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云计算-新一代移动通信信道估计算法的研究.pdf
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云计算-新一代移动通信信道估计算法的研究.pdf
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第一章绪论
1.1引言
第一章绪论
在电话发明几十年后,1895年,马可尼首次从英国怀特岛到30蛔之外的一条拖船
之间成功进行了无线传输,现代意义下的无线通信从此诞生【l】。从此之后,无线通信技
术迅速发展。上世纪八十年代初期出现的通信技术传送的是模拟信号,称为第一代移动
通信(me
l或G吼eration,lG),它仅支持话音业务【2J。随后几十年来,数字系统的高量、
低成本、高速度、硬件功率效率方面的优势促进了模拟系统到数字系统的转变,到20
世纪90年代初,基于数字通信技术的第二代移动通信系统(2G)面世。在最初,第二
代移动通信系统主要提供话音业务,后来逐渐可以提供互联网接入、短消息等低速数据
业务。随着人们对数据传输业务的要求不断提高,出现了以GPRS、EDGE为代表的所
谓的2.5G,这属于中等速率数据业纠”】。随着因特网的广泛应用,现有移动通信系统
的数据传输速度和传输质量等逐渐不再满足人们的需求,于是产生了基于宽带CDMA
的第三代蜂窝系统(3G),它是由国际电信联盟(htenlationalTelec0衄ullicatioi鹏UIlion,
ITU)发起,称为国际移动通信2000标准(hltenlatioIlal
Mobile
Tel
ecIDmmuIlication-2000,
IMT-2000)。IMT-2000根据不同的用户位置和移动性提供不同的数据速率:车载环境为
144kbi以、步行环境为384kbit/s、室内环境为2Mbit/s【5一。3G主要有3个标准:欧洲的
WCDMA标准、美国的CDMA2000标准和中国提出的TD—SCDMA标准【丌。
TD.SCDMA与其他两个标准不同的是采用时分双工(面me
Division
Duplex
TDD),
提高了频谱利用率。TD.ScDMA系统还有其他一些优势,如在单载波上提供TDMA和
CDMA两种多址方式的灵活结合,单载波带宽相对较窄,为1.6MHz,扩频码长度较短,
为l—16,也支持可变长度扩频因子,短扩频码的采用使得TD.SCDMA可以应用一些先
进的技术,如联合检测,且具有较低的实现复杂度等【引。鉴于诸多的优势,TD.SCDMA
标准得到了极大的发展,越来越多的人们开始对其进行研究并将其投入商用。
虽然3G系统比2G系统的技术明显进步,但是人们普遍认为3G系统仅仅是一个从
窄带向未来通信系统的过渡阶段,目前大家已经把目光投向3G的长期演进(LTE,L0ng
Te彻EV0lution)系统。该系统可以满足更低传输时延,提高更高用户传输速率,增加容
量和覆盖,采用更大载波带宽等。正交频分复用OFDM(Or吐1090f擒l
F∞queIlcy
Divisi∞
Multiplcxing)技术成为其中的关键技术之一纠。2009年10月,中国提交了3GPP
LTE.AdV锄ced技术的TDD部分,即TD.LTE.Advanccd技术【101.
TD.SCDMA系统利用联合检测消除码间干扰(ISl)和多址干扰(MAI),而信道估
计是进行联合检测技术的必要前提,所以要想准确地检测用户数据,必须进行准确的信
道估计【II,12’131。信号在无线信道中传输的过程中,由于周围环境的复杂性,除了有直射
径外,还会存在反射,绕射,散射等,造成到达接收机的信号通常并不只有一条路径,
第一章绪论
而是由多条路径相互叠加而成【14】。每一条路径的幅度、相位到达时间都不同,造成信号
在时域上的波形展宽,并对后面数据的传输造成影响,这种干扰称为ISI,ISI会使系统
产生误码【l
51。另外,由于TD.SCDMA系统也是码分复用系统,一个时隙中不同用户的
正交扩频码在信道的影响下,不再保持正交特性,形成各个用户的相互干扰,这种干扰
称为MAIll引。对TD.LTE系统,接收机采用比差分检测系统具有更低误码率的相干检测
系统,同样需要信道信息,所以信道估计器也是接收机不可或缺的一部分【16,17'l
81。
所谓信道估计,就是从接收数据中将信道冲击响应估计出来的过程。
现阶段信道估计主要有三种方法【l":
(1)非盲信道估计。其特点是在用户的数据中插入接收端已知的导频或训练序列
数据,这些数据不传输任何用户信息,只是用来进行信道估计及系统同步等【3翔】。一般
在非时变信道中采用训练序列,时变信道中采用导频。
非时变信道下,在数据中周期性地插入训练序列,利用训练序列在训练模式下估计
出信道的参数,然后在跟踪模式下利用训练模式得到的信道参数,进行数据均衡
【14引刀刃】。这种方法是将训练模式得到的信道参数直接用在数据均衡中,由于信道为非
时变的,所以准确度比较高。此时,为了得到较精确的信道信息,训练序列一般都设计
的比较长,然而较长的训练序列占用的带宽也比较大,浪费珍贵的频率资源,并且训练
序列太长对时变信道的适用性也很差,这是由于用训练序列估计出的信道冲击响应是整
个训练序列长度下的一个平均值,训练序列越长,与数据处的信道冲击响应差别越大。
所以,训练序列长度的设计需要兼顾信道估计精确度,频率效率及信道快时变特点
【24乃删。训练序列在一个周期内插入的方式也有所不同,主要有插在两块数据中间或者
在数据开始位置或末尾位置等,为了得到比较准确的信道估计结果,通常将训练序列插
在数据的中间位置。TnSCDMA系统就采用了训练序列的模式,将长度为l“的训练
序列(Mid锄ble)插在两个长度为352的数据中间做信道估计。
在时变信道中,一般采用导频做信道估计。导频的长度比训练序列短,比较适应快
时变环境。在导频处估计出的信道冲击响应可以直接用在数据处的均衡,也可以采用插
值方法、自适应滤波跟踪方法等得到数据处的信道冲击响应,然后再进行均衡。TD.LTE
系统中用到的oFDM技术采用了导频插入的模式。
采用训练序列或导频的信道估计算法复杂度较低,并且可以得到比较好的性能。但
是由于在有限的带宽或时隙中插入了辅助用的数据,使频谱利用率降低,降低了传输的
有效性。
(2)盲信道估计。其特点是不需要导频或参考信号,仅利用调制信号本身固有的、
与具体用户信息比特无关的一些特征估计信道特征参数,提高了频谱利用率,并降低了
接收机与发射机协同性的要求,在提高通信系统的可靠性和容量上具有很大前景【27娜】。
但其缺点是运算时间长,收敛速度很慢,估计不准确性,阻碍了它在实际系统中的应用。
(3)半盲信道估计。其特点是在发送端采用周期非恒模预编码,使发送端的时域
信号和接收端的时域信号具有循环平稳特性,利用该平稳特性完成信道估计,由于盲信
道估计的不足,在盲估计基础上插入了一些导频,形成半盲信道估计【29】。半盲信道估计
弥补了盲信道估计的不足,在非盲信道估计方法和盲信道估计方法之间作了一个折衷,
第一章绪论
也就是采用较少的训练序列来获取信道信息。
1.2
TD.SCDMA系统中信道估计研究现状
1.2.1信道估计去噪方法研究现状
对于TD.SCDMA系统,采用的是基于训练序列的信道估计。常用的方法是B.Steiner
等人于1993年提出的一种适用于同步CDMA系统的低代价信道估计方法,被称为
B.steiner估计裂301,该方法的核心是通过设置Midanlble码,构造出右循环的To印liz矩阵,
从而用FFT/IFFT运算来代替复杂的矩阵求逆运算,大大提高了信道估计速度。由于该
方法简单易于实现,在TD—SCDMA系统的信道估计中得到了广泛的使用。但是B.Steiner
.估计器容易受背景噪声的影响。常见的信道估计去噪方法主要有以下几类:
(1)阈值后处理
阈值后处理是指在B.Steiner信道估计的后面加上一个阈值,对噪声进行滤除。如下
框图所示:
图I.1阈值后处理法
2002年,北方交通大学的康邵莉教授和大唐电信集团的李世鹤专家提出了一种阈值
后处理的信道估计方法刚,在B.steiner估计器后加设阈值处理,设定相应阈值对每条径
上的冲击响应值进行判断,滤除噪声,保留有用信息。文献【32】-【34】同样都研究了
B.Steiner信道估计器的阈值后处理方法,设定的阈值各不相同,主要有以最大径功率的
一定比例作为阈值,以平均功率的一定倍数作为阈值和以噪声功率的一定倍数作为阈
值。文献【35】.【36】按照阈值后处理的思想,研究了一种新的阈值,将最大径功率与噪声
功率结合以作为阈值。尽管阈值的设定各不相同,但是思想是一样的,都是对每条径上
的冲击响应值进行判断以滤除噪声,保留有用信息。阈值后处理方法实现简单,只需要
设置一个阈值,然后进行比较即可,得到了TD.SCDMA系统广泛使用。但是该方法易误
滤除信息径,保留噪声径,造成信道估计不准确。
(2)联合多小区的信道估计
TD.SCDMA系统中,由于本小区和邻小区采用了相同载波频率的同频组网方式,靠
近本小区边缘的邻小区用户会对本小区产生比较强的干扰。然而传统的信道估计方法把
邻小区的干扰全部当做高斯自噪声来处理,这样就降低了信道估计的性能【8】。下图显示
的是同频组网小区间的干扰。终端B的接收信号除了由本小区基站B发送信号外,还包
括邻小区基站A对它的干扰信号,用中间那条带折线的箭头表示.
第一章绪论
图1.2多小区干扰示意图
为了提高联合检测的性能,需要提高多小区下的信道估计性能。做多小区联合信道
估计研究的主要是东南大学信息科学与工程学院的胡爱群教授和宋晓勤博士。2007年,
他们提出一种基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法,该算法改变了信道估
计矩阵的结构,将邻小区的强干扰用户的信道也估计出来,然后在接收端去除这些影响
【37】;2008年提出基于匹配滤波和基于匹配滤波与最小均方误差准则相结合的两种多小区
联合信道估计更好的去处噪声的影响,提高信道估计性能,基于匹配滤波的方法与基于
最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法思想相同,两者结合的就是进行两次噪声
消除,性能提高更明显【33≯91;2009年又提出一种基于强径选择的联合信道估计算法,为
了降低复杂度,将选择邻小区的强干扰用户变为邻小区强径的选择,该算法不但降低了
复杂度,而且系统的误码率也有略微下斛钟1。文献【41】也对多小区信道估计技术进行了
研究,提出多小区并行干扰消除的方法,对邻小区的强干扰用户信息进行重构,然后从
本小区的信号里减掉这些构造出来的干扰,再进行信道估计可以减小噪声对信道估计的
影响。
(3)
结合DOA估计的信道估计
由于多天线技术的广泛使用,信道估计技术还可以结合多天线技术中的DOA技术来
降低信道估计中的噪声影响。文献【42】提出一种CDMA系统的来波方向(Directi∞of
加lival
DOA)与信道估计结合的算法,首先利用传统的信道估计方法得到参考的信道
估计值,然后采用高分辨率的U.ESPRrr方法进行DoA估计,构造出方向矩阵和训练序
列矩阵,再结合第一步得到的参考信道响应,得到阵列信道响应。该方法充分利用了空
间信息,降低了信道估计的噪声影响。但是该方法由于基于U.ESPRIT的DOA估计f4引,
计算复杂度高,所以北方交通大学的康绍莉、裘正定等于2002年提出一种简化的阵列天
线时TD.SCDMA系统去噪信道估计,在文献[42】的思想基础上,给出一种“波束扫描"
的DOA估计方法,得出方向矩阵用在估计阵列信道响应上。该方法计算复杂度明显降低,
且噪声去除效果比传统的阈值后处理好。同样,文献【44】也对DOA估计与信道估计的结
合做了研究,有效地去除了信道估计的背景噪声影响。图1.3为TmSCDMA系统中使用
的圆形阵列的智能天线示意图。
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