OFDM系统中基于导频的信道估计算法性能分析.docx
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1、OFDM系统中基于导频的信道估计算法性能分析 【摘要】正交频分复用(OFDM)技术是一种多载波调制技术,由于它具有很好的抗多径干扰实力和较高的带宽利用率等优点,将被广泛地应用于下一代无线通信系统中。本文介绍了基于导频的信道估计算法,分别对LS(最小平方误差)估计器,LMMSE(线性最小均方误差)估计器及其简化算法基于低秩LMMSE估计器的性能进行了分析。分析结果表明,LS信道估计算法结构简洁、计算量小,但是对噪声及干扰的影响比较敏感;MMSE估计算法考虑了噪声和干扰的影响,但计算困难度很大,不易实现;基于低秩LMMSE的信道估计算法的性能与MMSE算法性能相近,且计算量明显降低。 【关键词】正
2、交频分复用;信道估计;LS;MMSE引言 正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)具有高速的数据传输实力、高效的频谱利用率和抗多径干扰实力,因而在无线通信领域被广泛关注。由于无线信道的时变特性引起多径衰落和多普勒效应,破坏OFDM 系统中子载波之间的正交性,导致载波间干扰( ICI) 限制了OFDM 系统在高信噪比下的性能,使OFDM 传输系统的性能大幅度下降。为了在接收端精确地复原发送端所发送的原始信号,通常须要依据接收信号对信道进行估计。本文采纳基于导频的信道估计,分别对 LS(最小平方误差)估计器,LMMSE(线性最小
3、均方误差)估计器及其简化算法进行了分析探讨。分析了各种信道估计器的性能,并且探讨了如何通过参数调整来提高信道估计器的性能以降低信道对整个系统的影响。 1信道估计算法原理分析 1.1基于LS的信道估计算法探讨 最小平方LS信道估计就是从最小平方的意义上得到的信道估计器,设接收端在导频点处接受到的信号为Y,发送的信号为X,噪声为n,则有: Y=XH+n 在不考虑AWGN的影响的状况下,LS算法的估计值为: ls=Hp(0),Hp(1),Hp(Np-1)T =,T 即,P(K)=Hp(k)+ 式的大小受到Xp(k)的影响,所以在选择导频信息时,选择频域幅度恒定的符号。LS信道估计算法的最大优点是结构
4、简洁、计算量小,仅通过在各载波上一次除法即得到导频所在子载波的信道信息。但是由于忽视了噪声的影响,信道估计值队噪声干扰的影响比较敏感。 1.2基于LMMSE准则的信道估计算法探讨 在噪声与信号X不相关的条件下,信道传输函数在最小均方误差意义下的最佳信道估计器是: MMSE=RHYRYY-1Y 其中RHY=EHYH=RHHXH,RYY=EYYH=XRHHXH+n2IN,n2为高斯噪声的方差,RHY=EHYH为信道冲击响应的自相关矩阵。所以频域信道响应的MMSE估计值为: MMSE=RHH(RHH+n2(XHX)-1)-1LS 信道响应的MMSE估计在进行最优化问题求解时考虑了噪声的影响,所以信道
5、估计的均方误差较小。但由于MMSE估计的运算量很大,在实现过程中要知道信道的统计特性,尤其是维数增加时,矩阵的求逆运算量特别大,在实际应用中受到了肯定的限制。 1.3基于低秩LMMSE的信道估计算法探讨 假设在一个OFDM 符号内导频信号位置为Lp=in,0nNp-1,Np为一个OFDM符号内的导频信号数,用Xp=diagxi0,xi1,x表示导频信号矩阵,yp=yi0,yT表示接收到的导频信号,则导频位置信道频率响应的最小二乘(LS)估计=Xp-1yp包括数据位置在内的信道频率响应的LMMSE估计为: lmmse=RR 其中R=Eh,R=EhpR=Eh,R=E分别为的相互关矩阵与的自相关矩阵
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