基于叠加训练序列的ACO‑OFDM信道估计方法与流程

本发明属于信息与通信工程技术领域，涉及一种光无线通信信号处理中的训练序列叠加及信道估计过程的方法，具体是一种可用于光无线通信的基于叠加训练序列的信道估计方法。

背景技术：

目前，各种无线通信业务持续增长，无线频谱需求量越来越大，对频段的利用率要求也越来越高。然而，该问题并未得到很好地解决，且日趋严重。为降低频谱资源压力，传输方式方面采用了正交频分复用技术(OFDM)。这是多载波并行传输调制方式之一。且，因其实现复杂度较低，故应用最广。从无线传输的介质角度出发，光无线通信作为一项新技术应运而生。相应的，对光无线通信的调制方式、同步方式及信道估计等关键技术研究也有了快速发展。

OFDM调制技术有许多优点，如信道利用率高、抗干扰、衰减性强及适用范围较大、较广等。但本发明中需对光强调制。因光强不能为负值，而OFDM技术只能对双极性信号调制。针对该问题，需对OFDM技术改进，出现了多载波非对称限幅光-正交频分复用(ACO-OFDM)技术。该技术可适应光无线通信中仅有单极性信号的调制过程。且其还有收发机结构简单、调制深度高及受非线性影响小等优点。所以，如何解决在调制系统中较为有效的将双极性信号转换为非负单极性信号，是ACO-OFDM调制的关键技术之一。

信道估计技术是光无线通信中的关键技术之一，该技术是从接收数据中将假定的某个信道模型参数估计出来的过程，可分为盲信道估计、导频辅助信道估计及基于叠加训练序列的信道估计等。而由于ACO-OFDM系统对输入快速傅里叶逆变换(IFFT)的向量有特殊要求，使基于导频辅助的信道估计方法在该系统中实现较为困难。此时，使用基于叠加训练序列的信道估计方法更为有效。但由于光强信号都为正值，信息序列均值不为零。所以，对接收信号一阶统计平均后，会出现不能将所叠加的训练序列提取出来的问题。

技术实现要素：

本发明针对现高速发展的无线光通信提供一种高效的、稳定的调制方式和信道估计方法——基于叠加训练序列的ACO-OFDM信道估计方法，用以促使光信息能更为准确、快速地传输，以便无线光通信技术能广泛应用于生活、生产及科研等方面的数字通信领域中。

本发明提出了一种基于叠加训练序列的多载波非对称限幅光-正交频分复用ACO-OFDM信道估计方法，其主要包括用于训练序列的单极性非负周期实序列生成方法、本地矩阵的生成方法及信道估计方法，具体按以下步骤：

步骤一，需对伪噪声序列处理以得到单极性非负周期实序列。

其中，该步骤将涉及对伪噪声序列的共轭对称、IFFT、并串变换、限幅及拆分组合等过程，主要是将伪噪声序列转变为可用于基带传输且易与数据信号分离的正实数序列。

步骤二，生成本地矩阵。

优选的，通过对ACO-OFDM系统的时域信号分析，以元素全为实数b的Q×Q维实数矩阵B和循环矩阵T'来构成本地矩阵T。Q的取值为生成周期正实数序列的周期值，T'是由训练序列构成的Q×Q维的循环矩阵，且T为Q×Q维的实数矩阵，b为时域信号s_c(n)的均值。

步骤三，以此为计算必要所需参数条件，按上述信道估计方法，完成信道估计。

另外，在信道估计仿真实验中，本发明加入子载波数量和功率分配因子两个可控因素，并以均方误差(MSE)来评价信道估计效果，使整个系统具有可调性和完整性。

优选的，步骤一，由伪噪声序列(PN序列)生成复向量，再经快速傅里叶逆变换(IFFT)变为实数序列，序列多次重复后最终生成周期正实数序列。

优选的，步骤一依次通过以下步骤实现：

步骤1.1.对长为Q的PN序列星座映射及并串变换，且Q的取值可为4的整倍数的数；此时，所得序列长度为原PN序列的四分之一，即长为Q/4的复向量p，且p是一个1×Q/4维的向量；

步骤1.2.将经步骤1.1所得复向量p作共轭对称变换，得向量p'；向量p'只有奇数项承载信息，而偶数项都为零，即当变量m为偶数时，有p'(m)＝0；由于系统信号需基带传输，故需将复信号共轭对称，再经IFFT处理后转变为实数序列，再将其传输；当且仅当p'向量具有共轭对称性时，才能执行IFFT处理，否则，重复步骤1.2，使生成向量具有共轭对称性；

步骤1.3.将步骤1.2中的向量p'作IFFT处理后，转变为实数序列；再对其依次执行并串变换、限幅处理，且限幅处理主要使实数序列的元素值不小于零，即可生成长度为Q的单极性非负实数序列t'(n)；为了具备周期性，在上述生成实数序列t'(n)基础上，将其重复N_Q次，N_Q为自然数，得到单极性非负周期实数序列t(n)；且t(n)为一个1×Q·N_Q维、周期为Q，元素值都为正值的实数序列；n为自然数，取值为(1,Q·N_Q)范围的整数。

优选的，步骤二采用以下步骤实现：

步骤2.1.实数矩阵B的生成过程；实数矩阵是指矩阵内的所有元素都为实数，矩阵B是一个Q×Q维的全实数对称矩阵，且Q为步骤1.3中训练序列的周期值；将输入的正交频分复用技术(OFDM)基带信号表示为：s(n)，且s(n)满足均值为零的正态分布，即s(n)～N(0,σ²)，其均值为0，方差为σ²；对s(n)作限幅处理，即限制每个信号幅值不低于零，得到时域信号：s_c(n)；

步骤2.2.对于步骤2.1所得序列s_c(n)及s(n)，因s(n)满足均值为零的正态分布，得s_c(n)均值为：令即可构造Q×Q阶元素都为b的实数矩阵B，即有：

步骤2.3.在步骤2.2中生成的实数矩阵B上，叠加一个循环矩阵，即可完成本地矩阵构建，该循环矩阵以步骤1.3生成的训练序列t(n)为矩阵元素，即有：

步骤2.4.将步骤2.2与步骤2.3所得实数矩阵B和循环矩阵T'相加，得本地矩阵T，即有：

优选的，步骤三的信道估计方法由时域离散模型得到发送信号x(n)及接收信号r(n)，将接收信号分为Q路，依次对其Q倍下采样，之后对每路分别求均值，得量化结果y(n)；再对其无偏估计，结合本地矩阵的逆矩阵，完成信道估计过程。

优选的，步骤三采用以下步骤完成：

步骤3.1.该系统的发送信号x(n)为步骤2.1中所得的时域信号s_c(n)和步骤1.3中得到的训练序列t(n)的和，其表达式如下：

x(n)＝s_c(n)+t(n) (4)

步骤3.2.步骤3.1中的发送信号x(n)经信道后，接收端收到的信号是其经光多径路径反射后，各接收信号分量的总和，其表达式如下：

其中，l表示光路径的路径数；h(l)表示第l条路径的信道脉冲响应系数；w(n)表示加性高斯白噪声，其特点为幅值满足均值为零的高斯分布；且功率谱密度满足均匀分布，其均值与方差只与其频率跨度有关；

步骤3.3.将步骤3.2所得的接收信号r(n)分为Q路，即依次对其Q倍下采样；之后对每路分别求均值，得接收信号量化结果为：y(n)＝E[r(kQ+n)]。其中，k是取值为(0,N_Q)范围的整数，Q为步骤1.3中训练序列的周期值；

步骤3.4.结合步骤3.1、3.2中所得的发送信号x(n)及接收信号r(n)的表达式，可计算步骤3.3的量化结果y(n)为：

其中，N_Q为步骤1.3所述的序列重复次数；

步骤3.5.因噪声w(n)为加性高斯白噪声，根据其幅值满足均值为零的正态分布特点，且由步骤2.2所得的s_c(n)均值为b的结果，则步骤3.4中y(n)的计算可简化为：

步骤3.6.求解步骤3.5所得y(n)；当且仅当Q＝L时，L表示信道阶数，且其系数矩阵满秩时，该式具有唯一解；否则，需重新调整参数，使其具有唯一解；因信道阶数只能为估计值上限，则可令周期Q等于信道阶数所能取得的上限值；最后，步骤3.5所得y(n)表达式可由向量计算表示为：

y＝T·h (8)

其中，T为步骤2.4中构造的本地矩阵；y和h都是Q×1维的列向量。T·h即为本地矩阵与信道系数向量的乘法计算过程；

步骤3.7.因步骤3.6中的量化序列具有平稳遍历性；即对序列y作求均值运算，结果与时间参数无关，故可计算该序列y的无偏估计为：

其中，N_Q为步骤1.3所述的序列重复次数，r(n)为步骤3.2所得的接收信号。

步骤3.8.由步骤2.4所得的本地矩阵T，计算其逆矩阵T^-1；结合步骤3.7中所得序列y的无偏估计结果可通过下式完成最终信道估计结果h；向量h中的每个元素即为该估计方法所得的各信道滤波器系数

本发明通过对ACO-OFDM系统的调制过程原理入手，分析了该系统信道中信号的传输特点，采用基于叠加训练序列的方法完成该系统的信道估计过程，构造出了一种可应用于无线光通信的信道估计方法。本发明方法实现复杂度较低且准确性较高，具有较高应用价值。

针对现有技术存在的前述技术问题，本发明基于叠加训练序列的信道估计方法，对训练序列和本地矩阵开展了合理生成，其不但可解决接收端信号一阶统计平均后不能将叠加序列分离的情况，且其整体算法简单、估计精度高。另外，所添训练序列不会单独占有时隙或信道，具有较高系统传输效率，且还具有带宽、时间和功率分配的灵活性。故其在无线光通信领域有重要应用价值。

附图说明

图1为本发明中ACO-OFDM系统的原理结构图。

图2为本发明中基于叠加训练序列的ACO-OFDM系统时域离散模型。

图3为本发明中单极性非负周期实序列生成的过程示意图。

图4为本发明中本地矩阵生成过程示意图。

图5为本发明中信道估计算法过程示意图。

图6为信道估计算法过程中y(n)序列无偏估计过程示意图。

图7为本发明中循环矩阵和实数矩阵相加过程示意图。

图8为本发明中本地矩阵与信道系数向量乘法计算过程示意图。

图9为本发明功率分配因子与信道估计均方误差(MSE)性能的关系图。

具体实施方式

以下通过具体实施例并结合附图对本发明作进一步详细描述。

本发明所提供的基于叠加训练序列的ACO-OFDM信道估计方法可应用于以光强作为调制对象的无线光通信系统中，并不限于以下实施例所详细说明的领域。

本发明依次经过下述主要步骤得以实现：

利用已有正交频分复用技术(OFDM)调制方法，依照以光强作为调制对象的特点，对其发展及改造。即构建了可用于光无线通信的ACO-OFDM调制系统。在确定调制系统后，为更好完成对该系统的信道估计，建立了该系统的时域离散模型。进而分析信号从输入到输出的具体路径及处理过程，从而得到输入信号x(n)、信道h(l)和输出信号r(n)间的初步关系。其中，为了保证信道估计的准确性和稳定性。本发明中，对用于叠加的训练序列及求解信道参数的本地矩阵作了改进与创新。由伪噪声序列构造单极性非负周期实序列用作训练序列，由循环矩阵T'和实数矩阵B相加的方式构造本地矩阵。最后，对接收信号量化处理得y(n)，对其化简变形及估计运算得并结合本地矩阵的逆矩阵，完成本系统信道估计。由实验仿真结果知：本发明方法在ACO-OFDM系统有较好应用前景，为无线光通信的信号传输提供了一种可行高效的信道估计方法。

本发明的具体实施方式，可依次通过以下实施例附图来详细说明。

图1为ACO-OFDM系统的原理结构图。如图1所示，ACO-OFDM调制系统的实现原理与OFDM类似。首先，对输入的二进制序列星座映射，将其转化为复信号。其次，对该复信号添加共轭数据以构成Hermitian对称，Hermitian对称是指序列的共轭、转置序列都为本身的特性。此时，前N/2的信号值与后N/2的信号值首尾对应构成共轭关系，N为输入信号的长度。对以光强作为调制对象的ACO-OFDM系统来说，信号输入快速傅里叶逆变换(IFFT)处理前必须具备共轭对称性。再对其串并变换后，可对其IFFT处理。此时，信号则为双极性实数序列。然后，对其非对称限幅、门限判决及频域滤波，即可得基带信号。最后，再对所得信号添加CP并完成并串变换，这就是本发明中ACO-OFDM系统的完整调制过程。

图2为基于叠加训练序列的ACO-OFDM系统时域离散模型。该模型具体详细的描绘了时域信号从基带信号s(n)到输出序列r(n)的处理及运算过程。其中，第一个加法器处加入的单极性非负周期实序列，即训练序列t(n)，将于图3处具体介绍其生成过程。由该图也可得到发送序列、信道及接收序列间的关系表达式，可作估计信道信息计算过程所需的参数条件。

图3为训练序列，即单极性非负周期实序列生成过程示意图。由图3可知，训练序列是以伪噪声序列为基础，经过一系列信号处理方式生成的。首先，伪噪声序列(PN序列)需经星座映射及并串变换变为复序列p。此时，对该复序列共轭对称处理，得向量p'。该向量只有奇数项承载信息，而偶数项都为零。其次，对向量p'作IFFT处理，使其转变为实数序列。再对其依次执行并串变换、限幅处理，即可得一个单极性非负实序列t'(n)。最后，为了使训练序列具有周期性，则将其重复多次可得所需单极性非负周期实序列t(n)。

图4为应用于该系统的本地矩阵生成过程示意图。由图中可知，本发明中的本地矩阵T是由循环矩阵T'及实数矩阵B相加后构成的。即有T＝T'+B。其中，循环矩阵T'是由图3中形成的训练序列t(n)排列组成，且该循环矩阵的阶数为Q×Q阶，具体表达式如下：

为了配合循环矩阵以生成本地矩阵，实数矩阵B的阶数也应为Q×Q阶。此时，只需取得实数b，即可得到本地矩阵。

图4中说明了实数b的取值过程。首先，将基带信号s(n)限幅得到ACO-OFDM时域信号序列s_c(n)。其次，根据基带信号幅值服从正态分布的特点，即有：s(n)～N(0,σ²)。经过限幅处理后，求取时域信号序列的均值。即取值为b，所以，实数矩阵B的表达式如下：

通过相加器将矩阵T'和矩阵B相加，可得本地矩阵T。其表达式如下：

图5为本发明中信道估计算法过程示意图。本发明中的信道估计结果，是通过本地矩阵及接收信号量化处理后所得向量乘法计算所得。首先，系统的发送信号x(n)是时域信号s_c(n)和训练序列t(n)的和。可表示为：

x(n)＝s_c(n)+t(n) (5.1)

发送信号经信道h后，须与信道脉冲响应系数相卷积。即在该图中信号先乘法后累加的过程。此时，在信号中会混入高斯白噪声w(n)，输出信号即为r(n)。表达式为：

其中，l表示光路径的路径数；h(l)表示第l条路径的信道脉冲响应系数；w(n)表示加性高斯白噪声。

其次，将输出信号分为Q路，依次对其Q倍下采样，之后对每路分别求均值。结合发送信号，可得量化结果：y(n)。其表达式为：

而w(n)幅值满足均值为零的正态分布且E(s_c(n))＝b。由此，量化结果可简化为：

当且仅当Q＝L时，上式才有唯一解。此时，式(5.3)可表示为向量形式：

y＝T·h (5.5)

最后，对量化结果y(n)无偏估计得序列表达式为：

其中，变量i的取值为(0,N_Q-1)范围内的整数。并以所得估计结果结合本地矩阵T的逆矩阵T^-1，即可估计信道参数。

图6为信道估计算法过程中y(n)序列无偏估计过程示意图。y(n)序列是接收信号经处理后的量化结果。在一个基带信号周期内，采样序列长度有限，且序列y(n)具有平稳遍历性，故可对其无偏估计。首先，由接收序列r(n)，n取值为(0,Q-1)范围的整数，Q为训练序列周期。其次，将接收数据分Q路，依次对其Q倍下采样。以r(0)为例，依次采样的元素分别为r(0)、r(Q)、...、r((N_Q-1)Q)。以此类推，所得序列个数则为Q个，分别为r(iQ),r(iQ+1),...,r(iQ+Q-1)，变量i的取值为(0,N_Q-1)范围的整数。最后，各序列元素分别累加，并除以序列元素个数值N_Q。则Q个序列即变为Q个数值，分别为以此组成无偏估计序列n的取值为(0,Q-1)范围的整数。

图7与图8分别为本发明中循环矩阵T'和实数矩阵B相加及矩阵T与向量h乘法计算过程示意图。本地矩阵的生成是通过循环矩阵T'和实数矩阵B经加法器后得到的，具体表现为两个Q×Q阶矩阵对应位置元素相加得到一个新矩阵的过程。而本地矩阵与信道向量的乘法计算，表现为Q×Q阶矩阵每行与列向量分别相乘，得到一个数值的过程。最后，得到Q个向量元素，即得到列向量：y。

图9为功率分配因子与信道估计均方误差(MSE)性能的关系图。在本实施例中，如取子载波数为定值N＝512，得功率分配因子与信道估计间的关系图。由分析可知，当SNR和N不变，SNR为信号信噪比。在P＝0.7左右时，P即为ACO-OFDM系统发送端生成发送信号时，分配的功率因子，MSE值最小。此时，信道估计准确率最优。从图8也可看出随P值逐渐变大，均方误差呈现先变大后减小的趋势。另外，当信噪比SNR低于15dB时，信道估计的均方误差落差较大。而当信噪比高于15dB后，信道估计均方误差趋于平稳。且当信噪比大于15dB，训练序列与数据信号相对功率基本保持不变。因训练序列的能量越高，信道估计性能就越好。所以，此时数据信号就成了影响信道估计性能的主要因素。

本发明基于叠加训练序列的多载波非对称限幅光-正交频分复用(ACO-OFDM)信道估计方法。在宽带无线光通信中，为了适应光强调制，信号取值只能为正值，可采用ACO-OFDM调制。该发明涉及一种光无线通信调制及信道估计方法，其中，调制方法主要包括信号映射、构成哈密尔顿对称、快速离散傅里叶逆变换及非对称限幅等步骤；而信道估计方法包括单极性非负周期实序列生成、本地矩阵生成及一阶统计信道估计等步骤。通过对所提ACO-OFDM信道估计方法的实验验证，可得该方法接近理想性能的信道估计效果。且该方法还可通过调节功率分配因子和子载波数目等，来改进其信道估计性能。因上述特点，该方法适用于无线光传输高精度信道估计，且可避免因接收信号多变而引起的检测效果不稳定等缺陷，有较大应用价值。

尽管已描述本发明的实施例，但对本领域的技术人员而言，可在不脱离本发明方法原理和精神的情况下对这些实施例开展多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。即通过改变本发明所述方法中基本原理图、本地矩阵的维数、功率分配因子数值等基本图例及算法参数，仍属本发明所述方法的范畴，仍受本专利保护。