適用于IEEE 802.11a/g的聯合信道估計和均衡算法

張朝龍等

摘 要： 基于IEEE 802.11a/g協議，提出了一種聯合信道估計和均衡的算法，該算法采用自適應信道估計方式在低信噪比情況下實現精確的信道估計，并且具有較低的設計復雜度。信道均衡采用頻域內MMSE（FD?MMSE）均衡方式，與自適應信道估計配合在系統性能和計算復雜度方面取得較好折中。仿真表明該算法結構性能滿足IEEE 802.11a/g協議規定，與同類算法相比在低信噪比區域提高系統性能的前提下算法的計算復雜度也有所降低。

關鍵詞： 正交頻分復用； 信道估計； 信道均衡； IEEE 802.11a/g

中圖分類號： TN925+.93?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）06?0001?03

0 引 言

由于OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技術能有效地對抗無線通信信道中的頻率選擇性衰落，并且基于OFDM技術的通信系統接收機均衡可以采用頻域內單抽頭均衡器的低復雜度等優點，已被諸多通信標準采用[1?2]，第四代移動通信也將其作為核心技術。針對無線通信中的信道估計和均衡問題，目前已經有不少算法發表[3]，但是很難在算法精度和復雜度方面取得較好折中，往往具有較高精度的算法具有較大的計算復雜度[4?5]，計算復雜度較低的算法其性能卻不太理想[6]。

通信系統接收機的設計是一個系統工程，需要從整體著眼，并不是一個模塊性能做到最優整個系統性能就會最優。本文基于已有的信道估計和信道均衡算法[3]，針對IEEE 802.11a系統物理層幀的特殊結構[1]，重新設計一種聯合信道估計和信道均衡算法。該算法聯合信道估計和信道均衡。在信道估計部分采用了一種自適應的估計過程，取得了較好效果，尤其在低信噪比情況下取得較好的性能提升。在信道均衡部分采用一種稱為頻域內最小均方誤差的均衡方法[7]（Frequency Domain MMSE，FD?MMSE）。相對于時域MMSE均衡算法，頻域的MMSE算法計算復雜度大大降低。該算法結構充分利用了IEEE 802.11a系統物理層幀結構，有效降低了系統的計算復雜度。仿真結果表明雖然整個系統的PER?SNR性能和其他算法相比，系統性能有所提升，算法復雜度有很大程度降低。在系統性能和計算復雜度方面取得較好折中。

1 系統平臺

為了驗證本文提出的提出的算法設計，基于IEEE 802.11a/g協議，搭建了物理層基帶系統結構。系統的結構框圖如圖1所示。

在仿真過程中，加性噪聲信道為AWGN信道，無線衰落信道采用ETSI給出的ETSI?b瑞利衰落信道[2]。其他的仿真參數，如表1所示。

2 信道估計和均衡算法描述

整個算法的結構框圖如圖2所示。

圖2 算法結構框圖

信道估計模塊塊由一個平滑濾波器和一個自適應控制器組成。緊跟著FD?MMSE信道均衡模快，均衡模塊的估計信道有兩個來源：經過平滑濾波器的估計信道[Hsk]或者不經過平滑濾波器的信道[Hek]。[Hek]由IEEE 802.11a/g中物理層幀結構中兩個長訓練序列得到。[Hak]選用[Hsk]或[Hek]由信道估計模塊的自適應控制器（在算法結構框圖中表示為ACM（Adaptive Channel Manager））決定。

2.1 信道估計

IEEE 802.11a/g中物理層幀的前導碼由10個短訓練序列和2個長訓練序列構成，在本算法中長訓練序列用于信道估計，假設接收端收到的長訓練序列為[YL（k）]，原始發送序列為[XL（k）]，則最簡單的信道估計方式LS得出的信道響應為：

在本文中[He（k）=HLS（k）]，[Hek]經過平滑低通濾波器濾除頻域噪聲。平滑濾波器的響應為：

式中[Ws]和[Rs]由仿真確定。經過平滑濾波的信道響應為[Hs（k）]：

經過平滑濾波，每一個子信道上頻域相應時相鄰[2Ws+1]個子信道的加權和。由于噪聲為零均值的加性高斯白噪，加權平均會減弱噪聲功率。接下來分析平滑低通濾波器對系統性能的影響。假設理想的信道響應為[H（k）]，頻域噪聲為[WL（k）]，由濾波器引入的噪聲為[εS（k）]，則經過平滑濾波的信道響應可以表示為：

分析式（4）最后等號右邊部分：在低信噪比情況下，[WL（k）XL（k）]占主要部分，[εL（k）]占次要部分。此時，信道估計使用[Hs（k）]較好，因為在引入濾波器干擾不大的情況下，降低了系統高斯白噪聲功率，提高了接收機接收到的信號信噪比。在高信噪比情況下，[WL（k）XL（k）]不再占主要作用，濾波器引入的噪聲[εL（k）]開始占主要作用，此時使用信道估計[Hs（k）]反而會使系統性能降低，相反使用LS估計得到的[He（k）]得到的效果要好于使用[Hs（k）]得到的效果。經過上面分析，需要利用ACM模塊設置一個判決門限來控制信道估計輸出[Ha（k）]。當判決函數大于門限值時，[Ha（k）]使用[Hs（k）]，當判決門限小于門限值時，[Ha（k）]使用[He（k）]，即：

式中：[FLR]為判決函數，[Lo]為判決門限。[FLR]如式（6）所示，[Lo]需要在仿真中確定。

2.2 信道均衡

為配合前文提到的信道估計算法，本文用頻域內最小均衡誤差信道均衡算法（Frequency Domain Minimum Mean Square Error，FD?MMSE）。

該算法充分利用IEEE 802.11a 物理層幀結構和OFDM系統特性，在頻域內進行單抽頭均衡。在計算復雜度方面和LS沒有差別[8]。

下面給出FD?MMSE具體推導過程。假設[Y（k）]是接收端信號，[X（k）]是發送端信號，[C（k）]是補償因子，則目標函數為：

對于IEEE 802.11a/g 物理層幀有兩個長訓練序列，表示為[XL1（k）]和[XL2（k）]，則發送端收到的序列表示為[YL1（k）]和[YL2（k）]，于是[C（k）]可以表示為：

在對接收信號進行均衡過程中，可以利用前面得出的信道估計結果進一步優化[C（k）]，優化過程為：[C（k）=E[X（k）H（k）+W*（k）]X（k）E[X（k）H（k）+W（k）2]=E[X（k）2H*（k）]E[X（k）2·H（k）2]式（11）中的[σ2]為噪聲功率，噪聲功率的估計可以利用IEEE 802.11a/g 物理層幀的兩個長訓練序列完成，即：

可見噪聲的估計非常簡單，只需IEEE 802.11a/g物理層幀的兩個長訓練序列的均方差即可實現。

3 仿真及仿真結果分析

為了分析自適應信道估計算法和FD?MMSE均衡算法的性能，在第二部分描述的系統平臺上進行仿真實驗。采用IEEE 802.11a/g 中規定的10%PER（Packet Error Rate）標準來判定系統性能好壞。仿真過程中采用的信道為RMS（Root Mean Square）為150 ns的ETSI?B信道。自適應信道估計中的平滑濾波器參數[Rs=0.1]，[Ws=2]，自適應信道管理器（ACM）中判決門限[Lo=0.1]。針對IEEE 802.11a/g 支持的8種速率模式，進行了仿真實驗。PER?SNR仿真結果PER?SNR曲線見圖3。

在6 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為4 dB，系統要求為9.7 dB，文獻[9]要求為5.4 dB，文獻[10]要求為4.9 dB。在12 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為6.7 dB，系統要求為12.7 dB，文獻[9]要求為7.0 dB，文獻[10]要求為8.6 dB。

4 結 論

本文綜合信道估計和信道均衡算法，提出一種在性能和計算復雜度方面有較好折中的算法結構。本算法結構充分利用IEEE 802.11a/g物理層幀中前導碼，在保證系統整體性能在低信噪比區域有提高，高信噪比區域變化不大的前提下，系統計算復雜度有了較大程度的降低。

參考文獻

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[3] OZDEMIR M K， ARSLAN H. Channel estimation for wireless OFDM systems [J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2007， 9（2）： 18?48.

[4] WU Kuo?guan， WU Jer?an. Efficient decision?directed channel estimation for OFDM systems with transmit diversity [J]. IEEE Communications Letters， 2011， 15（7）： 740?742.

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[8] HWANG T， YANG C， WU G， et al. OFDM and its wireless applications： a survey [J]. IEEE Transactions on Vehicular Tech， 2009， 58（4）： 1673?1694.

[9] THOMSON J， BAAS B， COOPER E M， et al. An integrated 802.11a baseband and MAC processor [C]. Proceedings of 2002 IEEE International Solid?State Circuits Conference. San Francisco， CA， USA： IEEE 2002： 126?415.

[10] FUJISAWA T. A single?chip 802.11a MAC/PHY with a 32?b RISC processor [J]. IEEE Journal of Solid?State Circuits， 2003， 38（11） 2001?2009.

對于IEEE 802.11a/g 物理層幀有兩個長訓練序列，表示為[XL1（k）]和[XL2（k）]，則發送端收到的序列表示為[YL1（k）]和[YL2（k）]，于是[C（k）]可以表示為：

在對接收信號進行均衡過程中，可以利用前面得出的信道估計結果進一步優化[C（k）]，優化過程為：[C（k）=E[X（k）H（k）+W*（k）]X（k）E[X（k）H（k）+W（k）2]=E[X（k）2H*（k）]E[X（k）2·H（k）2]式（11）中的[σ2]為噪聲功率，噪聲功率的估計可以利用IEEE 802.11a/g 物理層幀的兩個長訓練序列完成，即：

可見噪聲的估計非常簡單，只需IEEE 802.11a/g物理層幀的兩個長訓練序列的均方差即可實現。

3 仿真及仿真結果分析

為了分析自適應信道估計算法和FD?MMSE均衡算法的性能，在第二部分描述的系統平臺上進行仿真實驗。采用IEEE 802.11a/g 中規定的10%PER（Packet Error Rate）標準來判定系統性能好壞。仿真過程中采用的信道為RMS（Root Mean Square）為150 ns的ETSI?B信道。自適應信道估計中的平滑濾波器參數[Rs=0.1]，[Ws=2]，自適應信道管理器（ACM）中判決門限[Lo=0.1]。針對IEEE 802.11a/g 支持的8種速率模式，進行了仿真實驗。PER?SNR仿真結果PER?SNR曲線見圖3。

在6 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為4 dB，系統要求為9.7 dB，文獻[9]要求為5.4 dB，文獻[10]要求為4.9 dB。在12 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為6.7 dB，系統要求為12.7 dB，文獻[9]要求為7.0 dB，文獻[10]要求為8.6 dB。

4 結 論

本文綜合信道估計和信道均衡算法，提出一種在性能和計算復雜度方面有較好折中的算法結構。本算法結構充分利用IEEE 802.11a/g物理層幀中前導碼，在保證系統整體性能在低信噪比區域有提高，高信噪比區域變化不大的前提下，系統計算復雜度有了較大程度的降低。

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對于IEEE 802.11a/g 物理層幀有兩個長訓練序列，表示為[XL1（k）]和[XL2（k）]，則發送端收到的序列表示為[YL1（k）]和[YL2（k）]，于是[C（k）]可以表示為：

在對接收信號進行均衡過程中，可以利用前面得出的信道估計結果進一步優化[C（k）]，優化過程為：[C（k）=E[X（k）H（k）+W*（k）]X（k）E[X（k）H（k）+W（k）2]=E[X（k）2H*（k）]E[X（k）2·H（k）2]式（11）中的[σ2]為噪聲功率，噪聲功率的估計可以利用IEEE 802.11a/g 物理層幀的兩個長訓練序列完成，即：

可見噪聲的估計非常簡單，只需IEEE 802.11a/g物理層幀的兩個長訓練序列的均方差即可實現。

3 仿真及仿真結果分析

為了分析自適應信道估計算法和FD?MMSE均衡算法的性能，在第二部分描述的系統平臺上進行仿真實驗。采用IEEE 802.11a/g 中規定的10%PER（Packet Error Rate）標準來判定系統性能好壞。仿真過程中采用的信道為RMS（Root Mean Square）為150 ns的ETSI?B信道。自適應信道估計中的平滑濾波器參數[Rs=0.1]，[Ws=2]，自適應信道管理器（ACM）中判決門限[Lo=0.1]。針對IEEE 802.11a/g 支持的8種速率模式，進行了仿真實驗。PER?SNR仿真結果PER?SNR曲線見圖3。

在6 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為4 dB，系統要求為9.7 dB，文獻[9]要求為5.4 dB，文獻[10]要求為4.9 dB。在12 Mb/s速率模式下，10%PER要求SNR為6.7 dB，系統要求為12.7 dB，文獻[9]要求為7.0 dB，文獻[10]要求為8.6 dB。

4 結 論

本文綜合信道估計和信道均衡算法，提出一種在性能和計算復雜度方面有較好折中的算法結構。本算法結構充分利用IEEE 802.11a/g物理層幀中前導碼，在保證系統整體性能在低信噪比區域有提高，高信噪比區域變化不大的前提下，系統計算復雜度有了較大程度的降低。

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