[发明专利]一种基于帧级采样数据的多模板超宽带信道估计方法

摘要

一种基于帧级采样数据的多模板超宽带信道估计方法。该方法在发送端发送相同的训练序列波形，在接收端，利用特定设计的多个并行模板分别对接收信号进行帧级积分采样，每个帧级采样值都能分解为一个频域信道参数和噪声分量之和。信道估计算法分为两步：先利用最大似然(ML)估计准则得到频域信道参数的最大似然估计值，再利用离散傅里叶逆变换(IDFT)得到时域信道参数的估计。本发明避免了使用千兆(Gbit/s)以上采样速率的A/D转换器，大大降低了相接收机能的复杂度，仿真结果表明，该算法依赖于帧级采样数据可以达到与文献[1]中基于码片级采样数据算法可比的性能。

主权项

1.一种基于帧级采样数据的多模板超宽带信道估计方法，其特征在于该方法仅依赖于帧级采样数据实现，避免了使用千兆以上采样速率的A/D转换器，并且计算复杂性低，其具体估计过程如下：第1、发送端发送训练序列：首先由发送端发送全为1的训练序列，训练序列信号可表示为：s(t)=EfΣn=0Ns-1Σj=0Nf-1bnp(t-nTs-jTf)]]>其中p(t)是发送的单个脉冲波形，且具有归一化能量，即∫p²(t)dt＝1，E_f表示每帧内的总能量，T_s是发射信号的符号间隔，T_f是发射信号的帧间隔，N_f是一个符号内帧的个数，则符号周期T_s＝N_fT_f，N_s为训练序列的总长度，b_n是发送的训练序列比特，本发明中全部为1；码片率抽头间隔的脉冲超宽带系统离散信道模型可表示为：h(t)=Σl=0L-1hlδ(t-lTc)]]>其中L表示信道的长度，h_l表示第l条多径的幅度增益，T_c代表码片间隔；信道估计的目的就是获得N_c维的信道参数向量h＝[h₀，h₁，…，h_L-1]的估计值；h中的信道长度L为未知变量，为了便于估计，引入一个新的N_c维的向量其中，h_L及其之后的信道参数全部为零，则接收端接收信号可表示为：r(t)=EfΣn=0Ns-1Σj=0Nf-1Σl=0Nc-1hlp(t-nTs-jTf-lTc)+n(t)---(3)]]>其中，n(t)是均值为0、双边功率谱密度为的加性高斯白噪声(AWGN)；第2、接收端利用多模板获取帧级采样数据：在接收端，首先构造S个模板W₁(t)，W₂(t)，…，W_S(t)，其具体构造如下：模板个数S可调，它是N_c/2的一个整数因子，其中N_c为偶数，即N_c＝2SM，则M也是N_c/2的一个整数因子；第i个模板W_i(t)的时域表达式可写为Wi(t)=EfΣk=0N0-1ωN0ik[p(t-kTc)+p(t-Tf-kTc)]]]>其中N₀＝2S，i∈{1，2，…，S}.每个模板的持续时间等于采样间隔T_m，其中T_m＝(N_c+N₀)T_c＝T_f+N₀T_c；接收信号r(t)分别与模板W₁(t)，W₂(t)，…，W_S(t)相乘，并且以T_m为采样周期进行积分采样，T_m＞T_f，得到输出序列假设Y_i[n]为对应于模板W_i(t)的第n个采样值，则Y_i[n]可写为Yi[n]=∫0Tmr(t+nTm)Wi(t)dt]]>其中n∈{1，2，…，N}，i∈{1，2，…，S}；第3、获得频域信道参数的最大似然估计值：在信道估计中，将N_c维的信道参数向量p平均分为M段，每段含N₀个参数，即p＝[h₀ h₁ … h_M-1]；N₀维向量表示信道的第m段，其中m∈{0，1，…，M-1}；N₀维向量F_i代表第i个模板W_i(t)中的系数，即则N₀长序列的离散傅里叶变换可写为其中T代表矩阵转置运算；即为要估计的频域信道参数；利用采样序列的分解式和最大似然准则，计算得到频域信道参数的最大似然估计值为H^mi=12EfQΣq=0Q-1Yi[qM+m],]]>其中，q∈{0，1，2，…，Q-1}，第4、利用快速离散傅里叶逆变换(IFFT)得到时域信道参数的估计值：利用离散傅里叶变换的对称性，长度为N₀的实序列的离散傅里叶变换满足*表示共轭运算；利用和计算得到的频域信道参数的估计值其中S＝N₀/2，得到时域信道参数序列h_m的离散傅里叶变换为H^m=[H^m0.H^m1,...,H^mS,(H^mS-1)*,...,(H^m2)*,(H^m1)*];]]>利用离散傅里叶逆变换(IDFT)计算即h^mN0+k=1N0[Σi=0Sej2πN0ikH^mi+Σi=S+1N0-1ej2πN0ik(H^mN0-i)*]]]>其中m∈{0，1，…，M-1}，k∈{0，1，…，N₀-1}；则N_c维信道参数向量的估计值为