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基于隱訓(xùn)練序列的MIMO信道估計(jì)

2008-04-12 00:00:00肖海林聶在平
現(xiàn)代電子技術(shù) 2008年1期

摘 要:提出一種基于隱訓(xùn)練序列的MIMO信道估計(jì)模型,模型信道估計(jì)方法不占用額外的信號帶寬和具有較高的估計(jì)精度。采用最小二乘(LS)方法,推導(dǎo)出信道估計(jì)誤差的均方差和信道容量的下限。數(shù)值模擬結(jié)果證實(shí)在相同條件下,采用隱訓(xùn)練序列要比直接采用訓(xùn)練序列對系統(tǒng)容量的改善5 dB左右,并且也驗(yàn)證一些有用的結(jié)論:不恰當(dāng)?shù)奶炀€數(shù)目不能提高信道容量。

關(guān)鍵詞:Cramer-Rao界;信道估計(jì);MIMO;信道容量;隱訓(xùn)練序列

中圖分類號:TN911.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B

文章編號:1004373X(2008)0100103

MIMO Channel Estimation Using Implicit Training Sequences

XIAO Hailin1,NIE Zaiping2

(1.College of Information and Communication,Guilin University of Electronic Science and Technology,Guilin,541004,China;

2.College of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054,China)

Abstract:A MIMO channel estimation model using implicit training sequence method is extended,which is not taking any extra signal spectral and having high accuracy.By exploiting least square method,a closed[CD*2]form solution for the estimation of variance is derived,as well as the lower bound of channel capacity simulation results confirmed that system performance is improved about 5 dB using implicit training sequences than using training sequences in the same condition,and inappropriate number of antennas can′t increase channel capacity is also proved. 

Keywords:Cramer-Rao;channel estimation;MIMO;channel capacity;implicit training sequences

1 引 言

目前,對MIMO系統(tǒng)的性能分析以及空時(shí)譯碼和信號的相關(guān)檢測,很多文獻(xiàn)都只是停留在假設(shè)信道是理想信道。實(shí)

際上,信道的狀態(tài)信息一般是要通過發(fā)送訓(xùn)練序列[1]或插入導(dǎo)頻信號[2]進(jìn)行信道的估計(jì)來獲取。然而,采用這種方法進(jìn)行信道估計(jì),要專門為訓(xùn)練序列分配時(shí)隙,在有帶寬損失的情況下,估計(jì)出信道系數(shù)。基于訓(xùn)練序列或?qū)ьl信號的信道估計(jì)的方法有最小二乘法[3](LS)、最大似然估計(jì)[4](MLE)、最小均方差(MMSE)及其改進(jìn)算法等[5],如線性最小均方誤差(LMMSE)算法。MMSE估計(jì)算法具有很高的估計(jì)精度,然而存在大規(guī)模矩陣求逆運(yùn)算,其復(fù)雜度隨著運(yùn)算點(diǎn)數(shù)的增加呈指數(shù)倍增加。LMMSE在MMSE基礎(chǔ)上利用信道特性對算法作了大量的簡化但需要信道的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識[6]。MLE性能最優(yōu),但計(jì)算的復(fù)雜度很高。LS估計(jì)算法結(jié)構(gòu)簡單,計(jì)算量小,是一個(gè)比較通用的算法。此外,信道的估計(jì)方法還有信道的盲估計(jì)和半盲估計(jì)[7],盡管避免了使用訓(xùn)練序列,從而有效地提高了信息的傳輸速率,但是基于高階統(tǒng)計(jì)量的盲算法需要相當(dāng)長的觀測數(shù)據(jù),不僅計(jì)算復(fù)雜度高,不利于實(shí)時(shí)估計(jì),對于信道在長數(shù)據(jù)段內(nèi)保持恒定的假設(shè)也是不現(xiàn)實(shí)的。

本文在文獻(xiàn)\\[8\\]的基礎(chǔ)上提出一種基于隱訓(xùn)練序列[9]的信道估計(jì)方法,無需專門為訓(xùn)練序列分配時(shí)隙,在沒有帶寬損失的情況下估計(jì)出信道系數(shù),推導(dǎo)出基于LS算法信道估計(jì)的均方差和信道容量的下界。仿真的結(jié)果表明:相同條件下,采用隱訓(xùn)練序列要比直接采用訓(xùn)練序列(文獻(xiàn)[8])對系統(tǒng)容量的改善5 dB左右,而且采用的LS算法結(jié)構(gòu)簡單,計(jì)算量小,并且也驗(yàn)證一些有用的結(jié)論:不恰當(dāng)?shù)奶炀€數(shù)目不能提高信道容量。

2 信道模型及其算法推導(dǎo)

假設(shè)信道為平衰落的窄帶(擬平穩(wěn))信道,服從簡單的離散時(shí)間,塊衰落規(guī)律。即在某個(gè)離散的時(shí)間間隔T內(nèi),信道為常數(shù)。并且信道的每次估計(jì)和數(shù)據(jù)傳輸是在時(shí)間間隔T內(nèi)完成。

信息流的幀結(jié)構(gòu)如圖1所示,2T個(gè)符號為一幀,每幀由訓(xùn)練符號P和數(shù)據(jù)符號D組成,一幀的信號可以表示為

其中[WTHX]Y[WTBX]為2T×N維接收復(fù)數(shù)信號矩陣,N代表接收天線數(shù),[WTHX]S[WTBX]為2T×M維發(fā)射復(fù)數(shù)信號矩陣,M代表發(fā)射天線數(shù),H為一連接M根發(fā)射天線和N根接收天線的復(fù)數(shù)信道矩陣,[WTHX]V[WTBX]為一2T×N維加性復(fù)數(shù)噪聲矩陣,矩陣[WTHX]H[WTBX]和[WTHX]V[WTBX]的元素為獨(dú)立的復(fù)高斯隨機(jī)變量,均值為零,方差為1,發(fā)射信號[WTHX]S[WTBX]的平均能量為1,ρ代表每根接收天線上的信噪比。訓(xùn)練階段:

3 信道容量的下界

基于LS信道估計(jì),并且假設(shè)發(fā)射機(jī)功率受限,發(fā)射機(jī)不知道信道狀態(tài),各天線功率均勻分配。數(shù)據(jù)傳輸階段:



信道容量是一個(gè)隨機(jī)變化量,迭代10 000次,得到基于LS算法信道估計(jì),信道的遍歷容量、容量累積分布概率與收發(fā)天線數(shù)目和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸LT的變化關(guān)系圖。

圖2描述當(dāng)ρd=ρp=18 dB,T=100,采用隱訓(xùn)練序列得到的信道容量下限隨收發(fā)射天線數(shù)目的變化情況。從圖中可以看出:選擇不恰當(dāng)?shù)奶炀€數(shù)目,即使收發(fā)天線數(shù)量很大也將導(dǎo)致信道容量下限的下降。并同文獻(xiàn)\\[8\\]進(jìn)行比較,在同等條件下,采用隱訓(xùn)練序列得到的信道容量下限要比直接采用訓(xùn)練序列得到的容量下限要大,這是由于文獻(xiàn)\\[8\\]采用訓(xùn)練序列占據(jù)一定帶寬,降低了信號傳輸速度。圖3刻畫當(dāng)ρd=ρp=18 dB,M=10,對于不同接收天線數(shù)目,采用隱訓(xùn)練序列得到的信道容量下限隨傳輸數(shù)據(jù)幀長的變化情況。從圖中可以看出:增大傳輸數(shù)據(jù)的幀長和增加天線數(shù)目能夠提高信道容量下限。并同文獻(xiàn)\\[8\\]比較,發(fā)現(xiàn)在相同的條件下,采用隱訓(xùn)練序列要比直接采用訓(xùn)練序列對信道容量下限的改善5 dB左右,能較大提高信道的傳輸性能,這是因?yàn)殡[訓(xùn)練序列無需專門為訓(xùn)練序列分配時(shí)隙且沒有帶寬損失,而且采用LS的算法結(jié)構(gòu)簡單計(jì)算量小。

4 結(jié) 語

本文提出一種基于隱訓(xùn)練序列的MIMO信道估計(jì)模型,利用最小二乘的方法,推導(dǎo)出信道估計(jì)誤差的均方差和信道容量的下限。當(dāng)發(fā)送訓(xùn)練序列和數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓β氏嗟葧r(shí),仿真了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸L、收發(fā)天線的數(shù)目與信道容量下限的變化關(guān)系。并同文獻(xiàn)\\[8\\]進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)采用隱訓(xùn)練序列比直接采用訓(xùn)練序列在很大程度上改善系統(tǒng)的性能,提高系統(tǒng)的容量,而且采用LS的算法結(jié)構(gòu)簡單計(jì)[CM(21]算量小,并且也驗(yàn)證一些有用的結(jié)論:不恰當(dāng)?shù)奶炀€數(shù)目[CM)][LL]并非能夠提高信道容量。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Yong Liu,Wong T F,Hager W W.Training Signal Design for Estimation of Correlated MIMO Channels With Colored Interference [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2007,55(4):1 486[CD*2]1 497.

[2]Li Y,Minn H,Al-Dhahir N,et al.Pilot Designs for Consistent Frequency-Offset Estimation in OFDM Systems[J].IEEE Transactions on Communications,2007,55(5):864-877.

[3]Biguesh M,Gershman A B.Training-based MIMO Channel Estimation:A Study of Estimator Tradeoffs and Optimal Training Signals[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2006,54(3):884[CD*2]893.

[4]Xiaoli Ma,Liuqing Yang,Giannakis G B.Optimal Training for MIMO FrequencyDselective Fading Channels[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2005,4(2):453-466.

[5]Liu L,Adachi F.Joint Frequency-domain Differential Detection and Equalization for DS[CD*2]CDMA Signal Transmissions in a Frequency-selective Fading Channel[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2006,24(3):649-658.

[6]Wing-Kin Ma,Ba[CD*2]Ngu Vo,Davidson T N,et al.Blind ML Detection of Orthogonal Space-time Block Codes:Efficient High-performance Implementations[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2006,54(2):738-751.

[JP2][7]Messier G G,Krzymien W A.Improved Channel Decoding for the CDMA Forward Link Chip-level LMMSE Receiver[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2006,55(1):405-410.[JP]

[8]Hassibi B,Hochwald B M.How much Training is Needed in Multiple-antenna Wireless Links [J].IEEE Transactions on Information Theory,2003,49(6):951-963.

[9]Orozco-Lugo A G,Lara M M,McLernon D C.Channel Estimation Using Implicit Training Signal Processing[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2004,52(1):240-254.

作者簡介

肖海林 男,1976年出生,湖北黃岡人,博士,副教授。主要研究方向?yàn)樾乱淮鸁o線通信系統(tǒng)MIMO信道建模、信道估計(jì)、信道編碼及其鏈路算法。

聶在平 男,1946年出生,陜西西安人,教授,博士生導(dǎo)師,中國電子學(xué)會會士,IEEE高級會員,在國內(nèi)外刊物發(fā)表文章300多篇。

注:“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。”

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