基于NI USRP?RIO平臺的MIMO?OFDM信道估計研究與實現

左明陽++陸彥輝++王寧++楊守義

摘 要： 基于NI通用軟件無線電平臺（USRP?RIO），完成了MIMO?OFDM通信系統物理層設計，重點編寫了信道估計相關的LabVIEW程序，分析并驗證了經典頻域LS信道估計和時域LS信道估計算法的性能。測試數據表明，在基于對數距離路徑損耗模型的萊斯衰落信道環境下，時域LS信道估計誤碼性能優于頻域LS信道估計，這一結果和理論分析相吻合，并且驗證了系統實現的正確性。

關鍵詞： NI USRP?RIO； MIMO?OFDM； 信道估計； 最小二乘法

中圖分類號： TN919.3?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）21?0010?05

Research and implementation of MIMO?OFDM channel estimation

based on NI USRP?RIO platform

ZUO Mingyang， LU Yanhui， WANG Ning， YANG Shouyi

（School of Information Engineering， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： On the basis of universal software radio peripheral?compact reconfigurable input/output （USRP?RIO） platform made by National Instruments （NI）， the physical layer of multiple input multiple output?orthogonal frequency division multiple?xing （MIMO?OFDM） radio frequency （RF） communication system was designed， the LabVIEW program related to channel estimation was compiled emphatically， and the performances of the classical frequency?domain least square （LS） channel estimation method and time?domain LS channel estimation method were analyzed and verified. The test data demonstrates that the bit error rate of time?domain LS channel estimation method is superior to that of the frequency?domain LS channel estimation method in the Rician fading channel environment based on logarithmic distance path loss model， which is consistent with the theoretical analysis. The validity of the system implementation was verified.

Keywords： NI USRP?RIO； MIMO?OFDM； channel estimation； least square method

0 引 言

隨著大數據時代的到來，現代無線通信系統對數據傳輸速率、傳輸時延、頻帶寬度和頻譜利用率提出了更苛刻的要求，Multiple Input Multiple Output?Orthogonal Frequency Division Multiplexing （MIMO?OFDM）技術將時間分集、頻率分集和空間分集有機結合起來，從而大幅度提升了通信系統的傳輸速率和系統容量，有效地抑制了多徑傳播引起的快衰落現象和信道干擾，提高了系統的頻譜效率。由于MIMO?OFDM系統具備以上性能的優越性，所以備受業界關注，并被IEEE 802.16標準作為物理層的核心技術。MIMO?OFDM系統無論是在抑制多用戶間干擾還是在接收均衡、多用戶檢測等環節無疑都需要精確的信道信息，因此MIMO?OFDM信道估計是通信系統中的重要環節。目前大多數文獻都是針對信道估計算法進行Matlab仿真，并在模擬信道環境下評估算法的性能，所得結果與實際情況有很大差異，因此不能直接用于系統設計。Universal Software Radio Peripheral?Compact Reconfigurable Input/Output （USRP?RIO）軟件無線電平臺提供了一個高性能無線通信系統集成軟硬件解決方案，用于原型驗證。本文將利用National Instruments（NI）公司的USRP?RIO軟件無線電平臺搭建真實信道環境下基于空時編碼的[2×2]MIMO?OFDM無線通信系統，在實際的室內信道環境下對時域Least Square （LS）信道估計和頻域LS信道估計進行誤比特率的實驗測試，并且基于對數距離路徑損耗傳播模型，模擬了參數[K=]5.661 9 dB的萊斯多徑衰落信道，進行了兩種算法的LabVIEW仿真以作對比分析。實驗結果表明，在室內萊斯衰落的信道環境下，時域LS信道估計誤碼性能優于頻域LS信道估計，這一結果和理論分析[1]相吻合。

1 NI USRP硬件介紹

NI通用軟件無線電外設（USRP）收發器是在軟件定義無線電發展過程中應運而生的計算機外設設備。USRP?RIO是基于LabVIEW可重配置I/O（RIO）架構，內置高性能的Kintex?7 FPGA芯片，構成了可協同處理、可重復配置的先進雙射頻收發器。NI USRP?RIO是零中頻接收機，無線信號經接收天線到射頻（RF）前端直接由射頻信號轉變為基帶信號（I/Q信號），而不用經過中頻帶的調制解調過程。USRP?RIO包括兩條發射數據鏈路和兩條接收數據鏈路，兩個RX1/TX1為既可發送也可接收的雙通道數據鏈路，兩個RX2為單通道的接收數據鏈路。RF前端基于FPGA的硬件架構和功能流程如圖1所示。endprint

RF前端功能主要包括對基帶發送信號進行零中頻處理后轉換成射頻信號及對天線接收信號進行零中頻處理，最終轉變成基帶數據的處理過程[2]。

RF前端信號發送流程：發送端（TX）形成的32位基帶I/Q數據流（I/Q各占16位）由上位機經PCIE[×4]同軸電纜傳給USRP?RIO的FPGA芯片，數字上變頻（DUC）使數據速率上采樣達到400 MS/s，然后經數/模轉換器（DAC）將其轉換為模擬信號。模擬信號通過高[Q]值的低通濾波器（LPF）和本地振蕩器與指定的載波進行混頻調制成指定頻點的RF信號（支持頻點范圍為1.2～6 GHz），也就是IQ調制，隨后RF信號經放大后由天線發送出去。

RF前端信號接收流程：射頻信號經天線接收通過低噪聲放大器和幅度調節器對接收信號幅度和接收范圍進行調整，通過本地振蕩器進行載波解調和低通濾波器（LPF）來恢復基帶信號，然后通過模/數轉換器（ADC）使信號轉換為100 MS/s的數字信號。數字信號按指定I/Q采樣速率為10 MS/s進行下變頻（DDC）恢復成32位的I/Q數據流（I/Q各占16位），最后經PCIE[×4]同軸電纜傳到上位機進行接收端（RX）的信號處理。

2 MIMO?OFDM系統軟件架構設計

2.1 收發機軟件架構

2×2 MIMO?OFDM系統上位機控制部分的軟件架構圖如圖2所示。根據圖2用LabVIEW實現的上位機發送、接收程序，如圖3（a）和圖3（b）所示。

在圖3（a）中，發送比特流經過信道編碼、數字調制和Alamouti空時編碼復用后，分成兩路頻域數據流。頻域數據流經過OFDM調制并加循環前綴變成復數的OFDM數據符號，再對兩路數據分別進行I/Q分離，然后對各路I/Q數據幅度進行放大處理轉變為32位的整型IQ數據（I/Q各占16位），最后由PCIE[×4]同軸電纜分別傳送到RF前端進行基帶I/Q信號到射頻信號的處理。

在圖3（b）中，由天線接收到的信號經射頻前端處理，信號由射頻信號經過I/Q解調轉化成32位的基帶I/Q數據流，經PCIE[×4]同軸電纜傳到上位機進行I/Q處理，還原出未經同步的復數OFDM數據流。為了實現系統的符號同步，利用時域循環前綴的自相關性，通過Schmidl&Cox算法和Moose算法實現符號的定時同步和頻偏校正[3]。經同步處理后的時域數據再進行去循環前綴、FFT變換，分離出導頻符號，從而計算出信道估計矩陣進行Alamouti空時譯碼[4]。最后，譯碼后的數據流經數字解調和信道解碼后還原出發送的比特流。

2.2 基于空時域導頻結構

本系統的MIMO?OFDM程序采用空時域導頻結構，每根天線接收到的信號為兩發送天線信號的疊加。假設數據符號間每隔5個數據符號插入一個導頻位置，則基于空時域導頻結構如圖4所示。由圖4可知，在同一個發送時隙下，兩天線導頻序列是正交的，在同一發送天線下，相鄰時隙導頻序列也是正交的[5]。因此，空時域導頻具有結構簡單、頻帶利用率高等優點，缺點是信道估計需要每根天線完成兩個或兩個以上的OFDM符號接收才能進行，性能上要比基于空頻結構的稍差[6]。

3 MIMO?OFDM LS信道估計的LabVIEW

實現

3.1 頻域LS信道估計的LabVIEW實現

程序中首先采用了頻域LS的信道估計方法[7]。LabVIEW程序框圖如圖5所示，假設信道是準靜態的，并且信道之間是相互獨立的。

由于各接收天線的數據為各發送天線信號的疊加且OFDM各子載波具有正交性，因而可以把[n]時刻接收到的信號表示為：

式中：[j]表示接收天線；[i]表示發射天線；[n]表示時刻；[N]表示一個OFDM符號子載波數；[Yj，n，Hij，n，Wj，n]分別表示[n]時刻，第[j]根天線接收到的數據、信道的頻域響應和高斯白噪聲，它們都為[1×N]的矢量；[Xi，n]為[N×N]階的對角矩陣，對角元素就是[n]時刻，第[i]根天線發送的數據符號。由于空時域導頻符號的正交性，相鄰的兩個OFDM符號導頻位置必然有一個全為零（如圖3所示），因此，每個導頻位置的頻域信道響應可由相鄰時隙的兩子載波數據進行聯合運算得到。假設時刻[n]從0時刻開始，[n=0，1，2，…；][ j=1，2；][i=1，2，]從而得到兩天線相鄰時刻接收到的信號，表示如下：

從而求出導頻位置的頻域響應，再用簡單的線性內插法進行信道均衡處理求出其他數據載波位置的頻率響應。

3.2 時域LS信道估計的LabVIEW實現

程序中又采用了時域LS的信道估計方法[8]。LabVIEW程序框圖如圖6所示，假設一個OFDM符號中導頻載波數為[K，]相應的子載波位置為[a1～ak，]那么信道響應就可以通過導頻信息和接收信息進行估計。在[n]時刻，用一個[L×1]階的矢量[hij，n]來表示第[i]根天線到第[j]根天線間的信道沖擊響應，并通過補零的方法使各信道的階數相同，因而[n]時刻由第[i]根天線到第[j]根天線的信道頻域響應可以表示為[Hij，n=Fhij，n。]其中[F]為[N×N]階的DFT矩陣的前[L]列，可表示為：

其中[k]表示子載波位置，用[a1?ak]表示導頻位置子載波。

[F1=e-j2πa1Ne-j2π2a1N…e-j2πLa1Ne-j2πa2Ne-j2π2a2N…e-j2πLa2N????e-j2πakNe-j2π2akN…e-j2πLakNK×L] （8）

那么這[K]個導頻位置的頻域響應和其相對應的接收信號為：

[

式中：[Pi，n]為[K×K]階對角陣，對角元素為[n]時刻子載波[ak]上第[i]根天線發送的導頻符號；[Bi，n=Pi，nF1；][Rj，n]為[K×1]階矩陣；[Wn]表示加性高斯白噪聲。當[Bi，n]滿足列滿秩時，由接收信號[Rj，n]得到[hij，n]的LS估計為：endprint

由式（12）可知，[hij，n]為[L×1]階矩陣， 表示[n]時刻第[i]根發射天線到第[j]根接收天線之間的信道脈沖響應。并且由于式（12）中有矩陣求逆運算，所以隨著收發天線數的增多，運算復雜度也會顯著提高。

4 測試與驗證

基于NI軟件無線電平臺實現了兩種信道估計方法的MIMO?OFDM通信系統。為了驗證兩種信道估計性能的差異和系統實現的正確性，分別進行了實際信道測試和仿真信道測試。

實際信道測試系統是在USRP?RIO和通用計算機組成的軟件無線電測試平臺上搭建射頻通信系統。為了有效地制造萊斯多徑衰落信道，在室內真實場景下測試，選擇了帶有基座和射頻線纜的無源天線（有效工作頻點為2～5 GHz），并在天線間放置些雜物和人為的走動，來有效地制造出多條傳輸路徑，實測場景如圖7所示。為了得到在實際信道測試下的信噪比，本測試采用根據導頻序列和信道估計信息求信噪比的計算方法[9?10]。 假設測試環境噪聲不變，并固定天線的位置，逐漸加大發射端發送功率（發送功率范圍與頻點有一定關系，2 GHz頻點下范圍為0～20 dBm），求得了接收端信噪比隨發送功率的變化曲線圖，如圖8所示。由于實際測試情況下接收的SNR范圍會隨著天線距離的遠近和信道質量的好壞發生偏移，所以本實測SNR以及下文圖9中實測的誤碼率性能均是在選取了誤碼率較低時固定天線位置后測試所得。

仿真信道測試系統是在計算機LabVIEW仿真環境下利用模擬的萊斯衰落信道搭建射頻通信系統。該模擬信道測試系統是在實際信道測試系統（見圖2）的基礎上加入模擬的萊斯衰落信道構建的。

在實際信道測試中，選擇實驗室的室內環境，如圖7所示，經過反復測試得到了在頻點為2 GHz，I/Q采樣速率為10 MS/s，信噪比為6 dB，調制方式為QPSK的情況下實測環境和仿真環境接收端的星座圖，以比較時域信道估計和頻域信道估計的性能差異。如圖9，圖10所示。

為了更好地比較時域LS信道估計與頻域LS信道估計性能的優越性，以及實際信道和仿真信道的性能差距，本文將接收比特流和發送比特流進行了對比，得出了誤碼率的統計值，并把仿真測試和實際測試的誤碼率性能曲線進行了融合，如圖11所示。

由圖11可以看出無論仿真信道測試還是實際信道測試，時域LS信道估計誤碼率性能均優于頻域LS信道估計，但是，在實際信道測試中信噪比高于8 dB時，誤碼率均出現了細微波動。由于硬件平臺實現的復雜性和局限性[11]，本實驗結果與理論分析基本一致，證實了該系統設計的正確性。

5 結 論

本文在NI USRP?RIO科研平臺上設計開發了一套基于空時編解碼的2×2 MIMO?OFDM通信系統，并在該通信系統上實現了頻域LS信道估計和時域LS信道估計算法的誤碼率性能驗證。

本文先后介紹了USRP?RIO FPGA的硬件結構和基于上位機的軟件結構，并且詳細闡述了頻域LS和時域LS信道估計的理論基礎知識，建立了信道估計的數學模型。在經過LabVIEW環境的模擬仿真與實際平臺真實信道的測試下，本文最終驗證了時域LS信道估計優于頻域LS信道估計的誤碼率性能，并且呈現了理論仿真與實際平臺測試之間的誤碼率性能差距，對工程實踐具有重要參考價值。另外，該通信系統具有參數可調、操作簡單、性能穩定等優點，使抽象的數學理論應用到工程實際中，無論對于工程實踐還是理論教學都具有相當重要的指導意義。

參考文獻

[1] 王璇.室內環境下無線移動信道對接收信號影響測試[D].鄭州：鄭州大學，2014.

[2] National Instruments. Global synchronization and clock disciplining with NI USRP?293x software defined radio [DB/OL]. [2015?09?21]. http：//www.ni.com/tutorial/14705/en/.

[3] 但德東，丁志中.超高速OFDM通信系統實時頻偏估計研究[J].合肥工業大學學報（自然科學版），2015（2）：204?207.

[4] ALAMOUTI S M. A simple transmitter diversity technique for wireless communications [J]. IEEE journal on select areas in communications， 1998， 16（8）： 1451?1458.

[5] 袁靜，高永安.MIMO?OFDM系統中基于空頻域導頻的信道估計[J].電子器件，2010，33（5）：595?598.

[6] PAN P S， ZHENG B Y. Channel estimation in space and frequency domain for MIMO?OFDM systems [J]. Journal of China universities of posts & telecommunications， 2009， 16（3）： 40?44.

[7] 韓笑.基于MIMO?OFDM的信道估計算法研究[D].沈陽：沈陽航空航天大學，2014.

[8] 周冬.MIMO?OFDM系統信道估計算法的研究[D].西安：西安電子科技大學，2010.

[9] 李斌，羅毅.MIMO系統的信噪比計算和調制方式選擇方法及裝置：CN101662340A[P].2010?09?16.

[10] BOUMARD S. Novel noise variance and SNR estimation algorithm for wireless MIMO OFDM systems [C]// Proceedings of 2003 IEEE Global Telecommunications Conference. San Francisco： IEEE， 2004： 1330?1334.

[11] EL?HAJJAR M， NGUYEN Q A， MAUNDER R G， et al. Demonstrating the practical challenges of wireless communications using USRP [J]. IEEE communications magazine， 2014， 52（5）： 194?201.endprint