基于基扩展模型的FBMC-OQAM系统信道拟合与估计方法技术方案

基于基扩展模型的FBMC

【技术实现步骤摘要】
基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法


[0001]本专利技术涉及一种信道拟合与估计方法，具体涉及一种基于基扩展模型BEM的FBMC
‑
OQAM系统的信道拟合与估计方法，属于无线通信领域。

技术介绍

[0002]未来无线系统必须支持多种通信需求，包括增强型移动宽带通信(enhanced Mobile Broadband，eMBB)和超可靠低延迟通信(Ultra
‑
Reliable Low Latency communications，URLLC)等。然而，受到高移速和丰富散射体的影响，无线信道产生了时间选择性衰落和频率选择性衰落，称为“双选信道”。双选信道响应通常在单个符号持续时间内变化显著，存在大量信道系数，因此信道估计极其困难。基于偏移正交振幅调制的滤波器组多载波(OQAM/FBMC)技术可以灵活选取时频特性良好的原型滤波器以降低频谱旁瓣，同时，可以通过设计原型滤波器调整信号波形以满足各种传输需求。另外，OQAM/FBMC系统无需使用CP，短包数据通信时，带宽效率最小化程度低，能够适用于5G应用程序，综合以上优点，OQAM/FBMC系统在未来无线通信中显示出巨大潜力。但高速移动所引起的高多普勒扩展破坏了OQAM/FBMC系统子载波的正交性，产生了子载波间干扰(Inter sub
‑
Carrier Interference，ICI)，导致OQAM/FBMC系统在双选信道下的信道估计性能下降，通信可靠性难以保障。因此，在双选信道下OQAM/FBMC系统信道估计面临着巨大的挑战。
[0003]与正交条件在复数域成立的OFDM系统不同，OQAM/FBMC系统的正交性仅在实数域成立，因此存在从数据到导频的纯虚数干扰，即固有干扰。实正交条件引起的固有干扰导致导频符号设计复杂，从而引发了OQAM/FBMC系统信道估计难度增大，估计性能降低等问题。目前提出的基于前导码的信道估计方案，其中干扰近似法(Interference Approximation Method，IAM)作为经典方法被广泛使用，然而，数据符号对导频符号产生的固有干扰存在未知性，导致IAM性能下降，从而导致信道估计性能降低。也有学者提出了无保护符号的信道估计方法，并且给出了一种利用固有干扰的优化导频结构—成对导频法，该方法简化了估计复杂度，但成对导频仅能处理两个时隙信道信息近似相等的情况。在快时变信道下，两个时隙的信道信息不同，成对导频不能准确反应的信道信息，导致信道估计的准确度降低。许多学者对导频符号固有干扰进行研究，提出了辅助符号的信道估计方案，但引入辅助符号就需要牺牲时频块传输辅助符号，降低了频谱利用率。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了解决传统的FBMC
‑
OQAM系统双选信道估计结果准确度低、浪费通信资源、通信质量难以保障的问题，进而提出了一种基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法。
[0005]它包括以下步骤：
[0006]S1、基于离散随机优化算法确定FBMC
‑
OQAM系统的导频结构，在导频位置的下一时间位置部署全零符号，其余位置部署数据符号，获取由FBMC
‑
OQAM导频符号、FBMC
‑
OQAM全零
符号和FBMC
‑
OQAM数据符号组成的帧结构，对帧结构进行调制，生成基带发送信号；
[0007]S2、根据基带发送信号和时频双选信道的脉冲响应，得到基带接收数据；
[0008]S3、利用基扩展模型拟合时频双选信道信息，再根据基带接收数据得到FBMC
‑
OQAM离散系统模型，根据FBMC
‑
OQAM离散系统模型的BEM表示获取时频双选信道的信道系数矩阵；
[0009]S4、构造无子载波间干扰结构，建立分布式压缩感知框架，根据无子载波间干扰结构将稀疏的信道系数矩阵中稀疏的信道系数向量引入分布式压缩感知框架，得到新的分布式压缩感知框架；
[0010]S5、根据新的分布式压缩感知框架，利用稀疏自适应正交子空间追踪算法重构信道系数，得到估计的时频双选信道信息。
[0011]进一步地，S1中帧结构中“0”表示待传输的数据符号，“1”表示导频符号，
“‑
1”表示全零符号。
[0012]进一步地，S1中基带发送信号为：
[0013][0014]其中，Δt＝1/f
s
表示采样间隔，f
s
表示采样频率，K表示符号数目，L表示子载波数目，x
l,k
表示实数数据符号，l表示频率位置，k表示时间位置，n表示离散时间，n
…
1,2,
…
,N，N＝(4T0+T(K
‑
1))f
s
，g
l,k
((n
‑
1)Δt
‑
2T0)表示基脉冲，T＝T0表示时间间隔。
[0015]进一步地，S2中时频双选信道的脉冲响应为：
[0016][0017]其中，m＝1,
…
M，M表示信道抽头总数，P表示传播路径总数，p＝1,
…
P，η
p
表示第p条路径的路径衰减和初始相位，j表示虚数单位，τ
p
表示第p条路径的固定延迟，v
p
表示第p条路径的多普勒频移。
[0018]进一步地，S2中基带接收数据为：
[0019]y＝G
H
HGx+W
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0020]其中，G表示传输矩阵，由g
l,k
构成，H表示由h(n
‑
m,m)构成的卷积矩阵，x由x
l,k
构成，W表示高斯白噪声，W～CN(0,P
n
G
H
G)。
[0021]进一步地，S3中FBMC
‑
OQAM离散系统模型为：
[0022][0023]其中，B
q
表示第q阶BEM函数向量的循环矩阵，C
q
表示信道系数矩阵，Q表示信道系数数目。
[0024]进一步地，S4中新的分布式压缩感知框架为：
[0025][0026]其中，表示接收的FBMC子载波子集，θ
q
表示第q阶导频索引，表示有效导频对角矩阵，表示子阵，I
Q
表示Q
×
Q的单位矩阵，W
q
包含了噪声和建模误差，Λ
q
表示由元素(1,e
‑
j2π(q
‑
(Q+1)/2)/M
,
…
,e
‑
j2π(q
‑
(Q+1)/2)m/M
,...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、基于离散随机优化算法确定FBMC
‑
OQAM系统的导频结构，在导频位置的下一时间位置部署全零符号，其余位置部署数据符号，获取由FBMC
‑
OQAM导频符号、FBMC
‑
OQAM全零符号和FBMC
‑
OQAM数据符号组成的帧结构，对帧结构进行调制，生成基带发送信号；S2、根据基带发送信号和时频双选信道的脉冲响应，得到基带接收数据；S3、利用基扩展模型拟合时频双选信道信息，再根据基带接收数据得到FBMC
‑
OQAM离散系统模型，根据FBMC
‑
OQAM离散系统模型的BEM表示获取时频双选信道的信道系数矩阵；S4、构造无子载波间干扰结构，建立分布式压缩感知框架，根据无子载波间干扰结构将稀疏的信道系数矩阵中稀疏的信道系数向量引入分布式压缩感知框架，得到新的分布式压缩感知框架；S5、根据新的分布式压缩感知框架，利用稀疏自适应正交子空间追踪算法重构信道系数，得到估计的时频双选信道信息。2.根据权利要求1中所述的基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：S1中帧结构中“0”表示待传输的数据符号，“1”表示导频符号，
“‑
1”表示全零符号。3.根据权利要求2中所述的基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：S1中基带发送信号为：其中，Δt＝1/f
s
表示采样间隔，f
s
表示采样频率，K表示符号数目，L表示子载波数目，x
l,k
表示实数数据符号，l表示频率位置，k表示时间位置，n表示离散时间，n＝1,2,
…
,N，N＝(4T0+T(K
‑
1))f
s
，g
l,k
((n
‑
1)Δt
‑
2T0)表示基脉冲，T＝T0表示时间间隔。4.根据权利要求3中所述的基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：S2中时频双选信道的脉冲响应为：其中，m＝1,
…
M，M表示信道抽头总数，P表示传播路径总数，p＝1,
…
P，η
p
表示第p条路径的路径衰减和初始相位，j表示虚数单位，τ
p
表示第p条路径的固定延迟，ν
p
表示第p条路径的多普勒频移。5.根据权利要求4中所述的基于基扩展模型的FBMC
‑
OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：S2中基带接收数据为：y＝G
H
HGx+W
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，G表示传输矩阵，由g
l,k
构成，H表示由h(n
‑
m,m)构成的卷积矩阵，x由x
l,k
构成，W表示高斯...

【专利技术属性】
技术研发人员：王英，国强，项建弘，郝黎宏，蒋涵宇，徐昊，王敏慧，刘婷，臧云升，霍福瑞，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：