一种基于大数据分析的信道估计优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于大数据分析的信道估计优化方法，包括：步骤S1，选择信道模型，搭建仿真平台；步骤S2，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；步骤S3，计算实时最大多普勒频移值

A channel estimation optimization method based on big data analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的信道估计优化方法
本专利技术涉及无线通信领域，更具体地涉及一种基于大数据分析的信道估计优化方法。
技术介绍
OFDM作为当下无线通信物理层的主流信号调制与传输技术，它将物理上高速的宽带信号分解成多个低速的并行窄带信号。由于窄带信号的带宽小于无线信道的相干带宽，因而一个OFDM符号的持续时间小于信道的相干时间。整个一子帧的OFDM符号可以分解成一个时频矩阵，如图1所示。其中，横轴为OFDM符号的时间轴，一个方格长度表示一个OFDM符号持续时间；纵轴为OFDM子载波频率轴，一个方格宽度代表一路子载波窄带信号频宽。由于每个方格信号在时域上经历的是慢衰落，在频域上经历的是平坦衰落，因此可近似认为一个方格点用同一个信道响应即可表示。当这样的一个时频信号经过信道到达接收端时，每个方格都经历了不同的衰落，信道估计即为得到每一个方格的信道响应。目前采用插入导频的方法来进行信道估计，具体方法为：发送端发送信号在时频矩阵的某些位置插入导频符号(即图中的黑色框)，由于导频符号对于收发端都是已知的，因此当接收端接收到导频符号时，就可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的信道估计优化方法，其特征在于，包括：/n步骤S1，根据实际的通信场景选择信道模型，并搭建仿真平台；/n步骤S2，在所述步骤S1搭建的仿真平台中，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；/n步骤S3，利用所述步骤S2得到的函数关系式f(s)，计算实时最大多普勒频移值

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的信道估计优化方法，其特征在于，包括：
步骤S1，根据实际的通信场景选择信道模型，并搭建仿真平台；
步骤S2，在所述步骤S1搭建的仿真平台中，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；
步骤S3，利用所述步骤S2得到的函数关系式f(s)，计算实时最大多普勒频移值
步骤S4，将所述步骤S3中得到的最大多普勒频移值作为参数进行信道估计。


2.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S21，在仿真平台中预设n个最大多普勒频移值，记为[d1,d2,…dn]；
步骤S22，对所述步骤S21中每个最大多普勒频移值di(i＝1,2,...n)采集m个子帧，对每个子帧计算其频偏值得到m个频偏值；
步骤S23，计算所述步骤S22中m个频偏值的统计量si，一个最大多普勒频移值di对应一个统计量si，构成一个数据点(si,di)，最终得到n个数据点[(s1,d1),(s2,d2),…(sn,dn)]；
步骤S24，用曲线拟合法得出最大多普勒频移值d和统计量s的函数关系式f(s)，并将f(s)预存进实际硬件系统中。


3.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S31，实际硬件系统实时采集每个子帧数据，取某个信噪比门限t，当子帧信噪比大于tdB时，计算子帧的频偏值并缓存；
步骤S32，判断实际硬件系统缓存的频偏数是否达到m，若未达到m，则以缓存频偏值的最大值作为最大多普勒频移值进入步骤S4；若达到m，则进入步骤S33；
步骤S33，计算缓存的m个频偏值的统计量s，该步骤中的统计量与步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：周斌，翟志刚，于伟，陆犇，
申请(专利权)人：上海瀚讯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31