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基于BEM时变信道估计与均衡 　　摘要：该文针对无线通信中的时变信道，推导了基函数扩展模型（BEM）的算法，并在BEM的基础上，设计了针对TDS-OFDM传输系统采用最小二乘和线性最小均方误差估计时变信道参数值的估计算法，以及相应的时变信道均衡算法。仿真结果表明基于BEM信道估计可以很好的拟合真实信道，采取相应的均衡算法后，系统的误码率性能得到明显改善，与PN序列自相关和线性插值均衡算法相比，所设计的均衡算法具有更低的误码率。 　　关键词：BEM；时变信道估计；时变信道均衡 　　中图分类号：TN925文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)22-5383-05 　　BEM-based TV Channel Estimation and Equalization 　　ZHANG Jing-jing, GE Wan-cheng 　　(Chinese-German School for Postgraduate Studies, Tongji University, Shanghai 200092, China) 　　Abstract: Regarding to the time-varying channel in wireless mobile communication system, we’ll detailed descript the Basis Expansion Model (BEM). We using TDS-OFDM signal transmission, least squares (LS) and linear minimum mean square error estimation to estimate the channel parameters and corresponding equalization algorithm. The simulation results show that taking BEM-based channel estimation algorithm and corresponding equalization algorithm can significantly improve the system’s bit error rate, compared with PN sequence autocorrelation and linear interpolation equalization algorithm, based on BEM and fixed BEM have lower error rate. 　　Key words: BEM; TV channel estimation; TV channel equalization 　　在无线移动通信中，发射机和接收机之间的相对运动会导致通信信道发生变化；同时发射、接收设备的不稳定性，或者构成传输媒质的各径散射体的运动也可以引起信道的变化。在传输过程中，由于接收到的信号高速运动而引起传播频率扩散，而多普勒效应与载波频率成正比，也和发射机与接收机之间的相对运动速度成正比，因此更高的载波频率和更高的移动性，会产生更高的多普勒频移，从而导致信道变化更快[1]。 　　在无线移动环境中，多径衰落现象广泛存在。信号通过移动无线信道传播时，发送信号特性和信道特性决定了衰落的类型，大多数明确的时变通信信道都是当成不相关平稳随机过程来对待的，并且依据视线传播衰落为不可见或可见来假设这些时变信道是低通、高斯、零均值的瑞利衰落或者非零均值的莱斯衰落。由于大量散射引起时变路径时延，此时统计建模就应运而生了（例如在超过视距通信情况下）。 　　该文采用基函数扩展模型（BEM），BE模型把时变信道转化为线性时不变信道和指数时变信道两部分，信道估计的关键在于对线性时不变信道的估计。相对于PN序列和线性插值算法，该模型算法能有效并准确的逼近时变信道，可以减小需要估计的信道参数个数，且误码率有显著提高。 　　1基函数（BE）扩展模型 　　在无线移动通信信道中，信号经过信道后，由于远端散射体的存在，接收信号为发送信号的多个延迟副本的总和，此时可将这些延迟路径称为可分离径，它引起信道频率选择性衰落；而由近端散射体产生的多个延迟路径是不可分离的，它引起每个延迟信号副本时变，多普勒频偏大小决定了时变的快慢。综合考虑可分离径和不可分离径的影响，可以得出时变信道的BE模型[2]。 　　h(n;l)=∑ 　　2基于BEM的时变信道估计 　　BE模型把时变信道转化为线性时不变信道和指数时变信道两部分，信道估计的关键在于对线性时不变信道hq(n)的估计，本节利用时域中梳状训练序列来估计每一径的参数。图2为TDS