基于正交空時分組編碼的mimo盲信道估計模糊度去除方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于正交空時分組編碼的MIMO盲信道估計模糊度去除方法，包括以下步驟：建立一個MIMO空時系統(tǒng)，分析訓練序列信號，發(fā)射前對數(shù)據(jù)信號進行分組并處理，聯(lián)合利用盲的和基于訓練序列的信道估計方法對第一個數(shù)據(jù)塊進行盲信道估計，對第一個數(shù)據(jù)塊采用信號和信道聯(lián)合二維搜索做最大似然解碼，利用迫零均衡得到的訓練序列估計值對后續(xù)數(shù)據(jù)塊進行基于訓練序列的信道估計，對后續(xù)數(shù)據(jù)塊采用發(fā)送信號一維搜索做最大似然解碼。本發(fā)明的有益之處在于：采用信號和信道聯(lián)合二維搜索，利用正交空時編碼中信號之間的相關性，在盲信道估計的基礎上消除信道估計結果固有的相位模糊，縮小信道可能解的范圍，為確定解碼信號的相位提供了方便。
【專利說明】基于正交空時分組編碼的ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方 法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方法，具體涉及一種基于正交空時 分組編碼的ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方法，屬于無線通信【技術領域】。

【背景技術】
[0002] 信道估計是指接收端獲得信道狀態(tài)信息的過程和方法。由于接收端的信道均衡和 解碼通常需要已知信道狀態(tài)信息才能完成，因此信道估計的準確性嚴重影響著接收性能和 數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量，也使得無線信道的估計和辨識成為無線通信信號處理中一個重要的研究 領域。傳統(tǒng)的信道估計一般通過設計訓練序列或在數(shù)據(jù)包中插入導頻實現(xiàn)信道估計，這些 方法的缺點在于明顯的降低了信道容量和頻譜利用率。盡管對于準靜態(tài)信道來講，這一損 失很小，然而在高速無線通信中，信道是時變的，這種損失就不可忽略。此外，在合作通信系 統(tǒng)中，接收端在保證和發(fā)射端有效協(xié)作的條件下，已知全部或者部分訓練序列，可采用非盲 或半盲的信道估計，而在非合作通信系統(tǒng)中，由于接收端對發(fā)射端所采用的訓練序列的內(nèi) 容是完全未知的，為了實現(xiàn)ΜΜ0信號的檢測，必須利用盲信道估計方法來獲得信道狀態(tài)信 肩、。
[0003] ΜΙΜΟ系統(tǒng)的盲信道估計問題中，僅根據(jù)觀測信號實現(xiàn)信道矩陣的完全辨識及源信 號的恢復是無法實現(xiàn)的，得到的信道響應值與實際的信道之間存在一定的模糊度。SIM0系 統(tǒng)下的模糊度是一個標量因子，只存在幅度和相位模糊，而在ΜΙΜΟ系統(tǒng)下模糊度則表現(xiàn)為 一個矩陣，包括順序模糊度、相位模糊度和幅度模糊度，即估計得到的不同天線上的信道 順序發(fā)生錯位，且使均衡得到的信號星座圖與原始星座圖發(fā)生相位的旋轉(zhuǎn)以及幅度上的整 體縮放。對于恒模調(diào)制的通信系統(tǒng)，幅度模糊對信號檢測不產(chǎn)生影響，但是如果不能將順序 模糊和相位模糊度去除，則嚴重影響信號的檢測。在已有的算法中，一般都是插入部分訓練 序列或者導頻來進行信道估計值的矯正來解決模糊度問題，但是在信號盲檢測場景下，接 收端無法獲知訓練序列或者導頻，所以模糊度的問題是盲信道估計中的一大難點。
[0004] 針對ΜΜ0系統(tǒng)的盲信道估計問題，人們提出了許多基于時域或頻域的解決方 法。子空間方法作為時域方法的代表，因其結構簡單且性能良好，受到了廣泛的研究。 Gao F, Nallanathan A 等人在文章 "Subspace-based blind channel estimation for SIS0，MIS0 and MIM0-0FDM systems"提出了一種基于子空間的盲信道估計算法，并利用預 編碼矩陣解決模糊度問題。但是，在非合作通信中，預編碼矩陣是發(fā)端設計的，對接收端是 未知的，所以該方法無法解決非合作ΜΜ0通信中的模糊度問題。
[0005] Binning Chen 等人在"Frequency domain blind ΜΙΜ0 system identification based on second and higher order statistics"中提出了一種利用接收信號二階和高階 統(tǒng)計量的頻域信道估計方法，并對模糊度問題進行了研究，因此被之后許多文章引用來處 理模糊度問題。然而此算法只能把信道估計值的相位偏轉(zhuǎn)統(tǒng)一成與頻率無關的值，也就是 說仍存在未知的相位模糊度，這一模糊度需要利用真實信道進行校正。在非合作通信中， 實際信道信息是未知的，所以該方法也不能應用于非合作通信的盲信道估計。
[0006] 在STBC-MM0系統(tǒng)中，借助空時編碼提供的信息，可以對盲信道估計的模糊度進 行一定處理。Choqueuse V 等人在"Blind channel estimation for STBC systems using higher-order statistics"中提出了一種利用高階統(tǒng)計量的信道估計方法，并利用STBC 編碼信息，將使用幾種特定碼型的系統(tǒng)的信道估計模糊度矩陣限定在一個集合內(nèi)，但仍不 能準確確定模糊度矩陣，因此該方法也無法解決非合作通信系統(tǒng)中盲信道估計的模糊度問 題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 為解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種ΜΜ0盲信道估計模糊度去 除方法，該方法基于正交空時分組編碼（Orthogonal Space-Time Block Code, 0STBC)，能 夠有效解決非合作ΜΜ0通信中盲信道估計的模糊度問題。
[0008] 為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術方案：
[0009] -種基于正交空時分組編碼的ΜΜ0盲信道估計模糊度去除方法，其特征在于，包 括以下步驟：
[0010] (一）、建立、分析和處理ΜΜ0空時系統(tǒng)模型：
[0011] (1)建立一個具有Nt個發(fā)射天線和Nr個接收天線的ΜΜ0空時系統(tǒng)，發(fā)射天線發(fā) 射的每一幀信號由訓練序列、循環(huán)前綴和數(shù)據(jù)三部分組成，前述訓練序列為時域正交訓練 序列，信道為平坦慢變?nèi)鹄ヂ湫诺?，假設連續(xù)的Nf幀信號經(jīng)歷的信道狀態(tài)相同；
[0012] (2)分析時域正交訓練序列信號：
[0013] 假設k時刻任一天線的時域正交訓練序列信號用NtXl維復向量sfe(k)表示，則 接收信號表示為：
[0014] ytr(k) = Hstr(k)+v(k)
[0015] 式中，Η為NrXNt維瑞利衰落信道響應矩陣，y tr(k)為NrXl維接收信號向量，v(k) 為隊X i維噪聲向量，前述噪聲服從均值為〇、方差為的高斯分布；
[0016] (3)在發(fā)射之前對數(shù)據(jù)信號進行分組：
[0017] 令s(k) = [Sl(k)s2(k)?SN(k)]T為待發(fā)射的由Ν個符號組成的第k個數(shù)據(jù)分組， 且各個符號獨立同分布；
[0018] (4)處理第k個數(shù)據(jù)分組s (k):
[0019] 將s (k)經(jīng)過空時編碼映射為Nt X L維編碼矩陣C (k):
[0020]

【權利要求】
1. 基于正交空時分組編碼的ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方法，其特征在于，包括以下 步驟： (一） 、建立、分析和處理ΜΜ0空時系統(tǒng)模型： (1) 建立一個具有Nt個發(fā)射天線和隊個接收天線的ΜΜ0空時系統(tǒng)，發(fā)射天線發(fā)射的 每一幀信號由訓練序列、循環(huán)前綴和數(shù)據(jù)三部分組成，所述訓練序列為時域正交訓練序列， 信道為平坦慢變?nèi)鹄ヂ湫诺?，假設連續(xù)的N f幀信號經(jīng)歷的信道狀態(tài)相同； (2) 分析時域正交訓練序列信號： 假設k時刻任一天線的時域正交訓練序列信號用NtX 1維復向量sfe(k)表示，則接收 信號表不為： ytr (k) = Hstr (k) +v (k) 式中，H為隊XNt維瑞利衰落信道響應矩陣，yfe(k)為隊X 1維接收信號向量，v(k)為 凡XI維噪聲向量，所述噪聲服從均值為0、方差為σν2的高斯分布； (3) 在發(fā)射之前對數(shù)據(jù)信號進行分組： 令s(k) = [Sl(k)S2(k)…SN(k)]τ為待發(fā)射的由N個符號組成的第k個數(shù)據(jù)分組，且各 個符號獨立同分布； (4) 處理第k個數(shù)據(jù)分組s(k): 將s(k)經(jīng)過空時編碼映射為NtXL維編碼矩陣C(k):
式中，八"和^分別為對應于第η個符號sn(k)的實部（sKn(k))和虛部（sIn(k))的編碼 矩陣，L為編碼矩陣時隙的數(shù)目，則接收信號表示為： Y (k) = HC (k) +V (k) 式中，Y(k)為隊XL維接收信號矩陣，V(k)為隊XL維噪聲矩陣，Y(k)、V(k)服從均值 為0、方差為R2的高斯分布； (二） 、信道估計和解碼： (1) 對第一個數(shù)據(jù)塊進行信道估計和解碼： 首先，聯(lián)合利用盲的和基于時域正交訓練序列的信道估計方法，對第一個數(shù)據(jù)塊進行 盲信道估計；然后，對第一個數(shù)據(jù)塊采用信號和信道聯(lián)合二維搜索做最大似然解碼，輸出第 一個數(shù)據(jù)塊的估計信號； (2) 對后續(xù)數(shù)據(jù)塊進行信道估計和解碼： 首先，利用迫零均衡得到的時域正交訓練序列估計值對后續(xù)數(shù)據(jù)塊進行基于時域正交 訓練序列的信道估計，使后續(xù)數(shù)據(jù)塊的估計信道具有和第一個數(shù)據(jù)塊相同的相位模糊；然 后，對后續(xù)數(shù)據(jù)塊采用發(fā)送信號一維搜索做最大似然解碼，輸出后續(xù)數(shù)據(jù)塊的估計信號。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于正交空時分組編碼的ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方法， 其特征在于， 在對第一個數(shù)據(jù)塊進行盲信道估計時，利用chu序列做時域正交訓練序列、采用 Alamouti發(fā)送方案。
3. 根據(jù)權利要求1所述的基于正交空時分組編碼的ΜΙΜΟ盲信道估計模糊度去除方法， 其特征在于， 在對第一個數(shù)據(jù)塊進行盲信道估計時，利用QPSK調(diào)制序列做時域正交訓練序列、采用 Alamouti發(fā)送方案。
【文檔編號】H04L25/02GK104113398SQ201410322894
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年7月8日 優(yōu)先權日:2014年7月8日
【發(fā)明者】劉毅, 李勇朝, 張海林, 胡梅霞, 趙玉婷 申請人:西安電子科技大學