摘 要： 基于導(dǎo)頻的最小二乘（LS）估計方法的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)，但對噪聲和干擾敏感。為了抑制噪聲和干擾，引入了整體最小二乘法（TLS）進行信道估計，并給出了整體最小二乘法的公式。該方法同時考慮了信道噪聲和信道時變特性。理論分析和仿真結(jié)果表明，該算法能有效消除噪聲和干擾，較好地恢復(fù)傳輸信號。
關(guān)鍵詞： 正交頻分復(fù)用；信道估計；整體最小二乘法
正交頻分復(fù)用（OFDM）是一種特殊的多載波傳輸方案，它可以被看作一種調(diào)制技術(shù)，也可以被看作一種復(fù)用技術(shù)。其不僅充分利用了頻譜資源，同時還可以有效地對抗頻率選擇性衰落或窄帶干擾，已經(jīng)被引入到無線寬帶接入以及第四代移動通信的標(biāo)準中。為了跟蹤無線信道的時變特性，OFDM系統(tǒng)通常是在某些時刻利用某些子載波發(fā)送導(dǎo)頻符號，然后利用時頻域的相關(guān)特性進行內(nèi)插來得到整個信道的頻域響應(yīng)[1-5]。導(dǎo)頻信道的估計可以采用最小二乘LS（Least Squares）[1]算法，LS算法的特點是結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)，但其效果較差，尤其在低信噪比時，受噪聲的影響較大。從理論和實現(xiàn)的效果來看，參考文獻[2]提出的最小均方方差（MMSE）算法可以取得較好的效果，該算法復(fù)雜并且需要預(yù)先知道信道的相關(guān)矩陣以及信噪比等信道信息。目前大部分信道估計算法使用LS信道估計或者以其為基礎(chǔ)完成信道估計。本文主要針對LS信道估計算法進行研究。
OFDM技術(shù)采用多個正交子載波的并行傳輸方式，因此需要保持子載波間正交的穩(wěn)健性。在移動通信環(huán)境中，無法避免的多普勒頻展將使子載波之間的正交性受到破壞，此外，無法預(yù)測的信道環(huán)境的影響會造成子載波間干擾（ICI），使誤碼性能惡化。為了提高LS信道估計對噪聲和殘留ICI的性能，本文提出一種同時考慮了信道噪聲和信道干擾的整體最小二乘法TLSC（Total Least Squares）[6-7]進行信道估計。該算法充分考慮了信道的時變性對導(dǎo)頻矩陣的影響，使信道的估計結(jié)果更為合理且復(fù)雜度較低。
1 系統(tǒng)模型
典型的基于導(dǎo)頻信道估計的OFDM系統(tǒng)首先在映射器中根據(jù)系統(tǒng)的調(diào)制方式對二進制信息進行符號映射分組并調(diào)制，串并變換后以固定周期在所有子載波上插入導(dǎo)頻，形成頻域序列X[k]。長度為N的序列X[k]調(diào)制到工作子載波上，經(jīng)過逆離散傅里葉變換（IFFT）模塊將轉(zhuǎn)化為時域序列X[n]。然后插入長度為Ng的保護間隔（一般是循環(huán)前綴CP）消除符號間干擾（ISI），有：
通過對比可以看到，循環(huán)前綴不足時，系統(tǒng)引入的ISI和ICI對數(shù)據(jù)解調(diào)造成一定的干擾，會使信道估計結(jié)果變差。通過比較CP=4和CP=8時LS法的性能，可以看出LS法對CP長度較敏感。由于TLS法對干擾有一定的抑制作用，當(dāng)存在ISI和ICI時，性能比LS法有很大的提高。在低信噪比時，噪聲是主要的干擾，TLS法受ISI和ICI的影響較小，而LS法受噪聲和干擾的影響大。在高信噪比時，由于干擾的引入，導(dǎo)頻矩陣不再是對角陣，干擾是影響性能的主要原因，TLS法考慮了干擾，因此性能有很大的提高。由圖1中誤碼率曲線可以看出，本方法的有效性。
本文詳細分析了頻率選擇性衰落信道下的OFDM系統(tǒng)中，最小二乘信道估計算法的不足。提出了整體最小二乘算法來提高信道估計的性能。理論分析和仿真結(jié)果都驗證了該算法的有效性，從而提高了OFDM系統(tǒng)的頻率利用率。
參考文獻
[1] LIN J C. Least-square channel estimation for mobile OFDM communication on time-varying frequency-selective fading channels[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2008，57（6）：3538-3550.
[2] LI Y， CIMINI L J， SOLLENBERGER N R. Robust channel estimation for OFDM systems with rapid dispersive fading channels[J]. IEEE Transactions on Communications 1998，46（7）：902-915.
[3] VAN DE BEEK J J， EDFORS O， SANDELL M， et al. On channel estimation in OFDM systems[C]. IEEE 45th Vehicular Technology Conference， 1995（2）：815-819.
[4] SONG W G， LIM J T. Channel estimation and signal detection for MIMO-OFDM with time varying channels[J]. IEEE Communications Letters， 2006，10（7）：540-542.
[5] Chen Chaowei， WEI S W. Channel estimation for OFDM systems with asymmetric pilot symbols[J]. IEEE Wireless Communications and Networking Conference（WCNC），2010：1-5.
[6] BECK A， BEN-TAL A. On the solution of the Tikhonov regularization of the total least squares problem[J]. SIAM Journal on Optimization， 2006，17（1）：98-118.
[7] 孫山林.合作SCC系統(tǒng)的總LS信號檢測方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2010，46（8）：29-31.