[发明专利]一种电力线通信信道估计方法

摘要

本发明公开了一种电力线通信信道估计方法，包括以下步骤：接收信号变换；导频选择；利用压缩感知信号恢复算法估计。本发明针对传统的基于最小二乘法和最小均方误差估计算法信道估计性能随导频数减少，估计准确度降低，以及计算复杂度大等缺点，利用电力线信道具有稀疏性的特点，采用压缩感知方法进行电力线信道估计，通过已知的导频信息，利用匹配跟踪算法得到信道的单位冲激响应，减少导频数量，降低计算复杂度，提高传输效率和通信质量。本发明采用非规则的导频分布，根据信道和噪声条件来设计导频分布，典型的策略是在信道衰落小或者信噪比较大的频点处插入导频参考信息，以此提高信道估计的准确性。

主权项

一种电力线通信信道估计方法，其特征在于：包括以下步骤：A、接收信号变换；接收端接收信号y(n)写成如下形式：$y\left(n\right)=x\left(n\right)\&CircleTimes;h\left(n\right)+w\left(n\right)---\left(1\right)$其中，表示卷积运算，h(n)表示电力线信道单位冲激响应，w(n)＝b(n)+i(n)表示有色背景噪声和突发脉冲噪声的叠加，b(n)表示有色背景噪声，i(n)表示突发脉冲噪声；设去除突发脉冲噪声后的接收信号y′(n)表示为：$y^{\&prime;}\left(n\right)=x\left(n\right)\&CircleTimes;h\left(n\right)+b\left(n\right)---\left(2\right)$已知在正交频分复用OFDM系统传输过程中，接收端是以OFDM符号为单位进行处理，因此，这里也针对一个OFDM符号来进行分析；假设，一个OFDM符号为N点长，信道长为L点，则式(2)写成如下矩阵形式：分别令：$\stackrel{\&OverBar;}{y}=[y^{\&prime;}\left(0\right),y^{\&prime;}\left(1\right),y^{\&prime;}\left(2\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y^{\&prime;}(N-1){]}^T$$\stackrel{\&OverBar;}{h}=[h\left(0\right),h\left(1\right),h\left(2\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h(L-1){]}^T$$\stackrel{\&OverBar;}{b}=[b\left(0\right),b\left(1\right),b\left(2\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,b(N-1){]}^T$则式(2)表示为：$\stackrel{\&OverBar;}{y}=\stackrel{\&OverBar;}{X}\stackrel{\&OverBar;}{h}+\stackrel{\&OverBar;}{b}---\left(4\right)$然后将式(4)两边进行快速傅立叶变换，得：$\stackrel{\&OverBar;}{Y}=F(\stackrel{\&OverBar;}{X}\stackrel{\&OverBar;}{h}+\stackrel{\&OverBar;}{b})=F\stackrel{\&OverBar;}{X}{F}^{-1}\&CenterDot;F\stackrel{\&OverBar;}{h}+F\stackrel{\&OverBar;}{b}=\mathrm{diag}\left(X\right)F\stackrel{\&OverBar;}{h}+F\stackrel{\&OverBar;}{b}---\left(5\right)$其中，$\stackrel{\&OverBar;}{Y}=[Y^{\&prime;}\left(0\right),Y^{\&prime;}\left(1\right),Y^{\&prime;}\left(2\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,Y^{\&prime;}(N-1){]}^T,$diag(·)为对角矩阵；B、导频选择；假设导频参考信息为S＝[s_f1,s_f2,s_f3,…,s_fq]，其中S为1×q向量，s_fi表示插入导频的频率点，i＝1、2、3、…、q；B1、构造导频选择矩阵首先构造一个N×N维的单位阵E，然后根据导频参考信息中的导频序号，选择单位阵E中的q行组成导频选择矩阵B2、选择导频插入点处信息；在式(4)两边分别乘导频选择矩阵得：$\stackrel{\&OverBar;}{S}\stackrel{\&OverBar;}{Y}=\stackrel{\&OverBar;}{S}\mathrm{diag}\left(X\right)F\stackrel{\&OverBar;}{h}+\stackrel{\&OverBar;}{S}F\stackrel{\&OverBar;}{b}---\left(5\right)$定义测量向量${\stackrel{\&OverBar;}{Y}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}}=\stackrel{\&OverBar;}{S}\stackrel{\&OverBar;}{Y},$感知矩阵${\mathrm{\&Phi;}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}\stackrel{\&OverBar;}{F}}=\stackrel{\&OverBar;}{S}\mathrm{diag}\left(X\right)F,$感知噪声${\stackrel{\&OverBar;}{B}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}}=\stackrel{\&OverBar;}{S}F\stackrel{\&OverBar;}{b},$则有：${\stackrel{\&OverBar;}{Y}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}}={\mathrm{\&Phi;}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}\stackrel{\&OverBar;}{F}}\stackrel{\&OverBar;}{h}+{\stackrel{\&OverBar;}{B}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}}---\left(6\right)$C、利用压缩感知信号恢复算法估计；根据式(6)采用匹配追踪算法对信号进行估计；C1、输入感知矩阵测量向量以及稀疏度K；C2、初始化：令余量重建信号索引集Γ⁰＝φ，迭代次数n＝0；C3、进行以下迭代操作：C31、计算余量和感知矩阵中的每一列的内积C32、找出gⁿ中最大的元素，C33、更新索引集Γⁿ＝Γ^n‑1∪{k}及原子集合C34、利用最小二乘法求得近似解，C35、更新余量，$r^n={\stackrel{\&OverBar;}{Y}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}}-{\mathrm{\&Phi;}}_{\stackrel{\&OverBar;}{S}\stackrel{\&OverBar;}{F}}{\tilde{h}}^n;$C36、当|rⁿ|<δ时，停止迭代，此时的即为估计的信道时域单位冲激响应，δ的取值为10^‑12–—10^‑10；否则，跳转到步骤C31继续迭代。