基于ofdm系統(tǒng)下聯(lián)合信道編譯碼的壓縮感知信道估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及移動通信及信道估計技術(shù)，適用于OFDM系統(tǒng) 下稀疏信道估計與譯碼。
【背景技術(shù)】
[0002] 多載波技術(shù)利用一系列正交子載波實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸，是一種高效的并行數(shù)據(jù) 傳輸方案，其中正交頻分復(fù)用（0抑M，OrthogonalRrequencyDivisionMultiplexing)技 術(shù)是應(yīng)用最廣的多載波技術(shù)。（FDM的主要特點是將高速串行數(shù)據(jù)分割到多個正交子載波 上進行相對低速的并行傳輸。由于各個子載波之間存在正交性，允許子信道的頻譜相互重 疊，因而OFDM頻譜利用率更高。此外，OFDM技術(shù)抗頻率選擇性衰落性能強，實現(xiàn)簡單，容易 消除符號間干擾。OFDM各個子信道中的正交調(diào)制和解調(diào)可W采用IFFT和FFT方法來實現(xiàn)， 大大降低了計算的復(fù)雜度。然而，OFDM系統(tǒng)對相位噪聲和載波頻偏非常敏感，并且由于子 信道的頻譜相互覆蓋，該就對子載波之間的正交性提出了嚴(yán)格的要求。由于無線傳輸信道 特性不理想，通常呈現(xiàn)時域和頻域雙選擇性衰落，極易成系統(tǒng)頻差。系統(tǒng)頻差的存在將破壞 (FDM系統(tǒng)中子載波的正交性，產(chǎn)生載波間干擾（ICI)，嚴(yán)重惡化系統(tǒng)性能。因而，對信道的 精確估計是保證OFDM系統(tǒng)具備優(yōu)良性能的關(guān)鍵。
[0003] 目前，接收端估計信道的方法可W分為兩類：基于訓(xùn)練的方法和盲估計方法。在基 于訓(xùn)練的信道估計方法中，發(fā)送端發(fā)送一些收發(fā)兩端都已知的訓(xùn)練序列，接收端則根據(jù)該 訓(xùn)練序列和相應(yīng)的接收信號來估計信道。
[0004] 在無線(FDM通信系統(tǒng)中，基于導(dǎo)頻的信道估計算法是最主要的信道估計手段。 針對多載波系統(tǒng)，導(dǎo)頻一般具有時頻二維特性，因此需要應(yīng)用二維導(dǎo)頻估計方法。二維導(dǎo) 頻估計方法一般包括兩個步驟；（1)估計導(dǎo)頻所處時間或頻率位置處信道響應(yīng)，其所用到 的數(shù)學(xué)最優(yōu)化準(zhǔn)則包括最小平方（L巧算法、最小均方誤差估計法（MinimumMeanSquare 化ror，匪SE)、最大似然估計法（MaximumL化ehood，ML)。（2)在已獲得導(dǎo)頻所在位置的信 道響應(yīng)的基礎(chǔ)上，通過某種二維的內(nèi)插方式獲得對完整信道響應(yīng)的估計。二維插值通?？?W分解為兩個級聯(lián)的一維插值，主要的一維插值方法包括：線性（Linear)插值、高斯插值、 化bic插值、拉格朗日插值和DFT插值等。常用的二維插值的組合方式主要包括Linear-DFT 二維插值和DFT-DFT二維插值。
[0005] 然而傳統(tǒng)的二維插值技術(shù)存在如下缺陷；在實際的無線信號傳輸中，雙選擇性的 多徑信道通常只由少數(shù)的主要路徑簇所主導(dǎo)，因此所呈現(xiàn)的物理信道常具有稀疏特性。而 當(dāng)信號的傳輸帶寬較大或天線個數(shù)較多時，信道的稀疏特性尤為明顯。由于稀疏信道只有 少數(shù)非零抽頭，傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻序列的方法極有可能采樣到信道的零抽頭，而無法準(zhǔn)確地 插值出信道響應(yīng)。而壓縮感知技術(shù)可W充分挖掘信道的稀疏特性，能利用非常有限的導(dǎo)頻 有效地恢復(fù)稀疏的信道脈沖響應(yīng)。目前，已有國內(nèi)外的學(xué)者將現(xiàn)有的CS經(jīng)典算法應(yīng)用到對 稀疏信道的估計中去，但由于現(xiàn)有的大部分CS算法都需要已知信號的稀疏度作為信號重 構(gòu)的先決條件，該在實際應(yīng)用中很難實現(xiàn)，因此，需要有新型的稀疏度自適應(yīng)重構(gòu)算法，可W在信號稀疏度未知的情況下，仍能準(zhǔn)確恢復(fù)出信號，實現(xiàn)對稀疏信道的準(zhǔn)確估計。
[0006] 壓縮感知（CompressiveSensing,C巧理論是應(yīng)用數(shù)學(xué)和信號處理領(lǐng)域的一大突 破，它表示當(dāng)信號是可壓縮的或在某個變換域具有稀疏性時，通過采集少量的信號投影就 可實現(xiàn)信號的準(zhǔn)確或近似重構(gòu)。在該理論框架下，采樣速率不再決定于信號的帶寬，而是 決定于信息在信號中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，從而打破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理對采樣率的瓶頸限 審IJ。壓縮感知理論，使得信號的采樣和壓縮可W同時W低速率進行，極大地降低了信號的采 樣頻率及數(shù)據(jù)存儲和傳輸代價，顯著地減少了信號處理時間和計算成本，因而壓縮感知的 提出是信號處理領(lǐng)域的一次重大變革。
[0007] 經(jīng)過檢索發(fā)現(xiàn)W下相關(guān)專利文獻：
[000引寬帶移動通信中利用壓縮感知減少導(dǎo)頻數(shù)的信道估計方法（CN200910079441)， 它是基于壓縮感知技術(shù)中利用較少測量值就能夠恢復(fù)稀疏信號的原理，W及基于寬帶移 動通信系統(tǒng)中信道的稀疏特性，降低系統(tǒng)估計信道時所需的導(dǎo)頻符號個數(shù)實現(xiàn)的。該方法 利用信道稀疏性設(shè)計一種基于壓縮感知的信道估計方法來降低導(dǎo)頻數(shù)，降低系統(tǒng)的能量開 銷。但是該方案只是對壓縮感知技術(shù)的簡單應(yīng)用，并未對壓縮感知恢復(fù)算法進行改進。其 僅對傳統(tǒng)信道估計有優(yōu)勢。
[0009] 一種基于稀疏度自適應(yīng)的壓縮感知無線通信信道估計方法（CN201110409342)，， 包括；1.計算出導(dǎo)頻處的信道響應(yīng)；2.構(gòu)造測量矩陣〇 ;3.計算關(guān)聯(lián)度向量，并對其元素 進行排序；4.計算排序后的新的關(guān)聯(lián)度向量的二階差分向量，并設(shè)置用于判定信號稀疏度 的闊值I點估計信道沖激響應(yīng)的稀疏度S;6.從向量D的最后一個元素起依次與所設(shè)闊值 I進行比較，第一個大于闊值的元素所對應(yīng)的系數(shù)值即為所估計的信號稀疏度S;7.信號重 構(gòu)。本發(fā)明提出的信道估計方不需要像傳統(tǒng)壓縮感知算法那樣必須已知信號稀疏度。但是 該發(fā)明計算過程復(fù)雜，并未結(jié)合信道編譯碼，且無法估計信噪比。
[0010] 低密度導(dǎo)頻分布的OFDM快變信道估計方法（CN200910198215)，該方法在發(fā)射端 高斯分布導(dǎo)頻數(shù)據(jù)和待傳輸數(shù)據(jù)在時頻上隨機插入方式進行復(fù)用；在接收端W遠低于奈奎 斯特頻率進行隨機降采樣、復(fù)用，將復(fù)用得到的對應(yīng)導(dǎo)頻位置上的接收導(dǎo)頻數(shù)據(jù)送入進行 壓縮感知信道重建，得到信道的S個非零信道值后，再經(jīng)過除WS個非零位置的信道系數(shù)補 零和反變換處理，在頻域得到所有子載波的信道參數(shù)。該方法W低于奈奎斯特頻率進行隨 機降采樣，利用壓縮感知信道重建濾除噪聲，W提高低信噪比和低密度導(dǎo)頻分布條件下的 OFDM快變信道參數(shù)估計精度。但是該方法也只是對壓縮感知技術(shù)的簡單應(yīng)用，并未對壓縮 感知恢復(fù)算法進行改進。
[0011] 通過分析W上專利申請的技術(shù)內(nèi)容與本專利申請有較大的差別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 針對現(xiàn)有技術(shù)中的OFDM系統(tǒng)基于導(dǎo)頻的信道估計技術(shù)需要插入大量導(dǎo)頻而浪費 許多時頻資源，從而引入壓縮感知信道估計技術(shù)并做了大量改進。本發(fā)明考慮與實際應(yīng)用 接軌，在不知道信道稀疏度與信噪比的前提下，不僅能估計出信道信息，還能同時估計信噪 比。本發(fā)明在發(fā)送端設(shè)計插入新的導(dǎo)頻圖案，在接收端結(jié)合信道編譯碼技術(shù)，加入模擬發(fā)送 端模塊，反饋譯碼信息使得信道估計準(zhǔn)確性與誤碼率性能都得到提高，同時加快譯碼速度。 本發(fā)明中的算法還可w根據(jù)實際硬件條件改變迭代