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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术是一种子载波相互正交的多载波传输技术,具有频谱利用率高、能够有效对抗码间串扰(Inter-symbol Interference,ISI)等特点,是当前长期演进计划(Long Term Evolution,LTE)等主流移动通信标准的物理层关键技术之一。获取准确的信道状态信息对OFDM系统实现相干接收至关重要,这引起了对信道估计技术的诸多研究。传统的基于导频的信道估计算法需要占用大量系统开销来获得良好的估计性能,盲信道估计收敛速度慢、计算量大。迭代信道估计因弥补了上述两类算法的不足而受到广泛关注。因子图(Factor Graph,FG)为迭代算法设计提供了一种可视化的选择,具有直观、灵活、计算复杂度适中、易与其它算法相结合等诸多优势,在迭代算法设计方面表现出强大的开发潜力。本论文基于信道统计特性和消息传递理论,设计了基于因子图上消息传递的信道估计算法。具体研究内容如下:第一部分设计了一种基于一维因子图上消息传递的信道估计算法。首先,针对时变信道,采用一阶自回归(Auto-regression,AR)模型对信道的时域相关性进行建模,引入时域传输节点,建立一维因子图模型。然后,在一维因子图上,依据和积算法(Sum-Product Algorithm,SPA)规则,进行信道系数节点和时域传输节点的消息迭代更新,以提高信道频率响应(Channel Frequency Response,CFR)的估计精度。研究表明,所提算法能在不多于3次迭代次数下收敛,获得比传统的维纳滤波信道估计算法更优的估计均方误差(Mean Square Error,MSE)性能,同时避免了复杂的矩阵求逆运算;另外,在不同的信道时变条件下,所提算法性能均优于基于梳状导频的卡尔曼滤波估计算法,具有更好的时变信道跟踪能力。为了进一步提高估计性能,本文在第二部分设计了一种基于二维因子图上消息传递的信道估计算法。首先,针对时变多径信道条件下的OFDM系统,利用信道的时、频域相关性,引入时域传输节点和频域传输节点,搭建了二维因子图模型。然后,按照并行调度机制在二维因子图上进行信道系数节点、频域传输节点和时域传输节点的消息迭代更新,得到所有信道频率响应估计。最后,在COST207信道模型和瑞利时变多径信道模型下验证了所提算法的性能。仿真结果表明,相比于只考虑信道时域相关性的一维因子图算法,所提算法在时变较慢和时变较快的信道条件下均具有更优的估计性能,对传统插值算法的性能改善更大。本文第三部分在二维因子图信道估计算法的基础上,设计了一种联合信道估计和数据检测算法。首先,针对编码传输OFDM系统,搭建了二维因子图模型。然后,在因子图上进行了信道估计器和数据检测器之间的消息迭代更新,并利用信道的时频相关特性对信道频率响应估计结果进行修正。研究表明,所提算法在不同的导频间隔下均能极大地提升插值算法估计性能,明显降低系统误比特率(Bit Error Ratio,BER)。在同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下,两种算法的误比特率相差最大时可达3个数量级。