[发明专利]一种基于卡尔曼滤波器的迭代信道估计方法

说明书

技术领域：

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波器的迭代信道估计方法。

背景技术：

无线通信系统的性能很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率选择性衰落等等，使得发射机和接收机之间的传播路径非常复杂。无线信道并不像有线信道固定并可预见，而是具有很大的随机性，这就对接收机的设计提出了很大的挑战。在OFDM系统的相干检测中需要对信道进行估计，信道估计的精度将直接影响整个系统的性能，为了能在接收端准确的恢复发射端的发送信号，人们采用各种措施来抵抗多径效应对传输信号的影响，信道估计技术的实现需要知道无线信道的信息，如信道的阶数、多普勒频移和多径时延或者信道的冲激响应等参数，就需要在接收信息时，对信道的参数进行估计。因此，信道参数估计是实现无线通信系统的一项关键技术。典型的信道估计方法有最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)和最大似然法(ML)等。LS算法复杂度低，但是LS估计未考虑信道噪声，估计的准确性不高，进而影响数据子信道的参数估计；MMSE需要统计参数，如果信道统计特性信息是理想的，那么估计出来的性能非常的理想，但其计算复杂度非常高；另外，ML计算复杂度更高。

迭代的信道估计方法，其原理是利用迭代检测译码结构，即一种基于Turbo译码原理设计的接收机结构。在迭代接收机中，软入软出的Turbo译码器与数据检测器之间有一条反馈通道，使得数据检测器能够利用软译码器输出的后验对数似然比完成多次迭代的信道均衡和解调。基于迭代检测译码结构，衍生出了多种迭代信道估计方法。例如一种基于维纳滤波器的迭代信道估计方法，由于需要的观测变量较多且难以获取，因而难以应用于实际系统中。还有应用于LTE上行链路中的迭代信道估计方法，主要分析了Turbo编码的码率和译码迭代次数对迭代接收机整体性能的影响。而目前依然缺少迭代信道估计方法在高速场景下的研究与应用。

卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。状态估计是卡尔曼滤波的重要组成部分。一般来说，根据观测数据对随机量进行定量推断就是估计问题，特别是对动态行为的状态估计，它能实现实时运行状态的估计和预测功能。状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义，所应用的方法属于统计学中的估计理论。最常用的有最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。

综上，在我们前期的研究基础上，利用卡尔曼滤波器进行MIMO信道估计时，发现MIMO信道的观测方程是一组欠定方程，已有方法难以实现对状态变量的估计，因此亟需设计新的方法解决此技术问题。

发明内容：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于卡尔曼滤波器的迭代信道估计方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的迭代信道估计方法，其特征在于，包括：

S1，利用LS(最小二乘法)估计的方法获取先验的信道频域响应估计值，进而构造一个正定的观测方程组。

S2，构造卡尔曼滤波器并进行信道估计。

所述的基于卡尔曼滤波器的迭代信道估计方法，其特征在于，所述S1包括：

在一个MIMO-OFDM系统中，每一个子帧有N个子载波，其中有N_p个导频子载波，共有N_t根发射天线，N_r根接收天线。令MIMO无线信道的信道矩阵为

其中，是一个对角矩阵，表示第N_t根发射天线到第N_r根接收天线的子信道的导频子载波上的信道频域响应，表示由各个子信道的导频子载波上的信道频域响应构成的信道矩阵。

由此可以得到系统的观测方程为

y_i＝H_ix_i+w_i

其中，为接收符号向量，其中，为发送符号向量，为系统中的加性高斯白噪声。

显然若以上式作为卡尔曼滤波器的观测方程估计信道矩阵H_i是难以完成的，因为该观测方程组是一个欠定方程组。

本发明利用迭代估计的方法，首先需利用LS的方法得到信道矩阵的先验估计值i表示第i个符号时间。

进而可以构造一个正定的观测方程组如下

Y_i＝X_ih_i+W_i