联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法与流程

本发明属于数字通信技术领域，特别涉及一种适用于无线及电力线多载波通信等领域的联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法。

背景技术：

近年来，无线通信技术得到迅速发展。其中，无线信道的时变特性一直是该技术的研究热点，也是提高无线通信系统容量和可靠性的关键。同时，信号在无线信道中的传播是一个复杂的过程：包括了信号散射、反射及绕射，还伴随着周边环境及移动台对信号传输的影响。因此，快速实时信道估计是无线通信技术的关键之一。而在有线通信中，低压电力线载波通信(LPLC)技术是一种通过使用已存在的广泛分布的低压电力线作为传输信号的媒介的高速宽带通信方式。其利用已有的低压电力线网络开展信息传输，无需重新布线并且降低了成本。但在LPLC系统中，其信道环境复杂，噪声干扰严重，为保证整个LPLC系统的性能，也迫切需要高效的信道估计技术与方法。

正交频分复用(OFDM)技术是一种特殊的多载波调制技术，其原理为通过串并变换，将高速串行传输的数据调制到多个相互独立的正交子信道上并行传输，具有抗干扰能力强、频谱利用率高、传输速率快等优点。在实用通信系统中，OFDM系统分为相干OFDM系统和非相干OFDM系统两种，如LPLC系统属于相干OFDM。采用相干OFDM系统，解调时需知道信道的状态信息(CSI)，而CSI可通过信道估计来获取。所谓信道估计是通过各种方法利用接收端的数据估计出信道的参数的过程。现有的信道估计方法主要有基于导频/训练序列方法的信道估计方法、基于判决反馈方法的信道估计以及盲信道估计。针对基于导频或训练序列的信道估计两种方法，其中，基于导频信道估计实现复杂度低，且估计性能较优，但因信道时变、选择性衰落等情况，为快速跟踪信道状态需不断发送导频，易造成带宽和功率损失；基于叠加训练序列的信道估计方法，在发送端将低功率训练序列与数据序列叠加，不占用其余频谱资源，提高了系统带宽利用率，能快速跟踪信道状态变化，但训练序列和数据序列会对信道估计效果产生一定影响。

技术实现要素：

针对上述两种现有信道估计方法存在的缺点，本发明采用了叠加训练序列与离散余弦变换(DCT)变换域信道估计方法，且在变换域信道估计中引入均衡判决方法完成二次去噪的变换域估计。因叠加训练序列不占用带宽，及联合训练序列与调和序列对数据序列改造，可消除数据序列对信道估计的影响；因DCT/离散余弦逆变换(IDCT)能有效抑制高频分量产生，且在其运算过程中通过设定加权噪声阈值对传输序列的信道响应幅度阈值判断并引入均衡判决方法，进一步消除噪声干扰。综合叠加训练序列、DCT/IDCT变换域信道估计及均衡判决优势，本发明方法具备复杂度适中，性能较高及稳定性好等优势。因此，该发明可用于无线及电力线通信传输环境下实时跟踪信道状态变化和快速信号检测等应用场合。

本发明改进了现有低性能高复杂度的信道估计方法，提供了一种改进的变换域信道估计方法，即联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，其可广泛应用于无线及电力线通信的信道估计与快速信号检测等场合。

本发明通过以下技术方案实现：

一种联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，其采用了联合叠加训练序列与调和序列产生发送序列的方法、基于时域统计平均最小二乘(LS)估计的信道频率响应粗估计方法，及联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，具体经以下步骤实现：

1)联合叠加训练序列与调和序列产生发送序列，消除数据序列和训练序列对信道估计产生的影响；

2)在一般的OFDM基带系统中，通过采用现有的叠加训练序列的LS信道估计方法，获得信道频率响应的粗估计；

3)将信道频率响应粗估计作幅度相位补偿，再经加宽度为M的窗函数(M为正整数，且M个OFDM符号为一帧)、M点DCT变换后，并对所得序列作低通滤波、时域去噪及补零扩展处理，对扩展后的N(N为正整数)点序列作N点IDCT变换、去窗处理及二次幅度相位补偿得

4)将所得结果均衡判决得重复M点DCT变换、低通滤波、时域去噪、插值补零及N点IDCT变换，得到频域响应的最终估计

优选的，联合叠加训练序列与调和序列产生发送序列的方法，将二进制输入序列{x(n)}通过正交频分复用(OFDM)基带系统的前端处理后，获得数据序列{d(n)}。并将其联合叠加训练序列{t(n)}与调和序列{a(n)}，产生发送序列{s(n)}。其中，调和序列{a(n)}为随机周期序列，且其周期与训练序列{t(n)}相同。所述方法可用以下详细步骤实现：

步骤2.1.设长度为N(N为整数)的输入序列x(n)经编码/交织、调制、1:N串并转换(A₁:A₂表示A₁路转换为A₂路，且A₁,A₂为自然数，以下表示相同)以及N点快速傅里叶逆变换(IFFT)等处理后，得到数据序列{d(n)}。其中，编码/交织分别可采用现有的Turbo等编码，并配合伪随机等交织方式；调制方式选用多进制正交幅度调制(M-QAM)等；而且，Turbo编码、伪随机交织、M-QAM以及IFFT为现有技术，已在发明涉及技术中说明。

步骤2.2.设置长度为N、周期为T的训练序列{t(n)}和调和序列{a(n)}，确保{d(n)+a(n)}在周期频点P处的快速傅里叶变换(FFT)的幅度值为0。其中，P＝lN/T，Q＝N/T且N、P、T、Q均为整数，l＝0,1,…,T-1，且FFT为现有技术，已在发明涉及技术中说明。数据序列{d(n)}与调和序列{a(n)}满足如下关系：

则调和序列{a(n)}的表达式如下：

步骤2.3.对步骤2.1所得{d(n)}，联合训练序列{t(n)}与调和序列{a(n)}，经式(2.3)运算求和，产生时域发送序列{s(n)}。取第m个OFDM符号的第n个采样值S_m(n)，其表达式为：

其中，θ为实数，取值为：0<θ<1；D_m(n)为第m个OFDM符号的第n个采样值对应的离散量化序列值，m和n均为正整数。

优选的，基于时域统计平均最小二乘(LS)估计的信道频率响应粗估计方法，在叠加训练序列基础上，对一帧内M(M为正整数)个OFDM符号求时域统计平均后，采用现有LS信道估计，获得信道频率响应粗估计。其中，LS信道估计为现有技术，已在发明涉及技术中说明。该粗估计按以下步骤完成：

步骤3.1.将权利要求2中步骤2.3所得时域发送序列{s(n)}，依次添加长度为L_cp(L_cp>L,L为整数，代表信道长度)的循环前缀(CP)，置于数据块头部，最大程度消除数据块之间的块间干扰(IBI)、N:1并串转换并送入信道后，再经1:N串并转换及去循环前缀(剔除数据块头部原添加长度为L_cp的CP，便于接收端解调接收)处理后，得数据序列{y_m(n)}。其表达式如下：

其中，数据序列向量为:y_m＝[y_m(0),y_m(1),…,y_m(N-1)]^T；信道冲击响应为：h_m＝[h_m(0),h_m(1),…,h_m(L-1)]^T；t和D_m分别对应训练序列{t(n)}所得的等效循环卷积矩阵和数据序列{D_m(n)}所得的等效循环卷积矩阵；噪声列向量为:ω_m＝[ω_m(0),ω_m(1),…,ω_m(N-1)]^T，且上标T表示矩阵转置，*表示乘积运算。N维等效循环卷积矩阵t和D_m的矩阵表示分别如下：

步骤3.2.对步骤3.1所得{y_m(n)}，经N点FFT得接收端序列{Y_m(k)}；其中，Y_m(k)为第m个OFDM符号第n个子载波信号的频域表示，其表达式如下：

且Y_m(k)，H_m，W_m分别为y_m(n)、h_m、ω_m的N点FFT变换。设diag[]表示对角矩阵，且内部元素为对角线数据。则T＝diag[T(0),T(1),…,T(N-1)]，D＝diag[D_m(0),D_m(1),…,D_m(N-1)]。另外，矩阵T的元素T(k)表达式如下：

式(3.5)中，FFT{·}表示N点FFT变换的运算符；exp{·}表示自然底数e的指数运算符；为虚数单位。

步骤3.3.对于去循环前缀后且N点FFT变换前所接收数据序列{y_m(n)}，取一帧长度为M的OFDM符号(该符号范围内信道冲击响应h不变)，采用时域统计平均方法，对所取OFDM符号求时域平均，得平均后的信号；其时域表达式为：

步骤3.4.采用LS信道估计，得信道频率响应粗估计当M取无穷大时，{D_m(n)}时域均值为0，且噪声均值也为0。故式(3.6)可变形为：

对式(3.7)等号两边同时左乘求得信道冲击响应的粗估计和其中，下标“ls”表示LS信道估计，的表达式如下：

其中，为的N点FFT变换，上标“-1”表示矩阵求逆运算。

优选的，联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，采用以下步骤实现：

步骤4.1.将步骤3.4所得粗估计经幅度相位补偿、加窗函数、M点离散余弦变换(DCT)处理后，得到其中，下标“c”表示在离散余弦变换域内，下面表示相同；幅度相位补偿通过对粗估计乘上一个增益因子δ₁完成；所加窗函数可采用宽度为M的窗函数。且增益因子δ₁和所选窗函数可采用正弦窗函数SIN，表达式分别为：

步骤4.2.将步骤4.1所得经阈值去噪、补零扩展后，得到N点序列其中，时域阈值去噪过程采用以下子步骤实现：

步骤4.2.1因信号能量集中于低频段，将序列通过低通滤波器(截止频率P_c＝L_cp-1)滤除高频分量后，得到滤波后序列

步骤4.2.2将步骤3.4所得对其采用平顶采样，且采样周期为T_s＝T/(N+L_cp)，得到采样序列{g_c(i)}(即每个采样点对应的信道冲击响应)，并求各采样点对应信道冲击响应的幅度模。若采样序列存在a个等幅度值采样点，则该幅度值对应权值为a。此时，阈值门限λ可由式(4.3)求得：

其中，g_c(i)是第i个采样点对应的信道冲激响应，i是整数，且i＝1,2,…,N；a₁+a₂+···+a_q＝N。

步骤4.2.3将滤波后序列按式(4.4)判断，使采样点保留或置零：

步骤4.2.4对步骤4.2.3所得序列{G_c(m)}，补零扩展为N点序列且补零扩展过程是在序列{G_c(m)}末尾添加N-M个零；

步骤4.3.将步骤4.2.4所得分别经N点IDCT变换、去窗处理(除以正弦窗函数SIN)及二次幅度相位补偿(乘以增益因子δ₂)，得到其中，增益因子δ₂表达式为：

步骤4.4.联合步骤2.4所得序列{Y_m(k)}对步骤4.3所得均衡判决，并将均衡结果重复M点DCT变换、低通滤波、加权阈值去噪、补零扩展及N点IDCT变换完成变换域二次估计过程，得信道频率响应的估计结果其中，均衡判决按以下子步骤完成：

步骤4.4.1.设均衡结果为信道频率响应预测值，则接收信号经信道频率响应预测值的迫零均衡后得到发送信号频域估计值其中，迫零均衡为现有技术，已在发明涉及技术中说明。表达式为：

步骤4.4.2.将均衡后的发送信号频域估计值经数据判决，被映射到QAM星座图最邻近点上，得发送信号判决值同时得频率信道响应判决值其中，表达式为：

判决依据如下：

1)当判决值时，则判决结果正确，即信道频率响应判决值为信道实际频率响应值H，X_m(k)为调制到第m个OFDM符号中第k个子载波的N点FFT数据；

2)当判决值时，则判决值与信道实际频率响应存在判决误差Δ，可通过判决误差Δ反馈校正，使信道频率响应预测值逐步逼近信道实际响应H。其中，判决误差Δ表达式为：

而判决反馈系数ξ为信道频率响应预测值的修正因子，且ξ为判决误差Δ的函数，即其中，

步骤4.4.3.联合第一次DCT估计判决值及判决反馈系数ξ加权求和，得信道频率响应均衡结果其中，表达式为：

其中，“*”表示乘积运算。Q₁、Q₂、Q₃分别为ξ的权值，取值均为区间[0,1]的实数，且Q₁+Q₂+Q₃＝1。

本发明所涉及的现有技术如下：

快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换(FFT/IFFT)技术、Turbo码编码、伪随机交织、多进制正交幅度调制(M-QAM)、最小二乘(LS)信道估计方法、基于离散余弦变换/离散余弦逆变换(DCT/IDCT)的变换域信道估计方法及迫零均衡技术。各现有技术原理描述如下：

FFT/IFFT技术

FFT/IFFT技术是OFDM技术实现调制解调的关键，两者互为逆运算，是离散傅里叶变换/离散傅里叶逆变换(DFT/IDFT)的低复杂度的实现。OFDM的调制解调技术可通过FFT/IFFT技术完成。一个OFDM符号内包含多个经过调制的子载波，可表示为多个子载波之和，即：

其中，N为子载波的个数；T表示OFDM符号持续时间；d_i为分配给每个子信道的数据符号；f_i为第i个子载波的载波频率；rect(t)为矩形函数，且rect(t)＝1，-T/2≤t≤T/2；且“*”为乘积运算，exp{·}表示自然底数e的指数运算符，为虚数单位，以下表示相同。当式(1)中，t_s＝0且rect(t)＝1时，对信号s(t)以T/N的速率抽样，有t＝kT/N(k＝0,1,…,N-1)得到：

从式(3)看出，s_k(t)等效为对d_i的IDFT运算，则在接收端对s_k(t)做DFT运算可恢复出d_i，即：

因此，OFDM的调制解调可通过FFT/IFFT技术实现，FFT/IFFT是DFT/IDFT的快速算法。

Turbo码编码

Turbo码编码器由分量编码器、交织器、删余矩阵和复接器组成。分量码的最佳选择为递归系统卷积(RSC)码。通常两个分量码采用相同的生成矩阵。编码时，两个分量码的输入信息序列是相同的，长度为N的输入信息序列{u_k}在送入第1个分量编码器进行编码的同时作为系统输出直接送到复接器，同时{u_k}经交织器π后的交织序列{u_n}送入第2个分量编码器。其中n＝π(k)，0≤n,k≤N-1。π(·)为交织映射函数，N为交织长度，即输入信息序列长度。两个分量编码器输入序列仅仅是码元顺序不同，输出的校验序列分别为和为提高码率和系统频谱效率，将两个校验序列经删余后，得到最后，将与系统输出一起组成码字序列{c_k}。

Turbo编码原理框图如图8所示。

伪随机交织

交织长度为N的伪随机交织的实现步骤：首先，从集合S＝{1,2,…,N}中随机选择一整数i₁，相应的选取到i₁的概率P(i₁)＝1/N，将选择的i₁记为π(1)，同时将i₁从集合S中删除，得到新的集合S₁；其次，在第k步，从集合S_k-1＝{i属于S,i≠i₁,i₂,…,i_N-k+1}中随机选择一个i_k，其相应的选取概率P(i_k)＝1/(N-k+1)，将选择的i_k记为π(k)，同时将i_k从集合S_k-1中删除，得到新的集合，记为S_k；最后，当k＝N时，得到π(N)，相应的选取概率为P(i_N)＝1，S_N为空集，交织过程结束。

多进制正交幅度调制(M-QAM)

正交幅度调制(QAM)是一种矢量调制，是采用两路独立的基带信号对两个相互正交的同频载波进行抑制载波双边带调幅，利用这种在同一宽带内具有频谱正交性的已调信号，实现两路并行的数字信息的传输。其中，M-QAM的调制解调原理：发送端，通过串并变换将信息速率为R_b的输入二进制信号分成两个速率为R_b/2的二进制信号，2/L电平变换将两个速率为R_b/2的二进制信号变为速率为R_b/[2·lb(L)]的电平信号，然后分别两个正交载波相乘，再相加求和得M-QAM信号；接收端，采用正交的相干解调方法，将接收到到信号分两路进入两个正交的载波的相干解调器，在分别进入判决器形成L进制信号并输出二进制信号，最后经并串转换后得到基带信号。其中，lb(·)表示以2为底的对数运算符。M-QAM调制解调原理图如图9所示，且图示中“LPF”表示低通滤波器。

LS信道估计方法

LS信道估计方法的依据准则是在不考虑噪声的影响下，使得代价函数J取值最小，代价函数J定义为：

J＝(Y-XFh)^H(Y-XFh) (4)

其中，Y＝[Y(0),Y(1),…,Y(N-1)]由一个OFDM符号解调后的输出信号组成的向量；X＝diag[X(0),X(1),…,X(N-1)]由二进制输入复序列x(n)映射后输出的一帧信号所组成的对角矩阵，diag[]表示对角矩阵；F是N维傅里叶变换矩阵，矩阵F对应的n行k列元素n和k的取值范围都为[0,N-1]，且exp{·}表示自然底数e的指数运算符，为虚数单位；h为待估计的信道冲激响应，上标“H”表示矩阵的共轭转置。

首先，将信道写成矩阵形式：Y＝XFh+v；

其次，为使代价函数J取值最小，则需满足条件即：

最后，化简式(5)得到时域估计且由H＝Fh得到信道的频率响应

基于DCT/IDCT的变换域信道估计方法

DCT相比于DFT，M点数据序列经M点DCT变换等效于对该数据序列经镜像扩展后的2M点DFT变换，且DCT是一对DFT实偶函数。不同于DFT，DCT并未产生新的高阶分量，且其序列的周期拓展在周期边缘是连续的，同时DCT具有能量集中的特点，性能和实现复杂度皆优于DFT。DCT变换域信道估计步骤如图10所示。

(1)对导频位置接收到的数据序列Y_p(k)经LS信道估计，得到导频子载波处的信道频率响应的估计

(2)对作M点DCT变换，得到其表达式如下：

(3)DCT域内对补零扩展成N点序列，得到其表达式如下：

(4)对作N点IDCT变换，得到其表达式如下：

迫零均衡技术

信道均衡技术可分为线性均衡和非线性均衡两类。其中，线性均衡适用于信道频率响应特性较平坦、码间串扰不严重情形。线性均衡器可由横向滤波器实现如图11所示。

要实现信道均衡，计算横向滤波器的抽头系数是关键。迫零均衡是根据信道特性来调整均衡滤波器的抽头系数，使均衡器和信道的总特性近似于理想信道条件，频域上表现为输出响应只在中心点有值，消除码间干扰的影响。存在码间干扰的OFDM系统中，信号传输过程的矩阵表示：Y＝HX+V，其中X、Y、V分别表示发送序列、接收序列及加性高斯白噪声的频域形式，H为信道冲激响应的频域形式。迫零均衡的基本思想是寻找方程组Y＝HX的极小范数最小二乘解，即当||Y-HX||²取极小值时，求解X。

令即

解得：由此得迫零均衡器的均衡系数矩阵为：

其中，上标“H”为矩阵共轭转置，上标“-1”为矩阵求逆运算。

本发明中联合叠加训练序列与调和序列生成发送序列，并采用现有叠加训练序列的LS信道估计方法获得信道频率响应的粗估计，设定噪声阈值门限(门限为采样点对应的信道响应幅度的加权平均值)以及去噪处理，同时采用加窗的DCT/IDCT插值对信道频率响应的变换域二次估计，且二次估计过程中引入均衡判决方法。本发明提出的联合叠加训练序列与时域去噪的变换域信道估计方法，消除了数据序列和训练序列对信道估计性能影响，改善了现有的LS信道估计的性能，实现复杂度较低，能很好地在多载波通信中得到应用。

附图说明

图1为本发明的实现原理总体框架图。

图2为本发明实施例中发送序列{s(n)}产生流程及发送序列{s(n)}帧结构示意图。

图3为本发明实施例利用现有方法得到典型的电力线载波多径信道的频率响应粗估计的结构图。

图4为本发明实施例加权时域阈值设定的示意框图。

图5为本发明实施例采用加窗的DCT/IDCT插值对信道频率响应的变换域二次估计流程示意图。

图6为本发明实施例联合接收端数据序列{Y_m(k)}与第一次DCT变换域估计得到信道频率响应均衡值示意图。

图7为本发明实施例的流程示意图。

图8是Turbo编码原理框图。

图9是M-QAM调制解调原理图。

图10是DCT变换域信道估计的图。

图11是由横向滤波器实现的线性均衡器示意图。

具体实施方式

以下通过优选实施例、并结合附图对本发明作进一步详细描述。

本发明所提出的联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法可应用在典型的电力线多载波有线通信或者多载波无线通信系统中，实现杂波干扰恶劣时快速准确地完成信道估计与信号检测功能，并不只限于以下实施例所详细说明的领域。以下选取典型的电力线多载波通信系统的联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，详细说明本发明的具体实施方式。

本发明一种优等实施例依次经过下述主要步骤得以实现：

联合叠加训练序列与调和序列生成发送序列；将典型的电力线多载波通信多径信道结合于OFDM系统中，并通过现有修正的LS信道估计方法(方法见“刘秋格,穆晓敏,陆彦辉.叠加Chirp训练序列的OFDM信道估计[J].计算机工程与应用,2011,47(31):97-100.”)，得到电力线信道频率响应的粗估计根据所得粗估计对其幅度相位补偿(与增益因子δ₁相乘)、加窗(采用宽度为M的正弦窗函数)、M点DCT变换以及低通滤波(截止频率P_c＝L_cp-1)处理，得到滤波后序列并设定循环前缀(CP，L_cp为循环前缀的长度)范围内能量集中的采样点的信道响应幅度的加权算术平均值为阈值门限，将滤波处理后的结果执行阈值判断完成第一次去噪处理，若滤波后采样点对应的信道响应幅度值大于所设定的阈值λ，则将该采样点保留，反之，将其置零；将第一次去噪处理后的结果{G_c(m)}扩展补零成N点序列(序列{G_c(m)}尾部添N-M个0)，并通过N点IDCT变换、去窗(去除宽度为M的正弦窗)、二次幅度相位补偿(与增益因子δ₂相乘)得到第一次变换域估计联合Y_m(k)(第m个OFDM符号第n个子载波信号对应的频域信号)及均衡判决得到对重复M点DCT变换、低通滤波、加权阈值去噪、插值补零及N点IDCT变换，最终得到电力线的信道频率响应，完成变换域二次估计。

本发明通过数据序列的改造、信道频率响应的粗估计、联合加权阈值去噪与均衡判决对噪声二次去噪，其中数据序列的改造，消除了数据序列对信道估计的影响，考虑到循环前缀范围内的噪声并未得到消除，设定一个改进的且实现效果较好的阈值门限及引入均衡判决方法完成变换域二次估计，进一步消除噪声干扰，达到估计性能提高，实现复杂度适中的联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法。

本发明提出了一种联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，将其用于典型的电力线多载波通信这一实施例中，具体实施方式可依次通过以下图例来说明。

如图1所示，为本发明实现原理总体框架图。其中，图(a)为联合训练序列与调和序列产生发送序列，并在时域统计平均基础上采用现有LS信道估计方法(方法见“刘秋格,穆晓敏,陆彦辉.叠加Chirp训练序列的OFDM信道估计[J].计算机工程与应用,2011,47(31):97-100.”)，获得信道频率响应粗估计；图(b)为信道频率响应粗估计经DCT/IDCT变换域插值、时域加权阈值去噪、均衡判决处理完成DCT/IDCT变换域二次估计的过程示意图；图(c)描绘的是图(a)和图(b)之间链路连接示意图，所表示的链接关系为：1)联合训练序列与调和序列产生发送序列；2)将发送序列发送至信道，并在接收端处采用叠加训练序列的时域统计平均方法，依据LS估计准则得信道频率响应粗估计3)将粗估计经过DCT/IDCT插值与加权阈值去噪处理，完成第一次变换域估计，得4)联合接收端数据序列{Y_m(k)}与第一次变换域估计结果经均衡判决得并将再次经DCT/IDCT插值与加权阈值去噪处理，完成第二次变换域估计。

如图2所示，为本发明实施例中发送序列{s(n)}产生流程及发送序列{s(n)}帧结构示意图。图2(a)所示，在本发明中，为消除数据序列{d(n)}对信道估计的影响，特别引入一调和序列，经过调和序列{a(n)}的调和作用，对数据序列{d(n)}进行改造，然后联合训练序列{t(n)}产生发送序列{s(n)}。发送序列{s(n)}的表达式为其中，“*”表示乘积运算；θ为训练序列{t(n)}的功率，其取值为：0<θ<1；序列{d(n)}为二进制输入序列{x(n)}经信道编码/交织、M-QAM调制、1:N串并变换及N点IFFT变换所生成的数据序列；序列{t(n)}为长度为N的训练序列，其周期为T(T为正整数)。而图2(b)所描绘的是发送序列{s(n)}的帧结构图，其帧结构为一个长度为N的数据序列{d(n)+a(n)}与一个长度为N的训练序列{t(n)}叠加起来发送，并在它们头部添加一个长度为L_cp的循环前缀(CP)，且L_cp为T的整数倍。

图2(a)中，内含“+”的圆圈表示求和运算，内含“×”的圆圈表示乘积运算；调和序列{a(n)}满足如下条件：且其作用为消除训练序列{t(n)}以及数据序列{d(n)}对信道估计的影响，且Q＝N/T为整数。

如图3所示，为本发明采用现有的信道估计方法(方法见“刘秋格,穆晓敏,陆彦辉.叠加Chirp训练序列的OFDM信道估计[J].计算机工程与应用,2011,47(31):97-100.”)，完成信道频率响应的粗估计。其实现步骤为：1)二进制输入序列{x(n)}，经OFDM基带系统前端处理后获得数据序列{d(n)}，并联合调和序列{a(n)}、训练序列{t(n)}产生发送序列{s(n)}；2)对每个OFDM符号前添加长度为L_cp的循环前缀(CP)并经N:1并串转换后发送出去，通过典型的电力线信道，接收端处经1:N串并转换及去除所加长度为L_cp的CP后，对某一帧OFDM符号内求时域统计平均，得信道冲激响应时域粗估计将经N点FFT变换得信道频率响应粗估计且将去除CP后的结果{y_m(n)}作N点FFT变换得{Y_m(k)}。

如图4所示，为本发明设定噪声阈值门限λ的示意图。该噪声阈值门限λ设置过程经过以下步骤完成：1)对采用平顶采样，且采样周期为T_s＝T/N，得到采样序列{g_c(i)}，g_c(i)为第i个采样点对应的信道冲激响应且i＝1,2,…,N；2)依次求每个采样点对应的信道冲激响应幅度|g_c(i)|，并将所有幅度值排序；3)记录等幅度值的个数作为权值(若某一个幅度值相同的数量有a_q个，则将a_q作为权值)，那么将a_q与其对应的幅度值作乘积，如图4所示；4)将所有权值a_q与对应的幅度值的乘积求和，并乘以权值和的倒数，即可得到噪声阈值门限λ。

如图5所示，为本发明对信道频率响应的粗估计经过DCT/IDCT变换域插值、时域加权阈值去噪、均衡判决处理后得到信道频率响应的估计。图5所描绘的变换域二次估计过程，依次按以下步骤实现：首先，将图2所得信道频率响应的粗估计通过对粗估计幅度相位补偿(与增益因子δ₁相乘)，再乘上一个正弦窗函数SIN(窗函数长度为M)作限带，得到结果其次，对作M点DCT变换并通过一个截止频率为P_c(P_c＝L_cp-1，L_cp为循环前缀的长度)的低通滤波器，滤除高频分量后，将其结果所对应的幅值与加权时域阈值λ作比较，当平顶采样所得采样点对应的信道响应幅度大于λ，则保留该采样点，否则，将采样点置零；再次，将判断后的结果补零扩展成N点序列并作N点IDCT变换、去窗处理及二次幅度相位补偿(与增益因子δ₂相乘)，得到信道的频率响应最后，联合接收端接收数据序列{Y_m(k)}与第一次DCT/IDCT估计结果均衡判决、二次DCT/IDCT估计得其中，平顶采样的采样周期T_s＝T/(N+L_cp)；正弦窗函数SIN表达式为：k＝0,1,2,…,M；二次DCT/IDCT估计包括对判决结果的M点DCT变换、低通滤波、二次噪声阈值判断、补零扩展成N点序列、N点IDCT变换。

如图6所示，为本发明实施例联合接收端数据序列{Y_m(k)}与第一次DCT变换域估计得到信道频率响应均衡值示意图。图6描绘的均衡判决步骤：首先，设定均衡判决结果为信道频率响应预测值，采用现有迫零均衡技术，联合接收端数据序列{Y_m(k)}得到发送信号频域估计值且表达式为其次，将发送信号频域估计值经数据判决，被映射到QAM星座图最邻近点上，得到发送信号判决值及信道频率响应判决值两者关系式为最后，联合第一次DCT估计信道频率响应判决值及判决反馈系数ξ(ξ为的修正因子，判决误差Δ的函数)加权求和，得到信道频率响应均衡结果其表达式为其中，“*”表示乘积运算；Q₁、Q₂、Q₃分别为ξ的权值，均为区间[0,1]中的实数，且Q₁+Q₂+Q₃＝1。

数据判决依据为：当发送信号判决值与X_m(k)(调制到第m个OFDM符号中第k个子载波的N点FFT数据)相等时，判决结果正确，即信道频率响应判决值为信道实际频率响应H；当与X_m(k)不相等时，则与H存在判决误差Δ，可通过Δ反馈校正，使逐步逼近H。其中，判决误差判决反馈系数ξ取为判决误差Δ的平方关于的梯度，即

如图7所示，为本发明实施例实施的流程示意图。图7描绘的是本实施例实现的主要步骤：

第一阶段，开启信道估计流程；

第二阶段，初始化各类数据的参数；

第三阶段，联合叠加训练序列与调和序列生成发送序列；

第四阶段，发送序列通过典型的电力线多径信道进行传输；

第五阶段，获取信道响应的粗估计；

第六阶段，变换域估计的前端处理(包括粗估计的加窗处理、幅度相位补偿、M点DCT变换及低通滤波)；

第七阶段，设定加权噪声阈值门限；

第八阶段，将采样点的信道响应幅度与设定的噪声阈值门限作比较，判断采样点是否保留；

第九阶段，将保留的结果扩展成N点序列，作N点IDCT变换、去窗处理及二次幅度相位补偿后得到联合Y_m(k)、进行频域均衡判决，设置权值Q₁、Q₂、Q₃，得均衡判决结果

第十阶段，对判决结果实现二次去噪，重复M点DCT变换、低通滤波、加权阈值判断、补零扩展成N点序列后，将其结果作N点IDCT变换，得信道频率响应的结果

图7中带箭头的虚线主要是判决结果实现二次去噪及阈值判断后的补零扩展过程。

本发明提出一种联合加权阈值去噪与均衡判决的变换域二次估计方法，其包括了联合叠加训练序列与调和序列产生发送序列的方法、采用修正最小二乘(LS)信道估计获得信道频率响应粗估计方法、联合加权阈值去噪与均衡判决完成粗估计的变换域二次估计方法。本发明依次经以下步骤完成：联合叠加训练序列与调和序列产生发送序列；采用修正LS信道估计方法获得信道频率响应粗估计；将所得结果依次幅度相位补偿、加窗函数、离散余弦变换(DCT)、低通滤波、平顶采样处理，并将采样点的信道响应幅度的加权平均值作为噪声阈值门限，对采样点作阈值判断，判断采样点保留与否；将阈值判断后的结果通过补零扩展、现有离散余弦逆变换(IDCT)以及改进的频域均衡判决方法，将均衡结果重复M点DCT变换、低通滤波、加权阈值去噪、插值补零及N点IDCT变换完成DCT/IDCT变换域二次估计，得到最终信道频率响应。采用本发明所述方法，可实现电力线多载波、无线通信等多径信道频率响应估计，联合加权阈值与均衡判决完成对噪声两次去噪，且估计性能较高，复杂度适中。因此，本发明方法可适用于有线或无线信道杂波干扰恶劣时的信道估计、杂波干扰检测与抑制等场合。

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进行多种变化、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训练序列的功率θ、循环前缀的长度L_cp、加权噪声阈值λ、DCT/IDCT变换点数、均衡判决权值(Q₁、Q₂、Q₃)等参数，仍属本发明所述方法的范畴，仍受本专利保护。