[发明专利]一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法

说明书

本发明属于无线通信领域，涉及一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法。所述方法包括：在发送数据中按照的梳状方式插入导频，在不同天线上发送；数据通过无线信道发送至接收天线，在接收端用基扩展模型对信道进行建模；利用AR自回归模型对信道BEM模型系数进行建模；对滤波器进行初始化、计算时间更新方程；滤波器去除噪声，进行信道估计进行信道估计；计算信道矩阵的估计值；计算信道估计误差的协方差矩阵进行SIC数据检测。本发明提出的信道估计和联合检测算法，充分利用信道估计和数据检测中的误差信息，提高了信道估计的精确度，加强了数据检测的校正。

技术领域

本发明属于无线通信领域。涉及一种在快变信道环境下，MIMO-OFDM系统中利用信道估计误差和数据检测误差的迭代方法。

技术背景

多输入多输出(MIMO)技术在平坦衰落信道环境下会增加系统的容量和频谱利用率。但是在频率选择性多径衰落信道环境下，MIMO技术的实现需要复杂的信道均衡技术，因此不能广泛地应用到频率选择性衰落信道环境中。而面对频率选择性衰落信道，正交频分复用(OFDM)可以将其转化为若干个并行的窄带子信道，在各个窄带子信道上可以认为衰落是平坦衰落，这样就有效地对抗了频率选择性衰落。因此OFDM技术能很好地解决将多输入多输出MIMO技术应用于频率选择性多径衰落信道环境下所引起的均衡器复杂度过高的问题，弥补MIMO技术的缺陷。同时将多天线阵列引入到OFDM系统中实现空时编码和分集增益，可以大大提高系统的容量，并改善在深衰环境下正交频分复用OFDM子信道误码率较高的问题。因此多输入多输出(MIMO)与正交频分复用(OFDM)相结合的MIMO-OFDM技术是提高容量和增强系统可靠性的一种有效方式。

信道的快速衰落会使接收信号具有深度衰落和频率扩展，这是无线通信中非常关键的问题。在现代通信发展中，系统在高速移动环境中的抗干扰能力被广泛地关注。时间选择特性导致OFDM系统子载波不再严格正交，造成子载波间的干扰(ICI)，对OFDM和MIMO-OFDM系统提出了巨大的挑战。加之，MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线信号的衰落结果与加性噪声的叠加，对于某个特定的发射接收天线对，来自于其它天线的信号即为干扰，从而给信道估计技术提出了更大的挑战。H.Hijazi等人于2010年，在ISCCSP会议上发表的论文“Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems in Fast Time-VaryingEnvironments”给出的迭代方案中，利用检测得到的数据更新进行信道估计，同时数据检测所用到的估计信道含有时变引起的ICI。在绝大多数情况下，干扰和噪声会对信道估计和数据检测造成不可避免的差错，同时由于差错传播带来进一步的错误。

为此，如何获取信道中的这些干扰信息，并对所获取的信息进行分析利用，是提高信道估计的准确性和增强数据检测的校验能力的关键所在。

发明内容

针对现有技术存在的忽视信道估计误差和数据检测误差以及迭代过程中的交互性问题，本发明提出一种MIMO-OFDM系统中基于信道估计误差和检测误差的迭代方法。首先获取信道模型和数据检测的误差信息，经过统计分析推导出其协方差矩阵，并将这部分连同噪声，一并作为Kalman滤波器的去噪对象。然后利用Kalman滤波器基础系数，得到估计信道误差的协方差矩阵，通过这个信道估计误差的协方差矩阵，得到一个最优的调零向量，从而实现信道估计误差对数据检测的干扰最小化。

一种基于信道估计误差和数据检测误差的迭代方法，包括以下步骤：

步骤1，在发送数据中，按照梳状方式插入导频，在不同天线上发送；

步骤2，数据通过无线信道，发送至接收天线，在接收端用基扩展模型(BasisExpansion Model,BEM)对信道进行建模；

步骤3，利用AR(Autoregressive Model)自回归模型对信道BEM模型系数进行建模；

步骤4，对Kalman滤波器进行初始化；