SC-FDE系統改進的信道及噪聲估計算法

董小平,王荊寧,肖振鵬

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北石家莊050081;2.吉林省高速公路管理局,吉林長春130022)

0 引言

SC-FDE和正交頻分復用技術(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)具有良好的抗多徑的能力,已經被寬帶無線通信標準802.16a采用[1]。SC-FDE與OFDM區別之處在于快速傅里葉反變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)置于接收端,克服了OFDM傳輸信號峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)高的缺點。SC-FDE是單載波調制技術,對載波同步及定時誤差不敏感。所以,SC-FDE技術受到越來越廣泛的關注。

SC-FDE及OFDM都是基于塊傳輸,經多徑信道傳輸,當前塊受到來自前一塊拖尾的影響,循環前綴(Cyclic Prefix,CP)的添加,可以有效消除塊間干擾[2]。CP有2種實現,一是每段有效數據后面部分的復制,二是基于獨特字?？紤]帶寬利用率,主要考慮第2種情況。

該文主要比較各類不同幀結構的性能,并在文獻[3]基礎上介紹一種改進信道估計算法,同時給出噪聲方差的估計。

1 系統模型

圖1(a)和圖1(b)分別給出了SC-FDE系統及OFDM系統的結構圖。二者都利用了快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)模塊,靠CP消除碼間串擾,信道估計及均衡在頻域進行。區別之處在于IFFT置于發射端還是接收端。其中SC-FDE系統中,數據符號經星座映射以長度為Nd分塊,每塊數據符號前后附上UW。接收端同步后,取不受前一塊干擾的UW,估計當前塊的信道頻域響應,經DFT插值,將剩余塊轉換到頻域均衡。經IFFT得到時域信號,檢測出原始發射信號。其中頻域均衡是頻域上的單抽頭濾波器,不同于時域均衡結構。其中UW序列不僅可以充當CP的作用,也可以用作信道估計的導頻。

圖1 SC-FDE與OFDM系統結構比較

2 信道模型

2.1 多徑衰落

無線電波多徑衰落損耗服從瑞利分布及萊斯分布。第n路徑多普勒頻域為：

其中,fm=v/λm,λm為入射平面波的波長,fm是最大多普勒頻域頻移,αn是入射角度。相干時間 Tc為最大多普勒fm的倒數?；鶐盘枎挼牡箶?符號周期)遠小于信道相干時間,信道為慢衰落信道。

發送的帶通信號為[4]：

其中,?s t為復包絡,fc為載頻。信道存在多條傳播路徑時,無噪聲接收信號波形為：

式中,Cn及τ′n為第n條傳播路徑的幅度及時延。接收信號寫為：

式中,接收信號復包絡為：

其中,

是第n條傳播路徑的相位,其中θn是隨機時延導致的隨機相位。信道可用復低通脈沖響應線性時變濾波器模擬：

由于載頻fc很大,路徑時延的很小變化引起相位θn較大變化。

2.1.1 平坦多徑衰落

對式(7)進行傅里葉變換得到信道轉移函數為：

2.1.2 頻率選擇性衰落

式(7)可以寫為：

如果路徑時延 τl,i-τl,j時延差與調制信號持續時間Ts相比較小時,τl,n'近似等于 τl,τi-τj時延差與調制信號持續時間Ts較大時,式(7)可寫為：

αll與g t具有相同的特性,且 αlt 相互獨立。對式(10)進行傅里葉變換可以得到相應的信道轉移函數為：

接收信號的各頻率成分有不同的復增益。接收信號呈頻率選擇性多徑衰落,即非平坦衰落。

2.2 瑞利分布

由中心極限定理,接收信號的同相跟正交分量為零均值高斯隨機變量,接收信號的幅度包絡為：

服從瑞利分布,其概率密度為：

3 信道與噪聲方差估計

3.1 系統幀結構

對于SC-FDE系統,數據的幀結構有2種設計方案：第1種是與OFDM系統相同的基于循環前綴的幀結構(如圖2(a));第2種方案是基于UW的幀結構。這種幀結構方案包括2種形式：一是在每段有效數據前面插入一個UW序列(如圖2(b)),UW序列既用于吸收前一個FFT數據塊帶來的多徑干擾,又用于接收端的信道估計;二是在每段有效數據的前后分別插入一個UW序列(如圖2(c)),2個連續UW序列中的后一個用于吸收前一個FFT數據塊帶來的多徑干擾,前一個用于該塊的信道估計。

圖2 基于SC-FDE系統幀結構

其中Tg為循環前綴CP或特殊字UW序列的長度,TFFT為FFT數據塊的長度。假設Tg和TFFT分別取64和512,則3種幀結構的帶寬利用率分別為：88%、87%和77%。

第1種幀結構的帶寬利用率最高,但由于CP是其后數據塊后面一部分的復制,對于接收端來說是未知信息,需要另外插入訓練序列進行同步和信道估計,這會降低系統帶寬利用率。

在第2種和第3種幀結構中,發送端插入的導頻序列是UW序列,是已知的訓練序列,方便后面的同步及信道估計。其中第2種幀結構的帶寬利用率比較高,但是UW塊吸收了前一個數據塊的多徑影響,再用該UW塊進行信道估計時,精度會大大降低;目前SC-FDE系統中,多數采用是第3種形式的幀結構。每一段有效數據與其后面的UW序列組成一個FFT數據塊,UW序列的插入使得數據塊具有理想的周期性和自相關特性。數據塊前面的UW序列一方面與循環前綴(CP)的作用類似,另一方面可以用作均衡、同步和信道估計中的導頻。后面的UW吸收前一數據塊的干擾。

3.2 信道估計算法

圖3 傳統的基于SC-FDE系統幀結構

3.3 改進的信道估計

接收機利用如圖P0,P1作為新信號

由于sak可以表示為：

其中 n′a0 ,… ,n′aL-1為：

設Van,Hin,S?an,N′an分 別 是v 〈k+a〉L,hik ,sak 及n′ak 的離散傅里葉變換 ,則：

對每一接收Sa,a=0,M,…K-1 M 得到頻域估計值H?ak=?Sak/Vak,平 均K=個H?aka=0,M,…,K-1 M,即 ：

3.4 噪聲方差估計

實際信道估計值為：

其中：

則噪聲方差估計值為：

其中：

該噪聲估計方法,沒有限制導頻類型,且不受N1k/V k信道估計誤差的影響。

4 系統仿真結果分析

3徑瑞利衰落信道的參數如表1所示,導頻用64的Chu序列。圖4為多普勒為0的條件下,不同SNR下的信道估計的MSE。與傳統的算法即K=1相比,在所有SNR下,K=8能達到較好的性能,有2.1 dB性能提升,增加的復雜度僅是7次L點FFT操作。

表1 仿真參數

圖4 瑞利多徑衰落信道下均方誤差性能(0 Hz)

圖5為改進算法的BER性能,改進算法與傳統的算法相比,有更好的性能提升,且在高信噪比條件下,改善更大。

圖5 瑞利多徑衰落信道下均方誤差性能(0 Hz)

圖6的仿真條件如表1所示,多普勒頻移為60 Hz,即信道為慢變信道,仿真結果表明,由于利用相鄰2個導頻對信道進行估計,估計結果更接近真實的信道估計值。在時變慢信道情況下,BER性能提升更大。

圖6 瑞利時變多徑衰落信道下誤碼率(60 Hz)

要解決如何實現認知信息的海量攝入、認知信息的傳遞融合以及認知信息的挖掘利用。多域認知是軍事認知通信網絡首先需要解決的關鍵問題。

認知環境多域認知技術研究網絡多域認知模型與認知方法,研究信息網絡多域認知信息的獲取、傳送、表示、融合和利用技術,研究網絡環境參數快速感知、網絡全局感知信息快速融合處理和網絡全局環境態勢生成技術。

4.2 認知智能決策技術

軍事認知通信網絡是一個具有智能的主體,可以將機器學習、人工智能、推理機制引入認知智能決策,使得通信網絡能夠實現環境自適應。

認知智能決策技術研究信息網絡資源虛擬控制機理,研究基于網絡認知信息對可重配置網絡要素和網絡功能的快速決策機制,研究可重配置網絡要素與網絡的智能化管理與配置技術。

4.3 重配置技術

軍事認知通信網絡的實現最終要落實到實體的重配置。重配置的對象不僅包含終端重配置,還包含網絡重配置和服務重配置;重配置的作用范圍不僅限于單個節點,而且還要實現端到端重配置,即覆蓋端到端路徑上的所有網絡節點,其復雜度和重要性要高于單一的終端重配置。

重配置技術研究軍事認知通信網絡組網方式、路由方式和連接方式等要素的可重配置能力,研究基于可調整參數或軟件可編程平臺的路由交換實現技術,研究智能網絡層協議和跨層設計技術。

5 結束語

軍事認知通信網絡是在通信網絡的各個層面和實體上實現認知概念,從而使整個通信網絡體系上具備認知功能。與非認知網絡相比,認知可以用于改善資源管理、服務質量(QoS)、接入控制、安全或其他網絡目的。軍事認知通信網絡能為網絡用戶提供更好的端到端性能。隨著通信技術和計算機技術的發展,軍事智能化通信網絡將是發展方向。為用戶提供不間斷的網絡服務和不變的高質量網絡服務,是軍事通信網絡持續追求的目標。

[1]THO MAS RYAN W.Thomas.Cognitive networks：adaptation and learning to achieve end-to-end perfoemance objectives[J].IEEE Communications Magazine,2006,44(12)：51-57.

[2]吳巍.認知通信網技術研究[J].無線電通信技術,2010,36(6)：1-4.

[3]糜正琨.認知網絡與網絡融合[J].中國新通信,2009(6)：5-10.

[4]滑楠,曹志剛.無線認知網絡概念與實例研究[J].計算機工程與應用,2009,45(2)：1-6.