信道估计中的导频结构

MIMO系统中的信道估计技术

目录

一. 介绍

二. 怎么信道估计?

三. 块状导频结构

四. 梳妆导频结构

五. 格状导频结构


一. 介绍

发射机将信息比特序列调制成PSK/QAM符号,然后对相应的符号执行IFFT(逆傅里叶变换)将其变换成时域信号,最后通过一个无线信道将它们发射出去。

接收端信道估计的意义:接收的信号通常因受到信道特性的影响而失真。为了恢复发送的比特信息,在接收机必须对信道的影响进行估计和补偿;

发射端信道估计的意义:设计预编码矩阵,避免自干扰;

二. 怎么信道估计?

在MIMO中,只要不发生载波间干扰,即能够保持子载波之间的正交性,就能将每一个子载波看成独立的信道。这种正交性使得接收信号的每个子载波分量可以被表示成发射信号与子载波的信道频率响应的乘积。因此,需要估计每个子载波的信道响应就可以恢复发送信号。

具体方法:发射机和接收机都知道前导和导频,接着利用此符号就可以信道估计,还可以利用不同的插值技术来估计导频之间的子载波上的信道响应。

数据信号和训练信号都可以用于信道估计,同时需要考虑性能需求、计算复杂度和信道时变特性。

以下导频信号的分类是依据导频排列的方式。

三. 块状导频结构

周期性地发射OFDM符号进行信号估计,其中每个导频符号上的所有子载波都用做导频。利用这些导频进行时域插值,沿时间轴估计信道。需要注意:

  • 导频符号的周期需等于信道的相干时间;
  • 信道相干时间与多普勒频率成反比;

由于导频是周期性地插入导频符号的所有子载波中,所以块状导频的排列适用于频率选择性信道。然而,对于快衰落信道,通过缩短导频符号的周期来跟踪信道变化会引起很大的负荷。

四. 梳妆导频结构

在每个OFDM符号的子载波上周期性地放置导频信号,然后利用这些导频信号进行频域插值,沿频率轴进行信道估计。为了跟踪频率选择性信道的特性,导频在频率上的周期需要与相干宽带保持一致。

相干带宽由最大时延扩展的倒数决定 

 梳妆导频结构适用于快衰落信道,而不是频率选择性信道。

五. 格状导频结构

以给定的周期沿着

时间轴和频率轴两个方向插入导频。导频分散在时间和频率轴上,使信道估计在时域和频域上插值更为便利。为了跟踪信道的时变和频率选择特性,导频符号的排列需满足:

导频符号在时间上的周期小于多普勒扩展的倒数;

导频符号在频率上的周期小于最大时延扩展的倒数; 

补充下多普勒扩展的理解:

当接收端或者发射端移动时,接收信号的频率发生变化,称之为多普勒效应。举例:基站发射一个10MHz的信号,用户理论上会收到10MHz的信号,但考虑用户在快速移动,用户可能收到9.9Mhz的信号,也可能收到10.1Mhz的信号,这段0.1MHz的频率差,就称之为多普勒频移,也叫多普勒扩展

备注:多普勒效应,多普勒频移,多普勒扩展三者的区别可以从这段话中感受下。

### 无线通信中不使用信号的插值法信道估计 在传统的OFDM系统中,通常采用已知的符号来进行信道估计。然而,在某些应用场景下,可能希望减少甚至完全取消开销,转而依赖于其他机制来实现有效的信道估计。 #### 基于盲估计算法的方法 一种常见的无信道估计技术是基于盲估计算法。这类算法不需要任何先验知识或预定义的训练序列即可工作。其核心思想是从接收到的数据本身提取特征并构建信道模型。具体来说: - **循环前缀辅助信道估计**:利用OFDM结构中的循环前缀特性,可以在一定程度上去除多径效应带来的干扰影响。通过分析相邻载波之间的相位差变化趋势,能够推断出大致的信道状态信息[^1]。 - **统计特性的应用**:对于特定类型的调制方式(如QAM),可以根据星座图上各点分布的概率密度函数以及它们之间相对位置关系的变化规律来进行推测性建模。这种方法假设发送端采用了某种固定的功率分配策略,并且接收机已经掌握了该策略的信息[^2]。 #### 数据驱动型学习方法 近年来兴起的人工智能与机器学习也为解决这一问题提供了新的思路。特别是深度神经网络被证明非常适合处理复杂的非线性高维映射任务,可用于建立从输入样本到输出标签间的复杂映射关系。在这种情况下,即使没有任何显式的插入,也可以通过对大量实际传播环境下的历史观测数据的学习过程获得良好的泛化能力。 ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM def create_model(input_shape): model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model # Example usage of the function to train a simple RNN-based channel estimator without pilots. X_train, y_train = prepare_data() # Assume this function prepares training data from past observations. model = create_model((timesteps, n_features)) # Define timesteps and number of features based on your dataset. history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的LSTM模型用于预测信道条件,这里假定已经有了准备好的时间序列形式的历史观察数据作为训练集。
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