一种LTE系统下的信道估计方法与流程

本发明涉及信道估计方法，尤其涉及一种lte系统下的信道估计方法。

背景技术：

当今的信息社会，移动通讯技术的发展得到了愈来愈多的关注。移动通讯技术发展的最终目标是实现任何人在任何时间任何地点能够与任何人或对象进行任何种类的通讯。

通讯技术的发展已经经过了第一代、第二代、第三代，以及当前的第四代lte的不断发展，乃至未来5g的持续演进。通讯技术的发展历程告诉我们，通讯最核心的技术本质就是编码、译码、调制、解调。然而，数据信息的正确解调、译码，首先依赖于无线信道的准确估计。

信道估计可以在时域上进行，也可以在频域上进行，lte（longtermevolution，长期演进）系统下，考虑lte的宽带特性及相应的复杂度，一般在频域上进行信道估，目前采用的经典的信道估计方法有ls最小二乘法，mmse最小均方误差等，然而，单纯采用ls最小二乘法，mmse最小均方误差算法进行信道估计，其准确性仍然比较有限，这不利于后续数据信息的正确解调、译码。

因此，如何提高信道估计的精度是本领域技术人员所亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种lte系统下的信道估计方法。

本发明提供了一种lte系统下的信道估计方法，在接收机侧，首先在频域上进行ls最小二乘法信道估计，得到初步的信道估计结果，再进行mmse最小均方误差信道估计，提升信道估计的准确性，然后对频域信道估计结果进行ifft逆变换，利用信道冲激响应的时间有限性，对信道持续时间之外的信号进行截断，强制置零，降低噪声的能量，最后进行fft变换回到频域，从而实现对信道估计的精度提升。

作为本发明的进一步改进，所述信道估计方法包括以下步骤：

s1、频域均衡；

s2、ls最小二乘法信道估计；

s3、mmse最小均方误差信道估计；

s4、噪声估计；

s5、时域截断。

作为本发明的进一步改进，在步骤s1中，信道估计的系统方程，用离散卷积的形式表达成：

其中，为输入信号，信道冲激响应，为观测信号，为输入信号的长度；

以矩阵形式表达如下：

其中，为

是信道的冲激响应；

是观测信号；

是复高斯噪声；

根据离散傅里叶变换的性质，时域圆卷积对应着频域相乘；

为了应用频域相乘，首先把上述表达式的关系转换成圆卷积的形式，方法如下，把切成长度为的段，然后累加起来：

观测信号和噪声也做同样的处理：

这样处理后的信号之间是圆卷积的关系：

用矩阵表达则为：

和是由和排列而成的列矢量，

在矩阵论里面，用大写黑体表示矩阵，小写黑体表示矢量，为了遵从这个规则，本文表达中用、表示频域信号，以免混淆，如果把排列成矢量，把排列成矢量，则离散傅里叶变换可用矩阵来表示：

逆变换为：

其中为n点的离散傅里叶变换矩阵；

记，

对方程两边做dft变换：

由此得到，频域内的方程表达成：

其中，

根据卷积定理，时域圆卷积对应频域乘积，必须是一个对角矩阵：

作为本发明的进一步改进，在步骤s2中，

ls最小二乘法信道估计不考虑噪声影响，因此频域内的方程变成：

构造误差向量：

；

其中，e是误差向量，是所接收的频域信号，是所发送的频域信号，

是频域ls最小二乘法信道估计，表示对信号向量的估计；

要使信号估计的均方误差最小，则需要满足条件：

；

对上式进行变换：

；

上式j对矩阵求偏导，并令偏导为零，则：

；

即：

所以有：

由此得到频域ls最小二乘法信道估计

作为本发明的进一步改进，在步骤s3中，

mmse最小均方误差信道估计充分考虑了噪声的影响，在ls最小二乘法完成对信道的初步估计基础上，进一步进行最小均方误差信道估计，

采用mmse最小均方误差信道估计时，令，对频域内的方程构造误差向量：

；

其中，e是误差向量，是信道频域特性，是信道频域mmse最小均方误差估计；

要使信号估计的均方误差最小，则需要满足条件：

；

对上式进行变换：

；

上式j对矩阵求偏导，并令偏导为零，则：

；

即：

所以有：

令，表示噪声功率，则

所以，有

其中，为简化计算，考虑实际工程实现，在对的计算中，以近似替代，由此得到频域mmse最小均方误差信道估计

作为本发明的进一步改进，在步骤s4中，

上式中还有一个噪声项需要估计，为了估计系统噪声，进行以下计算：

假设在第个ofdm符号上的第个子载波上收到信号表示为：

其中，，为子载波数，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上的信道频率响应，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上发射的符号，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上的加性高斯平稳噪声，均值为0，方差为；

由于以下步骤针对每一个子载波k都做处理，为方便描述，以下式子省略了下标k，且以导频符号位置记为3和10为例，即上行lte导频符号位置：

1)通过ls信道估计，计算信道频率响应、；

2)计算信道频域响应差;

3)计算状态补偿量：;

4)计算，其中；

5)由，计算；

6)计算；

7)计算，从而得到噪声方差估计。

作为本发明的进一步改进，在步骤s5中，

采用频域mmse最小均方误差信道估计法获得后，通过时域截断处理的方法得到更加准确的信道估计；

在一个无线传播环境当中，信道的时延扩展，也就是相干带宽基本上是不变的，可以认为是一个已知量，通过已经得到的ls信道估计来进一步获得：

1)依据ls信道估计进行频域信道响应的自相关函数计算；

2)确定自相关函数的3db带宽；

3)计算频域相关带宽；

4)确定均方根时延扩展；

5)根据高斯正态概率分布，最大时延扩展大概率小于，取；

假设已经通过信道估计获得信道的最大时延扩展，根据傅里叶逆变换，对频域mmse最小均方误差信道估计值进行傅里叶逆变换：

其中，

为频域mmse最小均方误差信道估计；

为傅里叶逆变换，

为mmse最小均方误差信道估计时域表达式，时域上为一个n点离散序列，记作：，

利用信道的时延扩展长度的先验信息，将超过长度之外的信息响应置为零，进行时域截断，由此得到时域截断后的时域信道估计:

,0,0,,0

对时域截断后的时域信道估计进行傅里叶变换，由此可得更高精度的信道估计：

其中

就是通过频域均衡、ls最小二乘法信道估计、mmse最小均方误差信道估计、傅里叶逆变换、时域截断、傅里叶变换，最终获得的高精度的信道估计。

本发明的有益效果是：通过上述方案，大大降低了信道估计的均方误差，提升了信道估计的精度，取得了良好的效果。

附图说明

图1是本发明一种lte系统下的信道估计方法的流程图。

图2是ls信道估计、mmse信道估计、mmse+时域截断信道估计算法的均方误差比较图。

具体实施方式

下面结合附图说明及具体实施方式对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种lte系统下的信道估计方法，在接收机侧，首先在频域上进行ls最小二乘法信道估计，得到初步的信道估计结果，再进行mmse最小均方误差信道估计，提升信道估计的准确性，然后对频域信道估计结果进行ifft逆变换，利用信道冲激响应的时间有限性，对信道持续时间之外的信号(即噪声)进行截断，强制置零，降低噪声的能量，最后进行fft变换回到频域，从而实现对信道估计的精度提升。仿真表明，采用本发明提出的信道估计方法，大大降低了信道估计的均方误差，提升了信道估计的精度，取得了良好的效果。

如图1所示，一种lte系统下的信道估计方法，包括以下具体实现步骤：

(一)频域均衡

对于窄带系统，由于信道估计算法中，相关矩阵里面存在大量的零元素，时域均衡的运算量不算大，因此时域均衡是可行的。但是lte的宽带系统，lte的最大带宽可达20mhz，在这种情况下，信道时延较大，时域均衡的运算量过大，因此lte系统的信道估计一般采用频域均衡技术。

一般地，信道估计的系统方程，用离散卷积的形式可表达成：

其中，为输入信号，信道冲激响应，为观测信号，为输入信号的长度。

以矩阵形式可以表达如下：

其中，为

是信道的冲激响应；

是观测信号；

是复高斯噪声。

根据离散傅里叶变换的性质，时域圆卷积对应着频域相乘，时域的卷积运算比较复杂，而转换到频域就简单得多了。

为了应用频域相乘，首先要把上述表达式的关系转换成圆卷积的形式，方法如下，把切成长度为的段，然后累加起来：

观测信号和噪声也做同样的处理：

这样处理后的信号之间是圆卷积的关系：

用矩阵表达则为

和是由和排列而成的列矢量，

在矩阵论里面，一般用大写黑体表示矩阵，小写黑体表示矢量，为了遵从这个规则，本发明的算法表达中用、表示频域信号，以免混淆。如果把排列成矢量，把排列成矢量，则离散傅里叶变换可用矩阵来表示：

逆变换为

其中为n点的离散傅里叶变换矩阵。

记，

对方程两边做dft变换：

由此得到，频域内的方程可以表达成：

其中

根据卷积定理，时域圆卷积对应频域乘积，必须是一个对角矩阵：

(二)ls最小二乘法信道估计

ls最小二乘法信道估计不考虑噪声影响，因此上述频域内的方程变成：

构造误差向量：

；

其中，e是误差向量，是所接收的频域信号，是所发送的频域信号，是频域ls最小二乘法信道估计，表示对信号向量的估计；

要使信号估计的均方误差最小，则需要满足条件：

；

对上式进行变换：

；

上式j对矩阵求偏导，并令偏导为零，则：

；

即：

所以有：

由此得到频域ls最小二乘法信道估计

(三)mmse最小均方误差信道估计

mmse最小均方误差信道估计充分考虑了噪声的影响，在ls最小二乘法完成对信道的初步估计基础上，进一步进行最小均方误差信道估计

采用mmse最小均方误差信道估计时，令，对上述频域内的方程构造误差向量：

；

其中，e是误差向量，是信道频域特性，是信道频域mmse最小均方误差估计；

要使信号估计的均方误差最小，则需要满足条件：

；

对上式进行变换：

；

上式j对矩阵求偏导，并令偏导为零，则：

；

即：

所以有：

令，表示噪声功率，则

所以，有

其中，为简化计算，考虑实际工程实现，在对的计算中，以近似替代，由此得到频域mmse最小均方误差信道估计

(四)噪声估计

注意到上式中还有一个噪声项需要估计，为了估计系统噪声，我们可以进行以下计算。

假设在第个ofdm符号上的第个子载波上收到信号表示为：

其中，，为子载波数，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上的信道频率响应，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上发射的符号，表示第m个ofdm符号上的第个子载波上的加性高斯平稳噪声，均值为0，方差为。

由于以下步骤针对每一个子载波k都做处理，为方便描述，以下式子省略了下标k，且以导频符号位置记为3和10为例(上行lte导频符号位置)：

1)通过ls信道估计，计算信道频率响应、；

2)计算信道频域响应差;

3)计算状态补偿量：;

4)计算，其中；

5)由，计算；

6)计算；

7)计算，从而得到噪声方差估计。

(五)时域截断

采用频域mmse最小均方误差信道估计法获得后，通过时域截断处理的方法还可以得到更加准确的信道估计。

注意到，实际上还有一种信息可以用来降低突发噪声的影响，在一个无线传播环境当中，信道的时延扩展，也就是相干带宽基本上是不变的，可以认为是一个已知量，通过已经得到的ls信道估计来进一步获得：

1)依据ls信道估计进行频域信道响应的自相关函数计算

2)确定自相关函数的3db带宽

3)计算频域相关带宽

4)确定均方根时延扩展

5)根据高斯正态概率分布，最大时延扩展大概率小于，取

假设已经通过信道估计获得信道的最大时延扩展，根据傅里叶逆变换，对频域mmse最小均方误差信道估计值进行傅里叶逆变换：

其中，

为频域mmse最小均方误差信道估计

为傅里叶逆变换

为mmse最小均方误差信道估计时域表达式，时域上为一个n点离散序列，记作：

利用信道的时延扩展长度的先验信息，将超过长度之外的信息响应置为零，进行时域截断，由此得到时域截断后的时域信道估计:

,0,0,,0

对时域截断后的时域信道估计进行傅里叶变换，由此可得更高精度的信道估计：

其中

就是通过频域均衡、ls最小二乘法信道估计、mmse最小均方误差信道估计、傅里叶逆变换、时域截断、傅里叶变换，最终获得的高精度的信道估计。

如图1所示，是本发明所述方法的具体实现框图，具体实现：

(一)ls最小二乘法信道估计

依据进行ls信道估计，所得ls信道估计结果用于噪声估计、频域信道响应自相关计算、mmse信道估计之系数生成。

(二)噪声估计

依据接收信号和ls信道估计结果，应用前述噪声估计方法，估计噪声方差，用于mmse系数生成。

(三)mmse估计模块

依据ls信道估计结果及由此计算的频域信道响应相关函数、噪声方差估计，生成mmse系数，用于mmse信道估计。

(四)时域截断

对mmse信道估计所得的频域信道估计结果进行傅里叶逆变换，得到时域信道估计。

依据频域信道响应相关函数，确定相关函数3db带宽，计算均方根时延扩展，确定最大时延扩展，对所得时域信道估计进行时域截断。

对时域截断后的时域信道进行傅里叶变换，最终获得高精度的频域信道估计。

如图2所示为ls信道估计、mmse信道估计、mmse+时域截断信道估计算法的均方误差比较，这与预期结果也是相符的，ls信道估计没有考虑噪声因素的影响，因此信道估计的均方误差最大；mmse信道估计充分考虑了噪声因素的影响，信道估计的均方误差更小，但mmse信道估计没有考虑信道的时延扩展，因此信道估计仍然不够准确，而mmse+时域截断信道估计算法在mmse信道估计的基础上，充分利用了信道的时延扩展信息，进行了时域截断处理，因此信道估计的准确性进一步提升，从而获得了高精度的频域信道估计。

仿真表明，采用本发明提出的信道估计方法，大大降低了信道估计的均方误差，提升了信道估计的精度，取得了良好的效果。

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。