LTE-A中一种改进的基于DFT的信道估计算法

STUDYONOPTICALCOMMUNICATIONS

光通信研究

2016.04

()Sum.No.194

:/doi10.13756.tx.2016.02.019jgyj

无线通信技术

LTE-A中一种改进的基于DFT的信道估计算法

22

,王亚林1,张元雨2,朱宇霞1,

摘要:结合实际L增强型长期演进)系统,研究了基于D离散傅里叶变换)的信道估计算法,针对其存在的C信TE-A(FT(IR(

道冲激响应)能量泄露问题,提出了一种改进的D利用递推数列重构C抑制噪声并减小能量损失,并将处理后的FT算法,IR,

(信道频域响应)抖动点用L最小二乘)结果进行替换,进一步抑制吉布斯现象。仿真结果表明,改进算法的性能优于CFR(S

LS和传统DFT算法。

关键词:增强型长期演进;信道估计;离散傅里叶变换;能量泄露

()中图分类号:TN929.5 文献标志码:A 文章编号:1005-8788201602-0059-04

()1.武汉邮电科学研究院,武汉 430074;2.北京北方烽火科技有限公司,北京 100085

ANovelChannelEstimationAlorithmBasedonDFTforLTE-ASstemgy

(,W;1.WuhanResearchInstituteofPostandTelecommunicationsuhan430074,China

12212

,,WANGYalinZHANGYuanuZHUYuxiay---,

,

:AbstractThispaerstudiesDFTbasedchannelestimationalorithmforpracticalLTE-Asstem.Inordertosolvetheenerpgygy(),leakaeproblemofChannelImulseResonseCIRbasedonDFTchannelestimationalorithmanovelDFTbasedchannelgppg

estimationmethodisproosed.TheproosedmethodreconstructstheCIRbecurrenceseuenceinordertosuresstheppyrqppnoiseandreservetheCIRener.TheproosedmethodalsorelacestheitterpointsofChannelFreuencesonse(CFR)gyppjqyRp

)withtheresultofLeastSuare(LSalorithminthecorresondinositiontofurthersuressGibbsphenomenon.Simulaqgpgppp-tionresultsshowtheperformanceofproosedmethodisbetterthanthoseofLSandclassicDFTbasedalorithms.pg

:;KeordsLTE-A;channelestimationDFT;theenerleakaegygyw

,,)2.BeiinorthernFiberHomeTechnoloiesCo.Ltd.Beiin00085,ChinajgNgjg1

0 引 言

量泄露就越大,这会导致高信噪比下的信道估计性能恶劣。本文提出一种改进的D仿真结果FT算法,表明,该算法可有效地提高系统性能。

增强型长期演进)进一步提高了频谱LTE-A(

效率和对高速场景的支持,沿用了O正交频FDM(分复用)和M多输入多输出)技术作为物理层IMO(核心技术,这些关键技术的性能很大程度上依赖于信道估计的精度,因此,信道估计在LTE-A系统中尤为重要。

1 LTE-A系统基带模型

波数为Nr,则LTE-A系统模型可用下式表示:

Y(k)k)H(k)k),=X(+W(

…,() k=0,1,N-1,1

式中,k为第k个子载波;H(k)为理想信道频域响应系数;X(k)为频域发送端信号;Y(k)为接收到的频域信号,为叠加在频域信号上均值为0的高W(k)斯白噪声。为了避免由于过采样或发送/接收滤波

]2

,对数据信号带来的畸变[系统一般都需要引入虚

假设L有效子载TE-A系统总子载波数为N,

(。离散傅里叶变换)以及MM最小均方误差)SE(

但忽略了噪声影响,性能较差;LS算法简单,MMSE算法复杂度高,而且需要获得信道的先验信息,但性能最好;DFT算法的复杂度和性能介于上述两者之具有很好的实用价值,所以目前的LTE-A系统中仍以DFT算法为主。但由于实际系统中多径时延通常都不是系统采样间隔的整数倍以及虚载波的存在,DFT算法在时域去噪时会存在能量泄漏问

题,并且由于LTE-A系统中采用的是基于导频的

[1]

、常用的信道估计方法有L最小二乘)S(DFT

间,并且可通过F快速傅里叶变换)快速实现,FT(

载波,虚载波不属于所设计系统的可用频带范围,不能用于系统中的任何目的,因此在后续分析中,虚子载波位置上的H(k)用0代替。

L1-

3]

应)可以表示为抽头延迟线性模型[

信号在多径衰落信道中传播,信道冲击响CIR(

信道估计方法,导频个数越少,变到时域上相对的能

收稿日期:2015-11-17

,…,()h(n)hδ(n-τ n=0,1,N-1, 2=∑ll)

l=0

)基金项目:国家“八六三”计划资助项目(2014AA01A707

,作者简介:王亚林(男,安徽芜湖人。硕士研究生,主要研究方向为L1990-)TE-A物理层算法。

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光通信研究

2016年 第2期 总第194期

;式中,对采样间隔Ts归一化)n为观察时间(L为信

道的多径数;对采样间隔Tsτl条路径的时延(l为第,长度不超过C循环前缀)则该信道对应第k个子P(载波的C信道频域响应)FR(H(k)为

L1-2π

响,在低信噪比下性能较差。为了减小噪声对LS算法的影响,在LS算法的基础上提出DFT信道估计算法。

对于DMR传统DS而言,FT算法的处理流程

;归一化)hl条路径的复信道增益。假设CIRl为第

2 信道估计算法

kτ-jNl,…,()H(k)he k=0,1,N-1。 3=∑ll=0

如图2所示。由于OFDM符号的长度远大于信道的最大时延,对L离散傅里叶S的结果进行IDFT(

6]

,几个采样点上[且主要集中在首尾两端,DFT时

逆变换)得到的CIR大部分能量都集中在相对少数域去噪就是利用该特点。但在高信噪比下,噪声的影响已经不大,而去噪时损失的信道能量相对较大,2.1 导频分布

和RSLCS(I小区TE-A系统下行链路中存在多种导频,分别为赋形情-R况S下(专信道状态信息属参考信号)参、D考M信RS号(

解用户采用DMRS进行信)。调道考参虑考到信波号束)估计,并且M[RS数量随用户所占的时频资源带宽而变

化4-5]

实用意义,相比其他导频,因此本文以,基于DMRS的信道估计更具

示为常D规MRRB(物理资源块),端CS作为信道估计导频进行研究。图1所P时,

用户被分配一对。口图中7上的,。

I表示DMORFS在资源格中的分布情况DMO符号编FDM

号R7R7R7R712个子R载7R7R7R7波R7R7R7R7I=0I=6I=0I=6

图.2 导频位置信道估计

1 DMRS分布情况

LS算法的原理是使接收数据与无噪声数据之差的平方最小。在式(设目标OFDM符号上1D)的基础上MRS所占,针对子载D波M位RS置,

为假,则可得

Y于是,该HLS(p)D=M(pYR)(pS=X位置的(p)H)/X(p)L=S(p+W算法信道估计为

)(p)

,(4

)H(p)+W(p)/X(p)

,可以看出,( 5

)60

LS算法计算量小,但其忽略了噪声的影这就使得算法性能明显下降。

Y(k)

提取导频信息

DMRS

Y(p)

信道估计

LSHLS(p)

MIDFT点Hdft(k)

频域hLS(p)

插值

Hdft(p)

MDFT

点hdft(p)

置零去噪

图.3 改进的2D 传统FT算法

DFT算法处理过程

改进算法是在传统算法的基础上,进一步地抑制信道能量损失。通过仿真分析可以得出,越靠近CIR中间的信道,能量越小,由此可构造递推数列来重构泄露造成的频域抖动点作替换处理CIR,使其逼近理想信道的CIR,,进一步减小能最后再对能量量损失,从而获得较为精确的信道估计。图3所示为改进Y(k)提取DFT算法的流程图。

导频信息DMRSY(p)信道估计LSHLS(p)线性插值频域H^LS(k)Num点IDFTH~dft(k)替换处理抖动点H^dft(k)Num点h^dft(k)DFT重构处理分段h^LS(k)图首先对获得用户所L3占S 改进的结果DHFT算法的流程图

LS带宽的全部(p子)载进行频域线性插值波频域响应,

^系数

HLS(k),再对^HLS(k)进行LS(k)。频域插值可使时域IDFT,得到时域

具体在替换处理时说明CIR点数增加,

利于后续的替换处理,。对PRB对C数IR分段重构处理。假设用户被分配的

为G*N,则用户所占子载波数为Num=

hsRcBNsRB

将^,c表示一个NumL/S2(k-)1划分为]、[Nu4个区间P

RB的频域子载波宽度,可,分别为[m/2,Num-G-11]和,G[]、[G+1Num-G,Num(]

1,)各个区间按以下步骤处理对于第1段区间,^h:,

LS(1∶G)保持不变。

CDP22p^hG王亚林等: LTE-A中一种改进的基于DFT的信道估计算法

()对于第2段区间,先求出区间段2

^hLS(Num/2-G∶Num/2+G)的平均值mean,再按照下式进行重构,^)hLS(G+1ean=m[()/]n-G+12^^),·hLS(n)hLS(n-1=[()/]n-G+12+1

…,() n=G+2,Num/2-1 。6

()9

式中,选取不同的α值会带来不同的α为替换系数,但低信噪比下的性能就越差;LS算法性能,α值越小,高信噪比下性能越差,但低信噪比下性能会变好。从这里可以看出,如果C替换IR的点数太少,后的性能基本与L所以前文需要进行S算法一致,替换效果。高信噪比下的性能就越接近α值越大,

^HdNum-αG+1∶Num)=ft(

^HLS(Num-αG+1∶Num) ,

()对于第3段区间,按照下式进行重构:3

^hLS[((Num-d)=

^hLS(Num-d+1d+1)/2](,)4[)(d+1)/2]+1 d1,·=G+…,Num/2。 (7)^h对于第LS(Num4段区间,-d)^按照下式进行重构:)·[(d[+(hd1+^)/1)]/2]=LS,(Num-d+1 d=1,2,3,…,G 。(8)ChL2+1S(k)用.5将重构过的^hk图4所示为各种图中表示IRdft算法的幅度,横坐标表示用户所占带宽内的子()表示,载波数,进算法重构后的10个P改8CIR更接近理想信道RB。从图中可以看出。

,765R4IC321002040目标子载波数6080100120/个图幅度

最后,对^h4 各种算法的k)进行DFTC,I得到Rdft^H为不同信道(FRdftk所示估计的C能量谱,

可以(

看)。到图,在53.0×105LS2.5理想信道2.0改进DFT算法RF1.5C1.00.502040目标子载波数6080100120图0dB高信噪比时5 2,0d^HB下CFR/个能量谱

dftk现象,这是由于时域去噪时不可避免地损失了一部(

)的两端存在明显的抖动分信道能量,变到频域时会产生吉布斯现象,为了抑制抖动,对首尾部的抖动点作替换:

^Hdft(

1∶αG)=H^LS(1∶αG),频域插值。为了取得折衷性能,通过大量的实验仿真,本文选取α=1.2。

仿真结果分析

仿真平台按照建,系统采用的仿真参数如下LTE-AR1:1物理层协议进行搭

系统带宽为20MHz

,户所占子载FFT变换点数为波数为20分配方式1,2408导(,频即有效子载波数为为10个120,0采,

用用TDMPRRSB带宽)

连续资源,传输模式为E(正交相移键控M8,双流波束)赋,载波频率为形传输方案2,.3G调制H方z

,式信道模型为为QPSK

动速度为PA(

扩展步图65k所示为几种算法的误比特率对比m行/h者。信道模型)信道,高斯白噪声,移。从图中

可以得出,在信噪比较低时,传统DFT算法和改进

10-110-2图的DFT算法性6 信噪比/dB几种算法的误比特率对比

能相当,均优于,传统DFT算法性能变差LS算法;随着信噪比增加,逐渐不如,这是由于时域去噪的同时损失了一部分信道能

LS算法量,在低信噪比时由于噪声的影响占据主导地位,去噪带来的性能增益大于能量损失带来的性能衰减,故而性能整体上是提升的。但随着信噪比的升高,噪声的影响逐渐减小,此时去噪带来的性能增益逐渐小于能量损失带来的性能衰减,故整体上性能会下降,甚至比LS算法更差。而改进DFT算法由于在去噪的同时又抑制了信道能量的损失,所以即使随着信噪比的增加,改进算法的性能依然可以得到

61

3I幅度误比特率能量谱2光通信研究

2016年 第2期 总第194期

保障,而且复杂度不高,整体上优于传统DFT算法,可以用于实际的L具有很好的实用价TE-A系统,值。

参考文献:

[,K1] KwakK,LeeSimK,etal.ANewDFT-Based

4 结束语

题进行了研究,考虑到实际LTE-A系统中路径时延并非采样间隔的整数倍,并且系统存在虚载波,使用传统DFT时域去噪方法会产生CIR能量泄露,特别是当DMR此S导频数量较少时泄露相对较大,时直接置零去噪已经不太适用。针对以上情况,本文提出了一种改进的D通过递推FT信道估计方法,重构和替换处理,改进算法可以有效地抑制噪声并减小信道能量损失,在只增加少量复杂度的情况下,提高了信道估计和整个系统的性能,具有很好的实用价值。

本文对LTE-A系统下行链路中的信道估计问

[]2 SantellaG.Afreuencreuencndsmbolsnchroqyqyayy-:AnizationsstemofOFDMsinalsrchitectureandyg[]周恩,王文博.一种基于D3 王一蓉,FT的低复杂度虚子

]载波O电子与信息学报,FDM信道估计算法[J.

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]channelcodinS.g[

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,2:actionsonWirelessCommunications008,7(6)

ChannelEstimationAroachforOFDMwithVirtualpp

]SubcarriersbeakaeEstimation[J.IEEETransyLg-

[]]一种基于D6 郭锐.FT的LTE下行信道估计算法[J.

():北京联合大学学报,2011.0621-23.

(上接第49页)

췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍췍结合以上分析,光线2与3之间光线的反射率为

θ231,)R(θRn(d1423θ33)=β)β 。(θθθ23-3333

在光线2与3之间的区域内,反射光占该区域光束的比例为

()1-ηR 。152=(1)η代入参数,得到η总耦合效率76.5%,8.4%,1=2=η为η=84.9%。1+2=ηη3.3 VCSEL的位置计算

由图4可知,假设A1A0=由几rA0A3=r1,2,

∫

得到多模粘装精度在±5μ光损耗约COB技术,m,

为0.耦合效率大于95dB,0%。同时对该工艺下的

首次得到VVCSEL位置进行了计算,CSEL到光纤

阵列的最大距离为1使用光纤阵列4角17.68μm;5°切割耦合端面,首次得到耦合工艺效率约为85%。结果表明,所采用的C反射面光纤耦OB技术与45°

合工艺能够满足低成本高效率的生产要求,提高了

为大数据、云计算的进一步研究AOC的耦合效率,

提供了思路。

参考文献:[]高速有源光缆的设计与实现[上海:上海交1 白春.D].

通大学,2011:8-25.

4 结束语

)rltθrrtθrtθ (16ggg1=10+(2-1)11+2112,

式中,l为VCSEL发光点到光纤的距离。结合式()~()可知,25VCSEL与光纤耦合的最大工作距离lmax为

ggrrrtθrtθ1-(2-1)11-2112

)l ,(17max=

tθg10

代入数据可得l117.63μm。max=本文研究了云计算环境下AOC的相关特点和制作工艺,对目前AO通过C的生产工艺进行优化,

何关系可得

[]2 SeurinJF,GhoshC,lncPO,etal.ANewAlicapp-:H]tionforVCSELsihPowerPumaser[J.PhogpL--

,():tonicsSectra2007,77152-154.p

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