本發(fā)明屬于無線通信領(lǐng)域，涉及一種低復(fù)雜度的快時變信道估計方法，可用于固定塊狀導(dǎo)頻的單載波頻分復(fù)用多址sc-fdma系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：在寬帶無線通信中，當(dāng)通信的兩個終端以較快的相對速度運動時，產(chǎn)生了多普勒效應(yīng)，無線信道形成了快時變信道?？鞎r變信道引起的子載波間干擾ici和多徑效應(yīng)帶來的符號間干擾isi會造成sc-fdma系統(tǒng)性能的迅速惡化。所以，在信號的接收端對信號進(jìn)行解調(diào)和解碼之前，對信道進(jìn)行動態(tài)估計是十分必要的。現(xiàn)有的信道估計方法大多是基于導(dǎo)頻輔助的，在發(fā)送的數(shù)據(jù)中周期性的插入已知的導(dǎo)頻信息，這類方法均是先估計得到導(dǎo)頻位置上的信道響應(yīng)，然后利用一定的處理方法得到數(shù)據(jù)位置上的信道響應(yīng)。qingchuanzhang等人在文章“anenhanceddft-basedchannelestimatorforlte-auplink”(ieeetransactionsonvehiculartechnology2013)中提出了一種基于離散傅里葉變換dft的信道估計方法，首先估計出導(dǎo)頻位置的信道估計值，數(shù)據(jù)符號位置的信道估計值通過加權(quán)來得到。該方法的不足之處是：受限于導(dǎo)頻模式與數(shù)量，在高速移動環(huán)境下，該方法的估計精度將急劇下降，無法保證快時變信道的估計精度。基于基擴展模型bem的方法針對快時變信道建立模型，利用少數(shù)幾個參數(shù)就能表述一個非線性快速變化的信道。楊麗花等人在文章“fasttime-varyingchannelestimationtechniqueforlteuplinkinhstenvironment”(ieeetransactionsonvehiculartechnology2012)中提出了多項式基擴展模型p-bem與自回歸模型ar相結(jié)合的方法來提高快時變信道的估計精度，但該方法計算復(fù)雜度高，不易于實現(xiàn)，且p-bem模型誤差比復(fù)指數(shù)基擴展模型ce-bem的誤差大，影響快時變信道估計的精度。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于簡化基擴展模型的快時變信道估計方法，以在不影響系統(tǒng)性能的前提下，降低快時變信道估計的計算復(fù)雜度，提高估計精度。本發(fā)明思路是：針對發(fā)送端塊狀導(dǎo)頻數(shù)據(jù)固定不變的系統(tǒng)，將估計基系數(shù)所需要的矩陣事先計算并存儲，以較低的計算復(fù)雜度估計出基系數(shù)；利用信道特性及時域-頻域的變換關(guān)系，簡化信道響應(yīng)時域到頻域的變換公式，以較低的復(fù)雜度估計出接收信號的頻域信道響應(yīng)，其實現(xiàn)步驟包括如下：1)將本地導(dǎo)頻符號轉(zhuǎn)換到變換域符號其中，ps是本地導(dǎo)頻符號的序號；2)利用復(fù)指數(shù)基擴展模型，生成基函數(shù)矩陣及基函數(shù)矩陣的頻域矩陣其中，q＝0,...q，q是基函數(shù)的個數(shù)；3)根據(jù)變換域符號和頻域矩陣獲得用于估計基系數(shù)向量的頻域矩陣4)對接收信號進(jìn)行快速傅立葉fft變換，獲得頻域接收信號y，從該頻域接收信號y中提取接收端接收到的塊狀導(dǎo)頻符號其中pλ是接收到的塊狀導(dǎo)頻符號的序號；5)利用接收到的塊狀導(dǎo)頻符號和頻域矩陣采用最小二乘方法得到基系數(shù)向量的估計值其中，是矩陣的廣義逆運算；6)利用估計值得到第q個基函數(shù)對應(yīng)的基系數(shù)矩陣7)利用基系數(shù)矩陣根據(jù)基擴展模型擬合出每個單載波頻分復(fù)用符號的時域信道響應(yīng)矩陣其中，ns是單載波頻分復(fù)用符號的序號，是生成的基函數(shù)矩陣，是時域信道響應(yīng)矩陣的第i列元素，i＝1,2,...,n，n是快速傅里葉變換的點數(shù)；8)利用時域信道矩陣中的第n/2列元素得到每個單載波頻分復(fù)用符號的頻域信道響應(yīng)估計向量其中f是n點快速傅里葉變換矩陣。本發(fā)明具有如下優(yōu)點：1.本發(fā)明選用模型誤差最小的復(fù)指數(shù)基擴展模型，確定最優(yōu)的基函數(shù)的個數(shù)，以提高估計精度；將用于估計基系數(shù)的頻域矩陣事先計算并存儲下來，降低了計算復(fù)雜度。2.本發(fā)明利用信道的時頻域特性，簡化了信道時域-頻域的轉(zhuǎn)換公式，降低了信道時頻域轉(zhuǎn)換的計算復(fù)雜度，便于接收機對接收信號進(jìn)行頻域均衡處理。附圖說明圖1是本發(fā)明的實現(xiàn)流程圖；圖2是本發(fā)明使用的系統(tǒng)框圖；圖3是本發(fā)明使用的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)圖；圖4是本發(fā)明與現(xiàn)有信道估計技術(shù)在330km/h的多徑快時變信道中的性能比較曲線圖。圖5是本發(fā)明與現(xiàn)有信道估計技術(shù)在450km/h的多徑快時變信道中的性能比較曲線圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的描述。參照圖2，本發(fā)明使用的通信系統(tǒng)由基站、無線快時變信道和用戶構(gòu)成；其中用戶的移動速度為v，用戶發(fā)送的比特流經(jīng)過星座調(diào)制、子載波映射、傅里葉變換和加循環(huán)前綴等一系列處理后通過一根發(fā)送天線發(fā)送出去，發(fā)送信號經(jīng)過快時變信道和噪聲干擾后到達(dá)基站，基站端配置兩根接收天線分別對接收信號進(jìn)行同步、移除循環(huán)前綴和并串轉(zhuǎn)換等處理后，基站利用本地導(dǎo)頻符號和復(fù)指數(shù)基擴展模型對接收的信號進(jìn)行信道估計，估計出頻域信道響應(yīng)矩陣，以便基站進(jìn)行接下來的頻域均衡、解星座調(diào)制等處理，完成整個系統(tǒng)的通信。參照圖1，本發(fā)明基于基擴展模型的快時變信道估計的實現(xiàn)步驟如下：步驟1：獲取變換域矩陣基站將本地導(dǎo)頻符號轉(zhuǎn)換到變換域，得到變換域矩陣其中，變換域矩陣的維度是n(q+1)×l(q+1)，diag(·)是將向量轉(zhuǎn)換成對角矩陣的運算，ps是本地導(dǎo)頻符號的序號，本實例中有兩個本地導(dǎo)頻符號s＝1、2，其序號為p1＝4，p2＝11，q是最優(yōu)基函數(shù)的個數(shù)，iq+1為q+1維的單位矩陣；為克羅內(nèi)列積符號；fl為快速傅里葉變換fft矩陣f的前l(fā)列，其中，wn＝e-j2π/n，l為快時變信道的可分離徑數(shù)。步驟2：基于復(fù)指數(shù)基擴展模型，基站端生成基函數(shù)矩陣及基函數(shù)頻域矩陣。(2.1)確定復(fù)指數(shù)ce基函數(shù)個數(shù)q：基站根據(jù)用戶的移動速度v、系統(tǒng)的載波頻率f及一個發(fā)送信號的持續(xù)時間ts＝1ms，得到基函數(shù)個數(shù)：其中，c是光速，是向上取整運算；(2.2)生成基函數(shù)矩陣其中，基函數(shù)矩陣的維度為n×n，是基函數(shù)矩陣的元素，其利用復(fù)指數(shù)基擴展模型，按照以下公式生成：其中，q＝0,1,...,q，q是基函數(shù)的個數(shù)，n＝0,1,...,n，n＝256是一個單載波頻分復(fù)用符號的子載波個數(shù)，即快速傅里葉變換的點數(shù)，nsymb＝14是一個傳輸塊中單載波頻分復(fù)用符號的個數(shù)，ps是本地導(dǎo)頻符號的索引號，本實例中有兩個本地導(dǎo)頻符號s＝1、2，其索引號為p1＝4，p2＝11；(2.3)生成頻域矩陣其中，頻域矩陣的維度是n×n(q+1)，是第q個頻域矩陣，其維度為n×n，f是n點快速傅里葉變換矩陣，(·)h是矩陣的共軛轉(zhuǎn)置操作。步驟3：基站端獲得用于估計基系數(shù)的頻域矩陣。將步驟(2.3)得到的和步驟(1)得到的相乘，得到基站端用于估計基系數(shù)的矩陣：其維度為n×l(q+1)。步驟4：基站對時域接收信號y進(jìn)行快速傅里葉變換得到頻域信號y，從頻域信號y中提取塊狀導(dǎo)頻符號(4.1)對時域接收信號y進(jìn)行快速傅里葉變換，獲得頻域接收信號y：y＝fy，其中，f是n點快速傅里葉變換矩陣；(4.2)從頻域接收信號y中提取塊狀導(dǎo)頻符號導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)如附圖3，一個傳輸塊中有14個單載波頻分復(fù)用符號，其中第4個和第11個是塊狀導(dǎo)頻符號λ＝1、2，p1＝4，p2＝11，即頻域接收信號y的形式是一個n×14維的矩陣，矩陣的第4列和第11列是塊狀導(dǎo)頻符號，pλ與步驟2及步驟3中的ps相等。步驟5：基站根據(jù)接收塊狀導(dǎo)頻符號和矩陣估計出基系數(shù)向量。參照圖2，本步驟的具體實現(xiàn)如下：(5.1)建立塊狀導(dǎo)頻符號與本地導(dǎo)頻符號的關(guān)系的關(guān)系式為：其中，f是n點快速傅里葉變換矩陣，(·)h是矩陣的共軛轉(zhuǎn)置操作，w為傳輸過程中受到的加性高斯白噪聲，是第pλ個導(dǎo)頻符號的時域信道沖擊響應(yīng)矩陣；(5.2)利用基擴展模型表示時域信道沖擊響應(yīng)矩陣其中，是步驟(2.2)中生成的基函數(shù)矩陣，gq是第q個基系數(shù)矩陣，其是維度為n×n的托普利茲循環(huán)矩陣：其中，l為快時變信道的可分離徑數(shù)；(5.3)將步驟(5.2)中的基擴展模型表達(dá)式代入步驟(5.1)中的關(guān)系式，得到：由于gq是托普利茲循環(huán)矩陣，所以令gq＝[gq,0,...,gq,l,...,gq,l-1]t，fgqfh＝flgq，其中，fl是傅里葉變換矩陣f的前l(fā)列，上式可簡化為：其中，是步驟(2)中的頻域矩陣，g是維度為l(q+1)×1的列向量，是步驟(1)中的變換域矩陣，至此，建立了塊狀導(dǎo)頻符號與矩陣及要估計的基系數(shù)向量g之間的關(guān)系：(5.4)利用步驟4中的兩個塊狀導(dǎo)頻符號和步驟3中的矩陣采用現(xiàn)有的最小二乘法估計出基系數(shù)向量：其中，是矩陣的廣義逆運算；表示基系數(shù)向量，它是l(q+1)×1維的列向量，本實例中有14個單載波頻分復(fù)用符號，其中第4個和第11個是塊狀導(dǎo)頻符號，即s＝λ＝1、2，p1＝4，p2＝11，是接收信號y中第4列元素，是接收信號y中的第11列元素，矩陣由矩陣擴展得到，對固定塊狀導(dǎo)頻的系統(tǒng)而言，矩陣是不變的，所以可以將事先計算并存儲下來，大大降低估計基系數(shù)向量所需要的計算復(fù)雜度，易于實際運用。步驟6：將基系數(shù)向量擴展成基系數(shù)矩陣。(6.1)從基系數(shù)向量的估計值中提取第q個分塊向量gq：其中，gq＝[gq,0,...,gq,l,...,gq,l-1]t，q＝0,1,...,q，q是基函數(shù)的個數(shù)，l＝0,1,...,l-1l為快時變信道的可分離徑數(shù)，(·)t是矩陣的轉(zhuǎn)置運算；(6.2)利用分塊向量gq得到第q個基系數(shù)矩陣其中，toeplitz(·)是將向量擴展成托普利茲循環(huán)矩陣的操作。步驟7：獲得每個單載波頻分復(fù)用符號的時域信道響應(yīng)矩陣。利用估計的基系數(shù)矩陣，按照基擴展模型擬合出每個單載波頻分復(fù)用符號的時域信道響應(yīng)矩陣：其中，是n×n維的矩陣，是矩陣中的第i列，i＝1,2,...,n，n是傅里葉變換的點數(shù)，是按照步驟(2.2)中的公式生成的基函數(shù)矩陣，是步驟6中估計出的基系數(shù)矩陣，q是基函數(shù)的個數(shù)，ns是單載波頻分復(fù)用符號的序號。步驟8：利用信道時域-頻域轉(zhuǎn)換獲得每個單載波頻分復(fù)用符號的頻域信道估計響應(yīng)：其中，是第ns個單載波頻分復(fù)用符號的頻域信道響應(yīng)估計矩陣，f是n點快速傅里葉變換矩陣，(·)h是矩陣的共軛轉(zhuǎn)置操作，是第ns個單載波頻分復(fù)用符號的時域信道響應(yīng)估計矩陣。對時不變信道而言，是托普利茲循環(huán)矩陣，是對角矩陣，對快時變信道來說，是非對角矩陣，其非對角元素不為零，但由于一個符號內(nèi)部的子載波間干擾是很小的，可以忽略不計。因此，只需要估計矩陣的對角項，即：在本發(fā)明中，運用時域信道響應(yīng)矩陣可近似看作托普利茲循環(huán)矩陣，相似于對角矩陣的性質(zhì)，故對上式進(jìn)行簡化，得到每個單載波頻分復(fù)用符號的頻域信道響應(yīng)估計矩陣為：其中，是時域信道響應(yīng)矩陣的第n/2列元素。本發(fā)明的效果可通過以下仿真進(jìn)一步說明：1.仿真條件仿真使用的通信系統(tǒng)如附圖2，采用3gpp標(biāo)準(zhǔn)的單載波頻分復(fù)用sc-fdma傳輸標(biāo)準(zhǔn)，子載波個數(shù)n＝256，即采用256點快速傅立葉變換，循環(huán)前綴為18點，數(shù)據(jù)采用qpsk調(diào)制方式，采樣頻率3.84mhz，載波頻率3.6ghz，子載波間隔15khz。導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)如附圖3，在一個傳輸塊中有14個單載波頻分復(fù)用符號，其中有兩個塊狀導(dǎo)頻符號位于第4和第11個符號上。仿真中用戶速度設(shè)為330km/h、450km/h，用戶配置一根發(fā)送天線，基站配置兩根接收天線，無線信道采用3gpp標(biāo)準(zhǔn)中的擴展車輛信道模型eva，其中，多徑信道的時延為[0，30，50，310，370，710，1090，1730，2510]ns，其每一徑的功率衰減為[0.0，-1.5，-1.4，-3.6，-0.6，-9.1，-7.0，-12.0，-16.9]db。仿真中信道的可分離徑數(shù)l設(shè)置為10，得到仿真曲線的平均次數(shù)為100000次。仿真使用的方法有4種：1、本發(fā)明方法，2、基于離散傅里葉變換dft與線性內(nèi)插結(jié)合的方法，3、復(fù)指數(shù)基擴展模型方法，4、多項式模型與自回歸模型結(jié)合的方法。2.仿真內(nèi)容與結(jié)果仿真1用本發(fā)明和上述3種現(xiàn)有方法仿真用戶速度為330km/h時的系統(tǒng)誤塊率bler性能，仿真結(jié)果如圖4所示。由圖4可知，本發(fā)明的bler性能對比多項式模型與自回歸模型結(jié)合的方法有4db的性能提升；基于離散傅里葉變換dft與線性內(nèi)插結(jié)合的方法在bler為10-1時出現(xiàn)錯誤平層，而本發(fā)明的bler曲線持續(xù)下降，能降到10-5；對比復(fù)指數(shù)基擴展模型方法，本發(fā)明的bler曲線和復(fù)指數(shù)基擴展模型方法的bler曲線幾乎持平，沒有性能損失。仿真2用本發(fā)明和上述3種現(xiàn)有方法仿真用戶速度為450km/h時的系統(tǒng)誤塊率bler性能，仿真結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，多項式模型與自回歸模型結(jié)合的方法和基于離散傅里葉變換dft與線性內(nèi)插結(jié)合的方法在用戶速度為450km/h時，bler曲線幾乎沒有下降趨勢，誤塊率均大于10-1，本發(fā)明的bler曲線能下降到10-2以下，有很大的提升；對比復(fù)指數(shù)基擴展模型方法，本發(fā)明的bler曲線和復(fù)指數(shù)基擴展模型方法幾乎持平，沒有性能損失。將本發(fā)明的計算復(fù)雜度與現(xiàn)有復(fù)指數(shù)基擴展模型方法的計算復(fù)雜度進(jìn)行對比，結(jié)果如表1。表1本發(fā)明與復(fù)指數(shù)基擴展模型方法的計算復(fù)雜度對比計算復(fù)雜度復(fù)指數(shù)基擴展模型方法本發(fā)明方法復(fù)數(shù)乘法o(n2l+n3)o(nl)復(fù)數(shù)加法o(n2(l-1)+n2(n-1))o(n(l-1))其中，o是計算復(fù)雜度的數(shù)量級，n是傅里葉變換的點數(shù)，l為多徑信道的可分離徑數(shù)，由表1可知，本發(fā)明方法所需的計算復(fù)雜度量級是1，而復(fù)指數(shù)基擴展模型方法所需的計算復(fù)雜度量級是3，本發(fā)明將計算復(fù)雜度降了兩個量級。上述結(jié)果表明，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比不僅提高了估計精度，而且比現(xiàn)有技術(shù)具有計算復(fù)雜度更低的優(yōu)勢。當(dāng)前第1頁12