[发明专利]基于最佳二元序列偶的信道估计均衡方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于通信系统最佳信号设计领域，具体涉及一种周期为N＝2ⁿ、周期自相关函数具有理想冲激特性的最佳二元序列偶，可用于通信系统的信道估计、系统同步等应用场景。

背景技术

最佳信号在通信系统中有着广泛的应用，特别是近年来随着计算机技术的不断发展，硬件性能的持续提升，最佳离散信号设计理论和工程应用得到了较快的发展，仅互补序列集这类最佳离散信号，在同步（中国专利CN101155021，CN101523745）、信道估计（中国专利CN102007742A，CN101626360）、雷达（中国专利CN101902432A）等诸多领域获得了较好的应用。一般而言，序列信号的自相关函数是用序列与其自身时延序列的内积来表征的，目前在研究各种最佳信号的自相关函数时都用此定义。这一方面限制了最佳序列的存在空间，另一方面，要求发送序列与接收机中计算自相关函数时所用的本地序列是同一序列。所以，寻找新的意义下的最佳信号形式以克服这种局限性，具有重大的理论意义和工程应用价值。通过对雷达、声纳、码分多址等系统中信号检测过程的研究，我们发现，发送序列与接收机的本地序列可以不是同一序列，而只要这两个序列（或称为序列偶）满足一定的条件，就完全可以达到工程上的要求。在研究最佳序列偶的基础上，蒋挺等人第一次提出了屏蔽二进序列偶的概念，并且将最佳屏蔽二进序列偶应用到了系统同步领域（中国专利CN1681236），获得了较好的系统性能。

以信道估计为例，它是OFDM接收机进行相关检测、解调和均衡的基础，目前OFDM信道估计的研究可以分为两大类：盲/半盲估计和非盲估计。导频辅助（Pilot Assisted）信道估计技术属于非盲信道估计方式，它在数据流中插入一定数量的时域或频域已知训练序列来进行信道估计，根据导频分布情况的不同，该方法有一维和二维之分，前者在时间或频率方向上插入训练序列，后者在时间和频率两个方向同时插入训练序列。但是，采用导频辅助的方法，需要占用一定的时隙或频带资源，降低了数据的传输效率。因此，导频叠加（Superimposed Training）（也称为隐含导频序列，Implicit Training）信道估计方法的出现（中国专利CN101292481），引来了国内外大量学者的关注。其核心思想是：在发送端，将导频信号直接叠加到数据信号上进行发送；在接收端，利用数据的统计特性完成信道估计和信道均衡。这种方法将数据和导频序列同时发送，极大地提高了通信系统的传输效率。

针对导频叠加的信道估计方法，已有部分学者对其训练序列进行了设计。但是，大部分是以最小化信道估计的均方误差（Mean Square Error）为目标，并没有考虑其他因素，例如：序列长度为N＝2ⁿ以适合FFT操作，序列元素取实数值以降低计算复杂度，序列构造方法足够简单以适合实际使用。因此，周期二元序列是一个较好的选择。但是，已有文献证明，在长度12100的范围内，只存在长度为4的最佳二元序列（Y.Y.Xian,Existence of One–Dimensional Perfect Binary Arrays,Electronics Letters,23(24):1277-1278,1987），极大地限制了其应用。为了突破序列的工程应用，有学者提出了非匹配滤波序列，即在发送端和接收到采用不同的序列，只要其相关函数满足一定的条件。在研究非匹配滤波序列的基础上，Xu等人提出了一类具有二值周期自相关特性的二元序列偶（C.Q.Xu,K.Liu,G.Li,and W.B.Yu,Binary Sequence Pairs With Two-level Autocorrelation Functions,International Conference on Wireless Communications,Networking and Mobile Computing,pp.1361-1364,2007.），并且给出了几种不同周期的BSPT的构造方法，但是由于这些文献中披露的序列偶用于信道估计时存在很多缺陷不能满足信道估计的要求。因此，本发明构造了一种周期为N＝2ⁿ的二元序列偶，该序列偶能够应用于OFDM系统的导频叠加信道估计方法，采用这种信道估计方法在提高信道估计性能的同时，降低计算复杂度，具有较好的理论和应用研究价值。

发明内容

本发明的目的在于，为克服上述问题，本发明提供了基于最佳二元序列偶的信道估计均衡方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供了一种信道估计方法，所述方法包含：