[发明专利]一种低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法，迭代信道估计初始化；计算用户数据处信道频域特性值；计算频域均衡数据；获得解调星座符号；计算软比特信息；判断终止条件；计算重构调制符号数据；计算DFT预编码数据；计算DFT预编码数据的方差和协方差；插入导频，计算组帧数据；计算加权LS信道估计值和权重因子；计算零阶和三阶多项式模型拟合系数；计算最优信道长度；三阶多项式模型拟合系数滤波；更新用户数据处信道频域特性值。本发明具有低复杂度和高处理速度的优点，大大提高了迭代信道估计的性能，适用于移动无线通信系统。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法。

背景技术

在无线通信系统中，发射信号经过无线信道后，受信道多普勒效应和多径效应的影响，会发生不同程度的畸变，为了消除信道对信号的影响，需要借助信道估计与均衡器。其中，信道估计精度对能否正确解调起着至关重要的作用。设计良好的信道估计算法可有效抵抗多普勒效应和多径效应引起的码间干扰，从而降低无线通信系统的误码率。在现有的信道估计算法中，迭代信道估计因其具有良好的估计性能被广泛应用，迭代信道估计的主要思想是将解调器或译码器输出的数据作为已知信息，进行重新调制或编码，并利用重新生成的调制符号或编码比特进行迭代信道估计，从而提高信道估计的精度。Li R,Kai N,Chen K等人在文章“New method of implementation for channel estimation in LTEsystem based on GPP”(International ICST Conference on Communications andNETWORKING in China，2012)中介绍了一种基于最小二乘LS的线性插值信道估计方法，来解决信道估计问题。该方法的实施步骤是：第一，利用接收导频信号和最小二乘LS算法估计得到导频子载波上的信道响应；第二，利用导频子载波上的信道响应和线性插值方法计算出数据子载波上的信道响应。该算法在准静态信道中能够较精确地估计出信道频域响应，并且该算法实现复杂度低。该方法存在的不足之处是：在多普勒效应和多径效应比较严重的信道中，信道估计性能下降明显。Erik Lindén在文章“Iterative Channel Estimationin LTE Uplink”(Royal Institute of Technology，2014)中介绍了一种基于译码软信息的迭代信道估计方法，来解决移动信道估计问题。该方法的实施步骤是：第一，利用接收导频信号和最小二乘LS算法估计得到导频子载波上的信道响应；第二，利用导频信号的信道估计响应和线性插值方法来获得数据子载波上的信道响应；第三，通过对接收信号进行均衡、解映射及译码处理获得软译码数据信息；第四，利用软译码数据信息进行；第五，对重新编码进行第二次信道估计，并利用加权因子来提高其估计精度；第六，对接收信号进行如上步骤的几次迭代后，获得最终的信道估计值。该算法利用软译码数据信息进行迭代信道估计，有效的提高了信道估计性能。该方法存在的不足之处是：由于该算法迭代过程中对软译码数据信息进行了重新编码，因此，实现复杂度高，数据处理时延大，

并且在迭代次数较少时，算法收敛速度比较慢。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有迭代信道估计在时变多径信道及迭代次数较少的情况下估计精度不高，导致系统误码率升高，系统性能下降。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法。

本发明是这样实现的，一种低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法，所述低复杂度的加权LS软迭代移动信道估计方法利用了解调器输出的软比特信息进行迭代信道估计，无需重新编码；使用权重因子来修正信道估计值；

所述权重因子计算公式如下：