一種基于DFT的信道估計改進算法

萬民徐葉茂

（1.91404部隊94分隊秦皇島066001）（2.藏龍大道3號武漢430205）

一種基于DFT的信道估計改進算法

萬民1徐葉茂2

（1.91404部隊94分隊秦皇島066001）（2.藏龍大道3號武漢430205）

論文在不同信道環境和不同子載波數下用Matlab對梳狀導頻插入的LS（最小平方）算法和基于DFT變換的信道估計算法進行了仿真。在總結兩種算法估計的基礎上，提出基于DFT的信道估計改進算法，并仿真分析該改進算法較傳統算法在減小誤碼率和均方誤差上的優越性。

估計算法；離散傅立葉變換；仿真

Class NumberTN919.3

1 引言

隨著全球信息化時代的到來，信息技術的發展也是日新月異。發明了許多用于對信息通道進行估量計算的方法，由進行估算時提取的信息不同而主要被分為盲信道法、插入導頻的信息通道估算法和一種介于兩者之間的半盲信道法。

雖然盲信道法在頻帶方面有著很高的利用率，也不需要在使用終端編入任何相關序列，可由運算能力強大的現代計算機將目標信號中的數據直接估算出來，簡化了中間一系列的步驟。但速度相當慢，效率相當低，設計使用難度相當大。直接未被OFDM技術使用。

第二種常用估計法如其名，即在發射信號之前，必須對信號加以處理，內置提前商定好的導頻數據。信號接收終端根據商定好的標準，在收到信號之后以導頻數據為基礎，通過各種交叉運算等方法，將信息直接計算出來。其對時變系統來說，具有極好的斂散性。雖然該技術解決了計算速度問題，較之盲信道法快了很多。但是由于其對信號編入了導頻，擠占了大量帶寬，在效率上沒有本質提高［1］。

半盲信道法則是對以上兩者的這種，編入的導頻很少，擠占的帶寬也不大，但是效果也僅相當于對二者進行折半處理［2］。

2 DFT算法簡介

高速DSP技術的發展，離散傅里葉變換在DSP上的應用，為新型信道估計算法提供了足夠的發展空間。基于DFT的信道估計算法的根本原理是：首先，利用LS估計法對信號進行處理，再通過傅氏變換將頻域和時域進行快速轉換。將相關信道的能量進一步壓制在部分采樣點，之后以補零的方式進一步使AWGN產生的對信號的干擾降低，再次進行傅氏變換，使時域和頻域進行快速轉換，從而實現目的。

對OFDM的相關參數進行賦值，將導頻比設為L，子信道總數設為N，導頻和信息子載波的數量分別設為M=N/L和N-M。然后對HP(k)進行傅氏變換。可求得導頻信道響應hP(n)的數學表達式為

為降低AWGN對信號的影響，對hP(n)進行補零：

HN(k)為hN(n)的N點FFT變換，即

將式（1）和式（2）帶入式（3）可得

其中

當hN(n)=HN(k)為 HP(m)的線性插值。由于DSP技術日益成熟，基于DFT信道估計算法的實現非常容易［3］。

3 改進的DFT算法

基于DFT的信道估計算法雖然復雜度不高，但估計性能并不是最優的［4］，在此對其做進一步的改進。在算法中使用漢寧窗，加快帶外衰減。信息處理過程如圖1所示。

在信道估計時，先將頻域轉換為時域，使用漢寧（Hanning）窗使帶外噪聲迅速衰減，然后補零達到循環前綴長度，之后去窗再轉換到頻域［5］。主要步驟如下：

對HM進行M點離散傅里葉逆變換，得到：

用漢寧（Hanning）窗對信號進行處理，即：

其中式（7）為漢寧窗的表達式。接著在時域對信號信號進行補零操作，使信號長度達到N維，之后去窗，得到：

最后將hN轉換到頻域，得到改進算法的信號估計

4 性能仿真

一般地，研究無線通信系統的信道特性時，通常是基于收發信機之間否存在視距分量。主要研究Saleh和Valenzuela提出的以下四種信道特性，其信道參數設置見表1，仿真參數設置見表2［6～8］。

在S-V模型的四種信道環境中，分別在64子載波數，128子載波數條件下，用Matlab對改進算法的估計性能進行仿真分析［9-10］。

表1 四種信道參數設置

表2 四種信道估計仿真參數

信號在64子載波數下，經過CM-1信道傳輸后，系統誤碼率性能如圖2所示。由此可知，DFT算法的信道估算能力很強，有效地阻止了頻譜泄露的發生。對其經過進一步改進之后，使其在較低SNR的情況下，噪聲被進一步降低，性能較原算法有著極大的提高。同樣地，即使是在非視距環境下，改進算法能夠將系統誤碼率降到最低。圖3和圖4分別是CM-3信道和CM-4信道環境下的系統誤碼率曲線，由圖3可得，相同誤碼率下，改進算法的SNR較DFT算法有4dB的提升，較LS算法有9.5dB的提升；同樣，在圖4中，相同誤碼率下，改進算法的SNR較DFT算法有2.5dB的提升，較LS算法有8dB的提升。可以看出，CM-4環境下的系統性能較CM-3有所下降，原因是CM-4信道環境更復雜，多徑時延最大。

圖5 是信號在64子載波數下LS、DFT、改進DFT算法的均方誤差比較圖，該圖直觀地反映了改進算法在降低MSE的優越性。由圖可得，當SNR均為6dB時，改進DFT算法的均方誤差較傳統DFT算法有了0.35dB的提升，較LS算法有0.51dB的提升。

圖6是在128子載波下的仿真結果。由圖可得，同一算法，隨著子載波數的增加，估計性能略有下降，表3～表4也說明了這一點，例如在64子載波與128子載波下，DFT算法的誤碼率增加了2.50%，均方誤差增加了0.26%；改進算法的誤碼率增加了1.76%，均方誤差增加了0.13%。因此，隨著子載波數的增加，改進算法的估計性能會降低。

表3 三種算法在64和128子載波下的誤碼率比較

表4 三種算法在64和128子載波下的均方差比較

5 結語

本文討論了一種改進的基于DFT的信道估計算法。該算法較傳統的DFT算法各有優點，因此需要針對使用環境選擇合適的DFT算法。總而言之，DFT算法具有較好的抗信道時間選擇性衰落的性能，并且易于使用高速DSP來實現。

［1］L.W.Couch著，羅新民，等譯.數字與模擬通信系統［M］.北京：電子工業出版社，2002：23-28.

［2］T.S.Rappaport著，周文安，等譯.無線通信原理與應用［M］.北京：電子工業出版社，2006：34-36.

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［4］張菊茜，舒治安.正交頻分復用（OFDM）技術［J］.艦船電子工程，2003（1）：39-43.

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［7］鄧華.通信仿真及應用實例詳解［M］.北京：北京人民郵電出版社，2003：66-74.

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An Optimized Channel Estimation Algorithm Based on DFT

WAN Min1XU Yemao2
（1.Unit 94，No.91404 Troops of PLA，Qinhuangdao066001）（2.No.3 Canglong Road，Wuhan430205）

According to different channel environment and number of subcarriers，this paper simulated LS（least squares estimation）algorithms and DFT on channel estimation algorithms with Matlab.Through comparison and summary of these two algorithms，the paper made an optimized DFT on channel estimation algorithms.By simulated the optimized algorithm，the papaer compared the bit error rate and mean square error of above algorithms.

estimation algorithms，DFT，simulation

TN919.3

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.07.009

2017年1月13日，

2017年2月14日

萬民，男，工程師，研究方向：通信。徐葉茂，男，碩士研究生，高級工程師，研究方向：通信。