[发明专利]一种冲击噪声环境中基于稳健自适应滤波的信道估计方法

说明书

本发明涉及一种冲击噪声环境中基于稳健自适应滤波的信道估计方法，其中包括构建正交频分复用系统的输入输出模型；采用Alpha稳定分布对正交频分复用系统的高斯冲击噪声进行建模，得到高斯冲击噪声的随机变量的特征函数；确定基于误差L₁范数最小化的符号算法的权值迭代更新模型；确定韦伯分布的概率密度；基于韦伯分布的概率密度调整所述权值迭代更新模型的固定迭代步长。本发明抑制了冲击噪声对OFDM系统中信道估计的不利影响，提高了算法的收敛速度、减小了导频信号的数量及算法复杂度；本发明所提出的变步长符号算法具有较低的算法复杂度且能够以更快的收敛速度收敛到相同的估计误差。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体是指一种冲击噪声环境中基于稳健自适应滤波的信道估计方法。

背景技术

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术通过将信道分成许多相互正交的子载波进行并行传输，可以提高数据传输速率、频带利用率。OFDM已经广泛应用于数字视频广播系统、无线局域网以及第四代移动通信系统(4G)等多种无线通信系统，并有望被继续沿用到第五代移动通信系统(5G)。信道估计是OFDM通信系统中的关键技术之一，信道状态信息会应用于资源分配、预编码、干扰消除、信号检测等各个方面，准确的信道估计结果直接影响到整个系统的通信质量。

根据是否需要导频信号可以将信道估计算法分为基于导频的信道估计算法、盲信道估计算法和半盲信道估计算法。由于盲信道估计算法和半盲信道估计算法通常需要信道的统计特性且计算复杂度高、收敛速度慢，因而很难应用于实际的通信系统中。在基于导频的信道估计算法主要有最小二乘法(Least Square，LS)、最小均方误差法(Minimum MeanSquare Error，MMSE)、线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error，LMMSE)等。其中，LS估计算法结构简单、易于实现，但信道估计准确度不高；MMSE估计算法的估计精度较高，然而由于存在矩阵求逆运算，计算复杂度高，因而限制了其在实际应用中的推广。针对这一问题，通过将信号变换到频域，利用奇异值分解可得到一种低秩的信道估计算法，即LMMSE算法。此外，还有基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)和基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)的信道估计方案，在保证估计性能的同时有效地降低了信道估计的实现复杂度。由于自适应滤波算法计算复杂度低且能够根据系统的输入与输出结果动态地跟踪信道参数的变化并调整信道估计结果，因此基于自适应滤波的信道估计算法能够提供更实时精确的信道估计结果。目前大多数的信道估计算法都是基于最小二乘和最小均方误差准则等二阶统计量来设计的信道估计算法。这类基于二阶统计特性的代价函数在数学上容易处理且计算简单，在高斯噪声环境下能够取得很好的性能。然而在实际的无线通信系统中，由于多用户干扰、低频大气噪声(如雷暴、闪电等)等人为或自然因素的干扰，环境噪声可能表现出一定的冲击特性，噪声幅度较大且出现时间不可预测。由于冲击噪声的二阶统计量不存在，这将导致基于二阶统计量的估计方法在冲击噪声环境下性能急骤下降甚至失效。