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    基于導(dǎo)頻的R-LS和M-MMSE聯(lián)合估計算法研究

    2013-09-08 10:16:40薛建彬李松柏
    計算機工程與設(shè)計 2013年10期
    關(guān)鍵詞:比特率導(dǎo)頻載波

    薛建彬,李松柏

    (蘭州理工大學(xué) 計算機與通信學(xué)院,甘肅 蘭州730050)

    0 引 言

    在長期演進 (long term evolution,LTE)技術(shù)中,正交頻分多址 (orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)要求發(fā)射端必須容忍較高的功放成本和發(fā)射功率,這并不適合上行鏈路中小巧、智能和待機持久的移動終端,隨后出現(xiàn)的SC-FDMA在不改變OFDM傳輸結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上避免了OFDMA的上述缺點,而且該技術(shù)融合了傳統(tǒng)的頻分多址和單載波傳輸技術(shù),能夠支持多用戶共享通信資源;現(xiàn)已被選定為LTE上行鏈路核心技術(shù)。

    隨著SC-FDMA的發(fā)展,圍繞該技術(shù)的信道估計也逐漸成為研究重點,LTE研究組并沒有明確規(guī)定使用哪種信道估計方法,但規(guī)定了上行鏈路采用塊狀導(dǎo)頻圖案;目前常用的信道估計算法有最小二乘 (least square,LS)估計、最小均方誤差 (minimum mean square error,MMSE)估計及基于變換域的信道估計等。文獻 [1]提出的聯(lián)合信道估計算法在信噪比介于7~15dB時,具有良好的性能,而在該范圍以外的估計性能有所下降;文獻 [2]提出了一種針對快速時變信道的符號判決算法,其缺點是沒有進行迭代二次估計,精度較低;文獻 [3,4]分別對LS、MMSE和判決反饋算法進行了初步研究,由其仿真可知MMSE要優(yōu)于其余兩種估計算法;文獻 [5]所述截短歸一化均方誤差(truncated normalized mean squared error,TNMSE)算 法對所有子載波的計算克服了邊帶效應(yīng),可由有限長度傅里葉級數(shù)逼近的吉布斯現(xiàn)象來體現(xiàn),并顯示出MMSE的信道估計能經(jīng)受住最小邊帶衰退;文獻 [6,7]分別提出了一種正則化最小二乘 (regularization-LS,R-LS)算法和失配最小均方誤差 (mismatch-MMSE,M-MMSE)算法,并通過仿真驗證了其理論分析的可行性。本文所提算法是基于導(dǎo)頻并結(jié)合R-LS算法和M-MMSE算法,設(shè)置一定的門限誤比特率,經(jīng)初次信道估計后選取部分合適的符號與原導(dǎo)頻一起再輸入R-LS和 M-MMSE,仿真結(jié)果表明,通過有限次迭代循環(huán)估計可獲得較高的信道估計精度,因此理論上具有可行性。

    1 系統(tǒng)模型分析

    SC-FDMA是在OFDMA的基礎(chǔ)上在發(fā)送端和接收端分別增加了一個DFT/IDFT模塊,發(fā)送端發(fā)出的信號在調(diào)制和編碼后經(jīng)過串、并變換將一路串行信號轉(zhuǎn)換為多路并行信號,再通過N點DFT后進入子載波映射,隨后經(jīng)過M點IFFT后通過并/串轉(zhuǎn)換將多路信號轉(zhuǎn)換為一路串行信號,添加循環(huán)前綴 (cyclic prefix,CP)及脈沖成形,最后通過數(shù)模轉(zhuǎn)換及射頻等處理后發(fā)送到無線信道,接收端的流程基本反之?;趯?dǎo)頻的信道估計就是發(fā)送端在DFT變換后在子載波映射前加入導(dǎo)頻,接收端是在子載波逆映射后提取導(dǎo)頻并將其加入到信道估計和均衡,系統(tǒng)框圖如圖1所示。

    圖1 SC-FDMA收發(fā)系統(tǒng)框 (含導(dǎo)頻)架

    常規(guī)CP下,SC-FDMA的基本幀結(jié)構(gòu)在時域上長度為10ms,均分為20個時隙,每個時隙時長0.5ms且含有7個SC-FDMA符號,頻域上包含12個子載波,每個子載波帶寬為15kHz,其中導(dǎo)頻的插入位置如圖2所示。

    圖2 SC-FDMA導(dǎo)頻位置 (常規(guī)CP)

    導(dǎo)頻塊位于每個時隙的第四個符號處。假設(shè)SC-FDMA系統(tǒng)有Nt根發(fā)射天線,Nr根接收天線,F(xiàn)FT變換長度為M,CP長度為Lcp,同時傳輸數(shù)據(jù)的用戶數(shù)為U,Lu個連續(xù)子載波構(gòu)成的一個子載波塊分給第u個用戶,其起始子載波序號為nu,則根據(jù)文獻 [8]第u個用戶所占用子載波序號的集合為

    其中,u=1,2,…,U;若第u個用戶的第i個SC-FDMA符號上第f個采樣發(fā)送信號為

    其中,時域上第u個用戶的第i個SC-FDMA符號上第n’個采樣點信號為αu,i(n’)。假定發(fā)送端和接收端完全同步,則第p根接收天線上第i個符號上的接收信號為

    其中,*表示卷積運算,wp,i(f)是方差為σ2w的時域加性高斯白噪聲,hu,p,i(f)為第u個用戶到第p根接收天線的復(fù)衰落系數(shù)。接收信號在去掉循環(huán)前綴CP和經(jīng)過FFT變換后,第p根接收天線上用戶u的第i個符號上的第k個子載波上的輸出信號可表示為

    其中,k=nu,…,nu+Lu-1,p=1,2,…,Nr,Wp,i(k)為頻域高斯白噪聲,Hu,p,i(k)第p根接收天線上用戶u的第i個符號上的第k個子載波上的信道傳輸系數(shù),且

    顯然,由上述式子可得到每個用戶的信道估計和均衡,且以相同方式分別對發(fā)射天線到接收天線的每一組信道估計結(jié)果進行處理,為具有一般性,省略用戶及天線等的下標(biāo),則在時域中的任意時刻t處的傳輸信號符號在多徑環(huán)境下的接收信號可表示

    其中x (t)為發(fā)送信號,h (t)為信道沖激響應(yīng),w (t)為時域加性高斯白噪聲,令調(diào)制后的發(fā)送信號為x= [x1,x2,…,xN]T,經(jīng)過N點DFT映射后有X=FN·x其中,F(xiàn)N為DFT矩陣,其元素為

    上式中n,m∈ [0,N-1],N 為SC-FDMA符號長度,則經(jīng)過信道之后的接收信號

    CP將線性卷積轉(zhuǎn)換為循環(huán)卷積,而FFT將循環(huán)卷積轉(zhuǎn)換為頻域上的乘積,可表示如下

    其中Y為接收信號,X為發(fā)送信號,H為頻域信道響應(yīng),W 為高斯白噪聲。SC-FDMA導(dǎo)頻選擇的是塊狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu),導(dǎo)頻信號由ZC序列產(chǎn)生,長度為LZC的ZC序列qb可表示如下

    其中,a為自然數(shù),b∈{1,2,,LZC-1}是ZC序列的根指數(shù),s=0,1,…,LZC-1,d是任意整數(shù),為簡單可令d=0,這樣,插入導(dǎo)頻后的信號可表示為

    其中,v∈{0,1,…,|M/N|}且M>N。SC-FDMA的子載波映射有集中式和分布式兩種,其區(qū)別取決于在子載波之間進行的補零處理,在每個DFT輸出抽樣之間插入v個 “0”,若v=0,即沒有插入 “0”,此時為集中式,每個終端用戶的帶寬為系統(tǒng)帶寬的1/U;若v>0,則為分布式,每個終端用戶的帶寬擴展為整個系統(tǒng)的帶寬。本文采用集中式。經(jīng)過子載波映射后進行M點IFFT處理得到

    上式中C是CP疊加因子,I為單位矩陣,接著進行圖1的后續(xù)操作后,生成了需要的SC-FDMA符號并將其發(fā)送到無線信道。

    2 算法的基本思想

    本文所提算法的基本思想是經(jīng)過一系列處理后的SCFDMA符號從發(fā)送端經(jīng)無線信道到達接收端,在初次信道估計后,提取部分含誤比特且低于某一門限的符號與原導(dǎo)頻一起輸入信道估計器進行二次估計,如有需要可以此類推,直到獲得理想的結(jié)果,框圖表示如圖3所示。

    圖3 算法框架

    含有ZC序列導(dǎo)頻的數(shù)據(jù)流經(jīng)過信道估計1得到信道沖激響應(yīng)H1,將該值與原數(shù)據(jù)流一起輸入均衡器獲得初次信道估計和均衡結(jié)果X∧1,若信道估計精度或誤比特率BER達到要求則按圖1順序進行下一步操作,否則,設(shè)置一定的門限誤比特率,提取初次估計后的部分可靠數(shù)據(jù)X2并將其與原導(dǎo)頻一起進行信道估計2,最后獲得二次信道估計和均衡結(jié)果,可以此類推直至獲得符合要求的估計精度或誤比特率為止。門限誤比特率來自誤比特率與信噪比SNR關(guān)系[9],在瑞利衰落信道下,采用QPSK調(diào)制時,只要滿足信噪比高于一定值就能獲得低于某門限值的誤比特率,二者關(guān)系如下式

    其中,μ=SNR/(1+SNR),則第n個子載波上接收到的信號必定滿足

    經(jīng)過估計的信號為

    且有

    可知該信噪比為信道增益H (n)的函數(shù),若給定門限BER 就 可 獲 得 SNRthreshold, 使SNRx≥SNRthreshold,即

    就可獲得門限Hthreshold,因此只要選擇增益大于該值的信號即是合適的數(shù)據(jù)。

    3 仿 真

    3.1 理論分析

    其中,g∈(0,…,G)是可使用的導(dǎo)頻,h是L×1階的信道響應(yīng)向量,L是信道最大時延長度,一般有L≤Lcp,F(xiàn)g是G×L階的矩陣,F(xiàn)L是N×L階的矩陣,對應(yīng)導(dǎo)頻符號所在的行和N×N階DFT矩陣的前L列,則整個信道的頻率響應(yīng)可表示為

    由于LTE選擇的系統(tǒng)參數(shù)使得LS估計不能直接應(yīng)用于SC-FDMA鏈路中,但可使用經(jīng)典健壯的R-LS算法;SC-FDMA系統(tǒng)中由于存在未調(diào)制的子載波,表達式(FHGFG)-1是一個病態(tài)矩陣,可通過增加一個歸一化矩陣αIL來避免為矩陣求逆,其中α是常數(shù),一般取值0~1,其中取值為1時總體性能最優(yōu),可在給定SNR范圍內(nèi)最優(yōu)化估計性能,則頻域信道響應(yīng)為

    其均方誤差 (mean square error,MSE)

    化簡得

    對于MMSE算法,則頻域響應(yīng)為

    可得MMSE估計

    其中Ch=E [hhH],MMSE估計是統(tǒng)計估計,需要信道二階統(tǒng)計量 (功率延遲概況和噪聲方差),為避免對二階統(tǒng)計的估計和式 (27)中MMSE直接應(yīng)用所需的L×L即時矩陣求逆,假設(shè)信道的功率延時譜是均勻分布的,此時Ch具有單位矩陣結(jié)構(gòu),則式 (27)可優(yōu)化為

    經(jīng)化簡為

    上式中RHH=E {HHH}為信道響應(yīng)自相關(guān)矩陣,平均信噪比為

    上式中β為一個依賴調(diào)制方式的常數(shù),采用QPSK調(diào)制時,該值取1。

    3.2 仿真結(jié)果分析

    本文的仿真采用了LTE上行SC-FDMA單用戶單發(fā)射天線系統(tǒng),載波帶寬為10MHz,F(xiàn)FT抽樣點數(shù)M=1024,Lcp=M/8,多普勒頻移為50Hz,數(shù)據(jù)和導(dǎo)頻占用6個資源塊即72個子載波共1.08MHz,子載波映射為集中式,調(diào)制方式為QPSK,設(shè)置的門限誤比特率為0.05,迭代計算2次,在每個SNR節(jié)點上進行1000次的蒙特卡洛仿真,信道采用SCME[10]信道模型。仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

    圖4顯示的是兩種估計方法的MSE性能曲線圖,假設(shè)已知存在誤差和信道徑數(shù)或精確估計等情況下,無論是MMMSE還是R-LS的第二次估計結(jié)果都比第一次估計結(jié)果的性能要優(yōu)越,且 M-MMSE性能比R-LS算法性能約有2dB的增益,在低SNR的情況下,兩種估計方法的性能增益上升趨勢明顯,而在高SNR情況下二者的性能增益的上升趨勢基本保持不變。

    圖5顯示的是兩種估計方法得到的系統(tǒng)誤比特率曲線,低信噪比時由于選取的估計1后的信號數(shù)量較少,導(dǎo)致估計精度難以提高,隨著選取符號數(shù)量的增加以及信噪比的上升,估計精度也不斷提高,估計2明顯比估計1的效果要好,其中R-LS估計2比其估計1的效果要好3個dB左右,隨著SNR的增加,兩種算法的增益上升趨勢并沒有明顯的變化,幾乎一直處于線性關(guān)系,且M-MMSE估計基本上一直優(yōu)于R-LS估計。由圖4和圖5可以看出,估計2比估計1的性能要好。

    4 結(jié)束語

    LTE上行鏈路系統(tǒng)采用的塊狀導(dǎo)頻是假定信道在連續(xù)幾個符號內(nèi)不變,而且SC-FDMA系統(tǒng)中每個用戶的導(dǎo)頻占有頻帶有限并且其子信道的時頻相關(guān),因此根據(jù)這些導(dǎo)頻得到的信道估計可用于連續(xù)幾個SC-FDMA符號,經(jīng)上述理論分析和仿真結(jié)果可知,在LTE上行鏈路SC-FDMA系統(tǒng)中,采用基于導(dǎo)頻的信道估計算法是可行的,不僅提高了信道估計精度而且降低了系統(tǒng)的誤比特率,其唯一缺點在于增加迭代估計次數(shù)的同時算法復(fù)雜度有所增加,在實際硬件設(shè)計上的可行性和經(jīng)濟性可能不會十分明顯。因此如何在提高估計精度的同時降低算法復(fù)雜度仍然是一個值得繼續(xù)研究的問題。

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