劉玉珍,閆興玉
遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,遼寧葫蘆島 125105
基于VC的MIMO-OFDM系統(tǒng)的子空間半盲信道估計(jì)
劉玉珍,閆興玉
遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,遼寧葫蘆島 125105
為了滿足用戶日益增長(zhǎng)的通信需求,多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)和正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)相結(jié)合的MIMO-OFDM技術(shù)已成為現(xiàn)今研究的熱點(diǎn)問題[1]。MIMOOFDM系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在無線通信系統(tǒng)中的高速傳輸[2]。對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng)而言,要獲得滿意的性能就需要精確的信道狀態(tài)信息(CSI),因此信道估計(jì)有著非常重要的作用。信道估計(jì)方法主要可以分為基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)、半盲信道估計(jì)和盲信道估計(jì)[3-4]。導(dǎo)頻信道估計(jì)算法因其低復(fù)雜性和高穩(wěn)定而被廣泛使用。但是需要額外的帶寬來適應(yīng)周期的訓(xùn)練符號(hào),從而降低了頻譜效率[5-6]。盲法利用二階或更高階的接收信號(hào)統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行信道估計(jì)[7]。而半盲信道估計(jì)結(jié)合了盲信道估計(jì)和導(dǎo)頻序列的信道估計(jì)[8]。
文獻(xiàn)[9-12]中敘述了考慮虛擬載波(VC)的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)。而文獻(xiàn)[13]中提出了基于SISO-OFDM系統(tǒng)的子空間盲信道估計(jì)。文獻(xiàn)[14]中提出了一種基于子空間的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)。文獻(xiàn)[15]中討論了聯(lián)合載波頻率偏移和OFDM系統(tǒng)的采用導(dǎo)頻序列的信道估計(jì)。原始的子空間盲和半盲信道估計(jì)算法收斂速度慢,并需要大量接收信號(hào)來確保獲得準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)信息降低信道估計(jì)誤差。為了提高子空間信道估計(jì)的收斂性,文獻(xiàn)[16]提出了分塊矩陣思想且無CP系統(tǒng)。本文結(jié)合了上述文獻(xiàn)中的思想,提出了一種基于VC的MIMO-OFDM系統(tǒng)盲和半盲子空間信道估計(jì)算法,該算法將每個(gè)OFDM碼元分割成子矢量來獲得一組等效信號(hào),以此提高信道估計(jì)性能。
MIMO-OFDM系統(tǒng)模擬框圖如圖1所示。
圖1 MIMO-OFDM系統(tǒng)框圖
系統(tǒng)采用Mt根發(fā)射天線和Mr根接收天線,總信道帶寬分為N個(gè)正交子載波。其中D個(gè)子載波用于傳輸數(shù)據(jù),用標(biāo)號(hào)p0~p0+D-1表示,其余N-D個(gè)子載波作為虛擬子載波(VC)。
第j個(gè)發(fā)射天線發(fā)射的第n個(gè)OFDM頻域符號(hào)塊信號(hào)由下式給出:
將公式(5)中的信號(hào)向量xn可改寫為:
傳統(tǒng)子空間盲信道估計(jì)算法的估計(jì)性能與接收端接受的符號(hào)數(shù)目有關(guān)即估計(jì)性能與樣本矩陣的長(zhǎng)度有關(guān)[18]。假設(shè)ΔRr=Rr-︵Rr是樣本矩陣的偏置矩陣。偏置矩陣ΔRr的范數(shù)||ΔRr||F與rn的大小成正比,與K的大小成反比。為了降低信道估計(jì)誤差,要求||ΔRr||F盡可能得小而K盡可能得大。由文獻(xiàn)[16]中的塊矩陣算法啟發(fā),本文提出了一種新的快速收斂子空間信道估計(jì)算法。該算法是在接受矢量rn中單獨(dú)提取出一段來進(jìn)行研究,可以有效地在降低復(fù)雜度的前提下保持估計(jì)性能。
由矢量rn可以定義一組子矢量{rn,g}:
公式(17)的解是矩陣Φ的最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量。h?與真正的信道上的模糊矩陣Ω不同。在盲信道子空間估計(jì)算法中可以引入的幾個(gè)導(dǎo)頻序列來解決此問題。
半盲信道估計(jì)是介于盲信道估計(jì)與導(dǎo)頻信道估計(jì)之間的,即在盲信道估計(jì)算法中加入少量的導(dǎo)頻信號(hào)。半盲信道估計(jì)算法可以有效整合子空間盲信道估計(jì)算法和導(dǎo)頻序列,最終達(dá)到提高信道估計(jì)的性能的目的[11-12]。不考慮循環(huán)CP的接收矢量:
文中主要通過計(jì)算機(jī)模擬對(duì)提出的信道估計(jì)算法進(jìn)行仿真估計(jì)。假設(shè)調(diào)制子載波數(shù)N=64,循環(huán)前綴CP= 16,虛擬載波VC=10。仿真中的調(diào)制方式為16QAM,信道階數(shù)L=5。在半盲信道估計(jì)算法中,令A(yù)=4,B=8,α=100。
由下式給出估計(jì)信道和真實(shí)信道之間的歸一化均方根誤差(NRMSE)。
其中,Nm表示蒙特卡洛運(yùn)行數(shù)。
本文主要分析的是子空間分解信道估計(jì)算法,表1給出了原始盲估計(jì)算法和改進(jìn)后盲估計(jì)算法復(fù)雜度的比較。
表1 傳統(tǒng)盲估計(jì)與改進(jìn)盲估計(jì)復(fù)雜度比較
從表1可以看出改進(jìn)后的盲估計(jì)算法的復(fù)雜度比原始算法要低。
選擇如上所述的仿真參數(shù),圖2給出了不同信道估計(jì)算法的NRMSE與SNR的比較。
圖2 不同信道估計(jì)算法NRMSE與SNR比較(G=40,K=200)
從圖2中可以看出,采用改進(jìn)后的盲信道算法的NRMSE明顯低于原始的子空間盲信道算法,并且隨著誤碼率的增加,改進(jìn)后算法的優(yōu)越性更加明顯。而加入導(dǎo)頻序列后的半盲信道估計(jì)算法的NRMSE比沒加入導(dǎo)頻的盲信道算法更好。
圖3給出了不同信道估計(jì)算法的BER與SNR的比較。從圖中可以看出,采用改進(jìn)后的盲信道算法的BER明顯低于原始的子空間盲信道算法,并且隨著誤碼率的增加,改進(jìn)后算法的優(yōu)越性更加明顯。而加入導(dǎo)頻序列后的半盲信道估計(jì)算法的BER比沒加入導(dǎo)頻的盲信道算法更好。
圖3 不同信道估計(jì)算法BER與SNR比較(G=40,K=200)
本文中提出了MIMO-OFDM系統(tǒng)下基于VC分解的子空間盲和半盲信道估計(jì)算法。通過塊矩陣算法的思想,將每個(gè)OFDM符號(hào)中產(chǎn)生一組子矢量。在相同的信號(hào)中減少了相關(guān)矩陣的長(zhǎng)度,用于提高子空間盲信道估計(jì)的估計(jì)性能。而后又在提出的盲信道估計(jì)算法中加入了導(dǎo)頻序列,形成了半盲信道估計(jì)。當(dāng)N較大時(shí),新提出的半盲信道估計(jì)性能尤為突出。最后通過計(jì)算機(jī)模擬仿真證實(shí)了提出的盲和半盲信道估計(jì)算法的估計(jì)性能良好。
[1]Jiang M,Hanzo L.Multi-user MIMO-OFDM for next generation wireless systems[J].Proceedings of the IEEE,2007,95(7):1430-1469.
[2]Dahlman E,Parkvall S,Skold J.4G LTE/LTE-advanced for mobile broadband[M].[S.l.]:Academic Press,2011.
[3]Sophia-Antipolis:radio broadcasting systems,Digital Audio Broadcasting(DAB)to mobile,portable and fixed receivers[C]//Norme ETSI,1997:300-401.
[4]Sophia-Antipolis:digital broadcasting systems for television,sound and data services;framing structure,channel coding and modulation for digital terrestrial television[C]// Norme ETSI,1996:740-744.
[5]IEEE standard for local and metropolitan area networks part 16:air interface for fixed broadband wireless access systems[S].2004.
[6]Sari H,Karam G,Jeanclaude I.Transmission techniques for digital terrestrial TV broadcasting[J].IEEE Commun Mag,1995,33(2):100-109.
[7]Ozdemir M K,Arslan H.Channel estimation for wireless OFDM systems[J].IEEE Commun Surveys&Tutorials,2007,9(2).
[8]Li H,Ho C K,Bergmans J W M,et al.Pilot-aided angledomain channel estimation techniques for MIMO-OFDM systems[J].IEEE Trans on Veh Technol,2008,57(2):906-920.
[9]Bolcskei H,Heath R W,Paulraj A J.Blind channel identification and equalization in OFDM-based multiantenna systems[J].IEEE Trans on Signal Processing,2002,50(1).
[10]Gao F,Zeng Y,Nallanathan A,et al.Robust subspace blind channel estimation for cyclic prefixed MIMO OFDM systems:algorithm,identifiability and performance analysis[J].IEEE J Sel Areas Commun,2008,26:378-388.
[11]Zeng Y,Ng T S.A semi-blind channel estimation method for multiuser multiantenna OFDM systems[J].IEEE Trans on Signal Processing,2004,52(5):1419-1429.
[12]Wan F,Zhu W P,Swamy M N S.Semiblind sparse channel estimation for MIMO-OFDM systems[J].IEEE Trans on Vehicular Technology,2011,60(6):2569-2582.
[13]Li C,Roy S.Subspace-based blind channel estimation for OFDM by exploiting virtual carriers[J].IEEE Trans on Wireless Commun,2003,2:141-150.
[14]Shin C,Heath R W,Powers E J.Blind channel estimation for MIMO-OFDM systems[J].IEEE Trans on Veh Technol,2007,56(2):670-685.
[15]Cui T,Tellambura C.Joint frequency offset and channel estimation for OFDM systems using pilot symbols and virtual carriers[J].IEEE Trans on Wireless Commun,2007,6(4):1193-1202.
[16]Huang W C,Pan C H,Li C P,et al.Subspace-based semi-blind channel estimation in uplink OFDMA systems[J].IEEE Trans on Broadcasting,2010,56(1):58-65.
[17]Yu J L.Channel estimation for SIMO OFDM systems without cyclic prefix[J].Electronics Letters,2007,43(24):1369-1371.
[18]Xu G,Roy R H,Kailath T.Detection of number of sources via exploitation of centro-symmetry property[J]. IEEE Trans on Signal Process,1994,42(1):102-112.
LIU Yuzhen,YAN Xingyu
School of Electronics and Information Engineering,Liaoning Technical University,Huludao,Liaoning 125105,China
The convergence speed of traditional subspace-based blind channel estimation is slow and has a good estimating quality only by receiving a large number of signals.Therefore,this paper proposes a VC-based blind channel estimation method in MIMO-OFDM systems.The algorithm is the combination of traditional subspace algorithm and block matrix thought.It extracts a set of vectors to reduce the number of dimensions in OFDM signals and then adds pilot sequence to form a new semi-blind channel estimation method in blind channel estimation method.By computer modeling and simulation, it can be found that newly promoted blind channel estimation method and semi-blind channel estimation method work better in channel estimation and convergence.
Multiple-Input Multiple-Output(MIMO);Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM);channel estimation;virtual carrier;subspace channel estimation
傳統(tǒng)的子空間盲信道估計(jì)收斂速度緩慢且需要大量接收信號(hào)才能保證估計(jì)性能良好,就此問題提出了一種新的基于虛擬載波(VC)的MIMO-OFDM系統(tǒng)的盲信道估計(jì)算法。該算法是傳統(tǒng)子空間算法與塊矩陣思想的結(jié)合,在每個(gè)OFDM符號(hào)中提取一組子矢量來降低維度。而后又在盲信道估計(jì)算法中加入導(dǎo)頻序列形成新的半盲信道估計(jì)算法。通過計(jì)算機(jī)模擬仿真發(fā)現(xiàn),新提出的盲信道和半盲信道估計(jì)算法在信道估計(jì)性能和收斂性方面均表現(xiàn)較好。
多輸入多輸出系統(tǒng);正交頻分復(fù)用;信道估計(jì);虛擬載波;子空間估計(jì)
A
TN911
10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0305
LIU Yuzhen,YAN Xingyu.Semi-blind channel estimation for MIMO-OFDM systems with VC.Computer Engineering and Applications,2014,50(18):210-214.
劉玉珍(1964—),女,教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向:數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)工程,MIMO-OFDM信道估計(jì)與檢測(cè);閆興玉(1989—),女,碩士在讀,主要研究方向:MIMO-OFDM信道估計(jì)。E-mail:825807294@qq.com
2013-10-24
2014-01-02
1002-8331(2014)18-0210-05
CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2014-01-26,http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0305.html