ＯＦＤＭ系統信道估計的研究

摘要：OFDM（正交頻分復用）系統以其抗多徑衰落和較高的頻帶利用率，得到了眾多領域的廣泛應用。本文就OFDM系統中關鍵技術之一的信道估計技術進行了介紹。并分別敘述了OFDM系統和信道估計的意義，歸納了信道估計的分類，最后介紹了各種信道估計算法。

關鍵詞：正交頻分復用；信道估計；導頻；最小均方誤差法

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044(2008)36-2601-01

The Research on Channel Estimation in OFDM System

LIU Kun-hao， LI Ben-xi

(School of Electronics and Information Engineering，Liaoning Technical University， Huludao 125105，China)

Abstract: OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）system， because of anti-multipath fading and the higher frequency band utilization ratio， has been widely used in many fields. The thesis describes channel estimation technology ，which is one of the key technologies of OFDM system， then introduces OFDM system and the significance of channel estimation. The article sums up the classification of channel estimation， and introduces a variety of channel estimation algorithm.

Key words: OFDM; channel estimation; pilot frequency; MMSE

1 引言

正交頻分復用(OFDM)系統可等效為N個獨立的并行相互正交的子信道。預先估計N個子信道的頻率特性，同時用估計結果來抵消各個子信道衰落的影響，最后可以在接收端獲得正確的解調。它具有較高的頻譜利用率和良好的抗多徑干擾能力，適用于高速率和多媒體數據傳輸，被廣泛應用于眾多領域，同時被認為是未來第四代移動通信的核心技術之一。OFDM系統的信道估計，就是從接受數據中將假定的各個信道模型的模型參數估計出來的過[1]。

2 OFDM系統介紹

OFDM是一種特殊的多載波傳輸方案，它可以被看作是一種調制技術，也可以被當成一種復用技術。OFDM技術的主要思想是：在頻域內將傳輸頻帶分成許多正交子信道，在每個子信道上使用一個子載波進行調制，并且各個子載波并行傳輸。由于各個子載波相互正交，所以擴頻調制后的頻譜可以相互重疊，不但減小了子載波間的相互干擾，還大大提高了頻譜利用率。

3 OFDM信道估計的作用

OFDM信號在衰落信道中傳輸時，其幅度會發生衰落，相位會發生偏移。在接受端需要有一個包含信道特性的參考信號，才能正確恢復出原來的發送信號。而解決參考信號問題的一種方法就是采用相干檢測。相干檢測首先需要對參考信號的幅度和相位進行估計，即信道估計，然后用估計得到的信道信息進行均衡，從而消除或減小信道對信號造成的失真。

圖1 OFDM系統基本模型框圖

4 OFDM系統的信道估計算法介紹

OFDM系統的信道估計，有不同的分類方法。按信道估計算法輸入數據的類型分類，可分為時域信道估計和頻域信道估計；從估計算法先驗信息的角度，還可分為非盲信道估計和盲信道估計。對信道基本上不會發生快速的變化，在一幀數據時間內，可以近似認為信道狀態保持不變時，信道估計采用非盲估計。相反，當信道變化較快，而且一幀的長度較大時，可以利用OFDM符號中頻域導頻序列進行信道估計，可以跟蹤信道的快速變化，但是導頻頻域上是離散的，而且數目不多，這樣就要求信道具有較高的頻率相關性。

其中信道的非盲估計，比如：基于訓練序列或導頻的估計；另外一類是信道的盲估計，即利用調制信號本身固有的、與具體承載信息比特無關的一些特征，或是采用判決反饋的方法來進行信道估計的方法，比如：判決信道估計。

4.1基于訓練序列的OFDM信道估計算法

基于訓練序列的OFDM信道估計算法，包括：LS(最小二乘法)和LMMSE（線性最小均方誤差法）[2]。

（下轉第2610頁）

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其中，LS算法較簡單，易于實現。但是受高斯白噪聲和子載波間干擾（ICI）的影響很大，所以在低信噪比的情況下，它的精度會大大降低。因此，LS算法只能在高信噪比的情況下被使用。LS估計器的MSE較大，通過LS算法估計出來的信道帶有較大的噪聲，還需要用線性估計器進一步平滑。

LMMSE估計是對未知量建立一個線性模型，進行MMSE估計，得到的只是在這個線性假設下MMSE估計角度最好的估計值。LMMSE估計器復雜性較高，每次估計都是需要求矩陣的逆。MMSE算法對于ICI和高斯白噪聲有很好的抑制作用，它的效果好于LS算法，在相同的MSE下，LMMSE算法在SNR上要優于LS算法10～15dB左右。但是LMMSE算法需要知道信道的先驗知識，并且它的運算復雜度較高。

4.2 基于導頻符號的信道估計

基于導頻符號的信道估計中，其導頻結構分為，在時間和頻率兩個方向插入導頻的矩形結構。其實不管是矩形、對角或者隨機分布，都是由塊狀導頻和梳狀導頻這兩種基本形式演化而來的。下圖分別是梳狀導頻和塊狀導頻下的OFDM符號的結構[3]。

圖2 塊狀導頻下的OFDM符號結構

圖2 梳狀導頻下的OFDM符號結構

塊狀導頻周期性的在時域內插入特定的OFDM符號。這種導頻的插入方式適用于慢衰落的無線信道中，即在一個OFDM塊中，信道視為準靜止。因為這種訓練序列包括所有的子載波，不需要在接收端進行頻域內的插值，所以這種導頻的設計方案對頻率選擇性不是很敏感。

梳狀導頻均勻的分布于每個OFDM塊中。假設兩種導頻的導頻載荷相同，梳狀導頻有更高的重傳率，因此梳狀導頻在快衰落信道下估計的效果更好。但是在梳狀導頻的情況下，非導頻子載波上的信道特性只有根據對導頻子載波上的信道特性進行插值才能等到，所以這種導頻方式對頻率選擇性衰落比較敏感。為了有效對抗頻率選擇性衰落，子載波間隔要求比信道的相關帶寬小很多。

4.3 盲信道估計

在盲信道估計中，判決信道估計方法，要求導頻符號在時間軸和頻率軸方向的間隔為2的整數次方。這種估計方法先在頻率方向做線性估計，然后利用頻率方向的估計結果在時間方向做線性估計。此方法在做信道估計的同時進行衰落補償，并利用補償后的數據符號的判決結果繼續進行信道估計。此方法具有實現簡單的優點。在信噪比低時，由于誤判帶來的錯誤擴散，其均方誤差較大；當信噪比較高時，這種方法消除了誤差的累積。

5 結束語

在慢變化的信道環境中，信道的相關性比較強，LMMSE估計的性能比較好，但是復雜度相對比較高，LS估計性能次之，實現比較簡單，判決估計由于存在錯誤傳播的原因性能最差。

在快變的信道環境中，當信噪比逐漸增大時，由于信道的相關性很差，因此LS估計、LMMSE估計的性能變得很差，而判決估計由于具有很強的信道跟蹤能力，因此性能優于其他幾種算法。

綜上所述，系統性能的提高是以系統的復雜度為代價的。因此，在實踐中，應該根據實際系統的信道環境來選擇適當的方法，從而找到系統的性能和復雜度的平衡點。

參考文獻：

[1] 黃韜，袁超偉，楊睿哲，劉鳴. MIMO相關技術與應用[M].北京：機械工業出版社，2006.

[2] 彭木根，王文博，等. 下一代寬帶無線通信系統OFDMWIMAX[M].北京：機械工業出版社，2007.

[3] 王文博，鄭侃.寬帶無線通信OFDM技術[M].北京:人民郵電出版社，2003.