1、第第5章章 MIMO-OFDM系統的信道估計系統的信道估計 5.1 引言引言 無論是單載波系統還是多載波系統，在接收端，要采用相干解調無論是單載波系統還是多載波系統，在接收端，要采用相干解調恢復數據信息，都需要較準確的恢復數據信息，都需要較準確的 CSI作為數據處理的必要參數，所作為數據處理的必要參數，所以，信道估計是影響以，信道估計是影響 OFDM系統和系統和MIMO-OFDM系統性能的關鍵因系統性能的關鍵因素。和傳統單天線情況下的素。和傳統單天線情況下的 OFDM系統相比，系統相比，MIMO-OFDM系統中系統中的的CSI估計更困難些，原因是多天線的使用使得在任一子載波上接估計更困難些，原

2、因是多天線的使用使得在任一子載波上接收到的信號都是多個畸變信號的疊加。當對其中一個接收天線對的收到的信號都是多個畸變信號的疊加。當對其中一個接收天線對的CSI進行估計時，其它發射天線的發送信號就是干擾。進行估計時，其它發射天線的發送信號就是干擾。 1 5.2 信道估計算法信道估計算法 信道估計信道估計 非盲信道估計非盲信道估計盲信道估計盲信道估計 基于導頻的信道估計基于導頻的信道估計 基于訓練序列的信道估計基于訓練序列的信道估計 （基于塊狀導頻的信道估計）（基于塊狀導頻的信道估計） 2 t基于基于訓練序列訓練序列的信道估計的信道估計 t基于導頻的信道估計基于導頻的信道估計 ff3 4.3.1

3、LS信道估計算法信道估計算法 LS方法是使測量值和模型之間的加權誤差最小。方法是使測量值和模型之間的加權誤差最小。 Y?Xh?N?表示，則用表示，則用LS算法估計算法估計 h?若衰落若衰落 h的的LS估計用估計用 hLSLS的代價函數為的代價函數為 ?)?Y?Xh?J(hLSLS2H?)?(Y?XhLS) (Y?XhLSHHHH?Y Y?Y XhLS?hLSX Y?hLSX XhLSHH?的導數，使得的導數，使得 求求 hLS?)?J(h*HHLS? ?2X Y?2X XhLS?h?*?04 LSh?HH?1LS?X X?1X Y?X Y即即 h?X?1Y?y0?TLS?y1yN?1?x0 x

4、?1x?N?1?LS估計的均方誤差（估計的均方誤差（MSE）可以推得）可以推得 MSELS?E?h?h?LS?H?h?h?LS? E?h?X?1Y?H?h?X?1Y? E?X?1Z?H?X?1Z?2?n?2x5 ? 基于訓練序列的信道估計基于訓練序列的信道估計 Th?X?1Y?y1yN?1?LS?y0?x0 x?1xN?1? 基于梳狀導頻的信道估計基于梳狀導頻的信道估計 若若 導頻子載波的信道響應導頻子載波的信道響應 Np:導頻符號導頻符號個數個數 Hp?Hp(0 ) Hp(1 )?Hp(Np?1 )?T?H(0 ) H(G)?H?(Np?1 )G?T接收到的導頻信號矢量接收到的導頻信號矢量

5、Yp?Yp(0 ) Yp(1 )?Yp(Np?1 )?TYp?XpHp?Ip?Wp?N/ Np6 GYp?XpHp?Ip?Wp?Xp(0 )0?0?X0X (1 )0?pp?0?00?XN?p(p?1 )?Wp為導頻子載波中的高斯噪聲。為導頻子載波中的高斯噪聲。 Ip是是ICI矢量。矢量。 在常規的梳狀導頻估計中，基于在常規的梳狀導頻估計中，基于LS準則的導頻信號估準則的導頻信號估計可以表示為計可以表示為 Hp,LS?Hp,LS(0 ) Hp,LS(1 ) ?Hp,LS(Np?1 )?T?X?1pYp?Yp(0 )Yp(1 )Yp(Np?1 )?T? X (0 )X (1 )?ppXp(Np?

6、1 ) ?7 4.3.2 LMMSE信道估計算法信道估計算法 ?1?hLMMSE?Rhp ?(Rp ?p ?) pY?Xh?N之間的互相關矩陣。之間的互相關矩陣。 ?h和含噪聲的導頻估計和含噪聲的導頻估計 p?是是 Rhp ? E?hpRp ?p ?p ?R? E?pHpp?(pp )2nH?1是導頻估計矩陣的自相關矩陣。是導頻估計矩陣的自相關矩陣。 對于塊狀導頻信道估計對于塊狀導頻信道估計 2H?1?1?hLMMSE?RhhRhh?n(pp ) p4.3.3 信道插值信道插值 1.線性插值線性插值 2.齒條插值和三次插值齒條插值和三次插值 8 3.低通插值低通插值 基于低通濾波器梳狀導頻結構

7、的信道估計框圖基于低通濾波器梳狀導頻結構的信道估計框圖 9 4.4 OFDM系統信道估計系統信道估計 4.4.1 導頻插入間隔以及導頻圖樣導頻插入間隔以及導頻圖樣 導頻符號成正方形分布的導頻符號成正方形分布的OFDM符號幀結構符號幀結構 10 插入導頻的間隔必須滿足奈奎斯特抽樣定理，即無失插入導頻的間隔必須滿足奈奎斯特抽樣定理，即無失真恢復的抽樣間隔必須小于抽樣信號兩倍帶寬的倒數。真恢復的抽樣間隔必須小于抽樣信號兩倍帶寬的倒數。 1/( Nf?fc)?max或或 N1f?max?fc1/( NtT)?2fd或或 N?1t2fdT實際中實際中 N?1?f?N?1 ?t?max?fc?2f?dT?

8、一幀中包含的所有導頻符號總數為一幀中包含的所有導頻符號總數為 N?Nc?grid?N?Ns?f?N?t?11 向上取整向上取整 導頻圖導頻圖 兩種導頻插入模式兩種導頻插入模式 ? ?NgridNcNs其信噪比的損失為其信噪比的損失為 Vpilot?10 log?1?10?1? ?12 由于插入導頻所帶來的開銷為由于插入導頻所帶來的開銷為4.4.2 時域信道估計算法時域信道估計算法 基于訓練符號的時域信道估計算法基于訓練符號的時域信道估計算法 對于訓練符號對于訓練符號 xn，接收到的時域信號為，接收到的時域信號為 rn?h*xn?nn?1 ,2 ,? ,Ncr?Xh?其中其中 訓練符號列矢量訓練

9、符號列矢量 r ?r1,r2,?,rNc?T?CNc?1信道沖激響應列矢量信道沖激響應列矢量 h ?hTL?11,h2,?,hL?C加性噪聲列矢量加性噪聲列矢量 ?1,?2,?,?TNc? CNc?113 ?x1xNcxNc?1?xNc?L?2?x2x1x?x?NcNc?L?3?X?xNxNx?N?c?1c?2c?3?xNc?L?xNcxNc?1xNc?2?xNc?L?1?得到信道沖激響應的估值得到信道沖激響應的估值 h?X?1r?X?1Xh?X?1?h?X?1若有多個訓練符號時，估計時可求平均若有多個訓練符號時，估計時可求平均 h?12X?1(r?1?1?11?r2)?h2(X 1?X 2)

10、信道頻域響應的估值信道頻域響應的估值 H? DFT?h?14 4.4.2 頻域信道估計算法頻域信道估計算法 1. 基于插入導頻符號的頻域信道估計算法基于插入導頻符號的頻域信道估計算法 一維信道估計算法一維信道估計算法 15 2. 基于訓練符號的頻域信道估計基于訓練符號的頻域信道估計LS算法算法 第第 l個符號的第個符號的第 k個子載波上接收到的頻域符號為個子載波上接收到的頻域符號為 Rl,k?Hl,kXl,k?l,k得到信道頻域響應的估值得到信道頻域響應的估值 H?*2l,k?Rl,kXl,k?Hl,kXl,k?l,kX*l,k?Hl,k?l,kX*l,k 若有多個訓練符號，估計時也可利用類似

11、于時域求平若有多個訓練符號，估計時也可利用類似于時域求平均值的方法來平滑噪聲的影響，以提高估計準確度。均值的方法來平滑噪聲的影響，以提高估計準確度。 16 基于基于DFT的信道估計的信道估計 頻域頻域 時域時域 頻域頻域 H?LS(0 )h?LS(0 )h?DFT(0 )H?DFT(0 )LS 信信 H?LS(1 )N 點點 h?LS(L?1 )?h?DFT(L?1 )N 道道 I 點點 ?估估 H?D 計計 LS(N?2 )F h?D LS(L)0F ?H?T LS(N?1 )h?T LS(N?1 )?0?H?DFT(N?1 )基于基于DFT 的的OFDM 系統信道估計示意圖系統信道估計示意

12、圖 4.4.3 17 采樣間隔信道情形采樣間隔信道情形 1 0.9 0.8 0.7 度度0.6 h(t)=(t-Ts)+0.5(t-4Ts)幅幅 0.5 化化一一0.4 歸歸0.3 0.2 0.1 0 0 10 20 30 40 50 60 采樣點采樣點/個個 18 非采樣間隔信道情形非采樣間隔信道情形 1 0.9 0.8 0.7 度度0.6 h(t)=(t-1.5Ts) + 0.5(t-4.5Ts)幅幅 0.5 化化一一0.4 歸歸0.3 0.2 0.1 0 0 10 20 30 40 50 60 采樣點采樣點/個個 19 頻域頻域 時域時域 頻域頻域 H?LS(0 )h?LS(0 )h?D

13、FT(0 )H?DFT(0 )LS ?N 置置 點點 零零 N 信信 HLS(1 )樣樣 0點點 道道 值值 D ?估估 H?N?I ?2 )D ?選選 0?F ?計計 LS(F H?T 擇擇 T LS(N?1 )h?LS(N?1 )h?DFT(N?1 )H?DFT(N?1 )改進的基于改進的基于DFT 的的OFDM 系統信道估計示意圖系統信道估計示意圖 20 五種系統概況五種系統概況 系統系統 使用路徑使用路徑 LS 063 LS-DFT 02,6163 LS-DFT1 07,5663 LS-DFT2 010,5363 MMSE 063 21 最小均方誤差（最小均方誤差（MSE）性能仿真）性

14、能仿真 0 LS -5 LS-DFT LS-DFT1 -10 LS-DFT2 MMSE -15 -20 -25 -30 5 10 15 20 25 信噪比信噪比(dB) 22 MSE(dB) 誤碼率性能仿真誤碼率性能仿真 10 0 誤碼率平臺 10-1 10-2 LS LS-DFT LS-DFT1 LS-DFT210-3 MMSE0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 信噪比信噪比(dB) 23 SER 4.5 MIMO-OFDM系統信道估計系統信道估計 C1(k,n) IFFT k,n) S(k,n)MIMO MIMO FFT R1(S(k,n)?Channel ?MI

15、MO ?編碼器編碼器 IFFT FFT RNR(k,n)解碼器解碼器 CNT(k,n)信道信道 估計器估計器 訓練訓練 符號符號 基于訓練序列的基于訓練序列的 MIMO-OFDM系統信道估計系統信道估計 24 t基于訓練序列的信道估計基于訓練序列的信道估計 f訓練模式：發送端發送訓練序列，在接收端根據接收數據訓練模式：發送端發送訓練序列，在接收端根據接收數據 和訓練序列計算信道特性。和訓練序列計算信道特性。 數據傳輸模式：根據訓練模式計算的信道特性及接收端接數據傳輸模式：根據訓練模式計算的信道特性及接收端接 收的數據計算發送端發送的數據。收的數據計算發送端發送的數據。 25 訓練模式訓練模式M

16、IMO-OFDM系統輸入輸出關系：系統輸入輸出關系： Rj?CHj?Njj?0 , 1 ,? ,NR?1第第 j個天線各個子載波接收信號：個天線各個子載波接收信號： Rj?Rj0 ,?,RTjN?1 發送端每個天線發送的訓練序列：發送端每個天線發送的訓練序列： C?diag C0,? ,diag Ci,? ,diag CNT?1Ci?Ci0 ,? ,CiN?1 T第第 j個天線信道矩陣（頻域）：個天線信道矩陣（頻域）： HTj?H0,j,? ,Hi,j,? ,HNT?1 ,jHi,j?Hi,j0 ,?,Hi,jN?1 T26 第第 j個天線的噪聲矩陣：個天線的噪聲矩陣： Nj?Nj0 ,? ,

17、NjN?1 T信道特性時域和頻域關系信道特性時域和頻域關系 Hi,j?FLhi,jhi,j?hi,j0 ,?,hi,jL?1 TMIMO-OFDM系統輸入輸出關系另一種表達：系統輸入輸出關系另一種表達： Rj?Qhj?NjQ?diag C0FL,?diag CNT?1FLhj?h0 ,j,? ,hi,j,? hNT?1 ,jTMIMO-OFDM系統信道沖激響應的系統信道沖激響應的LS估計為估計為 h?H?1HH?1Hj?(Q Q) Q Rj?hj?(Q Q) Q Nj27 MIMO-OFDM系統信道估計中的訓練序列選擇：系統信道估計中的訓練序列選擇： 1. 導頻必須等能量；導頻必須等能量； 2

18、. 導頻插入的子信道必須等間隔；導頻插入的子信道必須等間隔； 3. 不同發射天線的導頻相互正交。不同發射天線的導頻相互正交。 例：例： 線線性調頻序列性調頻序列 j2?(k/2)2/NXk?A?ek? 偶數?0k? 奇數 不同發射天線訓練序列正交不同發射天線訓練序列正交 低低PAPR 抗抗ISI干擾干擾 28 C?Ckk為偶數1k?0k為奇數c?cn0?n?N?11(n)?cn?NN?n?2N?1發送端：發送端： OFDM數據數據 訓練序列訓練序列 OFDM數據數據 接收端：接收端： OFDM數據數據 訓練序列訓練序列 OFDM數據數據 加入保護間隔情形加入保護間隔情形 發送端：發送端： OF

19、DM數據數據 訓練訓練 序列序列 OFDM數據數據 接收端：接收端： OFDM數據數據 訓練訓練 序列序列 OFDM數據數據 特殊訓練序列情形特殊訓練序列情形 29 基于基于LS算法算法MIMO-OFDM系統系統MSE性能仿真性能仿真 10 5 隨機訓練序列隨機訓練序列 恒包絡隨機訓練序列恒包絡隨機訓練序列 特殊訓練序列特殊訓練序列 MSE (dB) 0 -5 -10 -15 -20 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 信噪比信噪比(dB) 隨機訓練序列：隨機產生訓練序列隨機訓練序列：隨機產生訓練序列 恒包絡隨機訓練序列：用恒包絡隨機訓練序列：用E指數做訓練序列，冪次隨機變化。指數做訓練序列，冪次隨機變化。 特殊訓練序列：線性調頻序列特殊訓練序列：線性調頻序列 30 基于基于LS算法算法MIMO-OFDM系統系統MSE性能仿真性能仿真 10 0 )-10 Bd( E-20 SM-30 不加零特殊訓練序列傳統算法不加零特殊訓練序列傳統算法 -40 特殊訓練序列傳統算法特殊訓練序列傳統算法 恒包絡隨機