（通信与信息系统专业论文）lte系统稀疏信道估计方法研究.pdf

删i i i m i i i i il 1 l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l y 2 12 5 6 8 3 u n i v e r s i t yo fs c i e n c e a n dt e c h n o l o g yo fc h i n a ad i s s e r t a t i o nf o rm a s t e r sd e g r e e r e s e a r c ho ns p a r s ec h a nn e l e s t i m a t i o nm e t h o d sint h e l t e s y s t e m a u t h o r sn a m e ：c h e n h e n gh u a n g s p e c i a l i t y ： c o m m u n i c a t i o na n di n f o r m a t i o ns y s t e m s u p e r v i s o r ：p r o f x u c h u d a i f i n i s h e dt i m e ： m a y1 0 协，2 0 1 2 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成 果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写 过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确 的说明。 作者签名： 签字日期： 沙l 上毛牛 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥 有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交 论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入中国学 位论文全文数据库等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制 手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 弋忪开口保密( 年) 作者签名：圣。盘殛、 导师签名： 签字日期：一塑坠! 厶! 尘签字日期：塑! 兰：笪： 摘要 摘要 信道估计在l t e 系统实现中扮演着重要的角色，它既能提供数据解调所需 的信道状态信息，又能提供给系统其它技术优化时所需要的先验信息。本文以获 取相干检测和解调必需的信道估计为目标，研究了噪声、干扰两个场景下的l t e 系统信道估计方法及其相应的算法。 在分析现有方法优缺点的基础上，利用l t e 系统无线信道的时域稀疏特性， 研究基于导频的无干扰下信道估计和同频干扰下的联合信道估计。 本文的主要工作如下： 1 建立了噪声场景下稀疏信道估计的信号模型，提出了一种改进的子空间 追踪算法来估计多径时延，减小信道估计参数个数，降低信道估计误差。本文提 出的改进的子空间追踪算法，主要是通过最小化感知矩阵和系统矩阵的列互相关 性来降低多径漏估、多估概率，并利用多天线场景下信道共享支撑集的特点合并 多径度量函数，提高了信道估计的性能。 2 建立了同频干扰下联合信道估计的信号模型，提出了本小区信道和干扰 信道的联合估计方法和相应的算法，提高同频干扰场景下的信道估计性能。通过 干扰符号和稀疏信道参数的联合迭代估计，获得了较好的本小区信道和干扰信道 的估计；进一步分析模型失配情况，优化部分模型参数，使得算法既能适应无干 扰场景，又能在同频干扰下显著提高性能。 3 将联合信道估计方法应用于l t e 小区间同频干扰抑制算法，仿真实验表 明，利用联合信道估计方法所获得的干扰信道的信息，能够明显改善同频干扰抑 制算法的性能。 关键词：稀疏信道估计l t e 系统压缩感知子空间追踪同频干扰 原书空白页 不缺内容 a b s t r a c t a b s t r a c t c h a n n e le s t i m a t i o np l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nt h ei m p l e m e n t a t i o no fl o n gt e r m e v o l u t i o n ( l t e ) s y s t e m ，i tp r o v i d e sn o to n l yt h ec h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n ( c s i ) f o r t h ed e m o d u l a t i o n ，b u ta l s ot h en e c e s s a r yp r i o ri n f o r m a t i o nf o rt h es y s t e mo p t i m a l c o n f i g u r a t i o n i nt h i st h e s i s ，t h em e t h o d so fc h a n n e le s t i m a t i o nf o rl t es y s t e ma r e s t u d i e du n d e rt h en o i s e o n l ya n di n t e r f e r e n c es c e n a r i o s ，r e s p e c t i v e l y f i r s to fa l l ，t h ee x i s t i n ga p p r o a c h e so fc h a n n e le s t i m a t i o na r ec o m p r e h e n s i v e l y r e v i e w e d ，a n dt h e i ra d v a n t a g e sa n dl i m i t a t i o n sa r ea n a l y z e dw h e nt h e ya l eu s e di nt h e l t es y s t e m a n dt h e n ，t h r o u g he x p l o i t i n gt h es p a r s e n e s so fw i d e b a n dw i r e l e s s c h a n n e li nl t es y s t e m ，t h ep i l o t - b a s e dc h a n n e le s t i m a t i o nm e t h o d sa r ei n v e s t i g a t e d ， w h i c ha r ec o n c e r n e dw i t ht h en o i s es c e n a r i oa n dc o c h a n n e li n t e r f e r e n c es c e n a r i o t h em a i nw o r ko ft h et h e s i si sl i s t e da sf o l l o w s ： 1 1 1 1 es i g n a lm o d e lf o rt i m e - d o m a i ns p a r s ec h a n n e le s t i m a t i o ni ss e tu pi nt h e n o i s e o n l ys c e n a r i o ，a n dt h e nt h em o d i f i e ds u b s p a c ep u r s u i t ( m s p ) a l g o r i t h mi s p r o p o s e dt oe s t i m a t et h em u l t i p a t hd e l a y , w h i c hd e c r e a s e st h ea m o u n to fe s t i m a t e d c h a n n e lp a r a m e t e r sa n dr e d u c e s c h a n n e le s t i m a t i o ne r r o r ，n l ep r o p o s e dm s p a l g o r i t h mc a nl o w e rt h ep r o b a b i l i t yo ft h eo v e r e s t i m a t i n go rm i s s i n gm u l t i p a t hb y m i n i i l 诚gt h ec r o s s - c o h e r e n c eb e t w e e ns e n s i n gm a t r i xa n ds y s t e mm a t r i x ，a n d i m p r o v et h ee s t i m a t i o np e r f o r m a n c eb yc o m b i n i n gt h em u l t i p a t hm e t r i c s f o rt h e 田0s c e n a r i o 2 ，t h es i g n a lm o d e lf o rt h ej o i n tc h a n n e le s t i m a t i o ni ss e tu pi nt h ep r e s e n c eo f i n t e r f e r e n c e s ，a n dt h e nt h em e t h o df o rj o i n t l ye s t i m a t i n gt h el o c a lc h a n n e la n d i n t e r f e r e r sc h a n n e li sp r o p o s e dt oi m p r o v et h ec h a n n e le s t i m a t i o np e r f o r m a n c e 硼1 e p r o p o s e dm e t h o da c q u i r e sb o t ht h el o c a la n di n t e r f e r e r sc h a n n e l si nt h em a n n e ro f i t e r a t i v e l ye s t i m a t i n gu r k n o w ni n t e r f e r e r ss y m b o l sa n dc h a n n e l f u r t h e r m o r e ， o p t i m i z i n gt h em o d e l sp a r a m e t e r st h r o u g ha n a l y z i n gt h em o d e lm i s m a t c hc a nm a k e t h ea l g o r i t h me x h i b i tr o b u s t n e s st ot h en o i s e o n l yc a s e ，w h i l ep e r f o r mg r e a t l yi nt h e p r e s e n c eo fi n t e r f e r e n c e s 3 啊1 ep r o p o s e dj o i n tc h a n n e le s t i m a t i o nm e t h o di s a p p l i e dt oc o c h a n n e l i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o na l g o r i t h m n es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tu t i l i z i n gt h e w e l l e s t i m a t e dl o c a la n di n t e r f e r e r sc h a n n e l sc a l l e f f e c t i v e l ys u p p r e s si n t e r - c e l l i n t e r f e r e n c ei nt h el t es y s t e m i i i a b s t r a c t k e y w o r d s ：s p a r s ec h a n n e le s t i m a t i o n ，l t es y s t e m ，c o m p r e s s i v es e n s i n g ，s u b s p a c e p u r s u i t ，c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e i v 目录 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 目录v 第1 章绪论1 1 13 g p p l t e 系统简介1 1 1 1l t e 物理层概述2 1 1 2l t e 系统帧结构3 1 1 3l t e 下行链路7 1 2l t e 系统关键技术8 1 2 im i m o o f d m 技术8 1 2 2l t e 小区间干扰抑制技术一1 0 1 3 本文主要工作及贡献1 1 1 3 1 研究意义与研究框架1 1 1 3 2 研究内容及思路1 2 1 3 3 论文结构安排1 3 第2 章o f d m 系统的信道估计方法综述1 5 2 1 信道模型1 5 2 2 无干扰下的信道估计1 8 2 2 1 频域信道估计1 8 2 2 2 时域信道估计一1 9 2 3 同频干扰下信道估计2 1 2 4 基于压缩感知的稀疏信道估计2 3 2 5 本章小结2 5 第3 章基于子空间追踪的无干扰下稀疏信道估计2 7 v 目录 3 1l t e 系统稀疏信道估计建模2 7 3 2 现有稀疏信道估计算法存在的问题2 8 3 2 i 子空间追踪算法- 2 9 3 2 2 存在的问题3 0 3 3 改进的子空间追踪算法3 l 3 4 仿真结果与分析3 3 3 。5 本章小结3 7 第4 章基于压缩感知的同频干扰下信道估计3 9 4 1 同频干扰下l t e 系统的信号模型3 9 4 2 基于子空间追踪的联合信道估计4 1 4 3 提高系统矩阵重构性能4 3 4 3 1 稀疏e m 信道估计4 3 4 3 2 功率分配4 5 4 4 讨论：模型失配时的性能4 5 4 4 i 干扰个数失配4 6 4 4 2 干扰异步4 6 4 5 仿真结果与分析4 9 4 6 本章小结5 5 第5 章联合信道估计在干扰抑制算法中的应用5 7 5 1 干扰抑制合并技术( l r c ) 5 7 5 2 基于斜投影的干扰消除技术( o p i c ) 5 8 5 3 仿真结果5 8 第6 章全文总结6 1 6 1 本文工作总结6 l 6 2 需要进一步研究的问题6 1 参考文献6 3 致谢6 7 在读期间发表的学术论文与取得的其它研究成果6 9 v i 第1 章绪论 第1 章绪论 从最初的语音业务，到如今迅猛扩张的多媒体数据业务，二十多年来商业化 的移动通信系统已经进入了第四代的发展阶段。由过去仅仅使用时频资源的 f d m a 系统和t d m a 系统，到第三代使用码字资源的c d m a 系统，人们对移动 通信资源的使用已经从尽可能的提高覆盖率，逐步发展往提高频谱使用率的方 向。在第四代移动通信系统中，从资源的使用，到网络协议的设计，其最大的目 标是保证用户体验的前提下提高频谱利用率，在码、时、频资源已经充分挖掘的 情况下，人们进一步的利用空间资源提高系统容量，多输入多输出( m u l t i p l ei n p u t m u l t i p l eo u t p u t ，m i m o ) 技术因而成为了新一代移动通信系统充分提高频谱效 率的有效技术手段之一。新一代通信技术标准中，由3 g p p 组织发起的长期演进 ( l o n gt e r me v o l u t i o n ，l t e ) 项目，其制定的3 g p pr e l e a s e8 协议得到了众多厂 商的支持，成为第四代移动通信标准发展的里程碑【1 】。到目前为止协议已经推出 到了r e l e a s el1 版本，后者也称为l t e a d v a n c e d ，新版本协议对r 8 做了一定的 升级和扩展( 物理层方面，如拓展频谱的使用方式和范围，丰富多天线传输模式， 引入中继等【2 】) ，本文将以r 8 协议为背景展开相应的信道估计方法研究。 l t e 系统与以往系统最大的区别在于，物理层为进一步提高频谱利用率采用 了m i m o 和o f d m 技术，两者的结合也使得空时频资源得到了最大限度的利用； 网络层方面则为了减小用户面延时采用了扁平化的网络结构，去掉了无线网络控 制器( r a d i on e t w o r kc o n t r o l l e r ，r n c ) ，推出了演进型分组( e v o l v e dp a c k e ts y s t e m ， e p s ) 架构【3 1 。本文考虑接收端物理层的信号处理算法，因此下面仅就与本文研 究内容相关的l t e 系统物理层协议和关键技术做一简要介绍，然后给出文章的 研究框架、内容，描述论文的主要工作及其安排。 1 13 g p pl t e 系统简介 对于一个可以商用的通信系统而言，既要采用出色的技术保证通信质量，又 要有一套完整的技术标准将整个系统的参数、结构规范化，才能确保各个通信节 点的高效互联互通。为了能实现一个高数据传输率、低延时，且为分组业务优化 的系统，l t e 系统的总体架构在t s3 6 3 0 0 和t s3 6 4 0 1 中已有所描述，如图1 1 所示【”。各个通信节点之间共有三类接口：u e 和e n o d eb 之间的u u 空1 2 1 ：e n o d e b 之间的x 2 接口；e n o d eb 和e p c 之间的s l 接口。其中u u 接口规范了终端和 基站间的物理层( p h y ) ，数据链路层( m a c ) ，无线资源控制层( i u 屺) 等协 第1 章绪论 议。下面仅针对物理层协议和相关的无线通信技术做简要介绍。 m m e ，s 删m m e ，s g w 1 1 1l i e 物理层概述 图1 1l t e 系统总体架构 - 、 l i 孓e u t r a n i j 3 g p p l t e 物理层在整个u u 空口协议栈中简称层1 ，是相对于数据链路层( 层 2 ) ，和无线资源控制层( 层3 ) 而言，其相互关系如图1 2 所示。整个物理层协 议由1 个概述性文档【4 】，4 个具体规范文档组成，分别描述了物理信道与调制f 5 1 、 复用与信道编码【6 1 、物理层过程【7 1 以及相关测量标准【8 1 。 层3 露 层2 磊 靶 层1 图1 2 无线空口协议结构 逻辑信道 传输信道 l t e 物理层在下行方向上采用带循环前缀( c y c l i cp r e f i x ，c p ) 的正交频分 复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) ，上行方向上采用了 p a p r 性能较好的带循环前缀的单载波频分多址( s i n g l ec a r r i e r f r e q u e n c y d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，s c f d m a ) 。l t e 在双工模式上同时支持频分双工 第1 章绪论 ( f r e q u e n c yd i v i s i o nd u p l e x i n g ，f d d ) 和时分双工( t i m ed i v i s i o nd u p l e x i n g ， t d d ) 。 为了能适应传输速率高达1 0 0 m b i t s 的数据业务，且能灵活提供低速率的语 音通信，l t e 系统带宽支持从1 4 m h z 2 0 m h z ( 其中r 1 0 已支持至1 0 0 m h z ) 的 变化，其下行频谱效率最高至5 b i t h z ，上行则为2 5 b i t h z 。m i m o 方面，r 8 在 下行方向上可以配置2 根或者4 根发送天线，及2 根或者4 根接收天线，允许最 大4 个流的多层传输；而在传输模式【7 】上支持单用户m i m o 和多用户m i m o ， 包括空间复用模式( s p a t i a lm u l t i p l e x i n g ，s m ) 、传输分集模式( t r a n s m i s s i o n d i v e r s i t y ，t d ) 以及波束赋形( b e a m f o r m i n g ) ，多用户m i m o 在r 8 中仅支持单 流发送模式。 在信道编码、调制解调方面，l t e 系统采用1 3 码率的t u r b o 编码【6 】，支持 b p s k 、4 q a m 、1 6 q a m 、6 4 q a m 的调制方式。其中t u r b o 编码时，将传输块 分割为多段，并经过交织、选择、修剪等速率匹配过程使得编码效率支持1 5 个 等级的变化而不受限于仅有的四种调制方式。 此外与本文内容相关的如帧结构、参考信号等将在接下来的小节中描述，而 其它物理层功能如多媒体广播和多播业务，小区接入、定时同步，混合自动重传 过程( h a r q ) ，功率控制，射频处理以及各种物理层测量规范等请参照相关协 议【4 】【8 1 ，这里不再赘述。 1 1 2l t e 系统帧结构 l 1 匝系统基带信号的最小采样间隔为z ：1 ( 1 5 0 0 0 x 2 0 4 8 ) s ，这是由2 0 m h z 带 宽时系统做的最高2 0 4 8 点f f t 所决定的( 当然带宽越大，则该间隔越小) 。除 非特别说明，本文在做离散时间分析时，和时间有关的参数均是对该最小间隔的 归一化。 l t e 系统支持两种类型的无线帧结构：类型1 ，适用于f d d 模式：类型2 ， 适用于t d d 模式。下面仅简要介绍帧结构类型1 。 帧结构类型1 适用于全双工和半双工f d d 模式，每一个无线帧划分为1 0 个 无线子帧，每个子帧包含2 个长度为气，= 1 5 3 6 0 x t ，= 0 5 m s 的时隙。其结构如下图， 一个无线帧，t e = 3 0 7 2 0 0 7 , - - - 1 0m 3 ；一个时隙，死d = 1 5 3 6 0 t s = 0 5i 1 1 8 乙二全王堕 图1 3 帧结构类型1 第1 章绪论 在介绍l t e 系统时隙结构之前，有必要先区分协议中定义的两类信道i s ：物 理信道和传输信道。物理信道指的是一系列资源粒子( r e s o u r c ee l e m e n t ，r e ) 的集合，用于承载来自高层的信息；传输信道则按所传业务的类型和功能划分， 如控制信道，共享信道，广播信道等，用于传输面向不同需求的移动业务，他们 需要一一映射到实际的物理信道中，并且有可能不同的业务会被映射到相同的物 理信道上。物理信道与传输信道的映射关系如下表所示，这里仅仅给出下行方向 的，上行请参考【5 】， 表1 1 传输信道与物理信道映射关系 传输信道或控制信息物理信道 下行共享信道( d l s c h ) p d s c h 广播信道( b c h ) p b c h 寻呼信道( p c h ) p d s c h 多播信道( m 伽)p m c h 控制格式指示( c f i )p c f i c h h a l 硷指示( h i ) p h i c h 下行控制信息( d c i ) p d c c h 与物理信道紧密相关的时隙结构，包括资源栅格，资源粒子，资源块等解释 如下。 资源栅格 如图1 4 所示，一个时隙中传输的信号可用一个资源栅格来描述，其大小为 髓d l 憎个子载波和卿d l 个o f d m 符号，惜取决于所用系统带宽，配置如下： 表1 2l t e 带宽配置 信道带宽 m s z 1 4 ，3 5 1 01 52 0 磁 61 52 55 07 51 0 0 f f t 点数( 供参考) 1 2 82 5 65 1 21 0 2 41 5 3 62 0 4 8 表1 3 资源栅格参数 c o n f i g u r a t i o n n 登n 啦d l n o r m a lc y c l i cp r e f i x a f = 15k h z 7 = 1 2 6 一一一一t ! 一一一t 一 a f 1 5 k h z 一”1 “。v “p “4 厂= 7 5 k h z 2 4 3 资源粒子( r e s o u r c ee l e m e n t ) 资源粒子是资源栅格中的最小单位，它通过索引( 七，) 唯一标识。其中， k = o ，蜡硭- 1 ，l = 0 ，磕一1 。 第1 章绪论 资源块( r e s o u r c eb l o c k ) 资源块用于描述物理信道到资源粒子的映射关系。每个资源块的大小为：连 续糟个子载波和连续n s “y m b 个o f d m 符号。 譬 l 暑 壑 x 孥 鲻 秘 件 墅 1 个下行时隙 毛。 o f d m 符号 图1 4 资源栅格示意图 本文仅使用p d s c h 物理信道，即不考虑任何数据之外的控制信息的传输问 题，假设所有和数据有关的信息如调制方式，信道编码等参数接收端已经准确获 得，因此只需考虑数据的解调和译码。下面给出本文信道估计算法所使用的导频 及其结构。 参考信号( r e f e r e n c es i g n a l ，r s ) 亦称“导频”，是由发送端提供给接收端 用于信道估计或探测的一种已知信号。下行参考信号至少可用于下行信道质量测 量( 反馈c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n ) ，信道估计( 做相干检测和解调) ，以及小区 搜索等。下行参考信号一般有两类j ：小区专用导频( c e l l s p e c i f i cr e f e r e n c e s i g n a l ，c r s ) 和终端专用导频( u e s p e c i f i cr e f e r e n c es i g n a l ，u e r s ) 。两者最 第1 章绪论 大的区别是小区专用导频不做预编码，而后者需要同数据一块做预编码。这使得 利用c r s 做信道估计后得到的是真实的信道响应，在解调时需要将信道响应乘 以相应的预编码矩阵才是完整的信道“传输函数”，相反利用u e r s 直接估计得 到的就是等效的信道矩阵。比如使用动态b r a m f o r m i n g 模式时，就不能用c r s 做信道估计( 接收端无法预知预编码矩阵) ，而只能使用u e r s 。上行参考信号 与下行参考信号差别较大，其中上行链路在r 8 中最多支持l x 2 的天线配置，而 在r i o 中参考信号的重新设计使得无论是下行还是上行，都丰富了多天线的使 用方式和个数，这里就不再具体描述【9 j 。 下行方向上，以开环大c d d ( c y c l ed e l a yd i v e r s i t y ，c d d ) 空间复用模式 ( 接收端己知预编码矩阵) 为例，其使用c r s 作为估计信道的导频，若小区i d = 0 ， 则最多支持4 根发送天线的c r s 时频结构图如下所示， 卜_ 一 1 4 个o f d m 符号_ 卜 o12 3 4560123456 黛 鬻瓣趱懑 缀攀 辫鞴圈糕 鬻圈豢瓣麟蓊 豳蘸 ，i ，。 鬻圜薷 ：霉i 图1 5 参考信号一个子帧内时频分布图示 圜天线。导频 固天线1 导频 露天线2 导频 圜天线3 导频 口数据 可见不同天线上的r s 在频域上有一定的位移，若某只天线在某个子载波上 发射有导频，则其它天线在该子载波上是保持“安静”的，不会产生干扰。注意， 上述时频分布还与当前小区的i d 有关，不同小区之间的映射会因为i d 的不同而 在频域方向上发生一定的“位移”，比如说i d = i 的小区，其分布就是上述分布往 往频率方向整体移动一个子载波的结果( 移动大小等于i d 模6 ) 。c r s 是一组伪 随机序列，固定采用4 q a m 调制方式，具体产生方法请参考相关规范【5 j 。 e n o d eb 决定下行每个r e 的传输功率，r s 与p d s c h 上数据的功率比是可 以依上层指示而改变的，其比值由p 。或p 。来决定，定义如下【7 j ： 第1 章绪论 在包含有r s 的o f d m 符号上( 如上图第0 个o f d m 符号) ，数据与r s 的功率比值设定为p a ； 在不包含有r s 的o f d m 符号上( 如上图第2 个o f d m 符号) ，数据与 周围r s 的功率比值设定为p b ； 不同的天线配置和发送模式下，协议仅指定p b p 4 ，而通过改变不同的几或 p 。值会影响到信道估计性能，及解调性能。若导频功率大一点，则信道估计质 量好，但数据上的信噪比下降；反之导频功率小些，则情况会相反。需要注意， 这里指的仅是功率分配，而总发射功率还是固定不变的。 下面简单介绍整个l t e 下行链路的收发流程，本文后续各章节的仿真实验 将依照该链路实现。 1 1 3l t e 下行链路 l t e 系统的下行链路发送框图如下所示f 3 】： 编码多项式信道编码方式 荠凳蕃晏 输入码字数日 扰码起始值 小区i n 系统带竟配量 采用的t w o , 类 映射的天线蠼口号 图1 6l t e 系统下行发送流程 号 上图中的“层映射”的“层”指的是实际发送的“数据流”个数【5 j ，它将调 制好的复信号分流至若干层，然后通过预编码矩阵映射到发送天线上，因此层数 不一定与天线数目相等，如2 层数据通过一个2 x 4 的预编码矩阵便能通过4 根发 射天线发送出去，此时接收端解调时面对的等效信道矩阵的秩最多为2 。这涉及 到小区间同频干扰个数的定义，有必要在这里预先说明。 l t e 协议没有对接收机的处理流程做规范，这么做可以让不同厂商在生产基 带芯片时有很大的自由度，包括后面涉及的如何实现同频干扰抑制的算法等。下 面给出本文仿真实验中使用的接收机框图。 第1 章绪论 图1 7 l t e 接收机框图 上图流程中虚线框内的部分即是本文所研究的内容，描述了无论是有噪还是 同频干扰场景下信道估计和解调的关系。框图中涉及的部分标准化实现技术，下 节将予以简述。 1 。2l t e 系统关键技术 o f d m 利用各个子载波间的正交性，将一段带宽内的信道划分成若干个子信 道，有效地将频选信道转化成若干个独立的平坦衰落信道，大大降低了均衡器的 实现复杂度。m i m o 技术成功地使用了空间自由度，有效利用信道独立衰落带来 的分集效应降低误码率，提高了信道传输速率。 1 2 1 m o - o f d m 技术 o f d m 除了性能上的优势外，另外一个重要的优点是可以利用快速傅里叶变 换实现调制解调，从而降低了系统实现的复杂度【1 0 1 。图1 8 清晰地解释了o f d m 信号在时频域上的特点， 图1 8 0 f d m 信号特点 第l 章绪论 尽管在性能和实现复杂度上o f d m 的优点比较明显，但其缺点同样不可忽 视，如对频偏和相位噪声较为敏感，尤其是由快速时变的信道以及载波偏移导致 子载波间正交性恶化，以及功率峰均比( p a p r ) 较高等。 使用空间复用模式的m i m o ，如典型的b l a s t 系统 1 l 】：将调制后的符号进 行空间交织( 预编码) ，形成独立的数据流送至发射天线发射，如下图所示， m i m o 信道 h 。 图1 9 b l a s t 系统 接收端的检测有迫零检测( z e r o f o r c i n g ) 、最小均方误差( m m s e ) 检测等 算法。b l a s t 系统充分发挥了空间自由度提高数据传输速率，相比之下另外一 种分集复用系统( 如a l a m o u t i 空时码) 则以传输速率换取分集增益，提高系统 传输的可靠性。空间复用和分集形成了m i m o 通信的一对折中因子，后者可用 下图接收端的最大比合并( m r c ) 来刻画其增益， 收发链路频率 频率 s n r 得到了有效提高 图1 1 0m r c 示意图 9 收发链路b频率 第1 章绪论 上图直观的解释了m r c 算法在接收端提高信噪l ：| ：( s i g n a ln o i s er a t i o ，s n r ) 的作用，很好的发挥了多天线系统的空间分集( d i v e r s i t y ) 效果，降低系统中断 概率。m i m o 解调算法中最大似然估计的性能最好，但随着调制阶数和天线个数 的增加，其复杂度指数上升难以实现，目前已有很多相关的近似算法很好的解决 了这一问题，如本文后续会用到的球形译码算法等。 1 2 2l t e 小区间干扰抑制技术 小区间干扰【3 1 ( i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，i c i ) 是蜂窝移动通信系统中的固有问 题。它对系统直接的影响表现为各种参数估计性能的下降并导致解调的恶化。除 了一般有意的人为干扰之外，小区间常常由于不同用户使用了相同的资源而导致 多址干扰，如f d m a 和t d m a 中的同频干扰，以及c d m a 系统中由于用户序 列间的非正交性而导致的码分多址干扰等。l t e 系统是一个f d m 系统，用户通 过使用不同频段内的子载波来保持相互间的正交性，然而由于系统总是尽可能地 以接近频率复用系数为1 的方式组网，且l t e 系统所采用的m m o 技术本身就 是强调在相同的频率资源下，对空间资源的充分利用，使得小区边缘用户常受到 同频干扰( c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e ，c c i ) 的影响。因此，如何抑制小区间同频 干扰，提高小区边缘用户的通信质量，是l t e 系统设计中的关键技术之一。 小区间同频干扰根据不同的方式有以下不同的分类。 首先，根据小区间同频干扰信号和有用信号的相对时间位置，可分为同 步干扰和异步干扰。如果相邻小区的同频干扰信号和本小区的有用信号是时域对 齐的，就称其为同步的小区间同频干扰( 简称同步干扰) ；否则称为异步的小区 间同频干扰( 简称异步干扰) 。一般来说，若能有效利用同步干扰的信号结构， 是能取得比异步干扰的噪声化处理更好的抑制效果，但准确有效的估计干扰的参 数是一个相对困难的问题，传统的干扰抑制算法因此较多采用后者的处理方式。 其次，根据干扰源的不同，又可将小区间同频干扰分为s i m o 干扰和 m i m o 干扰。对于s i m o 干扰信号，相邻小区的同频干扰源可以认为是一个单天 线的发射源，而m i m o 干扰则可以定义为一个多天线发射源的邻小区同频干扰。 在当前对同频干扰的研究中，除了传统的( 软) 频率复用技术，主要有以下 几种处理下行链路小区间同频干扰的方法： ( 1 ) 小区间干扰随机化 ( 2 ) 小区间干扰协调回避 ( 3 ) 小区间干扰抑制消除 前两种方法依赖于发射端的特殊设计，可能需要进一步的标准化；而第三种 则是接收机技术，不需要标准化，是一种“补救”措施，即干扰出现已成既定事 1 0 第1 章绪论 实的情况下的一种信号处理方法，本文后续部分讨论的信道估计算法即属于这类 方法。 1 3 本文主要工作及贡献 针对l t e 系统，本文研究既能适应无干扰又能适应有同频干扰的s i s o 、 m i m o 信道估计方法，并将干扰下的信道估计应用于小区间同频干扰抑制。以 3 g p pr e l e a s e8 协议下的l t e 系统下行链路为背景，建立信道估计模型，利用无 线信道特性和系统导频、功率分配等条件有效估计多径信道。下面首先简要说明 混合场景下信道估计的研究意义，然后给出论文的研究内容和思路，最后详细描 述论文的结构及内容安排。 1 3 1 研究意义与研究框架 如前所述，同频干扰下l t e 系统解调性能的严重下降，与信道估计误差较 大有着直接的关系，因此如何提高本小区信道估计性能甚至获得干扰信道估计， 并兼顾无干扰时的性能表现，对解调算法的性能提升及实用性有着关键的作用。 o f d m 系统信道估计一直以来都是通信信号处理领域的研究热点之一，而解决 同频干扰下的信道估计问题则对提升l t e 系统整体性能有着实际的应用价值。 现有l t e 系统信道估计存在着以下不足之处： ( 1 ) 在无同频干扰的场景下，时域信道估计较容易受到噪声和导频个数不足 的影响而产生多径漏估、多估问题，导致性能受到较大影响，不能有效 地发挥参数个数少于频域信道估计的优点。该场景下的信道估计性能仍 有提升的空间。 ( 2 ) 同频干扰场景下，将干扰看成高斯色噪，利用干扰二阶统计特性估计信 道的性能并不理想，主要原因是导频个数不足，同时估计信道和协方差 矩阵的难度高、误差大；当干扰功率较强，或者个数较多时，通过迭代 式消除干扰的估计方法性能同样不好，且需要知道准确的干扰个数，这 在实际应用中无法保证。 因此，本文针对以上问题，利用无线信道的时域稀疏特性分别设计了无干扰、 有同频干扰场景下的信道估计算法；进步通过算法模型优化，使后者既能适用 于无干扰场景，又能在同频干扰场景下显著提高信道估计性能，为实现l t e 系 统小区边缘的同频干扰抑制提供必要的条件。研究框架如下图所示。 第1 章绪论 建 模 解 决 方 法 不同场景下的信道估计问题 同频 无干扰 干扰 信道估计!单小区联合估计 模型。j模型模型 稀疏性j m s p s p j c e m s p ：改进子空间追踪算法 s p j c e ：基于子空间追踪的联合信道估计 图1 1 1 研究框架 需要说明的是，上图中两个算法考虑的是不同前提下的信道估计，m s p 仅 针对噪声场景，因而仅适用于无干扰场景，而s p j c e 则考虑了干扰和噪声可能 同时存在的混合场景，算法在一定条件下显著提高了同频干扰下的信道估计性 能，而在纯噪声场景下相比m s p 损失较小。两个算法模型不同，但都使用了改 进的贪婪算法；从应用的角度来看，m s p 可应用于小区内受干扰可能性较小的 用户，而s p j c e 则可使用于小区边缘用户，从算法的复杂度来看，m s p 的复杂 度要低于s p j c e 的复杂度。 1 3 2 研究内容及思路 ( 1 ) 研究内容一：无同频干扰下l t e 系统信道估计 无同频干扰时的o f d m 信道估计是一个较成熟的研究问题，但近年来利用 无线信道稀疏特性的稀疏信道估计算法，将压缩感知理论引入到信道估计问题 中，使得算法在使用较少导频的情况下获得了很好的信道估计性能。本文将在已 有算法的基础上分析其不足之处，进一步改善信道多径跟踪能力，逼近稀疏信道 估计的c r a m 6 r - r a o 界。 研究思路：通过计算压缩