OFDM信道盲估计方法研究

【摘要】： 正交频分复用（OFDM）系统,广泛应用于无线通信系统中，由于它具有频带利用率高、抗多径干扰能力强等特点，用于数字音频广播（DAB）、数字视频广播（DVB）、非对称数字用户线（ADSL）,以及无线本地环路(WLAN)和第四代移动通信。在OFDM通信系统中，无线信道具有时变性，存在多径干扰和频率选择性衰落，若系统采用差分调制，接收端不需要跟踪估计时变信道，但存在着3db的信噪比损失；采用相干调制，系统可以采用任意星座点信号调制，接收端要准确地恢复发送信号，就要求估计出信道传输特性。本文研究了OFDM通信系统的信道估计方法，主要的工作如下： (1)对于循环前缀的正交频分复用（CP-OFDM）通信系统,针对信道的传输矩阵可以分解为延时矩阵和幅度矢量的乘积，提出了采用投影子空间跟踪（PAST）算法估计延时矩阵，基于LMS自适应算法估计幅度矢量，从而实现了利用导频信号对信道矩阵的自适应估计。同时，本文还提出了将Kalma n算法用于信道估计，用导频信号获得的信道估计作为迭代算法的初始值，运用已解调的数据和新接收的信号自适应更新Kalma n算法系数，实现了对实际信道特性的自适应跟踪估计，提高了跟踪能力。文中还提出了采用余弦变换处理导频信号的信道最小二乘估计结果，进一步提高信道估计的精度，抑制干扰的影响。 (2)对于置零OFDM(ZP-OFDM)系统，对接收数据矩阵采用子空间分解获得噪声子空间矢量，由噪声子空间矢量构成Hankel矩阵，各个矢量对应的Hankel矩阵积，然后求和形成新矩阵W,W矩阵的最小奇异值对应的矢量与信道冲击响应成比例。提出了基于RLS和LMS算法对接收数据矩阵实现在线自适应噪声子空间分解，采用迭代算法实现信道特性的自适应盲估计；解决了信道盲估计的模糊系数的确定问题，通过计算机仿真，验证了算法实现的可行性。 (3)本文还提出了将独立分量分析(ICA)算法运用到CP-OFDM系统的信号盲分离。直接对接收信号矩阵作白化处理，运用CP-OFDM信道矩阵的卷积结构特征，对接收信号矩阵作循环移位处理，通过ICA迭代算法，求非线性代价函数的最小值来实现信号的盲分离。算法中还采用归一化处理，克服了ICA盲算法中存在的模糊系数问题。 (4)在静态信道情况下，对OFDM通信系统的误码率作了数学分析；还分析了OFDM通信系统，数据采用DPSK调制，存在多普勒频移的衰落信道下，系统的误码率表达式；同时，本文提出了运用数学方法估算MIMO-OFDM系统采用格形码调制下的系统误码率。对系统在慢衰落和瑞利衰落信道情况下的误码率作了计算机仿真。