MIMOOFDM系统的信道估计解读

1无论是单载波系统还是多载波系统，在接收端，要采用相干解调恢复数据信息，都需要较准确的CSI作为数据处理的必要参数，所以，信道估计是影响OFDM系统和MIMO-OFDM系统性能的关键因素。和传统单天线情况下的OFDM系统相比，MIMO-OFDM系统中的CSI估计更困难些，原因是多天线的使用使得在任一子载波上接收到的信号都是多个畸变信号的叠加。当对其中一个接收天线对的CSI进行估计时，其它发射天线的发送信号就是干扰。第5章MIMO-OFDM系统的信道估计5.1引言25.2信道估计算法信道估计基于导频的信道估计盲信道估计非盲信道估计基于训练序列的信道估计（基于块状导频的信道估计）3ttff基于导频的信道估计基于训练序列的信道估计44.3.1LS信道估计算法LS方法是使测量值和模型之间的加权误差最小。NXhYhLShˆLShˆ若衰落的LS估计用表示，则用LS算法估计的代价函数为2ˆ)ˆ(LSLSJhXYh)ˆ()ˆ(LSHLShXYhXYLSHHLSHHLSLSHHhXXhYXhhXYYYˆˆˆˆ求LShˆ的导数，使得0ˆ22ˆ)ˆ(**LSHHLSLSJhXXYXhh5YXYXXXh11ˆHHLSTNNLSxyxyxy1111001ˆYXh即LS估计的均方误差（MSE）可以推得LSLShhhhˆˆHLSEMSEYXhYXh11HEZXZX11HE22xn6•基于训练序列的信道估计TNNLSxyxyxy1111001ˆYXh•基于梳状导频的信道估计导频子载波的信道响应TpppppNHHH)1()1()0(HTpGNHGHH)1()()0(接收到的导频信号矢量TpppppNYYY)1()1()0(YpN:导频符号个数pNNG/pppppWIHXY若7pppppWIHXY)1(0000)1(000)0(pppppNXXXXpW为导频子载波中的高斯噪声。在常规的梳状导频估计中，基于LS准则的导频信号估计可以表示为TpLSpLSpLSpLSpNHHH)1()1()0(,,,,HppYX1TppppppppNXNYXYXY)1()1()1()1()0()0(pI是ICI矢量。84.3.2LMMSE信道估计算法pRRhppphˆ)(ˆ1ˆˆˆLMMSE对于块状导频信道估计pppRRhˆ])([ˆ112HnhhhhLMMSE4.3.3信道插值1.线性插值2.齿条插值和三次插值NXhYphRphˆˆEhpˆ和含噪声的导频估计之间的互相关矩阵。是12ˆˆ)(ˆˆHnppHEppRppRpp是导频估计矩阵的自相关矩阵。93.低通插值基于低通滤波器梳状导频结构的信道估计框图104.4.1导频插入间隔以及导频图样导频符号成正方形分布的OFDM符号帧结构4.4OFDM系统信道估计11插入导频的间隔必须满足奈奎斯特抽样定理，即无失真恢复的抽样间隔必须小于抽样信号两倍带宽的倒数。max)/(1cffN或cffNmax1dtfTN2)/(1或TfNdt21cffNmax1实际中TfNdt21向上取整一帧中包含的所有导频符号总数为tsfcgridNNNNN12由于插入导频所带来的开销为scgridNNN其信噪比的损失为11log1010pilotV两种导频插入模式导频图134.4.2时域信道估计算法基于训练符号的时域信道估计算法对于训练符号nx，接收到的时域信号为cnnnNnxhr,,2,1*ηXhr121,,,ccNTNCrrrr其中121,,,LTLChhhh121,,,ccNTNCη训练符号列矢量信道冲激响应列矢量加性噪声列矢量14121321312211LNNNNLNNNNLNNLNNNcccccccccccccxxxxxxxxxxxxxxxxX得到信道冲激响应的估值ηXhηXXhXrXh1111ˆ若有多个训练符号时，估计时可求平均)(21)(21ˆ1211121ηXηXhrrXh信道频域响应的估值hHˆDFTˆ15一维信道估计算法4.4.2频域信道估计算法1.基于插入导频符号的频域信道估计算法162.基于训练符号的频域信道估计LS算法lk第个符号的第个子载波上接收到的频域符号为klklklklXHR,,,,得到信道频域响应的估值*,,,*,,2,,*,,,ˆklklklklklklklklklklXHXXHXRH若有多个训练符号，估计时也可利用类似于时域求平均值的方法来平滑噪声的影响，以提高估计准确度。17LS信道估计N点IDFTN点DFT)0(ˆLSH)1(ˆLSH)2(ˆNHLS)1(ˆNHLS)0(ˆLSh)1(ˆLhLS)0(ˆDFTh)1(ˆLhDFT00)0(ˆDFTH)1(ˆNHDFT频域时域频域)(ˆLhLS)1(ˆNhLS基于DFT的OFDM系统信道估计示意图4.4.3基于DFT的信道估计18010203040506000.10.20.30.40.50.60.70.80.91采样点/个归一化幅度h(t)=δ(t-Ts)+0.5δ(t-4Ts)采样间隔信道情形19010203040506000.10.20.30.40.50.60.70.80.91采样点/个归一化幅度h(t)=δ(t-1.5Ts)+0.5δ(t-4.5Ts)非采样间隔信道情形20LS信道估计N点IDFTN点DFT)0(ˆLSH)1(ˆLSH)2(ˆNHLS)1(ˆNHLS)0(ˆLSh)0(ˆDFTh)1(ˆNhDFT00)0(ˆDFTH)1(ˆNHDFT频域时域频域)1(ˆNhLS置零样值选择改进的基于DFT的OFDM系统信道估计示意图21系统使用路径LS0…63LS-DFT0…2,61…63LS-DFT10…7,56…63LS-DFT20…10,53…63MMSE0…63五种系统概况22510152025-30-25-20-15-10-50信噪比(dB)MSE(dB)LSLS-DFTLS-DFT1LS-DFT2MMSE最小均方误差（MSE）性能仿真23024681012141618202210-310-210-1100信噪比(dB)SERLSLS-DFTLS-DFT1LS-DFT2MMSE误码率性能仿真误码率平台24MIMO编码器),(nkSIFFTIFFT),(1nkR),(TNnkCMIMOChannelFFTFFTMIMO解码器),(1nkC),(ˆnkS信道估计器训练符号),(RNnkR4.5MIMO-OFDM系统信道估计基于训练序列的MIMO-OFDM系统信道估计25tf基于训练序列的信道估计训练模式：发送端发送训练序列，在接收端根据接收数据和训练序列计算信道特性。数据传输模式：根据训练模式计算的信道特性及接收端接收的数据计算发送端发送的数据。26jjjNCHRTjjjNRR]]1[,],0[[R训练模式MIMO-OFDM系统输入输出关系：第个天线各个子载波接收信号：j}]{,},{,},{[10TNidiagdiagdiagCCCC发送端每个天线发送的训练序列：TiiiNCC]]1[,],0[[C第个天线信道矩阵（频域）：jTjNjijjT],,,,[,1,,0HHHHTjijijiNHH]]1[,],0[[,,,H1,,1,0RNj27TjjjNNN]]1[,],0[[NjiLji,,hFHTjijijiLhh]]1[,],0[[,,,hjjjNQhR第个天线的噪声矩阵：j信道特性时域和频域关系MIMO-OFDM系统输入输出关系另一种表达：]}{,}{[10LNLTdiagdiagFCFCQTjNjijjT],,,[,1,,0hhhhjHHjjHHjNQQQhRQQQh11)()(ˆMIMO-OFDM系统信道冲激响应的LS估计为28MIMO-OFDM系统信道估计中的训练序列选择：3.不同发射天线的导频相互正交。1.导频必须等能量；2.导频插入的子信道必须等间隔；22(/2)/[]0jkNAeXk奇数偶数kk①不同发射天线训练序列正交②低PAPR③抗ISI干扰例：线性调频序列29为奇数为偶数kkkCkC0][][11N2NN][1N0][)(1nncnncnc加入保护间隔情形OFDM数据训练序列OFDM数据发送端：OFDM数据训练序列OFDM数据接收端：OFDM数据训练OFDM数据序列发送端：特殊训练序列情形接收端：OFDM数据训练OFDM数据序列3005101520253035404550-20-15-10-50510信噪比(dB)MSE(dB)随机训练序列恒包络随机训练序列特殊训练序列基于LS算法MIMO-OFDM系统MSE性能仿真随机训练序列：随机产生训练序列恒包络随机训练序列：用E指数做训练序列，幂次随机变化。特殊训练序列：线性调频序列3105101520253035404550-50-40-30-20-10010信噪比(dB)MSE(dB)不加零特殊训练序列传统算法特殊训练序列传统算法恒包络随机训练序列改进算法特殊训练序列改进算法基于LS算法MIMO-OFDM系统MSE性能仿真3205101520253035404550-60-50-40-30-20-10010信噪比(dB)MSE(dB)LS传统算法改进算法带保护间隔传统算法带保护间隔改进算法基于LS算法MIMO-OFDM系统MSE性能仿真330510152025303540455010-210-1100SNR(dB)SER随机训练序列传统算法恒包络随机训练序列传统算法特殊训练序列传统算法特殊训练序列改进算法基于LS算法MIMO-OFDM系统误码率性能仿真340510152025303540455010-510-410-310-210-1100SNR(dB)SER没有保护间隔的传统算法没有保护间隔的改进算法带有保护间隔的传统算法带有保护间隔的改进算法基于LS算法MIMO-OFDM系统MSE性能仿真