CN103475620B - 一种基于航空通信***中ofdm传输技术的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属通信领域，具体涉及航空通信***中OFDM技术传输方案的信道估计方法。根据航空信道只有两条径以及线性变化的特性，首先找出这两条径的位置，然后再把这两条径以外的其它径置零。这不仅降低了噪声对信道估计的影响，提高了估计的准确性，而且还减少了为估计大量信道参数的导频数量。

Description

一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法

技术领域

本发明属通信领域，具体涉及航空通信***中OFDM技术传输方案的信道估计方法。

背景技术

随着全球信息化的进一步发展，航空通信业务的需求也变得日益迫切。当前的航空无线通信***使用的传输技术，从二十世纪的的五、六十年代一直沿用至今。其调制技术采用的是双边带-调幅，信道间隔带宽为8.33kHz。双边带-调幅***的最小传输带宽为8kHz，已经不可能通过缩小信道间隔的方法来提高通信***的容量了。至此，双边带-调幅通信技术已发展到了尽头。为了满足大容量、可靠通信的甚高频航空无线通信***的需求，新的通信技术需要应用到航空无线通信***中。

由于航空信道的特殊性，大的多径时延和多普勒频移为信道估计提出了很大的挑战性，不能直接应用传统信道估计方法，必须研究新的信道估计方法。现有公开技术中，将OFDM作为航空通信的关键技术研究很少，还没有针对航空信道特性的信道估计方法。

现有技术中根据信道线性变化的特征，提出了一种快变信道估计方法，该方法考虑了子载波干扰的影响，计算量小，不需要知道信道统计特性的优点。然而，当信道最大多径时延很大，且待估计的信道参数比训练符号的个数要多时，所述快变信道估计方法就不再可用。在航空通信中，主要的场景是巡航场景，此时飞机与地面的通信信道为两条径的模型，即一条延时为零的直射径，另一条为最大延时的反射径。根据航空信道的这些特性，本发明提出了一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，该方法能解决航空信道估计中大时延的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，包括以下步骤：

S1、选取选取N_p个训练符号所述训练符号分别位于子载波p(1),p(2),…,p(N_p)处；

S2、在接收端取出S1所述子载波p(1),p(2),…,p(N_p)对应位置的频域接收信号Y_p，对所述频域接收信号Y_p进行组合，构成方程组，即，

$Y_p=\left[\begin{array}{c}{Y}_{p\left(1\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ Y_{p\left(N_p\right)}\end{array}\right]=A{h}_{\mathrm{ave}}+\mathrm{B\α}+e=\mathrm{Qh}+e,$ 其中，h_ave＝[h_ave(0),h_ave(1),…h_ave(L-1)]^T，α＝[α₀,α₁,…α_L-1]^T，h_ave表示时域衰落信道每条径的均值，α表示时域衰落信道每条径的变化率，L表示信道离散化后的最大多径数目，L＞L″=τ_max/T_s，其中L″为信道最大多径时延τ_max除以信道采样时间T_s，Ah_ave为期望信号，Bα为训练符号产生的干扰项，e为误差项，所述误差项e由信道噪声w和非训练符号产生的子载波间干扰构成；

S3、定义干扰因子C_k-n＝-(1-e^-j2π(k-n)/N)^-1，b_n＝[1,e^-j2πn/N,…,e^{-j2πn(L-1)/N}]^T，其中，0≤n≤N-1，0≤k≤N-1，N表示子载波个数，j为虚数单位，

定义

$A={\left[\begin{array}{ccc}{s}_{p\left(1\right)}{b}_{p\left(1\right)}^T& \·\·\·& s_{p\left(N_p\right)}{b}_{p\left(N_p\right)}^T\end{array}\right]}^T$

$B={\left[\begin{array}{ccc}\underset{\underset{\underset{n\∈\mathrm{pilot}}{n\≠p\left(1\right)}}{n=0}}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{p\left(1\right)-n}{S}_n{b}_n^T& \·\·\·& \underset{\underset{\underset{n\∈\mathrm{pilot}}{n\≠p\left(N_p\right)}}{n=0}}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{p\left(N_p\right)-n}{s}_n{b}_n^T\end{array}\right]}^T$

Q=[AB]

h=[h_aveα]^T

$e=\left[\begin{array}{c}{e}_{p\left(1\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ e_{p\left(N_p\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\underset{\underset{n\∉\mathrm{pilot}}{n=0}}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{p\left(1\right)-n}{S}_n{b}_n^T\\ \·\\ \·\\ \·\\ \underset{\underset{n\∉\mathrm{pilot}}{n=0}}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{p\left(N_p\right)-n}{S}_n{b}_n^T\end{array}\right]\mathrm{\α}+w,$

其中，B表达式中的n∈pilot表示n的值取自集合pilot，e表达式中的表示n的值取自集合pilot以外的值，信道噪声是长度为N_p的列向量，所述集合pilot为N_p个训练符号位于子载波p(1),p(2),…,p(N_p)的值；

S4、根据航空信道两径的特性，以及信道的最大多径时延，得到信道离散化后两条径的大概位置，保留附近的值，将其它径置零，第一条主径的延时为零，离散化后位置就在前M₁条径中，第二条反射径在最大多径时延处，其离散化后的位置在L′附近，间隔为leg，其中L′=L″+J₁，用l₁、l₂分别表示信道离散化后的第一条主径附近M₁条径位置以及第二条反射径附近(2*leg+1)条径位置，即，

l₁=[0,1,…M₁-1]，l₂＝[L′-leg，L′-leg+1，…，L′,L′+1,…,L′+leg]，

令

A′=A(:,[l₁l₂])

B′=B(:,[l₁l₂])

Q′=[A′B′]，

其中，A′、B′分别表示取出矩阵A、B的l₁和l₂向量代表的列；

S5、根据S2所述频域接收信号Y_p可得：h′=Q^′+Y_p+Q^′+e，忽略误差项e的影响，可得到信道参数估计：h′=Q^′+Y_p，其中，Q^′+=(Q^′HQ′)^-1Q^′H表示Q′的伪逆矩阵，Q^′+e表示估计误差，h′=[h′_aveα′]^T表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵，h′_ave＝[h′_ave(0),…,h′_ave(M₁+2*leg)]表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵，表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵；

S6、比较h′_ave中的幅值，分别找出h′_ave(0)～h′_ave(M₁-1)和h′_ave(M₁)～h′_ave(M₁+2*leg)中最大的两项h′_ave(t₁)、h′_ave(t₂)，h′_ave(t1)、h′_ave(t₂)的位置分别是t₁、t₂，令l₁=t₁,l₂=L″+J₁-leg+t₂-M₁，通过公式Q′=[A′B′]、h′=Q^′+Y_p到新的信道参数估计值；

S7、将S6所述新的信道中时域信道矩阵的每个元素的h_ave(n)、α_n值置零，其中，t₁、(L′+J₁-leg+t₂)这两个位置的时域信道值由

$h(k,n)=h_{\mathrm{ave}}\left(n\right)+(k-\frac{N-1}{2}){\mathrm{\α}}_{n}0\≤k\≤N-1,n=t_1,t_2$ 得出。

进一步地，S2所述信道离散化后的最大多径数目L＝|L″|+J₁+J₂，其中，|L″|为对L″取整，J₁为零时刻以前的离散径数目，J₂表示最大时延后的离散径数目。

进一步地，5≤J₁≤30，5≤J₂≤30。

进一步地，S5所述Q′在选取导频时为列满秩矩阵。

本发明的有益效果是：根据航空信道只有两条径以及线性变化的特性，首先找出这两条径的位置，然后再把这两条径以外的其它径置零。这不仅降低了噪声对信道估计的影响，提高了估计的准确性，而且还减少了为估计大量信道参数的导频数量。如按照传统估计方法，即使一个OFDM符号全部用来传输导频也不能估计出全部信道参数，现在只需要不多于N/4个导频就可以得到全部信道参数，提高了传输的有效性。

附图说明

图1为信道估计流程图。

图2为导频结构示意图。

图3为仿真结果。

具体实施方式

下面结合附图来说明本发明的具体实施方式：

本实施方式采用Matlab2013a仿真平台进行运行实验。OFDM***参数：子载波N=1024，循环前缀660，导频符号个数N_p=256，数据符号个数768，符号周期T_s=0.05us。p(1),p(2),…,p(N_p)的值由导频所在子载波的位置决定，每4个一组均匀的分布在发送信号中，导频结构如图2所示。

无线信道环境是多普勒频移为f_d＝4533.3Hz和最大多径时延τ_max＝33us的航空两径信道模型，莱斯因子（直射径与反射径的比值）为15dB，信道带宽W＝20MHz。J₁的值为11。

载频大小为2G，调制方式为QPSK，1/2卷积码，交织方式48*32。此时归一化最大多普勒频移(W/(N*f_d))为0.23，离散化信道最大多径数L″=W*τ_max为660，L′=L″+J₁=671。

选取参数M₁＝20,leg=20,得到l₁=[1,2,…,19,20]，l₂＝[651,650,…,680,681]，通过Q′=[A′B′]得到Q′。通过h′=Q^′+Y_p得到h′，其中导频符号选取的是大小在0～1之间的N_p个已知的伪随机序列，这是为了保证Q′为列满秩矩阵。比较h′_ave中的幅值，分别找出h′_ave(0)～h′_ave(19)和h′_ave(20)～h′_ave(60)中最大的两项为h′_ave(11)、h′_ave(40)，令l₁=11,l₂=L″+J₁-leg+t₂-M₁＝671，再通过Q′=[A′B′]和h′=Q^′+Y_p得到新的信道参数估计值。把除了11、671这两个位置外的h_ave(n)、α_n值置零，这两个位置的时域信道值由下式得到：

$h(k,n)=h_{\mathrm{ave}}\left(n\right)+(k-\frac{N-1}{2}){\mathrm{\α}}_n,0\≤k\≤N-1,n=\mathrm{11,671}.$

最终得到所有时域矩阵元素值：

$h(k,n)=\left\{\begin{array}{cc}{h}_{\mathrm{ave}}\left(n\right)+(k-\frac{N-1}{2}){\mathrm{\α}}_n& 0\≤k\≤N-1,n=\mathrm{11,671}\\ 0& 0\≤k\≤N-1,n\≠\mathrm{11,671}\end{array}\right..$

采用本发明实施例所述方法进行仿真测试，仿真结果如图3所示。在估计出信道后，按照文献“ALow-ComplexityICICancellationSchemeinFrequencyDomainforOFDMinTime-varyMultipathChannels(byHongmeiWang,XiangChen,ShidongZhou,YanYao.2005IEEE16^thInternationalSymposiumonPersonal,IndoorandMobileRadioCommunications)”所提出的方法进行均衡，抵消衰落信道对发送信号的影响。由仿真结果可以看出本发明所述航空信道估计方法性能较好，在加上编码后，当信噪比为8dB时的误比特率已经快达到1e-5，与理想信道估计结果只有1dB的性能损失。

Claims (4)

1.一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，其特征在于：其步骤如下所述：

S1、选取N_p个训练符号所述训练符号分别位于子载波p(1),p(2),…,p(N_p)处；

S2、在接收端取出S1所述子载波p(1),p(2),…,p(N_p)对应位置的频域接收信号Y_p，对所述频域接收信号Y_p进行组合，构成方程组，即，

$Y_p=\left[\begin{array}{c}{Y}_{p\left(1\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ Y_{p\left(N_p\right)}\end{array}\right]={\mathrm{Ah}}_{ave}+B\mathrm{\α}+e=Qh+e,$ 其中，h_ave＝[h_ave(0),h_ave(1),…h_ave(L-1)]^T，

α＝[α₀,α₁,…α_L-1]^T，h_ave表示时域衰落信道每条径的均值，α表示时域衰落信道每条径的变化率，L表示信道离散化后的最大多径数目，L＞L″＝τ_max/T_s，其中L″为信道最大多径时延τ_max除以信道采样时间T_s，Ah_ave为期望信号，Bα为训练符号产生的干扰项，e为误差项，所述误差项e由信道噪声w和非训练符号产生的子载波间干扰构成；

S3、定义干扰因子C_k-n＝-(1-e^-j2π(k-n)/N)^-1，b_n＝[1,e^-j2πn/N,…,e^{-j2πn(L-1)/N}]^T，其中，0≤n≤N-1，0≤k≤N-1，N表示子载波个数，j为虚数单位，

定义

$A={\left[\begin{array}{ccc}{s}_{p\left(1\right)}{b}_{p\left(1\right)}^T& ...& s_{p\left(N_p\right)}{b}_{p\left(N_p\right)}^T\end{array}\right]}^T$

$B={\left[\begin{array}{ccc}\underset{n\∈pilot}{\overset{N-1}{\underset{n\≠p\left(1\right)}{\underset{n=0}{\mathrm{\Σ}}}}}{C}_{p\left(1\right)-n}{s}_n{b}_n^T& ...& \underset{n\∈pilot}{\overset{N-1}{\underset{n\≠p\left(N_p\right)}{\underset{n=0}{\mathrm{\Σ}}}}}{C}_{p\left(N_p\right)-n}{s}_n{b}_n^T\end{array}\right]}^T$

Q＝[AB]

h＝[h_aveα]^T

$e=\left[\begin{array}{c}{e}_{p\left(1\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ e_{p\left(N_p\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\underset{n\∉pilot}{\overset{N-1}{\underset{n=0}{\mathrm{\Σ}}}}{C}_{p\left(1\right)-n}{s}_n{b}_n^T\\ \·\\ \·\\ \·\\ \underset{n\∉pilot}{\overset{N-1}{\underset{n=0}{\mathrm{\Σ}}}}{C}_{p\left(N_p\right)-n}{s}_n{b}_n^T\end{array}\right]\mathrm{\α}+w,$

其中，B表达式中的n∈pilot表示n的值取自集合pilot，e表达式中的表示n的值取自集合pilot以外的值，信道噪声是长度为N_p的列向量，所述集合pilot为N_p个训练符号位于子载波p(1),p(2),…,p(N_p)的值；

S4、根据航空信道两径的特性，以及信道的最大多径时延，得到信道离散化后两条径的大概位置，保留附近的值，将其它径置零，第一条主径的延时为零，离散化后位置就在前M₁条径中，第二条反射径在最大多径时延处，其离散化后的位置在L′附近，间隔为leg，其中L′＝L″+J₁，J₁为零时刻以前的离散径数目,用l₁、l₂分别表示信道离散化后的第一条主径附近M₁条径位置以及第二条反射径附近(2*leg+1)条径位置，即，

l₁＝[0,1,…M₁-1]，l₂＝[L′-leg，L′-leg+1，…，L′,L′+1,…,L′+leg]，

令

A′＝A(:,[l₁l₂])

B′＝B(:,[l₁l₂])

Q′＝[A′B′]，

其中，A′、B′分别表示取出矩阵A、B的l₁和l₂向量代表的列；

S5、根据S2所述频域接收信号Y_p可得：h′＝Q′⁺Y_p+Q′⁺e，忽略误差项e的影响，可得到信道参数估计：h′＝Q′⁺Y_p，其中，Q′⁺＝(Q′^HQ′)^-1,Q′^H表示Q′的伪逆矩阵，Q′⁺e表示估计误差，h′＝[h′_aveα′]^T表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵，h′_ave＝[h′_ave(0),…,h′_ave(M₁+2*leg)]表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵，表示长度为(M₁+2*leg+1)的一维列矩阵；

S6、比较h′_ave中的幅值，分别找出h′_ave(0)～h′_ave(M₁-1)和h′_ave(M₁)～h′_ave(M₁+2*leg)中最大的两项h′_ave(t₁)、h′_ave(t₂)，h′_ave(t₁)、h′_ave(t₂)的位置分别是t₁、t₂，令l₁＝t₁,l₂＝L″+J₁-leg+t₂-M₁，通过公式Q′＝[A′B′]、h′＝Q′⁺Y_p到新的信道参数估计值；

S7、将S6所述新的信道中时域信道矩阵的每个元素的h_ave(n)、α_n值置零，其中，t₁、(L′+J₁-leg+t₂)这两个位置的时域信道值由

$h(k,n)=h_{ave}\left(n\right)+(k-\frac{N-1}{2}){\mathrm{\α}}_n$ 0≤k≤N-1,n＝t₁、t₂得出。

2.根据权利要求1所述一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，其特征在于：S2所述信道离散化后的最大多径数目L＝|L″|+J₁+J₂，其中，|L″|为对L″取整，J₁为零时刻以前的离散径数目，J₂表示最大时延后的离散径数目。

3.根据权利要求2所述一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，其特征在于：5≤J₁≤30，5≤J₂≤30。

4.根据权利要求1所述一种基于航空通信***中OFDM传输技术的信道估计方法，其特征在于：S5所述Q′在选取导频时为列满秩矩阵。