一種四天線MIMO-SC-FDMA高精度信道估計方案

邱 實,陳 鵬,張蓓蓓,王彬虎

(中國人民解放軍空軍參謀部,北京 100080)

0 引言

伴隨著通信技術的發展,4G通信技術已經成熟,5G通信技術也已經走進大眾的日常生活,單載波頻分多址(Single-carrier Frequency-Division Multiple Access,SC-FDMA)作為長期演進(Long Term Evolution,LTE)標準中使用的上行鏈路多址技術,在4G與5G技術領域已經得到了廣泛的應用和驗證。相對于采用正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)方式進行信號調制的技術,SC-FDMA技術采用單載波頻分復用進行信號調制,這意味著在進行信號處理時,SC-FDMA技術不需要進行復雜的正交變換計算[1]。SC-FDMA使用非正交載波調制方式,每個子載波所需要的峰值功率更小、頻域資源的重疊更少,相對于OFDM技術可以降低傳輸過程中的能量損耗,提高頻譜利用率[2]。同時,由于OFDM技術對載波正交性的要求,在高速移動場景下多普勒頻偏效應的影響會造成信號傳輸性能的極大下降,而SC-FDMA技術可以通過時頻域的預編碼技術來改善高速移動場景下移動通信的可靠性。

現階段,學者們針對SC-FDMA通信技術的研究有信道分配算法、多跳中繼SC-FDMA網絡等。在信道分配算法研究中,提出了利用遺傳算法、粒子群優化算法等分配算法以最大化頻譜利用率和降低功耗。在多跳中繼SC-FDMA網絡研究中,重點考慮網絡拓撲設計、信號的干擾與信號處理的復雜度問題。此外,多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技術研究也得到了廣泛關注。

MIMO技術是在無線通信中使用多個收發天線對傳輸信號進行處理的技術。MIMO技術的原理是將同一個數據流分為多個子流(多路傳輸),并分別通過多個天線發送,接收端也采用多個天線接收,然后通過信道轉換矩陣進行組合,從而提高無線信道的性能。MIMO技術的應用可以極大提高系統傳輸的信道容量,可以在限定頻譜帶寬范圍內提高數據傳輸速率,直接提高了頻譜利用率[3]。同時,在信號傳輸過程中,多路徑衰落是導致信道質量下降和抗干擾能力降低的主要原因。采用MIMO技術可以減弱干擾和衰落對通信質量的影響,提高通信質量和可靠性。除此之外,由于在MIMO通信系統中多個天線可以向空間的不同方向發送信號,提高通信系統的覆蓋范圍,可以為用戶提供更好、更可靠的通信服務。研究SC-FDMA技術的MIMO應用具有重要意義。

針對高速移動環境下頻率色散現象以及信道容量低和系統可靠性差的問題,提出采用MIMO技術與SC-FDMA技術相結合的方法,針對四天線MIMO-SC-FDMA技術進行研究,提出了一種四天線MIMO-SC-FDMA信道估計算法,該方法采用空時編碼(Spatial Time Block Code,STBC)[4]與時間切換傳輸分集(Time Switched Transmit Diversity,TSTD)結合的STBC-TSTD分集編碼技術,選擇自然插值方案,在離散傅里葉變換(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估計方法的基礎上設計了一種利用頻域加權來提高信道估計精度的高精度信道估計算法。

1 MIMO-SC-FDMA通信系統模型

基于SC-FDMA信號體制的MIMO分集傳輸系統由發送端、信道、接收端三部分構成,發送端框圖如圖1所示。

圖1 MIMO-SC-FDMA通信系統發送端框圖Fig.1 MIMO-SC-FDMA communication system transmitter block diagram

發送端在數據流經過信道編碼和交織處理后,進行符號映射,然后將調制后的信號進行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transformation,FFT)。變換后進行串/并轉換,將高速傳輸的數據流轉換成低速傳輸的并行數據流。在本4×4MIMO系統中,發射端天線采用STBC-TSTD分集技術,分別在4根發射天線的數據塊中合理放置導頻和數據。將信號從頻域轉變到時域后,通過引入循環前綴(Cyclic Prefix,CP),將多徑信道對信號在時域的線性卷積轉化為循環卷積,再經過并串轉換加入前導序列后經天線發送出去。

MIMO-SC-FDMA系統接收端框圖如圖2所示,接收端在接收到信號后,利用前導序列進行同步定位,去除訓練序列,經串/并轉換后去除循環前綴,時域變換到頻域利用導頻進行信道估計,去除導頻并解分集、均衡后的數據變回時域;進行并/串轉換后進行快速傅里葉逆變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)、解映射、解交織和譯碼。

圖2 MIMO-SC-FDMA通信系統接收端框圖Fig.2 Receiver block diagram of MIMO-SC-FDMA communication system

整體來看,MIMO-SC-FDMA系統與MIMO-OFDM系統大致相同,信道編譯碼模塊、分集模塊、信道模塊、信道估計模塊、解分集均衡模塊是其中的主要組成部分。在信道編譯碼模塊中,采用Matlab中集成的低密度奇偶校驗碼(Low Density Parity Check Code,LDPC)編譯碼庫,其中編碼速率為1/2;在信道模塊中,采用抽頭延時模型對不同信道環境建模;在信道估計模塊中,研究了導頻樣式的選取、高精度信道估計算法。

2 MIMO-SC-FDMA系統分集編解碼

分集技術是MIMO技術的重要組成部分。分集技術通過使用多個天線來發送和接收載有同一信息的信號,提高了傳輸的可靠性。根據收發天線與應用環境信號類型的不同,具有多種不同的分集編碼方式與解碼方式,在本系統中,采用STBC-TSTD編碼方式。

2.1 分集編碼

天線切換分集技術即當發射端存在多根傳輸天線時,從時間上或者頻率上按照一定的順序依次選擇其中一根天線進行傳輸的技術。如果在不同的時間上進行天線的切換,即為TSTD。相比于其他分集方案,TSTD對信道估計誤差敏感度較小,與STBC分集編碼綜合起來能夠取得很好的性能。TSTD發送信號分集框圖如圖3所示。

圖3 時間切換發送分集框圖Fig.3 Time switching transmission diversity block diagram

STBC編碼將空間和時間上的信息相結合,通過編碼方式使得多個天線在同一時間發送的多路數據被同一接收天線接收到,從而提高數據傳輸的可靠性和速率。STBC與TSTD相結合的編碼方案如式(1)所示,其中行向量代表空間維即天線,對TSTD而言,列向量代表時間維即時刻。

(1)

式中：Xk為經過調制的M點時域信號,可表示為xm,m=0,1,…,M-1。在經過DFT得到頻域信號如式(2)所示：

(2)

對式(1)中的STBC-TSTD編碼矩陣進行傳輸,可得接收信號：

y=HX4×4+n,

(3)

式中：H矩陣為包含信道信息的信道矩陣,均值n為0,方差為N0的高斯白噪聲。以接收天線1為例,接收天線1在4個時刻接收到的信號表示為：

(4)

2.2 分集解碼

在解碼過程中,定義第1根接收天線接收信號向量為：

(5)

發射端的編碼向量為：

(6)

定義噪聲向量為：

(7)

則接收信號可以用矩陣形式表示為：

Y=HX+N。

(8)

其中,信道矩陣H為：

(9)

信道矩陣仍是正交的,即：

(10)

(11)

(12)

式中：K為子載波個數,之后在調制星座中計算發送比特軟信息。

3 MIMO-SC-FDMA信道估計方案

3.1 信道估計導頻

信道估計方案中所選定的導頻為“混合梳K7L2”導頻。

在該導頻設置方案中,導頻符號放置在每個SC-FDMA符號的第1、8、15、23、…、834、840子載波位置上,共121個導頻,天線1在奇數OFDM符號上發送導頻,偶數OFDM符號不發送導頻,總計發送121×25個導頻符號。

圖4為所選定的導頻樣式在發射天線1上的時頻資源,其中R1代表發射天線1發送導頻符號的時頻資源位置,XX代表天線1為避免干擾天線2的導頻符號發送而保持靜默的時頻資源位置,空白時頻資源代表天線1發送數據符號的位置。

圖4 “混合梳K7L2”其發射天線1時頻資源Fig.4 Time frequency resources of transmitting antenna 1 in the hybrid comb K7L2

3.2 信道估計算法

由于每發射天線上的導頻資源互不重疊,導頻符號相互之間不產生干擾,因此MIMO信道估計問題可簡化為單輸入單輸出(Single-Input Single-Output,SISO)信道估計問題。

在信道估計方案中建立模型如下,當導頻占用的子載波正交時,K個導頻子載波的符號可表示為：

(13)

則接收導頻符號Y可以用信道H、發送導頻符號X和噪聲Z表示為：

(14)

在OFDM信道估計方案中,最常見的信道估計算法為最小二乘(Least Square,LS)[5-9]算法。

在LS信道估計基礎上,對每個符號上的信道系數進行IFFT(或FFT),得到時域(或變換域)沖激響應,濾波后再進行FFT(或IFFT)[10-15],得到降噪后的頻域信道系數,即為基于DFT降噪的信道估計[15-20],如圖5所示。

圖5 DFT算法Fig.5 DFT algorithm

在基于DFT降噪的信道估計基礎上,對每個OFDM符號的信道系數先進行頻域加權,再進行一系列DFT降噪處理,最后進行頻域去加權,如圖6所示。這種方法可以在兩種情況下進一步降低估計誤差提升估計精度,情況1：由于系統實際使用的子載波個數常小于或遠小于FFT/IFFT長度,在DFT降噪過程中時域沖激響應可能包含非采樣時延值;情況2：天線間在相同時頻資源發送導頻符號時多天線間時域沖激響應不完全正交。本方案將此算法記為頻域加權的基于DFT降噪的信道估計,顯然該算法的重點在于加權系數的確定,本方案將加權系數的確定方案稱為加窗方案。

圖6 頻域加權DFT算法Fig.6 Frequency domain weighted DFT algorithm

3.3 加窗方案

由文獻[21]可知,考慮頻域加窗方案時信道估計均方誤差(Mean Squared Error,MSE)可以表示為加權系數向量w的函數,即：

(15)

OP2：maxw1Tw,

(16)

(17)

I(1Tw)=0,

(18)

‖w‖2≤K。

(19)

針對本方案場景,對優化問題進行說明。

首先,式(15)優化目標是通過求解最優加權系數w,使得盡可能抑制由于頻域去加權D-1(w)造成的對NRT的放大。

參數ax和bx取值分別為ax=1：K和bx=1+d_max+40：N-40,其中K=840,N=1 024,且dmax=51代表信道最大時延。圖7表示優化問題OP2的解,即求得的頻域權值。

圖7 加窗結果Fig.7 Window results

之前的信道估計只能估計導頻處的信道值,若要完整得到整個信道矩陣,還需要將剩余的位置通過插值來得到。采用不同插值方式得到導頻位置之間數據點處的信道系數估計值時,系統誤碼性能會不完全相同。本信道估計方案所采用的插值方案為自然鄰點插值方法[22]。

3.4 信道估計方案流程

最終的高精度信道估計方案流程如圖8所示,首先利用LS算法進行導頻符號位置的信道估計,然后進行自然差值方案估計出數據符號所在位置信道信息,進行頻域加權與DFT降噪,最終在經過頻域去加權步驟之后,實現高精度信道估計。

圖8 高精度信道估計方案流程Fig.8 Process flow of high-precision channel estimation scheme

4 仿真結果與分析

采用Matlab軟件進行信道估計的仿真與分析,采用不同信噪比下的誤碼率(Bit Error Ratio,BER)性能作為信道估計精度的評判標準,同時對比LS信道估計方案與所設計自然插值頻域加權DFT信道估計方案在非視距(Non Line of Sight,NLoS)與視距(Line of Sight,LoS)兩種信道環境下MIMO-SC-FDMA與MIMO-OFDM通信系統中的仿真表現。仿真參數的設置如表1所示。

表1 Matlab仿真參數

LS信道估計方案與所設計高精度信道估計方案在遠距離NLoS、中距離NLoS與LoS信道環境下的仿真結果如圖9～圖11所示。圖中fd表示多普勒頻率,單位為Hz,fd=417 Hz=vf/c,其中v=300 km/h=83.3 m/s,f=1.5 GHz,c=3×108m/s分別代表運動速度、子載波頻率、光速。

圖9 遠距離NLoS信道環境仿真結果Fig.9 Long distance NLoS channel environment simulation result

圖10 中距離NLoS信道環境仿真結果Fig.10 Medium distance NLoS channel environment simulation result

圖11 LoS信道環境仿真結果Fig.11 LoS channel environment simulation result

圖中BER曲線出現斷線是現有蒙特卡洛仿真次數條件下,傳輸過程沒有出現錯誤比特所致,在縱坐標為對數坐標時不顯示仿真點,表現為斷線。

在LoS信道環境中的仿真結果如圖11所示。由仿真結果可以看出,在兩種信道環境中,相對于傳統的LS信道估計方案所設計的自然插值DFT頻域加權高精度信道估計方案均實現了估計精度的提高。由仿真結果可以看出,同BER下性能提升大約為1 dB。同時,經過MIMO-SC-FDMA與MIMO-OFDM通信系統仿真結果對比,可以證明該信道估計方案在MIMO-SC-FDMA通信系統中可以實現與MIMO-OFDM通信系統幾乎相同的信道估計性能。同時兼具SC-FDMA技術的優勢,可以更好地適配高速移動場景下的通信需求。

5 結論

本文針對SC-FDMA技術,設計了一種四天線MIMO-SC-FDMA高精度信道估計方案。在方案中采用STBC-TSTD分集方式,設計了一種插值后經過頻域加權的高精度信道估計方案,仿真結果證明所設計方案可以有效提高信道估計精度,同時由于SC-FDMA技術的優越性,所設計方案在4G、5G技術中都具有廣闊的應用前景,在有效對抗頻率色散現象的同時提升信道容量。對高速移動場景下的可靠通信實現具有實際工程應用價值。同時,對于具體通信環境下的分集方案與頻域加權的權值選擇方案也值得繼續深入研究。