3，信道路径数L = 64,信道稀疏度K = 6。 本发明的一种高速移动环境下的多符号联合信道估计方法的具体步骤如下：
[0051] (1)利用复指数基扩展模型（CE-BEM)对时间频率双选信道进行建模。模型如下：
[0055] (2)计算联合估计0FDM符号的个数J，满足连续J个0FDM符号对应信道具有联合 稀疏特性。移动终端和基站的相对速度v = 500km/h，基于公式（3)，计算连续估计0FDM符 号个数J的取值范围，本实施例中取J = 3。
[0056] (3)对于连续3个0FDM符号，设计稀疏导频模式，推导信道估计模型。对连续3个 0FDM符号设计稀疏导频模式如图1所示。本实施例中，连续3个0FDM符号导频序列包括 60个有效导频和240个保护导频，有效导频和保护导频幅度分别取1和0,有效导频序列记 为Prff，保护导频序列记为Pg_d。将导频分为3个子序列：
[0058] 参照公式（9)得到信道估计模型：
[0060] 其中
V64表示ls/^/r s；i2的前64列构 成的矩阵，F512是512X512的离散傅里叶变换矩阵。
[0061] (4)对于式（17)所示模型，利用离散随机最优化（DS0)算法求得最优有效导频 Prff，从而根据公式（16)确定P。，Ρρ P2。
[0062] (5)对于式（17)所示模型，利用块同步正交匹配追踪（BS0MP)算法恢复得到系数
，稀疏度为6。BS0MP算法步骤如下：
[0063] a)设置初始值：迭代次数i = 0,稀疏向量S°= 0 192X3，残差r°= Y_C>S °= Y,
[0064] 支持向量
[0065] b)对所有1 e {〇,…，63}，计算
[0066] c)在
中找到最小值0，更新支持向量Ωη= 1 3X1，更新残差
[0067] d) i = i+Ι，如果i < 6,返回a)，否则进入下一步。
[0068] f)非稀疏位置
.，稀疏位置爲重建稀疏系数sq = (S(l,q), -S(192, q))〇
[0069] (6)由BSOMP算法重建得到的稀疏系数恢复出信道抽头系数f $。根据计算得到的 系数参照公式⑵、公式⑶，可由公式（18)计算BEM系数f
从而可由公式 (14)计算信道抽头系数。
[0072] (7)对步骤（6)估计得到的信道抽头系数进行分段线性光滑处理。对第j个 符号，第1条径对应的信道系数取平均
[0074] 分别利用估计得到的前后两个相邻0FDM符号的信道抽头系数，对第j个0FDM符 号对应的信道抽头系数进行光滑处理，
[0076] 对上述结果取平均得到第j个符号，第1条径对应的信道抽头系数如下：
[0078] 通过以上步骤，可以得到每个OFDM符号对应的每个时刻，每条路径的信道系数， 实现7. 68MHz带宽下以LTE协议为标准的高速移动环境下的信道估计。
【主权项】
1. 一种高速移动环境下的多符号联合信道估计方法，用于正交频分复用系统，利用多 符号的联合稀疏特性，基于压缩感知理论对信道进行估计，其特征在于，该方法包括如下步 骤： ① 利用复指数基扩展模型对时间频率双选信道进行建模，模型如下：其中，j代表OFDM符号的序号，Q代表CE-BEM阶数，L代表路径数，#表示第1径对 应的信道抽头系数，bq(0彡q彡Q-1)代表CE-BEM基函数，[q，1]代表CE-BEM系数，4(;) 代表CE-BEM建模误差； CE-BEM基函数表示为：其中，N表示一个OFDM符号子载波的个数； ② 计算联合估计OFDM符号的个数J，满足连续J个OFDM符号对应信道具有联合稀疏特 性，公式如下： J< 0. 01c/(N+LCP)v (3) 其中c是光速，V是移动终端和基站的相对速度，Lep代表循环前缀CP的长度； ③ 对于连续J个OFDM符号，设计稀疏导频模式，推导信道估计模型： 导频序列包括G个有效导频和（2Q-2)G个保护导频，其中K<G<<几，K表示无线信 道延时域的稀疏度；有效导频幅度和保护导频幅度分别取1和0,有效导频序列记为Prff，保 护导频序列记为Pg_d，保护导频位于有效导频两侧；将导频分为Q个子序列：其中，Y代表接收机OFDM解调之后的数据，Wq包括噪声和建模误差，kf是需要重建 的系数向量，测量矩阵④ 利用离散随机最优化算法求得最优导频位置分布，即最优导频位置确认原则是使测 量矩阵?的互相关值y最小，y计算如下：其中t，t是矩阵?的任意两列； ⑤ 利用块同步正交匹配追踪算法重建得到稀疏系数; ⑥ 由稀疏系数恢复出信道抽头系数以>; 恢复CE-BEM系数c(w ,公式如下：根据式⑴得到信道抽头系数矿>; ⑦ 对信道抽头系数进行分段线性光滑处理：对第j个符号，第1条径对应的信道抽头系 数取平均，公式如下分别利用前后两个相邻OFDM符号的信道抽头系数，对第j个OFDM符号对应的信道抽 头系数进行光滑处理，对上述结果取平均得到第j个符号，第1条径对应的信道抽头系数如下：2.根据权利要求1所述的高速移动环境下的多符号联合信道估计方法，其特征在于， 所述的步骤⑤利用块同步正交匹配追踪算法重建得到稀疏系数，具体步骤如下：设&)设置初始值：迭代次数1 = 0，稀疏向量3°=011^()，残差1'°=￥-〇3°=￥，支持向量 b)对所有IG{〇, ? ? ?，L-1}，计算0 = %)-T C)在k/lto1中找到最小值G，更新支持向量Qm=IIX1，更新残差 厂1 =X-C^(CI)((CI)l))lCtO.. d) i=i+1，如果i<K，返回a)，否则进入下一步； e) 非稀疏位置尾=^';'％)-1^!%稀疏位置％=0 ; f) 重建稀疏系数Sq=(S(1，q)，? ? ?S(几，q))。
【专利摘要】一种高速移动环境下的多符号联合信道估计方法，基于OFDM无线通信系统，采用基于导频的信道估计方法，包括步骤1)利用复指数基扩展模型对时间频率双选信道进行建模；2)计算联合估计OFDM符号的个数J，满足连续J个OFDM符号对应信道具有联合稀疏特性；3)对于连续J个OFDM符号，设计稀疏导频模式，推导信道估计模型；4)利用离散随机最优化算法求得最优导频位置分布；5)利用块同步正交匹配追踪(BSOMP)算法重建稀疏系数；6)根据BSOMP算法重建的系数恢复信道抽头系数；7)对估计得到的信道抽头系数进行分段线性光滑处理。本发明能够有效对抗时间频率双重选择性衰落，提高信道估计的准确度和频谱利用率。
【IPC分类】H04L25/03, H04L25/02
【公开号】CN105227505
【申请号】CN201510654644
【发明人】秦启波, 宫博, 归琳, 罗汉文
【申请人】上海交通大学
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年10月10日