淺談快速衰落的信道估計(jì)技術(shù)

陳敏+王萍

摘 要：隨著通信技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)通信需求量越來(lái)越大。面對(duì)高速移動(dòng)變化的通信場(chǎng)景，通信信道從緩慢衰落信道變成快速衰落信道，即雙選擇性信道，對(duì)于信道估計(jì)算法提出了更高的要求。文章簡(jiǎn)單分析了快速衰落信道估計(jì)所面臨的難題，對(duì)現(xiàn)有的估計(jì)算法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：雙選擇性信道；信道估計(jì)；移動(dòng)通信

中圖分類號(hào)：TP84+2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）26-0043-02

引言

隨著4G以及智能手機(jī)的廣泛普及，人們對(duì)于移動(dòng)數(shù)據(jù)的需求越來(lái)越大，這當(dāng)中自然也包括了在高速移動(dòng)變化的通信場(chǎng)景下。但是傳統(tǒng)的正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）系統(tǒng)在高速移動(dòng)變化的通信場(chǎng)景下工作還是具有一定困難的。因?yàn)橄到y(tǒng)的信道從原來(lái)的緩慢衰落信道變成了快速衰落信道。由此，OFDM系統(tǒng)一個(gè)OFDM字符串長(zhǎng)度的等效的頻域信道不再是對(duì)角矩陣，而是變成全矩陣。因此為了更好滿足用戶在高速移動(dòng)變化場(chǎng)景下對(duì)于數(shù)據(jù)的需求，追求更低復(fù)雜度及更好的性能的下行鏈路OFDM接收機(jī)均衡器成為研究的熱點(diǎn)。

1 雙選擇性信道及其估計(jì)

在無(wú)線通信過(guò)程中，由于通信信道中引入的加性噪聲和乘性噪聲使得發(fā)送信道存在失真，直接解調(diào)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的誤差產(chǎn)生，因此需要對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)，即信道估計(jì)（Channel Estimation，CE）。研究人員大多數(shù)情況下會(huì)基于比較理想化的條件對(duì)信道進(jìn)行研究，如單選擇性信道——時(shí)變信道或頻率選擇性信道。而高速移動(dòng)變化的通信場(chǎng)景，則涉及到了時(shí)變且頻率選擇性信道，即雙選擇性信道（Doubly Selective Channel，DSC）。對(duì)于單選擇性信道，已經(jīng)有大量相關(guān)的信道估計(jì)算法被提出。針對(duì)各種不同的通信場(chǎng)景，有基于線性迫零（Zero Forcing，ZF）估計(jì)的、基于最小均方誤差（Minimum Mean Square Error，MMSE）估計(jì)的、基于最大似然（Maximum Likelihood，ML）估計(jì)等。前兩者是線性算法，計(jì)算復(fù)雜度低。后者性能好，但復(fù)雜度高。

而對(duì)于DSC信道，由于信道是快速變化的，傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法是通過(guò)基礎(chǔ)擴(kuò)展模型來(lái)估計(jì)幾個(gè)重要的信道相關(guān)參數(shù)，但是這個(gè)方法會(huì)因?yàn)檫x擇的模型不同而導(dǎo)致性能有比較大的差異；其次所選模型的復(fù)雜度會(huì)因?yàn)檫x擇的相關(guān)參數(shù)個(gè)數(shù)及需要估計(jì)的信道時(shí)間長(zhǎng)短的不同而不同；傳統(tǒng)的OFDM帶狀信道結(jié)構(gòu)，相比原來(lái)的全矩陣，是一個(gè)只包含對(duì)角線元素和對(duì)角線相鄰元素的矩陣，近似看成是一個(gè)稀疏矩陣，在快速移動(dòng)場(chǎng)景下，信道結(jié)構(gòu)變成全矩陣，增加計(jì)算復(fù)雜度。另外，未來(lái)的無(wú)線應(yīng)用是高發(fā)射頻率和高移動(dòng)性的，導(dǎo)致信道是DSC信道。在這種情況下，信道變化會(huì)破壞OFDM符號(hào)中子載波之間的正交性，導(dǎo)致載波間干擾（Inter-Carrier Interference，ICI）和性能退化。因此，為了補(bǔ)償ICI，接收機(jī)需要高質(zhì)量的信道脈沖信息，這對(duì)信道估計(jì)的性能提出了要求。

2 幾種DSC信道估計(jì)方法

對(duì)于DSC信道，一些估計(jì)算法已經(jīng)被提出。有利用衰落信道的時(shí)間和頻域相關(guān)函數(shù)通過(guò)傳統(tǒng)方法進(jìn)行估計(jì)的，但這種技術(shù)并沒(méi)有嘗試取消ICI，所以O(shè)FDM系統(tǒng)仍然會(huì)受到ICI的影響[1]。為了減少I(mǎi)CI的影響，研究人員提出了時(shí)域信道估計(jì)器，假定信道脈沖響應(yīng)在符號(hào)持續(xù)時(shí)間內(nèi)以線性方式變化[2]?；诖耍褂脗鹘y(tǒng)方法在導(dǎo)頻位置執(zhí)行信道估計(jì)，然后利用相鄰符號(hào)獲取信道變化的斜率，通過(guò)利用信道的時(shí)變特性作為時(shí)間分集的提供者，并利用奇異值分解方法降低了復(fù)雜度，提出了一種潛在的估計(jì)候選，這種技術(shù)需要信道統(tǒng)計(jì)信息[3]?；贛MSE的迭代判決反饋均衡器[4]也可以抑制ICI。它也假定信道在幀內(nèi)是線性變化的，研究誤差功率傳遞與均衡過(guò)程的并行性，給出了迭代過(guò)程中的增益和輔助MMSE決策。ICI分量迭代地從接收符號(hào)中被估計(jì)和取消，以提高源符號(hào)的MMSE估計(jì)。

上述幾種技術(shù)基本上執(zhí)行的是基于ICI損壞的導(dǎo)頻符號(hào)的信道估計(jì)，在此基礎(chǔ)上，假設(shè)信道變化是線性模型來(lái)重構(gòu)信道矩陣，因此信道參數(shù)是由與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)的ICI影響的信道測(cè)量實(shí)現(xiàn)的。此類技術(shù)的弱點(diǎn)在于它首先承認(rèn)ICI，但允許ICI破壞導(dǎo)頻，導(dǎo)致信道估計(jì)性能退化。對(duì)此，一種基于分段線性模型的迭代信道估計(jì)方法被提出，用以消除ICI對(duì)信道估計(jì)的影響[5]。此信道估計(jì)技術(shù)基于分段線性模型進(jìn)行初始信道估計(jì)，然后從接收到的信號(hào)中重構(gòu)和消除ICI，利用干擾較小的信號(hào)再次估計(jì)信道，以獲得更精細(xì)的信道估計(jì)。

由顯著的多普勒頻移引起的時(shí)頻雙選擇性使得DSC具有大量的信道系數(shù)，這些系數(shù)不但引入ICI還迫使信道估計(jì)需要分配大量的導(dǎo)頻子載波。針對(duì)這一問(wèn)題，一種基于分布式壓縮感知理論的信道估計(jì)方案被提出[6]。它利用延遲域的基礎(chǔ)擴(kuò)展模型和信道稀疏性，將原始的DSC轉(zhuǎn)換為一種新的二維信道模型，其中幾個(gè)聯(lián)合稀疏邊界元系數(shù)向量成為估計(jì)目標(biāo)。然后設(shè)計(jì)了一種新的稀疏導(dǎo)頻模型的特殊解耦形式，使其具有無(wú)ICI的結(jié)構(gòu)，使分布式壓縮感知應(yīng)用能夠準(zhǔn)確地對(duì)這些矢量進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。

基于壓縮感知理論進(jìn)行信道估計(jì)成了DSC信道估計(jì)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。研究人員利用此理論獲得無(wú)ICI的結(jié)構(gòu)，并將信道估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為聯(lián)合塊稀疏模塊，并提出一種基于塊的同時(shí)正交匹配追蹤算法[7]。最后通過(guò)分段線性逼近對(duì)已估計(jì)信道抽頭進(jìn)行平滑處理，以減少?gòu)?fù)指數(shù)基礎(chǔ)擴(kuò)展模型建模誤差。

另外還有基于結(jié)構(gòu)壓縮感知進(jìn)行DSC信道估計(jì)的，研究人員利用所提出的導(dǎo)頻模式和信道擴(kuò)展基對(duì)應(yīng)的系數(shù)向量的聯(lián)合稀疏特性，構(gòu)造了一種結(jié)構(gòu)壓縮感知模型，通過(guò)自適應(yīng)感知塊正交匹配追蹤算法可以恢復(fù)DSC信道[8]。

除了壓縮感知理論，研究人員還利用伯恩斯坦基多項(xiàng)式來(lái)捕捉信道的快速時(shí)間變化，避免了估計(jì)大量實(shí)際信道系數(shù)時(shí)的可辨識(shí)性問(wèn)題，并利用空間交替廣義期望-最大后驗(yàn)概率算法對(duì)載波頻率偏移和信道系數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)[9]。endprint

3 結(jié)束語(yǔ)

DSC信道估計(jì)是移動(dòng)通信需要研究的一大難題，其由于顯著的多普勒效應(yīng)而引入的ICI和快速信道變化導(dǎo)致的大量信道系數(shù)都是信道估計(jì)需要面對(duì)的難關(guān)?，F(xiàn)有的研究，有利用迭代算法不斷消除ICI以提高估計(jì)精度的，也有利用壓縮感知理論，結(jié)合DSC信道的稀疏特性，重新設(shè)計(jì)無(wú)ICI結(jié)構(gòu)的，還有利用最大后驗(yàn)概率算法進(jìn)行估計(jì)的。這些算法在估計(jì)DSC信道時(shí)性能雖然有所差別，但都比一般的傳統(tǒng)估計(jì)算法要好的多，而復(fù)雜度顯然也比較高。對(duì)于移動(dòng)通信來(lái)說(shuō)，過(guò)長(zhǎng)的時(shí)延顯然是不合適的，因此低復(fù)雜度的估計(jì)算法還有待進(jìn)一步研究。另外，本文提到的這些算法都是針對(duì)陸地上的移動(dòng)通信，陸地上的快速移動(dòng)通信的信道變化顯然沒(méi)有海上快速移動(dòng)通信信道的信道變化復(fù)雜，畢竟海上有風(fēng)浪、海面散射、船舶顛簸等環(huán)境因素，導(dǎo)致信道變化更為復(fù)雜，因此對(duì)于信道估計(jì)算法的要求就更高了。為了實(shí)現(xiàn)海上可靠的移動(dòng)通信傳輸，對(duì)于海上的快速信道估計(jì)也需要進(jìn)一步地研究。

參考文獻(xiàn)

[1]Y. Li， J. Cimini Jr.， N. R. Sollenberge. Robust channel estimation for OFDM systems with rapid dispersive fading channels[J].IEEE Transactions on Communication， 1998，46（7）：902-915.

[2]S. Chen， T. Yao. Intercarrier interference suppression and channel estimation for OFDM systems in time-varying frequency-selective fading channels[J].IEEE Transactions on Wireless Communications， 2004，50（2）：429-435.

[3]Y. S. Choi， P. J. Voltz， F. A. Cassara. On channel estimation and detection for multicarrier signals in fast and selective rayleigh fading channels[J].IEEE Transactions on Communication， 2001，49（8）：1375-1387.

[4]S. Huang， et al. Iterative MMSE-DFE and Error Transfer for OFDM in Doubly Selective Channels[J].IEEE Transactions on Broadcasting，2015，61（3）：541-547.

[5]L. Ruan， J. Zhang， Y. Zhang， M. Xia， Channel Estimation and ICI Cancellation for OFDM Systems in Doubly-Selective Channels [C]. IEEE 68th VTC， Calgary，2008：1-5.

[6]P. Cheng， 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]Q. Qin， et al. Structured Distributed Compressive Channel Estimation Over Doubly Selective Channels[J].IEEE Transactions on Broadcasting，2016，62（3）：521-531.

[8]X. Ma， et al. Structured Compressive Sensing-Based Channel Estimation for Time Frequency Training OFDM Systems Over Doubly Selective Channel[J].IEEE Wireless Communications Letters，2017，6（2）：266-269.

[9]P. Muneer， S. M. Sameer. Pilot-Aided Joint Estimation of Doubly Selective Channel and Carrier Frequency Offsets in OFDMA Uplink With High-Mobility Users[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2015，64（1）：411-417.endprint