喬厚財,劉光祖,鄒駿,孫琳琳
(南京理工大學電子工程與光電技術學院,江蘇南京 210094)
無線通信中,正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)具有很強的抗多徑衰落能力[1],其應用越來越廣泛。無線信道存在多徑干擾,在接收端需要實時估計信道響應,用來補償信號在幅度、相位方面發(fā)生的變化,信道估計越準確,均衡系數(shù)精度就越高,OFDM 抗干擾的能力就越強。
信道估計方法有很多,發(fā)送序列中不添加額外信息的稱為盲信道估計;通過已知序列進行信道估計的稱非盲信道估計。OFDM 系統(tǒng)是基于導頻序列來進行信道估計的,屬于非盲信道估計。在接收端,分離出導頻序列后可以使用LS 算法或最小均方誤差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)算法進行信道估計。LS算法結構簡單[2],但估計精度不高;MMSE算法估計精度相對較高,但計算復雜度也高[3-4],不適合在實際系統(tǒng)中應用。在硬件上,可以使用快速算法實現(xiàn)DFT,因此基于DFT 的信道估計具有良好的工程實現(xiàn)價值。
OFDM 系統(tǒng)把數(shù)據(jù)放在相互正交的子載波上,其發(fā)送信號可表示為:

其中,N為子載波個數(shù)。
在接收端,通過IFFT 進行解調(diào),第i個子載波對應的數(shù)據(jù)為:

其中,T為OFDM 的符號周期。
多徑擴展會導致前面的符號影響其后面的符號,也就是所謂的符號間干擾,因此需要在相鄰OFDM 符號間插入保護間隔[5],最常用的方法是添加循環(huán)前綴(Cyclic Prefix,CP),把經(jīng)過IFFT 后的時域信號的尾部作為保護間隔[6-7],循環(huán)前綴如圖1所示。

圖1 循環(huán)前綴
為了應對信道頻率選擇性和時變性,需要對導頻的位置進行合理排布[8]。為了克服頻率選擇性衰落,需要在頻域上連續(xù)放置導頻,時域上可以離散放置,這種方法稱為塊狀分布;若信道隨時間的變化較快,則需要在時域上連續(xù)放置導頻,這種方法稱為梳狀分布;還有一種是在時域和頻域都離散放置導頻的方式,稱為離散分布,導頻分布如圖2 所示。

圖2 導頻分布
該文研究無人機下行OFDM 圖像傳輸系統(tǒng),無人機主要分為滑行、起飛/降落、平飛三種狀態(tài)。在滑行階段,由于天線較低,信號受機體和地面反射影響較大,此時的信道模型可看作多徑信道,且此時的飛機速度變化較大,起飛后信道近似為高斯信道,因此選擇抗快衰落更好的梳狀導頻分布方式。
OFDM 系統(tǒng)的總體流程如圖3 所示。

圖3 OFDM系統(tǒng)框圖
OFDM 系統(tǒng)導頻處的頻域信號可以表示為:

其中,H為信道響應,XP為本地導頻信號,YP為接收到的導頻信號,WP為噪聲。
LS 信道估計的代價函數(shù)[9]定義為:

LS 算法就是對式(3)中的參數(shù)H進行估計,使式(4)最小,令J的導數(shù)為0,得:

由式(5)可以得到LS 算法的信道估計值為:

從式(6)可以看出,LS 信道估計就是將接收到的導頻信號除以本地導頻信號,在工程應用中容易實現(xiàn),但LS 信道估計受信噪比的影響,當信噪比較小時,估計性能很差[10-11]。
在OFDM 系統(tǒng)接收端,數(shù)據(jù)進行定時同步和頻率同步后進行N點FFT 得到頻域信號,分離出導頻信號后,首先通過LS 信道估計出信道在導頻位置的信道信息;然后通過IDFT 把頻域信號轉換到時域;之后進行補零來降低高斯噪聲的干擾;最后通過DFT把信號從時域變回頻域,實現(xiàn)頻域插值的目的[12-13],基于DFT 的插值算法具體流程如圖4 所示。

圖4 傳統(tǒng)DFT信道估計算法流程圖
假設OFDM 系統(tǒng)中子載波數(shù)為N,其中,有效子載波數(shù)為L,導頻子載波數(shù)為M,則數(shù)據(jù)子載波數(shù)為L-M。LS 信道估計得到HLS(k),然后進行M點IDFT得到hM(n),對其補零至L點得到hL(n),對hL(n)進行L點的DFT 得到HL(k)。從HL(k)中按照導頻圖案提取出L-M個數(shù)據(jù)子載波對應的信道信息,用于后面的信道均衡。
由于LS 信道估計中有噪聲干擾,影響了DFT 插值的準確性[14-15],因此傳統(tǒng)DFT 插值方法的性能需要進一步提高。
通過上述分析可知,影響DFT 插值性能的主要原因是LS 信道估計中存在噪聲干擾。該文主要從時域和頻域兩方面減小噪聲干擾:在時域,首先通過截斷來消除帶外的噪聲,然后通過閾值處理,抑制帶內(nèi)的噪聲。在頻域,通過相鄰信道的聯(lián)合估計,提高帶內(nèi)的信噪比。
1)截斷處理:當OFDM 符號周期大于信道的最大時延時,信道沖擊響應的能量主要集中在小于最大多徑延時內(nèi)的采樣點[16]。OFDM 系統(tǒng)工程實現(xiàn)時,為了實現(xiàn)不同速率要求,使用部分子載波,因此相當于對原始的信號進行了截斷,導致信道沖擊響應在尾部還有部分能量。
假設采樣頻率為20 MHz,F(xiàn)FT 點數(shù)為2 048 個,每八個頻點放置一個導頻數(shù)據(jù)。當L=N時,在鄉(xiāng)村模型下并且不添加高斯白噪聲,LS 算法估計的信道沖擊響應如圖5 所示,可以看出能量只集中在前面,尾部沒有能量。

圖5 L=N時的信道沖擊響應
當L≠N時,信道的沖擊響應如圖6 所示,可以看出能量主要集中在頭部,但在尾部也有部分能量。因此,如果直接把大于最大多徑時延的點置零,會造成性能損失。

圖6 L≠N時的信道沖擊響應
為解決上述問題,可以把定時點提前,但不能提前到被多徑污染的區(qū)域。定時點提前使得信道沖擊響應向右循環(huán)移位,把尾部的能量移到頭部,OFDM符號的定時位置如圖7 所示。

圖7 OFDM符號的定時位置
經(jīng)過定時提前后,沖擊響應如圖8 所示,可以看出,信道沖擊響應尾部基本不再有能量。

圖8 定時提前的信道沖擊響應
假設根據(jù)信道環(huán)境算出來的最大多徑時延對應點數(shù)為P1:

其中,τmax為最大多徑時延,Ts為符號速率。為向上取整。
定時點的提前會導致信道響應沖擊向后延遲,延遲相應的點數(shù)為P2:

對hL(n)進行截斷處理,把點數(shù)大于P1+P2的數(shù)據(jù)進行置零得到h′L(n)。
2)閾值處理:通過截斷處理,只能消除帶外的噪聲,帶內(nèi)噪聲無法抑制,通過引入閾值可以抑制帶內(nèi)的噪聲。首先求帶內(nèi)信號的模平方的平均值,如式(9)所示:

閾值取兩倍的噪聲方差時,可較好地濾除噪聲,在實際應用中,噪聲估計較復雜,因此可以取信號能量平均值的0.01 倍作為閾值。假設第n時刻的能量值為D(n),對h′L(n)修正得到:

3)相鄰信道的聯(lián)合估計:兩個相鄰的符號之間,信道變化不大,信道信息可以看作是近似相干的,由于噪聲是不相干的,因此相鄰兩個信道信息累加可以提高信噪比。

其中,H(k)=H(k-1),但是W′(k)≠W′(k-1)。

聯(lián)合估計前的噪聲方差為:

聯(lián)合估計后的噪聲方差為:

從式(15)可以看出,相鄰時隙信道的聯(lián)合估計可以使噪聲方差降低為原來的二分之一。
經(jīng)過改進的DFT 信道估計算法如圖9 所示。

圖9 改進DFT信道估計算法流程圖
為了驗證改進的信道估計算法,在不同的信道環(huán)境下對改進的DFT 信道估計算法進行仿真分析[17-18]。
OFDM 系統(tǒng)的仿真參數(shù)如表1 所示。

表1 OFDM系統(tǒng)參數(shù)
功率延遲分布(PDP)是描述多徑信道的一種方式,COST207 模型是PDP 模型的典型代表。該實驗對高斯信道和COST207 鄉(xiāng)村模型進行仿真,鄉(xiāng)村模型的PDP 如表2 所示。

表2 鄉(xiāng)村模型PDP
圖10 給出了在高斯信道下不同信道估計算法的誤碼率曲線,可以看出在高斯環(huán)境下,改進的DFT信道估計方法性能最好,其次是傳統(tǒng)的DFT 估計方法,由于噪聲的影響,LS 信道估計方法性能最差。在BER 為10-4時,改進的DFT 信道估計算法比傳統(tǒng)的DFT 信道估計方法性能提高1.5 dB,比LS 信道估計性能提高2.5 dB。

圖10 高斯信道下誤碼率曲線
圖11 給出了在多徑信道下四種信道估計算法的誤碼率性能曲線,可以看出,由于多徑的影響,LS信道估計的性能變得非常差,在SNR 大于12 dB 時出現(xiàn)誤碼率平臺,誤碼率不再隨信噪比的提高而降低。在BER 為10-2時,改進的DFT 信道估計算法比傳統(tǒng)的DFT 信道估計算法性能提高2 dB,只在時域降噪,不在頻域聯(lián)合估計的方法比傳統(tǒng)DFT 信道估計性能提高1 dB。通過對比只在時域降噪,不在頻域聯(lián)合估計的方法和改進的DFT 方法可知,在頻域降噪和時域降噪分別產(chǎn)生1 dB 的性能提升。

圖11 多徑信道下誤碼率曲線
為了降低噪聲對DFT 差值算法的影響,該文對傳統(tǒng)的DFT 信道估計方法進行了改進。在時域,通過截取有效數(shù)據(jù)長度和閾值加窗來減小帶外和帶內(nèi)噪聲的影響;在頻域,通過前后相鄰的兩個信道的聯(lián)合估計,使噪聲方差降低為原來的二分之一,提高信道估計的性能。仿真結果表明,無論無人機鏈路工作在高斯信道還是多徑信道,該算法的性能都比傳統(tǒng)DFT 估計算法得到了提升。