[发明专利]正交频分复用系统中低复杂度载波间干扰消除的方法无效
申请号: | 201010301000.7 | 申请日: | 2010-02-01 |
公开(公告)号: | CN101764783A | 公开(公告)日: | 2010-06-30 |
发明(设计)人: | 徐行辉;何晨;蒋铃鸽 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | H04L27/26 | 分类号: | H04L27/26;H04J11/00 |
代理公司: | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人: | 王锡麟;王桂忠 |
地址: | 200240 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 正交 频分复用 系统 复杂度 载波 干扰 消除 方法 | ||
技术领域
本发明涉及的是一种无线通信技术领域的方法,具体是一种正交频分复用 (OFDM)系统中低复杂度载波间干扰(Inter-Carrier Interference,ICI)消 除的方法。
背景技术
正交频分复用具有传输速率高、容量大、频谱利用率高等特点,目前在较 低频段上实现的Gbps级无线通信系统均采用了OFDM调制方式。为了适应下一 代无线通信中多媒体业务的需求,OFDM已经作为未来4G无线通信的关键技术 之一。
由于通信行业的迅速发展,在现有的低频段无线通信系统中,频谱资源贫乏问 题日益严重,尤其是在频率需求非常紧张的数百MHz到3GHz无线频带中,频 谱资源的使用竞争相当激烈。这将成为宽带无线通信技术向国民经济发展各个 领域普及应用的一个瓶颈。目前正在考虑的一个可行的解决方案是把信号调制 至频谱资源充裕的更高频段,例如6GHz-15GHz。然而在高频无线通信系统中, OFDM对终端移动引起的多普勒频移和收发两端本地振荡器之间的频率偏移更 加敏感,将会破坏OFDM子载波间的正交性,从而产生严重的ICI,降低系统的 性能。因此在接收端进行ICI的消除工作就显得十分重要和紧迫。
经对现有文献检索发现,H.Sari等人在1995年《IEEE Communications Magazine》上发表的题为“Transmission techniques for digital terrestrial TV broadcasting(地面数字电视广播传输技术)”的文章中,提出了一种单 抽头频域均衡器,这是最简单的均衡方法。对于实际的线性时变(Linear Time-Variant,LTV)信道,该方法在一个OFDM符号内对各个时刻的信道响应 进行平均(Average,AVE),得到平均信道响应,用来等效整个OFDM符号内的 信道情况,把时变信道转化为时不变信道,在接收端用单抽头滤波器进行信号 恢复。对于子载波数为N的OFDM系统,时间复杂度为O(N)。但是该方法忽 略了信道的时变性,不能非常有效地消除ICI。
经检索又发现,Y.S.Choi等人在2001年《IEEE Transactions on Communications》上发表的题为“On channel estimation and detection for multicarrier Signals in fastand selective Rayleigh fading channels(快 速选择性瑞利衰落信道中多载波信号的信道估计与检测)”的文章中,提出了 两种快线性均衡器LS(Least square)和MMSE(Minimum Mean Square Error) 来消除ICI。这两种方法首先计算信道频域响应矩阵,然后利用该矩阵进行后 续处理和求逆过程,在接收端进行频域补偿和干扰消除。LS、MMSE均衡方法利 用了所有的信道信息,所以能很好地消除ICI。但是该技术信道频域响应矩阵 的求解及其求逆要进行大量的复数乘法运算,系统复杂度较高。对于子载波数 为N的OFDM系统,时间复杂度为O(N3),因此在具体实现时对硬件的要求就会 很高。
经检索还发现,Schniter P在2004年《IEEE Transactions on Signal Processing》上发表的题为“Low-complexity equalization of OFDM in doubly selective channels(双选择性信道条件下OFDM系统的低复杂度均衡方法)” 的文章中,提出了一种低复杂度MMSE(LCMMSE)方法来消除ICI。该方法根据 ICI的相邻载波分布特性,在接收端做MMSE均衡时用带状结构去近似信道频域 响应矩阵,并将信道频域响应矩阵划分为一系列部分子矩阵。对于子载波数为 N的OFDM系统,时间复杂度为O(N2log N+D2N),D为带状结构的宽度因子。但 是该技术通过选择不同大小的参数D来实现性能与复杂度的折衷。由表达式可 知,就算牺牲一定的系统性能,所需求的时间复杂度还是很大的。
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