LTE中一種基于探測參考信號的信噪比估計算法

岳光榮 田 浩 楊 霖 李少謙 胡武君

LTE中一種基于探測參考信號的信噪比估計算法

岳光榮 田 浩*楊 霖 李少謙 胡武君

(電子科技大學通信抗干擾技術國家級重點實驗室 成都 611731)

為了在上行鏈路支持頻率選擇性調度，長期演進(LTE)系統定義了探測參考信號(SRS)用于信道質量估計。該文主要研究SRS的信噪比估計方法，針對Boumard方法和傳統DFT方法的缺點，提出一種改進的基于DFT的估計方法。該方法通過在時域修正噪聲的估計區間，減小高信噪比時有用信號能量泄露對噪聲估計的影響，從而獲得更準確的信噪比估計。仿真結果表明，所提方法的估計性能優于Boumard方法和傳統的DFT方法，提高了高信噪比時的估計精度，在高信噪比區域，平均估計性能提高了約6 dB以上。

無線通信；信噪比估計；噪聲估計；長期演進；探測參考信號

1 引言

長期演進(Long Term Evolution, LTE) 計劃在上行方向定義了兩種參考信號：解調參考信號(DeModulation Reference Signal, DMRS)和探測參考信號(Sounding Reference Signal, SRS)，二者均由Zadoff-Chu(ZC)序列或QPSK序列生成[1]。解調參考信號必須在物理上行共享信道(Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH)或物理上行控制信道(Physical Uplink Control CHannel, PUCCH)內傳輸，且帶寬固定，主要用于信道估計中的相干解調。而探測參考信號不與上行數據或控制傳輸相關聯，且帶寬不固定，主要用于信道質量的探測，從而在上行鏈路支持頻率選擇性調度[2]。SRS占據的帶寬可以與用于數據傳輸的帶寬不同，當多個用戶在同一子幀中發送SRS時，可以通過頻分復用或碼分復用的方式保持正交性[3]。

信噪比(SNR)是衡量信道質量的一個重要參數，它對鏈路的自適應控制，頻率選擇性調度和分集接收等都有重要的意義。信噪比估計方法主要可以分為兩大類：一類是盲估計的方法，如二階四階矩方法[4]，符號自相關法[5]等；另一類是基于導頻的數據輔助的估計方法。由于盲估計方法算法復雜，收斂速度慢，而數據輔助方法只需要較少的數據就可以得到比較精確的估計，因此，在新一代無線通信系統中主要是使用的基于導頻的數據輔助估計方法。例如，Boumard[6]提出了應用于MIMO-OFDM系統的SNR算法，該方法要求相鄰子載波的信道系數相等，因此易受信道頻率選擇性的影響，在頻率選擇性信道下的性能較差；基于DFT的方法[7]通過信道估計系數的IFFT變換在時域上估計噪聲，但是該方法由于存在信號泄露的影響，在高信噪比下性能較差；文獻[8]提出了一種迭代的MMSE算法，但由于需要LMMSE信道估計，因此復雜度較高，不適用于實際系統。

針對上述方法的缺點，本文根據SRS的結構特點和LTE上行鏈路的傳輸方式，提出了一種改進的DFT算法。該方法提高了信噪比的估計精度，尤其在高信噪比下估計性能得到了明顯的改善。

2 系統模型及信道估計

2.1 系統模型

對于LTE FDD的幀結構，一個10 ms無線幀被分成了10個1 ms的子幀，每個子幀包含兩個長度為0.5 ms的時隙。LTE上行鏈路中，在常規循環前綴(Cyclic Prefix, CP)下，每個時隙由 7 個SC- FDMA 符號組成，擴展 CP下，每個時隙由6 個SC-FDMA符號組成。如果用戶需要發送SRS，則SRS在已配置子幀的最后一個SC-FDMA符號中傳輸[9]。圖1為常規CP下SRS在一個子幀中的位置。

圖1 SRS在子幀中的位置

2.2 信道估計

由式(3)可知，要得到子載波的信噪比需要首先知道每個子信道的估計系數，因此本節主要討論所使用的信道估計方法。本文采用的是基于DFT的信道估計方法[10]。

基本思想：首先對由最小二乘(Least Square, LS)算法得到的頻域信道估計值做IDFT變換，進行時域去噪，然后對去噪后的值進行補零和DFT變換，得到頻域的信道估計值。基本過程如下：

3 SRS信噪比估計

3.1 Boumard的方法

在文獻[6]中，Boumard 針對2×2的MIMO OFDM系統，提出了一種兩級結構的SNR估計器。之后，這種方法又被推廣到SISO-OFDM系統，其算法原理如下：

因此噪聲方差為

將所得噪聲方差代入式(2)和式(3)，則可分別得到系統的平均信噪比和子信道的信噪比估計。

3.2 基于DFT的方法

在獲得了噪聲功率之后，利用式(2)和式(3)可以分別得到系統的平均信噪比和子信道的信噪比估計。

4 改進的基于DFT的方法

4.1 平均信噪比估計

4.2 子信道的信噪比估計

5 仿真結果

為了驗證所提算法的性能，本文采用蒙特卡羅的仿真方法，將改進的DFT算法分別與Boumard算法和傳統的DFT算法進行了對比，仿真次數10000次，仿真參數如表1所示。

仿真中采用的信道模型是EVA信道[12]，其參數為：抽頭時延(單位為ns)為0, 30, 150, 310, 370, 710, 1090, 1730, 2510，相應的抽頭功率(單位為dB)為0, -1.5, -1.4, -3.6, -0.6, -9.1, -7.0, -12.0, -16.9。

信噪比估計的性能可以通過歸一化均方誤差(Normalized Mean Squared Error, NMSE)來表征，平均信噪比的NMSE定義為

表1 SRS仿真參數

每個子信道SNR估計的NMSE為

從式(15)可以看出，當信噪比趨于無窮大時，Boumard的信噪比估計值將趨于恒定值。

傳統的基于DFT的方法和本文方法在低信噪比下都能較好地與實際SNR相吻合，但是由于信號能量泄露的影響，傳統DFT方法在高信噪比下噪聲估計偏大，從而導致信噪比估計值明顯偏小。而本文方法無論是在低信噪比還是高信噪比下都更接近于真實值，如在30 dB的時候，分別比Boumard的方法和傳統DFT方法提高了約6 dB和8 dB。

圖4為子信道信噪比估計的歸一化均方誤差曲線。由于低信噪比下信道估計系數存在較大誤差，因此子信道信噪比估計的初始誤差都比較大。但隨著信噪比的增加，新方法的優勢漸漸明顯，例如，當SNR大于10 dB的時候，新方法的NMSE都一直低于Boumard和傳統DFT的方法。這說明即使在高信噪比下，本文方法也能進行較準確的估計，有效地減小了高信噪比下信號泄露對噪聲估計的影響，其性能優于Boumard算法和傳統DFT方法。

6 結論

本文主要研究了SRS的信噪比估計算法，并針對傳統的DFT方法不能有效抑制信號泄露對噪聲估計的影響，提出了一種改進的DFT算法。其主要思想是當信噪比升高時，通過修正噪聲估計窗的大小，減小因為信號泄露對噪聲估計的影響。仿真結果表明，所提方法能有效地提高平均信噪比和子信道信噪比的估計精度，在高信噪比區域，平均估計性能比Boumard算法和傳統DFT方法提高了6 dB以上。

圖2 信噪比估計均值曲線

圖3 平均信噪比估計的NMSE曲線

圖4 子信道信噪比估計的NMSE曲線

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岳光榮： 男，1973年生，副教授，主要研究方向為無線與移動通信、短距離通信等.

田 浩： 男，1989年生，碩士生，研究方向為LTE中的探測參考信號.

楊 霖： 男，1977年生，副教授，博士，主要研究方向為無線與移動通信、現代通信中的信號處理.

李少謙： 男，1957年生，教授，博士生導師，長期從事擴頻通信、移動通信方面的教學和研究.

胡武君： 男，1989年生，碩士生，研究方向為OFDM、MIMO.

SNR Estimation Algorithm Based on Sounding Reference Signal in LTE

Yue Guang-rong Tian Hao Yang Lin Li Shao-qian Hu Wu-jun

(,,611731,)

To support frequency selective scheduling in uplink, Long Term Evolution (LTE) system defines the Sounding Reference Signal (SRS) for channel quality estimation. This paper focuses on the Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation of the SRS. In order to deal with the shortcomings of Boumard’s method and the traditional DFT method, an improved estimation method based on DFT is proposed. This method reduces the energy leakage’s influence of useful signal on high SNR by correcting the noise estimated interval in time domain, thus more accurate SNR estimation can be obtained. Simulation results show that the estimated performance of the proposed method is better than Boumard’s method and traditional DFT method, andthe average performance achieves an improvement of over 6 dB in high SNR area.

Wireless communication; Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation; Noise estimation; Long Term Evolution (LTE); Sounding Reference Signal (SRS)

TN929.5

A

1009-5896(2014)01-0241-05

10.3724/SP.J.1146.2013.00885

2013-06-24收到，2013-10-22改回

國家自然科學基金(61001088)和國家重大專項(2010ZX03002-010)資助課題

田浩 sunny_th@163.com