孟德智 王鈺煒 王明軍 秦啟波 俞暉

摘 要： 針對(duì)快速時(shí)變信道，提出了一種基于復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型（CE-BEM）的線性最小均方誤差（LMMSE）信道估計(jì)方法，對(duì)信道估計(jì)的結(jié)果使用離散長(zhǎng)橢球序列（DPSS）進(jìn)行平滑處理，并相應(yīng)提出了基于迭代的載波間干擾（ICI）消除信道均衡方法.仿真結(jié)果表明：在高多普勒信道場(chǎng)景下，該方法系統(tǒng)誤碼性能較傳統(tǒng)信道估計(jì)方法有一定程度的提升.

關(guān)鍵詞： 信道估計(jì); 基擴(kuò)展模型; 快速時(shí)變信道; 載波間干擾（ICI）消除

中圖分類號(hào)： TN 929.5文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 1000-5137（2019）01-0064-06

Abstract： In the fast time-varying channel scenario，a linear minimum mean square error （LMMSE） channel estimation method based on complex exponential basis extension model （CE-BEM） was proposed，and the channel estimation results were smoothed by use of discrete prolate spheroidal sequence （DPSS）.Meanwhile，a channel equalization method based on iterative inter-carrier interference （ICI） cancellation was proposed.The simulation results showed that the proposed method had a better system error performance than traditional estimation method in the high Doppler channel scenario.

Key words： channel estimation; base extended model; fast time-varying channel; inter-carrier interference （ICI） cancellation

0 引 言

高速移動(dòng)環(huán)境中，無線信道表現(xiàn)出頻率及時(shí)間的選擇性衰落，傳統(tǒng)的信道模型不能很好地對(duì)高速時(shí)變的信道進(jìn)行模擬，由此，基擴(kuò)展模型（BEM）[1-2]得到廣泛的應(yīng)用.

文獻(xiàn)[3-5]中，作者提出了基于導(dǎo)頻的BEM信道估計(jì)方法.MA等[3]時(shí)域中插入導(dǎo)頻，解決符號(hào)間干擾（ISI）的問題.KANNU等[4]在時(shí)域中插入導(dǎo)頻，解決載波間干擾（ICI）的問題.STAMOULIS等[5]作者在文獻(xiàn)[4]的基礎(chǔ)上，研究得出ICI大多發(fā)生在相鄰的子載波，導(dǎo)致信道矩陣可近似地被認(rèn)為是帶狀的，并相應(yīng)地給出了信道均衡的迭代算法，降低了運(yùn)算復(fù)雜度.

本文作者基于復(fù)指數(shù)（CE）[1]函數(shù)，提出了一種在頻域中插入導(dǎo)頻簇的信道估計(jì)方法，并采用離散長(zhǎng)橢球序列（DPSS）[6]對(duì)信道估計(jì)出的結(jié)果進(jìn)行平滑處理.仿真結(jié)果表明：在高多普勒的信道場(chǎng)景下，附加DPSS平滑處理的信道估計(jì)方法優(yōu)于復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型（CE-BEM）.

1 系統(tǒng)和信道模型

1.1 OFDM系統(tǒng)模型

4 結(jié) 論

本文作者提出了采用DPSS平滑處理的CE-BEM信道估計(jì)方法，相應(yīng)給出了基于迭代的ICI消除的信道均衡算法，并在高速移動(dòng)信道下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明：相比傳統(tǒng)LS和MMSE算法，以及CE-BEM方法，帶有PPSS平滑處理的CE-BEM的信道估計(jì)方法具備更為精確的估計(jì)精度.

參考文獻(xiàn)：

[1] TANG Z，CANNIZZARO R C，LEUS G，et al.Pilot-assisted time-varying channel estimation for OFDM systems [J].IEEE Transactions on Signal Processing，2007，55（5）：2226-2238.

[2] TANG Z，LEUS G，BANELLI P.Pilot-assisted time-varying OFDM channel estimation based on multiple OFDM symbols [C]//Signal Processing Advances in Wireless Communications.Canne：IEEE，2006：1-5.

[3] MA X，GIANNAKIS G B，OHNO S.Optimal training for block transmissions over doubly selective wireless fading channels [J].IEEE Transactions on Signal Processing，2003，51（5）：1351-1366.

[4] KANNU A R，SCHNITER P.MSE-optimal training for linear time-varying channels [C]//IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing.Philadelphia：IEEE，2005：789-792.

[5] STAMOULIS A，DIGGAVI S N，AL-DHAHIR N.Intercarrier interference in MIMO OFDM [J].IEEE Transactions on Signal Processing，2002，50（10）：2451-2464.

[6] CHENG P，CHEN Z，RUI Y，et al.Channel estimation for OFDM systems over doubly selective channels：a distributed compressive sensing based approach [J].IEEE Transactions on Communications，2013，61（10）：4173-4185.

[7] 任大孟.快速時(shí)變信道下無線 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)技術(shù)的研究 [D].哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2009.

REN D M.Research on channel estimation techniques of wireless OFDM systems in fast time-varying channel [D].Harbin：Harbin Engineering University，2009.

[8] ZEMEN T，MECKLENBRAUKER C F.Time-variant channel estimation using discrete prolate spheroidal sequences [J].IEEE Transactions on Signal Processing，2005，53（9）：3597-3607.

[9] International Telecommunication Union.Guidelines for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000 [R].Geneva：ITU，1997.

（責(zé)任編輯：馮珍珍，包震宇）