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基于DFT降噪的LTE下行链路信道估计改进算法

2013-09-17吴君钦

电视技术 2013年3期
关键词:导频复杂度链路

吴君钦,赵 雪

(江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000)

基于DFT降噪的LTE下行链路信道估计改进算法

吴君钦,赵 雪

(江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000)

根据LTE下行链路系统的要求,在对传统信道估计算法的适用性进行分析后,针对DFT算法目前存在的非整数倍时延信道带来的频谱泄露和循环前缀内的噪声无法去除两种缺陷,通过加窗函数和设定阈值门限的方法依次对算法进行改进,最后用MATLAB对算法进行仿真分析,结果表明了改进的算法在基本不增加复杂度的前提下,提高了系统数据传输的准确率,更加适应于LTE系统,进而提高了整个系统的性能。

信道估计;长期演进;离散傅里叶变换;阈值门限

3GPP LTE(Long Term Evolution)是3G的下一代演进技术。它同时改进并增强了3G空中接入技术,采用正交频分复用OFDM技术和多输入多输出(MIMO)技术作为其无线网络演进的唯一标准。LTE技术在20 MHz频谱带宽下能够提供下行100 Mbit/s与上行50 Mbit/s的峰值速率,被看作是从3G向4G演进的主流技术[1]。与传统的单载波通信系统相比,OFDM系统提高了频带的利用率,因此提高了数据的传输速率;另外,由于多径衰落信道的影响,使得传输的数据容易产生符号间干扰,因此,OFDM技术的多载波特性可以将其避免[2]。对于LTE下行链路,采用OFDM技术和FDMA技术结合的OFDMA系统[3],该系统采用不同的子信道数来实现下行链路中不同的传输速率。

信道估计技术则成为LTE下行链路中OFDMA系统的关键技术之一,高速移动带来的多普勒干扰是LTE下行链路系统要解决的重要问题之一[1],一般会采用基于导频的信道估计,其目的是利用接收的导频信号信息来估计各频率响应的值。传统的信道估计算法有LS算法、LMMSE算法、基于DFT的算法,文献[4]就是采用LS算法进行信道估计的,这种算法比较简单,容易实现,但是其结果容易受到高斯噪声和载波间干扰的影响;文献[5]采用LMMSE算法进行信道估计,虽然其估计性能优于LS算法,但是算法复杂度比较高。基于DFT降噪的信道估计算法则是在LS算法的基础上改进的,但是并没有充分考虑接收信号中存在的频谱泄露和噪声而进行信道估计。针对这两个问题,本文根据整数抽样信道在时域内能量只集中在几个采样点上[7-8],对基于DFT降噪处理的信道估计算法进行改进,从结果上看,这种算法提高了系统信道估计的准确度,使得LTE下行链路系统性能提高了。

1LTE下行链路OFDMA系统

在发送端,首先要产生二进制序列,经过调制映射后

1.1 OFDMA系统的基带模型

OFDMA系统的基带模型分为发送部分和接收部分,如图1所示,图中的信道在现实生活中一般为多径衰落信道模型,因此,本文在后文做仿真实验时利用AWGN信道模型和多径瑞利衰落信道模型分别进行仿真,且考虑到实际应用,也用3GPP LTE标准中最常见的Extended Vehicular A(EVA)扩展的车行信道模型作为对LTE系统进行信道估计实验的测试信道。在频域插入导频信号,然后对其进行快速傅里叶逆变换(IFFT)得到时域信号{Sn},再插入循环前缀以避免符号间干扰[1,9],最终得传输的信号x(t)。

图1 LTE下行链路OFDMA系统中基于导频的信道估计的基带模型

在接收端,信道输出响应r(t)可以表示为x(t)和信道冲激响应h(t)的循环卷积,即

式中:n(t)表示系统噪声。然后进行快速傅里叶变换(FFT),得到频域响应Y(k)。

1.2 OFDMA系统的信道估计模型

为了在接收端可以准确地恢复信号,就必须采用信号调制技术,包括相干调制和差分调制[10]。其中,差分调制只需要利用相邻两个信号幅度和相位的插值,信道信息已包含在相邻符号之差中了,因此无需信道估计。差分调制是通信系统常用的技术,因为它不需要用信道估计器。在无线环境中,相干调制因具有效率高的特点而更受关注,当采用相干调制的就必须进行信道估计。因此,OFDM系统信道估计算法的性能以及复杂度成为研究的热点。图2所示为信道估计的模型。

图2 信道估计模型

假设在OFDMA系统中发送端的离散信号为X=[X0,X1,…,XN-1],接收端收到的信号为 Y=[Y0,Y1,…,YN-1],则有

式中:H表示信道的传递函数,N表示加性高斯白噪声。信道估计的目的就是将信道的近似响应求出,使和H值尽量接近,以提高系统的性能。

2 信道估计算法

因为在无线信道中时延功率谱ρ(τ)和多普勒功率谱S(f)之间是统计独立的关系,因此时域和频域的信道估计可以分别独立地进行,这样可以在性能损失不大的情况下,大大减少计算量。为简单起见,在本文中均在频域建立接收信号的数学模型并进行算法描述。

2.1 LS信道估计算法

最小方差LS(Least Square)算法的信道估计是在不考虑噪声影响的前提下进行的,实现复杂度最低。由图1可知,对OFDM符号做快速傅里叶变换后可以得到频域的接收信号,LS信道估计可以定义为

由式(3)可知,LS信道估计算法不需要知道任何信道统计的信息,且计算简单,在实际操作中容易实现。另外可以看出,LS信道估计算法容易受到噪声的影响。

2.2 LMMSE信道估计算法

2.3 基于DFT降噪的信道估计算法

基于DFT降噪的信道估计算法的原理是对LS信道估计算的结果进行离散傅里叶反变换(IDFT),将其变换到时域,通过消除边缘不连续效应,降低变换域中的高频部分,并利用时域内信道能量集中在少数采样点上这一特点,对LS信道估计的结果进行降噪处理,从而提高估计的精度,其实现框图如图3所示。

图3 基于DFT降噪的信道估计算法

首先通过LS信道估计算法得到导频子载波处的信道估计LS,然后经过N点IDFT变换到时域,得到

因为典型的信道冲激响应(CIR)一般比保护间隔小,与载波个数相比则更小,所以可将信道冲激响应分为信道冲激响应区间和纯粹噪声区间[11-12],所有的信道信息均包含在前L个抽样点上,其余抽样点都均为噪声。

经过降噪处理后,即在循环前缀外插入零,使得循环前缀以外的噪声(n)被消除,得到

最后经过N点DFT变换到频域,得到最终的DFT信道估计

2.4 改进的DFT的信道估计算法

传统的基于DFT降噪处理的信道估计算法只有当多径信道的时延扩展为采样间隔的整数倍时,才能提高所估计的信道响应的准确性[13],且对接收信号的噪声没有做到全面抑制,由式(6)可以看出,基于DFT降噪的信道估计算法只是将循环前缀以外的噪声消除了,但并没有对循环前缀内的噪声w(n)进行抑制。基于这两点,提出了改进的DFT信道估计算法:第一,用加窗函数做带限处理,消除非整数倍时延信道带来的频谱泄露;第二,在循环前缀内引入阈值门限,进行判决处理,进一步消除剩余的噪声,提升整个系统的性能。其实现框图如图4所示。

图4 改进的基于DFT降噪的信道估计算法

由上文可知,第一步经过LS信道估计后再进行IDFT变换得到时域响应LS()n。要寻找

LS()n中幅值最大的一条径,将其序号标记为Index(mas),根据式L'CP=MLcp/N来计算出相对循环前缀长度L'CP,其中LCP为系统实际循环前缀长度。一般情况下,LTE系统中用到的常规CP的长度为14,其相对应的L'CP=14。保留窗口的设定可以依据CIR的Index(mas)前后L'CP之内的各个采样点数。由于CP的长度要大于CIR的时间长度,可以将除保留窗口以外的采样点数都认为是噪声,称为“噪声窗口”。

因此,这样设定阈值门限:CP长度内各个采样点上信道响应能量的平均值,如

要得到时域冲激响应的最终结果要进行以下设置:首先将噪声窗口内的所有采样点的值设置为0,然后再把保留窗口中采样点的功率低于噪声功率门限的所有采样点的值也设置为0。至此,得出了加入阈值门限后的h^LS(n)。

加入阈值门限后,保留了信道响应幅度大的路径,从而减小了噪声的影响,这样就达到提高一定信道估计精度的目的。最后对式(12)进行DFT变换到频域,就可以得到改进后的信道估计。

3 仿真结果与分析

3.1 误比特率BER的比较

本次仿真采用16QAM调制的OFDMA系统,子载波个数为200,每个OFDM数据帧有5个数据符号,共传输50个数据帧,分别采用AWGN信道模型和6径的多径瑞利信道模型,其中,多径瑞利信道模型中多径信道的幅度为高斯分布,相位在0~2π内为均匀分布,每条径的平均功率服从指数分布。

用误比特率来衡量信道估计的性能,仿真采用基于块状导频的信道估计,导频间隔为10,假设系统收发之间严格同步。图5和图6分别为在AWGN信道模型和6径的多径瑞利信道模型下LS信道估计、基于DFT降噪的信道估计和改进的DFT信道估计3种信道估计算法误比特率的比较图。从图中可以看出传统的基于DFT降噪的信道估计算法和改进后的DFT信道估计算法的误比特率明显小于LS信道估计算法,改进后的算法也比改进前的算法的性能有很大程度的提高。

另外可以看出,在AWGN信道下表现出来的性能比多径信道下的更为优良,因为AWGN信道是一种最简单的高斯噪声信道,发送信号在信道中收到的干扰比较简单;而多径瑞利信道是移动台远离基站的情况下,快衰落信号包络统计特性服从瑞利分布,这样接收信号中所夹杂的噪声要比AWGN信道中的多且复杂得多。从图中可以看出,在这两种信道下,信道比SNR分别为2 dB和4 dB时,改进的DFT信道估计算法的性能就开始明显优于改进前的信道估计算法。

另一种衡量信道估计性能的参数是均方误差MSE,选择3GPP LTE标准中最常见的EVA信道模型作为对LTE系统进行信道估计实验的测试信道,多普勒频移为30 Hz,表1给出了EVA信道模型的参数。从图7中可以看到,LS,DFT-LS,LMMSE,DFT-LMMSE这4种算法的均方误差曲线中,LMMSE算法比LS算法的性能要好很多,对它们分别做DFT优化的结果相对于其本身也有所提高,由于EVA信道模型相对于前面的两种基本信道模型有些复杂,因此,对于LS和DFT的比较不太明显,但是对于LMMSE进行DFT优化,其结果相对LMMSE有很大的改善,而且复杂度也降低很多,这样更适合在硬件DSP上应用。

表1 EVA信道模型参数

图7 4种信道估计算法的MSE曲线(v=30 km/h,EVA信道)

3.2 算法复杂度的比较

理论分析与仿真结果表明,LMMSE算法在性能上比LS算法更好一些,但是其算法复杂度太高,而基于DFT降噪信道估计算法在少量增加运算量的条件下,可以较大程度地抑制白噪声对LS算法性能的制约,而改进的DFT算法并没有在基于DFT降噪信道估计算法的基础上增加算法的复杂度,如表2所示。

表2 3种算法的复杂度比较

其中,Np表示一个OFDM符号中导频子载波的数目,N表示系统FFT变化的点数,Kd表示IDFT变换的点数。

4 小结

LTE下行链路的OFDMA系统的信道估计是基于导频的信道估计,基于DFT降噪的信道估计算法在算法复杂度和实现程度上优于LMMSE信道估计算法,并且在性能上优于LS信道估计算法,所以能很好地满足LTE下行链路的需求。但是这种算法存在一定的缺陷,针对这些缺陷提出一种改进算法。仿真结果表明,改进后的算法在算法复杂度和实现程度上都优于未改进前的算法,进一步提高了整个系统的性能,可以更好地解决高速移动带来的多普勒干扰问题,因此更适用于LTE下行链路系统。由于此算法复杂度很低,便于DSP实现,具有很强的使用价值。

:

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Improved Algorithm Based on DFT Noise Reduction for LTE Downlink Channel Estimation

WU Junqin,ZHAO Xue

(School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Jiangxi Ganzhou 341000,China)

According to the requirements of the LTE downlink system,the applicability of the conventional channel estimation algorithm is analyzed.In order to improve the DFT algorithm,aiming at the drawbacks that the spectrum of non-integer multiple of the delay channel leakage and noise within the cyclic prefix can not be removed,the windowed function and the threshold are set.Using MATLAB for algorithm simulation and analysis,the results show that the improved algorithm improves the accuracy of data transmission system without increasing the complexity of the premise.It is more suitable for LTE systems and improves the performance of the entire system.

channel estimation;LTE;DFT;decision threshold

TN914

B

【本文献信息】吴君钦,赵雪.基于DFT降噪的LTE下行链路信道估计改进算法[J].电视技术,2013,37(3).

国家自然科学基金项目(11062002)

吴君钦(1966— ),副教授,主研无线通信、嵌入式系统;

赵 雪(1986— ),女,硕士生,主研无线通信、基带信号处理。

责任编辑:许 盈

2012-06-04

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