基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法

周小宇，王 飞，孟婷婷

（重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065）

基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法

周小宇，王 飞，孟婷婷

（重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065）

传统的DFT算法利用信道估计冲击响应的长度小于循环前缀长度的原理，滤除了循环前缀码长度以外的噪声，循环前缀内的估计值仍存在噪声，结合传统DFT信道估计算法，提出了一种短波OFDM系统的基于DFT的改进信道估计算法，此算法首先进行传统的DFT信道估计算法，滤除部分噪声信号。再根据信道脉冲响应的幅值选取幅值最大的Ng/2个信号作为有用信号，然后用DFT得到的估计值的平均值替换其余Ng/2个信号，最后得到基于DFT改进算法的信道估计信号。仿真结果表明该算法性能有很大提高。

信道估计；DFT；短波；脉冲响应

0 引言

短波是工作在1.5～30 MHz频段的电磁波进行通信的一种通信系统，短波通信具备无中继远程通信能力、网络重构快捷、抗毁性强和保密性强等优点，所以短波通信在军事、抢险救灾等领域得到广泛应用。但是，短波通信信道具有频带窄、衰落和多径干扰严重、频率选择性衰落，因此引入OFDM调制技术就可以有效地弥补这些不足。而短波OFDM系统中，自适应的信道均衡器利用信道估计来对抗ISI的影响。分集技术利用信道估计实现与接收信号最佳匹配的接收机，所以信道估计是短波OFDM系统中比较关键的技术之一［1］。

文献［2］提出了经典的导频信道估计算法，此算法给信道容量带来很大浪费，文献［3］证明该算法的性能不是很好，LS算法比较简单，但此算法没有考虑信道中的噪声影响，所以在低噪声条件下采取此算法性能较好。基于此文献［4］提出了基于DFT的信道估计算法，对冲击函数进行滤波，滤除了循环前缀码以外的噪声，然而，前缀码中仍然存在噪声，为了弥补DFT算法不彻底，以及信道由于受噪声的影响，信号的功率主要集中在前几个信号抽头较大的信号上，基于此提出了一种基于DFT改进的信道估计算法。

1 信道模型

短波OFDM系统的传输模型［5］如图1所示。在发送端，首先根据预先规定的调制方案将输入的二进制数据信息分组和映射。然后插入导频，已调信号X（k）经过IFFT变换变成时域的x（n）。在相邻的OFDM符号之间插入保护间隔（GI），用来消除符号之间干扰（ISI）。所发射信号通过具有窄带高斯白噪声的频率选择性衰落信道，在接收端，移除保护间隔（GI），然后信号就经过FFT变换再将其进行基于导频的信号校正，最后将信号解调。

图1 短波OFDM系统的传输模型

2 基于DFT的信道估计

在短波OFDM通信系统中，接收信号在去除循环前缀经过FFT处理后，在OFDM符号持续期间第k个子载波的接收符号可以表示为：

式中，Y（k）中为接收端收到信号，X（k）为输入信号，W～（k）为信道噪声信号。那么LS算法得出的信号初始估计值为：

式中，k为子载波数，令W～（k）/X（k）＝W（k），H（k）为真实信道冲击响应函数，LS算法［6，7］得到的频域估计做IDFT变换得出时域估计：

DFT算法［8，9］利用了短波OFDM通信系统的信道估计冲激响应的长度通常情况下小于循环前缀码的长度。表明大于循环前缀码的长度的估计值都为噪声，用表达式可表示为：

从式（4）可以看出，Ng≤n≤N－1时的部分全应为噪声，不含任何有用信息，因此把Ng≤n≤N－1时的估计值置0，其余值不变，就可以得到DFT算法信道估计表达式如式（5）所示：

虽然基于DFT信道估计算法滤除了循环前缀码长度以外噪声［10］，然而仍还有噪声，为了滤除这部分别噪声，提出一种基于DFT改进算法的信道估计。

3 基于DFT改进算法的信道估计

基于DFT的改进的信道估计算法的主要思想是：由于DFT算法的信道估计值中还存在噪声，使得信号的的功率变化范围很大，这样解调出的信道有可能会失真，且短波信号的传播具有严重时域弥散性［11］，为了减少这种影响。提出了DFT信道估计的改进算法，对基于DFT信道估计在0≤n≤Ng－1的hDFT（n）进行处理而其他不变，滤除其中的噪声干扰。基于改进DFT算法的流程如图2所示。

图2 改进DFT算法的流程图

改进的DFT算法步骤如下：

①利用LS准则得到信道的初始估计hLS（n ），然后利用DFT信道估计算法得到hDFT（n）；

②当0≤n≤Ng－1时，计算求得幅度的平均值

③由于短波OFDM信号具有稀疏性，有用信号大多数都集在幅度大的信号上，所以选择hDFT（n）中幅值最大的Ng/2个信号作为有用信号；

④用U替换中其余幅值较小的Ng/2个信号；

⑤得到改进的DFT信道估计hDFT－U（n）；

⑥在对做DFT变换即可得基于DFT的改进算法的信道估计的值：

4 仿真分析

为了验证信道估计性能，将基于LS算法和DFT算法与基于DFT改进算法的BER（Bit Error Rate）和MSE进行比较。MSE的定义［12］如下：

式中，～h为估计值，h为信道冲击响应的实际值。

文本所用到参数如表1所示。理论上，在时间选择性、频率平坦性衰落信道条件下FDPSK调制性能优于TDPSK调制，但是，FDPSK调制则通过各相邻子载波差分信息来传输数据，要求接收端在每帧进行帧内差分数据解调，因而，FDPSK调制要求高度精确的帧同步定时。而实际系统中，收发端的采样时钟差异和时变多径信号的共同影响会导致帧同步误差，引起FDPSK调性能恶化，所以在短波通信系统采用TDPSK调制。本文仿真是基于美国电信科学协会（ITS）根据短波电离层信道实测提出的一种宽带短波信道模型，即宽带短波信道ITS模型［13］，各子载波均采用4TDPSK调制方式，所需子载波数为1 024个，为了减少短波信道的快衰落，采用梳状导频结构。

表1 仿真所采用的信道参数

基于LS算法和DFT算法与基于DFT的改进算法的BER曲线如图3所示。从图中可以看出基于DFT的信道估计算法通过将冲击响应中循环前缀长度以外的信号置零滤除部分噪声，相对于不考虑噪声影响的LS信道估计算法在BER性能上平均约有5 dB提升，而基于DFT的改进算法较传统的DFT算法有3 dB的提升。

基于LS算法和DFT算法与基于DFT的改进算法的MSE曲线如图4所示，从图中可以看出当信噪比SNR小于2 dB时，基于LS算法和DFT算法与基于DFT的改进算法的MSE相差不大，而当信噪比SNR大于2 dB时，基于DFT的改进算法的MSE比基于LS算法和DFT算法的MSE都小。

图3 BER曲线对比

图4 MSE曲线对比

5 结束语

基于DFT的短波OFDM系统信道估计弥补基于LS算法大噪声情况下没有考虑噪声的不足，利用信道估计冲击响应的长度小于循环前缀长度的原理，滤除了循环前缀长度以外的噪声。但是小于循环前缀的信号仍存在噪声，基于DFT的改进算法的主要目的就是滤除这部分噪声。首先选出循环前缀中信号幅度中最大的Ng/2个信号作为有用信号，然后用循环前缀中信号的平均值替换其余Ng/2个信号，最后得到基于DFT改进算法的信道估计信号。由仿真图可以看出，基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法性能优于传统的DFT算法。

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Improved Channel Estimation Algorithm Based on DFT for Shortwave OFDM System

ZHOU Xiao－yu，WANG Fei，MENG Ting－ting
（Chongqing Key Lab of Mobile communications Technology，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China）

Utilizing the theory that the length of impulse response is shorter than thatof cyclic prefix，the conventional DFT channel estimation algorithm filters out the noises out of the cyclic prefix length.However，the estimated value still has noises within the cyclic prefix.Combining with the conventional DFT channel estimation algorithm，an improved DFT channel estimation algorithm is proposed for shortwave OFDM system.The algorithm uses the conventional DFT channel estimation algorithm to filter out part of the noises，and then selects the largest channel impulse response signal as useful signal according to themagnitude of the amplitude.It then uses the average value of the estimated values to replace the remaining signals，and finally obtains a signal based on the improved DFT estimated channel algorithm.The simulation results show that the channel estimation performance of this algorithm is greatly improved.

channel estimation；Discrete Fourier Transform；shortwave；impulse response

TN929.5

A

1003－3114（2015）04－37－3

10.3969/j.issn.1003－3114.2015.04.09

周小宇，王 飞，孟婷婷.基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法［J］.无线电通信技术，2015，41（4）：37－39，55.

2015－03－05

长江学者和创新团队发展计划（IRT1299）；重庆市科委项目（CSTC2012jjA40044，cstc2013yykfA40010）；重庆市科委重点实验室专项经费；重庆邮电大学自然科学基金项目（A2011－51）；应急通信重庆市重点实验室开放课题资助。

周小宇（1990—），女，硕士研究生，主要研究方向：移动通信与移动互联网及短波通信。王飞（1989—），男，硕士研究生，主要研究方向：图像处理及信号处理。