[发明专利]用于移动正交频分复用系统的信道估计方法及其估计装置

说明书

本发明公开了一种用于移动正交频分复用系统的信道估计方法及其估计装置。该方法包括：(1)向发送信号中每一子帧的数据符号中等间隔插入导频符号，形成块状导频结构；(2)建立系统传输模型；(3)先建立状态空间模型，再获取状态预测方程和状态更新方程；(4)计算频域信道响应矩阵，最后判断是否完成一个子帧的信道估计，是则继续执行下一个子帧的信道估计，否则进行步骤(1)，并直至完成所有子帧的信道估计。本发明解决非线性信道状态空间模型问题，消除高速环境下由于温湿度和风力大小等因素产生的测量误差，抑制滤波器发散，增强系统稳定性，提高信道估计精度，保障OFDM系统通信质量，实时响应数据通信请求。

技术领域

本发明涉及无线通信领域的一种信道估计方法，尤其涉及一种用于移动正交频分复用系统的信道估计方法，还涉及应用该方法的一种用于移动正交频分复用系统的信道估计装置。

背景技术

随着高速铁路的快速发展、无人驾驶汽车和无人驾驶飞机的逐渐深入研究，以及用户对移动通信需求的提高，高速数据通信服务也成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在高速移动环境下，由于在多径效应和多普勒效应的共同作用下，高速环境下的无线信道将呈现出频域选择性衰落和快时变特性。在低速场景下，正交频分复用(OFDM)子载波间基本正交，载波间的干扰可以忽略。然而在高速移动环境下，载波间正交性被破坏，给移动通信带来十分严重的子载波间干扰(ICI)，给系统的信道估计和解调带来严重干扰。而以上特性都将对基于OFDM的通信系统产生一定的负面影响，因此高速环境下的信道特性也给通信技术提出了一定的挑战。

综上所述，信道估计部分作为OFDM通信系统接收机的重要环节，直接决定了整个系统的通信质量。由于在高速移动环境下，通信信道是时变且复杂的。这些问题影响数据通信传输速率和传输质量，导致OFDM系统性能严重恶化，重要数据不能实时响应。现有技术一般采用基扩展模型(BEM)对高速信道进行拟合，先对导频处符号进行信道估计，再通过插值算法对数据符号处信道响应进行计算。但是，快时变信道具有时频双选特性，以及受到多普勒频移的影响，相邻符号间信道响应是时变的，插值算法无法追踪信道动态变化。现有的无迹卡尔曼滤波器(UKF)信道估计方法追踪信道时域相关系数，对非线性系统有较好的估计精度，但是在整个估计过程中假设系统噪声是个常数，在实际情况下噪声是时变的，这便不符合实际状况。因此自适应无迹卡尔曼滤波器(AUKF)被提出，通过引入遗忘因子来调节时变噪声。但在高速移动环境下，受温湿度、风速大小等因素的影响，系统存在着测量误差，已有的方法不能修正误差，导致系统性能受限，无法有效追踪信道动态变化完成信道估计。

发明内容

为解决现有的信道估计方法不能修正误差，导致系统性能受限，无法有效追踪信道动态变化完成信道估计的技术问题，本发明提供一种用于移动正交频分复用系统的信道估计方法及其估计装置。

本发明采用以下技术方案实现：一种用于移动正交频分复用系统的信道估计方法，其包括以下步骤：

(1)向发送信号中每一子帧的数据符号中等间隔插入导频符号，形成块状导频结构；其中，所述发送信号包括多个子帧，每个子帧包括多个数据符号；

(2)根据所述块状导频结构中符号块上信道的频域信道响应矩阵、子载波符号的向量集合、信道的加性复高斯白噪声，建立子载波接收到的频域符号向量的系统传输模型一；

根据所述系统传输模型一，利用基扩展模型拟合信道冲激响应，建立由测量矩阵和基向量系数集合构成的系统传输模型二；

(3)根据相邻两个符号间的基系数的相关矩阵、信道转移过程噪声以及所述系统传输模型二，建立状态空间模型；

先生成无迹卡尔曼滤波的sigma点值，再通过一个比例系数调整sigma点与均值的距离，然后将sigma点值带入所述状态空间模型中，最后通过UT变换获取sigma点的预测值的均值、协方差矩阵，以生成状态预测方程；