文件名称：信道估计算法研究-microservices: from design to deployment 微服务:从设计到部署
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更新时间：2024-06-27 09:16:46
OFDM 信道估计
2.1信道估计算法研究 2.1.1 基本LS算法 数据序列表示为{ ，其长度N为子信道数，导频插入的方法采用集中式导频插入[4] [5]。 经IFFT变换为时域信号{ ，经过频率选择性衰落信道的接收信号为 ，去掉保 护间隔，得到第n个OFDM符号的第m个载频处的接收信号为：是时域高斯白噪声经过FFT变换的结果将上 式写为矩阵表达形式： 这里Y为接收到的信号向量，X为对角阵，其对角元素为发送的导频向量，F是FFT变换矩阵。 从{ 中提取接收到的导频信号{ ，从而可以估计出插入导频的那些子信道的信道频率响 应{ 。假定信道响应向量h和信道噪声向量N互不相关，那么在LS算法中，最小化就可以得到频域 的信道估计{ 。在集中式导频插入的信道估计中，{ 即为估计的信道频率响应 { 。这样，在接收端，传输的数据序列{ 被恢复为 基本LS算法的缺点是没有考虑信道噪声的影响，当系统的信噪比较小时，其估计误差会很大，只有在 信噪比较大时，LS计算法才有实际应用的可能性，但是相比于其他的估计方法其实现复杂度最低[6]。 2.1.2 改进LS算法和LS-develop算法 OFDM系统的信道时延长度是有限的，在循环前缀CP之内。因此对信道的频域响应H做IFFT得到的时 域响应h的能量应该集中在少数几个点上。由于信道能量在时延上具有集中性，可以将 变换到时域再 抽取能量较大的几个点，然后再反变换到频域，由此可以降低噪声对LS算法的影响。LS-develop算法依据 此核心思想，并自适应地调整上述所抽取的样值个数的门限值，将其IFFT反变换后的h时域表达式中的大 于门限值的保留，以作为估计信道的特性，剩下的样点均看为是受到高斯噪声迭加后形成的干扰。该算法 增加了一次FFT和IFFT变换，但信道估计的准确度有一定提高。 3. 仿真结果和分析 仿真中我们搭建的平台是根据802.11a协议所具体的规定，仿真参数的设定如下： 数据子载波数：48；导频子载波数：4；子载波间隔：0.3125MHz；IFFT/FFT时间：3. ；短训练序列 与长训练序列长度：16 （仿真中没有使用短训练序列，只使用了一个长训练序列）；SIGNAL符号长 度：4. ；保护间隔：0. ；训练符号保护间隔：1. ；OFDM符号长度： ；帧长： 932 包含228个OFDM数据符号；信息净载荷：；调制编码：16；信道编码：卷积码，码率 ；数据速率： ；时域采样间隔：50 基于上述的仿真平台，自己主要研究的算法仿真结果如下： LS算法仿真结果与分析 http://www.paper.edu.cn 2