用于多小区联合检测的高精度信道估计算法.doc

1、2008 年 2 月 Journal on Communications February 2008第 29 卷第 2 期 通 信 学 报 Vol.29 No.2用于多小区联合检测的高精度信道估计算法宋晓勤 1,2, 胡爱群 1, 李克 2, 薛强 2(1. 东南大学 信息科学与工程学院，江苏 南京 210096；2. 鼎桥通信技术有限公司，北京 100102)摘 要：现 有 TD-SCDMA 系 统 中 的 信 道 估 计 算 法 扩 展 到 多 小 区 信 道 估 计 时 ， 由 于 对 邻 区 信 道 估 计 精 度 低 ， 严 重影 响 多 小 区 联 合 检 测 算 法 的 性 能

2、。 先 分 析 传 统 信 道 估 计 算 法 应 用 于 多 小 区 信 道 估 计 时 性 能 下 降 的 原 因 ， 然 后 通 过改 变 信 道 估 计 矩 阵 的 结 构 分 别 提 出 了 基 于 匹 配 滤 波 、 最 小 均 方 误 差 及 两 者 结 合 的 3 种 适 用 于 多 小 区 联 合 检 测 的 信道 估 计 算 法 ， 进 而 对 不 同 信 道 估 计 算 法 的 估 计 精 度 进 行 了 分 析 。 仿 真 结 果 表 明 ： 3 种 新 的 信 道 估 计 算 法 均 比 传 统 的Steiner 算 法 估 计 精 度 更 高 ， 并 能 有 效 地

3、 提 升 多 小 区 联 合 检 测 下 TD-SCDMA 系 统 的 性 能 。关键词：信息处理；信道估计；匹配滤波；最小均方误差；TD-SCDMA；多小区联合检测中图分类号：TN911.23 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2008)02-0001-07High accuracy channel estimation algorithms for multi-cell joint detection SONG Xiao-qin1,2, HU Ai-qun1, LI Ke2, XUE Qiang2（ 1. School of Information Science and En

4、gineering, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2. TD-Tech Ltd. , Beijing 100102, China）Abstract: The conventional channel estimation algorithm used in the current TD-SCDMA system can not be expanded to multi-cell joint detection for its low channel estimation accuracy for adjacent cells. Fi

5、rstly the conventional channel estimator was introduced and the reasons for the performance degradation when extended to multi-cell channel estimation were analyzed. Then three high accuracy multi-cell channel estimation algorithms were proposed for multi-cell joint detection by changing the structu

6、re of the channel estimation matrix, based on matched filter (MF), minimum mean square error (MMSE), and a combination of both. Simulation results prove that all of the three newly proposed algorithms have higher accuracy than conventional Steiner channel estimation and thus can improve the performa

7、nce of the multi-cell joint detection of TD-SCDMA system.Key words: information processing; channel estimation; matched filter; MMSE; TD-SCDMA; multi-cell joint detection1 引言对于同频组网的 TD-SCDMA 系统，靠近目标小区边缘的邻小区用户会对本小区产生较强的干扰。在传统的单小区联合检测 1,2算法中，所有邻区干扰是作为白噪声来处理的。为了提高系统容量，提出了进一步消除邻小区用户干扰的多小区联合检测算法，其核心思想是将本

8、小区接入用户和邻小区强干扰用户同时纳入联合检测的系统矩阵。由于降低了邻区干扰，提升了系统性能。而多小区联合检测算法性能的提升，需要以准确的信道 估 计 为 前 提 。 除 了 对 本 小 区 接 入 用 户的 信 道 冲 激 响 应 进 行 估 计 ， 还 需 要 增 加 对 邻 小 区强 干 扰 用 户 的 信 道 估 计 。 目 前 在 TD-SCDMA 系收稿日期：2006-05-25；修回日期：2007-12-30基金项目：国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目（2005AA147040）Foundation Item: The National High Technol

9、ogy Research and Development Program of China(863 Program) (2005AA147040)2 通 信 学 报 第 29 卷统 单 小 区 联 合 检 测 中 广 泛 采 用 的 是 Steiner 信 道估 计 算 法 3。 对 于 多 小 区 联 合 检 测 ， 最 直 接 的 方法 是 将 传 统 的 Steiner 信 道 估 计 算 法 进 行 扩 展，通过改变基本 midamble 序列来分别得到不同邻小区强干扰用户的信道冲激响应。但由于各 个 小 区用 户 的 信 道 冲 激 响 应 是 单 独 估 计 的 ， 对 某 一 小

10、 区进 行 信 道 估 计 时 ， 其 他 小 区 的 用 户 信 号 均 作 为 噪声 来 处 理 ， 所 以 噪 声 的 总 功 率 较 大 。 这 使 得 基 于迫 零 原 理 的 Steiner 信 道 估 计 算 法 对 邻 小 区 强 干 扰用 户 的 信 道 冲 激 响 应 的 估 计 精 度 大 为 降 低 。 特 别是 当 强 干 扰 用 户 分 布 在 多 个 邻 小 区 时 ， 这 种 估 计精 度 的 下 降 尤 为 明 显 。 因 此 ， 会 影 响 多 小 区 联 合检 测 算 法 的 性 能 。为了改进信道估计的精度，本文提出了 3 种适用于多小区联合检测的信道估

11、计算法。3 种算法均通过重新定义信道估计矩阵 G 的结构，将本小区活动用户和邻小区强干扰用户的信道冲激响应联合估计，极大降低了信道估计中噪声功率。其中，第 1 种算法基于匹配滤波原理；第 2 种算法基于均方误差最小准则；第 3 种算法利用前两种算法的结果，采用数据重构和并行干扰消除的思想 4 ，得到了更为精确的信道估计结果。全文 分 为 以 下 几 部 分 ： 第 2 节 介 绍 在 存 在 同频 干 扰 的 情 况 下 ， TD-SCDMA 系 统 上 行 链 路 的接 收 信 号 构 成 ； 第 3 节 简 要 介 绍 扩 展 的 Steiner信 道 估 计 算 法 ； 第 4 节 具

12、体 阐 述 新 提 出 的 3 种 信道 估 计 算 法 的 原 理 ； 第 5 节 对 不 同 信 道 估 计 算 法的 准 确 性 进 行 比 较 ， 并 给 出 在 TD-SCDMA 系 统上 行 链 路 中 对 AMR 12.2kbit/s 业 务 的 仿 真 结 果 ；最 后 是 结 束 语 。2 系统模型在 TD-SCDMA 物理层主时隙的脉冲结构 5,6包括 2 个 352chip 的数据域、1 个 144chip 的中间训练序列（midamble 码）和 1 个 16chip 的保护带，如图 1 所示。1 个无线信道资源单位（RU）定义为在 1 个主时隙内的 1 个扩频码。每

13、个 RU 中 所 含 的 midamble 码 是 接 收 端 已知 的 码 序 列 ， 可 用 于 信 道 估 计 。 本 文 是 对 上 行 链路 进 行 研 究 ， 基 站 （ Node B） 采 用 8 天 线 的 线 型天 线 阵 结 构 。第 k 个 用 户 在 接 收 天 线 上 的 信 道 冲 激 响 应记 为图 1 主时隙的脉冲结构(1)(,)(,)(,)(,)T2kmkmkWhh其 中 ， 表 示 转 置 运 算 ， 信 道 冲 激 响 应 的 长 度 为T。W由于多径效应，接收 midamble 码中的前( 1)位受到 RU 中前半段数据的影响，因此仅用接收 midamb

14、le 码中的后 bit 来做信道估计， 的LL最大长度为（144 W） 。对于接收天线 ，用于信m道估计的接收信号的 midamble 码部分定义为(2)() Tmid12,)Le其中， 为用于信道估计的 midamble 码的长度。L第 个用户的 midamble 码可表示为k(3)()()()T12,kkkWL对于接收天线 ，用户 所产生的信号是该用户的 midamble 码和对应的信道冲激响应的卷积运算： 。式(2)中所定义的用于信道估计()()k,mh的 midamble 码部分的信号可进一步细分成本小区用户所产生的信号、邻小区强干扰用户所产生的信号以及其他干扰和噪声之和(4)001(

15、)()()()mid1KKk,mk,mkeMhhn其中，其他干扰和噪声项为(5)() T12,)mLn为卷积运算 的矩阵表示形式。()0k,h()(k,mh矩阵 定义为(6)()()()12()2130()()()1kkkWkkkkLLmm M第 2 期 宋晓勤等：用于多小区联合检测的高精度信道估计算法 3为本小区接入用户数， 为邻小区强干扰0K1K用户数。式(4)中第 1 项为本小区接入用户所产生的信号，第 2 项为邻小区强干扰用户所产生的信号，第 3 项为其他干扰和噪声。3 扩展的 Steiner 信道估计算法 3采用 Steiner 信道估计算法对本小区用户的信道冲激响应进行估计时，将本

16、小区用户 k 所用的midamble 码对应的矩阵 ，按照从用户 1 到用)(k0G户 的顺序依次排列， 为本小区同一时隙所mKmK允许的最大用户数。定义 维矩阵WL0(7)()(1)(2)000,m其中，(8)()()()01002()2130()()()0001kkkWkkkkLLmm G此时噪声为邻小区强干扰用户以及其他干扰和噪声的总和。选择合适的参数，如 ， ，6W8mK，使得矩阵 为方阵，则本小区信道冲128L0G激响应的估计值可以表示为(9)()1()0midhe在 TD-SCDMA 系统中，同一个小区不同用户的 midamble 码是由某个基本的 midamble 序列经过循环移

17、位得到的。同小区所有可能用户PM顺序排列所构成的矩阵 满足循环移位的0GToeplitz 特性，因此可以采用离散 Fourier 变换（DFT）和离散 Fourier 反变换（IDFT ）来简化运算，即 Steiner 信道估计算法 3(10)()1()00midIDFT(mhe其中， 是对角阵，第 个对角线元素 为矩阵ll0中第一列元素 的 DFT 的第 个分量0G0gl(11)0(F),1,l l L从式(10)中 矩阵的生成方式可以看出：第01 列元素 即为该小区的基本 midamble 序列 。0g PM对 于 邻 近 小 区 用 户 的 信 道 估 计 ， 只 需 要 对Steine

18、r 信 道 估 计 算 法 进 行 扩 展 ： 对 某 一 邻 小 区 进 行估 计 时 ， 将 式 (11)中 的 调 整 为 该 小 区 的 基 本0midamble 序 列 ， 按 照 式 (10)就 能 得 到 相 应 于 天PM线 的 情 况 下 ， 该 小 区 所 有 可 能 的 用 户 的 信 道 冲 激响 应 。 根 据 邻 小 区 估 计 出 的 信 道 冲 激 响 应 的 强 度 ，选 出 其 中 的 强 干 扰 用 户 ， 作 为 参 加 多 小 区 联 合 检 测的 邻 区 用 户 。4 多小区联合检测信道估计算法第 3 节中所介绍的扩展到多个小区的 Steiner信道

19、估计算法，由于在对某个小区的信道冲激响应进行估计时，其他小区用户的信号都作为噪声来处理，在利用迫零准则进行处理时，噪声和干扰的总功率较大，因此影响了信道估计的准确性。若强干扰用户分布在多个邻小区时，对于邻小区用户信道估计的准确性更差。考虑信道估计精度对多小区联合检测性能的重要性，重新定义信道估计矩阵 G 的结构，将本小区活动用户和邻小区强干扰用户的信道冲激响应联合估计。将式(4)中本小区 个接入用户和邻0K小区 个干扰用户所对应的矩阵 排列成矩阵1K()kMG(12)001()()(1)0,KK 式(7)中的矩阵 和式(12) 中的矩阵 G 的区别G在于：前者为本小区所有可能的用户，不论该用户

20、当前是否处于活动状态；而后者包含本小区活动用户和邻小区强干扰用户。相应的信道冲激响应顺序排列为(13)001T(,)T(,)()(1,)TKmKmm hh则式(4)可改写为(14)()()()midmeGn基于不同的估计准则，提出了以下 3 种线性估计方法：匹配滤波信道估计、最小均方误差信道估计和多级信道估计。4 通 信 学 报 第 29 卷4.1 匹配滤波信道估计算法利用匹配滤波（MF） 8的原理对式(14)进行估计，得到对应于天线 的信道估计值m(15)()H1()0 middiag()hGe其中 表示共轭转置运算， 表示取矩阵的H() a对角线元素。在 TD-SCDMA 系统中 H1(i

21、g)G，L 为用于信道估计的 midamble 码的长度，1I 为单位阵。 ()0mh(1)T0, 0()T,Kmh01T(,)Km对于线性估计，用户 在接收天线 上信道k冲激响应的第 个分量的接收信噪比可定义为有用i信号功率与符号间干扰（ISI ） 、多址接入干扰（MAI）功率及噪声功率总和之比 1(16)(,)2SN,E| |(,)kmihRkiISMA中 有 用 信 号中 和 噪 声则由式(15)得到的接收信噪比为SN(MF),ki(,)2,()2, ,E|2Re()|()kmijkjjjijjhAAA(17)其中， ， 。分母中前 3H1()G(1)jiW项为 ISI 和 MAI。将

22、代入式(17) 得,(/jL(18)(,)2SN(MF) 2,2,E|,)/|/kmij ihRkmi A为了提高性能，对匹配滤波信道估计的结果做降噪处理 7。根据测量的噪声功率的大小，对信道估计的结果设置一定的门限。门限值 Thed 定义为所测量的噪声功率的 2 倍。若信道冲激响应的第 l个分量低于门限值，则该分量视为噪声而置零；而高于门限的估计分量认为是有效的信道冲激响应估计结果，予以保留。对估计出的信道冲激响应进行降噪处理后，第 个用户在接收天线 上km的信道冲激响应为(19)(,)(,)0(,)0,1,kmiikmpihThediW其 他通过降噪处理，可削弱噪声影响，提高信道估计的精度

23、。4.2 最小均方误差信道估计算法假定式(14)中噪声项 的方差为 ，利用)(mn2最小均方误差（MMSE）准则 8,9对式(9)中的信道冲激响应进行估计，使得(20)()()()H()11Emmhh最小化，则(21)()H21H()1 mid)mGe根据式(16)的定义，经最小均方误差信道估计，用户 在接收天线 上信道冲激响应的第 个分量k i的接收信噪比为(22)(,)22,SN(ME)HH, 2H1, , ,E|,()2()()()iikmjjjj j jhRkmi ReBBGB其中， 。分母中前 3 项为 ISI 和 MAI，第 4 项为噪声功率。分母中第 1 项和第 4 项2H1BI

24、G可以合并，式(22)可以简化为(23)(,)22,SN(ME) H(,)2, , ,E|,()2Re|i ikmjkmjjj jhRkmi hBB2008 年 2 月 Journal on Communications February 2008第 29 卷第 2 期 通 信 学 报 Vol.29 No.2同样对信道估计的结果做降噪处理。经过降噪处理后的所有用户信道估计的结果记为 。()1mph4.3 多级信道估计算法多级（MS）信道估计算法的结构可用图 2 表示，它利用前 2 种算法得到的信道估计结果，采用数据重构和并行干扰消除 4,9,10的思想，使得信道估计的精度进一步提高。主要分成以

25、下 3 步。步骤 1：信道估计初值的获得利用匹配滤波信道估计得到对应于天线 的m信道估计初始值 ，估计算法如式(15)所示。()0mh步骤 2：用于并行干扰消除的信道估计值由于基于最小均方误差准则的信道估计算法比匹配滤波信道估计算法的精度更高，为了提高重构信号的准确性，减少误差传递，因此采用经降噪处理的最小均方误差信道估计结果 用于()1mph干扰信号的重构。图 2 多级信道估计算法的结构步骤 3：干扰重构和新的信道估计结果的生成根据并行干扰消除 4,9的原理，对于天线 用户m的信道冲激响应的每个分量 可表示为ki(24)()k,mih()0k,iH()1ijik,pijhg其中，g i 为矩

26、阵 G 的第 列。将式(24)改写成矩阵形式，则改进的用户信道冲激响应 可以表示为()mh(25)()0H1H()1diag)(diagmpGh其中(26)i()i()G多级信道估计精度提升的原因在于部分消除了匹配滤波估计中 ISI 和 MAI 的影响。理论上，若将 ISI 和 MAI 的影响全部消除，多级信道估计可以达到的最大信噪比为(27)(,)2SN(M)maxE|,/kmihRkiL对于 同样需要设置一个噪声门限进行降噪mh处理，以降低噪声，提高估计精度。5 仿真结果5.1 信道估计的准确性比较定义 2 个参数来评估信道估计的准确性：相关系数和平均误差。它们可以直观地评价信道估计的精度

27、。相关系数计算归一化的信道冲激响应估计值与理想信道冲激响应的相关性，结果越接近于 1 越好。相关系数的表达式为(28)cov(),h平均误差计算信道冲激响应估计值与理想信道冲激响应之间模值的平均差异，该值越小，说明信道估计的准确性越高。平均误差可表示为(29)meanE|(|)h假 设 本 小 区 有 4 个 接 入 用 户 ， 4 个 强 干 扰 用户 分 别 来 自 不 同 邻 小 区 ， 且 8 个 用 户 的 平 均 功 率相 等 。 在 不 同 AWGN 的 条 件 下 分 别 将 匹 配 滤 波 信道 估 计 、 最 小 均 方 误 差 信 道 估 计 、 多 级 信 道 估 计的

28、 结 果 与 理 想 信 道 估 计 进 行 比 较 。 图 3 为 单 个 用户 平 均 发 射 功 率 与 白 噪 声 功 率 在 不 同 比 例 下 ， 3种 信 道 估 计 算 法 与 扩 展 的 Steiner 信 道 估 计 的 相 关系 数 和 平 均 误 差 。 结 果 表 明 ， 对 于 ITU 定 义 的 2类 典 型 信 道 OTIA 和 Vehicular A 信道，所 提 的 3种 方 法 的 估 计 精 度 都 比 扩 展 的 Steiner 信 道 估 计算 法 有 所 提 升 。 其 中 ， 多 级 信 道 估 计 算 法 具 有 更高 的 相 关 系 数 和

29、更 小 的 平 均 误 差 ， 性 能 最 佳 ； 最小 均 方 误 差 信 道 估 计 性 能 次 之 ， 而 匹 配 滤 波 信 道估 计 算 法 估 计 精 度 的 提 升 最 小 。5.2 算法复杂度分析算法复杂度与实现方式密切相关，本文采用每 5 个子帧重新选择一次强干扰用户，用Cholesky 分解代替直接求逆的方法。基于匹配滤波的估计算法复杂度最低，只有扩展的 Steiner 估计算法的 0.81 倍，最小均方误差和多级信道估计第 2 期 宋晓勤等：用于多小区联合检测的高精度信道估计算法 5算法复杂度较高，分别为扩展的 Steiner 估计器的1.76 和 1.78 倍，但仍在系

30、统可接受的范围内。5.3 上行链路的误码率性能为了更好地评估信道估计算法的优劣对系统性能的影响，本节给出对于 TD-SCDMA 系统AMR12.2kbit/s 业务上行链路的误码性能仿真结果，多小区空时联合检测技术 11,12仅用于基站。在 OTIA 和 Vehicular A 两种信道下，当本小区有 4 个用户、邻近小区选出的 4 个强干扰用户分别属于 4 个不同的邻小区的情况下，对于 AMR 12.2kbit/s 业务的 TD-SCDMA 系统上行链路进行仿真。图 4 为分别采用理想信道估计（ideal CHE） 、多级信道估计（multi-stage CHE） 、最小均方误差信道估计（M

31、MSE CHE） 、匹配滤波信道估计（MF CHE） 和扩展的 Steiner 信道估计（Steiner CHE）下的多小区联合检测系统的比特误码率曲线。可以看出：在比特误码率为 时，对于310OTIA 信道，采用多级信道估计、最小均方误差信道估计、匹配滤(a) OTIA 信道(b) Vehicular A 信道图 3 3 种信道估计方法与扩展的 Steiner信道估计方法的相关系数和平均误差波信道估计的性能和扩展的 Steiner 信道估计相比分别有 9.2dB、8dB 和 2.4dB 的增益。对于Vehicular A 信道，上述增益分别为 6.8dB、5.6dB和 1.8dB。信道估计精

32、度越高，相应的多小区联合检测的 TD-SCDMA 系统误码率性能越好。6 通 信 学 报 第 29 卷图 4 不同信道估计算法下多小区联合检测的误码率曲线6 结束语本 文 着 重 论 述 了 3 种 适 用 于 多 小 区 联 合 检 测 的信 道 估 计 算 法 ， 分 析 了 不 同 信 道 估 计 算 法 的 精 度 。并 将 3 种 算 法 分 别 应 用 于 多 小 区 联 合 检 测 TD-SCDMA 系统的上行链路。仿真结果表明：采用高精度的信道估计算法，可以提升多小区联合检测TD-SCDMA 系统的性能。应该指出：用于多小区联合检测的信道估计算法，在存在同频干扰的情况下，对本小

33、区用户的信道估计结果也比传统的基于迫零原理的 Steiner 信道估计算法更准确，因而这些信道估计算法同样能提升单小区联合检测TD-SCDMA 系统的上行链路的性能。参考文献：1 KLEIN A. Multi-User Detection of CDMA SignalsAlgorithms and Their Application to Celluar Mobile RadioM. VDI-Verlag GmbH Press, 1996.2 VOLLMER M, HAARDT M, GOTZE J. Comparative study of joint-detection technique

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