【導(dǎo)讀】特殊的高速多載波傳輸技術(shù)，具有很高的頻譜利用率和抗多徑干擾的能力。線接入方面得到了廣泛的應(yīng)用，是第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)的核心技術(shù)之一。通信傳輸領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，直接影響無(wú)線通信傳輸系統(tǒng)的性能。估計(jì)是通過(guò)導(dǎo)頻符號(hào)估計(jì)出信道的時(shí)域或頻域響應(yīng)，然后用于系統(tǒng)的相關(guān)檢測(cè)等。論文首先介紹了OFDM系統(tǒng)的原理和特點(diǎn)，總結(jié)了無(wú)線信道的時(shí)間選擇性和頻率選擇性。并分析了多徑時(shí)延和多普勒頻移對(duì)OFDM系統(tǒng)的影響。在此基礎(chǔ)上，我們通過(guò)仿真研究了OFDM. 內(nèi)插以及維納濾波等。頻圖案對(duì)時(shí)延和多普勒敏感性。結(jié)果表明塊狀導(dǎo)頻圖案適合慢衰落信道，梳狀導(dǎo)頻圖案適合。平坦衰落信道；LMMSE準(zhǔn)則要優(yōu)于LS準(zhǔn)則；維納濾波相對(duì)于其它的插值來(lái)說(shuō)性能最好。

　　

【正文】 滿足抽樣定理時(shí)，系統(tǒng)受信道的頻率選擇性影響較嚴(yán)重，不能 準(zhǔn)確恢復(fù)信道。 這種情況下，將會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的 ISI，使接收端無(wú)法正確解調(diào)。 如圖 16 所示，當(dāng)導(dǎo)頻間隔為 2 或 4 時(shí)，可以準(zhǔn)確恢復(fù)發(fā)送數(shù)據(jù)。但當(dāng)導(dǎo)頻間隔為 8 時(shí)，已經(jīng)出現(xiàn)了“地板效應(yīng)”，導(dǎo)頻間隔為 16 時(shí)， BER 已經(jīng)十分差，基本不能用于通信。 正方形導(dǎo)頻圖案 圖 17 給出了正方形導(dǎo)頻圖案下，二維維納濾波和 IDFT/linear【 21】 兩種二基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 23 維插值方法的比較： 圖 17 正方形導(dǎo)頻圖案下，不同信道估計(jì)方法的比較 其中，信道多徑條數(shù)為 3 條，各徑時(shí)延分別為 [ 0 1e6 ]，各徑的衰減系數(shù)為 [ 0 5 10]，最大多普勒頻移為 250HZ， 頻域內(nèi)的導(dǎo)頻間隔 fN =4，時(shí)域內(nèi)的導(dǎo)頻間隔 tN =2。由于二維維納濾波利用了時(shí)域和頻域二維的信道相關(guān)性，在導(dǎo)頻間隔 同時(shí) 滿足 時(shí)域和頻域抽樣定理的條件下，信道估計(jì)的性能非常好。但它的復(fù)雜度也很高。 IDFT/linear 是 由 提出的 一種改進(jìn)的二維信道估計(jì)方案， 它首先在頻域用 IDFT 插值，然后在時(shí)域用 線性插值得到所有時(shí)刻的信道信息。在插值過(guò)程中，由于沒(méi)有利用信道特性， 計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn) 低于二維維納濾波， 但估計(jì)效果要比二維維納濾波算法差， 和二維維納濾波有 大約 2dB 的性能差異。 但 在一定的誤差范圍內(nèi)， 根據(jù)通信系統(tǒng)的具體要求， 可以由 IDFT/linear代替二維維納濾波，以獲得較低的計(jì)算復(fù)雜度，降低在接收端處理數(shù)據(jù)所造成的時(shí)延。 不同導(dǎo)頻圖案之間的比較 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 24 圖 18 給出了正方形，塊狀，梳狀三種導(dǎo)頻圖案之間的比較。 圖 18 不同導(dǎo)頻圖案下，信道估計(jì)性能比較 其中，多徑條數(shù)為 3 條，各徑時(shí)延分別為 [0 1e6]，各徑的衰減系數(shù)為 [0 5 10]，最大多普勒頻移為 150HZ。 正方形導(dǎo)頻圖案的導(dǎo)頻間隔為：Nf=4， Nt=2；塊狀導(dǎo)頻圖案的導(dǎo)頻間隔為 Nt=2；梳狀導(dǎo)頻圖案的導(dǎo)頻間隔為 Nf=4。 正方形導(dǎo)頻圖案下采用二維維納內(nèi)插，塊狀導(dǎo)頻圖案下首先采用 LMMSE 算法恢復(fù)導(dǎo)頻處的信道信息，然后用常值插值恢復(fù)所有時(shí)刻的信道信息。而梳狀導(dǎo)頻下，采用 IDFT 插值方法。 由圖可見(jiàn)，在正方形導(dǎo)頻圖案下的信道估計(jì)性能最好。 塊狀導(dǎo)頻圖案和梳狀導(dǎo)頻圖案在此種情況下性能相近，但都差于正方形導(dǎo)頻圖案。并且，正方形導(dǎo)頻圖案使用的導(dǎo)頻符號(hào)數(shù)也是最少的。 即導(dǎo)頻符號(hào)的利用率最高。但它的復(fù)雜度 卻 是最高的。 在接收端進(jìn)行 信道估計(jì)時(shí)，所引入的系統(tǒng)時(shí)延也是最大的， 也就是由計(jì)算復(fù)雜度換取了性能的提高。 由前面的分析可知：影響通信系統(tǒng)性能的兩個(gè)主要因素為信道的多徑時(shí)延和多普勒頻移。它們影響著信道的時(shí)間選擇性和頻率選擇性。同時(shí)，也決定著，對(duì)某種無(wú)線信道來(lái)說(shuō)，需要采用哪種信道估計(jì)方案。 圖 19 和 圖 20 分別給出了塊狀導(dǎo)頻和梳狀導(dǎo)頻對(duì)時(shí)延和 多普勒頻移的敏感程度的比較 ： 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 25 圖 19 不同最大時(shí)延下，塊狀導(dǎo)頻和梳狀導(dǎo)頻的性能比較 圖 20 不同多普勒頻移下，塊狀導(dǎo)頻和梳狀導(dǎo)頻的性能比較 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 26 圖 19 給出了不同最大時(shí)延下，塊狀導(dǎo)頻和梳狀導(dǎo)頻的 BER 曲線。由圖可知，由于塊狀導(dǎo)頻是每隔若干個(gè) OFDM 符號(hào)，然后在一個(gè) OFDM 符號(hào)的每個(gè)子載波中插入導(dǎo)頻，能較好地跟蹤頻率選擇性衰落。而梳狀導(dǎo)頻由于是每隔若干個(gè)子載波在每一個(gè) OFDM 符號(hào)中插入若干個(gè)導(dǎo)頻符號(hào)，當(dāng)信道的最大時(shí)延較小時(shí)，可以跟蹤信道的頻率選擇性衰落，但當(dāng)信道的最大時(shí)延增大時(shí)，信道的相干帶寬減小，使梳狀導(dǎo)頻的導(dǎo)頻間隔不能滿足抽樣定理時(shí)，信道估計(jì)性能變差，出現(xiàn)了“地板效應(yīng)”。如圖 19 所示。但圖 19 的結(jié)果是在慢衰落信道中，即多普勒頻移較小的信道信道情況下 得出的，當(dāng)固定信道的最大時(shí)延，改變多普勒頻移大小時(shí)， 可以得到，在多普勒頻移較小時(shí)，梳狀導(dǎo)頻和塊狀導(dǎo)頻圖案的性能相近，但當(dāng)多普勒頻移增大，即信道變?yōu)榭焖ヂ湫诺罆r(shí)，塊狀導(dǎo)頻不能跟蹤信道的變化，性能明顯下降，而梳狀導(dǎo)頻的性能基本不變。如圖 20 所示。 結(jié)論 由上面對(duì)仿真結(jié)果的分析可知， 二維導(dǎo)頻圖案的性能較好，但由于在恢復(fù)導(dǎo)頻信息時(shí)需要使用復(fù)雜的算法，它的計(jì)算復(fù)雜度也較高。采用塊狀導(dǎo)頻圖案和梳狀導(dǎo)頻圖案可以降低恢復(fù)導(dǎo)頻信息時(shí)的復(fù)雜度，但它們都有一些缺點(diǎn)：塊狀導(dǎo)頻圖案對(duì)時(shí)間選擇性衰落敏感，而梳狀導(dǎo)頻圖案對(duì)頻率選擇性衰落敏感。 在恢復(fù)導(dǎo)頻處的信道信息時(shí)， LMMSE 算 法的性能最好，但它的復(fù)雜度也很高，計(jì)算時(shí)延比較大。 LS 算法最簡(jiǎn)單，但對(duì)噪聲誤差比較敏感。 SVD 算法降低了LMMSE 的計(jì)算復(fù)雜度，性能也很好，但它會(huì)帶來(lái)“地板效應(yīng)”。 由導(dǎo)頻處的信道信息恢復(fù)所有時(shí)刻的信道信息時(shí)，可以常值，線性，高斯， IDFT/DFT 等插值算法，這幾種插值算法的性能依次增高，但計(jì)算復(fù)雜度也是依次增大的。所以，在通信系統(tǒng)中選擇一種信道估計(jì)方案時(shí)，需要綜合考慮多方面的因素 ，如信道特性，系統(tǒng)要求的精確度以及計(jì)算復(fù)雜度等。 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 27 4 總結(jié)與展望 本文所作的工作 本文對(duì)基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法進(jìn)行了 研究，所作的主要工作有： 分析了信道估計(jì)中常用的導(dǎo)頻圖案，有塊狀，梳狀和正方形。 研究了恢復(fù)導(dǎo)頻處信道信息時(shí)常用的方法，有 LS， LMMSE，基于 SVD 的LMMSE。 研究了由導(dǎo)頻處的信道信息恢復(fù)所有時(shí)刻信道信息時(shí)常用的插值算法，有常值，線性 IDFT/DFT，基于變換域插值，以及插值加低通濾波的方法。 比較了塊狀導(dǎo)頻和梳狀導(dǎo)頻對(duì)時(shí)延和多普勒的敏感程度，指出根據(jù)不同的信道特性應(yīng)使用不同的導(dǎo)頻圖案。 對(duì)信道估計(jì)研究的展望 信道估計(jì) 算法研究 對(duì) OFDM 系統(tǒng)來(lái)說(shuō) ，有著深遠(yuǎn)的意義。本文只研究了基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)及其在不同 信道下的性能。而盲信道估計(jì)由于不需要傳送已知序列，提高了通信系統(tǒng)的有效性，如果再能找到一種計(jì)算復(fù)雜度低的盲信道估計(jì)算法，那么對(duì) OFDM 的信道估計(jì)研究將有深遠(yuǎn)影響。 另外，隨著 MIMOOFDM 以及 UWB 的發(fā)展，研究在 MIMOOFDM 和 UWB系統(tǒng)下的信道估計(jì)算法也將成為一種發(fā)展趨勢(shì)。 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 28 致謝 在畢業(yè)設(shè)計(jì)的這幾個(gè)月中，我的指導(dǎo)老師穆曉敏教授給了我很大的關(guān)心和支持，給我創(chuàng)造了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境。在每周的例會(huì)上，耐心地解答我遇到的問(wèn)題，幫我理順研究思路，并提供了大量的寶貴的參考資料。在此向穆老師表示 衷心的感謝和崇高的 敬意。同時(shí)，也非常感謝曾經(jīng)教誨和給予我?guī)椭睦蠋焸儯兄x你們 4 年來(lái)對(duì)我的辛苦培育。 在這里，還要感謝研究生師兄張健康。 他耐心的解答了我遇到的很多問(wèn)題，及時(shí)提醒我糾正錯(cuò)的研究思路，給了我很多好的建議。 同時(shí)，也衷心感謝百忙之中抽出時(shí)間評(píng)閱我論文的各位老師，感謝他們?cè)谶@炎熱的夏日付出的辛勤勞動(dòng)。 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 29 參考文獻(xiàn) [1] 王文博，鄭侃 . 寬帶無(wú)線通信 OFDM技術(shù) .人民郵電出版社， 2020年 11月 [2] LE Y. Pilotsymbolaided channel estimation for OFDM in wireless systems[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2020,49(4):12071215. [3] 佟學(xué)儉，羅濤 . OFDM移動(dòng)通信技術(shù)原理與應(yīng)用 .人民郵電出版社， 2020年 6月 [4] 張繼東，鄭寶玉 .基于到導(dǎo)頻的 OFDM信道估計(jì)及其研究進(jìn)展 .通信學(xué)報(bào)， 2020年 11月 [5] , and Courville, ”Blind and semi blind channel identification methods using second order statistics for OFDM systems”, Proc ICASS’99, [6] , and Courville and ,”A sub space based blind and semiblind channel identification method for OFDM systems” Second IEEE Workshop on SPAWC,1999, [7] tand , Semiblind second order identification of convolutive channels,1997 [8] 宋鐵成 . 正交頻分復(fù)用（ OFDM）移動(dòng)通信系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究 . [學(xué)位論文 ].南京：東南大學(xué) . 2020年 12月 [9] 韋崗，季飛，傅娟 . 通信系統(tǒng)建模與仿真 . 北京：電子工業(yè)出版社 .2020 [10] John 著，張力軍 張宗橙 鄭寶玉等譯， “ 數(shù)字通信（第四版） ” ，電子工業(yè)出版社， 2020年 1月 [11] 彭林 . 第三代移動(dòng)通信技術(shù) . 電子工業(yè)出版社， 2020年 2月 [12] 劉青 . OFDM系統(tǒng)中 FFT的實(shí)現(xiàn)與信道估計(jì)算法研究 .[學(xué)位論文 ].浙江：浙江大學(xué)， 2020 [13] 趙東， 閆發(fā)軍，王文博 . OFDM系統(tǒng)中到導(dǎo)頻設(shè)置方式對(duì)信道估計(jì)算法性能的影響 . 中國(guó)無(wú)線電， 2020年 6月 [14] Negi R, Cioffi J. Pilot tone selection for channel estimation in a mobile OFDM System[J].IEEE Transactions on ConsumerElectronics,1998,44(3):11221128 [15] MEHMET KEMAL OZDEMIR,HUSEYIN ARSLAN.” Channel estimation for wireless OFDM systems” . IEEE munication surveys,2nd quarter 2020,VOL 9, [16] , Mengall,U. A parison of pilotaided channel estimation methods for OFDM systems, signal processing, IEEE transactions on,Volume。49,Issue。12 Dec 2020,Pages:30653073 [17] OVE EDFORS, MAGNUS SANDELL.”O(jiān)FDM channel estimation by singular value deposition” . IEEE Transactions on munications. , JULY 1998 基于導(dǎo)頻的 OFDM 系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究 30 [18] MOON J K, CHOI S I. Performance of channel estimation methods for OFDM systems in a multipath fading channels[J].IEEE Transactions on consumer electronics,2020,46(1):161170. [19] Y Zhao, A Huang. A novel channel estimation methods for OFDM mobile munication systems based on pilot signals and transform domain processing. In Proc. IEEE 47th Vehicular Technology Conference, phoenix, USA, May Proc. IEEE 47th ,3:20892093 [20] 尹長(zhǎng)川，羅濤，樂(lè)光新 . 多載 波寬帶無(wú)線通信技術(shù) . 北京：北京郵電大學(xué)出版社 . 2020 [21] Fernandezgetino Garcia, Jose M. PaezBorrallo, Santiago Zazo.” DFTbased channel estimation in 2Dpilotsymbolaided OFDM wireless systems” . IEEE