IEEE 802.11p 協(xié)議下基于交錯(cuò)導(dǎo)頻的V2V 信道估計(jì)

方 勇， 劉 暢

(1. 上海大學(xué)上海先進(jìn)通信與數(shù)據(jù)科學(xué)研究院， 上海200444;2. 上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海200444)

基于正交頻分復(fù)用(orthogonal frequency division multiplexing， OFDM)的IEEE 802.11p協(xié)議起源于美國專用短距離通信(dedicated short range communications， DSRC)， 于 2010 年11 月正式頒布， 是針對車聯(lián)網(wǎng)的主流協(xié)議之一， 以實(shí)現(xiàn)車到車(vehicle to vehicle， V2V)、車到基礎(chǔ)設(shè)施(vehicle to infrastructure， V2I)之間高效安全的無線傳輸. 要實(shí)現(xiàn)OFDM 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)通信， 就必須對刻畫信道狀態(tài)的信道沖激響應(yīng)進(jìn)行實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的估計(jì). 尤其對于V2V 通信，信道具有兩個(gè)顯著特征: ①車輛的收發(fā)天線高度較低， 導(dǎo)致V2V 信道的散射環(huán)境異常復(fù)雜;②車車之間在通信時(shí)收發(fā)端同時(shí)處在高速移動(dòng)之中， 導(dǎo)致V2V 信道的多普勒頻移非常大. 因此， V2V 信道表現(xiàn)出了極強(qiáng)的時(shí)頻雙選特性[1]， 信道估計(jì)的性能好壞將變得至關(guān)重要. 本工作基于IEEE 802.11p 協(xié)議， 重點(diǎn)研究V2V 通信中的信道估計(jì)問題.

目前， 針對IEEE 802.11p 協(xié)議信道估計(jì)技術(shù)的研究主要可以分為保留協(xié)議導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)和改變協(xié)議導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)兩大類. 在保留協(xié)議導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上， 文獻(xiàn)[2] 結(jié)合V2V 高速公路模型系統(tǒng)， 分析了如最小二乘(least square， LS)、最小均方誤差(minimum mean square error，MMSE)等傳統(tǒng)信道估計(jì)算法在IEEE 802.11p 中的性能， 發(fā)現(xiàn)由于導(dǎo)頻數(shù)量的不足， 傳統(tǒng)信道估計(jì)算法已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)V2V 快時(shí)變信道的特性. 文獻(xiàn)[3]基于廣義離散長球序列(discrete prolate spheroidal， DPS)提出了一種魯棒的迭代信道估計(jì)方案， 該方案能夠縮小子空間從而最小化信道均方誤差(mean square error， MSE)， 但是算法的復(fù)雜度很高， 引入額外的導(dǎo)頻可以降低計(jì)算復(fù)雜度但同時(shí)又降低了數(shù)據(jù)傳輸效率. 為了減輕V2V 時(shí)變信道對IEEE 802.11p 系統(tǒng)性能的惡劣影響， 一系列基于判決反饋信道估計(jì)的改進(jìn)方法被提出[4-7]， 其中文獻(xiàn)[4]通過改進(jìn)判決反饋信道估計(jì)提出了一種頻譜時(shí)間均衡(spectral temporal averaging， STA)信道估計(jì)方案， 在時(shí)域和頻域?qū)π诺拦烙?jì)結(jié)果分別進(jìn)行加權(quán)平均， 該方案運(yùn)算復(fù)雜度不高， 且性能可觀，因而成為基于IEEE 802.11p 信道估計(jì)算法的主要參考方案之一. 受文獻(xiàn)[4]的啟發(fā)， 文獻(xiàn)[5-6]采用了與STA 算法類似的思想， 利用判決反饋、頻域?yàn)V波和時(shí)域跟蹤等手段對判決反饋信道估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行修正. 文獻(xiàn)[7]基于判決反饋的思想提出了一種導(dǎo)頻數(shù)據(jù)構(gòu)建(constructing data pilot， CDP)信道估計(jì)方案， 該方案利用相鄰OFDM 符號間信道響應(yīng)的高相關(guān)性來抵抗V2V 時(shí)變信道的影響， 削弱在判決反饋的過程中由于判決錯(cuò)誤導(dǎo)致誤差向后傳播的影響. 文獻(xiàn)[8]針對DPS， STA 和CDP 三種信道估計(jì)方案在兩種V2V 通信場景下進(jìn)行了仿真對比. 本工作將以STA 和CDP 兩種判決反饋類信道估計(jì)算法作為比較對象， 分析所提出的信道估計(jì)方案的性能.

以改變IEEE 802.11p 協(xié)議導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)從而提高信道估計(jì)準(zhǔn)確度為出發(fā)點(diǎn)， 文獻(xiàn)[9]提出了一種十字分布的導(dǎo)頻圖案， 通過在一幀符號內(nèi)插入更多訓(xùn)練序列來跟蹤時(shí)變的信道. 文獻(xiàn)[10]提供了一種自適應(yīng)導(dǎo)頻放置的信道估計(jì)方案， 引入導(dǎo)頻插入率c， 并通過自適應(yīng)調(diào)整c 從而降低動(dòng)態(tài)V2V 環(huán)境的影響. 然而， 如何根據(jù)不同車載場景選擇最優(yōu)的c 一直未能解決. 文獻(xiàn)[11]通過在符號中引入糾錯(cuò)碼來提高信道估計(jì)的精確度. 文獻(xiàn)[12]利用后訓(xùn)練序列信道響應(yīng)攜帶的信道變化信息， 提出了一種結(jié)合后訓(xùn)練序列的判決反饋信道估計(jì)方法. 毫無疑問， 這些方案都是以引入額外導(dǎo)頻開銷為代價(jià)， 從而降低了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸效率. 文獻(xiàn)[13]以最小均方誤差為準(zhǔn)則， 針對高速移動(dòng)的OFDM 信道下導(dǎo)頻如何設(shè)計(jì)進(jìn)行了系統(tǒng)研究.

針對IEEE 802.11p 協(xié)議中導(dǎo)頻過少無法準(zhǔn)確跟蹤頻率選擇性衰落信道的不足， 本工作提出了一種基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)方法. 仿真結(jié)果表明， 本工作提出的交錯(cuò)導(dǎo)頻相較于原導(dǎo)頻能夠更準(zhǔn)確地跟蹤V2V 信道. 同時(shí)， 在交錯(cuò)導(dǎo)頻框架下， 針對不同V2V 通信場景的特點(diǎn)選擇合適的信道估計(jì)方案， 可以較大程度地提高IEEE 802.11p 的系統(tǒng)性能.

1 系統(tǒng)與信道模型

1.1 IEEE 802.11p 系統(tǒng)模型

IEEE 802.11p 是對IEEE 802.11a 的衍生， 但其系統(tǒng)所在頻段由5.0 GHz 變?yōu)?.9 GHz，帶寬由20 MHz 變?yōu)?0 MHz，以克服車載通信環(huán)境下因多徑時(shí)延擴(kuò)展引起的符號間干擾(inter symbol interference， ISI). IEEE 802.11p 的具體系統(tǒng)參數(shù)可參考文獻(xiàn)[5].

基于OFDM 的IEEE 802.11p 系統(tǒng)的時(shí)域信號x(n)在經(jīng)過衰落信道后， 其接收信號可以表示為

式中: h(n，l)為時(shí)變多徑?jīng)_激響應(yīng);L 為信道多徑數(shù);w(n)為高斯白噪聲，噪聲方差為σ2. 文獻(xiàn)[4-7]的研究結(jié)果已表明， V2V 信道的多普勒頻移不足以引起嚴(yán)重的載波間干擾(inter carrier interference， ICI)問題. 因此， 本工作忽略ICI 的影響， 接收端在去除了循環(huán)前綴并經(jīng)過離散傅里葉變換后， 頻域接收信號可以表示為

式中: X(k)是頻域發(fā)送信號; H(k)是信道的頻域沖激響應(yīng); W (k)是噪聲的頻域形式; N是系統(tǒng)子載波數(shù).

在 IEEE 802.11p 系統(tǒng)中， 一個(gè) OFDM 符號由 N = 64 個(gè)子載波構(gòu)成， 若干個(gè) OFDM 符號構(gòu)成了一幀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu). 對于一幀內(nèi)的第m 個(gè)OFDM 符號， 式(2)可以寫成

1.2 信道模型

目前用于仿真的V2V 信道模型主要有兩種: 基于幾何的信道模型[14]和抽頭延遲線(tapped delay line， TDL)模型[15]. 文獻(xiàn)[16] 對兩種建模方式作了比較， 并指出: 盡管幾何模型對V2V 信道特性的描述更準(zhǔn)確， 但復(fù)雜度過高; 而TDL 模型以較低的復(fù)雜度同樣能夠準(zhǔn)確表述V2V 信道特性. 因此， 本工作將采用TDL 模型.

TDL 模型對信道沖激響應(yīng)的建模基于下式展開:

式中: αl(t)= βl(t)exp(j2πfD，lt)反映了衰落特性; βl(t)是第l徑的幅值; fD，l是第l徑的多普勒頻移; L 表示可分辨多徑數(shù). 在TDL 模型中， 每個(gè)抽頭表示一條多徑， 其衰落幅值統(tǒng)計(jì)特性以及多普勒譜確定了某個(gè)場景下信道的主要特征. 若延時(shí)束對應(yīng)于一個(gè)不可視距(nonline of sight， NLOS)分量， 則該抽頭服從Rayleigh 衰落; 若延時(shí)束對應(yīng)于一個(gè)可視距(line of sight，LOS)分量， 則用Rician 衰落來建模該條抽頭.

本工作將采用文獻(xiàn)[16]提供的基于TDL 的信道模型. 文獻(xiàn)[16]給出了6 種典型車輛通信場景的信道參數(shù)， 包括3 種V2V 場景和3 種V2I 場景， 已被IEEE 802.11p 標(biāo)準(zhǔn)采納為參考信道模型. 本工作主要研究V2V 通信場景下的信道估計(jì)問題， 包括高速公路中相向行駛的車車通信(V2V-expressway oncoming， V2V-EO)、城市峽谷中相向行駛的車車通信(V2V-urban canyon oncoming， V2V-UCO)和高速公路中同向行駛且道路兩旁存在大量散射體的車車通信(V2V-expressway same direction with wall， V2V-ESDW)這 3 個(gè)場景. 相關(guān)場景下的信道參數(shù)如表1 所示.

表 1 3 種V2V 通信場景的信道參數(shù)Table 1 Channel parameters of three V2V communication scenarios

2 基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)

IEEE 802.11p 協(xié)議沿用了IEEE 802.11a 的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)， 其數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)和導(dǎo)頻分布圖分別如圖1 和2 所示. 由圖1 可以看出， IEEE 802.11p 在每一幀的開頭定義了2 個(gè)相同的長訓(xùn)練序列XT. 通過對這2 個(gè)訓(xùn)練序列分別進(jìn)行LS 信道估計(jì)求平均， 可以在一定程度上削弱噪聲的影響，

式中: YT1和YT2分別為2 個(gè)訓(xùn)練序列經(jīng)過信道后的接收信號， 由式(2)得到.

圖 1 IEEE 802.11p 幀結(jié)構(gòu)Fig.1 Frame structure of IEEE 802.11p

圖 2 IEEE 802.11p 導(dǎo)頻分布圖Fig.2 Pilot pattern of IEEE 802.11p

在利用訓(xùn)練序列得到一幀信號的初始信道估計(jì)結(jié)果后， 還需要在導(dǎo)頻的輔助下對時(shí)變信道進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤， 以抵抗信道沖激響應(yīng)在一幀內(nèi)的變化所帶來的影響. IEEE 802.11p 協(xié)議在每一個(gè)數(shù)據(jù)符號 53 個(gè)子載波的 -21， -7， 7， 21 號子載波插入 4 個(gè)導(dǎo)頻， 導(dǎo)頻子載波間隔為2.187 5 MHz， 如圖 2 所示.

通過訓(xùn)練序列(式(5))得到初始信道估計(jì)值后， 在數(shù)據(jù)符號的傳送過程中， 提取出4 個(gè)導(dǎo)頻位置的接收信號， 記為Yp= [Y(-21)，Y(-7)，Y(7)，Y(21)]T. 由于發(fā)送導(dǎo)頻已知， 記為Xp= [X(-21)，X(-7)，X(7)，X(21)]T， 那么利用 LS 算法就可以得到如下導(dǎo)頻處的信道估計(jì)結(jié)果:

接著， 利用插值算法即可得到所有子載波位置的信道跟蹤結(jié)果. 在插值過程中， 還涉及邊界載波的取值問題， 多次試驗(yàn)結(jié)果表明邊界值取Hp的平均值優(yōu)于對Hp進(jìn)行外推. 因此， 最終的插值將基于下式進(jìn)行:

式中:Hp為Hp的平均值， 插值后的結(jié)果記為Hupdate. 接下來， 第m 個(gè)OFDM 符號上的信道估計(jì)結(jié)果可以由下式得到:

式中: α 決定了信道的更新系數(shù)， α 越大對信道的更新速度越快; m 表示時(shí)刻， 顯然當(dāng)m = 0時(shí)， H0為由式(5)得到的初始信道估計(jì)值.

然而， IEEE 802.11p 協(xié)議中導(dǎo)頻間隔過大， 無法準(zhǔn)確跟蹤頻率選擇性信道， 針對這一問題，本工作提出了一種基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)方法(見圖3).

圖3 交錯(cuò)導(dǎo)頻分布圖Fig.3 Staggered-layered pilot pattern

本方案對IEEE 802.11p 協(xié)議的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行了一定的調(diào)整， 在數(shù)據(jù)符號中設(shè)置了2 種導(dǎo)頻并以交錯(cuò)的形式循環(huán)插入， 其中導(dǎo)頻 1 在數(shù)據(jù)符號中的第-24， -10， 4， 18 位插入， 記為Xp1= [X(-24)，X(-10)，X(4)，X(18)]T， 導(dǎo)頻 2 在數(shù)據(jù)符號中的第-18， -4， 10， 24 位插入， 記為Xp2= [X(-18)，X(-4)，X(10)，X(24)]T. 從圖中可以看出， 本導(dǎo)頻方案在每個(gè)OFDM 符號中依舊插入了4 個(gè)導(dǎo)頻， 因此數(shù)據(jù)的傳輸效率沒有改變. 同時(shí)， 導(dǎo)頻的插入只有2 種導(dǎo)頻交替進(jìn)行， 復(fù)雜度較低.

基于交錯(cuò)導(dǎo)頻的信道估計(jì)與跟蹤方案的細(xì)節(jié)如下.

首先， 通過訓(xùn)練序列(式(5))得到初始信道估計(jì)值. 在數(shù)據(jù)符號的傳送過程中， 提取出第m 個(gè)OFDM 符號4 個(gè)導(dǎo)頻位置的接收信號， 記為

式中: i = 1，2 分別代表采用導(dǎo)頻1 和導(dǎo)頻2時(shí)導(dǎo)頻處的接收信號. 由于第m個(gè)符號的導(dǎo)頻Xpi，m已知， 利用LS算法可以得到該OFDM 符號導(dǎo)頻處的信道估計(jì)結(jié)果為

然后是本方案的核心， 由于相鄰符號的信道具有高度的相關(guān)性[7]， 可以將前一個(gè)符號導(dǎo)頻處的信道估計(jì)結(jié)果Hpi，m-1作為當(dāng)前符號對應(yīng)子載波位置的信道頻域沖激響應(yīng). 而相鄰符號的導(dǎo)頻是交錯(cuò)且近似均勻放置的， 這樣相當(dāng)于得到了該OFDM 符號內(nèi)8 個(gè)導(dǎo)頻處的信道采樣結(jié)果， 記為Hp，m. 對于采用導(dǎo)頻 1 的符號，

對于采用導(dǎo)頻2 的符號，

接著， 利用插值算法即可得到所有子載波位置的信道跟蹤結(jié)果Hupdate， 其中插值時(shí)的邊界值取Hp，m的平均值， 同式(7). 將Hupdate代入式(8)對信道進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì). 這里需要注意的是，對于數(shù)據(jù)位的第一個(gè)符號， 其前一個(gè)符號為第二個(gè)訓(xùn)練序列T2， 因此該符號位置的信道跟蹤結(jié)果Hupdate需要通過對第一個(gè)符號和T2 在對應(yīng)導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)結(jié)果進(jìn)行插值來獲得.

3 仿真分析

下面將以誤碼率(bit error rate， BER)為衡量標(biāo)準(zhǔn)來分析本工作提出的基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)方法的性能. 在以下仿真中， IEEE 802.11p 的系統(tǒng)參數(shù)參考文獻(xiàn)[5]， 一幀數(shù)據(jù)由100 個(gè)經(jīng)過正交相移鍵控(quadrature phase shift keying， QPSK)調(diào)制的 OFDM 符號構(gòu)成， 信道參數(shù)如表1 所示.

3.1 IEEE 802.11p 原始導(dǎo)頻下的信道估計(jì)性能分析

首先， 基于 IEEE 802.11p 原始導(dǎo)頻， 在 V2V-EO， V2V-UCO和 V2V-ESDW 3 種場景下對基于訓(xùn)練序列的LS 信道估計(jì)、基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)與跟蹤、STA 信道估計(jì)[4]和CDP 信道估計(jì)[7]4 個(gè)方案進(jìn)行仿真對比. 在基于訓(xùn)練序列的LS 信道估計(jì)中， 由長訓(xùn)練序列得到的信道估計(jì)結(jié)果將用于一幀中所有接收信號的信道補(bǔ)償; 在基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)中， 取α = 2，插值方式為線性插值; 在STA 信道估計(jì)中， 文獻(xiàn)[4]建議取α = β = 2. 仿真結(jié)果如圖4～6 所示， 圖中SNR(signal noise ratio)為信噪比.

圖4 V2V-EO場景下4 種信道估計(jì)方案的BERFig.4 BER of the system with the four channel estimation schemes in V2V-EO scenario

圖5 V2V-UCO 場景下4 種信道估計(jì)方案的BERFig.5 BER of the system with the four channel estimation schemes in V2V-UCO scenario

圖 6 V2V-ESDW 場景下4 種信道估計(jì)方案的BERFig.6 BER of the system with the four channel estimation schemes in V2V-ESDW scenario

通過對上述3 種場景下4 種信道估計(jì)方案的仿真對比可以看出: 基于IEEE 802.11p 原始導(dǎo)頻， 在V2V-EO 和V2V-UCO 場景下基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)與跟蹤方案要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于判決反饋類信道估計(jì)方案; 在V2V-ESDW 場景下， 判決反饋類信道估計(jì)方案優(yōu)勢更加明顯， 其中STA 算法和CDP 算法的性能各有優(yōu)勢. 原因在于， 在V2V-EO和V2V-UCO 場景下， 車輛所處環(huán)境相對空曠， 信道的多徑時(shí)延擴(kuò)展相對較小， IEEE 802.11p 協(xié)議提供的4 個(gè)導(dǎo)頻足以跟蹤時(shí)變信道; 而在V2V-ESDW 場景下， 復(fù)雜的多徑環(huán)境導(dǎo)致4 個(gè)導(dǎo)頻難以準(zhǔn)確跟蹤具有頻率選擇性的時(shí)變V2V 信道， 其性能甚至不如基于訓(xùn)練序列的LS 信道估計(jì)， 而STA 算法和CDP算法通過優(yōu)化判決反饋信道估計(jì)降低了時(shí)頻雙選信道造成的影響. 綜上所述， 針對V2V 通信場景的特點(diǎn)選擇合適的信道估計(jì)方案， 可以在較大程度上提高系統(tǒng)性能.

3.2 基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)性能分析

接下來在V2V-EO 和V2V-UCO 兩種通信場景下對基于IEEE 802.11p 原始導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)和基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)進(jìn)行仿真對比(見圖7 和8)， 插值方式選擇線性插值和三次樣條插值， 信道更新系數(shù)均取α=2. 對于V2V-ESDW 環(huán)境， 判決反饋類信道估計(jì)方案是更好的選擇， 因此不作比較.

圖7 V2V-EO 場景下基于不同導(dǎo)頻輔助信道估計(jì)方案的BERFig.7 BER of the system with different pilot aided channel estimation schemes in V2V-EO scenario

圖8 V2V-UCO 場景下基于不同導(dǎo)頻輔助信道估計(jì)方案的BERFig.8 BER of the system with different pilot aided channel estimation schemes in V2V-UCO scenario

通過仿真分析可以看出， 本工作提出的基于交錯(cuò)導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)在V2V-EO 和V2V-UCO 場景下都要優(yōu)于基于IEEE 802.11p 原始導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì). 原因在于交錯(cuò)導(dǎo)頻充分利用了相鄰符號間信道的高度相關(guān)性， 將前一符號導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)結(jié)果作為當(dāng)前符號對應(yīng)導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)結(jié)果， 從而在一定程度上克服了信道頻率選擇性帶來的影響.

4 結(jié)束語

本工作首先通過仿真對比了IEEE 802.11p 協(xié)議下的4 種信道估計(jì)方案， 包括基于訓(xùn)練序列的LS信道估計(jì)、基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)與追蹤、STA 信道估計(jì)和CDP 信道估計(jì). 結(jié)果表明: 當(dāng)V2V 通信的車輛處在較空曠的環(huán)境下， 采用基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)明顯優(yōu)于判決反饋類信道估計(jì); 當(dāng)車輛處在復(fù)雜的多徑環(huán)境下， 判決反饋類信道估計(jì)方案是更好的選擇.

針對基于導(dǎo)頻輔助的信道估計(jì)， 本工作提出了一種新穎的交錯(cuò)導(dǎo)頻方案. 本方案在未改變IEEE 802.11p 數(shù)據(jù)傳輸效率以及較低復(fù)雜度的前提下， 克服了信道頻率選擇性帶來的影響，在空曠的通信場景下性能明顯優(yōu)于原導(dǎo)頻輔助下的信道估計(jì). 值得一提的是， 判決反饋類信道估計(jì)方案并不依賴于導(dǎo)頻圖案， 在本工作提出的交錯(cuò)導(dǎo)頻下依然可以工作. 在接下來的研究中， 將基于本工作提出的交錯(cuò)導(dǎo)頻， 針對更多不同V2V 通信場景的特點(diǎn)設(shè)計(jì)更高效的信道估計(jì)方案， 從而提高IEEE 802.11p 的系統(tǒng)性能.