一种用于IEEE802.16d的联合信道估计算法

张 辉， 吴玉成

（重庆大学通信工程学院，重庆 400030）

0 引言

正交频分复用 OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing），因其频谱利用率高以及抗多径能力强，成为宽带无线通信领域中一种非常有竞争力的物理层技术[1]。而信道估计是OFDM中的关键技术之一，它直接影响了后续解调的准确度。

IEEE802.16d的 Wireless MAN-OFDM模式是基于OFDM 的物理层规范[2]，协议中明确规定了前导训练序列（Preamble）和数据符号中导频（Pilot）的插入图案，所以其信道估计首选方案是基于数据辅助算法。文献[3-5]中，提出了常见的基于前导训练序列和基于导频估计插值的信道估计方法。而这两种方法应用到IEEE802.16d系统中均存在一定的缺点。由于前导训练序列仅在每帧开头，从而无法实时跟踪信道变化；此外当信道相干带宽大于导频间隔时，导频估计将不能准确反映信道的变化。为解决以上问题，本文提出了一种前导和导频联合的信道估计算法，它能够更有效的对抗频率选择性衰落和更大的多普勒频移，改善系统的性能。

1 OFDM信道估计

本文提出的信道估计方法主要由3个部分组成：前导训练序列信道估计，判决式导频信道估计以及前导和导频联合估计。

1.1 前导训练序列信道估计

基于802.16d的帧结构，每帧开始前两个OFDM符号用做训练序列进行同步和信道估计，在本文算法中前导训练序列得到的信道估计结果作为算法的信道估计初始值preamble(k )。训练序列得到的LS信道估计[4]结果为：

其中802.16d的帧结构有两个前导训练序列，同式（1）得到分别为两个前导的信道估计结果，为了减小噪声对LS估计的影响，对两个前导估计结果求平均得到前导信道估计结果：

1.2 判决式导频信道估计

导频信道估计先通过已知导频得到导频频点处的信道值，再通过对其它频点处内插得到整个频带上的信道值。考虑到IEEE802.16d帧结构中导频图案间隔较大，导频估计不能准确反映信道的变化，所以这里采用一种改进的判决式导频估计方法[6]。

设通过信道估计算法得到第i个符号的结果为得到均衡后的接收数据为：

如果dlen＜thlen，则认为在该点处均衡后结果准确，即信道估计值在该点足够准确，可以作为下一个符号的导频估计结果。经过门限判决可以得到多个估计准确点，这里表示为为估计准确点子载波标号。

而下一个符号导频点处，由LS估计算法得出的估计结果为：

其中，kp为导频符号所在子载波标号。

1.3 前导和导频联合估计

由于前导训练序列在整个频段上分布，所以前导训练序列估计对抗频率选择性衰落的性能优于导频估计。而前导信道估计无法跟踪信道在时间上的变化，所以实际系统中还需要利用导频进行补偿，因此提出了一种前导和导频联合的信道估计，利用导频估计对多普勒频移不敏感来对前导估计进行补偿：

这里通过前后两个符号导频点处信道估计结果的差值来判断信道随时间变化快慢，即前后两个符号导频估计结果相差越大说明信道随时间改变越大，因而步进因子u通过下式得到：其中Np为导频个数。通过步进因子的计算就可以自适应的根据信道变化快慢来控制前导估计和导频估计所占的比重。

为了提高导频估计的精度，同理可以联合之前符号的导频估计，最终的信道估计结果可以通过两个简单的递归滤波器得出：

2 仿真以及结果分析

本文的仿真参数是基于 IEEE802.16d Wireless MANOFDM物理层规范[2]的下行链路。系统带宽3.25 MHz，采用QPSK调制方式，循环前缀长度为符号长度的 1/4，帧长4.5 ms，每帧55个OFDM符号，假设系统没有同步和频偏问题。仿真信道模型采用瑞利衰落信道模型，参数如表1所示。仿真结果均以误码率（BER）作为性能评估的标准。

表1 仿真信道参数

下页图1为在信道参数1典型SUI3慢衰落信道下三种估计算法系统的误码性能，从图1中可以看出，随着信噪比逐渐加大前导估计的性能就越优于导频估计性能。分析其主要原因是 SUI3信道为慢衰落信道，不需要用导频来对信道进行跟踪，并且前导中的频点数远大于导频数，因此前导的估计自然优于导频的估计。本文算法由于结合了前导和导频估计结果，故估计结果会由导频估计引入一定的误差，估计效果略差于前导估计算法。

图2给出了在信道参数2多径时延不变多普勒频移50 Hz情况下三种估计算法的误码性能。从图中可以看出，由于多普勒频移的影响，前导估计性能变差，而导频估计性能与图1基本不变，分析原因，这是因为前导估计只是在帧头进行估计，并且认为在一帧内信道不变，无法反映信道在时间上的变化，而导频图案分布在整个时间轴上可以跟踪信道的变化。而本文的算法结合了前导估计的准确和导频估计对多普勒频移的不敏感的特点，得到的估计结果均优于其他两种算法。

图1 信道1仿真结果

图2 信道2仿真结果

图3为在信道参数3更恶劣的条件下，三种算法的误码情况。从图3中可以看出，基于导频的信道估计算法与信道1和2下相比误码性能有了相当程度的恶化，这是因为多径信号的时延扩展较大使导频间隔大于系统的相干带宽，导频不能准确的反映信道在频域上的变化。而多普勒频移在100 Hz时，前导估计的结果基本不可用。这里本文的改进的导频估计算法，利用了前一符号的有效信道估计结果，相当于加大了导频的密度，从可以获得比一般导频插值估计算法更好的性能，能更有效的跟踪信道变化，最后联合前导和导频估计结果完成信道估计。从以上仿真结果可以看出，在多径时延更大和信道变化更快的情况下，其估计效果明显优于分别使用前导和导频的估计方法。

图3 信道3仿真结果

3 结语

本文针对 IEEE802.16d WirelessMAN-OFDM 空中接口物理层规范，在不同信道条件下仿真了前导估计、导频估计的性能差异，从理论上分析了它们的性能差别，并根据它们存在的问题提出了一种前导和导频联合的信道估计方法。仿真结果表明其性能优于传统的两种信道估计方法，并能用于多径时延扩展更长多普勒频移更大的信道环境中。

[1] 龚爱斐,陈发堂.一种改进了的 OFDM信道估计算法[J].通信技术,2008,41(06):100-102.

[2] IEEE Std 802.16e-2005 and IEEE Std 802.16-2004/Corl-2005.Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems[S].

[3] 龙九清.OFDM系统中信道估计算法研究与仿真[J].通信技术,2008,41(10):7-8.

[4] Ozdemir M K, Arslan H. Channel Estimation for Wireless OFDM Systems[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2007,9(02):18-48.

[5] 程履帮.OFDMA系统中给予 LMMSE信道估计算法的改进及其性能分析[J].电子学报,2008, 36(09):1782-1785.

[6] Lasaulce S, Sellami N, Yi Yuan. Performance Study of Least-squares Channel Estimation Based on Hard Decisions[J].IEEE Vehicular Technology, 2003, 4(04):2570-2574.