CN106534030A - 一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，涉及通信技术领域。该方法为：首先，接收端通过FFT算法信道解调后，引入前导码中长训练字段估计出训练序列的信道信息，利用加权矩阵改善信道信息，该信道信息可以直接作为本子载波中数据处信道值；其次，对上述数据去循环移位还原；最后，通过本地导频值和导频处接收信号估计出导频信道，进一步消除频率偏移及相位噪声的影响。本发明利用训练序列、加权矩阵和导频值完成信道估计及接收信号的恢复操作，避免了训练序列信道估计误差大的特点，实现训练序列、加权矩阵和导频分布式相结合的方法，降低了信道估计误差，为实现802.11n的多天线OFDM系统的接收提供了一种简单而高效的解决方案。

Description

一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的 信道估计方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术，尤其涉及移动通信的一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法。

背景技术

多天线OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)系统中传输速率较高，精确解调是传输质量的保证。而接收机能否精确解调，离不开精确的CSI(Channel State Information，信道状态信息)和检测。信道估计是将无线信道的信道冲激响应估计出来，是进行检测和解调的基础。高性能的信道估计方法可以利用估计出来的信道信息将传输的数据还原，再进行解码。

MIMO(Multiple Input Multiple Output,多输入多输出)天线系统可以提供多个独立的信道，在一定条件下，可以令信道容量随天线数的增加而线性增长。OFDM是对抗频率选择性衰落的有效技术，它将原信道转换为多个并行平坦衰落子信道。IEEE 802.11n采用空时编码的多天线OFDM系统传输链路，带来高吞吐量的无线局域网系统。

目前，在802.11n标准中，间接映射或空间扩展技术也离不开精确的信道参数估计。并且基于OFDM技术的通信系统接收机均衡可以利用时域帧结构中训练序列的特点，已被诸多通信标准所采用，但是很难在算法精度和复杂度方面取得较好折中，往往具有较高精度的算法具有较大的计算复杂度，计算复杂度较低的算法在多天线OFDM系统中性能却不太理想。由于多根天线同时接收数据，在低信噪比情况下，也会带来多天线间干扰。针对802.11n多天线的信道估计方法，已经提出一些关于802.11n在接收端多天线信道估计方案，如文献(Robust Channel Estimation for 802.11n(MIMO-OFDM)Systems，Effect ofCarrier Frequency Offset on Channel Estimation for SISO/MIMO-OFDM Systems)中对数据经过同步后，讨论CFO(Carrier Frequency Offset,载波频率偏移)对信道估计的影响，提出信道估计方法，不仅利用HT(Hight Throughput,高吞吐量)区域训练序列还加入低吞吐量训练序列，文献充分考虑了在2T-1R情况下，也提高均衡系数。但如果在40MHz带宽且4个空间流的情况下，文献方法采用低吞吐训练序列的载波数目就不符合要求，并且计算量较大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种简单而高效，且适用于基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，是一种为了解决信道误差最小化的估计方法，同时为了实现无线通信系统中接收端准确恢复发射端的发送信号，该方案可以分离接收端多个天线间的干扰，实现与发送端各正向过程相对应的逆过程之间的独立运算。

本发明的构思如下，信号经过信道解调后，提取信号HT的长序列部分，使用本地参考长训练序列与接收端的长训练序列进行相关运算。在不考虑噪声情况下，该方法主要利用LS(Least Square,最小二乘)信道估计算法引入正交映射矩阵和傅里叶矩阵，得到第k个子信道的信道频率响应估计值:其中i＝1,2,….N_RX表示循环移位，N_RX表示接收天线数量，y_k表示信道接收端解调后的数据，HTLTF_K为本地参考高吞吐量长训练序列，ΔF为子载波频率间隔，为循环移位。这是一个基于训练序列的估计，使多天线中的信道估计成为可能。信号在发送端空间流中插入固定的子载波作为导频，经过上述长训练序列的信道估计后，为了避免噪声的影响，增加信道估计准确性，在接收端利用导频再获取一次信道状态信息，主要目的是降噪尽最大可能恢复出发送信号。

鉴于此，本发明采用如下技术方案：一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，包括以下步骤：

A、接收端信号经过解调后，提取其高吞吐量区域，经N点FFT变换为频域信号，再进行串并变换。

B、将串并变换后的信号进行空间映射，依次映射到空时流。

C、将映射到空时流的信号去除循环移位延时。

D、步骤C处理后的信号，利用本地参考导频值和导频处的接收信号进行导频信道估计，计算导频时刻的信道响应矩阵

进一步，步骤B中所述空间映射的步骤为：

B1、提取本地参考高吞吐量长训练序列生成相应空时流数量矩阵：

其中N_STS为空时流数量，HH为空时流数量矩阵，HTLTF表示本地参考高吞吐量长训练序列。

B2、将本地参考高吞吐量长训练矩阵与正交映射矩阵P_HTLTF相乘生成HT-LTF矩阵；HT-LTF表示本地参考高吞吐量长训练序列乘以正交映射矩阵后的结果矩阵。

H_HT-LTF为正交映射后的高吞吐量长训练矩阵，代表正交映射矩阵第n_STS行n列元素(将简写为[P]_1,1等)，n_STS＝0,1,…,N_STS，N_STS为空时流数量，n＝0,1,…,N_HTLTF，N_HTLTF表示一帧中高吞吐量长训练序列个数。

B3、将HT-LTF矩阵进行循环位移。循环位移参考802.11n多天线OFDM系统发送端的空时流处理。

B4、将步骤B3循环移位的矩阵与一个固定加权矩阵Q相乘，扩展到N_RX维向量。

B5、调用公式扩展N_RX维向量与步骤A得到的并行向量长训练序列通过上述公式做相应矩阵逆变化，得信道响应矩阵H。

具体地，所述固定加权矩阵Q为其中N＝N_STS+N_ESS,N_ESS代表扩展空间流数量，N_STS代表空时流数量。其中HTLTF_k表示为本地参考高吞吐量长训练序列，Q表示固定加权矩阵，k是子载波索引值，y_k表示信道接收端解调后的数据，ΔF为子载波频率间隔，为循环移位，m＝1,2,….N_RX，N_RX表示接收天线数量，n＝1,2,….N。

在本发明的具体实施例中，所述导频信道估计包括：

D1、提取每个空时流的导频值；

D2、根据每个空时流中的符号数求余计算每个符号的导频值；

D3、把步骤D2所述的导频值乘以导频子载波的极性序列

D4、基于导频相关性，解矩阵方程求出信道响应矩阵表示导频信道后的接收信号，表示参考导频值，其中x_i,j,n是第j个发射天线第n个符号中第i个导频值。

本发明在多天线接收机中，引入正交映射矩阵和傅里叶矩阵，完成信道均衡与发送信号的星座图恢复，结合时频同步、OFDM解调等过程，实现并统一于MIMO处理的信道估计方法。该方法适用于无线局域网802.11n信号的接收方案。该接收方案实现了与多天线OFDM系统发送端各正向过程相对应的逆过程间的独立与分离，降低了802.11n的多天线OFDM系统接收信号的实现难度。

附图说明

图1为802.11n标准HT模式的帧结构图；

图2为802.11n标准HT模式的数据部分接收端结构图；

图3为802.11n信号信道估计接收流程图。

具体实施方式

在802.11n的多天线OFDM信号解调方案下，联合长训练序列和导频共同完成信道估计的功能，首先信号进行解调，其次解调信号通过串并变换后，将串行信号转换成并行信号，再经过空间映射将传输信号依次送入空时流，进行去除CSD。空间映射就是接收链路映射到空时流，802.11n的信道估计在频域计算，在空间映射过程中初步还原发送信号。

如图1所示为802.11n标准HT模式的帧结构图，包含低吞吐量和高吞吐量训练序列，本发明的信道估计方法利用帧结构中的高吞吐量长训练序列。

如图2所示为802.11n标准HT模式的数据从接收链路映射到空时流多天线接收方案图，在接收链路经过解调等操作后，复值数据经过串并变换映射到空时流，在空时流中进行两次信道估计。

本发明的方法中，包含了两种算法，即训练序列的信道估计算法和导频信道估计算法，图2表示了两次信道估计的实施位置，具体实施步骤在图3。

如图3所示为802.11n信号联合训练序列和导频信道估计方法示意图，具体包括以下处理步骤：

步骤1,信号通过N点FFT后，将信号变换为频域信号。

步骤2,将串行信号转换成并行信号，信号以符号为单位依次传输。

步骤3,将接收链路的频域信号映射到空时流。

以下步骤具体描述空间映射实施过程。

步骤31,提取本地参考HTLTF(Hight Throughput Long Training Field，高吞吐量长训练序列)生成相应空时流数量矩阵：

其中N_STS为空时流数量，HH表示空时流中高吞吐量长训练序列矩阵。

步骤32,生成高吞吐量长训练矩阵与正交映射矩阵相乘可以得到HT-LTF矩阵。

其中代表正交映射矩阵第n_STS行n列元素，n_STS＝0,1,…,N_STS，N_STS为空时流数量，n＝0,1,…,N_HTLTF，N_HTLTF表示一帧中高吞吐量长训练序列个数。

步骤33,参考发送端的空时流处理过程进行循环移位。

步骤34,矩阵向量循环移位后与一个固定加权矩阵相乘，扩展到N_RX维向量，得到信号x_k：

其中代表矩阵前N_STS列，N_STS代表空时流数量；N＝N_STS+N_ESS,N_ESS代表扩展空间流数量，k是子载波索引值。

步骤35,结合本地扩展的N_RX维向量与步骤2得到的并行向量中的长训练序列，通过y_HTLTFk＝H_kQ_Kx_k做矩阵逆变化，得信道矩阵H。其中y_HTLTFk代表信道接收端解调后数据中高吞吐量长训练序列，Q_k代表加权矩阵，x_k代表步骤34生成的信号，k代表子载波索引值。

通过矩阵变换求得信道矩阵，把接收链路的频域信号按符号依次通过信道矩阵计算。

步骤4,映射到空时流的信号去除循环移位。

步骤5,通过导频位置计算导频时刻的信道信息导频信道矩阵可以使信号最优化，例如每个符号的导频提取

以下步骤具体描述导频信道估计实施过程。

步骤51,参考协议标准，提取每个空时流中数据第一个符号的导频值，例如本地参考导频提取[x₁₁ x₁₂ x₁₃ x₁₄…]。

步骤52,每个空时流导频值不一样，而且导频值根据数据中第一个符号导频值在不同符号中循环。通过同一空时流中导频值循环特性，计算后面符号的导频值。

步骤53,把步骤52的导频值乘以导频子载波的极性序列其中k＝1,2,…,126，

步骤54,通过导频相关性，解矩阵方程求例如其中为接收端去除循环移位后数据中的导频信号，X_pilot为本地导频信号。

本发明请求保护一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，是一种为了解决信道误差最小化的估计算法，同时为了实现无线通信系统中接收端准确恢复发射端的发送信号，实现了802.11n信号接收端与正向过程的相应逆过程的独立与分离，降低信号信道估计方法的实现难度，提出一种在性能和计算复杂度方面有较好折中，具有各相关模块独立设计、实现复杂度低的方法。本发明为基于802.11n的多天线OFDM系统信道估计的方法提供了统一、简单而高效的解决方案。

Claims (5)

1.一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、接收端信号经过解调后，提取其高吞吐量区域，经N点FFT变换为频域信号，再进行串并变换；

B、将串并变换后的信号进行空间映射，依次映射到空时流；

C、将映射到空时流的信号去除循环移位延时；

D、步骤C处理后的信号，利用本地参考导频值和导频处的接收信号进行导频信道估计，计算导频时刻的信道响应矩阵

2.根据权利要求1所述一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，其特征在于：所述空间映射的步骤为：

B1、提取本地参考高吞吐量长训练序列生成相应空时流数量矩阵：

其中N_STS为空时流数量，HH为空时流数量矩阵，HTLTF表示本地参考高吞吐量长训练序列；

B2、将本地参考高吞吐量长训练矩阵与正交映射矩阵P_HTLTF相乘得到HT-LTF矩阵；

$H_{HT-LTF}=\left[\begin{array}{cccc}{\[P\]}_{1,1}*HTLTF& {\[P\]}_{1,2}*HTLTF& {\[P\]}_{1,3}*HTLTF& {\[P\]}_{1,4}*HTLTF\\ {\[P\]}_{2,1}*HTLTF& {\[P\]}_{2,2}*HTLTF& {\[P\]}_{2,3}*HTLTF& {\[P\]}_{2,4}*HTLTF\\ {\[P\]}_{3,1}*HTLTF& {\[P\]}_{3,2}*HTLTF& {\[P\]}_{3,3}*HTLTF& {\[P\]}_{3,4}*HTLTF\\ {\[P\]}_{4,1}*HTLTF& {\[P\]}_{4,2}*HTLTF& {\[P\]}_{4,3}*HTLTF& {\[P\]}_{5,4}*HTLTF\end{array}\right]$

H_HT-LTF为正交映射后的长训练矩阵，其中P_HTLTF表示正交映射矩阵，代表正交映射矩阵第n_STS行n列元素，n_STS＝0,1,…,N_STS，N_STS为空时流数量，n＝0,1,…,N_HTLTF，N_HTLTF表示一帧中高吞吐量长训练序列个数。

B3、将HT-LTF矩阵进行循环位移；

B4、将步骤B3循环移位的矩阵与一个固定加权矩阵Q相乘，扩展到N_TX维向量：

B5、扩展的N_TX维向量与步骤A得到的并行向量的长训练序列做相应矩阵逆变化，得信道矩阵H。

3.根据权利要求2所述一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，其特征在于：所述B3中循环位移参考802.11n多天线OFDM系统发送端的空时流处理。

4.根据权利要求2所述一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，其特征在于：所述固定加权矩阵Q为

其中N＝N_STS+N_ESS,N_ESS代表扩展空间流数量，N_STS代表空时流数量。

5.根据权利要求1所述一种基于802.11n多天线OFDM系统中联合训练序列和导频的信道估计方法，其特征在于：所述导频信道估计包括：

D1、提取每个空时流的导频值；

D2、根据每个空时流中的符号数求余计算每个符号的导频值；

D3、把步骤D2所述的导频值乘以导频子载波的极性序列

D4、基于导频相关性，解矩阵方程求出信道响应矩阵