[发明专利]一种适用于OFDM通信系统的信道估计方法

说明书

本发明公开了一种适用于OFDM通信系统的信道估计方法，涉及正交频分复用通讯技术的信道估计领域。本发明利用最小二乘法，求取得到导频位置所对应的信道频率响应；利用小波去噪算法对其进行去噪处理；将导频的频率位置和其对应的信道频率响应值作为高斯过程回归算法的训练集，以用于训练GPR模型，将其他非导频处的子信道频率位置作为新的输入数据，通过训练后的GPR模型得到的输出值即为所对应的信道频率响应估计值，至此我们可以得到全部子信道的频率响应值。本发明所提出的方法对比传统的梳状导频下的线性插值法、二阶插值法、三次样条插值法，在误码率的表现上具有明显的优势。本发明可有效提升信道估计精度并且适用范围广。

技术领域

本发明涉及正交频分复用(OFDM)通讯技术的信道估计领域，尤其涉及一种结合小波去噪和机器学习算法并适用于OFDM通信系统的信道估计方法。

背景技术

OFDM技术作为一种高效利用通讯频段的多载波传输方案，能够很好得对抗频率选择性衰落和窄带宽干扰，因此在通讯领域受到了极大重视。OFDM系统由信号同步、信道估计、信道均衡和峰值平均功率比降低等关键技术组成。信道估计作为OFDM的关键技术之一，是为了减小多径信道衰落的影响。信道估计的准确性将严重影响接收信号的质量。时域信道变化仍然是无线通信的主要挑战。如今随着通讯系统硬件设备计算性能的提升，如何有效改进现有的信道估计方法，提升数据的传输效率是需要着重考虑的问题。

目前，针对OFDM系统的信道估计算法，当选择梳状导频模式时，常见的算法有：基于最小二乘(LS)的线性插值法、二阶插值法、三次样条插值法等；而当选择块状导频模式时，常见的算法有：LS算法、线性最小均方误差(LMMSE)算法、基于LMMSE的特征值分解(SVD)算法等。

但是在更高精度要求的通讯场景下，上述方法的误码率还需尽一步降低才能满足需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于OFDM通信系统的信道估计方法。旨在结合小波去噪与高斯过程回归算法，对发送端信号进行还原，降低误码率。

本发明所采取的技术方案为：一种适用于OFDM通信系统的信道估计方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、基于导频的LS算法与去噪处理

在共有n个子信道的OFDM通信系统中，选取其中k个子信道作为导频信息的传输，确定其导频间隔f；利用LS算法，求取导频位置m×Δf+1,m＝0,1,...,k-1对应的信道频率响应利用小波去噪算法对信道频率响应进行去噪处理，得到去噪后的导频处频率响应

步骤2、GPR模型的建立

将导频位置m×Δf+1,m＝0,1,...,k-1及其对应的导频处频率响应作为GPR算法的训练样本，自动求得GPR算法的最优超参数θ，建立GPR模型；

步骤3、信道频率响应估计值的获取以及发送端信号还原

将此OFDM通信系统中，其他非导频处的子信道频率位置依次作为新的输入数据，输入GPR模型中获得输出均值，将其作为信道频率响应估计值，以此得到全部非导频处子信道的频率响应值，然后对发送端信号进行还原。

进一步的技术方案在于，所述去噪处理的过程中，采用小波去噪算法进行去噪，其中小波变换具有很强的去数据相关性；在小波域，期望信号的能量集中在一些大的小波系数中，噪声的能量却分布在整个小波域内，期望信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值；设置小波域系数阈值，大于阈值的系数认为是期望信号的分量并保留，小于阈值的系数认为是噪声的分量并置为0，从而可以达到去噪的目的；

具体去噪处理过程如下：

步骤1，选择一种合适的阈值选取规则；

步骤2，选择则一种合适的阈值的处理方式；