CN108156101A - 一种mimo-scfde***联合迭代信道估计与迭代均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信和信息处理技术领域，公开了一种MIMO‑SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，选取时频二维均正交的离散导频作为导频图案，每个SC‑FDE块有K_P个导频，各发射天线上的导频***方式和数量都相同，且导频位置对于接收端和发送端都是已知；在接收端利用导频接收信号和MMSE信道估计方法获得初始信道估计；利用信道估计信息进行迭代反馈均衡以获得对传输数据符号的判决；判决后的数据符号作为已知导频反馈至信道估计部分进行迭代估计，对CSI进行更新；更新后的CSI再用于对前馈和反馈均衡系数矩阵进行更新以进行更加准确的均衡。本发明能够选取较少的导频符号，同时可实现较好的信道估计和均衡性能。

Description

一种MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法

技术领域

本发明属于通信和信息处理技术领域，尤其涉及一种MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法。

背景技术

无线信道的多径效应会带来时延扩展，在高速率无线通信***中产生严重的符号间干扰(ISI)。正交频分复用(OFDM)技术能以较低信号处理复杂度有效克服ISI，已成为当前无线局域网(WLAN)标准。然而，OFDM对***载波频偏和符号定时偏差极其敏感，较小的偏差都会造成严重的ISI和子载波干扰(ICI)；此外，OFDM***还具有很高的峰均比(PAPR)，对发射机功放的功率效率和移动终端的电池使用寿命产生极大的影响。近年来，单载波频域均衡(SC-FDE)已被视为OFDM的替代手段。同OFDM类似，SC-FDE借助循环前缀(CP)或独特字(UW)将发送信号和信道冲激响应(CIR)的线性卷积转变为循环卷积，在频域可以用FFT快速实现。SC-FDE***具有较低的PAPR，对***的载波同步和定时要求也不高，已成为下一代无线通信的下行物理层协议的主要候选技术之一。同时，多输入多输出(MIMO)技术能够利用多发射天线和多接收天线间子信道的不相关特性，在不增加信号带宽或信噪比(SNR)的前提下提升信道容量，是大容量无线通信广泛采用的技术。将SC-FDE与MIMO结合形成的MIMO-SCFDE技术，在继承二者优点同时又互相弥补不足，成为高速率无线信号可靠传输的有效技术之一。空间分集(SD)和空间复用(SM)是MIMO***获取分集增益和复用增益的两种方法。发射端先将传输数据比特进行编码、交织和映射，这里可采用卷积编码、随机交织和QPSK映射。映射后经串并变换得到N_T个数据流，各数据流加入导频符号或序列用于信道估计，再***循环前缀(CP)作为保护间隔。最后利用数模转换器得到综合滤波成形后的模拟信号，通过N_T个独立的发射天线发送出去。接收端的处理过程与发送端相反，首先将接收到的包含噪声的信号经模数转换得到数字信号并去除CP；再通过FFT得到频域符号，对其进行均衡消除信道影响。均衡后的信号经并串变换和IFFT得到时域信号，再经对应的解映射、解交织和解码得到原始数据。可以看出，信道频域均衡是MIMO-SCFDE***实现可靠传输的关键步骤，但进行信道均衡前必须准确获知信道状态信息(CSI)，这需要信道估计来实现。高速率的信号在无线信道中传输时，通常会经历时间和频率双选择性衰落，这使得静态或准静态信道假设不再成立，必须对信道在一个SC-FDE符号周期内的变化进行估计。显然，传统的信道估计方法不再适用。目前针对MIMO-SCFDE***的信道估计，主要是通过发送已知导频符号来进行，即基于导频辅助的非盲信道估计方法。最小二乘(LS)信道估计是通过简单的求逆获取导频处的CSI，再通过线性插值或高阶插值即可获得整个CSI。然而，随着信道时变特性的加剧，对所***的导频提出更高要求。为此，基于卡尔曼滤波的信道估计方法被提出，该方法适用于具有中等多普勒扩展的信道，但是对具有较高多普勒扩展的信道并不适用。同时，基于最大似然(EM)的半盲信道估计方法，以及基于预编码和子空间的盲信道估计方法也被提出。半盲信道估计方法先利用导频或训练序列来获得初始信道估计，再通过迭代获得准确的CSI；但此类方法具有很高的计算复杂度，且仅适用于准静态信道或慢时变信道环境。而盲信道估计方法需要先获取若干传输符号后才能提取有效的统计特性，此类方法也同样有很高的计算复杂度。显然，对于时频双选信道下的MIMO-SCFDE***，半盲和盲信道估计的方法并不适用，而基于导频辅助的信道估计方法能够同时有效解决信道估计的准确性和实时性问题。传统的基于导频辅助的MIMO-SCFDE***信道估计，都是在假设CSI在一个SC-FDE块内是时不变的。然而，由于高速率无线通信信道的时变特性，估计得到的CSI与真实的CSI存在较大偏差，严重降低***性能。针对时频双选信道，利用信道频域响应(CFR)矩阵的近似带状特性，逐个符号进行的频域均衡和信道估计被提出；利用CIR矩阵的稀疏特性，较低复杂度的时域均衡和信道估计方法被提出。然而，上述方法中，估计的CSI均没有进行迭代更新，利用导频得到的CSI直接用于信道均衡，迭代仅仅在信道均衡的相关模块中进行。仅仅利用导频符号经一次估计得到的CSI通常不准确，导致迭代过程使用的信道均衡的系数矩阵也不准确，这无疑限制了***性能的提升。迭代信道估计与迭代均衡被视为时频双选信道下进行信道估计和信道均衡的有效方法之一。在实际***中，信道估计的准确度与信道均衡的性能之间彼此相互影响，而大部分的现有文献在进行研究时通常将信道估计和均衡视为两个独立过程分开考虑，这使得***很难达到整体最优。可以看出，以往提出的信道估计和信道均衡方法都有相对应的不足之处。因此，需进一步探索适用于时频双选信道下的MIMO-SCFDE***联合信道估计与均衡方法。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统的基于导频辅助的MIMO-SCFDE***信道估计方法存在估计得到CSI与真实的CSI间存在较大偏差，严重降低***性能；仅仅在信道均衡相关模块间进行迭代，限制了***性能的提升；将信道估计和均衡视为两个独立的过程分开考虑，使得***很难达到整体最优。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法。

本发明是这样实现的，一种MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，所述MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，利用导频序列得到初始信道信息，再利用前馈滤波器和反馈滤波器进行均衡以得到初始符号判决值；下一次迭代时，将上一次得到的符号判决值反馈到信道估计模块作为新的导频序列，对信道估计值进行迭代更新；信道估计值进行更新的同时，前馈和反馈滤波器的均衡***同步进行更新迭代，通过不断的迭代实现较好的信道估计和均衡性能。

进一步，所述MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法包括：

步骤一，选取时频二维均正交的离散导频作为导频图案，每个SC-FDE块有K_P个导频，各发射天线上的导频***方式和数量都相同，且导频位置对于接收端和发送端都是已知的，导频位置信息由导频位置索引P表示；产生相应的导频结构，其他频点则承载数据符号；

步骤二，接收端解调后得到解调符号，按照导频位置索引从中选取导频符号，利用MMSE信道估计方法获得初始信道信息，再将判决符号作为导频反馈至信道估计器进行迭代以更新信道信息；

步骤三，利用估计的信道状态信息计算前馈和反馈均衡部分的系数矩阵，设计的均衡器在MMSE准则下最优，当信道状态信息更新后均衡系数矩阵随之更新；

步骤四，更新后的均衡系数用于对接收信号进行均衡，获得更为准确的判决符号，作为新的已知导频再次反馈至信道估计器进行信道迭代更新。

进一步，所述迭代信道估计的方法包括：

初始迭代时，由给出，s_i,t为发射端***的原始导频符号，s_t为如前所述的由s_i,t构成的K_P×LN_T维矩阵；在后续迭代时，将接收端均衡后得到的判决符号作为新的已知导频s_i,t，此时s_t(k)为由如前所述的构成的L×1维列向量，反馈至信道估计模块，利用上述迭代信道估计的方法用于对CSI的估计值进行更新；

记分别为第k时刻的数据接收信号和发射信号，与去除CP后的时域导频接收信号不同，对于数据接收信号，表示为：

Y＝HF_tx+F_rw；

式中，分别为时域数据接收信号和时域数据发射信号，为时域噪声； 其中表示克罗内克积，F为K点归一化快速傅里叶变换矩阵，为N_R维单位矩阵；H＝F_rhF_t，其中h为块循环矩阵，表示为：

其中

式中，0表示N_R×N_T维的零矩阵。由于h为块循环矩阵，H＝F_rhF_t为块对角矩阵，可表示为其中H_k为N_R×N_T维矩阵；

针对信道均衡部分，根据MMSE准则下的最优均衡，推导出前馈和反馈均衡矩阵如下：

式中：

当迭代的信道估计值更新后，前馈和反馈均衡系数矩阵同步更新，更新后可提高判决符号的准确度，重新反馈至信道估计部分作为新的已知导频序列，进行新的信道估计更新，如此循环迭代直至满足迭代终止条件。

本发明的另一目的在于提供一种利用所述的MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法的MIMO-SCFDE***。

本发明将信道估计和信道均衡过程联合起来进行优化设计，均衡后的判决符号作为反馈信息不仅用于消除ISI和频点间干扰(IFI)，还作为已知导频序列用于更新信道状态信息。通过对信道估计和信道均衡同时进行迭代更新，实现时频双选信道下的MIMO-SCFDE***较高精度的信道估计和均衡，同时可提高***的频谱利用率。本发明对信道估计过程和信道均衡过程联合进行迭代更新，依靠导频序列获得初始信道信息，利用后续迭代获得的判决符号作为新的导频序列反馈至信道估计器进行估计值的迭代更新，经过迭代能够获得更为准确的信道估计值；同时信道均衡过程利用迭代判决反馈均衡器提升性能，且前馈和反馈系数矩阵均随信道估计值的更新而更新。仿真结果表明，本发明所提方法能够同时兼顾频谱利用率和***性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法流程图。

图2是本发明实施例提供的MIMO-SCFDE***的工作原理图。

图3是本发明实施例提供的联合迭代信道估计和迭代均衡方法流程图。

图4是本发明实施例提供的具体实例中的BER性能仿真比较示意图。

图5是本发明实施例提供的具体实例中的NMSE性能仿真比较示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法包括以下步骤：

S101：选取时频二维均正交的离散导频作为导频图案，各发射天线上的导频***方式和数量都相同，且导频位置对于接收端和发送端都是已知；

S102：接收端利用导频接收信号和MMSE信道估计方法获得初始信道估计；

S103：利用信道估计信息进行迭代反馈均衡以获得对传输数据符号的判决；

S104：判决后的数据符号作为已知导频反馈至信道估计部分进行迭代估计，对CSI进行更新；

S105：更新后的CSI再用于对前馈和反馈均衡系数矩阵进行更新以进行更加准确的均衡。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图2所示，MIMO-SCFDE***的工作原理图，发射天线数量为N_T，接收天线数量为N_R，信道冲击响应的长度为L。在接收端，利用已知的导频位置信息，可得到接收端去除CP后的时域导频接收信号，即：

式中，为去除CP后第r个接收天线上的时域导频接收信号。为第r个接收天线上的时域噪声信号，其均值为0，方差为为第r个接收天线与第t个发射天线间子信道的CIR。记s_i,t为来自第t个发射天线上的第i个发送导频符号，则s_t可表示为：

如图3所示，联合迭代信道估计和迭代均衡方法的流程图。针对迭代信道估计部分，进行如下迭代：

初始迭代时，由给出，s_i,t为发射端***的原始导频符号，s_t为如前所述的由s_i,t构成的K_P×LN_T维矩阵；在后续迭代时，将接收端均衡后得到的判决符号作为新的已知导频s_i,t，此时s_t(k)为由如前所述的构成的L×1维列向量，反馈至信道估计模块，用于对CSI的估计值进行更新。

记和分别为第k时刻的数据接收信号和发射信号，与去除CP后的时域导频接收信号不同，对于数据接收信号，表示为：

Y＝HF_tx+F_rw；

式中，分别为时域数据接收信号和时域数据发射信号，为时域噪声； 其中表示克罗内克积，F为K点归一化快速傅里叶变换矩阵，为N_R维单位矩阵；H＝F_rhF_t，其中h为块循环矩阵，表示为：

其中

式中，0表示N_R×N_T维的零矩阵。由于h为块循环矩阵，H＝F_rhF_t为块对角矩阵，可表示为其中H_k为N_R×N_T维矩阵。

针对信道均衡部分，根据MMSE准则下的最优均衡，推导出前馈和反馈均衡矩阵如下：

式中：

当迭代的信道估计值更新后，前馈和反馈均衡系数矩阵同步更新，更新后可提高判决符号的准确度，重新反馈至信道估计部分作为新的已知导频序列，进行新的信道更新，如此循环迭代直至满足迭代终止条件。

下面结合具体实施例对本发明的应用原理作进一步的描述。

实施例中，MIMO-SCFDE***有2个发射天线2个接收天线。信道模型为抽头数量为60的时间频率双选信道，前20个抽头上的平均功率线性增加，后40个抽头上的平均功率线性减小，总抽头功率归一化为1。符号周期为0.25us，SC-FDE符号块的数据长度为256，***的CP长度为64，导频数量为K_P＝16。归一化多普勒频移F_d可表征信道时变的快慢，此处F_d＝0.2和F_d＝0.02分别表示快时变和慢时变的信道情形。在发送端采用卷积编码、随机交织和QPSK映射进行调制，接收端采用对应的解映射、解交织和解码进行解调；设置迭代次数为4，对接收信号进行迭代估计和迭代均衡。针对不同信噪比(SNR)对本发明方法的误比特率(BER)和归一化均方误差(NMSE)性能进行仿真，并与传统的非迭代MMSE信道估计和MMSE均衡方法(以下简称传统方法)以及理想信道条件下的***性能进行对比。

图4中为采用本发明方法的MIMO-SCFDE***的BER性能与传统方法和理想信道条件下的对比示意图，其中横轴表示SNR，纵轴表示BER。对于慢时变信道，本发明方法可获得与理想信道条件下相近的BER性能；随着信道时变程度的加剧，本发明方法的BER性能略有下降，但下降程度较小。传统方法在慢时变信道条件下的BER性能已经很差，表明其不适用于时变信道；对于快时变信道，其BER性能出现大幅度下降，且出现明显误码平层。因此，本发明所提方法利用信道估计和均衡的联合迭代，能够有效改善时变信道衰落条件下的MIMO-SCFDE***误码率性能。

图5为采用本发明方法的MIMO-SCFDE***的NMSE性能与传统方法的对比示意图，其中横轴表示SNR，纵轴表示NMSE(单位为dB)。可知，同BER性能类似，在同等信道条件下，本发明方法的NMSE性能明显要好于传统方法，且随着信道时变的加剧，其NMSE性能依然能够保持在一个较好水平。因此，本发明所提出方法能够提升***信道估计的NMSE性能。

通过实施例可以看出，采用本发明的信道估计方法可以明显地提高MIMO-SCFDE***的信道估计准确度，利用反馈至信道估计器部分的判决信号作为新的导频序列，能够显著减小导频数量。因此本发明所提方法也能减小导频资源消耗，提升频谱利用率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明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 (4)

1.一种MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，其特征在于，所述MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，利用导频序列得到初始信道信息，再利用前馈滤波器和反馈滤波器进行均衡以得到初始符号判决值；下一次迭代时，将上一次得到的符号判决值反馈到信道估计模块作为新的导频序列，对信道估计值进行迭代更新；在信道估计值进行更新的同时，前馈和反馈滤波器的均衡***同步进行更新迭代，通过不断的迭代实现较好的信道估计和均衡性能。

2.如权利要求1所述的MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，其特征在于，所述MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法包括：

步骤一，选取时频二维均正交的离散导频作为导频图案，每个SC-FDE块有K_P个导频，各发射天线上的导频***方式和数量都相同，且导频位置对于接收端和发送端都是已知的，导频位置信息由导频位置索引P表示；产生相应的导频结构，其他频点则承载数据符号；

步骤二，接收端解调后得到解调符号，按照导频位置索引从中选取导频符号，利用MMSE信道估计方法获得初始信道信息，再将判决符号作为导频反馈至信道估计器进行迭代以更新信道信息；

步骤三，利用估计的信道状态信息计算前馈和反馈均衡部分的系数矩阵，设计的均衡器在MMSE准则下最优，当信道状态信息更新后均衡系数矩阵随之更新；

步骤四，更新后的均衡系数用于对接收信号进行均衡，获得更为准确的判决符号，作为新的已知导频再次反馈至信道估计器进行信道迭代更新。

3.如权利要求2所述的MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法，其特征在于，所述迭代信道估计的方法包括：

式中，为第r个接收天线与第t个发射天线间的子信道在k时刻的CIR估计值；s_t(k)＝[s_k,t,s_k-1,t,…,s_k-L+1,t]^T,δ为极小的正数以确保分母部分不为零，μ(k)为迭代步长，当μ(k)＝1时可加速迭代过程收敛；

初始迭代时，由给出，s_i,t为发射端***的原始导频符号，s_t为如前所述的由s_i,t构成的K_P×LN_T维矩阵；在后续迭代时，将接收端均衡后得到的判决符号作为新的已知导频s_i,t，此时s_t(k)为由如前所述的构成的L×1维列向量，反馈至信道估计模块，利用上述迭代信道估计的方法用于对CSI的估计值进行更新；

记和分别为第k时刻的数据接收信号和发射信号，与去除CP后的时域导频接收信号不同，对于数据接收信号，表示为：

Y＝HF_tx+F_rw；

式中，Y＝F_ry，和分别为时域数据接收信号和时域数据发射信号，为时域噪声； 其中表示克罗内克积，F为K点归一化快速傅里叶变换矩阵，为N_R维单位矩阵；H＝F_rhF_t，其中h为块循环矩阵，表示为：

其中

式中，0表示N_R×N_T维的零矩阵；由于h为块循环矩阵，H＝F_rhF_t为块对角矩阵，可表示为其中H_k为N_R×N_T维矩阵；

针对信道均衡部分，根据MMSE准则下的最优均衡，推导出前馈和反馈均衡矩阵如下：

式中：

当迭代的信道估计值更新后，前馈和反馈均衡系数矩阵同步更新，更新后可提高判决符号的准确度，重新反馈至信道估计部分作为新的已知导频序列，进行新的信道更新，如此循环迭代直至满足迭代终止条件。

4.一种利用权利要求1～3任意一项所述MIMO-SCFDE***联合迭代信道估计与迭代均衡方法的MIMO-SCFDE***。