两种OFDM多普勒估计算法在水声信道中的比较

水声OFDM系统多普勒频移和信道的联合估计黄梅;孙海信;程恩;许小卡;蒯小燕【期刊名称】《厦门大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(052)003【摘要】水声通信是近年来研究的热点,但由于水声信道本身的问题,如多径延迟、多普勒频移、信号衰减、窄带宽、时变等特点,使得水声通信传输数据速率低,传输误码率(BER)高.正交频分复用(OFDM)在水声通信中具有很大优势,但它对载波频率偏移(CFO)敏感.基于循环前缀正交频分复用(CP-OFDM)的水声通信系统,对多普勒引起的CFO进行补偿,同时利用延迟-多普勒域中的稀疏性对水声双选信道进行压缩感知信道估计.通过计算机仿真和水池实验,验证了这种双选信道估计的有效性和可靠性.【总页数】7页(P326-332)【作者】黄梅;孙海信;程恩;许小卡;蒯小燕【作者单位】厦门大学信息科学与技术学院,水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005;厦门大学信息科学与技术学院,水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005;康涅狄格大学电子与计算机工程系,斯托尔斯06269;厦门大学信息科学与技术学院,水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005;康涅狄格大学电子与计算机工程系,斯托尔斯06269;中国科学院水声环境特性重点实验室,北京100190;中国科学院声学研究所,北京100190;厦门大学信息科学与技术学院,水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.基于训练序列的水声信道多普勒频移估计 [J], 刘平;陈芳炯;冯静;潘伟锵;2.稀疏多径信道环境中MIMO-OFDM系统的IQ不平衡和信道联合估计 [J], 梁彦;束锋;张一晋;Berber Stevan3.基于信道探测技术的MIMO-OFDM系统信道及其相关性的联合估计 [J], 屠佳;杨炜伟;蔡跃明;徐友云4.水声信道下Chirp信号参数与信道时延的联合估计 [J], 樊军辉;彭华;付君;魏驰5.水声信道下Chirp信号参数与信道时延的联合估计 [J], 樊军辉; 彭华; 付君; 魏驰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究第22卷第2期2009年4月四川理工学院学报(自然科学版)JournalofSichuanUniversityofScience&Engineering(NaturalScienceEdition)文章编号:1673-1549(2009)02-0091-03OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究陈明举(四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000)摘要:文章介绍了OFDM系统中插入导频的Ls信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法.关键词:正交频分复用技术;最小均方误差估计;最小平方法中图分类号:TN911.3文献标识码:A引言最近几年,正交频分复用技术OFDM(Orthogonal FrequencyDivisionMultiplexing)在新一代高数据率通信分为多个频谱不相交的子信道,每个子信道由不同的信境,OFDM系统中的多个载波相互正交,一个符号持续时间内包含有整数个载波周期,每个载波频点和相邻载波零点重叠,这种载波间的部分重叠提高了频带利用率,而且正交多载波的利用,使信道衰落引起的突发误码分散到不相关的子信道上,变为随机性误码,有效地前已经被IEEE802.1la和DVB等国际标准所采纳.移动无线通信环境可以表征为一个多径衰落信道,多径信道对通信的影响主要表现在两个方面:一方面由于存在多条传输路径,接收端接收到的信号表现为发送信号的叠加,这就需要采用均衡技术恢复原始信息;另一方面由于信道的时变特性,而且存在着各种人为和自然噪声以及由于多径效应带来的码间干扰,每一条路径都受到不同幅度的衰落和相移.因此,信号经过无线信发送信息流进行适当编码,再在接收端进行组合,但在了消除信道本身的影响,需要在接收端对信道进行估计,并依据估计出的信道构建逆系统对信道进行均衡. 理想的情况是通过信道估计与均衡得到等效的平坦无类…:利用导频的方法(ChannelEstimationBasedPilot) 和盲估计的方法(BlindEstimation).本文主要研究基于导频处信道估计方法的最小平方法(LS,leastsquare)和最小均方误差法(MMSE,minimummean—squareer. ror).l基于导频的信道估计基于导频的信道估计,即在发送数据流中插入导频符号,在接收端利用这些已知的导频符号进行信道估率轴方向和时间轴方向上进行插入.基于导频的信道估计算法的基本过程是:在发送端适当位置插入导频,接收端利用导频信号恢复出导频位置的信息,然后根据信道的时域和频域的相关性,有最小平方法(Ls)和最小均方误差法(MMSE).基于导频的信道估计方法系统框图如图1所示:作者简介:陈明举(1982一),男,重庆大足人,硕士,主要从事多媒体通信方面的研究. 92四川理工学院学报(自然科学版)2009年4月串,并变换导频插入瑚魏癣图1导频插入估计系统规定输入信号为X(k),插入导频为(n),经过IFrr变换后的时域输入信号为(n).信道传输函数为h(n),其频域表示为H(k).高斯噪声为W(/7,),频域表示为W(k),接收信号为Y(n),频域表示为Y(k),抽取导频为(m),其中k=0,1,…,N一1,m=0,1,…,M一1,n:0,1,…函数在各频点的估计值为17(k),在导频点的估计值为().只考虑导频在信道中传输,则有:(m)=(m)He(m)+(m)其中,(m)为离散高斯噪声频域表示在导频点的值,日.(m)是日(k)在导频点的值.令8=(m)一(m),信道估计值为17.(m),Ls估计算法希望方差ETa,最小,则:s8=min{(一XP7p.)(—XP.))(1)=0j=,.==H+1~p(2)1P由式(2)可见,基于Ls准则的信道估计算法结构简单,是,在Ls估计中并未利用信道的频域与时域的相关特性,并且估计时忽略了噪声的影响,而实际中信道估计值对噪声的影响是比较敏感的,在信道噪声较大时,估计的准确性便大大降低,从而影响数据子信道的参数估计.LS估计算法的均方误差为:MSE:trace{E[(.一H)?(17.一日)]}=trace{()}(3)式中trace()表示对矩阵求迹,根据式(2)和式(3)可知,当选取一定的导频信号,使其模1l比较大^rAP由于选取能量较大的导频信号,将会造成一定传输功率的损失,因此在实际应用中需要权衡考虑.LS算法受高斯白噪声和子载波间干扰(ICI)的影响小均方误差(MMSE)的信道估计算法,对于ICI和高斯基础上进行的.设(m)的MMSE估计为(m),MMSE算法希望El.(m)一(m)l最小,则:疗P,Ⅲ,sE(m)=RH,()…()R疗P,Ls(m)=R()(m)(()H()+((m)(m)))疗.(m)(4)H表示共扼转置,为高斯噪声方差,且有:R)=E{HP(m)HP(m)}R(),(m)=E{He(m)疗尸,(m)}RH()疗,Ls(m)=E{HP,L5(,n)疗P,(m)}(5)信道响应的MMSE估计在进行最优化问题求解时式(4)可以看出,进行MMSE信道估计要进行矩阵+(X(m)X(m))的求逆运算,由于其中的(X(m)(m))在不同的OFDM符号内不同,它的逆矩阵在每一个OFDM符号内进行更新,当OFDM 系统的子信道数目N增大时,矩阵的运算量也会变得十分巨大,计算复杂度较高.2试验仿真采用BPSK--OFDM系统,带宽为2MHz,子载波的Ls算法进行仿真试验,分别作出两种信道的估计算法的均方误差(MSE,meansquarederror),误码率(SER,sym—bolErrorRate)与信噪比(SNR,signalnoiseratio)的关系曲线如图2,图3所示:由图2,图3可知,随着信噪比的增加两种估计算法的均方误差与误码率都逐渐减小,在相同的信噪比下, MMSE算法的均方误差和误码率都小于Ls算法,MMSE 信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,在均方误差为l0～～10的时候,MMSE相对于Ls算法在信噪比上有接近3d一5BdB的性能提升.但是, MMSE方法时接收端需要知道信道的先验知识,考虑了嗓声与子载波间的影响,同时还要进行矩阵的求逆运算,因此MMSE算法的最大的缺点就是计算量太大, 实现起来对硬件的要求比较高,在实际应用中,实现难度很大.带码制基编调●●—●]第22卷第2期陈明举:OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究93 芒uJE∞—了一MMSE----●--D--LS:---~●_●^?-,:=:::::=::c:==::::==c:::==::::c=X:==...-.....L-......L.一.....一.L...一....】●……………1I1●1-'1-SNRin目B图2MSE与SNR的关系曲线,,—MMSE—D--LS一{\,.…,,\k,}_～...L5'e152B25疆SNRm目曩图3SER与SNR的关系曲线3结束语本文介绍了OFDM中的MMSE与LS两种信道估计算法基本原理,并进行仿真试验,从均方误差与误码率方面得出MMSE信道估计方法优于LS信道估计算法, 并分析了MMSE信道估计方法的计算计算量大于Ls信道估计算法,对将来进一步研究具有很好的参考价值.参考文献:—tiontechniquesbasedonpilotanangementinOFDM systems[J].啦Trans.OilBroadcasting.2002,48(3):223—229.[2】MoosePH.Atechniqueforo~hogonalfrequencydivi- sionmultiplexingfrequencyoffsetcorrection[J].Conaim- nications,—IEE—ETrans,1994,42(10)'.2908—2914. [3]徐庆征.OFDM系统及其若干关键技术研究[J].移动通信2004.8(8):74—76.估计[J].重庆邮电学院学报,2004,20(8):17_2O.MMsE简化算法[J】.武汉理工大学学报,27(4):120- 124.究进展[J].通信学报2oo324(11):77—80. ResearchofMMSEandLSChannelEstimationinOFDMSystemsCHENMing-ju(SchoolofAutomationandElectronicInformation,SiehuanUniversityofScience&En gineering,Zigong643000,China)mentshowsthattheMMSEchannelestimationalgorithmissuperiortotheLSchannelestimat ionalgorithminimprovementofthesystem,buttheMMSEalgorithmhasmorecomplicatedalgorithm.Keywords:OFDM;MMSE;LS∞l∞J巴3l价亡E。

OFDM水声通信中的综合多普勒补偿方法
崔健;黄建国
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(044)001
【摘要】正交频分复用(OFDM)技术已经应用于水声通信中,是一种高速传输的方法.但是OFDM的传输对于子载波正交性的要求很高,所以水声通信中存在的严重多普勒频率偏移限制了OFDM技术在水声通信中的应用.分析了适合于收发双方的多普勒估计与补偿技术,提出了综合多普勒补偿方法,即综合利用循环前缀法和利用训练序列进行多普勒估计与补偿.结合实际湖试水声信道进行实验,结果验证了该方法有效地降低了误码率,优于传统的多普勒估计与补偿方法.
【总页数】4页(P129-131,134)
【作者】崔健;黄建国
【作者单位】西北工业大学,航海学院,西安,710072;西北工业大学,航海学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.直接序列扩频水声通信中的自适应多普勒补偿方法 [J], 雷开卓;韩晶;黄建国
2.水声协作通信中的自适应频域多普勒补偿研究 [J], 刘志勇;丁宝祺;周蕾;王樱华
3.基于 OFDM 的水声通信非一致多普勒补偿方法 [J], 王彪;丁鹭飞;支志福;戴跃伟
4.UUV平台OFDM水声通信时变多普勒跟踪与补偿算法 [J], 普湛清;王巍;张扬帆;李宇;黄海宁
5.基于频域变采样的OFDM水声移动通信多普勒补偿算法 [J], 王巍;尹艳玲;刘凇佐;王玥;乔钢
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。