一种MIMO信道估计的降噪方法及系统与流程

本发明涉及基于ofdm无线系统的mimo信道估计，尤其涉及一种802.11n/ac标准在mimo场景下利用ht-ltf/vht-ltf的mimo信道估计的降噪方法，并涉及采用了该mimo信道估计的降噪方法的降噪系统。

背景技术：

在mimo传输过程中，存在着噪声干扰和流间干扰，假设各流之间是近似正交的，例如应用于测试仪器，待测设备到测试仪用cable线连接，那么mimo多流之间隔离度好，信道估计矩阵h近似于单位阵，只有少量的流间泄露和噪声，在信道估计矩阵h的非主对角线上，表现为一个非常小的值。802.11n/ac标准在mimo场景下利用ht-ltf/vht-ltf的mimo信道估计会因为流间泄露和噪声的存在而导致解调性能变差，需要正确收集流间泄露并抑制噪声，才能做到提升接收性能。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是需要通过权衡噪声以及流间泄露的影响，进而提供一种基于修正信道估计矩阵的mimo信道估计的降噪方法，旨在提升了mimo信道的接收性能，并涉及采用了该mimo信道估计的降噪方法的降噪系统。

对此，本发明提供一种mimo信道估计的降噪方法，包括以下步骤：

步骤s1，通过接收信号和本地信号做长训序列的信道估计，得到长训序列的信道估计矩阵；

步骤s2，通过权值计算对每个子载波分别进行处理；

步骤s3，根据权值对信道估计矩阵中的各个元素进行修正。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s1中，通过表示子载波k上各个接收天线的数据，表示本地信号的长训序列在子载波k上的数据，nt个发射天线上的数据相同，则子载波k上的长训序列的信道估计矩阵为其中，xk^h为xk的共轭，nt为mimo系统发射天线的数量，nr为接收天线的数量，n为傅里叶变换点数，k为子载波的个数。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s2包括以下子步骤：

步骤s201，针对子载波k上发射天线i到接收天线j的长训序列信道估计系数，计算其相应功率；

步骤s202，计算所述长训序列信道估计主对角线系数的功率归一化权值；

步骤s203，根据所述功率归一化权值计算归一化功率；

步骤s204，计算所述归一化功率中每个元素的权值。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s201中，通过公式计算相应功率p^k，其中，为子载波k上发射天线i到接收天线j的长训序列信道估计系数，为求的模值。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s202中，通过公式i＝1,2,…,min(nt,nr)计算所述主对角线系数的功率归一化权值为求的均值。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s203中，通过公式

计算所述归一化功率ps^k。

本发明的进一步改进在于，所述步骤s204中，通过公式计算归一化功率ps^k中每个元素的权值

本发明的进一步改进在于，所述步骤s3中，根据权值修正信道估计矩阵中的每一个元素

本发明的进一步改进在于，所述步骤s3中，在修正所述信道估计矩阵时，若则否则不变；其中，threshold为预设的阈值。

本发明还提供一种mimo信道估计的降噪系统，采用了如上所述的mimo信道估计的降噪方法，并包括：

长训序列信道估计模块，通过接收信号和本地信号做长训序列的信道估计，得到长训序列的信道估计矩阵；

权值计算模块，与所述长训序列信道估计模块相连接，通过权值计算对每个子载波分别进行处理；

信道估计修正模块，与所述权值计算模块相连接，根据权值对信道估计矩阵中的各个元素进行修正。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：首先用接收信号和本地信号做长训序列信道估计，得到信道估计矩阵，然后，计算信道估计矩阵中各个元素的权值，最后，根据计算出来的权值大小对信道估计矩阵中的各个元素进行修正，因此，本发明能够通过权衡噪声抑制和流间泄露的影响，针对mimo信道估计给出了有效的修正信道估计矩阵的降噪方法，进而达到提升mimo系统接收性能的目的。

附图说明

图1是本发明一种实施例的工作流程示意图；

图2是本发明一种实施例的系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明。

ieee802.11标准的wlan提供了高速率、高质量的宽带业务应用，其中核心技术是ofdm技术和mimo技术。802.11n支持4天线流ofdm-mimo发射和接收，而802.11ac支持到8天线流mimo-ofdm发射和接收。mimo技术能够在空间中产生多条独立的并行信道，同时传输多路数据流,有效地增加了系统的传输效率。

实际情形中，信道的状态信息(csi)通常是未知的，必须从接收信号中进行估计，如果信道估计的不理想，会导致系统的性能急剧下降，因此准确的信道估计是保证mimo-ofdm系统传输质量，发挥其优越性的关键所在。

mimo-ofdm系统的信道估计算法同单天线系统的相比具有更大的复杂性，因为接收信号是多个发射信号的叠加信号，这些发射信号同时从多个发射天线上发射出来，几乎同步到达任一接收天线。因此要从一个叠加信号中正确的识别出多个发射信号，需要信道估计算法能估计出各发射天线到同一接收天线之间多个并行信道的信道特性。

假设mimo系统发射天线数为nt，接收天线数为nr。平坦衰落信道下，发射天线i到接收天线j的信道衰落系数用hj,i(i＝1,2,…,nt；j＝1,2,…,nr)表示，输入信号向量为噪声向量为输出信号向量那么有y(t)＝hx(t)+η(t)，其中

基于训练符号的信道估计算法最基本的是ls算法，ieee802.11标准的wlan使用长训序列估计传输信道h，由于前导中长训序列用来传递数据的子载波都是导频，而且在一个数据帧内可以假设信道不变，那么只需要采用ls算法就可以很快的得出每个子载波上的信道频率响应值。

频域上的接收模型可以表示为yn＝hnxn+vn,n＝1,2,…,l，其中yn为接收到的频域信号值，hn为频域冲激响应，vn为对应的频域高斯白噪声，l为频域子载波数目。如果为长训序列，那么可以得出信道的ls估计结果,

在一个数据帧内信道响应基本不变的前提下，就可以利用hls来进行均衡，最终完成数据的正确接收。

基于mimo系统应用于测试仪器，待测设备到测试仪用cable线连接的前提下，mimo多流之间隔离度好。在此前提下，本例旨在给出一种mimo信道估计的降噪方法，通过权衡噪声以及流间泄露的影响，提升了其信道的接收性能。

对比，如图1所示，本例提供一种mimo信道估计的降噪方法，包括以下步骤：

步骤s1，通过接收信号和本地信号做长训序列的信道估计，得到长训序列的信道估计矩阵；

步骤s2，通过权值计算对每个子载波分别进行处理；

步骤s3，根据权值对信道估计矩阵中的各个元素进行修正。

假设mimo系统发射天线数为nt，接收天线数为nr。平坦衰落信道下，发射天线i到接收天线j的信道衰落系数用hj,i(i＝1,2,…,nt；j＝1,2,…,nr)表示，输入信号向量为噪声向量为输出信号向量那么有y(t)＝hx(t)+η(t)，其中

本例选定输出信号yj(t),j＝1,2,…,nr为接收天线j上长训序列对应的接收序列，由傅里叶变换到频域yj,n＝dft(yj(t))，其中n为傅里叶变换点数，该傅里叶变换点数n由带宽确定。

本例所述步骤s1中，通过表示子载波k上各个接收天线的数据，表示本地信号的长训序列在子载波k上的数据，nt个发射天线上的数据相同，则子载波k上的长训序列的信道估计矩阵为其中，xk^h为xk的共轭，nt为mimo系统发射天线的数量，nr为接收天线的数量，n为傅里叶变换点数，k为子载波的个数。

本例所述步骤s2通过权值计算对每个子载波分别进行处理，其中，是子载波k上发射天线i到接收天线j的ls信道估计系数，是矩阵的一个分量，ls即长训序列，对于理想mimo测试场景，当j≠i时的信道响应还包括噪声和流间泄露，而当j＝i时只有当前流信道响应和噪声。

本例所述步骤s2包括以下子步骤：

步骤s201，针对子载波k上发射天线i到接收天线j的长训序列信道估计系数，计算其相应功率；

步骤s202，计算所述长训序列信道估计主对角线系数的功率归一化权值；

步骤s203，根据所述功率归一化权值计算主对角线的归一化功率；

步骤s204，计算所述归一化功率中每个元素的权值。

其中，本例所述步骤s201中，通过公式计算相应功率p^k，其中，为子载波k上发射天线i到接收天线j的长训序列信道估计系数，为求的模值。

本例所述步骤s202中，通过公式i＝1,2,…,min(nt,nr)计算所述功率归一化权值为求的均值，归一化权值仅用主对角线上的值。

本例所述步骤s203中，通过公式计算所述归一化功率ps^k。

本例所述步骤s204中，通过公式计算归一化功率ps^k中每个元素的权值

本例所述步骤s3中，根据权值修正信道估计矩阵中的每一个元素具体的，所述步骤s3中，在修正所述信道估计矩阵时，若则否则不变；其中，threshold为预设的阈值，一般的话，该预设的阈值threshold默认取值为-30db，当然，也可以根据实际情况设置为其他数值。

而降噪之后的后续解析数据，对每个子载波，可以利用修正后的信道估计矩阵来进行均衡，最终完成数据的正确接收。

如图2所示，本例还提供一种mimo信道估计的降噪系统，采用了如上所述的mimo信道估计的降噪方法，并包括：

长训序列信道估计模块，通过接收信号和本地信号做长训序列的信道估计，得到长训序列的信道估计矩阵；

权值计算模块，与所述长训序列信道估计模块相连接，通过权值计算对每个子载波分别进行处理；

信道估计修正模块，与所述权值计算模块相连接，根据权值对信道估计矩阵中的各个元素进行修正。

本例首先通过所述长训序列信道估计模块用接收信号和本地信号做长训序列信道估计，得到信道估计矩阵h，然后，通过所述权值计算模块计算信道估计矩阵h中各个元素的权值，最后，根据计算出来的权值的大小，对信道估计矩阵h中的各个元素进行修正，得到修正后的信道估计矩阵以便用于后续数据符号的均衡。

综上，本例能够通过权衡噪声抑制和流间泄露的影响，针对mimo信道估计给出了有效的修正信道估计矩阵的降噪方法，进而达到提升mimo系统接收性能的目的。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。