CN103067314B - 基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法及装置。该方法包括步骤：S0、信号帧包括帧头和帧体，帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲击响应的循环卷积；S4、用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；S5、输出信道冲激响应估计结果或返回步骤S1。

Description

基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法及装置

技术领域

本发明属于数字信号传输技术领域，特别涉及一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法及其装置。

背景技术

在宽带高速无线数据传输中,存在严重的多径衰落,造成频率选择性衰落和ISI（InterSymbolInterference，符号间干扰）影响数据传输质量。对抗多径衰落信道方面，基本的传输技术可以分为多载波和单载波两大类，其中最具代表性的就是正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM）技术和单载波频域均衡（SingleCarrierTime-DomainEqualization，SC-FDE）技术。OFDM和SC-FDE技术由于具有很好的对抗频率选择性衰落性能和高频谱效率，被认为是很有前景的块传输技术。

对于块传输***而言，在大的延时扩展通道下，时域数据块之间存在不可忽略的IBI（InterBlockInterference，块间干扰）。块传输***中，对抗IBI的一种有效方法是在时域数据块之间填充GI（GuardInterval，保护间隔）。如果通道的最大多径延时不超过GI长度的情况下，时域数据块之间不会产生干扰。GI和时域数据块一起组成信号帧，GI和时域数据块分别称为信号帧的训练序列和帧体。

根据GI填充内容的不同种类，存在着多种GI填充技术，基于PN（Pseudo-randomNoise，伪随机噪声）序列填充的方法是属于TDS-OFDM***的一个重要特征，该技术已成功应用到中国地面数字电视传输标准（DigitalTelevisionMultimediaBroadcast，DTMB）中。

基于训练序列填充保护间隔的块传输***中由于PN序列的引入，导致频带外的衰减较慢，需要额外的时域滤波器进行频谱成型。在一些特殊应用场合，例如电力线通信（PowerLineCommunication，PLC），需要避免对某些特定频段通信的干扰。为了进一步降低***对外界干扰，在频域陷波的同时，还需对时域信号帧进行适当的时域加窗处理。这种方法可以有效地降低***的带外以及陷波处的功率，提高***的频谱效率。但是由于加窗使得帧体的训练序列不再符合循环前缀结构，造成抵抗最大多径延时缩短，信道估计性能降低，同时还降低***频谱效率。

更一般的，对于双PN时域同步的帧结构，如果为了提高频谱效率而使第一段PN序列比第二段PN序列要短或者由于加窗而造成两段PN序列失去了对等特性时，研究如何能够保证***抵抗最大多径延时的性能不缩短，保证***的信道估计精度的方法，对于提高***的性能至关重要。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明目的在于公开一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法及其装置，在保证***抵抗最大多径延时性能和信道估计精度的同时，提高***的频谱效率。

（二）技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法，包括以下步骤：

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；

S4、利用重构的循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

进一步，所述步骤S0中，所述第一段训练序列需经过时域加窗或叠加处理，处理前第一段训练序列与第二段训练序列相同；或所述第一段训练序列是第二段训练序列的循环扩展，其长度不超过第二段训练序列。

进一步，所述步骤S1中：

若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，作为信道冲激响应初估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应初估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应初估计结果。

进一步，所述步骤S2中，所述将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减时，如果两段序列长度不同，可以在较短的序列前补0对齐。

进一步，所述步骤S3中，所述接收的第二段训练序列的重构方法为：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加。

进一步，所述步骤S4中，所述利用重构的第二段训练序列进行信道冲激响应估计的方法为：傅里叶变换域相除法或时域循环卷积法。

进一步，所述步骤S4中，所述信道估计后处理的方法包括：

根据当前接收信号信噪比信息，对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪，限幅去噪的标准包括：若某从径幅度与主径幅度比值小于预设标准时，将该从径置为0，或者若某从径功率与总功率的比值小于预设标准时，将该从径置为0；

利用已有的信道冲激响应估计结果与当前信道冲激响应估计结果的加权平均，对信道冲激响应估计结果进行时域或者频域平滑去噪。

进一步，所述步骤S5中，所述迭代要求包括达到预设迭代次数、与上次迭代的信道冲激响应估计之差小于预设值。

本发明还提供了一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计装置，该装置包括：

信道冲激响应初估计模块，用于获得本帧信道冲激响应初估计结果；

训练序列的重构项计算模块，用于根据所述已知信道冲激响应估计结果，将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，构建相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积作为训练序列的重构项；

接收训练序列重构模块，用于根据所得的重构项，重构接收到的第二段训练序列；

信道冲激响应估计模块，用于利用重构的接收到的第二段训练序列进行信道冲激响应估计，更新信道冲激响应估计结果；

信道估计后处理模块，用于对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪或者平滑去噪。

（三）有益效果

基于本发明方案的迭代信道估计方法及装置，能够使块传输***有效提高***抵抗最大多径时延长度、提高信道估计精度、提高***频谱利用率以及提高***抗时变性能，特别适合一种非对等双训练序列填充帧结构下的应用场景。

附图说明

图1为依照本发明实施例的基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法流程图；

图2为本发明提出的一种双PN的TDS-OFDM***的帧结构的示意图；

图3为重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积过程的示意图；

图4为实施例一中多次迭代下信道冲激响应估计结果逼近真实信道的示意图；

图5为本发明提出的一种TDS-OFDM***的帧结构示意图；

图6为本发明提出的一种TDS-SC-FDE***的帧结构示意图；

图7为本发明提出的一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计***装置结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，本发明的一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法，具体包括以下步骤：

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；

S4、利用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

优选的，所述步骤S0中，所述第一段训练序列需经过时域加窗或叠加处理，处理前第一段训练序列与第二段训练序列相同；或所述第一段训练序列是第二段训练序列的循环扩展，其长度不超过第二段训练序列。

优选的，所述步骤S1中：

若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，作为信道冲激响应初估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应初估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应初估计结果。

优选的，所述将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减时，如果两段序列长度不同，可以将较短的序列前补0对齐。

优选的，所述步骤S3中，所述接收的第二段训练序列的重构方法为：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加。

优选的，所述步骤S4中，所述利用重构的第二段训练序列进行信道冲激响应估计的方法为：傅里叶变换域相除法或时域循环卷积法。

优选的，所述步骤S4中，所述信道估计后处理的方法包括：

根据当前接收信号信噪比信息，对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪，限幅去噪的标准包括：若某从径幅度与主径幅度比值小于预设标准时，将该从径置为0，或者若某从径功率与总功率的比值小于预设标准时，将该从径置为0；

利用已有的信道冲激响应估计结果与当前信道冲激响应估计结果的加权平均，对信道冲激响应估计结果进行时域或者频域平滑去噪。

优选的，所述步骤S5中，所述迭代要求包括达到预设迭代次数、与上次迭代的信道冲激响应估计之差小于预设值。

实施例1

如图2所示为本实施例的一种可在PLC中应用的双PN的TDS-OFDM***的帧结构示意图。

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

本实施例中，保护间隔包括了两段相同且长度为N=255的训练序列，其中两段训练序列其频域为长度N=255的PN序列当然为了方便区分，我们仍然记第一段训练序列长度为L，第二段训练序列长度为N，此处N=L。但是为了提高陷波的效果，第一段训练序列的前W/2=32个符号经过了加窗处理，因而第一段和第二段训练序列失去了对等性，因此第一段和第二段训练序列分别记为和第i帧的待传输频域符号为S_i(k)，可以选择合适的编码、交织和符号调制技术。此实施例中，采用多载波传输，待传输频域符号组成长度为M=3780的频域数据块经过离散傅里叶反变换（IDFT）后得到OFDM时域数据块数据。时域数据块（帧体）和保护间隔（帧头）组成信号帧。

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

针对本实施例的双PN的TDS-OFDM***，优选的实施例为：若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，将利用时域循环卷积法获得的结果作为信道冲激响应估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应估计结果。

第i帧第iter次迭代后信道冲激响应当前估计结果为 ${\left\{h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}.$

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

对于本实施例的TDS-OFDM***，第二段训练序列重构项的作用是既要能够消除第一段训练序列的干扰，又要能够补偿第二段训练序列的拖尾从而构成循环卷积。

重构过程的示意图如图3所示，首先要在第二段训练序列中消除第一段训练序列的干扰，具体做法就是从接收的第二段训练序列中减去第一段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果中对接收第二段训练序列产生干扰的那部分拖尾。

根据已知的第一段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=a\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}a(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<2N-1$

其中，部分表示第一段训练序列对第二段训练序列的干扰，通过减去相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列消除IBI的操作。

然后要计算第二段训练序列的拖尾，具体做法就是从接收的第二段训练序列中加上第二段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果的拖尾。

根据已知的第二段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=b\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}b(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<2N-1$

其中，部分表示第二段训练序列产生的拖尾，通过加上相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列循环卷积的重构。

综上所述，我们的重构项可以表示为：

${\{y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)-x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)\}}_N^{2N-1}={\left\{\right[b\left(n\right)-a\left(n\right)]*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\}}_N^{2N-1}$

也就是将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，然后计算相减后的序列与信道估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；

本实施例中，重构第二段训练序列与信道冲击响应的循环卷积的方法就是：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加。

经过循环重构后的第二段训练序列如下：

$\tilde{b}\left(n\right)=\hat{b}\left(n\right)+[b\left(n\right)-a\left(n\right)]*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)$

此循环重构序列是发送端第二段训练序列经过多径信道后的循环卷积形式。

S4、利用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

本实施例中，采用傅里叶变换域相除法进行信道冲激响应估计，结果表示如下：

$h_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=\mathrm{IFFT}\left[\frac{\mathrm{FFT}\left[\tilde{b}\left(n\right)\right]}{\mathrm{PN}\left(k\right)}\right]$

然后对信道冲激响应估计结果进行信道估计后处理，具体是根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪。

本实施例中，将所有幅度小于主径5%的从径均认为是噪声干扰，将其设为0，从而得到更为精确的信道冲激响应估计。

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

本实施例中，如果达到预设迭代次数10次或者本次信道估计与上次迭代的信道冲激响应估计差别小于1%则认为达到迭代要求。

图4为本实施例中中多次迭代下信道冲激响应估计结果逼近真实信道的示意图，可以看到在一般情况下，本发明所提出的方法，经过两到三次迭代就能很好的逼近实际的信道冲激响应。

实施例2

如图5所示为本实施例的一种TDS-OFDM***的帧结构示意图。

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

本实施例中，保护间隔包括了两段训练序列，其中第二段训练序列是长度为N=511的时域PN序列第一段训练序列是由第二段训练序列的后L=434个符号构成，可以理解为第二段训练序列的循环扩展，显然第一段和第二段训练序列失去了对等性，因此第一段和第二段训练序列分别记为和第i帧的待传输频域符号为S_i(k)，可以选择合适的编码、交织和符号调制技术。此实施例中，采用多载波传输，待传输频域符号组成长度为M=4096的频域数据块经过离散傅里叶反变换（IDFT）后得到OFDM时域数据块数据。时域数据块（帧体）和保护间隔（帧头）组成信号帧。

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

针对本实施例的TDS-OFDM***，优选的实施例为：若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，将利用时域循环卷积法获得的结果作为信道冲激响应估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应估计结果。

第i帧第iter次迭代后信道冲激响应当前估计结果为 ${\left\{h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}.$

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

对于本实施例的双PN的TDS-OFDM***，第二段训练序列重构项的作用是既要能够消除第一段训练序列的干扰，又要能够补偿第二段训练序列的拖尾从而构成循环卷积。

重构过程的示意图如图3所示，首先要在第二段训练序列中消除第一段训练序列的干扰，具体做法就是从接收的第二段训练序列中减去第一段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果中对接收第二段训练序列产生干扰的那部分拖尾。

根据已知的第一段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=a\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}a(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<N+L-1$

其中，部分表示第一段训练序列对第二段训练序列的干扰，通过减去相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列消除IBI的操作。

然后要计算第二段训练序列的拖尾，具体做法就是从接收的第二段训练序列中加上第二段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果的拖尾。

根据已知的第二段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=b\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}b(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<2N-1$

其中，部分表示第二段训练序列产生的拖尾，通过加上相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列循环卷积的重构。

综上所述，我们的重构项可以表示为：

${\left\{y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)\right\}}_N^{2N-1}-{\left\{x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)\right\}}_L^{N+L-1}={\left\{\right[b\left(n\right)-a^{\&prime;}\left(n\right)]*h}_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right){\}}_N^{2N-1}$

也就是将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，由于两段序列长度不同，可以将较短的序列前补0至长度为N的序列然后计算相减后的序列与信道估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；

本实施例中，重构第二段训练序列与信道冲击响应的循环卷积的方法就是：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加，如图3所示。

经过循环重构后的第二段训练序列表示如下：

${\left\{\tilde{b}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}={\left\{\hat{b}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}+{\left\{\right[b\left(n\right)-a^{\&prime;}\left(n\right)]*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\}}_{n=N}^{2N-1}$

此循环重构序列是发送端第二段训练序列经过多径信道后的循环卷积形式。

S4、利用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

本实施例中，采用时域循环卷积法进行信道冲激响应估计，结果表示如下：

$h_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=\stackrel{~`}{b}\left(n\right)\&CircleTimes;b\left(n\right)$

其中表示循环卷积运算。

然后对信道冲激响应估计结果进行信道估计后处理，具体是根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪。

本实施例中，将所有能量小于总能量2%的从径均认为是噪声干扰，将其设为0，从而得到更为精确的信道冲激响应估计。

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

本实施例中，如果达到预设迭代次数10次或者本次信道估计与上次迭代的信道冲激响应估计差别小于1%则认为达到迭代要求。

实施例3

如图6所示为本实施例的一种TDS-SC-FDE***的帧结构示意图。

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

本实施例中，保护间隔包括了两段训练序列，其中第二段训练序列是长度为N=255的时域PN序列第一段训练序列是由第二段训练序列的后L=165个符号构成，可以理解为第二段训练序列的循环扩展，显然第一段和第二段训练序列失去了对等性，因此第一段和第二段训练序列分别记为和采用单载波传输，第i帧的待传输符号经过合适的编码、交织、星座映射以及串并变换等处理后组成长度为M=3780的时域数据块时域数据块（帧体）和保护间隔（帧头）组成信号帧。

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

针对本实施例的TDS-SC-FDE***，优选的实施例为：若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，将利用傅里叶变换域相除法获得的结果作为信道冲激响应估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应估计结果。

第i帧第iter次迭代后信道冲激响应当前估计结果为 ${\left\{h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}.$

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

对于本实施例的TDS-SC-FDE***，第二段训练序列重构项的作用是既要能够消除第一段训练序列的干扰，又要能够补偿第二段训练序列的拖尾从而构成循环卷积。

重构过程的示意图如图3所示，首先要在第二段训练序列中消除第一段训练序列的干扰，具体做法就是从接收的第二段训练序列中减去第一段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果中对接收第二段训练序列产生干扰的那部分拖尾。

根据已知的第一段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=a\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}a(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<N+L-1$

其中，部分表示第一段训练序列对第二段训练序列的干扰，通过减去相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列消除IBI的操作。

然后要计算第二段训练序列的拖尾，具体做法就是从接收的第二段训练序列中加上第二段训练序列和本帧信道冲激响应估计的线性卷积结果的拖尾。

根据已知的第二段训练序列与信道冲激响应的估计来构建线性卷积。

$y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=b\left(n\right)*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}b(n-m)\&CenterDot;h_i^{\mathrm{iter}}\left(m\right)0\&le;n<2N-1$

其中，部分表示第二段训练序列产生的拖尾，通过加上相应的拖尾部分，可以完成第二段训练序列循环卷积的重构。

综上所述，我们的重构项可以表示为：

${\left\{y_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)\right\}}_N^{2N-1}-{\left\{x_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)\right\}}_L^{N+L-1}={\left\{\right[b\left(n\right)-a^{\&prime;}\left(n\right)]*h}_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right){\}}_N^{2N-1}$

也就是将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，由于两段序列长度不同，可以将较短的序列前补0至长度为N的序列然后计算相减后的序列与信道估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；

本实施例中，重构第二段训练序列与信道冲击响应的循环卷积的方法就是：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加，如图3所示。

经过循环重构后的第二段训练序列如下：

${\left\{\tilde{b}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}={\left\{\hat{b}\left(n\right)\right\}}_{n=0}^{N-1}+{\left\{\right[b\left(n\right)-a^{\&prime;}\left(n\right)]*h_i^{\mathrm{iter}}\left(n\right)\}}_{n=N}^{2N-1}$

此循环重构序列是发送端第二段训练序列经过多径信道后的循环卷积形式。

S4、利用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

本实施例中，采用傅里叶变换域相除法进行信道冲激响应估计，结果表示如下：

$h_i^{\mathrm{iter}+1}\left(n\right)=\mathrm{IFFT}\left[\frac{\mathrm{FFT}\left[\tilde{b}\left(n\right)\right]}{\mathrm{PN}\left(k\right)}\right]$

然后对信道冲激响应估计结果进行信道估计后处理，具体是根据当前接收信号信噪比信息，对信道估计结果进行限幅去噪。

本实施例中，将所有幅度小于主径5%的从径均认为是噪声干扰，将其设为0，从而得到更为精确的信道冲激响应估计。

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

本实施例中，如果达到预设迭代次数10次或者本次信道估计与上次迭代的信道冲激响应估计差别小于1%则认为达到迭代要求。

实施例4

图7是本发明装置的结构图，本发明提供了一种基于时域形变的训练序列重构的信道估计装置，该装置包括：

信道冲激响应初估计模块，用于获得本帧信道冲激响应初估计结果；

训练序列的重构项计算模块，与信道冲激响应初估计模块相连，用于根据所述已知信道冲激响应估计结果，将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，构建相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积作为训练序列的重构项；

接收训练序列重构模块，与训练序列的重构项计算模块相连，用于根据所得的重构项，重构接收到的第二段训练序列；

信道冲激响应估计模块，与接收训练序列重构模块相连，用于利用重构的接收到的第二段训练序列进行信道冲激响应估计，更新信道冲激响应估计结果。

信道估计后处理模块，与信道冲激响应估计模块相连，用于对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪或者平滑去噪。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (9)

1.一种基于非对等训练序列填充块传输***的迭代信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S0、信号帧包括帧头和帧体两部分，其中帧头由第一段训练序列、第二段训练序列组成，第二段训练序列长度为N，帧体为单载波数据块或者OFDM数据块；

S1、获得本帧信道冲激响应初估计结果；

S2、将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，计算相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积结果第N个符号以后的序列作为第二段训练序列的重构项；

S3、根据所述重构项，重构第二段训练序列与信道冲激响应的循环卷积；所述接收的第二段训练序列的重构方法为：将步骤S2中所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加；

S4、利用所述重构循环卷积进行信道估计，更新信道冲激响应估计结果，进行信道估计后处理；

S5、如果本帧达到设定的迭代要求，则返回步骤S1，将信道冲激响应估计结果输出，进行下一帧信号的信道冲激响应估计；否则返回步骤S1，继续本帧信道冲激响应的迭代估计。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S0中，所述第一段训练序列需经过时域加窗或叠加处理，处理前第一段训练序列与第二段训练序列相同；或所述第一段训练序列是第二段训练序列的循环扩展，其长度不超过第二段训练序列。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中：

若为第一个信号帧的第一次迭代，利用***接收的第二段训练序列进行信道估计，作为信道冲激响应初估计结果；

若为非第一个信号帧的第一次迭代，将前一信号帧的信道冲激响应估计结果设置为本帧信道冲激响应初估计结果；

若为信号帧的非第一次迭代，将本帧的前次迭代信道冲激响应估计设置为本帧信道冲激响应初估计结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减时，如果两段序列长度不同，可以将较短的序列前补0对齐。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述利用重构的第二段训练序列进行信道冲激响应估计的方法为：时域循环卷积法。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述信道估计后处理的方法是根据当前接收信号信噪比信息，对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪，限幅去噪的标准包括：若某从径幅度与主径幅度比值小于预设标准时，将该从径置为0，或者若某从径功率与总功率的比值小于预设标准时，将该从径置为0。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述信道估计后处理的方法是利用已有的信道冲激响应估计结果与当前信道冲激响应估计结果的加权平均，对信道冲激响应估计结果进行时域或者频域平滑去噪。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，所述迭代要求包括达到预设迭代次数、与上次迭代的信道冲激响应估计之差小于预设值。

9.一种基于时域形变的训练序列重构的信道估计装置，其特征在于，包括以下模块：

信道冲激响应初估计模块，用于获得本帧信道冲激响应初估计结果；

训练序列的重构项计算模块，用于根据所述已知信道冲激响应估计结果，将当前信号帧第二段训练序列与第一段训练序列逐点相减，构建相减后的序列与信道冲激响应初估计的线性卷积，将此线性卷积作为训练序列的重构项；

接收训练序列重构模块，用于根据所得的重构项，重构接收到的第二段训练序列，即将经过训练序列的重构项计算模块所得到的重构项与接收到的本帧第二段训练序列进行齐头相加；

信道冲激响应估计模块，用于利用重构的接收到的第二段训练序列进行信道冲激响应估计，更新信道冲激响应估计结果；

信道估计后处理模块，用于对信道冲激响应估计结果进行限幅去噪或者平滑去噪。