LTE中一种基于探测参考信号的信噪比估计算法

岳光荣 田 浩 杨 霖 李少谦 胡武君

LTE中一种基于探测参考信号的信噪比估计算法

岳光荣 田 浩*杨 霖 李少谦 胡武君

(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室 成都 611731)

为了在上行链路支持频率选择性调度，长期演进(LTE)系统定义了探测参考信号(SRS)用于信道质量估计。该文主要研究SRS的信噪比估计方法，针对Boumard方法和传统DFT方法的缺点，提出一种改进的基于DFT的估计方法。该方法通过在时域修正噪声的估计区间，减小高信噪比时有用信号能量泄露对噪声估计的影响，从而获得更准确的信噪比估计。仿真结果表明，所提方法的估计性能优于Boumard方法和传统的DFT方法，提高了高信噪比时的估计精度，在高信噪比区域，平均估计性能提高了约6 dB以上。

无线通信；信噪比估计；噪声估计；长期演进；探测参考信号

1 引言

长期演进(Long Term Evolution, LTE) 计划在上行方向定义了两种参考信号：解调参考信号(DeModulation Reference Signal, DMRS)和探测参考信号(Sounding Reference Signal, SRS)，二者均由Zadoff-Chu(ZC)序列或QPSK序列生成[1]。解调参考信号必须在物理上行共享信道(Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH)或物理上行控制信道(Physical Uplink Control CHannel, PUCCH)内传输，且带宽固定，主要用于信道估计中的相干解调。而探测参考信号不与上行数据或控制传输相关联，且带宽不固定，主要用于信道质量的探测，从而在上行链路支持频率选择性调度[2]。SRS占据的带宽可以与用于数据传输的带宽不同，当多个用户在同一子帧中发送SRS时，可以通过频分复用或码分复用的方式保持正交性[3]。

信噪比(SNR)是衡量信道质量的一个重要参数，它对链路的自适应控制，频率选择性调度和分集接收等都有重要的意义。信噪比估计方法主要可以分为两大类：一类是盲估计的方法，如二阶四阶矩方法[4]，符号自相关法[5]等；另一类是基于导频的数据辅助的估计方法。由于盲估计方法算法复杂，收敛速度慢，而数据辅助方法只需要较少的数据就可以得到比较精确的估计，因此，在新一代无线通信系统中主要是使用的基于导频的数据辅助估计方法。例如，Boumard[6]提出了应用于MIMO-OFDM系统的SNR算法，该方法要求相邻子载波的信道系数相等，因此易受信道频率选择性的影响，在频率选择性信道下的性能较差；基于DFT的方法[7]通过信道估计系数的IFFT变换在时域上估计噪声，但是该方法由于存在信号泄露的影响，在高信噪比下性能较差；文献[8]提出了一种迭代的MMSE算法，但由于需要LMMSE信道估计，因此复杂度较高，不适用于实际系统。

针对上述方法的缺点，本文根据SRS的结构特点和LTE上行链路的传输方式，提出了一种改进的DFT算法。该方法提高了信噪比的估计精度，尤其在高信噪比下估计性能得到了明显的改善。

2 系统模型及信道估计

2.1 系统模型

对于LTE FDD的帧结构，一个10 ms无线帧被分成了10个1 ms的子帧，每个子帧包含两个长度为0.5 ms的时隙。LTE上行链路中，在常规循环前缀(Cyclic Prefix, CP)下，每个时隙由 7 个SC- FDMA 符号组成，扩展 CP下，每个时隙由6 个SC-FDMA符号组成。如果用户需要发送SRS，则SRS在已配置子帧的最后一个SC-FDMA符号中传输[9]。图1为常规CP下SRS在一个子帧中的位置。

图1 SRS在子帧中的位置

2.2 信道估计

由式(3)可知，要得到子载波的信噪比需要首先知道每个子信道的估计系数，因此本节主要讨论所使用的信道估计方法。本文采用的是基于DFT的信道估计方法[10]。

基本思想：首先对由最小二乘(Least Square, LS)算法得到的频域信道估计值做IDFT变换，进行时域去噪，然后对去噪后的值进行补零和DFT变换，得到频域的信道估计值。基本过程如下：

3 SRS信噪比估计

3.1 Boumard的方法

在文献[6]中，Boumard 针对2×2的MIMO OFDM系统，提出了一种两级结构的SNR估计器。之后，这种方法又被推广到SISO-OFDM系统，其算法原理如下：

因此噪声方差为

将所得噪声方差代入式(2)和式(3)，则可分别得到系统的平均信噪比和子信道的信噪比估计。

3.2 基于DFT的方法

在获得了噪声功率之后，利用式(2)和式(3)可以分别得到系统的平均信噪比和子信道的信噪比估计。

4 改进的基于DFT的方法

4.1 平均信噪比估计

4.2 子信道的信噪比估计

5 仿真结果

为了验证所提算法的性能，本文采用蒙特卡罗的仿真方法，将改进的DFT算法分别与Boumard算法和传统的DFT算法进行了对比，仿真次数10000次，仿真参数如表1所示。

仿真中采用的信道模型是EVA信道[12]，其参数为：抽头时延(单位为ns)为0, 30, 150, 310, 370, 710, 1090, 1730, 2510，相应的抽头功率(单位为dB)为0, -1.5, -1.4, -3.6, -0.6, -9.1, -7.0, -12.0, -16.9。

信噪比估计的性能可以通过归一化均方误差(Normalized Mean Squared Error, NMSE)来表征，平均信噪比的NMSE定义为

表1 SRS仿真参数

每个子信道SNR估计的NMSE为

从式(15)可以看出，当信噪比趋于无穷大时，Boumard的信噪比估计值将趋于恒定值。

传统的基于DFT的方法和本文方法在低信噪比下都能较好地与实际SNR相吻合，但是由于信号能量泄露的影响，传统DFT方法在高信噪比下噪声估计偏大，从而导致信噪比估计值明显偏小。而本文方法无论是在低信噪比还是高信噪比下都更接近于真实值，如在30 dB的时候，分别比Boumard的方法和传统DFT方法提高了约6 dB和8 dB。

图4为子信道信噪比估计的归一化均方误差曲线。由于低信噪比下信道估计系数存在较大误差，因此子信道信噪比估计的初始误差都比较大。但随着信噪比的增加，新方法的优势渐渐明显，例如，当SNR大于10 dB的时候，新方法的NMSE都一直低于Boumard和传统DFT的方法。这说明即使在高信噪比下，本文方法也能进行较准确的估计，有效地减小了高信噪比下信号泄露对噪声估计的影响，其性能优于Boumard算法和传统DFT方法。

6 结论

本文主要研究了SRS的信噪比估计算法，并针对传统的DFT方法不能有效抑制信号泄露对噪声估计的影响，提出了一种改进的DFT算法。其主要思想是当信噪比升高时，通过修正噪声估计窗的大小，减小因为信号泄露对噪声估计的影响。仿真结果表明，所提方法能有效地提高平均信噪比和子信道信噪比的估计精度，在高信噪比区域，平均估计性能比Boumard算法和传统DFT方法提高了6 dB以上。

图2 信噪比估计均值曲线

图3 平均信噪比估计的NMSE曲线

图4 子信道信噪比估计的NMSE曲线

[1] 3GPP TS 36.211 V10.5.0-2012, Technical specification group radio access network; Evolved Universal Terrestrial Radio

Access(E-UTRA); physical channels and modulation (Release 10)[S]. 2012.

[2] 邵道炯. TD-LTE上行链路中参考信号技术的研究与DSP实现[D]. [硕士论文], 电子科技大学, 2011.

Shao Dao-jiong. The research and DSP realization of reference signal technology in TD-LTE uplink[D]. [Master dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2011.

[3] Pierre B. Channel gain estimation from sounding reference signal in LTE[C]. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Spring), Yokohama, 2011: 1-5.

[4] Wang Ai-fen and Xu Hua. Comparison of several SNR estimators for QPSK modulations[C]. 2012 International Conference on Computer Science and Service System,Nanjing, China, Aug. 11-13, 2012: 77-80.

[5] Kim Seon-ae, An Dong-geon, Ryu Heung-gyoon,.. Efficient SNR estimation in OFDM system[C]. Proceedings of IEEE Radio and Wireless Symposium, 2011: 182-185.

[6] Boumard S. Novel noise variance and SNR estimation algorithm for wireless MIMO OFDM systems[C]. Proceedings of Global Telecommunications Conference, San Francisco, USA, 2003: 1330-1334.

[7] Jiao Fei, Ren Guang-liang, and Zhang Zhe. A new noise variance and post detection SNR estimation method for MIMO OFDM systems[C]. Proceedings of the IEEE 11th International Conference on Communication Technology,Hangzhou, China,2008: 179-182.

[8] Savaux V, Louet Y, Djoko-Kouam M,.. An iterative and joint estimation of SNR and frequency selective channel for OFDM systems[C]. Proceedings of 18th European Wireless Conference, Poznan, Poland,2012: 1-7.

[9] Zhou Bao-long, Jiang Ling-ge, and Zhao Sheng-jie. Sounding reference signal design for TDD LTE-advanced system[C]. IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Shanghai, China, 2012: 410-415.

[10] 王文博, 郑侃. 宽带无线通信OFDM 技术[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2003: 221-223.

[11] Van De Beek J J, Edfors O, Sandell M,.. On channel estimation in OFDM systems[C]. Proceedings of the IEEE 45th Vehicular Technology Conference, Chicago, IL, USA, 1995: 815-819.

[12] 3GPP TS 36.104 V10.8.0–2012. Technical specification group radio access network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Base Station (BS) radio transmission and reception (Release 10)[S]. 2012.

[13] 罗美玲. OFDM系统信噪比估计方法研究[D]. [硕士论文], 西安电子科技大学, 2007.

Luo Mei-ling. Research on SNR estimation methods for OFDM systems[D]. [Master dissertation], Xidian University, 2007.

岳光荣： 男，1973年生，副教授，主要研究方向为无线与移动通信、短距离通信等.

田 浩： 男，1989年生，硕士生，研究方向为LTE中的探测参考信号.

杨 霖： 男，1977年生，副教授，博士，主要研究方向为无线与移动通信、现代通信中的信号处理.

李少谦： 男，1957年生，教授，博士生导师，长期从事扩频通信、移动通信方面的教学和研究.

胡武君： 男，1989年生，硕士生，研究方向为OFDM、MIMO.

SNR Estimation Algorithm Based on Sounding Reference Signal in LTE

Yue Guang-rong Tian Hao Yang Lin Li Shao-qian Hu Wu-jun

(,,611731,)

To support frequency selective scheduling in uplink, Long Term Evolution (LTE) system defines the Sounding Reference Signal (SRS) for channel quality estimation. This paper focuses on the Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation of the SRS. In order to deal with the shortcomings of Boumard’s method and the traditional DFT method, an improved estimation method based on DFT is proposed. This method reduces the energy leakage’s influence of useful signal on high SNR by correcting the noise estimated interval in time domain, thus more accurate SNR estimation can be obtained. Simulation results show that the estimated performance of the proposed method is better than Boumard’s method and traditional DFT method, andthe average performance achieves an improvement of over 6 dB in high SNR area.

Wireless communication; Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation; Noise estimation; Long Term Evolution (LTE); Sounding Reference Signal (SRS)

TN929.5

A

1009-5896(2014)01-0241-05

10.3724/SP.J.1146.2013.00885

2013-06-24收到，2013-10-22改回

国家自然科学基金(61001088)和国家重大专项(2010ZX03002-010)资助课题

田浩 sunny_th@163.com