[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

说明书

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，该方法将基扩展模型BEM信道建模用于OFDM模型中，从而将对信道的估计转化为对基扩展模型基系数g的估计，并将接收端接收信号中含有导频信息的部分y^p提取出来；构建系统输入输出模型；由于基系数g是未知参数，根据信道的时变性，采用自适应滤波效果较好的递归最小二乘RLS算法来对BEM基系数g进行定向跟踪，以便观察基系数g的变化。本发明方法相较LS算法具有更好的估计精度。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及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。

背景技术

OFDM(正交频分复用)凭借其高速数据传输能力、高频谱利用率、抗多径干扰、灵活调制方式等优点，已成为高速无线通信系统的主要传输技术。在实践中，由于高移动性和多径效应带来的多普勒效应，OFDM系统信道将成为双选择性信道，这大大增加了信道估计的复杂度，信道估计的准确性决定了移动通信系统的性能。

目前OFDM系统的主要信道估计算法是盲估计和基于导频的信道估计，因为盲估计信道有较高的复杂性和需知道先验知识，经常采用基于导频的信道估计。梳状导频和块型导频是OFDM系统中常用的导频插入方式。在信道状态随时间变化缓慢的环境里，LS(最小二乘)、MMSE(最小均方误差)等估计算法与插值算法相结合，可以用来估计信道响应。

当信道状态随时间的变化不可忽略时，各子载波会受多普勒频移效应影响，导致子载波间的正交性被破坏，产生显著的载波间干扰(ICI)。在不抑制ICI的情况下，随着时频双选信道中多普勒频移的增加，OFDM的性能损失也会增加。因此，先进的估计技术对于信道补偿和数据检测至关重要。

BEM是一种常用且有效的信道建模方法。目前，根据基函数的不同，BEM可分为CE-BEM、GCE-BEM、P-BEM、DCT-BEM等。现有的基于BEM的信道估计算法一般采用梳状导频，但在实际应用中，信道路径数较大，梳状导频模式下相邻导频子载波之间的距离要求较小，从而大大降低了频谱效率。信道路径数相对较大时，块型导频可以用来弥补梳状导频的缺陷。本文采用块型导频插入方式，在基于BEM和块导频的信道估计中，一般采用先利用估计导频符号的BEM基系数，然后利用插值算法求出数据符号的BEM基系数。

估计导频符号的BEM基系数的方法有很多，基于OFDM的BEM系统中利用卡尔曼滤波和多项式或CE-BEM的信道估计方法运用较为广泛。它们主要是逐个考虑更新或一个BEM基系数的先验随机模型，而本文提出的一种基于RLS自适应滤波算法，是根据信道传输情况，对BEM基系数进行跟踪，此方法能更频繁地更新BEM基系数以适应信道的变化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供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，通过加入递归最小二乘(RLS)算法来对BEM基系数g进行定向跟踪，从而观察基系数g的变化，进而对信道h进行估计。

本发明提供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，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建模公式可将对信道冲激响应h的估计转换为对基系数g的估计，复杂度有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。