一種改進(jìn)的上行信道估計(jì)算法

王華華, 呂 南, 張 莉

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院, 重慶 400065)

一種改進(jìn)的上行信道估計(jì)算法

王華華, 呂 南, 張 莉

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院, 重慶 400065)

為了提高長(zhǎng)期演進(jìn)(Long Term Evolution, LTE)系統(tǒng)上行信道估計(jì)的準(zhǔn)確性，同時(shí)適當(dāng)?shù)慕档托诺拦烙?jì)算法的復(fù)雜度，針對(duì)上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)，對(duì)基于離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)的內(nèi)插濾波信道估計(jì)算法進(jìn)行改進(jìn)，采用遞歸最小二乘法(Recursive Least-Squares，RLS)代替原有的內(nèi)插濾波。根據(jù)Matlab仿真結(jié)果，提出的新算法在提高信道估計(jì)準(zhǔn)確度和降低算法復(fù)雜度上可以得到有效的均衡。

上行信道；信道估計(jì)；離散傅立葉變換；遞歸最小二乘法

長(zhǎng)期演進(jìn)(Long Term Evolution, LTE)系統(tǒng)作為準(zhǔn)4G技術(shù)，以正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)和多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技術(shù)為基礎(chǔ)[1]。在LTE系統(tǒng)中，保持子載波的正交性、MIMO系統(tǒng)的空時(shí)解碼、多個(gè)天線端口的信號(hào)的識(shí)別以及系統(tǒng)的同步都需要準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息，系統(tǒng)的整體性能將受到信道狀態(tài)信息的直接影響。如果不能有效的估計(jì)出當(dāng)前移動(dòng)通信無(wú)線信道的狀態(tài)信息，那么接收端將不可能準(zhǔn)確無(wú)誤的恢復(fù)出發(fā)射端發(fā)送的數(shù)據(jù)信息，因此，信道估計(jì)是LTE系統(tǒng)中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。

上行信道估計(jì)一般采用的是基于導(dǎo)頻符號(hào)的信道估計(jì)算法，主要包括基于導(dǎo)頻的信道響應(yīng)的估計(jì)和完整信道響應(yīng)的估計(jì)。導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)的準(zhǔn)則有最小平方(Least Square， LS)、線性最小均方誤差(Linear least mean-square error，LMMSE)等，完整信道響應(yīng)的估計(jì)傳統(tǒng)上有線性插值[2]、基于離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)的時(shí)域插值、基于DFT的內(nèi)插濾波信道估計(jì)算法等[3]。這些算法雖然計(jì)算簡(jiǎn)單且容易實(shí)現(xiàn)，但信道估計(jì)的準(zhǔn)確度有待于進(jìn)一步的提高。

本文在目前算法的基礎(chǔ)上用遞歸最小二乘法(Recursive Least-Squares，RLS)代替內(nèi)插濾波，提出了基于DFT的RLS信道估計(jì)算法。

1 長(zhǎng)期演時(shí)上行信道描述

1.1 上行物理共享信道

以上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)為例，圖1給出了PUSCH信道的系統(tǒng)模型[4-5]。上行共享信道首先對(duì)從上層接收到數(shù)據(jù)進(jìn)行循環(huán)冗余校驗(yàn)(Cyclic Redundancy Check, CRC)添加、信道編碼、速率匹配等，然后進(jìn)入基帶處理部分[2]，即調(diào)制、加擾、傳輸預(yù)編碼、資源映射以及單載波頻分多址Single-carrier Frequency-Division Multiple Access, SC-FDMA)調(diào)制，最后經(jīng)天線發(fā)送出去。而在接收端，天線則對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行SC-FDMA解調(diào)、解資源映射、信道估計(jì)、信道均衡、解傳輸預(yù)編碼、解調(diào)、解擾、解速率匹配、信道譯碼以及CRC校驗(yàn)。

圖1 上行物理共享信道系統(tǒng)模型

1.2 上行解調(diào)參考信號(hào)

LTE上行發(fā)送的每個(gè)SC-FDMA符號(hào)都要在前面添加循環(huán)前綴(Cyclic Prefix, CP)以便消除符號(hào)間干擾，PUSCH解調(diào)參考信號(hào)(Demodulation Reference Signal, DMRS)映射的頻域位置與CP的類型有關(guān)。普通CP情況下，解調(diào)參考信號(hào)映射在每個(gè)子幀的第3個(gè)和第10個(gè)SC-FDMA符號(hào)上；擴(kuò)展CP情況下，解調(diào)參考信號(hào)映射在每個(gè)子幀的第2個(gè)和第9個(gè)SC-FDMA符號(hào)上[6]。

PUSCH信道在時(shí)域上周期性的插入解調(diào)參考信號(hào)，且解調(diào)參考信號(hào)會(huì)占滿整個(gè)位于該時(shí)域符號(hào)上的所有頻域資源。所以，PUSCH信道的信道估計(jì)只需要時(shí)域插值即可。PUSCH信道普通循環(huán)前綴的解調(diào)參考信號(hào)映射結(jié)構(gòu)如圖2所示[5]。

圖2 PUSCH信道DMRS的結(jié)構(gòu)

在圖2中，每個(gè)時(shí)隙包含7個(gè)SC-FDMA符號(hào)，陰影部分表示導(dǎo)頻信息，其余表示數(shù)據(jù)信息。

1.3 導(dǎo)頻子載波的信道估計(jì)算法

1.3.1 LS估計(jì)法

假設(shè)Yp、Xp和Hp分別代表導(dǎo)頻位置上的接收信號(hào)、信道響應(yīng)的估計(jì)值和發(fā)送導(dǎo)頻值?；谧钚∑椒綔?zhǔn)則，定義代價(jià)函數(shù)為

(1)

(2)

其中Wp是在導(dǎo)頻位置上的噪聲干擾。由式(2)可以看出，基于LS準(zhǔn)則的導(dǎo)頻信道估計(jì)算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，復(fù)雜度低，實(shí)現(xiàn)起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但當(dāng)信道噪聲較大時(shí)，LS的準(zhǔn)確性會(huì)明顯降低，所以一般會(huì)用基于LMMSE的導(dǎo)頻信道估計(jì)來(lái)代替它。

1.3.2 LMMSE估計(jì)法

則其均方誤差(Mean Square Error, MSE)為

(3)

LMMSE算法就是使得E[|e|2]最小，因此可得LMMSE算法的信道估計(jì)為[7-8]

(4)

其中σ2為噪聲方差。

由式(4)可以知道，LMMSE算法充分利用了自相關(guān)矩陣RHH，提高了信道估計(jì)的精確度，同時(shí)降低了MMSE算法的復(fù)雜度。

2 上行信道估計(jì)算法及改進(jìn)

2.1 基于線性插值的算法

由于PUSCH信道中一個(gè)子幀中只在特定符號(hào)上包含2個(gè)參考信號(hào)，所以可以采用線性插值的方法獲取整個(gè)子幀的信道響應(yīng)值。如果在子幀中兩個(gè)參考信號(hào)符號(hào)分別為l1和l2，則可以采用以下的插值方式。

對(duì)于l

H(k,l)=H(k,l1)。

(5)

對(duì)于l1

(6)

對(duì)于l>l2，即位于參考信號(hào)符號(hào)l2之后的數(shù)據(jù)符號(hào)的信道響應(yīng)為

H(k,l)=H(k,l2)。

(7)

線性插值算法復(fù)雜度不高，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，是信道估計(jì)中常用的方法之一，但信道估計(jì)的準(zhǔn)確度不是非常精確。

2.2 基于DFT的內(nèi)插濾波算法

基于DFT的內(nèi)插濾波算法的流程如圖3所示，其中Hp為導(dǎo)頻位置信道估計(jì)值，則該算法的具體步驟如下[3,9]。

步驟3 對(duì)時(shí)域沖激響應(yīng)h進(jìn)行加窗和門限濾波處理，其中加窗算法為

(8)

門限濾波算法為

(9)

圖3 基于DFT的內(nèi)插濾波算法流程

2.3 基于DFT的RLS估計(jì)算法

基于DFT的RLS算法與基于DFT的內(nèi)插濾波算法唯一的不同之處在于用RLS算法取代了門限濾波這一步驟。

步驟1(算法初始化) 設(shè)

其中δ在高信噪比時(shí)取小的正數(shù)，而在低信噪比時(shí)取大的正數(shù)。

步驟2(迭代過(guò)程) 對(duì)每個(gè)時(shí)刻n(n=1,2,…) 依次計(jì)算

π(n)=P(n-1)u(n),

(10)

(11)

(12)

(13)

P(n)=λ-1P(n-1)-λ-1k(n)uH(n)P(n-1)。

(14)

3 仿真結(jié)果及分析

3.1 仿真條件及參數(shù)

在仿真實(shí)驗(yàn)中，運(yùn)用蒙特卡洛方法對(duì)傳統(tǒng)和優(yōu)化算法進(jìn)行仿真分析。選取多普勒頻移為5 Hz的擴(kuò)展步行模式A(Extended Pace A, EPA)信道和多普勒頻移為300 Hz的擴(kuò)展典型城市模式(Extended Typical Urban, ETU)信道作為仿真信道，信道參數(shù)和仿真參數(shù)分別如表1和表2所示。

表1 信道參數(shù)

表2 仿真參數(shù)

3.2 結(jié)果及分析

圖4所示為在EPA(5 Hz)和ETU(300 Hz)兩種信道條件下的基于LS的估計(jì)算法、基于LMMSE的估計(jì)算法、基于DFT的時(shí)域插值算法、基于DFT的內(nèi)插濾波算法、基于DFT的RLS算法、基于RLS的聯(lián)合估計(jì)以及理想估計(jì)這七種算法的誤碼率(Block Error Rate, BER)性能仿真比較圖。其中理想信道估計(jì)指的是信道條件比較理想，沒(méi)有噪聲及多普勒頻移等因素的影響。

(a) 擴(kuò)展步行模式 A

(b) 擴(kuò)展典型城市模式

如圖4所示，在BER為10-2時(shí)，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯(lián)合信道估計(jì)算法比基于LS的信道估計(jì)算法低2 dB。當(dāng)信噪比低于2 dB時(shí)，各種信道估計(jì)算法的性能趨向一致，隨著信噪比的增加，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯(lián)合信道估計(jì)算法的性能逐漸增強(qiáng)。

由圖4可以看出，EPA信道條件下的BER要比ETU信道條件下的低，這是因?yàn)镋PA信道環(huán)境沒(méi)有ETU信道環(huán)境復(fù)雜。

在EPA(5 Hz)和ETU(300 Hz)這兩種信道條件下，LS信道估計(jì)算法、LMMSE信道估計(jì)算法、基于DFT的時(shí)域插值算法、基于DFT的內(nèi)插濾波算法、基于DFT的RLS算法以及基于RLS的聯(lián)合信道估計(jì)算法的均方誤差(MSE)性能仿真比較如圖5所示。

(a) 擴(kuò)展步行模式 A

(b) 擴(kuò)展典型城市模式

由圖5可見(jiàn)，當(dāng)信噪比小于10 dB時(shí)，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯(lián)合估計(jì)算法的MSE小于LS算法、基于DFT的時(shí)域插值算法以及基于DFT的內(nèi)插濾波算法，而當(dāng)SNR大于10 dB時(shí)，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯(lián)合估計(jì)算法的性能都會(huì)變差，但是后者變差的速度更快甚至可能低于基于DFT的時(shí)域插值的算法性能。

為了清晰表達(dá)基于DFT的RLS信道估計(jì)算法在性能及時(shí)間復(fù)雜度上的均衡，文中進(jìn)行了10 000次Matlab仿真從而對(duì)比各種算法的運(yùn)行時(shí)間，當(dāng)SNR為18 dB時(shí)，各種算法的MSE和BER如表3中所示。

表3列出了各種算法的性能比較以及運(yùn)行時(shí)間。若以EPA(5 Hz)為例，可以得出以下結(jié)論。

(1) 基于DFT的RLS算法與基于DFT的內(nèi)插濾波算法相比，運(yùn)行時(shí)間增加了10%，同時(shí)BER和MSE分別降低了14%和50%。

(2) 與基于LMMSE的信道估計(jì)算法相比，基于DFT的RLS算法雖然MSE和BER有所增加，但是運(yùn)行時(shí)間縮小了71%。所以基于DFT的RLS信道估計(jì)算法的設(shè)計(jì)正確性、性能及時(shí)間復(fù)雜度上有效的均衡性得到證明。

表3 BER和MSE與運(yùn)行時(shí)間的對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)比了基于DFT的RLS信道估計(jì)算法、基于RLS的聯(lián)合信道估計(jì)算法與LS算法、基于DFT的時(shí)域插值算法、基于DFT的內(nèi)插濾波算法、LMMSE算法在LTE下行信道估計(jì)中的性能，分別對(duì)各種算法的MSE、BER和時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行仿真，得出基于DFT的RLS信道估計(jì)算法能夠在性能和時(shí)間復(fù)雜度上進(jìn)行很好的均衡。

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[責(zé)任編輯:王輝]

An improved algorithm for uplink channel estimation

WANG Huahua, LYU Nan, ZHANG Li

(School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

In order to improve the accuracy of uplink channel estimation and reduce the algorithm complex of it, an improved channel estimation algorithm based on the Interpolation filtering algorithm using the Discrete Fourier Transform (DFT) for the Physical uplink shared channel(PUSCH) is proposed in this paper. The new method uses Recursive Least-Squares (RLS) to replace the method based on traditional interpolation filtering. The matlab simulation results show that the new algorithm can effectively balance improving accuracy and reducing complexity of channel estimation algorithm.

uplink channel, channel estimation, discrete Fourier transform, recursive least-squares

10.13682/j.issn.2095-6533.2014.01.004

2013-11-27

國(guó)家科技重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2011ZX03001-002)

王華華(1981-)，男，碩士，高級(jí)工程師，從事第四代移動(dòng)通信技術(shù)研究與開(kāi)發(fā)。E-mail:zhangliv0830@126.com 呂南(1987-),男，碩士研究生，研究方向?yàn)橥ㄐ排c信息系統(tǒng)。E-mail:zhanglilv0830@126.com

TN929.5

A

2095-6533(2014)01-0021-05