[发明专利]一种基于复指数基模型信道的递归最小二乘定向跟踪方法

权利要求书

1.一种基于复指数基模型信道的递归最小二乘定向跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤；

步骤S1、构建一个具有N个子载波且一个子帧包含I个OFDM符号的OFDM系统，OFDM系统发送的第i个OFDM符号上的第n个子载波的时域序列为x_i(n)，根据OFDM系统的传输模型，输出信号；

步骤S2、对OFDM系统的输出信号采用BEM建模，由BEM建模公式将对信道冲激响应h的估计转换为对基系数g的估计，复杂度由NL降到QL(QN)，以此构建基于BEM的OFDM传输模型，再从模型输出信号中提取出只含有导频的输出信号；

步骤S3、采用FIR自适应滤波器对BEM基系数g进行并行递推，并采用RLS算法对基系数g跟踪更新，获取BEM基系数的估计值；

步骤S4、通过BEM基系数的估计值计算时域信道冲激响应矩阵，从而获取信道估计矩阵；

所述步骤S1中，OFDM系统发送的第i个OFDM符号上的第n个子载波的时域序列x_i(n)，则第i个符号上的时域序列为x_i＝[x_i(0),x_i(1)，…，x_i(N-1)]^T，则x_i＝F^HX_i，其中，根据OFDM信号传输模型，输出信号为y_i＝H_iX_i+W；其中，第i个OFDM符号上接收到的频域向量为y_i＝[y_i(0),y_i(1),…,y_i(N-1)],W为加性高斯白噪声，协方差矩阵为Q＝δ²I_N，H_i∈C^N×N为第i个OFDM符号上信道的频域响应矩阵，则可知，y_i＝Fh_iF^HX_i+W，其中，h_i为第i个符号时间信道的冲激响应矩阵；通过H_i＝Fh_iF^H可知

所述步骤S2中，BEM信道冲激响应为

其中，h_i(n,l)为第i个符号时间上第l个抽头的第n个采样点，q＝0,1,…,Q-1，Q为基扩展模型阶数，Q＝2|f_maxNT_S|，f_max为最大多普勒频移，b_q＝[b_q(0),b_q(1),…,b_q(N-1)]^T为基向量，g_i,q＝[g_i,q(0),g_i,q(1),…,g_i,q(L-1)]^T为基扩展模型的基系数向量；

将OFDM符号上的所有信道冲激响应整合到一个矢量h中，h_i＝[h_i(0,0),…,h_i(0,L-1),…,h_i(N-1,0),…,h_i(N-1,L-1)]，则其中，基函数b＝[b₀,b₁,…,b_Q-1]^T，第i个OFDM符号上的基系数为g_i＝[g_i(0,0),…,g_i(0,L-1),…,g_i(Q-1,0),…,g_i(Q-1,L-1)]，为Kronecker积；构建的基于BEM信道模型的基带OFDM传输模型为：

y_i＝A_ig_i+w_i；

其中，x_i(l)＝diag{[x(N-l),x(N-l+1),…,x(N-1),x(0),…,x(N-l-1)]}；

由于在模型中插入导频信号对BEM基系数进行估计，则其中，A_i为观测矩阵，

所述步骤S3中，采用FIR自适应滤波器的直接形式结构，从起始时刻到当前时刻所有误差的平方进行平均为其中，引入一个指数加权因子进行修正，则定义自相关矩阵和互相关矩阵为从而推出RLS算法基本关系其中，为卡尔曼增益，P(n)＝R^-1(n)，

2.根据权利要求1所述的一种基于复指数基模型信道的递归最小二乘定向跟踪方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据步骤S3得出新的BEM基系数的估计值与时域信道冲激响应矩阵，获取信道估计矩阵。