基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统.doc

第5期任术波等：基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统73基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统任术波，尚勇，郭俊奇，项海格（北京大学 信息科学技术学院 卫星与无线通信实验室，北京100871）摘 要：设计了一种基于导频辅助的无循环前缀空频分组编码OFDM系统（Non-CP SFBC-OFDM）。区别于传统的循环前缀空时分组编码OFDM系统（CP STBC-OFDM），新系统发射端将块状导频序列和由空频分组编码构成的OFDM符号交替排布发射，并且每个OFDM符号前不再附加循环前缀，而接收端针对这一新的数据发射结构设计出一种基于干扰抵消的信号检测和信道估计联合递归算法。理论推导和仿真结果表明：相对于应用最小平方（LS）、迭代最小平方（iterative LS）的信道估计算法的循环前缀STBC-OFDM系统，引入联合递归算法的新系统可以得到更高的信息数据传输效率和更低的系统误比特率。关键词：循环前缀；空频分组编码；无循环前缀SFBC-OFDM系统；信道估计；干扰抵消中图分类号：TN911.25 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2009)05-0068-06Pilot-assisted non-cyclic prefixed SFBC-OFDMREN Shu-bo, SHANG Yong, GUO Jun-qi, XIANG Hai-ge(Satellite and Wireless Communication Laboratory, College of Information Science and Technology, Peking University, Beijing 100871, China)Abstract: A pilot-assisted non-cyclic prefixed space-frequency block-coded orthogonal frequency division multiplexing (Non-CP SFBC-OFDM) system was proposed. Unlike in the traditional cyclic prefixed SFBC-OFDM system, the transmitted sequence of the proposed system was designed in the way that block-type pilot sequences and OFDM symbols derived from the SFBC scheme had been arranged alternately without any cyclic prefix (CP) before each OFDM symbol. Moreover, based on interference cancellation, a recursive algorithm of joint channel estimation and data detection was proposed for the corresponding receivers. Simulation results show that the proposed system based on the recursive algorithm achieves lower bit error rate (BER) and higher information data transmission rate than the traditional cyclic prefixed STBC-OFDM system with least square (LS) or iterative LS channel estimation algorithm.Key words: cyclic prefix; SFBC; non-CP SFBC-OFDM; channel estimation; interference cancellation1 引言收稿日期：2007-10-11；修回日期：2009-03-09基金项目：国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目（2008AA01Z226）Foundation Item: The National High Technology Research and Development Program of China(863 Program) (2008AA01Z226)多输入多输出（MIMO）技术1相对于现有通信系统在不增加系统带宽的前提下可以成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，被认为是新一代移动通信系统的核心技术；MIMO系统中的空频分组编码（SFBC）是利用正交原理设计出的一种空域和频域联合正交分组编码方式24，因其能获得较高的分集增益且译码复杂度低而得到广泛应用；将应用SFBC的MIMO结构和正交频分复用（OFDM）技术相结合而构成的SFBC-OFDM系统不仅能够增加系统容量，提高频谱利用率，还可以克服宽带信道的频率选择性衰落，因此成为第4代（4G）无线通信系统最有吸引力的实现方案之一5,6。文献6给出了频率选择性衰落信道下循环前缀SFBC-OFDM系统的空频分组编码方案，但并未对信道估计进行描述；文献7针对SFBC-OFDM系统提出了基于期望值最大化的迭代信道估计算法，但应用该信道估计算法的循环前缀SFBC-OFDM系统误比特率性能有待提高。考虑到传统的循环前缀SFBC-OFDM系统在系统设计和信道估计上的不足，本文提出了一种基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统并给出了与此系统相匹配的信号检测和信道估计联合递归算法。在新系统发射端，由空频分组编码构成的每个OFDM符号前不再附加循环前缀，取而代之的则是一段块状导频。该导频既可以实现每个OFDM符号传输期间的信道估计，又能防止信道多径时延扩展引起的OFDM符号间串扰，综合了传统的循环前缀MIMO-OFDM系统中循环前缀、块状导频或梳状导频的功能。新系统接收端针对块状导频序列和OFDM符号交替排布的发射结构设计出一种基于干扰抵消思想的信号检测和信道估计联合递归算法。与传统的循环前缀STBC-OFDM系统相比，应用信号检测和信道估计联合递归算法的新系统可以获得更高的信息数据传输效率、更优的信道估计性能和误比特率性能。本文接下来分4部分展开：第2节详细描述了基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统模型，分别给出了系统发射机模型、接收机模型以及信道模型；第3节提出基于干扰抵消的信号检测和信道估计联合递归算法；第4节给出系统的仿真结果；第5节是结束语。图1 发射机模型本文中：、和分别表示矩阵的共轭、转置和共轭转置；表示数学期望；表示维的单位矩阵；表示维的全零矩阵；表示归一化的点FFT变换矩阵，其中， ；为归一化的点IFFT变换矩阵。2 系统模型由于各接收天线对接收信号块接收处理流程一样，因此为了系统描述简单且不失一般性，本文以21天线结构并带有信道估计且无循环前缀的SFBC-OFDM系统为例进行系统模型的数学描述，而在系统仿真中则以22天线结构为例来验证系统设计的有效性。另外，设定每个OFDM符号长度为，块状导频长为。2.1 发射机模型发射端2根发射天线每相邻2个频域子载波位置上的数据采用Alamouti结构8的空频分组编码。第个发射OFDM符号与块状导频排布方式如图1所示（由于各OFDM符号处理流程均同，下文略去时间脚标）。首先个频域信息符号 按照图1所示的空频编码方式得到维的和。(1)(2)接着对和分别进行点IFFT变换，再分别与维的块状导频序列和组合构成发射天线1和2的维时域发射数据块和，记为(3)(4)2.2 信道模型多径衰落信道的离散冲激响应可以表示为(5)其中，信道的最大时延不超过个采样周期，是第根发射天线到第根接收天线信道冲激响应的第径在时刻的衰落因子。在多普勒频偏较小时，可以认为信道是频率选择性块衰落的，由于采用21天线结构，可记为，可记为()，即发射天线1和2分别到接收天线的信道冲激响应矢量可表示为： 和。2.3 接收机模型图2给出了系统的接收机模型。图2 接收机模型由于假定信道是块衰落的且每一根天线上的导频固定不变，因此第块内的导频可以被看作是第个数据块的循环前缀，则2根发射天线第个时域发射数据块和分别经过多径衰落信道和到达接收端，得到第个接收数据块可以表示为如式(6)所示的循环卷积形式。(6)其中，表示循环卷积运算；表示第个接收数据块上的维加性高斯白噪声序列。由于接收端已知块状导频序列和，因此可以利用文献9中信道估计算法获得信道和的估值和，进而重构接收导频序列并用于消除由信道多径时延扩展引起的块状导频对OFDM符号的干扰（此操作在下一节给出详细阐述），使得块状接收导频序列从整个接收序列中分离出去，得到“干净的”接收OFDM符号。(7)其中，表示线性卷积运算；和分别为信道冲激响应和构成的线性卷积矩阵。由于信道长度为（已知），因此和分别为第个维的接收OFDM符号和加性高斯白噪声序列。接下来对式(7)中接收的OFDM符号左乘“剪切相加”矩阵，即(8)其中，和分别是发射天线1和2到接收天线的维信道循环矩阵，矩阵各列分别由各自的信道冲激响应序列和尾部补零至长后循环排列构成。从式（8）可以看出，“剪切相加”矩阵的作用是将长度为的数据“拖尾”剪切并加入接收OFDM符号“头部”，这样就把发射OFDM符号和信道冲激响应矢量的线性卷积转换为循环卷积形式。图3给出了“剪切相加”示意图，图中阴影部分表示长度为的数据“拖尾”。图3 剪切相加示意图下面对接收数据进行FFT变换得到频域数据R。(9)其中，（或）代表维对角矩阵，其位置处对角元素为（或）的第个N点DFT变换系数；。从式（1）、式（2）可知，频域数据和相邻2个频域子载波位置上的信息调制符号采用Alamouti结构的空频分组编码，因此可分为如下2部分。(10) (11)在STBC系统中，假定信道频率响应在相邻2个符号周期内是不变的8，而对于SFBC系统，当数据长度较大时，可以假定相邻2个频域子载波位置上的信道频率响应相同10，即有(12)则式(10)、式(11)可以组合写成矩阵形式(13)接下来对频域数据进行空频解码，通过对左乘矩阵可线性分离出2根天线的频域数据，如式（14）所示：(14)其中，是一个维对角矩阵，其位置处对角元素为 。下一步需要对经过空频解码后分离出的2组长度为的频域数据符号进行MMSE频域均衡，恢复2根发射天线频域发射数据和的估值和，即(15)最终恢复出原始频域发射信息数据的估值T(16)3 信道估计和信号检测的联合递归算法由于典型城区信道存在“稀疏”特性（见表1），信道采样点上的噪声会影响信道估值的精确度。为了抑制噪声对信道估计的影响，需要对文献9中信道估计算法所获得的信道初始估值进行修正；另一方面，典型城区信道又存在多径时延扩展，因此发射机模型采用块状导频和OFDM符号无间隙排布的这一发射结构会导致接收块状导频和接收OFDM符号在相邻处交叠在一起产生干扰，如图4所示。阴影三角形表示接收块状导频因信道多径时延扩展而产生的“拖尾”，它对接收OFDM符号形成干扰，进而影响接收信号检测性能；白色三角形表示接收OFDM符号因信道多径时延扩展而产生的“拖尾”，它对接收块状导频形成干扰，进而影响信道估计性能。综合上述2个方面，基于干扰抵消思想11提出信道估计和信号检测的联合递归算法。这里对第块“接收块状导频序列接收OFDM符号”进行如下操作。表1SUI5信道模型特性路径时延/ms功率增益/dB10024-5310-101) 假定信道是频率选择性块衰落的，对于，按文献9中信道估计算法获得信道初始估值的预测值和。2) 根据、和发射块状导频、重构接收导频，进而消除接收导频对接收OFDM符号的影响，得到近似无干扰的接收OFDM符号，接着对近似无干扰接收OFDM符号进行空频解码、MMSE频域均衡和解调，得到“近似干净的”原始发射信息数据S的估值。3) 根据、和2）得到的“近似干净的”原始发射信息数据的估值重构接收OFDM符号，进而消除接收OFDM符号对接收导频的影响，得到近似无干扰的接收导频，并再次按照文献9的信道估计算法获得信道和初始估值和。由于此时采用了“近似干净的”接收导频进行信道估计，因此获得的和要比1）中结果有所改善。4) 接着对和进行“抑制噪声操作”获得更为精确的估值和，具体做法为12：只保留估值和所有采样点上最大的50个幅度值点，其余置零。采取这样的操作会不断降低采样点上的噪声影响，因而信道估值也越来越准确。5) 把4）获得的估值和保存到时的信道初始估值预测值和中。对于，通过对上述保存的信道初始估值预测值的最新2组历史信息求平均得到对应于当前值的信道估值预测值和，进而跳转到2）循环执行。图4 接收端块状导频和OFDM符号的相互干扰示意图上述递归过程会使信道估值和的均方误差（MSE）越来越小，在循环若干次后，不断降低的信道估值均方误差将达到一个稳定的状态，从而实现良好的信道估计与跟踪；同时，由于上述递归过程消除了导频对信息数据的干扰，因此能得到更精确的信号检测性能和更低的系统误比特率。4 仿真结果本文仿真的具体参数如下：所构建的基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统采用22天线结构；频率选择性衰落信道和采用典型城区的SUI5信道模型（见表1）；发射的频域信息数据块包含2 048个符号，每个符号均来自于对信源比特流进行的1/2码率、约束长度7、171 133的卷积编码，随机交织和16QAM调制；块状导频序列为长511的m序列，导频序列为的255位循环移位序列；基带采样率7.56MHz。图5给出了本文所提出的无循环前缀SFBC-OFDM系统的误比特率仿真曲线，并与循环前缀STBC-OFDM系统的误比特率做了对比。由于传统循环前缀STBC-OFDM系统信号发射结构是在前后2个OFDM符号时隙内2根发射天线上相同频域子载波上排放Alamouti编码的数据符号，而本文的无循环前缀SFBC-OFDM系统信号发射结构则是在一个OFDM符号时隙内2根发射天线上相邻频域子载波上排放Alamouti编码的数据符号，因此在频率选择性块衰落信道下，即信道在一段时间内基本保持不变且接收端信道状态信息（CSI）精确已知时，循环前缀STBC-OFDM系统在一个Alamouti编码数据符号内的信道频域响应不会存在SFBC-OFDM系统如式（12）那样的误差，从而误比特率性能会略好于本文提出的无循环前缀SFBC-OFDM系统；然而在引入信道估计的情形下，由于文献13,14中信道估计算法是利用均匀分布于数据子载波之间的导频数据通过最小平方（LS）或迭代最小平方（iterative LS）方法并经过插值来获得信道频域响应的，这样会导致在插值频域子载波点上信道频域响应存在较大的误差，而本文所采用的信道估计算法则是在时域上完全估计出多径信道的冲激响应而避免了信道插值所带来的一些误差，此外并针对典型城区信道“稀疏”特性进行了估计后处理操作（针对大多数典型城区信道的“稀疏”特性，估计后处理操作可以大大提高信道估计性能12，但并不适用于所有信道模型，这会因信道模型不同而有一些差异），从而大大抑制了噪声的影响，因此在典型城区信道模型下，应用本文信道估计和信号检测联合递归算法（JR, joint recursion）的无循环前缀SFBC-OFDM系统显示出更低的误比特率，具有更优的系统性能。图5 系统误比特率性能曲线对比此外，相对于本文系统的数据发射结构，应用最小平方或迭代最小平方信道估计算法的循环前缀STBC-OFDM系统需要在每个OFDM符号的频域子载波上均匀插入导频符号，因此其信息数据传输效率会有所降低。5 结束语本文提出了频率选择性衰落信道下一种基于导频辅助的无循环前缀SFBC-OFDM系统，并给出了与此系统相匹配的信号检测和信道估计联合递归算法。与传统STBC-OFDM系统相比，新系统发射端将空时域的Alamouti正交设计结构应用于空频分组编码设计，并去除了传统STBC-OFDM系统的“循环前缀OFDM符号”结构，取而代之的是“块状导频OFDM符号”结构；接收端针对这一全新的数据发射结构设计出了一种基于干扰抵消的信号检测和信道估计联合递归算法。计算机仿真结果表明：新系统相比于传统的循环前缀STBC-OFDM系统，不仅有更高的信息数据传输效率，还能在接收端未知信道情况下获得更低的误比特率性能，因此在实际宽带无线传输中具有更大的实用意义。参考文献：1PAULRAJ A J, GORE D A, ROHIT U, et al. 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