：1～4属于Ω₁，5～8属于Ω₂，9～12属于Ω₃，13～16属于Ω₄。在进行信道估计时：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{13}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{14}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{23}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{24}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第三个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^3={\mathrm{\α}}_{31}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{32}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{33}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{34}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第四个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^4={\mathrm{\α}}_{41}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{42}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{43}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{44}\underset{i=13}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，…，4，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l包含的导频子载波的个数。

应用示例七

在本示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式二。如图9所示，将干扰抑制区域划分成2个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的16个导频分别属于2个导频索引集合，其中1～8属于Ω₁，9～16属于Ω₂。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=9}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=9}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。。

应用示例八

如图10所示，本示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式三，在时域上包含9个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含4个连续子载波，其中承载一个数据流。

在本示例中，将该干扰抑制区域平均分成3个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的12个导频子载波的索引分别属于3个导频索引集合，即：1～4属于Ω₁，5～8属于Ω₂，9～12属于Ω₃。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{13}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{23}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第三个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^3={\mathrm{\α}}_{31}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{32}\underset{i=5}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{33}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，3，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

应用示例九

本应用示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式三，如图11所示，将干扰抑制区域划分成2个信道估计单元，该干扰抑制区域中包含的12个导频子载波的索引分别属于2个导频索引集合，其中1～8属于Ω₁，9～12属于Ω₂。

在进行信道估计时：

第一个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^1={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^2={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=9}{\overset{12}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

应用示例十

如图12所示，本示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式四，在时域上包含15个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含4个连续子载波，其中承载两个数据流。

本示例中，两个数据流对应的导频子载波均有20个，将该干扰抑制区域分成2个信道估计单元。对每一数据流，其对应的20个导频子载波的索引分别属于2个导频索引集合，其中，导频子载波索引1～4属于Ω₁，索引5～10属于Ω₂。

对第一个数据流对应的数据子载波位置进行信道估计时：

第一个信道估计单元内第一个数据流对应的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{11}={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{12}\underset{i=5}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

第二个信道估计单元内第一个数据流对应的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{21}={\mathrm{\α}}_{21}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p\left(i\right)+\mathrm{\α}}_{22}\underset{i=5}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，为第一个数据流对应的各个导频子载波位置上的信道系数估计值，α_kl满足条件0≤α_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

对第二个数据流对应的数据子载波位置进行信道估计时：

第一个信道估计单元内第二个数据流对应的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{12}={\mathrm{\α}}_{11}^{\′}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p}^{\′}\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{12}^{\′}\underset{i=5}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p}^{\′}\left(i\right)$

对第二个信道估计单元内第二个数据流对应的所有数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{22}={\mathrm{\α}}_{21}^{\′}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p}^{\′}\left(i\right)+{\mathrm{\α}}_{12}^{\′}\underset{i=5}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p}^{\′}\left(i\right)$

其中：为第二个数据流对应的各个导频子载波位置上的信道系数估计值，α′_kl满足条件0≤α′_kl≤1，k＝1，2，|Ω_l|表示导频索引集合Ω_l中包含的导频子载波的个数。

应用示例十一

如图13所示，本示例中的干扰抑制区域为干扰抑制区域样式五，在时域上包含6个连续的OFDM/OFDMA符号，在频域上包含6个连续子载波，其中承载两个数据流。

在本示例中，将该干扰抑制区域分成1个信道估计单元，该干扰抑制区域中每个数据流对应的4个导频子载波的索引均属于1个导频索引集合Ω₁，即1～4属于Ω₁，不同数据流对应的导频子载波不同。

对第一个数据流对应的数据子载波位置进行信道估计时：

信道估计单元中第一个数据流对应的数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{11}={\mathrm{\α}}_{11}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_p\left(i\right)$

其中，为第一个数据流对应的各个导频子载波位置上的信道系数估计值，α₁₁满足条件|Ω₁|α₁₁＝1，0≤α₁₁≤1，|Ω₁|表示导频索引集合Ω₁中包含的导频子载波的个数。

对第二个数据流对应的数据子载波位置进行信道估计时：

信道估计单元中第二个数据流对应的数据子载波上的信道系数估计值均为有：

${\hat{h}}_d^{12}={\mathrm{\α}}_{11}^{\′}\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{h}}_p}^{\′}\left(i\right)$

其中，为第二个数据流对应的各个导频子载波位置上的信道系数估计值，α′₁₁满足条件|Ω₁|α′₁₁＝1，0≤α′₁₁≤1，|Ω₁|表示导频索引集合Ω₁中包含的导频子载波的个数。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述应用实例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述应用实例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种宽带同频干扰环境下的信道估计方法，应用于正交频分复用OFDM或正交频分多址OFDMA***的接收端，在一个干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时，包括：

对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；以及

对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；

其中，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块；

所述在一个干扰抑制区域内，用该方法对其中承载的一个数据流进行信道估计时，还将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时频二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

不同数据流对应的导频子载波不同。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的信道系数估计值，j＝1,…,J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；α_ij为计算第j个数据子载波位置的信道系数估计值时，赋予的权值， 为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，i＝1,…,I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

按式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值之前，将该干扰抑制区域划分为一个或多个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时频二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波；

按式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值时，采用以下任意一个或多个约束条件：

约束条件一，计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值；

约束条件二，计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1,…,I，j＝1,…,J。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

其中，为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1,2,…,K；

为一循环变量，＝1,2,…,K；

为第个信道估计单元中包含的该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1,…,I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

为计算时，赋予第个信道估计单元中各导频子载波位置的的权值，||表示包含的导频子载波索引的个数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，

按式(b)计算采用的权值中，＝1,2,…，K，α_kk大于等于其他的权值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，y_p(i)为该第i个导频子载波上的接收信号，p(i)为发送端在该第i个导频子载波上发送的导频信号，p^*(i)表示对p(i)取共轭，i＝1,…,I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

7.一种宽带同频干扰环境下的信道估计***，用于正交频分复用OFDM或正交频分多址OFDMA***的接收端，在一个干扰抑制区域内对其中承载的一个数据流进行信道估计，该干扰抑制区域为接收数据承载区域中的一时频二维资源块，该***包括：

第一装置，用于对该数据流对应的每一导频子载波，将该导频子载波上的接收信号与发送端在该导频子载波上发送的导频信号的共轭相乘，得到该导频子载波位置的信道系数估计值；

第二装置，用于对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值；

该信道估计***还包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为K个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时频二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波，K为正整数；

不同数据流对应的导频子载波不同。

8.如权利要求7所述的信道估计***，其特征在于：

所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

其中，为该干扰抑制区域中该数据流对应的第j个数据子载波位置的信道系数估计值，j＝1,…,J，J为该干扰抑制区域中该数据流对应的数据子载波的个数；α_ij为计算第j个数据子载波位置的信道系数估计值时，赋予的权值， 为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值，i＝1,…,I，I为该干扰抑制区域中该数据流对应的导频子载波的个数。

9.如权利要求8所述的信道估计***，其特征在于：

该信道估计***还包括第三装置，用于将该干扰抑制区域划分为一个或多个信道估计单元，每一信道估计单元为一个时频二维资源块且其中包含至少一个导频子载波和一个数据子载波；

相应地，所述第二装置按公式(a)计算数据子载波位置的信道系数估计值时，采用以下任意一个或多个约束条件：

约束条件一，计算某个数据子载波位置的信道系数估计值时，为同一信道估计单元中各个导频子载波位置的信道系数估计值赋予相同的权值；

约束条件二，计算同一信道估计单元中各个数据子载波位置的信道系数估计值时，均取一套相同的权值α_ij，i＝1,…,I，j＝1,…,J。

10.如权利要求7或8所述的信道估计***，其特征在于：

所述第二装置对该数据流对应的每一数据子载波，将该数据流对应的各导频子载波位置的信道系数估计值的加权平均，作为该数据子载波位置的信道系数估计值，采用的计算公式如下：

其中，为第k个信道估计单元中该数据流对应的每一数据子载波位置的信道系数估计值，k＝1,2,…,K；

为一循环变量，＝1,2,…,K；

为第个信道估计单元中包含的该数据流对应的导频子载波的索引i的集合，i＝1,…,I，I为该数据流对应的导频子载波的个数；

为该干扰抑制区域中该数据流对应的第i个导频子载波位置的信道系数估计值；

为计算时，赋予第个信道估计单元中各导频子载波位置的的权值，||表示包含的导频子载波索引的个数，且在权值中，＝1,2,…,K，大于等于其他的权值。