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移动WiMAX下行链路OFDM信道估计技术

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移动 WiMAX 下行链路 OFDM 信道估计技术
胡绍芹
北京邮电大学通信网络综合技术研究所,北京(100876)
E-mail:celery0521@gmail.com

摘 要:介绍了802.16e 下行系统OFDM的信道估计技术,包括LS(最小平方)、LMMSE(线性 最小均方误差), 以及它们的基本原理和主要算法。 在802.16e系统下行链路的仿真平台上用 LS和LMMSE分别对信道进行估计。仿真结果表明,对瑞利衰落信道,在相同的传输速率下, LMMSE的信道估计比LS信道估计有一定的性能提高。 关键词:WIMAX,信道估计,正交频分复用,LS,LMMSE

1. 引言
Mobile WiMAX 即802.16e[1],是新一代WMAN宽带无线接入标准。802.16e系统将接入 基于IP协议的核心网, 主要面向个人用户提供数据接入业务, 也可以提供VoIP业务, 802.16e 是一种工作在2GHz~6GHz,使用OFDM(正交频分复用)技术[2],采用多种调制方式(如 QPSK,16QAM,64QAM),能够支持多速率的传输模式。对高速WMAN来讲,OFDM是 一种关键的技术, 因为它可以把频率选择性衰落信道转换成平衰落信道, 可以克服多径传播 引起的符号间干扰ISI ( inter symbol interfere)。 多径传播引起的信道衰减特性可以由信道估计 方法获得,因而信道估计技术成为802.16e系统的一个关键技术。

2. OFDM 系统模型
X(k) 二进制 数据流 符 号 调 制 串 . 导 并 . 频 变 . 插 换 入 并 串 变 换 . 信 . 道 . 估 计 . . . I F F T x(n) xg(n) 并 . . 串 . 加 . 变 . CP . 换 y(n) yg(n) . . 串 . 去 . 并 . CP . 变 换

多径衰落信道

符 号 输出 解 数据流 调

Y(k) . F . F . T

y(n)

AWGN

图1 OFDM系统模型

无线OFDM系统中子载波数为 N , 信息比特经映射,串并转换成为 X (k ) ,经IFFT后加 上g个循环前缀CP( cyclic prefix) , 为消除多径带来的ISI,CP长度须大于信道的最大时延

τ max ,然后经D/A转换并调制发送到无线信道,在接收端,对信号进行解调、抽样、去除CP,
再经FFT 后得到 Y (k ) 。此时无线信道冲激响应为

h(n) = ∑ hi e
i =0

M ?1

T j 2πnf Di / N

δ (λ ? τ i ),
(1)

0 ≤ n ≤ N ?1
-1-

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式中: M 为路径数, hi 为第 i 条路径上的复增益, f Di 为对应第 i 条路径上的Doppler频 偏, T = NTs 为OFDM有用符号周期, TS 为采样间隔, n 为接收端采样时刻, λ 为延时时 间因子,τ i 为第 i 条路径上延时,为简化, λ 和 τ i 都为整数。假设接收端能完全帧同步,则 OFDM接收信号中不存在ISI,所以接收信号可以表示为

Y (k ) = H (k ) X (k ) + I (k ) + N (k ), k = 0,1,..., N ? 1

(2)

其中: H (k ) 为信道传递函数 k 个子信道的频响值, 是关于 k 的低频信号分量, I (k ) 为 Doppler 频偏产生的子载波间串绕(ICI),它与发送的符号 X (k ) 有关, N ( k ) 为加性白色 Gauss噪声,因此 I ( k ) + N ( k ) 是关于子信道 k 的高频信号分量。在忽略1个OFDM符号内部 信道的变化和ICI时,可将系统模型简化为

Y (k ) = H (k ) X (k ) + N (k )

(3)

在WiMAX下行系统中,采用如图2 所示的导频结构。导频时域和频域的插入满足了抽 样定理的要求, 可以利用从导频符号子载波上获得的信道传输函数值, 插值得到所有符号所 有子载波上的传输函数值。

频域 时 域 数据子载波 导频子载波
图 2 Mobile WiMAX 下行导频结构图

3. 信道估计技术
基于导频信息的信道估计分两步执行。 首先利用接收到的导频信号来估计导频信道的传 输特性 h p ;然后利用获得的导频信号特性估计数据信号的传输特性。最简单的方法就是LS 信道估计方法[3],但是其估计效果较差。LMMSE信道估计方法的优化准则是使输出的均方 估计误差最小。

3.1 LS 算法分析
假设信道输入信号向量为 X , 多径信道的传输函数为 H , 接收到的OFDM符号经过FFT (快速傅里叶变换)之后产生接收信号向量 Y 。假设噪声向量为 N ,则

Y = XH + N
式中, N 是信道的噪声向量,那么LS信道频响向量就可以表示为

(4)

H p , LS = ( X p ) ?1 Y p



(5)

X p 和 Yp 分别是发送和接收到的导频信号矢量。
LS信道估计方法最为简单实用,只需知道 X p 和 Yp 即可,但其缺点是均方误差太大, 精度不够高。
2

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3.2 LMMSE 算法分析
由LMMSE准则
?1 H p , LMMSE = FRHY RYY Y = FQMMSE F H X H Y
00 ? WN Λ ? F=? Ο ( ?W N N ?1) 0 Κ ?



(6)

其 中 , F 为 N × N 阶 的 FFT 矩 阵

0 W N ( N ?1) ? ? ? ,元素 ( W N N ?1)( N ?1) ? ?

F [ k , n] =

1
N

e j 2πkn / N ,0 ≤ k ≤ N ? 1,0 ≤ n ≤ N ? 1 ,上标 H 为矩阵的 Hermite 转置。 R HY = E{HY H } = Rhh F H X H RYY = E{YY } = XFRhh F X
H H H H H

(7)

+σ I

2 n N ?1
H H

(8) (9)

QMMSE = Rhh [( F X XF ) σ + Rhh ] g ( F X XF )
?1 2 n 2 h 的协方差矩阵, σ n 为噪声的方差。

RHY , RYY 分别是信道矢量与输出函数的互相关矩阵和输出函数的自相关矩阵, Rhh 为
由文献[4],式(6)又可以写成

H p , LMMSE = RHH ( RHH + R HH = E{H p H }
H p



β
SNR

I ) ?1 H p , LS



(10)

其中 β = E{ X k } ? E{1 X K } ,其只与调制符号星座图有关系,例如,QPSK 调制
2 2

时, β =1/2,16QAM 调制时, β =17/9。

4. 仿真结果和分析
4.1 仿真平台
采用 802.16e 下行链路系统 1x2 天线分集接收的信道仿真平台,系统仿真结构示意图如 图 3 所示。

传输数据 发信部分 误码统计 收信部分

CTC编码

交织

映射

OFDM调制

CTC译码

解交织

反映射

均衡

OFDM解调 信道估计

图3

802.16e 系统仿真示意图

4.2 参数设置和结果分析
本仿真基于 802.16e 系统的 VoIP 业务,输入的 MAC PDU 为 48bytes,子载波数 N 为
3

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1024,载波带宽为 10MHz,载波频率为 2.5GHz, 循环前缀为 128, 分别采用 64QAM, QPSK 调制方式进行符号映射,信道分别采用六径瑞利衰落信道(ITU Pedestrian B,Vehicular

A ),最大多径时延 τ max 分别为 3 700ns,2 510ns,采用 Jackes 模型[5]。终端移动速度分
别为 3km/h,30km/h,最大 Doppler 频率分别为 69.44Hz ,6.944Hz。 在上述仿真平台和参数设置下仿真得到图 4 和 5

1

64QAM PB3 LS 64QAM PB3 LMMSE 64QAM PB3 ideal

0.1

BLER

0.01

1E-3

1E-4 12 14 16 18 20 22 24

Es/N0(dB)

图 4 PB 信道模型 3km/h 速度下 LMMSE 和 LS 算法性能比较

1

QPSK-ideal QPSK-LS QPSK-LMMSE

0.1

BLER

0.01

1E-3

1E-4

-4

-2

0

2

4

6

8

Es/N0(dB)

图5

VA 信道模型 30km/h 速度下 LMMSE 和 LS 算法性能比较

如图 4 和图 5 所示,在不同的信道模型、速度和调制方式下,LMMSE 算法较之 LS 算 法,在 BLER=10-3 时,性能分别提高了 1dB 和 1.3dB 左右,这是因为 LS 估计器比 LMMSE 估计器对噪声更为敏感,即在高噪声情况下,LMMSE 比 LS 有较好的鲁棒性。

4

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5. 结论
本文研究了移动 WiMAX OFDM 的信道估计技术。仿真结果显示,在低速步行和较高 速车载的信道模型下,LMMSE 信道估计算法的传输性能相对于 LS 算法都有一定的提高, 因此作为正申请加入 3G 的 802.16e 系统,其信道估计技术应采用 LMMSE 算法。

参考文献
[1] WiMAX Forum. WiMAX System Evaluation Methodology[S]. V1.0 ,January,2007. [2]佟学俭,罗 涛.OFDM 移动通信技术原理与应用[M].北京:人民邮电出版社,2003 [3] ONIZAWA T,MIZOGUCHI M,MORIKURA M.A Novel Channel Estimation Scheme Employing Adaptive Selection of Frequency-domain filters for OFDM system [J].IEICE Trans on Commun,1999,82(12):1923~1931. [4] Hsieh M H , Che H W.Channel Estimation for OFDM Systems Based on Comb-Type Pilot Arrangement in Frequency Selective Fading Channels[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1998, 44(1):217-225. [5]Yahong R. Zheng , Chengshan Xiao. Improved Models for the Generation of Multiple Uncorrelated Rayleigh Fading Waveforms[J].IEEE Communications Letters, VOL. 6, NO. 6, June 2002.

Channel Estimation Schemes of Mobile WiMAX Downlink OFDM Systems
Hu Shaoqin
School of Telecommunication and Network Technology,Beijing University Of Posts and Telecommunications,Beijing(100876) Abstract The paper presents the channel estimation schemes of IEEE 802.16e downlink systems, including LS (Least Square), LMMSE (Linear Minimum Mean-Square error) and their basic theories and the major algorithms. The channel estimation are performed by using LS, LMMSE based on the platform of the 802.16e systems. The simulation results show that the performance of the LMMSE estimation is better than LS based on Rayleigh fading channel for the same transmission rate. Keywords: WIMAX, Channel estimation, Orthogonal frequency division multiplexing, LS, LMMSE

作者简介:胡绍芹,女,1982 年生,山东人,北京邮电大学硕士研究生,主要研究方向为 下一代移动通信中的关键技术。

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