论文研究-与空时编码结合的OFDM系统子空间半盲信道估计算法 .pdf

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与空时编码结合的OFDM系统子空间半盲信道估计算法,邢旭,邱天爽,本文把空时编码(STC)技术与正交频分复用(OFDM)系统相结合,给出了一种针对空时编码OFDM系统的子空间半盲信道估计算法。与以往方�
中国科技论又在线 R=UU A,+σI 其中,U和U分别对应于信号子空间和噪声子空间,二者是相互正交的,A⊥是阶实 对角阵。 由式()和()可知,U和H都对应着信号子空间,因此U、U相互正交与H U相互正交是等价的。令自相关阵R的最小特征值对应的特征向量为 三11 7,长度为 由于ν对应着噪声子空间,它与信号子空 间是正交的,即: "U=y"H 因为Ⅱ是由H、H组成的×阶 矩阵,其中H=的定义如() 式所示,则()式可以写成 H=hv 上式中,上角标是共轭运算,h=hh,V是由向量v组成的 阶 矩阵。由式(),可以得到下面的表达式: h卩 h vr h 令Q=[,则: h oh= 通过对()式中Q进行奇异值分解,最小特征值对应的特征向量即信道冲激响应向 量h的估计值。 由上述讨论可把子空间算法归纳为以下几步 )计算输出信号的自相关矩阵R=E。 )找出自相关阵R的最小特征值对应的特征向量ν )如式()和()所示,根据ν组成矩阵Q,对Q奇异值分解,则信道冲激响应 估计值可以从矩阵Q的最小特征值对应的特征向量中恢复出来 由于本文给出的算法采用了空时分组编码技术,矩阵Q有两个近似等于的特征值 对应两个长度均为+特征向量h、h。我们所要计的信道冲激响应向量h是二者 的线性组合,这样就存在一个模糊系数的问题,和为所要求的模糊系数。即: h= h hu ( 其中h由两个信道的信道冲激响应的估计值h、h组成。为了确定模糊系数,发送长 度为的数据序列d作为导频,d=dd,其中d、d是长度均为的两个数据块, 分别作为两根大线的发送数据。把求得的模糊系数和代入公式(),得到估计值h, 从而得到两个信道冲激响应的估计值h和h。 中国科技论又在线 仿真实验 仿过程中定义信噪比为: 其中,表示信号能量,σ表示噪声方差。信道参数估计的均方误差公式定义为 其中是进行实验的次数,是信道的佔计值。假设信道中存在加性高斯噪声,发送数据 采用 调制方式,子载波数 选取帧数据进行仿真实验,信噪比的变化范闱 为 仿真实验结果取次平均。仿真中所使用的多径衰落信道模型采用 规定的车载测试信道模型。 图所小是在不同信噪比的情况下不同信道估计方法的均方误差曲线。从图中可以看出 本文给出的空时编码系统的了空间半盲信道估计算法要优于基于导频的信道估计方 法或传统的基于 的了空间盲信道估计方法。基于导频的信道估计方法虽然计算 简单,但要保证较好的信道性能就必须插入更多的导频,这将导致频带利用率的降低。传统 的子空间方法在信道出现零点的时候信道估计性能恶化,且由于块间干扰的影响,接收端去 除的数据中可能包含有用的信息,这些都是导致该方法性能降低的因素。从仿真中可以看出 在 时本文算法要优于基于 的子空间算法,当高于时算法收敛速度变慢, 岀现一个性能平台。因此,该算法较适用于低信噪比的情况。 图是在发送数据的帧数取不同值时木文算法的性能曲线。从图中我们可以发现,随 着发送数据帧数的不断增加,估计信道的均方误差不断降低。这是因为当发送数据的帧 数增加时,接收端可以利用的信息也在增加,使得信道仁计的效果越来越好。当发送数据帧 数较大且信噪比较高时,本文算法的佔计精度较高。 Eb/ NOdd Eb/NC(B) 图信道信计算法在不同信噪比下的均方误差曲线图发送数据帧数取不同值时本文算法性能曲线 中国科技论又在线 结论 本文扣空时编码与技术相结合,用尾部补零的方法代替传统的循环前缀方法,给 出了一种基于子空间分解的半盲信道估计算法。与传统的方法相比,该方法不需满足传输函 数互质、发送信号等条件,也不需对发送信号进行预编码。该算法不仅可以有效克服码 间干扰()和块间干扰(),而且计算简单,不受信道零点铜约,不需要预先精确知道 信道阶数。在车载测试信道中的仿真表明,该算法在低信噪比的情况下估计精度更高,适用 于衰落信道的跟琮。 参考文献 北京电子工业出版社 作者简介 邢旭,男, 年生,硕上研究生,主要研究方向为通信信号处理; 邱天爽,男, 生,教授,博士生导师,主要研究方向为信号与信息处理、生物医学 信号处理等。

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