CN104301263B - 一种多带uwb***低复杂度信道估计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多带UWB***低复杂度信道估计方法及装置,属于通信技术领域。本发明采用AR模型信道,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段MMSE算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了***性能,降低了计算复杂度,通过仿真,结果表明,和传统的Kalman滤波方法相比,本发明有效改善了信道估计精度,能够跟踪信道的时频变化,改进了修正Kalman滤波方法,保证估计精度的同时,极大降低了计算复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及一种多带UWB***低复杂度信道估计方法及装置,属于通信技术领域。
背景技术
目前,超宽带(UWB)技术和正交频分复用(OFDM)技术相结合的OFDM-UWB技术兼具传输速率高、空间容量大、成本低、抗多径衰落、频谱利用率高等特点,被广泛的应用于无线通信领域。在OFDM-UWB***中,接收端的相干解调需要利用信道信息,因此,OFDM-UWB***的信道估计问题成为了近些年来研究的热点之一。在OFDM-UWB信道环境中,信道信息的获取通常采用基于训练序列的非盲信道估计方法,然而在时变信道中,噪声和载波间干扰(ICI)会严重影响信道估计的准确性。现有技术中提供了一种基于导频的时频二维MMSE的估计算法,提高了***的估计精度,但是没有考虑信道时域动态特性;为此又有人提供了一种Kalman滤波用于MIMO-OFDM***快时变信道的盲信道估计方法,但是该方法整体的计算过于复杂,实际应用中难以实现。而将导频和Kalman滤波相结合,提出了基于导频的Kalman信道估计算法,使Kalman滤波在实际中可用,但未考虑信道频域相关性对信道估计性能的影响。采用Kalman滤波算法跟踪信道的时域相关性,并根据MMSE准则对信道估计进行了进一步的修正,减小了噪声和ICI对信道估计的干扰,但是MMSE信道估计方法的计算量大,不利于实际***中的应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种多带UWB***低复杂度信道估计方法及装置,以解决目前多带UWB***信道估计中存在计算量大,复杂度高的问题。
本发明为解决上述技术特征而提供一种多带UWB***低复杂度信道估计方法,该信道估计方法包括以下步骤:
1)采用一阶AR过程对多带UWB***信道进行建模,对单个导频位置进行最小二乘信道估计,并对得到的最小二乘信道估计进行滤波;
2)将多带UWB***带宽等间隔分成Nsub个窄带,每个窄带宽度为NC=N/Nsub,分别在每个窄带内对滤波后的信道估计采用MMSE准则进行修正。
所述步骤2)中修正后的信道估计为:
其中,T为修正系数并且遵循MMSE准则,为分段窄带内信道估计MMSE修正,为分段窄带内的信道频域响应,为分段窄带内导频处信道估计,为互相关函数,为自相关函数。
所述步骤1)中的导频符号采用梳状导频模式,在频域方向上以Nf个子载波等间隔放置,且第一个导频符号位于OFDM符号的第一个子载波上。
所述步骤1)中导频位置的最小二乘信道估计为:
其中表示导频处的最小二乘信道估计,为信道的输入,为信道的输出。
所述步骤1)中所采用滤波方法为卡尔曼滤波,卡尔曼滤波后的单个导频子载波低阶滤波迭代方程为:
P′n=|αn,n-1|2Pn-1+Qn
其中表示滤波估计值,Qn、Rn分别表示状态噪声Wn和过程噪声Vn的协方差矩阵,en为观测信号的估计误差,Kn为滤波增益矩阵,αn,n-1表示信道状态转移系数,αn,n-1可通过导频的最小二乘信道估计进行跟踪,
本发明还提供了一种多带UWB***低复杂度信道估计装置,该信道估计装置包括:
采用一阶AR过程对多带UWB***信道进行建模,对单个导频位置进行最小二乘信道估计,并对得到的最小二乘信道估计进行滤波的模块;
将多带UWB***带宽等间隔分成Nsub个窄带,每个窄带宽度为NC=N/Nsub,分别在每个窄带内对滤波后的信道估计采用MMSE准则进行修正的模块。
所述修正后的信道估计为:
其中,T为修正系数并且遵循MMSE准则,为分段窄带内信道估计MMSE修正,为分段窄带内的信道频域响应,为分段窄带内导频处信道估计,为互相关函数,为自相关函数。
所述的导频符号采用梳状导频模式,在频域方向上以Nf个子载波等间隔放置,且第一个导频符号位于OFDM符号的第一个子载波上。
所述导频位置的最小二乘信道估计为:
其中表示导频处的最小二乘信道估计,为信道的输入,为信道的输出。
所述的滤波方法为卡尔曼滤波,卡尔曼滤波后的单个导频子载波低阶滤波迭代方程为:
P′n=|αn,n-1|2Pn-1+Qn
其中表示滤波估计值,Qn、Rn分别表示状态噪声Wn和过程噪声Vn的协方差矩阵,en为观测信号的估计误差,Kn为滤波增益矩阵,αn,n-1表示信道状态转移系数,αn,n-1可通过导频的最小二乘信道估计进行跟踪,
本发明的有益效果是:本发明采用AR模型信道,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段MMSE算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了***性能,降低了计算复杂度,通过仿真,结果表明,和传统的Kalman滤波方法相比,本发明有效改善了信道估计精度,能够跟踪信道的时频变化,改进了修正Kalman滤波方法,保证估计精度的同时,极大降低了计算复杂度。
附图说明
图1是OFDM-UWB***模型的示意图;
图2是几种信道估计方法的BER性能比较示意图;
图3是几种信道估计方法的MSE性能比较示意图;
图4是不同分段简化算法的BER性能比较示意图;
图5是不同分段简化算法的MSE性能比较示意图。
具体实施方式
本发明所采用OFDM-UWB***模型如图1所示,其中***基带部分采用了OFDM技术,以有效的对抗室内密集多径时延和提高频谱利用率,发送端,二进制数据经过调制、串并变换和***导频后形成频域的发送信号:
Xk=Sk+Pk,k=0,1,2…,N-1 (1)
其中,Sk为有用数据序列,Pk为导频序列,N为子载波数。
频域发送信号经过快速傅立叶变换(IFFT)后形成时域信号,为了消除符号间干扰(ISI)要在两个符号间加入循环前缀(CP),最后将时域信号发送出去。时域信号经过衰落信道之后到达接收端,接收端经过和发送端相反的处理过程得到频域信号:
其中,N为子载波数,Wk表示均值为零,方差为的高斯白噪声,Hk为信道频域相应,Hf-k表示子载波f对k的干扰系数
超宽带信道可以用一个有限阶的AR过程来建模,信道频响的动态变化用P阶(AR)模型可以描述为:
其中,Hn,k为第n个OFDM符号的第k个子载波的频响,αt,k为信道状态转移系数,Vn,k为均值为零,方差为的高斯白噪声。
从式(2)可以看出,信道中存在高斯白噪声(AWGN)和ICI的影响,随着信道时变性的增强,ICI会严重影响信道估计的准确性。传统Kalman滤波只利用了信道时域相关性在单个子载波上进行,在Kalman滤波的基础上利用MMSE准则对估计结果进行了频域修正,有效抑制了AWGN和ICI的影响,提高了估计性能,但是在实际UWB***中进行频域MMSE信道估计的计算量很大。
为此,本发明提供了一种多带UWB***低复杂度信道估计方法来降低AWGN和ICI影响,以提高***估计性能,该方法具体包括以下步骤:
1.对信道采用一阶AR过程建模,在单个导频子载波上进行Kalman滤波。
导频符号采用梳状导频模式,导频分布满足采样定理,在频域方向上以Nf个子载波等间隔放置,且第一个导频符号位于OFDM符号的第一个子载波上,对导频位置的LS估计为
根据式(2)和式(4)建立状态空间方程为:
根据Kalman滤波算法可得单个导频子载波低阶滤波迭代方程为:
P′n=|αn,n-1|2Pn-1+Qn (8)
其中,Qn、Rn分别表示状态噪声Wn和过程噪声Vn的协方差矩阵,en为观测信号的估计误差,Kn为滤波增益矩阵,表示滤波估计值,αn,n-1表示信道状态转移系数,αn,n-1可通过导频的LS估计进行跟踪,由式(5)可得:
则过程噪声方差Rn可以表示为:
2.利用基于MMSE准则的频域分段均衡算法对滤波结果进行修正。
在频域上,MMSE信道估计与子载波之间相关性有关,且相关性随子载波之间距离的增大而降低,对***带宽进行等间隔分段窄带宽度为NC=N/Nsub的Nsub个窄带,分别进行MMSE信道估计,虽然这样会降低MMSE估计的精度,但是损失部分估计精度换取***整体计算量大幅度减小是有必要的。在分段窄带内进行修正Kalman信道估计,根据MMSE准则修正Kalman估计结果为:
其中,T为修正系数并且遵循MMSE准则,为分段窄带内Kalman信道估计MMSE修正,为分段窄带内的信道频域响应,为分段窄带内导频处信道估计,为互相关函数,为自相关函数,设信道估计误差εn为:
εn与相互独立,则式(15)可以改写为:
考虑噪声分量、导频信号和信道响应三者之间统计独立性,由式(2)和式(16)可以得到:
其中为观测噪声的方差,I为单位矩阵,SNR表示信噪比,式(14)最终可以表示为:
本发明的信道估计包含计算Kalman滤波信道估计值和计算频域信道修正矩阵T两步。本发明的估计方法在第一步与修正Kalman滤波方法过程相同,而第二步对修正Kalman滤波方法进行改进,两种方法总运算量对比如表1所示。
表1
两种方法信道估计运算量主要包括:
①计算导频位置自相关矩阵。全带宽:NP×NP维矩阵求逆;分段窄带:维矩阵求逆。
②计算互相关矩阵乘以自相关矩阵的逆。全带宽:N×NP维矩阵乘以NP×NP维矩阵;分段窄带:维矩阵乘以维矩阵。
③求解所有子载波上的信道估计。全带宽:N×NP维矩阵乘以NP×1维导频处信道估计。分段窄带:维矩阵乘以维分段窄带内导频处信道估计,然后对各窄带相加得全带宽信道估计。
以上三个步骤的运算量为:全带宽NP×NP维矩阵求逆+N×NP×(NP+1)次复数乘加,分段窄带维矩阵求逆+次复数乘加。一般,n维矩阵的求逆运算量为Ο(n3),那么简化后的算法约为之前的(1/Nsub)3。
仿真结果比较
基于Matlab2010软件平台,在室内UWB信道环境中对上述提出的低复杂度的修正Kalman滤波信道估计算法的性能进行计算机仿真。采用IEEE802.15.3a标准信道模型CM1,***带宽为3.168~4.752GHZ,子带宽度为528MHz,子载波数为128,OFDM符号数为256,调制方式为QPSK。假设信道之间是独立同分布,对于任何一条多径信道,单独产生100个信道样本,且信道样本随机提取。
图2、图3在信道衰落因子α=0.998的条件下给出了基于导频的LS信道估计算法、Kalman滤波算法、修正Kalman滤波算法和窄带宽度为NC=1/4N低复杂度修正Kalman滤波算法的性能比较。从图中可以看出,修正的Kalman滤波算法由于在全频带进行MMSE均衡,估计效果最好,估计精度远远大于LS算法估计和传统的Kalman滤波算法估计;低复杂度修正Kalman滤波算法的估计精度略低于全频带的估计精度,这是由于频域分段进行MMSE均衡时,忽略了不同分段子载波之间的相关性导致的。图4、图5给出了窄带带宽分别为NC=1/4N、NC=1/8N的低复杂度修正Kalman滤波算法和传统Kalman滤波,修正Kalman滤波的性能对比。从图中可以看出,随着窄带宽度的减小,子载波之间的相关性估计变差,BER曲线和MSE曲线性能下降,但由理论分析可知,随着窄带宽度的减小,***计算复杂度变为简化前(1/Nsub)3,***的整体性能极大提高,有利于更好的应用于实际工程当中。
Claims (6)
1.一种多带UWB***低复杂度信道估计方法,其特征在于,该信道估计方法包括以下步骤:
1)采用一阶AR过程对多带UWB***信道进行建模,对单个导频位置进行最小二乘信道估计,并对得到的最小二乘信道估计进行卡尔曼滤波;
2)将多带UWB***带宽等间隔分成Nsub个窄带,每个窄带宽度为NC=N/Nsub,分别在每个窄带内对滤波后的信道估计采用MMSE准则进行修正;
所述步骤2)中修正后的信道估计为:
其中,T为修正系数并且遵循MMSE准则,为分段窄带内信道估计MMSE修正,为分段窄带内的信道频域响应,为分段窄带内导频处信道估
计,为互相关函数,为自相关函数;
所述步骤1)中导频位置的最小二乘信道估计为:
其中表示导频处的最小二乘信道估计,为信道的输入,为信道的输出。
2.根据权利要求1所述的多带UWB***低复杂度信道估计方法,其特征在于,所述步骤1)中的导频位置上的导频符号采用梳状导频模式,在频域方向上以Nf个子载波等间隔放置,且第一个导频符号位于OFDM符号的第一个子载波上。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的多带UWB***低复杂度信道估计方法,其特征在于,卡尔曼滤波后的单个导频子载波低阶滤波迭代方程为:
其中表示滤波估计值,Qn、Rn分别表示状态噪声Wn和过程噪声Vn的协方差矩阵,en为观测信号的估计误差,Kn为滤波增益矩阵,αn,n-1表示信道状态转移系数,αn,n-1可通过导频的最小二乘信道估计进行跟踪,
4.一种多带UWB***低复杂度信道估计装置,其特征在于,该信道估计装置包括:
采用一阶AR过程对多带UWB***信道进行建模,对单个导频位置进行最小二乘信道估计,并对得到的最小二乘信道估计进行卡尔曼滤波的模块;
将多带UWB***带宽等间隔分成Nsub个窄带,每个窄带宽度为NC=N/Nsub,分别在每个窄带内对滤波后的信道估计采用MMSE准则进行修正的模块;
所述修正后的信道估计为:
其中,T为修正系数并且遵循MMSE准则,为分段窄带内信道估计MMSE修正,为分段窄带内的信道频域响应,为分段窄带内导频处信道估
计,为互相关函数,为自相关函数;
所述导频位置的最小二乘信道估计为:
其中表示导频处的最小二乘信道估计,为信道的输入,为信道的输出。
5.根据权利要求4所述的多带UWB***低复杂度信道估计装置,其特征在于,所述的导频位置上的导频符号采用梳状导频模式,在频域方向上以Nf个子载波等间隔放置,且第一个导频符号位于OFDM符号的第一个子载波上。
6.根据权利要求4-5中任一项所述的多带UWB***低复杂度信道估计装置,其特征在于,卡尔曼滤波后的单个导频子载波低阶滤波迭代方程为:
P′n=|αn,n-1|2Pn-1+Qn
其中表示滤波估计值,Qn、Rn分别表示状态噪声Wn和过程噪声Vn的协方差矩阵,en为观测信号的估计误差,Kn为滤波增益矩阵,αn,n-1表示信道状态转移系数,αn,n-1可通过导频的最小二乘信道估计进行跟踪,
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