信道估计方法与流程

技术特征：

1.一种信道估计方法，其中，包括：

分别将本地训练序列和接收到的训练序列进行共轭翻转，并分别与本地训练序列进行循环卷积运算获得第一循环卷积运算结果和第二循环卷积运算结果；

利用训练序列的自相关特性良好的特点，对第二循环卷积运算结果进行时域噪声消除；

对第一循环卷积运算结果和时域噪声消除后的第二循环卷积运算结果进行FFT变换，变换至频域获得第一频域结果和第二频域结果；

在第二频域结果和第一频域结果中取对应频率的值相除获得相除运算结果；以及对所述相除运算结果求共轭获得信道估计的值。

2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其中，第一循环卷积运算结果采用式(1)获得，第二循环卷积运算结果采用式(2)获得：

p c o n v ( n ) = Σ m = 0 N - 1 p * ( N - 1 - m ) p ( n - m ) N , n = 0 , ... N - 1... ( 1 ) ]]>

y c o n v ( n ) = Σ m = 0 N - 1 y p * ( N - 1 - m ) p ( n - m ) N , n = 0 , ... N - 1... ( 2 ) ]]>

其中，p为本地训练序列；y_p为接收到的训练序列；N为训练序列的长度和FFT点数，p_conv为第一循环卷积运算结果，y_conv为第二循环卷积运算结果。

3.根据权利要求2所述的信道估计方法，其中，对第二循环卷积运算结果进行时域噪声消除包括：

基于置换方式进行时域噪声消除或基于限幅进行时域消除。

4.根据权利要求3所述的信道估计方法，其中，基于置换方式进行时域噪声消除时，对于0≤n₁≤n≤n₂≤N-1，y_conv(n)＝p_conv(n)，其中，n₁为置换起始点，n₂为置换结束点，此时第二循环卷积运算结果为

y c o n v ( n ) = Σ m = 0 N - 1 y * ( N - 1 - m ) p ( n - m ) N , 0 ≤ n < n 1 , n 2 < n ≤ N - 1 αp c o n v ( n ) , n 1 ≤ n ≤ n 2 ]]>

其中，α为信道归一化因子。

5.根据权利要求3所述的信道估计方法，其中，基于限幅进行时域消除时，对于0≤n₁≤n≤n₂≤N-1，如果|y_conv(n)|≥Th，则y_conv(n)＝sign(y_conv(n))*Th，

其中，Th≥0，其值和信噪比相关，具体数值可以通过仿真得到；

s i g n ( · ) = 1 , y c o n v ( n ) ≥ 0 - 1 , y c o n v ( n ) < 0 . ]]>

6.根据权利要求2-5中任一所述的信道估计方法，其中，

第一频域结果P＝FFT(p_conv，N)，第二频域结果Y＝FFT(y_conv，N)。

7.根据权利要求6所述的信道估计方法，其中，相除运算结果为

H ^ = Y ( k m i n : k m a x ) . / P ( k m i n : k m a x ) ]]>

其中，k_min和k_max分别为训练序列所在频率的下限和上限。

8.根据权利要求7所述的信道估计方法，其中，信道估计的值为其中，conj()表示取共轭。

9.根据权利要求2所述的信道估计方法，其中，公式(2)中第二循环卷积的结果y_conv也可以采用以下步骤获得：

将接收的训练序列进行时域共轭翻转：其中，y_{_}为将接收到的训练序列共轭翻转后的序列，

进行FFT变换：Y_＝FFT(y_，N)

取出包含有训练序列的子载波接收数据，且与对应位置的前导数据相乘：P_＝Y_p.*S_SYNCP.

进行补零和IFFT变换：y_conv＝IFFT(P_all，N)，其中，P_all为将非导频位置补零。

10.根据权利要求2所述的信道估计方法，其中，第一循环卷积运算结果p_conv的值可以离线计算并预存。

11.根据权利要求1所述的信道估计方法，其中，在分别将本地训练序列和接收到的训练序列进行共轭翻转之前还包括：

对接收到的数据进行同步，获得包含有接收训练序列的接收数据，从接收数据中取出接收到的训练序列。