本发明涉及通信领域，具体是一种无线通信多模终端系统的通用信道估计算法。
背景技术：
目前多模接收机存在的问题如下：首先，各单模帧结构之间有如下几点主要不同点：1)接入方式的差异。主要有如下三种：时分、码分和频分，还有混合方式；2)支持多小区情况。有些模式同时有几个小区会给终端发送相同的信息；而有些模式仅在小区切换时，才有控制信道会同时接收不同小区信息，而数据信道不会同时接收不同小区信息；3)导频连续性；导频主要分：连续导频和非连续导频；4)导频长度不同；各种模式的导频长度各不相同；5)数据长度差异；各种模式的数据长度各不相同。其次各单模接收机算法上有如下几点主要不同点：1)各模式所采用的信道估计算法不尽相同，主要集中在ls、相关、mmse、lms、fft-sic；2)是否支持多小区，对信道估计与均衡器也产生不同的影响；3)信道跟踪问题；非连续导频采用插值或者psp等方式来跟踪信道变化所影响的cir变化；4)干扰消除；是否支持同频与邻频干扰，各个模式采用的方式均不相同；5)帧结构与接入方式等差异，导致均衡器的方式也各不相同。而通用结构与算法要同时支持上述这些差异与场景，是一个相对较为困难的工作。通用的信道估计算法困难主要集中在：连续导频与非连续导频；接入方式的差异；导频长度的差异；多小区问题。通用的均衡算法困难主要集中在如下几个方面：接入方式的差异；数据长度的差异；多小区问题；干扰消除问题。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种无线通信多模终端系统的通用信道估计算法，以解决上述
背景技术：
中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种无线通信多模终端系统的通用信道估计算法，通过基于径之间的串行干扰消除的迭代方式来实现，在迭代过程中，按照径的能量大小进行排序，从能量大的开始逐个进行消除，其具体方法如下：(1)通过滑动相关的方式获得多小区的所有径信息f＝phgtr；(2)找出步骤(1)中能量最大的径所对应的小区序号和径序号：其中为具有最强能量径所在的小区序号；为小区中最大能量径所对应的径序号；通过和可以获得对应的最大能量径的cir：(3)计算最大能量径所在小区的导频序列与其他径所在小区的导频序列之间的相关性：(4)重构最大能量径的信号其中frrccoef为成型滤波器系数；(5)将最大能量径加入到有效cir集合中：cirbuffer←hmax·frrccoef；(6)计算该最强能量径对其他径的影响:(7)消除最强能量对其他径的影响：(8)重复步骤(1)到(7)直到满足以下迭代终止条件。作为本发明进一步的方案：所述迭代终止条件包括：a)本次残余功率比上一次残余功率大，说明本次干扰消除带来了负面影响；b)本次残余功率与上次残余功率的差值小于某一个门限，说明本次迭代带来的作用很小；c)迭代次数大于某一个门限，如果迭代次数过大，会导致系统执行时间过长，进而出现一些异常。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明能够配置不同的导频长度，以及支持多小区的个数和各小区对应的导频序列到通用信道估计模块，从而使其达到支持各时域模式的多模信道估计功能。附图说明图1为evdo为例的插值示意图。图2为td-scdma系统awgn信道估计mse性能对比。图3为td-scdma系统fading信道估计mse性能对比。图4为修正ls信道估计性能。图5为pic-ls-方案的最小均方误差。图6为sic-ls-方案的最小均方误差。图7为各种方案的最小均方误差性能对比。图8为fd＝6.555hz时线性内插及本发明方法的接收误码率性能曲线。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例中，一种无线通信多模终端系统的通用信道估计算法，通过基于径之间的串行干扰消除的迭代方式来实现，在迭代过程中，按照径的能量大小进行排序，从能量大的开始逐个进行消除，其具体方法如下：(1)通过滑动相关的方式获得多小区的所有径信息f＝phgtr；(2)找出步骤(1)中能量最大的径所对应的小区序号和径序号：其中为具有最强能量径所在的小区序号；为小区中最大能量径所对应的径序号；通过和可以获得对应的最大能量径的cir：(3)计算最大能量径所在小区的导频序列与其他径所在小区的导频序列之间的相关性：(4)重构最大能量径的信号其中frrccoef为成型滤波器系数；(5)将最大能量径加入到有效cir集合中：cirbuffer←hmax·frrccoef；(6)计算该最强能量径对其他径的影响:(7)消除最强能量对其他径的影响：(8)重复步骤(1)到(7)直到满足以下迭代终止条件：a)本次残余功率比上一次残余功率大，说明本次干扰消除带来了负面影响；b)本次残余功率与上次残余功率的差值小于某一个门限，说明本次迭代带来的作用很小；c)迭代次数大于某一个门限，如果迭代次数过大，会导致系统执行时间过长，进而出现一些异常。为了进一步提高在高速信道下的性能，本节采用基于mmse准则的插值方案来应用于各系统中。以evdo为例，假定加权系数为：其中行表示一个hs(halfslot)分成段数的编号，假如将其分为5段为例，如图1所示；列表示参与加权的导频编号。将每个hs分为5段，使用相邻的4个hs的导频估计出的路径系数参与插值。第i段的系数可以采用正交准则来估计最优加权系数：假定ci＝c(i,:)，则进一步拓展到其他段的系数，则c矩阵可以表征为：其中且rggp，rgpgp系数可以通过如下关系获得：r(τ)＝j0(2πfdτ)其中τ是相同径变化间隔；fd为最大多普勒，j0为零阶bessel函数。以evdo为例，cir间隔为半个时隙，即相邻半时隙间隔为：为了实现的方便，可以依据多普勒进行分段处理，等式矩阵求逆就可保存几个表格的形式来替换，进而达到简化实现的目的。本发明采用mse(meansquareerror)评定精度的优劣，mse定义如下：由于cir竖直是随机的，会导致r(τ)＝j0(2πfdτ)对高低幅度的径评价不公平，为了评估的公平性，将上等式进行归一化处理，即：实施例(1)采用td-scdma信道估计的mse：为了评估该方法在多小区场景下的性能，本实施例以td-scdma系统为例进行了系列的仿真与分析。仿真场景为：awgn和衰落信道，有2个用户的服务小区和一个用户的干扰小区。具体仿真参数如下表所示：系统td-scdma业务dpch调制方式qpsk信道awgn、2-tap多径信道速度0、30km/h干扰小区个数1信道估计联合估计、sic、mp等如图2和图3比较了如下五种相关算法：1)基于fft的steiner算法(图中表示为“方案basedonfft”)，因为将其他用户看成噪声，所以性能表现最差；2)联合信道估计算法(图中表示为“方案basedonjointestimation”)，在低snr情况下，由于噪声占主导影响，所以低snr情况下性能不是很理想。在高snr情况下，性能较好；3)基于sic的迭代估计算法(图中表示为“方案basedonsicanditeration”)，该算法整体来看，性能很好，但是具有较高的实现复杂度；4)基于径干扰消除算法(图中表示为“方案basedonmpwithoutrrc”)，性能较为平稳，利用rc滤波器这个已知条件(图中表示为“方案basedonmp”)，能够进一步提高估计精度。(2)采用gsm信道估计的mse：单小区的信道估计，本节以gsm为例。具体仿真参数如下表所示：系统gsm业务fch调制方式qpsk信道1-tap单径信道速度30km/h干扰小区个数0信道估计ls、结构化ls估计因为成型滤波器在接收端是已知信息，可以通过该已知信息进一步提高信道估计的精度。仿真结果如图4所示，其结果显示修正ls方案(图示中标记的“structuredchanest”曲线，即考虑将成型滤波器当成已知条件进行结构化的信道估计)的mse明显比ls方案要好，进而可以提升整体的系统性能。(3)采用evdo信道估计之mse：采用迭代方式实现矩阵求逆，主要是看其收敛速度以及最终收敛的性能与直接求逆的性能差异。具体仿真参数如下表所示：系统evdo业务mcs-4调制方式qpsk信道1-tap单径信道速度30km/h干扰小区个数0信道估计ls、迭代che、pic-che、sic-che等迭代pic-ls和sic-ls估计性能仿真曲线如图5和6所示。从图中可以看出，1)随着迭代次数的增加性能越变越好；2)pic的收敛速度较sic要快；3)两种方案最终均能收敛到直接求逆的性能。(4)如7所示，在低snr的时候，传统ls(图中标记为“p-ls-algorithm”)性能最差，因为在低snr的时候，ls算法将噪声放大，而且也会使得出现虚假径的概率变大。然后将rc引入进来后(图中标记为“rc+p-ls-algorithm”)，能部分缓解噪声放大带来的影响。另外，从图中可以看到，引入rc相比传统ls有一个固定的增益，该增益来自于rc系数的贡献。mmse(图中标记为“rc+p-mmse-algorithm”)在全snr范围都体现了最优的方案性能。(5)本实施例对引入rc系数与否对迭代次数的影响做了相应的评估，具体仿真参数如下表所示：系统td-scdma业务dpch调制方式qpsk信道2-tap多径信道速度30km/h干扰小区个数0信道估计迭代信道估计同时在下表中可以看出加入rc系数后，平均迭代次数明显降低：(6)不同插值方案性能对比，具体仿真参数如下表：系统1xrtt业务fch调制方式qpsk信道2-tap多径信道多普勒555.6hz干扰小区个数0信道估计滑动相关插值方式线性、mmse、gauss插值图8为fd＝6.555hz时线性内插及本发明方法的接收误码率性能曲线。结果显示在eb/n0小于1db左右时，采用线性内插信道估计方法的rake接收性能好于gauss曲线内插信道估计的rake接收性能，但随eb/n0的增大，后者的误码率迅速下降；在eb/n0大于4db时，误码率均可达到10-2。在ber＝1％的工作点，本发明性能较gauss内插优0.7db左右，这是由于在高速移动情况下，采用本发明所提方法能较好地跟踪快速变化的信道。另一方面，可以通过将多普勒进行分段处理，然后将系数保存为表格形式以简化算法复杂度，因此可以进行实时估计，从而能够方便地应用在硬件系统中。主要推导了多小区多径场景下的信道估计算法，并采用迭代的方式实现矩阵求逆。通过推导的最终表达式可以看到，该迭代方案最终收敛到成型滤波器系数与导频序列构成新的导频序列的ls估计。本发明可以同时适用于单小区和多小区信道估计，因为是采用迭代方式，所以其实现复杂度较低。为了进一步加快收敛速度，将成型滤波器系数也引入其中，结果表明从mse和迭代次数两方面看，均有较好的表现。另外本发明基于mmse准则推导了一种内插滤波系数，可以较好的满足中高速场景，该方案还需要doppler作为输入参数。为了实现的简单，可以以doppler为基准将其分成几档，即只需要保存几组相应的插值滤波器系数，进而简化实现的复杂度。最后以td-scdma、gsm、evdo系统为例进行了相关的仿真结果验证，仿真验证了迭代会最终收敛到直接求逆的性能。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12