《信道估计》PPT课件

上讲内容（1）,无线移动信道的特点模型多径（频率选择性）和移动（多普勒扩展）,2020/5/13,1,上讲内容（2）,信道问题及解决失真干扰和噪声（损耗）,2020/5/13,2,上讲内容（3）,CDMA系统频率选择性的慢衰落信号问题和有关技术,2020/5/13,3,本讲内容,基本原理：FIR模型的系统辩识信道估计方法概述信道估计算法举例（GSM和CDMA）,2020/5/13,4,2020/5/13,5,信道估计,为什么需要信道估计信道不理想（缺陷信道时变特性）MLSE均衡器（接收错误最小化）、自适应均衡器（对抗ISI）、分集接收机（匹配）等需要信道信息使相干解调成为可能数字处理技术发展，可完成复杂运算估计什么信道profile复系数值（频率、相位、幅度）信噪比,基础：线性模型的最小方差无偏估计量（1）,无偏最小方差准则限制估计是无偏的且为线性，寻找最小方差估计,2020/5/13,6,基础：线性模型的最小方差无偏估计量（2）,2020/5/13,7,原理：FIR模型的系统辩识（1）,关键问题是探测信号的选取（MacWilliams和Sloane1976证明应选取伪噪声序列）,2020/5/13,8,un,原理：FIR模型的系统辩识（2）,相关法,2020/5/13,9,原理：FIR模型的系统辩识（3）,估计效果的评估信号与估计误差比（signalesitmation_error）噪声的影响归一化因子,2020/5/13,10,原理：FIR模型的系统辩识（4）,实际系统和辩识系统的输出差,2020/5/13,11,原理：时变系统的跟踪（1）,模型（信道估计）滤波器输入平稳，抽头是时变的（自适应均衡）滤波器输入和抽头都是时变的,2020/5/13,12,原理：时变系统的跟踪（2）,一阶马尔科夫过程多重回归过程,2020/5/13,13,本讲内容,基本原理：FIR模型的系统辩识信道估计方法概述方法分类估计准确度改进信道估计算法举例（GSM和CDMA）,2020/5/13,14,2020/5/13,15,信道估计的方法和分类,按照优化准则分类最小二乘LS最小均方误差LMMSE按照有无训练序列导频辅助信道估计盲信道估计,其它分类：强调某些特点基于最小二乘的信道估计基于训练序列的信道估计基于相关的信道估计数据辅助信道估计基于判决反馈的信道估计,无训练序列：差分检测（1）,使用条件：当符号间相位变化很小实现简单,16,无训练序列：差分检测（2）,17,该技术也可用于频偏估计,发送训练序列,18,导频信道cdma2000前向和反向链路WCDMA下行链路导频符号GSMOFDMWCDMA上行链路,2020/5/13,19,影响信道估计准确度的因素（1）,序列的统计特性序列的发送方式单载波：连续、时隙方式多载波：块状、梳状噪声（干扰）强度与统计特性信道统计特性、时变特性,2020/5/13,20,影响信道估计准确度的因素（2）,系统参数：AD精度、采样精度算法的准则算法的收敛速度算法的稳定性,影响信道估计准确度的因素（3）,积分长度（相关长度）的影响训练或PN序列的互相关特性决定了估计精度序列积分越长互相关影响越小信道变换速度限制可用观测时间（积分长度）信道估计的积分长度自适应调整（跟踪车速）基于预测的信道估计由于Pilot信道占用信道容量，时隙Pilot无Pilot时的信道估计值可通过插值或预测获得其基础是信道变化速度是有限的（采样定理），时间相关性,2020/5/13,21,2GHz，100km/h，3径信道下AD量化比特数对性能的影响,2020/5/13,22,2GHz，100km/h，3径下采样率对性能的影响,2020/5/13,23,2020/5/13,24,信道估计算法的改进,估计精度改进信号设计：构造良好的训练序列短训练与跟踪相结合（时隙导频）基于迭代的信道估计（利用解码或均衡器提供的附加信息）插值、滤波与预测跟踪性能的改进开环和闭环(迭代)估计信道变化速率维纳滤波和卡尔曼滤波其它改进,2020/5/13,25,车速估计（1）,2020/5/13,26,车速估计（2）,电平交叉率（LCR）是指Rayleigh衰落包络归一化为本地RMS（均方根）信号电平后，以正斜率穿过某一指定电平的速率，每秒电平交叉的数目为：,2020/5/13,27,本讲内容,基本原理：FIR模型的系统辩识信道估计方法概述信道估计算法举例GSMCDMA,2020/5/13,28,例一：GSM系统,发射端数据源（含CRC、卷积编码、交织器）GMSK调制器移动信道接收端解调器/均衡器解交织器和解码器,2020/5/13,29,源数据序列,全速率语音业务（TCH/FS，13.3kbps）信道正常突发序列包括前后各58个信息比特、中间的26比特训练序列以及首尾各3个尾比特训练序列的一种：00100101110000100010010111,2020/5/13,30,GMSK调制,在进行GMSK调制之前先对源数据序列进行差分编码高斯滤波调制信道模型采用GSM05.05的C.3中的信道模型C.3.1和C.3.4,2020/5/13,31,解调和均衡,2020/5/13,32,信道估计原理,2020/5/13,33,rchannel(t),GSM系统中的信道估计算法,按最小二乘准则，寻找使误差平方和最小的参数序列作为对信道系数的估计其中an是26比特的训练序列,2020/5/13,34,GSM系统中的信道估计算法,2020/5/13,35,例二：WCDMAcdma2000上行链路框图,2020/5/13,36,2020/5/13,37,信道估计的前提条件,信道系数hn在0N-1区间内保持恒定值（慢变）化训练序列的自相关