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随着宽带无线通信的迅速发展及移动用户数量增加,移动数据业务成为移动通信的重要领域。LTE(Long term evolution)日渐成为主流的通信系统方案,基于GPP(General purpose processor)的软件无线电LTE移动通信系统成为一种趋势。信道估计是接收端的重要模块之一,本文主要围绕LTE SDR(Softwaredefined radio)系统及信道估计优化算法展开研究。
本文在阐述LTE导频结构和主要的基于导频的信道估计算法基础上,详细分析了维纳插值算法性能和复杂度之间的关系。并与线性插值的性能进行对比分析,为了保证低SNR(Signal noise ratio)时信道估计的性能,应使用维纳插值。维纳插值中选用导频的时域窗口应为1ms,频域窗口应为3BU(Basicunit)或5BU,可以根据不同信道的特征选用最合适的数目。在此基础上,本文提出了基于二维维纳插值的块状覆盖算法。基于二维维纳插值的块状覆盖算法根据不同的分块方案预存储维纳插值系数。经过仿真分析,在保证信道估计性能的同时,可大幅降低了复杂度,并且具有良好的鲁棒性。同时,本文结合LTE上行系统DMRS(Demodulation reference signals)特征,采用基于二维维纳插值块状覆盖算法进行仿真。结果说明基于二维维纳插值的块状覆盖算法在LTE上行系统中具有良好的性能复杂度比。
通用CPU作为最常见的一种GPP,具有普遍性和高性能等特征。因此,本文基于通用CPU设计并实现LTE SDR系统。LTE SDR下行接收端物理层采用生产者.消费者模型的任务队列,提高了信号处理中基带数据处理结构上的并行度。经过系统实测,与预存储系数的二维维纳插值比,采用SSE(StreamingSIMD extensions)进行优化的基于二维维纳插值的块状覆盖算法的时间复杂度可大幅降低,在LTE下行系统中可达到8 us/OFDMSymbol/Port(带宽为5MHz)。同理,基于通用CPU的LTE SDR上行的主要模块均使用SSE优化,使用SSE优化的基于二维维纳插值的块状覆盖算法在上行系统中可以达到10us/100RB/Port,速度达到了较高水平。后续进行空口实测中,还将不断完善信道估计算法和LTE SDR系统。