《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 通信與網(wǎng)絡(luò) > 設(shè)計應(yīng)用 > 基于疊加訓(xùn)練序列的MIMO-OFDM信道估計
基于疊加訓(xùn)練序列的MIMO-OFDM信道估計
來源：電子技術(shù)應(yīng)用2013年第3期
武林俊
河南工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 河南 鄭州 450001
摘要： 為提高無線信道的傳輸性能，提出了改進(jìn)的基于ST技術(shù)的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計的訓(xùn)練序列算法。利用訓(xùn)練序列與信息序列的不相關(guān)性,，估計出信道參數(shù)。即使在存在通道失配誤差和通道的量化誤差的情況下,用有量化的反饋的基于信道估計的訓(xùn)練序列也能改進(jìn)系統(tǒng)的性能,，信道采用10 bit的量化器就能滿足一般性能要求。討論了使用信道互信息最大化的最優(yōu)導(dǎo)頻序列的設(shè)計,。
中圖分類號： TN911.5
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)03-0112-03
Channel estimation in MIMO-OFDM systems based on superimposed training
Wu Linjun
School of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou 450001, China
Abstract： In order to improve the transmission performance of wireless channels, the improved training sequence based channel estimation algorithm in MIMO-OFDM system was proposed. Using irrelevance of the training sequence and information sequence, the channel parameters was estimated. Even in the presence of channel mismatch errors and channel quantization error, quantitative feedback channel estimation training sequence can improve the performance of the system. 10-bit quantizer can fulfill the general performance requirements. And then the design of the optimal pilot sequence using the channel to maximize the mutual information was discussed.
Key words : MIMO-OFDM,； superimposed training,； channel estimation

    未來移動無線通信系統(tǒng)需要有高比特率的傳輸技術(shù)，正交頻分復(fù)用(OFDM)是一種較新穎的通信技術(shù),，它把整個無線信道分成許多窄的并行子信道,，以此來提高數(shù)據(jù)傳輸速率，同時避免了多徑傳播引起的符號間干擾(ISI),。多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)在收發(fā)雙方使用多個天線,，在不需要額外的帶寬的情況下，提高無線信道容量,。 MIMO-OFDM系統(tǒng)結(jié)合了兩者的優(yōu)點,，在高數(shù)據(jù)速率的無線應(yīng)用中是很有競爭力的技術(shù)。LS和MMSE信道估計方法[1-2],，已被廣泛使用在MIMO-OFDM信道估計中,。此外，不同類型的輔助導(dǎo)頻或訓(xùn)練序列估計方法經(jīng)常在快速衰落和平坦衰落環(huán)境下使用[3-6],。

    參考文獻(xiàn)[3]討論了在最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則下的MIMO-OFDM系統(tǒng)訓(xùn)練序列的設(shè)計,，提出了設(shè)計最佳訓(xùn)練序列的充分必要條件，并把訓(xùn)練序列的優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一個凸函數(shù)優(yōu)化問題,，從而得到最優(yōu)解,。此外，給出了MMSE的上界和低復(fù)雜度的最佳訓(xùn)練序列迭代算法的閉式解,。參考文獻(xiàn)[4]考慮到與寬帶MIMO信道一起使用OFDM調(diào)制技術(shù),，然而與窄帶MIMO系統(tǒng)相比，MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計仍然是比較困難的,。原因之一是,，信道參數(shù)的估計量與信道延遲傳播和天線的數(shù)量成正比；另一個原因是,，每一個接收到的信號依賴于多信道參數(shù),。其重點考慮在具有空間相關(guān)性的MIMO-OFDM系統(tǒng)的訓(xùn)練序列優(yōu)化設(shè)計。
    本文提出了一種在發(fā)射端基于疊加訓(xùn)練(ST)技術(shù)的閉環(huán)MIMO-OFDM系統(tǒng)精確估計訓(xùn)練序列的方法,，通過利用以前的傳輸數(shù)據(jù),，發(fā)射端的估計值被精確優(yōu)化，從而極大降低了在信道估計中的數(shù)據(jù)干擾, 提高了性能,。

 



同時做以下假設(shè)： (1)信道是廣義平穩(wěn)的非相關(guān)散射信道(WSSUS)； (2)數(shù)據(jù)符號之間相互不相關(guān),，且具有零均值,； (3)訓(xùn)練序列符號也是不相關(guān)的；(4)噪聲是零均值的加性白高斯噪聲,；(5)在基帶接收端具有精確同步和零直流偏移,。
　　OFDM符號移去保護間隔信號以后，第r個接收天線獲得的基帶信號矢量被表示為：

    圖1說明了量化誤差對MMSE性能的影響。設(shè)計的目標(biāo)是采用最少比特位來量化信道,，而性能沒有顯著影響,。從圖1可以看到，使用13 bit量化,，對于信噪比小于30 dB時,，MSEE的性能幾乎是相同的。相比之下,，10 bit量化結(jié)果的性能就比較差了,。然而，當(dāng)10 bit量化器使用在信道不匹配的30 Hz多普勒展寬的情況下,，性能幾乎與圖中顯示的一樣,。因此，在這種情況下,，10 bit量化器就已經(jīng)足夠了,。

2 相關(guān)衰落信道下的最優(yōu)導(dǎo)頻序列設(shè)計
    在實際的無線通信，信道參數(shù)可以接收通過發(fā)送訓(xùn)練序列得到估計,。在一般情況下,，信道估計的精度高度依賴于訓(xùn)練序列的設(shè)計，一些MIMO-OFDM系統(tǒng)的導(dǎo)頻設(shè)計可見參考文獻(xiàn)[7],。在本文中,在信道和接收序列之間,，通過互信息最大化來實現(xiàn)導(dǎo)頻序列最優(yōu)設(shè)計。
    移去CP和進(jìn)行FFT后,收到的第n個OFDM符號的第k個載波信號的頻域表達(dá)式為:
  

　  
    定義rTX和rRX分別為發(fā)射端和接收端的空間相關(guān)系數(shù),，rL被定義為徑增益相關(guān)系數(shù),。從圖2中可以看到，rL值越大,，最優(yōu)導(dǎo)頻序列與正交導(dǎo)頻序列的信道互信息差就越大,，并且較小的相關(guān)性不利于提高信道互信息差。
    本文中考慮了基于ST技術(shù)的MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計的訓(xùn)練序列,。即使存在通道失配誤差和通道的量化誤差的情況下,，用有量化的反饋的基于信道估計的訓(xùn)練序列能改進(jìn)系統(tǒng)的性能，信道采用10 bit的量化器就能滿足一般性能要求,。討論了使用信道互信息最大化的最優(yōu)導(dǎo)頻序列的設(shè)計,。
參考文獻(xiàn)
[1] BEEK J V, EDFORS O. On channel estimation in OFDM systems[C]. Proceedings of the 64th IEEE Vehicular Technology Conference,Chicago, 2006: 815-819.
[2] FOSCHINI G J,GANS M J. On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas[J]. Wireless Press. Commun.,2008,46(3):311-335.
[3] TAUN H D, KHA H H. Optimized training sequences for  spatially correlated MIMO-OFDM[J]. IEEE Transaction on Wireless Communications, 2010,39(9):2768-2778.
[4] JOSIAM K, RAJAN D. Bandwidth efficient channel estimation Using Super-Imposed Pilots in OFDM Systems[J]. IEEE Transaction on Wireless Communications, 2011,39(6):2234-2245.
[5] HE S, TUGNAIT J K, MENG X H. On superimposed training for MIMO channel estimation and symbol detection[J]. IEEE Transactions on Signal Processing,2010,57(56):3007-3021.
[6] NAIR J P, KUMAR R V R. Improved superimposed training based channel estimation for MIMO-OFDM systems with quantized feedback[C]. International Conference on Signal Processing and Communications, Bangalore, 2010:168-177.
[7] HUANG Q, GHOGHO M, FREEAR S. Pilot design for MIMO-OFDM Systems with Virtual Carriers[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2009,57(5):2024-2029.

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載,。