一种基于低轨卫星系统的快变信道估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于低轨卫星系统的快变信道估计方法，针对低轨卫星较大多普勒频移以及中继级联信道的时频双选特性，建立放大转发(AF，Amplify Forward)协议下级联信道的基扩展模型(BEM，Basis Expansion Model)，分析了适用于BEM模型的信道估计算法。首先根据归一化多普勒频偏和信噪比来判断要选用的BEM模型，然后利用信道稀疏特性选取最小二乘算法(LS)和线性最小均方误差算法(LMMSE)估计模型系数。本发明专利技术能够利用基扩展模型减少快变信道的待估参数，结合信道稀疏性和自适应混合BEM模型保证估计精度的同时降低椭圆基函数BEM(DPS‑BEM)模型和LMMSE算法的复杂度，从而实现高效准确估计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信
，具体涉及一种基于低轨卫星系统的快变信道估计方法。
技术介绍
低轨道(LEO)卫星移动通信系统具有卫星通信覆盖区域大、机动性强、可靠性高等优点，还具有较高的传输速率。但其通信信道存在严重的多径效应和阴影衰落，且在高速移动通信应用场景中，星地间相对速度大，信道相干时间短，加剧了多普勒频移和信道的动态变化，因此高动态环境下的信道估计变得尤为重要。同时，OFDM采用正交多载波传输方式，具有高速的数据传输能力、高效的频谱利用率和良好的抗多径性能，因此，卫星通信系统结合OFDM技术成为克服上述缺陷的关键传输技术之一。此外，协作分集技术也是一种非常有效的对抗星地间多径衰落的手段。然而，协作通信中的资源分配、目的节点处数据的分离与处理等，都需要各节点获取准确的信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)。同时，放大转发(AF，Amplify Forward)协议使得SR链路的噪声被放大，不仅降低频谱效率，还增大了子载波间干扰(ICI，Inter-Carrier Interference)以及链路时延，对协作场景下中继级联信道估计的准确性提出了本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于低轨卫星系统的快变信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1构造基于导频簇的梳状导频结构；S2低轨卫星中继传输系统中采用AF放大转发协议，采用一组基函数的线性组合来拟合BEM模型的信道，所述BEM模型包括复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型，复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型分别采用傅里叶基和椭圆基函数作为基函数；其中，根据归一化多普勒频率fnd和信噪比SNR自适应选择BEM模型，当在fnd＜0.5时，SNR＜5dB和SNR≥5dB分别采用复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型；当fnd＞0.5时，采用椭圆基函数BEM模型；S3 BEM模型下接收信号表示为：yD(n)=&Sig...

【技术特征摘要】
1.一种基于低轨卫星系统的快变信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1构造基于导频簇的梳状导频结构；S2低轨卫星中继传输系统中采用AF放大转发协议，采用一组基函数的线性组合来拟合BEM模型的信道，所述BEM模型包括复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型，复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型分别采用傅里叶基和椭圆基函数作为基函数；其中，根据归一化多普勒频率fnd和信噪比SNR自适应选择BEM模型，当在fnd＜0.5时，SNR＜5dB和SNR≥5dB分别采用复指数BEM模型和椭圆基函数BEM模型；当fnd＞0.5时，采用椭圆基函数BEM模型；S3 BEM模型下接收信号表示为： y D ( n ) = Σ l = 0 L 2 - 1 x ~ ( n - l ) b T ( n ) g ( l ) + η ( n ) ]]>其中，n＝0，1，…，N-1，N是子载波个数，l＝0，1，…，L，L为可分辨多径数，b(n)＝[b1(n)，…，bQ(n)]T，g(l)＝[g1(l)，…，gQ(l)]T；是经中继R放大转发的接收信号，α为放大因子，x(n)为源端S发送的OFDM信号，η(n)表示均值为0，方差为δ2的加性高斯白噪声；b1(n)，...，bQ(n)分别表示BEM模型的第1-Q个基函数；g1(l)，...，gQ(l)分别表示BEM模型的第1-Q个基函数的系数；对所述BEM模型下接收信号进行DFT变换得到的频域Y表示为： Y = Σ q = 0 Q F d i a g ( b q ) G q F H X + W = Σ q = 0 Q F d i a g ( b q ) F H d i a g ( F L g q ) X + W = Σ q = 0 Q F d i a g ( b q ) F H d i a g ( X ) F L g q + W ; ]]>其中，bq＝[bq(0)，bq(1)，…，bq(N-1)]T为BEM模型的第q个基函数，bq(0)，...，bq(N-1)分别为BEM模型的第q个基函数在第0-N-1个子载波上对应的值；gq＝[gq(0)，gq(1)，…，gq(L-1)]T为BEM模型的第q个基函数的系数，gq(0)，...，gq(L-1)分别为BEM模型的第q个基函数的系数在第0-L-1个可分辨多径上对应的值；Gq是一个N×N大小的循环矩阵，其第一列为对应于第q个基函数的系数；X是频域发送信号；W是频域噪声；F是N×N维的离散傅里叶变换矩阵；FL是一个N×L大小的参数矩阵，由的前L列构成；diag表示矩阵对角化；令Aq＝Fdiag(bq)FH，q＝0，...，Q，则上式又表示为： Y = Σ q = 0 Q A q d i a g ( X ) F L g q + W ]]>S4将接收信号中的导频提取出来，此时频域Y对应的导频子载波的矩阵为Y(p)＝A(p)Δ(p)g+d+W(p)其中，d为数据子载波对导频子载波的干扰，W(p)为频域噪声W对应的导频子载波的矩阵，表示Kronecker积，IQ+1是Q+1阶单位矩阵，A0(p)，...，AQ(p)分别为A0，...，AQ对应的导频子载波的矩阵，X(p)表示频域发送信号X对应的导频子载波的矩阵；FL(p)表示FL对应的导频子载波的矩阵；S5设定已知信道的稀疏度和有效信道抽头的位置，则简化估计算法，将有效信道抽头的系数放入向量Isig中，得到： Δ I ...

【专利技术属性】
技术研发人员：李勇朝，张学敏，刘灿，张锐，阮玉晗，张海林，
申请(专利权)人：西安电子科技大学昆山创新研究院，西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32