DFTSOFM导频辅助信道估计低复杂度算法及仿真.docVIP

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DFTSOFM导频辅助信道估计低复杂度算法及仿真

DFTSOFDM导频辅助信道估计低复杂度算法及仿真   摘要:提出一种复杂度低且性能良好的时频二维信道估计方法,在空间信道模型(SCM)一发一收天线配置下的仿真结果与理想信道估计时的误码率仅相差约2 dB,而算法复杂度为估计符号长度的线性关系,较极大似然估计的幂次关系有极大的降低。 中国论文网 /4/viewhtm  关键词:离散傅里叶变换扩展正交频分复用; 上行链路; 信道估计; 导频辅助   中图分类号:TP391.9文献标志码:A   文章编号:1001-3695(2007)12-0307-03      正交频分复用(OFDM)技术具有较高的频谱利用率和良好的抗频率选择性衰落的优点,受到多方赞誉,并被几种通信系统所采用[1,2],是近几年的研究热点。但由于其自身的一个主要缺点,即峰均功率比(PAPR)较高,在作为上行链路的实现技术时,对作为发送端的移动台的功率放大器提出了更高的要求。考虑到移动台的设计费用、使用时间等实际情况,为了解决峰均功率比高这一问题,提出了离散傅里叶变换扩展正交频分复用(DFT-SOFDM)[3,4]技术。它属于单载波正交频分复用(SC-OFDM)技术,在保持正交频分复用的主要优点基础上,又较好地降低了峰均功率比问题。对于时间,频率同步敏感问题可以直接采用OFDM中相应的解决方案。目前DFT-OFDM技术的研究还处于初始阶段。Motorola等公司和研究中心都在抓紧时间研究此技术[5,6]。信道估计技术作为获得信道衰落参数的手段,是提高无线数据传输接收性能的关键技术之一。尤其在无线数据分组通信中,由于常常需要获得每个数据帧经历的信道状态,信道估计扮演了至关重要的角色。目前提出的一些信道估计方法[7~9],大多基于最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法,复杂度均较高,不适合实际应用。      1DFT-SOFDM系统模型      系统模型框图如图1所示。二进制数据首先由信道编码器编码后,经调制器(BPSK、QPSK、M-QAM)进行调制;再经过??M点傅里叶变换(M-??FFT)转换为频域信息后映射到各自所占用的子载波上;经过??N点离散傅里叶反变换(N??-IFFT)后(??M<N??)完成并/串变换。为了避免符号间干扰加入循环前缀,经过D/A变换后,通过低通滤波器去除带外干扰,送入射频单元发送。信号经过时变衰落信道后,接收过程基本上与发送过程互逆,但增加了同步、时频域补偿和信道估计等单元。在子载波的占用方式上有两类不同的方式,即局部式和分布式。其中分布式由于子载波间隔占用可提供一定的频率分集增益效果。子载波占用方式如图2所示。   1.1发送模型   图3给出了上行链路中的基本子帧结构[3]。LB为经过??N??点IFFT后的时域符号,SB长度为LB的一半,CP为循环前缀。从图中可以看出,在每个子数据帧中共有两个用做信道估计的导频符号SB1、SB2。如果两个导频符号全部占满则导频占用量约为14.3%。为了降低导频占用量,可以间隔插入导频,其介绍可见2.1节。DFT-SOFDM同样支持高效调制方式如64-QAM以达到高速的数据传送。      2导频辅助信道估计方法      导频辅助信道估计方法主要解决两个问题:导频符号的设置,即导频符号的域(时域、频域、码域)、量(占用量)等问题;信道估计算法,即采用何种算法能达到准确性高而复杂度低的要求。   2.1导频符号的设置   从图3的帧格式中可以看出,两个短符号作为导频和六个长数据符号时分复用。其中短符号为长符号长度的一半。这两个导频符号既可以用做信道估计,又可以用做信道质量标志,为系统资源分配和自适应编码调制提供依据。在导频设计方案中,基站需要接收相互正交的导频序列以区分不同用户及用户的不同天线发送的导频信息。其中共有三种不同方式,即时域正交方案、频域正交方案和码域正交方案。时域正交方案需要严格的定时控制,并且会带来较高的峰均功率比。因此主要考虑频域正交和码域正交方案。在频域正交方案中,导频设计和数据占用载波方式一样也有局部式和分布式两种方式,可参考数据占用方式。又由图3可知,短符号为长符号长度的一半,故在作IFFT时的点数也为长符号的一半。如在短符号的整个块中导频占满整个带宽,则导频符号的资源占用量为14.3%,为了降低导频资源占用量可间隔设置导频,或间隔多点设置,如图4所示。本章后面部分将有对多种占用量的导频方式仿真性能的对比。另外一种正交方法为码域正交导频设计。它利用等幅自回归(CAZAC)[10~12]序列和分组扩散[13]。但在实现码域正交序列时每个数据块都要加循环前缀,增加了循环前缀的占用量,码域正交方案多用于CDMA系统中。   对于上述三种方案,本文选择频域

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