OFDM中的信道估计Channel Estimation

无线OFDM系统中的信道估计

一、OFDM系统通常有相干OFDM系统和非相干OFDM系统之分。

1.非相干OFDM系统

如果发射端使用差分编码，传输的信息调制到子载波间的变化中，接收端可以使用不需要信道状态信息CSI（Channel State Information）便能够完成解调的非相干差分解调技术，系统接收端可以得到一定的简化。

这种方法的最大优点是接收端不需要知道CSI，因此接收机比较简单。其缺点是与相干OFDM系统相比，系统的传输性能要降低3-4dB。

2.相干OFDM系统

为了弥补这一损失，系统采用相干OFDM系统。

相干OFDM系统发射端可以使用频谱效率更高的QAM技术。相干OFDM系统的接收端使用相干检测技术，系统需要知道CSI以对接收信号进行信道均衡，从而信道估计成为系统接收端一个重要的环节。

虽然相干OFDM系统需要知道CSI才能解调而使接收机变得复杂，但获得了更好的系统传输效率和性能，所以，在无线通信应用中，通信系统还是使用相干OFDM系统。

在具有多个发射天线的系统中，如果系统发射端使用了空时编码，接收端进行空时译码时，需要知道每一对发射天线与接收天线之间的CSI。而CSI可以通过信道估计获得。

信道估计结果还可以用到接收分集的合并算法中，提高信号合并的质量，获得更多的分集增益。如果存在共道干扰，接收最小均方误差分集合并(Minimum Mean Square Error Diversity Combining，MMSE-DC)系数必须根据信道参数估计值和各个接收天线信号之间的瞬时相关特性进行计算。

二、信道估计

信道估计方法通常可分为三类:

1.第一类是基于导频（Pilot）符号和插值技术信道估计。根据插入的导频符号在FIFT之前还是之后，分为时域导频符号插入法和频域导频符号插入法;

2.第二类是基于判决反馈信道估计。

3.第三类是基于被传输信息符号的有限字符特性和其统计特性的盲信道估计。

下面分别介绍这三种方法目前的研究现状，重点介绍无线通信系统中常用的基于训练序列的信道估计算法，简单介绍基于判决反馈的信道估计方法和盲信道估计算法。

1.基于训练序列的信道估计

接收端利用插入的Pilot进行信道估计是无线OFDM系统中常用的方法，常见的基于训练序列信道估计方法有时域训练序列和频域Pilot两种。本论针对在频域和时域插入训练序列的无线OFDM系统展开信道估计。

1) 基于时域训练序列插入方式的信道估计

假设系统的同步性能良好，我们从等效的离散时间OFDM系统模型展开讨论。

在时域，用BPSK调制方式将一固定的伪随机(Psuedo-Noies,PN)序列 映射为一段固定的离散时域序列形成向量a，将向量a附到每一个时域OFDM信息符号块s[n]的前面; 同时该段时域波形还充当了时间保护间隔，消除接收信号中的IBI分量。向量a被插入到s[n]的前面，就形成被发送的一个完整的OFDM信息符号{a, s[n]}。

在接收端，对应于第n个完整的OFDM信息符号，系统信道估计通过对接收信号中对应于向量a的离散信号段p[n]进行恢复循环卷积处理得到信号段~p[n]，~p[n]在时域表示为~p[n]=a * h[n]，其中*表示循环卷积运算; 然后通过FFT将~p[n]转换到频域，~p[n]在频域内可表示为~p[K]=A[k]H[k];因此，信道的频率响应可表示为H[k]=~p[k]/A[k]=~p[k]A'[k]/|A[k]|^2。由于向量a是由PN序列通过BPSK调制方式映射得到的一段固定离散时间序列向量，向量a通过FFT处理得到的频域向量A的模,|A|，除第一个值外其余的值均为一个常数K，其取值与PN序列长度有关，即|A[k]|= K，则H[k]=~p[k]A’[k]/K^2。

另外，系统还可以利用PN序列良好的自相关特性，用接收的离散信号和向量a进行相关来获得CSI的估计值。

基于插入时域训练序列方式的信道估计还可以利用无线信道短时间内的相关性来提高对Csl的估计结果的精度。系统连续存储含有训练序列的M个OFDM信息符号，并将M个符号内的CSI估计值作滑动平均处理，这种降低CSI估计值噪声功率的方法称为时域Pilot时域平均(Time Pilot Time Average，TPTA)。

2) 基于单一频域训练序列插入方式的信道估计

在系统发射端，复用器将数据符号和Pioft符号复用成频域内的数据流，分插到每个OFDM信息符号的Pilot符号为PN序列，其导频比PR定义为系统插入的Pilot数与系统进行快速傅里叶变换点数的比值，即PR=Np/N=1/R，Np表示系统插入的Pioft数，N表示快速傅里叶变换点数。Pilot子载波处的信道频域响应通过接收数据和本地存储的参考Pilot符号共同获得，而OFDM信息符号内其它数据子载波处的频域响应可以通过对Pilot子载波处的频域响应插值来获得，具体的插值方式有:分段线性内插，分段多项式拟合内插，基于DFT的内插，基于三阶样条函数的内插等。这种方法叫频域Pilot频域插值(Frequenecy Pilot Frequenecy Interpolation，FPFI)。
系统还可以利用无线信道短时间内具有较高的相关性来提高对CSI的估计结果的精度，该方法叫频域Pilot频域平均Frequenecy Pilot Frequenecy Average，FPFA)。

上面讨论的FPFI和FPFA两种方法属于非参数估计法，下面讨论OFDM系统插入频域Pioft时的参数估计。参数估计法将时延扩展信道建模为一个有限冲激响应滤波器，通过Pilot符号对信道的冲激响应或频率响应进行估计。Baoguo Yang等人提出了基于参数信道模型的估计算法，利用最小描述长度(Minimum Description Length，MDL)准则检测信道的路径数;利用旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)对信道多径时延进行初始估计，然后用延时锁相环跟踪信道多径时延;并根据估计的信道多径时延信息，利用最小均方误差(Minimun Mean-Square-Error，MMSE)准则估计信道的频率响应。

3) 基于时-频二维频域训练序列插入方式的信道估计

OFDM系统与单载波通信系统相比，单载波系统只能在时间轴方向插入时域训练序列，接收端在时域提取训练序列估计时变CIR。OFDM是多载波传输技术，系统中的子载波具有时-频二维结构，系统可以在时间轴和频率轴两个方向插入Pilot，这里的时间轴是在同一子载波上观察的时间轴，频域接收信号是Pioft和信道频率特性相乘的时变信号;而单载波系统的时间轴是在时域内观察的，其接收信号是训练序列与CIR时域相卷积的时变信号。
为了很好地跟踪信道变化，OFDM系统最好在每一个OFDM数据符号中插入Pioft，但由于过多地使用Pilot，系统的频谱利用率会降低。如果系统遵循二维Nqiulst采样定理，根据信道时-频二维相关函数决定插入Pilot的导频比PR以及OFDM信息符号的最小间隔数，以此减小Pilot带来的频谱资源开销。通常无线信道特性满足广义平稳非相关散射(Wide Sense Stationary Uncorrelated Scattered，WSSUS)的假设，信道时-频二维相关函数可分解为时域相关函数和频域相关函数相乘。文献[53]根据无线信道该特性，提出了时一频后验概率(A Posterior Probability，APP)二维信道估计算法，先沿时间轴方向，后沿频率轴方向级连应用APP准则，同时与纠错译码的软判决输出相结合，迭带进行信道估计和信道译码，提高系统的误比特性能，这是基于时一频二维频域Pilot插入方式信道估计方法的典型代表。多载波系统插入的Pioft如果满足时一频二维Niquest抽样定理的条件，系统可以利用Pilot子载波处信道频率特性估计值，运用二维Wni:阴r滤波器内插的方法估算数据子载波处的信道频率特性值，从而获得均方意义下信道的最优估计。采用二维winne:滤波器自适应跟踪时变信道的算法由Henrikschober等人提出[40l，该算法要作二维处理，算法复杂度高。为了能实时处理，通常在无线信道特性满足wssus，的假设前提下，将优化的二维插值滤波器转化为两个级联的一维插值滤波器进行处理，简化算法和接收机的复杂度。利用二维Wniner滤波器分解为时间方向和频率方向的两个一维滤波器的级联实现方法，通过自适应更换时间和频率两个滤波器的系数，来达到自适应跟踪信道变化的目的。文献使用一种二维非线性函数拟合局部信道时一频二维特性，对LS信道估计结果进行处理，降低LS信道估计算法对噪声的敏感性。
此外，MorelliM.等人提出了利用频率域导频符号进行信道估计的最大似然估计器(Maximum Likelihood Estimator，MLE)和最小均方误差估计器(Minimum Mean Error Estimator， MSEE)，并作了理论分析和仿真比较。结果表明:(l)频域内导频间距相同时，信道边缘处的估计精度较信道中部要差。(2)在信噪比较低时，MSEE的性能比MLE要好;在信噪比适中和较高时，两者的性能接近。