[发明专利]TD-HSPA+下行链路的快速时变信道估计方法有效
申请号: | 201110141749.4 | 申请日: | 2011-05-30 |
公开(公告)号: | CN102209054A | 公开(公告)日: | 2011-10-05 |
发明(设计)人: | 古强;许小东 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术大学 |
主分类号: | H04L25/02 | 分类号: | H04L25/02 |
代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人: | 汪祥虬 |
地址: | 230026*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | td hspa 下行 快速 信道 估计 方法 | ||
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及时分同步码分多址系统高速分组接入技术增强(TD-HSPA+)的下行链路的快速时变信道估计方法。
背景技术
TD-HSPA+是在时分同步码分多址系统(TD-SCDMA)的关键技术和核心专利上发展起来的一种第三代蜂窝移动通信增强技术。根据第三代移动通信伙伴计划(3GPP)的协议规范,TD-HSPA+沿用了TD-SCDMA的时隙帧结构设计,因此TD-HSPA+系统的很多解调方法与TD-SCDMA类似。传统的TD-SCDMA系统信道估计方法都是基于斯泰纳(B.Steiner)发表于《欧洲电信会报》(European Trans.Telecommun.)的题为“用于CDMA移动无线系统的上行链路联合检测的最优和次优信道估计”( Optimum and suboptimum channel estimation for the uplink of CDMA mobile radio systems with joint det
为了估计快速时变信道,人们已经提出了多种解决方法,比如判决反馈均衡算法(DFE)、自适应信道估计算法以及一些盲估计算法。但是由于TD-HSPA+系统中扩频因子较短,上述几种算法的性能均不够理想。在发表于《国际电气与电子工程师协会-无线通信和网络会议》(Wireless Communications and Networking Conference,2005IEEE.)的题为“一种新的在快速时变信道下对TD-SCDMA下行链路实行最小均方误差联合检测的方法”(A novel segment-level MMSE-MUD design for rapidly time-varying channel conditions in TD-SCDMA down-link channel)的论文中提出利用相邻时隙的信道响应估计值通过内插或外推的方法得到当前时隙的信道响应。但该方法存在以下不足:1.由于信道在训练序列域中是变化的,无法保证通过全部训练序列估计得到的信道响应的准确度;2.估计相邻时隙的信道响应在实现的时候存在诸多困难;3.处理的延时较大。在发表于《无线通信、网络和移动计算》(Wireless Communications,Networking and Mobile Computing,2006)的题为“一种新的用于TD-SCDMA系统的信道估计方法”(ANovel Channel Estimation Method for TD-SCDMA System)的论文中提出把训练序列分段,然后联合估计每段的信道响应,再通过内插或外推得到整个时隙的信道响应。该算法不需要对相邻时隙做信道估计,可以减少处理延时,但它的缺点也很明显:1.计算复杂度较高;2.分段后由于数据量下降导致估计误差的方差成倍增加;3.在下行链路中,由于移动台无法获知其他用户的训练序列,因此无法在下行链路中使用该算法。
中国专利申请号200810227094.0提出的一种可适用于下行链路的快速时变信道估计方法,先利用传统的斯泰纳估计方法得到初步的信道估计,据此得到去噪后的信道冲激响应和激活用户的训练序列;然后以最小二乘准则(LS)来计算信道响应的每条径的变化系数,再根据多项式拟合函数计算该时隙内每一时间点的信道冲激响应。该方法可以较好的解决前面几种方法存在的处理延时大、对信道的跟踪性能差、无法用于下行链路的弊端,但是它存在的问题有:1.在最小二乘准则下得到的估计器会放大噪声,因此该方法在低信噪比情况下性能较差;2.高阶的多项式拟合系数受噪声影响较大,既增加了运算复杂度又会降低估计的精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于TD-HSPA+下行链路的快速时变信道估计的方法,以解决现有算法计算复杂度高、低信噪比情况下估计精度差的问题。
本发明用于TD-HSPA+下行链路的快速时变信道估计的方法,先通过传统的斯泰纳信道估计方法对信道进行一次粗估计,由粗估计结果获得基站给每个激活用户发送的训练序列和信道的噪声功率,建立一个表征信道变化的线性预测模型,构造相应的系统矩阵,然后以最小均方误差准则计算模型参数,最后由线性预测模型预测信道的变化;其特征在于依次包括以下步骤:
信道粗估计步骤A1:根据接收训练序列RM和通过广播得知的基本训练序列BM利用斯泰纳信道估计方法估计出全部用户信道冲激响应
噪声消除步骤A2:对所述全部用户信道冲激响应进行去噪处理,以区分Ka个激活用户与Ku个非激活用户;
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