随着我国高速铁路的不断发展,应用在高速环境下的移动通信系统日 渐成为研究的热点。从系统设计的角度来看,信道估计可以看作一个系统状态 估计问题,信道响应是系统中的状态变量。若将时域变化的信道看作是一个非线 性的动态系统,便可以利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对其状态变量求最小均方误 差(MMSE)估计。迭代检测译码(IDD)结构是一种基于Turbo译码原理设计的接收 机结构。在迭代接收机中,软入软出(SISO)的Turbo译码器与数据检测器之间 有一条反馈通道,使得数据检测器能够利用软译码器输出的后验对数似然比(也 称作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解调。
针对高速移动通信下快速时变信道估计的问题,我们提出一种基于EKF的 联合IDD信道估计方法(IDD-EKF) o采用自回归(AR)过程对信道建模,在导频 符号处采用最小二乘法(LS)估计,时域采用EKF插值,频域采用离散傅里叶变 换(DFT)插值。通过联合估计信道频域响应及信道的时域相关系数的方法追踪信 道的信道频率响应(CFR)。同时为了消除EKF误差传播的影响,采用迭代接收机结 构,利用Turbo译码器的码元纠错能力,通过外信息更新EKF观测方程中的加权矩 阵,从而辅助EKF更新,并进行迭代信道估计。
EKF工作在三种不同的模式下,三种模式分别对应三种不同的构造加权矩 阵的方法。通过后验对数似然比构造的加权矩阵利用了 Turbo译码器的检错纠 错能力,使得构造的加权矩阵更加接近实际发送的符号,则EKF能够在更多的时频域位置上提供MMSE估计值。
相对于传统的信道估计方法,在NMSE方面,IDD-EKF的信道估计方法在高速 环境下具有8dB的信噪比增益。而在BER方面,IDD-EKF在低速环境下相对于传 统算法信噪比增益为5dB,而高速环境下,其信噪比增益达到了将近lOdBo通 过仿真分析证明了这一设计的有效性。
该成果可以进一步推广到5G通信终端接收机以及拓展应用到飞行器之间 的高速通信中,提高通信性能。
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