[发明专利]适合于无线光通信的隐序列方式的信道估计方法

说明书

适合于无线光通信的隐序列方式的信道估计方法，该方法通过将占用极少部分发送功率的周期训练序列代数叠加到数据信息上，从而节省了宝贵的带宽资源。针对该信道估计性能易受到数据信息、直流偏置和功率分配等因素的干扰，首先采用数据依赖法去除数据信息的圆周均值，达到有效消除数据信息的目的，同时采用相关匹配法实现了直流偏置的估计，采用接收端输出信噪比最大准则获得了最优功率分配因子。以上措施有效消除了不同干扰因素对隐序列信道估计性能的影响，进一步提高了信道估计的准确程度，从而证明该方案可以实现系统性能的大幅提升。

技术领域

本发明涉及无线光通信中隐训练序列方式的信道估计方法，属于无线光通信技术领域。

背景技术

无线光通信具有容量大、频带宽、功耗小、保密性好以及架设灵活方便等优点，被认为是解决全球高速通信中“最后一公里”问题的有效途径。但复杂的大气信道中存在各种散射元，使大气成为一个时变多径衰落信道，这将严重影响无线光通信系统的性能。然而，通信系统的性能很大程度上依赖于对信道参数估计的准确程度。在实际的通信系统中，信道参数很难提前获得，此时信道估计就显得尤为重要。如何进行信道估计以及参数估计是否准确，将直接关系到数据传输的可靠性及系统性能的改善程度。

目前，学术界对信道估计的研究主要集中在无线电和微波通信领域，其研究成果也较为完善。常用的信道估计方法主要有盲估计和基于训练序列的信道估计。与盲估计方法相比较，基于训练序列的信道估计具有数学原理比较成熟、收敛速度快且易于工程实现等特点，因此得到了更为广泛的应用。但传统的基于训练序列的信道估计因训练序列需占用部分带宽，显著降低了信号的传输效率。特别是在快速变化的信道环境中，为了能及时跟踪信道的变化，训练序列需要周期性地发送，这就进一步限制了用户数据的发送速率。

基于隐序列的信道估计方法是将训练序列通过代数叠加于信息序列之上进行数据传输的一种方式。这种方式中，训练序列不再占用专门的时隙，因此没有传输率损失，有效地提高了频带利用率。由于优良的性能，人们将隐序列信道估计用于无线光通信中。但由于光通信通常采用强度调制，这就会导致叠加数据信息的均值不为零，此时，叠加的数据信息会严重影响信道估计的准确度。其次，在隐序列信道估计中，由于接收机通常会处于非理想状态，当采用一阶统计特性进行信道估计时通常会产生直流偏置，直流偏置的存在同样会降低信道估计的准确度。另外，由于训练序列通过代数叠加于信息序列之上，那么发送信号中数据信息和训练序列间的功率分配问题也会对信道估计性能造成直接影响。所以针对实际的无线光通信系统，设计一种能够有效发挥隐序列信道估计性能优势的方案是非常必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种适合于无线光通信的隐序列方式的信道估计方法，针对该方法中叠加数据信息、直流偏置和非最优功率分配等因素对估计性能的严重制约，分别采用数据依赖法(DDST)消除数据信息对信道估计的影响、通过相关匹配法(CMA)构建直流偏置的代价函数完成直流偏置的估计与消除，同时利用接收端输出信噪比最大准则来获得最优功率分配因子，最终完成隐序列方式的信道估计。

本发明是适合于无线光通信的隐序列方式的信道估计方法，采用数据依赖法消除数据信息对信道估计的影响，具体方法如下：

定义依赖于数据信息序列b(n)的圆周均值b_e(n)，此时重新定义数据信息序列为B(n)＝b(n)+b_e(n)，即重构DDST序列；为了利用接收数据信号的一阶统计特性进行信道估计，首先依据信道的数学模型，对接收信号x(n)以周期T进行采样并求平均得r(n)；在假设噪声均值已知的条件下，获得消除影响后的接收数据信号的矩阵形式其中，C表示周期训练序列构成的循环矩阵，H表示信道系数矩阵，d表示直流偏置；利用接收信号的矩阵形式可得信道的估计值为此时会受到未知直流偏置对信道估计的影响；假设直流偏置的估计值已准确获得，则消除直流偏置后的信道估计值为：