一種改進的上行信道估計算法

王華華, 呂 南, 張 莉

(重慶郵電大學 通信與信息工程學院, 重慶 400065)

一種改進的上行信道估計算法

王華華, 呂 南, 張 莉

(重慶郵電大學 通信與信息工程學院, 重慶 400065)

為了提高長期演進(Long Term Evolution, LTE)系統上行信道估計的準確性，同時適當的降低信道估計算法的復雜度，針對上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)，對基于離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)的內插濾波信道估計算法進行改進，采用遞歸最小二乘法(Recursive Least-Squares，RLS)代替原有的內插濾波。根據Matlab仿真結果，提出的新算法在提高信道估計準確度和降低算法復雜度上可以得到有效的均衡。

上行信道；信道估計；離散傅立葉變換；遞歸最小二乘法

長期演進(Long Term Evolution, LTE)系統作為準4G技術，以正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)和多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技術為基礎[1]。在LTE系統中，保持子載波的正交性、MIMO系統的空時解碼、多個天線端口的信號的識別以及系統的同步都需要準確的信道狀態信息，系統的整體性能將受到信道狀態信息的直接影響。如果不能有效的估計出當前移動通信無線信道的狀態信息，那么接收端將不可能準確無誤的恢復出發射端發送的數據信息，因此，信道估計是LTE系統中一個非常重要的環節。

上行信道估計一般采用的是基于導頻符號的信道估計算法，主要包括基于導頻的信道響應的估計和完整信道響應的估計。導頻位置的信道估計的準則有最小平方(Least Square， LS)、線性最小均方誤差(Linear least mean-square error，LMMSE)等，完整信道響應的估計傳統上有線性插值[2]、基于離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)的時域插值、基于DFT的內插濾波信道估計算法等[3]。這些算法雖然計算簡單且容易實現，但信道估計的準確度有待于進一步的提高。

本文在目前算法的基礎上用遞歸最小二乘法(Recursive Least-Squares，RLS)代替內插濾波，提出了基于DFT的RLS信道估計算法。

1 長期演時上行信道描述

1.1 上行物理共享信道

以上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)為例，圖1給出了PUSCH信道的系統模型[4-5]。上行共享信道首先對從上層接收到數據進行循環冗余校驗(Cyclic Redundancy Check, CRC)添加、信道編碼、速率匹配等，然后進入基帶處理部分[2]，即調制、加擾、傳輸預編碼、資源映射以及單載波頻分多址Single-carrier Frequency-Division Multiple Access, SC-FDMA)調制，最后經天線發送出去。而在接收端，天線則對接收的數據進行SC-FDMA解調、解資源映射、信道估計、信道均衡、解傳輸預編碼、解調、解擾、解速率匹配、信道譯碼以及CRC校驗。

圖1 上行物理共享信道系統模型

1.2 上行解調參考信號

LTE上行發送的每個SC-FDMA符號都要在前面添加循環前綴(Cyclic Prefix, CP)以便消除符號間干擾，PUSCH解調參考信號(Demodulation Reference Signal, DMRS)映射的頻域位置與CP的類型有關。普通CP情況下，解調參考信號映射在每個子幀的第3個和第10個SC-FDMA符號上；擴展CP情況下，解調參考信號映射在每個子幀的第2個和第9個SC-FDMA符號上[6]。

PUSCH信道在時域上周期性的插入解調參考信號，且解調參考信號會占滿整個位于該時域符號上的所有頻域資源。所以，PUSCH信道的信道估計只需要時域插值即可。PUSCH信道普通循環前綴的解調參考信號映射結構如圖2所示[5]。

圖2 PUSCH信道DMRS的結構

在圖2中，每個時隙包含7個SC-FDMA符號，陰影部分表示導頻信息，其余表示數據信息。

1.3 導頻子載波的信道估計算法

1.3.1 LS估計法

假設Yp、Xp和Hp分別代表導頻位置上的接收信號、信道響應的估計值和發送導頻值。基于最小平方準則，定義代價函數為

(1)

(2)

其中Wp是在導頻位置上的噪聲干擾。由式(2)可以看出，基于LS準則的導頻信道估計算法結構簡單，計算量小，復雜度低，實現起來非常簡單，但當信道噪聲較大時，LS的準確性會明顯降低，所以一般會用基于LMMSE的導頻信道估計來代替它。

1.3.2 LMMSE估計法

則其均方誤差(Mean Square Error, MSE)為

(3)

LMMSE算法就是使得E[|e|2]最小，因此可得LMMSE算法的信道估計為[7-8]

(4)

其中σ2為噪聲方差。

由式(4)可以知道，LMMSE算法充分利用了自相關矩陣RHH，提高了信道估計的精確度，同時降低了MMSE算法的復雜度。

2 上行信道估計算法及改進

2.1 基于線性插值的算法

由于PUSCH信道中一個子幀中只在特定符號上包含2個參考信號，所以可以采用線性插值的方法獲取整個子幀的信道響應值。如果在子幀中兩個參考信號符號分別為l1和l2，則可以采用以下的插值方式。

對于l

H(k,l)=H(k,l1)。

(5)

對于l1

(6)

對于l>l2，即位于參考信號符號l2之后的數據符號的信道響應為

H(k,l)=H(k,l2)。

(7)

線性插值算法復雜度不高，實現簡單，是信道估計中常用的方法之一，但信道估計的準確度不是非常精確。

2.2 基于DFT的內插濾波算法

基于DFT的內插濾波算法的流程如圖3所示，其中Hp為導頻位置信道估計值，則該算法的具體步驟如下[3,9]。

步驟3 對時域沖激響應h進行加窗和門限濾波處理，其中加窗算法為

(8)

門限濾波算法為

(9)

圖3 基于DFT的內插濾波算法流程

2.3 基于DFT的RLS估計算法

基于DFT的RLS算法與基于DFT的內插濾波算法唯一的不同之處在于用RLS算法取代了門限濾波這一步驟。

步驟1(算法初始化) 設

其中δ在高信噪比時取小的正數，而在低信噪比時取大的正數。

步驟2(迭代過程) 對每個時刻n(n=1,2,…) 依次計算

π(n)=P(n-1)u(n),

(10)

(11)

(12)

(13)

P(n)=λ-1P(n-1)-λ-1k(n)uH(n)P(n-1)。

(14)

3 仿真結果及分析

3.1 仿真條件及參數

在仿真實驗中，運用蒙特卡洛方法對傳統和優化算法進行仿真分析。選取多普勒頻移為5 Hz的擴展步行模式A(Extended Pace A, EPA)信道和多普勒頻移為300 Hz的擴展典型城市模式(Extended Typical Urban, ETU)信道作為仿真信道，信道參數和仿真參數分別如表1和表2所示。

表1 信道參數

表2 仿真參數

3.2 結果及分析

圖4所示為在EPA(5 Hz)和ETU(300 Hz)兩種信道條件下的基于LS的估計算法、基于LMMSE的估計算法、基于DFT的時域插值算法、基于DFT的內插濾波算法、基于DFT的RLS算法、基于RLS的聯合估計以及理想估計這七種算法的誤碼率(Block Error Rate, BER)性能仿真比較圖。其中理想信道估計指的是信道條件比較理想，沒有噪聲及多普勒頻移等因素的影響。

(a) 擴展步行模式 A

(b) 擴展典型城市模式

如圖4所示，在BER為10-2時，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯合信道估計算法比基于LS的信道估計算法低2 dB。當信噪比低于2 dB時，各種信道估計算法的性能趨向一致，隨著信噪比的增加，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯合信道估計算法的性能逐漸增強。

由圖4可以看出，EPA信道條件下的BER要比ETU信道條件下的低，這是因為EPA信道環境沒有ETU信道環境復雜。

在EPA(5 Hz)和ETU(300 Hz)這兩種信道條件下，LS信道估計算法、LMMSE信道估計算法、基于DFT的時域插值算法、基于DFT的內插濾波算法、基于DFT的RLS算法以及基于RLS的聯合信道估計算法的均方誤差(MSE)性能仿真比較如圖5所示。

(a) 擴展步行模式 A

(b) 擴展典型城市模式

由圖5可見，當信噪比小于10 dB時，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯合估計算法的MSE小于LS算法、基于DFT的時域插值算法以及基于DFT的內插濾波算法，而當SNR大于10 dB時，基于DFT的RLS算法和基于RLS的聯合估計算法的性能都會變差，但是后者變差的速度更快甚至可能低于基于DFT的時域插值的算法性能。

為了清晰表達基于DFT的RLS信道估計算法在性能及時間復雜度上的均衡，文中進行了10 000次Matlab仿真從而對比各種算法的運行時間，當SNR為18 dB時，各種算法的MSE和BER如表3中所示。

表3列出了各種算法的性能比較以及運行時間。若以EPA(5 Hz)為例，可以得出以下結論。

(1) 基于DFT的RLS算法與基于DFT的內插濾波算法相比，運行時間增加了10%，同時BER和MSE分別降低了14%和50%。

(2) 與基于LMMSE的信道估計算法相比，基于DFT的RLS算法雖然MSE和BER有所增加，但是運行時間縮小了71%。所以基于DFT的RLS信道估計算法的設計正確性、性能及時間復雜度上有效的均衡性得到證明。

表3 BER和MSE與運行時間的對比

4 結束語

對比了基于DFT的RLS信道估計算法、基于RLS的聯合信道估計算法與LS算法、基于DFT的時域插值算法、基于DFT的內插濾波算法、LMMSE算法在LTE下行信道估計中的性能，分別對各種算法的MSE、BER和時間復雜度進行仿真，得出基于DFT的RLS信道估計算法能夠在性能和時間復雜度上進行很好的均衡。

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[責任編輯:王輝]

An improved algorithm for uplink channel estimation

WANG Huahua, LYU Nan, ZHANG Li

(School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

In order to improve the accuracy of uplink channel estimation and reduce the algorithm complex of it, an improved channel estimation algorithm based on the Interpolation filtering algorithm using the Discrete Fourier Transform (DFT) for the Physical uplink shared channel(PUSCH) is proposed in this paper. The new method uses Recursive Least-Squares (RLS) to replace the method based on traditional interpolation filtering. The matlab simulation results show that the new algorithm can effectively balance improving accuracy and reducing complexity of channel estimation algorithm.

uplink channel, channel estimation, discrete Fourier transform, recursive least-squares

10.13682/j.issn.2095-6533.2014.01.004

2013-11-27

國家科技重大專項基金資助項目(2011ZX03001-002)

王華華(1981-)，男，碩士，高級工程師，從事第四代移動通信技術研究與開發。E-mail:zhangliv0830@126.com 呂南(1987-),男，碩士研究生，研究方向為通信與信息系統。E-mail:zhanglilv0830@126.com

TN929.5

A

2095-6533(2014)01-0021-05