移动通信系统中的信道估计与均衡算法研究

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　

ＯＦＤＭ水声通信系统信道估计算法应用研究　

常清文　，申晓红　，常娟　

ＣＨＡＮＧ　Ｑｉｎｇｗｅｎ　，ＳＨＥＮ　Ｘｉａｏｈｏｎｇ　，ＣＨＡＮＧ　Ｊｕａｎ　

１．西北工业大学航海学院电子与信息工程系，西安７１００７２　

２．空军工程大学理学院电子系，西安７１００７２　

１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＭａｒｉｎｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７１００７２，Ｃｈｉｎａ　

２．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７　１　００７２，Ｃｈｉｎａ　

ＣＨＡＮＧ　Ｑｉｎｇｗｅｎ，ＳＨＥＮ　Ｘｉａｏｈｏｎｇ，ＣＨＡＮＧ　Ｊｕａｎ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｈａｎｎｅｌ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｉｎ　ＯＦＤＭ　ｕｎ－　ｄｅｒｗａｔｅｒ　ａｃｏｕｓｔｉｃ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４９（８）：８５—８７．　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｖａｌｉｄｉｔｙ　ｏｆ　ｃｈａｎｎｅｌ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ａｒｅ　ｔｈｅ　ａｓｓｕｒａｎｃｅ　ｏｆ　ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｄｉｖｉｓｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉ—　ｐｌｅｘｉｎｇ）ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ　ａｃｏｕｓｔｉｃ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ｇｏｏｄ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．ＬＳ－ＭＰ（Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅ，Ｍａｔｃｈｉｎｇ　Ｐｕｒｓｕｉｔ）ｃｈａｎｎｅｌ　

基于OFDM技术的无线通信系统的信道估计的研究

目 录

1绪论 ...................................................................................................................... 1

1.1 研究内容及背景意义 ............................................................................. 1

1.2 本论文所做的主要工作 ......................................................................... 2

2 OFDM系统简介 ................................................................................................. 3

2.1 单载波通信与多载波通信 ..................................................................... 3

2.2 OFDM基本原理 ...................................................................................... 5

2.3 OFDM的优缺点 ...................................................................................... 6

2.4 OFDM系统的关键技术 .......................................................................... 7

OFDM系统的信道估计与信号检测研究与实现

摘 要

21世纪即将进入5G的时代，移动通信正在朝着更高的传输速率、更低的延迟、更

宽的带宽、更高的频谱利用率的方向快速发展。OFDM技术作为5G通信领域的一项关

键技术，在移动通信的应用领域发挥着重要的作用。

本文主要研究了OFDM系统的信道估计与信号检测技术，设计并实现了基于

AD9361的同步信号检测系统。首先研究了OFDM系统中传统的信道估计算法，并通过

仿真，分析不同导频方案设计的传统信道估计算法的局限性。

其次将深度学习的神经网络模型引入到OFDM系统中，打破传统模块化的通信系

统设计模式，建立联合信道估计与信号检测的端到端网络模型，基于神经网络模型根据

接收数据直接恢复出原始数据流。与传统算法相比，基于深度学习的端到端信号检测算

法无需信道的统计信息，通过大量数据学习信道特性并用于信号检测。本文提出一种基

于滑动双向门控循环单元模型(SBGRU)的端到端序列检测算法，仿真表明，所提的端到

端序列检测算法在较少的导频占用率、较大的多普勒频移、较大的时延等恶劣的信道条

件下相较传统信道估计算法有明显的误码率性能提升，由于充分利用序列中蕴含的信

息，本文提出的SBGRU算法比基于深度神经网络模型(DNN)的符号检测算法的性能更

好，且在不同信噪比条件下的泛化能力更强。

最后设计了同步信号检测系统，在两发两收天线的射频系统中，通过发射一组ZCZ

码，利用其正交性克服不同天线间的相互干扰问题，在接收端，使用基于匹配滤波器的

互相关检测实现同步信号的快速捕获。基于FPGA和AD9361搭建完整的射频收发平台，

通过配置AD9361完成特定参数的射频系统设计，并对射频收发链路进行调试，在此平

台上，对同步信号检测方案进行测试，验证同步方案的合理性和可靠性。

关键词：OFDM；信道估计；信号检测；深度学习；AD9361 OFDM系统的信道估计与信号检测研究与实现

ABSTRACT

卫星通信中信道估计与信号检测算法研究

随着人们对通信技术需求的不断提升，卫星通信已经成为人们进行远距离通信、数据传输的重要手段。在卫星通信中，信道估计与信号检测算法是非常重要的环节，直接关系到卫星通信质量的优劣。本文将从介绍卫星通信的基本原理开始，深入探讨信道估计与信号检测算法的研究现状和未来发展方向。

一、卫星通信的基本原理

卫星通信技术是一种无线电通信技术，通过卫星对地面站进行通信，实现了地球上任意两点的联络。卫星通信系统由三部分组成：卫星、地面站和用户终端。其中，卫星是平台，地面站是控制中心，用户终端是通信设备。

卫星通信中，由于卫星与地面之间的距离比较远，信号从发射到接收经历了很长的传播时间，同时还因为天线的发射和接收特性，加上大气等因素的干扰，导致了信号在传播过程中出现了信噪比降低、多径效应等问题，因此需要进行信道估计与信号检测来保证通信的质量。

二、信道估计的研究现状

信道估计是卫星通信中的一项关键技术，其目的是通过合理的估计算法，根据接收信号对信道进行预测，从而对信号进行更好的处理。在卫星通信中，信道估计可以分为单径信道估计和多径信道估计两种情况。

单径信道估计中，信号只经过了一条信道，相比于多径信道，处理起来会更加简洁明了。而在多径信道中，信号经历的反射和折射等影响导致信号多次达到接收端，引入了多径扩散，使得信道参数复杂且时变性强，因此多径信道估计是信道估计的重点和难点。

目前，关于多径信道估计的研究成果众多。传统的算法包括最小二乘法、线性预测等，但这些算法需要较高的计算能力，并且不适用于非平稳信道估计。近年来，人工智能、机器学习等技术的应用，对于信道估计取得了很大的进展。例如，利用神经网络设计的多径信道估计算法，可以根据训练数据自动学习信道变化模式，提高了估计精度和鲁棒性。

三、信号检测的研究现状

信号检测是卫星通信中的另一项重要技术，是指通过对接收信号进行分析和检测，识别出其中所携带的信息。在卫星通信中，信号检测是一个对器件和算法的双重考验，要求算法要简洁、可靠，同时保证设备能够高效实现。